対談 CONVERSATION

根性論も感情論もいらない。センシングがもたらす、ハラスメントなきスポーツの未来 前編

長谷川茂雄

近年、大きな社会問題になっている数々のハラスメント。とりわけスポーツ界では、監督やコーチと選手間の異常な主従関係や、暴力的な行為が問題視されることが多い。度々メディアでも報じられるこうした歪みの裏側には、記録やパフォーマンスの向上を目指す指導者側の感情的な空回りや、埃をかぶった根性論などが横たわっている。スポーツ科学とセンシングテクノロジーは、それをポジティブなコミュニケーションへと変える。第一人者である長谷川 裕氏をお招きし、編集長・杉原と最新のスポーツ指導の在り方、そして未来について語り尽くしていただいた。

スポーツに直接役立つ科学技術の追求

杉原「まず、スポーツ科学、そしてセンシングというものは、大きく言うとどういうものなのか、簡単にお聞きしたいのですが」

長谷川「スポーツ科学と一口に言っても、細かくはスポーツサイエンスとエクササイズサイエンスという2つがあります。例えば、マラソンランナーがランニングマシンの上で走っている時に呼気を計測しているとしたら、スポーツサイエンティストとエクササイズサイエンティストは、各々違うことをやっているんですよ」

杉原「なかなか違いが難しいですね(笑)」

長谷川「簡単にいうと、スポーツのためにトレーニング技術を開発したり、選手の問題点を発見したり、怪我しない方法を考えたり……、パフォーマンスを向上するための方法を見つけるために、科学的な手法や基礎科学を使っていくのがスポーツサイエンス。そのために筋力や心拍数のみならず、事細かなデータを計測するのがセンシングという技術です。逆にスポーツを使って、身体運動や健康に繋がるような人間のなんらかのしくみを発見するとか、メカニズムがどうなっているのかを調べるのが運動科学、すなわちエクササイズサイエンス。僕自身は、スポーツサイエンティストでありたいと思っています」

杉原「なるほど、長谷川さんは、スポーツに直接役立つ科学的な技術やしくみを研究されているということですね。世間一般が対象ではなく、スポーツに特化した世界がフィールドであると」

長谷川「そうです。でもスポーツに特化した研究というのは、ごく一部のエリート選手のためのものではないか? とよく言われるのですが、私がやっている研究は、一般の方の健康にも役立つんですよ」

杉原「世間一般にも役立つか否かで、正直、大学の研究費も変わってきそうですよね(笑)」

長谷川「確かにそれはあります。かつてアメリカでは、シューズでもギアでも、開発するとなれば、大きな企業から巨額の研究費が調達できたのですが、各々の企業は自分たちで研究所を持つようになりましたから、大学の研究所には、お金が回らなくなってしまいました。製薬会社や医療機関は、今でも肥満対策や高齢者の転倒防止、安全な子供の食事、そういうものに対しては研究費を出してくれますが、それではスポーツの研究はできませんよね」

杉原「そうなると厳しいですね」

日本にスポーツサイエンスは根付いていない?

長谷川「でもヨーロッパのスポーツ科学は、そうではありません。いかにこのチームを勝たせるか? 端的にそういう研究をしています。プロスポーツのチームには研究所があるのが普通です。サッカーでいえば、マンチェスター・ユナイテッドも、チェルシーも、バルサも、研究所では10人以上の専門職がスポーツサイエンスを研究しています。アメリカには、それがないんですよ」

杉原「それはイギリスが中心ですか? それともヨーロッパ全体?」

長谷川「ヨーロッパの国々は、どこもそういう環境が整っていますよ。あとはオセアニアですかね」

杉原「ちなみに日本はどうなんですか?」

長谷川「日本は、そういうことをしているプロスポーツのチームはありません。自分がアドバイザーとして携わったJリーグの(名古屋)グランパスは、2004〜2008年頃にスポーツサイエンスを選手育成に導入しようとしていました。でも残念ながらそのプランは、すぐに変更されましたね」

杉原「そうなんですね。確かにヨーロッパと日本では、スポーツ文化の根付き方も違いますし、スポーツ自体の熱狂度も違います。科学を積極的に使っていこうという動きは、まだ日本には根付きにくいのかもしれません」

長谷川「そうだと思います。これはヨーロッパだけに限らないのですが、スポーツサイエンスが進んでいる地域では、サッカーの試合全体を、スタジアムに設置した8台ぐらいのカメラでカバーして、どのプレーも必ず2台以上のカメラで記録するプロゾーンというシステムがあります。それで計測したデータは、俯瞰で見たアニメーションにして、選手の能力を約4000項目も分析できるんです。自分はそのシステムに魅せられて、イギリスのリーズまで行って交渉して、日本で会社を作って広めようとしました」

