街を歩いていると、1歳前後の赤ちゃんがヘルメットをしている姿を見かけることがある。実はこれ、絶壁頭（頭蓋変形）を矯正するために作られたオーダーメイドのリモルディング・ヘルメット。「パーソナライズの量産化」を目指すRDSの代表であり、本誌編集長の杉原行里は、甥っ子が使っていたこともあり興味津々。そこで、国内での治療実績が豊富な西宮協立リハビリテーション病院の三宅裕治院長にお話を伺うため、兵庫県の西宮市に向かった。

使用目的の多くは、
頭部の「見た目」を改善させるため

杉原行里（以後、杉原）：実は以前、私の甥っ子が頭蓋変形の矯正ヘルメットを使っておりまして、そこで初めて知ったんです。素人なのでつい、「頭蓋変形」ではなく「絶壁」という表現をしてしまいますが、これは何か悪さをするものなのでしょうか？

三宅裕治院長（以後、三宅）：主な使用目的は見た目です。頭蓋変形には、斜頭症、短頭症、長頭症がありますが、通常重い病気ということではないんです。頭の形がいびつだと、髪を坊主にしたときにイジメられるとかいう程度ですね。

杉原：歯科矯正みたいなものですね。

三宅：頭蓋骨には、「頭蓋冠」という脳を覆う蓋のような骨があります。厳密に言えば、ここが歪むと「頭蓋底部」も歪むことになります。頭蓋底というのは頭の骨の底部、脳がのっている部分ですね。そこには神経が通る穴がたくさん空いていて、そこが歪むと神経麻痺を起こす可能性がある。ほとんど症例はないですけど。

杉原：なるほど。

三宅：頭蓋変形で起こりやすいのは、耳の位置が左右で違ってしまうことです。人間は左右の耳の中央でモノを視るので、斜めの姿勢になりやすい。そうすると、体全体のバランスが崩れて背骨が歪んだり、肩こりの原因になったり。そのほか、頭蓋骨につられて顔が歪むと、噛み合わせが悪くなるとか…。どれも命に関わる問題ということではありません。

赤ちゃんを仰向けに寝かせるようになってから、
頭蓋変形の子どもが増えた

杉原：それを聞いて安心しました。ヘルメットを使う矯正方法は、1990年代にアメリカで始まったと聞いています。それ以前はどういう対処をしていたのでしょうか？

三宅：昔のことはよく知りませんが、うつ伏せ寝をさせている赤ちゃんは頭蓋変形が起こりにくいんです。一方で、「乳幼児突然死症候群」はうつ伏せ寝をさせていると起きやすいというデータがあって、1990年代初頭から世界的に赤ちゃんを仰向けで寝かせるようになった。その結果、頭蓋変形の子が増えてきたようです。アメリカ人は日本人よりも頭の形が長細いので、余計気になる。頭蓋変形の矯正が、米国から生まれたのはそういう背景があると思います。

杉原：アメリカ人は歯の矯正も熱心ですよね。また、そこをケアするのは親の責任だという感覚がある。

三宅：そうですね。日本だとこだわる人は少なくて、寝返りができる月齢になったら勝手に治るだろうと。あまり気にしていない方が多いです。

杉原：日本に入ってきたのは2006年頃ですが、三宅先生はどういうきっかけで導入されたのですか？

三宅：昔からの知り合いが、リモルディング・ヘルメットの輸入を始めたことで知りました。当初は東京女子医大さんしかなく、彼らが関西の拠点を探していたなかで、お話をいただいたんです。しかし、私の専門は脳外科なので本筋ではないですし、小児脳外科でもないので子どもの扱いに慣れていない。無理やりヘルメットなんて被せたら、泣いちゃって大変なんじゃないかと最初は思いました（笑）。でも、泣いて大変ということはほとんどないですね。

杉原：うちの甥っ子も違和感なく受け入れていました。

三宅：また、導入したのは2011年でしたが、頭の形を気にする人がそんなにいるのかな？と当初は半信半疑でした。始めてみたら、関西圏の方はもちろん、沖縄やマレーシア、シンガポールなどから通われる患者さんがいて驚きました。

ヘルメットの購入や調整は自由診療

杉原：ヘルメット作りに関して、主な流れを教えていただけますでしょうか。

三宅：頭蓋骨は7つのピースに分かれていて、それぞれのつなぎ目を「頭蓋縫合」と呼びます。乳幼児の頭蓋縫合はゆるやかに結合していて、脳の発育に応じて広がっていきます。しかし、発育途中で頭蓋縫合が部分的に、あるいは全体的に閉じてしまう病気があるんです。そうなると、その閉じた部分だけが広がらずに歪な形になってしまう。それは病気であり、ヘルメットをしても治らない。まずはその病気ではないかを調べます。その他、神経症状や骨に異常がないかを見て、ヘルメットを着用しても問題がないかを診断していきます。

杉原：リモルディング・ヘルメットは、保険診療と自由診療のミックスですよね。

三宅：最初の診断は保険診療ですが、ヘルメットの購入や発育に応じたサイズの微調整の部分は診療行為ではなく、ヘルメットメーカーと直接契約していただくかたちになるので、いわゆる混合診療ではありません。

杉原：ヘルメットメーカーのスタッフが、病院や関連施設で調整をおこなうのですね。

三宅：そうです。

杉原：来院された方の何割くらいが、ヘルメットによる矯正を選ばれますか？

三宅：うちでは約7割ですね。

後編へつづく

三宅裕治（Hiroji Miyake）
1954年生まれ。西宮協立リハビリテーション病院院長／脳神経外科専門医、脳卒中専門医。1979年、大阪医科大学卒業。1989年、大阪医科大学講師（脳神経外科学教室）。1989～1990年、米国バロー神経研究所留学。1997年、大阪府三島救命救急センター部長。2002年、医療法人社団甲友会 西宮協立脳神経外科病院・院長。2019年、社会医療法人甲友会 西宮協立リハビリテーション病院・院長。著書として、『脳神経外科手術アトラス』（医学書院）、『最新小児脳神経外科学』（三輪書店）、『特発性正常圧水頭症診療ガイドライン』（メディカルレビュー社）など多数。

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）