特許情報分野における AI 活用のススメ

特集

日本の人工知能―将来の展望
Present and Future of AI and Natural Language Processing

国立研究開発法人産業技術総合研究所

フェロー

人工知能研究センター研究センター長

辻井潤一

産総研 フェロー、人工知能研究センター 研究センター長、英国マンチェスター大学客員教授、国際計算言語委員会（ICCL）委員長、AAMT ／ Japio 特許翻訳研究会委員長

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はじめにタ集合をもとに判断や予測を行う現在の AI 技術を発展させる原動力となってきた。

我々の研究センター（Artificial Intelligence Research

彼らは、サイバー空間の大きなデータを収集・蓄積・Center – AIRC）は 2015 年５月に設立、５年足らず利用するために、巨大なデータセンターを設立・運用しが経過した。本研究センターは、深層学習の進展がもたていた。この過程で、巨大なデータを管理・運用するたらした第３期の AI ブームに対応して、日本の AI 研究のめに大規模な計算環境を構築し運用する基盤技術の研究中核機関の一つとして機能することを目指して設立され開発が、大学や公的な研究機関から GAFA やマイクロた。本稿では、我々の研究センターの現況を報告し、日ソフトなど、ごく少数の企業体へと移動していった。そ本の AI 研究の立ち位置とその将来を展望する。

れに伴って、このための計算機技術を研究・開発する人材も、彼らの中に吸収されていった。

2

３つのリソースの寡占な財力を使って、データ活用の技術の開発人材、すなわセンターが設立された 5 年前は、AI の研究開発に占ち、AI 人材を高額で雇用し始めたことで、AI 人材へとめる、GAFA と総称される米国の巨大な IT 企業に対す波及していった。データ活用技術での競争力を高めるこる懸念が意識し始められた時期であった。AI 研究に必とが彼らのビジネスの成功につながり、競争力を高める。

要なリソースは、データ、計算資源、アルゴリズム（す結果として、AI 技術の人材も財力の豊かな少数の巨大なわち、それを開発する人材）である（図 1）。この 3

IT 企業に集積していく。

つのリソースが少数の組織に取り込まれるという寡占のデータ、計算資源、アルゴリズム（すなわち、人材）状態は、この 5 年間にさらに加速され、日本だけでなく、という、AI の研究開発に必須な３つのリソースが、少ヨーロッパ、米国でも大学や公的機関が持つ危惧は、よ数の民間企業に集中していく傾向は、将来の AI 技術のり強くなっている。

研究開発にとって、望ましいものではない。これにどのサイバー空間にある巨大なデータを収集し、それをビジネスに結び付ける、そして、そのビジネスを通して、データをさらに収集する、特にユーザ行動に関するデータを収集するという彼らのビジネス形態が、大きなデー

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この技術の寡占化は、彼らが、ビジネスであげた巨大ように対処していくかが、日本の AI 技術を考える際の鍵となる。

特集

要素技術の研究開発と要素機能モジュール構築

特許情報分野におけるＡＩ活用のススメ• 人工知能の研究、社会実装のためには、単に、アルゴリズム（A）の研究だけではなく、ビッグデータ（B）の収集に係る研究、多量の計算基盤（C）の構築・活用が不可欠。
• 産総研AIRCでは、2018年8月に運用開始されたABCI、2019年春に本格開始されるAI
グローバル拠点と密接に連携しながら、AIの研究開発・社会実装を推進する。
新しいサービス
ユースケースの発掘

Algorithm

Big DataComputing

学習・評価用データ構築
データ収集環境整備
民間企業連携によるデータ利用

AI用計算基盤 ABCIの構築と運用
医用画像での多段階転移学習事例

32回日本泌尿器内視鏡学会総会賞 2018.11
欧州泌尿器科学会(EAU2018,2019)ポスター賞
第1回 日本メディカルAI学会学術集会優秀賞

図１

3

AIRC における三位一体の取組み

実世界 AIスにあった形で発展した。彼らのビジネスとは別の、それ以外の対象分野に AI 技術を適用していく場合には、現在、AI 技術の適用範囲は、従来のサイバー空間かビジネスの中でデータを収集し、データを独占するといら大きく拡大し、製造業や創薬などの産業から、人や物う彼らのモデルは通用しない。たとえば、医療の分野への移動、医療・介護まで、人間生活の様々な局面へとの AI 技術の展開では、病院、医療機関が彼らのビジネ広がっている。AI 技術は、サイバー空間での技術から、スの中で集積してきたデータを活用することが不可欠で人間生活に直接影響を与える実世界の技術へと拡大し、ある。製造業における AI 適用も同様である。巨大 IT 企

