http://doi.org/10.15108/stih.00052

2016 Vol.2 No.4

特別インタビュー

理化学研究所 革新知能統合研究センター
杉山 将 センター長インタビュー
聞き手：科学技術予測センター センター長 赤池 伸一、上席研究官 林 和弘、研究員 小柴 等

第 5 期科学技術基本計画をはじめとして、広く社会一般において ICT、とりわけ人工知能（AI）への期待が高まっている。文部科学省においても、平成 28 年 度 か ら、 世 界 最 先 端 の 人 材 を 結 集 し、 革新的な人工知能技術を中核として、ビッグデータ・IoT・サイバーセキュリティを統合した研究開発を行う拠点の新設や、イノベーションを切り開く独創的な研究者等の支援を推進することを目的に「AIPプロジェクト（人工知能／ビッグデータ／ IoT ／サイバーセキュリティ統合プロジェクト：Advanced
Integrated Intelligence Platform Project）」を開始した。
AI は、我が国のみならず多くの国や組織で研究が杉山 将 理化学研究所 革新知能統合研究センター長進められており、広範な分野で利活用が進むなど大きな盛り上がりを見せている。言い方を変えると、AIを対象にしている研究者になるでしょうか。AI は現は研究や産業など様々な側面において熾烈な競争環在「応用寄り」、特に産業にどう活用できるかという境に置かれている分野の一つであり、大きな可能性ことに大きな注目が集まっていますが、単に応用すを有すると同時に、中長期的な展望という意味ではるだけでなく、それを深めたり幅を広げたりするな先読みのしづらい状況にあると言える。

ど、また、10 年後、20 年後という中長期的視点か

そこで、今回は、AIP プロジェクトの中核を担うら見ても、やはり基礎のところで理論をしっかりと研究開発拠点として理化学研究所（理研）に開設さ積み重ねていく、ということも忘れてはいけない。

れた「革新知能統合研究センター」（以下、AIP セ

基礎・理論と応用とのバランスが大事だと考えていンター）の初代センター長に就任された杉山将先生ます。そこで AIP センター設立のお話を初めて聞い（2016 年 7 月就任。現職の東京大学大学院教授と兼た際、自分もメンバーかチームリーダーとして理論務）から、AI 研究の展望についてお話を伺った。

研究の面で協力をさせていただければよいというよ
うなことは漠然と考えていました。

−

まずは AIP センター長に就任された背景からそのような状態でしたので、センター長のお話をお聞かせください。杉山先生は 41 歳という若さで頂いたときには、驚きました。研究分野として見た今回のポストを打診され、受諾されたわけですが、場合、主役は大学院生や 30 代のポスドクになりまその背景、理由はどのようなところにあるのでしょすので、私は決して若くない方です。しかし、 センうか。

ター長 となりますと標準からは大きく離れますし、本当に想定外のお話でした。

個人的なバックグラウンドからお話をさせていた

受けさせていただいた理由は 分野への貢献 といだきますと、私はいわゆる AI の分野の中では「理う気持ちに後押しされる、ある種の勢いでしょうか。

論寄り」、主に統計的機械学習などの基礎的な部分一般的な話として、「理論寄り」の研究者に、現状

8P08̲インタビュー̲杉山様̲7校.indd 8（ 20 1 6 . 1 1 . 2 5 w e b 先 行 公 開 、 2 0 1 6 . 1 2 . 2 0 公 開 ）2016/12/08 14:34

理化学研究所 革新知能統合研究センター 杉山 将 センター長インタビューの AI のような（産業応用などへの期待が高い）分野して物量勝負という世界では、どうしても勝ち目がで大きなプロジェクトのトップを任せていただけるないと思うのです。という機会はまずないことだと思います。実際に担一方で理論は物量ではありません。組織の大きさ、当者の方も、私の年齢的なことも含め相当の覚悟で予算規模の差がそのまま競争力の差にはならない世依頼をしたとおっしゃっていました。先にもお話を界です。例えば深層学習にしても、それを応用したさせていただきましたとおり、いわゆる AI の分野にAlphaGo にしても、元々は小さいスタートアップ

