対談 CONVERSATION

鈴木啓太の新フィールドは腸内⁉ アスリートの便を生かした健康支援の行方(後編)

宮本さおり

ドラッグストアにずらりと並ぶサプリメント。だが、このサプリメント市場に変化が現れはじめている。ユーザーの体質に合わせてカスタマイズされたサプリメントの提供が開始されているのだ。薬や漢方薬などと違い、長らくの間、万人に等しく同じ商品が提供されてきたサプリメント。そんなサプリメント業界に異分野から参入を始めたのが元プロサッカー選手の鈴木啓太氏。「アスリートの力を自分の生活に」をスローガンに掲げてAuB株式会社を設立、アスリートの腸内環境研究から得た情報をベースにサプリメントの提供をはじめた。立ち上げたばかりのAuBだが、鈴木氏の視線の先にはすでに次の構想が浮かんでいるという。一般人とアスリートとの違いについて伺った前編に続き鈴木氏のサプリを使った健康支援についての考えを編集長、杉原行里が聞いた。

前編はこちら:http://hero-x.jp/article/9100/

免疫から性格まで
菌が与える様々な影響

杉原:アスリートと一般人で腸内にある菌の多様性が異なること、また、競技による違いも見えてきたというところまで伺ったのですが、今後の研究次第では選手の課題に対して、腸内環境を整えることでアプローチするコーチングスタイルも出てくるような気がしました。腸内に持つ菌の違いが性格にも関係しているということをどこかの記事で読んだのですが、例えば、足の速い人の中で多く持つ菌が分かったら、菌の力で体を内側から変え、走る力を最大限に発揮できるようになる、などということができるようになりますか?

鈴木:菌と性格の話は糞便移植をした時に性格が変わったというものだと思います。自分の菌を抗生剤で叩いて、誰かのいい菌を入れて腸内環境を整えてあげることで腸疾患を治すという治療があり、その治療を受けた人の中に性格が変わったという報告があります。

杉原:となると、定量ではないですから、まだなんとも言えないかもしれないですね。今まで体調が悪かった人が良くなるわけですから、腸内の菌が変わったということと、性格が変わることが直接的な関係にあるとは言えないかもしれないですね。病気が快復したことで性格が変わる可能性だってありますから。

鈴木:そうですね。我々もそこは調べていないので、わからないのですが(笑)。ただ、腸内細菌が幸せホルモンと呼ばれるセロトニンを造っているとも言われています。セロトニンには人間のイライラやストレスを軽減する働きがあるとされていますから、腸と脳と神経の繋がりの中で、性格に寄与しているんじゃないかと言われているのです。病気が治って性格がよくなったというのもひとつでしょうし、いいセロトニンをつくり出す環境になったから性格が変わった可能性は否定できません。

杉原:いずれにしても腸内環境が整うことで、悪くなることってないですよね。今回は4年間かけて研究された結果をもとに「AuB BASE」の販売を始められたと。

鈴木:そうです。

AuB BASE

杉原:飲むことで具体的には何が変わるのでしょうか?

鈴木:まずは菌の多様性が上がります。酪酸の数値も増えると思います。先ほども、酪酸の数値がアスリートは一般の人の2倍近くあったと話しましたが、腸内で酪酸菌は結構な割合を占めている菌です。一般の方だと2~5%ですが、アスリートは5~10%を占めています。酪酸は免疫力のコントロールをしています。アスリートは風邪をひきやすいとか言われるのをご存知ですか?

杉原:はい、聞いたことあります。

鈴木:これは僕の仮説ですが、アスリートが風邪をひきやすいといわれているのはものすごく体力を使うので、免疫が下がる、その中で風邪をひいてしまうのではないかと。ただし、実際には酪酸菌を多く持つことで自分自身で免疫力のコントロールをして風邪をひかないようにできているのではないか。一般の方がもし、アスリートと同じトレーニングメニューをこなしたら、一般の人は風邪をひくんじゃないかと思いますね。

杉原:例えば、筋肉とか脂肪の問題もあるのではないですか?

鈴木:結局、筋肉や脂肪を作っているのも腸内細菌が関係しているんです。食べ物って栄養素ですよね。これを口に入れて吸収するのは小腸です。腸内細菌が栄養素を食べたり代謝したりして吸収していくのです。なので、彼らが働いてくれないといけない。ということを考えると、腸内環境を整えることで私達が食べたものをきちんといい形で取り込んでいると考えても不思議ではないです。

杉原:面白いですね。「AuB BASE」を使った後、自分の体内の状態は解析してもらえるのですか?

