自分仕様の人工臓器にこそ「人類史上最高の価値」

――今回の対談では、川口さんと山本さんがレポートの中で描いた産業や社会の未来図を前提に、エレクトロニクス関連の大手企業や、いわゆる「メーカーズ」のスタートアップ企業などの今後を占っていただきたいと思っています。

山本　ちなみに「メーカーズ」って、どういう概念で捉えているんでしょうか。どちらかというとスタートアップ企業の中でもハードウエア領域、つまり、今までスタートアップと言えばアプリ（アプリケーション・ソフトウエア）がメーンだったけれども、道具の方に寄ってきたというイメージでしょうか。

でも、メーカーズと呼ばれている人たちと話していると、彼らの中では「メーカーとは何か」といった定義面を落とし込んでいなかったりします。私たちがイメージしている単純な製造業としての「メーカー」とは、彼らのニュアンスがだいぶ違うんですよ。

――どういう風に違うんでしょうか。

山本　古い人間からすると、従来型のメーカーが（工場を持たない）ファブレス企業と、（モノを生産することに特化した）製造受託企業に分解されて、その中で新しい生態系が生まれているイメージじゃないですか。でも、メーカーズの彼らはモノをつくるというよりも「プロトタイピング」にフォーカスしていて、モノに落とし込むことよりも、それが実現するファンクション（機能）に特化している気がします。

川口　モノをつくるための「ツール」や「ライブラリ」みたいなものがサクサクと存在していて、これまでソフトウエア志向のバーチャルな概念で開発することが常識だった人たちが、リアルなモノをつくっていいというイメージになっている。

モノをつくる際にこれまであったしがらみや常識は全然関係なくなって、「ソフトウエアをつくるセンスを持った人たちが、たまたまハードウエアをつくっている」というノリです。これは従来の常識に捉われている集団から見ると、すごく違和感があります。

――メーカーズの人たちはプロシューマー的なんでしょうか。

山本　世の中的には、どちらかといえばそうですね。

川口　その方向の取り組みは、民に広くというか、社会全体にはインパクトが大きい。

――プロシューマー的な人たちが出てきて、量産はEMS（電子機器の受託生産サービス）企業に任せ、変わったモノをプロトタイピングしていると…。

山本メーカーズはそれこそ何千個、何千台という製造業の常識からすると小さな量産オーダーで勝負しようとしているので、どうしても単価が高くなってしまう。「自分たちで大きな需要をつくって、社会を変えていく」という印象は、今のところ薄いですね。多品種少量の限界点までいくと、そうなるのかもしれません。夢として、もう少しドカンという部分があればいいのですけれど。

一方で、画期的な最先端技術でモノをつくろうというスタートアップ企業の話もいろいろあります。コペルニクス的転換で半導体チップをつくる新しい製造手法のような。今の段階ではよく分からないのだけれど、メーカーズのブームという背景もあって多くの資金が集まっている。少しバブルの危険な雰囲気も漂っていて、本当に大丈夫かと思うところもちょっとあります。

川口　ウルトラ微細加工で人工血管や人工臓器をつくるような話もあります。そういう分野でも、メーカーズと同じようにボトムアップによる積み上げ方式でモノがつくれる。実は昔ながらのオーソドックスな開発なのだけれども、「カスタムで多様な世界」という点で共通しているので、ものづくりベンチャーの話が二つの方向性で混在しているということでしょうね。

――メーカーズの人たちは、先のことをあまり考えていないということなんでしょうか。

山本　いや、考えているのかもしれません。確かなのは、「メーカーズ」というキーワードは今、資金を集めやすいということでしょう。だから、現実の営業をどうするかといった先のことは、ほとんど考えなくてもよくなっているのではないでしょうか。プレゼン資料の上では、いくらでも先行きをつくって言えてしまうので。

でも、先ほど川口さんが話したカスタムメードの人工臓器という話であれば、本来は開発した後にもさまざまなハレーションが起きるはずです。それこそ量産できない世界ですから。

川口　人工臓器のようなものをつくったときに、1g当たりの単価としていくらのものができるんだろう。今、半導体リソグラフィーに使う最先端の液体は1リットル当たり200万円とか、そういうオーダーでしょう。まさに超高級ワインと同じ世界ですよ。例えば、カスタムメードの人工肝臓ができたとしたら、それよりも絶対に高額ですよね。ウルトラ金持ち用です。何しろ、人命が懸かっているから。

