フィジカルAIの紹介
大人経営者ですね。そうなんですよ。 スタートアップピッチ実況
まさにフィジカルAIってこのままの通り、身体を得たAIを指してまして、 人間しかできないと思ってました。すごい採用の革命
今日この日のために磨きに磨いてやってきたんだなっていうところが、 すごい好きそういうの
はい、みなさんこんにちは。スタートアップ投資TVガゼルキャピタルの田んげです。 ではれんちゃん3本目、スタートアップピッチ実況
今回はですね、近藤さんの一押しのピッチを持ってきていただきました。 今回も1本2本目と同じくですね、
IBS 2025から選出させていただいております。 今回は株式会社コラボといったところのピッチでしたかね?
はい、コラボの河童さんという方がピッチいただきます。 ちなみにこれはなぜ近藤さんの一押しなんでしょうか?
そうですね、日本のハードウェアの技術の優位性であるセンサーの部分であったりですとか、制御システムの部分があるんですけど、この河童さんという方がもともとキーエンスでそこの開発をやっておられた方なんですよ。
なので現場の課題をめちゃめちゃ実感されていて、まさにこの方が満を持して起業したのが株式会社コラボでして、なのでぜひこの現場を知る起業家さんがチャレンジをしている課題を見て欲しいなと思いました。
いいですね。じゃあ早速ちょっと皆さんと一緒に見てまいりましょう。
製造現場で使う新しいAIのソフトウェアの会社を紹介したいと思います。 そしてこのロボティクスとフィギュアのサービスのプレゼンテーションを届けていただける方はこの方です。
いいでしょうか。バッチリです。それはローチパンですね。音のテーマですね。
AIロボットで工場の完全自動化に実現する、工場の完全自動化に挑戦する株式会社コラボです。
ちなみにここで止めます。フィジカルAIってもうマジョリティで多くのオリジナル見ておられますけど知っておられますか?
私はなんとなく分かっております。ブライトアップがフィジカルAIに近い領域なんで。
そうですね。まさにフィジカルAIってそのままの通り身体を得たAIを指してまして、今までだとサイバー上と言いますか、例えばパソコンだとか携帯上でAIを利活用してましたけど、それが物理空間に出てくるというところがまさにフィジカルAIになってます。
AIと聞いたらやっぱりデジタル空間のものだから、でもご覧になっている三枝さんはAIが触れるということ?
そうなんです。なのでそのフィジカルAIを利活用して使われるものの一つはこういったロボットですし、ヒューマノイドと呼ばれているような部分でございまして、海外のロボットの脳を作るという部分なんですよね。
いわゆる最近行くとアームとかそれを配膳ロボットとかの脳みその中にAIが入っていて考える力があるロボットが生まれていく。それがフィジカルAIみたいなところですかね。
日本でもここの領域、多くのVCさん見ておられますし、器用化さんもチャレンジをしてフィジカルAIと名乗られる方々増えてきたなと思うんですけど、めちゃめちゃ重要でして、よく言われますけど人手不足だとか後継者がいないとか、資生学リスクがあるような日本市場の中でここのフィジカルAIに対して育てるとか、着目をするっていう意義は非常にありますし、海外ではそれを実装したヒューマノイドまさに配膳するとかってありましたけど、非常に増えてまして、
製造業の課題と現状
中国だとユニスリーさんとか、米国だとフィギュアさんとか、そういった方々がすでにヒューマノイドを使って人型AIを使いまさに舵をする、洗濯をするとかをやっておられる実証実験を見ましたし。
カジロボットの日が近づいてくるわけですね。
ただ面白いのが一方で、ここの現場データってそもそもまだまだなくてですね。
そもそも現場データを背景的に構造化して管理しているところはないので、今めちゃめちゃデータ収集してまして、ここの領域また今後めちゃめちゃ面白くなっていくと言われている領域なので、そういったより注目をされる領域の中でチャレンジをしている第一人者の方でございます。
AIが入ってる入ってないだと、今までは画一的な作業はできたけど、フィジカルAI、AIが中に内蔵されると、自分で自己学習して自己判断していくようになるっていう理解でいたらしい。
