特集

ビッグデータ時代と土木への活用■RANDOM FOCUS 寄稿

社会インフラの維持管理とビッグデータ解析
北海道大学

長谷山 美紀■TOP INTERVIEW

海外事例にみるビッグデータ時代の到来と変革
東京大学

森川 博之

■BEHIND PROJECT

世界でも稀な『土木＋ＩＣＴ』先進システム、50個以上のセンサーから膨大なデータを収集
株式会社ＮＴＴデータ『スモールスタート』で１年後に稼動、独自レポートで活用を支援する
小田急電鉄株式会社 小田急総合研究所■ZOOM UP

音声合成技術で新たな社会を拓く
株式会社エーアイ 吉田 大介■COFFEE BREAK
四十一面観音菩薩を巡る◆

ISSN 1883－6917

712014 WINTER VOL.

71

SCOPE NET
特集

2014 WINTER VOL.

ビッグデータ時代と土木への活用

IT技術の進化により、文字情報はもとより写真等の画像や動画データなど、多種多様なデータが日々大量に生成されており、事業の効果性を高めようとビッグデータの活用が驚くべきスピードで拡大しています。
そして、高まる災害リスクや労働力不足等への対応が求められる中、社会インフラの維持管理におけるビッグデータの活用も始まりつつあります。
今号は、「ビッグデータ時代と土木への活用」をテーマに、本格的なビッグデータ時
代に向けての社会変化と土木への取り組み、展望について取り上げました。

CONTENTS■ RANDOM FOCUS 寄稿................................................................... 3

社会インフラの維持管理とビッグデータ解析

長谷山 美紀北海道大学 情報科学研究科 教授■ TOP INTERVIEW.......................................................................... 8

海外事例にみるビッグデータ時代の到来と変革

森川 博之
矢代 博昭

東京大学 先端科学技術研究センター 教授
SCOPE理事長■ BEHIND PROJECT..................................................................... 13

世界でも稀な『土木＋ICT』先進システム、50個以上のセンサーから膨大なデータを収集
株式会社NTTデータ『スモールスタート』
で１年後に稼動、独自レポートで活用を支援する
小田急電鉄株式会社 小田急総合研究所■ ZOOM UP..................................................................................20

音声合成技術で新たな社会を拓く

吉田 大介

株式会社エーアイ 代表取締役■ COFFEE BREAK.......................................................................23
四十一面観音菩薩を巡る◆

2

SCOPE NET VOL.71 2014 WINTER

第四回  向源寺 兵火の中、地中に隠された観音菩薩（国宝） 和田 信

RANDOM FOCUS

寄稿

社会インフラの維持管理とビッグデータ解析
点検データから価値を生み出す
長谷山 美紀北海道大学 教授
ビッグデータ解析による維持管理の効率化や次世代への技術伝承に向けた体制を目指し、構造物の点検データの解析基盤を開発された北海道大学の長谷山教授。
実際の点検データを適用して解析基盤技術をご紹介いただくと共に、
ビッグデータ解析の有用性と今後の維持管理におけるビッグデータの課題などについて、ご寄稿いただきました。

1. 社会インフラ維持管理とビッグデータ「社会資本の老朽化対策会議」を設置し、構造物の効率的な維持管理に関して検討を開始
した１）。

高度経済成長期に大量に建設された橋梁や

特に橋梁などの構造物は、劣化を早期に発トンネル等の構造物が、現在、急速な老朽化

見し適切な維持・補修を行うことで、期間あの時期を迎えている。国土交通省では、建設たりの補修費用の削減が可能となる。適切か

後 50 年以上経過する施設の割合が、今後 20

つ効率的な維持管理を実現する補強や早期補年間で急激に増加する事が述べられ、具体的修には、教育を受けた技術者が統一的な要領

数値が示されている。道路の橋梁を例にするに基づいて実施する点検が必須であり、社会と、現在までに建設された約 70 万橋のうち、インフラを維持管理する事業体では、それをおよそ20万橋が1960年代から1980年代にか長きにわたり実施してきたと理解している。

けて建設されており、建設後50年を経過する

そのたゆまぬ努力に敬意を払いたい。一方で、橋梁（2ｍ以上）の割合は、2013年に約18％で現在、社会インフラの大量老朽化時代に直面あったものが、2023年に43％、2033年に67％し、これから先は自らが蓄積し保存した大量に達するといわれている（建設年度不明橋梁の点検データの活用が重要な役割を担うもの

１）の約 30 万橋は、割合の算出の外数） 。このと考える。蓄積された点検データ（劣化や損ような急速な老朽化を踏まえ、国土交通省は傷等、損傷の種類の識別や程度の判定結果）

2013年を「社会資本メンテナンス元年」と位置とそれに対応した補修の履歴は、この分野の付け、同年１月、国土交通大臣を議長とする

知識とノウハウの集積である。その後の維持

長谷山 美紀北海道大学 情報科学研究科 教授
1986年北海道大学工学部卒。北海道大学大学院工学研究科電子工学専攻修士課程修了
（博士
（工学））
。
北海道大学応用電気研究所（現・電子科学研究所）
助
手、
北海道大学工学部助教授、ワシントン大学客員助教授を経て、2006年より現職。

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RANDOM FOCUS

管理に有効であるだけでなく、点検データにいることからも２）、企業の負担増加を抑えた

含まれる点検対象の構造物の場所や、点検箇技術伝承体制の実現が望まれる。

所の位置、工種、材料種別や点検の際に撮像構造物が大量に老朽化する現代に危ぶまれされた画像など大量かつ多様なデータには、ている次世代への技術伝承の現状を打破する

ビッグデータ解析技術の導入で他業種への展体制の実現を目指し、筆者は、東日本高速道

開や海外展開など新たなサービスを生み出す路（株）（以下、NEXCO 東日本）との共同研究を可能性がある。社会インフラの維持管理に、通して、画像を含む多様な点検データを集約

ビッグデータ時代が到来した事を強く感じてし解析することで損傷評価を支援し、その精いる。

度を向上するデータ解析基盤の開発を行ってしかしながら、損傷の識別と判定には、点きた。この取り組みは、解析手法の構築に留検する個人の技術によっては差異や、見落と

まらず、実際に技術者が損傷評価を行う際にしが生じる可能性がある。正しく損傷を識別利用可能なナビゲーションインタフェースもし、その程度を判定するためには、適切な点

実 現している。このナビゲーションインタ

検を実施する技術の習得が必要であり、時間

フェースは、類似した損傷データを検索すると教育に人的な労力を要する。特に構造物のことによる損傷評価の支援だけでなく、損傷

損傷評価の判定は、技術者の経験に基づく暗を評価する技術者に気づきを与え、見落とし

黙知（経験や勘などに基づく、言葉で表現がを抑止する。また、利用の継続により、将来

難しい知識）に依存することが多く、その伝は、技術伝承の役割を担う解析基盤への展開達が容易ではないため、次世代の技術者へのを目指している。

技術伝承が危ぶまれている。点検データを活

本文では、まず背景にあるビッグデータ解用し、効率的な維持管理に役立てるためには、

析について簡単に説明し、その後、開発されそれを記録する土木技術者の育成が重要であた解析技術を実際の点検データに適用した結る。東日本大震災で極めて広域的かつ甚大な果と今後の解析基盤の利用イメージについて

被害の災害を経験し、土木技術者の減少が災説明する。

害時の対応における大きな不安要素となって

図−1

4SCOPE NET VOL.71 2014 WINTER

発想支援型画像検索『Image Vortex』

寄 稿

２. ビッグデータ時代の発想支援型画像検索

像はその娯楽性から産業化も早く、既にたくさんの検索サービスが利用されている６）。ところで、既存の画像検索サービスは、コンテ

2008 年 3 月、米市場調査会社 IDCは、世界ンツに付与されたメタデータにより行われてで生成されたデジタルデータの総量（「デジタいる。このメタデータとして、撮像時に得らルユニバース」と呼ばれる）が、2007 年に 281

