7本の指輪型センサーで手話をリアルタイム翻訳、88%の精度でグローブ不要を実現

2026年5月20日

韓国・延世大学校（Yonsei University）のKi Jun Yu氏らの研究グループが、7本の指輪型センサーを指にはめるだけで手話をリアルタイムでテキストに翻訳するシステム「WRSLT（ワイヤレス接続型指輪手話翻訳システム）」を開発した。論文は2026年5月1日に科学誌Science Advancesに掲載された。

手話の認識技術はこれまで、センサーを縫い込んだグローブ型デバイスや、指先に取り付ける有線センサーの束が主流だった。グローブは通気性が悪く長時間の使用が難しく、センサーの位置が手の形によって変わるため使う人ごとにキャリブレーション（個人ごとの調整）が必要だった。WRSLTは各指に独立した小型の指輪センサーを配置することで、これらの問題を解消した。センサーが指ごとに独立しているため、手の大きさや関節の位置の個人差に自然に対応できる。

各指輪には3軸の加速度センサーが内蔵されており、2種類の情報を取得する。手が静止した状態では重力の向きで指の傾きを検出し、動いている状態では加速度の変化パターンから手の軌跡を記録する。これらのデータはBluetooth経由でスマートフォンやPCに送信され、ディープラーニングモデルがジェスチャーを解析してテキストに変換する。1回の充電で約12時間使用できる。

性能の評価は、トレーニングに使っていない被験者でテストする「ユーザー独立評価」で行われた。アメリカ手話（ASL）100語の認識精度は88.3%、国際手話（ISL）100語は88.5%を達成した。従来の無線手話認識システムの多くが50語以下の語彙での評価にとどまっていたのに対し、合計200語という大規模データセットでの実証となった。

一方でKi Jun Yu氏は、より大きなデータセット・より多くの手話話者での検証・長期使用テスト・手話コミュニティとの連携が今後の課題だとしており、消費者向け製品化の時期やコストは未定だ。