対談 CONVERSATION

北京の金メダリスト伊藤智也。東京2020へ、現役復帰宣言!

岸 由利子 | Yuriko Kishi

北京パラリンピックで金メダル、ロンドンパラリンピックで銀メダルを獲得。800m T52では、世界記録を樹立するなど、輝かしい功績を上げてきた車椅子陸上アスリートの伊藤智也さん。悔しくも、ロンドンパラリンピック閉幕と共に、選手生活を引退し、約4年間の沈黙を守っていましたが、54歳の誕生日を迎える今夏、新たな決意を固めたのだそうです。新境地を探るべく、埼玉県東松山市にある東松山陸上競技場で練習中の伊藤選手に、お話を伺ってきました。


メディア初披露。「伊藤智也、57歳。東京2020で復帰します!」

伊藤智也選手とHERO X編集長の杉原行里(あんり)の出会いは、2016年10月8日。スイスのチューリッヒで初めて開催された障がい者アスリートのための国際競技大会『サイバスロン大会』。旧知の友だったかのように、打ち解けた二人は、今日に渡って交流を深めてきました。

杉原行里(以下、杉原):4年毎にやってくるオリパラ。毎回、ワクワクしながら楽しく拝見していますが、元アスリートとしては、どうなんでしょう?2016年のリオパラリンピックの開催中、さまざまなメディアに出られていましたが、どんな気持ちでご覧になられていましたか?

伊藤智也選手(以下、伊藤):選手の気持ちや競技内容を伝える側に回るということは、それなりに違う角度からの勉強も必要で、今までと違う立場に立つという意味では新鮮であったけれど、やっぱり心のどこかに寂しさはありましたね。

杉原:もし、自分が出場していればと?

伊藤:そうですね。ロンドンパラリンピックが終わると同時に引退したので、ほぼ4年間、競技という意味では、車椅子陸上から遠ざかっていました。でも、ここ半年間トレーニングしてみたら、少し光が見えてきたんです。ロンドンパラリンピックが終わった後も、もしトレーニングを続けていたら、リオにも出場できただろうなと思いました。他の選手がどうかは分からないけど、正直に言うと、僕の場合は“妥協からの引退”でした。年齢なのか、病気の進行なのか、色んな複雑な要素はありますが、何か終わらせなければいけないような気がしていました。だから、「もうこれくらいで良いんじゃないの?」と自分の中で折り合いを付けて、引退した。言ってしまえば、とことん突き詰められていなかったんですよね。

杉原:今、トレーニングしているのは、健康のためですか?

伊藤:いえいえ、レース用のマシンに乗れる体を作るためです。

杉原:え?でも、現役は引退されましたよね?なぜ、レースのために?

伊藤:今日が、メディア初披露になりますが、僕、東京2020で復帰します。もう仕事も全部辞めました。

杉原:するかもしれないとは聞いていましたが、本当に復帰されるんですね!

伊藤:はい。正式に決めたのは、先週です。東京2020の年には57歳だし、若干、恥ずかしさもあったけれど、こっそり半年間からだを作ってみたら、なんとかなるかもしれないという光が見え始めたから。今の段階では、“出場できたらいいな”という感じですが、本気は本気です(笑)。

「もう一切、引退しない覚悟ができたんですよ」

杉原:伊藤さんは北京で金メダル、ロンドンで銀メダルを獲られていますけれども、現役選手として復帰するうえで置いてきたものというか、獲りに帰りたいみたいなものってあるんですか?

伊藤:ありますね。走る以上、もちろん目指すところは頂点ですが、自分のために頂点を目指してきたこれまでとは違って、本当の意味で自分に力を貸してくれている人たちに、“感謝の証”を獲りにいきたい。北京の時もロンドンの時も覚悟は当然あったけれど、今と大きく違うのは、“終わりのある覚悟”だったこと。いつか引退するんだろうなと思ってやってきましたが、今回は本当に腹をくくったというか、もう引退は一切しない覚悟ができたので。

杉原:生涯現役みたいなスタンスに変わってきた?