れる情報（撮像日時や場所等）や予め付与さエクサバイトに達し、2011 年にはその約半れた撮像内容を表すキーワードが用いられて分が終の棲家を持たずに消えていくと予想しいて、日常の生活の一部となった検索サービ

３）た 。その 2 年後の 2010 年 5 月の調査報告でスも適切にキーワードを選ぶことができなけ

は、2020年には2009年の44倍に増加し、35れば、必要な情報を入手することは難しい。

ゼタバイト（以下、ZB）に到達すると予想さ筆者はこの課題に対して、大量のデータから

４）

れ 、この数値は、2012 年 12 月の報告書で
５）

必要な情報を発見するための可視化手法とし40ZBに上方修正されている 。増え続けるて発想支援型画像検索を提案した 7、8）。発想

データの背景には、画像や映像の急速な増加

支援型検索に基づき実現されたシステムの一３）が存在し 、必要な情報を見つけ出すための

例 と し て『Image Vortex』を 図 − 1 に 示 す。

新しい検索・発見ツールが必要であると述べ『Image Vortex』は、似ている画像を近くに４）られている 。我々人類が生み出すデジタル

配置することで、ユーザーが画像データベー

データの総量は増え続け、2014 年 4 月の報告

スの全体を俯瞰し、効率良く望む画像を探し

書では、1 年間に生成されるデジタルデータ出すことができる。

の量は 2013 年の 4.4ZB（4 兆 4000 億 GB）か

構造物の点検データの解析技術は、この発ら、2020年には10倍の44ZB（44兆GB）に拡

想支援型画像検索手法を用いて実現され、実大するといわれている。

際に技術者が利用するナビゲーションインタ

近年、このように大量に蓄積されたデジタ
ルデータから価値を見出すことが重要とされ、フェースは『Image Vortex』をその原型としている。

様々な研究が行われている。特に、画像や映

図−２①
図−2

図−２②

損傷評価支援のためのナビゲーションインタフェースによる点検画像の俯瞰例

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RANDOM FOCUS

３. 構造物の点検データ
からの価値創出

く、技術者が持つ暗黙知の共有や気づきの支援が期待され、技術伝承基盤へと発展する可能性も持ち合わせている。

損傷等の識別を行う技術について、これま

以下に、現状の開発技術を実際の点検デー

でに様々な研究が行われているが、実用化のタに適用した例と今後の解析基盤に想定されために精度向上が望まれていた。そこで、筆るナビゲーション機能を紹介する。

者は NEXCO 東日本との共同研究を通して、構造物損傷評価業務の現場で取得される多様かつ膨大なデータを集約し、損傷評価の精度を向上させる解析基盤の開発に着手した。実NEXCO 東日本の所有する構造物の点検に関現される解析基盤は、構造物の損傷評価デー

する実点検データの一部、約 1 万 4 千件を利タを活用して高度な損傷評価支援を行うナビ

用し損傷評価支援のために有効な特徴の選択、ゲーション機能を備え、技術者の利用環境に及び、効果的な評価支援を試行した例を図−合わせたインタフェースを提供する。さらに、

2 に示す。損傷を含む構造物の画像から抽出

解析基盤の継続的な利用により、損傷評価のされた特徴量、及び技術者から取得された情高精度化・高度化について多角的な視点によ

報をもとに解析を行い、実際に可視化を行っるフィードバックを推進することが可能となた結果が示されている。発想支援型画像検索

り、構造物維持管理業務の効率化だけでな手法を用いることで、より類似性の高い画像

図−３①

フィルタリング

地域を限定し（図は東京地区）、特定の現象が生じている施設のみを絞り込み、地図に表示する機能

図−３③

相関分析

点検データを損傷の種類などの項目で絞り込みを行う機能。点検場所と特定の項目の関連性を見出すことを支援

図−３6（１）実現された技術を実際の点検画像に適用した例

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図−３②

詳細表示

図−３④

類似性分析

注目する点検データを選んで、点検時の撮影画像を表示する機能。過去の画像も同時に表示することが可能。これにより、損傷の発生と高い関連性がある事象の発見を支援。図は海岸付近に多く損傷が発生している例

注目する点検画像データを選択し、その類似画像を可視化する機能。損傷画像を類似性に基づいて配置し可視化することで、同一損傷に共通の画像特徴を見出すことを支援

構造物損傷評価支援のための技術利用の例

寄 稿

が近くに配置されている。なお、各画像を囲た損傷を観察することが可能である。これにむ赤枠の色が強いほど損傷の程度が高いこと

より、損傷評価に新たな気づきが期待できる。

を示す。図−２①は、可視化結果に損傷の種類を重畳して示したものである。この図よ４. まとめり、「塵芥・土砂等堆積」の損傷を撮影した画像の赤枠の色が強いことから損傷の程度が高社会インフラの維持管理の分野では、デー

いことがわかる。図− 2 ②は、可視化結果にタの取得の目的が明確であり、知識と経験、部材種別を重畳して示したものである。図−技術が存在する。ノウハウの集積ともいえる

２①で損傷の程度が高いとされた「塵芥・土データの分析は、情報系研究者にとっても非砂等堆積」の点検画像の部材種別を確認する

常に大きなチャレンジと考える。一方で、社と「排水ます」であることがわかる。点検画会インフラ管理データの全てを公開するのは、像の全体を可視化することで、「塵芥・土砂等

損傷データゆえに難しい。データのオープン

堆積」と「排水ます」が対応していることを容化は維持管理システムの精度向上に効果的で易に理解できる。このように、点検画像を用あるが、それをいかにして進めるかは社会設

いれば、技術者は異なる構造物の区分、種計を含む課題であり、解決の方策を見出すこ

別、さらに損傷の種類等について、様々な側とは、我が国に課せられた使命と感じる。

面からデータを確認することができ、点検や損傷評価業務の効率化が期待できる。

2014 年 4 月の IDCの報告書には、インター
ネットに接続されている端末のうち、「モノのイ ン タ ー ネ ッ ト（Internet of Things：IoT）」（２）実現された解析基盤の利用イメージの割合が、2013年の7％から、2020年には約位置情報や時間情報、構造物情報を、先に15％に拡大すると述べられ、生み出される

紹介した解析結果と連携して利用することで、データを実際に役立つものにするか否か企業

より高度な損傷評価支援の展開が可能である。

次第といわれている。老朽化が急速に進むこ

例えば、図− 3 では、大量に存在する構造物の時期に、社会インフラの IoTも進むことをのデータに対して、①地域でフィルタリングを考えれば、データからの価値創出を見据えた施し､ 必要な情報のみを取得した後､ ②注目

データ収集システムの設計が次の好機を生む

する損傷情報を選択して観察することが可能と考えるのは自然である。先に述べた解決のである。また、③構造物の区分・種別毎に絞方策を見出すために与えられた時間は、それ込みを行いながら、④画像解析により類似しほど長くないように感じる。

写真・図提供：長谷山 美紀

５）IDC Digital Universe Study, sponsored by EMC,
December 2012, http://www.emc.com/about/news/press/2012/20121211-01.htm

参考文献：
１）平成25年度 国土交通白書 第Ⅰ部これからの社会イ
ンフラの維持管理・更新に向けて 〜時代を越えて受け継がれる社会インフラ〜 ,第3節社会インフラの維持管理をめぐる状況, 1 社会インフラの老朽化, 2013.
２）“東日本大震災の災害対応マネジメント”土木学会東日
本大震災フォローアップ委員会, 災害対応マネジメン
ト特定テーマ委員会, 2012.
３) J. F. Gantz, C. Chute, A. Manfrediz, S. Minton, D.
Reinsel, W. Schlichting, et al :“The diverse andexploding digital universe,”IDC White Paper,
IDC, 2008.
４）J. Gantz and D. Reinsel,“The digital universe
decade, Are you ready?,”IDC iView, 2010.

