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。

「かめはめ波を撃ちたい！」という圧倒的にシンプルな発想から、AR技術を駆使して生み出された最先端・新感覚スポーツの「HADO」。“テクノスポーツ”という新たなジャンルの創造を手掛ける株式会社meleap のCEO・福田浩士氏からHADOの誕生秘話についてHERO X編集長・杉原行里がお話を伺った。

テクノスポーツ「HADO」の誕生 

杉原：福田さんとは初めてお目にかかるのですが、僕は新しい領域・新しいスポーツを創っていくということに大変共感していて、御社の開発された“テクノスポーツ”「HADO」を興味深く見ていました。まずは「HADO」について教えていただけますか？

福田：頭にヘッドマウントディスプレイ、腕にアームセンサーを装着し、体を動かして戦うという新しいスポーツです。公式の大会は3人対3人の対戦型で、80秒という制限時間の中でどれだけスコアを取るかを競い合います。技のメインは手を動かして放つ「エナジーボール」と呼ばれる攻撃と、その攻撃を防御する「シールド」の2つです。チームの3人はそれぞれ役割分担を決めて、戦略を立てながら戦っていくというものです。

杉原：おもしろそうすね。僕は最初に“テクノスポーツ”というこれまで耳にしたことのない言葉に惹かれました。“テクノスポーツ”って、いったいどんな領域のものなのでしょうか？

福田：“テクノスポーツ”とは、僕たちが創った言葉なんですけど、当初はスポーツジャンルにしようとは思っていませんでした。ただ単純に「身体を拡張したい」というのが一番の目的だったのです。そんななかで、一番シンプルで分かりやすかったのが「マンガの『ドラゴンボール』みたいにかめはめ波を撃ちたい！」と。じゃあ、かめはめ波を撃って何がしたいのか。ゲームとかエンタメのコンテンツでは、そもそも大手との競争には勝てない、せっかくコンテンツを作るならスポーツにした方が楽しいんじゃないかっていう発想にたどり着いたんです。例えば原っぱにボールが1個あるだけで、そこからいろんなものが創造されるというように、ユーザーが自分で考えて僕らが想像もしなかったような新しい遊び方を開発してくれたらおもしろいんじゃないかなって。そこからスポーツという路線に進んだのです。

杉原：“テクノスポーツ”はITの文脈だったり、新しいテクノロジーによって創られていくスポーツという広義な捉え方ができるということですよね。実は僕もずっとかめはめ波を撃ちたいと思っていたんです！(笑) ですので、「HADO」を知ったとき「やった！　ついに撃てる!!」と興奮しました。身体的な拡張はもちろん、心の拡張という面もありますよね。ところで、「HADO」が最初に導入されたのが長崎のハウステンボスだったと伺ったのですが。

福田：そうです。本木 (株式会社meleap CCO・本木卓磨さん) がハウステンボスに泊まり込みで行きましたね。初めてのことで分からないことが多すぎて、長崎まで行ったものの、宿泊している部屋から一歩も出られずにひたすら開発していたそうです（笑）。

杉原：新しいことってとにかく不安だから現地に行きますよね。動かなかったりしたらどうしようとかね。でも、未知のコンテンツでいきなり最初からハウステンボスってすごいですね。

福田：当初はスポーツというよりも少しアトラクションよりのものを作ったんです。たまたま当時社長をされていた澤田秀雄さんをご紹介いただいて、最初はこんなものを作りたいというイメージVTRを制作して、是非導入して欲しいとお願いしたら「いいよ」って言っていただけて。そこから頑張りましたね。

杉原：では最初はコンテンツとして出来上がっていたわけではなく、イメージVTRで売り込むところからスタートしたということですか？

福田：そうですね。プロダクトがなかったので、素人ながらCG合成した動画を作って持って行きました。今改めて見るとクオリティの低い動画です（笑）。

スポーツやeスポーツとの違いはどこにあるのか

杉原：「HADO」の他とは違うところやコンテンツの強みについて教えていただけますか？

福田：明らかにサッカーや野球とは違って、新しいテクノロジーを使わないと実現できないスポーツであるということ。さらに、ｅスポーツとはフィジカル面で全く違うんですよね。指先だけを動かすのではなくて、身体を根本から鍛えないと勝てないような競技です。

杉原：ARのスポーツ化って、世界的にはどのくらい進んでいるのでしょうか？

福田：実はまだ競合はなく、うちしかやっていないんです。市場がゼロの状態から形にするのが難しいからでしょう。「HADO」には既に公認チームを対象とした日本ランキングもあって、最近はスポンサーの付くチームも増えてきています。

杉原：すごいですね！　スポンサーも付いているなら、もう完全なスポーツですよね。僕は努力を重ねて戦うという点で、ｅスポーツもテクノスポーツもどちらもスポーツだと思っているんです。IT革命が進化し続けるなかで、今の子どもたちは、ｅスポーツもテクノスポーツもサッカーも同じスポーツだよねって言うようになるでしょうね。もうその段階にきているのではと。グランツーリスモっていうゲームがありますが、そこから実際にプロドライバーが生まれています。違いと言えば、画面の中の世界かリアルな世界かということだけ。実際に、F1ドライバーもコースをインプットするために、ちゃんとGをかけながらシミュレーターを使って練習していますから。

福田：すごい！　それは知りませんでした。既存スポーツでシミュレーション系のeスポーツはみんなにとって分かりやすいから、スポーツとして認められやすい傾向にありますよね。

後編へつづく

福田浩士（ふくだ・ひろし）
1986年新潟県生まれ。明治大学工学部卒業後、東京大学大学院を修了。2012年に株式会社リクルートに就職。退職後、2014年1月に株式会社meleapを設立。CCOの本木卓磨らと共にAR（拡張現実）技術とウエラブル端末を用いたテクノスポーツ「HADO」を開発、レジャー施設やイベントなどでサービスを展開している。