2021 年度 成果報告書

戦略的イノベーション創造プログラム（SIP）第 2期／ビッグデータ・AI を活用したサイバー空間基盤
技術／先端 AI 技術に係る技術動向及び社会実
装課題に関する調査

2021 年 12 月

国立研究開発法人 新エネルギー・産業技術総合開発機構
委託先

株式会社エヌ・ティ・ティ・データ経営研究所

目次
1. 研究開発の成果と達成状況 ....................................................................... １
要約（エグゼクティブサマリー） ....................................................................... １
第 1 章 AI 関連の研究開発予算等に関する調査 ................................................... 5
1.1 政府及び国際組織の AI 関連施策 ............................................................ 5
1.1.1 概要 ......................................................................................... 5
1.1.2. 政府・国際機関の研究開発予算 ........................................................ 7
1.1.3. まとめ ....................................................................................... 9
1.2 企業の研究開発費 ............................................................................ 10
1.2.1 概要 ....................................................................................... 10
1.2.2 企業の研究開発投資額 ................................................................. 11
1.2.3 まとめ ...................................................................................... 16
1.3 AI 関連の人材に関する動向調査 ............................................................ 17
1.3.1 概要 ....................................................................................... 17
1.3.2. AI 人材の需給動向 ..................................................................... 17
1.3.3. AI 人材の育成に向けた施策 ........................................................... 20
1.3.4 まとめ ...................................................................................... 26
第 2 章 ヒューマン・インタラクション基盤技術に関する技術動向調査 .............................. 27
2.1 ヒューマン・インタラクション技術の体系化 ...................................................... 27
2.2 ヒューマン・インタラクション技術の技術俯瞰図................................................. 27
2.3 ヒューマン・インタラクション技術の研究動向の調査方法 ...................................... 29
2.4 情報取得（センシング・前処理等）に関する研究動向..................................... 30
2.5 マルチモーダル状況判断（感情推定、行動予測等）に関する研究動向.................. 32
2.6 アクション判断（タスクプランニング等）に関する研究動向................................... 34
2.7 教育領域に関する研究動向 .................................................................. 37
2.8 介護領域に関する研究動向 .................................................................. 39
2.9 接客領域に関する研究動向 .................................................................. 43
2.10 まとめ .......................................................................................... 45
第 3 章 ビッグデータ・AI を活用したサイバー空間基盤技術に関する研究動向調査 ............. 46
3.1 SIP サイバーのプロジェクト概要 ................................................................ 46
3.2 競合分析 ....................................................................................... 48
3.2.1 (1-1)-① 人工知能と融合する認知的インタラクション支援技術による業務訓練・支援システムの研究開発（産業技術総合研究所） .................................................. 49

3.2.2 (1-1)-③インフラ領域における職人の技の伝承教育と機器実装の研究開発（理化学研究所） ............................................................................................. 57
3.2.3 (1-2)-① Web 等に存在するビッグデータと応用分野特化型対話シナリオを用いたハイブ
リッド型マルチモーダル音声対話システムの研究（KDDI㈱）..................................... 63
3.2.4 (1-3)-①エビデンスに基づくテーラーメイド教育の研究開発（東京大学） ........... 72
3.2.5 (1-4)-②遠隔医 AI が連携した日本式 ICT 地域包括ケアモデルの研究開発（㈱アルム） ................................................................................................... 78
3.2.6 (1-4)-③排泄情報を基軸とした介護業務の最適化及びケアの質向上実現システムの開発（㈱aba） ..................................................................................... 84
第 4 章 AI の社会実装課題に関する調査 ......................................................... 88
4.1 AI 技術の社会実装課題の分類・事例の分析 ............................................... 88
4.1.1 概要 ....................................................................................... 88
4.1.2 社会実装状況比較のための考え方 ..................................................... 88
4.1.3 各国比較 ................................................................................. 89(1) 日本 ....................................................................................... 89(2) 米国 ....................................................................................... 91(3) カナダ ...................................................................................... 92(4) 英国 ....................................................................................... 93(5) ドイツ....................................................................................... 94(6) フランス..................................................................................... 95(7) 中国 ....................................................................................... 96(8) インド....................................................................................... 98(9) イスラエル .................................................................................. 99(10) シンガポール ........................................................................... 100(11) オーストラリア........................................................................... 101(12) 欧州連合 .............................................................................. 101(13) OECD.................................................................................. 102
4.1.4 社会実装状況比較のまとめ ........................................................... 103
4.2 各国における AI 技術社会実装の個別事例分析 ......................................... 106
4.2.1 概要 ..................................................................................... 106
4.2.2 倫理、法的、社会的課題に関する事例 .............................................. 112
4.2.3 各領域の社会実装例に関する事例 .................................................. 113
4.2.4 個別事例分析のまとめ ................................................................. 114
4.3 社会実装促進のための活動案の提案...................................................... 115
4.3.1 概要 ..................................................................................... 115
4.3.2 AI 準備指標と日本の AI 社会実装活動の関連性 .................................. 115

4.3.3 諸外国の事例を基にした個別活動案の提案......................................... 118
4.4 まとめ .......................................................................................... 123
第 5 章 総論 ........................................................................................ 124
2. 研究発表・講演、文献、特許等の状況 ........................................................ 126(1) 研究発表・講演.............................................................................. 126(2) 論文 .......................................................................................... 126(3) 特許等（知財） ............................................................................ 126(4) 受賞実績..................................................................................... 126(5) 成果普及の努力（プレス発表等） ........................................................ 126

1. 研究開発の成果と達成状況
要約（エグゼクティブサマリー）＜和文要約＞
我が国が目指すべき未来社会の姿として提唱された「Society 5.0」の実現に向けて、「戦略的イノベーション創造プログラム（SIP）第 2 期／ビッグデータ・AI を活用したサイバー空間基盤技術」（以下「SIP サイバー」という。）では、人と AI の協働に資する高度に洗練された「ヒューマン・インタラクション基盤技術」を確立し、ビッグデータ・AI を活用したサイバー・フィジカル・システムの社会実装を目指した研究開発を進めている。
世界各国の政府や企業では、AI 領域の研究開発の発展と産業への適用を促進するために、社会実装に向けた事業環境の整備への投資や取組が進んでいる。しかし、AI 技術を取り巻く社会実装状況
は大きく変動しており、諸外国の政府や国内外の企業の AI 領域の投資状況は把握できていない。また、
SIP サイバーの事業目標達成に向けて出口戦略を見出す上で、各プロジェクトが開発している技術の妥当性の分析や社会実装に向けた活動の整理が必要である。
そこで、本調査では次の 2 点を実施した。1 点目は世界各国の政府や企業の研究開発費の国際比較である。国際統計や独自データベースを用いて、国別、AI 技術領域別に、政府研究開発費と企業研究開発費を推定した。また、AI 人材の育成に対する各国の施策の調査も行った上で、AI 領域における日本のポジショニングを整理して、今後に取るべき取組を示唆した。
2 点目は、ヒューマン・インタラクション技術の調査及び SIP サイバーの研究開発テーマの競合分析である。特に、ヒューマン・インタラクション技術の社会実装に向けた技術動向を整理した上で、SIP サイバーで実施している 6 テーマの競合優位性の分析を行った上で、事業化に向けた取組としての活動案を整理した。
今後、生活のあらゆる場面における人間を AI が支援する世界が実現していく上で、人と人とのインタラ
クションを AI が支援するヒューマン・インタラクション技術が果たす役割は大きい。我が国では、「人間中心の AI 社会原則」 が提唱され、人々が AI を受容し社会全体で AI を使いこなすという指針が示されている。今後、ヒューマン・インタラクション技術の進展とともに、人と AI の協働に資する高度に洗練された技
術が社会実装していくことが期待されている。

１

＜英文要約＞In order to realize "Society 5.0", which has been proposed as the future society inJapan, “Cross-ministerial Strategic Innovation Promotion Program (SIP) Second Phase/ Big-Data and AI-Enabled Cyberspace Technologies ” (or SIP Cyber) has been acting
as a key project body to develop “human interaction technology” where people andartificial intelligence (AI) collaborately work together to solve promlems in current
society. SIP Cyber projects focus on conducting R&D and pushing social implementationof cyber-physical systems utilizing big data and AI.
Curretntly, governments and companies around the world are investing in huge amountof resource into AI technology to strengthen their position in global market and improvetheir business environment. However, the reality of social implementation level of AI
technology is vague and the amount of investmentment in AI domain is not captured
clearly. In addition, it is necessary to analyze the feasibility of the technologies being
developed by each project and to organize the activities for social implementation inorder to find appropriate exit strategy to maximaize the project outcome. In order toachive these goals, two analysis were carried out in this survey.
The first analysis was done through comparing R&D expenditures of governments andcompanies around the world, using exisiting statistics and special database to estimate
government and corporate R&D expenditures by country and AI technology area.
International comparison of AI readiness was also carried out using existing index tofind each country’s strength and weakness. Finally, several actions to be taken in Japan
were suggested to accomplish effective social implementation of AI.
The second analysis was done thourgh competitor study of each project in SIP Cyber.
In addition to that, the technological trends as well as go-to-market strategy towardsocial implementation of human interaction technology were analyzed via researching
published papers and research group information.
In the future, human interaction technology will play an important role in realizing aworld in which AI supports humans in all aspects of their lives. In Japan, the "Principles
for a Human-Centered AI Society" has been advocated, and it provides a guideline forpeople to accept and use AI in society. It is expected that, as human interaction
technology progresses, AI and human will cooperate to further accelerate the social
implementation of these technologies.

２

調査体制として、ヒューマン・インタラクション技術の有識者 2 名から、ヒューマン・インタラクション基盤技術の体系や研究動向に対する助言を得ながら実施した（図表 1）。
図表 1 調査全般に対するアドバイザー

氏名

所属・役職

平山 高嗣

人間環境大学 人間環境学部 教授

間瀬 健二

名古屋大学大学院 情報学研究科 教授

３

本調査のサマリーを以下に示す。
第 1 章：
・

各国の政府研究開発予算及び AI 領域の研究開発予算を比べると、米国、中国の政府研究開
発予算が圧倒的に多い。日本は AI 関連の政府研究開発予算が他の先進諸国に比べて少なく、
ここ 10 年間で研究開発予算が増加していない。

・

企業全体の研究開発費では米国企業が圧倒的に多いが、中国の企業の伸び率が著しく日本を抜いて 2 位に位置付けている。AI に関わる特許数は、米国、日本が同程度で世界トップの特許数であり、日本の強みのある AI 技術領域が明らかになった。

・

日本の AI 人材の不足数は、2025 年に 8 万 8,460 人～2 万 7,053 人、2030 年に 12 万
3,718 人～1 万 2,281 人と試算されている。諸外国では様々な先進的な取組がある中で、日本では AI 人材育成のための教育プログラムの整備が十分ではない。政府機関、教育・研究機関、
各産業領域で国際競争力を持つ企業など、日本における多様なプレイヤーを結集して、政府機関
や関連省庁が進める各施策の効果を最大化していくことが求められる。

第 2 章：
・

学会情報から、ヒューマン・インタラクション技術に関わる論文を抽出し、研究内容をもとに「情報取得」、「マルチモーダル状況判断」、「アクション判断」、「介護領域」、「教育領域」、「接客領域」に分類して紹介した。全体としては、単体のデータや機能ではなく、表情認識と音声認識、顔検出と音源検出、表情認識といった複数のモーダルチャネルを扱った研究が多く見られた。本章では、教育
領域、介護領域、接客領域におけるヒューマン・インタラクション分野の技術動向を整理した。

第 3 章：
・「ビッグデータ・AI を活用したサイバー空間基盤技術」で進められている研究内容を紹介し、研究開
発テーマの独自性や優位性を整理した上で、今後の事業化に向けた取組を整理した。

第 4 章：
・

AI 技術の社会実装にあたって、AI ガバナンスに関わる情報を整理し、国ごとの課題（人材不足、制度、環境要因等）や社会実装の成功事例・失敗事例について、Web・文献等から調査・整理した。また日本における社会実装課題と提案のフレームワークを整理し、諸外国の動向から得られた示唆を基に SIP サイバーに対する提案を取りまとめた。

・

評価指標の国際比較から日本の強みは「AI 戦略」や「人間中心のＡＩ社会原則」など政府としてのビジョンが示されている点、またデータの入手性やデータの代表性も各国の平均を上回る評価となっている。一方で、政府のデジタル化のキャパシティ（政府内でのデジタル化度合いやオンラインサー
ビスへのアクセス）、市場の成熟度（ユニコーン企業数やテクノロジー企業の時価総額等）、人材、インフラの指標について、日本の数値は各国平均を下回っており、弱みであると言える。

４

第1章 AI 関連の研究開発予算等に関する調査
1.1 政府及び国際組織の AI 関連施策
1.1.1 概要
世界各国の政府では、AI 領域の研究開発の発展と産業への適用を促進するために、社会実装に向けた事業環境の整備への投資や取組が進んでいる。国際競争における日本の位置づけを考える上で、特に注視すべき米国と中国は、圧倒的な大型投資によって、AI 分野の技術開発や社会実装をグローバルに先導している。
AI 領域の施策の国際比較をする上で、各国の AI 関連の政府研究開発予算の比較は重要である。OECD 統計1を用いれば、世界各国の政府研究開発予算を算出することはできる。しかし、全体の政府研究開発予算から AI 関連の政府研究開発予算を推定することは難しい。なぜなら、OECD 統
計の各国のグラント情報には明確な技術領域が紐づいていないためである。
そこで、政府研究開発予算の技術領域の特定が可能なデータベース（グラント DB）を用いて、各国の政府研究開発予算全体に対する AI 関連予算の配賦額の割合や、AI 技術分類毎の配賦額を算出した。また、このグラント DB と OECD 統計の国別研究開発予算を組み合わせることで、OECD 統
計にある各国の政府研究開発予算から、各国の AI 関連の政府研究開発予算を推定して国際比較を行った（図表 1-1-1）。グラント DB に含まれているデータベースは図表 1-1-2 に示す通り、世界中のグラント情報を網羅しており、世界最大規模のデータベースである。
図表 1-1-1 国別のＡI 関連の政府研究開発予算配分額の推定方法
政府研究開発予算配分額

グラントⒶ国別政府研究開発予算配分額（OECD統計）①グラントDB②分析対象国のグラント★AI関連の研究
開発予算配分額③AI関連グラント

金額が
非公開の
グラント

DARPAなど各Projectの予算が公開されておらず、規模の大きいグラ
ントは、全体予算額とProject数を均等割りや概算値での代用で仮置きする★を算出するために、①に対し、キーワードで検索式を作成して③を抽出し、③の研究開発予算配分額を集計する。
個別 Project の予算が公開されていないグラント等は全体額から概算、もしくは概算値で代用する。
★=Σ{Ⓐ×(③/②)}と仮定して AI 関連の政府研究開発予算配分を推計し、対象国ごとに足し合わせる。

1

OECD 統計「The 2020 EU Industrial R&D Investment Scoreboard」

5

図表 1-1-2 グラント DB に含まれる主要グラント
機関名
1
2
3

Austrian Science Fund
Austrian Exchange Service

国
Austria
Austria

Netherlands Organisationfor Scientific Research

Netherlands

Swedish Agency for
Innovation Systems

Sweden5

Swedish Foundation for
Strategic Research

Sweden6

Slovak Academy of
Sciences
Research Council of
Norway478Academy of Finland

9

L'Agence nationale de larecherche
Research FoundationFlanders

10

11 European Research Council
12

Sciencenet 科学网

機関名
13

Agency for Science,
Technology and Research

14

National Research
Foundation Singapore

15
16

17

国
Singapore
Singapore

科学研究費助成
事業データベースJapan

国立保健医療科学院/
厚生労働省（厚労科研費）

Japan

科学技術振興機構

Japan

Slovakia

18

国立研究開発法人日本医療研
究開発機構

Japan

Norway19

宇宙航空研究開発機構

Japan

Finland

20

France21

Belgium

22

European
Union

23

China

24

Estonian Science
EstoniaFoundation
Swiss National Science
Switzerland
Foundation
Ministry of Education andBulgaria
Science
United Kingdom Research
Unitedand Innovation
Kingdom
National Institutes ofUnited States
Health

6

機関名

国

25

National Science
Foundation

United States

26

U.S. Department ofEnergyUnited States

27

Small Business
Innovation Research

United States

28

Defense Advanced
Research Projects
AgencyUnited States

29

European Defense
AgencyEuropeanUnion他1.1.2. 政府・国際機関の研究開発予算
世界各国の主要グラントの政府研究開発予算のデータを含むグラント DB を用いて、AI 関連の政府研究開発予算の国際比較を行った。図表 1-1-3 に示すのは、国別 AI 関連の政府研究開発予算の推移である。米国の政府研究開発予算が圧倒的に多く、次いで英国、中国、日本の順で続く。近年では英国の政府研究開発予算が増加している。
図表 1-1-3 国別 AI 関連の政府グラントの研究配賦額 （単位:10 億 JPY）
120

100

80

60

40

20

2010

2011

2012

China

EU

France

2013

2014

Japan

2015

2016

United Kingdom

2017

2018

2019

United States of America

直近 5 年間で最も AI 関連の政府研究開発予算の成長率が高いのは英国であり、2015 年に比べて 2019 年は 4.92 倍に増えている。続いて、フランスは 3.01 倍、米国は 2.69 倍、中国は 1.37 倍と増加傾向である。一方、日本は 0.86 倍であり、AI 関連の政府研究開発予算は減っていた。
図表 1-1-4 AI 関連の政府研究開発予算配賦額の増加率（2015 年と 2019 年）（単位:JPY）
国名2015（億円）

2019（億円）

中国

72.6

99.1

137%

EU 圏

1.2

5.8

502%

フランス

19.8

59.7

301%

日本

59.4

51.3

86%

英国

72.6

357.0

492%

米国

398.6

1,071.6

269%

7

増減率

次に、AI 関連の政府研究開発予算を特許中分類毎に分類した上で、技術分類毎、国別の政府研
究開発予算をバブルチャートにまとめた。AI 全体では、米国、中国の政府研究開発予算が圧倒的に大きい。国際比較の中で日本の政府研究開発予算が大きい分野としては、Robotics や Computer
Vision であるが、いずれの分野においても他国と比べて日本の AI 関連の政府研究開発予算が少ない。
図表 1-1-5 AI 関連の政府研究開発予算の増加率（2010-2019 年）（単位:千 JPY）
※円の大きさは
金額を表現

国・AI中分類別_AIグラント配賦額推計(直近10年) 単位(千JPY)
12

AI Total

10

57339

1379

28584

46284

Speech_processing

373

23

246

527

Robotics

1298

15

1037

6399

Predictive_analysis

892

21

348

1079

6
Planning_and_scheduling341

8104772452207

1143

2315

17942

16614

1127

5708
4390

364

280

9058

Natural_language_processing

3111

69

2117

4001

6139

41698

4
Knowledge_representation

2822

3

999

2077

6684

15462

Distributed_AI

5557

578

1456

2405

4303

2
Control_methods

3458

3

732

1990

7662

8731

Computer_vision

7527

80

4307

4560

14181

36598

0

0

1

2

中国

3

EU圏

フランス

4

日本

5

6

英国

米国

7

-2
最後に、OECD
統計の各国の政府研究開発予算に、各国のグラント DB の AI 関連研究比率を乗じて、各国全体の政府研究開発予算を比較した。その結果、米国と中国の AI 関連の政府研究開発
予算が圧倒的に大きく、1 位、2 位であった。一方で、日本の AI 関連の政府研究開発予算はここ 10
年間であまり変化がない。
図表 1-1-6 AI 関連の政府研究開発予算の推移（2010-2018 年）（単位:10 億 JPY）
政府AI関連開発投資額推計(単位:10億JPY)
400
350
300
250
200
150
100
50

2010
France

2011

2012
Japan

2013

2014

United Kingdom

2015
United States

8

2016

2017

2018

China (People's Republic of)1.1.3. まとめ
本節では、政府研究開発予算の技術領域の特定が可能なデータベース（グラント DB）を用いることで、国別の政府研究開発予算配分額から、AI 領域に関する政府研究開発予算配分額の推定を行った。また、AI の技術分類ごとの政府研究開発予算の比較を行うことで、技術分野ごとの政府研究開
発予算の国際比較を行った。
各国の政府研究開発予算全体を比べると、米国の政府研究開発予算が圧倒的に多く、次いで英国、中国、日本の順で続くことがわかった。また、AI 関連のグラントを特許中分類毎に分類した上で、技術分類毎、国別の政府研究開発予算をバブルチャートにまとめた結果、AI 全体では、米国、中国の政府研究開発予算が圧倒的に大きいことがわかった。この中で、日本の政府研究開発予算が比較的多い
分野は、Robotics や Computer Vision であるが、いずれの分野においても日本の AI 関連の政府研
究開発予算は他国に比べて少ないことがわかった。
最後に、OECD 統計の政府研究開発予算に国別のグラント DB の AI 関連研究比率を乗じて、各国の AI 関連の政府研究開発予算を比較した結果、日本の AI 関連の政府研究開発予算の配賦額はここ 10 年間であまり変化がないことがわかった。
日本の全体の政府研究開発予算の増加率は米国、中国、欧州に比べて低い状況であるが、AI 領域においても他国に比べて政府研究開発予算の増加率が低いことがわかった。AI 領域は、市場として大きく成長している領域であるため、日本の政府研究開発予算を AI 先進諸国の増加率程度までは増やして国際競争力を高めていく必要がある。

9

1.2 企業の研究開発費
1.2.1 概要
企業の研究開発費は、各産業の競争力や新たなイノベーション創出の源泉である。そのため、AI 領域の競争力を国際比較する上で、世界の主要企業が投資する産業領域や金額を比較することは非常に重要である。世界の主要企業の研究開発費は OCED 統計に整理されているが、全体の研究開発費から、AI 領域の研究開発費を推定することは難しい。
そこで、研究開発費から創出される特許データを用いて、AI 領域の研究開発費の推定を行った。はじめに、AI 領域の研究開発費を抽出するために、AI 領域に関する国際特許分類（IPC）やキーワードを収集して検索式を作成した。次に、直近 10 年分 OECD 掲載の企業名と特許出願人名の名寄せを行った。その後に、企業ごとに GICS と OECD の産業分類を付与した。その結果を踏まえて、OECD
統計に整理された世界の主要企業の研究開発費に AI 比率を掛けて 1 社ごとの AI 関連研究投資額を算出した。例えば、企業 A 社の研究開発費が 100 万ドルで、AI 関連の特許が全体の 20%であれ
ば A 社の AI 領域の研究開発費は 20 万ドルであると推定した。
世界各国の研究開発費と特許数は、世界 80 ヶ国以上の特許・研究費情報のデータベースを用いた。AI 技術の細分化は世界知的所有権機関（WIPO）の 9 つの中分類2を採用して、各中分類の検索式を作成し、AI 関連特許を抽出した（図表 1-2-2）。
本節では、AI 領域の研究開発費の国際比較をした結果を示す。
図表 1-2-1 企業の AI 領域の研究開発費の推定方法
研究開発費

特許

全世界の研究開発費①全世界の特許

OECD掲載の研究開発費(全体の90%程度)②OECD掲載の企業の特許ⒶAI開発を行う企業※の研究開発費③AI関連特許★AI関連の
研究開発費

④OECD
掲載企業の
AI関連特許★を算出するために、①に対し、主に IPC を用い検索式を作成して③を抽出する。③から④を抽出するために、出願人を上場企業のみに絞り込んだうえで、※の企業群と名寄せして紐づける。
★=Σ{Ⓐ×(④/②)}と仮定して主要企業の AI 関連の研究開発費を推計し、対象国ごとに足し合わせる。

2

特許庁「AI 関連発明の出願状況調査」（2021）

10

AI技術の細分化はWIPOの9つの中分類を採用
図表 1-2-2 WIPO の AI 分類及び直近 10 年の特許検索結果
AI全体と同様に各中分類の検索式を作成し、AI関連特許を抽出
WIPOのAI分類

直近10年のGlobal特許検索結果
中分類
AI全体

1,153,767

1 Computer_vision475,061

2 Control_methods

137,676

3 Distributed_AI

1,445

4 Knowledge_representation

38,6485 Natural_language_processing

137,024

6 Planning_and_scheduling

Ref: WIPO Technology Trends 2019 Artificial Intelligence

件数

5,256

7 Predictive_analysis

177,344

8 Robotics

31,0199 Speech_processing

115,315※中分類母集団は重複を許して生成、全中分類の合計額(特許件数)≠AI全体の投資額(特許件数)であること※中分類母集団は重複を許して生成、全中分類の合計額(特許件数)≠AI全体の投資額（特許件数）であるに注意されたい1.2.2 企業の研究開発投資額
OECD 統計3には、世界各国の 2500 社の企業の研究開発費が集計されており、全世界の上場企業の 9 割以上の研究開発費がカバーされている。本調査ではこの OECD 統計に掲載されている企業の研究開発費を母集団として、全体の研究開発費における AI 領域の研究開発費や、国別比較したときの各国の企業の AI 領域の研究開発費を算出した。
はじめに、国別の全体の研究開発費の国際比較を行った。その結果、米国が他国に大差をつけて10 年間 1 位を維持している一方、近年中国の伸びが著しく、長年 2 位であった日本を抜いている。

3

OECD 統計「The 2020 EU Industrial R&D Investment Scoreboard」

11

図表 1-2-3 企業の研究開発費の推移
R&D投資額単位(JPY)OECD記載の企業の国別R&D投資額年次推移(JPY)年

直近 5 年間の増減率を比較すると、日本の増加率は 1.11 倍であるのに対して、中国は 3.20 倍に増えている。米国の増加率は 1.39 倍であるがもともとの投資額が大きいため、5 年間で増加した投資額は 12.4 兆円程度であり、日本企業の一年の研究開発費全体と同程度、増加している。
図表 1-2-4 企業の研究開発費（2015 年と 2020 年の比較）
国名2015 年（兆円）

2020 年（兆円）

増減率

日本

14.1

15.6

111%

米国

32.3

44.7

139%

中国

8.0

25.5

320%

英国

3.3

4.4

133%

カナダ

0.5

0.7

129%

フランス

4.0

5.2

131%

ドイツ

9.3

13.4

144%

インド

1.9

2.0

109%

イスラエル

0.4

0.4

101%

OECD 統計に掲載されている企業の研究開発投資額を産業分類ごとに集計した結果、自動車関連が 1 位、製薬が 2 位を維持、ソフトウェア・サービスが伸びている。

12

図表 1-2-5 OECD 記載の企業の研究開発費の推移 （10 億 JPY）

7,000

7,000,000,000,000

7,000,000,000,000

6,000

6,000,000,000,000

6,000,000,000,000

5,000

5,000,000,000,000
Canada5,000,000,000,000

4,000

China

4,000,000,000,000

FranceCanadaGermany
Israel
China

3,000

4,000,000,000,000

3,000,000,000,000

Japan

FranceSingapore

Germany
United Kingdom

2,000

United States of America
Israel2,000,000,000,000

3,000,000,000,000

Japan
Singapore

1,000

1,000,000,000,000

2,000,000,000,000

0United Kingdom
United States of America

0
2011

2012

2013

2014

2015

2016

2017

2018

2019

1,000,000,000,000

0
2011

2012

2013

2014

2015

2016

2017

13

2018

2019

年

次に、WIPO の AI 特許分類をもとに、OECD 記載の企業が出願人となっている全体の特許と AI関連の特許の件数を算出した。出願件数全体はほぼ一定であったが、AI に関わる特許数は徐々に上昇していることがわかった。
図表 1-2-6 OECDOECD記載の企業の特許件数年次推移
記載の企業の特許件数の推移（特許全件及び AI 関連の特許数）
件

1,200,000
特許全体の件数

1,000,000
800,000
600,000
400,000
200,000
AI関連特許の件数
0

年〇AI 特許件数の国際比較
AI に関わる特許件数について国際比較を行った。その結果、特許件数に関しては、米国と日本が同水準で多く、件数を伸ばしている。3 位は中国で近年急上昇している。日本は、AI 特許中類別ではComputer vision が最多であり、Knowledge representaion が次いで多い。また、日本はControl methods の出願が相対的に多かった。
中分類別ではComputer visionが最多、Knowledge representaionが次いで
図表 1-2-7 AI 中分類別の特許出願件数多い。日本はControl methodsの出願が相対的に多い(直近10年、単位:件) ※円の大きさは件数を表現

AI Total
Speech_processing
Robotics
Predictive_analysis
Planning_and_scheduling

Natural_language_processing
Knowledge_representation
Distributed_AI
Control_methods
Computer_vision

カナダ

中国

フランス ドイツ14

インド イスラエル 日本 シンガポール 英国

米国

〇AI 関連研究開発投資額の推計
OECD 記載の各企業の研究開発費にその企業の AI 特許比率を掛けることにより、AI 関連の研究開発費を推計した（図表 1-2-8）。その結果、AI 関連研究開発投資額の総額は米国が圧倒的に高く、次いで中国、さらに日本とドイツが並んでいる。直近 5 年間の増加率では、中国が 7.11 倍、カナ
ダが 5.79 倍、ドイツが 3.66 倍、英国が 3.48 倍と急激に増えている。日本は 2.31 倍と欧米諸国並みに増えてはいるが、総額では中国に抜かれて 3 位の位置にいる。
図表 1-2-8 OECD 記載の企業の国別の AI 関連の研究費の推移
単位(JPY)OECD記載の企業の国ごとのAI関連研究開発投資合計額 年次推移(JPY)年

図表 1-2-9 企業の AI 関連の研究開発費の推計（2015 年と 2019 年の比較）
国名2015（億円）

日本

5,921

13,668231%

米国

24,16458,680

243%

中国

2,564

18,242

711%

英国

663

2,304

348%

カナダ

336

1,944

579%

フランス

1,731

3,799

219%

ドイツ

3,709

13,574

366%

インド

4,237

2,817

66%

357

485

136%

イスラエル

2019（億円）

15

増減率

1.2.3 まとめ
AI 領域の競争力を国際比較するために、OCED 統計とグローバル企業の AI 特許割合を用いて、全体の研究開発費から、AI 領域の研究開発費の推定を行った。
企業全体の研究開発費では米国企業が圧倒的に大きいが、中国の企業の伸び率が著しく日本を抜いて 2 位に位置付けていた。
AI に関わる特許数は、米国、日本が同程度で世界トップの特許数であった。特に日本の特許数が多い AI 技術領域は、Computer vision で世界トップであり、Knowledge representaion が次いで多かった。また、日本は Control methods の出願が相対的に多いという特徴もあった。
研究開発費から創出される特許データを用いて、AI 領域の研究開発投資額の推定を行った結果、
AI 関連の研究開発費の総額は米国が圧倒的に高く、次いで中国、さらに日本とドイツが並んでいた。直近 5 年間の増加率では、中国の 7.11 倍が圧倒的に大きく、日本は 2.31 倍と欧米諸国並みに増えてはいるが、AI 領域の研究開発費（推定）では中国に抜かれて 3 位であった。
日本は AI 領域における特許数が多く、世界トップクラスの特許件数を持つ技術領域（Comupter
Vision 等）が強みである。一方、特許件数に大きく影響する研究開発費については、他国の増加率に比べて日本は低いことがわかった。
今後、日本企業が AI 領域で技術優位性や競争優位性を保つために、AI 関連の研究開発費は極めて重要であり、他国の研究開発費の増加率を考慮しながら、技術優位性を形成していくためにさらに研究開発に対する投資を促進することが重要である。

16

1.3 AI 関連の人材に関する動向調査
1.3.1 概要
本節では、日本の AI 人材育成の動向について、AI 人材の分類、需給の現状を整理した上で、諸外国の AI 人材に関する施策を紹介する。
1.3.2. AI 人材の需給動向
経済産業省「IT 人材需給に関する調査」4では、AI 人材の需要と供給の動向を調査して報告書としてとりまとめている。同調査では、AI 人材の能力を、AI 研究者（AI に関する学術論文を執筆・発表する人材）、AI 開発者（AI モデルをソフトウェアやシステムとして実装できる人材）、AI 事業企画
（AI モデルを理解した上で市場に売り出すことができる人材）に区分し（図表 1-3-1）、各区分のAI 人材需給の試算を行った。なお、AI 人材のうち、AI 利用者（AI のシステム、アプリケーションを利用する人材）は AI 人材需給の試算の対象外としている。

区分

図表 1-3-1 「IT 人材需給に関する調査」における調査対象の AI 人材概要

AI 研究者（AI サイエンティスト）

AI 開発者（AI エンジニア）

AI 事業企画（AI プランナー）

AI 利用者（AI ユーザー）＜エキスパートレベル＞ AI を実現する数理モデル（以下、「AI モデル」という。）
についての研究を行う人材。AI に関連する分野で学位（博士号等）を有するな
ど、学術的な素養を備えた上で研究に従事する。AI に関する学術論文を執筆・発表した実績があるか、少なくとも自身の研究領域に関する学術論文に日頃から目を通しているような人材。
＜エキスパートレベル＞ AI モデルやその背景となる技術的な概念を理解した上で、そのモデルをソフトウェアやシステムとして実装できる人材（博士号取得者等を含む、学術論文を理解できるレベルの人材を想定）。
＜ミドルレベル＞ 既存の AI ライブラリ等を活用して、AI 機能を搭載したソフトウェ
アやシステムを開発できる人材。
＜エキスパートレベル＞ AI モデルやその背景となる技術的な概念を理解した上で、AI を活用した製品・サービスを企画し、市場に売り出すことができる人材（博士号取得者等を含む、学術論文を理解できるレベルの人材を想定）。
＜ミドルレベル＞ AI の特徴や課題等を理解した上で、AI を活用した製品・サービスを企画し、市場に売り出すことができる人材。
AI を用いたソフトウェアやシステム、アプリケーション等を適切に利活用できる人材（今回調査の試算対象外）。

「IT 人材需給に関する調査」報告書の AI 人材数（供給）の試算イメージを図表 1-3-2 に示す。
同報告書では、AI 人材の不足数について、2025 年に 8 万 8,460 人（平均シナリオ：AI 市場の需要の伸びは 16.1%／年）～2 万 7,053 人（低位シナリオ：AI 市場の需要の伸びは 10.3%／

4

経済産業省「IT 人材需給に関する調査」（2019）17年）、2030 年に 12 万 3,718 人（平均シナリオ）～1 万 2,281 人（低位シナリオ）不足するという試算結果を示している（図表 1-3-3、図表 1-3-4）。
図表 1-3-2 AI 人材数（供給）の試算イメージ

