F1チーム「レッドブル・トロロッソ・ホンダ」とスポンサー契約を結ぶなど、モータースポーツ・ロボットなどの先行開発や医療福祉機器まで、自社ファクトリーで先進のものづくりをおこなっているRDSの記者発表会が2019年9月18日におこなわれた。当日はあいにくの雨模様だったが、会場には60名近くのマスコミや関係者が駆けつけた。事前に配布された資料には、最新車いすレーサー『WF01TR』、シーティングポジションの最適化を測るシミュレーター『SS01』、進化を遂げた通信対戦型VRレーサー『CYBER WHEEL X』のお披露目とある。それらはどんなプロダクトなのか？　記者発表の模様とともにお伝えしていく。

かっこいい、かわいいといった
素直な感情を大切にしている

発表会のスタートと共に場内は暗転。期待感がいっきに高まるなか、未来的な光を放つモビリティ（車いす）『WF-01』に乗った、RDS代表取締役社長であり弊誌編集長の杉原行里が登場した。

「RDSは、かっこいい、かわいい、素敵だなと思うような、人間が普遍的に持つ感情を大切にしている企業です。また、日本では2025年に65歳以上の方々が人口の30％に達します。そんな時代が来る頃には、車いすのことをモビリティと呼んでいるかもしれない」と杉原は語り始めた。

そして、「今回紹介するプロジェクトは、1.身体データを可視化することで可能になるパーソナライズの量産化。2.デザインやテクノロジーによって付与される新たな価値観と選択肢。そのふたつが大きなポイントになる」と話し、一本の動画が流された。

最新の車いすレーサーでトラックを疾走する、車いす陸上アスリートの伊藤智也選手の映像。彼は2008年の北京パラリンピックの車いす競技で金メダルを2個、続くロンドンパラリンピックでも銀メダルを3個獲得したレジェンド。2012年に引退したが、RDSの車いすレーサー参入をサポートすべく、2017年より開発ドライバーに就任。当初は開発をサポートするために呼ばれたが、同プロジェクトを機に現役復帰を決意。2020年には58歳を迎えるが、大会でのメダル獲得をRDSと共に目指すことになった。

会場では、伊藤選手の応援ソング『ノンフィクション』を歌うHoney L Daysのライブもおこなわれた。 2020を目指す、最新の車いすレーサー『WF01TR』

伊藤選手が壇上にあがり、車いすレーサー『WF01TR』を前に開発秘話が明かされた。ことの発端は、2016年にスイスで伊藤選手と杉原が出会うことから始まったという。すぐに意気投合して開発がスタートするものの、当初は喧々諤々の状態だったとか。

「意見が合うことのほうが少なかったよね。俺は感覚で言ってるのに、エンジニアはすべてを数値化して話してくる。反論したいけど、そこには逆らえないし…(笑)」と伊藤選手。

「アスリートと対等な立ち位置で開発を進めるためには、共通のコミュニケーションツールが必要だったんです。そのために、モーションキャプチャーやハイスピードカメラ、フォースプレートなどを使って伊藤選手の体を隅々まで解析していきました。伊藤さんが語る、“硬い” や “痛い” といった抽象的な表現を、すべて数値化して可視化していったんです」と杉原。

そんな車いすレーサー『WF01TR』の開発をキッカケに、シーティングポジションの重要性にたどり着いた。座る位置や重心により、発揮できるパフォーマンスは大きく変化するのだ。それがわかるまでに、すでに2年の月日が経っていたという。

「先月、びっくるするほどのタイムが出たんです。しかも、通常は400mを全力疾走すると息も絶え絶え、なのに、そのときはゴール直後にスタッフと喋ることもできた。というのも、自分の感覚としては全然漕いでいなかったから。そんな風に、走りと感覚があまりにも一致しないから、軽く落ち込んだほどなんです。いまは、このマシーンをいかに早く走らせられるかだけを考えています。そして、最終的には皆さんが想像している通りの結果を出したい」と、伊藤選手は力強く語った。

