対談 CONVERSATION

排泄ケアの“当たり前”をくつがえす 世界初の排泄予測デバイス「DFree」

HERO X編集部

膀胱の尿のたまり具合を超音波でモニターする画期的なデバイスDFree。排尿のタイミングをスマートフォンなどに段階的に通知することができ、高齢者本人が排泄を自立的に行うことができる。また、高齢者施設などでは、介助するスタッフがトイレ誘導やおむつ交換のタイミングをしっかり把握することができるため、入所者のQOL(クオリティ・オブ・ライフ)向上にも貢献しているという。DFreeが生まれたことで、当事者の世界はどう変わっていったのか。開発元であるトリプル・ダブリュー・ジャパン株式会社の代表取締役・中西敦士氏を、福祉・医療分野での課題解決にコミットする編集長・杉原行里が話しを聞いた。

どこにもなかった研究や商品

杉原:今までDFreeの類似的なプロダクトや研究はあったのでしょうか?

中西:ないですね。今もないです。

杉原:超音波を使うことは最初からのアイデアですか?

中西:そうですね。理由はあまりなかったのですが、妊婦さんが1センチや2センチの胎児を超音波で確認することは知っていたので、やはりお腹の中を見るのなら超音波だ、と。

杉原:まさに仮説を立てて、それに向かってスタートアップした感じですね。実際、大腸のあたりでどういう動きがあったら便が出る、膀胱がどういう状態になったら尿が出るというのがわかるのでしょうか?

中西:商品開発の段階では、やはり超音波画像診断装置という医療機器の開発者や大学教授、医師にもかなりヒアリングしまして、医療的なサポートをしてもらいました。我々のデバイスは単純に「お知らせして防ぎます」というよりは、「見える化」して体調管理につなげる点がポイントです。頻尿の人は、不安だから何回も何回もトイレに行って、膀胱が小さくなってしまいます。そういう膀胱トレーニングを心理的にサポートすることにも使っていただいています。

杉原:そうですか。可視化で健康状態を知ることができるのも、もちろん大事なのですが、共通のコミュニケーション言語を手に入れられるというのがすごく大きなファクターだと思います。これは、車いすのかたたちはとても喜びますね。実際にプロトタイプを作り始めてから商品化されるまでは、かなりのトライ&エラーがあったのではないかと思うのですが。

中西:6月に出す最新版が四代目ですね。最初に出したものが2017年4月なので4年くらいかかっています。四代目に移行するにあたって、ケーブルレス化を実現し、かなりコンパクトにしたという点が一番大きいですね。あとは感度やセンサーの精度そのものを向上させており、しかも防水機能も追加しています。

杉原:毎日自分の排泄の状態がわかると、健康診断の内容はどう変わりますか?

中西:そもそも内臓の変化を24時間捉え続けるということ自体が、世界でこれまでなかったことなんです。人間ドッグに行っても、捉えられるのは、その瞬間だけです。例えば空腹の時にはモニターできても、実際に消化されている様子がどうなっているのかは、ほとんどわかっていない。内臓の動きを長時間捉え続けられるということは、可能性が大きい。重大な病気を予防したり、もっとライトなところでは、今騒がしく言われている「腸活」みたいなものが、本当に効いているかどうかを確認できる。非常に重要な健康情報の一つになりうるのは間違いないと思います。

杉原:今は難しいかもしれませんが、大腸の動きが少し鈍ってきたら、大腸がんの型の傾向と照らし合わせると、スクリーニングできますよね。

中西:日本人女性の死因の第一位は大腸がんなのですが、便潜血の検査が恥ずかしいからなかなか病院に行けないという人もいます。そこを、診断とまではいかなくても、もっとライトにアラートを通知できると、救える命も非常に増えるのではないかと思います。

杉原:めちゃくちゃいいと思います。ご存じかもしれませんが、以前HERO Xでは尿検査をIoT化するBisu社に取材しました。彼らは、予防につながるアドバイスという位置付けで、普段の生活習慣の中でコーチングしながら自分の健康を理解するキットを製作しています。御社も診断ではなくコーチングに近いということでしょうか?

中西:そうですね。今はコロナ禍ですからまた別ですが、急患で救急車を利用する人のうち、本当に必要なのは10人に1人といわれています。残りの9人に「明日の朝でいいですよ」と言えるかどうかだけでも、医療資源の最適化に寄与できるのではないでしょうか。

施設のWi-Fi導入が大きな課題

杉原:DFreeの使用が多いのは法人ですか? 個人ですか?

