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UTokyo Online Education 学術俯瞰講義 2016 須藤 修
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Dec. 9th 2016 @ 2016年冬学術俯瞰講義

ビッグデータ・ＡＩ時代の社会情報学
その２ ビッグデータ・ＡＩの社会展開と課題
第4次産業革命を超えて須藤 修（東京大学大学院教授）
Osamu Sudoh Prof. and PhD.,The Univ. of Tokyo
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Osamu Sudoh 2016

イノベーションとは何か？

イノベーションとは、経済活動の中で生産手段や資源、労働力などの要素をこれまでとは異なる仕方で新しく結合させて価値を生み出すことである。
 Joseph A. Schumpeter, The Theory of Economic
Development,1926

https://commons.wikimedia.org/wi
ki/File:Joseph_Schumpeter_ekon
omialaria.jpg ( ref. 2017/2/14)
CC BY-SA 3.0

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現在、世界的な規模でデータドリブン・イノベーションが進行している© OECD 2016

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マシンラーニングを用いた経済再生成長戦略の経済効果予測ー２０２０年の鳥取県経済ー
FIRST喜連川プロジェクト＜須藤修チーム＞
東京大学
独立行政法人産業技術総合研究所
鳥取県
国立情報学研究所
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課題• データ保有機関がバラバラで連携がない• データ著作権の壁（著作権処理に多大な負担）• データ形式がバラバラ• データの定義がバラバラ（語彙の統一が必要）• 個人情報保護との両立が必要

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鳥取県の長期戦略効果予測
確実にデータを確保でき、社会への貢献ができるフィールド
＜2011-13年実施、2013年、14年成果発表＞• Ryoko Morioka, Yumiko Motomura, Reiko Gotoh, Osamu
Sudoh and Koji Tsuda, Information Geometry of Structural
Change in Input-Output Models (in) Osamu Sudoh ed., Data
Scientists and Innovators (to appear)
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研究の背景・目的「2020年の鳥取県経済」
http://www.pref.tottori.lg.jp/secure/844894/zentaii.pdf p.4

研究目的
本研究は、内閣府最先端研究開発支援プログラム「超巨大デー
タベース時代に向けた最高速データベースエンジンの開発と当該エンジンを核とする戦略的社会サービスの実証・評価」(中心研究者：喜連川優、須藤修は研究分担者)の研究成果の活用を視野に、
鳥取県経済をモデルケースとして研究を行うものであり、鳥取県が推進する「鳥取県経済再生成長戦略」の効果を定量的に評価・予測することで同戦略の適切な推進に寄与することを目的に実施した。
（研究内容）☞鳥取県経済再生成長戦略の戦略的推進分野を新セクターとした2020年の新産業連関表（情報幾何を用いた予測）を作成☞2020年の新産業連関表により、鳥取県経済再生成長戦略の実
現における経済波及効果を評価（予測）
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２ 主要結果

新戦略、追加戦略の経済波及効果「2020年の鳥取県経済」
http://www.pref.tottori.lg.jp/secure/844894/zentaii.pdf p.5

鳥取県経済再生成長戦略の経済波及効果は、１０５４億円
うち、追加戦略の経済波及効果は、２５７億円
戦略的推進分野
環境・エネルギー

直接効果

経済波及効果

２６０億円

４０１億円

うちサービスイノベーション（課題解決型サービス）(１億円)(１．５億円)

次世代デバイス

７０億円

１０１億円

うち医療イノベーション（医療機器）(２０億円)(２９億円)

バイオ、食品関連産業

１６０億円

１９０億円

うち医療イノベーション（創薬）(２６億円)(３１億円)

健康・福祉サービス関連産業

５０億円

８０億円

うちサービスイノベーション（課題解決型サービス）(１億円)(１．６億円)まちなかビジネス

１０億円

２０億円

コミュニティビジネス

４０億円

６８億円

観光ビジネス ＝サービスイノベーション（観光産業）

２０億円

３７億円

次世代サービス ＝サービスイノベーション（次世代サービス）

９０億円

１５７億円

７００億円

１０５４億円合計＊１ 下線は、平成２５年４月の鳥取県経済再生成長戦略の改訂により追加された戦略
UTokyo Online Education 学術俯瞰講義 2016 須藤修＊２ 経済波及効果は第二次波及効果まで算出。なお、カッコ書きはうち数CC BY-NC-ND＊３ 経済波及効果＝直接効果＋第一次波及効果＋第二次波及効果

２ 主要結果

各戦略的推進分野の経済波及効果「2020年の鳥取県経済」
http://www.pref.tottori.lg.jp/secure/844894/zentaii.pdf p.6

戦略的推進分野の推進は、既存の各産業へも波及することから、
鳥取県経済の成長を加速させることが予測される。
「環境・エネルギー」の波及効果「次世代デバイス」の波及効果「バイオ・食品産業」の波及効果「健康・福祉サービス」の波及効果「まちなかビジネス」の波及効果「コミュニティビジネス」の波及効果

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次世代デバイスの波及効果「2020年の鳥取県経済」
http://www.pref.tottori.lg.jp/secure/844894/zentaii.pdf p.8

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予測可能な産業連関表の作成

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２０２０年の鳥取県産業連関表「2020年の鳥取県経済」
http://www.pref.tottori.lg.jp/secure/844894/zentaii.pdf p.14

既存の産業分類の中から、鳥取県経済再生成長戦略における戦略的推進分野を抽出し、新たな部門設定により産業連関表を再構築
2005年の産業連関表
需要部門（買い手）

2020年の産業連関表

中間需要

需要部門（買い手）供給部門（売り手）

供給部門（売り手）

農林水産業

推進分野①

中
間
投
入

鉱業

～

製造業

推進分野⑥

・

農林水産業

・
・

中
間
投
入

鉱業
製造業

（計）

・

粗付加価値

・

国内生産額

・
（計）
粗付加価値

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国内生産額

農 鉱 製
林 業 造
水
業
産
業

・

・

・

）

・

推
進
分
～
野
⑥

最 輸 国
終 入 内
需
生
要
産
計
額
（

・

）

・

中間需要
推
進
分
野
①

（

農 鉱 製
林 業 造
水
業
産
業

最 輸 国
終 入 内
需
生
要
産
計
額

新規分野を含むH32連関表の推定
H12,17の既存分野産業連関表
各分野潜在成長率

新分野に関する調査票(今回収集）
H22新規分野
連関表

Bregman射影

H22既存分野
連関表

H22全分野連関表Bregman射影

H32既存分野連関表
H32新分野規模予想値
H32全分野連関表

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新規分野連関表と、既存分野連関表
から、全分野連関表を作る
H22新規分野
連関表
H22既存分野
連関表• 新規分野連関表
で決まっている
部分は残す

