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1 第 2 章人工知能 (AI) がもたらす社会やビジネスの将来像 1 松尾豊 要旨 人工知能がブームを迎えている 本章では その用語とブームの意味するところを考察した上で 人工知能がビジネスや社会にもたらす影響について述べる 特に 深層学習の技術の進展や ものづくりとの組み合わせにより大きなイノベーションをもたらす可能性があることを述べる 最後に こうした分野への投資を促進するための考え方についての提案を行う 1. 人工知能の整理 近年 人工知能 (Artificial Intelligence; AI) に対する注目が国内外で高まっている 我が 国でも 多くのメディアに連日のように人工知能という言葉が登場し また 経済産業省 文部科学省 総務省等でも 人工知能の活用に関する取り組みが進んでいる 2 人工知能という言葉が広がるにつれて 何が人工知能で何が人工知能ではないのかよく 分からない という声もよく聞くようになった 人工知能の定義は難しく ブームになる たびに人工知能の定義が広がる傾向にある 本章では まず人工知能に関する定義を整理 するところからはじめよう 人工知能に関する研究分野は 1956 年のダートマス会議で人工知能という用語が考案さ れたときをもって始まったとされている これまでの 60 年の間に 大きく 3 回のブームがあ り 今回がその 3 回目に当たる 第一次の AI ブームは 1956 年から 1960 年代にかけてであり 推論や探索といった技術が進展した 第二次の AI ブームは 1980 年代であり 知識処理 特にエキスパートシステムという技術が進んだ 第三次 すなわち今回の AI ブームは 機 械学習あるいは深層学習 ( ディープラーニング ) とよばれる技術が中心になっている 人工知能の定義が難しいのは 人工知能という用語が複数の側面を持つためである 一 つ目は 最先端の情報技術という意味合いである 人間の知能といういまだ解明されてい ないものを目指しているが故に 人工知能という分野は 情報技術のなかでも最先端の驚 くような技術を指すことが多い かつては かな漢字変換や OCR またコンパイラなども 人工知能と呼ばれていた それが 一般的に普及し 謎めいた部分がなくなると 人工知 能と呼ばれなくなる したがって 情報技術の中でその時代の最先端のものという相対的 な意味あいで 人工知能という用語が用いられることがある 1 東京大学大学院工学系研究科特任准教授 2 経済産業省では 産業技術総合研究所に人工知能研究センターが設置され また産業構造審議会等でも人工知能に関する議論が行われている 文部科学省では 理研に革新知能統合研究センターが設置され 総務省では 情報通信研究機構 情報通信審議会で人工知能に関する研究や議論が行われている

2 二つ目に 知能の定義が難しいために それを人工的に実現する人工知能の定義も同様に難しいという側面がある 何が人間の知能を本質的に構成するのかは 研究者によっても考え方が異なる 例えば 記号の処理能力が人間の知能に本質的であるという立場 あるいは身体 環境とのインタラクション 社会性 予測能力が重要であるなど さまざまな立場がある ( 松尾,2016) したがって 何が知能であるか 何が人工知能であるかを定義することは本質的に難しい 三つ目に 多くの研究者に共通の定義を採用するとしてもなお その範囲が非常に広いということが挙げられる ラッセルによる有名な教科書 (Russel,1997) が採用しているように 外界の状況に応じて適切に振る舞いを変えるもの という定義が比較的一般的であろう しかしながら この立場をとったとして 極端な例では サーモスタットも人工知能になってしまう 外界の温度に応じて振る舞いを適切に変えるからである こうしたことから 何が人工知能であり 何がそうでないかという定義自体が難しい あえて言えば 人工知能である度合いが高いか低いかという言い方をせざるを得ないだろう そのため 人工知能がブームになる際には マーケティング上の効果を求めて 特に 1 番目の意味において 情報技術が広く全般に人工知能と称されるようになる したがって 近年では 広い範囲の情報技術が人工知能と称されていることを理解しておく必要がある 他にも 弱い人工知能 強い人工知能といった区別 あるいは最近では汎用人工知能という概念もある 広く広がってしまう人工知能の定義のなかで 重要な概念を区別しようという企図に基づくことが多い 2. 