対談 CONVERSATION

東京2020は、22世紀に向けた前哨戦!スポーツジャーナリスト上野直彦の視点 後編

東京2020オリパラまであと1年。人気漫画「アオアシ」の取材・原案協力を担当したことでも有名なスポーツジャーナリスト上野直彦さんとの対談。リアルな人と出会ったことでパラに関心が生まれたこと、スポーツの力についてや、パラアスリートから聞いたオーストラリアのバリアフリー化がすごいという話まで、多岐にわたる話題で盛り上がった前編に続き、後編では東京2020からの日本や、スポーツが切り開く未来についてお話を伺った。

杉原:前編でお伺いしたオーストラリアのバリアフリー化ですが、日本も東京2020に向けてインフラの整備だけではなくて、本来であれば、心のバリアフリーも含めてもっと進めるべきなんでしょうけど、そこのブレイクスルーが行われていない。東京はかなり成熟した都市になっているので、そこをいきなり変えることはなかなか難しいことですが、東京2020が日本の更なるバリアフリー化実現のきっかけになるといいなと思っています。前編で影響を受けたパラアスリートという話が出ましたが、ほかにはどのような選手が印象に残っていますか?

上野:パラトライアスリートの木村潤平さんです。彼はね、早稲田のスポーツ科学研究科の平田竹男ゼミの12期で一緒に学んだ仲間、一番のムードメーカー。同期にものすごいメンバーが揃っていたんですけど、とにかくムードメーカーは彼でしたね。いつもみんなを笑わせてくれて。だからみんなで彼のことを応援しようぜって。彼自身もいろんな発信をしたり、いろんな形で頑張っていて。彼には会えば元気をもらえる。そんな人ですね。

杉原:いいですね。今のお話を伺っていると、みんなで応援しようっていう人を巻き込んでいくコミュニティーができあがってくるんですよね。これってやっぱりスポーツ特有なんでしょうか?

未来はけっこうイイのでは

上野:そうですね、そう思います。コミュニティーをどれだけ上手くつくっていくか、どれだけ大きくしていくかということ。例えば、2021以降にブロックチェーン企業やあるいはインターネットの次の社会になったときに、どれだけいろんな形のコミュニティーがたくさんできて、そのコミュニティー同士がどれだけ繋がっているか、ネットワーク化しているかが、大きな影響力を持ってくると思っていて、それってダイバーシティ社会に繋がっていますよね。主導権争いに終始してしまうのではなくて、コミュニティー同士が膨らんでクロスオーバーし、新しくコミュニティー化が更に進んでいくと、ちょっとしたら大袈裟じゃなく22世紀は結構いい社会になるじゃないかと、ポジティブに想像しています。

杉原:きっといまが一番混沌としている時代ですよね。

上野:そうなんです。僕が信頼している20代前半のプログラマーがいて、現在ブロックチェーンの複数のプロダクトを一緒に進めています。彼はAIの分野にも実績があって、ちょっと天才肌タイプなのですが。「今の時代は22世紀前半では普通になっていることの前哨戦をやっている。でも同時に金融制度では19世紀後半のものと混在している」と話し合っています。これが価値観を含め多くの混乱を生み、同時にチャンスとなっています。これからの時代は労働時間が3分の2や半分となり、社会の核は、やはりスポーツや音楽・アートなどクリエイティビティーな活動が中心になっていくのではとも思っています。

杉原:僕もなんとなくそんな風に思っています。実は僕は今“車いすレーサー”っていうテーマでマシンのデザインをしています。これは、55歳の車いすアスリート伊藤智也選手だけの為に作っているものです。彼のマシンは基本的に彼に合ってるんですよ。どういうことかというと、今までは人がモノに合わせてきたんですよね。彼のマシンはそうではなくて、モノが人に合わせているんです。もはや彼にしか合わないぐらいの感覚でやっています。

上野:へぇ~すごいですね。これは何キロぐらいのスピードが出るんですか?

