人工知能とデータを活用した課題解決型イノベーション:キッズデザインを例題に

開催日 2017年3月8日
スピーカー 西田 佳史 (特定国立研究開発法人産業技術総合研究所人工知能研究センター首席研究員)
モデレータ 池内 健太 (RIETI研究員)
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本講演では、子どもの成長期に伴う機能変化に配慮した製品・サービス開発(キッズデザイン)を例題に、(1)データに基づく問題提示、(2)製品・サービス開発によるソリューション開発、そして、(3)魅力化までを一貫させる課題解決型イノベーションの事例を紹介する。また、最近の人工知能とIoTを活用した見守り技術、製品化に向け変えるべき要因の分析技術の試みや、高齢に伴う機能変化を考慮したデザインを扱うための留意点と、それに向けた情報基盤整備プロジェクトを紹介する。

議事録

子どもの事故を科学する

西田佳史写真子どもは身の回りのいろいろな人工物でけがをします。ですから、メインユーザーが大人の製品でも、子どもの目線でのデザインが求められます。子どもの事故が起こると、見守っていない親が悪いという議論が必ず出ます。しかし、見守りの効果は検証されていませんし、見守りの定義も曖昧です。従来は見守りの問題とされてきた事故予防の問題をどう産業化できるかがイノベーションのポイントだと考えています。

われわれは、エビデンスを提示するためにセンサーで行動データを計測するための研究施設を造り、子どもの転倒・転落に関するデータベースを構築しました。そこから、転倒の多くは発生から0.5秒で起きることが分かりました。人の視覚処理には時間がかかり、人が反応するまでには平均0.2秒かかるので、0.3秒の間に子どもを救い出さないと助かりません。この実験結果からも、見守りだけで転倒を防ぐことは非常に難しいといえます。

Solution Economy(社会問題解決型経済)のアプローチ

子どもの事故の扱われ方を分析すると、事故が発生して、校長が謝罪し、文部科学省などが再発防止策を検討する委員会を立ち上げるところまでは対応が迅速です。その際、消防庁が過去の事故のデータを発表し、行政からも注意が通達されますが、情報共有の仕組みがないため、同様の事故が再び発生し、事故防止が振り出しに戻ることが多いのが実情です。

ただ加害者を生み出すだけの社会システムになってしまっているので、事故を予防できる社会に変えることが必要なのですが、こうした社会問題の解決が難しい理由は、1つ目に行政にお金がないことです。アメリカのコロラドでは、防犯用街灯を付けるための費用を市民が払わなければならなかったり、さまざまな地域で学校や病院が閉鎖され、社会の問題を解決できる余裕がなくなったりしています。

2つ目は、市民ニーズが満たされていないことです。アメリカでは、農林水産省が砂糖の消費を奨励する一方で、保健福祉省は肥満対策をしていて非常に矛盾しています。

3つ目は、きめ細かなニーズへの対応が行政や国だけでは難しいことです。民間を巻き込んでいかないと、社会問題の解決は難しいといわれています。肥満対策をするなら、アメリカのウォルマートや日本のイオンのような民間がプレーヤーになれば効果が出るという発想の切り替えが重要です。

そのときに求められるのが、Solution Economy(社会問題解決型の経済)のアプローチです。その一例がRecyclebankというもので、RFIDの技術を使い、ごみの分別をしっかり行っている人にポイントを付与する仕組みです。そのポイントで、活動に賛同している企業の商品が買えます。企業はブランドを高められ、個人のインセンティブが働く形でごみ問題を経済の問題に変えています。このようにすれば、違う解き方ができると考えています。

10年ほど前から、子どもの事故の問題を、ただ親のせいという解き方をするのではなく、安全知識循環社会をつくって解決しようという動きが始まっています。病院など公共機関できちんとデータを分析して課題を発見し、それを企業と一緒に解決して、そのことが見える化された商品を作り、消費者に選択されることで経済が回っていく。そのようになれば、産業界の問題としても扱えるようになります。

その流れを受け、10年前にキッズデザイン賞が制定されました。親の責任だけにしない新たな発想で、事故予防に役立つものを表彰しています。そのままでは膨大なコストが掛かるものを、ある程度産業に変換できるようになっていると思います。

社会に眠るビッグデータを活用した傷害予防例

キッズデザインの1つの事例として、傷害サーベイランス技術を活用した事例を紹介します。データを使って問題を見える化することが非常に大事なので、病院と協力して傷害のデータを収集する仕組み(傷害サーベイランスシステム)を作りました。新たに開発した「身体地図情報システム」というソフトにより、たとえば「自転車の事故」で検索すると、どの部位にけがをしたかが分かります。そこから、たとえば、幼児座席に座っていた子が、足をスポークに巻き込まれてけがをする場合が多いことが明らかになりました。この事故を注意だけで予防するのは難しいですが、足がスポークに当たらないようにカバーで覆えばほぼ100%解決できます。つまり、デザインの力で問題を解決することができるのです。