線形制約
の集合
相互作用行列（Zero padded)

Bregman射影• 残りの部分を、
既存分野連関表のBregman射影(e-射影）によって求める• ＫＬ距離最小解

線形制約を満たす連関表
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Predix Solves the Hardest IoT Challenges

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GE DIGITAL IoTについての概念図

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提供：ＧＥ Digital, 2016

Why a New Kind of Platform?

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GE DIGITAL IoTについての概念図

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提供：ＧＥ Digital, 2016

GE’s Digital Industrial Journey

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GE DIGITAL IoTについての事業一覧
13

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提供：ＧＥ Digital, 2016

Plan Your Industrial Internet Strategy
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GE DIGITAL IoTのグラフ

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提供：ＧＥ Digital, 2016

著作権等の都合により、ここに挿入されていた画像を削除しました

Connected Mobility Lab概念図

提供：ＳＩＥＭＥＮＳ, 2016
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著作権等の都合により、
Customisation
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APPLICATIONSProvider AProvider D
Car
Car

Data/ Process

PARTNER

Provider A Provider B
Wearable Wearable

Provider C
Smart Watch

Provider A
Provider B
Provider D
Smart DeviceSmart Device Smart Device

Mobility Service
Companies

Smart City

CML模式図Provider A
Computer

Provider D
Computer

Additional Services
Payment
TravelSmart
Home

Shopping
Media
Lifestyle

Core Services

PLATFORM

011
01011
111

Security

Accounting

Performance
Management

Identity
Management

Data
Management

DATA
Traffic Info

Car Data

Maps

SubwayUTokyo Online Education 学術俯瞰講義 2016 須藤修 CC BY-NC-ND

Train

Car Sharing

Bike Sharing

Parking

提供：ＳＩＥＭＥＮＳ, 2016

Industry 4.0と機械学習

Sight Machine
Manufacturing Analytics

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Sightmachine事業概念図

提供：Sight Machine, 2016
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著作権等の都合により、ここに挿入されていた画像を削除しました
Sightmachine事業概念図

提供：Sight Machine, 2016
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著作権等の都合により、ここに挿入されていた画像を削除しました
IBM WATSONBluemix PR画像

著作権等の都合により、ここに挿入されていた画像を削除しました
IBM WATSONBluemix PR画像

出所：ＩＢＭ, 2016
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著作権等の都合により、ここに挿入されていた画像を削除しました
IBMのコグニティブ・コンピューティ
ング解説スライド

26

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IBMのコグニティブ・コンピューティ
ング解説スライド

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医療費負担を抑える「生きるための保険」へ
保険業界を大きく変えるビッグデータとIBM Watson

著作権等の都合により、ここに挿入されていた画像を削除しました。
日本アイ・ビー・エム
株式会社
執行役員 工学博士
研究開発担当久世和資 氏 写真

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日本アイ・ビー・エム
株式会社
インダストリー事業本部
執行役員 保険事業部長
田外晶也 氏 写真

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保険の未来とIBM Watson•

予防のために重要になるのが、日々の生活のデータ“ライフログ”だ。これは在宅介護を軸にした厚生労働省の地域包括ケアシステムの構想とも連動する。地域の中核病院と在宅介護を連携させ、医療と介護と予防を一体化して生活を支援する地域包括ケアシステムでは、医師、看護師、介護士、ケアマネージャーなど多くの人たちが関わる。そこで得られたデータを共有・分析することで、効果的な予防につなげることができると考えられている。

•

ライフログ・データの活用は保険の姿も変えていく。自動車保険では、運転手の情報をリアルタイムに収集して保険料を変動させるという取り組みが行われているが、これは生命保険にも通じる。須藤氏は「今後の保険の世界では“個別化”と“予測”がキーワードになる」と語り、「それを実現するテクノロジーがコグニティブ（認知型）・コンピューティングです」と久世氏は強調する。

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保険の未来とIBM Watson•

医療のリスクは生活スタイルや環境で大きく変わる。だからこそ、個別にみていく必要がある。「地域包括ケアシステムによって保険も変わるでしょう。データに基づく合理的な保険商品の開発が可能になるからです。ゲノム分析で疾病が予測できれば、不確実性が減ります。リスクの前提が変われば保険も変わるのは当然」と須藤氏は語る。

•

実際にどのようにデータが活用されていくのだろうか。そのヒントは、医療やヘルスケアの分野で見ることができる。「健康リスクの視点では、患者さんの現在の体況、過去の既往症、生活習慣や環境、ご家族の情報と、過去からの医事統計のデータなど膨大な情報を一緒に分析することで、より的確なリ
スク分析ができるようになっています。それを支援しているのがコグニティブ・
コンピューティングです」と田外氏は説く。

•

このコグニティブ・コンピューティングを具現化しているのが、IBM Watsonだ。
コンピューターが自ら学習し、進化する。そのWatsonが今、医療やヘルスケアの現場で活用されている。
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総務省ＡＩネットワーク化検討会議「報告書 2016ＡＩネットワーク化の影響とリスク― 智連社会（WINSウインズ）の実現に向けた課題 ―」平成２８年６月２０日
報告書概要
http://www.soumu.go.jp/main_content/000425316.pdf
スライド1

報告書2016

ＡＩネットワーク化の影響とリスク― 智連社会（WINS(ウインズ)）の実現に向けた課題 ―平成２８年６月２０日
ＡＩネットワーク化検討会議

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ＡＩネットワーク化検討会議
１ 目的
2040年代を見据え、ＡＩネットワーク化に向け、目指すべき社会像及びその基本理念を検討するとともに、インパクトスタディ及びリスクスタディを行い、当面の課題及び今後注視し又は検討すべき事項を整理することを目的とする。

