ロボットではなく「完成した壁」を売る：Monumentalの小型ロボット群による建設自動化

皆さん、こんにちは。FoundXの田です。

同じくFoundXの富田です。

8月に入って、いよいよ夏らしいという感じもしますね。そうですね。夏真っ盛りというところですよね。

はい。そんな中、授業も終わり、私は先週と言いますか、道場ですね、アントレプレナー道場というアントレプレナーシップの授業の振り返りブログを書きました。

どうでしたか?反響などは。反響は特にはないですね。はい。[笑い]

まあまあなトピックなので、今年は大きく変えましたみたいなところを皆さんに共有しようかなと思って書いているので、もしよければ、AIを使ってどういう風に大きな構想を描いていく練習をしたのかというところで、記事をご覧いただければと思います。

はい。そうですね、大学生向けの授業で、アイデアをある程度提供した上で、AIを使ってどういう風に大きくできるかっていうのを試してみたっていうようなところだったと思います。

是非。来年は変わってる可能性も結構あると思いますが、色々と試していきたいなと思ってます。

はい、ではここからアイデアキャストのコーナーに入りたいと思います。FoundX Review Startup IdeaCastでは、海外のスタートアップのアイデアをAIを使って分析して紹介していく番組です。これからアイデアを考える人たちの参考になればと思います。

最初にディスクレイマーですが、AIを活用して情報を整理しているので、一部情報が古かったり間違ってる場合もあります。ファクトを重視される場合は、必ずご自身で調べるようお願いいたします。

本ポッドキャストはあくまで、アイデアの参考情報とか考え方を引き出すことを目的としている番組です。では今日紹介するスタートアップですが、Monumentalというスタートアップです。

これはどうして選んだんでしょうか?

そうですね、建設系が割とまた増えてきちゃってますが、前回と言いますか、前々回ぐらいのところと少し似てますが、建設の成果を売るというところ、建設ロボティクス企業になっています。

ただ前回はアメリカで、名前何でしたっけ?

2単語だった覚えがありますか?

はい。2単語だったところがありますが、ゼネコンを請け負うみたいなアメリカのスタートアップだったんですが、今回はオランダ・アムステルダムを拠点とする建設ロボティクス企業で、2021年創業のところでした。

元々Silkという、また後ほどお話ししますが、データ化を行っていたスタートアップの共同創業者らが立ち上げています。PalantirにそのSilkというスタートアップは買収されたんですが、そうした2人がオランダで作っている、小型の自律ロボットのスタートアップになってます。

最近割と動画を出していて、ビハインド・ザ・ビルド、ビハインド・ザ・シーンじゃなくて、ビハインド・ザ・ビルドっていう感じで、どんな感じで作ってるのかみたいなのをYouTubeにあげてるので、ご興味あればご覧いただければと思いますが、こうした自律型のフィジカルAIが建設系で色々出てきていいなということで、今回Monumentalを取り上げたいと思っています。

前回はテラファーマだったんですけど、テラファーマとの違いっていうのは、提供するものが違うってことでしょうか?

そうですね。少し提供するものが違うところになるので、この後説明していければと思います。

では続いて、全体像をまずお話ししたいと思いますが、彼らは、端的に言うとレンガ積みの機械を今は提供していますが、最終的にはソフトウェア・デファインドな建設業界を作っていきたいということで、少し入り方が違うのかなという風には思っています。

元々このスタートアップ自体は、労働力不足とか住宅価格の上昇、住宅の供給能力の不足という社会課題に向けて、まず現場で必要な施工能力を確保できない、特にレンガ積みのような欧州でありがちな建設のところに目をつけて、まずロボットを導入していこうというところをスタートアップとしてやろうとしています。

で、ソフトウェア・デファインド、ソフトウェア定義型と言っているのは何かと言うと、ロボットを遠隔操作するだけではなくて、現場とか壁とか材料、ロボットの状態をデジタルに表現していくこととか、それを用いて作業を小さな単位で処理していくであるとか、現場の状態に応じて作業順序を変更していったりとか、同じ機体に対してソフトウェアを更新していくことで新しいことができるようにしていくみたいな、そうしたことをやっています。

ただ、現在の提供範囲に関しては、レンガとかモルタルを中心とした壁の施工にまずは注目してやっているみたいですので、これはもしかしたらアメリカとは違う、アメリカのところはどちらかというと土工と言いますか、というところでしたが、今回はそのレンガ・モルタルみたいなところで、その土地の文化にあった自動化から始めてきているというところは若干違うのかなと思っています。

で、Monumentalという言葉にも、社名にも、長期間残る建築物を作っていくみたいな意味合いが含まれているということだそうです。

ソフトウェア・デファインドの建設っていうのは、具体的にどういうところが変わっていくんでしょうか?そうですね。まず作業計画であるとか、自律ロボット間の役割分担とか現状の把握っていったところをソフトウェアで行うことによって、よりリアルタイムにいろんな情報を手に入れて、それを実際のロボットに反映していくということができるのかなと。

特に今、建設現場は色々と、予定調和的ではないと言いますか、現場ならではのいろんなイレギュラーとかも発生してきて、そのためにいろんな計画を変えていかなければいけないとか、一時停止しなきゃいけないとかいう時にも、別のルートに切り替えていったりすることが、デジタルだと迅速にやりやすいというところなのかなと思っています。

