［特集］AIとイノベーション…❶ＡIの技術動向とFintech分野での利用について株式会社 日本政策投資銀行

産業調査部

産業調査ソリューション室

AI とは何か（その定義と歴史）

調査役

石村 尚也

集まった。

2016 年 3 月、韓国のプロ囲碁棋士である李世 （イ・セ

そもそも、
「人工知能」という言葉は 1956 年のダートマ

ス会議で使われたのを嚆矢とする。ダートマス会議では、ドル）と、Google DeepMind が開 発したコンピュータ囲「人間の知的機能は機械によってシミュレートできる」とい対 局がライブ配 信され、世 界の注 目を集 めた。五 番 勝 負立したと言われる。AI の定義は現在まで様々に存在する

碁プログラムである「AlphaGo（アルファ碁）」との囲碁う文脈でAI が語られており、ここで学術研究分野として確で、結 果 は AlphaGo の 4 勝 1 敗 に 終 わった。また、2017

が、一般的には「人間の知的な活動の一面を真似しているとの三番勝負でAlphaGo の全勝という結果に終わった 。

ブームに伴い、単に繰り返し動作やシンプルな条件分岐動Intelligence 。以下、AI)」に対する関心を大きく高めた。

を「AI」と主張しているような事例も散見されるため、「（当というAI の学習手法などが用いられており、囲碁の対局とには見きわめが必要である。現在注目を集める機械学習や、

年 5 月には世界トップ棋士である中国の柯潔（カ・ケツ）
1）AlphaGo 関連のニュースは、世間の「人工知能 (Artificial

AlphaGo には後述する「ディープラーニング（深層学習）」

いうイベントを通じてAI を形作る技術そのものにも注目が
図表 1

技術」について、広くAIと呼 ばれる。ただし、昨今では AI

作を行うような従来からあったいわゆる「プログラム」全般
社の製品・サービスには）AI を活用している」と言う場合

ディープラーニングでは、AIがサンプルデータをもとにルー

3 回の「AIブーム」と主な動き（出所）松尾豊「人工知能は人間を超えるか」より筆者作成
1）なお、DeepMindはこの勝利を機に AlphaGoを人間との対局から引退させると発表しており 、現在はより操作の自由度が高いゲームルールであり、より高度な判断能力が必要とみられるリアルタイムストラテジーゲーム（RTS）『StarCraftⅡ』を題材とした AI技術の開発を行っており、これを気候モデリングや言語理解、AI技術の安全性向上に応用していく方針を発表している。DeepMind ” AlphaStar: Mastering the Real-Time Strategy Game StarCraft II” 2019 年 1 月 24 日 https://deepmind.com/blog/
alphastar-mastering-real-time-strategy-game-starcraft-ii/

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Best Value extra 2019 SPRING VMI©️ルや知識を自ら「学習」することができる点が従来の技術かピュータで人間と互角に勝負できるような AI が開発できる

現在は「第三次 AIブーム」の只中にある（図表 1）。第一イクスルーとなったのが機械学習やディープラーニングで主であったが、この頃にニューラルネットワーク 2）など現在

過去の AIプログラムでは、人が入力 - 出力ロジックを組ら進歩している点のひとつである。

次ブーム (1950 年代後半～ 60 年代 )では、学術的研究がに繋がるコンセプトが提案された。オセロなどのゲームにのは 10 年以上先になると言われていた。この定説のブレある。

み立てる必要があった。例えば、「if ～ then ～ else ～」おける対戦プログラムのように、いくつかの選択肢の組みのような条件分岐記述で「ある条件を満たした時はある応価していくという手法でAI の実現が図られた。しかし、当うに、膨大な数の条件分岐を発生させ、状況毎に対応ルー解を得られず、現実の複雑な問題に対応できない問題がこのような条件分岐を人間が設定することには限界がある。

第二次ブーム（1980 年代～ 1990 年代）では、現実の産

えば、入力した大量の 3）データの組み合わせを元に、法則してこれをもとに推論を行う「エキスパートシステム」と呼するという手法が用いられている。例えば、画像認識の例

