シリーズ

情報テクノロジーの進展がもたら す 近 未 来 社 会 の 姿 を 考 え る

人 工 知 能（ A I ） 時 代 に 、企 業 は 、 何 をすべきか？
武 藤 佳 恭 慶應義塾大学環境情報学部教授

私自身が経験してきたAIを通して、人工ます。有名な例題を次に示します。

知能時代に、企業は何をすべきかを、本稿

ソクラテスは人間である。すべての人間

で記述します。最後にAI時代に解決すべきは死ぬ。この2つの事実（ルール）から、ソ

課題にも言及します。そもそも、人工知能

クラテスが死ぬかどうかを3段論法で導き出（AI: artificial intelligence）に関わったのは、します。Prologでは、この2つのルールを次

1983年8月 就職で米国に移住して、non-のように2行で表現します。man(socrates).

tenure-track １）の教員としてフロリダ州タンは、ソクラテスは人間であると言う表現でパ市にある南フロリダ大学のコンピュータ

す。 ま た、mortal(X) :- man(X).は、Xが 人

サイエンス学科で働き始めたからです。当間であるならば、Xは死ぬ運命にある。Xは時、日本の大学でも習ったことがない、AI変数と呼ばれます。":-"の記号は、右辺の項の授業をいきなり担当させられました。私が正しければ、左辺が成立することを示す"の指導教授の相磯秀夫先生等が始めた通産

矢印"のことです。つまりB:-Aは、AならばB

省大型プロジェクトの第五世代コンピュー（A→B）ということになります。

タ（AIコンピュータの実現が目標）が世界

man(socrates).

的にも有名になり、日本人はAIを勉強して

mortal(X) :- man(X).

いると思われたようです。1983年、AIでは、

ここで、次のような質問をシステムにする

A*アルゴリズム２）（A starと発音します）やと、true.の答えを返してきます。つまりソ３）

クラテスは死ぬ運命にあるということです。

Dijkistraアルゴリズムなどの様々な発見的探索手法や、Prolog言語を使った演繹手法がmortal(socrates).

主流でした。演繹手法 (deductive method)true.

とは、簡単に説明すると、3段論法のことで下記サイトから、簡単にprologプログラ

す。3段論法とは、AならばBでかつ、Bならムが動作できる無料のwebサービスがありまばCであれば、AならばCであると結論できす。https://swish.swi-prolog.org/example/

シリーズ

人工知能（AI）時代に、企業は、何をすべきか？

examples.swinb

いて、複雑な動きをしており、私もさっぱRun!ボタンをクリックすると、mortal(X).

り分かりません。また、その熱力学のルーを実行し、X=socratesと答えが返ってきま

ル生成に関しては、ほとんど説明があります。 ま た、mortal（socrates）.と 書 き 換 えせん。otterのソースは、公開されているので、て、Run!ボタンをクリックするとtrueの答

覗いて見てください。

えが返ってきます。様々な例題があるので、チャレンジして遊んでみてください。

理解できたら、教えてください。2018年に卒業生の安藤君と共著で近代科学社から

1983年当時、Prologをさらに飛躍的に進otterの本を出版するので、是非、読んでみ化させた自動推論エンジン（otter)を試しててください。otterのプログラムは短いので驚愕しました。otterはアルゴンヌ国立研究

すが、少し難しいかもしれません。

所（Argonne National Laboratory）で開発

otterで 次 の パ ズ ル 問 題 を 解 い て み ま す。

されました。アルゴンヌ国立研究所は、3千ある島に3人（A,B,C)が住んでいます。3人人以上の研究者を抱える巨大な米国政府ののそれぞれが、嘘つき、正直者、スパイの研究機関です。otterを使えば、一流の論理いずれかです。嘘つきは、常にうそをつき設計者でも解けない難しい論理設計問題をます。正直者は、常に、正直です。スパイ

簡単に解くことができます。当時（1983年

は、うそをついたり、正直になったりしま

頃）は無料でotterを入手できました。1985

す。 あ る 島 の3人（A,B,C)は す べ て 違 う 種

年以降には、otterは高価なソフトウエアに類の人間（嘘つき、正直者、スパイ）です。

なりました。現在は、オープンソースソフ

次の情報を、貴方は得ました。

トウエアとして無料で入手できます。otter

1．"Cは嘘つきだ"とAが言いました。

automated reasoningの3つのキーワードで2．"Aは正直者だ"とBが言いました。

google検索してください。

3．Cは"自分がスパイだ"と言いました。

現在でも、演繹手法の最高峰はotterであ

この3つの情報から、A, B, Cの誰が嘘つきると思います。その理由は、与えられたルーで、正直者で、スパイなのか、解りますか？

ルから、新たなルールを生み出すことがで次 の プ ロ グ ラ ム １ をotterで 実 行 す る と、きるからです。つまり、otterは人間の特性

次の答えを生成します。

であるはずの創造性・創作力を持っていま

P(N(B)). P(L(C)). P(T(A)).