中西:法人です。やはり医療機関や高齢者施設になります。

杉原:高齢者施設で使われる時は、トイレの誘導のタイミングや、おむつ交換のタイミングの通知だと思うのですが、実際に現場の仕事量は大幅に変わるのでしょうか。

中西:仕事量そのものをどう捉えるかというのはありますが、できるだけ入居者が自分でトイレに行くことを叶えたいと思っている施設にとっては、トイレ誘導時の空振りを減らすことができますので、仕事量は減ります。病院などでも空振りが50回近く減ったケースがあります。

杉原:すごいですね。逆に課題はありますか?

中西:法人でいえば、特に営利法人の介護施設では人手不足なので、サービス力をしっかり上げようという余裕がないことがあります。Wi-Fiの導入率も2~3割くらいですし、病院もまだPHSを使っています。このあたりはまだ課題がありますね。

杉原:それは、病院自体が変わることを待つのか、それとも僕ら利用者のほうが進んで変化していくのか。どちらかというと後者のほうが早そうな気がします。

中西:その通りだと思います。介護施設や病院は、お世話になる場所というイメージが強い。例えば治療法への希望や、おむつの使い過ぎについて、かなり言いづらい環境があります。でも、介護施設でも、おむつ代の半分は介護保険、つまり税金から出ています。トイレに連れていけばおむつ代も半分に減らせますから、それに対して我々国民が、声に出してしっかり言う必要があります。介護も医療も財政赤字の中で、介護保険の負担年齢を20歳に引き下げる議論も出ていますが、負担を増やす前に、介護現場をアップデートさせていく力が大事です。我々は、トイレに誘導することによっておむつ代を半減しますという「おむつ月額定額プラン」を用意しています。50床くらいある介護施設ですと、年間で180万くらいコストメリットが出ますので、効果は大きいと思います。

防災大国・日本に
必要とされるプロダクト

杉原:話は変わるのですが、防災のようなものにも紐づいたりしますか?

中西:そうですね。やはり避難所で一番辛いのは排泄です。これが原因で感染症も一気に広がりますし、ストレスが強いとトイレの回数が増えます。ストレスの管理や、いざという時に、ある程度は我慢できるようにトレーニングしておくサポートツールとして使っていただきたいですね。

杉原:日本はこんなに被災しているのに、防災に対して進んでいない部分がすごく多い。食品も含め、有事でも平時でも使えていないと、リアルなプロダクトではないですよね。DFreeみたいなプロダクトは有事も平時も関係ないから、防災の現場ではすごく可能性があると思っています。

中西:ありがとうございます。

杉原:これは着けている時に違和感はあるのですか?

中西:かなり質問されるのですが、今回かなり小さくなって(従来の3分の1)、そこまでの違和感はないですね。へそ下のあたりは、もともとベルトや下着のゴム、おむつ・パッドなどで圧迫感があるところですから。最新版は28グラムで、単三電池くらいです。

杉原:エンジニアの人たちを褒めてあげたいですね。

中西:そうですね。今、下着メーカーとも話を進めています。将来的には湿布みたいな使い捨てを目指したいです。また、これまでは尿に特化していましたが、その次は便のほうに一気に舵を向けていきたいと思っています。

課題先進国としてイノベーションを

杉原:会社を設立されたのがアメリカですよね? それは留学されていたからですか。

中西:それが大きいのですが、設立だけであれば、登記代も含めてアメリカのほうが圧倒的に安かったんです。それから、留学中にベンチャーキャピタルでインターンをしていて。20個ほど事業アイデアを提言して、どれだったら出資してくれますか?というのをやっていました。その時に日本のVCが先に手を挙げてくれたので、結果的に日本でやることになりましたが。

杉原:最初に世界に類似商品はないと言われていましたが、ない理由は世の中には必要ないと思われているからでしょうか? それとも着眼点がないんでしょうか。

中西:ヘルスケア領域は「生きるか死ぬか」という部分が圧倒的に進むので、排泄で失敗しても死なないというところが一番大きい要因だと思います。あとは、類似や競合はないのですが、概念的には、おむつ・パッドが競合ですね。要介護ではないのにおむつやパッドしている人たちは、実際に漏れているというよりは、半分は不安だからつけている。予防的なツールを使って状態をよくしていくというよりは、漏れに対して、いかに二次被害を少なくするかが課題だったんです。ただ、おむつ・パッドというのはやはり環境には非常に悪いです。主成分は全て石油原料で、化学物質です。実は、日本全体の一般ごみ(産業廃棄物)の約4%が使用済おむつといわれていて、2030年には約6~7%になるとされています。日本は世界で最も大人用おむつを使っているという不名誉な状況ですから、地球環境への意識の高まりとともに、次第にこの状況をシフトしていけるといいなと思っています。

