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英紙の調査によって暴かれた、児童性的虐待やテロリストのプロパガンダに関連したコンテンツの拡散により、再びFacebookは、問題のあるコンテンツへの対処について厳しい批判にさらされることとなった。

UGC（ユーザー・ジェネレイテッド・コンテンツ）をアルゴリズムで管理するというFacebookの仕組みは、確かに違法コンテンツの拡散に繋がっているようだ。

昨日のThe Timesの報道では、同紙の記者が仮のアカウントを作成したところ、すぐに不快で違法性の高いコンテンツを発見できたと、Facebookが糾弾されている。発見されたコンテンツの中には、小児性愛を想起させるイラストや子どもが暴力をふるわれている様子をおさめた映像、ISISサポーターが作成した断首映像やエジプトの教会でおきたテロ事件を称賛するコメントのように、テロリストのプロパガンダを支持するものが含まれていた。

しかもこれらのコンテンツをFacebookに通報した際にも、ほとんどのケースで、画像や動画が同プラットフォームの規約に違反していないという返答をFacebookから受け取ったとThe Timesは報じている（しかしその後、The Timesが身元を明かして再度Facebookにコンタクトしたところ、最終的にモデレーターがそのままにしていた小児性愛を想起させるイラストが削除されたとのこと）。

その後、The Timesが通報したコンテンツは全て削除されたとFacebookは話している。

まさにこのような問題を解決するために、現在ドイツで議論が進められている法案では、苦情を受け付けた後に違法コンテンツを早急に削除しないソーシャルメディア・プラットフォームに対して、巨額の罰金が課されることになっている。ドイツ政府も今月に入ってからこの法案に対する支持を表明しており、今期中に同法案が可決される可能性もある。

そしてヨーロッパの他の国も、ドイツに追従する可能性が高い。イギリスを例にとれば、先月ロンドンで起きたテロ事件を受けて、同国政府は再度ソーシャルメディアとテロリズムに対する警戒を強めており、内務大臣はFacebookを含むソーシャルメディア各社に対して、テロ組織のプロパガンダを自動で検出・削除するツールの開発を進めるよう圧力をかけている。

The Timesの調査にあたり、同誌の記者はFacebook上で30代のITプロフェッショナルに扮したプロフィールを作成した上で、100人以上のISISサポーターと友だちになり、児童の”わいせつもしくは性的な”画像を奨励するグループに参加した。「それからすぐに、児童性愛に関連した何十枚といういかがわしい画像を、ジーハーディストが投稿している様子を目にした」と同記者は記している。

The Timesが、発見されたコンテンツを勅選弁護士のJulian Knowlesに見せたところ、同コンテンツはイギリスのわいせつ罪にあたるか、テロ行為を直接もしくは間接的に奨励する言論や出版を禁じているTerrorism Act 2006に触れる可能性が高いという返答を受け取ったされている。

「もしも誰かが違法な画像をFacebookに通報し、シニア・モデレーターが画像を削除しないと決定した場合、Facebookは違法画像の出版および流通を奨励またはほう助したとみなされ、有罪となる可能性があります」とKnowlesはThe Timesに語っている。

Facebookは先月にも、コンテンツ・モデレーションの仕組みについて同様の批判を浴びていた。児童のわいせつ画像に関する通報に対し、Facebookがどのような反応を示すのかBBCが調査したところ、Facebookは通報を受けた画像の大半を放置していたのだ。実は昨年にも、非公開のFacebookグループ内で、小児性愛者が児童のわいせつ画像をやりとりしているのをBBCが報じていた。

FacebookはThe Timesの報道に関する広報担当者へのインタビューには応じなかったものの、グローバルオペレーション担当VPのJustin Osofskyは、TechCrunchに対するメールでの声明の中に「私たちはThe Timesによる通報をありがたく思っています。問題の画像はFacebookのポリシーに違反していたため全て削除されました。このような事態が発生してしまい、大変遺憾に思っております。依然として改善の余地は残されていますが、今後もFacebookに対して人々が当然抱いているであろう、高い期待に応えるため、努力を重ねていきます」と記している。

Facebookは世界中のオフィス（ヨーロッパのコンテンツはダブリンオフィスの管轄）で、”何千人”という数のモデレーターを雇い、24時間体制で問題のあるコンテンツへの対応にあたっていると言う。しかし20億近いMAU（厳密には2016年末時点で18.6億MAU）を記録しているFacebookのユーザーが、常に無数のコンテンツをアップロードしていることを考えると、モデレーターの数は大海の一滴でしかない。

人間の手で対処するとなると、現状のモデレーターの数では到底追いつかず、人件費を考慮するとFacebookがモデレーターの数を急激に増やすということも考えづらい（Facebook全体の従業員数でさえ1万7000人強しかいない）。

FacebookはMicrosoftのPhotoDNA技術を導入し、アップロードされた画像全てを予め準備された幼児虐待の画像と照らし合わせているが、問題につながる可能性のあるコンテンツを全て見つけるというのは、エンジニアリング力ではなかなか解決しづらい課題だ。というのも、問題のあるコンテンツを全て検出するには、文脈や各コンテンツの内容に応じて個別の判断が必要となるだけでなく、世界各国の法体制や文化的な考え方も考慮しなければいけない可能性があり、作業の自動化が極めて困難なのだ。

CEOのマーク・ザッカーバーグは、この問題に関して最近発表したコメントの中で、「ユーザーの安全を守るための素晴らしい手段のひとつとして」Facebookが「プラットフォーム上で何が起きているかをより速く、より正確に理解できるようなAIを開発中」だと述べている。

さらに彼は、Facebookには「もっとやるべきことがある」と認めたものの、コンテンツ・モデレーションの仕組みを改善するにはまだ「数年」かかると記している。

また、「現在私たちは、テロ組織の採用活動にFacebookを利用しようとしている人を早急に締め出すために、テロ行為に関する報道と実際のプロパガンダを区別できるようなAIの使い方を模索しています。問題を解決するには、報道内容を読んで理解できるようなAIを開発しなければならず、これは技術的に難しいことです。しかし、Facebookは世界中のテロ行為と戦うために、そのようなAIの開発に取り組んでいかなければいけません」という言葉に続き、彼は「個人の安全と自由を守る」という考えが、Facebookコミュニティーの哲学のコアにあることを強調していた（同時にこの考え方が背景となって、Facebookは言論の自由と不快な発言の間でうまくバランスをとることを余儀なくされている）。

究極的には、違法なコンテンツが最低ラインのモデレーションのハードルを上げ、Facebookのモデレーションプロセスを大きく変化させる原動力となっているのかもしれない（たとえ、その国/地域では何が違法な発言で、何が単なる悪口や不快な発言と解釈されるかは、別途議論を要するとしてもだ）。

