東京都立大学CcS-L5G-serBOTinQ セミナー
（2023.5.25 日野）

ポストコロナ社会における人共存サービスロボット技術とその社会実装
東京大学 大学院工学系研究科 精密工学専攻

淺間一

http://www.robot.t.u-tokyo.ac.jp/asamalab/asama@robot.t.u-tokyo.ac.jp

Copyright (c) Hajime Asama, Univ. of Tokyo. All rights reserved 2023

1

2035年に向けたロボット産業の将来市場予測（NEDO/METI 平成22年4月23日発表）
パーソナルサービス医療（含手術，セラビー），
介護（含福祉用），警備，掃除，案内，教育，アミューズメント，娯楽，等
パブリックサービス
メンテナンス，
災害対応，
建設・土木，
農業・林業，
地雷探査・除去，等製造業を始めとした現在市場が形成されている分野の成長に加え、サービス分野を始めとした新たな分野へのロボットの普及により、2035年に9.7兆円まで市場拡大し得る。

Copyright (c) Hajime Asama, Univ. of Tokyo. All rights reserved 2023

2

人共存ロボティクスが求められる場面（開発者やユーザとのインタラクション）• 協働ロボット• アシストスーツ• 手術ロボット• 介護支援（介護者，被介護者）• セラピーロボット• 遠隔操作• 自動運転• サービスロボット• VR，他

Copyright (c) Hajime Asama, Univ. of Tokyo. All rights reserved 2023

3

新型コロナウィルス対策のためのロボット技術のニーズと導入事例

Copyright (c) Hajime Asama, Univ. of Tokyo. All rights reserved 2023

4

感染を予防するために制約されていること• 人同士の接触• 3密– 密閉空間– 密集場所– 密接場面ロボット技術のニーズ

Copyright (c) Hajime Asama, Univ. of Tokyo. All rights reserved 2023

5

ロボット技術のニーズ
人同士が接触せずにサービスを提供する• 直接的ニーズ（医療）– 延命措置，治療– 検査– 患者の搬送：モニタリング・見守り– 消毒・洗浄・汚染物処理・廃棄– 搬送（食事，薬）• 間接的ニーズ– 配達．配膳・配達・運搬・搬送（食事・薬）– 遠隔コミュニケーション（含接客，見守り）
– 消毒
– 検温
Copyright (c) Hajime Asama, Univ. of Tokyo. All rights reserved 2023

6

導入／実証試験の事例
消毒・清掃

検査

コミュニケーション

配送・配膳・陳列・搬送

受付・接客

Copyright (c) Hajime Asama, Univ. of Tokyo. All rights reserved 2023

見守り

7

検温

ポストコロナ社会(With/After/Post Corona)

Copyright (c) Hajime Asama, Univ. of Tokyo. All rights reserved 2023

8

新型コロナウィルスが社会にもたらした功罪
功• デジタル化（ICT（ネットワーク）による接続）• On-line化，On-demand化によるサービス• 働き方改革，Diversity & Inclusion
罪• 物理的・情報的インタラクションの制約• 様々な機会（サービスを含む）の喪失• 健康への影響• 多忙
Copyright (c) Hajime Asama, Univ. of Tokyo. All rights reserved 2023

9

With/After/Post コロナ社会の制約• 情報的インタラクション→一部可能，一部制約→ICT（5G），デジタル技術，AIである程度は可能
対面コミュニケーションと同等とは言えない
失うもの• 場の雰囲気→コミュニケーションの手がかり• 視線の共有→共同注意

Copyright (c) Hajime Asama, Univ. of Tokyo. All rights reserved 2023

10

ノンバーバル・コミュニケーション
ジェスチャーや目の表情などが言語と同時に、何かを伝達するための手段となっている。人と人とが直接かかわりあい、情報、感情などをコミュニケートする時、ジェ
スチャーなどの非言語行動に負うところが多い。
この分野は言語学、文化人類学、動物行動学、心理学、コミュニケーション学、社会学などにかかわる学際的アプローチによって開拓されつつある。

身体の動きや顔の表情の研究（１）表象（エンブレム）（yes/no，静かに！）（２）身体操作（ボディ・マニピュレーション）（３）例示的動作（イラストレーター）（４）情動表出（５）規制的動作（レギュレータ）W.フォン・ラフラーエンゲル：ノンバーバル・コミュニケーション（本名信行、他訳）、大修館書店、1994
照れ隠しに頭を掻く（今時、誰もしないか）、何か気が付いたとき指をパチンと鳴らすか、手の平を拳で打つ、
電話をしながらしきりにおじぎをする

Copyright (c) Hajime Asama, Univ. of Tokyo. All rights reserved 2023

11

共同注意
（Joint attention）•••

共同注意とは、他者の注意の所在を理解しその対象に対する他者の態度を共有することや、自分の注意の所在を他者に理解させその対象に対する自分の態度を他者に共有してもらう行動を指す。
ヒトにおいて、狭義の共同注意に関する行動はだいたい生後9か月頃から出現すると言われている。それは、大人がいる時に乳児が見てほしいものを指さす（指さし行動）、大人がある対象物を見てそれを乳児も見る（視線追従）、乳児がある対象に対する評価を大人の表情などを見ることで参考にする（社会的参照）などである。
この狭義の共同注意では、乳児は、大人の行動の意図をある程度理解し、注意
対象に対する態度（例：それは危ないから近づいてはいけない）を共有していると考えられている。ただし、最近は、他者の意図理解の伴わない乳児の視線の移動など、3・4か月頃に見られる、より単純な行動も広義の共同注意とされ研究されている。類似の概念として、自己と他者とその注意共有対象となるものの三者の関係を表す三項関係があり、三項関係において共同注意は達成されているとする。一方、三項関係以前の、注意共有対象を含まない自己と他者だけの1対1のやりとりは二項関係と呼ばれ、三項関係とは区別される。
共同注意 - 脳科学辞典 (neuroinf.jp)
Copyright (c) Hajime Asama, Univ. of Tokyo. All rights reserved 2023

12

With/After/Post コロナ社会の制約• 物理的インタラクション→制約
ロボット技術によって一部可能になると思われるが，技術的にまだほとんど不可能
失うもの• 物理的接触→体性感覚• 反応時間・間→実時間性