図表 1-3-3 AI 人材全体の需給に関する試算結果（AI 市場の需要の伸びを 16.1%とした場合）

18図表 1-3-4 AI 人材全体の需給に関する試算結果（AI 市場の需要の伸びを 10.3%とした場合）

AI 需要の伸びが「平均」で、生産性上昇を考慮しない場合、AI 人材の需給ギャップは、2018 年の3.4 万人から拡大し、2025 年には 9.7 万人、2030 年には 14.5 万人に拡大する。他方、AI 需要の伸びが「低位」の場合、2018 年の 3.4 万人から、2025 年には 3.2 万人、2030 年には 2.4 万人まで緩和する（図表 1-3-5）。
なお、AI 人材の生産性が 0.7%上昇し、かつ、AI 需要の伸びが「平均」の場合は、2025 年には8.8 万人、2030 年には 12.4 万人の需給ギャップが生じる。また、AI 需要の伸びが「低位」の場合、2018 年の 3.4 万人から需給ギャップは徐々に減少し、2025 年には 2.7 万人、2030 年には 1.2
万人まで緩和すると試算されている。
AI 戦略 2019 では、実際の教育機関の学生数や、AI 人材の需給の資産を踏まえて、具体的な育成目標を掲げており、各施策については次節で紹介する。

19

図表 1-3-5 2030 年の AI 人材需給ギャップの推移
AI 需要の伸び

AI 人材の需給ギャップ

生産性の
上昇率

平均

0.00%

（CAGR:約 16.1%）

0.70%

低位

0.00%

（CAGR:約 10.3%）

0.70%

2018 年

3.4 万人2020 年2025 年

2030 年

4.5 万人

9.7 万人14.5 万人

4.4 万人

8.8 万人12.4 万人

2.9 万人

3.2 万人

2.4 万人

2.8 万人

2.7 万人

1.2 万人

1.3.3. AI 人材の育成に向けた施策
本節では、AI 人材の育成に向けた施策について、日本及び諸外国における動向を紹介する。ここでの紹介内容は主に、内閣府「数理・データサイエンス・AI 教育プログラム認定制度検討会議」の資料を引用しており、各資料の記載内容に、公開情報を加えて補足を行っている。
（１）日本の AI 人材育成
AI 戦略 20195で掲げられている「教育改革」では、2025 年の実現を念頭として以下の教育目標が設定されている。
・

全ての高等学校卒業生が、「理数・データサイエンス・AI」に関する基礎的なリテラシーを習得。また、新たな社会の在り方や製品・サービスのデザインなどに向けた問題発見・解決学習の体験などを通じた創造性の涵養・

データサイエンス・AI を理解し、各専門分野で応用できる人材を育成（約 25 万人／年）

・

データサイエンス・AI を駆使してイノベーションを創出し、世界で活躍できるレベルの人材の発掘・育成（約 2,000 人／年、そのうちトップクラス約 100 人／年）・

数理・データサイエンス・AI を育むリカレント教育を多くの社会人（約 100 万人／年）に実施（女性の社会参加を促進するリカレント教育を含む）
この目標に向けて、AI 戦略 2019 では数理・データサイエンス・AI に関する人材については、「リテラシーレベル」「応用基礎レベル」「エキスパートレベル」の 3 つのレベルに区分して、それぞれの人材育成方策が示されている（図表１-3-6）。「リテラシーレベル」及び「応用基礎レベル」については、大学を中心として様々な教育プログラムが作られており、これらを普及促進する取組が進められている。
今後の課題は「エキスパートレベル」の人材育成である。「エキスパートレベル」として位置づけられた人
材や、「エキスパートレベル」との間の橋渡しとなるような人材（例えば、適切な指導の下でビッグデータ利活用プロジェクトの一部分を担当できる能力を持つ人材（約 5 万人/年））の育成に向けて、大きな5

統合イノベーション戦略推進会議「AI 戦略 2019」（2019）20

ギャップが生まれていることから、応用基礎レベルよりさらにレベルの高い人材の育成に関する検討が今後必要となると指摘されている6。
経済産業省では、エキスパートレベルの AI 人材育成施策として、AI Quest（課題解決型 AI 人材育成事業）7を進めている。AI Quest は、講師が一方的にカリキュラムを教える形式の手法とは一線を画し、企業の実際の課題に基づくケーススタディを中心とした「実践的な学びの場」において、参加者同士がお互いにアイデアを試し、学びあいながら、一人一人がそれぞれの体験として、AI を活用した企業の課題解決方法を身に付けることを目的としている。
産学連携による AI 人材育成としては 2016 年 6 月にトヨタ自動車、ドワンゴなど 8 社により、東京大学に「先端人工知能学教育寄付講座」が開設されており、近年はこのような AI 関連の講座やプログ
ラムの設置事例が増えており8、学生・大学院生だけでなく社会人にも開かれたプログラム、特定企業
定、共同研究型など多様なプログラムがある。2019 年 12 月には、東京大学とソフトバンクが世界最高レベルの人と知の集まる研究所「Beyond AI 研究所」の開設及び研究成果の事業化に向けた取組に関する協定を締結したことが公表された。今後も優秀な AI 人材を求める企業と大学等の研究機関が連携し、AI 人材の育成が進むことが期待される。
図表 1-3-6 AI 戦略 2019 における教育改革に向けた取組

6

内閣府「数理・データサイエンス・AI 教育プログラム認定制度（応用基礎レベル）」の創設について（2021）

7

経済産業省「AI Quest」HP

8

独立行政法人・情報処理推進機構「AI 白書 2020」（2020）21

（２）米国
米国では、科学及び経済におけるリーダーシップの維持・強化を目指すことを目標に掲げた大統領令(Executive Order 13859)のもと、5 つの原則、目的、施策方針である「The American AI
Initiative」の他、AI 研究開発への政府投資や労働力確保に関する指針が示されている。例えば、5つの原則の一つの「AI 労働力の構築」では以下のように教育施策に関する言及がされている。
・

Section 1. Policy and Principles (c)：AI 技術の開発・応用スキルを持ち、現在の経済や将来の仕事に対応できる人材を育成する。

・Section 2. Objectives. (e)：
連邦機関は、見習い制度、技能プログラム、コンピュータサイエンスに重点を置いた STEM 教育
を通じて米国の次世代の AI 研究者やユーザーを育成し、連邦政府職員を含む米国の労働者
が、AI がもたらす機会を十分に活用できるようにする。

・Section 7. AI and the American Workforce (i) (A)：
連邦機関は、AI を優先分野として、法律で認められる範囲内で米国市民を対象とした高校、学部及び大学院のフェローシップ、 代替教育及びトレーニングプログラムに助成金を給付する。
大統領令として掲げられた指針に対して、各連邦機関が人材育成施策を展開している。アメリカ国立科学財団（NSF）は、AI 研究の一環として研究やインフラへの支援とともに PreK-12、大学からリカレ
ント教育に至るコンピュータサイエンス（CS）教育に必要な基盤構築を目的とする研究開発や人材育成施策に助成を行っている。具体的なプログラムを以下に挙げる。
・

学部教育における STEM 教育の改善:学部教育におけるコンピューティング (IUSE:CUE9)
2019 年 10 月から CS 教育の向上を目的とする 12~15 件のプロジェクトに総額 450万ドル（約 4 億 7 千万円）の支援を行う



複数の大学で締結されたパートナーシップに対して最長 18 か月、最大 35 万ドル（約3,650 万円）が支給される



IUSE:CUE の支援対象プロジェクトは学際的な CS 教育を提供するアプローチをとるものが多い

・

大学院リサーチ・フェローシップ（Graduate Research Fellowships：GRF）


米国機関で研究ベースの修士号及び博士号の取得を目指す AI やデータサイエンスを含む
NSF 指定の STEM 分野の大学院生を奨学金等で支援する

・

9

NSF リサーチ・トレーニーシップ（NSF Research Traineeship：NRT）

Improving Undergraduate STEM Education: Computing in Undergraduate Education (IUSE:

CUE)

22



優先度の高い学際的またはコンバージェンス研究における STEM 分野の大学院生のトレー
ニングを行う科学技術政策局（OSTP）は 2020 年 2 月に、The American AI Initiative の初年度評価
報告書を公表している。ここでは、5 つの原則の一つである「AI 労働力の構築」について分析をしており、初年度評価報告書には、各連邦機関が展開している奨学金プログラムやフェローシップなど既存の施策において、AI 分野が優先された例が挙げられている。また、STEM 教育の強化、技術アプレンティスシッ
プ（職業実習訓練制度）、技能再教育、生涯学習の提供には産学官の協力が欠かせないことをしており、STEM 分野における過小評価グループ（Under represented）の支援の必要性も挙げている。その他に、AI そのものを利用して AI 教育やトレーニングプログラムの最適化が可能であることが示唆されている。
既存の教育関連施策においても数理・データサイエンス・ＡＩ領域を優先とする方針が取られている。
さらに、コンピュータサイエンス履修者の増加に係る教育リソース不足を背景に、複数大学による学際的なアプローチをとる学部教育プロジェクトに対する連邦政府からの支援が行われている。
（３）中国
中国は「次世代人工知能開発計画」を策定し、6 つの重点任務のうちの一つとして「開放・協働型の人工知能科学技術イノベーション体系の構築」を掲げ、世界のトップレベル人材の誘致、AI 分野の教育課程の拡充、AI に他の専攻分野を融合した「AI+X」の複合専攻育成の新モデルの形成や、産学研（企業・大学・研究機関）連携等を通じて、人工知能高度人材の早急な育成・集積に取り組むこととしている10。さらに、中華人民共和国教育部が「次世代人工知能開発計画」を受けて策定した「高等教育の AI 人材育成工程表」では、2020 年までに学部生と大学院生向けの世界一流レベルの教科書 50 冊、AI 分野での国家レベルのオープン型オンラインカリキュラム 50 コースを作成する方針が示された。実際にオンライン教育とオフライン教育を併用した人工知能プロフェッショナル養成プログラム「人工智能专业培养方案」が始まっている。当プログラムでは、基礎理論科目の体系性を重視しつつも分野
融合的な最新の応用成果を示すことで、学生の興味関心を高める工夫がされている。特徴的な取組の一つとして、小中高の段階での AI 関連の教育の強化が挙げられ、香港に本社を置く AI 企業のSenseTime は、上海の華東師範大学と協力して、2018 年 4 月に「人工知能基礎」と題する中国の高校生に向けた教科書を出版した。本教材は、AI の歴史から、画像認識、音声認識、動画像などへの深層学習の適用のほか、GAN（Generative Adversarial Networks：敵対的生成ネットワー
ク）といった最新動向まで含み、清華大学附属高校や華東師範大学第二附属高校、上海交通大学
附属高校などを初めとする全国 40 校の高校で使用されていると公表されている。また、SenseTime
は、2019 年 5 月に「人工知能入門」と題する中国の中学生及び中学生以上の読者を対象にした教科書も出版した。本教材は、AI の概要からマシンビジョンの概要、画像認識入門、音声認識入門、自10

内閣府「数理・データサイエンス・AI 教育プログラム認定制度（応用基礎レベル）」の創設について（2021）

23

然言語処理、簡単な機械判断などについて、9 章構成で図解付きで解説されており、実生活と関連付けることを意識したコンテンツになっていることに加え、各章では簡単なプログラム演習やプロジェクト演習が用意されていると公表されている。
（４）英国
英国では、国家全体の産業戦略を踏まえて、重要課題である AI 分野を対象とした取組として、AI
Sector Deal11を公表した。同取組は、国内および世界の優秀な人材や企業を呼び込み英国をイノベーションの中心地とするほか、AI の恩恵を英国全土に普及させることを目的とし、民間からの投資も含め10 億ポンド（約 1450 億円）以上の投資が行われる計画である12。このうち、人材育成に関わる「People」の観点では世界最高水準の技術教育制度を確立することを掲げている。投資額としては、数学、デジタル、技術教育に 4 億 600 万ポンドを追加投資し、科学、技術、工学、数学（STEM）スキルの不足に対処することを支援する。また、デジタルおよび建設トレーニングへの 6400 万ポンドの投資を皮切りに、人々の再教育を支援する新しい国家再教育スキームを創設すると公表している。
（５）シンガポール
シンガポールでは、国際的 AI エコシステムの中心になることを目指して、国立研究財団（NRF）が開始した国家 AI プログラム「AI Singapore（AISG）」を進めている。AISG では、シンガポールにあるすべての研究機関と、AI 製品を開発する AI ベンチャー企業の活発なエコシステムを結集し、シンガポー
ルの AI への取組を強化するための機会を提供している。これは、NRF、スマート・ネーション・デジタル・ガ
バメント・オフィス、経済開発庁、情報通信メディア開発局、SGInnovate、統合医療情報システムからなる政府全体のパートナーシップによって推進されている。NRF は、AI シンガポールに 5 年間で最大 1
億 5 千万ドルを投資すると公表している13。
AISG の教育プログラムは、きめ細かく対象別に分けて提供されていることが特徴である（図表 1-36）。主としてビジネスパーソンを対象とする「AI for Everyone」、主として大卒者等を対象とする「AI
Apprenticeship Programme」の他、博士号取得希望者を対象とする「AISG PhD Fellowship
Programme」も提供されている。また、主に 10～12 歳程度の子供を対象とする「AI for Kids」な
ど、高等教育内外の幅広い層に対して実務を重視したプログラムが政府支援の下で提供されている。

11

https://www.gov.uk/government/publications/artificial-intelligence-sector-deal/ai-sector-deal

12

みずほリサーチ＆テクノロジー「欧州における AI 戦略-AI イノベーションの中心地を目指す英国の取り組み」（2018）13

The National Research Foundation, Singapore (NRF)の HP 参照)

24

図表 1-3-6 AI Singapore における教育プログラム
プログラム名称

概要

対象者

形態

AI for Everyone

AI 技術やアプリケーションの概要を理(AI4E)™

解する初学者用コース

AI for Students

オンライン学習プラットフォームを利用

中学・高校・大学生等

DataCamp 等、e ラーニ(AI4S)™

して AI やプログラミングの基本を学ぶ

やその教員

ング（6 か月程度）

AI for Industry(AI4I)™
AI Apprenticeship
Programme (AIAP)™
AI DataApprenticeship
Programme (AIDP)AISG PhD
Fellowship
Programme

Python を使用した基本的な AI 及びデータアプリケーション・プログラムを

AI/機械学習(ML)プロジェクトに講座と実践を行う。

ライブストリームによるワーク
ショップ（3 時間）

e ラーニング（12 か月程度）
AI エンジニアリング学習

主に大卒者（2 か月）、OJT（7 か月)

AI ソリューションのためのデータ・キュレーションの OJT を行う。
最先端の AI アルゴリズム、モデル、システムを生み出す人材育成を図る

AI を大学 1 年生の必須科目とする(ITE):AI の必須科目化
AI for Kids

ソフトウェア開発者

行う

The Institute ofTechnical Education

ビジネスパーソン

AI を学べる体験型ワークショップ

主に大卒者

的トレーニング(4 か月)
授業料免除や返済義務の博士号取得希望者

ない奨学金支給を行う（最長 4 年間）

2020 年の入学生
全員
主に 10～12 歳

25

コースワーク(2 か月)と実践

ITE の授業（1 年間）

ブートキャンプ（1 日間）

1.3.4 まとめ
本節では、日本の AI 人材育成の動向について、AI 人材の分類、需給の現状を整理した上で、各国の AI 人材に関する施策を紹介した。
はじめに、AI 人材の需給の動向について紹介した。経済産業省「IT 人材需給に関する調査」の試算によると、AI 人材の不足数は、2025 年に 8 万 8,460 人～2 万 7,053 人、2030 年に 12 万
3,718 人～1 万 2,281 人が不足すると試算されている。
AI 戦略 2019 では、実際の教育機関の学生数や AI 人材の需給の試算を踏まえて、AI 人材に対して、「リテラシーレベル」、「応用基礎レベル」、「エキスパートレベル」の教育を質保証して提供する施策を進めている。「リテラシーレベル」、「応用基礎レベル」については、大学を中心として様々な教育プログラムが作られており、これらを普及促進する取組が進められている。
今後の課題は「エキスパートレベル」の人材育成である。現状は経済産業省の AI Quest や、東京
大学と企業の産学連携による「先端人工知能学教育寄付講座」や「Beyond AI 研究所」などが設置され、学生・大学院生だけでなく、社会人、共同研究型など多様な形態で人材育成の取組が進められている。しかし、世界トップレベルの AI 研究を進める研究者や、実課題に AI を活用してイノベーション創出に取り組む能力を有する人材は学術界及び産業界のいずれにおいても需要が大きく、引き続き注力
すべき検討項目である。
AI 人材の教育は諸外国で活発であり、多様な教育プログラムが提供されている。シンガポールでは、
高等教育内外の幅広い層のそれぞれに対して、実務を重視したプログラムが提供されている。また、AI
人材の教育に留まらず、国内のすべての研究機関、政府系機関、企業の活発なエコシステムを結集して、シンガポールの AI への取組の機会を提供している。中国では、「次世代人工知能開発計画」の中で、世界のトップレベル人材の誘致、AI 分野の教育課程の拡充、AI に他の専攻分野を融合した「AI+X」の複合専攻育成の新モデルの形成や、産学研（企業・大学・研究機関）連携等を通じて、
人工知能高度人材の早急な育成・集積に取り組んでいる。
このように諸外国では様々な先進的な取組がある中で、日本では AI 人材育成のための教育プログラ
ムの整備が十分ではない。社会全体が AI による便益を最大限享受するためには、AI の社会受容性を高め、広く AI を利活用するユーザーを増やす必要があるが、広く国民がアクセスし、多くの人が活用するための教育はできていない。また、AI 戦略 2019 に基づいて、個別の施策が進んでいるが、AI 人材育
成と AI 研究開発、AI の社会実装との関係性などは明確ではない。政府機関、教育・研究機関、各産業領域で国際競争力を持つ企業など多様なプレイヤーを結集して、日本としての AI に関わる取組の機会を増やし、その中に人材育成を位置付けて個別施策を進めて、政府機関や関連省庁が進める各施策の効果を最大化していくことが求められる。

26

第2章 ヒューマン・インタラクション基盤技術に関する技術動向調査
2.1 ヒューマン・インタラクション技術の体系化
ヒューマン・インタラクション技術は、複雑で予測が困難な人の認知・行動を理解することで、臨機応変に迅速で違和感なく人の状況判断やコミュニケーションを支援する技術である。ヒューマン・インタラクション
技術は情報科学分野の画像認識、自然言語処理、機械学習などの様々な技術が有機的に連携した技術領域であり、基本機能としては「情報取得（センシング）」「マルチモーダル状況判断」「アクション判
断」の 3 つに分けることができる（図表 2-1-1）。

ヒューマン・インタラクション
教育領域
介護領域
接客領域
基盤技術
本稿ではヒューマン・インタラクション技術が関わる技術領域をより明確にするために、人工知能学会が応用領域作成した AI 技術マップ E のキーワードをもとに、ヒューマン・インタラクション基盤技術に関するキーワードを
介護者
人

教員

人

生徒

介護福祉士・

要介護者

従業員

顧客

（講師）
（学生）
収集した。また、近年トピックとして挙がる技術キーワードを収集し、HI技術体系に紐づけて整理を行っ
ケアマネジャー

た。

認知的インタラクション

対話
支援

状況判断
指導
学習
介護業務 状況判断 健康増進
感情推定
感情推定
支援 図表行動予測
支援
・予防
支援
行動予測
2-1-1 ヒューマン・インタラクション技術

情報取得
センシング・前処理

状況判断
感情推定・行動予測

サービス
支援

状況判断
感情推定
行動予測

アクション判断
タスクプランニング

ヒューマン・
インタラクション技術

2.2 ヒューマン・インタラクション技術の技術俯瞰図ヒューマン・インタラクション基盤技術に関連キーワードや技術分野を明確にするために、AI 技術に関わる技術キーワードから、特に「情報取得（センシング）」「マルチモーダル状況判断」「アクション判断」に関わる技術キーワードを抽出してマッピングを行った（図表 2-2-1、図表 2-2-2）。AI 技術に関わるキー
ワードとしては、人工知能学会が作成した AI 技術マップ E のキーワード14を使用した。本マップ E は、人工知能学会論文誌編集委員会が、AI マップタスクフォースで選定したキーワード群をもとに、人工知能学会の学術論文に付与すべきキーワードを追加・修正し、論文用のキーワードとして策定されている。

14

人工知能学会「AI マップβ 2.0」

27

新規
顧客体験

図表 2-2-1 人工知能学会の技術マップ E からのキーワードの抽出
分類

HI基盤
技術

キーワード
エキスパートシステム
オペレーシヨンズリサーチ
グラフ理論
計算論的神経科学・脳科学
シンボルグラウンディング
スケジューリング
制約充足問題・充足可能性問題
探索・論理・推論アルゴ'リズ厶

認知科学
基礎・
理論 認知アーキテクチャ
汎用人工知能ヒューリスティクス
ファジィ論理プランニングプロダクシヨンシステ厶
ベイズ推定
包摂アーキテクチャ
ルールベースシステ厶
その他

〇
〇
〇
〇
〇

動画像処理
マルチモーダル処理
その他
オントロジー
知識獲得・発見
知識共有・管理
知識の
知識表現
利用と
知識グラフ
共有
知識ベース
データマイニング
その他

異常検知
遺伝的アルゴリズム
概念学習
強化学習
クラスタリング
計算論的学習理論
情報論的学習理論
進化計算
機械学習 深層学習
スパースコーディング
敵対的学習
転移学習
統計的学習
ニューラルネットワーク
パターン認識半教師あり学習
表現学習(エンベディング)
その他

キーワード

一般物体認識
音声認識
音声生成
画像認識
画像音声 画像生成
メディア コンピュータビジョン
処理
ジェスチャー認識

HI基盤
技術

キーワード

分類

〇

分類

〇

分類

HI基盤
技術
〇
〇
〇
〇
〇
〇

分類

キーワード

言語
メディア
処理

意味理解
オノマトペ
会話・談話・意図理解
機械翻訳
対話処理・対話システ厶
テキストマイニング
非タスク指向対話
要約
その他

〇
〇
〇

〇
〇

HI基盤
技術
〇
〇
〇

記号創発ロボティクス〇

サイバーフィジカルシステ厶

〇

身体性ロボットと 知能メカトロニクス
実世界 知能ロボット
知能ロボティクス
認知ロボティクス
ヒューマンロボット
インタラクション
その他

キーワード

Webインタラクシヨン
Webマイニング
クラウドソーシング・
Web ヒューマンコンピュテーシヨン
インテリジェ 集合知ンス
セマンテイックWeb
情報検索
情報推薦
ソーシャルメディア
意思決定・合意形成
オークション
群知能ゲー厶理論
エージェント シミュレーション
分散協調
マーケットデザイン
マルチエージェント
その他

分類

キーワード

アフォーダンス
ヴァーチャルリアリティ
感性
行動推定
行動変容
仕掛学
情報可視化
ヒューマン
インタ スキルサイエンス
フェース 知的ユーザインタフェース
ヒューマンエージェント
インタラクシヨン
ヒューマンコンピュータ
インタラクション
マルチモーダル
インタラクシヨン
その他

HI基盤
技術

〇
〇
〇

〇

〇

〇
〇

HI基盤
技術
〇
〇

分類

キーワード
AI
ライフサイクル

HI基盤
技術〇

計算社会科学
〇
AI応用
〇
〇
〇
〇
〇

AIと社会

行動経済学
データサイエンス
バイオインフォマティクス
マテリアルズインフォマティクス
医療・ケア応用
学術応用
教育応用
芸術•エンタテイシメント応用
産業応用
インフラ応用
社会課題応用マネジメント応用
Well-being Computing
AI公平性
AI信頼性
AI説明可能性AI倫理
プライバシー
その他

〇
〇

〇
〇
〇
〇
〇
〇
〇
〇
〇
〇
〇
〇
〇
〇

図表 2-2-2 ヒューマン・インタラクション技術の技術俯瞰図

Ａ
Ｉ
Ｈ技
Ｉ術
基マ
盤ッ
技プ
術の
のキ
対ー
応ワ
ー
ド
と

アクション判断
タスクプランニング

情報取得

状況判断

センシング

感情推定

サイバー

AI応用

一般物体認識
音声認識
画像認識
ジェスチャー認識
動画像処理
異常検知
認知科学

意味理解
会話・談話・意図理解
感性

マルチエージェント
シミュレーション
分散協調
群知能
Webインタラクション
Webマイニング
プランニング

行動経済学、データサイエンス
応用：医療・ケア、学術、教育、
産業・エンタメ、インフラ、社会
課題、マネジメント、行動変容

前処理
動画像処理
マルチモーダル処理

文脈理解
意味理解
会話・談話・意図理解
知識表現
セマンテイックWeb

フィジカル（ロボット）
ヒューマンインタフェース
知能ロボティクス
インタラクション
対話処理・システム
CPS
音声生成、画像生成

行動予測
行動推定

横断的な分野探索・論理・推論、ルールベースシステム、ベイズ推定、機械学習、オントロジー

28

応用

AIとELSI
AI公平性
信頼性
AI説明可能性倫理
プライバシー2.3 ヒューマン・インタラクション技術の研究動向の調査方法
ヒューマン・インタラクション技術の研究動向を把握するために、ヒューマン・インタラクション技術に関連する学会で 2019 年及び 2020 年に発表された研究成果を対象に、ヒューマン・インタラクション技術に関わる学会論文・原著論文を抽出して、研究内容をまとめた。調査対象は機械学習分野、コンピュータ・ヒ
ューマン・インタラクション分野、ロボティクス分野の学会を主とした（図表 2-3-1）。ヒューマン・インタラク
ション技術に関わる研究内容の抽出は、「マルチモーダル状況理解（Multimodal 等）」「感情推定（Emotion Recognition 等）」「文脈理解（Contextual understanding 等）」「行動予測・人の行動（Behavior prediction または Human Behavior 等）」などのキーワードの有無によって、関連性の判断を行った。
図表 2-3-1 調査対象とした学会
対象学会調査ソース名

分野
ヒューマン・
インタラクション関連
機械学習関連ACM SIGCHI：Computer-Human Interaction
ACM SIGKDD：Knowledge Discovery in Data

(データマイニング関連)

ICML：International Conference on Machine Learning
NIPS：The Conference and Workshop on Neural Information Processing Systems

機械学習関連機械学習関連（機械学習・神経科学）

HRI：Human-Robot Interaction

ロボティクス関連

その他
IROS：IEEE/RSJ International Conference on Intelligent Robots and Systems
ICRA：IEEE International Conference on Robotics and Automation
RSS：Robotics: Science and Systems
HRI：」ACM/IEEE International Conference on Human-Robot Interaction

情報科学全般（この他、ヒューマン・インタラクション技術に関わるキーワードをもとにデスクトップ調査を行った）

本稿では、抽出された研究のうち、特にヒューマン・インタラクション技術に関連する研究を紹介する。
研究内容は様々な産業応用が考えらえる基礎研究段階のものと、特定の産業領域を想定された実証
研究段階のものがある。次節では、「情報取得」、「マルチモーダル状況判断」、「アクション判断」、「教育領域」、「介護領域」、「接客領域」に分類して紹介を行う。各研究内容について、ヒューマン・インタラク
ション技術である「センシング技術」、「感情推定技術」、「文脈理解技術」、「行動予測技術」が含まれているかを整理している。

29

2.4 情報取得（センシング・前処理等）に関する研究動向
人間の心理状態や意図を解釈するための表情認識やポーズ認識といった画像認識や音声認識は、
カメラやマイクのハードと認識技術の精度向上により、多くのロボット研究で用いられている。また、単体ではなく、表情認識と音声認識、顔検出と音源検出、表情認識となどといった複数のモーダルチャネルを扱った研究も多く見られた。
医療分野では、音声認識、体温測定、キーワード検出、咳検出などの機能を組み合わせて、感染のリスク評価を行う研究や、音声データを用いて精神疾患を推定する研究などが行われている。
自動運転分野では、ドライバーの心拍数、眼球運動、ガルヴァニック皮膚反応といった様々な生体データの測定とそれに基づく行動推定の研究も行われている。その他には、高齢者の感情推定のための心電図データを測定するスマートシャツの開発や、自閉症の子供の意図理解を目指した触覚センサーの調査、または自宅環境での利用に特化したロボット搭載型のミリ波レーダーシステムの研究など、用途に特化したセンサーの開発も行われている。
また、高齢者の医療・ヘルスケアに関わる研究では、研究開発に用いるためのデータセットがまだ十分ではないため、kinect を使った高齢者の日常動作の大規模データセットの作成や、高齢者の感情推定のための表情と音声のデータセットの作成など、高齢者に特化したデータセットの作成も進められている。
データに関しては、アノテーションデータ作成の負荷低減を目指した、合成データや物理シミュレータによるシミュレーションデータの活用も研究されている。
研究用データセットにおける研究が十分に揃っているテーマに関しては、実環境におけるデータ取得を用いたテーマの研究も多い傾向にある。
（１）マルチモーダルデータを用いた自動運転におけるドライバーのテイクオーバー（運転交代）の予測
これまでの研究で、自動運転において生じるテイクオーバー（機械から人への運転交代）に対してドライバーが反応しない可能性が明らかになっている。そこで、運転に関する事前データ、ドライバーの眼球運
動・心拍数・ガルヴァニック皮膚反応（GSR）といったマルチモーダルデータ、車両データから、ドライバーのテイクオーバーの意図・時間・品質を予測するディープニューラルネットワークベースのフレームワークである
DeepTake を開発した。従来の最先端の手法と比較して、テイクオーバー時間と品質の予測において、優れていることが示された。
（ 出 所 ） 2021, DeepTake: Prediction of Driver Takeover Behavior Using Multimodal Data,
Pakdamanian, Erfan and Sheng, Shili and Baee, Sonia and Heo, Seongkook and Kraus, Sarit andFeng, Lu, Proceedings of the 2021 CHI Conference on Human Factors in Computing Systems（２）スマートシャツとロボットアシスタントによるネガティブな感情マネジメントの研究
怒り、恐怖、緊張、抑うつなどの負の影響は、人間の病気への感受性を高める可能性があると言われている。本研究では、心電図信号から負の感情を認識し、ロボットアシスタントを介して感情調整を行うことができる負の感情管理システムを提案し、健康リスクの低減につながる可能性を示している。

30

（出所）2021, Negative Emotion Management Using a Smart Shirt and a Robot Assistant, Sheng,
Weihua; Pham, Minh; Do, Ha Manh; Su, Zhidong; Bishop, Alex J., IEEE International Conferenceon Robotics and Automation (ICRA)（３）ロボット搭載型 mmWave レーダによる心拍計測
自宅での心拍数のモニタリングは高齢者や術後の回復期にある患者などの健康状態を評価するのに有効な手段であり、非接触型の心拍数モニタリングは広く検討されている。本研究ではユーザーの日常生活を妨げることなく、ユーザーのさまざまな姿勢で定期的に心拍数を測定するロボット搭載型ミリ波レー
ダーシステム「mBeats」を提案している。新しい深層学習アプローチを組み合わせることで、下肢からの正確な心拍数測定と、それに対応する不確実性推定値を得ることができることを示した。
（出所）2020, Heart Rate Sensing with a Robot Mounted mmWave Radar, Zhao, Peijun and Lu,
Chris Xiaoxuan and Wang, Bing and Chen, Changhao and Xie, Linhai and Wang, Mengyu andTrigoni, Niki and Markham, Andrew, IEEE International Conference on Robotics and Automation(ICRA)

31

2.5 マルチモーダル状況判断（感情推定、行動予測等）に関する研究動向
表情や音声からの感情認識や意図認識は既に多くの研究で用いられている。さらには、歩行のポーズ
認識からの感情推定や、人間の手の動きから人の意図を推定など、様々な行動データからの感情や意図推定を搭載したロボットの研究も行われている。その他、マルチモーダルデータを用いた子供の痛みの推定といった嬉しさや悲しさといった単純な感情以外の推定や、人の信頼度を推定する研究も行われている。
マルチモーダルデータを用いることで、複数人の会話において参加レベルが低い人を特定して話しかけたり、人とロボットの共同作業を想定したケースにおいては協調性を高めるため、人のエンゲージメントや意図を理解したりと、より複雑な状況認識に研究も進められている。
また、今の状態を認識するだけでなく、高齢者の転倒を未然に防いだり、サービスロボットが尋ねられる前にサービス提供をするといった、ロボットがプロアクティブな行動を取れるための行動予測の研究も行われている。モデル作成については深層学習を用いたものが多く、特に、エンドツーエンド学習を適用したものが多く見られる。
高齢者の医療・ヘルスケアを対象にした研究では、データセットとともに、感情認識などのモデル作成についても特化した研究が行われ始めており、高齢者データに対する音声感情認識の学会コンペなども行われている。
物体認識した物理空間における物体とロボット内の知識構造とのエンティティの紐付け、さらには紐付けた情報に基づく人との会話や指示内容の把握に関しては、SPRING プロジェクトなどにおいて既にロボットに搭載されているが、より広域な物体を取り扱えるようにするための研究などは引き続き行われている。
（１）声の大きさの自動調整を備えたロボットによる通行中の人との対話の研究
ロボットが声の大きさを調整することで、参加者がパーソナライズされたと感じ、ロボットが段階的に行動を調整することで、参加者がロボットに立ち寄って交流する可能性が高まることを示した。ロボットには人検出器、人追跡器、音量調節器などが備わっている。体の向きや視線の情報に基づいて人を追跡し、人の距離に応じて生成されたテキストを自律的に適応させている。
（出所）2021, Initiating Human-Robot Interactions Using Incremental Speech Adaptation, Kerstin
Fischer | Lakshadeep Naik | Rosalyn M. Langedijk | Timo Baumann | Matouš Jelínek | Oskar
Palinko, Proceedings of the 2021 ACM/IEEE International Conference on Human-Robot Interaction（２）子供の疼痛管理支援を目指したインテリジェントな適応型ヒューマノイドロボットの開発
表情認識と音声認識から感情予測による子供の痛みと感情を評価し、それに応じて言語的および非言語的な対話反応を適応させ、最適な気晴らしを行うインテリジェントな適応型ヒューマノイドロボットの開発を目指している。表情認識は Nao ロボットのカメラからの画像を Convolutional Neural
Network（ CNN）で分析し、音 声認識はマイクからのデータ を Deep Time-Delay Markov
network （DTMN）で処理し、強化学習は SARSA ベースで行っている。

32

（出所）2021, Adaptive Humanoid Robots for Pain Management in Children, Sudhir Shenoy |Yueyue Hou | Xinran Wang | Fateme Nikseresht | Afsaneh Doryab, Proceedings of the 2021
ACM/IEEE International Conference on Human-Robot Interaction（３）多人数会話における受動的被験者の識別と働きかけを行うヒューマノイドロボットの研究
ヒューマノイドロボットを用いて、多人数での会話において受動的な被験者を検出して参加させるための新しい手法を提案している。受動的なユーザーの検出は、1）顔認識により人間の検出・識別、2）音声検出、3）話者の方向推定、4）現在と過去の会話情報の分析による異常検出、を行っている。ユーザーの会話参加への働きかけは、Natural Language Processing（NLP）により会話トピックに類似したトリビアとユーザー名を含む文章を生成し、音声出力される。予備実験では受動的な被験者を識別して会話に参加させることに成功している。
（出所）2021, Identification and Engagement of Passive Subjects in Multiparty Conversations by
a Humanoid Robot, David Ayllon | Ting-Shuo Chou | Adam King | Yang Shen, Proceedings of the2021 ACM/IEEE International Conference on Human-Robot Interaction33