ただし否定できない事実として、Facebook自身が、大手メディアによって発見されたコンテンツは規約に違反しているため、プラットフォーム上から削除されなければいけないと認めている。これは同時に、それではなぜ最初に通報があったときにそのようなコンテンツを削除しなかったのかという疑問にも繋がってくる。その原因は、モデレーションシステムの障害なのかもしれないし、企業全体の偽善なのかもしれない。

The Timesは、今回の調査結果をロンドン警視庁と国家犯罪対策庁に提出したとしているが、テロ行為や小児性愛関連のコンテンツを削除しなかったことで、Facebookが今後イギリスで刑事告発されるかどうかはまだわかっていない。

さらに同紙は、Facebookのアルゴリズムが問題のあるコンテンツの拡散を促しているということについても、同社を非難している。これはユーザーが特定のグループに加入したり、特定の人と友だちになった際に、問題のあるコンテンツが自動的に表示されるようになっている仕組みのことを指している。

この点に関しては、「おすすめのページ」機能のように、共有の友だちや職歴、学歴、加入しているグループ、インポートされたコンタクト情報や、表には現れないその他のさまざまな要因をもとに、各ユーザーが興味を持つ可能性の高いコンテンツが自動的に表示される機能がFacebookには確かに存在する。

ニュースフィードの機械学習アルゴリズムが偽ニュースを広めていると非難されたときと同じように、ユーザー同士やユーザーが興味を持っている事柄を繋ぎ合わせようとするアルゴリズムの動き自体が、犯罪行為を助長しているのではないかと疑われ始めているようだ。

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（翻訳：Atsushi Yukutake/ Twitter）

タクシードライバーは、長年の経験と勘を頼りに乗客を探しているだろう。しかしそう遠くない未来には、人工知能が乗客のいる場所を予測し、最適な運行ルートを提案するようになるようだ。本日NTTドコモは未来シェアと「AI運行バス」の実現にむけた共同開発を行うと発表した。交通事業者が運行する「AI運行バス」では、AIが事前に移動需要、時間、乗車人数を予測し、それに応じて最適な走行ルートや配車数を決定するという。

未来シェアは公共交通や移動をスマート化するSAV（Smart Access Vehicle）技術の実用化を目指し、公立はこだて未来大学から2016年7月に発足した大学発ベンチャーだ。彼らが手がけるSAVは、同じ方角に向かう乗客をバスのように複数人乗せ、それぞれを目的地まで送り届けるためのシステムだ。乗客が専用アプリで乗車位置と降車位置を指定すると、ドライバーはアプリで迎車と行き先、運行ルートなどの指令を受け取る。この仕組みは、タクシー配車サービスUberが提供するuberPOOLのライドシェアと似ている。

一方、NTTドコモでは以前よりタクシーの移動需要予測技術の開発に着手している。2016年5月には、東京無線協同組合、富士通、富士通テンと協力して、リアルタイムでの「移動需要予測技術」の商用化を目指した実証実験を開始すると発表した。この技術では、ドコモの携帯電話ネットワークから得られるエリア毎、属性毎の集団の人数といった人口統計と東京無線が持つタクシーの運行データ、時間や季節での変動傾向、エリア特性を組み合わせて解析することで、30分後のタクシー需要を予測する。

今回NTTドコモと未来シェアが協力し、互いの持つノウハウを組み合わせることで、2018年度中にも「AI運行バス」によるモビリティサービスプラットフォームの実現を目指すという。2016年12月には、NTTドコモが主催したデマンド乗合い車両の実証実験に未来シェアも参加し、東京お台場での実証実験を行っている。

NTTドコモは今回の共同開発について以下のようにリリースでコメントしている。

「AI運行バス」の提供を通じ、交通事業者利用者の更なる利便性の向上や交通サービス事業者の高効率な経営の一助となる「技術」「ノウハウ」を確立することにより、社会課題である「少子高齢化」「人口減少」から生じる交通課題の解決に貢献してまいります。

今のところ、この「AI運行バス」は人間のドライバーに対して最適な運行データを提供することを想定しているようだ。けれど、グーグルやテスラをはじめ、各自動車会社が研究を進めている自動運転車にも組み込まれる日が来るのもそう遠くないかもしれない。

サンフランシスコ発のスタートアップSense.lyが、この度シリーズBで800万ドルを調達した。同社は、さまざまな病状に悩む患者や病院のためのプロダクトとして、バーチャルナースを開発している。このプロダクトを利用することで、内科医は退院した患者とも連絡を取り続けることができ、再入院の可能性を低減させることができる。CEO兼ファウンダーのAdam Odesskyは、同社のプラットフォームを「人の健康状態に関する重要なサインを読み取ることができる、WhatsappとSiriの掛け合わせ」のようなものだと説明する。

まず患者サイドから見てみると、ユーザーはSense.lyのナースアバターが行う5分間の「チェックイン」を通して、毎日もしくは2、3日に1回、自分の健康状態をスマートフォンに記録するようになっている。ナースの質問には声で答えるだけでよく、文字を打つ必要はない。また、ユーザーが入力した情報は、医療機関の担当者のみが見られるカルテに記録される。レポートにはそれ以外にも、ユーザーが日常的に利用しているさまざまな医療機器やウェアラブルデバイス、その他のインターネットに接続された機器からSense.lyが引っ張ってきた情報も含まれている。

さらにSense.lyには、MindMeldやBeyond Verbal、Affectivaなどと似たAIが搭載されており、患者の症状や行動だけでなく、彼らの気持ちも感知できるようになっている。つまり、アプリはユーザーの話を親身になって聞けるようにできているのだ。この点についてOdesskyは、肥満や心臓病などについて真剣に心配している人に対して、冷たいロボットっぽい声やビジネスっぽい反応を返したいと思う人はいないと話す。感情を分析することで、Sense.lyは患者が精神的なケアを必要としていると思われるときや、処方薬や生活の変化から、気分が落ち込んだり不安を感じたりしているときに、医療機関にその状況を知らせることができる。

Sense.lyでは、さまざまな疾患や年齢層に対応できるように、慢性病の診断や治療に広く利用されている医療手続きを参考に、コアコードやルールベースのエンジン、アルゴリズムが組まれている。さらに同社は、主にパートナーシップを結んでいる病院やクリニックから入手した、新しい手続きなどの情報を常にプラットフォームに追加し、アプリが対応できる疾患や人の範囲を広げようとしている。

これまでにSense.lyは、60歳以上のユーザーをターゲットとして、肺気腫や心不全、肥満といった年齢と関係の深い疾患に悩む患者に向けてサービスを提供してきた。一方でSense.lyは拡大を続け、今ではイギリスのNational Health Serviceや、アメリカにある大手病院やクリニックにもプロダクトを提供している。同社の他にも、HealthLoop、Your.md、Babylon Healthなどの競合企業が、AIメディカルアシスタントを開発している。

