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ter 人工知能技術と社会問題
〜JSAI2018グランドチャレンジに向けて〜
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 首席研究員東京工業大学特定教授, 神戸大学客員教授
統計数理研究所客員教授
本村 陽一
Yoichi Motomura
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人工知能技術の社会実装の現状と課題
• Deep Learning (多段の階層型ニューラルネット)→画像系
• 自動運転（Probabilistic robotics：環境モデリング）→空間系
• IBMワトソン（言語処理技術、対話Ｑ＆Ａシステム）→テキスト系
• IoT, Industrie4.0, ウェアラブルデバイス, 行動履歴など今後はセンサデータ系が増大し、実社会での展開が想定されるデータそのものだけでは解釈が困難→「現象のモデル化」の必要
• 現象：生活現場やビジネス現場などにおける「良し悪し（目的変数）」とその関係（説明変数）
• フレーム問題：暗黙的「背景」と、その変化に気づけない問題
• ビッグデータとディープラーニングだけでは当然解決できない。
• AIだけでなく、ビッグデータ解析を行う人にとっても問題になる。
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(第三次ブームにおける)フレーム問題再考
■ フレーム問題：[ジョン・マッカーシ&パトリック・ヘイズ(1969)]■ [デネット(1984)]洞窟からバッテリーをとってくる問題
– 第一のロボット：バッテリーを爆弾と一緒に運んでしまい爆死
– 第二のロボット：自分の行動が影響するあらゆる事象を全て検討しようとして無限ループに入り爆死
– 第三のロボット：関係のない事象を除外する計算が終わらず
• 認識型AIでは、フレーム問題の影響は比較的軽微
• 行動するAI(実は人も)、フレーム問題の影響が深刻
• 現実的には解空間を制限する(ゲームなど)。• 実問題の場合、検討する空間をどう制約するか？が鍵
• 実社会の場合、ユニバーサルな解ではなく、より善い解→評価関数、ユースケース、ステークホルダーの設定が重要
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「人工知能の基本問題から実社会の問題へ」
■ 近年の人工知能技術の真価が認知されるためには性能評価や有用性を公正に示すフレームを設定したコンテストが大きな役割を果たしている。
■ 人工知能が直面するフレーム問題を回避しながら、実社会の問題解決に寄与するためにはさらに現実的な共通のフレームを設定することが有効であろう。
■ そこで、今後の社会問題解決に寄与する人工知能技術を発展させる枠組みとして、
Ø 人工知能技術に関するコンテストの新たな方法論を検討
Ø 関西で2018年2月に行われる人工知能技術コンテストの概要を紹介する。
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「人工知能の基本問題から実社会の問題へ」
■ 「ものづくりにおけるAI」原田奈弥 (産業技術総合研究所)
■ 「データ共有プラットフォームの社会実装への取り組み」道本龍 (博報堂DYホールディングス)
■ 「Connected Industriesの実現に向けた研究開発におけるデータマネジメント」秋山誠 (経済産業省産業技術環境局)
■ 「産総研人工知能技術コンソーシアム ユースケースWGの取り組み」松村直樹（野村総合研究所)
■ 「AI間の交渉・協調・連携に関するコンテスト」中台慎二(NEC)
■ 「人工知能技術コンソーシアムにおける共有ツール」豊田俊文 (東急エージェンシー)
■ 「Xperia Touch と人工知能技術との連携」対間悠一, 浜島朋希(ソニーモバイルコミュニケーションズ),山下和也 (産総研）
■ 「今後の進め方について」
■ 全体討論（12:50〜13:20）
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サービス
社会実装研究開発（基礎から応用まで）
社会受容
法・制度
認証
AIが学習する現象は現場にあるAIに学習させるためには、初期の課題解決をしながら社会実装と研究開発を同時に推進する必要がある
結果として死の谷とダーウィンの海を先に渡ってしまう
合わせて同時に検討
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NEDO次世代人工知能技術研究開発（生活現象モデリング）
ツールユ ー スケ ー ス
評 価⼿ 法
ツールとユースケース、評価手法を整備し、
コンテストにより普及
と社会実装を進める
生活現象モデル化
生活現象シミュレーション
現場支援システム導入・介入・効果評価
生活現象表現（記述子＋構造)
生活現象データベース生活現象
観察（リビングラボ）
