電気、モーターやバッテリーなどを一切使わず、振り子とバネの力だけで、歩く力をアシストする『ACSIVE（アクシブ）』。これは、名古屋工業大学の佐野明人教授が、15年以上にわたり研究・解明してきた「受動歩行」の理論を基に、同大学と株式会社今仙技術研究所が約4年の歳月をかけて共同研究・開発した世界初の“無動力歩行支援機”だ。2017年6月に発売された『aLQ（アルク）』も、無動力で歩行をアシストする歩行支援機だが、ACSIVE（アクシブ）のノウハウをベースにさらなる進化が加わったという。両者の違いとは？揺らす支援とは？その先の未来に描く世界とは？受動歩行ロボット研究の世界的権威、佐野教授とHERO X編集長の杉原行里（あんり）の対談をお届けする。

「あうんの呼吸」で功を奏した、異例の産学連携

杉原行里（以下、杉原）：ACSIVE（アクシブ）は、形になりたての初期の頃に拝見させていただきました。2014年に正式にプロダクト・アウトするまでの開発は、どのように進められてきたのですか？

佐野明人教授（以下、佐野）：今仙電機製作所 IMASENグローバル開発・研修センターの鈴木光久さんとは、うちの研究室で製作していた受動歩行ロボット3号機の詳細設計をお願いしたことがきっかけで、10年来のお付き合いをさせていただいています。そのロボットがコンベア上で13時間45分の連続歩行をして、2009年にギネス世界記録認定を受けたり、その後に設計製作いただいた成人サイズの「BlueBiped（ブルーバイペッド）」が、連続歩行記録を27時間に更新するなど、さまざまな記録を伸ばすことができました。その出口として、当初は、今仙さんが得意とする義足などの技術開発にフィードバックしていく意向でしたが、時が経つと共に、パワーアシストなど、歩行支援の器具が徐々に世に出てくるようになって。私たちも一緒にやってみましょうかというお話になりました。

今仙さんと歩行支援の共同研究を本格的にスタートしたのは、7年ほど前です。2014年に製品化するまで、2012年と2013年の各年に、数台のプロトタイプを作り、その都度、少しずつ改良を加えていきました。展示会に出展する以外にも、色んな方に見ていただきたい想いから、鈴木さんと一緒に担いで各地を周りました。今振り返ってみると、その方たちに興味を持ってもらえたり、さまざまなコメントをいただけたことは、やり続けるための原動力の一つになっていたと思います。

杉原： 僕の知るかぎり、産学連携の形できちんとプロダクト・アウトして販売しているケースは、極めて少ないと思うのですが、それを形にした開発チームのビジネス感覚の素晴らしさに感動しました。しかも、その後に続くaLQ（アルク）の製品開発も視野に入れていらっしゃった。「コレ、必ず売れるな」と思いました。

佐野：そう言っていただけると嬉しいです。最終的には、今仙技術研究所の山田博社長がGOサインを出してくださったことが、吉と出た大きな要因だと思います。お披露目する日程を先に決めていただいたので、限られた時間の中で逆算して、優先的にやるべきことに取り掛かっていきました。材料の調達などを含めて、今仙さんの作り込みの速さは、大学ではとうてい考えられないものでしたね。そうして製品化に至ることができて、今日にわたって、多方面からさまざまな反響をいただいています。世に出すことが、どれだけ重要な意味を持つかを実感しています。

杉原：チーム体制が功を奏した部分も大きいですよね。

佐野：鈴木さんとは、図面を広げて話し合うなど、細かい打ち合わせって、実はほとんどやっていなくて。デザイン的なところも含めて、自分がいいなと思っていることが、どんどん出てくる感じなんです。長くお付き合いさせていただく中で、お互いに考えていることが、手に取るように分かるというか、おそらく相性が極めて良いんです。

杉原：恋愛みたいな感じですか？

佐野：まさにそうですね（笑）。話は変わりますが、重力と歩行について少しお話させてください。石積みってありますよね？大きな石の中に、ごく小さな石が不思議な角度で立っていることがありますが、あれは重力で立っていて、重力で崩れるものです。歩行もこれと同じで、重力によって歩くことができ、重力によって倒れる。後者に目を向けると、倒れないように支える必要性がおのずと出てきます。よって、歩行支援には、手すりや歩行器など、歩行を支えるための器具が一般には多くあります。

一方、重力だけで歩くことができるのが、受動歩行です。足を交互に踏み出す動作によって生まれる「振り子の動き」と「バネの力」を使うことで、まさに“振り子のように足が振れる”ことが、この歩行の重要なポイントになります。気がついてみると、この原理を応用したACSIVE（アクシブ）もaLQ（アルク）も、「揺れる、揺らす支援」のような形になっていたんですね。転倒を防ぐという意味で、支える技術は非常に重要ですが、揺らして歩行を支援するというやり方があってもいいのではないかと。これに気づいてからは、講演などでも積極的に発信させていただいています。

中編へつづく

佐野明人（さの・あきひと）
国立大学法人 名古屋工業大学
大学院工学研究科 電気・機械工学専攻　教授
1963年岐阜県生まれ。1987年岐阜大学大学院工学研究科修士課程修了。1992年博士(工学)（名古屋大学）。2002年スタンフォード大学客員研究員。受動歩行・走行、歩行支援、触覚・触感などの研究に従事。2009年「世界で最も長く歩いた受動歩行ロボット」でギネス世界記録認定。2014年9月、世界初の無動力歩行支援機『ACSIVE（アクシブ）』を実用化。2017年6月、ACSIVE（アクシブ）をベースに、健康づくりのために、誰もが手軽に使える無動力歩行アシストをコンセプトに開発した『aLQ（アルク）』を発表。2010・2011年度日本ロボット学会理事、2015・2016年度計測自動制御学会理事。日本機械学会フェロー、日本ロボット学会フェロー。

株式会社 今仙技術研究所（ACSIVE）
www.imasengiken.co.jp

株式会社 今仙電機製作所（aLQ）
www.imasen.co.jp/alq.html

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。