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言論の自由を尊重する政治コミュコミュの汎用型AI(人工知能)搭載のロボットが友人に成る日

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少数だが、AI(人工知能)や、スマホのゲームが全盛の中、「入玉将棋」をやってる人が居ると思う。

あまり流行らない方が良い。入玉将棋のソフトが開発されてしまうから。

しかし、世の中の進歩は恐ろしいもので、汎用型AIというのが有り、ルールだけ教えれば、全くのゼロから、自分対自分の対局だけで勝手に強くなり、何万局も対局した後には、プロ棋士も負かしてしまうほど強くなるのだという。

将来は、その汎用型AIを搭載したロボットが仕事の90%をやるようになり、人間は生活保護で遊んで暮らすようになるらしい。

それならそれで、将棋をやる者も増えるかもしれない。私は仕事をするより、自由に遊んで暮らす方が好きだから、そんな時代が来れば大歓迎だ。

もし、そんな時代が来れば、AIを負かす事ができるゲームを考えてみたい。それとも、そんなゲームを作れとAIに命じたら、作ってくれるのだろうか?

私自身は、もし汎用型AI搭載のロボットが目の前に居れば、良い友達に成れると思う。

以下は、「入玉将棋」のコミュの紹介。
___________________
フェアリー将棋の、入玉将棋のコミュです。

詰みという概念の無い将棋を考えてみた。

将棋は相手の玉を詰ませる事を目的とするゲームだから、詰みの無いこのゲームは将棋と呼べるかどうか疑わしいが、詰みが無いだけで、他のルールはほとんど将棋と同じだから、将棋の変則ルールの一つではある。

詰みが無くて、どうやって勝敗を決するのかと言うと、相手の陣内(相手陣の下段から三段目内)に玉が入れば勝ちとする。つまりトライルールであり、入玉将棋だ。

詰みが無いということは王手が無いという事。つまり王手の概念が無く、相手駒の効き筋に在っても取られる事は無い。ただし、王将は取られる事は無いが取る事もできないとする。

従って、王将の前進を防ぐには、王将の前に駒を並べれば良い事に成る。その場合、王将が前進するには、他の駒に敵駒を取らせ、王将の前を開けなければならない。

そうやって、王将を互いに前進させ、先に敵陣に到達した方の勝ち。

この将棋の王将は亀で、停止中には甲羅の中に首と脚を引っ込めていて敵駒の攻撃は無効だ。

この王亀、あるいは玉亀の移動手順は、

1. 自分の手番で甲羅の中から首と脚を出し、敵の駒の効いてない場所に移動する。

2. 相手の手番で甲羅の中に首と脚を入れる。

従って、この時、移動直後に、相手の利き筋に居れば、相手の攻撃を受けて玉は死んでしまう。従って相手の利き筋には移動できない。

移動直後の、相手の手番中に王亀は頭と脚を甲羅の中に収納するので、収納中の、まだ頭と脚が完全に甲羅の中に収納できてない時に攻撃されるとまずいわけだ。

王亀が危険な状態に成るのは、この移動直後だけで、それ以外は大丈夫だ。従って、空き王手とかも心配ない。

なお、玉は相手の駒を取れないのだから、玉の利き筋といったものは無い。ですから敵玉の移動範囲に自玉を移動させる事も可能。

参考トピ
http://mixi.jp/view_bbs.pl?id=75272991&comm_id=596&page=all
詰み無し将棋

コメント(37)

RPA は、Robotic Process Automation の頭文字です。

ホワイトカラーの業務をソフトウェアロボットが代行してくれます。

近年、産業用ロボットに続き、ホワイトカラーの業務をソフトウェアによってロボット化するRPA(Robotic Process Automation)が注目されています。

事務作業の自動化の仕組みをプログラミングをすることによって作成する場合、異なるアプリケーションをどのように連携するかが難題でした。
その場合は、該当のアプリケーションのAPI(Application Programming Interface)を公開してもらうか、あるいは新たに作成してアプリケーション間でデータのやり取りをする必要があるため、自動化の推進が困難でした。
また、そうした連携プログラムは一度作成してしまうと、アプリケーションのバージョンアップ時に確認や修正が大変でした。

それに対し、RPA は、使用するアプリケーションは変更せず、人が行うPC 操作等のオペレーションをソフトウェアロボットがそのまま同じように自動で行います。
たとえば、WEB ページに表示された画面の特定の文字を探して、関連するデータをコピーして、社内システムを自動的に 立ち上げそのデータを入力したりできます。

1..キーボード操作を自動化できる
2..マウス操作を自動化できる
3..画面上に表示された文字を判別して取り込める
4..画面の図形や文字の色などの属性が判別できる
5..多種多様なアプリケーションを起動、終了できる
(ID やパスワードの自動入力)
6..スケジュールされた日時に実行できる
7..カスタマイズが簡単
8..業務の手順変更に柔軟に簡単に対応できる
9..異なるアプリケーション間のデータの受け渡しができる
10..離れたところからの遠隔操作ができる
11..複数PC の制御ができる
12..ワークフローや手順書通りの操作ができる
13..エラー処理など、条件分岐した処理ができる
14..過去のデータを基に分析できる
小学校英語の先生は人型ロボット!
人材不足の救世主に可能。

今年度から多くの小学校で英語の授業が3年生から必修化されましたが、各地で課題となっているのが英語を教えられるALT=外国人指導助手の不足です。
こうした中、福岡県の小学校が切り札として招いた意外な先生に多くの注目が集まっています。

福岡県大牟田市の小学校で行われた英語の授業。
3年生のクラスで担任の先生と一緒に教壇に立っているのは人型の英語ロボット「NAO(なお)」です。

このロボットはネイティブ並みの英語を話すことができ、子どもたちとは双方向でやり取りできます。身ぶり手ぶりを交えたユニークな動きで授業は子どもたちの人気を集めていました。

担任の杉本朱美教諭は「子どもたちは楽しく学習していました。私も発音は不安だったので、いい機会でした」と話していました。
児童の一人は「NAOの英語は上手で、自分もうまくなりたいと思った」と話していました。

多くの小学校では、2020年度の本格実施を前に今年度、3年生から英語が必修化されました。

しかし小学校の教員は英語を専門的に学んでいないため苦手意識を持つ人が多く、各地の自治体では英語を話すことができるALT=外国人指導助手の確保に努めています。

ただ1人当たりで年間500万円ほどの人件費がかかるため、財政状況が厳しい自治体にとっては大きな負担です。
大牟田市も19の小学校に対して現在、ALTは1人だけです。

一方、この英語ロボットの価格は1体120万円で、同じ問題に悩む自治体にとり、一つの解決策として注目されています。

大牟田市の安田昌則教育長は「人材確保が難しい中、ロボットはさまざまな活用法があると思う。今後はほかの小学校にも増やしていきたい」話していました。
ロボット農機 年内3社発売 自動運転で作業効率化

 政府は農業の人手不足解消などにつなげようと自動運転農機の普及に本腰を入れ、昨年3月にメーカーや使用者向けの安全確保のためのガイドラインを定めたほか、2020年までに遠隔監視での自動運転を実現するとの目標を掲げる。
これを受け農機メーカー大手は開発を加速しており、ヤンマー(大阪市)、クボタ(同)、井関農機(松山市)の3社が年内に発売する。

 農業機械の大手メーカーが自動運転機能を搭載した農機(ロボット農機)を年内に相次いで発売する。今年はロボット農業元年とされ、農林水産省が昨年に自動運転の安全を確保するガイドラインを作成したことを受け、トラクターなどの開発を加速させている。背景には、農業者の高齢化や人手不足で作業の効率化を迫られていることがある。

ヤンマーが今秋にも発売する自動運転機能を搭載した「ロボットトラクター」。1人で無人機と有人機の2台を操作する。

 ヤンマーは今秋にも、自動運転できる新型トラクター「ロボットトラクター」を売り出す。農場の形状や走行経路をタブレット端末から入力すれば、衛星利用測位システム(GPS)を活用して自動で走り、土を耕すなどの作業をする。

 従来の機種にも自動運転機能を備えるものがあるが、人が乗車して旋回などの作業をする必要があり、人員削減効果は限られる。新機種はセンサーの搭載で人や障害物が無人機に近づくと緊急停止する機能を備え、人が乗らなくても操作が可能になる。無人機は正確に直進するため、有人機も後を追って並走すれば、作業の効率が高まるという。