Copyright (c) Hajime Asama, Univ. of Tokyo. All rights reserved 2023

13

フィジカル・インタラクション• 体性感覚体性感覚とは触覚、温度感覚、痛覚の皮膚感覚と、筋や腱、関節などに起こる深部感覚から成り、内臓感覚は含まない。皮膚感覚が皮膚表面における感覚であるのに対し、深部感覚とは身体内部の感覚を意味する。後者は固有感覚または自己受容感覚とも呼ばれ、筋受容器からの伸縮の情報により、身体部位の位置の情報が得られる。
体性感覚 - 脳科学辞典 (neuroinf.jp)

川平法(促通反復療法)（川平和美先生：
感覚フィードバックを返すことによるリハ
ビリ（脳機能の回復））

Copyright (c) Hajime Asama, Univ. of Tokyo. All rights reserved 2023

14

アバターロボット

Newme（avatarin）

オムニロボ（ISO総合研究所）

アバターロボット（川田テクノロジーズ）

Double 3（テックファームHD）

Ugo（Mira Robotics）

JET（日本航空）

Copyright (c) Hajime Asama, Univ. of Tokyo. All rights reserved 2023

Temi
（hapi-robo st）

ホンダ（アバターロボット）15

ムーンショット目標１

サイバネティックアバター
2050年までに、人が身体、脳、空間、時間の制約から解放された社会を実現

Copyright (c) Hajime Asama, Univ. of Tokyo. All rights reserved 2023

16

フィジカル・インタラクション• 体性感覚• ボディ・タッチ

ボディタッチは相手との距離感を縮める方法

川平法(促通反復療法)（川平和美先生：
感覚フィードバックを返すことによるリハ
ビリ（脳機能の回復））

https://successbeginstoday.org/topics/32/

Copyright (c) Hajime Asama, Univ. of Tokyo. All rights reserved 2023

17

オキシトシン（愛情ホルモン／癒しホルモン）
人と人との肉体的な接触や、簡単な
ボディタッチでも分泌されるというこのオキシトシン。IT革命の副作用で、「現実(リアル)＝オフライン」での触れ合いの機会がどんどん減少して、触るものといえば「キーボードかスマホ画面」という、21世紀ニュータイプなわれわれ
現代人は、明らかに「オキシトシン不足」になりやすい状況にいます。
NHK ガッテン！「痛み＆認知症に効く！「癒やしホルモン」の驚きパワー」2016年6月1日
https://www9.nhk.or.jp/gatten/articles/20160601/index.html

Copyright (c) Hajime Asama, Univ. of Tokyo. All rights reserved 202318

反応時間・間実時間性

Copyright (c) Hajime Asama, Univ. of Tokyo. All rights reserved 2023

19

身体意識
運動主体感
Sense of Agency (SoA)
自己の身体運動の主体が自分であるという感覚

身体保有（保持）感
Sense of (Body) Ownership (SoO)
自己の身体が自分のものだという感覚

Copyright (c) Hajime Asama, Univ. of Tokyo. All rights reserved 2023

20

遠隔操作における時間遅れ
Sensor data

Communication
Control command
MachineOperator

Copyright (c) Hajime Asama, Univ. of Tokyo. All rights reserved 2023

21

運動主体感（SoA: Sense of Agency）• 自己の身体運動の主体が自分であるという感覚• 脳内で生起• 主体の能動的運動に関連[Farrer 2002]
誰かが自分が動かしたのは動かしている
邪魔した
自分じゃない22

コンパレータ（フォワード）・モデル
Parietal Lobe
Efference
copy

Forward Dynamic
Model

Forward Output
Model

Predicted
sensory feedback

Sense of Agency
MotorcommandMotor System

Sensory System
Actualsensory feedback(Blakemore, 2003)

Difference is small: Motion is attributed to “self”
Difference is large: Motion is attributed to “others”

実験方法
時間遅れと自他帰属性の関係を調べる実験
Button１stage 電気が点くを押す

Light!!

命令

行為

現象

自他帰属判断Light!!

Time Delay (TD)０

Button

時間

40 80 120 160 200 240 280 320 360 400 [ms]・0～400［ms］まで40[ms]間隔で11段階・各TDは４回ずつランダムに登場（４×１１＝４４stages）

自他帰属の判断：○自分が光を点けたと感じたか○自分で光を点けた感覚がないか

以後
繰返し

実験結果
自己帰属
回数[回]
32

被験者８名合計

24
16
8
0
0

80

160

240

320

TD
400 [ms]

・TDが大きくなるほど自己帰属回数は下がる
・0から400[ms]の間でロジスティックな形（逆S字型）になる

認知能力• in Passive Condition• Cognition from Perception• Prediction only based on Perception• In Active Condition• Cognition from Perception• Prediction based on not only Perception
but also SoA Automatically Driven
by Active Interaction

実験概要➢ 暗い環境内にあるターゲットを，サーチライトを用いて探索する，という視覚探索課題を行う

QuickTimeý Ç²êLí£ÉvÉçÉOÉâÉÄ
Ç™Ç±ÇÃÉsÉNÉ`ÉÉÇ¾å©ÇÈÇžÇ½Ç…ÇÕïKóvÇ­Ç•ÅB➢ ターゲットを発見したら即座にトリガを引き，ターゲット出現からトリガを引くまでの反応時間(t3)を
測定する

被験者

ディスプレイ➢ 認知時間 (t )を認知能力の指標とする ( t t t )2

ジョイスティック

PC

2= 3- 1

実験（能動性）➢能動性と認知能力の関係を調べる⚫能動性：自分から外界へ主体的にはたらきかけ動作を行うこと➢被験者⚫健常な20代の男女21名 (男性：12名，女性：9
名)

➢実験設定
⚫能動的：被験者がジョイスティックでサーチライト
を動かす⚫受動的：コンピュータが自動的にサーチライトを
動かす

能動的

➢実験手順
⚫ジョイスティックの操作に慣れるために練習時間をとる⚫能動的20回，受動的20回と条件を入れ替え，合計80回で反応時間(t3)を測定する
受動的Result: Temporal delay vs. YES ratio
YES ratio: Participant felt that he/she moved the searchlight by him/herself.
**

**

**

**

Wilcoxon signed rank test with
Holm’s correction:
There are significant difference
between every two conditions(p<0.01)能動／受動条件における反応時間（時間遅れなし）
Active: Participants use the joystick to control the searchlight.
Passive: The searchlight moves automatically.

