ピョンチャンパラリンピック開幕まで、あと2日の今、日本屈指のチェアスキーヤー森井大輝選手の活躍に、熱い期待が寄せられている。02年ソルトレークシティ大会から、14年ソチ大会まで、パラリンピック4大会連続で出場し、通算銀メダル3個、銅メダル1個を獲得。ワールドカップ個人総合2連覇を達成した世界王者が、唯一手にしていないのが、パラリンピックの金メダル。5度目となる世界の大舞台で勝ち取るべく、アクセル全開でトレーニングに取り組む中、HERO X編集長であり、RDS社のクリエイティブ・ディレクターとして森井選手のチェアスキー開発に携わる杉原行里（あんり）が、大会直前の心境について話を伺った。“大輝くん”、“行里くん”と互いにファーストネームで呼び合うふたりは、アスリートとサプライヤーであり、5年来の友人でもある。忌憚なき本音トークをご覧いただきたい。

速さのベースは、かつてないシートの安定感

杉原行里（以下、杉原）：大輝くんと出会って、もう5年になるのかな？

森井大輝選手（以下、森井）：はい、ソチパラリンピックの前年の2013年に初めてお会いしました。

杉原：最近はどうですか？

森井：滑りの安定は、今まで以上に出てきたのではないかと思います。おかげさまで、昨年、一昨年のワールドカップでは、まさに自分が求めていた滑りができました。今シーズンは、スイスで開催予定だった開幕戦が、悪天候のためにキャンセルになり、12月にオーストリアのクータイで行われた実質上の初戦では、4位という結果でした。このレース期に入ってから、どこに行っても頭が痛いのが、雪。たくさん降ると、レースバーンも、おのずと柔らかくなります。スイスでは、圧雪車で柔らかい雪を圧雪した場所で、ずっとトレーニングしていて、良いタイムが出ていたのですが、クータイでは、レースバーンにかなりのハードパックが施されていて、違和感が否めなかった。

柔らかい雪でセッティングを出した状態で、ものすごく硬いバーンで滑ると、どうしても合わないんです。今回の敗因は、僕の中での調整ミスと、トレーニング中のフィーリングや滑りを出せなかったことにありますが、一つ良かったのは、ピョンチャン直前ではなく、この時期に気づけたこと。異なる雪質でのセッティングを含めて、今一度、マシンのセッティングを見直す良いきっかけになりました。

ただ、今のレベルに安定していられるのは、やっぱりシートの安定があってこそだと思います。これまでシートは、シーズンごとに作り変えなくてはならず、その度に形がずれて、フィッティングが微妙に変わってしまうことがありましたが、今はそれがないし、本当に自分が望んでいたものを手に入れることができている。安定して強度のあるシートは、今の僕の速さのベースになっていますし、僕の武器ともいえるのではないかと思います。

杉原：それは良かったです。じゃあ、ソチ大会の時に比べると、気持ち的にも、やっぱり違いますか？

森井：全然、違います。フレームだったり、シートだったり、良い滑りって、マシンの全てのパーツのバランスから生まれてくるので、どこかが欠けていれば、当然、それを補う必要はありますが、マテリアルに関しての不安要素は、過去4大会に比べて、一番少ないですね。

心強いチームのおかげで、
トレーニングに集中できる僕がいる

杉原：でも、飽くなき欲望にかられる大輝くんだから、もう何か欲しいでしょ？

森井：欲望というか、「この部分をこうしたら、どうなるのかな」というイメージはたくさんありますけど、まずは脇目を振らず、ピョンチャンに向けて、最大限の努力をしようという気持ちで…

杉原：絶対、ウソ！（笑）世界王者の大輝くんたるもの、何か目論んでいるはず！ところで、チーム森井大輝、すごいですね。今日、密着取材しているテレビの人たち、ざっと20人近くいるでしょう？大輝くんが動いたら、撮影クルーや記者の皆さんがぞーっと動く。僕が動いても、誰も動かないのに（笑）。