鈴木:できますよ。最初に調べて、あと解析ってのもできます。

杉原:なんかワクワクしそうですね。お、菌が増えた!とかが分かると。

鈴木:そうですね、そういうのが可視化できるといいですね。改善されているのがわかるのは面白いですからね。

杉原:それが分からないとゲーム性がなくて続かないのではないかと。実は僕も舌から計測したデータを元に毎月サプリメントが届くというサービスを使っているのですが、毎日飲むということの習慣づけができなかった。毎月届くので飲まなかったサプリメントがどんどん溜まってしまいました。これってやっぱり、どう改善されたのかが分からないからじゃないかなと。計測してサプリが届いたことで満足してしまった。本当はそこがスタートなのに…です。

鈴木:便を調べることはできるので、サプリメントを摂取してからの変化を測ることは技術的には可能です。でも僕は少し違うことも考えてしまいます。重要だと思っているのはサプリメントをずっと取り続けるのではなく、減らしていけるということ。例えば、舌で測った結果、何種類もの錠剤を呑むことになったとしたら、それを習慣化することで数値が良くなり、飲むものを減らしていける、最後には飲まなくてもよくなるくらいに改善していくのが良いのではと。

杉原:すごくよくわかります!

見つめるゴールはフードテック

鈴木:本当はそういう風にならなきゃじゃないですか。そこが、どうやったらみんなの意識が変わって課題解決できるようになるかだと。我々はどうしたら伴走者になれるか、そこを常に考えています。

杉原:僕たちはいま、別の角度で同じようなことをはじめていて、共感します。日本の医療費を大きく削減するのって、ひとつは転倒をなくすことだと聞いたことがあります。大きな割合を占めているのが高齢者なのですが、当事者はいつから歩行の補助が必要かが自分では分からないことが多いのです。具体的に言うと、いつから杖を持ち始めたらいいのかなどがそれにあたります。僕らは歩行解析ロボットの開発を試みていて、様々な状態を可視化できるようにしたいなと思っています。鈴木さんのお話はこれに非常に近い考えだなと。永続的に使ってもらった方が、会社的には利益につながる。でも、CSV、社会貢献をしながら利益をと考えた場合、このモデルだと社会貢献の部分が抜けている。数あるサプリメント企業の中で鈴木さんのところのような考え方をされているのは珍しいなと思いました。

鈴木:我々はサプリメントから入っていますが、将来的にはフードテックに入っていこうと思っています。自分が今何を食べているのか、どういう状態なのかをよく観察してもらって、課題を解決していくいい方法を見つけてもらう。これから腸内細菌のビックデータが出来上がっていくと思いますけれど、その中にアスリートという課題が明確にある人たちのソフトが腸内細菌ビックデータのプラットフォームに入っていくというのが我々のゴールなのかなと思います。

杉原:具体的にはどのような構想ですか?

鈴木:食は人間の3大欲求のひとつですし、いいものを食べる、自分に合ったものを食べる、そして、自分の課題に合ったものを食べるということをしないといけないと思っています。例えば、腸がすべて栄養を吸収するので、栄養素については調べつくされています。でも、人によってどれが体調管理に必要かは変わります。プロテインを飲むといいですよというのはわかりますが、プロテインにも種類がある。この人にはこのプロテインが合うけれど、こっちの人の場合は別のプロテインが良いなとかがありますよね。持ち合わせている腸内細菌によって摂るたんぱく質も変わってくるのではないかと考えているので、そのあたりを考えているところです。

杉原:アスリートという特徴的な方たちにフォーカスすることで、次は一般の方を飛びぬけて高齢者の方の健康管理に結びつくのでは?という気もするのですが。

鈴木:例えば、アスリートが持っている筋肉量を上げたいとか、パフォーマンスを上げたいという身体的な部分の課題は高齢者のリハビリにも役立ちます。アスリートと高齢者、遠いようで課題は近いのではないでしょうか。課題がとがっているのがアスリートで、一般の方は言葉を変えれば同じように言える。アスリートの場合に見られる1グラム10グラム体重を減らしたいという明確な課題は一般の方からしたら “なんとなく痩せたい” とつながります。アスリートがあと10センチ足を前に出せるよう足のトレーニングをするとしたら、それは高齢者が転倒しないための足運びに通じるかもしれません。となると、アスリートが一般の人に貢献できることは沢山あるのではないかと思っています。

鈴木啓太(すずき けいた)
元サッカー日本代表。AuB(オーブ)株式会社代表取締役。静岡県に生まれ育ち、小学校時代は全国準優勝。中学校時代は全国優勝を成し遂げ、高校は東海大翔洋高校へ進学。その後、Jリーグ浦和レッズに入団。その年にレギュラーを勝ち取ると2015年シーズンで引退するまで浦和レッズにとって欠かせない選手として活躍 。2006年にオシム監督が日本代表監督に就任すると、日本代表に選出され、初戦でスタメン出場。以後、オシムジャパンとしては唯一全試合先発出場を果たす。

