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新しい時代「令和」が始まりました。
令和とはどんな時代になるのか、「交通システム」「IT分野」「食料分野」「医療分野」について夢の未来についてまとめてみました。
数々の問題を抱える現代社会ですが、新たな技術によって私たちの暮らしがどのようになっていくのか未来予想をしてみました。


令和・夢の未来
【1】交通システム
【2】IT分野
【2】食料分野
【4】医療分野


【1】交通システム
交通システムが大きく変わろうとしている、自動運転やコネクティッドカー 電気自動車など従来とは異なる交通システムが開発されてきている。その先はどのような交通システムに代わってい行くのか ・ ・ ?

電動化自動車
電動自動車すでに市販されているハイブリッド、PHVに始まり電気だけで走る電気自動車 水素電池で動くFCVなどがあります。
また電気自動車の距離問題に影響のない都市交通に特化した電気自動車が広がっていくでしょう。
水素電池で動くPHVもその候補ですが、技術的問題・コスト高インフラ問題などから本格的量産には時間がかかりそうです。


プラグイン・ハイブリッド(PHEV)
PHVハイブリッドよりも大容量のバッテリーを積み50q程度の距離であれば電気だけで走行できる自動車です。バッテリーが減少してもエンジンで走行できるので、長距離移動にも対応した自動車です。

タウンコミューターとしての電気自動車

電気自動車の走行距離の問題は都市内の移動ならば大きな問題とはならない。
一人乗り、二人乗りの小さな車体であればコストも抑えられ、小さな車体は渋滞などの解決にも貢献できる。駐車スペースも少なく、排ガスも出ないので都市交通手段としては最適なものである。

高級車ととしての電気自動車

テスラ・モーターズが先駆けとなった、高級車としての電気自動車はこれら多く参入してくると考えられる、電気自動車を発売していかなくてはならないメーカとして高額なバッテリーを沢山詰める高級車は航続距離やモーターの高性能で存在をアピールできるからである。

FCV 燃料電池車
燃料電池で水素と酸素の化学反応によって発電した電気エネルギーを使って、モーターを回して走る自動車です。水素は反応しても水になるだけでこちらもゼロエミッションが実現できます。ガソリン内燃機関自動車が、ガソリンスタンドで燃料を補給するように、燃料電池自動車は水素ステーションで燃料となる水素を補給できますので充電は必要ない電気自動車ともいえます。

自動運転

自動運転も加速的に普及していくと思われます。自動運転車と既存のドライバーが運転する自動車が混在する環境です。当然自動運転のレベルも低く設定することになります。かなりの長い時間を経て、ドライバーが運転すること自体が不要になった時点で、すべて自動運転となり自動車は所有するものでは無く移動する交通インフラとなってくと考えれれます。

都市部のコミューターとして
都市部では一人乗り二人乗り必要に応じて多人数乗りの乗り合いのものなどの移動手段としてスマホと連動して好きなところから乗れ好きなところに降りることができる交通インフラになっていく。

都市間の移動
都市間は自動運転自動車として高速道路や主要幹線を通り効率的に移動可能な交通インフラに、到着すると都市部のコミューターに乗り換えて目的地にいくことが可能になります。

現在、車は自ら止まり、追従しやがては自動運転が主体となる、車の価値はいつでもどこでへでも自由に移動できる交通手段、さらに運転の楽しさや持つことへの喜びどがこれまで多くの車が普及している理由である。しかし自動運転が普及していくと「どこでも自由に」はボタン一つで充足される。前記の車のステータスシンボルと車を持つリスク(事故・渋滞・・公害など)を比較してくるとどうなるか、自動運転が普及するとオンデマンドバスやオンデマンドタクシー等がいつでも必要な時に自宅まで迎えに来てくれ目的地まで送り届けてくれる、そこには何のリスクもなく移動中の時間はリラックスして何をしても良いのである。

