人工知能技術の社会実装に向けた取り組み · 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人工知能技術の社会実装

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

人工知能技術の社会実装に向けた取り組み

国立研究開発法人産業技術総合研究所情報・人間工学領域人工知能研究センター

副研究センター長麻生英樹 2016年5月18日総務省脳・AI研究WG

1

資料ＷＧ６－２


人工知能研究センターの紹介

2


実世界に埋め込まれるAI

人間と協働して問題解決するAI 3


人工知能研究センター設立の背景 • 米国の巨大IT産業

– データ、資金、研究者、開発者の集中 – 閉じたエコシステムの形成 – Start-Upの M&A

• 日本（ヨーロッパも）

– Needs, Seeds, Data のFragmentation – 技術が社会に出てゆきにくい

– 開いたエコシステムの形成 – Start-Upとの共同、援助 4

Seeds

Needs Data

巨大IT産業（G,M,F,A）

4

Needs

Seeds

Data


人工知能研究センターのミッション

5


• 2015年5月1日設立、産総研臨海副都心センター＋つくばセンター • クロスアポイントメント、客員・招聘研究員、Research Assistant 等

を活用して、国内外の大学・企業から研究者の参画を得る • 優れた技術を実用現場に橋渡しするハブ機能と人材育成 • 社会実装を進める企画チームの設置

人工知能研究センターの体制

国内外の大学・企業からの参画、連携産総研の研究ユニットとの連携

6


人工知能研究センター人員構成推移

7

257

77

75


人工知能技術の社会実装に向けた取り組み

8


社会実装の方向づけ • AI for Human Life/Services

– QoL の高い、安心・安全な社会の実現のために – 各種サービスの生産性・安全性の向上 – 現場の智慧のモデル化と支援 – 個人・状況適応、自立支援、リスク予測、事故予防、災害対応

• AI for Manufacturing – 日本経済の国際競争力確保のために – 製造業や農業等の競争優位の確保 – 匠の智慧のモデル化と支援 – 多品種少量生産、障害予知、メンテナンス最適化

• AI for Science/Technology（AI駆動科学） – 研究開発・イノベーションの加速のために – 研究者の智慧のモデル化と支援 – 仮説生成、効率的な実験計画、再現性強化 – 科学技術文献／知識活用

9


AI for Human Life/Services QoL の高い、安心・安全な社会のために

10


顧客行動のモデリング • データを通じて現象を理解 → 高速に実行できる計算モデルへ • 顧客の行動・需要予測(施策最適化、生産性・付加価値向上) • タブレットやスマホによる情報推薦も簡単に実現 • ビッグデータ分析・活用を誰でも簡単にできるAI技術

