目次 次世代人工知能 ロボット中核技術開発 の取組 ~ 人を豊かにする社会に向けて~ 1.NEDOについて 2. ロボット 人工知能を取り巻く政策 3.NEDO 次世代人工知能 ロボット中核技術開発 の取組 4. 次世代人工知能の技術開発と社会実装 5. まとめ 1

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1 LSI とシステムのワークショップ 2017 招待講演 4 ( N E D O 資料 ) 次世代人工知能 ロボット中核技術開発 の取組 ~ 人を豊かにする社会に向けて ~ 2017 年 5 月 16 日 国立研究開発法人新エネルギー 産業技術総合開発機構 (NEDO) 次世代人工知能 ロボット中核技術開発 プロジェクトマネージャー 関根久

2 目次 次世代人工知能 ロボット中核技術開発 の取組 ~ 人を豊かにする社会に向けて~ 1.NEDOについて 2. ロボット 人工知能を取り巻く政策 3.NEDO 次世代人工知能 ロボット中核技術開発 の取組 4. 次世代人工知能の技術開発と社会実装 5. まとめ 1

3 1.NEDO について 2

4 NEDO の概要 国立研究開発法人新エネルギー 産業技術総合開発機構 New Energy and Industrial Technology Development Organization 設立 1980 年 10 月 1 日ミッション エネルギー 地球環境問題の解決 産業技術力の強化予算約 1,397 億円 (2017 年度 ) 職員数 941 名 (2017 年 4 月 1 日現在 ) 日本最大級の公的研究開発マネジメント機関 3

5 NEDO の沿革 1980 年 10 月特殊法人新エネルギー総合開発機構 (NEDO) 設立 1988 年 10 月産業技術研究開発業務を追加し 新エネルギー 産業技術総合開発機構 に改組 2003 年 10 月独立行政法人化 2015 年 4 月国立研究開発法人化 2016 年 3 月 NEDO 法の改正 ( 京都メカニズム クレジット取得事業終了 ) 4

6 NEDO の位置づけ 政策立案 課題解決 貢献 ( 予算 人材 etc) ( エネルギー 環境 etc) 政府 経済産業省 技術開発 実証事業 産業界 大学研究機関 グローバルマーケット 制度設計 ( 規制 標準 etc) 競争力強化 イノベ ション創出 ( 国際基準 etc) 5

7 NEDOプロジェクトにおける研究開発マネジメント 外部情勢の変化 社会的受容性 連携やシナジーの効果 情熱や熱意 危機意識 事業領域が 仕分けられた チーム構成 戦略 内部情勢の変化 社内支援 計画 ベースとなる 自社技術を 保有している 計画の 修正を検討 課題の解決が 不可能の場合 知財等 プロジェクトの ルール設定 心理的安全性の確保 新たな知見や技術 ノウハウ等の創出や融合 メカニズム解明 効率的な研究開発の実現 スピードアップ 実施 NEDOやPMの役割 場の形成 環境の構築 リーダーシップ 仲介役 NEDOに対する信頼 改善 明確化された 課題を解決 課題の見える化 解決策の提示 試作 実証 サンプル供給 評価技術 を確立 課題の発見 洗い出し 評価 実用化 事業化 出典 吉田朋央 他 2015 ナショナルプロジェクトのR&Dマネジメント 研究技術計画学会第30年次学術大会 一部改編およびデザイン変更. 6

8 学術研究から産業技術へ 学術研究から科学技術へ 科学技術振興機構 (JST) 大学主体から 科学技術から産業技術へ 新エネルギー 産業技術総合開発機構 (NEDO) 企業主体へ 開発課題を設定 / プロジェクトを実施 技術シーズ 社会的重要ニーズ 7

9 NEDO の組織体制 NEDO (2017 年 4 月 1 日現在 ) (2014 年 4 月 1 日 ~) (2016 年 4 月 1 日 ~) ロボット 機械システム部から名称変更 8

10 世界で勝てる戦略の策定 2014 年 4 月技術戦略研究センターを設置 Technology Strategy Center 技術シーズとの対比分析 社会的重要ニーズを抽出 開発課題を設定 ポジション分析 技術力 国際競争力の分析と戦略策定 経済産業省関係の研究開発予算を中心に 技術戦略を一手に策定 9

