2016年10月18日火曜日

AutoTech(16) 
    グローバル化とシステム化が進む自動運転車開発!

このところ、一段とオートノマスビークル(Autonomous Vehicle-自動運転車)関連の投資が活発化している。それも世界各地で開発が進み、実務的なものだけでなく、最初からLevel-4を目指しているものやシステム的なものまで多様化していることが特徴だ。以下、国際的に進むスタートアップの活動と最近の投資受け入れについて纏めてみた。

=Toyotaと独BMWが乗り合うNautoの利用法!=
10月7日、Toyotaが今年1月に設立したシリコンバレーのオートノマスビークル向けAI研究所 Toyota Research Institute BMW i Ventures(BMWの投資部門)、Allianz Ventures(独保険会社の投資部門)の3社が Nauto(Palo Alto, CA)に投資し、戦略的パートナーシップを締結した。Nautoが注目されるようになったのは、あのAndroid OSを開発したAndy Rubin氏がテコ入れを始めたからだ。氏の会社Playground Globalは、インキュベーションを柱とするVCだ。Nautoが開発しているのは、車載カメラDashcamをネットワーク接続でAI分析するための装置である。このシステムは、ドライバーや車の周囲情報をカメラで撮って、それらをネットワーク上でディープラーニングのAI処理を施す。これによって、どのような環境で事故が起こり易いのかを分析し、現在の走行状況が条件と合致する場合は、リアルタイムで警報を出す。同様にドライバーのカメラ撮影からも居眠り運転などがあれば、それを識別して警報する。Rubin氏は、他のVCと組んで、この装置を無償貸与し、膨大な走行データを収集することを計画した。対象となるマーケットは、業務用のトラックや配送業などだ。この作戦は当たってユーザーは急拡大。目指すはデータシェアリングビジネスである。これまで同社が受け取った資金は、Seedが$2.85M、最初のSeries-Aが$12M(今年4月)、そして今回の3社(Toyota、BMW、Allianz)分もSeries-Aの追加(金額非公開)となった。保険会社のAllianzは、保険料軽減にこのシステムを検討するが、注目されるのはToyotaとBMWだ。狙いは、このシステムから得られるリアルタイムのストリートビューだと思われる。通常、オートノマスビークルではカメラやLiDARなどからリアルタイムで3Dマップを作製し、それを既存データと重ね合わせて利用する。しかし、Google Street ViewHEREなどは周期的なアップデートだ。欲しいのは、より直近のデータである。ToyotaとBMWの参加によって、Nautoのデータシェアリングネットワークは強化される。そして、その有効性が確かめられれば、開発中のオートノマスビークルだけでなく、既存車へも一気に採用が加速されるかもしれない。 

