電気が途切れることなく届き、電車がほぼ時刻どおりに走る。私たちが当たり前に使っている社会インフラは、その裏側で、膨大な数の計画が組まれることによって成り立っています。株式会社グリッドは、電力・エネルギー、製造・運輸、都市・交通、エネルギーマネジメントなどの領域で、AIと数理最適化を用いた計画策定を支援してきました。未来を予測するだけで終わらず、その状況で何をすべきかまで考える。代表取締役の曽我部完氏に、事業が生まれた経緯、グリッドの技術と組織、そして社会インフラの先に見据える未来を聞きました。

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「何が起こるか」ではなく、「どうすべきか」を導き出す

── まず、グリッドが手がけている事業について教えてください。

社会インフラに関わる企業の計画業務を、AIや数理最適化の技術で支援しています。主な領域は、電力、製造・運輸、都市・交通、エネルギーマネジメントです。

電力会社であれば、需要に合わせて、どの発電所をいつ、どれくらい動かすか。物流では、どこに拠点を置き、どの経路で物を運ぶか。鉄道や航空では、車両や機体、乗務員をどう割り当てるか。インフラの裏側は、こうした計画業務によって支えられています。

利用する側からすれば、電気がつくのも、電車が来るのも普通のこと。でも、それを365日、24時間維持するのは、並大抵のことではありません。多くのプロフェッショナルたちが、気が遠くなるほど複雑な条件の組み合わせのなかで、計画を策定しています。私たちは、その方々がオペレーションで困らないように、さらに裏側から支援している会社です。

── 創業は2009年ですが、当時から現在のような計画最適化を手がけていたのでしょうか。

最初は再生可能エネルギーの発電所の開発や運営を行っていました。自分たちで発電所を持つと、そこで生まれた電気が、いつ、どのくらい系統に流れ、全体にどう影響するのかが気になってくるんですね。それで、電力システムについて調べ始めました。2014年、2015年頃から機械学習やディープラーニングを扱うようになり、当初は予測の仕事をしていました。交通渋滞の予測などが一例ですね。

機械学習は、データがあれば、さまざまな事象をある程度モデル化できます。ただ、事業を続けるうちに、予測を伝えるだけでは、あまり大きな価値にならないと感じるようになりました。「明日はこれくらい人が来ます」「異常の兆しがあります」と言われても、現場では、そのあとに“判断”が必要です。結局、知りたいのは「では、どう行動すればいいのか」。

そうして、徐々にそちらへ関心が移っていきました。未来を予測することより、未来に対して、どんな意思決定をすべきか。2017年、2018年頃から、最適化を事業の中心に据えるようになったのは、そうした経緯です。

── 計画最適化が求められる背景には、どのような課題があるのでしょうか。

今まで人ができなかった、という話ではないんです。実際、電車は昔から走っていますし、電気もずっと供給されてきました。それだけ、現場の方々が優秀だったということです。ただ、裏側は本当に大変です。電力一つをとっても、数年後にどのような電源構成にするかという長期計画もあれば、来年使う燃料をどれだけ調達するかという中期計画もある。明日の発電計画もありますし、もっと短い時間の中で需要と供給を合わせる仕事もあります。それぞれの計画が独立しているわけではないので、互いに連動させながら考えなければいけません。

しかも、守るべき条件は増えています。人が経験をもとに一つの計画をつくることはできても、ほかにもっと良い選択肢がなかったか、すべて検証するのは難しい。考えるべき組み合わせが、人の頭で扱える範囲を超えてきています。計画をつくる方の経験や知識を、AIで不要にしたいわけではありません。その知識を使いながら、これまで検討できなかった選択肢にも手を伸ばせるようにする。計画最適化は、そういう技術だと思っています。

現場のルールを数式に変え、実務に役立つ答えを導く

── グリッドの最適化技術とは、どのような仕組みなのでしょうか。

まずは現場にあるルールや物理的な条件を、一つずつ数式やプログラムに置き換えていきます。航空機の運航を例にすると、機体ごとに定員や重量が違いますよね。整備に必要な時間もありますし、その機体を操縦できる資格を持ったパイロットがいるか、客室乗務員は何人必要か、乗客の乗り降りにどれくらい時間がかかるか。実際の運航には、非常に多くの条件があります。

それらをデジタル上で再現できる状態にして、その中で、機体や乗務員をどう組み合わせれば、より効率的な運航ができるかを計算します。ここで必要なのは、数学やプログラミングの能力だけではありません。航空会社がどうやって飛行機を運航しているのかを知らなければ、何を数式にすべきかが分からない。逆に、運航のことだけ知っていても、それをロジックに変えることはできません。両方の知見が必要になります。

── 実際のプロジェクトでは、どれほど複雑な条件を扱うのでしょうか。

電力会社のプロジェクトを例にしましょう。電力需要は、季節や曜日、時間帯、気温などによって変わります。その需要に合わせて、複数の発電所をどの順番で立ち上げ、どの出力で運転するかを決めていきます。