11 技術戦略研究センターのミッション 技術戦略研究センター (TSC) : 調査 研究を通じ 産業技術やエネルギー 環境技術分野の 技術戦略及びこれに基づく重要なプロジェクトを企画 立案し 提示する研究機関 Our Goal 戦略に基づく技術開発を通じ ビジネス主導のイノベーションを刺激 支援し 経済成長を加速することを目指します Our Mission 研究開発プロジェクトの前提となる先を見据えた中長期戦略を策定します 戦略策定等を通じ研究開発マネジメント人材の育成を図ります Our Areas Our Approach 産業界 学界と双方向な会話を行い グローバルに最新技術動向や将来市場展望を把握します そして 分野毎に技術戦略を策定し プロジェクトを企画 立案 テクノロジーを迅速 効率的 持続的にビジネスに橋渡しします 新領域 融合分野 電子 情報 機械システム分野 ナノテクノロジー 材料分野 エネルギーシステム 水素分野 環境 化学分野 再生可能エネルギー分野 マクロ分析分野 標準化 知財分野 10

12 技術戦略研究センターの関係フェロー (2016 年 8 月現在 ) 11

13 人工知能分野 ロボット分野 (2.0 領域 ) の技術戦略 人工知能分野 ロボット分野 (2.0 領域 ) において 革新的なロボット要素技術の研究開発 人工知能分野の研究者の英知を結集した 拠点 構築の必要性等を提言 人工知能分野 ロボット分野 (2.0 領域 ) パワーレーザー分野 コンピューティング / 物性 電子デバイス分野 参考 : NEDO 技術レポート TSC Foresight < 12

14 2. ロボット 人工知能を取り巻く政策 13

15 ロボット 人工知能に関する政府及び NEDO の動き FY2014 FY2015 FY ~ ロボット革命実現会議 政府 ロボット ロボット新戦略 ( 日本経済再生本部決定 ) 第 5 回未来投資に向けた官民対話 ( 日本経済再生本部 ) 人工知能 ~ 人工知能技術戦略会議第 1 回 3 省合同 AI シンポジウム 産総研人工知能研究センター (AIRC) 設立 [ 次世代 PJ の委託先 ] 日本再興戦略改訂 未来への投資 生産性革命 - ( 閣議決定 ) 第 5 期科学技術基本計画 ( 平成 28 年度 ~ 平成 32 年度 ) ( 閣議決定 ) 日本再興戦略 第 4 次産業革命に向けて - ( 閣議決定 ) 次世代人工知能技術社会実装ビジョン の公表 NEDO 技術戦略研究センター (TSC) ロボット 機械システム部 設置 人工知能分野 ロボット分野 (2.0 領域 ) の技術戦略策定 次世代人工知能 ロボット中核技術開発 始動 ロボット AI 部 に改称 部内に AI 社会実装推進室 設置 14

16 ロボット革命実現会議 ロボットメーカー ユーザー双方の有識者等からなるロボット革命実現会議を総理の下に設置 2014 年 9 月 11 日 有識者委員のほか 総理 経済産業大臣 その他関係政務等の出席も得て 第 1 回会合を開催 2015 年 1 月までに計 6 回会議を開催し ロボット新戦略 を策定 (2015 年 1 月 23 日決定 ) ( 写真は首相官邸 Web ページより ) ( ロボット革命実現会議構成員 ) 新井紀子 国立情報学研究所社会共有知研究センター長 池史彦 本田技研工業株式会社代表取締役会長 石川公也 社会福祉法人シルヴァーウィング常務理事 小田真弓 株式会社加賀屋女将 笠原節夫 有限会社横浜ファーム代表取締役 菊池功 株式会社菊池製作所代表取締役社長 黒岩祐治 神奈川県知事 斎藤保 株式会社 IHI 代表取締役社長最高経営責任者 白石真澄 関西大学政策創造学部教授 杉原素子 社会福祉法人邦友会新宿けやき園施設長 諏訪貴子 ダイヤ精機株式会社代表取締役 津田純嗣 株式会社安川電機代表取締役会長兼社長 野路國夫 株式会社小松製作所代表取締役会長 野間口有 三菱電機株式会社相談役 ( 座長 ) 橋本和仁 総合科学技術 イノベーション会議議員 ( 東京大学大学院工学系研究科教授 ) 安田定明 株式会社武蔵野代表取締役会長 吉崎航 アスラテック株式会社チーフロボットクリエーター 15

