「意識の働き」を組み込んだ感覚運動制御の計算モデル
Computational Approach to Human Sensorimotor Mechanism
Involved in Function of Consciousness
阪口 豊†
Yutaka Sakaguchi†

電気通信大学
University of Electro-Communications
yutaka.sakaguchi@uec.ac.jp

Abstract
本稿では，身体技能の遂行・習得メカニズムを明らかにする方法論として，随意運動制御の計算モデルに意識の働きを組み込むことについて議論する．ヒトの運動制御の本質的な難しさが身体の多自由度性にあることを指摘するとともに，意識に上る認知の働きと無意識の下で働く運動計画・運動制御の働きがこの問題を解決するうえでどのように機能するかを考察したうえ
で，意識の働きを計算モデルに組み込むうえでの課題について論じる．
Keywords ― 身体技能，感覚運動システム，身体の多自由度性，注意，計算モデル，計測制御システム

1.

はじめに

ヒトの感覚運動メカニズムを解明するためのアプローチの一つに計算モデルや計算理論がある．この方法論は，身体運動の実行や学習にかかわる脳内計算過程
を数理モデルや制御モデルに基づいて説明するもので，脳の知覚・運動制御やその学習の原理を理解するうえで有用な視点を提供してきた[1]．このような計算理論における中心的話題は，物理的・神経的実体としての身体運動メカニズムであり，身体を操る認知の働きが議論の対象となることはまれであった．しかし，身体技能を習得する際に個体がさまざまな試行錯誤を繰り返すプロセスを思い起こせば，現実の運動，特に技能的動作の遂行・習得において認知や意識といった精神的機能が果たす役割が大きいことはいうまでもない[2]．
本稿の目的は，身体技能の遂行・習得過程の理解を念頭において，このような認知プロセス（あるいは意識）の働きを，感覚運動制御の計算モデル・計算理論に組み込む方法論について議論することである．
神経科学を背景として発展してきた脳の計算理論の流れを考えれば，計算モデル研究の多くが，問題をその要素問題に切り分けてそれらの意味を個別に検証するアプローチをとっていることや，客観的に測定できない認知の働きにかかわる問題を避けてきたことは理解できることである．しかし，過去 30 年以上にわたる
このような方法論によって主要な問題が解決されてしまったためであろうか，（あくまで私見ではあるが）少なくとも運動制御の問題に関しては，近年計算モデル
研究に手詰まり感を感じることは否定できない．後述
するように，ヒトの運動制御問題の本質的困難が身体の多自由度性にあることや，運動遂行において意識上と意識下のプロセスが相補的に働いていることを考えれば，還元主義的アプローチの枠を乗り越えて，新しい方法論を模索する時期が来ているといってよいのではないだろうか．
以下では，「脳の計算モデル」という方法論について概観したのち，ヒトの運動制御の本質的問題が身体の多自由度性にあることを指摘し，それが運動制御における意識の働きとどのような関係にあるかを議論する．
そのうえで，主観的な身体感覚の違いが運動の特性に影響を与える例を取り上げて，その現象をもたらす意
識上と無意識下のプロセスの役割に関する計算モデルを構築する試みについて議論したい．

2.

脳の計算モデル脳の計算モデルとは「脳の構成的研究」とも呼ばれるもので，脳内で行なわれていると想定される情報処理の内容を数理モデルやアルゴリズムとして記述し，その振舞いを現実の現象と対照することで，脳の情報処理メカニズムを間接的に理解しようとする方法論である．認知科学における「情報処理モデル」も基本的にはこれと同じものであるが，認知科学における多くの情報処理モデルが系の構造をブロック線図で表した概念モデルであるのに対し，脳の計算モデルでは，処理の内容が数式やアルゴリズムとして記述され，モデルの振舞いが神経細胞の活動頻度や身体運動軌道などの実験データと定性的・定量的に比較できる点で，より具体的なモデルであるといえる．運動制御の領域で例を挙げれば，上肢到達運動（手を目標に運ぶ運動）
において手先が描く軌道は，躍度最小化規範，トルク変化最小化規範などの基づく計算モデルによりかなり

正確に再現できる[1]．

めるために自由度に制限を加えることは自然科学の方ところで，随意運動の発現においては脳からその運法論として当然のことではあるが，結果として身体の動に関わる筋に対して運動指令が送られるが，運動指多自由度性を封印した条件で議論が行なわれているも令を生成・送出する過程が我々の意識に上ることはな

また事実である．

い（意識に上るのは「手を動かす」ことであって「○身体の多自由度問題を取り扱う概念として，シナジ○筋に対する運動指令を決めたり送ったりする」ことー（motor synergy）という考え方が提案されている[5]．

ではない）．従来の計算モデルが説明しようとしていた

この概念の意味する内容は研究者ごとに違うが，基本

対象が，運動課題の内容が規定されたときにその実行

的には，複数の身体自由度を協調的に機能させる脳神に必要な運動指令を計算・生成するメカニズムであっ経系の仕組みを指す．シナジーの有力な考え方の一つたことを考えると，計算モデルは「無意識の情報処理

は，「筋シナジー（muscle synergy）」と呼ばれる複数過程」を説明するモデルであったといえる．

の筋への指令を支配する中間変数という位置づけである[6]．この考え方の下で，筋活動や脳神経活動の解析

3.