ロボット技術を詰め込んだ、
車いすの最適化を測るシミュレーター『SS01』

伊藤選手との共同開発により判明したシーティングポジションの重要性は、感覚の数値化・可視化が生み出したもの。しかし、車いすレーサー『WF01TR』の開発に2年かかったことを考えると、多くの人にその方法論を転用することは難しかった。だが、RDSの基本精神は、最新の技術をいかに一般の生活に落とし込むかということ。そこで生まれたのが、競技用車いすや車いすにおけるシーティングポジションの最適解を探すシミュレーター『SS01』だ。

ここで『SS01』を共同開発した、千葉工業大学未来ロボットセンター（fuRo）の清水正晴氏が登壇。fuRoはこれまでにさまざまなロボットを開発しており、業界トップクラスの技術とアイデアを有していることで知られる。

「このシミュレーターは、背もたれや座面、ホイールのチャンバー角などが可変していきます。また、座面の下には触覚センサーがあってお尻の形も計測される。ありとあらゆる変数を手に入れることで計測し、解析し、最適なシーティングポジションを見つけていくものです」と杉原。

「『SS01』を開発するにあたっては、ロボットの技術が3つ投入されています。ひとつは、モーター制御による姿勢変更。このマシーンには15箇所の可動部分があり、ロボットで例えると15の関節を持ったものといえます。二つ目は計測技術。トルク制御の技術を使い、重心の位置、車輪のスピード、そこにどれくらいの力が加わっているのかなどを計測しています。最後にホイール負荷制御。こちらもモーターによってホイールの負荷を動的に制御しています。それらを駆使することで、リアルタイムにダイナミックな計測ができる。我々からすると、『SS01』はまさにロボットです」と清水氏。

今後は、倫理承認を得たのち、国立障害者リハビリテーションセンター研究所と共に車いすユーザーのパーソナルデータを計測＆解析をおこなうプロジェクトがスタート。ここで多くのデータを取得し、アルゴリズム解析を進めていくという。
また、車椅子ユーザーに限らず、シッティングスポーツやオフィスワーカーなどのプロダクト開発も行なっていく予定だという。

進化した通信対戦型VRレーサー
『CYBER WHEEL X』

最後にエンターテイメントに通じるプロジェクトが発表された。それが、通信対戦型VRレーサー『CYBER WHEEL X』だ。

「車イスを “自分ごと化” するのは難しいかもしれない。そこを想起させるためには、単純に楽しい、童心に返ってやってみたいと思えるものではないといけないと思うのです」と語った杉原。

壇上にあがったのは、共同開発者であるワントゥーテンの澤邊芳明氏。なお、『CYBER WHEEL』のVer.1は同社が2017年に発表したものであり、これまでに1万人以上が体験するなど大きな成果を上げてきたVRレーサー。車いす部分も含め、すべてをよりリアルに進化させ、対戦までも可能にしたのが今回のモデルとなる。

「リアルという意味では、新宿・渋谷・東京駅・お台場レインボーブリッジで車を走らせデータを計測。仮想空間に本物の街を再現しています。高低差もついており、上り坂になればハンドルが重くなり、下りになれば軽くなる。そのためのトルクチェンジャーは、fuRoさんの協力のもと導入しています」と澤邊氏。

「これはゲーム機のようなハードウェアなので、コンテンツは自由自在」という杉原。

「今後は、ウィルチェアーラグビーや車いすバスケなどにも転用できる。腕を使うルームランナーだと思えば、パラスポーツにとどまらない展開も可能です。2020年を大きなきっかけとして、見るスポーツとやるスポーツの距離を縮めていきたい」と澤邊氏は語った。

最高峰のテクノロジーは生活の向上のためにある

「F1でもなんでも、最高峰のテクノロジーで培われたものが生活に落とし込まれ、QOLの向上に役立ってきました。私たちは、車いすレーサー『WF01TR』で培った技術を、どのように皆さんの生活に落とし込んでいくかを課題にしています。金メダルだけが目的ではないんです。さらには、多くの方が “自分ごと化” できるよう、『SS01』のようなパーソナライズの量産化を今後も進めていきます」と杉原が語り、発表会は終了となった。

