テクノロジー TECHNOLOGY

モビリティが本当に必要なのは誰? パーソナライズ化の鍵は汎用性にある

富山英三郎

自動運転技術や各種最先端技術を駆使しながら、「よりラクチンに」「より便利に」移動できる未来がやってくる。しかし、それを本当に必要とするのはどんな人なのだろうか? ここでは、芝浦工業大学の伊東教授に話を伺いながら、「モビリティ」という概念が生まれた背景とともに、この技術によって解決すべき本質的な問題は何かを探っていく。

モビリティで移動はさらに便利になる

2018年1月、米国ラスベガスでおこなわれた『CES 2018』にて、トヨタ自動車の豊田章男社長が「モビリティ・カンパニーへと変革する」と宣言をおこなった。以来、広く一般にも注目されることとなった「モビリティ」なるワード。本来は「移動性」や「流動性」といった広義の英単語だが、いまや「未来の移動手段」といった意味合いで使われることが多い。

さらに、日本政府も「未来投資戦略2018」のなかで「MaaS(Mobility as a Service)」の推進を重点分野に掲げた。マース(MaaS)とは、鉄道やバスなどの公共交通機関、タクシー、カーシェア、サイクルシェアといった移動手段(マイカーを除く)を、シームレスに連携させていこうとする試みだ。スマホのアプリで出発地から目的地までを検索、そこで提案されたルートの予約から支払いまでも一元化していこうとしている。

「未来の移動」が変わろうとしている理由

「モビリティ」なるものがなぜ注目されるようになったのか? そこには、自動運転技術やEV自動車の進化がある。さらには、AI(人工知能)、IoT(モノのインターネット)、IoE(すべてがインターネットでつながること)といった、自動運転や各種連携をサポートする最先端技術が生まれたことも大きい。これにより、さらに「便利」な「未来の移動手段」を描くことが可能になったのだ。

「1996年、国土交通省が自動ブレーキ化を進めるプロジェクトをスタートしました。それ以前から大手メーカーは研究を進めていましたが、ここで日本企業が一斉に開発をスタートしたのです」

そう語るのは、芝浦工業大学 システム理工学部 機械制御システム学科 運転支援システム研究室の教授である伊東敏夫氏。伊東教授は、かつてダイハツ工業にて各種運転支援システムを開発してきた経歴をもつ。

芝浦工業大学 伊東敏夫教授

「ダイハツ時代は安全性の向上のため、ぶつからない車を作ることからスタートしました。自動ブレーキを完成させるためには、スロットルとブレーキ制御の技術が必要になります。さらには、センシングの技術も必要。すると、前走車に追従したり、車線に沿って走ったりと、自動運転への道が自然と開かれるようになるんです」

自動車の自動ブレーキは2010年頃から商品化がスタート。その後、自動運転機技術の向上とともに、工場の作業車やドローン、さらには家庭用掃除機に至るまで、あらゆるものを自動運転させる試みが生まれていった。

ラストワンマイル問題の
解決策
は見つかるのか

芝浦工業大学でも、「アーバン・エコ・モビリティ研究拠点の形成」という事業を2018年度よりスタート。都市を拠点とする同大学の強みを生かしながら、[都市の「交流」「物流」「環境」をエンジニアリング技術・人材により支える]という組織的なテーマを設けて研究を進めている。これは、2018年度の文部科学省市立大学研究ブランディング事業採択プロジェクトでもある。

では、都市の課題とは何か? 芝浦工業大学では、「交通渋滞」「ラストワンマイル問題」「コミュニティの喪失」「インフラの老朽化」「エネルギー負荷」「環境負荷」「高齢化」の7つを挙げている。それらを、同大学が得意とする「パワー・エレクトロニクス」「高機能性材料」「自動走行」「ロボット・ネットワーク」という4つの研究領域を駆使しながら、地域、産業界、自治体などと共に解決しようとしている。

伊東教授が率いる研究室は、「自動走行」が専門領域である。解決しようとしている都市の課題は「ラストワンマイル問題」。ラストワンマイルとは、最寄りのバス停から自宅まで、最寄り駅から病院までなど、近くの拠点から最終目的地までの区間を指す。それがなぜ「問題」なのかといえば、道が細かったり、道路が整備されていなかったり、建物内だったり、走行条件が複雑すぎて各種センシングが難しく、自動運転の実現が困難だからである。

「技術面での一番の問題はセンサーです。日々進化はしていますが、それでも数十年レベルでは人間の能力を超えることは不可能だと思います。道路に亀裂が走っていたり、崖から石が落ちてきたりなどには対応できません。そのため、周囲のインフラからサポートしてもらわないといけないわけです。つまり、自動車においては、しっかりと整備された高速道路でしか、今のところ自動運転が実現できないわけです」

首さえ振れば、上下左右360°近い環境を認識できる人間の能力はそれほどすごいのである。

本当に自動運転を求めているのは誰なのか?

