12

科学の
峰々

107

製造業の９割以上がIoT人材の不足を懸念

東京農工大学 大学院工学研究院 応用化学部門長 教授
や ま し たよ し ゆ き山下 善之 先生 に聞く

プロセスシステム工学の力で進む
AIとIoTを活用した化学プラント、製造業のスマート化がもたらす可能性
聞き手：西岡取材日：2020年8月6日
東京科学機器協会会議室

産 学 官との 連 携

外嶋
梅垣
岡田

光利
友哉
喜通
康弘

日本科学機器協会
日本科学機器協会
日本科学機器協会
日本科学機器協会

広報副委員長
広報委員
専務理事
事務局長

（取材・撮影・編集協力：クリエイティブ・レイ㈱安井久雄）

山下 善之 先生のプロフィール[学歴]
1982年 3月 東北大学工学部化学工学科卒業
1984年 3月 東北大学大学院工学研究科博士前期課程修了
1987年 3月 東北大学大学院工学研究科博士後期課程修了（化学工学専攻）[職歴]
1987年 4月～1992年11 月 東北大学工学部助手
1992年12月～2007年3 月 東北大学工学部助教授
1994年～1995年 オハイオ州立大学客員准教授（兼務）2007年 4月～現在 東京農工大学大学院 教授
2011年，
2017 年 マレーシア工科大学客員教授（兼務）[受賞・役職等（抜粋）]
1993年 化学工学会 奨励賞
2000年 Outstanding Paper Award, Journal of Chemical Engineering of Japan2007年 計測自動制御学会認定，
計測制御エンジニア（エンジニア）2008年 Outstanding Paper Award, Journal of Chemical Engineering of Japan2019年 Outstanding Paper Award, Journal of Chemical Engineering of Japan
2006～2008年 計測自動制御学会 常任理事
2009～2011年 Editor-in-Chief, Journal of Chemical Engineering of Japan
2012～2013年 化学工学会 システム・情報・シミュレーション部会長
2013～2015年 化学工学会 理事，
情報サービスセンター長
2017年～ 日本学術振興会 プロセスシステム工学 第143 委員会 委員長
2015年～ Virtual Engineering Community (VEC) 会長
2016年 PSE Asia 2016 Symposium プログラム委員長
2018年～ 化学工学会 AI・IoT 委員会委員長
2021年 PSE 2021 Symposium 実行委員長

下山下 おっしゃる通りです。現在

学術振興会のプロセスシステム工の製造現場に具体的に適用出来

学委員会という産学連携委員会

る内容で、化学プラントのプロセスの委員長となって今年で４年目で前号では、日本の製造業のスマーと計装に関する知識、リスクマネす。化学工学会では、AI・IoT

ト化における課題は、人材育成

ジメントに関する知識、AI・IoT

委員会をはじめ複数の委員会のということでした。

に関する知識を10日間かけて学ぶ

委員長や副委員長を務めています。

ものです。その仕組みづくりのコン
製造業関連の企業に対しソーシアムは、大学や学協会からて「IoT導入やデータ活用を進め数名と企業や業界団体から10数るうえで、最も不足しているのは？」人から成り、私がまとめる役割をと質問したアンケートがあるのです

おおせつかったわけです。

山下

実際のものづくりや社会活動に実装
化学プラントのスマート化に関しが、9割近い回答者が「人の不足」

この仕 組みを作ることが国のて、山下先生の名がついたシスをあげています。モノの面や金銭

2018年度の予算で行われ、それテムもあるとうかがっていますが、面をあげた企業よりも、はるかに多から実 際の講 座になっています。

それはどのようなものでしょうか。

くの企業が、製造業でAIやIoTを

私が講師をしているわけではない

使いこなせる人がいないことに悩のですが、最初は実証講座とし

山下 「制御弁の固着状態の自んでいるのです。ここで問題となて始まり、そのフィードバックを基に動診断」を行える手法を15年ほるのは、単にAIやIoTの知識があ改善したうえで、昨年は能率協ど前に発表し、実用化されていまるだけでは不十分で、ものづくりや会開催の講座という位置づけでし て、 海 外 で も「Yamashita