そうなんですよね。この後しゃべろうかなと思ってたんですけど、川端さん自身ももともとその業界におられて、組み立ての部分が一番難しくてですね。
力覚って言われるようなロボットの効力、例えば押すとか。
ふんわりすることがすごく難しいんですよね。
そこの難しさもありますし、3Dで物事をセンサーで捉えて、そこの耳とか目とかになるっていうのも難しいですし、それをリアルタイムで様々なデータを統合して管理をして、それを学習をさせるというのが難しいんですよね。
いつかロボットが手術できる日も近いんでしょうね。
そうですね。それができるのがフィジカルAIですし、日々学習をして、教育コストなく使っていけるっていうところがこの魅力になります。
タクシーとかトラックの自動運転も言ってしまえばフィジカルAI。
フィジカル、そうなのかも。
そうですね。
そういうことですね。
今まで産業用ロボットっていう特化ロボットはあったんですけど、共同ロボットというような様々なところを横断して対応できるロボットがいなくてですね。
そこの難しさがあったわけなんですけど、ちょっとしゃべってしまいました。
賢いなあ。
ぜひ進めていきますね。
の、で何するんだっていう。
そうそう。
大前提。
みんなにマーケットの話をしました。
突然ですね。
世の中にはこんなにたくさんの自動化ロボットがあるのに、なぜ工場は安い労働力を求めて海外に転進していくのでしょうか。
それはロボット化が実現できている工程の間に自動化できていない工程。
さっき近藤さんが言った単純工程以外のところってことですね。
これが複数の労働力を必要としているからなんです。
結局、検品とかができないんだよね、ロボットは。
自動化最後のボトルネックがあるためなんです。
ではなぜこの組み立て作業、人にしかできないのでしょうか。
詳しく見ていきましょう。
上段の写真はスマートフォンの組み立て作業、下段は自動車です。
でもね、そうなんだ。
全部わかりやすくて個性があっていいじゃないですか。
流れるように話してる。
美しい。
この作業を学習してくれるロボットがないから、自動化することが困難なんです。
できると思わなかったけどな、今まで。
外貨を稼いでくれているものづくりメーカーの現状です。
メーカーはこれまで、途上国で生産し、世界で販売するというグローバルサプライチェーンを構築してきましたが、
技術漏洩、納期遅延というリスクにさらされています。
納期遅延みたいに変わりますよね。
関税ね。
納期遅延やばい。
ストライクすごい起きるんですよ。
その競争力が危ぶまれています。
国内で生産したくても、
人手不足で解決手段がないのが現状なんです。
価格上がっちゃうしね。
AIの活用と将来性
手段がないなら、自分たちが作らなければ。
私たちは、キーエンスや大学研究室出身のメンバーが集まり、コラボを創業しました。
そして、AIに人の能力の一部を作りました。
組み立てとかって意味もあるんですかね。
部品を見ながら、組み付け位置を探すことができるAIビジュアルコラボ。
AIに目があるということ?
この後、動画も出てくるので見てください。
信じられない。
本当に力んどかないってことだね。
あれが力学ですね。
学んでいくところ。
人間は賢くならないといけないな。
安全作業を淘汰されていくんだな。
画面右側、黄色いロボットの腕先をご覧ください。
これは、動いている鉄板の上に金属を差し込む工程です。
求められる精度は0.4ミリ。
人間でも一発では難しい作業です。
左上の画像とグラフをご覧ください。
コラボのAIは、組み付けの前後左右の位置を確認しながら、
無駄な力がかからないようにセンサーでコントロールしたから、
これらの組み付け作業を行うことができる。
一旦そこで止めますね。
さっきの見てもらった動画って、めちゃめちゃすごいことなんですよ。
なんでかっていうと、
こういう先ほどの映像って、下が動いてたじゃないですか。
そうですね。
そもそも今までって、磁格っていう金型を用いて、
そもそも対象物を固定して、
ここに穴を突き刺すだけでも、
その補助道具を使ってやってたんですよね。
なので、そういうものが発生してしまうと、
これは単一のものでいいんですけど、
次に出てくるのは複数の、様々な形の部品だったりするんですけど、
そうなってくると、わざわざここを変えないといけないとか、
対応できないんですよね。
何でもできる気がしちゃう。
