光とバイブレーションにより、音を伝えてくれるデバイス「Ontenna」(オンテナ)。この新しいデバイスが聾学校の子ども達が言葉を話すきっかけをも作り出しているという。そんな「Ontenna」の開発者、本多達也氏は「Ontenna」を使いどのような未来を切り開こうとしているのか。開発当初から親交のある編集長・杉原行里が迫る。

杉原：お久しぶりです。「Ontenna (参考：http://hero-x.jp/movie/2692/)」やっと実用化になりましたね。この日を心待ちにしていました。

本多：ありがとうございます。行里さんにぜひ見ていただきたいと思っていました。

杉原：パッケージもこだわりを感じますね。充電もこれでできるっていうところがいいですね。

※注：充電にはmicro USBでの接続が必要です。

本多：よくぞ気づいてくれました。そうなんです。試行錯誤しながらやっとここまできまして、3段スイッチにしています。スライドを真ん中にカチッとしていただくと、電源が入るようになっています。「あー、あー」（発話）

杉原：バイブレーションがしっかりと伝わります。感度がものすごくいいですね。

本多：はい。大きい声だとバイブレーションの強度も強くなり、小さな声だと弱くなります。音の強弱も伝えることができるようにしています。それから光。音に反応して光も出ますから、見ていても楽しいですよ。

杉原：本当だ！

本多：「Ontenna」は何を話しているかまでは分からないのですが、音が出ていることを掴むことはできる。そこに特化させたものです。聾学校の生徒さんたちに体験していただいているのですが、太鼓を叩いたり、笛を吹く合奏で「Ontenna」をつけてもらったところ、音を感じることができるので、リズムが取れるようになったんです。もちろん、彼らが発する声にも反応する。言葉の受け手はバイブレーションで音をキャッチできますし、発話者は光で自分の声が相手に届いていることが分かります。聾学校に通う子どもの中にはなかなか発話をしない子もいるのですが、「Ontenna」を使うことで子ども達が声を出しはじめたというケースの報告も先生方から受けています。

杉原：なるほど。聞こえないと、本当に自分は声を発しているのかとか、声が届いているのかは分かりにくいものですが、こうしてきちんと見えて感じられたら、確かに楽しいでしょうね。子どもたちが飛びつくのも分かります。そもそも、なぜ、本多さんはこれを開発しようと思われたのですか？

本多：大学1年生の時にある聾者の方と出会ったのがきっかけでした。手話の勉強をはじめて、手話通訳のボランティアをしたり、手話サークルを作ったり、NPOを立ち上げたりと、いろいろと活動していました。

杉原：やはり、人との出会いがきっかけなのですね。

本多：そうですね。僕が出会った聾者の方は、生まれてすぐに出た高熱により、神経に障がいがでてしまい、全く耳が聞こえないという方でした。人工内耳も補聴器も使えなかった。なので電話が鳴ってもわからないし、アラームが鳴ってもわからない。動物の鳴き声なんかもわからないなかで生活をしていたんです。もともと自分がデザインやテクノロジーの勉強をしていたので、そういった知識を活用してなんとかできないものかと考えはじめたのがきっかけでした。そこで思いついたのが、バイブレーションと光で音を伝えるということでした。「Ontenna」は、60〜90dBの音の大きさを256段階で光と振動の強さにリアルタイムに変換し、リズムや音のパターンといった音の特徴を着用者に伝えます。

杉原：60～90㏈っていうのはなにか医学的領域の話ですか？

本多：聾学校に行っていろいろとヒアリングをすると、「喋りかけている声を知りたい」「声の大小の出し方を練習したい」という話が出たんです。60㏈は人がしゃべっているくらいの大きさ、90㏈はものすごく大きい声を出したり、楽器を強く叩いたりだとか、工事現場の雑音くらいの音の大きさです。ここのグラデーションを伝えたい、表現したいというので、この値を設定しました。ただ、「小さな音にも反応してほしい」というリクエストもあって、販売製品はサウンドズーム機能を取り入れたり、ユーザー自身で感度を変えられたりできるようにしています。