社会全体に大きな影響を持つ基盤的な技術となりつつあ業によるデータの寡占は、AI 技術の適用範囲が広がるる。

過程で、自然と解消されていく。

AI 技術の実世界応用への拡大は、少数の巨大 IT 企業

対象分野の広がりは、人材面でも新たな流れを生み出による技術の寡占状態への危惧をより強めることとなっす。医療や製造業への AI 適用では、その分野の専門家、た。医療や介護など、公的な関与が必要な分野、あるいあるいは、その分野が持っている技術と AI 技術とを融は、人や物の移動のような社会のあり様を決める社会設合するための研究・開発が不可欠である。ここでは、巨計の基盤技術が、少数の企業の寡占状態になることは望大 IT 企業が抱え込んできた人材だけではない新たなタましくない。また、AI 技術は、製造業など、ほかの産イプの AI 人材が必要となる。

業の競争力を支える技術となりつつある。AI 技術の寡我々のセンターが発足した 2015 年は、このような占状態は、IT 産業以外の既存の産業の在り方にも影響AI 技術の多方面への適用が意識し始められた時であっを与える。

た。我々は、この多方面への AI 技術の展開が次の AI 技

ただ、広い分野への AI 技術の展開は、AI 技術の寡占術へと発展していくこと、また、多方面への AI 技術の化を打ち破る契機ともなる。AI 技術は、巨大 IT 企業の展開は、必ずしも、巨大な IT 企業だけではできず、むビジネスに組み込まれることで、それらの企業のビジネ

しろ、製造業や医療、介護など、多くの分野で成熟した

YEAR BOOK 2O19

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特許情報分野における AI 活用のススメ

特集

産業構造を持つ日本が活躍できると考え、この方向に向別システムを簡単に作れる、というわけである。実際、けての AI 技術の開発を目指し、それを実世界 AI と呼ん

BERT を使い、Fine-Tuning されたシステムが、言語だ。５年を経過した現在、この実世界 AI への流れは世処理の分野での標準タスクのすべてで最高水準の性能を界的にも顕著なものになってきている。

示している。現在の言語処理の多くの分野での研究が、

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AI 技術開発の基盤―テキスト処理を例にしてAI 技術を支える基盤として、データと並んで重要な計算資源の問題を考えてみよう。

（否定するにせよ、肯定するにせよ）、BERT（あるいは、その後継のモデル）を無視しては議論ができなくなっている。
BERT を特定のタスク用に Fine-Tuning するのは、比較的簡単で、多くのグループが BERT を使って研たとえば、私の専門であるテキスト処理分野では、

究 を 行 っ て い る。 た だ、BERT に は Base と Large

Google が昨年発表した BERT が評判になっている。という２つのサイズが異なるモデルがあり、Fine －BERT は、 テキスト処理のための Pre-trained といわTuning をする場合でも、Large を使う場合には、大きれている。

な計算資源を必要とし、大学の平均的な研究室では、手すなわち、この BERT の上に、特定のタスクのためのニューラルネットワークを載せ、BERT を含む全体に負えない。道具として使うにしても、それなりの計算資源を用意する必要がある。

をその特定タスク用の訓練データを使って再学習する

より深刻な問題は、BERT そのものがブラックボッ（Fine-Tuning と呼ばれる）ことで、そのタスク用のクスになっていることである。Google の作った BERTニューラルネットワークを構築することができる（図は、Wikipedia の 33 億語からなる英語テキストを使っ２）。て作られている。彼らは、Google の 16TPU からな

