人工知能‌の現状とこれからの展開

誠

二

グラフの縦軸は期待度、横軸は時間の流れを表し

田

ただいま御紹介にあずかりました国立情報学研ています。期待度は、その技術が社会的にどれぐ

山究所の山田と申します。今日は、「人工知能ＡＩ

らい期待されているかを示しており、低いところ

からスタートして徐々に高まり、ピークに達したの現状とこれからの展開」についてお話しします。

後、急速に低下します。ガートナーは、ピークのところを「『過度な期待』のピーク期」と呼んでジャパンブランチが、「ハイプ・サイクル」とい毎年、ガートナーという調査・コンサル会社の待度が底を経て再び上昇する時期は、「啓蒙活動も、かなり悪意のある表現のように感じます。期

下する時期を「幻滅期」と呼んでいます。いずれ

一、第三次ＡＩブーム

う技術の盛衰を表したグラフを公表しています。

期」から「生産性の安定期」に当たります。技術

います。また、期待度がピークを過ぎて急速に低

最新版は二〇一八年版で昨年一〇月に出ました。

― 1 ―

A
I

が社会インフラとして定着し成就する時期です。

ハイプ・サイクルに反映されています。

いる企業がたくさんあります。このような状況が（人工知能ＡＩとは？）二、人工知能ＡＩとは何か

実際には、そこに至るまでに多くの技術が消えてなくなります。
一〇年ほど前から第三次ＡＩブームが始まりました。ＡＩは、二年前にピークのところにありましたが、昨年一〇月にはピークから少し落ち始め

ＡＩとは何かについて、少しだけ大学の講義めせばよいと言っても、目的がはっきりしないまま

そのうちに満杯になります。要らないデータは消されました。しかし、記憶容量は有限ですので、と考えて、目的もわからずに大量のデータが収集

関しては、ともかくデータをたくさん取ればよい

きな注目が集まっています。特にビッグデータに底にあります。近年、ＩｏＴやビッグデータに大回帰分析や主成分分析などの統計手法を使ったとはあまり関係のない内容のものです。例えば、記事が載りますが、そのうちの半分ぐらいはＡＩます。その証拠に、毎日、日経新聞などにＡＩのいます。ただし、ＡＩの定義はかなり揺らいでいす。「人工知能」という日本語訳はよい訳だと思の頭文字を取ったものでArtificial Intelligence

ま ず、 基 礎 の 基 礎 で す が、 Ａ Ｉ と い う の はいたお話をします。

集めておりますので、どれが要らないデータなのサービスが、「ＡＩを導入したサービス」としてに落ちており、ビッグデータはさらにその先の谷かがわかりません。大量のデータを抱えて困って― 2 ―たところに位置しています。ＩｏＴはＡＩより先

第59巻第10号
証券レビューそれがＡＩかどうかに関しては、研究者の間でもダートマス会議から始まっています。発起人は、

Ａ Ｉ は、 一 九 五 六 年 に ア メ リ カ で 開 催 さ れ た（ダートマス会議）

かなり意見が分かれています。このため、世間一マービン・ミンスキー、ジョン・マッカーシー、

紹介されているような例が多いように思います。

般で見方が揺らぐのは当然で、しばしば誤解、誇クロード・シャノンなどの情報理論、情報工学の大家たちです。ここからも、プログラムでＡＩを張、拡大解釈が行われているのが実情です。
そのような中で、コンセンサスがあると言える言えませんが、特徴的なのは「コンピュータ上に語が含まれています。このため、完璧な定義とは的な処理」とは何を言うのかなど、二つの未定義「人間並み」とはどの程度のことを言うのか、「知に実現したもの」という定義です。この中には、「ＡＩは新しい技術ではないのか」と言う人もいる技術だと言えます。若いエンジニアの中には、ルもなかった時代です。ＡＩは、古くて歴史のあ

存在していません。ウェブもなければ、電子メーがあります。六〇年前にはまだインターネットは

それから数えますと、ＡＩには約六〇年の歴史

作ろうとする発想があることがわかります。

実現したもの」という点です。ここから、ＡＩとしかし、ＡＩは枯れた技術ではありません。こますが、そのようなことはありません。

ものを指していることがわかります。まずはこのこで、「枯れる」とは、やれることは全部できては、コンピュータ上でプログラムとして作られた

点を押さえておいていただければと思います。

しまって、これ以上やることがないような、コモ― 3 ―のは、「人間並みの知的な処理をコンピュータ上

人工知能 AI の現状とこれからの展開

はそのような状況にはなっていません。つまり、ディティ化した状況を指しています。現状、ＡＩ

ＡＩ」は難しいからです。

は、「弱いＡＩ」の方に流れてきています。「強いい Ａ Ｉ 」 を 目 指 し て い ま し た。 し か し、 そ の 後（シンギュラリティ）

できることはごく一部でしかなく、できないことが山のように残っているというのが、ＡＩの現状です。

最近、「強いＡＩ」の復権という形で、汎用人す。要するに、人間並みに何でもでき、一部につアトム」のようなロボットを作ろうとする立場でお話しし ます。「強いＡＩ」とは、 例えば「鉄腕ここで、「強いＡＩ」と「弱いＡＩ」についても、 そ れ な り に こ れ を 志 向 し て い る 人 が い ま す

出 現 す る 転 換 点 を 指 し て い ま す。 研 究 者 の 間 にた、シンギュラリティとは、人間を超えるＡＩが知能とは何でも解決するＡＩを指しています。まギュラリティが一部に流行っています。汎用人工工 知 能（ Artificial General Intelligence）やシン

