対談 CONVERSATION

老舗でありながらパイオニア。睡眠科学と寝具を結び付けたIWATAの熱意 後編

宮本さおり

今でこそ、実験のデータをパンフレットで紹介し、これを売りにするメーカーも珍しくないが、こうしたエビデンスに基づいた寝具の研究がはじまったのはどうやら、最近のことのようだ。日本の寝具業界で、いち早く睡眠科学と寝具の結びつきに目をつけた京都の老舗寝具メーカーIWATA社長の岩田有史(いわた ありちか)氏と編集長・杉原行里(すぎはら あんり)の対談後編では、睡眠科学から生まれた寝具、そして、これからのオーダーメードについて語ってもらった。

杉原前回は主に、睡眠科学と寝具のリンク、良質な睡眠を得るために必要なことなどをお伺いしました。その基礎知識をふまえて、具体的なIWATAさんの商品開発について、お話を伺っていきたいと思うのですが。

岩田:質の高い睡眠には、寝床環境が大切だということをご紹介しましたが、では、その寝床環境を整えるのに最も適している素材は何かと探りましたところ、天然素材に優るものはないというのが結論として出ました。

杉原:天然素材、それはどのようなものでしょうか?

岩田:化学的につくられたものではなく、自然に存在するものです。夏に使うのは日本よりも暑いところで育った麻がいいですし、冬は、日本よりも寒い地域で生きているラクダなどです。これらをふんだんに使ってできたのが、当社が今販売している麻のパットや、ラークオールなどです。適材適所とでもいいましょうか、合った素材を使うことが一番快適な寝具をつくる近道だと分かりました。

日本ではその昔、畳がマットレスとしての役割を果たしていました。畳は蓆をつみ重ねて閉じたものでしたが、聖武天皇が使っていたベッドではヒノキの簀子状のものの上にこうした積層構造の畳を敷いていたことが分かっています。この積層構造を現代版に置きかえて、一番いい素材で作ってみようということでできたのがラークオールです。

杉原:なるほど。

岩田:ラークオールのマットレスの場合は繊維が細いものほど上に重ねていて、ぐっと圧縮して入れています。体から圧力が少ないところは細いものでよく、お尻みたいな部分は馬のような太い繊維でしっかり支える構造を作り出しています。

新宿のショールームには構造を見える化した展示がされている。

杉原:すごいですけど、これは作るのが大変そうですね。

岩田:うちは創業188年目なのですが、130年くらいは綿だけだった。そこに、羽毛という素材を持ち込み、今度はラクダというものを持ち込んだのですが、掛布団は、綿よりも羽毛の方が軽くて暖かくて使いやすいことに私の祖父が気づいていて、それを父が商品として実現化しました。敷布団で綿を超えるものを探していたのですが、ずっと出会わなかった。化繊の開発もありましたが、保温性や吸水性など、ピンポイントでいいものはありましたが、オールマイティーに優れたものというのはなかった。たまたま、1990年代、百貨店の方がモンゴルからいろいろな繊維をもってこられて、その説明をする場面に出くわしまして、IWATAさんで何か使えないかと言われたのです。当時、父と一緒に拝見したのですが、ラクダの毛というのは羊毛と違い、顕微鏡で見た時にスケールと呼ばれる角がないのです。角というのは、例えば、髪の毛を顕微鏡で見た時にキューティクルが整っているとツンツンしたものが出ておらず、滑らかに見えますが、これと同じで、表面に角がない。羊毛は角があるため、繊維が絡まって毛玉になりやすいのですが、ラクダの毛はそれがない。柔らかさがありつつ、もんでも毛玉になりにくい。面白い素材かもしれないと思いました。分析してみると、保温性はもちろんなのですが、乾くスピードが速いことも分かりました。

杉原:早く乾かないとラクダだって風邪をひいてしまいますよね、きっと。(笑)

岩田:そうなんです。だから、オールシーズンいけるのではないかと思いました。

羽毛で得たゴミをきちんと取る技術を活用して、ラクダの毛も同技術の駆使によって品質のよい製品を生み出すことを目指していました。ラクダの毛を製綿する機械の開発から入り、それを包む生地の開発に進みますが、綿ができても生地ができなくて、1年ほどキャメル毛のために作った綿の機械は遊んだままのような状態の時もありました。

杉原:岩田社長はどこか、パズルを組み合わせていくような感じですね。いろいろなパーツを組み上げていく理系的とでもいうのでしょうか。岩田さんのあくなき探究ですね。綿から羽毛へとバトンが渡され、今度はラクダと繋がれてきましたが、その次はなんだと思われますか。

