ある弁当工場の作業風景。ベルトコンベアから流れてくるおかずを、スタッフたちが手際良く盛り付けしていく。その様子をよく見ると、なんとスタッフの中にはロボットが…!?　株式会社アールティがプロトタイプを発表した「Foodly」は、弁当の盛り付け作業ができる人型ロボット。その最大の特徴は、人の隣で、人と同じように作業ができること。一生懸命おかずを盛り付ける姿は、最新技術が搭載されながらも、どこか親しみを感じる佇まいだ。

人とロボットが同じ空間で作業をする際、まずクリアにしておかなければならないのは、安全面の問題だ。ロボットとの接触によるケガなどは、起きないことが当たり前と言えるレベルで気を配る必要があるだろう。
また、ロボット特有の圧迫感の軽減も課題のひとつ。人とロボットが肩を並べて作業するのだから、共に働く人が圧迫感を感じることなく、ストレスフリーで作業ができることは、安全面に次ぐ重要な課題と言えそうだ。

「Foodly」は、「人との協働」を目的に開発された人型ロボット。注目したいのは、そのサイズ感。高さは130〜150センチで、人と作業をする際も周囲に圧迫感を与えないように設計されている。
また、「Foodly」の作業速度は、1時間に約600食。これは人とほぼ同じ速さだ。働く人に恐怖や危険を与えないよう、あえて人の作業速度に合わせて設定したという。このほか、ぶつかった際の衝撃緩和のために各モーター部にハイブリッド制御が導入されていたり、腕部の可動域に人の手や指が挟まりづらいつくりになっているなど、共に働く人のことを考えた工夫が随所にみられる。コンパクトなサイズ感やロボットらしい動きも相まって、どこか親しみやすさを感じる佇まいの「Foodly」。スタッフ用の作業着を装着させれば、健気に働く姿に思わずホッコリしてしまいそうだ。その一方で、実は食品業界では初となる画期的な最新技術が搭載されている。

一般的に、弁当の盛り付け作業は自動化が難しいと言われている。弁当のおかずは、一つひとつの形状がバラバラであり、ロボットが認識しづらいためだ。これに対し「Foodly」は、ディープラーニング（深層学習）により食材を見分ける「目」を搭載。食品コンテナに山積みとなった食材が小さな個体の集合体であることを認識し、食材の山からその1つを取り出して弁当へ盛り付けることができる。お弁当の定番・から揚げなどの盛り付けも、お手のものだ。
さらに、キャスター付きで移動も楽々。必要に応じて別の製造レーンに移動させることができるほか、欠員が出た場合の急な補充要員としても、臨機応変に対応することができる。なお、柔らかいものやソースが多いものを掴むのは、まだ苦手。掴める食材のレパートリーをさらに増やせるよう、改良が進められている。

「人とロボットの協働」で大切なのは、高速かつ万能な処理能力ではなく、人と歩調を合わせること。「Foodly」が、人とロボットが当たり前のように肩を並べて働く社会を、より身近なものにしてくれそうだ。

病院に通うたびに書かされる問診票。日本では病気になってから病院に通うケースが多いため、毎度この問診票の記入をゼロから行うことが多い。病気を見極める大切なファーストステップとわかっていても、記入は億劫になるものだ。また、患者の負担もさることながら、医師の負担も大きい。患者と医師、双方の時間的負担を減らす取り組みとして期待がかかるのがAIを使った問診票だ。2017年創業のベンチャー企業が開発した「AI問診Ubie」。今年は新たに大学病院をはじめとする6つの施設で試験導入がはじまった。

AIによる問診票を開発したのは東京都に本社を置くベンチャー企業のUbie。同社によればすでに100以上の医療機関で導入が始まっているという。問診は、すべての医療の入り口であり、医師が患者の容体を把握するために欠かせないプロセス。多くの内科的疾患は問診でおおよその判別ができることも少なくない。現在、多くの医療機関で使用されているのは、いわゆる紙の問診表。患者が記入した内容に沿って医師が診察室で問診し直し、ゼロから電子カルテに記載するというのが大まかな流れだ。こうした従来の流れは、医師がカルテ作成や問診にある程度の時間を費やす必要があるほか、問診内容にばらつきが生じる可能性も指摘されている。患者一人ひとりの診療時間に制約があるなかで、いかに問診にかかる時間短縮と問診の精度を高めることができるか。これは、外来医療の現場を担う多くの医師が抱える課題のひとつとなっている。

「AI問診Ubie」は、こうした課題を解消すべく、現役医師とエンジニアが開発した問診専用システムだ。約5万件の論文から抽出されたデータに基づき、AIが患者一人ひとりの症状や年代、地域に合わせた質問を自動で分析・生成する。患者は、受付で渡されたタブレットから出てくる質問に沿ってタッチするだけで、およそ3分で入力が完了する。入力データは即時に医師に送られ、患者が入力した問診内容が医療用語に変換された上でカルテに落とし込まれる。これにより、診察室では速やかに治療方針を決定することができる。当システム導入によるスムーズな診察は、医師の労働時間削減に向けて効果が期待されており、メーカー試算によると、患者一人あたりの初診問診時間が1/3になることで、年間約1,000時間の業務時間削減が可能となる見込みだ（100床程度の医療機関で、従来の初診患者数9,000人/年、一人あたり初診問診時間10.2分とし推計）。

小島英吾医師（長野中央病院副院長）は、「看護師の問診業務を受付事務でもできるようになり、いわゆる”タスクシフティング”を進めることができました」と導入効果を語る。問診業務を職種間で委譲（タスクシフト）することが可能になったことで、各担当者が本来すべき業務に集中できるようになり、現場の生産性向上につながっているという。現場の生産性向上は、医療の質の向上にもつながり、患者にとっても大きなメリットとなる。

また、従来のタブレット問診票では、高齢の患者などの入力が難しいという課題があったが、「AI問診 Ubie」はユニバーサルデザインを徹底しており、70代でも約9割の患者が入力可能。医療従事者と患者、双方の目線に寄り添った使い勝手の良さも、当プロダクトの持ち味だ。

「AI問診 Ubie」は、2019年7月より⻲⽥総合病院糖尿病内分泌内科、慶應義塾大学病院、社会医療法人財団董仙会恵寿総合病院、順天堂大学医学部附属順天堂医院、東京大学医学部附属病院、長野中央病院の6施設にて、試験導入および共同研究が開始されている。

患者一人ひとりの背景が多様化し、個別化された療養指導の必要性が高まっている昨今。医師をはじめとする医療従事者の負担増加が懸念されているなか、AIの力が、医療現場の強力な助っ人として大きく貢献しようとしている。