最先端技術
"社会価値を不断に創造する先端技術ICTサービスESD-SDGs企業"最先端の技術研究開発法人や特許製品に携われる環境で未来を拓く先端科学技術研究科先端科学技術専攻(情報科学、バイオサイエンス、物質創成科学等)応用生物、物質・材料科学、設計工学、デザイン科学、基盤教育等
デジタル×脱炭素
ハイテクICT企業最先端の科学技術研究開発法人
Artificial intelligence, semiconductors, 5G, quantum information science, biotechnology, Metaverse and
green energy
Bio Technologies
- Healthcare
- Medical Technologies
- User Interface
- Design methodologies
- Welfare Technologies
- Enabling Devices and Technologies
最先端科学技術AI,IOT,5G,Blockchain,量子computing,ERP、EC,DX,XR,RPA、BIO技術、Metaverse等
気候変動対策脱炭素
最先端科学技術のDNA
ESGと脱炭素化経営、CDP(2022気候変動)
Digital
データ、アルゴリズム、オートメーション、ネットワークを最大限に活用して、私たちは新しい価値を創造します
最先端技術
AI,IOT,5G,Blockchain,量子computing,Metaverse、ERP、EC,DX,XR,RPA、Metaverse等
研究開発
脳情報科学、ライフ・サポートロボット、無線通信、生命科学等に関する研究開発を国内外の大学・研究機関・他企業等と連携して推進し、様々な社会的課題の解決や豊かな未来社会につながる先駆的・独創的な研究成果を創出しています。
自社研究開発得意領域製品 高品質で独創的技術開発に取り組んで参りました。安全で便利な製品提供の為、AIoT 5G blockchain 量子コンピューティング XR、AR、VR等Metaverse、DX最先端技術と開発に関する特許も多数取得、今後も“ICT企業” ICT領域(主な領域:Fintech、コミュニケーション[AR/VR]、セキュリティ、メディアコンテンツ、Bigdata、クラウド、IoT・ドローン、マーケティング・広告、メディカル・ヘルスケア、ロボティクス、電力・電池、AI、Enterprise、教育新エネルギー産業(電池関連)電池(蓄電池、水素・燃料電池等)や電池の材料・部材等)として発展進化して参ります。分野別(環境・エネルギー、ライフサイエンス、システム・情報科学技術、ナノテクノロジー・材料)で最先端技術を利用したハードウェア・ソフトウェア開発、実証実験、プロトタイプ製品の研究開発・運営・販売
医療/ライフサイエンス、ロボット/モビリティ/宇宙DX/サービス/プラットフォーム 環境/エネルギー
/社会クリーンテックSDGs等ロボット、医療健康業IOT製品、製造業AIエンジン、自動運転、ERP
×DX、AIカメラ、MetaverseNFT等
HOCITGROUP NFTとはどのようなサービスなのか――HOCITGROUPの社長で、
HOCITグループNFT事業部の国龍CTOに聞いた。スポーツ、アイドル、漫画・アニメ、ゲーム、アート、SDGS×科学研究開発の6つの分野を中心に、IP(知的財産)ホルダーがNFTの発行と
販売サイトの構築ができる企業向けサービスと、ユーザーが購入したNFTプロダクトを
個人間で売買できる消費者向けサービスを提供する。
Research and Development (R&D) arms of the Department of Science and Technology that focuses on ICT
and Microelectronics
Institute for advanced science and technology
Laboratory for Systems Biology and Medicine, Research Center for Advanced Science and Technology
Advanced Institute of Science and Technology
Laboratory of Advanced Science and Technology
most-advanced science and technology
cutting-edge technology 「先端技術」,cutting-edge science 「最先端の科学技術」
advanced technology 「先端技術 」,advanced research 「先端的な研究」
pioneer「開拓者」.frontier「辺境,未踏領域」hi-tech「先端技術」で,"high technology" hi-tech research 「先端技術研究」
Bio Technologies
- Healthcare
- Medical Technologies
- User Interface
- Design methodologies
- Welfare Technologies
- Enabling Devices and Technologies
Keywords
コロナウイルスデジタル化・DXAIIoTブロックチェーンセキュリティUI・UXビッグデータデータ民主化 Technology Foresight金融医療・ヘルスケア製造
学術的名誉
A.M.TURINGAward,IEEEAward,ノーベル賞等
健康経営企業
DX 全社員博士 技術プロ
GDM SDGs
商品研究開発―――>商品企画―――>新商品研究開発
特許取得済み独自技術
を電動自転車EV技術デジタル技術を活かす
エネルギー FCV HV PHV デジタル技術を活かす
お客様
日野 いすい 東芝日立 パナソニック三菱 GM
安川本田 トヨタ 日産 住友電子等と共同研究開発
HOCインテリジェントテクノロジー株式会社
ICT領域(主な領域:Fintech、コミュニケーション[AR/VR]、セキュリティ、メディアコンテンツ、Bigdata、クラウド、IoT・ドローン、マーケティング・広告、メディカル・ヘルスケア、ロボティクス、電力・電池、AI、Enterprise、教育)
ハーバード大学、oxford大学、ケンブリッジ大学等で築き上げられてきた技術とノウハウを活かして世界トップレベルの科学技術研究開発法人として研究分野(環境・エネルギー、ライフサイエンス、システム・情報科学技術、ナノテクノロジー・材料等)、SDGs-ESDを推進する未来共創イノベーションをICT先導ハイテク企業―AIoT 5G blockchain 量子コンピューティング XR metaverse技術、DX バイオ技術等最先端技術を利用したハードウェア・ソフトウェア開発、実証実験、プロトタイプ製品の研究開発・高品質で独創的技術開発特許製品提供・運営・販売
世界トップレベルの研究開発を行うネットワーク型 科学技術研究開発法人として、SDGsを推進する未来共創イノベーションをICT企業先導します。イギリス、カナダ、US、ドイツ、 日本、中国拠点を共に創り支えて 高い品質と独自技術で特徴の最先端科学技術取り組み製品を開発・提供し、豊かな未来を切り拓いていきます。プロダクトが世界的に注目されている弊社に対して、最先端技術による製品開発で役立っています。ケンブリッジ大学,MIT大学oxford大学、ハーバード大学、ドイツ ドレスデン工科大学,東京大学および大阪大学等で築き上げられてきた技術とノウハウを活かして、高品質で独創的技術開発に取り組んで参りました。安全で便利な製品提供の為、AIoT 5G blockchain 量子コンピューティング XR、AR、VR等Metaverse、DX バイオ技術最先端技術と開発に関する特許も多数取得、今後も“ICT企業” ICT領域(主な領域:Fintech、コミュニケーション[AR/VR]、セキュリティ、メディアコンテンツ、Bigdata、クラウド、IoT・ドローン、マーケティング・広告、メディカル・ヘルスケア、ロボティクス、電力・電池、AI、Enterprise、教育 新エネルギー産業(電池関連)電池(蓄電池、水素・燃料電池等)や電池の材料・部材等)SDGsビジネス創出・展開として発展進化して参ります。研究分野別(環境・エネルギー、ライフサイエンス、システム・情報科学技術、ナノテクノロジー・材料)等で研究開発法人最先端技術を利用したハードウェア・ソフトウェア開発、実証実験、プロトタイプ製品の研究開発・運営・販売、最先端技術研究開発研究分野(クラスター)「未来社会・未来技術(Society5.0の社会実装)」「次世代の食と植」「環境・エネルギー・再生」「健康・長寿・発達」「知の創造」eスポーツ建設DXスポーツDX等デジタル世界に命を吹き込み、メタバース世代を誕生させていきます。SDGsをはじめとした地球の問題に終止符を打つを生み出し、支援することでメタバース世代のリーディングカンパニーを目指しています。
HOCは Harvard大学、Oxford大学、Cambridge大学の大學教授や卒業博士生が中心研究チームです。
主に、
3つの領域に取り組みます。
-
1.企画プロモーション事業
国内外に影響力のあるインフルエンサーやVtuberとの連携や、成功実績、ノウハウを持ったチームによって構成されています。新たな技術、それによって生まれる新たなサービスやPRの形を研究し、事業者様のプロモーションを支援します。
-
2.メタバース製品開発・NFT製品開発事業
メタバースの領域で実績のある技術チームとともに、ライブ、コンサートや、展示会など、様々な用途で利用可能なメタバースシステムを共同研究開発しています。(2022年第1四半期に公開予定)
このプロダクトの利用により、アパレルやブランドとタイアップした販促やライブコマースとNFTを掛け合わせたマネタイズの仕組みも実装できます。これにより、ファンマーケティングやグローバル市場を狙ったIPの新しい可能性を見出せます。
-
3.新規事業開発事業
メタヒーローズが提供する、独自メタバース技術やNFTの知見、マーケティングの総合支援体制や国内外の業界ネットワークを活用し、新規事業開発を行っています。
今後、メタバース登場後の新しい世代で、様々な事業が生まれ、社会に貢献するヒーローを排出する仕組みを構築します。
代表取締役 GuoLong
Doctor of College of Art and Design, Royal College of Art
Osaka University of Arts Design Main Course
Video creator expertise in animation, live-action, CG integrated video production, Metaverse expertise, game production / CG / illustration / animation / novel / esports expertise and hardware / software development manager, UI, UX design, design Manager, game production, CG, illustration, animation, novel, esports, practical experience of web design (Photoshop, Illustrator, etc.) Basic knowledge of coding such as HTML, CSS, etc. , Content experience for games and entertainment industry, human resources, site design experience related to manufacturers, creative director, art director, editorial designer, WEB designer, graphic designer, illustrator, character designer, goods designer, etc., creative director, video Experience as a director, photographer, editorial engineer, video producer, movie director / video creator, lighting engineer, etc., video production using After Effects 3DCG software can handle (3DSMAX, MAYA, etc.) Good at designing characters and logos that can draw picture content With experience, engaged in proposal sales, and extensive knowledge of various business fields, expertise such as new and accelerating business consulting is effectively provided. I would like to play an active role in a field that makes use of my specialized knowledge. For more than 5 years from graduating from university to the present, consistent hardware of our company and other companies' products for game animation, software SI, animation, broadcasting business, advertising business, medical institution / retail business, etc.・ Engaged in software development PM, design design PM, proposal sales, etc. He has experienced new businesses for new and existing customers and is currently managing his subordinates as a team leader.
Ability to build relationships of trust with partners
What we have strengthened in design development design sales is to make it as concrete as possible. We strengthened the creation of a system that makes people want to sell by conducting education (holding product explanation seminars), supplying sales promotion tools, designing, developing and designing sales. In 2020, we took five years to propose system replacement design development design sales to a major company together with design development design sales, and succeeded in introducing it.
・ Management ability
Both team and individual play can lead the surroundings to achieve the budget in a limited period and deadline. In order to strengthen the design, development and design sales capabilities of our subordinates, we held monthly study sessions (industry / product knowledge, presentation methods, etc.) by inviting those in charge of technology and those with high sales performance in other departments. Also, what I have been conscious of in order to raise the motivation of my subordinates is "to accurately convey expectations and share awareness" and "to pursue results so that I can become a model myself". As a result, all members were able to create a team structure that they could think and move on their own, and all 14 subordinates succeeded in achieving their annual goals.
work experience
2017.03-Currently UFOTABLE
Participated in the production and development of UFO Table Ghost Slayer Noblade in Japan, and was in charge of integrated video production for animation, reality programs, and CG. He is engaged in internet work and mobile content creation. (It works on a variety of websites, videos, systems, etc.) Content utilizes CG and VR technology in a variety of applications, systems, videos, etc., as well as paper media and websites. It is useful for inheriting cultural properties. Participate in the development and distribution of cashless applications, collaborate with prominent people to create website pages and promote a variety of content such as corporate products. In addition, participate in upstream processes such as planning. We also identified issues and made plans from a brand-building perspective to make the website pages easier to read. In order to protect the cultural properties of the area, we were able to complete problem solving and visualization using VR.
Planning, development and introduction of payment applications with cashless functions.
Customer official SNS management and planning and management of famous talent contents. We also handle a large number of contents that utilize VR, AR, CG technology, etc. We will work with internal and external creators and expert groups to promote DX. Let's work on the project with various people by utilizing the connection of the printing department, system leader, external designer, website coder, CG creator and so on. Manages about 10 to 15 members of the project. It's not just coaching according to the client's wishes. I gave advice from the planning stage. Use the Unity 3D engine for VR game development. Maintain good communication with planning and art to ensure that program functionality matches design requirements. , Ensure code quality and operational efficiency, and continue to optimize project functionality and code. We support efficient establishment. Continuous improvement and optimization of game content production process and standards, toolchain. Experience in Unity game development, complete Unity3D project experience, familiar with C #, familiar with Lua, good programming habits, strong learning ability, skilled in reading technical documents in English A strong analysis and problem-solving ability, a deep understanding of rendering is prioritized, and familiarity with technologies such as OpenGL, DirectX, Metal and Vulkan is recommended. VR game
2018.07 --2020.04 TikTok
The head of the machine learning technology team at ByteDance, a small business, has created the best platform for enjoying TikTok content. Our aim is to provide a place of joy and inspiration by informing people of different languages, cultures and borders. In recent years, we have been aggressively expanding into Asia such as Japan, Europe and the United States. Currently, we have established subsidiaries in major cities around the world and are developing TikTok-centric applications in 150 countries. With the development of updated products and solutions, product R & D team leaders, brand designer team leaders, PSO team leaders, teams of over 50 people, and TikTok for Business advertising solutions fall into three categories. .. It's performance, brand, measurement. Product Strategy and Operations (PSO) is the department responsible for promoting product market development strategies (market development strategies). We introduced Tik Tok for Business solutions to advertisers, from functional operational support to working with project teams to resolve product improvement issues. There are also suggestions from customers on the side. Therefore, Chinese, Japanese and English are required. UX Research / UX Design / PdM Work Experience, Use Unity3D Engine for VR Game Development, Maintain Good Communication with Planning and Art to ensure program features match design requirements. We will continue to optimize your project by ensuring code quality and operational efficiency. Feature and code tweaks; help establish efficient game content production processes and standards, and continually improve and optimize the toolchain. Experience in Unity game development, complete Unity3D project experience, familiar with C #, familiar with Lua, good programming habits, strong learning ability, skilled in reading technical documents in English Prioritizes strong analysis and problem-solving capabilities, a deep understanding of rendering, and familiarity with technologies such as OpenGL, DirectX, Metal, and Vulkan. Experience in VR game development, etc.
[Business description]
■ Media planning, editing and writing
■ Orientation for external writers
■ Shooting direction
■ Production of joint advertisement
■ Management work, etc. ・ Editing experience on web media ・ Editing experience on print media ・ Teaching experience of an external writer ・ Shooting instruction experience ・ Experience in making partner items Internet marketing consulting This can be a daunting task, but it can be rewarding as it often depends on the client's budget, KPI settings, and execution. We do everything from upstream to downstream in network marketing such as advertising, SEO, LPO and lead generation. We also provide recruitment and sales consulting to solve customers' worries.
■ Operation of own media (affiliated site) Business content 1. Solve creators' problems and provide higher quality posts 2. In cooperation with overseas teams, propose service improvement proposals for the development of creator ecology 3. Create an FAQ portal that will be available to team members and authors. 4. Work with customer support to build an efficient inquiry response process 5. Discover insights into service improvement from consultation and lead to actual improvement 6. Plan business improvements for the entire team to effectively carry out the above tasks. [Business description] Responsible for content strategies closely related to application development. 1. Formulation of TikTok content strategy 2. Planning and implementation of hashtag challenges 3. Planning and implementation of cooperation plans with external media 4. Develop and execute strategies to optimize TikTok's
UI / UX
2018.07 --2020.04 Baidu
Metaverse Rare pot development
Worked as a business contract
Metaverse development
XR application development
AR app development for HoloLens 2 & iPad Pro
Virtual space service development
It is a role that is comprehensively involved in the design part in content development for Oculus Quest and development work.
Design (including UI / UX) and production (including ordering direction to subcontractors and partner companies) for VR / AR / MR / VTuber applications that are outsourced and developed in-house.
Design aspect design (including UI / UX) production in VR / AR / MR R & D, designer or artist (2D, 3D), XR (VR / AR / MR) application development, game engine (Unity or Unreal Engine 4) Content development using ・ 3D modeling using Maya, Blendr, etc. ・ Planning, outsourcing management, direction, plug-in, tool development such as SDK, etc.
2018.07 --2020.04 Game industry Tencent、NetEase、Perfect World
Work as a business consignment
Design director, game production, CG, illustration, animation, novel, esports, design work (about 35 production members) Work as a business consignment
Participated in game planner / game planning / game creator, game creator (planner / designer / PG / debug), in charge of engineer / designer / planner / director
Training experience
2021.08-2022.01 Metaverse Training institution: Meta
2021.08-2022.01 C4D animation Training institution: UFOtable
2021.04-2022.01 AE, PS, PR
Training institution: adobe Certificate 2021.02 Adobe Certified Professional
※Metaverse(メタバース)とは
メタバースとは、コンピュータネットワークの中に構築された仮想空間や、その上に展開される様々な世界やサービスのことです。昨今では、VR技術の進化とともに、仮想現実とも言えるデジタル世界の空間とデジタルならではの機能性を兼ね備えた、ユーザー没入型のインタラクティブな融合空間の実現が研究されています。
※NFT(Non-Fungible Token)とは
NFTとは、ブロックチェーン技術を活用して生まれたデジタルデータの唯一無二性を証明する手段です。これまで、デジタルコンテンツは複製が容易である為、オリジナルとコピー品の区別がつきませんでした。NFTによって原本であることを証明する手段が実現し、唯一性や真正性を証明することが可能となり、デジタルコンテンツに希少性(資産性)をもたらします。
海外のマーケットでビジネスをする日本企業、日本のマーケットでビジネスをする海外企業のお手伝いをしています。海外出身のメンバーも増えており、日本企業のグローバル施策はもちろん、これまでに、アメリカ、イギリス、フランス、スペイン、オーストラリアなどの企業と様々なプロジェクトを行いました。
課題
フードロス CO2排出削減 タンパク質クライシス 超高齢化社会・インクルーシブな食体験 人手不足(ロボット活用) より健康的な食事 ニューノーマルに対応したサービス 食品製造工場、物流、小売りのスマート化 アグリテック
課題
フードロスCO2排出削減タンパク質クライシス超高齢化社会・インクルーシブな食体験人手不足(ロボット活用)より健康的な食事ニューノーマルに対応したサービス食品製造工場、物流、小売りのスマート化アグリテック
先端科学技術研究科情報領域技術分野
アグリ・バイオ創薬医療・福祉環境エネルギー製造技術材料デバイス・装置機械建築・土木電子通信情報計測
【CO2の見える化で社会を変える】
CO2排出量調査や気候変動に特化した環境コンサルティング事業
1)サプライチェーン排出量(スコープ3)算定
SCOPE3、SBT、RE100、CDP質問書支援
2)製品・サービスの排出量算定
LCA、CFP調査など
3)排出権の権利化支援
J-クレジット制度、JCM制度など
4)カーボン・オフセット
5)SCOPE3算定支援システムの開発
CO2などの温室効果ガス把握の専門家として、企業の環境負荷把握と情報開示を支援する株式会社ウェイストボックスの「【業界動向】世界で進む企業の気候変動対策
サイエンス研究所
欧州とアジアを中心にグローバルな活動を展開する研究コンサルティングファームです、数学、物理、化学、地質学やコンピューター科学についての専門的な知識を活用しつつ、原子力、環境や医療などの分野で多くのお客様と共に様々な問題に取り組んできました。研究開発領域の細分化が進む現代こそ、多くの分野で培った知識と経験を融合し、分野横断的な視点から創造的なコンサルティングを展開していくことが私たちの使命と考えています。お客様とのコミュニケーションは、新鮮な驚きの連続です。私たちは、これからも常に新しい問題に挑戦し、既成の概念や定石にとらわれずアイディアを生み出すことに取り組み続けていきます。CO2排出量把握の知識を活かし、国内排出権取引制度に関連するサービスや、カーボン・オフセット、官公庁の環境関連受託業務等に事業分野を拡大してきました。
近年では、サプライチェーン排出量等の、事業活動から生じる排出量の把握分野にも注力しています。
パリ協定やSDGsの採択、そして異常気象を身を持って感じる機会が増えたことで、これまでになく消費者、社会の地球環境への危機感は高まっています。
企業にとっては、環境対策を充実させ、その成果を環境負荷やCO2排出量として見える化し、情報開示することにより、企業価値向上を目指す絶好のチャンスではないかと思います。
そのような企業の皆様の支援を通して、環境と経済の両立の実現、そしてその先の循環型社会、脱炭素社会構築へ貢献していきます。環境と経済の両立、資源循環の推進”をコンセプトに、CO2排出量の調査を主力事業としている。
規格外という理由で大量に廃棄されているゴミ(=資源)をエコプロダクツに生まれ変わらせ、もう一度世の中に循環させたいという思い
しかし、製品として生まれ変わらせることが本当にエコなのか?
製品化することで、廃棄するよりも高い環境負荷がかかっては意味がないことを自問自答してきました。その中でこだわって行ってきたことが、LCA(ライフサイクルアセスメント)手法を用いて、製品の生涯(原材料調達~製造~輸送~使用~廃棄)の環境負荷を見える化し、本当にエコなのか(製品の生涯環境負荷がより低いか)を見極めること、そしてその結果を消費者や社会に情報発信することです。
この経験を活かし、顧客企業の製品やサービス等が与える環境負荷把握、環境負荷の中でもとりわけ社会的に関心が強い、地球温暖化に影響を与えるCO2等の温室効果ガスの排出量把握を支援し続け、早10年となります。
CO2排出量把握の知識を活かし、国内排出権取引制度に関連するサービスや、カーボン・オフセット、官公庁の環境関連受託業務等に事業分野を拡大してきました。
近年では、サプライチェーン排出量等の、事業活動から生じる排出量の把握分野にも注力しています。
パリ協定やSDGsの採択、そして異常気象を身を持って感じる機会が増えたことで、これまでになく消費者、社会の地球環境への危機感は高まっています。
企業にとっては、環境対策を充実させ、その成果を環境負荷やCO2排出量として見える化し、情報開示することにより、企業価値向上を目指す絶好のチャンスではないかと思います。
そのような企業の皆様の支援を通して、環境と経済の両立の実現、そしてその先の循環型社会、脱炭素社会構築へ貢献していきます。
-
Measure: measure organizational carbon footprint (Scope1,2,3)
-
Set a target: set emission reduction targets in line with SBTi (SBT)
-
Reduce: develop and implement reduction plan, and track progress (RE100 etc.)
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Neutralize: offset unavoidable emissions and be carbon neutral (Carbon offset)
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Communicate: communicate on reports, CDP, etc. in line with TCFD recommendations (CDP, TCFD)
No-code AI is a category in the AI landscape that aims to democratize AI. No-code AI means using a no-code development platform with a visual, code-free, and often drag-and-drop interface to deploy AI and machine learning models. No code AI enables non-technical users to quickly classify, analyze data and easily build accurate models to make predictions. Businesses need to build AI models. No-code AI solutions have not yet replaced data scientists. This is still an emerging field. Increasing the maturity and flexibility of existing solutions and widespread integrations will drive more adoption. No-code AI reduces the time to build AI models to minutes enabling companies to easily adopt machine learning models in their processes. Thanks to no-code solutions, business users can leverage their domain-specific experience and quickly build AI solutions. One of the most obvious benefits of automation and no code technologies is savings. Companies need fewer data scientists when they can have their business users build machine learning models. For businesses that already have a data science team, requests of other employees shift the team’s focus to easy-to-solve tasks. No-code solutions minimize these distracting requests since they enable business users to tackle such requests themselves.These categories may merge into one category that enables non-technical employees to quickly develop AI solutions. However, currently, the categories are slightly different:AutoML solutions are focused on empowering data scientists to be more efficient. They provide transparency on the whole machine learning pipeline which increases complexity but also allows data scientists to refine how models are built.No code AI solutions are focused on helping non-technical users build ML models without getting into the details of every step in the process of building an ML model. This makes them easy to use but harder to customize. No-code vendors are positioned in the market based on their technology such as NLP, computer vision, voice recognition, analytics.
