※本記事は、ITUが主催しスイスと共同開催するAI for Goodウェビナー「Cognitively Assistive Robots for Dementia Care」の内容を基に作成されています。動画はhttps://www.youtube.com/watch?v=4HULzABECVM でご覧いただけます。
本ウェビナーには、Tombotの共同創業者兼CEOとしてStanford経営大学院修士・UCLA政治学学士を持つTom Stevens氏、クイーンズランド大学ヒューマンセンタードコンピューティング教授でARC Centre of Excellence for the Dynamics of Language（COEDL）の未来技術スレッドを率いるJanet Wiles氏、ウォータールー大学システムデザイン工学科助教授兼社会的知能ロボット研究所（SIRRL）共同ディレクターのMoojan Ghahraman氏、ミネソタ大学ダルース校コンピュータサイエンス学科教授兼大学院研究科長のAria Khan氏、イリノイ大学アーバナ・シャンペーン校応用健康科学科教授・認定ヒューマンファクターズ専門家・CHART所長のWendy Rogers氏が登壇し、Dalhousie大学コンピュータサイエンス准教授のFrank Rudzicz氏がモデレーターを務めました。
本記事では、ウェビナーの内容を要約・構成しております。なお、登壇者の見解を正確に反映するよう努めていますが、要約や解釈による誤りが生じる可能性もあります。正確な情報や文脈についてはオリジナルの動画をご視聴いただくことをお勧めします。また、本記事中の見解はパネリスト個人のものであり、ITUの公式な方針や立場を反映するものではありません。AI for Goodの最新情報はhttps://aiforgood.itu.int/ よりご確認いただけます。
1. セッション概要：世界的な認知症危機とAIロボティクスの役割
1-1. AI for Goodイニシアティブと本ウェビナーの目的・進行
Gilan Martinez Roro： 本日は、ITU（国際電気通信連合）が主催するAI for Goodウェビナー「認知症ケアのための認知支援ロボット」にご参加いただきありがとうございます。AI for Goodは、AIの実践的な応用を特定し、国連の持続可能な開発目標（SDGs）を推進するための、国連主導のグローバルなプラットフォームです。ITUが40の国連姉妹機関と連携し、スイスと共同で開催しているこのプラットフォームは、AIソリューションを世界規模でスケールさせることを目指しています。本日のセッションは、AIを活用したロボットが人間の潜在能力を引き出し、SDGsを前進させる可能性を探る「ロボティクス・プログラミング・トラック」の一環として位置づけられています。
Frank Rudzicz： 本日のモデレーターを務めるDalhousie大学コンピュータサイエンス准教授のFrank Rudziczです。世界中からご参加の皆さん、パネリストの皆さん、どうぞよろしくお願いいたします。本日のセッションでは、5名の登壇者がそれぞれの専門的視点から発表を行い、その後に質疑応答の時間を設けます。発表中は、Neural Networkソーシャルプラットフォームを通じて質問やコメントをお寄せください。皆さんのご意見や問いかけが、この分野の複雑で可能性に満ちた議論をより豊かなものにしてくれると確信しています。
1-2. 認知症の世界的規模と革新的ケアソリューションの緊急性
Frank Rudzicz： 本日のウェビナーが取り上げるテーマは、現代における最も深刻な社会課題の一つです。現在、世界全体で約6,000万人が認知症の影響を受けていますが、2050年にはこの数字が約1億5,000万人にまで急増すると予測されています。この数字が示すのは、単なる医療上の課題ではありません。患者本人の生活の質、家族や専門的介護者にかかる負担、そして社会全体の長期ケア体制に対する、根本的かつ包括的な問いかけです。
現時点でも有効な治療法が存在しない中、私たちが探求しなければならないのは、認知症の進行を前提としながらも、患者の尊厳と生活の質を維持し、介護者の負担を軽減する「思いやりのある、そして実効性のある」ソリューションです。今日のウェビナーでは、AIとロボティクス、そしてインテリジェントな自律システムの最先端の統合が、まさにそのような変革をもたらす可能性について、様々な角度から論じていきます。これは患者にとってだけでなく、介護者や臨床家にとっても極めて重要な問いであり、これらの技術が広く普及すれば、長期ケアの景色そのものを塗り替える可能性を秘めています。
2. 感情支援ロボット「Jenny」の開発（Tom Stevens・Tombot）
2-1. 開発の動機：母親の認知症介護体験と市場の空白への気づき
Tom Stevens： 私がTombotを創業したのは2017年のことですが、その出発点は、ビジネスの機会を見出したからではありません。2011年に母がアルツハイマー型認知症と診断されたことが、すべての始まりでした。私はそれまでの35年間、ハイテク業界の上級職を歴任し、2011年にはパートナーたちと共に手がけた企業をDiscover Readyに売却したばかりでした。しかしその同じ年に、私は全く異なる種類の難題に直面することになったのです。
母は離婚後、長年一人暮らしを続けており、それが彼女にとって大きな誇りでした。しかし認知症の診断を受けてからは、一人での生活が安全でなくなることは明らかでした。私が下した最初の決断は、介護者を自宅に迎え入れることでしたが、母はこれを自立の喪失として深く受け止め、強く反発しました。次に下した決断は、車のキーを取り上げることでした。訪問のたびに車体の傷が増えていき、もはや安全に運転できる状態ではなかったからです。これにより母は、どこへ行くにも人の助けを借りなければならなくなりました。しかし、この二つのどちらよりも母を深く傷つけたのが、三つ目の決断、すなわち飼い犬を手放させることでした。安全上の理由からやむを得ない判断でしたが、母は毎日のように「なぜ犬を返してくれないのか」と怒り、私との関係は深刻に傷つきました。
正直に言えば、母との関係を修復したいという、やや自己本位な動機から、私は代替となる動物の伴侶を探し始めました。ところが、市販のおもちゃも、ぬいぐるみも、既存のロボット玩具も、母はことごとく拒否しました。そこに市場の空白があると気づいた私は、Stanfordの経営大学院で修士号を取得しながら、数年間にわたる調査と研究の旅に出たのです。その過程で学んだのは、母の体験は決して特別なものではないということでした。認知症を抱える数千万人もの人々、そして認知症の前段階である軽度認知障害（MCI）を持つさらに多くの人々が、同じような喪失と孤立を経験していました。
