ドライブレコーダーの普及と共に、もはや当たり前のようにいわれ始めた運転にまつわるセンシング。先日、高齢者の運転により母子の命を奪われた痛ましい事故の初公判が行われたばかりだが、被告はあくまでも「車の不具合」が理由だと主張し注目を集めた。交通事故は誰にでも起きうることだが、裁判で白黒がついたとしても失われた命が戻ることはない。ドライバーや歩行者が気をつけるべきこともあるが、人間の感覚だけに頼らない、事故を未然に防ぐ試みが多方面ではじまっている。あらゆる移動にまつわるセンサーデータを収集、解析することで社会に役立てようとする株式会社スマートドライブでは、事故を未然に防ぐことにも活用できそうなデータ活用プラットフォームを構築、今後は渋滞緩和などにも役立てたいと語っている。同社CEOの北川烈氏を編集長・杉原行里が訪ねた。

技術と実生活を結んで
革新をおこす

杉原：実は、僕がRDSでやっていることと、スマートドライブさんがされていることで近いなと思うところがありまして、今日はお話を伺いにきました。

北川：ありがとうございます。

杉原：僕たちはセンシングで全身を可視化して、今後はプライベートブロックチェーンで、未病や自分の身体の最適解を知ることなどをやっていきたいと思っているんです。スマートドライブさんがされていることは、考え方として非常に近いことを「移動」という分野においてされているなと感じているのですが。

北川：我々は〝動くもの〟を軸に考えてデータプラットフォームを作ろうとしています。一番多いものとしては車なんですけど、最近ですと人の動きや、そのセンサーデータ、さらにその周辺の情報で、例えば、事故を起こした場合に、その周辺情報をひとつのプラットフォームに集めて解析するようなこともはじめています。例えば運転にまつわるデータですと、集めたデータを解析するアルゴリズムがいくつかあって、それを他社に提供して、新しい保険を一緒に作るとか、自動車メーカーの新しいサービスを作るとか、マーケティング戦略を一緒に作るといったような事業と、そのプラットフォームを活用し我々自身がSaaSのサービスを展開しています。

事業概要を説明する株式会社スマートドライブ北川氏

杉原：なるほど。もともとスマートドライブって、北川さんが立ち上げられたのですか？

北川：そうです。私が大学院にいるときに、移動体などの時系列処理のデータ分析研究をやっていたのですが、それを社会実装したいなと思ったことがきっかけで創業した会社です。

杉原：創業はいつ頃ですか？

北川：2013年の末ですね。

杉原：ものすごくいいところに視点を置かれましたね。これから一番トレンドになるところですよね（笑）。日本はいま、海外の先進国と比べるとデータサイエンティスト不足で大変なことになっているといわれていますが、御社には盤石な体制がありますよね。データの集積や解析に、そもそも興味を持たれたきっかけは何かあったのですか？

北川：大学院って、研究テーマがたくさんあると思うのですが、私の場合は技術的な領域と自分の実生活が密接に結び付くところがいいなと思っていました。大学院の研究領域だと、技術的にはすごいけど、リアリティーがない世界ってあるんですよね。私はそういうものよりは、やはり実生活の課題を解決するとか、自分では “肌触りがある領域” という言い方をするんですけど、そういった領域のものがいいなと感じていて、研究室でも実世界の問題に応用が効くとか、技術をメディアアートなどの表現に応用することを推奨されて、自由に研究することを許してくれていました。そんな中、このテーマに出会って腹落ちをしたというのがきっかけです。だから、車の渋滞をどうしたら解消できるのかなど、身近な問題に目を向けるようになっていったんです。

〝車に乗るのが嫌い。〟
から始まった開発

杉原：僕たちがRDSでプロダクトを開発するときに、“自分ごと化” という言葉をよく使うんですけれども、それと近いのかなと。自分の身の回りに起きていることではない、もう少し先のことまで言ってしまうと、その感覚値にズレが生じてしまいますよね。例えば今の北川さんのお話だと、車の渋滞をどうやって解消するかって、渋滞を解消してほしくない人なんていないですもんね（笑）。

北川：そうですよね。私がこの話をするとネタっぽくなってしまうんですけど、実は私、あまり車が好きではないんです。車酔いをしてしまうので、できれば乗りたくない。
そんななか、事故や渋滞、車酔いといった移動における負の部分が、今後自動運転技術などの進歩で解決されていくという社会を早く実現させたいなという思いで創業しました。

杉原：北川さんの会社では、異業種とのパートナーシップや提携をされている。いろんな領域にプラットフォームで培われたアルゴリズムを提供されているという印象を受けたのですが、根幹となる技術やアルゴリズムになにか違いはあるのですか？