動いてるとこに焦点を合わせて、
そこでミリ単位の調整をして、
重い物、重いこの筒を落とす。
だってこれきっとあれですよね。
動いてる今速度が一定ですけど、
それがもしかしたらイレギュラーで早くなったり止まっちゃったりしても、
穴に刺すというミッションに向けて、
自分で考えて、おっと穴こっちか、みたいな感じで刺せるってことですよね。
そうです。認識をさせるんです。
かわいい、えらい。
すごいんです、これ。
単純に自動化してるロボットのできる範囲っていうのが、
今まで多分素人の人が想像してるより狭かったんでしょうね。
言葉を選ばず、現場を知らない素人の意見で言うと、
そのぐらいできてるもんだと余裕で思ってた。
今までの方へね。
別にベルトコンベアターあの速度で動いてるとこのスポンスポン入れるなんて、
今までのそもそも自動化できてたんですって話で、
あ、できてなかったんだ、みたいな。
いや、なんかちょっと要は一定の速度で流れて、
いつも必ずここに来るっていうセッティングができてればできてたじゃないですか。
でもそのレーンの前には、倒れたショートケーキを真っ直ぐにする人間が必ずいるわけであって、
でもこの頃はショートケーキが倒れても、
ショートケーキを戻してイチゴ刺すってことができるでしょ。
次のジレンマあるんですよ。
黄色いロボットの胸先をご覧ください。
これは動いてる鉄板の上に金属を差し込む工程です。
素晴らしいわね。
動かす精度は0.4ミリ。
人間でも一発では難しい作業です。
左上の画像とグラフをご覧ください。
コラボのAIは、組み付けの前後左右の位置を確認しながら、
無理な力がかからないようにセンサーでコントロールしながら、
あ、無理やりぶっ刺すんじゃないんだ。
組み付け作業を行うことができています。
もちろんこのシステム、小さくて軽い電子部品の組み立てなんかも素早く行うことができます。
曲がりやすい板金部品、タピンコネクター、電解コンデンサーや小さなイヤホンジャックまで、
ロボットハンドを途中交換することなく、難なく作業を実現しています。
え、イヤホンジャックも?
そうなんです。これすごくないですか?
すげー、私これ手で作ってた人だから。
3つのアームで様々なものを、何て言うんですかね、こう刺していける。
本当にこれ大変なんですよ。本当に大変なの。
めちゃめちゃすごいですよ。
DIDIPって足の部分のところを細かい穴に刺していくコンデンサー。
コンセント作る、銅線のこれとかこれもできるんでしょ?
いや、絶対できますよ。
そこら辺のことを知っている人と知らない人で、全然ポテンシャルの理解とは違うんでしょうね。
すごい。人間しかできないと思ってました。
まあまあまあ。
すごい、採用の革命。
そうなんです。しかもこれさらにすごくて、こういう部品にも誤差はあるわけですよ。
AIと製造業の課題解決
そうですね。
ロボットアームにも誤差があるわけですよ。
あるあるある。
そういう全ての誤差って、どれだけ圧縮しようとしても、全てで見れば誤差は生じ得るわけですよ。
なのに、うまくこの様々な大きさのものを刺せているってこと自体がすごいんです。
信じない。
これも実装されてるんですかね?
そうです。事例として上がっていたので。
そうなんです。そうなんです。
一旦見ていきますかね。
はい。
全然違うように見えるこの作業、全て同じ動作原理で動くことができるんです。
信じない。
あ、また隠されてる。
もしかしたら曲がってしまうようなワイヤーハーネスなども。
ライブの時は出てました。
出てました出てました。
ライブ2かも。
アーカイブ動画だから消してるんでしょうね。
使用感です。
AIの設定に難しいプログラムがあると、現場で使うことが難しくなります。
会場に行くとそういう情報見れるんだな。
私たちは画面操作だけでAIの設定ができるソフトを開発しました。
これ絶対すごいんですよね。
具体的には自動化したい作業を選択し、部品と組み付けたい位置を撮影。
力の上限を設定すれば、AIが動作を学んでくれます。
本当に。
終わるんです、それで。
その操作だけで。
もう今何万人が解雇された?
嘘でしょ。
だって24時間365日稼働できる人材ってことですよね。
やば。
標準製品の開発を加速している段階です。
すごいな。
顧客利益とROIです。
誰が投資してるの?