日本における第5世代移動通信システム5Gのサービス開始がいよいよ目前に迫っている。高速大容量、低遅延、多端末接続の実現により、よりバラエティ豊かなサービスをより快適に楽しめるようになると推測されている。KDDIとKDDI総合研究所、株式会社アクロディアはスポーツ行動認識AIとセンサー内蔵型ボールからスマートフォンで取得したデータを活用し、選手の技術向上に役立てることができるアスリート育成支援システムを2019年10月に発表、スポーツテックサービス分野へ本格的に乗り出した。AI×IoTという最先端技術を駆使したサービス『アスリーティックラボ』の詳細や、提供するにあたっての課題点や今後の展望について、KDDI総合研究所にて話を伺った。

全身65か所の骨格点から身体の基本動作を認識して、
リアルタイムでアドバイスを返す

KDDIとKDDI総合研究所は2018年に、単眼カメラの映像からスクワットやランジなど31種類のトレーニング動作や姿勢を認識する「宅内行動認識AI」を開発。
コーチや指導者がつきっきりでなくても、深度センサーや専用デバイス、高度な技術を用いずとも、スマートフォンのカメラで撮影した映像から行動を認識し、各トレーニングのカウントや姿勢、テンポをリアルタイムでチェックできるようになった。

そこから発展したのが今回取材したアスリート育成支援システム『アスリーティックラボ』に使用されている「スポーツ行動認識AI」である。「スポーツ行動認識AI」では、同じくスマートフォンで撮影した競技者の映像から、全身65か所の骨格点を抽出して、指先を含む骨格などの動きや、ボールを捉えパスやキャッチなどを行う基本動作を認識、フォームから身体の使い方までをリアルタイムに解析することが可能となった。

このシステムは2019年8月に開催されたスピードクライミングの国際大会でも、出場選手の競技記録やリプレイ動画を世界記録と比較しながら会場のディスプレイに表示する “トライアル” で使用されており、競技者のみならず観戦者に向けた新しい体験を提供する施策として高く評価された。

KDDI総合研究所 スポーツ行動認識AI

このAIを用いたシステムに、アクロディアが開発した3次元モーションセンサーを搭載したボール型IoTデバイス「TECHNICAL PITCH (テクニカルピッチ）」を組み合わせたものが、今回の最先端技術を駆使したスポーツテックサービス『アスリーティックラボ』である。このボール型IoTデバイスとの掛け合わせをすることで、「スポーツ行動認識AI」の画像解析だけでは分からない部分までをも補うことができるとKDDI総合研究所 メディア認識グループの田坂和之氏は語る。

「スマートフォンのカメラではまだ、競技している様子をスローモーションで捉えることまではできません。そこでボールの中にセンサーを入れることで、ボールがどれくらい加速しているのか、回転しているかが分かり、競技者のフォームとボールの関係性を知ることができるようになりました。今回のサービスを用いれば、それらをおさえた上で選手に、それも即座にアドバイスすることが可能となったというわけです」

マイナースポーツや学生チームでも
スマートフォンさえあれば、
高度な指導を受けられるように

『アスリーティックラボ』

「TECHNICAL PITCH」は、野球ボールとスマホさえあれば手軽に投球の分析ができるというサービス。2017年に販売が開始してから登録ユーザー数はすでに2万件を超え、100万球の投球データをクラウド上に蓄積している。重さや硬さなど、硬式野球ボールの規格に準拠しているが、2019年12月には軟式野球ボールの販売もスタート。今後サッカーやバレーボール、ゴルフなど他の競技にも順次対応していく予定だという。

ボールとスマートフォンを Bluetooth でペアリングを行い、ボールに搭載したセンサーから送付されるデータが専用アプリで解析される。回転数、回転軸、球速、球種、変化量 、腕の振りの強さ、時間（構えてからリリースするまでの時間とリリースされてからキャッチャーが捕球するまでの時間）、動画（計測時にスマートフォンのカメラで動画を撮影し計測結果と同期）を記録することができるという。

