対談 CONVERSATION

テレビゲームの枠に収まらない、本当のeスポーツとは!?犬飼博士がつくりたい未来【前編】

eスポーツという言葉が先行しつつも、その実態はよくわからないという人が大半なのではないだろうか? 一般的にはテレビゲーム大会と同義に捉えられることが多いが、eスポーツの黎明期からさまざまな角度で関わってきた、運楽家である犬飼博士氏のヴィジョンは壮大だ。RDSの代表であり本誌編集長の杉原と、ゲーム遊び・ゲーム作りに没頭してスポーツにたどり着いた犬飼氏が、未来について語り尽くす。

テレビを使って遊ぶようになった
最初の世代

杉原:犬飼さんは、映画監督を経てゲーム監督(開発)の道に進まれ、その後はeスポーツのプロデューサーとしても活躍されていました。そこでお聞きしたいのですが、一般的にeスポーツ=テレビゲームというイメージだと思うんです。しかし、犬飼さんが現在やられていのは実際に身体を動かすものが多いですよね? そこが面白いと思うのですが、犬飼さんは「eスポーツ」というのをどう捉えられているのでしょうか。

犬飼:「ゲームはスポーツだ」ということは、すでに1994年くらいから言っていたんです。自分は1970年生まれなので、カラーテレビがすでに普及していた世代。小学校低学年でアタリ社のテレビゲームが出てきて、高学年になって任天堂のファミコンが発売され、中学くらいでゲーム業界がいろいろ盛り上がってきた。つまり、テレビという装置を見るだけでなく、使って遊ぶようになった最初の世代なんですよ。

もっと言うと、1920~30年代にモータースポーツが生まれるわけですけど。工業社会が成熟してコモディティ化し、車が社会の中に浸透したことで、仕事や遊びに使われ、モータースポーツが生まれるわけです。経済成長をした日本でも1970年代後半にスーパーカーブームがおこりますよね。そういう風に、時代の流れとともに世間へ浸透していく。ファミコンが誕生したとき僕は13歳でしたが、同時に『キャプテン翼』の影響でサッカー人気もおこった。子どもにとっては、どちらも「面白い」というだけで境目はないんです。カウンタックが走っていればカッコイイと思ったし。何も考えず、区別もなく受け入れていた。その感覚はいまでも変わらないんです。

犬飼:小学校の頃にはパソコンも普及してきて、テレビゲームも作っていましたから。

杉原:えっ、作られていたんですか?

犬飼:今ならみんな作るでしょ? 猫を右から左に動かすとか、プログラミング教室でやるのと似たようなものですよ。僕が小学生の頃からできる環境はあったんです。ポケットコンピューターみたいのが、1万円で買えましたから。MSXというパソコンも3~4万円。なので、僕らはグラウンド(校庭)だけでなく、テレビのなかでも遊び始めた世代なんです。そこにはルールがなかったから何をやってもよかった。

杉原:そんな昔から、プログラムの環境が整っていたとは知らなかったです。

犬飼:サッカーもテレビゲームも区別なくゲームに熱中してきたので、「テレビゲームのゲームもスポーツと呼んでもいいでしょ?」というのが僕のeスポーツ感。

2035年には、たくさんの人が
eスポーツの恩恵を受けるようになる

杉原:eスポーツって犬飼さんが提唱したんでしょうか?

犬飼:いや、最初は人から聞きました。1999年頃、『Quake(クエイク)』というゲームをやるイギリスのチームがあって、彼らのチーム名に「eスポーツ」という単語が入っていたんです。それを見て、「eスポーツって表現はいいね」と僕らの周りが言い始めた。当時は、部活のようにテレビゲームをやるニュアンスで使っていたんですけどね。その後、2000年に韓国で『World Cyber Games』という大会が始まって、そこが「eスポーツ」という単語を大々的に使った。そのへんから、eスポーツというものの認識や状況が変わってきたんです。

杉原:へぇ~、ハンゲームが流行った頃ですよね?

