平野 智也

健康な時点における作文から、AIにより数年後のアルツハイマー病の発症を予測するというもの。作文だけでなく発話からの予測や、統合失調症などの他疾患への応用も可能とのこと。 医療分野でのAI活用は意義深いと常々思っていましたが、発症後の正確な診断や、せいぜい早期発見ぐらいの時間感覚で捉えていたので、数年後レベルの発症を予測できるということに目からウロコの思いです。 同じ発想で考えると、神経疾患だけでなく内科的な疾患も年単位の情報さえ集まれば同じような時間軸での予測が出来るのかもしれませんね。X線やエコーなどのデータが必要でしょうから、作文や音声に比べハードルは上がりそうですが。 個人的に認知症は結構恐怖を抱いているので、この研究が進んでスマホアプリで気軽に予測が出来たり、人間ドックの標準項目になったりする未来を心待ちにしています。

とても夢がある話ですね。空飛ぶ車は昔から未来の象徴なのでわかりやすいですし。 安全性、騒音問題、法規制、景観などネガティブ要素は沢山あるでしょうが、個人的にはぜひ頑張って実用化してほしい取り組みです。 現実的に考えると、空を飛び交うという程の物量ではなく、ある程度拠点・ルートを限定した運行ぐらいまでなのかなぁ。 ステーションの数で言うと空港＞スカイカー＞鉄道駅といった位置付けのイメージだろうか。 しかしそうなるとビジネスとして採算が取れる規模になるのか…。

「データを共通言語に」という考え方はDXを推進する上で非常に重要なことだと思います。記事でも書かれているように、巷で謳われているキラキラしたDXに取り組む前に、時間をかけて社内のデータを一つ一つ粒や形を揃えていくといった泥臭いプロセスが不可欠です。会社にもよるでしょうが、安川電機さんのように5〜10年といった単位で必要になるところも珍しくないのでは。 更に、これらのことを強力に推し進めるためには、やはりトップダウンでのアプローチがある程度必要なんだと感じます。誰しも既存のやり方を大きく変えるのは抵抗を感じるもので、それを一組織などが草の根的に変えていこうとするやり方だと遅々として進まないのが実状だと思うので、トップ層が必要性を真に理解し旗を振ることが近道なのでしょう。 安川電機さんは社長自らCIOになるという、最高位のトップダウンアプローチとなっています。しかしながら、そうでない企業のDX推進組織やDX推進を支援するコンサルタントなどは、いかにトップを巻き込んでいくかが肝であり、大企業である程現場から遠くなるため難易度が高くなります。技術的、事業的な話以外に、このあたりの組織巻き込みの方法論などもDXのノウハウとして需要がありそう。