先端科学技術研究科情報領域技術分野
アグリ・バイオ 創薬 医療・福祉 環境 エネルギー 製造技術 材料 デバイス・装置 機械 建築・土木 電子 通信 情報 計測
企業(バイオ/医薬品/再生医療等)/Private Companies (Biotechnology, Pharmaceuticals and Regenerative Medicine)
企業(医療機器/検査機器等)/Private Companies (Medical Devices and Testing Equipment)
企業(医療IT/サービス)/Private Companies (Healthcare IT and Services)
医療/福祉 / Medical and Welfare
VC/Venture Capitals
アプリケーション・セキュリティのリーディングカンパニーとして、静的解析、ソフトウェア・コンポジション解析、動的解析ソリューションを提供しています実績ある手法と自動化ソリューションにより、SDLC(ソフトウェア開発ライフサイクル)の各段階およびソフトウェア・サプライチェーン全体にわたり、ソフトウェア・セキュリティ体制を強化します。卓越したエンジニアリング力により高性能のソフトウェアを実現する「テクノロジー・インベンター」 として、また、世界中の優れたソフトウェアを発掘し、いち早く国内に展開する「テクノロジー・ブリッジ」として、優れたソリューションを提供することにより 「お客様」、「社会」のより良い未来に貢献することを事業の目的として活動しております。
様々なソフトウェアをご提供しておりますが、ここでは車載ECUソフトウェア開発支援ツールをご紹介しております。ソフトウェアとハードウェアを提供するテクノロジ・リーダーです。実績と革新性で業界をリードする技術により、車載システム開発における課題を解決し、製品のより早い市場投入を支援します提案するシリコンのライフサイクルを管理するクローズドループのデジタルツインは、チップ、基板、電気/電子(E/E)システムのデータを、設計、製造、クラウドといった様々な領域間で自由に移動させることを可能にします。またオープン性への取り組みと業界の連携により、弊社とエレクトロニクスのエコシステムにおけるコラボレーションと相互運用性が促進されます。AI、機械学習(ML)や5Gによる技術革新は、様々なアプリケーション分野でデータ処理アルゴリズムとコミュニケーションに多大な影響を及ぼしています。特に自動車分野はその主要な1つです。技術革新の恩恵は計り知れませんが、ハードウェア開発の課題とプレッシャーは以前とは比較できないほど増大し、新たな競争まで生み出しています。そのような状況を乗り越える方法論として高位合成フローをご紹介します。AI/MLフレームワーク、MATLAB/Simulinkでのアルゴリズムを起点としたハードウェア向け高位モデリング手法、それを効率よく検証する方法を解説します。また、高位モデルから合成されたRTLは最終的に既存のRTLフローに繋ぐ必要があるため、これを効率よく達成する方法についても併せて活用している「デジタルインフォメーションを安全に交換できる世界の実現」をビジョンにかかげ、設立以来数年以上に渡り、一貫してサイバーセキュリティ分野に従事しています。これまでのIT分野でのサイバーセキュリティの知見や経験を活かし、IoTやOT、5G/ローカル5Gなど、新しい分野のセキュリティにも取り組んでいます。コネクテッドカーやモビリティは、そのひとつです。これからの「つながる」モビリティ社会の安心安全を実現するため、サイバーセキュリティの専門家として貢献していきます。交通や輸送に特化したソフトウェア・ベンダーとして、都市計画・交通計画プロジェクト支援などのコンサルティングサービスを提供してまいりました。当社のシミュレーションソフトウェアは、数年以上にわたり培ってきた科学的知見と高度な専門技術に基づいた、都市や企業における人やモノの移動を最適化するサービスソリューションです。世界のシミュレーションソフトウェア市場で約7割のシェアを占め、世界各国の都市計画・交通計画の現場で広くご活用いただいています。プロダクトライン開発、MBSE・ドメインスペシフィックモデリング、ISO 26262 認証支援テスト、コンパイラテストとツール認定、欧州車載品質のコンパイラ・デバッガなど、世界最高峰の開発支援ツールの提供を通じて、日本の組込みシステム産業に貢献してまいりました。 前例がないことにも挑戦する組織の一助になればとの思いで、製品サポートやセミナーをご提供しています。車載開発における様々なお客さまの課題を、豊富な車載開発実績とソフトウェア技術力で支援します。
当社は複合機、デジタルカメラ等のキヤノン製品はもとより、産業機器、医療機器といった様々な製品開発の支援を行っており、一つの業界に留まらない技術や経験、ノウハウを保有しております。
これらの様々なノウハウを活用して、自動車の車載制御システムから産業機器におけるFAシステムまで、幅広い分野の組込みソフトウェア開発を実践してきました。
これらの経験に加えて、得意とする画像処理やセキュリティ技術を組合わせた先進的なソリューションやサービスで車づくりをサポートします。ッション・クリティカル、セーフティ・クリティカル、セキュリティ・クリティカルなシステム向けにソフトウェア開発・検証ツールを提供しています。多くの顧客は、長年にわたり、セーフティ・クリティカルなアプリケーションを開発し、保守を継続されています。その分野は、商用航空機、自動車、鉄道、宇宙、軍事、航空交通管制、医療機器、財務サービスなどです。顧客は、世界的に幅広い分野で増え続けています
GHG(温室効果ガス)排出量算定、ESGと脱炭素化経営、CDP(2022気候変動)グリーン水素、動物細胞を培養して食肉を生産するクリーンミート(培養肉)等
研究開発成果
個別化医療、再生医療、ゲノム. 医療技術、バイオ医薬品などにより健康寿命の延伸や. 予防の高度化が進み、テクノロジー分野では、AIの進. 化、ロボットの高性能
認知症ケアおよび介護におけるAIおよびロボットの活用
防ぎうる認知症にならない社会に向けた技術開発
がんゲノム医療と人工知能介護・認知症領域における取り組みについて
介護ロボット. が介護サービスを提供. スマート⼯場. AIを活⽤した健康管理. AIが医者を補助 ... 世界で最初に急激な⾼齢化社会を迎えている⽇本において、医療・介護
AIの活用. 認知症ケア. ⾃⽴⽀援. 重症化予防. 要介護状態等の. 維持・改善. 健康・医療・介護. ・リハ・栄養等データ ... 脳科学。ロボットを駆動させるアクチュエータ介護ロボット. が介護サービスを提供. スマート⼯場. AIを活⽤した健康管理. AIが医者を補助 ... 世界で最初に急激な⾼齢化社会を迎えている⽇本において、医療・介護の改革
AI搭載したロボットが高齢者グループの会話を誘導し、認知症予防に―保健医療AI開発加速コンソーシアム
AI×ロボットアームで医療・介護を支援
「AI(人工知能)、生物力学、人間工学を結合させて開発したもので、視覚と触覚を持ち、人間の手指の繊細な動きを模倣できるロボットだ
ロボットアームといえば一般的に、生産ラインで使われるものだ。もし介護やリハビリに応用するなら、人間の手指のような繊細な動きを持たせるというハードルを突破しなければならない。超域研究チームは、AI(人工知能)、生物力学、人間工学を結合させ、視覚と触覚を持ち、人間の手指の繊細な動きを模倣できるロボットを開発した。それは、人間と同じようにボールを握り、ティッシュを取り出すことができる。人類の手指の関節を模して設計したもので、空気圧の伝動によって指を曲げる動作を行う。また、米国の特許技術を使った演算チップによって手指が受ける反発力をセンサーで測定し、かつ的確な角度で測量を行う。一般にロボットがボールをつかんだり、飲料のボトルを握ったりする場合、五本の指を機械的に開いたり、閉じたりして、物をつかんだり、握ったりするものだ。しかし、人間に似た滑らかさがある。人間の動作をデジタル化し、それを少しずつロボットに学習させたからだ。両手を人間のように動かせるようになれば、将来的にはロボットが赤ちゃんを抱いたり、病人や老人の背中をさすったり、体を起こしたりすることも可能になる。
繊細に動かせる手指だけでなく、チームは死角ゼロの七軸ロボットとした。これは一般の六軸ロボットより、動きの幅がさらに広がる。人間の手では届かないような角度まで腕を折り曲げることができるのだ。さらに、自由に動かすことのできる首や3D立体視覚システムなどを持つため、より広い範囲で周辺の物品をスキャンすることができる。つまり、「空間」の感覚を持っているのだ。しかも、AIによってものを識別することも可能だ。
ロボットの「脳」に当たる部分は資訊工程学系の金仲達教授、黄稚存副教授、朱宏国副教授、電機工程学系の呉誠文特聘講座教授、劉靖家教授が中心となって研究・開発した。これまでに「未来科技奨(FutureTech Breakthrough Award)」や「国家新創奨(=National Innovation Award)」を受賞した研究・開発のさまざまなブレークスルーが応用されている。
人間の五感の中でも解明されてない部分の多い「触覚」とテクノロジーが結びついて生み出される可能性とは
皮膚で聞く――。触覚を使った情報伝達技術「ハプティクス」が熱い注目を集めている。すでにゲームのコントローラなどに実装された触感再現のみならず、遠隔手術マシンや点字の代替など様々な応用研究も進んでいる状況だ。同分野で革新的なアプロ―チを打ち出したFacebookは、「いいね!」などシンボル化された感情を皮膚への刺激で伝えるSNSの未来を模索中。
私は大学で20年近く触覚の研究をしている。しかし、触覚の研究とはいったい何をするのかわからないというのが一般的な反応ではないだろうか。実は近年、振動や動きにより触覚のフィードバックを与える「ハプティクス(= Haptic、「触覚」を意味する)」というテクノロジーが注目を集めており、この分野ではあのFacebookが存在感を見せつつあるのだ。
人の感覚の研究には大きく分けて三つの分野がある。
一つは人が感覚を使ってどう外界を認識しているかを調べる生理学的な分野。
二つ目は、人と同じような仕組みで人工的に情報を検出するセンサの分野。
三つ目はそういった感覚を人工的に提示する分野である。
五感の中で最も研究されている「視覚」を例にとると、網膜上にあるRGB(赤・緑・青)の三原色に感度を持つ細胞が光の各成分に応じて反応するという生理学的な部分に関する研究や、さまざまなパターンの刺激を見たときの人の認識を明らかにする研究が一つ目の分野だ。
そして、そのような基本的性能を人工的に実現してカメラを作るのが二つ目。
そうやって記録された映像を提示するディスプレイやプロジェクタを作るのが三つ目の分野に該当する。
触覚の研究も基本的にこれらと同じだ。「人の皮膚感覚のセンサを解明する」「ロボットの表面に人と同じような触覚を持たせるセンシングを実現する」「適切な振動・圧力のパターンを提示することで人工的に感覚を再現する」といったテーマについて、世界中で研究が行われている。
ニンテンドースイッチにも生かされている触覚研究
では、このような触覚技術は、どのような分野で利用できるのだろうか。
たとえば、スマートフォンなどの振動は広く普及している触覚研究の成果といえる。最近のiPhoneでは物理的にはボタンが押し込めないかわりに、適切な振動パターンを再現することで、あたかもクリックしたような感覚も再現できる。
近年では特にゲーム会社が触覚研究に力を入れており、コントローラの機能などに生かしている。Nintendo Switchでは「HD振動」という呼び方で高精細(HD: High Definition)な触感であることをアピール。「1-2-Switch」というソフトでは、コントローラの触感再現力を活用し、振動だけで楽しむゲームもある。PlayStation 5のコントローラであるDualSenseは、「ハプティックフィードバック」や「アダプティブトリガー」という新しい機能が話題だ。ボタンの押し込みに対して押し返すような力を生じさせるなどの形で触覚が活用されており、ゲームへの没入感を向上させている。
研究段階の事例としては,遠隔手術マシンのような応用が挙げられる。内視鏡による手術では、映像を頼りに離れたところから鉗子をコントロールして腫瘍を切除するような作業が行われる。その際に、鉗子にかかっている力などを触覚的にフィードバックすることで、他の臓器を傷つけていないかを直感的に理解したり、鉗子の操作性を向上させたり、といった効果が期待される。
これらは人が感じる触感を再現する事例だが、記号的情報を触覚というチャンネルを介して人に伝達するという応用もある。
触覚による記号的情報の伝達として最も分かりやすいのは「点字」だ。目の見えない方が、触覚を介して凹凸のパターンに触れることで、文字情報を理解できるようになっている。しかし、視覚障害者で点字を読める人は実はそんなに多くなく、厚生労働省の平成18年の調査では、「点字ができる」と答えた視覚障害者の割合は12.7%と報告されている。視覚障害者の中には弱視や視野狭窄といったロービジョンの方も含まれ、さらに最近では機械によるテキスト読み上げ技術も普及しているので、必ずしも点字が必要不可欠であるわけではない。とはいえ、視覚の代替情報取得チャンネルとしての点字の浸透率は決して高くはない。
これについて、訓練しなくても触覚を介して文字情報を伝えられないかという研究はいくつかなされている。我々の研究室で以前行った研究では、ペンを握った状態で、そのペンが自動で文字を書くように動くと,それを握っている人はかなりの精度で文字情報を認識できることがわかった。アルファベット26文字について、1秒1文字のペースで9割以上の精度で文字を理解できることが確認されている。
「脳でタイピングして、皮膚で聞く」
このような触覚を介した記号的情報の伝達について積極的に研究しているのが、あのFacebookだ。2年に1度開催される触覚分野最大の国際会議「World Haptics」で、同社は2019年の所属機関別論文採択ランキング1位となった。その数は2位の東京大学に2倍の差をつけている。先日行われた21年の会議では、コロナ禍の影響なのか、発表数は少なかったものの、触覚研究に力を入れているのは間違いない。
Facebookが触覚研究で最初に大きな注目を集めたのは、17年に提唱した「脳でタイピング」「皮膚で聞く」という2つのアプローチだ。人間を「何らかの情報を入出力するシステム」と見なすと、情報出力の多くは音声か手指、あるいはキーボードなどを経由した出力ということになる。一方、情報入力の多くは視聴覚である。二次元的な色と明暗のパターンにより眼球を介して入力するか、鼓膜の振動を介して音として入力するか、である。
Facebookの思惑は、この情報入出力を今までとは違うチャンネルで行うというものである。
情報の「出力」については、声を出したり、手を動かしたりせずに、脳の信号を直接読み取って情報として出力してしまおうと考えているようだ。これが先述の「脳でタイピング」だが、これまでBrain Machine Interface(BMI)という分野で広く研究されてきたトピックでもある。たとえばALS(筋萎縮性側索硬化症)のような全身の筋肉を動かせなくなってしまう病気の患者に対して、頭の中で考えただけで自分の意図を外に向けて発信する応用などが検討されてきた。近年の人工知能(AI)・機械学習技術の進展により、計測された脳波のパターンを適切に解析できるようになってきたという技術的な進展も大きい。Facebookの提案と同時期に、米電気自動車メーカー大手「テスラ」の創業者であるイーロン・マスクが「Neuralink」という、脳に電極を埋め込むことによる能力拡張を提案している。
一方で「入力」では、視覚と聴覚という2つの情報チャンネルのうちどちらを利用するかについて、我々の生活習慣が強く反映されている。たとえば自動車社会のアメリカでは、ポッドキャストのような音声チャンネルを利用した情報伝達が盛んである。運転時には聴覚しか空いておらず、そこを狙っているというわけだ。一方、日本の都市部では、通勤通学時に電車を利用する人の方が多い。電車の中であれば視覚を占有されても安全なので、文字や映像といった視覚で情報を得るほうが効率が良くなる。
ここで新たなチャンネルとして触覚を利用しようというのがFacebookの狙いだ。触覚は、全身に広く分布している感覚である。視覚・聴覚・嗅覚・味覚の四感は目、耳、鼻、口といった局在した感覚器があるため、そこを何かの刺激で占有されてしまうとそれ以上の情報を提示することは難しい。触覚の場合、仮に手でハンドルを握っていても、腕、肩、腹や太ももなど、まだ利用されていない場所が広く残されている。ここに適切な刺激を与えることで、たとえば耳で音声を聞くかのように情報を伝えられれば、車を運転し、音楽を聴いている状態でも、着信したメールのタイトルを確認できる可能性がある。
触れるだけで想いを伝える?
筆者が17年に「皮膚で聞く」という記事を読んだときに、皮膚を介してどれくらいの情報が伝えられるのかという点に一番強く興味を覚えた。精密な文字情報を伝えられるほど触覚は賢くないのではないかと思っていたからだ。アニメ「ルパン三世」のオープニングで、一文字ずつフラッシュのようにサブタイトルが表示される演出があるが、あれを読みにくいと感じる人は多いのではないだろうか。触覚も同様、一文字ずつ記号的に表示されたところで、それを時間方向に繋げて文として理解するのは難しいのではないかと思ったのだ。
19年にWorld Hapticsで発表されたFacebookの成果は、まさにこの疑問に対する2年間の研究を踏まえた回答になっていた。一言で言うならば、精密な文字情報の伝達は想定していない、という内容であった。
では皮膚で何を聞こうとしていたのか? それは「感情」だ。ある研究では、一人の被験者が腕を出しておいて、別の被験者が特定の情動(喜びや悲しみなど)を伝えるように前腕に触れることを指示される。そのときに、触れられた方が情動をどの程度理解できるかを評価していた。つまり、触覚のみを介して気持ちを相手に伝えられるかという研究である。このような動作時に、どんな触り方をしていたかという分析や、その時、触れられた人の神経はどのように発火していたかを計測している研究なども紹介されていた。
さらに触るだけで感情を伝えるために、主に前腕をターゲットに、どういう装置を使えば必要十分な感情が伝えられるようになるかという、ハードウェア設計についての研究も多く見られた。
つまり、「皮膚で聞く」を実現するために、1)手首や前腕など、手指ではない部位に対して刺激を提示し、2)刺激の仕方によって、喜びや悲しみのような情動を伝達することを目指しているのだ。
これはFacebook社の戦略としては非常に理にかなっているのではないだろうか。SNSでは、利用者が「いいね!」や「悲しいね」といったシンボル化された感情でコミュニケーションしている。この数種類の感情を直感的に感じさせることができれば良いわけだ。
考えてみれば、LINEなどでも、直接コメントを書かずにスタンプで済ませてしまうことが多い。スタンプに付随する感情のニュアンスを何らかの形で伝えられるのであれば、そこに文章は不要だ。そのための新しいチャンネルとしての触覚利用が今後出てくるのではないかと、Facebook社の一連の研究からは感じさせられた。
過剰な情報で、私たちの五感を埋めてよいのか
本稿を書くにあたり、編集者から「感覚がどんどん埋められていくのは、人にとって良いことか?」という疑問をいただいた。これは正直全く考えたことのない視点でありハッとさせられた。
人の感覚を取り扱う情報系の研究者は基本的に、空いている感覚をいかに活用するか、ということを課題としている。近年のスマートフォンの普及により、視聴覚がかなりの時間占有されるようになってきている。たとえば私たちはエレベータで数階上がる程度の時間であっても、ポケットからスマホを取り出してしまう。視聴覚を情報で埋めたがる傾向は、確かに年々強くなっている。
Facebookの戦略は、すぐに埋まってしまう視聴覚と競合しないように触覚も利用していこうというものである。空いている感覚を適切に利用するという情報利用的な観点ではリーズナブルであるが、「感覚がどんどん埋められている」という観点では、少し立ち止まる必要があるかもしれない。
近年、マインドフルネスと呼ばれる瞑想に惹かれる人が増えているのは、埋まった感覚の開放という観点で捉えることができるかもしれない。感覚を埋めるコンテンツ、その隙間の感覚を活用する新しい触覚技術、そして埋まった感覚を開放するための工夫は、ハイカロリーな食事をとりながらサプリメントも摂取し、ジムでトレーニングに勤しむ姿に似ていると言えようか。最初からそんなに情報を摂取しなければ良いのに、と分かっていてもやめられない時代に来てしまっている。
最後に、「触覚は、現状メインで利用されることの少ない感覚である」と述べてきたが、筆者がこれは触覚でなければ成立しない究極のコミュニケーションであると感じている事例が一つある。それは、妊娠中の胎児とのコミュニケーションである。妊婦のお腹の皮膚を介して、胎児が蹴り出す足の振動に生命を感じ、ノックに対するリアクションがあれば喜ぶ、あれは触覚でなければ味わえない感動である。そこには、視聴覚のような潤沢で高密度な情報はない。曖昧で、ときに一方通行な振動のみのコミュニケーションである。これくらいの疎なコミュニケーションで時間を埋める贅沢を人工的にデザインできると良いのだが、生まれくる生命の力には到底勝てないのである。
医療費と高齢者人口
世界経済フォーラムは、所得と富の格差拡大や気候変動などとともに、世界的変化の主な5つの推進要因の1つとして、高齢化を挙げています。
グローバルコスト
65歳超の世界人口は、今後30年間で現在の3倍にあたる15億人に達し、それに伴って高齢化に起因するコストも膨れあがる見込みです。実際、一部では、2050年までに心臓病やアルツハイマー病、糖尿病などの慢性疾患による経済的影響が47兆米ドルを超えると推定されています。
米国と英国における医療費の増加
米国の医療制度では、65歳以上の国民に費やされる医療費が25歳未満の5倍以上となっています。米国では、2030年までに、65歳を超える国民1人に対する労働人口が3人になる見込みです。
日本
現在、日本では医療費がGDPの8%を占めていますが、調査によれば、数十年にわたる経済の停滞、高額なブランド医薬品の過度な使用、そして世界一の高齢社会であることから、2025年までに医療費がGDPの11%にまで増加すると推定されています。
日本の総人口に占める高齢者人口の割合が28.1%となっている中、65歳を超える高齢者の5人に1人に相当する460万人がアルツハイマー病にかかっており、深刻な蔓延に直面しています。高齢者人口の増加に伴い、この数字も増加することが見込まれます。
再生医療、ロボット工学とAI、自動運転車、サービス産業におけるドローン利用の実用化に関して、日本は世界的リーダーとしての大きな一歩を踏み出しています。これらはすべて、高齢化社会に対応するための優れた機動性と接続性、および長寿命の実現において重要な役割を果たすよう設計されています。 とりわけ、日本は支援ロボットの成長を推進しています。医療は、Society 5.0の重要な柱です。 日本の医療は国民皆保険制度によって支えられており、学界、産業界、政府の横のつながりによって得られる豊富な生データは、何十年にもわたり日本の経済モデルの基礎をなしてきました。
日本の高齢化問題の解決に向け、日本政府は介護施設へのロボットの導入を支援しています。しかし、多くの人が、介護面でのメリットと倫理的問題とのバランスを慎重に取ることを強く勧告しています。
高齢化
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ゲノムの不安定性:遺伝子損傷を引き起こす内部要因と外部要因は、どちらも生涯を通じて体内に蓄積します。これが老化を促進することが分かっています。
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テロメア短縮:テロメアは染色体の末端を保護する「ふた」であり、細胞が分裂するたびに短くなります。時間が経つにつれ、細胞がそれ以上分裂できなくなるまでテロメアが短くなり、病気につながる可能性があります。
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エピジェネティック変異:個々の生活体験や環境要因によってDNAではなく遺伝子発現に変異が生じ、それが老化に影響を及ぼします。
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タンパク質恒常性の喪失:細胞タンパク質は加齢に伴ってミスフォールドされ、そのせいで恒常性維持機能が失われます。このように損傷したタンパク質の蓄積は、老化や老化に伴う病気の原因となります。
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栄養感知の制御不全:代謝を調節する経路があり、そのタンパク質は栄養レベルの影響を受け、老化の促進にも関与しています。
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ミトコンドリアの機能不全:加齢に伴い、ミトコンドリア(体内の代謝の調節を担うエネルギー製造所)の機能不全が始まります。
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細胞老化:「歳をとった」細胞は若い細胞ほど速く排除できず、体内に蓄積することで健康に悪影響を及ぼす可能性があります。
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幹細胞の枯渇:新しい組織細胞の再生を助ける4種類の幹細胞の活動は、加齢に伴って低下します。
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細胞間コミュニケーションの変化:細胞間のコミュニケーションは加齢に伴って妨げられ、炎症や組織の損傷を引き起こします。
老化は生物有機体が持つ自然な特徴であり、老化研究分野におけるAIと深層学習の進歩のほとんどはバイオマーカー開発の専門領域のものです。基本的な臨床血液検査、写真、ビデオ、音声、網膜スキャン、さらには医用イメージングからマイクロバイオームデータに至るまで、さまざまなデータタイプに対して年齢予測システム、つまり「老化時計」が開発されています。
デジタル医療市場
医療は3兆ドルの米国産業であり、人工知能は、2030年代と2040年代に大きな優位を占める新しい革新的な巨大企業を生み出すことになるでしょう。
CBinsightsによると、2018年には、ベンチャーキャピタルが米国の500社近いスタートアップ企業に100億ドルを投資しました。 また、大手テクノロジー企業、ベンチャーキャピタル、および各国政府は、テクノロジーの進歩についても熱心に調査しています。
デジタルヘルススタートアップ企業の投資段階
デジタル医療市場には18,000社のスタートアップ企業が参入しており、その規模は1,450億ドルに上ります。 投資家たちは、2018年にデジタルヘルスに68億ドルを投資しました。AI規制はまだ整備されていませんが、デジタルヘルスは多かれ少なかれ全面的な導入が進み、導入も容易になるでしょう。医療AI市場は、2021年までに複合年間成長率40%を達成する見込みです。これは主に、AIが医療の成果を30~40%改善すると同時に、治療費を半分に削減できる可能性があるためです。
デジタルヘルス分野は急激に拡大しています。仮想診断からAIを利用したより効果的な医薬品の開発まで、その可能性は飛躍的に広がっています。
トレンド - 思いもよらない方法で医療や健康データに影響を与えるAI
早期発見から医療診断の改善まで、AIは世界を変革し続けています。消費者がサービスを利用する方法、医療機関が医療を提供する方法、さらには実現できる健康上の成果など、AIや機械学習はさまざまな形で医療を改革しています。AIは破壊的な力を秘めており、これはほんの始まりに過ぎません。
医療は、いずれAIによって最も大きな変革を遂げる分野になる可能性があります。機械学習は、ニューラルネットワークによる医用イメージング、NLPによる電子医療データのマイニング、深層強化学習と5Gを利用したロボット手術などの分野に大きな影響を与えるでしょう。また、機械学習技術をウエアラブルデバイスに応用することで、センサーデータを処理して予防医療に役立てることができます。
