AIに教えるのは、高齢者
健康麻雀から生まれる“育てるフィジカルAI”
bamboo unknown／
北陸先端科学技術大学院大学・東京情報デザイン専門職大学
【第１回】2026年9月
bamboo unknownは、こんなチームです！
北陸先端科学技術大学院大学と東京情報デザイン専門職大学（TID）の学生6人によるチーム「bamboo unknown」。開発しているのは、高齢者と一緒に健康麻雀を楽しむ、その名も「まーちゃん」です。チーム名の由来は、麻雀初心者だったメンバーが竹をモチーフにした牌「索子（ソーズ）」を見分けられなかったこと。「竹が分からない（bamboo unknown）」というユニークなエピソードから生まれました。
チームは、北陸先端科学技術大学院大学の荒木宏哉さんと、TIDで卒業研究に取り組む学生たちで構成されています。両校をつなぐのはチームの指導教員で、TID准教授の以後直樹先生。荒木さんは、以後先生が旭川高専に在籍していた頃の教え子であり、現在は大学院でAI研究に取り組んでいます。一方、東京情報デザイン専門職大学のメンバーは卒業研究の一環として本プロジェクトに参加しています。兄弟弟子の絆を武器に“まーちゃん” に挑みます。
bamboo unknownが描く未来
高齢者向けのフィジカルAIというと、歩行支援ロボットや介護支援ロボットを思い浮かべる人が多いかもしれません。しかし、チームが着目したのは少し違う課題でした。それは、「ロボットと長く関わり続けてもらうにはどうしたらいいのか」という問いです。
どれだけ便利なロボットでも、使う理由がなくなればやがて使われなくなってしまいます。チームリーダーの荒木さんは、ロボットペットのような製品が次第に使われなくなっていく様子を見て、「役に立つ」だけではなく、「また会いたい」「また一緒に過ごしたい」と思える存在であることが大切ではないかと考えました。そこでチームが注目したのが健康麻雀です。
健康麻雀は、「賭けない・飲まない・吸わない」を基本とした麻雀で、近年は高齢者の交流の場として全国に広がっています。牌を選び、相手の手を読み、点数を計算し、仲間と会話する。ゲームとして楽しみながら、自然と頭と手を使うことができる活動です。
bamboo unknownが目指しているのは、単にAIが高齢者に麻雀を教える世界ではありません。むしろ、その逆です。3人の高齢者と「まーちゃん」が卓を囲み、
「その牌は切らない方がいいよ」
「こういう時はこっちを狙うんだよ」
と、高齢者が先生となってAIに知識や経験を教える。そんな光景を思い描いています。
教えるためには、自分がなぜそう考えたのかを整理し、言葉にしなければなりません。そのやり取りの中で会話が生まれ、考える機会が生まれます。
さらにチームが見据えているのは、その先にある長期的な関係です。
今日教えたことを、まーちゃんが半年先も覚えている。数か月前に教えた打ち方を、今日の対局で思い出してくれる。
「前に教えてもらった作戦ですね」
そんな言葉が返ってきた時、高齢者は単なる利用者ではなく、AIを育てた存在になります。このプロジェクトの主役は、AIに知識を伝え、成長を見守る高齢者です。bamboo unknownが描く未来は、AIが人を一方的に支援する社会ではなく、人とAIが同じ卓を囲み、一緒に遊び、一緒に学び、一緒に成長していく社会です。
bamboo unknownの現在地
現在、「まーちゃん」を構成する対話AI、画像認識、ロボットアーム、キャラクター表現の開発を並行して進めています。
AI部分を担当するのは、リーダーの荒木さんです。現在は、対話AIを中心としたエージェントシステムの構築を進めています。一般的なチャットAIは会話をするだけですが、「まーちゃん」は会話だけでは成立しません。卓上の麻雀牌を認識し、その状況を理解し、必要に応じてロボットアームを動かす必要があります。そのため、対話AIから画像認識やアーム制御などの外部機能をツールとして呼び出せるアーキテクチャを開発しています。AIが会話内容や対局状況を理解し、「牌を認識する」「牌を取る」といった行動を自律的に選択できる構成です。
近年の生成AI分野では、数か月単位で新しいモデルが登場しています。そのため、特定のLLMに依存するのではなく、モデルを交換可能な構造を採用しています。「どのモデルを使うか」ではなく、「より良いモデルが登場したとき、すぐに置き換えられること」を重視しているといいます。
一方、TIDのメンバーが担当しているのは画像認識とロボットアームです。
麻雀牌の画像認識は、牌表面の反射、照明条件、カメラ位置などが認識精度に大きく影響します。さらに、このプロジェクトでは牌を認識して終わりではありません。認識した牌の位置をロボットアームが扱える座標系へ正確に変換し、その情報をもとにアームが動作する必要があります。現在は照明条件や撮影角度を変更しながら、認識精度と操作精度の両立を目指しています。
さらに難しいのが実際の牌操作です。現在使用しているのは爪型のグリッパですが、麻雀牌は小さく滑りやすいため、わずかな位置ズレで複数枚を同時に把持してしまいます。逆に把持力を弱めると落下してしまいます。認識やAIとの接続はソフトウェアで解決できる部分もありますが、フィジカルな操作は実機を動かしながら調整するしかありません。爪の形状を変更するのか、把持戦略を変更するのか、あるいは座標指定方式そのものを見直すのか。チームはハードウェアとソフトウェアの両面から最適解を探っています。
こうした試行錯誤の成果は、TIDの学園祭でも話題になったそうです。会場では、AIとの対話システムや麻雀牌の画像認識、ロボットアームのデモンストレーションを行い、来場者の人気投票で見事1位を獲得しました！
Next Challenge
次の大きな目標は、これまで別々に開発してきたAI、画像認識、ロボットアーム、キャラクターを一つにつなげることです。カメラで牌を認識し、AIが局面や会話を理解し、その判断をロボットアームの動きやキャラクターの表情へ反映する。10月から11月にかけて、それぞれのシステムを統合し、一連の動作として成立させることを目指します。その先には、施設で実際に「まーちゃん」と健康麻雀をしてもらう実証実験も予定しています。
