みなさんは、コンピュータサイエンスの中でも、*HCI（Human Computer Interaction）*という分野をご存知でしょうか？

情報システムと人との関わりについて研究する分野であり、あの*落合陽一氏*もこのHCIの研究をされています。

HCIの※トップカンファレンスが[CHI（カイ）](https://chi2021.acm.org/)と[UIST（ウイスト）](https://uist.acm.org/uist2021/)です。この2つのカンファレンスはHCIの最高峰として、研究者の注目を集めています。

※最も権威のある国際会議のこと

そんなトップカンファレンスのCHIで**Flower Jelly Printer**という*3Dプリンタでゼリーをデザインする研究成果*を発表した方がいます。

[CHI2021 Presentation] Flower Jelly Printer

その方は**宮武茉子（けまこ）さん。**

*ものづくりと料理をこよなく愛する、東京大学工学系研究科修士課程の1年生*で、これまでに*朝食ロボット*や*ホイップクリームを絞るロボット*など、独創的なロボットをいくつも開発してきました。

朝食ロボット Loraine

Interactive Cake Decoration with Whipped Cream

宮武さんのゼリープリンタの研究はCHI2021において、**People’s Choice Best Demo Honorable Mention Awardを受賞する**など、多くの反響を呼びました。

工学系研究科電気系工学専攻の宮武茉子（修士課程1年）らの研究が、The 2021 ACM CHI Virtual Conference on Human Factors in Computing Systems (CHI’21) において、Best Demo Honorable Mention Awardを受賞しました。

今回は**食と3Dプリンターの現状、そして未来**について、宮武さんにお話をお聞きします！

~~ 宮武茉子：東京大学大学院工学系研究科電気系工学専攻修士課程在学中。2018年から2019年に朝食ロボットを開発する中で料理×工学の面白さに気づく。新しい料理を創作するには技術者の視点だけではなく料理人の視点を持つ必要があると感じ、現在は休学して調理師専門学校で日本料理・西洋料理・中国料理を本格的に勉強中。~~

## 食べ物をプリントする「フードプリンタ」とは

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3Dプリンタとフードって意外な組み合わせだなと感じました。こうした技術はどのようなもので、いつごろから存在したのでしょうか。

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食べ物を3Dプリンタでプリントする「フードプリンタ」の始まりはCandy Fabなのではないでしょうか。
*砂糖をレーザーで溶かして、冷えて固まったものを積み重ねていく技術*で、2006年ごろに作られました。

~~ Candy Fab 出典：[Robot In Gastronomy](http://robotsingastronomy.com/candy-fab/) ~~

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今は改良がなされて、*3Dプリンタの先を注射器に変えたもの*や、*構造物を作る際に溶かし出すプラスチックのフィラメントを食べ物に変えたもの*も出てきました。
今回私が作った「Flower Jelly Printer」も、注射器の先からゼリーを出しています。

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最初に開発されてから10年以上経ってるんですね。

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そうですね。ただ、まだまだ広く普及しているわけではありません。
**最近やっと一般人でも頑張れば手の届く価格になってきました**が、開発された当時は値段も高く、研究や一部のレストランで使われる程度でした。

~~ 市販されているフードプリンタの一つ、sweetin。一般人の手の届く価格とはいえ20万円くらいする。画像出典：[WiibooxSweetin HP](https://www.wiibooxsweetin.com/) ~~

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なるほど。
この3Dフードプリンタ、最先端の研究はどんなものなんでしょうか？

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CHI2020で発表された「FoodFab」という研究が有名です。
*クッキーの内部構造を3Dプリンタでデザインして、格子状やハニカム状のクッキーを作る研究です。*
この研究のなにが嬉しいかというと、**内部構造や密度によって食べたときの満腹感が変わる**んですよ。

FoodFab: Creating Food Perception Illusions using Food 3D Printing

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将来的には、*スマートウォッチから計測した運動量*と*主観的な空腹の度合い*から内部構造を選択し、**特定のカロリー内で満腹になるクッキーを自動でプリントしてくれる**ようになるかもしれないんです。
私もこのクッキーは食べたことないんですが、どんな食感なのか気になりますよね。

