『Red Ram』開発で培った技術がゲーム産業と医療現場の懸け橋に：仁木一順氏×森川幸人氏インタビュー

2025年6月21日、モリカトロン株式会社が大阪大学・大学院薬学研究科と共同開発したライフレビュー支援アプリを端緒にして、同研究科の仁木一順助教と同社代表取締役の森川幸人氏にインタビュー取材しました。ライフレビュー支援アプリとは、AIとの対話から患者さんの人生におけるエピソードを聞き取って、そのエピソードをAI生成画像を用いたストーリー形式で再構成するというものです。このアプリには、モリカトロン株式会社のAI技術が活用されています。本稿では、インタビュー取材にもとづいてライフレビュー支援アプリ開発の経緯、デジタル治療や緩和ケアにおける最新技術活用事情、そして同アプリの今後の展開などをまとめていきます。

『Red Ram』の技術でライフレビューを目に見えるかたちに

——仁木先生のご専門と日ごろの研究内容について教えて頂けますか。

仁木一順助教（以下、仁木）：私自身の専門は薬学ですが、そのなかでも終末期の患者さんの手助けをする緩和ケアを行っています。日頃の研究として力を入れているのがデジタル治療で、私は緩和ケアにデジタル技術を導入しようと試みています。デジタル治療は比較的新しい研究領域なのですが、心と身体の両方に作用する効果を狙って、患者さんをケアしようと努めています。

——モリカトロンと共同研究することになったきっかけは何ですか。

仁木：モリカトロンさんが開発されたAIが全自動でゲームを生成する「RedRam（レッドラム）」から、AIによるストーリー生成の技術があるのを知りました。

緩和ケアの現場では、患者さんに昔の思い出を語ってもらうライフレビューという療法があるのですが、私が行っていたものは患者さんに自分の人生を話してもらうだけにとどまっていました。モリカトロンさんの技術を使えば、患者さんの話を目に見えるものにできると思い、森川さんにご相談させて頂きました。

現在私たちが試みていることは、バーチャルリアリティを使って患者さんに思い出の場所にいってもらい、そこで想起された思い出を話してもらうことです。患者さんは自分の人生を楽しく語られるのですが、それだけだとその場限りの体験で終わってしまいますし、患者さんご自身からも「この思い出を形に残して家族と共有したい」という声を聴いてきました。

患者さんに人生で成し遂げたことや苦労されたことを話してもらうのが、ライフレビューの基本です。従来は医療従事者がじっくり話を聞いていたのですが、例えばその話を映像化して残すとなると、医療従事者には制作するための時間も技術もありません。そうしたこともあり、モリカトロンさんの力を借りることにしました。

森川幸人（以下、森川）：薬学からは少し遠い領域に感じられるデジタル治療に向かったのは、どんなきっかけがあったのですか。

仁木：薬学部で医療教育を受けてきましたから、最初は薬物療法で患者さんのケアに貢献したいと思っていました。しかし、緩和ケアの現場に身を投じると、薬では叶えられない患者さんの希望、想いをたくさん耳にしました。そんな時、薬剤師としてある種の無力感を感じ、何か患者さんのためにできないかなと日々考えていました。

ちょうどその頃、ぼくはVRがもともと好きで、家族と旅行した時には360度カメラで撮影したりして楽しんでいました。そんな時に家に帰れない患者さんにVRで家の景色を見せたら、喜んでくれるのではないか、と思い始めたのがきっかけでした。

「Red Ram（レッドラム）」とは（リンク）
“ほぼAIが作るマーダーミステリーゲーム”として研究開発をしたコンセプトモデルです。昨今注目されている生成AIをいち早くゲームに取り入れてみた実例として、2023年に開催した日本最大級のインディーゲームイベント『BitSummit Let’s Go!!』や、開発者向けカンファレンス『CEDEC+KYUSHU2023』でも注目を集めました。