2.6 アクション判断（タスクプランニング等）に関する研究動向
センシング、状況認識、アクション判断が連動した研究としては、移動型ロボットに関する研究に事例が多い。例えば、近寄ってくる人の感情を推定して人の感情状態に応じて経路を変えたり、会話シーンにおいて検出した距離に応じて声の大きさを変えたりと、より環境に馴染むような研究が進められている。また、人が障害物になっている際に会話による解決を計画したり、問題が発生したときに人を探索したりするなど、実環境における適応に関する研究も多い。ユニークなものとしては、道を教えてくれた人の自信度合いを推定し、それに基づく経路選択をする研究もある。
人とロボットの共同作業においては、協調性や信頼度を認識や推定してそれに基づいてアクション判断をすることに加えて、ロボット側から意図を人に提示にすることで協調性を高める研究も行われている。
アクション判断としては、AI やロボット自身がアクションを行うことに加えて、多数の選択肢の中から状況に合致する行動をレコメンドすることで、人の行動を支援する研究も行われている。具体的には、リハビリ時の介護者から要介護者へのアドバイス選択や、テレプレゼンスによる遠隔での表現選択などの研究がある。後者は強化学習と Human-in-the-loop を組み合わせて自動化を行っている。
また、ロボットやエージェントが、人の行動へ介入したり、さらには行動変容を促すようなアクションをする
研究もあり、このような研究においては、人とコミュニケーションを取るための会話生成なども同時に必要になってくる。例えば、会話への参加レベルが低い人を会話に引き込むケースにおいては、会話内容のトピックを分析し、それに類似するフレーズを応答させるといった研究などがある。
（１）人間とロボットのチームワークの多面性を推論するアルゴリズムの研究
従来の人間とロボットのチームワークに関する研究ではチームワークが存在することが前提となっていたが、本来はロボットがチームメイトとしてのメリットを示す仕組みが必要である。この研究では Shared
Cooperative Activity (SCA)の 3 つの要素である「相互応答性（意図の理解）・共同活動へのコ
ミットメント（サブプランの調整）・相互支援へのコミットメント（支援の提供）」のすべてを備えた
Teammate Algorithm for Shared Cooperation (TASC) という新しいアルゴリズムを提案している。
（出所）2021, Valuable Robotic Teammates: Algorithms That Reason About the Multiple
Dimensions of Human-Robot Teamwork, Mai Lee Chang | Andrea Thomaz, Proceedings of the2021 ACM/IEEE International Conference on Human-Robot Interaction（２）歩行者を対象とした社会認識型ロボットナビゲーションのための新しいエンドツーエンドの感情予測
アルゴリズムの研究
社会性を意識したロボットナビゲーションを行うための、歩行に基づく感情・近接学習アルゴリズムを開発した。車載カメラで撮影した RGB ビデオからフレームごとに歩行者のポーズを抽出し、感情を 4 つのクラスに分類する。ロボットは、幸せを感じたら近くを移動し、怒りを認識したら距離を保って移動する。感情34

予測の精度は、Emotion-Gait ベンチマークデータセットにおいて平均 82.47%を達成した。この結果
は、3D 歩行からの感情認識において現在の最先端のアルゴリズムよりも優れている。
（出所）2020, ProxEmo: Gait-based Emotion Learning and Multi-view Proxemic Fusion forSocially-Aware Robot Navigation, Narayanan, Venkatraman and Manoghar, Bala Murali and
Sashank Dorbala, Vishnu and Manocha, Dinesh and Bera, Aniket, 2020 IEEE/RSJ International
Conference on Intelligent Robots and Systems (IROS)（３）人間の長期的な動きの予測に基づく人間認識型ロボットナビゲーションの研究
屋内環境で活動するサービスロボットにとっては、人間の快適性のルールを守りつつ、ロボットの効率的な経路を見つけることが求められる。本論文では人間の動きを長期的に予測することで人間を意識した
新しいナビゲーション手法を提案する。人間が不快に感じるロボットのナビゲーション動作を特定するために
ユーザー調査を行い、対応する制約条件を定義し、シミュレーションと実際の実験でこのナビゲーションシ
ステムを評価した。その結果、既存のアプローチよりも、ロボットの到着時間を最小限に抑えつつ快適性が優れていた。
（出所）2020, Human-Aware Robot Navigation by Long-Term Movement Prediction, Bruckschen,
Lilli and Bungert, Kira and Dengler, Nils and Bennewitz, Maren, 2020 IEEE/RSJ International
Conference on Intelligent Robots and Systems (IROS)（４）人間の指示の信頼度を評価して意思決定する、深層強化学習に基づく信頼駆動型ロボットナ
ビゲーションアルゴリズムの提案
ロボットが人間のナビゲーションガイドを信頼できるかという問いに答えることを目的としている。本手法
では人間の言語から計算された感情的な特徴と、与えられたガイダンスについて知的な判断を行うことを学習する深層強化学習ポリシーを組み合わせて使用する。また、人間の誘導に従って目標地点に到達することを学習するだけでなく、環境中の人間の全体的な信頼度を測定するロボット信頼度指標も学習する。ナビゲーションのための人間の言語指示から言語記号を計算するための Lang2Sym データ
セットも公開している。
（出所）2021, Can a Robot Trust You? A DRL-Based Approach to Personality-Driven, HumanGuided Navigation, Dorbala, Vishnu Sashank; Ambalam, Arjun; Bera, Aniket, 2021 IEEE
International Conference on Robotics and Automation (ICRA)（５）人が多く住む環境での社会性を持ったロボットナビゲーションのフレームワークの研究
自律型ロボットが屋内環境で移動するには人からの協力が必要である。本研究では、社会的に受け入れられる経路を計画し目標に到達するための会話を行うことを目的とした、周囲の知覚・シーンの社会35

的マップの定義・人間を意識した経路計画とナビゲーション・状況を解決するための対話計画、などの複数の機能レイヤーを統合したナビゲーションアーキテクチャを提案する。ナビゲーション中に人と対話しなければならないという複数のユースケースにおいて評価をした結果、参加者はロボットの行動が現実的で人間らしいと報告した。
（出所）2021, Towards Efficient Human-Robot Cooperation for Socially-Aware Robot Navigationin Human-Populated Environments: The SNAPE Framework, Vega, Araceli; Gondkar, Rishi; Manso,
Luis J.; Núñez, Pedro, IEEE International Conference on Robotics and Automation (ICRA)（６）コンパニオンロボットとクラウドを活用した高齢者向け会話型服薬管理システム
服薬リマインダー機能を持つモバイルアプリやデバイスはいくつかあるがそのユーザーインターフェースや操作性は高齢者には不親切なものが多い。本研究では会話ベースの服薬管理システム（CMMS）を提案する。CMMS をコンパニオンロボットに実装し、クラウドを利用して服薬リマインダーの作成や服薬アドヒ
アランスの確認を行う。ユーザーテストの結果、参加者が本システムを使用する際に高い満足度を得ていることが明らかになった。
（出所）2021, Conversation-Based Medication Management System for Older Adults Using a
Companion Robot and Cloud, Su, Zhidong; Liang, Fei; Do, Ha Manh; Bishop, Alex J.; Carlson,
Barbara; Sheng, Weihua, IEEE International Conference on Robotics and Automation (ICRA)（７）米国のセラピストによるソーシャルロボット拡張型遠隔医療プラットフォームの有用性に関する調査研究
米国で開業している 351 人のセラピストを対象とした Lil’Flo プラットフォームの大規模な有用性認知評価を紹介する。一般的な関心事に関する質問と Lil‘Flo の知覚的有用性に関する 5 つの質問に対する回答を分析した。セラピストは Lil’Flo が従来のテレプレゼンスと比較して、テレハブのやり取りにおけるコミュニケーション、モチベーション、コンプライアンスを大幅に改善すると考えている。27％のセラピストがLil‘Flo の使用に興味があると回答した。さらに Lil’Flo に関心のあるセラピストは関心のないセラピストと比較して有用性が有意に高かった。
（ 出 所 ） 2021, Perceived Usefulness of a Social Robot Augmented Telehealth Platform by
Therapists in the United States, Sobrepera, Michael J.; Lee, Vera G.; Garg, Suveer; Mendonca,
Rochelle; Johnson, Michelle J., IEEE International Conference on Robotics and Automation (ICRA)36

2.7 教育領域に関する研究動向
教育領域の現場では電子教材の提供や教員の指導方法の補助などに様々な情報技術が使われているが、業務効率化もしくは電子教材の提供における個別化教育を目的としたものが主である。生徒の学習意欲の向上や教育現場の講義等に対してリアルタイムに介入支援するサービスはまだ見られず、現在は研究段階である。
学術研究としては、MOOCs（公開オンライン講座）の利用拡大に相まって、デジタル上での教育コ
ンテンツのパーソナライズに関連するテーマが多い。パーソナライズにおいては、蓄積したデータからの生徒の評価や学習状態の定量化が重要になる。学習者の過去の学習記録から将来を予測する方法としては、
項目反応理論やナレッジトレーシングなどが研究されているが、パーソナライズのための解釈性を高めた手法の開発なども引き続き研究されている。また、パーソナライズの際のインターフェースとなることの多い会話
エージェントとしては、テキストだけでなく音声インターフェースを搭載することで学習効果を高める研究も行われている。
感情と学習との基礎研究も行われており、学生（特に幼児期）の表情や感情を認識し、それに合わせてパーソナライズすることで学習を促進する研究なども行われている。
デジタルとは違った物理的なロボットの活用では、教室に設置することでコミュニケーションを促進すること
で学習成果を高めたり、ロボットを生徒役、生徒を教師役とした学習方法を取ることで学習成果を高める研究などが行われている。
また、ロボットの活用という点では、インクルーシブ教育の視点での研究も行われている。例えば、教室での視覚障害のある生徒をロボットのファシリテーションを活用して授業に参加させるといった研究などがある。他には、自閉症の子供の発達支援（治療も含む）としてのロボット活用の研究もされており、機能として、画像認識からのエンゲージメント推定の研究なども行われている。
昨今の画像認識技術を活用することで、教室内での生徒の視線、顔の表情、頭の動きなどの画像データを分析し、授業の関与度合いや集中度を測定し、その結果を教師のフィードバックすることで教師を支援する研究も行われている。デジタル空間上での活用に加えて、サイバーとフィジカルが融合したデジタ
ルツインとして、教室での授業の高度化や教師の支援という方向性の研究も行われている。
（１）教室内でのコンピュータビジョンによる視線追跡による研究
教室のセンシングは教育を改善する大きな可能性を秘めた重要かつ活発な研究分野であり、学生や講師の視線パターンもその一つである。これまでの視線のセンシングシステムは、精度が低く、専用の外付けセンサーや装着型センサーが必要であることが多かった。そこで、コンピュータビジョンを利用した新しいシステムを開発した。今後は教育環境のデジタルツインを目指した。
（出所）2021, Classroom Digital Twins with Instrumentation-Free Gaze Tracking, Ahuja, Karanand Shah, Deval and Pareddy, Sujeath and Xhakaj, Franceska and Ogan, Amy and Agarwal, Yuvraj
and Harrison, Chris, Proceedings of the 2021 CHI Conference on Human Factors in Computing
Systems37

（２）感情を持つテレプレゼンスロボットのための行動選択の自動化の研究
情動テレプレゼンス研究用の卓上型ロボットである「Haru」を用いる際、遠隔操作者が利用できる情報は限定的であり操作には困難を伴う。本論文では強化学習（RL）を用いた強化学習戦略（Human-in-the-Loop reinforcement learning strategy）を採用し、選択プロセスの自動化を図った。実験の結果、遠隔操作者とのわずかなやりとりでシステムがすべての知覚モダリティに対して最適なルーチンを推奨することを学習でき、遠隔操作者の作業負荷を大幅に軽減できることがわかった。
（出所）2021, Automating Behavior Selection for Affective Telepresence Robot, Vasylkiv, Yurii;
Zhen, Ma; Li, Guangliang; Sandry, Eleanor; Brock, Heike; Nakamura, Keisuke; Irani, Pourang;
Gomez, Randy, IEEE International Conference on Robotics and Automation (ICRA)（３）文脈認識型の知識追跡 (Knowledge Tracing)に関する研究
知識追跡（Knowledge Tracing: KT）とは、教育アプリケーションにおいて学習者の過去の成績
から将来の成績を予測する問題である。深層学習の有効性が示されているが、学習者に対する解釈可能なフィードバックと実行可能な提案を用いる必要があるパーソナライズド学習には不十分であった。本研
究では、深層学習と、認知モデルや心理測定モデルにヒントを得た Attentive Knowledge Tracing（AKT）を提案する。いくつかの実世界のベンチマークデータにおいて、AKT は既存の KT 法よりも優れていることを示した。
（出所）2020, Context-Aware Attentive Knowledge Tracing, Ghosh, Aritra and Heffernan, Neiland Lan, Andrew S., KDD '20: Proceedings of the 26th ACM SIGKDD International Conferenceon Knowledge Discovery & Data Mining38

2.8 介護領域に関する研究動向
介護領域では提供サービスのデジタル化によって、介護従事者の生産性向上を目指した研究開発が進められている。具体的には、コミュニケーションロボット、ケアプラン支援、徘徊予防などのソリューションに関する研究開発や、介護データとあわせて医療データやバイタルデータを組み合わせた健康予防や疾患予測などが取り組まれている。
具体的なアプリケーションとしては、リハビリ支援、モニタリング、自律支援（活動支援）、パーソナルア
シスタントなどに大別される。リハビリ支援は、要介護者に対しては、画像認識や感情認識によりパーソナ
リティーを考慮した支援などが研究されている。介護者に対しては、要介護者の状態を測定データから認識し、必要なサポート内容をレコメンドすることで介護者を支援するシステムの研究などがある。モニタリン
グとして、転倒予測などは従来から盛んに研究されてきているが、一歩進んで、転倒リスクを予測し、そこからリスクを低減するような介入を行う歩行器ロボットの研究も進められている。自律支援（活動支援）
としては、着衣支援などのように、画像認識技術や物理シミュレーションとの併用を用いるなどして、従来では困難だった活動支援の研究も進められている。パーソナルアシスタントとしては、会話エージェントを活用したスケジュール管理や服薬管理などが研究されている。また、要介護者-ロボット/AI との 2 者での完全自動化ではなく、要介護者-ロボット/AI-介護者（看護師など）といった 3 者での活用を検討している研究もある。
支援内容としては、肉体面だけでなくメンタル面の研究も多い。具体的には、高齢者社会的孤立防止へ向けた研究などで、市販ではアザラシロボット PALO が有名である。さらに、不安を感情認識し、それを解消する会話エージェントの研究なども行われている。
また、介護の対象としては高齢者だけでなく、子供（特に ASD などの障害を持つ子供）も多い。子
供については、ロボットとのコミュニケーションや感情認識を用いて、病院での不安の解消や痛みのケアなどの研究も進められている。
テレプレゼンスの活用も従来から研究や製品開発が進められている。物理的な移動の制約回避や昨今の感染症に接触リスクを回避できるため、完全自動化が難しい医療や介護においては、今後のさらなる活用が予想される。米国での調査研究などが行われている。また、テレプレゼンスによる認識やレコメンドによる表現のサポートに関する研究も進められている。
また、介護においては、在宅ケアといったインフォーマルな形も多く、その辺りの課題の認識や利便性の高いサポート提供も重要である。Google Health によるアメリカでの調査研究や、Google Home を活用した介護者のサポートの研究も進められている。

39

（１）在宅ケアなどのインフォーマルな介護者に関する米国における課題の調査（Google Health）
米国のインフォーマルな介護者 2,000 人を対象にし、介護の課題について調査を実施した。本調査の結果はインフォーマルな介護者グループの具体的な調整課題である「コミュニケーションの課題、必要とされる広範なケア活動の管理・運営、スケジューリングと時間的な調整作業」において先行研究と一致した。今回の研究では、これらの課題がどの程度感じられるかを左右する媒介因子についても明らかにした。
これにより、インフォーマルな介護の仕事を支援するための社会技術システムの設計をより適切に行うことが期待できる。
（出所）2021, Isolation in Coordination: Challenges of Caregivers in the USA, Schurgin, Mark andSchlager, Mark and Vardoulakis, Laura and Pina, Laura R. and Wilcox, Lauren, Proceedings of the2021 CHI Conference on Human Factors in Computing Systems.

（２）高齢者の日常動作を認識するロボットのための大規模な RGB-D データセットの作成
ETRI-Activity3D と呼ばれる、ロボット視点での高齢者の日常活動に焦点を当てた新しいデータセット（被験者 100 人の 55 の日常活動）を作成した。主な特徴は、1）高齢者の日常生活をつぶさに観察して選んだ実用的な行動カテゴリ、2）ロボットの作業環境やサービスの状況を反映した現実的なデータ収集、3）現在の 3D アクティビティ解析のベンチマークデータセットの限界を克服した大規模データセットである。データセットには、RGB ビデオ、デプスマップ、スケルトンシーケンスを含む 112,620 個のサンプルが含まれている。
（出所）2020, ETRI-Activity3D: A Large-Scale RGB-D Dataset for Robots to Recognize Daily
Activities of the Elderly, Jang, Jinhyeok and Kim, Dohyung and Park, Cheonshu and Jang, Minsu
and Lee, Jaeyeon and Kim, Jaehong, 2020 IEEE/RSJ International Conference on Intelligent
Robots and Systems (IROS)（３）脳卒中患者のロボット支援歩行訓練時において理学療法士をサポートするリアルタイムバーチャ
ルコーチの研究
ロボット技術の発展に伴い高齢者や障害者のリハビリテーション分野における最先端技術の需要が急速に高まっている。本論文ではロボット支援による脳卒中患者の歩行訓練を理学療法士が支援する際に、リアルタイムで動くバーチャルコーチを提案する。バーチャルコーチは、データ収集とデータセット生成のためのセンサモジュール、Long Short Term Memory（LSTM）を用いた患者の歩行の分類、オーディ
オビジュアル形式でのコーチング機能から構成されている。プロの 5 人の理学療法士を対象とした満足度
調査の結果は、63.37～87.20 となった。
（出所）2020, Real-time Virtual Coach using LSTM for Assisting Physical Therapists with Endeffector-based Robot-assisted Gait Training, Seo, Yeongsik and Lee, Eunkyeong and Kwon,

40

Suncheol and Song, Won-Kyung, 2020 IEEE/RSJ International Conference on Intelligent Robots
and Systems (IROS)（４）病院内での患者の転倒リスクを最小限にするサービスロボットの新しい行動フレームワークの研究
病院内における患者の転倒防止を行うための、移動支援ロボットによるリスクを考慮した新しい計画フレームワークを提案している。患者に歩行支援器具を提供することで転倒のリスクを最小化している。 学
習ベースの予測とモデルベースの制御を組み合わせることで転倒防止タスクの計画を立てている。様々なリスク指標を比較したシミュレーションシナリオ結果から、ロボットは転倒スコアの高いイベントを回避するための介入を計画できることを示した。
（出所）2021, Risk-Aware Decision Making for Service Robots to Minimize Risk of Patient Falls in
Hospitals, Sabbagh Novin, Roya; Yazdani, Amir; Merryweather, Andrew; Hermans, Tucker, 2021
IEEE International Conference on Robotics and Automation (ICRA)（５）深層畳み込みネットワークを用いた自閉症スペクトラム（ASD）児童を対象としたロボットとのイ
ンタラクションにおけるエンゲージメント推定
自閉症スペクトラムの子どもの場合、相手の関与を評価することで、教育や治療の目標に応じてロボッ
トの行動を調整することができる。本研究では、自閉症スペクトラムの子供に焦点を当てたエンゲージメン
ト推定について検討した。従来手法よりも優れたエンゲージメント推定のために、深層畳み込みアーキテク
チャを提案し、ASD および定型発達（TD）の子供がロボットや人間と対話する様子を描いた 4 つのデータベースを用いて様々な条件下で性能を評価した。
（出所）2021, Engagement Estimation During Child Robot Interaction Using Deep Convolutional
Networks Focusing on ASD Children, Anagnostopoulou, Dafni; Efthymiou, Niki; Papailiou,
Christina; Maragos, Petros, IEEE International Conference on Robotics and Automation (ICRA)（６）ロボットによる着衣動作支援のための把持点の学習
支援ロボットは障害者や高齢者の日常的な着衣動作をサポートする可能性を秘めている。課題の一つは衣服上の適切な把持点の計算である。本論文では色や質感に影響されない奥行き画像を用いて衣服上の事前定義された把持点の位置を特定する教師付きの深層学習ネットワークを導入した。収集にコストがかかる実データを減らすため、シミュレーションにより大量のラベル付きデータを作成した。実験結果から、本手法が正確な把持点の推定を可能にすることが実証された。
（出所）2020, Learning Grasping Points for Garment Manipulation in Robot-Assisted Dressing,
Zhang, Fan and Demiris, Yiannis, IEEE International Conference on Robotics and Automation(ICRA)

41

（７）INTERSPEECH 2020 における高齢者の音声認識感情認識に関する学会チャレンジ
チャレンジタスクとして高齢者の音声感情認識する The Elderly Emotion Sub-Challenge が実施された。ドイツ語圏の高齢者 87 人からなり、覚醒度と感情価について 3 クラス（High、Medium、Low）のラベルが付与してある、高齢者の感情を表す音声データセット Ulm State of Mind in
Speech-elderly（USOMS-e）コーパスが用いられた。3 クラスを分類するモデルとして、音響的な特
徴量と言語学的な特徴量を用いた古典的なアプローチから深層学習を用いたものまで検証が行われた。
（出所） 2020, INTERSPEECH 2020（８）COVID-19 感染症のリスク評価のためのリアルタイムのロボットを用いた補助システム
本研究では COVID-19 感染症のリスク評価のためのリアルタイムロボットベースの補助システムを提案している。リアルタイム音声認識、体温測定、キーワード検出、咳検出などの機能を組み合わせ、ライブ音声を実用的な構造化データに変換することで、COVID-19 感染リスク評価機能を実現している。
同時に、人間とロボットの対話の中から重要な情報を構造的に抽出し、咳の記録とともに電子カルテに保存する。加えて、ロボットの位置に応じて、専用の流行マップを作成し、リスクの高い地域を避けるように注意を喚起することができる。
（出所）2020, A Real-Time Robot-Based Auxiliary System for Risk Evaluation of COVID-19
Infection, Wenqi Wei, Jianzong Wang, Jiteng Ma, Ning Cheng, Jing Xiao, INTERSPEECH 202042

2.9 接客領域に関する研究動向
接客領域では、小売業等において、店舗内の行動解析を通したマーケティング業務の支援や需要予測による発注業務の支援、接客助言・商品販促などのソリューションのための研究開発が進められている。
ロボットを使った接客に関しては、単に興味を引く以外の点での、メリットや期待される効果に関する調査的な研究が進められている状況である。具体的には、レストランやカウンターでの対応に関する調査などがある。ロボットの機能的な面では、接客に重要なプロアクティブなアクションをするための行動予測などの研究が行われている。
カスタマーチャットボットにおけるより自然な会話を目指した研究は、様々な改善アプローチのもと、継続的な研究が続いている。カスタマーへの応答については、ジェスチャーを使う受付ロボットなどを例に、応答シナリオに対する対話生成を効率化するため、エンドツーエンドでの学習を用いた研究なども行われている。
また、失語症の患者のレストランでの注文のサポートなど、インクルーシブを考慮したロボットの活用も検討されている。
（１）合成データを用いた人間とロボットのチームにおける視覚ベースのジェスチャー認識
人間とロボットのコラボレーションを目指したジェスチャーによるロボットを制御するための RGB ベースの深層学習アプローチを研究している。人間の被験者から高品質のアノテーションデータを収集するという課題に対処するために、人間の実写映像とカスタムシミュレータによる合成映像を含むジェスチャーのデータセッ
トを提供する。合成データの特性（ジェスチャーのバリエーション、キャラクターの多様性、新しいジェスチャーへの一般化など）を体系的に研究するいくつかの実験を実施した。
（出所）2020, Vision-Based Gesture Recognition in Human-Robot Teams Using Synthetic Data,de Melo, Celso M. and Rothrock, Brandon and Gurram, Prudhvi and Ulutan, Oytun and Manjunath,
B.S., 2020 IEEE/RSJ International Conference on Intelligent Robots and Systems (IROS)（２）カスタマーサービスでのインテリジェントなチャットボットの構築に向けた、適切なタイミングでの応答の学習
チャットボットの多くはターン・バイ・ターンの対話スキームに従っているが、場合によっては不適切な応答をしてしまい対話のプロセスを誤らせる。本研究では、この課題を解決するためのマルチターン応答トリガー
モデル（MRTM）を提案する。MRTM は、対話データから自己教師付き学習スキームを用いて学習する。DiDi 対話コーパスと Jing Dong 対話コーパスを用いた評価の結果、ルールベースおよび教師あり学
習ベースのアプローチを大幅に上回ることがわかった。DiDi のカスタマーサービスチャットボットに MRTM を組み込むことも行なっている。
（出所）2020, Towards Building an Intelligent Chatbot for Customer Service: Learning to Respondat the Appropriate Time, Liu, Che and Jiang, Junfeng and Xiong, Chao and Yang, Yi and Ye, Jieping,
KDD '20: Proceedings of the 26th ACM SIGKDD International Conference on Knowledge Discovery

43

& Data Mining.

44

2.10 まとめ
本節では、学会情報から、ヒューマン・インタラクション技術に関わる論文を抽出し、研究内容をもとに「情報取得」、「マルチモーダル状況判断」、「アクション判断」、「介護領域」、「教育領域」、「接客領域」に分類して紹介を行った。
全体としては、単体のデータや機能ではなく、表情認識と音声認識、顔検出と音源検出、表情認識といった複数のモーダルチャネルを組み合わせ研究も多く見られた。また、研究用データセットにおける研究が十分に揃っているテーマに関しては、実環境におけるデータ取得を用いたテーマの研究も多い傾向にある。例えば、自動運転分野では、ドライバーの心拍数、眼球運動、ガルヴァニック皮膚反応といった様々な生体データの測定とそれに基づく行動推定の研究も行われている。その他には、高齢者の感情推定のための心電図データを測定するスマートシャツの開発や、自閉症の子供の意図理解を目指した触覚センサーの調査、または自宅環境での利用に特化したロボット搭載型のミリ波レーダーシステムの研究など、用途に特化したセンサーの開発も行われている。
教育領域の研究では、電子教材の提供や教員の指導方法の補助などに様々な情報技術が使われているが、業務効率化もしくは電子教材の提供における個別化教育を目的としたものが主である。生徒の学習意欲の向上や教育現場の講義等に対してリアルタイムに介入支援するサービスはまだ見られず、現在は研究段階であった。
介護領域の研究では、提供サービスのデジタル化によって、介護従事者の生産性向上を目指した研究開発が進められている。具体的には、コミュニケーションロボット、ケアプラン支援、徘徊予防などのソリューションに関する研究開発や、介護データとあわせて医療データやバイタルデータを組み合わせた健康予
防や疾患予測などが取り組まれている。また、介護や医療の実際の現場で、リハビリ支援、見守り支援、在宅ケアなど、高齢者の身の回りの支援を行う研究が多くみられた。
接客領域では、小売業等において、店舗内の行動解析を通したマーケティング業務の支援や需要予測による発注業務の支援、接客助言・商品販促などのソリューションのための研究開発が進められている。
ロボットを使った接客に関しては、単に興味を引く以外の点での、メリットや期待される効果に関する調査的な研究が進められている状況である。具体的には、レストランやカウンターでの対応に関する調査などがある。ロボットの機能的な面では、接客に重要なプロアクティブなアクションをするための行動予測などの研究が行われている。

45

第3章 ビッグデータ・AI を活用したサイバー空間基盤技術に関する研究動向調査
3.1 SIP サイバーのプロジェクト概要「戦略的イノベーション創造プログラム（SIP）」は、内閣府総合科学技術・イノベーション会議が司令塔機能を発揮して、府省の枠や旧来の分野を超えたマネジメントにより、科学技術イノベーション実現のために創設した国家プロジェクトである。SIP の中の「ビッグデータ・AI を活用したサイバー空間基盤技術」（以下、SIP サイバー）は、Society 5.0 を具現化するサイバー空間とフィジカル空間を高度に融合するサイバー・フィジカル・システムの社会実装に向けて、ビッグデータ・AI に係る基盤技術として、人と AI が協働することで人の認知・行動を支援・増強する基盤技術を開発している。
ヒューマン・インタラクション基盤技術では、日本の生産性向上に資する高度スキル人材の AI 化･拡張･育成システム、および、システムを活用した育成サービスの社会実装を目標としている。その実現のためには、単に既存データを集めて AI 分析するのではなく、高度スキル人材が、状況や履歴に依存した顧客の内的認知を推論するために潜在的に利用している環境･行動･対話データを特定し、収集した上で、AI 化する必要があり、その AI をロボット･遠隔 VR･教示用 AR と統合し、視聴触覚統合型のインターフ
ェースでフィードバックする技術が不可欠となる。社会実装のためには、これら技術課題の解決とともに、ビジネス展開と国際標準化に必要となる実証エビデンスを獲得する必要があり、エビデンスに基づいて国内
B2B（接客サービス、製造）、B2G（学習、介護）、B2G2P（維持管理）への普及を目指している。
本基盤技術により実現されるユースケースは広範に渡るが、そのうち「介護」「教育」「接客」を本 SIP
サイバー終了時点の優先ターゲット領域とする。「介護」においては、要介護者の医療バイタルデータだけでなく、排泄などの生活データ、感情や表情のデータも取得され、それらのデータと AI から疾患進捗や生活サイクルの予測を実現することである。要介護者ごとの予測を基にした個別ケアサービスプランを効率的に実施できるようになり、介護コストの低減とクオリティの向上を同時に実現する。これらの成果を数値的なエビデンスとして取得し、それに基づいて国内で普及を図るとともに、高齢化が進むアジア圏に技術展開する。「教育」においては、生徒に学習用のデジタルデバイスが配布されるのを契機に、個人の学習ログの蓄積と、それらのデータと AI に基づく個別学習プランの推奨を実現する。結果的に教育従事者の負担とコストを増やすことなく、教育効果を向上させる。こちらも、成果を数値的なエビデンスとして取得し、それに基づいて国内で普及を図る。「接客」においては、顧客の状態を音声データや視線・表情等の複数のモダリティ情報から認識する技術を開発し、顧客満足度を推定するとともに、対応するスタッフに取るべきアクションを提示する行動アシスタント AI を実現する 2020 年度は、研究開発活動に加え、特にユースケース及びその効果の可視化に注力している。
ヒューマン・インタラクション基盤技術の社会実装に向け、SIP サイバーのヒューマン・インタラクション分野の成果の社会実装に向けたコンソーシアム（メタコンソ）を形成し、成果である高度人材育成システム、
学習支援システム、介護支援システム等を用いてビジネスを展開する企業、ユーザーとなる企業の参画、

46

さらには将来に向けての改善や現場適合を実施する企業の参画を促し、サービス産業のオープンイノベー
ションプラットフォームを構築する。本コンソーシアムにおいては、経営学、標準化戦略、法学の関係者を招き、各個別テーマの社会実装推進に必要な助言と戦略検討の人材紹介等を実施する体制を整備する。また、SIP サイバーの研究開発活動で蓄積した研究開発データを公開し、AI 技術を有するベンチャー企業を巻き込み、技術成果の活用を促進する体制を整備する。
開発した基盤技術について、人工知能技術戦略産業化ロードマップで示された生産性、健康・医療・介護、空間の移動の重点３分野を念頭に、我が国が質の高い現実空間の情報を有する領域や我が国が解決すべき社会課題の領域における複数の現場等でのデータ収集、プロトタイピング、技術実証・評価を実施し、基盤技術の有効性検証と複数の実用化例を創出することで、ビッグデータ・AI を活用した新たなビジネスモデルの誕生を促進することを目指している。
具体的には、以下に示す（1-1）～（1-4）のテーマで研究開発を行っている。次節ではそれぞれの研究プロジェクトの優位性を整理した上で、事業化に向けた活動の整理を行った。
(1-1) 認知的インタラクション支援技術
人と人のインタラクションを AI が支援・増強するための人の認知・行動に関わる非言語データを収集・構造化し、状況判断やコミュニケーションを個人に合せて支援する高度なインタラクション支援技術(1-2) 高度マルチモーダル対話処理技術
人と AI が協働するためのマルチモーダルな記憶・統合・認知・判断を可能とする高度対話処理技術(1-3) 学習支援技術
教育現場等から教師及び学生に係るビッグデータを取集し、AI と組み合わせることで教育、学習活動を最適化する技術(1-4) 介護支援技術
介護現場から介護士及び被介護者に係るビッグデータを収集し、AI と組み合わせることで介護士・被介護者双方の負担を軽減する技術

47

3.2 競合分析
本節では、研究開発テーマの独自性や優位性を整理した上で、今後の研究開発や事業化の方向
性に関する示唆を得るために競合分析を行った。競合分析にあたって、「ターゲット市場」、「競合比較表」、「事業化に向けた取組」を整理した。
ターゲット市場では、SIP サイバーの各採択テーマで開発する最終プロダクトがターゲットとなる市場を整理した。競合比較においては、SIP サイバーが目指す最終プロダクトと「コアコンピタンス」及び「ターゲット」が近い企業を選定した。比較項目は、主に AI 技術に関する主要な機能と、市場性・コストの 2 点とした。技術については、最終プロダクトの主要機能とともに AI 技術で実装される機能を比較している。市
場性については、ビジネス形態、ターゲット、市場獲得・シェアの状況を比較した。
これらの比較を通して、SIP サイバーの研究開発の強みを見出すとともに、事業化に向けた活動の整理を行った。

48

3.2.1 (1-1)-① 人工知能と融合する認知的インタラクション支援技術による業務訓練・支援システ
ムの研究開発（産業技術総合研究所）■ターゲット市場について
SIP サイバーの「(1-1)-①産業技術総合研究所」では、人工知能と融合する認知的インタラクション
支援技術による業務訓練および支援システムの研究開発を実施している。
画像認識や音声認識技術を応用した感情認識に関する研究は進んでおり、その技術を応用した多くのサービスも市場に投入されている。米 Affectiva 社は画像認識技術を基にした感情認識サービスを提供しており、店舗接客やイベントなどの場で活用されている。産業技術総合研究所の認知的インタラクシ
ョン支援技術は画像、発話、身体動作などマルチモーダルなデータを取得することを特徴としており主に接客の現場での活用が期待されている。認知的インタラクション技術は感情推定や行動推定など複数要素から成り立ち、接客スキル評価技術、VR 教育訓練システム、実環境接客支援技術といったパッケー
ジの形で社会実装が検討されている。
本採択テーマのターゲット市場は、先述の通り接客支援に関する市場である（図表 3-2-1）。要素
技術としての感情推定や行動推定の観点では、Affdex（Affectiva）、ABEJA Insight for Retail（㈱ABEJA）、音声感情解析 AI（㈱Empath）などが同様のサービスを提供している。接客スキル
支援の市場では主に音声認識が活用されており、ComAnalyzer（㈱NTT Data）や COG シリーズ
（Cognitee㈱）が類似のサービスを提供している。VR 接客支援分野では Virtual Reality Traning
Platform（STRIVR）、VRdirect Platform（Vrdirec）などが存在する。
図表 3-2-1 「(1-1)-①産業技術総合研究所」のターゲット市場

