GCL NEWSLETTER 第 49 号（2017.11）◆ リーダーズインタビュー

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 髙岡昂太氏、北村光司氏◆ 音を使った「見る」の経験（後編）
和家尚希さんリーダーズインタビュー

髙岡昂太氏、北村光司氏

どもを一時保護すれば再発率は 13％ぐらいに下がる。

場合には、親が「子どもが自分で転んだんです」と説でも在宅で支援すると 72％ぐらいになる。忙しいか明しても、虐待の可能性も疑って、さらに詳しく状況

ら 48 時間以上経ってからの対応でいいかと判断するを聞いた方が良いという判断ができます。

GCL リーダーズインタビューの企画として、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のと、98％ぐらいの再発率に上がる」というように、髙岡昂太氏（以下、高村）、北村光司氏（以下、北村）にインタビューを行いました。ICT を活用して子ども虐過去のデータを用いたリアルタイムの予測シミュレー

待の再発を予防する仕組みがすでに実現しかけていることや、具体的なシステムを現場で使ってもらう大変さションです。さらには、ソーシャルワーカーの個人の

高岡：スマホやタブレットで撮った写真をその場でリについての具体的なお話をお聞きできました。エキサイティングな研究・実践です。どうぞお楽しみください！

特性、例えば忙しすぎてケースのリスクを過小評価しコメンデーションシステムに登録することで、傷あざがちになっているような人に対して、対応の優先順位の原因が虐待である確率や、具体的にどのような道具や効果的な対応方法について助言ができるシステムをで被害に遭ったのかを予測する機能も盛り込んでいく目指しています。

つもりです。

人間と “AI” のつきあい熟練のソーシャルワーカーさんたちにとって「腑に落ちる」、つまり納得感のあるリコメンデーションをすることは可能でしょうか。
高岡： 一般には “AI” と言ってしまうといかにも人格

高岡：私は心理学が専門で、児童相談所などで児童虐待対応の実務経験があります。子どもの虐待は大きな社会問題ですが、大人にストレスがかかったときに子どもという弱い存在に暴力が向かうのはある種の自然です。それを適切に予防・介入・支援 / 治療するために知識、技術、そしてデータに基づく具体的なシステムの設計を行いたいと考えました。
北村：私は工学出身ですが、もともとは子どもの事故予防の研究をやっていたバックグラウンドがあります。1 歳以上の子どもの死亡原因の１位は事故であり、子どもたちの命を事故から救わなくてはいけません。
しかし、事故の原因を分析する技術がこれまで日本にはほとんどありませんでした。小児科医や保育士は子どもの特性はわかるが技術に疎い、メーカーはモノ作りは得意だが子どもの特性は分からない。両者の間に置かれた問題を、工学や情報処理技術を用いて解決したいと考えました。そして、事故予防の研究の蓄積を虐待の発見に生かせることもわかりました。
2ているのはデータなのですよね。そして判断の基礎と北村：これに加えて画像処理技術を利用し、子どもの子どもの命と安全を守るどのような課題を解決したいのでしょうか。