あとは、ハードウェアとしてロボットを彼らは作って使っているところがありますが、そのハードウェアを作り直さずに新しい形状とか材料とか、対応できるところを増やしていくというのが、ソフトウェアでできることなのかなと思います。

では、より具体的にどういった課題があるのかというところをお話ししていければと思います。建設市場は非常に大きいところです。大きいだけではなくて、住宅とか物流施設とかデータセンター、工業インフラとか、他の産業の基盤となるような産業です。GDPの10%から15%を占めるみたいなことが言われている産業になっています。金税の2023年の世界の建設総産出みたいなところを見ても、約13兆と推計しています。

一方で、現場ごとに条件が違うので、製造業と同じような自動化はなかなか持ち込みづらい領域だと言われています。なので、単に職人の皆さんが非効率だからというわけではなくて、一品生産でやることが多いとか、屋外で環境が雨風とかでも変わってきますし、あるいは多数の専門工事会社が順番に入っていくので、そのプロジェクトマネジメントをしなきゃいけないとか、前工程の誤差が後工程にもどんどんと影響していくであるとか、現場ごとに設計も動線も材料も違うみたいな、本当にそうした様々な非効率があるというところは、テラファーマと同じようなところです。

かつ、人材不足も非常に激しい業界で、人件費が上昇しているだけではなくて、着工の延期とか工程の変更、他業種の待機とか、そうした問題が多かったりします。

今回はオランダとかヨーロッパでの話になりますが、イギリスのHome Builders Federationによりますと、年間30万戸の住宅を建設するために約2万人の追加のレンガ職人が必要と試算していて、結構ここは足りてないというのが、イギリスと言いますか、EUでは結構問題になっていて、そこに対して彼らは、住宅購入者ではなくて、ゼネコンの方にレンガ工事を請け負うような大規模なサブコントラクター、サブコンとして入っていこうとしてるのが、今回のこのMonumentalです。

彼らは人件費削減っていうのを売っているだけではなくて、予定した日に壁の工程をちゃんと終えられるような、タイム・トゥ・バリューと言いますか、というところを売っているのかなと思ってます。

人間の職人を完全に置き換えるというよりは代替手段として、職人さんは柔軟な対応はできますが不足していて、プレハブは工場生産に適するけれども実際の現場での接続が問題になってきていて、みたいなところをうまく、職人さんほどではないがやりやすいみたいなところに関しては、このMonumentalが入っていきやすい領域・課題っていう風に言ってるのかなと思ってます。

その課題で生産性が低下してるっていうところもあったんですけれども、もう少し具体的に教えていただいてもよろしいでしょうか?

そうですね。先ほど少し言いましたが、工場のように環境を固定化できないとか、各現場がプロトタイプに近い状況であったりとか、前工程の誤差とか、あるいは天候の影響とかが入ってきて、それによって人の入りがどうなるのかと、そうしたところも結構問題としてあります。

あと技術以外にも、契約とか責任分担、安全規制とかも変えづらくて、そうしたところがあって、生産性として、過去1世紀で唯一生産性が低下した産業って言われているみたいですね。

いや、それもびっくりですけど、確かに一品に近いというか、毎回違うっていうのはおっしゃる通りだな。こういう系のロボットでよく言われるところですけど、職を奪うんじゃないかみたいな恐れもあるんですが、そこは今は代替手段というか、補完し合うような関係を考えてるんでしょうか?

そうですね。今は本当に人が足りていないという状況で、確保できない施工能力を補うみたいなところで入っていこうとしてるのかなと。材料補給とか安全監督とか品質確認、あるいは例外対応っていったところは、多分人がまだ担わなきゃいけないところです。

一方で、長期的には彼らのロボットも性能が良くなってくると、もしかしたら必要人数とかが変わってくるかもしれないので、その場合は一部代替が起こるみたいなことがあり得るかもしれないと思います。

ちなみに、2万人のレンガ職人の話をしましたが、新規の見習いは年間約2000人ぐらいで、本当に足りないみたいなことみたいですね。

そうか。職人になるにも研修というか、何か受けないといけないんですね、きっとね。

みたいですね。はい。

では解決策です。彼らはどうやってその課題を解決しようとしているかというと、3種類のロボットが分担しながら、この問題を解決しようとしているみたいです。1つ目がピサと言われている、レンガとモルタルを積んでいく、配置していくロボットです。2つ目のロボットがペトラです。必要なレンガを運んでピサに供給します。なので、ピサは積んでいく、ペトラはそこに供給するロボットです。で、パダマというのがモルタルを調合して供給する。この3つのロボットがいて、それをAtrium OSというもので連携していくみたいです。全ての機能を1台に詰め込まないようにしていて、各機体を小型化しているということだそうです。

小型であることのメリットは、製造コストが安くなるというところもあるんですが、建設現場ならではというところもいくつかあって、小型であればドアを通れたりとか、足場とか狭い動線に入れたりとか、バンで運べたりとか、故障した1台だけを交換しやすいとか、あと現場規模に応じて台数を増減できるということで、この小型の自律分散型ロボットっていうのは、実は建設現場という制約環境において適合してるんじゃないかという仮説で進んでるみたいです。

もちろん小型化すると積載量が減ったりとか、電池容量とかアームの到達範囲、あるいは単体の速度には制約が出てしまうので、これをうまく群制御していく、あるいは材料補給で補っていくというような設計みたいです。

そうした群制御とかしていくっていう観点でAtrium OSというものを用意していて、これは個々のロボットを動かすだけではなくて、壁のどの部分をどういった順番で、どの機体が処理していくのか、これを管理していったりするみたいですね。Atriumはまさにこの現場の最新状況を確認しながら作業を進めていく、設計データだけを信じずに現場の状態を確認していくみたいなこともやっているみたいです。

実際、既に公式発表だと、住宅100戸とか、学校とかコミュニティセンターとかホテルとかで施工を手伝ったとか、用途の多様性は示されているという状況なのかなと。もちろん案件の採算性とかはまだ分かんないと思いますが。そうした形で、自律分散型ロボットっていうのを人間と協業しながらやってるみたいですね。

なるほど。3種類もあるんだなっていうのはちょっと意外というか、そういう風に分けるんだと思ったんですけど、1台でこう全部やるっていう手を取らなかった理由ってどういうところにあるんでしょうか?

