──貴社の技術を、専門外の人に説明するとしたら。何にたとえるのがいちばん近いでしょうか。
玉城 絵美 「固有感覚のマイクとスピーカー」と説明しています。19世紀から20世紀にかけてマイクとスピーカーが生まれ、聴覚情報は記録して遠くに届けられるようになりました。カメラとディスプレイの視覚情報も同様です。ところが、重さ、手応え、力加減といった固有感覚の情報に対して、同様のインタフェースはありませんでした。
正確に言うと、BodySharing（体験共有）とは、ヒトの身体情報をコンピュータと相互に伝達することによって、ヒト、キャラクター、ロボットや他者と互いに体験を共有する概念と技術、またそのためのインタフェースです。人から人へ伝える技能伝承もあれば、人からロボットへ伝えるフィジカルAIもあり、人からアバターへ、アバターからロボットへという組み合わせもあります。マイクとスピーカーが特定の機器ではなく、聴覚情報を記録して再生する仕組みの名前であるように、BodySharingも装置の名前ではなく、固有感覚の情報をやり取りするための体験共有の概念とインタフェースの名前です。
動きと力をまるごと共有するインタフェース「カプセルインタフェース」（画像提供：H2L）
──技術そのものは以前からあったものが、いま事業として動き出しているのはなぜでしょう。この数年で何が変わったのですか。
固有感覚のデジタル化の需要が、ここ数年で少し高まっています。
言語の生成AIを作るには大量の文書データが要り、画像や動画や音声の生成AIには大量のメディアデータが要りました。同じように、ロボットを現実の作業に使うフィジカルAIには、人の動きと力加減、つまり固有感覚のデータが要ります。ところが、それを集める手段がありませんでした。筋電は汗や電気の雑音に弱く、現場では使いにくい。そこで私たちは、光で筋肉の膨らみを読み取る光学式の筋変位センサを自分たちで開発しました。腕に巻いて素手のまま作業でき、水や粉じんのある現場でも動きます。
筋変位センサを搭載した腕巻き型デバイス「FirstVR」。腕に巻くだけで、素手の動作と力加減をデータ化する（画像提供：H2L）
もう一つは、技能伝承の問題です。2024年の後継者不在率は52.1%（帝国データバンク調べ）で、熟練者の技を次の世代に残すことが、現場の悩みから経営課題になりました。AIが身体の感覚データを必要とし、現場がその計測を必要とした。この二つが重なったのが、この数年です。
──いま、どの段階にいますか。次の1年で越えたい技術的なハードルを教えてください。
結論から言うと、いまは実証を終えて社会に広げる段階にあり、次の1年の壁は技術そのものより、エネルギーと金融です。製造業の複数の現場で技能伝承に使われ、2026年10月にはCEATEC 2026で、人の固有感覚を学ぶBodySharing Physical AIを発表しました。
人の動作と力加減を学ぶ国産フィジカルAI「BodySharing Physical AI」。2026年10月のCEATEC 2026で初公開した（画像提供：H2L）
現在幅広く利用されている言語の生成AIであるLLM（Large Language Model）と同様に、フィジカルAIの利用が増えるごとに大量のエネルギーが必要となります。少ないデータで学習する技術を高めて、使うエネルギーを減らすことが課題です。
金融を挙げたのは、固有感覚の体験データを提供してくれた人に、きちんと対価を戻したいからです。熟練者のデータで育ったBodySharing Physical AIが現場で働いたり、新しい体験を取得したりするたびに、そのデータをもとに価値を算出し、提供者と地域に対価が還流する仕組みを作ろうとしています。技能が使われるたびに印税のように対価が戻るロイヤリティモデルです。データの価値をどう測り、誰にいくら戻すかを決める金融の仕組みは、技術だけでは作れません。この1年で、この仕組みを実際に回すところまで持っていきたいと考えています。
動きや力加減を含む体験を取引するデジタルマーケット「Maaart」（イメージ／画像提供：H2L）
──この分野に興味を持った読者が、明日からニュースを見るときに注目すべきポイントをひとつ挙げるとしたら。
新しい技術やサービスが発表されるたびに「伝わっているのは何の感覚か」を見てほしいと思います。遠隔操作のロボットもアバターもVRも、映像と音は届いています。見るべきはその先で、重さ、手応え、力加減といった固有感覚まで、相手に伝わり、相手から返ってきているかどうかです。視聴覚に一つ感覚が加わるだけで、見る体験は自分でやった体験に変わります。その境目を、ニュースの中で探してみてください。
──あなた（貴社）にとって、ディープテックとは何ですか。
ボストン コンサルティング グループ（BCG）は、ディープテックを、既存の技術と新しい技術を使って世界の大きな問題に取り組むアプローチと位置づけ、社会への影響が大きいこと、市場に出るまで長い時間がかかること、大きな資本を必要とすることの三つを特徴に挙げています。
私はこれを少し言い換えて、人類としての需要はあるけれど、技術的にも資本的にも空白の多いものがディープテックだと考えています。固有感覚はその典型です。自分の身体を越えて体験を増やしたい、熟練者の技を次の世代に残したいという需要は、昔からずっとありました。
ところが、それを計測するセンサも、学習するAIも、データに対価を払う市場もなく、基礎研究、応用研究、サービスの多くが空白でした。空白が多いほど、埋めるのに時間と資本がかかります。
その代わり、空白を一つ埋めるたびに、それまで存在しなかった産業が立ち上がります。ディープテックの深さとは、需要と現実のあいだにある空白の大きさで、その空白を埋めていくことがイノベーションだと思っています。
H2L株式会社
H2Lは2012年から、位置覚や運動覚、重量覚などの固有感覚をデジタル化するBodySharing®技術を研究開発しています。筋変位センサー「FirstVR」で人の動作と力加減をデータ化し、熟練技能の継承サービス「BodySharing for Business」や、人の体験データで学習する国産フィジカルAI「BodySharing フィジカルAI」を提供しています。
所在地：東京都港区六本木／代表者：代表取締役CEO 玉城 絵美／設立：2012年 https://h2l.jp
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