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開始されているのだ。薬や漢方薬などと違い、長らくの間、万人に等しく同じ商品が提供されてきたサプリメント。そんなサプリメント業界に異分野から参入を始めたのが元プロサッカー選手の鈴木啓太氏。「アスリートの力を自分の生活に」をスローガンに掲げて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サプリメントの提供をはじめた。立ち上げたばかりのAuBだが、鈴木氏の視線の先にはすでに次の構想が浮かんでいるという。一般人とアスリートとの違いについて伺った前編に続き鈴木氏のサプリを使った健康支援についての考えを編集長、杉原行里が聞いた。

前編はこちら:http://hero-x.jp/article/9100/

免疫から性格まで
菌が与える様々な影響

杉原：アスリートと一般人で腸内にある菌の多様性が異なること、また、競技による違いも見えてきたというところまで伺ったのですが、今後の研究次第では選手の課題に対して、腸内環境を整えることでアプローチするコーチングスタイルも出てくるような気がしました。腸内に持つ菌の違いが性格にも関係しているということをどこかの記事で読んだのですが、例えば、足の速い人の中で多く持つ菌が分かったら、菌の力で体を内側から変え、走る力を最大限に発揮できるようになる、などということができるようになりますか？

鈴木：菌と性格の話は糞便移植をした時に性格が変わったというものだと思います。自分の菌を抗生剤で叩いて、誰かのいい菌を入れて腸内環境を整えてあげることで腸疾患を治すという治療があり、その治療を受けた人の中に性格が変わったという報告があります。

杉原：となると、定量ではないですから、まだなんとも言えないかもしれないですね。今まで体調が悪かった人が良くなるわけですから、腸内の菌が変わったということと、性格が変わることが直接的な関係にあるとは言えないかもしれないですね。病気が快復したことで性格が変わる可能性だってありますから。

鈴木：そうですね。我々もそこは調べていないので、わからないのですが（笑）。ただ、腸内細菌が幸せホルモンと呼ばれるセロトニンを造っているとも言われています。セロトニンには人間のイライラやストレスを軽減する働きがあるとされていますから、腸と脳と神経の繋がりの中で、性格に寄与しているんじゃないかと言われているのです。病気が治って性格がよくなったというのもひとつでしょうし、いいセロトニンをつくり出す環境になったから性格が変わった可能性は否定できません。

杉原：いずれにしても腸内環境が整うことで、悪くなることってないですよね。今回は4年間かけて研究された結果をもとに「AuB BASE」の販売を始められたと。

鈴木：そうです。

AuB BASE

杉原：飲むことで具体的には何が変わるのでしょうか？

鈴木：まずは菌の多様性が上がります。酪酸の数値も増えると思います。先ほども、酪酸の数値がアスリートは一般の人の2倍近くあったと話しましたが、腸内で酪酸菌は結構な割合を占めている菌です。一般の方だと２～５％ですが、アスリートは５～10％を占めています。酪酸は免疫力のコントロールをしています。アスリートは風邪をひきやすいとか言われるのをご存知ですか？

杉原：はい、聞いたことあります。

鈴木：これは僕の仮説ですが、アスリートが風邪をひきやすいといわれているのはものすごく体力を使うので、免疫が下がる、その中で風邪をひいてしまうのではないかと。ただし、実際には酪酸菌を多く持つことで自分自身で免疫力のコントロールをして風邪をひかないようにできているのではないか。一般の方がもし、アスリートと同じトレーニングメニューをこなしたら、一般の人は風邪をひくんじゃないかと思いますね。

杉原：例えば、筋肉とか脂肪の問題もあるのではないですか？

鈴木：結局、筋肉や脂肪を作っているのも腸内細菌が関係しているんです。食べ物って栄養素ですよね。これを口に入れて吸収するのは小腸です。腸内細菌が栄養素を食べたり代謝したりして吸収していくのです。なので、彼らが働いてくれないといけない。ということを考えると、腸内環境を整えることで私達が食べたものをきちんといい形で取り込んでいると考えても不思議ではないです。

杉原：面白いですね。「AuB BASE」を使った後、自分の体内の状態は解析してもらえるのですか？

鈴木：できますよ。最初に調べて、あと解析ってのもできます。

杉原：なんかワクワクしそうですね。お、菌が増えた！とかが分かると。

鈴木：そうですね、そういうのが可視化できるといいですね。改善されているのがわかるのは面白いですからね。

杉原：それが分からないとゲーム性がなくて続かないのではないかと。実は僕も舌から計測したデータを元に毎月サプリメントが届くというサービスを使っているのですが、毎日飲むということの習慣づけができなかった。毎月届くので飲まなかったサプリメントがどんどん溜まってしまいました。これってやっぱり、どう改善されたのかが分からないからじゃないかなと。計測してサプリが届いたことで満足してしまった。本当はそこがスタートなのに…です。

