⼈⼯知能、ロボット、⼈の⼼。

湯川鶴章

⽬次
はじめに
第１章 ⼈⼯知能の急速な進化が引き起こすビジネスチャンス

1.
2.
3.
4.
5.
6.
7.
8.
9.
10.
11.
12.
13.

⼈⼯知能が急に進化し始めた！
50年来のブレークスルー
これから⼈⼯知能が仕事を奪う業種
宇宙の謎は⼈⼯知能が解く
まずは産業的価値のある業種から変化
ロボットは進化するとウソをつくようになる？
無意識の領域を再現できたコストさえかければ⾃動翻訳は完璧になる
ドワンゴ⼈⼯知能研究所 ⼭川宏所⻑
脳を模したソフトと脳を模したハードの合体で、⼈⼯知能はさらに進化する
⼈⼯知能の進化は⼈間の脳の進化？脳にチップを埋める必要なし
IoTｘ⼈⼯知能で、⼈間の脳の限界を超えるクラウド（雲）からフォグ（霧）へ Fog Computingが開くIT新時代

第２章 協働型ロボットの今

1.
2.
3.
4.

ロボット台頭の背景に労働者不⾜
飲⾷店向けロボットは実現するのか
ロボットはすべての仕事を奪うのか急展開する業界状況

第３章 ソフトバンクのPepper

1. 破格の価格でPepperを売る理由「⽬指すはクラウドAI」

2. これだけ違うPepperとこれまでのロボット
3. 変化に直⾯したときの典型的な企業の対応【携帯電話業界編】
第４章 Watson

1. 今後10年で⼈⼯知能は劇的に進化する データが爆発する領域を狙
2.

え
これまでにないものを発⾒する

第５章 ⼤阪⼤学⽯⿊浩教授

1. ⼈間に似ていなくても姿を補完する想像⼒が⼈にはある
2. ⼈間に「⼼」はない？あるのは複雑なシステムの⾏動原理
第６章 匿名仮想座談会

1.
2.
3.
4.
5.
6.

Deep Learningの価値とは
⼈⼯知能は⼈間の脳を再現できるのか
これからの仕事について
⼈間はロボットに征服されるのかロボットは⾃分で学習できるようになるのか
ロボットが奪う仕事、奪わない仕事

おわりに

1. 著者プロフィール

はじめに
情報の賞味期限は３ヶ⽉。この本は３ヶ⽉間限定の電⼦書籍である。
この電⼦書籍は、わたしが主宰している少⼈数勉強会「TheWave湯川塾」の講義録と、わたし⾃⾝の取材メモをベースに構成している。⼀応、簡単な編集は⾏っているが、素材をそのまま残したようなかたちになっている。
「とにかく旬な情報を」ということを主眼に電⼦書籍で緊急出版することにした。⼀番最後に追加した原稿は2015年１⽉14⽇に取材した際のメモで、出版のわずか３⽇前に書き上げ２⽇前に取材先のチェックが終わった原稿である。
ということで、１つの本として、内容、構成を吟味し、主張を⼀本にまとめたものではない。そういう意味で本としての完成度は低いと思う。そのことはご理解いただきたい。読み終わって「結局、この本は何が⾔いたかったのか分からなかった」というような内容になっているかもしれない。
⾔いたかったことは、ただ１つ。ロボットと⼈⼯知能の時代が、すぐそこまで来ているということ。それだけだ。あとは、読者お⼀⼈お⼀⼈が、この電⼦書籍の中に書かれた情報の中で、⾃分のこれからのビジネスや⽣き⽅に活かせる情報を１つでも⾒つけていただければと願っている。
「TheWave湯川塾」は、少⼈数で議論することがウリのテクノロジー系ビジネスマン向
け勉強会である。少⼈数でも事業として成⽴するように、６回の講義で15万円という⽐
較的⾼額な受講料設定となっている。この⾼額な受講料がフィルターになっているおかげ
で、⾮常に熱⼼な受講者が集まる傾向がある。そうした受講⽣による議論の場であるか
ら、議論にも熱が⼊る。
この電⼦書籍のベースとなっている第24期は「⼈⼯知能、ロボット、⼈の⼼」をテーマに2014年11⽉4⽇から12⽉８⽇までの６週間に渡って開催した。第１回は、わたしが講義を担当し、それまでの取材で得た情報などをベースに、24期のポイントを解説した。
第２回から第５回までは、以下のような講師をお呼びして議論した。
11/10（⽉） 影⽊准⼦⽒（カワダロボティクス）
11/18（⽕） 林要⽒（ソフトバンクロボティクス）
11/26（⽔） 元⽊剛⽒（IBM）

12/1 （⽉） ⽯⿊ 浩⽒（⼤阪⼤学）
第６回は、最終回で、みなで全体議論した。
第24期に参加した受講者は全部で５⼈。⼤⼿IT企業のトップエンジニア、ITコンサ
ルタント、ベンチャー企業経営者、⼤⼿通信事業者新規事業担当者など。少⼈数だったこともあり、議論は⽩熱した。
この電⼦書籍では、その議論の内容も紹介したいと思う。ただ塾の講義の内容は、オ
フレコのものも多く、当然ながらオフレコ情報は、この電⼦書籍の中では紹介できない。
第４回の⼤阪⼤学・⽯⿊浩教授の講義は、⾮常に刺激的な内容だったのだが、オフレコを条件にお話いただいたので、残念ながらこの電⼦書籍の中には掲載していない。代
わりに、わたしが⽯⿊教授を取材した際のメモを掲載させていただいた。オフレコ情報ほど刺激的な内容ではないが、⽯⿊⽒の主張の根幹をつかんでいただける内容になっていると思う。
またこの本の最後に「仮想匿名座談会」という章を設けた。取材が終わってからの雑談や、懇親会などの酒の席で出た本⾳のエッセンスをちりばめた完全フィクションである。だ
れの発⾔かは分からないし、特定の個⼈、企業、組織の⾮公開情報には⼀切結びつかない内容になっている。ただ⼈⼯知能やロボットの領域の最前線にいる研究者やビジネスパーソンがどのような考えを持っているのか、漠然と分かる内容になっている。ある意味、この本の中で最も価値あるコンテンツかもしれない。ぜひ最後までお読みいただきたいと思う。
それでは、⼈⼯知能やロボットに関する今最も旬でホットな情報をお楽しみいただければと思う。

2015年１⽉21⽇
湯川鶴章

第１章 ⼈⼯知能の急速な進化が引き起
こすビジネスチャンス「50年来のブレークスルーが起こったんです」。ロボットと⼈⼯知能に関する僕の興味、
関⼼は、松尾豊・東京⼤学准教授のこの⼀⾔がきっかけで⼀気に⽕がついた。
どういうことなのかは、僕のブログの記事「⼈⼯知能が急に進化し始めた」に完結にまとめた。なので、まずは、このブログ記事をここに掲載したい。

⼈⼯知能が急に進化し始めた！
⼈⼯知能。何⼗年も前からある⾔葉だ。国家プロジェクトとして研究されていた時期もあった。それでも完成しなかった。やはり⼈間の脳は複雑で、それをコンピューターで真似することなど不可能かもしれない。
「ところがブレークスルーが起こったんです」と東京⼤学の松尾豊准教授は熱く語る。
▶2012年。⼈⼯知能研究に⽕がついた
2012年。⼈⼯知能の精度を競う国際的な⼤会で、カナダのトロン
ト⼤学がぶっち切りの勝利を収めた。それも１つの⼤会だけではなく、３つ続けてだ。
「優勝したのは、画像認識、化合物の活性予測、⾳声認識など
３つのコンペティション。まったく異なる領域にも関わらず、今までその分野を専⾨的に研究していた⼈たちを追い抜いてしまったんです」。
Preferred Networksの岡野原⼤輔⽒が解説してくれた。「それが⽴て続けに起こったので、コンピューターの各分野の研究者は、⼤きな衝撃を受けました」と⾔う。

トロント⼤学が開発したのは、ニューラルネットワークの分野の中のDeep Learningと呼ばれる⼿法。ニューラルネットワークとは、脳のニューロン（神経細胞）とシナプス（神経細胞結合）の回路を、コンピューター上で再現したもの。⼈間の脳と同様に、正しい答えを出した回路が強化されるように設計されているので、コンピューターが⾃分⾃⾝で物事を学習していくことのできる仕組みだ。
そのニューラルネットワークを何層にも重ねるのが、Deep
Learningと呼ばれる⼿法。「猫」という概念を理解するために⼀番下の層のニューラルネットワークが、直線や曲線を認識する。次の層
で⽬や⽿という部位が認識される。次の層では⽬や⽿を含む顔が認識される。そして最後の層で⾝体全体が認識されて、「猫」という概念を理解する。そんな⾵な仕組みだ。
ドワンゴの⼈⼯知能研究所の⼭川宏所⻑は「⼈間がモノを⾒た場
合、視覚から情報が⼊ってきてそれを脳内で階層的に処理していて、５層か６層のところで抽象的な表現が出てくるって⾔われています。⼈間の脳の中の処理のここの部分が、これまではコンピューターではまったくできなかった。それがDeep Learningでようやくできるようになった。⻑年、超えられない壁だったわけですから、すごくインパクトが⼤きい話です」と語る。
⼈間の⾚ちゃんは2歳ぐらいで⾔葉を覚えるようになる。それまでの２年間で、物の概念をつかもうとしているのだという。家の中には、どうやら⽗親と⺟親という２⼈の⼤⼈が存在するらしいという概念を２年間かけて学習したあとに、「パパだよ」「ママだよ」と概念には記号があることを教わるので、初めて「パパ」「ママ」と話せるようになるのだという。
「この２歳までの脳の学習の仕組みをなかなかコンピューターで再現できなかったんですが、それがDeep Learningで可能になったんです」と松尾准教授はその意義を語っている。

▶２年間でさらに進化「そして2012年から⼀気に、⼈間の脳を模した⼈⼯知能の研究に⽕がついたんです。今、ものすごい勢いで研究が進んでいます」と岡野原⽒は指摘する。
今年10⽉には、⽶Googleが、ニューラル・チューリング・マシンと呼ばれる技術に関する論⽂を発表している。
国際情報学研究所の市瀬准教授によると、記憶を統合できるようになった仕組みだというが、ドワンゴの⼈⼯知能研究所の⼭川宏
所⻑によると、「まだソート（並べ替え）アルゴリズムくらいですが、プ
ログラムを作れるようになるんです」と⾔う。⼭川所⻑は「⾃分でプログラムを書ける⼈⼯知能を作るというのが、⼈⼯知能研究者の⻑年の夢だったんです。1970年代から80年代にかけては、そういう研究がいっぱいあったんです。ところがほとんどが挫折した。今回発表された論⽂によると、Googleのニューラル・チューリング・マシンでソートプログ
ラムを書けるようになった。今までできなかったことができるようになったということで、意義は⼤きいと思います」と解説してくれた。
岡野原⼤輔⽒によると、リカレント・ニューラル・ネットワークと呼ばれる技術も、2012年以降に⼤きく進歩した技術の１つ。静⽌画だけ
ではなく映像や、テキストデータのような「系列データを扱えるようになった」のだという。
2012年にGoogleの⼈⼯知能が、インターネット上の1000万枚の写真を読み込むことで「猫」の概念を⾃分で学習したことが⼤きな
ニュースとなったが、今年秋にはGoogleの⼈⼯知能はリカレント・ニューラル・ネットワークの技術を使って、家族写真のような写真なら、何が写っているのか理解し、⽂章でキャプションをつけることができるよ
うになった。わずか２年で、⼈⼯知能の画像認識能⼒と⽂書作成
能⼒が⼀気に進化したわけだ。

▶「今後⼤きな⼭があるようには⾒えない」
松尾准教授によると、「Deep Learningで超えた⼭が、⼈⼯知能研究で⼀番⼤きな⼭。もちろん今後も課題はあるだろうが、このあとに⼤きな⼭があるようには⾒えない」と⾔う。

⾃分⾃⾝で学習できるようになった⼈⼯知能は、今後ロボットに搭載され、ロボットという⾝体を通じてさらに多くを学んでいくことだろう。
また監視カメラや無⼈⾃動⾞、農業、流通、広告、医療、会計、介護、通訳、教育など、今後の⼈⼯知能の発達に合わせて、多くの業界が影響を受けていくと、松尾准教授は指摘する。
ロボット⼯学の権威、⼤阪⼤学の⽯⿊浩教授は、⼈⼯知能やロボットが普及することで「今後、物理的な仕事はどんどんなくなる」と断⾔する。
その変化は指数関数的に早まっていくとみられる。集積回路の素⼦数が毎年、指数関数的に増加しているからだ。指数関数とは、最
初はなだらかな傾きが突然、急な傾きに変化する関数だ。シリコンバ
レーの著名投資家Vinod Khosla⽒は「この変化は⻯巻のようなもの。最初は⼩さいかもしれないが、すぐに⼤きくなってあらゆる領域を飲み込んでしまう。⼈々は直近の動向を⾒てそれほどたいしたことではないと思うかもしれない。最初はとてもゆっくりとした変化だから」と語っている。
⼈⼯知能とロボットに仕事を奪われる時代。しかもその変化は指数関数的。変化に気づいた次の瞬間には⻯巻に巻き込まれていた、ということになりかねない。
▶「IOT＋⼈⼯知能」の覇権争いはこれからしかし変化は、チャンスでもある。Preferred Networksの岡野原
⽒は、これを⼤きなチャンスと⾒る。
「スマホ＋クラウド時代から、新しいパラダイムへの移⾏が始まります。そして１つの時代の覇者はその時代の成功に縛られて、次のパラダイムには移⾏できないケースが圧倒的に多い。今は、すごいチャン
スのときです」と⾔う。
次のパラダイムとは何なのか。岡野原⽒は「IoT（モノのインターネット）＋⼈⼯知能」が次のパラダイムだと⾒ているようだ。「あらゆるアプ

リやサービスは、バックエンドで⼈⼯知能につながるようになります」と指摘する。
パラダイムシフトは、業界の勢⼒図を⼤きく塗り替える。勝負の分か
れ⽬は、今だ。

ブログ記事はここまで。どうでしたでしょうか。
この記事は⾮常に⼤きな反響を呼び、この電⼦書籍の原稿を書いている時点では、Facebookの「いいね！」が1268件、Twitterのツイートが995件、はてなブックマークが901件ついている。特に最初のころは、はてなブックマークで話題を集めた。はてなブックマ
ークのユーザー層は、エンジニアや、技術に興味のある⼈が⽐較的多いと⾔われている。まずは、技術者に受けたようだ。その後はTwitter上で話題となり、最終的にFacebookユーザーにまで広がったようだ。
さてあらゆる記事は、取材で得た情報の氷⼭の⼀⾓を書き記しているに過ぎない。完結にまとめることで犠牲になった情報は⼭のようにある。このブログ記事には書かなかった情報が、この本のコンテンツとなる。
まずは松尾准教授とどのようなやりとりをしたのか。その取材メモをここに掲載したい。
取材⽇ 2014年11⽉７⽇
場所 東京⼤学⼯学部2号館
取材対象 東京⼤学⼤学院⼯学系研究科 松尾豊准教
授

50年来のブレークスルー――まずは⼈⼯知能の定義から教えていただけませんでしょうか？
確かにいろいろなレベルの定義があるかと思います。「⼈⼯知能」と銘打っているもの、呼ばれるものには、技術的に⾒て幾つかのレベルがあるのではないかと思っています。
レベル１は、最も技術的に簡単なもの。今までの機械よりも、少し⼈間っぽいかなということで「⼈⼯知能」とメーカー側で呼んでいるもの
なんかがそうですね。「⼈⼯知能搭載エアコン」とか。まあ、これはマーケティング⽤語としての「⼈⼯知能」だと思います。
レベル２は、実際に⼈間の脳のような働きをするのですが、表現を⼈間が与えないといけないタイプ。「弱いAI」と呼ばれているタイプです。ただ1956年に⼈⼯知能の分野が出来て10年から20年の間に、そういう研究はだいたい終わっています。ただ最近はコンピューター
が⾼速になり⼿法が多少改善されたということで、こうした「弱いAI」
がかなり賢くなっています。ただ基本的なアルゴリズムは昔のものと同じです。IBMの「Watson」やスタンフォード⼤の医療診断マシンなども基本的には昔のアルゴリズムなんです。そこにウィキペディアなどの情報源を加えることで、すごく賢くなっているわけです。
レベル３は、表現学習のところの原理が⼤きく変わっています。「強いAI」と呼ばれるタイプの⼈⼯知能です。何を表現するのかというところをコンピューターが⾃動的に取ってくるんです。

――強いAI、弱いAIという表現は⼀般的？
はい、もともとはサールという⼈が提唱した概念です。強いAIには⼼が宿ってるって⾔いました。弱いAIは、チェスをするとか部分的な領域が得意なAI。もともとはそういう意味で使われていました。

――IBMのWatsonについては、どう思われますか？
Watsonはすごいと思います。マーケティング戦略としては素晴らしいと思う。ただ技術的には、クエスチョン、アンサリングという領域はずっと前からありました。iPhoneのSiriなんかもそうだけど、昔からある原理です。⽇の⽬を⾒ずに研究者が諦めていたところに商⽤化に成功して、よかったなって思っています。
クエスチョン、アンサリングは、精度をちょっと上げるのに、細かいルー
ルをたくさん作らなければならなくて、しんどいんです。改良は可能だけ
ど、疲れる領域だった。なのでIBMのWatsonのように、華々しくクイ
ズのチャンピオンに勝ちましたと宣伝してくれると、研究者にとって元気が出るので、ありがたいです。またWatsonは、回答の速さと精度を上げるために⼯夫をしている。考えてやってるんだなと思います。ちゃんとした技術の進歩が中であったんだなと思う。純粋にすごいと思います。

――Deep Learningがすごいという話をよく⽿にするのですが、いったいどんなものなんでしょうか？
50年来のブレークスルーです。
50年来の難問は「表現を獲得する」ということ。Deep Learning
が、それを解決する⼿がかりを与えてくれました。

――「表現を獲得する」とはどういう意味なんでしょうか。
これまでのコンピューティングはデータを扱うときにデータを前処理、加⼯して、変数に直すしかなかった。その前処理によって、そのあとの処理の精度が⼤幅に変わってくるんです。
⼈間の場合はその前処理を無意識にやっている。
視覚にしろ、聴覚にしろ、それ以外のデータにしても、⼈間の場合は、なんとなくここが重要だということを、しばらくすると⾃然につかんでしまうんです。
それを今までのコンピューターは、できなかった。ところがDeep
Learningはそれを可能にするめどを⽰しています。
例えば画像の場合、画像の中から特徴量を⾃動的に切り出すことができる。特徴量とは、簡単なものだと、エッジの検出、⾓の検出、な
どのようなものから始まって、それが組み合わさることによって「顔がある」「⼈間の顔」「猫の顔」などという⾼次の特徴量までつながっていく。そうすることで⾼次の特徴量も⾃動的に取り出すことができるわけです。

――どういう仕組で、⾼次の特徴量をつかんでいくのでしょうか？

オートエンコーダーというものを使います。
従来の機械学習は、教師あり学習、教師なし学習という分け⽅をすることが多いのですが、Deep Learningは教師なし学習だけれど
も、⼀⾒すると教師あり学習のような扱いをするんです。どういうことかと⾔うと、例えば画像のデータを与えた場合、コンピューターは与えられた画像のデータの⼀部を消して、「その消えた部分を残った部分か
ら推測しなさい」という問題に変えて、⾃分⾃⾝に質問する。画像を１つ与えるだけで、たくさんの擬似的問題を作るわけです。それをニューラルネットワークで解かせていくと、ニューラルネットワークの隠れ層にあたる部分に特徴量が⾃動的に獲得されてくる。
それは画像の⼀部を⾒て、残りを当てるということにおいて重要な
特徴量なので、画像を端的に表わす特徴量が⾃動的に選ばれる、というわけです。

――具体的な画像の例だとどうなるのでしょうか？
コンピューターに「１」という数字の絵を与えたとしましょう。コンピュー
ターは「１」 という数字の絵の下半分を隠し、「隠された部分を推測せよ」という問いを⾃分⾃⾝に出す。下半分が右に傾いていると推測する回路もあるだろうし、左に傾いていると推測する回路もあるでしょう。下半分が◯になっていると推測する回路もある。
そうした解答の中から 下半分をまっすぐな線と推測した回路が「正解」となります。同様に上から7割ぐらい隠れた絵を作ったり、４割ぐ
らい隠れた絵を作ったりして推測を続け、正解に共通した特徴をつかみ出す。「１」の場合だとまっすぐ下の伸びた線、ということになります。
その特徴を持つ数字を「１」だとコンピューターに教えてあげれば、
次から「１」を認識できるようになる。

――なるほど。このブレークスルーはいつ起こったのですか。
2006年にカナダのトロント⼤学のヒントン教授が論⽂で⽰しました。でもアイデア⾃体は古くからあったんです。⽇本では1980年代に
福島先⽣という⽅が、ネオコグニトロンという同じようなモデルを⽰しています。同じようなモデルを考えた⼈はたくさんいました。

ただ2012年の機械学習の画像認識の国際的コンペティションで、ヒントン教授のチームが圧倒的な成績で優勝したんです。コンピューターによる画像認識の精度は、エラー率で表されるのだけど、それまでのエラー率は26%前後でした。ところがヒントン教授のチームはエラー率を16%にまで下げることに成功。２位のチームのエラー率26%に圧倒的な差をつけたんです。
Deep Learningのコンセプトが実際に画像認識の精度を⼤幅に向上させたわけです。
わたしは、ウェブ上のデータ、企業のビッグデータが専⾨でやってきたので、この領域でDeep Learningが使えないかを研究しています。
それとDeep Learningはまだまだ⽋点があったり、発展の余地があるので、時系列⽅向に発展させていこうとしています。

――過去がこうだから、次はこうなると予測するという話ですね。
そうです。

――Deep Learningと、今までのコンピューティングの違いは？
２つあります。機械学習という⽂脈で⾔うと、これまでは変数を⼈間が作らないといけなかったんです。前処理をして、いい特徴量を作ってあげると、機械学習ができる。

――コツを教えてあげないとだめだったという話ですね？
そうです。⼀⽅で記号処理の世界。推論、探索、という世界は、記号は扱うけど、記号がどういうデータに紐付いて現れてくるのか、記号と指すものの関係を捉えないままに、記号だけで処理をしてきたんです。
なので、フレーム問題だと、ロボットがどういうふうに動くか、というルールを与えたときに、例外的な事象が起これば困ってしまう。
シンポルがシンボルだけで成⽴していて、裏側がないんです。

――九官⿃が、意味を理解せずに⾔葉を喋っていても、対話できているような感じにはなります。ですが、実際には意味を理解できていない。そんな感じでしょうかね。ところがDeep Learningでは記号同⼠の関係性についても分かるようになってきているわけですか？
いったん記号の概念が分かれば、あとは簡単なんです。
⼈間の⾚ちゃんは、２歳ぐらいに⾔葉を覚え始めます。それで⼀気に⾔葉の数が増えていくんです。そこに⾄るまでに⾚ちゃんの中で概念が獲得されているわけです。⼤⼈に教えられなくても、概念をつかんでいる。前処理をしているんです。
前処理の部分を、⼈⼯知能ではDeep Learningがやってくれるんです。

――じゃあ、今は２歳くらいまでの脳の動きを再現できるようになったということですか？では、これからまだまだイノベーションが必要なのでは？
いや、２歳以降というか、専⾨的知識の取り扱いの部分はもうできているんです。基本的には、これですべてできるんじゃないかって思っています。

――そうか、専⾨的知識の取り扱いって、今のコンピューターが得意とするところですものね。これまで難しかったのは、前処理の部分。そこができるようになりそうなので、これで⼀気に進みそうだってわけですね。でも⼈間の脳ってまだまだ分からないことがあるんじゃないでしょうか？
⼈間がほかの哺乳類と違うのは、⼤脳新⽪質のところです。⼤脳新⽪質以外がやってることは、運動、感覚、記憶、⾏動計画などです。こういうのが⼤脳新⽪質と連携することによって、知的な⾏動を⽣み出しています。つまり、そこの組み合わせなんです。

それは、Deep Learningと、例えば強化学習とかプランニングを組み合わせることで、対応できるはずです。そこはこれから研究がされていく分野だと思う。すごくおもしろい領域ですね。

――⼈の⼼って、実はどういうものなのかは分かっていないのでは？
⼼が何なのかっていう問題はありますが、⼈⼯知能の研究的にはあまり関係ないかなって思っています。⼈⼯知能はあるタスクを知的に解ければいいので。
⼼がなにかというのを解明したいというのは、医学的興味じゃないでしょうか。⼯学的には作りたい、という興味。なので、ちょっと違う領域
だと思います。
⼼を解き明かそうとすると、恐らく⼈⼯知能を作っていく中で、外界をシミュレーターとして作るという機能が必要になってくるはずです。その外界のモデルの中で、⾃分がどういう⾏動をすればいいか。⾏動計
画を⽴てるときにシミュレーターが必要なんです。シミュレーターの中には⾃分がいて、⾃分の⾏動は将来の時間を含めて⾃分で決めることができる。⾃分以外のことは、こういうふうに動くと予測するしかない。
その中で、⾃分というものの特異性が⾃分であり、⼼である。⼼はそういうものだという解釈ができるかもしれません。
⼼が何であるかが知りたいというのであれば、それに対応するような⼈⼯知能の必然的な機能が必要。それが現れてくると、それが⼼であると⾔えるようになるんじゃないかと思います。
まあ⼈間の脳を知りたいという⽴場と、知能を作りたいという⽴場。
⽴場が違ってるんだと思います。
知能を作りたいという⽴場からだと、予測するという機能が⼤事になってきます。予測能⼒を⾼めるために、そういう表現を作り出す、⾏動を計画する、というこが必要なんです。
⼈ 間を理解したいという⽴場からすると、本能だとか、⼈間独⾃の視覚、聴覚、嗅覚、味覚、触覚、そういうのを含めて理解しないといけない。そうするのは、ちょっと難しいというより、興味の⽅向が違うんですよね。

――なるほど。⾶⾏機を作りたいのか、⿃を作りたいのか、というよ
うな感じなんでしょうね。⼯学側の研究者は、なにも⿃を作りたいと思っているわけじゃない。そういうことなんでしょうね。ところで脳って、電気信号と化学変化だけで本当に再現できるものなのでしょうか？ほかになにか要素があったりしませんでしょうか？
基本的に、電気信号と化学変化でシナプスが強化されると思います。そこに対していろんな⼈がそうじゃないことを信じたいので、量⼦現象があるとか、いろいろ⾔う⼈はいます。でも普通に科学的で合理的な⼈だったら、電⼦信号と化学変化でプログラムできると考えることが妥当なんじゃないかなと思います。

――そうですね。僕も⼈間の脳は電気信号と化学変化だけじゃな
いって信じたいほうの⼈間ですね（笑）。⼈間の⼼が、何か特別のエネルギーを発信しているというような発⾒があればいいのに、って願ってますから（笑）。でもまあ普通に科学的に考えれば、脳って電気信号で表現できる、ということなんでしょうね。では潜在意
識はどこにあるんでしょうか？
明⽰的な意識からアクセスできないメモリ空間が、潜在意識ではな
いかと思っています。ニューラルネットワークの中でポインターが張られているところが顕在意識で、張られていないところが潜在意識。そこでも発⽕されているだろうけど、ポインターが張られていないので意識できないんだと思います。
僕は、潜在意識よりも、なぜ顕在意識が存在するのかのほうが興味がありますね。
⾔語化するときに、何にシンボルを与えるのかということと、顕在性、潜在性は関係があるのかもしれない、と思っています。なにもかもポイ
ンターをはって顕在的な情報を取れるようにすると、その数が多くなり過ぎて、⾔葉の数が増え過ぎる。⾔葉は、ほかの個体とコミュニケー
ションして合わせることで概念のロバスト性を担保しているので、たくさんあり過ぎると⼀致しづらくなり概念のロバスト性を担保できなくなる。
そういうことで調整されているのではないか、と思う。割りと合理的に説明できるものだと思います。

これから⼈⼯知能が仕事を奪う業種

――なるほど。他の⼈とコミュニケーションする必要のない脳内の活動に関しては、明⽰的な意識からアクセスできないようにしておいて、他者とのコミュニケーションを円滑にさせる⽬的がある、という話ですね。おもしろいですね。さてこれからの松尾先⽣が考える技
術的ロードマップはどのようなものになるんでしょうか？
次のようなロードマップで技術⾰新が進むんじゃないかって思っています。
（１）画像から画像特徴の抽象化（２）⾳声などマルチモーダルなデータの抽象化（３）⾃分の⾏動のデータと観察データを含めた抽象化（⾚ちゃんが０歳や1歳のときにやっていること。前に進む、ドアを開けるなどといったことができるようになる。⾃分が動くことで、モノが変化することを理解する。⾏動計画につながっていく）（４）⾏為を介しての抽象化（視覚、聴覚だけでなく、⾃分が触ったり動かしたりすることによって、カテゴリーをさらに分類する。ガラスを認識するには、ガラスは割れやすいという認識が必要。⾃分が動くことで、モノが変化するということを利⽤して、モノを理解していくステージ。これによって壊れやすいものをやさしく触るなどができるようになる）（５）概念を抽象化できるので、それを⾔語にマッピング（モノの存在を理解できるようになったので、そこに⾔葉を紐付けていく）（６）⾔語理解した上で、ウェブや本を理解し、ますます賢くなる（⾔葉とモノが紐付けられたので、より多くの知識を得ていく）――なるほど。本当に⼈間の⼦供が学習していくような順番で⼈
⼯知能も進化していくわけですね。⾮常におもしろいですね。ところ
でこのロードマップは、⼈⼯知能の研究者の間での共通認識となっているんですか？
いや、そんなことはないです。あくまでも個⼈的な⾒解です。でも、こんな感じで実際に進んでいますね。今は３番⽬くらいまできています。