11

時

主

客

場動

ID-POS

アンケート

Log

テキスト

etc 顧客セグメント・潜在クラス意味あるカテゴリ抽出

IT+コミュニティ → ダイナミクス（アプリ・サービス）

5W1Hを反映した構造的計算モデル

スマホ・タブレット PLSA ベイジアンネット類型化構造化

実社会の現象コンピュテーション

スライド提供：本村陽一首席研究員（AIRC）


大規模データベース

店舗内キオスク端末、タブレット端末ライフスタイル

提案

計算モデル

ID-POSデータとも連携

店舗案内・ナビゲーション

生活コミュニケーション促進（生活満足度向上）

顧客理解・マーケティング施策最適化

顧客セグメント推定・認知・興味喚起を行う

コンテンツ選択

ショッピングモールでの共通ポイントカード (約30万人, 1年分)データ活用の例

確率潜在意味解析＋構造モデル化

12 スライド提供：本村陽一首席研究員（AIRC） PLSA+ベイジアンネット技術

Active Data


実践知の共創と循環支援

13

顧客・利用者

従業員

センサセンサ・ロボット機器

申し送り暗黙知

入力

推薦・表示

利用

感知

品質向上・効率化サイクル

新しい業務プロセスモノ（機器やロボット）

省察・創出の場

献立検討体調が・・・

看護内容

大丈夫かしら

ケア内容

思い

計画情報

各種データ

業務内容

業務遂行の場・・・

社会的協創サイクル

同業種・異業種間実践知の活用

主観

主観

各種現場のコトと実践知の集約と流通

センサ情報機器操作ログ記録情報

コト・データベース（コトDB）コト、実践知

・・・利用者行動ログ

Linked data化コトの断片

標準データベース標準モデル

利用

現場B

現場C

現場A


看護内容

大丈夫かしら

ケア内容

思い

計画情報

各種データ

業務内容


看護内容

大丈夫かしら

ケア内容

思い

計画情報

各種データ

業務内容

実践コミュニティの関心

コトの断片

気づき

行動

実践知の社会化の場

コト実践知

実践知、コト

思い気持ち

DRAW

DANCE

タイムスタディ

分析と知識化業務デザイン

AI技術

介護現場における実践

スライド提供：西村拓一研究チーム長（AIRC）

Deep Data


ビッグデータと人工知能を活用した生活知能技術

Living Intelligence Complex

14 スライド提供：西田佳史首席研究員（AIRC）


画像解析動画解析音響解析音声解析・・・

各種医療機器・センサデータの解析による高度医療応用

……

医療支援・見守り支援サービス

……

社会インフラ保守への実応用

メンテナンスサービス

各種応用事例における共通部分を抽出し、コア技術をモジュール化

センサ系

センサ系

見守り関連

医療関連

医療・社会インフラ保守支援

15 スライド提供：村川正宏研究チーム長（AIRC）


医用画像診断支援病理組織検査

乳腺超音波検査大腸内視鏡検査

症例DB

認識・検索モデル

*Copyright 2001 - 2012 Given Imaging Ltd. All Rights Reserved.

カプセル内視鏡

性能向上

医師に使われる

データ蓄積

診断精度up 安心感up

貢献意欲up

16 スライド提供：村川正宏研究チーム長（AIRC）

http://sizedoesntmatter.com/wp-content/uploads/Picture-84.png


自律移動支援 • 検証・説明可能な自動運転

– センサレベルの自動運転にセマンティックレベルを導入

17 図版提供：佐々木洋子主任研究員（AIRC）我妻広明特定フェロー（九工大）


防災・災害対応支援

• 地球観測衛星データ（光学・SAR） • 航空観測データ • ドローン観測データ • 地上観測データ

• 被災状況の迅速な

推定による対応支援

18

深層学習による流出家屋推定

図版提供：中村良介研究チーム長（AIRC）


AI for Manufacturing 産業の国際競争力確保のために

19

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国立研究開発法人

産業用ロボット高度化

認識エンジン（Deep

Learning）

対象物把持データベース

組み立て作業動作データベース

Cloud Database Platform

Hardware Platform Software Platform

Choreonoid (AIST)

Picking Simulator (Mitsubishi)

組み立て作業作業の自動計画模倣学習ティーチング省力化の実現

バラ積みピッキングシミュレータの併用機械学習ピッキングの成功率向上 AI Platform (AIST)

人の作業動作の蓄積衣類など柔軟不定形物の操作

中部大・中京大・東大・AIST

金沢大・阪大・AIST 金沢大・AIST

金沢大・阪大・AIST 信州大・奈良先端大

阪大・AIST

早稲田大

阪大・AIST（三菱電機）

20 スライド提供：原田研介招聘研究員（阪大）


ロボットの動作学習・生成 • Deep Learning によるモダリティ統合

21 図版提供：尾形哲也招聘研究員（早稲田大）


AI for Science/Technology 研究開発・イノベーションの加速

22


AI for Science/Technology

• Bioinformatics– オーミクス情報解析– 創薬支援、等

• Materials Informatics– 機能性材料設計支援– 触媒化学研究支援、等

• Geoscience• 等所内外との連携

23

汎用配列比較ツール「LAST」

ビッグデータの解析結果に統計的な保証を与える高速・高精度アルゴリズム LAMP

図版提供：光山統泰研究チーム長（AIRC）富井健太郎研究チーム長（AIRC）瀬々潤研究チーム長（ARIC）

創薬等支援に向けたタンパク質インフォマティクス技術の開発と応用


酵素反応ネットワークキュレーション支援

24

英国マンチェスター大学テキスト・マイニング・システム

Fig.3 of Rak, et al., (2014) Database (Oxford) 2014, pii:bau070.

