対談 CONVERSATION

【HERO X × JETRO】CESで話題沸騰! 針を刺さずに血糖値測定「クォンタムオペレーション」

富山英三郎

JETROが出展支援する、世界最大のテクノロジー見本市「CES」に参加した注目企業に本誌編集長・杉原行里が訪問。 テック系メディア「Engadget」(米国)によるアワードでファイナリストにも選ばれた、株式会社クォンタムオペレーション。同社は医療やヘルスケア領域でのIoTスタートアップであり、CESでは糖尿病患者の負担を軽減する「非侵襲血糖センサー」を発表。世界中から熱いメッセージが届いたという。代表取締役社長 加藤和麿氏に話を訊いた。

世界中の糖尿病患者から届いた切実な叫び

杉原:今年はオンライン開催となりましたが、CESに初出展されていかがでしたか?

加藤:おかげさまで多方面から反響をいただきまして、出展して本当に良かったです。さまざまな企業さんと出会えましたし、それ以上に糖尿病患者さんからの反響がすごくて。世界中の患者さんから、「今まさに針を刺しています」「自分は45年くらい針を刺しています」「とにかくなんとかしたいんだ」という声をいただきました。

杉原:インスリン注射ということですか。

加藤:インスリンもそうですし、血糖値測定の際にも針を刺す必要があるんです。それを40何年やっていると。

杉原:あれもまた痛いんですよね。

加藤:痛いです。子どもたち含め、皆さん毎日やっていらっしゃる。一型糖尿病の方などは、Google翻訳を使って頑張って日本語でメールをくださります。その声というのも、「すぐにでも貸して欲しい」「売って欲しい」というものでした。世界中から200通くらいいただきました。

杉原:それはすごい。改めてCESで発表された製品の説明をお願いできますか。

光センサーを使って血液中の
わずかなグルコースを測定

加藤:はい。リストバンド型の「非侵襲血糖センサー」になります。非侵襲というのは“身体に傷をつけない”という意味です。この機器には光センサーが搭載されていて、「グルコース(血糖値を見るための物質)」が吸光する特別な光を出しています。色というのは、物質が光を吸うことでその色として見えてくる。その原理を利用しているわけです。簡単に説明しますと、10個の光を出して8個返ってきたら、2個吸光されていることがわかる。つまり、グルコースが2あるということです。

難しいのは、グルコースは血液中に0.2%しかない。そのわずかなものが「吸光したか」をいかに突き止めるか。しかも、グルコースの波長は水やタンパク質、コレステロールと似ている。そのノイズを取り払うのがとても難しく、弊社独自のノウハウとなっているわけです。

杉原:御社の強みは光センサーとその解析でいらして、CESで出展されたものは「血糖測定」に特化した製品というわけですよね。それ以外にも光センサーを使えば、「心拍」やパルスオキシメーターのような「血中酸素飽和度」も測定できる。

加藤:そうです。さまざまに応用可能です。

杉原:このビジネスのスタートは、中学時代に「先天性腎動脈狭窄症」を患われたことがきっかけだとか。

加藤:はい。私は「血糖」ではなく、中学時代に1日3回「血圧」を測定していました。現在は完治していますが、当時は原因不明の病気でもあり本当に辛かったんです。

杉原:でも、そういった自身の体験が起点になっているからこそ、事業に対する視点がクリティカルですよね。

加藤:それはそうですね。糖尿病の方は毎日針を刺すわけですからもっと大変です。解決への使命感というのは、お金とか技術の問題ではないんです。次の世代のために、大人としてなんとかしないといけない。

杉原:10年、20年先の当たり前を作るのは、今しかないですからね。

加藤:そうなんです。

社会的使命としてIoTを
使った予防医療を志す

杉原:そもそも血糖測定が出発点だったのですか?

加藤:はい。もっといえば、ビジネスの根幹はIoTです。私は北海道夕張市の出身で、コロナ以前から医療崩壊が叫ばれていた地域です。夕張市が破綻したとき、すでに病院は171床から19床になっていました。しかも北海道なので隣町まで40分くらいかかるわけです。そうなると救急車では間に合わない。それならば、せめてIoTを使った予防医療ができないかと、それがきっかけです。

杉原:技術的な課題はどう解決したのでしょうか。

加藤:弊社のリードエンジニアである山岸が、ちょうど新事業を行うために新たな機会を探しているタイミングでした。IoTエンジニアだったこともあり、一緒にやりましょうという話になりまして。そんな中で糖尿病の患者さんに出会い、優先課題はここだよねという話になったんです。あとは、彼が立ち上げメンバーでもあった中国は深圳のXunlong Software社と業務提携できたのも大きい。そこは最先端です。

杉原:中国はとにかくスピードが違いますよね。

加藤:はい、さまざまな最新部材も揃いますし、バグもすべて取り出してくれる。試作機づくりも早いので、PCDAを高速で回すことで最先端に追いつけている状態です。でも、ようやくここまで来たという状況ではありますね。

杉原:すでに販売の目処はついているんですか?