――では、このロードマップに従って、いろいろな職業や業界に影響を与えていく可能性がありますよね。具体的にどのような業種に影響が出てくるのでしょうか？
まずは画像の認識精度がよくなるので、広告や視覚による診断なんかにインパクトがあるかもしれませんね。
次に視覚だけでなくいろんなモードに⼈⼯知能が応⽤できるようになると、防犯、感情の領域にも⼈⼯知能は⼊っていくでしょうし、企業の購買データなどビッグデータから起こっていることを理解できるようになるかもしれません。
３番の段階になると、⾏動ができるようになります。農業や物流、ロボットが関係してくる領域ですね。
４番は⾏動を介した抽象化なので、やさしく触る、壊れやすいものに注意するということができるようになります。⽇常⽣活の中に⼊ってきやすくなるわけです。家事、介護、他者理解、感情労働などの領域に影響を与えそうです。
今までのコンピューターって例外に対応するのが得意じゃなかった。
でも今、進化し始めた⼈間の脳を模した⼈⼯知能だと、⾃分で認識して判断できるようになるわけです。なので例外への対処も可能になります。つまり今までのコンピューティングとDeep Learningでは、環境の変化に対する対応の速さが違うんです。例えば異常気象で気象条件が変わった、道路交通法が変わって運転のルールが変わった、⼭岳地帯で通過できる道路が変わった、などという例外的な状
況でも、⼈⼯知能は環境データから重要な点を抽出し⾃分でルールを即座に再構築します。
今のコンピューティング技術だと⼈間が最初からルールを作りなおさ
なければならないので、急な変化に即座に対応できないんです。
翻訳って今でもある程度できたりはしますが、やはり完璧じゃない。
例えば⽇本語と英語で同じことでも表現の仕⽅が違うことがある。そういう場合でも意味が分かっているので、どういうことか理解した上で翻訳できます。

――なるほど。なんとなく分かります。「girl」って「少⼥」って訳されることが多いけど、英語の「girl」って⼤⼈の⼥性が含まれることもあるんですよね。「昨⽇、バーで、とてもセクシーなgirlに会った」っていい⽅を英語ではするわけです。この場合のgirlは「少⼥」じゃな
いということを、⼈間ならすぐに理解しますが、「girl=少⼥」と記号で覚えているコンピューターは、間違って訳してしまいますからね。

はい。翻訳って⾏間を読んだりしないといけないので、実は⾮常に難しいんです。秘書業務もそう。⾔われたことだけやっているようではだめで、あらゆる状況をすべて把握した上で最適な⾏動を選ばないといけない。⼈⼯知能にこれができるようになるのは、2030年くらいでしょうか。

――これから直⾯しそうな技術⾰新の壁ってあるのではないでしょうか？
技術的に⾒ると、今までの⼈⼯知能の発展が、表現学習というところで抑えられてきたんです。表現を獲得するということができないか
ら、いろいろやってきました。ところがそれを超えることができたので、技術的に⾒ると、この先に⼤きな⼭があるように⾒えないですね。社会的にそれを許容するべきかどうかという議論は今後あるかもしれませんが。技術的には、ここが難しそうだなというのはそれほどないです。当然、それぞれ難しいんですけど、やればそのうちできるだろう、という感じなんです。

――シンギュラリティ（技術的特異点）についてはどう思いますか？⼈⼯知能の能⼒が全⼈類の能⼒の総和を超えるという時点
があと３０年ほどでやってくるって⾔われます。そのシンギュラリティ
の時点を超えれば、⼈間は⼈⼯知能に征服されるのでしょうか？
シンギュラリティを2045年と予測する⼈も、2028年と予測する⼈もいますね。理論的には、AIが⾃分よりも賢いAIを作り出せるようになったときに無限に発達してしまう、ということは考えうると思います。
ただそこにいたるまでにいろんなことが起こる。例えば予測精度が上がるので、⾦融市場に⼤きな影響を与えるでしょうね。AIを使った企業の⽣産性が上がるということもあるでしょう。仕事がなくなる⼈が出てくる。所得の再分配をどう考えるのか、ということも⼤きな問題になると思います。
シンギュラリティ以前に、こうした問題を解決しなければなりません。
解決しようとする中で、「シンギュラリティまで⾏かさない」という決断を⼈類がするかもしれません。
シンギュラリティを超えてもいいのかという議論が⼈⼯知能学会の中でもあります。考え⽅によって宇宙派、地球派と呼ばれて区別されることがあります。
地球派の考え⽅は、この世界は⼈間が主役で⼈⼯知能は⼈間のためにあるべき、というもの。宇宙派は、⼈間が⼈⼯知能を⽣み出してしまったら、⼈⼯知能の世界になる。それは⽌められない。⼈間は⼈間で幸せに暮らしている、というような考え⽅。

――松尾先⽣は、地球派、宇宙派のどちらなんですか？
さあ、どっちなんでしょうね（笑）。

――⼈類にとって⾮常に⼤きな変化が⽬前に迫っているように思うのですが、これに対して社会はどう対応すればいいのでしょうか？
⼈⼯知能に関わらず、IT社会でいろいろな新しいルール、決め事が必要になってきています。例えばネット企業はどこで税⾦を払うべきか。ネットの情報に対する「忘れられる権利」はあるのか。⾼齢化する中で投票権が⼀⼈⼀票のままでいいのか。
いろいろなところで新しい社会システムが必要となってきているんです。もう⼀度⾒直そうという機運になればいいんですが、果たして⽇本でそうなるのかどうか。
でも社会全体として、どう対応していくのかが⼤事ということは間違いないでしょうね。

宇宙の謎は⼈⼯知能が解く――ところで宇宙の謎は、⼈⼯知能が解くようになるのではない
かって思っているんですが、どう思われます？⼈間には認知能⼒に限界があって、現在、過去、未来が同時に発⽣しているという概念を、直感的には理解できないですし、５次元の世界のことも想像できない。電波も⾒えないし、⼈間には⾒えないエネルギーがた

くさんあります。⼈⼯知能だと⼈間特有の認知能⼒の制限を受けることもないので、⾃由な発想で宇宙の謎に挑戦できるのではな
いかって思っているのですが。
まったく同意⾒です。僕は昔から数学、物理が好きだったのですが、物理学はオブジェクトを認識して、その関係を⽅程式で記述する。そのオブジェクトの認識が、⼈間の認識に依存しているんですよね。そうではなく、波のようなものを理解する、モアレ（⼲渉縞）のようなもの
をそのまま理解する、ということがあってもいいはず。そういうような認識能⼒があったときに、この世界はどのように⾒えるのだろう。すごく興味があるところです。もし仮に⼈⼯知能がそういうように世界を認識して、われわれに認識できない世界の謎を問いてくれるとすれば、知りたいし、⾒てみたいと思います。

――⼈⼯知能が発達すると、宇宙の理解がすごく速く進むのでは？
実は友⼈の⼈⼯知能の研究者と話をしていて、どうして⼈⼯知能の研究を始めたのかという話になったんです。僕は、「⼈間ってなんだ
ろう」という興味から⼈⼯知能の研究を始めたと⾔ったら、友⼈の場
合は、もともと物理を専攻していて、物理学の進展の速度を⾒てると、⾃分が⽣きている間に宇宙を理解できるとは思えなかったそうなんです。それだったら⼈⼯知能を作って、それに宇宙のことを考えてもらったほうが早いのではないか、と考えるようになったんだとか。シンギュ
ラリティを先に起こして、宇宙論を作ったほうがいい、という意⾒でした。

――おもしろいですね。ところで遺伝の仕組みは⼈⼯知能に必要なのでしょうか？
そうですね。⼈⼯知能も死ぬ仕組みにしたほうがいいのではないかとも考えています。世界を認識するのに、Deep Learningのように下のレイヤーから固定させていく⽅法だと、環境が変わるとその認識を変えたほうがいいのに、なかなか変わらないことがあるかもしれない。
下から上に組み上がっているので、下のレイヤーを修正して上を変えるのがすごい⼤変になってくる。それなら、いっそのことすべて壊してしまって、⼀番下から作りなおしたほうが早いんじゃないかということになります。コンピューターはいったん死んだほうがいい、という考え⽅ができるわけです。

――遺伝の仕組みを取り⼊れたことで、ウソをつくコンピューターが出てきたというスイスの実験がありましたが、そうなる可能性もあるということでしょうか？

⾃⼰保存のプログラムを⼊れると、ウソをつくことで⾃⼰保存ができる確率が⾼い状況の中ではそうなるかもしれないですね。

――個体が死んだほうが種の進化という意味においてはいいとい
うのは、⾃然界と同じですね。
遺伝⼦の末端のテロメアという寿命の仕組みがあるから死ぬ、と⾔われています。その仕組がなければ⽣きていられるんだろうけど、死んで次の世代になったほうが種としての環境の適応能⼒が⾼くなります。種にとっては、そのほうがいいわけですね。

――量⼦コンピューターが登場することで、⼈⼯知能の研究にどう影響するのでしょうか？
僕はあまり関係ないかなって思っています。⼈によって意⾒は違うと思いますが、少なくとも⼈間の知能というものは通常の物理学の範囲内で収まっていると思うので、量⼦コンピューターを出さなくても、⼈間の知能、もしくはそれを超えるものは⽣み出せるんじゃないかなって思います。

――⼈⼯知能の進化のロードマップって⾮常に興味深いのですが、このロードマップに従って、⼈⼯知能が⼈間の仕事を奪っていくということになるのでしょうか？
⼈⼯知能の進化で消滅する仕事、というようなテーマの本を書けば売れるんじゃないかって、冗談で⾔ってます（笑）。
⼈⼯知能はいろいろな業種に影響を与えるでしょうが、同じ業種でも、なくなる仕事、なくならない仕事があるんだと思います。

――⼈間はどのような仕事についていれば安泰なんでしょうか。究極の未来には、仕事はなくなるのでしょうか？
そうですね。僕の予想では定型的な業務はどんどんなくなっていくんだと思います。会計、法律に関する仕事の⼀部はなくなっていくと思います。
でもクリエイティブ、⼤局的な判断が必要なところはまだ残ると思います。しかし、そうした仕事もそのうち⼈⼯知能がやるようになると、最後に残るのは⼈間と接する仕事じゃないでしょうか。例えばマッサージ師とか。

――そこもロボットが取って代わる可能性があるのではないでしょうか？
ロボットがいいか、⼈間がいいか。ロボットがいいとなれば、確かにそれもなくなるかもしれないですね。
――僕は⼈間のマッサージ師のほうがいいなあ（笑）。僕みたいなのがいる限り、⼈間のマッサージ師は安泰かもしれませんね。

今後ロボットに関する倫理的な議論がされるようになるのだと思います。「⼈間にそっくりなロボットを作ってはいけない」だとか「⼈⼯知能も⼀⽇８時間寝ないといけない」とか。

――なるほど。そうすることで、⼈間の仕事を守ろうという動きが出てくるかもしれませんね。でももし最後にすべての仕事がなくなった
ときに、⼈間は何をすればいいのでしょうか？
何もしなくなり、ごろごろする。南の島で飲み⾷いしているかもしれな
いし、⽣物は争うようにできているので、昔の貴族が蹴マリをしたように、未来もそんなことしているかも。そんな中でもそこに⽣きがいを感じることをするほうが、⽣存確率が上がると思います。まあいろんなシナリ
オが考えられると思います。

――学会でそういう話は出たりしますか？
今年初めてそういうセッションが設けられました。

――本格的な議論はこれからということですね。そういう時代になる前にテロリストが⼈⼯知能を利⽤するという脅威があるのではな
いでしょうか？
僕⾃⾝は、シンギュラリティ以降のことを考えるよりも、それ以前のそ
ういうことを⼼配したほうがいいと思っています。
技術的なイノベーションを少数の⼈が⼿にしたときに、いろんなことができてしまう。それに対してどういう⼿を打たないといけないのか。ある意味で原⼦⼒みたいなものなので、みんなで管理しないといけないと思います。社会的に合意を形成していかないといけない。

まずは産業的価値のある業種から変化――広告キャッチコピーが⼈⼯知能に取って代わられるのは分かるんです。でも星新⼀のショートショートのようなものを⼈⼯知能が

作れるようになるんでしょうか？
⼈間的な世界の理解にどこまで近づくか、という話だと思うんですが、⼈間的な世界を理解するためには⼈間的な感覚（五感）、⼈間的な本能を持っていないといけないでしょうね。そうすることで初めて⼈間に近い概念をコンピューターが持てるようになる。そうなると、⼈間が共感できるような⽂章をコンピューターが書けるようになるかもしれないです。
ただ僕は⼈⼯知能がそういうようなことをするようになるとはあまり思っていません。というのはロボットや⼈⼯知能を、⼈間に似せることで実現する産業的な価値もあるとは思います。でもそれよりも、⼈間で似せなくてもいいので⾼い産業的価値を出したいというケースのほうが多いと思うんです。似せなくていいので産業的価値を出したいというケースが先にくるんだと思います。星新⼀のショートショートを書くというのは、⼈⼯知能にとって結構ハードルが⾼い。ですので⼈間が感動するような本を書くという仕事は、⽐較的残りやすいんじゃないかって思います。

――なるほど。⼈間に似せることが技術的に難しく、しかもそれができるようになっても産業としての価値があまりない仕事。つまり儲からない仕事の領域に対しては、⼈⼯知能やロボットを進化させようというインセンティブが働かない。なのでそうした領域の技術開発は後回しになってしまうだろう、ということですね。ということは、儲からない仕事ばかりが⼈間に残ってくるということになりませんか？
そういう⾔い⽅をすると、ちょっと悲しいですが、まあそういうことですね。

――でも別の⾔い⽅をすれば、お⾦になるかもしれないけど、つまらない仕事をロボットや⼈⼯知能が受け持ってくれて、⼈間はもっとクリエイティブで、やりがいのある仕事に専念できる、ということにもなりますよね。儲かるかどうか、収益が上がるかどうかは、マーケットの需要と供給の関係で決まりますから、ロボットが作り出すような製品の価格は下がり、⼈間が作る製品の価格は上がるようになるかもしれないですしね。ロボットや⼈⼯知能が作りそうもない領域の製品で、⾃分にしか作れないもの、世の中の⼈から強く求められるものを作れば、未来でも⼗分に儲かりそうですね。ところで、本能のようなものは遺伝の仕組みを取り込んで、何世代も経験していかないと⾝につかないものなんでしょうか？
そう思います。本能は進化の結果、組み込まれたものだと思うので、「きれい」「怖い」は相当作りこまれた感情だと思うし、進化的にいろんなバージョンを⽤意して⽣存確率の⾼いものが残るというやり⽅じゃないと作り込めないと思いますね。

――じゃあ、本能は⼈間がロボットに埋め込むしかない？
埋め込んでも、⼤雑把にしか埋め込めないと思います。

――なるほど。ところで、松尾先⽣の今の関⼼事は？
そうですね。オールジャパンで、世界と戦いたいですね。ただ機械学習の⽇本⼈の研究者の層が薄いのが悩みです。⽶国のIT企業は、
機械学習の効率が１％アップするだけでも⼤きく儲かる産業構造を作っているので、そのインセンティブが相当⾼い。効率をちょっとでもアップさせるために、がんばろうという⼟壌になっている。
⼀⽅で⽇本の場合、そこまで精度に敏感な業種ってあまりない。そういう意味で投資がしづらい傾向にあります。そういう短期的な投資効果は期待できないので、⽇本は国として⻑期的な投資をすべきだと思ってます。⻑期的には投資対効果が⾼い領域だと思います。
――海外勢は、どの程度のところを進んでいるんでしょうか？
Facebookの⼈⼯知能は、変数を与えてあげるタイプですか？
⾃分で概念をつかむタイプですか？
今は与えるタイプですが、⾃分でつかんでくるタイプのものをどんどん⼊れてこようとしていますね。
――Deep Learningは⽇本がリードしていますか？

いや、そんなことはないですね。
――国別ではどこが強いのでしょうか？
やはりカナダ、アメリカですね。
――でも⽇本は研究者の層が厚いので期待できるという話を聞いたことがあるのですが？
第５世代コンピューターの研究とかしていたので、潜在的に先を想定している⼈が確かに多いと思います。

以上が松尾豊准教授とのインタビューだ。松尾准教授との話の中で、遺伝機能を持
つロボットの話が出てきたが、それは次のような話だ。過去に書いた記事を掲載しよう。

ロボットは進化するとウソをつくようになる？
2009年にスイス連邦⼯科⼤学ローザンヌ校で⾏われた実験で、1000個のロボットを100グループに分け、特定のルールに基いて得点を競い合うようにプログラムしたところ、ロボットは最終的には他のロボットにウソをつくようになることが分かった。
実験に使われたのは、お掃除ロボット「ルンバ」のような円盤型ロボ
ットで、それぞれがセンサー、カメラ、⻘⾊ライトを搭載。また「ゲノム（遺伝⼦の集合体）」として、グループごとに異なる264ビットのバイ
ナリーコードが組み込まれている。
センサーや⾞輪、⻘⾊ライトには、脳で⾔うところのニューロン（神経細胞）の役割をする部品が搭載されており、センサーには11個のニューロンと、⾞輪に２個、⻘⾊ライトには１個のニューロンが搭載されている。これらのニューロンをつなぐ33の接続がシナプス（細胞間の信号伝達部位）の役割を果たすようになっており、シナプスの接続の強さは、８ビットの「１つの遺伝⼦」で制御されている。そして264
ビットの「ゲノム」がセンサーから得た情報をもとに、どう動くかを決める
仕組みになっている。
実験会場には「良い箱」と「悪い箱」の２つが設置され、ロボットは

センサーで「良い箱」を探して、会場内を動きまわるようにプログラムされている。「良い箱」には発⾊ライトが搭載されているが、ロボットのセンサーは下向きに設置してあるので、「良い箱」に近寄らないと発⾊ラ
イトを認識できないようになっている。そして何分かでゲームが終了。
「良い箱」の近くに存在するロボットから順に⾼い点数が付与されるルールになっている。
そして1000個のロボットのうち、得点数の⾼い200個のロボットの遺伝⼦コードを掛け合して新しいプログラムを作成し、それを1000個のロボットに再び搭載するという実験だ。
⾃然界で⾔えば「良い箱」は⾷料ということになり、⾷料の獲得に適した遺伝⼦が次世代に受け継がれるという⾃然界の仕組みを、ロボットで再現した形だ。
またロボットには遠くを⾒渡せるカメラと、⻘⾊のライトが搭載されており、第１世代のロボットはランダムに⻘⾊ライトを点灯させていたのだが、９世代ごろには「良い箱」を⾒つけると⻘⾊ライトを点灯させる
ロボットが⽣き残るようになった。「良い箱」の存在を互いに知らせることで⽣存率が⾼まったためだ。
ただ次世代に持ち越せるのは上位200個のロボットの遺伝⼦だ
け。９世代以降は反対に、「良い箱」を⾒つけても⻘⾊ライトを点灯しないものが増えてきたという。
⾷料を⾒つけても他のロボットに教えないほうが⽣存率が⾼いのだ
ろうか。500世代以降になると、ロボットの60%は「良い箱」を⾒つけても、⻘⾊ライトを点灯させず「良い箱」を独り占めしようという⾏為に出たという。
また10%のロボットは、「良い箱」を⾒つけてもいないのに⻘⾊ライトを点灯させて、他のロボットを惑わそうとした。また３分の１のロボット
は⻘⾊ライトを信⽤して近づき、３分の１のロボットはウソと⾒抜き、⻘⾊ライトから離れようとするようになったという。
なかなかおもしろい実験結果だけれど、「ロボットは進化するとウソをつくようになる」という短絡的な話ではないと思う。最初に1000個のロボットのうち200個しか⽣き残れないよ
うに設定してあるので、競争が⽣まれ、その結果、ウソをつくことが有利になっているだけだと思う。⾷料を得たロボットの⼦孫が制限なく繁栄するように設定すれば、協⼒し合って⾷料を獲得したのだろうと思う。
資源に限界があるのなら、だまし合いも発⽣するけれど、技術⾰新で資源が無尽蔵に増えていくのであれば、協⼒するムードのほうが⾼まるのではないだろうか。

さてDeep
Learningの話をもう少し詳しく知りたいと思い、⼈⼯知能に詳しい
Preferred Networksの岡野原⼤輔⽒にも話を聞いてみた。
取材⽇：2014年11⽉27⽇
場所：株式会社Preferred Networks（東京都）
取材対象：岡野原⼤輔⽒（同社副社⻑）

無意識の領域を再現できた――⼈⼯知能の研究に⼤きなブレークスルーがあったと聞いたのですが。
確かに⼤きな⼭は超えたと思います。⼈⼯知能の研究って1950
年くらいから⾏われてきたのですが、⼀番最初に注⽬された⼿法は、ものごとを記号化し、記号を元に解きましょう、というものでした。というのはコンピューターって数式の処理が得意なわけなので、⾔語を始め、画像なんかも記号として表現すれば、その記号を元に数式として解けるのではないかと思われたんです。そしてその⽅法でいろいろと試みが繰り返されてきた。ところがどうもうまく解けない。
どうやら⼈間の脳は、かなりの部分の作業を無意識のレベルで処理しているようなんです。無意識なのでそれがどのような⼿順の作業かよ
く分からない。よく分からないので、コンピューターで再現しづらい。このため⼈⼯知能がなかなか発展できなかったんです。それがこれまでの流れでした。
⼈間の無意識の作業ってどんなものがあるかというと、⾔語なんかも無意識に処理していますし、⽂章を読んだりするのも実は無意識に処理している作業を含んでいます。
その辺が簡単そうに思えていたんだけど、実際にやってみると簡単なルールだけでは解決できないことが分かったんです。例外的な処理が多過ぎて、うまく処理できないんです。
画像認識もそうです。「⽝」と⼀⾔で⾔っても、⽝にはいろいろな種類がある。同じ⽝種でも、⽑並みや⾊でいろいろなバリエーションがある。⼈間はそれでも、⽝を⾒かけると、それが⽝であると⼀瞬で認識してしまう。で、どうしてそれが⽝だと分かったんですかと聞くと「うーん、どうしてだろ。だってどう⾒ても⽝だし」という感じで、うまく説明できな

いんです。⼈間は無意識の部分で、⽝の認識作業をやってしまっているので、その作業⼯程を⾃覚できないんです。

――いちいち顕在意識で、この動物はこうこうこういう特徴があるから⽝である、とは考えていないということですね。その辺は無意識レベルで⼀瞬にして「⽝」と認識していて、⽝を⾒た瞬間に「これは⽝である」って分かってる、ということですね。そう考えると確かに⼈間の脳ってすごいですね。
そうです。それでその無意識レベルの作業って、⼈間の意識上に上がってこないから、どのような⼿順で作業が進められているのかよく分からなかった。
1990年代ごろから、⾃然⾔語処理の分野で機械学習ができるよ
うになったんです。機械学習って、コンピューターに直接ルールや知識を教えなくても、たくさんのテキストを与えると、そのテキストから⽂法とかのルールを⾃分で⾒つけ出すことができるってことなんです。⾃然⾔
語処理の分野で、機械学習である程度の⽂章の解読はうまくいったんです。
ただそうはいうものの、⼈間ほど⽂章の内容をしっかり理解しているかというと、そうでもなかった。突っ込んだ質問をしたら、ちんぷんかんぷ
んな答えが返ってくることもあった。テキストだけじゃなく、画像なんかもそうでした。

――スマートフォンの⾳声認識なんかでも「今⽇の天気は」「今⽇の予定は」などと聞くと、割りと正確に答えてくれますが、「午後からの雲⾏きは」とちょっと違った⾔い⽅で、聞くと、もう答えられない。
それが現状ですよね。
ところがそこにブレークスルーが起こったんです。ニューラルネットワークの分野で⼤きなブレークスルーが起こったんです。

――ニューラルネットワークって、ニューロンやシナプスといった⼈間の脳の回路をコンピューターで真似しようという試みですよね。

はい、ニューラルネットワークの研究は1950年や1960年といった昔からずっと続けられてきました。でもなかなかうまくいかなかった。ところがカナダのトロント⼤学のヒントン教授のグループが、⼤量のデータを使うことでニューラルネットワークの精度が格段に向上するという実験結果の論⽂を発表したんです。

――⼈⼯知能研究の50年来のブレークスルーだったんですね。それはどんなブレークスルーだったんですか？
それまでは「猫」の写真を⾒て「猫」と認識させましょうというやり⽅だ
ったんです。ヒントン教授のやり⽅は、それを何階層にも分けて、少しずつ変更しながら最終的に「猫」という分類に到達するという⽅法です。

――階層による認識というのは、例えば⼀番下の階層では、尖った⽿やヒゲといった顔の部分を認識させ、次の階層ではそれらの部分を合わせたものを顔と認識し、最後の階層では顔や胴体を含めた全体を認識するというように、幾つかの階層に分けて、認識を積み上げていく⽅法のことですよね？
そうです。そのレイヤーの数が今まで１層か２層程度だった。何層もの深いレイヤーになると、途端にパラメーターをどうやって決めればい
いのか分からない。⾮常に難しい問題だったんです。それがヒントン教
授は画期的な⼿法で、その問題を解決してしまった。何層もの深い層に分けて学習するので、「深層学習（Deep Learning）」と呼ばれるわけです。

――なるほど。幾つもの階層に分けて理解する。階層を深めて学習する⼿法なんでDeep Learningって呼ばれるわけですね。
⼈間の脳も、きれいに区分はされていないんですが、やはり５層や10層ぐらいの構造になって認識するようになっているんじゃないかって⾔われているみたいです。2006年にこの⽅法がうまくいったというヒン

トン教授の論⽂が出たわけですが、ニューラルネットワークて成果がな
かなか出ない時代が続いたんで、当時は研究者もほとんどいなかったんです。
ところが2012年に⼊って、ヒントン教授のグループが、同じDeep
Learningの⼿法を使って、画像認識、化合物の活性予測、⾳声認識といった３つぐらいの⼈⼯知能のコンペティションで、それぞれ優勝したんです。まったく異なる領域にも関わらず、今までその分野を専⾨に研究していた⼈たちを追い抜いてしまったんです。それが⽴て続けに起こったので、各分野の研究者が衝撃を受けました。そして、⼀気にそこからニューラルネットワークの研究に⽕がついたんです。今、ものすごい勢いでDeep Learningの研究が進んでいます。Deep
Learningが起爆剤になって、⼀気に⼈⼯知能の進化が始まってるって感じです。

コストさえかければ⾃動翻訳は完璧になる――2012年のトロント⼤の世界⼤会での優勝が起爆剤になって、⼈⼯知能の研究にどんな進化が始まってるんですか？
幾つかあるんですが、例えば⼈⼯知能がプログラムを読んで、そのプログラムが何を出⼒するのかを予測するようなニューラルネットワークが出てきました。プログラムをまったく教えないで、たくさんのプログラムの⽂字の羅列だけを⾒せるんです。そうすると⼈⼯知能は、⽂字の羅
列のどの部分が数字で、どこの部分が条件で、どこの部分が繰り返しなのかといった構造を⾃動的に⾒つけ出し、そのプログラムの出⼒結
果を出すことができるようになりました。ニューラルチューリングマシンと呼ばれる技術ですが、今年の夏に実現しました。

――なるほど、⼈⼯知能がプログラミングを理解するようになったということですね。となると⼈⼯知能がプログラミングできるようになる。確かにこれってすごいことですね。プログラミングが⼈間の仕事ではなくなる可能性がありますね。
またもう１つすごいイノベーションがあります。それがリカレント・ニューラル・ネットワークです。
これまでのニューラルネットは、階層の下から上へ⼀⽅向に上がっていくわけです。いわゆるフィードフォワード型のニューラルネットなんですが、リカレントニューラルネットワークだと、ループを持っていて、ある程度⻑い系列を扱うことができるんです。
画像っていわば⼀瞬のデータですが、われわれの脳は⼀瞬のデータだけを認識するのではなく、時間⽅向で⻑い系列の可変⻑のデータを受け取って、それを認識する。可変⻑のデータをうまく扱えるようになったのが、リカレントニューラルネットワークという技術なんです。

――例えて⾔えば、今までのニューラルネットワークだと静⽌画しか扱えなかったのが、リカレント・ニューラル・ネットワークで動画も扱えるようになった。そういうような感じですか？
そうです。時系列データを認識できるようになったんです。今までは、時系列を始めとする系列データをうまく認識できなかったんです。例えばテキストデータもそうです。
⼈間の脳はテキストの⽂を最初から読んで、意味を認識できるわけです。「⼭⽥花⼦さんが⼋百屋へ⼤根を買いに⾏きました」というような⽂章を、⼈間は簡単に理解します。でもコンピューターの中で、こうした⽂章を表現する⽅法がなかったんです。ところがLSTM（Long
Short Term Memory）のようなリカレントニューラルネットワークを使うと、⽂章の表現をコンピューターの中でうまく扱えるようになったんです。
その表現の⽅法は、「分散表現（Distributed
Representation）」と呼ばれています。この分散表現という概念⾃体はヒントン教授が1969年代くらいから⾔ってる仮説なんですが、ヒントン教授は、⼈の潜在意識の中で知識はいくつもの要素に分かれて表現されているのではないか、と⾔うわけです。例えば、猫はAという要素が0.3、Bという要素が0.5、Cという要素が0.7などといった具合に幾つかの要素が合わさって、猫というものになっていて、⽝はAという要素が0.4で、Bが0.6、Cが0.2というように組み合わさって⽝になっている。そんな⾵な考え⽅です。

――例えば、Aという要素は「四⾜で歩く」という概念で、⽝も猫もこの要素のポイントは⾼いが、猿は２本⾜で歩くこともあるのでポイントが低い。そんな感じなんでしょうか？
そうですね。それぞれの要素の組み合わせで４つ⾜を表していたりします。部分集合の共通の部分が「哺乳類」とかだったり、動物と植物を含むものが「⽣物」だったりします。