す。そのルール生成は、熱力学に基づいてotterに よ る と、Bが ス パ イ、Cが 嘘 つ き、Aが正直者となります。

$ sudo apt install otter
先ほどのプログラム1を次のコマンドでダset(hyper_res).
list(usable).

ウンロードします。

-P(T(x)) | -P(Says(x,y)) | P(y).

$ wget http://web.sfc.keio.ac.jp/~takefuji/-P(L(x)) | -P(Says(x,y)) | -P(y).

normal.in

P(T(x)) | P(L(x)) | P(N(x)).

実行するには、-P(T(x)) | P(L(x)).

$ otter <normal.in-P(L(x)) | P(T(x)).

...

-P(T(A)) | -P(N(B)) | P(L(C)).

** KEPT (pick-wt=6): 51 [hyper,49,1,13]-P(L(A)) | -P(N(B)) | P(T(C)).

P(N(B))|P(T(A)).

-P(L(A)) | -P(T(B)) | P(N(C)).

given clause #17: (wt=6) 50 [hyper,48,4]-P(T(A)) | -P(L(B)) | P(N(C)).

P(N(B))|P(L(C)).

-P(N(A)) | -P(L(B)) | P(T(C)).

** KEPT (pick-wt=3): 52 [hyper,50,2,14,22]-P(N(A)) | -P(T(B)) | P(L(C)).

P(N(B)).

end_of_list.
list(sos).

人工知能の話に戻りますが、演繹法と対照的な手法が帰納法（inductive method)でP(Says(A,L(C))).

す。帰納法の代表が統計手法です。今、流P(Says(B,T(A))).

行 り の ア ン サ ン ブ ル 機 械 学 習(ensemble

P(Says(C,N(C))).

machine learning)や デ ィ ー プ ラ ー ニ ン グ

end_of_list.
プ ロ グ ラ ム １ : normal.in 3人（A,B,C）のうち、誰がスパイか？

（deep learning）も、統計手法に過ぎません。
演繹法では、ルールが正しければ、導き出された結論は100 ％正しいことになります。

otterは、Ubuntuで は、 簡 単 に イ ン ス

帰納法では、導き出された結果が100％正し

ト ー ル で き ま す。 次 の コ マ ン ド(sudo apt

いことになることはありません。帰納法のinstall otter)をUbuntu上で実行してくださ

この弱点は、人間が持っている特性に似てい。Ubuntuのインストールに関しては、アいるのかもしれません。人間は、難しい問

ンサンブル機械学習やIoTデバイス設計・実

題に直面すると、判断に揺らぎが生じ、間装の本を参照してください。

違った判断をすることがあります。帰納法

シリーズ

人工知能（AI）時代に、企業は、何をすべきか？

の精度は、機械学習の手法によって決まっとも呼ばれ、脳機能に見られるいくつかのて来ます。

単純な特性を計算機上のシミュレーショ

一番簡単な機械学習法で、比較的性能がンによって表現することを目指した数学モ

良いアルゴリズムは、アンサンブル機械学

デ ル の こ と で す。 デ ィ ー プ ラ ー ニ ン グ の習 で す。 通 常 のCPUマ シ ン で ア ン サ ン ブ

ディープとは、ニューラルネットワークのル学習は動作します。データが数値データ

層 が 深 い こ と を 意 味 し ま す。 こ れ と 真 逆だけである場合は、先ず、アンサンブル機

で、ニューラルネットワークの層が浅い場

械学習を機械学習では、試すべきです。一合は、ファンクショナル・リンク・ネット

方、データに画像が多い場合は、画像処理（functional-link net）と呼ばれます。詳しくの た め の デ ィ ー プ ラ ー ニ ン グ を 用 い ま す。