2-2. BPSDと慢性疼痛：既存薬物療法の危険性と非薬物的代替手段の探索
Tom Stevens： 認知症の方々が抱える症状は、記憶の喪失だけではありません。認知症に最もよく見られる症状群は「認知症の行動・心理症状（BPSD）」と呼ばれており、孤独感、抑うつ、不安、焦燥、そして私の母が経験したような幻覚や激しい怒りが含まれます。さらに、介護施設に入居する高齢者の80%以上が慢性疼痛を抱えているとされています。
歴史的に、これら二種類の症状はそれぞれ薬物によって管理されてきました。BPSDに対しては、抗不安薬・抗うつ薬・抗精神病薬といった向精神薬が用いられてきましたが、これらは患者を「ゾンビのように」無気力にしてしまうだけでなく、深刻な健康リスクを伴うことが明らかになっています。現在、アメリカのCMS（メディケア・メディケイド・サービスセンター）は、長期ケア施設でのこれらの薬剤使用をほとんどの状況下で禁止しています。慢性疼痛については、従来オピオイド系鎮痛剤が使用されてきましたが、オピオイドが長期的な慢性疼痛の管理には極めて危険であることは、過去10年以上の報道が示す通りです。
こうした状況の中で、医師・患者・家族がこれら二種類の薬物に代わる手段を切実に求めていたことは、当然のことです。ここで重要な研究の知見があります。150本を超える査読済み論文が示しているのは、認知症の方が人形やぬいぐるみといった物体に強い感情的な絆を形成できた場合、BPSDの症状が大幅に緩和され、向精神薬の使用量も減少するという事実です。また、ロボットを用いた動物療法に関する研究では、生体動物を用いた療法と同様の効果が見られ、疼痛管理薬の必要性も低減することが示されています。ただし、既存のロボット技術は非常に高価であり、短期間の小規模研究で見られた効果が長期的に持続するかどうかについては、依然として疑問が残っていました。この分野のパイオニアとして知られるのが、日本が開発したロボットアザラシ「PARO」です。PARROは2000年代初頭から販売されていますが、その価格の高さゆえに普及台数は限られたままです。
2-3. オキシトシン仮説と3ラウンドの顧客調査実験
Tom Stevens： 私が最初に取り組んだ問いは、「なぜこれらの物体がそもそも効果を持つのか」というものでした。現在最も有力な理論は、これらの物体が脳内でエンドジェナス・オキシトシン（内因性オキシトシン）の産生を促すというものです。「エンドジェナス」とは、注射や点鼻薬で外部から投与するのではなく、脳自身が生成するという意味です。オキシトシンはストレスや不安を軽減し、感情的な絆の形成に根本的な役割を果たし、さらに体内のオピオイド系と相互作用することで天然の鎮痛作用をもたらすことが示されています。出産・授乳中の母親や、養子縁組した親子の絆形成にも関与しており、遺伝的なつながりがなくても作用します。また、人間と生体動物（特に犬との研究が多い）との交流においても確認されています。
しかし多くの認知症高齢者にとって、生体動物との関係は安全でも現実的でもありません。そこで私が立てた問いは、「感情的な絆を継続的かつ安定的に刺激し、しかも多くの人が手の届く価格で提供できる合成物体を開発できないか」というものでした。この仮説を検証するために、私たちは3ラウンドの顧客調査を実施しました。
第1ラウンドでは、「認知症の高齢者は動かない物体よりも動く物体を好む」という仮説を検証しました。ぬいぐるみ、人形、そしてロボット犬とロボット猫の計4種類を比較したところ、まだ意思表示が可能な参加者の100%が、動かない物体よりも動く物体を好みました。しかし同時に、重要な問題も浮かび上がりました。参加者たちは「これはかわいい、孫が喜ぶかもしれない」「ひ孫娘が気に入りそう」と言うのです。つまり、気に入ってはいるものの、自分自身のためのものとは認識していなかったのです。
第2ラウンドでは、「リアルな外見とリアルな感触を好む」という仮説を検証しました。リアルなプロトタイプと、ディズニーアニメーションのような誇張されたデザイン（大きな目・大きな顔のパーツ）を比較したところ、96%近くがリアルな外見を好みました。ただし最も多かった否定的な意見は、「動きが機械的で自然でない」というものでした。また、この調査では追加の設問として「ロボットと生体動物のどちらを好むか」も尋ねました。結果はほぼ100%がロボットを選びました。これは私たちにとって驚きでしたが、理由を聞くと、参加者たちはすでに新たな生体動物を生活に迎えないという決断を下しており、ロボット動物ならばその懸念を解消できると考えていたのです。
第3ラウンドでは、「リアルな動作とリアルな行動様式を好む」という仮説を検証しました。Jennyの試作品と、市場をリードする既製ロボット動物おもちゃを比較したところ、ここでも再びほぼ100%がJennyのリアルな外見・テクスチャ・行動様式を好みました。この3つのラウンドを通じて、内因性オキシトシンの産生を促すための最低限必要な製品特性が明確になりました。私たちはその知見をもとに、Muppetsやセサミストリートを手がけたJim Henson's Creature Shopと提携し、世界で最もリアルなロボット動物の製作に取り組みました。
2-4. Jennyの設計仕様・機能と医療機器登録・健康モニタリングへの展開
Tom Stevens： こうして誕生したのが、完全インタラクティブな感情支援ロボット動物「Jenny」です。Jennyはセンサーで全身を覆われており、触れられた場所とその強さを感知することができます。軽く触れる、ゆっくりなでる、力強くなでる、抱きしめるといった触れ方を区別し、それぞれに文脈に応じた反応を示します。音声コマンドにも反応し、自分が動かされていることも感知できます。光センサーを搭載しているため、部屋が暗ければ吠えないといった状況判断も可能です。これらのセンサー群によって、Jennyは置かれた環境を理解し、その状況に適した行動を表示することができます。
バッテリーは充電式です。これは高齢者にとって乾電池の交換が困難であるという調査結果を踏まえた設計上の判断です。またJennyはコンピュータとして機能するため、スマートフォンと同様にソフトウェアのアップデートが可能です。コンパニオン用スマートフォンアプリが付属しており、ロボットの名前の変更など、初期設定のカスタマイズが可能です。これにより、使用者はJennyを自分の好きな名前で呼ぶことができます。
