中部社研 IT フォーラム
当財団では、 2018 年度より会員相互の情報交換と幅広いネットワーク作りを主目的に参加者や賛助会員等から要望の強いテーマである AI やロボットなど IT 関連を講演テーマとして 「中部社研 IT フォーラム」 を開催しております。
本レポートは、 第13回 （2021年2月8日） でのご講演 「未来社会のための人工知能研究 ： 環境とエネ
ルギーの視点から」 を元に、 講師のトヨタ自動車株式会社 未来創生センター R- フロンティア部 主査の梶洋隆氏にその概要を執筆いただいたものです。

未来社会のための人工知能研究：
環境とエネルギーの視点から
トヨタ自動車株式会社未来創生センター R-フロンティア部 主査 梶 洋隆

１．はじめに

2 ．環境 ・ エネルギーを取り巻く状況（※1）

トヨタ自動車株式会社は、 これまでも、 これから

非 営 利 団 体 の Berkeley Earth に よ る レ ポ ー ト

も、ひとやものの移動を支え、心を伝え、可動性 （モ（“Global Temperature Report for 2020” http://ビリティ） を社会の可能性に変える世界作りのため

berkeleyearth.org/global-temperature-report-に汗をかく存在でありたいと考えています。 その中for-2020/） によれば、 2020 年の地球の平均気温で、 モビリティに伴う環境負荷とエネルギー消費量は 1851 〜 1900 年の平均気温から約 1.3℃上昇、を減らすための人工知能 （Artiﬁcial Intelligence:地表面に限れば約 2.0℃の上昇と報告されていま

以下、 「AI」） 技術の適用を考える際、 AI が社会す。 気候変動への具体的な対策は、 持続可能なのエネルギー効率を高める視点と、 AI が消費する開発目標である SDGs の 1 つとして、 国際社会としエネルギーを低減する視点の 2 つがあります。 私て取り組むべき課題として挙げられています。 日たち未来創生センターでは、 これらに対して、①本においても 2050 年までに温室効果ガスの排出SDGs（Sustainable Development Goals） の 概 念 でをゼロ、 すなわちカーボンニュートラルな社会の実ある 「誰 1 人取り残さない」 社会づくりに資する機現を目指し、 また米国においても脱炭素の動きが械学習技術と、 ② AI を含む複雑なシステムを検加速しています。 カーボンニュートラルとは、 人間証する技術の視点からの研究開発に取り組んでおが何かを生産したりする活動の際に排出される二り、 これらは今後の多様なモビリティに組み込まれ酸化炭素の量と森林などにより吸収される量が同ていく AI 技術にとって重要な鍵を握ると考えていま量、 すなわち実質的にゼロとなる状態を指します。

す、 本レポートでは、 これら 2 つの研究の紹介を企業においても環境 ・ エネルギーに関する取りきっかけに、 AI と未来社会の関わりについて皆様組みは積極的に進められており、 例えば IT 企業と情報共有できればと考えています。の Google 社は 2017 年以降、 同社のデータセンタ
ーとオフィスで使用する電力のすべてを再生可能エネルギーから購入すると発表しています（“We're（※ 1）Berkeley Earth：気候科学のための地温データ分析に焦点を当て活動する NPO。カリフォルニア州で 2010 年に設立。

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中部圏研究 2021.6

set to reach 100 ％ renewable energy — and it's

ペースで省電力化が進んでいますが、 データの生

just the beginning” https://blog.google/outreach-

み出される量 ・ 通信量 ・ IoT （Internet of Things）

initiatives/environment/100-percent-renewable-

センサ数がそれを上回る速度で増加しており、 効energy/）。 私たち未来創生センターにおいても、果を打ち消している構造になっています。 このよ

大学 ・ 企業との共同研究で、 電力取引を自律的うに、 デジタル機器やそれに付随するサービスのに可能とする次世代電力取引システムの実証実需要の高まりにより、 世界中で生成されるデータと験を実施しています。 実証実験に参加した一般計算リソースの使用量は急激に増加しており、 そ家庭 （含、 電動車） の電気料金を約 9％低減し、の結果としての AI 開発に対するニーズの高まりは、電動車の走行利用電力の 43％を再生可能エネル

