大手家電メーカー勤務という安定の職を手放し、起業の道を選んだプロダクトデザイナー小西哲哉氏。前編では波乱の起業についてお話を伺った。現在は編集長杉原行里が代表を務めるRDSでもデザイナーとして活躍するが、デザインとはいったいなんなのか、後編ではデザイナーの先輩(⁉︎)でもある杉原が小西氏と共に、プロダクトにおけるデザインの価値について対談していく。

当たり前とはなにか
変化を受け入れる準備

杉原：福祉プロダクトに関わるようになり、福祉業界の今までは…という切り口をよく耳にするようになりました。大抵の場合は「福祉用具でもカッコイイものを」などという声なのですが、僕は少し違うのではないかと考えています。福祉用具を特別視する視点自体がもう古くなる。むしろ、皆さんが変わる準備はできていますか？という時代が来ているなと。小西くんは義手の製作に関わられるようになって、そのあたり、思うところはなかったですか？

小西：健常者が欲しいと思えるものがあってもいいのではないかと思っていました。企業に勤めていた頃は家電製品のデザインを担当していたのですが、「欲しい」という欲求を起こさせることは結構大事なことだと思っていて、福祉分野でも機能性だけでなく、そういう「欲しい」と思う、欲求を満たすものがあってもいいはずですよね。

杉原：所有欲を駆り立てられるものですよね。

小西：カッコイイと純粋に思えるものがあってもいいんじゃないって。でも実は、義手でそれをやろうと思った時、はじめは少し躊躇もあったんです。『義手でそんなことしちゃうなんて、何を考えているんだ』的なことを言われるのではないかと。でも、実際に出してみたら、皆さん意外と温厚な反応でした。健常者と障がい者と分けて考えてしまいがちなのだけれど、みんな同じ人間ですし、「カッコイイ」と思うことに健常者と障がい者の隔たりはないのだなぁと。

杉原：僕もそう思います。今僕らが考えているプロダクトは多分、将来的には当たり前になるものだと思うんです。例えば、こんなにメガネ人口が増えるとは誰も予想していなかったと思います。そこから派生して、目の中に直接レンズを入れてしまうコンタクトレンズが生まれましたけれど、当然、開発した当初は『直接目に入れるなんて』という意見もあったでしょう。でも、今はもう当たり前になっています。福祉プロダクトにおいてもそれが起こっていくと思います。受け入れる側がその変化についていけるかどうかではないのかなと。日本は2025年には人口の30% 以上が高齢者になるのですから、モビリティーという枠組みは絶対に不可欠になる。今は車いすユーザーがそれほどマジョリティーではありませんが、高齢化が進めば利用者は増えるでしょう。ただ、車いすという枠組みだけで考えていたのでは広がりを見出せない。ならば、車いすを飛び越えて、モビリティーとしてカッコイイと思えるものを作り、一石を投じたい、僕の場合はそんな気持ちが沸き起こりました。

小西：単純に、時代が変わってきているという感覚はありますよね。

デザインがもたらす選択肢

杉原：小西くんがやってこられた家電で例えると、炊飯器は米が炊ければいいという機能面だけでなく、キッチンに置いた時に許せる存在、デザインかどうかも購買者は選ぶポイントにしているはずです。つまり、皆がデザイン性を気にするようになってきた。多くの人にとって炊飯器は自分自身が使うものだから、自分ごととして考えられるため、カッコイイに越したことはないと。技術が進み、炊飯器の炊き上がり具合に大差が見られなくなると、人々が選ぶ指標として考えるひとつに、必ずデザインがあるはずです。でも、福祉業界の用具にはまだまだその選択肢が少ない。

小西：なんでないのか？というところですよね。RDSのメンバーの方々と車いすの開発に携わらせていただくようになり、はじめて車いすのデザインを手伝っていますが、RDSの皆さんと一致しているのは「自分でも乗りたいと思うものを作る」ということだと思います。

杉原：ここが一致していないと、なかなか一緒には作れません。

小西：ところが、これが非常に難しい。それぞれに良いものを作るぞという気持ちを深く持っているだけに、お互いの「これだ！」が噛み合わさるまでの道のりが一番大変だった気がします。

杉原：「乗りたい」と思えるものの感覚は各々で違うからでしょうね。また、世の中にまだ無いものを作り出そうとしているからってこともある。カッコイイと思えるかどうかは、感覚的なものだから、難しい部分はあります。

小西：「WF01」の原型ができたあたりから、やっと「これだ！」という方向が見えてきた。こうやったら面白そうだとか、もっとこうしたらいいなど、意見も出るようになっていきました。そうなるともう、高齢者とか体が不自由な方に向けてというよりも、自分が乗りたいものはどれだという感覚に近づき始めました。

杉原：それがすごく大事なことだと思っています。ボーダレスな製品を作るには、いかに自分ごと化できるかだし、そこがなければ目指すものは出来上がらない。今年も一緒に境界線を突破していきましょう！

前編はこちら

小西 哲哉
千葉工業大学大学院修士課程修了。パナソニックデザイン部門にてビデオカメラ、ウェアラブルデバイスのデザインを担当。退職後、2014年にexiiiを共同創業。iF Design Gold Award、Good Design Award金賞等受賞。2018年に独立しexiii designを設立。現在ウェアラブル、ロボット、福祉機器など幅広いカテゴリーのプロダクトデザインを中心に、さまざまな領域のプロジェクトに取り組んでいる。

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。