電気、モーターやバッテリーなどを一切使わず、振り子とバネの力だけで、歩く力をアシストする『ACSIVE（アクシブ）』。これは、名古屋工業大学の佐野明人教授が、15年以上にわたり研究・解明してきた「受動歩行」の理論を基に、同大学と株式会社今仙技術研究所が約4年の歳月をかけて共同研究・開発した世界初の“無動力歩行支援機”だ。2017年6月に発売された『aLQ（アルク）』も、無動力で歩行をアシストする歩行支援機だが、ACSIVE（アクシブ）のノウハウをベースにさらなる進化が加わったという。両者の違いとは？揺らす支援とは？その先の未来に描く世界とは？受動歩行ロボット研究の世界的権威、佐野教授とHERO X編集長の杉原行里（あんり）の対談をお届けする。

オープンマインドで築いていく未来予想図

杉原：2020のオリパラ、2025年の超高齢化社会に向けて、さまざまな企業やメーカーがピッチを上げて歩行器具をはじめとした製品開発に力を注ぐ中、その第一線で扉を開いたACSIVE（アクシブ）とaLQ（アルク）は、パイオニア的存在だと僕は思っています。今後、どのような展開を予定しているのですか？

佐野：何事においても、現代は“地図”が描きづらい時代だと思います。私たちも、未来予想図は描ききれていないのですが、「コンパス（方位磁針）を見ながら、進んでいくこと」が、これからは大切になってくるのではないかと考えています。例えば、北に向かう時、当然ながら、その方向に向かって進んで行きますが、風や地面の傾きなど、その時々で変わる状況に順応していく必要がありますよね。航海や山登りにおいて、行き先を常に確認しながら、進んでいくことが達成の肝であるように、私たちも、社会的な情勢や新技術の開発など、起こり得る変化に対して、どのように関わっていくべきかをその都度考え、臨機応変に対応できる柔軟性が必要だと思っています。

杉原：ACSIVE（アクシブ）やaLQ（アルク）に、センシングを付けることなどは、検討されていますか？

佐野：はい、それは考えています。2016 年 5 月には、「JINS MEME」さんとご一緒させていただき、自分の歩行診断ができるウェアラブルメガネとACSIVE（アクシブ）を付けて歩くという無料体験会を愛知県大府市の「あいち健康の森公園」で行いました。付ける前後で、歩きがどう変化するかを見ていくのですが、参加者の方たちは、スピードなど、自分の歩行に関するデータに大変興味を持たれていました。

杉原：万歩計と一緒ですよね。ある意味、自分との競争みたいな感じになってくるというか（笑）。

佐野：これは聞いた話なのですが、血圧って、病院で測ると少し高めに出るので、自宅でも測れると良いと言われているそうです。ACSIVE（アクシブ）やaLQ（アルク）も、今後、いかにユーザーの方たちの日常的なデータを得られるかが、要になってくると思います。ACSIVE（アクシブ）は、医療機関での使用と平行して、aLQ（アルク）と同様に、一般にも販売しています。もし、製品にセンサーが付いていれば、散歩や旅行など、ユーザーの方の日常生活のデータをより正確に収集できるようになる。つまり、開発する側の私たちにとっては、歩くことに関する一種のプラットフォームになります。

適用範囲もできるかぎり狭めずに、広がりを持たせていきたいと考えています。福祉や健康の分野はもちろんですが、例えば、道なき道に向かう救助に携わる人や山で働く人をはじめ、配達業務など、脚を酷使する仕事に就く方の負担軽減にも役立てるのではないかと。ACSIVE（アクシブ）は、以前、ナゴヤドームのビールの売り子さんにテストしていただいたことがあります。

杉原：オープンマインドにしていくと、可能性は広がりますよね。ACSIVE（アクシブ）をツールの一つとして考えればいいということですよね？

佐野：その通りです。古くから願い事を叶えるために、人々がお百度参りしてきたように、あるいは、美しいモデル歩きを見ると魅了されるように、歩くという動作そのものが、文化的なものを継承している側面があります。最近、私は、これを「歩く文化」と呼んでいるのですが、歩く文化に貢献できるなら、未だ見ぬ領域にもチャレンジしていきたいです。

杉原：例えば、ファッションなどの異分野とのコラボレーションも視野にありますか？

佐野：はい。今後、どんな接点がどこに生まれてくるのか、現時点では分からないのですが、ACSIVE（アクシブ）に関して言うと、ノルディック・ウォークの普及に努められている神戸常盤大学の柳本有二教授からラブコールをいただきまして、使っていただいています。

ACSIVE（アクシブ）は、ヒップユニットのバネを縮めて蓄えた力を放出することで、脚を軽く前に振り出すことができます。体が前傾すると、バネに蓄える力が弱くなるので、しっかり前を向いた方がより良いのですが、ノルディック・ウォークの場合、ポールを突くことで、体が自然と立ちます。それによって、バネがしっかり伸びるので、ACSIVE（アクシブ）をつけてノルディック・ウォークすると、非常に効果が出やすいんですね。

杉原：歩く文化に貢献していきたいと、先ほどおっしゃいましたが、その活動を通して、どんな世の中になれば理想的だと思いますか？

佐野：磯野さんファミリーじゃないけれど、「ACSIVE（アクシブ）、持った？」と奥さんやお母さんから自然に声がかかるような、家族の日常生活に溶け込んだイメージでしょうか。親も子供も、おじいちゃんもおばあちゃんも、皆それぞれ、色んな形で歩いています。ACSIVE（アクシブ）とaLQ（アルク）は、使う場面や用途など、少しすみ分けをしているという話をしましたが、人それぞれの歩行を助けるために、当たり前に使うものになれたら、福祉的な用具に対する世の中の認識もガラッと変わってくるんじゃないかなと思います。

「着けて歩いている人を街中で見ましたよ」と周りの人からは聞くのですが、私自身は、まだ一度も街で見たことがないんです。ACSIVE（アクシブ）もaLQ（アルク）も、街で見かけるようになれたら、普及度も少し実感できるかなと思うのですが。

杉原： 自分が開発に携わったプロダクトを街中で見るほど、嬉しいことはないですよね。僕もデザインに携わる者として、その気持ちはすごくよく分かります。そのプロダクトを持ってくれている方に、握手を求めたくなりますもん（笑）。あの胸の高鳴り、テンションの上がり方は、作り手だけの特権だと思います。

佐野：ぜひとも、見てみたいですね。

杉原：近いんじゃないですか？

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佐野明人（さの・あきひと）
国立大学法人 名古屋工業大学
大学院工学研究科 電気・機械工学専攻　教授
1963年岐阜県生まれ。1987年岐阜大学大学院工学研究科修士課程修了。1992年博士(工学)（名古屋大学）。2002年スタンフォード大学客員研究員。受動歩行・走行、歩行支援、触覚・触感などの研究に従事。2009年「世界で最も長く歩いた受動歩行ロボット」でギネス世界記録認定。2014年9月、世界初の無動力歩行支援機『ACSIVE（アクシブ）』を実用化。2017年6月、ACSIVE（アクシブ）をベースに、健康づくりのために、誰もが手軽に使える無動力歩行アシストをコンセプトに開発した『aLQ（アルク）』を発表。2010・2011年度日本ロボット学会理事、2015・2016年度計測自動制御学会理事。日本機械学会フェロー、日本ロボット学会フェロー。

株式会社 今仙技術研究所（ACSIVE）
www.imasengiken.co.jp

株式会社 今仙電機製作所（aLQ）
www.imasen.co.jp/alq.html

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。