産業技術総合研究所人工知能研究センターと特許情報処理
AIRC at AIST and AI application in Patent Management

国立研究開発法人

産業技術総合研究所人工知能研究センター長

辻井潤一

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

j-tsujii@aist.go.jp

1 はじめに在する。私が専門とする言語処理やテキストマイニング

産 業 技 術 総 合 研 究 所 の 人 工 知 能 研 究 セ ン タ ー は、集合を処理する必要があり、このためには並列分散処理

2015 年５月に発足し、１年半が経過した。センターを可能とする計算機環境とその環境を使いこなす技術者

は、日本の人工知能研究の核として、この分野の人材をが必要となる。また、大量のテキスト集合から言語の使集約することで、大学などの研究機関ではできなかった用に関するモデルを構築するためには、機械学習の専門ボリューム感のある研究を遂行することを目的としてい家や大規模グラフの探索アルゴリズムに強い専門家とのる。

協力が必要となる。の研究においても、数十億語を超える大規模なテキスト

現在の人工知能研究は、研究のための研究というより縦型の、特定の研究課題を深堀り的に追及していくのも、現実の課題に技術を適用し、解決していくことが重に適した日本の大学の研究体制では、分野の異なる専門要である。このことから、本センターでは、「実世界に家が緊密な研究協力を構築していくことがむつかしい。

埋め込まれる人工知能」を目指し、実世界での挑戦的な

このことは、私自身が東京大学とマイクロソフト研究所

課題に人工知能技術を適用していくこと、社会実装を目という２つの体質が異なる研究機関に所属して痛感した

指した産業界との連携を重視した研究・開発を行っていことである。後者の研究所がもつ人材と技術の集積が、る。

現在の人工知能技術の急速な進展を支えている。このよ

本稿では、産業技術総合研究所人工知能研究センターの現況を報告し、センターでの研究が特許情報処理にどのような貢献をするかについて、私見を述べることにする。

うな技術と研究者の集積を作ることが、人工知能研究センターの初年度の課題であった。
図１に、過去１年半の人員増加の様子を示す。図が示すように、現在は、研究員 90 名、総勢が 348 名となった。フルタイムの研究員が 33 名から 90 名に増加した

2 センターの現況

だけではなく、客員研究員、招へい研究員、クロスアポ2015 年５年、センターは研究員 33 名、ポスドク

また、企業からの研究員（特別集中専門員）が０名からやエンジニア、事務部門の人員を合わせて 77 名という17 名に増えたことが、この急激な増加を支えている。

小所帯で発足した。

イントなど大学からの参加が 60 名超に増加したこと、

図２に、センターの体制を示す。

現在の人工知能研究は、大規模なデータとそれを処理するための計算技術、機械学習、探索アルゴリズム、言語や画像処理の技術など、様々な技術の集積体として存10

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特別寄稿

人員構成推移
348350

研究職員事務職員

300

招聘研究員
客員研究員

250

クロスアポ

77200

特定集中専門員
契約職員

150
100
5003390

合計
その他（派遣等）
契約職員
特定集中専門員
クロスアポ
客員研究員
招聘研究員
事務職員
研究職員

研究員
事務職員
招聘研究員
客員研究員
クロスアポ
特定集中専門員
契約職員
その他（派遣等）
合計

H275.1
発足時

H289.1
現在

333013090616
4150171891

1082

77348

図１

図２

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以前の人工知能、例えば、エキスパート・システム

3 実世界に埋め込まれる人工知能

は人間の専門家による知識の整理を前提にしていた。医

人工知能は、療診断のエキスパート・システムでは、専門の医師が診（１） 外界からのデータの取得（センシング）

断のためのルールを丹念に記述し、システムに与える必（２） 外界の認識要があった。この人間によるルール作成が大変にコスト（３） 外界のモデル構築とその上での推論がかかる作業となり、いわゆる知識獲得のボトルネック（４） 外界への働きかけ（行動）の計画（プランニング）と呼ばれる、人工知能システムを構築する上での障害と（５） 外界での行動の実行なった。実際、人間が作成する知識（ルール）には、例という５つの技術により構成されている（図３)。こ外も多く、複雑に絡み合うルールの集合の維持、管理がの 5 つの処理は、必ずしものこの順序で実行されるもむつかしい。また、専門家であっても、どのようなルーのではないが、基本的にはこの 5 つの技術に分けて考ルで診断をしているかを明示的に書きだすことはむつかえてよい。この中で、人工知能の中核的な研究は、（２）しい。同じ患者についての最終的な診断は、経験のあるから（４）と考えられてきた。しかしながら、現実の問医師たちの間で一致しても、診断に至った過程の説明は題解決においては、（１）や（５）の外界とつながる部

