対談 CONVERSATION

椅子だって医療がつながる!野呂影勇教授が語る“人間工学の力”

HERO X 編集部

座る、立つ、歩く。人間の動きの一つ一つについて工学的なアプローチで研究する人間工学。近年、医療との結びつきが加速するこの領域は今後、私たちの生活にどのように繋がりだすのか。医療と人間工学を接続させた第一人者、早稲田大学名誉教授で株式会社エルゴシーティング代表の野呂影勇氏に「HERO X」編集長・杉原行里がお話をうかがった。

杉原:本日はよろしくお願いします。まずは、先生のこれまでの研究についてお話をうかがえますでしょうか。

野呂:医学と人間工学について。整形外科は、X線やMRIなどを使い身体を調べて、どこが悪いか、身体とくに筋骨格系に関する疾病を診断することには卓越しています。しかし、その疾病の発症の原因、それがどういう日常生活環境から出てきたのかということにはあまり関心がないことが多いです。医者はそういう教育を受けていないですから。僕の場合は、早稲田の理工の出身で、その後は慶應義塾大学に移り、研究を進めました。慶應は医学部を持っていますから、ここで、医学との出会いがありました。工学の我々が強いのはモノづくりで、医学と繋がるところがいろいろと出てくる。例えば、疾患原因が日常の座り方の悪さということもありえますよね。椅子に座ることは、お尻と関係があり、どういう筋肉や骨があって、お尻の外形があるかに深く関係しています。コンテンツを充実させることに人間工学は強い。一方、外形は外観の良さに関係して商品として真っ先に必要なのです。そこはいわゆるインダストリアルデザイナーの方が得意としているわけです。

杉原まさに僕ですね(笑)。

野呂:そうです。インダストリアルデザイナーと我々人間工学──やっていて気が付いたのですが、お互いに敵と味方のような関係ですね(笑)。しかし、インダストリアルデザイナーの人たちの方が飯を食うのに長けている。

杉原:ありがとうございます。

野呂:インダストリアルデザイナーの方たちは、出身がスモールオフィスの方が多く、自立してやっていらっしゃる。ところが、人間工学を研究している我々を大学が雇ってくれている、という体制ですから、飯は授業で(笑)。その違いは大きいです。

例えば、何かを開発するとします。製品は金額があって、モノにはそれ相応の金額がありますよね。枕なら枕なりの金額がある。車なら50万円は安いとなりますが、枕がもし50万円と言われたらどうですか。高すぎると感じるはずです。モノには生れてきた由来があって、相応の単価があります。この感覚が、大学人には弱い。マージンの中の5%をインダストリアルデザイナーがとってしまったら、我々工学はとるところがないわけです。形以外に、メーカーをこちらに向かせるためには何が必要か、となると「医学」かなと。とうことで、わたしは今に至り、医学を掛け合わせた人間工学の分野を推し進めている訳です。人間工学とインダストリアルデザイナーの勝負はそう簡単にはつかない、そう思っています(笑)。

杉原:僕は先生と発想が違って、5%を分けるのではなく、その価値を高め、10%、15%に増やし分けることを考えます。

野呂:それはお見事ですが、現実にはなかなか難しい。例えば、パラリンピックなんかで、国からお金がでているとかだとできるかもしれませんが。

杉原:RDSでは、ほとんどのプロジェクトは補助金を貰わずに、できる限り自己資金で進めてきました。開発のスピードを維持するために。

野呂:それはすばらしいですね。

医学と人間工学
なぜ結びついたのか

杉原:人間工学とは実際どんなもので、どうやって医療とつながるのでしょうか。

野呂:先日、北九州にある、サービス付き高齢者住宅を見学してきました。1階が共有施設で2階3階が住宅。階段やトイレの手すりなど、人間工学的に必要と考えられるものは全て備え付けられていました。今は人間工学が社会装置化している。人間工学とはなんぞやと30年くらい前に言われていたことはもう、その必要がないくらい浸透していると思いますよ。これからは、もっと踏み込んで、「人間工学が、新たに何をすべきなのか」が問われてくる。自分の場合は医学との関係を構築することでした。

産業医科大学で医学部の教授として8年勤務しました。医学部ですから、脳神経外科をはじめ、医学の領域について知識を得る場が、いろいろと揃っています。ある時、同僚(医学部の教授たち)から「お前は医学のことぜんぜん分からないじゃないか」と言われたことがありました。でも、逆もそうで、あちらは人間工学のことを知らない。