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もはやSFの世界ですね…！

## レーザーカッターからVR、さらには電気刺激まで!? 知られざる食への工学的アプローチとは？

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こういった食べ物とエンジニアリングをかけ合わせた研究は日本で盛んなのでしょうか？

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あまり知られていないのかもしれませんが、**食に関して工学的なアプローチで研究しているところは日本にもいくつかあります。**

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まず、*レーザーカッター*と*コンピュータによる判別技術*を用いた調理の研究があります。
例えばベーコンを画像認識して、脂身と赤身の部分を識別し、脂身だけレーザーで焼くという研究なんかですね。

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脂身の部分だけ焼くなんてことができるんですね！
健康管理に一役買いそうです。

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VRの分野だと、東京大学の鳴海先生は*VRによって食材の大きさを実際よりも大きく見せる*ことで**満腹感を制御する**研究をされています。

Augmented Satiery: Interactive control of our perception of satiety

~~ 東京大学の鳴海先生の研究。VRゴーグルをかけるとクッキーの大きさが変わる ~~

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食べた量は同じでも、VRで大きく見せると満足感が変わるんですか？

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そうなんです。
ダイエットにもってこいですよね。

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さらには、*電気刺激*や*電気味覚*なんて分野もあります。
CHI2020では、*五味のそれぞれに対応する電解質が入ったゲル*を舌に当ててコントロールすれば、**味が全て表現できる**という研究を、明治大学の宮下先生が発表されていました。

[CHI2020] Norimaki Synthesizer: Taste Display Using Ion Electrophoresis in Five Gels

~~ 明治大学の宮下先生の研究。~~

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すごい研究がたくさんあるんですね、全然知りませんでした。

## 3Dプリンタをつかって3Dプリンタの部品を製作！？ハードウェアの仮説検証も個人で回せる時代に

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食べ物とエンジニアリングの研究がたくさんあることはわかりましたが、宮武さんはフラワーゼリーの3DプリンタでCHIに採択されたんですよね。
フラワーゼリーってあの中に花が咲いてるゼリーですよね？

~~色鮮やかなフラワーゼリー。[Flower Jelly Printer: Slit Injection Printing for Parametrically Designed Flower Jelly](https://youtu.be/qEqCNaLogpM)より~~

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そうです！

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人間の手で作るのも難しそうですね…。
これって人の手で作る場合はどうやって作るんですか？

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**花びら型のナイフが市販されているので、それでベースとなるゼリーに切り込みを入れ、注射器でゼリーを流し込みます。
それが固まったら完成です。

~~ 100均などでも売られており、容易に入手ができる。画像出典：[Amazon](https://www.amazon.co.jp/フラワーゼリー道具-お花型-ズイーツデコ-ゼリー道具先頭-フラワーゼリーケーキ-Jelly-Flower-Gelatin-１０種類-ステンレス/dp/B01M34E7AH) ~~

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3Dプリンタで作るとしてもこのナイフは使うつもりだったので、研究を始めるにあたってとりあえずこのナイフは買いました。
しかし、次のナイフからはパラメータを微調整するために、**3Dプリンタで自作**していました。

~~ 宮武さんが最初に自作したフラワーゼリーナイフ。フラワーゼリーのナイフは、薄さや切っ先の角度、注射器の太さなど様々なパラメータが存在する。 ~~

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3Dプリンタを使うことで、試行錯誤を高速で進められたんですね。
現代のものづくりだ…！

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**ただ、この方法にはひとつ欠点があったんです。
実家の3Dプリンタは比較的安価なものだったので、*あまり精度の高いものが作れなかった*んですよね。

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ある問題を解決するために結構な時間をかけていたんですが、結局**研究室の3Dプリンタで作成してみたらすぐに解決して。**
今までの苦労は何だったんだと思いましたね（笑）

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花びら型のナイフの薄さや切っ先の角度、注射器の太さは試行錯誤して何パターンも試されたんですか。