セメントなんて、何十億トンを生産する代わりに1kg当たり1円という世界です。人工臓器は、その対極にあるわけ。年間1kgしかつくらないけど100億円みたいな最先端のバイオ創薬の世界に近い。人工臓器は単なる医薬品とも違っていて、どちらかと言えば電子回路に近い構造体でしょう。人類がつくり出した一つの構造体としては、グラム当たりの価値が史上最高の水準になるだろうね。

山本人工臓器を実現する技術はそう簡単なものではないですが、試みとしては、既にいくつか実用段階に入っている方式としてセラミックスなどに細胞のような分子構造物を吹き付けていく研究があります。臓器のコアの形をつくって、培養する液体の中にドボンと入れるわけです。そうすると、細胞が分裂して何日かすると臓器の塊ができる。

川口　それって、「巨神兵」（「風の谷のナウシカ」に登場する巨大な人口生命体）じゃん（笑）。ドクドクと動くんでしょ。

山本　その臓器に栄養を引き込むために血管も自己組織化で勝手にできていく。大きく育ったら、手術で問題になっている臓器を取り出して、培養した人工臓器に入れ替えるわけです。

川口　結局、これまでは構造に価値があるものの中でエレクトロニクスが最高の付加価値を備えていたと思うんです。半導体の微細加工は、もっぱらトップダウンで切り刻んでいくタイプでした。それを突き詰めていくと、必ず物理限界が見えてきます。そのタイミングで研究者の関心を集めるポイントが変わってくる。「今度は、ボトムアップのアプローチで何かあるだろう」と。ボトムアップで構造体をつくるには、「セルフアライメント」が大切だというような話になる。

目を転じると、「なまもの」を扱うライフサイエンスはセルフアライメントの塊です。ボトムアップ的に自己組織化していくわけだから。その「乾きもの」と「なまもの」の接点がぶつかり始めたのが、この10年くらいです。人工臓器は、まさに「なまもの」と「乾きもの」のハイブリッド品です。

「微細加工の構造物なら、俺らに任せろ」「次はMEMS（微小電子機械システム）だ、ナノマシンだ」と我がもの顔で頑張っていたエレクトロニクス分野の横に、いつのまにか誰かがいる。何者ですかと思ったら、医学系の人たちだった。医学系の人たちは、人体というより難しい複雑系の事象を手掛けていたわけです。ただ、どちらかと言えば、帰納法で研究をしてきた人たちなので、物理的に演繹法でメカニズムを解明していくことは得意ではない人が多い。

山本　確かに、そういうところはありそうです。それぞれの分野で使う言葉も違いますし。

川口　逆に言えば、エレクトロニクスのように物理的にメカニズムを解明していくアプローチは、医学系の人たちにはとてもプリミティブ（原始的）なものに見える。今はそういう二つの領域がくっつき始めているという段階です。

山本　そのライフサイエンス領域にいる医学系の人たちは、「これから我々の分野でも乾きものを扱うようになる」ということが分かってきた。今までの治療は「薬を患部に届ける」というアプローチでしたが、診断された病気を治すために効果的な物質を特定して、それらの効きそうな物質をブレンドしながら病気の寛解を目指すということも限界に近づいている。であれば、「損耗した人体の構造物を取り替える」「人間本来の回復力を補う」というような別の方向性になってきます。

「マンマシン・インターフェースや、さまざまな回路で人間の構造を補助する、もしくはそのものを代替できるような仕組みの構造物に価値があるんだ」と最近、医学系の人たちは気づき始めた。一方で、エレクトロニクスやメカトロニクスの人たちが、そのライフサイエンス分野に入っていこうとすると、今度は医学系の領域のことを勉強しなければならない。これはこれで、ハードルが高い。

川口　そう。まずは言葉の壁があるからね。

山本　エレクトロニクスが最も付加価値を生んでいた超微細加工の先は、「乾きもの」と「なまもの」の境界領域に行き着くわけです。いわば、人体の部品をつくる試みというか。

川口　ロボットは、アルゴリズムがないと動かない。すべて演繹的にできていますよね。まずは汎用的な法則を省いて、状況に応じた動作をフィードバックするのがロボットの基本的な仕組みです。それを長年かけて積み重ねた結果だけを見ているから、ロボットの研究者は医学系のようにボトムアップで自己組織的に何かをつくろうという発想があまりない。

