対談 CONVERSATION

ちょこっと相談が気軽にできる! 産婦人科オンライン

HERO X 編集部

残念ながら格差が見られる医療機関の充実度。コロナ前、日本の医療を受けようと、はるばる海を越えて人間ドックにやってくる海外富裕層の姿も見られたが、医療機関の充実度格差は国内でもある。特に今、人手不足が叫ばれるのが産婦人科分野。妊娠中は何かと気がかりなことも多いが、近くに産婦人科がなければ気軽に受診することもできない。また、産婦人科は乳がんや子宮がんなど女性の病気に密接に関わるが、門を叩くには勇気もいる。そんな中、気軽に相談できる場をオンラインで提供するところが現れた。株式会社Kids Publicが提供するオンライン医療相談サービス「産婦人科オンライン」代表で産婦人科医の重見大介氏に話しを伺う。

自宅で相談できる産婦人科オンライン

杉原:コロナ禍でさらに利用メリットが上がったのではないかと感じるオンラインによる相談ですが、まずは、重見さんが代表を務める「産婦人科オンライン」は、どのようなものなのでしょうか。

重見:オンライン医療相談サービスをメインにして運営しています。大きく分けて3種類のサービスを展開していて、一つは、完全予約制で10分間、1対1で利用者さんのお話しを伺うサービスです。これは、オンライン上に外来の診察室があるイメージです。LINEを使ったオンライン面談もできますし、チャットの方がいいという場合は、チャットだけでの相談も受け付けていて、リアルタイムで相談ができるものです。

2つ目が予約不要のチャット相談で、質問をチャット画面に入力いただき、いただいた質問に対して24時間以内に専門家が返信(一問一答形式)をするというサービスです。3つ目は、ちょうどこの秋にローンチの予定なのですが、予約無しで、助産師さんへ日中にリアルタイムでチャット相談(サービス提供時間内なら会話数に制限なし)ができるものです。

杉原:僕も子どもがいますが、やっぱりはじめての子の時は、分からないことも多い。親にとっては自宅からすぐに専門家と繋がれるというのは、一つの安心材料になりますよね。

重見さんはどうしてこの「産婦人科オンライン」を立ち上げようと思ったのですか?

重見:Kids Publicの代表で小児科医の橋本が、「小児科オンライン」というサービスをすでに提供していました。私は産婦人科医として学びを深めていたところで、オンラインで社会と専門家を繋ぐ必要性を感じるようになり、Kids Publicにジョインする形で「産婦人科オンライン」を立ち上げました。

すぐ聞ける、会える専門家

杉原:オンライン相談が必要だという思いにいたったのは、どういうところからだったのでしょうか?

ゼロから産婦人科オンラインを立ち上げた重見大介代表

重見:はい、私は産婦人科医なのですが、公衆衛生を学びたいなと思い、一旦臨床を離れて大学院に進んだんです。その時に、普段、病院で見ている患者さんは本当に社会のごく一部でしかなくて、病院に行けずに悩んだり、困ったりしている人がもっと沢山いるのだと気が付いたのです。医師が病院で待っているというだけでは、そういう人達の声を聞き逃してしまう。病院と社会をつなぐ仕組みがないとダメなんじゃないかという思いにかられて、誰でも気軽に相談できる方法はないかと考えはじめたのがきっかけです。

杉原:それで、オンラインチャットなどを思いついた。

重見:そうなんです。妊産婦さんは20〜30代が多いので、95%以上がスマホを持っている。ならば、スマホで繋がることができる仕組みを作るのがいいのではないかと。

杉原:そんなことを考えていた時に、橋本さんの活動を知ったのですか?

重見:そうなんです。すでに立ち上げから1、2年経っていて、小児科と産婦人科で一緒にやったら出産から子育てまで切れ目なくケアできるなと。それに、(今あるシステムに)ジョインしてやる方が、社会実装が早いなと考えたんです。

杉原:サービスがリリースされた時は結構メディアにも取り上げられていましたよね。僕はそれを見ていた記憶があります。

重見:ありがとうございます。小児科オンラインは2017年度、産婦人科オンラインは2019年度のKIDS DESIGN AWARDをいただいたりしましたので、メディアにも取り上げていただきました。

ゼロから生み出した
「オンライン医療相談」の仕組み

杉原:サービスを立ち上げられた2016年の時は、ウェブ環境は整いつつあるとはいえ、医療とオンラインはまだまだ隔たりがあったというか、むしろ、隔たりを作っていたという印象があるのですが。

重見:はい。今もですが、確かに大変に感じるところはあります。一つは、個人情報の問題です。個人情報をどこまで扱うかという部分は非常に考えました。もう一つは、医療相談と診療の違いについてです。

杉原:利用者側からすると違いがあまり分からないのですが、何か法律的な問題などがあるのでしょうか?

