対談 CONVERSATION

【HERO X × JETRO】CESで話題沸騰! 針を刺さずに血糖値測定「クォンタムオペレーション」

富山英三郎

JETROが出展支援する、世界最大のテクノロジー見本市「CES」に参加した注目企業に本誌編集長・杉原行里が訪問。 テック系メディア「Engadget」(米国)によるアワードでファイナリストにも選ばれた、株式会社クォンタムオペレーション。同社は医療やヘルスケア領域でのIoTスタートアップであり、CESでは糖尿病患者の負担を軽減する「非侵襲血糖センサー」を発表。世界中から熱いメッセージが届いたという。代表取締役社長 加藤和麿氏に話を訊いた。

世界中の糖尿病患者から届いた切実な叫び

杉原:今年はオンライン開催となりましたが、CESに初出展されていかがでしたか?

加藤:おかげさまで多方面から反響をいただきまして、出展して本当に良かったです。さまざまな企業さんと出会えましたし、それ以上に糖尿病患者さんからの反響がすごくて。世界中の患者さんから、「今まさに針を刺しています」「自分は45年くらい針を刺しています」「とにかくなんとかしたいんだ」という声をいただきました。

杉原:インスリン注射ということですか。

加藤:インスリンもそうですし、血糖値測定の際にも針を刺す必要があるんです。それを40何年やっていると。

杉原:あれもまた痛いんですよね。

加藤:痛いです。子どもたち含め、皆さん毎日やっていらっしゃる。一型糖尿病の方などは、Google翻訳を使って頑張って日本語でメールをくださります。その声というのも、「すぐにでも貸して欲しい」「売って欲しい」というものでした。世界中から200通くらいいただきました。

杉原:それはすごい。改めてCESで発表された製品の説明をお願いできますか。

光センサーを使って血液中の
わずかなグルコースを測定

加藤:はい。リストバンド型の「非侵襲血糖センサー」になります。非侵襲というのは“身体に傷をつけない”という意味です。この機器には光センサーが搭載されていて、「グルコース(血糖値を見るための物質)」が吸光する特別な光を出しています。色というのは、物質が光を吸うことでその色として見えてくる。その原理を利用しているわけです。簡単に説明しますと、10個の光を出して8個返ってきたら、2個吸光されていることがわかる。つまり、グルコースが2あるということです。

難しいのは、グルコースは血液中に0.2%しかない。そのわずかなものが「吸光したか」をいかに突き止めるか。しかも、グルコースの波長は水やタンパク質、コレステロールと似ている。そのノイズを取り払うのがとても難しく、弊社独自のノウハウとなっているわけです。

杉原:御社の強みは光センサーとその解析でいらして、CESで出展されたものは「血糖測定」に特化した製品というわけですよね。それ以外にも光センサーを使えば、「心拍」やパルスオキシメーターのような「血中酸素飽和度」も測定できる。

加藤:そうです。さまざまに応用可能です。

杉原:このビジネスのスタートは、中学時代に「先天性腎動脈狭窄症」を患われたことがきっかけだとか。

加藤:はい。私は「血糖」ではなく、中学時代に1日3回「血圧」を測定していました。現在は完治していますが、当時は原因不明の病気でもあり本当に辛かったんです。

杉原:でも、そういった自身の体験が起点になっているからこそ、事業に対する視点がクリティカルですよね。

加藤:それはそうですね。糖尿病の方は毎日針を刺すわけですからもっと大変です。解決への使命感というのは、お金とか技術の問題ではないんです。次の世代のために、大人としてなんとかしないといけない。

杉原:10年、20年先の当たり前を作るのは、今しかないですからね。

加藤:そうなんです。

社会的使命としてIoTを
使った予防医療を志す

杉原:そもそも血糖測定が出発点だったのですか?

