テクノロジー TECHNOLOGY

スポーツは「観戦」から「同化」するものへ。高専生が生み出した『シンクロアスリート』の可能性 後編

吉田直人

独立行政法人国立高等専門学校機構東京工業高等専門学校の学生たちが開発した“選手と同化する”スポーツ体験システム『シンクロアスリート』。ジェットコースターの仮想体験というアイデアからスタートしたこのプロジェクトは、東京2020への機運も相まって、国内のコンペティションで高い評価を受けた。後編では、『シンクロアスリート』の今後のロードマップや、開発に携わった学生と教員が抱くテクノロジーへの期待について聞いた。

課題は「速度」と「ユーザー体験」。
ゆくゆくはオープンソース化

左から瀧島和則さん、米本毬乃さん、一瀬将治さん

VR技術は市場の成熟を見ても、これから、という段階にあると思いますが、VRを活用したスポーツ観戦システムは、俯瞰映像が多い中で、選手の身になって見る、体験するタイプは珍しいですよね。今後のロードマップで考えていることがあれば教えてください。

瀧島:現段階ではライブ配信をすると、タイムラグが生じるため、通信スピードを改善したいです。こればかりは、私たちの問題というより回線速度技術の発展が必要になってくる部分です。『シンクロアスリート』は、ライブ配信モードで今まさに競技をしている人の生中継が可能ですが、その際にスムーズに配信を行うには、どうしても、インターネットの回線速度が必要になってきます。現状は、選手が競技をしている場所から中継映像を配信する場合に、多少の遅延が発生してしまいます。目標は、その待機時間を減少させた上で、動きと同時に高画質な映像を観戦者に届けること。そこは現状の技術だと難しい部分がありますが、将来的には、映像遅延の原因となる映像圧縮が不要で、高画質のまま映像を送信できるよう,ネットワーク回線の高速化について、研究機関や企業で研究していきたいと思っています。

米本:今私が取り組んでいるのは、『シンクロアスリート』のユーザー体験の改善です。スポーツの再現ができていても、やはり乗り物であって、VRを用いていることもあるので、いわゆる「VR酔い」なども起こりえます。そういった感覚的な違和感を低減する作業をしています。乗って頂いたいろいろな方からのフィードバックを踏まえて、どんな人がどう感じているかを分析しながら、『シンクロアスリート』を通じたスポーツ体験に心地よく没入できる状態を目指しています。誰が体験しても、純粋にコンテンツを楽しんで頂ける状態まで持っていきたいです。

一瀬:直近では、EVカーレースや、馬術、バスケットボールなどといった競技を収録していく予定ですが、今後も、東京2020に向けて多くのコンテンツを作っていくことになると思います。その過程で、よりこういったスポーツ観戦システムが浸透していくには、誰でもコンテンツを作れる状態が理想的だと考えています。例えば、撮影した動画とスマートフォンで収録した動きをパソコンにインストールするだけで『シンクロアスリート』との同期が可能になるソフトウェアを開発し、最終的には、コンテンツ制作の場をオープンにしていきたいと思っています。

「スポーツ体験のスタイルを根底から変えていく」

シンクロアスリートは今後スポーツにどのような影響を与えると考えていますか。

米本:私自身も今までいろいろなスポーツをやってきました。そこで感じているのは、やはり自分の身近にある競技でなければ体験する機会がないということです。例えば友達がやっていたからなど、何かの縁で触れる機会があるという具合ですね。その点で、『シンクロアスリート』はスポーツ体験の選択肢を広げることができると考えています。競技を選手目線で擬似体験した後に、そのスポーツを実際にやってみるきっかけになりうるということです。子どもたちがさまざまなスポーツに触れる機会を作ることができれば、結果としてスポーツ人口の裾野を広げることにもつながり、将来的に、オリンピックやパラリンピックでメダルを獲る選手が育っていくかもしれません。

松林:『シンクロアスリート』は、スポーツ体験のスタイルを根底から変えていくポテンシャルを秘めていると思っています。今までは絶対に不可能だった観戦ができるようになるので、例えばマラソンのペースメーカーにカメラとセンサーを付けて貰えれば、自分自身がペースメーカーになれる。周囲の選手も見えるし、実際には走っていないけれど、走っているような動きを体感して、選手たちの息遣いまで聞こえてくる。また、VR技術とモーションベースを組み合わせた機構という特性を活用すれば、スポーツのトレーニング方法も革命的に変わってくるのではないかと想像しています。

数値化だけでなく、
芸術性のトレーニングにも

松林教授と山下晃弘准教授(右)

目下、注目している分野はありますか?

