現在はAIの第三次ブームといわれている。機械のスペックが上がり、膨大なデータを処理できるようになったことで、いわゆるディープラーニングが可能になり、ビジネスの様々なシーンに活用されるようになった。しかし、AIが何を得意とし、実際にAIを使ってどんなことができるのかは一般にはあまり知られていない。AIを活用したオーダーメイド型のソリューション開発やコンサルティングを提供する株式会社 Laboro.AIのCEO・椎橋徹夫氏に、編集長・杉原行里がAIビジネスの可能性を聞く！

AIは人間の右脳的な働きを実現できる

杉原：僕はその分野にいるのでそう感じてはいないのですが、一般の方はAIを神格化している部分があると思います。そもそも“AIはなんでもできるのか？問題 ”というのがあると思うのですが、そのあたりを教えていただけますでしょうか？

椎橋：AI万能論に対してよく言うのは、まず「AIは基本的にはソフトウェアです」ということです。ただ、今までのソフトウェアやITシステムとは少し種類が違うことができるようになっています。今までのソフトウェアはロジカルな処理を正確に速くやることが得意でした。一方で直感的な処理が結構難しかったんです。

例えば、画像を見て、それが犬か、猫かを分類するみたいなことは、明文化できない直感的な処理が人間の脳の中で起こっています。そういう直感的な処理は今までのソフトウェアでは全くできませんでした。でも、AIはそれができるようになった。人間のように賢くて難しいことができるというより、人はわりと当たり前にやっているけれども、従来ならプログラムやルールに落とし込みきれなかった処理ができるようになったソフトウェアだと考えています。今までのソフトウェアが左脳的なものだったのに対して、AIは右脳的な処理ができるようになったと言ってもいいと思います。膨大なデータから自動的に特徴を見い出して、それに沿って具体的な認識や予測ができるようになりました。ですから、AIという言葉は「データに基づいた直感的な処理ができるソフトウェア」や、「認識や予測のアルゴリズム」という捉え方をするのが、現時点では実態に近い説明ではないでしょうか。

杉原：もともと、椎橋さんは東大の松尾研究室にも関わられていたということなので、その分野のエキスパートだと思うのですが、僕は、AIが介在することによって、今までバリューとしてとらえていなかった一連の行動や、価値を見出せていなかったデータを、価値あるものに置換できる未来を期待しているのですが。

椎橋：はい。まさにそうですね。

杉原：ヘルスケアの部門はそれが顕著だと思います。御社や椎橋さんの中で、今後こういう未来が来そうだという予測はありますか？

椎橋：はい。実はヘルスケア、メディカルの領域はひとつの重点領域として考えています。まさに、AIのイノベーションというのは、今までは価値に変換できなかった細かいデータを、AIというアルゴリズムを通して効率よく価値（バリュー）に変換できることです。でも、その中でまずみなさんがやるのは、とりあえず持っているデータの価値を引き出すためのAIを開発することなんです。

一方で20〜30年後を考えると、そういうタイプの取り組みの価値は、むしろ小さくなると考えています。より大きいのはA社、B社、C社、それぞれが持っている断片的なデータをきちんと組み合わせてAIのアルゴリズムを通すと、全員にとってかなり大きな価値を生み出すという流れです。今、我々は様々な領域でクライアントと１対１でAIのスキームを作っていますが、この先は複数のデータをつなげてAIに入れて価値を引き出すということも視野に入れていく必要性があるなと感じています。

杉原：具体的な例はありますか？

椎橋：はい、そうですね、例えば、今、健康診断のデータは保険組合が、病院の診断データは病院が、細かい精密検査のデータは検査会社がそれぞれ持っているような状態です。一方でそれらのデータを使って価値あることをやりたいのは、製薬会社や医療保険系の保険会社です。データを様々な人が断片的に持っていて、かつそのデータの価値を一番引き出せる人が、データを持ってないということが、すごくわかりやすく起こっているのが医療の領域です。この医療ビッグデータの活用が、ひとつの議論です。患者さんのデータを共有しあう構造の中で、アルゴリズムで処理されて適切に医療データが提供される形になると、リスクがあれば早めに手を打てて、健康なまま長く生きることが可能です。