プラントの事にも精通していないと開講されました。いわゆるIoT人

Method」と呼ばれています。

いけない点です。

材のスキル修得のために認定されプラントにはコントロールバルブ

た講座で、今後も継続的に開講(制御弁)がたくさんありますが、経していく予定と聞いています。

年劣化でバルブが動きにくくなって先生が作成にあたった人材育成

いることが往々にして発生します。

プログラムについて教えていただ
けますか。
山下

経 済 産 業 省 が 主 催する

その他にも国や団体での活動をしかし、多くの場合は全く動かなく多数されていますが、その点になるわけではなく、ある程度以上

ついても教えていただけますか。

の力をかけると動摩擦係数と静止摩擦係数の関係で動き出すわけ「プラント運転・保安IoT ／ AI人
材育成講座」の開発プロジェクト

山下

でコンソーシアムの委員長としてとに関 連した 最 近 の 活 動 ですと、制御はできません。そんな状態にりまとめました。これは「第四次産経産省では「プラントにおけるAI

なってしまったバルブを自動で検業革命スキル習得講座」という認の信頼性評価に関する検討会」

出・判 別 出 来るというものです。

定を経産省がしているもので、未「スマート保安先行事例集の研究

最近では、そんな状態のバルブで来に向けて社会革新を実現する

会 」 などで座 長をつとめました。

も、何とか安定した制御を実現す

人材を創造していく事を目的とした、他に、厚労省の委員会の委員もるための方法も研究しています。

経産省の「未来の教室」という務めています。日本学術会議の他にも、プロセスシステム工学

取り組みの中の１つでもあります。

化 学 委 員 会からは、今 年7月にを活かして、化学プラントや製造「化学・情報科学の融合による新工程において「プロセス知識を活今現役の働き手世代が対象なの化学創生に向けて」という提言を用する運転監視手法」も研究開ですよね。

副委員長としてまとめました。日本

発してまいりました。少し専門的に色々行っていますが、国です。しかし，これでは安定したNo.

870 2020・

870 2020・

No.

科学機器

科学機器

産 学 官との 連 携

12産 学 官との 連 携なりますが、これまでの運転監視

近赤外のスペクトルを使って仮想でも良い結 果を得られています。

ワークで繋がっていると、トナーが

これは、製品を製造するための装ので異 常データがありませんし、は過去の運転データだけに基づ計測することでこの装置内の3種

実は理論的には「プロセス制御」

なくなる前に販売側はもうすぐ切れ

置やプラントに着目したもので、プ

連続プラントでは定常値のまわりでいてモデルを作っていたので、プ類の糖の濃度を同時に推定できると通ずるもので、入力と出力の関ることを把握出来るので、実際のロセス開発-設計-建設-それから実運転しているデータしかないわけ

ロセスに関する知識を全く使っていようになりました。そうすると、疑似係性を解析して最適化するという注文がある前に「これはきっと発際に生産という流れです。これまです。これではAIにとって役に立なかったのです。ですので、例え移動層のどこから、何を、どれくら点で共通していたのです。それな注されるだろう」と予測して、販では各段階毎に進んでいたわけ