=米nuTonomyはシンガポールのGrabで走り出す!=
nuTonomy(Cambridge, MA)はMITからスピンアウトしたスタートアップだ。目指すはLevel-4のオートノマスビークルの開発である。そして8月25日、シンガポールをベースとする配車サービスGrabと組んで公道での試験が始まった。米国最大手のUberがFordと提携し、Ford Fusion Hybridを使ったテストが9月中旬からなので世界初と言って良い。提供された車種は、Mitsubishi i-MiEVRenault Zoeの2種、共に小型のEVで計6台だ。当面の運行は、念のためドライバーが付き、エリアはシンガポールのビジネスパーク内だけ、乗降場所も決められている。このテスト開始後の9月、GrabはSeries-Fとして新たな投資家SoftBankから$750Mを受け取った。情報筋によるとGrabの企業評価は$3B。2011年の設立以来、総額は$1.43Bとなった。一方のnuTonomyは2013年の起業。Seedは$3.6M、Series-Aが今年5月の$16Mだった。このSeries-Aをリードしたのは、本社のあるケンブリッジのHighland Capital partnersで、応じた4社の1社がシンガポール経済開発庁の投資部門EDBIEconomic Development Board Investment)だった。こうしてnuTonomyはシンガポールと関係を持ち、今年8月1日には、シンガポール陸上交通庁(Singapore LTA - Land Transport Authority)との間で提携(LTA to Launch Autonomous Mobility-on-Demand Trials)を発表した。これが今回のテストの背景である。既報のように、世界のライドシェアリング市場は、米国のUberとLyft、中国のDidi Chuxing、インドのOla、そして東南アジアのGrabの5強体制だ。この分野では、UberはFordとの提携でFord Fusion Hybridを使った公道テストを開始、さらにOtto買収による自社開発の2本立てである。この自社開発では車両でVolvoと提携している。LyftはGMと提携し、現在、Chevy Boltの受け取り待ちだ。そして今回のGrabはnuTonomyと提携した。これが上手く行けば、次に、実際の車両製造相手を決めなければいけない。MitsubishiとRenaultの2社なのか、どちらかなのか。技術の提供と製造、ユーザーの枠組みが見えつつある。
=Optimus Rideは新交通システムを手掛けるか?=
まだ、始まったばかりのOptimus Ride(2015年起業)、2013年スタートのnuTonomyを追うようにMITからスピンオフした。本社も同じマサチューセッツ州ケンブリッジだ。そして、今月中旬、初のSeedとして$5.25Mを手に入れた。同社の財産は経験豊富な人材である。ファウンダーは5人。CEOとなったRyan Chin氏は、MITのメディアラボで、新交通システムを含めた未来都市プロジェクトをリード、その一環として開発したCityCarの発明者の一人だ。CMOのJenny Larios Berlin女史は、MIT卒業、あの元祖カーシェアリングZipcarでGMからのメンバーとして、全米各地の大学のカーシェアリングを推進。Chief ScientistのSertac Karaman氏はモバイルロボティックスの大家として、DARPA Grand Challenge 2007に参加したMITチームのリーダーだ。 ブラウン大学とMITで学んだAlbert Huang氏もこの開発チームのテクニカルリードを務めた。ハーバード大学のフェローでもあるRamiro Almeida氏はMITのメディアラボで、社会交通システムをリード。今後、同社がどのように進むのかは解らない。ただ、ここ数ヶ月、新しいオートノマスビークルによる輸送システムを研究していることは確かである。
 
 
=英国でも公道テストが始まった!=
ロンドンの北西80KmにあるニュータウンのMilton Keynesでも公道実験が始まった。オートノマスビークルを開発したのはオックスフォード大学からスピンアウトしたOxboticaだ。使われている車両はRenault TWIZYを改造したもの現在は、時速5マイル(時速8Km)という超安全運転で、ゆっくりとコーナーを曲がり、横断歩道でもきちっと止まることができる。これはあくまでも暫定スタートで、同社は2020年までに安定した市街地走行を目指している。周知のように、英国には信号機のない交差点ラウンドアバウトなど独特な交通ルールがある。さらに、シティーには再保険を含めた大手保険会社がある。英政府はこれらへの支援と対応を通して、近未来のオートノマスビークル社会の到来を促したいと考えている。

以上、見てきたようにオートノマスビークル開発は拡大している。 
地域的には、これまでのアメリカやドイツだけでなく、イギリスや日本も含め、さらに東南アジアでは米ベンダーと組んだ取り組みも始まった。Google Carを追って、シリコンバレーのZooxも最近、$200Mの投資を受け取った。これからは、Level-4の早期実現を目指してグローバルでの開発続く。その先にはまた、単独車両から総合的な交通システムへの動きも見えてきた。
 

2016年10月9日日曜日

AutoTech(15) 混沌の時代! 
        -Googleの悩み、そして人材流出ー

前回はUberを巡るケオスとは何かを報告した。
今回はGoogle Carを苦しめているケオスについて考えてみよう。Googleの狙いは勿論、米運輸省傘下のNHTSA(National Highway Traffic Safety Administration)が定義したLevel-4の車を2020年に世に送り出すことにある。Level-4とは完全なる自立走行車だ。しかし、この目的の完遂のためには、まず技術的なクリアが必須だ。現在、市場に出荷されているオートノマスビークル(Autonomous Vehicle-自動運転車)は、Level-2の段階である。技術的に見て、それらには本格的なAIは適用されていない。つまり、「この場合はこうする」「こうなったら、こうしよう」と言ったルールベースの処理方式をファームウェアやプログラムに組み込んだものだ。基本的には、これまでのコンピュータ相手のプログラミングとさして変らない。変わるのはインプットが各種のセンサーなどからで、出力はインターフェースボックスを介して、車のステアリングやアクセル、ブレーキに戻されることである。

