グーグルによるFitbit買収が、「ウェアラブルの未来」を左右する

グーグルがFitbitの買収を発表した。一時は何社もの企業が次々に新しいデヴァイスを投入してきたウェアラブル市場は、いまではひと握りの大手企業によって寡占されている。今回の買収によって、ウェアラブル分野の未来はグーグルのような大手企業にますます左右されるようになるのだろうか?

Fitbit

JUSTIN SULLIVAN/GETTY IMAGES

フィットビットが2009年に最初のアクティヴィティトラッカー「Fitbit」を発売したとき、スマートフォンアプリとのデータ共有にすら対応していなかった。代わりにベースステーションにワイヤレス接続し、そこからコンピューターにつながねばならなかったのだ。

この機器自体にも多少の情報が表示されたが、視覚化された個人のアクティヴィティデータを見ることができるのは、Fitbitのウェブサイトだった。これは2010年代の本格的な自己定量化の時代へとつながる、いわばゲートウェイドラッグ[編註:中毒への入り口になる薬物]のようなものだったのである。

それから何年かたってFitbitは、“手の届く”ハードウェアとして知られるようになる。しかし、フィットネス分野のウェアラブル端末として同社が突出することになったのは、そのソフトウェアによってだった。具体的には、モバイルアプリやソーシャルネットワーク、睡眠トラッキング、コーチングのサブスクリプションなどである。

激変したウェアラブル業界

そしてフィットビットは、世界最大のソフトウェア企業のひとつに買収されることになった。11月1日(米国時間)に発表されたグーグルによるとフィットビット買収の目的は、「最高のAI、ソフトウェアおよびハードウェア」を集結させることで、「ウェアラブルのイノヴェイションに拍車をかけ、世界中のより多くの人に役立つ製品をつくる」ためだという。

これは『WIRED』US版も指摘してきたように、グーグルの「アンビエントコンピューティング」のヴィジョンを補完するものになる。「Apple Watch」に対抗べく技術的な“鎧”が与えられ、グーグルがヘルスケア市場をさらに深掘りしていく手助けになるかもしれない。

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フィットビットのウェアラブル市場における存在感は、この3年で弱まってはいる。それでも同社は長い間、アクティヴィティトラッキングのウェアラブル端末において明らかにリーダー格だった。フィットビットは、BluetoothやWi-Fiを利用したウェアラブル端末における革新の10年に向けた“水門”を開き、端末に搭載されたセンサーやディスプレイ、バッテリーは年々改良されたのだ。

しかし、ウェアラブル業界はおかしな状況に陥った。多くのウェアラブルスタートアップは生き残れず、フィットビットのような一部は巨大テック企業に買収されることになったのである。

巨大テック企業がヘルストラッカーへの投資を増やすようになったいま、世の中にインパクトを与えようと試みている小規模な企業にとって、未来はどんどん不確実なものになっている。実際に今年の第2四半期、ウェアラブルの世界市場をリードしているのはアップルやシャオミ、ファーウェイだ。

グーグルによるフィットビットの買収は、規制当局に許可されない可能性もある。それでも巨大テック企業が、わたしたちの日々の健康データの保管庫となることには、多少なりともいい面もあるかもしれない。

ウェアラブル戦国史

初代Fitbitが2009年に発売されてまもなく、オーディオ製品メーカーとしてすでに成功していた非上場企業のJawboneが、ウェアラブル分野へとくら替えした。同社初のリストバンド「Jawbone Up」は、携帯電話の3.5mmヘッドフォンジャックに差してリストバンドとデータを同期するようになっていた(まだ携帯電話に3.5mmヘッドフォンジャックがあったころの話だ)。

それから1年後の2012年、今度はナイキが「FuelBand」を発売した。これも使用者のモチヴェイションを高めると謳われたポリマー製のリストバンドだったが、独自の活動量単位「NikeFuel」を採用していたことで、やや独善的にも見えるところがあった。

じきに多くの競合も参入し、市場は混戦状態になっていった。12年末にはベーシス・サイエンス(Basis Science)という企業も「B1」という身体モニターを発売する。これは以前のリストバンドにはなかった光学式の心拍センサーを搭載していたことで、ひときわ目立っていた。

