マルティスープ株式会社の紹介と企業ミッション
Location Weekly Japanです。今日は久しぶりにマルティスープの那須さんにお越しいただきました。那須さんよろしくお願いします。
はい、こんにちは。よろしくお願いいたします。マルティスープ株式会社代表の那須でございます。よろしくお願いします。
2度目なんですけど3年ぶりぐらいなんで、会社紹介と自己紹介をお願いします。
はい、私どもマルティスープ株式会社は、位置空間情報技術で現場の価値を最大化するということを企業ミッションといたしまして、
様々な位置情報、屋内、屋外、両方の位置情報技術を活用して産業の現場を付加価値の高いものにしていこうという活動を社員一同既に行っている会社でございます。
iFieldというサービスを中心として、製造、物流、建設、それからインフラといった産業の現場に対して様々な課題解決を要求していただき、
それのソリューションとしての解決を今ごとに行っているというような形でございます。
ありがとうございます。どうですか、最近、マルティスープさん。
高精度測位技術の進化と導入状況
昨年でですね、高精度の屋外の高精度即位、屋内の高精度即位にそれぞれ標準対応をいたしまして、
高精度になったらどうなるんだっけというようなそういった課題もいただいてですね、この1年である程度高精度の実装が完了したような形です。
今さらにですね、その高精度だからこそできたことという整理を行う上で、今までのどちらかというと安価で提供してきたものも、
その先で何が提供できるのかというところにステップが進んでいるような、そんな感じになってきている状況ですかね。
なるほど、高精度っていうと大体どのぐらいの精度になったんですかね。どのぐらいからどのぐらいになったんですか。
そうですね、屋外は皆さんが使用されているスマートフォンですね、GPS、GNSS使われているかと思うんですけれども、
どうしても場所によっては数十メーター、100メーターずれてしまうことがどうしてもあるんですけれども、
これも場所によってではあるんですが、高精度のRTKレベルのものがこんなに小さなモバイルぐらいの端末で提供できるようになって、
これがだいたい1メートル以下ですね。だから環境が良ければ数十センチぐらいの高さで提供することができるので、そういったもの。
それから屋内は元々Ubisoftさんとかクッパさんとか高精度即位のものってありましたけど、どうしても価格帯がどうしても高かったんですけれども、
私なんかはジェネリックって言ってますけれども、Bluetoothの標準化された、例えばAOAと呼ばれるものがBluetooth 5.1、2019年に標準化されましたけれども、
それの後側の安くなったものがだいぶ出てきましたので、こういったもので1メートル以下サブメーターの屋内即位というものがかなりリーズナブルになってきたという状況かと思ってます。
屋内に関しては結構高精度イコール運全満するみたいなので諦めてる方々結構多かったかと思うんですけど、もうだいぶそんな世界ではなくなってきたっていう感じですか?
そうですね。数十万円で広範囲とはもちろんいかないんですけれども、やっぱり数百万円の前半とかでもそれなりにインストールできるようなものは出てきたかなと思ってます。
それはどうなんですかね。今まで諦めてた人たちを対象にして現在展開をしてらっしゃるんですか、マッチスープさんは。
位置情報技術の進化とAIとの連携
そうですね。やっぱり即位技術のみならず、我々もずいぶん長くこの位置情報というのをやらせていただいてますけれども、デバイスや技術の進化、それから通信の進化というものと同時にやれることってどんどん変わってきてますので、
単純に前はたまってできなかったことができるようになったというよりは、この流れの中でちょうどそういう時代に変わってきて、そこにAIとかそこら辺も関わってくるところで、そこの関連性なんかもうまくフィットしてきたんじゃないかなというふうに思いますので、
実際に課題もちょっと変わってきていると思うんですね。お茶屋さんが提出している課題とか、こうやったら解決できると思うというのも変わってきているので、そこに対しては高精度が出てきたことによって、より課題にフィットした提案ができるようになってきたとは思っています。
前回がたぶん2024年とか23年だったような気がするので、ちょっとそこから2024年問題、人、労働者が足りなくなるよねって言われていたところを超えて2年経ちましたけど、いかがですか?
人は本当に足りなくなっていて、それに対してこういったセンシング技術だったりソリューションが人手不足を補うような世の中になってきている、またはマルチスープさんとしてそういうところにソリューション提供できているという感じですか?