そして私たちが目指している最も重要な方向性の一つが、健康・安全モニタリングのプラットフォームとしての活用です。Jennyとの感情的な絆が形成されると、それは非侵襲的かつ自然なかたちで高齢者を継続的にモニタリングするユニークな基盤となります。具体的なゴーツーマーケット戦略として、私たちがまず照準を定めているのは「サンダウニング症候群」のモニタリングです。サンダウニング症候群とは、夕方から夜にかけて認知症の症状が悪化する現象で、認知症に最もよく見られる症状の一つです。Tombotのロボットは、医療機器としての登録および遠隔安全・健康モニタリングプラットフォームとして、業界初となる認定取得を目指しています。
3. ヒューマンセンタードAIによる認知症技術設計（Janet Wiles・クイーンズランド大学）
3-1. 「障害ドングル」の概念と症状中心設計の失敗：言語支援システムの教訓
Janet Wiles： 私はクイーンズランド大学でヒューマンセンタードコンピューティングの教授を務めており、社会的ロボットと言語技術の研究を行っています。今日はまず、私たちが認知症テクノロジーの設計においていかに根本的な間違いを犯してきたか、という問いから始めたいと思います。
一つの例として、「階段昇降型車椅子」を考えてみてください。車椅子の利用者が階段を上れないという「症状」に着目してエンジニアが開発したこの技術は、実際には重くて高価で複雑すぎ、修理も困難です。そして当の車椅子利用者が実際に求めていたのは、スロープでした。スロープは安価で、誰にでも使えて、ベビーカーや自転車、キャリーケースにとっても利便性を高めます。階段昇降型車椅子のエンジニアたちは、いわば「トンネルビジョン」に陥っていたのです。症状そのものを見ていたのであって、人間の生活全体を見ていませんでした。
この状況を的確に表現する概念が、障害アドボケイトのLiz Jacksonが提唱した「disability dongle（障害ドングル）」です。これは「私たち障害を持つ人々が抱えているとは知らなかった問題に対する、善意ではあるが、洗練されているが、結局は使えないソリューション」と定義されます。皆さんも引き出しの中に、一度も使わなかったテクノロジーが眠っていないでしょうか。認知症のある方々のために設計されたロボットの多くも、まさにこの罠に陥っています。当事者によって設計されることはほとんどなく、強みではなく「欠損」に着目し、当事者自身が問題として認識していない課題を解決しようとしているのです。
この問題を、私自身の研究の失敗体験を通じてお話しします。10年以上前、私たちは認知症の方々が「言葉を見つける」のを助けるシステムの設計を始めました。認知症の主な症状の一つが言語障害であり、それが在宅生活から施設ケアへの移行の大きな要因になっているためです。私たちはGPSによる行動圏のモニタリング、スマートフォンによる音声サンプリング、インタラクション分析、会話中の「間」のパターン検出など、多岐にわたるコンピュータサイエンスのツールを開発しました。実際に、会話中の間の取り方だけで認知症を検出できることも分かりました。技術的には非常に充実した研究でした。
しかし数年後、作業療法士がプロジェクトに加わり、認知症とともに生きる12名と17名のケアパートナーからなる「生活経験専門家パネル（Living Experience Experts Panel）」を設立し、最初の問いを投げかけました。「このアイデアについてどう思いますか？」。答えは明確でした。彼らは私たちのシステムを嫌いました。「侵害的だ」「それが助けようとしていたはずの社会的な瞬間そのものを破壊する」と言うのです。コミュニケーションしようとしている最中に、機械が言葉を補完してくる。それは屈辱的で、スティグマを生むものとして受け止められました。振り返れば、私たちは多くの優れた研究ツールを開発しましたが、それは認知症とともに生きる人々の在宅生活を支えるものとして見れば、階段昇降型車椅子と同じくらい「使えない」ものでした。症状に焦点を当て、強みに基づいていなかったのです。
3-2. 参加型デザインへの転換とプロジェクト「Florence」の構築
Janet Wiles： この失敗を受けて、私たちのプロジェクトは根本的に方向転換しました。生活経験専門家パネルのメンバーがプロジェクトのあらゆる側面に参加するようになりました。何を設計するか、どう評価するかを共に決め、論文の共同発表者・共著者にもなりました。チームとしての関わり方も、メンバーの多様な能力に合わせて変化させる必要がありました。なぜなら認知症は人によって異なる形で現れるからです。「一人のために設計する（design for one）」という言葉がデザインの世界にあります。認知症ケアにおいてはまさにこの発想が不可欠です。
参加型デザインを通じて浮かび上がってきた洞察の中で、私たちの非公式なモットーになったのが「my day go better（私の一日をより良くしてほしい）」という言葉です。他にも「今の私の強みを使ってほしい」「人とつながれるようにしてほしい」という声が集まりました。そして最終的なコンセプトを生み出したのは、パネルメンバーのDennisでした。Dennisは定年退職したコンピュータプログラマーで、初期の認知症を抱えながらも地域社会で生活を続けています。彼はスター・ウォーズのテーマを使った一連のリマインダーを自分でプログラムしていました。認知症の人は「何もできない」という神話がありますが、Dennisはそれを真っ向から否定する存在です。
Dennisが求めていたのは、自宅のすべての情報を一元管理する方法でした。自分の病気が進行性であることを理解している彼は、自らコントロールを持ち続けながらも、医師・理学療法士・妻・家族など、それぞれ異なる人物に対して、自分の情報の異なる部分へのアクセスを許可したいと考えていました。しかしそのような仕組みは、標準的な既存技術では構築不可能でした。そこでDennisや他のパネルメンバーと共に、私たちが設計し始めたのが「Florence」プロジェクトです。
Florenceの中核は、個人が自分自身について記録したい情報を収める、AIを活用したパーソナル・ナレッジバンクです。生活の中で重要な人々、日々の出来事、好きな音楽、応援しているスポーツチーム、語りたい人生の断片など、その人が価値を置くものが収められます。情報の閲覧・修正も本人が行えます。そしてこのシステムの最も重要な特徴が、マイクロ・アクセス権限です。誰に何の情報を見せるか、その権限は本人またはケアパートナーがコントロールし、時間の経過とともに変更することも可能です。プライバシーとサイバーセキュリティは、技術設計のあらゆる層に最初から組み込まれています。後からボルトのように取り付けることは不可能であり、最初の段階から、そしてすべての層で組み込まなければ機能しないのです。