医者は、社会の機構として組み込まれており、整形なら整形のことだけ、耳鼻科なら耳鼻科のことだけに特化してやっていけます。その反面、専門外のことはあまり知らない。でも自分は医学部に籍を置いていた工学者としては、深くは知りませんが、脳神経も耳鼻科も整形も平等に知っているという強みがあります。こうした広範囲にまんべんなく知っているという状況は医者には少ない。ということで、工学の僕がやれば、医療×人間工学のアプローチとしてそれなりにやれることがあると思いました。

杉原:僕らは車いすをつくるのに、お尻の計測がすごく難しいと思っています。お尻は座るとつぶれてしまうので。あと、背骨との関係性も難しい。野呂先生はその座面を研究されているわけですが、どんなことをされているのでしょうか。

野呂計測とは何か。お尻がつぶれるは、臀部の筋肉に圧がかかっている状態です。

圧のかかり方が微小ですと快感に近い感覚ですが、強くなると痛みに代わります。お尻に均等な圧がかかればよいのですが、臀部形状が複雑なので難しいのです。

背骨との関係は、身体を支えることにあります。背骨には、中枢と末梢神経が走っているので、無理な支え方では強い痛みが生じます。 下半身の血流も圧により阻害されますので、むくみやしびれの原因となります。座るという一見簡単な動作ですが、生理的には複雑です。何でも計測可能な現代、しかし得られたデータの解釈に医療×人間工学の専門性が要求されます。

人間工学が支える在宅医療とは

杉原:人間工学と医療、私たちに身近なところでいうと、どのような方面でつながりが持たれるのでしょうか。

野呂:2018年は大変重要な年で、厚生労働省が指針を出し診療報酬を改訂、遠隔医療に世の中が向き始めています。すでに全国でいくつかの遠隔医療のサービス機関が立ち上がっています。入院から完治または終末まで病院で過ごすのではなく、一定の回復をしたら自宅で療養する方法へとシフトしはじめています。この段階、人間工学がすごく重要になります。例えば、院内では壁に手すりがついていて、転倒を防止するつくりになっています。ベッドも一定水準のものが備わっておりますが、個人宅は千差万別。ベッドか布団か。枕はどうかなど療養者の睡眠に影響します。厚労省のオンライン診療の指針にある診療支援の一つとしての人間工学的介入が望まれます。

杉原:なるほど。

野呂:遠隔医療の流れは早いと思います。人間工学との連携は今後、密接になっていくと思います。例えば、筑波大学大学院 人間総合科学研究科では「遠隔看護外来システム」のなかでその重要性を位置付けております。

杉原:先生のところでは医師のための椅子を作られていますよね。

野呂:この椅子(写真)は背あてに特徴があります。最近の手術は昔と違い、眼科など、細かな部分を扱う時には、手術する部分を立体映像化して4K大画面に映し出し、その画面を見ながら手術する(ヘッドアップモニターシステム)ことが増えました。細かい部分を扱う手術は、顕微鏡を覗きながらでも、モニター式となっても、変わらず執刀医は椅子を使います。普通の椅子は執刀中の前かがみの姿勢により背あてと背中の部分に空間が空くのですが、この椅子では超軟質の筒状の背あてを前進させて背中に接触させることで執刀に有害な身体の動きを安定化させます。

背中の緊張を和らげ円筒型背あてと座面の絶妙な傾斜で腰部も楽だと好評の眼科執刀医用椅子

手術中は足もとで器具を操作することもあるため、足が使いやすいように座面には少し傾斜がつけてあります。

杉原:利用者、眼科の執刀医師のニーズにあった椅子ということですね。

野呂医師とコラボすることは素晴らしいことですが、そのために配慮するべきこともあります。医療の対象は、患者です。倫理委員会等で病院では、がっちりとガードされております。それを乗り越えてコラボまでにこぎつけるだけの高い説得性と信頼性が工学側にも求められます。そのうえで、人間工学は今後、もっともっと医療の現場で、そして、人々の生活の中に、身近に存在するものになるでしょう。

早大理工 ピアノを弾くロボット(科学万博つくば’85 故加藤一郎教授による)の前で語り合う二人

野呂 影勇
1937年生まれ。早稲田大学名誉教授、エルゴシーティング CEO。業績は前半1982年から1999年までと後半2000年から現在(2018)までに大別。前半は国際学会への貢献、国際誌の編集。代表的な成果は、参加型人間工学の概念と方法論を提案し、1991年にTaylorFrancisから出版の英書「参加型人間工学」が国際的なベストセラー。後半2000年のローマ大学ラサピエンツァ招聘教授就任を境に、臨床医学×人間工学が主な研究に、加えて医師とのコラボで旅客機シート、呼吸枕、執刀医用椅子、運動具の開発を行った。20188月 人間工学の国際貢献に関してフェロー賞を受賞。

