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2021年08月02日
2020年に10周年を迎えたシードアクセラレータープログラム「Open Network Lab（Onlab）」。その姉妹プログラムとして2018年から運営しているのが、生活者を起点とした住宅・暮らしの豊かな未来を描くプログラム「Open Network Lab Resi-Tech」（以下、Onlab Resi-Tech）です。不動産／建設業界の企業がパートナーとして集結する、日本初のコンソーシアム型プログラムで、業界を代表する複数のパートナーと同時に実証実験を行います。2021年4月に第2期を終え、その実証事業の成果を公開しています。
今回登場するのは、Onlab Resi-Tech第2期に採択され、2つのPoCを実行した株式会社DATAFLUCT（以下「DATAFLUCT」）。マルチモーダル（あらゆる様式のデータを統合的に処理すること）でデータを活用することで、企業のデータサイエンス利用を加速させるスタートアップです。Onlab Resi-Techではデベロッパー向けに、データドリブンな土地取得支援サービス「DATAFLUCT real-estate.」と、リアルタイムで街のにぎわいを可視化するエリアマネジメントサービス「DATAFLUCT area-management.」のPoCを進めました。
DATAFLUCTは元々デベロッパーとビジネスを進めるに際して、ある不安を抱えていました。しかしその不安はOnlab Resi-Techを活用することで解決できるのではと考えたそうです。DATAFLUCTが抱えていた不安とは、Onlab Resi-Techをどのように活用して実証事業を推進したのか、代表の久米村さんと本プロジェクト担当の山田さんにお話を伺いました。
＜ プロフィール ＞
株式会社DATAFLUCT 代表取締役 久米村 隼人
1980年生まれ。2007年にベネッセコーポレーションに入社後、CRMやダイレクトマーケティングに従事。その後、マクロミル・リクルートマーケティングパートナーズ・日本経済新聞社など複数の企業にて、広告・ヘルスケア・データサイエンスなどの領域で15サービス以上の新規事業を創出。2018年8月、 データサイエンスと人間中心設計を軸に新規事業の立上支援を行う「株式会社FACTORIUM」を創業。2019年1月、データとサイエンスの⼒で社会課題を解決することをミッションに「株式会社DATAFLUCT」を設立。同年、宇宙航空研究開発機構（JAXA）の知的財産や知見を利用して事業を行うJAXAベンチャーに認定。現在、幅広い業界に向けてデータ活用支援・新規事業創出を行う。これまでローンチした新規事業は30を超える。 大阪府立大学大学院工学研究科修了（数理工学専攻）、早稲田大学大学院商学研究科（夜間主MBA）修了。宇宙航空研究開発機構（JAXA）の招聘職員。
株式会社DATAFLUCT 山田 章人
1991年生まれ。兵庫県出身。 大阪大学大学院工学研究科建築工学コース都市・人間工学領域を卒業。 大学院卒業後コンサルティングファームに入社し、自動車チームにて モビリティ領域における事業戦略/新規事業企画の支援、日系大手メーカーの SW開発組織の立ち上げ・コックピットの開発企画の支援等、先端技術領域に幅広く従事。
Contents
― DATAFLUCT社の起業経緯やこれまでの事業の変遷を教えてください。
久米村：
原体験としてあるのが、僕が会社員時代にコンサルティング会社に高いお金を払って発注しても残るものはないなという感覚があったことです。自分でやるならアプリケーションを作りたい（解決策までを提供したい）という思いが起業の1つの理由になっています。データサイエンティストとして「衛星データビジネスをやらないか」とJAXA職員の方から声を掛けてもらって、「JAXA面白いな」と思って非常勤職員として働きはじめました。日本だと、まだまだ宇宙ビジネスはお金になっていない、だったら自分でお金になる宇宙ビジネスを作りたい、自分がそれをつくるんだという思いで、JAXAで得た知⾒を利⽤して事業をおこなうJAXAベンチャーとして、2019年にDATAFLUCTを創業しました。