Participants:
21 volunteers (12 men, 9 women)
The experiment consists of 4 blocks(2 active + 2 passive conditions)
In each block, 20 trials were conducted.
Paired t-test:
There were significant
differences between active andpassive conditions (p<0.01).

新型コロナウィルス対策ロボット技術• 課題– 技術的課題– 社会的課題– 科学的課題

Copyright (c) Hajime Asama, Univ. of Tokyo. All rights reserved 2023

31

サービスロボットの社会実装の課題• 課題– 技術的課題• 人とのインタラクション• 遠隔操作性と自律性– 社会的課題– 科学的課題

Copyright (c) Hajime Asama, Univ. of Tokyo. All rights reserved 2023

32

周辺他者との関係を考慮した予測近くにいるからといって影響を受けるとは限らない
予測対象

強く影響

ほぼ影響
なし

予測対象

ほぼ影響
なし

ほぼ影響
なし

歩行者間のインタラクションを学習可能な
データドリブンの歩行者モデル
33

Smartphone Zombies
歩きスマホ…Smartphone zombies: should walking and texting on streets be banned?
https://www.youtube.com/watch?v=oUOcQMYS8EICopyright (c) Hajime Asama, Univ. of Tokyo. All rights reserved 2023

34

Overview of smartphone zombie detection
Tracking
resultPedestrian
Segmentation
point cloud(cluster)Support vector machineclassification for each cluster

Pedestrian
trajectory

Point cloudtransformation
Featureextraction
Robot
pose
5/27/2023

35

Data collection for training
smartphone zombie detector
New dataset collected from two stations at 2019.2.21 and 2019.7.3
Osakaabenobashi
station

Other object
Smartphone
zombie• Point cloud:
Velodyne LiDAR• Image: sphericalcamera (Ricoh
Theta V)• Label: manual
annotation

5/27/2023
36

Experiments• The robot moving inside Hongo campus
Approximately 15 minutes of LiDAR stream
were used in evaluation

Observed trajectory
Predict trajectory
Smartphone zombie

Robot

Experiment area in
Hongo campus
5/27/2023

37

Video recorded during experiments – trajectory prediction
Observed trajectory
Predict trajectory
Smartphone zombie

Building 14

Robot

5/27/2023

38

Video recorded during experiments– smartphone zombie detection

Observed trajectory
Smartphone zombie

5/27/2023

39

新型コロナウィルス対策ロボット技術• 課題– 技術的課題• 人とのインタラクション• 遠隔操作性と自律性– 社会的課題– 科学的課題

Copyright (c) Hajime Asama, Univ. of Tokyo. All rights reserved 2023

40

コンセプト◼ 複数の魚眼カメラを画像処理して仮想カメラを生成◼ LRF（測距センサ）を使用
仮想カメラ

前

後

左

右

画像処理
実カメラ×4個
LRF

俯瞰画像コンセプト

複数の魚眼カメラ（視野180°）

Copyright (c) Hajime Asama, Univ. of Tokyo. All rights reserved 2023

41

実装成果
（NEDO）災害対応無人化システム研究開発プロジェクト

狭い通路

俯瞰画像

Copyright (c) Hajime Asama, Univ. of Tokyo. All rights reserved 2023

42

測域センサを加えた俯瞰映像• カメラ＋測域センサによる災害対応向 障害物重畳機能
 欠損補完機能け俯瞰映像
障害物を俯瞰映像上で可視化

欠損部分を過去映像で補完

障害物を容易に把握可能

カメラ信号がない場合も対応可能

俯瞰

障害物検出

俯瞰

自己位置(測域センサ)
D
B

補完なし

補完あり

12
Copyright (c) Hajime Asama, Univ. of Tokyo. All rights reserved 2023

43

福島第一原子力発電所廃止措置のためのロボットへの応用
MHI Super Giraffe

MHI MEISTeR

Copyright (c) Hajime Asama, Univ. of Tokyo. All rights reserved 2023

44

無人化施工における俯瞰映像提示• 実験風景システム準備の様子 ・ ロボＱを設置

被験者1名（無人化施工歴12年）

無人バックホウカメラ (カメラ車想定)

9fps (有線通信)• 3パターンの映像提示①前方映像＋俯瞰映像②前方映像＋カメラ車映像

Copyright (c) Hajime Asama, Univ. of Tokyo. All rights reserved 2023

③前方映像のみ

45

建設機械（バックホウ）の遠隔俯瞰映像提示（前方映像＋俯瞰映像）

Copyright (c) Hajime Asama, Univ. of Tokyo. All rights reserved 202346

任意視点からの俯瞰映像提示

Copyright (c) Hajime Asama, Univ. of Tokyo. All rights reserved 2023

47

新型コロナウィルス対策ロボット技術• 課題– 技術的課題– 社会的課題• 実用化・事業化• 安全安心• ELSI– 科学的課題

Copyright (c) Hajime Asama, Univ. of Tokyo. All rights reserved 2023

48

研究開発から社会普及まで
魔の川 死の谷 ダーウィンの海

http://www.sangaku.nagoya-u.ac.jp/ipo/04_kiso/jittai.html

Copyright (c) Hajime Asama, Univ. of Tokyo. All rights reserved 2023

49

技術成熟度レベル
TRL: Technology readiness levels(Wikipedia)

NASAによるTRLの定義

Level 1 基礎理論の着想段階
Level 2 技術要素の適応、応用範囲の明確化
Level 3 技術実証のデモンストレーション(Proof ofConcept)この段階から、実証試験等を行い検証を始めていく
Level 4 ラボレベルでの実証
Level 5 シミュレート及び実空間での実証
Level 6 地上でのシステムとしての技術成立性の確認
Level 7 宇宙空間でのシステムとしての技術成立性の確認
Level 8 システムの運用テスト、認証試験
Level 9 最終段階、実運用

