対談 CONVERSATION

鈴木啓太の新フィールドは腸内⁉ アスリートの便を生かしたサプリとは(前編)

宮本さおり

ドラッグストアにずらりと並ぶサプリメント。だが、このサプリメント市場に変化が現れはじめている。ユーザーの体質に合わせてカスタマイズされたサプリメントの提供がはじまっているのだ。薬や漢方薬などと違い、長らく、万人に等しく同じ商品が提供されてきたサプリメント。元プロサッカー選手の鈴木啓太氏は「アスリートの力を自分の生活に」をスローガンに掲げ、AuB株式会社を設立、アスリートの腸内環境研究から得た情報をベースに開発したサプリメントの提供をはじめた。アスリートの協力により生まれたサプリメントとはどのようなものなのか? 無類のサッカー好きを豪語する編集長、杉原行里が話を聞く。

「人間は腸が大事」
母から受け継いだ言葉

杉原:今日はお時間をいただきありがとうございます。鈴木さんが活動されていることについては友人から聞いたり、メディアを通して以前から拝見していました。腸内環境を整えることに注目され、アスリートの腸内環境を調べることからはじめられたと伺っているのですが、具体的にどういうことをされているのか、まずは今AuBさんで行っていることを教えていただけますか?

鈴木:ありがとうございます。簡単に言うと、アスリートの腸内細菌を調べ、そこから得られた知見を一般の方の健康維持に役立てようという会社です。子どもの頃から「人間は腸が一番大事」だと母から言われて育ちました。現役時代も腸を整えることを大事にしていましたし、自分のコンディショニングにお腹の状態を計ることを取り入れていました。それが決定的になったのがアテネオリンピックの最終予選でした。

杉原:聞いたことがあります。あれですよね。

鈴木:そう、23人下痢事件です。

杉原:大変でしたよね。

鈴木:多くの選手がダメージを受けましたが、この時も僕は下痢になりませんでした。下痢ではさすがにパフォーマンスが下がります。それを実感したのがこの大会でした。腸内の環境を整えることは、こういうことにも繋がるのだなと。

杉原:スポーツ選手のコンディショニングとの関係性が見つかったわけですね。

鈴木:そうですね。それから少しして、引退前あたりになってからですが、便を使って腸内の状態を解析できることを知りました。腸内環境の研究では、腸内細菌が人それぞれ違うことや、太りやすい人には共通した菌が見られるなどの特徴があることもわかり始めていました。そこで興味が沸いたのがアスリートの腸内細菌はどのようなバランスになっているのかということでした。アスリートはある意味、特徴的な人と言うことができるのではないかと考えたんです。

一般人とアスリート
腸内環境の差が意味するもの

杉原:確かにそうですね。トレーニングを毎日積んでいますし、走るのが早いとか、いろいろな特徴を持つ人がいそうです。

鈴木:アスリートの便の解析によって何か新しいことが発見できるんじゃないかという思いがあって、起業することにしたんです。4年ほど研究し、500名以上1100検体以上のデータを取りました。選手に会うたびに「便ちょうだい」と言っていましたから、変だったと思います(笑)。でもおかげでアスリートの特徴を見出すことができました。

杉原:一般の人との違いがあったということですか? 気になりますね、何が違うんですか?

鈴木:一言でいうと、多様性があるってことです。多様性とは、菌の種類が沢山いるということですが、これは健康と非常に関係しています。疾患を持つ方と一般の健常者の方の腸内細菌を比べると、健常者の方が多くの種類の菌を持っていたという研究結果がありました。つまり、腸内に多様な菌がいる方が健康だということですよね。それからもうひとつ、アスリートは一般の方と比べて酪酸菌が2倍近くあることが分かりました。

杉原:酪酸菌とはどのようなものなのですか?

鈴木:乳酸、酢酸、プロピオン酸などと共に短鎖脂肪酸の一種です。酪酸は腸内フローラの健康を維持するのに欠かせないものなのですが、これが一般の方の2倍近くあったのです。

 

AuB(オーブ)株式会社提供

杉原:具体的にどう影響しているのかなどは分かっているのですか?

鈴木:まだ深堀の最中ですが、この研究ではっきりとしたことは、人により腸内の環境が違うこと、違うということは、健康を保つためのアプローチも変わってくるのではないかということです。課題が違うのだと思うのです。そういうことをやっていくと、万人向けのサプリメントというものではなくて、パーソナライズ化されたソリューションが求められていくのではないかと思ったわけです。

杉原:今のお話で気になることがひとつあったのですが、確かにスポーツ選手はアスリートなので、一般の方とは違う体つきをしているというのは理解できるのですが、それが定量化された時、アスリートということと、健康だということはイコールなのでしょか。

鈴木:厳しいトレーニングをすれば健康なのかということですよね。これは大きなテーマだと思いますが、一つ言えることは、高いパフォーマンスを出すためにはコンディションが整っていないといけないことは確かなのではないでしょうか。一般の方たちがいきなりプロアスリートと同じトレーニングをしたら、多分体が壊れてしまう。でも、アスリートはそれに耐えるための機能を伸ばしていっている。健康かどうかは別にしても、自分の持てる課題に対して解決していく能力が高いのではないかと考えています。