生成AIを使えば、思い出に即したストーリー制作が可能に

森川：仁木先生は、（モリカトロン株式会社の元親会社である）monoAI technologyと共同して、薬剤師訓練用のVRシステムを開発していましたよね。

仁木：そうなんです。コロナ禍で対面の授業が難しい時に、薬剤師の教育用にVRシステムを共同開発しました。VR空間内で、軟膏を混ぜたりする一連の基本的手技を訓練できるというシステムでした。薬学部でも体験型の教育システムは、どんどん使うべきだと思っています。

——森川さんにお尋ねしたいのですが、仁木先生から開発案件の話を頂いた時は、どのように思われましたか。

森川：Red Ramはゲーム開発会社向けに発表したコンセプトモデルだったのに、ゲーム会社からは問い合わせがあまりありませんでした。そうした時にゲームとはまったく違う領域から問い合わせがあって、正直驚きました。仁木先生から案件を相談された時は、自分たちの視野が狭かったことを痛感して、目を開かされる思いをしました。

——仁木先生に回想法についてもう少しお伺いします。この療法において、昔を思い出すトリガーになるものには、どんなものがあるのですか。

仁木：患者さんに話してもらいたい思い出、当時の新聞や雑誌、映像などがトリガーに使われます。昔遊んでいたお手玉を渡して、思い出を語ってもらうという手法もあります。1枚の写真を見たのをきっかけとして、普段はあまりしゃべらない人が堰を切ったように話し出すということもありました。

——患者さんが持っている複数の写真から思い出の場所をVR空間として再現できたら、さらに効果的なライフレビューができるように思われますが、そのような試みはありますか。

仁木：2017年からGoogle Earthを使って、患者さんに思い出の場所に行ってもらうという試みを行っています。しかし、Google Earthは現在の写真を使っているので、患者さんの思い出の場所とは違うものになっています。思い出とは違う場所を訪れても、患者さんはあまり喜んでくれませんでした。

患者さんの思い出に即したパーソナライズされたものを作ることの大切さを痛感していた頃、モリカトロンさんのRed Ramの話を聞いて、この技術を使えば患者さんオリジナルのストーリーを作れると思って、森川さんに飛びついたのでした。

VRヘッドセットを装着したら、痛み止めが必要なくなった

森川：仁木先生からのリクエストにお応えできるようになったのも、生成AIの登場と進化のおかげです。最近では会話からユーザをプロファイリングして、ユーザが好む画像を生成する研究なんかもあります。

仁木先生からお話を頂いて感じたのは、ゲームの業界の人はゲーム技術をゲームに使うことだけで考えているけれども、ゲーム業界のもっている知見や技術はほかの業界にも流用できるということです。ユーザとAIがやり取りするUXまわりの技術なんかは、ほかの業界に比べてゲーム業界は磨かれているから、ゲーム作りのノウハウは色々な使い道があるはずなんです。

——仁木先生にお尋ねしたいのですが、ライフレビューで昔を思い出すトリガーになりやすいのは、テキストと画像のどちらですか。

仁木：やはり画像のほうが、患者さんの反応が違いますね。画像がライフレビューのトリガーになりやすいことに目をつけて、NHKが昔の映像を地域や道具といったカテゴリーごとに整理した「NHK回想法ライブラリー」を公開しています。むかしの家を360度画像で体験できる「むかしの家360」も公開しています。

森川：音や匂いもライフレビューのトリガーになるんですか。

仁木：音や匂いも加わったら、ライフレビューの効果が高まるだろう、というのがぼくの仮説です。昔の音を聴ける場所として、広島県にあるテーマパーク『みろくの里』に「いつか来た道」というアトラクションがありまして、そこでは昭和30年代の街並みが再現されています。

私たちは、みろくの里さんにご協力いただき、いつか来た道をVR化し、さらに、音や匂いも映像に応じて再現するVRコンテンツを作りました。このコンテンツでは、例えば、小学校にいる場面では、木造校舎の質感や子どもたちが遊んでいる声を体験できます。また、当時の歌番組「ザ・ベストテン」で流れていた音楽を聴けるところもあって、当時流行っていた「ルビーの指輪」なんかを聴くと高齢者の方は大興奮していました。

