対談 CONVERSATION

センシング技術と即自的インターフェースが導く未来「ORPHE TRACK」開発者・菊川裕也が見る夢 後編

吉田直子

履くだけで自分のフォームや歩き方が分析できるウェアラブルシューズ「ORPHE TRACK」。前編では、楽器のもつ「即自的フィードバック」をスマートウェア開発につなげるという、菊川氏のユニークな発想を伺った。後編では、「ORPHE TRACK」で蓄積されたノウハウやデータを、今後どう生かしていきたいかを聞く。リハビリや医療の分野にもかかわりが深い編集長・杉原が、技術革新が可能にする医療・福祉の未来を、菊川氏と共に語る。

「走る」「歩く」のセンシングが
医療につながる

杉原:今現在は、首都大学東京に入った時からの考え方やビジョンを受け継ぎつつ、企業ブランディングもきちんとやりつつ、次のステージに行っている感じですか?

菊川:まさにそうじゃないでしょうか。最初の2、3年は、まず「ORPHE ONE」というものを作りながら、会社のあり方を試行錯誤していて、コラボもたくさんやっていました。あとは同じセンサーをハイヒールにとりつけて、歩行の指導をやってもらったりしています。これは、(RDSの)陸上トラック競技用の車イスの取り組みに近いですね。

杉原:そうですね。僕ら、いま手を組んでいるのがリハビリのチームなんです。「歩く」という行為は、例えばそれを見ることで特定の病状などもわかりやすくなるので、医療にもつながりますよね。でも、それには、その人の歩き方を常に理解するセンシングも必要です。それは靴だよね、みたいな話はexiii design 代表で、RDSのプロダクトデザイナーの小西哲哉(http://hero-x.jp/article/8714/)ともしていました。

菊川:そういうことに取り組まれていたらわかると思うのですが、例えば認知症のかたが、歩幅が狭くなったり、歩行速度が遅くなったり、足が上がりにくくなったりすることが、骨格的な問題で起こっているのか、認知的な問題で起こっているのかを切り離すのは結構複雑ですよね。転倒した時のデータがあっても、「この人は歩行速度がいくつだから、認知症です」みたいなジャッジはおそらく難しくて、その人の日常生活のデータなど、色々なデータを組み合わせた中で、予測ができるようになるのかなと思うんです。

杉原:まさにその通りだと思います。ブロックチェーンではないけれど、様々なIoTが入ってデータバンキングしながら、病気などを予測する動きは、たぶん次のビジネスとして来るのではないかと思いますね。

専用センサーをソールに入れるだけで、ランのデータをスマートフォンに飛ばせる。着地の瞬間はサイドのLEDが光って通知してくれる

転倒のタイミングを
靴で知らせることはできる?

杉原:医療という面では、転倒を防止すれば、日本の医療費の多くは削減できるといわれているそうです。

菊川:医療費は40兆円とかですよね。

杉原:要は、高齢者が自分の歩き方が変わっていることに気づかない。それで、転倒して骨折すると動かなくなるので、認知症が始まっていく。だけど、靴の中にセンシングがあって、家族に「そろそろ歩行をトレーニングする必要がありますよ」とウォーニングするようなものができると、かなり日本の、というか、世界の医療費も下がるだろうというのを、僕は「ORPHE TRACK」を見ながら考えているんです。

菊川:うちの場合はセンシングできるというのと、その時、常に身に着けているというのがセットになっているのが強みですね。高齢者でも靴は履くはずなので。振動モーターとかも入っているので、危ないという時に予知できるなら、ちょっと前に教えてあげるとか。例えば高齢者は爪先があがらなくなったら転倒しやすくなっているというのはすでに知られていますが、そこで「転倒しやすいから外には出ないで」と言ったら、結局寝たきりになるので、逆効果ですよね。だから、たぶん、本当に直前に教えてあげることができなかったら、あまり変えられないと思っています。