ベイエリアのスタートアップのLarkは「Larklife」を発売した。これは日中の活動と夜間の睡眠をトラッキングするバンドだったが、あまりに不格好で、同僚の編集者のひとりが「禁欲バンド」と呼んだほどだった。

カナダのMio Globalが14年初頭に発売した「Mio Link」は、継続的に心拍数データを送信する初のフィットネストラッカーだった。Misfitはコイン型電池で作動する充電不要の低電力型ウェアラブルまで生んだ。

フィットネスウォッチの重鎮であるガーミンとPolarは、すでに高性能なウォッチにさらに多くのセンサーを詰め込み、モバイルアプリをパワーアップし始めた。マイクロソフトは「Microsoft Band」と呼ばれるバンドを開発し、その後さらに「Microsoft Band 2」を発売した。

クラウドファンディング発のPebbleの存在

ペブル(Pebble)も忘れてはならない。類まれな成功を収めた2012年のKickstarterキャンペーンのあと、ペブルは13年に同名のスマートウォッチの販売を始めた。これはただのリストバンドではなく、「スマートウォッチ」だった。

多くの面で、「Pebble」はこの時代のウェアラブル端末を象徴するものだった。部品の寄せ集めでつくったようなバンドで(パロアルトのガレージでデザインされたものだった)、プラットフォームのしばりがなく(iPhoneとAndroidのどちらでも利用できた)、独自のスマートウォッチOSとアプリストアを採用していた(専用のアプリストアだ!)。

その後のPebbleの後続機種には、主要機能としてヘルストラッカーとフィットネストラッカーが搭載された。ペブルは最終的にフィットビットに買収されたため、今回のグーグルによる買収は、CNETのスコット・シュタインがツイートしたように「ウェアラブル端末の入れ子状態」となる。

ほかのウェアラブル端末のその後も見てみよう。Jawboneはひどい失敗に終わった。ベーシス・サイエンスはインテルに身売りし、Misfitは腕時計ブランドのフォッシルの手にわたった。Larkは慢性疾患専門のソフトウェア会社に姿を変えている。

Mio Globalは2部門に分裂した。ソフトウェアは別の名前でまだ存在するが、ハードウェアは医療機器メーカーのライフサイエンスに吸収された。マイクロソフトはそれ以降「Band」シリーズの製品を発売することはなかった。

Apple Watch、Mi Bandの台頭

フィットビットは着実なペースでリスト型ウェアラブル端末の新製品開発を続け、クリップオン型のトラッカーからリストバンドへ、さらにスポーツウォッチへ、そしてスマートウォッチへ、そして再び軽量リストバンドへと、製品ラインナップを進化させた。創業以来、フィットビットは約1億本のデヴァイスを販売している。

「フィットビットは早期のサクセスストーリーと言えます」と、IDCのリサーチディレクターのジテッシュ・ウブラニは言う。「同社は参入も早く、事実上この領域のスタンダードになりました。消費者は他社のウェアラブル端末を見ても『Fitbit』と呼ぶほどです」

しかし、そうでないケースもある。アナリストたちは、例外には2つの要素が寄与したと指摘する。

ひとつはピカピカで魅力的な「Apple Watch」が15年春に発売されたことだ。もうひとつは、中国の巨大電子機器メーカーであるシャオミ(小米科技)とファーウェイ(華為技術)によるプレッシャーである。14年に発売されたシャオミの「Mi Band」の価格はわずか15ドル(約1,600円)で、130ドル(約14,000円)のFitbitの機能をほとんど備えていた。

フィットビットが15年6月に上場企業となった日、共同創業者で最高経営責任者(CEO)のジェームス・パークは「Marketplace」のインタヴューに応じ、次のようなやり取りがあった。

「仮にティム・クックがやってきて、『ジェームス、きみの会社を20億ドルで買うよ』と言ったとしましょう。あなたならどうしますか?」と、記者がパークに尋ねる。するとパークは沈黙ののち、こう答えた。

「わたしたちは会社としてのエグジットについてはあまり考えてきませんでした。わたしたちの成功のカギは、年月をかけてひたすらビジネスの成長に取り組んできたことだと思うんです」

このときの発言は、いまも彼にとって呪縛になっているかもしれない。

健康データの安心な保管先はどこ?

