子どもがなかなか話さない時、親はまずどんな落とし穴を越えなければならないか

子どもが話せないという事実は、最初はなかなか気づきにくい。どの子も生まれた時は話せないものだからだ。そうして1、2年が過ぎていく。あなたと妻が「話せるはずなのに話していない」と気づいた頃、小児科医はたいてい最初に「大丈夫ですよ」と言う。

それから何度も違和感に気づくようになり、医師は眉をひそめ始め、診断アンケートを取り出す。あなたはそれに記入した後も、自分が悲観的すぎるだけだ、記入を間違えた、証拠がまるで足りないと自分に言い聞かせる。ある日、同じ年頃の子どもがあなたの子どものそばで、次々と完全な会話を交わしているのを見るまでは。そこでようやく認めざるを得なくなる——確かに問題があるのだと。

続いてやってくるのは「どうすればいいのか」という丸ごとひとつの落とし穴だ。怪しげな治療者が次々と現れ、まるであてにならないものをあれこれ売りつけてくる。

たたくべき扉をひと通りたたき終えたら、最後にたどり着くのが言語療法士だ。このステップは確かに役に立つ。療法士はあなたの知らない方法をたくさん知っている。しかし彼らにできることにも限りがあり、多くは子ども本来の能力次第だ。もし子どもが聾であったり、話せなかったり、身体的な障害を抱えていたりするなら、療法士にはコミュニケーションを助ける手立てがいくらでもある。しかし、認知そのものでつまずいているのなら、できるのはひたすら訓練を繰り返し、どれだけの進歩が見られるかを見守ることだけだ。

既製のAAC機器が、なぜ彼の息子には効かなかったのか

言語療法では、話すのが難しい子どもによくAACと呼ばれる機器が用意される。それは文字と記号がぎっしり詰まったタブレットで、記号を組み合わせて文にすると、タブレットがその言葉を読み上げる。本質的には電子版の「絵を指差して話す」道具であり、ファイルフォルダより少しましという程度のものだ。

作者の息子は約1年間AACを使ったが、終始興味を示さず、数分いじっては放り出し、他のおもちゃに手を伸ばした。学校と療育室にそれぞれ1台あり、家にはあえて置かなかった。息子がまったく相手にしなかったからだ。療法士や教師たちも一様に認めていた——彼はこの道具に興味を持てず、無理に興味を持たせることもできない、と。

問題は記号システムそのものにあった。赤い八角形は「止まれ」を表すが、息子にはまったく理解できず、その場面での「止まれ」が何を意味するのかすら分からなかった。矢印や、あの小さな棒人間も同様に理解できなかった。AACがやろうとしていることこそ、まさに彼が最も苦手とすることだったのだ。

抽象的なアイコンを「彼自身の生活」に置き換える

作者は本業がAIエンジニアだ(自称「フォワード・デプロイド」のAIエンジニアだという)。彼は腰を据え、vibe coding(直感的コーディング：AIとの対話で欲しいものを説明し、AIに直接コードを生成させ、自分は細部の調整だけを担う手法)を使って2時間で基本的なナビゲーション付きのシンプルなサイトを組み上げ、さらにChatGPTで数百語分の語彙の画像を生成した。

彼はそのサイトを家のタッチスクリーンノートPCに入れ、息子に渡した。子どもはたちまち夢中になった。彼にとってこれは自分自身の生活そのものであり、絵本のように、大好きなアニメのように目の前に広がっていて、苦もなく画面の中の自分を見つけ出した。彼は何度も何度もおじいちゃんの写真を押し、そして人生で最も長い一言を口にした——「I really love you a lot」(本当に大好きだよ)。この言葉は、おじいちゃんが普段よく彼にかけている言葉だった。