そうですね。先ほども少しお話ししたところでありますが、1台を小さくして、ドアを通れるとか、足場とか狭い動線に入れるみたいなところに加えて、軽くて交換可能みたいなところもあるのかなと。

あと、各機能を独立して改善していけるっていうのも、機能を分散させている1つのメリットかなと。積むところだけを交換していくとか、アップデートするってのもできるのかなと思います。あと、現場のボトルネックがどこにあるのかに応じて、機体を増やしたり減らしたりということもしやすいのかなと思います。あと、1台の故障で全工程が止まってしまうというリスクを回避するというメリットもあるんじゃないかなと思いました。

交換できるっていうのは大きなメリットだなと思いました。自律型ロボットってことなんですけども、どこまで自律化されていて、どこからは人が関与するように今のところなってるんでしょうか?

そうですね。今のところ、言った積む、運ぶ、モルタルみたいなところは、ある程度自動化・自律化されていると。

ただ、現場投入前の計画とか搬入とか補給、あるいは安全管理みたいなところは、おそらく人が関与しているのかなと思います。

では市場規模です。先ほども少しお話ししましたが、建設業界というのは非常に大きな市場になっています。とはいえ、巨大であっても、Monumentalが現在売れるのはその中の特定の、本当にレンガ積み市場、イギリスとオランダのレンガ積み市場が初期のウェッジ、くさびとして働いているというところです。多分TAMは建設全体、あるいは自動化可能な工事全体で、SAMに関しては壁とか躯体、あるいは外装みたいな、現在の技術に隣接する工程があるのかなと。特に欧米圏ですかね。SOMに関しては英国・オランダのレンガ積みになっているという状況です。全体としては、先ほど言った通り年間13兆規模とかあったりするかもしれませんが、実際に狙えるのはどこまでかなってのは、彼らの技術がどこまで発展するかというところです。

最初の市場としてオランダを選んでいる理由は、創業地に近くて、かつレンガの施工というものが一般的で、反復的に現場に行けることが多分1つのメリットとして、そこを選んでるのかなと。あとイギリスは、イギリスでレンガ職人不足というところが存在していて、かつ住宅の供給目標っていうところもあって、そこで支払い意思のある顧客を探しやすいんじゃないかと思われてるみたいですね。

イギリス政府は実際に150万戸っていうような目標で、年間目標37万戸みたいな感じにしているみたいです。ただ、そこに対して供給不足が出てきているということで、そこに対してスタートアップとして挑んでいこうみたいなことをやろうとしてるんですね。

最初オランダから始めた理由についても少しあったんですけれども、他にも理由はあるんでしょうか?

そうですね。開発拠点から近いので現場と往復できるっていうところとか、あとその現地に住んでいるっていうこともあって、法制度とか顧客のネットワークを作りやすい、理解しやすいというところもあるかもしれません。

あと、やっぱりロボットを使うとなると、ロボットを使い回すとか、終わったら次に持っていくことを考えると、やはりある程度その密度が高いところでやっていく必要があるのかなと思っていて、そうした観点で、まずは特定の地域から集中してやっていくっていうことをやろうとしてるのかなと思います。

今の話とも重なるんですけど、最初のウェッジというか入り口を選ぶ時には、結果としてどういう点を踏まえたのかっていうとどうでしょうか?

そうですね。おそらく人手不足っていうところが大きいんだろうなと思います。特に納期遅延とかが起こっていればなおさら、ニーズがバーニングニーズになっている可能性が高いと。あとは、このレンガ積みっていうところは作業単価が比較的明確なのかなと思っていて、これをいつまでに終わらせればいいとかいう、そうした分かりやすいところから入っていってる。あとは成果物の品質も測定しやすいとか、あと同じ顧客から複数の案件が発生するのではないかとか、あと規制とか材料とかを大きく変えずに導入できるというところは、確かに一品ものなんですが、レンガだけを捉えれば、そんなに変わんないかもなみたいなところから入っていってるんじゃないかなと思いますね。

ではビジネスモデルです。彼らはハードウェアの販売をしてるわけではないというところです。従来型の設備販売は、ハードウェアを販売して、顧客側で初期投資をしてとか、操作員の採用とか育成をしてとか、あるいは故障とか陳腐化とか遊休のリスクを取ってとか、そうしたことをやっていましたが、Monumentalとかテラファーマとか、他のところもそうかもしれませんけれども、顧客が発注するのは成果物です。今回、Monumentalは壁、壁の工事です。なので、既存のサブコントラクターへの発注予算項目で取りに行くっていうことをやろうとしていると。なので、顧客は機械を購入せずに、Monumentalを独立的なサブコントラクターとして雇って、完成した壁に対して支払うというようなビジネスモデルを取っています。