それらをサポートするためのエネルギー消費の高ギーとし、 二酸化炭素排出量を 38％削減できるこまりと密接に関連していると考えられます。とを確認しました （https://www.toyota.co.jp/jpn/tech/partner_robot/news/20201113_01.html）。

AI開発に要するエネルギーに関しては、例えば、ロボットハンドを操作してルービックキューブを解くアルゴリズムの開発に、 約 2,800kWh を要したと言3 ．環境と AI に関する動向

わ れ て い ま す （https://wired.jp/2020/03/07/aigreat-things-burn-planet/）。また、機械翻訳などで本章では、まずデジタル機器の生産や使用が環用いられる自然言語処理モデルの訓練によって排境・エネルギーに与える影響について概観し、AI が出される二酸化炭素は、 自動車のライフサイクル新たな環境 ・ エネルギーのリスク要因になりつつあ（燃料を含む） のそれを超える可能性があることがることについて紹介します。そして、このような状況指摘されています （Emma Strubell et al, Energyを受けた新たなAI開発の動きについて紹介します。

and Policy Considerations for Deep Learning inNLP, https://arxiv.org/pdf/1906.02243.pdf）。

（1） デジタル技術の環境への影響（※2）

AI 開発で中心的役割を果たす機械学習、 とく

The Shift Project に よ る レ ポ ー ト （“LEANに深層学習を用いたモデルは非常にパラメータ数ICT” https://theshiftproject.org/wp-content/が多く、 モデルの訓練に大量のデータを用いるた

uploads/2019/03/Lean-ICT-Report_The-Shift-

め、 結果として膨大な計算リソースを使用すること

Project_2019.pdf） によれば、 世界の GDP あたりになります。Open AIの報告によれば、2012年以降、のエネルギー消費は毎年 1.8％ずつ削減されてい同等の性能で比較すれば 16 か月で 1/2 倍のペーますが、 デジタル技術のエネルギー消費は 4％ずスで訓練の計算量は低下しているのですが、 2012つ増加しています。 デジタル機器の生産 ・ 使用

年以降、 3.4 か月で 2 倍のペースで訓練の計算量に限れば、 毎年 9％ずつの増加となっています。の 総 量 が 増 加 し て い ま す （https://openai.com/

温室効果ガスの排出割合でデジタル技術の影響

blog/ai-and-compute/）。

（※3）

をみると、 2020 年の時点で全体の約 4％を占めてこれらはあくまでも 1 つの機械学習モデルの訓おり、 なりゆきのシナリオでは 2025 年には 8％に達練についての話です。しかし実用においてはさまざする予想もあります。 2018 年時点での自動車などまな目的や使用するデータに応じてモデルを用意のモビリティの排出割合が 8％ですので、 これに匹し、訓練を行います。また、モデルが搭載されるのは敵する影響となります。

クラウドだけでなくスマートフォンなどのエッジにまスマートフォンなどのデジタル機器のプロセッサで及ぶことを考えれば、 新たな環境 ・ エネルギーやデータ伝送の消費電力は 2 〜 3 年で 1/2 倍ののリスク要因になることは想像に難くありません。

（※ 2 ）The Shift Project：気候変動と化石燃料枯渇の 2 つの問題に取り組むフランスの NPO。2010 年に設立。
（※ 3 ）Open AI：人工知能を研究するアメリカの NPO。2015 年に設立。

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中部社研 ITフォーラム（2） Frugal AI （質素な AI）