身体の多自由度性を通じて中間変数の神経実体の解明が進んでいるほか，

ヒトの運動制御を難しくしている問題の一つが「冗ネコの歩行時の四肢の協調関係を議論した計算モデル

長性問題」であることは，これまでの計算理論の中でも提案されている[7]．ただし，随意運動制御において明確に指摘されている[1]．
上肢到達運動を例にとれば，どのようにして多自由度問題を解決・活用するかとい手を目標に運ぶ際にとりうる手先軌道の可能性は無数

う観点での議論はあまり進んでいないようである．一にあり，軌道計画における冗長性問題と呼ばれている．

方で，運動のパフォーマンスを左右する変数（性能変先に述べた躍度最小化，トルク変化最小化といった規数）の変動を抑えるように冗長自由度を相補的に変動

範はこの冗長性問題を解決するための規範であり，軌させるなど身体自由度の大きさを積極的に活かす機能

道計画の計算モデルでは，躍度やトルク変化量といっをシナジーと呼ぶ研究者もいる[4]．シナジーのこのよた評価量を最小化する軌道を求めることによって，軌うな捉え方は運動制御における身体多自由度性をポジ

道の解を一意に定めてきた．

ティブに捉えている点で，随意運動発現における多自

しかし，ヒトの運動制御において最も重要な冗長性

由度性の本質を捉えているように思えるが，このアプはその身体自由度の大きさにある．ヒトの身体にはローチに基づく研究は身体運動軌道を解析するなど現200 を超える関節，数百の骨格筋があり，身体技能の象論的な研究が中心で，その計算過程や神経実体を議遂行（特に，身体の微妙な調整が要求される高度な技論するには至っていない．

能）ではこの多自由度性が活用されていると推測されこのように，身体の多自由度性を取り扱う運動制御

る．したがって，ヒトの運動制御メカニズムの解明に方式の構築という問題はアプローチが困難な問題であは，身体の多自由度性が本質的な要素となる問題を対る．この問題が運動制御の計算理論やアルゴリズムと象とした計算モデルの構築が望まれるところであるが，して難しい問題であるのであれば，現実に身体を操っ現実にはこの問題を正面から取り扱った議論はあまりている人間（脳）自身にとってもそれが難しい問題で見られない．上肢到達運動の例をみれば，この運動のあることは明らかである．多くの身体技能がその習得特徴としてしばしば参照される「手先はほぼ直線経路に多大な時間を要するのは，大きな自由度が作る巨大を描き，接線方向速度はベル型の時間波形を描く」とな空間の中で，目的の動作を実現する適切な解を探索いう性質は，肩を固定して上肢を肩と同じ高さの水平する必要があるからである．そして，この巨大な探索面内に制限した状況（つまり，上肢の動きを肩と肘の問題の解決には意識の働きが大きく関与しているとい2 関節の屈曲・伸展だけに制限した状況）での行なわえる．というのも，我々は新たな身体技能を習得しよれた行動実験において得られたものであり[3]，また，うとするときさまざまな試行錯誤（＝探索）を行なう

この現象を再現する計算モデルの数値シミュレーショ

が，この試行錯誤の担い手は意識の働きであるからでンも肩と肘の 2 関節から構成される冗長自由度のないある．

条件で行なわれている[1] （注：このような制約を与えずに，到達運動中の全身の動きを計測した実験報告[4]もある）．測定条件を一定に保ち，データの再現性を高4.

運動制御における意識や注意の働き

前節までは，随意運動メカニズムについて身体という物理的実体とその制御を担う計算過程という観点か

ちの特定のものに焦点を絞りそれを選択的に処理するら議論してきた．一方で，随意運動において運動の内機能として捉えられるが，運動制御においても「参照

容を決めるのは意識の働きである．個体は，（随意運動する感覚手がかりの選択」という意味で本質的な役割であるならば）一つ一つの動作をする際に自分の身体を果たす．随意運動の習得において注意の働きが重要

や外部環境の状態を知覚・認知して動作内容を決めてである根本的理由は前節で述べた身体の多自由度性にいるのであるから，このような意識の働きは知能の働ある．自由度が少なければ注意を向けるべき先は限ら

