AI活用戦略～AI-Readyな社会の実現に向けて～2019年2月19日
一般社団法人日本経済団体連合会

目次Ⅰ

背景

Ⅱ

AI活用原則○ 技術的背景○ 日本の勝ち筋○ 企業

Ⅲ

AI-Ready化ガイドライン

Ⅳ

AI活用戦略フレームワーク○ 個人○ 社会制度・産業構造

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はじめに人類規模の課題の解決、SDGsの達成に課題先進国であるわが国の貢献が問われる
その答えとしてわが国では「Society 5.0」を提示
Society 5.0実現の中核技術がAI
今般のAI革命は産業展開のフェーズに進み産業や社会を新たな段階へと変革させることも可能に各国でまとめられる戦略や原則も踏まえ、産業界として、いかにAIの適切な活用を進め、AIの力を使っていくかという問題意識の下、本戦略をとりまとめた
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Ⅰ．背景

技術的背景

近年の技術進歩を背景に深層学習をはじめ、AI技術が飛躍的に進歩
今後、AIシステムが社会や産業に組み込まれることで、大きな便益が期待

現在のAI技術の本質○ 大量のデータが必要

図表1 帰納的なシステムとは○ 識別、予測の領域で一部、人間を上回る○ システムがデータをもとに帰納的に定義○ AIが生み出す結果の説明が困難○ 未知の事象への対応に限界○ 今後の展望

図表2 AlphaGo Zeroのメカニズム⇒ シミュレーションの活用⇒ 知識の発見3

Ⅰ．背景

日本の勝ち筋

公共財としてのAI
Society 5.0 for SDGs
powered by AIの実現

実世界AIからの事業展開

AIを公共財として社会、人類のために徹底活用。
Society 5.0 for SDGsの実現に寄与。
それは技術を保有する国、企業の責務。

デジタル企業も含む産業の主戦場は実世界へ。
実世界の技術、ノウハウ等の優位性を活かし、既存事業をAI・サービス起点に転換。

AIに関する「すりあわせ」「現場力」「総合力」

現場とサイバー空間の「すりあわせ」
データの品質維持、加工ノウハウ等の「現場力」
統合的なシステムとして運用する「総合力」
4Ⅱ．活用原則

AI活用原則原則ⅠAIによるSociety 5.0 for SDGsの実現

原則Ⅱ

多様性を内包する社会のためのAI（AI for Diversity and Inclusion）

原則Ⅲ

社会・産業・企業のAI-Ready化を原則Ⅳ信頼できる高品質AIの開発を行う（Trusted Quality AI）

原則Ⅴ

AIに関する適切な理解を促進する
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Ⅲ．ガイドライン

AI-Ready化ガイドライン

AIの活用、展開を迅速に行うためには、企業、個人、制度といったあらゆるレイヤーのAI-Ready化が必須
AI-Readyな企業

AI-Readyな

個人

AI-Readyな制 度
産業 基 盤社会

まずはAIやデータを使いこなせるAI-Readyな企業に変化
すべての事業でAIを活用し、企業、業界を刷新

トップ人材、中核人材、利用者それぞれをAI-Ready化
教育や研究開発環境の改革、利用者の意識変革を推進

AIの社会産業への展開に、AIの品質と信頼の担保が重要信頼できる高品質なAIエコシステムとして構築を推進（Trusted Quality AI）
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Ⅲ．ガイドライン
企業

AI-Readyな企業

AI-Readyな企業に向け、経営層、専門家、従業員、システム・データに関して、５段階のレベル分けを提示

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Ⅲ．ガイドライン
個人

AI-Readyな個人

あらゆる個人がAIを使い便益を受けられるよう、トップ人材や中核人材の育成、利用者へのリテラシー教育を行うことが必要
対象層

方策●トップ人材（研究者）□既存の教育課程の枠にとらわれない育成の仕組みをつくる□トップ人材が正当に評価される体制を構築する□AIとあらゆる学問領域*のコラボレーションを推進する□AIに関連した国際会議を起点に、国際的な産学官連携拠点化をはかる●中核人材（技術者）□さまざまな技術者がAIを活用するための「AI工学」を確立する□AI技術者を育成するためのリカレント教育を推進する□AI×領域*のダブルメジャー、リベラルアーツ教育を推進する□産学官連携のもと、AI人材に関する教育プログラム認定を推進する●リテラシー（利用者）□すべての人がAIリテラシーを身につけるよう、教育システムを改革する□あらゆる個人がAIを活用するため、リベラルアーツ教育を充実する□よりよい社会の実現のため、個人主体でパーソナルデータを活用する□多様な社会実現へ、AIをインクルージョン・テクノロジーとして活用する*金融、医学、経済学のほか、法学、芸術等の幅広い学問領域を想定