すなわち、BERT は、いろいろなテキスト処理タスるクラスタを使って数日で学習できたと報告している

クを実行する個別のシステムをつくるための汎用の基盤が、大学の研究室が持つ GPU を使うだけでは、月のモデルで、それを使ういろいろなテキスト処理を行う個オーダーで時間がかかる。Google の作った BERT はBERT[1] Makoto Miwa and Sophia Ananiadou. Adaptable, High Recall, Event Extraction System with MinimalConfiguration. BMC Bioinformatics, 2015[2] Jari Bjorne and Tapio Salakoski. Biomedical event extraction using convolutional neural networks anddependency parsing. BioNLP 2018.
図２

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BERT と Fine-Tuningこの種の大規模な研究を推進するためには、我々のよの BERT は、その言語を処理したいグループが作らなうな公的な研究機関や大学の研究者が比較的安価に使えければならない。

る大規模な計算機環境を整える必要がある。産総研では、

現 在 は、GPU を 使 っ た 分 散 学 習 環 境 も 整 備 さ れ、

AI 研究における計算資源の重要性を認識し、4532 基TPU を使わなくても、恵まれた GPU 環境を整備しての GPU を持つ計算機環境（ABCI）を昨年度から運用いる大学の研究室（例えば、16 基程度の GPU が使えしている。

る研究室）では、10 日程度でモデルを作ることができ

実 際、ABCI の 4352 基 の GPU を す べ て 使 う と、る。ただ、一つのモデルを作るのに 10 日程度の時間がGoogle が公開時に数日かかると報告した BERT の訓

かかるとなると、いくつも違ったテキスト集合で少しず練を 20 分足らずで実現できる（図 3）。

つ違ったモデルを作って、BERT 的なモデル自体の研この能力を使って、たとえば、180 億語の医療生命究を行うことはできない。Google は、TPU で BERT分野のテキスト集合で BERT を初めから作り直すと、自体を訓練するクラウド環境を提供しているが、やはり既存の BERT を Fine-Tuning したときに比べて、医療この種の研究を行うにはコストがかかりすぎる。実際、や生命科学分野のテキスト処理の性能が格段に向上する

現在のところ、BERT やその後継の研究を行うことがことを確認している（図４）。

できる機関は、世界的にもごく少数である。

特集

特許情報分野におけるＡＩ活用のススメ

英語用であるから、日本語や中国語といった他の言語用

ABCI のような大規模な計算環境が比較的安価に使え

BERT Large の実装

環境

学習時間

Tensorflow [1]

16 Cloud TPUs

4日

Tensorflow

64 GPUs (ABCI)

4.06日

PyTorch (Apex, FP16)

64 GPUs (ABCI)

2.35日

Googleの実験設定と同様の設定
でBERTを構築する場合の学習時間
Cloud TPUは4GPU相当
PyTorchがABCI上での計算時間．

10000

4,096GPUで18.4分※

1000
100
101664256

図３10244096

ABCI 上での BERT の推定学習時間

バイオ分野のテキストで事前学習することで大幅に精度向上モデルを大きくすることで更に精度向上

8580
F1 [%]1※ABCIは最大4,352GPU.
16GPUでの計算時間から推定．
大きなバッチサイズで学習できる

75706560

BERT

Our BERT

Our BERT large(original)(PubMed+PMC)(PubMed+PMC)

3.3B 単語

18B 単語18B 単語BERTを利用したバイオ分野の Cancer Geneticsコーパスでの固有表現抽出の性能
図４

汎用 BERT と医療・生命科学用 BERTYEAR BOOK 2O1915

特許情報分野における AI 活用のススメ特集

るようになったことで、これまで GAFA のような組織ステムができる。にしかできなかった基盤の技術開発を、日本でも可能に

このように、BERT という大規模なテキストを使っすることができる。米国やヨーロッパ、あるいは、アジて作られた Pre-Trained モデルがあると、それを少数ア地域でも、同種の計算環境を公的に構築しようとするの訓練データで Fine － Tuning するという方法論は、動きは活発化しており、計算資源の寡占状態も解消してたとえば、特許テキストのような大量テキストが手に入いくと考えられる。