は、1992年のIEEE Computer, 25, 5, pp.76-

ディープラーニングは、GPUマシンで機械79の論文を見てください。下記サイトから、学習させます。

pdfファイルで読むことが出来ます。

アンサンブル機械学習やディープラーニ
ングは２つとも統計手法と述べましたが、歴http://neuro.sfc.keio.ac.jp/publications/
pdf/paocomputer.pdf

史的にはまったく違う分野から成長・進歩

ディープラーニングは、画像処理に非常してきています。アンサンブル学習は、最新に 向 い て い ま す。 デ ィ ー プ ラ ー ニ ン グ は、の統計手法から発展してきています。アンサ

先ほど述べたように、GPUマシンでないとンブル学習には、アダブースト（Adaboost）、

時間がかかりすぎます。ディープラーニン

ラ ン ダ ム フ ォ ー レ ス ト（RandomForest）、

グは、まさに、GPUとオープンソースの２

エ キ ス ト ラ ツ リ ー（ExtraTree）、エキス

つの登場によって、短期間に飛躍的に進歩・

ト ラ ツ リ ー ズ（ExtraTrees）、グラディエ

成長し、人工知能処理が比較的簡単に実行

ン ト ブ ー ス テ ィ ン グ（GradientBoosting）、

できるようになりました。

バ ッ ギ ン グ（Bagging）、多数決分類器（VotingClassifier）などがあります。

皆さんの使っているパソコンは、恐らく、CPUマシンです。CPUマシンでは、Central

ディープラーニングは、ニューラルネッ

Processing Unitと呼ばれるモジュールが使

トワークから発展してきました。ニューラ

われています。同時に計算できるコア（計ルネットワークとは、人工ニューラルネッ

算 ユ ニ ッ ト ） は、 せ い ぜ い2個 か4個 で す。

トワーク（artificial neural network、ANN）

GPUマ シ ン のGPUはGraphics Processing

Unitの 略 で、GTX1080 Ti GPUカ ー ド で はソースです。比較的簡単にフレームワーク

CUDAコア数が3584個あります。GXT1080を使うと、所望のシステムが構築できます。

Tiは、1枚10万円程で市場から購入できます。

現在、AIシステム開発では、Python言語を

2018年 に 登 場 し た、最 新 のGTX 2080 Ti

使うのが主流です。ディープラーニングフ

GPU カードは、5376個のCUDAコア数にな

レームワークには、り ま す。CUDA（Compute Unified Device

1．Googleが開発したTensorflow、2．Keras、Architecture）コアとは、簡単に言うと、並3．PyTorch、４．Chainer（ 日本製）、5．Caffe

列処理できるストリーム演算のための演算などがあります。

ユ ニ ッ ト 数 と 思 え ば 良 い か も し れ ま せ ん。

最 先 端 の イ メ ー ジ 処 理 で は、darknetの大まかな計算スピードを議論する時は、コ

YOLO（You only look once）の物体認識・

ア数のルートを計算します。3584≒3600な検知が有名です。オープンソースのYOLOはので、通常のパソコンに比べて、√3600＝

C言語で記述されています。

60倍程度の演算能力が期待できます。
GPU分野では、NVIDIA社が一人勝ちの状

例えば、動物園の写真をYOLOに処理させると、1秒以内に、次の写真を生成します。

態です。NVIDIA社は、最初からAIの会社ではなく、ゲーム専用のビデオカードの会社でした。ゲーム専用のビデオカードで使われているGPUがAI処理に使えることに気づき、NVIDIA社のGPUカード専用のオープン
ソースソフトウエアを開発しました。また、無料でそれらを提供しています。

NVIDIA社は、オープンソースのディープ
ラーニング基本ツール（CUDA toolkit）を提供しています。NVIDIAのCUDA toolkitをインストールしたあとは、ニューラルネッ
トワークのフレームワークをインストール
します。良く使われているディープラーニ
ン グ フ レ ー ム ワ ー ク は、 す べ て オ ー プ ン

写真の原画：https://www.zoo.org.au/melbourne/

wild-encounters/close-up-encountersシリーズ

人工知能（AI）時代に、企業は、何をすべきか？

YOLOは、 次 の 結 果 を 生 成 し ま す。 人

で、全自動の駐車場管理システムや駐車位（person） が3人、 １ 頭 の キ リ ン（giraffe)、

置へのナビゲーションが可能になります。

１つのbottle（哺乳瓶）があることと、それぞれの位置が分かります。％はその物体の認識率を示しています。物体の位置に関して
は、次の駐車場の例で説明します。

bottle: 25%
174, 270, 198, 297
person: 77%
34, 77, 131, 230
person: 35%
124, 96, 217, 303
person: 84%