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Ⅲ．ガイドライン
社会・産業

AI-Readyな社会制度・産業基盤

社会制度・産業基盤として利用者の信頼、データやAIの品質を担保する
信頼できる高品質AI（Trusted Quality AI）エコシステムの構築が重要

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Ⅲ．ガイドライン
社会・産業

データやAIの品質確保、高品質の持続化「すりあわせ」「現場力」「総合力」を活かしたAIの品質確保とともに、良質なデータを集め、持続的に高品質を維持する仕組みが鍵になる

日本の強みの活用• AIに関する「すりあわせ」「現場力」「総合力」により品質確保• 工学としてアプローチし、技術体系としての確立を推進

良質なデータの収集、高品質の維持●公的データのオープン化・標準化を推進• 国や地方公共団体が保有するデータのオープン化を進める。
• API化を進めるなど、活用できる形に標準化も行う。

●業種、官民の壁を越えて、さまざまなデータを共有・連携し活用• 企業間の契約によって、柔軟にデータの利用権限を定めることが重要。
• 企業・業種間のデータの相互活用に有効であるオープンAPIを推進すべき。

●学習済みモデルの流通・再利用を促進• 再利用や流通によって新たな価値を生む学習済みモデルを流通、再利用させるための研究開発や仕組みを検討すべき。

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Ⅲ．ガイドライン
社会・産業

データやAIに関する信頼性、安心感確保

AI活用の目的設定、データやAIに係る信頼感の醸成、AIの実装、運用時のトラブルや事故に対する安心感の担保によって「信頼できる」AIをつくる

目的の設定• AI利活用の社会的意義を明確化• 企業のAI活用に関するスタンスを明確にし、実行に落とし込み

データやAIの信頼感•••••

データの信頼性と品質水準の確保
公正、アカウンタブル、透明性を確保したAI
AIの特性に関する利用者とのコミュニケーションを実施「説明可能なAI（XAI）」の研究開発を行う
パーソナルデータに関して活用と保護のバランスを確保したルール整備

実装・運用の安心感•••••

システム全体で安全性、ディペンダビリティを保証
製品サービスの設計段階からプライバシー、セキュリティ、人権へ配慮
権利関係、責任の分配について、当事者間の契約を重視
データの権利関係を管理する技術、制度、法体系の枠組みも構築
トラブル、事故発生時の保険制度を充実、原因究明を推進

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Ⅳ．

フレームワーク

AI活用戦略フレームワーク

実世界の領域知識とリアルデータを活かせる個別領域*のAI展開を進める際、踏まえるべき３つのフレームワークを示す
倫理教育やAI活用の社内規定の整備
政府、利用者と共に法体系を検討
社会フレームワーク データ・ポリシーの確立
社会フレームワークをコストではなく競争力に技術的セーフガードの検討

AI活用戦略
フレームワーク

技術
フレームワーク

事業
フレームワーク

AI展開に向けた戦略的分野への投資

Trusted Quality AIの開発
多様性の内包を実現する技術体系の構築

倫理原則に逸脱しない事業展開

領域特化型プラットフォーム構築
業界横断的な連携を推進*「ヘルスケア」「エネルギー」「移動」「ものづくり・サービス」「金融」等

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おわりに
AIは人類規模の課題解決につながる技術
その活用は企業、人類の責務
AIを何のために使うかの視点が重要
経団連が掲げる「Society 5.0 for SDGs」、「多様性を内包する成功のPFとしての日本」、それぞれの実現にAIは大いに貢献
AIの技術進歩、激変する環境にあわせ、いち早く行動することが重要
各企業においてAI-Ready化を推進することを推奨
経団連も個別分野の推進、働きかけを推進
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