技術研究所

技術研究所はクレスコの“未来の強み”と、それを生み出し続ける仕組みをつくることを目的に、2012年に創設されました。

お客様の現場の課題を先端技術でお客様と一緒に解決する「共同研究」や、大学などの研究機関との「産学連携」「医工連携」を推進し、機械学習・画像解析を用いた、医療関連領域の研究に力を入れています。

これからも先端技術をはじめとするさまざまな技術に対して真摯に取り組むことで、お客様とクレスコの成長、そして社会と技術の発展に貢献していきます。

日本やアジア圏だけでなく、世界的にも高齢化が進む中で、生活全体の豊かさ（QOL）の維持・向上を目標に、眼疾患の領域に貢献できる取り組みを行っています。

以下、2016年からスタートした、人工知能による眼病の診断補助に関するいくつかの研究成果をご紹介します。

加齢黄斑変性や糖尿病網膜症など、眼底と呼ばれる部分で起こる疾患は数十種類にのぼります。その眼底疾患を発見するための機器として、目の奥部の断層像を撮影する光干渉断層計（OCT）という検査機器があります。

大学病院が保有するOCT画像とその診断情報、そしてクレスコが持つ機械学習による画像分類のノウハウを組み合わせ、画像からの疾患分類を研究し、眼底疾患スクリーニングの仕組みを構築しました。

これは疾患を分類して特定するものではなく、疾患の有無の判断、すなわち〝スクリーニング〞を行うための技術です。そのため、最終的な診断は眼科医に委ねられます。

機械学習の技術自体は目新しいものではありませんが、問題の性質に応じて使用するデータの質や量を見極め、得られた結果をどう解釈するか、などの点で、クレスコのノウハウと研究員の知見が生かされています。

その後研究結果を元に実用化が進められ、2019年4月に、医療機器メーカーからOCTで撮影された画像を解析するスクリーニングソフトとして発売されました。

2018年から、円錐角膜の進行度の分類や、症例が進行性か否かの予測を行う研究を行っています。
円錐角膜とは、角膜の中心部分が菲薄化し、円錐状に突出する眼疾患です。重症化すると角膜移植が必要となる場合もありますが、病因は詳しくは分かっておらず、進行の度合いの予測も難しいとされています。進行度合いなどの診断は角膜の形状で行われ、軽度の場合は角膜形状解析装置による画像を見て診断します。

技術研究所では、前眼部OCTで得られる6つの解析画像から、機械学習による円錐角膜の度合いの分類を試み、その症例が今後より進行していくかどうかの予測が可能かを研究してきました。

この研究の結果、進行性円錐角膜の画像と患者の角膜の画像との類似度の指数を検出する手法を開発しました。本手法は2024年2月に、医療機器メーカーの「円錐角膜進行予測解析アプリケーション」に採用されました。

航空機エンジンの内部には何百枚ものタービンブレードが取り付けられています。整備士は、この一枚一枚を工業用内視鏡を用いて検査し、故障につながる損傷などを見逃さないようにしており、それには長年の経験とそれに基づく技術が求められます。
日本航空様（以下JAL様）とクレスコは、JAL様の持つエンジン整備の豊富なノウハウと、クレスコが医療分野で培った画像認識技術や機械学習技術を掛け合わせ、検査の効率化、そして不具合の発生を予測して事前に整備処置を行う予測整備へつなげることを目指し、研究を行っています。

2019年4月から、JAL Innovation Lab様を起点として、「航空機エンジン内視鏡検査支援ツール」の共同研究を開始いたしました。
本ツールは、技術研究所の眼疾患領域での研究で培った画像認識AI技術や、機械学習で用いられるニューラルネットワーク技術を応用して、航空機エンジンの内部画像を見やすく処理し、過去の画像データと比較することを可能にしたものです。2022年12月には、「航空機エンジン内部検査ツール」の開発決定を共同リリースしました。

ツールを活用することで、ベテラン整備士の持つ豊富な知見や高度な内視鏡操作技術を若手整備士へ継承することにも役立つと考えております。技術研究所では、このような次世代育成への貢献も視野に入れた活動をしています。