資料６

AIネットワーク社会とエコシステム

2017年 11月9日

国際大学GLOCOM 客員研究員
林 雅之

自己紹介
 国際大学GLOCOM客員研究員
 NTTコミュニケーションズ勤務（クラウドの広報・宣伝、クラウド・エバンジェリスト） 社団法人クラウド利用促進機構 総合アドバイザー
 ニッポンクラウドWG サムライクラウドサポーター
 ITmediaオルタナティブ・ブログ 『ビジネス2.0』（毎日更新10年、3,500日以上）
ツイッターアカウント@masayukihayashi / @cloud_1topi【主な著書】

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書籍『スマートマシン 機械が考える時代』『スマートマシン 機械が考える時代』
発刊日:2015年10月22日
価格： 1400円＋税

（洋泉社）

目次

【第1章】スマートマシン革命の幕開【第2章】人間と競争・共創する「学習するマシン」【第3章】次の産業革命の担い手となるロボットビジネス【第4章】ドローンがもたらす「空の産業革命」【第5章】自動走行車がもたらす社会イノベーション【第6章】人間の機械化による身体機能の拡張

スマートマシンとは・・

人工知能（AI）を搭載し、ロボット、自動運転車、ドローンなどに代表される自律的に行動する電子機械
2主な検討事項と本発表の論点○AIの利活用について考慮することが期待される事項に関する論点整理○AIネットワーク化が社会・経済にもたらす影響（分野別評価）○AIネットワークの進展に伴い形成されるエコシステムの展望○AIネットワーク化の進展に関する指標の検討○国際的な議論のためのAI開発ガイドライン案のフォローアップ
・AIシステム相互間の円滑な連携の確保
・競争的なエコシステムの確保
・人間とAIシステムとの関係の在り方に関する検討
・ステークホルダー間の関係の在り方に関する検討
・技術開発に関する課題【検討にあたっての論点】

時間軸／技術革新の状況／AIネットワークの進展状況射程とする範囲、具体的に取り扱う分野・取組
環境整備分科会・開発原則分科会（第１回）より抜粋
エコシステムの展望と関連する検討事項・論点を中心に【提案】を明記
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AIネットワーク進展に伴い形成されるエコシステム（略称：AIエコシステム）
ビジネス観点でのエコシステムとは、業界の枠を超えた多種多様な事業者がパートナーシップを組み、相互の技術や資本および営業チャネルなどを生かし、グローバル規模での競争と共創を通じて、健全な収益の循環を生み出すモデル

AIエコシステムとは、AIネットワーク社会におけるエコシステムが形成されることで、新しい製品やサービス、新しいビジネスモデル、新しい関係を通じて、新たな価値や雇用を創出し、競争上の優位性の確立や社会課題の解決に貢献する【提案】AIエコシステムは新たな価値などを創出するポジティブインパクトについて議論を4

国内のAIビジネス市場（需要業種カテゴリー別）

2020度には1兆20億円、2030年度には2兆1200億円にまで拡大
2015年度

2020年度予測

2030年度予測

製造

315億円

1,680億円

3,340億円

流通／サービス

150億円

985億円

2,120億円

金融

495億円

2,820億円

5,860億円

情報通信

270億円

1,720億円

3,680億円

医療／ライフサイエンス

100億円

500億円

1,030億円

公共／社会インフラ

155億円

2,015億円

4,520億円

その他業種

15億円

300億円

650億円

1,500億円

1兆20億円

2兆1,200億円

合計

出所：富士キメラ総研 人工知能（AI）ビジネスの国内市場に関する調査結果 2016.11【提案】時間軸は、AIエコシステムによる市場拡大が期待される2030年までを
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AIが経済や雇用に与える影響 (2035年）
企業はAIの活用により、2035年までに収益が平均で38%向上し、先進12カ国、16業界では、新たに年間14兆ドルの粗付加価値の創出が可能と予測＜労働集約型業界＞卸売業や小売業などの業界は、AIが人間の労働力を補うことで生産性が高まり、60%近い増収が可能と予測＜資本集約型業界＞製造業などの業界は、機械にAIが組み込まれることで誤作動やダウンタイムが減り、常に高い利益率を確保でき、39%の増収予測
企業収益のインパクト
ベースラインシナリオと比較した場合の、2035年時点におけるAIシナリオの利益配当金の増加率