超小型の「ハエ型ロボット」-2/2

人間も腕を上下に振って波のような動きをすることはできるが、腕を軸にして前後に回転させることはできない。フラー教授のロボットも羽をヘリコプターのように回転させるのではなく、ハチドリのようにすばやくはばたかせる。

このハエ型ロボットは体が小さいため、モーターを使うものと比べて消費電力は少ない。しかし、それでも多くの電力を利用する。市販の電池では、このハエ型ロボットが飛ぶ電力を供給できないのだ。

「補聴器用電池のサイズぴったりだが、電力が弱すぎるのです」と、フラー教授は説明する。このため、電源コンセントの電気よりも高い電圧をレーザーで供給しているが、ロボットに届く電力はおよそ4分の1に減ってしまう。電力を供給する方法としては「きわめて非効率」だ。しかし、「このハエ型ロボットが飛ぶには、そこまで多くのパワーを必要としません」とフラー教授は説明する。

だだし、ハエ型ロボットを電線から解放したからといって、いますぐ果樹園でハチの代わりに花粉を集めてもらうことはできない。ロボットに十分な電力を供給するには、ロボットから7フィート(約2.1m)以内の距離にレーザー発射装置を置かなければならないのだ。

また、レーザー光線は電線とは違って人間の目に有害だ。このためロボットを自由に飛び回らせて、西部開拓時代にあちこちでリンゴの苗を植えた人物として語り継がれるジョニー・アップルシードのように、自由に活動させるのは難しいだろう。

それでもこのロボットは、ハエという生物の動きを解明するのに役立つ。「脳の仕組みを解明する対象としてハエは扱いやすく、優れた生命体です」とフラー教授は主張する。「ハエの脳が動きをコントロールする仕組みを解明するのは、サルやネコと比べればはるかに簡単で、扱いやすい問題なのです」

ドローンにはできない作業が可能になる

ハエ型ロボットの重量は、つまようじより少し重い程度だ。

研究所の外で虫サイズの自律型ロボットを利用すれば、ドローンのような大きなマシンより実用的かもしれない。電力の問題が解決するのは先になりそうだが、そのときには一気に役立つ存在になっていく可能性がある。空中で静止できるので、大きなロボットでは難しい調査活動ができるのだ。

「ある地域に大量の虫型ロボットを解き放ち、データを収集できるようになるかもしれません」と、パデュー大学で生物を模倣したロボットを研究するシンヤン・デンは語る。

未来の虫型ロボットは、非常に狭い空間に入り込んで偵察したり、汚染物質の漏洩を見つけ出したり、捜索活動を行ったりできるようになるだろう。「自然は何百万年という時間をかけて進化しました。人間はその自然から学び、一定の目標を達成するシステムを構築するのです」とデンは語る。

虫は4億年かけて進化してきた。研究が進めば、惑星を侵略できるような超小型ロボットが誕生するかもしれない。
超小型の「ハエ型ロボット」-1/2

レーザー光を用いて電力を送る。

マサチューセッツ工科大学(MIT)で人工知能(AI)を研究していたロドニー・ブルックスとアニタ・フリンは、1989年にゾッとするような予言をした。「数年後には、安いコストで数億個の超小型ロボットを製造し、惑星を侵略できるようになるだろう」と述べたのだ。

この予言は、『Fast, Cheap and out of Control: A Robot Invasion of the Solar System』(高速かつ安価:制御不能なロボットによる太陽系の侵略)という論文に掲載された。小型で自律性のある「ハエ型ロボット」を安いコストで大量に生産し、さまざまな問題を解決できる日が近いうちに実現するというのが、この論文の主張だった。

それから30年近くたったいま、ブルックスとフリンが予言したような超小型ロボットが数億個も飛び回る世界は訪れてはいない。しかし、世界中で7億台を超える「iPhone」が使用されているのを考えれば、彼らの見立てがある程度は正しかったといえる。

だが、ブンブンと音を立てながらすばやく飛び回る、自律性のある超小型ロボットはまだ夢物語だ。地面から離陸したあとに飛行し、着地できるハエサイズのロボットは存在するが、常に外部からの電力を必要とする。

しかし、この状況はもうすぐ変わる可能性がある。

レーザーで発電して羽ばたく超小型ロボ

ハエ型ロボットは、太陽電池、羽、羽を動かすのに使う圧電アクチュエーター、本体で構成されている。

ワシントン大学で機械工学を研究するソーヤー・バックミンスター・フラー教授(ジオテックドームを発明した著名な建築家バックミンスター・フラーとは別人)は5月15日、飛行範囲や動きを制限するケーブルを必要としないハエ型ロボットを開発したと発表した。彼らはロボットに超小型のソーラーパネルを搭載し、レーザー光線で電力を供給することに成功したのだ。

フラー教授の目標は、人類の最も実用的な発明品である回転機構を使わず、生物学的原理に従って動くロボットをつくることだった。電動の動力機構を利用した最新の電子機器は、何らかの回転機構を必要とする。一方、生物は波をつくるように羽を動かす。
<ゲノム医療>推進へ議員立法めざす 超党派議連

 患者の遺伝情報を調べて治療に生かす「ゲノム医療」の適切な推進のための法案を議員立法で作成し、来年の通常国会提出を目指す方針を、超党派の議員連盟が決めた。
研究・開発体制の整備などと同時に、差別防止や人材育成も政府に義務付けるとしている。

 ゲノム医療を巡っては、がんの治療に関して今年度から全国111カ所の病院で受診体制が整備されたほか、来年度には一度に多数のがん関連遺伝子を調べる「遺伝子パネル検査」の公的医療保険適用も見込まれている。
一方で、遺伝子検査が一般的になることで「がん発症の危険性が高い遺伝子を持つ」といった情報が結婚や就職時に差別につながる恐れも懸念されている。

 法案には、こうした差別の禁止や専門のカウンセラー育成も盛り込む方針。議連会長の尾辻秀久元厚生労働相(自民)は6日の会合で「法律を作らなければゲノム医療推進の議論が本格化しない。
来年の通常国会で答えを出したい」と述べた。
写真を見てAIが俳句を作る!

今後は人間との対決も計画。

 写真を見て俳句を作る人工知能(AI)を、北海道大学の川村秀憲教授(人工知能)らの研究チームが開発した。

 小林一茶らの句をお手本にしたことから「一茶くん」と名付けた。チームは今年7月13日、札幌市の北大で人間とAIの俳句対決イベントを計画している。

 チームは人間の脳の神経回路を模擬してコンピューターが自ら学ぶ「深層学習」(ディープラーニング)と呼ばれる手法を使い、小林一茶や正岡子規、高浜虚子ら著名な俳人の約5万句を学習させた。

 さらに、一部の俳句に合った風景写真を約3万枚学ばせた。その結果、画像を入力すると、瞬時に俳句を作ることができるようになった。季語はもちろん、「や」「かな」などの「切れ字」も使いこなす。

編集する
AIが示す日本の分岐点!

 “AIを活用した社会構想と政策への活用”という研究はほとんど日本初のものだったこともあり、政府の各省庁、関連機関、地方自治体、民間企業等、各方面から多くの問い合わせをいただき、こうしたテーマに対する関心の高さと手ごたえを感じた。

 ここではその概要を紹介するとともに、その先に展望される日本や世界の未来像について若干の議論を行ってみたい。

2050年、日本は持続可能か?

「都市集中型」か「地方分散型」か最大の分岐点
シミュレーションの結果として明らかになったのは次のような内容だった。

シナリオ・グループを6つの代表的なグループに分類した。
(分類にあたっては、�/邑�、�∈眄�・社会保障、�E垰圈γ楼茵↓ご超�・資源という4つの局面の持続可能性と、(a)雇用、(b)格差、(c)健康、(d)幸福という4つの領域に注目した)。

 (1)2050年に向けた未来シナリオとして主に「都市集中型」と「地方分散型」のグループがあり、その概要は以下のようになる。

 (a)都市集中型シナリオ

 主に都市の企業が主導する技術革新によって、人口の都市への一極集中が進行し、地方は衰退する。出生率の低下と格差の拡大がさらに進行し、個人の健康寿命や幸福感は低下する一方で、政府支出の都市への集中によって政府の財政は持ち直す。

 (b)地方分散型シナリオ

 地方へ人口分散が起こり、出生率が持ち直して格差が縮小し、個人の健康寿命や幸福感も増大する。ただし、次項以降に述べるように、地方分散シナリオは、政府の財政あるいは環境 (CO2排出量など)を悪化させる可能性を含むため、このシナリオを真に持続可能なものとするには、細心の注意が必要となる。