人手不足はより深刻になっていることは間違いないと思います。本当に待ったなしっていうのは、もともと待ったなしですけれども、やっぱりそれと同時に働き方改革とかにもなってきてですね、かなりリソース不足というのは本当に所々というか満遍に見えているところではないかなと思っています。
そこに対して我々が全て提案ができているかというと、まだまだ本当に一部に過ぎないと思っていて、そこに対して機械系のロボテキスメーカー、ロボテキスによる自動化というところと、我々が例えば日常法でやってますけれども、カメラによる自動認識、作業認識、そういったものも非常に発展していっています。
ただ、それが本当に完全に界隈解決できているかというと、今それをやっぱり試行をしながら、この試行というのはPOCばっかりやっているという意味ではなくて、あくまで本導入もしながらその成果に対して本当にどういうふうにできるのかを先端的に一番思い切ってやっている方々はかなりトライが進んでいるというふうに認識しています。
なるほど。冒頭に高精度になったことで新たにできるようになったこととか求められてくることがあってきましたみたいなお話いただきましたけど、別に会社名とかいらないんで、具体的にこんな課題に対して高精度になったことでこういう解決が行われましたみたいなのってシェアしてもらったりしますかね。
そうですね。例えば製造業とかでいうと、今の人手不足にもつながってくるんですけれども、製品というのがですね、例えば人の手で作られているだけじゃなくて、製造機械とか製造設備にかけてですね、切削機とかいろいろ機械がありますけれども、それを使うことで生産していくもの、特に精密機械なんかありますけれども、実際にそこにどれだけ人が関わっていて、
実際にどういう稼働、結果的にはどういうお金がかけられているのかっていうのが、実は意外とわかっていないケースが多くてですね。
今までの精度なんかでは、そういったものはちょっと厳しいですねっていうのが通常だったんですけれども、そういったところにある程度取り組み始められるようになってきた。
これは物と人と両方をある程度の精度で取れるということと、それがある程度の価格でできるようになってきたっていうところがポイントだと思うんですけれども。
なるほど。そうすると製造業、各作業におけるROIが出せるとか、そういうことにつながってくるんですかね。
そうですね。そういったところにかなり近づいてきていると思いますし、それがそのいわゆるコストというか、それを最適化する設備総合効率、設備をいかに効率よく使うかということと、
それをするためにどうやって負荷価値の高い作業率を上げていくのかっていうような、この2つがミックスされることでそれが達成できると思ってるんですけど、
そういうところにアプローチができるような技術になってきたということなんじゃないかなとは思います。
AIとの向き合い方と位置情報の価値
3年前からで言うとAIですかね、やっぱり。
オンシャーのAIとの向き合い取り組み等々あれば教えてください。
そうですね。今ちょっと実はすごいトライをしているところなので、ちょっとなんともあんまり細かいことはあれなんですけれども、
一時情報って非常に無機質ですよね。もう皆さんお分かりになる。
一時情報だけではコンテキストが作りにくくて、そこに対して何かしらの情報を足していかないといけないというところですね。
だから例えば屋内にしても屋外にしても位置が取れるだけだと計測ツールでしかなくて、
その後にじゃあどうするんですかってなってると、こうAI絡ませる部分っていうのは、
例えば精度を向上させるためにAI使えますよとかそういったところがあるんですけど、
その他の高価値をですね、高めるためのところにAIが得るようになってくるんじゃないか、
というコメントをさせてもらいますけれども。
リリースされたらぜひ詳しくまたお話伺えればと思うんですけど。
そうですね。いろんな場面で使うケース、導入するケースあるかなと思います。
ちょっとこれは皆さんに毎回お聞きするようにしているんですけど、
みんなちゃんと答えてくれないなというのが現状なんですか。
そうですね。一つの事例としてはやっぱりおっしゃる通り無機質というか、
位置情報だけだと何が何だかわからなくて、その具体的な目的に応じてこのデータが取れていて、
じゃあそのデータは何を意味するんだ。またはそのデータからどういった次の一手が打てるかみたいなところを考える。
様々な事例を参照して、これだったら成功確率何%みたいな。
そういった幅くぐみになってくるといいなというのは客観的に考えているところですけど、
多分その先を行くソリューションはスープさんは出してくれるんだろうなというふうには思っておりますけど。
ご期待いただいてですけど、本当に位置情報って非常に重要なものではあると思っていて、
そのことで今までもできることはたくさんあったんですけど、お客さん自体は位置情報が欲しいわけじゃないですよね。
その成果が欲しいわけで、それは先ほどの人手不足の解決だったり、それは効率性と安全性だと思うんですよね。
この部分に我々位置情報サービスベンダーとしては、位置情報いかがですかって言い続けても仕方ないと思うので、
やっぱりそこが何が解決できるのかということをできるだけ分かりやすく出していく。
今までもずっとそうなんですが、AIがそこに寄与していくんじゃないかとは思います。
新たな産業分野への展開とインダストリアルエンジニアリング
製造現場という観点はそうなんですけど、最近取り組まれている新しい産業だったり業態ってあったりしますか?
