対談 CONVERSATION

人の走りを可視化したスマートシューズがアスリートを変える!?「ORPHE TRACK」開発者・菊川裕也が見る夢 前編

吉田直子

センシング技術を組み込んだスニーカーを履くことで、自分の歩行や走りをスマートフォンやタブレット上で簡単に計測・分析できるスマートシューズ「ORPHE TRACK 」。企画・開発したのは株式会社no new folk studioの菊川裕也氏だ。「楽器のような靴を作りたい」という発想から生まれたスマートシューズが、いかにプロダクトとして成熟していったのか。アメリカのクラウドファンディングサイトで$110,000以上の資金を調達し、2016年に一般販売されるまでの経緯と、「ORPHE」シリーズに込められた菊川氏の哲学を、編集長・杉原が伺った。

楽器づくりから始まった
「ORPHE」シリーズ

杉原:実は僕、菊川さんの講演会には何度も行っています。「ORPHE」もかなり早い段階で注目していました。まずは、開発のきっかけからお伺いしたのですが。

菊川:そもそも大学は文系で、どちらかというと商学部よりも軽音楽部に通っていたような大学生活でした。音楽が好きだったのですが、普通の音楽がやりたいわけではなく、楽器から作りたかったんですね。それで、首都大学東京の大学院で芸術工学を専攻して、単位取得をした頃にはこの会社を立ち上げていました。大学院の時に一番時間をかけて作ったのが、目の見えないユーザーが使える電子楽器。ユニットを押したり、つかんだりすることで音が鳴る楽器です。直感的なインターフェースというと電子楽器やDJが思い浮かびますが、DJといっても、音とジェスチャーが本当に1対1で対応しているかわからないじゃないですか?

杉原:確かにそうですね。DJは直感的なインタラクションというけれど、レコードを回すマネだけをしているかもしれない。

菊川:テクノロジーの進化によってインターフェースのデザインの幅が広がって、時代的にも音とジェスチャーの分離が激しくなってきていたので、逆にそれがつながる意味を考えていました。その後、サントリーさんの「響」というウイスキーのプロモーションで、楽器になるコップを作りました。金細工の部分が静電容量センサーになっていて、グラスを持ったらそれがわかる、加速度センサーでグラスの傾きがわかる、唇に触れたらわかる。飲んでいる行為が合奏になるのです。要はもともと知っているものが楽器になると、「これ、飲むものですよ」と言わなくても、人は勝手に飲むんです。

杉原:飲む時にコップを持つというのは当たり前の行為だから、使い方を教えるコミュニケーションやらなくて済んだ、ということですね。

菊川:まさにそうです。どれだけ直感的に作ったとしても、新しいものだったら、説明しなきゃいけない。そこで、真新しい楽器を作るよりは、すでにあるものが楽器になっていくことをやったほうが、あらゆる人を演奏者に変えられると思いました。靴は本当に誰でも履くので、靴自体が楽器になれば、普段みんなが意識していない、「歩く」「走る」が演奏行為になると思ったんです。

杉原:その発想は面白い!

菊川:最初はシンプルにタップダンスのシューズを電子化することを考えていました。靴は買ってきて、そこにセンサーを付けて、みたいなことを1人で夜な夜なやっていたら、じょじょに「面白い」「製品化したら?」と言ってくれる人が出てきて、一部を出資してもらってクラウドファンディングまで持っていくことになった。それが会社設立の経緯です。

スマートシューズ市場が
思ったよりなかった

杉原:これ、出た時は覚えていますよ。すごく欲しいと思いました。

菊川:ありがとうございます。この時点ではあまりモノ作りの制約を抱えていなかったので、こういうものがあったら楽しいよねという素直な気持ちに基づいて作られています。

杉原:濁りがないですよね。僕も車いすが最初に出来た時の喜びはいまだに色あせないのですが、今モビリティを作るときには、「これ量産は無理だな」とか、「ここをちょっと変えなきゃダメだな」とか、少しずつ加点より減点になっていく。そこを、いかに食い止めるかが課題ですよね。

菊川:本当にそうですね。とはいえ、ちゃんと量産して販売するところまで、それほどお金をかけずに達成できたことは、今でもノウハウとして引き継がれています。スマートシューズ系で大風呂敷を広げたところは、わりと出す前に破綻したりしていますから。

杉原:最初のスマートシューズの時代を振り返った時に、今も残っている考え方やテクノロジーというのは、何かありますか。量産のノウハウと、あとは?