VCからの資金調達をしないという姿勢に共感するHERO X編集長 杉原行里

重見:実は、オンライン医療相談とオンライン診療というのははっきり区別されているんです。これは、厚生労働省が指針として出しているもので、2018年に線引きの指針が公表されました。それまでははっきりとした指針がなく、従来の診療を行なっている医師の方からすると、オンラインにすると「相談」と「診療行為」の線引きが曖昧になるという懸念を持つ方もいました。それをいかに安全に、堅実に、エビデンスをしっかり出しながらやっていくというところを大事にしてサービスの開発を進めてきました。

杉原:「産婦人科オンライン」で行っていることは、医師のような専門家にお話しをうかがうのだけれども、「診療」ではないということでしょうか?

重見:そうですね。今はオンライン「相談」ということで、サービスを展開しています。

杉原:お話しを伺うに、VCとかがすぐに資金を出したくなるようなサービスだと思うのですが、資金調達はされたのですか?

重見:最初期に資金面以外でのサポートをいただいたことはあったのですが、大きな資金調達はしていませんね。

杉原:理由は何かあったのでしょうか?

重見:さきほど申し上げた、安全に堅実に開発を進めていくために、ちゃんとやりたいことをやりながら、ゆっくりと進めていきたいという思いがあったので。

杉原:それはすごくよく分かります。僕たちが関わる開発分野も似たようなことが言えるので。VCから資金を調達すると、開発速度は速くなりますが、同時に、やりたいことに制限がかかる部分もありますからね。

重見:そうなんです。なので、開発スピードとしてはゆっくりなのですが、その分、研究と平行していろいろとやってきたという経緯があります。

杉原:そして現在、すでに沢山の医療者が相談役として所属しているということですが、何人くらいいるのですか?

重見:小児科医、産婦人科医、助産師を合わせて190人くらいになっています。

杉原:絶対的に世界に必要な領域のことをされていると思うのですが、日本の場合、まだオンラインによる医療相談はそれほど認知されていませんよね。ところが、海外ではすでに普及し始めている。

重見:そうですね。中国やアメリカではすでに1日に数万件レベルのやりとりがされているとも言われています。逆にいうと、世界的にはそれくらいすでに流通しているものなので、ニーズとしてはあるはずだと思っています。ただ、日本の場合は医療機関にフリーアクセスできるというところが、海外との大きな違いだと思っています。

杉原:日本は健康保険制度が充実しているので、近くの医療機関を気軽に受診できますからね。

重見:そうなんです。患者側の費用負担も少ないので、近くに受診できる病院がある場合はオンラインを選ぶ必要がないですよね。病院が近くにないという方でも、アメリカや中国のように国土が広大というわけでもないので、車で行けば病院にたどり着ける人がほとんどですから。ですが、コロナ禍になり、少し状況が変わりました。2020年にオンライン医療相談が広がりはじめて、行政でもオンライン窓口を推進すべきだという流れになり、私たちも経済産業省から相談窓口の委託を受けました。

杉原:「産婦人科オンライン」の普及により、どんな問題が解決できるようになると思いますか?

重見:例えば10代の方などで、(病気や妊娠を)親御さんに知られたくないという理由から受診せずに症状が悪化するケースもあります。コロナになって多かったのは、妊娠したかもしれないという相談でした。あとは、私たちが特に注視しているのは妊産婦さんの産後うつです。コロナ禍で社会から孤立して、メンタルに打撃を受けている方が多くいます。産後うつをいかに減らすかということが直近の大きな課題です。そこでオンライン医療相談を妊娠中から産後まで受けた場合とそうでない場合の(メンタルの)比較をする検証(研究)をおこなったのですが、オンライン医療相談を受けた妊産婦さんの方が産後うつリスクを明確に減らせるという結果が得られました。オンライン医療相談の有効性をアピールできる材料になると思っています。