出所：アクセンチュア 2017.7【提案】AIが経済に与える影響（収益面）では、労働集約と資本集約型の観点からの整理も
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AIネットワーク化における技術革新イメージ

議論のターゲット領域（案）ビジネスモデル
創造的破壊

コグニティブ
ＡＩ
ロボット

ビジネスモデル
創造的破壊

クラウド

モバイル

IoT

ドローン

ウェアラブルスマートマシンの領域IoTの領域（デジタルトランスフォーメーション）

ソーシャル

ビッグデータNexus of Force 第３の（力の結節）プラットフォーム

自動運転車

あらゆるコト、モノがインターネットにつながり、デジタル化

あらゆるコト、モノがイ
ンテリジェントにサービ
ス化、自動化・自律化

AIネットワーク化

ICTインフラの高度化・連携
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API

AIエコシステムのサービスレイヤ（例）
分野別サービスアプリケーション（医療、農業、製造、サービス等）

開発者

ＡＩプラットフォーム（機械学習、画像・音声認識、言語処理等）

ネットワーク＜インターネット、VPN等＞
無線システム（ Wi-Fi/RoLaWAN/Zigbee/Bluetooth等）

利用ユーザ

クラウドネイティブ プラットフォーム（高速GPUサーバ）

インテグレーター

ビッグデータ蓄積・分析

マシン管理、センシング・認識（カメラ、レーダ、センサー、GPS等）
マシン向けミドルウェア・OS（ロボット、ドローン、自動走行車）
スマートマシン（ロボット、ドローン、自動走行車等）【提案】スマートマシンからアプリまでの射程とするサービスレイヤーの整理を
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AIシステム相互間の円滑な連携イメージ（2020年以降）
AIAI
クラウド・機械学習、画像・音声認識等
・柔軟なAI/クラウドリソース変更・他のAIシステムとのAI協調制御

AI

クラウド

データAI/クラウドプラットフォーム

AI Defined Infrastructure

WAN（Self-Driving Infrastructure）（SDN/NFV、SD-WANの進化）

インターネット

VPN

・自律的なNW経路変更
・ダイバーシティ通信による安定通信
・NW協調による不正アクセス遮断
・AI専用の帯域確保（NWスライス）

5G

AI

AI

エリアＮＷ
スマートマシンエッジサーバハンドオーバ／位置制御

エッジサーバ

無線エリアネットワーク
Wi-Fi/RoLaWAN/Zigbee/Bluetooth etc
AI

エッジAIコンピューティング

・AIによる各マシンの制御・連携
・エリアセントリックにAI/データ処理【エリア即応制御】

AI Defined Machine

・AIによる個々のマシン制御、学習・低遅延 or 超多数接続

例：自動運転車の事故発生時の【エリア即応制御】、渋滞時や災害時の【全体最適制御】など【提案】AIシステム相互間の円滑な連携をICTインフラ全体を踏まえて整理を10

（参考）ネットワークを中心とした検討イメージ
広域・遠距離 (WAN)
非セルラー系LPWA(LoRa, SIGFOX等（免許不要帯域）

低カテゴリLTE(eMTC/NB-IoT等)
低速・小容量データ
低消費電力
低コスト

5GLTE⇒

・超高速／超低遅延／多数同時接続
・NWスライス（超遅延用）
・ダイバーシティ通信 等

高速・大容量データ
高消費電力
高コスト

Wi-Fi
Bluetooth, NFC

MulteFire,LTE over Wi-Fi（免許不要帯域）

狭域・近距離 (LAN/PAN)【提案】2020年以降の5Gの普及を想定した無線通信、ICTインフラの在り方を11

（参考）AI基盤を中心とした検討イメージ

最先端のマルチノード技術を活用し、NVIDIA®製のGPUが1,024基稼働
http://www.ntt.com/about-us/press-releases/news/article/2017/0920.html【提案】ディープラーニングの基盤やAIシステム相互連携に向けた技術革新の状況把握を12