経験のある個々の医師たちの間で異なっている場合も多分に大きな問題がある。

い。

現在の人工知能の隆盛には、ビッグデータ解析の流れ診断に至る過程の説明が、個々の医師によって異なるから大規模なデータを使う機械学習、深層学習の技術がことが多くあるという事実は、経験を積んだ医師による大きく寄与している。この機械学習の進歩が、人工知能

診断には、明示的な医学知識だけでなく、いわば意識下の中核にあるモデリングの手法を大きく変革させることにある暗黙の経験知が大きく関与しているということでとなった。

あろう。このような暗黙的な経験知の関与は、医師によ

人工知能の要素と技術的な基盤
データの獲得と認識

⾏動の実⾏と制御

知識・オントロジー

IoT

実世界

センシング

Robotics

認識モデリング

行動計画

行動

実世界

推論
機械学習

シミュレーション

図３

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かかる作業となる。現在の人工知能では、この意味アノ技能や判断力に広く見られる現象であろう。エキスパー

テーションがシステム構築のネックとなっている。知識ト・システムと呼ばれた、一世代前の人工知能が直面し獲得ボトルネックが、観察データに人間の判断を付け加た知識獲得のボトルネックは、この規則化しがたい経験えるデータ獲得ボトルネックに置き換えられたことにな知の存在にあった。

る。判断の過程に暗黙的に関与している規則を明示化し現在の人工知能は、この知識獲得のボトルネックを大てシステムに与えるという困難は避けられるが、大規模きなデータを収集することとそれに基づく機械学習、深な観察データに判断結果を付与しなければならないとい層学習による克服を目指している。患者の検査や診断、う、データ獲得のボトルネックに遭遇することになった。

特別寄稿

る診断だけでなく、経験により獲得されていく専門家の治療履歴に関する大規模なデータから、その中に潜む規則性を計算機がモデル化し、そのモデルに基づいて、診断や治療法を計算機側が提案する。大規模なデータから、

5 オントロジーの構築

その内部に潜む規則性を獲得する過程は、医師が長い治意味アノテーションは、データに対して人間の判断を療経験から規則性を体得していく過程に対応していると付加する作業である。この人間の判断は、多くの場合、考えられる。このデータから知識を自動的に獲得する技それほど安定したものではない。人間が明示的に規則を術の進展が、現在の人工知能ブームを支えている。

与えるエキスパート・システムでは、判断の過程に言語化できない、エキスパートが経験から獲得する直観、暗4 データ獲得のボトルネック

黙の知識に支えられた直観があり、これが明示化できないことが問題となった。

大規模なデータから知識を紡ぎだす機械学習、深層学

医療診断のエキスパート・システムには、判断の結果習の出現で、知識獲得のボトルネックが解消されつつあとして有限の病疾患の集合があった。ただ、判断結果のる。また、これらの技術は、データに見られる規則性を有限集合があるという前提は、多くの応用では前提にな確率論的にとらえることから、人間が作成する記号的ならないことも多い。病疾患の集合が固定的にあるように規則に見られた例外、あるいは、一見矛盾する規則の相思えるのは、長い医学研究の結果、病疾患の集合がきめ互関係をスムーズに取り扱える利点を持っている。規則られてきたことによる。この病疾患の集合でも、過去にと例外という２元的な分け方でなく、確率分布という連は一つの病疾患と捉えられてきたものが医学研究の進展続量の領域で規則の相互関係をとらえることができる。

により、実は複数個の異なった病疾患であると認定されしかしながら、「データさえ大規模に集めれば、あとたり、逆に全く別の疾患が同じ疾患の異なる表れであるは人工知能が学習する」というほど、問題は単純ではなことが認識されたりとか、必ずしも安定したものではない。

い。

患者の検査データのみが大量にあるだけでは、病疾患観察データに意味を与える意味アノテーションでは、の診断はできない。検査データと病疾患の判断との相互病疾患の有限集合のように判断結果の有限集合、意味の関係をモデル化するためには、患者の検査データだけで分類が必要となる。このデータに意味を与える分類の体なく、その患者に対する医師の診断結果（病疾患名）が系が、オントロジーと呼ばれるものである。データに意つけられたデータが必要となる。

味を付与するためには、このオントロジーを規定する必このような観察データとそれに対する人間の判断の相要がある。病疾患の場合には、医学という科学分野の長互関係が与えられていない場合には、観察データに人間い研究の過程で、医者のコミュニティに共有されるオンによる判断を付け加える必要がある。このデータに対すトロジーがあったことになる。