きにおける中心的問題であると同時に，随意運動制御れるので，情報源選択という注意の働きは意味がなくの重要な要素である．

なる．身体の自由度が多いからこそ，注意の向け先（ど動作内容に関する意識の働きとは，「運動課題の内容
をどのように捉えるか」ということである．上肢到達の感覚手がかりに注目するか）の候補が無数に存在し，その選び方が問題になるのである．

運動の例をとれば，この運動は物理的・客観的には「手実際，運動学習中の試行錯誤において，我々は，身の位置を目標位置に一致させる運動」である．そして，体や環境のさまざまな部分に注意を向けてパフォーマ

従来の計算モデルでは，手の位置と目標の位置とのずンスを向上させる上で有効な手がかりを探している．

れ（誤差）が零になるような運動指令の生成方法を議

例えば，「腕に○○という感覚があった時に良い結果が論してきた．そこには，個体がどのようにして手や目得られた」といった経験をすれば，腕の感覚に注意を標の位置情報を知覚するのか，どのようにして目標に向けて，その感覚が再現できるように練習を繰り返す

到達したことを感じるのか，といった視点は含まれてことになるであろう．そのような意味で，身体技能習いない．しかし，現実には，個体はこのような主観的得における試行錯誤とは，身体の動かし方の探索であな感覚・知覚に基づいて運動を遂行しているのであり，ると同時に，感覚手がかり（注意の向け方）の探索でまた，このような「運動の捉え方」はただ一つ決まるもあるといえる．

ものでもない．すなわち，到達運動は「目で見た手先

さて，注意が運動パフォーマンスに与える影響につが目標と重なるように動かす運動」として捉えること

いては，注意を身体の外部に向ける条件（外的注意：

も，「手先が目標に触れるまで動かす運動」として捉え

external focus）の方が，身体の内部に向ける条件（内ることも可能である．どのような感覚手がかりに基づ

的注意：internal focus）と比較して一貫してパフォー

いて運動を実行するかは個体の任意性に委ねられていマンスが高くなることが Wulf らの一連の研究によっる．運動遂行時に参照する感覚手がかりを選択する機て明らかにされている[8,9]．彼女は，内的注意が働く能を「注意の働き」と呼ぶのであれば，これは「注意と，無意識下で働く自動的プロセスに対して何らかのの任意性」といってもよい．この任意性は異なる個体

制約が加わり，その本来の働きが阻害されるため，結のあいだにも同じ個体の中にも存在し，これが，個体

果として運動パフォーマンスが低下するという仮説

間や試行間の運動の変動を生み出す要因となる．

（constrained action hypothesis）を提案している

また，「運動の捉え方」にこのような主観性・任意性[10,11]．これは，Gulway による二つのセルフの議論があることは，外見上は他人が自分と同じ動作を実行[12]，すなわち，意識上の自己であるセルフ１が過剰しているように見えても，他人は自分とは異なる感覚に働くと，無意識下の自己であるセルフ２の働きを阻手がかりに基づいてその動作を実行している可能性が害して自分の本来もっている力を発揮できないというあることを意味している．相手がどのような感覚手が議論と同等の内容であると考えられる．

かりに基づいてその運動を実行しているかを理解せず

このように，随意運動遂行に関わる脳内計算過程をに同じ運動について議論すれば，両者のあいだに理解

意識上のプロセスと無意識下のプロセスに分けて，この齟齬が生じうることは容易に想像できる．すなわち，

れら二つのプロセスをつなぐ窓口として注意の働きに運動に対する主観的な捉え方の違いは，技能コミュニ

着目する枠組みは，すでに複数の研究者によって提案

ケーションを左右する重要な要素でもある．

されている．以下で述べるように，筆者の枠組みも基このような注意の働きは，特に，前節の最後で述べ

本的にこれらの考えを踏襲するものである．一方で，た技能習得過程（運動学習）における試行錯誤においGulway や Wulf の主張・仮説はいずれも認知科学におて重要である．注意（選択的注意・焦点的注意）とい

ける情報処理モデル，すなわち，情報処理の仕組みをう概念は，感覚情報処理において，多数の情報源のう概念として表現することに留まっており，それがいかなる感覚運動制御メカニズムの下で生じる現象である

ここで，脳は身体のあらゆる感覚器官，運動器官とかを具体的に議論するところまで進んでいない．また，

何らかの形でつながっていることを考えれば，感覚運

これらの議論には「身体性」，すなわち，ヒトの身体が動制御プロセスは全身のあらゆる感覚情報へのアクセもつ物理的特性や神経系に内在する情報処理上の制約

スが可能で，また，全身の筋をコントロールする役割（例えば，信号伝達の遅れ）が含まれていない．ヒトを担っていると考えてよいであろう．ただし，感覚情の感覚運動制御の特性は，身体や環境のもつ物理的特報へのアクセスや筋のコントロールが可能であること