近未来に予想されるAIの具体的な活用について話し合う編集長杉原（左）と椎橋代表（右）

杉原：僕もまったく同じことをずっと言っています。僕らはたぶん将来、病院というものが形を変えていくだろうと考えています。日々生活していく中で当たり前のようにデータがとられ、レコメンデーションがどんどんされていって、健康寿命が延びていくと。製薬・投薬もそうですが、まだパーソナライズされたものがないですよね。そこまでには越えなきゃいけない壁がたくさんあるとは思いますが。

椎橋：医療費も削減されるので、国レベルで考えるとデータの統合は絶対やったほうがいいのですが、難しいのは、一歩踏み出す、その一歩の踏み出しによってネガティブな印象を受ける可能性があることです。短期的にいかにインセンティブがある形で各プレイヤーがそこに踏み出していけるかというのを設計することが重要だと思います。

杉原：そうですね。僕らもよく言っているのは、結局ここで一番大事なのはコミュニケーションだということです。どういう未来がインセンティブをくれるのかというのを提示しない限りは、たぶんみんなはデータ共有に賛成してくれないですよね。

「冷蔵庫の中の最適解」を
AIが導き出す!?

杉原：今後、医療の業界以外には、どういう分野でより顕著にAIが活用されていくでしょうか。

椎橋：そうですね。キーワードになるのが、フィジカル×コンシューマのデータの領域だと思っています。要はインターネットを介したデジタルなデータの分野は、すでにネット系のプレイヤーが色々とやっています。一方で物理的なところと切り離せない領域、医療もそうですが、これはまだネット系のプレイヤーもほとんど手つかずです。

食の領域もそうですね。例えばレシピは、データがフィジカルなので、あまりきちんと整備されていない。ここが整備されていくと、新しい料理をAIが発明したり、その人の今食べたいものと料理のスキル、あとは冷蔵庫の中に何が入っているかを総合的に見て、作り方まで含めた献立の提案ができる世界も可能です。これをやろうとすると、一社だけではできない。栄養という観点でいうと、先ほどの医療にもつながっていきますし、食周りのデータにAIを活用するというのはあると思います。

杉原：確かに食もパーソナライゼーションされていくほど最適解みたいなものが出てきますよね。と同時に、要はフードロスの防止にもつながると思います。だいたい日本だと年間600万トンくらい捨てられていて、実は事業者と一般家庭は、ほぼ同じくらいの量を捨てているそうなんです。ということは、まず冷凍庫の中の最適解がまだ出ていないのではないかと。買い物に対してのレコメンデーションが出てくればロスを減らせるし、そういう世界も、悪くないなと思います。スーパーマーケットで先に買っておいてくれるとか。

椎橋：結局、ネットのデジタルな消費って消費者の消費活動でいうとかなり部分的ですよね。フィジカルな領域の消費データにきちんとアルゴリズムやAIが入っていけば、バリュー地点をさかのぼって、産業全体のデータをつなげて、より効率化していくということが絶対に起こってくると思います。

杉原：僕らはデータを提供したら、１人あたり年間で何百万円かもらえる世界がくるだろうと予想しています。65歳以上からは年金をもらわなくても、たぶんデータ提供者にお金がもらえるみたいな未来が来るんじゃないかと。

椎橋：これまでのインターネットを中心としたイノベーションは、GAFAやBATなどの米中のインターネットジャイアントがデータを全部抱え込む世界でした。それに対して、ヨーロッパのGDPR（EU一般データ保護規則）などの動きもそうですが、個々人が自分のデータを管理するという分散型の方向に行ったほうが健康的ですよね。それが成り立ちうるひとつの領域が医療です。だから医療を起点に、それぞれが自分のデータを管理して、それを適切な範囲で提供することで、誰かに対して価値を提供して対価を得る。そういう社会的な構造を日本のマーケットで世界に先駆けて作って、その形を海外に展開していくことができると、すごく面白いと思います。まさに医療かつ高齢者という部分では、日本は世界最先端の課題先進国ですし。