時の通商産業省が「第五世代コンピュータ」開発プロジェ

をAI が判別できるようにするために、これまでは「色はこ合わせを並べ上げ、それを一定の基準でコンピュータが評時は条件の決まったパズルなどの「トイ・プロブレム」しかあった。

業領域への応用のため、大量の知識をコンピュータに格納ばれるアプローチが盛んに行われた。この頃、日本でも当答を返す」「この入力があったらこの応答を返す」というよ

ルを記述することでプログラムを動かしていた。ところが、そこで機械学習やディープラーニングでは、大雑把に言性やルールを発見し、入力 - 出力ロジックをAI 自身が構築では、ある猫の画像を提示しそれが「猫である」ということ

クトを主導した。しかし、これらのアプローチは、コンピュー

うで、耳はこうで、……」などと条件を人間が決めて判別なった。

ほどの例えを使うならば、大量の猫の画像データを元に、タに格納した知識の管理や記述が膨大すぎることが障壁と2000 年代央からインターネットが普及し、膨大なデータが獲得可能になったことや、それを処理するサーバーの容量拡大、コンピュータの計算性能向上などに加え、機械学

習と呼ばれる手法の提案があり、第三次AIブームの萌芽となった。さらに 2006 年にディープラーニング技術が提案され、現在の第三次AIブームの起爆剤となった。

ディープラーニングによる AI の進歩
冒頭に述べた囲碁というゲームは、オセロやチェス、将棋よりも盤 面 のパターンが 多く、それゆえに従 来 のコンさせていた。機械学習やディープラーニングの発想は、先この判別ルール自体をAI に組ませてしまおうという発想である。AI による「学習」が行われるところに機械学習や
ディープラーニングの新しさがあるといえる。

機械学習とディープラーニングの違いについて触れておきたい。機械学習では、特徴量と呼 ばれる「着目すべきポイント」について、人が予め計測・抽出しておく必要がある。
例えば先ほどの猫の画像認識でいえば、色や形状、大きさなどが特徴量にあたる。機械学習では、予め設定した特徴

量について着目して区別を行う 4）。一方で、ディープラーニ

ングでは、大量のデータを読むことによって、特徴量そのものを自動で発見することができる。すなわち、「どこに着目して判断すれ ばいいか」という判断ポイント・ルール自2）人間の脳や神経の働きをモデルに、出力と正解データの誤差を計算し出力が正解に近づくよう、AIの学習を行う学習モデル。ディープラーニング技術の一類型。
3）例えばスタンフォードとGoogleの研究者が行った実験では、YouTubeにアップロードされている動画から無作為に抽出した 200*200 ピクセルサイズの画像を1,000 万枚用意し、1,000 台のコンピュータで 3 日間かけて解析・学習を行った。Quoc V. Le, Marc’ Aurelio Ranzato, Rajat Mongaほか（2012）, ” Building High-level Features
Using Large Scale Unsupervised Learning”
4）より正確には、機械学習においては①与えられた正解データに基づき学習する「教師あり学習」、②正解データなしにデータの類似性などを分類するなどして学習する「教師なし学習」、③ある行動主体が行動した際に得られた結果（報酬）を最大化するような方策を学習する「強化学習」の 3 つの学習の仕組みがある。

Best Value extra 2019 SPRING VMI©️ 3

体も、AI 自身が設定して学習していくという仕組みである生物が進化の過程で「眼」を獲得したことにより、視覚を図表 2にして硬い外殻を持った生物、自身も眼を持つ生物などが（図表 2）。

特徴量発見のイメージ持った生物が捕食者となり、淘汰圧が高まり、対抗するよう出現し、多種多様で急速な進化が起こっていったという説がある 6）。この説になぞらえれば、プログラムあるいは機械がディープラーニングで「眼」という認識機能を獲得したことが、多種多様なアプリケーション（適用）が出現するきっかけになるのではないか、という風にも考えられる。まさに、ディープラーニングの開始以降、ディープラーニングを活用した様々な AIアプリケーション 7）が出現しつつある。この意味では、現在起こっている変化は、単に「ブーム」という（出所）Quoc V. Le, Marc’ Aurelio Ranzato, Rajat Mongaほか(2012), ” Building
High-level Features Using Large Scale Unsupervised Learning” より筆者作成

