アフォーダンス理論とその具体例｜建築・保育・人工知能・作業療法

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先述した扉の例を考えてみてください。私たちは、ドアを開ける部分に平たい板が貼り付けてある場合、そのドアを「押して」開けるものだと瞬時に理解することができます。 これをアフォードすると表現します。それと同様にドアノブがついている場合は、ノブを「回して」開けることをアフォードしています。

人は水平面を見ると、物を置こうと考えます。しかし、それが物が置けるほどの幅広の手すりだったと仮定します。低い場所にあるなら荷物を置いても問題はありませんが５階だったら物を置くと落下するという危険性が考えられるため、置こうとは思わないはずです。 こういったアフォーダンスを元に、建築の世界では、危険だと思われる手すりには傾斜をつけて、予め物を置けないようにデザインしています。

別の例をあげて考えてみます。その中には「近道行動」と呼ばれるアフォーダンスがあります。人は前方にコーナー(曲がり角)がある場合、できるだけ内側を歩こうと反射的に動き、曲がり角の位置を見誤ると体の一部がそこに接触してしまう危険性があります。 上記のことからアフォーダンスを考慮すると、コーナーは人に接触されても大丈夫な素材にするか、形状を工夫して予め事故を防ぐ必要があると言えるのです。

こどもたちは、ものなどの環境と自分の行為・行動の関係について、より原理的に捉え・考えています。例えば「○○ちゃん、テーブルには登らないよ！」と、保護者をはじめ周囲を取り巻く保育者たちが口にしているのを聞いたことがあると思います。 しかし、テーブルの上に食事が並びきらないほど置いてあったとしたら、それでも登ろうとするこどもは、ほとんどの確率でいないでしょう。この時のテーブルの状態は、こどもにとって登れない状態だと判断されているのです。

子供は、大人が考えつかないような行動を取り周囲をびっくりさせることも多いです。例えば「わざわざ石の上を歩く」、「大人が入れないような隙間に入る」などです。これらはこども目線で見た環境から「抵抗の変化」を経験してアフォードしていると考えられます。 こどもは不安定な場所（石の上）にて異なる支持面の安定性を探り、支持面によって変わる自己の体に感じる抵抗の変化を楽しんでいるとも考えられます。

人工知能やロボット制御の分野では、アフォーダンス理論が活用されており、既に大きな成果が上がり始めています。従来のロボットは「刺激に反応する複雑な機械」という人間観に基いて、刺激に対する処理能力』を上げることが課題となっていました。 アフォーダンスは「刺激」でなく「情報」のことを指します。動物は情報に反応するのではなく、情報を環境に「検索」し、その中から反射的行動をピックアップしているのです。この考えに基づき、現在では人工知能の研究開発に、大きな前進が期待されています。

精神科分野においてのアフォーダンスは、「危機管理上の注意」として言われています。この場合は、作業療法施設の道具類がを危機管理提供している訳ではないことは明白です。 精神科作業療法では危機管理という作業は決して提供しません。しかし、危機管理が強い患者にとっては、すべての物事を危機的な物に結びつけてしまう、という一つの例です。

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これまで、アフォーダンスについて、アフォーダンスとは何かを、応用が進む代表的な分野の例を交えながらご説明してきました。アフォーダンスについては、ご紹介した分野以外にも、Web関連での応用が期待されています。今後もますます利用されていくことでしょう。

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