６）長谷山 美紀,“画像・映像意味理解の現状と検索インタ
フェース,”電子情報通信学会誌, vol. 93, no. 9, pp.
764-769, 2010.
７）M. Haseyama, T. Ogawa,“Trial realization ofhuman-centered multimedia navigation forvideo retrieval,”International Journal of HumanComputer Interaction, vol. 29, no. 2, pp. 96109, 2013.
８）M. Haseyama, T. Murata and H. Ukawa,“A newimage retrieval interface and its practical use
in “View Search Hokkaido,” The 13th IEEE
International Symposium on Consumer
Electronics, pp.851-852, 2009.

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海外事例にみるビッグデータ時代の到来と変革

ゴミですらデータを生み出す『データ自身が価値を生む』と世の中が変わるような技術開発を
矢代

最初に、森川先生がビッグデータ※ 1 の研究に取り組まれたきっかけをGUEST

お聞かせください。

森川 博之

森川

東京大学
先端科学技術研究センター教授
1992年、東京大学大学院工学系研究科博士課程修了。1997年、東京大学大学院工学系研究科助教授。1999年、東京大学大学院新領域
創成科学研究科助教授。2006年、東京大学大学院工学系研究科教授。2007年4月より現職「ユビキタス」※ 3 というキーワードが出
ICT ※ 2 分野では 2000 年代初頭、てきました。
「ユビキタス」には２つの意味があります。一つは、いつでもどこでも誰とでも、意識することなくコンピュータやネットワークに繋がること。
もう一つは、インターネット上にあるデータだけではなく、リアルなデータを使うという考え方で、私たちは後者の研究を始めました。センサーに繋がったものから得られるリアルなデータを使うことで、いろいろなことができると考えたのです。
例えば、任天堂の家庭用ゲーム機「Wii（ウィー）」は、操作する人のリアルなデータを、ゲームの中に取り込んだ好例です。もちろんリアルなデータは、農

矢代 博昭
SCOPE理事長

業、医療、そして土木など社会のあらゆるところから生まれるもので、人に関わらない世界にもあります。そういう流れが今の研究に繋がっています。
矢代先生は総務省のホームページに掲載されたコラム※ 4 の中で、将来の ICT

社会の構築に向けては、私たちのマインドを変えることも重要と述べられていますが、現在の社会は変わりつつあると思われますか。
森川 まだまだだと思います。現在の情報技術は成熟化しています。そんな中、
ICT 社会の構築をもう一歩進めていくために、『その技術を使って何をしたいのか』というところから、新たにスタートする必要があると思います。
かつて、ICT の技術開発はゼロからスタートしました。例えば、携帯電話の通信速度をもっと早くすれば、もっと様々なことができると考えて開発したのです。その結果、確かに世の中が変わりました。
ところが今は、同じような開発をしても、世の中が変わるかといえば、微妙なところです。もう一歩進めて、世の中が変わるような開発が必要な時期ではないでしょうか。技術者自身も『その技術で何をしたいのか』から、スタート
することが重要ではないかと感じます。

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SCOPE NET VOL.71 2014 WINTER

ビッグデータは、ICT分野のキーワードとして登場

時代、
の認識を。

して以来、様々な分野へと活用領域を広げつつあります。今回は東京大学の森川教授をお招きして、ビッグデータの活用とはどのようなことなのかを、
導入・活用事例を交えご紹介頂き、ビッグデータが社
会にもたらす変化や課題などについて、伺いました。

保守点検での活用が始まるアメリカ
矢代

世の中が変わるような新しいイノベーションは、農業、医療、土木など

異業種や異分野の各データを共有することから生まれてくるということでしょうか。そのようなことが、これから起こるということでしょうか。
森川

まさにそういうことです。まだまだ長い年月がかかると思いますが、ICT 分野がやらなくてはいけないことはたくさんあります。
現在の情報技術は、様々なところで使えるようになっていて、経済学でいう汎用技術になってきたと感じます。かつての蒸気機関や電力のように、社会にある全ての産業に影響を与える技術として、ICT もやっとその入口に入ってきたと思います。
矢代

ICT の発展によって、日本特有の変化は感じますか。

森川

変化という程のものは無いと思いますが、地道にコツコツやる日本の強みが、今後、データを使っていく際に必要になると思います。例えば、日本の製造業は生産性が高いといわれていますが、データを活用することで、さらに生産性が上がるような流れが作れれば、それをきっかけに、生産性が低い他の産業や異業種の生産性が上がるような流れができると思います。
矢代

SCOPE では港湾、空港の公共事業の施工にも関わっています。現在、建設・土木の分野で、ビッグデータを活用している事例はあるのでしょうか。
森川

アメリカでは、インフラのモニタリングやメンテナンスで、データを活用する動きが地道に始まっています。
例えば、コンエジソンという電力会社では、施設の保守点検箇所が数万箇所と膨大にあるため、保守点検する順番を決めるためにデータを集めています。
そういうことも実験として始まっているのです。
しかし、まだ始まったばかりです。いろいろな実証実験を行っていかないと、本当にそれが有効なのかは、わからない状況です。
写真右より、森川教授、矢代理事長

SCOPE NET VOL.71 2014 WINTER

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1台250ドルが32億ドルの価値を生む矢代

前号で登場頂いた東大の巻先生からは、海中ロボットについて伺いました。海中を自由に動き調査するロボットのお話です。ロボットは自身の位置を把握しないといけないのですが、電波の届かない海中では、GPS データが利用できず、いろいろなデータを集めなければいけないということでした。これも、

矢代 博昭

ビッグデータの活用ということかと、お話を聞いて感じました。

SCOPE理事長

森川

今、いろいろな分野の方にお願いしていることは、『データ自身が価値を生む』と認識して頂きたいということです。そして、『私たちの周りには、どのようなデータがあるのか』を考えて頂く。こういうことを考える方が少しずつ増えると、世の中が変わっていくと思います。
今年 1 月、グーグルがサーモスタットを作っているアメリカの企業を 32 億ドルで買収しました。
『データ自身が価値を生む』という考えがわかりやすい事例です。この企業は、洒落た円形型の電子機器を 1 台 250 ドル程度で売っているのですが、どう売っても電子機器は 32 億ドルにはなりません。では何故、買収額が 32 億ドルかということですが、グーグルは電子機器を設置した家庭からのデータ自身に、大きな価値があると考えたのです。
矢代

では、そのような社会になりつつある中で、データ解析等によるモラル

ハザードのような問題も起こりうるのでしょうか。例えば、アメリカの女優が遺伝子工学に基づいた検査で、将来、乳ガンになる恐れがあるからと切除手術を受けたという報道がありました。遺伝子データが解析できるということは、極論をいえば、赤ん坊の時から、どんな病気になるかがわかるということです。
これは、人間の運命を変えてしまうことが起こると思いました。
森川

ありえると思います。特に遺伝子は個人の全ての情報を握っていますので、倫理との関係が必ずクローズアップされる問題だと思います。まだまだ議論が進んでいないのですが、今後、技術の進歩に合わせて考えていかなければと思います。そして、センシティブな扱いをしなければいけないと思います。
例えば、私が自分自身の遺伝子データを、問題が無いと判断して全データを
インターネット上に公開した場合、果たして許されることなのかということです。私が許諾しても、親戚や子どもにまで影響が及ぶ可能性があるのです。
さらにいえば、日本以外のほとんどの国で、遺伝子の解析サービスが行われているので、諸外国が日本人の遺伝子解析データを持っていることになります。うがった見方をすると、安全保障の問題などにも関係してくることと思います。

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SCOPE NET VOL.71 2014 WINTER

ビッグデータ時代は、働き方も変わる
矢代

日本はものづくりで発展してきましたが、ビッグデータによって、より付加価値が高いものができ、収益が上がるようになることも非常に重要だと思います。ところで最近の森川先生の研究テーマをご紹介頂けますか。
森川

