人工知能技術コンソーシアム
2020年度全体定例会

Artificial Intelligence Research Center

価値志向、⽬的志向、⼈志向で進めるDX
AI for Society 5.0:
With/Afterコロナにおけるデジタル変革(DX)
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 首席研究員
人工知能技術コンソーシアム会長
東京工業大学特定教授
神戸大学客員教授

本村 陽一
Yoichi Motomura

0Society5.0, デジタルトランスフォーメーション(DX)Artificial Intelligence Research Center

リアルな実空間の活動が、デジタル化され、ネット空間と融合する
社会・生活のデジタル変革（イノベーション）が進行
実社会現象を計算モデル化、サイバー・フィジカル空間での産業変革、生活変革(超スマート社会、Society5.0)
価値共創・イノベーション

ITシステム（計算可能空間）
ユーザーモデルCyber 空間センサ・IoT・スマホ・etc….

生活者

Physical空間

情報システムと社会・人々が融合する時代→実生活の中で常時ビッグデータ観測・活用を行うことが可能に

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デジタルトランスフォーメーション（DX）の守破離Artificial Intelligence Research Center! Step1: 自動化、リモート化、デジタル化
既存の業務プロセスを置き換えるAI技術導入【守: まねる】
! Step2: Step1のAI技術によってビッグデータが集積する
このビッグデータを使って、計算モデルの改善が可能になる【破: 良い例を取入れ改善】! Step3: Step2の意思決定(現場＋マネジメント層)
Step2 で得られた計算モデルを俯瞰して、価値の構造を把握し、既存の枠組みを離れ、本来のあるべき姿を再モデル化することで、真の変革（トランスフォーメーション）が始まる【守破離】形式の継承（ハンコ押しロボット）ではなく、精神・文化の継承

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Withコロナ時代における社会的価値志向のDX技術の社会実装のために重要なこと

Artificial Intelligence Research Center! 社会課題の解決を実社会ビッグデータにより可能にする– リスク、コスト、ベネフィットなどの目的変数を計算可能に– そのためには、「実社会現象」の計算モデル化が必要! 現象学的アプローチ
問題となるリスクなど、社会現象として目的変数を設定
確率的構造モデル、ベイジアンネットをデータから構築→ 確率推論によるシミュレーションによる意思決定支援! 実社会ビッグデータを持続的に収集するための技術的枠組み、事例、取り組みについて、AI+組織学習として考える

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人と相互理解できるAI(現象モデリング)[実装と価値循環サイクル] AI応用システム
サービス支援技術
実証フィールド・タスクセット

Artificial Intelligence Research Center

POSEIDON-N1

まず、使い始める(AI1.0)
フィジカルへのAI実装

AI応用アプリ、デジタルサイネージ
確率モデル タブレットアプリを通じて提供

確率推論

価値循環

現象が計算モデル化される
サイバー化が進む(AI2.0)

分散データ
統合システム
データが集まる(MCDataBinder)
アクティブ
ビッグデータ収集
よりよいアクション
識融・知タデー 学 習
機械合

人が現象を理解できる
気づきが増える
人がAI(計算過程)
コントロール・マネジメント支援
を理解

確率モデリング技術：PLASMA: PLSA+BN （NEDO次世代人工知能の研究開発の成果）

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DXの評価：目的（KGI）と手段(KPI)の整合性と効果の向上
個々のタスクの最適化だけでなく、本来の価値が向上するようなタスク(手段)の選択

現状
Artificial Intelligence Research Center

KGI(Key Goal Indicator)
投⼊リソースとKGIが相関していない

⽬指す⽅向性アクションが結果に結びつかない⇒効果「⼩」

投⼊リソース

⽬的・⼿段の関係、構造を明らかに再現性 結果が低い （リスクなど）
原因、解決
手段の候補

効果「⼤」

⽬的と原因を構造化した計算モデル上の推論によってリソースを最適化(効果向上)

投⼊リソース

経験と勘KGI(Key Goal Indicator)

目的変数（リスクなど）説明変数（原因など）

確率的構造モデル（⽣成モデル）53

研究事例：NEDO 次世代人工知能・ロボットの中核となるインテグレート技術開発／

ＡＩ導入加速とスパイラルアップ技術の研究開発
Latent structure

Artificial Intelligence Research Center

実社会のフレームを学習（ベネフィット・コスト・リスクの価値観モデル）
Graphstructure
計算のフレームへ（目的変数と説明変数の構造モデル）
循環型AI systems：PDEM spiral up・Plan・Do・Evaluation
・Modeling

AIシステムと人の共進化Human=Machine
Co-evolution

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確率的評価構造ネットサービス：・状態遷移モデリング
大規模集客が困難な状況（withコロナ〜）→ オンラインサービスシステム（UX/DX）へ展開「実空間の体験」を意識・⾏動レベルでモデル化、シミュレーション可能に
AI技術コンソーシアム
Web⾒本市の例
Artificial Intelligence Research Center

