サービスロボットは驚異的なユニコーンを生み出すことができるか?

サービスロボットはニッチな領域を超えつつあるようだ。

まず、2018年の世界ロボット産業の市場規模は298.2億米ドルを超え、前年比28.5%増となり、そのうちサービスロボットの市場規模は92.5億米ドルに達したというデータがありました。

その後、「2018年深センロボット産業発展白書」でも深センのロボット産業の現状が明らかにされた。サービスロボット産業の生産額は約340億元で、2017年に比べて21.79％増加し、急速な発展段階にあり、産業規模はさらに拡大している。

一連のデータは、空港、ホテル、レストラン、ショッピングモールなどの公共の場を中心に、サービスロボットが目に見えるスピードで人々の生活に入り込んでいるという事実を示しています。ロボットが人間に代わって反復的で非効率的な作業を行っていることは、議論の余地のない事実です。

しかし、この大きな勢いの裏で、少し驚いている人もいる。なぜこれほど活気のあるロボット市場から、いまだ驚異的なユニコーン企業が生まれていないのだろうか？

資本が頻繁に市場に流入し、市場は非常に合理的である

資本市場の姿勢は、間違いなく業界を観察するための最良の視点です。

IT Orangeのデータによると、2018年に国内のサービスロボット業界では73件の資金調達があり、資金調達規模は71.71億元だった。しかし、そのうち57件はBラウンド以前に行われた資金調達であり、初期の資金調達件数が全体の78.1％を占め、Bラウンドの中期および後期の資金調達件数はわずか10件だった。

この特異な資本現象は、間違いなく対外的に2つのシグナルを送っている。第一に、資本市場は依然として活況を呈しており、大部分の資本が新興プラットフォームに流れているという事実がその証拠である。第二に、サービスロボットはまだ発展段階にある。産業用ロボットへの数億元の投資と比較すると、サービスロボット分野の資本はまだ「網を広げる」段階にある。

なぜこのようなことが起こるのでしょうか? 市場の「過剰合理性」が直接の原因かもしれません。たとえば、サービス ロボットは頻繁に「解雇」されています。

サンフランシスコのSPCA動物保護施設は、2017年12月という早い時期に、警備ロボット「K5」が人間と「衝突」するという理由で、同ロボットの使用を中止した。

2018年1月、有名なマルジョッタスーパーマーケットの旗艦店は、サービスの質の悪さと効率の低さを理由に、ショッピングガイドロボット「Fabio」を解雇した。

2018年3月には、カリファストフードレストランチェーンのハンバーガー製造ロボット「快手」も仕事から追い出され、「快手」の動作が遅すぎると苦情が寄せられた。

今年1月まで、日本の「変なホテル」も、ロボット従業員が解決する問題よりも多くの問題を引き起こしていると不満を述べ、自社のロボット従業員を解雇していた...

中国ではサービスロボットが解雇されたというよく知られた事件はないが、中国が遅れてスタートしたことは紛れもない事実だ。ロボットを開発している世界48カ国のうち、半数がサービスロボットに携わっています。しかし、家庭用ロボットの商用化は2005年まで始まりませんでした。長い間、技術の蓄積、人材育成、産業連携、市場開拓、ユーザー開発の未熟さに直面していました。2014年頃になってようやく、いくつかのロボットスタートアップが次々と登場しました。

市場の需要が落ち着いているのは、理由がないわけではない。サービスロボットのコンセプトは長い間賞賛されてきたが、商業化の過程で何らかの痛みに直面しており、それは心理的な期待をはるかに下回っている。同時に、市場の需要の不確実性は資本の姿勢に直接影響を及ぼします。最終的な道が開かれる前に、かつて有名だったJibo、Kuri、Anki、Rethink Roboticsなどのケースのように、どのロボット企業も突然倒産する可能性があります。

ロボットブームはすでに到来しているものの、設備投資には慎重な姿勢が続いている。

問題は、サービスロボットの将来は明るいものの、商業化においてさまざまなボトルネックが発生しており、投資家が前進を考える前に撤退せざるを得ない状況になっていることだ。