Integrated Circuits）

か ら は、 “Neuromorphic

2020 年 11 月16日～ 20日、「人間中心の AI ： 第Hardware for Edge AI” と題し、 神経科学にイ

2 回仏独日シンポジウム」 が、 ドイツ科学 ・ イノベ

ンスパイアされたニューロモーフィックハードウェ

ーションフォーラム東京、 在日フランス大使館、 人アの活用の提案がありました。 ニューラルネットワ

工知能研究開発ネットワークとの共同で開催されまークを FPGA や ASIC で実装することで、 クラウした。 本シンポジウムは、 3 カ国からの講演者 100

ドやエッジでエネルギー効率が高く、 低レイテン名、 視聴登録者数 1,000 名以上の参加があり、 3シーなコンピューティングを実現可能であるとのこか国の AI 戦略の紹介、 「人間中心の AI （Human-とです。

centric AI）」 をテーマに、 信頼性、 COVID-19、最後に著者からは、 “AI Researches for Future

環境、 社会、 技術と AI についてのディスカッショ

Society: Frugal AI perspective”と題し、以下の我々ンがなされました。 詳細については https://www.

が取り組んでいる 2 つの AI 研究の Frugal AI へのai-symposium-france-germany-japan.com/ を ご 覧活用を提案しました。 詳細については次章で紹介ください。

をします。

著者は、その中の「環境と AI（AI & Environment:Frugal AI）」 というセッションの 4 人のパネラーの 1人として参加しました。 Frugal AI （質素な AI） と・ 個人ごとの行動 ・ 状態予測にもとづくサービスへの弱教師付き学習の適用
・ 複雑 （分散 ・ 相互作用のある） な AI システム

は聞きなれない言葉ですが、 本セッションでは、へのソフトウェア検証の適用

AI 開発のエネルギーフットプリントをどのように制以上をまとめると、 Frugal AI の取り組み領域とし御 ・ 削減できるかについてディスカッションがなさては、 図 1 に示すように個人と社会、 コンピューテれました。

ィング視点とシステム ・ サービス視点からなる 4 つHugues Ferreboeuf 氏 （The Shift Project） は本の象限に整理することができます。

セッションのオーガナイザーであり、 “Why we need

余談ではありますが、 本シンポジウムは LAVALAI to be frugal” と題し、 デジタルセクターの温室

VIRTUAL という環境を使ったオンラインのシンポジ

効果ガスへのインパクトが自動車セクターに匹敵ウムでした。 大きなカンファレンスセンターのあるする可能性や、 デジタル機器の効率は向上している一方、 デバイス数とデータ量は急激に上昇していること、 深層学習の発展で、 モデルの訓練の計算量が増大していることが報告されました。 前節の内容は Ferreboeuf 氏の報告をベースに、 著者が情報と見解を追加したものです。

図1

Frugal AIの取り組み領域

続 い て、Rémi Bouzel 氏（Qarnot computing） か ら
は、 “3 steps towards AI frugality” と題し、 グリーンインフラとしてプロセッサの排熱を家庭用ヒーターやビル用ボイラーへ活用すること、 カーボンインパクトのモニタリングによるユーザの意識向上とアルゴリズムのエコ度評価をおこなうこと、 さらにはスマートビルディングと個人への行動推薦によりエネルギー消費を低減させる AI システムの研究に着手していることが紹介されました。
Loreto Mateu 博士 （Fraunhofer Institute for60

図 2 シンポジウムの様子中部圏研究 2021.6

仮想の島にログインし、 カメラ画像は使わずすべる教師付き学習と教師なし学習について簡単に説てアバターのみでコミュニケーションを行います。

明します。

プレゼンテーションもアバターで壇上に上がり、 レ

教師付き学習 （Supervised learning） では、 例ーザーポインタを使いながら説明を行うことで、 臨

えばワインの成分に関するデータが手元にある場場感のある発表ができました （図 2）。

合、 ワインの値段 （連続的な値） を正解値 （教師） として、 これを成分から予測したり、 ワインが4 ．未来創生センターの取り組み

品評会で合格するか否か （離散的な値） を正解
ラベルとして、 これを成分から分類をしたりすること

本章では、 未来創生センターで取り組んでいるが考えられます。 このように、 成分と価値の関係を2 つの AI 研究について、 Frugal AI の観点から活訓練データ （ラベル付きサンプル） として、 モデ用の可能性を論じたいと思います。 AI は、 図 3 にルのパラメータを学習することで、 新しいワインの示すように非常に幅広い研究領域ですが、 ここで成分が分かれば、 その価値が予測できるというわは主に、 機械学習とそれを含むシステムの検証にけです。
もう 1 つの代表的な枠組みである教師なし学習