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そうですね。まずはナイフだけ印刷して、**自分が3Dプリンタ役になってゼリーを作っていました。**
3Dプリンタで自動化したいところもまずは手動で試行錯誤し、*「いけるな」と思ったら自動化していきました。*

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私は以前にも朝食を作るロボットやホイップクリームを絞るロボットを作っていたので、*仮説検証のサイクルを回すことには慣れていました。*

東京大学本郷テックガレージ

~~ 宮武さんがロボットを作っていた、本郷テックガレージ。東大の学生がハードウェアやソフトウェアの設計など、技術的なサイドプロジェクトを行うために利用するスペースとして利用されている。 ~~

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かねてからものづくりに慣れ親しんでおられたんですね！
設計の際に利用されているソフトウェアはどんなものなのでしょうか。

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ソフトウェアは既存のものをベースにしました。
3Dプリンタは*Gコード*というシンプルな仕組みのコードで動くんですが、これはCADのデータとPythonを使った動作の詳細を与えるコードから生成できるんです。

~~ Gコードの例。座標位置の情報や、プリンタの速度、動きなどを決定する。参考：[Ultimaker Support](https://support.ultimaker.com/hc/en-us/articles/360012733080-What-is-g-code-) ~~

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とはいっても、「花」をCADデータで制作するのも大変そうですし、Pythonで動作の詳細を設定するのも簡単じゃなさそうです。

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まずCADに関しては、すごく便利なプラグインがあるんです。
**Grasshopper**というプラグインなんですが、パラメータを操作するだけで形を変えられるんです。
例えば、花びらの枚数をスライダーに接続して"5"にすると花びらの枚数が5枚になったり、"8"にすると8枚になったりします。

~~ Rhinocerosのスクリーンショット。画像は宮武さんから提供。~~

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**ビジュアルプログラミングで3Dのオブジェクトを作るような感じです。**
めちゃくちゃきれいな幾何学模様などをデザインできて奥深いんです。
ここにGrasshopperの本があるんですけど、これを見ると色々なオブジェクトが作れるんですよ。
*幾何学模様をパラメータ変えるだけでデザインできて*、わたしはとても好きです。

~~ 石津優子・堀川淳一郎著『Parametric Design with Grasshopper 増補改訂版 建築/プロダクトのための、Grasshopperクックブック』。宮武さんが参考にしていた一冊だ。 画像出典：[Amazon](https://www.amazon.co.jp/Parametric-Design-Grasshopper-増補改訂版-プロダクトのための、Grasshopperクックブック/dp/4802511213) ~~

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動作の詳細はどのように定義するのでしょうか？

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座標が与えられているので、*次の座標に到達するまでの挙動をsin・cosなどを活用して定義するだけ*です。
あとは3Dプリンタがコードに沿ってゼリーにナイフを入れたり、モーターでナイフを傾けたり、ナイフを前後上下左右に動かしたりしてくれます。

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なるほど！3Dプリンタが動く仕組み、今まで知りませんでした…

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CHIで発表した3Dプリンタは**自分で改造した**んですが、変わらずさきほどの仕組みで動いています。。

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*モーターの位置を変えて、自分で新たにサーボモーターを取り付けて、さらに回路も交換しました。*
もともと私が採用した3Dプリンタは、**利用者が好き勝手に改造することを前提に作られてる**んです。
ソフトもハードも回路もオープンソースになっています。

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余談ですが、こうしたデータをオープンソース化した人が、私の3DプリンタをTwitterで見つけてくれて、"Great Work!"みたいなリプライが返ってきて驚きました。

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人口が少ないコミュニティならではの希少な体験ですね！羨ましい。

## 「ゼリーの粘度」から、「写真の美しさ」まで。CHI採択のための試行錯誤とは

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今回宮武さんの制作された3Dゼリープリンタは既存のフードプリンタとどう違うのでしょうか？

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既存のフード3Dプリンタでは**ゼリーをプリントできなかった**んです。
普通のフード3Dプリンタだと、*注射器から食べ物を少しずつ押し出して積み重ねていく*か、*注射器を温めて硬いものを溶かし出していくか*の二択になります。

