今年の1月にアメリカはラスベガスで開催された、世界最大級の電子機器展示会『CES 2020』。そこで初出品されたのが、枕元に置くだけで赤ちゃんが泣いている理由がわかるプロダクト『CryAnalyzer Auto（クライアナライザー・オート）』。開発したのは、「テクノロジーで子育てを変える」をミッションとする日本企業のファーストアセントだ。今回は、赤ちゃんの泣き声診断が生まれた背景と仕組みについて、同社のCEO（最高経営責任者）である服部伴之氏に話を訊いた。

子育てのリアルな悩みから
アプリ開発を着手

「最初から育児関連だけでいこうと思っていたわけではないんです。会社を立ち上げる少し前に、一人目の子どもが生まれまして、その時に育児って大変だなと実感をしたんです。特に妻は子どもができる前とはだいぶ変わりまして、かなりストレスを抱えているなと。当時は恥ずかしながら『産後うつ』という言葉も知らず、どうしたのかな？ と思っていたんですが、いろいろと調べて『産後うつ』という言葉を知って、あーこれがそうなのかなと理解することができました」

子どものいる家庭では「あるある」のひとつだが、奥様が美容室などに行く間にミルクを頼まれ、「何ccあげればいい？」と聞くと、「そんなことも知らないの？」という反応をされる。数週間後、同じような状況で、また怒られるかなと思いながら改めてミルクの量を聞く。これに似たような状況が服部さんにもあったという。

「あるとき、妻が手書きでつけていた育児記録（日記）を見たんです。そこで、これよりも簡単にできるアプリがあるだろうと調べたんですが、当時はいいものがなかった。そのうちに、『一般的にこの年齢ならばもう○○ができるらしい、でもうちの子はまだできない』という会話も増えるようになって。心配している妻を安心させるため、正しい情報を調べようとしたんですけど、インターネットの検索では何が正しい情報なのかがわからない。そういうことが重なって、育児記録アプリを作ったんです。みんなの育児の実態がわかれば、正しい情報や新たな価値が生み出せると思ったわけです」

「赤ちゃんの生活リズムの見える化」を目的にしたアプリの制作。しかし、コンセプト段階においては、身近なママ友からの評判は悪かったという。

「『見える化できると便利でしょ？」という聞き方が悪く、『そういうのは男性脳的な発想で、私たちは求めてない。』という声が大半でした。ただ1名だけ、『女性にその発想は生まれないから、作って見てもらうしかないと思うよ』と言ってくれた方がいたんです。そこで、2013年にアプリ『パパっと育児』をリリースしてみました。結果は想像以上に『見える化』の部分が利用されていた。つまり、本当は求められていたわけです。その後は口コミ的に広がって、広告費を一切かけず現在までに60万ダウンロードされています」

アイコンをタップするだけで育児記録がつけられる

『パパっと育児』利用者のボリュームゾーンは0～2歳。主な機能は、全20種類のアイコンをタップするだけで、ミルクをあげた時間や排便の時間などが簡単に記録できるというもの。また、各記録をグラフや統計にして表示することができ、予防接種の推奨スケジュールなどもわかる。そのほか、各種便利機能を搭載した同アプリは、2014年に第8回キッズデザイン賞を受賞。2017年からは、国立成育医療研究センターと共に、子どもの成長、発達、生活習慣の実態解明を目指す研究もスタートした。

「2013年のリリース時点から、5年間はまずデータを溜めようと考えていました。ただ、集めたデータが価値を生み出せるのかを事前に検証しておく必要があるので、成育医療研究センターとの取り組みをスタートさせました。また、ビッグデータを用いた子どもの生活習慣と、成長や発達の関係にまつわるエビデンスって、世界的にほとんどないんです。そういう意味でも検証する価値がすごくある分野であることがわかりました」

見える化されると
男性の育児参加が進む

『パパっと育児』から得られるデータは、医療的な研究に使われるのみならず、「子育てをする親のストレスを下げる」という本来の目的にも役立つ。

「夜泣きアラートという機能が特徴的です。一般的に、ほかの子どもと比べて夜泣きが多いかどうかを比較することは非常に難しいです。でも、私たちには統計的なデータがあるので、『同じ週齢の子と比べて、お子さんの夜泣きの多さは上位何％ですよ』とお知らせすることができる。すると、上位10％と表示された家庭の約5割は、旦那さんと話し合うという結果が出ている。さらに、そのうちの約6割の旦那さんに行動変容がおこる。寝かしつけを手伝ってくれたり、夜中に起きてくれたりするようになるんです」