２ 検討体制【座 長】 須藤 修 東京大学大学院情報学環教授【顧 問】 村井 純 慶應義塾大学環境情報学部長【構成員】 理工学系及び人文・社会科学系の有識者 計３７人（座長及び顧問を含む。）

３ スケジュール
２月 ２日

第１回会合

４月１５日

中間報告書

親会 ５回開催
分科会（経済、社会・人間、法・リスク）等 １３回開催

目指すべき社会像及び基本理念、インパクトスタディ・リスクスタディ、当面の課題
６月２０日

報告書2016「智連社会」における人間像、評価指標、リスク・シナリオ分析、今後の課題【参考】４月２９日・３０日 Ｇ７香川・高松情報通信大臣会合
UTokyo Online Education 学術俯瞰講義 2016 須藤修 CC BY-NC-ND「報告書 2016ＡＩネットワーク化の影響とリスク― 智連社会（WINSウインズ）の実現に向けた課題 ―」 p.39

ＡＩネットワーク化検討会議（構成員一覧）
【座長】
須藤 修
【顧問】
村井 純
【座長代理】 平野 晋
赤坂 亮太
石井 夏生利板倉 陽一郎稲葉 振一郎
井上 智洋
江間 有沙
大内 伸哉
大屋 雄裕
鹿島 久嗣
河井 大介
河島 茂生
久木田 水生クロサカ タツヤ
越塚 登
佐々木 勉
佐藤 英司
宍戸 常寿
実積 寿也

東京大学大学院情報学環教授・東京大学総合教育研究センター長
慶應義塾大学環境情報学部長・教授
中央大学総合政策学部教授・大学院総合政策研究科委員長

慶應義塾大学大学院メディアデザイン
研究科リサーチャー
筑波大学図書館情報メディア系准教授
弁護士
明治学院大学社会学部教授
駒澤大学経済学部専任講師
東京大学教養学部附属教養教育
高度化機構特任講師
神戸大学大学院法学研究科教授
慶應義塾大学法学部教授
京都大学大学院情報学研究科教授
東京大学大学院情報学環助教
青山学院女子短期大学現代教養学科准教授
名古屋大学大学院情報科学研究科准教授
総務省情報通信政策研究所コンサルティング・フェロー
東京大学大学院情報学環教授
総務省情報通信政策研究所特別上級研究員
福島大学経済経営学類准教授
東京大学大学院法学政治学研究科教授
九州大学大学院経済学研究院教授

新保 史生
田中 絵麻
田中 浩也
高橋 恒一
中西 崇文
林 秀弥
林 雅之
原井 洋明
深町 晋也
福井 健策
松尾 豊
山本 勲
山本 龍彦
湯淺 墾道
若田部 昌澄渡辺 智暁

慶應義塾大学総合政策学部教授
一般財団法人マルチメディア振興センター
情報通信研究部主席研究員
慶應義塾大学環境情報学部教授
国立研究開発法人理化学研究所生命システム研究センター生化学シミュレーション研究チームチームリーダー
国際大学グローバル・コミュニケーション・センター准教授
名古屋大学大学院法学研究科教授
国際大学グローバル・コミュニケーション・センター
客員研究員
国立研究開発法人情報通信研究機構ネット
ワークシステム研究所ネットワーク基盤研究室長
立教大学大学院法務研究科教授
弁護士
東京大学大学院工学系研究科特任准教授
慶應義塾大学商学部教授
慶應義塾大学法科大学院教授
情報セキュリティ大学院大学教授
早稲田大学政治経済学術院教授
慶應義塾大学大学院政策・メディア研究科特任准教授

UTokyo Online Education 学術俯瞰講義 2016 須藤修 CC BY-NC-ND「報告書 2016ＡＩネットワーク化の影響とリスク― 智連社会（WINSウインズ）の実現に向けた課題 ―」 p.40

報告書の構成
ＡＩネットワーク化検討会議 報告書2016『ＡＩネットワーク化の影響とリスク －智連社会（WINS）の実現に向けた課題－ 』
はじめに
第１章 ＡＩネットワーク化をめぐる最近の動向
１ 国内の動向
２ 海外の動向
第２章 ＡＩネットワーク化の産業構造・雇用への影響と人間像
１ 問題の所在
２ ＡＩネットワーク化の進展が産業構造及び雇用にもたらす影響
３ 「智連社会」における人間像
第３章 ＡＩネットワーク化に関する評価指標
１ 問題の所在
２ ＡＩネットワーク化の進展が社会にもたらす影響に関する評価指標
３ 豊かさや幸せに関する評価指標
第４章 リスク・シナリオ分析（ロボットを題材にして）
１ 背景と問題意識
２ リスク・シナリオ分析の枠組み
３ シナリオの具体例
４ リスク・シナリオ分析から得られた示唆と課題
第５章 今後の課題
結びに代えてUTokyo Online Education 学術俯瞰講義 2016 須藤修 CC BY-NC-ND「報告書 2016ＡＩネットワーク化の影響とリスク― 智連社会（WINSウインズ）の実現に向けた課題 ―」 p.2

「ＡＩネットワーク化」の進展段階① ＡＩが、他のＡＩとは連携せずに、インターネットを介するなどして単独で機能し、人間を支援② ＡＩ相互間のネットワークが形成され社会の各分野における自動調整・自動調和が進展

ＡＩネットワーク化検討会議 AIネットワーク化が拓く智連社会（WINS）―
第四次産業革命を超えた社会に向けて―」総務省 p. 9の図を一部改変③ 人間の潜在的能力がＡＩネットワークシステムにより引き出され、身体的にも頭脳的にも発展④ 人間とＡＩネットワークシステムが共存
UTokyo Online Education 学術俯瞰講義 2016 須藤修 CC BY-NC-ND
35