Copyright (c) Hajime Asama, Univ. of Tokyo. All rights reserved 2023

50

サービスロボットの社会実装の課題• 課題– 技術的課題– 社会的課題• 実用化・事業化（ヒトの理解）• 安全安心• ELSI– 科学的課題

Copyright (c) Hajime Asama, Univ. of Tokyo. All rights reserved 2023

51

安全・安心とは
安全

安心

もの：技術 ？

人：心理受容できないリスクがないこと[ISO/IECGuide51：1999]
報告：工学システムに対する社会安全目標の基本と各分野への適用（日本学術会議総合工学委員会・機械工学委員会合同工学システムに関する安全・安心・リスク検討分科会）

受容するのは，人／社会
認知心理学／社会心理学的アプローチも重要
Copyright (c) Hajime Asama, Univ. of Tokyo. All rights reserved 2023

52

ALARPの考え方
As Low As Reasonably Practicable
リスク高

リスク低

達成できないと許容されない基準
値（Ａ）と更なる改善を必要としない
基準値（Ｂ）を設定する
基準値（Ａ）と基準値（Ｂ）の間は、リ
スクを総合的に判断して対応する

日本学術会議報告：工学システムに対する社会安全目標の基本と各分野への適用，2017

Copyright (c) Hajime Asama, Univ. of Tokyo. All rights reserved 2023

53

サービスロボットの社会実装の課題• 課題– 技術的課題– 社会的課題• 実用化・事業化（ヒトの理解）• 安全安心• ELSI– 科学的課題

Copyright (c) Hajime Asama, Univ. of Tokyo. All rights reserved 2023

54

倫理
• 人道的視点・人権・平和• セキュリティ• プライバシー• デュアルユース，安全保障

Copyright (c) Hajime Asama, Univ. of Tokyo. All rights reserved 2023

55

ロボット倫理学Roboethics(Wikipedia)
•

•

•

•

ロボット倫理学（ろぼっとりんりがく）とは、ロボットに関する倫理的問題を扱う、応用倫理学の一分野である。英語ではrobot ethicsまたはroboethicsと呼ばれる。「ロボット」という言葉で指される対象の範囲は明確ではないが、ロボット倫理学においては自律的機械の他にも、ドローンなどの遠隔操作される機械、いわゆる「ボット」のようなソフトウェアエージェント、パワードスーツなども議論の対象にされている。
現在、ロボット技術の高度な発展に伴い、医療ロボットや軍事ロボットのように人の生死に直接的に関わるロボット、家事ロボットやペットロボットのように一般市民の生活に密着したロボットが多く現れており、ロボットが人間や社会と関わる場面、そして与える影響は大きくなっている。こうした状況を背景にロボット倫理学は、ロボットとロボット工学に特有の倫理的な問題を扱う応用倫理学の一分野として誕生し、発展してきた。
最初にroboethicsという言葉を使ったのは、イタリアのロボット工学者ジャンマルコ・ヴェルジオ（Gianmarco Veruggio）である。彼は2000年にロボット工学と社会との関わりについて研究するた
めにScuola di Roboticaという協会を設立し、2002年に「ロボット倫理学Roboethics」という言葉を作り、その推進を提唱した[1]。2004年には彼が議長となりイタリアのサンレモでロボット倫理学の最初の国際会議First International Symposium on Roboethicsが行われた。
ロボット倫理学が扱う話題は戦争における無人機や自律型兵器の使用の是非、コンパニオンロボ
ットが人間の心理や人間同士の関係に与える影響、ロボットによる情報の収集とプライバシーの問題などがある[2]。特に戦争におけるロボット兵器の使用は、遠隔操作される無人爆撃機がアフガニスタンやイラクで使用され、多くの付帯的損害を生み出していることや、アメリカ・イスラエル・イギ
リス・韓国などがさらに人間の監督・操作を要しない自律的なロボット兵器の開発を進めていることもあり、多くの関心を引いている[3]。
Copyright (c) Hajime Asama, Univ. of Tokyo. All rights reserved 2023

56

SFプロトタイピング• SFを通じた未来予測を行い、未来に向けたビジョン
を探究する手法• 現実の科学技術をベースとしながら、虚構であるSFの発想で未来シナリオを予測する
https://adv.asahi.com/keyword/13672815.html• フランケンシュタイン（倫理性について）• アシモフ（倫理性について）• 第二の地球• 未来のイブ• AI（あい）の遺伝子• ロデリック（または若き機械の教育）
Copyright (c) Hajime Asama, Univ. of Tokyo. All rights reserved 2023

57

江間有沙：人や社会に受容されない人工物から学ぶこと，第10回横幹連合コンファレンス，2019年12月

ユートピア/ディストピア小説
•
•

•

•
•

また、あらゆる予防接種を受けているため病気になる事は無く、60歳ぐらいで死ぬまで、ずっと老いずに若い。
ビンから出て「出生」した後も、睡眠時教育で自らの「階級」と「環境」に全く疑問を持たないように教え込まれ、人々は生活に完全に満足している。
不快な気分になったときは、「ソーマ」と呼ばれる薬で「楽しい気分」になる。人々は、激情に駆られることなく、常に安定した精神状態である。そのため、社会は完全に安定している。
ビンから出てくるので、家族はなく、結婚は否定されて人々は常に一緒に過ごして孤独を感じることはな
い。
隠し事もなく、嫉妬もなく、誰もが他のみんなのために働いている。一見したところではまさに楽園であり、「すばらしい世界」である。
（Wikipedia）「快適さなんて欲しくない。欲しいのは神です。誌です。本物の危険です。
自由です。美徳です。そして罪悪です」「要するに君は（…）不幸になる権利を要求しているわけだ」（p.346）

江間有沙：人や社会に受容されない人工物から学ぶこと，第10回横幹連合コンファレンス，2019年12月

ユートピア/ディストピア小説
•
•

•

•
•

また、あらゆる予防接種を受けているため病気になる事は無く、60歳ぐらいで死ぬまで、ずっと老いずに若い。
ビンから出て「出生」した後も、睡眠時教育で自らの「階級」と「環境」に全く疑問を持たないように教え込まれ、人々は生活に完全に満足している。
不快な気分になったときは、「ソーマ」と呼ばれる薬で「楽しい気分」になる。人々は、激情に駆られることなく、常に安定した精神状態である。そのため、社会は完全に安定している。
ビンから出てくるので、家族はなく、結婚は否定されて人々は常に一緒に過ごして孤独を感じることはな
い。
隠し事もなく、嫉妬もなく、誰もが他のみんなのために働いている。一見したところではまさに楽園であり、「すばらしい世界」である。
（Wikipedia）「快適さなんて欲しくない。欲しいのは神です。誌です。本物の危険です。
自由です。美徳です。そして罪悪です」「要するに君は（…）不幸になる権利を要求しているわけだ」（p.346）