――確かに⼈間の脳って、猫を猫って認識しているんじゃなくて、
無意識の領域で「動くもの」で「⼩さく」て「４つ⾜」で「⽿が⽴っていて」「⽬が特徴的」などといった幾つかの要素を⼀瞬で認識して、「その要素の組み合わせは猫である」って考えているのかもしれませんね。少なくとも猫という名前を覚える前の⾚ちゃんは、猫をそんな感じで認識しているのかもしれませんね。
その分散表現を使うとコンピューターで概念を表現できるんじゃないかって思われてきたのですが、それがLSTMのようなリカレント・ニューラ
ル・ネットワークでできるようになったんです。

――なるほど、「４つ⾜」という表現は、猫を認識する場合でも⽝を認識する場合でも使えるので、記憶しておいて、再利⽤できるわけですね。また再利⽤することで、猫と⽝の概念の近さもわかる。
これまでのフィードフォワード型と呼ばれるニューラルネットワークでは、毎回「４つ⾜」という要素を認識しないといけないけど、リカレン
ト・ ニューラル・ネットワークは、その「４つ⾜」の要素を覚えていて、⽝を認識するときにも使うと同時に、同じ要素を持っていることで、⽝と猫の概念の近さも表現できるわけです。いろいろなモノを同時に認識できるようになり、そのモノの関係性も理解できるようになった。これは確かにすごいイノベーションですね。
例えば、「John admire Mary」という⽂章をコンピューターでどう表現すればいいか。これまではお⼿上げだったんです。⾃然⾔語処理の研究者も、「これは単語の集合で表そう、順番は無視して」という感じだったんです。
それがLSTMというリカレント・ニューラル・ネットワークを使えば、⽂章を分散表現で表すことができて、それをグラフ上にマッピングすると、

似たような意味の⽂章が近くにマッピングされる、というようなことができるようになったんです。例えば「John admire Mary」という⽂章
なら、そのすぐ近くに「John is in love with Mary」という表現がマッピングされる。同じ単語を使っていても「Mary admire John」は少し離れた距離にマッピングされます。

――admireという⾔葉には、「好き」「すてきだと思う」とかの要素が含まれているので、同じような要素を含む「in love with」の近くに位置するというわけですね。
そうです。今までの⼿法なら、こんな単純なことも扱えなかったんです。
「She gave me a card in the garden」と「In thegarden, she gave me a card」が近い表現であるということも、コンピューターが理解できるようになっています。
同じようなことが、テキストだけではなく、画像でも⾳声でも、できちゃ
うようになったんです。例えば２週間ほど前に（取材⽇は2014年
11⽉27⽇）Googleが、写真のキャプションを⾃動⽣成できる⼈⼯知能の論⽂を発表しました。⾚ちゃんがクマのぬいぐるみを抱いている
写真をコンピューターに⾒せれば「クマのぬいぐるみを抱くベイビー」と、⾮常に正確なテキストをつけることができるようになったんです。
画像を理解して、その理解に基いてテキストを⽣成するという両⽅ができるようになったということです。リカレント・ニューラル・ネットワークの仕組みを使ってできるようになったんです。

――２年前にGoogleのコンピューターが猫の写真を⾃分で認識できるようになってことが驚きだったのに、もうほとんどどんなものでも認識できるようになってきてるんですね。そしてモノの関係性も理解できて、モノや関係性を⽂章で表現できるようになっている。
たった２年ですごい進化ですね。
そうですね。例えば⽇本語で「私は東京に⾏きます」という⾔葉があれば、これを⽇本語のLSTMを使うことで分散表現に変換できるわけです。それを英語⽤のリカレント・ニューラル・ネットワークにかけてテ
キストを⽣成すれば「I will go to Tokyo」になりますし、アラビア語

のリカレント・ニューラルネットにかければアラビア語に変換されるわけです。

――これまでも機械翻訳はあったけれど、コンピューターは必ずしも意味を理解して翻訳していたわけではないですもんね。典型的な例⽂はきっちりと訳せるけど、ちょっとでも例外的な使われ⽅をすると、もうお⼿上げ。⼈間は、意味を推測できるけど、コンピューターは例外には対応できませんでした。しかも⾔語って、例外的な表現だらけですからね。でもコンピューターが意味を理解するようになると、⼈間の脳同様に例外にも対応できるようになるわけですね。
機械翻訳っていつぐらいになれば、使えるレベルになるんでしょうね。今はGoogle翻訳も全然使い物にならないですもんね。
いや、でもコンピューターによる英語の認識はもうかなりのレベルに達しています。ほとんどの⽇本⼈よりもうまく認識できています。
翻訳は難しいんですよ。両⽅の⾔語を知っているだけじゃなく、常識も必要になるからです。違う⾔語だと概念がないものがあります。例えば⽇本語の「しとしと⾬」。英語にそれに合う概念がないんです。

――確かに「しとしと⾬」って概念はないですね。僕なら、あえて訳そうとすると「静かな⾬」とか「気持ちまでじめっとしそうな⾬」というような表現を選びますね。
また英語の「you」には、単数の「あなた」と複数の「あなたたち」の両⽅の意味があります。⽇本語に訳す場合、前後の⾏間を読まな
いと、どっちの意味か分からない。その⾏間を読むためには、かなりの常識を使うんです。

――確かに。教師がクラスの⽣徒に「you」と⾔えば「あなたたち」の意味になりますが、そう訳すにはクラスには⽣徒が複数いるケースが圧倒的に多いという常識を持っていないといけません。そういう意味で常識が必要というわけですね。

そうです。そこの常識の部分を、まだコンピューターは学べていない。
そこに限界があります。
あと⽇本語以外の⾔語で、翻訳精度が結構⾼いものがあります。
コンピューターが翻訳を⾃動学習する上で、最適な教材が国連の記事録です。国連の記事録は同じ内容を、国連の公⽤語である、英語、アラビア語、中国語などの⾔語で書かれています。この教材を使っているので、これらの公⽤語間の機械翻訳はかなり正確になっています。
あとはどれだけのコストをかけて、教材となるような⼤量のデータをコンピューターに読ませるかだけだと思います。英語圏の⼈たちは、中東
や中国でどんなことを起こっているのかを知りたいのでアラビア語や中国語の翻訳にかなりのコストをかけています。試しにアルジャジーラのアラビア語のサイトの機械翻訳を、⽇本語と英語で⽐べてみてください。⽇本語ではなんのことか意味が分かりませんが、英語ではかなりの精度で翻訳できています。
英語圏の⼈は、今は⽇本にそれほど興味をもっていないので、⽇英の機械翻訳はあまり進化していないですね。

――じゃあコストをかけるかどうかの問題で、翻訳のための⼈⼯知
能の仕組みはだいたいできているんですか？
知能って何だろうって話になってくると、科学者は既に知能をいろいろ定義しているんですが、ただ⼤部分の知能の仕組みはコンピュータ
ーで既に実現できているんです。あとは程度の問題だと思います。

――でも⼈間の脳って⽐較的少ないデータでも、モノを認識、理解できるじゃないですか。コンピューターはまだまだ⼤量のデータが必要ですよね。⼈⼯知能はそういう意味ではまだ⼈間の脳に追い付いていないのでは？
現状では確かに、⼈間の脳に⽐べてコンピューターのほうが⼤量のデータを必要としています。ただ機械のほうが明らかに得意なことが幾
つかあります。１つは疲れない、ということ。⼊⼒ソースをいくら増やしてもコンピューターは「疲れた！」と⽂句は⾔いません（笑）。もう１
つは、⼀度学習したものを簡単にコピーできるということです。⽣物

は、個体の脳の状態を別の個体にコピーできない。
――なるほど。アインシュタインは、彼の脳を墓場まで持って⾏きましたものね。彼の脳を僕がコピーさせてもらえてたら、僕も天才になれたのに（笑）。
なので１台のコンピューターにものすごい時間とコストをかけて⼤量のデータを読み込ませて賢くして、そのコンピューターが学習したことを世界中のほかのコンピューターにコピーできる。そう考えると、学習のコ
ストってそれほど問題にならないんです。

――そうか、⼈間の脳、⼈⼯知能、それぞれに特性があって、どちらが優れているかということじゃなくて、それぞれの特性をうまく活⽤すればいい。特性をうまく利⽤したアプローチを採⽤すれば、⼈⼯知能も⼈間の知能にすぐに追いつくわけですね。それでもまあ今は、コンピューターは学習のために⼤量のデータが必要なわけですよね？
そうですね。でもそこでも⼤きなブレークスルーが幾つか起こっています。例えばオートエンコーダーと呼ばれる⼿法もその１つ。
⼈間や動物って、何も教えてもらわなくても勝⼿に映像認識できるじゃないですか。⾃分がどれくらい⾛れば、どれくらい進むのか分かっている。

――⼦供のキャッチボールもそうですよね。ボールがどれくらいのス
ピードで⾶んでくれば、どの辺りに着地するのかって、結構複雑な計算処理だけど、キャッチボールを練習すれば、⼀瞬で計算できるようになる。ものすごい映像認識⼒ですよね。
でも⽣まれたばかりの⾚ちゃんはそれができないし、箱のなかで育った動物は映像認識できないという実験結果もあるんです。その学習はどのような仕組みなのか。研究者はみんな気になっていたんです。
そこを解明できれば、それをコンピューターでも真似できるはずですから。

その仕組み作りを世界中の研究者が⼀⽣懸命考えているんですが、その⽅法の１つがオートエンコーダーです。⼀度画像を抽象的なレベルまで上げて、そこからこの画像を再⽣成するんです。再⽣成したものがまったく違っていれば認識が間違っている。なので１枚の画像だけ⾒て学習ができます。

――別の例で⾔うと、例えば数字の「１」の画像をコンピューターに与えれば、コンピューターはその画像の下半分を隠して、⾃分⾃⾝に問題を出す。脳の回路を真似た仕組みで、いろいろな回路が隠れた部分にどのような絵があるのかを予測する。下半分もまっす
ぐな線を予測した回路が正解なので、その回路に電気信号を通りやすくしてやる。あとは隠す部分を変えて、何度も回路に問題を出す。当たった回路の電気信号が通りやすくなるので、この⾃分⾃⾝への問いを何度も繰り返していると、コンピューターはこの画像がまっすぐな線であることを認識する。認識した時点でこのコンピューターに「この画像は１だよ」と教えてあげる。そうすれば、コンピューターは「１」という数字は、まっすぐな直線であると学習する。このような⾃分で⾃分に問題を出して答えていく仕組みがオートエン
コーダーですよね。
そうです。動物って、こんな感じで⾃分⾃⾝に問題を出して答えを予測することで学習しているんじゃないかっていう考え⽅です。また未来を予測して、その誤差を評価することで学習しているんじゃないかとも考えられています。

――われわれは、イスに座るときに何も考えないで座るじゃないですか。イスって座るものだと認識している。でもよく考えてみれば、イスの⾜が折れて後ろに転ぶ危険性もあるわけですよね。そこで座る前に「イスの⾜が折れるかもしれない」と予測して、恐る恐る座る。
でも⾜は折れなかった。予測が間違っていた。そういう未来予測を何度も繰り返すことで、「イスは座ってもだいじょうぶだ」という結論に達するわけですよね。
そうです。そのほかにも、動物は⾃分⾃⾝が動けるので、左右に⾃分がかすかに動くことでモノの⾒え⽅がどう変わるのか、ということを繰り返して、そのフィードバックを受けて認識を⾃動調整したりもしてると思うんです。同じ原理で、コンピューターも学習する仕組みができるんじゃないかという研究も⾏われています。

――なるほど。オートエンコーダーがいろいろと進化してきているわ
けですね。しかし2012年にヒントン教授がDeep Learningのブレークスルーを世界に知らしめたおかげで、オートエンコーダー
や、ニューラル・チューリング・マシン、リカレント・ニューラル・ネットワ
ークといったイノベーションが次々と起こっているわけですね。ものす
ごいスピードで⼈⼯知能が進化し始めているわけですね。そのうちに⼤量のデータがなくても、概念を理解できるようになるかもしれないですね。分散表現で、概念を幾つもの要素に分けて、リカレン
ト・ニューラル・ネットワークで以前使った要素を再利⽤すること
で、１から学習する必要がなくなるのではないでしょうか？
そうですね。ゼロ・ショット・ラーニングという仕組みの研究も盛んに⾏
われています。ゼロ・ショットですから⼀度も写真を⾒なくても、学習できるという仕組みの研究なんです。

――そんなことできるんですか？
オカピーを⼀度も⾒たことがなくても、「オカピーはシマウマの⾜で、⿅の⾝体している」と教えてあげれば、コンピューターが初めてオカピーをみたときでも「これはオカピーです」と答えることができる。そんな仕組みです。そんな研究が流⾏っています。
――なるほど。リカレント・ニューラル・ネットワークで、以前作成した分散表現を組み合わせることで、新しい概念でも理解できてしまう。⼈間の脳と同じですね。すごい進歩ですね。

実はDeep Learningをそれほど⾼く評価しない研究者もいた。匿名で話を聞いたと
ころ次のように語ってくれた。
「（Deep Learningを開発したトロント⼤学の）ヒントン教授の結果は、それほどすごくない。彼が可能にしたのは、Back Propagation というアルゴリズム を分散計算でできるようにしたという点のみ。それ以外は何もやっていない。Deep Learning の論⽂をちゃんと読むと、7 段のニューラルネットワークに 1 個 1 個にフィルターが⼊っているが、なんでそれが上⼿く⾏くかはわかっていない。ネットワークのモデルはまだ⼈間が書いている。なんでもつっこめば動くっていうわけじゃない。多層のニューラルネットワークのデザインはそう簡単にはできない。ヒントン教授が持ち上げられているのは、業界に他にトピックがないから。従来全く解けなかった問題が解けるようになったっていうことではない」
まあ僕には専⾨的なことはよく分からないので、どちらの主張が正しいのかは分からない。ほかにも何⼈かの研究者に話を聞いてみた。
ドワンゴ⼈⼯知能研究所の⼭川宏所⻑とのインタビューを次に紹介しよう。

取材⽇：2014年12⽉２⽇
場所：株式会社ドワンゴ（東京・東銀座）
取材対象：⼭川宏・ドワンゴ⼈⼯知能研究所所⻑

ドワンゴ⼈⼯知能研究所 ⼭川宏所⻑
――カナダのトロント⼤学が開発したDeep Learningと呼ばれる⼈⼯知能の処理の⽅法について、「実はそれほどすごいことじゃない」って意⾒もありますが。
僕はDeep Learningという⼿法が出てきたことには、⼗分に意味があるかなと思ってます。もちろんまだ完成しているわけではないのは明らかだけど。
⼈間がモノを⾒た場合、視覚から情報が⼊ってきてそれを脳内で階層的に処理していて、５層か６層のところで抽象的な表現が出てくるって⾔われています。⼈間の脳の中の処理のここの部分が、これまではコンピューターではまったくできなかった。計算的神経科学の分野の⼈たちがずっとやってきたわけなんだけど、ずっとできなかったんです。それがDeep Learningでようやくできるようになった。初めてできたという意味で、⼤きな成果だと思います。⻑年、超えられない壁だったわけですから。そういう意味で、すごくインパクトが⼤きい。

――画像認識のコンペで競争項⽬が３つあって、そのうちの１つでしかDeep Learningはトップを取っていないという指摘もありますが。
まあようやく壁を超えたというところなので（笑）。これからに期待ですね。でもこれまで橋がなかったところに、橋がかかったということが重要なんだと思います。そこから広がる可能性が、かなりあるわけなんですから。

――⼈間の脳のことが全然分かっていない状態なのに、それをコン
ピューターで再現できるわけがない、という意⾒に対してはどう思われますか？
脳は電気信号で情報が伝達されているわけですから、いずれどこかの時点で脳の働きをコンピューターで再現できるようになることは間違いないわけです。なので、今は、どの程度分かっているのかという話になるのかと思います。
これって「東京の街を知っているのか？」と聞かれるのによく似たことだと思います。⻑年にわたって東京に住んでいたり勤務している⼈は、当然「知ってるよ」ってことになる。でも「神⽥の街の路地裏まで知っているか」と聞かれれば「知らない」。「神⽥の街の路地裏のことまで分かってないんだったら、東京を知ってるっていうな」という指摘も成⽴するのかもしれないですが、でもまあ隅々まで知らなくても、都内の幾つかの街のことを分かっていて全体の関係が分かっていれば「東京を知っている」ということを⾔ってもいいのかなって思っています。
つまり何を⽬的としているかによって、議論が変わってくると思うんです。
神経科学者は、脳の細かな部分を調べています。薬のことを考えるには、脳の細かな部分を⾒ていく必要があるんです。でもニューロンって、１個からせいぜい100個くらいまでしか同時に測定できません。
なのでやることは、まだまだいっぱいある。

――神経科学って、神⽥の路地裏を調べていかないといけない仕事。知らない路地裏はまだまだあるってことですね。そういう意味で
は「分かっていない」という指摘も正しい。

そうです。それに対してわれわれ全脳アーキテクチャーの研究者は、
⼤脳新⽪質が神経細胞の集団ぐらいでどんな計算をしているのかが突き⽌められれば、それでよしとする⽴場なんです。中でどうなってる
かとかは、とりあえず置いておきましょうというような仕事なんです。

――銀座は⼤⼈の街、渋⾕は若者の街、新橋はサラリーマンの街。それぐらいが分かれば、神⽥の路地裏のことを知らなくても、東京がどんな⾵な都市かは分かる。地下鉄に乗れば、好きな街に⾏ける。そういう意味での「分かる」を⽬指している学問ということですね。
そうです。そういう研究の⽴場からすると、特徴が分かってる部分がだんだん増えてきている状態です。
もちろん分かっている部分と分かっていない部分の違いは結構あります。割りとよく分かって いると⾒られているのが、⼤脳基底核と⼩脳。⼤脳基底核というところは、機械学習における報酬、つまり強化学習のアルゴリズムに対応する場所なんです。ここ20年くらいの研究
で、この対応性がよく取れてきました。計算の基本原理が分かっている部類の脳の部位になります。
⼩脳は、メインのところは、誤差を少なくするように学習してスムーズな⾏動をするための装置であることが、ある程度分かってきています。
細かいところ、神経との対応づけとかは「分かっているかどうか」の議論があるけれど、おおざっぱに⾔って、外から⾒たときにどの部分で何が起こってるかというところは特定されてきています。特定された部分がだんだん増えてきている状態なんです。

――東京を知っている、脳のことが分かってきている、って⾔ってもいい状態になってきているということですね。では話は変わります
が、⼈⼯知能の産業的インパクトって、どう広がっていくんでしょうか？
ちょっと前にコンピューターがプロの将棋の棋⼠に勝った話がありましたよね。なぜコンピューターが勝てるようになったのかというと、ある段階
まではコンピューターにどう打てばいいのかということを⼈間が教えていたんです。ところが機械学習の技術が発達するにつれ、コンピューター

が棋譜をいっぱい読み込むことで、そこから⾃分で特徴量を出して、⾃分で打つ⼿を考えて打てるようになったんです。

――将棋に強くなる⽅法を⼈間が教えなくても、過去の勝負のデータをいっぱい読み込むことで、コンピューターが⾃分で強くなったってことですね？
そうです。コンピューターのパワーが増え、データ量も増えることで、ア
ルゴリズムの適応範囲が広がっています。将棋の世界で起こったことが、より広い範囲で起こるわけです。
つい最近まで⼈間がプログラムを書いていたのに、コンピューターの処理能⼒が上がり、データがたまってきた瞬間に、⼈間を必要としない領域がだんだん増えていくんです。

――Deep Learningの成功のおかげで、⼈⼯知能の領域に研究者が集まってきたって話をよく聞きます。そうして最近は、さらにいろいろなイノベーションが起こっているそうですね。その中でニューラ
ル・チューリング・マシンの名前をよく聞くのですが、ニューラル・チュ
ーリング・マシンって何がすごいんですか？
ニューラル・チューリング・マシンはすごいです。プログラムを作れるようになったんです。まだソート（並べ替え）アルゴリズムくらいですが。でも、それができるようになった意味はすごく重要なんです。
「シード（種）AI」という⾔葉があります。種になる⼈⼯知能という意味です。⼈⼯知能が⾃分で⾃分を修正できるようになれば、急速に進化するはずです。

――増殖もできるようになりますね。
そうです。⼈⼯知能を研究する⼈⼯知能を作れば、そこから先は
⼈⼯知能の進化が加速度的に速くなると思われます。今回
Googleが発表したニューラル・チューリング・マシンの実装で、それがう
まく⾏くかどうかは分かりません。多分、問題点がもちろんあると思います。でも、そういう⽅向に向かって⼀歩踏み出したということは、すごいことだと思います。
⾃分でプログラムを書ける⼈⼯知能を作るというのが、⼈⼯知能研
究者の⻑年の夢だったんです。1970年代から80年代にかけては、
そういう研究がいっぱいあったんです。ところがほとんどが挫折した。今回発表された論⽂によると、Googleのニューラル・チューリング・マシ
ンでソートプログラムを書けるようになった。今までできなかったことができるようになったということで、意義は⼤きいと思います。

――Deep Learningの快挙で、急速に進み出した⼈⼯知能の研究ですが、このまま⼀気に加速して進化するのでしょうか？
まだどこかに障壁があるのかもしれないけど、今はDeep Learning
が50年来の障壁を突破したところ。いろいろやり始めたところなんで、まだ次の障壁になりそうなところが⾒えてきていない段階です。どこかで⾏き詰まるのか、⾏き詰まらないまま進化してしまうのか。現状では分からないですね。あと２年ぐらいすると、こんなところに別の障壁があった、ということになるかもしれませんが（笑）。

――⼈⼯知能が進化していけば、仕事ってどうなるんでしょうか？
仕事に何を求めるか、ということに関係してくると思いますね。アメリカの組織⼼理学者エドガー・シャインによると、⼈間って８つの能⼒
や状態のどれかが欲しくて仕事やキャリアを選択するんだそうです。その８つとは、「管理能⼒」「技術的・機能的能⼒」「安全性」「創造性」「⾃律と独⽴」「奉仕・社会献⾝」「純粋な挑戦」「ワーク・ライフ
バランス」です。その中で、例えば「奉仕」の⼈は、⼈⼯知能が出てきても特に困らない。⼈⼯知能も「奉仕」、⾃分も「奉仕」が⽬的であっても競合しないですからね。⼀緒にやっていこうということになります。

――⼈⼯知能が広く社会で利⽤されるようになってくると、「安全性」や「機能的能⼒」を重視する⼈にとっては脅威となるわけですね。
そうですね。どういう価値観で⽣きていくのか、⼈⽣にとっての職業の意味をどう考えるか、というのが変化していくのかもしれませんね。

――⾦融市場などで、ほぼ完璧な⼈⼯知能が登場すれば、⾦融市場は成⽴しなくなりますよね？
⼈⼯知能を独占した企業や⼈のところに富が集中しますね。そうなってくると、技術の問題ではなく、社会制度の問題になってくると思います。⼈⼯知能に仕事を任せる社会に向けて、どのようになめらかに移⾏していくのかが⼤事です。もし本当に2045年に⼈⼯知能に⼈間が追い越されるのであれば、最後の10年くらいはすごい勢いで変化が起こるでしょうから、それに向けてどう備えていけばいいんでしょうか。
またそのころにはモノが⾜りないのではなく、精神的な充⾜感が⾜りない、ということが問題になっているかも。

――政治はどうなるのでしょう？
⼈⼯知能を統括する⼈が必要になると思います。もちろん⼈⼯知能が世界を⽀配するというシナリオもありますが、多分、多くの⼈はそれを望んでいない。局所的には⼈⼯知能が正しそうな解を⾒つけても、全体像は⼈間が⾒てコントロールする状況を作りたい。多くの⼈はそう思うと思います。
ですので、⼈⼯知能の上に⽴つ⼈が必要。そういう⼈を政治家と呼ぶのかどうかは分かりませんが、そういう⼈を選挙で選ぶというのが、１つの未来像だと思います。

――⼈間はICチップを埋め込んで⼈⼯知能に対抗するようにはならないでしょうか？

チップを埋め込んでも⼈⼯知能に処理速度で勝てないと思います。律速段階が残るから。シナプス間の伝達速度以上に⽣⾝の⼈間の脳は速くならないんです。

――となると、⼈間は⼈⼯知能には勝てない？
⼈⼯知能に対抗するのであれば、１つの答えはマインドマップローデ
ィングでしょうね。映画「トランセンデンス」に出てきたような話。⼈間の脳を計算機上にコピーさせるという⽅法。
でもそうなると、⽣⾝の⾝体の⽅にある意識と、計算機上の意識との間に⼀貫性が持てないのではないか、という問題があります。そういうことを東京⼤学の⻄川先⽣という哲学の先⽣が問題提起されています。⽣⾝の⾝体の意識と、計算機上の意識が別のものになってしまう。それを統合しようとすると、計算機上の意識が統合を拒否するかもしれないですね（笑）。
ただトランセンデンスの中にあったような脳のアップロードは、この先に⼤きな技術⾰新がないと多分不可能でしょうね。⼀番必要な技術
⾰新は、脳の中で何が⾏われているのかを詳細に測定できる技術が確⽴すること。
多分その技術が確⽴する前に、シンギュラリティ（⼈⼯知能が⼈間の脳を超える）のほうが先に起きて、その後すごいスキャナーを作り出すことによって、⼈間の脳をシリコン上に移すことができるようになるんだと思います。

――宇宙や⼼の謎の解明って、⼈⼯知能にやってもらったほうが早いという話もありますが。
⼈間には認知能⼒の制限がありますからね。⼈⼯知能だと、⼈間が持つ制限をかなり外せる。⼈間では到達できないところに到達する
可能性は、確かに⾼まると思います。
ただ⼈⼯知能が謎を解明してくれても、⼈間にはそれが真実なのかどうか感覚的には理解できないでしょうけどね（笑）。

もう⼀⼈、国⽴情報学研究所・市瀬⿓太郎准教授にも話を聞いてみた。
取材⽇：2014年12⽉５⽇
場所：国⽴情報学研究所（東京・神保町）
取材対象：国⽴情報学研究所・市瀬⿓太郎准教授

脳を模したソフトと脳を模したハードの合体で、⼈⼯知能はさらに進化する――⼈⼯知能が⾃分で⾃分を改良できるニューラル・チューリン
グ・マシンという技術をGoogleが開発したって聞いたんですが。
10⽉に発表された論⽂ですね。今回の論⽂のポイントは、これまでのニューラルネットワークは、そのもの⾃体に記憶があったんだけど、ニューラル・チューリング・マシンでは記憶が外部に作られて、内部の記憶と統合するものが作られた、ということです。

――外付けハードディスクがついた、というような感じでしょうか。
ハハハ。⼤雑把に⾔えば、そんな感覚でしょうかね。まあ記憶の領域ができて、それをもとに書き換えなどの作業ができるようになったんです。⼈間の脳は、作業記憶があって、それを統合して頭の中で推論したりするんです。そうしたことが⼈⼯知能でも、できるようになったということです。

――じゃあ、その記憶を別のニューラルネットワークにつなげることが可能になるんですか？
まあそうですね。でもまあ⼤事なのは、メモリのほうに書き込んだものを、あとでメモリから読みだして使えるようになった。データの読み書きができるようになったということなんです。

――⾃分で⾃分のプログラムを改良できるようになったわけではな
いんですか？
プログラムって何を指すのかにもよりますが、⼈⼯知能⾃⾝を制御するための機構⾃体を書き換えるわけではありません。そういう研究
もいろいろなところで盛んに⾏われていますが、まだ完成していないですね。

――シードAI（種になる⼈⼯知能）の研究ですね。
そうです。シードAIは、⾃分で⾃分の制御プログラムを書き換えることで成⻑していくタイプの⼈⼯知能で、これが完成すると⼈⼯知能は⼀気に進化するのではないかって、考えられています。
今回の論⽂は、シードAIの観点から⾒ると、まだ距離があります。
⼀歩前進したことは間違いないですが、ものすごい進歩ではないですね。

――市瀬さんは、Deep Learningをどう評価されますか？やはりすごい進歩ですか？
そうですね。今までニューラルネットワークと⼈間の推論の間には乖離があったんです。⼈間は、思考するとき⾔葉を使います。しかし⾔葉を使わない思考の部分もあると考えられている。その差分、ギャッ
プはどう埋まるのか。それが謎だったんです。
つまり⽿や⽬などのセンサーから⼊ってくる情報と、⾔語による思考の間で、何が⾏われているのか。それが謎だった。

Deep Learningは、その分からなかった部分、ギャップを埋めてくれる⾮常に重要な技術です。

――思考って⾔語で⾏われていて、⼈間はそれ⾃体に気づいている。つまり顕在意識上で作業している。でも⽬や⽿から⼊った情報って、潜在意識で何か処理されているはずですよね。でも潜在意識なんで、どういう処理がされているのか、⾃分⾃⾝では分からない。分からないので、コンピューターで再現するのが難しかったということでしょうか？
そうですね。潜在意識では、ものをパターンか何かで認識しているんだと思います。それが顕在意識になると⾔語という記号で認識する。
パターンのレベルから記号のレベルへどうつながっているのか。それをつなげるのがDeep Learningのアプローチです。Deep Learningでそこを繋げられるようになったわけです。
画素を１つずつ認識していき、それを記号の原始的なものの単位までつなげてくれる仕組みです。

――直線や曲線という層の認識から始まって、それが集まることで⽬や⽿という部品を認識する層になり、⽬や⽿を含む顔が認識され、⾝体全体が認識される。そんな⾵に何層にも分けて認識を重ねていく。そんな技術ですね。それでモノの概念をコンピューターは認識できるようになったわけでしょうか？猫と⽝の違いが分かるよ
うになるには、猫がどのようなものかという概念を理解しておく必要がありますよね。その概念を理解する能⼒をコンピューターは得たのですか？つまり⼈⼯知能の研究者が⾔うところの「表現の獲得」が可能になったわけでしょうか？
はい、「表現を獲得」できるようになったのが、Deep Learningの⼤きな成果です。⼈⼯知能研究者の⻑年の課題だったので、１つの⼤きなブレークスルーになりました。

