MaaS（マース）＝Mobility as a Service（モビリティ・アズ・ア・サービス）は、いまや欧米諸国では新しいムーブメントだ。移動のサービスをシームレスにつなぐMaaSは、現代社会とのマッチングもよい。しかし、日本国内では、まだ限定的な取り組みにとどまっている。課題はなんだろうか？ 国内MaaSの問題点を探ってみた。

日本のMaaSはレベルゼロ!?
単なる「乗り継ぎ案内」では意味がない

MaaSを具体的に説明すると、乗用車以外のバス、電車、タクシー、レンタサイクル、シェアライドなどの移動サービスを統合的に提供するシステムのことだ。ITを活用して予約・決済なども一括で提供し、その時点で最適な移動サービスの組み合わせをユーザーが選択できる。交通の乗り換え案内情報は日本でもシームレスに提供されているが、MaaSの場合は、運用会社の壁を乗り越えて、単一のサービスとして提供していることが特徴だ。

例えば、MaaS先進国のフィンランドでは、ヘルシンキで「Whim」というシステムが稼働している。（参考記事：http://hero-x.jp/article/9470/）「Whim」アプリを使えば、電車、バス、タクシー、バイクシェアなどのサービスが統合的に利用できる。決済もスマホ上ですべて完了し、交通機関を使う際に決済画面を提示すればいいだけだ。画期的なのは都度決済のシステムに加え、定額で乗り放題になるサブスプリクションサービスを提供していることだ。今ではサブスクを利用する市民のほうが多いという。

また、ドイツでも産官学が一体となり、ドイツ鉄道によるモビリティサービス「Qixxit」を実用化。鉄道だけではなく、飛行機や長距離バス、レンタサイクルなどのサービスも一括化した。アジアでは、台湾第二の都市、高雄でMaaSアプリ「MeN Go（メンゴー）」が実用化された。こちらも、官民共同の事業として推進されている。

高雄で使えるMaaSアプリ「MeN Go（メンゴー）」
画像元：https://apps.apple.com/tw/app/id1415685647

一方で日本はどうだろうか。現在、世界でのMaaSのレベルは
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レベル0：統合なし
レベル1：情報の統合（アプリやWebで経路や料金を提示できる）
レベル2：予約・決済の統合（一括予約・決済ができる）
レベル３：サービス提供の統合（事業者間が提携し契約・支払いなどが統合される）
レベル４：政策の統合
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とされているが、日本は０～１レベルにとどまっているのだという。

確かに、日本でも政府主導のプロジェクトを含めMaaSの実証実験がいくつも進められている。しかし、その内実は、民間の交通機関同士の連携にとどまっていることが多い。「モビリティを通じ、新たな価値や新たなサービスを生み出していくこと」がMassの概念であるはずなのに、日本では情報提供と決済のみの統合のような、小規模なものになりがちとの声も聞かれる。

この背景には、日本の法規制の問題があるとされている。日本の産業は業法の中で工夫して発展してきた歴史があり、その中で進化してきたのが日本モデルといわれている。ある専門家は「既得権益から発生する小さいビジネスに対応することは得意だが、そもそも新しいビジネスモデルが生まれにくい土壌がある」と話す。

さらに、日本の交通業者はサービスの囲い込みをしたがる傾向にあり、なかなか提携が進まない現状もある。MaaSのような複合的なシステムは、どこかが一社独占を狙っても、上手くはいかないだろう。

この状況を打破するためには、やはり法改正も含めた、官民一体となった改革が必要だ。前述の海外の例でも、欧州やアジアでうまくいっているケースは、政府や自治体が主導し、企業との連携を果たしている。日本のMaaSが小さくまとまらず、ブレークスルーを起こすためには、まずはMaaSとは単一のビジネスではなく、新たなモビリティの概念だととらえ、プレイヤー同士が協力していくことが大事なのではないだろうか。