いては人間を超えるようなＡＩを実現しようとすし、ビジネスサイドでは、このような考え方の信リティが到来するとの見方は噴飯物であると言えます。なぜなら、人間にとって簡単にできること― 4 ―（強いＡＩと弱いＡＩ）

るものです。「弱いＡＩ」とは、そこまでは行か

奉者がかなり多いように思います。

な Ａ Ｉ を 作 ろ う と す る 立 場 で、 工 学 的 な 視 点 に立った考え方です。
過去を振り返りますと、最初、多くの人は「強しかし、ＡＩの研究者から見ると、シンギュラ

なくても、人間の知的な作業をサポートするよう

第59巻第10号
証券レビューケーションは完全にはできません。できているとに対し、ＡＩにはこのような音声によるコミュニ

コミュニケーションをとることができます。これば、言語が同じであれば、人と人は普通に音声ででは、人間がその場で判断しなければならないこ

いのか微妙なケースもあります。このような世界ることもあれば、破られているのか破られていな

ルがあってないようなものです。ルールが破られ他方、人間が暮らしている現実の世界は、ルーるようになりました。

発表している会社や大学がありますが、それは、とがたくさんあり、今のところ、ＡＩはほとんどの ほ と ん ど が Ａ Ｉ に は で き な い か ら で す。 例 えあくまでもごく限られた範囲で人間並みのコミュ無力であると言えます。

決まっており、ルール以外の局面がありえない世います。このような閉じた世界、つまりルールがます。囲碁も同様で、アルファ碁は人間に勝ってこのところＡＩが人間に勝つようになってきてい〇年前にＡＩが人間に勝っていますし、将棋でもは、ＡＩは人間を超えています。チェスでは、二ムが挙げられます。チェス、将棋、囲碁において人間並みにできるものの典型的な例としてゲーうことにもなりかねません。ＡＩは、しっかりしは、学術的、技術的、社会的に忘れ去られてしま

評 価 に つ な が る た め で す。 結 果 的 に、 そ の 技 術

マイナスの方向に振れて、その技術に対する負のら、現実が明らかになったときに、期待が一気にこ れ は あ ま り よ い こ と で は あ り ま せ ん。 な ぜ な

しては、まだ過度な期待が続いている状況です。

過大評価されていると申し上げました。ＡＩに関先ほどハイプ・サイクルの上の方にある技術は― 5 ―ニケーションがとれているだけのことです。

界では、ＡＩは人間並みの結果を出すことができ

人工知能 AI の現状とこれからの展開

た基盤を持った技術ですので、もしそのようなことになるとすれば非常にもったいないことです。
ＡＩをきちんと残していきたいというのが研究者としての願いです。

三、ＡＩの簡単な歴史

ＡＩの六〇年の歴史の中で、概ね二〇年周期で常に歴史のある技術であると言えます。

（第二次ＡＩブーム）

第二次ブームには、日本が強くコミットしていました。通産省（当時）が莫大な予算を注ぎ込んで推進した、一〇年国家プロジェクトのＩＣＯＴ（ 新 世 代 コ ン ピ ュ ー タ 技 術 開 発 機 構 ） に、 コ ン

ピュータ関連の日本メーカーのほぼ全てが優秀な

若手研究者を出向させました。その結果、何が生まれたのかについては賛否両論がありますが、少なくとも人材が育ったのは確かだと言われていま三回のブームがありました。
第 一 次 は 一 九 六 〇 年 代 で、 先 ほ ど 申 し 上 げ た

この頃、多数のエキスパートシステムが作られす。ちなみに、そのときに育ったエンジニアの約れました。パーセプトロンとは、ディープラーニました。例えば、医師の診断の際の思考をシミュ

ダートマス会議のあたりから起きたブームです。

ングのベースとなるニューラルネットワークの最レートして、機械に人間の代わりをやらせようと九九％は、今、大学の先生をしています。

も基本的なモデルです。ディープラーニングの基する研究が行われました。ルールベースと言われこのブームの時期にパーセプトロンの研究がなさ

礎的な研究は一九五〇年代から始まっており、非― 6 ―（第一次ＡＩブーム）

第59巻第10号
証券レビューるかに速く正しい推論ができるはずでした。

高速かつ並列で推論を進めますので、人間よりはＣ」から「ＡならばＣ」という推論を行います。

て、 機 械 は 自 動 的 に「 Ａ な ら ば Ｂ 」「 Ｂ な ら ばいったルールをたくさん入力します。これを受け

ま す が、 ま ず「 Ａ な ら ば Ｂ 」「 Ｂ な ら ば Ｃ 」 とる新しい知見であると言えます。

行ったことによって明らかになった、人間に関す

こ と で す。 こ の 点 は、 一 九 八 〇 年 代 に Ａ Ｉ が 流

トシステムを作ろうとしなければわからなかった

かってきました。このようなことは、エキスパー

れはこうだ」ということがたくさんあることがわ

ところが、専門家にインタビューを行い、そこまり「暗黙知」です。体の動かし方など、スキルした。これは、言語化できない無意識の知識、つせないルールがたくさんあることがわかってきま