北川：基本は同じです。そのベースとなるものを保険に使うか技術に使うかによっての差はありますが、根底の部分は同じです。

杉原：今はどのようなことをされているのですか？

北川：分かりやすい例でお話しすると、一日の運転を数十万通りの軸でデータポイントを取り分けて、そこで機械学習をさせたりしています。だいたい2週間くらいかけてデータを取ると、その人が事故を起こす確率をかなりの高確率で当てられるんです。また、エンジンをかけた瞬間にその人がどこに行くかを推定するような研究開発も行っています。

杉原：それはすごい！！

北川：そういったR＆D（研究開発）要素も含まれたアルゴリズムもあれば、リアルタイムにいろんなところから上がってくるセンサーデータを、APIとして様々なサービスに使えるようにすることもしています。

杉原：今のお話の中に出てきたR&D的な要素でいくと、例えばステアリングを握った感覚とか、ドアの開閉時の力の強弱なんかも含めて、この人がこれからどこに行くのかを推測したりするということですか？

北川：今はまだそこまではいっていないのですが、そういったデータが取れるようになれば、もっと精度は上がってくると思います。今我々が取っているのはGPSとかカメラの情報なので、その時の天気とか、エンジンをかけた時間帯とか、過去の行動履歴から推定できないかということをやっています。あとは、タイヤのメンテナンス時期をお知らせできるといったようなことです。集積したデータを使えば、故障を予測することも出来るようになります。

事故を未然に防ぐ仕組み

杉原：医療の側面から考えると未病を認知する感じですよね。僕は車が好きなので、タイヤ交換しない人やタイヤの空気圧を調べない人が信じられないんです（笑）。事故の要因として、車の整備不良もかなりの割合を占めていると思われますし、整備不足を指摘してくれるだけでも事故や故障を未然に防ぐことにつながりそうですよね。そのほかには、どんなことをされているのでしょうか。

北川：2つあります。ひとつは、我々はDX1.0と呼んでいるのですが、企業運営を考える時、社員であったり、物であったりがどこを移動しているかが分かったり、安全運転の度合いが分かるだけで、移動効率が上がるんですよね。例えば、営業車両の位置が分かれば、どういう動きをしていたのかを把握できる。そのデータを使えば、個人がいちいち日報を付けなくても、自動で日報が上がってくるとか、そういった移動にまつわる業務プロセスがDX化されるみたいなものって、実はまだまだ出来ていない。そこに対して我々は車両の管理とか、ドライバーの事故を無くすといったプロダクトや見守りみたいなものを出しています。

杉原：つまり、移動にまつわるDXを広く浅くやっていこうとされている。

北川：そうです。

杉原：その仕組みは物流などにも広く利用できそうですよね。

北川：そうですね。先ほどご質問いただいた、リスクや故障、行動を予測するというのは、我々としてはプラットフォーム事業と呼んでいるところで、これをパートナーと一緒に、例えば保険と組み合わせることで、安全運転をしている人は保険が安くなるといったような価格が変動する保険が作れますよとか。車を買ったら終わりではなくて、その後のメンテナンスまで完璧にサポートされている車が手に入りますよといったように、弊社のプラットフォーム×他社のサービスで、より深いDXをしていけないかと考えているのです。それをDX2.0と呼んでいて（笑）。広く浅くと、パートナーと深くつくっていくという、この2つの事業を展開しているところです。

杉原：おもしろいですね。DX3.0 、DX4.0はどうなっていくのか、これから楽しみですね。先ほど北川さんがおっしゃっていたように、物流にその技術が入っていったとき、僕たち消費者側もデータ提供を行っていれば、家にいて受け取れる時間帯に事前確認する必要なく配達してらえたりしますよね。

北川：弊社の強みは、そういったプラットフォームとして他社にいろんな形で提供できるということと、それによって、いろんなものとデータを連携しやすいということなんです。

杉原：ビッグデータが集まってくるということですよね。ということは、そのビッグデータにアクセスできる権利を、パートナーと契約しながらやっていくというのが現在のスマートドライブさんのビジネスモデルということですよね。

北川：おっしゃる通りです。ゆくゆくはマーケットプレイスみたいなイメージで、いろんな会社をつないでいくと、自動的に他社とつながってサービスの幅が広がっていくというというところまで出来てくれば、そこがDX3.0 といったところでしょうか（笑）。

杉原：すごいな。もう3.0まできましたね（笑）。楽しみです。

（プロフィール）
北川烈（きたがわ・れつ）
SmartDrive 代表取締役 (CEO) 。慶應義塾大学在籍時に国内ベンチャーでインターンを経験、複数の新規事業立ち上げに参加。その後、1年間米国に留学、エンジニアリングを学んだのち、東京大学大学院に進学。研究分野は移動体のデータ分析。その中で、今後自動車のデータ活用、EV、自動運転技術が今後の移動を大きく変えていくことに感銘を受け、在学中にSmartDriveを創業した。
https://smartdrive.co.jp