このナレッジバンクを核として、Florenceは通信デバイスのエコシステム全体を支えます。設計にあたって私たちが気づいたのは、パネルメンバーの多くがスマートフォンを使いたがらないということでした。タブレットを使う人、コンピュータを使う人、そして「ノブとボタンのあるデバイスが欲しい」と言う人がいました。そこで私たちが設計したのは、外見上はラジオのように見える音楽・ラジオデバイスです。内部にはインターネットに接続するスマートフォンが入っていますが、利用者は一つのノブを回すだけで操作できます。また日々のスケジュールを表示する「日記デバイス」や、家族がインターネット越しに写真を投稿できるフォトアルバムデバイスも設計しました。これらのデバイスは内部はタブレットですが、外見は馴染みのある機器と変わりません。人々に新しい技術の使い方を教えるのではなく、すでに知っている機器の外見を保ちながら、内部の能力を拡張するというアプローチです。
3-3. 設計原則の体系化と社会的自己決定モデル
Janet Wiles： Florenceプロジェクトを通じて、私たちは認知症テクノロジー設計における一連の原則を体系化することができました。まず技術は「使えるもの」でなければなりません。その人のアイデンティティ・日常生活・大切にしている活動を支えるものであること。「私の環境の中で機能する必要がある」という声が示すように、新しい技術を教えるのではなく、その人がすでに知っている技術の延長線上に設計すること。デバイスはその人自身が選ぶものであること。人々をつなぎ、孤立させないこと。技術はストレスを増やしてはならず、対立を生んではなりません。現代の技術の多くが、不適切な文脈に導入されたとき、まさにこれをやってしまっています。不必要に複雑であってはならず、人々の自立を損なってはならず、紛失・破損しやすいものであってはなりません。そして設計において焦点を当てるべきは症状ではなく、当事者が持つ強みを通じて、彼らが達成したいゴールをどう支えるか、です。安全リスクを高めてはならず、本人の同意なしにデータを共有してはならず、設計プロセスからも家族からも本人の生活からも当事者を排除してはなりません。
これらの原則の背後にある理論的枠組みが、私たちが社会心理学の同僚と共に発展させてきた「社会的自己決定モデル（Social Self-Determination Model）」です。日常生活において人々が抱える三つの根本的な関心事として、個人の自律性、自己の有能感、そして他者との関係性があります。認知症の進行とともに、そして生活に技術が導入されることによっても、これらは変化します。しかし重要なのは、一人の人間と一つのデバイスという従来の視点だけでは不十分だということです。技術は、家族・介護者・コミュニティ全体の集合的な自律性・有能感・関係性にも影響を与えます。これは技術の影響を評価するまったく新しい思考の枠組みを必要とし、設計・開発・評価のプロセスにより多くの人々を巻き込むことを求めます。認知症とともに生きる人々は「患者」である以前に「人間」であり、その全体性を捉えることなしに、本当に意味のある技術を生み出すことはできないのです。
4. 感情知性と個別化を持つ社会的ロボット（Moojan Ghahraman・ウォータールー大学）
4-1. 社会的ロボットの特性と認知症ケアへの適合性
Moojan Ghahraman： 私はウォータールー大学システムデザイン工学科の助教授であり、社会的知能ロボット研究所（SIRRL）の共同ディレクターを務めています。本日は、認知症の方々とその介護者を支援する社会的ロボットおよび社会的支援ロボットの研究について、特に感情知性と個別化の重要性に焦点を当てながらお話しします。
社会的ロボットには多様な外見と機能があります。動物のように見えるもの、人間に近い外見を持つもの、あるいは動物にも人間にも似ていないが社会的にインタラクションできるものまで様々です。また固定式のものもあれば、環境の中を移動できるものもあります。これらのロボットは音声や非言語的な行動、たとえばジェスチャー・表情・光などを通じて人と対話します。医療の領域において社会的ロボットが有力な候補となる理由はいくつかあります。他の技術と同様に個別化・適応化が可能であること、健康センサーなど他のセンサーと接続してモニタリングに活用できること、そしてプログラムの仕方次第では非批判的な存在として認識される点です。これはメンタルヘルス支援など、利用者が批判されることを恐れる領域において大きな利点となります。また反復的なタスクを得意とすることも、認知症ケアや介護者支援において特に有効です。さらに物理的な存在感を持つことが、他の技術にはない独自の強みになります。
私たちが行った文献レビューによれば、社会的ロボットはこれまで主に、ペットセラピーや音楽療法の提供、認知症の方々の仲間・伴侶としての役割、あるいは相互のエンゲージメントを高めるための活用といった文脈で評価されてきました。しかし私が特に強い関心を寄せているのは、まだ十分に注目されていない領域、すなわち「日常生活動作への認知的支援」です。家事・服薬・食事・水分補給といった日常の活動を遂行する際に、ロボットが認知的なサポートを提供するという領域です。そしてこの領域においてこそ、ロボットの感情と個性が決定的な役割を果たします。
4-2. 認知症者の感情記憶と役割認識：文脈適合的感情表現の重要性と設計の難しさ
Moojan Ghahraman： 感情がロボットの社会的能力を向上させることは、研究によって広く示されています。感情表現は社会的存在感を高め、より深い仲間意識を提供し、ロボットとのインタラクションを改善し、インタラクションに追加的な文脈をもたらします。また多くの領域において、ロボットの楽しさや受容性・効果を向上させることも明らかになっています。そして認知症の方々にとって、感情は特別な意味を持ちます。
認知症がどの段階にあっても、人々はこれまでの人生で果たしてきた社会的役割において「どのような感覚だったか」を常に記憶しているということが分かっています。現在自分がどのような役割にあるかは忘れてしまっていても、母親であった感覚、管理職であった感覚は、記憶の深いところに残り続けるのです。これはインタラクションに重大な影響をもたらします。たとえばかつて管理職だった方が、介護者やロボットから「薬を今すぐ飲んでください」と命令口調で指示された場合、それは過去の自己認識と衝突し、怒りや拒絶といった強い否定的反応を引き起こすことがあります。その結果、生活の質だけでなく、介護者とのインタラクションの質にも深刻な影響を及ぼします。
この点を私たちは実際のロボットによるデモで示しました。「薬を今すぐ飲んでください（You should take your medication now）」という命令口調と、「薬を飲んでいただけますか（Could you please take your medication）」という丁寧な依頼口調では、受け取る側の反応が大きく異なります。どのようにメッセージを伝えるか、それがその人の期待する役割と合致しているかどうか、そしてその伝達方法を異なる外見・能力を持つ様々なロボット上にどう実装するか。これが私たちの研究における中心的な問いです。