クララとお日さま（カズオ・イシグロ）• 社会はディストピア
• AF (Artificial Friend)：善• 人間：欠点のある存在

Copyright (c) Hajime Asama, Univ. of Tokyo. All rights reserved 2023

60

アフター・ヤン（SF映画）

監督：Kogonada
人型ロボットがベビーシッターを務めるのが当たり前になった世界。ジェイクもまた娘（ミカ）の子守をロボット（ヤン）に任せていた。ところが、そんなある日、ヤンが突然動かなくなってしまった。もはや家族同然の存在となっていたヤンを救うべく、ジェイクは様々なアプローチを試みるが、その過程で「人間とは何か。
人間と機械の違いはどこにあるのか」という問題に直面する。
https://ja.wikipedia.org/wiki/アフター・ヤン
Copyright (c) Hajime Asama, Univ. of Tokyo. All rights reserved 2023

61

法規制
• 規制緩和，特区• 規制強化（市場創出）• 認証（安全認証等）• 安全保障Copyright (c) Hajime Asama, Univ. of Tokyo. All rights reserved 2023

62

ロボット新戦略内閣府：人工知能と人間社会に関する検討の国内外の動向，人工知能と人間社会に関する懇談会，2016

サービスロボットの社会実装の課題• 課題– 技術的課題– 社会的課題– 科学的課題• 適応的行動の実現（身体知能）

Copyright (c) Hajime Asama, Univ. of Tokyo. All rights reserved 2023

65

適応に関するシステム研究の歴史
自律分散システム（領域代表：伊藤正美（名大），平成2 ～4年度）
自律分散システムの適応機能の分析・記述

創発的機能形成のシステム理論（領域代表：北村新三（神戸大），平成7～9年度）
適応的設計手法

身体・脳・環境の相互作用による適応的運動機能の発現－移動知の構成論的理解－（領域代表：淺間 一（東大），平成17～21年度）
適応的運動／行動の発現メカニズムの解明

脳内身体表現の変容機構の理解と制御（身体性システム）（領域代表：太田 順（東大），平成26～30年度）
脳内身体表現／スローダイナミクス／リハビリ応用

身体ー脳の機能不全を克服する潜在的適応力のシステム論的理解（超適応）（領域代表：太田 順（東大），令和元～5年度）
生体構造の再構成／行動遂行則の再編成
Copyright (c) Hajime Asama, Univ. of Tokyo. All rights reserved 2023

66

起立支援システム開発と起立動作解析

Copyright (c) Hajime Asama, Univ. of Tokyo. All rights reserved 2023

68

筋シナジー仮説
達成すべき運動に対して，個別の筋を制御せず，複数の筋の同時発揮（筋シナジー）を制御しているという仮説[Bernstein ‘67]
身体の冗長自由度に対する制御の低次元化-ヒトの歩行や手の巧緻動作，姿勢制御などシナジーの存在[Ivanenko ‘05, Torres ‘07, Weiss ‘04]

運動

シナジー

シナジーA

運動

シナジーB

シナジーN

筋活動

筋シナジー仮説●筋シナジーの協調によって複雑な運動が生成
筋シナジーモデル
空間パターン

筋骨格モデル

時間パターン筋活動
筋活動

𝐜1 (𝑡)𝐰1

𝐦1⋯

𝑤11 𝑤21 𝑤31 ⋯ 𝑤𝑛1

𝐰2

時間 [s]𝐜2 (𝑡)⋯
𝑤12 𝑤22 𝑤32 ⋯ 𝑤𝑛2

𝐰3

𝐜3 (𝑡)

𝐦2
・
・
・
・
・
・

⋯
𝑤13 𝑤23 𝑤33 ⋯ 𝑤𝑛3

𝐦𝑛

骨格モデル

実験環境
● 筋活動，身体軌道，力の同時計測● 7名の若年男性（24.3±2.1歳, 1.73±0.05 m, 71.7±10.3 kg）- 各条件5試行- 各試行からシナジーを抽出

モーションキャプチャ[Motion Analysis]

腰・股・膝・足首の伸展屈曲に寄与する12筋

LD
RA

SAR

マーカー
EMGセンサ[S&ME]
反力計[テック技販]

ES

RF

GMA

BFL

BFS

VAS

GAS
TA

SOL

Front

Back

筋シナジーの数● 1因子分散分析＋多重比較
有意差： 1～2, 2～3, 3～4（𝑝 <0.05）
筋シナジーの数を4に決定

* * *

R2

0.5

0.5
0.0

1.0

1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11

Number of Synergies

1.0

0.0

R2

R2

1.0

LOW

* * *

SLOW

0.5
0.0

1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11

1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11

Number of Synergies

Number of Synergies

* * *

HIGH

0.5

1.0

R2

NORMAL

R2

1.0

* * *

0.0

* * *

FAST

0.5
0.0

1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11

1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11

Number of Synergies

Number of Synergies

LD

ES

RA

SAR

GMA

BFS

BFL

VAS

RF

SOL

GAS

TA

Synergy 4

LD

ES

RA

SAR

GMA

BFS

BFL

VAS

RF

SOL

GAS

TA

Synergy 3

LD

ES

RA

SAR

GMA

BFS

BFL

VAS

RF

SOL

GAS

TA

Synergy 2

LD

ES

RA

SAR

GMA

BFS

BFL

VAS

RF

SOL

GAS

TA

Synergy 1

空間パターンMuscle Activation
1.0
0.5
RA

0.0

0.5

0.0

0.5

0.0

0.0
GMA

SOL

上体の前屈

1.0

ES
VAS
TA

ES
VAS

離臀

1.0

全身の伸展

1.0

0.5

姿勢制御

時間パターン

Synergy 2

Synergy 1

1.0
RA

Weight
1

2

0.0
0

1

2

1.0
ES
VAS
TA

3

4

5

3

4

5

3

4

5

4

5

2

0.5

0.0
0

1

2

1.0

Synergy 3

Phase of Standing-up
1
2
3
4

0.5

3

0.5

ES
VAS

0.0
0

1

2

Synergy 4

1.0
GMA

4

0.5
0.0

SOL

0

1

2

3

Time [s]起立の運動学的フェーズに対応

片麻痺患者の筋シナジー構造
目的：片麻痺患者における筋シナジー構造の解明● 運動疾患を有する患者の起立動作- 片麻痺患者 26名（大阪森之宮病院）
・58.9±12.7歳（男性: 22名，女性: 4名）
・中度～軽度の症状（自力で起立可能）- 麻痺側の解析- 健常高齢者 8名● 各患者から筋シナジーを抽出し，時間パターンの特徴に応じて26名の患者をクラスタに分類

