テクノロジー TECHNOLOGY

「テックの理想は見えないこと」とは? 顔認証技術がもたらす未来が知りたい!

川瀬拓郎

今やどこへ行っても求められる、手先の消毒と体温測定。最初は煩わしいと思っていたけれど、コロナの国内初感染者の発表から1年を経た今、こうした光景はもはや当たり前に。そんな温度センサー付きのセキュリティシステムを開発し、国内でシェアを拡大しヒットを飛ばしているのが、2018年に設立されたばかりの株式会社データスコープである。 今回は、さまざまな企業でデジタル活用のプロジェクトを手がけてきた府川誠二氏に最新の顔認証技術とデータ解析がもたらす未来について語っていただいた。

日本における顔認証のニーズが
高まったのはコロナの登場だった

「画像解析における顔認証のニーズが高まったのは、たまたまなんです」と語る府川氏。プライバシー保護の観点から顔認証システム導入に消極的だった公的機関や企業が一転、コロナの登場により意識が大きく変わっているという。

「顔認証による個人識別によって、誰がいつその空間に入ったのかがデータ化できるので、クラスター感染の可能性が高い空間では特に効果的です。実際、病院、学校、企業のオフィスなど、幅広い施設で導入されています。意外なところでは、不特定多数・多種多様な人間が出入りする工事現場への導入も多いということです」

温度検知センサー付きの顔認証技術で国内シェアを広げる同社では、画像解析技術に加え、AIのディープラーニングによって、個人を正確に特定することも可能だという。しかもマスクを着用していても識別できるほど精度が高いというから驚きである。最近では“マスク着用有無”を検知する機能を併せもつシステムが移動の拠点となる成田空港にも導入され、今後より身近な存在になることは必至である。

VR/AR、IoT、画像解析が
繋がることで見えてきた2つの分野

急速に需要が拡大する顔認証技術。精度の高い画像解析技術を提供するデータスコープ社の前身となるのが、府川氏が取り組んできたエンタテインメントとスポーツ、2つの分野におけるDX(デジタルトランスフォーメーション)化事業だ。特にスポーツ分野においては、画像解析が大きな役割を担っており、今後のアスリート育成にも欠かせない技術となりそうだ。

「今となってはスマホさえあれば、スタジアムや競技場にスムーズに入場できるようになってきていますよね。でも、そういったシステムを導入している施設ですら、つい最近まではチケットのモギリを手作業でやっていたのです。それほど、デジタルインフラが整っていない分野であるスポーツに、DXが貢献できることがたくさんあるなと。例えば、これまで手入力でデータ化していた試合内容を、フィールドに設置したカメラを通じて自動入力させることで、試合中の選手の動きをより正確に、素早く解析できるようになりました。さらに選手の骨格を解析したデータによって、身体の軸がブレていないか測定したり、蓄積したデータをリハビリにも利用することができるのです」

こうして、画像解析の重要性に着眼して設立されたのが、データスコープ社である。データスコープでは本物か偽物かを見分ける“顔認証”、商業施設などで来店客の動線や滞留を分析する“ヒートマップ”、動線を追って解析する“アクセスログ”、そして人や物体を認識検知しカウントする“ピープルカウント”、これら4つの画像解析技術・サービスを提供している。

人の動きを記録・データ化することには大きなメリットがある。しかし私たちが意図せず普段の行動を記録・データ化されることに対して意見はさまざま。漠然とある“監視社会”に対する不安やデータ解析がもたらす未来について話を伺う。

顔認証を取り巻く現状、
監視社会への不安をどう考えるか?

顔認証技術は個人情報と紐付くので、利便性かプライバシーか?という議論は絶えない。顔認証によるセキュリティシステムは犯罪抑止には効果的だが、人々の自由な行動を制限する監視社会になるのでは?というネガティブな反応がコロナ禍以前に導入が進まなかった大きな要因であろう。

日本と一線を画し、顔認証が普及しているのが隣国、中国や東アジア諸国地域だ。「日本企業が追いつけないほど、ものすごいスピードで顔認証の技術が発展している」と府川氏は語る。データスコープ社も台湾の大手・ホンハイ(FOXCONN)と業務提携し、製品を開発・製造している。

「画像解析に必要なサンプル値が膨大で、なかでも中国は日本の1万倍以上のデータをAIに学習させていますから、もはや技術面でも経験値という面でも追いつけないですね。画像認証による利便性を捨ててまでプライバシーを優先するというのは、現実的にもはや難しい局面にあると言わざるを得ません」

行動履歴を含めた個人情報をデータ化することで、さまざまな利便性がもたらされる一方で、たまたまその場所にいただけで犯罪の濡れ衣を着せられるのでは?という恐怖もある。

「画像解析とVR/ARとIoTは繋がった技術なんです。IoTと画像解析を組み合わせ、さらに感情データを加えると、より正確な判断を導き出すことができます。データの蓄積と解析によって、真実が浮かび上がってくるはずです。ですから、犯罪の濡れ衣といったことすらもなくなるかも知れません」