Chengwei Capitalがリードインベスターとなった今回のラウンドには、Mayo ClinicやBioved Ventures、Fenox Venture Capital、Stanford StartXのファンドが参加していた。Chengwei Capitalでマネージング・ディレクターを務めるRichard GuはTechCrunchに対し、Chengwei Capitalは「中国戦略」がとれるようなスタートアップにだけ投資していると語った。つまり、投資先企業のプロダクトが巨大な中国市場でも通用するかや、中国でも再現できるかといった点をもとに彼らは投資判断をしているのだ。

「Sense.lyの中国でのビジネス拡大に向けて、キーパーソンと彼らを引き合わせることができるでしょう。ただ、今回の調達資金はコアとなる研究開発に充ててほしいと考えています」とGuは話す。さらに彼は、Sense.lyのテクノロジーによって、人はより健康に長く生きることができるばかりか、今よりも病院ではなく家にいる期間を伸ばすことができる可能性があると話す。またOdesskyは、アメリカ以外にも医療従事者数の減少で困っている国があることを考えると、Sense.lyによって高品質の医療をもっと安く、たくさんの人に届けられるかもしれないと言う。

一方でバーチャルナースは、人間の仕事を「奪って」しまうのだろうか？Odesskyは、その可能性を否定し「現在Mollyの仕事をしている人はいません。これだけの数の患者に電話をかけて、データを分析するというのは人間にはできないことです。Sense.lyはむしろ、医療従事者が効率的に業務を行うサポートをしており、彼らの生活を脅かすようなものではりません」と語った。

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（翻訳：Atsushi Yukutake/ Twitter）

2016年4月、電力の小売が全面自由化された。規制緩和によって新規の事業者が参入する市場が生まれており、電力ではすでにソフトバンクをはじめとした通信キャリアや楽天などのネット企業も参入している。そんな新市場にチャンスを見い出したスタートアップの1社がエネチェンジだ。同社は2017年1月23日、オプトベンチャーズ、IMJ Investment Partners Japan LLPから総額5億円の資金調達を実施したことを明らかにした。

電力自由化を見越して、2015年4月に創業したエネチェンジ。同年9月には電力の価格比較サイト「エネチェンジ」をリリースした。電力自由化が開始される直前の2016年2月には4億円の資金調達を実施。さらに創業メンバーである城口氏も関わるケンブリッジ大学の産学連携ベンチャーで、AIを活用した電力データ解析サービスを開発する「SMAP Energy」と組み、海外へも電力事業を展開している。

現在は電力比較サイトエネチェンジを中心に事業展開を行う一方で、法人向けの電力切替サービス「エネチェンジBiz」、格安SIM比較サイト「SIMチェンジ」を展開している。

調達した資金はマーケティング予算に投下

エネチェンジでは、今回調達した資金をもとにテレビコマーシャルを中心としたマス広告を展開する。ウェブ中心の集客から、より大きなインパクトを目指すために予算を投じていく。テレビコマーシャルは1月25日より関西エリアで開始する。

また、電力使用量をデジタル計測する「スマートメーター」の普及を見据え、AI（人工知能）技術を利用した電力消費量の研究及び海外での事業展開を本格化。すでにイギリス、ドバイなどで電力サービス事業展開をステルスで展開中だ。ケンブリッジ大学で電力データ解析の研究を行う、創業メンバーの城口氏は「2週間に1度はイギリスに行ったり帰ったり」（エネチェンジ）し、海外での開発、事業展開を行っている。

2016年2月時点で電力価格比較サイトのエネチェンジは月間180万UUと回答していたが、現在は170万UUとやや減少している。「2016年2月は電力自由化の波があり、3月、4月をピークに増加していましたが、今はやや落ち着いています。夏場や冬場で電力消費が多くなるタイミングに比例して、申し込みが増加する傾向があります」（エネチェンジ）

同時期にサービスを開始した法人向けサービスのエネチェンジ Bizに関しては「個人の電力自由化の注目が法人向けサービスにも影響を与えています。当初は申し込みも少なかったのですが、自由化直後の2016年4月から2016年8月にかけて申し込みが増え、当該期間で売り上げベースで1200％の成長を果たしました。現在は営業、コールセンターも設けて本格稼働をしています」（エネチェンジ）と語った。

電力比較サイトと同様の仕組みで展開する格安SIM比較サイトのSIMチェンジは月間140万UU程度。格安SIM比較サイトの中での月間UU数は1位（エネチェンジ調べ、2016年9月時点）だ。

今後は主力サービスのエネチェンジのマーケティングを強化しつつ、海外での電力事業展開に資金の一部を投下していく。また、1月16日より都市ガス比較のサービスをエネチェンジ内で開始。同18日には関西電力出身で元大阪府副知事の木村愼作（きむらしんさく）氏が顧問に就任。今後は電力・ガス自由化普及に向けた講演活動、メディアへの出演をメインに活動するとしている。

最近、どこに行ってもオートメーションが人間の職を奪うという議論を耳にする。テクノロジーはもちろん急速に進歩し、クリックを中心とするメディア環境のなかではセンセーショナリズムが生まれる。しかし、テクノロジーが人間の代わりに働けるからといって、私たちがテクノロジーによるサービスを望むとは限らない。テクノロジーがまずまずの働きをするとしても、状況によっては、人間とやりとりしたいと思う場面があるのだ。

機械は与えられたタスクを人間よりも効率的にこなせる一方で、それらが行うアクティビティには「芸術性」が欠けている。つまり、ニーズに応える能力だ。たとえ定められた手順があったとしても、優秀な人材はいつそのプロトコルを修正するべきか、そして、そこで必要となる機微とは何かを理解している。

オバマ政権は先日、人工知能とオートメーションが与える経済的な影響をまとめた調査結果を発表している。この調査結果は、この問題を政策運営を担う立場から捉えたものだ。このレポートでは、「AIが失業を増やすのかどうか、そして長い目でみて不平等を増加させるかどうかは、テクノロジーそのものだけに依存する訳ではなく、その時の政権や政策に依存する」と述べられている。また、今後10年から20年間でオートメーションによって影響を受ける職業は全体の9％から47％程度だろうと推測している。そのレンジの大きさから分かるのは、オートメーションが与える本当の影響はまだ未知数だということだ。

スタートアップのエコシステムに関わる人々はたいてい、自分たちであればテクノロジーを存分に普及させることができるし、また自分たちであればそれが可能だと考えている。しかし、誰もがそのアプローチに賛成という訳ではない。先週、New York TImesはMcKinseyによるレポートを発表したが、その調査で明らかになったのは、オートメーションは成長している一方で、そのペースは私たちが思っていた程のスピードではないということだ。「オートメーションが人間の職に与える影響の大きさを決めるのは、多くのテクノロジストがフォーカスするような、”技術的に可能なものは何か”という問いではありません」とNew York Timesに語るのは、McKinseyのJames Manyika氏だ。

