深夜に襲う揺れ。東日本大震災から11年、今年も各地で追悼の式典や復興の祈念行事が行なわれたところだったが、あの震災を思わせる揺れが先日再び列島を襲った。気象庁は今後1週間程度は同等の揺れに注意が必要と呼びかける。緊張の続く列島、災害大国と言われる日本ではこの10年の間にも、地震に限らずゲリラ豪雨や水害など、日常を脅かす多くの災害が発生している。5Gをはじめ、さまざまな技術の進化が目覚ましい中、私たちの暮らしを守る防災対策は果たしてアップデートされているのか。

30年以内に起るとされる南海トラフ地震

東北地方を震源とする今回の地震も心配だが、今最も警戒されている地震の一つが南海トラフ地震だ。東海沖から九州の東まで、地震の震源想定域が広いことも特徴のこの地震はM8～9クラスの地震が起るという予想が出ている。厄介なのが、このクラスの地震が広範囲で起る可能性があることだ。太平洋沿岸では大津波が想定されているのだが、南海トラフの場合、時間差で各地に地震が起る可能性も指摘されている。揺れによる建物倒壊や津波の被害も心配だが、近年に起った過去2回の大型地震では火災による被害も大きかった。例えば、東日本大震災で大規模な火災が発生した岩手県大槌町の場合、3月11日の津波到来直後から火災が発生、火は4月5日まで燃え続け、東京ドーム約2．8個分にあたる130000㎡もの面積が延焼してしまった。これは一つの町が全て燃えてしまったくらいの勢いだ。

火の鎮火に時間がかかった要因は、津波による被害で現地への道路が使えず、緊急車両の到着が遅れたことなどが言われている。阪神淡路でも火災による大規模被害は報告されており、経験を元に各自治体では火災に対する耐性を強めるための策を打ち出している。
二つの大震災など、最近起きた大規模地震の際に発生した火災のうち、原因が分かっているものをまとめた資料があるが、原因の過半数は電気にまつわる火災だった。津波で起る漏水により電気配線がショート、火災に繋がるケースや、石油ストーブなどの転倒による発火など、ケースはいろいろと見られる。南海トラフ地震だけでなく、首都直下型地震においても火災による被害が拡大することが懸念されている。

東京都都市整備局が出しているビジュアル地域危険度マップ

木造住宅密集地ほど危ないという現実

震災の時に大規模な火災となりやすいのが、木造住宅が密集するエリアだ。東京都が作った地域の危険度を示すマップを見ると、荒川区などの下町エリアで危険度が上がっていることが分かる。木造住宅が密集するエリアの場合、道路幅も狭い所が多いため、火災が発生した場合に緊急車両が中まで入り込めないことも予想される。当然、住民の避難経路も徒歩となる。先ほどの例で見れば町全体が燃えてしまうこともありえるため、出火元がかなり遠い場所であっても早めに避難をしなければならない。

東京都ではこうした木造密集エリアの整備計画をたてて住民に理解を求めているところだが、道路幅を広げるには地域住民に住居を移動してもらわねばならないケースもある。下町エリアは高齢化も進んでいるため、住み慣れた土地を離れることに抵抗を感じ、整備計画に同意できないというケースも起っている。もちろん、地方でも東京と同じような状況に置かれているエリアがある。住民の暮らしを守りつつ、防災対策をするための新しい知恵が求められているのだ。

富士山噴火で麻痺する東京

私たちの日常にふりかかる災害は地震ばかりではない。企業などでも防災対策として乗り出しているのが富士山噴火に対する備えだ。先ほども述べた南海トラフ地震が噴火を誘発する可能性も指摘されている富士山。最後の噴火から約300年、眠りについているかに見えるが、富士山はれっきとした活火山だ。近年の研究では、5600年前から平均で30年に1回の噴火があったことも分かっている。5600年前といえば縄文時代だ。縄文の昔から180回も噴火してきた富士山が、この300年一度も噴火していないというのはいささか不気味にも思える。

富士山火山防災対策協議会がつくる富士山ハザードマップの改訂では火口箇所が約5倍に増えた。

昨年3月、富士山噴火による被害予想を示すハザードマップが17年ぶりに改訂されたことを受け、企業や各自治体での動きが活発になっている。ハザードマップによれば、大規模溶岩流の噴出量が約2倍、これによる被害が想定されるエリアも拡大となった。新たなハザードマップを受けて、各自治体でも動きが見られる。山梨県警ではこの春から新に「富士山噴火対策係」を設置、警備計画の見直しや訓練計画づくりを進める。