「知」から「智」へ
ＡＩネットワーク化検討会議「AIネットワーク化が拓く智連社会（WINS）―第四次産業革命を超えた社会に向けて―」総務省p. 13

ＡＩネットワーク化

ＡＩネットワーク化の進展段階① ＡＩが、他のＡＩとは連携せずに、
インターネットを介するなどして単独で機能し、人間を支援② ＡＩ相互間のネットワークが形成され、社会の各分野における自動調整・自動調和が進展③ 人間の潜在的能力がＡＩネットワークシステムにより引き出され、 身体的にも頭脳的にも発展④ 人間とＡＩネットワークシステムとが共存
UTokyo Online Education 学術俯瞰講義 2016 須藤修 CC BY-NC-ND
36

ＡＩネットワーク化の進展が産業構造にもたらす影響①
異業種間の融合の進展
ＡＩネットワーク化の進展に伴い、① 隣接業界への進出による新たな製品・サービスやビジネスモデルの創出② 異業種間の連携による新たな製品・サービスやビジネスモデルの創出といった形での異業種間の融合の進展が見込まれる。
これらの事業はＡＩネットワークシステ
ムによりデータを利活用することによって成立するもの。
産業のあらゆる分野において情報通信産業化が進行していくと評価することも可能。
「報告書 2016ＡＩネットワーク化の影響とリスク― 智連社会（WINSウインズ）の実現に向けた課題 ―」 p.7

これらの変化を牽引できるのはベンチャー企業等新しく小さい企業。
○ ベンチャー企業等小さい企業の起業は、そのセット
アップコストの大幅な低下等により、今後一層容易になっていく。
○ 産業連携や新たなビジネスモデルの企画立案に対応できる人材が工夫すれば、これらの事業といえども、世界を相手にして開始可能。

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ＡＩネットワーク化の進展が産業構造にもたらす影響②
異業種間の融合の進展の例＜隣接業界への進出による新たな製品・サービスやビジネスモデルの創出の例＞① 製造業者が、自らの製品から稼働状況等に関するデータを収集し、収集したデータに基づいてＡＩネット
ワークシステムを用いて製品の状態等を常時分析し、製品の保守等アフターサービスに活かすことにより、サービス業に進出するケース② 農業等第一次産業に属する企業が自らの産品への需要及び供給に関するデータをＡＩネットワークシス
テム上で活用することが可能となることにより、自ら流通の業務に進出するケース＜異業種間の連携による新たな製品・サービスやビジネスモデルの創出の例＞① 自動車製造業者と保険業者とが連携して、ドライブレコーダと接続しているＡＩネットワークシステムを活用することにより、走行履歴のデータの分析結果に基づいて自動車保険料の割引を実施するケース② 豊富なデータを保有する大企業とデータ分析ベンチャーが連携して、ＳＮＳの情報及びＰＯＳ（購買）データの双方をＡＩネットワークシステムで分析することにより、新たな製品開発やマーケティング手法を開発するケース「報告書 2016ＡＩネットワーク化の影響とリスク― 智連社会（WINSウインズ）の実現に向けた課題 ―」 p.8

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ＡＩネットワーク化の進展が雇用にもたらす影響①
ＡＩやロボット等による技術的代替
ＡＩネットワーク化の経済効果は極めて大きく 、新たな雇用も創出されるものと考えられているが、同時に、定型的業務のみならず、知的業務といえども、ＡＩネットワークシス
テムによって代替することが技術的には可能。
人間に残される仕事の特徴としてはクリエイティヴィティ、マネージメント及びホスピタリティが指摘されており、人間はアイディアを生み出す仕事や人間相互間の高度なコミュニケー
ション能力（リーダーシップ等）を必要とする仕事を担う 。
○ ＡＩに代替されない能力を身に付けさせるよう、教育の在り方の抜本的な検討が必要。
○ 現状では、人間の仕事を奪うのは、ＡＩを駆使する人間である。ＡＩを使いこなすためのプログ
ラミング（言語）能力もさることながら、今後は再編成能力（※）が重要。
※どこまでをコンピュータに任せ、どこまでを人間にやらせるかという判断に要する能力「報告書 2016ＡＩネットワーク化の影響とリスク― 智連社会（WINSウインズ）の実現に向けた課題 ―」 p.9

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ＡＩネットワーク化の進展が雇用にもたらす影響②
就労者と企業との関係に新たな可能性○ 場所的・時間的拘束を軽減するテレワークや、言語的制約を軽減する自動翻訳は、
自営的就労（※）の可能性を拡大。
※ 場所的時間的拘束が少なく、自分で仕事のオーガナイズができる働き方○ 企業内の仕事の再編成が行われ、そのかなりの部分の外製化（特に他の自営的就労者等へのクラウド・ソーシング）が進むため、これまでの労働法制が前提としてきた、職種、勤務地、勤務時間等を限定しない無期雇用たる正社員を中心とする企業組織や雇用の在り方に、抜本的な影響が及ぶ 。
正社員を中心とする企業組織や雇用の在り方を前提としてきた伝統的な労働法制について
は、抜本的な見直しが必要。
「報告書 2016ＡＩネットワーク化の影響とリスク― 智連社会（WINSウインズ）の実現に向けた課題 ―」 p.10

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「智連社会」における人間像（１）＜人間像の提示＞〇 ＡＩネットワーク化の進展が産業構造や雇用にもたらす様々な影響や人間の潜在的能力の拡張可能性は、社会を構成する人間の生き方を左右し得るものと考えられる。
〇 「智連社会」の実現を目指して取り組む場合においては、各人の「智慧」（智）が相互に連携し合い、相互に協調し合うことによる人間の生き方の変化、さらには、人間の在り方の変化も念頭に置くことが必要と考えられる。
〇 「智慧」（智）の「連携」及び「協調」は、人間がＡＩネットワークシステムとシームレスに連携し、人間同士もＡＩネットワークシステムを介してシームレスに連携することまでが可能となるという状況における「連携」及び「協調」も念頭に置くことが必要となる。
＜「智連社会」の実現が期待される将来の社会における人間を取り巻く状況（主な見解）＞〇 定型的業務のみならず、知的業務といえども、ＡＩネットワークシステムによって代替することが技術的には可能となり、就労人口が減少しているのではないか。
〇 雇用の変化（正社員の減少、自営的就労者の増加、テレワークの増加等）が生じているのではないか。
〇 所得格差が拡大し、生存可能賃金を下回る賃金水準となる可能性が生ずるに至っているのではないか。
〇 今までにない産業や仕事などが生み出され、成長や発展、自己実現等に関し様々なチャンスが出てくる社会となる可能性があるのではないか。
「報告書 2016ＡＩネットワーク化の影響とリスク― 智連社会（WINSウインズ）の実現に向けた課題 ―」 p.11

