“楽しい”と“悔しい”の感情が入り混じり進められていることが分かった「OTOTAKEプロジェクト」。プロジェクトの中心にいるのはもちろん乙武洋匡氏だ。だが、このプロジェクトはビックネームが挑戦しているということだけには留まらない。むしろ“ポスト乙武”が生れることを望んでいると話す乙武氏。プロジェクトの先にどのような未来を見ているのだろうか。プロジェクトを技術の面で支える遠藤謙氏と編集長・杉原行里の鼎談はますますヒートアップしていく。

杉原：乙武さんを二足歩行させることに挑戦している「OTOTAKEプロジェクト」には多数の問い合わせが来ているそうですね。

遠藤：理学療法士の方からの問い合わせが圧倒的に多いですね。このプロジェクトに関わりたいという人は増えてきていて、 “「OTOTAKEプロジェクト」を応援するプロジェクト”もあるんです（笑）。

杉原：素晴らしいですね。僕はこういうことこそが今の日本に必要だと思っているんです。「OTOTAKEプロジェクト」を通して、それぞれカテゴライズされて繋がっていなかった医療、医学、福祉がリンクして見えてきたような気がします。例えば、理学療法士については、今の日本の法律ではかなり厳しいしばりがあると聞きます。

遠藤： 確かに、活動にしばりがあるとは聞きますが、それが良い場合もあるという人もいます．例えばアメリカでは理学療法士が自分で開業できる権利が与えられていますが、日本はまだそれはないですよね。自由度が増すという意味ではいいのかもしれませんが、開業する理学療法士が急激に増えた場合、保険適用内のリハビリテーションの質が下がってしまうという危険性もあると伺いました。そしてこれは実際にアメリカで起こっていることということも聞きましたし、日本は改善余地はいくらでもあるとは思いますが，今は一応バランスがとれているんだなと思いました。リハビリは基本的には院内で行われ、質の担保がされています。日本でも、理学療法士は自費のリハビリテーションなら医師の指示がなくてもできるのですが、理学療法士として開業する人は少ないです。リハビリテーションって、１時間やっても5000円程度。毎日患者さんが来てくれるなら成り立つかもしれませんが、開業してもやっていける人はなかなか少ないらしいです．

福祉用具のフェラーリとは

杉原：先ほど“選択肢”という話をしましたが、僕は全部の自動車が乗用車やファミリーカーである必要はないと思っています。その中にスポーツカーがあったり軽自動車があったり。例えば、スポーツカーを助成金で買うのは違和感がある、ロボット義足や義手が世の中の標準になるのか、それとももっと遠いところを目指しているのか、どういったビジョンで進められているのですか？例えば今回のロボット義足や義手は将来的には保険適用の枠組みとして世の中で標準化されるべきか、それとも自由診療の枠組みにするべきか、そのあたりはどうお考えですか？

乙武：今回のプロジェクトを進めていくなかで、私でさえ色々と体の難題が見つかってきたので、同じ欠損の方でも感じ方は千差万別だろうなと思います。8割ぐらいの方が「これ使えるね」というものならニーズが出て価格も下がってくるので保険適用の対象になるのかもしれませんが、１～２割の人しか使えないとなると、やはり難しいと思います。

遠藤：私が技術者として言えることは、「今我々は“フェラーリ”を作っています」ということ。乙武さんという影響力を持った人がリードユーザーとして義足を装着することによって、違うマーケットも生まれるし、社会に対する影響力もすごく大きい。最新技術の研究をしやすい環境が生まれるんですよね。でも、フェラーリを作るところから生まれた技術のどこを落とし込めばプリウスが生まれるのかということは、また次のステップになるわけで、そこに直接繋がっているわけではないんです。

福祉用具に選択肢を示すための挑戦 

杉原：なるほど。乙武さんはF1ドライバーでありリードユーザーという立ち位置だということですね。今回の「OTOTAKEプロジェクト」のように、ハードウエアとソフトウエアを全体的なパッケージとしてみせてもらえた方が、世の中に理解されやすいですよね。僕は密かに遠藤さんのコンペティターがもっと現れたら、もっとおもしろくなるだろうなって思っているんです。

乙武：そうですよね。実はそれは私自身も抱えている問題です。乙武のコンペティターがいないんですよ。私が活動を自粛していた時期でさえ、障がい者が巻き込まれる事件やリオのパラの時にはコメントを求められました。約2年メディアから姿を消していたのに、残念ながら私にとって代わる人は現れなかった。私がこの電動義足で歩けるようになったとしても、やはり40年電動車いすで生活してきましたから、これからも生活のメインは電動車いすであることは変わらないと思うんです。じゃあなぜ僕が二足歩行の練習をしているのか。それは世間に“選択肢”を提示したい、ということなんですよね。世の中には二足歩行をしたいと願う人がいる。その人たちに私が歩く姿を届けることで、車いすしか選択肢のなかった人にも「こういう選択肢があるんだ」と気づいてもらえる。オプションとして二足歩行という“選択肢”がある、ということを提示することがこのプロジェクトの最大の目的だと思っています。

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乙武洋匡
1976年4月6日生まれ。大学在学中に出版した『五体不満足』がベストセラーに。卒業後はスポーツライターとして活躍。その後、教育に強い関心を抱き、新宿区教育委員会非常勤職員「子どもの生き方パートナー」、杉並区立杉並第四小学校教諭を経て、2013年2月には東京都教育委員に就任。教員時代の経験をもとに書いた初の小説『だいじょうぶ３組』は映画化され、自身も出演。続編小説『ありがとう３組』も刊行された。おもな著書に『だから、僕は学校へ行く！』、『オトことば。』、『オトタケ先生の３つの授業』など。2014年4月には、地域密着を目指すゴミ拾いNPO「グリーンバード新宿」を立ち上げ、代表に就任する。2015年4月より政策研究大学院大学の修士課程にて公共政策を学ぶ。

遠藤謙
慶應義塾大学修士課程修了後、渡米。マサチューセッツ工科大学メディアラボバイオメカニクスグループにて、人間の身体能力の解析や下腿義足の開発に従事。2012年博士取得。一方、マサチューセッツ工科大学D-labにて講師を勤め、途上国向けの義肢装具に関する講義を担当。現在、ソニーコンピュータサイエンス研究所アソシエイトリサーチャー。ロボット技術を用いた身体能力の拡張に関する研究に携わる。2012年、MITが出版する科学雑誌Technology Reviewが選ぶ35才以下のイノベータ35人（TR35）に選出された。2014年ダボス会議ヤンググローバルリーダー。

［TOP画像引用元：https://note.mu/h_ototake/］

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。