クラスタ分析● 26名の患者を4つのグループに分類
26名の患者のデータ

重み

2.0

1.0

0.0
0.0

1.0

重み

グループ1

時間 [s]

グループ2

2.0

3.0

グループ3

2.0

2.0

1.0

1.0

1.0

1.0

0.0

0.0

0.0

0.0

0
.…

1
2
.… [s]
.…
時間

3
.…

0
.…

1
2
.… [s].…
時間

2.0

3
.…

0
.…

1
2
.… [s].…
時間

グループ4

2.0

3
.…

0
.…

1
2
.… [s].…
時間3.…

片麻痺患者における筋シナジー構造● 片麻痺患者は筋シナジーの時間パターンに異なる特徴がある
グループ1: 比較的健常なグループ

グループ2: 筋シナジー1の活動が長いグループ

グループ3: 筋シナジー2の活動が長いグループ

グループ4: 筋シナジー3と4の活動が統合したグループ

理学療法士の介入● 理学療法士は片麻痺患者にタイミングよく介入する- 大腿の遠位部，骨盤後部
介入前

介入中

理学療法士の筋電計測● 理学療法士の上肢の筋電を解析
理学療法士がいつ，どのように介入しているか解明

肩の伸展／屈曲

肘の伸展／屈曲
手首の伸展・屈曲

母指の把持理学療法士の介入● 理学療法士は患者に対して，- 離床前に膝を引くことで，荷重の前方移動を促し，- 離床時に膝と股関節の伸展を促している● 理学療法士の介入によって筋シナジー構造が改善- 活動タイミングを早く- 活動タイミングを短く平成26〜30年度文部科学省科学研究費補助金新学術領域研究

脳内身体表現の変容機構の理解と制御（身体性システム ）Copyright (c) Hajime Asama, Univ. of Tokyo. All rights reserved 2023

81

適応的運動機能の障害に関する
身体性基盤と療法

失われた手足の痛み＝幻肢痛
メカニズムが未解明

身体性基盤脳内身体表現に修飾された知覚に基づく
運動主体感・身体保持感生成機構のモデル化
Fast dynamics
運動生成

脳

企図

Slow dynamics

意識

運動器官

脳内
身体
表現

生成
更新

知覚

身体

感覚器官

知覚・意識生成
身体保持感
身体意識 Fast dynamics
運動主体感

Copyright (c) Hajime Asama, Univ. of Tokyo. All rights reserved 2020

83

物理
世界

運動主体感の生起における高次認知プロセスの役割•

運動主体感の生起モデルの提案
脳内レベル
行動目標

感覚レベル

動作意図

高次

低次

目標達成に
対する期待

行動意図に基
づく予測

比較・統合

外界レベル
行動

行動の知覚
感覚
フィードバックの知覚

効果(Bayesian Principlesに基づく)

運動主体感

従来のComparator Modelによる感覚レベルの比較プロセス
高次認知レベルにおける比較プロセス（本研究）Wen Wen, Atsushi Yamashita, Hajime Asama: "The Influence of Goals on Sense Control",Consciousness and Cognition, Vol.37, pp.83-90 (2015).

運動主体感の生起における高次認知プロセスの役割•

運動主体感の生起モデルの提案【研究1】
目標の存在が脳内レベル
運動主体感に与えた影響
行動目標

感覚レベル

動作意図

外界レベル
行動

高次

低次
行動の知覚
【研究2】 感覚レベルと高次認
目標達成に
行動意図に基知レベルの処理の優位性
対する期待
づく予測
感覚
フィードバックの
比較・統合
知覚

効果

(Bayesian Principlesに基づく)

運動主体感

従来のComparator Modelによる感覚レベルの比較プロセス
高次認知レベルにおける比較プロセス（本研究）Wen Wen, Atsushi Yamashita, Hajime Asama: "The Influence of Goals on Sense Control",Consciousness and Cognition, Vol.37, pp.83-90 (2015).

感覚レベルvs高次認知レベル
補助効果なし左右のキーを押して，動くドットの方向を制御し，目的地に入れる課題
独立変数：①ドットの遅延 100, 400, or 700 ms②コンピューターの補助の有無
コンピューターの補助：ドットの進行方向を目的地に向かう方向から離れる操作を無視する機能
補助あり：課題のパフォーマンスがよくなる
が，一部の操作が無視されたため，感覚レベルの処理を妨害する．

運
動
主
体
感
の
評
価

補助によって運動主
体感が促進された

遅延（ms）• 運動主体感は，感覚レベルと高次認知レベルの両方の処理に影響される．
• 感覚レベルの処理が信頼できない
場合，高次認知レベルの処理が優
位になる．
86

Wen Wen, Atsushi Yamashita and Hajime Asama: "The Sense of Agency during Continuous Action:
Performance is More Important than Action-Feedback Association", PLoS ONE, vol. 10, no. 4,
e0125226, pp. 1-16 (2015).