トラックは混雑していないが、需要を見つけるのは難しい

他の人気産業と比較すると、サービスロボット市場は混雑とは程遠い。深センの産業用ロボット企業とサービスロボット企業の数の比較がその一例である。

そのため、事業化のボトルネックを議論する際に最も多く挙げられる答えは「緊急ニーズ論」です。これは当たり前の問題であると同時に、深く考えなければならない問題でもあります。

たとえば、現在は製造中止となった家庭用サービスロボット「Kuri」は、ドイツの産業大手ボッシュが設立し、全額出資するメイフィールド・ロボティクス社によって製造された。これはボッシュが人工知能ロボットの分野に参入しようとした試みでもあった。 Kuri は、音声対話、家電製品の制御、仲間との交流などの機能に加えて、マシンビジョン技術に基づいて家族やペットを識別し、それらのグループの写真を撮ったり、ビデオを録画したりすることもできます。かわいらしいルックスや斬新なシーンには事欠かないが、結局「人類の一員」にはなれなかった。

Kuri の失敗がユーザーのニーズの不一致によるものであったとすれば、Fabio が入社してわずか 1 週間で解雇されたことで、サービス ロボットの失敗の別の原因が明らかになった。

Fabio は、英国のスーパーマーケットで採用された最初のショッピング ロボットです。デモンストレーション中、Fabio は驚くべきパフォーマンスを見せました。たとえば、Fabio は時折、顧客とハイタッチしたりハグしたり、半ば冗談めかして「こんにちは、美人さん」と挨拶したりしました。しかし、スーパーマーケットの客足がピークに達すると、騒音のせいでファビオさんは客のニーズを把握するのが難しくなり、さらに「熱心すぎる」行動で客を怖がらせてしまうこともあった。

その理由は説明するのが難しくありません。スーパーマーケットのシナリオにおける Fabio の情報照会、ナビゲーション位置特定、その他の機能は、音声認識、意味理解、コンピューター ビジョン、LIDAR などのテクノロジに依存しています。騒がしい環境で個々の音を識別し、分離する方法は、ハードウェアの背後にあるディープラーニング機能の試練です。Fabio の苦境は、市場の需要と技術レベルの不一致に大きく起因しています。

確かに、サービスロボットの商業的ジレンマは、本質的には技術の蓄積が不足していることと、商業化のために商業化されているという事実に起因しています。

Kuri と Fabio の失敗例よりもわかりやすいのは、国内のホテルの受付ロボットかもしれません。これらのロボットは、自律受付型、歓迎の挨拶型、動作表示型、人間とコンピュータの対話型など、さまざまなタイプの製品を生み出しました。誰かが入室したり退室したりすると、「こんにちは」や「さようなら」というパーソナライズされた音声を発しますが、目新しい時期が過ぎると、ロボットのように見えて高価な「拡声器」として簡単に批判されます。

結局のところ、サービスロボットの起業家のほとんどは、市場教育のためか投資家を喜ばせるためか、エンジェル投資やAラウンドの段階に留まっており、AIの仕掛けやパッケージを盲目的に求め、ユーザーの期待を過度に満たし、技術がそれほど成熟していない状況下での実装を強要している。

商業的な見通しは憂慮すべきものとなり、業界自体に大きな反発が起こる可能性さえある。

トリガーポイントを見つけて光の需要を管理する

サービスロボットに対して「重篤疾患通知」を発行する必要があるという意味ではありません。

2012年頃、ドローン市場でも同様の状況が発生しました。当時、ドローンの市場調査と開発は主に軍事、産業などの分野に集中しており、研究者のほとんどは大学や研究機関の出身者でした。消費者市場について楽観視できる理由はほとんどありませんでしたが、最終的にDJIのような驚異的なユニコーンが誕生しました。

ドローンとサービスロボットの進化の軌跡を比較すると、サービスロボットにおける次の DJI の出現の可能性は十分にあります。参考までに、少なくとも 4 つの経験を整理できます。

1. 市場のきっかけをつかむ。

2010年、フランスの企業Parrotが、航空写真撮影用の最初のクアッドコプタードローンを発売しました。GoProの人気が高まるにつれ、一部の航空写真撮影愛好家はドローンやスポーツカメラを使い始めました。しかし、飛行中に写真が揺れやすいという問題がありました。DJIの台頭がこの市場のきっかけをつかみました。

