スポーツ工学って？と思う方は多いはず。このあまり一般的ではない分野を端的に説明すると、“スポーツ＝体育”と考えるのではなく、機械工学の目線から違う角度で捉えることにより、その先にあるさらに質の高いライフスタイルを創造していくという分野である。そして今回は、この隙間産業のような狭き門の「計測」という観点から、スポーツの世界を変えようと志す慶應義塾大学スポーツ工学教授・仰木裕嗣氏に、HERO X編集長 杉原行里がお話を伺った。

杉原行里(以下、杉原)：お会いできるのを楽しみにしていました。なぜ仰木教授に興味を持ったかというところからお話させてください(笑)。僕が、計測が持つ重要性を考え始めた理由は、世界的チェアスキーヤーの森井大輝選手(http://hero-x.jp/article/193/)のマシン開発に携わったことに始まります。

彼は、2014年ソチ・パラリンピックの出場時に転倒をしてしまったんですね。その理由を分析していくと、素材の選出や剛性、はたまたソチの雪質など様々な要素のバランスがかみ合っていなかったことに気がつきました。その原因を僕らなりに数値化していく作業を積み重ね、実際に反映していくことで、彼の成績がどんどん向上していったことが計測ということに真剣に向き合ったきっかけです。

仰木教授は、その“計測”をしっかりとした理論に基づき、スポーツを面白くさせようとしているのを知り、是非その考えをHERO Xを通して世間に広めたいと思い対談を提案させていただきました。

仰木裕嗣(以下、仰木)：そうなんですね。ありがとうございます。人とはだいぶ違うことやっているなとは、正直思っています(笑)。僕は、“Evidence Based Sports”と2000年くらいから言い続けていることがあるのですが、それは最近よく聞くスポーツアナリティクスとは全く違うものなんですね。なぜならスポーツアナリティクスを簡単に言ってしまうと、チームマネージメントのことなので、選手の身体動作そのものが上達することが期待できないものなんです。いうならば、監督やコーチが作戦を立てるために必要な材料ということですかね。

でも僕の推奨している“Evidence Based Sports”とは、人間の体の動かし方の良し悪しを見て、技術を向上させるのが目的。そして、この研究の最終的な目標は、センシング(※1)で選手を発掘するというところを見据えています。
※1 センサーなどを使用してさまざまな情報を計測・数値化する技術。

杉原：なるほど。仰木教授がやろうとしていることは、その人の可能性を発掘して育成までをするということなんですね。

研究結果が反映される場面とは

慶應義塾大学スポーツ工学教授 仰木裕嗣氏

仰木：我々が主に行っている研究は、ひとつはモーションキャプチャーなどを使った歩行解析やランニングの解析。これは人間だけではなく、馬もJRAと協力してサラブレッドの研究にも取り組んだことも。ふたつ目は個人研究になるのですが、スポーツ飛翔体といってボールやスキージャンプなど飛んでいくものにセンシングデバイスを内蔵し、計測をするということ。

それらの研究から、スキージャンプレコーディングシステムというのを開発しました。これは、スキージャンプで、飛んだ軌跡を瞬時に計測できる装置なんです。今までこの軌跡を出すのに1週間くらいかかっていたのですが、実際に1週間前のジャンプの空力特性のデータはこうでしたと言われてもちょっと困りますよね。練習中にこのデータを見ながら、一本一本ジャンプの修正できなくては本来意味がないものですから。

杉原：本当にそう思います。ちなみにこの装置は実際に使用されているんですか？

仰木：それがまだで。高梨沙羅選手のホームである蔵王ジャンプ台が国際基準のスロープの形をしているので、ピョンチャンオリンピックに向けいろいろと画策をしているのですが、思うようには進んでくれませんね。もしエビデンスが取れるスキー場が蔵王にしかなかったら、世界中から選手が集まると同時に、町おこしにもなるわけですよ。

同時にこの装置はテレビにも向いていて、前の選手が飛んだ軌跡と、いま飛んだ選手の軌跡を重ね合わせて同時に見せることも可能なんです。そうすることで、ゲームに近い感覚でお茶の間で楽しめたら、また違う層もファンとして取り込める可能性も生まれてくると思いませんか。

杉原：確かに！視聴者がコーチ感覚になれるということですもんね。今まで自分の興味がなかったスポーツだとしても、この入り口があることで新しいアプローチが生まれるわけだし。

仰木：結局スポーツ全体を面白くしないと、見に来る人は増えないんです。そして見に来る人が増えたら、スポーツ界全体の底上げになるじゃないですか。

今後、どのような場面でスポーツ工学は活用されるのか

仰木：障がい者の選手達に、3Dプリンターでグローブの作り方を教えるプロジェクトを進めています。車いすの選手達と言っても上半身は健常者と同じじゃないですか。なので、3Dプリンターでの物作りを学び、自分のものにすることが出来たら、彼らの職に繋がるのではないかなと思い、研究室で後押ししているところです。

