対談 CONVERSATION

2022年ロボットが社会に浸透する条件

HERO X 編集部

日本人にもっとも馴染みぶかいロボットといえば、人のような動きをするPepperではないだろうか。回転寿司チェーンでは受付を任されている。身近になりつつあるロボットだが、いうまでもなく、一つのロボットができるまでには多くの人が関わっているが、ロボット開発に欠かせない存在となりつつあるのが、パルスボッツ株式会社代表の美馬直輝氏だ。美馬氏は同社の他、アパレルブランドや大物アーティストのファンクラブアプリ開発などを手掛けるハイジ・インターフェイス株式会社を創業、現在は取締役CXOとして活躍している。そんな美馬氏が作り話題となったのが睡眠サポートロボット「ネモフ」。クラウドファンディングで限定100台を販売したところ、なんと14時間で完売した。今年はそんな「ネモフ」の新型の発売が予定されている。ロボットは今後、どのように進化していくのだろうか。HERO X編集長・杉原行里が話を聞く。

必要なのは社会性
ロボットが世の中に浸透するために必要なこと

杉原:今日はどうぞよろしくお願いします。美馬さんはいろいろな会社を経営されていると思うのですが、今回はパルスボッツについてお伺いしたいと思います。
こちらの会社ではどのようなことをされているのでしょうか?

美馬:はい、今開発、販売しているのは主に二つで、チャットボットを気軽に作れる「IFRO」というサービスと、睡眠サポートロボット「ネモフ」です。

杉原:僕がすごく面白いなと思ったのはこのロボットに社会性を持たせるというところで、すごく面白い着眼点だなと思うのと同時に、非常に大事な部分だなと感じたんです。ロボットに社会性というのは、具体的にどういうことをイメージしたらいいのでしょうか? 2022年に発売の新型からそうなるのですかね?

美馬:僕がロボットにはじめて出会った時に、どうやったらこのロボットと仲良くなれるかな?と考えたんです。その時に、ロボット自身が社会性を持っていないと、仲良くなれないというところに行きついたんです。

人同士も誰かを信頼して、仲良くなろうと思ったときに、その人が自分との関係しか持っていなかったら、信頼のしようがないですよね。そもそも信頼っていうものは社会性があって初めて成立するのかなと。だから、ロボットが社会の一員になっていることが必要だというふうに思って、それを実現したいと思ってやっています。

杉原:なるほど。僕もロボット関係はいろいろやっているのですが、ロボットという言葉、定義ってものすごく難しくないですか? ロボットという言葉に対しての印象というのは人それぞれ全く違う。社会実装がいろいろなところで始まっていますが、やはり今が過渡期だと思うんです。

ロボットがこれからどんどんよりコンシューマーに近づいた状態、もっと言うと、漫画の世界で僕らが見ていたドラえもんのような世界観に近づいていくと僕は思っています。

先ほど美馬さんは「社会性が必要だ」と言われましたが、例えば、コミュニケーションを密にとることによって、そのロボットとの信頼度を高めていくというのが、一つのアプローチなのでしょうか?

美馬:そうですね、一番最初に弊社で作ったパルスボッツという社名そのもののサービスがあるんですけど、ロボット同士を繋げて、社会性を半ば擬似的に持たせるロボットSNSみたいなものを作ったんです。

それはオーナーとロボットの対話の中で、ロボットとオーナーが何か親密になっていく流れがあってその親密度が増すと、オーナーが別のオーナーのロボットを友達にしてあげることができるというものでした。


パルスボッツ株式会社がYouTubeで公開しているコンセプトムービーには、まるでネモフとその仲間たちが井戸端会議をしているような場面が登場する。

美馬:インターネット上にSNSのような疑似的な場所を作って、そこで友達になったロボット同士が会話をしはじめるんです。

杉原:どんな会話をするんですか?

美馬:ロボットがオーナーとしゃべったことを疑似的なSNS上でつぶやくんです。例えば、「この前うちのオーナーがこんなこと言ってさ」みたいにつぶやくと、それに対して友達のロボットが「面白いね」ってつぶやき、友達のロボットが、自分のオーナーに「誰々くんとこんな会話があったらしいよ、どう思う?」というように、人からロボットに伝わった話がロボットの間で伝播して伝わって、それを向こうのロボットと人の間でも伝播される、こういう構造のSNSサービスというものを最初にやっていました。

体験としてはめちゃくちゃ面白くて、ロボットが社会に実装されていく中で、このロボット同士のコミュニケーションというのは必ず必要だし、この実験をやって、ロボットが自分のことを分かってくれているとか、そういう感覚が人の側にも生まれるのだなということを思いましたね。

杉原:その後、そのまま事業としてはじめられたのですか?

