脊髄損傷をした人のための二足歩行アシスト装具C-FREX（シーフレックス）は、近年世界で注目を集めている。それは、製造・設計を担当する株式会社UCHIDAが、複合材料業界の権威ある見本市JECにて、INNOVATION AWARDを受賞したことも要因ではあるが、それだけではない。このカーボンで仕上げた軽くて丈夫な装具とモビリティが、世界の次なるスタンダートとなる可能性を多くの人が感じ取っているのだ。開発の中心人物、国立障害者リハビリテーション研究所の河島則天氏と株式会社UCHIDAの代表、内田敏一氏に編集長・杉原が現状を伺った。

C−FREX開発初期段階のCG画像。これまでの装具の最大の問題点であった脆弱性は、カーボン仕様にすることで飛躍的に改善された。機能美を追求したデザインも革新的だ

従来の装具をカーボンで作り変えるだけでも進歩になる

杉原行里（以下、杉原）：まず率直にお聞きしたいのが、C-FREXを作るに至った経緯なのですが？

河島則天（以下、河島）：長年医療現場では、脊髄損傷した方が付ける装具は、金物とプラスチックを使ったものが主流でした。“装具とはこういうものだ”というイメージが固着している部分も強くて、いかにもリハビリの現場で使うような見た目のものしかなかったんですよ。そういう状況もあって、格好良くて性能のよいものを作りたいと端的に思ったんです。それが始まりですね。

杉原：それで内田さんにお話をしたということですか？

河島：そうですね。見た目はもちろんですが、カーボンは鉄よりも軽くて強いので、従来の装具をカーボンで作り変えるだけでも十分な進歩になるんじゃないかと考えたんです。でも漠然とした発想だけでは前に進めません。それでカーボンの作り手が必要だと感じていたときに、通勤路で“UCHIDA”の看板を目にしたんです（笑）。それでいろいろ調べて直接持ち込んだんですよ。

杉原：あの看板は高速（道路）から見えますし、目立ちますよね（笑）。それはいつぐらいですか？

河島：約３年半前ですね。まずは、カズ（高橋和廣:パラアイスホッケー日本代表）を連れて、スレッジホッケーのスティックの件で打ち合わせに行ったんです。その帰り際に、実はこういうアイデアがあります、とだけ伝えて。C-FREX開発の正式なキックオフは、それから数ヵ月後でした。

C-FREX開発の中心人物、河島則天氏。

補助金のない状態から開発を始める

杉原：最初にC-FREXのアイデアを聞いたときは、内田さんはどう思われましたか？

内田敏一（以下、内田）：自分は、長年CFRP（炭素繊維）の設計から塗装までを、二輪、四輪、航空宇宙、アートの分野でやってきたんですが、もしかしてもっとも身近で人に役立つプロダクトは、これかもしれないと直感しました。でも、このプロジェクトは、カズなくしては進まなかったですね。それまで欧米の医療福祉なども勉強していたんですが、結局自分が必要とされたのは、（会社の）近くの所沢だったというのは興味深いです。まさに灯台下暗し（笑）。河島さんとの出会いも大きかったですね。

河島：ほんとに５kmぐらいしか離れていないですから（笑）

内田：そうなんです。カズがきっかけで出会えたんですよ。最初に補助金をどうするかという話になったときに、僕は本気でやっていきたいから、むしろ補助金はなしで進めたいと河島さんに伝えました。そこから装具の金属をカーボンに変えるところから始めて、ちょっとずつ進めたんです。

C-FREXの設計・製作を担う株式会社UCHIDA代表の内田敏一氏。

着けているのがむしろ格好良いとなってくれればいい

杉原：それはすごいですね。開発というのは、科研費だったり補助金だったり、そういうものを基にして進めるのが普通ですよね。

河島：そのとおりですね。僕らは研究者ですし、ここは国立の機関ですから、ほとんどの研究プロジェクトは科学研究費などの資金を得て進めます。ただ、内田さんのように持ち出しでもやるというぐらいのモチベーションがないと進まないのも事実。C-FREXに関しては、持ち出しでの開発を申し出てくださり、ここまでの形に進めることができましたが、今は徐々に完成に結び付けていく時期なので、具体的に資金面の策を練っているところです。ここまで進んできたら資金（研究費）は得なきゃならない。その段階ですね。

杉原：正直、C-FREXが発表されたときに、きたー！　格好良いと思ったんですよ。リハビリの装具は、30年前ぐらいの技術をいまだに良しとしていることに自分も疑問を感じていましたし。プロダクトを見ればいろんな技術が結集していることもわかります。これからもっとアップデートしていくんですか？

内田：もちろんです。金属からカーボンという複合材料に変えることで軽くて強いものにしただけではなくて、身に付けたときにできるだけ違和感が緩和されるものにしようと考えています。着けてるのがむしろ格好良いとなってくれればいいですし、それが僕の夢でもありますね。

後編につづく

河島則天（かわしま・のりたか）
金沢大学大学院教育学研究科修士課程を修了後、2000年より国立リハを拠点として 研究活動を開始、芝浦工業大学先端工学研究機構助手を経て2005年に論文博士を取得。 計測自動制御学会学術奨励賞、バリアフリーシステム開発財団奨励賞のほか学会での 受賞は多数。2014年よりC-FREXの開発に着手。他、対向３指の画期的な電動義手Finch の開発をはじめリハビリテーション装置の開発を手掛けている。

内田敏一（うちだ・としかず）
株式会社UCHIDA代表取締役社長。同社は、1968年に埼玉県入間郡大井町に創業した内田工芸が前身。大型車両部品や二輪用部品、SUPER GT等のレース用部品の開発・製造などを経て、確固たる技術力と地位を確立。2006年に複合材製造マニュファクチャラーとしての営業を開始し、宇宙航空機分野にも進出する。特に炭素繊維強化プラスチック（CFRP：Carbon Fiber Reinforced Plastic）の研究・製造・加工にかけては、国内屈指の技術力を有する。2016年、C-FREXの設計および製造が評価され、国際的な複合材料業界の見本市JECにて、INNOVATION AWARDを受賞。

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。