本ブログは、 2014年の新興技術トップ10のシリーズの一環です。
「クォンティファイド・セルフ（定量化された自己）」という用語は、使う人によって定義が異なるようです。新興技術の文脈で私たちが「クォンティファイド・セルフ」と呼ぶのは、センサーを用いて人々の行動を認識し、その後、機械学習アルゴリズムによってその行動を解釈し、私たちの根底にある心理的および身体的な状態を理解することです。
これらのセンサーの一部は以前から長く存在してきましたが、それらが非常に安価になり、現在では多くの人が携帯電話という形で、高度なセンサー群をポケットに入れて持ち歩けるようになったのは、比較的最近のことです。一方、機械学習は、それらのセンサーから得られるデータの組み合わせを用いて、うつ病、疲労、過熱など、人の根底にある状態を予測できる段階に来ています。
例えば、70代の大叔母さんが、住まいから数マイル離れた村の小さな食料品店で働いていると想像してください。彼女の携帯電話のデータによると、彼女は毎日家を出て、途中の地元のカフェで紅茶を一杯飲み、数マイルの道のりを歩いて職場へ向かう途中で電話をかけます。仕事が終わると、友人と会う約束をするために電話をかけ、途中の店でケーキを買い、友人を訪ね、それから家に帰ります。
近しい親族として、あなたは彼女の携帯電話の記録と、GPSデータなど、携帯電話のセンサーから得られるデータにアクセスできます。二つのシナリオを想定してみましょう。一つ目は、ある日、彼女が自宅から職場へ、そして自宅へと往復するだけで、時折スーパーマーケットに立ち寄る程度であることに気づくケースです。二つ目は、彼女が全く家から出ないケースです。これらの状況は、あなたに何を示すでしょうか？
一つ目のケースでは、彼女の行動はうつ病の特徴を示しています。生計を立てるためにまだ仕事には行っていますが、人との交流はほぼ皆無にまで減らしています。彼女の精神状態に問題がないかを確かめるため、連絡を取ってみるとよいでしょう。
二つ目のケースでは、彼女の身体の状態を強く心配することになるでしょう。転倒していないかを確認するため、直ちに様子を見に行くか、近所の人に訪問を依頼する必要があるでしょう。
これらすべてのデータ源にアクセスできることで、機械学習アルゴリズムは、あなたの叔母の活動量を彼女の通常の行動データと照合し、健康な状態と不調な状態の両方において、一般の人々の行動と比較することができます。あなたが何もしなくても、携帯電話があなたに電話をかけ、「叔母さんの様子を確認して」あるいは「今すぐ叔母さんの様子を確認して」と伝えるかもしれません。
これらのセンサーは、私たち自身を理解するためにも活用できます。例えば、私は今、Jawbone UPを着用しています。Jawboneには、加速度計という一つのセンサーが内蔵されています。これは、日中にどれだけ動いたか、そして夜間にどれだけ動いたかを測定します。このデータを使って、日中に何歩歩いたか、どれくらいの時間眠ったか、その間に深い眠りだったか、浅い眠りだったかを推定します。
私は、Jawboneのデータを使って、運動量に基づいて自分の睡眠について独自の推論を導き出しています。私は日中いつ運動したか、そして睡眠の質がどうだったかを把握しています。たまたま、運動が一日の遅い時間に行われると眠れなくなる、という記事を読んだことがあります。そこで、睡眠の質が悪いと感じたときには、運動をもっと早い時間帯に移すことを試みるかもしれません。
毎朝、浅い眠りと深い眠りのタイミングを示すグラフを確認し、そこからパターンを読み取ろうとしています。私にとって特に印象的なパターンは、警報で目覚めない限り、必ず5時30分から6時45分までは深い眠りに入っている、ということです。つまり、もし6時15分にアラームをセットすると、深い眠りを自ら削ってしまうことになります。そこで、就寝時刻を遅らせ、起床時刻も遅らせることで、その深い眠りの時間帯を確保できるかもしれません。
Fitbit、Jawbone、Body Mediaなどの企業や、その他の企業の類似機器を身につける人々、あるいはスマートフォンで同様の目的を持つソフトウェアを使う人々は、ますます増えています。食べた食べ物を入力するとカロリー値を示してくれたり、今いる場所の近くにある健康的なレストランを教えてくれたりする携帯アプリも次々とリリースされています。業界は高まる関心を利用しており、その関心の高まりは、より多様な業界製品から生まれています。