駐車場Cの原画：http://www.c-kumiai.net/service/

warehouse.html

50, 130, 194, 378
giraffe: 88%

car: 31%

174, 0, 619, 264

513, 235, 556, 266

このように、画像やビデオから、複数の…

物 体 認 識 や 状 況 認 識・ 状 態 認 識 が 可 能 にtruck: 65%

なってきています。

154, 207, 308, 364

次に、駐車場の例を示します。GPUマシ

更に、YOLOを使って面白い実験をしたンを使って、駐車場の原画をYOLOに与えるので、ここで紹介します。人間にはシミュと、直ちにその結果と車の位置（x1, y1, x2,

ラクラ現象があります。Wikipediaによれば、

y2）を示してくれます。carやtruckの位置は、シミュラクラ現象（シミュラクラげんしょ

発見した物体ボックスのleft top（x1, y1）とう、英: Simulacra）とは、人間の目には3つright bottom（x2, y2）を表していて、写真の点が集まった図形を人の顔と見るようにでの（x, y）座標を示しています。写真の左プログラムされているという脳の働きのこ上が原点座標（0,0）になります。このようとです。人間のこの錯覚現象を、YOLOで試に、物体認識した車の位置を把握できるのして見ました。

simulacra door dogの3つ の キ ー ワ ー ド をす。このYOLOでは、32層のニューラルネッ

使 っ てgoogle検 索 し、 使 え そ う な 画 像 をトワーク構成を使っています。昔の単純な見つけ出します。次の画像を発見したので、

sigmoid関数のニューロンモデルだけでなく、YOLOに与えてみました。

YOLOでは、畳み込み層:conv（空間的な情報を維持）、マックスプーリング層:max（入力データをより扱いやすい形に変形するための情報圧縮）、ルート層:route（細かい粒度の特徴抽出）、reorg層:reorg（後層の特徴
マップのサイズを一致させるため）などあります。

https://soranews24.com/2014/12/07/dog-seems-toappear-from-plank-of-wood-in-either-coolest-pettrick-or-silliest-astral-projection/