がある機械のように思われますけど、結局もとになっ北村光司氏：工学博士

髙岡昂太氏：教育学博士、臨床心理士

傷の写真について、それが虐待によるものかそうでなデータ標準化と画像処理技術いのかを判定することも取り組んでいきます。

による虐待再発リスク予測

によるけがの情報を集めてきました。そこでは、年齢、具体的にどのような方法で問題解決を図っているのでしょうか。
高岡： 現在、児童相談所（児童虐待に対応する機関）の職員にタブレットを渡し、ケース（虐待を受けた子ども）について標準化された必要項目を入力してもらうことを検討しています。これまでに 4 年分のデータの蓄積があるので、ベイズ統計を基に確率モデリングを行い、虐待の再発率を説明しています。同時に、機械学習での予測も進めているところです。
今やろうとしているのは、この予測に基づいた、エビデンスのある対応を提示するリコメンデーションシステムの構築です。特に、ソーシャルワーカー（虐待などに対応する職員）の対応によってその後の再発率がどう変化するかというシミュレーションをしたい。例
えば、個人情報を除くケース情報を入力したら、「子子どもの事故に関する研究では、病院と協力して事故けがの種類、事故に関係した製品、身体のどこにけがをするのかといった知見を蓄積してきました。このよ
うなデータを子どもが触れる可能性のある製品デザイなるデータは過去にいた現場の先輩が集めたデータです。リコメンデーションの内容は、一見機械が言ったようですが、先輩たちが汗をかいて泣いたり笑ったりしながら、一件ずつ対応する中で集めてきた事例の経験が蓄積されたものです。だから、若手の人には「機械が言っている」ではなく、「先輩方はこう判断したんだな」と思ってもらえたらと考えています。

ンの改善に生かしていました。

AI に つ い て の 見 方 も、 近 年 欧 米 で は Artificial

現在は、このデータによって事故によるけがと虐待にきている。例えば具体的なケースへの対応について上よるけがを見分けることを目指しています。虐待と事故では、けがをする部位、大きさ、傷あざの傾向に差があります。その違いに関するデータを活用して、虐待と事故、どちらの傾向に近いのかを判定できる 3Dの子どもの身体地図を作りました。
年齢やけがの種類などの情報と受傷部位を身体地図上にマウスで塗ると、どの程度の確率で事故によるものなのか、あるいは虐待によるものかを判定することができます。
両者が重なり合う部分ももちろんあります。
しかし、例えばつかまり立ちを始めた 10 ヶ月児では、転んだとしても体の前側にけがをする傾向があることがわかっている。すると、後頭部に打撲傷を発見したIntelligence から Assistant of Intelligence に変わって司と意見が異なったとしても、このリコメンデーションシステムがあればデータに基づいた支援プランや介入案を議論できる、という点も重要です。また、ソーシャルワーカー個人の特性に基づいたメッセージを送れるようにしたい。あくまで人間の判断を手助けするというイメージです。
北村：虐待問題に限らないかもしれませんが、現場のソーシャルワーカーさんたちの知恵はかなり属人的で、退職したり異動したりすると、その知恵ごと無くなってしまう可能性があります。その知恵を AI で活用可能にすることで、例えば、若手でも一定のベースラインにはすぐに立てるように手助けすることも目的
3

のひとつです。一方、データには現れてこないような仕組みだということを見せることも大事です。トップ

高岡：現場からの受け入れは本当に大切です。データ点でネグレクト（養育放棄）であるとも捉えられるか現場の感覚なども重要なので、それらと AI もうまくダウンだけに任せていてもものごとは変わらないこと

分析に対しても、当初現場には非協力的な雰囲気があらです。この意味で、虐待だけを取り出すことよりも、融合して現場で活用していく必要があります。”AI” ともあると思います。人とのつながり、コネクションでりました。しかし、現地に訪問するたび、職員さんた

包括的に子どもの安全を守るにはどうしたらいいかと人とのうまい協調関係を作っていく必要があります。

一気に話が進む場合もあります。

ちに分析結果のフィードバックを行ってシステムからいうことに、現場の納得感を大切にしながら取り組ん得られた知見を返すことにより、「これを使えば結果でいきたいです。

一握りの熟練者だけが手にしていた経験と知恵を、多正攻法だけでない進め方のバリエーションを持つ必要として業務が減るんじゃないか」という感触を持ってくの人が共有することが可能になりますね。一方で、がありますね。

もらえ始めたと思います。

利用する人間側にもリテラシーが求められます。

スピード感のある実装

高岡：大切にしていることが三つあります。一つ目に、目的は明確化してぶらさないということ。現場の方々

最大の課題は現場の受け入れ
このような新しいシステムを実装していくうえでの課
題や困難はなんでしょうか。と同様に、子どもの安全を増やしたい、虐待死を無く

機械学習は説明責任を保証でしたいというのが私のモチベーションだし、熱意です。

きるかリエンス（困難な状況にもしなやかに適応する力）が

高岡：技術的なことについて一言付け加えると、虐待の再発リスク予測においてなぜ機械学習、ディープラーニングだけが第１選択にならないかというと、行政にはなぜそのような判断をしたのかという説明責任が求められるからです。このため、現状では統計モデリングを選んでいます。