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■競合分析：「(1-1)-①産業技術総合研究所」の認知的インタラクション技術
SIP サイバーの「(1-1)-①産業技術総合研究所」が開発している認知的インタラクション技術について、関連する企業との競合比較の結果を示す（図表 3-2-2）。競合比較をする企業の条件として、感情推定や音声認識、行動推定を活用した接客関連市場向けのサービスを提供する他の企業を比較対象とした。
比較した項目は、センシング、認知的インタラクション支援技術、性能指標（感情認識率）、コスト、市場性の５点である。センシングでは「(1-1)-①産業技術総合研究所」の技術は視線、対話、表情、
ジェスチャー、バイタル、行動など６項目を対象としており、既存のどのサービスよりも充実したデータ取得を実施している。本研究開発のような幅広いマルチモーダルな認知的インタラクション支援技術がサービス化された例は他になく、適切な応用先を見つけることが出来れば世界を先行することができると考えられる。
また、個別の要素技術ごとにパッケージ化するというアプローチも考えられる。その場合は他社に対する競合優位性を明確にし、適用先を見出す必要がある。
図表 3-2-2 「(1-1)-①産業技術総合研究所」の認知的インタラクション技術の競合比較*1:CVSA 値：Computer Voice Stress Analysis（音声ストレス分析試験による値）

50

企業名・サービス
Affectiva「Affdex」（米国）
Affectiva/㈱CAC「心センサー」（米国）㈱ABEJA「ABEJA Insightfor Retail」（日本）

概要
感情認識 AI「Affdex」は、世界 87 か国以上から収集された約 70 億の感情データポ
イント（特徴点）を、データポイントとして保存・使用15。
心センサーは感情認識 AI「Affdex」を活用し、国内の提携先である CAC が提供するサービスである。動画やリアルタイム映像から感情や表情を分析できるローカルベースの感情分析アプリである16。
ABEJA Insight for Retail はディープラーニング技術を活用することで、店舗に設置したカメラやセンサーのデータをもとに来店者数や来客の年齢・性別、店内の回遊状況など従来取得できなかった消費者行動を可視化することができるサービスである17。

Empath は、音声感情解析 AI「Empath」により、音声の物理的な特徴量から数万人の音声データベースを元に喜怒哀楽や気分の浮き沈みを判定するサービスを提供してい㈱Empath「音声感情解析 AI」 る。Empath は、声から会話の質と感情を解析する AI であり、言葉の意味内容ではなく、声のスピード、抑揚、トーンなどの物理的な特徴量から機械学習をベースに感情を推定す（日本）る。また、発話者同士の発話の割合や話すスピードの差異など会話の質を可視化する 18。
Nemesysco 社は、LVA（Layered Voice Analysis）を用いた音声分析技術とソ
Nemesysco
リューションを提供している。これらのソリューションは、セキュリティ、金融市場のさまざまなニー「Nemesysco」
ズに対応しており、犯罪の検知と防止、捜査の迅速化、より効果的な不正行為の発見と対（イスラエル）
策、採用プロセスにおける真実性の評価の向上などに貢献する19。
Cruchfish 社のタッチレス・インタラクションは、ユーザーがディスプレーや物理的なボタンにCrunchfish
触れることなくデバイスを操作することを可能にする。これらのソリューションは、日常的に使用「Gesture
できるように設計されており、優れたパフォーマンスを発揮する。また AR や VR など、次世代Interaction」のデジタルインターフェースと組み合わせるために、ディープラーニングを用いて最適化されてい（スウェーデン）る20。
ComAnalyzer は動画から表情、感情及び音声を分析し、営業担当者の印象や振る舞いの評価、顧客の反応、接客中の雰囲気を分析するものである。利用者は動画を本サ㈱NTT Data「ComAnalyzer」 ービスウェブサイトにアップロードするだけで分析レポートが作成される。レポートの活用により、効率的なオンライン接客の振り返りに加えて接客ノウハウをデータ化することができ、データに（日本）
基づく顧客対応品質の向上に向けた取組が可能となる21。
営業トークを AI で数値やグラフにして見える化し、客観的にフィードバックする。本サービ
Cognitee㈱スの導入で指導への納得感と自己学習力を高め、チームの効率的なボトムアップを実現す「COG シリーズ」
る22。
（日本）
d-Tempo AI スマートトークは AI による接客トーク解析・診断サービスである。接客トー㈱Smartwill「d-Tempo AI スマ クを録音してアップロードすることで、ロジック構成や情報種類の割合をハイパフォーマーとの比
較や改善点の指摘が行える。結果は点数化されるため、定点観測や改善効果測定に用ートトーク」
いることができる23。
（日本）

15

Affectiva (https://www.affectiva.jp)

16

Affectiva (https://www.affectiva.jp/kokorosensor)

17

ABEJA (https://abejainc.com/insight/retail/ja)

18

Empath (https://www.webempath.com/jpn)

19

Namesysco (https://www.nemesysco.com)

20

Crunchfish (https://www.crunchfish.com)

21

NTT Data (https://www.nttdata.com/jp/ja/lineup/com_analyzer)

22

Cognitee (https://cognitee.com/service)23

Smartwill (https://www.smartwill.co.jp/our_services/d-tempo)

51

■競合分析：「(1-1)-①産業技術総合研究所」の接客スキル評価技術
SIP サイバーの「(1-1)-①産業技術総合研究所」が開発している接客スキル評価技術について、関連する企業との競合比較の結果を示す（図表 3-1-2）。
競合比較をする企業の条件として、音声や画像など単独や複数のデータを組み合わせて実現しているサービスを提供する他の企業を比較対象とした。
比較した項目は、主要な機能、コスト、市場性の３点である。「(1-1)-①産業技術総合研究所」の開発する技術の特徴は視線や骨格推定、音声発話も組み合わせた総合的なシステムとなっていることである。
市場展開として、「(1-1)-①産業技術総合研究所」は市場投入がされておらず、直接の比較は難しい。接客スキル支援においては現状、音声に着目したサービスが多く存在するが、「(1-1)-①産業技術総合研究所」の接客スキル評価技術では計測技術が多様であることが差別化できる点となっている。他のサービスが対象とするような社内研修などで見られるように、接客の現場に限らず人と人とのコミュニケー
ションが発生するケースへの応用が考えられる。例えば、一般向けではなく医者の問診支援など専門家向けの高難易度かつ高付加価値な分野に特化するなどして、既存サービスとの差別化を図ることが考えられる。
図表 3-2-2 「(1-1)-①産業技術総合研究所」の接客スキル評価技術

52

企業名・サービス概要

ComAnalyzer は動画から表情、感情及び音声を分析し、営業担当者の印象や振る舞いの評価、顧客の反応、接客中の雰囲気を分析するものである。利用者は動画を本サービスウェブサイトにアップロードするだけで分析レポートが作成される。レポートの活用により、効率的なオンライン接客の振り返りに加えて接客ノウハウをデータ化することができ、データに基づく顧客対応品質の向上に向けた取組が可能となる。（再掲）
営業トークを AI で数値やグラフにして見える化し、客観的にフィードバックする。本サービ
Cognitee㈱スの導入で指導への納得感と自己学習力を高め、チームの効率的なボトムアップを実現す「COG シリーズ」
る。（再掲）（日本）
d-Tempo AI スマートトークは AI による接客トーク解析・診断サービスである。接客トー㈱Smartwill
クを録音してアップロードすることで、ロジック構成や情報種類の割合をハイパフォーマーとの比「d-Tempo AI スマ
較や改善点の指摘が行える。結果は点数化されるため、定点観測や改善効果測定に用ートトーク」
いることができる。（再掲）（日本）
TTEC ホールディングスは、エンドツーエンドのデジタル CX ソリューションを提供する、世界
Ttec
最大級の CX テクノロジーサービスの提供者である。独自のクラウドベースの CXaaS「RealPlay」（Customer Experience as a Service）プラットフォームを通じて、最先端の CX テク（米国）
ノロジーを提供している24。
Docebo は、完全なトレーニングツールとして使用できる Software as a Service の学
Docebo習プラットフォームである。法人向けのグループ、チャット、フォーラムまで、必要なものすべてを「decebo」
作成、管理することができる25（カナダ）
KEA は、AI を活用したインタラクティブな企業研修・学習のための e ラーニングプラットフォ
Keaームである。企業の LMS とのシームレスな統合により、AI と機械学習を活用したパーソナ「kea」
ル・ラーニング・ファシリテーターによる完全にカスタマイズされた学習体験を提供する 26。
（米国）㈱NTT Data「ComAnalyzer」
（日本）

24

Ttec (https://www.ttec.com/ai-powered-training)

25

Decedo (https://www.docebo.com)

26

Kea (https://kea.ai)

53

■競合分析：「(1-1)-①産業技術総合研究所」のＶR 教育訓練システム・実環境接客支援技術
SIP サイバーの「(1-1)-①産業技術総合研究所」が開発しているＶR 教育訓練システム・実環境接客支援技術について、関連する企業との競合比較の結果を示す（図表 3-1-3）。競合比較をする企
業の条件として、ＶR 教育訓練システム・実環境接客支援技術に類するサービスを提供する他の企業を比較対象とした。
比較した項目は、主要な機能、コスト、市場性の３点である。「(1-1)-①産業技術総合研究所」の開発する技術では AI 技術を活かし、接客者のスキルレベル評価を目指している。実際の接客サービス
事業者とも連携して実証を進めており、現場のニーズに則した研究開発がされている。
市場展開として、「(1-1)-①産業技術総合研究所」は市場投入がされておらず、直接の比較は難しい。VR 環境上に実環境を模擬し、教育対象者に対してインタラクティブな訓練環境を実現するサービス
については諸外国では多く導入されており、接客や製造業の現場で訓練に生かされている。したがってサービス化にあたり、明確な競合優位性をアピールする必要があると考えられる。
図表 3-2-3 「(1-1)-①産業技術総合研究所」のＶR 教育訓練システム・実環境接客支援技術の競合比較

54

企業名・サービス概要

e ラーニング専業として学校・企業への 2000 以上の導入実績を誇り、e ラーニン
グのシステム構築・教材制作・運用までをトータルにサポートする企業である。教育用㈱デジタル・ナレッジ「松屋フーズ向け e ラーニ VR コンテンツでは、「マニュアル型」「体験型」というコンテンツタイプと、実写と CG といった制作手法を最適な形で組み合わせて制作を行う。VR での学習履歴、視線のング×VR」
履歴を e ラーニングシステムと連携させることで新たな価値・新たな可能性も提案す
（日本）
る27。
スタンフォード大学のバーチャル・ヒューマン・インタラクション・ラボから生まれた
STRIVR
Strivr 社の Immersive Learning ソリューションは、認知科学と人間行動に関す「Virtual Reality
る実証済みの研究に基づいており、VR トレーニング・ソフトウェア・プラットフォーム、コ
Traning Platform」
ンテンツ制作、ハードウェア管理などトータルで支援する28。
（米国）
VRdirect は、企業が実際のビジネスプロセスをサポートするためのユースケースドリ
ブンな VR ソリューションを実現するための VR プラットフォームである。導入企業はプ
VRdirec「VRdirect Platform」 ラットフォーム上で VR プロジェクトを作成し、社内のチームと共有することが可能である。また VRdirect Studio を活用することで、専門家のスキルがなくても VR プロジ（ドイツ）
ェクトを作成できる29。

27㈱デジタルナレッジ (https://www.digital-knowledge.co.jp/archives/23504/)
STRIVR (https://www.strivr.com)
29
VR direc (https://www.vrdirect.com)
28

55

■事業化に向けた取組
研究開発から、製品化、ターゲット市場までのバリューチェーンに位置付けて、「(1-1)-①産業技術総合研究所」の事業化に向けた取組を整理した（図表 3-2-4）。
「(1-1)-①産業技術総合研究所」において進めている人工知能と融合する認知的インタラクション支
援技術による業務訓練・支援システムの研究を製品化・事業化していくためには２つの方向性が考えられる。
１つ目は開発された技術をパッケージ化し、直接サービス提供する企業に対して提供する方法である。
この場合、AI サービス市場がターゲットとなる。AI サービス市場は 2020 年度から 2025 年度にかけて
6,617 億円から 1.1 兆円に成長すると予測されており30、大きな需要が見込まれる。同様の市場をターゲットにする場合、AI コンサルティングパッケージとしてサービス提供することも可能である。この場合、AI技術を活用する事業者に対して人的リソースやノウハウの提供を行い、実現されたサービスが販売代理店経由でエンドユーザーに対して提供される。
２つ目は開発された技術パッケージを既存製品と組み合わせて AI 実装製品として販売する形態である。この場合は、ターゲット市場は AI アプリケーション市場である。AI アプリケーション市場は 2020 年度
から 2025 年度にかけて 1,392 億円から 2,316 億円に成長すると予測されている31。AI サービス市場と比較すると規模は小さいが、既存製品と組み合わせて AI 実装するため販売網をそのまま活用できる点が特徴である。
図表 3-2-4 「(1-1)-①産業技術総合研究所」：事業化に向けた取組

30

富士キメラ総研「2020 人工知能ビジネス総調査」

31

富士キメラ総研「2020 人工知能ビジネス総調査」

56

3.2.2 (1-1)-③インフラ領域における職人の技の伝承教育と機器実装の研究開発（理化学研究所）■ターゲット市場について
SIP サイバーの「(1-1)-③理化学研究所」では、インフラ領域における職人の技の伝承教育と機器実装を開発している。本研究開発では AI システムは職人の技を科学的に解析・体系化し、技術の伝承・教育と AI によるロボット化を目指すというアプローチが特徴的である。
インフラ点検領域では従来、人手による点検が主流でありデジタル技術の導入は遅れを取っていた。そのため一部の老朽化したインフラ構造物では十分な点検がなされないまま使われ続けるという状況にあった。しかし 2012 年の中央自動車道、笹子トンネル天井板落下事故を契機にインフラ点検の重要性が見直され、点検要領の改正に繋がると ICT 技術の導入による効率的な点検に対する需要が一気に高まった。橋脚など高所作業はドローンの活用による目視点検が導入されるなど、点検のためのデータ取得
手段の多様化が進んでいる。「(1-1)-③理化学研究所」では高速道路のトンネル点検のうち、目視点
検と打音点検について工学的前兆判定 AI システムを開発し、社会実装を目指している。
本採択テーマのターゲット市場は、先述の通りインフラ点検システムとその技術伝承のための教育シス
テム分野である（図表 3-2-5）。AI システムを応用したインフラ点検では、近接目視と打音検査の両方をドローンによって実現した近接目視・打音検査等を用いた飛行ロボットによる点検システム（新日本
非破壊検査㈱）や、画像によるコンクリートに発生したひび割れの自動検出をおこなう、ひびみっけ（富士フイルム㈱）が実証実験やサービス提供を行っている。技術伝承のための教育システム分野においては、技術者の作業映像を基にしたノウハウ伝承を目指すアイマップ（㈱淺沼組）や AR と組み合わせて遠隔から熟練者が指示を出す Vuforia Chalk（PTC）などが存在する。
図表 3-2-5 「(1-1)-③理化学研究所」のターゲット市場

57

■競合分析：「(1-1)-③理化学研究所」の工学的前兆判定 AI システム
SIP サイバーの「(1-1)-③理化学研究所」が開発している工学的前兆判定 AI システムについて、関連する企業との競合比較の結果を示す（図表 3-2-6）。競合比較をする企業の条件として、トンネルに限定せずインフラ構造物の点検システムを提供する他の企業を比較対象とした。
比較した項目は、主要な機能、検出性能（近接目視/打音検査）、コスト、市場性の 4 点である。
主要な機能では、道路トンネルに限定した場合は「(1-1)-③理化学研究所」は近接目視と打音検査の両方を実現しており、その市場優位性は高い。他社は近接目視、もしくは打音検査のいずれかの要素
技術を個別にプロダクトとして提供している。近接目視の検出性能に関しては、各社で画像取得する条件（距離や撮影方法）が異なっており、直接の比較は困難だが、いずれのシステムでもおおよそ
0.3mm 程度のひび割れ検知が可能であった。これは点検要領から導き出される数値であり、その基準を満たすことは点検システムとしての開発要件になっているためであると想定される。打音検査の検出性能に関しても、各企業で条件が異なるため直接比較は困難である。
図表 3-2-6 「(1-1)-③理化学研究所」のインフラ点検システムの競合比較

58

企業名・サービス

工学的前兆判定 AI システム

ドローン技術を活用し、点検部位に接触して点検を行う飛行型のロボット。
コンクリート橋梁などの人が容易に近づけない箇所の打音検査や、画像診断を実施。ロボットが走行状態で打音検査と近接目視を同時に連続的に実施できる機構を有し、打音検査は機械的な打撃により発生させた打音をマイクで集音、近接目視は接近した一定距離からカメラで撮影する32。
同社が医療用画像診断システムで培った画像解析技術とクラウドを活用して構造物の点検作業を効率化する「ひびみっけ」を 2018 年 4 月から提供開始している。「ひびみっけ」は、国土交通省の「点検支援技術性能カタログ（案）」に掲載されており、性能カタログの画像計測技術として橋梁・トンネル
富士フイルム㈱ともに点検支援技術として選定されている。自社展開だけでなく、「ひびみっけ」「ひびみっけ」
での点検業務を請け負うことが可能な撮影技術を有する点検企業を「ひびみ（日本）
っけマイスター」として認定しており、パートナーと協調した展開も進めている。将来的には、ひび割れ点検によって判明した箇所の予防/補修事業にもつなげていきたいと考えている33。
本技術は橋梁点検の際、橋脚などのコンクリート部材に二つの車輪を接触
富士通㈱「二輪型マルチコプタ及び 3D 技 させて、一定間隔を保ちながら近接撮影を行う点検支援ロボットである。二輪術を用いた点検データ整理技術」 型マルチコプタで収集した画像等の点検データと部材情報を、3D-CAD モデ
ル上で自動的に整理可能である34。
（日本）「健コン診断ポータブル」はトンネルの壁面などをインパクトハンマーで叩くこと
Dynabook㈱/佐藤工業㈱によりコンクリート表層部の健全性を評価する打音検査に使用する機器。メガ「健コン診断 AR」
ネ型ウエアラブルデバイスの採用により結果を適時確認、検査箇所の画像デー（日本）タを保存、一人での操作による検査の効率化を実現している35。
Amberg Inspection は、費用対効果の高いトンネル保守作業を可能に
Amberg Technologies
する、クラウドベースのプラットフォームである。ウェブベースのプラットフォームを使「Amberg Inspection」
用することで、トンネルの状態を把握し、コスト削減と効率的な方法でメンテナ（ドイツ）
ンスや修理作業を計画することができる36。
新日本非破壊検査㈱「近接目視・打音検査等を用いた飛行ロボットによる点検システ
ム」
（日本）

32
33

新日本非破壊検査㈱ (https://www.mlit.go.jp/report/press/content/001350941.pdf)
富士フイルム㈱ (https://www.fujifilm.com/jp/ja/business/inspection/infraservice/hibimikke)

34

二輪型マルチコプタ及び 3D 技術を用いた点検データ整理技術（QS-190002-VR）

35

Dynabook㈱ 「モバイルエッジを活用した「健コン診断 AR」を自社開発。」

36

Amberg Technologies (https://ambergtechnologies.com)

59■競合分析：「(1-1)-③理化学研究所」の打音新人教育システム
SIP サイバーの「(1-1)-③理化学研究所」が開発している打音新人教育システムについて、関連する企業との競合比較の結果を示す（図表 3-2-7）。競合比較をする企業の条件として、インフラ点検に関連する教育システムを提供する他の企業を比較対象とした。
比較した項目は、主要な機能、コスト、市場性の３点である。主要な機能では、職人技データ収集システムに該当すると思われる機能が各サービスとも視線や画像の記録ベースで実現している。アイマップ（㈱淺沼組）は加速度センサーやカメラをヘルメットに取り付けた動態計測システムで職人の移動経路も記録することが可能となっている。また、視線と移動経路を組み合わせた安全教育への応用も可能である。職人教育システムの観点では、熟練者の作業から分析を行い、新人に対して教育を施すものが多く存在する一方で、機能を絞り込み、Vuforia Chalk（PTC）のように遠隔から熟練者が指示を与えることが出来るサービスも存在した。
市場展開として、「(1-1)-③理化学研究所」は実証段階にあることや、各サービスが対象とするアプリ
ケーションが異なることから、他社サービスとの直接の比較は難しい。「(1-1)-③理化学研究所」の開発するサービスの海外展開を視野に入れた場合、高度な技術の伝承に加え、遠隔業務支援といった機能を付加することで、より幅広い活用シーンへの応用ができると考えられる。
図表 3-2-7 「(1-1)-③理化学研究所」の新人教育システムの競合比較

60

企業名・サービス

新人教育システム

アイマップは加速度センサーやカメラをヘルメットに取り付けた動態計測システムで、現場の作業実態や動いた軌跡などを記録し、蓄積していくシステム。熟練技能労働者は少ない動きで効率よく進める作業の動きを記録することで、説明しづらかった作業のコツなどを可視化する
37。
メガネ型のウエアラブルデバイス「Tobii Pro」とアイトラッキング技術を活用し、熟練者の視
トビー・テクノロジー㈱ 線データを収集。アイトラッキングにより、熟練者と非熟練者、ベテランと若手の違い、熟練者「アイトラッキング」（ス 同士の共通点などを抽出、分析して、標準化。その成果を手順書や教材に反映して、教育期間の短縮や教育レベルを向上したり生産効率のアップへと結びつけることが可能。標準化さウェーデン）
れた技能は、自動化/作業支援システム開発にも活用することができる38
Vuforia Chalk は、高度な AR 技術によるビデオ通話型コラボレーションツールである。双
PTC「Vuforia Chalk」 方向でリアルタイムに映像を共有し的確なコミュニケーションが行えるため、効率的な人材配置が可能となる39。
（米国）
㈱淺沼組
「アイマップ」（日本）■事業化に向けた取組
研究開発から、製品化、ターゲット市場までのバリューチェーンに位置付けて、「(1-1)-③理化学研究所」の事業化に向けた取組を整理した（図表 3-2-8）。
「(1-1)-③理化学研究所」において進めている工学的前兆判定 AI システムおよび打音新人教育シ
ステムの研究を製品化・事業化していくためには２つの方向性が考えられる。
１つ目は開発された技術について既存の対象用途に対して、標準化およびグローバル展開を図る方向性である。道路インフラ点検市場は国内において ICT 技術の導入市場が 2020 年度から 2035 年
度にかけて 205 億円から 1,860 億円に拡大すると予測されている。グローバル展開の観点では新興国などインフラ構造物の老朽化が顕在化していないケースもあるが、点検ノウハウについては教育システムを通じて普及していくことが考えられる。インフラ輸出に伴い、こうしたソフト面の支援もセットで実施できれば輸出先国において点検手順などが日本国内に準じるものにできる可能性があり、他国製品導入の障壁として働くこともあり得る。
２つ目は用途展開を拡大するという戦略である。例えば鉄道インフラにおいても道路と同様に橋梁とトンネルが多く存在している。その他にもダムや堤防などの治水インフラについてもコンクリート構造物が多く存在し、点検ニーズがある。ICT 技術導入の国内市場では鉄道インフラと治水インフラがそれぞれ 2020年度から 2035 年度にかけて 80 億円から 280 億円（鉄道インフラ）、9 億円から 85 億円（治水インフラ）に成長すると見込まれている40。現在の「(1-1)-③理化学研究所」の工学的前兆判定 AI シス
テムは車両に搭載されているため、用途展開にあたってはモジュール化を進め、他のプラットフォーム（ドローンや AGV 等）に搭載できることが望ましい。

37㈱淺沼組 (https://messe.nikkei.co.jp/files/IN7262/4-201909240959450646.pdf)

38

Tobii Pro (https://www.tobiipro.com)

39

PTC (https://www.ptc.com/en/products/vuforia/vuforia-chalk)

40

富士キメラ総研「2020 年版 次世代インフラ維持管理技術・システム関連市場の現状と将来展望」

61

図表 3-2-8 「(1-1)-③理化学研究所」：事業化に向けた取組

62

3.2.3 (1-2)-① Web 等に存在するビッグデータと応用分野特化型対話シナリオを用いたハイブリッド型マルチモーダル音声対話システムの研究（KDDI㈱）■ターゲット市場について
SIP サイバーの「(1-2)-①KDDI㈱」では、Web 等に存在するビッグデータと応用分野特化型対話シ
ナリオを用いたハイブリッド型マルチモーダル音声対話システムの研究を実施している。本研究開発では、対話を続ける技術やシステム主導の対話が可能であるという点が特徴的である。
広く対話処理技術の観点ではスマートスピーカーに代表されるような、家庭内における AI 音声アシス
タントへの応用は既に行われている。Strategy Analytics 社によると、スマートスピーカーの出荷台数は2019 年に世界で 1 億 4700 万台に達している41。汎用的な対話システムの市場は形成されており、Amazon 及び Google を合わせたシェアは全世界の 50%以上を占めてそれぞれグローバルなプラットフ
ォームを形成している。このため、日本の製品・サービスがこれから、世界市場及び汎用的な対話システムの市場を獲得することのハードルが高い。グローバル市場で最も優位性が高いサービスが Amazon
Echo であり、Amazon が有する世界最大級の e コマースサービスや、Amazon Prime の音楽や動画と連携したサービスを展開できることが強みになっている。
「(1-2)-①KDDI㈱」の研究開発では、対話支援技術を活用し、コミュニケーションロボットへの応用（MICSUS）や介護・見守り業務の支援にフォーカスし、システム主導の対話制御や自発的な発話を通じた人の状況のモニタリングが可能であり、一般的な AI 音声アシスタントとは異なる性質の技術となっている。そのため、本研究開発の優位性は、介護領域などの特定の産業領域に特化した対話システムであることに見出すことができる。
本採択テーマのターゲット市場は、先述の通り対話支援技術とそれを活用したコミュニケーションロボット
および介護・見守り業務支援の分野である（図表 3-2-9）。音声認識 AI に限定すると、サービスとして提供しているのは Alexa（Amazon）や Google Assistant（Google）、りんな AI（rinna㈱）などが挙げられる。音声認識を応用したコミュニケーションロボットまで対象を広げると、unibo（unibot㈱）、みまもりサービス「おるけん」/在宅医療用対話ロボット「anco」（Wacon㈱+NTT グループ+㈱MJI）および Astro（Amazon）が挙げられる。音声認識と介護・見守りサービス提供という分野に注
目すると、ライフリズムナビ+Dr.（エコナビスタ㈱）、Aiva Health（Aiva）、親の見守りプラン（セコム・ホームセキュリティ㈱）が挙げられる。

41

Global Smart Speaker Vendor & OS Shipment and Installed Base Market Share by Region: Q4

2019

63

図表 3-2-9 「(2-1)-①KDDI㈱」のターゲット市場■競合分析：「(1-2)-①KDDI㈱」のマルチモーダル対話支援技術
SIP サイバーの「(1-2)-①KDDI㈱」が開発しているマルチモーダル対話支援技術について、関連する企業との競合比較の結果を示す（図表 3-2-10）。競合比較をする企業の条件として、AI 音声アシ
スタントも含めた音声認識・対話技術プラットフォームを提供する他の企業を比較対象とした。
比較した項目は、センシング機能、認知的インタラクション支援技術、対応言語、市場展開の 4 点である。センシング機能では、「(1-2)-①KDDI㈱」が視線、音声認識、表情、ジェスチャーと幅広いセンサ
ーを用いたマルチモーダルな技術となっていることが特徴である。Alexa（Amazon）や Google
Assistant（Google）といったスマートスピーカーは音声認識のみであり、センシング機能としては限られている。認知的インタラクション支援技術の観点では、「(1-2)-①KDDI㈱」がシステム主導での対話・雑談を実現しており、他社の製品とは大きく異なっている。対応言語では、国内の事業者は日本語対応に限定されている。
市場展開として、「(1-2)-①KDDI㈱」のようにマルチモーダルなシステム主導の対話システムの展開が他社で行われていないことから、直接の競合が存在していない。本研究開発の強みであるシステム主導の対話が効果を発揮するユースケースを見極めて製品開発することが重要である。

64

図表 3-2-10 「(1-2)-①KDDI㈱」のマルチモーダル対話支援技術の競合比較

企業名・サービス
Amazon「Alexa」（米国）
Google「GoogleAssistant」（米国）

音声認識 AI「アレクサ」と話しかけるだけで、音楽の再生、天気のチェック、テレビや照明の操作など
様々なことを行うことができる42。
テキストメッセージを送る、電話をかける、調べ物をする、ルートを検索するなど、声だけでさまざまな操作を行える43。

会話の相手(ユーザー)の発言内容を踏まえて、具体的で内容のある雑談を返答する「コンテンツチャットモデル（Contents Chat Model）」を採用した AI。
りんなは「AI と人だけではなく、人と人とのコミュニケーションをつなぐ存在」を目指している、
いま「日本で最も共感力のある AI」である44。
「しょうがないからロボットに…」ではなく、より積極的に技術革新を取り入れられるよう、クリスタルメソッド㈱ 昨今の AI 技術・ロボット開発は、少しずつ『人』に近づけることを模索しており、「汎用人対話型 AI「HAL３」 工知能研究会での研究発表」「人の持つイメージを表情に再現する」、人の感情を理解（日本）するような「好感度推定」「感情表現付き読み上げ 」、また「グラフに記憶情報格納（pytorch_geometric）」して経験を積み成長するようなことを目指した AI である45。
rinna㈱「りんな AI」（日本）

42

Amazon (https://www.amazon.co.jp/meet-alexa)

43

Google (https://assistant.google.com)

44

rinna㈱ (https://www.rinna.jp)

45

クリスタルメソッド㈱ (https://crystal-method.com/ai-hal3)

65

■競合分析：「(1-2)-①KDDI㈱」の対話ロボット領域における見守り支援
SIP サイバーの「(1-2)-①KDDI㈱」が開発している対話ロボット領域における見守り支援について、関連する企業との競合比較の結果を示す（図表 3-2-11）。競合比較をする企業の条件として、コミュニケーションロボットとして対話機能を有するプロダクトを提供する他の企業を比較対象とした。
比較した項目は、インターフェース、挙動、ヘルスケア支援、その他、コスト、市場性の６点である。
「(1-2)-①KDDI㈱」のコミュニケーションロボットである MICSUS は他社のサービスと比較し、ほぼ同等のインターフェースを有している。一方では、MICSUS はスマートフォンに情報を表示するため、他社のロボットと異なり表情変化によるコミュニケーションができない。Astra（Amazon）は移動用の車輪を有しており、より自由度の高い移動が可能である。ヘルスケア支援の観点では、MICSUS はマルチモーダル対話
支援技術を活かした主導的な雑談が可能であり、受動的な AI 音声アシスタントを組み込んでいる他社
ロボットとの差別化が図られている。
市場展開として、「(1-2)-①KDDI㈱」を含め、コミュニケーションロボットの分野の市場がまだまだ拡大
していないことから、正確な見通しは困難だが、「(1-2)-①KDDI㈱」の研究開発テーマとしてフォーカスしている見守り支援領域に特化したサービス展開を介護サービス事業者等と連携して行うことが有効ではないかと考えられる。
図表 3-2-11 「(1-2)-①KDDI㈱」の対話ロボット領域における見守り支援の競合比較

66

企業名・サービス

コミュニケーションロボット

unibo は unroibot 社が研究開発、製造から販売までを手掛けるコミュニケー
ションロボットである。人と表情豊かに会話したり、情報量の多い静止画や動画を
unirobot㈱顔に表示しながらコミュニケーションを図ることが可能である。unibo とともにワークラ「unibo」
イフスタイルの変革を推進いたします。unibo はカスタマイズ性が高く、様々な事（日本）
業・業務形態に即してアレンジが可能。従来のオペレーションを unibo に移換する
ことで人手不足の解消や業務の省人化への貢献を目指す46。
anco は、ドコモの AI エージェント基盤を採用している。AI エージェント基盤とは、サービス提供事業の方やメーカーに、さまざまなサービスとデバイスをつなぐことを可能にする基盤。主に先読みエンジンと多目的対話エンジン、IoT アクセス制御
エンジンから構成されている。AI エージェント基盤を活用することにより、anco は
在宅時における利用者とのコミュニケーションや、体温計、血圧計などのバイタル測Wacon㈱+NTT グルー
定機器からの情報収集が可能。また、anco がＡＩエージェント基盤の「IoT アクプ+㈱MJI
セス制御エンジン」と接続するための中継役となることで、バイタル測定機器にて計
みまもりサービス「おるけん」
測されたデータをクラウド上で管理することができ、そこから得られる情報をもとに、在宅医療用対話ロボット
anco を通じて高齢者への声掛けや家族への情報共有も行なうことができるように「anco」なる。ワーコンは、「みまもり看護師」による遠隔サポートサービスに anco を加えた
（日本）
サービス「おるけん」もある。anco は通常時には利用者とコミュニケーションをとる
が、必要に応じてテレビ電話を通じて「みまもり看護師」に接続。「みまもり看護師」
は事前に anco と利用者で行われたコミュニケーション情報や測定されたデータを確認した上で、さらに細かい問診を行い、その結果をもとに「訪問看護師」や「かかりつけ医」と連携する47。
自宅監視を行う家庭用ロボット。小型犬程度の大きさで、左右の大きな車輪で移動し、真ん中のディスプレーに目が表示されて顔の表情が変わる。カメラとセン
Amazon
サーで家の中の障害物を把握して自律的に走行。利用者は外出先からアストロ「Astro」
を通じて家の中を確認できるほか、留守宅の異常や見守り対象の高齢者の異変（米国）について通知を受け取ることもできる。音楽や動画配信、ビデオ通話にも対応している48。

■競合分析：「(1-2)-①KDDI㈱」の介護・福祉業務支援サービス
SIP サイバーの「(1-2)-①KDDI㈱」が開発している介護・福祉業務支援サービスについて、関連する企業との競合比較の結果を示す（図表 3-2-13）。競合比較をする企業の条件として、介護現場等で見守り支援、業務支援を行うサービスを提供する他の企業を比較対象とした。
比較した項目は、介護支援機能、AI 機能、市場性、コストの４点である。「(1-2)-①KDDI㈱」では高齢者の在宅介護モニタリングが可能なマルチモーダル音声対話システムを開発しているが、介護支援機能の観点では、他社は各種センサーを用いた行動モニタリングを実現しており、それぞれ異なる特徴を持ったサービス展開がされている。AI 機能の観点では、「(1-2)-①KDDI㈱」がマルチモーダル対話支援技術を活かした雑談対話による在宅介護モニタリング（健康状態、生活習慣等）を開発しており、他社との差別化が図られている。みまもりサービス「おるけん」/在宅医療用対話ロボット「anco」では看護師の見守り支援と組み合わせたサービス展開がされており特徴的である。
市場展開として、「(1-2)-①KDDI㈱」は実証段階にあり、他社サービスとの直接の比較は難しい。た46

unirobot㈱ (https://www.unirobot.com)