杉原:倫理的な問題を一回置いておいて、「ちょっと足が上がってないぞ」「少しは上げる準備をしておいてください」というアドバイス、コーチングがあると面白いですよね。

菊川:もちろん、あるといいと思いますね。ただ、僕が勝手に思っていることは、ランナーでも歩く人でも、「こうしてください」と言われても、なかなか出来ない。そこを、音や振動や光で、自然とそうなるようにしてあげたい。だから、もしこけやすい歩き方をしている人だったら、アプリケーションを通じて楽しんでいるうちに、こけづらくなるというのをやりたいんです。変化を人間側に求めない。テクノロジー側が人間を変えていくようにすればいいと思っています。

杉原:それ、すごくよくわかります。僕らは、もともと車イスをやっている業界ではないので、モビリティをやっている時に「この時代なのに、どうして人間がモノに合わせるのか?」と思う時があるんです。

菊川:それは、たぶん日本人が苦手なところだと思います。ガマンをして、モノに合わせてしまう。うちのアンバサダーをしてくれているランナーが、アプリを使って着地とかを見ながら2カ月くらい走ったら、相当なミットフットの技術を習得したんですね。そもそもフォームを変えられたこと自体がすごいですし、変わったということを簡単に証明できるのが面白い。今まではなかなか伝えられなかったことが伝えられるから、自分にとっても他人にとってもわかりやすくなる。

杉原:こんなに簡単にレジリエンスが出ちゃうのが、すごいですよね。

菊川:そうです。100万人の高齢者が履いていてくれて、転倒のことを研究すれば、「こけにくさ」というのも、社会的にすぐ実験できたり、証明できたりするのではないかと思っています。

予防医療の経済効果を
可視化していくことの意義

杉原:今はアシックスと組んでいるんですか?

菊川:ええ。現在お見せしている「ORPHE TRACK」」は自社オリジナルで作ったランニングシューズですが、これとは別にアシックスのシュ-ズの中にうちのセンサーが入るものを開発中です。

杉原:今後、企業として、「歩く」「履く」「動く」以外にセンシングの技術でやりたいことはありますか?

菊川:構靴にはこだわっていますね。僕がやりたいのは、本当にただ「靴を履く」という行為自体に意味付けをすることです。「歩く」「走る」という根源的なところが楽しくなることで人を変えたいので、ウェアラブルでプラスワンをしたくないんです。それが出来るのってたぶん、靴を含めて、本当に限られたアイテムしかないです。もともとは靴自体が、裸足だと歩けなかった領域を歩けるようにしたり、疲れにくくしたりするためのものです。最近も靴によってタイムが短縮されたりしていて、 そもそも“最小の乗り物で人間を拡張する“ということが、靴に含まれている。その面白さに、全然飽きないんです。

杉原:未来の靴はどうなっていくと思いますか?

菊川:ひとつ思っているのは、さっきも言ったように、今は靴に対して人間が合わせている状態に近いですよね。それが、靴と歩き方の因果関係が全部データで結べるようになったら、靴やインソー     ルを正しく選んでいる限りは、歩きに関する悩みはなくなっていく。そういう方向性にはいくだろうなとは思っています。

杉原:今まではそこを検証しようがなかったから、大量生産されていた。それが今、パーソナライズできるようになっている。僕の中の見解としては、ユニバーサルデザインの定義が変わっていき、個人所有を目的とした物作りやプロダクトが主流になると感じています。「HERO X」などを通じて色々な人とお会いしていると、みなさん、ほぼ同じことを言うんです。みんなそこに行きつくとしたら、その未来ってめちゃくちゃ楽しそうだなと。僕も自分に合った靴が欲しいですね。ただ、「自分に合った」というのが一体なんなのかというのが、次の議論になっていくと思います。

菊川:そこの証明をするためのデータだと思います。ただ、数種類のシューズの中に、僕らのセンサーを入れ替えられるようにした時、同じ人でも靴によってタイムが変わってくれば、やりたい走りに合わせて靴を選べます。しかも、そのデータは靴メーカーに返ってくるので、メーカー側も確実に効果を与える製品を作っていくようになる。本当に近い未来に、そういうループが回っていくのではないかという感覚はありますね。

