※本記事は、ITU（国際電気通信連合）が主催する「AI for Good」において公開された講演動画「Soft robotics for good: From marine species to ocean conservation」の内容を基に作成されています。本動画の詳細情報は https://www.youtube.com/watch?v=NZTuxbXUHuQ でご覧いただけます。本記事では、講演の内容を要約しております。なお、本記事の内容は原著作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ある可能性もありますので、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いたします。
登壇者は、シンガポール国立大学（National University of Singapore）のChair Professorを務めるCecilia Laschi氏です。Laschi氏は、海洋生物、特にタコをモデルとしたバイオインスパイアード設計に基づくソフトロボティクス研究の第一人者であり、身体性知能（Embodied Intelligence）の概念を活用した水中ロボットの開発を通じて、海洋生態系のモニタリング、保全、再生に貢献する研究を推進しています。
「AI for Good」は、革新的なAIの応用事例を発掘し、スキルと標準の構築、パートナーシップの推進を通じて、グローバルな課題の解決を目指す取り組みです。ITU（国際電気通信連合）が50を超える国連パートナーと連携し、スイス政府との共催により運営されています。
「AI for Good」のニューラルネットワーク（コミュニティプラットフォーム）は https://aiforgood.itu.int/neural-network/ よりご参加いただけます。本プラットフォームはAIによって運営されており、イノベーターや専門家とのつながりの構築、革新的なアイデアと社会的インパクトの機会の結びつけ、そしてAIを用いたグローバル課題解決に向けたコミュニティ形成を支援することを目的としています。
第1章 海洋探査の現状とソフトロボティクスへの期待
1.1 海洋の重要性と未踏領域としての現実
Presenter: 本日は、海洋保全のためのソフトロボティクスというテーマで、短い旅にお付き合いいただければと思います。皆さまに対して、海洋がどれほど重要かを改めて説き伏せる必要はないと考えております。海は生命を育む場であり、私たちの食料を生み出し、エネルギーを供給してくれます。それだけにとどまらず、貿易の動脈としても機能し、観光資源としての価値も持っています。私たちの暮らしと経済の根幹に、海は深く組み込まれているわけです。
しかし、これほどまでに私たちの生存と文明に不可欠な存在でありながら、海洋は今日もなお、その大半が未踏のままに置かれているという事実があります。私たちの惑星の表面の大きな割合を占めているにもかかわらず、その圧倒的多数は、いまだ知られておらず、地図にも描かれておらず、人の手で探査されたこともない領域なのです。これは率直に申し上げて、驚くべき状況です。地球の主要な構成要素について、私たちはまだほとんど何も知らないまま暮らしているということになります。
Presenter: ここでこそ、ロボットが力を発揮すべき場面が出てまいります。海洋というのは、人間が直接、長時間にわたって滞在することが極めて困難な環境です。圧力、温度、視界、酸素の問題、そのいずれもが人間の身体能力を超えた領域を要求してきます。ですから、私たち人間に代わって、あるいは私たちの能力を拡張する形で、海洋を観察し、計測し、操作する存在が必要になります。その役割を担いうるのが、ロボットです。海洋探査という文脈においてロボットを語ることは、単なる技術的な選択肢の話ではなく、未知を既知に変えていくための、ほぼ必然的な手段の話だと私は考えています。
1.2 水柱から海底へ ― ベントニックゾーンを探査対象とする意義
Presenter: さて、ロボットが海洋でどこに投入されるかという話に移ります。通常、水中ロボットが活動するのは、いわゆる水柱、私たちが呼ぶところのペラジックゾーン（pelagic zone）と呼ばれる領域です。これは海面から海底までの間にひろがる水の層のことで、ここでは多くの研究や調査が行われてきました。ですが、私が今日強調したいのは、もう一つの領域、ベントニックゾーン（benthic zone）、つまり海の底の領域のほうが、実ははるかに興味深い対象であるという点です。
