SS研合同分科会 2016

講演

富士通の人工知能 Zinraiの概要と適用事例
2016年10月28日
株式会社富士通研究所
知識情報処理研究所 主管研究員
土屋 哲

人工知能(AI)の動向

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最近の人工知能の話題
画像認識

YouTubeの1000万枚画像データからヒトや猫の顔を高い精度で認識
出典：NY Times

DeepFace: 4030人、440万の顔画像から人と同等精度の顔認証（97.25％、人間は97.53％）

タスク特化型AIでヒトを超えるパーソナルロボット
感情認識型パーソナルロボット”Pepper”の発売開始

出典：
IBM

出典：Softbank

クイズチャンピオンに勝利自動走行車
112万㎞無事故の自動走行車
時速200kmの試験運転に成功

出典：国立情報学研究所
出典：Google

囲碁で世界チャンピオンに勝利 出典：DeepMind
2

東大合格を目指す

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実応用へも急速に広がりつつある GoogleがDeepMind (AlphaGo)  欧州の業界団体が、自動運転の技術でデータセンターをトラックを隊列走行させて、40%省電力
欧州横断に成功
1時間後の気候や設備の稼働状況を予測し、冷却設備の運用を細かく調整
出典：Google

最も効率的な70km/hで、車間距離も短く安定走行。
現状の25％コストで、運送能力は2倍に
出典：EU Truck Platoon Challenge

 戦闘機AIが、模擬空中戦でベテランパイロットを打ち負かす
Psibernetix社のAIシステム「ALPHA」が、シミュレーターで行われた複数回の模擬戦闘で、元米空軍大佐のベテランパイロットを打ち負かした
Deep Learningではなく、ファジイ論理を使用し、人が瞬きする250倍以上の速さで状況に応じた戦術をはじき出せる
出典：Psibernetix

3

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AIがもたらす市場インパクト

4

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AIが産業構造を変える

5

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歴史を振り返る1950

1960

1970

19801990

2000

2010

プロジェクト★AI命名【’56】（ダートマス会議）★脳科学PJ設立★AI失敗報告 ★巨大AI PJ設立

（ライトヒル）【’73】 （日ICOT’82, 米MCC’83, 英Alvey’84）

システム★チューリングテスト ★対話ELIZA★診断MYCIN ★DEC社R1
開発【’64】
開発【’73】【’82】
提唱【’50】★日本版Siri【’12】★チェスDeepBlue ★Watson
勝利【’97】
勝利【’11】

パラダイム★パーセプトロン開発【’62】★Lisp開発【’58】（BRAIN Initiative,Human Brain）★逆伝搬学習法【’86】★Prolog開発【’72】 ★ベイズネット開発【’88】★Deep Learning
脚光【’12】

探索・演繹推論の時代

知識獲得の時代

機械学習の時代

第1次AI

第2次AI

第3次AI

トイプロブレムは解けても実用上の問題はほとんど解けずに、冬の時代へ

専門家の知識を機械に教えこもうとしたが、それ自体が極めて難しく、冬の時代へ
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第2次AIと現在のAIの違い『ビッグデータ×計算機パワー×機械学習アルゴリズム』により、データから知識を自動的に獲得できるようになった
これまでの将棋ソフト
開発者の固定観念、先入観、主観などにより、パラメータ設定

・将棋をよく知っている人
・将棋の強い人、プロ

アマチュア
有段者レベル

約500パラメータ

機械学習を用いた将棋ソフト （2005年 ＊Bonanza～）
プロの棋譜
６万局
各駒の価値

例

歩角87点

569点

「局面評価関数」の最適なパラメータを自動学習

プロレベルの棋力を実現

約1億パラメータ

駒と駒の位置関係
王※「Bonanza」は、保木邦仁先生（現 電気通信大学特任助教）が開発したコンピュータ将棋ソフトです7

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機械学習とその課題 機械学習とは 与えられたデータからコンピュータが自動的に知識やルールを抽出し、学習・成長していく技術

 現状は特徴の抽出が、分析の専門家のノウハウに依存しているため、精度や開発効率に課題データ特徴生成

機械学習

機器の故障予測【特徴の候補】ジャムやアラームやエラー、稼働期間、製品カテゴリ、気温、などなど解約の予測
特徴生成は基軸を作る作業（この場合は3軸）。分類曲面は機械学習が作る【特徴の候補】
年齢、住所、問合せ履歴、契約年数、契約状況、などなど
8

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Deep Learningの概要
 ヒトの脳を模したニューラルネットワークの最新技術
 特徴点を自動抽出し、様々なパターン認識のコンペ
ティションで桁違いの精度が報告されている
 画像認識、音声認識、など