山下:今までスポーツを教えたり、体験したりしようと思うと、感覚的な言葉で表現されるシチュエーションも多かったと思います。「シュッと」とか「ガッと」といった表現ですね(笑)。それが今、いろいろなセンサーが小型化されて、体に身につけることが容易になっています。そういった機器を使って動作を細かく数値化することで、今の動きは理想的な動きからこれだけズレている、ここをこう動かしたらこうなるといったシミュレーションを用いた評価やコーチングが簡単にできるようになっていくと思います。それは選手にとっても、コーチにとっても、かなり革命的なことで、センシング技術は、これからのトレーニングやコーチングの方法をドラスティックに変えていくと思います。それがチームスポーツにおける戦術や相手チームの分析にも転用されていくはずですから、ひいては観戦者の楽しみ方も変わってくるでしょう。

松林:私が今、面白いと思っているのが、画像処理技術が凄く向上してきており、それをスポーツに応用する事例が増えてきている点です。よくあるのがテニス。ボールがラインに乗っているか、いないかをリプレイで確認する場合がありますよね。あれはエンターテインメントとしてもよくできていて、選手が「チャレンジ」としてアピールし、確認するシステムになっています。確認の結果に応じて、周りの観客も拍手して盛り上がるように、技術を使って試合の運営上でうまく使っている好例だと思います。カメラを何十台も使っているようですが、そんなことが可能になった画像処理技術に注目しています。

山下:テクノロジーの発展に伴って「数値化する」ことはかなりのレベルまで来ていると思いますが、一方で、小説や芸術分野にコンピュータが入り込み始めていますよね。コンピュータが小説を書く、俳句を読む、絵を描く、音楽を作る。スポーツにも芸術的な側面があると思っていて、他方で競技における芸術性を高めるトレーニングはまだ確立されていないと思うのです。「人間の芸術性を磨くためのサポート技術」が生み出されたら、それはそれで面白くて、フィギュアスケートの表現力をどうやって高めるのかなど。非常に感覚的な領域なんだけれども、そこにコンピュータが何らかのサポートをすると、もう少し芸術力を向上させることができる、そんなサポートがこれからできてくるんじゃないかなと期待しています。

審査員の評価は得点で示されても、必ずしも数字では計測できないような部分ですよね。

山下:測れないと思います。コンピュータ自体が芸術作品をつくる、という方向があるとすると、それを人間の発想と組み合わせた時に、自分の中になかった新しい発想を与えてくれて、表現力や芸術性が高まっていくような共存もあるのではないかと思っています。そういうところをサポートできたらテクノロジーの用途としてますます貢献できると期待を持っています。

前編はこちら

(text: 吉田直人)

(photo: 河村香奈子)

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モビリティが本当に必要なのは誰? パーソナライズ化の鍵は汎用性にある

富山英三郎

自動運転技術や各種最先端技術を駆使しながら、「よりラクチンに」「より便利に」移動できる未来がやってくる。しかし、それを本当に必要とするのはどんな人なのだろうか? ここでは、芝浦工業大学の伊東教授に話を伺いながら、「モビリティ」という概念が生まれた背景とともに、この技術によって解決すべき本質的な問題は何かを探っていく。

モビリティで移動はさらに便利になる

2018年1月、米国ラスベガスでおこなわれた『CES 2018』にて、トヨタ自動車の豊田章男社長が「モビリティ・カンパニーへと変革する」と宣言をおこなった。以来、広く一般にも注目されることとなった「モビリティ」なるワード。本来は「移動性」や「流動性」といった広義の英単語だが、いまや「未来の移動手段」といった意味合いで使われることが多い。

さらに、日本政府も「未来投資戦略2018」のなかで「MaaS(Mobility as a Service)」の推進を重点分野に掲げた。マース(MaaS)とは、鉄道やバスなどの公共交通機関、タクシー、カーシェア、サイクルシェアといった移動手段(マイカーを除く)を、シームレスに連携させていこうとする試みだ。スマホのアプリで出発地から目的地までを検索、そこで提案されたルートの予約から支払いまでも一元化していこうとしている。

「未来の移動」が変わろうとしている理由

「モビリティ」なるものがなぜ注目されるようになったのか? そこには、自動運転技術やEV自動車の進化がある。さらには、AI(人工知能)、IoT(モノのインターネット)、IoE(すべてがインターネットでつながること)といった、自動運転や各種連携をサポートする最先端技術が生まれたことも大きい。これにより、さらに「便利」な「未来の移動手段」を描くことが可能になったのだ。

「1996年、国土交通省が自動ブレーキ化を進めるプロジェクトをスタートしました。それ以前から大手メーカーは研究を進めていましたが、ここで日本企業が一斉に開発をスタートしたのです」

そう語るのは、芝浦工業大学 システム理工学部 機械制御システム学科 運転支援システム研究室の教授である伊東敏夫氏。伊東教授は、かつてダイハツ工業にて各種運転支援システムを開発してきた経歴をもつ。

芝浦工業大学 伊東敏夫教授

「ダイハツ時代は安全性の向上のため、ぶつからない車を作ることからスタートしました。自動ブレーキを完成させるためには、スロットルとブレーキ制御の技術が必要になります。さらには、センシングの技術も必要。すると、前走車に追従したり、車線に沿って走ったりと、自動運転への道が自然と開かれるようになるんです」

自動車の自動ブレーキは2010年頃から商品化がスタート。その後、自動運転機技術の向上とともに、工場の作業車やドローン、さらには家庭用掃除機に至るまで、あらゆるものを自動運転させる試みが生まれていった。

