2020/5/28

Artificial Intelligence Research CenterAI for Society5.0〜 共創的アプローチによる価値創出のための社会と産業のデジタル変革に向けて〜
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, 統計数理研究所客員教授

本村 陽一
Yoichi Motomura

1

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

21

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Artificial Intelligence Research Center

自己紹介 + 社会のIT化
2次AIブーム ≠1990 DOS/V, Windows3.0普及、情報化社会本格化
2次ニューロブーム
1993 通産省（現経産省）工業技術院電子技術総合研究所入所
1993 〜2001 通産省 Real World Computing project(第５世代コンピューティングの次の大型プロジェクト) に従事
1995 Windows95普及、ネット社会本格化
2001〜産総研 情報処理研究部門 (ベイジアンネットの実用化研究)
2002 IPA 未踏ソフトウェアスーパークリエーター(ユーザーモデリング)
2003〜デジタルヒューマン研究センター(確率的人間行動モデル)
2007 iPhone普及、スマホ社会本格化
2008〜サービス工学研究センター大規模データモデリング研究チーム長
2011〜サービス工学研究センター副研究センター長 3次AIブーム=3次ニューロブーム
2015〜 人工知能研究センター副研究センター長
2016〜 首席研究員 兼 確率モデリング研究チーム長
東京工業大学特定教授, 神戸大学客員、統計数理研究所客員教授
人工知能学会理事、サービス学会理事、行動計量学会理事も歴任
通算 200件以上の企業などとの共同研究, 連携研究室の推進
2018〜 Society5.0(サイバーフィジカル社会)の実現に向けた
NEDOプロ「人と相互理解できる次世代人工知能技術の研究開発」,「AI導入加速とスパイラルアップ技術」、 「スマートフードチェーン」,
JSTCOI「感性イノベーション拠点」、科研費「裁判支援」等、AIプロジェクト推進
2020〜 After/with コロナ時代のデジタル化の加速が必要に

What’s next?

3Artificial Intelligence Research Center

確率モデリング技術とAI応用システムの社会実装
背景：不確実性のもとでの意思決定の重要性! VUCAの時代： (1990年代後半に生まれた軍事用語)– Volatility(変動性)– Uncertainty(不確実性)– Complexity(複雑性)– Ambiguity（曖昧性）
が増大し、従来の「勘と経験」による意思決定から、実社会ビッグデータにもとづく意思決定が重要になっている。（After/with コロナの時代）! デジタルトランスフォーメーション(DX)が進む→ 実社会現象がビッグデー
タとして記録され、このデータを活用した意思決定の可能性! 社会のサイバーフィジカルシステム化 = Society5.0

Society 5.0 (科学技術基本計画), Connected Industries(METI)

42

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Society5.0, 社会のサイバーフィジカル化

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
センサ・IoT・スマホ・etc….

Cyber 空間

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

5

課題：人工知能とビッグデータの成長スパイラル

Artificial Intelligence Research Center

アプリケーションとデータを駆動できる価値の創出・増大が、成長スパイラルのため必須価値の増大（ニーズに応える・高ベネフィット・低リスク・低コスト）

リアル化

Physical side

高度なサービス・アプリケーションデータが大量に生成される

Cyber side

デジタル化

シーズ（機械学習）により人工知能が高性能化
AI技術は性能評価だけでなく、社会実装した上での効果、低リスク、社会的妥当性も求められる → ユースケースを含めた評価が必要

63

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ネット上のデータとサイバーフィジカルデータ

Artificial Intelligence Research Center! 現在AI活用が進んでいるネット上のビッグデータ– ビッグデータ：ストック型(Webページ, クラウド, SQL-DB)– 状況非依存：いつでも、どこでも、だれでも– 同質性、ユニバーサルな知識が特徴。時空間解像度が低い– AI応用：クイズ、ゲーム、博識型インテリジェンス! 今後AI活用が期待されるサイバーフィジカルデータ– ビッグデータ：フロー型(モバイル, IoT, センサ, Fog-DB)– 状況依存：そのとき、その場で、その人へ– 時間、場所、人などの「異質性」、時空間高解像度が特徴– AI応用：現場の問題解決、実践型インテリジェンス

