私が障害の困難を初めて目の当たりにしたのは、2016年に大学に入学した時でした。寮の仲間はアジアやアフリカ各地から来ており、それぞれ異なるキャリアや趣味を追求し、独自の文化的アイデンティティと人生経験を持っていました。
当時、寮の一角は視覚障がいのある学生や仲間のために使われていました。路地裏や食堂、あるいは大学へ向かう途中で彼らにばったり出会い、手をつないで目的地まで案内するのが、すぐに日課になりました。
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短い会話はいつも魅力的で、ウルドゥー語の詩集を丸ごと暗記している彼らの姿には、いつも驚かされました。試験期間中は、友人たちが答案を朗読する間、私は定期的に代筆をしていました。
私にとって啓示的な経験でしたが、特に印象に残った点が2つありました。1つ目は、学生たちの生活にスマートフォンが常に浸透していること。2つ目は、国立大学であるにもかかわらず、キャンパス全体、特に視覚障がいのある学生や来訪者に対する障害者支援が全く不足していることです。
こうした欠陥は、計画性のないインフラ整備から、支援的な技術スタックの欠如まで多岐にわたります。建築家のサイフ・カーン氏によると、視覚障害者が建物を利用できるようにするための標準的な指針は存在しないとのことです。「私たちができる最善のことは、運動障害のある人のためにスロープを設置することです」と、インドの首都でPause Design Studioを経営するカーン氏はDigital Trendsに語りました。
状況は複数の理由から厳しい。視覚障害者と幅広く活動してきたアリフ・ワカール博士は、医学界でさえ、既存の問題の解決よりも治療に重点が置かれていると語る。
「私たちは技術革新に頼っていません。つまり、普遍的な解決策がないまま、現実世界の問題は依然として存在し続けるということです。ナビゲーション支援もその一つです」とワカール氏は言います。
視覚障害者を支援する新しい方法
カリフォルニア大学サンタクルーズ校のチームは、スマートフォンアプリを使って視覚障碍者の建物内移動を支援することを目指しています。注目すべきは、これらのアプリケーションは事前の技術的な設定を必要とせず、スマートフォンの内蔵センサーのみで動作することです。カメラモジュールさえも不要です。
カリフォルニア大学サンタクルーズ校のコンピュータサイエンス・エンジニアリング教授、ロベルト・マンドゥチ氏は、視覚障碍者が音声指示を使って建物内を移動できるようにするためのアプリ開発を主導しました。最も便利で安全な点は、ユーザーが操作中にスマートフォンを手に持つ必要がないことです。
WayfindingとBacktrackingという2つのアプリは、屋内ナビゲーションにおけるGPS版と考えてください。しかし、建物内にプリインストールされたセンサーや信頼性の低いGPSを必要とする他の試みとは異なり、これらのアプリはスマートフォンに搭載されたセンサーのみでルート案内を提供します。
これらのアプリは、ガイダンスを提供するために、携帯電話内に取り付けられたセンサーのみを必要とします。
具体的には、チームは慣性センサー（加速度計、ジャイロスコープ、磁力計）の測定値を用いてナビゲーションの進行状況を計測しました。音声指示は主にスマートフォンのスピーカーに依存していますが、アプリはスマートウォッチと連携させることもできます。
各アプリは、曲がり角の5メートル手前で、ユーザーに今後の方向転換について案内します。Wayfindingアプリは進入とナビゲーションを支援し、Backtrackingアプリは最初のルートの青写真を基に、それを逆順にたどることで必要な案内を提供します。
近い将来、チームはコンピュータービジョン技術をアプリに統合したいと考えています。これにより、ユーザーは困難な状況に陥った際に周囲の写真を撮るだけで、AIが周囲の状況を説明してくれるようになります。
このビジョンは、現代の AI チャットボットが画像を処理する方法に似ており、ユーザーはカメラを向けるだけで AI にそれを理解させることができます。
仕組み
テストの一環として、カリフォルニア大学サンタクルーズ校のチームは7人の視覚障害者の参加者にWayfindingアプリを使ってもらい、合計13回の曲がり角があるルートを通過させました。次に、Backtrackingアプリを使って、元のルートをたどって戻りました。
これらのアプリは外部インフラに依存せず、周囲のデータを取得するためにスマートフォンを特定の位置に保持する必要もありません。スマートフォンをポケットに安全に収納した状態でも、アプリは正常に動作します。
これは利便性の観点から決定的な勝利です。「視覚障碍者の旅行者は通常、長い杖か盲導犬を使用しているため、杖を操作したり犬を抱いたりするのに既に片手がふさがっています」と、ACM Transactions on Accessible Computing誌に掲載された研究論文は述べています。
利便性の観点からは、これは決定的な勝利です。
Wayfindingアプリでは、チームは2つの異なるアルゴリズム、Azimuth/StepsとRoNINをテストしました。Azimuth/Stepsは歩数トラッキングの概念を借用し、記録された歩数ごとに2次元の歩数ベクトルと、スマートフォンの内蔵コンパスから取得した方向情報を作成します。
ユーザーの位置を推定するために、「推測航法」システムが適用されます。「これは、方位をコンパス、速度をチップログ（規則的に結び目が多数付いたロープ）で測り、船の航路を計算した昔の航海技術に似ています」とマンドゥチ氏は説明します。「測定された方位と速度に基づいて、地図上に線を引くことで船の航路を再現します。」
アルゴリズムのエラー、いわゆる「ドリフト」は避けられません。これに対処するため、研究チームは粒子フィルタリングと呼ばれる手法を用いました。これは主に空間追跡に用いられます。今回のケースでは、粒子フィルタリングを用いて、このドリフトを回避するための一定の補正制約を追加しました。