 (2)8〜10年後までに都市集中型か地方分散型かを選択して必要な政策を実行すべきである。

 今から8〜10年程度後に、都市集中型シナリオと地方分散型シナリオとの分岐が発生し、以降は両シナリオが再び交わることはない。

 持続可能性の観点からより望ましいと考えられる地方分散型シナリオへの分岐を実現するには、労働生産性から資源生産性への転換を促す環境課税、地域経済を促す再生可能エネルギーの活性化、まちづくりのための地域公共交通機関の充実、地域コミュニティを支える文化や倫理の伝承、住民・地域社会の資産形成を促す社会保障などの政策が有効である。

 (3)持続可能な地方分散型シナリオの実現には、約17〜20年後まで継続的な政策実行が必要である。

 地方分散型シナリオは、都市集中型シナリオに比べると相対的に持続可能性に優れているが、地域内の経済循環が十分に機能しないと財政あるいは環境が極度に悪化し、(2)で述べた分岐の後にやがて持続不能となる可能性がある。

 これらの持続不能シナリオへの分岐は17〜20年後までに発生する。持続可能シナリオへ誘導するには、地方税収、地域内エネルギー自給率、地方雇用などについて経済循環を高める政策を継続的に実行する必要がある。

 以上がシミュレーション結果の概要だが、将来の日本社会が分岐していくシナリオのイメージを示し赤い部分のグループが「都市集中型シナリオ」で他が「地方分散型シナリオ」であり、両者が互いに離れて分岐している様子が示されている(これは2042年時点のもの)。

 研究を進めた私自身にとってもある意味で予想外だったのだが、AIによる日本の未来についての今回のシミュレーションが示したのは、日本全体の持続可能性を図っていく上で、「都市集中」――とりわけその象徴としての東京への一極集中――か「地方分散」かという分岐ないし対立軸が、もっとも本質的な分岐点ないし選択肢であるという内容だった。

 言い換えれば、日本社会全体の持続可能性を考えていくうえで、ヒト・モノ・カネができる限り地域内で循環するような「分散型の社会システム」に転換していくことが、決定的な意味をもつということが示されたという点である。
自民・人工知能戦略本部がAI活用の提言

人工知能未来社会経済戦略本部の塩谷立本部長から提言を受ける安倍晋三首相

 安倍晋三首相は5月31日、自民党の「人工知能未来社会経済戦略本部」の塩谷立本部長らと首相官邸で会い、人工知能(AI)活用の推進に関する提言を受け取った。
今回、首相は「第4次産業革命のトップランナーにならないといけない」と話し、意欲を示した。

 自民党の提言は、政府が成長戦略として打ち出した、AIなどを活用し社会の変革を図る「ソサエティー5・0」の実現に向け、関連予算を拡充して研究開発を強化することや、各省庁が人材育成で連携することなどを求めた。
デジタル省創設を提言!
情報通信行政の一元化―日本経団連

 日本経団連は、経済産業省や総務省などが手掛ける情報通信関連分野の政策を一元的に所管する「情報経済社会省(デジタル省)」の創設を柱とする提言を発表した。

IoT(モノのインターネット)やビッグデータを活用した産業、社会の急速なデジタル化に対応。
行政の一元化を通じて、国境を越えたデータ流通の確保といった国際的な課題解決やルールづくりを日本が主導する体制の整備を急ぐ必要があると判断した。 
「統合イノベーション戦略」を閣議決定

 政府は6月15日午前、技術革新(イノベーション)を進めるための「統合イノベーション戦略」を閣議決定した。
若手研究者への研究費の重点配分やAI(人工知能)の専門家の育成などが柱となっている。

 新戦略は、宇宙や情報技術(IT)、健康・医療など、分野ごとに各省庁や推進本部が定めていた方針や計画などを束ねたもの。
政府は新戦略の実行に向けて、官房長官が議長を務める「統合イノベーション戦略推進会議」を今夏に設置する。
人工知能を搭載したアンドロイドが人間を指揮して歌う

渋谷慶一郎『Scary Beauty』日本初演

『アンドロイドオペラ「Scary Beauty」』メインビジュアル

『アンドロイドオペラ「Scary Beauty」』が7月22日に東京・お台場の日本科学未来館1階シンボルゾーンで上演される。

人工知能を搭載したアンドロイド「オルタ2」が30人の人間のオーケストラを指揮し、自ら歌うという同公演。演奏に際した音楽全体のテンポや強弱はアンドロイドが自律的に決定し、人間はそれについていくことしかできないことから、「自らが生み出したテクノロジーに従属することでしか生きていけない人間」の縮図を端的に見せるねらいがある。今回は人工生命国際学会「ALIFE 2018」のパブリックプログラムとして発表。2017年にオーストラリアで「プロトタイプバージョン」が演奏されているが、日本では初演となると同時に完全に新しいバージョンでの世界初演となる。

石黒浩(大阪大学教授)によるアンドロイド「オルタ2」には池上高志(東京大学教授)によるAIの自律的運動プログラムを搭載。オペラの作曲とピアノは渋谷慶一郎が務める。歌われるテキストはフランスの小説家ミシェル・ウエルベックのラブソング、三島由紀夫の自決直前に書かれた遺作、ウィリアム・バロウズのカットアップをディープラーニングでさらに切り刻んだテキストリーディングからの抜粋などで構成される。
異種ロボットを一元制御する

駅や空港ターミナルなどの公共施設や商業施設などにおける、サービスロボット活用の早期実現を目指す。

プロジェクトが目指すマルチロボットプラットフォームの開発ステップ

 電通国際情報サービスは2018年5月30日、多種多様なロボットを一元的に制御し、異なるロボット同士の連携を可能にする。
「マルチロボットプラットフォーム」の開発プロジェクトを立ち上げたことを発表した。

 プロジェクト発足に先立ち、ロボット用アプリケーション作成支援ツールのROS(Robot Operating System)を用いて、マルチロボットプラットフォームのプロトタイプを開発。
羽田空港でロボット実験プロジェクトを進める「Haneda Robotics Lab」のロボット専用ネットワークと、清掃ロボットや自律走行ロボット、ヘッドマウントディスプレイ、タブレットPC、スマートスピーカーなどを接続して、稼働実証実験を実施した。

 実験では、各ロボットの動作を一元的に制御・管理可能なことや、ロボットの稼働状況を複数のデバイス上で表示できること。
1つの指示で複数機種のロボットを同時に制御できることなどが実証された。同時に、通信インフラとの接続やセキュリティ、耐障害性、制御画面のユーザーインタフェースなどにおける課題を抽出した。

 現在、次の段階として同社が考える「施設内、施設間における設備、システムとロボットの協調」に向けた検討を開始。
今後はさまざまな企業や研究・教育機関、施設運用事業者などとの研究開発を進める予定だ。
総務省、衛星データ活用へ数値目標=9.3倍の521億円に拡大

 総務省は22日、人工衛星データ利用分野の国内市場規模を2030年代に9.3倍の521億円に拡大する数値目標を導入する方針を固めた。

 衛星が捉えた地表の画像や位置情報の防災などへの活用を促すのが狙いだ。

 急斜面を定点観測してがけ崩れを予測したり、農場や農作物の精密なデータを害虫予防や収穫の判断に利用したりすることなどを想定している。有識者検討会が近くまとめる報告書に数値目標と利用促進策を盛り込む。

 18年度中に情報通信研究機構(NICT)や宇宙航空研究開発機構(JAXA)などの関係機関に相談窓口を設置。「人工衛星コンシェルジュ」として、自治体による利用や民間企業による事業創出を支援する。

AIが小説執筆、「商業出版目指す」

電子出版ベンチャーが大学と連携 

AI小説執筆のプロセス

 電子書籍の制作・配信・販売システム開発などを手掛けるBooks&Company(東京都千代田区)は6月25日、カンボジアのキリロム工科大学と5月に提携した。
AI(人工知能)による小説執筆プロジェクトを開始したと発表した。商業出版できるレベルの小説の完成を目指す。

キリロム工科大学

 AIの小説執筆プロセスは、こうだ。まず、AIに教師データとなる著名作家の作品や、Webサイト、辞書データから収集した知識などを学習させる。その後、学習が適切かどうか、AIに質問し、修正するというやりとりを繰り返す。

 自然言語処理でAIが文章の意味や意図を理解するようになったら、小説を執筆するための構造化データを付与。AIが小説の構造パターンを分析し、文章を生成するという。生成された小説が「作品」のクオリティーに達するまで修正を繰り返し、一定の品質に達したら人間による校正をして出版する――という計画だ。