鈴木：便を調べることはできるので、サプリメントを摂取してからの変化を測ることは技術的には可能です。でも僕は少し違うことも考えてしまいます。重要だと思っているのはサプリメントをずっと取り続けるのではなく、減らしていけるということ。例えば、舌で測った結果、何種類もの錠剤を呑むことになったとしたら、それを習慣化することで数値が良くなり、飲むものを減らしていける、最後には飲まなくてもよくなるくらいに改善していくのが良いのではと。

杉原：すごくよくわかります！

見つめるゴールはフードテック

鈴木：本当はそういう風にならなきゃじゃないですか。そこが、どうやったらみんなの意識が変わって課題解決できるようになるかだと。我々はどうしたら伴走者になれるか、そこを常に考えています。

杉原：僕たちはいま、別の角度で同じようなことをはじめていて、共感します。日本の医療費を大きく削減するのって、ひとつは転倒をなくすことだと聞いたことがあります。大きな割合を占めているのが高齢者なのですが、当事者はいつから歩行の補助が必要かが自分では分からないことが多いのです。具体的に言うと、いつから杖を持ち始めたらいいのかなどがそれにあたります。僕らは歩行解析ロボットの開発を試みていて、様々な状態を可視化できるようにしたいなと思っています。鈴木さんのお話はこれに非常に近い考えだなと。永続的に使ってもらった方が、会社的には利益につながる。でも、CSV、社会貢献をしながら利益をと考えた場合、このモデルだと社会貢献の部分が抜けている。数あるサプリメント企業の中で鈴木さんのところのような考え方をされているのは珍しいなと思いました。

鈴木：我々はサプリメントから入っていますが、将来的にはフードテックに入っていこうと思っています。自分が今何を食べているのか、どういう状態なのかをよく観察してもらって、課題を解決していくいい方法を見つけてもらう。これから腸内細菌のビックデータが出来上がっていくと思いますけれど、その中にアスリートという課題が明確にある人たちのソフトが腸内細菌ビックデータのプラットフォームに入っていくというのが我々のゴールなのかなと思います。

杉原：具体的にはどのような構想ですか？

鈴木：食は人間の３大欲求のひとつですし、いいものを食べる、自分に合ったものを食べる、そして、自分の課題に合ったものを食べるということをしないといけないと思っています。例えば、腸がすべて栄養を吸収するので、栄養素については調べつくされています。でも、人によってどれが体調管理に必要かは変わります。プロテインを飲むといいですよというのはわかりますが、プロテインにも種類がある。この人にはこのプロテインが合うけれど、こっちの人の場合は別のプロテインが良いなとかがありますよね。持ち合わせている腸内細菌によって摂るたんぱく質も変わってくるのではないかと考えているので、そのあたりを考えているところです。

杉原：アスリートという特徴的な方たちにフォーカスすることで、次は一般の方を飛びぬけて高齢者の方の健康管理に結びつくのでは？という気もするのですが。

鈴木：例えば、アスリートが持っている筋肉量を上げたいとか、パフォーマンスを上げたいという身体的な部分の課題は高齢者のリハビリにも役立ちます。アスリートと高齢者、遠いようで課題は近いのではないでしょうか。課題がとがっているのがアスリートで、一般の方は言葉を変えれば同じように言える。アスリートの場合に見られる1グラム10グラム体重を減らしたいという明確な課題は一般の方からしたら “なんとなく痩せたい” とつながります。アスリートがあと10センチ足を前に出せるよう足のトレーニングをするとしたら、それは高齢者が転倒しないための足運びに通じるかもしれません。となると、アスリートが一般の人に貢献できることは沢山あるのではないかと思っています。

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。

人と人とのコミュニケーションに必要なものは、言語だけにあらず。視線やジェスチャー、表情といった非言語情報も不可欠であることはいうまでもない。岡田将吾氏は、それを社会的信号処理という新しい領域に基づいた研究を通して読み取ることを実践する先駆者のひとり。前編では、氏がこのAIの研究に至った経緯や実情について伺った。後編では、認知症の初期症状などを読み取るために、研究の成果がどう活かされているのか？　気になる具体例やそれがもたらす今後の展望を語っていただいた。編集長・杉原が描く未来との共通点とは？