性や神経系のもつ情報処理特性の下で発現するものでと，実際にそれらを利用したり制御したりすることとあり，これらの要因を考慮することで初めて理解できは別であることに注意が必要である．

ることがあるはずである．

一方，認知プロセスは，注意の働きによって意識下

このように考えると，意識や注意が関わる認知プロのプロセスが収集した情報の一部を選択的にアクセス

セスの働きを考慮したうえで，物理的実体として環境

して「知覚」を得るとともに，それに基づいて意思決と相互作用する感覚運動制御プロセスの仕組みを検討

定して行動の方向付けを行なう．いかなる行動を起こするという方法論に行きつくことになる．これが，本すか（＝行動の選択），行動をいかなる運動課題として論のテーマである「意識の働きを組み込んだ計算モデ定式化するか，運動課題の遂行状況をいかなる感覚手

ル」である．2 節で述べたように，いったん運動の内がかりに基づいて評価するか（＝運動の捉え方と評価），容が規定されればそれを実現する運動指令を計算・生といったことを決めるのが認知プロセスの働きである．

成するのは無意識下の計算過程であり，それはまた従

感覚運動制御プロセスは，このような認知プロセス

来の計算モデルが解決してきた問題である．したがっによって定められた方向付けの下で実際に運動指令をて，意識上の認知プロセスにおいて「運動の捉え方」

決定する．以下では，この運動指令を決定するメカニを定め，その下で，意識下の感覚運動制御プロセスがズムについて述べる．

運動実現に必要な運動指令が生成するという枠組みを前述したように，運動制御の計算モデルにおいては，設定すれば，意識上の働きと意識下の働きをつないだ

実現したい運動の中身を評価関数（例えば，手と目標

随意運動制御の計算モデルを構成することができる．

の位置誤差や軌道の躍度など）として表現し，それを最適化するような運動指令を求める．また，運動制御

5.

意識の働きの計算モデルへの組み込みシステムには，身体や環境の状態や運動指令を表す変

前節までの考察に基づけば，意識の働きを計算モデ

数（信号）のほかに処理の特性を定めるパラメータ（例

ルに組み込むには，まず，前節で参照した Wulf やえば，フィードバック制御のゲイン）があり，これら

Gulway らの提案，すなわち，「意識上の情報処理過程」のパラメータの値を変えれば運動の性質は変化するこ（＝認知プロセス）が「無意識下の情報処理過程」（＝とから，運動指令を直接決定するのではなくて，シス

感覚運動制御プロセス）に干渉するという構造からス

テムのパラメータを決定することで間接的に運動指令タートするのが妥当であろう．ここでは，筆者が以前を定めることも可能である．いずれにしても，認知プに提案した枠組み（図１）に沿って，想定する計算モ

ロセスが定めた「運動の捉え方」の中身を評価関数のデルの構成について説明する[13]．

形で感覚運動制御システムに伝えることができれば，「意識の働き」を運動制御に反映させることができる．
到達運動を例にとれば，従来の計算モデルが，（手先や目標の位置情報を常に正確に入手できるという前提の下で）手先と目標の誤差を小さくするような評価関数を設定していたのに対し，ここでは，個体それぞれがどのような手がかりに基づいて手や目標の位置を知覚し，どのような手がかりに基づいて自分の運動をモニタしているかといった認知プロセスの中身を運動指令生成の評価関数に組み込むことによって，個体の意識の働きに沿った運動制御の働きを説明することをめざ

図 1 モデルの大まかな枠組み（文献[13]）す（注：自動化の進んだ動作では，認知プロセスはもはやそのような内容を一つ一つ意識しなくなっている

同質の問題である．

と考えられるが，自動化する以前はそのような内容も認知プロセスが，論理的推論やヒューリティクスな意識に上っていたはずであり，自動化後はその中身がど，無意識下の感覚運動制御システム単体では生成す「自動的に」想起・設定されるようになったものと考ることが困難な新しい試みを発想し，新奇の動作や感えればよい）．

覚手がかりの下で運動を繰り返すように行動を方向づ

これにより，運動遂行において認知プロセスで行なけすることができれば，その下で感覚運動制御プロセ

われる意思決定や試行錯誤の中身は，試行ごとの運動

スにおける内部モデルの学習を促進できる．いったん

指令生成プロセスに反映されることになる．このよう内部モデルの学習が進めば，感覚運動制御システムはな定式化を行なうことにより，個体ごと，試行ごとの獲得した内部モデルを用いて運動指令を生成できるよ

