対談 CONVERSATION

“支える”ではなく“揺らす”!?佐野教授が辿り着いた世界初の歩行支援理論とは【the innovator】後編

岸 由利子 | Yuriko Kishi

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?

前編はこちら

中編はこちら

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

(text: 岸 由利子 | Yuriko Kishi)

(photo: 壬生マリコ)

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対談 CONVERSATION

Laboro.AI 椎橋徹夫と語る AIが引き出す新しいバリュー データ統合ビジネスで見えてくる日本の未来

吉田直子

現在はAIの第三次ブームといわれている。機械のスペックが上がり、膨大なデータを処理できるようになったことで、いわゆるディープラーニングが可能になり、ビジネスの様々なシーンに活用されるようになった。しかし、AIが何を得意とし、実際にAIを使ってどんなことができるのかは一般にはあまり知られていない。AIを活用したオーダーメイド型のソリューション開発やコンサルティングを提供する株式会社 Laboro.AIのCEO・椎橋徹夫氏に、編集長・杉原行里がAIビジネスの可能性を聞く!

AIは人間の右脳的な働きを実現できる

杉原:僕はその分野にいるのでそう感じてはいないのですが、一般の方はAIを神格化している部分があると思います。そもそも“AIはなんでもできるのか?問題 ”というのがあると思うのですが、そのあたりを教えていただけますでしょうか?

椎橋:AI万能論に対してよく言うのは、まず「AIは基本的にはソフトウェアです」ということです。ただ、今までのソフトウェアやITシステムとは少し種類が違うことができるようになっています。今までのソフトウェアはロジカルな処理を正確に速くやることが得意でした。一方で直感的な処理が結構難しかったんです。

例えば、画像を見て、それが犬か、猫かを分類するみたいなことは、明文化できない直感的な処理が人間の脳の中で起こっています。そういう直感的な処理は今までのソフトウェアでは全くできませんでした。でも、AIはそれができるようになった。人間のように賢くて難しいことができるというより、人はわりと当たり前にやっているけれども、従来ならプログラムやルールに落とし込みきれなかった処理ができるようになったソフトウェアだと考えています。今までのソフトウェアが左脳的なものだったのに対して、AIは右脳的な処理ができるようになったと言ってもいいと思います。膨大なデータから自動的に特徴を見い出して、それに沿って具体的な認識や予測ができるようになりました。ですから、AIという言葉は「データに基づいた直感的な処理ができるソフトウェア」や、「認識や予測のアルゴリズム」という捉え方をするのが、現時点では実態に近い説明ではないでしょうか。

杉原:もともと、椎橋さんは東大の松尾研究室にも関わられていたということなので、その分野のエキスパートだと思うのですが、僕は、AIが介在することによって、今までバリューとしてとらえていなかった一連の行動や、価値を見出せていなかったデータを、価値あるものに置換できる未来を期待しているのですが。

椎橋:はい。まさにそうですね。

杉原:ヘルスケアの部門はそれが顕著だと思います。御社や椎橋さんの中で、今後こういう未来が来そうだという予測はありますか?

椎橋:はい。実はヘルスケア、メディカルの領域はひとつの重点領域として考えています。まさに、AIのイノベーションというのは、今までは価値に変換できなかった細かいデータを、AIというアルゴリズムを通して効率よく価値(バリュー)に変換できることです。でも、その中でまずみなさんがやるのは、とりあえず持っているデータの価値を引き出すためのAIを開発することなんです。

一方で20〜30年後を考えると、そういうタイプの取り組みの価値は、むしろ小さくなると考えています。より大きいのはA社、B社、C社、それぞれが持っている断片的なデータをきちんと組み合わせてAIのアルゴリズムを通すと、全員にとってかなり大きな価値を生み出すという流れです。今、我々は様々な領域でクライアントと1対1でAIのスキームを作っていますが、この先は複数のデータをつなげてAIに入れて価値を引き出すということも視野に入れていく必要性があるなと感じています。

杉原:具体的な例はありますか?

椎橋:はい、そうですね、例えば、今、健康診断のデータは保険組合が、病院の診断データは病院が、細かい精密検査のデータは検査会社がそれぞれ持っているような状態です。一方でそれらのデータを使って価値あることをやりたいのは、製薬会社や医療保険系の保険会社です。データを様々な人が断片的に持っていて、かつそのデータの価値を一番引き出せる人が、データを持ってないということが、すごくわかりやすく起こっているのが医療の領域です。この医療ビッグデータの活用が、ひとつの議論です。患者さんのデータを共有しあう構造の中で、アルゴリズムで処理されて適切に医療データが提供される形になると、リスクがあれば早めに手を打てて、健康なまま長く生きることが可能です。

近未来に予想されるAIの具体的な活用について話し合う編集長杉原(左)と椎橋代表(右)

杉原:僕もまったく同じことをずっと言っています。僕らはたぶん将来、病院というものが形を変えていくだろうと考えています。日々生活していく中で当たり前のようにデータがとられ、レコメンデーションがどんどんされていって、健康寿命が延びていくと。製薬・投薬もそうですが、まだパーソナライズされたものがないですよね。そこまでには越えなきゃいけない壁がたくさんあるとは思いますが。

椎橋:医療費も削減されるので、国レベルで考えるとデータの統合は絶対やったほうがいいのですが、難しいのは、一歩踏み出す、その一歩の踏み出しによってネガティブな印象を受ける可能性があることです。短期的にいかにインセンティブがある形で各プレイヤーがそこに踏み出していけるかというのを設計することが重要だと思います。

杉原:そうですね。僕らもよく言っているのは、結局ここで一番大事なのはコミュニケーションだということです。どういう未来がインセンティブをくれるのかというのを提示しない限りは、たぶんみんなはデータ共有に賛成してくれないですよね。

「冷蔵庫の中の最適解」を
AIが導き出す!?