顧客にとっては摩擦が下がるような感じになります。Monumental側には、機体の製造費とか故障とか現場間輸送とか、その辺を全てお願いしているものの、実際にちゃんと使えるかどうかっていうところは保証しなきゃいけない。ただ、Monumental側にとっても、ちゃんとそこを請け負えば、仮にロボットがうまく動かなかったとしても、人間が後でちょっとレンガを積めばいいので、そこは成果物を約束しやすいというところはあるのかもしれないなと思いますね。

はい。ロボットの仕様書を向こうからもらって作ったとしても、本当にその仕様が合ってるのかどうか分かんないけれども、ロボットの成果物としてのレンガ積みってところは、多分成果物はある程度一定していくんじゃないかみたいなところはあったりするのかなと思います。

なので、ユニットエコノミクスと言いますか、実際にこの採算が合ってるのかは正直分からないところではありますが、壁の受注単価に対して十分にコストを下げて、ロボットとコアを動かすことができれば、多分採算が合っていくみたいなことなのかなと。なので、自律性が上がるほど、監督者1人で扱える台数が増えて利益率が改善する。そうしたビジネスモデルです。

なので、このモデルの強みは、製品の性能の改善がそのまま自社の原価の低下になっていくので、顧客価格を下げていくということをしたとしても、利益を増やすことができるみたいなことなのかなと思います。

顧客にとってもお願いしやすいし、自身にとってもうまくどんどん良くなっていけば利益率が高くなるっていうのは分かったんですけど、逆に失敗するというか、リスクとして難しいとか怖い部分ってどういったところでしょうか?

そうですね。リスクの手前で弱みから言うと、まずSaaSよりも資本集約的ではあるので、結構重いビジネスです。あと、売上を増やせば増やすほど、機体とか保守部品とか現場チーム、運転資金っていうのが必要になってくるビジネスモデルっていうところは弱みとしてあります。

その上でリスクですけれども、受注価格は基本的には市場価格になっていきます。その際に、彼らのリスクとして、ロボットの性能が十分ではないから現場ごとの例外対応費用が膨らんでいくリスクはあると思いますし、機体が現場間を移動している時間が長いと稼働率が下がってしまって、その分利益率が下がってしまうとか、故障時の人間による代替の施工というものが粗利を減らしていく可能性もあります。あと、顧客の工程変更で待機させられても費用を請求できないみたいな、そういう顧客側のリスクもあるのかもしれないなと思いますね。

では戦略です。垂直統合ですというところですね。はい。相変わらず垂直統合ですねっていう感じですが、

Monumentalに関しては、垂直統合をすることによって、技術リスクを顧客に背負わせないという判断をしたみたいです。ソフトウェアからハードウェアまで自社で完全に制御して、施工サービスとして提供しています。Atriumからロボットハード、施工サービスまで自社で持っていると。

初期のロボティクスの状況、今の状況だと、やっぱり問題がソフトウェアにあるのか、センサーにあるのか、機構にあるのか、あるいは材料なのか、現場なのか、どこにあるのか切り分けづらくて、そこを何とかしたいというところで、外部ベンダー間の責任分界をなくして、現場で起きた問題を1つのチームで修正できるような垂直統合のメリットを、今回は採用したということなのかなと思います。ただもちろん、顧客に成果を保証するという形になるので、主要な技術とか現場の運用とかを自社で全て制御していく必要があるというのがあります。

今回やってるのは、レンガとかモルタルをやってみます。次の隣接領域で、多分ブロックとか石灰岩とか、さらに断熱とか窓枠とかドアとか、そうしたところをやっていくっていうような、徐々に外壁のところを増やしていくということかと思います。

ただ、この拡張は単なる機能追加ではなくて、材料の保持の方法が変わったりとか、品質検査が変わったりとか、他の工種との責任分界が変わったり、あるいは防水とか断熱とか耐火とか、性能責任も変わったり加わったりするので、この辺りは結構どうなっていくのかというのは、今後の戦略次第なのかなと思います。

ファサード全体ですね、請け負えば、1工程あたりの小さな売上から、建物の外壁みたいな大きな契約単位に拡張できるというメリットはあるんですが、どこまでできるのかっていうところは今後の技術の発展次第なのかなと思います。

あと、もう少し大きな受注をすれば、同じ現場で長く滞在すると言いますか、稼働することができるので、もしかしたら搬入とか設営費とかを複数工程に分散できる可能性もあるかもしれないなとは思います。

その次にどんどんコンクリートブロックとか断熱材に広げていきたいっていうところなんですけど、ロボットが自動化するような工程としては、どういったところに伸ばしていくことを考えてるんでしょうか?

そうですね。同じ認識機構が使えるとか、位置合わせを再利用できるとか、そういう工程が1つあるかなとか、移動とか、持っていく、運ぶことができるものとか、あとは同じ顧客、同じ現場で同じ契約に追加できるみたいな、そうした工程だと契約範囲が広がるだけなので、いいのかなと思います。

あとはそうですね、ブロック施工みたいな感じで、壁の積み作業に近いものは比較的拡張しやすいところかなと。ただ一方で、窓の取り付けとかドアの取り付けっていうところは、単価は大きいかもしれませんが、品質責任は結構大きくなると思うので、そこは難しいのかなと。

ただ一方で、彼らはこうしたところを積み重ねていくことによって、ハードウェアそのものの優位性だけではなくて、どういった現場条件だったら、どういった機体の構成と作業計画で納期を守れるのかみたいな運用データを蓄積していくことができるので、それを早く取りに行くために、こうしたところを伸ばしていって、長期的な優位性、データとしての優位性、学習の優位性というところにつなげていくのはあり得るのかもなと思います。

垂直統合って重くないですかっていうところって、どうコメントというか、反論なのかな?どうなんですかね?