=Google CarのAIとは!=
Google Car(下図)を見てみよう。
Google Carには屋根の上にVelodyne製のレーザーによって対象物までの距離と反射率を回転しながら64chで高速測定する高性能のLiDAR、車両前方には電波で対象物までの距離と相対速度を測定するミリ波レーダー、ホイールの回転数から走行距離を算出するDMI(Distance Measuring Instrument)、GPS、そして内部には慣性航法のための6軸加速度センサーIMU(Internal Measurement Unit)などが装備されている。Google CarのAIでは、これら各種のセンサー情報によって、車の走行状況を把握し、次なる行動を計画、そして実行する。これを制御サイクルという。しかし、センサー情報による状況把握と現実には微妙なズレがあり、これを補正するために、Google Carでは、この制御サイクルを高速で実行している。他方、行動計画の立案では、これまでの膨大な走行データからガイダンスとなるアルゴリズムを受け取り、それによって計画を策定する。日々集められる膨大な走行データから、Deep Leaningによって新しいアルゴリズムが作られると、直ちに最新のガイダンスとして利用する仕組みである。
 
=法規制は回避できても、保険は難しい!=
Googleの悩みはLevel-4が技術的にクリアー出来ても、そこで終わりではない。
まだ、法規制がある。1949年にジュネーブと1968年のウィーンで制定された道路交通に関する条約(いわゆるジュネーブ条約とウィーン条約)だ。これらには走行車両には運転車がいることが明記されている。これに対して、Googleは米運輸省傘下のNational Highway Transportation Safety AdministrationNHTSA)に昨年11月12日、Google Carのような完全なSelf-Driving Vehicle(SDV-自律走行車両)で、Self-Driving System(SDS)によって走行する場合は、どのように判断されるのか、回答を求めるレターを出していた。今年2月4日、そのNHTSAから書面で回答があった。それによると、追加情報と証拠の提出を条件に、SDSをドライバーとみなせる可能性があるとの見解を示された。これは大きな前進である。そして、今週、9月22日、最初のガイドラインFederal Automated Vehicles Policy米運輸省からリリースされた。それによると、ドライバーが全く運転に関わらない完全な自動運転車を容認する一方、各自動車会社はLevel-4まで全てのオートノマスビークルのテストデータを政府機関と共有すること、そして15項目の安全基準を満たすことを求めている。

しかし、法規制がクリアー出来たとしても、次に、関連する自動車保険がある。
ドライバーが人ではなく、AIのSDSとなった場合は、その保険料率はどうなるのか。これまでの経験では、まったくの実績のない場合、当初は法外な料率となり、実績を経るに従って低減して、妥当なところに落ち着いてきた。しかし、オートノマスビークルの場合、開発各社によって、その出来具合、つまり性能が異なる。そして、大量導入まで、そう長い間は待つことが出来ない。こう整理すると、このことが、オートノマスビークルの最初の市場を配車サービスに向かわせている要因だと気づかされる。この市場なら、当初、保険が高くても段階的に導入が可能であるし、自動車会社にとっても、製品評価と迅速なフィードバックが行える。
 