ピュータに載せようとしても、専門家から聞き出Ａを中心にいろいろな応用が始まり、ブームはいす。ここから、米国のＩＴ企業、いわゆるＧＡＦ

プラーニングが圧倒的なトップで優勝したことでた。きっかけは、あるコンペティションでディー

二〇一〇年頃から第三次ブームが始まりまし（第三次ＡＩブーム）の領域がまさにそうです。例えば、自転車の乗りまだに続いています。

ます。ディープラーニングは、日本では「深層学か、わかっている方はほとんどおられないと思いデ ィ ー プ ラ ー ニ ン グ と 言 っ て も、 何 が 深 い の方を説明せよと言われても、うまく説明できません。 ま た、 誰 も が 二 足 で 歩 い て い ま す が、 ど う
やって歩いているのか説明するのは困難です。
医師の診断も同様で、「何かわからないが、こ― 7 ―で聞き出したルールをプログラムに書いてコン

人工知能 AI の現状とこれからの展開

深いことを意味しています。深い構造を持っておるという意味ではなく、ネットワーク構造の層がり、ディープラーニングとは、深いことを学習す習」と呼ばれています。この訳は秀逸です。つまなったことで第三次ブームが始まったわけです。

の に な っ て き ま し た。 機 械 学 習 が 使 え る よ う にが経験から学ぶ、いわゆる機械学習が実用的なもろうようになりました。この結果、コンピュータ

うになりました。加えまして、膨大なデータがそ

四、第三次ＡＩブームの特徴（機械学習）

ランスダクティブ学習」など、一〇〇や二〇〇は師なし）クラスタリング」「半教師あり学習」「ト師あり）分類学習」「行動学習（強化学習）」「（教習にはさまざまな種類があります。例えば、「（教機械学習について簡単に御説明します。機械学（機械学習の内容）

りますので、深いことを学習できるようになれば

第三次ブームの特徴を一言で表しますと、ビッが可能になったことです。昔は、一つの学習をす

果的に機械学習（マシンラーニング）を行うこと

は、人間が答えを教えるものです。教師は基本的「（ 教 師 あ り ） 分 類 学 習 」 で す。「 教 師 あ り 」 とその中でも、よく使われ、研究されているのはあります。

るのに一ヶ月ほどコンピュータを回さなければなには人間です。なぜなら、人間だけが正解を知っ

グデータと計算機パワーの高速化が相まって、効らなかったのが、今や五、六時間の作業で済むよ― 8 ―よいのですが、実際にそうなっているのかはよく
第59巻第10号

わかりません。

証券レビュー

中に猫の写真が何枚あるのか知りたくなったとの写真を一年で五〇〇〇枚撮ったとします。その学習です。例えば、犬と猫を両方飼っていて、そているからです。「分類学習」とは、分類を行うて研究者がしのぎを削っています。

な計算法が提案されており、その良し悪しを巡っ究者はこのことを日夜考えているわけです。膨大す。いかに速くよい関数を探すか、機械学習の研き、ＡＩが猫と犬の写真を分類してくれたら楽に（教師あり）分類学習では、「正解ラベル」が付

トベクターマシン（ＳＶＭ）と呼ばれる方法があ

統計的な計算で判別関数を学習させる、サポー（統計的機械学習の例）

い た「 訓 練 デ ー タ（ ラ ベ ル つ き デ ー タ ）」 を 基ります。正確には、最適化問題に帰着させて判別― 9 ―違いありません。

に、猫と犬の違いを際立たせるような関数を探し

黒丸と白丸という二種類のデータがあるとしま

関数を解くものです。

す。黒丸が犬の画像、白丸が猫の画像であるとしなのは一次関数で、というものです。ａy=ax+bます。この線は、直線ではなく曲線でもよいのでという傾きとｂという切片がわかれば線が引けま

ＡＩが判別関数を探すとき、簡単なものから始すが、まずは最も簡単な直線から考えます。これて、その間に線を引いて左右に分けることを考え

め て、 徐 々 に 複 雑 な も の に 範 囲 を 広 げ て い き ま

それでは、どこに直線を引けばよいのでしょう

が、先ほど申し上げた判別関数です。

ますので探索しなければならない範囲も広がります。複雑な関数になりますと、係数や次数が増えす。これをｎ次元に拡張したのが超平面です。

ていきます。それが「判別関数」です。最も簡単

人工知能 AI の現状とこれからの展開

す。人に聞きますと、ほとんどがその真ん中に直の間に、マージン領域と呼ばれる領域が存在しまです。しかし、人間は学習しています。例えば、作られています。数学的に答えが出ればよいわけ

ＳＶＭは、人間の頭の働きを全く考慮しないで（ニューラルネットワーク）

線を引こうとします。ＳＶＭの論文では、そうし昨日は飲み過ぎたから、今日は酒を控えようと考か。黒丸が集まった領域と、白丸が集まった領域

た人の直感が数学的にも正しいことが証明されてえるかもしれません。あるいは、何年か前、ある

実際に役に立っています。理論的にきれいなアルされた結果がよいため、いろいろな分野で使われが高速で得られる方法が開発されています。学習ません。この計算に当たっては、優れた判別関数

次に、直線の傾きと切片を計算しなければなりはないでしょうか。

できませんが、うまくいっている場合も多いのでなタイプの学習をしているわけです。結果は保証せん。タイムスパンはさまざまですが、いろいろた状況の今も同じ株式を買おうとするかもしれま

状況である株式を買ったら値が上がったので、似し、今もよく使われています。

いまで、研究者は盛んにＳＶＭを使っていました

す。ディープラーニングが現れる二〇一〇年ぐらが、 こ の 場 合 は こ れ が う ま く 行 っ た 例 と 言 え まに、電流が超並列で流れています。これを、あるます。あたかも導線でつながった電子回路のよう神経細胞があり、その細胞の間に電流が流れてい人間の脳には一〇億個から一〇〇億個ぐらいの種の計算を行っている状態と捉えて、同じような― 10 ―います。