重いですよね。これは。[笑い]重いですよね。

そうですね。特に製造、施工、保守、ソフトウェア、これを同時に拡張していく必要があるというところと、やっぱり建設系は製造とちょっと違って、その地域ごとに拠点を持っていたりとか、現場チームが必要だったりするのかなと思っていて、もちろんそれを1つにまとめることで、いろんな学習をしやすいみたいなメリットは出てくるかもしれませんが、成熟後は、これをどううまく回していくのかということを考えていかなければいけない。もしくはパートナーシップとかで他のところに任せていくみたいなことも必要なのかもしれないなと思います。

ではロードマップです。少し話してきてますが、今回は3つのフェーズで分けています。フェーズ1は、PMF・局所的検証という形ですが、レンガを積んでいくMVPみたいな、オランダ国内での局所的なプロトタイプと実用テストをしましたというのが、1つ目のフェーズになります。ここではロボットが動いたかどうかではなくて、顧客が市場価格で発注して、その完成物をちゃんと受け入れてくれたかどうかっていうところが、フェーズ1で検証していったところかなと思います。

フェーズ2は、曲線とか窓とか、複雑なデザインに対応していくみたいなことが1つあるかもしれません。あと、今150台規模ぐらい回してるみたいな話ですけれども、同時稼働の台数を増やしていって、少数の熟練エンジニアに依存しないような運用に変えていき、そしてイギリス展開みたいなところも含めて考えているっていうのがフェーズ2です。

フェーズ3は海外展開と材料拡張ということで、アメリカの市場とかを見据えて、技術リスクだけではなく、営業とか契約とか、そうした現地作業とか規制とかを含めて、そうしたところのリスクを検証しにいくみたいなことかなと思います。

本当に技術の最難関のところから検証を始めるのではなくて、有料で反復受注できるかどうか、最も単純な成果物を納品できるかどうかっていうところから、彼らは割と検証し始めているというのが面白い。技術じゃなくて、本当にその成果物の検証をしているというところが面白いのかなと思っています。

今後どうなっていくのかはちょっと分かりませんけれども、本当に同一顧客から、品質を高く評価してくれて再発注が来るのかどうかとか、現場の立ち上げ時間がどこまで必要なのかとか、自律稼働がどこまでできるのかみたいなところとか、監督1人あたりの台数がどれぐらいなのかみたいなところを見ておく必要があるのかもしれないなと思いますね。

今後、海外にも展開していくというところもあるんですけれども、難しくなってくるのっていうのは技術面なのか、それとも他の別の面なのかっていうとどうでしょうか?

そうですね。おそらくですけれども、地域の工法とか、あるいは規制とか、その辺りが結構難しいんじゃないかなと。

特にイギリスとかオランダに比べて、アメリカのどこの地域なのかっていうところはあるとは思うんですけど、テキサスとかフロリダみたいなことが言われてますが、結構暑い地域だと思うので、そこにあったものをどうやっていくのかとか、あとはレンガだっけみたいなところとかもあるかもしれませんし、労働組合とか州ごとの基準がアメリカはちょっと違ったりするので、その辺りも結構変わってくる可能性はあるなと。技術というよりはそうした現場対応、それも技術の一部かもしれませんが、現場対応とか、あるいは契約とか安全基準、あと保険とか規制とか、そうしたところを検証していく必要があるかなと。

欧州で動いた機体であっても、動くかどうかというよりは、その現場の経済性、アメリカでの経済性があるのかどうかは分からないっていうところかなと思いますね。

では、彼らのモートと競合に関して確認していきたいと思います。まず、巨大ロボットを使っているみたいな、Hadrianはちょっと違うなっていう感じはしますけれども、大型のロボットを使ってるところ、Hadrian Xとはちょっと違うのかな。はい。

大きなロボットを使っていくっていうところとは違っていて、狭い既存現場に入っていくのがMonumentalです。複数の小型機で作業していくみたいなところです。小型機は最高速度では劣るかもしれませんが、その分、柔軟性とか可用性みたいなところが高かったりすると。搬入とか配置変更とか、複数の現場でも展開できるっていうメリットがあるのかなと思います。

もう一方で、人間の職人は、大きな機械とは違って、また1つの競合で、そこに比べると人間の方はやっぱり柔軟で、例外処理能力も高いので、Monumentalが勝つには、人間より万能になるというよりは、人が確保できない反復工程で早く安定的に供給していくみたいなことを言っていくみたいな感じになるのかなと思います。

あとは、小型機で、機材ではなくて成果物を提供しているという観点に関しては、大型機械のところとはちょっと違うのかもしれないなと思います。

あとはそうですね、コンピュータービジョンとか自己位置推定とか、もちろんそうしたところも技術的なモートにはなるかもしれませんが、汎用技術に近くなりつつあるので、おそらく長期的なモートにはならずに、本当のモートというところは、高い成功率で見積もりを出して施工して、期日通りにちゃんと引き渡すような、そうした組織能力をいかに早い段階で作っていくのか。これがモートなのかなと思います。

あと現場データですね。量だけではなくて、失敗したパターンであるとか、地面の傾きとか材料差とか他業者の干渉みたいな例外データを早めに取っておくことで、それがモートになっていく可能性は十分にあるんじゃないかなと思います。

先ほどの、技術的なコンピュータービジョンとか自己位置推定だけだとモートになりづらいっていうところと関連するんですけど、大手の企業が同じような小型のロボットを作るっていう可能性もあるかと思うんですけど、それにはどうやって先に行くようなことを考えてるんでしょうか?

