テクノロジー TECHNOLOGY

スキーや四輪レースの滑走・走行データを可視化!Cerevo発のセンサモジュール

長谷川茂雄

“IoT製品が生み出す新しい豊かさ” を求めてコネクテッド・ハードウェアの企画・開発を行っている株式会社Cerevo(セレボ)。同社がラスベガスで開催された電子機器の見本市、CES(コンシューマー・エレクトロニクス・ショー) 2019に合わせて発表したのは、スキー板に取り付けるセンサーモジュール「XON SKI-1」と、四輪レース用のデータ表示・配信機器「XON ZECH-1」だ。ともに躍動感のあるスポーツの世界を、ヴィジュアル化する画期的なプロダクトだが、発売前にも関わらず、いま多方面から大きな注目が集まっている。その魅力に迫る。

スポーツのダイナミズムを
可視化するという試み

2018年には創業から10年の節目を迎えた株式会社Cerevoが、スポーツ用品ブランド「XON(エックスオン)」の新たな製品を発表した。そのひとつが、スマホやクラウドとの連帯機能を備えたスキー専用センサーモジュール「SKI-1」だ。

このプロダクトは、スマホ等のデバイスと連携することで、重心や負荷のかけ方といった滑りの状態を、グラフィカルに可視化してくれる。それにより、スキーのテクニックを合理的に向上させることができる。

しかもSKI-1は、GPSとLTEモジュールを内蔵しているため、万一、高価なスキー板を雪山で紛失してしまっても、スマホで位置情報を簡単に確認することが可能だ。

2015年に発売されたスノーボード用のセンサーモジュール「SNOW-1」も大きな話題となったが、その機能を踏襲したSKI-1は、いま最も旬なセンサーモジュールと言えそうだ。

さらに「XON」に加わった製品はもうひとつ、自動車レースの様子を走行データ付きで動画配信するためのデバイス「XON ZECH-1」である。

このXON ZECH-1をレース車両に搭載すれば、速度やエンジン回転数はもちろん、アクセル踏込量などの細かな情報を取得し、映像に重ねて表示することができる。

リアルタイムの可視化情報をYouTubeなどでライブ配信できるというのは、非常に興味深い。さらにピットにいるチームのメンバーも、いまどこを走っているのか? 残燃料はどのくらいか? といったことが共有できるため、レースの戦略を組み立てる際のツールにもなる。

「SKI-1」は2019年後半のスキーシーズン、「XON ZECH-1」は、2019年夏頃の発売予定。ともにCerevoならではのユニークな着眼点と確かな技術が結集した、独自性の高いプロダクトだ。

「XON SKI-1」画像引用元・参考
https://xon.cerevo.com/ja/ski-1/

「XON ZECH-1」画像引用元・参考:
https://xon.cerevo.com/ja/zech-1/

「XON ZECH-1」動画引用元:
https://youtu.be/TYz47sDLCTM

(text: 長谷川茂雄)

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テクノロジー TECHNOLOGY

患者も医師も負担軽減!自動採血ロボット登場

Yuka Shingai

検査や健診時、採血が一度で成功せず、やり直しで気まずい思いをしたことのある人は少なくないだろう。つい先ごろ開発された自動採血ロボットは、患者だけでなく臨床医の負担やコストダウンにも大きく寄与してくれる予感大だ。

採血や点滴における静脈穿刺(針を刺す行為)は医療的な手順としては最もポピュラーで、その件数は米国内において年間14億回にものぼるのだという。一方で、静脈が目視で確認できない患者の場合は27%、触診できない患者の場合は40%、やせ細っている患者の場合は60%と、臨床医が静脈穿刺に失敗してしまう確率についての研究結果も発表されている。

採血の失敗が度重なると、静脈炎や血栓症、感染症を引き起こす可能性が上昇するうえ、それによってより太い静脈や動脈への穿刺をせざるを得ない状況となれば、リスクだけでなくコストも増大する。例えば穿刺に1時間かかると想定しスタッフを増員すれば、人件費だけで年間40億ドルかさむなど、採血のスピード感がもたらす影響範囲は多方面にわたるのだという。

ラトガーズ・ニュージャージー州立大学の生体医療工学の修士で、研究チームのリーダーでもあるJosh Leipheimer氏が「患者が不必要な合併症や痛みで苦しまなくていいように、迅速に、安全に、そして安心感を持って血液を採取できるようになります」と語る本デバイスは、静脈への針の穿刺を行う超音波画像診断ロボットと、血液サンプルを扱うモジュール、そして遠心分離を利用した分析機器から構成されているもの。

31人の患者で採血を試してみたところ87%が成功、この数字は臨床での標準を満たしているそうだ。静脈を探し当てやすい患者に対しては成功率97%と上々な様子で、なかなか発見できない静脈へのアクセス向上ができるようデバイスの改善を検討中とのこと。
研究で得られたデータはヘルスケアロボットの人工知能としても活用する予定だという。

病院やクリニック内はもちろん、ベッドサイドや救急車、救急処置室などでも利用できることもデバイス化のメリットのひとつ。

自動採血が常識となる未来はすぐそこまで来ているかもしれない。

[TOP動画引用元:https://youtu.be/IpdTeGPruFA

(text: Yuka Shingai)

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