自分自身のグリット（最後までやり抜く力）や、レジ大切です。
二つ目は繰り返しになりますが現場のニーズを知ること。そして新しい仕組みに対する反発があるのは人間として自然なことなので、常にコミュニケーションを取り、現場の気持ちを尊重すること。ここは論理ではなくて感情の面かもしれません。
三つ目は、最適化問題の解決、つまりコストとリスク

今後、どのようなタイムスパンで展開していくことをとベネフィットのバランスを取ることです。コストは、お考えでしょうか。

現場にとっては業務の負担感や導入費用。リスクは虐待死などの危険。ベネフィットはデータに基づく説明ができるとか、子どもの安全を増やせるとか、業務量

高岡：今年度末ぐらいには、ある県の現場に導入したい考えです。予測シミュレーションの実装は１年半後ぐらいを目安に、２- ３年後には５都道府県ぐらいに拡大し、再発に関する確率モデリングや機械学習を、都市部・地方部の地域特性に合わせてどのように利用するかどうかも検討していく予定です。傷あざの自動判定は基礎研究を踏まえる必要があるため５年ほど先を目指しています。10 年後には全国的に使っていただけるようにしたいです。
このようなスピード感のある実装はどうして可能になったのでしょうか。
高岡：ある県の児童相談所の所長と県知事がとても先進的な考えを持ち、データの提供も含めてこの取り組みを全面的に後押ししてくれたのが大きいです。
北村：子ども事故予防のための仕組みを作ったときの例なのですが、成功するかどうか分からない新しいことは国ではやりにくい場合があります。自分たちで仕組みを作ってしまって成果を出し、実際に上手く回る4が減るとか、目に見える利益です。これらのバランス

高岡：現場の方の受け入れですね。技術レベルの話よを取りながら現場の実務 / 臨床 - 研究 - 教育 - 技術開りも大切な要素かもしれません。新しいシステムを導発のサイクルを、常に回し続けていきたいと思ってい入すれば慣れるまで心理的負担（コスト）は一時的にます。

増える。新しいシステムが生み出すベネフィットを実感してもらうことが肝心です。そのためには、現場の仕組みをよく知り、それに寄り添って、ここならベネフィットを感じて受け入れてもらえる、という具体的な場面とニーズを探すことが大切です。
北村：事故予防の例で言えば、学校の先生に事故予防のために事故のデータを集めましょうと言ってもなかなか進みませんでしたが、まずは事故予防に関する授実務にすぐに役立つことと、メカニズムについての説明を可能にすることのバランスはたしかに難しいですね。

子どもの安全を守る：グリットとレジリエンス

業をうまくできるようなコンテンツとかツールを作成して、先生方に「確かにこれは役に立つ」と実感して今後の展望や研究・実践をするうえで大切にしているもらう。それから事故のデータがあると、自分の学校ことなどについて教えてください。

社会問題への情熱を持ち、自分なりの課題を見つけ、技術を活用しながら正攻法だけにとどまらず実現させる。そして現場の人々の感覚や感情を大切にする。多くの GCL コース生を奮起させるお話だったと思います。本当にありがとうございました。
（聞き手：増田理恵）（取材：増田理恵、渋谷遊野、写真：荒川清晟）にあった教育ができますよ、という伝え方にすることで、協力を得られやすくなりました。

北村：本当のところをいうと、事故と虐待は完全には分けきれないところがあります。子どもの安全を守れないような状況に親が子どもを置いてしまう、という5

音を使った「見る」の経験 ( 後編 ) 和家尚希さん

１これまでに開発してきた Sight の紹介
１－１

Sight version 1

Ver. 1 は、granular synthesis と呼ばれる手法を用いて、細かく区切った音を組み合わせて音を生成しています。組み合わせる音の種類を画像特徴に応じて変えているので、黄色いブロックと赤いブロッ