サードパーティーの可能性

杉原：ここの振れ幅を思いっきり変えるというよりは、振れ幅の補完、拡張みたいなものをほかのデバイスを使ってやるってことですね。

本多：そうです。そして、見た目にこだわりました。クリップ型になっているので髪の毛につけたり服につけたり、いろいろな場所につけていただけます。

杉原：いやー、本当によくここまできたと思います。これだけコンパクトにするにはかなりの苦労があったのではないですか？

本多：ハードウェアは作るのが本当に大変で、とくに、「Ontenna」のようなものの場合、ソフトウェアのエンジニアと、ハードウェアのエンジニアの協力が必要です。あんまり小さすぎるとバッテリーの持ちが悪くなるし、大きくしすぎるとアクセサリーのようなお洒落さがなくなる。バイブレーションも、マイクと振動マットがこれだけ近い位置にあると、ハウリングの問題も出てきます。どうやったらハウリングせずにできるか。ここも頭を悩ませたポイントでした。

杉原：初期のころはほんと、まだビヨンといろいろと線が出ている状態でしたもんね。

本多：本当に苦労しました。

杉原：「子供たちを笑顔にする」っていうのがビジョンなのですか？　すごくいいですね。

本多：開発する時に思い描いたのが、聾学校の子供たちに使ってもらうことだったんです。だからキービジュアルも聾学校の子どもさんにモデルになってもらいました。聴覚に不自由を感じる人の数でいけば、おじいちゃんおばあちゃんのほうがビジネスになるんじゃないかっていう話も何度もあったのですが、やっぱり子どもの時にリズムを知っておくってことがめちゃくちゃ大事なので、子どもたちのために作りたいという気持ちが強かったんです。

杉原：未来を感じるね。今後、サードパーティーとか、これを使って何かビジネスをしたいっていう人たちも増えてくるのでは？

本多：前振りありがとうございます！（笑）　それがまさに今富士通でやっている研究の話にもなるんですけど、「Ontenna」って、今のものだとうるさいところに行くとずーっと振動してしまうんです。これを機械学習などを入れることによって特定の音を学習し、それに対してのみ振動するように研究をはじめています。

杉原：具体的にはどういう使い方を想定しているのかなど、興味が湧きますね。後編ではそのあたりをもう少し掘り下げて伺いたいです。

後編へつづく

本多達也（ほんだ・たつや）
1990年 香川県生まれ。大学時代は手話通訳のボランティアや手話サークルの立ち上げ、NPOの設立などを経験。人間の身体や感覚の拡張をテーマに、ろう者と協働して新しい音知覚装置の研究を行う。2014年度未踏スーパークリエータ。第21回AMD Award 新人賞。2016年度グッドデザイン賞特別賞。Forbes 30 Under 30 Asia 2017。Design Intelligence Award 2017 Excellcence賞。Forbes 30 UNDER 30 JAPAN 2019 特別賞。2019年度キッズデザイン賞　特別賞。2019年度グッドデザイン賞金賞。現在は、富士通株式会社にてOntennaプロジェクトリーダーを務めている。

近年、大きな社会問題になっている数々のハラスメント。とりわけスポーツ界では、監督やコーチと選手間の異常な主従関係や、暴力的な行為が問題視されることが多い。度々メディアでも報じられるこうした歪みの裏側には、記録やパフォーマンスの向上を目指す指導者側の感情的な空回りや、埃をかぶった根性論などが横たわっている。スポーツ科学とセンシングテクノロジーは、それをポジティブなコミュニケーションへと変える。第一人者である長谷川 裕氏をお招きした編集長対談。前編ではすでにヨーロッパのサッカーチームではこうしたスポーツの科学的分析が主流になりつつある話を伺ったのだが、日本のスポーツ界にもやっとその風が吹き始めているようだ。データを基にした指導で選手はどう変わるのか。未来のスポーツ指導について語り尽くしていただいた。