美馬:それがですね、そうはいかなかったんです。コンセプトとしても体験としても何一つ間違いはなかったと思っているのですが、いかんせん、ロボットの普及がそこまで進まなかった。コンセプトを作った当時は、もう、この勢いで一家に1台、さらには一人一台コミュニケーションロボットを持つ時代にそのまま行くのかなと思っていたのですが、そうはならずに行き詰まってしまったんです。最終的にここにたどり着きたいとは思っていますが、今はまず、もう少しロボットを広げるところにコミットしていこうと思っています。

ゆる可愛いでロボットとしての
ハードルをあえて下げる


眠りを誘うオリジナルのお話は16話を収録。子どもへのプレゼントにも喜ばれそうだ。

杉原:そんな中、開発されたのがネモフ。見た目がすごく可愛いですね。

美馬:はい。パルスボッツでいろいろとやっているうちに、自分でも何かロボットを作ってみたいなと思って作ったのがネモフです。人型のロボットを作っていた時にお客様の反応としてあったのが、あんまり会話として成立しないなというところでした。一方で、ネモフの場合はこの見た目で目しかない。そもそも口もどこなのか分からない。賢そうにもみえないから、本当にこれがしゃべるのかな?くらいな感じで期待値が自然と下がる。

杉原:なるほど。

美馬:枕元に置いて使ってもらうことを想定して作ったロボットで、機能としては、触ると5分刻みのだいたいの時間を教えてくれるということと、アラーム機能、オルゴールの音楽を流してくれること、物語を語ってくれるというくらいです。

杉原:昔、アラームの音が嫌で投げてたこととかありますけど、ネモフだとなんかかわいそうだから投げないかもしれませんね(笑)。

美馬:コミュニケーションロボットがいくつか出てきた中で、課題だなと思ったところがあって、“コミュニケーションロボットです”として打ち出すと、人と同じようなコミュニケーションができないと、利用者の満足度は高くはなりにくくて、結局、多くはコミュニケーションをしなくなっちゃう、要するに、違和感が残るんです。

杉原:ネモフはもともと人型でもないから、人間並みのコミュニケーションができなくても違和感が少ないということですね。

美馬:はい。それから、そのロボットの居場所が作れるかというのも結構重要だと思っています。ネモフの場合は枕元という居場所が設定できたので、役割をしっかりと打ち出せた。

特性を磨き社会に貢献するロボットへ

杉原:美馬さんのお話を伺っていて思い出した映画があるんですが、1999年に公開された「アンドリューNDR114」という映画、ご存じですか?

美馬:知らないですね。

杉原:ロボットがディープラーニングで右脳的思考ができるようになって、対話をしていくことによって僕の勝手な想像ですけども、そのロボット自体のキャラクターとか、発する言葉とか、そういうものも学ばせていく。すると、そのオーナーとの関係性だったり、どういうコミュニケーション言語で表現をしていくのかなども変わっていく。その先に、ロボットが本当に人間のようになっていき、ロボットの人権について話し合われる時代がきたりとか、いろいろなことが起こるのですが、ロボット同士のコミュニケーションがはじまると、「アンドリューNDR114」のような世界が現実味を帯びてくるなと。

美馬:そこに到達するまでにはまだまだ課題は残っていると思います。世界中でまだそういった形のものを体験として実現してきているものというのはなかなかないので。

杉原:となると、コミュニケーションロボットというのは次にどのようなステップがくると思われていますか?

美馬:コミュニケーションロボットとしては実はGoogleアシスタントのようなものがすでにめちゃくちゃ世の中にあるんですよね。ただ、あれは実体がないので、あまり人々がロボットとして認識しておらず、それはそれで成立していますけれど、今お話ししているような実体を持ったロボットというのは、生物の進化と似ているのではないかと思っています。世界で一番普及している実体を持ったロボットというとお掃除ロボのルンバになるんですけど、あれってちょっと虫っぽいじゃないですか。

杉原:ルンバがもし人の形をしていたら、みんな買わないかもしれないですよね。

美馬:そうですね(笑)。今はそれぞれの役割に特化した進化をしている段階かなと思います。工場などで使われているアームロボットは一本腕で、腕や手の機能に特化しているし、スマートスピーカーは耳に特化している。特化した部分が成熟して、いずれ統合されていく。その後でコミュニケーションロボットというものが世の中で当たり前になっていくのかなと思います。

杉原:今後、例えば生体反応とかも取れるようになって、健康状態を把握したり、心の状態を測ってくれるというようなデータを使ってのコミュニケーションということも出てくるのでしょうか?