つデータがものすごく少ないので、ばプロセスに関する知識を使ってい取り出せばよいかを最適化する

ので、最初に使ったプログラムの売や製造の現場の準備がされるとですが、AIとIoTが入って全ての様々な状態のデータなどを作らな

異常時に値が変化するかもしれな

ことが出来るということになります。

中心部分は工場で触媒反応器をいうこともあります。さらに言うと、段階が繋がり、それぞれの段階

いといけません。それを作るにはい新たな変数を他の変数の組み

今話したように色々と研究してい制御する時のプログラムを２行変

発注前に届けてしまえる、というよのスピードが速くなっただけではなモデルが必要ですが、そのモデ合わせで予め考えておき、この変

ますが、いずれにしても製造現場えただけでした。

うなこともあります。

く、スムーズに次の段階へとつな

ルはどこにあるかというと化学工学数も含んだ運転データを用いてモに直接的に関わる事なので、学げられるようになりました。従来は、や対象の知識にあるのです。

デルを作って異常検出や異常診

界での会議や活動もさることなが断を行わせるという方法を提案しまら、企業の方々も参加いただく機した。これにより異常の検出精度

会をいろいろと企画しながらさまざや診断精度が向上するわけです。

まな事に取り組んでいるという感じ

製造業において、AI、IoTの導なのです。

入前後での違いを、分かりやす山下

くイメージ出来る例はありますか。

生産計画や製造をつなげる例でしスマート化というのは、ただ“コンら、化学工学の事がピンときていたが、IoTを活用すると製品ライフ

ピュータ制御をする”ということとない学部生にもよく話します（笑）。

サイクルの様々な局面をつなげるこは違うわけですね。

既存のデータのみに基づくのでな

スマート化で変わる製品と製造過程のライフサイクル

日報でのサイクルが分単位、秒

プロセス設計の際の情報が生産

化学プラントにAIを活用する際

単位、リアルタイムにというのはの現場にうまく伝わっていなかったには、そこに化学工学の知識を実感しやすいです。

りということがあったのですが、そ

ちょっとでも取り入れれば、出来る

ういうことが激減することになります。

ことがぐんと広がります。これはAI

今の例は、製品の販売とや人工知能に興味を持っていながく、化学工学やプロセスシステム

先生のプロセスシステム工学を活工学の知識があれば、“直接は用した研究成果が、プラントやも山下

測定していないけどあたかも測のづくり以外の場で実装されたこは分かりやすい例だと思います。

とが出来るようになります。製品の定しているように”プラント稼働がともあるのでしょうか。

例えばオートバイのハーレー・ダビッ

ライフサイクルというのは、製品の山下 そういうことです。さらに化ドソンでは、インターネットの注文

企画-開発-製造-販売という流れで学プラントはじめ工場のスマート化

ページで、ハンドルの形から排気す。かみ砕くと、従来は消費者がの点に触れると、AI、IoTだけで

山下 アナログ時代のプラント運

人の血圧コントロールへの活用例

管の種類など細部にわたって消費サービスを受ける段階と、製品のなく化 学 工 学 や 対 象 の 知 識 が用は、俗にKKD＝勘と経験と度があります。

者がフルカスタマイズをして注文出デザインや製造の段階は離れてい入っていることがポイントです。

胸という言い方がされることもありま

最適化できるわけですね。
山下
山下

今おっしゃった事にあてはまる分かりやすい研究例が「仮装ちょっと変わったところで、

マス・カスタマイゼーション

スマート化で昔のKKDからMSOパラダイムへ計測」です。これはソフトセンサー

がんの治療法の１つに昇圧化来ます。選択肢は千種類以上あたのですが、消費者のアクション

IoTはデータを収集し、AIはデーした。これを合理的に意思決定すという呼ばれ方をすることもある方

学療法というものがあります。これ

ると聞いています。そして世界中が両方へダイレクトにフィードバック

タの解析や学習を行うわけですが、る方法を求めて来たわけです。

法です。例えば流動層乾燥機のは少し血圧を上げた状態を保つこの消費者が注文を決定した時にされ、ものすごく製品開発のサイク

これらはどれも測定しているデータ

中の水 分 量を測ろうとした時に、とで、がん細胞に対して集中的にはネットワークで繋がったアメリカにルが早くなったわけです。

しか使えません。

多変量解析モデル等を使うことに薬が効くようにするものです。
しかし、あるスマート工場に情報が共有さ

これとは別に、製造プロセスのところがプラントを考えた時、現いう事が、数理的な解になります。

よって、本来測りにくい水分濃度

人為的に血圧を上げた状態を作りれることはもちろん、必要な部品

ライフサイクルというのもあります。

実にはほとんど異常を起こさない

数理的な解を得ようとするとモデルを予測することが出来ます。そう

だすのに、そのための薬剤（昇発注もリアルタイムやそれに近い短すれば、いつ乾燥を終えればいい圧剤）を点滴するのですが、どう時間で行われ、結果、組み上げかという適切なタイミングを知るこという速度で与えるかなどは非常にる現場へ部品はすぐに揃い、すごが出来、従来では余裕を持って難しかったわけです。また、医師

