2020年の東京オリンピック・パラリンピックを前に、目覚ましい進化を遂げている車いすやモビリティ。モビリティに関するシステムやデバイス開発のための支援プロジェクト『モビリティ・アンリミテッド・チャレンジ』について以前HERO Xでも紹介したが、主催の一般財団法人 トヨタ・モビリティ基金（以後、TMF）が今年の1月に、製品化を目指す最終候補５チームを発表。利用者の起立・着座を可能にし、立位状態で走行できる電動式車いす「Qolo」を開発した、筑波大学のチームがファイナリストとして選出された。 最終審査、優勝チームの決定はまだこれからだが、若手デザイナーやエンジニアの育成を目指すジェームズ ダイソン アワードでも2014年度の国際準優秀賞に輝いた「Qolo」はひときわ注目を集める存在だ。開発をつとめた、筑波大学システム情報系研究員の江口洋丞氏にインタビューを行った。

想い通りに動かせる気持ちのいい機械を作りたい、
が開発のモチベーション

下肢に障がいを抱える人が直立姿勢での移動と動作、着席動作を支援してくれる移動機器「Qolo」。

立った状態での移動や動作が可能になり、使用者は上半身を前後に傾けたり、胴体をねじることで、起立、着席、前進や方向転換を行うことができる。棚から物を取る、料理するなど、車いす生活ではなかなかうまくできない日常動作までカバーできる、画期的なアイテムだ。丸みを帯びたフォルムやシンプルかつスタイリッシュなデザインはセグウェイなどの海外プロダクトを思わせる。

「もともと車やバイクが大好きだったんですよね」と江口氏は Qolo 開発のきっかけについて笑顔で語りだした。

「自分の思い通りに動く、気持ちのいい機械を作りたいというのが大学でサイバニクスを専攻したいと思った動機でした。そこから車いすに着眼したのは、祖母が浴室で転倒して足を骨折し、不自由している様子を目にしたからです。それまで、自分の身近なところに歩けない状態の人がおらず、目につかなかったせいもありますが、棚に手が届かない、自分で買い物にいけない、座った状態でいなければならない、など制約の大きさに初めて気付きました。

健常者は機能に多少違和感があっても、自分自身で何かしら補正することができますが、障がいを抱え、支援を必要としている人には機械がその機能を適切に果たす必要がある。

健常者となるべく近い動きで立ち上がる、座るという動作を実現することは、ずっと私が抱いていた『想い通りに動かせる機械』を作りたいという興味と合致すると思ったんです」（江口氏）

「実験装置」を「モビリティ」に進化させるため、
芸術学部との共同開発に

研究室配属が決まった大学4年からQoloの開発をスタート。

「まだこの世の中に存在しない構造のものを作り出すわけですから、自分で設計した図面を見て『作りにくいものを考えてしまったな』とも正直思いました。それぞれ40センチ、50センチくらいある下腿と大腿を支えることになるので、必要となる部品も大きく、精度よく作ることがなかなか難しくて。機能面の特徴としてはハンズフリーで移動できることが挙げられるのですが、あれもこれもと欲張って最初に詰め込みすぎたこともあって、『ここまでできていれば満足だろう』というギリギリのラインまで機能を絞り込むことにも苦心していました」

度重なる実験や検証の末、完成した1号機はその優れた機能性が評価され、2014年ジェームズ ダイソン アワード国際準優秀賞に輝いた。

この段階ですでに2号機の基本構造を固めており、一般の人に使ってもらうためには、より取っつきやすいインターフェースを考慮する必要性も感じていた江口氏は、同じく筑波大学の芸術学部の学生であった清谷勇亮氏とコラボレーション活動をスタート。