従来は、ディープラーニングで用いるような大量のデータを入手することも容易ではないし、大量の画像データを読み込ませていくコンピュータの処理能力にも限界があった。

しかし、インターネット社会の発達と、コンピュータの処理能力の飛躍的な向上により、こうしたある種「力業」での処理が可能になってきた。

ディープラーニングの、特に画像認識における功績は、生物でいうところの「眼」の獲得に例えられる 5）ことがある。
図表 3だけではなく、持続的な変化であり、近い将来に産業構造そのものの変革に繋がることが予想される。

AI で何ができるのか
このように、ディープラーニングの登場以降、急速にその存在感を高めてきた AI だが、万能というわけではない。例

えば、何ら法則性がないようなタスクや、成功条件を定義しづらいようなプロジェクトにおいては、学習データ自体をAIの技術と適用領域（出所）筆者作成
5）松尾豊（2015）「人工知能は人間を超えるか ディープラーニングの先にあるもの」等による。
6）「光スイッチ説」と呼ばれる。
7）例えば、「Google 翻訳」は 2016 年 11 月にNMT（Neural Machine Translation）という新システムを導入し、飛躍的に翻訳精度が高まったことで話題を集めた（Yonghui
Wu, Mike Schuster, Zhifeng Chen, Quoc V. Le ほ か（2016）, “Google's Neural Machine Translation System: Bridging the Gap between Human and MachineTranslation”）。次章以降で個々の事例が取り上げられる。

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Best Value extra 2019 SPRING VMI©️定義することが難しいことなどから、AI を適用しづらいと考えられる。また、繰り返しの動作が要求されないような、にディープラーニングを活 用している。Google の様々なサービスは、データセンターに支えられていることは良く知

いわゆる「一点モノ」の判断・動作については、AI のアル

られている。データセンターは大量の熱を発生させる。安いていないと考えられる。

あるが、このエネルギーを省エネ化することでデータセン

ゴリズムを組むコストのほうが高いため、AI 化するのに向定的稼働のためにはこの熱を適切に冷却することが重要で一方で、既にディープラーニング等のAI 技術を社会に応ターの膨大な稼働コストを削減することができる。Google

ングでは、これまで見てきたような①画像認識のほか、②付け、温度や冷却設備の稼働状況を収集し、これらの稼働用しようという取り組みは無数に存在する。ディープラーニ
音声認識、③自然言語処理 8）の領域などでも成果が出ている（図表 3）。この技術的な成果は、健康・医療・介護分野

傘下のDeepMind は、データセンター内にセンサーを取り
状況データと、データセンターの冷却に用いられる電力の消費量との関係をディープラーニングにより学習させた。そや、移動（自動運転など、モビリティ分野）、その他の生産の結果「AI がデータセンターの 1 時間後の温度を予測し、画像認識について、例えば株式会社オートバックスセブ

ステムの消費電力を 40％削減することに成功している 10）。

性・利便性向上に利用されてきている。

ンは、スマートフォンで車のタイヤを撮影し、画像をアップロードすれば、撮影されたタイヤの摩耗度合いに応じて交換等の適切なアドバイスが送られる「かんたん

タイヤ画像診断」というサービスを2017 年 9 月に公開している。
「メンテナンス不良による自動車事故」が年間 1,500 件以上発生する中で、メンテナンス不良の中でもタイヤ不良が大きな理由となっていることから、店舗に来店せずとも日常的

適切な冷却方法を提案する」というシステムによって冷却シ

ディープラーニングの「次」
ところで、ディープラーニング技術は現状、どのような進化の方向性を辿っているのだろうか。まず、ディープラーニ

ングの適用領域として、様々なアプリケーションが出現したにわかりやすくタイヤの点検が実施できるようなサービス

ことは既に述べた。次の段階として、機械やロボットへの識を向上するきっかけを作ることが取り組みの背景となっは、2019 年 1 月、シアトルに新しいロボティクス研究の拠を利用することで、顧客に対してメンテナンスに対する意ている 9）。