それでは早速、これまでに開発してきた Sight

クを聞き分けることができます。また、特徴量の画をご紹介しましょう。まずは 2014 年に開発した像中の位置情報を音の左右の大きさのバランスに対Sight version 1 (Ver. 1) です。Ver. 1 は写真にある応させているため、カメラ視野のどちらの方向に物ようにシンプルな構成をしています。ヘッドフォン体が存在するのかがわかります。にウェブカメラが取り付けてあり、カメラとヘッドフォンのケーブルは有線で計算機 (Mac Book Air)につながっています。

GCL ニュースレターをご覧の皆様、こんにちは。和家尚希です。私は、Sight という感覚拡張デバイスを開発しています。9 月号 (No.47) より、GCL ニュースレターの紙面で私たちの活動を紹介させていただいています。
前回は紹介の前編ということで、「Sight Project」( 以下ではプロジェクト ) の活動について説明しつつ、金沢21 世紀美術館での展示の様子についてご説明しました。私たちはこのプロジェクトで、視覚情報を音に変換するデバイス「Sight」を開発しています。本号では、プロジェクト紹介の後編として、2011 年から続いてきたこのプロジェクトの歴史をご紹介しながら、これまでに開発した Sight についてひとつずつ解説していきたいと考えています。というわけで、前回と同じく、このニュースレターで書きたい内容をまずお示しします。
Sight 編（前編）（9 月号 (No.47) のニュースレターで書いた内容）
・Sight の概要
・金沢 21 世紀美術館での展示について

Sight Ver. 1 のハードウェア
Ver. 1 は、カメラから取得した動画像をリアルタ・Sight（金沢バージョン）の仕組みイムに音に変換します。その仕組みは、取得した画・Sight プロジェクトの今後について像から「画像特徴量」と呼ばれる数値を計算し、その数値をもとに音を生成するというものです。このSight 編（後編）（本ニュースレターで書きたい内容）「画像特徴量」は、画像の中に含まれる「特徴的な・Sight プロジェクトがこれまでに開発してきた Sight の紹介部位」の情報を持ちます。例えば、画像の中に「尖っ・Sight プロジェクトの今後について私が考えることた見た目」の部位がどこに、どれくらい存在するか・それは何色か。といった情報です。実はこういったプロジェクト編（今後紙面をいただいたら書きたい内容）

特徴は、画像認識に使われている手法でもあります。

・プロジェクトにゴールは必要か

Ver. 1 の計算結果（上が入力画像。下が音に変換される画像特徴量。
）

Ver. 1 を装着すると、前方の画像の複雑さが音の多様さに変換されているかのように聞こえます。例
えば前方にのっぺらぼうな柱があれば、あまり音は聞こえません、前方に椅子や机がたくさんあれば、複雑な音が聞こえます。私たちはこの音を手掛かりにして、部屋の中のある柱から、別の柱まで目隠しをした状態で移動できることを確認しました。

・みんなで進めるプロジェクトと個人で進めるプロジェクトの違い
・継続は力なり１－２

ものづくり編（今後紙面をいただいたら書きたい内容）

Sight version 2

Ver. 1 を開発していた頃、私たちは、いかにして・３D プリンター造形「見えの空間」を「聞こえの空間」にマッピングす・レーザーカッター造形るのが良いのかということを考えていました。これ

・コードの保守管理はなかなか難しい問題です。というのも、「見えの空間」も「聞こえの空間」もそれ自体が定義するこ
画像特徴の例（丸く囲われた箇所）

6とが難しい、よくわからないものだからです。そこ

7

１－３

この頃から Sight は、センサの変更に伴って新しSight version 3

いハードウェアを作成しました。前方にセンサをつさて、Sight version3 (Ver. 3) では少し話が飛びけ、装着すると視界が遮られるようなデザインを採ます。Ver. 3 を開発していた頃、私たちは「見え」用しました。このデザインは、Sight を使用する際とは何か、ということにもう一度立ち返って考えよに目を使わないように誘導しています。センサは、うとしていました。コウモリやイルカが障害物にぶ