ゴ リ ズ ム で も、 よ い 結 果 が 出 る と は 限 り ま せ ん

第59巻第10号
証券レビューネットワークとは脳の神経回路網のことです。

接に結びついた研究分野です。なお、ニューラル

ワークと呼ばれる考え方で、脳科学や生理学と密う発想が生まれました。これがニューラルネット

メカニズムで機械学習ができるのではないかといは、導線に当たるところについている可変抵抗をします。ニューラルネットワークの基本的な発想ある閾値を超えたら、次のニューロンに電流を流ニューロンは、流れてきた電流を合計し、それがは、隠れ層を経て出力層まで一方向に流れます。

調整することによって、ＡＩに学習させようとす

先のモデルで、出力層の上方に出るのが犬の画ＣＴで神経細胞を撮って拡大しますと、丸い神す。この導線には、重みあるいは抵抗のようなも像、下方に出るのが猫の画像であるとします。あるものです。人間の脳のメカニズムの理解の上にのがついています。つまり、電流が流れやすい導る画像が入力され、先ほどのルールで電流が流れ経細胞からひものようなものが出ています。これ

線と、流れにくい導線があるわけです。加えて、て、上の犬の画像に下の猫の画像より多くの電流成り立っている考え方です。

導線には可変抵抗のようなものが付いており、そが流れたら、入力された画像は犬の画像であると― 11 ―

がシナプス結合している導線とも言えるものでれをひねると抵抗の値が変わることがわかっていを入力したにもかかわらず、猫の画像の方に多く判定されることになります。ところが、犬の画像の電流が流れたら、どこかが間違っていることに）、 出 力 層（
hidden layer

こ れ を 簡 略 化 し、 入 力 層（ input layer）、 隠 れ層（

成 る モ デ ル を 考 え ま す。 入 力 層 か ら 入 っ た 信 号なります。その場合は、間違いを修正し答えが正）からoutput layer

ます。

人工知能 AI の現状とこれからの展開

し く 出 る よ う に、 可 変 抵 抗 を 微 調 整 し て い き ます。この調整は後ろ向きに行われますので、バッ
クプロパゲーション（誤差逆伝播法）と呼ばれています。

あるように思います。

（ディープラーニング）

画像認識においては、ＣＮＮとプーリング層を形で表されます。しかし、ニューラルネットワー

ほどのＳＶＭの学習モデルでは、判別関数は式の言われ、細かい、ローカルな領域の情報を分散的（畳み込みニューラルネットワーク）とNetwork

れ て い ま す。 Ｃ Ｎ Ｎ と は、 Convolutional Neural

ペアで重ねていくという方法が、今最もよく使わ

ク は 重 み の 羅 列 で あ り、 規 模 が 大 き く な り ま すに処理するものです。

脳を解明しようとするときの難しさに近いものが行っていません。その難しさは、脳科学によって研究も盛んに行われていますが、それほどうまく

そこから情報を取り出して、可視化しようというクスになっていてわからないとよく言われます。

ディープラーニングの学習結果は、ブラックボッの た め、 ニ ュ ー ラ ル ネ ッ ト ワ ー ク、 あ る い はような数の配列を見ても、何もわかりません。こ

顔や髪型などは無用ですので、ぼかして認識するう概念を学習するとき、目の前にいる特定の人のも重要な意味を持っています。例えば、人間といす。これは一般化、あるいは汎化と言われ、とて異なっていたりしても、違いがわからなくなりま

違いがなくなり、少々回転していたり、大きさがてぼかすものです。ぼかすことによって、細かい

また、プーリング層は、画像にモザイクをかけ― 12 ―

学習した結果を「学習モデル」と言います。先と、その数は約二億個にもなります。人間がその第59巻第10号
証券レビューという名前で発表されたものと構造的にはほぼ同におられた福島邦彦先生が「ネオコグニトロン」

この方法は、四〇年前、ＮＨＫ放送技術研究所

ますと、屋内環境がこれに当てはまるように思いスがこれに当てはまります。物理的な世界で申し（完全情報）ゲームと言われる囲碁、将棋、チェうな世界でしかうまくいきません。具体的には、界です。今のところ、ＡＩを導入しても、このよ様のものです。ディープラーニングで最もよく使ます。例えば、今、講演会を行っている会議室のことに意味があるわけです。

われているＣＮＮの原型を、日本人が作ったこと

中で起こり得ることは概ね予測可能です。

な車が走ってくるのかを予測することは困難で

たん屋外に出ますと、例えば、どこからどのよう分野です。ＡＩは、屋外環境は不得意です。いっ今申し上げたのとは逆の世界が、ＡＩの不得意（ＡＩの不得意分野―自動運転）

は誇るべき事実ですが、メディアなどではあまり先生です。この世界にはノーベル賞はありません

が、今申し上げたお二人は十分それに値する研究者です。

五、ＡＩの得意・不得意す。

このため、車の自動運転は難しいと考えられます。大手自動車メーカーの自動運転の担当者も、（ＡＩの得意分野）
ＡＩには、得意と不得意があります。ＡＩが得「レベル５（完全自動運転）はファンタジーだ」） で 閉 じ た（
static）世
closed意 な の は、 静 的（