美馬:そうですね。間違いなくくると思います。

美馬直輝(みま・なおき)
2015年にロボット専門企業のパルスボッツ株式会社を創業し、大手メーカーロボットのコミュニケーション開発や、おやすみロボット「ネモフ」、コミュニケーションAI作成サービス「IFRO」などの開発を手がける。ASTRSK UXデザイナー・プロデューサー。ハイジ・インターフェイス株式会社 創業社長・現取締役CXO。タイムリープ株式会社 CXOなども兼任している。

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(text: HERO X 編集部)

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対談 CONVERSATION

あなたの疾病リスクが予知可能に 東芝が仕掛ける近未来の医療

宮本さおり

スマートウォッチの出現が私たちの健康管理のあり方を大きく変えた近年。データを取得することで健康増進につなげる動きはどのように加速しているのか。この夏、「疾病リスク予測AI」のサービスを開始した株式会社東芝、東芝デジタルソリューションズ株式会社を編集長・杉原行里が訪ねた。

人々の健康に対する意識の高まりが見られる昨今、その後押しをしたものとして、スマートウォッチの存在は大きいだろう。日本国内における販売台数は年々増加、ICT市場調査コンサルティングのMM総研による調査では、2019年度には過去最高の191.4万台を記録、2020年度の予想数値は263.5万台と、さらに数字が伸びそうだという。利用者がよく使う機能でみると、最も多いのがウォーキング・ランニングの記録(消費カロリー、歩数、移動距離、ランニング機能)63.7%、次いで「心拍計」などが続き、「睡眠時の記録」についても47.4%がよく使う機能としてあげている。

自分の体の状態を客観的な数字を持って教えてくれるアイテムへの関心は、今後も高まりを見せるだろう。そんな中、東芝グループはAIを使い将来の疾病リスクを予測する「疾病リスク予測AI」の運用をはじめた。なぜこうした取り組みをはじめたのか。開発、運用に携わるチームの皆さんを編集長・杉原が訪ねた。

左から 東芝デジタルソリューションズ株式会社 ICTソリューション事業部保険ソリューション営業部営業第一担当主任太田和行氏、同事業部保険ソリューション部技術第二担当参事 栗田英和氏、株式会社東芝 技術企画部ライフサイエンス推進室主務 山口泰平氏

機械の故障を
見分ける技術を応用

杉原:今日はお時間をいただきありがとうございます。まず、現在の取り組みについて伺いたいのですが、病気の超早期発見や個別化治療という部分について、近未来の医療がどうなるのかをお伺いしたいのですが、こちらのチームではAIを使って疾病リスクを予測するものをされているとうかがいました。

山口:東芝グループは新規事業領域として精密医療に取組んでおり、病気の超早期発見や個別化治療に関わる研究開発、社会実装を進めています。その中の1つである「疾病リスク予測AI」は、健康診断のデータから将来の疾病リスクを予測する技術です。

杉原:「こうした病気にかかる可能性がありますよ」という予測を出すということですよね。

栗田:はい。糖尿病・高血圧症・脂質異常症・肝機能障害・腎機能障害・肥満症の6つの生活習慣病に関するリスクを、1回分の健康診断データを基に、6年先まで予測します。

杉原:具体的にはどのようにして予測が導き出されるのでしょうか?

山口:企業では、社員の健康診断を毎年行っていますよね。東芝にも健康診断データや、投薬データが長期間にわたって同じフォーマットで蓄積されています。これらのデータを使って何かできないかというところが一つありました。

加えて、我々には製造現場で培ってきたAI技術があります。例えば、半導体の製造現場で欠陥品を検出する際や、製造機械設備が故障する際の予兆を見つけるときなどに、AI技術を活用してきました。こういった技術は欠陥検出や機械故障を予測するためのものですが、対象を人間に置き換えると、体の不調、病気の発症を予測できるのではないかという発想から開発がはじまりました。

一気通貫したソリューションについて話す山口氏

こういったデータと技術を組み合わせることで、将来病気になるリスクを予測しています。この技術は超早期発見というよりも、どちらかいえば健常な人たちが将来病気になるのを予測するというものです。超早期発見というキーワードでいうと、マイクロRNAという技術があり、研究開発を進めています。わずかな量の血液から13種のガンを網羅的に検出する技術です。

杉原:それにはデータが必要ですよね。

山口:わたしたちとしては予防から治療まで、一気通貫したソリューションとして提供したいと考えていますので、その元になるのがやはりデータだと思っています。

健康を支える
ソリューションとは

杉原:「疾病リスク予測AI」は、ソリューションの一部ということですね。

太田:はい。健康診断データの数値を見るだけではピンとこなかった病気のリスクを可視化することで、生活習慣病の予防・改善につなげるソリューションです。

疾病リスク予測AIにより、生活習慣病の予防・改善に貢献したいと話す太田氏。

山口:もう一つデータという観点で言うと、我々は遺伝子解析事業も行っています。遺伝子データというのは私たちの体の設計図です。設計図に記載されている体質情報と健康診断の経年データや、服薬の情報を組み合わせることで、例えば、同じ薬を飲んでいる人たちの中で、効果に差が出る原因を調べることもできるようになるかもしれません。