スマートウォッチの出現が私たちの健康管理のあり方を大きく変えた近年。データを取得することで健康増進につなげる動きはどのように加速しているのか。この夏、「疾病リスク予測AI」のサービスを開始した株式会社東芝、東芝デジタルソリューションズ株式会社を編集長・杉原行里が訪ねた。

人々の健康に対する意識の高まりが見られる昨今、その後押しをしたものとして、スマートウォッチの存在は大きいだろう。日本国内における販売台数は年々増加、ICT市場調査コンサルティングのMM総研による調査では、2019年度には過去最高の191.4万台を記録、2020年度の予想数値は263.5万台と、さらに数字が伸びそうだという。利用者がよく使う機能でみると、最も多いのがウォーキング・ランニングの記録（消費カロリー、歩数、移動距離、ランニング機能）63.7％、次いで「心拍計」などが続き、「睡眠時の記録」についても47．4％がよく使う機能としてあげている。

自分の体の状態を客観的な数字を持って教えてくれるアイテムへの関心は、今後も高まりを見せるだろう。そんな中、東芝グループはAIを使い将来の疾病リスクを予測する「疾病リスク予測AI」の運用をはじめた。なぜこうした取り組みをはじめたのか。開発、運用に携わるチームの皆さんを編集長・杉原が訪ねた。

左から　東芝デジタルソリューションズ株式会社　ICTソリューション事業部保険ソリューション営業部営業第一担当主任太田和行氏、同事業部保険ソリューション部技術第二担当参事 栗田英和氏、株式会社東芝　技術企画部ライフサイエンス推進室主務 山口泰平氏

機械の故障を
見分ける技術を応用

杉原：今日はお時間をいただきありがとうございます。まず、現在の取り組みについて伺いたいのですが、病気の超早期発見や個別化治療という部分について、近未来の医療がどうなるのかをお伺いしたいのですが、こちらのチームではAIを使って疾病リスクを予測するものをされているとうかがいました。

山口：東芝グループは新規事業領域として精密医療に取組んでおり、病気の超早期発見や個別化治療に関わる研究開発、社会実装を進めています。その中の1つである「疾病リスク予測AI」は、健康診断のデータから将来の疾病リスクを予測する技術です。

杉原：「こうした病気にかかる可能性がありますよ」という予測を出すということですよね。

栗田：はい。糖尿病・高血圧症・脂質異常症・肝機能障害・腎機能障害・肥満症の6つの生活習慣病に関するリスクを、1回分の健康診断データを基に、6年先まで予測します。

杉原：具体的にはどのようにして予測が導き出されるのでしょうか？

山口：企業では、社員の健康診断を毎年行っていますよね。東芝にも健康診断データや、投薬データが長期間にわたって同じフォーマットで蓄積されています。これらのデータを使って何かできないかというところが一つありました。

加えて、我々には製造現場で培ってきたAI技術があります。例えば、半導体の製造現場で欠陥品を検出する際や、製造機械設備が故障する際の予兆を見つけるときなどに、AI技術を活用してきました。こういった技術は欠陥検出や機械故障を予測するためのものですが、対象を人間に置き換えると、体の不調、病気の発症を予測できるのではないかという発想から開発がはじまりました。

一気通貫したソリューションについて話す山口氏

こういったデータと技術を組み合わせることで、将来病気になるリスクを予測しています。この技術は超早期発見というよりも、どちらかいえば健常な人たちが将来病気になるのを予測するというものです。超早期発見というキーワードでいうと、マイクロRNAという技術があり、研究開発を進めています。わずかな量の血液から13種のガンを網羅的に検出する技術です。

杉原：それにはデータが必要ですよね。

山口：わたしたちとしては予防から治療まで、一気通貫したソリューションとして提供したいと考えていますので、その元になるのがやはりデータだと思っています。

健康を支える
ソリューションとは

杉原：「疾病リスク予測AI」は、ソリューションの一部ということですね。

太田：はい。健康診断データの数値を見るだけではピンとこなかった病気のリスクを可視化することで、生活習慣病の予防・改善につなげるソリューションです。

疾病リスク予測AIにより、生活習慣病の予防・改善に貢献したいと話す太田氏。

山口：もう一つデータという観点で言うと、我々は遺伝子解析事業も行っています。遺伝子データというのは私たちの体の設計図です。設計図に記載されている体質情報と健康診断の経年データや、服薬の情報を組み合わせることで、例えば、同じ薬を飲んでいる人たちの中で、効果に差が出る原因を調べることもできるようになるかもしれません。