AIが使われる「社会」のフレーム（誰の、何のため）が重要

7

AIの社会実装(人と相互理解するAI)[社会実装と価値循環のスパイラル] AI応用システム
サービス支援技術、現場支援

Artificial Intelligence Research Center

実証フィールド・タスクセット

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

分散データ

データが集まる 統合システム(FS-DMP)アクティブ
ビッグデータ収集
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)

識融
タ ・知ーデ学習機械

よりよいアクション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)

マネジメント支援
確率モデリング技術： PLASMA-N1: を理解
PLSA+BN） NEDO次世代人工知能、 AI導入加速の研究開発の成果

84

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Artificial Intelligence Research Center

社会実装上の課題：
AIにとって不可避な問題 ＝ フレーム問題
フレームの例：
この文字列は英語であり、単語であり、意味があるはず、というフレーム

CTTE

そのため、上の例
はCとTの間の文字は ‘ A ‘ であり、下の例はTとHの間の文字は ‘ H ‘だと推定される前提とするフレームがあるとその中で適切な認識・判断が行われる
9

フレームも学習する相補的推論（ベイズ推論）

Artificial Intelligence Research Center! データ＋フレーム（事前知識、事前分布）融合(本村2008)
英語辞書から文字間の関係を学習して、フレームを切り替える
1.ベイジアンネット（事前分布）
1.と2.の結果を統合しベイズ推定を行う
事後分布

2.ディープラーニング（尤度）
ディープラーニングとベイジアンネット統合モデルによるCAT, THEの認識

105

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屋内の行動理解 (生活行動のモデル化)
状況依存性を表す人間行動のベイズ推定モデル（本村・西田：情報処理学会CVIM誌, 2007 他）

Artificial Intelligence Research Center

学習・判別

ラベル空間

超音波センサ,動画像

高次自己相関特徴・ナイーブベイズ識別器（尤度の計算）ベイジアンネットワーク（確率的因果構造の導入）

ベイズ推定

P(Ci x, S ) µ P(x Ci )´ P(Ci S )
状況依存
事後確率

データ・尤度(Bottom up)

事前知識(Top down)

11

センサデータからの行動予測モデル構築• x, y 方向の速度： V (t )x, y• 子供の高さ： Z(t )• １秒前の行動：
C(t - 1)
• 子供の位置情報• 子供の位置情報
壁
クッション

壁

Artificial Intelligence Research Center• 行動推定を行うための確率変数テーブル

クッション

室内の絶対座標系での表現モデルクッション

モノとの相対距離で表したモデル

今後：
IoTデバイスの活用
制御モデル化、行動変容による最適制御へ（DemandResponse など）

1262020/5/28

確率モデリング技術：ベイジアンネットワーク

Artificial Intelligence Research Center

和文書籍
ベイジアンネットワーク技術：東京電機大学出版局（本村・岩崎）
ベイジアンネットワーク概説：培風館（繁桝・植野・本村）
不確定性下の意思決定：共立出版(Mykel J. Kochenderfer著、繁桝・本村監訳)
条件付確率：P(目的変数| 説明変数)

条件付確率 P(X3|X1,X2）

X1

X5

X3

条件付確率 P(X4|X2)
X4

X2

X401

X2 01

0.8 0.4
0.2 0.6

13

ベイジアンネットの構造学習：相互作用の探索（関係性や仮説の自動探索、モデル自動構築）
Artificial Intelligence Research CenterＸＹＹ？

OREx.
3
4:

n1n2n3n4n5n6XＸＹＹ

クロス集計表
度数|Y, X| = nxy？

Ex.
0.3
0.4
:

P1
P2P3
P4P5P6

条件付確率表X

P(Y|X) = p xy

X,Yに関するクロス集計表

ベイジアンネットの条件付確率表

カイ二乗検定により変数間の独立・従属性を判定

条件付依存性を情報量基準(AIC, MDL)により判定しモデルを選択（ベイズ比検定）

この検定を一つの子ノード毎に、複数の親ノードに対して繰り返し行う。

147

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ベイジアンネットワークソフトウェア（1998：人工知能学会, IBIS, 計測自動制御学会などにて発表）(2001, 2002年IPA未踏ソフトウェアスーパークリエーター認定)（2003～：NTTデータ数理システムから商用化(BayoLink)）

