対談 CONVERSATION

不妊治療も子宮頸がんも予防の時代へ 子宮内フローラが教えてくれること

宮本さおり

国内カップルの5.5組に1組が悩むと言われる不妊。最近では不妊治療における保険適用の話が話題になったところだが、ゲノム解析の力を使って不妊症解決の糸口を見つけようとする動きが日本でもはじまった。その船頭を務めるのがVarinos株式会社 代表取締役・桜庭喜行氏だ。「腸内環境」や、「腸内フローラ」という言葉はだいぶ耳慣れたものとなったが、これと同様に、子宮内の菌のバランスが、女性の健康に大きく関わることが分かってきたと言う。不妊治療の最前線で活用が期待される子宮内フローラの検査、いったいどのようなものなのか。編集長・杉原行里が話しを伺う。

ゲノム解析で見えてきた
子宮の内側の秘密

杉原:今日はよろしくお願いします。ここ数年、日本でも不妊治療の話題をよく耳にするようになりました。不妊に悩むカップルは多いというのですが、桜庭さんのところでは、そんな不妊治療に役立つ検査をされていると伺いました。

桜庭:妊活している多くの方の間では、不妊の原因が様々あるということはよく知られるようになってきました。今の不妊治療では、何が原因なのかについては検査をしながら、当てはまる説を取り除いていく、消去法の方法が一般的です。受精胚が大事だということは分かっていたのですが、受け入れる側の子宮については、解明されていない部分がありました。なんとなく、子宮にファクターがありそうだけれども、調べるための検査がなかったのです。

杉原:今まで探りたかったけれども探れなかったところだった。僕も桜庭さんも男で、子宮を持っていないのですが、桜庭さんがこの事業をはじめるきっかけはなんだったのですか?

桜庭:我々の事業は、不妊治療としてフォーカスされていますが、もともとは、ゲノム医療をどう利用していくかを考えて立ち上がった会社です。ゲノム医療分野について、海外ではすでにいろいろな会社があるのですが、日本にはまだないんです。ネット検索しても、本当に出てこない。前職でイルミナという会社にいたのですが、ここはゲノムの技術を作っている会社でした。技術を応用していく会社は、それを使って検査をしたり、いろいろとやるわけですが、イルミナとしての売り先が日本にはなかったのです。これが起業のきっかけになりました。日本だけ置いて行かれるというのが悔しかったんです。

杉原:なるほど。日本の場合、人々のゲノムに対する考えや認識がまだ薄くて、受け入れ具合も海外と比べると遙かに遅いと思うのです。例えば、アメリカの場合、ゲノム解析は自分のルーツを知るというような、エンターテイメント的な要素で広まった部分はあるものの、とにかく、多くの方がゲノム解析をされています。僕自身は、ゲノム解析に興味があったので、数年前からやっているのですが、やはり日本はゲノムに対しての認知度が低いのは、エンタメ化が薄いからなのでしょうか。

桜庭:今杉原さんがおっしゃっているのは一般の方向けの遺伝子検査のお話だと思うのですが、それに関してはやはり、その通りだと思います。一方で、私たちが手がけている医療機関向けのものはまた違う側面がありました。やるためのプレイヤーがいないという悩みがあったんです。血液検査など、検査会社は日本にもあるのですが、ゲノムについてはいませんでした。海外では様々な企業が立ち上がっているのにです。

杉原:これだけゲノム技術の応用が遅れているのには、日本の保険医療制度も関わっているのではと思うのですが。

桜庭:それもあります。日本の皆保険医療制度は広く皆さんが使える制度としては、非常に良い制度なのですが、それが故に柔軟性がないというのも確かで、その弊害が、新しい技術を保険制度に乗せるまでに時間がかかるということかと。海外だと、出てきた技術をパッと医療に使えるようになるのですが、日本だと実際に現場で使えるまでに2、3年かかってしまう。ゲノム医療は、制度との狭間で苦しんでいるという状況です。

杉原:なるほど。しかし、ゲノム医療はやって悪いことは何もなさそうな気がするのですがね。

桜庭:おっしゃる通りです。

杉原:そんな中で、桜庭さんはゲノムという大きな枠組みの中から、子宮内フローラという、一般の人たちにとって、かゆいけれども届かなかったというところにフォーカスしてはじめられた。