17 これまでの NEDO のロボット開発と今後の課題 1999 H11FY 2000 H12FY 2001 H13FY 2002 H14FY 2003 H15FY 2004 H16FY 2005 H17FY 2006 H18FY 2007 H19FY 2008 H20FY 2009 H21FY 2010 H22FY 2011 H23FY 2012 H24FY 2013 H25FY 2014 H26FY 2015 H27FY 2016 H28FY 現在 2017 H29FY 市場化度 実証開発型 自動走行システム (SIP) 2017~ 用途開発型 ものづくり 物流 食品他 1.5 領域 2015~ World Robot Summit (WRS) 2018 / 2020 基盤技術型 革新的要素技術 人工知能 2.0 領域 2015~ 16

18 参考 次世代人工知能の技術開発 : 方向性とプロジェクト例 AI はさまざまな分野と融合する技術 我が国の有する強みを考慮すると 融合を進めるべき分野の柱は次の 3 つ Manufacturing: 高いものづくり力や世界トップの産業用ロボットや自動車と融合し 他の追従を許さない 製造業を実現 Human Life/Services: 日本の高品質なサービス業 医療 介護 交通インフラ等と融合し 豊かな生活 を提供 Science / Engineering: 世界トップクラスの基礎科学と融合し 科学技術の発展を促進 研究開発の方向性を示し 海外の研究機関 大学から世界最先端の技術 人材を引きつけつつ ユーザーとなる官民を巻き込んで研究開発 さらに 研究開発成果を 出口側が有する課題 データと連携させつつ 人材育成 標準化戦略等の社会実装ツールで全面支援し 確実に出口に繋げる AI for Manufacturing (AI ロボット ) PJ で実現する将来像 ( 例 ) 例 ) ティーチングレスの産業用ロボットによる多品種少量生産の作業支援 組み立て作業時の異常予測等により製造業の生産性を向上 Human Life / Services (AI IoT) 例 ) 消費者行動を解析し多様な業種を支援することで サービスの高付加価値化により 生活満足度を向上 Science / Engineering (AI Big Data) 例 ) 生命科学 臨床医学 材料工学等において 多様な実験データから仮説や新たな理論等を自動生成し 基礎研究を加速 出典 : 新産業構造ビジョン ~ 第 4 次産業革命をリードする日本の戦略 ~ 産業構造審議会中間整理, 2016/4/27, 経済産業省を基に改編 17

19 人工知能の実用化と基礎研究の好循環を生むプラットフォーム形成 実世界に埋め込まれる人工知能技術 企業 技術移転 共同研究 AI for Manufacturing AI for Human Life/Services AI for Science/ Engineering ものづくり力や産業用 ロボットとの融合 多品種少量生産支援 異常 故障予測 製造業の生産性向上 サービス業 医療 介護 交通インフラ等との融合 消費者行動解析 サービス生産性向上 自律移動 災害対応支援 基礎科学との融合 生命科学 臨床医学 材料科学等の分野での 仮説生成 実験検証支援 ③次世代人工知能共通基盤 人間行動 モデリング 画像解析 ベンチャー 標準タスク ベンチマークデータ テキストからの 知識抽出 対人インタ ラクション 産業用ロボット 起業 技術移転 自動運転 ②-(2) 先進中核モジュール 観測 データ収集 認識 モデル 化 予測 行動計画 制御 自然言語 理解 ②-(1) 次世代人工知能 フレームワーク ①大規模目的基礎研究 先端技術研究開発 機械学習 確率モデリングの高度化 次世代脳型人工知能 データ 知識融合型人工知能 国立研究開発法人産業技術総合研究所 人工知能研究センター提供 18

20 次世代人工知能 ロボット中核技術開発 (2.0 領域 ) 平成 29 年度予算額 45.0 億円 ( 平成 27 年度 10.0 億円, 平成 28 年度 30.6 億円 ) 出典 : 平成 29 年度経済産業省予算関連事業 PR 資料, 経済産業省を基に 過去の予算額を追記 19