応用が考えられる。米国の半導体メーカーであるNVIDIA点となる、AI Robotics Research Lab を開設すると発表

音 声 認 識 や 自 然 言 語 処 理 に つ い て は、Amazonやした 11）。これまでのロボットは、一つ一つの動作をプログラの発話をもとにAIスピーカーのアプリケーションが指示をり付けられたセンサーを通じてディープラーニングで環境

Google などの企業が AIスピーカーを発売している。人間

聞き分け、プログラムを実行する。AIスピーカーの認識にも音声認識や自然言語処理の技術が利用されている。

また、これ以外にもデータとデータの関係性から学習を行うこともできる。Googleでは、データセンターの省エネ

ムして制御する必要があったが、これからのロボットは、取を認識・学習していく。

最近のAI技術では、構造や状況などの空間認識ができるようになってきており、より「器用な」人間らしい知能を持ったロボットの開発にも応用できる研究が進められている。

8）通常、コンピュータが処理しているのはC言語やJava 、Python 、Rubyなどプログラミング言語（人工言語）である。これに対し、日本語や英語などの人間が用いる言語のことを自然言語という。自然言語処理技術は、まさに自然言語をコンピュータが「理解」し、処理するための技術である。
9）日本アイ・ビー・エム株式会社「お客様事例 オートバックス＋IBM」https://public.dhe.ibm.com/common/ssi/ecm/wr/ja/wr112369jpja/_.pdf
10）2018 年にはさらに、このシステム制御を自動で行えるシステムの開発を行っている。DeepMind ” Safety-first AI for autonomous data centre cooling and industrial
control” https://deepmind.com/blog/safety-first-ai-autonomous-data-centre-cooling-and-industrial-control/11）NVIDIA「NVIDIA 、シアトルに AI Robotics Research Lab を開 設 」2019 年 1 月18 日https://blogs.nvidia.co.jp/2019/01/18/nvidia-opens-robotics-research-labin-seattle/

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先述のDeepMindは、2018 年 6 月に「GQN（Generative

Query Network）」と呼ばれる技術を公表した 12）。GQNは、入力された二次元の画像から物体の形状と位置関係を予想し、三次元の空間構造を把握するという技術である。まレブの画像（図表 4）」や、
「植物」
「馬」
「部屋」
「携帯電話」などの画像を生成することに成功したと公表している 16）。

図表 4

GANによって生成された「実在しないセレブの画像」

た、二次元の画像から三次元の物体の形を認識するディー

プラーニング技術という意味では、日本においても東京大学の原田達也研究室で、1 枚の画像から物体の形を推測できる技術が 2018 年 1 月に開発されている 13）。

さらに、AI を処理する基盤も重要である。現在は半導体による計算がコンピュータの計算において主流であり、この傾向はしばらくは続くと思われる。微細化や性能の向上に限界が来ており、いわゆる「ムーアの法則 14）」が崩れ始めているとの声も聞かれるが、何らかのブレイクスルーが今後も起こり続けるという期待もある。ここでは詳細に踏み込まないが、「組み合わせ最適化問題」を得意とする「量子アニーリング方式 15）」と呼ばれる量子コンピュータの計（出所）NVIDIA “Progressive Growing of GANs for Improved Quality,
Stability, and Variation”

AI と Fintech の関係性
ここで金融分野におけるAI の活用にも触れておきたい。

算手法が注目され始 めている。これまで計算に何年もかそもそもFintech は ” Financial” + “Technology” の 造

ンピュータの技術によって短縮できれば、創薬や金融など、ようという試み全般を指す。従って、Fintech の中には AI

かったようなデータの計算が、ディープラーニングと量子コ

あらゆる産業領域が飛躍的な進歩を遂げるであろうことは想像に難くない。

語であり、AI の他、様々な技術を金融領域で活用し革新しを活用するものもあれば、しないものもある。

FintechにAIを活用しようという動きは、大きく分けて二また、「認識する」だけではなく、「創り出す」という技術

つのカテゴリに分割されると思われる。①コスト削減・運名 な の が、GAN（Generative Adversatial Networks）

全ての人間に出来るわけではない）仕事を行うためのAI活も発達していることにも言及しておきたい。この分野で有というAI のトレーニング手法である。日本語で「敵対的生成ネットワーク」と呼 ばれるこの技術は、例えば「画像を営効率化のためのAI 活用、②人間では難しい（あるいは、用である。