生活現象実空間
生活現象フレーム
• 生活現象(コト)の観測、予測、制御を通じて、様々な課題解決を行う
AI技術モジュールの研究開発と社会実装
• 具体的ユースケースに適用後、→ モジュール化と水平展開
→ 評価手法とコンテスト化• コンテスト実施予定
a: 人工知能学会SIG-FPAI (研究と実務をつなぐコンテスト）2018.5b: 人工知能技術コンソーシアム(社会実装を進めるコンテスト) 2017.2
１．次世代AI技術の効果評価・改良フレームの構築A. 標準的タスクセットの構築(介護, 保育, サービス)
B. 現場状況（コト）の計測技術
C. 人間行動モデル（確率的モデル、手続き知識）構築
D. 生活現象モデル（環境モデル、宣言知識などと融合）
E. 標準タスクにおける次世代AI技術の効果評価と改良
２．生活現場における効果評価・改良の実現F. サービス・地域活動支援(行動予測,、推薦、施策最適化)
G. 介護・健康増進など現場活動（リスク低減、効率化、現場力向上など）
データ知識融合
認識結果 機器操作ログ センサ ・・・従業員記録情報
コト・オントロジーコトの断片
行動変容モデル 宣言知識 確率モデル 環境モデル 手続き知識
注意事項
生活現象モデル
行動、結果、
主観、事故コト・データ
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時
主
客
場 動
ID-POS
テキスト
センサ
Q&A
IoT潜在クラス・状態・特徴Latent class, state, feature
アプリ・サービスApplications, Services確率的潜在構造モデル
Probabilistic LatentStructure Models
スマホ・タブレットなどSmart-phones, Tablets, etc.
確率潜在意味解析Probabilistic LatentSemantic Analysis
ベイジアンネットBayesian net
実世界データPhysical data 計算空間
Cyber space
計算モデルComputational
models＋制御変数
AI応⽤システム
AI systems＋価値
データ＋現場知識
ユースケース
現象モデルPhenomenon
models⽬的・説明変数
未来の現象生成・制御へ
実社会現象Social action
実データからの現象モデル構築と確率的計算モデル化
社会実装：製造現場・生活現場データと知識の融合、水平統合プラットフォーム構築
現象の確率的モデリングA
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分散データ統合システム
(MCDataBinder)
次世代人工知能応用システムAPI(POSEIDON)ユースケース
確率モデル確率推論
アクティブビッグデータ収集
（標準データ生成・管理）
コントロール・マネジメント支援先進中核モジュール開発（PLASMA: PLSA+BN）
AIクラウドやネットワークを通じて提供
AI応用システム実証フィールド
サービス支援技術
人がAI(計算過程)を理解
AIが人を理解
価値循環
実証フィールド・実証事業
人と相互理解できる次世代人工知能技術：AI 応用システムの社会実装
よりよい相互理解共創支援
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次世代AI技術の社会実装シナリオ：2023年を想定したAI技術活用ビジョン
NEDO「人間と相互理解できる次世代人工知能の研究開発」の支援による
AIforyourlife～暮らしに広がる人工知能～
https://youtu.be/qpXJ71dDWrw
2023年頃の次世代AIで広がる新たな暮らし
AI:Dynamicvaluecreation
https://www.youtube.com/watch?v=ZSiu8az3eL4
外食と農家、製造業を題材にした新たな異業種連携
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AIとビッグデータにより社会や生活現象が計算対象になる → AIによる新たな社会技術
• Universalな「正解のある課題」AI(計算機)が人を上回る速度で実行可能
• General, Conditionalな「多様な解のある課題」「人の異質性」、文脈依存性・動的特性、文化的人がより善く暮らすことを支援する次世代AIが必要
• 社会の中での文化的な関係、構造をAIが計算できる次世代型にするためには、general, variationalな現象に対する計算モデル化が将来的には必要となる
• 確率モデリング+ 早期社会実装と持続的データ収集
標準化・高速実行・大規模化
多様性・迅速性・可塑性
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製品設計
日常生活バックヤード フロントヤード経験価値
購買行動
「製品（モノ）を伝える」から「経験価値（コト）を伝える」へ供給側だけではなく利用者側の情報も積極的に扱うビッグデータによる循環型バリューチェーンの実現