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「智連社会」における人間像（２）＜価値観の多様化＞〇 仕事や雇用のみに重きを置く価値観だけではなく、価値観の多様化が実現すれば、智連社会における人間の生き方が多様化することにもつながるものと考えられる。
〇 生活等を賄う資金を確保するための手段の一つとして、ベーシックインカムの導入を検討すべきとの見解が示された
が、様々なメリットとデメリットの双方が指摘されており、多面的な検討が必要である。
＜仕事で求められる能力＞〇 ＡＩネットワーク化の進展に伴って変化する社会に適応していくための能力開発・技能習得が求められる。
〇 求められる能力が単なる認知能力（読み、書き、そろばん）から非認知能力（事業再編成能力、コミュニケー
ション能力、全体をデザインする能力等）にシフトすることが示されているが、ＡＩネットワーク化の進展を見据えて、これらの能力の育成のために、初等教育から高等教育までを通じて体系的な教育・訓練が可能となるよう教育改
革が必要となるであろう。
＜人間の潜在的能力の拡張＞〇 ＡＩネットワーク化の進展段階のうち第三段階において、人間の身体とＡＩネットワークシステムとが連携することにより、人間の潜在的能力が拡張し得ることが展望されている。
〇 人間とサイボーグやロボットが共存する社会においては、まさに人間とは何か、人間のあるべき姿とは何かといった人間の存在に関する根本問題の検討が迫られる可能性がある。
〇 解読された人間の脳情報がインターネット等を介してコンピュータにアップロードされたり、複製されたり、ロボット等にダウンロードされたりする可能性も視野に入れるならば、人間の生死に関する根本問題にまで立ち入った倫理的な検討までもが必要となり得る。
「報告書 2016ＡＩネットワーク化の影響とリスク― 智連社会（WINSウインズ）の実現に向けた課題 ―」 p.12

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第４章 リスク・シナリオの具体例 (１)機能に関するリスク（１／２）
リスクの種類

シナリオ上想定されるリスクの内容発生 生起 被害の時期 確率 規模ロボット自身がハッキング攻
撃されることにより、踏み台
セキュリティに進展として利用され、情報が流出関するリスク
段階１
したり、ロボットが不正に操作されるリスクロボットに関係するクラウド
等ＡＩネットワークシステムがセキュリティに ハッキング攻撃されることに 進展関するリスク より、情報が流出したり、ロ 段階２
ボットが不正に操作されるリスクネットワークの遅延や停止
情報通信ネット
によりロボットが動作しなく進展
ワークシステムなったり、想定外の動作をす 段階１
に関するリスクるリスク

ＡＩネットワーク化の進展により、フレキシブルなモジュー
情報通信ネット ル間連携が可能となる反面進展
ワークシステム で、想定外のネットワーキン
段階２に関するリスク グにより、想定外の処理が行われ、ロボットが想定外の動作をするリスク

高

高

高

低

二次的（派生的）
に生ずる
リスク

リスク評価

リスク管理

リスク・
コミュニケーション

中

プライバシー・個ロボットのセキュリ 事後検証のためのロ 生じたインシデントに人情報に関する
ティ上の脆弱性等 ギングの実装、脆弱 関する情報共有と対リスク、犯罪のリの評価
性の発見・対処
応策についての説明
スク

大プライバシー・個
事後検証のためのロ人情報に関する 情報流出による影
ギングの実装、脆弱 生じたインシデントにリスク、消費者等 響の評価、クラウド
性の発見・対処、必 関する情報共有と対の権利利益に関 のセキュリティ上の要に応じて結合テスト 応策についての説明するリスク、犯罪 脆弱性等の評価
の追試
のリスク

中

セキュリティに関 どの部分の遅延、
原因把握、必要に応 生じたインシデントにするリスク、制御 停止によってどのじて結合テストの追 関する情報共有と対喪失のリスク、事 ような動作が起こり試応策についての説明
故のリスク
うるか等の評価

大セキュリティに関どの部分のネットするリスク、事故
原因把握、必要に応 生じたインシデントにワーキングがどののリスク、制御喪
じて結合テストの追 関する情報共有と対ような影響を及ぼ失のリスク、事故
試
応策についての説明
すか等の評価のリスク「報告書 2016ＡＩネットワーク化の影響とリスク― 智連社会（WINSウインズ）の実現に向けた課題 ―」 p.21

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第４章 リスク・シナリオの具体例 (１)機能に関するリスク（２／２）
発生 生起 被害の時期 確率 規模

二次的（派生的）
に生ずる
リスク

進展
段階１

小

通常時のみならず、
セキュリティに関 異常時についても
通常時からの利用者
事後検証のためのロするリスク、制御 ロボットがインタと開発者による情報
喪失のリスク、事 フェースとしてどれ ギングの実装の共有等
ほど機能するか等
故のリスク
の評価

大

セキュリティに関 どの部分のネットするリスク、制御 ワーキングがどの喪失のリスク、事 ような影響を及ぼ故のリスク
すか等の評価事後検証のためのロ
通常時からの利用者
ギングの実装、原因と開発者による情報
把握、必要に応じての共有等
結合テストの追試

大復旧までロボットの機能を代替す 実際の乗っ取りがることが困難とな どれほどの危険をるリスク。ロボット 生じるか、ファームの制御喪失が他 ウエアアップデートのロボット等の制 における脆弱性等
御喪失や停止に の評価波及するリスク