加藤:はい。もっといえば、ビジネスの根幹はIoTです。私は北海道夕張市の出身で、コロナ以前から医療崩壊が叫ばれていた地域です。夕張市が破綻したとき、すでに病院は171床から19床になっていました。しかも北海道なので隣町まで40分くらいかかるわけです。そうなると救急車では間に合わない。それならば、せめてIoTを使った予防医療ができないかと、それがきっかけです。

杉原:技術的な課題はどう解決したのでしょうか。

加藤:弊社のリードエンジニアである山岸が、ちょうど新事業を行うために新たな機会を探しているタイミングでした。IoTエンジニアだったこともあり、一緒にやりましょうという話になりまして。そんな中で糖尿病の患者さんに出会い、優先課題はここだよねという話になったんです。あとは、彼が立ち上げメンバーでもあった中国は深圳のXunlong Software社と業務提携できたのも大きい。そこは最先端です。

杉原:中国はとにかくスピードが違いますよね。

加藤:はい、さまざまな最新部材も揃いますし、バグもすべて取り出してくれる。試作機づくりも早いので、PCDAを高速で回すことで最先端に追いつけている状態です。でも、ようやくここまで来たという状況ではありますね。

杉原:すでに販売の目処はついているんですか?

加藤:まだです。これから提携している病院などと臨床に着手しようとしているところです。

杉原:実際にPoC(概念実証)が始まっていくと、トライ&エラーを重ねるわけですが、医療の世界は難しい側面がありますよね。かなり精度の高いデータを提供しない限りクレームが出やすい。その点に関しては、提携先とどういう話になっているのでしょうか。

加藤:現在、そこを詰めている状態です。考え方として2つあると思っていまして、まずは本格的な医療機器となると、非侵襲で血糖値を測定するセンサーは世界に1つもない。つまり、厚労省含め基準づくりから始めないといけないわけです。そうなると、非侵襲の場合はどのくらいの精度が必要なのか、という問題が出てきます。

針で血液を採取する際はISOで15%以内と決まっています。精度とは基準値との誤差で、どういう前提条件で、どういうことならば、どういう誤差まで許されるのか。また、それを証明するためにどういう臨床をすべきか、そこから決めていかなくてはいけない。

杉原:ISO規格を作る感じですね。

加藤:そうです。そこが大きなミッションとしてあるんです。一方で、医療機器ではなくヘルスケア製品としてアプローチすることもできる。現在、ヘルスケアの分野は雑品だらけでなんでもありなんです。

杉原:よくわかります。

高性能なヘルスケア製品という選択肢も

加藤:健康な人を対象とするヘルスケア製品であれば、だいたいの精度でいい。糖尿病患者さんからすれば、誤差が20あると深刻です。でも、健康な人が運動をコントロールしたり、体調管理の指標として見るなら、絶対値の誤差が20以上あっても問題はない。その点に関する法律がないんです。だから詐欺品に近いものまで紛れ込んでしまう。

杉原:ほんとその通りですよね。

加藤:医療機器としてはグレードが低いけれど、ヘルスケア製品としては高性能。そこもひとつのミッションとしてやっています。

杉原:そのジレンマは多くの人にわかって欲しいですよね。正しい廉価版というか。

加藤:そうですね。その通りだと思います。

杉原:現時点で、どのくらいの販売価格になると想定されていますか?

加藤:いろいろな課題はありますが、アップルウォッチくらいにはしたいと思っています。

杉原:安いっ!

加藤:そうでないと使ってくれないですよ。

杉原:確かに、メールもLINEもできないのに高いと思う人もいるでしょうね。自分事化している人には安く感じますけど。

加藤:針を刺す苦痛から逃れられるので、極端なことを言えば、糖尿病患者さんなら高額でも欲しいはずなんです。そういう声もあります。とはいえ、一般ユーザーのことを考えれば、ウェアラブルウォッチ市場のアッパー価格に近いレンジでないと勝負できないと思っています。

企業をやるうえで一番大切なものは「理念」

杉原:御社がやられていることは、血糖値のみならずいろいろな病気に対応していけるわけですよね?