今、取り組んでいるテーマの一つが、農業のスマート化です。農業は生産者によって生産量や品質に違いが出るのですが、生産性の良いデータを分析して何かに役立てられないか。例えば、JA（農業協同組合）が生産者に行っている営農指導に活かせないかなど、データを活かした生産者へのアドバイスができないかと研究しています。
矢代

森川 博之
東京大学
先端科学技術研究センター
教授

では、日本の成長戦略に向け、ビッグデータを活用して新たな産業を起こそうとした際に、どのようなことが障害になるのでしょうか。
森川

産業ごとにいくつかあると思います。水産業を例にあげるとノルウェーの漁業者は、どの魚がどれぐらい釣れたかなど、取れた魚をすぐにデータ化して、各地の漁港に送信します。それをもとに漁港側が値段を付け、漁業者は一番高い値を付けた漁港に水揚げをするといったことが行われています。効率的で合理的ですが日本ではできません。このように産業によっては、不具合が起こることも考えられます。
矢代

産業ごとにある商慣習や地域等の独特のルールが大きく影響し、障害や課題となるということですね。
森川

また、ビッグデータの活用によって働き方が変わるかもしれません。

データがある働き方とデータがない働き方に違いが出てくるのではないでしょうか。例えば、ドイツのサッカーチームは、練習時に選手の動きをリアルタイ
ムにデータとして収集し、把握しています。選手の走るスピードなどの行動履歴がデータとして把握できるのです。このような新しいデータが出てきたら、選手の管理や練習プログラム等、コーチの方法や仕事が変わるような気がします。そして、このようにデータが仕事や生活の中に地道に入っていくだろうと
思います。
矢代

現在、公共施設の保守点検では端末機器を利用して、何月何日の何時に、どの場所で点検が必要かを確認しようとしています。やはりデータを活用した技術がどんどん浸透していくと、将来、森川先生が言われるような ICT 社
会が実現されていくように思います。

SCOPE NET VOL.71 2014 WINTER

11チャレンジングな人たちの出現が必要
矢代

それでは、データ自身が価値を生むと認識してもらう、良い方法はあり

ますか。
森川

最近、よくお話する例なのですが、「スマートゴミ箱」というのがあります。ゴミ箱にセンサーが設置されていて、ゴミの量を計測し自治体へ送られます。自治体はゴミの量に応じて回収するというシステムです。つまり、ゴミですらデータを生む、データとして考える、ということです。
このように、データは至るところから生まれます。どこにあるかは私たちが教えることはできません。様々な職種の人たちが、自分の身近なところにどういうデータがあるのかを考えて頂くことを期待しています。
また、データを使う人たちが率先して出てこないと、データは上手く活用されません。今、農業ではチャレンジングな人たちが、データを使いたいと言います。土木でもそういう人たちが出てくる必要があると思います。
矢代

現在、土木業界ではCIM ※5 の導入が進んでいます。CIMは共有するデータをもとに調査、設計から施工、維持管理までの生産システムの効率化を図る技術です。きちんと機能するためには、利用者による評価も必要かもしれません。
森川

データは使いづらいと活用できないので、私たち技術者も一緒に考えな

いといけません。また、ビッグデータの活用や導入を進めるには、導入した組織への評価やインセンティブを考える必要があります。社会や世の中は、評価やインセンティブがないと大きく動かないのではないでしょうか。
※１

ビッグデータ：市販のデータベース管理ツー
ルや、従来のデータ処理アプリケーションで処理することが困難なほど、巨大で複雑なデータの集積物を表す用語※２

ICT：Information and Communication
Technology の略称。
「IT」に替わり情報通信
技術を表す用語として、2000 年代以降、総務省を始めとする行政機関で用いられている※３

ユビキタス：ユビキタスコンピューティングの略称※４

コラム：総務省 ICT 成長力懇談会 構成員によるリレーコラム「成長懇イレブンリレーコラ
ム」のこと（http://www.soumu.go.jp/menu_
seisaku/ict/u-japan/relay_column/
morikawa.html）※５

CIM：Construction Information Modelingの略称

12

SCOPE NET VOL.71 2014 WINTER

矢代

マインドを変えるきっかけが重要で、今後はそれをどのように作っていくかということですね。本日はどうもありがとうございました。

BEHIND PROJECT
東京ゲートブリッジ導入システム「BRIMOS®」

世界でも稀な『土木＋ICT』先進システム、50個以上のセンサーから膨大なデータを収集
株式会社NTTデータ『スモールスタート』で１年後に稼動、独自レポートで活用を支援する
設計段階からモニタリングシステムの導入を計画

置し、収集したデータを 24 時間モニターで監視できると東京港臨海道路の中央防波堤と若洲地区を結ぶ東京ゲーいうものだ。計 50 個以上のセンサーが、気象や構造に関トブリッジ（以下、TGB）の主橋梁部（約 800 ｍ）は、3 径間

する様々なデータを収集し、1 秒あたり数千個のデータを

連続トラス・ボックス複合構造が採用されている。そして、 計測する。まさにビッグデータを扱うシステムである。
収集するデータは、気象に関するもの（風向風速、雨量、

現在、同構造では世界最長の長大橋梁の一つで、2012 年 2地震等）や橋梁の動きに関するもの（変位、加速度、ひず

月に供用を開始した。
この TGBには、世界でも稀な先進的なモニタリングシス

み等）で、地震や台風等による橋梁の損傷や状態を把握し、テムが導入されている。社会インフラの長寿命化という課

日々の橋梁管理においては橋梁の変化の検出などを行う。

題に向け、国土交通省では効率的な維持管理を目的に

また、予防保全管理に向けての情報収集を行い、保守点検

TGBの設計段階から、先進的なモニタリングシステムの導や維持管理計画に活用しようとするものだ。
（図⑦参照）

入が計画されていた。そして、採用された技術が（株）NTT

全面採用されている光ファイバー

データが先行開発していた「BRIMOS®」※だ。
今回は導入に携わった（株）NTT データの水野大氏と石川本システムは、光ファイバーが全面的に採用されており、裕治氏に、TGB・モニタリングシステムとはどのようなも各種センサーに接続されている。

のか。その内容と今後への課題などについて伺った。

「光ファイバーセンサーは、センサーごとの電源が不要な®

ため、システムの構造自体がシンプルなのです。また、粉（※「BRIMOS 」：株式会社 NTT データの登録商標です）

塵や落雷に強く耐久性に優れ、メンテナンスが効率的にで50個以上のセンサーで１秒に数千個のデータを計測

きるという利点があります」（水野氏）。

本システムは、橋梁の点検が必要な箇所にセンサーを設

ひずみ計に適用された「WIM（Weigh-In-Motion）」という①東京ゲートブリッジ位置図

東京ゲートブリッジ

1

１．所在地：中 央防波堤外側埋立地〜江東区若洲
２．延

長：2,618ｍ

東京ゲートブリッジ

３．橋 梁 高 さ：A.P.＋87.8ｍ
４．航路限界高：A.P.＋54.6ｍ
５．車
株式会社ＮＴＴデータ 公共システム事業本部
ｅ−コミュニティ事業部 第三開発担当 部長

株式会社ＮＴＴデータ 公共システム事業本部
ｅ−コミュニティ事業部 第三開発担当 課長

水野 大

石川 裕治

線

数：往復4車線
東京港臨海道路（約8km）SCOPE NET VOL.71 2014 WINTER

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BEHIND PROJECT

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②東京ゲートブリッジ全景 ③変位計 ④加速度計 ⑤ひずみ計 ⑥風向風速計

車両の重量を計測する技術も特徴的である。
「WIM」による車両重量計測という先進技術の実現

ひずみ計では、センサー上を通過する走行中に重量を計測「BRIMOS®」の開発で苦労した点は、先進技術の車両重するため交通を妨げずにすむ。また、ひずみ計だけで重量量計測技術の「WIM」をどう実用化するかという点だった。

