車いすユーザーが車の運転をする場合、自分が運転席に座ってから、車いすを助手席や後部座席に収納する必要がある。仮にラゲッジ・スペースに収納する場合は、介護者がサポートする以外に方法はない。そんな現状を変えようと、イスラエルのエンジニアリング会社TMNで代表を務めるモシェ・オフェック氏が、車いす収納支援ロボット「Robot R11（ロボットR11）」を開発した。この画期的なプロダクトは、一般的な乗用車であれば、ほぼどんな車種でも搭載できる。取り付け作業だけで、誰もが求めていたパフォーマンスが可能になるのだ。欧州最大の福祉機器展「REHACARE（リハケア）」でも話題になった、新たなプロダクトに迫る。

ドライブ時の車いすユーザーの
ストレスを大幅に軽減

多くの車いすユーザーが抱えている課題、そのひとつが、車を運転する際、車いすを収納するために多くのエネルギーを消費するということだ。乗車の際には、運転席側のドアを開けて車いすから運転席に乗り換えたら、自力で車いすを畳み、助手席か後部座席に収納するのが一般的。座った状態でその作業を行うこと自体、かなりの労力を必要とするだけでなく、車いすを収納した場合、車のシートは、確実に1つが（収納スペースとして）埋まってしまう。

だからといって運転席に座ったままでは、ラゲッジ・スペースに車いすを収納することは物理的に不可能であり、介護者の助けも必要だった。

イスラエルのエンジニア会社、TMNで代表を務めるモシェ・オフェック氏が開発したのは、ラゲッジ・スペースの内部からアームが伸びて、運転席の横に置いた車いすをピックアップし、収納するロボット「Robot R11」だ。

長いアームは、極めてスムーズに車いすをキャッチし、無駄な軌道を描かずにラゲッジ・スペースへ納める。時間にして約40秒。まったくストレスを感じることはない。車いすを収納し、車で目的地に到着したら、今度はアームがラゲッジ・スペースから車いすを取り出し、運転席の横にそっと置いてくれる。

この画期的なアームの動きを完成させるために、オフェック氏は、「１万回以上のテストを行った」という。しかもRobot R11は、400を超えるオペレーションを記憶した高性能ロボットであるにも関わらず、非常にコンパクトで、基本的にどんなタイプの乗用車にも装着が可能だ。

最初の試作品が完成してから、「15年もかかってしまった」とオフェック氏は笑いながら語るが、多くの実験と検証を繰り返して精度を高めたこのプロダクトは、2018年、欧州で開催された著名な福祉機器展「REHACARE」でも、高評価を獲得した。

小売価格は、約１万4000ユーロ、日本円にして175万円前後。今後はアジア市場への進出も本格化する予定があるだけに、日本での発売にも期待が膨らむ。

［TOP動画引用元：https://youtu.be/yWJ3VvsLOvo］

世界人口の５％が歩行障害に影響を受けているといわれている。実際に、高齢者が寝たきりになるきっかけは、転倒による骨折や、病気による歩行障害の場合が圧倒的に多い。「歩行」に着目したスイス生まれの歩行分析システム「Gaitup」は26種ものパラメータを使って、スポーツ、老年医学、パーキンソン、脳卒中などの分析に活用できるシステム。現在、すでに国内外の企業や大学、病院で活用されている。

キメ細かなセンシングで
医療につながるデータも取れる

「歩行」は健康にとって非常に重要なテーマだ。健康に歩けることが老化を防ぎ、病気を予防するのはもちろん、現在ではセンシングの発達により、歩行から様々な健康リスクを予測することができるようになった。また、リハビリの効果などを、歩行のセンシングで測定することも多い。

株式会社クレアクトの歩行分析システム「Gaitup」は、転倒リスクの評価や虚弱高齢者のスクリーニングだけではなく、臨床現場でも利用できるデータを提供する。脳卒中やパーキンソン病の分析、または様々な老年医学の分野に有用なデータを提示することができる。

パラメータは、歩行速度や左右の足の非対称性、つま先の上げ下げ、荷重、接地など全部で26種類。細かなセンシングで、歩行者の状態を素早く分析する。歩行データはPCに送られ、歩行分析ツールPhysiGaitで分析される。クリニックやリハビリサービスでの活用にも最適だ。利用者の転倒リスクの評価や、疾患進行のモニタリングができることは、介助する側にも大きな助けとなる。

歩行者はわずか11グラムのモーションセンサー「Physilog5」を靴ひもに着けるだけ。わずらわしいベルトやリングの装着がなく、認知症が進んだ患者にも気軽に利用してもらえる。標準レポートの作成をPDFで行えるなど、汎用性が高い仕様もメリットだ。国内では聖マリアンナ医科大学でも採用されている。

歩くことは人間の生活に密着しており、利用者の負荷なくウェアラブルで歩行データを収集し、医療や生活改善に役立てようという流れは大きくなっている。この流れが一般に広まれば、予防医療の浸透につながり、結果的に医療費の削減にも貢献できる。いずれは若年層も気軽に歩行データで健康状態をチェック、という時代が来るかもしれない。