――最近流行の「マシンラーニング」や「ディープラーニング」などの人工知能は、割とボトムアップのアプローチですね。

川口　ええ。ソフトウエアの領域ではね。

山本　人工知能（AI）の初期のころに「LISP」というプログラミング言語が出てきて、その実装の過程でさまざまな変化を遂げて今でも活用されています。その柔軟さ故に、50年以上使われ続けている言語体系なのですが、実装するために例えば人間が「知能とは何か？」を定義して、その定義に則って人工知能をつくっていこうというアプローチです。その取り組みで研究者たちは、人間が知能を構築することの難しさを知ったんです。

その後に何をしたかというと、例えば人間が「こんにちは」と言ったら「こんにちは」と返してくる会話ロボットのコミュニケーションデザインに入っていったんですよね。そこでは、「AIと人間のコミュニケーションを繰り返していけば、知能を構築できるのではないか」という当初のアプローチとは全く逆の展開になってきた。

そのころの人工知能といえば、米国の故スタンリー・キューブリック監督の『2001年宇宙の旅』を想起します。この映画に出てくるHALという航行を司る人工知能搭載コンピューターが反乱を起こし、陰謀を潜り抜けた乗組員がこの人工知能を解体する過程で知性が退化していき、教えられた歌を歌い始めたりするわけです。コミュニケーションというか、情報の交換が知性を育てるという世界観と、今のグーグルその他が頑張って取り組んでいる世界観とは、知性をどう定義するかの本質のところで異なっていて、思想の歴史という意味で非常に興味深い事例だと思います。

プログラムしたもので人間に応対して、人間との対話を求められていく中で適切な立ち居振る舞いを学習で構築していき、それによって人間らしく回帰していかざるを得ない。意外と人間のコミュニケーション自体がいい加減だったりして。

川口　「ビッグデータ」と呼ばれているものは、結局はひたすらそういう機能でしょう。

それが音声認識などで意外にうまくいっちゃったんです。文法をきちんとひも解いた方程式をベースに"戦艦大和"をつくろうとする研究開発では、日本は先端を走っていた。いわばスパコン型ですよね。

でも、「Siri」（米アップルがiPhoneなどに用いている音声認識インタフェース）のようなアプローチが出てきて、愕然とさせられました。「こういう入力に対して、こういう出力を返しておけばと何となく会話が成り立っている」というわけだから。それが分かると「結局、人間って何だったんだろう？」ということになる。認知工学の研究者たちは、「今まで何をやっていたんだろう」とガッカリしちゃいそうですよね。

山本　これは認知工学のど真ん中ですよ。

川口　でも、実際はガッカリするというよりは、「それでよかった」というようになって、意外と簡単に実装できるようになっていく。

山本　「聞いた話の内容から連想して、自分なりの回答を繰り出す」という、同じテーマの枠内で互いの話が通じていると思ったうえで成立しているのが会話です。だとすれば、レベルは多少下がれども、「Siriのように相手が言ったことに回答を適当に返しても会話が成立している」のであれば、「人間同士のコミュニケーションって何だったんだ」という議論に立ち入っていかざるを得ない。

川口　ソフトウエアで起きている、そういうボトムアップで自己組織的な取り組みは、先ほど話したハードウエアのセルフアライメントの世界に近いよね。

――これからはロボットなども、ボトムアップで自己組織的につくっていくことになるんでしょうか。

川口　ハイブリッドになっていくんでしょう。「どちらの方向に進んでいくかよく分からないけれど、何となく形が見えてきそうだ」という段階では、とりあえず「ハイブリッド」が最強なんです。自動車では、これからの主役がエンジンかモーターかはよく分からない。発電手段だって、当面の主役は「コンバインドサイクル」の火力発電です。SOFC（固体酸化物型燃料電池）まで組み込んだトリプルコンバインドもある。

もちろん、核融合が実現してしまったら話はガラリと変わるけれど、とりあえずはモーターとエンジンを混載して、いいところ取りをしてしのいでおきましょうと。だから今は、いろいろな分野がひたすらハイブリッドになってきています。境界領域では互いの領域がストレッチし合いながら、無理矢理ハイブリッドをつくっていく。そうしていると、いずれ何か出てくるのだろうと思います。

（聞き手:日経エレクトロニクス編集長 今井拓司)

[日経テクノロジーオンライン2015年3月6日付の記事を基に再構成]