PrimeSense 社の Xtion PRO LIVE を使用しました。

つからずに餌をとる様子はさながら見えているかの筐体は 3D プリンターで出力しました。

ようです。では、動物の頭の中をのぞくことができ
Ver. 2 の音変換の仕組みないのに、どうして私たちは「コウモリはまるで見Ver. 3 ではカラー画像ではなく、図のような深度えているみたい」だと感じるのでしょうか。結局の画像（対象物までの距離を画像に変換したもの）をで私たちはまず「見えの空間」を切り出すために、ると、「ネズミ」という最終出力が得られたとします。

ところ、私たちが観察できるのは彼らの行動だけな取得します。この情報をもとに、ピッチ変調を施し

そ の 頃 か ら 流 行 り 始 め た、Deep Neural Network

このときこの DNN の最終出力一歩手前の計算結果のです。そしてその点にヒントがあると私たちは考たホワイトノイズを生成しました。上方に接近物が(DNN) と呼ばれる機械学習の手法を採用しました。には、「たわし成分 40%、ネズミ成分 60％」といっえました。

ある場合（頭をぶつけそうなとき）は高周波ノイズ

Sight version 2 (Ver. 2) で は、 ハ ー ド ウ ェ ア はた情報が含まれています（あくまで例えです）。こVer. 1 と同じままで、画像の処理に DNN を利用しの情報を用いれば、「たわしに対応する音」と「ねJ. J. Gibson という心理学者がかつて提案した、ました。DNN とは、画像データに施す一連の計算ずみに対応する音」をブレンドした音を生成するこアフォーダンスという概念をご存知の方は多いかも式だと思って下さい。DNN に画像データを入力しとができます。このようにして、カテゴリの解像度しれません。これは、「自分がその環境でどういって計算すると、犬・猫・モップといった「その画像問題を解決することができるのではと考えました。

た行動をできるのか」という情報のことを指します。

私たちは実際に Ver. 3 を装着して、音による「見に何が写っているのか（カテゴリ）」についての推また同時に、「ハリネズミ」という学習していないコウモリやイルカは、超音波を発信し、跳ね返ってえ」が生成されるのかを実験してみました。このよ定結果を出力します。もちろんこれを可能にするた

新しいカテゴリを音として表現することができるのくるまでの時間を感知することで、対象物までの距

うな音の作り方は、確かに対象物までのおおまかなめには、あらかじめ画像から正解のカテゴリを導くで、2 点目の問題もある程度解決することができた

離を知ることができると言われています。彼らはこ距離の把握を可能にします。コウモリやイルカが感ための DNN（計算式）を求めておく必要があります。と考えています。のような「測距センサ」を使って、アフォーダンスじている情報に近いかもしれません。しかし、Ver.

についての情報を環境から取得している、あるいは3 の生成する音の情報のみから、その環境で実現でなんらかの方法で計算していると考えられます。

きる行動を把握することは非常に難しいと感じましこれを DNN の学習と呼びます。
Ver. 2 の 音 の 生 成 に は、Ver. 1 と 同 じ く、が大きく聞こえ、下方に接近物があるとき（膝をぶつけそうなとき）は、低周波ノイズが大きく聞こえます。

DNN は、画像を「見えの空間」（犬、猫、モップ

granular synthesis を採用しました。あらかじめネッなど）に置き換えることができるため、「見えのマットワークが学習している 1000 個ほどのカテゴリそ

私たちは、動物が環境とうまく相互作用しているプ」の表現方法の一つであると考えられます。しかれぞれに対応した音を用意しておきます。そして、姿を観察することが「この動物は見えているみたい」し、このマップにはふたつの欠点があります。1 点