21 3.NEDO 次世代人工知能 ロボット中核技術開発 の取組 20

22 次世代の技術開発に向けたアクションプラン ~ 実用化を目指して データ駆動社会を勝ち抜くための研究開発を推進することが必要であり そのための重要な要素技術等について 革新的な次世代技術の研究開発を推進することが必要 開発すべき次世代技術としては 産業や社会に実装され 大きなインパクトを与えうる重要な要素技術 ( 人工知能 センサ及び認識のシステム 機構 駆動 ( アクチュエータ ) 及びその制御システム等のコアテクノロジーや基盤技術等 ) 多くの要素技術の研究開発を並行して実施すると共に ワークショップの開催等を通じて 技術間の連携や情報共有を図りながら アワード ( 競技会 ) 方式も活用して技術間の競争を促進 オープンイノベーションを導入して研究開発を実施 技術 A 技術 B 技術 C 技術 D 技術 E 技術 F 技術 G 技術 H 2015 現在 2020 ワークショップ ステージゲート 新規 終了 中間評価 実用化 ステージゲート 融合 ワークショップ アワード ( 競技会 ) 等 予算の追加配賦による研究開発の加速 次世代人工知能のロボットへの実装 新規 テーマの有機的な連携 事後評価 実用化 実装支援等 21 ロボット新戦略のポイント (2015/1/23, ロボット革命実現会議 ) を基に作成

23 次世代人工知能技術と革新的ロボット要素技術の開発 1 次世代人工知能技術分野 ① 大規模目的基礎研究 先端技術研究開発 意思決定支援 ② 次世代人工知能フレームワーク研究 先進中核モジュール研究開発 予測 共通コア人工知能 ③ 次世代人工知能共通基盤技術研究開発 産業技術総合研究所 人工知能研究センター AIRC を拠点として委託 2 2015年度採択 調査研究 3件 1件 拠点に結集 人工知能分野の研究者の英知を AIRC V 1 2015年度採択 先導研究 2件 2件 言語理解 3 2016年度採択 先導研究 2件 2 革新的ロボット要素技術分野 ④ 革新的なセンシング技術 スーパーセンシング ⑤ 革新的なアクチュエーション技術 スマートアクチュエーション ⑥ 革新的なロボットインテグレーション技術 災害対応 QoL向上 1 2015年度採択 先導研究 18件 12件 2 2015年度採択 調査研究 13件 7件 3 2016年度採択 先導研究 11件 人共存 22

24 プロジェクトの全体スケジュール 現在 PJ 中間評価 PJ 事後評価 (H32FY) H27FY(FY2015) H28FY(FY2016) H29FY(FY2017) H30FY(FY2018) H31FY(FY2019) 1. H27FY 開始 : 人工知能分野 研究開発項目 1~3 ( 課題設定型 ) ロボット分野 研究開発項目 4~6 ( テーマ公募型 ) 1 H27FY 開始 1 公募 先導研究 AI:2 件 ロボット :18 件 ステージゲート 研究開発 AI:2 件 ロボット :12 件 2. H27FY 開始 : 人工知能分野 研究開発項目 1~3 ロボット分野 研究開発項目 4~6 (RFI を踏まえた課題設定型 ) 2 H27FY 開始 2 R F I 公募 調査研究 AI:3 件 ロボット :13 件 ステップゲート 先導研究 AI:1 件 ロボット :7 件 ステージゲート 研究開発 3. H28FY 開始 : 人工知能分野 研究開発項目 1~3 ロボット分野 研究開発項目 4~6 ( 課題設定型テーマ公募 ) 3 H28FY 開始 公募 先導研究 AI:2 件 ロボット :11 件 ステージゲート 研究開発 4 H29FY 開始 4. H29FY 開始 : 人工知能分野 研究開発項目 1~3/7 ( 課題設定型テーマ公募 ) 公募 先導研究 ( 研究開発項目 7) 調査研究 ( 研究開発項目 1~3) 23

