VOICE

新しい技術がどれだけ高性能であっても、それだけで社会に普及するわけではありません。経済的に妥当な範囲か、消費者の好みに合うか、社会にどのような便益をもたらすかなど、技術と消費者、技術と社会という複数のレイヤーで生じる障壁を越える必要があります。私は、優れた技術や仕組みを社会にうまく根づかせる方法、いわば技術を社会に届けるまでの「設計図」を描き、評価する研究に取り組んでいます。

具体的には、電気自動車や自動運転車への消費者選好の分析、電気自動車を蓄電池として活用するV2H・V2G技術の経済性・環境性評価、スマートグリッドの設計・運用最適化、P2P電力取引メカニズムの設計などを対象にしています。例えば、V2H（Vehicle to Home）・V2G（Vehicle to Grid）は、電気自動車の電池にためた電気を家庭や電力網に供給し、車を蓄電池としても活用する技術です。出力が天候によって変動する再生可能エネルギーの導入が増えるなかで、その変動を補う手段として有望視されています。エネルギーシステムの側からすると太陽光発電で電力が余る昼間に充電し、電力需要が高まるタイミングで放電してもらいたい。しかし、実際にそれを使うのは人間です。生活スタイルや移動パターンによって車が家に停まっている時間もさまざまで、いつでもシステムの都合に合わせて運用できるわけではありません。技術的なパフォーマンスと人にとっての利便性は、このようにしばしばトレードオフの関係になります。

だからこそ、人の行動や好みをデータから読み解き、その根拠に基づいて技術側の設計や運用を人に合わせて調整していくことが必要です。こうした前提を欠いたまま仕組みだけを作っても、立派な箱物と同じで、完成したのに使われないという結果になりがちです。技術と人、技術と社会の接点に生じる障壁をひとつずつ取り除き、優れた技術がスムーズに社会へ実装されていく。それを積み重ねることで、スマートかつサステナブルな社会の実現に近づいていくのだと思います。

シンクタンク・コンサルティング業界で実務に取り組んでいた頃は、環境・エネルギーやスマートシティ分野の調査・政策設計・社会実装支援に携わっていました。「未来の社会の姿」を描くような刺激的なテーマばかりでしたが、そこで痛感したのは、実際の普及という観点では、技術そのものよりも、消費者や社会の仕組みとしての受容性やビジネスとしての実現性といった「技術の外側」のほうがボトルネックになっているということでした。

前職の大学に移ってからは、学術研究としてスマートグリッドに取り組むだけでなく、社会実装プロジェクトに研究者として関わる機会を得ました。大学のキャンパスをフィールドに、取得したエネルギーデータをもとにさまざまな視点から評価・分析し、蓄電池などの技術のパフォーマンスを最大化する運用方法を理論と実践の両面から検討した経験は、私にとって非常に大きな学びとなりました。
MOTは、技術単体の開発で終わらせるのではなく、その先の「社会で価値を生むもの」として技術を捉え直す学問領域だと考えています。シンクタンクで実感した「優れた技術であっても、社会やビジネスの仕組みが整わなければ広がらない」という問題意識や、大学での「運用方法を工夫し、社会に定着しうる仕組みを設計していく」という研究経験は、MOTの領域と近く、自然とMOTへの関心につながったのではないかと思います。

立命館イノベーションスクールの大きな特徴のひとつは、学際性にあると考えています。技術を製品やサービスとして形にし、事業として社会に展開するには、技術そのものへの理解だけでは足りません。誰をターゲットにするのか、その人々の好みや行動を理解する「人」への深い理解、事業を成り立たせる収益性やファイナンスといった「お金」の知識、そして運用方法を設計する「オペレーション」の視点などが求められます。

こうした問いに答えるには、経済学・心理学・工学・データサイエンスなど、複数の学問領域の知見を組み合わせる必要があります。この研究科の教員は、それぞれ得意なドメインを持ちながら、複数の分析アプローチも併せ持っています。例えば枝川先生は脳神経科学とマーケティングを組み合わせて人の行動や反応を理解する研究をされていますし、私自身も経済学と工学の両面から研究に取り組んでいます。経済学的なアプローチは消費者選好の理解に、工学的な視点は複数の評価軸のトレードオフを考慮した最適化に活きており、理論的な最適解と消費者の好みを調整するために、2つの引き出しを行き来できることが私の特徴です。山の頂上へ登る道が360度あるとすれば、多くの道を知っているほど、自分に合った最適なアプローチを選べます。学生のやりたいことに対して多様な登り方を示せる環境は、学際性の面白さそのものだと感じています。

多面的に物事をとらえ分析する力を磨き、意思決定の「質」を高めてほしいと考えています。企業や個人のマネジメントは、突き詰めれば日々の意思決定の総和です。どの技術を選ぶか、誰に届けるか、どう運用するか。一つひとつの判断の質が、組織の成果も個人のキャリアも大きく左右します。

意思決定の質を高める上で大切なのが、物事を見る視点、いわば「レンズ」を増やすことです。立命館イノベーションスクールではさまざまな理論やアプローチに触れられます。それぞれが同じ課題に異なる角度から光を当ててくれるレンズであり、多く持つほど課題の全体像が明瞭に見えてくるはずです。講義での演習や研究を通じて、知識を「使える力」に変える経験を重ねてほしいと思っています。

AIの進化により情報の収集・整理が簡単になっている時代だからこそ、一面的な答えや手近な答えに頼るのではなく、多視点から自分なりに納得できる答えを導き出し、行動できる人材へと成長してほしいと願っています。