これらのアプリは、医師に連絡することはありません。叱責することもありません。代わりに、あなたが何をしたかを表示し、フィードバックを与えます。時には、あなたにできることについて、前向きに聞こえるヒントを添えることもあります。多くの人にとって、それだけで行動を変えるには十分なのです。そのため、これらは私たちが「思考のための対象」、つまり自己省察の対象と呼ぶものです。自分の行動に向き合うことで、私たちはそれを変えることができるのです。
この種のデータの分析が高度になるにつれて、より役立つものになるでしょう。例えば睡眠データは、加齢に伴い睡眠の乱れが増えるため、高齢化の進む社会にとって特に興味深いものです。このようなシステムの数は増えていますが、必ずしも個人を対象としているわけではありません。広告の選択、読むニュースの種類などを含め、私たちに関するあらゆる種類の情報を収集し、それをアプリの背後にある企業に送信するアプリも存在します。クォンティファイド・セルフ運動の目標の一つは、第三者に任せるのではなく、あるいはそれに加えて、人々が自分自身のデータの生産者であり、消費者にもなることを促すことです。
私は、Yahoo!とカーネギーメロン大学による、モバイル機器の大規模なパーソナライゼーションを目指す全く新しいパートナーシップの共同ディレクターです。現在それが可能になった理由は、センサーが非常に安価になり、多くの人がスマートフォンを持つようになり、さらに機械学習と人間とコンピューターの相互作用の分野がともに飛躍的に進歩したからです。
あなたのモバイル機器は、あなたが関心を持つニュースと、関心を持つかもしれないニュースを表示すべきですが、決して関心を持たないであろうニュースは表示すべきではありません。例えば、Yahoo! Newsにアクセスした際、あなたは関心のないニュース記事を延々とめくって時間を無駄にしたくはないはずです。そのため、あなたのモバイル機器は、あなたが過去に何を読んだかを把握し、そこから将来読みたいものを推測できるべきです。
あなたのモバイル機器は、あなたがどこにいるかも把握しているため、通常であれば関心を持たないような記事であっても、近くで起きている場合には関連性が高くなることを認識できます。また、どこかへ行くためのチケットを持っていれば、カレンダーに記載されている旅行先に関するニュースを読みたくなるでしょう。
今後ますます、自分自身に関するデータにアクセスできるようになり、そのデータを、私たちを助けてくれる人々と共有することが増えていくでしょう。ただし、そのデータの所有者はあくまで私たち自身です。保険会社が、あなたを健康に保つことに強い関心を持つことは想像に難くありません。そのため、そうしたアプリや歩数計が、新しい医療保険とともに配布されるかもしれません。これは、もう一つの話題、すなわちあなた自身の個人医療記録につながります。
若い人々がプライバシーに対して非常に異なる考え方を持っているように、私たちの個人の健康に関するプライバシーについても、懸念は薄れていくと私は考えています。同時に、医療について目の肥えた消費者としての姿勢がより強まり、人々は自分自身の医療をコントロールしたいと望むようになり、その結果、自分自身の個人医療記録を持ちたいと考えるようになるでしょう。
同様に、企業が私たちのデータを保持し続け、手放さないことは、今後ますます難しくなるでしょう。他者が私たちのデータを所有し、将来にわたって私たちがそれにアクセスできないことを許容する余地は、もはやほとんどないでしょう。
現時点では、私たちが話題にしているデータは、リストバンド、スマートフォン、そして接続されたスマートウォッチ内のセンサーによって収集されています。しかし、それは変わっていくでしょう。難聴の方のための補聴器は、耳に取り付けられたセンサーにほかならず、コンタクトレンズは、目に取り付けられた一種のセンサーにほかなりません。今後ますます、これらのセンサーは衣類や、Google Glassのようなメガネなどのアクセサリーへと移行し、さらにそこから私たちの体内へと入っていくでしょう。
皮膚は、現時点では私たちが手放そうとしない障壁です。それは私たちが守り続けているフロンティアですが、人々が既に何らかの意味でサイボーグであること、すなわち既に補助装置を使用していることに気づくにつれて、皮膚はテクノロジーに対する唯一の障壁ではなくなっていくと私は考えています。そして、私たちが自分自身を定量化できる機器は、体内へと移行していくでしょう。
ジャスティン・キャッセル氏は、米国のカーネギーメロン大学のヒューマン・コンピューター・インタラクション研究所の所長であり、世界経済フォーラムの新興技術に関するグローバル・アジェンダ・カウンシルのメンバーでもあります。
画像：中国の献県で自分を撮影する女性。REUTERS/Stringer