このところ、時代の流れ、時間の流れが速い。技術の進歩によりさまざまなものの開発スピードがアップしたことも加速化の原因と思われる。現代社会を取り巻くさまざまな課題に注目し、近未来について深掘りしていく。

この秋は、人手不足の話題がなにやら騒がしく報じられた。というのも、2019年から徐々に施行が始っていた働き方関連法案の施行がいよいよ物流、建築業界へも広がっていくからだ。しかし、この人手不足の問題は物流や建築業界だけの話しではない。農業や漁業といった第一次産業の分野では、もう何年も前から担い手不足が話題になっていた。悲観的なニュースばかりが目につくが、はたして本当にこれは危機なのか。

このまま来年度を迎えれば、物流が滞るようになると訴える物流業界の人々。働き方改革法案の施行を目前に控え、いずれのニュースも物流業界現場の焦る姿を報じていた。問題となっているのはこの法案により、時間外労働に対する規制が厳しくなる点だ。年間の時間外労働時間が960時間に定められるだけでなく、1人のドライバーが走れる距離も短くなる。長距離輸送を考えると、人手を増やさなければならない。

長時間労働で厳しい環境のイメージの強い物流業界はもともと担い手不足も問題だった。働き方改革により、クリーンなイメージをつけて担い手を増やそうという狙いもあるのだが、経営層としては難しさも感じている。ＥＣサイト販売の増加などで依頼は増える一方だが、法案を遵守しようとすれば、ただでさえ足りない人手をさらに増やさなければならないからだ。

農業や漁業といった第一次産業の担い手不足の問題も深刻だ。これは我々の食料問題に直結することになる。加えて、世界規模で起きている気候変動の影響もあり、農家は苦しい状況に置かれている。働きに見合った実りを得られぬ職業となってしまった今、担う人はなかなか見つからず、担い手高齢化の出口はまだ見えない。

つらつらと課題を並べるときりがないほど上がってくるが、危機を「危機だ」と言うだけでは解決策は生まれない。危機を転機、チャンスと捉えて新しい試みを始めるチャレンジャーたちがいることも確かだ。

物流の明日をリードする空飛ぶ物流

例えば、ANAはドローンを使ってモノを運ぶ物流方法の開拓に乗り出している。今ではあまり知る人も少ないが、ANAは元々、人を乗せる旅客機ではなく、モノを運ぶ輸送サービスから始った会社だ。

ANAの前身である日本ヘリコプター輸送は、戦後間もない1952年に民間航空会社として産声をあげている。設立当時、手に入れたのは２機のヘリコプター。当時まだ日本では珍しかった空から宣伝チラシを撒く広告方法を提案、その後もヘリを使った農薬散布を行なうなど、航空機の新たな活用法を広げていった。

そんな歴史を持つANAが新たな事業として計画するのがドローンを使った物流だ。民間航空会社として70年にわたり空の活用を牽引してきたANAは、その知見を生かす新たなビジネスとしてドローンによる輸送事業を考えているのだ。2021年には五島列島を初めとする離島などでの実証実験をはじめている。

自動運転でドライバーの負担を軽減

物流業界の人手不足を補うためにも有効と思われる自動運転技術。完全自動運転にはまだ道が遠いと言われているが、それでも、すでに海外ではトラックの自動運転化に向けての取り組みがスタートしている。スエーデンの企業アイランドは、自動運転電機EVトラックの開発を進めており、すでにアメリカの公道で走らせる許可を米国運輸省道路交通安全局から得て公道実験を始めているのだ。

画像元　https://www.einride.tech/autonomous

そんな中、国内でも物流新時代の幕開けは近い。政府は新東名高速道路に自動運転車両専用レーンを設ける方向で調整に入った。来年度中には整備を完了したいとしている。法案整備を待ち構えているのは無人輸送サービスの開発を進める三菱地所などだ。同社は2026年のサービス開始を目指して動きを活発化させている。