先ほど説明したように計算結果に応じて音を複合しだと感じる根拠になっているではないかと考えまし

目は、このマップの表現出来る解像度が悪いというて生成します。

た。この時、この動物はアフォーダンスを環境からこの実験結果を経て、私たちは得られた深度情報取得しているはずです。そこで、コウモリやイルカをそのまま音に変換するのではなく、さらに計算機ことです。DNN は少し腐った赤リンゴも、ピカピた。Ver. 3 を長い時間装着していれば「見え」を実現することができるのかもしれませんが、私たちはそのレベルに至ることができませんでした。

カの青リンゴも、全部「りんご」として出力します。

しかし、Ver. 2 にもまだ改良の余地があります。と同じように測距センサを使うことでアフォーダンでアフォーダンスレベルまで解析することで、「見これはまるで、渋谷も新宿も「東京」と書かれていこのようにして生成された音の空間は、確かに連続スを取得できれば、我々人間も彼らの頭の中にあるえ」をより容易に実現できないかと考えました。

る地図のようなものです。もっと細かい違いを表現的かもしれませんが、音を聞いたときに何を見てい「見え」を体験できるのではないかと考えました。

したいですよね。2 点目は、DNN は学習したカテるのかを推定することが難しいのです。この理由のゴリしか表現できません。学習していない物体はう一つには、カテゴリに対応した妥当性のある音を十まく表現できないということです。これはまるで、分にデザインできなかったという事情があると考え東京しか書かれていない地図のようなものです。神ています。例えばカテゴリのひとつにかぼちゃがあ奈川も埼玉も、なるべく多くの場所を表現したいでるとして、しっくりくる「カボチャの音」を作るこすよね。とができませんでした（できる自信がある方がいたら、是非プロジェクトメンバーに加わって下さい）。

私たちはこの問題を（一部）解決するために、

Ver. 2 は現在開発が止まっていますが、音作りの問DNN の最終出力結果ではなく、その一歩手前の計題を突き詰めるとよりわかりやすいシステムに改良算結果を利用することにしました。この情報には、することができるのではないかと考えています。

カテゴリを計算するための情報が含まれています。
例えばあるハリネズミの画像をある DNN に入力す
8Ver. 3 のハードウェアと、音変換の仕組み
9２Sight プロジェクトの今後について私が考えるることをあえて避け、「イルカの気持ちになるためことのデバイスを作る」というプロジェクト開始時の開２－１

Ver. 4 の音変換の仕組み

Sight の応用についてのアイデア収集発姿勢を一貫してきました。もちろん Sight を視覚障害者向けに応用することは可能でしたし、そのよ

Sight プロジェクトは 2011 年から、様々な視覚うに軌道修正することを検討したこともありました→聴覚変換デバイスを試してきました。これまでに、が、メンバーとの話し合いの末、当初の発想にこだ未踏事業、GCL、DMM.make AKIBA の支援を受けわることにしました。私は開発方針を修正することながらこのようにプロジェクトを進めてこられ、大でメンバーの意思の統率ができなくなるのではない変な幸運に恵まれました。

かと危惧していましたし、メンバーも方向性を修正することを望んでいませんでした。

１－４

Sight version 4Sight は趣味として始めた試みでしたが、これまさらに、それぞれのアフォーダンスの位置は立体で多くの人に私たちの考えを提案することができた

ところで、私はプロジェクトのリーダーとしてこ の よ う な 議 論 を 経 て 開 発 し た の が、Sight

音響によって生成しました。そのため、右前方に壁のではないかと考えています。また同時に、私たちSight プロジェクトに携わってきて、『「強い目的」version4 (Ver. 4) です。Ver. 4 では、センサで取得があるとすると、右前方から音が聞こえてきます。