最初はJAXAの衛星画像等を使ってビジネスにしようと考えていたんです。ただデータ取得の頻度や金額がネックになって、衛星画像を使ってビジネスをするには10年早すぎる。とはいえグローバルの宇宙ベンチャーは位置情報を使ってビジネスを始めていて、衛星データを使った人流解析がビジネスになるのではないか、と思ったのです。
GPSデータや気象データも測位衛星のデータなので使えることはわかっていました。つい最近も起業家のRichard Branson氏やAmazon創業者のJeffrey Bezos氏が、民間人初の宇宙旅行を成功させましたよね。実は宇宙に行って過ごすという体験には、空気循環、水循環、食料循環の技術が必要で、最近盛り上がっているESGやSDGsとも相性がいい。つまり、社会課題が集まる分野でもあるのです。そこでこれらのデータを生かせるフードロスやスマートシティのサービスなど、データの観点から解決できる社会課題を見つけて、ソリューションを考えています。ちなみに、現在も民間事業者等とJAXAが共同で新たな発想の宇宙関連事業の創出を目指す研究開発プログラム「J-SPARC」のプロデューサーとして宇宙ビジネスのアクセラレーターなどを手掛けています。
― 企業におけるデータ活用は、数年前から叫ばれていますが、実際にその熱量は高まっていますか？
久米村：
データ利用はまだまだ黎明期です。ここ数年で通信キャリア各社が位置情報、基地局のデータを販売し始めたことで、やっとデータが流通するようになりました。技術的にはできることが増えてきているのですが、まだ事業が追いついていないという状況です。だからこそお金を出してでもやりたいという事業と、技術のギャップをつなぐDATAFLUCTの役割は大きいと感じています。
― DATAFLUCTの特徴は、データを画像や音声やテキスト等、形式の違うデータを扱えるようにする「マルチモーダル」ですよね。これは最近になってできるようになった技術なのでしょうか。
久米村：
そうですね。現在、クラウド活用や機械学習等、データ活用に必要な技術の民主化が起きています。また分析に関する知見やノウハウが少しずつ溜まってきていて「調べたらできる」という環境が整ってきました。つまり「経験者は少ないけど、調べたらできる」というのが2021年の現状です。
とは言っても、テキスト、音声、画像、地図データそれぞれの形式は異なっていて、それらを統合的に分析するためにはマルチモーダルデータの活用が必要です。様々なデータを組み合わせて新たな価値を生み出していく。これがDATAFLUCTのチャレンジです。
― 難しいことは何となく想像がつくのですが、データ分析の経験がない方向けに、わかりやすく事例を教えていただけますか。
久米村：
例えば、渋谷のある商業施設にお客さんが集まります。通信キャリアから位置情報のデータを購入すれば、「この時間にはこのくらいの人数がここにいた」と、だいたいの計算ができますよね。
またこの商業施設内に大手コンビニの店舗があるとしましょう。先程の計算から何人程度が1日のお客さんになるかがわかります。ここに他の店舗の売上情報等を組み合わせれば、この店舗の売上が予測できます。さらに「今日は街にxx人程度が出歩いている」「雨が降っている」等という情報を組み合わせれば、客数予測、売上予測がより精緻になる、といったイメージです。
― なるほど。クライアントが自社事業の課題に紐づく、予測したい項目をDATAFLUCTに伝えれば、最適なデータの選別から収集・分析まで一気通貫で相談にのってもらえると。
久米村：
はい。やりたいことに対するトリガー（例えば、先ほどのコンビニ店舗だとすると、品揃えや値段、バイトのシフトを変える等）を決めて計算式を作り、実装していくというイメージです。もちろんDATAFLUCT側から「画像データを使えばもっと詳しくなる可能性があります」「データがないならカメラを設置させてください」「人流を解析したいなら位置情報データが購入できますよ」といった提案をして、より精緻な計算ができるように提案していきます。
― 現在、「DATAFLUCT smartcity series.」「DATAFLUCT real-estate.」「DATAFLUCT area-management.」等、様々な分野でサービスを提供しています。今はどんな分野が盛り上がっているのでしょうか？
久米村：