る分野での応用システムの構築を容易にすることが期待できる。

5

Pre-Trained モデルと移行学習

デルは、テキスト処理用に一つのモデル（たとえば、前節では、テキスト処理のための Pre-Trained モデ

Wikipedia という一般ドメインの BERT）があり、そル BERT について議論した。このような Pre-Trained

れを Fine-Tune するだけでよいという単純なものではモデルを Fine-Tuning することで、個別のタスクを実なさそうである。今後、応用ドメインやタスクの種類ご行するモデルを作るという技術は、他の分野でも成功をとに有効な Pre-trained モデルの研究が進展していく収めつつある。と思われる。このような研究を系統的に推進するために

テ キ ス ト 処 理 で は、 論 文、 特 許 文 書、 医 療 カ ル テなどから、必要な情報を構造化して取り出す情報抽出は、ABCI のような大規模な計算環境が不可欠となっている。

（Information Extraction）という技術がある。この技

Pre-Trained モ デ ル の 活 用 は、 テ キ ス ト 処 理 に 限術は、自由に書かれた、非構造化データのテキストから、られたことではない。たとえば、イメージ処理では、その「意味」を取り出し構造化する技術で、意味に基づImageNet を Pre-Trained モ デ ル と し て 用 い て、 医いた高度な情報検索を実現する基礎技術となっている。

療画像の処理（例えば、がんの画像検診）を行うこと

ただ、テキストから取り出したい「意味」は応用ごとで、良い成果が得られている。ここでも、猫や車などがに異なる。特定の応用にとっての「意味」がテキスト中写っている一般画像を判断する Pre-Trained モデルをにどのように表れるかをシステムに教え込むためには、まず作り、これに対し医療画像を処理するための Fine-

テキストに意味を付与するアノテーション作業を行い、Tuning を行う。

訓練データを準備する必要がある。

画像を判断するための特徴のようなものが大量の一般

この訓練データをたくさん用意することで、すなわち、的な画像データから学習され、それを Pre-Trained モ

模範解答となる見本データを人手でたくさん用意するこデルにすると、訓練データの作成にコストがかかる医療とで、システムの性能を上げる必要があった。この訓練画像の判断を行うモデルが、少ない訓練データで可能とデータの作成コストが、情報抽出技術を実際の応用に適なる。

用するための最大の障害となっていた。

さ ら に 面 白 い こ と に は、 こ の Pre-Trained モ デ ル

これに対して、BERT 自体の構築は訓練データを必を 多 段 階 に す る こ と も で き る。ImageNet で Pre-

要 と し な い、Non-Supervised Learning で あ る。 例

Trained モデルをまず構築し、それを比較的大量に作

えば、医療・生命系では、オープンアクセスの論文誌ることができる胃の内部画像からピロリ菌の有無判定をが多くあることから、180 億語という大規模なテキス行う訓練データで Fine-Tuning する。その結果を Pre-ト集合は容易に手に入る。これを使って BERT を作る

Trained モデルとして、さらに膀胱内視鏡画像から腫と、生命医療系のテキストが持つ特徴をとらえた Pre-瘍の有無を判定するモデルを作ることができる。この 2

Trained モデルである BERT ができる。

段階の Pre-Trained モデルが、膀胱内視鏡画像からのこの医療生命系のテキスト処理用に作られた BERTに、個別の応用のためのニューラルネットワークをのせ、16た だ、 前 節 で 述 べ た よ う に、 こ の Pre-Trained モ

腫瘍の有無判定の性能を大きく向上させることができる（図５）。

比較的小規模な訓練データで全体を Fine-Tuning する膀胱内内視鏡での腫瘍有無判定を行うための訓練ことで、個別の応用が必要とする「意味」を取り出すシ

データは、画像そのものを収集し、それに対する医師に特許情報分野におけるＡＩ活用のススメ

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医用画像での多段階転移学習事例

32回日本泌尿器内視鏡学会総会賞 2018.11
欧州泌尿器科学会(EAU2018,2019)ポスター賞
第1回 日本メディカルAI学会学術集会優秀賞
図５

画像処理のための多段階学習

ImageNet / ResNet-50(Relative speedup & Accuracy)