酵素反応データベース・EzCatDB

膨大な酵素関連英語文献情報

複雑な酵素反応機構

情報抽出

分類・登録

新たに酵素反応分野に適用

• 酵素反応機構；酵素活性部位アミノ酸、補酵素、化合物やその官能基（水酸基、アミノ基など）間のネットワーク

• 二項関係、三項関係で表現できる情報伝達系、代謝経路よりも一段と複雑な系

• モジュールの拡充が必要

Deep Reading

酵素反応オントロジー図版提供：長野希美主任研究員（AIRC） Prof. Sophia Ananiadou (マンチェスター大）他

代謝経路データの例

情報伝達系、代謝経路のキュレーションに適用実施

酵素反応に関する専門知識をAIに移す “AI for Science”の実例


基礎研究を社会実装につなげて好循環を生み出す研究開発の３つの層

25

観測データ収集

認識・モデル化・予測

･･･自然言語理解

行動計画制御

企業

技術移転共同研究

起業技術移転

ベンチャー

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

人間行動モデリング画像解析テキストからの

知識抽出産業用ロボット自動運転対人インタラクション

実世界に埋め込まれる人工知能技術 AI for Human Life/Services AI × サービス業、医療・介護、交通・防災等消費者行動解析サービス生産性向上自律移動支援

AI for Science/ Engineering AI × 基礎科学生命科学、臨床医学、材料科学等の分野での仮説生成・実験検証支援再現性向上

AI for Manufacturing AI ×ものづくり・農業等産業用ロボットとの融合多品種少量生産支援異常・故障予測生産性向上

②人工知能フレームワーク先進中核モジュール

①大規模目的基礎研究・先端技術研究開発

③人工知能共通基盤（標準タスク・ベンチマークデータ）

NEDO委託事業次世代人工知能・ロボット中核技術開発／次世代人工知能技術分野人間と相互理解できる次世代人工知能技術の研究開発研究開発項目①：大規模目的基礎研究・先端技術研究開発研究開発項目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研究開発項目③：次世代人工知能共通基盤技術研究開発

研究開発期間：2015年度～2019年度（FS期間 2015年度～2016年度）

26

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)

委託

株式会社国際電気通信基礎技術研究所脳情報通信総合研究所 ①計算神経科学に基づく脳データ駆動型人工知能の開発

委託

共同研究

③次世代人工知能基盤技術研究開発

再委託再委託

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


再委託再委託

再委託

再委託

再委託再委託再委託再委託再委託

再委託再委託再委託

国立大学法人大阪大学

②-(2) 先進中核モジュールの研究開発

国立大学法人東京大学

②-(1) 次世代人工知能フレームワークの研究開発

国立大学法人大阪大学


国立大学法人金沢大学


国立大学法人電気通信大学 ①-(1)-(c) 人工運動野の研究開発

学校法人中部大学中部大学


国立大学法人京都大学 ①-(1)-(c) 人工運動野の研究開発

学校法人梅村学園中京大学

②-82) 先進中核モジュールの研究開発

国立大学法人奈良先端科学技術大学院大学


国立大学法人九州工業大学

③-(6) 自動運転タスク

学校法人千葉工業大学千葉工業大学 ③-(2)画像解析タスク

国立研究開発法人産業技術総合研究所 ①大規模目的基礎研究・先端技術研究開発： 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 ③次世代人工知能共通基盤技術研究開発

学校法人玉川学園玉川大学 ③-(4) 対人インタラクションタスク

国立大学法人信州大学


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 ②-(1) 次世代人工知能フレームワークの研究開発

27



革新的な情報処理原理の探求

28


IIIIIIIVVVI

ミニコラム

マクロコラム

厚さ約２ミリ

脳の情報処理原理解明と利用

• 脳の様々な高次機能（認識、意思決定、運動制御、思考、推論、言語理解など）が、たった５０個程度の領野のネットワークで実現されている。

I II III IV V VI

Daniel J. Felleman and David C. Van Essen Distributed Hierarchical Processing in the Primate Cerebral Cortex Cerebral Cortex 1991 1: 1-47

Wikipedia より

w1

シナプスニューロンからの出力 )(∑=

iii xwy φ

.

.

.

w2

wn

x1

x2

xn

大脳皮質の情報処理原理解明と利用が最大の課題

29 スライド提供：一杉裕志主任研究員（AIRC）


脳データ駆動型人工知能（ATR）

30 図版提供：石井信副所長（ATR認知機構研究所）


データと知識の融合

31 図版提供：宮尾祐介招聘研究員（NII）


機械学習・確率モデリングの高度化

• スケーラブルな機械学習・確率モデリング • 超複雑な機械学習・確率モデリング • 深層表現学習 • 観測データの生成モデルをベースとした

ベイズ学習に基づく統一的なアプローチ

32

MCMC

Bayesian networks

HMMs New model ...

