コモンズとしてのメタヴァースをつくるという挑戦：連載 The Next Innovators（1） スペースデータ 佐藤航陽
不特定多数が同時に相互交流できる没入型の仮想空間「メタヴァース」や、現実世界を1対1でデジタル化した「ミラーワールド」。“次のインターネット”になるとも見られるこうしたプラットフォームの構築に欠かせない要素が、3Dモデルである。その地上の構造物の3Dモデルを、衛星画像と標高データを基に人工知能（AI）によって自動生成する技術を開発した企業が、日本発のスタートアップであるスペースデータだ。
スペースデータのAIは機械学習を用いることで、衛星画像という俯瞰的な視点から見えていた構造物を地上の一人称視点から見える姿に変換する。石や鉄、ガラス、植物といった構造物の材質も自動的に再現されるほか、すべての構造物に「これは建物」「これは標識」といった属性情報も付加されるので、建物の壁面の色や材質を一括で変えたりビルの階数を増減したりといったカスタマイズもできるという。また、生成の過程で看板や広告を削除することもできるので、肖像権や著作権に違反する心配もない。
スペースデータはこの技術を使い、これまでに東京やニューヨークの街並みを3DCGで再現してきた。その精度の高さもさることながら、人々を驚かせたのは同社がこれらのデータを将来的に無償で配布すると発表したことだろう。スペースデータの創業者で代表の佐藤航陽は、このプロジェクトは「コンピューター上にゼロから宇宙をつくる」という壮大なプロジェクトの副産物だったと語る。
佐藤が“宇宙”をつくるまでに描いているロードマップとは。そしてその新しい宇宙で、人々の生き方はどう変わるのか──。
「創造主の民主化」への第一歩
──2021年に公開された東京とニューヨークの街並みは、どちらもそのリアルさが話題になりました。「Google Earth」のように、これまでも航空写真や衛星データを組み合わせて地球をリアルに再現する試みはありましたが、こうした技術とスペースデータのAIとは、どのように異なっているのでしょうか。
これまで「Google Earth」などの3D地球儀で使われていたのは、衛星写真や航空写真を3Dモデルに重ね合わせる手法です。この手法は俯瞰的な視点から地上を再現するには向いているのですが、写真を重ねているがゆえに一人称視点になると画像が劣化してしまい、VRやゲーム、映画に耐えうるクオリティは保てません。それを克服するために、写真から3Dモデルをつくるフォトグラメトリーではなく、アルゴリズムで完全に自動生成する方法を考えました。やはり手で3Dモデルをつくっていくことには限界があるので。
──その自動化の手法というのが、人工衛星のデータを機械学習にかけ、構造物を検出して3Dモデルをつくり、テクスチャーを自動で貼り付けるというスペースデータの技術ですよね。実際のところ、このプロセスは相当に大変だったのではないでしょうか。
むちゃくちゃ大変ですね（笑）。このプロジェクトを始めるにあたって3DCGの専門家たちと話したのですが、金額的にも時間的にも技術的にも無理だというのが共通の見解でした。でも、ほかの業界の知識を使えば可能ではないかと思い、最終的に4つの領域の専門家たちを集めて技術を開発しました。
ひとつめはGIS（地理情報システム）と呼ばれる領域で、衛星データの補正や解析をおこなう分野です。ふたつめは機械学習や深層学習といったAIの領域で、構造物を自動的に検出したり分類したりといったことに使われています。3つめは「プロシージャルモデリング」で、アルゴリズムから3Dモデルを自動生成するという非常にニッチな領域です。最後は3DCG技術で、リアルタイムレンダリングで動かすといったこともしています。実はどれもまったく違う領域なので、コミュニケーションが難しいんですよね。
──確かに、それぞれの分野で使う用語が異なるだけでなく、同じ言葉でも意図するところが違うわけですからね。
そうなんです。3DCGは知識も発想もクリエイター寄りですが、機械学習はプログラマーとエンジニアなので見ているものも違います。そこをディレクションしながら最終成果物までもっていくのが、ひと苦労でした。
──そもそも、なぜこのようなAIを開発しようと考えたのでしょうか？
実は、始まりは10年ほど前のことなんです。当時わたしはデータ解析の仕事をしていたのですが、これがあまり面白くなくて（笑）。データを解析してお客さんにフィードバックすることが仕事なのですが、何か変化が起きるかどうかはお客さんのアクション次第なんです。そこでふと、わざわざ現実世界にフィードバックなどしなくても、あらゆるデータを収集してそれらをすべて学習できるようになれば、最終的に人類がコンピューター上に“宇宙”をつくれるのではないかと思いつきました。つまり、データとは現実世界へフィードバックするための道具ではなく、現実そのものを仮想空間上に再構築するための原材料ではないかと思ったんです。