空飛ぶ自動車
「空飛ぶ車」渋滞に巻き込まれたとき、空を飛べたらいいのになあ…と思ったことがありませんか?未来映画や漫画にも登場している空飛ぶ車も実現に向けて動いています
「Aero Mobil(写真)」の動力は、224kWのパワーを発揮する2.0リットル水平対向4気筒ガソリン・ターボエンジンとなっています。
飛行モードでは、このエンジンパワーでプロペラを回し、路上モードではエンジン動力を使って発電し、路上走行用のモーターで走る仕組みとなっています。市販モデルの価格は、120万ユーロから150万ユーロ、日本円で約1億4000万円から約1億7500万円になり、当初は多くても500台の生産・販売予定とのことです。


ドローン型空飛ぶ自動車
上記と違い空を飛ぶだけに特化した自動車で、ドローンの様に複数のプロペラの浮力で飛行する物である。技術的にはドローンの技術が利用できるる、重量や航続距離の課題だけで近い将来には実現化されます。
東京オリンピックでお披露目を目指しているという話もあります。
ドローンタクシーや救急車、パトロールカーなどからスタートしそうです。

物流システム
物流システムも自動化の波が押し寄せる、倉庫もさらに自動化され、ゆくゆくは無人倉庫になってくる。AIを使い受注からの品まで一括管理され選別から移動方法まで自動で決定、自動運転トラックや鉄道、飛行機などなど有効な移動手段で運ばれる、時間と効率化が促進され、現在の人の力に頼った物流から労働力不足も無い物流システムに転換される。

コネクティッドカー
右の車両はとは電動化、コネクティッド、自動運転技術を活用したMaaS専用次世代EVコネクティッドカーです。人の移動や物流、物販など様々なサービスに対応し、人々の暮らしを支える「新たなモビリティ」を提供するものです。将来は、複数のサービス事業者による1台の車両の相互利用や、複数のサイズバリエーションをもつ車両による効率的かつ一貫した輸送システムといったサービスの最適化を目指しています。また、サービス事業者のニーズに対応した内装を設定することで、例えば移動中にサービスを提供し、より有意義な移動時間へ変化させるなど、コネクティッドカーが新たなモビリティサービスの創出に多くのサービスが提供されていきます。
この事例は都市間交通ですが、大型化されてシステムにすれば高速道路を全国的に移動できるブル流システムも構築可能なのです。

自動運転とコネクティッド技術の癒合
現在実装されている自動運転装置は、カメラとセンサーによって路面状況をリアルタイムに解析してハンドルやアクセルなどを操作しています。ネットワークに接続されていなくても自動運転は可能なシステムです。最新のコネクテッドカーは、カーナビなどの交通情報を自動運転に反映しています。カメラで周辺を解析するだけではなく、カーナビのデータを取り込んだ方が正確な路面状況を把握できるからです。市街地での自動運転を行う上で、活用するのがネットワーク上のビッグデータです。走行予定の道路の交通量を始め、事故が多いポイントやカーブの情報など空き家問題を受信して、自動運転に役立てるのです。目の前の状況をカメラとコンピューターで解析するだけの現在のシステムでは、先を予測した自動運転は不可能です。しかしコネクテッドカーに自動運転装置を組み合わせることで、先を予測したより安全で正確な自動運転を可能にするのです。さらに車相互が繋がり連絡を取り合うことによりブラインドの交差点や霧などで視界がきかなくても安全に運航でき、さらにスマホなどのセンサーとして借るようできれば対人にも同様にぶつからない安全な運航が可能になります。
自動車の製造技術とビックデータを持ちそれを自由に操れる企業その融合が症らの「モビリティ・カンパニー」につながるのです。

