月面宇宙服のスタートアップは、なぜ医療系大学と組んだのか

宇宙服の技術中心が医療系大学で、気密構造を担うのがダイビングスーツのメーカーです。「宇宙産業の企業を探す」「宇宙工学の研究室を探す」という発想では、この組み合わせにはなかなか辿り着きません。

ではどう探せば辿り着くのか。鍵は課題の分解です。宇宙服という製品を、気密、関節可動、人体適合、体温管理といった要素に分けてしまえば、それぞれに既存の技術分野が対応します。人体適合は医学の領域ですし、水圧下での気密と可動域の両立はダイビング用スーツが何十年も取り組んできた課題です。一度、課題を分解したあとなら、相手は見つかりやすくなります。

逆に言えば、産学連携で相手が見つからない原因の多くは、課題が製品や事業の単位のまま持ち込まれていることにあります。「新しい素材を開発したい」では研究者を絞れません。「この温度域でこの変形に耐える接合部が要る」まで分解できれば、探せる形になります。

もうひとつ、この枠組みを束ねているのが大企業ではなくスタートアップである点も見逃せません。コンソーシアムの旗振り役に規模は必ずしも要らない。必要なのは、課題を分解して誰が何を担うかを設計できることです。参画する側から見ても、座組みを描ける相手かどうかが、話に乗る判断材料になります。

課題の分解に話を戻すと、ここでひとつ厄介な点があります。その分解を、誰がやるのかです。「気密構造が要る」と切り分けるには、宇宙服を工学的な要素に分ける知識がすでに必要になります。自社の外にある分野ほど、そもそも何が論点なのかを知らない。分解できれば探せるのに、分解するには探す先の知識が要る——鶏と卵のような関係です。

最後に手前味噌になりますが、当社が開発しているAI研究者探索プロダクト「研Q」は、まさにこの部分を扱っています。課題を1行入力すると、AIがそれを要素に分解し、研究者に伝わる言葉へ翻訳したうえで、関連する研究知見を持つ研究者を提示します。この記事で書いた手順を、入口のところで肩代わりする仕組みです。