犬飼:厳密に言うと、ハンゲームが流行る2~3年前ですね。

杉原:僕は2010年くらいに「eスポーツ」という言葉を聞くようになって。そこから急激に盛り上がって、市民権を得た印象です。

犬飼:う~ん、市民権を得たとまでは言えないかな…。2000年頃、eスポーツ事業を始めるにあたって35年計画を作ったんですよ。そのタイミングで僕はゲームの開発をやめたんです。というのも、作るだけではなくプレイすることもちゃんと伝えたかった。それで、2000年から数えて35年後には、おそらくたくさんの人がeスポーツの恩恵を受けると思ったんです。

杉原:それはどういう意味でしょうか? 詳しく教えてください。

犬飼:スポーツって、スポーツが大嫌いな人にも恩恵を与えていますよね? というか、溶けている。国の政策など、何らかのカタチでスポーツは生活に入り込んでいるという意味。eスポーツもそうなります。

杉原:今年の茨城国体では、文化プログラムとしてeスポーツ選手権がおこなわれますしね。

犬飼:多分これから10~20年くらいで、そういうものが積み重なって、みんなにとって普通なことになる。ひょっとしたら、eスポーツという言葉もなくなっているかもしれない。

杉原:「ただのスポーツじゃないか!」、みたいなことですか?

犬飼:そうそう。スポーツという言葉に反発する人もいるから、スポーツという名称すらなくなるかもしれない。

杉原:それは「ゲーム」という言葉にも当てはまりそうですね。

犬飼:いや、そもそも「ゲーム」という言葉が当てはまらないから「スポーツ」に言い換えた経緯があるんです。ゲームという言葉は誤解が多いんです。現代社会においては、多くのことがゲームと呼ばれるようになっている。IT社会、情報社会になって、人間の行動をゲームとして扱えるようになってしまったから。このように、あまりにも広範囲にゲームという言葉を使っているので、「ゲーム文化」と言ったときに何を示すのか不明瞭になってしまいました。というわけで、議論が成り立たないので、ゲームという言葉は使いたくないんですよ。

杉原:そこで「eスポーツ」という言葉に置き換えられていったということですね。

身体情報をすべて測定するのが
当たり前の時代になる

犬飼:よくする例え話ですが、「音楽」はもともとアコースティックなものでしたよね。その後、電気が普及することでエレクトリックギターやシンセサイザーなどが出てきて、「エレクトリック音楽」が生まれる。言い換えば「eミュージック」なんです。そういう感じで、「スポーツ」も「eスポーツ」になるだけ。メールもそうでしょ? いま郵送の手紙を指すとは思われていない。

杉原:昔は、「eメール」って呼んでいましたもんね。

犬飼:そう、「eスポーツ」も「スポーツ」の中に溶けていく。

杉原:つまり、今後はもっと大きなものになっていくわけですか?

犬飼:普通になっていく。コモディティ化していきます。

杉原:そう考えると、犬飼さんが2013年に『スポーツタイムマシーン』を発表された理由がよくわかりますね。

犬飼:そうなんです。情報化はあらゆるところで起こっていて、僕たちは身体情報をすべて測定するという意味での「情報化」をやっている。それが当たり前になる社会を目指しています。まだ珍しいことなんで早めにやったほうがいいですよ。

杉原:もっと早く知っていたら、10年前の自分と100m走で戦いたかったですよ。でも、あの映像を見ると、みんなすごく楽しそうですよね。

犬飼:人間ってくだらないから、走るだけで大喜びする(笑)。走っているときは、背景に映し出されている対戦相手の映像も見えないんですけどね。

杉原:それってリアルなスポーツと似ていますよね。サッカーをやっている人と、観ている人は乖離している。

犬飼:そういうことです。

eスポーツに関する
プラットフォームを作っていきたい

杉原:『スポーツタイムマシーン』はどこかに常設されているんですか?

犬飼:まだないです。『スポーツタイムマシーン』を作る前、2010年頃には『eスポーツグラウンド』という、4×6mくらいの設備を作って売っていたんです。床面にプロジェクターを当てて、キネクトで各種データを取って、デジタル空間で遊べるというもの。簡単に言えば、床に大きいiPadがあって、指の代わりに人間が動いて遊ぶような感じ。アプリは誰もが開発できるようにして、eスポーツのグラウンドとして使いたかった。

iPhoneもまだ完全には普及していなかった時代なので、当時は理解してくれる人が少なかった。いまは、それよりもサイズを大きくした『IT体育館』を目指しています。

杉原:それはすごいですね。人間の各種計測データが遊びに変化する。

犬飼:でも、昔からなかなか資金調達ができないんですよ。未来は必ずそうなる、そうならざるを得ないことを描いているのに。

杉原:稲見昌彦(東京大学先端科学技術研究センター教授)さんとやられていることも、そのひとつですか?