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例えばチョコレートだと、*温めて出したらすぐに冷えて固まる*ので積み重ねられます。
しかしゼリーだと、*固まるまで1時間以上かかりますし*、**すぐ固まるような配合にしたらおいしくなくなってしまいます。**
かといって固まった後に出すと透明や滑らかな質感もなくなるなど、色々難点があったんです。

~~ チョコレートのファブリケーションができる[mycusini](https://mycusini.com/en/)。画像をよく見るとチョコレートが層状に積み重ねられているのがわかる。出典：[3DPid.arts](https://idarts.co.jp/3dp/3dps-choco-3d-printer-mycusini/) ~~

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そんな難しいゼリーに敢えて挑戦した背景は何だったのでしょうか。

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教授に「**これが3DプリンタでデザインできればCHI通るよ**」と言われたからです（笑）
今までのフード3Dプリンタは、**プラスチック用の3Dプリンタの下位互換のように思えてもやっとしていた**、という理由もあります。
*これまでの3Dプリンタにとらわれず、新しい3Dプリンタを作りたい*と考え研究を始めました。

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今年のCHIまでに、どのくらいの時間をかけられたのでしょうか？

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去年の5月にスタートしたので、だいたい1年間くらいですね。
コロナの自粛期間は実家にいたのですが、3Dプリンタをamazonで購入して改造していました。
*去年の6月くらいにはプロトタイプができていました。*

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先生の反応もよく、手応えを感じて、*定量評価やユーザースタディ*など、研究上必要なことに取り組み始めました。
そのために、ゼリーの粘度を計測して、温度がどれくらいのときに粘度がどうなっていると花びらがきれいに仕上がるのか**試行錯誤を繰り返していました。**

~~ 宮武さんの試行錯誤の過程を記述したslack。ゼリーの材質から撮影手法まで幅広いこだわりを感じる。画像は宮武さんから提供。~~

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論文の提出は9月で、そこから査読への回答です。
「ここの情報がないけれど、どうなっているの」などたくさんのコメントが来ました。
*説明文を査読者に送り、12月に仮採択が決まりました。*

フラワーゼリーを作ることのできる3Dプリンタを開発し、最高峰の国際会議「CHI」でデモを発表した東京大学大学院工学系研究科の宮武茉子さん。食べ物の3Dプリンタとはどんなものなのか？どんな技術によって支えられているのか？将来どんな食べ物が生まれるのか？など、食と情報技術にまつわる様々な疑問に答えていただきました。

けまこさん

食べ物を3Dプリントする「フードプリンタ」は、いまや一般の人でもギリギリ手が届く値段

食への工学的アプローチは、3Dプリンタ以外にもレーザーカッターからVR、さらには電気刺激を使ったものまで幅広い

フラワーゼリーを3Dプリントする「フラワーゼリープリンタ」は、宮武さんのハード・ソフト両面での試行錯誤から生まれた

食の研究では、技術の新規性や美しさだけでなく、「美味しさ」も重要な要素

3Dプリンタでゼリーをデザイン？東大院生が追究する「おいしい研究」とは

電動マイクロモビリティのシェアリングサービス「**[LUUP](https://luup.sc/service/)**」。

街中のポート（LUUPの機体が置いてある場所のこと）にある**電動キックボードや電動アシスト自転車のような電動マイクロモビリティ**を、好きなポートで借りたり返したりしながら利用できるサービスです。

~~ 出典：[LUUPサービスサイト](https://luup.sc/service/) ~~

日本の次世代のインフラを目指すLUUPは、リリースから2日で2,000人超のユーザーを獲得。
渋谷・目黒エリアを中心にユーザーの圧倒的な支持を集めています。

現在では**電動キックボードの公道実験も行い、規制の適正化に向けた取り組み**も続けています。

Luupが電動キックボードの公道走行実証の参加者事前公募を開始

そんなLUUPのハード・ソフトの開発や運用の背景はどのようになっているのか。

ユーザーの情報はどう活用されているのか。
運用上の問題はどのように解決されているのか。
電動キックボードも含む今後の展開は？

**株式会社Luup CTOの岡田さん**にお話をお聞きしました！！

~~ 岡田 直道：東京大学卒業後、AppBrew、リクルートライフスタイル、Sansanなどでサーバーサイド・iOSアプリ開発を経験。現在は株式会社LuupのCTOとして、エンジニア組織の構築やアプリケーション開発・社内システム整備を管掌。~~