2020年は、AIテクノロジーが医療や医薬品に応用される年になると期待されています。人間は自分の能力と精神を修正し、改善し、継続的に向上させる機会を手に入れるでしょう。
心拍や血糖値などの重要な生物学的指標を監視する新たなモバイルテクノロジーは、消費者の行動に根本的かつ前向きな変化をもたらします。
投資家たちは減量をサポートするウエアラブルデバイスに多額の投資を行ってきましたが、結局、長期的な行動の変化は見られず、失望する結果となりました。
AIは、予防から自己監視、診断、治療に至るまで、健康へのアプローチに多くの影響を与える可能性があります。これには、健康の社会的、家族的、経済的、感情的側面にどのように対処するかも含まれます。
将来的には、TwitterやFacebookなどのソーシャルメディアサイト、ウエアラブルデバイス、環境センサーなどから収集したデータを遺伝データやプロテオームデータと組み合わせることで、特定の病気のリスクと発症の両方をより明確に定義することが重要になるでしょう。企業はこの知識を利用することではじめて、医療機関や消費者がこのプロセスを遮るために使用できる低コストの介入を開発できるようになります。複数の診断、従来の臨床検査、およびウエアラブルデバイスを通じて収集したデータを組み合わせることで、疾患リスクをより包括的に把握できるようになり、医療機関やヘルスコーチは長期的な行動の変化を促進する、容易かつ低コストの介入を優先できるようになります。
AIと老化
老化に起因する病気の治療費は、世界各国の医療制度を崩壊させ、企業や政府の議題はこの件で埋め尽くされる恐れがあります。AIは、高齢化に歯止めをかけ、社会の絶え間ない変化に適応できる俊敏なイニシアチブを生み出すことができます。私たちは、幼児の死亡率低下と感染症による死亡者数の削減において大きな進歩を遂げました。しかし、心血管疾患、2型糖尿病、アルツハイマー病などの深刻な健康問題を抱えた高齢者はいまだに存在し、何百万人という高齢者が孤独な生活を送っています。
人間の寿命は延びましたが、生活の質が向上したわけではありません。AIの進歩は、老化研究の分野に大きな影響を与えています。 AIには、生物学的プロセスを演繹的、機構的に理解することなく、複雑な非線形データ内の関連パターンを識別するという特有の機能があります。AIは、体内で起きている複雑で全体的かつ統合的な関係を明らかにします。
AIには、どのように歳をとり、自己を監視し、そしてどのように人生を送るかをまとめて変革する大きな可能性があります。
実際に適用されたユースケースは、老化と寿命に関するさまざまな研究分野で、AIが有望な結果をもたらし始めていることを示しています。 AIは、概念実証例がわずかしかない過剰に宣伝されたテクノロジーから、大規模に導入され、認められた高齢者医療のトレンドへと次第に変化しています。
AIはすでに、プロセスの非効率性や手作業による高額な治療の問題を解消して人的ミスを防止するために急速に進歩しており、患者ケアの本来の趣旨を再定義することを保証しています。AIの力を解き放つには、医療ITの関係者や業界のエンドユーザーと緊密に連携する必要があります。 私たちは、人間の能力と社会的つながりを改善するために、より複雑な社会的プロセスの構築に重点を置く必要があります。これらのメカニズムには、自動運転車、目に見えないIoTセンサー、モバイルヘルスアプリやデジタルヘルスアプリなどの新しいテクノロジーに加え、経済成長を支援するために構築された関連サービスなどが含まれます。
すでに、製薬のさまざまな分野でAIアルゴリズムの開発に成功しており、幅広い用途に適用されています。
サービスを共通のプラットフォームに統合することを奨励する規制によって、健康的な老化のための革新が進むでしょう。 アクセスと規制は、データ取得のための効果的なパイプラインを確立するために、医療機関とAIベースの企業との連携が必要であることを考慮する必要があります。
この大量のデータに含まれる有益な情報を活用するには、深層学習技術の開発や機械学習などの新しい計算論的アプローチの導入も必要になります。正確な予測を行うAIの能力は、データの可用性に大きく依存します。
AIテクノロジーとユースケース
医療診断
「患者の死亡の約10%は誤診に起因しており、誤診は病院が抱える厄介な問題の6~17%を占めている」 出典 - 全米アカデミーズ
毎年1,200万件を超える深刻な誤診が発生しており、医療の質があまり良くない地域が数多く存在します。
AIソリューションは、診断を迅速化し、精度を向上させることができます。これにより、複数の領域で、現在ほとんどの医師が行っているよりも優れた診断が可能になります。しかし、医療行為へのAIの統合はまだ初期段階にあり、自社の利益のためにすでに個人データを収集している企業に私たちの最も個人的なデータを提供することは、多くの危険をはらんでいます。
このようなミスを引き起こす要因は、医師の能力だけではありません。ほかにも、以下のようなさまざまな要因があります。
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健康情報システムの非効率な連携と統合
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臨床医と患者の間のコミュニケーションギャップ
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診断のサポートが十分でない従来の医療業務システム
患者の転帰に関して利用できるデータが限られていることから、医療診断へのAIの応用は今のところ導入の初期段階にあります。2022年までには、医療機関や医療制度による診断へのアプローチ方法にAIが影響を与える可能性が高まるかもしれません。AIは、個人が自身の健康の変化をリアルタイムに把握する能力を変革するうえで、その役割を果たすことになります。
病院管理
患者の転帰を予測して、病院管理に役立てます。 AIを利用して電子カルテを再整理することで、医療管理にかかる膨大な時間の無駄を削減できます。これはつまり、Amazon社やGoogle社などの企業が、よりスマートなAIを利用して医療データを再パッケージすることを意味します。AIには、電子カルテなどのドキュメントやプロセスを効率化することで、その時間を大幅に削減できる可能性があります。
医薬品の開発
HIMSS Analytics 2017の基本概要によると、現在AIテクノロジーを利用している、またはAIテクノロジーに投資している医療機関は5%未満となっています。
過去5年間にわたり、製薬業界では、AIの導入によって科学者による新薬開発や病気への対抗方法が見直されてきました。
大手製薬会社が現在利用しているITは、レガシーシステムをベースとする従来型のものであり、相互運用性がなく、データのタグ付けが行われていません。製薬会社がAIベースのシステムを導入すれば、これらの課題を解決できるだけでなく、コストを削減し、効果的な新しい治療法を開発できます。
AIは、新薬の開発、服薬遵守の支援、臨床試験の詳細な分析において、製薬業界で重要な役割を果たすことになります。また、機械学習アルゴリズムは、医薬品の生物学的相互作用および化学的相互作用の調査に利用されることが見込まれます。
医用画像処理と放射線学
医用イメージングへのAIの応用は、医用画像再構成、ノイズ低減、品質保証、セグメンテーション、トリアージといった、広範囲に及ぶ不可欠なプロセスを強化できます。
深層学習は、主に画像の特定の特徴を識別し、画質を向上させ、外れ値や異常を見つけることができます。多くのイメージング研究室は、効率と専門知識を理想のレベルまで高めるために、高度な技術へと急速に移行しつつあります。
今後のAIベースアプリケーションの多くは、ラジオゲノミクス、コンピューター支援検出、および分類の分野で将来性があると言われています。 現在の医療制度はAIによって再構築され、その結果、現在の臨床画像診断は大きな影響を受けることになります。 ただし、シームレスな相互運用性を備えたデータ交換手段とともに、医用イメージングデータ用にカスタマイズされた、新しい事前トレーニング済みモデルアーキテクチャの構築に注力する必要があります。
さらに、放射線学におけるAIの急速な進歩は、患者ケア全体を変革する取り組みの決定的な突破口となる可能性があります。AIは、統合されたクラウドベースのプラットフォームを強化し、放射線科医は、症例をリアルタイムで自動的にレビューできるようになります。
病理学 - 病気の早期発見
AIを使用したデジタル病理学が急速に普及しつつある今、従来の病理診断は終わりに近づいています。作業量が増加し、正確さへのニーズが高まっていることから、AIは今後数年間で本格的にその影響力を示すでしょう。最先端のテクノロジーは、顕微鏡や人間の視覚では実現できない病理診断を実現する力を持っています。
病理学へのAIの応用により、画像解析、まれな対象物の識別、形態学に基づくセグメンテーション、スライド全体のデジタルイメージングを簡素化できます。最近の臨床診療における人工知能とデジタル病理学の急速な導入は、価値に基づくケア提供に新たな可能性をもたらしました。
IoMT - Internet of Medical Things
AIとIoTを組み合わせることで、大きな価値が生まれる可能性があります。Internet of Medical Things(IoMT)と呼ばれるこの高度なテクノロジーにより、さまざまな医療機器やセンサーをインターネットに接続して、膨大な量の重要な患者データを収集できるようになります。収集されたこれらのデータは、患者の状態を把握し、迅速かつ正確に医療診断を行い、医療機関におけるリソースの利用パターンを理解するために分析し、利用することができます。
多くの医療機関がIoMTのメリットに関心を寄せています。IoMTは、慢性疾患を持つ患者と医療機関に大きな安心をもたらします。IoMTを利用すれば、患者が快適な自宅にいながら、リアルタイムに患者を監視できるようになります。
ロボット工学
調査対象となった人の68%が、ロボットは人間を支援できるために有益であると回答した一方で、自分が病院や介護施設でロボットの介助を受けることやロボットとコミュニケーションを取ることに抵抗がないと答えた人は26%しかいませんでした。
出典: 欧州委員会による調査 - ec.europa.eu/digital-single-market/en/news/attitudes-towards-impact-digitisation-and-automation-daily-life
介護を必要とする高齢者が増加していることから、研究者たちはロボットが圧倒的な需要に対処するための1つの方法になると考えています。
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対話型AIエージェント - 高齢者管理や高齢化に対応する、Ipsoft Ameliaなどの対話型/認識AIエージェント。
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ロボットコンシェルジュは、高齢者が1人暮らしを続けることができるよう支援します。これらのロボットは、料理や掃除、人付き合いに至るまで、あらゆる支援を行います。ロボットは介護を行い、場合によっては社会的交流を提供しますが、この独特な人間的課題に対して倫理をどのように適用するかなど、一部の研究者が直面している課題もあります。
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モバイルロボティックテレプレゼンス(MRT)システムは、高齢の患者と建設的な社会的交流を実現できることがすでに証明されています。MRTは基本的に、頭の高さにディスプレイが設置された車輪付きのロボットで、簡単なスマートフォンアプリを使用して遠隔操作できます。MRTを利用すれば、高齢者が遠く離れた場所に住んでいても、親戚やソーシャルワーカーが頻繁に高齢者を「訪問」できます。高齢の患者がデバイスを操作する必要はなく、何もしなくてもソーシャルワーカーや家族と交流できます。
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人型ロボットは、高齢者に特に必要とされるケアを提供するのに十分な進化を遂げています。これらのロボットは物を拾ったり独立して移動したりできるだけでなく、例えば腕や手の動きを使って人間らしい自然なやり取りを行うことができます。さらに高度な人型ロボットには、タッチスクリーンなどのデバイスやセンサーが搭載されています。多くの高齢者はタッチスクリーンを使いづらいと感じ、ロボットに対話的なコマンドを与えて、その応答を画面から読み取ることを好みます。一方で、老化による難聴や視力障害のある高齢者には、タッチスクリーンを使用するオプションが不可欠です。人型ロボットは、課題となりえる社会的、倫理的影響を考慮することなく、テクノロジーの機能性を評価することに重点を置いてきました。その性質から、人型ロボットは孤独の軽減に役立つと一般的に考えられています。
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手術ロボットは、近い将来、多くの定型手術で医師より優れた手技を行えるようになるでしょう。医療テクノロジーの導入は今後さらに加速する見込みです。
深層学習ニューラルネットワーク
深層学習は、以前遭遇したデータに基づいて推論を行います。例えば、医療に関連するデータをより多く入力すれば、医療だけでなく、考えられるほぼすべての診断、プロセス、転帰、医師に、AIがどのような影響を与えるかについても、非常に優れたアイデアを得ることができます。
年齢予測システムの開発に使用されている最新の深層学習技術は、以前は互換性がなかった動的データ型と静的データ型に新しい可能性をもたらします。AIによる老化バイオマーカーを利用することで、生物学的プロセスの全体像を把握し、最も重要な特徴を抽出して生物学的標的とメカニズムを同定するという、因果モデルを構築するための新しい手法が可能になります。敵対的生成ネットワーク(GAN)と強化学習の最近の発展により、多様な合成分子と患者データの生成、新しい生物学的標的の同定、期待する特性とジェロプロテクターを持つ新しい分子化合物の生成が可能になりました。
これらの新しい技術は、統合されたシームレスなエンドツーエンドのバイオマーカー開発、標的の同定、創薬、および医薬品の研究開発の加速と改善に役立つ可能性のある現実世界のエビデンスパイプラインと組み合わせることができます。
老化防止のための深層学習の高度な使用
老化バイオマーカーの発見による精密医療
精密医療は、堅牢な定量的バイオマーカーに依存しています。老化バイオマーカーは、臨床的介入の治療効果を評価するための定量的基礎を提供できるツールです
現在直面している、人間の老化研究における主な課題の1つは、老化防止の治療的介入の効果を追跡するために標的化し、測定できるバイオマーカーがないことです。
現在、老化バイオマーカーの多くは、1つの機能だけでなく、破壊されると老化に関連する特定の病気や機能不全の発症を誘発することが知られている限定された一連の生理学的機能を監視します。そのため、客観的な定量化が可能で測定が容易な生物学的老化の特徴であるバイオマーカーを開発する必要が依然としてあります。このようなバイオマーカーの設計は、概念実証、実験検証、解析性能検証などを含む、時間のかかる面倒な多段階プロセスが必要です。AIテクノロジーは、老化バイオマーカーの開発に効果的な代替手段を提供します。データ学習に基づく老化時計は、バイオマーカーの同定にすでに使用されています。将来的に、データの特徴間の複雑な非線形関係を解明し、より一層正確なモデルを構築するために、複合データ学習アーキテクチャが使用されるようになります。
標的の同定
ディープニューラルネットワークを使用した効果的な老化防止治療の開発におけるもう1つの重要な側面は、対象となる標的の同定です。 経路摂動解析を使用した経路活性化パターンの相違点のスクリーニングなど、さまざまな計算論的アプローチが開発されています。これらの手法は、経路をトランスクリプトームマップとして特徴付け、若年者と高齢者の間の大きな変化を引き起こす経路を同定するために使用できます。このような解析の結果は、老化に関与する経路についての情報をもたらします。ディープニューラルネットワークを使用するこの手法は、潜在的な長寿特性を使用して同定した既知の化合物のスクリーニングライブラリーに依存します。 老化時計によって使用される特徴を分析して、新しい標的を同定することもできます。このアプローチでは、骨格筋の特徴に基づいて年齢を予測するために使用される遺伝子のリストを使用し、それをさらに分析して年齢予測に最も重要な遺伝子を同定します。年齢予測における特徴の重要性を評価するために、いくつかの手法が使用されています。
低分子創薬
薬物化合物を設計し、創薬においてより効率的にスクリーニングできる大規模な仮想化学ライブラリーを構築するための計算手法が開発されています。創薬および医薬品の開発は、深層学習テクノロジーを使用し、潜在的な有効性と安全性に従って薬剤候補を特徴付けることでさらに最適化できます。AIテクノロジーによって標準的な創薬パイプラインが破壊されることで、老化防止治療のための新しい候補を効果的に同定できるようになります。例えば、GANパラダイムに基づく生成モデルは、仮想分子を生成するその能力から、大きな可能性を秘めています。
遺伝子治療
遺伝子治療は、遺伝子を使用して遺伝性疾患、各種がん、特定のウイルス感染などの疾患を治療または予防する実験的技術です。実際には、この技術は、遺伝物質を細胞に導入することで、異常な遺伝子を補ったり、有益なタンパク質を生成したりするように設計されています。遺伝子治療は有望ではあるものの、現在はほかに治療法がない疾患に対してのみ試験が行われています。FDAは、一部の白血病、リンパ腫、および遺伝性疾患である網膜ジストロフィーの治療に初めて遺伝子治療を承認しました。 人工知能は、遺伝子編集プロセスの精度を高めるための重要な要因です。遺伝子編集の開発は、患者のDNAを変化させる可能性のある能力を科学者に提供することによって、個々の患者に合わせた治療法の探求に新たな機会をもたらしています。膨大な量のデータに基づいて学習、予測、アドバイスを行う能力を持つAIテクノロジーは、患者の予後を予測したり、実験的治療を用いた臨床試験からオーダーメイド医療に至るまでのさまざまな選択肢を医師にアドバイスしたりするために使用できるパターンを特定できます。 ただし、正確に遺伝子を編集できるかどうかについては、まだ課題があります。
大手テクノロジー企業 – FAGMA
Google社、Alphabet社、Microsoft社、IBM社、Amazon社、Tencent社はいずれも医療および医療テクノロジーの分野に参入しています。 これらすべての企業が、自社の未来を医療分野のAIと結び付けるべく大きな一歩を踏み出しています。これらの大手テクノロジー企業は、データを追い求め、各種基準やツールキットの設計に取り組んでいます。
世界経済に影響を及ぼす恐れのあるさまざまな病気や急速な高齢化から世界を守るために、テクノロジー企業は医療費に歯止めをかけようとしています。
ソフトウェアが医療における差別化の要因になっていることから、大手テクノロジー企業はソフトウェア分野の専門知識や消費者との直接的な関係、さらには潤沢な資金によって、優位な立場に立っています。
創薬のためにバイオテクノロジーAIのスタートアップ企業と提携する製薬会社
従来の製薬会社は、長い創薬サイクルに対する革新的なソリューションを求めてAI SaaSのスタートアップ企業との提携を拡大しているほか、バイオテクノロジーAIのさまざまなスタートアップ企業とも提携しています。
製薬会社は新しい治療法の候補を発見し、長期にわたる創薬プロセスを変革するために、AIアルゴリズムに数百万ドルを投資しています。それと同時に、デジタルヘルスを利用して消費者に直接リーチし、AIに関する必要な専門知識を見つけています。
再生医療とAI
収益を生み出して成長させる能力を持っている起業家にとって、再生医療は最も大きな可能性を秘めている分野です。人間の寿命は伸びており、人はできるだけ質の高い生活をできるだけ長く送りたいと考えています。
再生医療分野の目的は、例えば人工幹細胞を使用することで、患者により高度な治療を提供したり回復時間を短縮したりすることです。 AI技術は、人工幹細胞、免疫細胞、およびヒトの再生組織などを用いたオーダーメイド医療のための予測モデルの開発に機会をもたらします。例えば、AIは、胚細胞の発達状態を識別するために使用できます。AIテクノロジーのもう1つの応用例として、深層学習分析を使用して生成された3D幹細胞画像と遺伝子編集ツールCRISPRで改変された細胞株のオンラインカタログが最近導入されました。
さらに広い範囲では、AIは、再生医療技術が直面しているほかの種類の課題に対しても現実的な解決策を提供できるほか、より精密な組織工学アプリケーションのための計算モデルベースのディープニューラルネットワークの開発により、組織工学結果の予測も行えます。
AIが実現するオーダーメイド医療と老化防止研究に重点を置いたスタートアップ企業
AIは、企業や医療機関が収集した大規模な医療データセットの解釈に基づく効果的なオーダーメイド医療の開発に使用されています。
高度なバイオメトリクス
研究者たちは、ニューラルネットワークを使用して、以前は定量化が困難だった危険因子の調査と測定を始めています。パターンを発見するAIの能力は、以前は知られていなかった危険因子の特定と新たな診断方法への道を開き続けるでしょう。ニューラルネットワークを使用した網膜像と音声パターンの分析は、心臓病リスクの特定に役立つ可能性があります。
IoT - スマートデバイス企業
医療機器、ソフトウェア、サービスとしてのAI
過去数カ月間で、多くのAIソフトウェア製品が、FDAから臨床における商用利用の承認を受けました。規制当局の承認が急速に進んだことで、2014年以降、投資を拡大した80社以上のAIイメージングおよび診断企業では、合計149個の製品が承認を受けています。
いくつかのAI-as-a-Service(サービスとしてのAI)プラットフォームは、FDAの承認を受けたホーム監視デバイスに統合されており、異常がある場合に医師に警告を送信します。
ロボット工学
高度な人工知能でプログラミングされた、自主的に人間と対話できるコンパニオンロボットを作り出します。
その他の分野に関する概要
また、遠隔医療も患者と医師とのコミュニケーションを容易にすることで医療を改善します。遠隔医療は、慢性疾患の治療と監視を24時間体制で行えるより良い機会をもたらします。バイオメディカルテレメトリーは今後大きな発展を遂げるでしょう。このデジタルテクノロジーは、医師を支援し、ストレスのかかる状況を緩和するという分野で能力を拡大する可能性があります。生体工学機器や生物医学装置に、障害を持つ人、あるいは重い病気やけがに苦しむ人のための新しいソリューションが導入されていくでしょう。
補装具は、非常に速い速度で開発が進んでいます。軽量で信頼性の高い新素材、3D印刷技術、そしてスマートアルゴリズムによって、高度な機能を持つ補装具の開発が可能になっています。
スマートホーム - スマートホームでの医療は、今後爆発的に増加することが見込まれており、3D印刷のような急成長中のテクノロジーの成熟に伴い、多くの企業がこの分野を席巻するのに優位な立場につけています。
AIによって強化された長寿薬
長寿薬の開発に取り組んでいる企業は、従来のバイオ医薬品企業よりも進んでいます。長寿の研究開発には、AI、デジタル医学、ジェロサイエンスなどの多くの科学技術分野が用いられるため、長寿に取り組む企業は次世代企業と見なされています。長寿に取り組む企業は、診断や予後評価のための非常に高度な手法に加え、臨床試験を実施するための次世代技術を使用しています。
セノリティクス。最も人気のある研究分野の1つにセノリティクスがあります。これは、老化細胞を標的とし、細胞死を誘発することでそれらの細胞を破壊する部類の医薬品です。
セノリティクスは新しい研究分野の一部であり、この分野には、DNAの損傷のような細胞刺激を標的とすることで老化を防止したり若返らせたりできると考えられているジェロプロテクター薬なども含まれます。
以下は、臨床試験に関連する主な企業です。
メトホルミン
メトホルミンは、2型糖尿病を治療する安価な後発医薬品であり、長寿を促進する可能性のある医薬品として登場しました。
長寿の研究者たちは、老化に伴う酸化ストレスや炎症を軽減する効果に注目しています。
ゲノムの不安定性とは、DNAの複製エラーを直接引き起こすか、あるいは活性酸素の活動によってDNA損傷を誘発する精神的ストレス、太陽放射、有害化学物質、生物学的因子を指します。私たちのゲノムは、毎日潜在的な損傷に直面しています。ゲノムが完全性と安定性を維持できるのは、この蓄積された損傷を修復する固有の修復システムのおかげです。
エピジェネティック変異
老化のプロセスは、エピゲノムの変化を引き起こす可能性があります。この変化は、細胞機能を潜在的に変化させ、最終的にはその機能を損なう可能性のある遺伝子発現の変化をもたらす場合があります。例として、免疫系のエピジェネティック変異は、活性化を阻害し、免疫細胞を抑制し、免疫系の障害や炎症に対して人間をぜい弱にすることがあります。
タンパク質恒常性の喪失
タンパク質恒常性の喪失は、老化に伴う一般的なプロセスであり、病気の指標となります。このプロセスは、有害なタンパク質またはミスフォールドされたタンパク質と望ましくない凝集体の蓄積を特徴としています。これらのタンパク質の分解は加齢に伴って阻害されます。老化した細胞は自食機能が低下し、細胞のリソソームは細胞の老廃物を除去する効率が低下することが分かっています。アルツハイマー病、パーキンソン病、ハンチントン病、プリオン病は、タンパク質恒常性の喪失に起因する病気の一例です。
栄養感知の制御不全
代謝活性は、人間の細胞にストレスを与えることが知られています。カロリー制限は、代謝機能障害を遅らせるための予防療法です。ミトコンドリアの機能不全や酸化ストレスといった代謝の副産物の中には有害なものがあり、栄養感知を制御不能にして糖尿病を引き起こす可能性があります。老化の速度を調節できるいくつかの重要な代謝シグナル伝達経路があります。タンパク質は老化防止の研究対象となる可能性があります。間欠的カロリー制限は、潜在的な代謝機能障害を遅らせる予防療法として、依然として最も広く認識されている療法です。
ミトコンドリアの機能不全
ミトコンドリアの機能不全に対して開発中の医薬品は多くありません。ミトコンドリアは、尿素、コレステロール、神経伝達物質の代謝に関与しており、解毒とフリーラジカル生成、さらには脂肪、炭水化物、タンパク質の消化にも関与しています。これらの機能障害は多くの全身性疾患を引き起こし、多くの一般的な老化病変はミトコンドリアの機能不全に起因することが分かっています。ミトコンドリアの機能不全は、2型糖尿病、アテローム硬化性心疾患、がん、アルツハイマー病、パーキンソン病、および脳卒中に関係しています。ミトコンドリアの機能不全は、人間が老化する主な理由の1つと考えられています。
細胞老化
加齢に伴い、死んで置き換わることを拒否する細胞が蓄積していきます。これらの細胞は、細胞機能を阻害し、組織修復を低下させ、がんの原因となりえる突然変異を蓄積し、慢性炎症の増加を引き起こしています。細胞分裂周期が不可逆的に停止するこの現象は、細胞老化と呼ばれます。老化は、ほぼすべての細胞に影響を及ぼす普遍的なプロセスです。加齢に伴って免疫反応が低下し、一部の老化細胞は免疫クリアランスを逃れます。人間が老齢になる頃には、老化細胞が大量に蓄積しています。組織内に老化細胞が長期的存在することは、老化に伴う病気を促進する可能性があり、老化自体を促進する可能性さえあります。
幹細胞の枯渇
幹細胞はほかの多くの細胞型に分化し、組織内で再生成分として機能できます。幹細胞は、正常な細胞と組織の機能を維持するために、機能的な分化細胞で組織を補充します。幹細胞の数は生涯減少し続けるため、若年者ほど補充の可能性が高くなります。幹細胞は加齢に伴って遺伝的変異と遺伝子損傷を蓄積するため、年齢とともに分化能力を失う傾向があります。幹細胞の枯渇は、組織再生の失敗を表しており、老化の特徴です。
細胞間コミュニケーションの変化