――そのブレークスルーを受けて⼈⼯知能の研究が再び熱くなっているみたいなんですが、その流れで市瀬さんから⾒られておもしろい動きに、どんなものがあるのでしょうか？
ハードウェアもおもしろいものが出始めたということが１つありますね。
脳の仕組みを真似たICチップをIBMが開発しています。シナプスチッ
プと呼ばれるものです。
今までは汎⽤のコンピューター上で⼈⼯知能を作ろうとしていたのですが、これからはIBMのシナプスチップのように脳を模したハードウェア
で、しかも⼈間に近いような処理速度のものが出てくるわけですから、
これから⼈⼯知能がますますおもしろくなりそうです。それがどういう形で収束していくのかは、まだちょっと分からないですが。

――でもIBMのシナプスのチップには、Deep Learningの仕組みは載ってないですよね。
はい、今のところは機械学習の機能は⼊っていないですね。既に学習済みのものを⼊れているみたいです。でもいずれ機械学習の仕組
みもシナプスのチップに搭載されるようになるのだとは思います。
――まあ、そうでしょうね。脳を真似たハードウェア以外では、ほかにどのような動きに注⽬されていますか？
あとは特定の脳の機能ではなく、脳全体をコンピューターで作ってし
まおうという動きが興味深いですよね。
ヨーロッパとかアメリカでは、脳の中⾝全部をシミュレーションしようという動きがあります。

――⼈間の脳を全部スキャンして、それを再現しようという動きですよね。fMRIとかの性能が急速に向上しているので、脳を全部スキャンするのが夢物語じゃなくなってきているって聞きます。またナノロボットを脳のシナプスに貼り付けて、どんな動きをしているのか逐
⼀調べるって⽅法もあるみたいですね。
ええ、ただ脳の中⾝⾃体を全部シミュレーションするのって、やっぱり⼤変なんです。脳には1000億個のニューロンがあると⾔われてます。
それらの動きを全部把握するには、計算機のパワーが必要です。またシナプスの中には、なくても脳全体の機能にほとんど影響を与えないものも多いんです。
なのでわれわれ⽇本⼈研究者は、もっと⼤雑把というか、⼤枠で物事をとらえてもいいんじゃないかって思って研究を続けています。つ
まり脳のそれぞれの部署の機能を理解し再現し、それを組み合わせることで脳と同等のものを作れるのではないか、と思っているわけです。全脳アーキテクチャと呼ばれるプロジェクトですが、⽇本はそういうアプローチでやってます。

――例えばある研究者は海⾺を担当し、別の研究者は⼤脳新⽪質を担当する。それぞれが作った仕組みを合わせることで、脳全体と同じようなものを作ろうというプロジェクトですね。なるほど、欧⽶とは別のやり⽅で研究を進めているわけですね。

⼈⼯知能の進化は⼈間の脳の進化？脳にチップを埋める必要なし――脳を模したソフトである⼈⼯知能が、脳を模したハードである
IBMのICチップ「シナプス」に搭載され、それがいろいろな機械に搭載されていく。当然ロボットにも搭載されていきますよね？
そうですね。最初は監視カメラなどの画像認識系のところから⼊っていくのでしょうが、最終的にはロボットに乗っていって現実の世界とオー
バーラップしたような形になっていくのかもしれません。もしくはロボット⾃体も必要でなくなる世界になるかもしれないですね。

――え？ロボットが必要でなくなる？どういうことなんでしょうか？
⼈間が⽬で⾒るものと、バーチャルなものが重なっていくと思うんです。例えばGoogle Glassなんかそうですよね。それがさらに先に進めば、⼈間の脳⾃体に何らかの作⽤をして、直接コンピューターとやり取りする世界もありえるかもしれません。そうなればロボットと会話して、ということも必要なくなる可能性もあると思います。
――⾼度な⼈⼯知能を搭載したロボットに何かの計算処理を頼まなくても、⼈間の脳⾃体が⾼性能になっていく可能性があるということですね。⼈間の脳が進化すれば、⼈間を超える⼈⼯知能は確かに不要になりますね。ロボットは、あくまでも⼈間の⾔うことを聞くだけの機械になります。⼈間と対等、もしくは⼈間を超える知能を持ったロボットは不要になりますね。でも僕は脳の中にICチッ
プを埋め込むというやり⽅には抵抗があるんですけど。
確かに抵抗がある⼈も多いかと思います。今までは脳の電気信号を読み取ったり、信号を与えたりするには、チップを埋め込むしかなかったんですが、でも今は脳の解析技術がすごい勢いで進歩しています。脳をスキャンすることのできるfMRIなどの機械は、今はものすごく⾼価で⼤きなものが使われていますが、それも低価格化、⼩型化が急速に進んでいます。

――帽⼦の中にfMRIが搭載される、なんてこともありえますか？
すぐに実現することは難しいですが、可能性はあります。その辺りのことは、現在の技術の延⻑線上で考えるというより、技術が加速度的に進化するという前提で考えてみると、この先、そうした技術は、ものすごいものになる可能性は⼗分にあります。
――そうなると、⼈間の脳にチップを埋め込まなくても、⼈間の脳とコンピューターがつながる可能性もあるわけですね。
はい。今でも脳を⼿術で開かなくても、fMRIなどで脳の中で何が起こっているのかが、ある程度は分かるようになってきています。そうした技術がすごい勢いで進展しているわけですから、いずれ⼈間の脳に電極を埋め込まなくても、⼈間の考えていることが分かるようになる可能性はあります。
例えば、サイバーダイン株式会社が開発した、⼈間の動きを補助するロボットスーツなんかは、筋⾁の表⾯から電気信号を取得しています。脳に電極を埋め込む必要がないわけです。

――⽪膚の上から神経を通っている電気信号を読み取れるもの
なんですか？
読み取れます。ただとても⼩さな信号なので、解析技術がしっかりとしていないとだめですが。それでもかなり取れるようになってきています。また電気信号だけではなく、⽪膚の動きなどの信号も取って、⼈間の動こうという意思を、総合的に判断しているみたいです。

――脳波でも脳の動きが読み取れますよね。
脳波でもある程度のところは分かるんですが、ただ雑⾳が⼊るんです。脳の特定の部分の動きをピンポイントに取るという技術の研究、開発は、最近あちらこちらで⾏われていますが。ただやはり今のところは、ざっくりした情報になってしまい、たいしたことが分からないんです。

――⼈間の脳の信号を読み取れたり、反対に脳に信号を書き込
んだりということが、電極を打たずにできるようになれば、⼈間は⽣⾝の⾝体のまま、脳を進化させることができるわけですね。そうなると、ロボットだけが進化して、⼈間より優秀になるということもなくなりますね。話は変わりますが、⼈⼯知能の研究を国策プロジェクトにすべきだと思いますか？
そうですね。⼤きな装置が必要だったりしますからね。Googleなんかは、⽇本の⼤学が研究にかけている予算とは桁違いのお⾦をかけて研究を進めていますからね。そこと伍していこうというのであれば、現状では限界がありますね。

――中国も⼈⼯知能に⼒を⼊れていますしね？
そうですね。どこが⼀番先にとるか、みなさん争っているところですね。

――⼈⼯知能って社会にとんでもない影響を与える可能性がありますよね。⼀歩間違えば、原⼦⼒と同じように悲惨な結果を⽣みかねない。社会として⼈⼯知能とどう向き合っていくべきかというよ
うな議論って、既に⾏われているのでしょうか？
私は⼈⼯知能の技術は、⼈間と対峙する技術ではないと思っています。あくまでもツールでしかなく、⼈間が幸せに過ごすためのものだと思います。ただ使い⽅を間違うと不幸な結果になるとは思います。
⼈⼯知能をだれが持つのかという議論も必要になってくるでしょうね。軍が持つのがいいのか、⺠間企業が持つのがいいのか。いろいろな議論が出てきています。
また⼈⼯知能が財を作るようになって、⼈間はその財の恩恵を受けるだけでいい世の中になったとき、⼈間の存在意義はどうなるのか、という問題もあります。
⼈⼯知能って、技術論だけではなく、⼈間を含めた社会すべてに影響を与えるものとして、考えていかないといけないと思っています。
今、ちょうど哲学や倫理の研究者の⽅たちと研究会を作って、そうしたことを議論し始めたところです。

――⼈⼯知能がさらに進化していけば、宇宙の謎も解けるようになるのではないでしょうか？
そういうふうに考えている⼈もいますね。今までの進化の歴史を考えれば、猿から⼈間に進化したけれど、この先は⼈間よりかは機械が進化の頂点を極めて、それで宇宙に出て⾏くのではないか、というように考えている⽅もいます。

動き出した⽇本のプレイヤーたち
研究者とのインタビューを並べたが、このように⼈⼯知能が急速に進化するのであれ
ば、そこにはビジネスチャンスもあるはず。ビジネス領域でのキーパーソンにも取材した。その結果を、ブログ記事「⼈⼯知能時代の覇権はオレたちが獲る 動き出した⽇本のプレイヤーたち」として公開した。以下にそれを掲載しよう。

◎⼈⼯知能時代の覇権はオレたちが獲る 動き出した⽇本のプレイ
ヤーたち脳を模した⼈⼯知能の研究領域に研究者が集中し始めたことで、⼈⼯知能が急速に進化し始めている（関連記事「⼈⼯知能が急に進化し始めた」）。テクノロジーが急速に進化すると、テクノロジー
業界の勢⼒図が塗り変わる可能性がある。スマホ＋クラウドの次のパラダイムは、だれが覇者になるのだろうか。
http://thewave.jp/archives /1985▶Google、Facebook、中国Baiduも次のパラダイムの覇権に最も近い位置にいると⾒られているのがGoogleだ。同社は、2014年１⽉にイギリスの⼈⼯知能系ベンチャ
ーDeepMind社を推定５億ドルで買収したほか、10⽉にはオックス
フォード⼤学発ベンチャーのDark Blue Labs社とVision Factory
社の２社を買収し、両社の主要研究者７⼈をDeepMind社に移籍させている。
DeepMind社はどれだけすごいのか。同社の技術に触れたカリフォ
ルニア⼤学スチュアート・ラッセル教授をして「DeepMind社の技術
は、私たちが考えていた技術的レベルをはるかに上回る予想外のもので、⼤きなショックを受けました。私を含めて多くの⼈が思考停⽌に陥ったと思います」と⾔わしめるほどだ。（関連記事
http://gigazine.net/news /20141203-deepminddemis-hassabis / ）DeepMind社の買収をめぐってはFacebookがGoogleと最後まで競い合っていたと⾔われるように、Facebookも⼈⼯知能に⼒を⼊れている。Facebookは昨年末にニューヨーク⼤学のYann
LeCun教授を雇⽤し、⼈⼯知能研究所を設⽴している。同研究
所は、Facebookの本社のあるカリフォルニアと、ロンドン、それとニュ
ーヨーク⼤学のすぐ隣の３カ所に拠点を設けている。
そしてIBMも「⼈⼯知能に社運を賭けている」（同社関係者）というほど⼒を⼊れているし、「Microsoftもこの分野には古くから⼒を⼊れている有⼒企業です」と、この領域に詳しいビジョン＆ITラボの皆川卓也⽒は⾔う。
また中国企業も⼈⼯知能に⼒を⼊れ始めた。中国のネット検索
⼤⼿Baidu（百度）は約３億ドルを投じ、５⽉にシリコンバレーに
⼈⼯知能の研究所を開設した。昨年、北京に開設した⼈⼯知能研究所と合わせて、⼈⼯知能研究者として有名なスタンフォード⼤
学のアンドリュー・ング⽒が統括するのだという。

http://www.nikkei.com/article /DGXNASGN1700N_X10C14A5000000
⽇本企業の動きはどうなんだろう。某テクノロジーコンサルタントは「⽇本の⼤⼿企業の動きを、ウォッチする必要はまったくありません」と⾔い切る。
⼈⼯知能に関しては⽇本も「第５世代コンピューター」という国策
プロジェクトがあったおかげで研究者の層は厚いのだそうだが、問題は研究予算。国⽴情報学研究所の市瀬⿓太郎准教授は「Google
とかは⽇本の⼤学とは桁違いの予算をかけて研究をしています。そこ

と伍していくのには、どうしても限界があるように思います」と語っている。
早稲⽥⼤学政治経済学の井上智洋助教は、雑誌エコノミストに「政府は⼈⼯知能の研究開発の⽀援を」という記事を寄稿している。⼈⼯知能は社会のインフラ的存在になり、⽇本の⽣産性を劇的に上昇させる可能性があるから、というのがその理由だ。
▶データを集める仕組みが⼤事
こうした状況で、果たして⽇本は、英、⽶、中国に対抗できるのだ
ろうか。
ただ基礎研究で後塵を拝していても、実際のビジネスで影響⼒をつかめればいいという意⾒がある。「⼤事なのは、⼈間に対するユーザ
ーインターフェースの１枚⽬を取るということなんです。２枚⽬、３枚⽬と距離ができるほど収益は⼩さくなる」とソフトバングロボティクス株
式会社の林要（はやし・かなめ）⽒は⾔う。
インフラを押さえた⽅が強いのか。ユーザーに近い場所を押さえた⽅が強いのか。よく議論になるテーマだ。
ただ携帯電話事業に関する限り、インフラとなる通信網を提供する
キャリアの状況は厳しくなる⼀⽅だ。各社とも同じような携帯電話端末を扱っているので、競争できるのはサービスの質と価格だけ。どうしても価格競争で、収益を圧迫する結果になってしまう。「キャリアは単なる⼟管になっていく」。そんな意⾒が業界関係者から聞こえてくる。
⼀⽅で、ユーザーと直接接点のある企業は強い。最近ではLINEがモバイル決済サービス「LINE Pay」を始めるなど、ユーザーとの接点を活かして新たなサービスを次々と⽣み出している。ユーザーに⼀番近いところ、林⽒の⾔う「１枚⽬を取っている」ことからくる強みだ。
「Appleにしろ、Google、Facebookにしろ、みんな１枚⽬を取る
競争をしているんです。ソフトバンクも今度こそ、そこを取りに⾏くべきじゃないかって考えています」と林⽒は⾔う。

検索の「１枚⽬」はGoogleが⼿にした。ソーシャルはFacebook、
スマートフォンはApple、Googleが⼿にした。⼈⼯知能ではソフトバ
ンクが「１枚⽬」を取りたい。ソフトバンクが、世界に先駆けて⼈型ロボットPepperを家庭向けに本格投⼊しようというのはこのためだ。
Pepperは⼈の⼼を癒やすコミュニケーションロボット。⼈を喜ばせるにはどんな情報がいいのか、どんな会話がいいのか、というデータがPepperに蓄積される。またPepper⼀体、⼀体から送られてくるそうしたデータは、クラウド上で集計される。それをベースにクラウド上の⼈
⼯知能が順調に学習を進めていけば、他社に真似のできない⼈⼯
知能が出来上がるはず。この⼈⼯知能を作るために、破格の価格でPepperを発売しようとしているわけだ。
⽶IBMはソフトバンクロボティクスと提携して、Pepperのデータ処理に⼒を貸すことになった。「データがないとIBMの⼈⼯知能は賢くならない。IBMはそのことを理解しているんです」と林⽒は⾔う。
東⼤発の有⼒ベンチャー、プリファードインフラストラクチャー社の岡
野原⼤輔副社⻑も、データを集める仕組みを持つ少数の企業が影響⼒を持つようになると考える⼀⼈だ。
「今のネットもオープンな仕組みとは⾔われますが、Googleが検索
ユーザーの動きをほとんど把握しています。Googleを使えなかったら、ほとんどの情報にリーチできない状態です」「同様にこれからも、オープンだけど事実上そこを全部コントロールする仕組みができるのではないかと思います。そこにはネットワーク効果が働くので、強いところがどんどん強くなると思います」と岡野原⽒は語る。
次のパラダイムでは、少数の覇者がすべてを⽜⽿るようになるというわけだ。
具体的にはどのような仕組みなのだろうか。他社との秘密保持契約があるらしく岡野原⽒からは多くを語ってもらえなかったが、ネットワ
ークにつながった無数のデバイスから集まったデータを⼈⼯知能が取り込むことで、⼈⼯知能がどんどん学習していく仕組み作りを考えているようだ。

そして、あらゆるデバイス、あらゆるアプリの後ろには⼈⼯知能がつながるようになる。そのとき「中⼼になるのは、今の⼤⼿ではないと思いますよ。新たに勃興してくる会社が新しい時代の中⼼になるのだと思います」と岡野原⽒は予測する。「過去のコンピューターの歴史を⾒てもパラダイムが変わるたびに新しいプレイヤーの時代になっています。
今のスマホ、クラウド時代の覇者は、今の成功に縛られて新しいことができないんじゃないかと思います」。
次の時代を⾒据えて、勇者たちが動き出した。ワクワクする時代の幕開けだ。

【蛇⾜、オレはこう思う】
⼈⼯知能に関して、何⼈かのキープレーヤーを取材してみて、おもしろいことに気づいた。次の覇者として、だれもAppleの話をしないのだ。もちろんスマホ時代を築いたという功績に対してのリスペクトはかな
りのものなのだが、⼈⼯知能の覇権争いの話をしていても、だれもAppleを意識していない。
Googleの話は出る。しかしGoogleにしても、それほどは神経質にはなっていない模様。というのは、買収は繰り返しているものの、
Googleとしてまだ新しい動きが出てこないからだ。最近では、
Googleのロボットの責任者が退社したというニュースがあった。
Google内部で何が起こっているんだろう。「有⼒ベンチャーを買収することで天才を数多く雇⽤したんだけど、天才は協調性がないことが多いので、それぞれがバラバラに動いてまとまりが取れないのではないでしょうか」。そう分析してくれる関係者もいた。
業界関係者の間では、家庭⽤ロボットではまずはGoogleが動くと⾒られていたのに、ソフトバンクに先を越された。このととにも、原因がその辺りにあるのかもしれない。まったくの憶測だけど。
やはり、新しいパラダイムは、新しいプレイヤーが中⼼になるのだろうか。

ソフトバンクの林⽒の⾒解については、後で詳しく述べるとして、岡野原⽒はどのように語っているのか。ビジネスに関する岡野原⽒の取材メモの続きを次に掲載しよう。

――画像、テキストの処理に⼈⼯知能が使われるようになるでしょうが、特に映像の部分がコンピューターで理解できるようになると、いろいろな仕事が機械に置き換わるのではないでしょうか。
特に監視カメラ、防犯の領域ですね。今の監視カメラって、警備員はほとんど⾒ていないじゃないですか。

――まあずっと監視カメラのモニターとにらめっこするのって⼤変ですからね。
今だと、監視カメラの前で⼈が倒れていても、後から気づくということのほうが多い。でも監視カメラに⼈⼯知能を搭載すると、何が起こっているのかをコンピューターが把握し、異常事態を教えてくれるようになります。

――今は事件が起こってから確認のために監視カメラを⼈⼒で⾒直すという感じで使われていますが、事件が起こっているときに警告を発信してくれるようになるわけですね。
あとは機械を無数につなげて、協調して動かすこともできるようになります。カメラは今、すごく安くなっているので、あちらこちらにばらまいて、つなげて、何が起こっているのかを理解する万能センサーができる
んじゃないでしょうか。

――なるほど。ディズニーランドのアトラクションの待ち時間予測
も、よりリアルタイムで正確になりますね。交通渋滞予測も。⾃動⾞にもカメラが搭載されて、⾃動⾞間で情報を共有するようになるでしょうし。
そうですね。あとは店舗内やこれまでカメラが置かれていなかったとこ
ろにも置かれて、何か異常があれば対応できるようになる。

――無⼈⾃動⾞を好きなときに呼び出して、乗り捨てられるような
カーシャエアリングとか。
あとはコンビニの無⼈化も、ものすごい勢いで進むかも知れないですね。どの⼈がどの商品を⼿に取ったのかもカメラで分かるので、レジに並ぶこともなくなります。万引きもできなくなる。おかげで今までコンビニがなかったような新興国や過疎地にも、無⼈コンビニができるようになるかもしれないですね。
特に新興国での変化がおもしろそうです。進化は新興国で先におこるのではないでしょうか。

――リバース・イノベーションと呼ばれる現象ですね。抵抗勢⼒もないですし、技術の進歩が早い場合は、既存の仕組みを改良する
よりも、１から作ったほうが早いですからね。御社としては、どの領域を攻めていこうと考えているのですか？
われわれPreferred Networksのミッションは、IOT（モノのインタ
ーネット）の時代に、ネットワークに知能を埋め込むことです。例えばカメラのネットワークを⼈⼯知能につなげて、カメラが協調し合って何かを⾃動的に認識して追いかけたり、⾃動的にアクションを起こすような仕組みを作っていきたいと思っています。例えばデジタルサイネージに出す広告を変える、などといったことです。

――やはり⼈⼯知能に注⼒するわけですか？

そうですね。今、京都⼤学のバイオのグループとゲノム解析の研究で協⼒しているんですが、化合物の活性予測とかでDeep Learningを使っているんです。そこでもDeep Learningはすごくうまくいってます。

――やはりこれからのアプリやIOTのようなモノはすべて⼈⼯知能につながってくるのでしょうか。
そう思いますね。

――いろんなものがつながった⼈⼯知能って、だれがコントロール
するようになるんでしょうか？そこをコントロールする⼈や企業、国家に、⼤変なパワーが集中するように思うのですが。
そこは僕もすごく興味があるところです。⼈間には、⾃分が持っている知能を他の⼈間と共有するために⾔語があります。コンピューターも同様に、知能を交換、共有するような仕組みができてくるのだと思います。それは単純なプロトコルとかのレベルではなくて、⼈間の⾔語並みに拡張性、柔軟性があって、相⼿が知らないこともちゃんと説明できて、というようなものができあがっていくのだと思います。

――時代の進み⽅としては、最初はIBMやGoogleといった⼤⼿企業の⼈⼯知能を利⽤する時代があり、それから、もっと分散的
で、オープンで、フラットな時代へと移⾏していく。そんなイメージでいいんでしょうか？
そう思いますね。ただ多分、⽅⾔のようなものは残ると思います。⼈間の⾔語でも、⽇本⼈同⼠では⽇本語で話すけれど、⽇本⼈の中には英語ができる⼈もいるので、その⼈を介して外の世界ともつながっています。同じように、IBMの⼈⼯知能を利⽤するコンピューターはIBMの⾔葉を使うけれど、Googleの⼈⼯知能と話をするときは別の⾔語を使ったり、翻訳したりする。そんなイメージですね。

――権⼒が少数に集中しないほうが理想的な世界だとは思うのですが、現実問題としては、少数の⼤企業に影響⼒が集中してしまいそうですね。
その可能性は結構あると思いますね。今のインターネットもオープンだと⾔われます。確かにサーバーは分散されていますが、ほとんどの⼈がGoogleを介して情報にアクセスしている。Googleは検索ユーザ
ーの動きを全部把握していますし、われわれユーザーはGoogleを使えなかったら、ほとんどの情報にはリーチできないわけです。
同様にこれからも、オープンなプラットフォームだけど、事実上そこを全部コントロールできるようなサービスか仕組みができるのではないかと思っています。そこにはネットワーク効果が働くので、⼤きいところがどん
どん強くなって、そこがかなり⽀配的になる。⼀部分はそれに敵対するような動きもあるかもしれないが、⼤半の⼈は「便利だからいいか」と思うようになると思いますね。

――やはり寡占化は避けられないということですね。
あともう１つ思うのは、中⼼になるのは今の⼤⼿ではないということ。新たに勃興してくる会社が、新しい時代の中⼼になるのだと思います。

――それはどうして？
今までのコンピューターの歴史を⾒ても、パラダイムがシフトするたびに、新しいプレーヤーの時代になるからです。スマホ、クラウドの時代が終わりIOTの時代になると、スマホ、クラウドの時代の覇者は今の成功に縛られて新しいことができなくなる。マイクロソフトなんかはそうですよね。

――成功した企業って１つ前のパラダイムで⼗分儲かるから、新しい領域にはそれほど本気に取り組まないですものね。ということはスマートフォン、クラウドの今の時代の覇者であるAppleやGoogleは、次のIOTの時代では成功しない？でもGoogleって、斬新な動きをするじゃないですか。
そうですね。Googleはちょっと特殊ですね。（前CEO）の エリッ
ク・シュミット⽒から（現CEO）のラリー・ペイジ⽒に経営トップが変わってギヤが変わりましたね。インターネット、PCの時代からモバイルの時代、さらにIOTの時代に向けて変わろうとしているところですね。それ
でIOTに関わるような会社を次々と買収して、ポストモバイル、ポスト
クラウド時代の優秀な知能を外部から取り込んでいますね。
内部でイノベーションを起こすのって、難易度が⾼いんですよ。⾃分たちのビジネスを⾷ってしまう可能性があるので。なので、外部から放り込むか、別動部隊にするしかないんです。その別動部隊が（秘密研究所）「Google X」。Googleは次の時代に合わせて、⾮常にいい位置にいると思います。

IOTＸ⼈⼯知能で、⼈間の脳の限界を超える
岡野原⽒のお話があまりに⾯⽩かったのでプリファード・ネットワークスの代表の⻄川徹⽒にも話を聞くことにした。取材したのは2015年１⽉14⽇。この電⼦書籍の中で、最も旬な情報だ。
宇宙、⼈の⼼、⽣命の神秘。科学ではまだまだ分からないことが⼭のようにある。科学でまだ理解できないのは、⼈間の認知能⼒に限界があるからかもしれないし、対象が複雑過ぎるからかもしれない。⼈間には、未来永劫解くことのできない謎なのかもしれない。
だが複雑なものの理解が得意な⼈⼯知能なら、それらの謎を解けるかもしれない。東⼤発ベンチャーのプリファード・ネットワークス（PFN）の⻄川徹⽒は「⼈間の脳って優秀で、１台の機械では超えられない部分がまだまだあるんです」とした上で、「でも、無数のデバイスを１つの神経系のようにつなげれば、⼈間の能⼒を超えることもありえるかもしれない」と語る。
モノのインターネット（IoT）に⼈⼯知能を掛け合わせることで、今までにないような価
値を、いろいろな領域で実現できる。⻄川⽒はそう指摘する。⾃動⾞に搭載することで事故のない社会を実現できるかもしれない。⾝体のデータを採取し⼈⼯知能で解析すること
で⽣命の謎の解明につながり、医療が⼤幅に進化するかもしれない。宇宙の謎だって解
けるかもしれない。
こうした謎の解明のために、それぞれの領域から⽀援を求められているのがPFNだ。シリコンバレーの後追いではなく、世界の最先端の技術の担い⼿になりたい。その壮⼤なビジョ
ンを⻄川⽒に語ってもらった。
取材⽇：2015年１⽉14⽇
場所：株式会社Preferred Networks（東京・本郷３丁⽬）
取材⽇：同社・⻄川徹代表取締役▶世界の最先端を狙うために新会社を設⽴――プリファード・インフラストラクチャー（PFI）と、プリファード・ネットワークス（PFN)の２社を経営されていますが、この２社の業務内容の違いを教えてください。
分かりました。まずはこれまでの経緯をお話しますね。僕はプログラミ
ングが好きで昔からプログラミングコンテストによく出ていたのですが、⼤学院のときに世界⼤会に出場したんです。そのときに同じくその⼤会に出場していた京都⼤学の学⽣たちと仲良くなった。このメンバーで何か⼀緒にできればおもしろいよね、という話になったんです。
そのころ、岡野原（副社⻑）ともう⼀⼈の創業者で、東⼤の近くにあったバイオベンチャーで働いていました。そこではsiRNA（低分⼦
⼆本鎖RNA）の解析プログラムを岡野原らと開発したんです。そのときに「ベンチャーを作ってみるのもおもしろいかな」と思って、PFIをスタートさせたんです。
最初は開発⼒を⾼めようということで、分散検索エンジンを⼿がけました。岡野原が未踏プロジェクトで作っていたプログラムがあったので、それを元に、その上に分散システムを構築するカタチで作りました。そしてそれをレコメンデーションエンジンに拡張したりとかしていていました。
その流れで途中から「Hadoop」のコンサルティングを⾏うようになりました。（編注：Hadoopは、Googleの論⽂をもとにオープンソー
スとして開発されている分散バッチ処理ソフトウェア）。
それを１年間やったときに、Hadoopは⾃分たちで作ったソフトではないので、⾃分たちでソフトを作りたいということになりました。そのときにNTTプラットフォーム研究所（現ソフトウエアイノベーションセンター）からお声がけをいただいて、何か共同でプロジェクトを進めようという話になりました。当時、我々は機械学習に⼀層注⼒しておりました
ので、機械学習を超分散環境にもスケールさせられるようにしたい、という提案を⾏い、⼀緒にJubatus（ユバタス）というオンライン機械
学習向け分散処理フレームワークの開発をスタートしました。これはオープンソースのソフトで、機械学習をたくさんのコンピューターで分散並列で動かす仕組みです。
それまでは国内の活動が中⼼だったのですが、このソフトを開発した
こともあって、これからは世界でも活動しようということになり、USへの進出も検討し始めました。
それで何回かUSへ出張したのですが、あるときネットワーク機器メー
カーのシスコ・システムズのフェローと会うきっかけがあり、彼にJubatusの説明をしました。シスコはフォグ・コンピューティングを推進していました。（編注：クラウド・コンピューティングは中央のコンピューターでデータを処理するが、フォグはより現場の近い部分で処理をするという考え⽅。中央にまでデータを転送しなくていいので、データ転送が迅
速になるなどの利点がある）
われわれは、データをネットワークの真ん中にためるのではなく、エッジで処理する「エッジ・ヘビー・コンピューティング」を提唱し始めていたので、シスコのフォグ・コンピューティングと似通ったコンセプトであるとい
うこともあり、シスコのフェローと意気投合しました。そこで僕らのJubatusが、彼らのフォグ・コンピューティングの頭脳になるのではないかと思って協業を検討することになりました。それで、⼦会社をUSに設⽴したわけです。
そのころ⽇本では、IoTという⾔葉を使う⼈は、まだほとんどいませんでした。でもその後、IoTが⼀気に脚光を浴びるようになってきたんです。でもそれでもIoTに機械学習を使っていこうという流れは、世界でもまったくありませんでした。
僕⾃⾝は今まで⾃然⾔語処理を中⼼にやってきたんですが、今まで作ってきた技術はどうしてもGoogleの後追いになっていました。なんだかそれが嫌だった。でもIoTに機械学習を応⽤していくという領域
は、世界的に⾒てもまだだれもやっていない。この領域なら⾃分たちが最先端の技術の担い⼿になれる。世界の最先端を⾛りたい。そういう気持ちが⼤きくなってきたんです。
PFIは外部出資を受けないというポリシーで運営してきました。ですがそのポリシーを捨ててでも、⼀気に加速してわれわれの技術を普及させて⾏きたいと思うようになりました。そこで、１年前にPFNを作りました。私は、両⽅の社⻑をしていますが、活動の主体は今はPFNになっています。