菊川:いや、全部残ってはいます。プロダクトとして成立しやすい部分を抽出して、製品になっているのですが、成立しにくい部分も別に捨てたつもりはなくて、多分戻ってくると思います。ただ、思ったよりもモノ作りの世界の発展がスローでしたね。スマートシューズに関しては2014年くらいから考えているから、クラウドファンディングが終わる頃には、ランニング系のスマートシューズなんて世の中で当たり前になっているはずだと思っていました。だから、もっとニッチな、ダンスに特化したものでないと売れないと思っていたんです。でも、2020年でも、全然当たり前になっていなかった。

杉原:わかりますね。オリパラが決まった時に、大企業もスタートアップもみんな色々な風呂敷を広げたじゃないですか? でも、2020年になった今、予想よりはプロダクトが出てこないですもんね。想像以上にあまり変わっていないというのが自分の中の認識です。

菊川:打ち出すことはできても、実際に新規性が高いことをやる場合って、当然障害があるわけじゃないですか? それをちゃんとやりきる人は、実はかなり少ないですよね。

ランナーのためのシューズを
新しく開発

杉原:2015年に発表して「Indiegogo」(サンフランシスコを拠点にするクラウドファンディングサイト)で資金調達したんですよね?

菊川:そうです。それをもとに製品を開発することができました。その先の話をすると、僕らの場合、一般のコンシューマにどんどん市場が広がっていったというよりも、むしろ様々な場でコンテンツとして使ってもらえたことが大きかったですね。例えばAKB48さんや乃木坂46さんのライブに使ってもらったり、21世紀美術館での展示や、TVCMにも使ってもらったり。ちょっと目新しいものとして話題になったことで、ほかの仕事にもつながっていきました。

杉原:2015、2016年からプロモーションをやってきて、今の活動は、会社としてはどういう主軸になっていますか?

菊川:主軸はスマートランニングシューズの開発ですね。アプリをオープンにするというのは最初から思想的にはあったので、3年間くらい、SDKを無償配布して、大学とかに使ってもらったりしていました。そういう中で、為末大さんとも出会って、「ORPHE」を最初に見せた瞬間に、「子どものランニングの教育に使いたい」と言ってもらえたんです。パンと踏んだ瞬間に音と光が出るので、しかも、もともとタップダンスの動きを模していたこともあって、かかとから着地するのと爪先で着地するのでは音色が変わるようになっていた。IoTというとデータだけ貯まっていけばあとはなんとかなる、みたいなところに行きがちですが、僕たちの場合はデータを録るというのと、即自的なフィードバックの両方をやっています。フォームを変えるみたいな、その人にとって直接ベネフィットがあるようなタイプのことが得意だなと思っていたのと、為末さんというのもあったので、そこでランニングフォームを見えるようにして、「ORPHE TRACK」にたどりついたという形ですね。

ランニングフォームを分析できるスマートフットウェア「ORPHE TRACK」。スマホアプリと連動し、今まで大がかりな設備でしか計測できなかった「着地」「プロネーション」「左右バランス」も解析できる。2019年発売。

引用元 https://nonewfolk.shop/

杉原:やっぱりコミュニケーションというか、伝え方にすごくこだわっていますね。

菊川:そうでしょうね。もともと会社自体は表現行為だと思ってやっているので。

杉原:うん、うん。

菊川:とはいえ、2016年に発売した「ORPHE ONE」はわりと漠然とやりたいことをやっているのに対して、「ORPHE TRACK」という世代では、きちんとこの技術が欲しい人たちに伝えることを意識しています。いろいろ調査したのですが、特にランナーの中でも、着地は、なかなか変えられないんです。勉強するけれど、そもそも自分がどうなっているかよくわからないというのがあって。

杉原:それを音で知らせてくれたり、光で知らせてくれたりしたら、フォームの直し方がわかりやすいですよね。

菊川:はい、全然違いますね。あとはセンサーと靴を切り離したというのは大きいです。前のモデルは全部スマートシューズだったので、一部が壊れたら全部替えないといけなかったのですが、ORPHE TRACKではセンサーと靴を分離しました。また、センサーとしては同じような仕組みですが、中のアルゴリズムはめちゃくちゃ進化させていて、履いているだけで歩幅や速度や角度など、ひとつひとつのデータを切り出せるようなアルゴリズムを社内で開発しています。

杉原:すごいな、このアルゴリズムは。結構変数が多いですよね?

「ORPHE」のアプリUIを見て、驚く杉原編集長。データを見ながら練習することでランナーの着地改善なども容易になる

菊川:センシング自体はシンプルで、アウトソールの真ん中に3軸加速度センサとジャイロセンサを置くというだけです。でも、そのほうがスケールしやすい。で、それを料理するアルゴリズムの部分をがんばって開発しているという感じです。

<後編へ続く>

菊川裕也(きくかわ・ゆうや)
1985年、鳥取県出身。一橋大学 商学部 経営学科を卒業後、首都大学東京大学院芸術工学研究科に進学。音楽演奏用のインターフェース研究・開発を行う。視覚的インターフェース「PocoPoco」が、アジアデジタルアート大賞優秀賞を受賞。その後、スマートシューズ「ORPHE ONE」を開発し、2014年10月にno new folk studioを設立。クラウドファンディングでの資金調達に成功し、「ORPHE ONE」を量産化する。2019年7月よりランナー向けシューズ「ORPHE TRACK」を発売。