の算出が可能で、従来と異なる先進性の高い技術という。

実際の交通においては、複数車線での並走、連続走行や渋滞など複雑な走行状況が発生し、計測の精度が変化してし

先行開発されていた「BRIMOS®」

まうのだ。本技術を実現するために、これらの問題にどの

そもそも、TGBに導入した橋梁モニタリングシステムは、 ように対処するかというのが、当時の課題だったそうだ。
どのような経緯で開発されていたのか、経緯を伺った。

「モニタリングシステムが対象とする橋梁は、それぞれ「NTTグループは、もともと光ファイバーが強みだったの構造特性が異なることから、同じ処理方法をそのまま適用ですが、その強みを活かして、光ファイバーセンサーを開しても正しい解析結果は出てきません。そこで、各橋梁ご

発していました。そして、光ファイバーセンサーを活用しとに実測を行い、その結果に基づいて計算アルゴリズムをた事業を検討する中で、構造物のモニタリングが候補とし考案し、その精度を高める必要がありました」（水野氏）。

て挙がりました」（石川氏）。
モニタリング技術の研究は、（独）科学技術振興機構（JST）
による、新技術の実用化促進を目的とした独創的シーズ展

土木とICTが融合する先進システム、
数値化と実際の現象との突き合わせにひと苦労

開事業・委託開発プログラムを活用し、東京工業大学、横橋梁モニタリングシステムのような『土木＋ ICT』という

浜国立大学、首都高速道路（株）との 4 者で共同研究が行わ先進的なシステムでは、構造物に発生する物理現象と背景れた。そして、約 2 年半を経て、道路橋に発生する異常をにある自然現象を、ICTを活用して数値化し見える化にし®

把握するモニタリングシステム「BRIMOS 」が開発された。

て、有効活用できるようにしなければならない。

⑦東京ゲートブリッジ・モニタリングシステム図。合計56個の各種センサーが設置されている

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SCOPE NET VOL.71 2014 WINTER⑧「BRIMOS®」による橋梁管理サイクル図

橋軸方向変位（mm）
9

10⑨東京ゲートブリッジ・モニタリング監視画面（大型車両の交通量を表示） ⑩東京ゲートブリッジの支承部での橋軸方向への動きの年間計測結果

しかし、この ICTの活用においては、実際の上記の物理

国土交通省は橋梁の定期点検を 5 年に 1 回行うことと定め

現象と自然現象を正確に捉え、その突き合わせをするのにており、全国にある約 70 万の橋梁の点検をどう効率的に行大変苦労したそうだ。

えるかが重要になってくる。

「センサーから収集した膨大なデータから、真に必要な情「全国規模で、これだけの橋梁数の点検作業を考えると、報を抽出し、その情報と構造物に発生する物理現象との相長大橋梁で培ったモニタリングやデータ分析のノウハウを関関係を見つけることが難しいのです。そのため、収集し応用し、小中規模の橋梁を対象に短期間で低コストでの設たデータの精度を高めて、繰り返し現象を解析し、データ置や運用ができる簡易なシステムも必要と考えています」

間の関係を見つけていく必要があります」（水野氏）という。 （水野氏）。

モニタリングデータの活用に向けてデータを組み合わせて、新たな可能性を「モニタリングによるセンサーデータの蓄積は一つのス

データの解析方法も重要な課題になるという。一つは、テップであり、この蓄積されたデータをどう活用していく

多数の橋梁のデータから全体的な傾向を抽出する取り組みのかということが、求められていくと考えています。蓄積がある。

されたデータの分析により、橋梁の現況や長期的傾向を把「全国各地にある橋梁は、条件や状況が異なります。こ

握し、維持管理業務等に貢献ができると期待しています」 れらの膨大なデータを集積して、その中から劣化・損傷の（水野氏）。

傾向を把握できれば、点検や補修の対象を適切に選定する
際に活用できると思います」（石川氏）。

全国約70万に及ぶ橋の点検のためにもう一つ、様々なデータを組み合せて解析をすることも今後の課題は、橋梁の点検作業の省力化、効率化という。 重要である。

®

⑪東京ゲートブリッジ・モニタリング監視画面（変位計、加速度計等の収集データを表示） ⑫「BRIMOS 」
システム概要図。
各種センサーで計測したデータを情報センターに送信、
データ加工後の情報をリアルタイムでユーザーに送信

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SCOPE NET VOL.71 2014 WINTER

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13⑬「WIM」を適用したひずみ計による車両重量計測。従来は停止状態で計測していたもの（左）を、車両が通過する際に生じるひずみから重量を計測する（右）「複数種のセンサーを利用することで、多種のデータがいけば、管理者が必要とする情報を得られるのかを示し、収集できます。それらを組み合わせ関連性を見つけること

コーディネートする人材が求められています」（水野氏）。

で、これまでにない新たな分析が可能となり、構造物に発生している現象をより具体的に把握できるのではないか。
そして、それをシステムという形にしていくことが私たちの役割ではないかと考えています」（水野氏）。
また、センサーだけでなく、カメラ画像やロボットによ

橋梁モニタリングシステムをアジアへ
最後に、橋梁モニタリングシステムについて、海外の導入事例を伺った。
「日本の ODAによるもので、ベトナム・カントー橋の整備

る点検データなどとの併用も考えられるという。

事業があります。経済成長の著しい ASEAN 地域では、今「センサーだけでは橋梁の一部の状態しか把握できない

後も長大橋梁の建設ニーズがあり、さらに、ASEAN 地域はと考えています。これらの多様な点検データを合わせるこ

気象や自然災害等が日本と似ているため、これまで築いてとで、より精度の高いモニタリングが可能となるのではな

きたノウハウや実績を海外でも活かしていきたいと思いま

いかと考えています」（水野氏）。

す」（水野氏）。
全国に70万あるとされる橋梁の約40％は、10年後には供土木とICTをつなぐコーディネーターを用後 50 年を迎えるという。この状況に対し、始まったばか

あわせて、人材の育成も重要だ。本システムは土木のノりの『土木＋ ICT』の橋梁モニタリングシステムは、社会イ

ウハウと ICTの技術が融合したものとすれば、それぞれのンフラの長寿命化を支える必要不可欠なシステムとして、専門的な知見や知識が必要になってくる。

国内外、あるいは規模の大小にかかわらず、ますます求め「両者を理解した人が必要とされています。例えば、どられ、分析と検証を重ねて進展していくことだろう。

こにどのようなセンサーを設置して、どのように分析して®

⑭⑮「BRIMOS 」の橋梁モニタリングシステムが導入されたベトナム・カントー橋。橋梁が架かるメコン川流域は、地盤が弱い上に大型車両の通行が多く、予防保全を目的に設計段階からシステムが導入された

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14（写真・図提供①～⑥、⑨～⑪：国土交通省 関東地方整備局 東京港湾事務所、
その他：株式会社NTTデータ）

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SCOPE NET VOL.71 2014 WINTER

BEHIND PROJECT
小田急統合戦略情報システム「OISIS」『スモールスタート』で１年後に稼動、独自レポートで活用を支援する
小田急電鉄株式会社 小田急総合研究所

グループ企業97社のデータの有効活用をいった汎用ソフトを使っていて、集計などにかなりの時間

新 宿 駅 を 起 点 に 小 田 原、 片 瀬 江 ノ 島 な ど 計 120.5kmを要していたが、本システムの導入により各企業の手間が（70 駅）を結び、１日約 202 万人もの乗客が利用する小田