彼らは息子のすべての食べ物を写真に撮り、「手を伸ばしているあの絵」が「欲しい」を意味することを教え、さらに食べ物のリストへの切り替え方を教えた。4年間、作者はこの子が何を食べたいのかずっと分からずにいたが、それが突然たやすくなった——「I want orange」「I want peanut butter crackers」「I want French toast sticks」。どのおもちゃが彼を不機嫌にさせたのか？あの絵をタップすれば、それで済む。息子は作者が頭をぐっと押し付けてくるのが好きなので、作者はそのためだけのボタンを作った。押すと彼の声で「頭を強く押してほしい」と話す。プロダクト全体が、この一人の子どもを中心に組み立てられている。こうした一見ささやかだが実は大きな勝利の数々に、作者はもっと早くやればよかったと本気で悔しがっている。

既製の機器にはない2つのもの：データと「教える」機能

息子が夢中になって遊ぶようになった後、作者は業界全体に対して怒りを募らせ始めた。市販のAAC機器の大半には、最も基本的な2つのものすら欠けていることに気づいたのだ。

そこで作者はこの2つをどちらも補った——指標を加え、子どもに能動的に教える教育モードを加えたのだ。使い始めて2週間で、単語を見てそれに対応する絵を選び出す息子の認識力は2倍以上に向上した。彼がやったのは、以下に示す、絶えず回り続けるこのループだ。

彼はさらにアプリにスケジュールも組んだ。一定の間隔で曲を流し、それを聞いた息子は自分から歩いていって、マッチングの小ゲームで遊んだり、スライドショーを見たりする。アプリは45分おきにトイレに行きたいか尋ねる。診察に車で向かう道中、作者がスマホで数回タップするだけで、息子のタブレットは「予習モード」に切り替わり、これから診療所で接することになるものを重点的に教えてくれる。息子に何かを尋ねたいのに子どもが一瞬理解できなかった時は、スマホのアプリに文字を打ち込む。その文字は息子が慣れ親しんだあの記号セットで画面に表示され、象形文字のように、子どもはすぐに理解する。意味が、今まさに彼が最も注意を向けたがっている場所に現れるからだ。

話し始めた後にいたのは、「不機嫌」な子どもだった

使い始めて3週間、息子はひどく不機嫌な子どもになった。本当に怒っていた。彼は今や「声」を持ったが、その声にまだ慣れていなかったからだ。分かってもらえるようになった分、責任もついてきた。

以前は空腹だったり不機嫌だったりする時、あいまいな感情頼りで、両親が推測と当て推量でどうにかしていた。今では両親はタブレットを指差し、「タップして、言ってごらん」と何度も彼に言い、自分で表現させる。彼は初めて「口に出して言う」ことに責任を持たなければならなくなった。話す頻度も上がり、以前の約5倍になった。

このワッフルのひと口は簡単には手に入らなかった。作者はこの子に他の食べ物をもっと食べさせようと、「ルールを決める」ことも含めあらゆる方法を試したが、これまで一度も効いたことがなく、効果はほぼ猫に薬を飲ませるのと同じだった。今回、彼らはアプリの中で息子のためにいくつかの小さなコンテンツを作った。「他の食べ物を試すのがどれだけいいことか」を歌った曲に、彼自身が新しい食べ物に挑戦する写真を添え、パパの声で紹介した。そして、息子はワッフルを食べた。

「息子のために作る」から「よその子にも使ってもらえる」へ

今作者が考えているのは、アプリにさらに何を加えれば他の親たちの助けになるかということだ。自分の子どものためにあつらえた道具を、どの家庭でも10分で使い始められるプロダクトに変えるには、解決すべき技術的な課題が山ほどある。

例えば、まず幼児期の初期語彙を分類する汎用的な体系、いわば「足場」を作らなければならない。そうすれば、親が家で何気なく撮った写真を、システムが自動的に決まった場所に振り分けられるようになり、その後のすべての自動化が初めて機能する。

彼は親の体験をできるだけシンプルにしたいと考えている。子どもが一番好きな色をシステムに伝え、子どもが好きなアニメ画風をひとつタップし、おそらく30秒の台本を読んで音声を録音し、写真を数枚アップロードすれば、あとはコミュニケーションボードが勝手に出来上がる。複雑な部分はすべて自分が引き受け、4人の子どもを抱えて目が回るほど忙しい母親でも、10分でこのシステムを組み立てられるようにする。