― 13 ―

伝えられていません。もう一人の巨頭が甘利俊一

人工知能 AI の現状とこれからの展開

わ れ て い ま す。 中 国 の 企 業 が「 レ ベ ル ５ が で きと言っていました。レベル３もかなり怪しいと言を導入できる可能性が高いと言えます。

害物がなく静的で閉じた世界ですので、自動運転た」と言っていましたが、おそらくできていない

ＡＩが不得意な分野として注目していただきた（ＡＩの不得意分野―常識）

しかし、自動運転が役に立たないわけではあり

い の は「 常 識 」 で す。 Ａ Ｉ に は 常 識 が あ り ま せでしょう。

ません。得意な環境に限定して使えばよいわけでん。私たちの周りにも常識がない人は確かにいますが、そのようなレベルではありません。常識がす。 屋 外 に も 静 的（な環境があります。一例として地域の巡回バスがゼロなのです。

） で 閉 じ た（
static

挙げられます。今、買い物難民と呼ばれる高齢者界だからです。私の予測では、一〇年経ってもこておりますので、屋外と言っても静的で閉じた世う。なぜなら、巡回範囲が狭く、道もほぼ決まっバスであれば自動化できる可能性が高いでしょ

バスを走らせている地域がありますが、こうしたが増えています。このような高齢者のために巡回す。人間はこのような座り方は決してしません。

「おかしな座り方をしている」と感じるはずで

い ま す。 こ れ を 見 た ら、 一 〇 〇 ％ の 人 が す ぐ にりました。ロボットは、枝の幹に近い方を切ってに座り、その枝をのこぎりで切っている写真が載

国の権威ある学会誌の表紙に、ロボットが木の枝

まず物理的常識がありません。ＡＣＭという米

なぜなら、枝が切れたら自分も落ちてしまうこと

れ以上のことはできないと思います。
なお、空を飛ぶドローンであれば、基本的に障― 14 ―）
closed

第59巻第10号
証券レビューニュートンの運動方程式を解かなくてもすぐにわが イ メ ー ジ で き る か ら で す。 人 間 で あ れ ば、によって言葉遣いに注意が必要です。

ラ、アカハラなどと受け止められないよう、相手

ペ ー パ ー を 載 せ て 振 り ま す と、 テ ィ ッ シ ュ ペ ー

ターも一緒に動きます。しかし、軽いティッシュ

タ ー を 置 い て、 左 右 に 手 を 振 り ま す と、 ポ イ ン

別の簡単な例を挙げますと、手のひらにポイン

膨大で、実際には非常に難しいことがおわかりいことをしようとしても、インプットすべき内容がいくことができません。しかし、仮にそのような読めない、常識がないと言われて、社会に入ってわります。これを全てＡＩに教えないと、空気が言ってはいけない言葉は、時と場所によって変パーは落ちてしまいます。人間の場合は、運動方

ただけると思います。

らない言葉があるでしょう。あるいは、民間企業のように、聴衆が金融関係者の場合に言ってはな

集というものがあります。例えば、今日の講演会

ＡＩには社会的常識もありません。ＮＧワード

見て、「コマドリが写っている」と確信度九九・

ディープラーニングで学習したＡＩは、この絵をた 絵 の よ う に し か 見 え ま せ ん。 し か し、 あ る

す。人の目には、単に細かい点をランダムに打っ

ディープラーニングＡＩを騙す写真がありま― 15 ―かることが、ＡＩにはわからないわけです。

程式を解くまでもなく、すぐにこのことがイメーの方の前で、競合他社を褒めるようなことは避け

七％で答えました。もしこれを見て、鳥が鮮明に（ディープラーニングＡＩを騙す画像）

た 方 が よ い で し ょ う。 ま た、 セ ク ハ ラ、 パ ワ ハ

物理的常識がありません。

ジできます。しかし、ＡＩの場合は、このような人工知能 AI の現状とこれからの展開

方がよいかもしれません。人の目にコマドリと見見えた方がおられたら、脳関係の病院に行かれたな形をしているのではないでしょうか。人間であの顔とは見えず、むしろ、ランダムドットのようあります。それは、おそらく、人間の目には人間ことは決してありません。セキュリティを確保す

えるようなことは、それぐらいあり得ないこととこの写真は、ＡＩをだまして、ＡＩが鳥と認識るためにＡＩ技術を使おうとしますと、ＡＩが簡れば、顔以外の画像を見て本人と認証するようなするような画像をわざわざ作ったものです。ここ

単にだまされてしまう可能性があることに十分留言えます。

で申し上げたいのは、ディープラーニングの性能

六、ＡＩで変わる社会

意しなければなりません。

合があるということです。常にそうとは言えませんが、この例に当たるようなものを見つけようとＡＩの画像認識はいろいろなところで社会導入（医療分野）

最近、顔認証によってサインインするスマート

されており、特に医療分野での利用が注目されて思えば、見つけることは可能です。

フォンが出てきています。そこでは、ＡＩが使わ

こ れ ま で は、 医 師 が 内 視 鏡 を 使 っ て 目 視 で ポいます。

らゆる人の顔にマッチするような顔、つまり、マリープを見つけたら、それを生検に出して、悪性れておりますので、ひょっとすると、世界中のあスター顔とでも言うべきものが作られる可能性が― 16 ―