杉原:今まで、有名なランナーが履いていることを広告して購買意欲を促していたものが、インソールを含めて、これが正しいんだよとコーチングしてあげられる。そのワンパッケージは、確かに新しいけれど、本来あるべきだったものがやっと追いついてきた感覚に近いですね。

菊川:そうですね。あとは、杉原さんも同じだと思うのですが、やりたいなと思っているのは、予防医療の経済効果を今の時点で評価できるようにすることです。というのは、医療費はみんなで負担しているけれど、予防医療のために買うものは100%自己負担ですよね。その状態のままだと、予防医療の段階で防ぐことが難しいのではないかと思うんです。だから、データをみんなが活用できる形にしておけば、それこそ「転倒をしやすくなっていますよ」というのを止めにかかる何かができるんじゃないかと。

杉原:予防医療を推進するには、データをバンキングしていって、自分にメリットがあると明確に見せていくことが大事ですよね。今回、菊川さんのプラットフォームを見ていて、めちゃくちゃ面白いと思ったのは、そこもあります。僕らもオリパラを契機に、次の世代にどう新しい絵をもっていけるかは、すごく考えていますね。

前編はこちら

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月に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

脳をヒントにしたAI開発が次のアーキテクチャを作る 自律型AIはどこまでいけるのか

吉田直子

脳科学とAIの融合分野において世界をリードする金井良太氏。金井氏が代表を務める株式会社アラヤでは、人間の脳の仕組みをAI技術に応用し、製造業を中心とした企業に最先端のAIソリューションを提供している。同社が得意とするエッジAIとは何か。そして、金井氏がプロジェクトマネージャーとして参加する内閣府のムーンショット事業の狙いとは。次世代AIの可能性について、HERO X 編集長・杉原行里が聞く!

クラウド不要のエッジAIとは

杉原:御社の強みであるエッジAIとは、なんでしょうか?

金井:エッジというのは、スマホやカメラのような端末のことです。一般的なAIは映像をクラウドにあげて、クラウド上で計算して答えを返しますが、エッジAIはスマホなどのデバイス上で計算するというものです。全部クラウド上で自動にすると、遅延も生じてしまうし、計算が重たいですよね。それを、ディープラーニングまで含めてデバイス上で実行するのがエッジAIという技術です。

杉原:クラウドにいったん上げなくていいということですね。

金井:まさにそうです。そのほうが安価だったりします。

杉原:なぜほかのシステムはクラウドに1回上げるということになっているのでしょうか? アイデアがないのか、気づいていないのか。

金井:みんなエッジでやりたいはずですが、なぜできないかというと計算が多いからです。そこで、計算を少なくするとか、計算をしやすいようにするとかの手法が、我々の技術ドメインになると思います。

杉原:変数が少なくなるという感じでしょうか?

金井:そうですね。入力のビット数を減らしたり、あとは枝刈りといって、計算する時にニューラルネット(人間の脳の働きを模倣する数理モデル)のつながりを減らしても同じような計算結果が出るようにするなどです。

杉原:そう伺うと単純な疑問が出てくるのですが、クラウドに上げて計算したものと、御社のエッジAIで計算したものとでは、この言葉が正しいかどうかわからないのですが、整合性は保てるのでしょうか?

金井:いえ、計算を簡単にしてしまうので、性能は落ちます。ただ性能を落とさずに計算を減らすというようなことを研究開発しています。自動運転などではかなり高い精度が求められますので、実際に我々が手掛けているものは工業製品の検査とかが多いですね。

今のAI開発は野球でいうと
ピッチャー量産型!?