杉原:気軽に専門家に相談できる仕組みが妊産婦の心の健康もサポートするということで、ぜひ広がってほしいサービスだと感じました。今日はありがとうございました。

重見大介(しげみ・だいすけ)
株式会社Kids Public「産婦人科オンライン」代表。日本医科大学 卒業後、2010-2012年に日本赤十字社医療センターで初期臨床研修(産婦人科プログラム)、2012-2017年 日本医科大学付属病院 産婦人科学教室NICU(新生児集中治療室)、麻酔科を含め関連病院で産婦人科医として勤務。2018年3月 東京大学大学院公共健康医学専攻(SPH) 卒業。2022年3月 医学博士取得。現在、「産婦人科オンライン」は対法人(自治体や企業など)向けにサービス展開している。

関連記事を読む

(text: HERO X 編集部)

(photo: 壬生マリコ)

  • Facebookでシェアする
  • LINEで送る

RECOMMEND あなたへのおすすめ

対談 CONVERSATION

どうするポストコロナ時代!AIとロボットがもたらす物流イノベーション GROUND株式会社がつくる新たな潮流

吉田直子

現在、コロナウイルスの影響もあり、物流業界は激動の時代を迎えている。E-コマースのニーズが激増し、企業・個人間の取り引きが今までにないほど増えているにもかかわらず、労働人口の減少や、現場労働者の高齢化により、人手不足が深刻になっているからだ。そんななか、AIとロボットを活用し、物流業界に革命を起こそうとしているのがGROUND株式会社だ。同社がめざすのは先端テクノロジーを活用した物流施設の最適化だという。果たして、物流施設の中では、いま何が起こっているのだろうか。2015年に同社を立ち上げた取締役社長の宮⽥啓友氏に、編集長・杉原が、物流業界の課題と同社のミッションについてうかがった。 ・物流倉庫におけるロボット化、AI化の流れ ・ECの物流波動はプロでも先が読めない ・在庫の配置もAIで解析し最適化する

物流倉庫における
ロボット化、AI化の流れ

杉原:まず御社の事業を、読者の方にわかりやすく説明していただけますでしょうか?

宮田:我々がめざしているのは世界中の先端テクノロジーを活用して物流施設、つまり倉庫の運営を最適化することです。時代背景を説明すると、1970年代までは物流倉庫は主に港湾地域に限定されて建設されており、非常に閉ざされた世界でした。そこから高度経済成長下でフォークリフトが導入され、2000年代までその流れが続きます。2000年前後からはコンビニなどの小売流通が発展し、比較的きめの細かい物流作業が発生し、それに伴って物流施設の中でウェアハウスマネジメントシステム(WMS)、倉庫管理システムというものが使われ始めます。一方で、もともとは自動車のライン生産に供給するためのバックヤードとして誕生した、自動倉庫というものがありました。2010年くらいまでは、そのWMSと自動倉庫くらいしか、いわゆる倉庫を合理化する機器はありませんでした。ところがECの発展により、説明するまでもなく、物量が飛躍的に増加しました。物流施設での作業はもはや人手だけでは困難になり、ましてや日本は少子高齢化の中で、そもそも雇用が確保できない。ECという新しいインフラを支える物流と、業界の実情が大きくかけ離れてしまったのです。

杉原:顧客ニーズが間違いなく既知なのに、技術的なところが未知であるという状況ですね。

宮田:そうですね。そこで、ようやくそのギャップを埋めていくために、ロボット、AIというテクノロジーが注目・活用され始めました。製造業界から10年ほど遅れているのですが、電気自動車の普及によってリチウムイオンの単価が劇的に下がった結果として、我々が提供する物流ロボットも、ようやく投資対効果が見合うようになってきたという流れです。さらに、SLAM(Simultaneous Localization and Mapping:センサーによって周囲環境を把握し、マップをつくりつつ、取得したデータをもとにロボットの自身の位置も推定する技術)技術も進化し、原価の低下と技術の進展がちょうどいま交わったところで、次世代型物流施設というものが求められ始めている。AIなどの先端テクノロジーを活用していかに物流(倉庫)を最適化するかという、この領域を我々はめざしています。

GROUNDが中国のロボットメーカーと共同開発したAMR(自律型協働ロボット) 「PEER(ピア)」。倉庫内作業の「ピッキング」工程において、人と協働しながら作業支援を行うAMR(自律型協働ロボット)。

杉原:具体的には、どういう方法になるのでしょうか?