おいても基礎や理論の研究はますます重要性を増し企業が始めたもので、それを大企業が買収し、多くていくと考えていますが、ここでお断りをすると我の優れた人材と豊富な計算資源という物量で一気にが国で理論系の研究者に対してもう二度とチャンス現在の地位まで押し上げてきたと言えます。そして、は巡ってこないかもしれない。そこで、私では至ら我が国にも理論の分野における「世界的に見て優れぬ点も多く、難しい課題と理解はした上で、そこはた研究者」は存在しています。したがって、理論で深く追求せず、AI 全体、そして理論系の研究者のたあればこの予算規模であっても世界的にプレゼンスめにも、せっかく頂いたチャンスなので一つやってを発揮できる。むしろ物量での勝負が難しい現状にみよう、がんばってみよう、という、その勢いで受おいては、理論こそがプレゼンスを発揮できる可能けさせていただきました。

性の最も高い領域ではないか、と考えています。
こういった背景、意図から個人としても AIP セン−

確かに昨今の AI ブームは応用面の話が主で、特に我が国では理論面の話は余り表には出てこないように思われます。AIP センターではこの理論ターとしても理論の、特にコアのところ、基礎理論で勝負をかけていきたいと思います。

をしっかりやっていこうというお考えでしょうか？

−

杉山先生は理論系ですが、おっしゃるとおり応用の成果も多く上げていらっしゃいます。理論を構そのように考えています。とはいえ応用を考えないというわけでもありません。

築していく上でも具体的な応用の場面を意識して作業を進めていらっしゃるのでしょうか？

私は出自が工学系でもありますので、応用も好きですし、大事だと考えています。せっかく作った理論

先にも申し上げたとおり、個人的に応用は積極的なら、やはり多くの方に使っていただきたい。そこでに考えます。しかし、だからといって、始めから特私個人としては、これまで自分でいろいろな企業さ定の場面を想定して理論を構築するということはしんを巡って、我々の有するシーズを提示するとともません。にニーズをお伺いして、御活用いただくための活動

何か理論を構築しようというときに、当初から具にも積極的に取り組んできました。AIP センターで体的なゴールがあると、最後はそこにたどり着かなも応用を頭の中に置いて研究開発を進めますし、積ければなりません。そうすると取り得る選択肢が制極的な応用のために産業技術総合研究所（AIST）の限されてしまいます。さらに、その選択を間違うと、人工知能研究センターや情報通信研究機構（NICT）苦労して築き上げたものが所与の目的には全く役にをはじめ、産業界との連携も行うことにしています。

立たないということもあると思います。そこで、まずその上で、この応用をより発展性のあるもの、実りは純粋に理論を構築するという部分に主軸を置いてあるものにするためにも、やはり基礎体力、成長力研究を進め、その後で応用を考えるような形をとっである理論、特に基礎理論が大事で、大切に育てたています。

いと考えます。

構築した理論を応用につなげるための工夫としてもう少し現実的な面から見ても、我が国が特には、応用の検討に際して企業さんを訪問するときに、国一つの理論だけ持っていくのではなく、複数の理論として直接分野に関わる、投資する際には「理論」が要になってくると考えています。

を持っていく、また、企業さんの側からもいろいろAIP では 10 年間の研究期間を与えていただきまな要求を出していただく、そうしてニーズとシーズした。これは我が国の財政事情から考えると非常にがうまくマッチするところで勝負する、ということ大きな規模です。しかしながら、AI は世界的にも非を行っています。1 対１のマッチングの場合は、ニー常に盛り上がっている分野で、企業からの資金投下ズとシーズにズレがあるとその時点で話が止まっても活発です。海外では一企業が AI の研究開発に年間しまいます。一方、多対多であれば、マッチングので数千億円単位のお金を投下しています。そうなる成功確率は上がっていきますよね。したがって応用と、（そうした資金を使って）膨大な計算能力を確保を直接意識するのではなく、そことは独立に理論のSTI Horizon