Artificial Intelligence Research Center(2008年〜 サービス工学においてビッグデータ対応可能に)(2015年〜 人工知能研究センターにおける確率モデリングのコア技術にも発展)

15AIが使う様々な機械学習、計算モデル
Ｙ

複雑な「共通」の性質、精度

Ｙ

不確実さ、ばらつき（分布）、平均

Artificial Intelligence Research Center

関数

P(Y|X)=G(μ,σ)μ = aX+b
σ = cX+d

Y=f(X)

XX
線形:多変量解析・回帰モデル
確率分布モデル（線形性・正規性）
非線形：ニューラルネット,DeepLearning

Ｙ

説明しやすいモデル、ルール
0.3
0.7

決定ルール
If X=a, thenY= b (70%):

X
決定木(Decision tree)

説明・再利用しやすいモデル、網羅性（行動やリスクなどを表現・予測・制御）

Ｙ
P1
P2
P3
P4
P5
P6X
ベイジアンネット

Ex.
0.3
0.4
:

条件付確率表P(Y|X) = p I j

168

2020/5/28

Artificial Intelligence Research Center

データ駆動型、モデル駆動型アプローチ! データからの機械学習（データフィット）から再現性ある現象の計算モデル化（シミュレーション）へ! そのためにはデータの生成過程、フレームを意識する! 正しさ：数学＝無矛盾、科学＝自然であるのにたいし
工学＝社会性、再現性! 相互作用、複雑な関係性を表すグラフィカルモデル! 目的変数と、それを説明する説明変数を明確に! 真の因果を推定が必要とは限らない。複数のありえる仮説としての因果構造を確率的に提示する→ AI技術＝実問題に対する対象の計算モデル化
IoTを活用して対象や世界を計算するためのモデル化

17

Artificial Intelligence Research Center

事故履歴データ（受診200事例）からの子供の外傷（事故）状況のモデル化

ObjectLocation
TimeInjury

Size

SeasonAge
Body part
GenderBehavior
Intension189

2020/5/28

ベイジアンネットを使った確率推論

Artificial Intelligence Research Center

Set:
女児, 1歳 , 冬,器具による事故
Results(highest):
ヤケド 94%
不注意 67%
腕 90%
リビング 62%
日中 67%

19

ベイジアンネットによる大規模データからのモデリング：子供の事故データ（約200件/月）の例
Artificial Intelligence Research Center

電子カルテ（小児科） →サブシステム（トリアージ）→産総研

事故サーベイランスシステム

国立成育医療センター
事故調査表・テキスト

電子カルテ

2010

2020/5/28

事故データを計算論的にモデル化することで将来の事故予測・予防に活用する

子どもの事故データ（約200件/月）

Artificial Intelligence Research Center

子供の属性、生活時間

事故サーベイランスシステム

子供の日常生活行動

環境要因

事故調査表 カルテ

事故の程度・確率ベイジアンネット

22

育児支援サービスを通じたビッグデータ収集

Artificial Intelligence Research Center

意識と現実のずれ検出

アンケート

事故
データベース

21,482件（07/1/29現在）

ユーザの理解・モデル化

ユーザ履歴
データベース

認識ずれを補正するコンテン
ツ作成

科学的知見
医 事!
療 故国
費 予家+ 防$%
削 %&
減 &''