杉原：今後日本の新しい産業を支えていく上では根幹となっていく部分かなと僕も思っています。課題先進国というのはある意味ラッキーですよね。

テックビジネスで
必要なのは技術の俯瞰図

杉原：一方でAIの世界は進化が速いですよね。そうすると、ビジネス側も研究をおろそかにできないと思います。それについてはどう考えていますか？

椎橋：AIもそうですが、あらゆるイノベーションが起こっている時は、まず学術的な領域から論文などの形で新しい技術が発表され、新しい手法が科学的に確立され、それが実用可能な技術に落とし込まれ、さらに現場で使えるソリューションになっていくという、一連の流れがあります。その意味で、アカデミアの先端にきちんとキャッチアップながら、それをどう使えばどんな産業ビジネス的な価値につながるのかということを考えることが大事だと思います。

ただ、学術的に新しいことを生み出すことをスタートアップ企業がやらなきゃいけないかというと、必ずしもそうではないですよね。どちらかというと、全体像がきちんと見えていて、技術の俯瞰地図を持っているということが必要です。つまり、この技術を探ろうと思ったらこの研究者にあたればいいとか、この論文を見ればいいとかいう全体図ですね。医療に例えれば、各専門医をつなげられる総合医のような立場です。これからスタートアップを起こす時には、実現したいことに対して、全体的なマップを見て、「これを実現するためにはこの専門医とこの専門医とこの専門医に聞きに行くのが重要だ」とか、「これをつなげるのが重要だ」とか、そう考えられることが大事ですね。

杉原：あとは誰とコラボやアライアンスを組んでいくかというのが大事になりますよね。実現したい未来に対して、１人ではなかなかチャレンジできませんから。HERO Xも、ここがコミュニティの場になって、様々なものが生まれていけばいいなと思っています。

椎橋徹夫（しいはし・てつお）
米国州立テキサス大学理学部物理学/数学二重専攻卒。ボストンコンサルティンググループに入社後、東京オフィス、ワシントンDCオフィスにてデジタル・アナリティクス領域を専門に国内外の多数のプロジェクトに携わる。BCG社内のテクノロジーアドバンテージグループのコアメンバーとして、ビッグデータ活用チームの立上げをリード。のちに東京大学工学系研究科松尾豊研究室にて産学連携の取り組み、データサイエンス領域の教育、企業連携の取り組みに従事。2016年、株式会社Laboro.AI（https://laboro.ai/）を創業、代表取締役CEOに就任

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履くだけで自分のフォームや歩き方が分析できるウェアラブルシューズ「ORPHE TRACK」。前編では、楽器のもつ「即自的フィードバック」をスマートウェア開発につなげるという、菊川氏のユニークな発想を伺った。後編では、「ORPHE TRACK」で蓄積されたノウハウやデータを、今後どう生かしていきたいかを聞く。リハビリや医療の分野にもかかわりが深い編集長・杉原が、技術革新が可能にする医療・福祉の未来を、菊川氏と共に語る。

「走る」「歩く」のセンシングが
医療につながる

杉原：今現在は、首都大学東京に入った時からの考え方やビジョンを受け継ぎつつ、企業ブランディングもきちんとやりつつ、次のステージに行っている感じですか？

菊川：まさにそうじゃないでしょうか。最初の２、３年は、まず「ORPHE ONE」というものを作りながら、会社のあり方を試行錯誤していて、コラボもたくさんやっていました。あとは同じセンサーをハイヒールにとりつけて、歩行の指導をやってもらったりしています。これは、（RDSの）陸上トラック競技用の車イスの取り組みに近いですね。

杉原：そうですね。僕ら、いま手を組んでいるのがリハビリのチームなんです。「歩く」という行為は、例えばそれを見ることで特定の病状などもわかりやすくなるので、医療にもつながりますよね。でも、それには、その人の歩き方を常に理解するセンシングも必要です。それは靴だよね、みたいな話はexiii design 代表で、RDSのプロダクトデザイナーの小西哲哉（http://hero-x.jp/article/8714/）ともしていました。