データ化すると選手の能力と課題が一目瞭然

杉原「具体的なトレーニングの測定についてもお聞きしたいのですが、長谷川さんは、いま何を一番重視されていますか？」

長谷川「ひとつは GPS ですね。GPS はこれからどんどん広まっていくと思います。トレーニングも分析できるし、試合も分析できる。それからいわゆるスプリントや持久力、それらを客観化することも可能です」

杉原「GPS は、やはり大切なんですね」

長谷川「はい。センシングという言い方をすると、最先端と思われるかもしれませんが、平たく言えばデータです。それをどう使っていくのかということなんです。GPS 同様大切なのは、筋力や筋パワーのデータですね。筋パワーというのは、筋力とちょっと違います。みんなそこをごっちゃにしていますが、質量の単位はkg、筋力の単位はN（ニュートン）、筋パワーの単位はW(ワット)というように、それぞれ別のものです。多くのトレーニングの指導者は N や W という単位を使わないばかりか、知らない人もたくさんいます。あとは心拍数や血中乳酸値など、基本的なものを計測することは難しくありません」

杉原「最近は、Jリーグでも選手の走行距離のデータなどは、よく聞かれるようになりましたよね」

長谷川「そうですね。総走行距離は、選手の平均を割り出すと１試合に10〜11km程度になります。あと大切なのは、スプリントの回数です。スプリントをどんな数値に設定するかも重要ですが、時速24〜25km　というのが一般的。それを試合中に何回記録したかを計測します。総走行距離の中で早いスピードで走った割合や、加速度と減速度からはスピードの変化が読み取れますね」

杉原「その測定を、細かく解析するのは大変な作業ですね」

長谷川「そうですね。でも、こういったデータ測定を導入すると、試合を見ていた印象と実際の数値が違っていることが多いので興味深いですよ。すごく走っていたと思う選手よりも、実は全然違う選手が長い距離を走っていたり、総走行距離が短くてもスプリント回数がダントツに高い選手がいたり。そういうデータが見えてくると、もっと守備をしっかりするべきだとか、スプリント回数を増やすべきだとか、選手一人ひとりの課題も見えてくるわけです」

杉原「確かに、そうやって選手のパフォーマンスを数値的に可視化することは、新たなコミュニケーションツールになりますね」

感情論ではない選手の本当の適正を見出す

長谷川「そうです。熊本の八代市に、秀岳館高校という学校があります。熊本といえば大津高校というサッカーの名門校がありますが、そこになかなかに勝てないため、センシングなどのテクノロジーを導入したんですね。そうしたら、選手の内発的な動機付けができるようになって、コーチのほうも選手のいいところや課題が見つけられるようになったそうです」

杉原「これから大きな効果が期待できそうですね」

長谷川「センシングを導入して、試合中のスプリント回数や加速減速などの数値を計測しているのですが、参考としてプロはこのぐらいの数値だというデータを紅白戦の前に見せたところ、選手たちはその日の試合が終わった後に、クタクタになって倒れて笑っていたというんですね。指導者は、これまで紅白戦でそこまで力を出し切った選手の姿を見たことがないと言っていました。選手もデータで見せてあげると、目標が見えやすいんです。次の段階は、一人ひとりの能力に合わせてどういうトレーニングをするか？　それをプランニングすることですね」

杉原「なるほど。計測して解析して、プランを立てるということですね。では、どのポジションが向いているというような適正は、どうやって見極めていくのですか？」

長谷川「例えばスプリントスピードを静止状態から30mまで測った場合、最初の5m、10mを何秒で走っているか？　そして、最後の10mを時速何㎞で走っているのか？　そういうところから適正が見えてきます。最初の5mで1秒切れる人は、Jリーグやラグビーの代表クラスで1人いるかいないか。でも最初が遅くても、最後の10mで時速32km出せるのであれば、世界的に見てもトップクラスですから、それを活かせばいいんですよ。そうやって、一瞬のスピードを求められるフォーワードがいいとか、ある程度の距離を早く走れると有利になる中盤がいいとか、わかってくるわけですね」