YOLOの結果を次に表示します。ドアの節

layerfilters size

0conv

32

3x3/1
2x2/2

608x608x 32 ->304x304x 32

64

3x3/1

304x304x 32 ->304x304x 64

304x304x 64 ->152x152x 64

1max

目をdogと判断したようです。GPUマシンで2conv

なくても、普通のパソコンであれば20秒か

3max

2x2/2

4conv

128 3x3/1

ら30秒ぐらいで結果がでます。GPUマシン
では、1秒以内です。

YOLOの結果

5conv

64

6conv

128 3x3/1

7max

output608x608x 32

152x152x 64 -> 152x152x 128

1x1/1 152x152x 128 ->152x152x 64

152x152x 64 -> 152x152x 128

2x2/2 152x152x 128 ->76x76x 128

8conv

256 3x3/1

76x76x 128 ->76x76x 256

9conv

128 1x1/1

76x76x 256 ->76x76x 128

10conv 256 3x3/1

76x76x 128 ->76x76x 256

11max

76x76x 256 ->

38x38x 256

2x2/2

12conv 512 3x3/1

38x38x 256 ->

38x38x 512

13conv 256 1x1/1

38x38x 512 ->38x38x 256

14conv 512 3x3/1

38x38x 256 ->

38x38x 512

15conv 256 1x1/1

38x38x 512 ->38x38x 256

16conv 512 3x3/1

38x38x 256 ->

38x38x 512

17 max

有名なシミュラクラ現象の板切れをYOLO

input
608x608x 3 ->2x2/2

38x38x 512 ->19x19x 512

18conv 1024 3x3/1

19x19x 512 ->19x19x 1024

19conv 512 1x1/1

19x19x 1024 ->19x19x 512
19x19x 1024で 試 し て み ま し た。 こ の 板 切 れ の 節 目 を、

20conv 1024 3x3/1

19x19x 512 ->

先ほどと同様、YOLOが犬と錯覚しました。

21conv 512 1x1/1

19x19x 1024 ->19x19x 512

22conv 1024 3x3/1

19x19x 512 ->19x19x 1024

23conv 1024 3x3/1

19x19x 1024 ->19x19x 1024

YOLOが出力する詳細結果を、次に示しま

シリーズ

人工知能（AI）時代に、企業は、何をすべきか？

24conv 1024 3x3/1

19x19x 1024 ->19x19x 1024

38x38x 512 ->38x38x 64

38x38x 64->

19x19x 256

29conv 1024 3x3/1

19x19x 1280 ->19x19x 1024

30conv 425 1x1/1

19x19x 1024 ->19x19x 425

25route16

26conv64

27reorg

した。この本は、amazon.co.jpからkindleで読むことができます。GTX 1080 Ti GPUカー

1x1/1
/2

ドを使って、25万円〜 30万円ほどで、GPU
並列処理マシンを自作構築できます。この28route 27 24

事実は、"個人で、スーパーコンピュータを

31detection

自分で組み立てたり、活用することが可能

mask_scale: Using default '1.000000'になった"ということです。今や、スーパー

Loading weights from yolo.weights...Done!
dogT1.jpg: Predicted in 0.017147 seconds.

コンピュータを個人で持てる時代になった

dog: 58%

わ け で す。GPUマ シ ン を 使 う た め に 必 要

71, 12, 339, 318

なソフトウエアは、すべて無料のオープン
ソースソフトウエアを利用することが出来ます。
そもそも、機械学習とは何であるかを説明します。ここで、入力をX、出力をyとした場合、機械学習とは、y=f(X)の関数fを求めることになります。この関数fを比較的簡単に計算できる、優秀なアルゴリズムがオープンソースで登場しました。アンサンブル機械学習の本では、アイスクリームのデータを使って説明しています。アイスク
リームの売り上げを予測するに当たり、その日の最高気温（x1）とアイスクリーム店
頭を通過する通行人数（x2）のデータを使います。
http://www.ohmidog.com/tag/simulacra/

従来の手法では、専門家がデータを睨み

GPU並 列 処 理 マ シ ン の 組 み 立 て 方ながら、専門知識を使って重回帰モデルをは、GPU parallel computing for machine

作 成 し、 デ ー タ を 使 っ て 重 回 帰 式 の パ ラ

learning in Pythonの本を2017年に出版しま

メータ（temp, street, c）を決定します。

y=temp*x1+street*x2+c
一 方、 機 械 学 習 で は、 モ デ ル は デ ー タ

初期消火を実現するのが目的です。

2．東亜利根と共同で、人工知能搭載のか ら 自 動 的 に 作 成 し ま す。 機 械 学 習 で は、

掘削ボーリングマシンを構築中です。

データさえあれば、モデル構築に専門知識

ボーリングマシンのパラメータから、は要りません。様々な分野には、それぞれ

SPT（硬さ）や層を予測して、最適なの専門職のモデルビルダーがいますが、将マシン制御をします。

来、それらの仕事はなくなるでしょう。そ3．大同工業と共同で、人工知能を使って、もそも、複雑なシステムでは入力パラメー

チェーンの寿命を判定するのが目的で

タの数（n) が数十や数百ある場合は、専門す。

家の直感を駆使しても重回帰モデルを構築

4．前兆から、犯罪を予測しようとする新するのは不可能です。予測したい出力Yは、

しいプロジェクトです。
（警視庁）

次式のようになります。

Y=f(x1, x2, ..., xn) ここで、Y=y1, y2, ...,

5．ABC店舗と共同で、不動産サブリースの問題を人工知能で解決中です。

6．環境リサーチと共同で、オリンピックym
アンサンブル機械学習とは簡単に言えば、に向けて、人間よりも早くトイレの

従来のいくつかの機械学習の“良いとこ取り"