省け、また、情報を持っていなかった企業も情報を得る機

急電鉄。沿線を中心にグループ企業が97社、運輸、流通、 会ができたという。そして、沿線住民の特性をより正確に不動産など幅広い分野に及んでいる。この小田急グループ

把握し、マーケティングや販売促進等に活用してもらい、の各企業が所有するデータを一つに統合、一元化し、ビッ

新たな需要を掘り起こしてもらおうというのが狙いだ。

グデータとして有効活用するために、2011 年に開発されこのように本システム「OISIS」でデータを統合、一元化たのが小田急統合戦略情報システム「OISIS」だ。そのシスし、情報活用の基盤を構築したことで、各グループ企業がテムの構築、運用に携わった小田急総合研究所に、システ個別に行っていたデータ収集や集計といった作業をなくし、ム構築のポイントや活用などについて伺った。

誰もが沿線住民の包括的な情報をより早く利用できる環境になったことが大きなメリットだ。

少子高齢化を背景に戦略的なデータ活用を「当沿線の人口は近いうちにピークを迎え、以降は減少傾向を辿ると予測されています。当システムは、このよう内部データと外部データの２つで構成
さて、では本システム「OISIS」は、どのようなものなのか。

な少子高齢化社会を背景に作られました。グループ企業が構成されているデータについて伺った。

それぞれ持っているデータを統合して、横断的に分析し、「データは大きく分けると、グループ企業が所有する内部

マーケティング戦略などに効率的かつ効果的に活用し、戦データと、公的な統計データ等による外部データの２つで略的な事業運営に役立ててもらうのが狙いです」と導入目す（図⑦参照）。内部データとは、グループ企業のデータ

的を、主任研究員の佐藤弘幸氏から伺った。

ですが、それらが全部入っている訳ではなく、売り上げやそれまで、各企業では集計や分析に表計算のエクセルと

改札通過データなど、購買情報や鉄道利用情報の一部に限
小田急グループ一覧
運流

小田急電鉄株式会社
小田急総合研究所 主任研究員

小田急電鉄株式会社
小田急総合研究所 研究員

小田急電鉄株式会社
小田急総合研究所 研究員

佐藤 弘幸

日置 順子

岩崎 鮎美

輸

通

不動産
その他

鉄道

3社

レストラン

4社

バス

22 社

旅行

1社

タクシー

15 社

ゴルフ

3社

観光

4社

鉄道メンテナンス

1社

その他

3社

自動車整備

3社

百貨店

1社

ビル管理

8社

スーパー

1社

情報・媒体

3社

物販

6社

園芸・造園

1社

流通サービス

1社

経理受託

2社

その他

1社

人材派遣

1社

不動産分譲

2社

保険

1社

不動産賃貸

2社

介護・保育

1社

ホテル

6社

車両等資材調達

1社

合

計

その他

97 社

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②新宿・箱根湯本間を運行する特急列車「小田急ロマンスカー」 ③「江ノ電」と愛称で呼ばれる藤沢・鎌倉間を運行する江ノ島電鉄はグループ企業の一つ。沿線には鶴岡八幡宮や鎌倉大仏など観光地が多い ④小田急グッズショップ「TRAINS」。模型、玩具、雑貨など、オリジナルの小田急電鉄・オフィシャルグッズなどを販
売 ⑤新宿駅の代表的な大型商業施設の一つである「小田急百貨店」新宿店

定しています。また、ポイントカードのデータも、各店舗特に有用と思われる部署を中心に、当システムやレポート

での売上高といった限られたものにしております。外部についての説明を行って理解を深めてもらっています。こ

データは国勢調査や商業統計等による統計データで、本シちらが想定していなかった部署から、自分たちの活動に参ステムの導入以前は、各グループ企業が個別に収集してい考にしたいので見せて欲しいという声が寄せられるなど、ました」（佐藤氏）。

予想外の反響に驚いています」と研究員の岩崎鮎美氏。成果や影響の大きさに、少しずつ手応えを感じているという。

１万人アンケートと画期的なレポート『スモールスタート』で約１年

このシステムとあわせて、１万人アンケートを独自で実施していることも小田急総合研究所の特徴だ。これは、沿本システム「OISIS」は、2010 年 12 月の構想開始から１年

線周辺の住民を対象にインターネットを利用したアンケー

を待たずして、翌年の 11 月に稼動した。グループ企業といト調査で、嗜好性や趣味、生活スタイル等の詳細な項目にう膨大なデータを、一つにまとめ上げるシステムであるによる定性的な情報となっている。

もかかわらず、かなり早いスピードだ。

また、このアンケート結果と統計データ等をまとめて作「構想開始が2010年12月。翌年の４月には大枠の内容を成されたレポート「駅勢圏のひとびと」も特徴的だ。駅ご取り決め、システム事業者を選定した後、すぐに要件定義とに地域の統計的な情報と沿線住民について、一目でわかに入りました。データは細かくすればするほど、システム

るように作成されており、年１回、発行している。沿線の構築には時間がかかります。そこで、当プロジェクトは、ほぼ全駅を網羅し、また、データの一覧性の高さなど、活不必要なデータをそぎ落とすことから始めました。当時は、用する側にとって非常に使いやすいレポートとなっている。 『スモールスタート』でいこうということで進めていました」「それまでは、駅ごとにまとめられた資料がなく、このレと研究員の日置順子氏。

ポートは画期的なものとなりました。現在、説明会を開き、⑥小田急電鉄の主要路線（小田原・箱根湯本間はグループ企業の箱根登山鉄道が運行） ⑦システム「OISIS」の概念図

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唐木田

新宿
町田

本厚木

小田原

小田急グループ
各種データ
グループ各社・各店舗の売り上げデータ

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OISIS

小田急統合戦略情報システム

鉄道利用データ
データ統合■沿線道央の現状把握・
将来予測

データ蓄積

片瀬江ノ島

箱根湯本

データ利用

OISISに搭載
レポート

国勢調査

駅勢圏のひとびと

商業統計
など

など

データ利用

独自調査

小田急沿線生活者1万人調査など

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SCOPE NET VOL.71 2014 WINTER

2013年4月

活用（アウトプット）

ポイントカード売上データ

外部データ⑧システム「OISIS」の導入スケジュール「OISIS」のデータなどを活用したレポート「駅勢圏のひとびと」
作成開始

2011年11月■マーケティング戦略「OISIS」稼動■消費動向予測2010年6月など

小田急総合研究所設立

1999年

情報調査部設立
沿線住民のアンケート調査などの実施開始

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⑨小田急グループ企業のスーパーマーケット「Odakyu OX」成城店 ⑩同グループ企業のホテル「ハイアットリージェンシー東京」 ⑪箱根・芦ノ湖湖畔のホテ
ル「小田急 山のホテル」も同グループ企業のホテルの一つ ⑫同グループ企業のレストラン「Hawaiian Pancake Factory」ヨドバシ梅田店

新たにデータを作成せず、適度な粗さでにデータを整理して、活用できるようにしよう』。これは、「基本的なルールは、新たにデータを作成しないで既存

開発当初からの考えで当システムの原点です。
『小田急沿

データをそのまま活用するというものでした。また、詳細

線のことを一番知っている者は、小田急であるべきだ』となデータを取り込むこともできましたが、使い勝手の良さいうのが理念です。お客様を誰よりも詳しく知っていないを考えて、購買情報や鉄道利用情報などの一部に限定し、 と生き残れないでしょうし、そういう思いで携わっていま
あえて適度な粗さにとどめました。統合してビッグデータになるといっても、情報量が多ければ多いほど必ずしも効果が高くなるというわけではないでしょうし、情報量が多す」（佐藤氏）。
今後の課題は、さらに多くの部署、多くの人に本システ
ム「OISIS」を活用してもらうことだという。