身体－脳の機能不全を克服する
潜在的適応力のシステム論的理解（超適応）班・研究項目の構成
脳科学 A01
伊佐
A

（京大）

A02

A03

A04

関

今水

高草木

（NCNP）（東大）（旭川医大）

実験解析

生体構造の再構成

行動遂行則の再編成

潜在機能
脱抑制

身体変容

B01

B02

B03

B04

近藤

小池

淺間

太田

（脳障害と老化）

認知
情動

神経伝達
物質

数理モデル・
介入

システム
工学B

（東農工大）

（東工大）

（東大）

Copyright (c) Hajime Asama, Univ. of Tokyo. All rights reserved 2020

（東大）

88

88/31

03項目群
身体認知・情動(意欲)と行動遂行則の再編成(1)研究項目A03とB03 を一つの計画研究にできない理由
未経験のモノに対する困難な学習 → 「意欲」と「正確な身体認知」
神経科学と数理モデルより，そのメカニズムを解明，応用への道を拓く

A03項目：神経科学による理解
ヒト心理実験・脳活動計測
自己と他者の動きを混ぜ合わせ，
身体認知を操作

行動遂行則

カーソル

自分
ジョイ
スティック

身体認知
解明

意欲

他者

サル電気生理
空腹による
意欲の操作

介入

再編成を促進応用

数理モデルによる身体認知と意欲が超適応を導く機構

p( yt | self ) = p( yt | xt ) p( xt | x t -1 , ut, M self )dxt
p ( yt )ロボティック介入神経科学法
B: 装置作成 A:実験
再編成を促進するデバイスを臨床現場で検証

B03項目：数理モデル作成・デバイス開発
89/31

本研究の目的
脳卒中患者のリハビリ運動意欲を促すため、運動主体感の高いリハビリ手法を提案し、その効果を検証するため。

運動主体感を促進する提案手法
仮想現実（VR）を用いて、および目標とした体の位置の近くに、身体位置を示す刺激を視覚的に提示する先行研究：課題の目標に沿って視覚刺激の提示位置を修正した場合、実験参加者
はその修正に気付かず、運動主体感を強く感じた[Wen 2015b]

提案手法の概要• 可搬式のモーションキャプチャ＋ヘッドマウントディスプレイ（HMD)• 手に付けたマーカーから動作を取得する
運動課題：
手をある軌道に沿ってゆっ
くり動かす
HMDの中には軌道と手の位置を表す視覚刺激（ボール）が見える
介入手法：
視覚刺激の位置を、手の位置に応じて、リアルタイムに軌道により近い位置に表示する

提案手法の検証方法
健常者を実験参加者とし、運動制御がうまくいかない実験条
件（外乱条件）を人為的に作り出し、本研究が提案した介入
手法が運動主体感を促進できるのかを検証• 実験１： 視覚フィードバックに600msの遅延を設けた→ 軌道から外れやすい• 実験２： 腕に1kgの重りを付けた→ 動きにくい【予測】• 遅延がある場合（実験１）、または腕に重りがある場合、統制条件（何も外乱がない条件）よりも運動主体感が低下する。
• 本研究の介入手法を用いると、外乱がある場合と比べて、運動主体感が向上される。

実験1 視覚フィードバックに遅延を与えた場合
マーカー
実際の手の
マーカーの位置

軌道目標
HMD上で見えるオブジェクト（600ms前の手の位置）

視覚介入の詳細
動作目標（理想的な位置）に対する手の位置を、誤差を半分にして提示した• 実際の手の位置と軌道目標までの最短距離を𝑑1 とする• HMD上で表示されるオブジェクトの位置をα𝑑1 の位置に表示• 0<α≤1のαの値を変えることで介入の強さを調整することができる

実験１の実験条件
視覚刺激（VRの中のボール）の提示位置
通常条件

マーカーのリアルタイムの位置

遅延条件

マーカーの600ms前の位置

介入条件

マーカーの600ms前の位置から軌道の中心に結ぶ直線上、軌道外周までの半分の位置

ランダム順• 実験参加者：19歳～27歳の健常な男女16人（男性：12人，女性：4人）• 回数：1試行につき軌道目標（円）を4周×3条件×3試行• 時間：メトロノームを用いて1周につきかかる時間を4秒に固定測定した指標• 運動主体感の評価「自身の動きに対し球体のコントロールがよく効いていたか?」 1~7点• マーカーの運動軌跡

実験１の結果 運動主体感の評価点数＊*: 条件間に有意な差が見られた（p < .05）
Bonferroni adjusted t test＊＊

7

運動主体感の評価

6
5
4
3
2
1
0
遅延なし
通常条件

遅延あり・介入なし
遅延条件

遅延あり・介入あり
介入条件• 遅延によって運動主体感は大きく低下した• 介入条件において運動主体感の評価は向上した

実験２ 腕に重りを着けて運動を妨害した場合

重り• 手を高さ方向に上げる課題を提示（実際のリハビリテーションの現場で行われている手法を参考）• 重りによって、運動ができても動きにくさを感じる• 介入手法は実験１と同様

実験２の様子

実験２の実験条件
視覚刺激（VRの中のボール）の提示位置
通常条件

マーカーのリアルタイムの位置

妨害条件

マーカーのリアルタイムの位置

介入条件

マーカーのリアルタイムの位置から軌道の中心に結ぶ直線上、軌道外周までの半分の位置

ランダム順• 実験参加者：19歳～22歳の健常な男女14人（男性：11人，女性：3人）• 回数：1試行につき軌道目標（8の字軌道）を4周×3条件×3試行• 時間：1周につきかかる時間を8秒に指定測定した指標（実験１と同様）• 運動主体感の評価「自身の動きに対し球体のコントロールがよく効いていたか?」 1~7点• マーカーの運動軌跡

実験２の結果 運動主体感の評価点数＊

7＊

運動主体感の評価値

6*: 条件間に有意な差が見られた（p < .05）
Bonferroni adjusted t test

5

4
3

2
1
0
重りなし
通常条件

重りあり・介入なし 重りあり・介入あり
妨害（重り）条件
介入条件• 重りによって運動主体感は低下した• 視覚介入によって運動主体感は重りなしと同レベルまで向上した

実験２の結果 手の運動軌跡
1人の参加者の運動軌道

手の実際の位置が追従刺激から離れた距離(cm)0.6

条件間に有意な差がなかった
0.5

0.4

• 手首に重りがあった場合、動きにくかったものの、パフォー
マンスが低下しなかった

0.3

0.2

• 課題パフォーマンスが変わらない場合においても、目標位置の近くに視覚刺激を提示した場合運動主体感が向上し
た

0.1

0
重りなし
通常条件

重りあり・介入なし 重りあり・介入あり
妨害（重り）条件
介入条件

超適応の考察Copyright (c) Hajime Asama, Univ. of Tokyo. All rights reserved 2020102

バランスの力学の概念
入力

入力

Active

行動発現のメカニズムA

Active

行動発現のメカニズムB
動的に調整

出力

Copyright (c) Hajime Asama, Univ. of Tokyo. All rights reserved 2020103

超適応の考察• 最適化と自己組織化– 自由エネルギー原理？
– 開放系における時空間的な状態空間／行動空間の次元の拡大• 予測誤差に基づく学習と予測誤差を生む機構– 無限定性への対応（川人モデルにおける超適応の位置づけ）– 目標を作り出せるか（チャレンジ／ハングリー／好奇心／自律／意欲）• 自他帰属– 能動性に基づく可制御性（自分）の発見– 拡自行動• 意欲– 上記を実現ようとする能動性の度合い– 評価する方法論？向上させる方法論？