加藤:最終的には「血液検査」を非侵襲でやりたいと思っています。

杉原:うわぁ、最高ですね。

加藤:365日健診と言いますか、常時健康データをモニタリングされている状況を作ることが第一だと考えています。今後は日本も、自分で自分の健康を守ることに意識的になるべきだと思っています。

心電波形や血圧、心拍のみならず、血中酸素飽和度なども測定できるウェアラブルウォッチ

杉原:冒頭でもお話されましたが、引き続き御社はIoTを通じて健康にまつわる諸問題を解決されていくわけですよね。そのための成長戦略はどうお考えですか? IPOをしていくなど。

加藤:そういう意味では、世の中にイグジットは2つしかなくて。M&AかIPOかという話だと思います。両方ともあくまでイグジットというものの手段であり、その手段に対し、こだわりを考える必要はないと思っています。大事にしているのは、せっかく作った健康に寄与するセンサーを広く使って欲しいということ。既存のウェアラブルウォッチに搭載されて広まるという観点で、ご縁があればM&Aがあってもよいと思いますし、IPOすることで認知度が上がって広まるならばそうします。先ほど言った通りあくまでも手段なので。

杉原:素晴らしいですね。M&AもIPOも本来はスタートのはず。

加藤:そうなんです。最近はゴールのように語られますが、あくまでもスタートだと考えています。企業をやるうえで一番大切なものは「理念」だと思うんです。お金儲けをしたいならば、今流行りの投資案件等をやったほうが手早く儲かりますよ(笑)。

杉原:おっしゃる通りです。ぜひ、今後も何かご一緒できたらと思います。今日はありがとうございました。

加藤和磨(かとう・かずま)
大阪大学医学系研究科卓越大学院プログラム招へい教員。株式会社インテックにて大手基幹システムPM従事。その後、一般財団法人日本政策学校にて共同代表。株式会社グリーン・シップにてCIOを歴任。NPO法人ゆうばり観光協会理事、夕張商工会議所2号議員も務める。

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(text: 富山英三郎)

(photo: 増元幸司)

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Laboro.AI 椎橋徹夫と語る AIが引き出す新しいバリュー データ統合ビジネスで見えてくる日本の未来

吉田直子

現在はAIの第三次ブームといわれている。機械のスペックが上がり、膨大なデータを処理できるようになったことで、いわゆるディープラーニングが可能になり、ビジネスの様々なシーンに活用されるようになった。しかし、AIが何を得意とし、実際にAIを使ってどんなことができるのかは一般にはあまり知られていない。AIを活用したオーダーメイド型のソリューション開発やコンサルティングを提供する株式会社 Laboro.AIのCEO・椎橋徹夫氏に、編集長・杉原行里がAIビジネスの可能性を聞く!

AIは人間の右脳的な働きを実現できる

杉原:僕はその分野にいるのでそう感じてはいないのですが、一般の方はAIを神格化している部分があると思います。そもそも“AIはなんでもできるのか?問題 ”というのがあると思うのですが、そのあたりを教えていただけますでしょうか?

椎橋:AI万能論に対してよく言うのは、まず「AIは基本的にはソフトウェアです」ということです。ただ、今までのソフトウェアやITシステムとは少し種類が違うことができるようになっています。今までのソフトウェアはロジカルな処理を正確に速くやることが得意でした。一方で直感的な処理が結構難しかったんです。

例えば、画像を見て、それが犬か、猫かを分類するみたいなことは、明文化できない直感的な処理が人間の脳の中で起こっています。そういう直感的な処理は今までのソフトウェアでは全くできませんでした。でも、AIはそれができるようになった。人間のように賢くて難しいことができるというより、人はわりと当たり前にやっているけれども、従来ならプログラムやルールに落とし込みきれなかった処理ができるようになったソフトウェアだと考えています。今までのソフトウェアが左脳的なものだったのに対して、AIは右脳的な処理ができるようになったと言ってもいいと思います。膨大なデータから自動的に特徴を見い出して、それに沿って具体的な認識や予測ができるようになりました。ですから、AIという言葉は「データに基づいた直感的な処理ができるソフトウェア」や、「認識や予測のアルゴリズム」という捉え方をするのが、現時点では実態に近い説明ではないでしょうか。

杉原:もともと、椎橋さんは東大の松尾研究室にも関わられていたということなので、その分野のエキスパートだと思うのですが、僕は、AIが介在することによって、今までバリューとしてとらえていなかった一連の行動や、価値を見出せていなかったデータを、価値あるものに置換できる未来を期待しているのですが。

椎橋:はい。まさにそうですね。

杉原:ヘルスケアの部門はそれが顕著だと思います。御社や椎橋さんの中で、今後こういう未来が来そうだという予測はありますか?