ビッグデータの活用のための多機関連携ビッグデータ大国ニッポンへ：AI技術で幅広く活用
製品利用
サービス設計サービス利用
視点供給側の視座 顧客から
の視座視点視点
顧客接点
PointofService利用者（顧客）
サービス利用者のビッグデータをサービス事業者が共有し連携
生活現場企画開発現場
ユーザモデルによるフィードバック
提供者
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１）既存業務・活動の効率化（例）定型業務の自動化を通じた業務
時間の短縮など
２）サービスの付加価値向上（例）ユーザーが求める商品を自動発
注するECなど
３）新規サービス・産業創造（例）新しいユースケースと次世代AI応
用システム (新規シーズ・ニーズ)
既存ビジネス
新規ビジネス
異業種連携、産官連携共同体、コンソーシアム、オープン・イノベーション
構造変革性大
構造変革性小
AIを既存ビジネスへ導入
AIによる新サービス
AIによる新たな産業連携が生まれる
Old economy
New economy
Sharing economy
■人工知能技術による第四次産業構造変革
■人工知能技術の社会実装先は大きく３つに分けられる
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実証プロジェクトA
実証プロジェクトZ
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人工知能研究センター人工知能技術コンソ
成功事例をフィードバック標準問題化
シーズ応用
共有基盤
ニーズ
評価
事例
水平 展開
データ
産総研他ユニット, 大学異業種からも適宜参加
プロジェクトスタート
外部リソース
産総研人工知能技術コンソーシアムシーズ/データ/ニーズをマッチングしてビッグデータの成長スパイラルを回す
人工知能技術の社会実装の場
研究チーム, 客員研究員,連携企業・⼤学(兼業), 病院, 施設, ⾃治体, etc.
2017年度：幅広い業種から120社以上が参加、地方支部(関西・九州・東海)設立
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産総研人工知能研究センター(AIRC)における人工知能技術コンソーシアム(AITC)の役割
■ AIRC：大学、企業に散在した研究者の集積・ネットワーキング
– 次世代人工知能研究開発プロジェクトや共同研究を推進、成果発表、技術移転を行う次世代人工知能技術(シーズ)を提供
■ AI技術コンソーシアム– ユースケース開発
– 共有データプラットフォーム
– AI共通ツール
– 利用・運用ノウハウ
– プロジェクト立案支援
– AI人材育成(リーダー養成)– 異業種連携促進
外部連携を強化し、外部にあるデータ、ニーズ、ユースケースから、社会が求める適切なアウトプットを実現していき、次世代⼈⼯知能技術活⽤事例を集積
→ AI技術の社会実装(実証事業)とそこから得られた経験からの学習
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AIツールWGデータマイニング
WG
人工知能技術コンソーシアムＷＧ
Human life WG
データ・知識融合WG
ものづくりWG
データプラットフォームWG
AIリビングラボWG
アプリケーション(フィールド実証など)
↑
共通基盤技術(データ取扱方法など)
↑
シーズ技術(センサ・ロガーなど)
各WGは幹事企業の自主的提案、自立運営を行う
九州支部WG関西支部WG
ユースケースWG
東海支部WG
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AI for Human Life(Service, Human living and Society)AIを⽣活、社会、サービスに！
⽣活・サービス・社会イノベーション
生活やサービス現場で生まれるIoT/ビッグデータを活用し、サービス生産性, 価値向上, 産業構造変革や地域活性化、生活品質、生活安全の向上を目指す
⽣活社会
サ ー ビ ス
サービス⽣産性・価値向上 地域活性化・産業構造変⾰⽣活品質・⽣活安全
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SONY Xperia Touch や デジタルサイネージによるデモCEATEC(幕張メッセ), ITproExpo（ビッグサイト）など出展千葉市美浜区の団地における地域健康見守り活動でも活用
AIforHumanlifeandServiceA
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産総研人工知能技術コンソーシアム関西支部
p 目的
関西における
・ＡＩ技術の情報提供、普及促進
・ＡＩ技術を活用した実証事業の推進
・コンソーシアムの会員交流促進、新規会員募集
p 参加企業・団体
事務局；大阪商工会議所
㈱アヤハエンジニアリング、伊藤忠テクノソリューションズ㈱、
