アメリカでいち早く脚光を浴びた個人向けの遺伝子解析。自分のルーツを知るためなど、ゲーム的な感覚で広まった感も強かった解析キット、だが、本来の目的は病気の予防への活用だろう。ダイエットや疾患予防の一助として再び注目がされるなか、日本初の個人向け大規模遺伝子解析サービスを作った高橋祥子氏。株式会社ジーンクエストを起業し、2018年4月から株式会社ユーグレナの執行役員としてバイオインフォマテクス事業も担当する高橋氏はアジアにおける遺伝子解析キットのパイオニアと言っても過言ではないだろう。そんな高橋氏が考える遺伝子解析の活用とは？　編集長・杉原行里が話を聞いた。

研究を社会に還元
ゲノム解析で起業のワケ

杉原：僕もすごく興味があって、遺伝子解析は僕もしていたのですが、活用方法など、いろいろとお聞きしてみたいと思って伺わせていただきました。日本ではまだ馴染の薄かったゲノム解析の一般化を手掛けられたということなのですが、なぜやろうと思われたのでしょうか。

高橋：私自身は元々、ゲノム、遺伝子解析の研究をしていました。東京大学の大学院で大規模な遺伝子解析を活用して、生活習慣病の予防について研究していました。研究、サイエンスの成果を社会に公表していくこと、それから、データが非常に重要なので、このデータを活用していくことを考えました。

杉原：研究成果を実社会に活用したいという気持ちは共感します。

高橋：それから、研究者として、生命科学の研究分野を発展させたいという想いもあって、サービス提供と研究を進めるという両輪を回していくため、起業という形をとりました。

杉原：高橋さんたちがおこなわれている遺伝子解析はパーソナライズ化されていて、そこが面白いなと感じていました。医療・福祉分野におけるパーソナライズ化は今後進むと僕も思っていて、僕たちが今やっている車いすもそうですが、その他の領域でも万人に良いものというよりも、一人ひとりにもっとフォーカスされたサービスや薬が今後はどんどん出てくる。実際、今、僕たちはある日常の行動からその人の疾患を初期段階で見つけることを研究機関の方と共にはじめているのですが、ここでもデータはとても重要になっています。ただ、この波への乗り方が日本はまだ遅い気がするのです。例えば、高橋さんのされているゲノム解析にしても、試す人はまだ少ないのではないかと。

高橋：日本が特別遅いかと言われると、そうでもないように思います。

杉原：そうですか。でも、アメリカは早いなという印象があります。

高橋：私としては、一部の人が早いだけではという印象です。ただ、個人向けの遺伝子解析キットで言うと、国によって規定が違うので、国によっての速度の違いは出てきているのだと思います。

杉原：日本はどうなんでしょうか？

高橋：個人向けの遺伝子検査サービスに関しては日本では現時点では規制する法律がないので、比較的進みは早いと思っています。

300以上の項目が分かる
「ユーグレナ・マイヘルス」

杉原：僕も「ユーグレナ ・マイヘルス」をやってみようと思っています。実は海外製のゲノム解析はやったことがあるのですが、「ユーグレナ ・マイヘルス」は具体的にはユーザーはどうやって解析データをもらえるようになるのでしょうか。

高橋：まず、注文していただくと自宅にキットが届きます。このキットを使って自分の唾液を採取、同意書など必要書類に記入していただき、箱に入れて返送していただくと解析しますというものです。

杉原：海外のものは、先祖は何系だとか、どんな病気になりやすい傾向があるなど、結果の紙切れがペロンと届いただけだったのですが、「ユーグレナ・マイヘルス」ではどのような形で結果が届くのですか？