(text: 吉田直子)

(photo: 壬生マリコ)

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対談 CONVERSATION

あなたの疾病リスクが予知可能に 東芝が仕掛ける近未来の医療

宮本さおり

スマートウォッチの出現が私たちの健康管理のあり方を大きく変えた近年。データを取得することで健康増進につなげる動きはどのように加速しているのか。この夏、「疾病リスク予測AI」のサービスを開始した株式会社東芝、東芝デジタルソリューションズ株式会社を編集長・杉原行里が訪ねた。

人々の健康に対する意識の高まりが見られる昨今、その後押しをしたものとして、スマートウォッチの存在は大きいだろう。日本国内における販売台数は年々増加、ICT市場調査コンサルティングのMM総研による調査では、2019年度には過去最高の191.4万台を記録、2020年度の予想数値は263.5万台と、さらに数字が伸びそうだという。利用者がよく使う機能でみると、最も多いのがウォーキング・ランニングの記録(消費カロリー、歩数、移動距離、ランニング機能)63.7%、次いで「心拍計」などが続き、「睡眠時の記録」についても47.4%がよく使う機能としてあげている。

自分の体の状態を客観的な数字を持って教えてくれるアイテムへの関心は、今後も高まりを見せるだろう。そんな中、東芝グループはAIを使い将来の疾病リスクを予測する「疾病リスク予測AI」の運用をはじめた。なぜこうした取り組みをはじめたのか。開発、運用に携わるチームの皆さんを編集長・杉原が訪ねた。

左から 東芝デジタルソリューションズ株式会社 ICTソリューション事業部保険ソリューション営業部営業第一担当主任太田和行氏、同事業部保険ソリューション部技術第二担当参事 栗田英和氏、株式会社東芝 技術企画部ライフサイエンス推進室主務 山口泰平氏

機械の故障を
見分ける技術を応用

杉原:今日はお時間をいただきありがとうございます。まず、現在の取り組みについて伺いたいのですが、病気の超早期発見や個別化治療という部分について、近未来の医療がどうなるのかをお伺いしたいのですが、こちらのチームではAIを使って疾病リスクを予測するものをされているとうかがいました。

山口:東芝グループは新規事業領域として精密医療に取組んでおり、病気の超早期発見や個別化治療に関わる研究開発、社会実装を進めています。その中の1つである「疾病リスク予測AI」は、健康診断のデータから将来の疾病リスクを予測する技術です。

杉原:「こうした病気にかかる可能性がありますよ」という予測を出すということですよね。

栗田:はい。糖尿病・高血圧症・脂質異常症・肝機能障害・腎機能障害・肥満症の6つの生活習慣病に関するリスクを、1回分の健康診断データを基に、6年先まで予測します。

杉原:具体的にはどのようにして予測が導き出されるのでしょうか?

山口:企業では、社員の健康診断を毎年行っていますよね。東芝にも健康診断データや、投薬データが長期間にわたって同じフォーマットで蓄積されています。これらのデータを使って何かできないかというところが一つありました。

加えて、我々には製造現場で培ってきたAI技術があります。例えば、半導体の製造現場で欠陥品を検出する際や、製造機械設備が故障する際の予兆を見つけるときなどに、AI技術を活用してきました。こういった技術は欠陥検出や機械故障を予測するためのものですが、対象を人間に置き換えると、体の不調、病気の発症を予測できるのではないかという発想から開発がはじまりました。

一気通貫したソリューションについて話す山口氏

こういったデータと技術を組み合わせることで、将来病気になるリスクを予測しています。この技術は超早期発見というよりも、どちらかいえば健常な人たちが将来病気になるのを予測するというものです。超早期発見というキーワードでいうと、マイクロRNAという技術があり、研究開発を進めています。わずかな量の血液から13種のガンを網羅的に検出する技術です。

杉原:それにはデータが必要ですよね。

山口:わたしたちとしては予防から治療まで、一気通貫したソリューションとして提供したいと考えていますので、その元になるのがやはりデータだと思っています。

健康を支える
ソリューションとは

杉原:「疾病リスク予測AI」は、ソリューションの一部ということですね。

太田:はい。健康診断データの数値を見るだけではピンとこなかった病気のリスクを可視化することで、生活習慣病の予防・改善につなげるソリューションです。

疾病リスク予測AIにより、生活習慣病の予防・改善に貢献したいと話す太田氏。

山口:もう一つデータという観点で言うと、我々は遺伝子解析事業も行っています。遺伝子データというのは私たちの体の設計図です。設計図に記載されている体質情報と健康診断の経年データや、服薬の情報を組み合わせることで、例えば、同じ薬を飲んでいる人たちの中で、効果に差が出る原因を調べることもできるようになるかもしれません。

