日本ソーシャルデータサイエンス論文誌
第 2 巻 第 1 号（2018 年 3 月）

特集：知的データサイエンス

ウエアラブル・コンピュータ
岡 誠†1
概要：ウエアラブル・コンピュータの定義から，ウエアラブル・コンピュータの特性を明らかにする．ウエアラブル・コンピュータによるユーザ行動認識とユーザ支援について述べる．ウエアラブル・コンピュータとビッグデータの関係について説明し，その活用法について述べる．Apple の ResearchKit をはじめとしたライブラリ等についても説明し，今後の活用について考える．
キーワード：ウエアラブル・コンピュータ，ビッグデータ

年には国内でも 1 千万台を超えると予想され [1]，ウエア

1. ウエアラブルとはラブル・コンピューティングも当たり前の光景になりつつウエアラブル・コンピュータ (Wearable Computer) といある．

えば，着ることのできる（身に着けることができる）コンピュータを指す．「身に着ることができる」とは，「携帯す1.1 ウエアラブル・コンピュータのはじまりることができる」ではなくて，「身に着けたまま利用するこ1980 年当時 MIT の学生だった Steve Mann（現・トロンとができる」ことを意味する．ウエアラブル・コンピュート大教授）が情報機器を身に着け始めたのがウエアラブル・(CPU) だけではなく，人間がコンピュータの始まりと言われている（図 1）．最初は 8bit

コンピュータを操作するために必要となる出力デバイスとの MOS 6502 CPU を使ったコンピュータを背負い，40 文字

しての液晶ディスプレイやヘッドマウントディスプレイ，を表示できる単眼式ヘッドマウントディスプレイ (CRT)

入力デバイスとしてのキーボードやマウスに相当するもの

を頭に装着し，7 つのボタンで文字入力するキーボードをを含む場合もある．

手に持っていた．当時から，歩きながら（別のことをしな

タとはコンピュータの本体

最近では，人間が操作を必要としない，万歩計のようにがら），コンピュータ上でプログラムを実行できた．

単純な記録を行うことも目的とした身に着けることのでき

日本では 2001 年よりウエアラブル・コンピュータを装る装置（ウエアラブル・デバイス）をウエアラブル・コン着して生活する神戸大の塚本昌彦教授が「ウェアラブルのピュータに含めるようになりつつある．

伝道師」として有名である．

2013 年には Google がヘッドマウントディスプレイ式のウエアラブル・コンピュータ Google Glass を発表し話題に1.2 ウエアラブルの定義なった．2015 年には Apple が Apple Watch を発売した．日

ウエアラブルの定義は人によって異なるようである．人本でも 2013 年頃からスマートウォッチの普及が進み，2020間がコンピュータを操作することを，人間とコンピュータの対 話 （Human Computer Interaction あ る いは Computer
Human Interaction）と呼ぶが，前述の Steve Mann はウエアラブルを人間とコンピュータの「新しい対話」であるとし，
恒 久 性 (Constancy) ， 増 幅 性 (Augmentation) ， 介 在 性(Mediation) の 3 つの動作モードを持つと定義している．
恒久性は他の作業をしていても即座に利用できることを意味する．そのため，ウエアラブル・デバイスは “alwaysready” でなければならない．彼は，閉じたノートパソコンを開くことすら “always ready” ではないと主張している．
常時，即時利用できる状態にあることが恒久性であるといえる．
増幅性は人間の知性や感覚を増幅すること意味する．既存のコンピュータの利用法では，コンピュータを活用する主要なタスクが最重要になるが，ウエアラブル・デバイスで実行するタスクは主要なタスクに対して「ながら」実行

図 1 Steve Mann の Wearable Computer （[2]より引用）

される．そのため，タスクを単独で実行していてはウエア†1 東京都市大学 （連絡先：moka@tcu.ac.jp）ⓒ2018 Japan Social Data Science Society

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ラブルの意味がないことになる．この時，通常であればでデバイスなどもある．皮膚内へ装置を挿入するペースメーきなかったことができるようになる，すなわち人間の能力カーなどをウエアラブル・デバイスと呼ぶこともあるようが増幅することになる．

だが，それらは Brain Machine Interface (BMI) の一形態であ

介在性は人間と外界の間に存在し，フィルターのようにると考えるべきだろう．

機能することを意味する．外界の情報を人間が直接取得するのではなく，ウエアラブル・デバイスを通して外界とや2.2 行動認識り取りすることになる．たとえば，センサーが外界をセン