224 sec
Tesla V100 x2176

500
450
400
350
6.6 minTesla P40 x2048
300
250
200
15 min150
Tesla P100 x1024
30 min100
1 hour Full TPU Pod
29 hours Tesla P100 x256
50 Tesla
P100 x80
Sony +MSRA Facebook Google Preferred Tencent SONY+ABCI(2015) (2017)
Brain Networks (2018)
ABCI(2018)(2017) (2017)(2018)
Relative speedup0.7650.76

2018年11月
ABCIの活用により、深層学習の学習速度で世界最速を達成。

0.755
0.75

【ImageNetを使ったタスク】

0.745

120万枚の自然画像を学習して、1000クラスの分類を正確に行う

0.74

Accuracy

その後 Google によってさらに記録を塗り替えられたものの、ABCIにより、Google、Tencentなど先行する技術開発との互角の対抗が可能に
図6

ImageNet の学習時間の推移

よる判断をアノテートする必要があり、少数の訓練デー

スクのクラスごとに有効な Pre-Trained モデルが、多タしか用意できない。これに対して、ピロリ菌有無の訓数、作られていくことになろう。

練データは比較的簡単に大量に作れることから、これをImageNet の判別モデルも、2015 年にマイクロソ

第 2 段階目の Pre-Trained モデル構築に使うことで、フトが作成した場合には 1 日以上の時間がかかったが、内臓内壁に特異的な特徴を捉えた Pre-Trained モデル

その後、大規模な GPU クラスタの使用と分散学習のたが構築できる。結果として、膀胱内視鏡の訓練データがめの計算技術が向上し、Sony と我々産総研とのグルー少数であっても、高い判別性能を示すというわけである。

プが ABCI 上で開発したシステムでは数分で学習できる

今後、画像認識の技術は、医療や製造業のための AI技術の応用として広く使われていくことになろうが、タようになっている（図６）。
すでに述べたように、多数のタスクのクラスに依存しYEAR BOOK 2O1917

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た Pre-Trained モデルが作られていくためには、この工知能の研究開発では、この傾向はさらに強い。

モデル構築が短時間で実現できることが不可欠となる。

たとえば、がんの治療薬を作る AI 技術の研究が、AI数分でモデルが構築できるといっても、実際には、モデ研究者・技術者だけでできないことは明らかであろう。

ルの最適なアーキテクチャやハイパーパラメータを決定

また、製造業で使われる知的なロボットの研究でも、製するためには、少しづつ異なるモデルを大量に構築し、造業が持つ既存の技術と AI 技術の融合が不可欠であり、最善のパフォーマンスを示すモデルを構築する必要があ

AI 研究者だけで新技術ができるわけではない。実世界り、このための計算量は、非常に大きなものとなる。

AI では、実世界を対象に問題解決を行ってきた、そのま た、 こ こ で は、2 次 元 画 像 の 認 識 問 題 を 例 に 挙分野の研究者や技術者との協働が不可欠であり、これらげたが、現在、研究は Video の処理へと進んでいる。の人材は必ずしも巨大 IT 企業が寡占的に集まっているVideo 画像の認識処理では、平面画像の 2 次元データわけではない。に時間軸が加わった 3 次元データとなり、データ量はこれら他業種で成熟した組織体とそこでの人材を豊富飛躍的に増大し、構築されるモデルも複雑化する。大規に持つ日本は、AI 研究者が彼らとの協働関係を構築し模な計算を行う環境の構築は、今後、ますます重要なもていく上でも高い可能性を持っている。のとなっていく。