このように、問題構造を「変えられる化」するというのが重要な考え方です。通常、問題構造を変えられないのは、変えたいものを変えられないもので何とかしようとするからで、スポーク外傷を注意で解決しようとしても、注意するのは簡単ですが効果は出ません。

スポーク外傷を減らすには、新たに「変えられるもの」を入れなければなりません。この場合、足が届く範囲に対して何か対策を打てばいいので、足が届く範囲を調べてカバーで覆うことにし、安全基準も修正しました。

大事なのは、その効果です。日本の行政機関はほとんど効果評価をしないのですが、効果評価は非常に大事です。安全基準修正後の事故状況を分析すると、頭はあまり変化がありませんが、かかとが激減しており、かなり効果があったことが分かりました。このように、ビッグデータで効果を評価していくことも今後非常に重要な軸になると考えています。

データと多様な知性を活用する

次の事例は、データを使って創造的な事故対策を行ったケースです。子どもが歯ブラシをくわえたまま走り回っていて、転んで歯ブラシが喉を突くという刺傷事故が多発しています。実際にビッグデータを見ても、都内だけで年間40件ほど起きています。1歳が最も転びやすく、一番多く発生しているのは布団の上です。

これも先ほどのように問題構造の「変えられる化」を行います。座って磨いたり、寝転がらせて磨くという指導は昔から行われていますが、効果がありません。そこで、違う発想をしてみます。転んだときに顔が床に突っ込む速度は秒速約1.5m、転ぶまでに0.5秒かかるので、秒速1.5mで突っ込んだとしても大丈夫な歯ブラシを作ることを考えました。そこから、曲がってくれる歯ブラシを使えば、磨くときには十分な強度があるけれども、喉を突いたりして荷重が過大になった場合は歯ブラシの方が曲がってくれることで事故を防げるというソリューションにたどり着きました。

ビッグデータ解析を行うには人工知能が役に立ちますが、このようにソリューションをつくり出す部分には、人の出番がかなりあります。その点で、元カリフォルニア大学の政治学者のロバート・ライシュが言うように「変人」が入ってきてソリューションを生み出すことが大事だと思います。課題を発見するまでの段階では、ビッグデータ解析がかなりいろいろと使えるようになってきていますが、課題からソリューションをつくり出すところまでにはかなりのギャップがあるので、やはり人の力が必要です。方向性として大事なのは、AIと人の協業だと思います。

社会を変えられる化するヒントを探る

ハーバード大学の国際政治学者ジョセフ・ナイ教授は、社会を変えられる力として「スマートパワー」というものを提唱していて、「ハードパワー」という強制力(押す力)と「ソフトパワー」という魅力(引く力)を組み合わせたものと定義しています。日本語で言えば「飴とムチ」になりますが、それを使いこなすことは、社会をより良い方向に変えていく上でヒントになると思います。

今日ご紹介した事例で言えば、チャイルドシートの安全基準は守って当然であり、守っていない事業者は事故があった場合にいろいろな責任が問われるので、ある種の強制力や命令に相当すると思います。歯ブラシの事例では、非常に進んだ予防ができる点で魅力を発揮していると思います。強制力と魅力の両方のソリューションが大事だということです。

リコールのような強制力だけでは、社会はなかなか変わらないと思います。JIS基準を満たしているから、それ以外はユーザーの誤使用の問題であると責任問題だけにしてしまうと、現状に停留した社会になってしまいます。その場合は、魅力を出す方向に全体をシフトしていかないと難しいと思います。

最近の事例でも、ソフトパワーとハードパワーの両方を活用していることが多いと思います。歯ブラシの事例では、2013年にわれわれがビッグデータ分析したことで、歯ブラシが喉に刺さってしまうという問題が社会に認知されました。それまでは問題としてほとんど存在していません。だから、課題をつくり出して提示することも大事な作業だと思います。

そうすると、これに反応してくれた企業がいて、ソリューション開発が行われることになりました。普通はそれで売れるわけではないので魅力化が必要です。それがキッズデザイン賞などの形で価値化され、最近はだんだん常識化されています。常識化されると、ほとんどハードパワーになるので、取り入れていないとおかしいということになります。このように課題提示、ソリューション開発、価値化、常識化がつながると、課題解決がどんどんイノベーションに繋がり、産業に取り込むことができます。

事故予防のために変えるものは、一般的に教育(Education)、製品環境(Environment)、法律・安全基準(Enforcement)の「3E」といわれていますが、教育の問題だけにせず、産業化できるところは産業化していき、人の努力で成り立っているものを産業の問題として捉え直すところにヒントがあると思っています。

