パリオリンピックに続き間もなく始まるパリパラリンピック。前回の東京パラリンピックのクラス分け判定でまさかのクラス替えを余儀なくされた伊藤智也選手（バイエル薬品所属）が、本来のクラスであるT52に戻ることが決まった。還暦を迎えた伊藤選手が本来の土俵で目指すのはもちろん金メダル。開幕直前の伊藤選手に編集長杉原行里が話しを聞いた。

覆ったクラス分け判定

杉原：まずは、出場決定おめでとうございます。

伊藤：ありがとうございます。

杉原：調子は順調ですか？

伊藤：かなりいいです。先日の練習では風が結構強かったのですが、それでもいいタイムが出せました。

杉原：東京パラリンピックの時、試合前に行なわれたクラス分け判定で障害度の一つ軽いT53だと判定された時は我々はあまり心境を語らずにきたのですが、まさか、パリパラリンピックで再び元のT52に戻れるなんて、本当にビックリしました。

伊藤：僕も驚きました。まずこのクラス分け判定が分からない読者さんもいると思うので少し説明させてもらうと、パラリンピックは障がいの度合いによってクラスが分けられています。これはさまざまな障がいのある選手が競い合うパラリンピック独自のルールで、公平に戦うために設けられている制度です。僕が東京パラリンピックまで出場してきたのはT52というクラスでした。陸上競技の場合、Tはトラック、50番台は車いす競技を示しています。クラスは番号が小さいほど障がい度合いが重くなりますが、東京パラのクラス分け判定で、ずっと競技してきたT52ではなく、一つ障がい度の軽いT53と言われたんです。

杉原：連絡をもらった時は「えっ」て思いましたよ。よく分からなくて、涙もでなかったけど、言葉が出てこなくて、なんかやけにお互いに冷静だったよね。一つクラスが変わるだけで、高校生と小学生くらいの差があるのに、そこで戦わなければならなくなった。クラスが変わって、走ることもできないかもという中で、いろいろと交渉してくれて、なんとかT53で走るチャンスをもらったおっちゃん（伊藤選手）は本番、スタートからびっくりするくらいスピード出して走ってくれましたよね。

伊藤：チームのみんなが作ってくれたマシンをなんとか1秒でも長くテレビに映して欲しいとおもって、画角に残ろうと頑張った。後半はもちろんもう力が残っていませんでしたけど（笑）

杉原：一度クラス分け判定でクラス変更になると元のクラスに戻るのはまず無いとその時も聞いていたので、T53ではタイム的に難しく、パリパラリンピックは選考の時点で落ちるなと思っていました。ところがなんと今回、元のT52クラスに戻ることができ、出場を手にした。連絡を受けた時は「どういうこと！？」と思いましたよ。

東京パラリンピックの時には判定翌日に日本パラ陸上競技連盟が抗議文も出して、再検査もしてくれて、それでも判定はそのままT53だったから、T52に戻るなんて全く考えていなかった。

伊藤：僕も驚きましたよ。今回クラス分け判定に行き、判定してもらったところ、T52ということになり、元々のクラスで出場できることになりました。

杉原：しかし、なぜ戻れたんでしょうか？

伊藤：正しいジャッジをしてもらえたということじゃないでしょうかね。パリパラリンピックの出場権を獲得するためにはスイスで開催される大会に出ないといけない。でも、T53クラスだと、僕のタイムではそもそも出場する資格がないんです。クラス判定をもう一度してもらうため、身体状況を合わせた診断書や、それを証明する書類、MRIの画像診断などもつけて陸上競技連盟に提出しました。これを見て、クラス分けが必要かどうかを各委員会の方で審査になります。その時点で書類上ではどう考えても再判定が必要だろうということになり、IPC（国際パラリンピック委員会）に書類が送られました。

通常はここではねられることが多いんですが、IPCの方でもこれはクラス分けの再検討が必要だということになり、スイスの大会にクラス分けをメインに来てくださいということになったんです。ここで、T53のR（再度クラス分けをする必要があるもの）ということになり、クラス分けに参加することができた。