暴走したロボットを生じたインシデントにネットワークから切断、関する情報共有と対停止（再起動）した後応策についての説明に、復旧

リスクの種類

シナリオ上想定されるリスクの内容不透明化の
リスク

ロボットのインターフェースの不備により、動作に至る過程や根拠を確かめることが困難になるリスク

不透明化の
リスク

ネットワーク上で複数のＡＩが多重かつ複雑に連携してロボットを操作する場合、不 進展
確実性が増大し、動作に至 段階２る過程や根拠がブラックボックス化するリスク

制御喪失の
リスク

ファームウェアの乗っ取りや不正なアップデートなどによ 進展り、ロボットが想定外の動作 段階１をし、制御が喪失するリスク

制御喪失の
リスク

自動走行車（レベル３を想定）の運転中に機能不全が進展生じた場合に、運転者の技段階１
能低下や機械の不調などに（2020
より、運転者が操作に介入年代）することができず、制御不能に陥るリスク

高

中

低

中

中

リスク評価

リスク管理

リスク・
コミュニケーション

運転者の生命身体
運転者の技能維持のへのリスク、関連事故のリスク、移ための試験・講習等、 運転者への啓発、緊車両群や交通シス
動手段喪失のリリスク改善に向けた 急事の情報共有等
テム等への影響等
スク
作業・モニタリング等の評価「報告書 2016ＡＩネットワーク化の影響とリスク― 智連社会（WINSウインズ）の実現に向けた課題 ―」 p.22

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第４章 リスク・シナリオの具体例 (２)法制度・権利利益に関するリスク（１／３）
リスクの種類

シナリオ上想定されるリスクの内容発生
時期

レベル３の自動走行車の運転時に運転者がハンドルか進展
事故のリスク ら手を離して乗ることにより、
段階１
緊急時の対応が困難になる
リスク

生起
確率

中

被害の
規模

中

二次的（派生的）に生ずる
リスク

制御喪失の
リスク

リスク評価

リスク管理

運転者の生命身体へのリスク、関連車
両群や交通システ
ム等への影響等の評価

リスク・コミュニケーション

運転者の技能維持のための試験・講習
運転者への啓発、緊等、リスク改善に向急事の情報共有等
けた作業・モニタリン
グ等

自動走行車が、ネットワーク
を通じて、誤った情報を共有
進展
事故のリスク したり、共鳴することで交通段階２システムが麻痺することにより、事故が生じるリスク

低大

情報通信ネット
ネットワークの機能
ワークシステムシステムダウンした システムダウン時の不全による交通シス
に関するリスク、
場合の手動による 対応の周知、システ
テムの麻痺のリスク
セキュリティに対応の準備等
ム状況の把握等の評価
関するリスク

親しみのある見た目の人型ロボットが、オレオレ詐欺の進展「受け子」や「出し子」など人段階１間の代替物として犯罪に悪用されるリスク中中

消費者等の権 ロボットに対する人利利益に関す 間の信頼感等の評
るリスク
価

中

人間の尊厳と個人の自律に関するリスク、
民主主義と統治機構に関するリスク

犯罪のリスク

個人Ａの脳と連携したＡＩ・ロ
ボットが個人Ｂにより不正に進展
犯罪のリスク 操作され、個人Ｂが個人Ａを不確実
段階３
利用して犯罪を実行するリスク

ロボットを利用した犯ロボットの登録制や罪手法に関する情報
IDの表示等共有

脳と連携したＡＩのセ
人間の脳の判断・身 キュリティの強化、利用者に対する説明、体の動作が外部か ロギング（外部との相談窓口・通報制度
ら不正に操作される 通信等の記録）、責の整備
脆弱性等の評価
任の帰属の在り方の検討等「報告書 2016ＡＩネットワーク化の影響とリスク― 智連社会（WINSウインズ）の実現に向けた課題 ―」 p.23

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第４章 リスク・シナリオの具体例 (２)法制度・権利利益に関するリスク（２／３）
リスクの種類

シナリオ上想定されるリスクの内容発生
時期

愛玩用の犬型ロボットの飼い主のリテラシー不足などにより、ロボットのアップデートが確実
消費者等のになされなかったため、ロボッ 進展
権利利益にトが遠隔操作ウィルスに感染し 段階１
関するリスクて、悪用され、空き巣に入られたり、情報が漏洩するなどの被害が生ずるリスク
愛玩用の犬型ロボットが歌うサービスを提供していた会社
消費者等の が倒産したため、サービスが進展
権利利益に 継続できず，ロボットが歌わな
段階２
関するリスク くなり、ショックを受けた飼い主の高齢者の健康が悪化するリ
スク

生起
確率

高

中

被害の
規模

中

中

プライバ
サービス・ロボットのプロファイ
シー・個人情 リングにより健康状態等に関進展
不確実 不確実報に関する する（差別に繋がる、誤った） 段階１
リスク
情報が伝播するリスク
サービス・ロボットとドローンがネットワークを通じて連携し、プライバ
利用者とロボットとの会話に関シー・個人情 係する商品をドローンが自動進展
報に関する 的に配送するサービスにより、 段階２
リスク
望まない商品が配送されるが、適切な修正が不可能であるリ
スク

中

中

二次的（派生的）に生ずる
リスク

リスク評価

リスク管理

リスク・
コミュニケーション

セキュリティにセキュリティ機能が関するリスク、
自動アップデートの更新されないことにセキュリティ機能等のプライバシー・
整備、ウィルス感染
より安全な利用が困
更新についての状況
個人情報に関時の停止・ネット難となる蓋然性、被把握・情報共有するリスク、犯
ワークからの切断等
害の規模等の評価
罪のリスク
AIネットワークシステ
ムの連携により導入される他者サービス データ・ポータビリ
又は連携により生じ ティの確保等たサービスの継続性等の評価

末端利用者の連携状
況の把握、AIネット
ワークシステムの状況について把握するための定型化等（連携状況をブラックボッ
クスにしない）人間が介在しないプ
プロファイリングによロファイリングの監 プロファイリング結果
る差別に繋がる情視又はプロファイリ 等へのアクセスの確報の伝播のリスク等
ング結果の修正手 保の評価
段の確保
AIネットワークシステ
透明性に関するルームの連携により導入 苦情窓口の開設、 ルの策定及びモニタ
消費者等の権される他者サービス 自宅へのロボット・ド リング、透明性確保
利利益に関す又は連携により生じ ローン等のアクセス のための連絡先るリスク
たサービスの透明 制限等
フォーマットの統一化
性等の評価
等