さらに、年1回の健康診断だけではなく、食事や活動量などの生活データを組み合わせていくことで、個人を起点に医療・ヘルスケアデータを一本につなげていきたいと思います。

ウェアラブルだけ、ゲノムだけ、検診だけというところは多いのですが、弊社はぶつ切れではなく、つなぎ合わせることができる、弊社の考える精密医療の形はそういうところだと思っています。

東芝が考える生活習慣改善ソリューションの提案画面例。組み合わせたデータを元に、近い将来の疾病リスク予測を可視化、どこを気にかけると良いかを分かりやすく教えてくれる。

杉原:確かに、ただデータが取れるだけで終わってはもったいないですよね。一気通貫というのは面白いですし、経年でのデータ蓄積があるというのはすごく羨ましいところですね。これを使って今後はどのような取り組みをしていきたいと考えておられるのでしょうか?

山口:個人のこれらのデータを収集、分析し、その結果に基づいて層別化を行い、各層グループ毎に最適な予防法、治療法を提案していきたいと考えています。

杉原:実際今、どのような形で、どれくらいの量のデータを集められているのですか?

山口:今は東芝の従業員を対象に、精密医療のビジョンに賛同いただける方々から、ゲノムデータ、健診データ、レセプトデータの提供をお願いしています。当然、ご本人の同意をいただきながら進めており、その数は1万人を超えています。

杉原:その数字は予想よりも多かったのでしょうか、少なかったのでしょうか?

山口:まずは1万人を目標に進めてきましたが、思ったよりも早く1万人の同意が得られた印象です。

私たちの精密医療ビジョンの1つに「次の世代も見据えた予防医療に、デジタルの力を活かします」というものがあります。
現時点では、従業員に対して、遺伝子検査の結果から病気のリスクをお知らせすることを全く行っていないんです。あくまでも、医療のため、一個人だけでなく同じ境遇に悩んでいる人のためや、次の世代の予防医療のために残す健康資産という考えにご賛同頂いた方々に参加頂いています。

杉原:先ほど、次世代の医療に関するお話も出ていましたが、今回得たデータの活用方法について、御社として何か具体的なお考えはあるのでしょうか?

山口:ゲノムデータ、健康診断データ、レセプトデータ、更にウェアラブルデータ等を活用した日常データを繋ぎ合わせることで、医療発展のための研究だけなく、ヘルスケア産業自体の発展に貢献できる仕組みを作っていきたいと思っています。

センシング活用に
欠かせない倫理観

杉原:HERO Xはすごいコアなファンが多いのですが、私が思うに、その方たちって1つだけ共通項があるんです。いろいろなことを自分ごと化して見れているんですよね。例えば、ガンの超早期発見の話を聞いた時にスッと入ってくるという方は、おそらく近しい人がガンを経験したり、ガンで亡くなったりしていることが多いと思うのです。1万人の同意を得られたというのは、こうした自分ごと化されている方なのではないかと想像します。何か未来のためにっていう医療への期待が込もっているのを感じます。

未来のためにというのは僕らもよくテーマとして言っているところなのですが、正直結構勘違いされやすい。僕らの場合、パラリンピアンとか、いろんな疾患を持ってる方たちを助けようみたいな媒体に思われがちですけれど、狭くそこだけに焦点を絞っているわけではなく、どちらかと言えばそこで、その技術がどうなって進化していくのか、そのアイデアがどう大きくなっていくのかというところに注力を注いでいるので、今日のお話はすごく共感するのです。ただ、データを取られることが、まるで丸裸にされるように感じる方もいます。これよりも先、より多くの人たちに賛同を得ていくための壁はあるのではないでしょうか。

山口:そこはおっしゃる通りだと思っています。個人それぞれに考え方は当然違いますのでより多くの方に賛同頂くには、自分ごと化できるような小さな成功体験を少しずつ示していくしかないと思っています。

我々のビジョンにご賛同頂きゲノムデータまでをも提供してくれる方々に対して、中途半端なデータは返せないと思っています。しっかりとした研究に基づいたエビデンスにより、〝これなら返せる〟というものを作っていく必要があります。かつ、例えば「ある疾患のリスクがあります」で終わらせるのではなく、その先に「遺伝的背景から、あなたにはこういった予防がお勧めです」ということまでお伝えする、ここまでがセットになって初めてお戻しすることができると思っています。

杉原:ローマは1日にして成らないのだから、その30年、50年、100年というロングスパンで考えたときに、もしかしたら自分のひ孫あたりにそれらがフィードバックされるという想像力を持ち合わせているかいないかですよね。今日はありがとうございました。

(text: 宮本さおり)

(photo: 小林鉄兵)

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