犬飼:そうですね。稲見さんは『超人スポーツ』という名前で研究をしているということです。

杉原:計測データを使って遊ぶという意味では、ワントゥーテンさんがやっている『サイバーボッチャ』とも似ていますよね。

犬飼:そうそう、彼らは『サイバーボッチャ』という単体の遊びを提供していますけど、僕らはプラットフォームを提案している。それくらいの差ですよね。

杉原:今後、iTunesストアみたいにeスポーツに関するプラットフォームを作っていくわけですね。将来的には、情報化させた身体情報をどう活用していくのでしょう。

犬飼:データ(身体情報)をリアルタイムで取って、クラウドに貯めて、過去の情報をほしいときに引っ張れるようにしたいと思っています。

後編へつづく

犬飼博士
1970年、愛知県一宮市生まれ。運楽家/遊物体アソビウム/ゲーム監督。映画監督山本政志に師事後、ゲーム業界にて『TOY FIGHTER(アーケードゲーム)』、『UFC(ドリームキャスト)』、『WWF RAW(Xbox)』といった作品を制作。2002年より、スポーツとゲームを融合する「eスポーツ」の事業を開始。『World Cyber Games』、『Cyberathlete Professional League』、『Electronic Sports World Cup』といった国際eスポーツ大会の日本予選をオーガナイズ。2007年度文化庁メディア芸術祭にて、ゲームソフト『Mr.SPLASH!』が審査員会推薦作品に選出。2012年には、日本科学未来館で常設されている『アナグラのうた 消えた博士と残された装置』に参加。2013年には、YCAM公募企画『LIFE by MEDIA』国際コンペティションや、文化庁メディア芸術祭エンターテインメント部門優秀賞などを受賞した『スポーツタイムマシーン』を発表。

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Laboro.AI 椎橋徹夫と語る AIが引き出す新しいバリュー データ統合ビジネスで見えてくる日本の未来

吉田直子

現在はAIの第三次ブームといわれている。機械のスペックが上がり、膨大なデータを処理できるようになったことで、いわゆるディープラーニングが可能になり、ビジネスの様々なシーンに活用されるようになった。しかし、AIが何を得意とし、実際にAIを使ってどんなことができるのかは一般にはあまり知られていない。AIを活用したオーダーメイド型のソリューション開発やコンサルティングを提供する株式会社 Laboro.AIのCEO・椎橋徹夫氏に、編集長・杉原行里がAIビジネスの可能性を聞く!

AIは人間の右脳的な働きを実現できる

杉原:僕はその分野にいるのでそう感じてはいないのですが、一般の方はAIを神格化している部分があると思います。そもそも“AIはなんでもできるのか?問題 ”というのがあると思うのですが、そのあたりを教えていただけますでしょうか?

椎橋:AI万能論に対してよく言うのは、まず「AIは基本的にはソフトウェアです」ということです。ただ、今までのソフトウェアやITシステムとは少し種類が違うことができるようになっています。今までのソフトウェアはロジカルな処理を正確に速くやることが得意でした。一方で直感的な処理が結構難しかったんです。

例えば、画像を見て、それが犬か、猫かを分類するみたいなことは、明文化できない直感的な処理が人間の脳の中で起こっています。そういう直感的な処理は今までのソフトウェアでは全くできませんでした。でも、AIはそれができるようになった。人間のように賢くて難しいことができるというより、人はわりと当たり前にやっているけれども、従来ならプログラムやルールに落とし込みきれなかった処理ができるようになったソフトウェアだと考えています。今までのソフトウェアが左脳的なものだったのに対して、AIは右脳的な処理ができるようになったと言ってもいいと思います。膨大なデータから自動的に特徴を見い出して、それに沿って具体的な認識や予測ができるようになりました。ですから、AIという言葉は「データに基づいた直感的な処理ができるソフトウェア」や、「認識や予測のアルゴリズム」という捉え方をするのが、現時点では実態に近い説明ではないでしょうか。

杉原:もともと、椎橋さんは東大の松尾研究室にも関わられていたということなので、その分野のエキスパートだと思うのですが、僕は、AIが介在することによって、今までバリューとしてとらえていなかった一連の行動や、価値を見出せていなかったデータを、価値あるものに置換できる未来を期待しているのですが。

椎橋:はい。まさにそうですね。

杉原:ヘルスケアの部門はそれが顕著だと思います。御社や椎橋さんの中で、今後こういう未来が来そうだという予測はありますか?