なぜベントニックゾーンが重要なのか。理由は明確です。この海底という領域は、海洋種のうちおよそ98%の生き物が生息している場所だからです。私たちが海の生物多様性について語るとき、その圧倒的大部分は、実はこの海底に存在しているわけです。さらに加えて、海底というのは人間活動が実際に集中して行われる場所でもあります。そして、汚染が蓄積していく場所でもあります。生物多様性、人間活動、汚染、この三つが交差する場所が海底なのです。
Presenter: したがって、探査の優先度という観点から見たときに、海底はきわめて高い位置を占めるべき領域だということになります。生命がそこに集まっており、人間の手がそこに及んでおり、そして問題もまたそこに堆積している。であるならば、私たちはまさにそこへロボットを送り込まなければなりません。これが、私たちの研究が海底環境を対象として組み立てられている理由です。水柱を泳ぎ回るだけのロボットでは、海洋に関する最も切実な問いには答えられないのです。
ただし、海底という環境にロボットを送り込むという課題は、従来型の硬く重い水中ロボットでそのまま実現できるほど単純なものではありません。海底はしばしば複雑な地形を持ち、繊細な生態系が広がっており、そこに従来のロボットを投入することは、観察したいはずの対象を壊してしまうことにもなりかねません。ここに、ソフトロボティクスという発想が登場する余地が生まれます。柔らかく、環境に対して優しい振る舞いを示すロボットであれば、海底という最も重要かつ最もデリケートな領域への接近が、現実的な選択肢として浮かび上がってくるのです。本日の発表の出発点は、まさにここにあります。
第2章 タコに学ぶ ― バイオインスパイアード設計と簡略化の原理
2.1 モデル生物としてのタコの優位性
Presenter: 海底という探査対象が定まったとして、ではそこで動き回るロボットを、私たちはどのように設計すればよいのでしょうか。ここで私が取る立場は明確で、それは海底に棲む生物そのものから学ぶ、というアプローチです。海底にはすでに何百万年もの進化の試行錯誤を経て、その環境で生きていくのに最適化された生物たちが暮らしているわけですから、その身体構造や動きの原理を解析し、ロボット設計へと翻訳していくのは、きわめて理にかなった戦略だと考えています。
モデルとなりうる生物は数多く存在します。ただ、私は特にタコ（octopus）という生物に魅了されてきました。理由を申し上げますと、タコは一つの身体の中に、ロボティクスにとって非常に価値のある複数の機能を同時に備えているからです。具体的には、タコは泳ぐことができます。それだけでなく、水中で歩くこともできます。さらに、物体を掴むこともでき、その物体を操作することもできます。遊泳、水中歩行、把持、操作という、ロボットに実装しようとすれば一つひとつが大きな研究テーマになるような機能群を、タコは同一の身体で自然に行ってのけているわけです。これは、バイオインスパイアード設計の素材として、これ以上ない教師だと言ってよいでしょう。
2.2 複雑な動きの裏にある簡略化の原理
Presenter: ここで皆さまに、ぜひ一度、タコが動いている映像を心に思い浮かべていただきたいのです。その映像を眺めたとき、何が見えてくるでしょうか。私の目に映るのは、まず非常に多くの動き（movements）です。そして、その動きを生み出すために動員されている、おびただしい数の筋肉です。さらに、その動きが繰り広げられている環境そのものが、決して単純ではありません。水という流体があり、そこには流体力学が支配する複雑な相互作用が常に存在しています。
率直に申し上げて、これは正直、ロボットにとって複雑すぎる状況です。そしてロボットだけではなく、これを統御しようとする脳にとっても、複雑すぎる状況です。にもかかわらず、タコは現実にこれをやってのけている。動物のモデルを眺めたときに私たちが目にするのは、私たちが作るロボットよりもはるかに複雑な身体が、ダイナミックで複雑な環境の中で、それでもなお非常に滑らかで効率的な振る舞いを見せているという事実なのです。
