五つの失敗、ロボット系スタートアップが避けるべき落とし穴

2022年1月14日, 17:00

数年前まで、ロボットは柔軟性に欠け、プログラミングが難しく、設置場所も固定され、生産サイクルの長い産業を除けば、法外に高価でした。さらに、目も耳もなく、触覚もなく、知能も低く、人のそばで作業を任せられるものではありませんでした。

現在では、計算能力の向上、プログラミングと運用を簡素化する高度なソフトウェア、機械学習（ML）、機械視覚（MV）、より多くのより高性能なセンサーなどの技術革新により、ロボットはこれまでになく柔軟で多機能になりました。また、ロボット技術の相対的なコストも下がっています。

熟練労働者が不足する中、品質と生産性への要求が高まり、製造分野でのロボット活用が広がっています。医薬品や農業など、多くの業界で新たなロボット応用が登場しています。ロボットは工場の外にも進出し、家事サービスなどさまざまな業務を担うようになっています。

国際ロボット連盟（IFR）は『World Robotics Report』において、2019年から2021年までの非製造業向けプロフェッショナルサービスロボットの累計市場規模を370億ドルと推定しており、これは以前の価値のほぼ3倍です。

こうした新たな可能性に、新しいロボット応用の先駆者が次々と集まっています。The Robot Reportが挙げる、ロボット系スタートアップが避けるべき五つの落とし穴は以下のとおりです。

泡の中でのソフトウェア開発

多くのスタートアップは、製造作業を自動化するソフトウェアの開発から始めます。ロボットは、コストと入手性を基準に後から選ばれることが多いのです。

工場のロボットと聞くと、ロボットが同期された精度で楽々と作業する自動車の組立ラインを思い浮かべることが多いでしょう。しかし、それは多くのエンジニアが長年にわたり協力して工程を調整し、改良してきた成果なのです。

スタートアップは、後の統合を容易にするため、初期段階で作業のすべての要素を考慮すべきです。これは、ロボット工学の経験がないか、ほとんどない企業にとって特に重要です。

量産化に向けたプロトタイプの過小評価

新製品の開発では、コンセプトは設計と製作の過程で、アイデアからプロトタイプへと進みます。よくあるスタートアップの失敗は、プロトタイプから量産へ移行するために何が必要かを過小評価することです。

詳細なエンジニアリングは、導入されたすべてのソリューションが最終ユーザーにとって成功するものでなければなりません。ソリューションは頑丈で信頼性が高く、使いやすい必要があります。導入後は顧客にサポートが必要になるため、スタートアップはそのような保守サービスのニーズにどう応えるかを考えなければなりません。

これらの段階の移行には、スタートアップに必要なスキルの大幅な変化が求められます。最後の段階は、多くの人が予想するよりもはるかに多くの時間と労力を要するでしょう。

既製のソリューションを作らないこと

スタートアップの自動化提案は、適切な設定を考慮したものでなければなりません。製品は設置が簡単で、使いやすいものである必要があります。

導入にあたって、エンジニアが現場で数日間滞在し、個別の設定を行う必要がある場合、導入できる件数はシステムの構築速度だけでなく、現場で作業できる熟練エンジニアの数によっても制限されてしまいます。

数千か所の拠点にシステムを導入しようとするスタートアップには、既製のソリューションが必要です。

課題ではなく技術に注目すること

自動化のユーザーは通常、ソリューションがどのように動作するか、システムが機械学習を使っているか、あるいは新しい自己修正アルゴリズムを使っているかには関心がなく、それがうまく機能するかどうかを重視します。

スタートアップは、特に創業初期にはこの点でつまずくことがよくあります。ベンチャーキャピタルを呼び込もうとする際、スタートアップは解決する課題だけでなく、採用している先端技術についても説明しなければならないと感じがちです。

しかし、顧客に新しいフォークリフト型ロボットを提案する場合、顧客が知りたいのは、それがどれほど良く、どれほど速く動くか、そして詰まったときに何が起こるかであり、設計の洗練さではありません。重点は、ユーザーの課題解決に置くべきであり、それこそがユーザーが対価を支払うものなのです。

車輪の再発明を試みること

スタートアップが行いうる最悪のことは、すでに市販されている製品を作るために時間、資金、労力を費やすことです。たとえば、独自の動作制御ソフトウェアを開発することがそれにあたります。ロボットのハードウェアと動作計画ソフトウェアは過去40年にわたり共生的に開発されてきており、そのソフトウェアはロボットの信頼性と耐用年数を最適化し、顧客にとって最適な投資収益率を実現しています。

もう一つのスタートアップの失敗は、すでに存在しているにもかかわらず、独自のロボットアームをゼロから開発することです。代わりに、大手ロボットメーカーが現在提供しているマニピュレーターに蓄積された長年の知見を活用するほうが賢明です。

さらに、産業自動化では投資額の大きさと収益性の重要性から、新規参入企業が提供する実績のない未知のシステムは、最終ユーザーにとって過大なリスクとなりかねません。誰も、他社への教訓となる実験台や悪い前例になるための費用を払いたくはありません。

スタートアップは、実績のあるロボット分野のパートナーとの協業を検討し、その知識や経験、さらに流通網、サポート体制、ブランド認知度を自社の利益のために活用すべきです。