2018」が、2018年9月28日(金)、東京の「WeWork新橋」で開催された。このコンテストは、Pepperのオーナー企業が実際の業務の課題をあげ、認定パートナーの開発企業がそのソリューションを提案、アイディアや実現性を競う、というもの。導入企業と開発会社がチームでエントリーする点が今までのコンテストやハッカソンとは異なる。コンテストには46チームがエントリーし、当日の決勝大会には勝ち残った5チームがプレゼンテーションを行った。Pepper」が選ばれた。Biz」無償レンタルの権利等を獲得した。患者が医療現場に対して感じる問題点の解消を目指すプレゼンテーションは力強く、印象深かった。聖路加国際病院の医師である孫先生は、医師として現代の病院が抱える大きな課題とその解決を掲げた。それは孫先生が患者との関わっていくうちに経験として感じてきた課題だった。筆者が大病院に対して常に感じている大きな不満そのものでもあり、個人的にも同意できる課題(問題点)だった。孫先生は患者の不満をICT技術で解消したいと語った。「エクスウェア」のプレゼンテーション・チーム。患者が医療に抱く不満とはでは、患者が医療に対して抱く不満とはなんなのか?孫先生のプレゼンによれば、約1700名を対象にしたアンケートの結果、患者が抱く不満は「病気が治らない」ということではなく、約半数の患者が「医師からの説明が不十分である」ことに不満を感じていると言う。現代の医療技術では治癒できないと回答したのはわずか1/4だったと言う。これについて孫先生は語る。「医療をサービス業にあてはめて考えた場合、これは由々しき事態。提供しているサービスそのものよりも、その説明に課題があるということに等しい」とした。それを掘り下げると「病院の待合室で長時間、待たされた挙げ句、ようやく自分の診察になったと思ったら、医師からの説明が3分で終わってしまう、こんな現状であれば不満を持って当然。これは同時に待ち時間が長すぎるという課題もある」と続けた。医師に説明して欲しいと感じる理由はアンケートによれば、「医師からの説明を医師以外のスタッフに委ねること」に対して、患者は必ずしも肯定的ではないという(肯定は全体の10%未満)。これは解決する術がないようにも感じる。いうのも、医師の説明を長くすればするほど、他の患者の待ち時間が長くなるというジレンマを抱えることになるからだ。ICはインフォームドコンセントの略。医師らから患者が診療内容について説明を受け、十分に理解した上で、自身が同意しながら治療方法を選択していくことを意味する。患者は「医療の説明」は「医師」からして欲しいと強く願うのだろうか。孫先生はこう分析する。それは医師が説明しながら患者の反応に応じて、話す内容を最適なものにアレンジすることができるから。「造影剤検査」の説明を行う際、医師が説明した「アレルギー」という言葉に患者が反応した場合は、”その反応に基づいて”アレルギーに関わる説明を追加したり、患者の心配や疑問を取り払う説明を丁寧にしていく、ということ。その反応に基づいて説明してくれる、ということが患者にとって重要なことであり、その一連の流れをアプリ化するには「1.均質化された説明を」「2.双方向性を担保し(患者の反応に基づいて)」「3.時間をかけて行う」こととした(単純に説明の時間をかける、ということとは異なる:説明時間を単に長くするのでは待ち時間が長くなる一方)。システムとしては、医師の代わりにPepperが医療行為の説明を行うが、患者の反応に基づいた詳細の説明を更に丁寧に行ったり、患者が医療行為に対して理解できたかどうかをアンケートを実施して把握する。その情報はAIに送られ、理解度などを判定し、その結果を医師に通知することで、医師が確認できるように配慮している。このサイクルで得られた情報をビッグデータとして、更にAIの品質情報のためにフィードバックしていくとしている。「エクスウェア」はPepper用のロボアプリを多数開発・リリースしてきた。その中でも特に評価が高く、利用者が多いのがPepperにプレゼンテーションを行わせるツール「ペップレ」だ。医療行為の説明はこの実績が高い「ペップレ」をベースに行う。Pepper」を活用する。あるQ&Aをシナリオ化し事前に機械学習を行っておく。Watsonを活用する。患者の反応を理解するしくみアンケートにはやはり同社がリリースしている「MOMONGAプラスアンケート」を活用する。最後の仕上げとして、Pepperが患者の反応をより微細に把握するための技術が提案された。Pepperは医療行為の説明や質疑応答、アンケートなどを通して、患者の顔の表情、視線の動き、頭の動き(うなづく/首をかしげる)、声のトーンなど、様々なログデータを、クラウド上のディープラーニングで機械学習したシステムが分析し、その結果を医師に通知する。医師はこうした情報によって患者の反応を理解し、双方向性を担保しつつ、ロボットの導入による自動化、医師からの説明時間の削減を目標に掲げる。孫先生は「医療現場では患者も医師も一生懸命。それでも説明不足と感じる課題があるにも関わらず、それを解決しないのは医療側の怠慢ではないか。言われないように何か課題を解決するためのソリューションを、既に実績のあるシステムを活用して、現実的に考えていく必要がある。Pepperのようなコミュニケーションロボットにしかできないこと」だと語った。「Pepperらしさ」の3つが掲げられている。記者)、アスラテックの羽田卓生氏、そしてソフトバンクロボティクスの蓮実一隆氏の3人がつとめた。各プレゼンテーションの後には、審査員からの質疑応答が行われた。決勝に進んだ他のチームは下記の通り。最優秀賞を受賞した聖路加国際病院/エクスウェアチームを含め、いずれも奇抜なアイディアを狙わず、より実践的で現実的、実用的な提案が多く見られた。全体を通して、会場内は真剣かつ和やかな雰囲気で進行した。審査員の各氏が最優秀賞を選考している間は、食事と飲み物を片手に参加者や関係者、観覧者たちが歓談する時間も設けられていた。どの作品からも課題解決へのオーナーの強い思いを感じられた。Challenge」等とはまた違ったコンテストとなった。パーソナルロボットが変える社会とビジネス」(日経BP社)や「人工知能がよ~くわかる本」(秀和システム)の著者。デジタルカメラ、ロボット、AI、インターネット、セキュリティなどに詳しいテクニカルライター兼コンサルタント。イベント等の責任者を担当。インターネット黎明期に独立してシリコンバレーに渡米。アスキー特派員として海外のベンチャー企業や新製品、各種イベントを取材。日経パソコンや日経ベストPC、月刊アスキー等で連載を執筆したほか、新聞等にも数多く寄稿。IT関連の著書多数(アマゾンの著者ページ)。