椎橋:はい。実はヘルスケア、メディカルの領域はひとつの重点領域として考えています。まさに、AIのイノベーションというのは、今までは価値に変換できなかった細かいデータを、AIというアルゴリズムを通して効率よく価値(バリュー)に変換できることです。でも、その中でまずみなさんがやるのは、とりあえず持っているデータの価値を引き出すためのAIを開発することなんです。

一方で20〜30年後を考えると、そういうタイプの取り組みの価値は、むしろ小さくなると考えています。より大きいのはA社、B社、C社、それぞれが持っている断片的なデータをきちんと組み合わせてAIのアルゴリズムを通すと、全員にとってかなり大きな価値を生み出すという流れです。今、我々は様々な領域でクライアントと1対1でAIのスキームを作っていますが、この先は複数のデータをつなげてAIに入れて価値を引き出すということも視野に入れていく必要性があるなと感じています。

杉原:具体的な例はありますか?

椎橋:はい、そうですね、例えば、今、健康診断のデータは保険組合が、病院の診断データは病院が、細かい精密検査のデータは検査会社がそれぞれ持っているような状態です。一方でそれらのデータを使って価値あることをやりたいのは、製薬会社や医療保険系の保険会社です。データを様々な人が断片的に持っていて、かつそのデータの価値を一番引き出せる人が、データを持ってないということが、すごくわかりやすく起こっているのが医療の領域です。この医療ビッグデータの活用が、ひとつの議論です。患者さんのデータを共有しあう構造の中で、アルゴリズムで処理されて適切に医療データが提供される形になると、リスクがあれば早めに手を打てて、健康なまま長く生きることが可能です。

近未来に予想されるAIの具体的な活用について話し合う編集長杉原(左)と椎橋代表(右)

杉原:僕もまったく同じことをずっと言っています。僕らはたぶん将来、病院というものが形を変えていくだろうと考えています。日々生活していく中で当たり前のようにデータがとられ、レコメンデーションがどんどんされていって、健康寿命が延びていくと。製薬・投薬もそうですが、まだパーソナライズされたものがないですよね。そこまでには越えなきゃいけない壁がたくさんあるとは思いますが。

椎橋:医療費も削減されるので、国レベルで考えるとデータの統合は絶対やったほうがいいのですが、難しいのは、一歩踏み出す、その一歩の踏み出しによってネガティブな印象を受ける可能性があることです。短期的にいかにインセンティブがある形で各プレイヤーがそこに踏み出していけるかというのを設計することが重要だと思います。

杉原:そうですね。僕らもよく言っているのは、結局ここで一番大事なのはコミュニケーションだということです。どういう未来がインセンティブをくれるのかというのを提示しない限りは、たぶんみんなはデータ共有に賛成してくれないですよね。

「冷蔵庫の中の最適解」を
AIが導き出す!?

杉原:今後、医療の業界以外には、どういう分野でより顕著にAIが活用されていくでしょうか。

椎橋:そうですね。キーワードになるのが、フィジカル×コンシューマのデータの領域だと思っています。要はインターネットを介したデジタルなデータの分野は、すでにネット系のプレイヤーが色々とやっています。一方で物理的なところと切り離せない領域、医療もそうですが、これはまだネット系のプレイヤーもほとんど手つかずです。

食の領域もそうですね。例えばレシピは、データがフィジカルなので、あまりきちんと整備されていない。ここが整備されていくと、新しい料理をAIが発明したり、その人の今食べたいものと料理のスキル、あとは冷蔵庫の中に何が入っているかを総合的に見て、作り方まで含めた献立の提案ができる世界も可能です。これをやろうとすると、一社だけではできない。栄養という観点でいうと、先ほどの医療にもつながっていきますし、食周りのデータにAIを活用するというのはあると思います。