は上がっていますが、ＡＩは、人間が行っている認識とは異なったやり方で画像を認識している場

第59巻第10号
証券レビュー

を見つけることはそれほど簡単ではありません。

検診であれば胃以外のものが写ることがないためこの分野でＡＩの活用が可能になるのは、胃のこのため、この分野でもＡＩの活用が進んでいま

そこで、これをＡＩにやらせようという研究が進です。ここでは、鳥が写真に写るようなことは決であればがん腫瘍、良性であれば単なるポリープ

め ら れ て い ま す。 ポ リ ー プ が 写 っ て い る 画 像 としてありません。これは静的で閉じた世界です。

す。

写っていない画像を分類するものですから、先ほＡＩの活用に当たっては、限定することが非常にと診断してきました。医師にとっても、ポリープ

どの犬の画像と猫の画像を分類するのと原理的に重要になってきます。

に増えると言われています。また、人間がやりましているのが実情です。今後は、撮影枚数が大幅で診断するわけですが、担当する医師の数が不足

か、一瞬のうちに判断しなければなりません。今です。戦場では、目の前に現れた人を撃つかどうにおける意思決定の支援にＡＩが利用されること

これに関連して好ましくないと思うのは、軍事― 17 ―

は同じです。
また、ＣＴ画像やレントゲン画像でも同様のこ（その他の有望な応用分野）

その他、会計関連や、意思決定の支援分野にＡすと見落としが避けられず、単純作業の繰り返し

後は、敵か味方かを判定するのはＡＩに任せて、Ｉの活用が広がっていくことが考えられます。

が嫌になって離職の呼び水ともなりかねません。

像が撮影されます。それを放射線科の医師が目視検診を受けますと、一人で五〇枚ぐらいのＸ線画とが可能です。定期健診でバリウムを飲んで胃の人工知能 AI の現状とこれからの展開

との是非はこれからどんどん議論されることにな

ことが起こりうるかもしれません。そのようなこ撃つことも含めて全てをロボットに任せるような人間は撃つだけになるかもしれません。さらに、ようになるためです。

ロールできれば、販売価格もコントロールできるかが大きな課題になっています。生産量をコント

バラバラであるため、いかに収穫高を均一化する

物 工 場 の よ う な 完 全 に 管 理 さ れ た と こ ろ、 つ ま

農業の中でも、液体だけで土を一切使わない植

最近、インダストリー四・〇という言葉が使わり、静的で閉じた世界では、ＡＩを活用することるでしょう。

れるようになりました。これは、簡単に申します

他方、これまで屋外でＡＩを活用することは非が可能です。

ものです。いろいろな手法がありますが、ＡＩの常 に 難 し い と 考 え ら れ て き ま し た。 し か し、 最も う 一 つ の Ａ Ｉ の 導 入 例 と し て、 精 密 農 業

メラから畑全体を撮って、その画像を解析するこした。それが、近年、ドローンに載せた特殊なカを計測するには、人間が現場に行く必要がありま― 18 ―と、工場全体を半自動化して最適化しようとする

活用になじみやすい分野と言えるのではないかと

近、屋外でのＡＩの活用が進む兆しが見えてきま）の分野を取り上げます。日Precision Farmingす。これまでですと、土の状態や植物の生育状況

本に限らず、世界のどの国でも農業はあまりうまとで、作物の生育ぐあいを把握することができる（精密農業）

くいっていません。畑や田んぼによって収穫高が（し た。 リ モ ー ト セ ン シ ン グ の 活 用 に よ る も の で思います。

第59巻第10号
証券レビューようになりました。これがリモートセンシングでます。

て、日本でも、精密農業が広がってほしいと思い

七、ＡＩと協働する未来社会に向けてす。それを基に、ＡＩを活用して、どの畑に、いつ、どれぐらい肥料を与え農薬を散布すればよいのかが計算できるようになりました。さらに、肥料や農薬の使用を抑え、まちまちだった収穫高をそろえることも可能になってきています。アメリ（ＡＩリテラシー）

増 え て い ま す。 ま た、 イ ス ラ エ ル の Ａ Ｉ ベ ン

近年、田舎に引っ越して農業に従事する若い人が業はなかなか進まない可能性があります。なお、

ため、この点が改革されないと、日本では精密農

せん。リモートセンシングはマスでないと難しい

小さく、フランスの一〇分の一ぐらいしかありま

日本の場合、農家一戸当たりの所有農地面積がえられているのはＡＩのアルゴリズムで、ＡＩのＡＩの授業が行われています。しかし、そこで教

今、大学の工学部情報工学科では、必ず一つははＡＩリテラシーが非常に重要になってきます。

データサイエンティストとも近いのですが、今後

私 ど も は「 Ａ Ｉ リ テ ラ シ ー」 と 呼 ん で い ま す。

有効なのかなどについて目ききができることを、か、あるいは、使える場合には、どのＡＩが最も

ＡＩが目の前の課題に使えるのか使えないの

チャーがわざわざ日本に来て営業を行っていると使い方はほとんど教えられていません。現状は、市場は一兆円規模になると言われています。

も 聞 い て い ま す。 こ う し た 新 た な 動 き が 相 ま っ― 19 ―

カにおける試算によれば、二〇二三年に精密農業

人工知能 AI の現状とこれからの展開

います。

こでも、ＡＩと関係のない先生ばかりが集まって大学院を整備しようとする動きもありますが、そえられていないわけです。新しくＡＩに特化した使えるのかを知りたいはずなのに、全くそれが教る人は、ＡＩの中身より、今の課題にＡＩをどう近い状況ではないかと思います。授業を聞いていいで、延々とエンジンのメカニズムを教えるのに自動車教習所において、自動車の乗り方を教えな

は、自分の会社や部署でやっている仕事のうち、よりますと、レポートで本当に言いたかったこと指摘したものに過ぎないということでした。彼に事がＡＩによって代替される可能性があることをな条件が全てそろった場合に、最大で四九％の仕になくなると決めつけたものではなく、いろいろすと、このレポートは、四九％の人の仕事が完全