いまやウェアラブル端末のスタートアップは数社しか存在しない。しかも、わたしたちのデータに関する権力と支配力は、巨大企業数社(アップル、グーグル、サムスン、そして社内オペレーションがさらに不透明な著名中国企業)の手中にある。

グーグルがフィットビットを獲得したいま問題となるのは、こうした状況が個人向けのヘルストラッキング市場にとって、はたしてよいことかどうかである。

そしてこれは、規制当局がこの案件を調査する上で論点とする点だろう。グーグルは当面は「個人情報を誰かに売ることは決してしない」「Fitbitの健康データはGoogle 広告に使用されることはない」と説明している。同様にフィットビットも、同社が個人情報を売ることは決してなく、Fitbitの健康データはGoogle 広告には使用されないのだと言う(なお、両社とも『WIRED』US版のインタヴュー依頼を断っている)。

IDCのウブラニによると、消費者にとって考えられるマイナス面のひとつとしては、グーグルが健康データについて広告を売ることはしないと約束しながらも、あなたの手首を通して共有されるあらゆるデータを何らかのかたちでマネタイズする方法を編み出してくる可能性だ。「データを保有しているグーグルは、ソフトウェアとサーヴィスを組み合わせてほかサーヴィスの売上を伸ばすことができます」と彼は言う。

これはソフトウェアが携帯電話やノートPC、スマートウォッチ、はたまたスマートグラスにまで横断して機能する相互運用性のメリットでもあり、デメリットでもある。機能するときは機能する。しかし、それはひとつの巨大テック企業があなたの生活に入り込むアクセスポイントを提供することにもなるのだ。

また消費者は当然のことながら、プライヴァシーやセキュリティに関して懸念を抱くかもしれない。ウブラニいわく、フェイスブックの過ちはテック業界が抱えるこれらの問題にとって分岐点となり、最近ではプライヴァシーポリシーがますます徹底的に調査されていると言う。

とはいえ、最終的にプライヴァシーやセキュリティの問題に対処するリソースを有するのも、理論上は同じ大手テック企業のはずである。なぜなら、そうしたデータが消費者の健康にも関係するものだからだ。

「わたしが自分の健康データを預けるとしたら、チェック機能がしっかり機能していて、データの安全性を確保するためのリソースも有する大企業を信頼します」とウブラニは言う。「なぜなら、そうした企業は市場で最も優秀な人材も揃えているからです」

長い間ウェアラブル領域を担当してきた(そしてかつてPolarで働いていた)ガートナー・リサーチのシニアディレクターのアラン・アンティンは、データ保護のリソースを有するからといって、市場を独占するテック企業のほうがより責任をもってウェアラブルのデータを扱える立場にあるとは言えないと指摘する。

「そうした企業がわたしたちのデータを所有しすぎているという事実に関しては、今後も常に懐疑的な視線がつきまとうでしょう。グーグルに対しては特に大きな問題になります」とアンティンは言う。「今後も一部の人は、常に『自分のデヴァイスの使い方に応じてグーグルが広告を送ってくるのだろう』と考えるでしょう。そしてこれは、ほかのデヴァイスについても幅広く言えることです」

データをとるか、利便性をとるか

一方、グーグルが成功したウェアラブルブランドをもつことで、より効果的にアップルに対抗できるようになるかもしれない。

これまでグーグルは、WearOSのライセンスをファッションブランドに提供したり、フォッシルのビジネスの一部を買収したりすることでアップルのシェアに攻め入ろうとしてきた。しかし、どちらによっても大きく食い込めてはいなかった。

ところが、今回の買収によって誕生するなんらかの腕装着型コンピューターにおいては、グーグルがソフトウェアとハードウェアの両方を支配できるようになる。Android対応のスマートウォッチは、そのぶんスマートになる可能性が高いだろう。

「グーグルは、サーチエンジンでの検索予測や目的地までの所要時間の予想などに、AIを非常にうまく使ってきました。そのような『知性』を運動能力や心身の健康に応用することを考えたら、より多くの利便性を生み出せるかもしれません」と、ガートナーのアンティンは言う。