人工知能によるビジネスの変化 前節における議論を踏まえると 人工知能の定義は難しく より広く先端の情報技術を 指す場合と より 人工知能らしい 技術を指す場合がある 特に第三次 AI ブームで特徴 的なものは 機械学習 深層学習であるため ここでは 2 つに分けて議論を行う (1) 情報技術の活用我が国では 1990 年代からIT 技術の活用 IT 技術に対する投資 IT 人材の教育等がおしなべて遅れてきた 特にインターネットに関わる技術におけるIT 活用は 特に米国に対して大きく遅れを取ることになった 1990 年代後半から インターネット上に多くのウェブページが出現し 情報が蓄積されるようになったが Googleは これを自動で整理し PageRankと呼ばれる情報の信頼性のスコアを用いることで 技術的に優位にたち その後 世界的な企業へと成長した Google で主に用いられていたのが 自然言語処理 データベース そして機械学習の技術である 自然言語処理は 自然言語 ( 人間の話す言語であり プログラム言語等の人工言語との

3 対比でこう言われる ) で書かれたテキストを処理する技術であり 形態素解析や構文解析等の技術が中心となる データベース技術は 多くのデータを高速に処理するためのデータの貯蔵 検索 あるいは統合処理のための技術である 機械学習は 正解となる事例をもとに そのルールを機械自らが学習するような仕組みである これらを上手に用いることにより 例えば メールからスパムメールを取り出す ユーザの閲覧にあわせて興味のありそうな広告を表示する ユーザの検索キーワードに関連する情報の並べ方を学習するなどの処理が可能となる こうした自然言語処理 データベース あるいは機械学習という技術は インターネット企業では 2000 年代からかなり活用が進んでいた そこでは多くの場合 EC サイトにおける商品の推薦や ユーザの閲覧履歴からの広告の配信等で用いられることが多かった 2010 年代に入り データを取るのが難しかった領域においても積極的にデータを取得 活用することが可能になり こうした技術がさまざまな産業分野に広がっていった 例えば 教育 金融 あるいは医療等の分野である これらの分野では 伝統的に データがあまり取られていない あるいはデータがあってもそれを活用することが 商慣習 プライバシー 法律など さまざまな観点から難しかった 少しずつビジネス環境が変化することにより データを活用することが可能になってきたのである 例えば 教育分野では インターネットで授業の動画を配信し 生徒の学習状況を常にモニターしながら 最適なコンテンツを配信する アダプティブラーニングという仕組みが徐々に進展しはじめている EduTech と呼ばれるさまざまなサービスが立ち上がっている 金融では 複数の金融機関にまたがる顧客の資産を 一元的に管理し それを運用するようなサービスも始まった 企業の財務 会計を担当するようなクラウドサービスも出ている 消費者金融における与信のモデルは従来から高度なものであったが そういった与信のモデルがソーシャルレンディングという形で C2C の文脈でも使われる こうした技術は FinTech と呼ばれる 医療においては 患者の診療記録等は病院内には残っているものの それを患者側が活用することが難しかった まず医者を助ける診断支援の形でサービスが立ち上がりつつあり 将来的にはそれを患者個人が利用できるように広がることも予想できる 健康や医療に関する新しい技術は HelthTech あるいは MedTech と呼ばれることもある (2) 深層学習人工知能の分野で2012 年ごろから大きく注目を集めているのが深層学習である 深い構造のニューラルネットワークを作ることは 人工知能分野の長年の夢であった 非線形で複雑な関数を作ることができれば 世の中に存在するさまざまな非線形な現象について上手に対応することができる 特に 複雑な関数を作るために 簡単な関数を組み合わせて階層構造を作ることは効率的な方法であり 長年の間 有望な方法であると信じられてきたものの それを実現する手段がなかった