株式会社RDSが手掛けた新たなプロダクト『bespo』と『MIGRA』『CORE-Ler』の3つが「国際福祉機器展」にてお披露目された。『bespo』は、車いす使用時のあらゆる身体データを計測し、シーティングポジションの最適解を導き出すシミュレーター、『MIGRA』は、それらのデータを元に、実際にフィット具合を確認できる“設定可変型”車いすだ。両者は、ともにデータを共有し、常にユーザーのパファーマンスを最大化できる。『CORE-Ler』は、人の歩き方から認知症などの傾向を読みとるものだ。いずれのプロダクトもさまざまな数値の計測とデータの可視化によって、これまで難しいとされていたことを可能にすることに挑戦した。RDS 代表・杉原行里にこれらプロダクトの解説を仰ぎつつ、『bespo』のデモンストレーションに参加した元パラリンピアン・根木慎志氏にもお話を伺った。

SS01より間口が広く、
対応力が高い、それが『bespo』

RDSが、パラアスリート・伊藤智也氏と二人三脚で車いすのシーティングポジションを研究し、その最適解を導き出すシミュレーター『SS01』を完成させたのは2019年。

それをブラッシュアップさせるべく、国立障害者リハビリテーションセンター研究所（以下：国リハ）や千葉工業大学未来ロボット技術研究センター（fuRo）との共同研究を推し進め、誕生したのが『bespo』だ。

会場でも一際目を引いたRDSのブース

杉原：SS01から大きく進化した点は、胸椎損傷、頚椎損傷の方を問わず対応可能になったこと、そしてトルクや重心位置の計測精度が圧倒的に上がったことです。

加えて、我々が独自に作ったウェルグラフというシステムと連携することで、データの取り込みがさらに効率化され、またデータをより多くの人と共有できるようになりました。

今後は、bespoが機械学習をして、ユーザーのデータを入れると、狙い撃ちで最適なシーティングポジションを割り出してくれる、そんな機能を見据えています。

根木慎志氏が『bespo』にて、シーティングポジションを測定

『SS01』は、ヴィジュアルインパクトに加えて実際のプロダクトも大きかったが、『bespo』はよりコンパクトになった印象がある。とはいえ近未来的なデザインは受け継がれ、洗練されている。

杉原：実際に、SS01の無駄やオーバースペックを取り除いて、よりスマートになりました。ハンドリムは取り外しが可能になって、後ろに３セット分付属しているので、ユーザーの好みやデータに合わせて組み替えも可能です。

一目でわかるバランスや数値に興味津々の根木氏

シーティングの角度、重心、バランス、リムを回した時のトルクなど、全てが瞬時に数値化される

“より一般ユーザー目線を重視した『SS01』”。『bespo』は、まさにそれを体現している。国リハで繰り返された臨床研究や知見を活かし、幅広いニーズに対応するために、細部まで改良されたのだ。

杉原：座面と背もたれを一定の角度を保ったまま倒すチルト角や、フットレストの角度の可動域も広がりました。『SS01』は、レースも意識していたので、どうしてもアスリート目線に偏った部分がありましたが、『bespo』は、一般ユーザーのちょっとした使い勝手まで配慮しています。

とはいえ、レースを目指したアスリートの方のパフォーマンス向上にも役立ちます。単純に用途の枠が広がったイメージですね。

初出展で気分も上がり気味の杉原

最適なシーティングポジションを見つけ出すことは、ユーザーが誰であれ有意義なことだ。間口が広がったことで、今後より一層、病院や施設での導入機会は増えそうだ。

重心やバランスを数値化して理解すれば、
車いすとの付き合い方は変わる

実際に『bespo』のデモンストレーションに参加した根木慎志氏に、体験した感想を伺った。

根木：18歳で車いすユーザーになってから約40年が経ちますが、これまで自分が最適だと思っていたシーティングポジションは、そうではなかったのかもしれません。今日は、それがわかっただけでも大きな収穫でした。自分の体の傾きやバランスが一目でわかるのは、大きなことだと感じました。