 現段階では、教師データをAIに学習させ、学習が適切かどうかをAIに質問して修正するところまでのトライアルが終了。今後、本格的な学習用データセットを用意し、コンピュータが自ら学習するディープラーニングを始める予定だ。

 同社によると、パターン化を得意とするAIに過去の名作を学習させることで、ヒット作品を効率良く生み出すことが期待できるという。執筆用のソフトウェア開発が軌道に乗った段階で、映画やドラマ、ゲームシナリオの作成などの横展開も視野に入れるとしている。
竹中工務店とフジタが実証実験を行った四足ロボット「スポットミニ」

 竹中工務店と大和ハウス工業グループのフジタは6月25日、四足歩行ロボットをそれぞれの建設現場で利用する実証実験をしたと発表した。
ロボットが自動で現場を巡回し、カメラを活用して工事の進捗状況を管理したり、安全点検したりした。
両社は今後、センサーなどを搭載したユニット(組み合わせ)を開発し、平成31年夏の本格活用を目指す。

 このロボットは、ソフトバンク傘下の米ロボット開発会社、ボストン・ダイナミクスの「スポットミニ」。

 実証実験では、工事現場を自動巡回するロボットに搭載したカメラの映像を通し、技術者が離れた場所で安全などを確認した。

 建設業界では技能労働者が高齢化し、人手不足が深刻化している。現在は約330万人だが、37年度には216万人に落ち込むとの見方もある。
このため、施工現場を中心にロボットを導入する動きが相次ぐ。

 こうした中、四足歩行ロボは悪路でもバランスを取りながら進むことができるのが特徴。
段差の多い工事現場でも“活躍”が期待できるため、労働時間の短縮や作業員の大幅な省人化に貢献しそうだ。
AIプラットフォーム運営のABEJAが42.5億円を調達

ABEJA PlatformではAIのビジネス活用で必要となる「取得」「蓄積」「学習」「デプロイ」「推論・再学習」という5つのプロセスにおいて、インフラや周辺システム等を利用できる環境を整備。AIの実装および運用において大幅な省力化・自動化を見込めるのが特徴だ。

AIプラットフォーム「ABEJA Platform」などを展開するABEJAは6月29日、9社の投資家を引受先とした第三者割当増資により総額で約42.5億円を調達したことを明らかにした。

今回ABEJAに出資した9社の企業だ。

1..PNB-INSPiRE Ethical Fund 1投資事業有限責任組合(既存投資家)
2..NVIDIA Corporation(既存投資家)
3..産業革新機構(既存投資家)
4..SBI AI&Blockchain 投資事業有限責任組合
5..ダイキン工業
6..TBSイノベーション・パートナーズ2号投資事業組合
7..トプコン
8..日本郵政キャピタル
9..武蔵精密工業株式会社

業界や顧客に合わせたソリューションを提供しており、AIの本番運用を支援した企業数は100社を超えるという。

ABEJAは今回調達した資金をもとにAI運用システムの拠点を整備し海外展開を加速するほか、ABEJA Insightの対象業界を拡充する方針。
またさらなる成長に向けて研究開発やそれに紐づく知的財産活動の強化、AI領域の専門人材の採用など組織体制の強化に取り組むという。
スパコン京のビッグデータ解析は世界一

その他の性能で京は、産業利用などに向けた処理速度ランキング「HPCG」で3位、計算速度を競う「トップ500」では16位だった。

ビッグデータの解析はインターネットへの不正アクセスの根源を探すセキュリティーシステムや、脳神経の伝達機能解明などに応用が期待されるという。

 スーパーコンピューターのビッグデータ処理能力を示す世界ランキング「グラフ500」で、理化学研究所(理研)などが開発した神戸・ポートアイランドの「京」が7期連続で1位を獲得した。ドイツで開かれた国際会議で発表された。

ビッグデータのランキングでは、人や物、場所などが複雑に絡んで起きる社会現象を点や線でイメージ化した「グラフ」の分析力を競う。人、物、場所などを表す点約1兆個をつなぐ16兆本の線を、京は0・45秒でたどって関係性を調べることに成功。
広島で12-55歳がプログラミング大会

大会を行ったのは、東京に本社を置く
半導体製造装置メーカー・ディスコで、会場には12歳から55歳までおよそ60人が集まりました。

競技はコンピュータ言語を使って正を導き出し、回答をウェブ上にアップロードする速さを競います。

参加者は開始の合図とともに、卓越したスピードでキーボードを操作していました。

ディスコ技術開発本部・ソフトエンジニア責任者の話

「会社の中にソフトを作る人が増えて地域の中で産業がソフトという仕事ができるようになっていけばいいのかなと思っています」

ソフトエンジニアのプログラマーは高度なIT分野で必要不可欠な人材ですが、慢性的に不足しているのが現状です。

ディスコは今後も大会を継続して開催し、人材の発掘と育成を図っていきたいとしています。
「人工衛星コンシェルジュ」データ活用

防災、農業に衛星データ活用を=総務省が報告書公表

 総務省の有識者検討会は、人工衛星から得られる地表データの活用を促す報告書を公表した。
企業や自治体向けに防災や都市計画、農業などの分野での活用方法を提案したほか、衛星データ利用の数値目標も設定した。

 報告書では、活用の具体例として、急斜面の定点観測によるがけ崩れの予測、橋梁(きょうりょう)などの老朽化の把握や農場での収穫判断などを挙げた。

また今年度中に情報通信研究機構(NICT)や宇宙航空研究開発機構(JAXA)に「人工衛星コンシェルジュ」を置き、専門家が利用の相談に応じる窓口を整える。
北京AI産業情報化発展白書

中国の人工知能(AI)企業が、2018年5月8日時点で4000社を突破した。北京市経済情報化委員会が6月30日に発表した北京AI産業発展白書で明らかになった。人民網によると、同白書が取りまとめられたのは今回が初めて。 

 白書によると、18年5月8日時点で、中国のAI企業は4040社。このうち26%にあたる1070社が北京市に集まっている。中国国内でベンチャー投資を受けた企業数は1237社になっている。

 北京市内のAI企業数は、激しく増減している。13年の76社は14年に146社に増加。その後、15年から16年にかけて急増し、16年には237社になった。ただ、市場の競争が激しくなったことが原因で、17年は半分以下の116社に減少した。

 中国政府は、国内のAI産業の発展を国家戦略の一つに位置づけ、30年に世界のトップレベルになることを目指している。白書のデータでは、17年の中国のAI主要産業の規模は約56億米ドル(約6180億円)だった。20年には220億米ドルを超え、年平均成長率は165%近くになる見通し。

 白書は、中国の状況だけでなく、日本や米国や欧州の人工知能戦略についても言及している。日本については、ロボット革命実現会議が15年にまとめた「ロボット新戦略」を取り上げ、日本を世界のロボットイノベーション拠点にすることなどを目標にしていると紹介した。
Oracle Cloud InfrastructureでNVIDIA Tesla V100 GPU利用を開始

日本オラクルは「Oracle Cloud Infrastructure」上で「NVIDIA Tesla V100 16GB GPU」を実行する新しいベアメタル・コンピューティング・インスタンスの提供開始した。

 日本オラクルは7月10日、「Oracle Cloud Infrastructure」上で「NVIDIA Tesla V100 16GB GPU」を実行する新しいベアメタル・コンピューティング・インスタンスの提供開始した。
 
 インスタンスの提供により、最新の高性能コンピューティング(HPC)や人工知能、ディープラーニングなど、インフラストラクチャーの負担が大きいワークロードを迅速かつ高いコスト効率で実行できるとしている。
 
 さらにオラクルでは、NVIDIA Tesla GPU向け仮想マシン(VM)のサポートも提供するとしている。ユーザーはVMあたり1、2、または4 GPUのVMを実行できるようになる。
 
 また、NVIDIA Tesla V100 32GB GPUをOracle Cloud Infrastructureで2018年中に利用可能とする予定。

東大が三重県にAI拠点を設置

AI地域未来社会連携研究機構

 鈴木英敬三重県知事は10日の定例記者会見で、東大の「地域未来社会連携研究機構」が県内にAI拠点を設けると発表した。

自然環境学や地理学、都市工学、社会学、農学、経済学などを専門とする約40人の研究者らが所属し、地域貢献に向けて協力して研究に当たっているという。

機構の研究者らがAI(人工知能)などの専門的な技術を県内で生かす予定。機構がサテライト拠点を設けるのは全国で初となる。

鈴木知事が2月、東大の五神真総長と面談したところ、五神総長から「相互に連携するのがふさわしい」との返答を受けていたという。

 鈴木知事は「東大という日本でも最先端の研究をしている機関の協力が得られれば、地域の活性化や魅力向上が大いに期待される。
東大との連携協力体制を確立させ、全国に先駆けて設置されるサテライト拠点が先進的なものとなるよう協力する」と述べた。
埼玉県自治体RPA/ICTセミナー

