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。

電気、モーターやバッテリーなどを一切使わず、振り子とバネの力だけで、歩く力をアシストする『ACSIVE（アクシブ）』。これは、名古屋工業大学の佐野明人教授が、15年以上にわたり研究・解明してきた「受動歩行」の理論を基に、同大学と株式会社今仙技術研究所が約4年の歳月をかけて共同研究・開発した世界初の“無動力歩行支援機”だ。2017年6月に発売された『aLQ（アルク）』も、無動力で歩行をアシストする歩行支援機だが、ACSIVE（アクシブ）のノウハウをベースにさらなる進化が加わったという。両者の違いとは？揺らす支援とは？その先の未来に描く世界とは？受動歩行ロボット研究の世界的権威、佐野教授とHERO X編集長の杉原行里（あんり）の対談をお届けする。

ACSIVE（アクシブ）とaLQ（アルク）のすみ分けとは

佐野：ACSIVE（アクシブ）とaLQ（アルク）は、いずれも、振り子とバネの力だけで、歩く力をアシストする無動力歩行支援機ですが、少しすみ分けをしています。製造背景についてお話すると、ACSIVE（アクシブ）が、義足や電動車いすなどの福祉用具の開発を手がける今仙技術研究所であるのに対し、aLQ（アルク）は、その親会社であり、自動車部品の製造を専門とする独立系メーカーの株式会社今仙電気製作所で行われています。

また、ACSIVE（アクシブ）は、脳卒中などで体の片側にまひが残る方、足の振り出しが困難な方など、基本的には、歩行に障害のある方をアシストするためのもの。対して、aLQ（アルク）は、ACSIVE（アクシブ）をさらに軽量化し、健康な方にも、より健康を目指す方にも、手軽に使えるように開発したものです。毎日のウォーキング、レジャーや旅行など、歩くことを楽しみたい方や、生活範囲を広げたい方の歩行をアシストするためのものです。装着感も、ACSIVE（アクシブ）は膝下にしっかりと、aLQ（アルク）は膝上に軽やかに留めるという違いを出しています。

杉原：ユーザーの方からはどんな反響がありますか？

佐野：ご高齢の方がaLQ（アルク）を使うと、「10年くらい前に戻った気がする」とおっしゃるケースもあります。その頃の歩き方を明確に覚えているわけではありませんが、「機械に作られた動きではなく、自然な感じで歩きやすくなった」という声を多くいただきます。

杉原：階段の昇り降りも、アシストできるのですか？

佐野：バネの力が継続してかかるようになっているので、下支えで脚をシュッと上げてくれます。手すりを引き上げないと上がらなかった脚が、わりとトントン上がるようになったという方もいますね。カーボンのフレームを、太ももから膝下まで沿わせてあるので、階段を下る時に起きる膝のふらつきは抑えられます。ただ、あくまで歩く力をアシストするためのものなので、膝や足首にかかる負担を直接的に軽減することはできないのですが、「膝の痛みが減った」と言われる方も中にはいらっしゃいます。

手軽なaLQ（アルク）に、予想外の反響！？

佐野：ACSIVE（アクシブ）の場合は、歩行に障害のある方が同伴者と来られるケースがほとんどです。普段の歩き方や病状など、時間をかけてお聞きした上で、試着を行っていきます。良ければ、購入されるという流れなのですが、aLQ（アルク）の方が価格的にも手頃ということもあって、購入される方の感覚が、ACSIVE（アクシブ）とはまた少し違うんですね。ふと立ち寄られた店で試着された方がそのまま付けて帰られたり、二台目を買うために再度問い合わされた方もいます。旦那さんなのか、親御さんなのか、どなたのためのものなのか分からないのですが、二台目を購入するケースは初めてだったので驚きました。

杉原：（スマートフォンを触りながら）対談中にすみません。今、僕aLQ（アルク）を買っちゃいました（笑）。先日、退院したばかりの叔父に贈りました。

佐野：ありがとうございます（笑）。

杉原：aLQ（アルク）をつけたまま、走れますか？

佐野：走っても、違和感はありませんが、走りをアシストするためには、また別の創意工夫が必要になってくるかと思います。少し関連することを言いますと、リオパラリンピックの100×4mリレーで銅メダルを獲得した陸上競技のある障がい者アスリートの方が、ACSIVE（アクシブ）を使ってくださっていました。走る前に、足さばきのイメージトレーニングとして使われていたようです。

ACSIVE（アクシブ）もaLQ（アルク）も、人が使うものなので、個々の体に起きてくる変化もその数だけあるでしょうし、私たちが当初、予想もしなかったような使い方も考えられるでしょう。こうした使い方も含めてデザインだと思うので、ユーザーの方々からいただく貴重な生の意見を精査して、今後の開発に活かしていきたいと思います。

後編へつづく

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佐野明人（さの・あきひと）
国立大学法人 名古屋工業大学
大学院工学研究科 電気・機械工学専攻　教授
1963年岐阜県生まれ。1987年岐阜大学大学院工学研究科修士課程修了。1992年博士(工学)（名古屋大学）。2002年スタンフォード大学客員研究員。受動歩行・走行、歩行支援、触覚・触感などの研究に従事。2009年「世界で最も長く歩いた受動歩行ロボット」でギネス世界記録認定。2014年9月、世界初の無動力歩行支援機『ACSIVE（アクシブ）』を実用化。2017年6月、ACSIVE（アクシブ）をベースに、健康づくりのために、誰もが手軽に使える無動力歩行アシストをコンセプトに開発した『aLQ（アルク）』を発表。2010・2011年度日本ロボット学会理事、2015・2016年度計測自動制御学会理事。日本機械学会フェロー、日本ロボット学会フェロー。

株式会社 今仙技術研究所（ACSIVE）
www.imasengiken.co.jp

株式会社 今仙電機製作所（aLQ）
www.imasen.co.jp/alq.html