「Happy Hacking Life」を理念に掲げ、2012年に東大発ベンチャーとして誕生したH2L。2016年には、電気刺激を使うことで腕への触感を疑似体験できるゲームコントローラー「アンリミテッドハンド」、2018年にはVRゴーグルとセットにした「ファーストVR」を発売するなど、精力的に活動を続けている。ヴァーチャルの世界で「触覚」がキーワードになるなか、その独自のアプローチに迫った。

コロナ禍でバーチャルに対する
敷居が下がった

「当初は、いわゆるオーディオビジュアル（映像、音声）の次の技術を作っていこうと、共同創業者の玉城絵美と話していたんです。そこから考えたとき、着目したのが『触覚』でした。とくに、骨や筋肉の動きをともなう固有感覚。最終的には、究極の引きこもりシステムを作りたいと思っています。家から出なくても成立するような世の中です」

家から出なくても成立する究極の引きこもりシステム。それは、期せずしてwithコロナの時代とマッチした。

H2L株式会社代表の岩崎健一郎（いわさき・けんいちろう）氏に話を伺った。

「おかげさまで、私たちの技術や取り組みに注目していただくことが増えました。これまでは、チームのみんなに『世界を変えようぜ！』と発破をかけていましたが、世界のほうが先に変わってしまった感覚すらあります。いまでは、いろいろな会社さまから『早く御社の製品を使ってなんとかしたい』というお話をいただくようになりました」

そんなH2Lの原点といえる製品が、米タイム誌が選ぶ50の発明にも選ばれた『ポゼストハンド（PossessedHand）』（2013年）だ。これは、電極パッドの位置と電気刺激の大きさによって、前腕の筋肉を局所的に刺激し、望みの指を動かすというもの。一枚のベルトに14個、装置全体では28個の電極パッドを搭載している。最大の特徴は、これまでは筋肉の専門家でないと扱えなかった機器を、より幅広い層の人たちが活用できるようになったことだ。その大事な役割をしているのが、学習機能を持ったキャリブレーション（調整機能）にある。この製品は、現在も主に研究者や医療関係者向けに販売され好評を得ている。

「ポゼストハンドは、ボディシェアリングの中でも身体の動きをコントロールすることに特化しています。リハビリはもちろん、これを使うと電気信号で指が動き、楽器演奏の補助をするような研究開発も行なっています」

筋肉に直接アクセスする
触感型コントローラー

この技術を応用し、誰にでも使えるようにしたのが、2016年に発売された『アンリミテッドハンド（UnlimitedHand）』だ。

「ポゼストハンドを使って手を開かせようとすると、重みを感じることに気づきました。この動きをより簡単にしていったら、VRとの親和性が高いのではと思ったんです。そこで、まずはゲーム開発者向けの触感型コントローラーとして発売しました」

手を開くと重さの感覚が味わえ、手首を動かすと銃を撃ったりハンマーを叩いたりする際の反動に似た感覚を味わえる。このための電気刺激に特化したのがUnlimitedHandだ。それら、デジタル化した筋肉の動きを人間の身体で再現することが「アウトプット」だとすると、アンリミテッドハンドは人間の動きをデジタル化する「インプット」の表現も可能になっている。

「アンリミテッドハンドでは、インプットを可能にする8つの筋変位センサーと、6軸加速度ジャイロセンサーを装備しています」

とはいえ、腕の太さや筋肉量の多少など、人の身体はそれぞれ異なる。ゆえに、どこに電気を流すか、どの筋肉が動いたのかの計測はとてもデリケートなはず。しかしながら、アンリミテッドハンドは腕に巻くだけというシンプルな仕組みとなっていて驚いてしまう。

「弊社の強みは、それらをソフトウェアで検知するキャリブレーションの機能があることです。ポゼストハンドは精緻なので検出に5～10分程度かかりますが、アンリミテッドハンドでは主に筋肉量を計算するだけなので約30秒ほどで終わります。そこまで簡素化できた理由としては、ゲーム用ということで触感を3つに絞ったからです。重さ、銃を撃つような動き、手首を返すような動き。あとは、皮膚感覚。それを体験してもらうために、鳥が手に乗って突っつくようなデモンストレーションも用意しています」