業務の効率化・自動化に向けた取り組み=RPAや人工知能=AIの活用事例を学ぶ

「県自治体RPA/ICTセミナー」がさいたま市で開かれました。

県企画財政部情報システム課の橋口純子さんは「このセミナーを機に県と市町村が協働してRPA/ICTを推進していければ」と話しています。

7月12日のセミナーには自治体の職員およそ50人が出席し、はじめに、県情報サービス産業協会の石井進会長が「今を生きる我々が人とAIが共存できる環境を作ることが必要です」とあいさつしました。

続いて、自治体や企業におけるRPAの取り組みの先進事例が紹介されました。
茨城県つくば市はRPAを導入することでデータの入力業務や検索などの事務作業を自動化でき、効率的な業務が行えるようになったと報告しました。
アメリカと欧州で進むAIで、人間の脳への挑戦

そこでIBMは人間の脳と類似した設計思想の新しいコンピュータチップの研究を始めている。「SyNAPSE」と呼ばれるプロジェクトである。2014年にその成果として、ニューロシナプティック・チップという新しいタイプのコンピュータチップを発表した。

それはプログラム可能なニューロンを100万個、シナプスを2億5600万個搭載した半導体チップで、人間の脳で言えば右脳が担当するパターン認識の代替に使われる。このパターン認識力は、これまでの人工知能が比較的苦手としてきた分野である。それがすでにチップ化され、米軍の戦闘機の目として実用化されている。

このチップを48個連結させるとちょうど、「ネズミの脳」が再現できるレベルだというから、研究はまだ道半ばといったところであるが、目標は当然のことながら人間の脳の再現である。

EUはもっと大規模な研究を始めている。実際に人間と同じ数のニューロンを備えたシミュレーション装置の開発を手がけようとしているのだ。こちらもネズミ、猫と段階を踏んで人間に到達しようとしている。ターゲットとしては、2023年には人間の脳をシミュレートできる研究環境を整える予定である。

つまり、一つめに念頭に置いておくべきことは、今の人工知能研究は近い将来、壁にぶちあたって停滞する可能性がある一方で、今から5年後の未来には、それを突破するためのまったく新しいニューロコンピュータが出現するのである。

そして当然のことながら、「現在のプログラミング技術の延長では解決できない」問題は、新しい前提の下では解決可能な問題になる可能性がある。それだけの変化がこれから先、5年間で起きるのだ。

ロボティック・プロセス・オートメーションが脅威に?

そして、もう一つの落とし穴は、たとえそのような進化へのチャレンジの結果、やはり人工知能が人間を超えられないことがわかったとしても、人間の仕事の何割かが人工知能に取って代わられてなくなってしまうことには変わりがないのである。

人間と同等の理解力を持ついわゆる「汎用型の人工知能」が出現すれば、ホワイトカラーの仕事の100%を人工知能に置き換えることができる。それはニューロコンピュータの出現を待たなければ、実際には起き得ない未来だろう。

しかし人間と同等の理解力がなくても、人工知能はさまざまな部分で人間の仕事を代替できる。今、話題になっているロボティック・プロセス・オートメーションという技術がある。これは現在のレベルの人工知能が人間のホワイトカラーの事務作業を観察して、それを学習し人工知能が行なう作業へと変えていく技術である。

たとえば、ほとんどのホワイトカラー社員が行なっているであろう月末の経費処理。スケジューラーから稼働時間を申請し、交通費などの立て替え経費を請求する。部署や仕事によっては外部の協力会社からの請求書を受け取って経理に回すというような作業も発生するだろう。

このような事務作業はロボティック・プロセス・オートメーションが本格的に実用化されるようになれば、社員が行なう必要はなくなる。月末になればスケジューラーやスマホのGPSデータ、電子マネーの利用記録などをもとに人工知能が一瞬で完璧に月末処理をこなしてくれる。サラリーマンにとってはまた一つ、面倒な作業が消えることになる。

仕事の「ごく一部」が消えるだけでも大混乱に

しかし、それはあなたの仕事が楽になるだけでなく、会社の中で誰かの仕事がいらなくなることも意味している。実際にメガバンクでは、ロボティック・プロセス・オートメーションで数千人単位の社員をリストラすることを発表している。

仮に「人工知能は怖くない論者」が主張するように、人工知能がそれほど発展できずに世の中で使われるようになる未来がどのようなものになるか。それは世の中から数十%程度の仕事が消える未来になる。これはマクロ経済で見れば恐ろしい未来であることに変わりはない。失業率が5%増えただけで世界は大不況になるのだ。

つまり二つめの落とし穴は、たとえ人工知能が人間と同じ能力を未来永劫獲得できなかったとしても、AI失業による大不況がやってくることには変わりがないということなのだ。

「デジタル化で新産業革命」 
経済同友会、軽井沢アピール採択

 ■政策・経営への反映課題

 軽井沢アピールは「日本が新産業革命を主導し、世界的な課題解決に貢献するには企業、政府がデジタル化を推進し、価値創造に取り組む必要がある」と指摘。
そのための「人材を育成し、持続可能な最適化社会を実現する仕組みの設計に挑戦する」と宣言した。
小林喜光代表幹事は「国民も含め、政府の審議会や、さまざまな場で経済同友会の意見をアピールしていきたい」と語った。
 前日の財政健全化などに関する議論に続き「米国、中国が巨大な惑星だとすれば、日本は中惑星から小惑星になった。

国際社会の中で取り残され、日本の発信力が低下している」といった指摘が出された。

 国際秩序形成での日本の役割が問われたが、「国際的に対等な力を持たないと情報共有はあり得ないし、安全保障の方向感も見えない」「経済力が二流、三流になったときに、日本は終わってしまう」との厳しい見方も示された。

 経済同友会は今回、政治や官僚機構の制度疲労、意識の遅れについても問題提起。
提言を政策にどのように落とし込み、経済界として経営や社会活動で実践していくかが課題だ。
高校在学中に大学AI単位を先取り
AI人材育成、新制度構想―文科省

人工知能(AI)の技術発展を見据えた人材育成の一環。高度な微分方程式や膨大なデータから規則性を発見する「データマイニング」など、主に大学で扱う理系分野を高校段階で学ぶ。

 高校生が在学中に大学の正規科目を受講し、進学後に単位として取得する取り組みは「アドバンスト・プレースメント」と呼ばれる。
米国などでは一般的となっている。文科省は理系分野でのアドバンスト・プレースメントを日本でも推進し、高校生の学び方の選択肢を増やしたい考えだ。

今後10年程度かけ、各都道府県の国公私立高校から少なくとも1校を実施拠点に選ぶ構想を描く。

文部科学省は、全国約50高校を対象に生徒が大学の科目を「先取り」して履修・単位取得できる制度を創設する方針だ。

 次世代を見据えた教育施策を議論する文科相懇談会の報告書に盛り込まれた。成績優秀で学ぶ意欲の高い生徒が大学の単位を先に取っておくことで、進学後、より高度な内容を学ぶことができる。

 文科省は、高校生が大学の単位を取るため、高校の教室で直接授業を受けたりインターネット配信授業を受けたりすることを想定。
研究開発などで国際的に活躍できる人材を育てる観点から、提携する海外の高校への留学を必修化し、海外から受け入れた留学生と日本の高校生が一緒に英語で授業を受けるプログラムも設ける。

 取得した単位をどの大学で使えるようにするかなど細かな制度設計は、今後の検討課題としている。
ロボット・プログラミングツール公開

Pepperを自由研究に、ソフトバンク!

