• MIT（マサチューセッツ工科大学）とパデュー大学の研究チームが、理学療法士・作業療法士の施術データからAIが力加減を学習する脳卒中リハビリ向けロボットシステムを発表したとされています。
  • 「生成AI（拡散モデル）＋リアルタイム力フィードバック」の組み合わせにより、患者の参加度に応じて補助量を自動調整するとされており、開発の目的として「療法士に取って代わるのではなく、その手を広げること」が示されています。
  • 現在は健常者を対象とした初期実験段階にあり、今後は個々の療法士のスタイルを反映したAIモデルを作成し、長期的な臨床研究に進む計画だとされています。

事実の整理

2026年8月5日、MITは公式ニュースサイトを通じて、脳卒中患者向けのAIを活用したロボットリハビリシステムに関する研究成果を公表したと発表しました。中心となった研究者は元MITポスドクのJohannes Lachner氏（現パデュー大学助教授）と、当時MITの訪問学生だったNoah Geiger氏です。同発表はその後、2026年10月20日付けのMIT Technology Reviewにも取り上げられています。

このシステムは2台のロボットアームを用いており、拡散モデル（transformerベースの生成AI）とリアルタイムの力フィードバックを組み合わせた点が特徴とされています。従来の生成AIが主に動作の計画（「どこへ動かすか」）を扱うのに対し、このシステムは「接触・力・抵抗への応答」という物理的な相互作用を学習するとされており、Geiger氏は「物理的なやり取りを学習する初期の生成AIモデルの一つだ」と述べているとされています。

学習データの収集方法にも注目が集まっています。理学療法士や作業療法士が力センサー付きグローブを着用して施術を行い、カメラで動きを記録。この記録から個々の療法士のスタイルを反映した生成AIモデルを訓練するとされています。共同研究先にはミュンヘン工科大学（TUM）のCristina Piazza教授の研究室と、ミュンヘンの外来リハビリ施設Pfennigparadeが含まれているとされており、すでに療法士によるデータ収集が進められているとされています。

発表には脳卒中に関する統計も示されており、世界では毎年約1,500万人が発症し、そのうち約500万人が長期的な障害を負うとされています。また、理学療法士の不足が深刻であり、必要なケアが届きにくい状況が背景として説明されています。

本研究の論文「Diffusion-Based Impedance Learning for Contact-Rich Manipulation Tasks」は、IEEE Transactions on Robotics誌に掲載されたとされています。初期実験の結果として「ロボットの補助が患者の参加度に応じて変化することが示された」と報告されており、Lachner氏は「療法士に取って代わるのではなく、その手を広げることが目的だ」と述べているとされています。

臨床家にとっての意味

このシステムが示している方向性は、理学療法士・作業療法士の技術をデータとして記録し、その知識をAIに引き継がせるという考え方です。これが実用化された場合、一人の熟練した療法士の施術スタイルを、ロボットを介して複数の患者に届けられる可能性があります。

現時点で言えることとしては、以下が挙げられます。

  • 拡散モデルを使った力加減の学習という技術的アプローチは、初期実験において実現可能性が示されたとされています。
  • 理学療法士や作業療法士の「手技」がデータとして有用であることが研究者側から明示されており、療法士の専門性が技術開発の基盤として位置づけられていることを意味しています。
  • セラピストが力センサー付きグローブを着用してデータ収集に協力するという形式は、今後の臨床試験でも同様の参加機会が生まれる可能性があります。

まだ言えないこと・注意点としては、以下が挙げられます。

  • 現段階は健常者を対象とした初期実験にとどまっており、実際の患者を対象とした大規模な臨床研究はまだ行われていないとされています。
  • 効果の大きさ（機能改善の程度や従来の徒手療法との比較）については、現在公表されているデータには示されていません。
  • 日本国内における開発・承認状況については、今回の発表からは確認できません。

理学療法士や作業療法士の仕事がロボットに「置き換えられる」という文脈ではなく、「人手不足の中で専門家の関与できる範囲を広げるための道具」として位置づけられている点は、今後の議論において押さえておきたい視点の一つだといえます。セラピストが技術の受け手にとどまらず、そのデータ提供者として開発プロセスに関わる可能性が示されていることも、この研究の特徴といえます。

出典

  1. Personalized physical therapy: Stroke rehabilitation powered by AI（MIT News, 2026年8月5日）
  2. Robotic therapy for stroke patients（MIT Technology Review, 2026年10月20日）

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