EM/MAP VB

確率プログラム言語

VT VBVT

PCFGs Cyclic relations

Prefix-EM

Generative CRFs

L-BFGS

図版提供：佐藤泰介招聘研究員（AIRC）


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

研究開発と技術のデプロイメントの支援に向けて

33


○ 人工知能の各種要素技術を再利用可能なモジュールとして容易に組み込み・統合できるスケーラブルな人工知能ワークフロー処理機構を実現。

○ モジュールから簡便かつ統一的なインタフェースで利用可能な、大規模なデータの収集・蓄積・管理・利用を行うスケーラブルな人工知能データプラットフォームを実現。

34

人工知能研究者・モジュール開発者

アプリ開発者・企業

観測・データ収集

認識・モデリング・予測

行動計画・制御

自然言語テキスト理解

アプリ

アプリ

モジュールの再利用、ワークフローによる

効率的開発

ビッグデータを活用したモジュールの効率的開発

自然言語テキスト Linked Open Data 画像・動画・音声データ

高次元時系列センサデータ

スケーラブルな人工知能データプラットフォームの研究開発

スケーラブルな人工知能ワークフロー処理機構の研究開発

アプリ

アプリ

多種多様なモジュールならびにワークフローの簡便な自動配備・実行

モジュールから簡便かつ統一的なIFで利用できるデータプラットフォーム

先進中核モジュールの研究開発整備される標準データセットなど

組み合わせてアプリ開発

34 スライド提供：小川宏高研究チーム長（AIRC）


研究拠点を支える情報基盤

産総研

日本国内国外

AI研究クラスタ（NEDO）産総研AIクラウド（補正予算）

＠つくば

商用クラウド

AIセンター拠点＠臨海

SINET5 JGN-X

Research Data Alliance

AIRC Network

連携機関連携機関

データホルダー

VPN、Direct Connect等による商用クラウドとの透過的な連携

100Gbps高速データ転送、高精細TV会議等をサービスする専用線（ダークファイバ）網

海外のデータホルダー、連携研究機関との安定した対外接続

35 スライド提供：小川宏高研究チーム長（AIRC）


③次世代人工知能共通基盤技術開発

人工知能の評価・検証に向けて

36


次世代人工知能共通基盤技術

• 標準タスクの設定– 人間行動モデリングタスク– 画像解析タスク– テキストからの知識抽出タスク– 対人インタラクションタスク– 産業用ロボットタスク– 自動運転タスク

• タスクの性能評価手法検討のためのベンチマークデータセット構築

• 標準化に向けた検討37


大規模衛星画像データ

• ASTER@産総研 ~ 1PB– 1999年から現在まで全世界を網羅

• Landsat-8@Amazon S3 ~ 500 TB– 2013年から現在まで– 誰でも自由に使えるオープンデータ

38 図版提供：中村良介研究チーム長（AIRC）


様々な情報を一元的に持つ地図データ（３D情報、社会参加情報、事故情報）

神戸市、昭島市、長崎で施設内・屋外の３Dデータを取得。

これまでの道路の３Dスキャンとは異なり、歩行者の安全性を配慮可能（段差など）な精度で取得。

インシデントデータなどを蓄積する予定。

地域情報、環境情報、事故情報を用いた高齢者支援のためのAI研究に用いるDBを作成。

39 図版提供：西田佳史首席研究員（AIRC）


企業連携・アウトリーチ・人材育成活動

40


企業連携活動 • 人工知能技術コンソーシアム

– シーズとビジネス課題のマッチング・ディスカッションの場 – ビッグデータ活用人工知能技術の勉強会 – 最新動向、ビジネス事例の共有 – 参加企業２３社 – 全体会合４回、ワークショップ２回開催（H27年度）

• ベンチャーアウトリーチの会 – 人工知能ベンチャーの事業課題・ニーズを踏まえた交流の場 – IoT のキーパーソンとの人的ネットワーク構築 – H27年度２回開催約18社が参加

• 連携研究室制度 – 産総研-ＮＥＣ人工知能連携研究室（H28年6月設立予定） – 連携研究室長：鷲尾隆（大阪大学産業科学研究所教授） – 人員：約30名（産総研、ＮＥＣ、大学）、期間： 3年間 – 研究テーマ：シミュレーションと機械学習技術の融合、等