杉原：われわれRDSプロジェクトチーム伊藤は東京パラリンピックの後もクラス分けがどうあれ、伊藤さんを支えることは変わりなくずっと一緒に進んできた。チーム伊藤が結成したのがもう8年前になります。つい最近も伊藤さんを囲んでパラリンピックに向けての決起集会をやったんですが、誰一人欠けていない。変わっていなくて、変わったのはみんながジジイになったくらい(笑)。これだけ浮き沈みの激しい状況の中で、チームのメンバーが誰も離脱しなかったのは誇りといえば誇りですよね。

決起集会に集まったRDSプロジェクト　チーム伊藤のメンバー。結成から8年、満面の笑みで伊藤選手を激励した。

金メダルは通過点
目標は培った技術の社会還元

伊藤：行里が代表を務めるRDSが束ねてくれているチーム伊藤のプロジェクトはパラリンピックのメダル獲得は一つの目標ではあるけれども、それが全てではないという方針で集まったメンバーです。僕がエンジンとして頑張ることで全ての車いすユーザーのためになることや、新たなモビリティ開発が起こることを当初から考えていた。東京パラリンピックでクラス変更を余儀なくされた一件があってもチームが離散しなかったのは、この指針があってみんなが全くここからブレなかったからだと思います。

だから僕も頑張って続けてこられたという面もあります。クラスがT53に変わって、毎回ビリを走ろうがチーム伊藤から任されている仕事に対するプライドは変わらなかった。どんなクラスであろうとそうしたプライドを持たせてもらえるだけのプロジェクトであり、そういうメンバーと一緒にやってこれたということがめちゃめちゃ大きかったと思います。

杉原：他のパラリンピック選手の間ではあまり見られないチームワークだと思っています。今伊藤さんが言ってくれたように、我々は金メダルだけを目標にするんじゃなくて、ここで培ったテクノロジーを一般社会に落とし込んでいこうねということをチーム発足当時から掲げていました。だからクラス分け判定で不利な状況になっても、僕たちは立ち止まることがなかったと思うんです。

伊藤：本当にチームのメンバー一人ひとりにちゃんと役割や責任が決まっていて、僕なんかは社会に落とし込んでいくための一番最後の役割なわけですよ。みんながそれぞれの技術、頭脳を持ち寄って作ってくれたマシンにのるわけです。社会に落とし込んでいくという目標で考えた時、レースでビリという結果で社会に落とし込んでいくのと、パラリンピック金メダルの技術だということで世の中に出るのとでは与えるインパクトが全然違うわけです。

チーム伊藤は最新テクノロジーを駆使して伊藤選手の最適なシートポジションを探った。

テクノロジーをもってしても、61才はビリなんや、ビリだけれどもパラリンピックは目指せるんやという発信になるのか、61才でもパラリンピックに出て金メダル取れるのか、スゲーなテクノロジーってという発信になるのかでは大きく違うと思うんです。僕が背負っている看板というのはやっぱりそこにプライドを持たなきゃいけないし、そこで頑張っているみんなの一つの結果を僕自身も求めたい。そこがチームワークの根源にあるからめげずにやれるんですよね。

杉原：今回、伊藤さんも年齢を重ね、前回の東京パラリンピックと比べても筋力や体力に変化も見られた。今の伊藤さんの力を最大限に出せるように計測をしていくと、シートポジションも変わってきましたよね。最高のマシンで走ってもらえるように技術チームも頑張っています。伊藤さんが頑張ってくれたおかげで我々の技術を世界にお披露目する舞台としてパリパラリンピックが用意されました。僕も現地に応援に行くので一緒に頑張りましょう！今日はありがとうございました。

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人と人とのコミュニケーションに必要なものは、言語だけにあらず。視線やジェスチャー、表情といった非言語情報も不可欠であることはいうまでもない。岡田将吾氏は、それを社会的信号処理という新しい領域に基づいた研究を通して読み取ることを実践する先駆者のひとり。同氏の試みは、人間の内面の状態を理解するためのAIの新分野として世界から注目を浴びる。これらの研究は認知症の初期症状などを読み取る手がかりにもなるという。編集長・杉原が、最先端の研究の現状とその先に広がる未来について伺った。

