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1 0 Sapporo AI Lab が描く未来 ~ AI 社会実装を先導する都市 さっぽろ を目指して ~ Sapporo AI Lab ラボ長北海道大学大学院情報科学研究科教授川村秀憲

2 はじめに AI と未来社会 1 20 年後 あなたが望もうが 望むまいが現在の仕事のほとんどが機械によって代行される ラリーページ 創造性のない仕事は全てテクノロジーに代行される ビルゲイツ 現在人間が行っている 47% の仕事が 20 年以内に機械によって代行される オックスフォード大学調査報告 2045 年 AI の能力が人類のそれをはるかに超えるシンギュラリティ ( 技術的特異点 ) が訪れる レイ カーツワイル

3 AI の歴史 コンピュータの進化に従って発展 2 弱い人工知能によるビジネスが本格化

4 第 3 次 AI ブームが起こったきっかけ 3 人間のようにデータ ( 画像 音声 テキスト等 ) を認識し 処理するための方法が明らかに ビッグデータ GPU (Graphics Processing Unit) ディープラーニング ビッグデータ GPU による高速計算 ニューラルネットワーク ディープラーニング技術によって機械学習の性能が飛躍的に向上 カメラ画像など実世界のデータから特徴量を自動抽出して処理することが可能に

5 AI 技術の本質 4 ここの部分をどうやって作るのか? データ 人間のように認識 判断 意思決定し データを処理 出力 犬と猫を判別するソフトウェアを作るには 犬と猫を区別する方法が必要 画像 特徴量 判別特徴量は 髭の有無? 耳の形? 目の形? 色?

6 ここまできた AI 5 AI アルファ碁 3 連勝 人間との対局は終える 書類の不備を AI で検知 三菱電機が 2018 年度に事業化へ AI で電話保留時間 1 割減 顧客の感情も推定へ日本 MS AI 助言で業務効率化無駄な会議時間を 27% 削減投資銀行が機械学習 ( マシンラーニング ) でリサーチ業務 コストを大幅削減オラクルが 集客 誘導 サービス をフル AI 化圧倒的なデータ活用で次世代の顧客体験を実現社内ヘルプデスク業務を AI が 24 時間代行 Watson 活用サービス AI-Q Gmail に スマートリプライ 導入返信メールを自動作成 AI コピーライター 電通が開発広告コピーを自動生成深層学習でアルツハイマー病の発症を 81% の精度で予測人工知能がガンの早期発見につかわれ始めた ニューラルネットワークは医療を変えるかすでに医師の平均を上回っている人工知能の診断精度 研究室が沸き立った AI が作詞 アイドル新曲ができるまで電通大教授に聞く大和証券 AI が予測した株価情報提供トヨタが米社の AI 技術を採用自動運転車数年内に発売大成建設 AI 活用し無人化施工開発へ建機が自律走行 AI で早朝 夜間の EC 配送を効率化するサービス ソフトバンクグループが分社化米アマゾン テレビ電話もできる人工知能付きスピーカー発売動画再生や通販もロボット警察官 Robocop ドバイ警察が正式雇用一瞬で 100 項目の特徴を検出! 逃走不可能な 監視ソフト を日立が開発牛の畜産に AI が一役病気の早期発見や効率繁殖国内初! 対話型 AI で家庭菜園初心者にアドバイス pixiv Sketch 機械学習による自動着色サービス PaintsChainer を統合 ロボット大喜利 開幕人工知能がボケる来場者の表情でウケたか判定

7 AI 技術の発展予想マップ 6 AI 技術の進展のマップを, 事業化の検討に活用 現在の AI 技術はレベル 4 直近 5~10 年に大きな発展が予想される 技術的特異点 ( シンギュラリティ ) 2045 年 (by レイ カーツワイル米 実業家 ) あらゆる面で人間の知能を持つ AI が実現されれば,AI 自ら新たな AI を設計する技術進歩の主役が AI に交代するのは 2045 年であると予想 人工知能 &IoT ビジネス ( 日経 BP ムック ) pp.24-25

