先端医療が進むアメリカで、手術支援ロボット「ダビンチ」が発売されたのが1990年。以来「ダビンチ」は圧倒的シェアを占めており、ここ日本においても同製品の最新版が導入されてきた。手術支援ロボットの開発で遅れをとった日本で、株式会社メディカロイドが2020年12月国産の手術支援ロボット「hinotori（ヒノトリ）」の販売を開始した。同社の社長・浅野 薫氏にお話をうかがった。

日本初の国産の量産医療用ロボットの
開発・製造を行う

杉原：まず、御社について教えてください。

浅野：メディカロイドは川崎重工業と、医療分野の検査機器の研究・開発を主とするシスメックス社が、国産の医療用ロボットの開発・製造を目指して設立した会社です。日本の医療技術を神戸からグローバル社会に発信しようということで、メディカロイドも設立から現在に至るまで神戸を拠点としています。

杉原：神戸は医療系産業が盛んな印象があります。背景となるプラットフォームがあるのでしょうか。

浅野：1995年の阪神淡路大震災以降、神戸市のポートアイランドでは震災復興のプロジェクトとして、医療産業の誘致を行っているんです。そのなかに私たちの会社があり、周辺の病院など医療機関との連携も密に行っています。

神戸医療産業都市への進出企業推移（https://www.fbri-kobe.org/kbic/about/）

杉原：浅野さんは、どのようにシスメックス設立と医療ロボット開発にかかわるようになったのでしょうか。

浅野：大学院を卒業してから川崎重工業で、４年半ほどロボット開発に携わっていました。その後1987年に東亞医用電子（現シスメックス）に入社しています。2012年に当時の同僚であり、現在の川崎重工業のトップである橋本から「一緒になにか新しいことをやりたい」という話をもちかけられて意気投合したんです。

ちょうどその時、シスメックスと川崎重工業の社長同士も「医療用ロボットを作りたい」という話が出ていたようで、私と川崎重工業の橋本康彦（現・同社代表取締役社長執行役員）を中心に、メディカロイドの前身となる「医療用ロボット研究会」を2012年に発足しました。

杉原：あとから聞くと必然のようですが、お互いの企業の社員同士とトップ同士が違う場所で意気投合していたとは！　偶然というか奇跡ですね。

浅野：これはもう運命だと思いましたね。両親会社に出資をしてもらってメディカロイドを2013年に設立。2015年から手術支援ロボットの開発をスタートしました。

人間の腕に近いなめらかな動きを実現。
12兆回のシミュレーションを実施

杉原：「hinotori」の強みはどの点にあるのでしょうか。

浅野：産業ロボットの開発・製造で日本を支えてきた川崎重工の技術の粋をつぎ込んだ製品となっていて、一つは「干渉低減」が挙げられます。オペレーションアームは８軸（アーム部分が７軸＋冗長軸）で構成されていて、人の腕のようになめらかに動くため、手術をしている時にアーム同士がぶつかるのを防ぐことができます。これが干渉低減です。

杉原：人間の腕は７軸ですから、やはり人のように動かすには７軸構造が必要ということなのでしょうか。

浅野：６軸だと答えは１つに決まる、つまり動きが一つに限定されますが、７軸にすることで答えは不定になるんです。つまり、いろいろな姿勢がとれるようになります。例えば、一つのアームを肘と仮定すると、もう一方の肘とぶつかりそうになったときに肘をつかって避けられるということです。７軸に加えもう１つ冗長軸もあるのでさらに不定解が広がり、それはもういろいろなことができます。これについては川崎重工のエンジニアが12兆回のシミュレーションしています。

杉原：12兆回ですか！

浅野：もっというと、実はアームにとりつける手術鉗子も４軸の自由度をもってるので、実質的には12軸。それが４本あるので48軸となり、さらにそれを支えている本体も動きます。

医師の負担を軽減する
「サージョンコックピット」

杉原：ドッキングフリーのデザインというのもポイントですね。

浅野：はい。「hinotori」は動作支点をソフトウェアで制御してるので、アームとトロッカーとのドッキングが不要なんです。それをドッキングフリーと呼んでいます。手術ではメインの執刀医の他に助手の医師がいて、トロッカーと呼ばれる管を使って、手術中に血液などを吸引します。ドッキングの機械があると、そのためのスペースを奪ってしまうのです。省スペースを実現したことで手術がしやすくなります。

