パンデミックにより急速に近づいた未来

交通網の発達した東京では〝利用の必然性が弱い〟とも言われていた小型モビリティーのシェアリングサービス。しかし最近は、コロナの影響もあり、かなり頻繁に見かけるようになっている。なかでも、ナンバープレートをつけた電動キックボードを目にする機会はぐっと増えた。人々の移動という行動が、パンデミックの発生により大きく変わったのだ。こうしてモビリティーの世界を見てみると、HERO Xが掲げる「一歩先」と言ってきた未来が、一気に向こう側からやってきた、そんな時間を過ごしたここ数ヶ月、人々の暮らしが大きく変化した。

すでに活用から長い年月を経ていたフレックス制もあらゆる職種に広がりを見せ、在宅勤務をする人々は爆発的に増えた。これに伴い、日常生活における移動距離は大きく変わった。外出自粛期間が過ぎても、満員電車を避けるため、自転車やキックボードを使う人は後をたたない。誰も予想しなかった形でパーソナルモビリティーの発達が加速したことは間違いないだろう。今回のパンデミックはテレワーク元年と言われているが、モビリティー、Massにとっても新たな時代に向けての大きな幕開けとなったのだ。

加速したイノベーションの
風を止めない

問題は、この追い風が今後どこまで続くかだろう。あと5年で日本の高齢者率は40％を超えると言われている。だが、これはあくまでも平均値、地方ではすでに高齢者率40％を超えている地域も存在する。つまり、平均とはお化けみたいなもので、地域ごとの問題は平均値では見えてこない。すでに過疎化を迎えた土地にとってはなんら問題の解決を生み出さない。日本全体を見渡すと、東京ほど交通網の発達しているエリアは少なく、特に高齢者率40％を超える地域では、移動弱者が生まれている。鳥が上空から地上を眺めるように広い範囲で見ていたら、個別の問題は見えないだろう。自らの意思で買い物に行ける方法を待ち望む人々、私たちが「一歩先」と言ってきた「未来」を必要とする人が、ここにはすでに存在している。イノベーションは常に、ニーズにより生み出されるのだ。

今回の特集では、世界各国で実用化がはじまっているモビリティーの紹介や、各分野の専門家を訪ねての取材を試みた。パーソナルモビリティーの発展が日本各地で起こることは考えにくいという話も出てきたが、個別の事例に対しては、イノベーションの余地はある。先行開発ファクトリーとして歩んでいる株式会社RDSが開発した車いす「WF01」も、個別の移動ニーズを解決するために生まれたもので、車いすの常用者であるハンディキャップのある人だけでなく、全ての人の移動を自由に、そして楽にするパーソナルモビリティーへと常に進化していくだろう。

そんな新型モビリティーの開発現場、今後、移動という行為について、個々のニーズを解決するために力を発揮していくのはおそらく、中小企業となるだろう。なぜなら、個々のニーズは多くの場合、緊急性を有している。開発にはスピードが必要だ。こうした緊急性を有するものごとについては小回りのきく中小企業の方が開発スピードは速い。もちろん、大企業の役割がなくなるわけではない。中小がおこしたイノベーション、それらをスキームとし、インフラ整備など大がかりなことをしていくのが大企業の役割となるはずだ。中小と大企業、それぞれの良さを生かし、パートナーシップを発揮すれば、日本のモビリティーの発展は間違いなく加速するだろう。

今後深くなる、
医療とモビリティーの親和性

新たなモビリティーの出現は、新しい生活様式のスタイルをより自由なものにしてくれる。バスを含め、車への依存の高い日本の地方部だが、モビリティーの種類に広がりが生まれれば、自発的な外出をする人は増える可能性がある。個別利用できる新型モビリティーの発達は、歩けなくなったことで自宅に閉じこもりがちになっていた高齢者を外へと誘うきっかけにもなるだろう。認知症の予防には人と会うことが有効だという話もあるが、外出の機会が増えれば、モビリティーを通した予防医療貢献に繋がる可能性も見えてくる。