顔の認識に必要な特徴を自動的に学習

2012年 世界的な画像認識コンペ
ILSVRC2012 Task1（分類）

画像に何が写っているかをあてるタスク

トロント大が Deep Learningで圧勝

Car

2016年 Deep LearningをベースにしたGoogleの囲碁AI “AlphaGo”が世界最強プロ棋士のひとりイ・セドルに4勝1敗
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予想される社会・産業への影響
あらゆるところに『知性』が浸透していく
タスク

現在／短期 (～2020)

中期 (～2025)

長期 (2025～)

自動運転／操縦限定された環境＜効率性の追求＞

一般の環境＜安全性の確保＞一般の環境＜自律的な多数による協調動作＞

ブルーカラー作業（工場）プログラム化された作業を行う

人間に教え込まれた作業を行う

人間と協調して作業を行う

人間のコンパニオン

言葉による浅いレベルのコ
ミュニケーション

言葉による深いレベルのコ 言語によらないコミュニケー
ミュニケーション
ション

質問応答

状況に依存しない応答

複雑な状況に依存する応答

推論などの問題解決を必要とする応答

監視・制御

アルゴリズム・レベル

学習による対象拡大

自律的な監視・制御

ホワイトカラー作業（オフィス）

各々はそれほど難しくないタ
スクの反復

複合タスクの分割・プラニングなどの問題解決

人間との高度な協調発見科学

シミュレーション結果
相関関係

因果関係のメカニズムの解明

発見プロセスの自動化と自律的な知識体系の構築

創作

簡単な新聞記事など＜人間の記者の補完＞ストーリーまで含めた創作

独創性のある創作＜人間との共創＞

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富士通の考えるデジタル革新と人工知能の役割
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Fujitsu Technology and Service Visionとは
 富士通のビジョン、お客様への価値提案、それを実現するテクノロジーとサービス
 ビジネスや社会のリーダーにICTがこれまでとは違う未来にどのように貢献するかについての知見を提供
 富士通のすべての事業の基軸

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Copyright 2016 FUJITSU LIMITEDデジタル技術の波 デジタル技術

クラウド、モバイル、IoT
アナリティクス、AI、ロボティクス、それらを支えるセキュリティなど相互につながった技術の集合体

第4の波

AIとロボティクス

第3の波Internet of Things

500 億以上（2020年）

第2の波

Mobile Internet

100億（2010年）

第1の波

Internet

10億（2000年）

ユーザー数/デバイス数

13

Copyright 2016 FUJITSU LIMITEDデジタル革新 ビジネスや社会の中核的なプロセスにデジタル技術を取り入れることによって、非常に大きな革新がもたらされます14

Copyright 2016 FUJITSU LIMITEDデジタル革新に向けたお客様との取り組み
 約300件のPoC/PoB※を実施中
PoC/PoB案件の上位8分野

顧客分析/
マーケティング

交通情報/災害対策

人の見守り

約60件

(高齢者/子供等)
約30件

商品のトレーサビリティ

工場の見える化

農業/畜産の高度化

設備の監視/保全

店舗顧客の動線分析

約30件

約20件

約20件

約40件

約30件

約30件

※ PoC ： Proof of Concept (新しい技術や概念の実証)
PoB ： Proof of Business (事業の実証)
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Copyright 2016 FUJITSU LIMITEDデジタルビジネス・プラットフォーム
MetaArc デジタル技術をサービスとして提供、APIで多様なサービスをつなぎ、デジタル革新を実現
ハイパーコネクテッドAPIエコノミー

価値創出
既存ビジネスアプリケーション

デジタルビジネス

既存ビジネス
業種ナレッジモバイル

IoT

アナリティクスAI

セキュリティ

クラウド

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富士通が目指すAIの方向性
人と協調する、人を中心としたAI
継続的に成長するAI
AIを商品・サービスに組み込んで提供

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Copyright 2016 FUJITSU LIMITED富士通のAI技術のブランド

ジンライ

 語源
疾風迅雷（すばやくはげしいこと。）

 名前に込めた想い
人の判断・行動を“スピーディ”にサポートすることで、企業・社会の変革を”ダイナミック”に実現させる。
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富士通が考えるAIのフレームワーク