生活の利便性を高めるためだけに
テックを利用する

昨年ニュースとして大きく取り上げられた、定額給付金や持続化給付金の遅れ。今後はデータを活用すれば、よりスピーディかつ正確に行える。それゆえ、日本においてもマイナンバーに免許証や国民健康保険証、さらには金融口座を紐付けて一元管理することが議論されている。

「セキュリティかプライバシーかという問題は、やはり法律と行政の問題。政権が新しくなって、マイナンバーの普及とデジタル化を推し進めることで、個人情報を取り扱う分野が広がることに我々は期待を寄せています。Go Toトラベル開始時に、成田空港の第二・三ターミナルのセキュリティゲートに、弊社の製品を導入していただきました。そこで、もしパスポートとマイナンバーが紐付くことになれば、ゾーニングが容易になり、検疫がより安全かつスムーズに行えるはずです。我々は、生活の中の利便性を高めるためだけにテックを利用しています。決して監視をしたい訳ではないのです」

顔認証技術はセキュリティやコロナ対策だけではなく、医療の分野でも大きな期待がなされている。

「例えばカルテ情報と顔認証をつなげることで、チェックインしましたという情報がすぐさま担当医に伝わり、待合室がなくなります。コロナ禍における遠隔診療の推奨もあり、スマートミラーを通じて初診をデジタルで行えます。今後は、調剤薬局で適切な薬やサプリメントを処方することや、最適なフィットネスを提案することができると思います。血中酸素を測定できる新型のアップルウォッチが話題になりましたが、デジタルデバイスから吸い上げたバイオデータをカルテと結びつけることで、医療はさらに便利になるはずです」

まだ経験したことのない未知の体制・システムに対して、負の側面がクローズアップされがちだが、同じくらいメリットもあるようだ。以前、HERO Xラジオにゲストとして出演した際には、認知症の人を識別することや、未病を発見することも可能になると語る。

「画像解析によって、対象者の特定のビヘイバー(行動)を検知することができますので、病気予測にも役立てるはずです。データスコープとは別にスマートタウン事業にも取り組んでいます。街中にカメラを設置することで、認知症の徘徊老人を補足して、保護することもできます」

社会をより良くするテックは
見えないことが理想

医療分野でのデータ解析はスポーツにも応用しやすく、ウェルネス分野にもつながると府川氏は続ける。

「サッカー元日本代表監督の岡田武史さんが取り組んでいる、今治のスマートスタジアム計画があります。そのコンセプトは里山&人間らしさを取り戻すで、スタジアムという単なる人が集まる場ではなく、人々がそこで交流して楽しく健康的に過ごすことができる場所を理想としています。医療とスポーツが他の分野と違うのは、個人情報を自ら進んで提供してくれることです。このスタジアムの里山構想では、『テクノロジーやAIはあくまで基礎として導入されている』ことが前提。そうして集まったデータを解析することによって、メディカルとスポーツ、地域経済が融合し、健康的な人々が集う街ができるのではないかと模索しています」

前述で「医療とスポーツの分野は、個人情報を進んで提供してくれる」とあるように、データ取得・解析の目的が明確で、自身や社会のために活用されることが分かると、個々人が抱える漠然とした不安は取り除かれ、データ解析がもたらす利便性や安全性の高い未来を描くことが容易になる。「技術面だけが先行すると人々の心配や不安が先回りしてしまうから、テックは見えない方がいいのです」と語る府川氏の言葉の裏には、「データ解析の恩恵は、最終的に人へと還元されるべき」という信念が込められている。奇しくもコロナの登場で顔認証が広まりつつある日本。私たちがデータの恩恵を享受できる未来も遠くないかもしれない。

府川誠二(ふかわ・せいじ)
20代でデザイン制作会社を設立。CGアプリ制作などデジタルを活用した事業を手掛ける。その後、デロイトトーマツコンサルティングのデジタル事業部の立ち上げに従事し、さまざまな業界のDXコンサルティング、新規事業の立ち上げに携わる。また画像解析スポーツテック、AR/VR事業など新しい技術で事業を立ち上げる。その経験から、スポーツ&エンターテイメントのD X、及び、不動産のデジタル化推進の事業を立ち上げ、スマートホームIoT、業務管理システムなど不動産テック事業に従事。現在は画像認証、顔認証を使ったサービス開発やスマートタウン事業などを手がけている。

(text: 川瀬拓郎)

(photo: 増元幸司)

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「半分、青い。」に登場した、ピアノを弾くロボットハンドの生みの親とは?【the innovator】前編

飛田 恵美子

カシャカシャ、とロボットの指がピアノの鍵盤に触れ、「ふるさと」のメロディを優しく奏でる。NHK連続テレビ小説「半分、青い。」で5月に放送された、印象的な1シーンだ。このロボットの手を製作した東京都立産業技術高等専門学校医療福祉工学コースの深谷直樹准教授は、独自の“からくり”による機構を使った高性能ロボットハンドの研究開発を行っている。ロボットハンドの現在地と未来予想図を、深谷氏に伺った。