たとえばポットなどは、抱えていて倒れても中のお湯が漏れない基準になっているものがあり、それが1つの価値につながっています。それから、ライターも何年か前から、強い力を加えないと火がつきにくくなりました。これには賛否両論が起こって、高齢者にとっては仏壇の線香が付けにくくなったと言われたのですが、子どもにとっては火災事故が減って非常に効果が上がっています。遊具も、落ちても大丈夫なように接地面の基準ができています。あるいは、炊飯器も蒸気が全く出ないものが出てきています。これらは、まさに、先ほど述べたスマートパワーを活用しています。ライターと遊具の接地面は強制力があると考えてよいのでハードパワー、ポットや炊飯器はソフトパワーによるものです。

高齢社会におけるイノベーション

年代別の救急搬送数を見ると、子どもの頃は発達とともに起こる事故が多く、高齢世代は身体・認知機能の低下に伴う事故・介護などが増えます。それから、20〜40代は出産・育児の問題、50〜60代は家族の誰かが介護状態になるという問題、70代以上は自分が介護状態になるという問題があって、あらゆる世代で何らかの変化があるのが実態だと思います。

生活機能が変化する際にいろいろな不具合が起きるので、それをうまく扱った社会設計をしないとまずいと思います。それを生活機能レジリエンスと呼んでいて、生活機能が多少変化しても安全性を担保してくれたり、高い社会参加を維持してくれたりするようなものが必要ではないかと考えています。

認知症もそうした変化の1つです。2018年における認知症の負の社会コストが世界全体で100兆円に上ります。GoogleとAppleの企業価値を合わせた規模に匹敵します。中でも多いのが日本です。子どもの問題と同じように、認知力や身体機能が変化するときの問題を扱わなければならない社会がもうそこまで来ていると思います。

社会問題をあらためて考えると、社会全般に広く存在しているけれども、一見すると隠れていてよく見えない悪い構造があって、そのせいでまるでシステマチックに至るところで起きているように見えます。子どもの事故も、あらゆるところで起きています。そういう問題があるので、うまくイノベーションにつなげれば、ものすごく大きなニーズ、大きな産業を生み出すことができると思います。

黒川清さんは、イノベーションとは技術革新のことではなく、それが生活の中に入っていって、人々の考え方や生活を変えることができて初めてイノベーションだと言われています。これは非常にいい定義で、そういうものを起こしていく必要があると思います。

基本的にイノベーションとは社会問題を軽減した状態にすることであり、その背景には問題構造の変化が必ず起こっているはずです。つまり、「変えられるもの」をきちんと導入できているのかが大事なポイントだと思います。「変えられるもの」を産業化できれば、非常に大きなイノベーションが起きると思います。

その分かりやすい例が、アイサイトです。アイサイトを付けると、1万台当たりの追突事故が8割減、対歩行者事故が5割減、平均6割減になったことが分かりました。従来は、漫然と運転していた運転手が悪いという考え方で、人のせいにするという解き方で解けていなかった問題が、この新たなソリューションによって解けつつあります。

それから、8月になると毎週のように子どもがプールで亡くなりますが、報道では監視員の人数が強調されます。つまり、監視員の数が制御変数だと思っているのですが、人が監視すれば本当に見守れるのかということは考えてみる必要があると思います。今では、ソリューションとしてPoseidon(ポセイドン)という製品が出ていて、カメラを使って沈み過ぎている子どもがいたらアラームを鳴らす装置があります。将来的にはトレーニングを受けた監視員とAIのテクノロジーをハイブリッドで使っていくことを提案しています。

Google Trendを見ると、高齢者の問題、認知症の問題がずっと挙がっていて、大きなニーズが起きていることが分かります。片やAIのシーズも伸びています。今のところ両者は無関係ですが、AIのシーズを高齢者や認知症のニーズに転換していけば、ものすごく大きなイノベーションにつながると思っています。

事故が起こることによる負のコストは80兆円といわれていますが、今日お示ししたように、ある程度はイノベーションで吸収していると思います。今後の課題は、負のコストが100兆〜200兆円といわれている認知症の分野をどうしていくのかだと思っています。

質疑応答

Q:

高齢者の事故などに関する取り組みはあれば教えてください。

A:

子どもの場合は、年齢によって発達の段階がほとんど決まっているので、事故を年齢軸で見るときれいに整理できます。しかし、高齢者の場合は年齢軸での整理が極めて難しく、生活機能軸にパラダイムシフトしないとうまく整理できないと思うので、そのためのデータベースをつくったり、プロジェクトを検討したりしているところです。

われわれは、高齢者の行動を明らかにするために、リビングラボにKinectという装置を付けて、転倒やベッドへの移乗などの状況を、身体軸と認知機能軸に結び付けて記録しています。そして、どういう行動をするのかというデータを、ものづくりやサービス開発に役立てるために、行動ライブラリーというものを経産省の補助金を頂きながら作っていて、来年度オープンにしたいと考えています。