47

ロボスタ「在宅医療用対話ロボット「anco」 ワーコン、ドコモら 4 社が開発」(2018)48

共同通信社「留守宅の監視、高齢者見守り」（2021）

67

だし、現段階ではいずれのサービスも大規模な市場獲得には至っておらず、介護業務システムの分野における新規プレイヤー参入の難しさが見て取れる。
図表 3-2-13 「(1-2)-①KDDI㈱」の介護・福祉業務支援サービスの競合比較
ワーコン+MJI＋NTT セコム・ホームセキュリ
Aiva Health(米国) Amazon(米国)グループティ
みまもりサービス「おる
けん」
サービス名
（開発中）
ライフリズムナビ＋Dr. eMamo（イーマモ）
いまイルモ
親の見守りプラン
Aiva HealthAlexa Together
在宅医療用対話ロ
ボット「anco」
高齢者の在宅介護モ
対話ロボットによる問医療・介護施設支援 Alexa Care Hubの高齢者見守りシステム モニタリングによる介護 多種センサーを活用し多種センサーと防犯
ニタリングが可能なマル診、バイタル測定、みSaaSによる
拡張機能で家庭内でコアコンピタンスによる介護・医療現場 業務支援、高齢者家 た高齢者家族の見守サービスによる高齢者
チモーダル音声対話シ
まもり看護師による24
ケアチーム支援の見守りを支援の業務支援
族の見守り支援
り支援
家族の見守り支援ステム
時間見守りサービス
音声認識を利用
音声認識を利用
防犯・火災検知－－－－－
防犯・火災の検知－－
緊急通報・駆けつけ
－
－
－
－
－
〇
－
△(緊急通報可)〇（みまもり看護連絡（電話・訪問）
－
－
－
－
〇
－
－
師）
医師・看護師相談－－－－〇
看護師への電話相談－－
介護支援
睡眠・食事・排泄・部
睡眠・食事・排泄・部 睡眠・食事・排泄・部〇
離床・在床
各種センサーとの連携
機能
屋移動等
屋移動等
屋移動等
各種センサーとの連携
行動モニタリング（対話ロボット・セン（開閉・モーション・温－で転倒等の検知が可（開閉・モーション・温（開閉・モーション・温 （開閉・モーション・温が可能
サー）
度センサー等）能度センサー等）度センサー等）度センサー等）〇体温・パルスオキシメー
心拍・呼吸
脈・呼吸
心機能・呼吸機能
各種センサーとの連携 各種センサーとの連携
バイタルモニタリング（対話ロボット・セン
ター・血圧計－（バイタルセンサー） （バイタルセンサー） （バイタルセンサー）
が可能
が可能
サー）
（バイタルセンサー）
予防サポート
－
－
－
－
－
－
－
－
業務・スキルの測定・評
－
－
－
－
－
－
－
－
価
企業名

AI機能

業務支援・介入支援

メインターゲット
（購入者）
市場展開
市場獲得
コスト

(1-2)-①KDDI

エコナビスタリンクジャパンソルクシーズ

雑談対話による在宅
対話ロボットによる雑介護モニタリング（健 センサーによる異常検 モニタリングによる介護－談・問診・スクリーニン
康状態、生活習慣
知
業務支援
グ
等）
B2B
B2B、B2B2C
B2B、B2B2C
B2B、B2B2C
B2B、B2B2C
介護サービス事業者
個人、サ高住、介護 個人、サ高住、介護 個人、サ高住、介護
介護サービス事業者 （老人ホーム、訪問事業者、自治体
事業者、自治体
事業者、自治体介護、サ高住）（研究開発段階）（未定）－

Alexa等による雑談・ センサによる健康状態
健康状態のモニタリン のモニタリング・家族へ
グ
のアラート

B2B

B2B

B2C

個人

病院、介護事業者

個人

サービス提供済、JA愛 実証事業済＋事業
50施設以上、3600 累計販売台数20万
2021年秋より
知東の組合向けサー
化中
非公開
非公開
人利用（HPより）台（HPより）
サービス開始ビスなどで採用。
[ワーコン破綻]
初期費用：非公開
初期費用:44,000円
非公開
ロボット：194,400円
月額$19.99 or 年
月額：1床あたり非公開
4,700円／月（HP 36か月で＄75,000(数千円で利用可能)
サービス料：非公開
額$199
1500円
より）

68

企業名・サービス
エコナビスタ㈱「ライフリズムナビ+Dr.」（日本）㈱リンクジャパン
「eMamo(イーマモ)」（日本）㈱ソルクシーズ「いまイルモ」（日本）

セコム・ホームセキュリティ㈱「親の見守りプラン」
（日本）

Aiva
「Aiva Health」

Amazon「Alexa Together」

介護サービス
睡眠解析技術をベースにしたクラウド型高齢者見守りシステム。室内に設置したセンサーで、室内の状況をリアルタイムに把握・アラート通知、センサーから収集されたデータで健康レポートを作成も可能。大手介護記録システムとも連携をしており、事故・トラブルの防止や時間・人材不足の軽減を目指す49。
AI と IoT 技術を駆使し、高齢者ヘルスケアに必要なあらゆる製品とサービスを一本化する事により、介護効率、見守り、自立支援をサポートする IoT プ
ラットフォームサービス（PaaS）である50。
スマートフォンやタブレット、パソコンなどで、離れて暮らす方や介護の必要な方等の暮らしぶりを、そっと見守ることができるシステム。「守られる方」のプライバ
シーを尊重しながらも、スマートフォンなどで「いつでも」「どこからでも」家族の安否や生活の様子の確認ができる、多機能センサーが実現する見守り支援システムである。
セコム・ホームセキュリティ（親の見守りプラン）では、基本サービスとする「侵入者の感知・火災の感知・非常時の通報」のほかに下記２つのオプションサー
ビス「安否みまもりサービス」（生活動線にセンサーを設置し、一定時間動きがないとセコムに通報されます。またアプリで親御さまの様子を見守れる便利機能もあります。）・「救急通報サービス」（急病やケガなどの際は「握るだけ」でセコムに救急信号を送れる）が利用可能51である。
音声アシスタントを使用してハンズフリーコミュニケーションとルームコントロールを備えた患者、高齢者、介護者の満足度を高めるサービスである。居住者が倒れた場合に音声アシスタントだけでなく、モーション検出器や他の監視システ
ムと連携し、通知が可能である。また、主要な健康記録システムと連携しており、Alexa などを通じて、リモートでのコミュニケーションを行うことができる52。
専門の緊急対応ヘルプライン「Urgent Response」へのハンズフリーアクセ
スを高齢の利用者に 24 時間 365 日提供する。
Assistive Technology Service（ATS）や Vayyar が提供するサードパーティーの転倒検知デバイスとも接続可能であり、利用者が転倒すると、Alexa が利用者に対し、Urgent Response に電話をかけて介護者に通知
したいかどうか尋ねることもできる。
介護者や家族が監視できる「ハイレベルのアクティビティーフィード」も含まれる。この機能は、毎日、高齢の利用者が Alexa やコネクテッド・スマート・ホー
ム・デバイスと最初にやりとりしたときに、介護者に通知する。同様に、一定の時間までに全くアクティビティがなかった場合も通知が可能である53。

49

ロボスタ「在宅医療用対話ロボット「anco」 ワーコン、ドコモら 4 社が開発」(2018)50㈱リンクジャパン (https://linkjapan.co.jp/service/emamo)51

セコム・ホームセキュリティ㈱ (https://www.secom.co.jp/homesecurity/plan/seniorparents)

52

Aiva (https://www.aivahealth.com)

53

ZDNet Japan「アマゾン、高齢者見守りサービス「Alexa Together」を米国で開始」(2021)

69

■事業化に向けた取組
研究開発から、製品化、ターゲット市場までのバリューチェーンに位置付けて、「(1-2)-①KDDI㈱」の事業化に向けた取組を整理した（図表 3-2-14）。
「(1-2)-①KDDI㈱」において進めている Web 等に存在するビッグデータと応用分野特化型対話シナリオを用いたハイブリッド型マルチモーダル音声対話システムの研究を製品化・事業化していくためには 3 つの方向性が考えられる。
１つ目は開発された対話支援技術について汎用的な用途で活用ができるようパッケージ化し、SaaSや PaaS としてサービス提供する方向性である。懸念点としては日本国内におけるスマートスピーカーの普及率は 6％と低く、汎用的な対話支援市場についてはまだ成長の見通しが立っていない。
２つ目は開発された対話支援技術を他社製品等と組み合わせて提供する形態である。コミュニケー
ションロボットに組み込んで利用する形がこれに相当する。例えば見守り支援市場は 2020 年度から
2030 年度にかけて 107 億円から 212 億円に成長が見込まれており54、こうした市場への適用が考えられる。
３つ目は介護事業所の運営者に対して、見守り支援システムをソリューションとして販売する方向性である。「(1-2)-①KDDI㈱」では研究において既に介護施設との技術的な実証を進めており、介護現場での業務支援の有効性は認められていることから、引き続き連携して事業開発を行っていくことが望ましい。
介護・福祉関連サービス市場は 2018 年度から 2025 年度にかけて 3.99 兆円から 4.81 兆円に成長が予測されており、こうした市場に対して製品価値を訴求することが重要である。
介護領域で新規新技術を取り入れたサービスを導入する際には、豊富な資金供給のもと、収益化の見通しが立つ事業展開をすることが重要である。2016 年に設立された㈱ワーコンは、高齢者向け見守りサービスや高齢者ケアサービスを提供し、2018 年 6 月期には約 1 億 2900 万円を計上した。しかしその後は、販路拡大が進まず、開発費の増大などの要因により 2021 年に破産手続きを開始している
55。本事例のように、介護サービスを浸透させて販路拡大をするには豊富な資金や営業基盤が必要である。また、介護の質を高めるサービスはその付加価値を料金に反映しにくく、サービス提供にもコストがかかる。これらの点を考慮して、事業の方向性を検討する必要がある。

54

富士キメラ総研「『2020 人工知能ビジネス総調査」

55

ライブドア「非接触型センサーを融合した見守りサービス「おるけん」開発のスタートアップ、ワーコン（福岡）が破産」(2021)

70

図表 3-2-14 「(1-2)-①KDDI㈱」：事業化に向けた取組
基礎開発

開発研究

製品化

マーケット

製品化に必要なこと

検討３：PaaS、SaaSなどで、運用するシステム会社が必要
対話支援
技術
運用企業

スマートフォン
パソコン（業務提携先）(1-2)-①
Web等に存在するビッグデータと応用分野特化型対話シナリオを用いたハイブリッド型マ
ルチモーダル音声対話システムの研究

対話支援
技術
KDDI
NICT

販売
汎用的

技術提供を行う法人（自社／業務提携先／その他）＋

コミュニケ―
ションロボット

事業開発

AI実装
製品

企業NEC

ターゲット市場

販売代理店（販売・保守運用）

販売

見守り支援市場（介護・福祉サービス
事業者、医療機関）

販売代理店（販売・保守運用）

見守り支援市場
107億円⇒212億円（2020⇒2030（予測））（業務提携先）介護事業所の運営会社に見守りシステムを販売する。

導入

販売
介護事業所
ケアシステム

介護・福祉
関連サービス市場（介護・福祉サービス
事業者、医療機関）

販売代理店（販売・保守運用）

介護・福祉関連サービス市場
3.99兆円⇒4.81兆円（2018⇒2025（予測））企業（業務提携先）71

3.2.4 (1-3)-①エビデンスに基づくテーラーメイド教育の研究開発（東京大学）■ターゲット市場について
SIP サイバーの「(1-3)-①東京大学」では、学校教育のトータルサポートを行うオープンな教育プラット
フォームと、教材開発支援システムを開発している。
教育プラットフォームは公教育の導入に向けた取組が進んでおり、文部科学省が推進する「学びの保障オンライン学習システム（MEXCBT）」と、「(1-3)-①東京大学」の参画企業である NTT コミュニケーションズが提供するクラウド型教育プラットフォーム「まなびポケット」の連携が開始されている（図表 32-15）56。「まなびポケット」のクラウド型教育プラットフォームでは、児童生徒、教職員が一人一つのアカ
ウントを持ち、連携するさまざまなサービス（授業支援システム、学習コンテンツ、授業記録システムなど）を利用できる。すでに 26 のコンテンツと連携し、600 以上の自治体、6,000 校以上の学校、220 万人以上の児童生徒・教職員に利用されている。
教材開発支援システムでは、様々な授業を支援するために 3 つのシステムを開発している。1 つ目は、問題推薦システム（AI ドリル）である。AI ドリルとは、クラウド上の電子教材ソフトで、生徒の答案を AI（人工知能）が分析して、正解や誤答の傾向などから次に取り組むべき問題を自動で出題する支援をする機能を有し、学習者一人ひとりの習熟度に応じた学習が可能である。2 つ目は、アクティブリーディン
グシステムである。学習者が電子教材を使用しているときの履歴を解析し、最適で効率的な理解を支援する仕組みである。3 つ目は自己主導能力の育成機能である。多読学習の学習分析を行うことで、学習時間や学習スピードを促す分析を行っている。
本採択テーマのターゲット市場は、学校教育プラットフォーム（公教育支援）と、教材開発市場である（図表 3-2-16）。学校教育プラットフォームとは、学校教育の授業に必要な配信機能やコミュニケー
ションツールの機能や、個人の理解度に応じたフィードバックや学習の評価を行う機能が持つクラウドシス
テムである。このうち、NTT コミュニケーションズの「まなびポケット」と同様に、公教育の学習 e ポータルと連携可能なサービスとして、L-GATE（㈱内田洋行）、OPEN PLATFORM EDUCATION（日本電気㈱）、STUDYPLUS FOR SCHOOL（スタディプラス㈱）が挙げられる57。その他に、私立学校を対象とし、教材も含めた独自のプラットフォームサービスとして、Classi（Classi㈱）がある。

56

NTT コミュニケーションズ「「まなびポケット」が、文部科学省が推進する「MEXCBT」との連携を開始」（2021）

57

一般社団法人 ICT CONNECT 21「学習 e ポータル」まとめページ72

図表 3-2-15 学びの保証オンライン学習システム（MEXCBT）

図表 3-2-16 「(1-3)-①東京大学」のターゲット市場

ターゲット市場

学校教育
プラットフォーム
(公教育支援)内容••

授業に必要な配信機能やコミュニケーショ
ンのツール
個人の理解度に応じたフィードバックや学習の評価を行う

東京大学
•
教材開発

•
•

個別化学習においては現在アダプティブ
ラーニングが主流
授業などのビデオ配信・ドリル作成を行う
個人の能力・理解度に応じて、教材を変えていける■競合分析：「(1-3)-①東京大学」の教育プラットフォーム
SIP サイバーの「(1-3)-①東京大学」が開発している教育プラットフォームについて、関連する企業との競合比較の結果を示す（図表 3-2-17）。競合比較をする企業の条件として、教育プラットフォームを提供する他の企業を比較対象とした。
比較した項目は、教育機能、AI 機能、その他機能、市場性、コストの５点である。教育機能では、
授業配信、電子教材提供、学習管理・記録を比較したが、これらは基本的にどの教育プラットフォームも共通して含まれる機能であった。AI 機能では、個別化教育、学習評価システム、フィードバックシステムの 3 点を比較した。他の企業のサービスでは、個別化教育は実装しているが、AI を使った学習評価シス
テムやフィードバックシステムまでは実装されていない。一方で、SIP サイバーの「(1-3)-①東京大学」は学習評価システムやフィードバックシステムの研究開発成果を教育プラットフォームに組み込むことを想定しており、これらの技術要素が技術優位性になると考えられる。その他の機能としては学習 e ポータル対73

応の是非を比較したが、文部科学省が設けた学習 e ポータルと連携可能であるのは「(1-3)-①東京大学」と L-Gate（内田洋行㈱）であった。
市場展開として、「(1-3)-①東京大学」はトップクラスのシェアを獲得しており、市場優位性は高い。
前述の通り、すでに 26 の学習コンテンツと連携し、600 以上の自治体、6,000 校以上の学校、220
万人以上の児童生徒・教職員の方々に利用されている。また、私教育について Classi㈱は高等学校
や中高一貫校を対象に最大 2500 校、116 万人の使用実績がある。今後、公立学校への導入を獲得していくためには、教育プラットフォームの導入によって学校において業務効率化や教育の質向上につながることを示しながら、地方公共団体ごとに営業を進めていくことが必要である。また、私立学校への展
開については各学校独自のカリキュラムに対応して、学校側で教育カリキュラムをカスタマイズできる機能が必要であると考えられる。私立学校にあわせた機能を組み込んで、他の教育プラットフォームに対する優位性を構築していくことが重要である。

74

図表 3-2-17 「(1-3)-①東京大学」の教育プラットフォームの競合比較
企業名

SIP：(1-3)①NTTコム

内田洋行（日本）

Classi株式会社（日本）

デジタル・ナレッジ（日本）チエル（日本）

サービス名（まなびポケット）

L-GateClassi

KnowlegeDeliver

CHIeruコアコンピタンス

学校教育のトータル
サポートプラットフォーム

児童・生徒、先生が使用するPCやタブレット向けの
ポータルサイト

学校教育のトータル
サポートプラットフォーム

対象教科全教科対応可（小学校～高校）

全教科対応
他社教材との連携がメイン （主は中学校～高校、小学校も展開中）

教育
機能

授業配信
電子教材提供学習管理・記録〇〇〇〇
他社コンテンツ連携必要
他社コンテンツ連携必要

個別化教育

（開発中）

MEXCBTと連携が必要

（開発中）
（開発中）

MEXCBTと連携が必要
MEXCBTと連携が必要〇〇〇〇(Knewtonエンジン)
〇
〇
〇

AI機能

学習評価システム
フィードバックシステム
双方向コミュニケー
その他
ション
機能
特徴
メインターゲット（購入者）

授業改善に役立つ学習システ
教材作成-学習-運用管理がで ムをはじめ教材、運用管理シ
きるe-learningプラットフォーム ステム・セキュリティシステムまでをサポート

全教科対応可（小学校～大学、企業）

全教科対応可（小学校～大学）〇〇〇〇(Knewtonエンジン)-〇(InterCLASS Cloud)
△
〇

-

〇

-

〇

〇

学習eポータル対応
B2B

学習eポータル対応
B2B

B2B

B2B

B2B

公立学校
※自治体が主公立・私立の小学校、中学校、高校向け

高校・中高一貫校※学校法人が主

学校及び企業（専門教育・研修等に利用）

自治体・学校

市場性
市場獲得

コスト

（研究開発段階）

教育委員会560以上、高校、
2021/11末より提供開 高校2500校、116万人が（製品化済・市場獲得不明） 大学1,800校以上、クラウド
始使用（HP：2020年）
教材の利用者は300万人

プラットフォームは無料
コンテンツごとに課金

プラットフォームは無料
コンテンツごとに課金

企業名・サービス

非公開

非公開

非公開

教育プラットフォーム

児童・生徒、先生が使用する PC やタブレット向けポータルサイト。クラウドで提供されるため、インターネット接続ができれば、場所や端末を選ばずに利用ができます。連携する学習アプリの活用や、学校内のお知らせを共有するのに利用できるほか、学校内の端末管理を行う機能も追加される予定である。学習 e ポータ
ルと MEXCBT との連携が可能である58。
Classi とは、コミュニケーション、探究学習、学習動画、日々の学習記録など
Classi㈱を通じて、「先生方の授業・生徒指導」「生徒の学び・成長」をサポートするオー「Classi」
ルインワンのプラットフォームです。さらに、他社の教育コンテンツとも多数連携し、（日本）学校の状況に応じて幅広いラインナップからお選びいただける連携サービスも用意しています。授業以外にも部活や学校行事の記録も蓄積が可能59
教材作成-学習-運用管理ができる e-learning プラットフォーム。学校だけで㈱デジタル・ナレッジ
なく、企業・官公庁・医療機関など実績多数。
「KnowledgeDeliver」
ASP、オンプレミス、DK クラウド、パブリッククラウド等、豊富な導入形態を用意し（日本）ており、数十万名様向けの大規模運用にも対応60。
授業改善に役立つ学習システムをはじめ教材、運用管理システム・セキュリテ
チエル㈱ィシステムまでをサポート。パソコンやタブレット端末を活用した学習（学修）支「InterCLASS®︎Cloud」他 援システム、学習者がいつでもどこでも学習でき、先生は学習履歴を管理できる（日本）
デジテル教材、学校の ICT 管理者の負担を軽減する運用管理・セキュリティシス
テムを「教育現場の先生とともに」企画・開発している61。
内田洋行㈱「L-Gate」（日本）

58

内田洋行㈱ (https://www.info.l-gate.net)

59

Classi㈱ (https://classi.jp)

60㈱デジタルナレッジ (https://www.digital-knowledge.co.jp/product/kd)

61

チエル㈱ (https://www.chieru.co.jp)

75

■競合分析：「(1-3)-①東京大学」の AI ドリル（問題推薦システム）
SIP サイバーの「(1-3)-①東京大学」が開発している AI ドリル（問題システム）について、関連する企業との競合比較の結果を示す（図表 3-2-18）。競合比較をする企業の条件として、教材開発をする他のサービスを持つ企業を比較対象とした。
比較した項目は、教育機能、主要な機能、コスト、市場性の 4 点である。教育機能としては、授業
配信、電子教材提供、学習管理・記録を比較したがこれらは基本的に多くの教育プラットフォームに共通して含まれる機能であった。AI 機能としては個別化教育、学習評価システム、フィードバックシステムの3 点を比較した。他の企業のサービスでは、各社が持つ教科のコンテンツを独自に持って個別化教育を実装し、AI を使った学習評価システムやフィードバックシステムまでは実装されているものがある。一方で、SIP サイバーの「(1-3)-①東京大学」では、AI 技術を取り入れた個別化教育、学習評価システム、フィードバックシステムの開発を行っているが、独自に教科のコンテンツを持っているわけではない。よって、教科のコンテンツを持つ企業に対して、開発している AI 技術を供給することになる。
市場展開として、教科のコンテンツを持つ他企業は既にサービス提供をしている状況である。「(1-3)①東京大学」では、教材開発に必要な技術をパッケージ化して、協業先を見つけて技術パッケージを導入していく戦略が考えられる。
図表 3-2-18 「(1-3)-①東京大学」の AI ドリルの競合比較
企業名
サービス名

SIP：(1-3)①東京大学
AIドリル（問題推薦システム）

COMPASS（日本）
Qubena(AI型教材)すらら（日本）すらら

凸版印刷（日本）
navimaYuanfudao(中国)Yuanfudao

BYJU’S(インド)
BYJU’S

コアコンピタンス

知識モデルに基づき問題を推薦する

AIによるアダプティブラーニングで圧倒的な学習効率を実現する

インドにおける
AI×アダプティブラーニングとアダ
中国における学習支
子どもたちの主体的な学びを実現
オンライン学習プラッ
プティブドリル
援
トフォーム

教科

数学？、英語？
（？？校～？？校）高校数学IAIIB
中1-3：数国理社英小5-6：算国理社英小3-4：算国理社
小1-2：算国

高1-3：数学IAIIB/国語(古文漢文を除く)/英語
小中：国語（読解、漢字）、算 幼稚園から高校生まで
中1-3：数国理社英小学4年～高校生
数（数学）、理科、社会、英語 を対象
小3-6：算国理社
小1-2：算国

準拠する教科書

ー

教育機能

主要な
機能

東京書籍

私教育メイン

私教育メイン

－
－

〇

ー
〇

ー
〇

〇
〇

〇
〇

学習管理・記録

－

〇

〇

〇

〇

〇

個別化教育

（開発中）

〇

〇

？

〇

〇

学習評価システム

（開発中）

〇

〇

〇

〇

？

フィードバックシステム

（開発中）

-

-

〇

〇

〇

-

コンテンツごとに課金

授業配信
電子教材提供その他

コスト
ビジネス形態
市場性

IAIIBは河合塾と共同開発
独自教材（学習指導要領に独自教材（学習指導要領に準拠）
準拠）

ターゲット
市場獲得・シェア－ーー

クラスメイト同士の回答の共有
先生への質問等双方向のやり取りが可能

未定

非公開(家庭学習向け・算数と数学のみで月額1950円)

5教科月9980円

非公開

月$29,49

B2B
公立学校※自治体が主B2B、一部B2C
自治体・公立学校・私立学校/ 家庭学習

B2B

B2B

B2C

B2C

公立学校・私立学校・学習塾

主に自治体・私立学校

学生

学生

（開発中）

1800校以上2500校以上、40万人

40自治体と2私立学校

4億人(2020年時点)

40万人

76

■事業化に向けた取組
研究開発から、製品化、ターゲット市場までのバリューチェーンに位置付けて、「(1-3)-①東京大学」の事業化に向けた取組を整理した（図表 3-2-19）。
「(1-3)-①東京大学」において進めている個別化教育や教材開発に関わる教育 AI の技術を製品化・事業化していくためには 2 つの方向性が考えられる。1 つは「(1-3)-①東京大学」の参画企業である
NTT コミュニケーションズが持つ教育クラウドシステム「まなびポケット」に教育 AI システムを組み込んで、この教育プラットフォームを販売することである。教育機関向け ICT 関連市場は 2016 年度から 2021 年
度にかけて 1,430 億円から 1,920 億円に増加しており、2020 年度以降の学習指導要領の改定内容に沿った指導者の育成や支援を可能とするシステムやサービスの需要拡大が期待されている62。
事業化に向けたもう 1 つの方向性は、教育 AI 技術を教材開発する企業に提供することである。教
育 AI のうち、作問技術は教育コンテンツ事業者の教材開発に有効である。また、個別化教育を実現するシステムは、教育コンテンツ事業者が自社コンテンツを教育機関や予備校・塾などに提供をしていくときにも有用である。これらの収益化を進めていくためには、教育 AI 技術を教育コンテンツ事業者に提供するための API 実装を開発する必要がある。また、教材を利用する学習者の学習履歴をもとに個別化教育を進める場合には、学習履歴のデータ収集が伴うために、個人情報保護法や知的財産権に関連して生じる問題を整理しておく必要がある。
現状では高度な AI アルゴリズムと豊富な学習履歴データを用いて個別化教育を行うサービスは少な
いために、SIP サイバーの「(1-3)-①東京大学」が開発している AI 技術を用いた事業の競合優位性は高い。AI 技術の導入による効果として、教員の業務効率化、学習者の学習効果などを明確に示すことができれば、学校教育機関や私教育のシェアを獲得していくことができるだろう。
図表 3-1-19 「(1-3)-①東京大学」：事業化に向けた取組
基礎開発

開発研究

製品化

SIP技術

ターゲット市場

販売

教育機関向けICT関連国内市場（自治体、教育機関）
教育ICT関連市場
1430億円⇒1920億円

製品化に必要なこと

事業開発(1-3)-① エビデンスに基づくテーラー
メイド教育の研究開発

マーケット

教育AI

教育AIシステム（個別化システム／作問技術）

教育クラウドシステム

販売代理店（販売・保守運用）（2016⇒2021（予測））教育コンテンツ
配信サービス市場（自治体、教育機関）
教育コンテンツ配信市場
85億円⇒151億円（デジタル教材、授業支援、校務支援等）

NTTコム（自社）（2016⇒2021（予測））※教育ICT市場の一部

検討１：どのように営業戦略を立てていくのか。公教育で選ばれるにはどのような事業開発が必要か。
事業開発

教育AI
（個別化システム／作問技術）

教育AIシステム

販売

教育機関

教材
予備校・塾
企業
（業務提携先）62https://www.fuji-keizai.co.jp/market/detail.html?cid=17041&view_type=277

3.2.5 (1-4)-②遠隔医 AI が連携した日本式 ICT 地域包括ケアモデルの研究開発（㈱アルム）■ターゲット市場
SIP サイバーの「(1-4)-①㈱アルム」では、遠隔医療 AI が連携した日本式 ICT 地域包括ケアモデルを目指して、脳卒中や認知症の診断・予測を行う AI を開発している63。現在、㈱アルムが提供している
サービスである地域包括ケアアプリ「Team」、医療機器アプリ「Join」に在宅・施設介護における医療機
器・ウェアラブルに、家族からの症状入力プラットフォームを接続し、各データを統合した上でモニタリングし、疾患の診断・予測を行うことで、介護の生産性向上と医療への橋渡しによる高度化を実現する。
開発している AI システムは 3 つある。1 つ目は、心電波形から脳卒中の発症確率の予測をする「モニタリング AI」である。脳卒中の再発は要介護の原因であり、認知症の重症化を加速するため、早期発見を行い、早期投薬をすることで重症となりやすい心原性脳梗塞を予防することを目的としている。2 つ目は「認知症サポート AI」である。認知機能の低下には客観的な治療指標が欠如しており、神経心理検
査の結果、MRI 画像等を AI 解析し、治療指標を作成することを目指している。本 AI の解析結果によって、薬効評価を医師に示すことで、より適切な医療が可能になる。3 つ目は「介護サポート AI」である。
地域包括ケアアプリ「Team」に記録される病状と服薬情報を分析して、ケアを担当する介護士や看護師に注意すべき症状を通知することで、重症化予防と入院の回避をすることが期待できる。これらの AI
は地域包括ケアアプリ「Team」に活用することで、解析結果の最適化を実現できる。
本採択テーマのターゲット市場は、介護業務支援システムと、介護のモニタリングシステム（予防・予測）である。介護の業務支援システムとは、施設系・通所系・居住系・多機能系サービスについて、事業所全般の業務を支援するソフトウェアである。多くの事業所で介護の業務支援システムは導入されており、市場規模も大きいが様々な企業がソフトウェアを提供している。疾患の予防・予測をする AI システ
ムはまだ研究開発段階であり、サービスとして提供されている事例はない。
図表 3-2-20 「(1-4)-①㈱アルム」のターゲット市場
ターゲット市場

介護業務
支援システム内容••

施設系・通所系・居住系・多機能
系サービスについて、事業所全般の業務を支援するソフトウェア。
医療連携しているソフトウェアも多い。

㈱アルム
モニタリングシステム（予防・予測）63••

介護領域において、被介護者のモニタリングを通して、病気の予防や予測を行うための研究開発を行っている。
現状、研究開発段階であり、既存市場はない。

ベンチマーク企業
Healthcare（米国）㈱カナミックネットワーク Genesis
Brookdale Senior Living（米国）
Kindred Healthcare（米国）
NDソフトウェア㈱Ensign Group （米国）㈱ワイズマン
Amedisys （米国）
Four Seasons Health Care（英国）㈱エス・エム・エス
BUPA Care Homes（英国）Korian（フランス）
Orpea（フランス）
Pro Seniore（ドイツ）

東芝＆米ジョンズ・ホプキンス大IBM＆国立循環器病研究センター
TIS＆電気通信大学

厚生労働省 老健局 第５回 保健医療分野 AI 開発加速コンソーシアム「介護・認知症領域における取り組みについて」（2019）78

■競合分析
「(1-4)-②㈱アルム」が保有している介護業務支援システムの地域包括ケアアプリ「Team」と、SIP サ
イバーで開発している AI 疾患予測について、関連する企業との競合比較の結果を示す（図表 3-222～24）。
比較した項目は、主要な機能、コスト、市場性である。介護業務支援、医療業務支援、多職種連携の機能は、ほぼ全ての介護業務支援システムが保有していた。一方で、健康モニタリングや遠隔健康相談の機能を持つ介護業務支援システムは他にはない。「(1-4)-②㈱アルム」の地域包括ケアアプリ「Team」の技術優位性は高く、高付加価値で質の高い介護業務支援サービスを提供していることに競合優位性があると思われる。
市場展開として、「(1-4)-②㈱アルム」の地域包括ケアアプリは一定のシェアを獲得しているが、他の業務支援システムの導入実績数は大きい。シェアは、ND ソフトウェア㈱「ほのぼの NEXT」の 67,800 事
業所、ワイズマン㈱「ワイズマン SP, MeLL++」の 44,000 事業所、㈱エス・エム・エス「カイポケ」の33,100 事業所、㈱カナミックネットワーク「カナミッククラウド」の 32,000 事業所と続く。「(1-4)-②㈱アルム」の優位性は、医療連携や健康モニタリング、遠隔医療相談など、高付加価値なサービスを提供している点で、他サービスとすみ分けている。基本的な介護業務支援システムに、疾患予測の機能が加わることで、他社とは異なる競合優位性を確立できる。
モニタリング AI に関連した開発している循環器疾患（脳卒中）の予測について、現在は研究開発段階であるために現状では技術比較は難しい。他の研究開発と比較すると、予測に用いるデータが異なっており、今後はデータの量や質、アルゴリズムによって、予測精度の違いが出てくると考えられる。
認知症サポート AI については研究開発段階であり、市場形成がされていないためビジネスモデルの構
想から考える必要がある。薬効評価等に使う検証が成功すれば、医療報酬に組み込んだ形で製薬会
社や医療機関を介した医療サービスとして提供できると考えられる。
介護サポート AI については研究開発段階である。周辺症状（BPSD）の発症予測が可能になれば、介護施設・看護施設への提供や民間保険会社との連携商品としてサービス提供をすることが考えられる。

79

図表 3-1-21 「(1-4)-②㈱アルム」の介護業務支援システム（日本）の競合比較
企業名
サービス名
コアコンピタンス
介護業務支援-シフト、予定、実績管理-各帳簿作成、決済システム

主要な機能

医療業務支援-シフト、予定、実績管理-各帳簿作成、決済システム
健康モニタリング
遠隔健康相談
多職種連携

コスト(1-4)-②アルム

株式会社
カナミックネットワーク

NDソフトウェア株式会社

株式会社ワイズマン

〇

〇

〇

〇

〇

〇

〇

〇

〇

〇

ー
ー
〇
－医療・介護サービス－地域医療連携（救急）ーー〇－医療・介護サービス－地域医療連携（救急）

ー
ー

〇
ー
〇
ー
〇
〇
－医療・介護サービス－医療・介護サービス－地域医療連携（救急） －地域医療連携（救急）非公開

デイサービス施設向け価格
5年リース：1024,920円～
参考：月額17,082円～

非公開

ー

非公開
（5年間の使用権）

通所介護・通所リハ・訪問介護・
訪問看護 月額25,000円
サ高住・放課後等デイ
月額15,000円
その他（訪問リハ等）
月額5,000円（5年間のソフトウェア使用権購入）

市場性株式会社エス・エム・エス

ほのぼのＮＥＸＴ
ワイズマンSP（介護ソフト）
モニタリングAI「JoinCloud」
カナミッククラウド（介護業務支援のトータルソ
MeLL+（メルタス）
カイポケ「Team Cloud」
リューション）（医療・介護連携サービス）
地域包括ケアを推進する医全事業種別に対応した
医療・介護の多職種連携を
医療と介護が連携した
低価格で導入しやすい
療・介護情報共有システムを
介護業務支援のしたトータルソリューション
トータルソリューション
介護のトータルソリューション
提供
トータルソリューション