椎橋:はい。実はヘルスケア、メディカルの領域はひとつの重点領域として考えています。まさに、AIのイノベーションというのは、今までは価値に変換できなかった細かいデータを、AIというアルゴリズムを通して効率よく価値(バリュー)に変換できることです。でも、その中でまずみなさんがやるのは、とりあえず持っているデータの価値を引き出すためのAIを開発することなんです。

一方で20〜30年後を考えると、そういうタイプの取り組みの価値は、むしろ小さくなると考えています。より大きいのはA社、B社、C社、それぞれが持っている断片的なデータをきちんと組み合わせてAIのアルゴリズムを通すと、全員にとってかなり大きな価値を生み出すという流れです。今、我々は様々な領域でクライアントと1対1でAIのスキームを作っていますが、この先は複数のデータをつなげてAIに入れて価値を引き出すということも視野に入れていく必要性があるなと感じています。

杉原:具体的な例はありますか?

椎橋:はい、そうですね、例えば、今、健康診断のデータは保険組合が、病院の診断データは病院が、細かい精密検査のデータは検査会社がそれぞれ持っているような状態です。一方でそれらのデータを使って価値あることをやりたいのは、製薬会社や医療保険系の保険会社です。データを様々な人が断片的に持っていて、かつそのデータの価値を一番引き出せる人が、データを持ってないということが、すごくわかりやすく起こっているのが医療の領域です。この医療ビッグデータの活用が、ひとつの議論です。患者さんのデータを共有しあう構造の中で、アルゴリズムで処理されて適切に医療データが提供される形になると、リスクがあれば早めに手を打てて、健康なまま長く生きることが可能です。

近未来に予想されるAIの具体的な活用について話し合う編集長杉原(左)と椎橋代表(右)

杉原:僕もまったく同じことをずっと言っています。僕らはたぶん将来、病院というものが形を変えていくだろうと考えています。日々生活していく中で当たり前のようにデータがとられ、レコメンデーションがどんどんされていって、健康寿命が延びていくと。製薬・投薬もそうですが、まだパーソナライズされたものがないですよね。そこまでには越えなきゃいけない壁がたくさんあるとは思いますが。

椎橋:医療費も削減されるので、国レベルで考えるとデータの統合は絶対やったほうがいいのですが、難しいのは、一歩踏み出す、その一歩の踏み出しによってネガティブな印象を受ける可能性があることです。短期的にいかにインセンティブがある形で各プレイヤーがそこに踏み出していけるかというのを設計することが重要だと思います。

杉原:そうですね。僕らもよく言っているのは、結局ここで一番大事なのはコミュニケーションだということです。どういう未来がインセンティブをくれるのかというのを提示しない限りは、たぶんみんなはデータ共有に賛成してくれないですよね。

「冷蔵庫の中の最適解」を
AIが導き出す!?

杉原:今後、医療の業界以外には、どういう分野でより顕著にAIが活用されていくでしょうか。

椎橋:そうですね。キーワードになるのが、フィジカル×コンシューマのデータの領域だと思っています。要はインターネットを介したデジタルなデータの分野は、すでにネット系のプレイヤーが色々とやっています。一方で物理的なところと切り離せない領域、医療もそうですが、これはまだネット系のプレイヤーもほとんど手つかずです。

食の領域もそうですね。例えばレシピは、データがフィジカルなので、あまりきちんと整備されていない。ここが整備されていくと、新しい料理をAIが発明したり、その人の今食べたいものと料理のスキル、あとは冷蔵庫の中に何が入っているかを総合的に見て、作り方まで含めた献立の提案ができる世界も可能です。これをやろうとすると、一社だけではできない。栄養という観点でいうと、先ほどの医療にもつながっていきますし、食周りのデータにAIを活用するというのはあると思います。