しかし感情の設計は極めて難しい課題です。私たちは人間として、いつ・どのように感情を示すかを言語化することが非常に困難です。私たちの感情は、誰と話しているか、どのような文脈にあるかによって大きく変化します。文脈に適した感情を生成できるモデルを見つけることは重要ですが、非常に難しい。最近の研究では、文脈に適した感情を持つエージェントはインタラクションや協調性を大幅に向上させる一方で、文脈に合わない不適切な感情表示はインタラクションに悪影響を与えることが示されています。つまり感情の「有無」だけでなく、「適切さ」が決定的に重要なのです。
同様に、エージェントの個性（パーソナリティ）についても、どう定義し、ユーザーのニーズに合わせてどう調整するかが問われます。管理職だった方のように自分が「上位者」であると感じている場合、ロボットはどのようにその人の個性のニーズに合わせて自らのパーソナリティを調整すればよいのか。私たちの研究チームはパーソナリティの感情的側面に着目して研究を進めており、有望な結果が得られています。ただしそれを実際の様々なロボット上にどう実装するかは、依然として取り組み中の課題です。
4-3. 専門介護者支援と在宅認知症者向け認知支援システムの共同設計
Moojan Ghahraman： 私たちが具体的に取り組んでいるアプリケーション領域は二つあります。一つ目は専門介護者への支援です。私たちはユーザー中心設計・参加型デザインの手法に従い、認知症ケアセンターで複数の認知症者と日々インタラクションしている専門介護者たちと対話を重ねてきました。彼らが口をそろえて語ったのは、「自分の行動を相手に合わせて調整すること」の重要性でした。1日に20人以上の認知症者と接する彼らが言ったのは、「成功した関わりをするためには、20の異なる世界の中に生きることができなければならない」ということです。しかしそのための訓練が現状では欠けており、ほとんどの介護者はネガティブなインタラクションを経験しながら試行錯誤で学んでいます。
そこで私たちは介護者と共同設計を行い、個々の認知症者とのインタラクションにおいてどう振る舞うべきか、感情的な側面をどう取り込むかを提案するアプリケーションの開発を進めています。ここで社会的ロボットは、ロールプレイの相手として機能するうえで非常に有効です。介護者が実際のインタラクションを想定した練習を行う場において、ロボットが認知症者の役割を担い、現実の環境に近い文脈でそのインタラクションの実装を体験させることができるのです。
二つ目のアプリケーション領域は、初期段階の認知症者が在宅生活をより長く続けられるよう支援し、生活の質を向上させることを目的とした認知支援システムです。私たちはまず認知症者とその介護者に、どのような認知的サポートを必要としているかを尋ねました。多くの方が強調したのは、日常活動における指示とリマインダーの重要性でした。服薬の時間、水を飲む時間、食事の時間、特定の料理の作り方といった内容です。これを踏まえて私たちは、社会的ロボットとモバイルアプリを組み合わせたシステムを設計しました。ロボットが対面でのガイダンスとインタラクションを担い、モバイルアプリが別のモダリティとして補完します。ロボットはジョークを言ったり、雑談に参加したりすることで仲間としての役割も果たし、複数のパーソナリティから認知症者が好みのものを選んでカスタマイズできるようにもなっています。
このプロジェクトには、認知症の生活経験を持つ方がチームメンバーとして参加し、共同設計者として今後の方向性についてフィードバックを提供してくれています。技術的な課題と人間的な知見を組み合わせることで、本当に使われ、本当に人々の生活をより良くする技術の実現に、一歩ずつ近づいていると感じています。
5. ロボット介入による認知機能改善の臨床試験（Aria Khan・ミネソタ大学ダルース校）
5-1. DECASラボの研究領域と低コストロボット開発の目標
Aria Khan： 私はミネソタ大学ダルース校コンピュータサイエンス学科の教授であり、大学院研究科長も務めています。私のラボはDECAS、すなわち「Elderly Care Robotics and Sensing（高齢者ケアロボティクスとセンシング）」と呼んでおり、認知症ケアにおけるロボティクスとニューロサイエンスの融合を中心に研究を進めています。
私たちのラボが手がけているプロジェクトは多岐にわたります。認知症に優しいインテリジェント居住空間の設計、ロボットと連携してコミュニケーションし服薬管理を支援するインテリジェント薬箱の開発、開心術後の患者がベッドから起き上がって服薬・食事管理を行えるよう支援するロボット支援心臓リハビリ、双極性障害管理、自閉スペクトラム症の子どもたちを支援するロボティクスといったプロジェクトです。自閉症支援においては、子どもたちがロボットとのHRI（ヒューマン・ロボット・インタラクション）を非常に好んでいるという良好な結果が得られています。またニューロサイエンスの領域では、アンキャニーバレー（不気味の谷）現象の探索、高齢者ケアにおけるロボット受容性、社会的ロボットとのコンプライアンスと相互性、EEGとEDAを用いた問題解決における性差の研究なども行っています。さらに女性のコンピューティング分野への参画促進にも強い情熱を持って取り組んでいます。
現在私たちは、ロボットが多様なセラピーを提供し、認知症や高齢者に対してエンゲージメント活動を提供できるようプログラムしています。AIとウェアラブルセンサー、空間センサーのデータを活用して神経精神症状のエピソードを予測する試みも行っており、Tom Stevensが言及していたBPSDの管理に直結する研究です。音楽と認知症ケアの分野では、最近、記憶想起に関するバイオマーカーを発見したばかりです。また「ゴシップボット」の開発も進めています。これは認知症が進行するにつれて人々の行動を促すためにゴシップ（社会的な話題）を活用するという、ユニークなアプローチです。
そして現場から強く感じていることを一つお伝えしたいと思います。多くの介護施設・老人ホーム・高齢者ケア施設からロボット導入の問い合わせをいただくのですが、価格を聞いた途端に落胆されてしまうのです。この現実を受けて、私たちのラボは過去1年間、1万ドル以下のコストで製造できるロボットの開発に取り組んできました。実現までにはまだ数年かかる見込みですが、着実に前進しています。現在私は8つの介護施設にわたって16台のロボットを展開しており、パートナーであるMonarch Healthcare Managementとは非常に良好な共同研究関係を築いています。これらのロボットは社会的・感情的・身体的・機能的・認知的ウェルビーイングの改善に貢献しており、本日は特に認知的ウェルビーイングの成果に焦点を当ててお話しします。