8 AI がどのように社会に浸透するか 7 分類 A 分類内容 人件費がぐっと下がることにより 競争優位になる 競争環境におけるコストのセンシティビティ 必要な設備投資費 外食 : 人件費割合 3 割 コストセンシティブなファーストフード等 B 人件費が大きく下がることで そもそも議論の俎上に乗ってこなかったようなビジネスモデルが可能になる 既存の仕事を調べても見えないかも, 人間には ( やろうと思えば ) できる 事故防止や街頭調査 森林管理や災害の予兆発見 C そもそも人間ではできないことが可能になる 既存の仕事を調べても見えない, 人間でもできない 極限環境での作業 ( 原子炉 深海 鉱山 宇宙 災害救助 体内 )

9 札幌市 IT 産業の現状 8 北海道情報産業総売上高の推移? 札幌 IT 産業の 現状 売上高 :4,213 億円 事業所数 :5 位 従業者数 :6 位 従業員一人あたり売上 :15 位 売上高 :H27 年度実績 ( 北海道 IT リポート 2017) 順位 : 東京都を除く主要都市比較 (H24 経済センサス ) 札幌 IT 産業の 課題 業界全体の売上は上昇基調だが 受注 下請け企業が多い 受注単価が伸び悩み ニアショア化 高付加価値化が必須高度人材の不足

10 AI 時代を生き延びるには 9 札幌の潜在的な 強み 先端技術研究者の集積 北海道大学等 技術開発系企業の集積 ハードウェア ソフトウェアなど幅広い分野で技術に精通した企業が存在し シーズの取り込みを得意とするなど強い技術志向を持つ 1. 川上 川下のみが勝ち組に 2. 最先端の AI 知識を手に入れろ 3. 演繹的ものづくりから帰納的ものづくりへ 4. AI ものづくりの暗黙知 5. サラリーマン集団からプロフェッショナル集団へ 6. 産学官連携 AI コニュニティ作り 7. AI ものづくりのブランディング

11 札幌市 IT 産業振興の方向性 第 4 次産業革命のダイナミズムを取込む IoT ビッグデータ AI など先端技術へのチャレンジ 2. 札幌にある潜在的な強みを活かす 先端技術研究者の集積 技術開発系企業の集積 3. 大学の先端技術をビジネスへ 北海道大学を中心とした大学との連携 企業とのマッチング 4. 産学官連携の推進スキームを構築 札幌市 IoT イノヘ ーション推進コンソーシアム ( 札幌市 IoT 推進ラボ ) を組成 5. 国の施策との連携 地方版 IoT 推進ラボとして認定 国の施策を積極的に活用

12 1. 設立概要 11 名 称 Sapporo AI Lab ( 札幌 AI ラボ ) 位置づけ 札幌市 IoT イノベーション推進コンソーシアム ( 札幌市 IoT 推進ラボ ) の専門部会として位置づける 目 的 AI 関連技術を活用した新たなビジネス創出を促進 AI 関連企業の集積と起業を促進 AI 関連人材の確保 育成及び更なる集積を促進 AI 関連技術の社会実装 * を促進 目指す姿 AI 社会実装 * を先導する都市 さっぽろ 機 能 AI に関する研究 開発 人材の確保 育成 産学連携 企業連携プロジェクトのコーディネート コミュニティ支援 情報発信 普及啓発 ブランド化 事業方針 オープン性 透明性の確保 札幌市の産業振興施策との連動 札幌市 ICT 活用プラットフォームに蓄積する官民データを先導して活用 * 社会実装 : 具体的な研究成果の社会還元 研究の結果得られた新たな知見や技術が 将来製品化され市場に普及する あるいは行政サービスに反映されることにより社会や経済に便益をもたらすこと ( 科学技術振興機構の定義より )

13 2. 運営体制 12 Sapporo AI Lab ラボ長アドバイザリー ボードステアリング コミッティテクニカル コミッティコーディネーター 運営メンバー ラボ長川村秀憲 ( 北海道大学教授 ) アドバイザリー ボード シニアアドバイザー松原仁 ( はこだて未来大学教授 ) アドバイザー富山浩樹 ( リージョナルマーケティング代表 ) 佐々木智也 ( デジタルガレージ執行役員 SVP) ステアリング コミッティ森正人 ( 北海道 IT 推進協会会長 ) 伊藤博之 ( 北海道オープンデータ協議会理事長 No Maps 実行委員会委員長 ) 村田利文 ( 札幌 AI 勉強会主宰 ) 杉山央 ( 札幌ビズカフェ理事長 ) テクニカル コミッティ川上敬 ( 北海道科学大学教授 ) 山下倫央 ( 北海道大学准教授 ) 横山想一郎 ( 北海道大学助教 ) 石田崇 ( テクノフェイス代表 ) コーディネーター酒巻季彦 ( さっぽろ産業振興財団 ) 事務局さっぽろ産業振興財団 / 札幌市経済観光局