人間が老化すると、細胞間の電気的および化学的シグナル伝達系が破壊され、シグナルに歪みが生じます。破壊されたメッセージは、細胞間コミュニケーションの不均衡をもたらします。細胞が老化すると、免疫系の機能不全や組織損傷の蓄積に起因して、より多くの炎症シグナルが生成されます。その結果、アテローム性動脈硬化、2型糖尿病、肥満、慢性消化性潰瘍などの慢性炎症と慢性疾患が生じます。
新たな未来 - 進化する世界のために人間を進化させる – インテリジェントな社会
私たちは今後、拡張現実の利用の増加、国境を越えたコミュニティの増加、デジタル企業の著しい成長を目にすることになるでしょう。これらのトレンドはすべて、人間がデジタル化していく進化と新たな世界経済の側面を表しています。
汎用AIについて言えば、汎用人工知能(AGI)の開発や、さらには人間の記憶や能力をコンピューターに移行するなどの複数の取り組みが行われていますが、これらのアプローチの実現可能性を示す概念実証は行われていません。
ハイブリッド人間の誕生はもうすぐです。おそらく、医療におけるAIの最も驚くべき能力は、テクノロジーと人間の生態とが重なりつつあることです。
AIの進歩によって、体内に埋め込まれたチップで内部自律システムを制御できる日が近づいています。これらのチップは、脳内の反応によってアクティブ化され、仮想現実によって視力を高めたり、強化されたストレージ機能によって記憶を強化したりします。
AIチップを人間の脳に埋め込めるようになれば、二重らせんを解き明かすための明確な道筋をも手に入れることができます。人間のDNAへの書き込みや編集が可能になり、先天的な欠損を削除し、病気や疾患を発生と同時に修正できるようになります。
私たちは、一般化し、戦略を学習し、学習した特徴から新しいモデル、対象、データを生成する最新のAIの能力と、予防医療、再生医療、回復医療のあらゆる分野で新しいアプリケーションとソリューションをもたらす特徴抽出および因果関係分析の正確な方法とを組み合わせた集学的アプローチを必要としています。
簡単に言えば、ビッグデータ、ソフトウェア、化学、バイオテクノロジー、機械学習の最新の進歩を組み合わせることで、人間の脳に直接アップロードされる人間の追加機能を実現できるようになります。将来的に、人間の生態と最新のテクノロジーを同期させることにより、まったく新しい未知の領域が切り開かれます。その可能性は無限です。
高齢化に関するAI研究は、データの経済的側面、生成、交換、モデルの交換と検証、そして分析、臨床試験、教育プログラムに重点を置いたコンソーシアムと国際協力が必要であることを示しています。
介護分野は他業界に比べてICT活用が遅れている分野といわれてきたが、高齢化の進展に伴うさまざまな課題を抱えて改革に乗り出す動きが徐々に活発化している。新型コロナウイルス感染拡大に伴うニューノーマルの広がりが介護のあり方を見直すきっかけになり、また、国もデータに基づく「科学的介護」の実現を目指して介護データベース構築に乗り出すなど、新たな展開が見られる。本稿では、介護業界におけるICT活用に向けての最新動向を、背景となる要因や課題感を交えて紹介する。
介護業界におけるICT活用領域
介護分野でICT活用が急がれる背景には、介護業界の構造的な課題がある。ひとつは深刻化する人材不足である。高齢化の進展により要介護人口が増加しているが、それを支える介護従事者の供給が追い付かず、需給ギャップが拡大している。現場スタッフの業務負担は大きく、限りある介護人材でオペレーションを効率化する必要に迫られている。また、もうひとつの課題として、国の介護財政逼迫に伴い、介護事業者の経営環境が悪化していることがある。経営改善・強化のためには、コスト削減だけでなく収益につながる新たな付加価値の開拓・提供が求められている。
現在、介護分野で見られる主なICT活用事例は、図1のような4つの領域に整理することができる。
【図1】介護分野における主なICT活用領域
以下に、各領域におけるICT活用ニーズ並びに代表事例を紹介する。
(1)SNS
介護サービスは多職種の連携プレイで業務が遂行され、スタッフ間のコミュニケーションの充実がサービスの品質にも影響する。日本エンブレースが提供する「メディカルケアネットワーク(MCS)」は、医療・介護に特化した非公開型のSNSサービスで、現在の登録ユーザー数は14万人である。在宅医療や地域医療連携に携わる医療機関の導入が多いが、介護に特化した事例として、訪問介護を実施する介護事業者がスタッフ間の連絡や情報共有に活用しているケースもある。
一方、介護現場の多くは業務のデジタル化に後れをとっている。現場職員は未だに紙の書類や日誌の作成に追われ、事務ノートのメモ書きで引き継ぎを行い、複数の施設・関係者に電話で問い合わせや申し送りを行うなど、現場にはアナログな手法が根強く残っている(図2)。
【図2】介護現場における連絡手段
(2)業務記録・クラウド
介護現場で身体ケアを行いながら体温や血圧等のデータを計測してシステムに入力したり、日々の気付きをテキストベースで書き記したりといった情報処理は現場職員の大きな負担となっている。また、せっかく入力したデータを現場で活用する機会は限られ、サービス向上や業務改善につなげることが難しいのが現状だ。このような課題に対応して、善光会が開発した「スマート介護プラットフォーム(Smart Care Operating Platform:SCOP)」は、複数の介護機器と連携したクラウド型の情報管理プラットフォームである。IoTセンサー機器等の情報を集約し、現場の状況やアラート情報などをiPhone上で一元的に管理できる。iPad上で行う介護記録は平易なインターフェースでその場で簡単に入力できる。持ち場を離れることなくリアルタイムに情報共有できるため、異常が発生しても迅速・的確に対応できる。SCOPの一部機能は国立日本医療研究開発機構(AMED)の補助採択事業として開発され、実証実験で一定の成果が実証された(図3)。
【図3】SCOPを使った介護業務の効果実証
(出典:未来投資会議構造改⾰徹底推進会合「健康・医療・介護」会合(第9回)(2019年4月27日)資料2「善光会のICTを活⽤した介護の取組状況について」)
善光会が目指すのは、事務処理にとどまらず、介護施設の情報管理をデジタルで一元化して業務改革を実現させる「介護版DX」に他ならない。
(3)AI・ロボット
介護現場の負担を軽減するため、要介護者のや移動支援などの力作業を助けるパワーアシスト、入浴や排せつなど要介護者の自立的な行動を支援するアシストロボットなど、さまざまな介護ロボットが介護現場で活躍している。
米アイオロス(Aeolus Robotics)社が開発した「アイオロス・ロボット」はAI搭載型サービスロボットである(図4)。知能、視覚、機動(移動)などさまざまな機能でAIが使われ、ネットワークで管理されるのではなく自律的に施設内を移動して、物品運搬や危険物の発見・通報、見守りなどマルチにサポート業務を担う。アイオロス社はロボット単体の販売ではなく、サービスとして提供する「RaaS(Robot as a Service)」の形で事業展開しており、日本でも介護事業者や高齢者住宅事業者と提携してB2B2Bモデルのビジネス創出を図っている。
【図4】「アイオロス・ロボット」の機能
(出典: https://robotstart.info/2018/12/11/aeolus-robot-spec.html)
他にも、見守りシステムやロボットと要介護者が会話するコミュニケーションロボットなどもあり、これらは利用場所が施設から一般家庭に広がっている。独居高齢者世帯が増加する中、ウィズコロナで在宅介護を余儀なくされる高齢者が増えるにつれて、介護ロボットに求められる役割は今後間違いなく高まっていくだろう。国は日本の介護の将来を見越して、介護ロボットの開発・普及に力を入れ始めている。経産省は2021年から「ロボットなど介護・福祉用具開発プロジェクト」を開始し、民間の介護ロボット開発を支援する。
(4)見守り
センサーやIoT機器を活用した見守りシステムでは、在宅介護を対象にした家庭向けサービスが次々と登場している。遠隔での見守りや健康管理、日常行動の安全面だけでなく、新型コロナウイルスの感染リスクが高い高齢者の環境対策(温度、湿度、空気の汚染度など)の役割も担っている。ICT業界からの参入もさかんで、NTTグループでは、NTTコミュニケーションズが「goo of thingsでんきゅう」を、NTT東日本がインフィックのIoT見守りセンサー「LASHIC」を使って独居高齢者向け見守りソリューションをそれぞれ提供するなど、エンドユーザーに近いところでサービスを提供している。
これまでの見守りシステムでは、身近に介護者がいない在宅介護向けに焦点があったが、最近は介護施設向けの製品・サービスが増えている。その目的は、人員不足に起因する職員の負担軽減や入居者の室内事故防止などであるが、見守り機能にとどらまず、さまざまな計測ツールやIoT機器をネットワーク上で連携させた統合型のシステムが登場している。例えば、リコーの「リコーけあマルシェ」は、IPネットワーク上でセンサーやカメラなどのデバイス等のデータを連携・集約し、入居者の生活リズムを把握することで、一人一人にあった介護サービスの提供を可能にする(図5)。
図5「リコーけあマルシェ」の概要
官民連携で見守りサービスの社会インフラ化を目指す取り組みもある。NTTドコモと神戸市は、米国のスタートアップ、テラス(Tellus)社が開発した非接触型小型レーダーを使った高齢者の見守りサービスの実証実験を共同で実施している。
テラス社は、高齢者へのプライバシーを配慮してカメラを使わず、利用者の心理的・肉体的負担感を減らすことを目的として、ウェアラブル機器として装着し、コンセントに差すだけで使える非接触型の機器を開発した。計測したデータをクラウドに連携してAIで分析し、利用者の状況をリアルタイムに把握することができる。
実証実験は、NTTドコモが神戸市との間で締結した「ICTを活用した安全安心なまちづくり」に関する事業連携協定に基づくものである。神戸市は、実験成果を自らの行政サービスに取り込むことを直接の目的にしているのではなく、最新テクノロジーのインキュベーション、社会実装を支援することに主眼を置いている。新しいテクノロジーで行政課題を解決しようとするとき、行政だけですべてに対応するのは無理があり、テクノロジーが持つ可能性を活かしきれずに終わってしまうかもしれない。テクノロジーをビジネスとして育てていかなければ社会実装は難しく、ビジネス化に向けてはスタートアップと大企業のコラボレーションが欠かせない。神戸市はさまざまな分野で社会改革のためのビジネス・インキュベーション事業に力を入れて取り組んでおり、今回の実証実験もその一環である。
コロナ渦で脚光を浴びる非接触型サービス
新型コロナウイルス感染拡大に伴い、介護現場は大きな負担を強いられた。接触・対面を基本とするサービスを中止・変更せざるをえなくなったシーンも少なくない。医療の現場では感染予防のため対面診療をオンライン診療に切り替え・補完する機運が高まっている。介護の現場でも施設内クラスター(感染者集団)が発生したことなどから、利用者(要介護者)と介護従事者、利用者と家族の接触機会を減らす対策が取られているが、利用者を完全に隔離してしまうとQOL(Quality of Life)の悪化が心配である。そこで、感染予防とサービス水準の維持を両立させるため、ICTを活用した非接触型のサービスが登場している。
例えば、ラムロックの見守りカメラ「みまもりCUBE」は、インターネット環境が要らない見守りカメラで、介護施設に提供されている。NTTドコモのSIMカードを利用してコンセントに差すだけで、離れて暮らす家族の様子をパソコンやスマホで確認したり、家族と会話したりできる。
また、3密回避のため、今後は施設利用から在宅サービスへの切り替えが進むことが予想される。それに伴い、リハビリやレクリエーションなど施設内で実施されている付帯的なプログラムを自宅でも利用できるサービスが登場している。パワーロボット「HAL」を開発・提供するサイバーダインは、HALとトレーニング・プログラムをセットにしたオンラインでの在宅トレーニング「NeuroHALFIT」を提供している。専用モニターで身体情報を可視化し、クラウドに接続して効果的なサポートを遠隔で受けられる(図6)。
【図6】「NeuroHALFIT」の概要
シャープは、施設向けに提供していた健康支援サービス「頭の健康管理」を利用者が自宅でも利用できるように機能拡張した。施設利用者は自宅に戻ってもタブレット端末やスマホから認知機能の状態を指摘する脳トレゲームを利用できる。体温や体調などの健康情報も記録でき、介護施設のスタッフや利用者の家族がクラウド経由で確認し、離れたところから健康状態を見守ることができる。
データ活用で“働き方改革”
介護分野でICTによるイノベーションを推進するためには新たなテクノロジーの導入が欠かせないが、単なる技術開発にとどまらず、介護業界が直面する課題の解決や介護の質の向上に寄与するソリューションの提供につなげていかなければならない。そのためには、その新しいテクノロジーを介護現場で日々活用してデータを収集・蓄積し、データを分析してアウトカムを評価し、さらなるサービス改善につなげていくというPDCA型のアプローチが求められる。医療の世界では既にアウトカム重視のデータ医療が世界的な潮流となっているが、介護においても、データに裏付けられた新しい介護モデルの確立に向けた取り組みが始まっている。
北九州市は、介護現場の負担軽減や業務改善を進めることを目的として、新しい介護モデルの開発・普及に取り組んでいる。ICTや介護ロボット等の活用に加えて、効率的な人員体制、実践プロセスの策定など実施体制を整備し、実証実験を踏まえて「北九州モデル」と称する標準モデルを策定した。市はこのモデルをベースに介護施設等への導入コンサルティングを行っており、要望があれば介護機器メーカーに対して開発の橋渡しなども行っている。
実証実験では、あらかじめ評価指標を定め、ICTを活用して△△業務時間を●割削減など、数値ベースの効果検証を行った。北九州モデルが目指すのは、業務の効率化とサービス品質の向上を両立させる新しい働き方改革の実現であり、明確な指標に基づくデータドリブンなアプローチが注目される(図7)。
【図7】「北九州モデル」の概要
データ重視の介護と聞くと、非人間的・機械的な冷たいイメージを想像しがちだが、そうではない。人手によるサービスの価値を高めるために、データが介護者の業務をナビゲートし、無理・無駄な業務を削減させる。それによって人手によるサービス提供に余裕が生まれ、より優しく的確な対応が可能になる。
例えば、パナソニックが2020年7月に開始した「LIFELENS」は、“センシングとAI技術でヒトの五感に代わる介護品質を提供する”ことをコンセプトに掲げている(図8)。ここでいうヒトとは介護者のことである。これまでは介護者が五感や経験知に基づきすべてのプロセスに関与していたため、当事者に業務を効率化する余地がほとんどなかった。「LIFELENS」はICTをヒトの業務に介在させてプロセス自体を変え、ヒトの動きを変えることで業務の効率化とサービスの質の向上を実現しようというものである。
北九州モデルも「LEFELENS」も目標は同じで、<ICTとヒトが協調して進める新たな働き方改革の実現>である。その原動力となるのが介護現場で生み出されるエビデンス情報である。
【図8】パナソニック「LIFELENS」の概要
「科学的介護」の実現を目指して
医療分野では「エビデンス(根拠)医療(Evidence-Based Medicine:EBM)」と呼ばれるデータに裏付けられた科学的手法が実施されている。介護の分野でも日常生活の介助だけでなく、要介護者の自立支援や認知症予防、重症化防止など専門的なケアにおいて科学的手法に基づく介護手法の導入が必要とされる。しかしながら、現状において、介護サービスのアウトカム等について科学的な根拠のある客観的な情報の蓄積が進んでいない。
国は、医療・介護・健康にまたがりデータベースの構築・活用を推進する「データヘルス改革」に2017年から取り組んでおり、介護分野における情報利活用の推進も目標のひとつである。2020年度から全国の医療・介護の保険データが統合され、運用が開始されたが、介護事業者が持つエビデンス情報のデータベース化はまだ始まったばかりである。2018年に通所・訪問リハビリ情報のデータベース(monitoring & eValuation for rehabiLitation ServIces for long-Term care:VISIT)の構築が始まり、2020年には高齢者の状態やケアの内容に関するデータベース(Care, HeAlth Status & Events:CHASE)が稼働を始めた。両者は2021年に「科学的介護情報システム(Long-term care Information system For Evidence:LIFE)」に統合され、2021年度の介護報酬改定ではLIFEへのデータ提供並びにケア計画の策定・更新などPDCA実施要件について報酬加算が行われた(図9)。
【図9】LIFE LIFEによる科学的介護の推進イメージ
(出典:厚生労働省資料等に基づき作成)
介護の世界もようやくデータドリブンの世界に舵を取り始めた。超高齢社会である日本の介護サービスの動向は世界各国の先例として注目されている。奇しくも新型コロナウイルスの感染拡大により高齢者の生活環境が激変し、介護サービスの利用条件も変更を余儀なくされている。データに基づく科学的介護の実現が、ウィズコロナ、アフターコロナの逆境を乗り越えて新しい介護モデルの構築につながっていくことを期待したい。
個別化医療、再生医療、ゲノム. 医療技術、バイオ医薬品などにより健康寿命の延伸や. 予防の高度化が進み、テクノロジー分野では、AIの進. 化、ロボットの高性能
認知症ケアおよび介護におけるAIおよびロボットの活用
防ぎうる認知症にならない社会に向けた技術開発
がんゲノム医療と人工知能介護・認知症領域における取り組みについて
介護ロボット. が介護サービスを提供. スマート⼯場. AIを活⽤した健康管理. AIが医者を補助 ... 世界で最初に急激な⾼齢化社会を迎えている⽇本において、医療・介護
AIの活用. 認知症ケア. ⾃⽴⽀援. 重症化予防. 要介護状態等の. 維持・改善. 健康・医療・介護. ・リハ・栄養等データ ... 脳科学。ロボットを駆動させるアクチュエータ介護ロボット. が介護サービスを提供. スマート⼯場. AIを活⽤した健康管理. AIが医者を補助 ... 世界で最初に急激な⾼齢化社会を迎えている⽇本において、医療・介護の改革
AI搭載したロボットが高齢者グループの会話を誘導し、認知症予防に―保健医療AI開発加速コンソーシアム
AI×ロボットアームで医療・介護を支援
「AI(人工知能)、生物力学、人間工学を結合させて開発したもので、視覚と触覚を持ち、人間の手指の繊細な動きを模倣できるロボットだ
ロボットアームといえば一般的に、生産ラインで使われるものだ。もし介護やリハビリに応用するなら、人間の手指のような繊細な動きを持たせるというハードルを突破しなければならない。超域研究チームは、AI(人工知能)、生物力学、人間工学を結合させ、視覚と触覚を持ち、人間の手指の繊細な動きを模倣できるロボットを開発した。それは、人間と同じようにボールを握り、ティッシュを取り出すことができる。人類の手指の関節を模して設計したもので、空気圧の伝動によって指を曲げる動作を行う。また、米国の特許技術を使った演算チップによって手指が受ける反発力をセンサーで測定し、かつ的確な角度で測量を行う。一般にロボットがボールをつかんだり、飲料のボトルを握ったりする場合、五本の指を機械的に開いたり、閉じたりして、物をつかんだり、握ったりするものだ。しかし、人間に似た滑らかさがある。人間の動作をデジタル化し、それを少しずつロボットに学習させたからだ。両手を人間のように動かせるようになれば、将来的にはロボットが赤ちゃんを抱いたり、病人や老人の背中をさすったり、体を起こしたりすることも可能になる。
繊細に動かせる手指だけでなく、チームは死角ゼロの七軸ロボットとした。これは一般の六軸ロボットより、動きの幅がさらに広がる。人間の手では届かないような角度まで腕を折り曲げることができるのだ。さらに、自由に動かすことのできる首や3D立体視覚システムなどを持つため、より広い範囲で周辺の物品をスキャンすることができる。つまり、「空間」の感覚を持っているのだ。しかも、AIによってものを識別することも可能だ。
ロボットの「脳」に当たる部分は資訊工程学系の金仲達教授、黄稚存副教授、朱宏国副教授、電機工程学系の呉誠文特聘講座教授、劉靖家教授が中心となって研究・開発した。これまでに「未来科技奨(FutureTech Breakthrough Award)」や「国家新創奨(=National Innovation Award)」を受賞した研究・開発のさまざまなブレークスルーが応用されている。
人間の五感の中でも解明されてない部分の多い「触覚」とテクノロジーが結びついて生み出される可能性とは
皮膚で聞く――。触覚を使った情報伝達技術「ハプティクス」が熱い注目を集めている。すでにゲームのコントローラなどに実装された触感再現のみならず、遠隔手術マシンや点字の代替など様々な応用研究も進んでいる状況だ。同分野で革新的なアプロ―チを打ち出したFacebookは、「いいね!」などシンボル化された感情を皮膚への刺激で伝えるSNSの未来を模索中。
私は大学で20年近く触覚の研究をしている。しかし、触覚の研究とはいったい何をするのかわからないというのが一般的な反応ではないだろうか。実は近年、振動や動きにより触覚のフィードバックを与える「ハプティクス(= Haptic、「触覚」を意味する)」というテクノロジーが注目を集めており、この分野ではあのFacebookが存在感を見せつつあるのだ。
人の感覚の研究には大きく分けて三つの分野がある。
一つは人が感覚を使ってどう外界を認識しているかを調べる生理学的な分野。
二つ目は、人と同じような仕組みで人工的に情報を検出するセンサの分野。
三つ目はそういった感覚を人工的に提示する分野である。
五感の中で最も研究されている「視覚」を例にとると、網膜上にあるRGB(赤・緑・青)の三原色に感度を持つ細胞が光の各成分に応じて反応するという生理学的な部分に関する研究や、さまざまなパターンの刺激を見たときの人の認識を明らかにする研究が一つ目の分野だ。
そして、そのような基本的性能を人工的に実現してカメラを作るのが二つ目。
そうやって記録された映像を提示するディスプレイやプロジェクタを作るのが三つ目の分野に該当する。
触覚の研究も基本的にこれらと同じだ。「人の皮膚感覚のセンサを解明する」「ロボットの表面に人と同じような触覚を持たせるセンシングを実現する」「適切な振動・圧力のパターンを提示することで人工的に感覚を再現する」といったテーマについて、世界中で研究が行われている。
ニンテンドースイッチにも生かされている触覚研究
では、このような触覚技術は、どのような分野で利用できるのだろうか。
たとえば、スマートフォンなどの振動は広く普及している触覚研究の成果といえる。最近のiPhoneでは物理的にはボタンが押し込めないかわりに、適切な振動パターンを再現することで、あたかもクリックしたような感覚も再現できる。
近年では特にゲーム会社が触覚研究に力を入れており、コントローラの機能などに生かしている。Nintendo Switchでは「HD振動」という呼び方で高精細(HD: High Definition)な触感であることをアピール。「1-2-Switch」というソフトでは、コントローラの触感再現力を活用し、振動だけで楽しむゲームもある。PlayStation 5のコントローラであるDualSenseは、「ハプティックフィードバック」や「アダプティブトリガー」という新しい機能が話題だ。ボタンの押し込みに対して押し返すような力を生じさせるなどの形で触覚が活用されており、ゲームへの没入感を向上させている。
研究段階の事例としては,遠隔手術マシンのような応用が挙げられる。内視鏡による手術では、映像を頼りに離れたところから鉗子をコントロールして腫瘍を切除するような作業が行われる。その際に、鉗子にかかっている力などを触覚的にフィードバックすることで、他の臓器を傷つけていないかを直感的に理解したり、鉗子の操作性を向上させたり、といった効果が期待される。
これらは人が感じる触感を再現する事例だが、記号的情報を触覚というチャンネルを介して人に伝達するという応用もある。
触覚による記号的情報の伝達として最も分かりやすいのは「点字」だ。目の見えない方が、触覚を介して凹凸のパターンに触れることで、文字情報を理解できるようになっている。しかし、視覚障害者で点字を読める人は実はそんなに多くなく、厚生労働省の平成18年の調査では、「点字ができる」と答えた視覚障害者の割合は12.7%と報告されている。視覚障害者の中には弱視や視野狭窄といったロービジョンの方も含まれ、さらに最近では機械によるテキスト読み上げ技術も普及しているので、必ずしも点字が必要不可欠であるわけではない。とはいえ、視覚の代替情報取得チャンネルとしての点字の浸透率は決して高くはない。
これについて、訓練しなくても触覚を介して文字情報を伝えられないかという研究はいくつかなされている。我々の研究室で以前行った研究では、ペンを握った状態で、そのペンが自動で文字を書くように動くと,それを握っている人はかなりの精度で文字情報を認識できることがわかった。アルファベット26文字について、1秒1文字のペースで9割以上の精度で文字を理解できることが確認されている。
「脳でタイピングして、皮膚で聞く」
このような触覚を介した記号的情報の伝達について積極的に研究しているのが、あのFacebookだ。2年に1度開催される触覚分野最大の国際会議「World Haptics」で、同社は2019年の所属機関別論文採択ランキング1位となった。その数は2位の東京大学に2倍の差をつけている。先日行われた21年の会議では、コロナ禍の影響なのか、発表数は少なかったものの、触覚研究に力を入れているのは間違いない。
Facebookが触覚研究で最初に大きな注目を集めたのは、17年に提唱した「脳でタイピング」「皮膚で聞く」という2つのアプローチだ。人間を「何らかの情報を入出力するシステム」と見なすと、情報出力の多くは音声か手指、あるいはキーボードなどを経由した出力ということになる。一方、情報入力の多くは視聴覚である。二次元的な色と明暗のパターンにより眼球を介して入力するか、鼓膜の振動を介して音として入力するか、である。
Facebookの思惑は、この情報入出力を今までとは違うチャンネルで行うというものである。
情報の「出力」については、声を出したり、手を動かしたりせずに、脳の信号を直接読み取って情報として出力してしまおうと考えているようだ。これが先述の「脳でタイピング」だが、これまでBrain Machine Interface(BMI)という分野で広く研究されてきたトピックでもある。たとえばALS(筋萎縮性側索硬化症)のような全身の筋肉を動かせなくなってしまう病気の患者に対して、頭の中で考えただけで自分の意図を外に向けて発信する応用などが検討されてきた。近年の人工知能(AI)・機械学習技術の進展により、計測された脳波のパターンを適切に解析できるようになってきたという技術的な進展も大きい。Facebookの提案と同時期に、米電気自動車メーカー大手「テスラ」の創業者であるイーロン・マスクが「Neuralink」という、脳に電極を埋め込むことによる能力拡張を提案している。
一方で「入力」では、視覚と聴覚という2つの情報チャンネルのうちどちらを利用するかについて、我々の生活習慣が強く反映されている。たとえば自動車社会のアメリカでは、ポッドキャストのような音声チャンネルを利用した情報伝達が盛んである。運転時には聴覚しか空いておらず、そこを狙っているというわけだ。一方、日本の都市部では、通勤通学時に電車を利用する人の方が多い。電車の中であれば視覚を占有されても安全なので、文字や映像といった視覚で情報を得るほうが効率が良くなる。
ここで新たなチャンネルとして触覚を利用しようというのがFacebookの狙いだ。触覚は、全身に広く分布している感覚である。視覚・聴覚・嗅覚・味覚の四感は目、耳、鼻、口といった局在した感覚器があるため、そこを何かの刺激で占有されてしまうとそれ以上の情報を提示することは難しい。触覚の場合、仮に手でハンドルを握っていても、腕、肩、腹や太ももなど、まだ利用されていない場所が広く残されている。ここに適切な刺激を与えることで、たとえば耳で音声を聞くかのように情報を伝えられれば、車を運転し、音楽を聴いている状態でも、着信したメールのタイトルを確認できる可能性がある。
触れるだけで想いを伝える?