25 プロジェクトの推進 1-1 次世代人工知能技術分野 次世代人工知能技術の研究開発 産業技術総合研究所人工知能研究センター (AIRC) を研究開発拠点とし 国際電気通信基礎技術研究所 (ATR) 国立情報学研究所 (NII) 大学等の研究者についても クロスアポイントメント契約等により 拠点に参画して一体的に研究開発を推進 意思決定支援 共通コア人工知能 予測 言語理解 人工知能分野の研究者の英知を拠点に結集 (AIRC) V 24

26 プロジェクトの推進 1 2 革新的ロボット要素技術分野 革新的なロボット要素技術の研究開発 臭覚センサ 東京大 人工腱 東工大 マルチセンサプラットフォーム 東北大 など 18件の革新的なロボット要素技術について研究開発を推進 2017年1月のステージ ゲート評価により 12件を先導研究へ移行 ④革新的なセンシング技術 スーパーセンシング 生存者発見ロボット ⑤革新的なアクチュエーション技術 スマートアクチュエーション 介護支援 ⑥ロボットインテグレーション技術 人共存型ロボット ロボット革命実現会議における議論を踏まえ策定された ロボット新戦略 に沿って PMが中心となって 次世代の中核要素技術の種を発掘しながら オープンイノベーションを導入して多くの 要素技術の研究開発を並行して実施 ワークショップの開催等を通じて 技術間の連携や情報共有を図りながら アワード 競技会 方式 も活用 して技術間の競争を促進 25

27 プロジェクトの推進 2 RFI を踏まえた調査 先導研究 Request For Information;RFI を実施 以下の 8 課題を設定 計 16 件の調査研究に着手 2-1 次世代人工知能技術分野 (1) 人工知能プログラミング言語 (2) マルチモーダルコミュニケーション (3) 道具の操りと身体性の相互作用 スーパーセンシング (4) ブレイン マシン インターフェース (BMI) 技術 2016 年 9 月のステップゲート評価により 8 件を先導研究へ移行 ロボットインテグレーション (5) 自律型ヒューマノイド (6) 各種ロボット機器をつなぐ標準規格 スマートアクチュエーション (7) 次世代機能性材料を用いた革新的ロボット構成要素 (8) 次世代マニピュレーション技術 2-2 革新的ロボット要素技術分野 26

28 プロジェクトの推進 3-1 次世代人工知能技術分野 平成 28 年度公募における研究開発課題 研究開発課題 概要 Ⅰ 大規模目的基礎研究 先端技術研究開発 最新の計算論的神経科学の知見を取り入れた脳型人工知能及びデータ駆動型の人工知能と知識駆動型の人工知能の融合を目指すデータ 知識融合型人工知能に関して 大規模なデータを用いた実世界の課題への適用とその結果の評価を前提とした目的基礎研究 ( 大規模目的基礎研究 ) と 世界トップレベルの性能の達成を目指す先端技術の研究開発を実施する 次世代人工知能技術分野は 若手研究者及び中小企業 ( ベンチャー企業を含む ) の人材育成を図るため 研究開発責任者 を若手研究者 ( 原則 45 歳未満 ) とする大学 研究機関等及び中小企業 ( ベンチャー企業を含む ) を対象とする また 当該分野は 互いに密接に関連しており 総合的かつ集中的に行うことが必要 かつ 適切であると考えられますので 拠点 ( ) において 産学官の英知を結集することにより実施する そのため 次世代人工知能技術分野の提案に当たっては 拠 点への参画を原則とする ( ) 拠点とは 本研究を行うための一の組織であり 物理的な研究開発拠点を有するものとし 国立研究開発法人産業技術総合研究所人工知能研究セン ター (AIRC) を拠点として採択している 拠点への参画は 出向 クロスアポイントメント制度等によるものとする 27

