対談 CONVERSATION

リハビリテーション・エンジニアリングの先駆者に訊く、“患者ファースト”のモノづくりとは?【the innovator】前編

長谷川茂雄

2016年に複合材料業界の国際見本市JECにて、INNOVATION AWARDを受賞した二足歩行アシスト装置C-FREX(シーフレックス)や、デザイン性の高いシンプルな対向3指の電動義手Finch(フィンチ)など、国内外から注目を集める数多くのリハビリテーション装置を手掛けてきた河島則天氏。そのアツいスピリッツも含め、リハビリ業界で河島氏の功績やシステム作りを讃える人は少なくない。頻繁に連絡を取り合っているというHERO X編集長・杉原が、改めてそんな先駆者のモノづくり哲学を伺った。業界を牽引してきた河島氏が思い描くこれからのヴィジョンとは?

自分に足りないものを探して
『リハビリテーション・エンジニアリング』を学んだ

杉原:今までしっかりお聞きしたことがなかったのですが、河島さんは一度海外に留学されていますが、その理由はなんだったのでしょう。やっぱりリハビリの道に進むためですか?

河島:ここ(国立リハビリテーションセンター)に来る前に、カナダのトロントにいましたが、それは研究のためです。研究のフィールドに進む人の多くは、いったん国外に出て、進んだ研究をやっているラボに留学するのが一般的なんですよ。リハビリに関しては、日本も進んでいる部分はありますが、北米は、文化とか制度などの違いによって幾分環境が異なります。なので、そんな状況に身を置いて、自分のキャリアのプラスになるようなことを探したいと思ったんです。家族を連れて行くつもりでしたから、トロントは治安がいいというのも大きな理由のひとつではありますけど。

これまで多くのリハビリテーション装置を手がけてきた河島氏。「患者さんがよくなることが何よりも一番」だと語る。

杉原:日本と海外の違いというのは、具体的にはどんなところですか?

河島:やっぱり法的な部分や文化が違うというのは大きいです。新しい成果を研究の段階で出したとしても、それを制度に反映させていくのは、日本ではなかなか難しい。新しいものをすぐに現場で使おうという風潮は、僕の印象では欧米のほうがずっと進んでいて、リハビリもそれに沿ったところがある。新しい成果が現場に活かされる時間的サイクルが早い場所に行くことは、とても意味があるなと思いましたね。

杉原:なるほど。それでカナダでは主に何を学んだんですか?

河島 僕がいたのは、トロントリハビリテーション研究所の工学系の研究室。もともと僕は大学も教育学部で文系なんですけど、リハビリの世界に入っていろいろとやっていくと、自分に足りない部分が見えてきて。そのひとつがエンジニアリングの素養だったんです。リハビリ工学のラボに良く知る先輩がいたこともあり、そこを選びました。

杉原:じゃあトロントに行って、これまで自分がやってきたものとは全然違うフィールドに進んだということですね。

河島:そうですね。カナダに行く前は、リハビリの研究だと思いっきり言えるものはほとんどやっていなかったですから。患者さんを対象としていたとはいえ、自分がやっていたのは論文を書くための基礎研究。そこからもっと人に役立つことをしようと考えると、モノづくりをしたりだとか、自分でシステム開発をしたりだとか、そういうことが必要だと思ったんです。

リハビリは断片的な知識と
アプローチでは解決に至らない

杉原:HERO Xがスタートして1年経過しましたが、実は、いろいろなところで河島さんのお名前をよく聞くんですよ(笑)。また河島さんの話が出てきたってなることが多くて(笑)。それだけ、様々な人に影響を与えたり惹きつけたりする理由ってなんだと思いますか?

河島:それは自分ではわかりません(笑)。もちろん、やってきたことが多くのフィールドに浸透してきたというのはありがたいことです。ただひとつ言えることは、自分が昔蒔いた種が今出てきているだけ、そう思っています。

杉原:なかなかリハビリの現場で本当に役立つものを、研究から実用まで到達させることは難しいですよね。

河島:リハビリの分野で、研究で成果を上げて、本当に実用化させるとか、そもそもの目的である患者さんに恩恵を与えられるレベルのものを作るとか、そこまでやりきっているものは実際のところあまりないと思います。モノづくりは、アイデアとそれを具体化いていくためのプロセスが必要です。リハビリは基礎の領域ではなくて、工学や理学、心理学や社会学だとか、学際的な領域なので、断片的なアプローチでは、解決できないと思うんです。そういうあらゆる分野が必要とされる世界でモノづくりをしようと思い立った自分の野心みたいなものが、もしかしたら他の人に波及してきているのかもしれません。

杉原:医工連携という言葉がありますが、河島さんはそれを地で行っていると思いますけど。

河島:別に医工連携をしようと思ってやっているわけではないですけどね。本来問題意識が明確な研究というのは、大きな研究資金を得るために大風呂敷を広げるというやり方ではなくて、当事者レベルで解決をしようとしているはずだし、それほどの大上段な研究開発でなくても解決できる可能性はあるはずなんです。だから、具体的に解決のゴールまで行くものまで作ろう、そう思ってモノづくりを始めたんです。研究の成果が、臨床現場に還元されずに留まってしまったり、掲げたビジョン通りの問題解決には至らず、終わってしまってはしょうがないですから。

自分たちはかゆい所に手が届く
プロダクト作りがやりたい

杉原:河島さんが手がけたもので、世の中で広く使われているものって結構ありますよね。

河島:実際に製品化しているのが、現時点で5つあります。義手のFinchや、高次脳機能障害の評価やリハビリのためのツールATTENTION(アテンション)、あとはBASYS(ベイシス)という立位姿勢時の重心の揺れを調整するプラットフォームだったり。どれも華々しさはないですけど。

杉原:BASYSというのは、どういうものなんですか?