杉原:確かに食もパーソナライゼーションされていくほど最適解みたいなものが出てきますよね。と同時に、要はフードロスの防止にもつながると思います。だいたい日本だと年間600万トンくらい捨てられていて、実は事業者と一般家庭は、ほぼ同じくらいの量を捨てているそうなんです。ということは、まず冷凍庫の中の最適解がまだ出ていないのではないかと。買い物に対してのレコメンデーションが出てくればロスを減らせるし、そういう世界も、悪くないなと思います。スーパーマーケットで先に買っておいてくれるとか。

椎橋:結局、ネットのデジタルな消費って消費者の消費活動でいうとかなり部分的ですよね。フィジカルな領域の消費データにきちんとアルゴリズムやAIが入っていけば、バリュー地点をさかのぼって、産業全体のデータをつなげて、より効率化していくということが絶対に起こってくると思います。

杉原:僕らはデータを提供したら、1人あたり年間で何百万円かもらえる世界がくるだろうと予想しています。65歳以上からは年金をもらわなくても、たぶんデータ提供者にお金がもらえるみたいな未来が来るんじゃないかと。

椎橋:これまでのインターネットを中心としたイノベーションは、GAFAやBATなどの米中のインターネットジャイアントがデータを全部抱え込む世界でした。それに対して、ヨーロッパのGDPR(EU一般データ保護規則)などの動きもそうですが、個々人が自分のデータを管理するという分散型の方向に行ったほうが健康的ですよね。それが成り立ちうるひとつの領域が医療です。だから医療を起点に、それぞれが自分のデータを管理して、それを適切な範囲で提供することで、誰かに対して価値を提供して対価を得る。そういう社会的な構造を日本のマーケットで世界に先駆けて作って、その形を海外に展開していくことができると、すごく面白いと思います。まさに医療かつ高齢者という部分では、日本は世界最先端の課題先進国ですし。

杉原:今後日本の新しい産業を支えていく上では根幹となっていく部分かなと僕も思っています。課題先進国というのはある意味ラッキーですよね。

テックビジネスで
必要なのは技術の俯瞰図

杉原:一方でAIの世界は進化が速いですよね。そうすると、ビジネス側も研究をおろそかにできないと思います。それについてはどう考えていますか?

椎橋:AIもそうですが、あらゆるイノベーションが起こっている時は、まず学術的な領域から論文などの形で新しい技術が発表され、新しい手法が科学的に確立され、それが実用可能な技術に落とし込まれ、さらに現場で使えるソリューションになっていくという、一連の流れがあります。その意味で、アカデミアの先端にきちんとキャッチアップながら、それをどう使えばどんな産業ビジネス的な価値につながるのかということを考えることが大事だと思います。

ただ、学術的に新しいことを生み出すことをスタートアップ企業がやらなきゃいけないかというと、必ずしもそうではないですよね。どちらかというと、全体像がきちんと見えていて、技術の俯瞰地図を持っているということが必要です。つまり、この技術を探ろうと思ったらこの研究者にあたればいいとか、この論文を見ればいいとかいう全体図ですね。医療に例えれば、各専門医をつなげられる総合医のような立場です。これからスタートアップを起こす時には、実現したいことに対して、全体的なマップを見て、「これを実現するためにはこの専門医とこの専門医とこの専門医に聞きに行くのが重要だ」とか、「これをつなげるのが重要だ」とか、そう考えられることが大事ですね。

杉原:あとは誰とコラボやアライアンスを組んでいくかというのが大事になりますよね。実現したい未来に対して、1人ではなかなかチャレンジできませんから。HERO Xも、ここがコミュニティの場になって、様々なものが生まれていけばいいなと思っています。

椎橋徹夫(しいはし・てつお)
米国州立テキサス大学理学部物理学/数学二重専攻卒。ボストンコンサルティンググループに入社後、東京オフィス、ワシントンDCオフィスにてデジタル・アナリティクス領域を専門に国内外の多数のプロジェクトに携わる。BCG社内のテクノロジーアドバンテージグループのコアメンバーとして、ビッグデータ活用チームの立上げをリード。のちに東京大学工学系研究科松尾豊研究室にて産学連携の取り組み、データサイエンス領域の教育、企業連携の取り組みに従事。2016年、株式会社Laboro.AI(https://laboro.ai/)を創業、代表取締役CEOに就任

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(text: 吉田直子)

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