も皆さんから教えていただくことがたくさんあったがないとプロジェクトを動かし続けることは難しと考えています。その一つとして、私が皆さんと話い』という暫定的な結論を現在のところ持っていました前方の測距情報から、平面類あるいは大きな塊の存在を計算します。そして、平面の角度や位置に私たちは実際に長い時間 Ver. 4 を装着して、どしていて感じるのは、世の中に役立つ形で技術を還す。しかし Sight プロジェクトのように「趣味」が応じて、それが壁なのか、床なのか、テーブルなののような体験ができるのかを実験しました。実験開元して欲しいという強い要望です。金沢 21 世紀美

そのままプロジェクトになった活動の場合、共通しかあるいは障害物なのかを解釈した上で、それらの始直後は、音を頼りに空間を探るように行動します。

術館の展示中、体験者に「Sight を使ってどんなこた「強い目的」をメンバーが常に持ち続けることは情報を音に変換します。これらの空間構造は私たち少し動いてみて、音を解釈して、次にできる行動をとができるようになると思いますか？」という質問

困難です。その都度やるべきこと（展示イベントなの、その空間での行動の可能性を決定します。例え考えるいった具合です。しかし実験開始から 30 分を投げかけたところ、何百もの回答を得られました。

ど）を「強い目的」として提示して、メンバーにコば、机があればそこに座ることができますし、壁がも経過すると、音から物体の「存在感」を直接的にその中身は、「Sight を視覚障害者の支援のために利ミットし続けてもらうことが、こういう趣味的なプ

右側にあれば右に進むことができないとわかりま感じるようになります。「頭で音を解釈する」とい用して欲しい」「音楽制作などのエンターテイメンロジェクトを長く続ける方法の一つだと考えています。Ver. 4 で見える世界は、4 つのアフォーダンス

う操作を意識することなく、音を頼りに部屋の中でトに応用できる」といった意見など様々でした。こす。

（「壁」「支持平面」「床」「障害物」）のみで構成され行動ができるような感覚になっていたのだと考えま

れらの意見の多くは、Sight の実用的な応用を期待る世界ということになります。

す。

する声でした。

少し脱線しましたが、研究開発の「実用性」についてもう少し考察します。金沢 21 世紀美術館 lab.

音の変換のために、私たちはこの 4 つのアフォー

また私たち Sight のメンバーとは異なる知覚様式シリーズ第一弾を担当された OTON GLASS の島影

ダンスに 3 つの楽器を割り当てました。壁には弦楽を持つ、先天性全盲の方にこのデバイスを試してい圭佑さんとの対話（lab. リレートーク）の中で島影器、支持平面には鍵盤楽器、障害物にはパーカッショ

ただきました。この方は、普段は杖を用いて空間をさんは「明確なニーズに沿った研究開発を進めていンの音を割り当てています。床には音を割り当てま行動していました。その時にいただいた感想は以下

ると、自由に、探索的に研究をする機会を得ることせんでした。これは、生成する音の種類が多くなりのようなものでした。

が難しい」という趣旨のことをおっしゃっています。

すぎることを避けるためです。弦楽器音は、壁の相OTON GLASS では、ディスレクシアの方を支援す対的な角度に応じて音のピッチを変えました。その・空間の広がりが、壁や机の音によってわかった。

るメガネ型デバイスを作っています。すると、開発ため、弦楽器音のピッチに意識を向けると、自分が・壁の角度によって音が変わるのが斬新だ。の目的は「使用者の、文字を読めないという問題を壁に対して相対しているのか、平行な向きに立って・壁に対して自分の体の動かし方がわかる。

解決すること」として明確に決定されてしまうので、いるかがわかります（これは空間内の行動にとって・壁の角度は、杖を使うだけではわからない。
「Sight を使ってどんなことができるように非常に重要です）。さらに、障害物の大きさに応じてパーカッション音のピッチを変えました、そのた