(text: HERO X 編集部)

(photo: 壬生マリコ)

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認知症傾向の検出もAIで。岡田将吾の気になる研究 後編

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。前編では、氏がこのAIの研究に至った経緯や実情について伺った。後編では、認知症の初期症状などを読み取るために、研究の成果がどう活かされているのか? 気になる具体例やそれがもたらす今後の展望を語っていただいた。編集長・杉原が描く未来との共通点とは?

複数の行動データから認知症傾向を読み取る

杉原:岡田さんのプロジェクトのひとつは、認知症の症状を読み取るというものですよね。

岡田:そうですね。老人ホームのどの場所でよく生活していたのかという行動のデータを取りながら、高齢者にロボットと対話してもらったりして、行動履歴・対話履歴といったデータを掛け合わせたものを分析すると、認知症予備軍といいますか、認知症傾向にある方がある程度判断できることを示しました。ただ、限られた人数での実験結果なので、結果の解釈には注意が必要です。

杉原:それは、(認知症の)進行度とかがわかるということですかね。

岡田:ある程度はそうですね。データがもっと増えてくれば、そういうことがより可能になってくると思います。ただ、難しいところが感情と一緒で、認知症かどうかの診断っていうのは、お医者さんがいろんな検査をした上で統合的に判断するものなので、認知症傾向を検出できるというと、言い過ぎになってしまうんです。僕らの研究での正解データは、認知症の傾向を測る簡易的なスクリーニングテストの点数ですから、あくまで行動データからAIがスクリーニングテストの結果の傾向を推定しました、ということになるんですよ。

「超高齢化社会こそ、テクノロジーにとっては多くのチャンスがある時代」だと常々言っている杉原。認知症検知のシステムには、これからを生き抜くヒントがあると感じている。

杉原:医療行為ではないってことですよね。あくまで予測、予防のアドバイス的な役割を果たすのが岡田さんの研究ということですね。

岡田:そうですね。「こういう可能性があるのですが、大丈夫ですか?」というようなことですね。あくまで診断ではなくて。

杉原: AIなので、どれだけデータを溜められるのかも重要ですよね。結構な日数のデータを採らないと所見というのはわかりませんし、行動に合わせてその変化を見ていくことも重要になりますよね。

岡田:まさに、そうですね。

杉原:取ったデータをAIで解析する出口としては、認知症に限らず何でもありなんですかね。

岡田:そういうことは言えると思います。ただ、自分が専門とする分野は、AIのなかでも機械学習というものと、あとはセンサーの時系列解析というものを合わせて、例えば認知症テストの点数の良し悪しを推定する技術までなんです。データの結果をどうやって活かしていくかということになると、いろんなものが考えられますが、ちゃんとしたサービスと考えると、まだ明確なものはできていないので、これからですね。

2019年、英・ケンブリッジ大学で開催された著名な国際学会“ACII”では、ジョージ・アンド・ショーン株式会社と岡田研究室の共著論文「ライフログを活用した認知症の早期検知」が採択された。

 熟練者から得たデータはいわば遺言みたいなもの!?

杉原:まだしっかりとした形になってはいなくても、いくつかお話していただけるプロジェクトはありますか?

岡田:例えば美容アドバイザーのコンサルティングのテクニックをモデル化するというフューチャー株式会社さんとの共同研究の試みにも携わっています。美容コンサルタントの第一人者で、非常に有名な小林照子さんというアドバイザーの方がいらっしゃいますが、小林さんは、クライアントに対して化粧の仕方だけでなく、これから何になりたくてどこに向かって行きたいのか? というようなライフスタイルのヴィジョンまで聞き出したり、提案したりするんですね。その小林さんのアドバイスのオリジナルメソッドを、AIを通して後世に伝えていけないだろうかと、いま試行錯誤しているところです。

杉原:それは面白いですね。

岡田:それでお弟子さんと小林照子さんのコンサルの仕方を、音声やジェスチャー、目線などのデータとして読み取って、“上手なコンサル”のノウハウみたいなものを積み上げていこうとしています。

岡田氏は、「人間の内面を数値化、可視化できれば、これまでできなかった試みがいろいろできるようになる」という。

杉原:そのデータが溜まってくれば、小林照子さんがこれまで感覚的にやってきたものが、数値として見えるようになる。まさにテクノロジーでわかりやすく提示するということですね。