そして今後、医療とモビリティーの親和性は益々深くなるだろう。車の業界で昨今進むビッグデータの集積は、自動車利用者だけでなく、パーソナルモビリティーの分野にも見られるようになってきた。車いすがパーソナルモビリティーとして発展すれば、そこでのビッグデータの解析も不可能ではない。座ることで健康データを取得、薬局で数値を見せればぴったりのサプリメントを提案してもらえるなど、ただの移動に付加価値をつける未来も現実味を帯びてきた。そんな大変革期を迎えたモビリティーの世界、次回からの特集では、モビリティーとの連携も見込まれているデータの収集、蓄積などを追っていく。未来を生み出すものは何なのか、今後も視線を注いでいきたい。

日本における第5世代移動通信システム5Gのサービス開始がいよいよ目前に迫っている。高速大容量、低遅延、多端末接続の実現により、よりバラエティ豊かなサービスをより快適に楽しめるようになると推測されている。KDDIとKDDI総合研究所、株式会社アクロディアはスポーツ行動認識AIとセンサー内蔵型ボールからスマートフォンで取得したデータを活用し、選手の技術向上に役立てることができるアスリート育成支援システムを2019年10月に発表、スポーツテックサービス分野へ本格的に乗り出した。AI×IoTという最先端技術を駆使したサービス『アスリーティックラボ』の詳細や、提供するにあたっての課題点や今後の展望について、KDDI総合研究所にて話を伺った。

全身65か所の骨格点から身体の基本動作を認識して、
リアルタイムでアドバイスを返す

KDDIとKDDI総合研究所は2018年に、単眼カメラの映像からスクワットやランジなど31種類のトレーニング動作や姿勢を認識する「宅内行動認識AI」を開発。
コーチや指導者がつきっきりでなくても、深度センサーや専用デバイス、高度な技術を用いずとも、スマートフォンのカメラで撮影した映像から行動を認識し、各トレーニングのカウントや姿勢、テンポをリアルタイムでチェックできるようになった。

そこから発展したのが今回取材したアスリート育成支援システム『アスリーティックラボ』に使用されている「スポーツ行動認識AI」である。「スポーツ行動認識AI」では、同じくスマートフォンで撮影した競技者の映像から、全身65か所の骨格点を抽出して、指先を含む骨格などの動きや、ボールを捉えパスやキャッチなどを行う基本動作を認識、フォームから身体の使い方までをリアルタイムに解析することが可能となった。

このシステムは2019年8月に開催されたスピードクライミングの国際大会でも、出場選手の競技記録やリプレイ動画を世界記録と比較しながら会場のディスプレイに表示する “トライアル” で使用されており、競技者のみならず観戦者に向けた新しい体験を提供する施策として高く評価された。

KDDI総合研究所 スポーツ行動認識AI

このAIを用いたシステムに、アクロディアが開発した3次元モーションセンサーを搭載したボール型IoTデバイス「TECHNICAL PITCH (テクニカルピッチ）」を組み合わせたものが、今回の最先端技術を駆使したスポーツテックサービス『アスリーティックラボ』である。このボール型IoTデバイスとの掛け合わせをすることで、「スポーツ行動認識AI」の画像解析だけでは分からない部分までをも補うことができるとKDDI総合研究所 メディア認識グループの田坂和之氏は語る。

「スマートフォンのカメラではまだ、競技している様子をスローモーションで捉えることまではできません。そこでボールの中にセンサーを入れることで、ボールがどれくらい加速しているのか、回転しているかが分かり、競技者のフォームとボールの関係性を知ることができるようになりました。今回のサービスを用いれば、それらをおさえた上で選手に、それも即座にアドバイスすることが可能となったというわけです」

マイナースポーツや学生チームでも
スマートフォンさえあれば、
高度な指導を受けられるように

『アスリーティックラボ』

「TECHNICAL PITCH」は、野球ボールとスマホさえあれば手軽に投球の分析ができるというサービス。2017年に販売が開始してから登録ユーザー数はすでに2万件を超え、100万球の投球データをクラウド上に蓄積している。重さや硬さなど、硬式野球ボールの規格に準拠しているが、2019年12月には軟式野球ボールの販売もスタート。今後サッカーやバレーボール、ゴルフなど他の競技にも順次対応していく予定だという。

