対談 CONVERSATION

リハビリテーション・エンジニアリングの先駆者に訊く、“患者ファースト”のモノづくりとは?【the innovator】前編

長谷川茂雄

2016年に複合材料業界の国際見本市JECにて、INNOVATION AWARDを受賞した二足歩行アシスト装置C-FREX(シーフレックス)や、デザイン性の高いシンプルな対向3指の電動義手Finch(フィンチ)など、国内外から注目を集める数多くのリハビリテーション装置を手掛けてきた河島則天氏。そのアツいスピリッツも含め、リハビリ業界で河島氏の功績やシステム作りを讃える人は少なくない。頻繁に連絡を取り合っているというHERO X編集長・杉原が、改めてそんな先駆者のモノづくり哲学を伺った。業界を牽引してきた河島氏が思い描くこれからのヴィジョンとは?

自分に足りないものを探して
『リハビリテーション・エンジニアリング』を学んだ

杉原:今までしっかりお聞きしたことがなかったのですが、河島さんは一度海外に留学されていますが、その理由はなんだったのでしょう。やっぱりリハビリの道に進むためですか?

河島:ここ(国立リハビリテーションセンター)に来る前に、カナダのトロントにいましたが、それは研究のためです。研究のフィールドに進む人の多くは、いったん国外に出て、進んだ研究をやっているラボに留学するのが一般的なんですよ。リハビリに関しては、日本も進んでいる部分はありますが、北米は、文化とか制度などの違いによって幾分環境が異なります。なので、そんな状況に身を置いて、自分のキャリアのプラスになるようなことを探したいと思ったんです。家族を連れて行くつもりでしたから、トロントは治安がいいというのも大きな理由のひとつではありますけど。

これまで多くのリハビリテーション装置を手がけてきた河島氏。「患者さんがよくなることが何よりも一番」だと語る。

杉原:日本と海外の違いというのは、具体的にはどんなところですか?

河島:やっぱり法的な部分や文化が違うというのは大きいです。新しい成果を研究の段階で出したとしても、それを制度に反映させていくのは、日本ではなかなか難しい。新しいものをすぐに現場で使おうという風潮は、僕の印象では欧米のほうがずっと進んでいて、リハビリもそれに沿ったところがある。新しい成果が現場に活かされる時間的サイクルが早い場所に行くことは、とても意味があるなと思いましたね。

杉原:なるほど。それでカナダでは主に何を学んだんですか?

河島 僕がいたのは、トロントリハビリテーション研究所の工学系の研究室。もともと僕は大学も教育学部で文系なんですけど、リハビリの世界に入っていろいろとやっていくと、自分に足りない部分が見えてきて。そのひとつがエンジニアリングの素養だったんです。リハビリ工学のラボに良く知る先輩がいたこともあり、そこを選びました。

杉原:じゃあトロントに行って、これまで自分がやってきたものとは全然違うフィールドに進んだということですね。

河島:そうですね。カナダに行く前は、リハビリの研究だと思いっきり言えるものはほとんどやっていなかったですから。患者さんを対象としていたとはいえ、自分がやっていたのは論文を書くための基礎研究。そこからもっと人に役立つことをしようと考えると、モノづくりをしたりだとか、自分でシステム開発をしたりだとか、そういうことが必要だと思ったんです。

リハビリは断片的な知識と
アプローチでは解決に至らない

杉原:HERO Xがスタートして1年経過しましたが、実は、いろいろなところで河島さんのお名前をよく聞くんですよ(笑)。また河島さんの話が出てきたってなることが多くて(笑)。それだけ、様々な人に影響を与えたり惹きつけたりする理由ってなんだと思いますか?

河島:それは自分ではわかりません(笑)。もちろん、やってきたことが多くのフィールドに浸透してきたというのはありがたいことです。ただひとつ言えることは、自分が昔蒔いた種が今出てきているだけ、そう思っています。

杉原:なかなかリハビリの現場で本当に役立つものを、研究から実用まで到達させることは難しいですよね。

河島:リハビリの分野で、研究で成果を上げて、本当に実用化させるとか、そもそもの目的である患者さんに恩恵を与えられるレベルのものを作るとか、そこまでやりきっているものは実際のところあまりないと思います。モノづくりは、アイデアとそれを具体化いていくためのプロセスが必要です。リハビリは基礎の領域ではなくて、工学や理学、心理学や社会学だとか、学際的な領域なので、断片的なアプローチでは、解決できないと思うんです。そういうあらゆる分野が必要とされる世界でモノづくりをしようと思い立った自分の野心みたいなものが、もしかしたら他の人に波及してきているのかもしれません。

杉原:医工連携という言葉がありますが、河島さんはそれを地で行っていると思いますけど。

河島:別に医工連携をしようと思ってやっているわけではないですけどね。本来問題意識が明確な研究というのは、大きな研究資金を得るために大風呂敷を広げるというやり方ではなくて、当事者レベルで解決をしようとしているはずだし、それほどの大上段な研究開発でなくても解決できる可能性はあるはずなんです。だから、具体的に解決のゴールまで行くものまで作ろう、そう思ってモノづくりを始めたんです。研究の成果が、臨床現場に還元されずに留まってしまったり、掲げたビジョン通りの問題解決には至らず、終わってしまってはしょうがないですから。

自分たちはかゆい所に手が届く
プロダクト作りがやりたい

杉原:河島さんが手がけたもので、世の中で広く使われているものって結構ありますよね。

河島:実際に製品化しているのが、現時点で5つあります。義手のFinchや、高次脳機能障害の評価やリハビリのためのツールATTENTION(アテンション)、あとはBASYS(ベイシス)という立位姿勢時の重心の揺れを調整するプラットフォームだったり。どれも華々しさはないですけど。

杉原:BASYSというのは、どういうものなんですか?