以前は小売業界の店舗支援だったのですが、コロナ禍でトーンダウンしています。今は新たに「脱炭素」のようなキーワードから、人の動きやエネルギー使用量、購買活動等CO2排出量の計算のための解析ニーズが増えているように思います。例えばAppleは「2030年までにカーボンニュートラルを達成する」という目標を掲げていて、その成果を公開しています。購買データからCO2排出量を計算したいといった依頼もありますね。
― 当初からリテールや環境分野でデータの需要があると見込んでいたのでしょうか。
久米村：
いえ、当初は金融や都市開発、農業といった産業でニーズがあると見込んでいました。特に都市開発や農業といった分野では、DATAFLUCTは先述したJAXAベンチャーでもあるので、グローバルな衛星データを活用できると考えていたんです。ですが蓋を開けてみたらこちらは全然ニーズがなくて（笑）、クライアントと話していると、どちらかと言うとコンシューマー寄りの、リテールや不動産の方のニーズが強かった。それでひとまずはこちらに集中するという戦略にしました。ただタイミングの違いだと思うので、いずれは金融や農業等にもニーズが出てくると考えています。
― どのような経緯でOnlab Resi-Techに応募されたのでしょうか？
久米村：
もともとOnlab Resi-Techのパートナーになっているデベロッパーとはやりとりがあったのですが、DATAFLUCTはまだ小さな会社でデベロッパーと直接やりとりするには社内リソースが足りないと感じていたのです。そんな中デベロッパーの方から、Onlab Resi-Techの話題が出てきました。聞けばデジタルガレージ社がスタートアップとデベロッパーの間をとりもってファシリテートしてくれるプログラムだと。DATAFLUCTがデベロッパーと直接仕事をしようと思えばできたのかもしれませんが、やはり間に第三者がいてくれると話が進みやすいと考えていました。あと、1期で参加したTHIRD社の事例も伺っていて、これはいいなと。竹中工務店や東京建物からも良さそうなプログラムだとも聞いていましたし、「Onlab Resi-Techを上手く使ってプロダクトをつくりたい」と思ったのが、応募した理由です。
― Onlab Resi-Techでは結果的に「real-estate」と「area-management」を進めることとなりました。
山田：
おおまかに言うと、「real-estate」は建物建設前に不動産用地を取得する際にその周辺の土地の価値、例えば「この辺にはイオンがあるから、今後、値段が上がってくるだろう」みたいなものとか、そういう予測情報を集めたデータの収集のプラットフォームサービスで、「area-management」はそのエリアに建物建設後の人流データとかSNSデータ、POSデータ等を使ってエリアのにぎわい可視化していくサービスです。
実は応募した時点では「area-management」しか考えていませんでした。ただパートナー企業であるデベロッパーと対話を進めていくうちに、「real-estate」のニーズが高いことがわかりました。とはいえ、私たちからすると、建物を建てる前に使うか後に使うかの差があるだけで、プロダクトとして本質は変わりません。ですがデベロッパーとしては担当部署や目的が異なるので、別のサービスの方が運用しやすそうでした。それで別のプロジェクトとして動かすことにしたのです。
― 「real-estate」とは具体的にどのようなサービスなのでしょうか？
山田：
「real-estate」は先ほどお話したように、建物の建設前にフォーカスしたデベロッパーの用地取得担当者ためのデータプラットフォームサービスです。例えば、私達が家を借りるときには、駅からの距離やコンビニの近さなどを気にしますよね。不動産会社が用地を取得するときも同じで、色々な項目を調べます。犯罪率や近所の世帯年収、道路の幅、面白いところでは埋蔵文化財の調査なんかもするそうです。しかし社内では用地や物件に関する知見や社内資料の共有、マンション購入者への価値提供に利用できるオリジナルデータの取得に課題があるとのことでした。この課題を解決するために、データ収集を簡単にできるサービスとして「real-estate」を開発しました。
（参考）
― もうひとつの「area-management」についても教えてください。こちらは事業実証後にサービス名を新たにリリースされているんですよね。