匂いを検知しにおい問題を解決できる、をした計算手法です。GPUマシンでなくても、人工知能搭載の人工鼻を構築中です。

従来のCPUパソコンでも高速に機械学習し、

7．環境リサーチと共同でアスベストの自予測することができます。scikit-learnと呼動検知システムを構築中です。

ばれる、オープンソースのアンサンブル機

8．大勇フリーズと共同で、液体窒素を械学習が有名です。scikit-learnのインストー

使った水道管内での氷形成予測システ

ルに関しては、アンサンブル機械学習を参ムを構築中です。

照してください。
現在、私が取り組んでいる機械学習プロ
ジェクトは、8つあります。

人工知能を使えば、物体数を数えたりす
ることが簡単にできます。下記プログラムで実行すると次の結果が得られます。結果

1．モリタホールディングのモリタ・宮田

は、185個の物体数であることがわかります。

と共同で人工知能搭載のスプリンク

Python言語では、比較的プログラム（11行）

ラーを構築中です。危ない炎を発見し、が短くなります。

シリーズ

人工知能（AI）時代に、企業は、何をすべきか？

物体数を数えるPythonプログラム
淡路島の成人式の参加者数を調べてみましょう。結果は148人ですが、一人の男性の顔が斜めに写っていて判定に失敗しています。実際は149人です。認識できなかった斜めの人でも学習しておけば、ミスなくカウ
ントすることができるようになります。下
記サイトから人数を認識するPythonプログ
ラムをダウンロードして、実行してください。詳しくは、アンサンブル機械学習の本を参照してください。

http://web.sfc.keio.ac.jp/~takefuji/face.py

物体の図：count.jpg

from skimage import io, filtersfrom scipy import ndimage
import matplotlib.pyplot as plt
from skimage import measure
im = io.imread('count.jpg', as_grey=True)val = filters.threshold_otsu(im)drops = ndimage.binary_fill_holes(im <val)

淡路島の成人式の集合写真

私が最初に解決したニューラルネット

labels = measure.label(drops)

ワークの問題は、1989年のグラフの平面埋

plt.imshow(drops, cmap='gray')め込み問題です。私がケースウエスタンリ

print(labels.max())

ザーブ大学にいた時、どうやったら有名な

plt.show()

研究者になれるか、大学内の著名な先生に

直接聞きに行きました。この大学にはノー

で最初のニューラルネットワークのアプリ

ベル賞級の研究者がたくさんいました。そケーションとしてScienceに、1989年9月15の 先 生 は、"ScienceかNatureに 出 版 し な さ

日に出版されました。詳しくは、下記論文

い”と言われました。コンピュータ分野の私を参照してください。

にはそれらの雑誌にまったく馴染みがあり

http://neuro.sfc.keio.ac.jp/publications/ませんでした。Scienceに出そうと思いましpdf/science.pdf

たが、コンピュータの論文はほとんどあり

こ の 当 時 は、 ニ ュ ー ラ ル ネ ッ ト ワ ー ク

ません。そこで考えたのが、次の作戦です。

の ニ ュ ー ロ ン 数 を 増 や す と、 従 来 の コ ン

コンピュータの分野にはノーベル賞はありピュータでは、時間がかかりすぎます。しませんが、それに代わって、チューリング

た が っ て、 当 時 は、 小 規 模 の ニ ュ ー ラ ル

賞があります。つまり、ニューラルネット

ネットワークしか、実行できませんでした。

ワークに向いた問題を見つけ、チューリン

現在では、ニューロンの数を気にすること

グ賞をもらった人達の研究成果と比較するはなくなりました。

ことを思いつきました。それが、グラフの次 に チ ャ レ ン ジ し た の は、MRIな ど の平面埋め込み問題です。19本の線しか平面に

画 像 診 断 で し た。 オ ハ イ オ 州 ク リ ー ブ ラ

埋め込めなかった従来手法に対して、我々

ン ド 市 に は、 全 米 で も 最 大 規 模 の 医 療 機のニューラルネットワーク手法は20本の平関（クリーブランドクリニック）がありま

面埋め込みに成功しました。これが、世界す。Scienceの出版効果があり、クリーブラ
ンドクリニックから共同研究の依頼が来ました。共同研究では、MRI画像のクラスタリングに成功し、腫瘍部分を識別できるようになりました。その成果は、IEEE Trans. on Medical

Imaging, 11, 2, 215-220, 1992で出版されました。詳しくは、
下記サイトを参照してください。

http://neuro.sfc.keio.ac.jp/

シリーズ

人工知能（AI）時代に、企業は、何をすべきか？

publications/pdf/sundar.pdf

です。国によって、品質管理が一定でなく、実際の人工知能の製品を世の中に出したのある国のEURO紙幣は偽札として判別されては、 ト ヨ コ ム（ 東 洋 通 信 機 ） と の 共 同 研いたようでした。その偽札に判別された紙究 で、 紙 幣 鑑 別 機（BV-6000)で す。 丁 度、幣を含めて再学習するように企業に指示し、EURO紙幣が流通する2002年1月1日以前に、無事、問題は解決しました。