宮田:例えば、物流機能を有する事業者さんに対して、オープンな物流プラットフォームの構築・提供を目指しています。いわばOSですね。でも、例えばiPhoneのiOSはAppleだけのアプリケーションですが、我々はAndroid的なものを提供したいと考えています。

自律型協働ロボット「PEER」を使用したピッキング作業の様子。オーダーが入ると、ロボットは自ら対象商品が格納されている棚の前まで移動し、停止する。作業者は自分が担当するエリアで待機しているロボットを見つけ、タブレットの指示に従って商品をピッキングし、ロボットのバスケットに商品を入れるだけでよい。

杉原:要は参入障壁を低くすることによって、規模を広げていくということですね。あえてモノポリーされているiPhone型のiOSではなく、Android型を選ばれたのはなぜですか。1970年からの流れがあって改革が起きにくい潮流があったからなのか、それともほかに理由があるのでしょうか。

宮田:2つ理由があって、ひとつはどのような形であれ、EC・物流のリーディングカンパニーであるAmazonに対抗しなければならないということです。彼らはフィラデルフィアに500人以上のデータサイエンティストとエンジニアを集めて、物流オペレーションを高度化するための技術開発を行い、毎年1兆円もを物流へ投資しています。まさにアップルがiOSを囲い込んでいるように、自分たちの物流オペレーションを高度化して独占しています。そんなことは、一企業にはもはやできません。そう考えると、おそらく産学官や民間連合などの、ゆるやかなコンソーシアムでオープンなプラットフォームを作ってAmazonに対抗しないと、技術的にも追いつかないし、投資規模としてもかなわない。

杉原:そうですね。まず、マスが違いますよね。

ECの物流波動は
プロでも先が読めない

宮田:もうひとつは、楽天に勤めていた時にめざしていた構想をクラウドで実現したいという想いがありました。EC物流は、車や白物家電を製造する上での製造物流とは全く違います。例えば、製造業の部品を提供するための物流は、生産計画に基づいているので、明日どれくらいの物量を工場に供給すればいいかわかっている。一方でECはダイレクトに消費者に対して商品を供給するので、例えば、●●スーパーセールで明日どれくらいの物量があるのかは、社内の市場のデータ解析をする専門チームをしても読み切れないんです。

杉原:そうなんですか? 結構読んでいるのかなと思っていたのですが。

宮田:読めないですね。物流ハブをどこに置くかというのも空ぶりになったりと、非常に難しい。それに加えて、ロングテール化の問題があります。つまり、ECでは販売機会の少ないニッチな商品でも色やサイズなどを幅広く取り揃える戦略が主流となっています。ユーザーとしては非常に便利ですが、届ける側は必ずこれを在庫しておかなくてはいけない。こういった消費者ニーズの複雑化・高度化などに伴う様々な制約が生まれる物流を最適化するには、従来の倉庫や物流センターの設備だけでは、もはや成り立たず破綻寸前にあります。こういう非常に高度で複雑な判断が伴い、かつ制約が厳しいオペレーションに対して、あらかじめ予見することはそもそもできない。予見できないから、変化や異常をすぐに察知して、異常に合わせられる、そういう柔軟な仕組みを我々は作っている。必ず前提条件は崩れるものということに基づき、ロボットもAIソフトウェアも開発されています。

杉原:そのアルゴリズムの変数の作り方は異常と変化というところから始まっていて……。

宮田:まさにそうですね。それをいかに迅速に察知して視覚化できるかということをめざしています。

杉原:面白いですね。大手物流事業者でさえできなかった、もしくはまだ難しいところを、物流の部分からディープラーニングさせてコントロールしていくという考え方ですよね。

宮田:そうです。いま、いわゆる購買データと物流センターの在庫の配置の連携は全くとれていなくて、完全に分断されているのが現状なのですよ。

杉原:医療と製薬会社の関係にちょっと似ていますよね。その分断されているものに、歩み寄っていくという考え方に近いのでしょうか。

宮田:そうです。連携を真ん中の物流施設から実現していく。それが、我々が開発しているインテリジェントロジスティックスというソリューション全体、次世代型物流施設の基盤です。PEERという自律型協働ロボットも開発していますが、そのロボットの持っているロボットコントロールシステムと、事業者が使っているウェアハウスマネジメントシステムを、全部ミドルウェアでつなぎこむんですね。そして、つないだものをすべて「Intelligent EYE」というダッシュボードで可視化していくのです。