①コスト削減・運営効率化のためのAI活用について、近生成するAI」と「それが偽物かどうかを見破るAI」の二つ年では、世界各国の中央銀行が緩和的な金融政策を推しの高い「本当は存在しない画像」を創ることが可能となる。

聞かれる。また、国内では人口減少もあり、運営を効率化を作る。その二つを自動で競 わせることにより、より精度

NVIDIA は 2018 年 4 月、GAN を利 用して「実 在しないセ

進めた結果、金融機関の利ざやが薄くなっているとの声もすることによる収益性の確保が各金融機関にとって急務で12）DeepMind “Neural scene representation and rendering” 2018 年 6 月14 日 https://deepmind.com/blog/neural-scene-representation-and-rendering/13）日経産業新聞「東大、2 次元画像から 3 次元の形を認識 AIで高精度に」2018 年 1 月17 日付https://www.nikkei.com/article/DGXMZO25755710W8A110C1X11000/14）「半導体の集積率が 18 ヵ月で 2 倍になる」という「法則」のことで、1965 年にインテル共同創業者のゴードン・ムーアが提唱して以来、半導体の高性能化は驚異的なペースで進展してきた。この進展は回路上の素子を微細化することで実現してきたが、近年では、この微細化は近い将来に原子レベルまで到達する事が見込まれるため、限界があると考えられている。
15）量子コンピュータとは、従来の半導体を用いた演算方式ではなく、量子力学を応用して演算を行うコンピュータであり、従来のコンピュータをはるかに上回る性能が期待されている。量子コンピュータの作り方には、大きく分けて「量子ゲート方式」「量子アニーリング方式」の二種類がある。汎用的な問題を対象とするがゆえに完成が難しいといわれる量子ゲート方式に比べ、量子アニーリング方式では「組み合わせ最適化問題」と呼ばれる、「数多くあるパターンの中で最適な組み合わせを選ぶ」計算に特化していることから、早期の実現が期待されている。量子アニーリング方式は 1998 年に東京工業大学の西森秀稔教授らが提唱し、近年にカナダのD-Wave社が実用化した。
16）NVIDIA “Progressive Growing of GANs for Improved Quality, Stability, and Variation” 2018 年 4 月 30 日https://research.nvidia.com/publication/2017-10_
Progressive-Growing-of

6Best Value extra 2019 SPRING VMI©️ある。こうした背景もあり、Fintech 領域におけるAI の適ことになる。このとき、機械学習等の手法によって今までよの活用などが挙げられる。先に述べできれば、より低リスクでリターンをあげられるため、ROI

用はコスト削減・運営効率化の観点から進んできた。例えば、チャットボット

17）

たような自然言語処理技術の発達により、社内外を問わず、チャットボットとのコミュニケーションを通じて情報を得た

り精度の良いデフォルト確率計算モデルを作成することがの向上に繋がる。言うなれば、信用情報に基づいた、より当てはまりの良い審査・予測モデルの構築が、金融機関にり、簡単な疑問を解決するような取り組みが進んできた。こ

おける競争要因のひとつであった。

度自動化された上、顧客それぞれにパーソナライズド（個理的な分野に秀でた人材が必要であるということが多かっ

れにより、保険料などの見積もり・商品提案などがある程別化）された対応も可能となり、サービス時間も夜間など

このデフォルト確率計算モデルを計算するためには、数た。機械学習においても、データサイエンティストやエンジまで拡大することができる。かつてインターネット環境がニアに必要とされるスキルはかなり多岐にわたる（図表 5）に出向かずとも様々な手続が可能となったが、そうした変すると、多額の高給を支払って雇用できるかどうか、という整ってくると、オンラインバンキングが発達し、銀行の窓口化がまた起ころうとしている。