結局のところ、オートメーションが与える影響の大きさを決めるファクターは実にさまざまだ。人間との交流に対する欲求もその1つである。現金自動支払機（ATM）を例に考えてみよう。ATMが開発されたのは1960年代のことで、それが普及したのは70年代から80年代にかけてのことだった。ATMは銀行の窓口業務を置き換えるだろうと言われていたが、2017年になってもまだ銀行の窓口では人間が働いている。もちろん、銀行の営業時間外でもお金を引き出せるのは便利なことだ。最近ではスマホでお金のやり取りも完了する。それでも、いまだに銀行では人間が働いている。それはなぜなら、お金に関してはプロに相談してみたいと思う人々がいるからだ。

また、医療に関しても同じことがいえる。たとえ適切な診断結果や治療法を提案する機械があったとしても、私たちは病気になったときには優秀な医師に相談したいと思うだろう。たとえ機械が適切な医療プランを決定するとしても ― 医療の分野には絶対的な治療法は数えられるほどしかないと理解しているが ―、考えられるオプションについて患者とともに考え、治療手順を実行するように訓練された医師と一緒に治療に励みたいと私たちは思うのだ ― 科学の”アート”について理解している彼らとだ。

人間はいまだ重要な存在である。そして、そのことを心に留めておく必要がある。高度な教育を受けた医師の場合に限らず、人間である私たちは、人間の代わりに機械と交流することを望んでいるわけではないのだ。

例えば、給仕スタッフをiPadのメニューに置き換えるというテクノロジーが存在する。サンフランシスコには人間を完全に除外したレストランも存在している。iPadで料理を注文すると、注文された品が小さな棚から出てくる ― 料理を運ぶ人間もいないので、そこに人間との交流はまったくない ―。だが、誰もがその体験をしたいと思っているわけではない。人間の店員に「いらっしゃいませ」と言われたい人もいるし、メニューや出される料理について人間に質問したいと思う人もいるのだ。

同じことがUberやLyftでもいえる。ドライバーレスは明らかに実現しつつあるし、その方がコストが低くなるから企業もそれを望んでいる。だからといって、すべての顧客がドライバーレスを望んでいるわけではない。ドライバーとの会話を楽しみたいと思う人もいる。ただ単にA地点からB地点まで運んでくれればいいと思う人ばかりではないのだ。

私はラダイト（19世紀初頭のイギリスで機械化に反対した熟練労働者の組織）になりたいわけではない。テクノロジーは容赦なく進歩を続けていく。それに反対することは馬鹿げたことだろう。しかし、テクノロジーによってファンダメンタルが失われることはない。人間と人間とのあいだのコミュケーションもその1つだ。あることを可能にするテクノロジーが存在するからといって、それが最良のオプションであるとは限らないのだ。

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（翻訳： 木村 拓哉 /Website /Facebook /Twitter）

韓国の大手ネット企業Naverは、自動運転車の公道テストに向けた最終段階に入り、現在国土交通部からの許可を待っている。同社はTechCrunchに対して、当局から最終許可を受け取り次第すぐに公道でのテストを開始すると話しており、関係者からの情報をまとめた韓国紙Yonhapの報道によれば、早ければ来月にはテストがスタートする予定だ。

Naverは韓国の巨大ウェブポータル運営企業で、同国最大の地図プラットフォームやメッセージアプリのLINE、そしてSnapchatに似たSnowなどを展開している。Naverが力をいれているAIへの取り組みの一環としてはじまった自動運転テクノロジーの開発は、同社がこれから「グローバル企業と競合していく」上で欠かせない要素だと、Naver CTOのChang-hyeon Songは語った。

さらにNaverは自動運転車がデータを集める上でもとても役に立つと考えており、彼らのコアビジネスとのシナジーも期待できる。「自動化の時代においては、自動車自体が情報交換のためのプラットフォームとなっていくでしょう」とNaverの広報担当者は話す。BaiduやGoogleのように、自動運転テクノロジーを事業ポートフォリオに加えるということは、消費者のオンライン生活の欠かせない要素になるという、より大きな目標にも上手く合致する。

Naverによると、現在の同社の自動運転テクノロジーはレベル3にあたり、まだ車が必要だと判断したときには人間のドライバーが運転を交代する必要があるが、ドライバーが実際にリラックスして全く注意を払わなくてすむレベル4に向けて改良が重ねられている。自動運転車に関連した事業は、新しくNaverの傘下に設立される会社が引き継ぎ、AIやロボットの事業もこの会社が受け持つことになる予定だ。さらにNaverはこれらの事業に4億2500万ドルを投じるとコミットしている。

自動運転テクノロジーの分野に参入している他のテック企業のように、Naverはさまざまな企業とのパートナシップを通して、この事業を加速させたいと考えている。しかし自動運転テクノロジーの製品化計画に関する時期や詳細については、まだ明かされていない。一方Naverの競合にあたるAlphabet傘下のWaymoは、FCAなど大手自動車メーカーとのパートナーシップを通じて、既に製品化に向けた準備を着々と進めている。

韓国政府は既に、自動車メーカーや研究組織あわせて10団体に公道での自動運転車のテストを許可しており、最終許可が下りればNaverは11番目となる。そして現段階ではそうなる可能性が高い。

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（翻訳：Atsushi Yukutake/ Twitter）

【編集部注】執筆者のElizabeth McGuaneは、Intercomのリードコンテントデザイナー。

プロダクト開発の世界では毎年バズワードが生まれているが、今年のバズワードは間違い無くボットだろう。

私たちはボットを含め、つくったものには通常名前を付ける。これはほとんどの人が疑問にも感じないようなプロセスだ。HAL 9000やHerのようにボットは予め擬人化され、iPhoneにはSiriが、AmazonのEchoにはAlexaが、そしてFacebook MessengerにはPSL（Pumpkin Spice Latte）Botが搭載されているように、私たちがすぐにコンピューターとの関係性を構築できるように準備されている。

名前を付けることで、私たちは無機物に対して信頼感を抱くことができ、対象物を支配下においていると感じることができる。デザイン用語で言えば、名前はアフォーダンス、つまり私たちが掴むことのできる持ち手のようなものなのだ。

Intercomのプロダクトデザインチームで言語のエキスパートとして働いている私にとって、ものに名前を付けるということは日常業務の一部だ。メッセージ系のプロダクト上で動くボットを開発し始めたとき、私はブレインストーミングで男性っぽいものや女性っぽいもの、中性的なものや機能的なものなど、何百個もの名前を考え出すつもりでいた。

しかし私たちはまず最初に、ボットや言語や名前とユーザーとの関係性を理解するためにテストを行うことにした。その結果、ボットにアイデンティティを与えることが必ずしも最良ではないということがわかった。ボットをSiriと呼ぶことには、車をBessieやOld Faithfulと呼ぶことほど関係性を構築する力があるとは言えないのだ。

