特集にあたって

デジタル化とそれを基盤にしたビッグデータ解析，そして人工知能（AI）の分野で，わが国は出遅れたといわれる．この遅れを取り戻すためには，教育をはじめ，さまざまな領域での変革が求められている．その皮切りに2016年に閣議決定された「第5期科学技術基本計画」があるが，日本が目指すべき未来社会として「Society 5.0」創生が掲げられている．その基礎を成すのがビッグデータ解析を社会に役立てるAI技術，そしてヒト・物とコンピュータを直接つなぐIoT技術といわれる．これに向けて文科省は新学習指導要領を策定し，小学校から順次導入され，間もなく大学入試科目の一部にも取り入れられる．また，文系理系を問わず多くの大学の授業には「数理・データサイエンス（DS）・AI」の科目が設けられるようになった．2021年にはデジタル庁が設置され，広く国民へのアプローチが始まったことで，いよいよその本気度を感じるに至った．

こういった教育変革が背景なのかもしれないが，最近，PCプログラミングを操る若者が増えている．プログラム言語が目的ごとにブロック・モジュールを用意し，数学が不得意な文系の若者にも容易に使えるようになったことが理由であろう．中身はブラックボックスで理解していなくても何かのパラメータを入力すると，何か役に立ちそうな結果が出力される．これを利用するのは文系理系も関係ないわけである．インターネットの中には膨大なデータが収められており，それが自分の興味対象であれば，何かを知りたいという欲求が生じるのは不思議ではない．それが若者をドライブしているように思われる．

DS技術が身近な存在となりつつあるがゆえに，リハビリテーション（以下リハ）の世界では何が起こっているのか，また将来何ができるかを知りたいと思う読者も多いと思う．実際，リハ関連の学会・研究会でDSを用いる発表が見られるようになってきた．こういった状況を背景に本特集では一般の読者にも理解できるリハ関連のDSやAIを概説いただき，また実例提示を通して，その将来性に触れてもらうことにした．

兵庫医科大学医学部の井桁正尭先生らには基本的な知識として，DS，AIとその中心要素を成す機械学習・深層学習を概説，さらにプログラム言語や身近な実例にも触れていただいた．産業医科大学医学部の松垣竜太郎先生らには医療データ源としてDPCを概説していただき，そこから得られた急性期リハの課題を示していただいた．一方，回復期リハについては森ノ宮病院の宮井一郎先生にアウトカムを志向した解析をご紹介いただいた．AI技術はリハ帰結予測解析にも多用されるが，藤田医科大学医学部の岡崎英人先生には従来の多変量解析との使い分けについてわかりやすくご説明いただいた．また，産業技術総合研究所の多田充徳先生らにはリハが扱う時系列データの解析として慣性計測器を使った応用例をご紹介いただいた．そして，最後に杏林大学保健学部の藤澤祐基先生に動作画像データそのものの解析について，現状と将来をお示しいただいた次第である．

（編集委員会）