対談 CONVERSATION

目指すは、複数個の金メダル!大会直前、日本のエースが語った本音【森井大輝:2018年冬季パラリンピック注目選手】中編

岸 由利子 | Yuriko Kishi

ピョンチャンパラリンピック開幕まで、あと1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。

技術者たちの活躍をもっともっと、
知って欲しい

杉原行里(以下、杉原):2013年に大輝くんと出会って、僕はチェアスキーを知りました。以来、話し合い、楽しみながら、マシンを一緒に開発してきましたが、最初会った時のことは、一生忘れないと思います。正直、ものすごく空気が読めない人だというのが、チェアスキーヤー・森井大輝選手の第一印象(笑)。

森井大輝選手(以下、森井):元々、僕のシートを作ってくださっていた方たちと連れ立って、行里くんに会いに伺ったんですよね。

杉原:僕のいう“空気が読めない”は、イコール“勝ちたいオーラが凄かった”ということ。ああ、こういう人が、トップアスリートの世界を勝ち抜く人なんだろうな、凄いなと思いました。あれから月日は流れ、気づいたら、大輝くんをはじめ、夏目堅司選手村岡桃佳選手とも、マシンを共同開発するようになって。そうこうするうちに、昨年、HERO Xが立ち上がったんですよね。

森井:HEROX の話を聞いた時は、本当にすごいなと思って。

杉原:一番に伝えたのは、大輝くんだったかな。

森井:僕たちアスリートの活動だけでなく、それを取り巻くプロダクトや開発者を取り上げていくメディアを作ると聞いて、本当に嬉しかったです。近年、義足などの開発が注目され始めていますが、行里くんがHERO Xを発案し、僕に話してくださったのは、用具やマシンなどに目を向けて紹介するメディアが、まだなかった頃のことです。

これまでさまざまな企業の方と接し、用具の開発をしていただく機会がありましたが、「どうすれば、その人たちは報われるんだろう?」といつも考えていました。自分がメディアに登場するとか、それこそ、メダルを獲得することも、報いになるかもしれませんが、技術者の方たちにスポットライトを当て、その活躍を紹介することも、報いのひとつになるのではないかと。僕の最初のシートを作ってくださった川村義肢の中島博光さんなど、裏舞台のヒーローたちが次々と取り上げられることを大変嬉しく思います。

“卓越したプレゼン能力“と“燃えたぎる情熱”が、
周囲を巻き込む

杉原:HERO Xについて、勘違いされることが多いんです。パラスポーツにスポットを浴びせるメディアだという印象を持たれる方がいるけれど、実際は全く違っていて。このメディアを運営するRDS社は、CSRとしてパラリンピックを支援しているわけでもないし、HERO Xは、「面白いかどうか。カッコイイかどうか」が全ての基準。スポーツでも、プロダクトでも、アスリートでも、面白くてカッコイイから、ワクワクするし、取り上げたくなる。だから、それに関わる人や作る人、アスリートたちに会いに行き、取材をして、社会に向けて発信しています。

話は少し飛躍しますが、チェアスキーって、つまるところ、レースでしょう?勝つためには、マシンの開発をはじめ、必要な要素はたくさんあるし、それにはコストがかかりますよね。その部分で、大輝くんって、プレゼン能力が半端なく素晴らしいなと思っていて。企業や色んな人を取り巻く環境を作るのが、異常に上手いですよね。しかも、優秀な人材ばかりが集まってくる。人任せにせず、方向性を自分で考えて示しながら、自分でできないことは人に任せる。これ、すごい力だと思うんですよ。誰しも皆、口を出し始めたくなるから。

大輝くんのプレゼン能力は、もしかしたら、僕が会ってきたアスリートの中で、ぶっちぎりで優れているかもしれない。それは、ひとえに大輝くんの人柄…といっても、性格はそんなに良くないですけど(笑)。

森井:いやいや、何を言うんですか!

杉原:大輝くんのプレゼン能力と情熱に周りの人たちが巻き込まれていって、それがまた一つの大きなパワーを生み出していく。大輝くんがプレイヤーなんだけど、各々の人がそれぞれ派生して、色々と作ったり、発信していくという好循環が出来ている。すごいなと思います。自分で思わない?

森井:こんなこと言っちゃいけないですけど、僕って、ただのスキー馬鹿じゃないですか。もっと速く滑りたい、もっとチェアスキーをカッコよくしたい、もっとチェアスキーを人々に知ってもらいたい。その想いだけで、ここまで突っ走ってきたので。

杉原:でも、かれこれもう5年ですよ。そろそろ金メダル獲っていただかないと。

森井:といっても、パラリンピックは4年に1回しかないので(笑)。僕もできれば、早く獲りたいんですけど。

史上最高の世界最速マシンは、
2022年の北京で実現する!?

杉原:ピョンチャンパラリンピック後の未来については、どう考えていますか?

森井:さまざまな企業の方たちの協力のもと、チェアスキーの開発を行ってきた中で、感じることがあります。本当の意味で、世界最速、最高のチェアスキーって、もしかしたら、2022年の北京パラリンピックで実現できるのではないかと。

簡単に言うと、一昔前のチェアスキーは、訂正的な考え方で造っていました。「こんな感じがいいな。じゃあ、その感じにしてみよう」と使ってみたら壊れない。「じゃあ次は、もう少し肉厚にしよう」という風に。そこから、どんな負荷がどの部分にどうかかっているのかといったことが見えてきて、今のチェアスキーはそれらを踏まえて、改良を重ねてはいますが…

杉原:本当を言えば、「もっと、もっと!」だよね。

森井:そうなんです。今回、しっかりと成績を残した先には、本当の意味でもっと凄いマシンを作ることができるんじゃないか。そんな期待が、僕の中にはあります。

杉原:その一方、パラリンピックだけではなく、以前からずっと話しているチェアスキーの選手権をやりたいなと僕は思っているんです。エクストリームスポーツとしてのチェアスキーですね。ビッグエアのような未来が少しでも近づくと、大輝くんや、他のチェアスキーの選手たちも、車いすに乗っているとかに関係なく、またひとつ違う方向で、世界とのコミュニケーションが成り立つかなと思っていて。

森井:そうですね。ただ、滑る性能が、今、格段に上がってきているんですよ。その意味では、やっぱりゲレンデで滑っているところを観てもらうのが一番なのかなとも思います。今後は、そういったデモンストレーション的なことも、やっていきたいと思うんですけど。

杉原:大輝くん、ひとつ気になったことがあるんだけど、さっき、さりげなく北京目指すって言ったよね?これからまた4年間、付き合っていくということ?全然いいけどさ(笑)。

森井:その時は、シートもカウルもフレームも、全く違うものにしたいなという想いがあります。

杉原:だからこそ、ピョンチャンで金メダル獲れば、大輝くんの呪縛がひとつ解けるんじゃない?

森井:はい、獲得できたら、今よりもっと、チェアスキーを楽しむことができるんじゃないかと思います。

後編へつづく

前編はこちら

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。

(text: 岸 由利子 | Yuriko Kishi)

(photo: 増元幸司)

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対談 CONVERSATION

行動から人の内面状態を読み取るAI!?岡田将吾の気になる研究 前編

長谷川茂雄

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。

(text: 長谷川茂雄)

(photo: 増元幸司)

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