筆者が17年に「皮膚で聞く」という記事を読んだときに、皮膚を介してどれくらいの情報が伝えられるのかという点に一番強く興味を覚えた。精密な文字情報を伝えられるほど触覚は賢くないのではないかと思っていたからだ。アニメ「ルパン三世」のオープニングで、一文字ずつフラッシュのようにサブタイトルが表示される演出があるが、あれを読みにくいと感じる人は多いのではないだろうか。触覚も同様、一文字ずつ記号的に表示されたところで、それを時間方向に繋げて文として理解するのは難しいのではないかと思ったのだ。
19年にWorld Hapticsで発表されたFacebookの成果は、まさにこの疑問に対する2年間の研究を踏まえた回答になっていた。一言で言うならば、精密な文字情報の伝達は想定していない、という内容であった。
では皮膚で何を聞こうとしていたのか? それは「感情」だ。ある研究では、一人の被験者が腕を出しておいて、別の被験者が特定の情動(喜びや悲しみなど)を伝えるように前腕に触れることを指示される。そのときに、触れられた方が情動をどの程度理解できるかを評価していた。つまり、触覚のみを介して気持ちを相手に伝えられるかという研究である。このような動作時に、どんな触り方をしていたかという分析や、その時、触れられた人の神経はどのように発火していたかを計測している研究なども紹介されていた。
さらに触るだけで感情を伝えるために、主に前腕をターゲットに、どういう装置を使えば必要十分な感情が伝えられるようになるかという、ハードウェア設計についての研究も多く見られた。
つまり、「皮膚で聞く」を実現するために、1)手首や前腕など、手指ではない部位に対して刺激を提示し、2)刺激の仕方によって、喜びや悲しみのような情動を伝達することを目指しているのだ。
これはFacebook社の戦略としては非常に理にかなっているのではないだろうか。SNSでは、利用者が「いいね!」や「悲しいね」といったシンボル化された感情でコミュニケーションしている。この数種類の感情を直感的に感じさせることができれば良いわけだ。
考えてみれば、LINEなどでも、直接コメントを書かずにスタンプで済ませてしまうことが多い。スタンプに付随する感情のニュアンスを何らかの形で伝えられるのであれば、そこに文章は不要だ。そのための新しいチャンネルとしての触覚利用が今後出てくるのではないかと、Facebook社の一連の研究からは感じさせられた。
過剰な情報で、私たちの五感を埋めてよいのか
本稿を書くにあたり、編集者から「感覚がどんどん埋められていくのは、人にとって良いことか?」という疑問をいただいた。これは正直全く考えたことのない視点でありハッとさせられた。
人の感覚を取り扱う情報系の研究者は基本的に、空いている感覚をいかに活用するか、ということを課題としている。近年のスマートフォンの普及により、視聴覚がかなりの時間占有されるようになってきている。たとえば私たちはエレベータで数階上がる程度の時間であっても、ポケットからスマホを取り出してしまう。視聴覚を情報で埋めたがる傾向は、確かに年々強くなっている。
Facebookの戦略は、すぐに埋まってしまう視聴覚と競合しないように触覚も利用していこうというものである。空いている感覚を適切に利用するという情報利用的な観点ではリーズナブルであるが、「感覚がどんどん埋められている」という観点では、少し立ち止まる必要があるかもしれない。
近年、マインドフルネスと呼ばれる瞑想に惹かれる人が増えているのは、埋まった感覚の開放という観点で捉えることができるかもしれない。感覚を埋めるコンテンツ、その隙間の感覚を活用する新しい触覚技術、そして埋まった感覚を開放するための工夫は、ハイカロリーな食事をとりながらサプリメントも摂取し、ジムでトレーニングに勤しむ姿に似ていると言えようか。最初からそんなに情報を摂取しなければ良いのに、と分かっていてもやめられない時代に来てしまっている。
最後に、「触覚は、現状メインで利用されることの少ない感覚である」と述べてきたが、筆者がこれは触覚でなければ成立しない究極のコミュニケーションであると感じている事例が一つある。それは、妊娠中の胎児とのコミュニケーションである。妊婦のお腹の皮膚を介して、胎児が蹴り出す足の振動に生命を感じ、ノックに対するリアクションがあれば喜ぶ、あれは触覚でなければ味わえない感動である。そこには、視聴覚のような潤沢で高密度な情報はない。曖昧で、ときに一方通行な振動のみのコミュニケーションである。これくらいの疎なコミュニケーションで時間を埋める贅沢を人工的にデザインできると良いのだが、生まれくる生命の力には到底勝てないのである。
医療費と高齢者人口
世界経済フォーラムは、所得と富の格差拡大や気候変動などとともに、世界的変化の主な5つの推進要因の1つとして、高齢化を挙げています。
グローバルコスト
65歳超の世界人口は、今後30年間で現在の3倍にあたる15億人に達し、それに伴って高齢化に起因するコストも膨れあがる見込みです。実際、一部では、2050年までに心臓病やアルツハイマー病、糖尿病などの慢性疾患による経済的影響が47兆米ドルを超えると推定されています。
米国と英国における医療費の増加
米国の医療制度では、65歳以上の国民に費やされる医療費が25歳未満の5倍以上となっています。米国では、2030年までに、65歳を超える国民1人に対する労働人口が3人になる見込みです。
日本
現在、日本では医療費がGDPの8%を占めていますが、調査によれば、数十年にわたる経済の停滞、高額なブランド医薬品の過度な使用、そして世界一の高齢社会であることから、2025年までに医療費がGDPの11%にまで増加すると推定されています。
日本の総人口に占める高齢者人口の割合が28.1%となっている中、65歳を超える高齢者の5人に1人に相当する460万人がアルツハイマー病にかかっており、深刻な蔓延に直面しています。高齢者人口の増加に伴い、この数字も増加することが見込まれます。
再生医療、ロボット工学とAI、自動運転車、サービス産業におけるドローン利用の実用化に関して、日本は世界的リーダーとしての大きな一歩を踏み出しています。これらはすべて、高齢化社会に対応するための優れた機動性と接続性、および長寿命の実現において重要な役割を果たすよう設計されています。 とりわけ、日本は支援ロボットの成長を推進しています。医療は、Society 5.0の重要な柱です。 日本の医療は国民皆保険制度によって支えられており、学界、産業界、政府の横のつながりによって得られる豊富な生データは、何十年にもわたり日本の経済モデルの基礎をなしてきました。
日本の高齢化問題の解決に向け、日本政府は介護施設へのロボットの導入を支援しています。しかし、多くの人が、介護面でのメリットと倫理的問題とのバランスを慎重に取ることを強く勧告しています。
高齢化
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ゲノムの不安定性:遺伝子損傷を引き起こす内部要因と外部要因は、どちらも生涯を通じて体内に蓄積します。これが老化を促進することが分かっています。
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テロメア短縮:テロメアは染色体の末端を保護する「ふた」であり、細胞が分裂するたびに短くなります。時間が経つにつれ、細胞がそれ以上分裂できなくなるまでテロメアが短くなり、病気につながる可能性があります。
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エピジェネティック変異:個々の生活体験や環境要因によってDNAではなく遺伝子発現に変異が生じ、それが老化に影響を及ぼします。
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タンパク質恒常性の喪失:細胞タンパク質は加齢に伴ってミスフォールドされ、そのせいで恒常性維持機能が失われます。このように損傷したタンパク質の蓄積は、老化や老化に伴う病気の原因となります。
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栄養感知の制御不全:代謝を調節する経路があり、そのタンパク質は栄養レベルの影響を受け、老化の促進にも関与しています。
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ミトコンドリアの機能不全:加齢に伴い、ミトコンドリア(体内の代謝の調節を担うエネルギー製造所)の機能不全が始まります。
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細胞老化:「歳をとった」細胞は若い細胞ほど速く排除できず、体内に蓄積することで健康に悪影響を及ぼす可能性があります。
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幹細胞の枯渇:新しい組織細胞の再生を助ける4種類の幹細胞の活動は、加齢に伴って低下します。
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細胞間コミュニケーションの変化:細胞間のコミュニケーションは加齢に伴って妨げられ、炎症や組織の損傷を引き起こします。
老化は生物有機体が持つ自然な特徴であり、老化研究分野におけるAIと深層学習の進歩のほとんどはバイオマーカー開発の専門領域のものです。基本的な臨床血液検査、写真、ビデオ、音声、網膜スキャン、さらには医用イメージングからマイクロバイオームデータに至るまで、さまざまなデータタイプに対して年齢予測システム、つまり「老化時計」が開発されています。
デジタル医療市場
医療は3兆ドルの米国産業であり、人工知能は、2030年代と2040年代に大きな優位を占める新しい革新的な巨大企業を生み出すことになるでしょう。
CBinsightsによると、2018年には、ベンチャーキャピタルが米国の500社近いスタートアップ企業に100億ドルを投資しました。 また、大手テクノロジー企業、ベンチャーキャピタル、および各国政府は、テクノロジーの進歩についても熱心に調査しています。
デジタルヘルススタートアップ企業の投資段階
デジタル医療市場には18,000社のスタートアップ企業が参入しており、その規模は1,450億ドルに上ります。 投資家たちは、2018年にデジタルヘルスに68億ドルを投資しました。AI規制はまだ整備されていませんが、デジタルヘルスは多かれ少なかれ全面的な導入が進み、導入も容易になるでしょう。医療AI市場は、2021年までに複合年間成長率40%を達成する見込みです。これは主に、AIが医療の成果を30~40%改善すると同時に、治療費を半分に削減できる可能性があるためです。
デジタルヘルス分野は急激に拡大しています。仮想診断からAIを利用したより効果的な医薬品の開発まで、その可能性は飛躍的に広がっています。
トレンド - 思いもよらない方法で医療や健康データに影響を与えるAI
早期発見から医療診断の改善まで、AIは世界を変革し続けています。消費者がサービスを利用する方法、医療機関が医療を提供する方法、さらには実現できる健康上の成果など、AIや機械学習はさまざまな形で医療を改革しています。AIは破壊的な力を秘めており、これはほんの始まりに過ぎません。
医療は、いずれAIによって最も大きな変革を遂げる分野になる可能性があります。機械学習は、ニューラルネットワークによる医用イメージング、NLPによる電子医療データのマイニング、深層強化学習と5Gを利用したロボット手術などの分野に大きな影響を与えるでしょう。また、機械学習技術をウエアラブルデバイスに応用することで、センサーデータを処理して予防医療に役立てることができます。
2020年は、AIテクノロジーが医療や医薬品に応用される年になると期待されています。人間は自分の能力と精神を修正し、改善し、継続的に向上させる機会を手に入れるでしょう。
心拍や血糖値などの重要な生物学的指標を監視する新たなモバイルテクノロジーは、消費者の行動に根本的かつ前向きな変化をもたらします。
投資家たちは減量をサポートするウエアラブルデバイスに多額の投資を行ってきましたが、結局、長期的な行動の変化は見られず、失望する結果となりました。
AIは、予防から自己監視、診断、治療に至るまで、健康へのアプローチに多くの影響を与える可能性があります。これには、健康の社会的、家族的、経済的、感情的側面にどのように対処するかも含まれます。
将来的には、TwitterやFacebookなどのソーシャルメディアサイト、ウエアラブルデバイス、環境センサーなどから収集したデータを遺伝データやプロテオームデータと組み合わせることで、特定の病気のリスクと発症の両方をより明確に定義することが重要になるでしょう。企業はこの知識を利用することではじめて、医療機関や消費者がこのプロセスを遮るために使用できる低コストの介入を開発できるようになります。複数の診断、従来の臨床検査、およびウエアラブルデバイスを通じて収集したデータを組み合わせることで、疾患リスクをより包括的に把握できるようになり、医療機関やヘルスコーチは長期的な行動の変化を促進する、容易かつ低コストの介入を優先できるようになります。
AIと老化
老化に起因する病気の治療費は、世界各国の医療制度を崩壊させ、企業や政府の議題はこの件で埋め尽くされる恐れがあります。AIは、高齢化に歯止めをかけ、社会の絶え間ない変化に適応できる俊敏なイニシアチブを生み出すことができます。私たちは、幼児の死亡率低下と感染症による死亡者数の削減において大きな進歩を遂げました。しかし、心血管疾患、2型糖尿病、アルツハイマー病などの深刻な健康問題を抱えた高齢者はいまだに存在し、何百万人という高齢者が孤独な生活を送っています。
人間の寿命は延びましたが、生活の質が向上したわけではありません。AIの進歩は、老化研究の分野に大きな影響を与えています。 AIには、生物学的プロセスを演繹的、機構的に理解することなく、複雑な非線形データ内の関連パターンを識別するという特有の機能があります。AIは、体内で起きている複雑で全体的かつ統合的な関係を明らかにします。
AIには、どのように歳をとり、自己を監視し、そしてどのように人生を送るかをまとめて変革する大きな可能性があります。
実際に適用されたユースケースは、老化と寿命に関するさまざまな研究分野で、AIが有望な結果をもたらし始めていることを示しています。 AIは、概念実証例がわずかしかない過剰に宣伝されたテクノロジーから、大規模に導入され、認められた高齢者医療のトレンドへと次第に変化しています。
AIはすでに、プロセスの非効率性や手作業による高額な治療の問題を解消して人的ミスを防止するために急速に進歩しており、患者ケアの本来の趣旨を再定義することを保証しています。AIの力を解き放つには、医療ITの関係者や業界のエンドユーザーと緊密に連携する必要があります。 私たちは、人間の能力と社会的つながりを改善するために、より複雑な社会的プロセスの構築に重点を置く必要があります。これらのメカニズムには、自動運転車、目に見えないIoTセンサー、モバイルヘルスアプリやデジタルヘルスアプリなどの新しいテクノロジーに加え、経済成長を支援するために構築された関連サービスなどが含まれます。
すでに、製薬のさまざまな分野でAIアルゴリズムの開発に成功しており、幅広い用途に適用されています。
サービスを共通のプラットフォームに統合することを奨励する規制によって、健康的な老化のための革新が進むでしょう。 アクセスと規制は、データ取得のための効果的なパイプラインを確立するために、医療機関とAIベースの企業との連携が必要であることを考慮する必要があります。
この大量のデータに含まれる有益な情報を活用するには、深層学習技術の開発や機械学習などの新しい計算論的アプローチの導入も必要になります。正確な予測を行うAIの能力は、データの可用性に大きく依存します。
AIテクノロジーとユースケース
医療診断
「患者の死亡の約10%は誤診に起因しており、誤診は病院が抱える厄介な問題の6~17%を占めている」 出典 - 全米アカデミーズ
毎年1,200万件を超える深刻な誤診が発生しており、医療の質があまり良くない地域が数多く存在します。
AIソリューションは、診断を迅速化し、精度を向上させることができます。これにより、複数の領域で、現在ほとんどの医師が行っているよりも優れた診断が可能になります。しかし、医療行為へのAIの統合はまだ初期段階にあり、自社の利益のためにすでに個人データを収集している企業に私たちの最も個人的なデータを提供することは、多くの危険をはらんでいます。
このようなミスを引き起こす要因は、医師の能力だけではありません。ほかにも、以下のようなさまざまな要因があります。
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健康情報システムの非効率な連携と統合
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臨床医と患者の間のコミュニケーションギャップ
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診断のサポートが十分でない従来の医療業務システム
患者の転帰に関して利用できるデータが限られていることから、医療診断へのAIの応用は今のところ導入の初期段階にあります。2022年までには、医療機関や医療制度による診断へのアプローチ方法にAIが影響を与える可能性が高まるかもしれません。AIは、個人が自身の健康の変化をリアルタイムに把握する能力を変革するうえで、その役割を果たすことになります。
病院管理
患者の転帰を予測して、病院管理に役立てます。 AIを利用して電子カルテを再整理することで、医療管理にかかる膨大な時間の無駄を削減できます。これはつまり、Amazon社やGoogle社などの企業が、よりスマートなAIを利用して医療データを再パッケージすることを意味します。AIには、電子カルテなどのドキュメントやプロセスを効率化することで、その時間を大幅に削減できる可能性があります。
医薬品の開発
HIMSS Analytics 2017の基本概要によると、現在AIテクノロジーを利用している、またはAIテクノロジーに投資している医療機関は5%未満となっています。
過去5年間にわたり、製薬業界では、AIの導入によって科学者による新薬開発や病気への対抗方法が見直されてきました。
大手製薬会社が現在利用しているITは、レガシーシステムをベースとする従来型のものであり、相互運用性がなく、データのタグ付けが行われていません。製薬会社がAIベースのシステムを導入すれば、これらの課題を解決できるだけでなく、コストを削減し、効果的な新しい治療法を開発できます。
AIは、新薬の開発、服薬遵守の支援、臨床試験の詳細な分析において、製薬業界で重要な役割を果たすことになります。また、機械学習アルゴリズムは、医薬品の生物学的相互作用および化学的相互作用の調査に利用されることが見込まれます。
医用画像処理と放射線学
医用イメージングへのAIの応用は、医用画像再構成、ノイズ低減、品質保証、セグメンテーション、トリアージといった、広範囲に及ぶ不可欠なプロセスを強化できます。
深層学習は、主に画像の特定の特徴を識別し、画質を向上させ、外れ値や異常を見つけることができます。多くのイメージング研究室は、効率と専門知識を理想のレベルまで高めるために、高度な技術へと急速に移行しつつあります。
今後のAIベースアプリケーションの多くは、ラジオゲノミクス、コンピューター支援検出、および分類の分野で将来性があると言われています。 現在の医療制度はAIによって再構築され、その結果、現在の臨床画像診断は大きな影響を受けることになります。 ただし、シームレスな相互運用性を備えたデータ交換手段とともに、医用イメージングデータ用にカスタマイズされた、新しい事前トレーニング済みモデルアーキテクチャの構築に注力する必要があります。
さらに、放射線学におけるAIの急速な進歩は、患者ケア全体を変革する取り組みの決定的な突破口となる可能性があります。AIは、統合されたクラウドベースのプラットフォームを強化し、放射線科医は、症例をリアルタイムで自動的にレビューできるようになります。
病理学 - 病気の早期発見
AIを使用したデジタル病理学が急速に普及しつつある今、従来の病理診断は終わりに近づいています。作業量が増加し、正確さへのニーズが高まっていることから、AIは今後数年間で本格的にその影響力を示すでしょう。最先端のテクノロジーは、顕微鏡や人間の視覚では実現できない病理診断を実現する力を持っています。
病理学へのAIの応用により、画像解析、まれな対象物の識別、形態学に基づくセグメンテーション、スライド全体のデジタルイメージングを簡素化できます。最近の臨床診療における人工知能とデジタル病理学の急速な導入は、価値に基づくケア提供に新たな可能性をもたらしました。
IoMT - Internet of Medical Things
AIとIoTを組み合わせることで、大きな価値が生まれる可能性があります。Internet of Medical Things(IoMT)と呼ばれるこの高度なテクノロジーにより、さまざまな医療機器やセンサーをインターネットに接続して、膨大な量の重要な患者データを収集できるようになります。収集されたこれらのデータは、患者の状態を把握し、迅速かつ正確に医療診断を行い、医療機関におけるリソースの利用パターンを理解するために分析し、利用することができます。
多くの医療機関がIoMTのメリットに関心を寄せています。IoMTは、慢性疾患を持つ患者と医療機関に大きな安心をもたらします。IoMTを利用すれば、患者が快適な自宅にいながら、リアルタイムに患者を監視できるようになります。
ロボット工学
調査対象となった人の68%が、ロボットは人間を支援できるために有益であると回答した一方で、自分が病院や介護施設でロボットの介助を受けることやロボットとコミュニケーションを取ることに抵抗がないと答えた人は26%しかいませんでした。
出典: 欧州委員会による調査 - ec.europa.eu/digital-single-market/en/news/attitudes-towards-impact-digitisation-and-automation-daily-life
介護を必要とする高齢者が増加していることから、研究者たちはロボットが圧倒的な需要に対処するための1つの方法になると考えています。
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対話型AIエージェント - 高齢者管理や高齢化に対応する、Ipsoft Ameliaなどの対話型/認識AIエージェント。
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ロボットコンシェルジュは、高齢者が1人暮らしを続けることができるよう支援します。これらのロボットは、料理や掃除、人付き合いに至るまで、あらゆる支援を行います。ロボットは介護を行い、場合によっては社会的交流を提供しますが、この独特な人間的課題に対して倫理をどのように適用するかなど、一部の研究者が直面している課題もあります。
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モバイルロボティックテレプレゼンス(MRT)システムは、高齢の患者と建設的な社会的交流を実現できることがすでに証明されています。MRTは基本的に、頭の高さにディスプレイが設置された車輪付きのロボットで、簡単なスマートフォンアプリを使用して遠隔操作できます。MRTを利用すれば、高齢者が遠く離れた場所に住んでいても、親戚やソーシャルワーカーが頻繁に高齢者を「訪問」できます。高齢の患者がデバイスを操作する必要はなく、何もしなくてもソーシャルワーカーや家族と交流できます。
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人型ロボットは、高齢者に特に必要とされるケアを提供するのに十分な進化を遂げています。これらのロボットは物を拾ったり独立して移動したりできるだけでなく、例えば腕や手の動きを使って人間らしい自然なやり取りを行うことができます。さらに高度な人型ロボットには、タッチスクリーンなどのデバイスやセンサーが搭載されています。多くの高齢者はタッチスクリーンを使いづらいと感じ、ロボットに対話的なコマンドを与えて、その応答を画面から読み取ることを好みます。一方で、老化による難聴や視力障害のある高齢者には、タッチスクリーンを使用するオプションが不可欠です。人型ロボットは、課題となりえる社会的、倫理的影響を考慮することなく、テクノロジーの機能性を評価することに重点を置いてきました。その性質から、人型ロボットは孤独の軽減に役立つと一般的に考えられています。
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手術ロボットは、近い将来、多くの定型手術で医師より優れた手技を行えるようになるでしょう。医療テクノロジーの導入は今後さらに加速する見込みです。
深層学習ニューラルネットワーク
深層学習は、以前遭遇したデータに基づいて推論を行います。例えば、医療に関連するデータをより多く入力すれば、医療だけでなく、考えられるほぼすべての診断、プロセス、転帰、医師に、AIがどのような影響を与えるかについても、非常に優れたアイデアを得ることができます。
年齢予測システムの開発に使用されている最新の深層学習技術は、以前は互換性がなかった動的データ型と静的データ型に新しい可能性をもたらします。AIによる老化バイオマーカーを利用することで、生物学的プロセスの全体像を把握し、最も重要な特徴を抽出して生物学的標的とメカニズムを同定するという、因果モデルを構築するための新しい手法が可能になります。敵対的生成ネットワーク(GAN)と強化学習の最近の発展により、多様な合成分子と患者データの生成、新しい生物学的標的の同定、期待する特性とジェロプロテクターを持つ新しい分子化合物の生成が可能になりました。
これらの新しい技術は、統合されたシームレスなエンドツーエンドのバイオマーカー開発、標的の同定、創薬、および医薬品の研究開発の加速と改善に役立つ可能性のある現実世界のエビデンスパイプラインと組み合わせることができます。
老化防止のための深層学習の高度な使用
老化バイオマーカーの発見による精密医療
精密医療は、堅牢な定量的バイオマーカーに依存しています。老化バイオマーカーは、臨床的介入の治療効果を評価するための定量的基礎を提供できるツールです
現在直面している、人間の老化研究における主な課題の1つは、老化防止の治療的介入の効果を追跡するために標的化し、測定できるバイオマーカーがないことです。
現在、老化バイオマーカーの多くは、1つの機能だけでなく、破壊されると老化に関連する特定の病気や機能不全の発症を誘発することが知られている限定された一連の生理学的機能を監視します。そのため、客観的な定量化が可能で測定が容易な生物学的老化の特徴であるバイオマーカーを開発する必要が依然としてあります。このようなバイオマーカーの設計は、概念実証、実験検証、解析性能検証などを含む、時間のかかる面倒な多段階プロセスが必要です。AIテクノロジーは、老化バイオマーカーの開発に効果的な代替手段を提供します。データ学習に基づく老化時計は、バイオマーカーの同定にすでに使用されています。将来的に、データの特徴間の複雑な非線形関係を解明し、より一層正確なモデルを構築するために、複合データ学習アーキテクチャが使用されるようになります。
標的の同定
ディープニューラルネットワークを使用した効果的な老化防止治療の開発におけるもう1つの重要な側面は、対象となる標的の同定です。 経路摂動解析を使用した経路活性化パターンの相違点のスクリーニングなど、さまざまな計算論的アプローチが開発されています。これらの手法は、経路をトランスクリプトームマップとして特徴付け、若年者と高齢者の間の大きな変化を引き起こす経路を同定するために使用できます。このような解析の結果は、老化に関与する経路についての情報をもたらします。ディープニューラルネットワークを使用するこの手法は、潜在的な長寿特性を使用して同定した既知の化合物のスクリーニングライブラリーに依存します。 老化時計によって使用される特徴を分析して、新しい標的を同定することもできます。このアプローチでは、骨格筋の特徴に基づいて年齢を予測するために使用される遺伝子のリストを使用し、それをさらに分析して年齢予測に最も重要な遺伝子を同定します。年齢予測における特徴の重要性を評価するために、いくつかの手法が使用されています。
低分子創薬
薬物化合物を設計し、創薬においてより効率的にスクリーニングできる大規模な仮想化学ライブラリーを構築するための計算手法が開発されています。創薬および医薬品の開発は、深層学習テクノロジーを使用し、潜在的な有効性と安全性に従って薬剤候補を特徴付けることでさらに最適化できます。AIテクノロジーによって標準的な創薬パイプラインが破壊されることで、老化防止治療のための新しい候補を効果的に同定できるようになります。例えば、GANパラダイムに基づく生成モデルは、仮想分子を生成するその能力から、大きな可能性を秘めています。
遺伝子治療
遺伝子治療は、遺伝子を使用して遺伝性疾患、各種がん、特定のウイルス感染などの疾患を治療または予防する実験的技術です。実際には、この技術は、遺伝物質を細胞に導入することで、異常な遺伝子を補ったり、有益なタンパク質を生成したりするように設計されています。遺伝子治療は有望ではあるものの、現在はほかに治療法がない疾患に対してのみ試験が行われています。FDAは、一部の白血病、リンパ腫、および遺伝性疾患である網膜ジストロフィーの治療に初めて遺伝子治療を承認しました。 人工知能は、遺伝子編集プロセスの精度を高めるための重要な要因です。遺伝子編集の開発は、患者のDNAを変化させる可能性のある能力を科学者に提供することによって、個々の患者に合わせた治療法の探求に新たな機会をもたらしています。膨大な量のデータに基づいて学習、予測、アドバイスを行う能力を持つAIテクノロジーは、患者の予後を予測したり、実験的治療を用いた臨床試験からオーダーメイド医療に至るまでのさまざまな選択肢を医師にアドバイスしたりするために使用できるパターンを特定できます。 ただし、正確に遺伝子を編集できるかどうかについては、まだ課題があります。
大手テクノロジー企業 – FAGMA
Google社、Alphabet社、Microsoft社、IBM社、Amazon社、Tencent社はいずれも医療および医療テクノロジーの分野に参入しています。 これらすべての企業が、自社の未来を医療分野のAIと結び付けるべく大きな一歩を踏み出しています。これらの大手テクノロジー企業は、データを追い求め、各種基準やツールキットの設計に取り組んでいます。
世界経済に影響を及ぼす恐れのあるさまざまな病気や急速な高齢化から世界を守るために、テクノロジー企業は医療費に歯止めをかけようとしています。
ソフトウェアが医療における差別化の要因になっていることから、大手テクノロジー企業はソフトウェア分野の専門知識や消費者との直接的な関係、さらには潤沢な資金によって、優位な立場に立っています。
創薬のためにバイオテクノロジーAIのスタートアップ企業と提携する製薬会社
従来の製薬会社は、長い創薬サイクルに対する革新的なソリューションを求めてAI SaaSのスタートアップ企業との提携を拡大しているほか、バイオテクノロジーAIのさまざまなスタートアップ企業とも提携しています。
製薬会社は新しい治療法の候補を発見し、長期にわたる創薬プロセスを変革するために、AIアルゴリズムに数百万ドルを投資しています。それと同時に、デジタルヘルスを利用して消費者に直接リーチし、AIに関する必要な専門知識を見つけています。
再生医療とAI
収益を生み出して成長させる能力を持っている起業家にとって、再生医療は最も大きな可能性を秘めている分野です。人間の寿命は伸びており、人はできるだけ質の高い生活をできるだけ長く送りたいと考えています。
再生医療分野の目的は、例えば人工幹細胞を使用することで、患者により高度な治療を提供したり回復時間を短縮したりすることです。 AI技術は、人工幹細胞、免疫細胞、およびヒトの再生組織などを用いたオーダーメイド医療のための予測モデルの開発に機会をもたらします。例えば、AIは、胚細胞の発達状態を識別するために使用できます。AIテクノロジーのもう1つの応用例として、深層学習分析を使用して生成された3D幹細胞画像と遺伝子編集ツールCRISPRで改変された細胞株のオンラインカタログが最近導入されました。
さらに広い範囲では、AIは、再生医療技術が直面しているほかの種類の課題に対しても現実的な解決策を提供できるほか、より精密な組織工学アプリケーションのための計算モデルベースのディープニューラルネットワークの開発により、組織工学結果の予測も行えます。
AIが実現するオーダーメイド医療と老化防止研究に重点を置いたスタートアップ企業