とはいえ、まだこのトラックの自動運転化はアメリカでも議論の途上だ。カリフォルニア州では今年に入り人間のセーフティーオペレーターが同乗しない大型トラックの自動運転車（AV）の試験走行や商業利用を禁止する法案（AB-316）が提出された。この法案は安全性の確保だけが議論の争点ではないようだ。

危機感を募らせるのは皮肉にもトラックドライバーの人々だ。トラックの自動運転が実現化すれば、ドライバーは職を失うことにもなりかねない。日本も同じ状況にある。物流を担ってきた輸送会社にも打撃となる可能性は高い。現在、日本の物流を担っているのは中小企業が多く、自動運転トラックを導入するだけの予算の捻出が難しいため、この解決策を業界が大手を振って歓迎するのは難しい。しかし、イノベーションが新たな雇用を生み出す可能性も否定はできない。

農業担い手不足は続くのか？
若手就農者を呼び込む儲かる農業

人間、生きるためには食べなければならない。しかし、その食料確保の危機が叫ばれて久しいというのが日本の現状。横ばいといわれる食料自給率は30％台と低迷のまま、おまけに農家の担い手不足の問題もあり、食料危機の可能性は高まる一方と言われる。これまでのように輸入品に頼り続けることも難しくなりつつある。作物を育てるには肥料などの資材が必要だが、この肥料も国際的に高騰が続き、円安の影響も出始めているからだ。

農林水産省：https://www.maff.go.jp/j/zyukyu/zikyu_ritu/012.html

品目別の自給率はコメ99％、野菜75％、畜産物17％、小麦16％。コメや野菜の自給率はそれほど低くないように思うが、今後はこれも分からない。大きく影響を与えるのが、農業の担い手不足の問題だ。副業農家を含め、農業に従事する生産者の人数は2000年から2020年の間に半減、65歳以上の割合は70％（2020年時点）となり、高齢化が顕著化している。暗いニュースの続く農業だが、この危機を乗り越えようと模索を続ける人々がいる。

新たな農業の形を見せてくれているのは株式会社The CAMPus BASEの代表・井本喜久氏。

広島の米農家育ちの井本氏が提唱するのは小さな農業。大きな耕作地を管理するのは大変だが、小さければさほど手もかからない。農家＝広大な土地というイメージを取り払い、小さくても儲かる「コンパクト農ライフ」の提案をはじめている。

「0.5haで年商1000万」を目標に農業経営を学ぶ「コンパクト農ライフ塾」を開校、野菜や果樹、畜産の育て方を学ぶだけでなく、出口戦略まで網羅する学び場を作り上げた。

収穫の人手不足をロボットが解消

人手不足が進む農家によって、収穫人員の確保は長年の課題だ。実りの早い野菜の場合、収穫時期を見逃すと野菜はすぐに巨大化するため、売り物にならなくなる。農家最大の困り事と行っても過言ではないこの収穫期を助けるロボを開発するのがアグリスト株式会社。

動画元：https://www.youtube.com/watch?v=UBRNKLhUkiA&t=4s

宮崎県新富町を拠点に日本のスマート農業化を目指し、収穫ロボットの製作に取り組んでいる。まず始めたのはキュウリを収穫するロボット。続いて2022年にはピーマンの収穫ロボット開発に成功、販売をはじめている。食料危機を起こさないための取り組みは確実に始っている。

代表取締役兼最高経営責任者の齋藤潤一氏描くのは、明るい農業の未来だ。

「農業はスモールビジネスもできますし、露地栽培だけで工夫をして、しっかり育てることができれば、ほぼ原価がかからず人件費だけで作物を育てていくことができるので、そこは大きい」（齋藤氏）

元はアメリカシリコンバレーの音楽配信会社で働いていたという齋藤氏だが、東日本大震災をきっかけに、地域課題解決を使命にしようと決意、NPOを立ち上げて全国10箇所ほどの地域創生プロジェクトに関わった。その後、課題感を抱いたのが農業だった。日本発の農業ロボットを世界に広げることを目標に、ロボット製作を進めている。農林水産省は2030年を目処に食糧自給率を45％まで引き上げたいとする目標を掲げている。井本氏や齋藤氏のような新しい風が自給率上昇のカギを握ることは間違いない。