山田：
はい。Onlab Resi-Techでの実証事業を経て、2021年6月にエリア独自のKPIや施策の効果を可視化しデータドリブンな意思決定を支援するツール「clarea」（クラリア）としてリリースしています。clear+areaの造語で、エリアをクリアにする（見える化する）といった意味が込められています。
そもそもエリアマネジメントの内容は非常に多様です。道路を歩きやすくするのもエリアマネジメントですし、新しい商業施設の建設やイベント開催や渋滞解消もエリアマネジメント。それらを特定のエリアという軸で切り取ってソリューションにしているのが「area-management」です。単純に1つのデータで人流を見るプロダクトはたくさんあるのですが、データを掛け合わせると見えてくることがたくさんあります。細部までブレークダウンして、人流の背景がわかるというようなプロダクトです。（編注：「area-management」は「clarea」としてリリースされましたが、本稿では以下も便宜的に「area-management」と呼称します。）
「area-management」では人流・決済・SNS、言い換えれば人・経済・感情の流れでデータを整理しています。例えば、今日は渋谷に人が多いとします。なぜ人が多いのかを把握するために、「渋谷に関係ありそうなSNSでバズっているワード」を調べる。実際、実証実験期間中に、某アニメのイベントがあって人出が多いことが判明しました。その展示会名をさらにSNSを解析して楽しかったのか、つまらなかったのか、という感情を調査する、といった具合に分析を進めていきます。DATAFLUCTはマルチモーダルデータを扱う会社ですが、その中でも「area-management」は、エリアのマルチモーダルを扱っています。
― クライアント側は「area-management」をどのように事業に活かすのでしょうか。
山田：
例えば今説明したアニメイベント。もちろん収益管理はしていますから、イベント自体の成功の可否は計測できます。しかし、イベントに来た方が渋谷駅に直行して帰るのか、街を散策してから帰るのかは、今まで計測が難しかった。つまりそのイベントがどの程度、エリアの賑わいに貢献しているかは評価しにくかったということです。客観的な評価ができなければ、反省もしにくいし次のアクションにもつなげにくい。そこを定量的に評価する仕組みを作って、「次はこういうイベント設計にしましょう」という示唆を得る、という使い方がメインになると思います。我々はこれを「エリアのPDCAを回す」と表現しています。
― 今回のPoC（実証実験）ではOnlab Resi-Techにファシリテーターとしての役割を期待していたとのことでしたが、実際にはいかがでしたか？
久米村：
DATAFLUCTとしてOnlab Resi-Techに協力頂いたのは、デベロッパーとのやり取りの集約なんです。その点は非常によかったと感じています。
山田：
PoCの前後でパートナー企業各社にヒアリングをしていくわけですが、僕らは彼らとのやり取りに長けているわけではないので、どうしてもその真意を測りかねるときがあるんです。これは決して先方が嘘をついているというわけではなく、こちらは相手の力学もわからなくて、コミュニケーションが難しかったということです。
そこでOnlab Resi-Techの担当の方が、客観的な立場から意見を言ってくれたり、「こう言っているのは、多分こういう意図だと思いますよ」と先方の言葉を翻訳してくれました。組織や内情にも詳しいので、会話の表面には出てこないこともアドバイスしてくれます。特に「area-management」は関係者が多かったですし、裏側を知っているからこそのサポートは頼もしかったですね。
久米村：
Onlab Resi-Techがこのプログラムでこだわっていたのは「コンソーシアム型」だということです。「スタートアップとパートナー企業の1対1なら意味がない。複数社が連動して業界を変える」と意気込んでいました。相手の情報を聞くだけなら、コンソーシアム型より1対1の方がいいんですよ。他社がいない方が話しやすいに決まっています。でもそこを敢えてコンソーシアム型、複数の会社が参画している。情報は整理しにくいのですが、Onlab Resi-Techのメンバーがいることで、そのデメリットは補われていました。メリットとしては、コンソーシアム型だと1社では得られない様々な視点でのフィードバックや学びも多い点ですね。