「でも、自動運転を本当に必要としているのは、何らかの理由で運転ができない人ですよね? そういった方々の多くは、一般道や過疎の山道を使う人なわけです。しかし現状としては、必要としている人が少ない高速道路で、しかも高級車から導入されていく…。そこで、自動運転が一番必要な人の乗り物を考えたときに、まずは電動車いすが浮かびました。でも、そのサイズだと車体が小さすぎてバッテリーがもたない。そこで電動シニアカーに注目したわけです。どちらも法律的には歩行者扱いで免許がいらない。また、それを必要としている方々は経済的にも裕福ではないと思われるので、普及させるためには安価に自動化させる必要があるとも考えました」

伊東教授が現在進めているのは、自動運転に最低限必要な装備をボックス化して、どんなシニアカーにも「後付け」で装着できるというもの。シニアカーは幅が約60cmとコンパクトなのでビルや病院であれば部屋まで入ることができ、エレベーターにも乗ることができる。究極のラストワンマイル・モビリティなのだ。

どんなシニアカーにも後付けできるのが魅力。乗員の状況も検知するので、何か異常があれば家庭などと通信することも可能。今後は電波レーダーを歩行者に向けて照射し、非接触で心拍数を測定することで生き物かどうか、おかしな状況でないかを計測していきたいという。

「LiDARで対象物までの距離や位置、形状を検知しています。一度通った場所は覚えているので、GPSがなくても走行できます。あとは、360°の魚眼カメラで全周囲を見ています。センシングはこのふたつだけ。シニアカーはすべて手もとコントロールなので、フロントにモーターを集中させると人間の手のように制御できるんですよ」

ラストワンマイルにこそ
人間らしさがある

伊東教授の研究室は埼玉県の大宮キャンパスにあるが、実証実験は東京都の豊洲キャンパスでおこなっている。

「歩行者との共存がテーマですから、人通りの多い豊洲のほうが理想の環境に近い。また、近隣ビルの協力が得られたので、校舎をスタートして信号のある歩道を通り、ビルに入って校舎に戻るという実験をしています。問題は、人通りが多いと常にセンサーが働いて動けなくなってしまうということ。今後のテーマは、AI学習によって人の挙動を研究することです」

自動車でもなし得ていない、インフラを使わない単体での自動走行。さらに、人の往来が多いほど、安全のために停止し続けてしまうもどかしさ。ただでさえ難しいラストワンマイルのなかでも、歩道の走行は困難を極める。人間は日々、阿吽の呼吸を使いながら生活しているからだ。

一般的に「モビリティのパーソナライズ化」と言うと、身体特性や趣味趣向に合わせたハードウェアのカスタムに目が行きがちだ。しかし、それ以前に「自分の行きたい場所に行ける」という「パーソナルな欲求」を解決することが必要となる。小さな子どもが、なんでも自分ひとりでやりたがるように、自分ひとりで何かを成し遂げる達成感は幸福の原点にある。「ひとりで、会いたい人に会える」「ひとりで、行きたいところに行ける」。パーソナルなモビリティはそんな「純粋な思い」を叶えるものであることを忘れてはいけない。「未来の移動手段」は真のダイバーシティを実現することにある。

(text: 富山英三郎)

(photo: 増元幸司)

  • Facebookでシェアする
  • LINEで送る

RECOMMEND あなたへのおすすめ

テクノロジー TECHNOLOGY

アート×テクノロジーで可視化する未来【対談: 真鍋大度(ライゾマティクス)】

川瀬拓郎

パフューム、サカナクションといった日本の人気アーティストや、ビョーク、OK Go、ノサッジ・シングといった世界的に有名なアーティストとのコラボレーションや、リオ2016大会閉会式、東京2020のフラッグハンドオーバーセレモニーでのAR映像演出などを手がけたライゾマティクスの真鍋大度氏。ライゾマティクス創業から15周年となる今春は、東京都現代美術館で大回顧展を開催したばかり。エンタテイメントからアート、スポーツ、医療と幅広いフィールドを横断しながら積極的に活動する真鍋氏を迎えた対談を前後編にてお届けする。