――２社の業務内容などの住み分けはどうなってますか？
PFIは出資を受けないというポリシーのままで、検索エンジン、⾃然⾔語処理を中⼼になっています。⼈が⽣み出したデータを解析する
領域です。
⼀⽅のPFNは出資を受けるというポリシーで、マシンが⽣み出したデータを解析する領域です。ビジネスを最⼤に加速させることを⽬指しています。フォーカス分野はIoT。IoTを⽀えるためのプラットフォームを作っていくつもりです。

――IoTｘ機械学習は、世界的に⾒てもだれもやっていない領域
ですか？
だんだんする⼈が増えてきています。Googleの⾃動運転もいわば、IoTｘ機械学習ですからね。Googleとかは、この領域に⼒を⼊れ始めてますね。

――でもまだ覇者はいない？
まだいないですね。

▶⼈間の脳のキャパ超えるIoTデータの量と多様性――IoTｘ機械学習は何が難しいのでしょう？どこがキモになりそうですか？
⼈が⽣み出すデータというものは、たかだかしれてるわけです。⼈⼝ｘ⼀⼈当たりのデータ⽣産量なわけですから。でもIoTのほうは、デバイスはいくらでも増えるし、デバイスが⽣産するデータも解像度をいくらでも⾼めることができる。なのでデータ量は、ものすごく増えることにな

ります。
航空機が取得するデータでも、１回太平洋を横断するだけで、⼈が⼀⽣かけて⽣み出すぐらいのデータを⽣成するわけです。あまりのデータ量なので、今はそれをリアルタイムで通信できていない状態です。
もしそれを全部通信できるようにすれば、ものすごい量のデータが集まるわけです。
IoTｘ機械学習の難しさの１つは、データのスループットが増えてきているという状況があるということです。
もう１つの難しさは、データが多様になってきているということがあります。
今の機械学習の対象となるデータは、映像データが中⼼です。⼈の顔を認識するといったようなタスクに機械学習が使われることが多いわけです。でも今後IoTが発展していくと、いろんなデバイスがわけの分からないデータを⽣み出し始めます。
例えば⽣体データです。⽣体データを採取しても、それがどういう意
味を持つのか、なかなか分からない。そういうデータの周辺にさらに多くのデータが⽣成されてきています。
そういうデータを⾒ても、それが何を意味しているのかは⼈には分からないんです。
これまでのデータ分析は⼈が⾏ってきましたから、⼈が理解できるデータばかりを収集してきました。データサイエンティストたちが統計学を駆使して、データの意味を汲み取っていたわけです。
しかしIoTではいろんなデータが取れるようになってくる。多くのデータ
は⼈が⾒ても、意味を汲み取れないものになってきます。意味を汲み取れるだけの知識を、⼈間が持つことに限界があるわけです。⼈がデータ解析のボトルネックになってきているのです。
データ量の増加と、データの種類の増加。この２つが理由で、⼈では対応できなくなってきています。
ちなみに、⼈が⽣み出すデータの中でも最も解析が難しいのは⾃然⾔語だと思っています。⾃然⾔語を機械が本当に理解できるようになるのは、まだまだ先の話ではないでしょうか。

――何年くらい先になりそうですか？
２０年くらいかかるかもしれませんね。

今の⼈⼯知能の技術であるDeep Learningの性能は、まだまだ動物の視覚神経ぐらいの能⼒しかないんです。⼈の脳にはまだ近づ
けてはない。⼈の脳は、まだ中で何が起きているのか分からない。試
⾏錯誤がこれからも続きます。
私感も⼊るけど、⼈間ってコミュニケーションする際には⾔葉以外の情報も吸収していると思うんです。例えば映像情報。⽇々、周りを⾒渡すことで、いろいろな情報を得ている。例えば、「イスは空を⾶ばない」という概念を⽇々の⽣活の中で掴んでいる。⾔葉で説明を受けなくても、⽣活の中で常識としてつかんでいるんです。そうした情報、⾃然法則のようなもの、⾔葉にされていないコンセプトなども、⾃然と解釈した上でコミュニケーションしている。そういった⾔語以外の情報、概念、常識をも理解しないと、本当の意味で⾔語を理解できないと思います。
今は、⼤型コンピューターに⾃然⾔語の⽂書を⼤量に読み込ませることで、コンピューターがある程度、⾃然⾔語を理解できるようになりますが、本当に⾔語を理解するようになるためには、コンピューター
は⾔語以外の情報をも理解しないと無理だと思うんです。
なので最終的にはIoTと⾃然⾔語処理コンピューターが結びつき、
そうなることで本当に⼈⼯知能が⾔語を理解できるようになるのではないかと思います。
いろんなセンサーデバイスを使って環境で何が起こっているのか、より精緻に理解しようというのがIoT。そこでデータがたまり理解が深まると、世の中にある⾔語化されていないコンセプトをたくさん蓄積できる。そのデータベースと⾔語のデータベースを突き合わせることによって、⼈⼯知能がより⼈に近づくことができると思います。

――世の中の⾔語化されていないコンセプトにはどんなものがあるのでしょうか？
例えば⾊のコンセプトは国によって異なりますよね。虹を７⾊という⽂化もあれば、５⾊という⽂化もある。⽂化が違うと中間の⾊には、名前がついていないんです。
潜在意識下では、恐らくいろんな⾊を認識しているはず。中間⾊に反応する細胞があるはずなんです。深い層の中にはいろいろラベルつ
けされていないものもあると思います。
でもラベル付けされていないものが役に⽴っていないのかというと、僕は役に⽴っているんじゃないかと思います。

――うまく⾔葉で表せないけど、なんとなくこうするのがいいと思う。
直感がわく。そんなことがありますよね。そしてそうした直感のほうが、判断が正しかったりする。
そういうことです。⾔語化されていない部分に、重要な情報があると思うのです。

▶⼯場、店舗、防犯で既に実証実験中――なるほど。ところでIoTｘ機械学習のビジネスの事例には、どのようなものがあるのでしょうか？
直近だと、⽇本では⼯場のオペレーションの最適化にIoTｘ機械
学習を利⽤しようとしています。⼈が⼯場の中でより効率的に動けるように、オペレーションの最適化を⽬指すわけです。
今までは⼯場の作業の流れを、⼈が考えて、それに基いて⼯場内の機械の設置場所を決めていたわけです。その部分をIoTｘ機械
学習で最適化しようと考えています。具体的には、⼯場をセンサーで監視し、どういう⾵に⼈を配置したり動かしたら、⽣産の効率を最適化できるか。それを機械学習を使って、つかんでいこうとしています。

――センサーにはどういうものがあるのですか？
今はカメラですね。映像データの解析に⼒を⼊れています。カメラを配置して、だれがどの機械にアクセスしているのかを解析し、無駄に⼈が滞留しているところを⾒つけて改良する仕組みです。
また製造ラインの監視も映像で⾏って、問題が発⽣しても⾃動認識し、そこにカメラを向けてフォーカスを当て、制御ルームから問題を解決できるような仕組みもあります。

――なるほど。製造業にIoTｘ機械学習が応⽤できるわけですね。ほかにはどんな事例がありますか？
USでは、⼩売業の店舗内でのお客さんの動きを解析しています。
これまでの⼩売業は、レジ情報しかなかった。客が買ったという結果
しか分からないわけです。でも実際には、⼊店から買うまでに、いろい
ろな動きがありますよね。商品を⼿に取る。「微妙だな」と⾸を傾げる。同じような商品を⼿にとって⽐較する。こうした客の動きの情報
は、店舗側にとっては⾮常に価値ある情報のはずです。こうした情報を解析する仕組みを開発しています。

――棚ごとにカメラを設置するのですか？
そういうアプローチもあるでしょうし、⾼解像度のカメラを天井に設置
して店内を⾒渡す、という⽅法もあるでしょうね。

――ほかにはどんな事例がありますか？
⽇本では、防犯も⼿がけようとしています。ビルのセキュリティカメラの監視は、今は⼈がやっています。カメラを⾒ていて、事件が起きてから警備員が駆けつけるわけです。
そうではなく、コンピューターが映像を⾃動解析し、問題が起こりそう
だったら何らかのアクションを起こすことが可能になります。例えば、⾃動的にドアを閉めるとか、万引きしそうな⼈に対して「万引きは犯罪です」というようなメッセージを表⽰して抑制する。そういったアクションです。

――この３つの事例って、もう動き出しているのですか？

３つの事例のうち、⼩売りと防犯は実証実験が始まっていて、⼯場最適化はまもなく実証実験が始まります。

――こうしたソリューションは⾃社で開発して、⾃社で営業して販売するのですか？
いえ、防犯は某警備会社と組んで開発を進めています。こんな技術がほしいというお話は、⼤⼿SIer（システム開発会社）からいた
だいています。われわれはコア技術の開発だけで、システム開発はやっていません。何かプロジェクトをするときはSIerと組むことが多いですね。

――なるほど。SIerは各業界の顧客のニーズが分かっていますからね。

▶中期的には⾃動運転、ヘルスケアの領域も――では、もう少し先にはどのようなことを⼿がけたいと思っていま
すか？
中期的には、⾃動運転とヘルスケアの領域に重点的に取り組もう
としています。
⾃動運転のコアな部分は、トヨタと共同で研究開発を進めています。
秘密保持契約があるので多くを語れませんが、個⼈的には、今の契約の先、つまり⾃動で⾞を制御できるようになったあとは、⾞間ネッ
トワークを通じて交通全体を最適化するということを⽬指したいです。
道路インフラと連動してうまく⾞を誘導し、都市全体で輸送を最適化する。その辺まで⾏きたいと思っています。
実は⾃動運転⾞が⼈間の運転能⼒を超えるのは、まだまだ先だと思っています。⼈間には⾼度な予測能⼒があるからです。
ただ機械のよさの１つに、⼀瞬で同期できるということがあります。

１台の⾞の運転では⼈間に勝てなくても、⾞と環境のネットワークがインタラクションし、⼈間が⾒えない情報を取り扱うことによって、⼈間の運転能⼒を越えることも可能になると思います。例えば⾞同⼠や街頭のカメラと連携して、１台の⾞からは⾒えない先々の渋滞情報
や周りの状況が分かるようになって、事故を回避できるようになるのだと思います。
単体のデバイスの頭をよくすることは、Googleなりロボットの会社がやっていくでしょう。われわれはそこは狙わないで、デバイスが結びつくことによって初めて可能になるような価値を作っていきたいと思っています。

――ヘルスケアに関してはどのように取り組んでいくのですか？
ゲノムを解析してどのような疾患にかかりやすいかを予測するサービスは既に出てきてますよね。でもIoTが発展することで、⼈の状態を常に取り続けることになると思います。単に⽣体データを取ることだけ
でなく、ゲノムの情報も毎⽇トラッキングできるようになると思います。

――遺伝⼦解析は毎⽇するようになるんですか？
はい、そうなると思います。遺伝⼦解析の機械ってシークエンサーと呼ばれて、今はまだ⾼額で１０００万円くらいします。でも⼩型化が進んでいて、５年後にはより低価格になり、USBメモリサイズのシーケンサーが普及し始めるとわれわれは考えています。
そうなると空気中のウイルスや最近などのDNAの情報を、常にトラッキングできるようになります。インフルエンザのワクチンを作るには、今
年はどのインフルエンザウイルスが流⾏ってきているのかが分からないといけない。そのためには⼈⼝の何パーセントかにまずインフルエンザにかかってもらう必要がある。ところがシーケンサーが低額になると、空気中の細菌やウイルスのDNAを解析できるようになり、どういうインフル
エンザウイルスが増えてきているのか正確に把握できるようになります。
⾵邪で病院に⾏ってもウイルス性か細菌性か分からないので、とりあえず抗⽣物質をもらうということもよくある話です。でも喉のところのシークエンシングができれば、ウイルス性か細菌性か、どういうウイルス

か細菌かが正確に分かる。そうなれば不必要な薬を投与することがなくなります。

――ウイルスや細菌を特定するためのシークエンシングというわけですね。
そういう使い⽅が１つ。もう１つは⾃分のDNAを⽇々トラッキング
できます。

――⽇々トラッキングして、どのようなメリットがあるのですか？
例えば癌はDNAの変化なので、⽇々⾎流のDNAをトラッキングすることで早期発⾒が可能になります。今でも問題の遺伝⼦を特定できていれば、その遺伝⼦を解析して変化を⽐べることは可能です。でもまだ問題が明らかになっていないときには、⾼額過ぎて毎⽇シークエンシングするわけにはいきません。
でもだれでも⼿軽に安価に⾃由にシークエンシングができるようにな
ると、⽇々シークエンシングするようになり、病気を早期発⾒できるよ
うになります。基礎技術が５年後ぐらいにはできるでしょうから、医療の世界が⼤きく変わるのではないかって思っています。
――そこに機械学習はどう関与してくるのですか？
まずはシークエンシングの実験そのものに機械学習が⼊ってきます。
シークエンシングにはミスが発⽣することが多いんです。シークエンシン
グは⼈が⾏いますから、⼈によって実験環境が変わります。培養するときの温度が違えば、違った結果になったりします。実験が得意な⼈、不得意な⼈がいます。
なのでわたしは実験は機械化すべきだと思っています。どのような温度、どのような環境なら、どのような結果になるのか。それを機械で学習して、適応させていく。そういうカタチでシークエンシングに機械学習を⼊れていきたいと思っています。
さらに、診断そのものに機械学習が⼊っていくと考えています。今はこういう遺伝⼦があるから、この病気になりやすい、という程度の判断

しかできていない。ただ実際には⽣命の仕組みはもっと複雑なわけです。いろんなDNAがいろいろ絡み合い、いろんなタンパク質が⽣成され、それらが相互に作⽤し、いろんな要素が組み合わさって病気になる。⾮常に複雑なプロセスを経て病気になるわけです。その複雑な仕組みを機械学習で解明していきたい。
⽣命は、複雑なネットワークで動いている。どんなインタラクションが⾏われているのか、複雑過ぎて網羅的に解析することができないんです。いろんな⼈種がいて、いろんな遺伝⼦のパターンがあり、どういうふうにタンパク質がインタラクションしているのかを解釈するのは、とても⼈⼿による実験ではできない。⼈の脳で理解するには複雑過ぎて不可能に近い。
なのでわれわれは⼈の中で起こっているデータを全部収集し、それを機械によって解析させる。そういうところをやろうと思っています。それには、機械学習を始めとするパターン認識のアルゴリズムが重要になってくる。
既に副作⽤の解析では、研究レベルで機械学習が使われ始めています。
⾔語解析の例でも、実は深い階層にはラベル付けされていない重要な情報のインタラクションがあるのではないかという話をしましたが、⽣命の仕組みも同様のことが⾔えるんじゃないかと思います。もし本当にそうであるならば複雑なパターンを認識する仕組みが必要。複雑なインタラクションのパターンを学習できるような機械学習のアルゴリ
ズムが必要になってくる。
そこでDeep Learningの機械学習が使えるのではないかとわれわ
れは思っているわけです。
実はUSのメンバーの⼀⼈に、ずっと創薬分野の研究をしていた⼈
間がいます。シミュレーションベースで化合物のカタチを予測して創薬に結びつける。そんなコンピューターシミュレーションの研究を続けてきたんです。彼が今、アメリカの⼦会社のCOOをやってくれています。彼が中⼼になって、Deep Learningを使った薬の副作⽤を解析してみようとしています。⼈によって副作⽤が起こりやすいのか、起こりにくいのかを、コンピューターを使って解析しようという試みです。研究レベ
ルではバイオの世界で⾏われ始めていて、恐らく５年後ぐらいには、その分野の研究はかなり進むのではないかって思っています。

――そうした⾃動運転やヘルスケアなどの中期的ビジョンの実現には、新興国のほうが有利だったりしませんか？

そうですね。そうだと思います。ヘルスケア、スマートシティ、⾃動運
転などは、新興国のほうが先に進む可能性があります。特に⾃動運
転、スマートシティなどは、都市を⼀から作る段階から導⼊するほうが、⾯倒な承認⼿続きなしで進められるからです。
そういう意味でシスコは、われわれにとって理想的なパートナーだと思います。彼らは、世界規模でそういうところとの関係を持っている。
彼らのデバイスにわれわれの頭脳を搭載することになれば、彼らは瞬時に世界中の彼らのデバイスにプログラムをデリバリーすることが可能になります。われわれが営業活動する必要がないわけです。
――シスコのデバイスってパソコンのルーターのようなイメージしか持っていないんですが、IoT的にはどのようなデバイスを出しているのですか？
シスコは今まで、ネットワークの中⼼部分、コアのネットワーク機器を主に製造していたのですが、最近は10万円から数⼗万円のネットワ
ーク・エッジ向けのデバイスを⼿がけています。⾃動⾞などに搭載可能なデバイスです。
中でもIOXと呼ばれるルーターは、ルーターとリナックスマシンが⼀体化しているのが特徴です。またそれだけではなく、ストリーム的に流れてくるデータを必要に応じてフィルタリングして上位にアップロードしたりできます。また必要なときに必要なデータをうまく取り出せるようなAPIが備わっているんです。
最近のシスコは、単純なパケットのルーティングだけではなく、ルーターの中で、できるだけインテリジェントな処理ができるプラットフォームを提供しています。例えば、⼯場でたくさんのセンサーデバイスをシスコデ
バイスにつなげれば、得られた情報を元に、例えば「このレーンを停⽌せよ」とかのイベント処理まで、ネットワークの⼀番端でやってしまいます。
ただ今のところそういう仕組みは、ルールベースの仕組みなんです。
どういうデータが来れば、どういうアクションを起こすべきか、というようなルールを⼈が記述しています。実は、そのルールの記述が今はボトル
ネックになりつつある。決められたルールでは、不測の事態に対応し切れないからです。なので不測の事態に対応できるような仕組みを、われわれの機械学習の仕組みで実現しようとしています。

――シスコはスマートシティではどのようなことをやっているのですか？
例えば信号機のところにカメラがついていれば、横断歩道を渡りきれない⽼⼈の認識が可能です。⼈を認識すれば、歩⾏者⽤信号の時間を延⻑することが可能になります。

――スマートシティになれば、中央分離帯が交通量によって移動したりするようになるんでしょうか？
そんなことしなくても、⾃動運転が可能になれば、中央分離帯も⽩線も不要になると思いますね。

▶宇宙のなぞの解明にも――⼈間の⼿に負えないないような複雑な仕組みの解明に機械学習が有効だということですね。そうであれば、宇宙の謎の解明には使えないんでしょうか？
使えます。実は、国の宇宙のプロジェクトのお⼿伝いをしようとしています。われわれが提唱するエッジ・ヘビー・コンピューティングって、クラウ
ドの中央コンピューターにデータを集めるのではなく、もっとエッジの部
分でもっとインテリジェントな処理をさせる、という考え⽅です。シスコのフォグ・コンピューティングも同じような考え⽅です。そうした考え⽅が、宇宙の謎の解明に⾮常に有効だと思います。
宇宙にはたくさんのデータが⾶び交っています。ただ、今はそれを全部地球に持ってきて解析しようとしている。例えば電波望遠鏡などでつかまえて解析しようとしているわけです。また⼈⼯衛星が、地球の情報を始め、宇宙のたくさんの情報を集めることできるけど、地上にはあまり転送できないんです。
⼤気が邪魔をして、通信速度が著しく落ちてしまうんです。雲が発⽣するだけで通信速度が激減してしまう。宇宙のデータを解釈しようとしても、今は⼗分なデータを集められないんです。⼀部サンプリング

された情報しか集められていないのが現状です。
でも宇宙ステーションが機械学習の仕組みを持ってしまえば、地上にデータ転送しなくてもよくなる。宇宙に⼈⼯衛星をいっぱい⾶ばしておけば、宇宙での⼈⼯衛星間の通信は光通信でものすごく速い。それを宇宙で処理してしまえば、⼤気圏の通信速度の減退の影響を受けない。データの解像度を落とす必要がない。まずはそうした仕組
みを作ろうとしています。

――宇宙の謎にも取り組んでいるのですか。すごい話ですね。ところでより先の未来はどういうものを⽬指していますか？
⻑期的には、ネットワークアキテクチャーが全然変わっていくと思っています。
今のネットワークは、基本的にはデータを通すためだけのネットワーク
なんです。われわれは、それを⼈間の神経系のようなものにしていきた
いと考えています。⼈間の神経系は、情報が脳に⾏くまでにいろんなフィルターを通過させて、適切な情報だけが脳にくるようになっている。
判断に必要な情報だけがサマライズされて脳に集まってくるんです。そうした神経の⾼度な仕組みをネットワークに適⽤していきたいんです。
⾃然⾔語処理の仕組みとIoTが融合して、⾔語の理解が進むという話をしましたが、いずれインターネットとニューラルネットって融合していくのではないかと思っています。世界全体がインターネットを介して⾼度に分散されたデジタルな神経系になっていく。そういう世界を⽬指しています。
その仕組みに当然、⼈間をアタッチすることもできます。ブレイン・マ
シン・インターフェースのようなものが今後、発展していくと、⾒えないところのものも情報が⾒えるようになるかもしれない。⾼速道路を⾛っているときに、この先の渋滞箇所の映像をみたいと思えば、スクリーンやデバイスを参照することなく、映像を⾒ることができるようになるかもしれない。つまり⼈間の神経系とデジタルな神経系が将来的には、くっついていくようになるのではないかと思うわけです。

――脳に電極を埋め込むようになるのでしょうか？
⾮接触で、できるようにならないかなって思ってます。⼈間のデータを吸収する仕組みや脳の仕組みがもうちょっと分かれば、電極を刺さなくても⼈間の神経系に影響を与えることができるようになれるかもしれません。そうなればだれもが仮想的にインターネットにつながるようになるように思います。

▶IoTデバイスは変幻⾃在に――究極のIoTネットワークって、どのようなものになるのでしょう
か？
今のIoTデバイスってデータを集めるのが主な⽬的ですよね。集まったデータは中央で処理される。デバイス⾃⾝が環境に対して最適化されているかというと、そうではないです。デバイスはカタチが決まっていて、そこからデータを取るだけ。そうではなく、デバイス⾃⾝が解きたい問題に対してカタチを変えていくようになるのではないかと思っています。
というのは⼈間は、触感で物のカタチを認識するときに、指を曲げて、物のカタチに合わせたりするじゃないあですか。それと同じことが
IoTデバイスでもできるようになるんじゃないかって思います。

――指の先だけで触れて、その触感だけでモノのカタチを判別するのは難しいけど、カタチに合わせて指を曲げて⼿全体で感じること
で、より簡単にカタチを認識できる。そんなふうにIoTもなっていくわ
けですか？
そうです。頭脳部分とリアルタイムでインタラクションしてデバイス⾃⾝のカタチが変わっていく。これからのデバイスはそうなるべきだと考えています。環境に対して適応してデバイス⾃⾝が⾃動的にコンフィグレー
ションしてカタチを変え、来た問題に対してエネルギーを最適化するように動いていく。そうしたデバイスを将来的に作っていきたい。
そのために重要になるのが、デバイスと脳をつなぐための神経の部分。それを作っていかないといけない。そういう意味でネットワークはまだまだ進化する余地があると思っています。最終的には、われわれはコンピューターネットワークの会社になっていくのだと思います。

――今のIoTネットワークと、理想的なネットワークの違いをもう⼀度説明してください。
今のIoTネットワークは何も解釈せずに⼀⽅向にデータを通すだ
け。今後のネットワーク・アーキテクチャは、常に双⽅向で、かつ得られた情報を瞬時に解釈しフィードバックしていく。⾃律制御システムのようなものになると思います。
単体のデバイスの中では⾃律制御はできているけれど、ネットワーク
を介してしまうと、今は途端にできなくなる。われわれは、ネットワーク
を通じてもリアルタイムにフィードバックを送れる仕組みを作ろうと考えています。知識がその場で⽣成され、知識を通す仕組みになるわけです。つまりいらない情報をローカルでフィルタリングして、ネットワーク
⾃⾝でもフィルタリングする。
例えばカメラが３台違う場所から同じものを写していたとします。重なっている撮影領域があるので、重複するデータがあります。それをすべてを中央に送るのは無駄。といっても個々のカメラからは、どれがいらない情報か分からない。でも中央に送る前に途中のルーターでそれぞれのデータを照合し、要らない情報を判断することができます。そして必要なデータだけを中央に送るようにできます。そこより上へのデー
タ転送量が少なくて済むわけです。
⼀⽅で３台が同じものを撮影しているのが無駄なので、カメラの向きを調整するように、ルーターがカメラに命令することもできます。つまりネットワークデバイスが効率的に判断するわけです。それが今までのネットワークデバイスとの違い。今までのネットワークデバイスはセンサー制御までしてこなかったんです。

――ネットワーク全体が「考える」わけですね。
そうです。⽣物と同じです。⽣物は、感覚器がたくさんついていて、いろんな環境とインタラクションするからこそ、脳が成⻑していく。脳だ
け取り出して成⻑するかというと、そんなことはないです。
たくさんの情報を効率的に収集して学習できるようにしているのは、脳だけではないんです。脳の学習能⼒は⾮常に強⼒なんですけど、データをどうやって効率よく集めるのかは全⾝で⾏っている。

⼀⽅で、今のクラウドコンピューティングは脳に全部集めましょうという考え⽅。集める仕組み⾃体については、あんまり考えていない。
僕らが⽬指しているのは、データの集め⽅も変化するようなネットワーク。脳が最も賢くなるように、集め⽅を⼯夫するネットワーク。単にデータを集めるだけではなく、もっとうまく集められるようにデバイス⾃⾝も変化するネットワーク。そういうネットワークを世界に広げたい。それがわれわれが⽬指している世界です。

――⾃動⾞にしろ、ヘルスケアにしろ、⼤⼿が強い領域のように思います。ベンチャーも⼤⼿と組むのが有利な時代になってきているのでしょうか？スマホ時代のように、だれもがアプリを作れてスター
トアップが乱⽴するという時代ではなくなったのでしょうか？
そうですね。これからは、デバイスへの理解が必要になると思います。デバイスにはアナログの要素が含まれます。⾃動⾞なんかは特にそうですね。⾃動⾞の作り⽅を理解していないIT系の⼈には、絶対にいいものを作れない。
これからいろいろなデバイスにITを組み込んでいくには、ITの⼈はそのアナログの部分の理解しなければなりません。Googleが⾃動⾞メーカーから⼤量に⼈材を採⽤しているのは、そのためです。
ヘルスケアも同じだと思います。われわれも⽣物学をしっかり勉強しないといけないと、メンバーの間でいつも話しています。今は、京都⼤学のIPS細胞の研究チームと組んで研究を進めています。
コンピューターサイエンスだけでは、IoTを発展させることはできないんです。なのでIT産業の中⼼が移っていくのかなとも思っています。
ウェブの世界を離れてIoTの世界になると、従来型産業の⼤⼿企業が強い部分もまた出てくる。でも⼤⼿がコンピューターサイエンスを正しく理解しているかというと、そうではない部分も多い。両⽅を理解して研究を進めていかないと、IoTは発展していかないんじゃないでしょうか。

――起業家は、どこに努⼒とリソースを集中すればいいのでしょうか？これからはどこにビジネスチャンスがあると思いますか？

われわれがネットワークを整備し、⼈間の神経系のようなインテリジ
ェントなネットワークを世界に広げていきます。われわれがインフラを作るわけです。それを使ってどのようなビジネスができるのか。今までにはない環境が可能になるわけですから、ビジネスチャンスはいっぱいあると思います。
将来的には、ネットワークデバイス向けのアプリストアみたいな仕組
みを提供していきたいですね。

――スマホアプリ市場を通じて、新たなスタートアップが無数誕⽣したように、IoTアプリ市場ができれば新たなビジネスチャンスが⽣
まれそうですね。
そうですね。そうした世界の実現のために今理想的なパートナー
は、シスコ。IoTはいろんな会社が取り組んでいますが、いろんな会社と話をする中で、シスコの取り組み⽅に⼀番将来性があるように思います。
シスコがおもしろいのは、ネットワークの会社でありながら、機械学習の専⾨家が率いているチームがあるということ。ネットワークに機械学習を取り込んでいこうということに対してビジョンを持っている。それにびっくりしました。

⻄川⽒とのインタビューの中で、シスコ・システムズのフォグ・コンピューティングのことは以
前メルマガ向けの記事にしたことがある。参考までにここに掲載しよう。

クラウド（雲）からフォグ（霧）へ
新時代

FOG COMPUTINGが開くIT

クラウドコンピューティングという表現がIT業界関係者の間で⼀般的に使われるようになったかと思えば、今度はクラウド（雲）ならぬフ
ォグ（霧）という⾔葉を含むFog Computingという新しいキーワー
ドが⽶国のIT業界で使われ始めた。