ついて述べます。

（Unsupervised learning） では、 たとえばワインの（１） 個人ごとの行動 ・ 状態予測にもとづくサービ

種類が多い場合に、 成分でいくつかのグループ

スへの弱教師付き学習の適用分けをするクラスタリングや、 成分の数が多い場合

機械学習とは、 総務省 ICT スキル総合習得教に、 いくつかの軸で要約を行う次元削減を行うこと

材の説明によれば 「データから規則性や判断基で、 成分のみのデータ （ラベルなしサンプル） か準を学習し、 それに基づき未知のものを予測、 判ら成分の関係性を把握することができます。

断する技術」 と AI に関わる分析技術を指していま機械学習を用いて、 お客様の行動や感情などす。 以下では、 機械学習の代表的な枠組みであを予測して環境への配慮と利便性を両立するサー

図3人工知能研究の概観。出典：人工知能学会「AI マップβ 2.0（2020 年 6 月版）」
https://www.ai-gakkai.or.jp/resource/aimap/

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中部社研 ITフォーラム

ビスを提供することを考えます。 個人の行動 ・ 状・ H. Kaji, H. Yamaguchi and M. Sugiyama, Multi

態予測を行う場合、 センサや画像などの観測でき

Task Learning with Positive and Unlabeled Data

るデータから、 歩行などの行動や、 感情などの状

and its Application to Mental State Prediction,

態を正解ラベルとして予測モデルを学習する教師

Proc. ICASSP2018, 2018

あり学習が用いられます。

PU - マルチタスク学習では、 弱教師付き学習の生活パターンやサービスに対する受容性はお客一種である Positive-Unlabeled 分類と、 マルチタス様ごとに大きく異なることが考えられます。このとき、ク学習という 2 つの手法を組み合わせることにより、

図 4 に示すように、 平均的な個人を想定した単一少量のラベル付きサンプルを活用して精度を向上の予測モデル （万人モデル） では一般的に性能させることを狙います。

が不十分なため、 個人ごとに予測モデル （個人弱教師付き学習 （Weakly supervised learning）モデル） を用意することが望ましいのですが、 全とは、 ラベル付け ・ 収集コストの低いデータからてのお客様から十分な量の訓練データ （ラベル付高精度な機械学習を実現する手法です。 いくつきサンプル） を取得することは下記の理由から困か種類がありますが、 本研究で用いる Positive-難であると思われます。

Unlabeled 分類では、 正例 （Positive） は簡単に収集でき、 負例 （Negative） のラベル付けが大変などの理由で収集が難しいが、 正例と負例が混ざったラベルなしデータ （Unlabeled） はたくさん用いることができる条件で用いることができます。
マルチタスク学習 （Multi-task learning） とは、すべてのタスクを同時に訓練することで、 関連タス図4万人モデルと個人モデルク間で情報を共有し性能向上を図る手法です。 個人の行動 ・ 状態予測においては、 似たユーザ同・ お客様によるラベル付け ： 例えば、 どのような行動をしていたかをお客様自身に記録してもらうことは、 面倒でユーザ体験を損なうことになるでしょう。

士の情報を共有することで、 1 人当たりの収集するデータ量を減らすことが期待できます。
この 2 つの手法を、 図 5 に示す数式で結合することで、 PU - マルチタスク学習が実現できます。

・ 第三者によるラベル付け ： データをメーカーに提供してラベル付けをしてもらうことは、 プライバシーの観点から抵抗感があるかもしれません。
上記に加え、 Frugal AI の視点からは、 訓練データを減らし、 データ蓄積と計算量を減らしたいという要請もあります。 データ量とラベル付けの手間を低減しつつ、性能の良い個人モデルを作りたい。
このような要求に対して、 我々は 「弱教師付き学