伊藤:そうですね。

東京2020に向けて、RDS社が「伊藤モデル」を開発することに

杉原:最初の出会いは、昨年スイスで行われたサイバスロン大会でしたよね。あの時は、衝撃的でした。

伊藤:僕にとって杉原さんとの出会いは、衝撃を通り越してショックでしたよ。「伊藤さん、走りましょうよ。俺、あなたのマシンを作りますから!」って、あまりにも爽やかに言われて、面食らってしまって。僕たちの世界で、“マシンを作っていただく”なんて、もうとんでもない話ですから。杉原さんから手渡された名刺に、思わずメモしましたもん。「カーボン素材で、車いすを作ってくれる人」って。こんなことをしたのは、後にも先にもあの時だけです。

なぜ、伊藤選手のマシンを開発できるのか?―不思議に思われた方もいると思います。実は、杉原編集長は、工業デザイン全般を手掛けるRDS社のクリエイティブ・ディレクターとしても活躍中で、2013年度のグッドデザイン金賞を受賞した世界最軽量の「ドライカーボン松葉杖」のプロデュースを皮切りに、チェアスキーヤーの森井大輝選手や夏目堅司選手、村岡桃佳選手のチェアスキーシートの開発など、近年は、福祉やスポーツの分野で、さまざまなプロジェクトに携わっているのです。

杉原:ところで伊藤さんは、どんなマシンをご希望されていますか?

伊藤:このトラックもそうですが、全体としてトラック自体が足の保護を目的に、どんどん柔らかくなる傾向にあるんです。僕たちのレースは、トラックが柔らかければ柔らかいほど、重たくなります。じゃあ、それを何でもって軽くしていくかというと、マシンしかない。だから、いかに軽くて強くて、自分の体にフィットして、なおかつ理想とするフォームにフィットしてくるかという色んな要素をすべて包括してくれるようなマシンじゃないと、もう今からは勝っていけないのかなと思います。

杉原:楽しみですけれど…それは、僕が作るんですよね?(苦笑)ここで断ったら、選手復帰はなくなる!?

伊藤:そうですね。ぜひとも、よろしくお願いします!アスリートって、やっぱり何か担いでないとダメなんですよ。カッコよく、人生とか、夢とかじゃなくて、一番重たい担ぎものって、“銭”だと思うんですよ、僕は。ありがたいことに、マシンを作っていただくことになりましたが、とんでもない額のお金が動くわけでしょう?それを背負っていく覚悟ができたから、今日ここで、一番に杉原さんに復帰することを伝えたかったんです。

杉原:今回は、完全に伊藤さんのために作るマシンなので、シュミレーターを入れて、全部測定して…伊藤さんと足並みを揃えながら、完全なるマシンを目指して作っていきたいと思います。逆に言うと、同じセッティングで同じ環境で走ったのに、いつもと同じ速度が出なければ、「あれ?伊藤さん、ちょっと調子が悪いんじゃないですか?」となるようなマシンに仕上げていくということになりますね。

伊藤:マシンはぶれないので、ごまかしは通用しませんね。ああ、怖い(笑)。あえてこの歳ですけれど、プロフェッショナルな世界で走れることが、本当に嬉しいです。完成を心待ちにしています。

ありのままの自分を通して、僕と同世代の人たちに刺激を発信できたら最高

杉原:東京2020で復帰するにあたって、活動資金はどのように捻出しているのですか?

伊藤:スポンサーがつけば、それに越したことはないのですが、最近は個人選手にスポンサーがつくというケースが格段に減った代わりに、大手企業がアスリートを社員として雇用し、活動費をサポートするというケースが増えていますよね。それもひとつの選択肢ではありますが、もう少し自分なりにもがいてみたいと思っています。

杉原:「ひと口いくらで応援します」というような個人スポンサーも、受け付けていますか?