数字的な根拠を持って「うちの子は夜泣きが多い」というと、男性も納得して行動するというわけだ。このような機能を付けたのも、服部さんにとっては懺悔のような気持ちがあったという。

「一人目の子どものとき、夜泣きをしたら当然気づいて自分も起きるだろうと思っていたんです。でも、すぐに慣れて起きなくなるんですよ。『昨夜は夜泣きがすごかった』と、妻に言われて初めて知るという状況。でも、自分はスルーしていたんです。このアプリを開発してデータを見てみると、想像以上の頻度で皆さん夜中に起こされていることがわかった。これは大変だと改めて思ったんですよね。そこで、二人目のときは自分も頑張ろうと心を入れ替えたんですけど、その子はよく寝る子でした（笑）」

ここから、冒頭の『クライアナライザー・オート』につながる、「泣き声診断」機能が2018年に生まれるのである。

泣いている理由がわかれば
ストレスはさらに下がるはず

「『育児のときにストレスを感じるタイミングはいつですか？』という、ミルクメーカーさんがおこなった調査で、1位が『赤ちゃんが泣いているとき』だったんです。そこで、どうして泣いているかがわかれば、ストレスを取り除けるかもしれないと思って研究をスタートしました」

以来、「赤ちゃんの泣き声の録音」と「泣いた理由」をモニターユーザーから募集。約2年間で2万人のデータを収集した。

「泣いてすぐに理由を聞くと親の直感になってしまうため、ひと段落したタイミングで『先ほど泣いた理由はなんだと思いますか？』と答えてもらうような方法を取りました。そこから音声解析をしてアルゴリズムを組んでいったのです」

『パパっと育児』においては、アプリで『泣き声診断』を起動し、泣いている赤ちゃんに5秒間マイクをかざす。すると、「お腹が空いた」「眠たい」「不快」「怒っている」「遊んでほしい」の5つの分類の中から、可能性が高いと分析された分類と確率が表示される。現時点では生後0～6ヶ月くらいまでの赤ちゃんに最適化されたアルゴリズムとなっており、正解率は8割と高い。なお、これは本当に泣いた理由は赤ちゃんにしかわからないため、医療的なものという位置づけではなく、子どもの生活習慣を研究する会社が本気で作った、エンターテイメント的な位置付けとなっている。

「この『泣き声診断』を単体の機能として取り出し、多言語化して世界で使えるようにしたアプリが『クライアナライザー』です」

さらに、『クライアナライザー』をもとに、プロダクト化したものが『CES 2020』に出品した『クライアナライザー・オート』というわけだ。

泣き声診断をプロダクト化して
CES 2020に出展

「アプリだと能動的にかざさないと診断ができませんが、ハードウェアであれば枕元に置いておくだけで、泣く声を感知して録音をスタートします。そのため、夜泣きの発生頻度や、寝かしつけの際にどれくらい赤ちゃんがさわいだかなど、ご機嫌の変遷を分析することができます」

世界中から新しい電子機器や試作品が集まる『CES 2020』のなかでも、『クライアナライザー・オート』は大きな注目を集めた。

「欧米の方々を中心に興味を持ってもらえました。彼らは、『自分の子どもの頃は、親に別室で放置されて寝かされていた』と言うんです。その点、見守りカメラなどを使ってる自分たちは、子どもを大事にしているし、育児をアップデートしているというわけです。日本ではカメラで監視するのは育児の劣化と考える人も多い。もちろん、家の大きさが違うというのもありますが、欧米の方々はこういう機器を使うことに抵抗がないのは確かです」

現在は試作品の段階で、今後はデバイスと組み合わせたソリューションやサービスなども開始していくとか。

「発売は来年になるかなと思っています。コロナ禍もあり部品調達コストもあがっている状況なので、いま無理して作るよりも、よりバージョンアップした完成度の高いものを作っていこうと考えています」