4 2006 年にトロント大学のジェフリー ヒントンらが教師無し学習を反復的に用いることで深い階層のニューラルネットワークで精度を上げることに成功して以来 さまざまな手法が提案され 2011 年には音声認識のタスクで優勝 2012 年にはILSVRCという一般物体認識のコンテストで圧勝するなど 深層学習は数多くのコンペティションで成果を収めてきた 2016 年現在では CNN( 畳み込みニューラルネットワーク ) RNN( リカレントニューラルネットワーク なかでもLSTM(Long-short term memory) と呼ばれる方法がよく使われる 深い構造を可能にするための活性化関数の工夫や正則化の工夫などが次々と見つかっており 100 層を超えるネットワークを学習することができる このことによって直接的に大きなメリットが出ているのが画像認識の分野である 現在では 画像認識に深層学習を使わないことは考えられないほどに ここ数年の間に一気に浸透した 2012 年を皮切りに画像認識の精度はぐんぐん向上し ついに 2015 年 2 月にはマイクロソフトが 3 月には Google が 人間の標準とされる値を超えている ( 図 1) 図 1 ディープラーニングによる画像認識の性能の急激な伸び ( 出所 )Kaiming He,Xiangyu Zhang,Shaoqing Ren,and Hyeongseok Son, Deep Residual Learning for Image Recognition 画像に関わる処理でも 画像の分類 物体の検出 セグメンテーションなどさまざまなタスクがあるが それぞれに大きく性能が向上している 深層学習はそれ以外にも 音声認識や翻訳などの自然言語処理の分野でも大きな性能向上をもたらしている 深層学習によるインパクトをひとことで表現すると 眼の誕生と言うことができるかも

5 しれない 3 生物の進化上 カンブリア爆発という期間があり 5 億 4200 万年前から 5 億 3000 万年前の短期間の間に 現存するほぼ全ての生物の門が出そろった なぜ短期間に生物の多様性が一気に増大したのかは長年謎であるが 約 10 年前にアンドリュー パーカーは 新しく光スイッチ説を唱えた ( パーカー,2006) それは高度な眼をもった生物が現れたことがカンブリア爆発を引き起こしたとするものである 眼を持つと 生物の戦略は多様になり 捕食の確率も大きく上がり 生存上有利になる 捕食される側も眼を持つと いかに逃げる 隠れるかとか 擬態で見えにくくするなど いろいろな戦略が出る 眼によって 生物の戦略は一気に多様化したため 生物の多様性があがったというものである これと同じように今後 機械やロボットが眼を持つ こうした眼を持つ機械は これまでにできなかったような多くの仕事をこなせるようになるだろう 特に 農業や建設 食品加工といった分野では 機械化 自動化が大きく進むと考えられる こうした分野では 対象が自然物あるいは都度都度で状況が変わるような一品ものであるがゆえに これまでの技術では機械化 自動化が困難であった しかし 眼をもち 状況を把握することができれば 機械化 自動化が技術的に可能になる それだけでなく 警備 防犯 医療や介護 また掃除や調理といった家事に関しての自動化も大きく進むことが予想できる ( 図 2) 図 2 機械 ロボットのカンブリア爆発 ( 出所 ) 筆者作成 なお 深層学習は学術的な観点からは 深い構造をもつ関数を学習できる というとこ ろに意義がある これと従来から研究が進んでいる強化学習 あるいは探索や推論などの 記号処理を組み合わせていくことで 人工知能が本来目指していた研究が大きく進むこと 3 このことは著者のほかにも 米国トヨタ研究所の Gill Pratt 氏が述べている (Pratt,2015)