UX:Userexperience

産総研広報Web, ⽇本科学未来館Web,
ECサイト⽀援システムなど実証実験展開予定

ステークホルダー

Navigation

参加者
Recommendation

Cognition

分析
結果

主催者

選択結果に応じて、コンテンツや表⽰を変更

ユーザを潜在的な価値観ごとに分類し、確率ユーザモデル、状態遷移モデルをもとに、コンテンツ、UXを最適化する
観光（地域支援）やヘルスケアサービスにも発展

ブース
出展者

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Artificial Intelligence Research Center

価値のモデル化、UX(ユーザー体験）に対するこれまでのアプローチ! User Experience （UX） デザインの系譜! マーケティング・リサーチ、顧客理解の系譜! エスノグラフィー、人文学的・社会学的調査の系譜! AI, IoT, DX(デジタルトランスフォーメーション)の発展により産業・社会や生活現場の現象がデータ化されはじめた→ これまでよりも、包括的、相互作用的な体験価値の理解、モデル化、知識化、再利用性が必要になる

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Artificial Intelligence Research Center

価値評価構造モデリング! 体験価値を事実、データに基づき理解、構造化、計算モデル化! 人の相互理解でなく、AI応用システムの共通表現にもなる! AI応用システムを通じて、関係するステークホルダー間（実践コミュニティ）のインタラクションを支援することで持続! 初期のモデルは人手で作り、そこから機械学習モデルを構築した
後、 AI応用システムから収集されるデータから持続的に学習! 計算モデルとしては、確率モデル（PLSA, Bayesian network）を用いる
以上の枠組みを価値評価構造モデリングとして実現する

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データから作る価値評価構造

Artificial Intelligence Research Center

サービスシステムにおける価値構造モデル（確率モデルとして実現）
P(X3|X1,X2)

アクション1
X1

X3
KPI-1

アクション2

心理的価値を含む

X5

KPI-3KGI

X4

X2
アクション3

P(X5|X3,X4)

KPI-2

P(X4|X2)

KPI-4

Bayesian Network

アクション4計算モデルとしての価値評価構造

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Artificial Intelligence Research Center

持続的なシステムの学習、進化と同時に価値評価構造も変わる＝スパイラルアップ

経営でのダイナミック・ケイパビリティに相当
PDEM サイクル [本村 , 2019] [山下 , 2019]

本モデルでは、デジタルイノベーションをPlan→Do→Evaluation→Modelingのプロセスをたどり繰り返し改良を重ねる

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Artificial Intelligence Research Center

DXの進め方：社会課題解決プロジェクトとして! 本来の目的（価値の創出）、新しいAIの使い方! 持続的なデータ収集のためにAI技術を実装する
この時、「目的変数」（ベネフィット、リスクなど）を明示する! ビッグデータを収集するためのデータ活用サービス! 実社会ビッグデータと人や社会のフレーム・知識とを融合! 日常的プロセスとしての埋込みと運用（価値：効用と損失、リスクを考慮）! 以上のために、先導的なユーザーの想定と高い関与を、価値あるユースケースを設計し、目的変数の変化を検証すること! 目的変数＝価値：リスク、コスト、ベネフィットを定量的に表す→

価値のデザイン：本日のメイントピック

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人工知能技術コンソーシアム(AITeC）

https://www.ai-tech-c.jp

Artificial Intelligence Research Center■活動概要
・AI活用ユースケース、ビッグ＆ディープデータ集積、AI導入加速、現場・マネジメント支援の経験知を共有、普及
・次世代の産業・生活インフラを支えるAI技術の出口戦略を実証プロジェクトとして試行、検証し、共通基盤を構築
・シーズ/データ/ニーズをマッチングさせた実証プロジェクトを支援するワーキンググループ運営やリーダー人材育成
・新たなプロジェクトを生み出すオープンイノベーションの「場」やコミュニティを地域や企業にも水平展開■活動の特色産総研人工知能研究センターが開発した、技術シーズ、プラットフォームを活用できます。
会員は複数のワーキンググループ(WG)にいくつでも所属することができ、Web会議やオンライン開催イベントで活動全国の地域支部とも緊密な連携がとれます。WGやプロジェクトは多様なメンバの自発的な取組みにより運営されています。
■会員数・ワーキンググループ数の推移
・2015年度（平成27年度）会員：法人会員23社、WG数：3WG
・2016年度（平成28年度）会員：法人会員86社、特別会員３社、WG数：8WG
・2017年度（平成29年度）会員：法人会員 152 社、特別会員7社、WG数：11WG
・2018年度（平成30年度）会員：法人会員187社、特別会員14社、WG数：15WG
・2019年度（令和元年度）会員：法人会員184社、特別会員27社、WG数：18WG

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