対談 CONVERSATION

月齢が早いほど効果が出やすい!頭のフォルムを美しく再成形する、赤ちゃんのヘルメット 後編

富山英三郎

1990年代にアメリカで生まれたリモルディング・ヘルメット。その主な理由は、歯科矯正と同じく美しい見た目の獲得にあった。近年は日本でも口コミ的に広がっており、治療を希望する親御さんは年々増えている。後編では、具体的な仕組みについて解説していただくとともに、三宅先生が院長を務めるリハビリテーション病院から考える、最新テクノロジーへの眼差しを伺った。

効果が期待できるのは月齢18ヶ月まで

杉原:先生の病院では、AHS Japanさんが取り扱っている「スターバンド」という米国Orthomerica社の製品を使われています。その他のメーカーもアメリカ製が多いですが、それはなぜでしょう?

三宅:1990年頃からとはいえ、アメリカは歴史も実績もあるからです。患者さんの頭に合わせたオーダーメイドのヘルメットを作るわけですが、「スターバンド」は「スタースキャナー」という無害のレーザーを使って細部まで正確に計測することができる。その機械が優秀なだけでなく、発育に合わせて微調整する加工などの技術やデータの蓄積があり、結果が出やすいというのが大きいです。

杉原:スキャンや素材成形はRDSの得意分野なので、甥っ子のヘルメットをついじっくり観察してみたんです。リモルディング・ヘルメットでは、3Dプリンターは使われていないのですか?

三宅:「スターバンド」に関しては使っていません。矯正方法を簡単に説明しますと、まず歪んだ頭部があるとします。そのなかで、でっぱっている部分は「先に発育したところ」と考えます。そこに合わせてまずは理想的な頭の形を作ります。そのフォルムをもとにヘルメットを作っていくわけなんです。つまり、未発育な箇所にはヘルメットとの間に隙間ができるわけですが、赤ちゃんの頭が大きくなる際に、その隙間へと誘導していくという考え方です。

杉原:着用から、どれくらいの期間で効果が出てくるのでしょうか?

三宅:開始する月齢にもよります。首が座ってすぐ(約3~4ヶ月)から始めれば、2週間で5mmくらいのペースで頭が大きくなるので効率がいい。その場合、早い赤ちゃんなら2~2.5ヶ月で終わります。一方、遅くから始めると6ヶ月程度かかる場合もあります。

杉原:何歳までに始めないといけないのでしょうか?

三宅:メーカーによって違うようですが、当院が使っている「スターバンド」は月齢18ヶ月までです。装着期間は約6ヶ月間となりますが、低月齢で開始した場合はそれ以前に改善することが多く、高月齢ではそれ以上装着しても効果が薄いのと、記憶に残ってしまう可能性があるとも言われています。

レーザースキャナーを使い、
定期的に緻密に調整する

杉原:今後、ヘルメット及びその診断方法も少しずつ技術革新されていくのでしょうか?

三宅:していくでしょうね。現時点で、ここまで精密にやっているのは当院だけです。施設によってはもっとアナログな調整方法がなされていますから。ヘルメットの外側は樹脂ですが内側はフォーム材でできていて、発育に合わせてそこを削りながら調整していくんです。当院では、レーザースキャナーで定期的に測定して緻密に調整することができます。

杉原:「もっとこうなればいいのに」といった要望はないですか?

三宅:ちょっと重いかなとは思いますね。結果に関しては、親御さんも十分満足されていますし、僕らが見ても矯正力は高いと思います。

杉原:RDSは「パーソナライズの量産化」を目指した取り組みをしています。そのなかでは、矯正ヘルメットのようなオーダーメイドの製品、さらには身体の拡張・補完のみならず、もっと幅広いものに応用できると思っています。釈迦に説法になりますが、脳梗塞などには歩き方に特徴がでますよね。

三宅:そうですよね。

杉原:RDSではセンシング技術を駆使して、「歩き方」を様々な予測医療に活用とできないかと、いま研究機関と一緒に研究しているところなんです。

三宅:そういうこともやられているんですね。リハビリ病院なので最新技術にはとても興味があります。

リハビリ病院として、
新しいことにもチャレンジしていきたい


杉原:ぜひ、何かご一緒できればと思っています。そこでお聞きしたいのですが、超高齢化社会になるなかで、足腰に不安を抱える方が増えていく。そんな時代に先生はどういう領域の発展を期待されていますか?

三宅:個人的な見解ですが、頭に髄液が溜まってしまう「水頭症」という病気があります。子どもの病気だと思われていますが、大人にも「正常圧水頭症」という病気があるんです。その病気にかかると、歩行障害、認知障害(とくに意欲低下)、失禁という3つの症状が出てくる。歩行障害に関しては、体重移動がうまくできずに、前かがみですり足の静歩行になるんです。古いロボットみたいな動きになってしまいます。

杉原:はい。

三宅:病気の主な部分は、溜まった水を腹部に流すシャント手術で治りますが、それで治り切らない部分をリハビリでどうにかできないかと考えています。真っ先に取り組みたいのは、バランス感覚の回復。

杉原:自動歩行器みたいに、少し力を加えれば歩けそうな気もしますが…。

三宅:そういうアシスト的なものかもしれないし、何かバランス感覚がよくなるリハビリがないかなと考えたりしています。現在注目しているのは、VRを使ったリハビリ。ゲーム感覚でできるのが魅力です。

杉原:確かにVRリハビリは、今後注目されそうですね。僕らもVRを使ったサイバースポーツCyber Wheel Xを作っていますが、仮想空間内にジャンプ台を作って、ジャンプするタイミングで漕いでいる車輪に負荷をかけると、お腹がキュンとなるほどリアルに感じるんです。それくらい脳のリンクはたやすく外れてしまう。

三宅:歩けない人でも、VRによってイメージを作り出せたらと思っています。その過程で、よい変化が生まれるかもしれないですよね。

杉原:すごく面白いですね。僕らに限らず、リハビリの世界で技術革新をしたい人は多いと思います。今後、この分野でテクノロジーの活用は盛んになると思われますか?

三宅:間違いなく盛んになっていくでしょう。私たちも常に新しいことに挑戦していきたいと思っているので、いろいろと教えてください。

杉原:こちらこそ。今後ともよろしくお願いします。

前編はこちら

三宅裕治(Hiroji Miyake)
1954年生まれ。西宮協立リハビリテーション病院院長/脳神経外科専門医、脳卒中専門医。1979年、大阪医科大学卒業。1989年、大阪医科大学講師(脳神経外科学教室)。1989~1990年、米国バロー神経研究所留学。1997年、大阪府三島救命救急センター部長。2002年、医療法人社団甲友会 西宮協立脳神経外科病院・院長。2019年、社会医療法人甲友会 西宮協立リハビリテーション病院・院長。著書として、『脳神経外科手術アトラス』(医学書院)、『最新小児脳神経外科学』(三輪書店)、『特発性正常圧水頭症診療ガイドライン』(メディカルレビュー社)など多数。

(text: 富山英三郎)

(photo: 衣笠名津美)

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対談 CONVERSATION

行動から人の内面状態を読み取るAI!?岡田将吾の気になる研究 前編

長谷川茂雄

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。

(text: 長谷川茂雄)

(photo: 増元幸司)

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