そうですね。機体だけであれば模倣可能性はあるとは思ってます。ただ、現場の運用とか見積もりとか故障の対応とか、そうしたところと、あと信頼ですかね、顧客との信頼関係とか安全実績というところに関しては時間がかかるので、そこに対して早めに実績を積んでおくってのは、Monumentalの勝ち筋の1つなのかなと。あとはデータですかね。その辺りを蓄積して、それが本当に使えるものであれば強くなっていくし、それがなければ、大企業が同じ小型ロボットを作ってきて負けてしまう可能性は十分にあると思ってます。

逆に汎用ヒューマノイドが来る可能性もあるんでしょうか?

そうですね。汎用ヒューマノイドが、価格が下がって、今でも結構安く200万円ぐらいで買えちゃいますけれども、価格が安くて、耐久性とか安全性とか作業速度が大きく改善すれば競合になっていく可能性はありますが、ただおそらく、こうした建設系とかは、ヒューマノイドみたいなものよりは、もうちょっと重いものを動かせるとか、精度が大事とか、保守性とか原価とかを考えると、専用機の方がいいんじゃないかなという風には思いますね。

ではGo-to-Market、参入戦略の話です。初期の顧客は、こうしたスタートアップに関しては技術好きの会社になっちゃいがちだったところを、彼らは成果を納品するので、職人不足によって工期が延びている会社というところをやったと。つまり、サブコンとして入ったみたいなところが彼らのGo-to-Marketでした。

特に困り具合というか、ペインが強いほど、未完成な新技術を試してくれる動機というものがお客様側にあるので、そこを試していったというのが非常に大きいのかなと。

最初のMVPは、直線かつ平面の壁に限定してやっていったと。複雑な装飾の依頼に関しては断って、確実に成功できる作業にスコープを絞って、MVPを作って納品していったみたいです。

本当に今後うまくいけるかっていうところに関しては、市場価格で契約できたか、そしてそこに対して利益が出たかとか、完成品が受け入れられたかとか、次の現場で連続発注があったかどうかっていうところは、今後見ていかなければいけない。あとは、本当にロボットが止まったら人間が納品すればいいというか、補完するみたいな、オズの魔法使い型MVPではないですが、そうした設計にしているので、初期は粗利を犠牲にしても顧客の導入不安を下げて、このロボットを使っていく、作っていくための、非常に摩擦が少ない最初の進め方なのかなと思いました。

最初の顧客が受け入れたのもなかなかすごいなと思ってて、よっぽど困ってたのかなと思うんですけど、どういう風に、なぜ受け入れたんですかね。

おそらくですが、職人が確保できなくて、何もしない場合は工期が遅れることが分かっているみたいな状況であれば、まさにバーニングニーズなので、ロボットでも欲しいみたいな感じになるのかもしれないなと思いますし、実際成果物として、はい。人間が最後やりますって言うのであれば、別にロボットがやろうが人間がやろうが、最後人間がちゃんと責任を持ってくれるんだったら、みたいなことなのかなと思います。

あと、顧客は機械を購入する必要もないので、機械のことを知らなくても、納品された壁が来ればいいとかいうところがあって、受け入れてくれたのかなと思っています。

では、創業のプロセスについて話したいと思います。サラーさんとセバスティアンさんっていうお2人が共同創業者です。冒頭に申し上げた通り、データ活用のSilkというところを共同創業して、2016年にPalantirに買収されたお2人がやっています。2人とも建設業出身ではなかったそうです。ソフトウェアとかデータとかAIといったバックグラウンドから参入していったと。

ドメイン知識がなかったことはリスクではありましたが、逆に言うと、既存の大型機を自動化する以外の設計を、素人の発想で考えやすかったという可能性はあるのかなと思います。創業者のお2人は、自動運転で発展した認識とか位置推定技術が建設現場に使える段階に来たんじゃないかという風なことで、今回このMonumentalというのを作ったみたいです。

採用を促すために、一部だけを最先端技術にして、それ以外は保守的にするみたいな考え方を取ったみたいで、既存のレンガを使ったりとか、既存のモルタルを使ったりとか、既存のサブコン契約を使ったり

とか、お客様も設計・資材料を極力変えないということをやっていたと。先ほど、最後に人が入るという話をしていましたが、これもパランティア的なフォワードデプロイドエンジニアリング、FDEって最近日本でも色々と話題になっていますが、まさに完成品を遠隔提供するのではなくて、技術者が顧客の現場に入って実際の問題を解決していくということをやったという風にも言えなくはないかなと。

あとは、もう1個、アプデータだけだと、GDPとしては比較的小さい産業だったので、本当に大きな産業として現実世界の物理的な大きな課題というところを考えて、この建設というところに入っていったみたいです。ただ、建設に関しては、ロボティクスの技術だけではなくて、機械とか電気とか製造とか現場の施工といったような専門家が必要で、ここをうまく集めつつ、ソフトウェア出身のチームならではの反復、イテレーションの速度というところをやって、どんどんと進めていったということだそうです。

なるほど。そのFDEの話もちょっと聞きたいんですけど、先ほどの説明だけだとカスタマーサクセスとも近いなと思ったんですけど、どういう風に違ってくるんでしょうか?