く短納期で完成することが出来るよ

長時間乾燥していた運転操作をピの方もこの操作だけを専門に実施

うになりました。

ンポイントで終了出来ます。当然しているわけではないので、安定

言い方を変えると、昔は日単位

省エネ、省コストが出来るわけです。

して一定の血圧に保つのが大変とや週単位で報告がされて生産計いうのが現実でした。

画をしていたものが、時 間 単 位、「シミュレーション」「最適化（オプ

分単位で最適化されるのです。

ティマイゼーション）」の頭文字をまた、クロマトグラフィーの原理
で分離精製する疑似移動層という装置があります。ここで、例えばそれを行えるシステムを提案し、実際に装置を作って、臨床応用

例えばレーザープリンタがネット

プロダクト
ライフサイクル
プロセスライフサイクル

合理的な意思決定をするためには、何かしらの最適化をするとがないと始まりません。そしてモデルが出来たらさまざまな設定条件で計算する、
すなわちシミュレーショ
ンします。そしてシミュレーションの結果、最もよいものを選ぶことが最適化なのです。
この「モデル化（モデリング）」

図1

製品ライフサイクルとプロセスライフサイクル

とってMSOパラダイムと呼びますが、

19

No.

870 2020・

870 2020・

12

科学機器

科学機器
No.

産 学 官との 連 携

12産 学 官との 連 携

このMSOパラダイムがプロセスシ

するかというようなことも考える必要ています。エピファニーというのは

山下

ステム工学の本質である、というこがあります。

顕現祭という意味で、幼子イエス

製造業をはじめとしたスマート化の今後もAIやIoTを活用した

ちなみに、学術界の研究にもAI

は有機合成の研究を行っていたは使われていくのでしょうか。

のですが、その関係か化学関係の簡単な実験も試験管類を使ってとになります。このモデル化のとこ

ちなみに自動化の最上級レベルが公に現れたことを祝う祭りのこと

研究、提案を続けていくことは変ろに、単にデータを活用するだけは、「人間が質問しても何も絶対です。どういうことかというと、これわりませんが、特に最近色々な企

山下

研究者同士でそのような議していました。ちなみにこの頃からではなく、化学工学の知識が入っに答えてくれないレベル」 です。

までデジタルに抵抗があった人た業で実装される中で問題となって論をすることはありますし、すでに秋葉原などの電子部品ショップにていることが重要です。

どんな運転をしているのか、人間

ちがコロナ禍でデジタルの有用性いることが３つほどあります。１つ目

多くの分野で、ＡＩが研究開発にはときどき行っていました。小学生が問うても教えてくれないほどに自に気が付いたことになぞらえて言っは人材の問題、２つ目はデータが不可欠になっています。また、７月で受けたアマチュア無線の試験は、動化されるという形です。