29 プロジェクトの推進 3-2 革新的ロボット要素技術分野 研究開発課題 概要 センシング Ⅱ Ⅲ 高密度で自由曲面に貼れる電極の研究開発 味覚センサの研究開発 生体表面の自由曲面に貼り付けることができ 動作に伴って変形する生体表面と同じように変形することができる電極が必要となる 生体表面のどの箇所に貼り付けたのかをキャリブレーションする技術 電極の変形に伴う信号の変化をキャンセルするための技術を研究開発する 本技術は 侵襲型脳波計測や 上記のようなヒューマンマシンインターフェース等 多岐にわたる分野への応用が可能であり ロボットの中核技術としての波及効果は大きい 人間の能力と同等もしくは それ以上の能力を有するロボットを実現するためには 人間の五感の一つである味覚を持つことは人間が行動する場面に対応するためにも重要である ロボットと組み合わせて 従来にない革新的な味覚センサを研究開発するためには センサの寿命や人工脂質膜に付着した味に寄与する分子を除去するために時間を要するため 1 回の計測に時間がかかるなどの課題を解決する必要がある エアークシチョュン Ⅳ 生体分子を用いたロボットの研究開発 生体筋肉を一例として 生体の巧みな制御システムを模倣した生体分子を用いたロボットおよび同ロボットの設計に有用な設計支援システムおよびシミュレーションシステムの研究開発を行う インテグレーション Ⅴ Ⅵ Ⅶ UAV 向け環境認識技術と飛行経路生成技術の研究開発 Unmanned Aerial Vehicle : 無人航空機 小型 UAV 向けフライトレコーダの研究開発 ロボットハンドを含む前腕の研究開発 UAV が GPS の電波が届かない場所や 未知環境下でも適切に飛行するための周囲環境の認識技術と飛行経路生成の研究開発を行う 特に UAV 固有の課題として 飛行体は任意の 3 次元空間を移動し かつ 時速 100km/h 以上の速度で飛行するため高速に 3 次元環境を認識し 適切な飛行経路生成が可能な技術に注力し 研究開発に着手する 旅客機等で広く活用されているフライトレコーダを小型 UAV にも応用し 万が一墜落した場合においても 何が原因だったのかを解析できるような仕組みが重要であると考えている 本課題では 小型 UAV に搭載可能なサイズの超小型フライトレコーダを研究開発する 多種多様なものを把持するために複雑な機構を手のサイズで納めることが非常に難しく 一定形状を成さない難把持物や複雑なタスクを簡潔に実現可能とする操作性など様々な難しい課題が立ちはだかっている 一方 人は手及び前腕部の空間を効率良く利用し 手や手首を適切に動作させることでタスクを実現している そこで 人と同様に 前腕を含めたロボットハンドを開発する 28

30 プロジェクト紹介ハンドブック *2017 年度は 2016 年度採択テーマを含めた更新版を作成予定 以下の URL からダウンロードできます < 29

31 ワークショップ プライベート展示会 の開催 NEDO 次世代人工知能 ロボット中核技術開発 ワークショップ 2016年10月5日 6日 於 幕張メッセ イベントホール 2017年度は 10月上旬に開催予定 センサ アクチュ エーション インテグ レーション 守秘義務に係る 覚書の締結 来場者[約250名] 主として企業 自動車 メーカー ロボット分野の委託先 主として大学 研究機関 AI for Robot 次世代人工知能のロボットへの実装 産総研 人工知能研究センター AIRC 電機 メーカー 材料 メーカー 30

32 4. 次世代人工知能の 技術開発と社会実装 31

33 4.(1) 技術開発 32

34 人工知能の実用化と基礎研究の好循環を生むプラットフォーム形成 再掲 実世界に埋め込まれる人工知能技術 企業 技術移転 共同研究 AI for Manufacturing AI for Human Life/Services AI for Science/ Engineering ものづくり力や産業用 ロボットとの融合 多品種少量生産支援 異常 故障予測 製造業の生産性向上 サービス業 医療 介護 交通インフラ等との融合 消費者行動解析 サービス生産性向上 自律移動 災害対応支援 基礎科学との融合 生命科学 臨床医学 材料科学等の分野での 仮説生成 実験検証支援 ③次世代人工知能共通基盤 人間行動 モデリング 画像解析 ベンチャー 標準タスク ベンチマークデータ テキストからの 知識抽出 対人インタ ラクション 産業用ロボット 起業 技術移転 自動運転 ②-(2) 先進中核モジュール 観測 データ収集 認識 モデル 化 予測 行動計画 制御 自然言語 理解 ②-(1) 次世代人工知能 フレームワーク ①大規模目的基礎研究 先端技術研究開発 機械学習 確率モデリングの高度化 次世代脳型人工知能 データ 知識融合型人工知能 国立研究開発法人産業技術総合研究所 人工知能研究センター提供 33

