家族をつなぐコミュニケーションロボット『BOCCO（ボッコ）』や、センサー内蔵のしっぽのついたクッション型セラピーロボット『Qoobo（クーボ）』、小学生から作れるロボットキットなど、どこかほんわかしたプロダクトを世の中に送り出しているラボ、ユカイ工学。創設者は2001年にウルトラテクノロジスト集団・チームラボを設立した青木俊介氏だ。日常生活や家族の関係をほんの少し進化させてくれるユカイ工学の商品は、どんな発想から生まれるのだろうか。そして、今人々に求められるテクノロジーとは？　編集長・杉原行里が、青木氏の頭の中をのぞく！

チームラボを起業、
7年後に上海へ

杉原：ラジオのご出演に続き今日もありがとうございます。「HERO X」の読者はアンテナの高い人が多く、ロボットがどういうものかはわかっていると思います。場合によっては、すでに青木さんのことをご存じかもしれません。ただ、初めての方もいると思うので、まずはプロフィールからお聞きしたいと思います。学生時代に会社を立ち上げられたんですよね？

青木：はい。それがチームラボという会社で、2001年ですね。今、チームラボに社長として残っている猪子寿之くんと大学で同じクラスになって、会社をやろうということになり、東大や東工大のメンバー5人でチームラボを設立しました。

杉原：青木さんはCTO（最高技術責任者）でしたよね？　クラスの仲間で会社をやろうという時に、CTOって結構いい立ち位置だと思うのですが。

青木：そうですね。僕はプログラミングのアルバイトなどをやっていたので技術系を担当して、猪子くんはネット広告の会社でバイトをしながらビジネス担当という感じになりました。

杉原：当時だと、大学時代の起業はかなり珍しいパターンですよね。

青木：めちゃくちゃ珍しかったと思いますね。

杉原：日本でも最近は少し緩和されてきましたが、それでも起業ってなかなか難しいじゃないですか。当時は大変だったのではないでしょうか。

青木：そうですね。親に「お前はソニーとか日立に就職しろ」とか言われて、勘当されかけたりしました。チームラボに7年いて、一度辞めて、そこから中国の大学院（東華大学信息科学技術学院）に2年ほどいてAIの勉強をしていました。

杉原：なぜ中国を選ばれたんですか？

青木：当時の中国は万博とかオリンピックの前だったので、めちゃくちゃカオスだったんですよね。

杉原：北京が2008年ですもんね。万博は上海でしたっけ？

青木：上海ですね。町中で10本同時に地下鉄を掘っているみたいな状態で、地面が穴だらけで面白かったです。

杉原：そのあと、もう１社、ピクシブでもCTOをやられていますよね。

青木：それで2011年から独立して、今までやっています。

杉原：今、改めて聞くと、厳しい方、楽しい方、ワクワクする方にと、かなり自分の気持ちに純粋に進んでいますね。

青木：そう言っていただけると、すごく嬉しいです。

杉原：それが社名になっているわけですもんね。

青木：そうですね。ワクワクとか愉快とか。

杉原：ユカイ工学の由来は愉快な気持ちになるというところからきているんですか？　それとも、ほかに何か理由がありますか。

青木：一番は僕も含めて、自分たちエンジニアが愉快に自由な発想でモノづくりができるような場所を作りたいということです。エンジニアって、本来はものを作っているだけで幸せな人間じゃないですか？　でも、世の中のエンジニアって、そういう機会に恵まれることが少ないんです。楽しくやっている人はごく一部だと思います。エンジニアが自分の仕事を楽しく愉快にできるようなチームを作りたいと思ったのがひとつですね。あともうひとつは、ソニーの設立趣意書にある「自由豁達ニシテ“愉快”ナル理想工場ノ建設」という井深大さんが書いた一説があって、そこから取っています。

杉原：ユカイ工学がもう10年目ですか？　ちょうどクリスマスシーズンということで、いろいろなプロダクトが出てきていますが、今日は青木さんの頭の中を覗きに来たというニュアンスに近いので、まずは簡単に、今CAMPFIREでクラウドファンディングされている新しいロボット『BOCCO emo』についてお聞きしたいと思います。先代の『BOCCO』はいつ発売でしたか？

青木：2015年です。

杉原：今回、５年経ってアップデートされたと。

青木：はい。大幅にハードウェアがアップデートしました。

杉原：これは簡単に言うと、どういうロボットですか。

青木：最初にBOCCOを発売した2015年はまだスマートスピーカーがない時代だったのですが、ネットにつながってしゃべってくれるものが家にいたら面白いんじゃないかと思いました。家に置いておくと、例えば留守番中の子どもがお父さん・お母さんとやりとりができるとか、１人暮らしのお年寄りがスマホが使えなくてもやりとりができるとか。あとは子どもが帰ってきてドアを開けるとセンサーで検知して、お母さんの携帯に通知されピロンと鳴るとか。そんな風に考えて「家族をつなぐコミュニケーションロボット」ということで製品化したんですね。