Q:

今日の事例の中でAIはどこに使われていますか。

A:

1つはビッグデータ解析の部分で、テキストマイニングという技術は相当期待できると思っています。行政が持っている事故関連のデータは膨大なのですが、状況などが書かれている自由記述文の部分が問題になります。それらを読み込むには人海戦術しかないので、ビッグデータ解析はその部分で非常に役に立つと思っています。

もう1つがユビキタスで、私も20年来、ユビキタスコンピューティングの分野にいるのですが、意外とあまりうまくいかなかったと思っていて、今はIoTという言い方になっています。そのときに難しかったのが、いわゆるウエアラブルといわれる分野で、ほとんど進まなかったと思っています。ウエアラブルでいろいろな個人の情報が取れるという話はあったのですが、バッテリーなどの問題で、実際には、ほとんど計画倒れになったと思います。

しかし、画像処理技術で人物特定が相当できてきたので、介護施設などではウエアラブルではなくノンウエアラブルで、環境にいろいろ付いているセンサーを使いながら、個人のデータをちゃんと記録していけば、電池の問題も回避できるし、非常に進んでいくと思います。だから、画像処理の部分は期待できると思います。

それから、われわれの生活空間には高齢者の熱中症や乳幼児突然死症候群など解かなくてはならない問題がたくさんあるのですが、ユビキタスブームのときにはこの問題が解けませんでした。今後、AIを活用した見守りセンシングが相当進むのではないかと思っていて、ここ10年で幾つかはソリューションが出てくると期待しています。

Q:

自動運転の研究でも、今のような画像処理でタイプ分析をしていて、ただ単にセンサーで感じて動くというよりも、環境条件の分析ができれば、あまり無駄なことをせずに安全な自動運転が可能になると思うのですが、そういう研究はしておられますか。

A:

車だけをインテリジェントにするのではなく、われわれの分野で言えば、人がいるかどうかという情報をダイナミックに表すような地図をきちんと作成する技術に取り組んでいる研究者もいます。その中で、人がどう動くのかに関しては、われわれの研究所ではデジタルヒューマンや人間情報関連の人が研究していて、人はこういう動きをするのだという予測をする技術に関しても研究しているグループがあるので、そのあたりが入ってくる必要があると思います。われわれのグループでは、ヒューマンモデルとダイナミックな地図を作る技術、自動走行技術を組み合わせようとしている研究者もいます。

Q:

イノベーションを進めていくには、表裏一体でセキュリティの部分も対応する必要があります。産総研でもセキュリティには十分対応しているのでしょうか。

A:

幾つかの機関に分散したデータを統合的に利用するニーズがかなりあって、そのときに高い安全性が必要なので、秘匿計算のような技術をうまく活用して、セキュリティが高い状態で欲しい情報を得られる仕組みを考えています。

Q:

国際的に見て、日本の先進性やユニークさはどこにありますか。

A:

生活安全の分野は日本がかなり進んでいると思います。キッズデザイン賞という社会的な仕組みを持っている国は世界にありません。ただし、ビッグデータなどは海外が進んでいて、オープンデータの点では日本が少し遅れていると思います。そういうものを活用して、通常なら厚生労働省の分野に経済産業省的な分野が入ってきて、産業界全体で取り組もうとしているのは世界的に見てユニークだと思います。

モデレータ:

人の努力に頼っている構造があるものを、うまく産業化する点に大きな可能性があると考えたとき、Solution Economyという考え方は非常に重要だと思います。その中で、隠れている課題に関するデータベースや知識は非常に価値があり、ある企業だけにそれが独占されるのはもったいないと思うのですが、先生が集められたデータはどのくらい公開されているのでしょうか。

A:

われわれが集めたデータのうち高齢者の行動ライブラリーに関してはまだ公開していませんが(子どもの傷害データはhttp://www.kd-wa-meti.com/から公開済み)、ちゃんとした目的のために使うと約束してくれた事業者には公開したいと考えています。

モデレータ:

その点では、課題の部分のデータベースをオープンに利用する仕組みの設計も非常に重要だと思います。

A:

おっしゃるとおりです。普通、課題は明らかだというスタートが多いのですが、意外と明らかではないと思っていて、解ける一歩手前まで問題を具体的に明らかにする作業の価値があまり理解されていない面があるので、そういう活動がもっと必要だと思います。

それから、IoTの応用については、個人に適合した介入をしていく方法はとても大事だと思っていて、そのためには個人のモニタリングが非常に大事であり、IoTとAIの1つの出口は、そういう個人のモニタリングによる個人ごとの課題の把握とそれに基づく個人の介入にあるではないかと思います。高齢施設などではほとんどできていないので、このあたりは進む可能性があると思います。

この議事録はRIETI編集部の責任でまとめたものです。