図5

PU - マルチタスク学習

習 （Weakly supervised learning）」 という機械学習

62手法の研究を進めています。 以下では、 PU - マ具体例として、 運転者の眠気検出を考えます。

ルチタスク学習という手法についてご紹介します。

この問題においても、 万人モデルよりも個人モデ詳細な内容に関心がある方は、 下記の論文をごルのほうが良い性能を期待できますが、 個人から覧ください。

眠気を含むラベル付きデータを集めることは難し中部圏研究 2021.6

い問題です。 そこで、 実験室実験で少量の覚醒に伴い、 自動車などの制御ソフトウェアは大規模 ・（Positive） と眠気 （Negative） のラベル付きサン複雑化の一途をたどっております。 不具合の原因プルを収集しておき、 対象となる個人からは運転の 4 割がソフトウェアに由来するとの市場統計もあし始めのデータを覚醒 （Positive） とし、 その後なり、 その数も年々増加傾向にあります。 最近は深りゆきで覚醒と眠気が混じったデータ （Unlabeled）

層学習などの AI がシステムに含まれるようになってが多く収集できると仮定します。 このようにすることきており、 また社会システムの制御となれば、 複で 1 人当たりから収集するデータ量を減らしつつ、数の分散したシステムが相互作用しながら動作を個人にフィットしたモデルを学習できることが期待することになり、 制御ソフトウェアの複雑さは増すできます。

一方です。 結果として、 開発者が意図せぬ挙動実験では、 3 名の運転者に図 6 に示すドライビングシミュレータを運転してもらい、 観測できるデが発生することや、 エネルギー的に非効率な動作をしていても気づかない可能性もあります。

ータとして心拍情報を、 眠気の顔表情評定の結果制御ソフトウェアの不具合の多くは仕様設計のを正解ラベルとして計測します。 そして、 心拍情段階で混入するため、 ここに手を打つことが重要報から眠気を予測するモデルとして、 上記の仮定です。 従来の仕様検証プロセスでは、 制御の挙に基づいて提案手法である PU - マルチタスク学習動を洗い出すようなテストパターンを生成し、 実行と、 従来手法である PU 分類、 教師付き分類との結果を 1 つずつ解析するため、 すべての挙動を比較を行いました。 その結果、 提案手法は、 対想定するのは多大な時間が必要となり現実的では象となる個人のデータが少ない条件 ・ 多い条件そありません。 そこで我々は大規模なシステムにもれぞれで、 安定して従来手法よりも性能が向上す適用可能なシミュレーションベースの技術に着目しることが、 統計的に確認できました。ています。 シミュレーションベースの技術では、 グ
リッドテストという、 制御パラメータを格子点状に組み合わせるテストが一般的ですが、 パラメータ数が多く、 条件を細かくすると組み合わせが膨大となりテストがしきれず、 粗くすると見逃しが発生するという問題があります。
この問題に対処するため、 我々はサーチベース

図 6 ドライビングシミュレータによる計測テスト （Search Based Test, 以下、 「SBT」） というソフトウェア検証手法の研究を進めています。 SBTは一言でいうと 「自動いじわるテスト」 です。 図 7

今後の課題としては、 弱教師付き学習であってに示すように、 あってはならない振る舞い （要求も、 何らかのラベル情報は必要ですので、 よりラ違反） を定義し、 要求違反が発生する入力 （テベル情報の少ない弱教師付き学習の手法の研究ストシナリオ） 信号を自動で生成します。 具体的の発展が望まれます。 また、 ラベルなしデータをには、 シミュレータ上でシステムの制御パラメータ多用すると、 データ量 ・ 計算量の問題は残ります

や時系列入力を設定し、 要求違反との距離を目ので、 適切なデータの間引き方も研究課題となる的関数とした最適化を行います。

でしょう。

以下では、 自動運転を対象として SBT を適用した事例について紹介します。 エネルギーマネジメ（2） 複雑（分散 ・ 相互作用のある）な AI システム

ントシステムや社会システムのシミュレーションに適へのソフトウェア検証の適用用することで、 同様の議論が可能です。 詳細につ安全 ・ 環境 ・ 快適性などの機能要求の高まり