AIは、企業や医療機関が収集した大規模な医療データセットの解釈に基づく効果的なオーダーメイド医療の開発に使用されています。
高度なバイオメトリクス
研究者たちは、ニューラルネットワークを使用して、以前は定量化が困難だった危険因子の調査と測定を始めています。パターンを発見するAIの能力は、以前は知られていなかった危険因子の特定と新たな診断方法への道を開き続けるでしょう。ニューラルネットワークを使用した網膜像と音声パターンの分析は、心臓病リスクの特定に役立つ可能性があります。
IoT - スマートデバイス企業
医療機器、ソフトウェア、サービスとしてのAI
過去数カ月間で、多くのAIソフトウェア製品が、FDAから臨床における商用利用の承認を受けました。規制当局の承認が急速に進んだことで、2014年以降、投資を拡大した80社以上のAIイメージングおよび診断企業では、合計149個の製品が承認を受けています。
いくつかのAI-as-a-Service(サービスとしてのAI)プラットフォームは、FDAの承認を受けたホーム監視デバイスに統合されており、異常がある場合に医師に警告を送信します。
ロボット工学
高度な人工知能でプログラミングされた、自主的に人間と対話できるコンパニオンロボットを作り出します。
その他の分野に関する概要
また、遠隔医療も患者と医師とのコミュニケーションを容易にすることで医療を改善します。遠隔医療は、慢性疾患の治療と監視を24時間体制で行えるより良い機会をもたらします。バイオメディカルテレメトリーは今後大きな発展を遂げるでしょう。このデジタルテクノロジーは、医師を支援し、ストレスのかかる状況を緩和するという分野で能力を拡大する可能性があります。生体工学機器や生物医学装置に、障害を持つ人、あるいは重い病気やけがに苦しむ人のための新しいソリューションが導入されていくでしょう。
補装具は、非常に速い速度で開発が進んでいます。軽量で信頼性の高い新素材、3D印刷技術、そしてスマートアルゴリズムによって、高度な機能を持つ補装具の開発が可能になっています。
スマートホーム - スマートホームでの医療は、今後爆発的に増加することが見込まれており、3D印刷のような急成長中のテクノロジーの成熟に伴い、多くの企業がこの分野を席巻するのに優位な立場につけています。
AIによって強化された長寿薬
長寿薬の開発に取り組んでいる企業は、従来のバイオ医薬品企業よりも進んでいます。長寿の研究開発には、AI、デジタル医学、ジェロサイエンスなどの多くの科学技術分野が用いられるため、長寿に取り組む企業は次世代企業と見なされています。長寿に取り組む企業は、診断や予後評価のための非常に高度な手法に加え、臨床試験を実施するための次世代技術を使用しています。
セノリティクス。最も人気のある研究分野の1つにセノリティクスがあります。これは、老化細胞を標的とし、細胞死を誘発することでそれらの細胞を破壊する部類の医薬品です。
セノリティクスは新しい研究分野の一部であり、この分野には、DNAの損傷のような細胞刺激を標的とすることで老化を防止したり若返らせたりできると考えられているジェロプロテクター薬なども含まれます。
以下は、臨床試験に関連する主な企業です。
メトホルミン
メトホルミンは、2型糖尿病を治療する安価な後発医薬品であり、長寿を促進する可能性のある医薬品として登場しました。
長寿の研究者たちは、老化に伴う酸化ストレスや炎症を軽減する効果に注目しています。
ゲノムの不安定性とは、DNAの複製エラーを直接引き起こすか、あるいは活性酸素の活動によってDNA損傷を誘発する精神的ストレス、太陽放射、有害化学物質、生物学的因子を指します。私たちのゲノムは、毎日潜在的な損傷に直面しています。ゲノムが完全性と安定性を維持できるのは、この蓄積された損傷を修復する固有の修復システムのおかげです。
エピジェネティック変異
老化のプロセスは、エピゲノムの変化を引き起こす可能性があります。この変化は、細胞機能を潜在的に変化させ、最終的にはその機能を損なう可能性のある遺伝子発現の変化をもたらす場合があります。例として、免疫系のエピジェネティック変異は、活性化を阻害し、免疫細胞を抑制し、免疫系の障害や炎症に対して人間をぜい弱にすることがあります。
タンパク質恒常性の喪失
タンパク質恒常性の喪失は、老化に伴う一般的なプロセスであり、病気の指標となります。このプロセスは、有害なタンパク質またはミスフォールドされたタンパク質と望ましくない凝集体の蓄積を特徴としています。これらのタンパク質の分解は加齢に伴って阻害されます。老化した細胞は自食機能が低下し、細胞のリソソームは細胞の老廃物を除去する効率が低下することが分かっています。アルツハイマー病、パーキンソン病、ハンチントン病、プリオン病は、タンパク質恒常性の喪失に起因する病気の一例です。
栄養感知の制御不全
代謝活性は、人間の細胞にストレスを与えることが知られています。カロリー制限は、代謝機能障害を遅らせるための予防療法です。ミトコンドリアの機能不全や酸化ストレスといった代謝の副産物の中には有害なものがあり、栄養感知を制御不能にして糖尿病を引き起こす可能性があります。老化の速度を調節できるいくつかの重要な代謝シグナル伝達経路があります。タンパク質は老化防止の研究対象となる可能性があります。間欠的カロリー制限は、潜在的な代謝機能障害を遅らせる予防療法として、依然として最も広く認識されている療法です。
ミトコンドリアの機能不全
ミトコンドリアの機能不全に対して開発中の医薬品は多くありません。ミトコンドリアは、尿素、コレステロール、神経伝達物質の代謝に関与しており、解毒とフリーラジカル生成、さらには脂肪、炭水化物、タンパク質の消化にも関与しています。これらの機能障害は多くの全身性疾患を引き起こし、多くの一般的な老化病変はミトコンドリアの機能不全に起因することが分かっています。ミトコンドリアの機能不全は、2型糖尿病、アテローム硬化性心疾患、がん、アルツハイマー病、パーキンソン病、および脳卒中に関係しています。ミトコンドリアの機能不全は、人間が老化する主な理由の1つと考えられています。
細胞老化
加齢に伴い、死んで置き換わることを拒否する細胞が蓄積していきます。これらの細胞は、細胞機能を阻害し、組織修復を低下させ、がんの原因となりえる突然変異を蓄積し、慢性炎症の増加を引き起こしています。細胞分裂周期が不可逆的に停止するこの現象は、細胞老化と呼ばれます。老化は、ほぼすべての細胞に影響を及ぼす普遍的なプロセスです。加齢に伴って免疫反応が低下し、一部の老化細胞は免疫クリアランスを逃れます。人間が老齢になる頃には、老化細胞が大量に蓄積しています。組織内に老化細胞が長期的存在することは、老化に伴う病気を促進する可能性があり、老化自体を促進する可能性さえあります。
幹細胞の枯渇
幹細胞はほかの多くの細胞型に分化し、組織内で再生成分として機能できます。幹細胞は、正常な細胞と組織の機能を維持するために、機能的な分化細胞で組織を補充します。幹細胞の数は生涯減少し続けるため、若年者ほど補充の可能性が高くなります。幹細胞は加齢に伴って遺伝的変異と遺伝子損傷を蓄積するため、年齢とともに分化能力を失う傾向があります。幹細胞の枯渇は、組織再生の失敗を表しており、老化の特徴です。
細胞間コミュニケーションの変化
人間が老化すると、細胞間の電気的および化学的シグナル伝達系が破壊され、シグナルに歪みが生じます。破壊されたメッセージは、細胞間コミュニケーションの不均衡をもたらします。細胞が老化すると、免疫系の機能不全や組織損傷の蓄積に起因して、より多くの炎症シグナルが生成されます。その結果、アテローム性動脈硬化、2型糖尿病、肥満、慢性消化性潰瘍などの慢性炎症と慢性疾患が生じます。
新たな未来 - 進化する世界のために人間を進化させる – インテリジェントな社会
私たちは今後、拡張現実の利用の増加、国境を越えたコミュニティの増加、デジタル企業の著しい成長を目にすることになるでしょう。これらのトレンドはすべて、人間がデジタル化していく進化と新たな世界経済の側面を表しています。
汎用AIについて言えば、汎用人工知能(AGI)の開発や、さらには人間の記憶や能力をコンピューターに移行するなどの複数の取り組みが行われていますが、これらのアプローチの実現可能性を示す概念実証は行われていません。
ハイブリッド人間の誕生はもうすぐです。おそらく、医療におけるAIの最も驚くべき能力は、テクノロジーと人間の生態とが重なりつつあることです。
AIの進歩によって、体内に埋め込まれたチップで内部自律システムを制御できる日が近づいています。これらのチップは、脳内の反応によってアクティブ化され、仮想現実によって視力を高めたり、強化されたストレージ機能によって記憶を強化したりします。
AIチップを人間の脳に埋め込めるようになれば、二重らせんを解き明かすための明確な道筋をも手に入れることができます。人間のDNAへの書き込みや編集が可能になり、先天的な欠損を削除し、病気や疾患を発生と同時に修正できるようになります。
私たちは、一般化し、戦略を学習し、学習した特徴から新しいモデル、対象、データを生成する最新のAIの能力と、予防医療、再生医療、回復医療のあらゆる分野で新しいアプリケーションとソリューションをもたらす特徴抽出および因果関係分析の正確な方法とを組み合わせた集学的アプローチを必要としています。
簡単に言えば、ビッグデータ、ソフトウェア、化学、バイオテクノロジー、機械学習の最新の進歩を組み合わせることで、人間の脳に直接アップロードされる人間の追加機能を実現できるようになります。将来的に、人間の生態と最新のテクノロジーを同期させることにより、まったく新しい未知の領域が切り開かれます。その可能性は無限です。
高齢化に関するAI研究は、データの経済的側面、生成、交換、モデルの交換と検証、そして分析、臨床試験、教育プログラムに重点を置いたコンソーシアムと国際協力が必要であることを示しています。
介護分野は他業界に比べてICT活用が遅れている分野といわれてきたが、高齢化の進展に伴うさまざまな課題を抱えて改革に乗り出す動きが徐々に活発化している。新型コロナウイルス感染拡大に伴うニューノーマルの広がりが介護のあり方を見直すきっかけになり、また、国もデータに基づく「科学的介護」の実現を目指して介護データベース構築に乗り出すなど、新たな展開が見られる。本稿では、介護業界におけるICT活用に向けての最新動向を、背景となる要因や課題感を交えて紹介する。
介護業界におけるICT活用領域
介護分野でICT活用が急がれる背景には、介護業界の構造的な課題がある。ひとつは深刻化する人材不足である。高齢化の進展により要介護人口が増加しているが、それを支える介護従事者の供給が追い付かず、需給ギャップが拡大している。現場スタッフの業務負担は大きく、限りある介護人材でオペレーションを効率化する必要に迫られている。また、もうひとつの課題として、国の介護財政逼迫に伴い、介護事業者の経営環境が悪化していることがある。経営改善・強化のためには、コスト削減だけでなく収益につながる新たな付加価値の開拓・提供が求められている。
現在、介護分野で見られる主なICT活用事例は、図1のような4つの領域に整理することができる。
【図1】介護分野における主なICT活用領域
以下に、各領域におけるICT活用ニーズ並びに代表事例を紹介する。
(1)SNS
介護サービスは多職種の連携プレイで業務が遂行され、スタッフ間のコミュニケーションの充実がサービスの品質にも影響する。日本エンブレースが提供する「メディカルケアネットワーク(MCS)」は、医療・介護に特化した非公開型のSNSサービスで、現在の登録ユーザー数は14万人である。在宅医療や地域医療連携に携わる医療機関の導入が多いが、介護に特化した事例として、訪問介護を実施する介護事業者がスタッフ間の連絡や情報共有に活用しているケースもある。
一方、介護現場の多くは業務のデジタル化に後れをとっている。現場職員は未だに紙の書類や日誌の作成に追われ、事務ノートのメモ書きで引き継ぎを行い、複数の施設・関係者に電話で問い合わせや申し送りを行うなど、現場にはアナログな手法が根強く残っている(図2)。
【図2】介護現場における連絡手段
(2)業務記録・クラウド
介護現場で身体ケアを行いながら体温や血圧等のデータを計測してシステムに入力したり、日々の気付きをテキストベースで書き記したりといった情報処理は現場職員の大きな負担となっている。また、せっかく入力したデータを現場で活用する機会は限られ、サービス向上や業務改善につなげることが難しいのが現状だ。このような課題に対応して、善光会が開発した「スマート介護プラットフォーム(Smart Care Operating Platform:SCOP)」は、複数の介護機器と連携したクラウド型の情報管理プラットフォームである。IoTセンサー機器等の情報を集約し、現場の状況やアラート情報などをiPhone上で一元的に管理できる。iPad上で行う介護記録は平易なインターフェースでその場で簡単に入力できる。持ち場を離れることなくリアルタイムに情報共有できるため、異常が発生しても迅速・的確に対応できる。SCOPの一部機能は国立日本医療研究開発機構(AMED)の補助採択事業として開発され、実証実験で一定の成果が実証された(図3)。
【図3】SCOPを使った介護業務の効果実証
(出典:未来投資会議構造改⾰徹底推進会合「健康・医療・介護」会合(第9回)(2019年4月27日)資料2「善光会のICTを活⽤した介護の取組状況について」)
善光会が目指すのは、事務処理にとどまらず、介護施設の情報管理をデジタルで一元化して業務改革を実現させる「介護版DX」に他ならない。
(3)AI・ロボット
介護現場の負担を軽減するため、要介護者のや移動支援などの力作業を助けるパワーアシスト、入浴や排せつなど要介護者の自立的な行動を支援するアシストロボットなど、さまざまな介護ロボットが介護現場で活躍している。
米アイオロス(Aeolus Robotics)社が開発した「アイオロス・ロボット」はAI搭載型サービスロボットである(図4)。知能、視覚、機動(移動)などさまざまな機能でAIが使われ、ネットワークで管理されるのではなく自律的に施設内を移動して、物品運搬や危険物の発見・通報、見守りなどマルチにサポート業務を担う。アイオロス社はロボット単体の販売ではなく、サービスとして提供する「RaaS(Robot as a Service)」の形で事業展開しており、日本でも介護事業者や高齢者住宅事業者と提携してB2B2Bモデルのビジネス創出を図っている。
【図4】「アイオロス・ロボット」の機能
(出典: https://robotstart.info/2018/12/11/aeolus-robot-spec.html)
他にも、見守りシステムやロボットと要介護者が会話するコミュニケーションロボットなどもあり、これらは利用場所が施設から一般家庭に広がっている。独居高齢者世帯が増加する中、ウィズコロナで在宅介護を余儀なくされる高齢者が増えるにつれて、介護ロボットに求められる役割は今後間違いなく高まっていくだろう。国は日本の介護の将来を見越して、介護ロボットの開発・普及に力を入れ始めている。経産省は2021年から「ロボットなど介護・福祉用具開発プロジェクト」を開始し、民間の介護ロボット開発を支援する。
(4)見守り
センサーやIoT機器を活用した見守りシステムでは、在宅介護を対象にした家庭向けサービスが次々と登場している。遠隔での見守りや健康管理、日常行動の安全面だけでなく、新型コロナウイルスの感染リスクが高い高齢者の環境対策(温度、湿度、空気の汚染度など)の役割も担っている。ICT業界からの参入もさかんで、グループでは、「goo of thingsでんきゅう」を、IoT見守りセンサー「LASHIC」を使って独居高齢者向け見守りソリューションをそれぞれ提供するなど、エンドユーザーに近いところでサービスを提供している。
これまでの見守りシステムでは、身近に介護者がいない在宅介護向けに焦点があったが、最近は介護施設向けの製品・サービスが増えている。その目的は、人員不足に起因する職員の負担軽減や入居者の室内事故防止などであるが、見守り機能にとどらまず、さまざまな計測ツールやIoT機器をネットワーク上で連携させた統合型のシステムが登場している。例えば、リコーの「リコーけあマルシェ」は、IPネットワーク上でセンサーやカメラなどのデバイス等のデータを連携・集約し、入居者の生活リズムを把握することで、一人一人にあった介護サービスの提供を可能にする(図5)。
図5「リコーけあマルシェ」の概要
官民連携で見守りサービスの社会インフラ化を目指す取り組みもある。NTTドコモと神戸市は、米国のスタートアップ、テラス(Tellus)社 弊社が開発した非接触型小型レーダーを使った高齢者の見守りサービスの実証実験を共同で実施している。
テラス社は、高齢者へのプライバシーを配慮してカメラを使わず、利用者の心理的・肉体的負担感を減らすことを目的として、ウェアラブル機器として装着し、コンセントに差すだけで使える非接触型の機器を開発した。計測したデータをクラウドに連携してAIで分析し、利用者の状況をリアルタイムに把握することができる。
実証実験は、NTTドコモが神戸市との間で締結した「ICTを活用した安全安心なまちづくり」に関する事業連携協定に基づくものである。神戸市は、実験成果を自らの行政サービスに取り込むことを直接の目的にしているのではなく、最新テクノロジーのインキュベーション、社会実装を支援することに主眼を置いている。新しいテクノロジーで行政課題を解決しようとするとき、行政だけですべてに対応するのは無理があり、テクノロジーが持つ可能性を活かしきれずに終わってしまうかもしれない。テクノロジーをビジネスとして育てていかなければ社会実装は難しく、ビジネス化に向けてはスタートアップと大企業のコラボレーションが欠かせない。神戸市はさまざまな分野で社会改革のためのビジネス・インキュベーション事業に力を入れて取り組んでおり、今回の実証実験もその一環である。
コロナ渦で脚光を浴びる非接触型サービス
新型コロナウイルス感染拡大に伴い、介護現場は大きな負担を強いられた。接触・対面を基本とするサービスを中止・変更せざるをえなくなったシーンも少なくない。医療の現場では感染予防のため対面診療をオンライン診療に切り替え・補完する機運が高まっている。介護の現場でも施設内クラスター(感染者集団)が発生したことなどから、利用者(要介護者)と介護従事者、利用者と家族の接触機会を減らす対策が取られているが、利用者を完全に隔離してしまうとQOL(Quality of Life)の悪化が心配である。そこで、感染予防とサービス水準の維持を両立させるため、ICTを活用した非接触型のサービスが登場している。
例えば、ラムロックの見守りカメラ「みまもりCUBE」は、インターネット環境が要らない見守りカメラで、介護施設に提供されている。NTTドコモのSIMカードを利用してコンセントに差すだけで、離れて暮らす家族の様子をパソコンやスマホで確認したり、家族と会話したりできる。
また、3密回避のため、今後は施設利用から在宅サービスへの切り替えが進むことが予想される。それに伴い、リハビリやレクリエーションなど施設内で実施されている付帯的なプログラムを自宅でも利用できるサービスが登場している。パワーロボット「HAL」を開発・提供するサイバーダインは、HALとトレーニング・プログラムをセットにしたオンラインでの在宅トレーニング「NeuroHALFIT」を提供している。専用モニターで身体情報を可視化し、クラウドに接続して効果的なサポートを遠隔で受けられる(図6)。
【図6】「NeuroHALFIT」の概要
シャープは、施設向けに提供していた健康支援サービス「頭の健康管理」を利用者が自宅でも利用できるように機能拡張した。施設利用者は自宅に戻ってもタブレット端末やスマホから認知機能の状態を指摘する脳トレゲームを利用できる。体温や体調などの健康情報も記録でき、介護施設のスタッフや利用者の家族がクラウド経由で確認し、離れたところから健康状態を見守ることができる。
データ活用で“働き方改革”
介護分野でICTによるイノベーションを推進するためには新たなテクノロジーの導入が欠かせないが、単なる技術開発にとどまらず、介護業界が直面する課題の解決や介護の質の向上に寄与するソリューションの提供につなげていかなければならない。そのためには、その新しいテクノロジーを介護現場で日々活用してデータを収集・蓄積し、データを分析してアウトカムを評価し、さらなるサービス改善につなげていくというPDCA型のアプローチが求められる。医療の世界では既にアウトカム重視のデータ医療が世界的な潮流となっているが、介護においても、データに裏付けられた新しい介護モデルの確立に向けた取り組みが始まっている。
北九州市は、介護現場の負担軽減や業務改善を進めることを目的として、新しい介護モデルの開発・普及に取り組んでいる。ICTや介護ロボット等の活用に加えて、効率的な人員体制、実践プロセスの策定など実施体制を整備し、実証実験を踏まえて「北九州モデル」と称する標準モデルを策定した。市はこのモデルをベースに介護施設等への導入コンサルティングを行っており、要望があれば介護機器メーカーに対して開発の橋渡しなども行っている。
実証実験では、あらかじめ評価指標を定め、ICTを活用して△△業務時間を●割削減など、数値ベースの効果検証を行った。北九州モデルが目指すのは、業務の効率化とサービス品質の向上を両立させる新しい働き方改革の実現であり、明確な指標に基づくデータドリブンなアプローチが注目される(図7)。
【図7】「北九州モデル」の概要
データ重視の介護と聞くと、非人間的・機械的な冷たいイメージを想像しがちだが、そうではない。人手によるサービスの価値を高めるために、データが介護者の業務をナビゲートし、無理・無駄な業務を削減させる。それによって人手によるサービス提供に余裕が生まれ、より優しく的確な対応が可能になる。
例えば、パナソニックが2020年7月に開始した「LIFELENS」は、“センシングとAI技術でヒトの五感に代わる介護品質を提供する”ことをコンセプトに掲げている(図8)。ここでいうヒトとは介護者のことである。これまでは介護者が五感や経験知に基づきすべてのプロセスに関与していたため、当事者に業務を効率化する余地がほとんどなかった。「LIFELENS」はICTをヒトの業務に介在させてプロセス自体を変え、ヒトの動きを変えることで業務の効率化とサービスの質の向上を実現しようというものである。
北九州モデルも「LEFELENS」も目標は同じで、<ICTとヒトが協調して進める新たな働き方改革の実現>である。その原動力となるのが介護現場で生み出されるエビデンス情報である。
【図8】パナソニック「LIFELENS」の概要
「科学的介護」の実現を目指して
医療分野では「エビデンス(根拠)医療(Evidence-Based Medicine:EBM)」と呼ばれるデータに裏付けられた科学的手法が実施されている。介護の分野でも日常生活の介助だけでなく、要介護者の自立支援や認知症予防、重症化防止など専門的なケアにおいて科学的手法に基づく介護手法の導入が必要とされる。しかしながら、現状において、介護サービスのアウトカム等について科学的な根拠のある客観的な情報の蓄積が進んでいない。
国は、医療・介護・健康にまたがりデータベースの構築・活用を推進する「データヘルス改革」に2017年から取り組んでおり、介護分野における情報利活用の推進も目標のひとつである。2020年度から全国の医療・介護の保険データが統合され、運用が開始されたが、介護事業者が持つエビデンス情報のデータベース化はまだ始まったばかりである。2018年に通所・訪問リハビリ情報のデータベース(monitoring & eValuation for rehabiLitation ServIces for long-Term care:VISIT)の構築が始まり、2020年には高齢者の状態やケアの内容に関するデータベース(Care, HeAlth Status & Events:CHASE)が稼働を始めた。両者は2021年に「科学的介護情報システム(Long-term care Information system For Evidence:LIFE)」に統合され、2021年度の介護報酬改定ではLIFEへのデータ提供並びにケア計画の策定・更新などPDCA実施要件について報酬加算が行われた(図9)。
【図9】LIFE LIFEによる科学的介護の推進イメージ
(出典:厚生労働省資料等に基づき作成)
介護の世界もようやくデータドリブンの世界に舵を取り始めた。超高齢社会である日本の介護サービスの動向は世界各国の先例として注目されている。奇しくも新型コロナウイルスの感染拡大により高齢者の生活環境が激変し、介護サービスの利用条件も変更を余儀なくされている。データに基づく科学的介護の実現が、ウィズコロナ、アフターコロナの逆境を乗り越えて新しい介護モデルの構築につながっていくことを期待したい。
スポーツ・健康産業
高品質で独創的技術開発に取り組んで参りました。安全で便利な製品提供の為、AIoT 5G blockchain 量子コンピューティング XR、AR、VR等DX最先端技術と開発に関する特許も多数取得、今後も“ICT企業” ICT領域(主な領域:Fintech、コミュニケーション[AR/VR]、セキュリティ、メディアコンテンツ、Bigdata、クラウド、IoT・ドローン、マーケティング・広告、メディカル・ヘルスケア、ロボティクス、電力・電池、AI、Enterprise、教育 新エネルギー産業(電池関連)電池(蓄電池、水素・燃料電池等)や電池の材料・部材等)として発展進化して参ります。分野別(環境・エネルギー、ライフサイエンス、システム・情報科学技術、ナノテクノロジー・材料)で最先端技術を利用したハードウェア・ソフトウェア開発、実証実験、プロトタイプ製品の研究開発・運営・販売、
分野別(環境・エネルギー、ライフサイエンス、システム・情報科学技術、ナノテクノロジー・材料)
「超スマート社会」の実現(Society 5.0)、その実現に向けて先行的に進めるとされた「11 のシステム」には「地域包括ケアシステムの推進」、「スマート・フードチェーンシステム」、「スマート生産システム」が含まれている。また戦略的に解決に取り組んでいくべき課題の中でも、食料の安定的な確保、世界最先端の医療技術の実現による健康長寿社会の形成、ものづくり・コトづくりの競争力向上など関連事項が複数含まれている。なお上述の「世界最先端の医療技術の実現による健康長寿社会の形成」に係る研究開発に関ては、健康・医療戦略推進本部の下、健康・医療戦略及び医療分野研究開発推進計画に基づき、
以下の9 つの主な取組みを柱に推進するとしている。またその他には感染症対策などの分野での
国際貢献を進めていくこと、医療ICT 基盤の構築および利活用の環境整備を行うこととしている。
オールジャパンでの医薬品創出
オールジャパンでの医療機器開発
革新的医療技術創出拠点プロジェクト
再生医療の実現化ハイウェイ構想
疾病克服に向けたゲノム医療実現化プロジェクト
ジャパン・キャンサーリサーチ・プロジェクト
脳とこころの健康大国実現プロジェクト
新興・再興感染症制御プロジェクト
研究開発の俯瞰報告書
主要国の研究開発戦略(2020年)
CRDS-FY2019-FR-02 国立研究開発法人科学技術振興機構 研究開発戦略センター
難病克服プロジェクト
システム・情報科学技術分野情報科学技術分野はグリーンイノベーション、ライフイノベーション、産業競争力の強化等を支える共通基盤技術として位置づけられた。また、複数領域へ横断的に活用することが可能な科学技術や融合領域の科学技術として、ナノテクノロジー、光・量子科学技術、シミュレーションやe‐サイエンス等の高度情報通信技術、数理科学、システム科学技術の研究開発の推進が掲げられ具体的な取り組みとしては、超スマート社会サービスプラットフォームに必要となる基盤技術
として、サイバーセキュリティ、IoT システム構築、ビッグデータ解析、AI、デバイスなどの強
化、また新たな価値創出のコアとなる基盤技術として、ロボット、センサー、光、量子などの強
化を図るとしている。①Society5.0 の社会実装、②基礎研究を中心とする研究力の強化、③国際連携の抜本的強化、④AI 技術や量子技術などの最先端・重要分野の重点的戦略の構築、という4 つの柱が盛り込まれた。ナノテクノロジー・材料分野「ナノテクノロジー・材料」は重点推進4 分野の一つとして、ライフサイエンス、情報通信、環境とともに、10 年間にわたって重点的な資源配分がおこなわれた。主な成果として、次のものが挙げられた。「鉄を含む新しい超伝導物質を発見」、「炭素繊維複合材料をはじめ、実用化に繋がる各種材料開発の進展」、「分子イメージングに関する研究進展」、「国家基幹技術『X線
自由電子レーザー』、『ナノテクノロジー・ネットワーク』等の研究開発インフラの整備」、「オー
プンイノベーション拠点『つくばイノベーションアリーナ』(TIA‐nano)による産学官連携の
強化」、「府省連携プロジェクト:『元素戦略プロジェクト』(文部科学省)と『希少金属代替材料
プロジェクト』(経済産業省)の着実な進捗」、等である。第4 期(2011~2015 年度)においては、科学技術の重点領域型から社会的、理化学研「超スマート社会」の実現(Society 5.0)に貢献する11 のシステムが特定され、その一つとして「統合型材料開発システム」研究開発の俯瞰報告書
主要国の研究開発戦略(2020年)
CRDS-FY2019-FR-02 国立研究開発法人科学技術振興機構 研究開発戦略センター
28がある。計算科学・データ科学を駆使した革新的な機能性材料、構造材料等の創製を進めるとと
もに、その開発期間の大幅な短縮を実現することを目標としてい、Society 5.0 やSDGs 等の実現に向け、ナノテクノロジー・材料科学技術が引き続き大きな役割を果たさなければならないという問題意識の下、文部科学省科学技術・学術審議会研究計画・評価分科会ナノテクノロジー・材料科学技術委員会は、平成30 年8 月に、産業振興と人類の「幸せ」の両方に貢献する「マテリアルによる社会革命(マテリアル革命)」の実現を目標として掲げた「ナノテクノロジー・材料科学技術研究開発戦略」を公表した。
(3) ナノテクノロジー・材料分野における研究基盤政策
先端。3 つの技術領域(微細構造解析、微細加工、分子・物質合成)で、産学官の利用者に対し最先端研究設備と技術支援を提供する。微細構造解析で11 機関、微細加工で16 機関、分子・物質合成で10 機関、事業全体の総合調整を担うセンター機関を含め、全国38 機関で運営している。また、JST のALCA 次世代蓄電池プロジェクトと連携するかたちで、蓄電池基盤プラットフォームを3 機関で構成している最先端ナノテクノロジー研究設備・人材が集積するつくばにおいて、産業技術総合研究所、物
質・材料研究機構、筑波大学、高エネルギー加速器研究機構、東京大学が中核となって、日本経
済団体連合会(経団連)とも連携して、世界的な研究開発・オープンイノベーション拠点TIA を
形成している(2009 年度~)。TIA では、1. 世界的な価値の創造、2. Under One Roof、3. 自立・
好循環、4. Win-Win 連携網、5. 次世代人材育成、の5 つの理念を掲げ、企業・大学との連携網
を広げ、産学官に開かれた融合拠点として、ナノテクノロジーの産業化と人材育成を一体的にAI、量子情報科学(QIS)、コンピューティング基盤的なQIS を推進し、人材の育成・強化を図り、産業界を引
きつけ、QIS を支えるインフラを提供する研究開発を優先する。持続可能かつ相互運用可能なソフトウェア、データの保守・キュレーション、適切なセキュリティと併せて、今後の高性能コンピューティング・パラダイム、製造、デバイス、アーキテクチャに必要な研究開発を支援。生物医学 オピオイド危機との闘い、感染症の迅速な検知と封じ込め、薬剤耐性、慢性疾患の予防と治療、遺伝子治療、神経科学、医療対策と公衆衛生上の備え、HIV/ AIDS の根絶、さらには米国の高齢者や障がい者の自立、安全、健康の向上を目的とした研究開発投資を優先。バイオエコノミー遺伝子編集を使用して開発された製品に関する安全性と有効性を迅速に確立し、バイオテクノロジー製品の採用と社会的責任の
ある使用を促進するべく、証拠に基づいた基準と研究を優先① 「All of Us」研究プログラム(個別化医療のためのコホート研究)
② BRAIN(Brain Research through Advancing Innovative Neurotechnologies)イニシアティブ
③ がん・ムーンショット(Cancer Moonshot)
④ 再生医療イノベーション・プロジェクト2021 年度のPCA もこれら11 領域となる予定である。
① 人工知能(AI)
② 人のインタラクション、コミュニケーション、能力向上のためのコンピューティング
(CHuman)
③ フィジカルシステムをネットワーク化するコンピューティング(CNPS)
④ サイバーセキュリティとプライバシー(CSP)教育と人材(EdW)
⑥ ハイケイパビリティーコンピューティング・システムの研究開発(EHCS)
⑦ ハイケイパビリティーコンピューティング・インフラと応用(HCIA)
