AI義足と未来型車椅子が走り出す世界

テクノロジーの進化は、パラスポーツの世界に新しい風を吹き込んでいます。なかでもフィジカルAIは、義足や車椅子などのデバイスがより自然に、より自分らしく動けるよう支える注目の技術です。アスリートの動きを深く理解し、力を最大限に発揮できるようサポートすることで、競技の未来を大きく変えつつあります。本記事では、フィジカルAIの仕組みやスマート義足・車椅子の進化をわかりやすく紹介します。

フィジカルAIとは：現実世界を自律的に動く新しい知能
パラスポーツを革新するスマート義足の仕組み
スマート車椅子：AIによる安全な移動の実現
まとめ
あとがき

フィジカルAIとは：現実世界を自律的に動く新しい知能

フィジカルAIは、現実の物理世界を認識し、自律的に動作を実行できる新しい分野の人工知能です。

これまでの従来のAI（生成AIなど）が、データや情報といったサイバー空間での処理に主眼を置いてきたのに対し、フィジカルAIはロボットや自動運転/自律移動システムなどの自律型マシンに搭載され、義肢や車椅子への応用も期待されるため、実際に物理的な身体を持って現実世界で活動します。

このAIの重要な価値の一つは、現実での「実行力と適応力」にあると考えられます。

サイバー空間で導き出された最適な答えを現実に反映させる際、重力や摩擦といった物理的な変化に瞬時に対応し、人間の意図した通りに動作を調整し続けることが求められます。

この物理的な制約下での柔軟な判断と制御こそが、フィジカルAIの核心です。フィジカルAIは、身体性を備えたAIとも表現され、人間に代わって、または人間を支援しながら複雑な作業をこなします。

特にパラスポーツでは、アスリートの微細な身体の動きや路面状況をAIが即座に理解し、義足や車椅子といったデバイスの動きをリアルタイムで最適化する上で、この技術が非常に重要な役割を果たすと考えられます。

フィジカルAIが物理世界で機能するためには、以下の三要素の統合が欠かせません。一つ目は認識です。

これは、カメラや圧力センサーなど、様々なセンサーを通じて現実世界の情報をリアルタイムで取得し、アスリートの動きを把握する目や耳の役割を担います。

二つ目はAI処理（判断・学習）です。取得したデータを物理モデルと照合し、過去の動作データから学習した大規模モデルを活用して、次に何をすべきかを瞬時に判断します。

そして三つ目が行動です。これはAIの指令に基づき、モーターや油圧システムなどの駆動装置を制御し、物理的な動作を実行する、手足や筋肉の役割を果たします。

この認識→判断→行動という高速なフィードバックループにより、フィジカルAIは従来のAIのように単に情報を処理するだけでなく、人間の神経系のように環境と相互作用しながら自律的な行動を実現します。

その結果、日常生活の支援においても大きな可能性を秘めていると言えるでしょう。

ポイント	内容
フィジカルAIの定義	現実の物理世界を認識し、自律的に動作を実行できる「身体性を持つAI」の領域です。
従来AIとの違い	生成AIなどがサイバー空間での情報処理中心なのに対し、フィジカルAIは物理世界で実際に活動します。
搭載される対象	ロボット、自動運転・自律移動システムなどに搭載され、義肢や車椅子への応用も期待されます。
価値は実行力	現実で「動く」ために必要な実行力と適応力が、フィジカルAIの重要な価値になります。
物理制約への対応	重力・摩擦などの変化に瞬時に対応し、意図通りに動作を調整し続ける必要があります。
核心は柔軟な制御	物理的制約下での柔軟な判断と制御こそが、フィジカルAIの核心です。
人の支援と代替	人間を支援しながら複雑な作業をこなし、状況に応じて人に代わる役割も担います。
パラスポーツでの重要性	微細な身体の動きや路面状況を理解し、義足や車椅子の動きをリアルタイム最適化する役割が期待されます。
必須の三要素	「認識」「判断・学習（AI処理）」「行動」の統合が不可欠です。
認識（センサー）	カメラや圧力センサーなどで環境や動作をリアルタイム取得し、目や耳の役割を担います。
判断・学習	物理モデルと照合し、過去データで学習した大規模モデルも使って次の行動を瞬時に決めます。
行動（駆動制御）	モーターや油圧などを制御し、手足や筋肉のように物理的動作を実行します。
高速フィードバック	認識→判断→行動の高速ループにより、環境と相互作用しながら自律行動を実現します。
日常支援の可能性	スポーツだけでなく、生活支援領域でも大きな可能性を秘めています。