ていまして、私もその通りだと思い少ないという問題。この２つはすでに、日本学術会議の化学委員会

電波法規を勉強していなかったのます。

にお話ししましたが、3つ目はAIがの小委員会で化学と情報科学ので残念ながら合格とはいきません

結果を出しても、なぜそうなったの融合という提言をさせてもらったのでしたが、小学校の卒業文集には、製造業のスマート化が進化していくと、プラントの完全自動運転

そういうことがありますので、自まで現実になっていく可能性はあ

動化をどのレベルにすべきかというりますか。

ことはポリシーの問題です。プラン

化 学 プラントの ス マ ート化 や、かを説明してくれないという問題でですが、その時に有機合成の先

将来の夢はエンジニアと書いていトの完全リモート操作も可能かもし

AI,IoTを導 入したプロセスシス

す。それはAIが持っていない機生とAIをフル稼働したら、有機合ました。

完全自動化まで行くかどうれませんが、それを現実に行おう

テム工学的な最適化は、古いプ

能で、囲碁のチャンピオンに勝っ成の研究者はほとんどいらなくなる

中学、高校時代も、扱うもののかは、色々な議論がなされていまと計画しているところはないと思いラントや古い機器にも適用出来る

たアルファ碁もなぜその手を打ったのではないかという議論をしました。

複雑さは増しながら、理科系のこす。実はシステム工学的には、自ます。

ものなのでしょうか。

のかを説明できませんでした。こ

実際にそういった用途のロボットはとに色々と手を出していました。理れがプラントの場合ですと、プラン

もう作られてもいます。有名なのは科や数学は大好きでした。

山下

動化のレベルは11段階に分けられています。どの段階まで自動化す

コロナ禍の中で様々な事が一気

山下 もちろんです。日本には昭トが異常だと分かってもなぜそう判

グラスゴー大学のクロ―ニン教授

高校生の頃にマイクロコンピュー

るのかについては、対象によってにリモートに移行しました。在宅で

和40年代に建設された古いプラン

断したのかが分からないということが開発したシステムです。実は設タが世に出回りはじめたのですが、適切に意思決定すべきものであり仕事が出来、出張がリモートで十トなども多いですが、DCS（プランになり、人間側は困ってしまうとい

計図が公開されているので誰でも初 期のアップルのコンピュータをなんでも完全自動化するのが一番分対応出来ているという話も聞きま

ト稼 働のための分 散 制 御システうことになります。こうした問題の作れるようになっています。

持っている友人が一人いたくらい良いというわけではありません。例

す。そして、プラントにしてもリモー

ム）のデータはあるので。それを解決を図っていきたいと思います。

えば、プラントには手動で操作す

トで操業できたらという要求は確か解析して、今どのような運転状態

人材の問題はこれまで同様にる弁もたくさんあるのですが、それにあります。

なのか等、色々な指標から知るこ

色々と活動していきたいですし、２

秋葉原も鉱物も化学も大好きだった理科少年

で、日本ではほとんど目にすることもありませんでした。コンピュータにはすごく興味を持ち、大学受験が終わってすぐに合格発表も待たず

らはめったに動かさないので、自そうした中で、デジタル化も進んとが出来ます。別にプラントを建てつ目と３つ目の問題はAIと化学工動で操作できるようにするとコストでいくように感じています。世界経

替えないとプロセスシステム工学

学を上手に融合しながら進めていここからは、山下先生の生い立にアメリカから部品を直輸入して、的に見合わないというようなことが済フォーラムの出版物でもそのようが適用出来ないわけではありませ

きたいと思います。

ちについて教えてください。

自分でハンダ付けしてマイクロコン

起こります。安全の視点も重要で、な記事が出ていまして“デジタルエん。最近では、装置に簡単に付

他にもう１つ、プラントから少し

科学やコンピュータ、さらにはAI

ピュータを組み立てていました。受処理速度やヒューマンエラーをどう

ピファニー ”という言葉で説明されけられる無線センサなども普及して離れるのですが、物質や材料をへの興味は子どもの頃からお持験の最終日の帰り道に本屋に寄っきました。

作る際のプロセス開発に利用されちだったのですか。

て関連する本を何冊も買ったこと（ 1 ）システムの支援なしに,すべてを人間が決定・実行（ 2 ）システムはすべての選択肢を提示し，人間はそのうちの一つを選択実行（ 3 ）システムは可能な選択肢をすべて提示するとともに，その中の一つを選んで提案, 実行するかどうかは人間が決定（ 4 ）システムは可能な選択肢から一つを選び人間に提示．実行するか否かは人間が決定（ 5 ）システムは一つの案を提示

人間が了承すればシステムが実行（ 6 ）システムは一つの案を提示

人間が一定時間以内に中止しなければその案が実行されるるAIの分野でもプロジェクトにもかて、例えば物質収支や熱収支だ

かわっています。プロダクトの研究

山下

けでもシミュレーションを行ってみる開発に近い形です。この分野で小学２年生の頃から「模型とラジと色々と最適化すべき事柄などがは構造と機能をどう相関させるかオ」という雑 誌が愛 読 書でした、

大学は工学部で化学工学を選分かってきます。

が重要で、同じ物質から製造して小学４年生になると「初歩のラジびました。電気系（当時はまだ情も作り方で全然違うものが出来上オ」や「トランジスタ技術」という報系はありませんでした）を選ば