ボールとスマートフォンを Bluetooth でペアリングを行い、ボールに搭載したセンサーから送付されるデータが専用アプリで解析される。回転数、回転軸、球速、球種、変化量 、腕の振りの強さ、時間（構えてからリリースするまでの時間とリリースされてからキャッチャーが捕球するまでの時間）、動画（計測時にスマートフォンのカメラで動画を撮影し計測結果と同期）を記録することができるという。

「マイナースポーツや学生チームのように活動資金に余裕がなくても、スマートフォンさえあれば映像をチェックしながら戦略を立てていくことができますし、自宅でのトレーニング時や1人で練習する際にも指導が受けられます」（田坂氏）

近年、スポーツ指導におけるデータやエビデンスの重要性が叫ばれ始めるようになったものの、現場ではいまだにコーチの感覚や経験に左右されることも多い。そんななか、今回のサービスの検証に協力してくれる大学の運動部に対しては、AIを活用したコーチングと強調するのではなく、競技者の「今」の状態をチェックすることができるものとしてアプローチを進めていった。

「過去の映像と並べて比較すると、動きが少し固くなっているな、など自分自身で体の変化を確かめられるので、ケガの予兆検知などにも繋げていくことができます」と、自己研鑽も含めアスリートの全般的なサポートが実現しそうだ。

認識できる点数が増えれば必然的に処理が重くなる。
速さと精度を保つことが決め手

開発の肝となったのは、画像認識の速さと正確さであったと、田坂氏は語る。

「実際使ってみるとよく分かるのですが、自分の動きを撮影して、フィードバックが即時で表示されるか、1〜2分後に表示されるかでは前者の方がユーザーも理解しやすいし、実際に、上達のスピードもアップします。開発の初期は、体の大まかな骨格、目や鼻など、17か所のみでしたが、両手両足の指関節、かかとなど認識できる点を段階的に増やしていき、1年半ほどかけて65点まで到達したので、スピードクライミングのトライアルでもどのようにホールドをつかんでいるかまで、より正確に表示できるようになりました。
しかし点数が増えた分だけ当然処理は重くなり、速度と精度が落ちてしまいますから、いかに精度を保ったまま、速く認識できようにするかは技術面での苦労でもありました」

スポーツでの利用であれば現段階の65点で大体網羅できるが、顔のパーツひとつひとつや、体の輪郭まで認識できれば適用先が広がる余地は十分にある。
現状、技術的に不可能ではないものの、4G、LTEといった通信方式では高画質の画像やフレームレートの大きい動画をサーバーにアップするのに時間がかかってしまうが、5Gの実用化が始まればより解析がスムーズになり、たとえばゴルフクラブのヘッドなど細かい動きもぶれることなく表示できるなど、ユーザビリティの向上も見込めそうだ。

アスリートの支援だけではなく、
日常的なレクリエーションにも。
誰でも使えるエンジンに成長させたい

KDDI総合研究所 メディア認識グループ 田坂和之氏

今後、解消していきたい技術的な課題は、人の接触が多い部分の画像解析だという。

「1人でプレイする競技や団体でも離れているか、組まれていない場合なら問題ないのですが、人が密集するところ、柔道やレスリングのように組み合うことが多い競技だと、画像だけではどちらの手であるとか、どちらの顔であるかがまだ識別しきれていないところがあります。ラグビーのスクラムを想像すると分かりやすいと思いますが、肉眼で見ても分からないものは、やはり画像で見てもなかなか分かりづらい。少しずつ技術は改善されていっているので組み合うスポーツにもどんどん適用していけるのが理想ですね」

IoTボールの活用を組み合わせたサービスのため、アスリート育成に特化したスペシャルなプログラムという印象も受けるが、あくまでも目指すのは、誰でも手に取れるエンジンとしての成長だ。

「サッカーでも逆上がりでもいいんですけど親子で公園に行ったときに、親の主観でアドバイスするんじゃなくて、データで示してあげる方が子どもも主体的になるのではないかと思うんです。何で伝わらないんだ！って親がもどかしくなってしまうせいで、イヤになってしまうお子さんもいますから、人それぞれのアドバイスができる存在として、日常的なレクリエーションに取り入れてもらえると嬉しいですね」と田坂氏は笑顔で語る。

5G開始、そして東京オリパラ開催と、スポーツテックのメモリアルイヤーとなること間違いなしのこの1年、大きな発展に期待したい。