滄穹科技は2022年に設立され、本社を広東省深圳市に、研究開発センターを湖北省武漢市に置く。主に音響技術を利用した高精度の屋内測位ソリューションを提供しており、測位信号からアルゴリズム、測位チップ、関連システムまでを開発する能力を備える。すでに産業向けの商用ソリューションを打ち出し、複数のプラットフォームでサブメートル級の高精度測位機能を提供している。

同社は設立に先立つ21年には、すでに独自開発した音響測位向けチップ「Kepler A100」を発表。その後も技術開発と製品のアップデートを進め、50件余りの特許（うち4件は米国特許）を取得した。創業者の陳鋭志氏は武漢大学の教授で、フィンランドの科学アカデミー「Finish Society of Sciences and Letters」の会員でもある。陳氏によると、科学的な考え方と市場のルールとは矛盾することもあるため、科学者が起業する場合は投資家の意見にしっかり耳を傾ける必要があるという。

「滄穹科技」の主力製品

陳氏は、屋内測位はコア技術であるため、国産を実現して国内で管理できるようにすべきだと考えて、起業に踏み切ったと説明した。中国で現在普及している屋内測位ソリューションは、米アップルのUWB（超広帯域無線）技術や米グーグルのWi-Fi RTT（Round Trip Time）技術など、海外の技術に頼っている。特許権に守られた海外の技術を避けるには、完全独自開発が必要になる。陳氏は起業のもう1つの理由として、これまでの研究成果を社会に還元して達成感を得るためだと率直に語った。

音響測位技術は大きな可能性を秘めている。滄穹科技が開発した音響測位信号は、人間の耳には聞こえない周波数帯（非可聴域）を用いて高精度な測位を実現するだけでなく、市場に出回る大多数のマイク付き電子機器に対応する。同社が提供するブロードキャスト方式の測位モデルでは、電源を入れればすぐに使えるベースステーションを利用して、あらかじめエンコードされた音響測距信号を発し続ける。消費者向けのスマートデバイスや独自の測位チップ、IoT機器などと連携することで、屋内測位が可能になる。

同社独自のブロードキャスト方式の測位技術は、トンネルや広い屋内スペースなどでも活用できる。すでに地図サービス大手「高徳地図（Amap）」のナビゲーションアプリと連携して、江蘇省蘇州市に「蘇州星港隧道（トンネル）高精度ナビ技術モデルエリア」を構築し、一般ユーザー向けにシームレスな屋内外の測位サービスを提供している。このほか、複数の大規模交通施設やコンベンションセンター、劇場、ショッピングモール、発電所などでの活用事例がある。

一般ユーザーにより良いサービスを提供するため、さまざまな場面に対応する多種多様なプロダクトもそろえている。公務員向けの肩章や職員証などは、スマートフォンを携帯できない場面でも位置情報を共有できるようにする。物流倉庫では、チップを内蔵した従業員証や標識などが、人・車・モノのリアルタイム測位を可能にする。

陳氏は、将来的には屋内測位の全国ネットワークを構築する必要があると指摘する。滄穹科技は現在、ソフトウエアやハードウエアのサプライヤー各社と共に、エコシステムの構築に取り組んでいる。2023年には5つ省と市でモデル事業10件を実施した。24年は10の省でモデル事業20件の実施を目指すという。

今後は、カメラと5G通信を組み合わせ、音響と映像を一体化させた測位システムに注力すると同時に、より小型で消費電力の低い第2世代のチップの設計に取り組む計画だ。

＊1元＝約21円で計算しています。

（翻訳・田村広子）

WHO（世界保健機関）のレポートによると、世界では3億人以上がうつ病に罹患していると推測され、平均発症率は4.4%とされている。中国では生涯有病率が6.8%にもなるという。また、疾病負荷ではうつ病が2030年までに世界最大になると予想されている。