そうですね。やっぱりインフラですとか医療とか、あと実はエンターテイメントと言いますか、スポーツ分野なんかでも出てきているんですけども、
ただやっぱりそういう分野も同じだと思っています。今お話ししたようなところがありまして、
我々製造分野、位置情報で製造分野をやっているところって意外とそんなことないのかなとは思っているんですけれども、
製造業にはインダストリアルエンジニアリングという考え方がありまして、いかにこう生産性を高くするために改善を繰り返すか。
すごく簡単に言うとそういうことなんですけれども、この分野というのはすべての産業に通用する考え方だと思っているんですね。
なので先ほど言った位置情報とAIという意味でも、やっぱりそこらへんがある程度同じ方というのがあれはまってくるんじゃないかなと思ってますので、
事実、こう医療分野だったりとか、さっきのスポーツ分野というのもすごく面白い事例とかも出てきているんですけれども、
実際にはこうデジタルで改善することによって、その先にもっとこう良くなるんじゃないかっていう希望を持っている方々がたくさんまだまだいらっしゃるので、
そういう方がもっとどんどん増えてきて、それはLBMAみたいな団体がですね、こうやって活動してどんどん拡張されてるから、
皆さんからもそういうのが多くなってきたんじゃないかと思って、川島さんには大変感謝しておりますけれども。
本当にそうだと思います。そういうのがいろんな産業から医療が使えたらこんなことできるんじゃないか。
これをもっともっとですね、広げていくように頑張りますけど、たくさん製造以外の部分でも面白い事例出てきていると思ってます。
26年間の変遷と今後の展望
ありがとうございます。那山、もう25年ぐらいですか?
この4月で26周年を迎えますね。
おお、すごいな。どうですか?この変遷というか、多分酸いも甘いも経験されてこれたんだと思いますけれども。
皆さんとお会いしていろいろ話しながらでも、本当に話すんですけど、今でもやっぱり楽しいですね。
やってる仕事自体が。どんどんどんどんやっぱり面白くなってきてますので、繰り返しになっちゃうんですけど、
位置情報が継続ツールとか見える化ツールだけではなくて、本当に業務を見える化し、かつその先の見えなくても位置情報が解決に向けた出力をしてくれるような、
そういう時代になってきていると思うので、本当にチャレンジをずっと続けているといえばそうですし、もちろん成果もいただいてますけど、
まだまだ面白くなっていると思います。
いやー嬉しいですね。まだまだっていう言葉が聞けて。結局だから何を解決するのかっていうことでしかないと思うので、
別にそれ位置情報に関わらず何でもそうだと思うんですけど、AIの利用もそうだと思いますけど、
何かを解決する、何かを生み出す、何かでお金儲けをするっていうことを継続的にやっていけるっていうこと、またその糸口みたいなことを、
那須さんのようなインダストリーリーダーが新しいのをどんどん作ってくれると嬉しいなと、毎回皆さんと話す度に思います。
とんでもないです、とんでもないです。
最近フィジカルのAIとか、ジオAIって言葉がやっぱり去年くらいからすごく出てきてますけど、その世界まだまだ大きくなっていくと思いますし、
ただ、あの位置情報が取得できるとかっていうのは、今のところAIができるところじゃなくて、それをAIが大切に使ってくれるものになっていくと思うので、
ちゃんとこれ取れるっていうね、今までやってきたことを、さらにしっかりと品質を上げていきたいと思ってます。
なるほど、ありがとうございます。
ちょっとなんかもう展望みたいなのいただいちゃいましたけど。
ああ、ごめんなさい。
まだまだ。
全然いいんですけど、ちょっとじゃあ3年後どうしてたいですかを話していただいて締めましょうか。
そうですね、位置情報っていう言葉を使う頻度はかなり下がっててほしいなというところと、
実際にこのいわゆる産業の現場で常に動いている。
この部分が監視というふうに現場の方々に警戒されることではなくて、
以前に言っていただいたこともあるんですけれども、
現場の方々を助けてくれるためにこのデータがあり、このサービスがあるんだというものに、
3年だとね、やっぱりまず近づいていっていることであり、
5年後ぐらいにはそれがある程度の部分では当たり前になりつつあるような、
そういったところまでチャレンジはしたいと思ってます。
ありがとうございます。ぜひまた3年後にこのインタビューさせてもらえればと思いますので。
3年ずつなんですね。
わかんないけど、なんとなくそんな感じかなと。
また楽しみにしておりますので、ありがとうございます。
今日はマルチスープの那須さんにまたお話を伺いました。
那須さんどうもありがとうございました。
こちらこそありがとうございました。