河島氏が京都のテック技販と開発したBASYS。立位姿勢時のバランス障がいを改善するのに役立つ。まさに画期的なプラットフォームだ。

河島:簡単に言ってしまえば姿勢調節を整える機器ですね。立っている時の揺れを測って、その揺れに応じたフィードバックを床面の動作として与えます。健常者でも揺れの大きい人だと普通に立っていても30mmぐらいは揺れていますが、姿勢調節が損なわれるともっとグラグラと揺れている人がいる。BASYSは、そういった自分では姿勢の調整が難しくなっている人には、免震することで揺れを抑える手助けをしたり、ある程度はバランスを保てていてもバランスの感度が悪い人には、本人にはわからないレベルで揺れを増幅させて適切な調節を促すこともできます。そうやって2種類のモードで症状に応じたリハビリができるシステムです。こういったリハビリを行うことで、姿勢の障がい、バランスの障がいが解決できる可能性があるんです。

杉原:これは、どこかとコラボして作ったんですか?

河島:テック技販さんという京都のメーカーと共同で作りました。センサーメーカーでそれまでリハビリのモノづくりは一切やっていませんでしたが、そこの技術だったらこういうものができるかもしれないと思って共同開発をお願いしたんです。商品化されたのが2015年で、半年後ぐらいに医療機器認可を取りました。

杉原:ほかには、河島さんが作ったもので、ここで体験できるものはありますか?

河島:感覚が麻痺した患者さんに、物体に接触したタイミングや素材の質感を与えてあげるというリハビリのシステムもあります。例えばベルクロのザラザラした質感やテープのキュキュっという感覚を、皮膚や骨を介して振動で伝えるものです。仮に脳卒中によって身体の半分が麻痺した場合でも、振動は骨を伝わって知覚できるので、麻痺側の肩のところに振動子を置いて使用したりします。

触ったものの材質や素材感を、皮膚や骨の振動を通して伝えるリハビリシステム。(名古屋工業大学の田中由浩さんとの共同開発)。

杉原:なるほど。こういった河島さんが手がけたものは、これまでリハビリのフィールドではなかったということですか。

河島:そうですね。BASYSにしても、振動装置にしても、一見して目新しいことはないですが、僕らがやっているのは、現場のセラピストの人たちに見せた時に、あぁなるほど、これは理に適っているよね、これだったらリハの現場で使えるよね、といってもらえるものを目指しているんです。あぁすごい! って驚かせるものじゃなくていい。

杉原今ある技術を集めてオーバースペックにするのではなくて、必要最小限で形にしているんですね。

河島簡単にいえば、かゆい所に手が届くということをやりたいわけです。華やかに見えるもので、みんなが期待するものを作るのも新しいモノづくりではあるけれど、そうじゃなくて、リハビリの現場で本来は必要だけれども見過ごされているものとか、各々の技術を掛け合わせて、こういうものを作ったらどうか、ということを具現化しているんです。それぞれの分野で当たり前になっているものをアッセンブルするだけでもリハビリでは即戦力になる。

杉原河島さんは、料理人みたいな感じということですね(笑)。新しい研究をすることは確かに大事だけど、その結果を統合したり、アレンジしたり、料理したりする人たちは少ないのかもしれません。

河島本当の意味での臨床現場での問題意識を、ちゃんと形にすることが大事だと自分は思っています。実は突き詰めて考えると、必要とされていることは真新しいことなんかじゃなくて、ごくごく当たり前のことに行き着くことのほうが多いんですよ。

(後編へつづく)

河島則天(かわしま・のりたか)
金沢大学大学院教育学研究科修士課程を修了後、2000年より国立リハビリテーションセンターを拠点に研究活動を開始。芝浦工業大学先端工学研究機構助手を経て、2005年に論文博士を取得後、カナダ・トロントリハビリテーション研究所へ留学。2007年に帰国後は国立リハにて研究活動を再開。計測自動制御学会学術奨励賞、バリアフリーシステム開発財団奨励賞のほか学会での受賞は多数。2014年よりC-FREXの開発に着手。他、対向3指の画期的な電動義手Finch 、立位姿勢調整装置BASYSをはじめ、様々なリハビリテーション装置の開発を手掛けている。

(text: 長谷川茂雄)

(photo: 壬生マリコ)

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行動から人の内面状態を読み取るAI!?岡田将吾の気になる研究 前編

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。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。

(text: 長谷川茂雄)

(photo: 増元幸司)

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