Copyright (c) Hajime Asama, Univ. of Tokyo. All rights reserved 2020

104

最適化と自己組織化
自己組織化
（超適応）

最適化
（適応）
境界条件

境界条件
× 最適解

×

状態空間
行動空間

境界条件の設定（仮設・みなし）（境界条件内部の探索）

状態空間
行動空間

境界条件の解除（境界条件外部の探索）
自己組織化

最適化
小

解

環境・タスク・自己の状態の複雑さ（無限定性）
Copyright (c) Hajime Asama, Univ. of Tokyo. All rights reserved 2020

大105

ムーンショット型研究開発事業
我が国発の破壊的イノベーションの創出を目指し、従来技術の延長にない、より大胆な発想に基づく挑戦的な研究開発（ムーンショット）を推進する新たな制度
ムーンショット目標３（PD:福田敏男先生）• 2050年までに、AIとロボットの共進化により、自ら学習・行動し人と共生するロボットを実現• 多様な環境に適応しインフラ構築を革新する協働AIロボット (PM: 永谷圭司
先生)
• 動的協働技術
Copyright (c) Hajime Asama, Univ. of Tokyo. All rights reserved 2023

106

動的協働技術（月面インフラ構築／自然災害対応）

・オープン自己組織化
・Domain-free Physical AI
・群協働操作
3. 他の群との交渉
相補的な通信，協調
2. チームの自己組織
協調運搬

1. 知識・データの獲得・共有

4. 自己異常検出
シミュレーション

𝑑2 𝑥
𝑘
=
−
𝑥
𝑑𝑡 2
𝑚

数理モデル

5. 群協働操作

群管理
Physical AI

Cyber AI

水中バックホウ動的協働での基本的戦略• 下位レベルの行動（最適化）：自分（達）で頑張る• 境界条件（自己（チーム）という枠）の設定と境界条件内における行動計画・探索• 変動要因（環境，タスク，自己の状態）→適応• 上位レベルの行動（自己組織化）：外部リソースの獲得• 境界条件（自己（チーム）という枠）の解除・境界条件外の探索• 無限定要因（環境，タスク，自己の状態）→自己組織化
•

•
•
•
•

環境：未知環境要因：新たな発見，想定外の環境変化（地盤形状変化）• 既知パラメータ：移動する盛土の位置／量，放土場の位置，建機の数• 未知パラメータ（作業実行に伴い入手可能な情報）：搬送する土の性質，
走行する土の性質，状態の変化（柔らかい土→固い土，土→石）…
ヒト：共働・共存対象（内部状態を持つ）
タスク：新たなタスクの発生・追加
自己の状態：劣化・故障による機能低下
他のロボット：競合，コミュニケーションによる相互作用，自己拡大・縮小
インフラ構築を革新する協働AIロボット

2023/5/27(108)境界条件としての自己
•

•

境界条件
• 自己に帰属している自由度• 拡自行動（チームの組織化）による外部リソースの自由度の取り込み（拡大）
自由度が変化する数理の必要性
境界条件：自己に帰属
内部
自己（個体）
外部（リソース）

インフラ構築を革新する協働AIロボット

2023/5/27(109)境界条件としての自己
•

•

境界条件
• 自己に帰属している自由度• 拡自行動（チームの組織化）による外部リソースの自由度の取り込み（拡大）
自由度が変化する数理の必要性
境界条件：自己への帰属範囲
内部
外部（リソース）

自己（チーム）

インフラ構築を革新する協働AIロボット

2023/5/27(110)

複数台ロボットの動的協働システム：（1）動的協働AIの体系化
担当：東京大 淺間PI

背景：
無限定環境・想定外事象への対応には，無秩序状態から中央集権的な秩序状態を状況に応じて変化可能な構造化（チーム編成）が必要である．しかし，無限定環境・想定外事象に対応可能な構造化に必要なアーキテクチャ・アルゴリズムは明らかにされていない

無・秩序
無・構造
多・単独
フラット
並列

部分的な構造化

秩序
多・構造
無・単独
階層
中央集権

目的：
無限定環境・想定外事象に対応可能な構造化に必要なアーキテクチャ・アルゴリズムの解明

多様な環境に適応しインフラ構築を革新する協働AIロボット

2022/06/29(111)

ロボットに必要となる知能とは⚫ 多様な要求や無限定な環境での適応性⚫ ロボットに必要となる知能はロボットプラットフォー

ムにAIを搭載すれば実現できるか？
⚫ Ill-defined, Ill-structured，未知環境への適応的応答⚫ ノイズ，実時間性⚫ ブラックボックス化，説明可能性，過学習

Copyright (c) Hajime Asama, Univ. of Tokyo. All rights reserved 2023

112

AIを搭載したロボット？
• AI・深層学習・機械学習– データ駆動型（過去の経験に基づく学習）– いわゆる人間の認識や意思決定の計算機化（大脳皮質などの機能）– 人間の運動制御の機能（小脳，基底核，脳幹，脊髄などの機能）？

• 運動制御に必要な知能＝身体あっての知能– 人間の脳を鳥や猫や魚に載せて機能するか

Copyright (c) Hajime Asama, Univ. of Tokyo. All rights reserved 2023

113

まとめ
• 人共存サービスロボット– 社会に受容されるロボット– 人の理解と人も含めたシステムとして設計• ポストコロナ社会におけるサービスロボットの役目– 社会変革が加速– 想定外の事態に対する備え– 新たなビジネスチャンス（ビジネスモデルの構築）

Copyright (c) Hajime Asama, Univ. of Tokyo. All rights reserved 2023

114

ご清聴ありがとうございました

Copyright (c) Hajime Asama, Univ. of Tokyo. All rights reserved 2023

115