杉原：なるほど。ドクターの負担軽減のために人間工学に基づいた設計もされていますね。これは長時間の手術も想定してということでしょうか。

浅野：はい。サージョンコックピットといって、２～３時間、あるいはそれ以上の手術での首の凝りや疲労感などを軽減できるよう、自由度の高い設計をしました。

神戸大学で行なわれた「hinotori」を使った初めての手術の様子（写真提供：神戸大学）

杉原：ドクターをパイロットと言っていましたが、どれくらいのトレーニング期間が必要ですか？

浅野：弊社のトレーニング部門が安全にお使いいただけると判断できた際にサーティフィケートを発行しておりますが、手術支援ロボットをお使いになったことのない方でだいたい平均１カ月くらいです。すでに手術支援ロボットを使った経験のある医師の方なら、１日から２日で同じように使えるようになります。

杉原：「hinotori」は全国何カ所くらいに導入されてどのような手術に使われているのですか。

浅野：現在は20施設ほどで稼働しています。東京が多いですが、名古屋や関西でも導入されていて、今年度中に全国に広がっていく予定です。手術の種類としては、現時点では泌尿器科のみで承認を受けておりますので前立腺・腎臓などのがんの摘出が多いですね。手術支援ロボットはグローバルにみると、といってもほとんどがアメリカですが、消化器科、婦人科、呼吸器科などにも手術用ロボットの適応が広がっています。

医療データの集積とデジタル化で、
「神の手」を再現するトレーニングも視野に

杉原：「hinotori」は、人機一体を考えたプロダクトだと思いますが、その点はどうですか。

浅野：そうですね。結局機械が自律的に動くことはなく、ドクターの操作どおりにアームが動くので、執刀医の先生と一体になった操作性は非常に重要です。

また、医師によって同じ手術をするにしても時間が違ってきます。“神の手”と称されるようなドクターの手の動きは、無駄がなく効率的です。その動きを蓄積してデータ化し、そこからベストプラクティスを抽出することができれば、機械と人が一体になったトレーニングもできるようになると考えています。

杉原：なるほど。“神の手”などのノウハウや能力をデジタル化し、ゆくゆくはニューラルネットワークのように販売することも考えているのですか。

浅野：まずはオートパイロットではなく、ごく一部のところで自動化して、医師にとって専門的な作業に集中できるような貢献がしたいと考えております。期待されているのは遠隔手術の支援です。手術するロボットの近くに主治医がいて、手術の難所となるところの指導をリモートで行うのが最初の段階で、これは近い将来に実現可能だと思います。

杉原：世の中がそれを受け入れたり、そのための制度を変えていくことに時間がかかると思うのですが、浅野さんはどのようなことが障壁になると思いますか。

浅野：十分な通信インフラをリーズナブルに使える環境が整うことが、普及に向けた第一条件ですね。たとえば５Gにしても専用回線を使えば技術的には問題がないのですが、コスト面がネックになります。

杉原：2025年の万博でも健康がテーマにあがっていますね。それによる日本の変化で期待しているところはありますか。

浅野：はい。日本として医療機器産業は本来もっと強くなければならないと思っています。万博がトリガーとなり、健康社会に貢献できる産業として注目されることが、そのための追い風になればいいと思っています。

オープンプラットフォームで
健康寿命や未病対策に貢献

杉原：貴社ではオープンプラットフォームの体制をとっていますね。それにはどのような狙いがあるのですか。

浅野：一つは研究分野への貢献です。たとえば先程の“神の手”のノウハウのようなデータをオープンにして自由に使ってもらうことで、研究や医師の技術力向上に役立ててほしいということ。もう一つは、産業の活性化への貢献です。現場のドクターからの要望がさまざまなので、それに応えるためにもたくさんの企業とのジョイントが必要です。そこでインターフェース部分もオープンにして winwinでやっていきたいです。

杉原：健康寿命や未病対策に貢献する企業として、次のステップに向けて考えていることはありますか。

浅野：不特定多数のデータよりも、個人の時系列データが未病対策や悪化・再発予防には大切です。弊社の母体であるシスメックスが本業としている検査データは重要で、そこから集約したデータで少し先を予測して次のアクションにつなげることが可能です。同じようなことが手術支援ロボットにもいえます。手術をしたらそれで終わりではなく、組織が定着したとか、患部の取り残しがないかなど、検査による術後のフォローが必要です。検査によって時系列にケアするようなソリューションも提供していきたいと考えています。

浅野 薫（あさの・かおる）
1983年3月 大阪大学大学院工学研究科電子工学専攻卒業。1987年 東亞医用電子株式会社（現 シスメックス株式会社）入社。2017年　シスメックス株式会社　取締役　専務執行役員　CTO。2020年　株式会社メディカロイド　代表取締役社長 。2021年　株式会社メディカロイド　代表取締役社長執行役員　CEO。