35 PM と PL の連携による技術開発の推進 プロジェクトマネージャー (PM) 外部有識者委員会 関根久 ( 採択審査 / 技術推進 / ステージゲート ) NEDO ロボット AI 部統括研究員 Project Manager (PM) の任務 : 技術的成果及び政策的効果を最大化すること ~ 研究開発内容や体制の改廃も含めた積極的なマネジメント~ プロジェクトリーダー (PL) 辻井潤一 研究センター長 山崎知巳 副研究センター長 麻生英樹宮本晃之谷川民生 副研究センター長副研究センター長副研究センター長 産総研人工知能研究センター (AIRC:Artificial Intelligence Research Center of AIST) 34

36 次世代人工知能技術分野における研究開発の実施体制 採択審査委員会 / 技術推進委員会 委員長 : 浅田稔 ( 大阪大学大学院 / 教授 ) NEDO PM: 関根久 委託 (2017 年 4 月時点 ) 再委託または共同実施 国立研究開発法人産業技術総合研究所 (AIRC) 拠点 PL: 辻井潤一 ( 株 ) 国際電気通信基礎技術研究所 (ATR) 共同研究 国立研究開発法人理化学研究所 ( 株 ) Preferred Networks ( 株 ) MOLCURE 再委託先 3 機関 ( 株 ) トプスシステムズ 1 大規模目的基礎 先端技術研究開発 3 次世代人工知能共通基盤技術研究開発 国立大学法人京都大学 国立大学法人電気通信大学 国立大学法人東京大学 国立大学法人九州工業大学 学校法人千葉工業大学千葉工業大学 学校法人玉川学園玉川大学 2 次世代人工知能フレームワーク研究 先進中核モジュール研究開発 国立大学法人東京大学 国立大学法人信州大学 学校法人中部大学中部大学 学校法人梅村学園中京大学 大学共同利用機関法人情報 システム研究機構国立情報学研究所 (NII) 国立大学法人大阪大学 国立大学法人金沢大学 国立大学法人奈良先端科学技術大学院大学 人工知能 データサイエンス技術に関する人材育成 国立大学法人東京大学 NEDO/AIRC= 東京大学人工知能先端技術人材育成講座 国立大学法人東京大学 NEDO/AIRC= 東京大学人工知能基盤技術 ( データサイエンティスト ) 人材育成講座 35

37 AIRC における研究開発の概要 ( 平成 29 年度 ) 人材育成施策含む 3 次世代人工知能共通基盤技術研究開発 (1) 生活行動モデリングタスク (a) 生活現象モデリング (b) 対人インタラクションタスク (2) 地理空間情報プラットフォーム構築と空間移動のスマート化 (a) 地理空間情報画像解析 (b) セマンティック情報に基づく自動運転 (c) 解釈可能な自動運転システム (3) AI を基盤とするロボット作業 (a) 産業用ロボットタスク (b) 日常生活支援ロボット (4) 科学技術研究加速のためのテキスト情報統合 (a) 科学文献キュレーション支援技術 効率的 横断的な技術の導入 2 次世代人工知能フレームワーク研究 先進中核モジュール研究開発 (1) 次世代人工知能フレームワークの研究開発 (a) 次世代人工知能フレームワークの研究開発 (b) 次世代人工知能研究テストベッドの研究開発 (c) 社会的身体性知能の共有 活用のためのクラウドプラットフォーム (d) ネットワーク分析と言語処理の融合による大規模文献データから技術の未来予測プラットフォームの研究開発 課題への適用を通じたフィードバック (2) 先進中核モジュールの研究開発 (a) 観測 データ収集モジュール (b) 認識 モデル化 予測モジュール (c) 行動計画 制御モジュール フィードバック 1 大規模目的基礎研究 先端技術研究開発 フレームワークによる研究推進 モジュール化 (1) 次世代脳型人工知能の研究開発 (a) 人工視覚野の研究開発 (b) 人工運動野の研究開発 (c) スパイキングニューロン全脳モデルと身体性情報構造化に基づく動的実世界知能の研究開発 (2) データ 知識融合型人工知能の研究開発 (a) 自然言語理解を核としたデータ 知識融合技術の研究開発 (b) 分散表象知識と記号的知識の相互変換技術の研究開発 (3) 機械学習および確率モデリング技術の高度化 (a) スケーラブルな機械学習 確率モデリング手法の研究開発 (b) 超複雑な機械学習 確率モデリング手法の研究開発 (c) 深層表現学習技術の研究開発 [ 人材育成施策 ] NEDO/AIRC= 東京大学人工知能先端技術人材育成講座 NEDO/AIRC= 東京大学人工知能基礎技術人材 ( データサイエンティスト ) 育成講座 36