ただ、当時は機械学習や3DCG、いまあるようなさまざまなプラットフォームも存在しなかったので、ちょっと時期尚早ではないかと考えました。ようやく最近になって5Gや3DCG、ヴァーチャルの世界が注目されてきて、技術的にも環境が整ってきた。そこで、2020年くらいから開発に着手したんです。
佐藤航陽｜KATSUAKI SATO
2007年大学在学中に起業、ビッグデータ解析やオンライン決済の事業を立ち上げて世界8カ国に展開。15年に東証マザーズに上場。17年に宇宙開発を目的にスペースデータを創業、衛星データから地球デジタルツインを生成するAIを開発。著書『お金2.0』が20万部を超えるベストセラーになり、18年のビジネス書で売上日本一を記録。PHOTOGRAPH BY KAORI NISHIDA
──「自分で宇宙をつくりたい」という思いがきっかけだったわけですね。
はい。ジェフ・ベゾスやイーロン・マスクは物理的な宇宙を目指しているじゃないですか。でも、わたしはあまり宇宙には行きたいとは思っていなくて…。真っ暗な空間なので、あまり面白くはないと思うんですよね（笑）。
でも、自分の手でコンピューター上にゼロから宇宙をつくれるなら、かなり面白いなと思っていたんです。マネタイズやビジネス化を無視したとしても、これならやる価値があるんじゃないかと思ったのが、すべての始まりですね。
──ある意味、“創造主”になりたかったということでしょうか。
創造主になりたいとは思いませんが、創造主と競ってみたいとは思いました。神様がいるかはわからないけれど、もしいるのだとしたら、その神様がつくった物理的な宇宙よりも魅力的な世界や宇宙をつくれるというのは、クリエイターとしては非常にわくわくすることですよね。この技術を万人が扱えるようになれば、誰もが創造主になれるという「神の民主化」に近づくと思っています。神すらコモディティになる時代がくるなんて興奮しますね。
なので、もともとデジタルツインをつくろうと考えていたわけではなく、宇宙をつくりたいという思いが最初にありました。デジタルツインといった言葉はあとから来たものです。なので、今回のデジタルツインをつくるAIは成果物というより副産物だと思っています。
──あくまで副産物とのことですが、具体的な使い道としては何を想定されていたのでしょうか？
世界そのものをつくりたいということが起点なので、VR（仮想現実）やゲーム、映像がメインかなと思っています。逆に都市開発ではここまで高性能である必要はないんですよね。四角い豆腐みたいな3Dモデルが並んでいるだけでも、都市開発への応用なら一応できますから。見栄えが大事な分野となると、人間が一人称視点で動き回るVRやゲームなどのエンターテインメント領域がメインになるかな、とは思っていました。
AIが再現した東京の街並み。PHOTOGRAPH BY SPACEDATA
リアルさを追及する理由
──そもそもの話になりますが、「宇宙をゼロからつくる」という目標に対して、まず現実世界のようなリアルさを追及した理由は何でしょうか。ゼロからであれば、例えば「マインクラフト」のようなブロックの世界や、物理法則が及ばない完全なるファンタジーの世界をつくることも可能ですよね。
それはわたしも非常に面白いテーマだなと思っているのですが、やはり人間は何かを創造するとき、現実のアンカーがないと創造できないという癖があるのではないかとわたしは考えています。漫画や映画、ゲームも、結局は何かしら現実の事件や空間、場所を軸にし、そこに想像力を乗せてストーリーをつくっているわけですよね。そう考えると、人間がまったく理解できないレヴェルの空間をつくっても、人間は楽しめないんじゃないかなと思ったんです。
むしろどこかしらが現実と重なっているけれど、違うところもあるという配分が面白味ではないかと。ですから、ベースとなる現実をつくり、そこにどういう“調味料”を乗せるかは、各クリエイターやエンジニアの方々に任せたいなと思っています。
──クリエイティヴィティの土台としての現実世界ということなのですね。
おっしゃる通りです。座標軸で言うと、X、Y、Zの座標軸の0地点に現実があり、そこから皆がどの方向に行くかは自由自在、という状態ですね。思考のフレームワークみたいなものです。これまで最初のゼロ地点がなかったことが問題だと考え、今回つくったわけです。
──リアルさを追及するなかで、何か発見はありましたか？
わたしたちがどこを見ていて、どこを見ていないかがわかりました。例えば人間で言うと、わたしたちは人間の顔に対してとてもセンシティヴですが、顔から遠い腕や足の細部に関しては適当でも気づかないんですね。
これは空間も一緒で、自分が住んでいる都市に近い領域に関してはとてもセンシティヴに気づくのですが、森とか川になると現実と多少違っていても気づかないんですね。人間の焦点は自分に近いものにしか合っていないのではないか、と感じました。