6 が予想される こうしたことは 眼をもつ機械 に留まらず 高度な推論をする 言葉の 意味理解をする あるいは物理法則等の現象を発見するような人工知能の技術に進んでい くと考えられる 3. 人工知能による社会の変化 人工知能による技術の進展にともなう社会変化についても議論されている 特に 人工 知能のもつリスク 人工知能を扱う人間の倫理 職業や教育の在り方 人工知能に関する 知財や権利 倫理規範や社会の在り方に関する話題などが議論される ( 松尾,2016) 内閣 府では 人工知能と人間社会に関する懇談会が開かれ議論されている 国際的には Stanford 大学の AI100 4, FLI 5, MIRI 6, OpenAI などの団体が人工知能の倫理面について議論を行って いる ここでは特に 雇用と教育の側面について取り上げよう 人工知能の話題でよく出てく るのが 職業が奪われるという話である オックスフォード大学の研究者が今後 10 年でな くなる仕事が約半数であるという論文を発表し (Osborne,2013) また日本では野村総合 研究所が 2015 年に同様の調査を発表し ( 野村,2015) 大きな話題となった 人工知能に よって富の偏在が起こるのではないかという議論もあり ベーシック インカム等の経済 システムとあわせた議論も行われている 一方で 経済学者の間では 技術の進展によっ て失業率が上がるということはないという慎重な意見も多い ( 若田部,2016) こうしたセンセーショナルな失業論よりも より正確な描写だと思われるのが マッキ ンゼーが報告している 職がなくなるのではなく タスクがなくなる という論である (Chui, 2016) 自動改札機ができても 従来 改札で切符を切っていた駅員さんという職はなくな らず その仕事の内容が変わったように タスクがなくなることによって仕事の内容が再 定義されるということを 800 の職業の 2000 以上のタスクの調査を通して述べている 人工知能が社会のさまざまなところで使われるようになると より必要性が高まる仕事 として 以下が挙げられるだろう 人工知能やロボットを扱う仕事 接客や営業等の対人 間のコミュニケーションの仕事 人間としての感覚や創造性に関わる仕事 目的の設定 価値判断 責任主体としての仕事である つまり 人間の 機械的な 仕事は減り また ビッグデータで効率化されるような部分は人工知能で実現され それを用いて人に影響を 与える 人との関係を作るような仕事が重要になるということである 人工知能 時代 にどういった教育をすべきかというのも 重要な論点である MOOCs やアダプティブラーニング等の技術の進展で 人々はより効率的に学べるようになるだろ う 一方で そうして学んだ知識 スキルの通用する期間はますます短くなるだろう ( こ れは人工知能の問題というよりは イノベーションの進展の速度の問題である ) これまで 4 One Hundred Year Study on Artificial Intelligence 5 Future of Life Institute 6 Machine Intelligence Research Institute

7 のように 人生の最初の時期に学習し 残りの期間で仕事をするというライフスタイルから 人生全体を通じて学び続けることを考えなければならない 人工知能やロボットを使いこなし あるいは開発するための数学やプログラミング教育はもちろん重要性が高まるだろう 特に 我が国が人工知能における産業競争力を持つのであればなおさらである さらには こうした技術を使い よりよい社会を実現するための 目的の設定や価値判断ができるような人格形成の教育が重要になってくると考えられる 広い意味での教養やコミュニケーション能力 課題発見能力などを身につける必要がある 4. 我が国における人工知能のチャンス 2 節で 眼のある機械 について述べたが 人工知能の進展における我が国のチャンスは 大きくはものづくりと深層学習技術の掛け合わせにあるのではないだろうか この20 年の間に インターネット上を主戦場とする情報技術の進展は大きく進んだ 現在 時価総額の世界トップには Google( 持ち株会社としてのAlphabet) やApple Facebook などの顔ぶれが並ぶ ところが 日本企業はこの分野で大きな活躍をしている企業が出ていない もちろん 1990 年代のインターネット黎明期から 日本国内にも 検索エンジンやEコマース SNSなどのサービスが存在したわけだが 結果的にグローバルな成長をするに至っていない その最も大きな原因は 日本語圏と英語圏における人口の差であろう インターネット上のサービスでは ユーザ数が多ければ多いほど 売上も大きくなり またデータも貯まる 英語圏でのサービスのほうが 大きなユーザ数を獲得できること また 英語圏の多様な文化に最初から対応している点で有利である したがって 