村田製作所が「空気を読む」感覚を可視化
「この人がいると、いつも会議の雰囲気が明るい。そうでない人との違いは何なのか」―。仕事の実績であれば明確に数値化できるが、実際の人間関係は「主観」に基づいて構築される。こうした情報を可視化すれば人材開発の現場にも生かせる、というのがナオナの活用例だ。
例えば、音声データに人間の主観的な情報を紐（ひも）付けた「教師データ」を人工知能（ＡＩ）に与える。その上で、飲食店やオフィスなどに設置したマイクから音声データを取得し、データを照合して場の盛り上がりなどを判定する。モーションセンサーや温湿度センサーなども使えば、分析対象を拡大できる。
同社はＩＴベンチャーのウフル（東京都港区）と連携し、ナオナの構想からシステム構築まで進めてきた。商用化については、顧客にＩｏＴサービスを提供するシステムインテグレーターにナオナを提供して運用する。部品事業と同様、ＩｏＴでも“黒子役”に徹する考えだ。
足元では産業分野を中心にＩｏＴが普及し、工作機械など生産設備に搭載するセンサーといった部品需要が増している。ただ産業向けの部品はスマホなど電子機器向けに比べて耐用年数が長く、いずれ特需は尻すぼみになる。笹野マネージャーは「ＩｏＴの世界では部品需要が縮小し、これまでの部品売りだけでは稼げない」と打ち明ける。
基盤ビジネスへの参入は、こうした将来の需要減を見据えたものだ。このため基盤の収益化よりも、センサーや無線通信モジュールといった部品事業との相乗効果をどう生み出して稼ぐかが重要になる。
（文＝京都・園尾雅之）