ここで得られた回答から、Sight がこの体験者にめ、パーカッション音のピッチに意識を向けると、新しい空間探索の可能性を提供したことが示唆されどれくらいの大きさの障害物が前方にあるのかがわました。私たちはこの実験によって、Sight が眼球かります。また、支持平面の高さによって鍵盤楽器や杖とは異なる感覚器官として働き、新しい「見え」音のピッチを変えました。そのため、鍵盤楽器音のの形を提供しうるという結論を出しました。

ピッチに意識を向けると、その平面に座れるのか、座れないけれど机として利用できるのかがわかります。
10なると思いますか？」というアンケートに寄せられた回答。多言語で書かれていた。

開発の過程でパラメータを大胆に変えたり、少し遊びを入れた実験を実施したりする機会が少なくなってしまう。こういう状況のことを島影さんは言及されているのだと私は解釈しました。OTON GLASSに対し、Sight は「遊び」要素が入った、もう少し２－２プロジェクトの舵取り－実用性という軸

実は、Sight の実用化を期待する声はこれまでも何度かいただいていました。しかし Sight プロジェ
クトは、Sight を実用化して具体的な問題を解決す研究探索的な要素が強いプロジェクトだといえるでしょう。
そう考えてみると、OTON GLASS と Sight は「知覚の拡張デバイス」という共通点があるものの、「実11用性」の軸では両極端にいるような気がします。しかし私は、プロジェクトの立ち位置はこの両極端に今回のまとめ設定する必要はないし、その立ち位置も時間ととも今回のニュースレターでは、Sight プロジェクトに変化して良いのではと思っています。つまり、あの過去の取り組みと、これからの活動について、私る時は実用性から遠いところに身を置いていても、見を交えつつご紹介しました。

時には実用的なニーズに沿った開発に舵を切ることもできるし、一定期間実用的なデバイスを開発した

実はこの原稿、金沢 21 世紀美術館の展示を終了ら、そこで得た知見をもとに、再び研究を始めてもした 2017 年 11 月 7 日に執筆しています。3 ヶ月いいと思うのです。そうやって実用性の軸の上でゆ間の展示を反芻しながらの執筆は感慨深いものがあらゆら揺れていると、私たちが 21 世紀美術館でのります。次回もし執筆の機会をいただけるのであれ

展示で Sight 実用化についての様々なアイデアを収ば、この展示を通じて醸成された、私たちと来館者集できたように、これまでの立ち位置では見えてこの方々との「コミュニケーション」の中身についてなかったアイデアを得たり、新しい着想を得たりすご紹介できればと考えています。読んでいただき、ることができるのではないでしょうか。

ありがとうございました。

このような考察を経て私は、Sight を今後、もう少し実用的な研究開発に寄せてみると面白いのでは（本記事は情報理工博士課程 2 年和家尚希さんに寄稿いただきました。）ないかと考えています。研究開発者とユーザの意見の交換を重ねた先に、単なる「新しいアイデアの提示」にとどまらない、意味のある価値観の提示・容認・発展が実現できると期待しています。
金沢 21 世紀美術館での展示は、まさに Sight プロジェクトと世間との意見の交換を生み出す場であったのではないかなと思います。十分な双方向の対話ができたかと言われると、ちょっと自信はないのですが。それでも、本展示に関わったすべての人—
Sight プロジェクト、展示の体験サポーター、学芸員、来館者—が、Sight の価値観を種としてコミュニケーションを取れたことは私たちのプロジェクトにとって非常に重要な転換点であったと考えています。

２０１７・１２・０５発行

編集・発行：情報理工学系研究科・GCL 広報企画
渋谷遊野 ( 学際情報学府 D2), 赤池美紀 ( 学際情報学府 D1), 増田理恵 ( 公共健康医学 D1),
山田文香 ( 情報理工 D1), 荒川清晟 ( 学際情報学府 M2), 小川浩寿 ( 農学国際 M2), 松本 啓吾 ( 情報理工 M2)
発行責任者：谷川智洋（特任准教授）〒 113-8656

東京都文京区本郷 7-3-1 東京大学工学部８号館 621 号室

E-mail：pr_plan@gcl.i.u-tokyo.ac.jp
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