富士山ハザードマップより

火山灰についてのシミュレーションは改訂前と変わらなかったものの、火山灰は首都圏にも到達、場合によっては大規模な停電が起る可能性もあるという。

大規模停電が日常生活に及ぼす影響は大きい。例えば、高層階のマンションに暮らす人の場合、エレベーターが止まるため、地上への行き来が難しくなる。また、空調やエアコン、石油ファンヒーターなど、電気を使う製品はまったく使えなくなる。夏場ならば熱中症リスクが増すことになるし、電車などの交通網への影響も出てくる。JR東日本ではレールに降り積もる火山灰を除去する装置を2016年に開発、配備を進めている。大規模地震と富士山噴火、夏場の水害、世界にも類を見ない災害大国の日本。しかし、だからこそ、他国に先駆けて開発できる技術もあるだろう。特集「防災X」では、防災対策をアップデートする役目を担う人々を紹介していく。

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日本における第5世代移動通信システム5Gのサービス開始がいよいよ目前に迫っている。高速大容量、低遅延、多端末接続の実現により、よりバラエティ豊かなサービスをより快適に楽しめるようになると推測されている。KDDIとKDDI総合研究所、株式会社アクロディアはスポーツ行動認識AIとセンサー内蔵型ボールからスマートフォンで取得したデータを活用し、選手の技術向上に役立てることができるアスリート育成支援システムを2019年10月に発表、スポーツテックサービス分野へ本格的に乗り出した。AI×IoTという最先端技術を駆使したサービス『アスリーティックラボ』の詳細や、提供するにあたっての課題点や今後の展望について、KDDI総合研究所にて話を伺った。

全身65か所の骨格点から身体の基本動作を認識して、
リアルタイムでアドバイスを返す

KDDIとKDDI総合研究所は2018年に、単眼カメラの映像からスクワットやランジなど31種類のトレーニング動作や姿勢を認識する「宅内行動認識AI」を開発。
コーチや指導者がつきっきりでなくても、深度センサーや専用デバイス、高度な技術を用いずとも、スマートフォンのカメラで撮影した映像から行動を認識し、各トレーニングのカウントや姿勢、テンポをリアルタイムでチェックできるようになった。

そこから発展したのが今回取材したアスリート育成支援システム『アスリーティックラボ』に使用されている「スポーツ行動認識AI」である。「スポーツ行動認識AI」では、同じくスマートフォンで撮影した競技者の映像から、全身65か所の骨格点を抽出して、指先を含む骨格などの動きや、ボールを捉えパスやキャッチなどを行う基本動作を認識、フォームから身体の使い方までをリアルタイムに解析することが可能となった。

このシステムは2019年8月に開催されたスピードクライミングの国際大会でも、出場選手の競技記録やリプレイ動画を世界記録と比較しながら会場のディスプレイに表示する “トライアル” で使用されており、競技者のみならず観戦者に向けた新しい体験を提供する施策として高く評価された。

KDDI総合研究所 スポーツ行動認識AI

このAIを用いたシステムに、アクロディアが開発した3次元モーションセンサーを搭載したボール型IoTデバイス「TECHNICAL PITCH (テクニカルピッチ）」を組み合わせたものが、今回の最先端技術を駆使したスポーツテックサービス『アスリーティックラボ』である。このボール型IoTデバイスとの掛け合わせをすることで、「スポーツ行動認識AI」の画像解析だけでは分からない部分までをも補うことができるとKDDI総合研究所 メディア認識グループの田坂和之氏は語る。

「スマートフォンのカメラではまだ、競技している様子をスローモーションで捉えることまではできません。そこでボールの中にセンサーを入れることで、ボールがどれくらい加速しているのか、回転しているかが分かり、競技者のフォームとボールの関係性を知ることができるようになりました。今回のサービスを用いれば、それらをおさえた上で選手に、それも即座にアドバイスすることが可能となったというわけです」

マイナースポーツや学生チームでも
スマートフォンさえあれば、
高度な指導を受けられるように

『アスリーティックラボ』

「TECHNICAL PITCH」は、野球ボールとスマホさえあれば手軽に投球の分析ができるというサービス。2017年に販売が開始してから登録ユーザー数はすでに2万件を超え、100万球の投球データをクラウド上に蓄積している。重さや硬さなど、硬式野球ボールの規格に準拠しているが、2019年12月には軟式野球ボールの販売もスタート。今後サッカーやバレーボール、ゴルフなど他の競技にも順次対応していく予定だという。