AIエコシステム展開とステークホルダー関与
AI Provider

AI Provider

AI Provider
AI Community

AI Community

AI Consumer①AI ProviderとAI Consumerとの取引

AI Broker/ Integrator

AI Consumer

AI Consumer②AI Communityによる
AIエコシステムの組成③AI BrokerやAI Integratorの仲介・支援

AI Provider
AI Community
AI Auditor
AI/ Integrator

AI Consumer④AI AuditorによるAI関連サービスの安全性・信頼性向上

AI Network⑤AIネットワーク社会へ【提案】競争的なエコシステム形成とステークホルダーの関係性の整理を
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（参考）AIエコシステムを形成するステークホルダー
AI Consumer

AI関連サービスの利用者、および組織に属する管理者

AI Provider

AI関連サービスを提供する事業者および組織

AI Auditor

AI関連サービスの運用やパフォーマンス、セキュリティーなどのアセスメント（評価）を第三者機関としてAI Consumerに提供する組織

AI Service Broker(AI Adapter）

AI関連サービスの管理や、AI Consumer とAI Service Provider間の契約締結の仲介事業者

AI Carrier

AI関連サービスの利用に必要なネットワークを提供する事業者

AI Community

特定のAI関連サービスや技術の利用者が中心の情報交換を主目的とした組織やコミュニティー

AI Integrator

AI関連サービスの導入支援を行う事業者

AI Enabler

AI関連サービス基盤を構築するために必要なIT 製品およびサービスの提供者
出典：米NIST クラウドコンピューティングのリファレンス･アーキテクチャモデル（SP500-292）からCarrierとCommunityを追加し、AI関連のサービスモデルに表現を変更

14データドリブンのAIエコシステム（例）Data Provider（Data Holder）

データを保有し、第三者への提供■公共系データ
オープンデータ

Data Broker(AI Platformer）

データをベースとした機械学習、画像・音声認識、言語処理等を活用したプラットフォームの提供

DataAggregator

Developer

AI系のサービス/アプリケーション開発

Servicer

業界・業種別 AI系サービスの提供（行政情報、気象情報等） データを集約・統合
し他事業者への提供
社会インフラ系データ
Service Enabler（橋、道路、センサー等）
AI、データを活用したプラットフォー

パーソナルデータ（属性、生体、医療情報等）

地域系データ（観光、農業、教育情報等）■業界特化型データ

鉄道会社等（Suicaデータ）
小売店等（購買データ）
携帯会社等（行動履歴データ）
自動車メーカ等（プローブ情報）
工場 （設備稼働データ）
設計、製造等（ノウハウデータ）
カード会社（トレンドデータ）
コールセンタ等（顧客データ）
ロボット（稼働データ）

ム環境を構築するための必要なIT製品、機械学習等のソフトウェア、クラウドサービス、ネットワークなどの提供

Smart Machines
Maker

ロボットやドローン、自動運転車などの製造、提供

University & R&D
Venter Capital

大学や企業の研究機関によるR&D
AI関連ベンチャーへの投資

Integrator

マシンからＮＷ、AI系アプリケーションまで含めた構築運用

医療物流

製造

社会インフラ金融

Final Consumer

AIネットワーク化のシステム環境を利用する企業および個人【提案】データドリブンのAIエコシステムから、各ステークホルダーの役割や影響評価を
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【取り扱う分野・取組案】スマートスピーカー
世界のスマートスピーカーの市場規模は、ガートナーによると、2015年3.6億ドル（390億円）、2020年に21億ドル（2,275億円）に急成長
さまざまな事業者が、スマートスピーカー市場に参入しAIエコシステム形成へ