さらに、年1回の健康診断だけではなく、食事や活動量などの生活データを組み合わせていくことで、個人を起点に医療・ヘルスケアデータを一本につなげていきたいと思います。

ウェアラブルだけ、ゲノムだけ、検診だけというところは多いのですが、弊社はぶつ切れではなく、つなぎ合わせることができる、弊社の考える精密医療の形はそういうところだと思っています。

東芝が考える生活習慣改善ソリューションの提案画面例。組み合わせたデータを元に、近い将来の疾病リスク予測を可視化、どこを気にかけると良いかを分かりやすく教えてくれる。

杉原:確かに、ただデータが取れるだけで終わってはもったいないですよね。一気通貫というのは面白いですし、経年でのデータ蓄積があるというのはすごく羨ましいところですね。これを使って今後はどのような取り組みをしていきたいと考えておられるのでしょうか?

山口:個人のこれらのデータを収集、分析し、その結果に基づいて層別化を行い、各層グループ毎に最適な予防法、治療法を提案していきたいと考えています。

杉原:実際今、どのような形で、どれくらいの量のデータを集められているのですか?

山口:今は東芝の従業員を対象に、精密医療のビジョンに賛同いただける方々から、ゲノムデータ、健診データ、レセプトデータの提供をお願いしています。当然、ご本人の同意をいただきながら進めており、その数は1万人を超えています。

杉原:その数字は予想よりも多かったのでしょうか、少なかったのでしょうか?

山口:まずは1万人を目標に進めてきましたが、思ったよりも早く1万人の同意が得られた印象です。

私たちの精密医療ビジョンの1つに「次の世代も見据えた予防医療に、デジタルの力を活かします」というものがあります。
現時点では、従業員に対して、遺伝子検査の結果から病気のリスクをお知らせすることを全く行っていないんです。あくまでも、医療のため、一個人だけでなく同じ境遇に悩んでいる人のためや、次の世代の予防医療のために残す健康資産という考えにご賛同頂いた方々に参加頂いています。

杉原:先ほど、次世代の医療に関するお話も出ていましたが、今回得たデータの活用方法について、御社として何か具体的なお考えはあるのでしょうか?

山口:ゲノムデータ、健康診断データ、レセプトデータ、更にウェアラブルデータ等を活用した日常データを繋ぎ合わせることで、医療発展のための研究だけなく、ヘルスケア産業自体の発展に貢献できる仕組みを作っていきたいと思っています。

センシング活用に
欠かせない倫理観

杉原:HERO Xはすごいコアなファンが多いのですが、私が思うに、その方たちって1つだけ共通項があるんです。いろいろなことを自分ごと化して見れているんですよね。例えば、ガンの超早期発見の話を聞いた時にスッと入ってくるという方は、おそらく近しい人がガンを経験したり、ガンで亡くなったりしていることが多いと思うのです。1万人の同意を得られたというのは、こうした自分ごと化されている方なのではないかと想像します。何か未来のためにっていう医療への期待が込もっているのを感じます。

未来のためにというのは僕らもよくテーマとして言っているところなのですが、正直結構勘違いされやすい。僕らの場合、パラリンピアンとか、いろんな疾患を持ってる方たちを助けようみたいな媒体に思われがちですけれど、狭くそこだけに焦点を絞っているわけではなく、どちらかと言えばそこで、その技術がどうなって進化していくのか、そのアイデアがどう大きくなっていくのかというところに注力を注いでいるので、今日のお話はすごく共感するのです。ただ、データを取られることが、まるで丸裸にされるように感じる方もいます。これよりも先、より多くの人たちに賛同を得ていくための壁はあるのではないでしょうか。

山口:そこはおっしゃる通りだと思っています。個人それぞれに考え方は当然違いますのでより多くの方に賛同頂くには、自分ごと化できるような小さな成功体験を少しずつ示していくしかないと思っています。

我々のビジョンにご賛同頂きゲノムデータまでをも提供してくれる方々に対して、中途半端なデータは返せないと思っています。しっかりとした研究に基づいたエビデンスにより、〝これなら返せる〟というものを作っていく必要があります。かつ、例えば「ある疾患のリスクがあります」で終わらせるのではなく、その先に「遺伝的背景から、あなたにはこういった予防がお勧めです」ということまでお伝えする、ここまでがセットになって初めてお戻しすることができると思っています。

杉原:ローマは1日にして成らないのだから、その30年、50年、100年というロングスパンで考えたときに、もしかしたら自分のひ孫あたりにそれらがフィードバックされるという想像力を持ち合わせているかいないかですよね。今日はありがとうございました。

(text: 宮本さおり)

(photo: 小林鉄兵)

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