人 / 企業 / 社会センシング

Human Centric AI Zinrai
知覚・認識
画像処理

- Image recognition- Voice recognition

音声処理- Emotion/staterecognition
感情・状況認識

学習
先端研究

アクチュエーション

ee p l e a rn i n g
ディープラーニング
Neuroscience
脳科学

知識化- Natural-language

自然言語処理processing- Knowledge processing

知識処理・発見& discovery
パターン発見- Pattern discovery

判断・支援- Inference &Planning

推論、計画- Prediction &optimization
予測、最適化- Interactivity &対話、推薦

recommendation

Machine learning

強化学習

Socialreceptivity
社会受容性

Simulation
シュミレーション

機械学習

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富士通研究所のAI関連技術と適用事例
20

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富士通研究所のAI関連技術と適用事例

人 / 企業 / 社会センシング

Human Centric AI Zinrai
知覚・認識
画像処理

自然言語処理processing- Voice recognition

音声処理- Knowledge processing- Emotion/state

感情・状況認識
5 6recognition

先端研究

１ ２ ３
ee p l e a rn i n g
ディープラーニングNeuroscience
脳科学

知識化- Natural-language- Image recognition

学習アクチュエーション

13

知識処理・発見& discovery

パターン発見
87- Pattern discovery

判断・支援- Inference &推論、計画 1012optimization
予測、最適化
Planning- Prediction &- Interactivity &対話、推薦
9

recommendation

11

4
Machine learning

強化学習

Socialreceptivity
社会受容性

Simulation
シュミレーション

機械学習

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学習技術（事例）

プレス発表(16年2月)
富士通フォーラム2016展示

1 Deep Learning による顔画像認識
目的

DLのネットワーク構造を人手によらず自動で効率的に最適化技術

富士通独自の進化計算と確率的勾配法による自動最適化

 国内最大級のコスメ情報サイト「Hapicana」で共同実証
 5万点の顔画像データをディープラーニングで学習し 8種類の顔型を作成
 顔の特徴にあったメイクのアドバイス、商品紹介など新たなサービスを開発

効果

人手で３カ月かかった最適化が、自動最適化で2日間で実現
顔分類精度も約8%向上
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学習技術（新技術）

富士通フォーラム2016展示

2 Deep Learning による道路上の走行物体認識
 【課題】従来手法では「動く物体」の検出に時間がかかる 【開発技術】動画像に「動き検出」を行い、これをガイドにすることで、「動く物体」を２倍以上高速に検出、また、認識精度も向上(1.04%)
従来方式: 物体のエッジや色情報などから候補を抽出しておき、CNNで検出
CNN…

Classifier

提案方式:並行して「動き検出」を行い、これをガイドとして、「動く物体」の検出スピードを向上
Object proposals methods guided by contour motion

CNN…

Imagesequence

動き検出Classifier
Image sequencewith object labels…

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プレス発表(16年2月)

学習技術（新技術）

富士通フォーラム2016展示

3 Deep Learning による時系列データ分類
目的・Deep Learning 適用対象データ種の拡張
・IoT 時系列データの分類の高精度化

技術

富士通独自のトポロジカルデータ解析とDeepLearningを組合せ

時系列データ

富士通 Deep Learning フレームワーク
時系列データ Deep Learning

ユビキタスウェア・ジャイロセンサー
・加速度センサーなど

カオス理論

生体データ

時系列デー
タを分類
トポロジカ
ルデータ解
析

・脳波・心拍データなど

Class
A

Class
B

DeepLearning
分析

時系列データ
金融データ

効果

畳み込みニューラルネットワーク

行動分類/
認識

疾病診断/
予測
介護補助

音/振動データ

・株価・経済指標など

提供アプリケーション

Class
C

故障診断/
予測
経済解析/
予測

ジャイロセンサからの行動推定や脳波データからの状態推定で、既存手法に比べ約20～25％精度向上（約85％達成）
24学習技術（事例）

プレス発表(15年11月)
富士通フォーラム2016展示

4 サイバー攻撃検知
目的

富士通のクラウド基盤へのサイバー攻撃を、少ない手間で検知して防御技術

テンソル分解を用いて、低頻度の攻撃も集団化して検知可能に稀な形状同じ攻撃

人手で3か月かけて抽出した新しい攻撃(分散型SSH Login Brute Force)

外れ構造を持つデータ集団の可視化結果
効果

人手で3か月かけて抽出した新しい攻撃を、短時間での抽出

25

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知覚・認識富士通フォーラム2016展示

5 「ぴったり」をオススメするおもてなし端末
目的

店舗セルフ端末における顧客体験の向上と接客の自動化

技術

視線・属性等のセンシングデータと、券売機の利用実績データを組み合わせて解析
消費者の’今’の興味に応じたヒューマンセントリックなレコメンドを実現
あなたへのおすすめ
迷い比較