P08̲インタビュー̲杉山様̲7校.indd 92 0 1 6 Vol .2 No.4

92016/12/08 14:34

ストックを広げておくことで、応用のヒット数を上我が国への貢献を考えています。一方でより良い成げるという戦略をとっています。

果を出すということを考えたときに、必ずしもそもそも理論は具体的にどのように役立つか、構が国我に閉じて考える必要はないと考えています。

築当初に説明できないものの方が多いように思いま

先ほど申し上げた、応用研究での多対多マッチンす。しかし、現時点では直接活用できない理論も、いグの話とも通じるのですが、協働する相手は多いにつか非常に重要になるかもしれない、想定外のとこ越したことはない。そのため、我が国というよりはろで役立つかもしれない。実際、このところ大きな国際的な視点で活動していきたいと考えています。

注目を集めている深層学習にも、そういった面があ例えば、企業との共同研究も海外の企業と組んだ方ると思います。理論構築の最初では、応用は余り意が良さそうだというのであれば、積極的に海外の企識しすぎずにしっかりと本質を見据えた研究を行っ業と一緒に進めるべきだと思います。つまりて、成果の蓄積をしておくことが、結局は応用に役人だけで固まって海外と闘う立つ、ということでしょうか。

的に活躍する AI 研究者が就職先の候補として考え日本というよりは、国際AIP センターでも、理論の研究を行うチームではてくれるような、国籍とは関係なく同じテーマにつ具体的にこのようなものをやりなさい、このようないて一緒に研鑽を積むことができるような場所とし成果を出しなさいとトップダウンにやらせるのではて AIP センターが育っていくと良い、育てたいといなく、内容的にも、成果の評価軸やタイムスパンにう気持ちがあります。

ついても、可能な限り研究者個人の裁量を尊重してやっていければと考えています。

もちろん、そのためには研究面だけでなく、海外の方が来てくれるような給与制度や、研究者本人のみならずその家族が日本で暮らしていきやすい仕組−

では、AI 関係の理論研究として見た場合に我がみの構築など、我々では対処できない課題も多くあ国の研究者が有する強み、特に 10 年から 20 年のりますが、可能な限りそのような方向を模索できれ中長期的展望で想定される強みはどのようなところばよいと考えています。そうして、我が国で理論的にあるとお考えでしょうか？

な研究に携わる人々の層を厚くしていく、また、新しい強みを生み出していく、そういった仕組み、エ統計理論の基礎的なところのものや、画像処理にコシステムの構築を意識しているところです。

関するもの、自然言語処理に関するものなど個別具関連して、必ずしも今見えている・分かっている体的にはいろいろあると思います。イメージしてい強みに注力する必要はないと考えています。多対多ただきやすそうな例として、コンピュータにリンゴマッチングでも同一カテゴリー内での多様性はもちかトマトの画像を与えて、それを正しく判別（分類）ろん、カテゴリー自体の多様性も重要です。したがっさせたいとしましょう。現状、一般的にはリンゴやて、「どこか特定の領域だけに集中的に取り組む」とトマトの画像をとにかく大量に与えて学習させ、分いうよりは、「優先度の高い箇所はもちろんある、強類規則を得るのが定石です。これに対して、限られい部分は伸ばす、しかし一方で個々の研究者にもあた・少ない数のデータ（リンゴやトマトの正解画像）る程度の裁量を持たせて幅広いテーマに取り組む」

からでも精度良くトマトかリンゴかを分類できる規といった方向で考えているところです。

則を見付け出すことについての理論や、学習に用いるデータにノイズ（非常に形が変わったものや、極−端に写りが悪いものなど）があってもそれらの影響

ついては、当研究所も以前から興味・関心を寄せてを受けずに安定してトマトかリンゴかをきちんと分おり、過去に一部の分野を調査してレポートにまと類できる規則を見付け出すことについての理論、なめました4、5）。AI の分野における現状の人材流動性、どを作ろうという動きもあって、独自の提案が日本