ドローンの活用
ドローンはドラマや映画、自然ビデオの映像撮影などで活用され、今までに撮影できなかった映像を提供できるので広く使われています。その他人が入れない場所でも飛ばせるので、災害時の状況確認、人命救助などで利用されていいます。その他プログラミングなどで飛ばすこともできるので、農薬散布などの利用も普及しています。
ドローン配達
ドローン配達とはドローンを使って注文を受けてから短j間で商品を配達すること。配達先まで完全に自律飛行するというもので、3D地図の制作が進み、センサーで障害物を避けて飛んでいき商品を客先まで届けます。人不足でも配達には人がいらず、渋滞の影響も受けず玄関まで配達します。
低コスト、省人材、なシステムとして注目されています。

リニアモーターカー

東京―名古屋間で2027年開業を目指すJR中央新幹線が現実運航します。
時速603kmで走るリニアモーターカー。東京(品川)〜名古屋市間でリニア中央新幹線の営業運転が開始されれば、その間をおよそ40分で結ぶ、環境に優しく、そして驚くべきスピードを実現する新時代の鉄道です。


リニアモーターとは、回転式のモーターを直線状に引き延ばしたもののことをいいます。山梨リニア実験線では、このモーターの内側の回転する部分が車両に搭載される超電導磁石、外側の固定部分が地上に設置される推進コイルに相当し、推進コイルに地上側から電流を流して推進を与える地上一次のシステムとなっています。


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IT分野
 すでにIT分野で時代は大きく変わってきている、令和になりさらに加速度的にIT分野で社会革新がおこるとよそうされている。ではどんな時代になるか一部になりますが見てみましょう。

5G 次世代通信システム
5Gとは5th Generationの略5世代目の通信システムの総称である。
5Gとは高速・大容量化されることにより、膨大な情報量をやり取りできることがキーポイントである。4K/8K動画に代表される大容量のデータが無線でつながる世界、高速ばかりでなく、遅延なく正確なデータがやり取りされることが出来るようになります。いつでもどこでもあらゆる情報とつながれると言う事になります。光通信などの従来のインフラが無用の長物になる新しい通信手段とるのです。スマホやPCだけでなく、家電や自動車、信号機などあらゆるものが5Gで接続され、その情報がいろいろな分野で共有活用されることにより、自動運転、キャッシュレス決済、ビジネス分野では根本から働き方が変わるともいわれています。5Gでつながることにり分野での活動が期待されています。

キャッシュレス社会

キャッシュレス社会は、現金をほとんど使用せず、クレジットカードや電子マネーなどを利用した電子決済が広く普及した社会のことをいい。
カナダ、スウェーデン、バルト三国 、中国など給食にキャッシュレス時代が到来している。
日本でも消費税導入でキャッシュレスが騒がれている。キャッシュレス決済には、クレジットカード、電子マネー、デビットカード、プリペイドカード、QRコードなどがありますが、日本では中小の小売店などが多くまだまだ普及していません。
キャッシュレスメリットは、無駄が「減る」ことでしょう。現金を管理することがなくなりますので、銀行やコンビニエンスストアのATMに立ち寄って、現金を下ろす手間がなくなります。飲食店などで会計するときも、ごく短時間での支払いが可能になり、財布の中の小銭を探ったり、お釣りを受け取ったりという手間がなくなります。
キャッシュレス化することで、収支が自動的に記録されますので、事務処理が明確になり、業務の効率化が図れるなど、企業やお店側にとっても有益です。インターネット通販でも、即時決済で配送手配が迅速に小労力で対応可能になります。

3Dプリンター

3Dプリンターの発展は目覚ましく、プラスティックに始まり、金属や食品、人体臓器までプリントアウトできるようになってきています。
一家に一台ある3Dプリンタは、最新のAIを搭載して人のように会話出来る能力を持ち、センサー(IoT)をつけて情報を収集す万能のプリンターである。
朝食をうくるのは3dプリンターで、ビッグデータから私の好みに完璧に合った料理を選び、レシピをWebで検索してダウンロードし、3Dプリンタで出力して料理にする。
多くの工場でも、3Dプリンターで多くの部品や製品を製造、多品種少量でも自在に制作できる夢の工場となります。食品工場でもプリンターでいろいろな製品が作られます。
家も3Dプリンターで構造材からずべて建てられ、リフォームも3Dプリンターで対応可能です。
医療でもバイオプリンティングで臓器を入れ替えるから、身体が老化することはない。そんな可能性が3Dプリンターにはあるのです。
 3Dプリンターで飛行機も・・・!

