欲しいモノを自分で作ったファーストペンギンたち

大川真史氏(以下、大川):いまご紹介いただきました、ウイングアーク1stの大川と申します。よろしくお願いします。

(会場拍手)

ほかのセッションに比べて、なにを言っているのかよくわからないセッションタイトルなのに、今日はお越しいただきまして誠にありがとうございます

(会場笑)

いまからなんの話をするか、ご説明させていただきます。僕の中ではこの先、例えば100年とかの単位で考えたときに、重要な大きな流れになるファーストペンギンみたいな人たちが、今日は3人集まっていただいたかなと思っています。

でも、内容はすごく軽すぎるので、途中で「これ、なんの話をしていたっけ?」というようなことは思わないでください(笑)。気楽な気持ちで聞いていただけると、僕らもすごく助かります。そもそも、こういう会場でやるノリではないですが、すみません(笑)。

(会場笑)

僕はウイングアーク1st株式会社の大川と言います。専門は一応、「デジタル化によってどんな世の中になるか」というようなことを考えることです。

一番重要なのが、今日このあとに同じ会場で「IoTLT」というセッションをやります。(IoTLTは)僕の中だとこれからのセッションと1セットになっているので、もし「今日はこれだけで帰ろうかな」という方は、できればこのあともう1時間弱お付き合いいただければと思います。最後にまともな話をちょっとします。

今日、いまからお話しするのは「欲しいものは自分で作る」ということです。今日のこの場のレギュレーションとして、Twitterを非常に強く推奨しますので、スマホ・携帯をお持ちの方は、積極的にツイート等していただければと思います。

(登壇者の写真を撮影)

……はい。後で上げておきます(笑)。

(会場笑)

というか本当に、どうせ忘れちゃうんです。今日朝から午後までずっといらっしゃった方もいると思うのですが、きっと忘れちゃうので、メモがわりにぜひツイートとかしておくといいですみなさんがそれぞれ忘れないようにツイートすると、あとで絶対に覚えておけるので、やってもらえるとうれしいです。

それから、前半にちょっとお話ししたあとに、後半にQ&Aをやります。そこでなにか質問とか聞きたいことがあったら、このハッシュタグ(#waf)でツイートしてください。もし時間があったら拾えるかもしれません。

そもそも、使いたいモノは自分で作ったほうが早くない?

大川:今日のセッションの趣旨をちょっとだけお話しさせてもらいます。いままでが工業化社会だとして、これからデジタルサービスに社会が移っていくときに、これまでは当然技術がイノベーションの源泉であったものが、「ユーザーインサイトをどうやって確保するか」ということにシフトしていきます。

モノやサービスの多機能・高品質であるということからUXへ。つまり、どれだけユーザーにとってふさわしいものを作れるか・提供できるかということにシフトしていると感じます。そういうことは僕に限らず、わりといろんな人がいま言っていると思っています。

この流れの一環として、工業化社会では高度に分業化されていろんな作業を行っていたのが、「ユーザーインサイトをどうやって取るか」「ユーザーにとって一番いいものは何か」ということを考えたときに、「自分で作るのが一番ふさわしいのではないのか」という考え方もあると思います。

今日話すことをすごく硬く言うと、こういうことになります。ぜんぜんそんな感じがしないんですけど(笑)。

「いいデジタルサービスを作るやり方」というのも、ユーザーが使い続けるサービスを作るものであって、多機能・高品質なものを作るわけじゃないということ。「いいサービス」というのはユーザーが決める。使っている人しか決められなくて、使っていない人は絶対に決めることができません。

サービスを作ったら試してみて、その失敗と修正が多いほどいいサービスになっていきます。いくらユーザーじゃない人がすごく考えても、いいサービスにはならない。そういうロジックになっていると思っています。1日でも早く、1回でも多くユーザーに「ダメ」って言われたほうが、いいサービスになるということですね。

いわゆる「アジャイル」「DevOps」「スクラム」などと言われているようなものは、みんなそういうことを言っているわけです。

「でも」、なんです。今日言いたいのは、こんなことより結局「使う人が自分で作ったほうが早くないか?」ということをテーマに話します。そもそも論な話ですが、今日はそういう話をしようと思っています

大事なのは「初期衝動」

大川:いろんな人に話を聞いてきて、一番大事なのは「初期衝動」だと。なんでわざわざ作ろうと思ったのかという初期衝動から、どうやって自分で作って、使って、うまくよくしていくかがすごく重要だなと思います。