サービス

現象
技術理論
構築

社会応用

Kuhn型

現象
記述理論
構築

一体型

WEB社会・研究の進化・深化
サービスの改善
子どもの事故予知支援サービス

WEBサービスの提供・アンケート（個人レベル）

安心・安全サービス

05/12/12開始
行動モデル・事故シミュレータ
で動画作成（保護者の知らない事故・最近多発している事故）

4,471人保護者に61,147件動画配信（07/1/29現在）

23

112020/5/28

Artificial Intelligence Research Center

子供虐待予防支援：
児童相談所の業務支援をしながら、リスクアセスメントできるAIを学習
業務量が多すぎる

アプリで手軽に記録・証拠保全
クラウドで即時の情報共有

Ai CAN(高岡他2018)逼迫する業務を効率化し、負担を軽減

25

Artificial Intelligence Research Center

現場の行動シミュレーション：
ビッグデータからの確率的行動モデリングの例• 利用者（顧客、生活者、ユーザ）の行動履歴とその人の属性、周辺の状況などを網羅的にビッグデータ化• データから、条件付確率P(現象| 条件)という確率モデルを構築し、もっとも良く行動を説明できる「条件」を探索する。
• 条件：「ある状況にある（とある現象が起こる）」• 例1：「潜在ニーズを持った人が何かを見た時」など。潜在ニーズはライフスタイルなどに関係する• 例2：「児童相談所で子供を保護すべきかどうか（リスク）」• 発展：現象変化が起こりやすい「何か」を発見し、提供するコンテンツのデザインに活用する

26

12

2020/5/28「サービス」のデジタルトランスフォーメーション

Artificial Intelligence Research Center

実データからの計算モデル構築と社会現象の予測、生成（背景、状況、その変化＝「コト」の確率推論を可能に）
ベイジアンネットBayesian net
確率潜在意味解析
Probabilistic Latent
主Semantic Analysis
時
客時間
空間

場

現象

動

確率的潜在構造モデル
Probabilistic Latent
現象シミュレーション
Structure Models

潜在クラス・状態・特徴
Latent class, state, feature

実世界データPhysical data

確率的現象モデリング

計算空間
Cyber space

確率的現象の予測・生成へ

実世界ビッグデータから情報量を大きくデジタル化（変数化）
Ｐ（現象） ＝ P(現象｜条件) P(条件) をBNでモデル化
この条件を変化させることで現象の確率を制御

27

サイバーフィジカルモデリングのためのソフトウェア:PLASMA
不確実性を積極的にモデル化、予測・制御するシステム開発環境「確率的潜在意味構造モデリング」のための Java 言語による API & Application

PLSA・ベイジアンネット

ScalaAPI

外部ライブラリ

アプリケーション用ライブラリ
Java / Web API
プロセス・プロジェクト管理

簡易GUI

個別
アプリ …
GUI

POSEIDON

Java API:PLASMA

Artificial Intelligence Research Center

PLASMA: Probabilistic Latent Semantic Structure Modeling API

可視化・データ収集

Java API:PLSA 及びベイジアンネットワーク
用クラスライブラリ
Scala API:
API を Scala から呼び出し実行
アプリケーション構築用ライブラリ
プロセス管理、プロジェクト管理機
能を Java API 及び Web API として提供。

研究者 ソフトウェア
開発者

データサイエンティスト

エンドユーザー28

13

2020/5/28

Artificial Intelligence Research Center

AI技術の社会実装の課題! 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

参考：IEC AAL(active assisted living) programme→ Aging Well in the Digital World

29

製造分野でのサイバーフィジカル化（共同研究）

Artificial Intelligence Research Center! 従来
プレス

溶接

塗装

組立

検査

工程管理
品質管理
（独立）

工程管理
品質管理
（独立）

工程管理
品質管理
（独立）

工程管理
品質管理
（独立）

工程管理
品質管理
（独立）

出荷

従来：データや作業は各工程内で独立、完結し、閉じている! IoT・AI・ビッグデータ活用

企画研究開発IoT・AI・ビッグデータによるデマンドサイド、結果からのフィードバック
生産販売

サービス

生産工程内だけでなく、企画・販売・サービスも連携した循環型バリューチェーン実現

これまでの物理限界を越えた連携、データ・知識循環と全体の最適化へ

31

14

2020/5/28

サービス分野でのサイバーフィジカル化（データ活用）〈ポイント〉
データ共有による新しい価値創造

Artificial Intelligence Research Center

生活場面

ショッピング

観光

例：生活者の深層ニーズを予測し、家族旅行を提案

例：食へのニーズ

時間の過ごし方など

嗜好性

プロフィール

購買履歴

旅行時の行動履歴

リコメンドで訴求

行動データ
・アンケート・次の予約など

ライフステージにあった店舗情報
行動の時間変化
購買履歴

観光サービスに満足
次のサービスへ継続

従来のサービスの範囲、物理限界を越えて、価値を増大

32

生活者の行動を予測・制御する確率モデリング

Artificial Intelligence Research Center

生活者行動を(条件付)確率モデル化する課題を通じ、社会実装とアクションリサーチを推進：30社を越える技術移転+共同研究(15万人ID-POS, 5000万人共通ポイント, 14万人高齢者データなど)
気づき支援

