ギネス記録のロボット開発者が挑む、次なるテーマは“目薬”!?
SOLO／名古屋工業大学
【第１回】2026年9月
SOLOは、こんなチームです！
チーム名「SOLO」には、二つの意味が込められています。
一つは、三矢達彦さんが、一人で開発に挑む“ソロチーム”であること。
そして、もう一つは、このプロジェクトが目指す未来そのものです。
高齢になっても、自分のことを自分で決め、自分の力で暮らし続けること。誰かに頼る場面が増えたとしても、「自分でできること」を最後まで失わないこと。その願いが、「SOLO」という言葉に込められています。
その原点には、三矢さん自身の体験があります。
三矢さんのひいおばあさんは100歳を超える長寿を全うしました。しかし晩年は認知症が進み、食事や着替えなど日常生活のほとんどを介護士に委ねる生活を送っていました。もちろんそれは必要不可欠な支援でしたが、その姿を見ながら三矢さんは「長生きすること」と「自分らしく生きること」は同じではないのではないか、と考えるようになったといいます。
いま三矢さんが理想とするのは、人の代わりに何でもやってくれるAIではありません。身体機能が衰えても、自分でできることを少しでも長く維持し、人間としての尊厳や主体性を守るためのフィジカルAIです。
人生100年時代のフィジカルAIとは何か。
大型ロボットでも派手な動きでもなく、「人が最後まで自分らしく生きるための技術」からその答えを探ろうとしているのが、チームSOLOです。
SOLOが描く未来
三矢さんがChallenge ATOMに応募した理由の一つが、「開発成果をオープンソースとして公開する」という理念でした。三矢さんは、フィジカルAIの未来は一部の企業や研究者だけがつくるものではなく、もっと多くの人が参加することで発展していくべきだと考えています。
フィジカルAIというと、大型のヒューマノイドやロボットアームが代表格です。しかし三矢さんは、
「モーターひとつ、センサーひとつ、小さなデバイスひとつでも、人の暮らしを変えることはできる」
と語ります。
その世界観に欠かせないのが、オープンソースという考え方です。
オープンソースで公開すれば、多くの人が改良や機能追加に参加できます。誰かが機械設計を改良し、誰かがAIを進化させ、誰かが実際の利用現場から新たな課題を持ち寄る。そうした試行錯誤が同時並行で積み重なることで、フィジカルAIはより速く、より実用的な技術へと成長していくはずだと三矢さんは考えています。
その先に三矢さんが見据えているのは、AIが人の仕事や役割を奪う社会ではありません。身体機能が低下しても、自分でできることを少しでも長く続けられる社会です。
そんな未来を実現するために、三矢さんが最初のテーマとして選んだのが「点眼」でした。
ターゲットとしているのは、毎日の点眼治療が欠かせない緑内障患者です。緑内障は、毎日の点眼を継続できるかどうかがその後の経過を大きく左右しますが、実際には多くの患者が治療を継続できていないことが報告されています。
高齢になると、手の震えや握力の低下、視力の低下によって目薬をうまくさせなくなる人は少なくありません。わずか数秒で終わる点眼であっても、一人ではできず誰かの助けが必要になる。そうした身体的な制約によって、本来自分で続けられるはずの治療が難しくなってしまうことがあります。
だからこそ三矢さんは、人の代わりに治療を行うのではなく、「自分で治療を続けられる状態」を支援したいと考えました。そこから生まれたのが、現在開発中の点眼支援デバイス「アイヒアランス」です。
SOLOの現在地
現在構想しているシステムでは、カメラによる画像認識と複数のセンサーを組み合わせて利用者の状態を推定します。まず、カメラ映像から目の位置を認識し、点眼すべき位置を推定します。この部分にはYOLOをはじめとするリアルタイム物体検出技術の応用を検討しており、目元の位置を安定して追跡できる仕組みを目指しています。
しかし、目の位置が分かるだけでは点眼はできません。人は目薬をさそうとすると無意識に瞬きをしたり、顔をわずかに動かしたりします。そのため画像認識だけに依存すると、処理遅延や認識誤差によって適切なタイミングを逃す可能性があります。
そこで三矢さんは、目の開閉状態の検出に赤外線センサーの活用も検討しています。画像認識が「どこに点眼するか」を判断し、赤外線センサーが「いつ点眼するか」を判断する。異なるセンサーモダリティを組み合わせることで、より高い信頼性を実現しようとしているのです。
システム構成も興味深いポイントです。小型デバイス内部ですべてのAI推論を実行すると、消費電力や処理能力の制約が大きくなります。そのため現在は、画像認識など計算量の大きい処理をスマートフォン側で実行し、デバイス側はセンサー取得とモーター制御に専念する分散アーキテクチャを想定しています。
こうした構想を机上で検討するだけではなく、三矢さんはすでにモックアップを自作し、実際に手に取れる形で検証を進めています。顔のどの位置にデバイスを配置すべきか、利用者はどのような持ち方をするのか、カメラやセンサーはどこに搭載すれば安定して動作するのか。実機を触りながら検証することで、図面やシミュレーションだけでは見えてこない課題を洗い出しています。
さらに、医療関係者へのヒアリングを進める中で、新たな課題も見えてきました。緑内障患者の中には身体的には点眼できるにもかかわらず、治療効果を実感しにくいことから点眼を継続できない人も多いことが分かってきました。そこで自動点眼だけでなく、点眼を「継続する」ことを支援する機能も検討しています。点眼履歴の可視化に加え、「今日は点眼できましたね」と声をかけたり、継続を励ましたりする対話AIの搭載です。点眼継続を身体的・精神的の両面から支えるプロダクトを模索しています。
Next Challenge
今後は個別に開発している要素技術を一つのプロトタイプへ統合していきます。カメラによる眼位置認識、赤外線センサーによる開眼検知、モーターによる点眼機構を連携させ、「利用者の状態を認識して適切なタイミングで点眼する」という一連の動作の実現を目指します。
特に重要になるのが、画像認識の精度向上です。顔の向きや照明条件が変化しても安定して眼の位置を検出できるよう、データ収集と認識アルゴリズムの改良を進めていく予定です。