## LUUPの利便性を高めているのは「目に見えない」情報だった！？

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僕、実はLUUPのヘビーユーザーなんです。
この取材の前日も最寄り駅からLUUPで家まで帰りました。

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ありがとうございます。

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アプリには、**ライドの際に通った道、所要時間など様々な情報**が記録されていますよね。
どのようにしてこれらの情報をサービス改善に活かしているのでしょうか？

~~ 60分ライド無料キャンペーン中に筆者がライドした履歴。クーポンやキャンペーンの豊富さも魅力だと思っている。~~

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まず最初に、**人気なポートの分析**です。
出発地点と到着地点として指定されるポートには、アクセスしやすさや利便性などから偏りが出てきてしまうんです。

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わかりやすいところだと、人通りの多い道付近のポートは使われやすいです。
ただ人気なポートが常に人気かというとそうでもなくて、天候や曜日、時間帯によっても変わります。

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多くの条件があるんですね。

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そういった偏りの傾向を曜日や時間帯ごとに分析して、**ポートを開設する際の営業戦略に役立てたり、新機体の配置戦略や現行機体の再配置に活用**したりしています。

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また、**利用時間帯やライド数、ライド時間などから、ユースケースを想定してマーケティングにも役立てて**います。
通勤に使っているのか、買い物に使っているのか、などが想定できますよね。
ただ、**ここまでの話って当然のことで、ありきたりな分析**だと思うんですよ。

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つまりより踏み込んだ分析もしている、と…？

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そうです。
**私達が真に把握するべきは、「ライド実績に表れない本来のユーザーニーズ」**なんです。

#### balloon yasu left
ライド実績に表れない？どういうことですか？

#### balloon luup_okada right
**ライド実績のデータは均衡化された結果のデータ**なんです。

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例えば、特定の主要ポートからライドする場合を考えてみましょう。
みんなが特定のポートからライドすると、たちまちそのポートの台数は0になっちゃいますよね。
台数が0だと、そのポートを利用したかった人は別のポートを探してそこからライドします。

#### balloon luup_okada right
返却する場合も同じようなことが起こりえます。
到着地点のポートに空きがない場合、近くの他のポートを探してそこに返すことになりますよね。

#### balloon luup_okada right
ライド実績にはそうした妥協の結果も反映されているんです。
つまり、**ユーザが実際にライドした場所や移動ルートは、実はユーザにとって最適のものではなかった可能性がある**んです。

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なるほど！
言われてみると、僕自身もいつも使うポートに機体がなかったため、別のポートまで歩いた経験があります。

#### balloon luup_okada right
LUUPが本当に喜ばれるサービスになるためには、最適なポート開設や機体配置をしていく必要があります。
ですが、ライド実績だけに注目して分析をしてしまうと「ライド実績に表れない本来のユーザーニーズ」を見逃してしまい、**誤った最適化**になってしまいます。

#### balloon yasu left
生存バイアスに陥ってしまうんですね…！
LUUPではこの問題にどう対処しているのしょうか？

#### balloon luup_okada right
ライド情報に加えて、アプリ上で取得できる様々な情報を多面的に分析することで、本来のニーズを推定しています。
例えば、**ユーザのアプリ起動時の位置情報と最近接のポート情報**を取得したうえで、その後に**ユーザがライドしたのかどうか、ライドした場合はどのポートからライドした**のかを追います。

#### balloon luup_okada right
ユーザがより使いやすいサービスになるためにはここまでやる必要があると思っています。
**ユーザのライド実績といった直接的な情報だけでなく、アプリ上のログと実際の行動への反映のズレを分析**しているのがLUUPのデータ分析の特徴であり面白さですね。

