ハンドルを握るだけで、ドライバーが行きたい先や、やりたいことを予測してくれる、そんな車との付き合い方ができる世の中が目前に迫ってきている。移動を軸にセンシング技術を駆使することでそんな未来を描くひとりが、株式会社スマートドライブCEOの北川烈氏だ。DX2.0という構想を掲げる北川氏に直接お話を聞いた。

データ蓄積が可能にする
一歩先の日常

杉原：DX2.0を掲げておられますが、具体的にどういうものなのでしょうか。

北川：DX2.0というのは移動にまつわるデータを集積し、可視化だけでなく問題解決のために活用して試みです。ドライブレコーダーはもちろん、今後は様々な移動にまつわるセンサー、コネクティッドカーなど、様々なデバイスのデータを蓄積し、つなげていくと、いろいろなことができるようになると思っています。その中で、プラットフォーマーの役割を担うのがスマートドライブの役目だと考えています。例えば、車を購入したとします。車を安全に動かすためにはタイヤの減りに合わせて交換するなど、メンテナンスが必要になりますが、それを定期点検ではなくデータに基づいてする方はあまり多くありません。

杉原：そうなんですよね。僕は車が好きで、運転も好きなので、タイヤを交換しない人は信じられないと思うのですが、タイヤの減りが原因でスリップ事故に繋がる例はいくつもありますから、メンテナンスは大事ですよね。

北川：そうなんですよね。だから、例えば、タイヤの減り具合をセンシングして、替え時を教えてくれるようにするとか、そういうこともできてくる。

杉原：僕は北川さんの事業に大変共感していて、そのデータというものが、優位性を保ちながら取れる状況になってくると、いままで普通に生活していたものが、バリューになってくるわけじゃないですか。例えば、僕は高齢者が増えていることって結構ラッキーなことだと捉えています。高齢者が増えた分だけモニターが増えた！と。

先進国という言い方が合っているのかは分かりませんが、他国と比較してもいち早く超高齢化社会を迎えるということは、ソフトウェア・ハードウェアを含めて新たなサービスが生まれやすい環境ともとれます。そして、それを輸出できるわけで、仮に、高齢者にまつわるデータバンキングができれば、それをトレースすることだってできる。

北川：そうとも言えますよね。

杉原：前回の北川さんのお話からすると、このDX2.0ともうひとつ、企業運営に関わる移動にまつわるセンシングをされていて、そちらはDX1.0と呼ばれていますが、スマートドライブさんで手掛けられているこの2つの事業というのは、どちらも同じくらい注力されているんでしょうか？

北川：そうですね。例えるなら…プレイステーションとかそういったものに近いかもしれません。いろいろな方が弊社のプラットフォーム上にサービスを作って欲しいと考えていますが、プレイステーションのように各自で色んなゲームを作ってもらい、あとは放置というわけにはいかず、自分たち自身でもおもしろいソフトを作ったり、パートナー企業の支援もしないと誰もこの上に作ろうと思わないというのと同じで、私たち自身もプラットフォームを使って、いいなと思えるサービスを作るし、それがあるからパートナーがこの上に何かを作りたいと思ってくれる。そこの両輪だと思っているので、どちらも同じくらい力を入れています。

狭い意味のMaaSだけでは
価値があぶれる時代へ

杉原：お聞きしたいのが、御社のビジネスの側面で切り離せないのが、世の中で言われている『MaaS（Mobility as a Service）』だと思うんですけど、僕は東京でのMaaSについては少し厳しいのではないかなと感じているんです。日本は海外と比べると既にMaaS化されているというか。個人的には日本においてモビリティーサービス的なソフトウエアが必要になってくるのは、過疎化が進んでいたり高齢者の多い地域なんじゃないかなと。

北川：私もそのとおりだと思います。実際東京に住んでいたら、グーグルマップとスイカがあれば全部できてしまうので、MaaSというのはニーズが低いかもしれない。やはりあるとすれば、杉原さんのおっしゃる通り地方とか過疎化の進んでいる地域なのかなという気はしますね。

私がよく言っているのは広義のMaaSと狭義のMaaSで、今注目されているMaaSって、もっと広い領域までカバーされていて、我々のようなデータプラットフォームもそうですし、お客様のデータを集約してお客様と接点を持つような会社もMaaSと言われることが多いと思うんです。これまでは自動車メーカーは○○がいい、保険会社は○○がいいといったようなBtoCで顧客に直接個別のマーケティングをしていたものが、間にMaaSの事業者が入っていくことで、エンドユーザーからすればどんな車だろうが保険だろうが関係ない。これまで直接顧客接点を持っていた自動車メーカーや保険会社が、MaaS事業者を相手にする比率が高まり、そういうBtoBのビジネスに変わっていくというところが一番大きな変化かなと。そういう意味では我々もお客様の情報を預かって、データによっていろいろと最適化していくことで、ある意味ではMaaSに近い領域をやっていけるんじゃないかなと感じています。

杉原：広義となると、僕らの手掛けているモビリティーなんかも入ってくると思うんですけど、狭義なところでいくと、2025年には約30%が65歳以上になるといわれていますが、それは中央値であって、地方に至ってはすでに40%近い。データサイエンティフィックなところで言うと、バスがいつ来るのか、そのバスを利用する高齢者はいつ買い物に行くのか、その時間帯にバスは必要なのかということはスマートドライブさんの事業でされていることを活用すれば最適解を導き出せますよね。ということは、イノベーションが起きやすい。

移動を戦略と捉え
営業活動に役立てるためのセンシング

北川：地方にある移動式スーパーとか、EVのカーシェアとか、いわゆるGoogleアナリティクスのリアル版のようなことは今まで可視化されていなかったんですけど、WEBサイトでいうGoogleアナリティクスみたいなものが弊社にはあるので、それを使うと、何時にはどういうお客様が何人来てとか、7時以降は帰りのバスだけでいいとか、ここにカーシェアを置いても使わないからこの時間帯はこっちに持ってこよう、というようなことが出来るんですよね。

杉原：だから、スマートドライブさんのプラットフォームを使えば、要は僕らがそれを使う技術を持っていれば、そのプラットフォームを使うユーザーになれるということですよね。つまり、オープンプラットフォーム。

北川：そうです。裏側に我々が入っているということです。ですので、MaaS事業者と言われる方々の裏側に我々がサポートとして入るというようなケースも出てくるということです。

（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。