(text: 宮本さおり)

(photo: 壬生マリコ)

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対談 CONVERSATION

行動から人の内面状態を読み取るAI!?岡田将吾の気になる研究 前編

長谷川茂雄

人と人とのコミュニケーションに必要なものは、言語だけにあらず。視線やジェスチャー、表情といった非言語情報も不可欠であることはいうまでもない。岡田将吾氏は、それを社会的信号処理という新しい領域に基づいた研究を通して読み取ることを実践する先駆者のひとり。同氏の試みは、人間の内面の状態を理解するためのAIの新分野として世界から注目を浴びる。これらの研究は認知症の初期症状などを読み取る手がかりにもなるという。編集長・杉原が、最先端の研究の現状とその先に広がる未来について伺った。

人の行動から内面状態を理解するという試み

杉原:もともと岡田さんは、大学でいわゆるAIに関する研究をされていたんですか?

岡田:そうですね。人工知能を基本に、修士、学士と約5年間研究をしまして、少しずつ人の行動を予測するとか、人の行動からコンテキストを推定するということにフォーカスするようになりました。 例えば、この人のしゃべり方や使う言葉の特徴がこうなら、この人はロボットとのおしゃべりを楽しんでいるとか、いくつかの行動から、人の内面を予測するというような研究です。

杉原:今日は、話していて僕の思惑がバレるかもしれないから、サングラスか何か掛けたい気分です(笑)。

岡田:いや、僕自身は(内面を予測することは)できないですよ(笑)。システムにはできてしまうことがありますけどね。

人の行動から内面を読み取るという研究を続ける岡田氏。「最近は、手の動きと感情の関係性が気になる」という。

杉原:ならよかったです(笑)。岡田さんのそういった研究は、AIなどを通じて出口がたくさん出てきたという段階ですか?

岡田:そうですね。最近は動作を測るセンサーが安くなったりもして、状況が変わってきましたし、企業でも自分たちのような研究をしているところが出てきました。そういうプロジェクトに自分が加わることも増えてきて、出口は広がったと感じています。

杉原:もともと岡田さんがAIに興味を持ったのは、どういった経緯でしょうか?

岡田:最初は大学で物理をやっていたのですが、物理の世界っていろいろと難しくて挫折してしまいました。それで物理の先生にはちょっと失礼なんですが(笑)、もう少し目に見えてわかりやすいことがやりたいと思って、ロボットに顔の認識や画像の認識をさせて動かすという研究をやっている研究室に入ったんです。AIを研究し始めたのは、そこからですね。

杉原:岡田さんのような分野の研究者は、日本にどのくらいいらっしゃるんですか?

岡田:もちろん産官学で人工知能の研究をされているグループは山ほどありますけど、ピンポイントで、人の行動から内面状態を理解するみたいなことに焦点を当てているのは、僕たちと数えるくらいしかないです。

こちらは、2018年にジョージ・アンド・ショーン合同会社(現株式会社)と岡田研究室が共同で開設したG&S Labのイメージビジュアル。IoTデバイスであるbiblle(ビブル)を活用して、行動学習に特化した機械学習プログラムの開発を行っている。

もう多くの企業ではAIが採用面接をしている!?

杉原:表情から何かを読み取るということは、なんとなく僕もイメージできるんですが、そこから購買意欲だったり、そこに出口を見つけていくというのは、なんだか大学でやる研究っぽくないなと思いますね(笑)。

岡田:そう言われれば、そうかもしれないですね。

杉原:僕自身のイメージでは、大学の先生は研究を突き詰めて、あとはアウトプットを第三者に見つけてもらう、そんなスタイルが多いなと常々感じているんですよ。それが出口までしっかりとしていて、岡田さんの研究は面白いなと思います。

岡田:そう言っていただけるとありがたいです(笑)。確かにそれは狙っていて、研究室でコンピューターの前に座って突き詰めるのではなく、実際のインパクトのあるデータに対して、なんらかの回答を出していくほうが、世の中的にも出口がわかりやすいですし、そういうことは意識していますね。

岡田氏の研究に興味津々の杉原。感情という抽象的なものを数値化するという試みには、シンパシーを感じているようだ。

杉原:世界的にはどうなんですか?