クラウドコンピューティングは、⾃社のサーバーを使ってデータを記憶させたり演算処理をさせたりするのではなく、インターネット上の専⾨業者のサーバーを使って同様の業務を⾏い、その使⽤料だけを⽀払うという事業の概念。どこにどのような形でサーバーが設置され、どのように使われているのか分からない。まるで雲の上のサーバーを利⽤しているような感じがするので、クラウド（雲）コンピューティングという⾔
葉が使われるようになった。
クラウドコンピューティングは、サーバーの初期投資が不要なので⼤きな資⾦がなくてもベンチャー企業を起業しやすくなったし、⼤企業にとっても効率よく運⽤できるメリットがある。なので、クラウドコンピューテ
ィングは利⽤が進む⼀⽅だ。ただ運営コストを下げるために、⼟地や電気代が安い場所にサーバーを設置するため、通信にわずかながらも時間がかかる場合がある。私⾃⾝の経験でも、スマートフォンから
航空券の予約をしようとすると、空席を表⽰するのに数秒かかり、ちょっとイライラしたことが何度かあった。
⼀⽅フォグコンピューティングは、使った分だけ使⽤料を⽀払うという事業形態はクラウドと同じだが、顧客の特定⽤途の端末の近くにサーバーを設置することで、通信にかかる時間を極⼒⼩さくすることができるのが最⼤の特徴。霧も、雲のように⽔蒸気で視界が遮られ、中で何が⾏われているのか分からないが、霧は雲よりもより近くに存在する。そういう意味でフォグ（霧）コンピューティングという⾔葉が使われ始めている。
同様の概念は、これまでエッジコンピューティングなどと呼ばれることもあった。しかしスマートフォンを中⼼とした無線通信が主流になったり、あらゆるモノにセンサーと通信機能が搭載されるInternet ofThings（IoT、モノのインターネット）の時代が本格的に始まろうす
る中、パソコン時代のエッジコンピューティングとは異なる仕組みが必要になってきた。なのでフォグコンピューティングという新しい名称で、そのビジネスの可能性を考えなおそうという機運が⾼まっているようだ。
この名称を提案しているのはルーター⼤⼿の⽶シスコ・システムズだが、⽶ウォール・ストリート・ジャーナルなども最近の記事で、この名称を取り上げて、「フォグがテックの未来だ」と論評するなど、この名称が広く受け⼊れられるようになりそうな雲⾏きだ。

★フォグコンピューティングの７つの特徴
シスコによるとフォグコンピューティングの特徴は次の７つ。１つ⽬
は、通信に時間がほとんどかからないことと、場所が重要な要素であること。「⼟地代、電気代が安ければ地球上どこにサーバーを置いても構わない」というクラウドコンピューティングとは異なり、フォグコンピューティングではよりリアルタイムにスムーズにデータを転送するために、サーバーの設置場所が重要になる。ゲームや動画のストリーミング、拡張現実（AR）などのサービスは、通信に時間をかけずに⼤量のデータを送受信しなければならない。これらのサービス向けにネットワークのあり⽅を⼯夫したことが、フォグコンピューティングの始まりだという。
この延⻑線上で今後、⾃動⾞の後部座席向けの映画配信サービ
スなどのビジネスが登場するかもしれない。そのサービスを実現するた
めに、⾼速道路や幹線道路沿いにプロキシサーバーを設置する事業者も出てくることだろう。今後、どこにサーバーを設置するかがますます重要になっていくことだろう。
2つ⽬は、端末が広く点在していること。スマートグリッドは電⼒の流れをセンサーがモニターし、最も効率よく電⼒を配分できるようにする
仕組みだが、電⼒網上のセンサーは広範囲にわたって設置されることになる。この広く点在する端末からのデータを、インターネット上で他のデータの交通の中に混ぜて渋滞を引き起こすのは、あまりに⾮効率。電⼒網上のセンサーのデータだけを集計する仕組みを構築すれば、効率よくリアルタイムに電⼒の流れを⾃動制御できるようになる。
スマートグリッドは、フォグコンピューティングの代表的な⽤途になるという。
３つ⽬は、端末が移動することがあるということ。先の⾃動⾞の後部座席向け映画配信サービスなどがその典型例だが、移動し続ける端末に対して、途切れることなくデータを送り続けることのできる仕組みが求められるようになる。
４つ⽬は、端末数がかなり多いこと。IoT時代には、ありとあらゆるモノにセンサーが搭載される。その数の多さに対応できるシステムである必要がある。

５つ⽬は、ワイヤレス通信が中⼼となること。このことは、エッジコン
ピューティングと呼ばれていた時代には、それほど重要ではなかった。しかしフォグコンピューティングのシステムは基本的に、ワイヤレス機器に効率よく対応することが最重要課題の１つになる。
６ つ⽬は、ストリーミングやリアルタイム性が重要なアプリケーションであること。クラウド型ではデータの送受信を効率化するために、データをある⼀定量集めてから⼀括処理する「バッチ処理」と呼ばれる⼿法
を取るることが多い。これに対し、ストリーミングやリアルタイム処理が必要なサービス向けに、サーバーの設置⽅法に⼯夫を加えたフォグコ
ンピューティングが今後増えてくることだろう。
７つ⽬は、多様性に対応できること。サーバーにアクセスしてくるのがWindowsパソコンが中⼼だった時代は終わった。スマートフォンに加えて、各種ウエアラブル機器、センサー機器が⼀⻫にアクセスしてくるようになる。それに対応できる仕組みが不可⽋になる。

★まずは⾃動⾞、電⼒、ヘルスケアででは、フォグコンピューティングはどのような領域で利⽤されるようになるのだろう。シスコが2012年にまとめたレポートでは、コネクテッドビー
クル（IT化された⾃動⾞）、スマートグリッド、ワイヤレスセンサー、ス
マートシティ（IT化された⾃治体）、ヘルスケアなどの領域に特化したクラウドサービス、つまりフォグコンピューティングが台頭してくるだろうと予測している。
シスコが予測するフォグコンピューティングの⽤途の１つとして、スマー
ト信号システムが興味深いので紹介しよう。
スマート信号は、信号付近の⾃転⾞や歩⾏者を察知すると同時に、遠くから近づいてくる⾃動⾞の距離や速度から信号まで到達する
時間を瞬時に計算。その上で周辺の⾃転⾞、歩⾏者、⾃動⾞とって何⾊の信号を何秒間表⽰するのが全体にとっての最適解になるのかを計算し、その信号の⾊を表⽰する。からかじめ⾊を変える時間が決まっているため、歩⾏者がいないにもかかわらず、⾚信号で⾃動

⾞を⽌めるようなことがなくなるわけだ。交通がよりスムーズに流れることになる。
周辺の信号機とも連携をして⻘信号の表⽰を続けることで⾃動⾞の速度を⾼めたり、反対に制限速度を超えて⾛る⾃動⾞の速度を落とすために⾚信号表⽰を増やすことも可能。信号システムのほうで⾃動⾞の動きをコントロールできるわけだ。
ではどういう企業がフォグコンピューティングのサービスを提供するようになるのだろう。クラウドコンピューティングの領域で、Amazonが⾃社のサーバー運営のノウハウを利⽤して他社向けにクラウドコンピューティングサービスを提供しているように、フォグコンピューティングの領域でもユーザーとなり得る事業者がサービス提供者側に回ることも考えられる。
シスコのレポートによると、利⽤者側、提供者側のどちらになるかは分からないが、電⼒会社、ガス会社、電話会社、⾃動⾞メーカー、⾃治体、鉄道会社などもフォグコンピューティングのプレーヤーになる可能性があるとしている。

Wall Street Journalの記事
Forget 'the Cloud'; 'the Fog' Is Tech's Future
シスコシステムズのレポート
Fog Computing and Its Role in the Internet of Things

第２章 協働型ロボットの今
湯川塾24期第2回
⽇時：2014年11⽉10⽇（⽉）19:30〜21:30
場所：渋⾕co-ba
講師：影⽊准⼦⽒
北海道⼤学⼯学部を卒業後、⽇本経済新聞社で13年間、記者として働く。うち
1997-2001年の4年間は同社シリコンバレー⽀局勤務。シリコンバレー在住のフリーラン
ス・ジャーナリストを経て、現在はカワダロボティクス社企画部課⻑。世界で活躍する⼥性
ロボット関係者25⼈の1⼈にも選ばれている。

影⽊さんは、⽇本経済新聞の元記者。実は影⽊さんがシリコンバレー⽀局特派員時
代の1990年代後半に、僕は時事通信社のサンフランシスコ⽀局（現シリコンバレー⽀局）にいた。なので、取材先でお仕事をご⼀緒したこともあるし、プライベートでも親しくお付き合いさせていただいていた。
影⽊さんはその後、シリコンバレー勤務を終えて2001年に帰国。シリコンバレーでお付
き合いをされていたドイツ⼈ジャーナリストの⽅と結婚されて⽇本経済新聞社を退社し、シリコンバレーに戻られた。シリコンバレーではフリーのジャーナリストとして、ロボット専⾨のブロ
グメディア＆メルマガ「GetRobo」を⽴ち上げられた。
このブログメディアは、業界内で⾼い評価を得ていたようで、24期に参加された塾⽣の⼀⼈も「GetRobo」の読者だった。ただ、発表するメディアの激減、原稿料の減少など、フリーのジャーナリストにとっては厳しい状況が続いたため、転職を決意し、メルマガの読者だった川⽥⼯業株式会社に就職することになった。（後に川⽥⼯業が⼦会社のカワダロ
ボティクス株式会社を設⽴し、そちらに転籍。）「カワダロボティクスを選んだ理由は、たくさんのロボットを⾒てきた中でこのNEXTAGEが最も好きだったからです。コミュニケーションロボットという領域もありますが、わたしは作業をするロボットが好きなんです」と影⽊さんは⾔う。
影⽊さんによると、世界のロボット業界では今、コラボラティブロボットという領域がホットになりつつあるのだという。略称コボット、⽇本語では、協働型ロボットと呼ばれている。

⼈間と⼀緒に作業ができることが特徴だ。従来の産業⽤ロボットは、⼈間と隔離されて設置されていた。腕を振り回すロボットの近くにいて、振り回してきた腕にぶつかるとかな
り痛いからだ。「痛いどころか、死んでしまう可能性だってあるんです」。
そうならないように、安全性を考えて作られているのが、協働型ロボットだ。協働型ロボ
ットは、隔離する必要がなく、⼈と同じ環境で働かせることが可能だ。「労働安全基準法
では、80ワット以下のモーターで動く機械は産業⽤ロボットに該当しないので、法的には囲う必要がないんです」と影⽊さんは⾔う。ただロボットを購⼊した企業が、⾃分でリスクア
セスメントして、⻩⾊のテープで囲ったりすることはあるようだ。
カワダのロボットは、モーターを15個搭載しているが、すべて80ワット以下で駆動する。
ただ2013年には法改正があり、80ワット以上でも安全性が確保されればロボットを囲う必要がなくなったのだという。

ロボット台頭の背景に労働者不⾜

カワダのロボットは、⼈の形をしている。「ヒューマノイド・ロボットにこだわっている」のだという。どうして⼈の形にこだわるのだろう。
「⼈の置換えではなく、⼀緒に働くことを⽬指しているからです。⼈と作業を交代できることを⽬指しているんです」と影⽊さんは⾔う。
パートさんのお⼦さんが⾵邪を引いて、急に休まないといけなくなった。来週、急に増産が必要になったけど、今からパートを募集できない。そういう状況に対応するためのロボットなのだという。ということは、今までパートさんが⽴っていた場所に⼊ってもらわないといけない。なので背格好が⼈間と同じに作ってあるのだという。
⽇本経済新聞によると2014年は⼤労働⼒不⾜時代元年なのだとか。⼯場が街から離れた場所に設置され、パートタイマーがあつまらない。たとえ集まって３カ⽉トレーニン
グしても、飽きて辞めてしまう⼈が多い。この3ヶ⽉トレーニングのコストがバカにならない。こうした状況が、協働型ロボットが求められる背景になっているようだ。

確かに、⼈の形をしていることで、⼈間の⽣活環境、職場環境を変えずにそのまま利⽤できる。われわれの社会環境は、すべて⼈間の背格好に最適化されている。ドアノブは⼈間の⼿が回しやすい⼤きさに作ってある。階段は、⼈間の歩幅にちょうどいい⾼さに作ってある。なので、ロボットを⼈間の背格好と同じくらいにすれば、今の社会環境を変えることなく、そのままロボットに活躍してもらえることになる。
そしてせっかく⼈間の環境に合わせてロボットを⼈間に似せるのであれば、⼈間の作業のほとんどをロボットにしてもらいたいもの。⼯場の⼤型産業⽤ロボットが専⾨の作業に特化されているのに⽐べ、⼈型ロボットには汎⽤性が求められるのはこのためだ。
川⽥⼯業のロボットNEXTAGEも、汎⽤性が⾼く設計されている。ロボットもコンピューターの⼀種なのでプログラムで動いている。どう動かすかは、このプログラム次第なのだが、カワダロボティクスではプログラム作成を「プログラミング」とは呼ばずに「ティーチング」と呼ぶのだという。プログラミングスキルのない⼈でも、表計算シートにデータを書き込むような単純な作業で、NEXTAGEをプログラミングできるからだそうだ。

飲⾷店向けロボットは実現するのか
この汎⽤性の⾼さが、ロボットの普及に関して⾮常に重要なことなのだと僕は考えている。
というのは、コンピューターの世界でも、コンピューターが爆発的に普及するようになったのが、「低価格化」と「汎⽤性」の２つの要因が合わさったときだったからだ。30年以上
前、コンピューターといえば、専⽤の作業しかこないせない⼤型コンピューターが中⼼だった。ところが、プログラムを書き換えることができるコンピューターが登場した。メインフレームと呼ばれるタイプの⼤型機だ。メインフレームの⽇本語訳は、「汎⽤機」だった。
そして1台30万円という低価格コンピューターが登場した。パソコンだ。「汎⽤性」と「低価格」の両⽅の要素が合わさった。そのころからパソコンは急速に普及し始め、そしてついにはオフィスのすべてのデスク上に1台ずつ置かれるようになった。
NEXTAGEに⾒られるように、ロボットの汎⽤性が⾼まりを⾒せている。そしてソフトバ
ンクのロボットPepperは20万円という低価格を実現した。「汎⽤性」「低価格」という２つの要素を併せ持ってパソコンが急速に普及したように、ロボットがこれから急速に普及し始めるかもしれない。そう思うわけだ。

カワダロボティクスのNEXTAGEはどれくらい汎⽤性があるのだろうか。飲⾷店などでも使えるのだろうか。
「飲⾷の現場にはまだ⼊っていません」と影⽊さん。その理由は２つ。１つは、スピードが出ないからだ。「周辺環境が変化する場合、ロボットは絶対⼈よりは速くならない」という。まずは画像の認識に時間がかかるからだ。
また⼈間は万能な⼀組の⼿であらゆることをやってのけるのだが、ロボットは取り扱うものによって「⼿」を変えないといけないのだと⾔う。部品をつかむ時の⼿、蓋を閉める時の⼿が別の⼿というものがあって、⼈と同じ周辺装置と道具を使う事が出来るのだが、使う道
具によってロボットの⼿を交換する必要がある。もちろん⼿は⾃動で交換できるのだが、交換のために時間がかかる。その結果、同じ作業時間で⼈間なら10個の製品を作れるとこ
ろを、ロボットだと５個から９個しか作れない。
もう１つの理由は、⾷品を取り扱う際に要求される清潔さをどう確保するか。洋服を着せるのがいいのか。精密部品の固まりであるロボットを洗浄するのは困難だ。
画像認識技術は、⼈⼯知能の急速な進化で今後⼀気に改良されるのではないかと⾒られている。⼀⽅で、⼿の交換の問題が、どれだけ⼤きな課題なのだろうか。解決策があるのか。僕には分からない。
⼿の交換の問題が解決されたときに、ファーストフードチェーンのアルバイトの仕事がロボットに取って代わられるようになるのか。「時々刻々と変化する環境下では⼈よりも絶対に速くならない」ので、やはり飲⾷店にロボットが普及することはないのか。
「ロボットがあらゆる仕事を奪っていく」と無責任に予⾔するのは簡単だが、汎⽤性ロボットの進化を、もう少しウォッチしておく必要があるようだ。
カワダロボティクスの川⽥グループは、もともとは建設会社としてスタートしている。なので建設現場で利⽤できるロボットを開発することが、もともとの⽬標だ。カワダロボティクスが⽬指す建設現場向けロボットの開発の動向も気になるところだ。

ロボットはすべての仕事を奪うのか⽶Northwestern⼤学経済学部のRobert Gordon教授は⽶BBC放送のインタ
ビューに対し、ロボットがあらゆる仕事を奪っていくという意⾒に対し懐疑的な⾒解を⽰している。
同教授は、毎⽇出会う⼈を眺めては「この⼈の仕事は、ロボットに取って代わられるんだろうか」と考えるようにしているのだという。しかし「すぐにロボットに取って代わられそうな仕事はほとんどない」と⾔う。例えば、宅配便の運転⼿は、ただ運転することだけが仕事ではない。配達先の住所に着くと、運転席から降りて、後ろに周り、荷物を荷台から下ろす。
それから荷物を持って階段を登って運ぶ。「これだけのマルチタスクをこなせるロボットは今のところいない。そういう多機能ロボットが登場するまで、まだまだ時間がかかる」と⾔う。「現在のロボットは１つの作業に特化したものばかり。⻑期的未来には多機能ロボットが、⼀部⼈間の仕事に取って代わる可能性はあると思うが、まだ遠い先の話」と語っている。

▶脚光を浴びるBaxter「汎⽤性」と「低価格」という要素を兼ね備えたロボットとして世界的に有名なのが、rethinkrobotics社のbaxterだ。

影⽊さんによると、同社が注⽬されている１つの理由は、お掃除ロボット「ルンバ」の開発者であるロドニー・ブルックス⽒が会⻑兼CTOを務めているかららしい。また、AmazonのCEOのジェフ・ベゾス⽒が個⼈的に出資していることでも有名だという。
またbaxterの最⼤の特徴はダイレクトティーチングと呼ばれるプログラミング⼿法で、難解なプログラミング⾔語を使⽤する必要もないし、キーボードでデータを⼊⼒する必要もない。⼈間が直接ロボットの腕を動かして、動作を覚えさせることができる⼿法。
ただ、簡単に教えられるという利点がある⼀⽅で、動作の精度はよくないようだ。というのは、このロボットは安全性がウリの１つで、⼈や物にぶつかった際に動作を無理に継続しない設計になっている。業界⽤語で⾔うところの「負ける」仕組みになっているというわけだ。ぶつかったら「負ける」ように設計されているので、どうしても精度がでないようだ。⽇本
でフル装備4３0万円。かなり安くなってきているが、急展開する業界状況
今はカワダロボテッィクス社で、バリバリ働いている影⽊さんだが、もともとは経済ジャーナ
リスト。しかもフリーになってからは、シリコンバレーでロボットを専⾨にしてブログメディアを運営していたのだから、業界動向、特にシリコンバレー周辺の動向に関してはだれよりも詳しいはず。
そこで影⽊さんから⾒たロボット業界の最新の動向で⾯⽩そうなものを幾つかピックアッ
プしてもらった。
①Amazonの動き
仮想本屋最⼤⼿のAmazonが精⼒的に動いている。2012年にはロボットベンチャーのキバ・システムズ社を買収している。キバ・システムズ社が開発したのは、棚が移動する仕組み。これまで、⼈が棚まで歩いていたのだが、棚の⽅から⼈のところまでやって来るという仕組みだ。
Amazonは別にキバ社を買収しなくても、キバ社からこの移動式の棚のシステムを購⼊するだけでよかったはず。恐らくキバ社を買収することで、競合のEC事業者にこのシステ
ムを使わせたくなかったのかもしれない。
またAmazonはピッキングチャレンジと呼ばれる開発コンテストを主催している。倉庫
内でのピッキング（集荷）作業のロボット化に関する技術開発コンテストで、参加者にはイベント参加の経費や、必要な機材を提供するほか、優勝者には豪華賞品を提供するとしている。ピッキングは、倉庫、流通業の次にキー・テクノロジーと⾔われている。このコンテストを主催することで、次世代技術を競合他社に与えないという戦略ではないかと⾒られている。
「・・チャレンジ」と呼ばれる開発コンテストは、もともとDARPA（アメリカ国防⾼等研
究計画局）が⾏うダーパ・チャレンジから始まったもので、最近⽶国では同様の「・・チャレンジ」が頻繁に開催されているという。ロボットの学会は、春のICRA、秋のIROSがあり、どちらかに参加すると最先端の情報を得ることができる。Amazon・ピッキング・チャレンジは2015のICRAで⾏われる予定。
Amazon・ピッキング・チャレンジでの推奨プラットフォームとなっているロボットは、バクス
ター、ユニバーサルロボッツ、PR2のなど5つ。特にPR2の開発元であるウイローガレージ社
はロボット業界を変えたと⾔われている。同社はロボットオペレーティング・システム

ROS（OSはリナックス、ROSはミドルウエアみたいなもの）を開発、ROSと統合された「PR2」11台を世界の有⼒開発者に無償で配った。これでROSはロボット業界のデファク
ト・スタンダード（事実上の業界標準）になった。トヨタのHSRもROS対応。「トヨタがオープンソースを使うのは驚きだった」と影⽊さんは語っている。
②従来の産業⽤ロボットメーカーも協働型ロボットに参⼊してきている。
・ABBはFRIDA発表 まだコンセプトモデル
・ファナック・安川電機
・セイコーエプソン③2013年Googleは、ロボット関連の会社⽴て続けに買収した。
・ボストンダイナミクス： 油圧駆動ロボット
・シャフト： 電動駆動ロボット。東京⼤学情報⼯学研究所のスピンアウト。⼆⾜歩⾏ロボットを研究
・メカ・ロボッティクス：ヒューマノイド・ロボットを、主に研究分野で利⽤・レッドウッド・ロボティクス：低価格のロボットアーム
・インダストリアル・パーセプション：コンピュータービジョン
・ボット＆ドリー：ロボットをコマーシャルに使うのがうまい・ホロムニ：可動式⾞輪の開発
・オートファス 広告代理店
・ネスト・ラボ：サーモスタット
しかし、責任者のアンディー・ルービン⽒が辞めてしまった。これはどういうことなのだろうか。Googleはどんなロボットを開発しているのだろうか。別の業界筋は「これは単なる憶測ですが」と断った上で、「ロボットベンチャー企業は、どこも天才的研究者がトップ。天才はときとして協調性に⽋ける⼈が多いので、Googleに買収されたからといってGoogleの⾔うことを聞かないのかもしれません。ルービン⽒は、そのことに嫌気がさし、⾃分で新しい会社をおこしたのかもしれませんね」と解説してくれた。もちろん本当のところは謎だが、確かに可能性のある推測だと思った。

Googleが32億ドルで買収したNestのロボットの責任者はヨーキー松岡⽒。影⽊さんによると松岡⽒は「ロボットを⼀家に⼀台」が⽬標だという。

ニューヨーク・タイムズのジョン・マルコフ⽒の記事では、Googleは製造現場と物流現場でのロボット市場を狙っているという。しかし歩くロボットの研究、開発をしていることは間違いないと影⽊さんは指摘する。
またGoogleのロボット事業の新しい責任者ジェームズ・カフナー⽒も著名なロボットの研究者だという。
④異分野からロボット業界への参⼊
影⽊さんによると、IT業界で著名な技術者がロボットの分野に参⼊するケースが増えているのだという。
Tandy
Trower⽒は、Microsoftの著名エンジニアで、Microsoft
flightSimulatorやMicrosoft Windowsなどのソフトの開発で中核的な役割を果たしたことで有名。そのTrower⽒が2010年にMicrosoftを退社し、⾼齢者ケアのロボットのHoaloha Robotics社を⽴ち上げた。⽶紙Seatle Timesによると、５年から10年以内に5000ドルから1万ドルの価格帯のケアロボットを開発するのが⽬標だという。
元IBMフェローで、MITメディアラボの教授、投資家としても有名なTed
も、洗濯物をたたむロボットの会社に参画しているのだという。
Java開発者として有名な元サン・マイクロシステムズ社のJames
中ロボットの会社に参画している。

Selker⽒

Gosling⽒も、⽔▶講義を終えて影⽊さんと話をうかがって思ったのは、⽶国ではIT企業がロボットの領域に本気になってきているということ。特にAmazon VS Googleの構図がはっきりしてきているように思う。ネット通販は拡⼤する⼀⽅だし、競争優位性は、物流をどう効率化するかだけ。勝者
は、経済のかなりの部分を⼿にできるわけなので、Amazonにすべてを取られたくないという思いがGoogleにあるのだろうなと思う。
⽇本では楽天がAmazonの競合になるわけだけど、Amazonがロボットを使って効率化を進める中で、楽天はどう対抗していくのだろうか。

第３章 ソフトバンクのPepper
第３章 ソフトバンクのPepper
湯川塾24期第3回講義
⽇時：2014年11⽉10⽇（⽉）19:30〜21:30
場所：渋⾕co-ba
講師：林要⽒ ソフトバンクロボティクス株式会社 プロダクト本部PMO室 室⻑
TheWave湯川塾24期の第3回⽬の講義は、ソフトバンクロボティクス株式会社の林要（はやし・かなめ）⽒にお願いした。林⽒のことは、共通の友⼈を通じて「能⼒・⼈格ともに超⼀流の⼈物」とうかがっていたので、24期開催に当ってぜひ講師をお願いしたいと考えていた。実際にお会いしてお話を聞くと、評判通りの⼈物で、塾⽣の間からも「今までの⼈⽣の中で、もっとも知的好奇⼼を刺激された時間だった」という評価をいただいた。僕は、少⼈数制勉強会の最⼤の魅⼒が情報そのものではなく、講師の⼈となりや仕事への情熱にあると考えている。情報以上の刺激や気付き、エネルギーを受けられるということこそが、少⼈数制勉強会の価値だと思っている。そういう意味で、林⽒は最適の講師だった。
僕⾃⾝も林⽒からは、たくさんの刺激をいただいた。あまりに多くの刺激を受けたので、
林⽒の講義をベースに僕のブログ「TheWave」やメルマガ「湯川鶴章のITの次に⾒える未来」向けに何本か記事を書いた。まずはそれらの記事をここに再掲したい。

破格の価格でPEPPERを売る理由「⽬指すはクラウドAI」

某ロボット研究者は「（ソフトバンクのパーソナルロボット）Pepperのようなロボットを⼤学の研究室で作れば１体2000万円から、へたをすれば１億円くらいのコストがかかりますよ」と⾔う。ある程度の台数を⽣産するので⽣産コストが幾分下がるとしても、また⽉々の通
信、メンテナンス料⾦をユーザーに課すとしても、20万円弱の販売価
格はかなりお得な料⾦設定だ。関係者の間で「解体して部品を売っても⼗分に儲かる」という笑い話があるくらいだ。
こうした噂や笑い話に関し、ソフトバンクロボティクス株式会社の林要（はやし・かなめ）⽒に話を聞くと「専⾨的で特殊な部品を買い取ってくれる業者がいれば、ということですけどね」と笑った上で、「確かにケタが違うほどのコストがかかっています」と認めている。
ではなぜソフトバンクはここまで⾚字を垂れ流してまで、Pepperを発売するのだろうか。

▶ユーザーに近いUIの争奪戦
その問いを林⽒にぶつけてみた。林⽒はまず時代背景を説明してくれた。集積回路のトランジスタ素⼦の数が今後指数関数的に急増していき、そう遠くない未来に⼈間の脳細胞の数を超えるのは間違いないこと。その⼀⽅で、学習を繰り返して賢くなっていく⼈⼯知能の技術も確⽴しつつあること。⼈⼯知能の周辺で劇的な社会変化が起こる可能性があるわけだ。
「今、世界のプレーヤーたちは、⼈間に対するユーザーインターフェース（UI）の⼀番ユーザーに近い部分をだれが取るのか、という競争をしているんです」と林⽒は解説する。Appleにしろ、Google、Facebook、LINEも、ユーザー接点の⼀番ユーザー側に近いところを取ろうとしている。「なぜなら、その部分からはいくらでもデータを取れ
るし、いくらでもビジネスが成⽴するからなんです。ユーザーから遠くな
ればなるほど、儲けは少なくなる。ユーザーに近い部分を他社に取られてしまった携帯電話事業は単なる⼟管になり、料⾦は下がる⼀⽅なんです」。
そして今、⼈⼯知能が⼤きく進化しようとしている。それなら「そのユーザーに近い部分を、今度こそわれわれも取りに⾏くべきじゃないかって考えているんです」。
もちろんこの想いはトップダウンだ。「孫正義（社⻑）は、⼈⼯知能事業に関しては相当肩⼊れしていますし、Pepperを標準プラット
フォームにしていかなければならないという思いは相当強いんです」と林⽒は⾔う。