UTokyo Online Education 学術俯瞰講義 2016 須藤修 CC BY-NC-ND「報告書 2016ＡＩネットワーク化の影響とリスク― 智連社会（WINSウインズ）の実現に向けた課題 ―」 p.24

第４章 リスク・シナリオの具体例 (２)法制度・権利利益に関するリスク（３／３）
リスクの種類

シナリオ上想定されるリスクの内容発生 生起 被害の時期 確率 規模ロボットにより摂取する情報
人間の尊厳と 等を操作されることにより、進展
個人の自律に 利用者の意思決定や判断
段階２
関するリスク のプロセスが操作されるリス
ク遺伝子等を元に亡くなった
人間の尊厳と人を再現するロボットが人間 進展
個人の自律にの尊厳との関係で問題とな 段階３
関するリスクるリスク

テレイグジスタンス・ロボット
により外国人が入国審査を民主主義と統受けることなく「上陸」するこ 進展
治機構に関すとが可能となり、出入国管理 段階１るリスク制度が機能不全に陥り、テ
ロリスト等が流入するリスク

人間に投棄された「野良ロ
民主主義と統ボット」が徒党を組んで人間 進展
治機構に関すに対して参政権等の権利付 段階４るリスク与を要求するリスク

中

低

低

低

大

二次的（派生的）に生ずる
リスク

リスク評価

リスク管理

リスク・
コミュニケーション

ＡＩ・ロボットによる個
利用者の意思決定民主主義と統治
人の意思決定や判断や判断に介在する システム設計段階に機構に関するへの影響の注視・啓蓋然性・程度等の評 おける指標の確立
リスク
発、リテラシーの涵養
価等
人のクローンに近づく
人工物につき原則禁倫理的問題について止とするか原則自由のステークホルダーとして事後的規制を間での議論
課すかについての事
前の議論

不確実
（価値
判断を
伴う）

肉体以外は人のク
ローンに限りなく近い人工物の作成に関する意識調査等

不確実

犯罪のリスク国外からのテレイグ
アクセスログの記録、
ジスタンス・ロボット
国際的な連携・情報
緊急時のアクセスの操作による影響等
共有等
制限等
の評価

制御喪失の
リスク

権利付与を求めるほど高度な知能を持ちえるのか、持ち得たとして実際に権利付与を求めるか等の評価

大「野良ロボット」が生じないよう登録制等のロボットと人間の関係
検討、人間に反乱すについてのステーク
るおそれのある人工ホルダー間での議論
知能の開発の事前の制限等「報告書 2016ＡＩネットワーク化の影響とリスク― 智連社会（WINSウインズ）の実現に向けた課題 ―」 p.25

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今後の課題
研究開発の原則・指針の策定
研究開発の原則及びその説明から構成される指針（ＡＩ開発ガイドライン（仮称））を国際的に参照される枠組みとして策定することに向けての検討が必要。
【原則の策定・解釈に当たっての基本的な考え方】 次に掲げる考え方を基本的な考え方として前文等に記述すべき。
・ ＡＩネットワークシステムの恵沢が万人により享受され、・ 人間の尊厳と個人の自律が保障され、・ ＡＩネットワークシステムの制御可能性と透明性が確保され、①社会を実現
・ ＡＩネットワークシステムが安全に安心して利活用される② 研究開発の進展段階に応じて、想定される各種のリスクに適時適切に対処③ イノベーティブな研究開発と公正な競争にも配慮しつつ、多様なステークホルダーの参画 を得て、関係する価値・利益のバランスを調整④ ＡＩネットワーク化の進展及びリスクの顕在化に応じて、適宜見直し【原則の内容】 次に掲げる事項を基本に検討すべき。

① 透明性の原則
ＡＩネットワークシステムの動作の説明可能性及び検証可能性を確保② 利用者支援の原則
ＡＩネットワークシステムが利用者を支援、利用者に選択の機会を適切に提供するよう配慮③ 制御可能性の原則
人間によるＡＩネットワークシステムの制御可能性を確保④ セキュリティ確保の原則
ＡＩネットワークシステムの頑健性及び信頼性を確保⑤ 安全保護の原則
ＡＩネットワークシステムが利用者及び第三者の生命・身体の安全に危害を及ぼさないよう配慮⑥ プライバシー保護の原則
ＡＩネットワークシステムが利用者・第三者のプライバシーを侵害しないよう配慮⑦ 倫理の原則
ＡＩネットワークシステムの研究開発において、人間の尊厳と個人の自律を尊重⑧ アカウンタビリティの原則
ＡＩネットワークシステムの研究開発者が利用者に対するアカウ ンタビリ ティを遂行→ ガイドライン案の作成に向けて8原則のブレイクダウン
国際社会に向けてＯＥＣＤ等における継続的議論の必要「報告書 2016ＡＩネットワーク化の影響とリスク― 智連社会（WINSウインズ）の実現に向けた課題 ―」 p.29

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著作権等の都合により、ここに挿入されていた以下のロゴを削除しました。
DeepMind
GooglePartnership on AI to benefit people and society
Microsoft
IBM
Facebook
Amazon.com

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Partnership on AI （いわゆる「五社連合」）について
正式名称： Partnership on Artificial Intelligence to Benefit People and Society
設
立： 2016年9月28日（水）構成企業： Amazon、DeepMind/Google、Facebook、IBM、Microsoft
暫定共同議長： エリック・ホロヴィッツ（Microsoft技術フェロー）及びムスタファ・スレイマン（DeepMind共同創業者）【五社連合の設立時に公表した「信条」（Tenets）と、ＡＩネットワーク化検討会議が「AI開発原則」につき掲げる８項目との対応関係（未定稿）】

信条（Tenets）①AI技術ができるだけ多くの人々に裨益し、能力を与えるよう努める②一般市民を啓蒙し、及び傾聴するほか、積極的にステークホルダーを関与させて、焦点に対する意見を求め、我々の活動を周知させ、疑問に対処する③AIの倫理的、社会的、経済的及び法的影響に関するオープンな研究と対話を約束する