複数の行動データから認知症傾向を読み取る

杉原：岡田さんのプロジェクトのひとつは、認知症の症状を読み取るというものですよね。

岡田：そうですね。老人ホームのどの場所でよく生活していたのかという行動のデータを取りながら、高齢者にロボットと対話してもらったりして、行動履歴・対話履歴といったデータを掛け合わせたものを分析すると、認知症予備軍といいますか、認知症傾向にある方がある程度判断できることを示しました。ただ、限られた人数での実験結果なので、結果の解釈には注意が必要です。

杉原：それは、（認知症の）進行度とかがわかるということですかね。

岡田：ある程度はそうですね。データがもっと増えてくれば、そういうことがより可能になってくると思います。ただ、難しいところが感情と一緒で、認知症かどうかの診断っていうのは、お医者さんがいろんな検査をした上で統合的に判断するものなので、認知症傾向を検出できるというと、言い過ぎになってしまうんです。僕らの研究での正解データは、認知症の傾向を測る簡易的なスクリーニングテストの点数ですから、あくまで行動データからAIがスクリーニングテストの結果の傾向を推定しました、ということになるんですよ。

「超高齢化社会こそ、テクノロジーにとっては多くのチャンスがある時代」だと常々言っている杉原。認知症検知のシステムには、これからを生き抜くヒントがあると感じている。

杉原：医療行為ではないってことですよね。あくまで予測、予防のアドバイス的な役割を果たすのが岡田さんの研究ということですね。

岡田：そうですね。「こういう可能性があるのですが、大丈夫ですか？」というようなことですね。あくまで診断ではなくて。

杉原： AIなので、どれだけデータを溜められるのかも重要ですよね。結構な日数のデータを採らないと所見というのはわかりませんし、行動に合わせてその変化を見ていくことも重要になりますよね。

岡田：まさに、そうですね。

杉原：取ったデータをAIで解析する出口としては、認知症に限らず何でもありなんですかね。

岡田：そういうことは言えると思います。ただ、自分が専門とする分野は、AIのなかでも機械学習というものと、あとはセンサーの時系列解析というものを合わせて、例えば認知症テストの点数の良し悪しを推定する技術までなんです。データの結果をどうやって活かしていくかということになると、いろんなものが考えられますが、ちゃんとしたサービスと考えると、まだ明確なものはできていないので、これからですね。

2019年、英・ケンブリッジ大学で開催された著名な国際学会“ACII”では、ジョージ・アンド・ショーン株式会社と岡田研究室の共著論文「ライフログを活用した認知症の早期検知」が採択された。

 熟練者から得たデータはいわば遺言みたいなもの!?

杉原：まだしっかりとした形になってはいなくても、いくつかお話していただけるプロジェクトはありますか？

岡田：例えば美容アドバイザーのコンサルティングのテクニックをモデル化するというフューチャー株式会社さんとの共同研究の試みにも携わっています。美容コンサルタントの第一人者で、非常に有名な小林照子さんというアドバイザーの方がいらっしゃいますが、小林さんは、クライアントに対して化粧の仕方だけでなく、これから何になりたくてどこに向かって行きたいのか？　というようなライフスタイルのヴィジョンまで聞き出したり、提案したりするんですね。その小林さんのアドバイスのオリジナルメソッドを、AIを通して後世に伝えていけないだろうかと、いま試行錯誤しているところです。

杉原：それは面白いですね。

岡田：それでお弟子さんと小林照子さんのコンサルの仕方を、音声やジェスチャー、目線などのデータとして読み取って、“上手なコンサル”のノウハウみたいなものを積み上げていこうとしています。

岡田氏は、「人間の内面を数値化、可視化できれば、これまでできなかった試みがいろいろできるようになる」という。

杉原：そのデータが溜まってくれば、小林照子さんがこれまで感覚的にやってきたものが、数値として見えるようになる。まさにテクノロジーでわかりやすく提示するということですね。

岡田：そういうことを実現していければいいですよね。

杉原：そういうデータの集積っていうものは、成功された方や、その道の第一人者の方々の「遺言」みたいな感じになりそうですね（笑）。

岡田：そういうものの最初の例みたいになったらいいですね（笑）。確かに自分の遺言になるようなものを後世に残したい気持ちはあります。

杉原：例えばウォルト・ディズニーがまだ生きていたら、彼の感覚的な部分や、言葉のチョイスだったりをAI化していくと考えたらすごいですよね。それが精度の高いものであれば、ウォルト・ディズニーが永遠にコンサルできるってことですよね（笑）。