特に海外とだけでなく、産業界と学界の人材流動にから出ています

注1。理論研究に関して我が国は強み今のお話の中にあった研究領域の人材流動性についても状況をお話しいただけますでしょうか？

を有していると思います。ただ、ここでは「我が国の強み」というところで、少しだけ視点を変えた回答をさせていただきたく思います。
AIP は多額の税金を頂いて行うものですし、当然、国際的な流動性については確かに少ないな、ソフトな鎖国状態になっているな、という気がします。
例えば、中国や韓国の方は海外の大学に留学してい注 1 NISTEP 補足：例えば、文献 1〜3）など
10

P08̲インタビュー̲杉山様̲7校.indd 10

2016/12/08 14:34

理化学研究所 革新知能統合研究センター 杉山 将 センター長インタビュー

る方もかなりいると思います。科学技術・学術政策し足場が整えられるかなと、明るい兆しが見えてき研究所（NISTEP）が先日調査してくださった AI をたところです。また、こういったことを契機に海外、はじめとする情報系国際会議の分析

6、7）でも、例えば「米国」にカウントされているものの中に、中国そして産業界と学界の流動性も高めていきたいと考えています。

籍や韓国籍の方が結構含まれているのではないかと見ています注 2。一方で、日本籍の方はゼロに近いの−ではないかと思います。

況を大きく変え得るような AI 分野のテクノロジーに研究者はもちろん、学生のうちから海外に出てみ理論に限らず今後ワイルドカードになり得る、状ついては、何かお考えはありますでしょうか？

ることは大事だと思いますので、大学教員の立場として学生さんには積極的に留学を勧めているところ

自分の研究を支えるコアの部分では、知識、知能とです。さらに、大学の側でもいろいろと支援制度をいうものを検証できる形でフォーマルに示したい、用意してくださっています。しかし、それでも手を記述できるようにしたいという思いがあります。一挙げるのは結局、海外から来られた方であることも方で、深層学習を含め全脳アーキテクチャのような、多く、この点もなかなか悩ましいところですね。

なぜそうするのがよいのか理解・説明することはで産業界と学界の交流も難しいところです。私の分きないが、やらせてみると実際にそれがうまくいく、野においては、学生レベルで見たときに海外の学生良い手である、というようなタイプの研究もあって、と日本の学生でそれほど大きな差はないと感じてい最近ではこれらが大きな成果を上げており、世間のます。ただ、日本では修士課程を終えると就職して注目も集めていますね。私も元々、全脳アーキテクしまって、その後も大学には戻ってこない。博士課

チャみたいなものにも興味があって、学生時代に横程に進んでくれる学生さんが極めて少ないと感じて目で眺めていました。

います。私は東京大学に移籍するまでの 11 年間、東こういったものと、理論研究が接近していくこと

京工業大学に研究室を持っていましたが、そこで修で、知能というブラックボックスの内部構造解明に士課程から博士課程に進んだ日本人学生は 1 人も一部でも迫ることができれば面白そうだな、迫るこいませんでした。研究室全体としては博士課程学生とができるのではないか、という気がしています注 3。

はたくさんいたのですが、海外からの留学生ばかり

AIP センターでも理研内部はもちろん、NICT の脳情でした。もっと多くの学生さんが博士課程に進んで報通信融合研究センターとの連携を積極的に行うこくれれば理論系の研究者の層も厚くなって、世界的とにしています。にも「あそこで研究してみたい」という形に持っていけると思うのですが。

ほかには ELSI など倫理の問題でしょうか。AI を様々な意思決定、特に社会的な意思決定に積極的に一方で、我々教員の側も学生に「博士課程におい用いるようになった場合を想定して、公平性を担保で」と胸を張って言えるかというと難しい。企業にする、若しくは不当な差別をしない、納得できる根就職した方が給料も良いですし、任期を気にせず安拠を示す、といったことに関する理論的な仕組みを心して研究できます。一方、博士課程に進んで、そ用意できないか、といったことは考えています。この後も学界で研究を続けたいとなると、2、3 年のれらについては、科学技術振興機構（JST）の社会任期付きでその先の雇用も保障されず、給料も安い。