ビジネス形態

B2B2C

B2B2C

B2B2C

B2B2C

B2B2C

ターゲット

介護事業者（施設・居宅）
医療機関・医療関係事業者

介護事業者（施設・居宅）
医療機関・医療関係事業者

介護事業者（施設・居宅）
医療機関・医療関係事業者

介護事業者（施設・居宅）
医療機関・医療関係事業者

介護事業者（施設・居宅）
医療機関・医療関係事業者

市場獲得・シェア

約1700 の医療・介護機関（2020ヒアリングより）

全国で約32,000の事業所と、 導入：67,800事業所（シェア1 導入：44,000事業所（シェア2 導入：33,100事業所（シェア約152,000名位）
位）
3位）（2021年9月時点）（2021年時点、HPより）（2021年時点、HPより）（2021年4月時点、HPより）80

図表 3-1-22 「(1-4)-②㈱アルム」の介護業務支援システム（諸外国）の競合比較
企業名(1-4)-②アルム

Genesis healthcare（米国）

Holiday Retirement
（米国）

サービス名

モニタリングAI「JoinCloud」「Team Cloud」

ナーシングホーム
アシステッドリビング

高齢者向け介護付施設
コミュニティ運営事業

コアコンピタンス

医療・介護の多職種連携をしたトータルソリューション

介護業務支援-シフト、予定、実績管理-各帳簿作成、決済システム
医療業務支援-シフト、予定、実績管理-各帳簿作成、決済システム
健康モニタリング
遠隔健康相談

主な
機能

多職種連携

インディペンデント・リビング・コ
利用者向けサービス
ミュニティ（医療関係者はそのリハビリ・呼吸療法サービス
場にはいない）

〇

ー

〇

〇

高齢者の中長期的なケアと医療サポート

ー

ー

ー

〇
〇
〇
ー
〇
〇
－医療・介護サービス－医療・介護サービス－地域医療連携（救急） －地域医療連携（救急）コスト

Korian SA（フランス）
老人ホーム、リハビリクリニック
アシステッドリビング施設
在宅介護サービス

ー

ー
ー

ー
ー

ー

ー

非公開

非公開

非公開

非公開

ビジネス形態

B2B2C

B2B2C

B2B2C

B2B2C

ターゲット

介護事業者（施設・居宅）
医療機関・医療関係事業者

介護事業者（施設・居宅）
医療機関・医療関係事業者

介護事業者（施設・居宅）
医療機関・医療関係事業者

介護事業者（施設・居宅）
医療機関・医療関係事業者

市場獲得・シェア

約1700 の医療・介護機関（2020ヒアリングより）

米国で約500箇所のナーシング 施設数300箇所、高齢者居住ス
ホーム及びアシステッドリビング施
ペース約3万7000ユニット。
設を運営。（2018）（2018）

市場性不明

図表 3-2-23 「(1-4)-②㈱アルム」の介護業務支援システムの競合比較(1-4)-②アルム

IBM＆国立循環器病
研究センター

東芝＆米ジョンズ・
ホプキンス大(1-4)-②アルム

TIS＆電気通信大学（研究開発：
2019～）

認知症サポートAI（研究開発：2017～）（研究開発：
2019～）

介護サポートAI「Team」（研究開発：
2020～）

循環器疾患（脳卒中）の予測

心筋梗塞や脳卒中な 心臓病の発病リス
どの循環器疾患
クを予測

認知症の薬効評価

心筋梗塞や脳卒中など 心臓病の発病リスク BPSDの発症予測 BPSDの発症予の循環器疾患を予測と多職種連携
測

循環器疾患
（脳卒中)

介護現場のモニター情報をもとにリスク予測

病院電子カルテをもと 健康診断データをにリスク予測もとにリスク予測

－

－

－

－

－

認知症の
薬効評価

－

－

－

〇
介護現場のモニター情報をもとにリスク予測〇
病院電子カルテをもとにリスク予測〇
健康診断データをもとにリスク予測

－

－

BPSDの
発症予測

－

－

－

－

－

－

企業名

(1-4)-②アルム

サービス名モニタリングAI「JoinCloud」「Team Cloud」

コアコンピタンス

主な
機能

コスト
ビジネス形態市場性

IBM＆国立循環器病 東芝＆米ジョンズ・
研究センター
ホプキンス大（研究開発：
2017～）〇〇
ウェアラブル機器で介護記録をもとに取得した
BPSD発症予測 生体データによる
BPSD発症予測（研究開発段階）（研究開発段階） （研究開発段階）（研究開発段階）（研究開発段階）（研究開発段階） （研究開発段階）（研究開発段階）（研究開発段階）（研究開発段階） （研究開発段階）

B2B2C（研究開発段階）（研究開発段階）

B2B2C（研究開発段階）ターゲット

医療機器メーカ（研究開発段階） （研究開発段階）

製薬会社／
医療機関（診療報酬）（研究開発段階）

製薬会社／（研究開発段階） 医療機関（診療 （研究開発段階）
報酬）

市場獲得・シェア（研究開発段階）（研究開発段階） （研究開発段階）（研究開発段階）（研究開発段階）（研究開発段階） （研究開発段階）（研究開発段階）

81

会社名
㈱カナミックネットワーク「カナミッククラウド」（日本）

ND ソフトウェア㈱「ほのぼの NEXT」（日本）㈱ワイズマン「ワイズマン SP」「MeLL+」（日本）㈱エス・エム・エス「カイポケ」（日本）

サービス概要地域包括ケアを推進する医療・介護情報共有システムである。介護事業所をはじめ、地域包括支援センター、居宅介護支援事業所など、あらゆる介護業務をフルラインナップで支援する介護ソフトを提供している。介護記録から介護保険請求まで、書類のやりとりをカナミッククラウドで行うことができ、記録/計画作成/請求/情報共有が一気通貫で行える。全国の約 26,500 の事業所と、約 114,300 名に利用されている（2020 年 3 月時点、無料ユーザーを含む）64。
請求、業務支援、介護記録、計画作成、音声入力などをワンストップで一元管理が可能であり、事業所の業務にあわせた運用が可能である。帳票レイアウトを自由に編集・追加することができるため、煩雑な書類管理の一元化が可能である。事
務作業の効率化のため、事業形態や利用シーンに合わせたタブレットや音声入力の実装もできる。47,600 を超える事業所（2020 年 3 月末 ND ソフトウェア調べ）で利用されている65。
介護施設・事業所様や、障がい者施設・事業所様の業務をサポートする「介護・福祉ソリューション」であり、ICT 化による業務の効率化や情報管理などを支援している。ケアプラン関連業務は、サービス計画作成業務、利用票・提供票、評価・モニタリング機能、相談関連、ケアマネ業務予定管理、介護保険給付管理、予防給付管理などができる。また、サービス事業所関連業務は、予定・実績管理
機能、ケアプラン取込機能、個別援助計画作成機能、提供票取込機能、介護給付費請求機能、医療療養費請求機能、利用料請求機能などがある。
44,000 件以上※の実績がある（2020 年 1 月現在）66。
介護事業所が導入する介護ソフトとして、居宅介護支援や通所介護サービスな
ど、サービス区分ごとに適した内容のものが用意され、それぞれ請求業務や経費関連、情報管理、便利機能などの多くの機能を使うことができる。『カイポケ』は331,00 事業所で利用されている67。

会社名

概要

Genesis healthcare「ナーシングホーム/
アシステッドリビング」（米国）

米国のポストアキュートケア事業者である。高齢の患者が直面する医学的、身体的問題に焦点を当て、熟練した看護施設、援助／高齢者生活共同体、統合された、第三者によるリハビリ治療事業の従業員によって提供されている
68。

Holiday Retirement「高齢者向け介護付施設
コミュニティ運営事業」（米国）

1971 年に設立され、高齢者対象に独立した生活スタイルが過ごせることを目指している。隣人とのコミュニケーションがあってるいコミュニティ形成や、入居者のために働くスタッフなどが日常生活の全ての世話をしてもらうことができる 68。

Korian SA「老人ホーム/リハビリクリニック/アシステッドリビング施設/
在宅介護サービス」（フランス）

老人ホーム、急性期後のリハビリテーションクリニック、アシステッドリビング施設、在宅介護サービスを運営している。同社の事業セグメントは、フランス、ドイ
ツ、イタリア、ベルギーである。収益の大部分はフランスで計上されています。老人ホームでは、高齢者に長期的なケアと医療サポートを提供している 68。

64㈱カナミックネットワーク (https://www.kanamic.net)

65

ND ソフトウェア㈱ (https://www.ndsoft.jp/product/next)66㈱ワイズマン (https://www.wiseman.co.jp/welfare)67㈱エス・エム・エス (https://ads.kaipoke.biz)

68

Crunchbase (https://www.crunchbase.com/)82

■事業化に向けて必要な取組
研究開発から、製品化、ターゲット市場までのバリューチェーンに位置付けて、「(1-4)-②㈱アルム」の事業化に向けた取組を整理した（図表 3-2-25）。
「(1-4)-②㈱アルム」において進めている疾患 AI システム技術を製品化・事業化していくためには 2 つの方向性が考えられる。1 つは、疾患予測 AI システムそのものを販売することである。主な販売先としては、保険会社や製薬会社が挙げられる。認知症の治療薬はいくつかあるが、こうした薬物療法のモニタリ
ングや薬効評価では SIP サイバーで開発した AI システムが有用である。また、医療機器の領域であれ
ば、時間をかけて保険収載戦略を進めていくことも考えられる。
事業化に向けたもう 1 つの方向性は、「(1-4)-②㈱アルム」自身が持つ介護・医療連携システム（地域包括ケアアプリ「Team」）に導入して、付加価値のあるサービスとして当該ソフトウェアを導入している
介護事業所や医療機関に供給することである。この場合は非医療機器の形でサービス展開をする戦略もとりうる。
今後の事業化に向けた取組として、海外展開も期待できる。介護領域では、日本特有の状況として、
介護計画、申し送り、介護看護記録のデータが大量にあり、それらに包括的にアクセスできる仕組みを有する国は日本だけである。そのため、医療・介護に関するデータの仕組みと、それらに関連するサービスをあわせて、競合優位性の高いサービスとして海外展開していくことができる。
図表 3-2-24 「(1-4)-②㈱アルム」：事業化に向けた取組

基礎開発

開発研究

製品化

SIP技術
(1-4)-②
遠隔医療ＡＩが連携した
日本式ＩＣＴ地域包括ケ
アモデルの研究開発

製品化に必要なこと

マーケット

ターゲット市場

販売

介護・福祉
関連サービス市場（介護・福祉サービス
事業者、医療機関）

事業開発
疾患予測
AI

①介護・医療連携シス
テムの機能に入れる

疾患予測AIシステム

介護・医療連携システム

アルム（自社）

販売代理店（販売・保守運用）

販売
販売代理店（販売・保守運用）

販売

海外市場
介護・福祉関連サービス市場
3.99兆円⇒4.81兆円

国内医療・ヘルスケアのIoT関連市場（介護・福祉サービス
事業者、医療機関）

疾患予測AIシステム
販売代理店（販売・保守運用）検討２：疾患予測システムをどう介護・医療の導入するか。（保険収載戦略／営業戦略）

83（2018⇒2025（予測））（2018⇒2025（予測））検討１：疾患予測システムをどう介護・医療連携システムと連動させてマネタイズするか。

②疾患予測AIをサービスとして販売する

介護・福祉関連サービス市場
3.99兆円⇒4.81兆円

国内医療・ヘルスケアの
IoT関連市場
4049億円⇒6247億円（2020⇒2025（予測））3.2.6 (1-4)-③排泄情報を基軸とした介護業務の最適化及びケアの質向上実現システムの開発（㈱aba）■ターゲット市場
SIP サイバーの「(1-4)-③㈱aba」では、介護現場において排泄情報を取得できる排泄センサーを基軸とした介護業務支援システムを開発している（図表 3-2-26）。排泄センサーが自動取得した排泄情報を、飲食記録や服薬情報と結びつけて、食事内容や投薬内容の見直しに役立たせる。その他既存の介護情報の有益化も図り、介護未経験者でも適時的確な介護が行える支援システムの構築を目指している。
開発している製品・サービスは４点ある。1 つ目は、排泄センサーの製品化である。センサーは座布団型をしており、底に排泄センサーが埋め込まれており、排泄検知が可能である。これまで㈱aba の従来製品を電源駆動から電源駆動にすることでセンサーの小型化（ポータブル化）を実現した。
2 つ目は、介護事業所向けの業務支援システムで、介護業務の PDCA サイクルを回すことで、業務改善をすることを目的としている。具体的には、①行動解析（画像）、②行動解析（音声、センサー類）、③スケジュール管理、④生活スケジュール管理、の 4 点の機能を有している。
3 つ目は、「要介護者スケジュール」の自動生成システムである。システム開発として、データ収集・クレンジング作業を実施している。同時にある程度得られたデータから相関を調べており、排泄量と食事量などのデータ間で相関性がないか検証している。
4 つ目は、介護業務スケジュール自動生成システムである。介護職員のシフト管理表と利用者の 24
シート（生活パターン）から業務スケジュールを自動生成できるシステムを構築している。業務スケジュー
ルの制約条件、インプット、アウトプットからアルゴリズムを検討し、システムを実装している。
本採択テーマのターゲット市場は、介護業務システム、排泄ケアに関する機器である。介護の業務支援システムは、施設系・通所系・居住系・多機能系サービスについて、事業所全般の業務を支援するソフトウェアである。多くの事業所で介護の業務支援システムは導入されているが、「(1-4)-③㈱aba」では業務効率化や業務支援の分析・コンサルティングに関する機能を開発している。排泄ケアに関する機器としては、BtoB の介護事業所向きの市場と、BtoC で個人向きの市場がある。

84

図表 3-2-25 「(1-4)-③㈱aba」のターゲット市場

ターゲット市場

介護業務
システム

内容

•
•

株式会社
aba

•
排泄ケアに
関する機器

•

施設系・通所系・居住系・多機能
系サービスについて、事業所全般の業務を支援するソフトウェア。
医療連携しているソフトウェアも多い。

ウェアラブルで排泄情報を検知する機器。
介護負担軽減型機器システムの市
場全体の規模は600億円程度（2019年）。

ベンチマーク企業㈱カナミックネットワークGenesis Healthcare（米国）
Brookdale Senior Living（米国）
NDソフトウェア㈱Kindred Healthcare（米国）Ensign Group （米国）㈱ワイズマン
Amedisys （米国）㈱エス・エム・エス
Four Seasons Health Care（英国）
BUPA Care Homes（英国）Korian（フランス）
Orpea（フランス）
Pro Seniore（ドイツ）

トリプル・ダブリュー・ジャパン㈱
新東工業㈱

■競合比較
「(1-4)-③㈱aba」が開発している排泄センサーと介護業務支援システムについて、関連する企業との競合比較の結果を示す（図表 3-1-27）。
比較項目は、「(1-4)-③㈱aba」が開発している主要機能とした。これらの主要機能は大きく 3 つに分けられる。1 つ目は主に介護業務支援の機能であり、「介護シフト作成システム」、「生活スケジュール作成」、「業務スケジュール作成システム」、「業務スケジュール記録システム」を比較した。2 つ目は介護モニタリングの機能であり、「介護者業務見える化システム」、「要介護者見守るシステム」、「排便検知システム」を比較した。3 つ目はその他の機能として、「決済システム」の有無を比較した。
競合比較の結果より、「(1-4)-③㈱aba」が開発している製品は、介護業務のモニタリングをして業務効率化を進める IT システムという立ち位置であることがわかる。介護決済システムも含む介護業務支援の IT システムはすでに多くの製品化されたサービスがあり、市場シェアも獲得している。そのため、介護業
務支援のソフトウェアとして上市して、新たに顧客獲得していくことは難しい。類似するサービスとしては、
HitomeQ ケアサポートがあり、「(1-4)-③㈱aba」が狙うターゲット領域の競合企業である。HitomeQ
ケアサポートでは室内カメラやバイタルデータのモニタリングによって、介護事業所や在宅介護に関する業
務効率化やモニタリングを行うコンサルティングサービスを実施している。ただ、市場としてはまだ成熟していない領域であり、新たな市場を作り上げて収益化していくビジネス戦略が求められる。
「(1-4)-③㈱aba」の排泄センサーの技術優位性は、尿と便の両方が検知可能であることと、尿便検知が非接触であることであり、他の排泄センサーにはない強みを持っている。他社製品として皮膚に直接装着するタイプやおむつ等に装着するタイプの排泄センサーがある。現在はいくつかの製品が限定して販売されているが、排泄センサーとしての市場はまだ確立されていない状態である。

85

図表 3-2-26 「(1-4)-③㈱aba」の介護業務支援システム（日本）の競合比較
企業名(1-4)-③aba

サービス名
コアコンピタンス
介護シフト作成
システム
生活スケジュール
作成システム
業務スケジュール
作成システム
業務スケジュール
記録システム

主要な機能

NDソフトウェア株式会社

未定
ほのぼのＮＥＸＴ（介護業務支援のトータルソ （介護業務支援のトータルリューション）
ソリューション）非侵襲の尿便識別可能なマットを 全事業種別に対応した軸にした介護業務支援のトータル
介護業務支援のソリューション
トータルソリューション

ビジネス形態ターゲット
市場性

医療と介護が連携した
トータルソリューション

HitomeQ ケアサポート

低価格で導入しやすい
介護現場の業務効率化を
介護のトータルソリューション 支援するトータルソリューション

新東工業株式会社

DFree-U1P

Aiserv（アイサーブ）

排泄検知システム（皮膚への装着タイプ）

排泄検知システム（おむつ等への装着タイ
プ）

〇

〇

－

－

－

〇

〇

〇

－

－

－

開発中

〇

〇

〇

－

－

－

開発中

〇

〇

〇

－

－

－

－

－

〇
（サービス提供済）

－

－

－

－

〇
（サービス提供済）

－

－

－

〇
超音波センサーで膀胱の尿を検知するIoTデバイス〇
排泄のニオイをガス検知式センサで検知するIoTデバイス

要介護者
見守るシステム

コスト

カイポケ

〇

センサ情報を基に、要介護者の行
ベッドセンサー動パターンを見える化するシステム （呼吸数、心拍数、睡眠の
（開発中）
深さ検知）

その他②

ワイズマンSP

コニカミノルタQOLソリューション トリプル・ダブリュー・ジャパン株式会
ズ株式会社
社

開発中

センサ情報を基に、介護者の業務を可視化し、問題検出、改善する
システム
（開発中）

介護決済システム

株式会社エス・エム・エス

開発中

介護者業務
見える化システム

排便検知システム

株式会社ワイズマン〇
非接触のマットが匂いから尿と便を検知

－

－

－

－

〇
〇
ー
（請求業務、給与経費支 （請求業務、給与経費支
－
ー
払い等）
払い等）
営業支援、開業支援、経業務効率化の起き上がり通知、夜間転倒防止、－－－移動中でも検知可能
営管理等
コンサルティングサービス実施
排泄ケア記録、ケア記録分析
通所介護・通所リハ・訪問
デイサービス施設向け価格
個人用価格
介護・訪問看護 月額
5年リース：1024,920円
本体：54,868円、Pad5枚：25,000円～
非公開
4,378円未定
サ高住・放課後等デイ 月（3年間の使用権）
非公開
参考：月額17,082円～（5年間の使用権）
法人契約
額15,000円（5年間のソフトウェア使用
6カ月：9万円～、3年：30万円
その他（訪問リハ等） 月
権購入）～
額5,000円
B2B2C
B2B2C
B2B2C
B2B2C
B2B
B2C、B2B2C
B2B
介護施設、居宅介護支援、居宅 介護施設、居宅介護支援、 介護施設、居宅介護支援、 介護施設、居宅介護支援、 介護施設、居宅介護支援、居 介護施設、居宅介護支援、居宅 介護施設、居宅介護支援、サービス
居宅サービス
居宅サービス
居宅サービス
宅サービス
サービス
居宅サービス

市場獲得・シェア

会社名〇（介護報酬改定対応）－

実証中

導入：67,800事業者
導入：44,000事業所
導入：33,100事業所 サービス展開中：体験型デモや（シェア1位）（シェア2位）（シェア3位）（2021年4 ユーザー会を実施して営業実（2021年時点、HPより） （2021年時点、HPより）
月時点、HPより）
施

累計使用台数：3000台（2020年7月時点）

非公開（2021年1月販売開始）

サービス概要㈱カナミックネットワーク「カナミッククラウド」（日本）

地域包括ケアを推進する医療・介護情報共有システムである。介護事業所をはじめ、地域包括支援センター、居宅介護支援事業所など、あらゆる介護業務をフルラインナップで支援する介護ソフトを提供している。
介護記録から介護保険請求まで、書類のやりとりをカナミッククラウドで行うことができ、記録/計画作成/請求/情報共有が一気通貫で行える。全国の約 26,500 の事業所と、約114,300 名に利用されています（2020 年 3 月時点、無料ユーザーを含む）69。

ND ソフトウェア㈱「ほのぼの NEXT」（日本）

請求、業務支援、介護記録、計画作成、音声入力などをワンストップで一元管理が可能であり、事業所の業務にあわせた運用が可能である。帳票レイアウトを自由に編集・追加することができるため、煩雑な書類管理の一元化が可能である。事務作業の効率化のため、事業形態や利用シーンに合わせたタブレットや音声入力の実装もできる。47,600を超える事業所（2020 年 3 月末 ND ソフトウェア調べ）で利用されている 68。

㈱ワイズマン「ワイズマン SP」「MeLL+」（日本）

介護施設・事業所様や、障がい者施設・事業所様の業務をサポートする「介護・福祉
ソリューション」であり、ICT 化による業務の効率化や情報管理などを支援している。ケアプ
ラン関連業務は、サービス計画作成業務、利用票・提供票、評価・モニタリング機能、相談関連、ケアマネ業務予定管理、介護保険給付管理、予防給付管理などができる。また、サービス事業所関連業務は、予定・実績管理機能、ケアプラン取込機能、個別援助
計画作成機能、提供票取込機能、介護給付費請求機能、医療療養費請求機能、利用料請求機能などがある。44,000 件以上※の実績がある（2020 年 1 月現在）68。

㈱エス・エム・エス「カイポケ」（日本）

介護事業所が導入する介護ソフトとして、居宅介護支援や通所介護サービスなど、サービス区分ごとに適した内容のものが用意され、それぞれ請求業務や経費関連、情報管理、便利機能などの多くの機能を使うことができる。『カイポケ』は 331,00 事業所で利用されている70。

69

かながわ福祉サービス振興会 HP

70

カイポケ HP

86

■事業化に向けて必要な取組
研究開発から、製品化、ターゲット市場までのバリューチェーンに位置付けて、「(1-4)-③㈱aba」の事
業化に向けた取組を整理した（図表 3-1-28）。
「(1-4)-③㈱aba」が開発している介護業務支援システムを製品化・事業化していくためには 2 つの方向性が考えられる。1 つは、介護・医療連携システムを持つ他社と事業提携して、「(1-4)-③㈱aba」のシステムを他社システムに導入して販売することである。その場合は、「(1-4)-③㈱aba」の開発した機能は、協業先の介護業務支援システムの追加機能の位置づけになる。よって、協業先候補に対して、介護現場のモニタリングをしながら業務支援を行うことで、人件費削減やサービスの高付加価値化につながることを示す必要があり、実証実験等を重ねて付加価値のエビデンスが得る取組が求められる。
事業化に向けたもう 1 つの方向性は、「(1-4)-③㈱aba」が業務効率化を行うコンサルティング事業を行うことである。これをマネタイズしていくためには、業務改善のコンサルティングをする上での人的リソース
やノウハウが必要である。これは先述した HitomeQ ケアサポートのビジネスモデルに近い。
今後の事業化に向けた取組として、「(1-4)-③㈱aba」の持つ強みをもとに、競合優位性の発揮できるビジネス領域を見定めて、製品・サービスをできるだけ早く完成させることが重要である。現状のマネタイ
ズ方法としては、１）排泄センサー、２）業務効率化コンサルティング、３）介護業務支援システムとあるが、どの領域で勝ち筋があるかを見極める必要がある。
図表 3-2-27 「(1-4)-③㈱aba」：事業化に向けた取組
基礎開発

開発研究

製品化

SIP技術

マーケット

ターゲット市場

販売

介護・福祉
関連サービス市場

製品化に必要なこと

事業開発
尿便検知
デバイス

尿便検知デバイス
業務効率化

業務
効率化

(1-4)-③
排泄情報を基軸とした介護業務の最適化及びケアの質向上実現システムの開発

業務
効率化

販売代理店
（販売・保守運用）

企業

検討１：介護・医療連携システムに導入されるためにはどのような事業開発が必要か。

事業開発

＋

介護・福祉関連サービス市場
3.99兆円⇒4.81兆円

介護・医療連携
システム（業務提携先）尿便検知
デバイス（介護・福祉サービス
事業者、医療機関）

販売

人的リソース AIコンサルティ

ングパッケージ

ノウハウ（生産性向上・業務効率化）

企業（業務提携先）出所：富士経済グループ 市場レポート（市場規模）

87

販売代理店
（販売・保守運用）

検討２：業務効率化のコンサルティングでマネタイズできるのか。（競合比較）（2018⇒2025（予測））

業務効率化支援システム市場（介護・福祉サービス
事業者、医療機関）

業務効率化支援システム市場
23億円⇒57億円（2020⇒2030（予測））第4章 AI の社会実装課題に関する調査
4.1 AI 技術の社会実装課題の分類・事例の分析
4.1.1 概要
民間の領域で発展を遂げてきた AI 技術はプラットフォーマーの台頭や適用分野の広がり、社会課題の解決への応用などを通じて大きな影響力を持つ技術領域となっている。そのため世界各国の政府は技術開発や産業への適用を通じた社会実装を戦略的に進めるべく AI 戦略やガバナンスの整備を進めてきた。AI 戦略は各国の社会課題や産業的な特徴、研究の強みなどが反映されたものとなっており、それぞれが異なる特徴を持っている。また直近では AI の社会実装によって生まれた新たな課題に対応するために、政府レベルで倫理規定やガイドラインの整備も行われている。これらの課題はデータの独占やプライバ
シー保護、新たな犯罪への対応などを含み、AI 分野は産業として強化・育成されるフェーズを超え、法整備による規制も始まっている。
本項では日本、米国、カナダ、英国、ドイツ、フランス、中国、インド、イスラエル、シンガポール、オースト
ラリア、欧州連合、OECD の AI 戦略策定状況やその特徴、課題について横断的に分析を行った。各国の社会実装状況の比較には既存統計を用い、国ごとに課題を考察し、諸外国と比較した日本の相対的な強み、弱みを明らかにした。また、各国の社会実装事例を倫理、法的、社会的課題の面と領域ごとの分類で収集し、分析した。
4.1.2 社会実装状況比較のための考え方
社会実装状況の定量的評価にあたり、諸外国と日本について同じ指標で比較するために評価指標の選定を行った。（図表 4-1-1）選定基準として、①政府の AI 社会実装状況を多面的に評価できる項目を有すること、②対象国の網羅性があること、の 2 つとした。複数の既存の評価指標を比較した
結果、10 の項目と 33 の調査結果を元に計算され、172 か国について集計が存在する既存統計である Oxford Insights : AI Readiness Index 2020（以降、AI 準備指標と呼ぶ）を各国比較の指標として用いる。
図表 4-1-1 評価指標の比較
指標名
Government AI Readiness Index
202071The AI Readiness Model72

詳細
発行者：Oxford Insights
特徴：政府の AI 社会実装度合いが 10 の指標で多面的に評価されている。172 か国の集計あり。
留意点：論文数、特許数など研究活動に関する指標の重みづけが弱い。
発行者：Intel

71

Oxford Insight「Government AI Readiness Index 2020」

72

Intel「The AI Readiness Model」

88

AI 活用戦略～AI-Ready な社会の実現に向けて～73

AI readiness for government74

How We Measure AI
Readiness75

Artificial Intelligence
Benchmark76

特徴：主に企業の AI Readiness を測るものである。
留意点：政府の取組評価への適用が難しい。
発行者：一般社団法人 日本経済団体連合会
特徴：企業、個人、社会制度と 3 領域にそれぞれガイド
ラインが策定されている。
留意点：定性的な基準が多く、定量的な比較に向かな
い。
発行者：Delloite
特徴：政府の AI 社会実装度合いが６の指標で多面的に評価されている。
留意点：国別の集計がなされていない。
発 行 者 ： GSA, The Artificial Intelligence (AI)
CoE
特徴：公的組織の AI Readiness を測るものである。
留意点：指標に定性的なものがあり、国別の集計がなされていない。
発行者：Capgemini Consulting
特徴：政府の AI 社会実装度合いが３の指標で多面的に評価されている。35 か国の集計もあり。
留意点：集計対象国の網羅性に欠ける。

4.1.3 各国比較
ここでは日本、米国、カナダ、英国、ドイツ、フランス、中国、インド、イスラエル、シンガポール、オーストラ
リア、欧州連合、OECD の AI 戦略策定状況やその特徴、課題について横断的な評価指標である AI
準備指標とともに説明を行う。
(1) 日本日本政府は各国と比較して早期に人工知能技術戦略や AI 戦略を通して、教育や研究開発、倫理など各分野での AI 利活用について具体的な目標を示している。例えば 2019 年に策定された「AI 戦略 2019」のフォローアップを受けた新たな AI 戦略の策定が検討されている。研究開発プログラムとしては内閣府が主導する戦略的イノベーション創造プログラム（SIP）において、基礎研究から実用化・事業化までを見据えた取組を推進しており、AI 技術が社会に浸透していく上で、人と AI の協働を目指すヒューマン・インタラクション技術を重要分野の一つに位置付けている。また日本が従来から強みを持つものづ
くり分野など実世界との融合を目指す、いわゆるサイバー・フィジカル・システム（Cyber Physical
Systems：CPS）への AI 技術の適用が特徴となっている。日本では先述した戦略を掲げる一方で、人材不足や政府自体のデジタル化が進んでおらず、それらが AI の社会実装を阻む一因となっている。

73

日本経済団体連合会「AI 活用戦略～AI-Ready な社会の実現に向けて～」

74

Delloite「AI readiness for government」

75

GSA「How We Measure AI Readiness」

76

Capgemini Consulting「Artificial Intelligence Benchmark」

89

〇AI 戦略・ガイドライン「人工知能技術戦略」77・

2017 年に人工知能技術戦略会議にて「人工知能技術戦略」が取りまとめられた。

・

ロードマップにおいては下記の 3 つのフェーズでの AI 利活用を想定する。

・

1.

各領域において、 データ駆動型の AI 利活用が進む

2.

個別の領域の枠を越えて、 AI、データの一般利用が進む

3.