②人間では難しい仕事を行うための AI 活用という方面

も、足元の金融業界で進んでいるカテゴリである。そもそため、レベルの高いデータサイエンティストを雇用しようとハードルの高さがこれまでは存在した。
図表 5

データサイエンティストに求められる能力

も金融は、数字（データ）を扱うことの多い、極めて数理的な分野である。数字やデータを「高速に」
「正確に」
「大量

に」扱うことができるAI は、実は金融分野の根幹を塗り替えてしまう可能性が高い。国内では例えばマネーフォワード
が、銀行やクレジットカードを連携させることで家計簿を付けられるアプリを提供していたが、そのデータを基にして個人に最適化された家計診断を提供したり、企業向けの財務

データ入力アプリと共に、融資の提案を行うサービスなどを提供するようになってきており、従来の金融機関の業務（出所）「データサイエンティスト養成読本」より筆者作成

こうしたハ ードル の 高 さを超 えるた め、「 デ ー タサイ

が、IT 技術によって塗り替えられてきている。これに加え、

エンティストでは なくても予 測 モデル を構 築 できるようこととなる。

DataRobot 社は、「機械学習の自動化でAI の民主化を実

今後はこの業務に機械学習等の AI がさらに入り込んでいく金融の根幹にあるのは人々や企業の「信用」といえる。

信用とは、それまでの個人や企業の行動や行動結果から蓄にする」というソリューションが出 現しつつある。米 国の現」することを掲げており、データサイエンティストでなくても、直感的にデータを基にした分析を行い、適切なモデ積されていくものである。例えば金融機関がローンを顧客ルを構築できるようになるツールを提供している。国内で情報等）をもとに、将来のデフォルト確率を予測・計算する

みつつある 18）19）20）。

に提供するとき、信用情報（過去の支払・決済履歴、財務も、銀行・クレジットカード・保険などの分野で導入が進17）「チャット」＋「ロボット」の造語であり、人間と文字や音声で対話をすることで応答を返すプログラム。仕組み自体は数十年前から存在するが、近年では AI技術（自然言語処理技術）と結びつき、高度化しており、業務での利用が進んでいる。
18）「三井住友カード、AIを活用したデータ分析プラットフォーム（DataRobot）を採用」2017 年 4 月 7 日https://www.nssol.nssmc.com/press/2017/20170407_110000.
html19）PRTIMES「DataRobot 、機械学習の自動化でスタートアップ企業を支援」2018 年 5 月 29 日 https://prtimes.jp/main/html/rd/p/000000006.000030930.html
20）ITmedia「明 治 安田生命、保 険商品の収 支 分析などに AIを活用――NSSOL 提 供 の機 械 学 習プラットフォーム「DataRobot」を導入 」2018 年 9 月13 日http://www.
itmedia.co.jp/enterprise/articles/1809/13/news103.html

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なお、生損保業界を中心にInsurTech（“Insurance”

SNS の利用状況から取得されるデータや、画像や動画など+ “Technology”）を推進する動きもある。これもFintechのデータをいかに取得するかということであった。

て、自動車の走行データや人間の健康データなどを活用す

れる、製 品の稼 働 状 況 などのデータも取 得できるようにと同様であるが、保険商品のリスク算定や商品開発においる試みや、過去のデータからAIで分析した製造設備の物的損壊等の予兆診断技術を用いて、予兆を検知したことに起ところが、現在はこれに加えて、「リアルデータ」と呼 ばなってきている。背景には、IoT社会の進展により、インターネットに繋がっているセンサーのついた機器が年々増加し因して製造現場側での対応に要する費用などを補償する新ていることがある。機器の利用に応じてデータが取得され、いる 21）。

積される。例えば、インターネットに繋がっている家電製品

たな保険を組み込んだ保険ソリューションなどが出てきてFintech 分 野においても AI によるビッグデー
タの分析・活用が鍵

Fintech におけるAI 活用を考えるとき、重要となってくる

そのデータがインターネットを通じてサーバーに送られ、蓄があれば、その家電製品がいつ使われたのか、いつ電源が切られたのか、などのデータを取得することが可能である。
金融に応用するなら、こうしたデータを活用した少額の保険サービスなどはビジネス化の余地があり、実際に議論・検討が進められている。