る判断は、データを解釈し判断という作業であり、デー与えられた写真から、その写真に写されている物を認タに「意味を与える」作業ということで、意味アノテー識する一般画像認識というタスクがある。深層学習の進ションと呼ばれる。意味アノテーションは、人間の専門展によって、その精度が格段に向上したと呼ばれるタス家がデータを解釈し与える必要があるために、コストがクである。このタスクで深層学習が大きな成果を挙げら

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れたのは、インターネット中から膨大に収集された写真分野、また、仮にオントロジーがあったとしても、観測に、物の分類コードを振った、すなわち、意味アノテーデータにそのオントロジーからの分類コードを振る意味ションが付与された膨大な写真データが準備できたこと

アノテーションが専門家にのみ可能で、コストが非常にによる。この写真に付与された意味コードは、言語処理大きくなる分野も多い。これが、現在の人工知能が抱えの研究グループが構築してきたワードネットと呼ばれるるデータ獲得のボトルネックである。

オントロジーの一部を使ったものであった。
ワードネットというオントロジーは、普通の一般人としての人間が持つであろう一般的な分類体系を目指した

6 End-To-End の人工知能ものであったため、写真にこの分類体系のコードをふる観察データを認識し、その認識結果をもとにとるべき作業は、一般の人間にも作業可能であったために、一般行動を決定するという２段階の構成は必ずしも必然的な画像認識タスクのための意味アノテーションは、一般人ものではない。特に、認識の結果が、病疾患のクラスのが行うクラウド・ソーシングで実行が可能となった。

ようにオントロジーのような明示的な体系、人間にも理解可能な体系である必要はない

このように一般画像認識というタスクにおける深層学習技術の成功は、ワードネットという汎用オントロジー

たとえば、世界トップクラスのプレイヤーに勝ったとを使うことで、大規模な画像データに意味コードを付与いう Google の AlphaGo では、与えられた碁の局面がする作業がクラウド・ソーシングできたこと、これによっPlayer にとってよいものであるかどうかを評価する関て大規模な意味アノテーションが低コストで実現できた数、および、与えられた局面でよいとされる Move をことにある。

列挙する関数の２つの関数を、過去の棋譜データ、およ

機械学習や深層学習を使いたい応用分野には、そもそび、計算機の中で２つのプログラムが碁をうつ模擬ゲーもその分野の専門家が共有するオントロジー自体がない

ムから得られる棋譜データを使って学習させる（図４）。

AlphaGo（２０１６）

Machine Learning and Simulation
A game of perfect information

DNN
Database ofGames in the pastv(s)p(a|s)

Training Data

Complete Simulation

図４14

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AIRC, 九工大,名大,etc.

特別寄稿

目的：自動運転における危険予測・回避行動判断
提案方法：二種のAI組合せの最適化からハイブリッドAI設計法を得る

データ駆動型AI

検証法：AI実用に必須となる車メーカの製造者責任担保を可能にする。
・多種の実車計測データを活用し、ハード化により、ADAS支援の基準10ms-500ms実装を可能にする・オントロジー分枝構造から得られた「状況複雑度指標」を一般・熟練者ドライバー技能と比較、定量的に検証

理論知識型AI
見えにくい目標

データ駆動型AIと理論知識型AIで、高速 異常行動
レーダ領域かつ「推論の説明責任」が可能になり、死角目標（巻込防止）
AIの自動運転分野での実用化が図れる
5
図５

人と共存して行動する知能体
人モデル（顔、体形、動作、場所）
移動モデル（地図、経路、変化、使い方）
環境モデル（形状、場所、変化、使い方）
計画
モデル生成手法

知覚制御

インターフェース
＆インタラクション

自律動作

人と生活環境環境
図６

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19:44:27この場合には、患者の病疾患を推定するという、データをオントロジーで定義されるクラスに分類するというなく、データに基づく End-to-End の人工知能システムが構築できる可能性が高い。

ステップはない。言い換えると、局面を有限個数のクラこれに対して、たとえば、特許の審査官、法律家、医スに分類して、その結果を使ってとるべき行動を決定す者が行うような知的な判断機能を引き受ける人工知能へるという２段階の過程は必要がない。の期待も高い。ここでは、反射的な行動というよりも、センサーからのデータを使って、車の動作を決定する人間の知的な思考を代替する人工知能への期待である。

