必要とする人のために、高機能なカスタムメイドの義手を作り、手の届く価格で提供したい――その情熱が、22歳の米国の起業家Easton LaChappelleを突き動かし、最先端の3Dプリント技術を駆使したロボットアームの製造企業「Unlimited Tomorrow」を創立するに至った。従来の義肢業界に風穴を開けるべく現れた革命児、LaChappelle氏の軌跡とUnlimited Tomorrowの活躍に迫る。

原点は、14歳で作ったロボットアーム

引用元：Unlimited Tomorrow　https://www.unlimitedtomorrow.com/

LaChappelle氏が初めてロボットアームを作ったのは、14歳の時。レゴブロックと釣り糸、電線管、模型飛行機の小さなモーターを組み合わせたもので、当初は、「面白半分でやってみた」と回想するが、それ以来、より精度を上げるための方法を探すために、インターネットで情報収集し、独自に改良を重ねていく。彼の生まれ故郷、コロラド州の田舎町で得ることができない情報については、ロボットとエンジニアリング分野の専門家たちに、直々にメールを送り、スカイプでインタビューを行うなど、体当たりのアプローチで、水を得た魚のごとく、義手開発のノウハウを培っていった。

2011年、16歳の誕生日に、500ドルの3D プリンターを両親と折半して購入し、ワイパーモーターで駆動する3Dプリント義手を製作した。EEGヘッドセットを通して伝わるユーザーの脳波信号によって動かすことができる、というもので、LaChappelle氏は、この義手を科学展覧会に出展し、グローバルサイエンス賞（高校生の部）を受賞。当時の米国の大統領、バラク・オバマ氏と接見したほか、NASAの夏季インターンシップを経験する機会などに恵まれた。

たったひとりの少女のために
6年をかけて、3Dプリント義手を開発

引用元：Microsoft
https://news.microsoft.com/features/high-fives-around-young-inventor-fits-girl-robotic-hand/

この科学展覧会では、LaChappelle氏にとって、その後の人生を大きく左右する運命的な出会いがあった。彼女の名は、Momo。生まれつき右腕の肘から先のない幼い少女は、群衆をかき分けて飛び出し、彼の作った義手の指が動くのをじっと見つめていた。その時、Momoがつけていた義手は、手のひらを開いて、閉じるという動作しかできないもので、“かぎ爪”のような形状をしていたという。

「（Momoの両親によると）その義手は、80,000ドルもするのです。私は、たった数百ドルで、より優れた機能を備えた義手を作れたというのに」

その時、目からウロコが落ちる想いがしたという。特に、子どもの場合、洋服や靴と同じように、成長と共に、義手もサイズが合わなくなり、新たに買い換える必要が出てくる。高価な義手を子どもに与えることには、さまざまな問題があり、また、それらの義手は、多くの人にとって、あまりにも高すぎるため、手の届かないものでもある。

Momoとの出会いをきっかけに、LaChappelle氏は、学校には行かず、彼女の義手を作り上げるための研究やテスト作業に専念した。マイクロソフトをはじめ、Unlimited Tomorrowの設立に協力したトニー・ロビンズ氏など、さまざまなサポートを受けながら、実に6年もの歳月を費やし、思い描いた通りの3Dプリント義手を完成させた。

2018年末までに、カスタムメイドの
3Dプリント義手100本を生産予定

引用元：Microsoft
https://news.microsoft.com/features/high-fives-around-young-inventor-fits-girl-robotic-hand/

Momoのために開発した義手は、筋肉制御が可能で、指の1本ずつに触覚のフィードバック機能があり、物を触った感覚を得られる。義手の表面の色は、好みの色にカスタマイズできるし、爪には、色を塗ることだってできる。

こうして、ロボットアーム第1号を世に生み出したLaChappelle氏。現在、Unlimited Tomorrowは、前述のマイクロソフトのみならず、3Dプリント技術の専業メーカーのストラタシスや、3Dソフトウェアプロバイダーのダッソー・システムズといった大企業と提携し、2018年末ごろまでに、個人向けの義手100本を生産する予定で、製作に取り掛かっている。これら2社とのコラボレーションにより、開発のスピードをさらに加速させると共に、一人ひとりに合ったカスタムメイドの義手を作るために、重量やコスト面などを考慮しながら、改良を重ねているところだ。

引用元：Rapid Ready by Digital Engineering
http://www.rapidreadytech.com/2018/02/unlimited-tomorrow-redesigns-the-prosthetic-arm/

Unlimited Tomorrowの公式サイトによると、現段階において、カスタムメイドの義手の製作期間は、約1～2週間、重量は1ポンド（0.45kg）。1本20,000 ～ 100,000ドルと、極めて高価な義手が大半を占める義肢業界において、その4分の1に相当する価格、あるいは、それ以下で手に入れられるとしたら――「義手の指を自分で動かす」という一番の夢を叶えたMomoのように、世界のどれほど多くの人が喜びを得て、人生を豊かにすることができるだろうか。若き起業家、Easton LaChappelleの革命は、ここからが本番だ。

UNLIMITED TOMORROW
https://www.unlimitedtomorrow.com/

［TOP動画引用元：https://youtu.be/HNvLtst7Gjo］

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。