一流工匠和運動員行程身體時的用力方法和「訣竅」難以用語言表達，所以很難傳承。爲此，東京工業大學的小池康晴教授等人組成的研究團隊正研究如何利用肌電訊號使初學者也容易學習這些方法和訣竅。即時量化動作能多大程度接近專家。到2050年或許可以將所有匠技都變成資料並保存和再現。
在左右手臂的8個位置分別貼上電極，以獲得肌肉資訊，應答熟練程度（圖片由東京工業大學小池教授提供）
爲何他們有那樣的絕技？我們每次看到傳統手工藝人和一流運動員時都會產生這樣的疑問。外行即使觀摩拍攝的影像模仿其身體動作也未必能獲得相同的結果。因爲從外觀上無法知道實際是以什麼樣的感覺行程身體的。
作爲一種科學分析方法，小池教授利用了人類從大腦向肌肉發出動作命令時產生的微弱電訊號「肌電」。他認爲，如果能參考透過電極獲得的熟練者資料來改善自己的動作，就可以學習詳細的技巧，可作爲實施精進的捷徑。
試製的系統可利用貼在雙臂上的電極擷取16處肌肉的活動。以熟練者做手工作業時的動作爲100，能在0～100的範圍内即時量化學習者的動作多大程度接近熟練者。作業程序中可在每個貼電極的部位應答自己的肌肉動作與熟練者之間的差異，方便糾正動作。
控制手指和手腕立體動作的雙臂肌肉動作十分複雜。研究團隊着眼於大量肌肉聯動的「統合肌」結構，不僅是靠近身體表面的位置，還可以從深水層肌肉中提取資訊。
研究團隊還請工匠應答了該系統的性能。在以金屬加工和西餐餐具著稱的新潟縣燕三條地區的工匠研修設施「磨屋一番館」（新潟縣燕市），研究團隊測量了工匠們拋光金屬時的肌肉活動。然後小池教授每週對系統進行一次一小時的訓練，連續訓練了一個月。
讓工匠判斷訓練前後技能有何變化時，得到了「水平與在設施裏訓練半年的人相同」的評價。
爲了實施實用化，需要設計成無論什麼樣的體型都可以測量的裝置。爲了將測定範圍擴大到手臂以外的部位，還必須提高通訊速度等。
如果能解決這些課題，不僅是透過複雜的手冊和影像，還有望以更簡單的方式將達人的技能傳達給普通人。即使是體育運動等涉及全身的複雜動作，也可以讓普通人更容易掌握一流的技能。
利用最先進的資訊科技（IT），技術的保存和再現也將變得更容易。小池教授充滿期待地表示：「到2050年左右，或許能以資料化的肌電訊號爲基礎，利用虛擬實境（VR）和‘替身’在虛擬空間再現熟練者的技能。」
醫療應用也在開發之中
| 利用肌電訊號的技術動向與前景 | |
| 2018年 | 美國麻省理工學院開發出擷取面部電訊號進行溝通的裝置 |
| 2019年 | 美國Facebook（現美國Meta）收購了開發和捕捉從脊髓傳遞到手部訊號裝置的CTRL-Lab公司 |
| 2020年代下半期 ~2030年前後 |
該技術在復健訓練和肌電義手中廣泛使用 |
| 2030年代 | 取得利用全身肌肉的運動資料，使即時測量和訓練成爲可能 |
| 2040~2050年 | 利用VR和替身在虛擬空間逼真地再現技能 |
肌肉電訊號也可用於其他領域，具有代表性的是醫療應用。
2018年，美國麻省理工學院（MIT）開發出了利用人工智慧（AI）分析擷取來自面部和下顎的電訊號，將一個人想要說的話視覺化，即使罹患ALS（肌萎縮性側索硬化症）等而難以講話的人也能實施交流。
身體的電訊號還可用於復健訓練。築波大學校辦初創企業CYBERDYNE開發的佩戴式機器人「HAL」是一個著名的例子，它有醫用版本和獨立支援版本。
此外，還在開發即使手不能動的人也可以驅動馬達等的「肌電義手」。小池教授介紹說：「復健訓練設備和肌電義手有望在2030年之前普及。」
日常使用的IT設備領域也很有前景。美國Meta公司（原Facebook）於2019年收購了CTRL -Lab公司，該公司在開發利用腕帶型裝置解讀從脊髓傳遞到手部肌肉的訊號，並將其發送至電腦等設備的技術。
2021年．Meta公司發佈了一款戴在手腕上的試製品，它可以實施虛擬鍵盤的輸入和終端機的操作。
日文：松添亮甫、《日經產業新聞》，2022/01/28
中文：JST客觀日本編輯部