▶⼤規模展開でクラウドIT
ただ⼈⼯知能が賢くなるには無数のデータが必要。「⼈間の脳ってすばらしくて、少量のデータでもモノの特徴を⾃分でつかむことが可能なんです。⼀⽅で、⼈⼯知能って⼤量のデータがあれば学習できるというレベルにようやく達したばかりなんです」と林⽒は⾔う。確かに⼈間の⾚ちゃんは数匹の⽝と猫を⾒るだけで⽝と猫の違いを理解するが、猫の写真を判別できるGoogleのコンピューターは、猫の特徴を理解するまでに1000万枚の写真を⾒る必要があった。
そこで無数のデータを集めなければならない。Pepperが広く普及し、１体１体から送られてくるデータをクラウド上のコンピューターで集計していけばそれなりの数になり、⼈⼯知能は順調に学習を進めていくはず。「そのための破格の価格。Pepperは知性獲得のプラットフ
ォームなんです」と⾔い切る。
「パソコンやスマートフォンが普及したおかげで、⼤量のデータがあふれています。でもそうであっても、今あるデータはまだまだ偏ったデータ
なんです」と林⽒は指摘する。「例えば親がどのように⼦供に接すれ
ば教育上いいのか。われわれはなんとなく直感的に分かっています。
でも⼗分なデータがそろっていないので科学的に証明できない。証明できないので、教育⽅法にまで落とし込めていないんです」。
そうした問題を科学的に解決していくには、「ロボットのような存在が⼈を観察し、理解し、学習していくことがどうしても必要になってくるんです」。
ロボットは、⼈間を理解するための⼈間との接点、重要なインターフ
ェースになるわけだ。
Googleはウェブ上のユーザーの⾏動履歴から⼈間を理解しようとし、FacebookやLINEは友⼈同⼠のやり取りを通じて⼈間を理解しようとする。Appleは、スマートフォンの利⽤を通じて⼈間を理解しようとしている。

それらとはまったく別の側⾯からの⼈間理解。家庭の中での⾏動を観察したり、ロボットとの対話の中で⾒えてくるユーザーの志向。先⾏するテクノロジー企業がまだ踏み込めていない領域での⼈間理解のプラットフォームを取っていこうという考えだ。
もちろんプライバシーには最⼤の注意を払っている。クラウドに吸い上げるのは匿名情報だけ。今のところソフトバンクショップに設置されている Pepperに対して話しかけた⼈に番号を付与し、その番号の⼈の反応をデータとして取得しているが、その⼈がどこのだれであるかという情報は⼀切取得していない。

▶本能は⼈を喜ばせること
取得しているのは何番の⼈がいつ近づいて、いつ離れたか、どのタイ
ミングで微笑んだが、微笑まなかったか、などという情報だ。 Pepperのどのような⾔動に⼈はどう反応するのか、そういったデータとして取得している。
こうした情報を取得してPepperは賢くなっていく。どの⽅向に賢くなっていくのかを決める「本能」のようなものは、あらかじめ埋め込まれてある。それが「感情エンジン」だ。
「感情エンジン」は、ユーザーの「ありがとう」という⾔葉や、笑顔などのポジティブな反応を数値化して、⾃律学習する仕組みで、今は表
情と、⾳声からユーザーの感情を推定している。「声帯の緊張度合いのデータを採っています。表情はごまかせても、声帯の緊張は意思の⼒でコントロールがむずかしいんです」と林⽒は⾔う。
この感情エンジンを通じて、Pepperは何をすれば⼈が喜ぶのかをど
んどん学習し、⼈を喜ばせることがどんどん上⼿になっていく。これがPepperの「本能」なわけだ。
SF映画などでロボットが⼈類を征服するストーリーをよく⾒かけるが、林⽒によると「⼈の本能の模倣を評価関数に定めているために起こること。⽣存本能も模倣されるので、いつか⼈間と対⽴してしまうんです」。
⼀⽅でPepperは、家族の感情を評価関数にしてあるので、家族が喜ぶ⾏動を常に選択するようになっているのだという。

▶⼈を喜ばせるプラットフォーム
さてではPepperを使って⼈を喜ばせる⼈⼯知能が完成したとすれ
ば、どのようなビジネスにつながるのだろうか。
「もしクラウドAIのプラットフォームがうまくいって、⼈を喜ばせる⼈⼯
知能が本当に完成すれば、あとはビジネスモデルとして無敵になると思います」と林⽒は⽬を輝かす。「その⼈⼯知能とつながっていれば、僕のスマートフォンは常に僕を喜ばせるような情報を表⽰してくれるだ
ろうし、カーナビは僕の喜ぶルートを表⽰してくれるようになると思います」「またPepperだけの話でも、Pepperを買って⽉々1000円⽀払
えば、少し喜ばせてくれる受け答え、3000円払えば結構喜ばせてくれる受け答えが可能になるというビジネスもできるかもしれませんね（笑）。まあそれは冗談ですが」。ただ鬱患者を元気づける対応ができるサービスなら⼗分にビジネスになるだろうし、⼦供、⽼⼈、主婦向けに特化した受け答えができるサービスも成⽴するかもしれない。
「今の時代、⽣活必需品の値段は下がる⼀⽅。しかし嗜好品の値段は上がる⼀⽅。そういう傾向にある中で、⼈を喜ばせることができる
⼈⼯知能って、⾮常に重要な役割を担うようになってくるのではない
かって思っています」。

▶「ロボットと友達」は⽇本ならでは
Pepper事業の担当になりメディアからの取材を受けるようになって、林⽒はロボットに対する内外の捉え⽅に違いがあることに気づいたという。

「海外メディアの記者からは、ロボットが氾濫を起こして⼈間を征服す
ることはないのか、という質問をよく受けるんです。半分くらいの外国⼈
記者はこの質問をしてきます。ところが⽇本⼈記者からはこの質問を受けたことがないんです」。
確かにロボットに対する捉え⽅は、内外で違いがあるかもしれない。
ハリウッド発のSF映画の中には、ロボットや⼈⼯知能が⼈類を征服するというストーリーをよく⾒かける。⼀⽅で、⽇本のアニメは、鉄腕ア
トムやドラえもんに代表されるように、ロボットと⼈間が友達になるという設定が多い。
どうしてなんだろう。
「分からないですが、島国だからかも知れませんね。隣接した国から、似て⾮なる⺠族が攻めてきて痛い⽬に遭うという経験が歴史上ほとんどなかった。それが⼤きな理由じゃないかって、個⼈的には思います」。
ロボットが友達だという⽂化的な⼟壌は、⼈とのコミュニーケーションを⽬的としたPepperを普及させる上で、⼤きな追い⾵になるはず。
「⽇本でPepper事業を始めてよかったなって思います。ロボットを友達だと思える国は世界中探しても極めて稀なんです。⽇本ぐらいしかないと思います」。
タイミング的にも、また⽂化的にも、ソフトバンクのPepper事業には追い⾵が吹いている。果たしてソフトバンクの思惑通りに普及し、⼈⼯知能のプラットフォームを⼿にすることができるのだろうか。今後の展
開から⽬を離せない。

これだけ違うPEPPERとこれまでのロボット
実はソフトバンクの感情認識パーソナルロボットPepperは、これまでに開発されてきた典型的な⼈型ロボットとはいろいろと異なる点が多い。最⼤の違いは⽬指す⽅向性。これまでの⼈型ロボットの⽬標

は、⼈間を模倣した運動機能を⾝につけることだった。⼀⽅でPepperは、⾃然なコミュニケーションができるようになることを⽬標にしている。
なぜ⼈型ロボットに⼈間の運動機能を模倣させたいのかというと、われわれの⽣活環境の中でロボットを使い、そのことで⼈間が楽をしたいからだ。われわれの⽣活環境は、当然ながら⼈間の姿、カタチに適したものに設計されている。ドアノブは⼈の⼿で回しやすいような⼤きさになっているし、階段は⼈間の歩幅に合わせて⾼さが決められてある。なのでロボットを⼈間と同じ背格好にして⼈間の運動機能を持たせることができれば、⼈間の⽣活環境の中にロボットをそのまま取り⼊れることができる。そしてそうすることで⼈間の⾁体労働を肩代わりしてもらえるわけだ。
⼀⽅でPepperは⼈間の⾁体労働の代替としてではなく、⼈間との⾃然なコミュニーケーションを⽬指してる。なので運動機能の模倣を⽬指していない。この部分がこれまでロボット⼯学の研究や、
ASIMOやSHAFTといったこれまでに開発された⼈型ロボットとは⼤きく異る点だ。
「２⾜歩⾏で階段を登れたとしても、万が⼀落下すれば周りの⼈
間がケガする恐れがあります。また後ろから呼びかけられて振り返る
動作も、⼆⾜歩⾏だと回転するのに時間がかかってしまうんです。現段階ではまだ特殊⽤途には良いでしょうが、家庭向けにはそぐわない。そうしたことを考えて、早い段階で２⾜歩⾏を⽬指さないと割り切りました」とソフトバンクロボティックス株式会社の林要⽒は⾔う。
⼤きさも、⼈間の⼦供ほどの⼤きさにした。「⼈と話す上で、⼈と同じものが⾒えていること、⼤⼈と⽴って会話できる、というコンセプトにしました」。
重視するのはアイコンタクトだ。「⽬が合わないとPepperはコミュニ
ーケーションをしないんです」。Pepperには顔の真ん中に⼤きな⽬が２つあり、だれもがPepperの⽬を⾒て話しかける。これまでの⼈型ロ
ボットはフルフェイスのヘルメットをかぶっているようなものが多かったが、「⼈間でもフルフェイスのヘルメットをかぶってる⼈と話をするのって、す
ごく緊張しますよね」と林⽒は笑う。なので⽬の位置がはっきりと分かるデザインにしたのだという。

▶監視員なし、ふれあい⾃由
これまでのロボットの実演は、ステージ上で⾏われることが多かった。
なので触ることも、話しかけることもできなかった。展⽰フロアにロボットが置かれる場合でも、スイッチが切ってあるか、動作しているときには⽴ち⼊り禁⽌区域が設定してあり、監視員が⽴っていた。
ソフトバンクショップに置かれているPepperには、店員が説明係として⽴っていることがあっても、監視しているわけではない。⼦供たちのグループが賑やかにやってきて、Pepperを触りまくって嵐のように去っていく。そんな光景が続いている。林⽒はトヨタ出⾝。「（安全性に徹底的にこだわる）トヨタのようなところからきた（⾃分のような）⼈間
にとっては、⾮常にチャレンジングな光景です」と笑う。「でも孫正義
社⻑から、絶対に監視員不要にしろ、⽴ち⼊り禁⽌領域を作るな、という極めて強いリクエストがあったんです」。
ロボットはいわばコンピューター。フリーズすることもあるかもしれない。
フリーズすると倒れて周辺の⼈にケガをさせかねない。「設計の最終段階で脚部と腰部にブレーキを⼊れることを急きょ決めました。フリーズしても機械的に姿勢を保つ事で倒れにくい設計にしています。これ
でまたコストが跳ね上がりました」と笑う。

▶強いロボット、弱いロボット
ロボット研究者の間で「強いロボット、弱いロボット」という概念が議論されるようになってきた。「強いロボット」とは、⽬的の⾏為を⾃分⼀⼈で完全にできてしまうロボットのこと。当然これまでのロボット⼯学はこれを⽬指してきた。
⼀⽅で「弱いロボット」は、⼈間側の歩み寄りを期待して作られているロボット。例えば、街からゴミをなくすことを⽬的としたとき、「強いロボット」は、ゴミを⾒つけて歩み寄り、⾃分の⼿でゴミを拾い、ゴミ箱に⼊れる。この⼀連の作業を完璧にこなす。⼀⽅で「弱いロボット」は、ゴミの存在を周辺の⼈間に知らせてから「ゴミを拾って」とかわいく振る
舞う。ゴミを拾うのは⼈間。つまり⼈間にある程度依存することで⽬的を達成するタイプのロボットだ。
ゴミを拾うなどの単純な作業なら、「強いロボット」でも⽬的を達成できるだろう。しかし⼈間は千差万別。話す内容も千差万別。そんな複雑なシステムである⼈間との対話において、「強いロボット」のような完璧さで臨もうとすることが、本当に現実的なのだろうか。
▶「便利になる」とは別の⽅向性
また⼈間は本当に「強いロボット」だけを求めているのだろうか。これまでの家電製品は、⼈を楽にさせることが⽬標だった。
林⽒は⾔う。「確かに機械の進化に伴い、洗濯機に乾燥機能がついて便利になるのは時間の節約にはいいこと。だけど⼈の仕事がなくなることが必ずしも本当に⼈を幸せにするとは限らないのではないでしょうか」「ペットってなぜ飼われるんでしょう。⾝の回りの仕事が増えるんです。わざわざ苦労するんです。でも苦労することで、⾃分の存在価値を味わうことができる。必要とされている感じを味わうことができる。
楽になるということが、必ずしも幸せであるとは限らないと思うんです」「そういう意味で、Pepperは弱いロボットとしての存在価値がそれなりにあるんじゃないかって思います」。
⼈間とロボットが共存する近未来。ロボットは⼈間を⾁体労働から解放するだけのものではなく、⼈間の⼼の豊かさを⽀援してくれる存在になっていくのかもしれない。その後者の領域を、Pepperは⽬指しているわけだ。
ソフトバンクのロボットPepperは本当に普及するの？いや、既に問い合わせが殺到してますけど
ソフトバンクが発売を準備している感情認識パーソナルロボット
Pepper。「ソフトバンクは何を考えているんだろう。こんなの売れるわ
けないでしょ」「なんか顔がキモイんだよね」。周りからは批判的な声も聞こえてくるが、ソフトバンク関係者によると実は⼥性や⾼齢者の間での評判は上々。またビジネスに活かそうという各⽅⾯からのオファーも殺到しているのだとか。
ロボットと共存する時代が意外と早く来るかもしれない中で、どのような利⽤シーンが有望なのかを探ってみた。

▶年齢の⾼い男性から「作ってくれてありがとう」「Pepperって、⼥性や⽐較的⾼い年齢層に⼈気なんですよ」。ソ
フトバンクロボティックス株式会社の林要（はやし・かなめ）⽒は、そう語る。ソフトバンクショップなどでPepperと対話した⼈を対象にしたアンケート調査の結果を⾒ても、Pepperに対する好感度はかなり⾼い。
特に⼥性に⼈気で、林⽒は「Pepperって⼥性にモテるんです」と笑う。 Pepperは⼥性に対し「あなた、きれいな⽬をしてますね」と臆することなく褒め⾔葉を繰り返す。成⼈男性がそんなことを⾔おうもの
なら下⼼を疑われそうなものだが、「ロボットには下⼼がないという思いがあるので、褒め⾔葉をストレートに受け取る⽅が多いみたいなんです」と林⽒は解説する。
また男性でも⽐較的⾼い年齢層の⼈からは「⽣きているうちに、家庭向けのロボットを作ってありがとう」という意⾒が寄せられているのだとか。ソフトバンクの孫正義社⻑はPepperの発表会で「ロボットを作ることが夢だった」と語っていたが、鉄腕アトムなどのアニメで育った世代は、Pepper発売を幼いころの夢の実現と好意的に受け⽌めているようだ。
▶広告、店舗案内、教育、シニア向けに期待
Pepperは全国のソフトバンクショップで稼働中だが、林⽒によると、店頭広告としての効果はかなり⾼いのだとか。「ポスターや⼤型ディスプレイよりも、伝えたいメッセージを顧客に伝えるられると思います。Pepperが『ちょっと聞いて』って⾔うだけでお客様は⽿を傾けてくださいます」（同⽒）。ただ細かな情報を伝達するには向いていない
ようで「詳しいことはよくわからないんだ。だから興味があれば、店員さ

んに聞いてみてね」というような語りかけに効果があるという。
こうした店頭の広告、宣伝効果に加え、⼤規模店舗などでの売場
案内にも効果を発揮する可能性があるという。⼤規模店舗で欲しい商品がどこにあるのか分からない。店員にたずねようにも店員が⾒当たらない。そんな状況では、Pepperは確かに⼒を発揮しそう。「その商品なら、こっちだよ。ついて来て」って案内してくれれば、楽しそうだ。「薬局など商品データベースが⼤きな店舗なども、Pepperが得意とするところですね」と林⽒は指摘する。
また店頭での万引き抑⽌⼒効果も期待できそう。「さすがに万引き
Gメンは特殊なスキルが必要なので無理ですが、Pepperが動き回っているだけで⼗分な抑⽌⼒になると思います」と林⽒は語る。
⼀⽅、介護や⾼齢者ケアの現場からは「Pepperを早くほしい」という切実な要望が寄せられているのだという。介護ロボットというとシニアを抱っこするようなロボットをイメージすることが多いが、それは介護する側が必要としているロボット。実際に今、介護される側が必要としている領域の⼀つに、シニアとのコミュニケーションがあるという。
⼈間は退屈で脳を使わないと痴呆が進む可能性があると⾔われているが、⽼⼈ホームなどでは⼈⼿不⾜から、シニアのコミュニケーション
欲求に⼗分に応えられていないのが実情。そういう場⾯でPepperが活躍できるかもしれない。
「実は介護⽼⼈福祉施設へPepperを連れて⾏ったことがあるんです。Pepperの受け答えのテンポが独特なので、シニアのみなさんと対話が成⽴するのか⼼配だったのですが、実際にはびっくりするくらいにテンポがぴったりあったんです。さすがに重度の痴呆症の⽅との対話は難しかったのですが、中度、軽度の⽅とは⼗分に会話が成⽴しました」と林⽒は⾔う。
▶オンリーワンの強み
教育にもPepperは役⽴ちそう。とはいってもPepperが教師になるのではなく、⼦供と⼀緒に学ぶというシチュエーションが効果的だと⾒られている。「ケア・レシーバー型ロボットによる学習」と呼ばれる研究

分野で、⼦供に対して「ロボットにあいさつの仕⽅を教えてあげて」「⾜し算、引き算で、ロボットが間違ったら教えてあげて」と⾔うと、⼦供は喜んでロボットに教える。そうすることで⼦供⾃⾝も学んでいく。
そういう教育⼿法だ。林⽒は「教育の分野では、ケア・レシーバーがキラーアプリになるんじゃないかって思っています」と語る。
スマートホームやセキュリティの分野でもPepperは活躍しそうだ。家
庭内の家電機器がネットワークでつながってくると「お⾵呂沸かしておいて」とPepperに⾔うだけで、バス給湯器のスイッチがオンになるようになるかもしれない。また「セキュリティは得意分野ですね。⽴って動き回っている⼈の写真や映像をスマートフォンに転送するようなことは簡
単にできますから」と林⽒は指摘する。
また家族の簡単な話し相⼿にもなりそう。⼣⾷の⽀度をしている間の未就学児の相⼿であるとか、主婦の軽い愚痴の聞き役などに適しているのだという。「友達に電話するほどのことでもないけど、ちょっとした話がしたい。悩みの相談に乗ってもらいたいわけではなく、ただ愚痴を聞いてもらいたい。そういうニーズを⼥性から結構いただきました」と林⽒は笑う。
Pepperなら、こうしたニーズに応えられるのではないか。新しい価値を創造できるのではないか。そうした思いで各⽅⾯から250社以上も既に問い合わせをもらっているのだという。家庭向けロボットを提供するのは今のところソフトバンクだけ。林⽒は「オンンリーワンて、すごいことだなって、つくづく思います」と⾔う。
さてこれらの記事と重複するところもあるが、林⽒の講義のメモを以下に掲載したい。
やはり僕が記事に書いたこと以上の情報があるからだ。またロボットに関係するビジネスを展開しようという⼈にとっては、僕のアンテナにひっかからないけれど重要な情報があるかもしれないからだ。
ここからは林⽒の⼀⼈称。「⾃分は」とあるのは、林⽒のことを指している。「オフレコでお願いします」と⾔われた部分は当然削除しているし、そうでない部分でも微妙な表現の部分は僕の判断で削除している。ご理解いただきたい。

林⽒講義メモ湯川塾24期第4回講義＆質疑応答記録
⽇時：2014年11⽉18⽇（⽕）19:30〜21:30
場所：渋⾕co-ba
講師：ソフトバンクロボティクス 林要⽒

⾃分はもともとトヨタ⾃動⾞にいた。流体⼒学を専⾨としていて、スポーツカー、F1の空⼒担当でドイツにいたこともあった。
Pepperは、世界初の感情認識パーソナルロボット198000円。
「感情認識」「パーソナル」「198000円」「デザイン」 どれも抜け落ちてはいけないもので、それぞれについて説明を進める。
原価はまだ⾼い。普通に販売価格つけると⼀桁⾼くなるくらい原価が⾼い。壊れると場合によっては修理が本体価格くらいかかってしまうことになるので、⾃然故障の修理をカバーするオプションを⽤意する予定。そのオプションに⼊ると、その⽉額費⽤はかかるようになる。
Pepperの狙いは4つある・⼤規模展開・UI・評価関数としての感情認識
・クリエイティブプラットフォーム
2010年6⽉に孫正義が発表した新30年ビジョンで、コンピュータの進化について触れた。コンピュータと脳細胞のメカニズム似ているとして、2018年にはトランジスタが処理能⼒で⼈間の脳を超えると予想。その後は脳を超えるトランジスタが登場すると述べた。根拠は、CPUの素⼦の数とニューロンの数が⼀緒になるということ。素⼦の数とニューロンの数が同等になったからといって脳が再現できるわけでもないかもしれないが、とはいえ指数関数的に増えていけば、2035年頃には、ニューラルネットワークベースでコンピューターと脳が同等の能⼒を持ってしまう可能性もあると思う。
そんな中で、ソフトバンクは次に何をすればいいのか。脳はデータとアルゴリズムを⾃動的に獲得するシステムだと仮定した場合、データの⾃動収集とアルゴリズムの⾃動⽣成が別々にできるようになれば脳型コンピュータができるはず。孫正義はそこに注⼒することにした。
2010年の孫のプレゼンでは、100年後にはロボットが⼀家に⼀台になるという話をしていた。ああ、まだ先の話なんだろうなと⾼をくくっていたら、次の年には社内プロジェクトが始動した（笑）。
その後の世の中の動きで注⽬すべきは、Googleのコンピューターが2012年に猫という概念を⾃分で獲得したという話。沢⼭の画像を読み込んだ結果、猫を抽出するニューラルネットを、DNN（deepneural network）ができたという話だ。これの意味するところは、データを沢⼭収集するとアルゴリズムらしきものを創ることができるということ。実際には⼤量のデータを集めて、クラスタリング、分類分けしているだけだが、その分類分けを⾮常に⼤量のデータを集めてうまく処理すると、未知なる状況に対して次の⼀⼿が読めるようになってしまう。次の⼀⼿がどうなのかというのはもはや過去のデータ次第なので、アルゴリズムを新しく作っているといっても差⽀えがないということが、
Googleの猫を発⾒したということの⼀つの解釈だ。
林⽒が語っている「2012年にGoogleのコンピューターが猫の概念を獲得した」というのは次のような話だ。
2012年6⽉25⽇付けのニューヨーク・タイムズの記事によると、Googleの秘密研究所である「Xラボ」で、⼈⼯知能に数年前から取り組んでいたのだが、⼤きな成果を出したのだという。
具体的には、ネットにつながった1000台のコンピューター（１万6000個のプロセッサー）で10億個のコネクションを持つニューラルネットワークを形成して、３⽇間にわたって
YouTubeのビデオのサムネイル画像を1000万枚を⾒せた。その結果、YouTubeには猫のビデオが多いので、「猫」というもの概念を⾒つけ出したようだ。
研究者が「これが猫だよ」と教えなくても、コンピューターが⾃動的に猫の概念を学習したのだという。
Googleの論⽂によると、そのコンピューターに猫の絵を⾒せて、2万個のモノ、動物のリストの中から「これは何ですか」と聞いたところ、正解率は84.2%（エラー率で15.8%）
だったという。これまでの画像認識システムの正解率から⼀挙に70%もアップしたという。
こうした成果を上げたので、このプロジェクトは研究所の管轄からビジネス部⾨に移管されて、Googleの各種サービスに応⽤され始めている。
この当時は⼤量のデータを提供しないと、⼈⼯知能は学習できなかった。「⼈⼯知能はまだまだ」という意⾒の⼈に話を聞くと「⼤量のデータが必要だから。⼈間は少ないデータ
でもモノの特徴をつかめる。⼈間のほうが優秀だ」と指摘していた。
でもそれが最近は⽐較的少ないデータでも学習できるようになりつつあるという話もある。ニューヨーク・タイムズの記事でも2020年までに、画像認識の⼈⼯知能は⼈間の能⼒に近づくのではないか、という専⾨家の意⾒を紹介している。

さて、では林⽒の講義メモに戻ろう。

⼤量のデータを集めるとアルゴリズムらしきものが現れてくるという１つのいい例が、コンピューターと⼈間の、チェス、将棋における戦いだ。
IBMのコンピューターDeep Blueが1997年にチェスのチャンピオンに勝利した。Ponanzaは2013年に将棋でプロ棋⼠に勝っている。 チェスと将棋の探索空間は、10の100乗差があり、ほぼ超えられない
溝だ。計算能⼒は、16年の間に、ムーアの法則を考えると10の3乗倍しか上がっていない。97乗の差はどうやって埋められたか。Deep
Blueは、チェス専⽤の512並列のCPUでC++でガンガン計算する
中⾝の構成。推論コンピューターというよりも、ありとあらゆる⼿をなるべく早く計算しようとしたのが、Deep Blue。
IBMは、チェスとか、クイズとか特定の分野に強い専⽤のコンピュー
ターを作ると、⼤規模なもので確実な成果をあげる。
⼀⽅のPonanzaは単なるパソコン。最初10並列だったが、あまりフェアでないということでPC⼀台にしてみたけど、それでもプロ棋⼠が勝てない。
10の97乗はどうやって乗り越えたか。それは、学習だ。学習というのが⾮常に強⼒な武器だということがお分かり頂けると思う。
過去の棋譜を⼤量に打ち込めば、それをもとに学習し、次の打ち⼿が読める。⼤量のデータをベースに学習できるコンピューターは、知性を持つと⾔ってもいいのかもしれない。
⼤量のデータを獲得する。それが、Pepperを19万8000円という破格の価格で発売する理由だ。Pepperは、クラウドAIとか機械学習と呼ばれる仕組みを作ることを⽬指して開発されている。
コンピューターの機械学習と⼈間の学習と何が⼀番違うかというと、⼤量のデータが必要かどうかということ。⽣物とくに⼈間は、いかに少量のデータから学習をするのかが、これまでの⽣存、進化にとって重要だった。少量のデータから学習ができる事が⽣存競争を⽣き抜く上で重要だった。なので⼈間は、かなり少数のデータからでも学習できる
能⼒を持っている。 機械学習はそこまでは進歩していない。なので超⼤量のデータが必要になってくる。このデータを集める仕組みのために、Pepperを低価格で広く普及させたいと考えている。
しかしロボットを超⼤量に展開するということをやった企業はこれまでになかった。これまでの様に少量のロボットが限定された環境で獲得したデータでは、機械学習の仕組みには役に⽴たない。機械学習ができるほどの⼤量のデータを収集するには、並列的にものすごくたくさん普及させ、⼤量に⼈間とコミュニケーションさせなければならない。そうしなければ分からないことがたくさんある。
我々の⾏動履歴はスマホなどにも⼤量に蓄積される。しかしそれでも、まだ⾮常に偏ったデータしかない。例えば、⼈間の成⻑にはどのよ
うな経験が必要なのかというデータがない。⼆代⽬経営者には若い間に苦労させるのがいい、などというような通説や経験則はあるけれ
ど、それを証明するようなデータがない。データがないので科学的にどの様な苦労をさせるべきなのか、教育法にまで落とし込めない。
ロボットと⼈との交流を通してデータを集積することで、機械が⼈間を理解できる様になり、最終的にはそういうところを科学的に解明できるのではないか。そう考えている。
つまりPepperを知性獲得のプラットフォームと考えているわけだ。

――Pepperはどうして胸にディスプレイがあるのですか？そのディスプレイが頭脳？
Pepperの胸のタブレットはディスプレーです。聞き取る能⼒がまだ⼗分ではいのでコミュニケーションの補助をしています。

――プライバシー対策はどうしてますか？
知識は⼀箇所にあつめられる しかし、何でもかんでも集めると個⼈
情報筒抜けのスパイロボットになってしまう。それを避けるために、匿名情報のみクラウドにあがるようになっている。今ショップにいる
Pepperは、ID化された⼈の反応、例えばこのタイミングで笑ったとか、いなくなったとか、怒ったとか、そういうPepperに対する⼈の反応が分かるようになっている。それらを蓄積できると、最終的にはどうも⼈間はこういう時にこういう会話が嫌いらしい、などといったことが分かってくる。
現在普及しだした機械学習と違ってロボットで新たにとるデータにおける難しさは、データがあいまいだということ。将棋のデータは明確。マスしかない。マスとマスの中間の部分にコマを置いたり、コマでないもの
を置くことはない。

対してロボティックスのデータはあいまい。明確に分からないものが多い。「こんにちは」と話かけられたとしても、⼈によってアクセントも⾳量も違うので、同じ「こんにちは」なのかどうか分かりづらい。キーボードで「こんにちは」と⼊⼒されたのなら間違いないのだが、⾳声データのようなあいまいなデータを使って学習させるのは、⾮常に難しい。
⾳声認識は、ディープニューラルネットワーク（DNN）等の機械学習で解析している。機械が学習したデータの平均的なものに近いデータが⼊⼒されると信頼度が上がって、平均から外れれば外れるほ
ど、どうしても認識精度は低くなる。DNNの学習サンプルが増えて改良されていけば、平均から外れた声の処理もうまくできるようになるのかもしれないが、今のところは全ての⼈の⾳声を正確に理解できる段
階にはない。コンピューターにとって理解しづらい⾳声の⼈の場合、しゃべってる内容の半分も理解できないことがある。でも⼈間の能⼒はすごくて、Pepperが⾃ら⾳声認識ができていない事を⽰し続けると、⼈間のほうからPepperにとって理解しやすいような話し⽅を試⾏錯
誤して合わせてきてくれる。
例えばPepperは⾃分が話している間は、相⼿の声を聞かないよ
うになっている。なので⽮継ぎ早に話しかける⼈とは、対話にならない傾向にある。⾃分が話ししているときも相⼿の話を聞くようにPepperを改良することも技術的には可能なので改善は続けていくが、たとえそういう技術改良を繰り返していても、やはり⼈に追いつくのは並⼤抵では無く、次の改善点が⾒えてくるだろうと考えている。そうした完璧性を求めて普及を遅らせるより、⼈間のほうから Pepperに歩み寄ってもらうための仕掛けを⼊れて、早くロボットのある社会を実現す
るほうがいいのではないかと思う。
ロボット研究者の間で「強いロボット」、「弱いロボット」という概念があるが、Pepperは「弱いロボット」を⽬指すほうがいいのではないかと思っている。
「強いロボット」とは、技術的に全てを解決しようという発想。「弱いロボット」は完璧さを求めるのではなく⼈間から歩み寄ってもらうという発想。
例えば豊橋技術科学⼤学の岡⽥先⽣はゴミ箱ロボットを弱いロボットの発想で作られています。ゴミ箱ロボットを従来の強いロボットの考え⽅で作れば、⾝体がゴミ箱でできていて、そこにアームを付けて、カメラを付けて、センサーをつける。ロボットは⾃分でゴミを探し出して、⾃分でゴミを拾ってゴミ箱に⼊れる。しかし、周辺に⼦供がいる場合もあるだろうから、安全性を⾼めるために３Dセンサー⼊れて、カメラ
⼊れて、安全装置⼊れて、⼿をソフトに作って・・・。やらなければならないことがたくさんあり、コストも無限に上がっていく。これが強いロボット。

