今回は、先日HERO Xでも記事が公開された、“すべての人に動く喜びを与える”をモットーに義足開発するXiborg代表の遠藤謙氏と、弊誌編集長・杉原行里(あんり)の対談をお届け。

実際にXiborg立ち上げにも関わった杉原だからこそ感じる鋭い視点から、義足を通じて世界に貢献するその意味を紐解いてもらった。それでは、友人同士ゆえに話せるざっくばらんな対談をお楽しみください。

杉原行里(以下、杉原)：まずは、Xiborg所属の佐藤圭太選手、リオデジャネイロ・パラリンピック男子400mリレーでの銅メダル獲得おめでとうございます。

遠藤謙(以下、遠藤)：ありがとうございます。

杉原：実際にテレビで手に汗握りながら応援していたんだけど、正直な気持ち、もっと上を狙えたんじゃないかなと感じたのが本音です(笑)。それは、エンジニアに対してもう少しハードな要求を誰かがしなくてはと感じているからこそなんですが。そこを踏まえて、同じく昨年開催されたサイバスロンでの結果は、世の中はどう思っているかは分からないけど、個人的には「魅せたな」と感じています。2015年からリハーサルを始め、少ないリソースでよくあそこまで完成させましたね。

遠藤：そう！本来作っている人間がこんなことを言ってはいけないと思うんですが、あの義足の完成度に誰も気づいてくれていないんです(笑)。

杉原：逆にあえて厳しい言い方をすれば、やっぱり自分たちのやっていることが世間に伝わらないと、あまり意味がないとも感じていて。

遠藤：よく分かります。

杉原： 本人たちが一番分かっていますよね。だとしたら、2020年の東京パラリンピックに備え、エンジニアを増やして完成へのスピード感を上げていくようなことは考えているのかな？

Xiborg代表の遠藤謙氏

遠藤：そこに関してはものすごく考えたし、それが正解かも分からない中導き出したのは、やっぱり僕は、自分で全てをハンドルできる規模に抑えながら面白いことをやっていくのが合っているんじゃないかという答えに辿り着いています。スケールアップするような事業の中に自分がいると、恐らく好きなことが出来ないんじゃないかという直感を信じました。とはいうもの、今の体制ではエンジニアが少なすぎるのも分かっているので、あと2、３人増やし少数精鋭で進めていきたいと思っています。

左 2016サイバスロン出場時の様子。右 Xiborg社で開発した義足。写真提供：http://xiborg.jp/

義足を通じて世界に貢献

杉原：次に聞きたいなと思っていたのは、“D-Leg (https://www.facebook.com/DLegJapan/)*1”について。各発展途上国の義肢装具士と連携して義足ビジネスでフォローしていくというプロジェクトについての進捗を知りたいなと。

*1 D-Leg(ディーレッグ)
発展途上国を中心とした世界中の切断障害者のために、安価で高機能な適正技師装具の開発やその普及を行っている、MIT D-lab、MIT MediaLabからスピンオフしたNPO団体。

遠藤：D-Legも自分が持っているリソースが限られている中で始め、どうやったら進めていけるかということをかなり考えました。MIT(マサチューセッツ工科大学)にいた頃は授業の一環としてやっていたから学部生の人たちと進めていたんですね。その時は時間が無限にあったので、まずはやる気で進めていくというプロジェクトだったんです。

それから帰国し、日本でこのプロジェクトを継続するためにはどうしたらいいかと模索していたところ、東京工業大学の学生が毎年インドに行っているから、何かできないかという話になったんです。そこで僕も義足を作り彼らに持って行ってもらい、僕が行かなくてもインド側のパートナーと手を組んでテストをするというサイクルが、去年の3月から再開し、今はいいペースで回せるようになってきているところです。