見えてきた競技ごとの違い

杉原:腸内細菌はずっと同じものを保有するのではなくて、変えられると言われている。僕はアスリートの友達が多いのですが、「ずっと頑張ってきてアスリートになれたな」という人と、「元々すごいんじゃないか」という人がいるように思うんです。腸内細菌も同じで、もともとすごく多様な菌を持っている人もいるのではという疑問が出てくるのです。彼らは生まれた時からそうした多様な菌を保有していた人なのか、それとも、のちに蓄積されてそうなったのかは気になるところです。

鈴木:さすがいい質問ですね。実は、生まれる前はみんな無菌なんですよ。生まれるときに産道を通って菌を取得したり、食事を通して得たりしていくのです。一般の人とアスリートの腸内細菌の情報をプロットしたことがあったのですが、一般の人は中心に集まるのに対してアスリートは中心から離れたんです。つまり、一般の人はある程度菌の構成が似ているのに、アスリートは違うということです。遺伝子も関係すると思いますけれども、食事や生活習慣が違うからこそ変わっていくのだと思います。それから、競技によって傾向が見えてくるのも面白い点でした。

杉原:水泳選手とサッカー選手で違いがあるということでしょうか?

鈴木:そうです。競技ごとに傾向があるんです。

杉原:水泳とサッカーならば競技中の身体の使い方が違う気がするので、そこが分かれるのはわかる気もするのですが、サッカーでいくと同じようなフィールド系のスポーツとの関係性はどうですか? ラグビーとか。

鈴木:我々が調べたところによると、データ上では長距離走とサッカーは似ています。そして、サッカーとラグビーも似ている。でも、長距離走とラグビーは違うんです。

杉原:走るかどうかということですかね。ボランチならば10~15キロくらいは走りますもんね。

鈴木:そうですね~、それに、ラグビーはどちらかというとパワー系、瞬発系ですよね。

杉原:じぁあ、野球とかに近いのでしょうか?

鈴木:野球がねぇ、ちょっとまた違うんです。我々が持っているアスリートのn数によってばらつきになってしまうので、n数の多い陸上、サッカー、ラグビーで調査をしたところ競技特性が見られました。今後検体数が増えれば野球やその他競技でも明確な血合いが見られるかもしれませんね。

杉原:面白いですね。でも、この研究が進んだら、腸内細菌のコントロールによるコーチングとかも夢ではなさそうですね。

鈴木:まだ調べきっていないので断定はできませんが、可能性はあります。

アスリートの社会貢献とは

杉原:アスリートのデータを元にされているということですが、そうなると、アスリートの方々の存在意義が広がりますね。試合を見てもらうことで人々に感動を与えるという娯楽としての貢献だけでなく、幅広く人々の健康にも寄与する。僕はスポーツ・音楽・アートは一瞬で人の心を大きく動かせる力を持つものだと思っているのですが、お話を伺っていると、そこから培われたテクノロジーが一般社会に落とし込まれていくというスキームと、彼らのセカンドキャリアとしての役割も生まれてきそうだなという気がしました。

鈴木:そうですね。自分がサッカーをはじめたきっかけって何だったっけ?と思った時、練習に連れて行ってもらって練習が楽しかった。だけどそれだけじゃプロになろうと思わなかったと思うんです。ゴールが決まった時に母親を見たら手をたたいて喜んでくれていた。それを見たときに、これで人を喜ばせることができるんだと思って、誰かが喜んでくれることっていうのが仕事の一番の原点にありました。プロになったらサポーターに喜んでもらえることが励みになりましたし、チームメイトと喜びを分かち合うこともそうです。人に喜びを与えられるものが、価値あるものだと考えている。

杉原:なるほど。

鈴木:でも、残念ながら日の目を浴びないアスリートもたくさんいますよね。アスリートのピラミッドの中では頂点だけが次のキャリアに対していろいろなアプローチができる。でも、みんな同じように頑張ってきているんです。下の方のアスリートがダメだったかというと、実際はコンディショニングとか、身体的なパフォーマンスで言うとピラミッドの三角形の裾野は広がってる。誰かを喜ばせるために頑張ってきたことは、この裾野の選手たちも同じです。スポーツとヘルスケアが合わさって産業にすることで、働き口を創ったり、対価が直接的ではないにしろ、何かしらの貢献ができる、そんなサイクルが回せる世の中を作っていかないといけないと思っています。

鈴木啓太(すずき けいた)
元サッカー日本代表。AuB(オーブ)株式会社代表取締役。静岡県に生まれ育ち、小学校時代は全国準優勝。中学校時代は全国優勝を成し遂げ、高校は東海大翔洋高校へ進学。その後、Jリーグ浦和レッズに入団。その年にレギュラーを勝ち取ると2015年シーズンで引退するまで浦和レッズにとって欠かせない選手として活躍 。2006年にオシム監督が日本代表監督に就任すると、日本代表に選出され、初戦でスタメン出場。以後、オシムジャパンとしては唯一全試合先発出場を果たす。

(text: 宮本さおり)

(photo: 壬生マリコ)

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対談 CONVERSATION

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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