杉原:クラスによって違うんですけど、彼はT-52なんですが、100メートルだと32~33キロまでは出ます。

* T-52=IPC(国際パラリンピック委員会)におけるパラ陸上競技のクラス

上野:結構なスピードが出るんですね。

継続的な関心を生む道

杉原:僕が去年陸上を観に行って思ったのは、やっぱり見かたがよく分からないんですよ。スタジアムの中で何種目もやっていたり、あとは、観客動員数が圧倒的に少ない。一方で開会式はロンドンパラリンピックみたいにたくさん人を集めようといった動きもあり、なんだかチグハグな感じがすごく気になっていて。そこで、これまでいろんなスポーツを観たり取材してこられた上野さんにお聞きしたいんですが、期間中だけではなくて、その後も継続して人を集めていくにはどういった取り組みが必要なんでしょうか?

上野:いい質問ですね。例えば、競技が開催される区の公立小中学校を休みにして、子どもたちがパラを見る機会を創出するというのもアイデアとしてあると思います。とにかく会場を満員にする、それを特にU12とかU15の子どもたちに観てほしいんですよね。これからの世代の子たちに。まずスポーツで、「観る・する・支える」それをリアルに、ナマで観てほしいんです。スポーツの醍醐味ってライブ・現場だと思うんです。どれだけOTTが発達しても、やっぱりナマで観戦することです。だから、その年代の子たちに観戦してもらって、僕がパラ選手からもらったガッツとか、選手たちが汗をかいている姿を見て、いろんなことを感じてほしい。これはとても大事なことだと思っています。

杉原:僕もオリよりパラの方が盛り上がるんじゃないかなっていう気がします。

上野:あと、世田谷です。世田谷区にはアメリカのオリ・パラの選手団が来ますが、そこにリオのパラリンピックトライアスロンで銅メダルを取ったメリッサ・ストックウェル選手に来てほしいんですよね。僕は彼女をWOWOWでやっていたパラリンピック・ドキュメンタリーシリーズの「WHOⅠAM」で知ったんです。彼女は左足を失ってしまったんですけど、お母さんになってからリオで銅メダルを獲って現在も活躍している。そういう選手に来てもらって交流してほしい。世田谷区では子どもと選手の交流イベントで、選手に直接質問して話を聞けるような企画を進めているんですね。オリ選手ももちろんなんですけど、彼女のようなパラ選手との交流も深めてほしいんです。とにかく百聞は一見に如かずですよね。意識が変わるじゃないですか。

杉原:それは間違いないですね。いいですね。ぜひHERO Xとも絡めてなにかやりましょう!

上野:やりましょう! HERO Xって名前もいいですよね。あとは、一過性にしないこと。そのためには今から何か動かないと間に合わないと思うんです。

杉原:そこでもうひとつ僕が気になっていることは、ポイントは“プロ化”なんじゃないかなって思っていて。JFLがJリーグになっていく、要はサラリーマンからプロになるっていう。本音を言うと、東京2020で何かプロリーグができていてほしかったなって思うところなんですけど。

上野:ほぉ。僕はそのあたりは詳しく分からないんですけど、逆に世界の中ではパラ競技でプロ化している事例ってあるんですか?

杉原:プロとしてやっている方はいらっしゃいます。僕がスポーツのプロ化がすごく大事なことだなと思っている理由は、企業選手、嘱託社員でやるのはもちろんいいんですけど、そいう基盤はあっていいものの、やっぱりプロとして闘って、1億円プレーヤーがもっと出てきてもいいんじゃないかって思うんです。現状ではまだひとりかふたりしかいないと思います。スポーツが持っている力で、だれか1人でも2人でも、フラッグシップモデルになるスーパーヒーローが生まれてほしいなと。

上野:私もその考えには大賛成です。そして1億円プレーヤーになれたなら、堂々と言っちゃったほうがいいですよね。そうしたらそこに到達できる才能を持っている選手はいっぱい出てくると思うんですよね。