ライゾマティクスの飛躍は
ソフトとハードの両面にあり

杉原:僕が最初に真鍋さんを知るきっかけとなったのが、顔がピクピクする動画(electric stimulus to face /2008)だったのです。その時「ヒューマノイドの世界がついに来たんだ」と思いました。顔面の動きをトレースしていけば、今後は相当リアルなヒューマノイドが出来上がるんじゃないかと。

真鍋:今でこそSNSは当たり前ですが、当時はまだSNSもそこまで影響力がなかったですよね。やはりあの動画は海外で活動する大きなきっかけになりました。以前から同じようなことをやっていたのですが、なぜかあの動画だけかなりバズったんです。海外の人が見つけて面白がってくれたことが話題になった要因になっていたと思います。

杉原:それから、プリンターを使ったOK Goのミュージックビデオも印象的で、何度も繰り返して再生しました。あの動画は編集なしの一発勝負ということを聞いて、さらに驚いたんです。

真鍋:他にも似たようなことをやっている会社はあるのですが、ライゾマを評価していただいていることの1つの要因として、ハードウェアのエンジニアが多いことが挙げられると思います。なので、OK GoのMVのように大量のプリンターをハッキングして操作することができました。ソフトとハードの両方から難易度の高いことにアプローチできるので、「どうにもならなくなったらあいつらを呼ぼう」という感じで海外からオファーを受けることが多いんです。例えば広告の現場でドローンを上手く制御できなくて、どうにもならなくなって僕らが呼ばれるという。

杉原:はじめからライゾマにオファーするのは、ハードルが高いということでしょうか?

真鍋:というより、やはり最初はどの会社やチームも自分たちでやってみたいものなんですよね。難易度の高い仕事のひとつとしては、フェンシングの太田(雄貴)選手の剣先をマーキング無しで視覚化することがありました。

フェンシング・ヴィジュアライズド・プロジェクトついて

杉原:太田さんは前衛的な考え方で様々なテクノロジーやアイデアを柔軟に取り入れている印象ですよね。だから太田さんの一挙手一投足が注目されていたと思うし、ライゾマが剣先の動きを視覚化したことで、フェンシング競技の面白さが一気に高まりましたよね。本当に素晴らしいプロジェクトでした。

真鍋:ありがとうございます。2013年に、太田選手と電通からこれからのスポーツ観戦をテクノロジーの力でフェンシングをよりわかりやすく、魅力的に見せることが出来ないかというお題をいただき、ライゾマティクスが剣先を可視化するアイディアを提案、そしてプロトタイプの実装を担いプロジェクトがスタートしました。

杉原:剣道もそうだと思うんですが、フェンシングの勝負はあまりに一瞬すぎて、どう勝負が決まったのかが分かりにくいですからね。あれってカメラで剣先をトラッキングしたのですか? それとも加速度センサーを使ったのでしょうか?

真鍋:最初は剣先に再帰性反射材を付けてマーキングして、赤外線カメラを64台設置し剣先をトラッキングしました。モーションキャプチャの技術を使えば、トラッキングは可能でした。デモンストレーションとしてはそれで充分でしたが、本番の試合ではマーキングはできません。国際試合でもこの技術を使えるようにするためには機械学習技術を用いる必要があり、2013年時点では長い道のりになることは明確でした。ただ、東京オリンピックまでにはできるはずだと話をしました。

エイブル presents 第73回全日本フェンシング選手権大会

杉原:本当にゼロからのスタートな訳ですよね。剣先の動きをありとあらゆる変数でアルゴリズム作ってディープラーニングさせていくということですよね。ちょっと吐き気がするほどの作業量ですね(笑)。

真鍋:システム開発もそうですが学習データを作る作業が大変でしたね。僕は途中からディレクションに回り、開発はライゾマの花井というシニアエンジニア主導で進めたのですが、まずは練習試合の動画データを取得し、そこからアルバイトの手によって20万枚の画像に手動で人の骨格と剣先をラベリングしました。最終的なハードウェア構成もソフトウェアの処理も本当に複雑で、かつ映像的にもきちんと見栄えが良いものを作らねばならず「良くぞこれを実装しきったな……」とエンジニアたちが開発したのを横目で見て感動していました。

杉原:技術を実用化するためには、システムのスリム化が必要ですよね。でも、ゼロから始めるときは、どうしてもマッチョなシステムから始めるしかない訳ですね。我々のプロジェクトにも同じことが言えるので非常に共感します。ふと思ったんですが、イーロン・マスクが開発しているニューラリンク(脳とコンピュータをつなぐ技術)が進み、集積したデータを自分の脳に移植すれば、ものすごいフェンシングが上達するわけですよね。