「ここでトレードオフになるのは、『ひとつの企業に自分に関するすべてを知られたくない』と考える自分と『価値がある』と考える自分のうち、どちらの意見をとるかというところでしょうね」と、アンティンは言う。

※『WIRED』によるウェアラブル端末の関連記事はこちら

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機械が「におい」を覚える日がやってくる? グーグルのAI研究チームが取り組むプロジェクトの価値

グーグルの人工知能AI)研究チームである「Google Brain」が、分子の構造を基ににおいを推測させようと、機械学習アルゴリズムにトレーニングを続けている。研究が進めば、色のような指標が存在しない嗅覚の分野において、カラーホイールの香りヴァージョンがついに完成するかもしれない。

TEXT BY SARA HARRISON
TRANSLATION BY MITSUKO SAEKI

WIRED(US)

Close-Up Of A Dogs Nose

ESTHER KOK/EYEEM/GETTY IMAGES

グーグルには自社ブランドの香水がある。社内のある研究チームのオリジナル香水と呼んだほうがいいかもしれない。熟練のフランス人調香師たちの指導を受けて、ヴァニラ、ジャスミン、メロン、ストロベリーを組み合わせてつくった香りだ。

「出来は悪くありませんでしたよ」と、グーグルのアレックス・ウィルチコは言う。彼はこの香水の小瓶を自宅のキッチンに置いているという。

いまのところ、この香りの販売は予定されていない。だがグーグルは、またひとつわたしたちの暮らしにかかわる新たな分野に鼻を突っ込もうとしている。においの研究だ。

グーグルの人工知能AI)研究チームである「Google Brain」は10月24日、査読前論文の掲載サイト「arXiv」でひとつの論文を発表した。分子の構造を基にそのにおいを推測させようと、機械学習アルゴリズムに施したトレーニングの過程を記した論文だ。

世界のほとんどの場所を見せてくれる「Google マップ」と比べれば、さほど役には立たないかもしれない。だが、嗅覚の分野で長いこと解決されずにいる数々の難題に、この技術が答えを出してくれるかもしれないのだ。

においには目安がない

嗅覚の研究は、ほかの多くの分野に後れをとっている。例えば、光については何世紀も前から解明が進んでいる。17世紀には、すでにアイザック・ニュートンがプリズムを使った実験によって、太陽の白色光が誰もが知る赤、オレンジ、黄、緑、青、藍、紫の7色に分かれることを証明している。

その後の研究によって、わたしたちが色の違いとして認識しているのは、実際には波長の違いであることも明らかになった。色相を円環状に並べたカラーホイールを見ると、それぞれの波長の関係性や、波長の長い赤や黄が波長の短い青や紫へと移り変わる様子がよくわかる。しかし、においにはそんなふうに目安となるものがない。

波長が光の基本要素だとすると、香りを構成しているのは分子ということになる。分子はわたしたちの鼻の中に入り込んで感覚器官に作用する。すると脳内の「嗅球」と呼ばれる小さい部分に信号が送られるのだ。

わたしたちは、たちまちピンとくる。「うーん、ポップコーンのいい匂い!」。波長を見るだけで、それがどんな色に見えるかを言い当てる科学者たちも、分子を見てにおいを当てることはできない。

実際のところ、分子のにおいをその化学構造から推測するのは、非常に困難であることがわかっている。原子をひとつ、結合部分を1カ所、変えたり切り取ったりしただけで、「バラの香りが腐った卵の臭いに変わってしまいます」と、このプロジェクトのリーダーを務めるウィルチコは言う。

グラフニューラルネットワークを応用

機械学習を利用して、ニンニクのようなにおいの分子と、ジャスミンに似せた香りの分子のそれぞれの構造の違いを突き止めようとする試みが、かつて行われている。15年に研究者たちが立ち上げた「DREAM嗅覚予測チャレンジ」と称するプロジェクトだ。

研究者たちは、まずクラウドソーシングを通じて数百人の協力者に香りの特徴を記述してもらい、そのデータを使ってさまざまな機械学習のアルゴリズムをテストした。トレーニングによって機械に分子の構造からにおいを予測させることが可能かどうか調べたのだ。