## ユーザの利用の偏りはダイナミックプライシングで解決

#### balloon yasu left
人気/不人気のポートが明確に分かれてくると、機体の偏りが問題になってきませんか？

#### balloon luup_okada right
そのとおりです。
LUUPに乗りたいユーザの機会損失を生まないためには、**偏った機体配置を需要に合わせて再配置**する必要があります。

#### balloon luup_okada right
オペレーターがトラックに機体を載せて再配置することもできますが、めちゃくちゃ人件費がかかります。
海外の3輪電動キックボードだと自動運転でポートに帰るものもあるんですが、電動アシスト自転車だと2輪なので自走することが難しいんです。

#### balloon yasu left
LUUPではどのようにして再配置の問題を解決されているのでしょうか？

#### balloon luup_okada right
弊社では*需供に応じてライドの価格設定を変動させる*ことで、**ユーザーの需給バランスを調整し結果的に機体の配置が均衡化される機構を導入**しています。
いわゆるダイナミックプライシングですね。

#### balloon luup_okada right
詳しく説明すると、**出発地として需要が少なく機体が滞留しがちなポートから出発するライド、そして降車地として需要が少なく機体が置かれづらいポートを目的地に設定したライド**は価格を下げるんです。その逆も然りです。
この価格変動を導入することで、自動的に機体配置の不均衡が無くなっていく状態を目指しています。

#### balloon yasu left
そういう工夫のしかたがあるのか…！
ユーザによる再配置、うまくいくとすごく効率のいい施策ですし、ワクワクしますね！

#### balloon luup_okada right
ダイナミックプライシングのための最適化や先ほど挙げたニーズの推定など、データ分析には力を入れていきたいと思っています。
弊社全体がデータに強い組織になれればいいな、と考えていますね。

## ポートに「ある」はずなのにない！？ポートの機体数のズレをどう解決したのか

#### balloon yasu left
ライドを終了する際に、返却する機体の写真を撮影することになっていますよね。
例えば台数の多いポートだと適当に他の機体の写真を撮ってごまかせるのでは…？と思うこともあるんですが、どうなんでしょう。

#### balloon luup_okada right
それは確実にバレます。
**データベースで各機体のIDを管理していますし、GPSモジュールから取得した位置情報もあります。**
なので、他の機体の写真を撮ってごまかしても無駄です。

#### balloon yasu left
少し気になっていたので確認させていただけてよかったです。
実はこの疑問を持った背景には、ポートに置いてある機体の実数とアプリ上の数値にズレがあった経験がありまして…。

#### balloon luup_okada right
以前は確かにありました。
その問題の解決には非常に頭を悩ませたんですよ。

#### balloon yasu left
そもそも、数値のズレはどうして起きていたんでしょうか。

#### balloon luup_okada right
**これはスマホのGPSの精度が問題**でした。
サービス開始初期には、返却されたかどうかの判断をスマホのGPSからの情報のみに頼っていたんです。

#### balloon luup_okada right
例えば、あるお店の正面入口にポートがあったとして、そこに返却されたはずの機体が実は裏口に置いてある、といったトラブルがありました。
これは*ポートではない場所で返却処理をしたのに、GPSの認識上ではポートに置かれていることになっていた*ために返却が完了してしまうことで起こったんです。

#### balloon yasu left
GPSの精度はさすがに改善できないと思いますが、どのように解決したのでしょうか？

#### balloon luup_okada right
**機体に搭載されているIoTデバイスのGPSも併せて確認する**ようにしました。
スマホのGPSだけだとユーザーが最後に使った時点での状況しか参照されませんが、機体のGPSを利用することで最新の状況も把握することができました。
また、**選択したポートの近くにいないと返却できないようにチューニング**もしました。