いて興味のある方は、 下記の論文をご覧ください。

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中部社研 ITフォーラム

図7

AI を含むシステムのサーチベーステスト

図 9 テストシナリオ

・ Y. Date, T. Baba, B. Hoxha, T. Yamaguchi and組み合わせ）が、SBT で 215 個、グリッドテストで 98

D. Prokholov, Work-in-Progress: Application

個を検出でき、SBT が効率的に要求違反を検出でof Simulation-Based Methods on Autonomous

きることが確認できました。このとき、①可視度の低Vehicle Control with Deep Neural Network、い濃霧のようなケースと、 ②衣服の色により認識しProc. EMSOFT2020, 2020がたいケースが検出されました。さらに、SBT で検自動運転システムにおいて、 環境の認識を深出したケースの画像を深層学習に再学習させ、 再層学習による画像認識で行うことを考えます。 このび 1,000 回のシミュレーションを実施したところ、 要

ような AI を含む複雑なシステムに対して、 SBT によ

求違反の発生する条件を 0 個にすることができましるシステム要求違反の効率的な探索と、 深層学習た。

によるシステム要求違反の修正を同時に行うことを以上より、 SBT は深層学習を含むシステムに対目的とします。 システム要求違反の修正は、 図 8し、 要求違反を効率的に検出可能であり、 さらにに示すように、 深層学習の訓練サンプルに要求違SBT で得られた要求違反ケースを再訓練に用いる反ケースの画像を加えて再学習することにより実現ことによって、 システムの性能改善が可能であるこします。とが分かります。 今後の課題としては、 SBT そのもののエネルギー消費を抑えるために、 シミュレーションの実行回数を低減してより効率的に要求違反を検出する最適化アルゴリズムを開発することが必要です。 また、 社会システムを模した高精度な
図8

要求違反ケースの再学習シミュレータを用いる場合、 シミュレータ自体のエネルギー効率も改善していくことも重要になるでし

図 9 に示すように、 シミュレータ上に深層学習ょう。

（SqueezeDet と呼ばれる公開されているモデル）
で前方を認識する自動運転車両の検証環境を構築し、 歩行者の手前で停止することを要求仕様と64

5 ．おわりにします。 検証する入力変数として、 前方を走るエ

デジタル技術によるエネルギー消費 ・ 温室効果

ージェント車両の色、歩行者のシャツとズボンの色、ガス排出量の急速な増大の背景には、 機器のプ霧などを想定した可視度を変化させ、 要求違反をロセッサや通信の効率は向上している一方で、 デする条件を検出します。

ータ量 ・ 通信量 ・ センサ数はそれを上回るペース提案手法である SBT と、 従来手法であるグリッで増加していることが挙げられます。 さらに、 新たドテストを用い、 1,000 回のシミュレーションを実施

な環境 ・ エネルギーのリスク要因として、 AI の計しました。 その結果、 歩行者の手前で停止できな算量が新たなリスクになりつつあります。 デジタル

かった要求違反の発生するケース （入力変数の機器と同様に、 アルゴリズムの計算効率は向上す中部圏研究 2021.6

る一方で、 深層学習などのモデルの訓練に必要な計算量は、 モデルの複雑化 ・ 訓練データの増大に伴い急速に増加しており、 さらに、 AI の普及が進むこと自体が増加のペースを加速すると予想されます。
こ の よ う な 状 況 を 受 け て、 Frugal AI （ 質 素 なAI） という考え方がでてきています。 国際的なシンポジウムでも議論がされており、 AI の使用に伴うエネルギー消費が AI の新たな評価指標、 ひいては新たな価値となりうる可能性を示唆しています。
私たち未来創生センターでも、 AI 技術の研究開発を進めるうえで、 環境 ・ エネルギーの視点が重要な鍵を握ると考え、コンピューティングとシステム・サービス、 個人と社会という切り口から多角的にアプローチしていきたいと考えています。

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