［業績］ 平成25年度文部科学大臣表彰 科学技術賞（開発部門） 「多項目自動血球分析装置における粒子分類計数方法の開発」

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（トップ画像提供：株式会社メディカロイド）

スマートウォッチの出現が私たちの健康管理のあり方を大きく変えた近年。データを取得することで健康増進につなげる動きはどのように加速しているのか。この夏、「疾病リスク予測AI」のサービスを開始した株式会社東芝、東芝デジタルソリューションズ株式会社を編集長・杉原行里が訪ねた。

人々の健康に対する意識の高まりが見られる昨今、その後押しをしたものとして、スマートウォッチの存在は大きいだろう。日本国内における販売台数は年々増加、ICT市場調査コンサルティングのMM総研による調査では、2019年度には過去最高の191.4万台を記録、2020年度の予想数値は263.5万台と、さらに数字が伸びそうだという。利用者がよく使う機能でみると、最も多いのがウォーキング・ランニングの記録（消費カロリー、歩数、移動距離、ランニング機能）63.7％、次いで「心拍計」などが続き、「睡眠時の記録」についても47．4％がよく使う機能としてあげている。

自分の体の状態を客観的な数字を持って教えてくれるアイテムへの関心は、今後も高まりを見せるだろう。そんな中、東芝グループはAIを使い将来の疾病リスクを予測する「疾病リスク予測AI」の運用をはじめた。なぜこうした取り組みをはじめたのか。開発、運用に携わるチームの皆さんを編集長・杉原が訪ねた。

左から　東芝デジタルソリューションズ株式会社　ICTソリューション事業部保険ソリューション営業部営業第一担当主任太田和行氏、同事業部保険ソリューション部技術第二担当参事 栗田英和氏、株式会社東芝　技術企画部ライフサイエンス推進室主務 山口泰平氏

機械の故障を
見分ける技術を応用

杉原：今日はお時間をいただきありがとうございます。まず、現在の取り組みについて伺いたいのですが、病気の超早期発見や個別化治療という部分について、近未来の医療がどうなるのかをお伺いしたいのですが、こちらのチームではAIを使って疾病リスクを予測するものをされているとうかがいました。

山口：東芝グループは新規事業領域として精密医療に取組んでおり、病気の超早期発見や個別化治療に関わる研究開発、社会実装を進めています。その中の1つである「疾病リスク予測AI」は、健康診断のデータから将来の疾病リスクを予測する技術です。

杉原：「こうした病気にかかる可能性がありますよ」という予測を出すということですよね。

栗田：はい。糖尿病・高血圧症・脂質異常症・肝機能障害・腎機能障害・肥満症の6つの生活習慣病に関するリスクを、1回分の健康診断データを基に、6年先まで予測します。

杉原：具体的にはどのようにして予測が導き出されるのでしょうか？

山口：企業では、社員の健康診断を毎年行っていますよね。東芝にも健康診断データや、投薬データが長期間にわたって同じフォーマットで蓄積されています。これらのデータを使って何かできないかというところが一つありました。

加えて、我々には製造現場で培ってきたAI技術があります。例えば、半導体の製造現場で欠陥品を検出する際や、製造機械設備が故障する際の予兆を見つけるときなどに、AI技術を活用してきました。こういった技術は欠陥検出や機械故障を予測するためのものですが、対象を人間に置き換えると、体の不調、病気の発症を予測できるのではないかという発想から開発がはじまりました。

一気通貫したソリューションについて話す山口氏

こういったデータと技術を組み合わせることで、将来病気になるリスクを予測しています。この技術は超早期発見というよりも、どちらかいえば健常な人たちが将来病気になるのを予測するというものです。超早期発見というキーワードでいうと、マイクロRNAという技術があり、研究開発を進めています。わずかな量の血液から13種のガンを網羅的に検出する技術です。

杉原：それにはデータが必要ですよね。

山口：わたしたちとしては予防から治療まで、一気通貫したソリューションとして提供したいと考えていますので、その元になるのがやはりデータだと思っています。

健康を支える
ソリューションとは

杉原：「疾病リスク予測AI」は、ソリューションの一部ということですね。

太田：はい。健康診断データの数値を見るだけではピンとこなかった病気のリスクを可視化することで、生活習慣病の予防・改善につなげるソリューションです。

疾病リスク予測AIにより、生活習慣病の予防・改善に貢献したいと話す太田氏。

山口：もう一つデータという観点で言うと、我々は遺伝子解析事業も行っています。遺伝子データというのは私たちの体の設計図です。設計図に記載されている体質情報と健康診断の経年データや、服薬の情報を組み合わせることで、例えば、同じ薬を飲んでいる人たちの中で、効果に差が出る原因を調べることもできるようになるかもしれません。