杉原:御社のサイトに掲載されている「お掃除ロボットの例」(https://www.araya.org/about/feature/)ですが、要は機械による自動化は地図に沿って走行計画を作っていくけれど、自律AIなら「部屋をきれいにする」という目的を人間と共有する、という。この言い方が僕はすごくわかりやすかったです。

金井:今のAIの使われ方は、物事を自動化するところがメインで、その先に自律というアイデアがあります。自動というのは人がやり方を教えてその一部をAIに置き換える手法ですが、自律の場合は、目的を与えたらやり方を見つけ出すところまで、AIがやる。さっきのお掃除ロボットだったら部屋をきれいにするためには途中の問題も自分で解く必要がありますが、現状のディープラーニングは自動レベルのものが多いです。我々はそこに強化学習や深層強化学習と呼ばれる手法を取り入れていて、それを使うと自律への道が開けるのではないかと考えています。

杉原:面白いですね。御社はAIに意識を実装する研究もしているとお聞きしましたが、すごくシンプルな質問をしていいでしょうか? 意識ってなんですか?

金井:意識は感覚だと思いますね。ものを見た時は「見た」という感覚が生じるし、痛みを感じたときは「痛い」という感覚が生じる。そういう主観的な感覚のことを意識と言っています。

杉原:五感で感じられることが意識ということでしょうか?

金井:そう、感じる能力ですね。それをAIにもたせようと思ったら、結構具体的なことを考えなきゃいけない。自発性とか、想像力とか、AIが考えるというのはどういうことか、みたいなことを突き詰める必要があります。でも、そういうことを考えていくと、普通のAIとは違う作り方を思いつける。だから、新しいAIのアーキテクチャを考える時のヒントとして、意識をもたせるには?ということを研究したりはしますね。

杉原:この意識をもったAIが、どのような分野に入ってくるんでしょう?

金井:今、仮説としているのは、いわゆる汎用人工知能みたいなものが作られるということです。脳の中にはたくさんのAIが一緒にいる状態で、その合体方法を意識というプラットフォームが示している。今のAIは機能特化型といって、姿勢の推定や、表情の読み取りなど、1つのことに特化しています。だけど人間はそれをうまく組み合わせて考えることができる。だから、今いろいろな人が作っているAIを統合して、ひとつの強力なAIを作る方向になるのではないかと思います。

杉原:野球でいうと、今のAIはピッチャーばかり作っているみたいな感じですよね。でも、金井さんは「野球やろうぜ」と言っている。

金井:そんな感じですね。チームをちゃんと作ろう、という意味です。

ムーンショットで
BMIの技術開発

杉原:御社を知るきっかけになったのが、内閣府が進めているムーンショット型研究開発制度です。目標1のブロックで民間企業として参加しているのは御社だけですが、参加のきっかけはなんでしょうか?

金井:ムーンショットの目標は、「時間と空間と脳と身体の制約から解放される」という突拍子もないものです。これは自分に向いていそうだなと思って、普通に応募しました。

杉原:今回ムーンショット1で、2050年までに御社が達成したい目標はありますか?

金井:まず2030年までにBMI(ブレインマシーンインターフェース)を実用化できるレベルをめざしています。BMIには侵襲・非侵襲といろいろあります。最初、イーロン・マスクがやっているみたいに侵襲で脳に電極を埋め込むことを考えていたのですが、それ以外にも非侵襲で普通に脳波をとったり、あとは意外と外から画像だけ解析すればいけるんじゃないかと思って。脳を見なくても何をやろうとしているかが予測できればよいので、AIのノウハウを最大限応用すれば、侵襲性が低くても人が何か考えただけでモノを動かすくらいのことができるのではないかと思っています。

杉原:PoC(プルーフオブコンセプト)としてどのあたりに入りそうですか? エンタメでしょうか? それとも老人や言語が伝えにくくなった方たちに、最初に実証していくのか。