運動の変動やばらつきを単なる確率的なゆらぎとしてうになる．

ではなく，因果性のある変動として扱うことができる
ようになる．

このように考えると，身体技能習得における練習とは，さまざまな感覚手がかりに注意を向けながら試行

なお，このような個体ごと，試行ごとの変動は，外錯誤を繰り返すことによって，感覚運動制御システム

形的な身体運動だけでなく，運動に際して個体が主観がもつ内部モデルの拡充を進める過程であるとみなせ的に感じる知覚内容にも現れる．前述したように，意る．身体の多自由度性を考えれば，身体全体に関する識に上る知覚内容は，感覚運動制御プロセスの中に表内部モデルの獲得に莫大な回数の試行と経験が必要で現されている何らかの変数に注意が向けられて選択さあり，ヒューリティクスを使っても優れた運動の獲得れたものである．したがって，外見上は同じ動作であに長時間を要することは，我々の日常的経験が証明しっても個体が感じ取る内容は多様であること，つまり，ていることである．それでも，注意を向ける先や使う

物理的には同じ状態でも主観的な感じ方・捉え方が異運動器官を適切に定めることによって，内部モデル獲なることは，注意の働きの違いとして理解することが得の向けた効率的なサンプリングが実現されれば，内できる．そして，そのような注意の働きの違いが，そ部モデルの学習が素早く進むものと考えられる．また，の個体のその後の運動内容に影響を与えていくことに複雑な内部モデルを獲得するうえで，単純な課題解決

なる．

から複雑な課題解決へと段階を踏んでいくといったサ運動制御における認知プロセスのもう一つの重要なンプリングのコントロールも重要な問題であると考え機能は，運動学習のためのサンプリングにバイアスをられる．練習における指導者の役割の一つは，学習者与えることである．

の状態に応じて適切なサンプリングを導くことである

感覚運動制御システムにおいて運動指令を計算するといってよいであろう．

際には，過去の経験を通じて得られた身体や環境に関する内部モデルを参照する（評価関数に基づいて運動

6.

ケーススタディ：仮想的知覚の効果

指令の良し悪しを評価するには，その運動指令を生成

前節では，意識の働きを感覚運動制御の計算モデルした際に生じる運動を予測するモデルが必要である）．

に組み込む枠組みの概略について説明した．しかし，

このことは，逆にいえば，過去に経験したことのない

このような枠組みを示すだけでは，技能遂行・習得に動作については，それに関する内部モデルが構築され関わる脳内メカニズムを具体的に議論するには不足していないために，その動作が積極的に選択・生成されている．実質的な議論をするには，具体的な例題を設る可能性が低いことを意味する．同様にして，それま

定して，この枠組みの下でその問題を解決してみせるでに使ったことのない感覚手がかりは運動の良し悪し必要がある．

を定める指標として採用される可能性も低いと考えら

いま，ある研究者の頭の中に，現実の身体技能に関れる．このように，感覚運動制御システムが身体のすして興味のある問題や仮説があったとする．その研究

べての感覚器官や運動器官にアクセスできたとしても，者がその仮説を検証したいと思っても，現実の身体技

運動実行時に参照する感覚情報や生成する運動指令に能に関わる問題をそのままの形でモデル化して議論す

おいては，その資源がすべて活用されているとは限らることは多くの場合不可能である．例えば，モデル構ない．この問題は強化学習における「探索と知識利用

築時に参照する行動実験データを得ることが困難であのジレンマ」（exploration-exploitation dilemma）とる，関係する変数が多すぎて身体モデルの記述が困難

であるといった理由で，計算モデルの形にすることがルを使ったシミュレーション実験を行なうことは難しできないのが通常である．

い．そこで，「○○のように感じながら」という要素をしたがって，計算モデルとして有意義な研究にする

含む，実験室内で実験できる運動課題を設定することには，関心をもった問題に含まれる重要な要素を抽出を考える．筆者は，「他者に導かれているように感じなして本質的な問題意識に昇華し，それと同質の問題をがら手を動かす」という課題を設定して行動実験を行包含する単純な例題を設定して議論する必要がある．

った[14]．

「それでは従来の還元主義的方法論と同じではないか」

この実験で，被験者は椅子に座った状態で，垂直にという批判があるかもしれないが，これはバランスの立てられた円柱上の二点間（膝の高さから目の高さま問題である．以上で述べてきたように，ヒトの感覚運

で）の到達運動を行なった．課題遂行中の被験者の身動制御の特徴は身体の多自由度性とその解決に関わる

体運動は光学的モーションキャプチャ装置により測定

認知の働きにあると考えるのであれば，これらの要素した．実験条件は「（自然に）目標まで手を動かす」通を包含したまま問題を単純化することは，「意識の働き

常条件と「だれかに手を引かれているように感じながが感覚運動制御に影響を与えるメカニズム」を研究す

ら目標まで手を動かす」誘導条件の二つである．実験

るうえでは妥当な選択である．どのような例題を設定

では，通常条件，誘導条件，通常条件の順番でそれぞするかは研究者としてセンスが問われるポイントであれ 20,20,10 回ずつ試行を行なった．二つの条件での身る．いずれにしても，本質的問題を浮き彫りにした例