会話とタイピングは全くの別物

音声認識機能が搭載されたボットを使うときは名前があると何かと便利だ。「Siri」、「Alexa」、「OK Google」といった呼びかけには、実質的にGoogleのウェブサイトを開いて検索ワードを入力するのと同じ効果がある。ユーザーが検索欄を見ると、彼らの脳は「何か検索したいものがある」という考えから、実際のアクションへと思考を移していく。世界中で1秒間に4万回以上も検索が行われている今、実際にはシステムに質問を投げかけて何らかの回答を待っているとしても、私たちはシステムと対話しているというような印象を持っていない。

しかしテキストベースのボットやチャットボットにおいては、名前はアクションに直結しない。人気の仕事向けメッセージプラットフォームSlackに備わっているSlackbotでも、ユーザーは予めプログラムされた回答を取り出すために「Hey Slackbot」などと呼びかける必要はない。

検索内容を声に出すことで、検索するという目的自体は果たせるが、私たちの注意はシステムとの交流に向けられてしまう。これには良い面と悪い面の両方がある。声は文字に比べて、より”人間っぽい”ものだ。昨年の8月に行われた研究によれば、私たちは同じ情報を耳で聞いた場合と目で読んだ場合、耳を介して得た情報の方が人間によってつくられたものだと考えやすい傾向があるとわかっている。

しかし人間らしさは苛立ちにつながる可能性もある。一日に「OK Google」と75回言う方が、同じ回数だけ静かにノートパソコンを開いて検索内容をタイプするよりも疲れる気がしないだろうか。

プロダクトデザインの観点から言うと、ボットとメッセージングプラットフォームの本質は同じだ。つまり人間同士が会話するために設計されたシンプルな要素をそのまま利用して、メッセンジャー内にボットを組み込むことができるのだ。

そのため私たちは、ボットの開発に向けて色々と試していたときに、ボットとユーザーのやりとりにもメッセージングプラットフォームの要素を応用しようとした。具体的には、テスト用のボットに名前を付け、人間のように「こんにちは。私はIntercomのデジタルアシスタントのBotです」と自己紹介をさせるようにしたのだ。

ユーザーからの反応は意外なものだった。ボットに不快感や苛立ちを感じた彼らには、人間っぽいコミュニケーションが全く好まれなかったのだ。とても軽い内容のやりとりだったにも関わらず、ユーザーはボットを邪魔で、自分たちの（本当の人間に話しかけるという）目的を妨げるような存在だと感じていた。

ボットの声に変化をつけて、あるときはフレンドリーに、またあるときは控えめで機械的な対応をするように設定するなど色々と試したが、結果はほとんど変わらなかった。

しかし私たちがボットの名前を取り去り、一人称代名詞の使用や自己紹介をやめると事態は好転しだした。どの要素よりも名前が1番の原因だったのだ。

誰が持ち手を握っているのか？

私たちは一世紀以上にわたって、ロボットにまつわる恐ろしい物語を自分たちで広めてきた。そしてその物語の中で私たちは、ロボットという存在を哀れむと共に疑ってきた。前述の通り、人間は道具に名前を付けるときにその支配権を主張している。この背景には、自分が実際に道具を使ってものごとと関わりあい、仕事をする主体であると感じたいという私たちの思いが存在するのだ。

デジタルツールは実世界のツールとは心理的に全く異なる性質を持っている。デジタルツールには実際に握れる持ち手が存在しないのだ。職人が自分の手で修理できる金槌とカリフォルニア（Intercomで言えばダブリン）かどこかのデザインチームが設計・開発したチャットボットの間には大きな違いがある。

Intercomに務めるほとんどのライターとは違い、私の仕事はユーザーに気付かれないほど良いとされる。コントロール（または支配）とは、デジタルツールを設計する上で大変重要な概念だ。あるプロダクトの中でユーザーが目にする言葉のほとんどは、ライターである私ではなく実際にプロダクトを使うユーザーにコントロールを与え、プロダクトの理解を促すために存在する。ここでのゴールは、ユーザに直感的にプロダクトを使ってもらうことであり、スクリーンに表示される言葉は金槌の持ち手でしかない。

名前やアイデンティティが付加されることで、スクリーン上のツールは直感を越え、それまでとは違った仮想ツールとなり、ユーザーとの関係性にも大きな変化が生じてくる。しかしユーザーは必ずしもその変化を求めておらず、好ましいものだとも感じていない。

これは目新しさが原因なのかもしれない。時間が経てば仮想ツールという存在に慣れて、ユーザーもツールを信用するようになるかもしれない（最近のニュースの見出しを見ているとそんな気もしないが）。しかし何百という数のロボットに関する映画や本で描かれている内容に反し、テクノロジーに人間性を持たせるというのは、私たちがロボットに慣れるための方法としては適していないのかもしれない。

デザイン上の他の考え方として、テクノロジーとはほとんど目に見えないものだと主張する人もいる。SiriやAlexaがその例になるのかもしれないが、実際に”見る”ことができないため、ユーザーはバックグラウンドに隠れたボットに気づかないというのが彼らの主張だ。しかしこの考えが正しいとは言い切れない。

確かに人間は視覚的な生き物で、私たちは目で見たものに反応する。しかしそれ以上に人間は社会的な生き物で、私たちはコミュニケーションがとれるものに反応する。それゆえ私たちは持ち物に名前を付け、長い間妄想していたロボットに恐怖を抱いているのだ。

今日のデザイナーの成功は、ユーザーがその存在を感じないようなテクノロジーをつくれるかどうかにかかっている。テクノロジーはユーザーから見えなくなることで、本当の意味でのツールになれるのだ。そして言葉を扱うデザイナーの成功は、ユーザーが直感的にツールを使えるよう、言葉が前面に出てこないようなツールをつくれるかどうかにかかっている。

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（翻訳：Atsushi Yukutake/ Twitter）

【編集部注】執筆者のSimon ChanはSalesforce Einsteinのプロダクト管理担当シニアディレクターを務めており、以前はPredictionIOの共同ファウンダー兼CEOでもあった。

AIが私たちの生活やビジネスをより良くしているという、うきうきするようなニュースを毎日耳にする。AIは既にX線写真を解析し、モノのインターネットを動かし、営業・マーケティングチームの次の一手を考え出すほどまでになった。その可能性は無限大に広がっているようにさえ見える。

しかし全てのサクセスストーリーの背景には、研究段階から抜け出せずに終わった無数のプロジェクトが存在する。というのも、機械学習の研究の成果を製品化し、顧客にとって本当に価値のあるものへと転換することは、理論上うまくいくアルゴリズムを組むよりもよっぽど難しいことが多いのだ。私が過去数年間に出会った企業の多くは同じ問題に直面しており、私はこれを「AIの溝」と呼んでいる。

最近行われたApacheConで、私はこの問題に関する考察を発表した。本記事では、AIを扱う企業が直面するであろう技術・プロダクト面での溝を越えるために必要な上位4つのポイントを紹介したい。