スマートウォッチやヘッドマウントディスプレイはリシングすることで人間に代わって情報を取得し，必要な情アルタイムに人間に対して情報を提供することで，人間の報だけを人間に伝えることができる．

能 力 を 増 幅 し て い る． こ れら の 利 用 形 態 は 人 間と コ ン
ピュータの対話の中で利用されていくが，ウエアラブル・

2. ウエアラブルで何をするか
ところで，ウエアラブル・コンピュータ，ウエアラブル・コンピュータは文字入力を筆頭に入力操作が煩わしいことも多いため，適切なタイミングで適切な情報を提供することで，入力操作を極力求めない仕組みになっている．

デバイスはあくまでそれら装置を「身に着ける」という利入力操作が極力不要であるという目標を達成するため用の形態を示している名称であって，それらで何をするか，には人間の行動を計測・認識し，人間がどのような行動をその目的を決めているわけではない．ウエアラブルである

しているのか知る（推測する）必要がある．また，適切なので，利用形態としては恒久性や介在性があることを前提

タイミングで適切な情報提示を行うためにも，人間の行動とするが，どんな情報を扱うのか，増幅するのかについてを知る（推測する）必要がある．これらのために，様々なは制約がない．

センサーを利用して情報を計測・収集することで人間の行動を推測する．スマートウォッチであれば，GPS で現在地

2.1 ウエアラブル・デバイスの例

を，加速度センサーやジャイロセンサーで動きを検出する

ウエアラブル・デバイスとして時計型のスマートウォッことで，今どこにいて動いているのか，止まっているのかチを考える人も多いだろう．スマートウォッチは腕時計とを推測することができる．気圧高度計を使うことで気圧のして常時身に着けることで，電話の着信やメールの受信を変化を計測し，階段の昇り降りを推測することができる．

知らせてくれたり，新しいニュースを教えてくれたりする．

光学式心拍センサーで心拍を計測することで運動量・消費もちろん，すべてのメール受信が知らされたら不快かもしカロリーを推測することができる．ヘッドマウントディス

れないが，特定の条件を満たしたメールだけを知らせるこ

プレイを用いた AR であれば，カメラで周囲の様子を撮影ともできる．

し，画像処理技術を用いることで何を見ているか推測する

Google glass や Microsoft HoloLens のようなディスプレイことができる．超音波距離センサーを用いて距離を計測す越しに周囲の風景が見える透過型のヘッドマウントディスることができる．あるいは深度カメラを用いればそれらをプレイは拡張現実 (Augmented Reality: AR) で利用するこ同時に行うこともできる．とが多い．眼鏡型の半透過ヘッドマウントディスプレイ越

計測・記録・推測はウエアラブル・デバイスの一連の動しに見ている周囲の様子に文字や絵で説明を追記する．た作の中の一部分であることが多いが，この部分だけを専門とえば，この先どちらに向かうのか矢印を表示するパーソに行うウエアラブル・デバイスもある．このようなデバイナルナビゲーションを行う，組み立て作業時などにマニュスは人間の操作をほぼ必要としない記録型デバイスと考えアルを表示する作業支援を行うことができる．

ることができる．簡単な例は万歩計のようなアクティビ

Oculus Rift VR や PlayStation VR のような没入型と呼ばれティトラッカーである．もちろん，古典的な万歩計のようるヘッドマウントディスプレイは仮想現実 (Virtual Reality:に，記録したデータは万歩計の中にあり活用は人間任せとVR) で用いられることが多い．遠隔地にあるロボットの操いうわけではない．万歩計や活動量計は，歩数や歩行活動作や，ゲーム等で用いられることが多い．

を計測・記録し，記録したデータをコンピュータに転送すアクセサリ型・ブローチ型として，万歩計やライフログカメラがある．ライフログカメラの Narrative Clip は首元なることができる．あくまで，記録・転送することが主機能であって，データの活用は他のシステムに依存する．

どに固定し，10 秒から 30 秒に 1 回写真を撮影し続ける．

記録型のウエアラブル・デバイスは常時記録することが膨大な写真が撮影されるわけだが，この使い道はいろいろできなければならない．このように各種センサーがあり記研究されているが，なかなか良い方法が提案されていない録することができる端末をウエアラブル・デバイスと呼ぶ[3]．

ならば，各種センサーを備えているスマートフォンもウエウエアラブル・デバイスは，皮膚内への装置の挿入を必

アラブル・デバイスと考えても良いのではないか．実際に要としない非侵襲型を前提とし，靴型デバイスや，指輪型ⓒ2018 Japan Social Data Science Society