さらに、年1回の健康診断だけではなく、食事や活動量などの生活データを組み合わせていくことで、個人を起点に医療・ヘルスケアデータを一本につなげていきたいと思います。

ウェアラブルだけ、ゲノムだけ、検診だけというところは多いのですが、弊社はぶつ切れではなく、つなぎ合わせることができる、弊社の考える精密医療の形はそういうところだと思っています。

東芝が考える生活習慣改善ソリューションの提案画面例。組み合わせたデータを元に、近い将来の疾病リスク予測を可視化、どこを気にかけると良いかを分かりやすく教えてくれる。

杉原：確かに、ただデータが取れるだけで終わってはもったいないですよね。一気通貫というのは面白いですし、経年でのデータ蓄積があるというのはすごく羨ましいところですね。これを使って今後はどのような取り組みをしていきたいと考えておられるのでしょうか？

山口：個人のこれらのデータを収集、分析し、その結果に基づいて層別化を行い、各層グループ毎に最適な予防法、治療法を提案していきたいと考えています。

杉原：実際今、どのような形で、どれくらいの量のデータを集められているのですか？

山口：今は東芝の従業員を対象に、精密医療のビジョンに賛同いただける方々から、ゲノムデータ、健診データ、レセプトデータの提供をお願いしています。当然、ご本人の同意をいただきながら進めており、その数は1万人を超えています。

杉原：その数字は予想よりも多かったのでしょうか、少なかったのでしょうか？

山口：まずは1万人を目標に進めてきましたが、思ったよりも早く1万人の同意が得られた印象です。

私たちの精密医療ビジョンの1つに「次の世代も見据えた予防医療に、デジタルの力を活かします」というものがあります。
現時点では、従業員に対して、遺伝子検査の結果から病気のリスクをお知らせすることを全く行っていないんです。あくまでも、医療のため、一個人だけでなく同じ境遇に悩んでいる人のためや、次の世代の予防医療のために残す健康資産という考えにご賛同頂いた方々に参加頂いています。

杉原：先ほど、次世代の医療に関するお話も出ていましたが、今回得たデータの活用方法について、御社として何か具体的なお考えはあるのでしょうか？

山口：ゲノムデータ、健康診断データ、レセプトデータ、更にウェアラブルデータ等を活用した日常データを繋ぎ合わせることで、医療発展のための研究だけなく、ヘルスケア産業自体の発展に貢献できる仕組みを作っていきたいと思っています。

センシング活用に
欠かせない倫理観

杉原：HERO Xはすごいコアなファンが多いのですが、私が思うに、その方たちって1つだけ共通項があるんです。いろいろなことを自分ごと化して見れているんですよね。例えば、ガンの超早期発見の話を聞いた時にスッと入ってくるという方は、おそらく近しい人がガンを経験したり、ガンで亡くなったりしていることが多いと思うのです。1万人の同意を得られたというのは、こうした自分ごと化されている方なのではないかと想像します。何か未来のためにっていう医療への期待が込もっているのを感じます。

未来のためにというのは僕らもよくテーマとして言っているところなのですが、正直結構勘違いされやすい。僕らの場合、パラリンピアンとか、いろんな疾患を持ってる方たちを助けようみたいな媒体に思われがちですけれど、狭くそこだけに焦点を絞っているわけではなく、どちらかと言えばそこで、その技術がどうなって進化していくのか、そのアイデアがどう大きくなっていくのかというところに注力を注いでいるので、今日のお話はすごく共感するのです。ただ、データを取られることが、まるで丸裸にされるように感じる方もいます。これよりも先、より多くの人たちに賛同を得ていくための壁はあるのではないでしょうか。

山口：そこはおっしゃる通りだと思っています。個人それぞれに考え方は当然違いますのでより多くの方に賛同頂くには、自分ごと化できるような小さな成功体験を少しずつ示していくしかないと思っています。

我々のビジョンにご賛同頂きゲノムデータまでをも提供してくれる方々に対して、中途半端なデータは返せないと思っています。しっかりとした研究に基づいたエビデンスにより、〝これなら返せる〟というものを作っていく必要があります。かつ、例えば「ある疾患のリスクがあります」で終わらせるのではなく、その先に「遺伝的背景から、あなたにはこういった予防がお勧めです」ということまでお伝えする、ここまでがセットになって初めてお戻しすることができると思っています。

杉原：ローマは1日にして成らないのだから、その30年、50年、100年というロングスパンで考えたときに、もしかしたら自分のひ孫あたりにそれらがフィードバックされるという想像力を持ち合わせているかいないかですよね。今日はありがとうございました。