人間の手や指の構造を模倣、
さまざまな形状の物を掴めるように

深谷氏が開発したロボットハンドの特徴は、とても単純な制御だけで、さまざまな形状の物を掴むことができる点にある。従来のロボットハンドには、果物や工具のように一つひとつの形や重さがバラバラなものを持つことが難しいという課題があった。指の一本一本、関節の一つひとつにセンサーやモーターを組み込み制御する方法では、多数の電子部品を制御する複雑なプログラムが必要となる。その分操作やメンテナンスの難易度が高く、電力の大量消費や耐久性といった点からも産業利用には壁があったのだ。

この課題を解決しようと深谷氏が考えたのが、独自の“からくり”だった。“からくり”とは、電子制御に頼らず望ましい動作を実現する機械装置の構造的な仕掛けを指す。

「人間の手や指の微妙な構造を模倣した独自の“からくり”を開発しました。すべての関節が機械リンクで結合していて、物体に馴染み、自動的にバランスを取るというもので、協調リンク機構と名付けています。センサーは使わず、基本的には1個のモーターのみで5本の指を動かします。

具体的にどう動かすかというと、つまみを引くだけ。私たちは普段、物を掴むときに“まず親指の関節を30度曲げて……”なんて思いませんよね。それと同じで、直感的に引くだけで勝手に手前にある物に巻き付くという構造なんです」

これまで、業界ではロボットの指は人間が設計した通り、1ミリ単位で精密に動くものという先入観があったと深谷氏は話す。それによって制御が複雑になっていった。しかし、過程はどうあれ、最終的に物を掴むことができればいいはず。こう考えて仕組みをシンプルにしたことで開発に成功した。

「人差し指と中指だけで、薬指と小指はねじれないんです。物を持つときに親指と人差し指・中指を使うことが多いから、ここだけ進化したのでしょうね。いままで見てきた解剖学の文献には載っていなかった発見でした」

解剖学や人間工学といった分野も横断しながら、深谷氏は少しずつロボットハンドを人の手に近づけている。

“からくり”を応用した3種類のロボットハンド

本研究の枠組みは、新エネルギー・産業技術総合開発機構(NEDO)の委託事業において、ダブル技研と共に行っている。3者は今年1月、“からくり”を応用したロボットハンドを3種類発表した。「F-hand」「New D-hand」「オリガミハンド」だ。

「F-hand」は、人間の手の構造や大きさを模倣した5本指のロボットハンド。前述した果物や工具のほか、ストローなどの細いもの、3kg程度の荷物も持つことができる。

用途として想定しているのは、農作物の収穫や食品工場での箱詰めなど。将来的には、インフラ関係の設備メンテナンス、建築現場での施工、災害現場など危険を伴う場所での作業、家事ロボットとしての食器洗いや掃除などを代替していくことを見込んでいるという。

「New D-hand」は、前述の“からくり”、協調リンク機構を持つ指を3本にすることで「F-hand」とは違った特徴を持たせた産業用ロボットハンド。より大きくて重い物を掴むことができるのが特徴だ。物流・製造業における搬送、組み立て、加工工程等に適していて、既にダブル技研を通じて自動車メーカーや研究所などで使用されている。

金属でできた上記2つのロボットハンドと違い、「オリガミハンド」はその名の通り一枚の紙でできたロボットハンドだ。レーザーカッターで切り出した紙を折り曲げてのり付けするだけの簡単な構造で、つまみを引くと指が曲がる。

鮭やコロッケなど傷つきやすいものを優しく掴める上、金属部品などの異物混入リスクがないため、弁当の具材詰めなどに向いている。縮小・拡大印刷するだけでさまざまなサイズになり、プラスチック段ボールに印刷し強度を増すことも可能。安価で使い捨てができるので、介護ロボや手術ロボなど衛生が求められる現場での活用も期待されている。

なお、「半分、青い。」に登場したピアノを弾くロボットハンドは、「F-hand」を応用し、見た目を昭和55年に開発されたロボットWABOT-2に似せて製作したもの。実際のWABOT-2は指先でタンタンタンと力強くピアノを弾くというが、番組制作スタッフからの「ヒロインの幼なじみが夢を見つけるシーンだから、ドラマチックにしたい」という要望を受け、ロボット的になりすぎないよう、柔らかく滑らかに演奏したという。F-handが人の手に近い構造を持っているからこそ可能になった演奏だ。

後編につづく

深谷 直樹
東京都立産業技術高等専門学校荒川キャンパスものづくり工学科医療福祉工学コース准教授。工学博士。ものづくりを中心とした医療福祉・ロボット関連の研究を行う。

(text: 飛田 恵美子)

(photo: 壬生マリコ)

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