今後、山下先生が取り組んでいがります。こうしたところに化学工

雑誌も読み始めて、ラジオやアンなかったのは、コンピュータを作る

きたいとお考えの研究テーマやプ

学のプロセスの考えをプラスして、プを自作していました。また、鉱山よりも使う側になりたかったからで

ロジェクトについて教えていただ

構造とプロセス、そして機能の相で硫黄の原石を採集したりいろいす。コンピュータを用いて化学系

けますか。

関について研究するものです。

ろな鉱物を集めたりして、理科作の研究をし、エンジニアになりたい

品展に出品したりしていました。父という思いを抱いていました。

（ 7 ）システムは一つの案を提示すると同時にその案を実行（ 8 ）システムがすべてを行い，何を実行したかを人間に報告（ 9 ）システムがすべてを決定・実行

人間に問われれば何を実行したかを報告（ 10 ）システムがすべてを決定・実行   何を実行したかを人間に報告するのは必要性をシステムが認めたときのみ（ 11 ）システムがすべてを決定し，実行

図2

システムの自動化レベルを記憶しています。高校の部活はまた、今ある特定の装置につい

理 科 大 好き少 年 でした。

化学部でしたが、電子回路なども依然として好きでした。

No.

870 2020・

870 2020・

12

科学機器

科学機器
No.

産 学 官との 連 携

12人工知能を研究してきた山下善之先生が考える

AIに使われないためのエンジニアリングセンス

きりとそれを判断し、指摘出来ないで10年近く参画して、主に高校生といけません。正しい知識と共に、に化学工学について伝える活動をそうした感覚を経験して体得した

してきました。化学工学を伝える

山下先生は東京農工大学で授業

人材がますます重要になってくると映像を作り、工場見学を企画実も行われていますが、若い世代思います。 逆の言い方をすると、行したりなどしていました。大学生に感じることはありますか。

自分で見極めが出来ず、盲目的も含めてなのですが、どのように物にシミュレーションのデータの方を信が作られているのかを実際に見てじてしまっていては、AIを使うのでもらう、そして化学や理科の重要

ションと実験の両方を同じ対象にはなく、AIに使われてしまうのです。

性を感じてもらうということは、やはついて行っているのですが、両者それをどのように教育していくのり大事だと思います。ものづくりのの結果が違った時に、今の多くのかも課題ですが、やはり実験や理実際の現場はなるべく見てほしい

学生は「実験の方に間違いがあっ

論計算をして体験をしていくことが、ものですね。

山下た」という見方をしがちです。こ

結局一番の近道なのだろうと思っ

込んでいて、
もはやそれをAIだと意識せずに使っている特化型AIとは、限定された範囲の課題についてこなすた

れはあまり好ましくないと感じていまています。

最後に本協会や会員である科学

ケースも多くなっています。

めのAIです。今、実社会で活用されているのは、すべて

山下

実験系の授業でシミュレー

果よりもシミュレーションを信じてい中高生に対しての理系教育にはるわけです。
そうではなく、
シミュレー

どんなことが大 切だと考えていションの方を疑う感覚を持ってほしらっしゃいますか。

前号より、AIの研究が既に1956年に発祥し、以来、段階的に進化してきたことをうかがってきました。

10年後、20年後にAIはどこまで社会に影響を与えていると山下先生はお感じでしょうか。
既にAIは私たちの生活のあらゆるシーンに入り山

12

下先生が懐疑的に感じているのはどんな理由からなのでしょうか。

山下 インタビューのページで、製造業や生活シーンなど
でAIが進化してきたことによる社会の変貌を話しましたが、それらのAIは全て特化型AIというタイプのものです。

特化型AIです。人間が設定したある分野、ある範囲の課をいただければと思います。

のひとつです。初めての場所に行く時に、私たちは特別題について、
学習して答えを出してくれるというものです。

の違和感を持つことなくカーナビやgoogleマップで示さもう１種類、汎用型AIというものがあります。
これは簡

山下

れた場所に移動します。
また、AIスピーカーは、人が話し単に言うと、人間と同じように思考し、学習し、決断をする

たリクエストに応じて音楽を流してくれたり、調べ物をしてというAIです。教えられた課題だけではなく、さまざまなくれたりなど、様々なことを行ってくれますが、それはコン範囲の課題を総合的に処理したり、想定外の出来事にピュータの知識を全く持っていない小さな子どもでも可能