杉原：素晴らしいですね。お話を聞いていて感じたんですけど、仰木教授は研究者でありながらビジネスマン的な考えもお持ちだなと。

仰木：そうかもしれないですね。慶應で体育の教員をやる前は、個人事業で商売をしていたことが活きているのかもしれません(笑)。

杉原：失礼かもしれませんが、大学の教授とお話している感じがしませんでした(笑)。

仰木：分かります。機械工学の先生だとこういう発想がないですからね。開発に対してきちっとした仕事はするけど、それがゴールになりがちですもんね。

常に研究結果をその先に活かすことを目指している仰木教授。優しい口調からは想像出来ない強い意志をお話しから感じた。それはスポーツに対する真っ直ぐな気持ちがあるからこそ生まれる、純粋な考えなのであろう。

ドライブレコーダーの普及と共に、もはや当たり前のようにいわれ始めた運転にまつわるセンシング。先日、高齢者の運転により母子の命を奪われた痛ましい事故の初公判が行われたばかりだが、被告はあくまでも「車の不具合」が理由だと主張し注目を集めた。交通事故は誰にでも起きうることだが、裁判で白黒がついたとしても失われた命が戻ることはない。ドライバーや歩行者が気をつけるべきこともあるが、人間の感覚だけに頼らない、事故を未然に防ぐ試みが多方面ではじまっている。あらゆる移動にまつわるセンサーデータを収集、解析することで社会に役立てようとする株式会社スマートドライブでは、事故を未然に防ぐことにも活用できそうなデータ活用プラットフォームを構築、今後は渋滞緩和などにも役立てたいと語っている。同社CEOの北川烈氏を編集長・杉原行里が訪ねた。

技術と実生活を結んで
革新をおこす

杉原：実は、僕がRDSでやっていることと、スマートドライブさんがされていることで近いなと思うところがありまして、今日はお話を伺いにきました。

北川：ありがとうございます。

杉原：僕たちはセンシングで全身を可視化して、今後はプライベートブロックチェーンで、未病や自分の身体の最適解を知ることなどをやっていきたいと思っているんです。スマートドライブさんがされていることは、考え方として非常に近いことを「移動」という分野においてされているなと感じているのですが。

北川：我々は〝動くもの〟を軸に考えてデータプラットフォームを作ろうとしています。一番多いものとしては車なんですけど、最近ですと人の動きや、そのセンサーデータ、さらにその周辺の情報で、例えば、事故を起こした場合に、その周辺情報をひとつのプラットフォームに集めて解析するようなこともはじめています。例えば運転にまつわるデータですと、集めたデータを解析するアルゴリズムがいくつかあって、それを他社に提供して、新しい保険を一緒に作るとか、自動車メーカーの新しいサービスを作るとか、マーケティング戦略を一緒に作るといったような事業と、そのプラットフォームを活用し我々自身がSaaSのサービスを展開しています。

事業概要を説明する株式会社スマートドライブ北川氏

杉原：なるほど。もともとスマートドライブって、北川さんが立ち上げられたのですか？

北川：そうです。私が大学院にいるときに、移動体などの時系列処理のデータ分析研究をやっていたのですが、それを社会実装したいなと思ったことがきっかけで創業した会社です。

杉原：創業はいつ頃ですか？

北川：2013年の末ですね。

杉原：ものすごくいいところに視点を置かれましたね。これから一番トレンドになるところですよね（笑）。日本はいま、海外の先進国と比べるとデータサイエンティスト不足で大変なことになっているといわれていますが、御社には盤石な体制がありますよね。データの集積や解析に、そもそも興味を持たれたきっかけは何かあったのですか？

北川：大学院って、研究テーマがたくさんあると思うのですが、私の場合は技術的な領域と自分の実生活が密接に結び付くところがいいなと思っていました。大学院の研究領域だと、技術的にはすごいけど、リアリティーがない世界ってあるんですよね。私はそういうものよりは、やはり実生活の課題を解決するとか、自分では “肌触りがある領域” という言い方をするんですけど、そういった領域のものがいいなと感じていて、研究室でも実世界の問題に応用が効くとか、技術をメディアアートなどの表現に応用することを推奨されて、自由に研究することを許してくれていました。そんな中、このテーマに出会って腹落ちをしたというのがきっかけです。だから、車の渋滞をどうしたら解消できるのかなど、身近な問題に目を向けるようになっていったんです。

〝車に乗るのが嫌い。〟
から始まった開発

杉原：僕たちがRDSでプロダクトを開発するときに、“自分ごと化” という言葉をよく使うんですけれども、それと近いのかなと。自分の身の回りに起きていることではない、もう少し先のことまで言ってしまうと、その感覚値にズレが生じてしまいますよね。例えば今の北川さんのお話だと、車の渋滞をどうやって解消するかって、渋滞を解消してほしくない人なんていないですもんね（笑）。

北川：そうですよね。私がこの話をするとネタっぽくなってしまうんですけど、実は私、あまり車が好きではないんです。車酔いをしてしまうので、できれば乗りたくない。
そんななか、事故や渋滞、車酔いといった移動における負の部分が、今後自動運転技術などの進歩で解決されていくという社会を早く実現させたいなという思いで創業しました。