外出支援

意思決定支援

購買支援

興味ドライバー

来店ドライバー

入店ドライバー

購買ドライバー実物を見たい買い物の日
イベント同行者としてなんとなく：実物を見たいフィッティング
素材感
時間がある
ディスプレイに惹かれて：実感（似合う、機能）
揃える（色・デザイン）
安心（保有・確保）
接客に惹かれて
：

商品情報
イベント
話題
季節感
：

日常生活

メルマガ受信

来店

購買
入店・閲覧

リピート

経験価値・生活満足度向上
33

15

2020/5/28

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／
人工知能技術の社会実装に向けた研究開発・実証及び人工知能技術の適用領域を広げる研究開発／
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

34

⽣活現場でのビッグデータ収集と活⽤

Artificial Intelligence Research Center(各種サービス現場やイベント空間での行動データ観測・分析)

健康イベント支援

科学イベントでの来場者分析

未来型
店舗内
買い物行動分析
大規模展示イベント出展

実フィールドでの試用、データ収集を1万人以上の来場者に対して実施

35

16

2020/5/28

数千人〜１万人規模の意識・行動ビッグデータからの確率モデリング
NEDOプロ：

Artificial Intelligence Research Center

⼤規模集客施設での実証実験（2019） 「AI導入加速とスパイラルアップ技術」
Touching withID card

In store IoT devices
Behavior

ステークホルダー
Recommend
services

NFC-IDcard（reception）

Cognition

MODEL

Simulation

各ブース体験直後にその場で⼼象を選択

VIEW

Controller

ビーコンによる
従業員データの計測

参加者
customer

経営層
管理者manager
Decisionsupport

現場スタッフstaff

Situation

Behavior(Staff)

36

協調領域︓健康イベント参加者の⾏動分析から「コミュニティ⾒守りAI」へ

Artificial Intelligence Research Center

フィードバック

バーコード
NFC

保健師、医師、研究者などのチーム

イベントに参加（例：健康・教育イベント）

行動分析

イベント参加者

ランキングやスマホで励ますなどモチベーションを高める
データ
蓄積

・参加履歴
・健康情報
・etc

• データを参加者自身が見るために蓄積• 専門家が遠隔で分析→結果を参加者に還元• 持続的な関係性を構築(コミュニティ管理システム・運営)

37

17

2020/5/28

購買、サービス利用履歴とのデータ共有によるAI活用生活関連サービス適用領域の拡大(計画)Artificial Intelligence Research Center

８０歳
７０歳
６０歳
５０歳
４０歳
３０歳
２０歳
１０歳
５歳
赤ん坊

家族（家・暮らし・人生）

認知症対策
リスク予知

在宅看護介護教育
育児支援

余暇（移動購買行動
ドライブ（味覚、食料品 くつろぎ
嗜好品、金融園芸ライフスタイル） 観光
自己実現
団欒など）
コミュニ 保険サービス
ケーション
情報提供
生活習慣
趣味
ライフスタイル・価値観 ライフワーク
医療・健康サービス、健康活動

親子供

育児支援

成長
時間変化

リスク予知

行動の種類

38

Artificial Intelligence Research Center

日常の大量データ

人間の認知評価構造・
生活行動モデル

認識モデル

楽しい

動きが〜だから好き・嫌い

場所が〜だから怖い・危険

センサ統合
データー統合アンケート・インタビュー

説明変数を類型化

行動生成モデル

サービス適用
意識・行動変容

生活支援サービス

状況が〜だからモノが〜だから確率分布を出力控える

欲しい・
買いたい

快適・安心

再利用可能で、説明可能な確率モデル

39

18

2020/5/28

データ／サービスプラットフォーム（Demand chain）
ビッグデータをAI技術で幅広く活用するための共有基盤

Artificial Intelligence Research Center

サービス利用者のビッグデータをサービス事業者が共有し連携
顧客接点
Point of Service

企画開発現場
提供側
製品
製造プロセスサービス
設計 バックヤード
供給側の視座サイバー

ユーザ側（demand）
からのフィードバック

フィジカル
生活現場
利用者（顧客）製品利用
サービス利用

フロントヤード

視点

購買行動

視点

日常生活視点

経験価値
顧客からの視座「製品（モノ）を伝える」から「経験価値（コト）を伝える」へ
供給側だけではなく利用者側の情報も積極的に扱う
ビッグデータによる循環型バリューチェーンの実現