Presenter: ということは、ここには何かがあるはずです。何らかの簡略化の原理（simplifying principles）が、この複雑さの背後で働いていなければ、つじつまが合いません。もし本当にすべての筋肉、すべての関節、すべての流体的相互作用を一つひとつ制御しなければならないのだとしたら、タコの動きはあれほど滑らかにはならないはずですし、そもそも生物としてエネルギー的に成立しないはずです。だからこそ私たち研究者は、この簡略化の原理を見つけ出すことに価値を見出すわけです。それを見つけ出すことができれば、複雑な身体と複雑な環境を、複雑な制御に頼らずに扱う道筋が、ロボティクスにも開けてくるからです。
2.3 エンボディド・インテリジェンス（身体性知能）という発想
Presenter: では、その大きな簡略化の原理とは何か。自然から私たちが学んだきわめて大きな原理の一つを申し上げます。それは、特に私たちロボット研究者が受け入れなければならない事実なのですが、すべてを制御することはできない、ということです。私たちが目にする動きの一部、そして実は私たち自身が日々行っている動きの一部もまた、完全に制御されているわけではないのです。それらは、私たちの物理的な身体と、それを取り巻く環境との相互作用から、ただ立ち現れてくるものなのです。
これは純粋に機械的な現象だと言ってよいでしょう。動きを生むのは、必ずしも中枢からの指令ばかりではない。身体そのものの形状、素材、弾性、そしてそれが環境と接触したときに自然に生じる力学的応答が、動きの相当部分を担っているということです。これを私たちはエンボディド・インテリジェンス（embodied intelligence）、すなわち身体性知能と呼んでいます。
Presenter: この身体性知能という概念をロボティクスに導入することの意義は、計り知れないほど大きいと私は考えています。なぜなら、もし私たちが身体と環境の相互作用に動きの一部を「任せる」ことができるのであれば、その分だけ制御という仕事を減らせるからです。制御を減らせるということは、計算を減らせるということを意味します。計算を減らせるということは、必要なエネルギーを減らせるということを意味します。そして、エネルギーを減らせるということは、特に水中という、補給が極めて困難な環境において、決定的なアドバンテージになるのです。
私たちはこれまで、ロボットに対して「もっと賢い制御を」「もっと精密な指令を」と求めてきました。しかし、タコをはじめとする動物たちが私たちに教えてくれるのは、それとは逆方向の戦略です。すなわち、賢い制御を追加するのではなく、賢い身体を設計することによって、制御そのものを引き算していくという戦略です。次章以降では、この発想が具体的にどのような形でロボットの設計に落とし込まれていくのか、水中歩行、遊泳、把持という個別の機能に即して見ていきたいと思います。
第3章 水中歩行の実装 ― コンプライアントな脚部による自己安定化
3.1 タコの歩行観察から導かれた制御戦略
Presenter: それでは、身体性知能という発想が具体的にどう設計に落とし込まれるのかを、まず水中歩行という機能から見ていきたいと思います。ここで改めて、タコが水中を歩いている様子を観察してみましょう。私たちが先入観で考えると、8本の腕を持つタコが歩くというとき、その8本それぞれに個別の指令が出ていて、それらが綿密に協調することで一歩一歩が成立している、というイメージを抱きがちです。ところが、実際にタコが歩いている映像を注意深く分析すると、まったく違う光景が見えてくるのです。
実は、タコが歩くときに制御しているのは、8本の腕すべてではありません。後方の2本の腕、これだけなのです。タコは後方の2本の腕を使って、付着し、押し出し、短縮し、また付着し、押し出し、短縮し、というサイクルを繰り返しています。これが「歩く」という動作の正体です。なぜタコにこれが可能なのかと言えば、その腕が柔らかい（soft）からです。柔らかい腕だからこそ、海底の表面に簡単に付着でき、自身を縮めることで身体を前に引き寄せ、そしてまた次の付着点へ向かう、という一連の動きを、ごく自然に実行できるのです。
Presenter: ここで重要なのは、タコが水という流体に対して逆らわない（doesn't contrast water）という点です。8本の腕すべてを能動的に水中で振り回そうとすれば、当然そこには大きな抵抗が生じ、莫大なエネルギーが消費されることになります。タコはそれをしません。後ろの2本を錨のように使い、残りの腕は柔らかいまま流れに任せる。この戦略の本質は、制御すべき自由度を絞り込み、残りは身体の柔らかさに委ねる、という割り切りにあります。私たちはこの観察から、水中で歩くというのはどういうことなのかを学び直したわけです。