河島氏が京都のテック技販と開発したBASYS。立位姿勢時のバランス障がいを改善するのに役立つ。まさに画期的なプラットフォームだ。

河島:簡単に言ってしまえば姿勢調節を整える機器ですね。立っている時の揺れを測って、その揺れに応じたフィードバックを床面の動作として与えます。健常者でも揺れの大きい人だと普通に立っていても30mmぐらいは揺れていますが、姿勢調節が損なわれるともっとグラグラと揺れている人がいる。BASYSは、そういった自分では姿勢の調整が難しくなっている人には、免震することで揺れを抑える手助けをしたり、ある程度はバランスを保てていてもバランスの感度が悪い人には、本人にはわからないレベルで揺れを増幅させて適切な調節を促すこともできます。そうやって2種類のモードで症状に応じたリハビリができるシステムです。こういったリハビリを行うことで、姿勢の障がい、バランスの障がいが解決できる可能性があるんです。

杉原:これは、どこかとコラボして作ったんですか?

河島:テック技販さんという京都のメーカーと共同で作りました。センサーメーカーでそれまでリハビリのモノづくりは一切やっていませんでしたが、そこの技術だったらこういうものができるかもしれないと思って共同開発をお願いしたんです。商品化されたのが2015年で、半年後ぐらいに医療機器認可を取りました。

杉原:ほかには、河島さんが作ったもので、ここで体験できるものはありますか?

河島:感覚が麻痺した患者さんに、物体に接触したタイミングや素材の質感を与えてあげるというリハビリのシステムもあります。例えばベルクロのザラザラした質感やテープのキュキュっという感覚を、皮膚や骨を介して振動で伝えるものです。仮に脳卒中によって身体の半分が麻痺した場合でも、振動は骨を伝わって知覚できるので、麻痺側の肩のところに振動子を置いて使用したりします。

触ったものの材質や素材感を、皮膚や骨の振動を通して伝えるリハビリシステム。(名古屋工業大学の田中由浩さんとの共同開発)。

杉原:なるほど。こういった河島さんが手がけたものは、これまでリハビリのフィールドではなかったということですか。

河島:そうですね。BASYSにしても、振動装置にしても、一見して目新しいことはないですが、僕らがやっているのは、現場のセラピストの人たちに見せた時に、あぁなるほど、これは理に適っているよね、これだったらリハの現場で使えるよね、といってもらえるものを目指しているんです。あぁすごい! って驚かせるものじゃなくていい。

杉原今ある技術を集めてオーバースペックにするのではなくて、必要最小限で形にしているんですね。

河島簡単にいえば、かゆい所に手が届くということをやりたいわけです。華やかに見えるもので、みんなが期待するものを作るのも新しいモノづくりではあるけれど、そうじゃなくて、リハビリの現場で本来は必要だけれども見過ごされているものとか、各々の技術を掛け合わせて、こういうものを作ったらどうか、ということを具現化しているんです。それぞれの分野で当たり前になっているものをアッセンブルするだけでもリハビリでは即戦力になる。

杉原河島さんは、料理人みたいな感じということですね(笑)。新しい研究をすることは確かに大事だけど、その結果を統合したり、アレンジしたり、料理したりする人たちは少ないのかもしれません。

河島本当の意味での臨床現場での問題意識を、ちゃんと形にすることが大事だと自分は思っています。実は突き詰めて考えると、必要とされていることは真新しいことなんかじゃなくて、ごくごく当たり前のことに行き着くことのほうが多いんですよ。

(後編へつづく)

河島則天(かわしま・のりたか)
金沢大学大学院教育学研究科修士課程を修了後、2000年より国立リハビリテーションセンターを拠点に研究活動を開始。芝浦工業大学先端工学研究機構助手を経て、2005年に論文博士を取得後、カナダ・トロントリハビリテーション研究所へ留学。2007年に帰国後は国立リハにて研究活動を再開。計測自動制御学会学術奨励賞、バリアフリーシステム開発財団奨励賞のほか学会での受賞は多数。2014年よりC-FREXの開発に着手。他、対向3指の画期的な電動義手Finch 、立位姿勢調整装置BASYSをはじめ、様々なリハビリテーション装置の開発を手掛けている。

(text: 長谷川茂雄)

(photo: 壬生マリコ)

  • Facebookでシェアする
  • LINEで送る

RECOMMEND あなたへのおすすめ

対談 CONVERSATION

Laboro.AI 椎橋徹夫と語る AIが引き出す新しいバリュー データ統合ビジネスで見えてくる日本の未来

吉田直子

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

関連記事を読む

(text: 吉田直子)

  • Facebookでシェアする
  • LINEで送る

PICK UP 注目記事

CATEGORY カテゴリー