技術研究開発センター（RISTEX）の「人と情報のエしかも多くはプロジェクト雇用ですから、専任義務コシステム」、「人工知能学会倫理委員会」、「AI 社会などもあって自由度は低い。

論研究会」などと議論させていただきたいと思って今回の AIP は 10 年という期間をいただけましたいます。

ので、そうすると、とりあえず博士課程を出た後 10年程度までは、腰を落ち着けて研究することのでき−る場が用意できます。これでいわゆる AI に関するうか？

いわゆる「ロボット三原則」のようなものでしょ

理論研究の文化というか、エコシステムに向けて少

注 2 この分析では、著者所属機関をベースに国別の発表数を見積もった。
注 3 2016 年 3 月に当研究所で開催した人工知能に関するミニワークショップでも、公立はこだて未来大学学長（当時）の中島秀之先生から、 脳科学の知見と AI 技術を融合し「構成的知能」実現を目指すべきといった指摘がなされている8、9）。
STI Horizon

P08̲インタビュー̲杉山様̲7校.indd 11

2 0 1 6 Vol .2 No.4

11

2016/12/08 14:34

雰囲気、イメージとしては、そのようなものです

NISTEP で実施されている研究業務のうち「変化のね。できるかどうか、どこまでできるのか、いつで兆し」を見付けるという部分でお役に立てる部分がきるのかは分かりませんが。しかし重要で、難しく、あると思いますし、法的推論なども AI の分野では昔面白いテーマには違いないと思います。

から取り組まれている課題の一つです。是非、応用側、ユーザ側として御活用いただければ幸いです。

−

当研究所では現在、科学技術の予測活動を支援
10)

それから、先日、NISTEP から出していただいた情、報分野の国際会議分析6、7)。ああいったものは非常にまた、当研究所が関与する JST/RISTEX の「政策のた助かります。また、NISTEP でないとできない仕事だめの科学」（SciREX）プログラムの中でも、いわゆるなと思いました。というのは、自分の分野、例えばAI の技術も活用した政策形成支援ツールの構築に取NIPS 注 4 などその周辺であれば土地勘があって分かり組んでいます11)。今後、AI は行政も大きく変えてるのですが、もう少し広く、となるとなかなか状況いく可能性があると思うのですが、現状のお考えやは分かりません。他の研究者の方もそうではないか当研究所への期待をお聞かせください。と思いますし、専門外の部分までまとめるインセンするための情報システムを試行的に構築しておりティブは働きにくい。こういったところで、全体感現状の AI はホワイトカラーの職種支援・代替にがつかめる、さらに競争的外部資金の様子なども含はマッチしているといった指摘もありますね。行政

めていろいろな観点で概況がつかめるとマネジメンの仕事でもお役に立つ部分は多いと思います。AIP

ト上、助かります。

は税金で行うものですから、その成果を行政内での我々もいろいろなシーズを用意していくつもりで活動に直接御活用いただけるのであれば、我々におりますので、行政の皆さんからも是非いろいろなとっても大変有り難いお話です。個別具体的な技術ニーズをお寄せいただいて、マッチングしていける

で言えば、例えば異常検知・変化検知などの技術はとよいですね。

注 4 NIPS（Neural Information Processing Systems）は、いわゆる AI の分野のうち、統計的機械学習などを取り扱う領域での世界的なトップカンファレンスの一つ。杉山先生の研究成果は NIPS でも多数採録されており（例えば文献12〜17）など（近年のもの。一部））、またアジア圏の出身者として初めて NIPS のプログラム委員長を務めた経験も持つ。