もっと難しい問題もある。「ある子どもが本当に習得したかどうか」をどう数値化するかだ。これは人によって違う。作者の息子は共同注意他者と同じものに注意を向けられるかどうかを指す。例えば何かを指差した時、子どもがそれにつられて視線を向けられるかということ。これは言語と社会性の発達の基礎的な能力で、多くの自閉症の子どもはこの点が弱い。が比較的弱い。あるテストで作者が息子の注意を引きつけられた場合、ほぼ全問正解できる。しかし引きつけられなかった場合、テストが終わるまでめちゃくちゃにボタンを押し続けてしまう。同じ問題セットでも、測定結果はまるで違ったものになりうる。

彼の日常の仕事はちょうど似た方向性のものを扱っている(ちょうどローンチ前の最終追い込みの最中で、これが彼がこのところ忙しい理由でもある)。そのシステムが出来上がったら、親が普段の言葉でアプリと直接対話するだけで、アプリがリアルタイムでインターフェースを調整できるようにするつもりだ。

いくらかかるのか、誰がすでに使いたがっているのか

前述したような専用のAAC機器は、非常に高額になりうる。サプライヤーから直接ハードウェアを買うと7000ドル以上にもなる。もしすでにiPadを持っているなら、サブスクリプションを買う分には価格はまだ妥当な範囲だ。

作者の試算では、このアプリは月額9.99ドルでやっていける。すべてのAI API呼び出しのコストをカバーしながら、他の家庭の子どもにも自分の息子と同じように使ってもらえる水準だ。音声クローンが必要な場合は月額19.99ドルになる。この機能を常時オンにしておくのはよりコストがかかるからだ。

息子の言語療法クリニックはこれを他の子どもたちにも使いたいと考えており、学校も同様だ。作者は一度も売り込みをしていない。これが彼の言う「うっかり小さな会社を始めてしまった」ということだ。手続き面でも整理すべきことがまだ多い。例えば、これを「医療機器」と呼ぶことはできず、「AAC」と呼ぶこともできない。市場では、それが何をするものかを平易な言葉で説明し、そのうえで販売するしかない。

彼の目標は、親が新しい画像を生成し続ける必要がなくなった時点で、それを無料にするか、少なくとも最低限のプランを残すことだ。一人の子どものために数千枚の画像を生成し終えれば、その後はほとんど新たに生成する必要がなくなるからだ。これは彼が責任を持って提供できる最低価格だ。何しろ一度公開すれば、それを使っているすべての子どものために、サービスを動かし続けなければならない。あと数週間で、他の家庭にも試用してもらえるようになるという。

作者は本業がAIエンジニアだ。彼は新しいアイコンセットに差し替えるのではなく、2時間かけてシンプルなアプリを組み上げ、すべての画像を息子自身のリアルな生活に置き換えた。適当なベーグルではなく「彼の」あのベーグル、適当なおもちゃではなく「彼の」あのおもちゃ、すべて息子が一番好きなアニメの画風で生成し、さらに自分の声をクローンしてボタンひとつひとつに音声をつけた。

内容を変えると、息子はたちまち夢中になり、おじいちゃんの写真を何度も押して、人生で最も長い一言「本当に大好きだよ」を口にした。だが、彼に「理解させる」だけでは十分ではない。認識力を2週間で本当に倍増させたのは、市販の機器に総じて欠けているもうひとつの要素だった。

このもうひとつの要素は、実は2つある。データ(子どもがどのボタンを押したか、正しく認識できたかを記録する)と、教育モード(習得できていないものを選んで繰り返し練習させる)だ。市販のAACの大半はどちらも持っていない。そもそも「すでに話せる人」向けに作られているからだ。作者はこの2つを補い、毎日回り続けるループに仕立てた。

まずどれだけお金がかかるかを見てみよう。子どもに使えるコミュニケーションツールを一式そろえるのに、旧来のやり方(専用AACハードウェア)ではともすれば7000ドル以上かかる。このアプリなら月額9.99ドル(音声クローンが必要なら19.99ドル)で、数百倍の差がある。