ボールとスマートフォンを Bluetooth でペアリングを行い、ボールに搭載したセンサーから送付されるデータが専用アプリで解析される。回転数、回転軸、球速、球種、変化量 、腕の振りの強さ、時間（構えてからリリースするまでの時間とリリースされてからキャッチャーが捕球するまでの時間）、動画（計測時にスマートフォンのカメラで動画を撮影し計測結果と同期）を記録することができるという。

「マイナースポーツや学生チームのように活動資金に余裕がなくても、スマートフォンさえあれば映像をチェックしながら戦略を立てていくことができますし、自宅でのトレーニング時や1人で練習する際にも指導が受けられます」（田坂氏）

近年、スポーツ指導におけるデータやエビデンスの重要性が叫ばれ始めるようになったものの、現場ではいまだにコーチの感覚や経験に左右されることも多い。そんななか、今回のサービスの検証に協力してくれる大学の運動部に対しては、AIを活用したコーチングと強調するのではなく、競技者の「今」の状態をチェックすることができるものとしてアプローチを進めていった。

「過去の映像と並べて比較すると、動きが少し固くなっているな、など自分自身で体の変化を確かめられるので、ケガの予兆検知などにも繋げていくことができます」と、自己研鑽も含めアスリートの全般的なサポートが実現しそうだ。

認識できる点数が増えれば必然的に処理が重くなる。
速さと精度を保つことが決め手

開発の肝となったのは、画像認識の速さと正確さであったと、田坂氏は語る。

「実際使ってみるとよく分かるのですが、自分の動きを撮影して、フィードバックが即時で表示されるか、1〜2分後に表示されるかでは前者の方がユーザーも理解しやすいし、実際に、上達のスピードもアップします。開発の初期は、体の大まかな骨格、目や鼻など、17か所のみでしたが、両手両足の指関節、かかとなど認識できる点を段階的に増やしていき、1年半ほどかけて65点まで到達したので、スピードクライミングのトライアルでもどのようにホールドをつかんでいるかまで、より正確に表示できるようになりました。
しかし点数が増えた分だけ当然処理は重くなり、速度と精度が落ちてしまいますから、いかに精度を保ったまま、速く認識できようにするかは技術面での苦労でもありました」

スポーツでの利用であれば現段階の65点で大体網羅できるが、顔のパーツひとつひとつや、体の輪郭まで認識できれば適用先が広がる余地は十分にある。
現状、技術的に不可能ではないものの、4G、LTEといった通信方式では高画質の画像やフレームレートの大きい動画をサーバーにアップするのに時間がかかってしまうが、5Gの実用化が始まればより解析がスムーズになり、たとえばゴルフクラブのヘッドなど細かい動きもぶれることなく表示できるなど、ユーザビリティの向上も見込めそうだ。

アスリートの支援だけではなく、
日常的なレクリエーションにも。
誰でも使えるエンジンに成長させたい

KDDI総合研究所 メディア認識グループ 田坂和之氏

今後、解消していきたい技術的な課題は、人の接触が多い部分の画像解析だという。

「1人でプレイする競技や団体でも離れているか、組まれていない場合なら問題ないのですが、人が密集するところ、柔道やレスリングのように組み合うことが多い競技だと、画像だけではどちらの手であるとか、どちらの顔であるかがまだ識別しきれていないところがあります。ラグビーのスクラムを想像すると分かりやすいと思いますが、肉眼で見ても分からないものは、やはり画像で見てもなかなか分かりづらい。少しずつ技術は改善されていっているので組み合うスポーツにもどんどん適用していけるのが理想ですね」

IoTボールの活用を組み合わせたサービスのため、アスリート育成に特化したスペシャルなプログラムという印象も受けるが、あくまでも目指すのは、誰でも手に取れるエンジンとしての成長だ。

「サッカーでも逆上がりでもいいんですけど親子で公園に行ったときに、親の主観でアドバイスするんじゃなくて、データで示してあげる方が子どもも主体的になるのではないかと思うんです。何で伝わらないんだ！って親がもどかしくなってしまうせいで、イヤになってしまうお子さんもいますから、人それぞれのアドバイスができる存在として、日常的なレクリエーションに取り入れてもらえると嬉しいですね」と田坂氏は笑顔で語る。

5G開始、そして東京オリパラ開催と、スポーツテックのメモリアルイヤーとなること間違いなしのこの1年、大きな発展に期待したい。