最先端の情報技術としての人工知能に関して 国内主導でイノベーションを起こしていくのは厳しいと言わざるを得ない それに対して 深層学習は 画像認識に大きな性能向上をもたらしている 画像認識はイメージセンサと対をなす技術であり ( イメージセンサが網膜であり 画像認識の計算処理が視覚野の処理と対応させることができる ) 日本が強いイメージセンサを活用でき またそれを使った 眼のある機械 は日本が強い機械やロボットの技術を活用することができる 眼をもつ機械が 今後 カンブリア爆発と同じような大きな発展を遂げると考えれば ものづくりに強みをもつ我が国にとって大きなチャンスである 自動車を中心とする高度なものづくりの集積があり それを支える部品や素材の産業も強く さらに言えば ロボットや産業用機械に対する社会的な抵抗感も薄い 眼をもった機械を導入することにより 農業や建設 食品加工 医療介護をはじめとするさまざまな産業分野で付加価値の高い製品を作ることができる 次に そうした機械のソフトウェアの部分を随時アップデートすることで 新たな付加価値を生み出すことができ そこに対しての課金をすることができる つまり もの売りからサービス売りへの転換をすることができる さらには そうした機械が動作する農場や建設現場などの 場 全体を含んだプラットフォーム化をし それをグローバルに展開するという戦略を描くこ

8 とができる すなわち 各産業ごとに ものづくりを起点に プラットフォームを取ると いう戦略を描くことができる 5. 人工知能に関わる投資の必要性 我が国が人工知能におけるイノベーションを加速していく際に 特に深層学習とものづくりの掛け合わせによる 眼のある機械 に対する投資は重要である その際に最も必要なものは ものづくりの部分ではなく 人工知能部分に対する投資であり これを促進していく必要がある その際に典型的に発生する問題をいくつか挙げる (1) 機械学習という技術に対する考え方の違いこれまでのものづくりは 設計者が設計し その通りに動作する製品を作るというやり方であった したがって 製品の動作は設計者が完璧に熟知しているものである ところが 深層学習を含む機械学習の技術を用いた製品は データから動作が学習されるものであり その動作を完全に設計者が把握しているわけではない この考え方の違いは 従来の技術者にとっては大きな心理的なハードルになることがある また製品の品質保証という点でも従来と異なる考え方を必要とする ひとつには 人工知能の動作を分かりやすく説明する技術が必要となる 今後 さまざまな形で技術開発が進むであろう しかし そもそもは非常に非線形で複雑な関数を学習しているものであるから それを分かりやすく提示することは不可能である そのために 次の手段が必要となる これまでも 人間が何らかの機器の操作を行うときに 人間の挙動は完全に規定できるわけではなく ミスは発生していた しかし 単一のミスだけでは影響が発生しないように 複数のバックアップの仕組みによりシステム全体でカバーする また ミスが少ない熟練者にはそれ相応の責任と役割を与えるような工夫もされている 機械学習 深層学習を用いた機器の場合にも それと同様の考え方をする必要がある (2) 年功序列の人事制度と技術との相性深層学習の分野は日進月歩であり 5 年前 10 年前の技術でもすでに古くなっている 2012 年から急激に性能向上をしていることから分かる通り 最も力を発揮するのは 20 代の若い技術者 研究者であり 直近の深層学習の技術に精通し 数学力があり プログラミング能力が高い人材である 7 こうした人材と 多くの大企業における年功序列の人事制度は相性が悪い つまり 人工知能部分の開発には 若い人材を登用し ときには高給で処遇することも必要になるが 日本の多くの企業では こうした措置が適さない ( そのため 海外に研究法人をもつような企業も増えている ) このため どの企業も人材不足 一方で質の高い人工知能技術に投 7 インターネットにおけるサービスの開発で活躍する人材も同様の傾向があるが プログラミング能力とビジネスセンスやデザインのセンスが求められるため 必要な能力のバランスはやや異なっている