自動運転の技術も、明示的な認識を経ることなく、デー

たとえば、特許審査官の業務では、関連する先行特許タから行動までを直接つなぐ End-to-End のシステムをまず同定し、申請特許と先行特許の差異を自覚的に理も可能である。自動運転が、AlphaGo の場合と同じよ解することが必要となる。これら２つの過程が、オントうに、深層学習と強化学習の組み合わせでできるというロジーや対象技術の深い理解を経ずに、End-to-End のデモも提供されるようになった。

行動選択で実現できるとは考えられない。

ただ、オントロジーに基づく明示的な理解を経ること関連する先行特許の同定では、特許文献を IPC やなく観察データから行動までを End-to-End でつなぐF-term といった特許分野のオントロジーに対応付けることが可能かどうかは、議論が分かれるところであろう。

ことが不可欠であろうし、先行特許と申請特許の差異の現在の明示的な認識を経ない、End-to-End のシステ認定には、これらの粗いオントロジーだけでは不可能で、ムでの自動運転のシステムが、例えば、図５のような現実世界に見られるような複雑な状況での自動運転まで拡張できるかどうかは、疑問であろう。

当該特許が対象とする分野の知識が不可欠となろう。
また、医療分野への応用では、患者への治療過程を網羅的に収集したデータベースがあれば（この仮定自体が産業技術総合研究所人工知能研究センターでは、例え大きな仮定である）、それに基づいて、所与の患者へのば、展示会会場のように多くの人がロボット周辺に存在治療法を選択する End-to-End のシステムも可能といするような状況下での自動走行のロボットの研究を行っう主張もある。ただ、患者の状態の明示的な理解を経ずてきた。このような自動走行ロボットでは、おかれた周に、治療手段を決定する人工知能システムの適用範囲は辺環境や周辺の人間の存在、移動可能なルートなどを明極めて限定されよう。医者や患者に対して、治療手段の示的に認識し、それをモデル化することで、人間のよう選択の理由を説明する機能が不可欠であり、この説明機な他の移動体の動きを予測する必要がある（図６）。

能の実現には、End と End を結ぶ中間段階に、状況の我々は、自動運転の場合においても、周辺状況が複雑明示的な認識が必要となる。

化、多様化すればするほど、End-to-End のシステムにデータに基づく人工知能、特に、End-to-End を機械は限界があり、おかれた状況の明示的な理解と解釈が必学習で直接結ぶというパラダイムには限界がある。図３

要になるだろうと考えている。

で、人工知能の基盤技術に、機械学習とともに、オントロジーやシミュレーションの技術を置いた理由である。

7 特許審査と人工知能
現在の人工知能に対する期待には、本質的に性質が異8 産業界、実務者との連携なる様々な期待が入り混じっている。人工知能への期待

現在の人工知能研究は、知能研究のための人工知能研として頻繁に取り上げられる自動運転は、状況を認識し究から、実世界の問題を解決するための人工知能技術のその結果を行動に瞬時に移すこと、この自律的な判断と研究に向かっていると考えている。人工知能研究者が単行動の結合を人工知能で実現しようとするものである。

独で研究できる時代から、解決すべき課題をもつ分野の確かに、このタスクは、状況に合わせた適切な行動の技術者、実務者との共同が不可欠となっている。特許審選択という人工知能の典型的な例になっている。経験の査官や知財管理者の仕事を軽減するための人工知能を実ある運転者の行動選択は、いわば自動化された反射行動現するためには、特許審査官や知財管理者との共同作業の側面が強い。自覚的な思考が強く関与するタスクではが不可欠である。

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19:44:27人工知能の技術は、知的な能力を代行するための技術特別寄稿である。このためには、代行すべき知的な能力の実態を把握することが不可欠となる。
また、前節で述べたように、現在の人工知能研究は、多様な技術を集積することが不可欠である。筆者は、自然言語処理や自然言語理解の研究からテキストマイニングへと研究を進めてきた。現在、テキストマイニングの技術を開発しようとすると、大規模なテキスト集合を処理するための分散並列処理の技術、大規模テキストに基づくモデル構築を行うための機械学習の技術、テキストが持つ構造を取り扱う言語処理の技術、テキストや著者の間の相互関係を取り扱う大規模グラフ処理の技術などの集積が必要となる。
大学をはじめとする日本の研究機関には、このような技術の集積を作るための体制を持っていない。日本の人工知能の研究者や技術者が個々の技術や理論の理解には深い造詣を持ちながら、日本全体としてスケール感とインパクトがある研究開発ができていない原因である。
産業技術総合研究所の人工知能研究センターは、このような技術やデータの集積点となることを目指して設立された。今後、様々な研究機関、産業界との連携を積極的にすすめていく予定である。協力と支援をお願いした
い。

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