 ソフトバンクグループは、「Pepper 自由研究チャレンジ」を実施し、ロボット・プログラミングツール「Robo Blocks(ロボブロックス)」を一般公開している。期間は9月21日まで。

 Robo Blocksは、簡単な操作で楽しくプログラミングを学べるように提供している「Pepper 社会貢献プログラム」用に開発したロボット・プログラミングツール。
現在、第二弾の「Pepper 社会貢献プログラム2」を提供しており、通常はプログラムに参加する教育機関のみにRobo Blocksを公開していた。

今回、家で小学生などにプログラミングを体験してもらうため、期間限定で一般公開することになった。
JAXAから宇宙学を学ぶ楠隼中高

“県立”でも全国から生徒が集まる

鹿児島県立楠隼中・高/公立中高一貫校初の全寮制男子校。内之浦宇宙空間観測所の近くという地の利を生かし、宇宙学を設定。

中1からテーマを設定して高1で仕上げる論文では、過去に「エウロパの海底熱水噴出口」「スペースデブリの問題〜処分とその費用〜」「人工知能と今後の宇宙のかかわり」と専門的なテーマにもチャレンジしている。温田隆久教頭は言う。

「自ら課題を見つけ探究することで、将来生きる力に通じる思考力を育てていきたい」

地球から太陽系、銀河系、超新星、暗黒物質と話が進むと生徒は「すげー!」「気が遠くなる」。講演後も「宇宙はどれくらいの速さで膨張しているのか」「星の重力で縮まっているのでは」などと質問した。

 鹿児島県立楠隼(なんしゅん)中学・高校は、公立中高一貫校として初めての全寮制の男子校。
同校がある肝付町には、宇宙航空研究開発機構(JAXA)の関連施設である内之浦宇宙空間観測所がある。
JAXAと県教委が協定を結び、JAXA職員や大学教員らが来校して「宇宙学」の授業を行っている。

 6月にあった中1の宇宙学は、鹿児島大学理学部物理科学科の半田利弘教授が「宇宙の広がりと地上との違い」をテーマに講演した。

 横浜市出身の藤吉碧さん(中1)は、ユーチューブで若田光一さんが行った宇宙実験を見て、宇宙飛行士になりたいと同校に進学。「誰も行ったことのない星をこの足で踏みしめたい」と、将来の夢を語る。

 温田教頭は宇宙学の狙いを、次のように言う。
「これから社会に出る生徒たちは、激変する時代を生きぬく力をつけなければならない。宇宙には解明されていない謎が多く、その力を養うには宇宙は格好の題材だ」

 また、独自の設定教科「ことば探究」を通して、表現力や思考力、コミュニケーション能力を育む。さらに地元の肝付町や鹿児島の自然や歴史、文化を体験する、特色ある教育活動にも取り組んでいる。
校舎の隣に新設した寮は全個室。英数国の3教科の学習指導員を配置し、中学・高校生ともに毎晩勉強に励む。
中1生と高1生は地元の農家などに1泊する民泊体験があり、それをきっかけに休日に生徒が農作業を手伝ったり、家族ぐるみのつきあいに発展したりするケースもあるという。
同校生徒のうち鹿児島県出身は6割で、4割は県外の20都府県からだ。
 15年に開校し、今年、高校から入学した1期生32人が大学受験を迎え、東大2人をはじめ、国公立大に14人合格と高い実績をあげた。東大に合格した生徒は、宇宙学を専攻したいと話しているという。

次世代のAI人材確保へ-サムスンが世界主要大学に共同研究を提案 

サムスン総合技術院(SAIT)が、米国、カナダ、中国などの20の大学および教授、研究者に人工知能をはじめとする次世代技術分野の共同研究を提案したという。報道元の韓国では、「サムスン電子がグローバル規模で産学協力を強化していこうという意志の表れではないか」と見られている。

提案先は、サムスン電子トロント人工知能センターで責任者を務めるSven Dickinson教授が在職するトロント大学(カナダ)をはじめ、米国のマサチューセッツ工科大学、スタンフォード大、UCサンタバーバラ、中国の北京大学、復旦大学など。

それら大学に対しサムスン電子は、ディープラーニング、3Dバッテリー、ハイブリッドシステム、5G通信、量子ドット、ヘルスケアテクノロジー、次世代コンピューティングなど、合計27項目の研究・開発テーマを提示した。

なお共同研究に着手する大学およびメンバーは、審査を通じて来月8月に発表される予定。選ばれた研究者は10万ドルの財政支援とともに、サムスン電子と最大3年間の共同研究を進める権利を付与される。

韓国メディアの取材に答えたサムスン電子関係者は、「一部の海外大学に共同研究を提案しているという報道は正しい(中略)仮に特定の大学がプロジェクトに選定されたとしても(詳細を)公開するかどうかは不明」と話している。

実際、サムスン電子側は今回の提案に関しては情報を公開していないが、早ければ9月から共同研究が始まるのではないかとの現地メディアの見通しもある。

同社は今年1月、ソウル大学、韓国科学技術院(KAIST)、浦項工科大学(POSTECH)、蔚山科学技術院(UNIST)などと提携し、「ニューラルプロセッシング研究センター」(NPRC)を開設している。サムスン総合技術院が主導する形で設立が用意されてきたNPRCでは、次世代半導体とも呼ばれるニューロモーフィックチップの開発を目指すとされている。

ここ数年、Galaxy Note7の発火騒動や、李在鎔副会長らの政治スキャンダルなど逆風のなかでも、好調な業績を維持しているサムスン電子。国内・海外の産学連携に注力する背景に、さらなる飛躍に向け、次世代技術だけではなく、世界有数の人材を確保しようという意図があるのは明白である。次の一手をどう打ってくるか注目したい。
番外編です。m(__)m

ハイパーループ、中国に進出 10キロの路線建設へ

イーロン・マスク氏が構想したハイパーループが中国に進出へ

ハイパーループとは、真空状態に近いトンネル内を宙に浮いた状態で「ポッド」と呼ばれる人や貨物を載せた乗り物を移動させるという、長距離高速輸送システムだ。このシステムは時速およそ1,200kmでの走行を想定している。

スケジュールや設置路線などの詳細は今後数カ月で決定する。将来的には400キロ離れた省都の貴陽市と結ぶ路線の開設も考えられる。実現すれば、現在は「飛行機で1時間、陸路で4〜5時間かかる移動時間が、20分」に短縮されるという。

(CNN) 米ハイパーループ・トランスポーテーション・テクノロジーズ(HTT)は21日までに、中国貴州省で超高速輸送システム「ハイパーループ」の試験路線を建設する契約を結んだと発表した。中国でハイパーループの契約が締結されたのは初。

ハイパーループは米起業家のイーロン・マスク氏が2013年に初めて構想を発表した。低圧状態にして摩擦をほぼゼロに抑えたチューブの中を、時速約1000キロで人や貨物を輸送できる。乗り物には気密カプセルを使用する。

今回の合意は、HTTと貴州省銅仁市の輸送・観光関連投資団体との間で結ばれた。まずは10キロの試験路線を建設する。

HTTのメディア担当責任者は10キロという距離について、「路線延長の前にシステムと旅客の最適化を図るうえで必要な出発点」と説明。ハイパーループ・システムの正式な合意の中では、現時点で最長の距離だという。

HTTは今年前半にも、アラブ首長国連邦(UAE)アブダビやウクライナとハイパーループをめぐる合意を交わしていた。4月には、フランス・トゥールーズで最初の路線の建設を開始。第一段階として320メートルのシステムの設置などを予定している。

中国で課題となるのは銅仁の山がちな地形だ。銅仁は異彩を放つ山脈の光景とカルスト地形で知られる。HTTにとっては、建設手法や技術を洗練させるうえで良い試金石になりそうだ。

前出のメディア責任者は「難しい面はあるだろうが、現行の技術で十分に対応可能だ」としている。

貴州省は中国でもめざましい発展を遂げている地域の一つで、ここ数年はインフラ刷新に1000億ドル以上を投じてきた。アップルやアリババ、アマゾンといった国内外の多くのIT企業が拠点にしている。
「日本企業のAI戦略」を激論-1/2

世界と比べて何が足らない?