杉原:そこはやはり、課題先進国である日本という場所がポジティブに働いているという見方ですよね。

中西:おっしゃる通りだと思いますね。やはり手を挙げてくれた投資家は日本が一番早かったというのは、課題意識が世界で一番進んでいたという認識です。

中西 敦士(なかにし・あつし)
慶應義塾大学商学部卒。大手企業向けのヘルスケアを含む新規事業立ち上げのコンサルティング業務に従事。その後、青年海外協力隊でフィリピンに派遣。2013年よりUC Berkeleyに留学し、2014年に米国にてTriple Wを設立。2015年に日本法人トリプル・ダブリュー・ジャパン株式会社設立。著書:『10分後にうんこが出ます-排泄予知デバイス開発物語-』(新潮社)

(画像引用元:https://dfree.biz/

(text: HERO X編集部)

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認知症傾向の検出もAIで。岡田将吾の気になる研究 後編

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。前編では、氏がこのAIの研究に至った経緯や実情について伺った。後編では、認知症の初期症状などを読み取るために、研究の成果がどう活かされているのか? 気になる具体例やそれがもたらす今後の展望を語っていただいた。編集長・杉原が描く未来との共通点とは?

複数の行動データから認知症傾向を読み取る

杉原:岡田さんのプロジェクトのひとつは、認知症の症状を読み取るというものですよね。

岡田:そうですね。老人ホームのどの場所でよく生活していたのかという行動のデータを取りながら、高齢者にロボットと対話してもらったりして、行動履歴・対話履歴といったデータを掛け合わせたものを分析すると、認知症予備軍といいますか、認知症傾向にある方がある程度判断できることを示しました。ただ、限られた人数での実験結果なので、結果の解釈には注意が必要です。

杉原:それは、(認知症の)進行度とかがわかるということですかね。

岡田:ある程度はそうですね。データがもっと増えてくれば、そういうことがより可能になってくると思います。ただ、難しいところが感情と一緒で、認知症かどうかの診断っていうのは、お医者さんがいろんな検査をした上で統合的に判断するものなので、認知症傾向を検出できるというと、言い過ぎになってしまうんです。僕らの研究での正解データは、認知症の傾向を測る簡易的なスクリーニングテストの点数ですから、あくまで行動データからAIがスクリーニングテストの結果の傾向を推定しました、ということになるんですよ。

「超高齢化社会こそ、テクノロジーにとっては多くのチャンスがある時代」だと常々言っている杉原。認知症検知のシステムには、これからを生き抜くヒントがあると感じている。

杉原:医療行為ではないってことですよね。あくまで予測、予防のアドバイス的な役割を果たすのが岡田さんの研究ということですね。

岡田:そうですね。「こういう可能性があるのですが、大丈夫ですか?」というようなことですね。あくまで診断ではなくて。

杉原: AIなので、どれだけデータを溜められるのかも重要ですよね。結構な日数のデータを採らないと所見というのはわかりませんし、行動に合わせてその変化を見ていくことも重要になりますよね。

岡田:まさに、そうですね。

杉原:取ったデータをAIで解析する出口としては、認知症に限らず何でもありなんですかね。

岡田:そういうことは言えると思います。ただ、自分が専門とする分野は、AIのなかでも機械学習というものと、あとはセンサーの時系列解析というものを合わせて、例えば認知症テストの点数の良し悪しを推定する技術までなんです。データの結果をどうやって活かしていくかということになると、いろんなものが考えられますが、ちゃんとしたサービスと考えると、まだ明確なものはできていないので、これからですね。

2019年、英・ケンブリッジ大学で開催された著名な国際学会“ACII”では、ジョージ・アンド・ショーン株式会社と岡田研究室の共著論文「ライフログを活用した認知症の早期検知」が採択された。

 熟練者から得たデータはいわば遺言みたいなもの!?

杉原:まだしっかりとした形になってはいなくても、いくつかお話していただけるプロジェクトはありますか?

岡田:例えば美容アドバイザーのコンサルティングのテクニックをモデル化するというフューチャー株式会社さんとの共同研究の試みにも携わっています。美容コンサルタントの第一人者で、非常に有名な小林照子さんというアドバイザーの方がいらっしゃいますが、小林さんは、クライアントに対して化粧の仕方だけでなく、これから何になりたくてどこに向かって行きたいのか? というようなライフスタイルのヴィジョンまで聞き出したり、提案したりするんですね。その小林さんのアドバイスのオリジナルメソッドを、AIを通して後世に伝えていけないだろうかと、いま試行錯誤しているところです。

杉原:それは面白いですね。

岡田:それでお弟子さんと小林照子さんのコンサルの仕方を、音声やジェスチャー、目線などのデータとして読み取って、“上手なコンサル”のノウハウみたいなものを積み上げていこうとしています。