いと構築に時間を要します。まずは、持っているデータをどう統合させ、目的に見合った活用をしていくのかという

今後も啓発活動で活用を働きかける

ことに重点をおきました」（佐藤氏）。

「現在は啓発活動を行い、活用を働きかけている段階です。

欲しいデータを絞り込み、適度な粗さのデータにしたこ

データを活用したらプロジェクトが成功したといった、わとが、短期間でのシステム稼動に至った要因の一つとな

かりやすい実例ができればと思っています」（佐藤氏）。

り、『スモールスタート』が功を奏した。

そのためには、セキュリティを強化した上で、利用権限をどこまで広げられるかも、大きな課題の一つとなる。

小田急線沿線を誰よりも知る者が、小田急

本格的なビッグデータの活用時代へと移行しつつある現「本システム「OISIS」を利用するには、希望するグループ

在、どう対応すべきかを考える上で、この小田急統合戦略

企業が小田急総合研究所に所定の依頼をすれば、わずか数

情報システムにみる『スモールスタート』という発想が、時間でデータが提供されるという。

一つのヒントになるのではないだろうか。

「『小田急沿線のことなら、何でもすぐに答えられるよう⑬スーパーマーケット「Odakyu OX」は沿線を中心に26店舗ある

13⑭年1回発行しているレポート「駅勢圏のひとびと」

14（写真・図提供：小田急電鉄株式会社）

SCOPE NET VOL.71 2014 WINTER

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ZOOM UP
音声合成技術の進化と共に社会インフラから生活全般と幅広くさて、皆さんは音声合成技術と聞いて、何が思い浮

この人の仕事の流儀 vol.26

ぶでしょうか。交通情報や博物館、カーナビや家の給

音声合成技術で新たな社会を拓く

湯システム等の音声ガイダンス。これらに使われていコツコツと積み上げた技術で世界へ向かうるのが音声合成技術で、かつての機械的な音声から人に近い自然な音声へと、進化を遂げ普及してきました。
吉田社長はこの音声合成技術の進化を担い、市場を切り拓いてこられた先駆者の一人です。現在、音声合成の専業メーカーとして、高品質にこだわった製品づ
くりは、利用範囲が広いと高く評価されています。
「私共が提供する技術は、防災行政無線や駅の構内

会社勤めをしていた頃に音声合成技術と出会い、

放送、電話やカーナビのガイダンス、スマートフォン

11年前に会社を設立して、独自の製品開発等で市のゲームやｅラ−ニングやロボット等、社会インフラ場を開拓されてきた吉田社長。音声合成技術をから生活に至るまでと、様々なところでご利用いただ

知る人が少なかった当時から、可能性を信じ事業を展開されてきた、
これまでの歩みと背景にある仕事への姿勢や考え方などをお伺いました。

いております」とまさにニーズの広さが伺えます。
事業は法人向けが中心ですが、個人向けのソフトも提供されています。例えば、入力文字が音声に変換されナレーションが作成できるものや、205 の文章を収録すれば、オリジナルの音声辞書ができるものなど、
誰でも簡単に作れるのが特徴です。家族行事の写真や動画にナレーションを付けてプレゼントする等がお薦めだそうで、このような音声合成技術の良さや楽しみ方を、もっと多くの方に知ってもらいたいと言います。

1

2

吉田 大介
株式会社エーアイ
代表取締役
3

主な職歴
1977年
1977年
1980年
1986年
1999年
2000年
2003年

20

同志社大学 工学部 卒業
株式会社大真空  入社
株式会社東洋ハイテック  入社
TIS株式会社 入社
技術系・ビジネス系・医療系の営業、企画担当としてマーケティング活動に従事
エヌ・ティ・ティ・アドバンステクノロジ株式会社 入社
ATRの成果展開業務に従事
株式会社国際電気通信基礎技術研究所（ATR） 入社
広報、企画、営業を担当し、研究成果展開業務に従事
株式会社エーアイ 設立

SCOPE NET VOL.71 2014 WINTER①会社のマークは、社名エーアイの頭文字のＡをモチーフに、未来の新しい文化を予見させる入り口をイメージ。中央の赤は、その入口の先に見える新しい文化、技術、市場が表現されています②本社は2014年９月に移転し、現在の東京都文京区に③事務所の入り口には、開発したソフトたちがお出迎を『これは面白い』ビビッと一目惚れ、可能性を信じて、起業を決意

間借りした部屋に机２つで出発、経営の苦難を乗り越え製品開発を

音声合成技術との出会いは、当時、勤務先の（株）国

当時は、音声合成技術の利便性や可能性が理解され

際電気通信基礎技術研究所（以下、ATR）です。

ていない頃で、そんな中での営業活動は大変だったそ電気通信技術の研究を中心とした ATRは、新技術うです。また、滑らかな音声にしたいと製品開発を試などの研究成果を企業等にライセンス契約で提供、販

みるも、資金調達など事業経営の難しさに直面します。

売されています。広報、企画、営業を担当していた吉そこで、調達手法を変えて開発を成し遂げ、販売に漕田社長の仕事は、営業活動を行ってライセンス契約をぎつけます。軌道に乗ったのはここ最近と言います。

結ぶことでした。

「会社を設立した当時は、間借りした知人の事務所

そこで出会ったのが音声合成技術でした。収集したに机を２つ置いてのスタートで、５年間は資金調達に声を素材に、新たに音声を作り組み合わせて、まるで走り回っていました。というのも、運営資金を調達す

その人が話しをしているかのように音声を作るのです。 るためにと受注業務を増せば、その仕事に人も時間も『これは面白い』と直感的にビビッと感じたそうです。

取られ、目指す製品開発が出来ない状況に陥りました。

「まさに一目惚れです。未完成な点もあると思いま

これでは本末転倒と思ったのです。そこで、助成金やしたが、すごく面白い技術と没頭しました。しかし、 他企業からの援助等の資金で工面することにし、なん契約条件が合わず、売り込めずにいました。そこで、 とか持ち堪えました」。
自社で製品化して販売する事業モデルを思い付き、１

その後、徐々にその技術や製品力が認められ、今で週間で企画書を書き上げ、上司に直談判したのです」。

は日本の大手電機メーカーやソフトウェアといった企

企画は承認され、新規事業として立ち上がりました

業が、取引先として名を連ねています。現在は国内シェが、２年半後には撤退することになりました。音声合

アトップクラスの事業へと成長し、その実績やベン成技術の可能性を信じて止まなかった吉田社長は、独チャー精神などが評価され、2014年には「中小企業庁

立して事業を進めていこうと決意します。不安も多長官賞」※ 1 や「東京都ベンチャー技術大賞」大賞※ 2 な

かったそうですが、同じ思いを抱いていた協力者のどを受賞されました。

方々などの支えもあり、一念発起したそうです。

※1：（独）中小企業基盤整備機構、主催「Japan Venture Awards 2014」※2：東京都、主催「東京都ベンチャー技術大賞」

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④左：個人向けソフト「かんたん！ AITalk®Ⅱ Plus」。同シリーズの前作は、ソースネクストeSHOPのソフトウェア部門で2013年上半期人気ランキング９位にランクイン。
右：「AITalk® 製品版」
（写真提供④：株式会社エーアイ）⑤⑥企画からの参加や開発に携わったキャラクター展開のソフト。
「AITalk 」の技術が活用されています®

⑦実演がわかりやすいと愛用のノートパソコンで説明を。ホームページにあるデモ版は、入力するだけで音声変換が体験できます⑧左：中小企業庁より模範とする起業家と称され表彰を。
右：「AITalk®」の開発に対し日本音響学会より「技術開発賞」
を受賞⑨2014年11月19日、東京都が主催の「東京都ベンチャー技術大賞」
で大賞を受賞（写真提供⑧：株式会社エーアイ）⑩経営理念の「音声技術で拓く21世紀の文化」は、音声合成技術と出会った頃に浮かんだ言葉だそうです。一般の方々の認知度はまだ低く「スマートフォンで身近になりましたが、10％程度の認知度と思っています。まだまだ、これからです」とSCOPE NET VOL.71 2014 WINTER