38 AIRCへの参画 NEDOプロ参画 共同研究 出向 クロスアポ等 企業が産総研AIRCと 共同研究契約を締結 研究費は企業が負担 共同研究契約に基づいて 産総研のIPを活用可能 組織間の 契約 研究者が産総研に出向 クロスアポし 研究開発 労務費は産総研が負担 産総研のIPを活用し 個人/チームとして研究 AIRC 出向 クロスアポ等 企業 大学等 37

39 4.(2) 社会実装 38

40 第 5 回未来投資に向けた官民対話 2016 年 4 月 12 日に開催された第 5 回 未来投資に向けた官民対話 で 安倍総理から次の発言あり --- 人工知能の研究開発目標と産業化のロードマップを 本年度 ( 2016 年度 ) 中に策定します そのため 産学官の叡智を集め 縦割りを排した 人工知能技術戦略会議 を創設します 写真は首相官邸 Web ページより 写真は首相官邸 Web ページより 出典 : 首相官邸 Web < 39

41 第 1 回次世代の人工知能技術に関する合同シンポジウム の開催 1980 年代 ( 左から ) 馳文部科学大臣 高市総務大臣 林経済産業大臣 挨拶する古川理事長 2016 年 4 月 25 日 ( 月 ) 於 : 日本科学未来館 * 第 2 回は 2017 年 5 月 22 日 ( 月 ) 於 : 大阪大学コンベンションセンターにて開催予定 パネルディスカッションの様子 当日のプログラム ( 参考 URL) < 40

42 AI 社会実装推進室 の設置 NEDO (2017 年 4 月 1 日現在 ) 再掲 (2016 年 4 月 18 日 ~) 41

43 次世代人工知能技術社会実装ビジョン の策定 出典 : 次世代人工知能技術社会実装ビジョン, 2016/4/21, NEDO < 42

44 例 人工知能技術の進展によりものづくり分野にもたらされる効果 出典 次世代人工知能技術社会実装ビジョン, 2016/4/21, NEDO 43 <

45 組織やプログラムを超えた人工知能技術の研究開発と社会実装 総理指示を受け 人工知能技術戦略会議 を設置 2016 年度から 本会議が司令塔となり その下で総務省 文部科学省 経済産業省の人工知能技術の研究開発の 3 省連携を図る 本会議の下に 研究連携会議 と 産業連携会議 を設置し 人工知能技術の研究開発と成果の社会実装を加速化する NEDO AI 社会実装推進室は 産業化ロードマップ 人材育成 データ整備 提供 & オープンツール ベンチャー育成 金融支援 TF の事務局を担当 農林水産省 厚生労働省 国土交通省 内閣府 (SIP; 戦略的イノベーション創造プログラム ) 出典 : 新産業構造ビジョン ~ 第 4 次産業革命をリードする日本の戦略 ~ 産業構造審議会中間整理, 2016/4/27, 経済産業省を基に 出口分野の省庁 プログラム等を追記 44

46 AI ポータル の開設 < 45

47 5. まとめ 46

48 参考 日本が抱える社会課題の例 : 進む少子高齢化 出典 : 平成 28 年版高齢社会白書 -- 平成 27 年度高齢化の状況及び高齢社会対策の実施状況, 内閣府 47

49 ~ 人を豊かにする社会に向けて ~ AIRC の成果での人工知能とそれらを実装したロボットにより 社会課題を解決する 日本の得意とするものづくり技術を活かした生産性の向上 生産年齢人口の減少 高齢化 健康 医療 介護への対応 犯罪解決 防止への対応 世界でも突出して災害が多発する日本における災害の予知 予防 復興支援 48

50 次世代の人工知能 ロボットが 人を豊かにする社会を目指して! ご清聴ありがとうございます 49

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