杉原「それは画期的なシステムですね」

長谷川「それでサッカーの日本代表にも提案をしました。でも、当時の監督には、“こんなものに頼っている指導者はダメだ”とはっきり言われましたよ。そこで自分も“では、なぜプレミアリーグの全チームがこれを導入しているのですか?” と応戦したのですが、“向こうの選手はこういうものがないと、いうことを聞かないからだろ”と、突き返されました(笑)」

杉原「もう、それは論点が違いますね」

長谷川「そうなんです。日本では、まだまだ監督の存在は絶対で、選手は監督にモノをいうのはおかしいという風潮が根深い。でも、ヨーロッパでもアメリカでも、選手は監督にいろいろと聞いてきます。そういうコミュニケーションを取るときに、感覚論で曖昧な答えをしても選手は納得しませんから、いろいろなセンシングのデータを見せる必要があるんです」

感覚を可視化すれば
すべてがわかりやすくなる

杉原「自分もレース用車いすの開発をしていますが、やはり感覚で話しをされると同じ土俵で話すのが大変。感覚とは、毎日違うものだから難しい。だから感覚を出来る限り可視化して開発していく必要があるといつも感じています」

長谷川「可視化したデータを重視するというのは、スポーツサイエンスと一緒ですね」

杉原「例えば、一緒に開発をしているアスリートが、座っている車いすの“ここが硬い”、“ここがやりにくい”と言ったら、まずスタッフはそれを反映させようとする。でも自分は止めるんです。なぜなら、それって感覚だから。感覚ほど曖昧なものはない。だから計測をして、硬いと感じる原因を探る必要があるんです」

長谷川「確かにそうですよね。本来、データで判断すべきものってことですね」

杉原「はい。そこで僕たちは、モーションキャプチャーや加速度センサー、触覚センサーなどいろいろ使って計測して、アスリートの違和感を可視化するんです。そうすると、“結局、あなたが言ってたのは、このことか!”と、初めてみんなで納得できるようになる」

車いすの開発も、センシングと同様に、計測と可視化がカギを握る。

長谷川「そうそう、そういうことです。それだと選手に問題点がちゃんと伝わりますよね。データを解析して、ノウハウにしていくことも大切ですし。トレーニングも感覚でやっていくと、わかったつもり、できたつもりになる。それが一番よくないです」

杉原「海外のサッカーだと、コーチやマネージャーが、サッカー経験者じゃないケースも多々ありますよね。日本ではまだ少ない気がします。経験の有無だけじゃなくて、指導者は解析がどれだけできるか、それを利用してどれだけいい戦略が練れるのか、そういうところも評価されるべきだと思うんです」

長谷川「ある競技のコーチやスタッフが、その競技の経験者ではない場合、その人が選手から信頼されたり慕われたりすると、その畑で育った指導者は、ものすごく毛嫌いしますよね」

杉原「そうですよね。あとセンシングで選手の状態を常にデータ化しておけば、怪我をしたときにも、壊した身体の状態を過去のデータと照らし合わせられますよね。カルテ共有ができれば、対処も早くなるはずです」

長谷川「確かにそうです。プレミアリーグでも、選手が移籍をしたら、それまでどんなトレーニングをしていたのか、怪我や筋力の状況、スプリントやパワーなどのデータを受け継ぐのが普通です。そうやって選手個々の健康を守って、リーグ全体のレベルを引き上げているわけですよ」

杉原「プレミア全体のレベルが上がったのは、センシングやデータ解析などの技術が反映しているからかもしれないですね。ただ、僕が好きなアーセナルは、いつも怪我人が多いですが、スポーツサイエンスのレベルが低いんですかね(笑)」

長谷川「いやいや、アーセナルの研究レベルは、かなり高いはずですよ(笑)」

後編へつづく

長谷川 裕(はせがわ・ひろし)
1956年京都府生まれ。龍谷大学経営学部教授(スポーツサイエンスコース担当)。日本トレーニング指導者協会(JATI)理事。スポーツパフォーマンス分析協会代表理事。エスアンドシー株式会社代表。筑波大学体育専門学群卒業、広島大学大学院教育学研究科博士課程前期終了。龍谷大学サッカー部部長・監督、ペンシルバニア州立大学客員研究員兼男子サッカーチームコンディションコーチ、名古屋グランパスエイトコンディショニングアドバイザー等を経て、スポーツセンシング技術等を利用した科学的トレーニング理論の実践的研究を続ける。著者は『アスリートとして知っておきたいスポーツ動作と体のしくみ』、『サッカー選手として知っておきたい身体の仕組み・動作・トレーニング』ほか多数。

(text: 長谷川茂雄)

(photo: 河村香奈子)