多様なデータを基にAI活用する事でより賢いレコメンド

興味イベント

気候

混雑状況

店舗在庫など視線や属性など
センシングデータ

視線によりレコメンドメニューが変化

効果

ｽﾏｰﾄｵｰﾀﾞｰ端末‘個’客の今の興味に応じた、きめ細やかで効果的なサービスを実現知覚・認識6

富士通フォーラム2016展示

あなたの「欲しい」を鏡に映す

目的

接客支援の向上と効率化、販売機会の増大

技術

視線、属性、RFID等のデータ連携により、商品に対する嗜好・興味を推定し活用
接客支援

販売管理,在庫情報
e-コマースサイト

視線により画像表示が変化

効果

視線
センサ

視線,属性,RFID等
センシングデータ

ミラー型
サイネージ

店舗における接客支援と顧客体験の向上
効果的なe-コマース連携による販売機会の増大

顧客行動解析

知識化

プレス発表(14年12月)

LOD(Linked Open Data):異種データの統合・知識化 LOD向け大規模データ格納・検索技術
 INSIGHTとの共同研究により、世界中のLODを収集・一括検索するサービス※INSIGHT: アイルランドの国立研究機関
LOD4ALLを公開（2014年1月～）

 非Linked Dataからオープンデータへのリンク自動的付与技術
 異種データを統合・活用した新しいアプリケーション（EvaCva等）
Web公開されているLODを収集・検索

異種データを活用した新しいアプリケーション
地域特性見えるかツールEvaCva

2014年1月より一般公開国内コンテストに基盤提供

http://evacva.net

2014年12月より一般公開

http://lod4all.n
etINSIGHT共同研究

日本全国の地域特性を統計データ等のオープンデータから分析・可視化

社内外のデータをLinked Dataに変換・統合

収集

大規模グラフDB

リンク付与
28

RDFストアCSVをRDFに変換

LOD

テキスト

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知識化（統合、補完）

7 法人統合知識ベース
目的

法人情報440万件と、Web上の公開情報とを組合せて知識ベースを構築し、企業分析やマーケティング等で活用技術

 複数の異なるデータベース中に存在する「法人」の同一性を判定
 利用者が知りたい項目や形式に合わせて不足情報を補完する、自動クエリ生成とオントロジマッチング技術
不足情報
企業名

本社

創立
1923

富士通

情報
抽
出

情報
統合
企業名
本社
社長

様々な情報源統合済み表現
29

補完知り
たい情報

IBM

アーモンク

1911

NEC

港区

1899

自動クエリ生成

社長

企業名

本社

創立

社長

富士通汐留

1923

田中達也

IBM

アーモンク

1911

ロメッティ

NEC

港区

1899

遠藤信博

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知識化（発見）

8 スペイン・サンカルロス病院との共同研究（診療時の意思決定サポート）

精神疾患に対する新しい対策・治療法の確立

目的
技術・治療データとバイオメディカルデータを組み合わせた「知識発見技術」
・患者のプライバシーを保護する「不可逆な匿名化技術」

治療データ

月の満ち欠けが通院行動へ与える影響ある患者の症状・リスク予測

外部データ(天候など)

効果

バイオメディカルデータ

治療データから予想される患者の症状やリスクを提示。治療計画立てを支援
30

プロファイルとの関係性を分析

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判断・支援（対話）プレス発表(16年5月)
富士通フォーラム2016展示

9 対話型質問応答
目的

顧客との自然な対話により業務に必要な情報を引き出す

技術  単語間の意味的な関係を解析し正確に必要な情報を抽出 外部知識(LOD)による内容確認や情報提供を行い自然な会話を実現
発話理解ハワイに行きたい
姉のいる北海道に友達と行く…

意味構造解析

北海道
場所

行く

いる
動作主

意図判定

姉

友達

行く

同伴者

ハワイ

願望

「ハワイ」に行くのは願望で実際の行先は「北海道」「姉」ではなく「友達」と行く
機械学習

会話データ

目的地ではない

知識型対話生成北海道ですか。
まだ寒いですが…

関連情報を織り交ぜた
回答候補生成

回答用知識取り込み

LOD（外部データ）

回答文の選択

選択ルール

機械学習

対話履歴

効果  顧客対応業務での技術検証を行い高い評価

例. 海外旅行保険の営業端末向け試行（東京海上日動火災 様）
 2016年度中にソリューション提供予定（接客、販売等）
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判断・支援（推論）プレス発表(15年11月)
富士通フォーラム2016展示