在庫の配置も
AIで解析し最適化する

宮田:いまの物流センターは、いまだにホワイトボードに進捗を書いて、勘と経験をベースに人を配置しています。我々はそういったものを、可視化していく。自社開発したDyAS(ディアス)というAI物流ソフトウェアは、在庫やPOSデータなど事業者が有する様々なデータを集計・分析し、例えば明日販売する予定の商品を手前に持ってくるとか、明日はサプライヤーから通常より1.5倍くらいの商品が入ってくるから人とロボットをそれぞれどれだけ配置するかを、AIを使って計算・シミュレートし、可視化ツールのIntelligent EYEを通じて現場の管理者に示す。こういった仕組みを、いま構築し始めています。

同社がオリジナル開発したAI物流ソフトウェア「Dynamic Allocation System(DyAS)」。物流倉庫における業務ナレッジや内部・外部データを蓄積・解析し、流施設管理者の意思決定をサポートすることにより、在庫保管効率や物流作業効率を向上させる。

杉原:ということは、このIntelligent EYEとDyASが基本的には核となっていて、実は御社のPEERとかButlerとかのロボットに関しては、アウトプットとしてはほかのものでもいいわけですよね。

宮田:そうです。現場のロボットは、デバイスでしかありません。中長期的には我々はロボットの開発ステージからは離れ、ロボットの仕組みに様々なものを接続・最適化させていくことにより注力するつもりです。

杉原:ロボット化のほうに行くのであれば、圧倒的な資金力とマスプロダクションが得意なところとの競争になってしまうから、コアのビジネスをやっていくということですね。僕らも実はいま、御社と本当に同じような考え方をしているんです。歩行解析ロボットに取り組んでいるのですが、ユーザー側はカメラがあれば、僕らのほうのフィジカルバンクにアクセスできるんですね。

宮田:最終的にはETLポータルを通じて、いかにデータを取得できる仕組みを作るかという方向ですよね。その礎を我々は作っています。スーパーはある程度、野菜、精肉とカテゴリごとに商品がありますが、物流施設は必ずしもそうである必要はない。ポピュラリティと言うのですが、あるものと別のものがセットで買われる傾向があるとしたらAIが分析して、カテゴリが違っても、合理化を考えたときには隣同士に配置してもいいわけです。

杉原:実は消費比率が全然違うから、ティッシュペーパーと洗剤を一緒に買うわけないですもんね。

宮田:そうです。ドラッグストアでは同様のカテゴリで陳列していても、物流施設内はそうある必要はない。ましてや違うブランドやメーカーが混ざっていても全くかまわないわけです。そういう考えに基づいて、あくまでも出荷するうえでの生産性、どのような配置をすれば最短時間で処理ができるのかをAIを使って解析・シミュレートしています。

宮⽥啓友(みやた・ひらとも)
株式会社GROUND 代表取締役社⻑/CEO
上智⼤学法学部卒。1996年 株式会社三和銀⾏⼊⾏。2000年 デロイトトーマツコンサルティング(現:アビームコンサルティング)⼊社。⼤⼿流通業を中⼼にロジスティクス・サプライチェーン改⾰のプロジェクトに従事。2004年 アスクル株式会社⼊社。ロジスティクス部⾨⻑として⽇本国内の物流センター運営を⾏う。2007年 楽天株式会社⼊社。物流事業準備室⻑を経て2008年 物流事業⻑就任。2010年 楽天物流株式会社設⽴、代表取締役社⻑就任。2012年 楽天株式会社執⾏役員物流事業⻑就任。同年フランスのフルフィルメントプロバイダAlpha Direct Services SASを買収し、マネージングディレクターを兼務する。2013年アメリカのフルフィルメントプロバイダWebgistixを買収。2015年4⽉ GROUND株式会社設⽴。

(トップ動画:https://www.youtube.com/watch?v=GK43OBRCzOI

(text: 吉田直子)

(photo: 増元幸司)

  • Facebookでシェアする
  • LINEで送る

PICK UP 注目記事

CATEGORY カテゴリー