発電所は、スイッチを入れたらすぐに最大出力になるような単純なものではありません。数時間前から準備しなければならない設備もありますし、比較的早く動かせる設備もある。それぞれに特性があります。守らなければならないルールも無数にあります。それを全部入れて計算しようとすると、答えが出るまで数日かかる。翌日の計画を立てているのに、計算が終わる頃には、その日が過ぎているということにもなりかねません。数学的には解けても、時間がかかりすぎれば、現場では使えません。どこまで条件を正確に表現し、どうすれば必要な時間内に答えを返せるか。そこは技術者の腕の見せどころです。

── 高度なアルゴリズムだけでは、実務に耐えるシステムにならないということですね。

そうです。私たちにはテクノロジー、ドメイン、オペレーションという三つの知見が必要だと考えています。アルゴリズムやAIに強いだけでは、現場の仕事は設計できません。電力や鉄道の業務に詳しくても、それをシステムに変えられなければ、実装までは進まない。さらに、計算上は正しくても、現場の運用に乗らなければ使われません。どれか一つが欠けても、お客さまの役に立つ形にはならないんです。

当然、一人ですべてを持っている人は多くありません。だから、異なる能力を持った人たちがチームを組みます。業界の中にいた人、数学や物理を研究してきた人、システムをつくってきた人。そういう人たちが一緒に考えることが、私たちの仕事の前提になっています。

人を起点に、事業を広げる

── グリッドには、どのようなバックグラウンドを持つ人が集まっているのでしょうか。

本当にさまざまです。数学や物理を研究してきた人もいますし、電力会社や鉄道会社など、ユーザー企業で仕事をしてきた人もいます。国籍も10カ国以上にわたります。ほかには変わり種ですが、元ミュージシャンの社員もいます。広報として入社した社員が、お客さまとの事業開発やシステムの上流設計をするようになった例もあります。総務の担当者が生成AIを使って、社内業務をどんどん改善していることもあります。

採用した時点で決めた仕事をずっと続けてもらおうとは考えていません。その人が持っている力を見ながら、どこに立てば一番活躍できるかを常に考えています。

── 事業領域についても、人を起点に広がってきたのでしょうか。

そのとおりです。当社では、業界ありきで参入領域を決めるのではなく、社内に蓄積された専門性や技術力と、社会インフラが抱える構造的な課題が交わる領域を見極めながら、次に挑戦する市場を選んでいます。どれほど綿密な事業計画を立てても、その課題を本気で解きたい人と、最後までやり切れる能力がなければ、実行にはつながりません。だからこそ、事業性だけでなく、「誰が担うのか」「どのような強みを生かせるのか」まで含めて、事業領域を判断しています。

現在、多くのプロジェクトが動いている鉄道領域についても、初めからそのつもりで鉄道業界経験者を集めたわけではありません。社内の人材や経験を見渡すと、鉄道会社で働いた経験を持つメンバーが複数おり、最適化技術と組み合わせることで、鉄道特有の複雑な課題を解ける可能性が見えてきました。それなら、このメンバーで鉄道の課題を解けるかもしれない、と始まりました。たとえば今後、医療に詳しい人が何人も集まり、解きたい課題が見つかれば、医療の領域へ進むこともあるかもしれません。どの事業を生み出すかは、その時点でグリッドにどのような人材と強みがあり、社会のどの課題に最も大きな価値を提供できるかによって決まります。

── 現在の事業の先には、どのような展開を考えていますか。

社会インフラの計画業務に取り組むという軸は、これからも変わりません。ただ、同じ企業の中にも、まだ私たちが知らない計画業務がたくさんあります。まずは、そこを一つずつ広げていきたいと思っています。

もう一つは、AIが計画を提案するだけではなく、オペレーション自体を動かすところまで進めることです。最近は、蓄電所のような物理的なアセットの開発も始めています。ソフトウェアで計画をつくり、その計画に沿って設備が動く。まだ始まったばかりですが、システムとインフラの設備をつなぎ、自動で制御される仕組みをつくろうとしています。ロボットの中にAIを入れるという話は、比較的イメージしやすいと思います。私たちが考えているのは、インフラの設備とAIをつなぐことです。計画を立てるシステムから、現実の設備を動かすところまでを、一つの流れにしていきたいと考えています。

── そうした事業をつくるには、日々のプロジェクトとは別に、研究開発の時間も必要ですね。

ですので、有償のプロジェクトだけで社員の時間を埋めないようにしています。有償稼働の割合を高めれば、短期的には利益が出ます。ですが、目の前の案件だけで手いっぱいになり、新しいお客さまと何ができるかを考える時間も、研究する時間も、社内の仕事を改善する時間もなくなってしまう。

