通コミュニケーションの未来を描く基礎研究

信コミュニケーション

HCI

通信からコミュニケーションへ―データの時代におけるパラダイムの変容
AI（人工知能）技術の進展と期待の中で，通信からコミュニケーションへのパラダイムシフトが起こりつつあります．こうした中で，NTTが取り組んでいるAI関連の研究開発戦略を紹介するとともに，NTTコミュニケーション科学基礎研究所で現在進みつつある研究を紹介しながらコミュニケーション科学の果たす役割と将来像についても考えます．

NTTのAI技術 “corevoTM ”
近年，“AI（人工知能）” に対する関えいさく

前田 英作
NTTコミュニケーション科学基礎研究所 所長

は，AIを支える技術の根幹とその潜なく，人の活動を支援し，人の能力を在的可能性を適確に把握しておくこと補完，引き出すAI技術であり，社会が必要になります．

課題の克服と産業競争力の強化をめざ

心が急速に高まる中で，過度の期待とNTTでは，NTTグループのAI技術醒めた批判とが錯綜しています．しかTMに対して “corevo （コレボ）” とい“corevoTM ” を構成するAI関連の要しながら少なくとも，AIに関する新うブランド名を付けました．さまざま

素技術を開発するにあたり，通信キャしい発見や技術によって，世の中を動なプレイヤーとのcollaborationを通じリアとしての強みを活かした 4 種類

かす仕掛けが大きく変わろうとしていて，ともにrevolutionを起こしたいとの方向性を以下の 4 つのAIとして位TMしています．

ることは間違いありません．そして，いう思いを込めています．“corevo”

置付け，それぞれ研究開発に取り組ん

将来に対する適切な投資を行うためには人の知性や思考を模倣するものではでいます（₁）（図 ₁ ）．コンタクトセンタ

雑音環境下でも他言語の高精度な認識と自動翻訳で言葉の壁を越えたコミュニケーション

運転支援

人間の発する情報をとらえて，意図・感情を理解人間・モノ・環境を読み解き，瞬時に予測・制御

Agent-AI

Ambient-AI
イベントによる混雑回避
災害予測・復旧

スポーツ上達気持ちや内面を生体情報からセンシングし環境を最適化

インフラの高度化による自動運転で事故のない社会へ

ヘルスケア

コンタクトセンタ・窓口業務の代替・支援高齢者の見守り・活動支援

日々の活動支援

HeartTouching-AI

Network-AI

心と身体を読み解き，深層心理・知性・本能を理解

複数のAIがつながり社会システム全体を最適化

人間関係向上NTT技術ジャーナル 2016.9

地球規模の全体最適化
ネットワークの故障対応フリー

メンタルウエルネス

図₁

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ま え だ

“corevo TM ” を構成する ₄ 種のAI

故障予知

ネットワークのログデータから解析した故障予知で安定したネットワークがいつでも使える

特 集や高齢者支援などで活躍する人間の意であると考えるべきでしょう．

図や感情を理解する「Agent-AI」，スされ，解読，探索（探究），デザイン（実装）という情報循環の過程を経て，実知能の市場経済性ポーツの上達やメンタルウェルネス向社会にフィードバックされます（2）．人上などを支援し人間らしさの本質にせ現在，AI技術が現実的なものとしが書き記した文字，行動，発話，画像，

ま る「Heart-Touching-AI」，ヘルスて大きな力を持ち始めた背景には，音声，バイタル，筋活動，脳活動など，ケアや交通制御などの中核にあり，ビッグデータの収集と活用があること

人にかかわるあらゆるデータから知能IoT（Internet of Things）の頭脳としは間違いありません．医療における希のモデル化が行われます．
その過程で，てセンサの知能化を司る「Ambient-

少事例の発見，解析のようにビッグ知能がさまざまなかたちで分解，再構AI」，地球規模の全体最適化など巨大データの収集 ・ 活用が困難な分野もあ成されて知能の部品化が進み，市場経システムを超分散リアルタイム処理でりますし，ビッグデータがなくても力済の中で商品として扱われる時代が早支える「Network-AI」の 4 つのAIにを発揮するAI技術もあります．しか晩到来するに違いありません．このとは，それを支えるさまざまな技術群がし，深層学習（ディープラーニング）き，部品としての知能の生産コストにあります（図 2 ）．AIとは特定のいくに代表されるようにビッグデータを駆は，ビッグデータの収集，解析の費用つかの技術を指すのではなく，人間と使することで大きな武器となる技術がが反映してくることになります．