14 3. 活動拠点 13 拠点 <ICC( インタークロス クリエイティフ センター )> 白石区東札幌 5 条 1 丁目 1-1 インキュベーション拠点から プロジェクト創出拠点ヘ 1F Cross Garden( クロスガーデン ) クリエイターや企業の方に向けたコワーキングスペース 2F クリエイティブルーム Cross Lab( クロスラボ ) プロジェクト構想や研究 開発に活用できるスペース 3F デジタル工房 プロ仕様の映像 音楽編集室 サテライト < テラス計画 > 中央区北 2 条西 4 丁目赤れんがテラス 5 階 展示壁面 (2500mm 9000mm) を使用し 美術や映像 建築 デザイン 絵本 漫画などの展覧会を定期的に開催 また音楽ライブやワークショップ レクチャーなど様々なイベントが可能 札幌駅前通まちづくり ( 株 ) の テラス計画 事業と連携

15 4. 当面の基本事業 情報発信 普及啓発 1)AI を活用したビジネス事例の収集 2) イベント出展のほか SNS も活用した情報発信 普及啓発 札幌市事業 2. コミュニティ支援 1)AI 関連コミュニティの活動サポート 2) ラボの たまり場 化を促進 3. AI 人材育成 1)IT イノベーション人材育成事業 IT イノベーションを創出できる人材を 実践を通じて育成 2) 大学連携サテライトゼミの開催 半年間で全 10 回の世界最先端技術を学ぶゼミを開催 ( 修了者にはラボ長から修了証を授与 ) 札幌市事業 4. プロジェクトメイク 1)AI を活用したビジネスに関するコーディネート マッチング AI 活用事業に関するコーディネーターを配置して 企業等からの相談に対応 2) 産学連携による共同研究チャレンジマッチング 企業から研究提案を募集し 大学研究室とのマッチングイベントを実施 ( 有償 : 一口 50 万円程度 ) 5. リーディングプロジェクト 1) 日本語版データセット (Sapporo Question Answering dataset) 構築 札幌市コールセンターのデータを基に日本語版の対話データセットを構築 2)AI による自動応答システムの試作開発 AI 対話エンジンを試作開発してオープンソース化 札幌市事業 札幌市事業

16 5. 活動イメージ 15 さらに人 投資を呼び込む好循環の構築 地域発の AI 関連プロジェクトを IoT Lab selection やインキュベーターへ繋げ No Maps CEATEC で発信 札幌市 IoT イノベーション推進コンソーシアム スタートアップ ( 起業 ) インキュベーター 首都圏 AI 案件 首都圏 AI 案件を積極的に獲得 AI Lab 会員企業とのマッチング AI 実績を積み上げて開発スキルを蓄積 < 他産業企業 > 食 農業 健康 医療 Sapporo AI Lab 会員企業 Sapporo AI Lab 会員企業札幌市 IoT イノベーション推進コンソーシアムの会員企業で Sapporo AI Lab(AI 専門部会 ) に参加を希望する企業 Sapporo AI Lab (AI 専門部会 ) < 組織構成 > ラボ長 アドバイザリー ボード ステアリング コミッティ テクニカル コミッティ コーディネーター 地域企業の AI 関係の相談や支援窓口 AI Lab 会員企業と他産業企業のマッチング 地域発の AI 関連プロジェクトを組成 札幌市 ICT 活用プラットフォームに蓄積する官民データ 大学等研究機関 共同研究 技術支援等の産学連携促進 AI 関係コミュニティ 連携 サポート 人材育成

17 おわりに 年後 あなたが望もうが 望むまいが現在の仕事のほとんどが機械によって代行される ラリーページ 創造性のない仕事は全てテクノロジーに代行される ビルゲイツ 現在人間が行っている 47% の仕事が 20 年以内に機械によって代行される オックスフォード大学調査報告 2045 年 AI の能力が人類のそれをはるかに超えるシンギュラリティ ( 技術的特異点 ) が訪れる レイ カーツワイル

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