10 「ロボットは東大に入れるか」プロジェクト
目的

東大に合格（数学）技術

高度な数学の設問の意味を理解し解答する、当社独自の数式処理を用いた「QE※推論技術」※QE:Quantifier Elimination

入力

試験問題東ロボ

出力

解答

QE推論技術解答

自動求解

国立情報学研究所の「ロボットは東大に入れるか」プロジェクトの数学チームに参画
効果

・東大入試プレで偏差値約65を獲得（2015年11月） 15P up!
・質問応答システム、自動採点などに展開
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プレス発表(16年8月)

判断・支援（推薦）

11 九州大学との共同研究 (社会受容性のためのAI数理技術)※九州大学と共同で富士通ソーシャル数理共同研究部門を設立

目的

公平で受け入れられやすい社会受容性を考慮したAI数理技術の確立

技術

人の行動・心理を配慮した最適な意思決定や施策の設計を実現する問題解決型のAI数理技術

 福岡県糸島市・九州大学と共同で、移住希望者へのマッチングで実証実験
 糸島市：生活密着情報の提供、移住者の不安解消や満足度向上、地域活動の活発化
 九州大学と富士通研究所： 人間の好みといった心理の数理モデルとAI技術を融合
海の近くは？

【移住相談】
対話 属性と好みの関係性を数理モデル化
AIマッチング
ノウハウ

対話

移住希望者様効果市役所担当者

 短時間で好みを探す学習メカニズム（特許出願）
 人のノウハウを徐々に埋め込み、不信感を減らす
さまざまな適用可能性:
ジョブマッチング、医療マッチング、不動産マッチング etc.

適切・円滑なマッチング、さらに、AIに起因する不信感も減らす

他にも、福岡空港の混雑緩和向けに、顧客満足度(CS)向上の実証実験を開始
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判断・支援（予測・最適化）

プレス発表(16年5月)

12 セキュリティゲーム
目的

安心・安全な社会を実現するAI数理技術の確立

技術

対立する意思決定者である犯罪者の行動・心理を考慮した上で限られた警備資源を効果的に配置するAI数理技術

 大規模な「都市道路ネットワーク警備問題」を高速に解く技術を開発※国際会議AAMAS2016 (International Conference on Autonomous Agents and Multiagent Systems 2016) で発表

 目的地に向かう犯罪者や逃走しようとする犯罪者を検問所などで捕捉することを目的とした、ゲーム理論（セキュリティゲーム）の難題
 ネットワーク縮約の技術により、計算量の大幅な削減に成功 高速・高精度なアルゴリズムにより、従来は1日で計算できなかった10万ノード規模の都市道路ネットワークに対する警備計画を数分で導出
1Source
Target

2
14

縮約7
10効果

412

警備計画の策定と改善を支援
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脳科学

13 理研BSI（脳科学総合研究センター）との共同研究
 １期目 2007～2011年度：人間の脳機能 「将棋プロジェクト」
 将棋棋士(ﾌﾟﾛ･ｱﾏ)が「次の一手」を瞬時に判断する際の「直観」の機構を研究⇒ 領域・起動順、プロ/アマの相違など未知の発見(理研)
非侵襲計測のデータ特徴を確認（富士通) ２期目 2011～2014年度：実験動物の脳機能

Neural Basis of Intuitive Best
Next-Move Generationin Board Game
Wan, 他 Science, 2011年1月21日

 エピソード記憶や一次触覚野・運動野の連携など神経回路レベルの機能を研究⇒ 刺激や報酬に対する未知の神経活動を発見(理研)
多細胞、長期間のイメージング解析、マイニング法を開発(富士通) ３期目2015年度～A Top-Down Cortical Circuit for Accurate Sensory Perception,真仁田、他 Neuron, 2015年6月3日

 多量のデータが得られる研究テーマを選び、神経活動の特徴を機械学習で抽出・模倣させることで、計算機での神経機能の実現を目指す
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終わりに
 人工知能は、2012年のDeepLearningから大きく進化 最近は、画像認識やゲーム以外に、実応用も急速に増加中
 広範囲な産業に浸透していくだろう 富士通は、2015年にAI技術体系 Zinrai を発表
 これまで蓄積したAI関連技術を体系化• 知覚・認識 ／ 知識化 ／ 判断・支援 ＋ 学習技術(DeepLeaningも) デジタル革新に向けたお客様との取組みを推進（各種PoCに適用）
 発表後、さまざまな業種・場面で AIへの期待が高まっている 富士通研究所は多様なAI技術を開発し、実際の事例に適用
 Deep Learningで時系列を扱う技術
 スムースな対話やランキング付きの知識検索、
 数理技術を使った最適化やマッチング
 脳科学、 など

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