スポーツを軸にまちづくりに取り組む都市がある。埼玉県さいたま市。浦和レッズや大宮アルディージャのおひざ元のこの町がしかけるまちおこしの全貌について、HERO X 編集長 杉原行里が話をうがかった。

杉原：清水市長が、スポーツを通じてさいたま市のまちおこし、まちづくりをしようとお考えになったきっかけはなんですか？

清水：私は子どもの頃からスポーツが好きだったのですが、スポーツは感動や勇気を与えてくれる、ものすごい力を持っているものだなと感じていました。かつては、企業とスポーツという関係はプロ野球が中心でしたが、 Jリーグが誕生してからは、地域とプロのトップチームの身近な関係づくりが始まり、おじいちゃんとお孫さんが同じユニフォームを着てスタジアムに行く様子を見て、やっぱりスポーツってすごい力があるんだなということを改めて感じるようになりました。これから人口の減少や、少子高齢化という大きな社会変化がある中で、スポーツの力で、さいたま市や埼玉県が抱えている問題を解決していけるんじゃないかなと考えたことがきっかけです。

杉原：私も幼いころからスポーツの持っている訴求力、求心力を大いに感じていたので、いつかスポーツを何かとかけ合わせて世の中に潮流を作っていけたらと思って、この「HERO X」を立ち上げて活動しています。市長は、これまでのスポーツは “観るもの” “するもの” という枠組みを超えて、もうひとつ大きなレイヤーで考えていらっしゃるということですよね。

スポーツ×医療・福祉ができること

清水：スポーツの力を上手く活用すれば、医療や福祉の発展、更には地域とスポーツが密接に繋がることによって、コミュニティをまとめたり、そこに帰属しているという意識が高まることでコミュニティの再生にも繋がっていく。私が市長になって自分の政策の中で一番初めに条例化したのが、平成22年の「さいたま市スポーツ振興まちづくり条例」で、その翌年にはスポーツ振興まちづくり計画を作って、その年に推進役として、「さいたまスポーツコミッション」を立ち上げました。スポーツの力をいろんな分野に活用してまちづくりをしていこうというのが、この条例の大きな趣旨なんです。私たちとしては、さいたま市が、生活と親和性の高い産業が集積するような、そんな生活都市を目指していけたらと考えています。まずは、生活との親和性が高いスポーツや医療の分野で頑張っていきたいところです。今年から「スポーツシューレ」事業もスタートしています。

杉原：「スポーツシューレ」って、ドイツの取り組みがモデルになっているものですよね。

清水：はい。もともとスポーツシューレ自体は、ドイツではトレーニング施設や合宿所のようなものですが、さいたま市はさいたま市らしく、地域資源をフルに活かしてスポーツ施設や宿泊、飲食施設などをネットワーク化することによって、スポーツ産業の成長の場にしたいと考えています。さいたま市はプロスポーツのトップチームがたくさん活躍していてスポーツが非常に盛んなので、スポーツ少年団の団員数や指導者数も全国でもトップレベルなんですよね。スポーツを「スポーツシューレ」を通じて、もっと科学的に、医学やメンタルヘルス、栄養学などとかけ合わせて、どうやったら子どもたちがスポーツに親しみ、能力を高めていけるかということをやっていきたい。そんな役割を果たせる都市の実現を目指して、今年度からいくつかの企業と連携してビッグデータを集積して活用したり、スポーツ選手の様々なデータを取って、それを製品化するための取り組みに向けて事業化を進めているところです。

スポーツを通して取得するデータを
ビックデータとして活用

杉原：まさにデータバンクですね（笑）。ビッグデータを活用する方法というのは、大手の企業だけでなく、中小企業が入ってくるスキームが今後出来てくるということなのでしょうか？

清水：そうですね。具体的な進め方についてはまだこれからなのですが、プロスポーツ選手のデータを取るだけではなく、できればそれらを市民の健康やスポーツ振興に活かしていきたいという思いがあります。例えば教育委員会と連携して、一般の子どもたちに測定器を付けてもらって、データを取りながらフィジカル面でのアドバイスをしたり、スポーツ少年団などの合宿で取ったデータでチームの現状を診断して、より効果的なトレーニングなどのアドバイスができるような仕掛けを作っていきたいと思っています。これに賛同してくれる民間企業が出てくれば、上手く協力関係が築けるのではないかと。

杉原：それが実現したらすごいことになりますね。スポーツの価値がさらに広がりを見せることになる。ワクワクしてきます。

後編につづく

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。