サービスロボット市場には、同様のきっかけとなる点が多くあります。例えば、ホテル、レストラン、KTVなど、サービスロボットがよく登場する場所では、人間と機械のインタラクションよりも、屋内での配達の市場需要を開拓しやすいです。特に、KTVのようにアルコールの配達に対する需要が固定している場面では、ロボットがサービス担当者に取って代わることができるのでしょうか？

2. 「簡単な」問題を解決する。

DJI が解決するユーザーの悩みは複雑ではありません。「空撮」という悩みだけと言ってもいいでしょう。そして、この「単純な」問題をめぐって飛行制御システムを継続的に最適化しています。その後、森林巡回、路線整備、交通迂回、緊急救助、スポーツ競技の審判など、多くの用途が登場しています。

サービスロボット市場はまさに「大きくて完全なものへの欲望」の精神を反映しています。接客ロボットには、音声対話、ボディームーブメント、自動運転などの機能のほか、顔認識、エンターテイメント対話などの機能が必要です。機能が多ければ多いほど、顧客のニーズに応えられるように見えますが、結果は逆効果になることがよくあります。

同様に、屋内配送ロボットが KTV、ホテル、レストラン市場を獲得できる理由は、継続的な製品の反復、エレベーター制御ソリューションの研究開発など、本質的に「屋内配送」に重点を置いているからです。

3. 市場の需要に余裕を持たせる。

ドローンによる空中撮影と同様に、サービスロボットは現時点では「需要が少ない」レベルにあり、人間の労働力を完全に置き換えるには不十分です。製品自体にも、解決されていない技術的な問題点がいくつかあります。したがって、賢い起業家とは、コンセプトを創造することに満足するのではなく、顧客のニーズを管理することを学ぶ人です。

ロボットによる配達は、その直接的な例です。JD.comやMeituanなどのインターネット大手のビジョンでは、ロボットが宅配便業者や食品配達員に取って代わることはほぼ当然のことです。しかし、5G技術がまだ普及しておらず、道路の自動運転技術も大規模に実装されていないため、屋外配送には依然としてさまざまな不確実性があります。

屋外デリバリーの応用市場は屋内デリバリーの2～3倍であるにもかかわらず、屋外デリバリーのセールスポイントを直接的に重視すると、顧客を遠ざけてしまう可能性が高く、需要が大規模に爆発したときに参入のチャンスを失う可能性があります。

4. 多様なビジネスモデル。

需要や技術などの厳しい障壁に加え、サービスロボットの単一のビジネスモデルは、商業利用における最大の制約であると言えます。製品価格が数万、数十万で、その後のメンテナンス費用も高額なため、経済計算ができる顧客は、役に立たないサービスロボットを拒否する可能性が高くなります。

幸いなことに、市場には多様なビジネスモデルが登場しています。たとえば、Tami Intelligenceはロボットレンタルモデルを試し始め、顧客の参入障壁を下げています。Udi TechnologyのUxiaomei IIIは大型スクリーンと両開きの引き戸を備え、世界的に有名なワイン商との広告提携に至っています。UBTECHは教育用ロボットの助けを借りて、教育産業チェーンの上流と下流に浸透しています...

市場の需要が大規模に爆発する前に、合理的なビジネスモデルを見つけることが、驚異的なユニコーンになる唯一の方法となるでしょう。これは、DJI がドローン プラットフォーム自体から航空機プラットフォーム上に構築された付加価値アプリケーションへと徐々に重点を移しているのと同じです。

最後に

一般的な市場ルールでは、最も重要なのは厳格な需要と手段です。

サービスロボットでも同じことが言えます。緊急のニーズがあるシナリオを見つけ、そのニーズを満たすために適切な技術を使うことが必要です。これが数十億ドル規模のサービスロボット市場で勝つための鍵となるでしょう。違うのは、サービスロボット市場が巨大であり、実装プロセス中にさまざまな誘惑があり、一部の企業が徐々に軌道から外れてしまうことです。大規模で包括的なビジネス構造を磨き上げたように見えますが、最終的には生き残ることができません。

サービスロボットが人間のように社会のあらゆる場所に登場できるようになるまでには、まだ長い道のりがあります。サービスロボットの起業家にとって、市場規模が徐々に拡大し、事業の見通しが立証されれば、驚異的なユニコーン企業の出現もそう遠くないかもしれない。