Question 1

アナログな現実世界の情報をデジタルデータ（AIの入力）に変換することには、どのような難しさがあるか？

Accepted Answer

社会は依然としてアナログで動いており、それをデジタルデータに変換しない限りAIや機械で動かすことはできない 人間が普段無意識に行っている複雑な状況判断（細い路地での運転や右ハンドル・左ハンドルの切り替えなど）をデジタル化するのは極めて難しい テスラは各種センサーを排除し、人間の「目」の代わりにカメラからの映像情報のみで高度な自動運転のデータ処理を試みている

Question 2

マッサージ機器における「入力（センシング）」と「出力」には、どのようなデータ上の課題が存在するか？

Accepted Answer

揉む強さや動作パターンの再現という「出力」に比べ、どこをどのように押すべきかを判断する「入力（センシング）」のデジタル化は困難を伴う 日本の大手マッサージチェアメーカーは、AI普及以前から蓄積してきた膨大な臨床データとノウハウで圧倒的な強みを持つ 海外ではロボットアームを使ったマッサージ機器も登場しているが、データの蓄積が弱いため、日本の高機能マッサージチェアに及ばない部分がある

Question 3

動作解析や筋力測定など、セラピスト領域における評価機器の現状と課題は何か？

Accepted Answer

三次元動作解析は、赤外線マーカー方式から、IMU（慣性センサー）やマーカーレスカメラのAI推論を活用した簡易的な方法へと進歩している 一般的なハンドヘルドダイナモメーターは一瞬の押し力のみを測る簡易的なものであり、関節運動全体の正確なトルク変動の評価には課題がある AIに正しく評価・判断させるためには、人間の物理的運動（バイオメカニクスデータ）を適切に入力する技術がまだ不足している

Question 4

臨床現場における患者の生体データの大規模収集は、なぜ重要でどのように実践できるか？

Accepted Answer

呼吸数や心拍数などの内科的データと、筋電図や動作解析などの運動学的データを同期して統合的に解析することが可能になる リハビリ支援機器（ウェルウォークなど）や、iPhone、Apple Watchといったスマートデバイスを活用して、簡易に生体データを取得できる環境が整いつつある 各地域の中規模病院などでプロトコルを統一してデータを集め、数千例規模のデータベースを構築できれば、世界的に極めて価値の高い資産となる

Question 5

超音波（エコー）を用いた徒手アプローチは、なぜこれからのAI時代において理学療法士の強みとなり得るのか？

Accepted Answer

皮膚の上からの感覚に頼るだけでなく、超音波で筋や末梢神経の滑走性をリアルタイムで確認しながら正確にアプローチ（神経モビライゼーションなど）ができる 超音波の動画データはデータ量が膨大で撮り方や体格による個人差が激しいため、現時点ではAIよりも人間の目で見て判断する技術の方がはるかに進んでいる 画像を基に個別化された原因をピンポイントで改善する「徒手療法」は、AIによるホワイトカラー業務の代替が進む中で、セラピストの差別化の武器となる

Podcast振り返り

#31-1 ソフトだけでなくハードにも関わるAI