「マイナースポーツや学生チームのように活動資金に余裕がなくても、スマートフォンさえあれば映像をチェックしながら戦略を立てていくことができますし、自宅でのトレーニング時や1人で練習する際にも指導が受けられます」（田坂氏）

近年、スポーツ指導におけるデータやエビデンスの重要性が叫ばれ始めるようになったものの、現場ではいまだにコーチの感覚や経験に左右されることも多い。そんななか、今回のサービスの検証に協力してくれる大学の運動部に対しては、AIを活用したコーチングと強調するのではなく、競技者の「今」の状態をチェックすることができるものとしてアプローチを進めていった。

「過去の映像と並べて比較すると、動きが少し固くなっているな、など自分自身で体の変化を確かめられるので、ケガの予兆検知などにも繋げていくことができます」と、自己研鑽も含めアスリートの全般的なサポートが実現しそうだ。

認識できる点数が増えれば必然的に処理が重くなる。
速さと精度を保つことが決め手

開発の肝となったのは、画像認識の速さと正確さであったと、田坂氏は語る。

「実際使ってみるとよく分かるのですが、自分の動きを撮影して、フィードバックが即時で表示されるか、1〜2分後に表示されるかでは前者の方がユーザーも理解しやすいし、実際に、上達のスピードもアップします。開発の初期は、体の大まかな骨格、目や鼻など、17か所のみでしたが、両手両足の指関節、かかとなど認識できる点を段階的に増やしていき、1年半ほどかけて65点まで到達したので、スピードクライミングのトライアルでもどのようにホールドをつかんでいるかまで、より正確に表示できるようになりました。
しかし点数が増えた分だけ当然処理は重くなり、速度と精度が落ちてしまいますから、いかに精度を保ったまま、速く認識できようにするかは技術面での苦労でもありました」

スポーツでの利用であれば現段階の65点で大体網羅できるが、顔のパーツひとつひとつや、体の輪郭まで認識できれば適用先が広がる余地は十分にある。
現状、技術的に不可能ではないものの、4G、LTEといった通信方式では高画質の画像やフレームレートの大きい動画をサーバーにアップするのに時間がかかってしまうが、5Gの実用化が始まればより解析がスムーズになり、たとえばゴルフクラブのヘッドなど細かい動きもぶれることなく表示できるなど、ユーザビリティの向上も見込めそうだ。

アスリートの支援だけではなく、
日常的なレクリエーションにも。
誰でも使えるエンジンに成長させたい

KDDI総合研究所 メディア認識グループ 田坂和之氏

今後、解消していきたい技術的な課題は、人の接触が多い部分の画像解析だという。

「1人でプレイする競技や団体でも離れているか、組まれていない場合なら問題ないのですが、人が密集するところ、柔道やレスリングのように組み合うことが多い競技だと、画像だけではどちらの手であるとか、どちらの顔であるかがまだ識別しきれていないところがあります。ラグビーのスクラムを想像すると分かりやすいと思いますが、肉眼で見ても分からないものは、やはり画像で見てもなかなか分かりづらい。少しずつ技術は改善されていっているので組み合うスポーツにもどんどん適用していけるのが理想ですね」

IoTボールの活用を組み合わせたサービスのため、アスリート育成に特化したスペシャルなプログラムという印象も受けるが、あくまでも目指すのは、誰でも手に取れるエンジンとしての成長だ。

「サッカーでも逆上がりでもいいんですけど親子で公園に行ったときに、親の主観でアドバイスするんじゃなくて、データで示してあげる方が子どもも主体的になるのではないかと思うんです。何で伝わらないんだ！って親がもどかしくなってしまうせいで、イヤになってしまうお子さんもいますから、人それぞれのアドバイスができる存在として、日常的なレクリエーションに取り入れてもらえると嬉しいですね」と田坂氏は笑顔で語る。

5G開始、そして東京オリパラ開催と、スポーツテックのメモリアルイヤーとなること間違いなしのこの1年、大きな発展に期待したい。