顧客の利益は人件費の削減だけに留まります。
機械が作ってくれるってところがいい。
人が作ると火災種的な責任がくるんですよ。
関税コストを低減することもできます。
機械は直せばいいだけだから。
技術労働者の心配はもうありません。
顧客の設備は約5年が投資周期になります。
私たちのシステムを導入すれば、半分の人材で投資回収が可能になります。
できる範囲が広いしね。
今までのロボットがなかなか現場に浸透しなかった一番の要因は、
さっきのティーチングと呼ばれるような、ロボットを制御して扱うことがなかなか現場でできなかった。
ロボットを使うための人が必要だったんですよね。
そうなんです。
ロボットだけだと犯人前と呼ばれていたぐらい、それが重要だったんですよ。
それを部品の選定と、どういった作業を行うのかという事前の項目の設定と、
あとはどういった風に組み付けをしていくのかというところが分かれば、
できるようなものを開発したので、割に合うサービスができたんです。
ロボットのティーチレス化
すごいな。
そうなんですよ。
流れでできるロボットというのがすごいわ。
今やティーチレスでロボットを制御できるのは当たり前。
それがティーチレスですね。
私たちクラブのAIであれば、必要な制度を満足することができる。
絶対川端さんピッチ練習をめっちゃしたよね。
力加減が。
組み立て制度もすごいでしょ。
短期間かつ低コストにシステムを導入することができます。
これにより私たちのビジネスもスケールが容易になります。
市場規模です。
そうだよね。
組み立て作業は巨大な労働収益。
作業を海外でしてますからね。
グローバルで年10兆、国内で1.7兆の市場スペースがあります。
すごいな。
国内でビジネスを確立し、海外展開しやすいビジネスでもあります。
カードウェアとソフトウェアの擦り合わせ技術が必要となるこの分野は、
私たちが、皆さんが、世界トップになる分野です。
投資とビジネスの展望
世界と戦う製造業、次の世代の製品供給手段を供給するこのビジネス。
皆さん、一緒にこのビジネスを加速していきませんか。
はい、やりましょう。
本日はありがとうございました。
早め終了。
そういう動画でした。
めっちゃ勉強になるし、さっきも言ったけど、
川端さん、日頃から表に出てやるタイプの人じゃなさそうだなっていうところが私は響きました。
今日この日のために磨きに磨いてやってきたんだなっていうところが、すごいグッとくる。
すごい好き、そういうの。
うわー、頑張ったんだな。
川端さんだからこそやるべき事業ですよね。意義がある、本当に。
誰が投資してるんですか。
はい、今コーラルキャピタルが投資してるんです。
2025年3月。
これ?
じゃあ、IBSの直前に。
前ですね。
わー、すごいな。
ともいえ、これ創業2015年ぐらいだった気がするので。
シードで3億円調達されてますね。
あ、いいね。
橋本憲章POC進んでるんでしょうね。
いいですね、中原区は工場地帯ですからね。需要がありまくります。
配信する頃にはたぶん上場してる、上場商人はもう出てますけど、
フッツパーさんとかみたい、あとアレントさんとかプレインソリューションさんとか、
みたいな感じでIPをしていくんでしょうね。
要はお客さんからの声で汎用性のあるものを作って、それを売っていって、
フッツパーさんもコンサルみたいなところ、コンサルツーが最初に入っていって、
自社商品の売上が7割で、3割ぐらいお客さんのところでのコンサル売上みたいな感じの構成だったはずだけど、
ちゃんと堅くでかい規模で上場しそうですね。
まさに構成比率は分からないですけど、需要の内容のところでコンサルティング事業もやっぱりあったので、
現場に即してフェアリングされつつ作っておられるんでしょうね。
15年に創業されてらっしゃるから、
調達せずに自前でコンサルとかの売上でどうにかしてこられたところから、
汎用化できるものができるようになってきたから、踏もうというので、コーラルさんから3億、すげえ。
すごいなあ。うちもいつかこんなところに出資してみたいですね。
見つけていただければ。
見つけましょう、たんげーさん。
見つけたい。どうやって伸びしろを計算できたんだろう。すごいなあ。
でもまあこれで言うと別に、投資したのは創業してから10年経ってるタイミングなんで、
だから早めに接触してて、
見守っていたんですかね。
いやなんじゃないですか。
そっか。
しかも一社単体でってのは先にコミュニケーションしてたのかなって思いますよね。
今ので私ちょっと無理だなと思いました。
私すぐこくっちゃうタイプなんで、長期的に見守れない。
こんなにいいのに誰かに通られちゃうんじゃないかと思って。
いやすごい。長期的な目線って大事ですね。
素晴らしい。
私からは株式会社コラボの川端さんのご紹介でございました。
素晴らしいです。
皆さんもお付き合いいただいてありがとうございます。
ありがとうございます。
ご覧いただきましていかがだったでしょうか。
一応お試し的な企画ではあるんですけれども、
もしなんかこのピッチちょっと解説してよとか、
このピッチと言わずともこのピッチ大会とか、
種類でもいいのになんかリクエストがあれば、
私としていただけたら続くかもしれません。
そうですね。
他のキャピタリストの方とかもここに来るかもね。
そうですね。
みなさんの応援ありきで、
なんとかやっていきたいなと思います。
ということで皆さん最後までご視聴いただきましてありがとうございました。
また次の動画でお会いしましょう。
それではさようなら。