技術面におけるAIの溝

新しいデータ　AIとデータは切っても切れない関係にある。例えばチャットボットをトレーニングするためには、顧客からのリクエストとそれに対する正しい回答例をアルゴリズムに読み込ませなければならない。通常そのようなデータはCSVのように、きれいに整えられた静的なフォーマットで準備されることが多い。

静的データを使って、上手く機能するAIデモを開発することはできるが、実際に使っていくうちに賢くなっていくような、自動学習タイプのAIには常に新しいデータが必要だ。そのため各企業は機械学習モデル開発の早い段階で、新しいデータをもとに定期的にAIモデルがアップデートされるような仕組みを構築しなければならない。

一方でライブデータを利用するためには無数の技術的な問題を解決しなければならない。スケジューリングやアップデート時にダウンしない仕組み、プロダクトの安定性やパフォーマンスモニタリングなどがその一例だ。さらに新しく取り入れたデータのせいで何かが起きてしまったときのために、問題が起きる以前の状態へプロダクトを復元できるような仕組みも必要だ。これが次の論点にもつながってくる。

トレーニング用データの品質管理　AI企業は製品開発当初からデータ品質に気をつけなければならない。特にユーザーから集めたデータを利用する場合にはなおさらだ。機械学習のプロセスが自動化されること自体は素晴らしいことだが、それが仇となる場合もある。最近Twitter上で問題を起こしたチャットボットは、自動化が誤った方向に進んでしまった典型例だ。

件のチャットボットは自由に会話できるようになる前に、不要なモノを省いてモデル化された公なデータをもとにトレーニングされていた。しかしその後、現実世界のユーザーとの不適切な会話からデータを読み込み始めると、ツイート内容が急激に悪質なものに変化していった。ガーベッジ・イン・ガーベッジ・アウトは機械学習の基礎的な法則であり、優秀なAIシステムは問題の芽を発見すると、人間の手が加えられるように管理者へアラートを発するようになっている。

プロダクト面におけるAIの溝

正しいゴールに向けた最適化　どのような回答をAIに求めているかを明確にすることにAIの成功はかかっている。トレーニング開始当初から、インプットされる問題とその回答、そして何を良い・悪い回答とするかということをハッキリと決めておかなければならない。データサイエンティストは、このような基準をもとにAIモデルの正確性を見極めていくのだ。

まずはゴールの設定だ。AIを使う目的は売上の最大化なのか、ユーザーエクスペリエンスの向上なのか、手作業で行われているタスクの自動化なのか、それともまた別の目的があるのか？AIプロダクトが成功をおさめるためには、ビジネス上のゴールがきちんと反映された評価基準を利用しなければならない。

この点に関し、Netflixのアルゴリズムコンテストからは学ぶべきことが間違いなくある。Netflixは新しい映画レーティング・アルゴリズムの開発者に100万ドルを授与したものの、DVDレンタルから動画ストリーミングへサービス内容が移行したことから、当初のゴールが当時の状況にマッチせず、結局そのアルゴリズムを現実で利用することができなかったのだ。

評価基準を設定するときには、以下のポイントを抑えておく必要がある。1）本当に意味がある数値を計測する　2）新しいライブデータを使って評価を行う　3）関係者が理解でき、かつ重要だと思えるように評価結果を説明する。そして3点目は人間とAIの交流という重要なポイントにつながってくる。

人間とAIの交流　人間というのは複雑な生き物だ。そのため、人間とAIが関わり合いはじめると、研究所でデータだけを相手にしていたときには浮かんでこなかったような問題が生まれてくる。消費者は信用できないようなAIプロダクトは利用しない。そして企業は予測モデルがどれほど正確か見せることで信用を勝ち取ろうとするが、ほとんどの消費者はいくら素晴らしい数値を見せられても専門的な内容を理解することができない。

結果的に企業は、プロダクトのUXやUIを利用して消費者の信用を築いていかなければならなくなる。例えばAppleはバーチャルアシスタントのSiriを最初にリリースしたとき、ユーザーのいる国に応じてデフォルト設定の声の性別を変えていた。さらにGoogleの自動運転車では、可愛らしいフレンドリーな顔が表示され、安全性に不安を感じている利用者の気持ちを落ち着けるようになっている。アルゴリズムの見せ方は、問題だけでなく解決策にもつながっているということを覚えておいてほしい。

実際のところ、AIの溝を越えるということはそこまで恐ろしいことではない。よく練られた計画と共に、下ではなく前を見ながら進んでいけば良いだけなのだ。そしてAI第一の企業になるためには、顧客第一でなければならないということをお忘れないように。

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（翻訳：Atsushi Yukutake/ Twitter）

【編集部注】執筆者のTony AubeはOsmoのリードデザイナー。

幼い頃は、日曜朝のアニメチャンネルを兄弟で見ながら、宇宙家族ジェットソンの再放送で一家が空飛ぶ車で空を走り回る様子を眺めていた。当時はサイエンス・フィクションの黄金期で、ハリウッドは、ブレードランナー、バック・トゥ・ザ・フューチャー、スター・ウォーズ、フィフス・エレメントといった映画で溢れていた。そしてこのような映画の影響で、私たちは夢のようなテクノロジーで溢れた未来がいつか訪れると信じていた。

今周りを見てみると、当時の未来像に含めれていた、たくさんのものが既に実現したように感じる。道を歩いている人のポケットの中には高機能の通信機が入っており、地球上の誰とでもすぐにコミュニケーションがとれる。人間の遺伝子情報は全て解明され、世界中のほとんどの情報を指先で集めることができるばかりか、火星を侵略しようとさえしている。ここまで技術が進歩しているにも関わらず、何かが欠けている気がしないだろうか。まだ空飛ぶ車が誕生していないのだ。空飛ぶ車を作るのがそんなに難しいはずはないだろう。

空飛ぶ車の忘れ去られた歴史

信じられないかも知れないが、空飛ぶ車の誕生から既に70年以上が経っている。1904年にJules Verneが発表した小説Master of the Worldの中に空飛ぶ車が登場して以来、技術者は何世代にも渡ってその実現に向けて努力を重ねてきた。1940年にはHenry Fordが、飛行機と自動車を組合せた乗り物がそのうち誕生すると予言していた。当時の飛行機と自動車は、機体の価格が低下する一方、技術力は向上し、普及率も上がってきていた。そのため、近いうちに車と飛行機を組合せた乗り物が登場すると思われていたのだ。Fordの予言は正しく、彼の予言から数年後に、航空エンジニアのTed Hallが世界初の完全に機能する空飛ぶ車を完成させた。