人の行動から内面状態を理解するという試み

杉原：もともと岡田さんは、大学でいわゆるAIに関する研究をされていたんですか？

岡田：そうですね。人工知能を基本に、修士、学士と約５年間研究をしまして、少しずつ人の行動を予測するとか、人の行動からコンテキストを推定するということにフォーカスするようになりました。　例えば、この人のしゃべり方や使う言葉の特徴がこうなら、この人はロボットとのおしゃべりを楽しんでいるとか、いくつかの行動から、人の内面を予測するというような研究です。

杉原：今日は、話していて僕の思惑がバレるかもしれないから、サングラスか何か掛けたい気分です（笑）。

岡田：いや、僕自身は（内面を予測することは）できないですよ（笑）。システムにはできてしまうことがありますけどね。

人の行動から内面を読み取るという研究を続ける岡田氏。「最近は、手の動きと感情の関係性が気になる」という。

杉原：ならよかったです（笑）。岡田さんのそういった研究は、AIなどを通じて出口がたくさん出てきたという段階ですか？

岡田：そうですね。最近は動作を測るセンサーが安くなったりもして、状況が変わってきましたし、企業でも自分たちのような研究をしているところが出てきました。そういうプロジェクトに自分が加わることも増えてきて、出口は広がったと感じています。

杉原：もともと岡田さんがAIに興味を持ったのは、どういった経緯でしょうか？

岡田：最初は大学で物理をやっていたのですが、物理の世界っていろいろと難しくて挫折してしまいました。それで物理の先生にはちょっと失礼なんですが（笑）、もう少し目に見えてわかりやすいことがやりたいと思って、ロボットに顔の認識や画像の認識をさせて動かすという研究をやっている研究室に入ったんです。AIを研究し始めたのは、そこからですね。

杉原：岡田さんのような分野の研究者は、日本にどのくらいいらっしゃるんですか？

岡田：もちろん産官学で人工知能の研究をされているグループは山ほどありますけど、ピンポイントで、人の行動から内面状態を理解するみたいなことに焦点を当てているのは、僕たちと数えるくらいしかないです。

こちらは、2018年にジョージ・アンド・ショーン合同会社（現株式会社）と岡田研究室が共同で開設したG&S Labのイメージビジュアル。IoTデバイスであるbiblle（ビブル）を活用して、行動学習に特化した機械学習プログラムの開発を行っている。

もう多くの企業ではAIが採用面接をしている!?

杉原：表情から何かを読み取るということは、なんとなく僕もイメージできるんですが、そこから購買意欲だったり、そこに出口を見つけていくというのは、なんだか大学でやる研究っぽくないなと思いますね（笑）。

岡田：そう言われれば、そうかもしれないですね。

杉原：僕自身のイメージでは、大学の先生は研究を突き詰めて、あとはアウトプットを第三者に見つけてもらう、そんなスタイルが多いなと常々感じているんですよ。それが出口までしっかりとしていて、岡田さんの研究は面白いなと思います。

岡田：そう言っていただけるとありがたいです（笑）。確かにそれは狙っていて、研究室でコンピューターの前に座って突き詰めるのではなく、実際のインパクトのあるデータに対して、なんらかの回答を出していくほうが、世の中的にも出口がわかりやすいですし、そういうことは意識していますね。

岡田氏の研究に興味津々の杉原。感情という抽象的なものを数値化するという試みには、シンパシーを感じているようだ。

杉原：世界的にはどうなんですか？

岡田：コンピューティング分野の国際会議のような場には、アメリカ、ヨーロッパの有名大学の研究者が集まってきますが、そこでは感情を理解するという研究が一番多いように感じます。コンピューターにいろいろな感情を理解させるということが基本ですけど、話している声や内容、表情からコミュニケーションのスキルを推定するということも盛んになってきてはいます。AIによる企業の採用面接みたいなものもそうですね。

杉原：確かにそういう面接は、実際にあるようですね。

岡田：面接で一言、二言答えたことから推測して、その人（のスキル）を判定するということですよね。あらゆる企業は、もうAIを様々活用しているのですが、採用には特定の人しか受からないとか、雇用差別・公平性の問題が出てきたりもしています。自分も就職面接のように実際に多くの人を呼んで、はじめて会った学生同士でディスカッションをしてもらい、そのビデオを人材派遣の会社に送って、人事の採用担当者に点数をつけてもらうという試みをしたことがあります。同じようにAIにも判断してもらったら、熟練の採用担当者と同じように人を選ぶのかどうかを検証しました。その実験は、学会でも良い評価をもらいましたが、アプリケーションとして見た場合、考慮すべき課題が多いと感じます。ですので、そういうスキル判定の技術を使って、スキルを上達させるための訓練に活かすことを、これからはやっていきたいですね。困っている人が喜ぶようなアプリとして機能できればと思っています。