私の研究室には、流通前のEURO紙幣があり

こ れ か ら ど の よ う なAI社 会 に な る の か、ました。ニューラルネットワークを使って、AIを専門とする私でも想像を超えています。

偽札と本物紙幣の識別、紙幣の分類が主な

現役の教授の間に、超並列計算できるGPU目的です。2012年の時点で世界10カ国12000

マシン（スーパーコンピュータ）が、個人台が導入されました。論文は翌年の2003年

で 所 有 で き る と は 思 っ て い ま せ ん で し た。

に発表しました。

世界では、AIがチェス世界チャンピオンをhttp://neuro.sfc.keio.ac.jp/publications/

打ち負かし、将棋のプロ棋士に勝利をおさ

pdf/banknote.pdf

め、最近では、世界囲碁チャンピオンに勝利しています。
私の研究室では、 卒 業 生 の 山
田 君 が 活 躍 し、MIT 、 Stanford 、
CMUな ど の 名 立たる大学を撃破し、 一 流 企 業 の
BV-6000：紙幣鑑別機

Google, IBM や

何年前か忘れましたが、EUROの新札でも有名な米国AIベンチャーを倒して、AI最大

紙幣鑑別機がエラーを出すというクレーム

級のコンペ（NIPS 2017)のクイズボールでが私のところに来ました。良く聞いてみる

優勝しました。クイズボールとは早押し物と、当初、EURO紙幣の印刷は品質管理され知りクイズです。歴代の米国クイズ王6人にていましたが、何年か前から、EUROに所属も圧勝しました。最終結果は、6人のクイズ

する国ごとに印刷されるようになったそう

王の140ポイントに対して、山田君のAIシス

テムが365ポイントです。多くの学会参加者

開されています。実用的な、強化学習を勉

は、AIシステムに対して6人のクイズ王が勝強するのであれば、このソースコードが短

つと思っていたらしく、勝負が決まった瞬

くて一番良いでしょう。

間、会場はシーンとなったようです。クイhttps://github.com/mk-takizawa/elmo

ズボールの成果は、次の論文に詳しく記述

chess、囲碁、将棋などのゲームでの強化

してあります。

学習の論文は、次の論文が参考になるかも

http://neuro.sfc.keio.ac.jp/publications/

しれません。

pdf/quiz.pdf

https://arxiv.org/pdf/1712.01815.pdf
強化学習では、2つの重要なモジュール（agentとenvironment） が あ り ま す。envi-

ronmentは、状態（state）と報奨（reward）
をagentに伝達します。agentは状態と報奨から次のactionを決定し、そのactionをenvi-

ronmentに伝えます。これらの伝達（state、
reward、action）がagentとenvironmentの間
6人のクイズ王vs AIの最終戦（AIの圧勝）で続いていき、強化学習が進行していきます。

将棋や囲碁などのゲームでは、強化学習

このようなAI時代の状況で、"企業は何を（reinforcement learning） が 台 頭 し、 人 間すればよいか？ ”という問いに対して、私のが思いつかない新しい手筋を発見していま答えは、次のようになります。先ず、現在す。強化学習システム同士で戦わせ、切磋

の企業が行っている多く仕事は、AIに置き換琢磨できるので、人間の何百年・何千年分わっていきます。単純な事務仕事だけでなの学習が短期間で実現できます。ゲームでく、現在の総合職が行っている仕事も含ま

は、AIシステムは神レベルに近づいています。

れます。このようなAI時代を踏まえて、企神レベルが何かは、分かりませんが…

業はしっかり準備しておく必要があります。

2017年のAI将棋大会で優勝したのが強化

1．例えば、営業職です。営業の仕事は、自学習を使ったelmoです。短いコード（2500

分たちのサービスや製品を、客に届ける

行程度）で書かれたUSIプロトコル準拠の思仕事です。何処に客がいるのか、また、考エンジンで、すべてオープンソースで公どのようなサービスや製品をどの客にシリーズ

人工知能（AI）時代に、企業は、何をすべきか？

届ければ成約し易いのか？ そのような

5．人事の仕事も、AIに置き換わる可能性

マッチング問題は、AIの得意とするとこがあります。どのような人材が企業に向ろであり、データからその答えを発見す

くのか、採用した人材を生かすにはどのることが可能です。また、新たな客や新よ う な 人 事 を し た ら 良 い の か？ AIは、たな市場を構築するにあたり、データさ