=優秀な人材は10億円/人、そして人材流出!=
Googleの目標は2020年にLevel-4を出すことである。
法規制はクリアーされる見通しとなったが、これをNHTSAのカウンターとして主導してきたGoogle Self-Driving Car ProjectのCTO Chris Urmson氏が8月初め去っることになった。突然の出来事である。彼はプロジェクトをリードしてきたキーマンだ。同時にプロジェクトメンバーのJiajun Zhu氏とDave Ferguson氏も去った。Zhu氏はプロジェクトのオリジナルメンバー兼プリンシパルエンジニアでもある。Fargason氏はAIエキスパートだ。2人は退社すると直ちにSelf-Driving CarのステルスモードNuro.aiを立ち上げた。Urmson氏の去就は報告されていない。彼らが去ったのは何故だろう。想像できる理由のひとつは、昨秋、GoogleがスカウトしてGoogle Carビジネス部門長となった元Hyundai Motor America CEOのJohn Krafcik氏に対する不満だ。氏はGoogle CarのCEOとなったが、未だにビジネスパートナーを見つけられず、最大の任務であるビジネスモデルの構築が出来ていない。Googleはこれまで幾つもの自動車会社と接触してきた。しかし、保守的な彼らはGoogleのパートナーとはならず、自力開発の道を選んだ。現在、可能性があるのは、Krafcik氏の元の親会社、韓国のHyundaiとの交渉だ。氏としては何としても纏めたい状況である。もうひとつの理由は、今がエンジニアの売り時だからである。2007年から初代リーダーとしてGoogle Carプロジェクトを率いていたSebastian Thrun氏は言う。この10年で、多くのSelf-Driving Carスタートアップが登場したように、自動車業界は能力のある人材に飢えている。Uberはたった半年しかたっていない社員数70名のOttoを約$700Mで買収し、GMもCruise Automationを$1Bで買収した。これらは人材買収Talent Acquisitionであって、1人当たり約$10Mとなる。だから、彼らにとっては、今が売り時なのだ。現にOttoの創業者4人も元Googleの社員だ。2020年までGoogleに留まってGoogle Carの完成を見届けるべきか。しかし、現在、確固たるビジネスパートナーもビジネスモデルもない。それなら、今、飛び出して新たな人生設計を夢見るかである。社員のこころは揺れている。

2016年10月4日火曜日

AutoTech(14)混沌の時代! 
    -Uberの巨額ロス、配車サービスは夢物語かー

オートノマスビークル(Autonomous Vehicle-自動運転車-)の開発競争はケオス(混沌)の中にある。鳴物入りでシェアエコノミーを唱えて、配車サービスの世界を切り開いてきたUber同社がこれまでに集めた資金総額は、14.11B(約1.5兆億円)に達した。その評価額は$68B(約7.5兆円)となり、今やGMやFordのマーケットキャップを抜き去った。そして8月中旬、独自オートノマスビークル開発に向け、評価額のたった1%にあたる$680M(約680億円)でOttoを買収した。まさに夢物語のようだ。しかし、どの企業にも光と影がある。Uberの影、それは巨額のロスを垂れ流していることである。 

=Uberの世界戦略は成功するか!=
 Uberはパブリックな企業ではないが、下図のような投資家の多さと期待度から、各期毎に投資家向けカンファレンスコールを行っている。8月25日のカンファレンスでCFOのGautam Gupta氏は、2Q決算が税引き及び減価償却前で$750M(約750億円)超のロスであることを公表した。前期1Qが$520M(約520億円)のマイナスであったので上期合計は$1.27B(約1,270億円)となった。途方もない金額だ。氏はその理由として、大部分のロスは世界中のドライバーを対象とした助成金だと説明。しかし今年初め、Uberは投資家に今年こそは黒字転換すると約束した。事実、Booking(売上)は1Qが$3.5B(約3,500億円)、そして2Qは$5B(約5,000億円)と伸び、Net Revenue(純益)も1Qは$960M(約960億円)から2Qでは18%伸びて$1.1B(約1,100億円)となった。売り上げを伸ばし業績をあげながら何故、巨額の赤字を垂れ流すのか。問題は世界規模の拡張政策にある。米国内、さらに都市部に集中すれば確実に黒字になる。しかし、これだけの巨費を集めた以上、それだけでは許されない。世界市場の寡占化が求められている。そのためにはドライバーの囲い込み資金が要る。この助成金の無理が、毎期、赤字を膨らませているのだ。

=Didiへの売却は中国市場での合併か撤退か!= 
Uberの頭痛のタネは中国市場である。中国市場にP2Pのライドシェアリングを持ち込んだのは同社だ。これまで中国市場で争ってきたDidi Chuxingとは、Uberの後に台頭してきたDidi KuaidiとDidi Dacheが合併した企業である。彼らのバックには巨大インターネット企業のAlibabaTencentがいる。こうして熾烈な戦いとなった中国市場は、ドライバーの囲い込みに巨額の資金がつぎ込まれる金食い虫となった。結果は、既にWSJなどで報じられているようにUberの撤退だ。これについてGupta氏は、これは撤退ではなく、Uber ChinaとDidi Chuxingの合併であると説明した。つまりUber ChinaはオペレーションをDidi Chuxingに譲渡する。そして中国政府が11月1日から配車サービスを合法化するのに合わせて、合弁会社となる。両社の市場評価額はUber Chinaが$7B、Didi Chuxingは$28Bとみられ、総額は$35B(3兆5000億円)。この通りだとすれば、Uberは全体の20%を占める株主となる。しかし中国市場が痛み分けで済んだとしても、上図のように世界市場には、米国内に2番手のLyftインドにはOla Cabシンガポールをベースとした東南アジアにはGrab Taxiがいる。Lyftの裏には$500M(約500億円)を投資したGMがいるし、今回Uber Chinaを買収したDidi Chuxingは、巨大資金をバックにOlaやGrab、そしてLyftにも投資をしている。さらに昨年末には、Uber対抗のため、Didi、Grab、Lyft、Olaの4社はAllianceを組んだ。まさにケオスの世界である。 