岡田氏は、「人間の内面を数値化、可視化できれば、これまでできなかった試みがいろいろできるようになる」という。

杉原:そのデータが溜まってくれば、小林照子さんがこれまで感覚的にやってきたものが、数値として見えるようになる。まさにテクノロジーでわかりやすく提示するということですね。

岡田:そういうことを実現していければいいですよね。

杉原:そういうデータの集積っていうものは、成功された方や、その道の第一人者の方々の「遺言」みたいな感じになりそうですね(笑)。

岡田:そういうものの最初の例みたいになったらいいですね(笑)。確かに自分の遺言になるようなものを後世に残したい気持ちはあります。

杉原:例えばウォルト・ディズニーがまだ生きていたら、彼の感覚的な部分や、言葉のチョイスだったりをAI化していくと考えたらすごいですよね。それが精度の高いものであれば、ウォルト・ディズニーが永遠にコンサルできるってことですよね(笑)。

岡田:何年経ってもアニメーターに厳しく的確な指示を出し続ける。そんなことができるかもしれません(笑)。

コミュニケーションスキルの問題点もデータから紐解く

杉原:自分の会社も先代がもう亡くなっていますが、会社経営って意味では、蘇ったらめちゃくちゃ嫌ですけどね(笑)。それはスポーツの世界にも活用できそうですね。

岡田:そうですね。チャンスがあれば、何か一緒に取り組めたら面白いですね。

杉原:例えば、過疎が進んでいる場所とかもそうですし、そうではなくても、いまは子供たちが自由にスポーツできる場所も少なくなってきています。そうすると良質の指導を受ける機会も減りますよね。

岡田:スポーツがのびのびできる場所は、確かに昔より少ないかもしれません。

杉原:そういった状況に対して、チュートリアル的な取り組みも可能になっていくということですね。極端に言えば、イチロー選手のメソッドがあって、そのメソッドを、AIを通して効率よく伝えていければ、イチローさんを知らない子供たちがイチローさんの弟子になるみたいな感じですね。

岡田:そうですね。例えば若い担い手の少ない伝統芸術の職人さんなどの技術やメソッドを、情報化して伝えていければ面白いかなと思います。アメリカの南カリフォルニア大の研究グループは、戦争の体験者の姿をVirtual Reality(VR)の技術で再現し、また体験に関する証言もコンピュータに蓄積することで、戦争の体験に関してVR上の体験者と実際に質問応答の対話ができるシステムを作りました。実際のミュージアムでこのシステムが展示されたようです。

杉原:確かに人々が防げるものを事前にアドバイスできれば、それを回避することができますよね。認知症もそのひとつですね。あとは先ほどの小林照子さんのような技術を紡いで継承していくようなもの。そのほかに岡田さんの研究が活かせるものは何かありますか?

岡田:あとはコミュニケーションのスキルですかね。例えばプレゼントとかで、説明の質を上げることにも活用できます。わかりやすい説明だったか? 流暢に喋れたか? などをあらゆるデータから自動推定して、あなたのプレゼンのこの部分がちょっとわかりづらいみたいなものを割り出す研究もしています。

杉原:それは助かるなぁ(笑)。ゲーム感覚にもなりますね。自分で100%だと思ったとしても、例えば70%だと判定されれば、こことここは直さないといけないってなりますよね。

岡田:そこで逆に、AIに指摘されたところだけがうまくなってしまうこともありそうですけど(笑)。

杉原:それだけ様々な出口がある岡田さんの研究ですけど、一歩先の未来を考えたとき、どんな分野に一番応用されそうですか?

岡田:どれもまだ一歩足りないんですが、やはり高齢者関連は大事だと感じています。例えば老人ホームを利用している高齢者が、実際に普段はどんな生活をしているかというライフログを、ご家族がまとめて見たいというニーズは高まっています。推定するだけじゃなくて、そういう行動を可視化するだけで、様々な対応ができるようになりますから、高齢者自体のライフスタイルの質も、その家族の気持ちも、全然変わりますよね。

杉原:確かにそうですね。僕も超高齢化社会は逆にチャンスだと感じていますから、これから面白いことがいろいろできる未来がやってくると思っているんですよ。

岡田:僕もこういう時代だからこそ楽しんで、やはり若いときのテンションやパッションを持ったまま、年老いて死んでいきたいと思っています(笑)。そのために若い頃の感覚・新鮮さを忘れないように心がけていますし、社会的にもそんな自分の思いや経験を行動として伝承できる技術を作りたいという思いが、常にあります。

杉原:そういう未来は、自分で作るしかないですね。

岡田:待っていても歳はとっちゃいますからね(笑)。

前編はこちら

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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