3.2 コンプライアントレッグと自己安定化歩行
Presenter: この観察を踏まえて、私たちがロボット設計に持ち込んだ鍵となる概念が、コンプライアントレッグ（compliant legs）、すなわち外部との相互作用力によって素直に変形してくれる脚部、という発想です。剛体としての脚を精密に動かそうとするのではなく、外部から力が加わったときに、その力に応じて変形する脚を持たせる。これがタコの腕の柔らかさをロボット工学の言葉に翻訳したものになります。
この設計を採用したロボットでは、制御システムが驚くほど単純になります。脚同士をどう協調させるかという問題が、ほとんど消えてしまうのです。私たちのロボットには、脚の協調制御というものが存在しません。それでも歩けてしまうし、しかも、目の前に障害物が現れたとしても、それを乗り越えて進むことができてしまうのです。先ほどお見せしたような障害物に対しても、ロボットは何の追加的な計算もせずに、ただ機械的にそれを処理してしまいます。
Presenter: これがどれほど画期的なことか、少し丁寧に強調させてください。従来のロボットであれば、障害物に遭遇したとき、まずセンサで地形を読み取り、その情報をもとに歩行パターンを再計算し、各関節への指令を更新する、というプロセスが必要になります。これには計算が要りますし、計算には時間とエネルギーが要ります。ところが、私たちのコンプライアントレッグを備えたロボットでは、こうしたプロセスがそもそも発生しません。脚が勝手に変形して障害物に沿い、そのまま乗り越えてしまうからです。計算する必要も、運動を再プログラムする必要もない。それは純粋に機械的に処理されている、ということなのです。
私たちはこれを、自己安定化された移動（self-stabilized locomotion）と呼んでいます。歩行の安定性が、制御アルゴリズムによって保証されているのではなく、身体そのものの力学的性質によって自動的に確保されているということです。そして、ここから派生する効果が、また非常に大きい。制御が単純化されるということは、必要となる計算量が減るということを意味します。計算量が減るということは、消費されるエネルギーが減るということを意味します。そしてこのエネルギー効率の優位性は、特にセッションキーピング（session keeping）、つまり水中で一定の位置や姿勢を保ち続けるような運用において、非常に大きな利点として効いてくるのです。水中ではエネルギーの補給がきわめて困難ですから、消費エネルギーを抑えられること自体が、ミッションの成否を左右する条件になります。タコの歩行から学んだコンプライアンスという原理は、こうした水中運用上の制約に対する、きわめて実用的な解答にもなっているわけです。
第4章 水中遊泳と把持 ― 形態・弾性・異方性剛性の活用
4.1 パルス収縮型遊泳と異方性剛性アーム
Presenter: 歩行の次に取り上げたいのは、遊泳（swimming）という機能です。水中でいかにして泳ぐかという問題は、歩行とはまた別の難しさを持っています。タコをはじめとする海洋生物の遊泳動作は、効率的に成立させようとすると、その背後で非常に複雑な流体力学が働いています。水をどう押し、どう逃がし、どう推進力に変えるか。これを真正面から制御で解こうとすれば、たちまち手に負えなくなる類の問題です。
ところが、ここでも自然はやはり簡略化の原理を私たちに示してくれます。複雑な流体力学そのものを理解し、それに合わせて適切な形態（morphology）、適切な機械特性、そして適切な身体の弾性（elasticity）を持たせさえすれば、その遊泳動作を、たった一つのモータと、ごく単純な制御によって再現することができてしまうのです。実際、私たちが作製した遊泳ロボットでは、1つのモータがケーブルを引くことで身体に収縮が生じ、その収縮がパルスとして伝わることで推進が成立しています。複雑な流体力学を、複雑な制御で迎え撃つのではなく、身体側で受け止めてしまうという発想です。