『BOCCO emo』
『BOCCO』の機能（音声メッセージの送受信、センサー連携、天気通知やリマインド機能、IoT機器との連動など）に加え、ハンズフリー対話やLTE/Wi-Fiの通信方式に対応、さらにコミュニケーション機能もプラスされた新商品。

杉原：もう１つ、今年の年末に発売になる『Petit Qoobo(プチ・クーボ)』という商品、これができたきっかけが非常に社風を表していると思ったのですが、もともと社内コンペで生まれた商品だそうですね。

青木：はい、初代『Qoobo』が社内コンペで生まれました。この時は、会社のメンバーをシャッフルしてチームを作り、営業だろうがエンジニアだろうが経理だろうが全員参加で、均等にいろいろな職種の人がバラけるようにして、１チーム５人くらいで商品のアイデアをコンペ形式で出してもらったんです。

杉原：それで優勝したのが女性デザイナーのチームだったんですよね。

青木：そうですね。女性のデザイナーが発案したアイデアが『Qoobo』でした。

『Petit Qoobo』。撫でるとしっぽを振ってコミュニケーションしてくれるクッション型セラピーロボット『Qoobo』の機能に、マイク機能などを追加。物音に反応する、鼓動をトクトク感じられる、性格があるなど、よりペットに近いものに。

杉原：不思議なのはこれ、カテゴリーとしてクッションというのに重きを置いていますよね。本来だったらここに顔とかつけたくなりませんか？　普通はLEDをつけて、何かしらのセンサーをつけて、それに反応するように作りたくなると思うんです。ところが、これは加速度センサーだけでしたっけ？

青木：はい。加速度センサー１個だけ。めちゃくちゃシンプルです。

杉原：それで表現しているのがすごいですね。

青木：オリジナル『Qoobo』にはない機能なんですが、『Petit Qoobo』のほうは性格が一匹ずつ少し異なるようにプログラムされています。ですから触わった時の反応も、すぐ元気になるやつとか、鈍いやつとか、いろいろあります。あとは鼓動を打つという新しい機能がありますね。触ると犬や猫みたいに鼓動を感じることができるんです。なおかつ、マイクがあるので周囲の物音に反応します。

杉原：税抜9,000円という値段を聞いてびっくりしました。安くないですか？

青木：はい、手頃だと思います。１万円を切りたかったんですよね。

人間の本質を再構築する
余白を楽しむロボット

杉原：僕は余白を楽しむロボットを、青木さんをはじめとするユカイ工学チームは大事にされているのではないかと思います。何かを解決するというよりは、ロボティクスを通じてワクワクや愉快を提供していくコンセプトがある気がします。ここに行き着くまでには何かあったんでしょうか？　というのは、ほかの商品にしても、すべてがやさしいじゃないですか。

青木：そうですね。「やさしい」は結構いわれますね。あんまりテクノロジーをむき出しで「ドヤ」と出すよりは、愛される存在、可愛がられる存在であってほしいなと考えています。やはり家の中に置くとなった時に、女性が主導権を握っていることが多いと思います。ガンダムみたいなものはお父さんのオモチャという位置づけになってしまいますよね。そうすると、「食事中は片付けなさい」という感じになる。僕たちが作りたいのは、食事中もリビングルームに置いておけるようなものですね。

杉原：しかも家族が共有して一緒に遊べるというか、使えるものですよね。新たなコミュニケーションの１つみたいな感じで提案しているんでしょうか。

青木：はい、そうですね。特にスマートデバイスといわれる、スマホやタブレットは、基本は１人で見るものですよね。ファミレスとかに行くと家族４人で来ているのに、みんなそれぞれ携帯をいじっているじゃないですか？

杉原：あれは結構キツい感じがしますよね。

青木：そうですよね。だから、家の中にいる時くらいは、スマホがなくてもいろいろなことがわかるようにしたい。例えばニュースが流れるとか、天気予報がわかるとかを家族で共有している。そういうほうが本来、あるべき姿だと思うんです。

杉原：いいですね。古き良きというか、人間が本質的に大事にしてきたものをテクノロジーで少しばかりアップデートしているという感じですね。しかも、やり過ぎずに。

青木：おっしゃる通りですね。テクノロジーが出てきて便利になった。ただ、便利さというのが必ずしも幸せにつながっていないことっていうのがあるのではないかと思っています。

ユカイ工学株式会社　代表　青木俊介　（あおき・しゅんすけ）
東京大学在学中にチームラボを設立、CTOに就任。その後、ピクシブのCTOを務めたのち、ロボティクスベンチャー「ユカイ工学」を設立。「ロボティクスで、世界をユカイに。」というビジョンのもと家庭向けロボット製品を数多く手がける。2014年、家族をつなぐコミュニケーションロボット「BOCCO」を発表。2017年、しっぽのついたクッション型セラピーロボット「Qoobo」を発表。2015年よりグッドデザイン賞審査委員。

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。