「（スーパーマンでもない限り）壁を越えることはできません。こうした事前制約（基礎となる間取り図から導き出す制約）を加えることで、ドリフトの影響は劇的に軽減されます」とマンドゥチ氏はDigital Trendsに語った。
RoNINアルゴリズムは主にフェイルセーフおよび比較分析として導入され、テスト中に必要になったのは一度だけでした。最短ルートの推定には、主にゲーム開発に用いられるフレームワークであるAppleのGameplayKitシステムを利用しています。注目すべきは、Appleが既に開発者向けに屋内マップフレームワークを提供していることです。
「我々は壁を越えることはできない（スーパーマンでない限り）」
チームはApple Watch上でスマートウォッチベースの操作も使用し、タッチ操作によるスワイプ、Digital Crownの動き、VoiceOverなど、様々な操作を組み合わせました。これらのアプリは、次の曲がり角、間違った動き方、近くのランドマーク、そして新しいルート区間に入った際にユーザーに通知します。
チームは、アプリを駆動する慣性ベースの位置推定技術に自信を示しました。主な理由は、アクセスしやすく、案内サービスを提供するために外部インフラを必要としないことです。しかし、マンドゥチ氏によると、ウェイファインディングとバックトラッキングは「まだ実験的なアプリであり、正式版には程遠い」とのことです。
注目すべきは、チームがUCSCオープンソースソフトウェア研究センター（CRS）プラットフォームを介したオープンソース化を検討していることです。しかし、マンドゥチ氏によると、「いくつかの実際的な問題」に対処するため、一般公開にはしばらく時間がかかる可能性があるとのことです。残念ながら、その問題の一つは根本的な問題です。
大きな注意点
利便性は2つのアプリの根底に繰り返し現れており、ハードウェアの厳しい制限はないようです。テスト中にアプリが一定レベルのチップパワーを必要とするのか、あるいは完成したアプリにはパフォーマンスの基準があるのかを尋ねてみました。
マンドゥチ氏によると、チームは8年前に発売されたiPhone Xで2つのアプリをテストしたため、ネイティブハードウェアではそのようなパフォーマンスは期待できないとのことだ。2つのアプリが一般公開されれば、ほとんどのiPhoneユーザーが問題なく実行できるようになるだろうと推測するのは間違いないだろう。
現在、Wayfindingアプリはフロアプランの利用可能性に基づいて動作します。アプリのディレクトリにフロアプランが保存されていなければ、アプリは役に立ちません。具体的には、建物のフロアプランはベクター形式で入力する必要があります。
マンドゥチ氏のチームは、この重要なハードルの片方をすでに解決している。「既存のあらゆる形式のフロアプランをベクター化し、私たちのアプリで利用できるウェブアプリを開発しました」とマンドゥチ氏はDigital Trendsに語った。近い将来、このウェブアプリを一般公開する予定だという。
本当の障害は、ベクター形式であろうとなかろうと、こうした建物の平面図が入手しにくいことです。「私たちの経験では、公共建築物の平面図は入手しにくく、しかも形式も様々です」とマンドゥチ氏は言います。
この問題は、自発的な参加、あるいは政府が介入する以外に解決方法はありません。「建築家として、私はクライアントに間取り図やデジタルスケッチマップをPDF形式で渡しています。彼らが本当に必要としているのは、まさにそれだからです。現実的に言えば、IMDFファイルの膨大なベクターマップは、彼らにとって何の役にも立ちません」とカーン氏は言います。
カーンは、ここには厳密な企業秘密のようなものは関係ないと強調するが、ほとんどの建築会社や団体は3Dベクターマップを共有したがらない。「これは知的財産のようなもの、つまり私の仕事の基盤となるものだと考えてください」とカーンは言う。
これらのベクターマップは通常、RevitやAutoCADなどの高機能アプリで作成され、それらのアプリでのみ表示や操作が可能です。クライアントが必要としているのは、シンプルなPDFやデジタルシート上の図面のように、開いて理解できるフロアマップだけなので、いずれにしてもベクターマップを共有することはあまり意味がありません。
たとえ特定の建物の現所有者がWayfindingのようなアプリに地図のコピーを提供することに同意したとしても、まずはその地図を作成した建築家や設計事務所を探し出さなければなりません。物流、契約、その他法的に保護された理由により、共有できる場合とできない場合があります。
「これらのアプリは、少なくともそうした間違いを回避するための実行可能なルート修正を提供してくれます。」
しかし、政府機関が管理する建物の場合、状況はさらに複雑になります。最寄りの公立病院から地元の地下鉄駅まで、あらゆるものがこれに該当します。ベクター化された地図にアクセスするための許可申請と承認を得るのは、長引く面倒なプロセスになる可能性があります。
例えばインドでは、大学のキャンパス、公共インフラ、政府機関はイギリス植民地時代に建設されました。地図や建築物の平面図さえも、歴史の干し草の山から針を探すようなものです。
唯一の前進策は、専門家によるデジタル再マッピングを行うことですが、これもまた大規模な作業となります。現時点では、オープンソース化が唯一の有意義な道筋であるように思われます。そうすれば、少なくともウェイファインディングアプリとバックトラッキングアプリが、意味のあるナビゲーション支援を提供できることが保証されるからです。
「視覚障害者向けの建築的配慮は存在せず、強制力のあるガイドラインもありません」とカーンは言う。「少なくとも、これらのアプリはそうした間違いを回避できる、現実的なルート修正を提供してくれるのです。」