Presenter: さらに、私たちはもう一つの遊泳方式も開発しました。それは、左右方向で剛性が異なる腕、すなわち異方性剛性（anisotropic stiffness）を持つ腕による遊泳です。具体的に申し上げると、腕がストローク方向、つまり水を掻く動きの方向に動くときは硬く（stiff）、そして元の位置に戻る復帰相（recovery phase）では非常に柔らかくなるように設計されています。硬いときには水をしっかり掴んで推進力を生み、柔らかいときには水に逆らわずに楽に戻ってくる。これは魚やイカなどの遊泳生物が自然に行っていることを、機械的構造として実装したものです。
この異方性剛性のアームも、駆動には1つのモータしか使いません。複数のモータで複雑に協調制御するのではなく、剛性の非対称性そのものが推進方向を決めてくれるわけです。ですから、ここでもまた、制御は極めて単純で、エネルギー消費もごくわずかで済みます。形態と弾性をうまく設計するということが、いかに制御を引き算する強力な手段になるかが、よくお分かりいただけるかと思います。
4.2 タコの腕に学ぶリーチング動作 ― 曲げと展開
Presenter: 続いて、把持に至るまでのリーチング動作、つまり対象物に向かって腕を伸ばすという動作について見ていきます。タコが対象物に腕を伸ばす様子は、観察すればするほど巧妙です。私たち人間や、あるいは従来のロボットアームであれば、腕全体を空間内で並進させるようにして対象に近づけていきます。しかしタコは、そのようなことをしません。タコは腕全体を水中で大きく変位させるのではなく、腕を曲げ、そしてその曲がった部分を展開していく（bend and unfold）という方法で対象物に到達するのです。
この動きの何が優れているかというと、水と無駄に争わないという点です。腕全体を水中で押し出そうとすれば、当然そこには大きな抵抗が生まれ、エネルギーが浪費されます。ところが、曲げて展開するというやり方であれば、水を押しのける量が劇的に少なくて済む。きわめて効率的なリーチング動作なのです。私たちはこれを観察し、まずは動物の側でどの筋肉がどのタイミングで活性化しているのかをシミュレーションによって解析しました。さらに、その動作のエネルギー効率を裏付けるために、周囲の流体力学についても解析を進めてきました。動物の動きの「効率の良さ」を、定量的に示そうとしているわけです。
4.3 逐次的硬化を実現するソフトロボットアームの実装
Presenter: これらの解析を踏まえて、私たちは実際にロボットアームを構築しました。先ほどお見せした腕がそれにあたります。ここで重要なのは、このアームが単に曲げて展開するだけではない、という点です。動物の腕で起きていることをよく見ると、根元側、つまり基部に近い近位部（proximal part）の領域が、運動の終盤にかけて逐次的に硬化していくのです。一方で、先端側にあたる遠位部（distal part）は、最後まで完全に柔らかいままです。
この硬さの分布には、深い意味があります。近位部が運動の終わりに向かって硬くなることで、腕全体が対象物に対してしっかりとした構造を提供できるようになります。同時に、遠位部が柔らかいままであるからこそ、その先端は水との不要な干渉を避けることができます。先端が硬かったとしたら、水はそこを押しのけなければならず、抵抗を生んでしまいます。ところが先端が柔らかければ、水はその周りを自由に流れていけばよく、腕は水に逆らわずに済むわけです。
Presenter: さて、ここで一つ実演をさせてください。実はこのアーム、私は今日、手元に1本持ってきております。触っていただければお分かりになると思いますが、非常に柔らかく、変形しやすい素材でできています。先ほど映像でご覧いただいた動きと、まったく同じように曲げることができます。そして、この機械的構造は、ある特定の部分が逐次的に展開し硬化していくように設計されています。
この一連の動作を、私はたった1本のケーブルで実現することができます。通常はこのケーブルがモータに接続されているのですが、今この場では、私が手動でそれを引いているだけです。1本のケーブル、1つの制御信号、それだけで、私が引くという動作に応じて、腕が硬化していくのが分かるかと思います。これがまさに、制御の単純化と、身体側に知能を委ねるという発想の、文字通り手で触れられる証拠だと言ってよいでしょう。そして、この動作によって、水との相互作用というのは非常に効率的なものになります。複雑なリーチングと把持を、複雑な制御ではなく、形態と弾性と剛性分布の設計によって解いたのが、このアームなのです。