杉原:今後、医療の業界以外には、どういう分野でより顕著にAIが活用されていくでしょうか。

椎橋:そうですね。キーワードになるのが、フィジカル×コンシューマのデータの領域だと思っています。要はインターネットを介したデジタルなデータの分野は、すでにネット系のプレイヤーが色々とやっています。一方で物理的なところと切り離せない領域、医療もそうですが、これはまだネット系のプレイヤーもほとんど手つかずです。

食の領域もそうですね。例えばレシピは、データがフィジカルなので、あまりきちんと整備されていない。ここが整備されていくと、新しい料理をAIが発明したり、その人の今食べたいものと料理のスキル、あとは冷蔵庫の中に何が入っているかを総合的に見て、作り方まで含めた献立の提案ができる世界も可能です。これをやろうとすると、一社だけではできない。栄養という観点でいうと、先ほどの医療にもつながっていきますし、食周りのデータにAIを活用するというのはあると思います。

杉原:確かに食もパーソナライゼーションされていくほど最適解みたいなものが出てきますよね。と同時に、要はフードロスの防止にもつながると思います。だいたい日本だと年間600万トンくらい捨てられていて、実は事業者と一般家庭は、ほぼ同じくらいの量を捨てているそうなんです。ということは、まず冷凍庫の中の最適解がまだ出ていないのではないかと。買い物に対してのレコメンデーションが出てくればロスを減らせるし、そういう世界も、悪くないなと思います。スーパーマーケットで先に買っておいてくれるとか。

椎橋:結局、ネットのデジタルな消費って消費者の消費活動でいうとかなり部分的ですよね。フィジカルな領域の消費データにきちんとアルゴリズムやAIが入っていけば、バリュー地点をさかのぼって、産業全体のデータをつなげて、より効率化していくということが絶対に起こってくると思います。

杉原:僕らはデータを提供したら、1人あたり年間で何百万円かもらえる世界がくるだろうと予想しています。65歳以上からは年金をもらわなくても、たぶんデータ提供者にお金がもらえるみたいな未来が来るんじゃないかと。

椎橋:これまでのインターネットを中心としたイノベーションは、GAFAやBATなどの米中のインターネットジャイアントがデータを全部抱え込む世界でした。それに対して、ヨーロッパのGDPR(EU一般データ保護規則)などの動きもそうですが、個々人が自分のデータを管理するという分散型の方向に行ったほうが健康的ですよね。それが成り立ちうるひとつの領域が医療です。だから医療を起点に、それぞれが自分のデータを管理して、それを適切な範囲で提供することで、誰かに対して価値を提供して対価を得る。そういう社会的な構造を日本のマーケットで世界に先駆けて作って、その形を海外に展開していくことができると、すごく面白いと思います。まさに医療かつ高齢者という部分では、日本は世界最先端の課題先進国ですし。

杉原:今後日本の新しい産業を支えていく上では根幹となっていく部分かなと僕も思っています。課題先進国というのはある意味ラッキーですよね。

テックビジネスで
必要なのは技術の俯瞰図

杉原:一方でAIの世界は進化が速いですよね。そうすると、ビジネス側も研究をおろそかにできないと思います。それについてはどう考えていますか?

椎橋:AIもそうですが、あらゆるイノベーションが起こっている時は、まず学術的な領域から論文などの形で新しい技術が発表され、新しい手法が科学的に確立され、それが実用可能な技術に落とし込まれ、さらに現場で使えるソリューションになっていくという、一連の流れがあります。その意味で、アカデミアの先端にきちんとキャッチアップながら、それをどう使えばどんな産業ビジネス的な価値につながるのかということを考えることが大事だと思います。

ただ、学術的に新しいことを生み出すことをスタートアップ企業がやらなきゃいけないかというと、必ずしもそうではないですよね。どちらかというと、全体像がきちんと見えていて、技術の俯瞰地図を持っているということが必要です。つまり、この技術を探ろうと思ったらこの研究者にあたればいいとか、この論文を見ればいいとかいう全体図ですね。医療に例えれば、各専門医をつなげられる総合医のような立場です。これからスタートアップを起こす時には、実現したいことに対して、全体的なマップを見て、「これを実現するためにはこの専門医とこの専門医とこの専門医に聞きに行くのが重要だ」とか、「これをつなげるのが重要だ」とか、そう考えられることが大事ですね。

杉原:あとは誰とコラボやアライアンスを組んでいくかというのが大事になりますよね。実現したい未来に対して、1人ではなかなかチャレンジできませんから。HERO Xも、ここがコミュニティの場になって、様々なものが生まれていけばいいなと思っています。

椎橋徹夫(しいはし・てつお)
米国州立テキサス大学理学部物理学/数学二重専攻卒。ボストンコンサルティンググループに入社後、東京オフィス、ワシントンDCオフィスにてデジタル・アナリティクス領域を専門に国内外の多数のプロジェクトに携わる。BCG社内のテクノロジーアドバンテージグループのコアメンバーとして、ビッグデータ活用チームの立上げをリード。のちに東京大学工学系研究科松尾豊研究室にて産学連携の取り組み、データサイエンス領域の教育、企業連携の取り組みに従事。2016年、株式会社Laboro.AI(https://laboro.ai/)を創業、代表取締役CEOに就任

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(text: 吉田直子)

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