5-2. 臨床試験の設計・実施と認知機能・気分改善の結果
Aria Khan： 私たちが取り組んだ中心的な問いは「ヒューマン・ロボット・インタラクションは認知機能に影響を与えられるか」というものです。この夏に臨床試験を終えたばかりで、その結果は非常に驚くべきものでした。MoCA（モントリオール認知評価）という認知機能評価ツールで追跡したところ、私たちの介入によって認知機能を2〜4ポイント向上させることができたのです。
試験の設計についてご説明します。2つの介護施設から合計35名の同意を得た参加者を集めました。一部は本人による同意、一部は成年後見人による同意です。まず全員にMoCAを実施したところ、スコアが12点以上の参加者は21名でした。12点未満は重度認知症に相当し、当時の私のIRB（倫理審査委員会）の承認範囲が重度認知症者を対象としていなかったため、この基準以上の方のみを対象としました。最終的に、認知介入グループに12名、別の種類の介入グループに9名を割り当てました。介入は週2回・7週間にわたって実施し、合計14セッションを行いました。
セラピーの内容は、音楽・認知エクササイズ・身体運動・リラクゼーション技法を組み合わせたものです。データ収集については、7週間の介入の前後に、生活の質（QOL）・PANSS（陽性・陰性症状評価尺度）・MoCA・GDS（老年期うつ病評価尺度）を測定しました。また毎セッションで介入前後にBMIS（Brief Mood Introspection Scale）を実施し、ウェアラブルセンサーを用いてEDA（電気皮膚活動）データも収集しました。
当初は対照群を設けることを意図していましたが、参加者数の少なさと現場での様々な困難から対照群を断念し、前後比較（pre-post）デザインに変更しました。これは研究設計上の制約として正直にお伝えしておきたい点です。
気分の評価においてはBMISを用いましたが、すぐに問題が生じました。もともとBMISは16項目の気分チェックリストですが、介護施設の入居者が毎回のセッション前後に16問の質問に答えることは負担が大きすぎると分かりました。そこで私たちは幸福・怒り・恐怖・悲しみの4つの気分モードに絞り込みました。この短縮版BMISに対してt検定を行ったところ、p値は高い有意水準を示し、セラピー後の気分改善が統計的に確認されました。しかしBMISは自己申告式であるため、私たちはそれだけでは満足せず、客観的なデータによる検証に乗り出しました。
5-3. 電気皮膚活動（EDA）データによる客観的検証と性別差の発見
Aria Khan： EDA（電気皮膚活動）信号は通常、フェーシック成分とトニック成分に分解されます。フェーシックは急速に変化する信号で、グラフ上の鋭いピークとして現れ、刺激に対する皮膚コンダクタンス反応を表します。トニックはゆっくりと変化する信号で、全体的な皮膚コンダクタンスの基盤レベルを反映します。
まず各セッションのベースライン（安静時）とセラピー中のトニック平均値を比較したところ、グラフ上で明確な改善が視覚的に確認されました。自己申告のBMISデータが示したのと同じ方向性の変化が、客観的な生理指標でも確認されたのです。またフェーシック平均値のベースラインとセラピーの比較においては、セラピーの内容が音楽・認知エクササイズ・身体運動・リラクゼーション技法を含むため、EDAがベースラインを下回るタイミングが見られました。これはリラクゼーション技法がうまく機能してストレスを軽減し、参加者を落ち着かせることができていたことを意味します。このフェーシック平均値に対してもt検定を行い、ベースラインのトニック平均値対介入時のトニック平均値、ベースラインのフェーシック平均値対介入時のフェーシック平均値のそれぞれについて、高い有意性を確認しました。
さらに私たちが実施したのがMixed ANOVAです。まずフェーシック平均値について、性別ごとにセッションにわたる変化を分析したところ、ベースラインのフェーシック平均値においては性別間に有意差は見られませんでした。しかしセラピー中のフェーシック平均値については、Mixed ANOVAにより性別がフェーシック平均値と高い相関を持つことが明らかになりました。これは非常に興味深い発見でした。グラフ上ではティール（青緑）が男性参加者、コーラルが女性参加者を示しています。次に各性別のベースラインにおけるトニック平均値についてMixed ANOVAを行ったところ、ここでも性別とトニック平均値の間に高い相関が認められました。特に注目すべきは、男性のコンダクタンスが女性よりも高かったという事実です。これは介入も何も行っていないベースラインの段階での差であり、なぜ男性の方がコンダクタンスが高いのかについては、さらなる探索が必要です。セラピー中のトニック平均値についても同様に、性別とセッションの間に高い有意な相関が確認されました。
唯一の例外が最初のセッションです。最初のセッションだけは残りのデータが示す傾向と逆の結果が現れましたが、私たちはこれをノベルティ効果によるものと判断しました。初めてロボットが介護施設に持ち込まれた際の興奮や刺激が、通常とは異なる生理反応を生んだと考えられます。
最後に、この研究を通じて浮かび上がった設計上の課題についても正直にお伝えします。参加者の募集と脱落管理が難しかったこと、体力的に消耗するような評価を行うとその後の介入が実施できなくなるため評価のタイミングの調整が求められたこと、学生チームの一貫性を保つために多大な訓練が必要だったこと、EDAに反応しない参加者（ノンレスポンダー）が存在したこと、MoCAよりも精度が高いとされるMoCAに対してMMSEは簡便だが精度に劣ること、そしてノベルティ効果への対処が必要であったことが主な課題として挙げられます。これらの課題を踏まえながら、私たちはこの分野の研究をさらに前進させていきたいと考えています。
6. Stretchロボットによる在宅・施設支援の拡張（Wendy Rogers・イリノイ大学）
6-1. ロボット低コスト化の進展とStretchの特性
Wendy Rogers： 私はイリノイ大学アーバナ・シャンペーン校の応用健康科学科の教授であり、認定ヒューマンファクターズ専門家でもあります。また「Mney Family Life Home」の所長、HEATプログラム（健康技術教育プログラム）のプログラムディレクター、CHARTおよびヒューマンファクターズ・エイジング研究所のディレクターも兼務しています。本日は「Stretching Their Reach（リーチを広げる）」と名付けたプロジェクトについてお話しします。これは軽度認知障害・初期アルツハイマー病・身体的な移動障害を持つ高齢者を対象に、ロボットによるサポートの可能性を探る取り組みです。