第5章 海洋環境との完全な調和を目指して ― 電子制御を排した機械式ソフトロボット
5.1 海洋投入時の汚染リスクへの自問と生分解性という目標
Presenter: さて、ここまでは、いかにして賢い身体を設計することで制御を引き算していくか、という話を進めてまいりました。歩行、遊泳、リーチングと把持、それぞれにおいて、形態や弾性、剛性分布をうまく使えば、ロボットを驚くほど単純なシステムとして実現できるということをお話ししてきたわけです。しかし、私たちのロボットが実際に海に出るとなったとき、そこでもう一段深い問いが立ち現れてきます。
その問いとは、こういうものです。私たちは本当に「良いこと」をしているのか。私たちのロボットを海に投入することで、海洋環境を理解し守るどころか、新たな汚染源を持ち込んでしまっているのではないか、というリスクが本当にないのか。たとえば、ロボットが何らかの理由で重金属を放出してしまったとしたら、それは取り返しのつかない害になります。あるいはもっと一般的に、ロボットを構成する素材そのものが海洋環境と相容れないものであったとしたら、それを投入すること自体が矛盾した行為になってしまうわけです。
Presenter: ですから、私たちは自分たち自身に対して、こう問わなければなりません。どうすれば、私たちのロボットを海洋環境と完全に適合させられるのか。そしてさらに踏み込んで、可能であれば、完全に生分解性（biodegradable）の存在として設計できないか、という問いです。役目を終えたあとに、自然に分解し、跡を残さず消えてくれるロボットを作ることができないかという、かなり野心的な目標です。
ここで、これまでの議論との接続を考えてみたいと思います。私はこれまでの研究で、ロボットがより少ないエネルギーで動き、自己安定化された歩行を見つけ、計算量と制御量を削減できるところまでたどり着いたことに、大いに満足してまいりました。けれども、ここでさらに一歩踏み込むことができないか、と考えるようになったのです。すなわち、削減ではなく、排除へ。電子部分そのものを、ロボットから完全になくしてしまうことはできないか、という発想です。実は、これこそが現在、私たちの研究室で取り組んでいることなのです。
5.2 従来のソフトロボティクスの構成と双安定構造による置き換え
Presenter: この目標に向けた私たちのアプローチを理解していただくために、まず一般的なソフトロボティクスの構成を整理しておきたいと思います。「常に」とまでは申しませんが、ソフトロボティクスでは「しばしば」、次のような構成が用いられます。すなわち、流体駆動のアクチュエータがあり、それは多くの場合、空気、それも圧縮空気によって動かされます。アクチュエータは空気の出入りによって曲がる、というのが基本動作です。
そして、このアクチュエータを動かすためには、いくつかのバルブが必要になります。空気の流れを切り替えるためです。そのバルブを制御するために、コントローラ、すなわちコンピュータが必要になります。さらに、その背後にはエレクトロニクス、つまり電子回路があり、それを動かすためのエネルギー源、すなわち電源があり、そして当然のことながら、空気を供給する仕組みも必要です。整理しますと、流体駆動のソフトアクチュエータ、バルブ、コントローラ、電子回路、電源、空気供給、この六つの要素が一般的な構成として並ぶわけです。
Presenter: 私たちが目指しているのは、この構成の中から電子的な部分、すなわちコントローラと電子回路を取り除き、それを単純な双安定構造（bistable structure）に置き換えるというものです。双安定構造とは、その名のとおり、二つの安定した状態を持つ機械的な構造のことです。電子回路ではなく、純粋に力学的な仕組みとして、二つの状態の間を切り替わるように設計されています。
そして、この双安定構造を、私の学生たちが工夫を凝らして開発してくれている、ある種のスマートなチュービング（smart tubing）と組み合わせます。このチュービングを介して空気供給を双安定構造に接続することで、双安定構造がどちらの状態にあるかに応じて、ソフトアクチュエータが作動したり、しなかったりするように仕組むことができるのです。電子的に「ここで動かせ」「ここで止めろ」と指令を出すのではなく、構造そのものが空気の流れを切り替えてくれる。これが、電子制御の代わりに機械的論理を持ち込むという、私たちのアプローチの核心になります。