シドニーパラリンピック 車いすバスケットボールで日本代表のキャプテンを務めた根木氏。

車いすバスケの元競技者としても、これまで様々な車いすを使用してきた根木氏。『bespo』の登場によって、抽象論で語られた車いすの快適性が、今後数値化されていくことは革新的だと語る。

根木：アスリートの活用はもちろんですが、これだけ細かなデータが可視化できるのであれば、損傷の度合いや、年齢に合わせて具体的な調整ができる。まず、自分の現状を数値で知ることから始めて、それを改善すれば、生活の質は間違いなく上げていけると思います。

無駄を削ぎ落としたスタイリッシュなデザインの『MIGRA』

確かに『bespo』は、多くのユーザーの新たな快適性の基準を作る上で、重要な役割を担うかもしれない。

そして『bespo』で得たデータを、生活の中でリアルに活かすための実践的な車いすとして、同時に発表されたのが、『MIGRA』だ。

“設定可変型車いす”と呼ばれるこのプロダクトは、『bespo』と合わせて活用することで、ユーザーを強力にサポートする。

『bespo』と『MIGRA』がリンクすることで
データの精度は劇的に上がる

杉原：『bespo』よりも簡便的に、でもリッチデータを取ることもできるのが『MIGRA』です。画期的なのは、『bespo』で得たデータを元に、工具レスで設定を変化させてシーティングポジションが最適化することができるとことです。

より汎用性が高い車いすでありながら、『MIGRA』にもセンサーが内蔵されているため、重心の位置や加速度といった必要最小限のデータ採取ができる。

杉原：しかもユニークなのが、『MIGRA』にはアプリケーションが入っていまして、これまでご自身が乗っていた車いすを撮影すると、設定が可視化され、そのデータを元に『MIGRA』に反映することができるのです。

専用アプリをダウンロードしてタブレットで撮影をすれば、シーティングデータが得られる

加えて、『MIGRA』で取ったデータは、『bespo』と同じサーバに溜まっていく。すなわち両者のデータは共有され、違いにアップデートしながら、最適なシーティングポジションを見つけ出していくことができるのだ。

杉原：伊藤選手と『SS01』を作った時に、シミュレーションで出した数値をどこまで信頼していいのか？　という疑問は常にありました。実機である『MIGRA』を作ったことで、その疑問は解消されると思っています。

『MIGRA』は、あらゆる調整が工具レスで行える構造

今後、『bespo』で取ったデータを『MIGRA』で実践し、その齟齬や『MIGRA』で得られたデータは『bespo』にフィードバックされる。それにより、シーティングポジションの最適解の精度は劇的に上がることになる。

杉原：『bespo』と『MIGRA』があれば、トライ＆エラーに時間とコストがかかるリハビリの現場で、より有意義なデータ採取ができて、リハビリの新しいアイデアも生まれていくと考えています。

さらに、車いすというプロダクトを作る上での職人的な技術や感覚を数値として可視化することもできます。いわゆる“技術継承”にも活用ができれば本望ですね。

さらに会場で人目を惹いていたのが『CORE-Ler』。一見すると何をするものなのかが分からないが、説明を聞いた来場者は一様に感嘆の声を上げていた。

会場には伊藤智也選手（一番左）も駆けつけた

多くの高齢者が悩まされる認知症。歩行解析から認知症リスクを読みとり、対策を行なうことで発症を遅らせることができるとすれば、健康寿命を伸ばすことも不可能ではない。また、車いすの最適なシーティングポジションを追求することは、ユーザーが質の高いライフスタイルを実践することの近道となる。『bespo』と『MIGRA』の登場により、その道筋はまた少し鮮明になった。

これまで、車いすの快適性は抽象的、感覚的なものとして捉えられていたが、それが数値により明確化することが当たり前になる。そんな未来は近いのかもしれない。