音楽を聴く

Amazon Alexaを搭載した「Amazon echo」

マイクロソフト
Cortanaを搭載した「Invoke」

自動車をガレージから出す

Google Assistantを搭載した「Google Home」

アップル
Siriを搭載した「HomePod」

ピザを注文する

空調の温度を調整する

天気予報を調べる

韓国ネイバー
Clovaを搭載した「WAVE」

配車サービスで車を呼ぶ

預金残高を確認する【提案】BtoC市場の新たな付加価値モデルや新規事業などが期待される成長分野の影響評価を
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【取り扱う分野・取組案】自動運転車
自動運転車登場により、新規事業者参入等による新たなAIエコシステム形成■自動車/自動車部品メーカ

・車両販売/更改（一般/商用）・モビリティサービス（カーシェア、ライドシェア等）の展開
・車載レーダー（電波、超音波、赤外線）・カメラ

HMI

ヒューマンマシンインタフェース

人工知能■チップベンダ

・自動運転車向けチップ/プラットフォー
ムの強化・ディープラーニング用ソフトウェア等■デジタル地図配信ベンダ

新たな市場形成・3D高精細地図の展開（ダイナミックマップ配信）■IT企業/通信/クラウド・ソフトウェア、ビッグデータ解析、人工知能、クラウドサービス、データセンタ、ストレージサービス等の提供
・モバイルサービス（SIM）提供
・セキュリティサービスの提供
・自動車向けOSの提供■新たなビジネス機会

自動運転車（レベル４相当）

・シェアリングエコノミー
・無人輸送、配送サービス
・保有者の多目的利用
・働き方改革（移動時間の有効活用）＜データ収集・分析・活用＞

映像データ、走行（プローブ）データ、ダイナミックマップ、エンタメデータ等【提案】新たな付加価値モデルや新規事業者参入などが期待される自動車分野での影響評価を
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自動運転による異業種参入・連携イメージ
プローブデータ

保険サービス物流

公共交通
自動車メーカ

自動運転車

AI

車載センサー

自動運転バスによる移動支援サービス

観光地の移動支援
サービス

観光

データ活用
自動車OS

自動運転車（トラック）による物流の自動化、効率化

ロボット事業農業

AI/クラウド
プラットフォーム

自動運転トラクターなどに農業の自動化、効率化

高齢者の移動支援

通信機器
高齢者向け

【提案】自動運転普及に伴う異業種参入や異業種連携の影響評価を
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自律型スマートモビリティ社会
オフィス

家庭

AI/クラウド
プラットフォーム
ドローン配送

AIネットワークの進展により、あらゆるコトやモノが自律的に連携し稼働（移動）するス
マートモビリティ社会を実現

データ
ドローン監視社会インフラ

自動運転車

ロボットホーム
高齢者生活支援ロボット監視工場

自動運転バス

自動運転トラック製造現場の無人化、自動化

自動運転
システムの普及

社会インフラの維持・管理の高度化【提案】自動運転車か拡大が見込まれる広範囲な自律的なモビリティ社会の影響評価を
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人間のAIの関係性（適用領域と関与）
人間の関与
自律的制御

知的作業の支援
知的能力の拡張

状況を把握し、自律的に判断して実行

自動運転自動車・株の自動取引など

推奨・判断

データを解析し、最適解を見つけ出して推奨、判断

医療診断支援・商品レコメンドなど知識の発見

データを解析し、規則性やルールなどの知識を発見

故障診断や予知・創薬用新物質の発見など

対話的操作

自然な対話で機器制御、サービスを利用

スマートアシスタント・サービスロボットなど

情報整理・提供要求に従い大量の情報を整理し、情報を探し出す

質問応答・判例検索など

知的作業の自律化
出所：ネットコマース資料から加工【提案】人間のAIの関係（関与と適用領域）に関する議論を20

人間とAIの関係性（人間中心のアプローチ）
 統率アプローチ
 コアアプローチ
 介入アプローチ
 ニッチアプローチ
 設計アプローチ
https://mirai.doda.jp/theme/ai-robot/calling/【提案】AIと人間との関係性から人間が人間らしく活躍できる役割などを
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雇用の流動化（AI、ロボット等による第四次産業革命）※2015年度と2030年度の比較