株式会社RDSが手掛けた新たなプロダクト『bespo』と『MIGRA』『CORE-Ler』の3つが「国際福祉機器展」にてお披露目された。『bespo』は、車いす使用時のあらゆる身体データを計測し、シーティングポジションの最適解を導き出すシミュレーター、『MIGRA』は、それらのデータを元に、実際にフィット具合を確認できる“設定可変型”車いすだ。両者は、ともにデータを共有し、常にユーザーのパファーマンスを最大化できる。『CORE-Ler』は、人の歩き方から認知症などの傾向を読みとるものだ。いずれのプロダクトもさまざまな数値の計測とデータの可視化によって、これまで難しいとされていたことを可能にすることに挑戦した。RDS 代表・杉原行里にこれらプロダクトの解説を仰ぎつつ、『bespo』のデモンストレーションに参加した元パラリンピアン・根木慎志氏にもお話を伺った。

SS01より間口が広く、
対応力が高い、それが『bespo』

RDSが、パラアスリート・伊藤智也氏と二人三脚で車いすのシーティングポジションを研究し、その最適解を導き出すシミュレーター『SS01』を完成させたのは2019年。

それをブラッシュアップさせるべく、国立障害者リハビリテーションセンター研究所（以下：国リハ）や千葉工業大学未来ロボット技術研究センター（fuRo）との共同研究を推し進め、誕生したのが『bespo』だ。

会場でも一際目を引いたRDSのブース

杉原：SS01から大きく進化した点は、胸椎損傷、頚椎損傷の方を問わず対応可能になったこと、そしてトルクや重心位置の計測精度が圧倒的に上がったことです。

加えて、我々が独自に作ったウェルグラフというシステムと連携することで、データの取り込みがさらに効率化され、またデータをより多くの人と共有できるようになりました。

今後は、bespoが機械学習をして、ユーザーのデータを入れると、狙い撃ちで最適なシーティングポジションを割り出してくれる、そんな機能を見据えています。

根木慎志氏が『bespo』にて、シーティングポジションを測定

『SS01』は、ヴィジュアルインパクトに加えて実際のプロダクトも大きかったが、『bespo』はよりコンパクトになった印象がある。とはいえ近未来的なデザインは受け継がれ、洗練されている。

杉原：実際に、SS01の無駄やオーバースペックを取り除いて、よりスマートになりました。ハンドリムは取り外しが可能になって、後ろに３セット分付属しているので、ユーザーの好みやデータに合わせて組み替えも可能です。

一目でわかるバランスや数値に興味津々の根木氏

シーティングの角度、重心、バランス、リムを回した時のトルクなど、全てが瞬時に数値化される

“より一般ユーザー目線を重視した『SS01』”。『bespo』は、まさにそれを体現している。国リハで繰り返された臨床研究や知見を活かし、幅広いニーズに対応するために、細部まで改良されたのだ。

杉原：座面と背もたれを一定の角度を保ったまま倒すチルト角や、フットレストの角度の可動域も広がりました。『SS01』は、レースも意識していたので、どうしてもアスリート目線に偏った部分がありましたが、『bespo』は、一般ユーザーのちょっとした使い勝手まで配慮しています。

とはいえ、レースを目指したアスリートの方のパフォーマンス向上にも役立ちます。単純に用途の枠が広がったイメージですね。

初出展で気分も上がり気味の杉原

最適なシーティングポジションを見つけ出すことは、ユーザーが誰であれ有意義なことだ。間口が広がったことで、今後より一層、病院や施設での導入機会は増えそうだ。

重心やバランスを数値化して理解すれば、
車いすとの付き合い方は変わる

実際に『bespo』のデモンストレーションに参加した根木慎志氏に、体験した感想を伺った。

根木：18歳で車いすユーザーになってから約40年が経ちますが、これまで自分が最適だと思っていたシーティングポジションは、そうではなかったのかもしれません。今日は、それがわかっただけでも大きな収穫でした。自分の体の傾きやバランスが一目でわかるのは、大きなことだと感じました。