対しても人間と同じように考えて対処することが出来るとです。つまりAIであるということを意識することなく利用しいうものです。昔のSF作品に出てくる“人間のようなロボッ

ています。

ト”です。

先ほども申し上げましたが、人間はAIやコンピュータに対して

いと思います。日常的な調べもので、

1980年代から人工知能、つまりAIを研究されてきた日本のプロセスシステム工学研究の第一人者の１人、山下先生に「これからのAI,IoTの姿」についてうかがいました。

身近な例を挙げるとgoogleマップやAIスピーカーがそ

機器関連の企業に、メッセージす。つまり、実験というリアルの結「 これからのAI,IoT 」

若い人に多いのですが「ネットで山下

検索して出てきたからと、真偽やことをより知って欲しいわけですが、には、なるべく色々なものを見て、出典を確認せずに信じてしまう」

高校生の段階ではあまり知らない

動かして、体験しながら、それをということはよく聞くことです。それ

わけで、それは実は高校の理科

通してエンジニアリングセンスを磨くと似た類のことです。

の先生も同じだったりします。中学・ことが必要になってくると思ってい

これからAIに色々な仕事を任せ高校の先生は理学部出身が多く、ます。これはシミュレーションだけることが増えるわけですが、その化学プラントのことはあまり知らないではなかなか 培えないものです。

結果が正しいかどうかを判断する方が多いのが実状だからです。

そうした実際の体験は、当然ですですので、実現す今の子どもたちは、
こうした傾向が強まってくると思います。 ら掴めていないという声も聞かれます。

AI

化学工学や化学プラントの不要ではないということを示すため能力が必要なのです。いわゆるエ

そこで、私自身も知ってもらうたが科学機器がなければ出来ませンジニアリングセンスという事になるめの活動を中高生に対して行ってん。何より、
現実のものづくりは様々のですが、これはおかしいと思うこきました。化学工学会の中に理科な科学機器や装置で回っているのとと、おかしいと思った時に、はっ

教育委員会というものがあり、そこです。
これからAIが入った科学機器も増え、その重要性も増し、さらにAIにプロセスシステム工学が加わる
ことで、AIの能力は大いに発揮され製造業のスマート化は大きく発展します。

AIとIoTがつながることで出来る事も増えていくと思います。今後とも色々な形で連携させていただくことをお願いできればと思っています。
次号「科学の萌芽」
では、国立極地研究所
菅沼悠介先生にお話を伺います。

こうした風潮はこれからさらに広がるでしょう。AIが人

仮に汎用型AIが実現したら、今の特殊型AIだけの世間の機能の一部になりつつあるのです。特に子どものころ

界とはまた大きく違ったものになるわけですが、実は現段から、AIが当たり前に活用されている環境で育っている

階では専門家の間でも、汎用型AIの開発はその糸口するにしても大分先の話になるのではないかと思います。

が完全に人間に取って代わってしまうことはありう

るとお感じでしょうか。

山下

それについては様々に論じられています。
「シン

ギュラリティ」と言って、AIの技術が人間の賢さを追い抜いてしまうという考え方です。
私は懐疑的なのですが、それが2045年には実現するのではないかという考えがあります。2045年というのは、今の半導体の進歩スピードを考えた時に10万円のコン
ピュータの演算能力が人間の脳の100億倍になると予測されている年なのです。そうなると、1台のコンピュータで全人間を超えてしまうというのです。

No.

870 2020・

870 2020・

12

産 学 官との 連 携

科学機器

科学機器
No.

産 学 官との 連 携

ただし、ダイレクトに汎用型AIが実現しなかったとしても、その研究開発の過程で、現在のAIではできないことが増
えていくことになり、さまざまなことが出来るようになるでしょう。
それが何年に実現できると確約することは出来ません
が、遠くない未来に革新が起こるとは思っています。
いずれにしても、昨今のAIの進歩は劇的なものでしたので、想像を超えるブレイクスルーがいつ起ってもおかしくありません。
それだけに、
インタビューでも話したことですが、リアルの実世界とAIが出した結果の相違点などを見抜くエン
ジニアリングセンスというものが、人間がAIに使われない存在であるためには大切になるものと考えています。