ということで、いまからやるセッションは「欲しいモノは自分で作る。」です。初期衝動で生まれるものがすごくエモーショナルというか、ほかの人たちにすごく伝わりやすいものだったりするということで、「そういうことを実践してみたらどうでしょうか」という意図のセッションをやろうと思っております。

では、お三方をご紹介しようと思います。始めに、きゅうり農家の小池さんです。よろしくお願いします。

(会場拍手)

続いて、管理薬剤師の山口さんになります。

(会場拍手)

最後、のびすけさん。お願いします。

(会場拍手)

最初の2人は「自分で作る人」で、のびすけさんはその作る人を増やす、「作る人を作る人」ということでお呼びしています。ではさっそく、小池さんのスライドに切り替えていただいて。小池さんのお話からおうかがいしていこうと思います。よろしくお願いします。

きゅうりを選別する9つの難解なルール

小池誠氏(以下、小池):小池と申します、よろしくお願いします。私は静岡県できゅうり農家をやっております。もともとは愛知県で自動車関係のエンジニアを7年くらいやっていまして、5年前にそこを辞め、実家が家業として農業をやっていたので、継ぐかたちで実家に入ったという経歴になります。

うちはいわゆる家族経営の、3人でやっている小規模農家で、年間63トンくらいのきゅうりを生産しております。

そのきゅうりを出荷するときに、基本的にはいわゆる選別作業というものを行う必要があります。きゅうりの場合、長さ・色・太さ・曲がりといったような「見た目」を基準にして、9つの等級に分けて市場に運ぶということをやっています。

これはすごく時間のかかる作業で、この仕分けの9個のルールを覚えるというのは非常に難しいんですね。とくに農業の世界はほとんど勘と経験の世界で(笑)。別に基準があるわけじゃないんです。「何センチだったらL」「何センチだったらM」というわけではなくて、ぱっと見、「このくらいの長さはLだ」というような基準で分けているというのがほとんどです。

ただそれは別に悪いわけではなくて、「うちはこういう基準で出す」という、各農家さんがいままでやってきた、いわゆるこだわりの部分です。それで出荷先の方との信頼関係を築いているので、いいところもあるという作業になっています。

ただ、時間がかかって大変で、覚えるのも難しい作業なので、私はこの作業をなんとか楽して、早くできないかということで、いわゆるAI技術を使ってきゅうりの等級を自動的に判別するような装置を自分で作っています

開発は2016年から始めています。(スライドを指して)その当時に作ったのが一番左側の1号機になります。そして、2号機、3号機ときて、いまは3号機のちょっと改良したものを開発しているような状況になっています。

きゅうり4本をたった1秒で判別可能に

小池:AI技術をどこに使っているのかについてです。いわゆる画像認識の技術を使って、カメラで撮ったきゅうりの形などの画像をもとに、人間と同じように9つの等級に分けるというところに使っています。AIの開発も一緒に行っているという状況ですね。

実際に動いているところをお見せします。

(映像再生)

3号機は半年くらい前から実戦投入していまして、こんな感じでいまもう実際に使い始めてます。基本的には収穫してきたきゅうりを発泡スチロールの箱の中にたくさん詰めていって、仕分け場・作業場に運び、各等級の箱に詰めていきます。(スライドを指して)このテーブル上にきゅうりを載せると、ちょうどきゅうりの下あたりに等級が自動的に表示されるような仕組みになっています。

きゅうりをパパッて乗せていくと、ランクが下に出てきます。作業者はそれを見て各箱に詰めていくだけ、といった使い方ができるインターフェースになっています。

これは事前に約3万6,000本のきゅうりの画像を使って学習をしておりまして、だいたい7割強くらいの精度で、人間と同じような判断ができる仕組みになっています。4本を1秒くらいで判断できて、まだ素人が仕分け作業をやるのと比較して、これを使うと1.4倍くらい作業効率が上がるというものになりました。

ポイントはやっぱり、誰でも同じ基準で選別作業ができるというのが非常に役に立つところかなと思っています。とくにこの仕分けルールを覚えるのに、本当に時間かかるんです。なかなか新しいアルバイトの人にお願いすることができなかったことが、やっとできるようになったというところで、効果があったかなと思っています。