そうですね。多分一般的なSaaSのカスタマーサクセスは、顧客の方々に使い方を教えるというカスタマーサクセスだと思うんですが、今回のパランティア的なFDEとは、本当に技術者が現場の業務とかデータ構造に入り込んで、製品自体を自分たちのプラットフォームにプラスアルファして修正していくような、自分たちが手を動かして解決するというところが、一般的なカスタマーサクセスとは違うのか。初期は個別対応で、コンサルに近い形になっていると思いますが、それをいかに共通課題を抽出してプロダクト化していくのかというところに肝があるのかなと思いますね。それをちゃんとMonumentalの本体に関して、ロボットとかソフトをどうやって改善していくのかをちゃんと考えていくというのが、FDEなのかなと思いました。今回の文脈のFDEですね。

このお2人が建設業界の知識と経験がなかったというところなんですけど、そういう経験がないところでも成功しつつあるという背景は、どういったところにあるんでしょうか?

そうですね、先ほどもちょっと言いましたが、反復してイテレーションを回して学習していくという、ソフトウェア業界ならではの考え方を導入したというところに加えて、既存の材料などを維持して、いわゆるスコープを結構限定して、ちゃんと解決できるところに限定してやっていったから、早く実績が集められたというところはあるのかなと。とはいえ、早い段階で建設とか製造とかの専門人材を加える必要はあったんじゃないかなと思います。

では、先ほどの高速な反復サイクルという話に近いところですが、彼らの学びについても話していきたいと思います。ハードウェア開発では、いかに早く回すかというのが非常に難しいと。設計から部品発注とか加工とかやっていくと、1回の反復に数ヶ月かかりやすいんですが、彼らがやったのは、ダクトテープとか結束バンドとか3Dプリント部品とか、そうしたものをなるべく使って、まず現場で自分たちの分かっていなかった未知というところを発見していく。そしてそれを修正していくということをやって、荒削りなプロトタイプを1週間で作成して投入して、そして学んでいくということをやっていたみたいです。それで学びを繰り返していったと。

なので、試作品を売るというのは、もちろんロボット企業としてはできないんですが、自分たちが使う分には、多分それをやってまんでやっていくということができるというところなのかなと思います。あとは、現場での困難が出てきた時にも、例えば縦積みレンガの要請でモデルが機能しなかった際にも、物理的なスロープを自作して、1、2週間で現場に適用させたという初期の事例もあったりして、そうしたことをやっていく中で工夫も見つけられるという点がいいのかなと思います。

あとは、初期の3Dプリントの作品なんかも使っていたみたいですが、初期は50%ぐらいしか成功率がなくて、そこから形状を修正して現場対応につなげていったということを言っていて、本当に万能で完璧な機構というものを先に作るわけではなくて、案件を回していって、その必要な最初の追加機能をどんどん作っていって学習していったというところなのかなと。もちろん案件ごとに専用のものを作り続けるだけでは受託開発会社になっちゃうので、その標準機能をどう作っていくのかというのを考えながらやっていたとは思いますが、ソフトウェア的なモジュール化とか3Dプリンティングとか、シミュレーションとかログの収集、あるいは交換しやすい部品ということを考えながら、こうしたところをやっていって、顧客の前で失敗するということをやっていったのかなと。その時も、納期を守って人間がなんとか担保して守っていくということをしていたんじゃないかなと思います。

逆に、荒く作っていいところと、なんて言うか、荒く作ったらダメというか、最初から品質を高くするべきポイントって、どういう風に分かれていたんでしょうか?

まず荒くできないものは、安全停止とか構造の品質、あるいは法令に関するところは荒くはできないと。一方、荒くできるものは、ジグとかUIとか、作業の順序とか内部の部品とかに関しては、荒くしてもいいのかなと思います。顧客が求めているのは成果なので、その成果に大きくヒットしないようなところから始めているということなのかなと思いますね。

では、彼らの今の資源の集まり状況です。彼らは2024年に2500万ドルを調達して、2026年7月にKhosla Ventures主導で3200万ドルのシリーズBを発表しているという状況です。最新の公式ページだと従業員130人ぐらいで、R&Dだけではなくて、オペレーションとか工場、技術者であるとかロボットオペレーター、あとは配備チームというものを抱えているみたいです。今ロボットとしては100台を超えていて、外部で150台超となっているみたいです。住宅も100個を超えるような実績を報じているという状況です。いろんな研究開発もしつつ、レンガを正しく置けるかとか、自律できるか、モルタルを扱えるかといったような研究開発の課題を解決しているチームもあれば、商業スケールの課題を解決するような現場チームというところも行ったりというのが今なのかなと思いますね。

この3200万ドルの調達の前で、何が証明されて可能になったんでしょう。

デモで止まらず、ちゃんと実際の建設現場で施工の実績が出たというところじゃないかなと思います。あとは、配備ベースも色々と情報が出てきている、データが出てきている状況なので、という感じかなと。あとは、導入モデルとして成果物課金ということをしていて、そこで売上も見えやすいということが一部あるんじゃないかなとは思います。おそらく今後はプロジェクトファイナンスとか、リースとか設備金融とか、そういうところもやっていくのかもしれないなと、リソース面では思いますね。なので、フリートが増えるほど、ソフトウェア企業というよりは、航空会社とか研とか、そういう感じにも近くなっていくのかもしれないと思いますね。