加藤:まだです。これから提携している病院などと臨床に着手しようとしているところです。

杉原:実際にPoC(概念実証)が始まっていくと、トライ&エラーを重ねるわけですが、医療の世界は難しい側面がありますよね。かなり精度の高いデータを提供しない限りクレームが出やすい。その点に関しては、提携先とどういう話になっているのでしょうか。

加藤:現在、そこを詰めている状態です。考え方として2つあると思っていまして、まずは本格的な医療機器となると、非侵襲で血糖値を測定するセンサーは世界に1つもない。つまり、厚労省含め基準づくりから始めないといけないわけです。そうなると、非侵襲の場合はどのくらいの精度が必要なのか、という問題が出てきます。

針で血液を採取する際はISOで15%以内と決まっています。精度とは基準値との誤差で、どういう前提条件で、どういうことならば、どういう誤差まで許されるのか。また、それを証明するためにどういう臨床をすべきか、そこから決めていかなくてはいけない。

杉原:ISO規格を作る感じですね。

加藤:そうです。そこが大きなミッションとしてあるんです。一方で、医療機器ではなくヘルスケア製品としてアプローチすることもできる。現在、ヘルスケアの分野は雑品だらけでなんでもありなんです。

杉原:よくわかります。

高性能なヘルスケア製品という選択肢も

加藤:健康な人を対象とするヘルスケア製品であれば、だいたいの精度でいい。糖尿病患者さんからすれば、誤差が20あると深刻です。でも、健康な人が運動をコントロールしたり、体調管理の指標として見るなら、絶対値の誤差が20以上あっても問題はない。その点に関する法律がないんです。だから詐欺品に近いものまで紛れ込んでしまう。

杉原:ほんとその通りですよね。

加藤:医療機器としてはグレードが低いけれど、ヘルスケア製品としては高性能。そこもひとつのミッションとしてやっています。

杉原:そのジレンマは多くの人にわかって欲しいですよね。正しい廉価版というか。

加藤:そうですね。その通りだと思います。

杉原:現時点で、どのくらいの販売価格になると想定されていますか?

加藤:いろいろな課題はありますが、アップルウォッチくらいにはしたいと思っています。

杉原:安いっ!

加藤:そうでないと使ってくれないですよ。

杉原:確かに、メールもLINEもできないのに高いと思う人もいるでしょうね。自分事化している人には安く感じますけど。

加藤:針を刺す苦痛から逃れられるので、極端なことを言えば、糖尿病患者さんなら高額でも欲しいはずなんです。そういう声もあります。とはいえ、一般ユーザーのことを考えれば、ウェアラブルウォッチ市場のアッパー価格に近いレンジでないと勝負できないと思っています。

企業をやるうえで一番大切なものは「理念」

杉原:御社がやられていることは、血糖値のみならずいろいろな病気に対応していけるわけですよね?

加藤:最終的には「血液検査」を非侵襲でやりたいと思っています。

杉原:うわぁ、最高ですね。

加藤:365日健診と言いますか、常時健康データをモニタリングされている状況を作ることが第一だと考えています。今後は日本も、自分で自分の健康を守ることに意識的になるべきだと思っています。

心電波形や血圧、心拍のみならず、血中酸素飽和度なども測定できるウェアラブルウォッチ

杉原:冒頭でもお話されましたが、引き続き御社はIoTを通じて健康にまつわる諸問題を解決されていくわけですよね。そのための成長戦略はどうお考えですか? IPOをしていくなど。

加藤:そういう意味では、世の中にイグジットは2つしかなくて。M&AかIPOかという話だと思います。両方ともあくまでイグジットというものの手段であり、その手段に対し、こだわりを考える必要はないと思っています。大事にしているのは、せっかく作った健康に寄与するセンサーを広く使って欲しいということ。既存のウェアラブルウォッチに搭載されて広まるという観点で、ご縁があればM&Aがあってもよいと思いますし、IPOすることで認知度が上がって広まるならばそうします。先ほど言った通りあくまでも手段なので。

杉原:素晴らしいですね。M&AもIPOも本来はスタートのはず。

加藤:そうなんです。最近はゴールのように語られますが、あくまでもスタートだと考えています。企業をやるうえで一番大切なものは「理念」だと思うんです。お金儲けをしたいならば、今流行りの投資案件等をやったほうが手早く儲かりますよ(笑)。

杉原:おっしゃる通りです。ぜひ、今後も何かご一緒できたらと思います。今日はありがとうございました。

加藤和磨(かとう・かずま)
大阪大学医学系研究科卓越大学院プログラム招へい教員。株式会社インテックにて大手基幹システムPM従事。その後、一般財団法人日本政策学校にて共同代表。株式会社グリーン・シップにてCIOを歴任。NPO法人ゆうばり観光協会理事、夕張商工会議所2号議員も務める。

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(text: 富山英三郎)

(photo: 増元幸司)

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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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