70年前に作られたこのビデオには、実際に空を飛んでいる車の様子がおさめられている。機体は乗用車と取付可能な翼からできている。当時の航空機大手だったConvairが支援していたこのプロジェクトの中で、彼らは66回もテスト飛行を成功させていたため、あとは微調整を加えれば商業的な成功は目の前だと考えられていた。しかし1947年に行われたテスト飛行中、着陸時に衝突事故が起き、それ以後Convairはプロジェクトから手を引くことになった。そして、危険すぎると判断されたこのプロジェクトは、Hallの空飛ぶ車を一家に一台という夢とともに、最終的には消えてなくなってしまった。

それ以来、幾度となく空飛ぶ車の開発プロジェクトが立ち上げられたが、プロトタイプの段階を越えるようなものは生まれなかった。しかし、空飛ぶ車のアイディアに関して注目すべきなのが、誰も諦めないということだ。挫折や失敗が繰り返されているにも関わらず、どの世代のエンジニアも空飛ぶ車のアイディアの虜になり、その状況は今でも変わっていない。

今日でも、TerrafugiaやAeroMobil、Moller Internationalといった企業が、この夢の実現に向けて動いている。彼らの名前は聞いたこともないかもしれないが、3社とも実際に動くプロトタイプを既に完成させている。

それじゃなぜ空飛ぶ車は世界中を飛び回っていないのか？

前述の通り、空飛ぶ車に必要なテクノロジーが誕生してからは既に何十年も経っており、今日でも空飛ぶ車の開発を行っている企業が存在する。それではなぜ、未だに車が空を飛んでいる様子を目にしないのだろうか？

一言で言えば、それは人間のせいなのだ。

以前の記事でも触れた通り、人間というのはひどいドライバーだ。アメリカでは、車が関連する事故で年間3万人が命を落としており、8710億ドルものお金が消えてなくなっている。あなたの周りで運転が1番下手な人を思い浮かべてみてほしい。次に、その人が2トンの重さを持つ死のマシンに乗って、空を飛び回っている様子を想像してみてほしい。どんな気持ちがしただろうか？

空飛ぶ車が一般に普及すれば、間違いなく世界中の建物で死亡事故が起きるだろう。現代の建築物は、（常に発生している）普通の車の衝突事故には耐えられるように設計されているが、空飛ぶ車は想定されていない。さらに、空中ではちょっとした衝突事故が起きるだけで、衝突した車と衝突された車の両方が地上に落ちる可能性がある。空飛ぶ金属の塊がいつ自分の頭の上に降ってくるかもわからないような世界には誰も住みたくないだろう。

究極的に言えば、空飛ぶ車が実現しない理由はテクノロジーやコストの問題ではない。空で何かを操縦するにあたって、ほとんどの人間はあてにならないという事実こそが、本当の理由なのだ。

ドライバーレステクノロジーの登場

ここから空飛ぶ車の議論は面白くなってくる。私たちは既に自動車に関して、あてにならない人間の問題を自動運転技術で解決した。

自動運転車は現実のものだ。大手テック企業は軒並み自動運転車の開発に力を入れており、街がGoogleカーのような自動運転車で溢れるのも時間の問題だ。自動運転車は素晴らしいアイディアである一方、その後継候補である自動飛行車には魅力では勝てない。

「どうすれば、空飛ぶ車を操縦できるほどコンピューターが賢くなれるのか？」と疑問に思うかもしれない。

どうやら、路上を走る車よりも空を飛ぶ車用のドライバーレステクノロジーの方が、簡単につくれらしい。空中には歩行者もいないし、くぼみもない。工事現場もなければ、その他のコンピューターが判断に迷うような障壁も空中には存在しないのだ。これこそ、ドライバーレステクノロジーがまず航空機に導入され、既に何十年間も航空業界で利用されている理由だ。センサーや演算能力、AIといったテクノロジーの発展に伴い、最近ではパイロットの必要性さえ問われている。今日のパイロットは、1フライトあたり平均3.5〜7分しか飛行機を操縦しておらず、以前は弁護士や医者と肩を並べていた給与に関しても、現在アメリカのパイロットの初任給は最低で時給10.75ドルまで下がってしまっている。自動化によって、タクシーやトラック運転手の仕事がなくなってしまうという議論が至る所でされているが、パイロットも例外ではない。

ここまでをまとめると、安全性が空飛ぶ車の主な問題点で、ドライバーレステクノロジーがそれを解決できるかもしれない。それでは、誰がその研究を行っているのだろうか？

いつもの顔ぶれ

シリコンバレーに拠点を置く3人の著名人は、近年空飛ぶ車に強い関心を持っており、現在全員がドライバーレステクノロジーの開発に注力している。さらに3人とも豊富な資金力を持っているほか、世界トップクラスのエンジニアの力を借りることができ、これまでにも不可能と思われていたことを可能にした実績がある。Travis Kalanick、Larry Page、Elon Muskがその3人だ。

先月公開した98ページに及ぶ白書の中で、Uberは空飛ぶ車の未来に関するビジョンを説明している。この文書（概要はこちら）には、今後10年のうちにグローバルなオンデマンドのシェア航空サービスを提供するため、Uberがビジネスをどのように展開していくかについての具体的な計画が記載されている。要するに彼らは、ドライバーレスの空飛ぶ車用のUberアプリをつくろうとしているのだ。

UberそしてTravis Kalanick以外に、Larry Pageも空飛ぶ車にはかなり興味を持っている。これまでに彼は、1億ドル以上ものお金を、空飛ぶ車の開発に力を注ぐZee.AeroとKitty Hawkという2社のスタートアップに密かに投資してきた。Zee.Aeroは現在ホリスター市民空港でプロトタイプのテストを行っており、変わった見た目の乗り物が離着陸する姿を見たと報告している人もいる。Kitty Hawkの動きは謎に包まれているが、とても興味深いことに、以前Googleで自動運転車プログラムのトップを務めていたSebastian Thrunがこの会社の経営に関わっている。

Muskはと言えば、どうやら彼は空飛ぶ車のアイディア自体そこまであてにしていないようだ。誤解しないでほしいのが、彼は空飛ぶ車をつくるのが難しい考えているわけではなく、ハイパーループのようにもっと効率的に都市間を移動する手段があると信じているのだ。しかし、長距離移動手段としてMuskが推奨しているのが、電気飛行機だ。いくつかのインタビューの中で、Muskは次なる大きなアイディアとして超音速電動ジェットのことを話していた。すでに彼は電気飛行機のデザインを終えているため、このまま競合が登場しなければ、またMuskは新たな会社を立ち上げて超音速電動ジェットを現実のものにしてしまうかもしれない。

面白いことに、これらのプロジェクトの機体のデザインには共通点がある。UberもPageもMuskも、電動で人間を運ぶことができ、地面に対して直角に離着陸できるような機体を考えているのだ。特に最後のポイントが重要だ。