ロボット革命
 鉄腕アトムが漫画で描かれてから数十年、今急速な勢いで社会にロボット浸透しはじめている。モノを生産する工場で稼働しているロボットだけではなく、ショッピングモールでの案内やオフィスビルの受付役、家庭内での清掃ロボットなど、いたるところでその姿を見かけます。
ロボットが必要とされている理由は、「人口減少」や「超高齢社会」などからスタートしますが、インターネットやAIと連動してあらゆる分野でロボット技術がわれわれの生活を便利にしていきます。
多くの労働はロボットが行い人間よりロボットが多くなると言われています。樹来の労働から解放されてた人間は今までにない新たな仕事を私たちが行うようになります。

AI人工知能がもたらすもの
 今まで取りげてきた、高速通信、キャッシュレス社会、3Dプリンター、ロボット革命などの中核技術がAI技術になる。AIはみずから言語の理解や推論、問題解決などの知的行動を人間に代わってコンピューターに行わせる技術のことを言います。
 人工知能は人間の知的ふるまいの一部をソフトウェアを用いて人工的に再現したものです。経験から学び、新たな入力に順応することで、人間が行うように柔軟にタスクを実行します。チェスや将棋、囲碁と名人がプレイするコンピューターから自動運転車まで、AIの事例のほとんどは、ディープ・ラーニングと自然言語処理に大きく依存しています。これらのテクノロジーを応用すると、大量のデータからパターンを認識させることで、ビジネスや生活における様々な難しいタスクをこなせるようにコンピューターをトレーニングすることができます。
 

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【3】食糧分野技術革新

 地球上の人口は現在も増え続けている、また世界的に近代化が進み食の文化も広く浸透して生きている。限りある資源、異常気象など食料に関する不安材料は沢山ある、食料分野の技術革新でどのように解決していけるのかまとめてみました。

食物工場
 現在野菜工場の技術が進んでいます。都会のど真ん中の10階建て規模の工場が稼働しだし、食物に最適な温度と光管理で育成されています。水耕栽培で従来の野菜栽培に比べて水の使用量は1%未満で済みます。工場の閉鎖された環境では、与えた水は全て植物が吸収します。植物自身が空気中に蒸散させた水蒸気も集めることができ、集めた水を再利用しています。仕組みは地球の水循環と同様です。したがって、野菜を工場の環境で育てれば水大幅にを節約できます。
 トマトやジャガイモ、果物などもっといろいろな種類の農産物を需要に応じてでも工場で生産できるのです。
 天候にも左右されず安定的に生産ンできるこの方法を使い、当社が植物工場を世界各地に建設できれば、世界中の人口を養うための食糧生産を支援できることになります。これが、我々が本当に実現したいことなのです。

養殖技術の発展
 魚の養殖には、牛や豚など家畜を育てるのに比べて飼料がはるかに少なくて済むという利点がります。魚は変温動物であり、水中生物なので、生きていく際のエネルギー消費を抑えられるからだ。たとえば肉牛の体重を1キロ増やすには約7キロの飼料が必要だが、養殖魚1キロには約1キロの飼料で済む。
 地球の資源を無駄づかいせず、90億人に必要な動物性タンパク質を供給するには、魚介類の養殖が有望視されて、いろいろな開発が行われている。
 魚介類の陸上養殖
海を利用した養殖は簡単ではありません。そこで、陸上で魚を養殖しようという動きが進んでいます。陸上の管理された施設で、水温やえさの量などを管理し安全な魚を安定的に養殖できます。クロマグロにクエ、ニホンウナギ、ブラックタイガー、バナメイエビ…。実験場で見せていただいた限りでも、多種多様な魚介類を飼育の研究が進んでいます。