データを用いて人事が抱える様々な課題

えあれば、AIはデータから新たな客や市を解決できる可能性があります。

場を開拓できます。どのようなデータを

6．人間の得意なコミュニケーション力を磨用意すれば良いのか、また、どのようないている人ですら、AIに置き換わる可能

データを採取すれば良いのか、データの性があります。つまり、微妙な表情、目準備が一番重要になります。

線、その他、ありとあらゆる身体のセン2．開発・研究分野の仕事でも、AIに置き換

シング情報を得ることで、AIはその人のわる可能性があります。強化学習の特徴

状態・感情などを知ることが出来る可能は、専門家でも思いつかない新しい手筋

性があります。

を発見できる可能性があります。つまり、

こ の よ う なAI時 代 で は、 遅 か れ 早 か れ、

強化学習のagentとenvironmentさえ用意

社会の多くの仕事が失われるので、子供へできれば、AIは優秀な研究者にもなります。

のキャリア・アドバイスは極めて難しいこ

3．経営者ですら、AIに置き換わる可能性がと に な り ま す。 ま た、AI時 代 に は、 こ どあります。AIは、データからAIシステム

もにどのような教育をしたらよいのか？

自らを教育し、経営者として成長できる

AIが人間に代わって多くの仕事を行うので、可能性があります。現実の経営者は、自その反面、人間の余暇時間が増えます。そ分で経験するしかありませんが、AIの場の膨大な余暇時間をどう過ごしていくかも、合、複数の学習経験を統合できる可能性

重要な課題です。人間は、何のために生きがあります。経営者の一番重要な仕事は、ているのか、どのように生きればよいのか、

データからの迅速な判断です。

根本のところを問われているのが、AI時代

4．芸術家やアーティストでも、AIに置き換に生きる人間なのです。

わ る 可 能 性 が あ り ま す。AIは、 様 々 な
アーティストの特徴を取り出して、新たなアーティストを合成できます。

1) 米国では、すべての大学教員はtenureを目指します。tenureとは終身雇用のことです。
筆者は、ケースウエスタンリザーブ大学（ノーベル賞15個）の電気工学応用物理学科から36歳でのこのような停滞状況を改善しようと試みまのときにtenureを獲得しました。tenure獲得のし た が、 任 期 中 に そ の 目 的 は 果 た せ ず、 そ の条件は、研究（論文）・教育（学生の評価）・研
究資金獲得の3つが重要な要素になります。米国では、大学での定年は差別であると言う裁判があちこちの州で起こり、現在、多くの大学で定年制が廃止されています。つまり、終身雇用
教授は自分で辞めたり、死なない限り、優秀なチャレンジは失敗に終わりました。

2) A*アルゴリズムを直感的に理解するために、次のサイトのgif動画を見てください。
https://en.wikipedia.org/wiki/A*_search_algorithm
3) Dijkistraアルゴリズムは、次のサイトのgif動画

卒業生が大学に残れない状況が現在でも続いてを確認してください。

います。その反面、それらの優秀人材の流動に

https://en.wikipedia.org/wiki/Dijkstra%27s_
algorithm

よって、シリコンバレーでのベンチャー企業の活躍があります。オバマ前大統領は、米国大学

プロフィール…………………………………………………
たけふじ・よしやす 1955年生まれ。慶應義塾大学環境情報学部教授。専門分野は、ニューラルコンピュー
ティング、電子おもちゃ、 セキュリティ、温 度 差 発電、
横波スピーカー。1983年慶應義塾大学大学院博士課
程電気工修了。工学博士。慶應義塾大学にて博士号取得後、米国サウスフロリダ大学コンピュータサイエンス学科客員助教授、サウスキャロライナ大学コンピュータ
サイエンス学科助教授として勤務。1991年、ケースウエ
スタンリザーブ大学にて、36歳で終身雇用（tenured）
契約を取得。慶應義塾大学環境情報学部助教授を経て1997年より現職。主な著書に「体験する ! ! オープン
ソースハードウェア： NanoPi NEO, Arduino他で楽し
む IoT 設計」
（近代科学社、2017年）、「超実践 アンサ
ンブル機械学習」（近代科学社、2016年）、「武藤博士の発明の極意：いかにしてアイデアを形にするか」（近代科学社、2013年）他多数。