⑧ インテリジェント・ロボット工学と自律システム(IRAS)
⑨ 大規模データ管理と解析(LSDMA)
⑩ 大規模ネットワーク(LSN)
⑪ ソフトウェアの生産性・持続性・品質(SPSQ
Innovative Medicines Initiative (IMI)2 革新的な医薬品 30
Electronic Components & System Initiative (ECSEL) 電子部品とシステム 50
Clean Sky (CS) 2 航空および航空輸送 40
Fuel Cells and Hydrogen (FCH)2 水素・燃料電池 13.3
Shift2Rail 欧州の単一鉄道網 9.2
Bio-based Industries (BBI) バイオ原料・生物精製 37
Single European Sky ATM Research (SESAR) 航空交通管理システム、工学・物理科学研究会議(EPSRC)、経済・社会研究会議(ESRC)、および芸術・人文学研究会議(AHRC)の3 つは研究資金の提供だけを行っている。医学研究会議(MRC)、バイオテクノロジー・生物科学研究会議(BBSRC)、自然
環境研究会議(NERC)は研究資金の提供だけでなく、傘下に研究組織を有して自らも研究を実
施している。科学技術施設会議(STFC)は、研究資金提供に加えて研究施設の管理・運営を行
っている。UKRI から研究会議に措置される2019 年度の予算は約38 億1,000 万ポンドであ人工知能(AI)とデータよびイノベーションを用いて、病気の予防、早期診断、および慢性疾患の治療を2030 年までに変える高齢化社会 富裕層と貧困層の格差を縮め、2035 年までに今よりも少なくとも5 年間長く
人々が健康で独立した生活を送れるようにするクリーン成長 2030 年までに新しい建物のエネルギー利用を少なくとも現在の半分にする2030 年までに低炭素の産業クラスターを少なくとも1 つ確立し、2040 年までに世界初となる温室効果ガス純排出量ゼロの産業クラスターを確立する
未来の輸送手段 英国をゼロエミッション車(ZEV)のデザインと製造の最先端に位置付け、2040
年までに自動車とトラックすべての新車を事実上排出ゼロにするアイデア(Ideas)
・ 2027 年までに研究開発投資全体を対GDP 比2.4%まで引き上げ
・ 研究開発費税額控除の比率を12%まで引き上げ
・ 産業戦略チャレンジ基金 (ISCF)に7.25 億ポンドの投資
人材(People)
・ STEM 能力の教育促進に向け、4 億600 万ポンドを投資
・ デジタル分野などの国民再研修制度を新設し、建築技術およびデジタル
技術研修に6,400 万ポンドの投資
インフラ(Infrastructure)
・ 生産性投資国家基金(NPIF)を310 億ポンドに増額し、輸送、住宅建設、
デジタル等の分野での投資を促進
・ 電気自動車(EV)支援(4 億ポンドの充電インフラ投資および1 億ポンドの
プラグイン・カー助成金が含まれる)
・ デジタル・インフラ整備のため、10 億ポンド以上を投資(5G 向けの1 億
7,600 万ポンド等を含む)
ビジネス環境(Business environment)
・ セクター協定(生産性向上を目的とする政府・産業界間提携)の開始・展
開(2019 年12 月現在、宇宙、人工知能、自動車、建設、創造的産業、ライ
フサイエンス、原子力、洋上風力、鉄道、観光の10 セクターとの協定)
・ 革新的で潜在能力の高いビジネスに対し、200 億ポンド強の投資
・ 生産性の低い企業のいわゆる「ロングテール」に対処する方法など、中小
企業の生産性向上等に向けたレビューの実施
地域(Place)・ 地域産業戦略の策定
・ 都市間交通のための「都市改革基金」を立ち上げ、17 億ポンドを投入
・ 「教員開発プログラム」を立ち上げ、4,200 万ポンドを投入環境・エネルギー
英国エネルギー研究センター(UKERC)ロンドン(研究拠点は全国各所)
2004 年創設。持続可能な未来のエネルギーシステムに関する世界レベルの研究を実施。英国におけるエネルギー研究のハブであり、英国内外のエネルギー研究コミュニティをつなぐ窓口でもある。研究会議横断プログラムの一つである「低炭素未来のためのエネルギープログラム」により助成を受けている。ライフサイエンス欧州バイオインフォマティクス研究所(EMBL-EBI)ヒンクストン(ケンブリッジシャー州)欧州分子生物学研究所(EMBL)の一部門として1992 年創設。バイオインフォマティクス関連のデータベース提供と研究実施をおこなっている。運営資金の多くは、EU 諸国を中心としたEMBL 参加国政府の拠出による。情報科学技術ケンブリッジ大学コンピュータ研究所ケンブリッジ1937 年創設。ケンブリッジ大学の組織で、コンピュータ科学、エンジニアリング、技術、数学といった分野の幅広い研究を実施している。ナノテクノロジー・材料ケンブリッジ大学キャベンディッシュ研究所ケンブリッジ1874 年創設。ケンブリッジ大学の物理学研究所。これまで29 名のノーベル賞受賞者を輩出。フランシス・クリック
とジェームズ・ワトソンは、同研究所在籍当時にDNA の二重らせん構造をつきとめ、1962 年に医学生理学賞をがん治療の効果を上げ、がん患者の余命を伸ばすためにがん研究を強化する。予防、
早期発見、診断、治療の改善を図る。患者カルテの電子化とそれに伴うデータ保護の強化を促進する。2025 年までにドイツ国内の大学病院に電子カルテシステムを導入する。プラスチックゴミ削減のために、2025 年までに植物由来のプラスチック製造を推進
したり、効率的なリサイクリングが可能な物質を開発したり、同じような課題を抱
える他の地域と連携するなどして研究開発を促進する。
環境保護計画2050 を実現するため1990 年当時の85-90%程度のCO2 排出量を目
指し、生産プロセスの改善や循環型経済の実現を推進する。
効率のよい資源の利用とデジタル化による革新的なビジネスモデルを創出すること
で生産性を上げる。
多様な種を守るため、革新的なツールや新たな指標を用い環境の評価を実施する。
自動走行、電気や燃料電池自動車など、この領域は大きなイノベーションの端緒に
置かれている。充電施設の整備、法規制の緩和、EU の方針なども含んだ包括的な
実用化施策を実施する。
ドイツ国内での電池生産のための技術開発とサプライチェーン構築を支援する。
経済構造や人口動態の変化に伴う都市と地方の格差をデジタルの力で埋め、環境に
配慮した形で生活の質を高める。
人口の高齢化に伴い労働力の不足が懸念されている中で、アシスタントシステムや
ロボットの活用で、労働の負荷を軽減する。安全や健康を含め、社会におけるロボ
ットの受容など包括的な措置を実施する。
② 未来技術におけるミッション
ドイツならびに欧州をAI の研究開発実用化の拠点 とし 、人材を確保しながら、
多様な応用領域を巻き込むことで AI をベースとしたビジネスモデルを構築する。
③ オープンなイノベーション環境と起業文化の創成におけるミッション
オープン・アクセス、オープン・サイエンス、オープン・データ、オープン・イノ
ベーションの原則によって最新の科学 の創出に貢献する。れている重点技術領域
目標 重点技術
社会的実装や応用を見据えた研究
機械学習、ビッグデータ
サイバーセキュリティ、HMI、ロボット、VR
通信システム、5G 通信技術
電池、3D プリント、軽量化、製造技術
世界トップへ飛躍させるべき技術
量子シミュレーションシステム、超精密計測技術、画像化
技術
バイオテクノロジー、バイオインフォマティクス
航空宇宙衛星、材料ARENA2036 シュトゥットガルト大 形質転換可能な自動車研究
DPP アーヘン工科大 デジタル光学
Mobility2Grid ベルリン工科大 スマートグリッド
FEN アーヘン工科大 環境にやさしいエネルギー
185 Cluster-Netzwerke-International
186 ドイツ語名: Forschungscampus
研究開発の俯瞰報告書
主要国の研究開発戦略(2020年)
CRDS-FY2019-FR-02 国立研究開発法人科学技術振興機構 研究開発戦略センター
124
MODAL フンボルト大 データ駆動型の輸送/医療技術
M²OLIE ハイデルベルグ大 癌治療
Open Hybrid LabFactory ブラウンシュバイク工科大 車両素材の軽量化研究
STIMULATE マグデブルク大 低侵襲性治療
InfectoGnostics イエナ大学 感染症早期診断重点領域として、第二世代の量子コンピューティング(コンピューター、シミュ
レーションなど)、量子コミュニケーション(通信、セキュリティ技術など)、計測(精密計測技
術、衛星、ナビゲーション技術など)の開発のほか、量子分野の技術移転と産業の参画推進をあ
げている。「ハイテク戦略2025」下の社会課題解決のため、自動走行、電気や燃料電池自動車な
ど、この領域は大きなイノベーションの端緒に置かれている。充電施設の整備、法規制の緩和、
EU の方針なども含んだ包括的な実用化施策、と未来技術分野のミッションとして、ドイツなら
びに欧州をAI の研究開発実用化の拠点 とし 、人材を確保しながら、多様な応用領域を巻き込
むことで AI をベースとしたビジネスモデルを構築する、が示されている健康・環境・社会
健康・デジタル
デジタルな人類
社会・デジタル・セキュリティー
デジタル・エネルギー・環境・社会
また2020 年計画は、国により定められた下記の優先項目を含んでいる。
人工知能
人文社会科学
量子技術
薬剤耐性
神経発達障害における自閉症
希少疾患における平行的な研究、ラ
イフサイエンス、環境・エネルギー、ICT、ナノテクノロジーといった技術に基づいて優
先事項が整理されているという特徴がある。
人文・社会、地球システム・環境科学、エネルギー、生物学・医療、材料科学・工学、天文学・天体物理学、原子力・高エネルギー物理学、ICT・数学、科学・技術情報といった分野ごとに、全体で99 個の具体的なインフラを同定しつつ、支援の方向性について示している。同定されたインフラでは地球システム・環境科学および生物学・医療分野にかかる
ものが相対的に多く、それぞれ25 と24 のインフラが指定されている。人文・社会、地球システム・環境科学、エネルギー、生物学・医療、材料科学・工学、天文学・天体物理学、原子力・高エネルギー物理学、ICT・数学、科学・技術情報といった分野ごとに、全体で99 個の具体的なインフラを同定しつつ、支援の方向性について示している。同定されたインフラでは地球システム・環境科学および生物学・医療分野にかかるものが相対的に多く、それぞれ25 と24 のインフラが指定されている。ある国家自然科学基金委員会(NSFC272)、科学技術政策に係るシンクタンクである中国科学技術発展戦略研究院(CASTED273)や科学技術情報基盤の構築を担う中国科学技術情報研究所(ISTIC274)が置かれている。また、中国科学院が国務院直属の機関として置かれており、傘下に104 の研究所、2 つ国家自然科学基金 国家自然科学基金National NaturalScience Foundationof China(NSFC)
基礎研究、応用研究への助成から人材育成、拠点形成への助成を含む種々のプログラム(科学技術部傘下の国家自然科学基金委員会が所管・管理運営)② 国家科学技術重大プロジェクト国家科技重大专项National Scienceand Technology国家の競争力向上のための課題解決型プログラム(国務院の所管)国家重点研究開発計画国家重点研发计划National KeyR&D Program ofChina
各省庁による課題解決型研究費助成を集約したプログラム
(科学技術部主導のもと研究基金専門管
理機関283が管理運営を行う)
④ 技術イノベーション誘導計画
技术创新引导计划 技術移転への助成プログラム
⑤ 研究拠点と人材プログラム
基地和人才专项 研究拠点への助成と人材への助成プログ
ラムイノベーションの推進、発展のための産業技術体系による新たな優位性の創造
①次世代情報ネットワーク技術、②スマート・グリーン製造技術、③
現代的農業技術、④現代的エネルギー技術、⑤資源効率利用及び環境
保護技術、⑥海洋及び宇宙技術、⑦スマートシティ・デジタル社会技
術、⑧健康技術、⑨現代型サービス業技術、⑩産業変革技科学技術重大プロジェク
トの実施(国が長期に渡って安定的に支援するプロジェクト)
①大型航空機エンジン及びガスタービンの研究開発 ②深海ステー
ション研究 ③量子通信と量子コンピュータ研究 ④脳科学と類脳
研究(Brain Science and Brain-Inspired Intelligence Technology)
⑤国家サイバー・セキュリティ研究 ⑥宇宙探査と軌道上保全システ
ム研究 ⑦自主的な育種技術 ⑧石炭のクリーン・高効率利用技術
⑨スマートグリッド技術 ⑩天地一体化通信網技術(衛星通信と地上
通信一体化)⑪ビッグデータ技術 ⑫インテリジェント製造とロボッ
ト技術 ⑬新素材の研究開発と応用 ⑭京津冀地域総合的環境保全
⑮健康福祉技術
産業技術の国際競争力の
向上
①先進農業技術 ②次世代情報通信技術 ③先進製造技術 ④新材
料技術 ⑤グリーン・高効率なエネルギー技術 ⑥先進交通技術 ⑦
先進バイオ技術 ⑧先進食品製造技術 ⑨ビジネスモデルの進化に
資するサービス技術 ⑩産業革命に資する破壊的技術
国民生活水準の向上と持
続的発展可能な技術体系
の構築
①環境・生態保全技術 ②資源の高効率的な利用技術 ③国民福祉に
資する技術 ④都市化に係る技術 ⑤公共安全に係る技術
国家安全・国益に係る技
術体系の構築
①海洋資源利用技術 ②宇宙探査・宇宙開発技術
③超深地層開発技術
基礎研究の強化 ・社会ニーズに向けた戦略的基礎研究
①農業における生物の遺伝的改良 ②エネルギーのグリーン利用の
高効率化に向けた物理学・化学理論 ③マン・マシン融合に向けた情
報通信技術 ④地球システムの統合的モニタリング研究 ⑤新材料
の設計と製造工程に関する研究 ⑥極限環境(大電流・強磁場・超高
温・超低温)における製造 ⑦メガプロジェクトが起こす災害及びそ
研究開発の俯瞰報告書
主要国の研究開発戦略(2020年)
CRDS-FY2019-FR-02 国立研究開発法人科学技術振興機構 研究開発戦略センター
180
の予測 ⑧航空機・ロケット・宇宙船に関わる力学問題 ⑨医学免疫
学
・先端的基礎研究
①ナノ・サイエンス・テクノロジー ②量子制御と量子情報 ③タン
パク質複合体と生命過程の制御 ④幹細胞研究及び臨床へのトラン
スレーション ⑤大型研究施設による先端的研究 ⑥グローバル気
候変動と対策 ⑦発達における遺伝と環境の相互作用 ⑧合成生物
学 ⑨ゲノム編集 ⑩深海・超深地層・宇宙に関する研究 ⑪物質深
層構造と宇宙物理研究 ⑫数学と応用数学 ⑬磁気閉じ込め核融合重点分野として、次世代情報通信技術、先端デジタル制御工作機械とロボット、航空・宇
宙設備、海洋建設機械・ハイテク船舶、先進軌道交通設備、省エネ・新エネルギー自動車、
電力設備、農業用機械設備、新材料、バイオ医薬・高性能医療器械、が挙げられている、中国科学院と清華大学及び北京大学による中国国家ナノ科学センターが設置された。
当センターは中国科学院・化学研究所の敷地内にあり、ナノデバイス、ナノ材料、ナノ材料の生
体への影響と安全評価、ナノキャラクタリゼーション、ナノ標準化、ナノマニュファクチャリン
グ等の実験室を抱える。ソフトウェア産業等を所管する工業情報化
部、科学技術部、中国科学院等が挙げられる。
政策動向としては、技術の開発において本節冒頭に述べた中長期計画、戦略綱要及び「科学技
術イノベーション13 次5 ヵ年計画」に重要な方針が示されている。当計画では、国の重大科学
技術プロジェクトの項目に挙げられている「量子通信と量子コンピュータ」、「国家サイバーセキ
ュリティ」、「天地一体化通信網」、産業技術の国際競争力の項目に挙げられている「次世代情報通
信技術」、「ビッグデータ、AI 等の産業革命に資する破壊的技術」、「量子制御と量子情報」技術が
ある。
また、産業振興の観点からは、2015 年7 月に国務院が発表した「中国製造2025」「インターネ
ット+」、2016 年11 月に発表した「第13 次五カ年戦略的新興産業発展計画」などの百度(Baidu, バイドゥ、中国で最大の検索エンジンを提供する企業である)により「自
動運転」国家次世代人工知能オープン・イノベーション・プラットフォームを構築する
② 阿里雲公司(Alibaba Cloud, アリババグループの傘下企業、中国最大のクラウドサービス
を提供するプロバイダである)により「都市ブレーン」(スマートシティの計算センター)
国家次世代人工知能オープン・イノベーション・プラットフォームを構築する
③ 騰訊公司(Tencent 社)により「医療画像認識」国家次世代人工知能オープン・イノベーシ
ョン・プラットフォームを構築する
④ 科大訊飛公司(IFlytek 社。1999 年に設立された音声認識・音声合成領域の人工知能会社)
により「スマート音声」国家次世代人工知能オープン・イノベーション・プラットフォーム
を構築する
⑤ 商湯集団(SenseTime 社)により「AI 画像処理技術」国家次世代人工知能オープン・イノ
ベーション・プラットフォームを構築する量子通信・量子コンピューティング技ナノテクノロジー・材料分野宇宙航空、軌道交通、電子機器、新エネルギー自
動車などの産業のニーズに応えられる新材料を供給する、「ハ
イエンド汎用半導体チップ及び基本ソフトウェア」、「超大規模集積回路製造設備(VLSI)及びフ
ルセット技術」、「ハイエンド・コンピュータ・数値制御工作機械(CNC)と基礎製造技術」が挙高度通信ネ
ットワーク
と自律性
運用基準、統合方式、交通管理システム、防衛/セキュリティ運
用の開発に重点を置き、地上、空中、海上の自律走行手段の展開
に対する障壁を低くする研究開発を優先。
先進製造 スマート・デジタル製造技術、高度な産業用ロボット工学、特に
産業用モノのインターネット(IOT)、機械学習、AI によって実
究所、日本原子力研究開発機構(JAEA)、宇宙航空研究開発機構(JAXA)、海洋研究開発機構、
また旧国立試験研究所である物質・材料研究機構(NIMS)、放射線医学総合研究所(現 量子科
学技術研究開発機構の一部)、防災科学技術研究所が位置づけられた。さらに、科学研究費補助
金の配分や学術分野の国際交流を担う独立行政法人である日本学術振興会(JSPS)や科学技術イ
ノベーション創出に貢献する多様な事業を実施する科学技術振興機構(JST)3などのファンディ
ング機関がある。国立大学法人については、国立大学法人法の一部が改正され4、我が国の大学に
おける教育研究水準の著しい向上とイノベーション創出を図るため、世界最高水準の教育研究活
動が展開されるよう、高い次元の目標設定に基づき大学運営を行う国立大学を文部科学大臣が指
定する「指定国立大学制度」が2017 年度から発足し、現在、東北大学、東京大学、京都大学、
東京工業大学、名古屋大学、大阪大学、一橋大学の7 校が指定されている。このほか、科学技術
政策や科学技術イノベーションに関する調査研究を行う国立試験研究機関として文部科学省の
中に科学技術・学術政策研究所(NISTEP)が置かれている。ファンディングや産業技術開発のプロジェクトを
担う新エネルギー・産業技術総合開発機構(NEDO)、旧工業技術院傘下の国立試験研究所を統
合・改組して発足した産業技術総合研究所(AIST)、経済産業政策の調査分析や研究を行う経済
産業研究所(RIETI)が挙げられる。このうちAIST は2016 年に「指定国立研究開発法人」に
指定されている。
経済産業省はまた宇宙航空研究開発機構JAXA や日本医療研究開発機構(AMED)も他府省と
共同で所管している。
(6)その他の府省
文部科学省、経済産業省以外にも、厚生労働省、農林水産省など多くの府省が、科学技術イノ
ベーションに関与している。内閣府では、毎年、そうした関連府省等を含む政府の科学技術関係
予算を集計、公表している。
それによれば、文部科学省と経済産業省で、政府全体の科学技術関係予算(2019 年度当初)の
7 割近くを占めている。
また、外務省には2015 年に「外務大臣科学技術顧問」が置かれた。当該顧問は、外務大臣の
活動を科学技術面でサポートし、各国の科学技術顧問・科学技術分野の関係者との連携強化を図
りながら、各種外交政策の企画・立案における科学技術の活用に関する助言を行っている。
(7) 内閣に設置された本部
科学技術基本法に基づく体制と並行して、近年、国全体として総合的、集中的に推進すべき課
題について基本法を制定し、内閣総理大臣を長とし、関係閣僚等を構成員とする本部を設けて取
り組むものも増えてきた。科学技術関係では、知的財産基本法との関係で知的財産戦略本部、海
洋基本法に基づく総合海洋政策本部、宇宙基本法に基づく宇宙開発戦略本部、高度情報通信ネッ
トワーク社会形成基本法に基づく高度情報通信ネットワーク社会推進戦略本部(IT 総合戦略本
部)、健康・医療戦略推進法に基づく健康・医療戦略推進本部などが挙げられる。2018 年7 月に
は、統合戦略に基づき、総合科学技術・イノベーション会議とこれらの本部の横断的かつ実質的
な調整を図り、統合戦略を推進するために「統合イノベーション戦略推進会議」が設置された。
なお、国連における持続可能な開発目標(SDGs)の採択を受け、全国務大臣を構成員とする
「持続可能な開発目標(SDGs)推進本部」が2016 年5 月に設置されている。
(8) 、物質・材料研究機構、理化学研究
所、産業技術総合研究所の3 法人がこの法人に指定されている。CRDS-FY2019-FR-02 国立研究開発法人科学技術振興機構 研究開発戦略センター
10
【図表I- 4】 研究資金配分機関と競争的資金制度の俯瞰
JSPS:日本学術振興会、JST:科学技術振興機構、NEDO:新エネルギー・産業技術総合開発機構、
AMED:日本医療研究開発機構、SIP:戦略的イノベーション創造プログラム(内閣府)、
ムーンショット型研究開発プログラム(内閣府)、COI:センター・オブ・イノベーション(JST)
出典:研究開発の俯瞰報告書「日本の科学技術イノベーション政策の変遷~科学技術基本法の制定から現在まで~」(2020 年
研究開発戦略センター)
科学技術に関する主たるファンディング機関の概要は以下のとおりである。
(1) 独立行政法人 日本学術振興会(JSPS)
2003 年に設立された文部科学省所管の独立行政法人。前身は1932 年に設立された財団法人日
本学術振興会である。我が国の学術振興を担う中核機関として、科学研究費補助金(科研費)等
学術研究の助成、研究者の養成のための資金支給、学術に関する国際交流の促進等の事業を実施
している。科研費は年間2,000 億円以上に達しており、JSPS は日本最大級のファンディング機
関である。
(2) 国立研究開発法人 科学技術振興機構(JST)
前身は、1957 年に設立された日本科学技術情報センターと1961 年に設立された新技術開発事
業団を母体として1996 年に設立した特殊法人科学技術振興事業団である。科学技術基本計画の
中核的な実施機関として科学技術イノベーションの創出に貢献する事業を実施している。
研究開発の俯瞰報告書
主要国の研究開発戦略(2020年)
CRDS-FY2019-FR-02 国立研究開発法人科学技術振興機構 研究開発戦略センター11日本
ファンディングの中核となる戦略的創造研究推進事業は、国が定める戦略目標の達成に向けて、
課題達成型の基礎研究を推進し、科学技術イノベーションを生み出す革新的技術シーズを創出さ
せることを目的としている。未来社会創造事業では、社会・産業ニーズを踏まえ、経済・社会的
にインパクトのあるターゲット(出口)を明確に見据えた技術的にチャレンジングな目標を設定
し、戦略的創造研究推進事業や科学研究費助成事業等の有望な成果の活用を通じて、実用化が可
能かどうか見極められる段階(概念実証:POC)を目指した研究開発を実施している。
(3) 国立研究開発法人 新エネルギー・産業技術総合開発機構(NEDO)
前身は、1980 年に設立された新エネルギー総合開発機構である。日本最大級の公的研究開発マ
ネジメント機関として、経済産業行政の一翼を担い、「エネルギー・環境問題の解決」および「産
業技術力の強化」の二つのミッションに取り組んでいる。
(4) 国立研究開発法人 日本医療研究開発機構(AMED)
2015 年4 月より、医療分野の研究開発及びその環境の整備の実施、助成等の業務を行うこと
を目的とする国立研究開発法人日本医療研究開発機構として発足。健康・医療戦略推進本部が策
定する医療分野研究開発推進計画に基づき、再生医療、がんなどの9 つの連携分野を中心とする
医療分野の基礎から実用化までの一貫した研究開発の推進・成果の円滑な実用化及び医療分野の
研究開発のための環境の整備を総合的かつ効果的に行うこととされている。__産学連携・地域振興、1) 大型放射光施設(SPring-8)、2) X 線自由電子レーザー施設(SACLA)、3) スーパーコンピュータ「京」、4) 大強度陽子加速器施設(J-PARC)の4 施設が指定され、国の支援を受けている。
「肥満予防と改善」から「健康的なからだづくり」へ
健康的なからだをつくるには、栄養バランスのとれた食事、適度な運動、十分な睡眠が重要です。しかし、これらが乱れた状態を長年続けていると生活習慣病につながります。タニタでは健康的なからだづくりの為に、「肥満の予防と改善」というアプローチでの健康づくりを提唱しています。
肥満とは、「脂肪組織の占める割合が異常に増加した状態」と定義づけられています。特に、内臓脂肪量が多いと、生活習慣病になりやすいという研究結果が報告されています。「肥満の予防と改善」には正しい生活習慣を定着させることが重要です。ただし、これまでの間違った生活習慣を改善するには、時間を要します。習慣には「逆戻り」という現象があり、「知らず知らずのうちに、元の習慣に戻ってしまう」ということが起こります。このため、「持続可能な範囲で、ゆっくりと時間をかけて改善していくこと」が重要です。
人にあわせたからだづくり
人によって健康的なからだづくりの方法は異なります。
肥満になりダイエットが必要な人やその逆に体重が増えなくて困っている人もいます。
その人のからだや状況に合わせた健康づくりが必要となります。
食事での「心がけ」
1. ときどきは食べたものをチェックする
食事の量や内容は、自分でも気付かないうちに偏ってしまうことがあります。必要な量をきちんと食べているか、栄養バランスは乱れていないかなど、ときどきはチェックしましょう。
2. 旅行や外食が続くときは、前後の食事で調節する
外食は、注意していてもカロリーオーバーや野菜不足になりがち。あらかじめ外食の予定があるときは、前後の食事で調整しましょう。また、旅行など、調整が難しいときは開き直って楽しんでしまいましょう。でも食べ過ぎだけは注意してください。
3. 食べすぎを招く環境をつくらない
食べすぎを防ぐには、食事環境に目を向けることも大切です。食品を購入することから保管、調理、盛り付け、残り物、後片付けなど、食に関わる一連の行動すべてに目を配りましょう。
運動での「心がけ」
1. ときどきは歩数計、活動量計などで運動・活動量のチェックをする
週に1回のスポーツクラブでの運動より、普段の生活を活動的なものにしたほうが、全体の活動量としてはエネルギーを多く消費します。例えば、こまめに家事をしたり、駅でのエレベーターやエスカレーターの昇り降りを階段を使うようにするなど、今の生活スタイルのなかで活動量を増やせるチャンスがないかをチェックしましょう。
2. 有酸素運動、筋力トレーニング、ストレッチをそれぞれバランスよく行う
どれも健康づくりには必要なものです。ケガを防いで、それぞれの運動の効果を発揮させるためにも、バランスよく行いたいものです。
3. マイペースを守り、他人と比較しない(がんばりすぎない)
運動は、継続できてこそ効果が発揮されるものです。体力は人それぞれ違います。競争心や苦手意識、劣等感は、運動継続の妨げになることもあります。何のために運動を始めたのかを忘れずに。
睡眠での心がけ
1. 睡眠時間を削ることはなるべく避ける
社会の24時間化が進むと共に、平均睡眠時間が徐々に短くなってきております。また睡眠時間を削って仕事や勉強や趣味に費やす場面も少なくありません。睡眠不足は昼間の眠気や疲れだけと軽視されがちですが、最近の研究では肥満や生活習慣病などとの関連性が報告されています。日々の健康のためにも、毎日十分な睡眠を取りましょう。
2. 就寝前は心を落ち着かせる
睡眠は「時間」も大事ですが、「睡眠の質」も重要です。途中の目覚めがなく深い睡眠が十分取れるように、就寝前にはリラックスすることが大事です。就寝前には部屋の明るさを落としたり、軽めの読書、静かな音楽鑑賞やストレッチなど、自分なりのリラックス方法を身につけましょう。
3. 太陽の光を十分に浴びる
朝は決まった時間に起きる習慣も健康につながります。起きたらカーテンを開けて太陽の光を浴びることで体内時計がリセットされます。太陽の光を浴びることで眠気を催される物質が減少し、逆に神経の活動を促進させる物質が盛んに分泌されることから、太陽の光を浴びる習慣を身に付けましょう。
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課題
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フードロス
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CO2排出削減
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タンパク質クライシス
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超高齢化社会・インクルーシブな食体験
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弊社パートナ一覧
科学研究日本学術振興会(JSPS)や科学技術振興機構(JST)産業日本原子力研究開発機構(JAEA)、宇宙航空研究開発機構(JAXA)、海洋研究開発機構、また旧国立試験研究所である物質・材料研究機構(NIMS)、放射線医学総合研究所(現 量子科学技術研究開発機構の一部)、防災科学技術研究所
国立大学法人:東北大学、東京大学、京都大学、
東京工業大学、名古屋大学、大阪大学、一橋大学等
新エネルギー・産業技術総合開発機構(NEDO)日本医療研究開発機構(AMED 物質・材料研究機構、理化学研究等、NTT,NTTDATA、TOYODAなど
パートナ一一覧
わたしたちは,食事を通して,炭水化物,脂し質しつ,たんぱく質しつ,無む機き質しつ,ビタミンなど,命を保たもったり,活動したり,成長したりするために必要な栄えい養よう素そを体にとりいれています。
健康な体をつくり,毎日元気に過すごしていくためには,これらの栄養素を食べ物からバランスよくとることが大切です。
「健康寿じゅ命みょう」という言葉を知っていますか?これは私わたしたちが元気に日にち常じょう生活を送れる期間という意味です。いつまでも健康で長生きするために,日ひ頃ごろから「健康なからだづくり」について知っておくことはとても大切です。
栄えい養よう素その中で体をつくるはたらきをする「たんぱく質しつ」は,健康な体づくりには欠かせない栄えい養よう素そです。このたんぱく質しつのもととなっているのが「アミノ酸さん」という物ぶっ質しつです。
このアミノ酸さんを100年以上研究している味あじの素もとグループで働く加か藤とう弘ひろ之ゆきさんに話を聞きました。
加藤弘之さん
味の素株式会社 食品研究所 技術開発センター 代謝研究グループ 兼 コーポレートサービス本部 オリンピック・パラリンピック推進室 ビクトリープロジェクトグループ 主任研究員
体をつくって動かすたんぱく質しつ(アミノ酸さん)
私わたしたちの体は60%水分でできています。その次に多いのがたんぱく質しつで約20%。このたんぱく質しつのもととなるのがアミノ酸さんです。
たんぱく質しつは,筋きん肉にく,髪かみの毛や皮ひ膚ふ,心しん臓ぞうや胃いなどといった組そ織しきのもととなります。また,だ液えきなどの消しょう化か液えきに含ふくまれる消化酵こう素そや,病気や感かん染せん症しょうから体を守る免めん疫えきのもとになる物ぶっ質しつ,体の働きを調整するホルモン,血けつ液えきの成分などもたんぱく質しつからできています。
このように,私わたしたちの体をつくったり,動かしたりしているのは,ほとんどがたんぱく質しつであり,そのもとになる物ぶっ質しつがアミノ酸さんです。(加藤さん)
人の体は60%が水分,次に多いのが20%を占めるアミノ酸(たんぱく質)。
【資料提供:味の素グループ】
では,たんぱく質しつが足りないと,どうなるのでしょうか?