9 資可能な資金はダブついているという状況が生まれている (3) 最終製品に対する意識とそのためのスケール感多くの企業が人工知能に関心をもっているものの 何に使ったらよいかが明確でなく とりあえずいろいろやってみるという段階にあることが多い そのため ラボや研究所といった組織を作り ひとまず探索的な活動に留まっている場合が多い しかし 深層学習における技術的な進展は明確であり そこに大きな市場が広がっている 諸外国の企業と戦っていくには 最終製品を明確に念頭においた 大きな規模での投資が必要である そのためには 技術の内容を正しく理解した上で 事業戦略をたて その上での投資の意思決定をする必要がある 多くの企業で 人工知能技術に対する理解が不足しており 結果として事業戦略をきちんと描けていない場合が多い こうした問題に対して ひとつの考え方として 著者は 学習工場 という概念を提案している 学習工場とは 機械学習 深層学習における 学習ずみのモデル を出荷するための設備である 学習ずみのモデルは 眼のある機械における頭脳の部分に該当し これとハードウェアをあわせて 最終製品が構成される 学習工場に必要なものは 人材 データ および計算機であり 目的に応じた頭脳を生産するというミッションを担う 工場であるからには 最終製品が明確である必要があり また どのくらいの売上を見込んでいくらの投資をするのかという事業計画も明確である必要がある 学習工場に必要なものの大半は人材であるが 設備投資の一種ととらえることで ( 長期的な雇用は保証しなくとも ) 高給で多くの優秀な人材を雇用することを意図する 日本の大手の製造業 あるいは 眼のある機械 に関わる世界的な事業を展開する力のある企業が こうした投資を工場を建設する規模で行えば 諸外国におけるイノベーションと太刀打ちすることも十分に可能であろう そのためには 産業ごとの戦略の典型例を示していくこと いくつかの先行事例を示していくこと また 学習工場に対する投資を加速するような税制を含む施策を行っていくことなどが有効であると考えられる 例えば こうした学習工場への投資に対して 何年か分の人件費も含んだ形で一括して計上し それを短い期間で償却を可能にするような仕組み あるいは シンガポールにおけるPIC(Productivity and Innovation Credit) のように こうした投資に対して100% 以上の損金算入を可能にするなどの施策が考えられる 以上で見てきたように 深層学習を中心とする新しい人工知能技術への投資は 日本企業の産業競争力を挙げ 我が国が抱えるさまざまな社会課題を解決するとともに 大きな経済成長をもたらす可能性を秘めている 参考文献 アンドリュー パーカー (2006), 眼の誕生 カンブリア紀大進化の謎を解く, 草思社

10 松尾豊編 (2016), 人工知能とは, 近代科学社 松尾豊, 西田豊明, 堀浩一, 武田英明, 長谷敏司, 塩野誠, 服部宏充, 江間有沙, 長倉克枝, 人工知能と倫理, 人工知能学会誌,Vol.31, No.5, 2016 S. J. Russell and P. Norvig(1997), エージェントアプローチ人工知能, 共立出版 Gill A. Pratt(2015), Is a Cambrian Explosion Coming for Robotics?, Journal of Economic Perspectives, Vol.29, No.3, pp 野村総合研究所 (2015), 日本の労働人口の 49% が人工知能やロボット等で代替可能に ( プレスリリース 2015 年 12 月 2 日 ) 若田部昌澄 (2016), 経済学者は人工知能の夢を見るか: 第 2 次機械時代の経済社会構想 ( 総務省 ITC インテリジェント化影響評価検討会議, 2016 年 2 月 2 日 ) Carl Benedikt Frey and Michael A. Osborne(2013), The future of employment: how susceptible are jobs to computerization?. Michael Chui,James Manyika,and Mehdi Miremadi(2016), Where machines could replace humans and where they can t (yet).

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