電極や筋変位センサーを使う理由

VRの世界において、「触感」がいまもっとも注目されている分野のひとつ。しかし、一般的にはモーターを使いながら機械的に動かしたり、画像解析やモーションセンサーで身体の動きを探知することが多い。電極や筋変位センサーを使ってそれを表現しようとする会社はほぼ見当たらない。

「ハードウェアの知識だけでなく、キャリブレーションのノウハウ、人間科学といった広範囲な知見が必要になるのがハードルになっていると思います。つまり、科学と技術のバランスが難しいんです」

それを可能にしたのは、創業者ふたりの経歴が大きい。

「会長の玉城は2年先輩ですが、私たちは大学院のときに暦本研究室で『ヒューマン・コンピュータ・インタラクション』を学んでいたんです。簡単にいうと、人間とコンピューターの快適な関係の研究。その後、私はコンサルティング会社を経て『理化学研究所』で脳科学を研究していました。一方、玉城は大学院を経て『視覚心理学』を学んでいた。そういった経歴が生かされていることが大きいですね」

人間の目は、実のところ小さい領域しか見えていないと言われている。しかし、目を細かく動かしたり、過去の記憶で補完したりしながら、見えたように脳が錯覚する。そういったものも『視覚心理学』には含まれている。つまり、人間の錯覚を利用することの多いVRの世界とは相性がよいのだ。

「電気を流すだけでは、ビリビリと痛かったり、ビクッと動いて不気味だと感じますが、VRゴーグルを付けて体験すると、重みを感じたり反動を感じたりするんです。人間というのは視覚と触覚、視覚と味覚など、感覚同士が絡み合って認知を生成します。そういうところをうまく作り上げるデバイスを作っていきたいと思っています」

H2Lでは、2018年に筋変位センサー搭載のコントローラーと、HMD（ヘッドマウントディスプレイ）をセットにしたデバイス「ファーストVR（FirstVR）」を発売。このデバイスは、NTTドコモの5Gとの連携も活発に行われている。

銃でモンスターを仕留めるゲーム。電気刺激に関しては、低周波治療器のような感覚で筋肉が無意識に動くのが面白い。また、こちらの動きはそのままスムーズに画面上に伝わる。

「ファーストVRには、計14個の筋変位センサーが搭載されています。『触感』のジャンルではデータグローヴを使うことも多いですが、それだと手のひらの感覚を損なってしまいます。また、グローヴで感じられるのはツルツルやザラザラといった感覚のみ。しかし、弊社が開発している一連のアームバンド形式であれば、身体の奥の部分に直結することができます。そのほうが得られる感覚は多いですし、より高い没入感が得られます」

最後に、今後描いている未来について聞いてみた。

「3ステップで考えています。まずはゲーム。その次に、NTTドコモさんと共同開発した、水の抵抗や揺れを遠隔で体感できる『カヤックロボット』のようなもの。つまり、ロボットの遠隔操作です。その先に、人と人をつなげていきたい。プロ野球選手のバッドスウィングをダンロードして、自宅で体験できるような。そういう未来を作っていきたいです」

NTTドコモと共同開発した、水の抵抗感や揺れを遠隔で体感できる「カヤックロボット」。高速・低遅延な5G通信環境下でのロボット利用を想定し、観光産業、建設現場での遠隔重機操作、上半身のリモートワークの応用を想定して作られた。

■プロフィール／
岩崎健一郎（いわさき・けんいちろう）
2010年東京大学大学院（学際情報学府）修了。専門はヒューマンコンピュータインタラクションの研究。在学中、未踏ソフトウエア創造事業に採択され研究開発とプロジェクトマネジメントを学ぶ。卒業後はアクセンチュア、理化学研究所（脳科学総合研究センター）を経て、玉城博士、鎌田博士とともにH2Lを共同創業。2013年に代表取締役就任。研究とビジネスの両輪を駆動する研究者/起業家として、研究シーズの事業化による産業クラスター「シリコンリーフ」形成を目指している。
2015年、新製品UnlimitedHandの発表をTechCrunch Disrupt San Francisco内のStartup Battlefieldにて行う（日本拠点のベンチャー企業としては初出場）。現在はVRの聖杯を目指して、仲間とともに研究開発とビジネス開発に没頭している。

「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）