一流工匠和运动员移动身体时的用力方法和“诀窍”难以用语言表达，所以很难传承。为此，东京工业大学的小池康晴教授等人组成的研究团队正研究如何利用肌电信号使初学者也容易学习这些方法和诀窍。实时量化动作能多大程度接近专家。到2050年或许可以将所有匠技都变成数据并保存和再现。
在左右手臂的8个位置分别贴上电极，以获得肌肉信息，确认熟练程度（图片由东京工业大学小池教授提供）
为何他们有那样的绝技？我们每次看到传统手工艺人和一流运动员时都会产生这样的疑问。外行即使观摩拍摄的影像模仿其身体动作也未必能获得相同的结果。因为从外观上无法知道实际是以什么样的感觉移动身体的。
作为一种科学分析方法，小池教授利用了人类从大脑向肌肉发出动作命令时产生的微弱电信号“肌电”。他认为，如果能参考通过电极获得的熟练者数据来改善自己的动作，就可以学习详细的技巧，可作为实现精进的捷径。
试制的系统可利用贴在双臂上的电极读取16处肌肉的活动。以熟练者做手工作业时的动作为100，能在0～100的范围内实时量化学习者的动作多大程度接近熟练者。作业过程中可在每个贴电极的部位确认自己的肌肉动作与熟练者之间的差异，方便纠正动作。
控制手指和手腕立体动作的双臂肌肉动作十分复杂。研究团队着眼于大量肌肉联动的“协同肌”结构，不仅是靠近身体表面的位置，还可以从深层肌肉中提取信息。
研究团队还请工匠确认了该系统的性能。在以金属加工和西餐餐具著称的新潟县燕三条地区的工匠研修设施“磨屋一番馆”（新潟县燕市），研究团队测量了工匠们抛光金属时的肌肉活动。然后小池教授每周对系统进行一次一小时的训练，连续训练了一个月。
让工匠判断训练前后技能有何变化时，得到了“水平与在设施里训练半年的人相同”的评价。
为了实现实用化，需要设计成无论什么样的体型都可以测量的装置。为了将测量范围扩大到手臂以外的部位，还必须提高通信速度等。
如果能解决这些课题，不仅是通过复杂的手册和影像，还有望以更简单的方式将达人的技能传达给普通人。即使是体育运动等涉及全身的复杂动作，也可以让普通人更容易掌握一流的技能。
利用最先进的信息技术（IT），技术的保存和再现也将变得更容易。小池教授充满期待地表示：“到2050年左右，或许能以数据化的肌电信号为基础，利用虚拟现实（VR）和‘替身’在虚拟空间再现熟练者的技能。”
医疗应用也在开发之中
| 利用肌电信号的技术动向与前景 | |
| 2018年 | 美国麻省理工学院开发出读取面部电信号进行沟通的装置 |
| 2019年 | 美国Facebook（现美国Meta）收购了开发和捕捉从脊髓传递到手部信号装置的CTRL-Lab公司 |
| 2020年代下半期 ~2030年前后 |
该技术在康复训练和肌电义手中广泛使用 |
| 2030年代 | 取得利用全身肌肉的运动数据，使实时测量和训练成为可能 |
| 2040~2050年 | 利用VR和替身在虚拟空间逼真地再现技能 |
肌肉电信号也可用于其他领域，具有代表性的是医疗应用。
2018年，美国麻省理工学院（MIT）开发出了利用人工智能（AI）分析读取来自面部和下颚的电信号，将一个人想要说的话可视化，即使罹患ALS（肌萎缩性侧索硬化症）等而难以讲话的人也能实现交流。
身体的电信号还可用于康复训练。筑波大学校办初创企业CYBERDYNE开发的佩戴式机器人“HAL”是一个著名的例子，它有医用版本和独立支援版本。
此外，还在开发即使手不能动的人也可以驱动马达等的“肌电义手”。小池教授介绍说：“康复训练设备和肌电义手有望在2030年之前普及。”
日常使用的IT设备领域也很有前景。美国Meta公司（原Facebook）于2019年收购了CTRL -Lab公司，该公司在开发利用腕带型装置解读从脊髓传递到手部肌肉的信号，并将其发送至计算机等设备的技术。
2021年．Meta公司发布了一款戴在手腕上的试制品，它可以实现虚拟键盘的输入和终端的操作。
日文：松添亮甫、《日经产业新闻》，2022/01/28
中文：JST客观日本编辑部