森井：RDS社や、所属のトヨタ自動車をはじめ、サポートしてくださる皆さんのチーム体制のおかげで、安定した気持ちで、心からトレーニングに集中することができています。僕がチェアスキーを始めた頃って、「チェアスキーって、何？」という人の方が圧倒的に多い状態で、とにかく色んな人に知って欲しいという気持ちが強くありました。今、素晴らしい環境を与えていただいていることに加えて、メディアなどを通して、多くの方にチェアスキーを知ってもらえる機会を与えていただけるのは、本当に光栄です。

杉原：大輝くんをはじめ、日本人選手が極めて強いということもあって、近年は、チェアスキー特有のエクストリーム感が伝わる形で紹介されることが増えましたよね。障がい者スポーツという括りではなく、エンターテイメント性の高いスポーツとして、人々の興味を惹く見せ方と言ったらいいのかな。エクストリームスポーツとしてのチェアスキーの魅力がちゃんと伝わってくるし、僕も我が事のように嬉しいです。

1個ではなく、複数個の金メダルが欲しい

森井：僕は、カッコよくなければいけないと思っています。カッコイイっていうのは、パフォーマンスはもちろんですし、チェアスキーというマシンも含めて、全てです。近年、ヨーロッパなどに行くと、外国人の方たちから、「カッコいい！」、「これは何？写真を撮ってもいい？」と声を掛けられることが増えたのですが、健常者の方が見ても、チェアスキーが凄いと思ってもらえるものになってきたことを、とても誇りに思っています。

マシンについては、RDS社が開発に携わってくださったシートやカウルの注目度がすごく高いんです。有り難いですし、またそのマシンを使うことができることに対する誇りが、僕の背中を押してくれています。その誇りが、タイムにも少し反映されているんじゃないかなって思います。

杉原：あのマシンに乗っていったら、ゲレンデに着いた瞬間、すでにちょっと勝った気がするよね（笑）。チェアスキーの選手でもない分際で偉そうなことを言って、他の選手には失礼にあたるかもしれないけれど。

森井：正直言うと、このチェアスキーに乗っているから、負けられないっていう気持ちもあります。たくさんの方々の想いが詰まったマシンなので、このマシンに乗っているかぎり、下手な滑りはできないし、その時にできる最大限の努力をして滑りたい。野球に例えるなら、どんな球が来ても、常にフルスイングで挑むぞ！みたいな。

杉原：ところで、来たるピョンチャンパラリンピック。金メダルは、何個獲得をする予定ですか？

森井：まだ何とも言えないですけど。

杉原：どうして？言っていきましょうよ。

森井：少し大人な言い方をするなら、複数個のメダルは獲りたいです。

杉原：え、複数個の銀メダルを？

森井：今回は、銀メダルではないメダルを獲りたいなと思っています。

杉原： これまでに獲得したメダルを入れているガンケースを見せてもらったことがあったけど、大輝くん、銀メダルの保管の仕方がちょっと雑だもんね（笑）。

森井：（時間が経ったこともあるけれど）はい、錆びています。今、ホテルに一通りあります。

中編へつづく

森井大輝（Taiki Morii）
1980年、東京都あきる野市出身。4 歳からスキーを始め、アルペンスキーでインターハイを目指してトレーニングに励んでいたが、97年バイク事故で脊髄を損傷。翌年に開催された長野パラリンピックを病室のテレビで観て、チェアスキーを始める。02 年ソルトレークシティー以来、パラリンピックに4大会連続出場し、06年トリノの大回転で銀メダル、10年バンクーバーでは滑降で銀メダル、スーパー大回転で銅メダルを獲得。その後もシーズン個人総合優勝などを重ねていき、日本選手団の主将を務めた14年ソチではスーパー大回転で銀メダルを獲得。2015－16シーズンに続き、2016－17シーズンIPCアルペンスキーワールドカップで2季連続総合優勝を果たした世界王者。18年3月、5度目のパラリンピックとなるピョンチャンで悲願の金メダルを狙う。トヨタ自動車所属。

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。