桜庭:そうですね。産婦人科の先生方と話している中で、卵の方を調べる検査は海外でも沢山事例があったのですが、それだけでは妊娠率を高めることはできないという実感を持たれていると感じました。卵だけでなく、着床する側の研究も必要だということは、どの先生方も思われていました。2016年に海外で子宮内環境と妊娠の関連性についての論文が出まして、それを携えて先生方のところを回ったところ、「これはそうだよね」と、異口同音にして言われました。そこで、子宮内環境の検査ができるとしたら、お使いになりますかと聞いたところ、皆さん「やる」と言ってくれたのです。会社を一緒に立ち上げた長井陽子(取締役CTO)は、前職から仕事をしてきた仲間ですが、彼女はすでに、この検査を開発するだけの技術を持っていましたし、私も知識として持っていましたので、それではということで、子宮内環境を検査するためのゲノム解析に乗りだしました。

毎月400件の依頼がくる
子宮内ゲノム解析

杉原:課題と売り先を見つけた状態からスタートするというのは素晴らしいですね。

桜庭:マッチングはありましたね。

杉原:現在、どのくらいの検査を行われているのでしょうか。

桜庭:月間400くらいの検査を請け負っていて、延べでいうと1万2000件くらいはやっていると思います。

杉原:自分が利用したいと思ったら、病院に行って検査を受けるのでしょうか。

桜庭:はい、今はそうです。検査を導入している病院に行っていただき、ドクターが必要な検体を採って、私たちのラボに送ってくれるという流れです。私たちからドクターの方にフィードバックをするので、利用者は病院で結果を受け取ることになります。もっと気軽に検査をしていただけるように、今、自宅でできる検査キットの開発をしているところです。

杉原:だいたいどのくらいの期間でフィードバックはくるのでしょうか。

桜庭:2週間ほどです。

杉原:フィードバックがくるまで、すごくドキドキしそうですね。

桜庭:子宮内フローラについては、数値が良くなかったとしても、改善も簡単にできますから、気軽に受けていただければと思います。

不妊や早産 子宮頸がんの
予防にも繋がる子宮内フローラ

杉原:改善の仕方はどのようなものがあるのですか?御社で独自のメソッドがあるのでしょうか。

桜庭:先生方とも相談しながら改善方法を考えているのですが、健康な方の子宮には、ラクトバチルスという菌がほぼ100%の割合でいることが分かっているんです。実は、このラクトバチルスという菌は、子宮や腟の酸性の環境を作ってくれています。酸性の環境を作ることで、悪い菌がここにいられないようにしてくれているんです。女性の中にはこのラクトバチルスが少なくなっている人がいるのですが、調べてみると特に、不妊治療をしている方にこの傾向が出ていると。ラクトバチルスが少ないことで、他の悪い菌が生存しやすくなっている。それが、不妊となんらかの関係があるのではと言われるようになってきました。ラクトバチルスの量は、サプリメントなどを摂取することで、改善できます。

杉原:これは今まで知られていなかったのでしょうか。

桜庭:そうですね。これまでは、子宮の中は無菌、つまり、菌が居ないと言われていました。培養レベルでは検出されない菌のため、産婦人科の先生方でもいまだにそう思われている方もいます。しかし、遺伝子検査の発達で、子宮にも菌がいることが分かってきたのです。そして、いるだけでなく、バランスが大事だというのがここ数年で明らかになりました。

杉原:まだ知らないドクターもいるというのは驚きですが、触診からレントゲン、レントゲンからCT、MRIと発展してきたものに似ていますね。

桜庭:そうですね。技術の向上で分かることが増えてきて、分かったことを元に治療するという段階に今きているなと。

杉原:現状は保険適用外ですか。

桜庭:そうなんです。不妊治療はまだそのほとんどが適用外です。

杉原:今後、この子宮内フローラ検査は不妊治療だけでなく、女性の健康全般に役立てられる可能性はあるのでしょうか?

桜庭:あります。実は、今すでにいろいろな先生方からお声かけをいただいておりまして、例えば、産科でも、早産との関わりについて調べてみると、繰り返し切迫早産をされている方の場合、ウレアプラズマという菌が関係しているのではということが分かってきました。

他にも、月経の周期の乱れも菌環境の影響が考えられます。また、子宮内環境が整えられているかどうかによって、子宮頸がんの原因となっているHPVの感染率が変わることも分かってきました。今後、がんの予防という意味で、子宮内フローラを整えましょうという動きになっていけばいいなと思っています。

杉原:それは素晴らしいですね。子宮内のゲノム解析は、女性の健康診断の新しいプラットフォームとなるかもしれませんよね。今日はありがとうございました。

桜庭喜行 (さくらば・よしゆき)
Varinos株式会社 (バリノス株式会社)代表取締役。
1972年生まれ。埼玉大学大学院修了。博士(理学)。理化学研究所ゲノム科学総合研究センター、米国セントジュード小児病院等にてゲノム関連の基礎研究に従事したのち、GeneTech株式会社、イルミナ株式会社を経て、2017年にVarinos株式会社を設立。

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(text: 宮本さおり)

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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)

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