杉原「自分がどのポジションに向いているのか、感情論ではなく教えてもらえるのは、選手も嬉しいかもしれないですね」

長谷川「そうなんです。それに指導者側もセンシングの数値をもとに、選手の能力を活かした戦術も浮かんでくるようになる。データがわかれば、ぐっと科学的になりますし、合理的なプランが立てられるんです」

トレーニングでは最大の力を
何回繰り返すかが重要

杉原「センシングというと科学的な印象ですが、選手一人ひとりを計測するとか、フェイス・トゥ・フェイスでコミュニケーションを取るという部分はアナログですよね。そういう合理的なところと非合理的なところの良さを活かし協業することで、よりコーチングもスポーツも最大化していけますよね」

長谷川「おっしゃるとおりですね。そうやって、選手も指導者も前に進んでいけるということです」

杉原「自分はパラリンピックの競技プロダクトに関わっていますが、測定というのは少しずつわかってきたんですけど、解析に関してはまだまだ発展途上です。例えば、車いすレースの場合、スタートの５mを早くすることが大事なのか、それとも40mでマックスを出すのが重要なのか？　そういうことをいろいろと模索しています。でもデータを可視化すると、感情論抜きに選手とコミュニケーションが取れるので、やりやすいです」

長谷川「そうですね。指導者の経験や感覚に委ねていたこれまでの指導方法は、才能のある選手を潰してしまっていたケースもありますから。それは、先ほどお話しした秀岳館高校サッカー部の先生も実感されていて、センシングによってこれまで気づかなかった選手の才能を開花できそうで、すごく嬉しいと言っていました。そうなると、もう暴力的な指導をしたり、無駄に長時間練習をする必要もないわけですね」

杉原「指導者も、センシングが自分を変えるきっかけになりますね。僕らは、いまレース用の車いすを伊藤智也選手と一緒に開発していますが、東京2020のとき彼は58歳になるんです。それでどんな結果が出せるのか、社会的にも注目されると思いますから、そういう新しいテクノロジーや考え方を付与して、どんどん進んでいきたいですね」

長谷川「いまはもう、歯を食いしばって辛い練習をやれば結果がついてくると思われていた時代とは違うんです。いかに高速で大きな力を爆発的に短時間で出すか。それは、主観ではわからない。トレーニングで大事なのは、疲れるのが目的ではなくて、最大の力を出すことを何回繰り返すか。それを計測しながら効果的にやるべきです」

杉原「そうですね。能力が可視化できれば、そういうトレーニングができますから効率もいいですね」

長谷川「有名な話ですが、何かのトレーニングを７割ぐらいの力で10回３セットやったグループと、100%の力で３回10セットやったグループでは、同じ回数ですが、明らかに後者の方が爆発的な筋力が付くんです。そうやって効果的なトレーニングができれば、より合理化していけます」

杉原「そういうことですね。長谷川さんがやられているセンシングの技術があれば、選手も自分の選択肢が明確にわかりますし、それを組み立てるプランも立てやすくなる。そういう材料を提供されているというのは、素晴らしいです。でも今日のお話しを聞いて、自分もジム通いでやっているトレーニングを見直そうと思いました。まずは、真っ先に回数を減らそうと思います（笑）」

前編はこちら

長谷川 裕（はせがわ・ひろし）
1956年京都府生まれ。龍谷大学経営学部教授（スポーツサイエンスコース担当）。日本トレーニング指導者協会（JATI）理事。エスアンドシー株式会社代表。筑波大学体育専門学群卒業、広島大学大学院教育学研究科博士課程前期終了。龍谷大学サッカー部部長・監督、ペンシルバニア州立大学客員研究員兼男子サッカーチームコンディションコーチ、名古屋グランパスエイトコンディショニングアドバイザー等を経て、スポーツセンシング技術等を利用した科学的トレーニング理論の実践的研究を続ける。著者は『アスリートとして知っておきたいスポーツ動作と体のしくみ』、『サッカー選手として知っておきたい身体の仕組み・動作・トレーニング』ほか多数。