㈱インデペンデンス、 ㈱ＮＴＴデータ関西、㈱オージス総研、
大阪ガス㈱、大阪商工会議所、オムロン㈱、川崎重工業㈱、
国立大学法人神戸大学、ジェイ・ライン㈱、
シナジーマーケティング㈱、住友電気工業㈱、ソプラ㈱、
つるや㈱、㈱豊田自動織機、パナソニック㈱、森下仁丹㈱、
㈱ワイ・ディ・シー
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関西支部 WG
p 活動コンセプト
我々が目指すAIとは？ 【What】" Attitude to AI(Intelligence) "
InformationとActionの間にある行為をArtificialに行えるシステム
セミナー
ワークショップ
コンテスト
AIの社会実装
AI実証事業の立ち上げ方は？ 【How】セミナー、ワークショック、サロン、コンテストを通じて実践
サロン
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関西支部 WG
p ＡIビジネス創出アイデアコンテスト 概要
■テーマ ＡＩを活用したビジネスアイデア(自由提案とテーマ提案の２部門)
■応募期間 ２０１７年１１月１７日（金）～２０１８年１月１６日（火）
■主 催 大阪商工会議所人工知能技術コンソーシアム
■各 賞 大阪商工会議所会頭賞（最優秀賞）賞金（１００万円、１件）
人工知能技術コンソーシアム会長賞２０１８年度のAI技術コンソーシアムWG設置権（年間活動費付き、１件）
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関西支部 WG
p ＡIビジネス創出アイデアコンテスト 応募テーマ
■自由提案部門
ＡＩを活用したビジネスアイデアなら、どのような提案でも可能
■テーマ提案部門
Ａ：大阪市水道局への提案「水道に関するビッグデータを活用した新たなサービスや 科学的知見の創出」
Ｂ：大阪観光局への提案「訪日外国人に関するビッグデータを
活用した観光サービス（仮題）」
Ｃ：人工知能技術コンソーシアム（ＡＩリビングラボＷＧ）への提案
「公共空間におけるＡＩデジタル
サイネージの活用サービス」」
※複数の部門、テーマへの提案も歓迎※表彰対象は１提案者につき１件※表彰対象は両部門から横断的に選定し
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関西支部 WG
p ＡIビジネス創出アイデアコンテスト 応募から最終審査まで
11/1711/2912/11、181/161/17-242/22/16
募集開始
最終審査
公開プレゼンテ
シ
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応募説明会
事前相談
サロン
書類審査
事前トレ
ニング
募集締切
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関西支部 WG
p ＡIビジネス創出アイデアコンテスト 審査ポイント
審査項目 審査ポイント
実現性 既存ビジネスと差別化できており、明確かつ現実的な内容であること
収益性 将来的に収益の見込める内容であること
ユーザー視点 ユーザーの価値創造が明確な内容であること
社会性 社会課題の解決に向けた内容であること
人工知能技術コンソーシアムの役員、大阪商工会議所の役員等で構成される選考委員により、エントリーシートに記載の事業概要、ビジネスモデル図、事業計画、公開プレゼンテーション（最終審査のみ）に基づき、以下のポイントから審査
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関西支部 WG
p ＡIビジネス創出アイデアコンテスト 応募方法
（１）応募サイトから、所定のエントリーシートをダウンロード
http://www.osaka.cci.or.jp/event/seminar/201711/D22171117011.html
（２）メールでコンテスト事務局へ送信【事務局】
大阪商工会議所 経済産業部 産業・技術振興担当E-mail：[email protected]
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ビッグデータ、AIツールと典型的なユースケースをコンテストに提供し、社会をよりよく（デザイン）する仕組みとして実現
その活動自体もまた、社会に根付かせる活動へ発展
→2018年度J-SAIグランドチャレンジとして持続的な活動を検討
適用（AI支援サービスデザイン）
現場観測と対話（対話的AI技術活用）
現象のモデル化（AI技術活用方法によるデータ収集）
潜在的構造・ダイナミクス・深い知識の計算モデル化
評価・検討(人間・AI協調プランニング)
事例
事例を生成する方法論
実社会における人工知能技術(SAI技術)活用へ
AI for Society5.0
個々の生活の品質(QoL)、産業の価値創出・生産性を上げるためのAI技術を創出する仕組みの構築 → 人材育成と仕組み自体も広く波及していくことを目指す