 ディープラーニングが第3次AIブームを牽引し、機械学習、ディープラーニングといったテクノロジーが実際にサービスに組み込まれる事例も増えてきた。

いよいよ「実用段階」にシフトしてきたAIの最新動向や、日本を含むグローバルでの取り組みはどうなっているのか。

●少ないデータで深層学習が可能になる「GAN」とは

 パネルディスカッションのテーマは「ここ数年でAI分野で注目される技術」に移る。1つめは、「Generative Adversarial Network」(GAN:敵対的生成ネットワーク)だ。

 ディープラーニングが一躍脚光を浴びたのが2012年。最先端の画像認識技術を競う世界的なコンテストにおいて、それまで「誤認識率は25%あたりが上限」という常識を、カナダのトロント大学ヒントン教授らの研究グループが一気に10%ほど改善し、打ち破った。

 そして、GANはもともと「AIを騙すためのAIの研究から始まった」と森氏。機械学習はコンピューターに正解を与え、学習していく「教師あり学習」が基本だ。

コンピューターが学習するためには正解データが必要で、ディープラーニングは学習のために従来より多くのデータが必要というのが課題だった。

 その点、GANは、「種」となるデータを基に、正解データを生成していく。いわば「半教師あり学習」だ。たとえば、100万件の正解データのうち1万件のタグ付け(特徴量の指定を)すれば、後はAIが補正していくという考え方で、少ないデータ量で、精度の高いディープラーニングの分析が可能になるものだ。

「たとえば、製造業のラインコントロールなどの分野で、不良品の検知なども少ないデータから正解データを学習することができるため、ディープラーニングの恩恵を受けられる」と森氏は説明する。

 楽天においても、商品画像などの分野でGANの活用が研究されている。「たとえば、データ容量の低い低解像度の画像を高解像度にするときに、どうしても画質が悪くなる。

そこでGANが元の低解像度のデータから、高解像度のデータを生成していく」といったユースケースだ。

 また、商品解説文などのテキストも「それぞれのデバイスごとに、ユーザーの好みに応じてパーソナライズされた解説文の生成などが可能になる」と森氏は解説した。

●「コップを落としたらどうなる?」という予測が可能になる?

 2つめは、「Transfer Learning」(転移学習)だ。これは、Aという領域で学習させたモデルを、B、Cといった異なる領域にも適応させる技術だ。

 森氏は、「たとえば、楽天市場には2億5千万品目ものアイテムを取り扱っている。出店する店舗が作成する商品データは質にバラツキがあるため、これをAIを用い、1年〜2年かけて均質にしていくプロジェクトに取り組んでいる」と述べた。

 あるいは、Aという商品紹介文のテキストから、どの項目に、どんな要素が入るかということを学習し、その学習モデルをほかの商品にも転用していく。
これにより、商品情報作成時に、商品カテゴリーなどの設定の「間違い」をAIが指摘してくれる。
ようなサジェスト機能を実装したところ「情報の検索性が高まり、店舗によっては売上が20%高まったという事例もある」ということだ。

 GANや転移学習などのテクノロジーの特徴について、松尾氏は、「データに内在された少ない教師データで学習できる」点を挙げた。

「人間の脳は教師なし学習を行っている。問題を構造化し、仮説を減らすことで、少ないサンプルで学習することができる。

GANは正解データを生成できるが、これは今後のAI進展にとっても重要だ。たとえば、コップを落としたらどうなるか、といった近い未来を予測し、行動を決める“イマジネーション”がAIによって可能になるかもしれないからだ」(松尾氏)
「日本企業のAI戦略」を激論-2/2

 人間の脳は、ものを認識して、行動する認知運動系のメカニズムについてはほかのほ乳類と同じだが、違いがあるのは言語を扱う点で、記号処理系のメカニズムは異なる。

松尾氏は「認知運動系と記号処理系の2系統が脳の中にあるとの仮説がある」と述べた上で、現状のAIで実現できているのは認知運動系の処理だけだが、テクノロジーの進化により、記号処理系の処理の実現についても期待を寄せた。

●AI大国のアプローチは「技術のキャッチアップ」から

 トークテーマは今後のテクノロジーの活用に移った。

 岡田氏は「AIの投資にどこまで予算をつけられるかによる」と述べた。アマゾンは2017年の研究開発費に総額2.5兆円を投資していることが報じられたが、日本企業も「少なくとも100億円規模の予算が必要」だと岡田氏は私見を述べた。

 また、エコシステム確立も重要なポイントだ。日本でもディープラーニングを中心とする技術で日本の産業競争力の向上をめざす「日本ディープラーニング協会」が発足したが、海外に比べるとまだその歩みは遅い。

「シーメンスやボッシュは、製造業としては日本企業と変わらないが、経営資源のアロケーション(最適な配分)を考え、サービスを変革した」と岡田氏。日本企業も、「特に経営層のテクノロジーの理解を進め、最適なアロケーションのための行動をすぐに起こすべきだ」と提言した。

 一方、森氏は、ECという観点から「CtoC向けアプリでは、これまでデータのクレンジングが必要だというのが常識だった」と述べる。

「しかし、ディープラーニングは、生データをそのまま処理したほうが、精度が高い場合がある。つまり、ディープラーニングによって業務プロセスそのものが変わる可能性があり、AI活用の論点は「企業が今までの業務プロセスをどう変えるかという点に移ってきた」と述べた。

 そして、松尾氏は、「AIによって製造立国をめざすのであれば、テクノロジーについて勉強するのは当たり前」と述べ、スタンフォード大学をはじめ世界中の大学のコースのいくつかを、オンライン上で無償で学べる「Coursera(コーセラ)の機械学習のオンライン講義や、日本ディープラーニング協会が主催するジェネラリスト検定(G検定)を受験することをおすすめする」と経営層に向けてメッセージを送った。

 岡田氏は、経営層がテクノロジーをビジネスに繋げるためのヒントとして「いいモノを安く売る時代が終わり、コト売りにシフトしていくためには、ある種の妄想(新しい発想)が必要だ」と述べた。

 そうした発想が自社のリソースだけで難しければ、AIベンチャーとの協業や新規の投資を積極的に行うことがポイントとなる。「人材獲得だけでなく、育成の両面に取り組んでいくのが経営観点では大事だ」と岡田氏は説明した。

 最後に吉田氏は、「AI活用が本格化し、技術者一人で数百億円規模のイノベーションを実現することも夢ではなくなった。若い層だけでなく経営層がテクノロジーを学び、日本独自のアプローチでAI大国をめざしてほしい」と締めくくった。
NEDO、優れたAIベンチャー企業を支援
「生産性」「健康、医療・介護」「空間の移動」の3分野に重点を置いている。

優れたAIベンチャー企業としてNEDOの支援を受ける7企業と1大学

NEDOは政府の「人工知能技術戦略」に基づき、AIの社会実装を促進し、新たな需要の創出や既存分野との融合による産業競争力の強化を目指している。

新エネルギー・産業技術総合開発機構(NEDO)は8月8日、優れたAIベンチャー企業の研究テーマ6件を採択し、支援していくと発表した。2年をメドに各社が研究開発を行うAIの社会実装を進める。

今回のAIベンチャー企業支援もその一環で、全国30件の応募の中から、コンテスト方式で研究テーマを選定した。
「書面による1次審査と、デモンストレーションによるコンテスト方式の2次審査を行い、2年間である程度成果が出てくるものを選んだ」とロボット・AI部プロジェクトマネージャーの渡邊恒文氏。

最優秀賞には生産性からDeepXの「食品を定量でピックアップするAIアルゴリズムの研究開発」と、健康、医療・介護からPuRECと名古屋大学の「AI高純度間葉系幹細胞の品質検査高度化の調査研究」の2件が選ばれた。

DeepXは東京大学発のベンチャーで、ディープラーニングによる画像認識や強化学習を活用し、バットに盛られたパスタなど柔らかい大量の食品の山から「指定量」を産業用ロボットでピッキングし、弁当などの容器に移せるようにする。

こういった作業はこれまで工場で人が行っていたが、それを機械化・自動化することによって、人手不足の解消が図れ、人件費を大幅に削減できるわけだ。

一方、PuRECは島根大学発のベンチャーで、画像解析と先端AI技術を融合することで、全く新しい実用的な再生医療用細胞の品質検査システムを開発し、再生医療用細胞製造現場における安定性と効率の向上、コストダウンを実現するというもの。
これによって、再生医療をもっと身近なものにして、健康な長寿社会の実現に貢献していく。

そのほか、審査員特別賞として、MICINの「機械学習を用いた認知機能リスク因子の探索」(健康、医療・介護)、IDECファクトリーソリューションズとRapyuta Roboticsの「AI、クラウド、センサ、画像処理を活用したミドルウェア汎用ロボットコントローラの調査研究」(生産性)、MI-6の「マテリアルズ・インフォマティクスによる材料探索に関する調査研究」(生産性)、ロックガレッジの「AI/クラウドソーシング・ハイブリッド型広域人命捜索システム」(生産性)の4件が選ばれた。

それぞれ2000万円〜4500万円の委託費をもらい、2年間で製品化するなどの成果を出す。空間の移動については、今回第1次審査で通過せず、該当なしという結果に終わった。

「今回は昨年度に続いて2回目になるが、昨年の受賞企業の中にはすでに成果が出ているところもあり、計画以上の効果を上げている」と渡邊氏は話し、金銭面の支援のほかに、イベントやプロモーションビデオなどさまざまなサポートを行っていくそうだ。
「KERNEL HONGO」