まずロボット技術の進化について触れたいと思います。私たちがこの分野で研究を始めた頃と比べて、ロボットのコスト・部品・重量はいずれも大幅に低下・軽量化しています。これは非常に重要な変化です。2010年に私の同僚Charlie KempとともにPR2というロボットで研究を始めた当時、このロボットは重さ500ポンド（約227キログラム）、価格は約40万ドルでした。確かに多くのことができましたが、高価で重すぎました。Charlieはその後、このロボットの能力をより手頃で機動性が高く、安全性の懸念も少ないロボットに凝縮することを目指し、Aaron Edingerとともにhello robotという会社を設立し、「Stretch」というロボットを設計・開発しました。
Stretchの特長は複数あります。まず比較的狭いスペースでも容易に操縦できる機動性の高さです。接触感知機能を持ち、人や物体に接触した際にはエレベーターのドアや車庫のドアのように跳ね返ります。大型ロボットよりも軽量であり、安全性への懸念が少ない。そしてオープンソースでプログラムされており、異なる研究グループ間でコードを共有できることから、世界各地の大学・医療システム・企業での活用が広がっています。Stretchはリモートコントローラー、手持ちのゲームコントローラー、あるいは専用インターフェースで操作が可能であり、介護提供者が高齢者の自宅にいるStretchをリモートで操作するといった使い方もできます。主な用途として想定しているのは、物の受け渡し・照明のオン/オフ・高い場所や低い場所にある物への到達・収納棚の開閉など、在宅環境での様々なタスクです。
6-2. 参加型デザインによる高齢者・認知障害者のニーズ把握
Wendy Rogers： 私たちが特に力を入れているのは、高齢者自身をロボット開発のプロセスに深く巻き込むことです。他の登壇者の皆さんも強調されていたように、私たちも当事者の声に真剣に耳を傾け、そのニーズに合わせてロボットを設計しています。
まず身体的な移動障害を持つ高齢者からは、多くの示唆に富んだアイデアが寄せられています。物を届けてほしい、転倒リスクがある高い場所や低い場所にある物を取ってほしい、スケジュールのリマインダーを提供してほしい、タブレットを介したビデオ会議による社会的エンゲージメントを支援してほしいといった声が上がっています。また上半身に課題を持つ方からは、着替えの補助・ジッパーの開閉・アクセサリーの着脱を手伝ってほしいという要望も聞かれました。そしてこれは誰もが望むことかもしれませんが、ベッドメイクや掃き掃除といった家事の支援も求められています。
特筆すべき参加型デザインの事例として、Henry Evansとの3年間にわたる共同研究があります。Henryは四肢麻痺を持つ方で、私たちの真の意味でのデザインパートナーです。毎年夏にStretchロボットをHenryの自宅に設置し、彼が自分自身のために必要なルーティンを設計するのを助けてもらっています。Henryは眼鏡のリフレクターを使い、親指で画面上のアイテムを選択して操作します。彼が私たちに教えてくれているのは、自分で食事をする、かゆいところを掻く、照明をつけるといった動作をStretchでどう実現するかということです。さらに自宅のレイアウトや照明スイッチの位置をStretchに学習させ、「Stretch、ベッドの横に来て」と言えばその場所を記憶して次回から自律的に動けるようにするなど、自律的なルーティンの設計にも取り組んでいます。
認知障害を持つ方々に対しては、異なるアプローチでニーズ把握を行っています。私たちが活用しているのが「Mney Family Life Home」という研究施設です。自宅環境を模した安全な環境の中で、参加者にロボットを体験していただけます。最初のステップとして、参加者にはまずテレビでStretchロボットの動画を視聴してもらいます。ロボットが家庭環境でどのように機能するかを安全な方法で理解してもらうためです。次のステップでは、研究アシスタントがStretchを使って食料品の片付けや収納を行う様子を、参加者が少し離れた場所から観察します。ロボットが何をできるかを安全な距離から把握してもらうためです。そして次のステップでは、ロボットが直接参加者に水のボトルを届けたり、ビデオ会議セッションに参加したりします。このプロセス全体を通じて、参加者には「シンクアラウド（考えを声に出す）」を実施してもらい、ロボットが空間を動き回る際の反応や考えをリアルタイムで語ってもらいます。
こうして得られた洞察から、認知障害を持つ高齢者が想定するStretchの活用方法として、安全モニタリング・コンロの消し忘れ確認・服薬管理・社会的エンゲージメント・家族によるリモートでの見守りといったニーズが浮かび上がってきています。介護提供者として家族や専門的介護者がリモートで接続し、Stretchを通じて高齢者の様子を確認したり、薬を届けたり、床に落ちた物を拾ったり、こぼれた液体を拭いたりすることが可能です。また認知的に刺激的な活動として、タブレット上で動画を視聴したりゲームをしたりすることへの関心も示されました。
6-3. 施設・在宅環境への展開とチーム体制
Wendy Rogers： 私たちは現在、Clark Lindsay Villageという大学近郊のLife Plan Community（生涯対応型コミュニティ）との連携も進めています。この施設には、独立生活・生活支援・メモリーケアという複数のケア環境が存在しており、多様な文脈でのStretch活用の可能性を探ることができます。施設内の個人アパートメントの写真を見ると、Mney Family Life Homeよりも物が多く、ロボットの機動性の確保がより困難であることが分かります。しかしそれだけにロボット活用の可能性も大きい。この夏からStretchをClark Lindseyに導入し、居住者とスタッフの双方にとっての潜在的なベネフィットを探索していく予定です。
居住者にとっての期待されるベネフィットとして、物の受け渡し・日常活動の支援を通じた自律性の向上、リモート介護者とのつながりの強化、プライバシーを犠牲にせずに安全性を確保することが挙げられます。スタッフにとっては、複数の居住者の部屋にリモートで接続してウェルネスチェックを行ったり、一台のロボットで複数の居住者を支援したりすることが可能になります。