職業変革シナリオにおける姿

上流工程

経営・商品企画、マーケティング、R&D等、新たなビジネスを担う中核人材が増加

経営戦略策定研究開発 等

営業販売（低代替確率） 高額なコンサル機能が競争力の源泉となる商

カスタマイズされた高額な保険商品 品・サービス等の営業販売に関わる仕事が増加の営業担当

職業別従業員者数
現状放置
変革-136万人 +96万人-62万人+114万人

営業販売（高代替確率） AI、ビッグデータによる効率化・自動化が進み、 -62万人-68万人

サービス（低代替確率） 人間が直接対応することが質・価値の向上につ-6万人+179万人サービス（高代替確率） AI・ロボットによる効率化・自動化が進み、減大規模飲食店の店員
コールセンター等

少+23万人

-51万人

IT業務

製造業のIoT化やセキュリティ強化など、産業全般でIT業務への需要が高まり、増加

-3万人

+45万人

定額、定型の保険商品の販売員
スーパーのレジ係 等

ながる高付加価値なサービスに係る仕事が増加

高級レストラン接客係
きめ細かな介護 等

ITビジネス開発者
ITセキュリティ担当

変革の成否を問わず減少

等

出所：経済産業省 「新産業構造ビジョン 中間整理」 2016.4

から加工【提案】新たな雇用創出など、雇用の流動化に関するポジティブな影響評価を22

2020年頃の実現イメージ例（地方の高齢者支援）＜例：地域における一人暮らしの高齢者の生活支援イメージ＞

AIプラットフォーム＋クラウド
ドローン

冷蔵庫の在庫や体調を判断し、食料や薬などを配達

病院
スーパー

地域見守り等

自動運転車

自動運転車による高齢者の移動支援（病院、スーパーへの買い物等）

家族や病院に健康状態を通知

ロボット高齢者
高齢者とのコミュニケーション、移動支援、健康管理、見守り等【提案】2020年の社会課題を解決やビジネスを創出するエコシステム構成例と影響評価を232025年頃の実現イメージ例（物流の自動化）＜例：物流自動化イメージ＞
AIプラットフォーム＋クラウド
ドローン
ロボット

自動運転
トラック

ロボット
本や食料等の配達

物流センター
物流センターでのロボットによる配送対応

スーパー
物流センターでのロボットによる配送

自宅
スーパーで商品を管理し、ドローンによる配送【提案】2025年の社会課題を解決やビジネスを創出するエコシステム構成例と影響評価を
242030年頃の実現イメージ例（震災支援）＜例：災害時の震災支援イメージ＞
AIプラットフォーム＋クラウド
空からの渋滞状況等の通知 被災地区B

ドローン

被災地区A

空からの被災状況等の通知

被災状況を自律的に学習して、被災カ所を記録し、通知。食料や薬、AEDなどの救急搬送

自律的なAI通信による協調・連携
自動運転車
避難における最適なルート選定と、渋滞回避のための自動走行、被災者の移動支援

ロボット
被災現場の人命救助。瓦礫などの撤去
被災現場（特に危険地帯）の状況把握【提案】2030年の社会課題を解決やビジネスを創出するエコシステム構成例と影響評価を
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AIエコシステムの議論・検討における提案■ポジティブインパクトに関する議論・検討

・AIビジネス成長を後押しするポジティブインパクトを中心に議論・検討を（その過程でネガティブインパクトのビジネスや開発を後押しする方策を検討）■射程とする範囲および取り扱う分野・取組の明確化

・時間軸（2030年）、技術進展予測、AIエコシステム展開（ステークホルダー）
スマートスピーカー、自動車産業など■AIシステムの相互連携とICT活用の在り方の検討

・AIシステム相互連携、データドリブンやサービスレイヤによるAIエコシステム、５GやAI基盤などのICT活用やインフラあり方など■人間とAIの関与や関係性の議論・検討

・人間とAIの関与、関係性、雇用の流動化（主にポジティブ等）■年代別AIエコシステムの整理(例：2020年〜2030年）

・社会課題を解決やビジネスを創出するAIエコシステムの在り方と影響評価を26

ご清聴ありがとうございました27