シドニーパラリンピック 車いすバスケットボールで日本代表のキャプテンを務めた根木氏。

車いすバスケの元競技者としても、これまで様々な車いすを使用してきた根木氏。『bespo』の登場によって、抽象論で語られた車いすの快適性が、今後数値化されていくことは革新的だと語る。

根木：アスリートの活用はもちろんですが、これだけ細かなデータが可視化できるのであれば、損傷の度合いや、年齢に合わせて具体的な調整ができる。まず、自分の現状を数値で知ることから始めて、それを改善すれば、生活の質は間違いなく上げていけると思います。

無駄を削ぎ落としたスタイリッシュなデザインの『MIGRA』

確かに『bespo』は、多くのユーザーの新たな快適性の基準を作る上で、重要な役割を担うかもしれない。

そして『bespo』で得たデータを、生活の中でリアルに活かすための実践的な車いすとして、同時に発表されたのが、『MIGRA』だ。

“設定可変型車いす”と呼ばれるこのプロダクトは、『bespo』と合わせて活用することで、ユーザーを強力にサポートする。

『bespo』と『MIGRA』がリンクすることで
データの精度は劇的に上がる

杉原：『bespo』よりも簡便的に、でもリッチデータを取ることもできるのが『MIGRA』です。画期的なのは、『bespo』で得たデータを元に、工具レスで設定を変化させてシーティングポジションが最適化することができるとことです。

より汎用性が高い車いすでありながら、『MIGRA』にもセンサーが内蔵されているため、重心の位置や加速度といった必要最小限のデータ採取ができる。

杉原：しかもユニークなのが、『MIGRA』にはアプリケーションが入っていまして、これまでご自身が乗っていた車いすを撮影すると、設定が可視化され、そのデータを元に『MIGRA』に反映することができるのです。

専用アプリをダウンロードしてタブレットで撮影をすれば、シーティングデータが得られる

加えて、『MIGRA』で取ったデータは、『bespo』と同じサーバに溜まっていく。すなわち両者のデータは共有され、違いにアップデートしながら、最適なシーティングポジションを見つけ出していくことができるのだ。

杉原：伊藤選手と『SS01』を作った時に、シミュレーションで出した数値をどこまで信頼していいのか？　という疑問は常にありました。実機である『MIGRA』を作ったことで、その疑問は解消されると思っています。

『MIGRA』は、あらゆる調整が工具レスで行える構造

今後、『bespo』で取ったデータを『MIGRA』で実践し、その齟齬や『MIGRA』で得られたデータは『bespo』にフィードバックされる。それにより、シーティングポジションの最適解の精度は劇的に上がることになる。

杉原：『bespo』と『MIGRA』があれば、トライ＆エラーに時間とコストがかかるリハビリの現場で、より有意義なデータ採取ができて、リハビリの新しいアイデアも生まれていくと考えています。

さらに、車いすというプロダクトを作る上での職人的な技術や感覚を数値として可視化することもできます。いわゆる“技術継承”にも活用ができれば本望ですね。

さらに会場で人目を惹いていたのが『CORE-Ler』。一見すると何をするものなのかが分からないが、説明を聞いた来場者は一様に感嘆の声を上げていた。

会場には伊藤智也選手（一番左）も駆けつけた

多くの高齢者が悩まされる認知症。歩行解析から認知症リスクを読みとり、対策を行なうことで発症を遅らせることができるとすれば、健康寿命を伸ばすことも不可能ではない。また、車いすの最適なシーティングポジションを追求することは、ユーザーが質の高いライフスタイルを実践することの近道となる。『bespo』と『MIGRA』の登場により、その道筋はまた少し鮮明になった。

これまで、車いすの快適性は抽象的、感覚的なものとして捉えられていたが、それが数値により明確化することが当たり前になる。そんな未来は近いのかもしれない。