人間用ドローンとして知られるVTOL機

ここまでに紹介した空飛ぶ車は、せいぜい飛行機と車が奇妙に組み合わさった高価な乗り物としか捉えられない（車と飛行機の良い点が潰されてしまっている）、と思う人もいるだろう。もともと車と飛行機は全く別の目的を持った乗り物であるため、単純にふたつを組み合わせただけでは上手くいくはずもない。突き詰めれば、飛行機と車を別々に購入した方が良いくらいだ。

このような設計上の問題を解決するために、空飛ぶ車は車か飛行機のような見た目をしていなければならない、という固定観念をまず捨て去る必要がある。以前公開した記事の中でも、人は旧来のソリューションを新たなテクノロジーに応用しようとする悪い癖があるということや、なぜ全く新しいプロダクトには新しい設計上のアプローチが必要かということに触れていた。これこそ、VTOL機の構造を空飛ぶ車に採用すべき理由なのだ。

VTOL機とは垂直離陸機（Vertical Take Off and Landing vehicles）のことを指している。要するに、今日のドローン革命を起こしたテクノロジーを使って、将来人間を運べるような空飛ぶ車をつくることができるかもしれないのだ。翼や車輪のことは一旦忘れ、宇宙家族ジェットソンが乗っているような空飛ぶ車や、DJIのドローンを人間が乗れるように大きくしたものを思い浮かべてみてほしい。

飛行機の翼を車に取り付けるというアイディアは、見た目以外にもさまざまな問題を抱えている。翼を使って飛ぶためには、乗り物が水平方向に離陸する必要があり、これは危険なだけでなく、プロセスも煩雑になる上、離陸時に広大なスペースが必要になる。翼を垂直スラスタに替えるだけで、機体は素早く空高くへと舞い上がることができ、そうすれば燃料も節約できる。このように設計を行えば、主翼や尾翼、エレベーターといった、飛行機の中で最も危険とされる可動部を乗り物に搭載しないですむのだ。その結果、もっとシンプルで安全かつ大量生産しやすい機体が生まれる。

設計上重要な別の点として、電気モーターが挙げられる。これは単に環境に優しいだけでなく、VTOL機の動力源としては電気が一番理にかなっているのだ。電気モーターであれば、可動パーツの数を抑えられ、内燃エンジンよりも簡単につくることができる。また、電気モーターの方がずっと燃費が良く、メンテナンスも簡単で、飛行中に壊れる可能性も低いほか、内燃エンジンのように衝撃で爆発することもない。さらに電気を利用すれば、複数のスラスタを別々にコントロールすることもできる。そのため、もしも複数あるスラスタのうちどれかが故障しても、それ以外が直ちに浮力を補正し、無事に着陸することができる。そして最後に、電気モーターは騒音面でも内燃エンジンに勝っている。これこそ、VTOL機とヘリコプターの違いを生んでいるポイントだ。前述の白書の中でUberは、VTOL機の離陸時のノイズは、街の環境音と変わらない程度の大きさで、飛行中にはほとんど音が聞こえないはずだと推測している。

毎日の飛行通勤

渋滞にひっかかっているときに、大きな赤いボタンを押して空に浮かび上がり、他の車を飛び越えていければと思ったことはないだろうか。渋滞の解消という夢を空飛ぶ車が実現しようとしている。

超高層ビルが都市部の限られた土地を有効利用しているように、都市部で空を飛ぶ交通機関が発達すれば、空の3次元空間を有効活用して地上の渋滞を解消できるかもしれない。― Jeff Holden, Uber CPO

これまでにも述べている通り、渋滞は大きな社会問題のひとつだ。アメリカだけでも、渋滞のせいで年間1240億ドルが無駄になっている。そして、交通渋滞の主な原因のひとつがインフラ不足だ。私たちが利用している高速道路は、今日の車の台数を想定してつくられてはいない。しかしVTOL機を利用すれば、この問題も解決する。VTOL機が一般に普及すれば、道路や線路、橋、トンネルの必要性がかなり減ることになる。これは環境に優しいだけでなく、公共事業に投じられるはずだった何千億ドルものお金の節約にもつながるのだ。

さらに、インフラに依存しない交通機関を利用することで、時間の節約もできる。電車やバスや車は、必ずしも効率的とは言えない限られた道順をたどってしか移動することができない。また、旧来の交通手段には、車両事故や工事などで道が遮断される可能性が常につきまとう。一方、空飛ぶ車であれば、最短距離で一直線に目的地まで到達することができる。さらに、地面と垂直に離着陸できれば、空港や滑走路など、現代の飛行機が離着陸するのに必要なスペースもいらなくなる。家のそばで離陸して、目的地のすぐとなりに着陸すればいいだけなのだ。繰り返しになるが、必要とするインフラの量が減るほど時間は節約できる。

Uberは白書の中で、VTOL機の最初のユースケースには、長距離通勤が最適だと記している。VTOL機の大量生産が実現すれば、最終的には車を所有するよりもVTOL機を利用した方が安くなるとUberは考えているのだ。例えば、車だと2時間12分かかるサンフランシスコからサンノゼまでの道のりも、20ドルの料金を支払えばVTOL機に乗って15分で移動できるようになるかもしれないのだ。

空飛ぶ車実現への道

空飛ぶ車の実現にはまだまだ時間がかかる。前述の白書の中で、Uberも空飛ぶ車の実現までに解決しなければいけない主な課題を明示していた。まず、ドライバーが必要ないとしても、空飛ぶ車は連邦航空局の規制に準拠しなければならず、承認までにはかなりの時間がかかることが予想される。さらに安全面やコスト面の問題もまだ残っており、バッテリー周りのテクノロジーも追いついていない。Uberは、いかにこのような課題を解決し、10年以内にVTOL機を一般普及させるかについても白書の中で述べている。

著書「From Zero to One」の中でPeter Thielは、私たちはもう革新的な世界に住んではいないと述べ、物議を醸した。産業革命の結果、電気や家電、超高層ビル、自動車、飛行機といったさまざまなイノベーションが誕生した一方、現代のイノベーションのほとんどは、ITや通信の世界に留まっていると彼は主張しているのだ。Thielの指摘通り、ライフスタイルが1950年代から不思議なほど変わっていないという事実に、私たちはスマートフォンのせいで気づいていないだけなのかもしれない。

しかし私は、少なくとも交通の分野ではその現状が変わろうとしていると主張したい。自動運転車やハイパーループ、再利用可能な宇宙ロケットといった最近のプロジェクトを見る限り、イノベーションは未だに生まれ続けている。そして、かつて自動車が地上交通の敷居を下げたように、オンデマンドで共有型の空飛ぶ車によって、空中移動が身近なものになろうとしている。このテクノロジーによって、将来的には誰もが、今よりも快適に速く、安く、安全でより環境に優しい手段で移動できるようになるのだ。

空飛ぶ車の実現に向けた道のりは長いかもしれないが、そんなことは問題ではない。だってMarty、私たちがこれから行こうとする場所には、道など必要ないのだから。

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（翻訳：Atsushi Yukutake/ Twitter）