5.3 振動運動から生まれる多様な機能と完全生分解への展望
Presenter: この双安定構造の興味深い性質は、外から特別な指令を与えなくとも、二つの状態の間を行ったり来たり、つまり振動（oscillation）し始めるという点にあります。一定の空気を供給しさえすれば、構造が自発的に状態を切り替え続けるわけです。皆さまの中には、「振動だけでは大したことはできないのでは」と思われる方もいらっしゃるかもしれません。しかし実は、振動から実現できることは、驚くほど多いのです。
なぜなら、自然界には振動的、つまりリズミカルな運動の例が満ち溢れているからです。歩くこと、泳ぐこと、飛ぶこと、そして呼吸すること。これらはすべて、本質的にはリズム運動として理解できます。ですから、振動を制御せずに利用できる仕組みがあれば、それだけで非常に幅広い運動を実現する基盤になりうるのです。私たちはこの直感に基づいて、双安定構造を起点としたロボット設計を進めています。
Presenter: その具体例を一つお見せしましょう。私たちが作製した小さなロボットは、たった一つの一定した空気入力だけで、歩くことができます。動力源として、ご覧のような小さな空気のボトルを使います。ここで興味深いのは、このボトルの容量によって、ロボットの「寿命」、つまりロボットがどれだけの時間活動するかを、ある意味で設計できてしまう、ということです。電池の容量で電子機器の駆動時間を決めるのと似ていますが、こちらは完全に空気的・機械的に決まる話です。
そして、このロボットを構成しているすべての材料に目を向けていただきたいのです。ここにあるのは、純粋に力学的な部品だけです。電子回路は一切ありません。電子回路がないということは、何を意味するのか。それは、これらすべての材料を、生分解性の材料で置き換えることが原理的に可能だということを意味します。電子部品が混ざっていれば、たとえそれ以外を生分解性材料で作ったとしても、その電子部品は環境中に残り続けてしまいます。電子を排除したからこそ、完全に分解されて消えていくロボット、という構想が現実味を帯びてくるわけです。
Presenter: ですから、私はこの解決策に大きな希望を感じています。この方向性であれば、本当に海洋に対して安全に投入できるロボット、つまり、自らの仕事をやり遂げたあとに、寿命とともに完全に姿を消すロボットを、真剣に構想できるからです。これは単なる素材の話にとどまりません。エネルギーの使い方そのものが、自然の生態系に対して持続可能であるようなロボット、というより広い意味での持続可能性に踏み込んだ話なのです。計算を必要としないがゆえにエネルギー消費が少なく、しかも完全に生分解する。こうしたロボットによって、海洋の探査と保全を支えていきたい、というのが私たちのビジョンです。本日の発表で、皆さまにそのようなロボットを夢見ることが可能なのだと感じていただけたのであれば、私としては大変嬉しく思います。
第6章 質疑応答 ― 研究の展望と実用化への道筋
6.1 タコ以外の生物からの学びとタコ型潜水艦実現への距離
Moderator: ありがとうございました、素晴らしい発表でした。少し時間がありますので、会場からのご質問をお受けしたいと思います。簡単なご質問のある方はいらっしゃいますか。もしご希望があれば、こちらのタコのアームに直接触れてみたいという方も、前に出てきていただいて構いません。
Moderator: ご質問がないようですので、こちらから一つ伺わせてください。タコ以外で、今後の研究の対象になりうると感じていらっしゃる海洋生物はいらっしゃいますか。
Presenter: はい、実はたくさんいます。自然界で観察できるさまざまな遊泳様式というのは、そのほとんどが、変形する身体（bodies that deform）、つまり弾性を備えた身体に基づいているのです。これらの生物は、その弾性をエネルギーの貯蔵と放出に活用することで、非常に効率的に水中を移動しています。エネルギーを身体の弾性そのものに一時的に預け、それを必要なタイミングで解き放つ、という仕組みです。ですから、水中で動くということは、本質的に、柔らかいこと、変形可能であること、そして弾性的であることに深く結びついているのです。タコだけが特別なのではなく、こうした原理を体現している生物が、海の中には数多く存在している、ということになります。