多くのうつ病患者は医療アクセシビリティなどが理由で誤診を受けたり、必要な支援にたどり着けなかったりするのが現状だ。うつ病の診断はこれまで精神科の専門医が問診や患者の観察を行い、診断基準に基づいて行われてきた。しかし中国では精神科の医師が不足し、うつ病の診断が一層困難になっている。中国の精神科医は2017年時点で2万7000人。国民10万人に対して平均2人の割合だった。WHOのデータによると、ロシアでは国民10万人に対して精神科医は11人、米国では12人だ。中国でも20年になると精神科医は4万人にまで増えたが、中国の人口を考慮するとそれでもかなり不足している。

また、患者自身が症状の重さを自覚していなかったり、医師に対して病状を偽ったりすることもあり、従来の診断方法では診断を誤るケースもしばしば存在する。

近年、生理データや心理データを非侵襲的かつ継続的に観測するのにモバイル端末向けのAI技術やウェアラブル端末が大いに活躍している。同時に、意味認識や機械翻訳などの技術が徐々に成熟し、音響学や音声コマンド処理が進歩したことで、診断に用いられる新興分野として機械学習が浮上してきた。

人間の声は神経や筋肉が複雑に協調しあう過程で生じる。肺からの空気が声帯を通過することで声帯を震わせ、声帯の共鳴や共振によって声が生じるのだが、人間の声は音響学的なデータに加え、言語、感情といった複雑な情報も伝える。また、うつ病患者の話し声は抑揚に欠け、単調で声量もないことが過去数十年の研究からわかっている。

現在では声帯音源特性、周波数特性、韻律的特徴など一連の音響学的な特徴がうつ病の特定要素になっている。機械学習ならば人の耳では捉えられないような音響学的特徴の客観的変化を検出することができ、うつ病など精神疾患の発見にも目覚ましいポテンシャルを発揮する。

中国では19年、北京大学第六医院の岳偉華教授の研究チームと音声AIを手がける企業「宇音数康（Voice Health Tech）」が音声を用いたうつ病スクリーニング評価の共同研究プロジェクトを開始している。同プロジェクトは研究デザイン、倫理審査、データ収集、技術開発などの段階を経て、現在は臨床研究に進んでいる。

プロジェクトチームは22年11月、国際精神医学誌「Frontiers in Psychiatry」で臨床研究論文を発表した。純粋な音響信号処理用深層学習モデルをベースにした方法を用い、スマートフォンからの約30秒の音声でうつ病診断が可能になり、感度は82.14%、特異度は80.65%に達したという。より厳しい評価基準（DSM-5：精神疾患の診断・統計マニュアル第5版）を用いても、この深層学習モデルが臨床研究で発揮したパフォーマンスは欧米の関連企業が出した数値を超えるものだったという。

同プロジェクトの音声モデルは4万3000もの臨床会話から成るデータセットを用いてトレーニングを施したもので、独立した検証用データセットでもテストと研究を重ねてきた。会話データを採取した患者はいずれもDSM-5に基づいて診断を受けており、収録はさまざまなスマートフォンを使い、さまざまな環境で行われた。

「これは世界の関連領域でも現段階で最高品質のデータセットかもしれない」。宇音数康の共同創業者でCMO（最高医学責任者）の何恭誠氏はこう述べている。

遠くない将来、うつ病などのメンタル問題に悩む人々がプライバシーが保たれた環境でたった30秒の音声収録をするだけで、客観的かつ専門的な診断結果が簡単に得られるようになるかもしれない。

（翻訳・山下にか）

2019年9月創業の「瑶声科技（Yaosoundtech）」は、音響学技術で産業設備の予知保全検査市場に切り込んだテック企業だ。同社の核心技術は中国科学院音響学研究所をルーツとし、創業者でCEOの肖瑶氏は同研究所で博士学位を取得しているほか、米ジョージア工科大学の客員教授を務めた人物だ。他のメンバーも同研究所や清華大学、米パデュー大学、ノルウェー科学技術大学などの出身で、7割が博士学位を保持している。