#### balloon luup_okada right
さらに、**機体のGPSから、機体がある場所とポートの位置のずれが大きいと自動でアラートを上げてくれるbotを開発・運用**しています。

#### balloon luup_okada right
例えば、この機体は〇〇というポートに置かれていることになっているが、実はポートから何メートルずれたところに置かれていて、実際は△△というポートにあるのではないか、という情報を**botが自動でサジェスト**してくれるようにしています。

#### balloon luup_okada right
また、**ユーザがライド終了した際に撮影した写真は常にチェック可能にしており、何かあればライドをトラッキング**できるようにしています。
こうした対策で機体数のズレの発生件数は激減しましたね。

#### balloon yasu left
新しいプロダクトでは予測不能な課題は起きるものですが、それを随時解決してきたLUUPのチームは流石ですね…！


## 工場との綿密な連携でハードウェア開発を効率化

#### balloon yasu left
普段LUUPを利用させていただいて思うのですが、新機体の導入スピードがめちゃくちゃ早いですよね。
新機体の方が初速が出るように感じますし、スマホスタンドがついた機体も出てきましたよね。

~~ ハンドルの右側に調節可能なスマホスタンドがついている機体。サービス開始後しばらくして導入された。~~

#### balloon luup_okada right
よく気づいてくれましたね！
**今は2~3ヶ月スパンで機体をアップデート**していますが、このように機体のアップデートを短期間で回すのってすごく大変なんですよ。
ハードウェアをリーンに開発するのは非常に難易度が高いです。

#### balloon yasu left
背後にはどういった理由があるのでしょうか？

#### balloon luup_okada right
まず、一度の試行で飛ぶ金額があまりにも大きいんですよね。
あくまで例ですが、**1台10万円だったとして1000台発注すれば1億円になる**わけです。

#### balloon yasu left
人件費・サーバー代さえあればある程度PDCAを回せるソフトウェア開発とは比にならないですね…！

#### balloon luup_okada right
それに、一度のPDCAサイクルを回すのに非常に時間がかかります。
ハードウェアの開発からリリースのスパンって、**最速で半年、一般的には1年**と言われています。
*ハードウェア開発にはお金と時間がかかるんです。*

#### balloon yasu left
でも、LUUPは短期間での機体のPDCAサイクルを実現されているわけじゃないですか。
どのような秘訣があるのでしょうか？

#### balloon luup_okada right
鍵は**工場との綿密な連携**にあります。
弊社では、**工場がベンダーに対してパーツの発注をかけて組み上げていく段階から、いつどのパーツが届いてそれをいつまでに組み立てるのかまで全て確認**しています。

#### balloon luup_okada right
**そしてなるべく最速で進むように調整しています。もちろん仕様も事前に共有していますし、事前に確認すべき事項は確認しています。**
先ほどいったとおり、大きな手戻りは致命的になりますから。

#### balloon yasu left
かなり細かくコミュニケーションをとっているんですね。

#### balloon luup_okada right
そうですね。
工場は海外にあるのですが、工場の方と確実にコミュニケーションがとれるように、**その国の言語や文化も理解しているハードウェアエンジニア**を採用しています。

#### balloon yasu left
採用の時点からそこまで力を入れているんですね…！
徹底して工場と連携しようとする姿勢が伝わってきます。

## LUUPの強みは「機体の小型化」にあった

#### balloon yasu left
正直なところ、電動アシスト自転車のシェアリングサービスだとすでに広く展開している競合他社があるように思います。
LUUPの強みって何なのでしょうか。

#### balloon luup_okada right
**将来的には自転車に限らず様々な電動マイクロモビリティのシェアリングサービスを提供**していくので、**既存の事業者は直接的な競合にはならない**と思っています。
それに電動アシスト自転車に限ったとしても、私達には強みがあります。
それは、**ポートの密度**、**自転車のサイズ**、**ポートから機体を溢れさせないための工夫**の3つです。

#### balloon luup_okada right
まず、**最重要視しているのがポートの密度**です。
2021年2月現在でも、**渋谷を中心に半径3~4キロのエリアの中でポートは200以上展開**しており、**どこからでも数分歩けばポートがあるという状態を目指して展開**しています。