森川：医療や薬学の現場におけるデジタル技術に対する理解度は、どのくらいなのですか。

仁木：コロナ禍をきっかけに大きく進んだ印象があります。コロナ禍前にもZoomなどがありましたが、病院に来られない患者さんを問診するためにそうしたミーティングツールを使うのをすすめてみても、拒否されていました。コロナ禍になって、そうした技術を使わざるを得なくなると、使っているうちに愛着がわいてきて受け入れられるようになりました。

初めてVRヘッドセットを病棟に持って行った時は、なんかよくわからない機械を持ってきたぞ、と言われたものでした。しかし、患者さんにVRヘッドセットを使ってもらうとものすごく喜んでくれて、普段は痛み止めを欲しがっていたのに、VRを体験した日は痛み止めの希望がなかったという事例もありました。

“対話型AIのUX”がゲーム業界と他業界をつなぐ

——森川さんにお尋ねしますが、仁木先生とのライフレビュー支援アプリの開発では、どのような点に気をつけていたのですか。

森川：ライフレビュー支援アプリでは、例えば患者さんから1枚の写真を提供してもらって、その写真にまつわるエピソードをAIに話してもらうと、そのエピソードに関する画像とストーリーを生成することを目指していました。

もっとも、患者さんが正確に生成された画像の実現は技術的にはまだ難しく、なるべく患者さんが思い出している絵に近づけようとしているのが現状です。

——今回のアプリ開発において課題になったことはありますか。

森川：今回のアプリ開発に限らずAIアプリ開発全般に言えることですが、どんなAIアプリを作るにしても、ChatGPTをはじめとした基盤モデルの機能を使う以外の選択肢がなくなってきています。さらには、開発者は基盤モデル内部をいじることができないので、細かいファインチューニングがむつかしくなっています。

1枚の写真から背景を生成してVR空間を出力するAIアプリを開発しようとすると、そうした機能を提供する基盤モデルのAPIが公開されるのを待つしかないのです。このように基盤モデルに頼り切りになってしまうのが、昨今のAIアプリ開発が抱えるジレンマであり、リスクです。

——仁木先生にお尋ねしますが、ライフレビュー支援アプリの今後の展開はどのようになるでしょうか。

仁木：今の時点ではアプリの実証実験を行うための倫理審査を受けている段階で、審査が通過すると介護施設や緩和ケア病棟での実証実験が始まります。そして、高齢者や患者さんにアプリの使用感を評価してもらいます。

ライフレビュー支援アプリの導入を進めるなかで予想外だったのは、医療従事者に好評だったことです。ライフレビューには臨床心理士さんやボランティアの方が携わるのですが、どうしても話がマンネリ化してしまうところ、アプリを使えばうまく話を進めてくれて助かる、ということでした。

——ライフレビュー支援アプリをはじめとするテクノロジーによって、今後の医療現場は変わっていくと思いますか。

仁木：変わっていくと思います。医療現場は慢性的に人手不足なので、ロボットやAIを活用しないと、これからの高齢社会に対応できないのです。

将来的にはメタバース空間内で医療ができるようにしたいとも思っています。日本の医療における近未来の問題として、病棟のベッドが足りなくなることがあります。ベッドが足りなくなると、在宅で患者さんをケアしなければならなくなります。

在宅ケアにおいてメタバース空間を使えば、患者さんのメンタルをサポートできると思っています。平面的なディスプレイより三次元的なメタバース空間のほうが、患者さんの気持ちに寄りそえるはずです。

——最後に、森川さんと仁木先生から読者に向けてメッセージをお願いします。

森川：最近は、対話型AIの登場が大きな出来事だったと改めて実感しています。対話というUXを採用したことでAIが日常生活に普及して、今回のようなゲーム業界とは異なる領域とのコラボレーションが生まれて嬉しく思っています。AIとの会話を媒介にすれば、ゲーム業界のノウハウがほかの業界にも生かせるので、”対話型AIのUX”を今後も深堀りして行きます。

仁木：医療現場は、新しい技術を取り入れて変わっていかなければなりません。現実にはなかなかデジタル化が進んでいない状況ですが、医療従事者は仕事の業務改善や患者さんの役に立つために、使えるものは全部使うべきだと思います。

Writer：吉本幸記