人工知能(AI)の現状と未来・（２-１）代表的な研究テーマ

出典：総務省・平成28年版情報通信白書

 より抜粋して、人工知能の解説用に掲載させていただいています。 第4章「ICTの進化と未来の仕事」・第二節「人工知能(AI)の現状と未来」

人工知能(AI)の現状と未来

［２］ひろがる人工知能(AI)利活用

（１）人工知能(AI)を利活用した事例

人工知能（AI・以下単にAIと表記）は、今後その実用化が着実に進展すると期待されるところであり、多様な機能が幅広い分野で 研究されている。企業が、AIを研究する組織を立ち上げる動きも盛んである。

Facebookは、2013年に人工知能研究所を設立し、利用者の問いかけに対して適切な助言を提供するパーソナルデジタルアシスタント「M」などを開発している*。我が国では、ドワンゴが2014年にドワンゴ人工知能研究所を設立*、トヨタ自動車は2016年にアメリカに研究機関Toyota Research Instituteを設立しておりスタンフォード大学およびマサチューセッツ工科大学とも提携した研究に今後5年間で約10億ドルを投資すると発表した*。

AIが実際のサービスにおいて果たす機能として、「識別」「予測」「実行」という大きく3種類があるとされる。それぞれの機能を利活用する場面は、製造や運送といったあらゆる産業分野に及びうる。

* Facebook社ホームページ(https://research.facebook.com/blog/facebook-ai-research-launches-partnership-program/) * ドワンゴ社ホームページ(http://dwango.co.jp/pi/ns/2014/1128/index3.html) * トヨタ自動車ホームページ(http://newsroom.toyota.co.jp/en/detail/10866787)

人工知能(AI)の実用化における機能領域

識別	音声認識		予測	数値予測		実効	表現生成
	画像認識			マッチング			デザイン
	動画認識			意図予測			行動最適化
	言語解析			ニーズ予測			作業の自動化

例えば、車両の自動運転であれば、画像認識と音声認識から得られた情報に、車両の運行情報・地図情報・位置情報などの他の情報を加えて、車両がおかれた状況を識別する。その上で、衝突の可能性などこれから起こりうることを予測し、安全を保つために最適な運転や、目的地に到達するための経路を計画して実行する。このように、具体的なサービスにおいては、様々な機能が分野に適した形で組み合わさって実用化される。

ディープラーニングを中心としたAIは、今後、識別・予測の精度が向上することによって適用分野が広がり、かつ、複数の技術を結合することで、実用化に求められる機能が充足されるといった発展が見込まれている。発展の仕方は一通りではないが、以下では専門家が想定する一例を挙げる。

現在は、まず画像認識における精度の向上が実現しつつあるが、同じ視覚情報である動画へと対象が拡大し、さらには音声など視覚以外の情報を組み合わせた(マルチモーダル)認識が発展すると期待されている。マルチモーダルな認識が実現すると、環境や状況を総合的に観測することが可能になるので、防犯・監視といった分野での実 用化が考えられる。

次に、コンピューターが自分の取った行動とその結果を分析することが可能になり、高度な行動計画(プランニング)を導くことができるようになると考えられている。自動でのプランニングが可能になると、車両の自動運転や物流の自動化といった分野での実用化が想定される。

さらに行動の分析が高度化し、試行錯誤のような連続的な行動データを解析できるようになると、環境認識の対象や精度が向上して現実社会のより複雑な状況へと実用領域が拡大しうる。例えば、感情を認識出来るようになれば、対人サービスでもある家事や介護などの分野にも導入が考えられる。

AIが認識できる範囲が人の活動領域に広く行き渡ると、AIは言語が対象にする様々な概念を扱うことができるようになる。すると、概念と言語を紐づけることで、言語分析が高精度なものになると考えられる。その結果、自然な言い回しでの自動翻訳が実現するといったことが期待される。最終的には、言語を通じた知識の獲得が可能になり、人工知能AIが秘書などの業務を担うこともありえるとされる

人工知能(AI)の発展と利活用の進化

一方で、AIを、どのような分野でどのように使用するか、あるいは使用しないかは、あくまでも人間が設定するものである。私たち人間を含む生命体は、生存を優先したり社会組織が利益の最大化を追求したりするような個体としての最終的な意思を持っているが、AIはそのような意思を持っておらず、与えられた目標に沿った解を提示する。また、そのような目標を勝手に見つけ出すような自体も当面想定されていない。したがって、実用化が期待されるそれぞれの分野において、目標を適切に定めることは人間の役割なのである。また、社会にとって有害な目的(倫理、法、社会の分野を総称してELSI(Ethical, Legal and Social Issues)と呼ばれる)で人工知能(AI)が利用されることを防止するコンセンサスを醸成するべく取組が進められている。

ア　ワトソン(IBM)

米IBMは、2014年に同社のAIである「ワトソン(Watson)」を事業化するため10億ドルを超える投資と2,000人規模の人材を投入すると発表しており、これまでに医療分野では過去の診断データから患者の治療方針を提示したり、銀行のコールセンター業務において問い合わせに対する適切な回答を提示したりする商用サービスを開始している。ワトソンは、第二次ブームまでの技術を主としたAIであるが、非構造化データを含む対象データを、スコアリング・アルゴリズムによって分析し、非定型の問いに対する適切な答えを提示することができる。

イ　Pepper(ソフトバンクロボティクス)

ソフトバンクロボティクスは、「Pepper(ペッパー)」というロボットを開発した。Pepperは、人の感情を検知するAIを搭載しており、接客などの業務に おいても導入されている。

 

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