6

AI 研究の学際性と人材の育成

人間との協働AI と人間は、いずれも、対象分野についてのモデル

これまで、AI 研究を支える柱の２つ、データと計算を内部にもち、そのモデルをもとに判断し、行動する。

資源を議論してきた。最後の柱である人材について、考内部のモデルに基づき、自律的に知的な判断や行動をとえてみよう。

ることが、知的とされる所以である。

ビッグデータ時代にも、データ・サイエンティストのただ、この 2 つの知性体が内部に作り出す対象のモ不足が強く認識され、その育成の重要性が強調された。

デルは、かなり違ったものである。データに基づく現在数理的な理論を理解し、データアナリティックスのソフの AI は、対象に関する大量のデータを収集し、そこかトウェアを使いこなす能力があること、これはデータ・ら帰納することでモデルを構築する。大量データから、サイエンティストに必須である。ただ、このような人材そこに潜在する規則性を帰納する能力においては、AIの育成だけでは、問題の解決にならないことも強く認識は人間の能力をはるかに凌駕している。

されている。

これに対して、人間は、限定された、少ないデータか実際、能力の高いデータ・サイエンティストは、デーらモデルを構築できる。この過程には、幼少期からの教タを生み出す対象分野を理解し、データを対象分野の理育によって習得された、対象の背後にあるメカニズムに解に結び付ける能力が高い人たちである。現在では、医ついての理解がある。たとえば、医療従事者は、幼少期療や経済・経営学など、対象分野の人材にデータ・サイからの教育の基盤の上に医学に関する教育をうけ、それエンティストのための教育を施すことがより有効であるをもとに対象を理解し内部的なモデルを構成している。との認識も広がっている。

データ化されていない、稀な出来事に対しても、人間がもちろん、データを分析する基本的な数理的な道具立対応できたり、少ないデータからも適切なモデルが構築てを作り出す人材やそれを計算機ソフトウェアとして実できたりするのは、演繹的な知識に助けられているから現する人材が必要なことは疑いない。ただ、量的な不足である（図７）。

がより深刻なのは、対象分野の知識を同時に兼ね備えた、外向きの人材である。

187

このような異なった特質をもった２つの知性体、人間と AI とが協働して課題を解決していく枠組みやそのた人工知能においても、この傾向は同様である。いや、めの技術を開発して行くことが、今後の AI 技術の研究データ・サイエンティストが目指した対象分野の分析や方向である。現在喧伝されている AI をホワイトボック

理解から一歩進んで、対象分野での課題解決を目指す人

ス化する技術、いわゆる、説明できる AI の技術開発は、

特集

人間は言語空間、ルールに基づく知識処理が得意。
AI（サイバーの情報処理）はRaw Dataのビッグデータ処理が得意。
人間の思考もAIも具象、抽象、学習、シミュレーションにより価値のある情報を生成する。
具象、抽象の間をつなぐStructureは人間の思考もAI（機械学習）も不明点が多い。
XAIはAIにおける、この構造を明らかにする。人間、AIの構造化をつないで、片方の進化を他方の進化につなげるのが共進化AI。

人工知能（サイバーの情報処理）

人間知能

言語空間、
ルール（抽象世界）

形式知と暗黙知

経験・熟練

実世界の限定的な観察

モデル

データからの帰納

Structure

機械学習

膨大な
Raw Data具象世界

実世界の部分的な観察

教育と学習

Structure
判断、予測、介入

特許情報分野におけるＡＩ活用のススメ•••••

判断、予測、介入

Raw Data
具象世界

知識の系

人類・社会の集合知

実世界

実世界

図7

人間知能と AI

このための必須な技術である。

データアナリティックスというデータ分析ツールの開また、帰納を中心とする AI とは異なった技術の流れ

発に代表されるように、ビッグデータの時代はデータをもある。例えば、製造業でのディジタル・ツインの技術分析することで、人間が対象を理解することを助けるとは、演繹的なモデル化手法であるシミュレーション技術いう傾向が強かった。

を使うことで、サイバー空間に対象のモデルを作り、ここれに対し、AI は、対象の内部モデルを構築するこれを操作することで設計、開発を加速する技術であった。とで、判断や行動を行うことができる自律性の高いシス

この演繹的な手法であるシミュレーション技術とデータテムへと向かう。この枠組みでは、対象の人間による分からの帰納的な AI 手法とを結びつけようという研究も、析を助けるというよりも、ある特定のタスクを自律的に今後、さらに活発化していくものと期待している。