■プロフィール／服部伴之（Tomoyuki Hatori）
1998年、東芝にてナノテクノロジーの研究者として従事。
2001年より、IT系ベンチャーのシステム責任者を数社歴任。企業向け情報共有サービス、懸賞メディア、マストバイキャンペーンのASPシステムなどの開発を行う。
2005年、エンターモーション（現インサイトコア）にて取締役CTOに就任。店舗集客をサポートするモバイルCMS「MobileApps」事業の立ち上げなどを行う。
2011年、tattvaの取締役に就任。ソーシャルサービス「i.ntere.st」の立ち上げを行う。
2012年、ファーストアセントを設立し代表取締役に就任。

画像提供：ファーストアセント

「脊髄性筋萎縮症（SMA）」の患者の動きを、モーションキャプチャやアップルウォッチを使い3次元解析するプログラムを開発した岐阜大大学院の研究チーム。本来は薬の効果を数値的に可視化するためのものだが、将来的にはスポーツ選手や舞踏家、職人技が魅せる「動きの美しさ」を数値化できるかもしれない。そんな3次元解析プログラムが生まれた背景や、今後の応用についてなどを同大学院連合創薬医療情報研究科の加藤善一郎教授に伺った。

ぎこちない動きと、
スムーズな動きの違いは何か？

加藤教授は創薬に関する研究を続ける傍ら、現在も臨床医として同大学の小児科でさまざまな患者を診察。医療の現場で得た知見を活用し、いくつもの研究を同時進行させている。そのひとつの成果が、モーションキャプチャやアップルウォッチを使った世界初の3次元解析プログラムだ。これは、全身の筋力が低下していく「脊髄性筋萎縮症（SMA）」患者の体の動きを解析するために生まれた。

「脊髄性筋萎縮症は、まだ研修医だった約30年前に担当していたことがあったんです。当時は薬もなく、視線を使っての会話術などQOL（クオリティ・オブ・ライフ）を改善する程度のことしかできなかった。それから約10年後、『TRH』という薬を、岐阜大学独自で脊髄性筋萎縮症の患者に向けて臨床応用し始めたのですが、その薬効を定量的に評価する方法がないということに改めて驚いたわけです」

脊髄性筋萎縮症の症状を評価する際、これまでは『腕が上がらない＝0点』、『途中まで上がる＝1点』、『耳まで上がる＝2点』など大まかな評価方法が主体だった。

「でも、震えながら腕がぎこちなく上がるのと、スムーズに上がるのでは違いますよね？　『TRH』を投与すると、明らかに動きがスムーズになるわけです。これを臨床的には『滑らかになった』と表現します。しかし、その『滑らかさ』を評価する指標がなかった。これでは、薬を承認する機関に提出しても、どちらも手が上がっている状態と見なされ『治療効果ナシ』と判断されてしまう。そこで何かしらの指標が必要だと考えていました」

加藤教授は、遺伝子の変異によって生まれる病気の研究でも知られている。なかでも、免疫異常の原因物質（分子構造）を世界で初めて『立体的（3D）』に捉え、新薬開発へと導いた功績が大きい。『ハイテク技術を用いて立体構造を解明していく』ことは得意分野なのだ。

「体の動きを3Dで表現しようと考えたときに、スポーツの世界ではモーションキャプチャを使っているなと思ったんです。そこで、学内に眠っていた装置を引っ張り出して計測をしてみました。しかし、既存の方法論では臨床現場で必要とされる評価ができない。つまり、ぎこちなく上がる手と、滑らかに上がる手の違いを数値化できなかった」

モーションキャプチャとは、複数の赤外線カメラを並べた場所でマーカーと呼ばれる小さな球体を体に取り付ける。すると、カメラがマーカーの動きを捉え、軌道を計測していくというものだ。主に、正常な動きと比べてどれくらいズレているのかを計測するものであり、また正常値とされるものは健常者を対象としたものであった。

シンプルを極めたら、
アップルウォッチでも測定できることが判明

「臨床的な所見をどうすれば数学的に表現できるかを試行錯誤をしているとき、大学行きのバスの中で出会った方に話しかけてみたら、偶然にもコンピューターサイエンスを専門とする松丸先生だったわけです」

共同研究者である松丸直樹さんは、会津大学のコンピュータ理工学部、米国ウェイン州立大学コンピュータ研究科を経て、ドイツのフリードリッヒ・シラー大学コンピューターサイエンス研究科で理学博士となった人物。しかし、そんな専門家とタッグを組んでも『滑らかさ』の指標づくりには5年の歳月がかかった。