杉原:確かに食もパーソナライゼーションされていくほど最適解みたいなものが出てきますよね。と同時に、要はフードロスの防止にもつながると思います。だいたい日本だと年間600万トンくらい捨てられていて、実は事業者と一般家庭は、ほぼ同じくらいの量を捨てているそうなんです。ということは、まず冷凍庫の中の最適解がまだ出ていないのではないかと。買い物に対してのレコメンデーションが出てくればロスを減らせるし、そういう世界も、悪くないなと思います。スーパーマーケットで先に買っておいてくれるとか。

椎橋:結局、ネットのデジタルな消費って消費者の消費活動でいうとかなり部分的ですよね。フィジカルな領域の消費データにきちんとアルゴリズムやAIが入っていけば、バリュー地点をさかのぼって、産業全体のデータをつなげて、より効率化していくということが絶対に起こってくると思います。

杉原:僕らはデータを提供したら、1人あたり年間で何百万円かもらえる世界がくるだろうと予想しています。65歳以上からは年金をもらわなくても、たぶんデータ提供者にお金がもらえるみたいな未来が来るんじゃないかと。

椎橋:これまでのインターネットを中心としたイノベーションは、GAFAやBATなどの米中のインターネットジャイアントがデータを全部抱え込む世界でした。それに対して、ヨーロッパのGDPR(EU一般データ保護規則)などの動きもそうですが、個々人が自分のデータを管理するという分散型の方向に行ったほうが健康的ですよね。それが成り立ちうるひとつの領域が医療です。だから医療を起点に、それぞれが自分のデータを管理して、それを適切な範囲で提供することで、誰かに対して価値を提供して対価を得る。そういう社会的な構造を日本のマーケットで世界に先駆けて作って、その形を海外に展開していくことができると、すごく面白いと思います。まさに医療かつ高齢者という部分では、日本は世界最先端の課題先進国ですし。

杉原:今後日本の新しい産業を支えていく上では根幹となっていく部分かなと僕も思っています。課題先進国というのはある意味ラッキーですよね。

テックビジネスで
必要なのは技術の俯瞰図

杉原:一方でAIの世界は進化が速いですよね。そうすると、ビジネス側も研究をおろそかにできないと思います。それについてはどう考えていますか?

椎橋:AIもそうですが、あらゆるイノベーションが起こっている時は、まず学術的な領域から論文などの形で新しい技術が発表され、新しい手法が科学的に確立され、それが実用可能な技術に落とし込まれ、さらに現場で使えるソリューションになっていくという、一連の流れがあります。その意味で、アカデミアの先端にきちんとキャッチアップながら、それをどう使えばどんな産業ビジネス的な価値につながるのかということを考えることが大事だと思います。

ただ、学術的に新しいことを生み出すことをスタートアップ企業がやらなきゃいけないかというと、必ずしもそうではないですよね。どちらかというと、全体像がきちんと見えていて、技術の俯瞰地図を持っているということが必要です。つまり、この技術を探ろうと思ったらこの研究者にあたればいいとか、この論文を見ればいいとかいう全体図ですね。医療に例えれば、各専門医をつなげられる総合医のような立場です。これからスタートアップを起こす時には、実現したいことに対して、全体的なマップを見て、「これを実現するためにはこの専門医とこの専門医とこの専門医に聞きに行くのが重要だ」とか、「これをつなげるのが重要だ」とか、そう考えられることが大事ですね。

杉原:あとは誰とコラボやアライアンスを組んでいくかというのが大事になりますよね。実現したい未来に対して、1人ではなかなかチャレンジできませんから。HERO Xも、ここがコミュニティの場になって、様々なものが生まれていけばいいなと思っています。

椎橋徹夫(しいはし・てつお)
米国州立テキサス大学理学部物理学/数学二重専攻卒。ボストンコンサルティンググループに入社後、東京オフィス、ワシントンDCオフィスにてデジタル・アナリティクス領域を専門に国内外の多数のプロジェクトに携わる。BCG社内のテクノロジーアドバンテージグループのコアメンバーとして、ビッグデータ活用チームの立上げをリード。のちに東京大学工学系研究科松尾豊研究室にて産学連携の取り組み、データサイエンス領域の教育、企業連携の取り組みに従事。2016年、株式会社Laboro.AI(https://laboro.ai/)を創業、代表取締役CEOに就任

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(text: 吉田直子)

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