研究開発を専門に行う部門もありますし、各部門でプロジェクトの中から出てきたテーマを研究することもあります。何年も先の技術だけを研究しているわけではなく、今の仕事の中で見つかった課題を、もう少し掘り下げてみるような活動も多いです。目の前のことと、少し先のこと。その配分は、意識して調整しています。

高い専門性と人間性を備え、自ら仕事をつくる人へ

── 今後の成長に向けて、どのような人を迎えたいと考えていますか。

ざっくり言うと、「いい人で、優秀な人」に出会えたらと思っています。社会インフラのプロジェクトは、お客さまと何年も一緒に進めることがあります。社内でも、専門性の違う人と組まなければ解けません。能力が高くても、周囲を尊重できない人とは、長く仕事をするのは難しいと思います。

私が社外で長くお付き合いしてきた方を見ても、本当に優秀な方は、人としても気持ちの良い方が多いんです。専門性と人間性は両立するものですし、どちらもあって初めて、一緒に仕事をしたいと思えるのではないでしょうか。

── 入社する方の能力や経歴は、どんな観点で見ているのでしょうか。

同じような人ばかり集めても、面白い会社にはなりません。似た人ばかりでは、新しいものは生まれにくい。学術的な能力が高い人も必要ですし、業界のことをよく知っている人も必要です。話すことに長けているわけではないけれど、設計なら非常に強い、という人もいる。逆に、技術経験は浅くても、周囲を巻き込みながらプロジェクトを前へ進められる人もいます。

会社全体で見たときに、能力も性格も、ある程度バラけているほうがいいと思っています。ただ、オーナーシップや自律性、論理的に考える力は、どのポジションでも共通して必要です。

── 生成AIの登場によって、必要とされる能力も変わってきていますか。

かなり変わると思います。これまで何年もかけて覚えていたことを、生成AIを使えば、ずっと短い時間で学べるようになっています。もちろん、誰にも真似できないほど高い専門性には依然として価値があります。ですが、転職市場で分かりやすく示せる程度のハードスキルだけを積み上げることが今後も同じように有効かというと、私はそうは思いません。それよりも、自分で考えて行動する力、さまざまな人と一緒に仕事を進める力のほうが重要になる。何かを知っていることより、その知識を使って、何をするかが問われるようになると思います。

── 事業会社やコンサルティング会社から転職する方も多いようですが、そういった人にとって、グリッドでの仕事はどのような面白さがありますか。

事業会社の中で働いている方は、その業界の問題をよく知っています。解決したい課題もあると思います。ただ、事業会社の中にいると、アイデアがあっても、「それを誰がつくるのか」という壁を越えづらい。自社にエンジニアがそろっていない、新しいシステムを開発する体制がない。

グリッドには、アルゴリズムを考える人も、システムをつくる人も、プロジェクトを進める人もいます。自分が業界の中で感じてきた課題を持ち込めば、それを解決できるチームがいます。コンサルティング会社から転職される方も似ています。提案して終わるのではなく、実際に動くシステムをつくるところまで関われます。中にいたから見えた課題を、外から技術で解いていく。そんな面白さがあると思います。

── AIや数理最適化、ソフトウェア開発などの経験を持つ方にとってはいかがでしょうか。

自分の技術が、実際に社会インフラの運用に使われ、世の中への影響を感じられる点は魅力的だと思います。この仕事は、アルゴリズムの精度を上げれば完了、というものではありません。まず、お客さまの業務を聞き、現場で何が起きているのかを理解する。何を数式にするのか、どの条件を入れるのか、どれくらいの時間で答えが必要なのか。そこから考えます。

お客さまごとに業務も条件も違いますから、毎回、問いの形が違います。技術を使う前に、何を解くべきかを決めるところから始まるんです。

自分がつくったものが、電力や交通、物流の現場で使われる。その結果、今まで人が何時間もかけていた計画が変わる。技術者にとっては、非常に手応えのある仕事だと思います。

── 曽我部さんが、社会インフラの仕事に取り組み続ける原点を教えてください。

グリッドを立ち上げる前、20代の頃は会社員でした。ある程度仕事を任されるようになって、自分なりに頑張っているという自負もあったんでしょうね。実家に帰ったときに、会社で評価されたことを父に話したんです。ところが父からは、「そんなことはくだらない」と言われました。会社の中で誰に評価されるか、上司に好かれるか、そんなことだけを見て仕事をするな。世の中に対して、何の役に立つ仕事をするのかを考えなさい、と。

当時は、ずいぶん厳しいことを言うなと思いました。ただ、それまでの私は、社内で評価されることを仕事の成果だと思っていたところがありました。父に言われて初めて、仕事とは何なのか、自分は社会に対して何ができるのかを考えるようになりました。

グリッドは上場していますから、会社として成長する責任があります。それは当然、果たしていかなければいけません。でも、売上や会社の規模をスケールさせていくことと、自分たちの技術や能力を使って社会インフラを良くすることは両立できると考えています。まだまだできること、やりたいことがたくさんあるので、挑戦を続けたい。その考えは、これからも変わりません。

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