しかし、この研究に参加した研究者の話を聞きまるというショッキングなレポートを出しました。

第59巻第10号と育てなければならないことを強調したいと思い

改めて、ＡＩリテラシーを持った人材をきちん

ま り、 今 の 働 き 方 に 警 鐘 を 鳴 ら そ う と し た も のて働いた方がよいということだったようです。つどの部分がＡＩによって代替できるのかを意識しだったわけですが、結果的に、どんどん拡大解釈

授と野村総研の研究者が共同研究を行い、将来、三年ほど前、オックスフォード大学のある准教とはほとんど考えられません。シンギュラリティ

る仕事が丸ごとＡＩによって代替されるようなこ

私も、その意見には全く賛成で、人がやっていされて広がっていきました。

日本の労働人口の四九％の仕事がＡＩで代替され（ＡＩが人間の労働を再定義）ます。

証券レビュー― 20 ―

どの部分なのかを考えないと、組織や自分の仕事

仕事の一部はＡＩによって代替されます。それがで、仕切りのある鍋に入れる作業です。おでんにとって難しいのは、おでんの具をトングでつかん

中 で も、 お で ん の 仕 込 み が 典 型 で す。 Ａ Ｉ にきない仕事です。

を最適化することはできません。そうした意識ははいろいろな具がありますが、特に豆腐が難しいと同じぐらい考えにくいことです。ただし、人のぜひ持っていただきたいと思います。

ように思います。人間であれば、豆腐の重心を外さ ず に つ か む こ と が で き ま す。 し か も、 落 と さ― 21 ―（ＡＩが人間の仕事を代替？）

ず、めり込むこともないような、適度の力でつか

アマゾンの倉庫はほとんどが自動化されていま具体例としてコンビニ店員の仕事に着目しま

受 け 取 り・ お 届 け、 商 品 の 発 注、 お で ん の 仕 込

すが、棚にある商品をつかんで箱に入れる作業、むことができます。しかし、ＡＩにとっては、こみ、中華まんなどの販売、床・トイレ・駐車場のつまりピッキングの作業はまだ人間がやっています。ウィキペディアによれば、コンビニの店員の清掃、ごみ処理など、枚挙に暇がないほど、細かす。苛酷な作業ですので、できればロボットにやうした人間にとって何でもないことが難しいので

い多様な仕事から成っています。この中で、商品らせたいところですが、まだできていません。つ

仕事は、レジ打ちの他にも、商品の品出し、タバの品出し、おでんの仕込み、床・トイレ・駐車場

かむという子供でもできるような作業ができないす。

の清掃、ごみ処理は、少なくとも今のＡＩにはでコ、切手・収入印紙などの販売、宅急便の荷物の人工知能 AI の現状とこれからの展開

わ け で す か ら、 Ａ Ｉ は ま だ ま だ で あ る と 言 え ます。

（これからのＡＩ）
これからのＡＩと人間の共生の理想形について

強のＡＩよりやや強いようです。

これは、ＡＩと人間が役割を分担し、協調して問題の解決に当たっている状況です。役割分担の仕方にルールはなく、プレーヤーに任されています。実際には、以下の二つのパターンのうちの一は、人間とＡＩがチームを組んでチェスの対戦をチ ェ ス を し て い る の で も あ り ま せ ん。 こ の 場 面

る わ け で は あ り ま せ ん。 パ ソ コ ン の Ａ Ｉ 同 士 が場面です。彼らは、人間対人間でチェスをしてい向かい合って座っています。チェスをやっているが、それぞれパソコンとチェス盤を前に置いて、一枚の写真があります。ここでは、二人の人間ませんが、どちらを選ぶかという点にプレーヤー

らの二つの選択のいずれがよいのかに正解はあり

これは、ＡＩが主で人間が従のケースです。これその中から最終的にＡＩに選択させるものです。

一つは、まず人間が一〇手ぐらいの手を考えて、これは、人間が主でＡＩが従のケースです。もう中から最終的に人間が選択するというものです。

によい手を考えさせて、出てきた一〇手ぐらいの方が選択されるようです。その一つは、まずＡＩしているところです。アドバンストチェス、あるの個性が出るようです。

今のところ、人間とＡＩの混合チームの方が、最なり流行っています。なぜかはわかりませんが、Ｉの望ましい関係と言えるのではないかと思いま

ここで紹介したような関係が、将来の人間とＡ― 22 ―

申し上げます。

いはフリースタイルチェスと呼ばれるもので、か第59巻第10号
証券レビューす。

非常に複雑になっており、これをフレームに埋め込む作業はまだ人間でないとできません。自動車

別の写真に、工場で、人間がロボットにやすりず、それが最も無理のないやり方です。要は、人トがその他の部分をやるという形にならざるを得の組み立て作業は、人間が一部をやって、ロボッ

がけか何かの作業を手とり足とり優しく教えてい間とロボットが仲よくやっていくことが重要に（協調する人とＡＩ）るシーンが写っています。このロボットは、バク

なってきます。

のようなロボットが導入されても、工場の全プロ

もっと普及が進むだろうと思います。しかし、こ入が進んでおり、もう少し単価が下がりますと、ることができます。アメリカの工場ではかなり導ロボットです。一台につき約三〇〇万円で導入す

ボット・インタラクションと呼ばれる分野につな

ト・インタラクション、あるいはヒューマン・ロ

私 ど も の 専 門 で あ る、 ヒ ュ ー マ ン・ エ ー ジ ェ ン

ことが研究テーマとして現れてきます。これが、コミュニティや社会にうまく溶け込めるかというここから、どうすればロボットやＡＩが人間の最後に、会津若松城の日帰りパックツアーのＰ― 23 ―