岡田:そういうことを実現していければいいですよね。

杉原:そういうデータの集積っていうものは、成功された方や、その道の第一人者の方々の「遺言」みたいな感じになりそうですね(笑)。

岡田:そういうものの最初の例みたいになったらいいですね(笑)。確かに自分の遺言になるようなものを後世に残したい気持ちはあります。

杉原:例えばウォルト・ディズニーがまだ生きていたら、彼の感覚的な部分や、言葉のチョイスだったりをAI化していくと考えたらすごいですよね。それが精度の高いものであれば、ウォルト・ディズニーが永遠にコンサルできるってことですよね(笑)。

岡田:何年経ってもアニメーターに厳しく的確な指示を出し続ける。そんなことができるかもしれません(笑)。

コミュニケーションスキルの問題点もデータから紐解く

杉原:自分の会社も先代がもう亡くなっていますが、会社経営って意味では、蘇ったらめちゃくちゃ嫌ですけどね(笑)。それはスポーツの世界にも活用できそうですね。

岡田:そうですね。チャンスがあれば、何か一緒に取り組めたら面白いですね。

杉原:例えば、過疎が進んでいる場所とかもそうですし、そうではなくても、いまは子供たちが自由にスポーツできる場所も少なくなってきています。そうすると良質の指導を受ける機会も減りますよね。

岡田:スポーツがのびのびできる場所は、確かに昔より少ないかもしれません。

杉原:そういった状況に対して、チュートリアル的な取り組みも可能になっていくということですね。極端に言えば、イチロー選手のメソッドがあって、そのメソッドを、AIを通して効率よく伝えていければ、イチローさんを知らない子供たちがイチローさんの弟子になるみたいな感じですね。

岡田:そうですね。例えば若い担い手の少ない伝統芸術の職人さんなどの技術やメソッドを、情報化して伝えていければ面白いかなと思います。アメリカの南カリフォルニア大の研究グループは、戦争の体験者の姿をVirtual Reality(VR)の技術で再現し、また体験に関する証言もコンピュータに蓄積することで、戦争の体験に関してVR上の体験者と実際に質問応答の対話ができるシステムを作りました。実際のミュージアムでこのシステムが展示されたようです。

杉原:確かに人々が防げるものを事前にアドバイスできれば、それを回避することができますよね。認知症もそのひとつですね。あとは先ほどの小林照子さんのような技術を紡いで継承していくようなもの。そのほかに岡田さんの研究が活かせるものは何かありますか?

岡田:あとはコミュニケーションのスキルですかね。例えばプレゼントとかで、説明の質を上げることにも活用できます。わかりやすい説明だったか? 流暢に喋れたか? などをあらゆるデータから自動推定して、あなたのプレゼンのこの部分がちょっとわかりづらいみたいなものを割り出す研究もしています。

杉原:それは助かるなぁ(笑)。ゲーム感覚にもなりますね。自分で100%だと思ったとしても、例えば70%だと判定されれば、こことここは直さないといけないってなりますよね。

岡田:そこで逆に、AIに指摘されたところだけがうまくなってしまうこともありそうですけど(笑)。

杉原:それだけ様々な出口がある岡田さんの研究ですけど、一歩先の未来を考えたとき、どんな分野に一番応用されそうですか?

岡田:どれもまだ一歩足りないんですが、やはり高齢者関連は大事だと感じています。例えば老人ホームを利用している高齢者が、実際に普段はどんな生活をしているかというライフログを、ご家族がまとめて見たいというニーズは高まっています。推定するだけじゃなくて、そういう行動を可視化するだけで、様々な対応ができるようになりますから、高齢者自体のライフスタイルの質も、その家族の気持ちも、全然変わりますよね。

杉原:確かにそうですね。僕も超高齢化社会は逆にチャンスだと感じていますから、これから面白いことがいろいろできる未来がやってくると思っているんですよ。

岡田:僕もこういう時代だからこそ楽しんで、やはり若いときのテンションやパッションを持ったまま、年老いて死んでいきたいと思っています(笑)。そのために若い頃の感覚・新鮮さを忘れないように心がけていますし、社会的にもそんな自分の思いや経験を行動として伝承できる技術を作りたいという思いが、常にあります。

杉原:そういう未来は、自分で作るしかないですね。

岡田:待っていても歳はとっちゃいますからね(笑)。

前編はこちら

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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