各領域が複合的につながり合い、 エコシステムが構築される産業化ロードマップでは「生産性」、「健康、医療・介護」、「空間の移動」の各分野について、目指すべき社会像とその実現に向けたフェーズごとの産業化のイメージを取りまとめている。

「人間中心のＡＩ社会原則」78・

2019 年に AI の発展に伴って、我が国が目指すべき社会の姿、多国間の枠組み、国や地方の行政府が目指すべき方向を示す「人間中心のＡＩ社会原則」が取りまとめられた。

・

基本理念として、①人間の尊厳が尊重される社会（Dignity）、②多様な背景を持つ人々が多 様 な 幸 せ を 追 求 で き る 社 会 （ Diversity & Inclusion ） 、 ③ 持 続 性 あ る 社 会（Sustainability）が挙げられている。

「ＡＩ戦略 2021」79
・「人間中心のＡＩ社会原則」の AI Ready な社会における、社会的枠組みに関する７つの AI
社会原則を国内で定着化を目指す。

・

ethics dumping の防止に向けた検討を含む、AI 社会原則に関する多国間の枠組みを構築する。

・

責任ある AI やイノベーション等の推進に向け、GPAI におけるイニシアチブを発揮する。

・AI 社会原則の実装に向けて、国内外の動向も見据えつつ、我が国の産業競争力の強化と、AIの社会受容の向上に資する規制、標準化、ガイドライン、監査等、我が国の AI ガバナンスの在り方を検討。

〇AI 準備指標
政府
点数
80.93
0

科学技術
順位
4/11

各国平均
79.85

50

100

77

内閣府 「人工知能技術戦略」

78

内閣府 「人間中心のＡＩ社会原則」

79

内閣府 「ＡＩ戦略 2021」

点数
57.28
0

データ基盤とインフラ
順位
9/11

各国平均
61.67

50

100

90

点数
81.70
0

順位
6/11

各国平均
79.93

50

100

〇課題
・

評価指標では政府、データ基盤とインフラの 2 項目が対象国の平均より上回るものの、科学技術の項目で下回った。

・

科学技術の構成指標のうち、「市場の成熟度」、「人材」の 2 指標が平均を大きく下回っており、各国と比較した際の課題となっている。
(2) 米国
米国政府は今後も AI 産業のリーダーであり続けることを目指す中、AI 倫理に関しては OECD の原則策定や AI 評価方法論等の研究を進めている。特に国防高等研究計画局（DARPA）や米国国
立科学財団（NSF）等における巨額な予算のプログラムを通じて研究開発を促進しており、その研究成果が民間企業によって社会実装されている。また GAFA などのプラットフォーマーに代表されるような大手企業が巨額の研究開発を行っており、それら企業が高額の給与で世界中から人材を確保することで、より高度な研究開発が推進されるという正のループの中で AI 分野における世界的な競争力ではトップの座にある。課題としては、社会実装が進んだことによって AI による判断の良否への疑問やプライバシー保護の議論が目立っており州単位で AI 技術を規制する動きも見られる。
〇AI 戦略・ガイドライン「the American AI Initiative」80
・

米国の AI に係る戦略の考え方であり、2019 年 2 月に大統領令（Executive Order 13859）
として承認された。

・AI の開発が米国の繁栄、国家及び経済の安全、生活水準の向上に寄与することを期待し、そのために連邦政府のリソースを投下していくことをメッセージとしている。

・

5 つの柱として「AI 研究開発への投資」「AI 資源の開放」「AI ガバナンス基準の設定」「AI 労働力の構築」「国際的な関与と AI の優位性の保護」を定めている。

・イノベーションを促進するために取り除くことができる障壁を模索し、規制的・非規制的アプローチを進めている。

・

高品質で完全に追跡可能な連邦政府のデータモデルおよびコンピューティングリソースへのアクセスを強化して AI R&D のリソースの価値を高めながら、適用される法律およびポリシーに準拠した安全性、セキュリティ、プライバシーおよび機密保護を推進している。

「最終報告書」81
・

AI に関する国家安全保障委員会（ＮSCAI）は他国の AI 投資が米国の軍事面での優位性を揺るがしかねない問題であると捉えており、国家安全保障の重要なコンポーネントとして AI を含む

80

The White House 「the American AI Initiative」

81

National Security Commission on Artificial Intelligence 「Final Report」

91先進技術への投資が必要であると考えている。
〇AI 準備指標
政府

科学技術

点数
89.18
0

順位
2/11

各国平均
79.85

50

100

点数
77.55
0

データ基盤とインフラ
順位
1/11

各国平均
61.67

50

100

点数
89.71

順位
3/11

各国平均
79.93

50

100

0

〇課題
・

差別が大きな問題となる米国では AI が人種的・性別的に問題ある偏向を反映させる可能性が問題となっている。連邦取引委員会は、2021 年 4 月に偏りのある AI の利用が、連邦取引委員会
法、公正信用報告法及び財政支援機会均等法に違反する可能性があるとして、このような AI を使わないよう具体的な警告を発している。
(3) カナダ
カナダ政府は世界に先駆けて、 「Pan Canadian AI Strategy」と呼ばれる国家的な AI 戦略を策定し、基礎研究を支援してきた。その成果もあり、多くのトップ研究者を輩出している。
〇AI 戦略・ガイドライン「Pan Canadian AI Strategy」82
・

カナダは世界に先駆けて 2017 年に初めて国家として AI 戦略を策定した。

・

Pan Canadian AI Strategy はカナダの AI に係る戦略の考え方であり、CIFAR(カナダ先端研究機構)がその内容を取りまとめている。

・

世界的な AI 研究の礎は政府のよる基礎研究への投資から形成される。



政府が継続的な資金提供を通じて全体を支えており、機械学習に関する多くの進歩的な研究がカナダを起点として生まれている。
トロント大学のヒントン教授(ディープラーニングにおける世界的権威)をはじめとする多くの AI 研究の

業界リーダーがカナダから輩出されている。
「AICAN」83
・

カナダにおける AI の社会実装はヘルスケア分野がリードしている。

・2020 年 11 月、CIFAR は「AICAN」と題した最新の年次報告書を発表し、国家戦略の実施状況を公表した。

82

CIFAR 「Pan Canadian AI Strategy」

83

CIFAR 「AICAN」

92

・

この報告書では、カナダの AI エコシステムの大幅な成長や、ヘルスケアや AI の社会への影響など、戦略の成果に関連する研究・活動が取り上げられている。

〇AI 準備指標
政府
点数
80.06
0

科学技術
順位
5/11

各国平均
79.85

50

100

点数
58.65
0

データ基盤とインフラ
順位
8/11

各国平均
61.67

50

100

点数
80.77
0

順位
7/11

各国平均
79.93

50

100

〇課題
・

多くのトップ人材を輩出する一方で、カナダ国内における実用化への展開を行う企業が比較的小規模であることが課題とされている。
(4) 英国
英国政府は 2030 年までに英国を世界最高のイノベーション国家とする目標に向けて AI 領域を重要課題の 1 つとして投資や人材等、5 つの観点での取組を計画している。
〇AI 戦略・ガイドライン「Industrial Strategy: building a Britain fit for the future」84
・

2017 年 12 月、英国政府は経済成長を実現するための新たな産業戦略を発表。政府と産業界の間で業種別に生産性向上を図るセクター・ディールとしてライフサイエンス、建設、AI、自動車の 4分野から開始することとしている。

・

AI およびデータ駆動型経済（AI & data-driven economy）の成長が 2030 年までに少なく
とも英国に 232 億ポンド（約 3.4 兆円）の経済効果をもたらすものとして AI は英国が取り組むべき 4 つの重要課題「グランドチャレンジ」の一つに位置付けられている。

「AI Sector Deal」85・

2018 年 4 月には AI 分野を対象とした具体的な取組が公表された。

・

英国を AI のグローバルリーダーとして位置付けることを目指し、国内および世界の優秀な人材や企業を呼び込み英国をイノベーションの中心地とするほか、民間からの投資も含め 10 億ポンド（約1450 億円）以上の投資を目指す。

・84

5 つの観点で具体的な取組が掲げられた。

Department for Business, Energy & Industrial Strategy 「Industrial Strategy: building a Britain

fit for the future」
85

Office for Artificial Intelligence 「AI Sector Deal」

93「アイデア」：生産性向上に向けて民間および公共部門における AI 開発・導入へ多額の投資を行うほか、民間（海外等の AI トップ企業）からの投資を促進する。

「人材」：AI に関する高度な労働力を確保するとともに人材の多様性を高めるために、世界中の研究人材等の誘致、国内大学の AI 課程学生と教員に対する支援等を行う。

「インフラ」：AI に係るサービス開発の基盤となるデータインフラの整備や利用促進、公共部門のデータの公正・公平・安全のためのデータ共有フレームワークの構築、ブロードバンド・5G ネッ
トワーク基盤の整備等を行う。

「ビジネス環境」：英国が AI ビジネスを行ううえで最適な地域となることを目的に、効果的な産業政策の実施に向けた評価・改善の体制構築(AI 委員会の設立等)や官民による投資の促進を進める。

「地域／コミュニティ」：英国各地にある技術クラスタの潜在能力を有効活用するために、地域の産業戦略を導入し、地方政府・地元企業・研究機関等の連携を促進し、AI 技術の開発・導入をローカルに実施できる地産地消のコミュニティを整備する。

〇AI 準備指標

政府
点数
83.26

科学技術
順位
3/11

各国平均
79.85

50

100

0

点数
65.64
0

データ基盤とインフラ
順位
4/11

各国平均
61.67

50

100

点数
94.48
0

順位
1/11

各国平均
79.93

50

100

〇課題
・

英国では AI 利活用の法整備が進んでいないことから、政府内で既に使われている AI による意思決定システムの利用方法が不透明であるとの指摘がされている。
(5) ドイツ
ドイツ政府は「AI Made in Germany」と呼ばれる戦略を発表し、研究大国として産業価値向上に

AI を活用することを目指す。特にドイツの強みである産業分野への応用が目立つ。
〇AI 戦略・ガイドライン「AI Made in Germany」86
・86

2018 年に公開されたこの戦略の焦点は、ドイツを研究大国として確固たるものにし、産業の価値

German Institute for Standardization et al. 「AI Made in Germany」

94

を強化することにある。
・

公共の利益を重視し、人々の生活や環境の改善に努めることが強調されている。

・

産業分野の活用においてはドイツの Industrie 4.0 の取組と整合を取り、国家の競争力の原動となっている中小企業が AI により便益を享受することを目指している。

「mFUND」87・2016 年以降、連邦交通・デジタルインフラ省（BMVI）は、「mFUND」と呼ばれる研究イニシア
チブで、モビリティ 4.0 のためのデジタルデータに基づくアプリケーションに関連する研究開発プロジェク
トに資金を提供。

・

mFUND は、企業やスタートアップだけでなく、研究機関も支援。助成対象者は、モビリティ、空間、
気象データに基づいたデジタルビジネスのアイデアを開発する。

・

mFUND は、2020 年までに総額 2 億ユーロ（約 260 億円）の資金を提供し、プロトタイプの開発までの長期的な支援のための 2 つの助成プロジェクトを実施した。

〇AI 準備指標
政府
点数
78.22

科学技術
順位
9/11

各国平均
79.85

50

100

0

点数
68.09
0

データ基盤とインフラ
順位
2/11

各国平均
61.67

50

100

点数
90.61
0

順位
2/11

各国平均
79.93

50

100

〇課題
・

2018 年の AI 政策で 100 もの研究ポストを創設したものの、2 つしか埋まっておらず、AI に関する
人材不足が指摘されている。
(6) フランス
フランス政府は AI 分野においても主権性と戦略的自律性を保つべく AI 戦略を策定している。また人権分野への積極的な関与など倫理分野ではリードする立場を目指す。
〇AI 戦略・ガイドライン「AI for Humanity: French Strategy for Artificial Intelligence」88
・

フランス大統領府は 2018 年の AI for Humanity を立ち上げ AI 戦略の検討を開始。

・

主なテーマとして、ビッグデータを活用した積極的なデータ政策の策定すること、医療、環境、輸送、防衛の 4 つの戦略分野を対象とすること、フランスの研究開発への取組を強化すること、AI の労働

87

BMVI 「mFUND」

88

French Digital Council 「AI for Humanity: French Strategy for Artificial Intelligence」

95

力への影響を計画すること、などである。
・

フランスでは欧州の一員としてデータ活用の分野で米国や中国に遅れを取っていることを課題として捉えており、主権性と戦略的自律性を保つために AI 戦略の策定の必要性を説いている。

「Inria による AI 戦略の調整」89
・

フランス国立デジタル科学研究所（Inria）は、国家 AI 戦略の調整において中心的な役割を担い、その進捗状況を毎年報告することとしている。

「 A Framework for Responsible Limits on Facial Recognition Use Case: Flow
Management」90
・

AI と人権に関する分野への積極的な関与している。

・World Economic Forum と共同し、顔認証と人権保護に関するフレームワークの策定に参加。

・

2020 年にホワイトペーパーが発表され、フロー管理（顔認証による施設等への入退室管理）のユースケースを取り上げ、責任ある制限を提言。

〇AI 準備指標
政府
点数
80.06

科学技術
順位
6/11

各国平均
79.85

50

100

0

点数
59.43
0

データ基盤とインフラ
順位
7/11

各国平均
61.67

50

100

点数
81.83

順位
5/11

各国平均
79.93

50

100

0

〇課題
・

今後 AI 人材の需要が高まることから AI に関わる人材育成が課題となっている。
(7) 中国
中国政府はトップダウンの AI 発展戦略と政策の下で AI 産業の急速な成長が見られる。中国は政府が政策的に国内の民間企業を強力に支援していること、各種規制による外資系企業の参入が困難であることから、AI 分野においても大きな存在感を有している。中国の特徴はプラットフォーマー企業ごとに異なる技術分野に強みを持つことであり、戦略的に AI 研究開発が行われている。社会実装の面でも政府主体での全国的な監視カメラ網と画像解析システムの構築など AI 技術を政府が積極的に活用するなどして普及に努めている。一方で国際的な標準化活動や倫理面の整備はまだ進んでおらず課題となっ
ている。

89

Inria 「Inria による AI 戦略の調整」

90

WEF 「A Framework for Responsible Limits on Facial Recognition Use Case: Flow

Management」

96

〇AI 戦略・ガイドライン「中国製造 2025」91
・2015 年国務院は製造業大国から製造強国へ転換する目標を掲げる中で AI 技術を先進国にキャッチアップする鍵として見ており、イノベーションの促進を強調。

・

国務院に属する科学技術部 国家開発改革委員会 工業・情報化部等が共同で AI 発展に関連する戦略・政策の策定。AI 関連研究開発における数十億ドルを投資する計画の公開により、活発な AI 発展環境を作り出す。

・AI の全体的な急成長が見られる中、AI 産業形態の三つの層（基礎層 技術層 応用層）の成熟度は異なる。

・

応用層と一部の技術層（音声・画像認識等）の進展がもたらす AI 市場の急成長。
2017 年中国の AI 市場規模は 216.9 億元（約 3800 億円）に達成し、2015 年からの成長率は世界一高い 52.8%を示す。



EC やスマートシティー等の応用層に強みを持つ Alibaba、PingAn、Tencent 等や音声・画像認識の技術層で強みを持つ海康威視等の大企業が存在するほか、各多くの AI ベンチャー起業も盛んになっている。

・

一部の技術層と基礎層は発展の途上にある。


基礎層: 基礎研究、製造設備、ハイエンドチップなどの分野で先進国と比べて後れを取っている。例えばハイエンドチップの技術開発と理論研究の成熟度が低く、中国企業の半導体チップの生産額は世界全体の 4%に過ぎない。



技術層: 基礎的なアルゴリズムモデル研究力が低く、米国の Facebook や Google のモデルを用いた応用が多い。

〇AI 準備指標
政府
点数
79.49
0

科学技術
順位
8/11

各国平均
79.85

50

100

点数
60.48
0

データ基盤とインフラ
順位
6/11

各国平均
61.67

50

100

点数
67.27
0

順位
10/11
50

〇課題
・

AI 技術開発と産業への応用に注力してきたが、倫理面の政策は少ない。

・AI 関連の研究は特許や技術に集中し、AI 倫理や法律の研究は比較的少ない。

・

標準については、応用層の各領域の基準はバラつきが多く統一が難しい。

91

国務院 「中国製造 2025」

97

各国平均
79.93
100

(8) インド
インド政府は従来からのデジタル分野での強みを活かし、AI 活用でも経済成長と倫理・プライバシー
分野の研究を推進している。社会実装では特にヘルスケアやバイオテクノロジー分野での活用が進む。
〇AI 戦略・ガイドライン「National Strategy on Artificial Intelligence: #AIforAll」92
・

インド初の AI 戦略では注力する分野に農業、健康、教育を挙げる。

・インドの戦略は、経済成長と、AI を活用して社会的包摂を高める方法の両方に焦点を当てており、また、AI に関する倫理、偏見、プライバシーなどの重要な問題を解決するための研究も推進している。

・戦略において注力する分野として、農業、健康、教育を挙げており、公共投資や政府のイニシアチ
ブが必要な分野としている。

「INDIAai」93
・

政府の AI 活用に向け、組織的な活動を開始。

・

2019 年に電子情報技術省は、40 億インドルピー（約 60 億円）を割り当てて国家的な AI プ
ログラム「INDIAai」を立ち上げるという独自の提案を発表。

・

2019 年末に委員会を結成し、組織的な AI 政策を推進し、インドの AI ミッションを推進するための機能を担う。

「BIOLOGICAL DATA STORAGE, ACCESS AND SHARING POLICY OF INDIA」94
・

バイオテクノロジーのツールや手法を用いて作成したデータの共有に関するガイドラインを策定。

・

この文書では一般的な生物学的データに関する広範なガイドラインを提供するが、特に核酸配列やマイクロアレイ、生体分子構造、フローサイトメトリーによって生成されたデータなどにフォーカスしている。

〇AI 準備指標

92

National Institute for Transforming India 「National Strategy on Artificial Intelligence:#AIforAll」
93

india.gov.in 「INDIAai」

94

Department of Biotechnology

Ministry of Science & Technology
Government of India 「BIOLOGICAL DATA STORAGE, ACCESS AND SHARING POLICY OF INDIA」

98

政府
点数
71.84

科学技術
順位
10/11

0

各国平均
79.85

50

100

点数
47.34
0

データ基盤とインフラ
順位
11/11
50

各国平均
61.67
100

点数
48.78

順位
11/11

0

各国平均
79.93

50

100

〇課題
・

農村部と都市部、男女間のデジタル分野へのアクセスの格差がありデータ自体が断片的であること、のデータセットの自体の信頼性が担保できないことが課題とされている。

・

データプライバシーの問題も指摘されている。既存の情報管理の草案では、インフォームド・コンセントの考え方に基づいているが、多くの国民の識字率や教育レベルが低いことを考えると、十分であると言えない。
(9) イスラエル
イスラエル政府は AI における革新的なスタートアップ創出や人材育成に成功する一方で、国家によるAI 活用は世界に遅れを取っている。省庁横断の検討会を編成し、同分野でも追い上げを図る。
〇AI 戦略・ガイドライン「AI STRATEGY GOVERNMENTAL TEAM」95
・

イスラエルは、50 億 NIS（約 15.5 億円）の予算で 5 年間の国家 AI プログラムを立ち上げるこ
とを決定。

・

科学技術省や国防省による省庁横断的なプログラムとなる予定。

・イスラエルは AI 準備指標で 20 位に位置するなど政府による AI 活用で世界に遅れを取っていることが課題意識へと繋がっている。

・

米国の JAIC がホストする軍事領域における AI 倫理に関する国際会議に出席するなど、国家安全保障に関して AI 利用を推進している。

〇AI 準備指標
政府
点数
61.85
0

科学技術
順位
11/11
50

各国平均
79.85
100

点数
67.45
0

データ基盤とインフラ
順位
3/11

各国平均
61.67

50

100

点数
77.17
0

〇課題
・

法整備や指針については検討が進んでいるものの、いまだ制定が進んでいない。

95

Prime Ministers office et al. 「AI STRATEGY GOVERNMENTAL TEAM」

99

順位
9/11

各国平均
79.93

50

100

・

政権交代など政治的な混乱が続き、AI ガバナンス領域への継続的な予算が付かないことが課題となっている。
(10) シンガポール
シンガポール政府は国の競争優位性や立ち位置を踏まえ、デジタル経済の先導役を目指し、そのためには AI 倫理の環境整備が不可欠としている。
〇AI 戦略・ガイドライン「Discussion Paper on Artificial Intelligence (AI) and Personal Data」96
・

従来からの競争優位として成熟度の高いインフラ、教育レベルの高い経験豊富な人材、安定的な政権を擁し、また東西の世界を繋げるアジアの金融の中心地として位置づけられる。

・

シンガポール政府は様々な産業におけるデジタル化施策に取り組み、それらの強みをデジタル領域に拡張していく。例えばフィンテックへの 2.25 億シンガポールドル（約 1,800 億円）の投資を通じて世界のデジタル金融センターの中心地となることを目指す。

・

シンガポールはフィンテックランキングで世界１位に評価されており、「世界において最もビジネスが行
いやすい国」ランキングで 3 位として評価されたようにスタートアップシーンは成長し続け海外の優秀な人材を魅了する。

・

限られた土地と人的資源の脅威を受けているシンガポールは常に危機感を抱え、80 年代のコンピューター革新等の波に乗り、成功を得てきた。

・

現在のデジタル化の推進に伴い様々なテクノロジーを利活用し、新たな産業、市場と職種を創出することで上記制約の解消を図る。

・

その内 AI は金融、海運と製造業などの一連の産業を繋げ、革新する潜在性を持つとみている。

〇AI 準備指標
政府
点数
93.83
0

科学技術
順位
1/11

各国平均
79.85

50

100

点数
64.68
0

データ基盤とインフラ
順位
5/11

各国平均
61.67

50

100

点数
77.60
0

順位
8/11

各国平均
79.93

50

100

〇課題
・

政府が公益に反すると判断した情報の拡散を防ぐための法規制と処罰（ Protection from
Online Falsehoods and Manipulation Act）が存在し、企業活動の自由が保障されていな
い点がネガティブに働く可能性がある。

96

Personal Data Protection Commission 「Discussion Paper on Artificial Intelligence (AI) andPersonal Data」

100(11) オーストラリア
オーストラリア政府は先行する各国の AI 原則を参考に、AI のアクションプランを策定している。
〇AI 戦略・ガイドライン「Artificial Intelligence Roadmap/An AI Action Plan for all Australians」97
・

オーストラリア政府は CSIRO(国立科学省)と共同で 2019 年にロードマップを発表、その後、2020 年に国家的な AI 戦略を策定するためのフレームワークとして AI アクションプランに関するディスカッションペーパーを発表。

・

具体的なケーススタディをベースに各原則への対応方法を示している。

・

2018-19 年の予算で、政府は 4 年間で 2,990 万豪ドル（約 34 億円）を計上。

・

CSIRO は 2019 年に AI 倫理に関する公的な検討会を発足し、2021 年中に AI 戦略に関する資料の取りまとめを目指している。

〇AI 準備指標
政府
点数
79.62
0

科学技術
順位
7/11

各国平均
79.85

50

100

点数
51.77
0

データ基盤とインフラ
順位
10/11
50

各国平均
61.67
100

点数
89.36
0

順位
4/11

各国平均
79.93

50

100

〇課題
・

いかに国内での研究開発を促進し、人材育成を行うかが課題として挙げられている。
(12) 欧州連合
EU は各国が協調し、最先端で倫理的かつ安全な AI の開発と展開で世界を先導することを目指している。
〇AI 戦略・ガイドライン「WHITE PAPER On Artificial Intelligence A European approach to excellence andtrust」98
・

欧州では人間の尊厳や基本的権利を重要視する AI 政策を発表している。

・

欧州委員会が実施している広範なデジタルイニシアチブの枠組みの中で、ホワイトペーパーは、AI の

97

Ministers for the Department of Industry, Science,

Energy and Resources/CSIRO 「Artificial Intelligence Roadmap/An AI Action Plan for all
Australians」
98

European Commission 「WHITE PAPER On Artificial Intelligence A European approach toexcellence and trust」

101人間的・倫理的意味合いに関する EU の協調的アプローチを推進。
・AI の定義を示すとともに、医療、セキュリティ、農業などさまざまな分野における AI の利点や技術的進歩を強調し、不透明な意思決定、男女不平等、差別、プライバシーの欠如などの潜在的なリス
クを明らかにした。

・

欧州の AI 原則は、人間の尊厳やプライバシー保護など、価値観や基本的な権利に基づいていることが特徴。

「Artificial Intelligence Act（AI 規制法案）」99
・

欧州委員会が 2021 年 4 月に公表した AI の包括的な規制案


リスクに応じて AI システムを４段階に分類したのが特徴であり、最も厳しい「受容できないリス
ク」の対象となる AI は使用が認められない。また、警察などによる公共空間でのリアルタイムの顔認証は原則禁止となる。



２番目に厳しい「高リスク」は重要インフラの安全に関わる AI や、企業が採用活動に使う AIなどが該当する。AI を開発する企業は事前の適合性評価などを通じリスクを回避する義務を負う。規制対象にはＥＵ域内の企業だけではなく、欧州で事業やサービスを手掛ける域外企業も含む。

「Horizon Europe, Digital Europe」100
・

欧州は両プログラムを通じて AI 研究に年間 10 億ユーロ（約 1,300 億円）を投資することを計画している。

・また 10 年間で総額 200 億ユーロ（約 2.5 兆円）の投資額を達成するために、民間企業や加盟国からの追加投資を動員する。

・

復興基金からも 1,340 億ユーロ（約 17 兆円）をデジタル分野に利用する計画で、欧州が最先端の信頼できる AI(trustworthy AI)の開発において世界的なリーダーとなるべく大規模な投資を継続する予定である。

〇課題・

EU は AI システム（顔認証技術など）について厳しいリスク評価を課すとしており、技術の積極的な社会実装を阻害する恐れが指摘されている。
(13) OECD
OECD は各国の専門家による情報交換の場となっており、各国の指針となるような基準となる AI
原則を公表している。

99

European Commission 「Artificial Intelligence Act」

100

European Commission 「Horizon Europe, Digital Europe」

102

〇AI 戦略・ガイドライン「Recommendation of the Council on Artificial Intelligence」101
・

2020 年 11 月に、デジタル経済政策委員会（ Committee on Digital Economy Policy：
CDEP）の AI セッションが開催され、ONE AI（OECD Network of Experts on AI（AI 専
門家会合）） の下に設置されている各ワーキンググループ（①AI の分類、②信頼性のある AI の実装、③政府への勧告の実装のためのプラクティカルガイダンス）の活動状況について、それぞれレポートに基づき報告がなされた。

・

OECD の取りまとめ結果は G20 で策定された G20 AI Principles で踏襲されているほか、米国もその内容を支持している。

〇課題
・

OECD の性質上、法的な拘束力を持つことができないため、原則やガイドラインの提示に留まる。
4.1.4 社会実装状況比較のまとめ
図表 4-1-2 に各国の AI 戦略やガイドライン策定状況と課題について示す。各国の比較から AI 活

用の先進国である米国や英国、カナダでは政府、州レベルや民間による AI 原則策定やルール作りの取組が見られた。その他の各国は AI 原則とそれぞれ特徴を持った分野において指針を示す動きが活発化している。
図表 4-1-2 各国の AI 戦略やガイドライン策定状況と課題の一覧
日本
米国

カナダ

英国

ドイツ
フランス
中国

101

AI 戦略やガイドラインの策定状況
AI 戦略を通じて各分野における具体的な AI 導入などの目標設定はされている。
AI 原則の策定が進み、社会実装課題から州レベルの規制まで踏み込んでいる。
各国に先立ち AI 原則策定。基礎研究は活発だが民間での利活用は発展途
上。
米中に次ぎ、AI の利活用が進む。政府による AI 活用にも積極的である。
モビリティなど得意な産業分野において AI
活用を推進する。
EU と整合を取るように AI 倫理面での積極的な関与を表明している。
米国に並び AI 研究開発と社会実装が課題
AI 人材の不足や政府のデジタル化が不十分であることが課題である。
社会実装が進んだことで、プライバシーや公正利用の問題が各地で発生。州によっては法整備による規制が進む。
トップ人材を輩出するものの、出口として
それら人材を活用する企業が育っていない。
政府内で AI の利用が進むが、その透明性や利用方法について多くの問題が発生
し批判が集まる。
AI 人材の不足が顕在化している。
AI の需要が高まることから、人材育成が課題視されている。
倫理面も政策が少ないことや、規制面のCommittee on Digital Economy Policy：CDEP 「Recommendation of the Council on Artificial

Intelligence」

103

インド

イスラエル
シンガポー
ル
オーストラ
リア
欧州連合

OECD

進む。法整備に課題を持つ。
デジタル分野での強みを活かし、AI 活用を推進する。
民間レベルの研究開発が先行し、政府の AI 活用は発展途上。
政府による積極的な AI 活用とフィンテッ
ク分野で世界をリードする。
各国の AI 原則を参考に関連ガイドラインの整備を進める。
域内各国と協調し、AI 倫理面でリーダー
シップを維持することを目指す。
各国の指針となるような基準となる AI 原則を公表している。

研究が少ない。
デジタル分野へのアクセス格差の存在や、プライバシー保護が不十分であると指摘されている。
指針策定に向け、継続的な国家予算が確保されていない。
政府による情報監視が可能であり、企業活動への影響が指摘されている。
研究開発の促進や人材育成が課題である。
技術の利用に厳しい評価を課すとしており、社会実装を阻害する恐れが指摘されている。
組織の性質上、拘束力を持たないため
指針提示の場に留まる。

また、図表 4-1-3、4-1-4 にそれぞれ各国の AI 準備指標の各項目と日本の指標詳細を示す。
日本は調査対象国の中で 6 位につける結果となった。指標の比較から日本の強みは「AI 戦略」や
「人間中心のＡＩ社会原則」など政府としてのビジョンが示されている点であった。データの入手性やデータの代表性も各国の平均を上回る評価となっている。一方で、政府のデジタル化のキャパシティ（政府内でのデジタル化度合いやオンラインサービスへのアクセス）、市場の成熟度（ユニコーン企業数やテクノロジー企業の時価総額等）、人材、インフラの指標については各国平均を下回っており、日本の弱みであると言える。同様の傾向は G7 加盟国平均と比較した場合にも見られた。

104

図表 4-1-3 各国の AI 準備指標一覧105

図表 4-1-4 各国の AI 準備指数と比較した日本の位置づけ
4.2 各国における AI 技術社会実装の個別事例分析
4.2.1 概要
本項では AI 技術の社会実装状況について個別事例を分析するため社会実装の成功事例・失敗事
例について広く収集し分析を行った。事例の整理方針として、まず各国の社会実装事例を倫理、法的、
社会的課題の面と領域ごとの分類で収集し、分析した。また実装状況については 2021 年直近のニュースリリースや記事をもとに事例を収集し、分析した。
(1) 中国：監視カメラによる監視社会の構築102
中国では 2005 年から全国的な監視カメラ網の構築が進んでいる。一部都市に導入を進める「科技強警モデル都市」を皮切りに治安維持を目的とした監視カメラ網「天網工程」の整備が進められた。その後、警察監視カメラ映像のネットワーク化、スマート化が行われ、画像認識技術により映像に何が映っているかを検索できるようになった。近年は取得した画像と顔認証技術等の AI 技術を組み合わせることで

102

NewsWeek AI 監視国家・中国の語られざる側面：いつから、何の目的で？

https://www.newsweekjapan.jp/stories/world/2019/09/ai-48_1.php

106

治安維持に役立てている。中国人にとっては監視社会が日常となっており、それに対するネガティブな反応より、治安維持への貢献などポジティブに捉えられている。
(2) インド：顔認証技術を活用した社会課題の解決103
インドの首都ニューデリーの警察は 2018 年に顔認識技術を使った捜査を試験的に実施した。人身売買等のために多くの児童が失踪するという社会課題を解決すべく、複数の児童養護施設にいる 4 万5000 人の児童を対象に顔認識を実施し、その結果、2930 人の身元が特定されたという。一方で、顔認識技術の活用はプライバシー権利判決（2017 年インド最高裁）にも違反するという声もあがる。
(3) 中国：昏睡状態から回復する可能性を判断する AI システム104
中国では昏睡状態の患者の脳活動を分析するシステムが試験的に導入され、医師の診断では回復の可能性がかなり低かったにもかかわらず、患者が回復に向かうことを予測することに成功した。この AI は、
過去のスキャン例を用いて微妙な脳活動やパターンを検出し、回復する可能性のある患者とそうでない患者を判断している。中国国内では、すでに 300 症例以上においてこのシステムが採用されており、尊厳死を含む深刻な医学的判断を助けるツールとして期待を集めている。ある患者は、人間の医師からは23 点満点中 7 点と回復の可能性が低いと評価されたが、AI は 20 点以上の評価を与えた。その後、この患者は実際に回復した。
(4) 米国：AI を用いた裁判支援システム COMPAS における人種バイアス105
COMPAS は、どのような犯罪者が再犯する可能性が高いかを予測するのに使用される裁判官支援システムである。このシステムは 137 の調査項目に対する被告人の回答に基づいて、再犯の可能性を推定する。同システムは米国の 46 州で導入されており、裁判官の業務支援に用いられている。2016 年、非営利の報道機関である ProPublica は、フロリダ州における COMPAS の判断例 7,000 件を分析し、有罪判決を受けた被告人が再犯する特定の傾向を予測することができることを確認した。その一方で、ア
ルゴリズムの予測が間違っていた場合、黒人と白人の被告人では結果に差が見られることを指摘した。ウィスコンシン州の最高裁は COMPAS の引き続きの使用を認めたものの、システムの限界に関する情報が明らかにならない限りはその使用をためらう、と表明した。

103

IT MediaNews, “AI は民主主義をアップデートするのか？ 統治とテクノロジーの関係”

https://www.itmedia.co.jp/news/articles/2001/10/news032_4.html
104

ナゾロジー, “昏睡状態の患者が意識を取り戻すかどうかを判断する AI、90％まで精度を高めることに成功”

https://nazology.net/archives/21247
105

medium, “Racial Bias and Gender Bias Examples in AI systems”

https://medium.com/thoughts-and-reflections/racial-bias-and-gender-bias-examples-in-aisystems-7211e4c166a1

107

(5) 米国：AI による教師評価モデルの不透明さ106
ヒューストンの学区では 2011~2015 年の間、独自に開発された AI システムを使って、教員のパフォーマンスを評価していた。このシステムは、生徒の試験結果から教師の影響力を評価するものであったが、その結果をもとに評価の低かった教師が解雇されていた。2017 年、教師の組合は、システムの使用について法廷で異議を唱えた。教師のパフォーマンスを評価するために使用されたモデルは、ソフトウェアの所有者によって開示できないとされたため、人間が内容を精査することはできず、判断の正当性が検証できなかった。裁判で、モデルの判断の不透明さは教師の市民権を侵害していると判断され、当学区はシス
テムの使用を取りやめた。
(6) オーストラリア： 公開された匿名化データの個人情報復号107
メディケア給付制度（MBS）データセットは、豪政府が data.gov.au（データセットを一般に公開するためのサイト）で公開したもの。このデータセットには、MBS が提供するサービスに関する情報（非識別情報）、サービスの提供場所、そして MBS が資金提供している各サービスの医療提供者番号と受給者番号が暗号化された状態で含まれていた。2016 年 9 月、メルボルン大学の研究者は、同データセットのセキュリティをテストし、公開された非識別化されたデータが別の公開データを用いて復号することが可能であると英連邦政府に警告した。このインシデントは、メディアの注目を集め、オーストラリア情報委員
会（OAIC）の調査が行われ、その結果プライバシーに関する法律が改正される契機となった。
(7) 米国：AI チャットボットによる差別的なツイート公開1082018 年、マイクロソフト社が公開した Twitter 用チャットボット Tay は、Twitter ユーザーとの対話を通じてコミュニケーションを学ぶようにプログラムされており、特に米国の若年層をターゲットにしていたが、公開から間もなく、一部の悪意あるユーザーからの攻撃で Tay は過激で攻撃的な性差別や人種差別のツ
イートをするようになってしまった。マイクロソフト社は 24 時間で Tay の実験を中止し、原因を分析した。
その結果、Tay が Twitter 上の活発なリアルタイムの会話から学習する機能で偏見や攻撃的なデータをフィルタリングする機能が十分に開発されていなかったため、Tay は遭遇した差別的なコンテンツを反映した応答を処理、学習していたことが判明した。この事例から、これらの AI ではデータの入力を制御することに加えて、差別につながる可能性のある他の変数との相関性が高い入力への耐性についても考慮が必

106

CHRON, “Houston ISD settles with union over controversial teacher evaluations”,

https://www.chron.com/news/houston-texas/education/article/Houston-ISD-settles-withunion-over-teacher-12267893.php
107

ZDnet, “Re-identification possible with Australian de-identified Medicare and PBS open data”

https://www.zdnet.com/article/re-identification-possible-with-australian-de-identifiedmedicare-and-pbs-open-data/
108

ITMediaNews, “Microsoft、人工知能 Tay の無作法を謝罪 「脆弱性を修正して再挑戦したい」”

https://www.itmedia.co.jp/news/articles/1603/26/news015.html

108要であることが明らかとなった。
(8) 米国：自動運転車による死亡事故109
米国のライドシェア最大手であるウーバーテクノロジーズ社の自動運転車が 2018 年に車道を渡っていた歩行者を時速約 64 キロではねて死亡させる事故をアリゾナ州で起こした。当時は運転席には自動運
転システムの稼働状況を監督する「人」も同乗していた。この事故を受け、ウーバーテクノロジーズ社は北米 4 都市の公道での走行試験を中断したものの、その後、2018 年 12 月に実証実験を再開した。
この死亡事故は、自動運転において世界で初めて歩行者を死亡させた事故と位置付けられている。この事故でウーバーテクノロジーズ社と死亡した女性の遺族はその後和解したものの、自動運転の安全性に対する厳しい目も世論から向けられたと言える。ウーバーは自社の自動運転システム自体も自動ブレーキ機能を備えていることから、事故時はボルボの自動ブレーキ機能を無効にしていたことを明らかにしている。その理由については「車両の動作が不安定になることを防ぐため」と説明された。
(9) 米国：データ分析を用いた市民監視による犯罪予知110
米国のデータ分析企業である Palantir は、複数の警察組織にデータ分析ツールを提供していることが明となった。ニューオリンズ市警察の例では、その収集された個人情報と人種バイアスが問題視され、2018 年に契約を停止している。一方で、ロサンゼルス市警察は現在も同ツールを利用しており、波紋を広げている。ロス市警の警官は、パランティアの法執行ツールを使用して、警察と接触した人の名前、住所、電話番号、ナンバープレート、友人関係、恋愛、仕事などをリストアップするように訓練されている
米国の情報公開法に基づいて公開された文書を分析した結果、パランティアのツールを利用した監視が逮捕された人、有罪判決を受けた人、または犯罪行為の疑いをかけられた人に限定されていないことを明らかになっている。これらのアルゴリズム駆動の予測警察システムは、データの中にあるバイアスを強化するフィードバックループを引き起こす危険性が指摘されてきた。研究によると、アルゴリズムに基づいた予測が犯罪を 2 倍予測し、現場で既存のベストプラクティスの 2 倍の犯罪を防止できることを実証したと説明したが、同時にツールが単にフィードバックループを引き起こし、その地域の真の犯罪率に関係なく、警官が特定の地域（通常は人種的少数派が多い地域）に繰り返し送られていることも明らかにしている。
(10) 英国：大学入試における評価自動算出アルゴリズム111
イギリスでは 2020 年、新型コロナウィルスによって中止となった大学統一試験に代わり、政府が評価
自動算出アルゴリズムを採用した結果、学生の 40%近くが成績を落とすことになった。政府は、このモデルには一部教師によって高めにつけられた可能性のある成績を修正し、成績評価をより公正なものにする