菊川：そういうことに取り組まれていたらわかると思うのですが、例えば認知症のかたが、歩幅が狭くなったり、歩行速度が遅くなったり、足が上がりにくくなったりすることが、骨格的な問題で起こっているのか、認知的な問題で起こっているのかを切り離すのは結構複雑ですよね。転倒した時のデータがあっても、「この人は歩行速度がいくつだから、認知症です」みたいなジャッジはおそらく難しくて、その人の日常生活のデータなど、色々なデータを組み合わせた中で、予測ができるようになるのかなと思うんです。

杉原：まさにその通りだと思います。ブロックチェーンではないけれど、様々なIoTが入ってデータバンキングしながら、病気などを予測する動きは、たぶん次のビジネスとして来るのではないかと思いますね。

専用センサーをソールに入れるだけで、ランのデータをスマートフォンに飛ばせる。着地の瞬間はサイドのLEDが光って通知してくれる

転倒のタイミングを
靴で知らせることはできる？

杉原：医療という面では、転倒を防止すれば、日本の医療費の多くは削減できるといわれているそうです。

菊川：医療費は40兆円とかですよね。

杉原：要は、高齢者が自分の歩き方が変わっていることに気づかない。それで、転倒して骨折すると動かなくなるので、認知症が始まっていく。だけど、靴の中にセンシングがあって、家族に「そろそろ歩行をトレーニングする必要がありますよ」とウォーニングするようなものができると、かなり日本の、というか、世界の医療費も下がるだろうというのを、僕は「ORPHE TRACK」を見ながら考えているんです。

菊川：うちの場合はセンシングできるというのと、その時、常に身に着けているというのがセットになっているのが強みですね。高齢者でも靴は履くはずなので。振動モーターとかも入っているので、危ないという時に予知できるなら、ちょっと前に教えてあげるとか。例えば高齢者は爪先があがらなくなったら転倒しやすくなっているというのはすでに知られていますが、そこで「転倒しやすいから外には出ないで」と言ったら、結局寝たきりになるので、逆効果ですよね。だから、たぶん、本当に直前に教えてあげることができなかったら、あまり変えられないと思っています。

杉原：倫理的な問題を一回置いておいて、「ちょっと足が上がってないぞ」「少しは上げる準備をしておいてください」というアドバイス、コーチングがあると面白いですよね。

菊川：もちろん、あるといいと思いますね。ただ、僕が勝手に思っていることは、ランナーでも歩く人でも、「こうしてください」と言われても、なかなか出来ない。そこを、音や振動や光で、自然とそうなるようにしてあげたい。だから、もしこけやすい歩き方をしている人だったら、アプリケーションを通じて楽しんでいるうちに、こけづらくなるというのをやりたいんです。変化を人間側に求めない。テクノロジー側が人間を変えていくようにすればいいと思っています。

杉原：それ、すごくよくわかります。僕らは、もともと車イスをやっている業界ではないので、モビリティをやっている時に「この時代なのに、どうして人間がモノに合わせるのか？」と思う時があるんです。

菊川：それは、たぶん日本人が苦手なところだと思います。ガマンをして、モノに合わせてしまう。うちのアンバサダーをしてくれているランナーが、アプリを使って着地とかを見ながら2カ月くらい走ったら、相当なミットフットの技術を習得したんですね。そもそもフォームを変えられたこと自体がすごいですし、変わったということを簡単に証明できるのが面白い。今まではなかなか伝えられなかったことが伝えられるから、自分にとっても他人にとってもわかりやすくなる。

杉原：こんなに簡単にレジリエンスが出ちゃうのが、すごいですよね。

菊川：そうです。100万人の高齢者が履いていてくれて、転倒のことを研究すれば、「こけにくさ」というのも、社会的にすぐ実験できたり、証明できたりするのではないかと思っています。

予防医療の経済効果を
可視化していくことの意義

杉原：今はアシックスと組んでいるんですか？

菊川：ええ。現在お見せしている「ORPHE TRACK」」は自社オリジナルで作ったランニングシューズですが、これとは別にアシックスのシュ－ズの中にうちのセンサーが入るものを開発中です。