AI開発原則の８項目①透明性の原則②利用者支援の原則④AIの研究開発の努力は、広範なステークホルダーの積極的な関与を得るとともに、彼らに説明可能なものとすることが必要である③制御可能性の原則⑤領域固有の懸念及び機会が理解され対処されることの確保に資するよう、ビジネスコミュニ
ティのステークホルダーに関与させ、その代表者の参画を得る④セキュリティ確保の原則⑥ AIの便益を最大化し、AI技術の潜在的な課題に対処するため
ａ. 個人のプライバシーとセキュリティの保護に取り組む
b. AIの発展により影響を受け得るすべての当事者の利益を理解し、尊重するよう努める
c. AIの研究と技術のコミュニティが、AI技術がより広い社会に及ぼし得る潜在的影響について社会的責任を負い、敏感であり、直接関与し続けることを確保する
d. AIの研究と技術を頑健で（robust）、信頼し得て（reliable）、信用に値する（trustworthy）
ものとするとともに、堅牢な制約（secure constraint）の範囲内とすることを確保する
e. 国際条約や人権に反するAI技術の開発と利用に反対するとともに、危害を与えない
セーフガードと技術を推進する⑦AIシステムの動作は、その技術を説明するため、人々の理解と解釈が可能なものであることが重要である⑧上記の目標の達成に資するよう、AIの科学者や技術者間の協力、信用及び開放性の文化を創造するよう努める⑤安全保護の原則⑥プライバシー保護の原則⑦倫理の原則⑧アカウンタビリティの原則
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CC BY-NC-ND

総務省「ＡＩネットワーク社会推進会議」（第1回会合 2016年10月31日）• 議長：須藤 修• 顧問：
安西祐一郎（慶応大学元塾長）
長尾 真（京都大学元総長）
西尾章治郎（大阪大学総長）
濱田純一（東京大学元総長）• 「ＡＩネットワーク化検討会」を発展的に改組。
• ＜開発原則＞と＜影響評価＞に焦点を当てて検討を行う。
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総務省「ＡＩネットワーク社会推進会議」•＜議長＞ 須藤 修（東京大学大学院情報学環教授・東京大学総合教育研究センター長）•
三友 仁志（早稲田大学国際学術院大学院アジア太平洋研究科教授）•
岩本 敏男（株式会社エヌ・ティ・ティ・データ代表取締役社長）•
遠藤 信博（日本電気株式会社代表取締役会長）•
大橋 弘（東京大学大学院経済学研究科教授）•
大屋 雄裕（慶應義塾大学法学部教授）•
喜連川 優（東京大学生産技術研究所教授）•
近藤 則子（老テク研究会事務局長）•
宍戸 常寿（東京大学大学院法学政治学研究科教授）•
実積 寿也（九州大学大学院経済学研究院教授）•
城山 英明（東京大学大学院法学政治学研究科教授）•
新保 史生（慶應義塾大学総合政策学部教授）•
鈴木 晶子（京都大学大学院教育学研究科教授）•
高橋 恒一（理化学研究所生命システム研究センターチームリーダー）•
中西 崇文（国際大学グローバル・コミュニケーション・センター准教授）•
西川 徹（株式会社Preferred Networks代表取締役社長・最高経営責任者）•
西田 豊明（京都大学大学院情報学研究科教授）•
萩田 紀博（株式会社国際電気通信基礎技術研究所知能ロボティクス研究所長）•
橋元 良明（東京大学大学院情報学環教授）•
林 秀弥（名古屋大学大学院法学研究科教授）•
樋口 泰行（日本マイクロソフト株式会社執行役員会長）•
平野 晋（中央大学総合政策学部教授・大学院総合政策研究科委員長）•
堀 浩一（東京大学大学院工学系研究科教授）•
松尾 豊（東京大学大学院工学系研究科特任准教授）•
村井 純（慶應義塾大学環境情報学部長・教授）•
村上 憲郎（株式会社村上憲郎事務所代表取締役）•
森川 博之（東京大学先端科学技術研究センター教授）•
山川 宏（株式会社ドワンゴ ドワンゴ人工知能研究所長）•
山本 正已（富士通株式会社代表取締役会長）•
ポール 与那嶺（日本アイ・ビー・エム株式会社代表取締役社長執行役員）（敬称略。議長及び副議長を除き、五十音順）
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 2016年11月中旬• パリにおいてＯＥＣＤ主催のＡＩに関する会議（ AIネットワーク社会推進会議から平野晋中央大学教授が出席）。
 2017年1月中旬• ワシントンＤＣにおいてアメリカ政府およびＡＩ関係者によるＡＩに関する会議開催。AIネットワーク社会推進会議から構成員を派遣予定。
 2017年3月中旬• 東京においてＡＩネットワーク社会推進会議主催でＡＩに関する大規模な国際シンポジウムを予定している。
• Dr. Edward W. FELTEN (The White House, US), Dr. Greg S.
Corrado(Google Research), Mr. Jaan Tallinn (Co-Founder of Skype), Mr.
Andrew W. Wyckoff (OECD)などが登壇予定。
• 日本からは濱田前東大総長、長尾元京大総長、安西元慶応義塾大
学塾長、西田京大教授、城山東大教授、須藤などが登壇予定。

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Dr. Rita Colwell (全米科学財団元長官)• Across the science and engineering enterprise,boundaries are increasingly difficult to distinguishbetween and among disciplines, especially information
technology, nanotechnology, and many areas embracing
biocomplexity, the complexity of life itself.
• But it is true also for the social sciences in this new era of“ Big Data”, when computational capacity reaches
beyond imagination.
Image By Michael Spencer
From Wikimedia Commons• The most exciting areas are in these fuzzy connections
between disciplines where knowledge in one fieldanswers questions in another field.

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分野横断的高度研究アプローチ教育の提案
基礎的教育• 認識論(Epistemology)• 存在論(Ontology)• 論理的思考(Logical Thinking)数理的アプローチの教育• Machine Learning Algorithms
Linear Regression, Logistic Regression, Support Vector Machine (SVM), Neural
Networks, Naïve Bayes, Decision Trees, K-means nearest neighbor, K-Means
Clustering, Component Analysis, Monte Carlo, non-Euclidean Geometry, etc.

計算機資源（特に人工知能）利活用の基礎
Deep Learning, Cognitive Computingなどを使ってさまざまな分野での利活用について学ぶ。
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