昆虫食
 タンパク質として食肉は牧畜業とし盛んであるが、育てるまでの食料の量や飼育自体の地球環境に優しくないことは良く知られている。今以上の生産をしていくにはいろいろと限界がある。その代替食になり得るとして、期待されているのが昆虫だ。例えばコオロギは100グラム当たりのタンパク質量は牛とほぼ同じ。一方、牛の体重を1キロ増やすのに必要な水が1500リットルなのに対し、コオロギは1リットルだ。CO2排出も少量で済事が判っている。
欧米では昆虫食の関連企業が次々と登場しており、EUも域内での食用昆虫の取引を自由化(ヨーロッパイエコオロギ、ミツバチ、トノサマバッタなど)するなど企業活動が開始されている。地球の資源枯渇や人口増加による食料不足の問題に通じるコオロギは飼育場所も取らず、餌は食料廃棄物でフンは有機肥料にできるなどメリットも、粉末での活用や食材として活用が期待されている。

ネオ・カーボン・エナジーなどの微生物
「ネオ・カーボン・エナジー」プロジェクトによれば、この実験によって作り出された粉末には、お肉などに含まれるたんぱく質、ご飯などと同じ炭水化物、さらに脂肪や核酸も含んでいるとのこと。ふつうの食べ物と、栄養素がそう変わらないですね。

さらに、これだけの栄養素を含んでいながら、その作り方はとっても簡単。農業のように大規模な土地や設備などを必要とせず、必要な素材は空気中から採取できるものだけです。そのうえ、生産のために必要な電気エネルギーも、どこにでもある太陽光から取り出せます。そして、この方式のエネルギー効率は、大豆などのほかの植物の光合成と比べて、約10倍になる可能性を秘めているのだとか!

この技術を利用すれば、農業を営みにくい地域でも、大量の食料を効率よく作り出せるかもしれません。これだけの好条件がそろっていることから、現在は食糧危機への解決策として大きな期待を寄せられています。

食品ロスを減らすサプライチェーン
以前生活情報で取り上げた食品ロス問題、大量の食品ロスが廃棄されている現実ありますサプライチェーンのシステムを再構築して食品ロスを減らす対策が必要です。賞味期限によって消費者に届く前の食品ロス、1年間に国内で消費に回された食料「食用仕向量」(不可食部含む)8,291万トンのうち、サプライチェーン内で発生する「事業系食品ロス」は357万トン、家庭で発生する「家庭系食品ロス」は289万トンにものぼります。AIの活用などで最適化された生産・サプライシステムの構築、食品ロスの再資源化など有効な手段がとれる様になります。


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【4】医療分野

医療分野においても、これまで以上にAI技術を活用して、病気の研究が進み治療方法が変わることにより、がんや三大成人病の治療ばかりでなく予防にも効果的な方法が見つかってきます。どんな仕組みになっているか調べてみました。