体運動軌道を比較したところ，題を設定し，その例題の中でヒトの多様な振舞いを説①誘導条件では，手先軌道の湾曲が減少して直線性が明できる計算モデルを構築することができれば，そこ増すとともに，試行ごとの軌道のばらつきが減少するで明らかになったことを一般化して現実の身体技能にこと（図２），

投影し，その意味を考察することができる．

②誘導条件では，手首や肘の位置が相対的に高くなり，以下では，このようなアプローチのケースステディ

運動中の前腕の仰角の変化分が小さくなること，として「仮想的知覚の効果」という問題[14]を取り上③一部の被験者では，誘導条件において体幹や頭部のげて，この問題に関する筆者自身の試みについて説明

動揺が減少することする（文献[15]は注意を向ける先が身体運動の協調性が明らかになった．

に与える効果を調べる単純化した実験例である）．

この結果が明確に示していることは，「手を引かれてスポーツ，楽器演奏といった分野を問わずに，技能いるように」と仮想的に感じながら運動することによ

指導の場面では，指導者が学習者に対して「○○のよって，「手首や肘を高く保って運動する」という，仮想

うに感じながら△△しなさい」と教示する場面がしば的知覚とは直接的には関係のない身体運動の変化が生しばある．例えば，クラシックバレエでは「胸を天井じることである．このような変化はいかなるメカニズ

からロープでつりさげられているような感じで」といムによって生じるのであろうか？この仕組みを制御のった指導が行なわれる．この指導はおそらく体幹部の問題として考察する計算モデルの役割である．

姿勢を整えるためのものと推測される（あくまで推測である）が，ここで重要なことは，指導者が「姿勢をよくしなさい」という指示ではなく，あえて「ローブでつりさげられている感じで」という指示を出す理由は何かという点である（注：この例は「外的注意」の一種のようにも見えるが，「ロープにつりさげられている」ことは運動課題の成績に関係しているわけではな
いので，従来の研究が扱ってきた問題とは明らかに異なる問題である）．このような指示を受けた学習者は何を感じようとし，その主観的感覚が学習者の運動制御にどのような影響を与えるのであろうか？
このような疑問を解決しようとしたときに，実際にダンサーを対象とした行動実験やダンサーの身体モデ

図 2 「仮想的知覚」指示の効果

まず考慮すべきことは「手を引かれているように感よう」などと考えているわけではない．繰り返しになじる」という指示が運動中の認知プロセスに与える影

るが，このような方略は，「手を引かれているように」響である．このような指示のない通常条件では，運動感じようとしている意識の働きに伴って無意識下で働者は手の身体感覚に特段の注意を向けることなく，目くメカニズムが生み出したものであり，ここに，意識標までほぼ一息で（弾道的に）手を運ぶであろう．こ上の認知プロセスと意識下の感覚運動制御プロセスとれに対し，このような指示のある誘導条件では，運動の役割分担が見てとれるのである．

者は「誘導者が自分の手をどの方向にどれくらいの速

感覚運動制御プロセスにおいてこのような方略が生さで引くのか」を感じながらそれに追随するように手み出されるのは，過去の経験を通じて，手にかかる力を動かす必要があるので，必然的に，自分の手に加わを感じ取りやすい体勢，また，手先にかかる力を一定

る力の大きさや向きなどの感覚に注意を向けながら，に保つための制御方略に関する「知識」を獲得してい手を漸次的に動かすことになるであろう．

るためであると考えられる．あるいは，過去の膨大なこのように考えると，「手を引かれているように感じ

感覚運動体験を経て，種々の体勢をとったときの外力ながら」という指示には，運動者の身体感覚に対するの大きさと姿勢変化との関係性，運動指令に対して生注意のあり方や運動の実行方式，つまり，運動遂行のじる手の動きやそれに伴って生じる知覚の変化，とい

捉え方・規範を変容させる効果があると考えられる．

った種々の関係性に関する内部モデルを獲得している

そして，認知プロセスにおけるこのような規範の変化ためと言い換えてもよいだろう．そのような内部モデ

が，感覚運動制御プロセスに対して，手にかかる力をルの中身やそれが形成された過程は非常に複雑で，極感じとりやすい体勢を維持しながら，誘導に追随する

めて難しい問題である．後述するように，このような（つまり，手にかかる力が一定に保つ）制御方式を選

内部モデルの複雑さが計算モデルを具体的に実装しよ択するように「指示」を出すものと推測できる．実際，

うとするときの大きな障害となる．

行動実験で観察された「手首や肘を高い位置に保つ」

議論をもとにもどすと，以上では，「仮想的知覚」とという動作は，手関節を「手にかかる力を感受するセいう教示方法が意識上における身体感覚に対する注意

ンサ」として使い，また，手関節をセンサとして使いのあり方を変容させ，それが無意識下の運動方略の変やすい体勢を維持しながら手を動かすために，肘主導更を誘導する，という原理的仮説を工学的な表現を用

