日本の未来が不安です★コミュのNWO　人工知能　ネットの危険性

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。

個人でDIYバイオ！

第二のアップルやMicrosoftになるか？
微生物の繁殖や、個人の遺伝子操作に規制

自己流生物学、またはDIY生物学、DIYバイオ（英: Do-it-yourself biology, DIY biology, DIY bio）とは、バイオテクノロジー（生物工学）に関する拡大中の社会運動である。この運動では個人・共同体・小規模な組織が、伝統的な研究機関と同じ方法で生物学や生命科学を学んでいる。
DIYバイオは主に、学界や企業からの広範な研究訓練を受けた個々人によって行われており、正式訓練を受けたことが少ないかゼロである他のDIY生物学者（DIYバイオロジスト）を指導・監督している。
これは趣味として、または地域教育や開放的科学イノベーションのための非営利努力として行われ得る。同時に、利益やビジネス着手のためにも行われ得る。

他の関連用語も、DIYバイオの共同体に結びついている。バイオハッキングやウェットウェアハッキングといった用語は、ハッカー文化やハッカー倫理との繋がりを強調している。
ハッカーという用語は本来の意味、すなわち物事を行うために新しくて賢い方法を見つけるという意味で使われている。
バイオハッキングという用語は、また、グラインダー達における身体改造の共同体によっても使われており、これはDIYバイオ運動と関連するが性質は異なると考えられている。
バイオパンクという用語は、この運動の技術進歩主義的・政治的・芸術的な要素を強調している。

「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。

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。

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。

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。

新たなAI社会に必要なチカラ

ソサエティー5.0社会学では、マニュアルに沿うだけのような定型的な仕事は、AIに置き換えが可能になります。

AIは、膨大な文章を検索できても、その意味を理解できません。現実社会を意味付けして、幸せや豊かさを追求できるのは、人間をおいて他はありません。

そんな社会に共通して求められる力を報告がありました。

（1）文章や情報を正確に読み解き、対話する力
（2）科学的に思考・吟味し活用する力

（3）価値を見つけ生み出す感性と力、好奇心・探求力

今までの学校教育で、大なり小なり育もうとしてきた力です。何も「これまで誰も見たことのない特殊な能力では決してない」内容です。

文系・理系の枠を超えて
今まで通りでよいとは限りません。今後、取り組むべき政策の方向があります。

I：「公正に個別最適化された学び」を実現する多様な学習機会と場の提供
II：基礎的読解力、数学的思考力などの基盤的な学力や情報活用能力をすべての児童生徒が習得
III：「文理分断からの脱却」を挙げています。

このうちIIは、新しい学習指導要領で既に打ち出しています。IIIについても、小学校でプログラミング教育を、高校で全生徒にコンピューターや情報ネットワークの仕組みなどを学ばせる「情報I」をそれぞれ必修化することなどが盛り込まれていますが、ここでは、そうした趣旨を一歩進めます。

「STEAM教育」とは？
Science＝科学、
Technology＝技術、
Engineering＝工学、
Art＝芸術、
Mathematics＝数学

「思考の基盤」と捉え、専門教育としてではなく、すべての生徒に学ばせようとしています。もう文系・理系に分けている場合ではありません。

新たな技術も活用して、学校の教室にとどまらず、大学やNPO・企業、地域などさまざまな場に拡大します。
いつでも、どこでも学べるようにする学校を「学び」の時代と位置付けています。

新たな時代と技術の進展に対応するには、まずは私たちの発想を転換する必要があるのかもしれません。

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。

「ＡＩ裁判官」は生まれるか？

人間より公平？法曹界で進む人工知能活用　

　弁護士の業務や裁判所の審理での人工知能（ＡＩ）の活用が加速している。捜査資料の分類作業や公判調書の作成を効率的にこなすＡＩを開発する米英などが実用化に前向きだ。
人間より公平な判断ができるとされるＡＩに裁判官を任せる「未来」も遠くないと予測する専門家も。機械が人を裁く倫理面の問題なども指摘される中、「ＡＩ司法」に実現性はあるのか。

■処理速度は２００倍

　「ＡＩは弁護士業務の大半ができてしまう…」

　２０１７年。英紙フィナンシャル・タイムズ（電子版）などが、世界の法曹界を驚愕させるニュースを流した。汚職などを捜査する英政府機関「重大不正捜査局」（ＳＦＯ）が、贈収賄事件に関する捜査関連書類の分類などの作業をＡＩに任せたのだ。
通常は弁護士に依頼する作業だが「より迅速な作業が必要だった」（ＳＦＯ関係者）。弁護士に依頼する場合、１日に分類できる資料は約３千件といわれるが、ＳＦＯが採用したＡＩはその２００倍近い約６０万件を処理。ミスも人間の弁護士より少なかったという。

　ＡＩが弁護士業務の一部を担う取り組みは米国でも広がりつつある。

　ニューヨーク州弁護士の資格を持つスティーブン・ギブンズ氏によると、米国では裁判資料などの電子化が進み、ＡＩが精査や分類の作業を行う取り組みが本格化しているという。

　米国の民事訴訟では、原告と被告が互いにあらゆる証拠の開示を求められる「ディスカバリー制度」が採用される。ギブンズ氏は「ディスカバリー制度で開示された膨大な証拠資料を効率的に精査するには、ＡＩが有効だ」と指摘。
「最近は、ＡＩを活用して過去の判決のデータから裁判の勝率を予測する取り組みを行った例も聞く」と話す。

■裁判官はＡＩの天職？

　ＡＩの活用は弁護士業務にとどまらず、裁判の審理課程での導入も進む。

　中国紙チャイナ・デイリー（電子版）などによると、中国のＩＴ企業が原告や被告、目撃者らの証言をリアルタイムに記録できるＡＩを開発。すでに中国内の数百の法廷で試験導入されている。
大阪弁護士会の冨宅（ふけ）恵弁護士は「日本に限らず、法廷でのやり取りなどが記録される調書は書記官の聞き間違いなどによる誤りも少なくない。ＡＩを使えば、書記官の負担が減ることが期待される」と指摘する。

　活用の可能性が広がりを見せる中、「裁判官もＡＩに任せられるのでは」と主張する意見もある。

　「ＡＩ裁判官」は過去の判例データを学習させることで実現するといわれる。
ＡＩの技術応用などを研究する近畿大の半田久志准教授は「膨大な過去の判例のデータを吸収し、人間より客観的な判断ができる点からＡＩにとって裁判官は適職だ」と分析する。

■公平さに疑問符も

　ただ、一方で「ＡＩ裁判官」の実現には異論が少なくない。ＡＩに期待されるはずの「公平性」に疑問を投げかける指摘があるからだ。

　米国の一部の州では、被告の犯罪歴や人種、薬物使用の有無などからコンピューターが保釈の認否などを判断するシステムを採用している。
ただ、白人より黒人のほうがリスクを高く判定しているという見方もあり、ＡＩの学習パターンなどによっては判断の「公平さ」が損なわれるのではないか−と疑う専門家もいるという。

　花水木法律事務所の小林正啓弁護士は「コンピューターやＡＩだからといって中立公正な判断を下すとはかぎらない」とした上で「機械が人の人生を左右する決定を下すことについて、倫理面の問題を指摘する声は国内外で多い」と語る。

　また、日本は過去の判例の多くが電子データとして保存されていない状況もあり、小林弁護士は「豊富な判例データがある米国とは異なり、日本はまだ判例をＡＩに十分に学ばせる段階には至っていない」と話している。

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。

　「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。