~~ 緑色の印がポートの位置を示している。渋谷・目黒近辺に高密度でポートが立地している。~~

#### balloon luup_okada right
では、なぜこれほど高密度にポートを展開できるのか。
**それは機体をめちゃくちゃ小型に作っている**からなんです。

#### balloon luup_okada right
ほとんどの電動アシスト自転車の車輪サイズは小さくても16インチ、平均20インチ前後に設計されています。
それに対して**LUUPの機体は12インチ、全長も110センチ程度（通常160センチほど）**に抑えています。

~~ 筆者所有のママチャリと比較してみた。車輪の小ささ、フレームの小ささがはっきりわかる。~~

#### balloon yasu left
確かに、初めて乗った時「ちっちゃ！」ってびっくりしました。

#### balloon luup_okada right
機体を小型化すると、**渋谷のように土地の広さが限られているエリアでもポートの候補地をたくさん見出だせる**んです。
また、将来的に私達は電動キックボードも展開したいと考えているので、**自転車用のポートにそのまま電動キックボードを配置できるようサイズを調整**しています。

#### balloon luup_okada right
最後に、ポートから機体を溢れさせないための工夫について。
**ユーザに利用してもらう際、機体がポートから溢れないようにするため、あらかじめ目的地を設定**してもらっています。

#### balloon luup_okada right
ユーザが目的地のポートを選ぶとキャパシティに応じた空きスロットの数が表示されます。
0であればそこは選択できないですし、1しか空いていないところに2人が同時に行けないようになっています。
指定した場所には必ず返却できるので、ユーザにとっても優しい仕組みになっているのかなと。

~~ 実際のポート選択時の画像。「渋谷駅東口地下駐輪場」には借りられる機体が1台もなく、70台返却可能になっている。~~

#### balloon yasu left
ポートの課題の解決と使いやすいUXを同時に実現しているんですね…！

## 「社会と対話し業界を先導する」電動キックボードの実装

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2020年9月に電動キックボードの実証実験を開始された時は話題になりましたね。
電動キックボードの導入を進めていくにあたって、特に気をつけているポイントはあるのでしょうか。

~~ 2020年10月から2021年3月まで、丸の内・神田・御茶ノ水・神保町エリアで公道実験が行われた。出典：[LUUP公式](https://luup.sc/news/tokureiseido-2020-10-26/) ~~

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自治体や地元の警察の方々、住民の方々と密にコミュニケーションを取りつつ進めることを最初から続けています。
あとは海外の失敗事例などを参考にしてますね。

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どういう失敗事例があったのでしょうか。

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電動キックボードは移動しやすさや使いやすさから、海外ではかなり流行しています。
その中で、とりあえずサービスを開始してユーザを集め、有無を言わさずに普及させようという業者も出てきたんです。

電動マイクロモビリティのシェアリングサービス「LUUP」。街中のポート（LUUPの機体が置いてある場所のこと）にある電動キックボードや電動アシスト自転車のような電動マイクロモビリティを、好きなポートで借りたり返したりしながら利用できるサービスです。日本の次世代のインフラを目指すLUUPは、リリースから2日で2,000人超のユーザーを獲得。渋谷・目黒エリアを中心にユーザーの圧倒的な支持を集めています。現在では電動キックボードの公道実験も行い、規制の適正化に向けた取り組みも続けています。そんなLUUPのハード・ソフトの開発や運用の背景はどのようになっているのか。ユーザーの情報はどう活用されているのか。運用上の問題はどのように解決されているのか。電動キックボードも含む今後の展開は？株式会社Luup CTOの岡田さんにお話をお聞きしました！！

LUUP 岡田さん

LUUPは「ライド実績に表れない本来のユーザーニーズ」を分析しサービスを改善している

街のインフラになるために大切なのは機体の再配置だった

機体の小ささは実はLUUPのサービスの要だった

人気の秘訣は徹底したデータ分析？LuupのCTOが語るハード・ソフト開発と運用の裏側

大学院留学検討中の大学4年生。重度のカフェイン中毒で、一日のコーヒーは5杯までと決めている。

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