イノベーションの追求~リアルワールドへの結びつきが鍵

2016/06/27

・かつて自動車アナリストの頃、ダイハツの電気自動車、スズキの水素自動車、いすゞのディーゼル乗用車を追いかけた。話の筋は面白かった。技術革新を追求して、世の中を数歩先行していた。でも、時代の潮流にはならなかった。

・時が過ぎて、トヨタのハイブリッド車が出た。燃料電池車が姿を現している。そして、マツダのディーゼルエンジンが頑張っている。ウォールストリートジャーナル(WSJ)のテックカフェで、未来の車、AI(人工知能)のデザイン、テクノロジーのデュアルユース(民間・軍事への相互利用)について話を聴いた。注目すべき点をいくつか取り上げてみたい。

・マツダは、車の走りに徹する路線に舵を切っている。限られた経営資源をガソリンエンジン、ディーゼルエンジンの燃費改善に投入すると決めた。世の中のトレンドは電動パワートレインに向かっている。環境にやさしく、燃料効率を上げ、しかも走りをよくするには、エンジンかモーターかという二者択一ではなく、それぞれのよさにイノベーションを起こし、それらをミックスして活用していく必要がある。

・2030年でも内燃機関が主力であることに変わりはない。しかし、相対的に増えていくのは電動パワートレインである。一方で、原油を掘ってそれを精製すると、一定比率でガソリンや軽油が抽出される。すべてを火力発電で燃やして電気にするのは効率的でない。

・マツダは2007年に、①走りと喜び、②環境と安全を追求すると決めた。燃費については2008年比で、2015年に-30%、2020年に-50%の改善を行うという目標を定めた。ガソリンエンジンは、燃料に酸素を入れて点火して燃やす。ディーゼルエンジンは、圧縮した空気を燃料に吹き付けて発火させる。燃費を改善する方法はいくつもあるが、ボウリングの1番ピンに相当するのは圧縮比である。そこで、圧縮比からイノベーションを追求した。

・高圧で圧縮すると、エンジンの中の燃え方にバラつきが出る。そうすると、燃えかすがかなり出るようになり、排ガスが多く燃料効率も悪い。そこで、低圧縮、低温で均一に燃えるようにした。均一に燃えるときれいに燃えて、かすが少なくなる。燃焼室をたまご型にして、火がつきやすいインジェクター(燃料噴射ポンプ)を開発した。

・これでディーゼルエンジンの燃費を20%改善し、スカイアクティブDとして、アクセラ、デミオ、CX-5、CX-3などに搭載していった。これはまだ第1ステップである。今は第2ステップの開発を続けており、その先には第3ステップがある。第2ステップでは、さらにきれいに混ぜる方策を取り入れると、マツダの中井英二ディーゼルエンジン副本部長は強調する。

・量産に漕ぎつけるのに6年かかった。なぜ特化戦略を取ったのか。1)内燃機関が主力の時代は続く、2)ハイブリット戦略では投資にお金がかかり過ぎ、特色を出せない、3)圧縮比を14にもっていく開発に挑戦する、という経営判断があった。ディーゼルエンジンは欧州では主流であったが、日本では肩身が狭かった。思った性能が出ないので、妥協したくもなったが、目標に向けて開発を続ける姿勢を貫いた。

・一丸となって選択と集中を行った。リーマンショックで4年連続赤字となり、会社として後がなかった。エンジニアとしては先を見ており、その方向に自信を持っていた。マツダは小手先の改善ではなく、圧縮比という1番ピンを倒すと決めた。

・電動化は進むが、2030年でも内燃機関は7割を占めると予測されていた。電動化については、トヨタとの提携戦略をとっている。一方で、ディーゼルの燃焼効率を上げるという作戦は、その技術がガソリンにも応用できる。ディーゼルとガソリンのいいとこ取りをすると、燃費-50%という目標もみえてくると、中井氏は期待する。

・VW(フォルクスワーゲン)の排ガス不正、三菱自動車の燃費不正がなぜ起きるのか。本質はマネジメントの問題としても、エンジニアのリソースが足らない中で、車の進化が急速に進むと、必ずテストが求められ、テストだらけになってひずみに溜まってくる。テストの工数が増えてくると、こういうことが起こりうる。

・中井氏は、マツダは‘リアルワールド’で勝負する、と強調する。テストデータは大事である。しかし、顧客がその車を実際に使った時に、走り、安全、燃費が実感できなければ意味がない。燃費でいえば、最も大事なことは実用燃費であるという言葉が印象に残った。