109

自動運転 Lab, “自動運転車の事故、海外・国内事例まとめ トヨタの e-Palette による接触事故も解説”

https://jidounten-lab.com/y_1615
110

Axion, “パランティア、ロス市警が市民監視に利用で波紋” https://www.axion.zone/the-lapd-was-trained-to-use-palantir/
111

東洋経済, “国民混乱！イギリス｢AI が暴走｣で大変なことに” https://toyokeizai.net/articles/-/371179

109

狙いがあった、と釈明した。このモデルの不透明さが多くの批判を浴び、政府は謝罪し、モデルが算出した成績を取り消した。
(11) 英国：ビザ審査への AI アルゴリズムの適用112
2020 年 8 月、イギリス政府はアルゴリズムを使ったビザ申請の審査を当面中止することを明らかにした。このアルゴリズムは内務省が 2015 年に導入したもので、技術の説明責任を求める団体 Foxgloveと移民福祉協議会（JCWI）が司法審査を求めたことを受けた措置である。両団体は、申請者のリスクが高いかどうかを判断する根拠として国籍が使われていることから、このツールが人種差別的だと主張している。政府は暫定的な審査システムに切り替え、再設計したアルゴリズムを 10 月末までに再導入するとしている。
(12) 米国：自治体の法執行機関におけるアルゴリズム技術使用の是非113
米国の多くの地方自治体では、法執行機関による監視のためにアルゴリズム技術を使用することを禁止またはモラトリアムを制定している。現時点では、少なくとも 13 の地方自治体が、顔認識技術の使用を禁止している。これらの禁止事項は、一般的に法律で定められているが、多くの法律では、第三者が顔認識技術から得た情報など、禁止事項の限定的な除外事項が明記されている。
例えば、サンフランシスコでは、顔認識技術の使用を禁止する法案が、自治体の機関での使用にのみ適用され、連邦機関（港や空港など）での使用は除外されている。この法案により、これまで市議会や市民に知らされていなかった警察のシステムが使えなくなったが、その後、市当局が市から支給されたアップ
ル社製の iPhone の「顔のロック解除」機能については使用することが認められるようになった。
これらの法律のほとんどは比較的最近のものであり、顔認識技術の使用に対する効果はまだ明確には確立されていないが、禁止の範囲、免除の有無に関する議論は多く行われている。
(13) 米国：技術監査による社会受容性の醸造114
Allegheny Family Screening Tool（AFST）は、ピッツバーグの Allegheny 郡が使用している
アルゴリズム・システムで、子どもが虐待の危険にさらされている状況を特定し、予測するためのものである。
2019 年、スタンフォード大学の研究者によって、2016 年 12 月以降の AFST の実施状況を調査するために、AFST の技術監査（「インパクト評価」と呼ばれる）が行われた。この監査では、精度、精度の

112

CNET Japan, “英国、ビザ審査の人種差別的アルゴリズムを変更へ”

https://japan.cnet.com/article/35157740/
113

AI Now, “Algorithmic accountability for the public sector”

https://www.opengovpartnership.org/wp-content/uploads/2021/08/algorithmic-accountabilitypublic-sector.pdf
114

AI Now, “Algorithmic accountability for the public sector”

https://www.opengovpartnership.org/wp-content/uploads/2021/08/algorithmic-accountabilitypublic-sector.pdf

110格差、作業量、結果の一貫性などの指標にわたって、AFST のパフォーマンスが調査され、システムの導入によって児童福祉の紹介の精度が向上し、異なる人種や民族間のこれらの指標における格差が減少したことがわかった。
技術監査とプロセス評価は、監査と検査がシステムの技術的・組織的特徴について重要な可視性を提供できることを明らかにしたが、最終的にはそのような監査がどのようにして構築されるか、そしてシステムの影響を受けるコミュニティから信頼を得ることが出来るかが重要であることを示している。
(14) オランダ：システム調達における説明責任を含めた契約の試み115
オランダ・アムステルダム市は、2020 年に「アルゴリズム・システムの公正な利用に関する自治体向け標準条項」（Standard Clauses for Municipalities for Fair Use of Algorithmic Systems）を発表し、採択した。この文書は、市の公共機関がシステムを調達する際に法的に義務付けられているもので、公共機関とシステムを提供する外部業者との間の契約条件を定めたものである。標準条項では、調達がサービス契約や開発契約によるものであるか、購入によるものであるかを問わず、あらゆるシステムの調達に従うべき条件を定めている。これらの条件には、バイアス、不正確さなどの回避を保証するための「データ品質」の審査、システムの使用または収集されたデータの権利は自治体にあることの確認、システ
ムの法令遵守と正確性の保証に関する品質保証、システムの機能に関する透明性（システムの動作を自治体または外部監査機関に対して監査可能かつ説明可能にする義務を含む）、請負業者のリスク識別と管理に関する要件などが含まれている。
(15) 日本：駅構内の監視カメラによる刑務所出所者、仮出所者の検知116
主要駅の安全対策として JR 東日本が 2021 年 7 月から、顔認識技術を用いて刑務所からの出所
者、仮出所者の一部を駅構内で検知する仕組みを導入していたことがわかった。検知対象は JR 東日本の施設などで重大事件を起こした人を想定しており、国の個人情報保護委員会と相談して判断したとしていたが、同社は 9 月に「社会的なコンセンサスがまだ得られていない」として取りやめた。

115

AI Now, “Algorithmic accountability for the public sector”

https://www.opengovpartnership.org/wp-content/uploads/2021/08/algorithmic-accountabilitypublic-sector.pdf
116

朝日新聞, “「駅で出所者を顔認識」とりやめ JR 東「社会的合意まだ得られず」”https://www.asahi.com/articles/ASP9P64GLP9PUTIL02D.html

111

4.2.2 倫理、法的、社会的課題に関する事例
ここでは、各国の実施例について、倫理的・法的・社会的課題に関する事例 15 例について図表 42-1 に示す分類で区分した上で、想定される課題と対応する事例の経過を取りまとめた。（図表 4-22）
図表 4-2-1 倫理的・法的・社会的課題の分類117
区分

分類

新たな犯罪

A

個人情報とプライバシー

B

知の所有権

C

機械の判断と責任D

機械の自律性E

人間の自由意志F

アイデンティティー

G

労働や雇用

H

人間と機械の新たな関係

I

格差の助長や機械による人類の支配J

図表 4-2-2 倫理、法的、社会的課題に関する事例の一覧
課題
分類

国名

事例概要

対策

中国

全国的な監視カメラ網の構築と AI 技術を組み合わせた治安維持システムの実装。

引き続き使用されている。

B

2

インド

ニューデリー警察が顔認証を用いて失踪児童の捜索を実施。

試行的導入もプライバシー保護に関する判決に違反するとの
批判あり。

B

3

中国

昏睡状態の患者の脳活動から回復可能性を判断。

試験的導入段階。

D

4

米国

裁判支援システムで人種バイアスが判明。

5

米国

1

7
8

オーストラ
リア
米国
米国

9

米国

6

117

教師の評価に AI が使用されるも、結果の不透明さが問題に。
匿名化データセットの復号による個人情報漏洩。
AI チャットボットによる差別的な発言。
自動運転車による死亡事故の発生。
警察による犯罪予知のための個人情報収集。

限定的な利用方法で引き続き使用されている。
システムの使用は取りやめられた。
データ公開は停止。プライバシ
ー保護法令の改正に繋がる。
運用の停止。
９か月間の実験停止。

AD

引き続き使用されている。

B

CRDS 「研究開発の俯瞰報告書 システム・情報科学技術分野（2021 年）」

112

F
E
B

大学入試において AI による成績自動算
出で結果の不透明さが問題に。
ビザ審査に用いられた AI アルゴリズムの人
種差別が問題に。
法執行機関によるアルゴリズム使用の是非が問題に。

10

英国

11

英国

12

米国

13

米国

児童虐待予知システムの導入と技術監査の受け入れ。

14
15

オランダ
日本

システム調達に説明責任の項目付加。
駅の監視カメラによる出所者の検知。

使用の取りやめ。

D

使用の取りやめ。再設計中。

E

使用の取りやめ。またはモラトリ
アム期間の制定。
引き続き使用されている。技術監査によるレビューも行われる。
引き続き使用されている。
使用の取りやめ。

D
I
E
B

4.2.3 各領域の社会実装例に関する事例
ここでは、直近の社会実装事例を 21 例に関して SIP サイバーの 3 領域ごとに収集し、その社会実装
状況について整理した。直近の実施例であっても実証実験および試験的導入に関するリリースが多く、AI 社会実装が広がりを見せるものの、いまだ本格的な実装に至っていない事例が多く見受けられた。
（図表 4-2-3）
図表 4-2-3 社会実装状況に関する事例の一覧
国名
1

日本

2

日本

3

日本

4

イスラエル

事例概要

領域

AI 音声機能などを搭載したネコ型自動配膳ロボット

介護/医療・接「BellaBot」

客

高齢者の機能低下を検知 中電と藤田医大、実証実
験へ英語学習 AI ロボット「Musio S」、ヘルスケア関連の新機能を搭載し今年末に販売予定
遠隔医療、先端走る イスラエル

社会実装状況
販売

介護/医療実証実験段階

介護/医療

販売

介護/医療

試験的導入

介護/医療

実証実験段階

接客・その他

実証実験段階

介護/医療

試験的導入

介護/医療

共同研究

「健康王国レク for Pepper」を活用したロボットによる
5

日本患者さんへの思いやりあるコミュニケーションとリハビリテー
ション支援
乗り合いタクシーにＡＩ＊中富良野町が運行実証実

6

日本

7

日本

8

日本

9

日本

日本ユニシス・北大・テクノフェイス、共同提案

介護/医療

共同研究

10

日本

ケアテック元年に必要な取組は？

介護/医療実証実験段階験NEC、歩行データを収集・分析する新製品--病院や靴メーカーでの活用期待
Splink、近大・名古屋市立大・東大病院と認知症領域で共同研究契約を締結

113

11

日本

12

韓国

13

日本

14

ドイツ

15

ロシア

16

日本

17

日本

18

日本

19

日本

20

日本

21

日本

空港の“接客担当”はヒト型ロボット 万博見据え神戸で実証実験
韓国の通信大手も食堂へのＡＩ付き配膳ロボット販
売開始
職人の世界にも広がる AI 近未来の光と影
Algolux がルセデス・ベンツ主導の AI-SEE プロジェクトに選ばれる
ロシア、学校の宿題の 50％を人工知能がチェックへ
ソニーが AI 倫理審査を製品の品質管理プロセスに導入したワケ
成長投資 320 億を設定/DX 軸に技術開発強化/日
本工営
旭化成が「MI 人材」を 600 人育成へ、材料開発を AI
で加速
コロナ禍で使える写真激減 卒業アルバム作りで街の写真館に AI 導入の動き
文科省の推進プログラムに認定 阪南大の全学生対象の AI 教育
シナモン AI、エヌエヌ生命の引受査定業務における AIの実装準備を開始

接客

実証実験段階

接客

試験的導入

接客

試験的導入

その他

実証実験段階

教育

試験的導入

その他

取組開始

教育

取組開始

教育

取組開始

接客・その他

試験的導入

教育

取組開始

その他

試験的導入

4.2.4 個別事例分析のまとめ
個別事例の分析から AI 社会実装の先進国においても、AI 原則やガイドラインの制定が進んでいるにもかかわらず、多くの失敗事例が見られることが分かった。特にプライバシーの課題、アルゴリズムの透明性、公平性、説明可能性が問題となっているケースが目立つ。
AI 社会実装がこれらの国において進む背景としては、AI 導入のメリットが自治体や企業にとって社会
課題やビジネス上の課題の解決に寄与すると判断されていると言える。また、課題解決に対するアプロー
チも、これらの AI が導入されたことで顕在化した課題に対して対策を講じることで、迅速な社会実装を目指すアジャイル開発に近い考え方として捉えることが出来る。
解決の方向性としては大きく３つに分類できる。
1.

法制度の整備によって開発者が順守すべき点を明確にしたうえで、社会実装を促す。

2.

第三者機関等による評価を経て社会実装に資するシステムを開発、導入する。

3.

当面は技術の活用領域を利用者や対象者にメリットが見出せる領域に限定する。

一方で、先行事例のトライアンドエラーの積み重ねによって、各国で AI 導入が進んでいるため、メディア

114

で取り上げられることも多くなり、開発者はプライバシー保護の可否やアルゴリズムの判断について説明責任を求められることが多くなると想定される。したがって、AI 導入によってもたらされるメリットを明確にしたうえで、可能な限りの情報公開が重要であると考えられる。
SIP においてもプロジェクト進行時から、ある程度限定された範囲内で、可能な限り情報をオープンにしたうえで、積極的な実証実験やサービス導入を目指すべきである。その際、ゼロリスクに固執せず、実運用を意識したシステム構成とすべきである。また顕在化した課題は速やかに横展開し、他のプロジェクトにおいても機能やサービスをアップデートすることで効率的な社会実装を行うことが可能となると考えられる。
4.3 社会実装促進のための活動案の提案
4.3.1 概要
本項では各国の社会実装状況を踏まえ、日本において AI 社会実装を推進するための活動案を検討する。日本では前項でも見られたように様々な業界において、実証実験や試行的な導入、大学や研究機関、企業による研究開発が行われている。AI 準備指標の比較から日本においては、①政府のデジタル化、②市場の成熟度、③人材不足、④インフラ整備が課題となっていることが明らかになっている。ここでは、現状の日本の AI 関連の取組である「AI 戦略」を基に、それぞれの取組が AI 社会実装とどのように関連しているかを理解するため、AI 準備指標の項目ごとにマッピングを行った。そのうえで、弱みとなっている部分について、「AI 戦略」に示される取組が実現することで、AI 準備指標の観点で諸外国との比較でどの程度、社会実装が進むかを定量的に試算した。また比較対象とした、諸外国の具体的な取組から日本における活動案に対する示唆を得ることを目指した。
4.3.2 AI 準備指標と日本の AI 社会実装活動の関連性「AI 戦略」における 2020 年度までの進捗項目及び 2021 年度以降の取組一覧から、それぞれの取組が AI の社会実装を評価するための評価指標のどの項目に該当するかを整理した結果、項目数で比較した場合、多くの取組が AI 準備指標において日本の弱みである「人材不足」にアプローチするものであることが分かった。次いで「市場成熟度」と「イノベーションのキャパシティ」に相当する項目に対して貢献する取組が多く見られた。一方で、「デジタル化のキャパシティ」に含まれる公共部門のオンラインサービ
スの質の改善に対応する項目は比較的少なかった。
日本で行われている取組の AI 社会実装に対する貢献度を試算するために、AI 準備指標の分析か
ら弱みに該当する項目に対応する取組が計画通りに行われた場合に想定されるアウトプット、目標値と参考となる諸外国の取組と対応する AI 準備指標の比較を行った。その結果、AI 準備指標で弱みである項目に対して 5～20 ポイント程度の改善が見込まれることが明らかになった。試算結果と参考となった
比較対象国の取組を図表 4-3-1 に示す。

115

図表 4-3-1 AI 戦略の取組によって改善が期待できる項目〇デジタル化のキャパシティ
【AI 準備指標におけるランキング】１：シンガポール ２：米国 ３：ドイツ ４：中国 ５：韓国
ベンチマーク国を基にした試算：デジタル化する対象である行政組織の規模や人口を鑑みドイツをベンチマークした場合、下記の取組で 9 ポイント程度改善できる可能性がある。
■関連する国内の取組
Ⅲ－３ ＡＩ時代のデジタル・ガバメント⇒【III-3-21-002】 ～ 【III-3-21-014】他
デジタル庁：「地方公共団体の基幹業務等システムの統一・標準化」〇市場の成熟度【AI 準備指標におけるランキング】１：米国 ２：中国 ３：英国 ４：ドイツ ５：フランス
ベンチマーク国を基にした試算：政策面で目標が示されている「未来投資戦略 2018」におけるユニコーン企業創出目標 20 社（~23 年）を参考とする。現状、17 社を持つドイツをベンチマークした場合、下記の取組で 17 ポイント程度改善できる可能性がある。

116

■関連する国内の取組
Ⅲ－１社会実装⇒全般
Ⅲ－４中小企業・ベンチャー企業への支援⇒【III-4-21-007】 ～ 【III-3-21-014】他
経産省：「未来投資戦略 2018」■ドイツの特徴的な取組
欧州最大の人工知能研究コンソーシアム CyberValley の設立で AI 関連企業、スタートアップ、アカデミアの連携を積極的に支援。
〇人材【AI 準備指標におけるランキング】１：シンガポール ２：ドイツ ３：英国 ４：米国 ５：カナダ
ベンチマーク国を基にした試算：日本は世界大学ランキング（工学系）でトップ 50 位以内に 3 校あるが、同ランキングで 4 校を有するカナダをベンチマークした場合、下記の取組で 5 ポイント程度改善できる可能性がある。
■関連する国内の取組
Ⅱ－１教育改革⇒全般
Ⅱ－２研究開発体制の再構築⇒全般■カナダの特徴的な取組
国際的に人材誘致のためにトップスキルを持つ人材に対して優先ビザ（fast-tracks visas）を発行
している。
〇インフラ
参照項目：５G ネットワークの展開都市数【AI 準備指標におけるランキング】１：中国 ２：米国 ３：韓国
ベンチマーク国を基にした試算：５G ネットワークの展開都市数で中国、米国についで 3 位となっており、人口規模等の観点で韓国をベンチマークした場合、同程度の展開で 20 ポイント程度改善できる可能性がある。
■関連する国内の取組
Ⅲ－２ データ関連基盤整備⇒【III-2-21-017】 ～ 【III-2-21-019】他■韓国の特徴的な取組

117

5G の普及がトップレベルの韓国では歴代政権による通信料金引き下げ政策が強化されてきた。そのため通信ビジネスは早くから頭打ち。キャリアは早くから通信ビジネス以外の新領域ビジネス開拓に力を入れる。5G では従来以上に広範囲な業種との連携が期待できるため、キャリア 3 社は 5G の早期本格化に全力を注ぐ。
4.3.3 諸外国の事例を基にした個別活動案の提案
本項では、これまでの検討軸を元に日本における AI 社会実装に向けた具体的な活動案を検討した。
活動案は SIP サイバーの研究開発領域である、介護/医療分野、接客、教育の 3 分野と共通領域に対してまとめた。各活動案は日本における社会実装課題である AI 準備指標の弱みである４項目、「デジタル化のキャパシティ（政府内でのデジタル化度合いやオンラインサービスへのアクセス）」、「市場の成熟度（ユニコーン企業数やテクノロジー企業の時価総額等）」、「人材」、「インフラ」のいずれかに対して貢献できる、および活動アクションの主体や種別の観点でまとめた。
(1) 医療・介護領域(1)-1 病院版/介護施設版“Light House”の設立
AI 準備指標項目

デジタル化のキャパシティ・市場の成熟度・人材・インフラ

実施主体

政府/地方自治体/企業

活動の種別

認証・プロモーション活動概要：
スマート工場を紹介するプログラムである、“Light House Network”を参考に先端技術を積極導入した基幹病院や介護施設を認定する制度を導入することが考えられる。導入技術の点数や活用指針も含め、成果をオープンにするが想定される。また国内制度にとどめず、国外の施設の認定も行う
スキームとし、その取組を広くプロモーションすることで、社会認知度の向上を図る。
参 考 事 例 ： A User-Focused Transdisciplinary Research Agenda for AI-Enabled
Health Tech Governance (2019/1)(1)-1 行動経済学と AI を組み合わせた予防医療・介護市場の拡大
AI 準備指標項目

市場の成熟度・人材・インフラ

実施主体

政府/地方自治体

活動の種別

ビジネスモデル

概要：
健康無関心層を含め予防・健康作りを進めていくためには、行動経済学の視点を取り入れることが考えられる。スマートウォッチやアプリによるモニタリングやレコメンド（nudge）を通じて、健康寿命の延伸を促すことが想定される。これらにより、市場拡大が見込まれ新たな社会実装の場が生まれると考えられる。ハーバード大学の研究では AI が導入された医療デバイスの活用に関する倫理面などの論点整118

理がされており、今後の活動に際し参考となりうる。
参 考 事 例 ： A User-Focused Transdisciplinary Research Agenda for AI-Enabled
Health Tech Governance (2019/1)(1)-2 社会的合意に基づく公益目的のデータアクセス（APPA）の推進
AI 準備指標項目

デジタル化のキャパシティ・市場の成熟度

実施主体

政府

活動の種別

法整備

概要：
医療や公衆衛生に係る公益性の高いデータセットにおいては、社会的合意および厳重な管理体制構築の徹底を条件に、個人の同意なしで情報収集や利活用を促すような法整備が考えられる。具体的には WEF が提案するようなフレームワークが参考となる。韓国においては 2015 年の MERS を契機に、同様の性質の法令改正が行われ、公衆衛生に関する非常事態の際には個人の同意なしに
限定的な個人情報の収集が行えるようになっている。新型コロナウィルス流行の際も、この仕組みを活用し、接触の追跡が行われた。
参考事例：

WEF, APPA – Authorized Public Purpose Access: Building Trust

into Data Flows for Well-being and Innovation (2020/1)
WEF, A new data governance model for contact tracing: Authorized Public Purpose
Access (2020/8)(2) 教育領域(2)-1 私教育コンテンツの多様化に伴うビジネスモデルの新規構築
AI 準備指標項目

デジタル化のキャパシティ・市場の成熟度・人材

実施主体

企業

活動の種別

ビジネスモデル

概要：
私教育を公教育の補完ではなく公教育を超える自由な教育と捉えなおすことで、市場の拡大が見込めると考えられる。新しいキャリアや働き方、生涯学習の一環として、多様性ある社会を推進するようなコンテンツが新たな教育の対象となりうる。ビジネスモデルとしては Kidzania のように、B2C（＝入場料）と B2B（＝企業スポンサー）を組み合わせることで安定的な収益化が見込まれると想定される。
参考事例：A Mexican edutainment business model: KidZania (2014)(2)-2 公衆送信補償金制度における AI 教育ユースケースへの対応
AI 準備指標項目

市場の成熟度・人材

実施主体

政府/業界団体
119

活動の種別基盤整備

概要：
日本では SARTRAS が ICT を活用した教育での著作物利用の円滑化を図るため補償金管理体制を整備している。AI に係る著作権の問題について、このような集中管理団体が整理をし、指針を示すことが考えられる。現状は遠隔での教育や予習復習のためのサーバーアップロードが主な対象であるため、決まった補償金額であるが、AI の元データとして扱う場合や、処理データをレコメンドして使う場合などで適正なライセンス料が利用者（＝AI 企業）とコンテンツ提供者（＝出版元等）が従量課金等を用いて算出できるように改善することが考えられる。
参考事例：Creative Commons, Should CC-Licensed Content be Used to Train AI?
It Depends. (2021/3)(2)-3 学習環境関連プレイヤーとの協業
AI 準備指標項目

市場の成熟度・人材

実施主体

企業

活動の種別

ビジネスモデル概要：
家庭内へアクセスする起点として、学習環境を構成する家電や家具メーカーと協業を行うことが考えられる。現状のスマホや PC では利用ルール等が課題となる場合があるが、学習机やライト・文房具等と組み合わせることで、必然的に集中して学べる環境づくりを支援する。家電・家具メーカーとしても新たな付加価値を創造できるため、相互の利益となる。例えば中国 Tencent Education はライトに AIを組み込み、宿題の添削や学習進捗管理、質問を行うインターフェースする商品を発売している。
参考事例：腾讯教育再度加码教育智能硬件，推出 1499 元的智能作业灯 (2021/3)(3) 接客領域(3)-1 アワード型のプロジェクトの実施
AI 準備指標項目

市場の成熟度・人材

実施主体

企業/業界団体

活動の種別

事業開発

概要：
接客領域は多種多様な課題がある一方で、領域で共通した課題も多々存在する。民間分野においては共通の利益促進のため、幅広いプレイヤーが参加できるようなアワード型の課題設定で社会実装を促進することが考えられる。例えば物流分野だと米国の Amazon Picking Challenge があるが、製造業や接客業、インフラ点検分野においても同様のスキームで実施することが想定される。
参考事例：Amazon Picking Challenge, WRS における課題チャレンジ(3)-2 マッチング型課題解決プラットフォームの整備
120

AI 準備指標項目

デジタル化のキャパシティ・市場の成熟度・人材

実施主体

政府/地方自治体

活動の種別

調達方法

概要：
自治体の AI の調達にあたり、説明可能性や持続可能性を条件に、課題ドリブンなマッチングのプラッ
トフォームの整備と取組を実施する。例えば地方自治体の受付業務は自治体ごとに共通課題がある
が、これら共通課題をテーマとして設定し、企業による社会実装を促すことが考えられる。同様の事例
では英国の公共 AI 導入施策である GovTech Catalyst がある。これは公的部門が課題ベースの調達を行うことで、技術の詳細な仕様の作成に必要なリソースを省くことができ、企業は自らが有するテクノロジーを公的資金を利用しながら発展させることが可能である点が特徴的である。
参考事例：Gov.UK, GovTech Catalyst(4) 共通領域(4)-1 説明可能な AI（XAI）の積極的な普及
AI 準備指標項目

デジタル化のキャパシティ・市場の成熟度・人材・インフラ

実施主体

政府

活動の種別

ガイドライン策定

概要：
AI の社会実装にあたり、説明可能な AI(XAI)はより重要性を増している。特に企業活動での AI 利
用のリスクを最小化する観点でも、日本においては政府が率先してガイドラインの策定や、研究開発を推進すべきであると考えられる。米国の NIST では、XAI の原則、カテゴリ、理論を提示した「説明可能な AI の 4 つの原則」について取りまとめ、産業界を巻き込んだワークショップを実施している。これらの活動により、企業政府間の共通認識が醸成され、市場の成熟に寄与している。
参考事例：CRS Report, Artificial Intelligence: Background, Selected Issues, andPolicy Considerations (2021/5)
NIST, Four Principles of Explainable Artificial Intelligence (2021/9)(4)-2 “グリーンアルゴリズム”認定とコンテストへの補助
AI 準備指標項目

市場の成熟度・人材

実施主体

政府/地方自治体/企業

活動の種別

コンテスト開催

概要：
従来の AI 開発では大量の計算資源を投入することで精度向上が図られてきたが、昨今の環境問題に配慮し、少量データセット・低計算資源で成果を得ることが優先されるようになると考えられる。例え121

ば、少ないデータセットで効率的に演算できることを標準的な認定条件とし、そのような要件を満たす研究を“グリーンアルゴリズム” と呼び、Kaggle のようなコンテスト形式等でそれらの認定課題を世界的規模で開催することが想定される。これらの取組には積極的にスタートアップを巻き込むことで、人材発掘・育成にも貢献する。
参考事例：Kaggle(4)-3 ラベリング、アノテーション定義および実施プラットフォームの整備
AI 準備指標項目

デジタル化のキャパシティ・市場の成熟度

実施主体

政府/地方自治体/企業

活動の種別

基盤整備

概要：
政府のオープンデータ化は推進されているが、AI システムの品質を左右するラベリング、アノテーション
について定義やポリシーは統一的となっていない。またデータセットによってはバイアスがあり、国内に転用できないケースもある。（例：ドイツの Cityscapes データセットなど）国内の AI ベンダーや大学の研究者が学習アルゴリズムやチューニング部分の競争領域でより力を発揮するためにもラベリング、アノ
テーション工程は一定程度の協調性を導入することが考えられる。例えば定義に関するガイドラインの策定や、積極的にオープンに実施する仕組みを導入することが想定される。学術的なデータにおいては
ゲーミフィケーション等を通じて、広範囲でラベリング、アノテーション実施が進むケースがあり、これらの取組が参考となる。
参考事例：AI4MARS: A Dataset for Terrain-Aware Autonomous Driving on Mars
(2021)

122

4.4 まとめ
本節では、AI の社会実装課題把握と活動案の提案を行うため、海外における AI 関連政策の動向
調査、事例の分析、および国内における AI 戦略との対応状況を整理した。
まず AI の社会実装状況の定理量比較を行うため、評価指標として既存統計である AI ReadinessIndex（AI 準備指標）を採用し、調査対象国である日本、米国、カナダ、英国、ドイツ、フランス、中国、インド、イスラエル、シンガポール、オーストラリアについてその数値を比較した。評価指標の国際比較から日本の強みは「AI 戦略」や「人間中心のＡＩ社会原則」など政府としてのビジョンが示されている点、またデータの入手性やデータの代表性も各国の平均を上回る評価となっている。一方で、弱みは政府のデジタル化のキャパシティ（政府内でのデジタル化度合いやオンラインサービスへのアクセス）、市場の成熟度（ユニコーン企業数やテクノロジー企業の時価総額等）、人材、インフラの指標については各国平
均を下回っており、日本の弱みであることが明らかとなった。
次に個別事例の収集を行い、倫理、法的、社会的課題の面での分類と、社会実装段階における分析を行った。その結果、AI 社会実装の取組は活発化しているが、国内における多くの取組は実証実験段階であった。一方で、国内外で導入が進む判断支援や画像認識の分野では倫理的な課題が顕在化しており、米国や欧州を中心に AI 技術を規制する動きも見られた。
最後に、評価指標の観点で日本の AI 戦略の対応する範囲をマッピングし、それらの取組が計画通りに推移した場合の評価指標の改善状況を試算した。合わせて、本プロジェクトにおける具体的な活動案
として、介護医療、教育、接客と共通領域についてそれぞれ検討を行った。介護医療分野では、先端的な取組の認証制度の導入（介護医療施設版の”Light House”）の導入や、予防医療分野への AI技術の導入、公益性の高い医療データの流通（APPA）に関する提案を行った。制度改正等によって、介護保険制度でこれらの先端技術導入のインセンティブが働くことが望ましいと考えられる。教育分野
では、新規ビジネスモデルの提案、公衆送信補償金制度の改善などについて提案を行った。接客分野では、アワード型プロジェクトの設定、課題マッチングプラットフォームの導入について提案を行った。最後に共通領域として、説明可能な AI の普及とグリーンアルゴリズムについて触れた。

123

第5章 総論
本調査では、諸外国の政府や国内外の企業の AI 領域の投資状況の調査をするとともに、「戦略的イノベーション創造プログラム（SIP）第 2 期／ビッグデータ・AI を活用したサイバー空間基盤技術」（以下、SIP サイバー）のうち、特にヒューマン・インタラクション技術の動向に注目して、SIP サイバーの研究開発の競合優位性や事業化に向けた取組の活動案を整理した。
第 1 章では、AI 領域の投資状況を把握するために、AI 領域の政府研究開発予算と企業研究開
発費の国際比較を行った。各国の政府研究開発予算及び AI 領域の研究開発予算を比べると、米国、中国の政府研究開発予算が圧倒的に多く、日本は他の先進諸国に比べて少なく、ここ 10 年間で研究開発予算の増額がないことがわかった。また、企業全体の研究開発費では米国企業が圧倒的に多いが、中国の企業の伸び率が著しく日本は 3 位に順位を落としていることがわかった。また、AI 人材の不足数
について各国の施策を調査したこところ、諸外国では様々な先進的な取組がある中で、日本では AI 人
材育成のための教育プログラムの整備が十分ではないことがわかった。政府機関、教育・研究機関、各産業領域で国際競争力を持つ企業など多様なプレイヤーを結集して、政府機関や関連省庁が進める各施策の効果を最大化していくことを提案した。
第 2 章では、学会情報から、ヒューマン・インタラクション技術に関わる論文を抽出し、研究内容をもとに「情報取得」、「マルチモーダル状況判断」、「アクション判断」、「介護領域」、「教育領域」、「接客領域」に分類して紹介を行った。全体としては、単体のデータや機能ではなく、表情認識と音声認識、顔検
出と音源検出、表情認識といった複数のモーダルチャネルを扱った研究が多く見られた。研究用データセッ
トが整備されたテーマでは、実環境におけるデータ取得を用いたテーマの研究も多く、自動運転・医療・ヘルスケア・リテイルの領域で、ヒューマン・インタラクション技術を用いた製品・サービスの開発事例が多くある
ことがわかった。
第 3 章では、SIP サイバーで進められている研究内容を紹介し、研究開発テーマの独自性や優位性を整理した上で、今後の事業化に向けた取組を提案した。SIP サイバーが扱う最先端技術が取り入れられた製品・サービスは市場には少なく、各研究開発テーマの技術の競合優位性をまとめた。それぞれのプ
ロジェクトで事業化に向けた取組は異なるが、技術を製品に組み込むプロセスが重要である。
第 4 章では、AI 技術の社会実装にあたって、AI ガバナンスに関わる情報を整理し、国ごとに課題となっていること（人材不足、制度、環境要因等）や社会実装の成功事例・失敗事例について、Web・文献等から調査・整理した。AI の社会実装状況の評価指標の国際比較から日本の強みは「AI 戦略」や
「人間中心のＡＩ社会原則」など政府としてのビジョンが示されている点、またデータの入手性やデータの代表性も各国の平均を上回っていた。一方で、弱みは政府のデジタル化のキャパシティ（政府内でのデジタル化度合いやオンラインサービスへのアクセス）市場の成熟度（ユニコーン企業数やテクノロジー企業の時価総額等）、人材、インフラの指標については各国平均を下回っており、これらに対する政府および産業界の活動案が求められる。
SIP サイバーが目指す社会に向けて、現状は様々な課題はあるが、今後生活のあらゆる場面における人間を AI が支援する世界が実現していく上で、ヒューマン・インタラクション技術が果たす役割は大きい。

124

先述した通り、日本では「人間中心の AI 社会原則」が提唱され、人々が AI を受容し社会全体で AIを使いこなしていく指針が示されている。ヒューマン・インタラクション技術の進展とともに、人と人のインタラク
ションを AI が支援・増強する高度に洗練された技術が社会実装されていくことを期待する。

125

2. 研究発表・講演、文献、特許等の状況(1) 研究発表・講演なし(2) 論文なし(3) 特許等（知財）
なし(4) 受賞実績なし(5) 成果普及の努力（プレス発表等）
なし

契約管理番号：21500704-0

126