  • Facebookでシェアする
  • LINEで送る

RECOMMEND あなたへのおすすめ

対談 CONVERSATION

あなたの疾病リスクが予知可能に 東芝が仕掛ける近未来の医療

宮本さおり

スマートウォッチの出現が私たちの健康管理のあり方を大きく変えた近年。データを取得することで健康増進につなげる動きはどのように加速しているのか。この夏、「疾病リスク予測AI」のサービスを開始した株式会社東芝、東芝デジタルソリューションズ株式会社を編集長・杉原行里が訪ねた。

人々の健康に対する意識の高まりが見られる昨今、その後押しをしたものとして、スマートウォッチの存在は大きいだろう。日本国内における販売台数は年々増加、ICT市場調査コンサルティングのMM総研による調査では、2019年度には過去最高の191.4万台を記録、2020年度の予想数値は263.5万台と、さらに数字が伸びそうだという。利用者がよく使う機能でみると、最も多いのがウォーキング・ランニングの記録(消費カロリー、歩数、移動距離、ランニング機能)63.7%、次いで「心拍計」などが続き、「睡眠時の記録」についても47.4%がよく使う機能としてあげている。

自分の体の状態を客観的な数字を持って教えてくれるアイテムへの関心は、今後も高まりを見せるだろう。そんな中、東芝グループはAIを使い将来の疾病リスクを予測する「疾病リスク予測AI」の運用をはじめた。なぜこうした取り組みをはじめたのか。開発、運用に携わるチームの皆さんを編集長・杉原が訪ねた。

左から 東芝デジタルソリューションズ株式会社 ICTソリューション事業部保険ソリューション営業部営業第一担当主任太田和行氏、同事業部保険ソリューション部技術第二担当参事 栗田英和氏、株式会社東芝 技術企画部ライフサイエンス推進室主務 山口泰平氏

機械の故障を
見分ける技術を応用

杉原:今日はお時間をいただきありがとうございます。まず、現在の取り組みについて伺いたいのですが、病気の超早期発見や個別化治療という部分について、近未来の医療がどうなるのかをお伺いしたいのですが、こちらのチームではAIを使って疾病リスクを予測するものをされているとうかがいました。

山口:東芝グループは新規事業領域として精密医療に取組んでおり、病気の超早期発見や個別化治療に関わる研究開発、社会実装を進めています。その中の1つである「疾病リスク予測AI」は、健康診断のデータから将来の疾病リスクを予測する技術です。

杉原:「こうした病気にかかる可能性がありますよ」という予測を出すということですよね。

栗田:はい。糖尿病・高血圧症・脂質異常症・肝機能障害・腎機能障害・肥満症の6つの生活習慣病に関するリスクを、1回分の健康診断データを基に、6年先まで予測します。

杉原:具体的にはどのようにして予測が導き出されるのでしょうか?

山口:企業では、社員の健康診断を毎年行っていますよね。東芝にも健康診断データや、投薬データが長期間にわたって同じフォーマットで蓄積されています。これらのデータを使って何かできないかというところが一つありました。

加えて、我々には製造現場で培ってきたAI技術があります。例えば、半導体の製造現場で欠陥品を検出する際や、製造機械設備が故障する際の予兆を見つけるときなどに、AI技術を活用してきました。こういった技術は欠陥検出や機械故障を予測するためのものですが、対象を人間に置き換えると、体の不調、病気の発症を予測できるのではないかという発想から開発がはじまりました。

一気通貫したソリューションについて話す山口氏

こういったデータと技術を組み合わせることで、将来病気になるリスクを予測しています。この技術は超早期発見というよりも、どちらかいえば健常な人たちが将来病気になるのを予測するというものです。超早期発見というキーワードでいうと、マイクロRNAという技術があり、研究開発を進めています。わずかな量の血液から13種のガンを網羅的に検出する技術です。

杉原:それにはデータが必要ですよね。

山口:わたしたちとしては予防から治療まで、一気通貫したソリューションとして提供したいと考えていますので、その元になるのがやはりデータだと思っています。

健康を支える
ソリューションとは

杉原:「疾病リスク予測AI」は、ソリューションの一部ということですね。

太田:はい。健康診断データの数値を見るだけではピンとこなかった病気のリスクを可視化することで、生活習慣病の予防・改善につなげるソリューションです。

疾病リスク予測AIにより、生活習慣病の予防・改善に貢献したいと話す太田氏。

山口:もう一つデータという観点で言うと、我々は遺伝子解析事業も行っています。遺伝子データというのは私たちの体の設計図です。設計図に記載されている体質情報と健康診断の経年データや、服薬の情報を組み合わせることで、例えば、同じ薬を飲んでいる人たちの中で、効果に差が出る原因を調べることもできるようになるかもしれません。