岡田:コンピューティング分野の国際会議のような場には、アメリカ、ヨーロッパの有名大学の研究者が集まってきますが、そこでは感情を理解するという研究が一番多いように感じます。コンピューターにいろいろな感情を理解させるということが基本ですけど、話している声や内容、表情からコミュニケーションのスキルを推定するということも盛んになってきてはいます。AIによる企業の採用面接みたいなものもそうですね。

杉原:確かにそういう面接は、実際にあるようですね。

岡田:面接で一言、二言答えたことから推測して、その人(のスキル)を判定するということですよね。あらゆる企業は、もうAIを様々活用しているのですが、採用には特定の人しか受からないとか、雇用差別・公平性の問題が出てきたりもしています。自分も就職面接のように実際に多くの人を呼んで、はじめて会った学生同士でディスカッションをしてもらい、そのビデオを人材派遣の会社に送って、人事の採用担当者に点数をつけてもらうという試みをしたことがあります。同じようにAIにも判断してもらったら、熟練の採用担当者と同じように人を選ぶのかどうかを検証しました。その実験は、学会でも良い評価をもらいましたが、アプリケーションとして見た場合、考慮すべき課題が多いと感じます。ですので、そういうスキル判定の技術を使って、スキルを上達させるための訓練に活かすことを、これからはやっていきたいですね。困っている人が喜ぶようなアプリとして機能できればと思っています。

感情を数値化するには、大きな課題がいくつもある

杉原:なるほど、それは興味深いですね。もうひとつお聞きしたいのが、“感情”っていうのは数値化も可視化もしにくいのではないか、ということです。実際に研究は進んでいるんでしょうか?

岡田:そうですね、難しいところも確かにあります。いま主にやっていることは、心理学者たちがこれまでに作った評価指標に則って、実験後に、いまあなたの感情はいくつでしたか? というように被験者に問いかけたり、第三者に被験者の映像を見せて、被験者の感情状態はどうなっていると考えられますか? というようにアンケートを書いてもったりする手法なんです。それをもとに人工知能が答えを導き出すわけですから、そもそものアンケートの答えが間違っていると、人工知能的にはもう破綻してしまう。そこが弱点でもありますね。

杉原:まず、ちゃんとしたデータを取ることが難しいんですね。

岡田:正解のデータがしっかりと作れなければ、人工知能は動けませんから。正直、感情って自分で数値をつけるのは難しいですよね。

杉原:自分でも自分の感情が一番わからないこともありますよね(笑)。

岡田:そういうものなんですよ(笑)。

杉原:以前の心理学者の研究だったり、研究論文なんかを追っかけながら、感情を紐解く要素を分析していくという手法はもちろんわかりますが、IoTを使ったデータ集めというのは、どうなんでしょう。世界的にはビッグデータは集まってきているんですか?

岡田:それも難しいところではあるんです。GAFAは、画像・音声を含めWeb上でたくさんの情報を集めていますが、普段の人同士の会話や、自然に対面コミュニケーションしているときのデータを膨大に集めるのは、まだまだ実際には難しいですよね。例えば感情データを集めるために、誰かが怒っているところをずっとビデオで撮るわけにもいかないですし、これからデータを取るので怒ってください、っていうのもおかしいですしね(笑)。多くの人が、AI speakerと友達のように頻繁に話す未来が来たら変わるかもしれませんが、AIの対話機能レベルから言って、それはもう少し先になりそうです。

杉原:確かにそうですね。

岡田:だから、自然にそういうデータをどうやったら取れるのか? っていうのは自分たちの研究の大きな課題ですね。

杉原:ライフログ的なところですね。とはいえ、無理やりIoT的な要素をくっつけたものを開発して使ってもらっても、結局使わなくなりますしね。

岡田:そうですよね、スマートウォッチとかもその一例だと思います。

杉原: スマートウォッチが出た当初はすぐに買いましたけど、3日後にはこれまで使っていた普通の時計が恋しくなってしまいました(笑)。でもいまは、Apple Watchなどがセンシングに使われていますよね。睡眠だったり、バイタルだったり。そういう使われ方をしているのは有意義だと思います。

岡田:そうですね、そのような使い方は興味深いです。最近私たちもスマートウォッチのようなセンサを使った研究を始めています。とはいえ自分たちの研究は、いまはデータを採取するのにビデオの前に人を座らせなきゃならないので、常に記録するのが難しい状況です。なので、毎日何かを記録すれば、健康がチェックできるとか、そういう多くの人に受け入れやすいアプリなどを通して、効率よくデータを取る方法を模索して行こうと思っています。

後編へつづく

岡田将吾(おかだ・しょうご)
国立大学法人北陸先端科学技術大学院大学(JAIST)准教授。2008年東京工業大学大学院知能システム科学専攻博士課程修了。京都大学特定助教、東京工業大学大学院助教、IDIAP research institute 滞在研究員等を経て、2017年より現職。「社会的信号処理に基づく人間の行動やコミュニケーションの理解」を主要テーマに、AIの新たな領域の研究に取り組む。専門は、マルチモーダルインタラクション、データマイニング、機械学習、パターン認識ほか。

(text: 長谷川茂雄)

(photo: 増元幸司)

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