さらに私たちが注目しているのが、「グリーンハウスホーム」と呼ばれる、長期ナーシングケアの新しい形態への応用です。グリーンハウスホームは、従来の介護施設とは異なり、自宅のような環境を提供するよう設計されています。共有エリアで複数の居住者が交流し、食事を共にする。しかしこれはメモリーケアを必要とする、つまりアルツハイマー病などの認知症を抱えた方々のための施設でもあります。ここでStretchは、物の取り出し・安全支援・そして特に重要な例として、アルツハイマーの方がベッドから立ち上がった際にウォーカーを使うことを忘れてしまう場面でのウォーカーの自動配達といった役割を果たせると考えています。スタッフにとっては、清掃や物の受け渡しといったタスクをStretchに委ねることで、居住者との会話や関係構築に時間を使えるようになり、身体的な負担の軽減や複数タスクの同時処理の必要性を減らす効果も期待できます。
このような研究が実現できるのは、多様な専門性を持つチームがあってこそです。私の同僚である神経心理学の専門家Reza Modarresや、バイオエンジニアのAsha Mahajan、電気工学者のSamuel、そして情熱を持ってプロジェクトに参加してくれる大学院生・学部生たち。Clark Lindseyのスタッフ、そしてStretchの設計・製造を担うhello robotのファカルティ・スタッフメンバーたちが、研究の進行とともにロボットへの改修を行いながら密接に関与しています。これら全員が共通のゴールを持って取り組んでいます。
最後に申し上げたいのは、Stretchロボットは今や世界各地の大学・医療システム・企業において多様な用途で活用が始まっているということです。もし皆さんの近くにStretchを活用している機関があれば、ぜひ連携の可能性を探っていただければと思います。このロボットを軸に、認知症ケアと高齢者支援の未来を共に切り拓いていけることを楽しみにしています。
7. 全体Q&A：実装上の障壁と今後の展望
7-1. 資金調達の構造的課題と実装科学への投資の必要性
Frank Rudzicz： 5名の登壇者全員から非常に重要な発表をいただきました。皆さんはそれぞれ異なるアプローチで取り組んでいますが、共通しているのは、研究室から現実の世界へと技術を展開していく際に様々な障壁に直面しているという点です。現在起きていること、あるいは起きてほしいと思っていることの中で、これらの技術をより円滑に現場へ展開するために何が必要でしょうか。どなたからでも自由にお答えください。
Tom Stevens： 私が最大の障壁と感じているのは、商業化のための資金不足です。学術研究のための助成金は存在します。基礎的なR&Dのための助成金も存在します。しかし民間投資の世界では、このような領域への資金が著しく不足しています。これはいわば「鶏と卵」の状況です。JennyやStretchのようなロボットが市場に十分な数で出回るまでは、民間投資家がこの領域に強い関心を持つことはないでしょう。Dr. Rogersや他の方々が言及されたように、ロボットの展開コストは確実に下がってきており、AIによってロボットをより効果的にする可能性も着実に進んでいます。しかしまだ非常に初期の段階であり、私たちは今まさに赤ちゃんの一歩を踏み出しているところです。
Wendy Rogers： Tomと同じことを考えていました。資金という点では、私が紹介したプロジェクトはSBIR（Small Business Innovation Research Grant）、すなわち中小企業向けイノベーション研究助成金によって支援されており、これは企業が申請できる優れた機会の一つです。しかし私たちがさらに必要としているのは、実装科学（implementation science）への支援です。ノベルティ効果が消えた後に何が起きるのか、長期的なベネフィットは何か、異なるタイプの人々に対してより大きな規模でどのようなベネフィットがあるのか。こうした問いに答えるための研究への資金援助が、この分野を前進させるうえで本当に重要だと思っています。
Aria Khan： WendyとTomの両者に同意します。私も常に助成金を申請し続けており、研究に費やすべき時間を書類作成に使わざるを得ない状況が続いています。助成金がなければラボは運営できませんが、助成金を得るためにさらなる助成金を申請し続けるという、絶え間ない闘いが続いています。資金面でのインフラとサポートがもっと充実することを切に願っています。
7-2. 社会的認知・啓発と多様な参加者へのリーチ
Janet Wiles： 私が加えたいのは、認知症とともに生きる人々が自ら解決策を生み出すプロセスを支援し、人々が自宅で実際に何をしているかをより深く理解することの重要性です。たとえばロボット掃除機を気に入る方もいますが、転倒の危険があります。どのように自宅を整理すれば安全を確保できるのか。Aria Khanが言及した資金の問題については、私も全く同意見ですが、認知症ケアには臨床的な側面だけでなく社会的な側面への資金援助も必要です。特に私が指摘したいのは、オーストラリアでは認知症とともに生きる方の95%が在宅で生活しているにもかかわらず、在宅で実際に人々と向き合う作業療法士への資金が非常に限られているという現実です。当事者自身から生まれる解決策と、WendyやAriaのような研究チームをどうつなぐか。臨床的な症状や弱点だけを見るのではなく、人々の強みを支え、彼らが望むことを支援するためのアプローチが必要です。
Moojan Ghahraman： 皆さんの意見に加えて、私が強調したいのは、認知症の方々・介護者・関係者全員に対して、ロボットの能力と限界について正確に伝えることの重要性です。映画などのメディアの影響によって、ロボットに対して現実とかけ離ったイメージを持っている方が少なくありません。そのイメージが社会的ロボットに対する評価に直接影響してしまいます。たとえば一部の方々は、社会的ロボットを人間の代替として見てしまうことがあります。しかし実際には、人間によるケアのギャップを埋めるための補完的な存在として設計されているのです。ロボットが何を達成しようとしているのか、どのようなサポートを提供できるのか、その利点・能力・限界を明確に伝えることが、評価の質にも大きく影響します。またHRI研究への参加者は通常、自らを選んで参加する傾向があり（セルフセレクション・バイアス）、ロボットに対して異なる認識や好みを持つより広い層の人々にリーチすることも、この分野が前進するうえで重要な課題です。
Frank Rudzicz： 非常に興味深いことに、5名全員がそれぞれ全く異なる技術的領域で取り組んでいるにもかかわらず、今後の方向性についての共通のビジョンが浮かび上がってきました。資金・実装科学・当事者参加・社会的啓発という複数の課題において、皆さんの認識は驚くほど一致しています。この分野の可能性の大きさとともに、乗り越えるべき現実的な障壁もまた、私たちが共有しなければならない課題です。登壇者の皆さん、そして参加者の皆さん、本日は本当にありがとうございました。引き続きNeural Networkプラットフォーム上で、皆さんとの対話を続けられることを楽しみにしています。