金井:侵襲と非侵襲で使える場所が違うと思います。侵襲のほうは完全に四肢麻痺やALSのかたの身体の補完という医療用の目的。非侵襲のほうは意外に自分自身のモニタリングみたいなものに使われるんじゃないでしょうか。まず自分の疲れを知るとか、鬱や過労を防止するみたいに使って、そのあとにインターフェースとして検討されていくと思います。たぶん、声を出さないでしゃべるくらいにはなると思います。

杉原:すごいですね。例えば触覚センサーみたいなものをつけて、より重さや触覚が伝わっていくと、自宅でロボットを遠隔操作することもできますよね。

金井:そうですね。入力のところを簡単にすればいいのかなと思っています。BMIですごくいいものを作ろうとすると、精密なデータが脳からとれて、ロボットのほうも自由度が高いイメージになりますが、そこまでいかなくても「前に進みたい」と思ったら、歩くところはもう全部半自動でロボティクスでやってしまえばいいのかなと。

事業者のほうが脳の研究は進んでいる

杉原:HERO Xはスタートアップのかたも読んでいるので、起業の時に大事にしていたことをお聞きしたいと思います。

金井:起業をする時は、少しでも前に進みたいと思っていましたね。進まないのが一番つまらないので。あとから考えるといろいろ失敗もありましたが。

杉原:研究領域だけではなく、実装領域も兼ね備えるための起業だったのでしょうか?

金井:そうですね。研究でできることは限られているんです。特に脳の画像を見て、個人の特徴、例えば知性とか性格とかを読み取ることはかなりできていたので、そういうことを役立てたいと思っていました。脳の研究も、Googleのような企業が圧倒的になってしまって、アカデミックな研究よりも自分が事業を作ったほうが研究が進むのではないかと思ったんです。起業したい人からよく相談を受けるのですが、実際にはなかなか起業しないですね。やってみればいいんじゃないかと思うのですが。

杉原:僕もよくそういう相談を受けますが、悩んでいる方が心に悪いですよね。

金井:やったほうがいろいろ得られるとは思いますよね。

杉原:最後に、今後AIはどんな風に生活に入り込んでいくと思いますか?

金井:着実に様々なところに使われ始めるとは思います。ただスマホやネットレベルの、誰も気づかないけれど、実は広範囲に使われていたみたいな存在になっていくのではないかと。

杉原:人々がそれを実感して気づくタイミングって15年、20年くらい先ですか? それとも、何気なく生活がアップデートされていって、そもそも気づかない?

金井:後者だと思いますね。パソコンが速くなっても気づかないみたいなことだと思います。

杉原:気づいたら20年前よりかなりよくなっているよね、みたいな感じですね。金井さんのAIに対するアプローチってすごく新鮮というか、ほかのかたからあまり聞いたことないなと思います。会社の事業としてはBtoBが多いのでしょうか?

金井:ほぼBtoBのAI開発と、R&Dのお手伝いですね。自動車の会社が多いです。

杉原:ぜひレース業界もよろしくお願いします。マシンも、いまや走るセンサーといわれていますから。今日はどうもありがとうございました。

金井良太(かない・りょうた)
株式会社アラヤ創業者。2000年京都大学理学部卒業後、2005年 オランダ・ユトレヒト大学で人間の視覚情報処理メカニズムの研究でPhD取得(Cum Laude)。米国カルフォルニア工科大学、英国ユニバーシティ・カレッジ・ロンドンにて研究員。JSTさきがけ研究員、英国サセックス大学准教授(認知神経科学)を経て、2013年に株式会社アラヤを創業。神経科学と情報理論の融合により、脳に意識が生まれる原理やAIに意識を実装する研究に従事すると同時に、産業界におけるAIと脳科学の実用化に取り組む。文部科学大臣表彰若手科学者賞、株式会社アラヤとしてJEITA ベンチャー賞(2020)、ET/IoT Technology Award(2019)など多数受賞。2020年より、内閣府ムーンショット事業プロジェクトマネージャーとしてブレイン・マシン・インターフェースの実用化に取り組む。

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(text: 吉田直子)

(photo: 増元幸司)

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