山田：
今回のPoCでは、デベロッパー同士がエリアの人流データを共有したんです。当然のように進んでいたので私は全然気づかなかったのですが、これは画期的だと後で聞きました（笑）。いくらエリアが異なるとはいえ、今まで他社と情報を共有しあうということはなかったそうです。ですが「今回はコンソーシアム型で、エリアマネジメントに対するノウハウを共有することがみんなで成功する礎になる」と、Onlab Resi-Techが各社を説得してくれたおかげで、データの共有も実現しました。DATAFLUCTもそのおかげで様々なフィードバックがもらえるようになったので、ありがたかったですね。
ただもちろん渋谷駅と東京駅ではデータの中身は全然違うので、共有されたデータをプロダクトに落とし込むのはDATAFLUCTの役割です。
― 「area-management」の話は、やりたいことの全体像の内、できていることはまだほんの一部なのではないかと感じています。今後はどのような強化をしていくのでしょうか。
山田：
おっしゃるとおり、時間の問題もあって、イメージとしてはまだ全体の5%程しかできていません。先程もお話した通り「エリア」には本当に様々な要素が絡んできますし、制約もあります。例えば人流が増えても混みすぎてしまったり、渋滞が発生するのはよくありません。車で来ていたらCO2排出量が気になるので、シェア自転車に誘導したいということもあるでしょう。そういう意味ではまだデータ分析の土台ができただけで、どんどんデータを積み上げていく必要があると思っています。
久米村：
都市から排出されるC02を衛星データから予測することもできるので、JAXAベンチャーとしてはそういうところも取り扱っていきたいですね。
― プロダクトを作る事業担当の立場として、今回のプログラムに参加された山田さんからプログラムを活用する上で、気をつけておくといい点はありますか？
山田：
先程の繰り返しになりますが、多くの会社が参加しているので、情報の交通整理が大変です。管理はOnlab Resi-Techがやってくれるので、スタートアップとしては「こういうプロダクトを作るんだ」という信念がぶれないようにしておくのが大事だと思います。
― DATAFLUCTはOnlab Resi-Tech以外のアクセラレータープログラムにも採択されています。他のプログラムOnlab Resi-Techの違いはありましたか？
久米村：
実はDATAFLUCTは他のアクセラレータープログラムにもいくつか参加しています。その経験から言うと、一般のアクセラレーターは、スタートアップと企業が1対1で話すケースが多いですよね。ですがそこで両者の論理が食い違うと、それ以上話を進めるのは難しくなります。しかし先程もお話した通りOnlab Resi-Techはコンソーシアム型のプロジェクトです。みんなでスタートアップのプロダクト作りを支援するという形式は、非常にいいと当事者として感じました。
また悪く言うわけではなくそういう商習慣なのだと思いますが、不動産会社はスタートアップからみると閉鎖的で、重い扉があるように感じます。その中で開きやすい門を用意してくれているのがOnlab Resi-Techだったという印象です。なので、Resi-Tech関連のスタートアップで、大手企業とタッグを組みたい方は、ここにアクセスしてみればいいのではないかと思います。
― 久米村さん、山田さん、ありがとうございました。プロジェクト自体は今後も続きます。また情報をアップデートさせて下さい。
久米村・山田：
ありがとうございました。
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現在、Onlab Resi-Techは3rd Batchに参加するスタートアップを募集中です。期間は2021年8月26日まで。3rd BatchではResi-Techの中でも特に、「暮らし」「街づくり」「環境」「Dx」等を重視しています。パートナー企業と新たな事業を作り出すことに関心のあるスタートアップは、ぜひ応募して下さい。詳細はこちらから。
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