「できあがってみれば、1ヶ月もあればできたと思えるかもしれない（笑）。基本的な計算方法は、かなり早い段階でほぼ決まっていました。でも、患者さんにお願いするタスク（動き）と、我々が考えている解析手法がフィットするかなども含め、実証して検証して、最終的な計算まで詰めるのに時間がかかったんです」

一般的に、ぎこちない動きとスムーズな動きの違いは、モーションキャプチャを使いマーカーがブレる姿を表現すればいいと考える。そこで『ブレ』とは何かを考えたとき、加藤教授らは『空間精確性』（反復運動した際の、軌道の差を体積に似た数値として算出）と、『滑らかさ』（連続するベクトルの変化のズレから軌道の歪みを算出）というふたつの指標を取り入れた。

「一般的なモーションキャプチャは、20～30個のマーカーを取り付けるので、それもまたモーションキャプチャが臨床現場で敬遠される要因です。そこで、我々はできる限りシンプルなものを作ろうと思い研究開発した結果、マーカーが1つあれば解析できることがわかりました。その副産物としてアップルウォッチに内蔵されている加速度センサーなどを使っても、ほぼ同じ『空間精確性』『滑らかさ』という解析指標を使って評価できることがわかりました。実際の計算式はまったく別物なのですが（笑）」

モーションキャプチャを使う場合は、赤外線カメラなどの装置が必要になるが、アップルウォッチなら専用のアプリを使うだけ。これならば、町のクリニック、さらには在宅でも測定することができる。そうなると、遠隔医療の領域まで広がっていくことが予想される。また、動画に比べてモーションキャプチャやアップルウォッチからのデータは、せいぜい数十キロバイト。そのため、データのやり取りや保存も容易だ。今後、世界中からモーションキャプチャやアップルウォッチからのデータが集まれば、脊髄性筋萎縮症の子どもの標準値も決まってくる。すると、データ解析の手法にも広がりが生まれるかもしれない。

動きの滑らかさを追求すると、
「美」とは何か？ にたどり着く

「運動機能を定量評価できるということは、薬の効果を可視化できるだけでなく、逆にどれくらいのペースで悪くなっていくのかもわかります。実は、そこもよくわかっていない部分なんです。また、神経疾患や筋肉疾患の患者さんだけでなく、発達障害の方へも応用できると思われます。さらには、スポーツや踊り、伝統芸能の世界で『キレ』や『美しさ』などと呼ばれる曖昧な表現も、数値で表現できるかもしれません」

私たちがプロのスポーツ選手やダンサーを見たとき、「動きに優雅さがある」「動きにキレがある」などと感心する場面は多い。しかし、なぜそう感じるのかを数学的に表現する術はこれまでになかった。しかし、『空間精確性』と『滑らか』さという指標を応用すれば、従来は曖昧だった『美』の領域へと踏み込むことができる。

「モーションキャプチャはスポーツの分野だけでなく、CGの世界でも使われていたりと、世界中にはさまざまなデータがあります。それらの過去データを使い、我々の解析プログラムで新しい評価軸を得ることができる。そうなると、医療とは違う業界でまったく新しい使われ方が生まれる可能性がある。そうなったら面白いですよね」

最後に、現在気になっている技術についてお話を伺った。

「アップルウォッチなど、ウェアラブルデバイスの進化に注目しています。今後さらに小さくなれば、指の繊細な表現も測定できるなど、ハード面の発達によって次なる展開が生まれる気がします」

加藤善一郎（Zenichiro Kato）
1990年　岐阜大学医学部医学科卒業、岐阜大学医学部小児科入局。
1997年　岐阜大学院医学研究科修了（医学博士）、奈良先端科学技術大学院大学バイオサイエンス研究科（国内留学・研究員）
1998年　岐阜大学医学部 助手（小児科）
2004年　岐阜大学医学部 講師（小児科）
2005年　ハーバード大学分子細胞生物学留学 客員研究員
2010年　岐阜大学医学部 准教授（小児科）
2011年　岐阜大学大学院医学系研究科 臨床教授（小児病態学）
2014年　岐阜大学大学院連合創薬医療情報研究科 教授（構造医学）、岐阜大学大学院医学系研究科 教授（小児病態学）