杉原:そうなんですよ。僕も言ったほうがいいと思うんですけど、出る杭は打たれる的なところも日本にはありますし、なかなか難しいところですが。

上野:でも可能性はありますよね。スーパースターっていうのは、瞬間風速と同じでその時だけなんですよね。それを永続的なものにするために、台風を電力に変えていかないといけない。その為にはやっぱり戦略と仕掛けが必ず必要で、例えば少人数の競技をリーグ化して、東京をその競技のメッカにしてしまうとか、その競技の育成の聖地を日本のどこかにしてしまって、ワールドカップと名乗るかそれに準ずるような大会を4年か2年に1回日本で開催する。「2年後に開催予定で、予選は2020の秋からです。」みたいなことを東京オリンピックが終わったタイミングで発表すれば、世界中のメディアが注目するチャンスじゃないですか。東京オリンピック・パラリンピックに協賛できなかったスポンサーもたくさんいますしね。

杉原:まったく同じことを思っています。ここから話が繋がっていくのですけど、今、車いすをモビリティーとして考えた新しいスポーツをつくろうかと思っているんです。そこで、ちょっとこちらを見ていただきたいのですが。

RDS最新モビリティーを真剣な表情で見つめる上野氏 (写真左) と杉原 (写真右)。

根木慎志氏にもパーソナルモビリティWF01 (http://hero-x.jp/article/5833/)

杉原:僕もこの競技をプレーヤーとして楽しみたいのですが、ただ普通の車いすではやりたくないんです。やっぱり “車いす” なので。モビリティー自体がかっこよければ、いろんな人が参加したいと思うのではと。そうすると、ボーダーを超えることはできなくても、ちょっとだけ消しゴムで滑らかにできるんですよね。全部は消せなくても。一緒にエンターテインメント、スポーツを通じて何か理解を深めていけたらいいよね、しかもそれがリーグか何かになったら盛り上がるよねと。僕も車いすバスケを根木さんたちとよくやるんですけど、その時にちょっとおもしろいなって思ったことがあって、いつもみんなが口をそろえて言うのが、「根木さんのいるチームずるい」なんです。

上野:それはなんでですか?

杉原:普段は車いすユーザーの側に身体的ハンディーキャップがあるのですが、車いすバスケになったら立場が逆転するのです。根木さんの車いすさばきがやはりめちゃくちゃ上手いので、健常者はもう追いつけないわけですよ。そうなるともう、何がハンディで何がハンディじゃないのかっていうことが分からなくなるんですよね。

上野:なるほどね~。

杉原:僕はスポーツを通じてなんかこういう逆転化をしてみたいなと。東京2020で世界が注目しているなかで、プロとまではいかなくても、そういうリーグができていたら、結構な賞金も出たりして。

上野:賞金は大事ですよ。一番大事だと思います。

杉原:ですよね。やっぱり賞金が出てくるだけでフェアになるじゃないですか。僕はそこを仮想会議ではなくてリアルしていきたいんですよね。やはり今までの基盤になっている車いすの文化の上に上積みをしても、ブレイクスルーはなかなか難しいだろうし、僕にはそこは期待されていないと思うんですよ。それなら新しいものをつくって二極化するわけではなくて、同じことをやりたいんだけれども、違うアプローチをする必要があるんじゃないかなと。僕はそのひとつがスポーツだと思っています。

上野:いいですね~。もうスポンサーはついているんですか?

杉原:いえ。そこは今からやっていこうと思っています。

上野直彦
兵庫県生まれ。スポーツライター。女子サッカーの長期取材を続けている。またJリーグの育成年代の取材を行っている。『Number』『ZONE』『VOICE』などで執筆。イベントやテレビ・ラジオ番組にも出演。 現在週刊ビッグコミックスピリッツにて連載となった初のJクラブユースを描く漫画『アオアシ』では取材・原案協力を担当。NPO団体にて女子W杯日本招致活動に務めている。Twitterアカウントは @Nao_Ueno

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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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