髪かみの毛がパサパサになったり,筋きん肉にくが減へって転びやすくなったりすることもあります。また,たんぱく質しつが十分に足りていないと,疲つかれる,肌はだがあれる,かぜを引きやすいといった症しょう状じょうの原げん因いんの一つにもなります。(加藤さん)
地球の生き物は20種類のアミノ酸さんの組み合わせでできている
私わたしたちのからだをつくっているたんぱく質しつは,約10万種類。ヒトだけでなく,動物や植物,昆こん虫ちゅうなどのからだも実に多種多様なたんぱく質しつによってつくられています。そのすべてのたんぱく質が,20種類のアミノ酸の組み合わせからつくられています。
つまり,地球上のすべての生き物が,たった20種類のアミノ酸でつくられているのです。
アミノ酸の組み合わせによって,10万種ものたんぱく質がつくられる。
【資料提供:味の素グループ】
地球上の生き物は植物も動物もすべてがアミノ酸からできている。
【資料提供:味の素グループ】
20種類のアミノ酸さんのうち,「必ひっ須すアミノ酸さん」といわれる9種類のアミノ酸さんは,体の中でつくることができません。そのため,ふだんの食事から必ひっ須すアミノ酸さんをしっかりとることがとても大切です。(加藤さん)
20種類のアミノ酸
必須アミノ酸
ロイシン・イソロイシン・バリン・リシン(リジン)・トレオニン(スレオニン)・ヒスチジン・フェニルアラニン・トリプトファン・メチオニン
非必須アミノ酸
グルタミン酸・グリシン・アルギニン・アラニン・グルタミン・システイン・プロリン・アスパラギン酸・アスパラギン・セリン・チロシン
バランスの良い食事で健康な体をつくる
では,私わたしたちの健康に欠かせないたんぱく質しつ(アミノ酸さん)はどうやってとれば良いのでしょうか?
アミノ酸さんが豊ほう富ふな食べ物としては,肉類,豆類,卵たまごなどがあります。特に肉類のような動物性せいたんぱく質しつが豊ほう富ふな食べ物は,じょうぶな体をつくるのに優すぐれた働きをします。(加藤さん)
アミノ酸がたくさん含まれている食べ物。
【資料提供:味の素グループ】
大切なのは,こうした食べ物を1日3食,バランス良く食べること。特に朝食は簡かん単たんに済すませることが多く,たんぱく質しつが不足しがちですので,意い識しき的にたんぱく質しつが豊ほう富ふな食事を心がけることが大切です。ふだんの食事で,最近肉や魚など,たんぱく質しつをあまり食べていないな,というときは,栄養補助食品などもとり入れて,しっかりアミノ酸さんをとるようにしましょう。
特に,みなさんのように成長期の子どもは,大人よりもたくさん栄養が必要なので,「バランスよく,しっかり食べる」ことがとても大切です。(加藤さん)
運動にも役立つアミノ酸の力
健康で元気な体を保たもつには,運動も大切です。アミノ酸さんは,運動をするときにも大きな働きをしています。アミノ酸さんの研究で分かった知ち識しきを,さまざまなスポーツの分野で広めている味の素グループの河内かわち未み土とさんは,アミノ酸さんと運動の関係について,次のように教えてくれました。
河内未土さん
味の素株式会社 アミノサイエンス事業本部 スポーツニュートリション部 マーケティンググループ
みなさんは運動をすると,のどがかわいて水が飲みたくなりますよね。実は,これと同じことが,筋きん肉にくにも起きています。運動をすると,筋きん肉にくはふだんよりたくさんのエネルギーを使うことになります。そのとき,筋きん肉にくのもとであるたんぱく質しつを分ぶん解かいして,エネルギーに変えています。そうすると,筋きん肉にくが減へったり,傷きずついたりして,けがの原げん因いんになります。だから,運動の後や運動の最中に,筋きん肉にくのもととなるたんぱく質しつ,つまり,アミノ酸さんをできるだけ早く補おぎなうことで,疲つかれた体の回かい復ふくを早めたり,運動によるけがを防ふせいだりすることができます。(河内さん)
このように,運動の前後に効こう果か的てきにアミノ酸さんをとることで,疲つかれや筋きん肉にく痛つうを防ふせぎ,運動を長く続けることができたり,良い結果を生み出したりすることにもつながります。
プロ野球ソフトバンクの松田選手にアミノ酸について説明している河内さん。
食べ物が消化され,たんぱく質しつ,さらにはアミノ酸さんに分ぶん解かいされて,体の中に吸きゅう収しゅうされるにはだいたい3-4時間かかりますが,消化の必要がないアミノ酸さんそのものなら30分ほどですばやく吸きゅう収しゅうされます。激はげしい運動のあとは,アミノ酸さんを摂せっ取しゅして,早く体力を回かい復ふくさせることもおすすめです。(河内さん)
トップアスリートも注目するアミノ酸さん
2021年に開かい催さいされる東京2020オリンピック・パラリンピックに向け,味の素グループでは日本代表選手団だんをサポートしています。トップアスリートたちも,栄養バランスの良い食事や,効こう率りつ的にアミノ酸さんを体にとり入れて,勝負に勝つための体づくりに取り組んでいるのです。
私わたしはオリンピック・パラリンピック日本代表選手団だんの食事やコンディションをチェックしながら,効こう果か的なトレーニングができるように,栄養のサポートをしています。アスリートのすばらしい成せい績せきを支ささえるもののひとつに,栄養に対する意い識しきの高さがあります。(加藤さん)
パラアスリートの山本選手と全国栄養士大会で講演した加藤さん。
健康で元気な体が幸せでより良い生活につながる
最後に,加か藤とうさんと河内かわちさんはアミノ酸さんと健康の関係について教えてくれました。
トップアスリートだけでなく,みなさんのような子どもたちの健やかな成長や,高こう齢れい者しゃがいつまでもけがなく健康で元気に生活していくためにも,アミノ酸さんはとても大切な働きをしてくれます。
そして,アミノ酸さんを体にとりいれるために欠かせないのが「バランスのよい食事」。だから,このことについて,もっとみなさんに知ってもらいたいと思っています。それがSDGsのゴール3「すべての人に健康と福ふく祉しを」にも役立つはずです。(加藤さん)
強いアスリートほど,食事に気を使っていることが多いものです。アミノ酸さんが健康やスポーツに役立つことを知っていると,その分,元気な体を維い持じし,スポーツで強くなれる可か能のう性せいが広がっていきます。
また,じょうぶで元気な体は,心も元気にしてくれます。食事や運動で健康を保たもつことが,みなさんのよりよい生活,よりよい人生につながっていくと思っています。(河内さん)
テクノロジーの力で物流業界の産業構造の変革を目指すこれまでの物流業界での経験・ノウハウ、先端のテクノロジー、そして常にお客様の視点をもって、「運ぶ」「届ける」のカタチを変革し、物流に関わるすべてのスタンダードを再構築していきます。物流業界の未来を創り続けていきます。「物流版Uber」をプラットフォームとして提供しています。 フリーランスドライバーと荷主を即時につなぐ配送マッチングプラットフォーム、宅配事業者や運送会社の業務効率性を高める業務支援システムの提供を通し、ラストワンマイルを担うフリーランスドライバーが直面する労働条件の改善と荷主の利便性の追求、およびITソリューションの提供による運送業界の効率化を促進し、社会インフラとしての運送網の強化に取り組んでいます。
ソフトウエア開発」事業
大規模かつミッションクリティカルな金融系システム、社会インフラ系システムをはじめ、多彩なお客様の“ビジネスの根幹”を支えるシステム構築・ソフトウエア開発を手掛けています。
「ITインフラ」事業
長年の実績に基づいたシステム設計と構築、高品質な保守運用まで包括的に支援し、お客様に最適なインフラ環境を提供しています。
「ソフトウェアプロダクト」事業
汎用性の高いソフトウエアから業務特化型のパッケージまで、多様な自社開発商品と国内外の優れたプロダクトをトータルソリューションとして提供しています。
当会社は、持続可能な社会の実現を目指して、次の事業及びこれに附帯する一切の事業を営むことを目的とする。
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あらゆる場所で、あらゆる形態の貧困問題を解決することに資する事業
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飢餓問題を解決し、食料の安定確保と栄養状態の改善を達成するとともに、持続可能な農業を推進することに資する事業
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すべての人の健康的な生活を確保し、福祉を推進することに資する事業
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すべての人に包摂的かつ公平で質の高い教育を提供し、生涯学習の機会を促進することに資する事業
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すべてのジェンダー平等のためのエンパワーメントを図ることに資する事業
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すべての人に水と衛生へのアクセスと持続可能な管理を確保することに資する事業
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すべての人に手ごろで信頼でき、持続可能かつ近代的なエネルギーへのアクセスを確保することに資する事業
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すべての人のための持続的、包摂的かつ持続可能な経済成長、生産的な完全雇用及びStimulating and creative work(刺激的で活き活きと働ける仕事)を推進することに資する事業
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強靭なインフラを整備し、包摂的で持続可能な産業化を推進するとともに、技術革新の拡大を図ることに資する事業
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あらゆる格差を是正し、差別を撤廃することに資する事業
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都市と人間の居住地を包摂的、安全、強靭かつ持続可能にすることに資する事業
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持続可能な消費と生産のパターンを確保することに資する事業
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気候変動の阻止及びその影響に立ち向かうため、緊急対策を取ることに資する事業
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海洋と海洋資源を持続可能な開発に向けて保全し、持続可能な形で利用することに資する事業
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陸上生態系の保護、回復及び持続可能な利用の推進、森林の持続可能な管理、砂漠化への対処、土地劣化の阻止及び逆転、並びに生物多様性損失の阻止を図ることに資する事業
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持続可能な開発に向けて平和で包摂的な社会を推進し、すべての人に司法へのアクセスを提供するとともに、あらゆるレベルにおいて効果的で責任ある包摂的な制度を構築することに資する事業
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持続可能な開発に向けて実施手段を強化し、グローバル・パートナーシップを活性化することに資する事業
当会社は、次の事業を行うことを目的とする。
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次の事項についての研究開発製品の製造販売
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地球温暖化緩和対策製品、脱炭素製品、SDGs適合製品、循環型経済社会実現の対策、再生可能エネルギー
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エネルギーマネジメントシステム
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ライフサイエンス、医療健康、介護福祉技術
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人文社会科学
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ライフサイエンス・臨床医学
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デジタル活用支援推進事業
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社会システム科学
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セキュリティー・トラスト分野
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材料・デバイス分野
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マテリアルズ・インフォマティクス(ナノテク・材料分野)
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環境・エネルギー分野
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生物工学専攻
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環境エネルギー工学専攻
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IoTエッジコンピューティング技術
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バイオ情報工学専攻
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情報システム工学専攻
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⼯学研究科(⽣物⼯学専攻、環境エネルギー⼯学専攻、電気電子情報工学専攻)、情報科学研究科(バイオ情報⼯学専攻、情報システム工学専攻)、基礎⼯学研究科(物質創⽣専攻)、⽣物⼯学国際交流センター、蛋⽩質研究所、産業科学研究所、人間科学研究科、言語文化研究科、グローバルイニシアティブ機構、国際公共政策研究科
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感染症問題と環境・エネルギー分野に関する
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情報・システム分野
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機械学習/ディープラーニング技術(システム・情報分野)
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データに基づく問題解決(システム・情報分野)
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サービスサイエンス(システム・情報分
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気候変動観測(環境・エネ分野)
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気候変動予測(環境・エネ分野
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破壊力学(環境・エネ分野)
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大気中からの高効率CO2分離回収・炭素循環技術の開発
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電気エネルギーを利用し大気CO2を固定するバイオプロセスの研究開発
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電気化学プロセスを主体とする革新的CO2大量資源化システムの開発
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資源循環の最適化による農地由来の温室効果ガスの排出削減
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“ビヨンド・ゼロ”社会実現に向けたCO2循環システムの研究開発
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非可食性バイオマスを原料とした海洋分解可能なマルチロック型バイオポリマーの研究開発
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生分解開始スイッチ機能を有する海洋分解性プラスチックの研究開発
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光スイッチ型海洋分解性の可食プラスチックの開発研究
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藻類と動物細胞を用いたサーキュラーセルカルチャーによるバイオエコノミカルな培養食料生産システム
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フードチェーン全体を通じた食品ロス低減とそれに伴う環境負荷削減に関する研究
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土壌微生物叢アトラスに基づいた環境制御による循環型協生農業プラットフォーム構築
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先端的な物理手法と未利用の生物機能を駆使した害虫被害ゼロ農業の実現
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シロアリの破壊的木材分解能力を用いた未利用木材の飼料化と食料化
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地球規模の食料問題の解決と人類の宇宙進出に向けた昆虫が支える循環型食料生産システムの開発
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フードロス削減とQoL向上を同時に実現する革新的な食ソリューションの開発
㉑ロボティクス
㉒ 脳科学
㉓「「クリーン・コール・」クリーン・コール・テクノロジー推進事業
㉔燃料電池向け石炭ガスクリーンアップ技術
㉕ゼロエミッション石炭火力技術開発 ゼロエミッションへの技術
㉗次世代ガス化システム技術開発
㉘ゼロエミッション石炭火力基盤技術開発
㉙ゼロエミッション石炭火力トータルシステム
㉚CO2分離回収技術
㉛衛星探査技術・ハイパースペクトルセンサ
㉜ディープラーニング技術
㉝化学エネルギー利用(環境・エネ分野)
㉞分離技術(ナノテク・材料分野)
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水循環(水資源・水防災)(環境・エネ分野)
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デジタル・トランスフォーメーション・CPS(サイバー・フィジカル・システム)
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ナノテクノロジー・材料
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コンピューティングアーキテクチャー
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デジタルトランスフォーメーション
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人工知能(AI)・ビックデータ
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ブロックチェーン
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第5世代移動通信システム
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モノのインターネット
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センサー
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モノのインターネットデバイス
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拡張現実、仮想現実、複合現実
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クロスリアリティ
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メタバース事業
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ナノテクノロジーによる新材料
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材料創製技術
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高機能材料の創製・分離・循環
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物質循環を目指した複合構造の生成・分解制御 〜サステイナブル元素(複合構造の生成・分解の科学)
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疾病予防と健康増進、疾患の新規治療戦略の創出―生体感覚システム ~受容からの統合的理解と制御に向けた基盤技術の創出~
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生体感覚システムの制御に向けた基盤技術の開発
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ファイトケミカル生成原理とその活用のための研究開発―植物によるバイオ医薬品生産など高度に応用的な研究開発
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バイオテクノロジーによる新素材
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量子通信と量子コンピュータ
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AI×バイオ DX時代のライフサイエンス・バイオメディカル
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リサーチトランスフォーメーション(RX)
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デザイナー細胞再生・細胞医療・遺伝子治療
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次世代育種・生物生産基盤の創成気候変動下での環境負荷低減農業を実現する基盤の創出 ~圃場における微生物、作物、気象を統合的に扱うモデルの開発に向けて~
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新規事業創出、新商品研究開発、試作開発、実証実験、プロトタイプ製品の研究開発・運営・販売及び研究開発製品の製造販売
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循環型経済・脱炭素・持続可能な開発目標SDGs実現・環境(Environment)」「社会(Social)」「ガバナンス(Governance)ESD経営モデル、温暖化気候変動対策・再生エネルギー
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エネルギー資源探査・開発技術、CCS、火力発電、原子力発電、太陽光発電、風力発電、バイオマス発電・利用、その他の再生可能エネルギー発電(水力、海洋、地熱、太陽熱)、電気エネルギー利用(エネルギーマネジメントシステム)、電気エネルギー利用(電力貯蔵)、熱エネルギー利用(産業熱利用)、熱エネルギー利用(民生熱利用)、化学エネルギー利用、地域熱供給(地域冷暖房)、エネルギーシステム評価、反応性熱流体、トライボロジー、破壊力学、計算工学
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気候変動観測、気候変動予測、水循環(水資源・水防災)、水利用・水処理、除去・浄化技術(大気、土壌・地下水)、有機化学物質分析・毒性評価、無機化学物質分析・動態把握、生態系・生物多様性の観測・評価・予測、社会-生態システムの評価・予測、循環利用とライフサイクル評価、都市環境サステナビリティ(気候変動適応、感染症、健康)、農林水産業における気候変動適応・緩和
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水素・燃料電池 分野
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スマートグリッド 分野
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蓄電・エネ
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資源循環・廃棄物処理・リサイクル技術やバイオプラスチック技術
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資源循環・バイオマス資源のエネルギー源
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大気環境
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水・土壌環境
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都市地球環境
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次世代エネルギー
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健康・医療・介護業
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新バイオ医薬品(ワクチンやタンパク質、核酸など)
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-4 診断機器・医療機器
-5 医療・介護ロボット・ITや工学と予防や診断治療などの融合
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食料・農林水産・農業
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農業技術
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食品製造技術、健康食品の製造並びに販売業
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食品そのものに対するデジタルトランスフォーメーション
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フードメタボロミクス
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植物ゲノム編集
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バイオプロダクション」については,微⽣物有⽤物⽣産技術のさらなる⾼度化に加え,抗体・ワクチン等のバイオロジック医薬品⽣産やiPS細胞⽣産の実⽤的技術開発
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高効率生産技術(遺伝子組換え作物、樹木等)
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健康食品 、植物工場 、養殖技術(各種魚類、ウナギなど)
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環境・生活事業
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海洋プラ対策・プラスチック資源循環・環境再生製品
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持続可能なプラスチックの利用バイオプラスチック技術
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地域食品資源循環ソリューション(バイオ炭化タイプ)様々な有機資源からバイオ炭を生成するバイオ炭素
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プラスチック製品の製造、販売業
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アパレル製品の企画、デザイン、製造及び販売業
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アパレル業界サステナブル素材と再生可能エネルギーで環境保全に貢献製品の企画、デザイン、製造及び販売業
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アパレル業界でリサイクルからリペアへの転換 廃棄物等を原材料やエネルギーとして再利用
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持続可能な循環型社会の実現環境貢献製品バイオプラスチック、紙製品、リサイクル製品等の企画、デザイン、製造及び販売業
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製造技術
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生産操業段階(環境保全技術)
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新材料技術
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交通技術
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バイオ技術
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エネルギー産業(電池関連)電池(蓄電池、水素・燃料電池等)や電池の材料・部材等・再生可能なバイオエネルギー(バイオエタノールなど)
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次世代電池 開発・製造支援
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燃料電池システム
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バイオケミカル(バイオエタノールなどから化学製品を生産)
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有用酵素 (バイオリアクターによる希少天然物生産、新酵素剤など)
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環境浄技術 (微生物や植物を用いた環境浄化、希少元素集積など)等
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次世代情報通信技術
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次世代自動車EV(電気自動車)とFCV(燃料電池自動車)
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FCV(水素自動車)
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情報通信業
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構築、システム設計/開発、戦略立案と市場調査
②情報技術コンサルティング、エンタープライズ・リソース・プランニングERP導入、デジタルトランスフォーメーション導入、ロボティック・プロセス・オートメーションRPA導入構築等
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コンピュータソフトウェアの企画、製作、販売、コンピュータに情報処理サービス業、ソフトウェアの開発、売買及び情報提供サービス業
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労働者派遣事業
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有料職業紹介事業
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経営コンサルト業務
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外国語教室の経営
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外国文書の翻訳、出版、通訳業務
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不動産業
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貿易業
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出版業及び印刷業
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広告代理業、保険代理業、放送事業、旅行観光・スポーツのレジャー業及びその他のサービス業
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金融業
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事業支援並びに経営に関する助言、指導、援助
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株式、債券等への投資に関する業務
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医療、福祉及び介護に関するコンサルティング
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ファイナンシャルプランニング業
士業(公認会計士・税理士・弁護士・その他)
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公認会計士
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税理士
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弁護士
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弁理士・特許技術者
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司法書士・行政書士
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社会保険労務士
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士業補助者
金融系専門職(営業・投資銀行・運用・分析)
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金融営業(法人)
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金融営業(個人)・リテール・FP
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金融営業(代理店)・パートナーセールス
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投資銀行業務(インベストバンキング)
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運用業務・ファンドマネジャー
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トレーダー・ディーラー
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アナリスト・エコノミスト
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ストラテジックファイナンス
金融系専門職(ミドル・バック・その他)
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金融商品開発・アクチュアリー
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投資理論・クオンツ
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金融システム企画
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リスク・与信・債権管理
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金融事務
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生損保系専門職(査定・損害調査等)
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その他金融関連職
不動産系専門職
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不動産営業
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アセットマネジャー
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不動産鑑定・デューデリジェンス
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プロパティマネジャー
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ファシリティマネジャー
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用地仕入
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不動産事業企画
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不動産管理
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フロント(マンション管理・ビル管理)
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その他不動産関連職
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UI/UXデザイナー
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グラフィックデザイナー
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アートディレクター
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クリエイティブディレクター
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フォトグラファー
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動画クリエイター
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イラストレーター
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Webディレクター
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コピーライター
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ローカル5G
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スマートシティ
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事業継続
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テレワーク
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AI
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RPA
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ヘルスケア
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AI創薬
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量子コンピューティング
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電力サービス
風力・水力・再エネ
太陽光発電
蓄電池・水素
省エネ・エネマネ
サーキュラーエコノミー
その他
ESG・金融
人事 -
環境経営
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広報・IR
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SDGs・CSR・環境推進
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自社での太陽光発電、再エネ利用の促進
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自社での省エネの推進
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顧客への環境製品・サービスの提案・提供
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その他
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太陽光発電
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風力・水力・再エネ
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人事
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省エネ・エネマネ
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蓄電池・水素
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AI処理×量子computing技術強力なコンピューティング能力 ×Beyond 5G通信サービス
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脳型 AI×量子 ICT、セキュリ ティ技術等・量子暗号通信
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Beyond 5G通信サービスと
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地球温暖化緩和対策製品、脱炭素製品、SDGs適合製品、循環型経済社会実現の対策、再生可能エネルギー
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Beyond 5G通信サービスと
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Metaverse領域NFT で活用
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量子生命技術(量子バイオ) (例:生体ナノ量子センサ、量子もつれ光イメージング、超偏極核磁気共鳴技術(超 偏極・超小型 MRI)等)
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・ 量子セキュリティ技術 (例:量子セキュアクラウド、光・量子ネットワーク暗号化等)