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ZOOM UP

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⑪仕事は常にメーリングリストで共有を。机に戻って早速メールをチェック。お忙しい日々の中でのリラックス方法は散歩だそうです⑫社長の仕事場は社員のみなさんと席を並んでの環境です。自然と協力し合う組織になっていったというのが伺えます。小さな組織だからこそ、各自が考えて動く組織をと、見守る吉田社長⑬仕事はコツコツと目指すは世界へ。共に目指す営業グループの皆さんと小さな企業が機能するには
一人ひとりが考え、コツコツとこのような業績を支えてきた吉田社長の仕事の考え

オリンピック等、外国語対応の時代に論語の教えで世界を目指す
吉田社長の座右の銘は、論語の「之を知る者は、之方や組織運営は、どのようなものでしょうか。

を好む者に如かず。之を好む者は、之を楽しむ者に如「私自身は気になること以外、なるべく口出しせずにかず」という言葉だそうです。

社員各々に任せています。さほど大きな組織ではない「何事も事を為すには時間がかかります。楽しんでので効率よく機能させるには、各自がやるべき役割をやらないと続かないでしょう。その上で、私利私欲を考え、コツコツやるしかないと思っています。そして、 捨て、世のため人のためを目指さなくてはと思います」。
情報を共有することです。共有すれば互いにチェック

そして最後に、今後の夢や目標をお伺いしました。

ができます。役割分担などで曖昧な部分が出てきたら、「2020 年の東京オリンピックの開催では、様々な人数が少ないので、カバーし協力し合うという感じで外国語への対応が必要となります。そこで、外国語対す」。また、仕事の進め方は、技術を中心としたメー

応の音声合成へのニーズも高まるでしょう。また海外カーとしての特徴が会社に根付いています。

からも我々の技術が注目されるはずですし、海外進出「ITの仕事は先程言ったように、コツコツと積み上げを視野に入れて展開できればと考えています。そして、ていく仕事です。また、納期も決まっていますので、 いずれは音声合成技術の分野で世界一になれれば」と。

22

計画性を持って粛々清々とやるように言っています。

ICTの進化と共に歩みを速めている音声合成技術。

そして、定時退社を勧めています。徹夜をするとミス

今後も、吉田社長の手掛ける音声合成技術が不可能ををする可能性が高くなりますし、ギスギスした職場で可能にして、ますます豊かな生活や社会へと時代を推は成果が出ないのではないかと思っています」。

し進めていかれることでしょう。

SCOPE NET VOL.71 2014 WINTER

和田 信

十一面
観音菩薩
を巡る 四

<第四回>

㈱ガイアートT・K

向源寺
兵火の中、地中に隠された観音菩薩（国宝）

こだかみやま

像高は一九五 で檜の一木彫

面観音の女王とたたえたい 」とはこの向源寺十一面こそ、十一

こつさをおさえて、なまめかしら が 伝 え た 山 岳 仏 教 を 拠 点 に、です。均整のとれた体、胸部や賞賛しています。

ビーナスといわれることもあり

独自の仏教文化が形成されたこ

大 腿 部 の 豊 か な 肉 取 り に 加 え、湖北にある己高山を中心に泰澄ある真宗の古刹ですが、国宝のとなどに起因したといわれてい眉 か ら 鼻 に か け て の 秀 麗 な 線、

こうげん

十一面観音菩薩はこの寺院の仏ます。観音様をお守りしている

向 源 寺は滋賀県長浜市高月に像というより、地元の国宝維持のが寺院でなく、地元の人が交されているので、背面に彫られさの中に気品を保っている。私

保存協会がお守りしている仏様

固く結ばれた唇、下方を眺める

た 暴 悪 大 笑 面もつぶさに観察でます。

といった方が適切だと思います。
代でその任にあたっている例がような眼差しなどの豊かな表情

ひのき

この観音菩薩は、境内の収蔵多いのも、この地域特有のもの

じ取れます。人間は様々な煩悩

ぼうあくだいしょう

この観音菩薩は収蔵庫に安置

庫に、他の仏像と一緒に安置さき、滑稽な笑いの中に怒りも感秘められている」と表現していを持っており、時には笑って諭す必要があることを表しているのかもしれません。

井 上 靖 の 小 説『 星 と 祭 』は、娘を琵琶湖で亡くした父が、琵

琶 湖 周 辺 の 十 一 面 観 音 を 拝 み、

せいひつ

悲しみを癒されるストーリーで、多くの十一面観音が静謐な筆致

しゃくどうで描かれています。私が好きな

石動寺は「野の匂いのする村娘」、

医 王 寺 は「 清 純 な 乙 女 」と 比 喩

されていますが、素朴さと清楚さを醸しながら、ひっそり佇む

十一面観音が多いのです。

女のいくつかの書から伺えます。

仏像をこよなく愛した白洲正徴は、通常頭上に置かれる小面

美 術 評 論 家 の 吉 村 貞 司 は『 古確かに近江の寺院やそこに安置もう一つの特徴は、心もち左いないだろう。それほどに高貴共振した結果と記すとキザに聞信仰が、琵琶湖を渡るそよ風とな い 魅 力 」を 感 じ た 様 子 が、 彼

子 は、 近 江 地 方 に「 得 体 の 知 れ中に埋蔵して難を免れたと伝えの中の、瞋怒面、狗牙上出面の仏との対話』（美術公論社）の中された観音菩薩は京都や奈良のます。

られています。この十一面観音

二つが、顔の横に大きく配置さで、「秀でた眉が、やがて鋭い直有名寺院、仏像とは異なった趣

ていじ

も数奇な運命を辿ったのです。

れていることです。作者が悪の線をなして、ことさらに細い鼻があります。地元に根づく観音にひねった腰だと思います。こであり、人間くささからぬきん

こえるでしょうか。

くげじょうしゅつ

向 源 寺 の あ る 高 月 一 帯 は「 観表現に重きを置いているからとに集まっているのを見ていただが、天台密教総本山の比叡山で、の姿態に仏身ながら官能的な量でている」と記し、「肉感的なそしんぬ音の里」と呼ばれ、十一面観音をきたい。こんな顔をした人間は仏心を思う「非行非座三昧」とい感 を 感 じ ら れ ま せ ん か。 和 製

ひぎょうひざざんまい

う 修 行 が 行 わ れ て き た こ と や、ています。理由は諸説あります

いわれています。

さて向源寺の十一面観音の特を、 寺 院 で は「 崇 高 な 森 厳 さ が上している中、住職と土地の住

戦火に見舞われました。その炎が戦った姉川の合戦で、お堂はその後、織田信長、浅井長政

九世紀頃の製作とされています）。

れることから、専門家の間では（像容に密教思想の影響がみらて信仰されるようになりました

けの霊験あらたかな観音像としと記されています。以来、病除めて彫ったのがこの十一面観音

泰 澄 に勅せられ、彼が祈願を込たいちょうたため、天皇は除災の祈祷を僧

疱瘡が流行し、多くの死者が出

ほうそう（ 七 三 六 年 ）、 聖 武 天 皇 の 頃 に

です。

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れ て い ま す。 寺 伝 に 天 平 八 年

SCOPE NET VOL.71 2014 WINTER

始め、多くの観音菩薩が祀られ民たちは、観音様を搬出し、土

cm

写真提供：向源寺（『国宝 十一面観音像』） 〒529-0233  滋賀県長浜市高月町渡岸寺87

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編集後記

ご意見・ご要望はメールにて受け付けております。 E-mail : info@scopenet.or.jp まで

年の瀬が迫り慌ただしい日々が続きます。皇居の乾通りが、春の桜に続き紅葉の時期にも一般に公開され、多くの方々が訪れました。紅葉は寒暖の差が大きいほど綺麗になるようですが、年々暑さ寒さがこたえるのは異常気象のせいでしょうか。年のせいでしょうか。
さて、今号はビッグデータをテーマにしましたが、港湾整備の分野での活用はこれからです。新たな視点でビッグデー
タやオープンデータが活用され、効率的な整備や運営が行われることを期待します。
今号でも多くの方に取材の協力を頂きました。あらためて感謝申し上げます。

（M.O）

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