では、日本への応用に関してAIに考えてもらいました。日本だとちょっとレンガは積まないと思うので、どうやっていくのかというところですね。AIが案を3つ考えてくれました。1つが、木造の軸組であったりとか、プレカット材の現場組み立てというところはいいんじゃないかというところが言われています。現場の建て方職人が人手不足なので、この辺りをやっていくのが1つじゃないかと言われています。

もう1個が、案Bが基礎工事・鉄筋結束の自動化ということで、ここはいくつかスタートアップと言いますか、日本でもロボットをやっているところが出てきているなと思いますが、こうした基礎の配筋というものは比較的平面的で、位置も図面化されていて、品質検査基準も明確なので、非常に入りやすいんじゃないかと。特に反復作業は身体的な負荷も大きいので、自動化の価値を説明しやすいと。ただ一方で、ここに関しては色々と敵のであったりとか高さとかドローとか色々あって現場差があるので、ここを回収できるかというところなのかなと思います。

案Cに関しては、狭小地向けの特化型群ロボットによる外壁施工ということで、東京とかではもう本当に狭小住宅はそれでいいのかって感じはしますけれども、狭小地が多くて大型を入れづらい現場というものが多くなってきているので、この小型分散という設計思想を額生化してやっていく、外壁を作っていく、外壁ボードとかサイディングの運搬とか位置合わせというところを専用機に分けて構想していくのがいいんじゃないかということが、AIが提案してきていると。顧客にはロボットを売らずに、外壁の施工会社として平方メートル単価で受注していくのがいいのではないか、サブコンとして入るといいんじゃないかということが言われています。

日本の文化に合わせたところ、日本でも実際、今建設就業者の55歳以上が36.7%、29歳以下が11.7%というような、少子高齢化をむちゃくちゃ反映している、高齢者が多い業界ではあるので、技能継承とかの問題も含めて自動化していくというのは、1つあるのではないかなとは思います。

その日本でお客さんになり得るのって、ABCで違うかもしれないんですけど、どういう方たちになるんでしょうか?

いずれにせよ、やはり実際に専門の工事を発注する会社とか、地域工務店に対してのサブコンとして入っていく、もしくは外壁とかキストとかを請け負っている中堅サブコンが顧客になっていくのかなと思います。もしくは、建材メーカーと連携して在動データと施工をつなぐという方法もあるかもしれないなと。一方で、日本に関しては、住宅をどんどん建てていくというよりは、新築着工住宅に関しては前年比で3年連続減少しているという状況もあったりはするので、ここに対して、改修とか非住宅の展開を狙えるかどうかというところは、また顧客とか技術の選択になってくるのかもしれないなと思います。

では最後のまとめです。起業家への3つの示唆ということですが、ツールではなく成果物を売れというのが1つ目です。これまでも色々ありましたが、お客様が欲しいのはロボットではなくて壁なので、成果を売っていくのが入りやすいんじゃないかということが1つあります。新技術を買ってもらうんじゃなくて、既存の予算とか契約とか評価方法に合わせて納品をしていくというのが、今回のスタートアップなのかなという風に思います。

2つ目が、ソフトウェアの反復速度というものをハードウェアに持ち込むことです。完成度の高い機械を長期間かけて作っていくというよりは、早く投入してどんどん現場で試して、ラーニングカーブを回していくということです。現場ではダクトテープとかを使ってなんとかやっていくというような、早く回す方法を考えていくと。グラウンドトゥルースと書いていますが、現実世界で失敗して学んでいくというのが大事ではないかというところです。

3つ目が、巨大な万能機よりも特化型。これが効く領域もあるんじゃないかということで、制約の多い現場では1台の万能機を作るよりも、小型の専用機を組み合わせていく方が適用しやすいのかもしれない。そして台数を冗長化させることで、故障機を交換したりとか、機能ごとに改善したりするメリットも出てきますので、こうしたところを作りつつ、協調させるOSと現場運用というものをやっていくのがいいのではないかということが、今回のまとめとして、AIにまとめてもらった内容になっています。技術のモートと事業のモート両方を作っていくという観点でも、小型のロボットだけではなくて、成果課金ということで事業側のモートを作っていくというのも、難しいところではありますが、模倣を難しくしていく1つの方法ではないかなと思います。

はい。ということで、今回いかがだったでしょうか?

そうですね、重なっちゃうんですけど、小型のロボットを複数種類持つことで、可用性だったり拡張性を担保しつつ、成果物を提供するというところで、顧客は別にロボットが欲しいわけじゃないから、壁ができればいいので、その組み合わせがすごく上手だなという風な印象を受けました。

そうですよね。本当、レンガ積みロボットだけではないところに行っているのは面白いなという風に思います。日本でもぜひこうした、うまくフィジカルAIと言いますか、その波を人手不足のところに使っていくようなスタートアップが出てくるといいなと個人的には思います。

それでは今日はこちらで終了です。FoundX Review Startup IdeaCastでは、今後も皆さんのアイデアの種となるスタートアップを紹介していきたいと思います。ご興味のある方はぜひチャンネル登録、いいねをお願いいたします。またFoundXの各種プログラムでも応募者を募集しています。周りに起業を考えている方がいれば、ぜひFoundXをご紹介いただければと思います。ではまた次回よろしくお願いします。ありがとうございました。

ありがとうございました。