AI技術による技術革新
AIの特異な情報分析を活用して病状を把握して適切な治療を早く行うことが出来るようになります。

遺伝子解析
AIを活用してがんの遺伝子解析を行っています。
患者の情報を入力すると、学習した膨大な医学論文の中から、その症例に関係する文献をすぐに探し当てることができる点です。医学論文は1日で数千件もの新しい論文が発表されるので、1人の医師がそれらを把握するのには限界があります。AIはこれらの論文を自分なりに解釈し、関連付けてデータベースに保管。適切な論文を示すことによって、医師の負担は軽減され、治療方針の決定を補助するツールとしても活用できます。患者側も、適切な治療を早く始められるというメリットを享受できるでしょう。
総合診療支援
AIによる総合診療支援を目指しているのが、自治医科大学が開発している「ホワイト・ジャック」です。医師の診療を効率化すると同時に、重大な病気の見逃しを防ぐための機能が搭載されています。これにより医師の見落としや診断の偏りなどが回避しやすくなります。
画像診断
医療におけるAIの中でも研究開発が進んでいるのが画像診断の分野。初期からこの領域に取り組んで成果を出している研究のひとつが米Enlitic社です。ディープラーニングを用いてレントゲン、CTなどの画像から、がんを検出します。肺がん検出率は、人間の放射線診断医を5割ほど上回るといいます。
医薬品開発
AIは新たな医薬品開発での活用も進んでいます。医学論文を学習したAIが、抗がん剤などの「新薬のタネ」となる新規物質を見つけて画期的な新薬の開発を後押しします。これで開発のサイクルが効率化すれば、新薬を少しでも早く患者に届けられるようになるでしょう。

ゲノム解析
ゲノムとは、遺伝子「gene」と、すべてを意味する「-ome」を合わせた造語で、DNAに含まれる遺伝情報全体を指しています。ゲノム情報は体をつくるための、いわば設計図のようなもので、それらを網羅的に調べ、その結果をもとにして、より効率的・効果的に病気の診断と治療などを行うのがゲノム医療です。近年、ゲノム医科学研究の目覚ましい進歩により、病気と遺伝情報のかかわりが急速に明らかにされつつあります。
遺伝子検査とは
遺伝子検査は、特定の染色体や遺伝子について、何らかの変異が起こっていないかを確かめる検査です。
遺伝性の疾患を持っていないか、薬に対する副作用がないか、などを調べることが目的ですが、最近は、被検者とその血縁者の遺伝情報・家系情報を解析する発症前診断、がんや生活習慣病などにかかりやすいかどうかの診断など、予防医学を前提としたものにまでその役割を拡大してきています。
ゲノム解析により一人ひとりに最適な治療方法を見出し早期に適切な治療を行うことが出来ます。
またゲノム解析によりかかりやすい病気を特定、予防医学を行うことにより発症させない医療も進歩します。

臓器の生産
 iPS細胞を使った再生医療とは、病気や怪我などによって失われてしまった機能を回復させることを目的とした治療法です。 iPS細胞がもつ多分化能を利用して様々な細胞を作り出し、例えば糖尿病であれば血糖値を調整する能力をもつ細胞を、神経が切断されてしまうような外傷を負った場合には、失われたネットワークをつなぐことができるように神経細胞を移植するなどのケースが考えられます。 iPS細胞から分化誘導した細胞を移植する細胞移植治療への応用が期待できます。
 臓器プリンティングは、文字通り「臓器(器官)の印刷」であり、器官の代わりになる装置を3Dプリンターの技術を用いて作り出すことである。印刷される器官は、人工的に構成された装置であり、器官の代わりとして設計され、3Dプリンターの技術を用いて製造される。臓器プリンティングを行う第一の目的は移植に用いることである。現在、心臓、腎臓および肝臓の構造ならびに他の主要な器官についての研究が行われている。心臓のような複雑な器官では、心臓弁のような小さな構造物のみを印刷することもまた研究の対象となっている。

ロボット支援手術
 ダビンチはロボットと言っても、機械が自動的に手術をしてくれるわけではありません。執刀医の動きを忠実に再現する3〜4本のロボットアームに、細長い内視鏡カメラと超音波メスや鉗子などの手術器具を装着し、患者の体内に挿入します。執刀医は別のユニット(操作台)に座って、レンズを通してモニターに映った体内の3D(立体)画像を見ながら、指先や足で遠隔操作する仕組みになっています。
特徴は内視鏡や鉗子を挿入するため、5−12mmの小さな傷で済みますので体への負担を減らす事が出来ます。ロボットによる精緻な操作により、開腹手術に比較して術中出血が少なくて済みます。鉗子の正確で細密な動きによって体の機能を温存させる手術が期待できます。

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