DeepX(本社・東京)は、建設機械をはじめ幅広い産業で使われる機械や現場作業を自動化する人工知能(AI)技術の開発に取り組むスタートアップだ。ディープラーニング(DL、深層学習)と機械制御の組み合わせで、土木作業での油圧ショベルによる掘削作業や食品の盛り付け機器のアームなど、複雑な動きを自動化する技術の開発に取り組む。代表取締役の那須野 薫氏は、東京大学松尾研究室の博士課程在籍中に同社を創業した。「あらゆる機械を自動化し、世界の生産現場を革新する」をミッションに掲げる那須野氏に起業のきっかけやプロダクトの特徴、将来展望について聞いた。

衝撃を受けた囲碁AIの勝利 社会課題の解決にAI技術で貢献したい

 東京大学の松尾研究室(松尾豊教授が主宰するAIや深層強化学習の研究に取り組む研究室)の博士課程在籍中の2016年4月に、DeepXを創業した那須野氏。創業のきっかけの1つが、Googleの子会社で人工知能の研究を続ける英ディープマインドが開発した囲碁AI「アルファ碁(AlphaGo)」がプロ棋士に勝ったというニュースだった。那須野氏は、これに衝撃を受け、自身の研究を社会に活かす取り組みについて考えた。

「汎用的なAI技術を活かしてものづくり産業に貢献できないかと思い、クレーンや油圧シャベルなど、これまで人が動かしてきた建機の自動化について考えました。これらの産業は少子高齢化による働き手不足の大きな課題があります。その社会課題の解決につなげたいと、創業を決めました」

那須野 薫
DeepX
代表取締役
東京大学工学部を卒業後、同大学大学院工学系研究科修士課程を工学系研究科長賞を受賞し卒業。東京大学松尾研究室にて、ビッグデータ解析、機械学習、ディープラーニング技術の応用研究等、幅広い研究開発に従事。松尾研究室にて博士課程在籍中に、人工知能技術を応用して社会課題の解決に貢献したいという思いから、2016年4月にDeepXを創業し、代表取締役に就任。

 もともと研究室において、松尾氏は「アカデミアの技術は、社会に還元されなければ意味がない」と学生たちに起業を呼び掛けていた。那須野氏の先輩たちも会社を立ち上げるなど、未来を切り拓く「先駆者」となって、イノベーションを生み出していこうというカルチャーがあった。

 那須野氏はAI研究のきっかけをこう説明する。「もともと人間の学習に興味があり、Learning Scienceのテーマで研究を進めていました。人間の学習と人工知能とはつながるところがあります。それをきっかけに松尾研究室に入りました。機械を人が動かすということは、人間の学習ともリンクするところがあり、それらを追求することが面白く感じました」

働き手不足を解決し、日本のものづくり産業のアップデートを

 DeepXは、土木建設や食品加工、製造、港湾、農業など、幅広い産業が現場で直面する課題の解決に向け、課題の分析から開発設計、導入までを一気通貫で担う。日本のものづくり産業が抱える人手不足などの課題解決に向け、産業用機械から重機まで、さまざまな機械の自動化に取り組んでいる。

 2017年から準大手ゼネコンのフジタと共に、油圧ショベルの自動化AIプロジェクトに取り組んでいる。建設業界は、高齢化に伴う熟練技能者の引退を含む働き手不足が深刻で、現場作業の安全確保のためにも、自動化・無人化技術が求められている。DeepXの開発したAIは、油圧ショベルの姿勢の認識と、制御に活用されている。将来的にはオペレーター無しで油圧ショベルをAIで自動制御する技術の開発を見据えている。

 計量機類メーカーのイシダとは、「パスタを定量で盛りつけるロボット」の開発を推進。パスタの盛り具合を三次元画像認識で確認し、指定の量をつかむためにはどこにアームを入れれば良いかを判断するAIと、パスタの山にアームを入れた後、アームがパスタから受ける力をもとに、つかみ具合を調整するAIの研究開発に取り組んだ。