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スマートフォンには歩数計測機能を持つものがある．ス

を用いて予防医療に用いる臨床研究が多く行われている．

マートフォンは厳密な意味ではウエアラブルではないが，心拍のデータから不整脈の一種である心房細動を発見し，多くの人はスマートフォンを即時利用できる状態で肌身離心臓病・脳卒中・脳梗塞を早期発見できるのではないかとさず持ち歩いており（恒久性），あらゆる場面でスマートいう研究もおこなわれている．

フォンに頼って自分の能力の一部として活用されており医師のもとには病になった患者が集まるため，発病後の（増幅性），周囲の状況をスマートフォン経由で知る（介在データは大量に取得できるが，発病に至る過程を知るため性）もあると考えれば，スマートフォンもウエアラブル・には健康な状態からデータを記録し，分析する必要がある

コンピュータが持っている特性をすべて持っていることにが，これまでは困難であった．平常時の状態を記録し，医なる．スマートフォンはウエアラブルでない，ウエアラブ師のもとにアップロードする．医師のもとには多くのユール・コンピュータといえる．

ザのデータが集まるため，それらのデータを用いて各種データと発病の関係を明らかにすることができる．

2.3 ユーザ支援
ウエアラブル・コンピュータがユーザの行動を認識（推測）した後，どのような支援が可能だろうか．

3. どのように作るのか

現在のところ，もっとも活用されているのがヘルスケア

ウエアラブル・コンピュータを実現するためには多くのではないだろうか．ウエアラブル・デバイスで心拍等をセハードウエアとソフトウエアが必要になるが，多くの支援ンシングすることで運動量を推測し，カロリー消費を計算ツールがあるため，以前より簡単に作成することが可能でする．その結果を記録し続けることで，「今日は運動量が少ある．3D プリンタやレーザカッターのような装置があれない」ことを警告してくれる．ここで重要なのは，個人のば，既製品のような品質でウエアラブル・コンピュータを記録をベースとし，「今日は『いつもに比べて』運動量が少作成することもできる．

ない」と警告してくれる点である．理想的な運動量をベースとして警告をすると，運動不足気味の人は毎日警告されることで，結果的に警告に慣れてしまい警告が意味をなさない可能性がある．
Apple Watch を使っていたことで，命を救われたという話

3.1 本体 (CPU)スマートフォンのアプリを作成したいのであれば，必要なセンサーを持ったスマートフォンを用意し，ソフトウエアを作成すればよい．

題はたびたびニュースになる．心拍を常時監視するアプリ

スマートフォンにない様々な機能が必要な場合はが心拍の異常を通知したため病院で診察を受けたところ肺Arduino や Raspberry Pi を用いると良い．どちらも小型のコ血栓が見つかった例 [4] や，動脈閉塞や横紋筋融解症が見ンピュータであるが，Arduino はセンサー等を駆動する最つかった例もある．これらの例も個人のデータを継続的に低限の機能を持ったコンピュータであり，Raspberry Pi は記録し，それらから閾値を設定し，異常値検出を行っていLinux を駆動することができる一般的なコンピュータの機る．

能を持つ小型コンピュータである．いずれも各種センサー

眼鏡型ウエアラブル・コンピュータであれば，ヘッドマを接続しデータを計測することができる．ネットワークにウントカメラで撮影した外界の様子をコンピュータで処理

Wi-Fi 接続したり，PC にシリアル接続したりすることでし，外界に重畳するように半透過型ヘッドマウントディスデータを転送することもできる．ディスプレイを接続するプレイに対して映像を表示する AR を用いた情報提示が用こともできる．簡単なものであれば Arduino を用いた方がいられる．例えば，見ているものに対して作業手順やマニュ楽である．

アルを動的に表示し作業の安全性を向上させる，倉庫でのArduino は USB コネクタを持つモバイルバッテリ（一般ピッキング作業に対して商品や最短経路を表示することで的な 5V1A 出力で良い），Raspberry Pi は USB コネクタを持作業効率を向上させる支援が行われる．これらを実現する

つモバイルバッテリ（5V2.5A が必要なので，注意）で駆動ために，現在位置の把握や，画像認識，画像処理が必要にするため，簡単に小型でウエアラブルなコンピュータを作なる．

成することができる．

2.4 ライフログ・ビッグデータの活用

3.2 画像処理

計測・記録したデータを個々のユーザ支援に活用するのではなく，個々のデータを集約しより多くのデータから知見を得ようという動きもある．
ウエアラブル・デバイスから得られた医療ビックデータ