伊藤:はい。あと2~3ヶ月ほど待ってみて、望むような結果が得られなかったら、その時は、大手の傘下に入るということも視野に入れています。

杉原:スポンサーを集めるために、どんな手法を取っているんですか?やっぱり、お人柄?

伊藤:人柄なら日本中の企業様が、すでに僕のスポンサーになってくださっているはずなのですが!(笑)。冗談はさておき、車椅子陸上は、メジャースポーツではないので、難しいところは正直あります。話は少し反れますが、復帰を決めたのを機に、白髪を染めるのも止めました。「ジジィは、ジジィでいいや!」という覚悟ができたこともありますが、ありのままの姿で走ることで、若者だけでなく、僕と同世代の方たちにも、何らかの刺激を発信できたら、すごく楽しいなと思ったんです。やがてくる超高齢化社会を支えているのは、若者だと言われます。確かにそれは一理あるけれど、根幹を支えているのは、中高年世代だと思うんですよね、僕は。藪から棒ですが、スポンサーになってくださる企業様がありましたら、北海道から沖縄まで1日置きに受付をさせていただきますので、どうぞよろしくお願い致します。

杉原:1日置きって…追い込まれているわりには、わがままですね(笑)。これからの活躍に期待しています。ぜひ尖って、攻めていただきたいです。

今、伊藤選手の復帰に向けて、各分野の面白い人たちが集った“チーム伊藤”が密かに動き出しているのだそう。自分たちの持つ技術やアイディアをチームに投入しながら、伊藤智也という一人のプレイヤーを通して、東京2020に向けて取り組んでいると言っても過言ではないほど、その熱は熱く、高まる一方だとか。

座右の銘は?と聞くと、「勝って奢らず、負けて僻まず(ひがまず)」と即答してくださった伊藤選手。骨太で爽快なアスリート精神と、ユーモアあふれる天真爛漫なお人柄とのギャップが、魅力的な方でした。今後も、HERO Xは、東京2020復帰に向けて、伊藤選手の活動を追いかけていきます。乞うご期待ください。

伊藤智也(Tomoya ITO)
1963年、三重県鈴鹿市生まれ。若干19歳で、人材派遣会社を設立。従業員200名を抱える経営者として活躍していたが、1998年に多発性硬化症を発症。翌年より、車いす陸上競技をはじめ、2005年プロの車いすランナーに転向。北京パラリンピックで金メダル、ロンドンパラリンピックで銀メダルを獲得し、車いす陸上選手として、不動の地位を確立。ロンドンパラリンピックで引退を表明するも、2017年8月、スポーツメディア「HERO X」上で、東京2020で復帰することを初めて発表した。

(text: 岸 由利子 | Yuriko Kishi)

(photo: 大濱 健太郎)

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行動から人の内面状態を読み取るAI!?岡田将吾の気になる研究 前編

長谷川茂雄

人と人とのコミュニケーションに必要なものは、言語だけにあらず。視線やジェスチャー、表情といった非言語情報も不可欠であることはいうまでもない。岡田将吾氏は、それを社会的信号処理という新しい領域に基づいた研究を通して読み取ることを実践する先駆者のひとり。同氏の試みは、人間の内面の状態を理解するためのAIの新分野として世界から注目を浴びる。これらの研究は認知症の初期症状などを読み取る手がかりにもなるという。編集長・杉原が、最先端の研究の現状とその先に広がる未来について伺った。

人の行動から内面状態を理解するという試み

杉原:もともと岡田さんは、大学でいわゆるAIに関する研究をされていたんですか?

岡田:そうですね。人工知能を基本に、修士、学士と約5年間研究をしまして、少しずつ人の行動を予測するとか、人の行動からコンテキストを推定するということにフォーカスするようになりました。 例えば、この人のしゃべり方や使う言葉の特徴がこうなら、この人はロボットとのおしゃべりを楽しんでいるとか、いくつかの行動から、人の内面を予測するというような研究です。

杉原:今日は、話していて僕の思惑がバレるかもしれないから、サングラスか何か掛けたい気分です(笑)。

岡田:いや、僕自身は(内面を予測することは)できないですよ(笑)。システムにはできてしまうことがありますけどね。

人の行動から内面を読み取るという研究を続ける岡田氏。「最近は、手の動きと感情の関係性が気になる」という。

杉原:ならよかったです(笑)。岡田さんのそういった研究は、AIなどを通じて出口がたくさん出てきたという段階ですか?