で運動を実行するという方略が動員されたために生じいて述べてきた．計算モデル研究の次の段階は，このたものと推測できる（体幹の安定性が増した現象も，原理的仮説に従って具体的なモデルを組み立ててシミ

そのような体勢を維持するための副作用として解釈可ュレーション実験を行ない，行動実験で観察された現

能である）
．

象が再現できるかどうかを検証することである．

以上では，行動実験で観察された現象の原因を「外この作業は次の二つの段階を経て行なう．まず，上力を検出するためのセンサ機構を作る」「センサ機構を記の原理を数式やアルゴリズムとして，また，対象と安定して動作させる」「検出される外力が一定に保たれなる運動に関連する身体や環境の特性を数理的なモデ

るように腕を動かす」といった計測制御工学の言葉をルとして記述し，両者を接続して全体を一つの制御シ使って論理的に考察してきた．実験で得られた現象論ステムとして組み立てる（以上は，Marr の唱えた計算に対してこのような工学的考察を加えることも「脳のモデルのレベルでいえば「表現レベル」に相当する）．

構成的研究」として一定の意義はあると考えられるが，次に，数値シミュレーションによってその振舞いを検このような考察は，筆者が自身の工学的知識に基づい証するため，制御モデル，身体モデル等をすべてプロて推論して得たものであって，実験に参加した被験者グラムとして実装し，全体を一つのコンピュータプロ

の頭の中でこのような考察が行なわれているわけではグラムとして動作させなければならない（Marr のいうない．重要な点は，（仮に脳内で現実にこのような制御「実装レベル」）．多自由度性を有する身体を扱う上で方略が取られているとして）このような制御方略が無現実に一番難しいのはこの実装レベルでの作業である．

意識のうちに形成されていることである．つまり，運実際，複雑な構造をもつ身体の特性を一つ一つ具体的

動者自身は，意識の上では「手を引かれているようにに記述し，プログラムの中に組み込んでいくことには感じる」ことだけを思っているのであって，「手首の姿

膨大な手間を要する．また，言葉としては一言で表さ

勢やスティフネスを一定に保ちながら肘主導で運動しれる「内部モデル」についても，多次元の入出力関係

をいかなる形式で表現し，学習させるかを解決しなけらの評価関数を最適化するような運動指令を内部モデ

ればプログラムとして実装することができない．

ルを参照しながら計算する．なお，「仮想的知覚」の場

表現レベルの計算モデルとしては，「手を引く力を感

面では，現実には誘導者は存在せず，誘導者の動きもじとって相手の誘導についていく」ことは，「手のかか

自分の「想像の中で」作り出すことになるが，ここでる力の大きさや向きに関する感覚情報量を最大化するは，そのような「想像」は認知システムの役割であり，こと」「相手から受け取る力の大きさを一定に保つこと」

想像した結果を運動目標として感覚運動システムに伝という規範として書き下すことができる．したがって，えるものと想定している．なお，ここに示したのは可運動計画・制御のアルゴリズムは，これらの規範に対能性のある候補モデルの一例であり，ここに示したも応する評価関数を設定し，それを最適化する運動指令の以外にも可能性のあるモデルは考えられる（このよや制御パラメータを求めることとして定式化される

うな複数の候補のうちいずれが脳のモデルとして妥当（この作業は，従来の計算理論・計算モデル研究で行であるかを検証するには，次の数値シミュレーション

なわれてきたことと同じである）．前述したように，こが必要になる）．

の計算によって適切な運動指令やパラメータが得られこのようにして制御系全体の枠組みを客観的に記述るのは，過去の経験を通じて身体や環境の内部モデル

できれば，次は，実装レベルのモデル化へと進むことを獲得していて，評価関数を最適化する体勢や運動指になる．計算モデル研究の目的は単純化された問題で令が計算できるからである．このほか，相手からの誘の動作を確認することにあるから，モデルの実装にあ導を受け取る手に注意を向ければ，手周辺の機構をセたって現実の問題に対して徒に忠実な設定（例えば，ンサとして利用しようとする働きが生じることが事前

解剖学的構造に忠実な複雑な身体モデルを使うなど）に組み込まれていると考えることもできる．

を使う必要はないが，少なくとも，行動実験データの図３に示したものは，そのような表現レベルの計算再現に必要な設定は必要である．例えば，上述の行動モデルの一例である．ここに示したものはブロック図