杉原：今後、企業として、「歩く」「履く」「動く」以外にセンシングの技術でやりたいことはありますか？

菊川：構靴にはこだわっていますね。僕がやりたいのは、本当にただ「靴を履く」という行為自体に意味付けをすることです。「歩く」「走る」という根源的なところが楽しくなることで人を変えたいので、ウェアラブルでプラスワンをしたくないんです。それが出来るのってたぶん、靴を含めて、本当に限られたアイテムしかないです。もともとは靴自体が、裸足だと歩けなかった領域を歩けるようにしたり、疲れにくくしたりするためのものです。最近も靴によってタイムが短縮されたりしていて、 そもそも“最小の乗り物で人間を拡張する“ということが、靴に含まれている。その面白さに、全然飽きないんです。

杉原：未来の靴はどうなっていくと思いますか？

菊川：ひとつ思っているのは、さっきも言ったように、今は靴に対して人間が合わせている状態に近いですよね。それが、靴と歩き方の因果関係が全部データで結べるようになったら、靴やインソー     ルを正しく選んでいる限りは、歩きに関する悩みはなくなっていく。そういう方向性にはいくだろうなとは思っています。

杉原：今まではそこを検証しようがなかったから、大量生産されていた。それが今、パーソナライズできるようになっている。僕の中の見解としては、ユニバーサルデザインの定義が変わっていき、個人所有を目的とした物作りやプロダクトが主流になると感じています。「HERO X」などを通じて色々な人とお会いしていると、みなさん、ほぼ同じことを言うんです。みんなそこに行きつくとしたら、その未来ってめちゃくちゃ楽しそうだなと。僕も自分に合った靴が欲しいですね。ただ、「自分に合った」というのが一体なんなのかというのが、次の議論になっていくと思います。

菊川：そこの証明をするためのデータだと思います。ただ、数種類のシューズの中に、僕らのセンサーを入れ替えられるようにした時、同じ人でも靴によってタイムが変わってくれば、やりたい走りに合わせて靴を選べます。しかも、そのデータは靴メーカーに返ってくるので、メーカー側も確実に効果を与える製品を作っていくようになる。本当に近い未来に、そういうループが回っていくのではないかという感覚はありますね。

杉原：今まで、有名なランナーが履いていることを広告して購買意欲を促していたものが、インソールを含めて、これが正しいんだよとコーチングしてあげられる。そのワンパッケージは、確かに新しいけれど、本来あるべきだったものがやっと追いついてきた感覚に近いですね。

菊川：そうですね。あとは、杉原さんも同じだと思うのですが、やりたいなと思っているのは、予防医療の経済効果を今の時点で評価できるようにすることです。というのは、医療費はみんなで負担しているけれど、予防医療のために買うものは100％自己負担ですよね。その状態のままだと、予防医療の段階で防ぐことが難しいのではないかと思うんです。だから、データをみんなが活用できる形にしておけば、それこそ「転倒をしやすくなっていますよ」というのを止めにかかる何かができるんじゃないかと。

杉原：予防医療を推進するには、データをバンキングしていって、自分にメリットがあると明確に見せていくことが大事ですよね。今回、菊川さんのプラットフォームを見ていて、めちゃくちゃ面白いと思ったのは、そこもあります。僕らもオリパラを契機に、次の世代にどう新しい絵をもっていけるかは、すごく考えていますね。

前編はこちら

菊川裕也（きくかわ・ゆうや）
1985年、鳥取県出身。一橋大学 商学部 経営学科を卒業後、首都大学東京大学院芸術工学研究科に進学。音楽演奏用のインターフェース研究・開発を行う。視覚的インターフェース「PocoPoco」が、アジアデジタルアート大賞優秀賞を受賞。その後、スマートシューズ「ORPHE ONE」を開発し、2014年10月にno new folk studioを設立。クラウドファンディングでの資金調達に成功し、「ORPHE ONE」を量産化する。2019年7月にランナー向けシューズ「ORPHE TRACK」を発売。