感情を数値化するには、大きな課題がいくつもある

杉原：なるほど、それは興味深いですね。もうひとつお聞きしたいのが、“感情”っていうのは数値化も可視化もしにくいのではないか、ということです。実際に研究は進んでいるんでしょうか？

岡田：そうですね、難しいところも確かにあります。いま主にやっていることは、心理学者たちがこれまでに作った評価指標に則って、実験後に、いまあなたの感情はいくつでしたか？　というように被験者に問いかけたり、第三者に被験者の映像を見せて、被験者の感情状態はどうなっていると考えられますか？　というようにアンケートを書いてもったりする手法なんです。それをもとに人工知能が答えを導き出すわけですから、そもそものアンケートの答えが間違っていると、人工知能的にはもう破綻してしまう。そこが弱点でもありますね。

杉原：まず、ちゃんとしたデータを取ることが難しいんですね。

岡田：正解のデータがしっかりと作れなければ、人工知能は動けませんから。正直、感情って自分で数値をつけるのは難しいですよね。

杉原：自分でも自分の感情が一番わからないこともありますよね（笑）。

岡田：そういうものなんですよ（笑）。

杉原：以前の心理学者の研究だったり、研究論文なんかを追っかけながら、感情を紐解く要素を分析していくという手法はもちろんわかりますが、IoTを使ったデータ集めというのは、どうなんでしょう。世界的にはビッグデータは集まってきているんですか？

岡田：それも難しいところではあるんです。GAFAは、画像・音声を含めWeb上でたくさんの情報を集めていますが、普段の人同士の会話や、自然に対面コミュニケーションしているときのデータを膨大に集めるのは、まだまだ実際には難しいですよね。例えば感情データを集めるために、誰かが怒っているところをずっとビデオで撮るわけにもいかないですし、これからデータを取るので怒ってください、っていうのもおかしいですしね（笑）。多くの人が、AI speakerと友達のように頻繁に話す未来が来たら変わるかもしれませんが、AIの対話機能レベルから言って、それはもう少し先になりそうです。

杉原：確かにそうですね。

岡田：だから、自然にそういうデータをどうやったら取れるのか？　っていうのは自分たちの研究の大きな課題ですね。

杉原：ライフログ的なところですね。とはいえ、無理やりIoT的な要素をくっつけたものを開発して使ってもらっても、結局使わなくなりますしね。

岡田：そうですよね、スマートウォッチとかもその一例だと思います。

杉原： スマートウォッチが出た当初はすぐに買いましたけど、３日後にはこれまで使っていた普通の時計が恋しくなってしまいました（笑）。でもいまは、Apple Watchなどがセンシングに使われていますよね。睡眠だったり、バイタルだったり。そういう使われ方をしているのは有意義だと思います。

岡田：そうですね、そのような使い方は興味深いです。最近私たちもスマートウォッチのようなセンサを使った研究を始めています。とはいえ自分たちの研究は、いまはデータを採取するのにビデオの前に人を座らせなきゃならないので、常に記録するのが難しい状況です。なので、毎日何かを記録すれば、健康がチェックできるとか、そういう多くの人に受け入れやすいアプリなどを通して、効率よくデータを取る方法を模索して行こうと思っています。

後編へつづく

岡田将吾（おかだ・しょうご）
国立大学法人北陸先端科学技術大学院大学（JAIST）准教授。2008年東京工業大学大学院知能システム科学専攻博士課程修了。京都大学特定助教、東京工業大学大学院助教、IDIAP research institute 滞在研究員等を経て、2017年より現職。「社会的信号処理に基づく人間の行動やコミュニケーションの理解」を主要テーマに、AIの新たな領域の研究に取り組む。専門は、マルチモーダルインタラクション、データマイニング、機械学習、パターン認識ほか。