さらに、年1回の健康診断だけではなく、食事や活動量などの生活データを組み合わせていくことで、個人を起点に医療・ヘルスケアデータを一本につなげていきたいと思います。

ウェアラブルだけ、ゲノムだけ、検診だけというところは多いのですが、弊社はぶつ切れではなく、つなぎ合わせることができる、弊社の考える精密医療の形はそういうところだと思っています。

東芝が考える生活習慣改善ソリューションの提案画面例。組み合わせたデータを元に、近い将来の疾病リスク予測を可視化、どこを気にかけると良いかを分かりやすく教えてくれる。

杉原：確かに、ただデータが取れるだけで終わってはもったいないですよね。一気通貫というのは面白いですし、経年でのデータ蓄積があるというのはすごく羨ましいところですね。これを使って今後はどのような取り組みをしていきたいと考えておられるのでしょうか？

山口：個人のこれらのデータを収集、分析し、その結果に基づいて層別化を行い、各層グループ毎に最適な予防法、治療法を提案していきたいと考えています。

杉原：実際今、どのような形で、どれくらいの量のデータを集められているのですか？

山口：今は東芝の従業員を対象に、精密医療のビジョンに賛同いただける方々から、ゲノムデータ、健診データ、レセプトデータの提供をお願いしています。当然、ご本人の同意をいただきながら進めており、その数は1万人を超えています。

杉原：その数字は予想よりも多かったのでしょうか、少なかったのでしょうか？

山口：まずは1万人を目標に進めてきましたが、思ったよりも早く1万人の同意が得られた印象です。

私たちの精密医療ビジョンの1つに「次の世代も見据えた予防医療に、デジタルの力を活かします」というものがあります。
現時点では、従業員に対して、遺伝子検査の結果から病気のリスクをお知らせすることを全く行っていないんです。あくまでも、医療のため、一個人だけでなく同じ境遇に悩んでいる人のためや、次の世代の予防医療のために残す健康資産という考えにご賛同頂いた方々に参加頂いています。

杉原：先ほど、次世代の医療に関するお話も出ていましたが、今回得たデータの活用方法について、御社として何か具体的なお考えはあるのでしょうか？

山口：ゲノムデータ、健康診断データ、レセプトデータ、更にウェアラブルデータ等を活用した日常データを繋ぎ合わせることで、医療発展のための研究だけなく、ヘルスケア産業自体の発展に貢献できる仕組みを作っていきたいと思っています。

センシング活用に
欠かせない倫理観

杉原：HERO Xはすごいコアなファンが多いのですが、私が思うに、その方たちって1つだけ共通項があるんです。いろいろなことを自分ごと化して見れているんですよね。例えば、ガンの超早期発見の話を聞いた時にスッと入ってくるという方は、おそらく近しい人がガンを経験したり、ガンで亡くなったりしていることが多いと思うのです。1万人の同意を得られたというのは、こうした自分ごと化されている方なのではないかと想像します。何か未来のためにっていう医療への期待が込もっているのを感じます。

未来のためにというのは僕らもよくテーマとして言っているところなのですが、正直結構勘違いされやすい。僕らの場合、パラリンピアンとか、いろんな疾患を持ってる方たちを助けようみたいな媒体に思われがちですけれど、狭くそこだけに焦点を絞っているわけではなく、どちらかと言えばそこで、その技術がどうなって進化していくのか、そのアイデアがどう大きくなっていくのかというところに注力を注いでいるので、今日のお話はすごく共感するのです。ただ、データを取られることが、まるで丸裸にされるように感じる方もいます。これよりも先、より多くの人たちに賛同を得ていくための壁はあるのではないでしょうか。

山口：そこはおっしゃる通りだと思っています。個人それぞれに考え方は当然違いますのでより多くの方に賛同頂くには、自分ごと化できるような小さな成功体験を少しずつ示していくしかないと思っています。

我々のビジョンにご賛同頂きゲノムデータまでをも提供してくれる方々に対して、中途半端なデータは返せないと思っています。しっかりとした研究に基づいたエビデンスにより、〝これなら返せる〟というものを作っていく必要があります。かつ、例えば「ある疾患のリスクがあります」で終わらせるのではなく、その先に「遺伝的背景から、あなたにはこういった予防がお勧めです」ということまでお伝えする、ここまでがセットになって初めてお戻しすることができると思っています。

杉原：ローマは1日にして成らないのだから、その30年、50年、100年というロングスパンで考えたときに、もしかしたら自分のひ孫あたりにそれらがフィードバックされるという想像力を持ち合わせているかいないかですよね。今日はありがとうございました。