真鍋:まだまだ先の話になるでしょうが、そうした未来もあるでしょうね。僕個人としては、その技術ができたら真っ先に埋め込んでみたい(笑)。

杉原:30年後の未来を考えていくと、拡張型の技術はもはや避けては通れないですからね。だから僕は“アート×テクノロジー”というところで、真鍋さんの作品から1歩先の提案書をもらっている感じなんです。

真鍋:そう言っていただけるのは本当にありがたいです。医療の分野は倫理の問題などがあり、出来ないことも多々あるので難しいですけれど。おっしゃる通り、アートはちょっと先の未来を実験するにはちょうどいい分野でもありますね。

2015年の取り組みをアップデートさせた
ELEVENPLAY × Rhizomatiks “border 2021”

杉原:リオ2016大会閉会式、東京2020のフラッグハンドオーバーセレモニーのAR演出なども本当に素晴らしかったですね。さて、僕は結局観に行けず非常に悔しんですが、今年2月に行われた“border 2021”のコンセプトやバックグラウンドを改めて教えてください。

真鍋:ステージ上でパフォーマンスを体験しているお客さんもいるし、その様子を観客席の外から見ているお客さんもいる。そんな風にお客さんとパフォーマー、ステージと観客席、そういう境界線がない空間や入れ子構造になっている状態を作りたかったんですね。さらにリアルな現実とVRの世界をシームレスに行ったり来たりできるボーダレスな状態を作り出してみたいと思い、そこから“border”というプロジェクトが始まりました。たまたまパーソナルモビリティ・WHILL(ウィル:次世代型電動車椅子の名称であり、その開発会社)の人たちと仲良くなった時期ということもあり協力していただきました。最終的にはお客さんにMRゴーグルを装着してWHILLに乗ってもらった状態で、生のダンサーとVRのダンサーを体験する作品になりました。実際に開発して痛感したことなのですが、身体が車椅子で動かされることでさらに没入感が増すんです。

杉原:リアルと仮想のフュージョンみたいなところですね。没入感を高めるために身体の動きが重要だったというのは面白い発見ですね。

ELEVENPLAY x Rhizomatiks “border 2021” (2021) Photo by hiroko hirota(同、トップ画像)

真鍋:そのとき改めて分かったことは、大脳ではなく中脳に作用するということです。中脳は平衡感覚神経を司っている部位なで、普段やっているVRではそれほど意識しないのですが、WHILLによって身体を動かされることで、よりリアリティを感じやすくなるということが分かったのです。

杉原:僕もVRを利用した車いすレーサーCYBER WHEEL Xを作りました。自分の腕で漕いで、VR上で2100年の東京を走るという新感覚のゲームです。その時に仕掛けた技術は、加速度をきちんと理解してもらうためにトルクを入れたのです。それで一気に没入度が上がったんですよね。上り坂になると急に重くなる、下り坂やジャンプもリアルに感じる。ジェットコースターのようにお腹が浮く感じが苦手な人はちょっと酔ってしまう…(笑)。

真鍋:車酔いと一緒ですよね。これは当時FacebookにいたGoromanさんにアドバイスをいただいたのですが、自分の体は動いていないのに、例えばジェットコースターのようにVRの世界では視点がゴリゴリ動いているようなものは確実に酔ってしまうんですね。
実際に車椅子に乗って体験すること、身体を映像と合わせてきちんと動かすこと、それによって大脳だけでなく中脳がリアルと錯覚する。そこが没入感のポイントだったんです。脳科学者の方たちにも“border 2021”を体験していただきましたが、「本当にこれは初めての体験だ!」と感動してもらえたのが嬉しかったですね。

杉原:中脳が刺激されるとは驚きました。脳科学者の方々も非常に興味深いデータが取れたのでしょうね。アートを通じて、いろんな人たちとのネットワークに繋がったのですね。

真鍋大度(まなべ・だいと)
1976年、東京都生まれ。大学卒業後、大手電気メーカーに就職するが1年で退社。2002年 IAMAS(岐阜県立国際情報科学芸術アカデミー)に進学しプログラミングを学び、2006年Rhizomatiksを設立。以後、さまざまなアーティストのMVやライブ演出、スポーツイベントやファッションショーの演出を手がける。現在も東京を拠点に、アーティスト、インタラクションデザイナー、プログラマ、DJとして活動。

関連記事を読む

(text: 川瀬拓郎)

(photo: 増元幸司)

  • Facebookでシェアする
  • LINEで送る

PICK UP 注目記事

CATEGORY カテゴリー