岡田：何年経ってもアニメーターに厳しく的確な指示を出し続ける。そんなことができるかもしれません（笑）。

コミュニケーションスキルの問題点もデータから紐解く

杉原：自分の会社も先代がもう亡くなっていますが、会社経営って意味では、蘇ったらめちゃくちゃ嫌ですけどね（笑）。それはスポーツの世界にも活用できそうですね。

岡田：そうですね。チャンスがあれば、何か一緒に取り組めたら面白いですね。

杉原：例えば、過疎が進んでいる場所とかもそうですし、そうではなくても、いまは子供たちが自由にスポーツできる場所も少なくなってきています。そうすると良質の指導を受ける機会も減りますよね。

岡田：スポーツがのびのびできる場所は、確かに昔より少ないかもしれません。

杉原：そういった状況に対して、チュートリアル的な取り組みも可能になっていくということですね。極端に言えば、イチロー選手のメソッドがあって、そのメソッドを、AIを通して効率よく伝えていければ、イチローさんを知らない子供たちがイチローさんの弟子になるみたいな感じですね。

岡田：そうですね。例えば若い担い手の少ない伝統芸術の職人さんなどの技術やメソッドを、情報化して伝えていければ面白いかなと思います。アメリカの南カリフォルニア大の研究グループは、戦争の体験者の姿をVirtual Reality（VR）の技術で再現し、また体験に関する証言もコンピュータに蓄積することで、戦争の体験に関してVR上の体験者と実際に質問応答の対話ができるシステムを作りました。実際のミュージアムでこのシステムが展示されたようです。

杉原：確かに人々が防げるものを事前にアドバイスできれば、それを回避することができますよね。認知症もそのひとつですね。あとは先ほどの小林照子さんのような技術を紡いで継承していくようなもの。そのほかに岡田さんの研究が活かせるものは何かありますか？

岡田：あとはコミュニケーションのスキルですかね。例えばプレゼントとかで、説明の質を上げることにも活用できます。わかりやすい説明だったか？　流暢に喋れたか？　などをあらゆるデータから自動推定して、あなたのプレゼンのこの部分がちょっとわかりづらいみたいなものを割り出す研究もしています。

杉原：それは助かるなぁ（笑）。ゲーム感覚にもなりますね。自分で100%だと思ったとしても、例えば70%だと判定されれば、こことここは直さないといけないってなりますよね。

岡田：そこで逆に、AIに指摘されたところだけがうまくなってしまうこともありそうですけど（笑）。

杉原：それだけ様々な出口がある岡田さんの研究ですけど、一歩先の未来を考えたとき、どんな分野に一番応用されそうですか？

岡田：どれもまだ一歩足りないんですが、やはり高齢者関連は大事だと感じています。例えば老人ホームを利用している高齢者が、実際に普段はどんな生活をしているかというライフログを、ご家族がまとめて見たいというニーズは高まっています。推定するだけじゃなくて、そういう行動を可視化するだけで、様々な対応ができるようになりますから、高齢者自体のライフスタイルの質も、その家族の気持ちも、全然変わりますよね。

杉原：確かにそうですね。僕も超高齢化社会は逆にチャンスだと感じていますから、これから面白いことがいろいろできる未来がやってくると思っているんですよ。

岡田：僕もこういう時代だからこそ楽しんで、やはり若いときのテンションやパッションを持ったまま、年老いて死んでいきたいと思っています（笑）。そのために若い頃の感覚・新鮮さを忘れないように心がけていますし、社会的にもそんな自分の思いや経験を行動として伝承できる技術を作りたいという思いが、常にあります。

杉原：そういう未来は、自分で作るしかないですね。

岡田：待っていても歳はとっちゃいますからね（笑）。

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岡田将吾（おかだ・しょうご）
国立大学法人北陸先端科学技術大学院大学（JAIST）准教授。2008年東京工業大学大学院知能システム科学専攻博士課程修了。京都大学特定助教、東京工業大学大学院助教、IDIAP research institute 滞在研究員等を経て、2017年より現職。「社会的信号処理に基づく人間の行動やコミュニケーションの理解」を主要テーマに、AIの新たな領域の研究に取り組む。専門は、マルチモーダルインタラクション、データマイニング、機械学習、パターン認識ほか。