行うシステムを作るためにデータをどのように使うか、ディジタル・ツインの技術は、巨大 IT 企業が開発しあるいは、より積極的に、あるタスクを行う自律システてきたというよりも、製造業のエンジニアが中心となっムを作り出すためには、どのようなデータを取得するのて作り上げてきた技術であり、個々の業種ごとに多様なが良いか、という問題設定を行う。

技術の展開を遂げている。これらの技術と AI 技術の統

大きなデータがあるからそれを分析するという受動的合も、日本の AI 技術の進展を考えていく上で重要な課な立場から、あるタスクを行う AI システムを構築する

題で、日本がもつ豊かな（AI 人材以外の）人材を活用ためにはどのようなデータを取るべきか、という積極的していく道であろう。

な立場への変化がある。
AI の研究開発では、あるタスクを行う AI システムを

8

データの積極的な獲得

AI 技術が開花したのは、それに先行するビッグデー開発したいが、データが十分にそろっていない、そのためのデータをとることから始めなければならない、という嘆きがしばしば聞かれる。

タのブームがあり、大量データを取り扱うための計算機

このことは、決して悲観的な嘆きではなくて、次のス技術や機械学習の研究が進展したことが、その素地とテップの AI 技術の研究開発には、IoT やスマートセンなった。

サーの活用を問題解決に結び付けていくこと、データ取YEAR BOOK 2O1919特許情報分野における AI 活用のススメ

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得により積極的に関与することで、トップダウン的に既AI の育成など、AI の研究開発競争はさらに激化してい存の産業形態を変革していく態度が必要である、というる。AI 技術は、サイバー空間から、実世界の幅広い活ことであろう。

動に影響をもつ、社会の競争力を左右する基盤的な技術

このような背景から、産総研では、AI による問題解としての役割を強めている。

決とデータ取得を並行的に行うために、ロボットのいる日本だけでなく、ドイツ・フランス・英国、あるいは、生産環境、ロボットによる生命科学実験環境、コンビニ台湾・シンガポール・インドなどがこの競争が激化するでのマテリアル・ハンドリング環境を備えた実験棟を構技術開発にどのような戦略で臨むか、模索を重ねている。

築し、その運用を開始している（図８）。

個人的には、AI 技術が社会の幅広い分野に影響を与える技術へと進化していくことは、社会の多くの局面で9成熟したシステムを持つ日本にとっては、貢献していくおわりに好機が訪れていると考えている。そのためには、新たな

本稿では、設立 5 年になる産業技術総合研究所・人AI 技術を開発していくための資源（人材、計算機環境、工知能研究センターの現在の研究開発方向を中心にしデータ）を日本としていかに確保していくかの戦略を持て、日本が目指すべきと考える AI について議論した。

つ必要があろう。

米国の巨大 IT 企業、さらには、中国の国家をあげた 労働生産人口低下で影響を大きく受ける労働集約型の産業として「工場」「物流」「創薬」の３つの環境を模擬環境として構築
 模擬環境からAIの学習データ取得するため、各模擬環境のサイバーフィジカルシステムを構築
 模擬環境をテストベットとして活用し、ここで開発された仕組みを実際の現場へ展開

バイオ研究模擬環境

小売店模擬環境
AIロボットバイオサイエンティスト開発により創薬研究生産性の向上を実証

AIxロボットによるマテリアルハンドリングを実施

小型半導体製造
模擬環境
半導体製造ラインを小型化してAIで最適制御

AI
AIにより複数台の協調作業を実現

機械加工工場模擬環境

加工（曲げ、切削等）

図８

20

工場の生産ラインを模擬し、AI技術を用いて一連の行程を様々なロボットを連携させて、モノと情報の流通の先進モデルを実証

マニピュレーション（組立、ピッキング、流通）

AI「つながる工場」の検証を可能とする

ロボット知能と連携制御｢我が国共有のテストベッド｣

データを積極的に取得する実験棟とその模擬環境

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