パラスポーツを革新するスマート義足の仕組み

近年、ロボット工学やAI技術を応用したスマート義足（ロボット義足）の研究が目覚ましく進み、パラスポーツの分野でも活用の幅が広がっています。

これらの義足の大きな特徴は、内蔵センサーからの情報をもとに関節の動きを自動でコントロールできる仕組みを備えている点でしょう。従来の受け身な義足よりも、より高い適応性が期待されているのです。

実際に開発が進むロボット義足には、加速度センサー・ジャイロセンサー・荷重センサーなどが搭載されています。これらが、義足にかかる力や角度、歩行周期といったデータをリアルタイムで取得しているわけです。

研究によると、これらのデータを解析することで、歩行・立位・階段昇降といった動作を自動で切り替える制御が可能になると報告されています（例：EMG や加速度データを用いた動作推定など）。

一部の研究では、センサー情報を機械学習モデルに入力し、利用者の動作モードの推定や義足関節の最適制御に活かす試みも行われています。

この方式なら、階段や坂道など環境が変わる場面でも、ニーズに応じた関節トルクの調整が可能であることが示されています。

競技義足の領域では、素材や形状工学に基づき、カーボン素材などを用いたバネ構造の改良によって軽量化やエネルギーリターンの最適化が進められています。これが競技パフォーマンスを力強く支える要素のひとつになっていると言えるでしょう。

もちろん、AI制御の研究も進んでおり、ユーザーの動きに合わせた、より滑らかなコントロールを目指す取り組みが続けられています。

さらに、近年のロボット義足研究では、継続使用によって集まるデータを用い、利用者ごとの歩行パターンに適応する制御アルゴリズムの改良も検討されています。

これにより、個々の身体特性や利用状況に応じた、さらに自然な歩行支援が実現する可能性が示されていることでしょう。

BionicMはディープテック・スタートアップとして、活動レベルが高いユーザーから始まり、高齢化したユーザーにまで展開することを視野に入れ、長期に渡り、研究開発を通じて技術の確立を達成してきました。その中でも、特に人間の動作を精確にセンシングし、自然な強さ・タイミングで動作をアシストする技術に強みを持っています。
下肢切断者の約9割が45歳以上であることに着目し、独自の技術を活用して、高齢化する義足ユーザーの日常生活課題の解決や関係者の介護負担の軽減など、多様で複雑な社会的課題の解決に寄与します。

PRTIMES

このように、AIやセンサーを活用した義足は、利用者の意図や環境に応じて補助や機能拡張を目指す機器へと進化しつつあり、日常生活の移動支援や活動範囲の拡大に貢献する可能性があります。

ポイント	内容
進展するスマート義足	ロボット工学やAI技術を応用したスマート義足（ロボット義足）の研究が進み、パラスポーツでも活用が広がっています。
最大の特徴	内蔵センサーの情報をもとに、関節の動きを自動でコントロールできる仕組みを備えています。
適応性の向上	従来の受け身な義足より、より高い適応性が期待されています。
搭載センサー	加速度センサー、ジャイロセンサー、荷重センサーなどが搭載され、義足にかかる力や角度を把握します。
取得するデータ	荷重・角度・歩行周期などのデータをリアルタイムで取得し、動作の状態を捉えます。
動作の自動切り替え	データ解析により、歩行・立位・階段昇降などの動作を自動で切り替える制御が可能になると報告されています。
EMGや加速度の活用	EMGや加速度データなどを用いて動作推定を行う例が挙げられています。
機械学習の導入	センサー情報を機械学習モデルに入力し、動作モード推定や義足関節の最適制御に活かす試みがあります。
環境変化への対応	階段や坂道など環境が変わる場面でも、ニーズに応じた関節トルク調整が可能であることが示されています。
競技義足の素材・構造	カーボン素材などを用いたバネ構造の改良により、軽量化とエネルギーリターン最適化が進められています。
パフォーマンスへの寄与	軽量化やエネルギーリターンの最適化は、競技パフォーマンスを支える要素の一つとされています。
滑らかな制御への挑戦	ユーザーの動きに合わせた、より滑らかなコントロールを目指すAI制御の研究が続けられています。
個別適応のアルゴリズム	継続使用で集まるデータを用い、利用者ごとの歩行パターンに適応する制御アルゴリズムの改良も検討されています。
日常生活への可能性	利用者の意図や環境に応じた補助・機能拡張を目指す機器へ進化し、移動支援や活動範囲の拡大に貢献する可能性があります。