また、取 得した情 報 を用いて、製 品やサービスを改 善のはやはりデータだといえる。このとき重要なのが、いかにし利 便 性 を向 上させれ ば、さらに多くの人 々に利 用してある。“Garbage in, Garbage out” という言葉がある。直を収 集することが可 能であるた め、好 循 環 が成 立するこ

「良いデータ」を取得し、「素早く分析」するかということでもらえるようになり、それだ け多くの、また多様なデータ

訳すれば「ガラクタを入れればガラクタが出てくる」と言うとになる。現在進行形で競争が起こっている「データ駆動「有用ではない（間違った）データをコンピュータで分析し「データ利活用」→（サービス・製品改善）→「データ収戒める格言となっている。

ころにある（図表 6）。

「『Society5.0』『データ駆動型社会』への変革」と題して、は非常に大きな課題である。データを収集・蓄積し、分析

ような意味だが、データ分析の世界では、そこから転じてても有用ではない（間違った）結果しか出てこない」ことを政 府 が 策 定 し た「 未 来 投 資 戦 略 2018」 で は、型社会」の肝は、「データ収集」→「データ蓄積・解析」→

集」 ……といった好循環をいかに回していくか、というと先に述べたように、Fintech においてもデータの利活用

データを蓄積・利活用しながら新たな産業や社会を構築しすることも重要だが、それ以上に、分析結果をどのようにを実現するためにも” Garbage in, Garbage out” の考え

データを活用して収益を直接的にあげていくようなビジネていく姿が示されている。このような「データ駆動型社会」
方を念頭に、①どのようなデータが「良いデータ」なのか、

また、②それをどのように利活用すべきなのか、という点について議論を行っていくことが必要である。

ビジネスに仕立てていくか、という視点で見渡してみると、スモデルの構築には、各社とも試行錯誤を続けているような段階であり、今後の注目が集まる。

AI が 学 習 を行うた めのデータについては、2000 年 代からの主戦場は「バーチャルデータ」と呼ばれる、WEBや21）日立製作所「東 京海上日動と日立、製 造現場のデジタル化を推 進する新サービスの提 供に向け協創開始」2019 年 1 月16 日http://www.hitachi.co.jp/New/cnews/
month/2019/01/0116a.html

8Best Value extra 2019 SPRING VMI©️図表 6

データ利活用の好循環（出所）筆者作成「AI 社会」が意味するもの

ただし、「どう変わるのか」「いつ、何がきっかけで変わるのか」については、憶 測の域を出 ない。PCやスマート

このようにディープラーニング等のAI 技術が、実社会にフォンの変化に伴って社会は確かに変わったが、その変化適用例もある。特に活用が進む中国では、AI を利用した徐々に変化が伝播し、拡大するように起こっていった。
「気

適用されつつある。ビジネスだけではなく、国家単位での監視カメラを中心とするシステムである「天網」が導入されている 22）。

新しい技術が適用されるとき、それに伴って社会や制度、組織、インフラなどが大きく変わってくる。例えばICカード

は「昨日と明日で全く違う世界になった」という形ではなく、づいたら社会が変わっていた」というのが恐らく、何年か後の実感であろう。

今後の「AI 社会」において最も重要なことは、変化に対応するための柔軟な思考であるといえる。どんな変化が起を用いた非接触型決済技術は、国内における改札や決済

きようと朝令暮改を恐れず、組織や制度のあり方、ひいて争は、これまで常識とされてきた社会のあり方を大きく変えが求められている。

のあり方を大きく変えてしまった。まさに現在のAI 開発競てしまう可能性がある。

は自己の認識のあり方を柔軟に変容させていくような能力当然のことながらビジネスのあり方も大きく変わることが想定される。経済規模の面では、これまで考えられなかったようなビジネスが突如出現し、覇権をさらっていく可能性もある。また、人間はこれまで行っていた単調な作業から解放されるが、新たに創出された余裕で何を行うのかがより重要となる。

22）BBC「中国の監視網がたちまち人を特定AI付き監視カメラ全国に」2017 年 12 月11日https://www.bbc.com/japanese/video-42304882

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