=ITバブル期の苦い記憶!=
 2000年に弾けたITバブルには苦い思い出がある。オンライン食品スーパーのWebvanだ。同社はバブルの絶頂期の1996年末に設立。大手VCから$396M(約396億円)という当時としては巨額投資を受け、物流倉庫や配送車、ITシステムなどのインフラを整備、サービスが始まったのは1999年6月だった。ベイエリアから始まった同社サービスのウリは注文から30分以内の配送だ。同年9月にはCEOにAndersen Consulting(現Accenture)からGeorge Shaheen氏を迎え入れ、サービスインから半年にも満たない11月には、NASDAQに株式を公開して$375M(約375億円)を集め、その評価額は $4.8B(約4,800億円)となった。まさに時代の寵児である。しかし同社の裏側で起きていた事実は、IPO時までの売り上げ累計が$395K(約4,000万円)、損失累計は驚くことに何と$50M(約50億円)であった。その2年後、2001年に倒産。全ては苦い思い出となった。失敗の原因は色々取り沙汰されているが、アリームーバーを追うあまりの過剰な設備投資が主要因であったことは間違いない。ことほど左様に、インターネットビジネスは難しい。実態の見えない世界だからこそ、誰よりも早く、大きなパイを取らなければいけない。そうしなければユーザーは直ぐに他へ流れてしまう。しかし言うは易く、行うは難しだ。もうひとつ、Amazon.comの事例をみよう。Amazon.comのβサイトが始まったのは1995年、Amazom.comは、自他ともに認めるこの世界の先駆者だが、未だ株主配当も出来ずにいる。同社の売り上げは設立以来、概ね堅調だ。ここ数年では、2011年は$48B、2012年は$61Bとなり、2013年は74.5B、2014年が$89B、そして2015年は$107B。しかしNet Income(純利益)となると悲惨である。2011年は$631M、2012年は▲$39Mの赤字、翌2013年は$274M、2014年はまた赤字の▲$241M、そして昨年は$596Mとなって、殆ど儲かっていない。

以上、失敗したWebvanの事例とAmazon.comを見てきた。
しかしAmazon.comがビジネスの成功組だとは言い難い。Uberはどちらと重なって見えるのか。はたまた新たな境地を切り開くのか。 確かなことは、Uberの昨年度のロスは$2B(約2,000億円)、今年はこれを超える公算が大きい。さらに、UberにはDidi Chuxingだけでなく、世界市場で既に幾つかの大手競合がいる。ドライバーも利用者も、良い条件が提示されればすぐに流れてしまう。こう考えると、Uberがこのケオスから抜け出すのは容易なことではない。


2016年10月1日土曜日

新ブランドGoogle Cloudに統一 
-マシンラーニングがエンタープライズビジネスの切り札だ!-

Googleがエンタープライズビジネスに本気になってきた
9月29日、歴史建造物のサンフランシスコ造幣局The San Francisco Mintホールを借りてGoogle Horizonが開催された。会場は招待客のみ、内容はエンタープライズビジネスを促進するもので、カンファレンスのホストはDiane Greene女史であるVMwareを成功に導いた初代CEOだと言えば思い出す人も多いだろう。女史は2012年からGoogleのボード入りし、2015年11月にはGoogleにSVP兼クラウド部門長として迎えられ、再度スポットライトを浴びることになった
(詳細: あのダイアングリーン女史が戻って来た! 