40! サイバーフィジカル社会での第四次産業構造変革

Artificial Intelligence Research Center

産業分野、経済区分の境界がなくなり、連携がはじまる
AIを既存ビジネスへ導入

１）既存業務・活動の効率化（例）定型業務の自動化を通じた業務時間の短縮など

フィジカル

AIによる新サービス

２）サービスの付加価値向上

新規ビジネス（例）ユーザーが求める商品を自動発注するECなど

サイバー

AIによる新た
３）新規サービス・産業創造な産業連携が （例）新しいユースケースと次世代AI応生まれる用システム (新規シーズ・ニーズ)
Cyber=Physical Innovation

既存ビジネス

構造変革性小事業変革、異業種連携、産官連携共同体、コンソーシアム、
オープン・イノベーション
Connected Industries
サイバーフィジカル
構造変革性大41

19

2020/5/28

価値共創のための産総研人工知能技術コンソーシアム

Artificial Intelligence Research Center

シーズ/データ/ニーズをマッチングしてビッグデータの成長スパイラルを回す
人工知能技術の社会実装の場
外部
リソース

AI社会実装のためのコミュニティ
シーズ
応用
データ

評価

ニーズ

事例

人工知能研究センター
人工知能技術コンソ研究チーム, 客員研究員,連携企業・⼤学(兼業),病院, 施設, ⾃治体, etc.

ユースケース

水平 展開

実証プロジェクトA
プロジェクト
スタート::

産総研他ユニット, 大学
異業種からも適宜参加

実証プロジェクトZ

成功事例をフィードバック
標準問題化

共有基盤

2020年度：幅広い業種から約250社が参加、関西・九州・東海・神戸支部も設立【競争社会から共創、協調社会への実証実験】

42

新たなユースケースの開拓、産業応用：
産総研人工知能技術コンソーシアム
地域展開
Artificial Intelligence Research Center↑アプリケーション(フィールド実証など)↑

共通基盤技術(データ共有・標準化
プラットフォーム化)

↑

シーズ技術
活⽤ノウハウ化

↑産総研
AIRC

関⻄⽀部
WG

九州⽀部
WG

Human Life WG
スマートフード
WG

東海⽀部
WG

ものづくりWG

ユースケースWG

神⼾⽀部
WG

社会課題解決WG

観光WG

医⽤画像WG

データ・知識
融合WG

データプラット
フォームWG

データマイニングWG

AIツールWG

AIリビングラボWG

深層学習WG

2015年5⽉（10数社)〜2020年（約250社）
各WG内では複数のプロジェクトを同時に推進
協業⽀援、ベンチャー⽀援コンテストなども実施

2017〜2020大阪にて毎年、ビジネスアイデア創出コンテスト実施

4320

2020/5/28

共創的アプローチによる漸進的AI技術の社会実装

Artificial Intelligence Research Center

具体的な生活の品質(QoL、生活価値)、産業の価値創出・生産性を向上しながら、AI技術の活用を広げる「取り組みの場」の構築 → 人材育成と仕組み自体も広く波及
マルチステークホルダーによる効果評価 ・シミュレーション

社会現象の潜在的構造・ダイナ
ミクスの構造を計算モデル化

社会現象の観測（AI技術活用によるデータ収集）

AI for Society5.0
事例
メタレベルでの俯瞰と再モデリング

具体的なユースケース
アプリケーション・サービス（AI活用サービスデザイン）「事例」と「場」を生成する方法論

AI技術と標準的な課題、ユースケースを一体で提供し、効果評価、サービスデザイン手法を実証実験できるコミュニティを確立、AI技術の社会実装を通じて実社会を変革する仕組みとして実現
その活動、人材育成や仕組みとしても組織や地域を通じ全国に波及→ Society5.0の実現に向けた技術と人、社会の共進化

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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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