高橋：まず、当社のサイトでマイページ登録をしていただきます。解析が終了するとメールが届くので、メールがきたらこのマイページを見ていただくと結果が確認できます。

杉原：どの程度まで自分の特徴が分かるようになるのでしょうか。

高橋：生活習慣病などの疾患リスク、体質に関わる情報など300項目以上の遺伝子情報を知ることができます。具体的には、がんや、2型糖尿病、アトピー性皮膚炎、骨粗しょう症など、多くの病気リスクのほか、アルコールに強いかどうか、痛みの感じやすさや、記憶力、乳糖耐性、骨密度などの遺伝的体質が分かります。

遺伝子と聞くと「確定論的に何でもわかる」と思われがちですが、病気の発症には遺伝的要因と環境要因の2つがあります。このサービスはあくまで遺伝要因のリスク傾向をお伝えするもので、環境要因については皆さんが食事や運動などの生活習慣を変えることで改善できます。自分がかかりやすい病気を知ることで、予防のために何ができるかを知るために役立てていただきたいと思っています。

杉原：かなりいろいろなことが分かるんですね。データはきたものの、出たリスクに対してどう注意したらいいのかが分からない。例えば、僕の場合は食道がんのリスクが高いと出ていたのですが、だからどうしたらいいんだろう？と。

高橋：そうですね。私も食道がんのリスクが高かったのですが、食道がんの場合、アルコールによる食道がんリスクが高いという結果が出ました。アルコールを分解する力が弱いのだと思います。それからはお酒の席には出ますが、摂る量を抑えるようになりました。お酒に強い人と同じ量を飲むと、本当に危ないのだと分かりました。それから、結石のリスクも高かったので、シュウ酸が多く含まれる生のホウレン草を食べないようにするとか、緑茶ではなくほうじ茶を飲むとか、将来のために生活習慣を変えて気をつけるようになりました。健康を維持するため、自分の体質を知るのはとても有用だと思っています。
自分がかかりやすい病気に対してどのように生活習慣を変えた方がよいかのアプローチを解析結果に表示していますので、ぜひご活用ください。

未来の自分を健康にする 『ユーグレナ・マイヘルス 遺伝子解析サービス』
https://myhealth.euglena.jp/

杉原：こうして活用の仕方を伺えると、やってよかったなとなりますね。

高橋：欧米系の人はお酒に強い人が多くて、東アジア系は弱いという人種による傾向の差も分かってきています。

杉原：面白いですね～。これ、子どもにはできないんですか？

高橋：サービスの対象は18歳以上となります。また、技術的にはできるのですが、やはり、ゲノム解析を行うメリット、デメリットを知った上でお試しいただきたいと思っています。個人のゲノム情報が明らかになることで、そんなことがないように願いたいですが、社会的差別につながり得るというリスクもあるかもしれませんし、この病気になりやすいと知った場合の精神的なリスクも考えられます。これは、現時点で一般に遺伝子の知識が伝わっていないことも要因と考えられ、本人が理解し、同意した上で解析を受けることで大部分は回避できるとは思うのですが、そうなると、子どもの場合は難しいのではないかと思っています。

杉原：なるほど。

高橋：ゲノム情報を今後どう扱うかはようやく議論が始まったところです。データの活用にあたっては、倫理的基盤の形成をしていく必要はあります。

高橋祥子 （たかはし・しょうこ）

株式会社ジーンクエスト 代表取締役
株式会社ユーグレナ 執行役員バイオインフォマテクス事業担当
1988年生まれ。京都大学農学部卒業。2013年6月、東京大学大学院農学生命科学研究科博士課程在籍中に株式会社ジーンクエストを起業。2015年3月博士課程修了、博士号取得。個人向けに疾患リスクや体質などに関する遺伝子情報を伝えるゲノム解析サービスを行う。2018年4月　株式会社　ユーグレナ　執行役員バイオインフォマテクス事業担当に就任。
経済産業省「第２回日本ベンチャー大賞」経済産業大臣賞（女性起業家賞）受賞。第10回「日本バイオベンチャー大賞」日本ベンチャー学会賞受賞。世界経済フォーラム「ヤング・グローバル・リーダーズ2018」に選出。

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）