スターと呼ばれる上半身だけのヒューマノイド型

セスをロボットで置き換えるようなことは無理とがることになります。

もう一つ、自動車について申し上げます。今の自動車はほとんど電子パーツから成っていると言っても過言ではありません。このため、配線が（ＡＩと人間の相互理解）

言わざるをえません。

人工知能 AI の現状とこれからの展開

ＡＩエージェントは、パッケージツアーの説明れを基に予測ができるという意味です。実態の一の「理解」とは、相手のモデルを持っていて、そ

つまり、ＡＩと人間がうまくやっていくためにをする中で、腕をキュッとやる仕草をします。こ面しか捉えていないかもしれませんが、工学的にＲビデオをご覧いただきます。ここでは、人間のの 仕 草 は キ ュ ー ト ジ ェ ス チ ャ ー と 呼 ば れ、 ユ ー

はそれを「理解」と呼んでいます。ＡＩの側からは、相互理解が不可欠だということです。ここで

ザ ー を よ い 気 分 に さ せ る 効 果 が あ り ま す。 た だ

それをやっているのが、先ほどのＡＩエージェン

代わりにＡＩエージェントが説明しています。

し、その効果は、ユーザーの性別や年齢等によっこれについては、今、「説明可能なＡＩ」（ＸＡＩ

とって理解しやすいＡＩが重要になってきます。

ＡＩと人間の相互理解という意味では、人間にトです。

果がありません。
先ほどのＡＩエージェントは、会津若松城に関（））の研究が動き出しております
Explainable AI

する歴史的な説明をうまくやっていました。さらので、今後の進展を期待したいと思っています。

当は、ずっと愚かで、はるかに使える―近未来人

現 在、 拙 著 が 二 冊、 発 売 中 で す。 一 つ は、『 本（情報提供）に、ユーザーをよい気分にさせる仕草をしていました。この二つがそろうと購買意欲が上がることが、社会心理学において明らかになっています。
このＡＩは、自分がこうすれば人間がどうなるかがわかった上で、そうしているわけです。

― 24 ―て大きな差があります。一般的には女性に大きな効果があり、反対に、理系の男性にはほとんど効第59巻第10号
証券レビュー

質問者Ａのお話が出まExplainable AI

工知能ロードマップ』で、もう一つが、小野哲雄

したが、これはどれぐらい現実性があるのでしょ最後に北海道大学教授との共著の『マインドインタラク
うか。

国立情報学研究所では、共同研究、技術顧問、う と す る 研 究 が あ り ま す。 簡 単 に 申 し 上 げ ま すて、ディープラーニングの学習結果を可視化しよＡＩ学者が考える《ココロ》のエージェ

ション
山田

学術指導を希望される方を随時募集しています。

と、画像のどのあたりを見て分類できているのか研究が始まったのは四年ほど前からです。

ント』です。特に前者は簡単に読めますので、御幾 つ か の や り 方 が あ り ま す が、 大 き な 動 き と し研究成果の社会還元という趣旨で行っているもの

をヒートマップで表そうとするのが今の主流で― 25 ―

興味があればぜひお読みください。

ですので、御興味のある方がおられましたら、ぜす。もう一つ、自然言語で文章として説明を生成するところにも切り込みつつありますが、今のとひお申し出いただければと思います。
以上です。（拍手）ころ、きちんとした形ができているわけではありにどの程度の実用
Explainable AIません。なお、

今日は、ＡＩについてわかりやすく

増井理事長

性があるのかはよくわかりませんが、分野によっろはあるように思います。

ては、一定のところまで行けば十分だというとこの 機 会 で す の で、 御 質 問 等 が あ り ま し た ら ど う

質問者Ｂ

今のＡＩに得意不得意があることはよぞ。

若干お時間を残していただきました。せっかく御説明いただきありがとうございました。

人工知能 AI の現状とこれからの展開

くわかりました。新聞などでは、量子コンピュー会はこのあたりで終わらせていただきたいと思い

増井理事長

そろそろ時間ですので、今日の講演タの研究が進められていると言われますが、それます。

せいじ・国立情報学研究所教授）
人工知能学会前会長・顧問

がとうございました。（拍手）山田先生、わかりやすい御説明をいただきありによって爆発的にハードの性能が上がったら、世まず申し上げたいのは、計算は無限には速界はさらに大きく変わっていくのでしょうか。
山田

（やまだ


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くならないということです。仮に速くなったとしました。常識を教えようとしますと、インプット

すべき情報は膨大で、そもそもどれだけあるのかさえわかりません。どれぐらいのスピードで計算できるコンピュータがあればよいのかも、見積りさえできない状況です。ある種の最適化問題は別にして、量子コンピュータの恩恵を直接受けられる分野はそれほど多くないのではないかと思います。

本稿は、令和元年九月二日に開催した講演会での講演のても、今のＡＩで難しいとされている問題と比べ

（要旨を整理したものであり、文責は当研究所にある。 ）えば、先ほどＡＩには常識がないというお話をしますと、まだまだ遅いと言わざるをえません。例

第59巻第10号
証券レビュー

人工知能 AI の現状とこれからの展開

山

田

誠

二

氏
略

歴

1989年大阪大学大学院博士課程を修了後、同大学助手、講師、1996年東京工業大学
大学院助教授を経て、2002年より現職。専門は人工知能，HAI ヒューマンエージェ
ントインタラクション。ここ10年の研究テーマは「人間と協調する人工知能」であり、現在 HAI、IIS 知的インタラクティブシステムを中心に様々な研究プロジェク
トを推進中。人工知能学会前会長・顧問。

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