そうした焦点がどこにあるかによって、どこのリアルさにリソースを費やすべきで、どこに費やすべきじゃないかがわかるんです。すべてをリアルにつくろうとすると時間がかかってしまうので。その発見は、今回のアルゴリズムにも生かされています。
仮想空間用の「Linux」になる
──発表後に他社から使いたいという要望もあったかと思うのですが、意外な用途や提案はありましたか。
行政から使いたいという声が多かったことは意外でした。やはり政府や地方公共団体が自分のデジタルツインをもちたいというニーズはあるらしいです。あとはエネルギーや通信、都市開発といった分野の研究をしている大学ですね。いままで膨大なお金がかかっていたことを無料でできるのであれば使いたい、というニーズがあります。
──いまも話にあったように、そもそも無償提供を考えているとのことですよね。どのようなビジネスモデルを想定しているのでしょうか？
あまり考えていないですね。看板に広告を載せたり、カスタマイズしたりしたいといった声は多く聞きます。SaaS型で提供してカスタマイズに課金するような仕組みはありうるかなとは思うのですが、極力お金はとりたくないというのが本音です。むしろ、マネタイズではなく製品や技術のブラッシュアップにすべてのリソースを注ぎたいと思っています。
──このプロジェクトはマネタイズせず、会社としてほかの事業などでお金を稼いでいくことになるのでしょうか。
そうですね。ただ、実際には膨大な開発費がかかるわけでもなく、自分たちでサーヴァーを負担するわけでもありません。エンジニアが500人とか必要というわけでもないので、かかる費用はたかが知れていると言えば知れているんです。なので、最終的にはブロックチェーン上で動くビットコインのように分散型の組織にしていきたいというのがメインの考えですね。誰もいなくても勝手に回り続けて、更新まで完全に自動化するようなイメージです。
──一度アルゴリズムが完成してしまいさえすれば、あとは自律的に回っていくと。ある意味、コモンズとしてのデジタルツインになるということですね。
そうですね。「Linux」みたいなものです。
現実世界の渋谷の街並み。佐藤が生み出そうとしている都市のデジタルツインはコモンズとして世界に共有され、リアルな世界と連動して存在していくことになる。PHOTOGRAPH BY KAORI NISHIDA
子どもたちが生むマルチヴァース
──そうしてデジタルツインがかたちになったとき、それが社会にどのような影響を及ぼしていくと考えておられますか。
ここ数年でいえば、都市開発やVR、自律走行車、映像制作、ゲームなどの分野で使われていくでしょうね。ただ、10年という単位で見るとまったく違うレヴェルになると考えています。
たぶん、小学生くらいの子どもがSNSのアカウントをつくる感覚でマトリックスのような超リアルな仮想空間をつくって、そこに友達を呼び込んで遊ぶ、といったことが起きるのではないかと思っています。そこまでくると、大人がついていけなくなる世界がやってくるのではないでしょうか。
──さまざまな世界が同じ時間軸上に存在する「マルチヴァース」ということですね。
はい。それが相互に影響を及ぼし合いながら、ただし干渉はしないという空間ができるんじゃないかと思っています。いまの2次元のウェブですらこの複雑さなので、3次元になったらもはや想像できないような気もします。予測を超えるという意味で楽しみですよね。
ただ、もし誰もが多元的な世界をつくるようになったとしたら、自分の容姿も世界ごとに切り分けるようになると思うので、人間の定義が揺らぐのではないかと思っています。人間はやはり周りと比較しながら生きているので、それが全部すっ飛んだ場合にアイデンティティがかなり揺らぐんじゃないかという気もします。それは「人間の再定義」ということでもありますね。
──いまの時代でも、ある程度その片鱗が見えてきていますよね。インスタグラマーやVTuberはオンライン上のアイデンティティをつくっていますし、VRチャットで性別もヴィジュアルも現実世界とまったく違う姿をしている人もいます。
そうですね。3人ぶん、4人ぶん、5人ぶんの人格をコストゼロでもてるようになったら、人々はそれを管理しきれるのか気になります。世界Aの人格が世界Bに対してどういう影響を及ぼすのか、相互に作用するのか、完全に切り分けられるかといったところも含めて、人間の挑戦だと思います。
──そこまで多くの空間や人格が同時に並行して存在するようになったとき、ルールづくりや管理を誰がするのかは重要な課題になりますね。
最初は人間で、途中からアルゴリズムに差し代わるような気がしますね。それまでのプラットフォームが学んできた「これをやると成功して、これをやると失敗する」といった学習データを基に、生態系を自動調整して拡大していくようなAIが出てくるでしょう。やはり、どこまで複雑なことに対処できるかという人間の限界はあると思います。
PHOTOGRAPH BY KAORI NISHIDA