AR 等では画像処理が必須であるが，OpenCV，ArToolKitなどのソフトウエアライブラリが用いられる．
AR のために，写真から何が写っているかを知るのはコストがかかるので，二次元バーコードや QR コードのようなものを使うことがある．その場合は ArToolKit や，OpenCVⓒ2018 Japan Social Data Science Society

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第 2 巻 第 1 号（2018 年 3 月）の ArUco を用いる．OpenCV には画像処理機能やパターンンツがなかったためか普及していなかった．それがこの数認識・機械学習機能もあるため，人工知能を用いた画像認年で変わりつつあるようである．健康志向の高まりと相識機能を実装することも可能である．

まってヘルスケアがキラーコンテンツになりつつあり，イノベーター，アーリーアダプターに普及しているようであ

3.3 医学研究用のフレームワーク
Apple は 医 師 向 け の 医 学 研 究 用 の フ レ ー ム ワ ー ク「ResearchKit」，個人向けの「CareKit」「HealthKit」を，Googleは「activity recognition」を公開している．

る．今後，より多くのユーザに普及するカギとなるのはさらなるキラーコンテンツの発見・創出であろう．
新しいコンテンツ・新しいサービスを提案するためにどのようなデータを用いて，どのような行動を推測し，どのResearchKit は Apple がオープンソースで公開しているラようなフィードバックを行うのか，コロンブスの卵を発見

イブラリで，iPhone や Apple Watch 等が持っている各種セする必要がある．これまで記録できなかった人間の挙動がンサーの値を取得することができ，取得したデータをネッ

ウエアラブル・コンピュータを基盤とした各種センサーでトワークに送信できる（データが Apple を経由することは記録できることから，これまで以上に多くのデータを取得ない）．activity recognition は Google が公開しているライブできるようになっており，これらビッグデータにデータマ

ラリで，各種センサーの値を取得し，移動手段を推定する

イニング・機械学習・人工知能を組み合わせて，新しいサーような「ユーザが何をしているか」を知ることがでる．

ビスを提案するチャンスでもある．

これらのライブラリを使って個人のデータ等を取得す

一方で、個人が特定される形でデータが収集されてしまるアプリを作成することができる．スマートフォンは一人うと，セキュリティ上問題があり，今後検討されるべき問一台の時代なので，ユーザの 1%でもアプリを利用してい題といえる．

れば，何十万人というデータが取得できる可能性がある。
医療ビッグデータとして，臨床研究ではこれまで取得できなかった何十万・何百万人というデータが取得できる可能性がある．ユーザにとっては通院の手間や，計測の手間がなく常にデータが取得されるため使い勝手がよく，システム側からすると継続的にデータを収集することができると思われる．
慶應義塾大学は不整脈等を検出する「Heart & Brain」（現在は公開中止），東京大学は糖尿病患者が臨床研究に協力できる「GlucoNote」[5]，順天堂大学は「ロコモニター」「iPARKSTUDY」「ぜんそくログ」[6]などを開発・運用することで，実際に医療ビッグデータを生成，解析を行っている．

4. 今後の活用
長いこと，ウエアラブル・コンピュータやユビキタス・参考文献[1] 矢野経済研究所, “ウェアラブルデバイス世界市場に関する調査を実施” (2016).
https://www.yano.co.jp/press/download.php/001535,（2018 年 03月 1 日アクセス）[2] Mann, S., “VibraVest/ThinkTank: Existential Technology ofSynthetic Synesthesia for the Visually Challenged,” (1997).
http://n1nlf-1.eecg.toronto.edu/isea97/（2018 年 03 月 1 日アクセス）[3] Gurrin, C., Smeaton, A. F., Byrne, D., O’Hare, N., Jones, G. J. F.
and O’Connor, N., “An Examination of a Large Visual Lifelog,”
Proc. of AIRS’08, pp.537-542 (2008).
[4] The Telegraph,
https://www.telegraph.co.uk/technology/2017/10/15/apple-watchnotification-helps-save-mans-life-would-have-fatal/ ,（2018 年 03月 1 日アクセス）[5] 東京大学大学院医学系研究科健康空間情報学講座,
http://uhi.umin.jp/gluconote/,（2018 年 03 月 1 日アクセス）[6] 順天堂大学, Apple ResearchKit（iPhone アプリ）を用いた臨床研究について, http://www.juntendo.ac.jp/news/2016021606.html,（2018 年 03 月 1 日アクセス）

コンピュータは普及するといわれながらも，キラーコンテⓒ2018 Japan Social Data Science Society13