スマート車椅子：AIによる安全な移動の実現

AI・ロボティクス技術は電動車椅子の高度化に大きく貢献しており、利用者の安全な走行を支援する技術として発展しています。

近年のスマート車椅子の研究・開発分野では、LiDAR・カメラ・超音波などの環境認識センサーや、加速度センサー・ジャイロセンサーを含む慣性計測ユニット（IMU）が搭載されているのが特徴です。

これらの情報をAIや高度な制御アルゴリズムが統合的に処理することで、障害物回避・姿勢制御・利用者の操作補助などの最適化が、リアルタイムで行われています。

さらに、不整地での安定走行のための姿勢推定や、上肢機能の低下などにより操作が難しい利用者を支援する補助制御も研究されています。

AIが安全な進行方向や速度をサポートすることで、操作の負担が軽減され、利用者の移動範囲拡大や社会参加への後押しとなっているのです。

一方、パラスポーツで活用される競技用車椅子では、モーションキャプチャやセンサー計測によるデータ解析が進められています。

腕の動作データ、推進力、姿勢などを解析し、車椅子のフレーム形状や重心位置、シート高さといった細かな設計要素を最適化する研究や検討が報告されています。

これらの技術は選手のパフォーマンス向上に寄与し、日常用車椅子の設計にも影響を与えてきた要素があることが指摘されています。

競技分野で培われた高精度制御や適応アルゴリズムは、一般向けの電動車椅子、電動カート、歩行補助ロボットなどの開発にも応用が広がっていると考えられます。

これにより、より多様な利用者が安全かつ自立的に移動できる環境づくりに役立っています。

フィジカルAIはスポーツと福祉の両分野をつなぎ、誰もが生きやすいインクルーシブ社会の実現に向けた重要な基盤技術となりつつあるのです。

ポイント	内容
スマート車椅子の狙い	AI・ロボティクス技術で電動車椅子を高度化し、安全な走行を支援する方向で発展しています。
環境認識センサー	LiDAR・カメラ・超音波などを搭載し、周囲の状況を把握できるのが特徴です。
IMUの搭載	加速度センサー・ジャイロセンサーを含む慣性計測ユニット（IMU）で姿勢や動きを計測します。
統合処理	センサー情報をAIや高度な制御アルゴリズムが統合的に処理し、最適化をリアルタイムで行います。
障害物回避	進行方向の障害物を検知し、衝突を避ける制御に活用されます。
姿勢制御	不整地での安定走行に向け、姿勢推定と制御の研究が進んでいます。
操作補助	上肢機能の低下などで操作が難しい利用者を支える補助制御も研究されています。
負担軽減と範囲拡大	AIが安全な進行方向や速度を支えることで操作負担が減り、移動範囲拡大や社会参加を後押しします。
競技用車椅子の解析	パラスポーツでは、モーションキャプチャやセンサー計測で腕の動作・推進力・姿勢などを解析します。
設計最適化	フレーム形状、重心位置、シート高さなどの設計要素をデータに基づき最適化する研究が報告されています。
日常用への波及	競技分野の知見が日常用車椅子の設計にも影響を与えてきた要素があると指摘されています。
応用範囲の拡大	高精度制御や適応アルゴリズムは、一般向け電動車椅子、電動カート、歩行補助ロボットにも応用が広がっています。
インクルーシブ社会へ	フィジカルAIはスポーツと福祉をつなぎ、多様な人が安全に自立移動できる社会づくりの基盤技術になりつつあります。