ラストワンマイル問題の
解決策
は見つかるのか

芝浦工業大学でも、「アーバン・エコ・モビリティ研究拠点の形成」という事業を2018年度よりスタート。都市を拠点とする同大学の強みを生かしながら、[都市の「交流」「物流」「環境」をエンジニアリング技術・人材により支える]という組織的なテーマを設けて研究を進めている。これは、2018年度の文部科学省市立大学研究ブランディング事業採択プロジェクトでもある。

では、都市の課題とは何か? 芝浦工業大学では、「交通渋滞」「ラストワンマイル問題」「コミュニティの喪失」「インフラの老朽化」「エネルギー負荷」「環境負荷」「高齢化」の7つを挙げている。それらを、同大学が得意とする「パワー・エレクトロニクス」「高機能性材料」「自動走行」「ロボット・ネットワーク」という4つの研究領域を駆使しながら、地域、産業界、自治体などと共に解決しようとしている。

伊東教授が率いる研究室は、「自動走行」が専門領域である。解決しようとしている都市の課題は「ラストワンマイル問題」。ラストワンマイルとは、最寄りのバス停から自宅まで、最寄り駅から病院までなど、近くの拠点から最終目的地までの区間を指す。それがなぜ「問題」なのかといえば、道が細かったり、道路が整備されていなかったり、建物内だったり、走行条件が複雑すぎて各種センシングが難しく、自動運転の実現が困難だからである。

「技術面での一番の問題はセンサーです。日々進化はしていますが、それでも数十年レベルでは人間の能力を超えることは不可能だと思います。道路に亀裂が走っていたり、崖から石が落ちてきたりなどには対応できません。そのため、周囲のインフラからサポートしてもらわないといけないわけです。つまり、自動車においては、しっかりと整備された高速道路でしか、今のところ自動運転が実現できないわけです」

首さえ振れば、上下左右360°近い環境を認識できる人間の能力はそれほどすごいのである。

本当に自動運転を求めているのは誰なのか?

「でも、自動運転を本当に必要としているのは、何らかの理由で運転ができない人ですよね? そういった方々の多くは、一般道や過疎の山道を使う人なわけです。しかし現状としては、必要としている人が少ない高速道路で、しかも高級車から導入されていく…。そこで、自動運転が一番必要な人の乗り物を考えたときに、まずは電動車いすが浮かびました。でも、そのサイズだと車体が小さすぎてバッテリーがもたない。そこで電動シニアカーに注目したわけです。どちらも法律的には歩行者扱いで免許がいらない。また、それを必要としている方々は経済的にも裕福ではないと思われるので、普及させるためには安価に自動化させる必要があるとも考えました」

伊東教授が現在進めているのは、自動運転に最低限必要な装備をボックス化して、どんなシニアカーにも「後付け」で装着できるというもの。シニアカーは幅が約60cmとコンパクトなのでビルや病院であれば部屋まで入ることができ、エレベーターにも乗ることができる。究極のラストワンマイル・モビリティなのだ。

どんなシニアカーにも後付けできるのが魅力。乗員の状況も検知するので、何か異常があれば家庭などと通信することも可能。今後は電波レーダーを歩行者に向けて照射し、非接触で心拍数を測定することで生き物かどうか、おかしな状況でないかを計測していきたいという。

「LiDARで対象物までの距離や位置、形状を検知しています。一度通った場所は覚えているので、GPSがなくても走行できます。あとは、360°の魚眼カメラで全周囲を見ています。センシングはこのふたつだけ。シニアカーはすべて手もとコントロールなので、フロントにモーターを集中させると人間の手のように制御できるんですよ」

ラストワンマイルにこそ
人間らしさがある

伊東教授の研究室は埼玉県の大宮キャンパスにあるが、実証実験は東京都の豊洲キャンパスでおこなっている。

「歩行者との共存がテーマですから、人通りの多い豊洲のほうが理想の環境に近い。また、近隣ビルの協力が得られたので、校舎をスタートして信号のある歩道を通り、ビルに入って校舎に戻るという実験をしています。問題は、人通りが多いと常にセンサーが働いて動けなくなってしまうということ。今後のテーマは、AI学習によって人の挙動を研究することです」

自動車でもなし得ていない、インフラを使わない単体での自動走行。さらに、人の往来が多いほど、安全のために停止し続けてしまうもどかしさ。ただでさえ難しいラストワンマイルのなかでも、歩道の走行は困難を極める。人間は日々、阿吽の呼吸を使いながら生活しているからだ。

一般的に「モビリティのパーソナライズ化」と言うと、身体特性や趣味趣向に合わせたハードウェアのカスタムに目が行きがちだ。しかし、それ以前に「自分の行きたい場所に行ける」という「パーソナルな欲求」を解決することが必要となる。小さな子どもが、なんでも自分ひとりでやりたがるように、自分ひとりで何かを成し遂げる達成感は幸福の原点にある。「ひとりで、会いたい人に会える」「ひとりで、行きたいところに行ける」。パーソナルなモビリティはそんな「純粋な思い」を叶えるものであることを忘れてはいけない。「未来の移動手段」は真のダイバーシティを実現することにある。

(text: 富山英三郎)

(photo: 増元幸司)

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