杉原：謙が言っている“動く喜び”というものを必要としている一番つま先にいる人たちって、義足なんか夢のまた夢と思っているそういう途上国に住んでいる方たちかなって思うと、D-Legってつくづく素晴らしいプロジェクトだと感じていて。だからこそスピード感を持って進めてもらいたいし、協力できることはどんどんしていきたいと思っています。もちろんサイバスロンは面白い試みなんだけど、実装をすぐにしなければいけないという部分と、大幅なコストが掛かるわけじゃないですか。そういう意味では現実的ではないとういうかね。

ビジネス面から見た、Xiborgの目指すべきところ

やはり企業としてやっている以上は、収益を上げなくてはいけない。なぜならニッチなことをやっているからこそ、先駆者はこれから同じ道を目指す人間にも夢を与えなくてはいけないという使命を持っているからだ。

杉原：会社設立から４年目に入り、企業としての成長はどう感じているのかな？

遠藤：もの凄くというわけではないけど、少しずつ伸びてはきているかな。ただ、2020年の東京オリンピックを目処に世の中がまた違う方向に動き出すはずなので、それ以降のことを視野に入れ、ちゃんと価値を見出す研究をしていかないと、とは考えています。正直、ビジネスとして収益を上げることに特化して、東京オリンピック・パラリンピックまでコンテンツを作り続ければ、間違いなく儲かると思うんだけど、やっぱり僕はそれに魅力を感じることができない。自分たちは、義足周辺の物に対して持っているテクノロジーを他にも展開できるよう突き詰め、しっかりと研究していく方向で判断しました。

なので、言っているように飛び抜けた成長はまだしていないけど、2020年以降に向けたやるべきことを、今まさに進めている最中です。物を作っていく過程の中で世の中のために役立つものがあり、それを横展開できた瞬間がもの凄く楽しいので、だからその瞬間を味わい続けられるように頑張っていきたいなと。

HERO X編集長 杉原行里

エンジニアとしての遠藤氏の本質

杉原：よくメディアでは、義足エンジニアとして紹介されていますけど、謙のことを実際にそう思ったことがなくて(笑)。それについてはどう感じているのかな？

遠藤：義足だけのエンジニアではないから、はじめは違和感あったけど今は慣れました(笑)。正直肩書きはどうでもいいです。僕は、生粋のエンジニアなので、まだまだ物作りに対する欲は尽きません。もっと時間をかけていい物をたくさん作りたいですね。欲深い人間なので(笑)。

杉原：僕らが共通して言えることは、お互い格好いい物が好きで、さらにそこにはこじ開けたい穴があるってこと。だからこそHERO Xとして色々なプロダクトやエクストリームなスポーツなどをフォーカスしていく中で軸があるんだけど、それは、記事として取り上げているモノやコトを文化として日本に根付かせていくために、定期的にイベントを開催することなんです。

失敗したとしてもそれを続けていかないと、意味のないものになってしまうような気がしていて、紹介してはい終わりじゃダメだなと。出る杭は打たれるじゃないけど、これからは人がやらないことをやり続けていかないと。その一つの方法が、エンターテイメントとしての見せていくことではないのかと感じています。

そこで最後の質問なんだけど、例えばHERO Xが立てた誰かと謙が組んで新しいものを作るとしたら、どんな人がいい？

遠藤：嫌われ者がいいです。なぜなら、無いものに対してチャレンジするのがすごく面白いと思っているので。その意味は二つあって、一つは新しいことをやろうとする人。もう一つは、失敗を恐れない人。そういう人って日本では煙たがられる傾向にあるんです(笑)。

“すべての人に動く喜びを与える”。このような志は誰もが持てるものではない。なぜならきっと、多くの人が他の誰かがやってくれればいいと思っているからではなかろうか。もしかしたら、少しの思いやりを世界中の人、全員が持てれば、もう少し優しい世の中になるのではと、遠藤氏の話を聞いていると少し夢を見てしまう自分がいた。理想や夢を口にすると冷めた目で見られることを恐れずに信念を貫く遠藤氏の動向を、今後もHERO Xでは追ってみたいと思う。

Xiborgオフィシャルサイト
http://xiborg.jp/

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。