Moderator: なるほど、よく分かりました。それでは、もう一つ伺わせてください。私たち人間が乗り込めるような「タコ型の潜水艦」、つまりタコならではの水中での独特な動き方を活用できる乗り物の実現には、まだどれくらいの距離があるとお考えでしょうか。
Presenter: そうですね、実は私たちの研究室には、すでに多くのプロトタイプが存在しています。ただ、これは学術研究の常ですけれども、それらはあくまでプロトタイプの段階にとどまっているというのが正直なところです。
ただ、ここで一つ申し上げておきたいことがあります。私たちが研究の最初の段階で直面した課題、すなわちタコのような、伝統的なロボットからこれほど遠い対象を研究するという課題は、結果として私たちに非常に幸運な副産物をもたらしてくれました。タコをロボット化しようとすると、ありとあらゆる前提が崩れますから、おのずと多くの異なる技術領域を探索せざるを得ません。そして、その過程で築かれてきたものが、現在のソフトロボティクスのコミュニティ全体なのです。今や、このコミュニティの周辺には、さまざまな種類の技術、さまざまな種類のアクチュエータが開発されています。分野全体が成熟してきて、いまではタコ型潜水艦という特定のゴールだけでなく、医療分野や、あるいは食品産業など、さまざまな分野に対して具体的な解決策を提案できるようになってきています。タコという一つの問いから出発した研究が、想像していなかった広がりを持ち始めている、というのが現状のお答えになるかと思います。
6.2 電子部品を持たないロボットにおけるセンシングと運用構想
Moderator: あちらにご質問がありますね。後方の方、グレーのシャツを着ていらっしゃる方、どうぞ。
Audience Member: こんにちは、聞こえますでしょうか。電子回路や計算機能を一切持たないということになりますと、ロボットの動作の監視や検証は、どのように実現するイメージをお持ちなのでしょうか。
Presenter: 素晴らしいご質問です。本当に素晴らしいご質問だと思います。まず大前提として申し上げたいのは、私が先ほどお話しした、電子部品を完全に排除するという構想は、いわば極端なケース（extreme case）として位置づけているということです。あらゆる用途で電子を排除すべきだ、という主張をしているわけではありません。
そして、この極端なケースを本当に実装しようとするとき、私たちが念頭に置いているのは、センシングや測定（sensing of measurements）ではなく、動作（operations）なのです。つまり、データを取りに行くロボットではなく、海中で何らかの作業を行うロボット、という位置づけです。具体的なユースケースとして、シンガポール国立海洋研究所（national marine lab in Singapore）から相談を受けているものがいくつかあります。たとえば、ラボで育成したサンゴ（lab grown corals）を海に戻すという作業。あるいは、海草（seagrass）の種を海中に散布するという作業。こうした類の、観測ではなく、能動的な働きかけが主目的となる作業を想定しているわけです。
Presenter: とはいえ、もちろん必要に応じて、センサを取り付けることもできますし、少量の電子部品を組み込むことも可能です。完全に電子を排除するか、必要な分だけ取り入れるか、というのは、用途に応じて選び取るべき設計上の選択肢だ、ということです。
そして、もう一つ、私たちが温めているアイデアがあります。それは、電子部品の部分をテザー方式、つまり本体とは別に紐でつないでおく、という発想です。こうしておけば、ロボット本体が役目を終えて生分解し、海中で姿を消してしまったあとも、電子部品の部分だけを引き上げて回収することができます。これは特に、データを取得した場合に大きな意味を持ちます。せっかく計測をしたのであれば、そのデータはどこかの段階で必ず手元に戻ってきてほしいわけですから。本体は溶けて消えても、データを抱えた電子部分は確実に回収する、という運用が可能になる。これが、生分解性ロボットと計測機能とを両立させる、現実的な道筋になるのではないかと考えています。本当に良いご質問でした。
Audience Member: ありがとうございました。