岩田:これからはRDSさんがされているような計測が必要な時代になるかもしれないですね。

杉原:計測は面白いです。今、東京2020パラリンピックで優勝をめざしている車いすマラソンの伊藤智也選手の車いす開発に取り組んでいますが、車いすで走行している時の体の動きが計測できる機械を作り、そこから導き出された数値を彼のレース用車いすの開発に活かす方法を取り入れたところ、記録が伸びる可能性がでてきました。

岩田:ほう、それは素晴らしいですね。

杉原:僕はこれから、個人所有が注目される時代がくると思っています。特に福祉用具の部分でそれを感じています。伊藤選手をはじめとするアスリートの方々の車椅子開発から分かってきたことは、本当にその人の体に合った器具を使えば、もっと快適に日常を過ごせるということです。松葉づえにしても、車いすにしても、今の市場はレンタルが主流のビジネスモデルです。でも、福祉器具が必要な人は、一過性のケガや病気の人だけではない。生涯的に器具が必要という人もいるわけです。パーソナライズという視点で見た時に、計測を基にした寝具のパーソナライズというのは出てくると思われますか?

岩田:難しいところで、今一番信頼性のおけるものとしては、脳波を計測することだとされているのです。例えば、大脳が脳波の上では深い眠りについていたとなっていても、本人の感覚と一致しないことがあるのです。こうなると、計測でいい数値の方が快適な寝具の正解なのかというと、そうとは言い切れない。数値化か、感覚か、どちらがQOLを上げるのかは難しい問題です。

杉原:脳は解明されていない部分が多いですよね。

岩田:多分、一般の人は「脳波的によく眠れていますよ」と聞いても、実際の感覚と乖離していれば、満足はしないとも思うのです。

杉原:計測など、データを基にしたという部分では、最近は体圧分散を謳う寝具も増えていますが、こちらはどう思われますか。

岩田:姿勢と体圧分散は結構注目されるのですが、寝具で考えた場合、体と接している部分の温度と湿度をどうコントロールするかが、やはり一番大切なことだと考えます。体圧も面白い着眼ではありますが、これだけで寝床環境が良くなるかという点に私は疑問を持っています。

杉原:人間は自然と減圧をしていて、例えば、座った姿勢が長くなった時に、無意識のうちに少し体を動かしていることがありますが、あれは減圧するために体が動いているという説もありますよね。

岩田:なるほど。そのお話でいくと、興味があるのは車いすユーザーの方など、体に障がいをもった方はどのようにして寝返りを打つのかということです。人類進化ベッドを作った時に気付いたのですが、人類進化ベッドは腕が動くだけで、本体が心地よく揺れるため、もしかしたら、障がいをお持ちの方がスムーズに体位を変えられるのではないかと。

杉原:試してみてもいいですか?

岩田:ぜひどうぞ。

「人類進化ベッド」は世界で最も権威のある工業デザイン団体IDSAが主催するデザインコンテスト「IDEA」2018年のファイナリストにも選ばれた

杉原:これは確かに、腕を動かすだけで心地よい揺れがきますね。ゆりかごみたいです。

岩田:はい、構造を見ていただくと分かる通り、程よく揺れるようにしています。張り具合もお好みで調節できますから、ある意味、カスタマイズでしょうか。

杉原:寝心地も最高にいいですね。家に欲しいくらいです。確かに、障がい者の方に試していただくのは面白いかもしれません。

岩田:下半身が動かない方の寝返りの研究は、まだどこもやられていないことです。また、高齢者の方や、脳こうそくで半身不随になられる方など、どんな人も快適に寝られる寝具というものは今後、必要になると思います。

杉原:例えば、車いすユーザーの人に協力をお願いし、寝姿勢や寝返りを計測することができれば、そんな寝具の開発につながるデータが取れるかもしれませんよね。

岩田:計測は簡単にできるものなのですか?

杉原:解析には少し時間がかかりますが、計測だけならすぐにできると思いますから、是非やってみましょうか。バリアフリー寝具の開発、興味深いです。

前編はこちら

岩田 有史 (いわた ありちか)
株式会社イワタ 代表取締役社長。睡眠環境、睡眠習慣のコンサルティング、眠りに関する教育研修、睡眠関連商品の開発、寝具の開発、睡眠環境アドバイザーの育成などを行っている。睡眠研究機関と産業を繋ぐ橋渡し役として活躍する。著書に「なぜ一流のひとはみな『眠り』にこだわるのか?(すばる舎)、「疲れないカラダを手に入れる快眠のコツ」(日本文芸社)、「眠れてますか?」(幻冬舎)など。  

(text: 宮本さおり)

(photo: 増元幸司)

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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

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(text: 吉田直子)

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