ジェームズ ダイソン アワード受賞時には、清谷氏からスタイリングのアドバイスを受けた2号機のコンセプトについても発表した。

実験に協力してくれる患者さんから薦められ、TMFの『モビリティ・アンリミテッド・チャレンジ』にも挑戦することとなり、活躍の場を広げてきた。

就職で一度遠ざかった開発。
博士課程の早期修了プログラムに志願し、再度研究の道に

ジェームズ ダイソン アワード受賞の翌年に大学院を卒業し、自動車メーカーにエンジニアとして就職した江口氏は一度 Qolo の開発から遠ざかったものの、後ろ髪をひかれる思いでいたと語る。

「初代のQoloから改良を重ねた2号機の設計図面を完成させて、材料も発注して届いたのに、組上がる前に大学院の卒業を迎えてしまったんです。私の所属していた研究室では個別に研究を行うことが多く、私が抜けてしまうとQolo の研究が滞ってしまいます。自分で設計した以上、最後まで形にしたいという思いがありました」

そこで江口氏が選択したのは筑波大学が社会人を対象に設けている、『早期修了プログラム』だった。一定の研究業績や能力を有していれば、標準修業年限が3年である博士後期課程を最短1年で修了し課程博士号を取得できるもの。国際学会で発表した実績があること、ジャーナル論文が掲載されていることなどの条件をクリアして、2018年から博士課程に入った。

エンジニアリング×デザインで
「つけていることを忘れる」を目指したい

昨年１年間、平日は会社員、休日は研究職と二足のわらじ状態だったが、この4月から、『モビリティ・アンリミテッド・チャレンジ』に専念するために研究員として筑波大学に戻ることになった江口氏。

製品化に向けて、使用者にとって必要なことをどのように落とし込んでいくか、まだ改良の余地があるとのことだ。

「まず、機械としてどう作るかという視点があったので、1号機の時点では正直想像で作っている部分が結構ありました。自分自身が被験者になることも多いのですが、起立・着席動作の際に下半身の筋肉を無意識に使ってしまうんです。しかし Qolo は下肢に麻痺がある人を対象としているので、筋肉を使って実験していてはダメなんですね。

実際、病院の患者さんに使ってもらって、ここは良い、ここはダメ、と意見もたくさんもらったのですが、まだ反映されていない部分もあります。生活の自立性を上げる目的で作っているのに、誰かに手伝ってもらわないと乗れないとか充電できないでは意味がないわけです。実験に参加してくれた患者さんに『体のどの部分に力を入れたらいいかわからない』と言われたことは大きな反省となっています」

たとえばパラリンピックで同じクラスの競技に出ている選手でも、障がいのレベルによって使用する装具が異なるように、一口に「下肢の麻痺」といっても麻痺のレベルによって、上半身を制御できるレベルも変わってくる。

麻痺のレベルが高く、上半身の制御が難しい場合は、現段階の試作機で想定する自由度が得られない可能性もあり、製品としてどこまで汎用性を持たせられるかは課題のひとつとなりそうだ。

「健常者にとって、朝ベッドから起きてすぐ乗って、夜ベッドに入るまでずっと乗り続けるようなものってなかなかないですが、Qoloは足に不自由がある人にとっては、かなり生活にべったり密着した乗り物なんですよね。

メガネをかけていることを忘れてメガネを探してしまうとか、ヘッドホンをつけているのに携帯を探してしまうことがあるように、『つけていることを忘れる』くらいのモノができれば、その人に与えるインパクトも大きいでしょうし、QOLを高めることもできるのではないだろうかと思います。

決してマスが大きい製品ではないですが、ばっちりニーズにハマる人には『こんな乗り物を待っていたんだ！』と思ってもらえるかもしれません。そこはデザインとエンジニアリングの組み合わせによって生まれるものだと思うので、ゆくゆくは機能を洗練させるためのデザインも自分で手掛けるようになれたら理想的ですね」

『モビリティ・アンリミテッド・チャレンジ』の優勝者は2020年・夏の東京で発表予定。

大きな可能性を秘めた「Qolo」を応援し続けたい。

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。