AIを使ってデータ処理を実施し、においをうまく予測できた研究チームがほかにいくつかあった。しかし、ウィルチコのチームが選んだのは別の方法だった。グラフニューラルネットワーク(GNN)と呼ばれる手法を用いたのだ。

機械学習のアルゴリズムでは、ほとんどの場合に情報を長方形のグリッドに入力する必要がある。しかし、すべての情報がこの形式に適しているとは限らない。これに対してGNNを使えば、グラフからデータを読みとることができるのだ。グラフというのは、例えばソーシャルメディアサイトの友人間ネットワークや、学会誌から引用した学術論文に関する情報ネットワークの図表といったものである。

この手法は、ソーシャルメディア上で次に誰と誰が友だちになるかを予測するために使われたりする。ウィルチコのチームがGNNでさまざまな分子の構造を分析した結果、例えばある分子では窒素原子が炭素原子から原子5つぶん離れた位置に並んでいることがわかった。

他のモデルに劣らぬ正確さ

グーグルの研究チームは、熟練の嗅覚をもつ調香師たちから5,000個に及ぶ分子を取り寄せ、それら一つひとつを慎重に「ウッディ調」「ジャスミンの香り」「甘い香り」といった記述と組み合わせてペアをつくった。そのうちの3分の2ほどを使ってGNNにトレーニングを施したあと、残りの分子の香りをGNNが当てられるかテストしてみた。その結果は良好だった。

実際、初回のテストでGNNはほかの研究グループが考案したモデルに劣らぬ正確さを見せた。ウィルチコは、自分たちのモデルに改良を加えればさらによい結果が得られるだろうと語っている。「これで嗅覚分野の研究は大きく前進したと思います」と、彼は言う。

ほかの機械学習ツールと同様、グーグルのGNNの精度はデータの質に左右されてしまう。それでも、これまでどちらかというと貧弱だったにおいのデータベースに数千もの分子のサンプルを追加できたという意味で、このプロジェクトには大きな価値がある。

このデータベースが「既存のアルゴリズムと今後のほかのアルゴリズムの改良を支える土台を築くだろう」と、コールド・スプリング・ハーバー研究所の研究員であるアレクセイ・クラコフは語る。機械学習モデルから人間の聴覚に関する何らかの学びが得られるかどうかは定かでないと、彼は指摘する。ニューラルネットワークの構造が、人間の嗅覚器官とは違うからだ。

カラーホイールの香りヴァージョンが完成する?

AIがにおいをどう理解するかと、わたしたちがにおいをどう感じるかは、まったく別の問題だ。鍛えられた嗅覚をもつ専門家でさえ、構造を見る限り別々のにおいを放つはずのふたつの分子を、「どちらもウッディな香りだ」とか「どちらも土っぽいにおいだ」と評することがある。「このことは大いなる警告として受けとめなければなりません」と、ウィルチコは言う。

彼はまた、GNNに重大な弱点があることも認めている。同じ原子と結合様式をもちながら配列が左右対称な、キラル(対掌性)ペアと呼ばれる2種類の分子を見わけることができないのだ。配列が逆であれば、両者のにおいは根本的に異なる。キャラウェイとスペアミントがその一例だが、GNNはこのふたつを同じ香りと判定してしまうだろう。

「われわれのデータベースにもキラルペアが何組か含まれています。それらの香りを正しく判別することは、おそらくできないでしょう」とウィルチコは言う。この問題の解決策を見つけることが次の一歩になるはずだ。

またこの研究では、ミックスしたり組み合わせたりした香りについての言及がほとんどない。香りを混ぜ合わせた場合、一つひとつの分子の香りの感じ方は人によって大きく異なるはずだ。しかし、分子のにおい方にどんな特性やパターンがあるのかを解明できれば、嗅覚分野の研究は大きく前進するだろう。

「実現できれば、ものすごい快挙だと思います」と、モネル化学感覚研究所でにおいの研究に従事するヨハネス・ライセルトは言う。どの分子同士が似通っていて、どの分子同士に関連性があるのかを詳細に示す、カラーホイールの香りヴァージョンがついに完成するのかもしれない。グーグルのプロジェクトは始まったばかりだが、「確かな一歩を踏み出した」とライセルトは評価している。

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