・プリファードネットワークス社(PN)の岡野原大輔副社長も、AI(人工知能)のリアルワールドへの応用を強調した。PNはトヨタと、ぶつからない車に関して共同研究をしている。ファナックとは、ディープラーニングで学ぶロボットの研究開発を行っている。さらに、バイオヘルスケア分野にも入っていこうとしている。ゲノムデータを診断データに活用できないかという点で、AIの応用に取り組んでいる。

・ディープラーニングによる強化学習では、データがものをいう。データが蓄積されてシミュレーションモデルが構築されるのであれば、テスト学習ができるようになる。しかし、シミュレーションレベルではまだデータ不足で、リアルワールドで使うには、リアルなデータをもっと大量に収集していく必要があると、岡野原氏は強調した。

・ディープラーニングはニューラルネットワークがベースにあるが、その深層については今や1000層は普通であるという。学習のさせ方は教えられるが、その後はAIが独自に学んでいく。この学んだシステムはブラックボックスなので、後から制御するのは難しい。

・飛行機は、鳥のように空を飛ぶことを目的に作られたが、鳥の構造を真似ているわけではない。車が登場して、馬車産業はあっという間になくなった。これまでの変化は、世代交代を伴いながら産業構造の変化を遂げてきた。しかし、AIの登場で、今や同一世代の中で大きな変化が起きようとしている。自分の仕事が変質していくので、学び続けて新しい時代に適応していくしかないと、岡野原氏は指摘した。

・才能のあるトップタレントが新しい時代を切り開いていく。そういう人材を企業の中に抱えて、活躍してもらうことができるか。グーグルとどう戦うか。PN社は、差別化されたB to Bの領域を狙っている。大学発ベンチャーのオープンイノベーションに注目したい。

・防衛産業における軍事技術はどのように捉えるべきか。ステルス戦闘機は、レーダーにひっかからない見えない飛行機である。この技術はフェライトにあり、その基本は日本のTDKが開発したものである。かつて、米国の軍事技術は圧倒的に世界№1であった。その技術が民間に流れてきた。

・この軍事から民間へというテクノロジーのスピンオフが、技術革新の1つの流れであった。ところが最近は、民間から軍事へというスピンオンが注目されている。軍事イノベーションだけでは優位にたてないので、民間のテクノロジーを軍事に応用しようとしている。実際、ペンタゴン(米国防総省)がシリコンバレーにオフィスを出して話題を集めた。

・あるテクノロジーを軍事にも民間でも使うというデュアルユースが主流になりつつある。サイバーセキュリティ、アドバンストマテリアル(新素材)、スペース関連など多彩である。サイバーセキュリティでは、軍の防衛システムに加えて、電力ネットワーク、交通インフラ、通信インフラなど、サプライチェーンへのアタックに対してどう守るかが問われている。ドローン、3D、AI、ロボティックスも同様である。

・日本では、ハイリスク、ハイリターンを狙うR&Dについて、もはや民間だけでは対応できない。こういう分野の呼び水は、国が用意する必要がある。米国に習って、日本でもそういう予算を使おうとしている。基礎技術のR&Dを進め、そのテクノロジーの予見性を高めて、民間に早めに使ってもらうという作戦である。防衛装備庁でもテクノロジーの予見性について、ニーズマップを作っており、それを活用していく。

・国際的な共同R&Dは増えていこう。日本の中堅企業が担っている独自技術もいろいろある。デュアルユースという視点でみると、軍事技術、民間技術と分けられない。この分野で技術革新を進め、その技術を守りつつ、民間で大いに活用していくには、従来とは違ったR&Dのフレームワークが求められよう。

・世界最強の日本の自動車産業が、グーグルに負けないか。AIは米国に総取りされてしまわないか。軍事技術のスピンオンでも、やはり米国が優位ではないか。これらの懸念に対して、1)日本はすり合わせ技術をいかに磨いていくか、2)日本独自のAIを活用したロボット技術でリアルワールドをいかに実現するか、3)デュアルユースのテクノロジーの中で、いかに民間ユースを高めていくかなど、イノベーションに挑戦する本物の企業に注目したい。

株式会社日本ベル投資研究所
日本ベル投資研究所   株式会社日本ベル投資研究所
日本ベル投資研究所は「リスクマネジメントのできる投資家と企業家の創発」を目指して活動しています。足で稼いだ情報を一工夫して、皆様にお届けします。
本情報は投資家の参考情報の提供を目的として、株式会社日本ベル投資研究所が独自の視点から書いており、投資の推奨、勧誘、助言を与えるものではありません。また、情報の正確性を保証するものでもありません。株式会社日本ベル投資研究所は、利用者が本情報を用いて行う投資判断の一切について責任を負うものではありません。

コラム&レポート Pick Up