参考文献
1） Sugiyama et al，Density Ratio Estimation in Machine Learning, Cambridge University Press（2012 年）
2） Sugiyama & Kawanabe，Machine Learning in Non-Stationary Environments: Introduction to Covariate Shift
Adaptation, MIT Press（2012 年）
3） 鈴木、確率的最適化（機械学習プロフェッショナルシリーズ：シリーズ編者 杉山将）
、講談社（2015 年 8 月）
4） 古川、他、著者経歴を用いた研究者の国際流動性評価 ―コンピュータビジョン領域における事例研究―、文部科学省科
学技術・学術政策研究所 DISCUSSION PAPER No.061（2010 年 3 月）：http://hdl.handle.net/11035/468
5） 古川、他、研究者国際流動性の論文著者情報に基づく定量分析 ―ロボティクス、コンピュータビジョン及び電子デバイ
ス領域を対象として―、文部科学省科学技術・学術政策研究所 調査資料 No.199（2011 年 8 月）：
http://hdl.handle.net/11035/932
6） 文部科学省 科学技術・学術審議会 研究計画・評価分科会 情報科学技術委員会（第 94 回）
配付資料 1‒2（2016 年 6 月）：
http://www.mext.go.jp/b̲menu/shingi/gijyutu/gijyutu2/006/shiryo/1374745.htm
7） 小柴、国際・国内会議録の簡易分析に基づく我が国の人工知能研究動向把握の試み、文部科学省科学技術・学術政策研
究所 調査資料 No.253（2016 年 8 月）
：http://doi.org/10.15108/rm253
8） 小柴、第 10 回科学技術予測調査にみる人工知能・情報技術が切り拓く未来、文部科学省科学技術・学術政策研究所 調査資料 No.252（2016 年 8 月）
：http://doi.org/10.15108/rm252
9） 中島、知能の物語、公立はこだて未来大学出版会（2015 年 5 月）
12P08̲インタビュー̲杉山様̲7校.indd 12

2016/12/08 14:34

理化学研究所 革新知能統合研究センター 杉山 将 センター長インタビュー

10）小柴、予測オープンプラットフォームの取組、文部科学省科学技術・学術政策研究所 NISTEP NOTE No.22（2016 年8 月）：http://doi.org/10.15108/nn22
11）政策研究大学院大学 SciREX Center、トピックス：SPIAS［SciREX 政策形成インテリジェント支援システム］アルファ版を現在開発中です、SciREX ポータル（2016 年 8 月）：
http://scirex.grips.ac.jp/topics/archive/160819̲464.html
12）Niu et al，Theoretical comparisons of positive-unlabeled learning against positive-negative learning.
NIPS2016（2016 年 12 月出版予定）
13）du Plessis et.al，Analysis of learning from positive and unlabeled data. NIPS2014（2014 年 12 月）
14）Wimalawarne et.al，Multitask learning meets tensor factorization: Task imputation via convex optimization,NIPS2014（2014 年 12 月）
15）Sugiyama et.al，Density-diﬀerence estimation, NIPS2012（2012 年 12 月）
16）Yamada et al，Relative density-ratio estimation for robust distribution comparison. NIPS2011（2011 年 12 月）
17）Zhao et al，Analysis and improvement of policy gradient estimation. NIPS2011（2011 年 12 月）
18）内閣府 総合科学技術・イノベーション会議、
国家的に重要な研究開発の評価（平成 27 年度）AIP プロジェクト評価結果、（2015 年 12 月 18 日決定）：http://www8.cao.go.jp/cstp/tyousakai/hyouka/hyokapj̲h27.html
19）文部科学省 科学技術・学術審議会 情報科学技術委員会、第 93 回 資料 2‒3 杉山革新知能統合研究センター長（内定者）
説明資料、（2016 年 4 月 28 日開催）：
http://www.mext.go.jp/b̲menu/shingi/gijyutu/gijyutu2/006/shiryo/1371042.htm

STI Horizon

P08̲インタビュー̲杉山様̲7校.indd 13

2 0 1 6 Vol .2 No.413

2016/12/08 14:34