岡田:そうですね。最近は動作を測るセンサーが安くなったりもして、状況が変わってきましたし、企業でも自分たちのような研究をしているところが出てきました。そういうプロジェクトに自分が加わることも増えてきて、出口は広がったと感じています。

杉原:もともと岡田さんがAIに興味を持ったのは、どういった経緯でしょうか?

岡田:最初は大学で物理をやっていたのですが、物理の世界っていろいろと難しくて挫折してしまいました。それで物理の先生にはちょっと失礼なんですが(笑)、もう少し目に見えてわかりやすいことがやりたいと思って、ロボットに顔の認識や画像の認識をさせて動かすという研究をやっている研究室に入ったんです。AIを研究し始めたのは、そこからですね。

杉原:岡田さんのような分野の研究者は、日本にどのくらいいらっしゃるんですか?

岡田:もちろん産官学で人工知能の研究をされているグループは山ほどありますけど、ピンポイントで、人の行動から内面状態を理解するみたいなことに焦点を当てているのは、僕たちと数えるくらいしかないです。

こちらは、2018年にジョージ・アンド・ショーン合同会社(現株式会社)と岡田研究室が共同で開設したG&S Labのイメージビジュアル。IoTデバイスであるbiblle(ビブル)を活用して、行動学習に特化した機械学習プログラムの開発を行っている。

もう多くの企業ではAIが採用面接をしている!?

杉原:表情から何かを読み取るということは、なんとなく僕もイメージできるんですが、そこから購買意欲だったり、そこに出口を見つけていくというのは、なんだか大学でやる研究っぽくないなと思いますね(笑)。

岡田:そう言われれば、そうかもしれないですね。

杉原:僕自身のイメージでは、大学の先生は研究を突き詰めて、あとはアウトプットを第三者に見つけてもらう、そんなスタイルが多いなと常々感じているんですよ。それが出口までしっかりとしていて、岡田さんの研究は面白いなと思います。

岡田:そう言っていただけるとありがたいです(笑)。確かにそれは狙っていて、研究室でコンピューターの前に座って突き詰めるのではなく、実際のインパクトのあるデータに対して、なんらかの回答を出していくほうが、世の中的にも出口がわかりやすいですし、そういうことは意識していますね。

岡田氏の研究に興味津々の杉原。感情という抽象的なものを数値化するという試みには、シンパシーを感じているようだ。

杉原:世界的にはどうなんですか?

岡田:コンピューティング分野の国際会議のような場には、アメリカ、ヨーロッパの有名大学の研究者が集まってきますが、そこでは感情を理解するという研究が一番多いように感じます。コンピューターにいろいろな感情を理解させるということが基本ですけど、話している声や内容、表情からコミュニケーションのスキルを推定するということも盛んになってきてはいます。AIによる企業の採用面接みたいなものもそうですね。

杉原:確かにそういう面接は、実際にあるようですね。

岡田:面接で一言、二言答えたことから推測して、その人(のスキル)を判定するということですよね。あらゆる企業は、もうAIを様々活用しているのですが、採用には特定の人しか受からないとか、雇用差別・公平性の問題が出てきたりもしています。自分も就職面接のように実際に多くの人を呼んで、はじめて会った学生同士でディスカッションをしてもらい、そのビデオを人材派遣の会社に送って、人事の採用担当者に点数をつけてもらうという試みをしたことがあります。同じようにAIにも判断してもらったら、熟練の採用担当者と同じように人を選ぶのかどうかを検証しました。その実験は、学会でも良い評価をもらいましたが、アプリケーションとして見た場合、考慮すべき課題が多いと感じます。ですので、そういうスキル判定の技術を使って、スキルを上達させるための訓練に活かすことを、これからはやっていきたいですね。困っている人が喜ぶようなアプリとして機能できればと思っています。

感情を数値化するには、大きな課題がいくつもある

杉原:なるほど、それは興味深いですね。もうひとつお聞きしたいのが、“感情”っていうのは数値化も可視化もしにくいのではないか、ということです。実際に研究は進んでいるんでしょうか?