現時点で、瑶声科技の主要製品はアコースティックカメラ、産業用聴診設備および専門家診断システム、マイクアレイソリューション、スマート吸音設備、音声映像一体化ソリューションの五つだ。活用シーンには、産業用設備の稼働状態のモニタリングと予防、軌道交通などの公共空間における安全予防、スマートデバイスのインタラクティブ体験の最適化、騒音の吸音などが含まれる。そのうち、産業用聴診設備および専門家診断システムは、主に産業用設備のモニタリングや故障モニタリングの分野で活用されている。

故障診断システムの管理画面

予知保全が真の意味で導入され、顧客にとっての価値を生み出すには、データ基盤とアルゴリズムモデルという二大条件を備えている必要がある。

データに関しては、市場には現在、産業用設備のデータを収集できるセンサーが数多く存在する。瑶声科技が収集するデータは主に音響データであり、一つまたは複数のマイクアレイを通じて音声信号を繰り返し収集する。こうした非接触型のモニタリングは、他のモニタリング手段と比べてよりフレキシブルな上に、生産や設備の停止をしたり、設備を分解したりする必要もなく、設置もよりスムーズだ。

アルゴリズムモデルに関しては、機械の異音の物理的特徴に関するデータセットを定義している。これには時間、周波数、エネルギーなど複数の物理量および複数の物理量の間の線形・非線形データの組み合わせが含まれ、同特徴データセットは摩耗、緩み、疲労、亀裂などの典型的な損傷にみられる異音の特徴をカバーし、正確な識別を実現している。産業用聴診設備の設置は、測定する作業場の適切な位置に置くだけで完了し、測定対象設備との機械的または電気的な接続が不要であり、診断サービスシステムも顧客の自前サーバーまたはクラウドサーバーにインストールするだけで済む。

肖氏によれば、同社のコアコンピタンスおよび技術的優位性は、機械の原理に対するソフトウエア側のアルゴリズムによる理解と固有値の抽出にある。同社は音響センサーの設計、アレイ信号処理、自己適応型異音識別アルゴリズムを含む一連の仕組みを自主開発しており、機械設備の故障診断とメンテナンスに関する振動・音響工学に基づくフルスタックソリューションを有している。このほか、瑶声科技の製品は顧客の既存設備と組み合わせて使用でき、ソリューションの統合・体系化が実現する。例えば、マイクアレイと公共場所における映像モニタリング設備を音声・映像一体化設備として設置し、公共空間におけるスマートセキュリティ機能を実現することができる。

このほか、同社の客単価の高さも市場競争力の一つとなっている。国外の類似のアコースティックカメラメーカーの提示価格は30～100万元（約470～1600万円）で、ハードウエアコストは相対的に低いものの、主にアルゴリズムモデルなどの知的財産権により価格が跳ね上がっている。瑶声科技は「品質も良く、価格も妥当な」国産ソリューションを提供できる。

市場開拓に関しては、同社の技術者は学術界や工業界での長年の経験を有し、複数の科学機関や企業との共同プロジェクトを実施してきたため、この点が市場を開拓する上での重要なリソースとなっている。同社は、ギア、ベアリングなどの回転式機械およびレールといった音響学の応用価値が高いシーンに切り込んでいる。現在すでに高速鉄道、鉄道レール故障モニタリング、地下鉄、電力、鉱業および産業自動化制御設備などの国有・民間企業数社との間で提携に関する基本的な合意に達している。現在はエンジェルラウンドでの資金調達も実施中だ。（翻訳・神部明果）

諦声科技は2018年にもエンジェルラウンドで1000万元（約1億5000万円）を調達している。当時のリード・インベスターは「英諾天使基金（Innoangel Fund）」と「臻雲創投（PowerCloud Venture Capital）」。