このカンファレンスで使われた女史の新たな肩書はCloud Chief。その他のプレゼンターは女史より前のクラウド責任者でGoogle FellowのUrs HölzleやGoogle Appsの責任者Prabhakar Raghavan氏、Mapsの責任者Jen Fitzpatrick女史、エンタープライズセールスの責任者Tariq Shaukat氏、グローバルテクノロジーパートナーの責任者 Nan Boden女史、元Red Hat CTOでGoogleに移籍したCloud Platform責任者のBrian Stevens氏、さらにエンタープライズビジネスを支えるサポートやマーケティングなど蒼々たるメンバーである。

=マシンラーニングこそ切り札だ!=
カンファレンスのトップはGreene女史のオープニングキーノート、次いでHölzle氏からGoogleの長期的なインフラ計画、その中で1時間をかけたのはGoogle Cloud Machine Learningだ。これまで非公開α版として特定ユーザーに提供されてきたが、この日から誰でも利用できるPre-Viewβ版)となった。これこそがGoogleの切り札である。企業がどのようにクラウドを使ってマシンラーニングを利用するか。その答えがGoogleにはある。マシンラーニングは、IoTなどで収集したデーターベースを解析し、その中から規則性や判断基準などを抽出してアルゴリズムに発展させる。Google Cloud Machine Learningでは、幾つかの用意されたモデルを使って改良しながら利用したり、新たなモデルを作成することもできる。しかし、この作業には専門性が要求される。このために用意されているプログラムは2つ。ひとつはMachine Learning Advanced Solution Labだ。企業ユーザーの複雑な課題解決サポート窓口だと思えば良い。もうひとつはThe Cloud Start Programでマシンラーニングを含めたGCPのトレーニングシステムだ。これには最終段階で認証試験システムがある。こうして、一般企業にクラウドAIを普及させていこうという作戦だ。一方、エンタープライズビジネスにおける先行組には、Amazon Machine LearningAzure Machine Learningがあるし、IBMにはWatosonもある。しかし、AIならGoogleだ。Google Cloud Machine Learning Platformは一種のポータルだが、同時に、Google Cloud StorageGoogle BigQueryGoogle Cloud DataflowGoogle Cloud Datalab などを使えるフルマネージドプラットフォームでもある。そして、画像認識のVision APIや音声認識用Speech API、自然語分析のNatural Language API、翻訳分析Translate APIなどが用意されているし、さらに強力な武器がある。Deep Leaning向けのオープンソースライブラリーTensorFlowだ。これはあの世界的囲碁棋士を撃破したAlphaGoも使われたもので、これをクラウドで高速利用するTensor Processing Unitも開発済みだ。
=新ブランドGoogle Cloudへ!=
そして再度、登壇したGreene女史からは、これまで個別感があったプロダクトをひとつに纏めて提供するとし、新ブランドGoogle Cloud発表された。新ブランドが目指すは-Going All-in with Google Cloud-だ。Google Cloudのもとには、GCPを核としたGoogle Cloud Platform、そしてMapsやMachine LearningなどのAPIs、これまでのGoogle Apps for WorkはAI機能を加えてG Suiteと改称、さらにChromeやAndroidからのアクセスも含まれている。

=リージョン拡大へ!=
今回の発表でさらに大事なのは新設データセンターによるリージョンの拡大である。今年3月、初めて開催されたGoogle Cloud Platform Next 2016でリージョンの拡大について、Greene女史はその重要性に言及していた。その時点でGoogleが開設していたリージョンは4つ。米東部のSouth Carolina、米中部のIowa、欧州のBelgium、アジアではTaipeiである。このたった4つではAWSやAzure、SoftLayerには立ち向かえない。そして、米西部のOregonと東アジアのTokyoを本年末までに追加し、さらに2017年にかけて、全部で10以上のリージョンをオープンする予定だとていた。実際にはTokyoとOregonは今年の3月末にオープンを宣言し、今回、新たに Mumbai、Singapore、Sydney、Northern Virginia、São Paulo、London、Finland、そしてFrankfurtの8つの追加を発表した。予定より1年早いことになる。これらが全てがオープンされれば14リージョンとなり、競合との見劣りがなくなる。完全にGoogleはエンタープライズビジネスに本気になり出したようである。
(詳細: Googleクラウドの新戦略が見えてきた!