岡田:そうですね、難しいところも確かにあります。いま主にやっていることは、心理学者たちがこれまでに作った評価指標に則って、実験後に、いまあなたの感情はいくつでしたか? というように被験者に問いかけたり、第三者に被験者の映像を見せて、被験者の感情状態はどうなっていると考えられますか? というようにアンケートを書いてもったりする手法なんです。それをもとに人工知能が答えを導き出すわけですから、そもそものアンケートの答えが間違っていると、人工知能的にはもう破綻してしまう。そこが弱点でもありますね。

杉原:まず、ちゃんとしたデータを取ることが難しいんですね。

岡田:正解のデータがしっかりと作れなければ、人工知能は動けませんから。正直、感情って自分で数値をつけるのは難しいですよね。

杉原:自分でも自分の感情が一番わからないこともありますよね(笑)。

岡田:そういうものなんですよ(笑)。

杉原:以前の心理学者の研究だったり、研究論文なんかを追っかけながら、感情を紐解く要素を分析していくという手法はもちろんわかりますが、IoTを使ったデータ集めというのは、どうなんでしょう。世界的にはビッグデータは集まってきているんですか?

岡田:それも難しいところではあるんです。GAFAは、画像・音声を含めWeb上でたくさんの情報を集めていますが、普段の人同士の会話や、自然に対面コミュニケーションしているときのデータを膨大に集めるのは、まだまだ実際には難しいですよね。例えば感情データを集めるために、誰かが怒っているところをずっとビデオで撮るわけにもいかないですし、これからデータを取るので怒ってください、っていうのもおかしいですしね(笑)。多くの人が、AI speakerと友達のように頻繁に話す未来が来たら変わるかもしれませんが、AIの対話機能レベルから言って、それはもう少し先になりそうです。

杉原:確かにそうですね。

岡田:だから、自然にそういうデータをどうやったら取れるのか? っていうのは自分たちの研究の大きな課題ですね。

杉原:ライフログ的なところですね。とはいえ、無理やりIoT的な要素をくっつけたものを開発して使ってもらっても、結局使わなくなりますしね。

岡田:そうですよね、スマートウォッチとかもその一例だと思います。

杉原: スマートウォッチが出た当初はすぐに買いましたけど、3日後にはこれまで使っていた普通の時計が恋しくなってしまいました(笑)。でもいまは、Apple Watchなどがセンシングに使われていますよね。睡眠だったり、バイタルだったり。そういう使われ方をしているのは有意義だと思います。

岡田:そうですね、そのような使い方は興味深いです。最近私たちもスマートウォッチのようなセンサを使った研究を始めています。とはいえ自分たちの研究は、いまはデータを採取するのにビデオの前に人を座らせなきゃならないので、常に記録するのが難しい状況です。なので、毎日何かを記録すれば、健康がチェックできるとか、そういう多くの人に受け入れやすいアプリなどを通して、効率よくデータを取る方法を模索して行こうと思っています。

後編へつづく

岡田将吾(おかだ・しょうご)
国立大学法人北陸先端科学技術大学院大学(JAIST)准教授。2008年東京工業大学大学院知能システム科学専攻博士課程修了。京都大学特定助教、東京工業大学大学院助教、IDIAP research institute 滞在研究員等を経て、2017年より現職。「社会的信号処理に基づく人間の行動やコミュニケーションの理解」を主要テーマに、AIの新たな領域の研究に取り組む。専門は、マルチモーダルインタラクション、データマイニング、機械学習、パターン認識ほか。

(text: 長谷川茂雄)

(photo: 増元幸司)

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