41


アウトリーチ・人材育成活動

• 人工知能セミナーの開催 – 2015/10/20：第１回「脳型人工知能－脳を模倣した

役に立つ人工知能技術－」 – 2015/11/24：第２回「機械学習の理論的側面」 – 2015/12/22：第３回「ヘルスケアとAI」 – 2016/2/8：第４回「人工知能を活用した応用研究」 – 2016/3/17 ：第5回「深層学習フレームワーク」 – 2016/4/1：第6回「Applied AI Research using

Spatiotemporal and Historical “Big” Data」

42


• ビッグデータを活用するAIモジュールを社会に提供し、生活（現象）、サービスや製品をよりよく（デザイン）する仕組の実現

• その活動自体を、新しい仕組（AI研究プラットフォーム）として、社会に根付かせる → 産総研人工知能研究センターのミッション

AIRC＝成功事例とリソースを蓄積・共有する場

人間と相互理解する次世代人工知能技術の社会実装に向けて

適用（AI技術によるデザイン支援）

現場観測と対話（対話的AI）

現象のモデル化（AI技術活用方法の

モデル化）

潜在的構造・ダイナミクス・深い知識のモデル化

評価・検討(人間・AI協調)

事例

事例を生成する方法論

AI for Society

スライド提供：本村陽一首席研究員（AIRC） 43

(1) 各分野でのビッグデータの集積、センサーの量的・質的拡大（IoT: Internet of Things）。

(2) 人工知能の50年来の大きな技術的ブレークスルー（自ら特徴を捉え進化する人工知能を視野）。

(3) ３省連携による研究開発成果を関係省庁にも提供し、政府全体として更なる新産業・イノベーション創出

や国際競争力強化を牽引。

次世代の人工知能技術の研究開発における３省連携体制総務省・文部科学省・経済産業省

…

経済産業省（例）

○応用研究、実用化・社会への適用

○標準的評価手法等の共通基盤技術

の整備

○標準化

○大規模目的研究 …

文部科学省（例）

○基礎研究

○革新的な科学技術成果の創出

○次世代の萌芽的な基盤技術の創出

○大型計算機資源、人材育成 …

卓越した科学技術研究

を活用するためのプ

ラットフォームの構築

センシング

技術研究

デバイス

技術研究

コンピュータ・

ストレージ技術

ロボット

工学

データ工学

ネットワーク

技術研究

基礎研究を社会実装に

つなげるセンター

セキュリティ

技術研究

AIを核としたIoTの社会・ビジネス

への実装に向けた研究開発・実証

コミュニ

ケーション

技術総務省（例）

○脳情報通信

○音声認識、多言語音声翻訳

○社会知解析

○革新的ネットワーク …

情報通信

研究機構

情報通信農林漁業医療・介護インフラ・

運輸

製造業・

サービスエネルギー学習科学技術

○計算機資源・ソフトウェアモ

ジュール、ネットワーク基盤、

研究開発成果等のリアルタイ

ムでの共有、他省庁への提供

○３省合同での事

業推進委員会を

設置し、一体的

に事業を推進。

○３省合同のシンポジウムを開催。

○合同ポータルサイトを設置。

○研究開発戦略・進捗状況につい

て３省で一体的に情報発信。

AI駆動経済・社会システム基盤研究開発事業(仮)

情報通信技術の統

合的なプラット

フォームの構築

産業技術

総合研究所

理化学

研究所

…

…

44


参考資料

• NEDO技術戦略研究センター次世代人工知能技術社会実装ビジョン http://www.nedo.go.jp/content/100782828.pdf – 人工知能技術の進展により、日本の出口分野において

どのような効果がもたらされるのか、人工知能技術の進展予測も踏まえ、時間軸上に可視化

– 現在～2020年、2020年～2030年、2030年以降の3つの時間軸、「ものづくり」、「モビリティ」、「医療・健康、介護」、「流通・小売、物流」の4つの出口分野において、人工知能技術及びその関連技術の進展を、その効果と併せて提示

45 NEDOプレスリリースより

Documents

人工知能技術の社会実装 に向けた取り組み · 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 人工知能技術の社会実装

人工知能技術の社会実装に向けた取り組み · 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人工知能技術の社会実装