杉原：北川さんの会社では、異業種とのパートナーシップや提携をされている。いろんな領域にプラットフォームで培われたアルゴリズムを提供されているという印象を受けたのですが、根幹となる技術やアルゴリズムになにか違いはあるのですか？

北川：基本は同じです。そのベースとなるものを保険に使うか技術に使うかによっての差はありますが、根底の部分は同じです。

杉原：今はどのようなことをされているのですか？

北川：分かりやすい例でお話しすると、一日の運転を数十万通りの軸でデータポイントを取り分けて、そこで機械学習をさせたりしています。だいたい2週間くらいかけてデータを取ると、その人が事故を起こす確率をかなりの高確率で当てられるんです。また、エンジンをかけた瞬間にその人がどこに行くかを推定するような研究開発も行っています。

杉原：それはすごい！！

北川：そういったR＆D（研究開発）要素も含まれたアルゴリズムもあれば、リアルタイムにいろんなところから上がってくるセンサーデータを、APIとして様々なサービスに使えるようにすることもしています。

杉原：今のお話の中に出てきたR&D的な要素でいくと、例えばステアリングを握った感覚とか、ドアの開閉時の力の強弱なんかも含めて、この人がこれからどこに行くのかを推測したりするということですか？

北川：今はまだそこまではいっていないのですが、そういったデータが取れるようになれば、もっと精度は上がってくると思います。今我々が取っているのはGPSとかカメラの情報なので、その時の天気とか、エンジンをかけた時間帯とか、過去の行動履歴から推定できないかということをやっています。あとは、タイヤのメンテナンス時期をお知らせできるといったようなことです。集積したデータを使えば、故障を予測することも出来るようになります。

事故を未然に防ぐ仕組み

杉原：医療の側面から考えると未病を認知する感じですよね。僕は車が好きなので、タイヤ交換しない人やタイヤの空気圧を調べない人が信じられないんです（笑）。事故の要因として、車の整備不良もかなりの割合を占めていると思われますし、整備不足を指摘してくれるだけでも事故や故障を未然に防ぐことにつながりそうですよね。そのほかには、どんなことをされているのでしょうか。

北川：2つあります。ひとつは、我々はDX1.0と呼んでいるのですが、企業運営を考える時、社員であったり、物であったりがどこを移動しているかが分かったり、安全運転の度合いが分かるだけで、移動効率が上がるんですよね。例えば、営業車両の位置が分かれば、どういう動きをしていたのかを把握できる。そのデータを使えば、個人がいちいち日報を付けなくても、自動で日報が上がってくるとか、そういった移動にまつわる業務プロセスがDX化されるみたいなものって、実はまだまだ出来ていない。そこに対して我々は車両の管理とか、ドライバーの事故を無くすといったプロダクトや見守りみたいなものを出しています。

杉原：つまり、移動にまつわるDXを広く浅くやっていこうとされている。

北川：そうです。

杉原：その仕組みは物流などにも広く利用できそうですよね。

北川：そうですね。先ほどご質問いただいた、リスクや故障、行動を予測するというのは、我々としてはプラットフォーム事業と呼んでいるところで、これをパートナーと一緒に、例えば保険と組み合わせることで、安全運転をしている人は保険が安くなるといったような価格が変動する保険が作れますよとか。車を買ったら終わりではなくて、その後のメンテナンスまで完璧にサポートされている車が手に入りますよといったように、弊社のプラットフォーム×他社のサービスで、より深いDXをしていけないかと考えているのです。それをDX2.0と呼んでいて（笑）。広く浅くと、パートナーと深くつくっていくという、この2つの事業を展開しているところです。

杉原：おもしろいですね。DX3.0 、DX4.0はどうなっていくのか、これから楽しみですね。先ほど北川さんがおっしゃっていたように、物流にその技術が入っていったとき、僕たち消費者側もデータ提供を行っていれば、家にいて受け取れる時間帯に事前確認する必要なく配達してらえたりしますよね。

北川：弊社の強みは、そういったプラットフォームとして他社にいろんな形で提供できるということと、それによって、いろんなものとデータを連携しやすいということなんです。

杉原：ビッグデータが集まってくるということですよね。ということは、そのビッグデータにアクセスできる権利を、パートナーと契約しながらやっていくというのが現在のスマートドライブさんのビジネスモデルということですよね。

北川：おっしゃる通りです。ゆくゆくはマーケットプレイスみたいなイメージで、いろんな会社をつないでいくと、自動的に他社とつながってサービスの幅が広がっていくというというところまで出来てくれば、そこがDX3.0 といったところでしょうか（笑）。

杉原：すごいな。もう3.0まできましたね（笑）。楽しみです。

（プロフィール）
北川烈（きたがわ・れつ）
SmartDrive 代表取締役 (CEO) 。慶應義塾大学在籍時に国内ベンチャーでインターンを経験、複数の新規事業立ち上げに参加。その後、1年間米国に留学、エンジニアリングを学んだのち、東京大学大学院に進学。研究分野は移動体のデータ分析。その中で、今後自動車のデータ活用、EV、自動運転技術が今後の移動を大きく変えていくことに感銘を受け、在学中にSmartDriveを創業した。
https://smartdrive.co.jp