AIディープラーニングの現在地

今(KERNEL HONGOに)集まってくれている学生や社会人の中から、アマゾン、グーグル、フェイスブックにあたるような企業をAIディープラーニングの領域で出してほしい。それを松尾研究室が手伝えればいいかなと思っている。

KERNEL HONGOとは、AI特化型インキュベーターのディープコア(仁木勝雅代表)がオープン。AI分野、特にディープラーニング分野の「若い技術者や研究者を、起業家」として育成する。
シェアオフィスのWeWorkがデザインした。ディープコアはソフトバンクグループが100%出資する子会社。

数十年に一度のイノベーション

過去の出来事では、ネット時代の1998年開始との東大・松尾豊氏が語る。

AIディープラーニングは今まで学習するのが難しかった、いろんなものが学習できる、非常に単純かつ汎用性が高いテクノロジーである。その観点からすると、インターネットやトランジスタ、車のエンジン、電気の誕生に並ぶ、数十年に一度の非常に大きなイノベーションだと思っている。

AI研究の第一人者として知られる東京大学の松尾豊・特任准教授は、8月8日にオープンした日本初のAI特化型インキュベーション施設「KERNEL HONGO」(カーネル・ホンゴウ)の説明会で、注力分野であるディープラーニングの現在地についてこのように語った。以下、松尾特任准教授の言を紹介したい。

汎用性が高いと、必ずキラーアプリが出てくる。インターネットの場合は検索やEコマースがそれにあたる。トランジスタの場合はどんどん集積し、ラジオ、テレビ、パソコン、携帯になっていった。エンジンは結局、車という非常に大きな産業になった。

AIディープラーニングでも、これからアプリケーションが出てきて、その中から非常に巨大なものが出てくると思う。

今、世界トップの企業はアップル、グーグル、マイクロソフトなどだが、10〜20年後にはディープラーニングをベースとした企業が台頭し、この景色がガラッと変わっていると思う。そんな企業を日本から出したい。

今のAIディープラーニングは、インターネットの1998年に類以

今のディープラーニングの状況は、インターネットでいうとちょうど20年前の状況と似ていると思っている。今が1998年だと思ってもらえれば、グーグルはまだできたばかり。アマゾンもほとんど知られていなかった。フェイスブックは影も形もなかった時期なのだ。

インターネットの世界でいう、検索エンジンやEコマース、ソーシャルメディアといった大きくなっていくビジネスを、AIディープラーニングの世界で生み出せるかどうかが一番大きな鍵だと思っている。
経産省、“行政のデジタル変革”に本腰

「面倒なお役所手続から解放する」

 経済産業省(経産省)は、2018年夏に「DX-デジタル・トランスフォーメーションオフィス」を新たに設置した。
デジタルを前提に行政サービスを便利・簡単にし、データに基づいた政策立案、サービスの向上を組織的に推進していく方針だ。

 DXの具体的な方針です。
(1)行政手続きを圧倒的に簡単・便利化
(2)政策のデジタルマーケティング化
の大きく2つを進める。

 まず、行政手続きの簡単・便利化については、従来のように異なる手続きによって何度も同じ情報を入力させるのではなく、一度の入力で済むようにするほか、民間サービスとも連携することで、行政手続きのためにわざわざ書類を作成しなくてもよくする。

さらに、申請時の添付漏れや記載ミスなどはシステムで自動検知することで、窓口での面倒なやりとりをなくすという。

 「政府全体では行政手続きは年間数億件行われており、その『電子化』はこれまでも進められてきた。しかし、多くの場合は電子化で紙からPC画面になっただけで、情報の整理、入力、確認など作業の本質は何も変っていない。
行政サービスを利用・申請する企業や国民にとっても、これを受け取る職員にとっても、いわゆる“お役所手続き”によって大きな負担が強いられてきた。

そのような状況を一新すべく、経産省がDXによる変革として位置づけるのは、デジタルによる『オペレーションの最適化』である」(経産省)。

 2つ目が、政策のデジタルマーケティング化。企業などからの「申請情報の中にはさまざまな政策立案」のヒントがあるものの、紙による手続き情報はデータとして管理できておらず、“死滅”してしまっていると言っても過言ではないと経産省では説明。
また、データを部署間で共有して組織内コラボレーションすれば、より付加価値の高い政策立案を実現できる可能性があるものの、そこまで踏み込めていないという。

 「企業や国民を経産省の顧客とすれば、顧客ニーズをデータから分析し、それに基づいてターゲットに商品(政策)を届けるというマーケティングの基礎ができていないことになる。
また、数多くの制度や支援策があっても、膨大な情報の中で自分が使えるもの、適したものがどれなのかがわからない、という声もある。
あらゆるデジタル化が進む時代において、データの活用体制が整っていない中、政策立案手法が圧倒的に陳腐化していると言われても仕方がない状況にある」(経産省)。 

 そこで、行政手続き自体をデジタル化することで企業からの申請情報をデータとして集め、これを分析するためのデータ基盤を構築するとしている。
そして、組織としてデータを統合的に共有・活用することで、企業や国民のニーズや環境の分析をもとに、行政サービスにおいてもマーケティングやパーソナライズ化を進める。
これまで経産省がアプローチできていなかった潜在的な顧客も含め、政策をプッシュ型で届けるとしている。

海外の事例から「行政のあり方」を見直す

 経産省では、海外の政府の事例を挙げながら、省内の業務プロセスの見直しからユーザーフレンドリーなサービスデザイン、開発、運用、データの利活用までを省内で一貫して実現させたいと説明する。

 たとえばシンガポールでは首相府の元にGovTechという組織を設置し、民間からエンジニア、デザイナーを採用し、自前で行政サービスのデジタル化を実現する組織を置いている。
米国ではオバマ大統領時代に大統領府直属のタスクフォースであるUSDS(United States Digital Service)に、Googleからトップを採用した。
デジタルガバメントという概念を持ち込んだ先駆けであるイギリスも、キャメロン首相時代に首相府の元にGDS(Government Digital Service)を設置し、現地新聞社ガーディアンのデジタル部門トップをヘッドとして採用した。

 この夏に設置したDXオフィスでは、経産省CIOをヘッドに省内の関連部署が連携する体制を整備し、業務プロセスの見直しからシステム化、データの利活用までの仕組をトータルでデザインするとしている。
加えて、民間のITシステム開発やコンサルティング経験者をチーム内に抱え、行政官とIT専門家のハイブリッド体制を取るという。

 「この取り組みはまだスタートラインに立ったにすぎない。小さく始め大きく育てる、失敗から学び改善するプロセスを繰り返した。
ユーザーにとって本当に使いやすいものを追求するといったカルチャーをDXオフィスから醸成する。
デジタル化を実現するだけでなく、経産省のあり方自体を変革していく」(経産省)。

 「SHRIMP」
(SHort-Range Independent Microrobotic Platforms

[短距離自走式マイクロロボットプラットフォーム]の略)と呼ばれるこのプログラムが目指しているのは、排水管や水まき用ホースにまで入り込めるほど小さなロボットの開発だ。

ホースにも入り込める超小型ロボで災害対応--DARPAの研究支援プログラム

 米国防高等研究計画局(DARPA)は、インターネットをはじめとする重要な技術の誕生に大きな役割を果たしてきた機関だ。そのDARPAが、いかにもDARPAらしい計画を進めている。

 米国防省の科学者助成部門とも言えるDARPAが7月に発表したのは、次世代の災害対応ロボットの開発を委嘱する研究助成金プログラムだ。このプログラムの特徴的な点は、ロボットの大きさにある。

 「自然災害、捜索活動や救助活動、命にかかわる状況など、緊急支援を必要とする現場で大いに求められる支援やサポートを、ロボットが提供してくれる可能性がある」と、DARPAのMicrosystems Technology Officeでプログラムマネージャーを務めるRonald Polcawich博士は述べている。「しかし、大型のロボットプラットフォームではアクセスできない環境もたくさんある。ロボットシステムの小型化には大きな利点があるが、これらのプラットフォームを小型化するには、基盤技術の大幅な進歩が必要になる」(同氏)

 DARPAプログラムの目標は、MEMS(微小電気機械システム)の進歩を促すことだ。広報担当者によると、その狙いは「自然災害や重大な災害のシナリオで使用するマイクロ〜ミリサイズの多機能ロボットプラットフォームを開発および実証する」ことだという。

 プロジェクトへの申請は9月26日まで。評価は2019年3月に始まる見込みだ。

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