さらに、年1回の健康診断だけではなく、食事や活動量などの生活データを組み合わせていくことで、個人を起点に医療・ヘルスケアデータを一本につなげていきたいと思います。

ウェアラブルだけ、ゲノムだけ、検診だけというところは多いのですが、弊社はぶつ切れではなく、つなぎ合わせることができる、弊社の考える精密医療の形はそういうところだと思っています。

東芝が考える生活習慣改善ソリューションの提案画面例。組み合わせたデータを元に、近い将来の疾病リスク予測を可視化、どこを気にかけると良いかを分かりやすく教えてくれる。

杉原:確かに、ただデータが取れるだけで終わってはもったいないですよね。一気通貫というのは面白いですし、経年でのデータ蓄積があるというのはすごく羨ましいところですね。これを使って今後はどのような取り組みをしていきたいと考えておられるのでしょうか?

山口:個人のこれらのデータを収集、分析し、その結果に基づいて層別化を行い、各層グループ毎に最適な予防法、治療法を提案していきたいと考えています。

杉原:実際今、どのような形で、どれくらいの量のデータを集められているのですか?

山口:今は東芝の従業員を対象に、精密医療のビジョンに賛同いただける方々から、ゲノムデータ、健診データ、レセプトデータの提供をお願いしています。当然、ご本人の同意をいただきながら進めており、その数は1万人を超えています。

杉原:その数字は予想よりも多かったのでしょうか、少なかったのでしょうか?

山口:まずは1万人を目標に進めてきましたが、思ったよりも早く1万人の同意が得られた印象です。

私たちの精密医療ビジョンの1つに「次の世代も見据えた予防医療に、デジタルの力を活かします」というものがあります。
現時点では、従業員に対して、遺伝子検査の結果から病気のリスクをお知らせすることを全く行っていないんです。あくまでも、医療のため、一個人だけでなく同じ境遇に悩んでいる人のためや、次の世代の予防医療のために残す健康資産という考えにご賛同頂いた方々に参加頂いています。

杉原:先ほど、次世代の医療に関するお話も出ていましたが、今回得たデータの活用方法について、御社として何か具体的なお考えはあるのでしょうか?

山口:ゲノムデータ、健康診断データ、レセプトデータ、更にウェアラブルデータ等を活用した日常データを繋ぎ合わせることで、医療発展のための研究だけなく、ヘルスケア産業自体の発展に貢献できる仕組みを作っていきたいと思っています。

センシング活用に
欠かせない倫理観

杉原:HERO Xはすごいコアなファンが多いのですが、私が思うに、その方たちって1つだけ共通項があるんです。いろいろなことを自分ごと化して見れているんですよね。例えば、ガンの超早期発見の話を聞いた時にスッと入ってくるという方は、おそらく近しい人がガンを経験したり、ガンで亡くなったりしていることが多いと思うのです。1万人の同意を得られたというのは、こうした自分ごと化されている方なのではないかと想像します。何か未来のためにっていう医療への期待が込もっているのを感じます。

未来のためにというのは僕らもよくテーマとして言っているところなのですが、正直結構勘違いされやすい。僕らの場合、パラリンピアンとか、いろんな疾患を持ってる方たちを助けようみたいな媒体に思われがちですけれど、狭くそこだけに焦点を絞っているわけではなく、どちらかと言えばそこで、その技術がどうなって進化していくのか、そのアイデアがどう大きくなっていくのかというところに注力を注いでいるので、今日のお話はすごく共感するのです。ただ、データを取られることが、まるで丸裸にされるように感じる方もいます。これよりも先、より多くの人たちに賛同を得ていくための壁はあるのではないでしょうか。

山口:そこはおっしゃる通りだと思っています。個人それぞれに考え方は当然違いますのでより多くの方に賛同頂くには、自分ごと化できるような小さな成功体験を少しずつ示していくしかないと思っています。

我々のビジョンにご賛同頂きゲノムデータまでをも提供してくれる方々に対して、中途半端なデータは返せないと思っています。しっかりとした研究に基づいたエビデンスにより、〝これなら返せる〟というものを作っていく必要があります。かつ、例えば「ある疾患のリスクがあります」で終わらせるのではなく、その先に「遺伝的背景から、あなたにはこういった予防がお勧めです」ということまでお伝えする、ここまでがセットになって初めてお戻しすることができると思っています。

杉原:ローマは1日にして成らないのだから、その30年、50年、100年というロングスパンで考えたときに、もしかしたら自分のひ孫あたりにそれらがフィードバックされるという想像力を持ち合わせているかいないかですよね。今日はありがとうございました。

(text: 宮本さおり)

(photo: 小林鉄兵)

  • Facebookでシェアする
  • LINEで送る

PICK UP 注目記事

CATEGORY カテゴリー