コミュニケーションにかかわるさまざAIの重要な要素となりつつあります．

まな技術の組合せによって実現される実世界にある森羅万象（人 ・ もの ・機能もしくはサービスに対する呼び名環境）あらゆるものからデータが取得

日本語基本解析技術

Agent-AI

コミュニケーションの本質を探る
VoLTE（Voice over LTE）の実用

インテリジェントマイク技術

Ambient-AI

発話理解技術
音声イントネーション・アクセント変換技術

知識QA技術ディープランニング
音声認識技術クロスレコメンド技術

時空間予測・数理最適化技術

連舞：R-env

多角的入出力音声認識合成技術
技能抽出・コンテンツ化技術（MEISTER）

時系列Deep Learning
映像解析

センサデータ分析
判定技術

雑談対話技術非構造コンテンツ
エンリッチ技術

画像不適切度合い
判定技術

多感覚フィードバック技術

HeartTouching-AI

メディア探索技術（RMS/RMS-A）

多言語統計翻訳技術

感情識別技術

スポーツ脳科学

大規模グラフマイニング技術（Grapon）

質感情報技術（変幻灯）
触覚情報提示技術（ぶるなび）

統合ログ分析技術
（Lognosis）

QoE可視化・制御技術
故障対応ワーク
フロー生成技術

故障対応フリーネットワーク技術

マインド&ボディリーディング
語彙発達データ・難易度推定技術（ピタリエ）

図2

分散リソース
最適活用技術

Network-AI“corevo TM ” 構成技術・モジュール群

NTT技術ジャーナル 2016.9

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コミュニケーションの未来を描く基礎研究化のように音声通信にかかわる研究（₃），
膨大な情報から必要な知識を取り出す

彼 は 本 を 買っ た

（4）

研究 など通信と情報の根幹をなす研

彼 買っ た 本He bought a book

究に加え，人間に代わって情報を扱う

深層学習
機械学習

機械知能の研究（₅），通信の両側で情報ビッグデータ

言語・知識処理
メディア探索を発し，受け取る人間の研究（₆），人間どうしの多様なコミュニケーションに関する研究（₇），人間を支えるための仕組みに関する研究（₈）など，人間にかかわるコミュニケーションの研究も重要になりつつあります．

信号処理
確率・統計

こうした広い意味でのAIの研究は，数理基盤

人間科学
感覚情報処理情動・運動解析

図₃AI技術を支える ₃ 要素

人間の知能を代替するための技術と，人間の知能を高めるための技術からなり，それを進めるための重要な ₃ 要素

は大きく変貌しています．人と人，人が，ビッグデータ，数理基盤，人間科と機械とのコミュニケーションの本質学になります（図 ₃ ）．技術の背景にについて深くそして広く追究し，未来ある数理的な基盤を明らかにすることの設計図を描いていきたいと考えていで，技術そのものの見通しが良くなり，ます．

潜在的可能性や限界を早い段階で予測することができます．また，AIが人間をモデルの ₁ つにしていることに加え，技術の効能を受け取る側も人間であるという点において，AI技術の開発には人間科学の知見も欠かせません．
実用領域に達した音声認識，機械翻訳から人間の心と身体を読み解くセンシング技術に至るまで，多様なかたちでAI技術が実生活に入り込んでくる中で，“コミュニケーション” の本質について再考すべき時期がきています．物理学的な時間の流れは変わらない，生物としての人間の寿命も大きくは変わらない，こうした堅固な制約の中にありながら人間を取り巻く環境

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NTT技術ジャーナル 2016.9■参考文献（1） 特 集：“NTTグ ル ー プ に お け るAIの 取 り 組
み,” NTT技 術 ジ ャ ー ナ ル, Vol.2₈, No.2,pp.₆-₃₇, 2₀₁₆.
（2） 前田：“情報科学技術を抱きしめて — 世界の解読，探索とデザイン,” NTT技術ジャー
ナル, Vol.2₇, No.₉, pp.₈-₉, 2₀₁₅.
（3） 鎌本 ・ 守谷 ・ 原田：“携帯電話や放送をきれいな音で伝えるための音声音響符号化技術,”
NTT技術ジャーナル, Vol.2₈, No.₉, pp.₉-₁2,
2₀₁₆.
（4） Blondel ・ 藤野 ・ 上田：“膨大な情報の組合せ
か ら 楽 々 学 習,” NTT技 術 ジ ャ ー ナ ル,
Vol.2₈, No.₉, pp.₁₃-₁₅, 2₀₁₆.
（5） 杉山 ・ 東中 ・ 目黒：“気軽に雑談できるシステムの実現をめざして,” NTT技術ジャーナル, Vol.2₈, No.₉, pp.₁₆-2₀, 2₀₁₆.
（6） 奥村 ・ 小林 ・ 大嶋：“ことばの発達，日本語と英語で何が違う？ ,” NTT技術ジャーナル,Vol.2₈, No.₉, pp.2₁-2₅, 2₀₁₆.
（7） 木村 ・ 高橋 ・ 三上 ・ 柏野：“スポーツ選手の脳情報処理過程を解明するバーチャルリアリ
テ ィ 技 術,” NTT技 術 ジ ャ ー ナ ル, Vol.2₈,
No.₉, pp.2₆-2₉, 2₀₁₆.
（8） 山下：“みまもメイト：「見守る側」と「見守られる側」をつなぐICTツール,” NTT技術
ジャーナル, Vol.2₈, No.₉, pp.₃₀-₃2, 2₀₁₆.

前田 英作
NTTコミュニケーション科学基礎研究所
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◆問い合わせ先

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