実験では，通常条件では肩関節は主として屈曲方向ににすぎず，認知科学における情報処理モデルの域を出動くが，誘導条件ではむしろ外転の働きが大きくなるるものではないが，この図のなかのボックス一つ一つ（肘を高く維持する姿勢は，肩関節の屈曲では実現での中身を数式やアルゴリズムとして記述することで，きず外転が必要になるため）．また，肩関節の外転によ計測制御システムとしてのモデルが構成されることにって肘を上げたときに前腕の向きを一定に保つには前なる．例えば，評価関数のボックスの中身としては，

腕の回外が必要である．このようなことを考えると，手に加わる外力変化に対する情報量や，受け取る外力

この例題を取り扱うには，肩関節の屈曲・伸展，外転・の方向や大きさを一定に保つと高評価となる評価関数

内転，外旋・内旋の自由度，肘関節の屈曲・伸展，前を組み込むことになる．そして，運動計画器ではこれ

腕部の回内・回外の自由度，手関節の屈曲・伸展を考慮する必要がありそうである．いずれにしても，「主観的な運動の捉え方に依存して運動が変化する」という問題を扱う以上身体の多自由度性を取り扱うことは必要であり，単純化した問題設定であっても，従来の計算モデル研究ではあまり扱われたことのない大自由度のモデルを組み込んだ実装が求められることになる．
大自由度の身体モデルの構築はそれ自体がたいへんな作業であるが，筆者は現在，このような身体モデルの実装方法として，身体力学シミュレータシステムの一つである OpenSim[16]の活用を検討している．
OpenSim は，Stanford 大学の Delp が中心となって開発しているオープンソフトウェアで，Matlab などの外部ソフトウェアと連携して身体運動の制御系を構築する機能を有している．このシステムには標準的な全身

図 3 制御モデルの全体構成

身体モデルが用意されているほか，上肢についても 2

関節 6 筋モデルのほか，MoBL-ARMS dynamic

方向づけているのであろう．優れた指導者がこのよう

musculoskeletal model などの多自由度モデルが提供なことができるという事実は，逆にいえば，学習者のされていて，これらを利用することが一つの解決策で身体運動の中に学習者の主観的な感じ方が現れていて，あると考えている．このようなオープンシステムを通指導者は過去の経験からそのような主観的感覚と客観

じて同一のモデルを複数の研究者が共通して利用すれ的動作の対応関係を学んでいることを示唆している．

ば，モデル動作の再現性や透明性確保，また，将来の本論の試みは，このような主観的世界と客観的動作のモデル拡張の可能性の点でも望ましい．このシステム

つながりを具体的な運動制御アルゴリズムとして記述を用いた身体モデルの実装はまだ実現できておらず，することである．この方法論が確立できれば，主観的引き続き作業を進めていきたい．

感覚が身体動作に作用する過程をシミュレートするこ

なお，身体モデルの実装においては，このような筋
骨格系の力学モデルだけではなく，筋紡錘などの感覚とで，学習者の試行錯誤過程を支援するツールが提供できるのではないかと考えている．

受容器の特性のモデル化も必要である．上述の例題では，誘導者がもたらす外力を感度よく知覚する体勢を求めるうえで，筋紡錘の感度が筋の収縮状態に応じてどのように変化するかは重要な問題である．筋紡錘の感度問題はγ運動ニューロンの働きも関与する複雑な問題であるが，一定の仮定を置いて議論を進めていく
しかない．

7.

今後の展開とむすび本論では，身体技能の遂行・習得過程の理解を念頭において，意識の働きを組み込んだ感覚運動制御の計算モデルという方法論について論じてきた．この方法論は，意識上での認知プロセスと無意識下の感覚運動
制御プロセスの相互作用の仕組みを理解するための有効なアプローチであると筆者は考えている．
しかし，上で述べてきたように，筆者自身，現在この方法論の下で模索を続けている最中であり，まとまった成果をあげているわけではない．これはまさに「言うは易し行なうは難し」アプローチであり，時間をかけても少しずつ前進していくしかないと考えている．
少なくとも，この方法論が市民権を得るためには，このアプローチでの成功例を示さなければならない．
最後に，本研究の社会的な意義について述べておきたい．この試みは，元来，身体技能の習得や指導・伝承の支援を想定して取り組んでいるものである．スポーツ，楽器演奏，演舞・演技，工芸などの身体技能の習得には長期間の学習を要するが，その過程では無数の試行錯誤が繰り返されている．上述したように，この試行錯誤の過程で指導者の果たす役割は大きい．おそらく，優れた指導者と呼ばれる者は，学習者の振舞
いから学習者の主観的感覚（何をしようとしているのか，何を感じようとしているか）を読み取る能力を獲得していて，そこに介入することで生徒の試行錯誤を

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[16] OpenSim Homepage, http://opensim.stanford.edu/