株式会社レクサー・リサーチ

現在のAIはビッグデータのディープラーニングによって判断や推測を行うのが一般的である。しかし、既存の大量な情報が必要になるため、まだデータのないものに対しては、その機能を発揮することが難しい。株式会社レクサー・リサーチは、モデルベースによるシミュレーションによって判断や推測を可能とするAIの研究開発と実用化を手掛けている。ディープラーニングから"ディープシンキング"へ、同社の目指す新しいAIの姿である。

創業者である代表取締役会長の中村昌弘氏は、もともと建機メーカーの研究所で「空間理解」をテーマに、空間認識やロボットの知能化について研究に取り組んでいた。そのなかで、ロボットの知能化はどんどん進んでいるがいつか限界が来ると考えた（仮に、限界がなく、人間を超えて進化したら、それは人類が滅亡するときだろう）。

では、技術に対して人間はどう向き合うべきか？中村氏は、「技術によって、便利さの追求だけではなく、私たちホモサピエンスが成長することにコミットするべき」という結論に至った。そのような技術研究の成果を製品に落とし込み、世界に広めたいという思いのもと、同社を立ち上げた。

人間の成長のためにコミットする技術として、同社が取り組んでいるのが「認識」の拡張である。私達の思考のプロセスは認知器官から取り込んだ情報を脳で処理している。しかし、取り込む情報を書き換えることによって視座を高めることができる。その情報をAIによってつくり出し、ヒューマンインターフェースを追究することで、人間がアクセスしやすい形で提供しようというわけだ。

「種としての思考プロセスを、私たちの技術はジェネラルで一般化できる」と中村氏。人とシステムをいかにシームレスにつなぎ、人類を成長させるか、同社の挑戦は続いている。

そのようなコア技術のもと開発されたのが、生産システムシミュレータ『GD.findi』である。工場の設備のレイアウトや作業員数やそのスキルなどをヴァーチャル空間上で設定し、実際の生産の流れを検証することができる。工場のレイアウトや作業員の動線上の移動なども視覚化されており、生産ラインが詰まってボトルネックになっている工程などもひと目でわかるように工夫されている。

特筆すべきは、ユーザライクなインターフェース。従来の生産システムシミュレータは、エンジニアが個別に開発する必要があったが、「GD.findi」はノンプログラミングでシミュレーションモデルを構築できる。作業員を増やしたら…設備を増強したら…というシミュレーションを、現場の担当者が数値入力やマウス操作によって、いとも簡単に検証できてしまう。

たとえば、既存のA工場と同じ生産品質を持つB工場を海外の別の場所でつくりたいとなったとき、A工場の成果物のデータをB工場の変数に入れて検証できる。B工場は作業員のスキルが不足していて、返品率が高いとなれば、その分どのぐらい余剰に材料が必要か、納期に間に合わせるには作業員が何人必要か、といった数字も弾き出せる。

これらのアウトプットにより、現場だけでなく、営業部門も経営層も、状況や課題点を瞬時に“共通認識”できる。この“共通認識”を得られることこそが、“ヴァーチャル”の真骨頂だと中村氏は言う。

「“ヴァーチャル”本来の意味は、“仮想”ではない。『実質的にそのようであること』という意味で、現実世界と兌換性（取り替えられる性質）がある。つまり、私たちの目指すヴァーチャル空間は、物理的な実現性が成立する機能空間。ヴァーチャルこそ、現実にある物理世界に潜む本質が見えると同時に、描き切ることもできる」と強調する。

同社はクラウドベースの生産シミュレーション・エンジニアリングツールで世界のさまざまな製造業へ展開するとともに、大規模システムや基幹システムにシミュレーションAIを導入し、エンタープライズビジネスを推進していく。目指しているのは、人とDXが相互成長する"グローバルエコシステム"である。

同社が課題として着目しているのは、経営と現場をつなぐITプロダクトがないこと。たとえば、製品の設計の際には、CADが利用されているが、そのデータは工場の生産ラインに直接使えない。そのため、現場の担当がそのデータをもとに自動化のためのプログラムを組んでいる。このように、各組織で作成されている情報を、人が介在し紡ぎ上げるという状況が至るところで行われている。このような部署同士がつながっていないホワイトスペースを解消していくという。

具体的には、現在「GD.findi」で実用化しているヴァーチャル空間でのAIによるシミュレーションを、製品企画から量産までの各部門の業務に拡大する。同社はこれにより、「シミュレーション統合生産（SIM：Simulation Integrated Manufacturing）」というコンセプトを実現しようとしているのだ。

SIMによってわかるのは、それぞれの業務にどのような「干渉」「制限」「割り込み」が発生しているか、ということ。たとえば、営業部門からの発注は、工場にとっては「干渉」となり、工場のラインが埋まっていれば営業部門的には「制限」になる。そして、不良品の発生によるリワークや、特急案件などは「割り込み」と言える。

これらを発生してから対応するのではなく、SIMによって紐解き、予測し、事前に回避することで最適化を図っていく。「ヴァーチャルのなかで、どのように改変して評価すればいいかを検証できる。SIMは、経営と現場活動を戦略的につなぎ、組織全体を最適化し続ける」と中村氏は語る。

さらに、「干渉」「制限」「割り込み」は、どのようなビジネスでも発生する。そのため、将来的にSIMの技術は、建設や土木、ロジスティック、飲食、オフィスワークなどにも他業界にも展開できると中村氏は考えている。

シミュレーションAIによるヴァーチャル空間での検証を通じて、現実の最適化を目指す同社。それは、決して機械に管理される世界を目指しているのではない。「ヴァーチャルによって共通認識を得ることで、それぞれの立場のメッセージ、考え方、価値をぶつけ合ってほしい。その収束のための努力が、正しい解への道につながる」と中村氏。それこそが、同社が目指している世界。技術によって人間が成長する未来なのである。