 研究開発型のスタートアップとして、技術を作り上げていくところに注力し、大企業とのオープンイノベーションに取り組む。現場の課題を把握することがAI開発の重要なポイントだという。ディープラーニングによる画像認識、強度学習技術を強みに、現場視察と課題の分析、解決策の設計から始まり、データ分析やアルゴリズム開発、評価まで、アジャイル開発で精度の向上を続ける。

 現在の収益体系について那須野氏は「ケースバイケースで会社によっては受託開発というものもあれば、使っていただいて月額いただくという場合もあり、柔軟に動いています」と説明する。

建機の自動化技術を活かし、現場の課題解決へ

 DeepXは今秋、建機の自動化技術開発を活かした取り組みを相次いで発表した。

 2022年9月、建設用クレーンを製造するタダノと共同で、吊り荷が振り子の原理で振れてしまう「荷振れ」の抑制を実現するクレーンの自動化技術を開発したと発表した。クレーンは機械のたわみや風による影響を受けるため、操作の熟練には時間を要する。だが、建設業従事者は減少しており、熟練オペレーターの減少は現場の大きな課題だ。

 DeepXは、シミュレーションデータと実機の設計値に基づいて、制御アルゴリズムの学習と最適化を通して、荷振れを抑制しながら、吊り荷を安全かつ正確に、任意の位置に移動できるよう技術開発に取り組んだ。「クレーンの3連操作(旋回・起伏・ウインチ操作)」における荷振れの軽減に一定成果を得たとしている。今後もタダノと共同で、より複雑なクレーン操作の自動化に向けた技術の高度化に取り組む予定だ。

 10月には、現場の地上計測室や現場の外からでも、地下の掘削工事の状況をリアルタイムに「デジタルツイン」として再現する施工管理システムを開発し、建設会社のオリエンタル白石に提供を開始したと発表した。オリエンタル白石が建設現場での高いシェアを誇るニューマチックケーソン工法において利用される。

 ニューマチックケーソン工法は、高圧な地下空間での作業で身体への負担が大きいため作業室の滞在時間が制限される。近年では、オペレーターはほぼ遠隔操作で作業が可能になったが、遠隔操作用カメラの映像だけでは、現場監督者が作業室内の全体状況を正確に把握できないことや、オペレーターが地面までの距離感をつかめず、作業効率が低下するといった課題もあった。

 そこで、DeepXは認識技術を活用し、作業室内の全体状況をリアルタイムに、正確に可視化するシステムを実現した。各種センサーなどで、地盤状況を可視化し施工管理に活用。ショベルなどの3次元イメージを色分けして表示する。遠隔操作室から作業室の測量結果が常に確認できるため、現場監督者は毎日作業室に入る作業が不要となった。今後はケーソンショベル作業の自動化による現場の生産性向上と省人化を目指していく予定だ。

大企業との協業、資本提携、共同開発も歓迎

 那須野氏は、日本の大企業との協業の可能性について「建設や鉄鋼、産業廃棄物処理など、重機が使われているようなところとの協業を考えています。資本提携や共同開発についても歓迎ですし、代理店販売についても後々は考えていきたいと思います」と語る。

 DeepXの強みについて「自動化関連技術の開発において最初から最後まで一気通貫でできるというのが当社の強みです。他社でも、一部の作業だけはできるというところはいくつかあります。ただ、スタートアップに限れば、このように一連で開発しているところは当社だけではないでしょうか」と説明する。

 将来的には海外進出も考えているが、まず当面は日本国内に力を入れていく計画だ。「特に建設業界全体で、高齢化が進み、建設業に従事する若手の人手不足も進んでいます。DeepXの技術を使って現場作業を効率化していくことで、課題も解消されていくと思います」と見据えている。

 幅広い産業で顕在化する労働力不足や熟練作業者不足、過酷な作業ー。これらの課題解決に向け、AIをはじめとするさまざまな技術を駆使し、あらゆる機械と作業の自動化を進めていきたいと、那須野氏は説明する。

「まずは現場に導入して使ってもらい、それらの事例を成功させ、より複雑な処理をAIを使って自動化していくことを実現させたいと思います。重機の自動化を、他の産業にも広げていったり、建設産業の中で自動化に隣接する部分におけるデジタルトランスフォーメーション(DX)を進めていきたいと考えています」



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