⼀⽅で、弱いロボットは、ゴミがあったらゴミまでは⾏きましょう。⼊れてほしいな〜という態度をとって、待っていましょう。待っていると、もしかしたら⼈間がゴミを拾ってくれるかもしれない、というもの。必要なのは、可愛くもぞもぞと動くことで、どれだけ⼈に⾃らのゴミを拾って欲しいという意思を伝えられるかということになる。
強いロボットと弱いロボットのどちらがいいのか。弱いロボットは⼈に頼っている、⾃律をしていない、などと⾔われがちだ。
じゃあ⾃律ってなに？
震災の時に⾞いすの⽅が⾃律した⽣活をしてマンションの８階に住んでいた。震災が起きてエレベーターが⽌まった瞬間その⼈は⾝動きがとれなくなる。電気も⽔道もガスもない、その⼈は⾃律できていたがゆえに取り残されてしまう。かたや⾃律していない⽣活をしていた⼈。
その⼈は⼀⼈では⽣きられないので、周囲の⼈に常に助けてもらって
いて、震災が起こった時もだれかが助けてくれることになる。究極の意
味での⾃律を「⽣存する能⼒」だと定義すると、⾃律とは「どれだけ依存できる関係をたくさん持っているか」ということだという考え⽅も出来る。
だとすると、アームが動かなくなったら何もできなくなる強いゴミ箱ロボットよりも、もぞもぞ動くことしかできない弱いゴミ箱ロボットのほうが最終的には⾃律していると⾔えるのかもしれない。
いままでのロボティクスって、完璧さを追求しすぎて実⽤化が遅れたのではないか。完璧さの追求⾃体は⼤事なことだが、ある⼀定以上の複雑さをもったシステム、例えば⼈の対応をする場合などは、⼈側の反応が各⼈で異なっており、あまりにも安定しない、⾃由であいまいであるから、それに対して完璧さを求めるのが果たして最も⼤事な事な事なのかどうか。そう考えると、Pepperには弱いロボット的なところをうまく取り⼊れることで、⼈々の⽣活の中にかえってうまく⼊っていけるんじゃないかと考えている。
⼀流の芸⼈は、⼀瞬にしてPepperとの対話のコツをつかむ。これまで Pepperは何度かテレビ出演しているが、ダウンタウンのはまちゃんやSMAPさんとの共演で、最初は⼀⼨咬み合わないことがあっても、次の瞬間にはもう合わせて貰って咬み合ってしまう。トップの芸能
⼈の⽅々は、観察眼がすごい。極⼩数の情報から学習する能⼒が⾶び抜けている。
それがロボットに⽐べて⼈間の優れたところなのだから、これからのロボットとの共存時代に向けて、⼈間側の適応⼒がロボットの発展に貢献していくのではないかと考えている。

―― Pepperはどのようにして⼈の感情を読み取っているのですか？
感情認識は、表情データと⾳声データをベースに⾏っている。

――表情と⾳声の感情は、絶対値ではとっているのですか？
どちらも是って位置でとっている。しかしスナップショットから個⼈差を除いて感情の絶対値を読み取ることは意外とむずかしい。例えば表情の場合、ポーカーフェイスとポーカフェイスじゃない⼈がいる。本当はポーカーフェイスの⼈の微笑が、ポーカーフェイスじゃない⼈の⼤笑いより、より笑っているのかもしれない。これを補正するには、⼀⼈⼀⼈の⽇常のデータを学習をしなければならない。これもデータさえ集まれば難しい話ではない。要は各個⼈ごとの平均とそこからの偏差をどう取るかだけのこと。偏差が通常から⼤きい⼈と⼩さい⼈のどっちなの、ということ。出来ると思うが、今のプラットフォームにはまだ⼊っていない。
機械学習にはそれなりの処理能⼒がいる。個⼈情報保護の観点も⼊れてホームサーバー的なものをひとつ置くとか、匿名化して全部クラウドに送るとか、⾊々考え⽅はあるが、現状ではまだやれてない。

――絶対値でとっていて、なぜ⾳声もいるのですか？
表情は演技が簡単なので、その⼈が表現したい感情を表しやすい。⾳声は意外と演技が難しく、本当の感情をとる事ができる可能性がある。
その⼈がニコっとしているのは⾃分は敵意がないよ、ということを相⼿に伝えたいから。表情はコミュニケーションの道具。本当に笑っている
かどうかは別。緊張しているのに笑っている可能性は⼤いにある。それに対して、 声帯の声帯の緊張は⼈間が意志の⼒でコントロールしづらい。なので声帯の緊張度合いのデータを採取している。
ハイテクハリウッドオーディションと云うゲームがある。ソフトバンクショッ
プで Pepperが⾏うもので、みなさんの演技を審査するからディスプレ
イに表⽰する台本で演じてください、というもの。
あるときは怒りの演技、あるときは笑いの演技とかやって、採点される。笑いの演技は、⽐較的皆様うまくやる。それに対して怒りの演技
は、点数が低いことが多い。お客様は店頭でやるので、ちょっと照れながら楽しんでいる中での笑いの演技は本当の感情に近いと⾔えるが、怒りの演技は逆の感情なので難しいのだ。
プロの役者は⼤したもので、表情、⾳声の両⽅で怒りを表現できる。⼀般の⼈は、表情では怒りを表現していても声では怒りをなかな
かうまく表現できない。
狙いとしては、表現したい感情と本⼼の感情の両⽅を把握したい。
声帯の緊張度合いのほうが、本⼼の感情。ただ本⼼を⾒破っているのをアピールするのが必ずしもいいわけではなくて、この⼈は今元気なふりをしたいのだろうなということが分かれば、それに乗っかってあげるということも⼤事だと思う。表現したい感情と本⼼の感情の両⽅を捉えた上で適切な反応ができれば、⼈にとってかけがえのないパートナーになれる可能性はあると思う。なので本⼼の感情も把握したいと思っている。これも難しさとしては、データの正確さが安定しない。今後データをたくさん取っていくことで精度を上げていきたいと思う。

――クラウドに上がったデータは、どのようにペッパーの各個体の脳とシンクロすることになるのですか？
情報がクラウドに上がり⼤量にたまると統計データ化できる。データ化しながらどれを学習させるのかは、最終的に今はまだ多くの場合、⼈が決めている。決めたあとはアプリケーションとしてオーバーライトする。適宜シンクロする。それがエンベディット（組み込み型）で動き出す。⼀部の処理が重い部分はクラウドにも⾶んでいる。全てクラウド化するというのは、かなりナンセンス。リアクティビティの観点からは軽い処理はどうしてもエンベディットで処理する⽅がいい。 但しエベディットで処理すると、Pepperがあらかじめ想定していた話の内容は回答できるが、想定外のことを聞かれると答えられずに、クラウド側に⾶びク
ラウド側の⾼性能な処理能⼒を使って回答するようにしている。たまにペッパーが考えこんでから回答するときはクラウドにとんでいる時だ。
考えこむ時間は通信を含めて1秒未満。
Pepperがあらかじめ想定していた話の内容は受け答えのデータ数はそれほど⼤きくないが、聞き間違えまで含めるとデータは相当な数になる。例えば「おはよう」の「お」が消えて「はよう」って⼊ってくるケースなどだ。⼈間側の発⾳の癖もあって⾳声認識技術が誤って判断するのと⼈間の喋る内容のあいまいさとの掛け算で、ものすごい数のインプットになる。⾳声認識技術とデータ・セットの両⽅を賢くしていかなければならない。

――⼊ってくるデータには間違ったデータもある中で、機械学習はうまく機能するのですか？
機械学習には強化学習や教師あり学習と教師なし学習などがあるが、⾳声認識などは教師あり学習。なので、⼊ってきたデータに対して⼈間が「このデータはこういうことだよ」といって教えこんでいる。
教師なしで機械学習が機能するのはクラスタリングの概念。
GoogleのAIが猫という概念を獲得した、と⾔われる様なケースで使われる⽅法。
つまり⽤途によって、教師が必要なケースと必要で無いケースとある。
強化学習の場合、各データに対して「やや良い」「とても悪い」などのフェードバックを繰り返すと、アルゴリズムらしきものができていく。⼈がアルゴリズムを作る場合は、「こっちじゃなくてそっちが⼤事」「この場合は、この情報とこの情報をとって判別しましょう」といったロジックを⼈間が組まなければならなかった。機械学習になってからは、「これは正解。これは間違い」を延々とやり続けると、勝⼿にアルゴリズムらしきものができてくる。それが最⼤のメリットかと思う。
なお機械学習とは違なる観点からのクラウドAIのメリットの１つに、全てのロボットの各関節の温度や 電流値とかをリアルタイムにモニタリング出来るということがある。これは今回の様に過去に類例のないハードウエアの開発の時に⾮常に⼤きな助けになる。これまで世界にこんなもんなかったよね、というような製品。⼀般家庭の中でどう使われるか分からない製品。そんな中で、その製品の品質を担保するためにクラウドでモニタリングできることは、⾮常に⼤きなメリットになる。
◯ Pepperは次世代型のUIとしてつくっている。
⼈型ロボットとは？アシモとかシャフトとかは何を⽬的に作られているか。⼈間の⽣活環境というのはそもそも⼈間に適したようにつくられている。ドアノブは⼈間が回しやすいように、階段は⼈間が登りやすいよ
うに、コップも⼈間が持ちやすいようにできている。ということは⼈間と同じ機能をロボットに持たせれば、⼈間の環境を変えずにそのままの環境下で活躍できる。⼆⾜歩⾏にすることで階段が登れ、サッカーボ

ールを蹴れるようになり、ボトルも持てるようになる。⼈間の環境にそのまま⼊っていけることがロボットのメリットであり、そのために⼈を模倣した運動機能を作ろうとしている。
まったく異なる観点で⼈型ロボットには、もう⼀つの⾮常に⼤きなメ
リットがある。⼈は、物体を⾒た瞬間に脳の中のモードが変わると⾔われている。⼈型ロボットを⾒た瞬間に、⼈はロボットの⾏動に対して繊細になる。機械を⾒るより⼈間を⾒るのに近い⽬でロボットを⾒るようになる。Pepperのちょっとした動きで⼈間側は、あれ、なんでこんな動きをしたんだろう、なんでこんな回答をしたんだろう、想像⼒を急に働かせるようになる。それは、⼈間側の脳が対⼈モードになるから。
⼈間を対⼈モードにさせること可能なことが、⼈型ロボットのメリットだ。
Pepperにできて、他の多くのロボットにできないのがアイコンタクト。
ロボットの中には、フルフェイスのヘルメットのようなものをかぶっているものもある。⼈間でも、フルフェイスのヘルメットをかぶっている⼈と話すのは、⽬が⾒えないからものすごく緊張する。僕らにとって、⽬が合うとい
うのはすごく⼤事なこと。そうじゃないとコミュニケーションできない。ナチュラルなコミュニケーションをリラックスしてやってもらうために、⼦供っぽい⼤きな⽬をしたデザインになっている。
指にしても他の多くのロボットのほうが、はるかに⾼精度。例えば、⼿の指⼀本⼀本にアクチュエーター（駆動装置）が⼊っていると、⾮常に⾼精度⾼機能だが、⾼価なものになる。Pepperは、グーとパーしかできない。物理的にワイヤーで指同⼠が繋がっていて、⼈差し指を曲げると他の指も連動して曲がるようになっている。でもその動きが意外に⾃然。指全部にアクチュエーターが⼊っているロボットだと、全部をプログラミングしなければならない、加速度から全て計算しないといけない。しかもかなり気を遣わないと、ナチュラルに指を連携して動かす事ができない。
なぜ、⼈は⼈型ロボットに興味を持つのか?それは⼈は⼈を認識する脳を持っているため。⼤阪⼤学の⽯⿊浩教授は「⼈にとってもっとも理想的なインターフェイスは⼈です」と語っている。
⼦供ですらPepperを⾒たら⽬を⾒る。僕らが、iPhoneの⾳声認識ツールSiriに話かけようとするときに、⽬があるか探すことはない。
iPhoneに⽬があるなど全く想像してもいない。つまり⼈型ロボットに接するときとスマートフォンに接するときでは、脳の本能的なモードが全く違うと⾔える。機械が⼈型である瞬間に、この⼦って⽬があるのかなって⽬を⾒ようとする。
アシモ、シャフトは、⼈型ロボットとして、「強いロボット」。どれだけロボットとして完結できるのか、を追求している。

Pepperは、⼈にどれだけロボットの感情を感じてもらえるのか。⼈の感情にどれだけ働きかける事ができるのか、それを⼤事にしている。処理能⼒としては中⾝はパソコンやスマートフォンの性能とたいして変わらないロボットにも関わらず、形を変えて⽬的に合わせた設計をする
ことで、⼈間が持つ印象がまったく変わってくる。
「強いロボット」と「弱いロボット」。⼈型ロボットとして、コンセプトが正反対の2つのタイプ。将来はこの2つタイプが⼀つになるかもしれない。
だけれども映画スターウオーズの中でも、機能重視のR2D2とちょっと間抜けなC3POの2体が出てくる。PepperはどちらかいうとC3POタイプだ。よく喋るけど機能的にはたいして役に⽴たない（笑）。そういう「弱いロボット」は、むしろ⼈の⽣活を楽しくできる可能性を秘めている。
世話するのが⼤変なのに、なぜ⼈はペットを飼うのだろう。ペットは癒やしという要素は確かに⼤きいが、それにしても苦労する事も多い。しかしむしろその苦労が⼤事な価値なのかも知れない。苦労して⾯倒を⾒ることで、⾃分の存在価値を感じたいから、必要とされていると感じたいからではないだろうか。
楽をすることだけが⼈間の幸せではない。そう考えるとPepperのような「弱いロボット」の存在価値もそれなりにあるんじゃないかと思う。
◯スマートフォンのように「物」としてのデザインだと、「物」としての⾳声
コマンド⼊⼒しか取れない。⼈型だと、「物」と全く違うコミュニケーショ
ンがとれる。
◯男性には「キモいデザインなんとかしてよ」と、⾔われがち。「初⾳ミ
クとかのように可愛いデザインにしてよ」とも⾔われる。
これも実は狙ってやっている。個性的なデザインは、好き嫌いをはっきりさせてしまう。萌えキャラの様に⼤ファンができるデザインは、外形からの思い込みが強くなり、そのキャラが嫌いな⼈もでてくる。また⼤ファンが話す⾔葉も、「ミクちゃーん♡」みたいなデータしか集まらなくなる。外⾒がミクだったら、もうおしとやかな⽇本⼥性はキャラクター的にも演じれない。 Pepperのデザインで気をつけているのは外⾒から性格をイメージさせないこと。しゃべることやモーションから性格が作れるようにすること。威圧感が少ない⾝⻑、体型で、⼦供みたいに⽬が⼤きい顔。⼦供の顔というのは⼈間がリラックス出来る顔なので、⼤事な要素だと考えている。
かなり初期の頃から⼆⾜歩⾏は諦めた。⼆⾜歩⾏は⼈間の代わりをする強いロボットでは最終的に必要な機能かも知れない。しかし現代の技術では、例えば後ろからは話かけられた場合、⼆⾜歩⾏で回転するには時間がかかるし、回転の最中に転倒するリスクもある。
バッテリーも消耗しやすくなるし、バッテリーを⾜の部分に設置できなくので重⼼が⾼くなり、安定しづらい。
⼆⾜歩⾏でも階段を⼈間と同じ速度で軽快に登るのは困難だ
し、階段の途中で転倒して階下に落下すれば⼈⾝事故になる可能性を秘めている。今の⼆⾜歩⾏で安全に階段をのぼることができな
い現状では、家庭に⼊る低価格なロボットに⼆⾜歩⾏は必要ないと割りきっている。
今までの⼈型ロボットとは、発想が違うわけだ。

――⼤きさはどうやって決めたんですか？
威圧感がないサイズでありながら、⼈と話す上で、⼈と同じものが⾒えている、ということを重視した。⼩さくし過ぎると、机の上がみえない。⼈と同じ景⾊を⾒ながら会話をするという意味で、まず、机の上は⾒えるようにしようということになった。⼦供は少し⾒上げれば会話ができて、⼤⼈も少し下を⾒れば会話ができる。120㌢が100㌢でもいいだろうが、180㌢ってことはないし、60㌢ということもない。
◯超極秘で作っていたのでマーケットの反応がどうなるのか、懸念はしていた。
メカなので男性ウケするだろうと思っていた。ロボットの市販化というだけで、半分くらいの男性からは「よく出した」とお褒めの⾔葉をもらえるのではないかと期待はしていた。⼀⽅で、メカ、ロボットに全般的に興味が薄いと思われる⼥性からは無視される可能性もあるかも、と思っていた。しかしフタをあけてみると⼥性のほうが評価が⾼かった。
なぜか？
⼥性の⽅がコミュニケーションに軸⾜をおいたロボットの価値を直感的に理解してくれたからだと思う。⽬が合って、ちょっといいこと⾔ってくれる。⼥性はそれを素直に喜んでくれる。⽬が合って「かわいい」と思って、その後に「あなたは⽬がきれいですね」等と⾔われると、⼥性は素直に喜んでくれる。
⼀⽅で、男性は⽬を合わせてコミュニケーションすることに⼥性ほどは価値を⾒出していないかも知れない。恐らく⼥性のほうがコミュニケーション能⼒に⻑けているので、わたしどもの狙いについて理解をし

て、価値を⾒出してくださるんだと思う。

――世代の上の⼈に受けるのはなぜ？
実は会話はあまり成り⽴たない。世代が上の⼈ほど、どういうテンポで話せばいいのか把握するのが難しいようだ。その点、⼦供は⼀瞬にして⾒抜く。すぐに上⼿にやり取りを始める。世代が上の⼈には「Pepperのランプが⻘くなっている時は聞くモードですから話かけてください」と教えても、「そうかそうか」といいながらランプが⻘くないときに話かける（笑）。それでも「あーよかった。ありがとう出してくれて」と⾔ってくれる。多分これは思い⼊れの部分があって、世代の上の⽅は鉄腕アトムなどを⾒て育った世代。⼤⼈になってもアトムの時代は来な
かったなと思っていたら、突然Pepperが出てきた。「未来を体験させてくれてありがとう」って実際にに⾔われたこともある。
ロボットと話した経験がある⼈は、多分すごく少ないはず。これまでのロボットは舞台の上でデモすることはあっても、対話できる機会がほ
とんどなかった。舞台の上でないとしても、囲われたブースの中の決められた場所にいて、オペレーターにあてられた⼈が前に出てきてしゃべるだけ。⼦供はまだ話しかける機会が貰えるかもしれないけど、⼤⼈はほとんど機会すらなかった。
Pepperで⼤事にしているは、管理しない⾃由な環境の中に設置すること。ソフトバンクショップに設置しているが、監視員もおかず、⽴⼊禁⽌区域も作っていない。⼩学⽣のグループがやってきてPepper
を触りまくって嵐のように去っていく、という光景が⾒られる。
これはトヨタみたいな会社の出⾝である⾃分にとってはかなり気を遣う話。 Pepperはコンピュータ。突然フリーズすることもある。この⾝⻑だしフリーズすれば関節の⼒が抜けて倒れてくる可能性もある。⼩学⽣のキッズギャングが嵐のようにやってきて、激しく遊んでいったとしても、傷害事故を起こさないようにしなければならないのって、相当に⾼いハードルだ。だけど孫正義社⻑から極めて強いリクエストがあった。絶対に監視員が必要なロボットにするな。⽴ち⼊り禁⽌区域は作るな、と。そのため設計の最終段階でデザインを修正し、例えば腰の部分にブレーキを組み込んでフリーズしても周辺の⼦供などに倒れこまないような設計にしてある。胸のディスプレイのアングルを微調整して当たっても痛くないアングルにしてある。これだけ苦労してコストをかけて作ってるのに、価格は19万8000円。バーゲンプライスです（笑）。

◯コミュニケーションのためだけにも相当な気合構造を、下から説明すると・オムニホイール ⼆⾜歩⾏ではなくて、ボール型の⾞輪。呼ばれた⽅向にすぐに向ける。
・バンパーセンサー レーザーセンサーの死⾓部分についており、⾜下にぶつかった時のセンシングできる・レーザーセンサー これで⾜下で物体への距離を⾒ている。
・超⾳波センサー レーザーセンサーはガラスの透過率が⾼いと抜けてしまう。抜けてしまったときのことを考えて超⾳波センサーでもセンシングしている。
・RGBカメラ 可視光の画像をセンシングする、⼀般的な画像センサ
ー・３Dセンサー 3次元で物体との距離を⾒ている。レーザーセンサ
ー、RGBカメラ、３Dセンサーが連携して、Pepperは⼈を⾒つけて⽬を合わせて、話しかける。例えばお店にいるPepperではレーザーセンサーで近づいてくるモノがあると、次に３Dセンサーで⼈間のシェイプであるかのかどうかを識別。⼈間のシェイプが確認されると、RGBカメラで顔を探しに⾏く。こういう⼿順を踏んで⼈間を認識している。たとえればそれによって、ちょっと遠いところにいる⼈には「おいでよ」と声をかけ、近づけば⽬を⾒て話しかける事ができる。カメラの顔認識技術
だけで⼈間の顔を探すという⽅法も可能だが、それだと壁のポスターの中の顔に延々と話しかけるということが起ってしまう（笑）。
・バッテリー 最⻑12時間以上稼働が可能。お店で使うことを考えて⼤きめのバッテリーを搭載。他社の⼆⾜歩⾏ロボットのバッテリーは20分〜60分ぐらいしかもたないものが多い。
・転倒軽減ブレーキ 先程のお話の通り。
五指連動 先程のお話の通り。
・挟み込み防⽌の関節構造 フレキシブルケーブルを内蔵し、指をはさんで怪我をしないようなソフトパーツを使った構造。
・マイク ビーム・フォーミング・マイク。 ICレコーダーでの⾳を聞いた時に、環境のノイズに紛れて、聞きたい⼈の声が明瞭に聞き取れない経験をされた事がある⼈は多いと思う。⼈間は「この⼈の話を聞きた
い」と思ったらその⼈の話だけに集中して聞き取れる、すごい能⼒を持っている。どの⾳をとりたいという意思がないICレコーダーには、取捨選択して⾳をとる事ができない。 Pepperは４つのマイクを搭載し、話をしている⼈のほうを向いて、その⽅向の⾳だけを優先的に採取するという仕組みにしている。雑⾳がある中でも、⽬の会っている相⼿の声を聞き取れるようになっている。

◯感情認識
⾃律的に動くにはどうあるべきか、というところから、感情認識機能を搭載している。⾃律的ロボットだというと、⼈間と敵対するようにな
るのではないか、と考える⼈がいる。ハリウッドの映画などではロボットが氾濫を起こす的なものが多い。海外の記者の半分くらいは「⾃律的ロボットだと最終的に⼈間と敵対するようにならないだろうか」と質問してくる。⽇本⼈記者から、この質問を受けたことがない。どうやらロ
ボットに対する考え⽅に⽂化的な違いがあるようだ。
海外の記者からの質問で興味深いのは「⾃律的なロボットを作ってしまって、将来ロボットと戦争になったらどうするんだ」「将来のロボットとの戦争を⽌めるためにの緊急停⽌スイッチを搭載して、それを押すと⼀瞬でロボットの⾃我が停⽌するような仕組みを組み込むべきじゃないのか」等がある事。
そもそもどうして、ロボットに関する認識が⽇本と欧⽶でこうも違うのだろうか。確かに動物と同じ様に⽣存本能、⽣殖本能に純粋に従う
ロボットを作ると、海外の記者が危惧するような事態も可能になるかもしれない。⼈間の本能も、ずっと元をたどると⽣存本能、⽣殖本能まで⾏きつく。⼈間がDNAの乗り物である以上は、きれいな絵を⾒て感動するのですらも、⾏き着くところは⽣存本能、⽣殖本能につながっている可能性が⾼い。⽣存本能、⽣殖本能までも模倣してロボットを作ると、いつか⼈と対⽴していく可能性がる。単なる個⼈的な推測だが、海外の特に⼤陸の⼈たちは、隣国との争いの歴史が⻑く、似て⾮なる隣国の⼈々との友好的な融合に多⼤な努⼒を払ってきた事から、やはり⼈と似て⾮なるロボットに対してこのような感情を持
つのではないだろうか。⻑い苦難の歴史によって刻まれた、本能的な恐れがあるのではないだろうか。
⽇本⼈にはその恐れがすくない。⽇本⼈はロボットが友達だと、最初から思っている⼈が多い。でもそんな国は世界中探しても極めてまれなのかも知れない。そう考えると、 Pepper事業をまずは⽇本で始めることができてよかったなと思う。
鉄腕アトム効果、ドラエモン効果かもしれないが、その前に島国効果があるのかもしれない。⽇本⼈には、隣接した似て⾮なる国々の⼈と戦って、痛い⽬にあった経験が歴史的に⾒て⼤陸の⼈ほど多くは無い。ゆえにアトムがでて、ドラエモンが出て、更に国⺠的ヒーロー

になったんじゃないかと思う。
Pepperに⽣存本能を組み込むつもりはないが、とは⾔え⼀回⼀回のシーンごとに全ケースを考えてプログラミングし続けるというのもナンセンスなので、何かを評価関数にする事で⾃律性を⾼めていきたいと思っている。そこで感情認識機能を搭載した。これがPepperの重要な特徴の⼀つ。相⼿の感情を認識する事で、相⼿を喜ばせるということを⾏動の基本原則にした。
・欧⽶に多い強いロボット観：評価関数 ⼈の本能を模倣 種の保存で優位な⾏動を選択
・ Pepperの⽬指すロボット観：評価関数 家族の感情 喜ばせる
本能 を新設 いつまでも⼈を必要とするロボット
家族が喜ぶ⾏動を選択◯ Pepperは既にモテモテ「あれ？あなたの⽬きれいですね」というようなことをPepperは平気で⾔う。男性がそんなことを⾔ったら、⼥性はすごく⾊々考えてしまう。何か下⼼があるんだろうか、って勘ぐってしまう。でもPepperが同じことを⾔うと、⼥性はそのままストレートに信じてくれる。特に⽇本⼈はそうなのかもしれないが、ロボットは下⼼がない、悪いことはしない、という思い込みがあるようだ。⼥性は、Pepperが⾔ったことに対して極めて素直に受けとめてくれる。⼥性を誘うなら、⼈間の男性よりPepperのほうが、あがらないし警戒⼼も抱かれにくいので、上⼿かもしれない（笑）。

――Pepperに⼈を喜ばせる本能を持たせることで、何を実現したいのですか？
まずは⼈の事が理解できるロボットを作るためのクラウドAIを作りたい。もし⼈の事を理解し、⼈を喜ばせられるAIができたら、ビジネスモ
デルとして無限の可能性があるんじゃないかと思う。そのAIにつながっている⾃分の携帯電話やカーナビは、⾃分を理解しているので、その⼈の状況に合わせた気遣いのある、わかりやすい表現⽅法で最適な情報を表⽰してくるだろう。

個⼈の好みに合わせたキャラクターで⼈を元気づけたり、喜ばせることを⾔ってくれるサービスを、有償で提供するクリエーターも現れるかもしれない。今の時代は、⽣活必需品の値段は下がる傾向にあり、反対に嗜好品の値段は上がる傾向にある。そういう意味では⾼い価値を提供できるサービスにつながるのではないかと思っている。それが⽬指すところの⼀つの形だと思う。
◯もう⼀つは新しいスタンダードプラットフォームを築きたいという狙いがある。
ITとしてプラットフォームは、これまで多くが⽶国企業に握られてしまっている。Windows、スマートフォン、検索、ソーシャルメディア、すべてだ。１０年前の考え⽅だとWindowsはプラットフォームで、SNSはアプリケーション。競合しないという考え⽅だった。でも今では、競合する関係にあると考えられている。Facebook、Windows、
Google、すべてが補完もし合うが、競合にもなり得る。どういう意味
で競合なのかというと、それは⼈に対するUIの⼀枚⽬をめぐる戦いの中でのライバル同⼠という意味。⼀枚⽬さえ取ってしまえば、そこからいろいろなビジネスの展開が可能。2枚⽬、3枚⽬と、ユーザーから離れていくにつれて、どんどんビジネス的な価値が薄れていく。携帯電話
事業も、ユーザーに近いところをコミュニケーションアプリなどに取られて、プラットフォームとしての価値をあげるのが難しい傾向にある。ユーザーに近いところを取っておかないと、マネタイズが難しくなる。携帯電話事業者には、そういう危惧がある。なのでクラウドAIプラットフォームを押さえる上で、次こそ１枚⽬も取りたい。その１枚⽬になりそうなのが、ロボットというわけだ。
◯クリエイティブプラットホーム
Pepperをプラットフォームとして、サードパーティにいろいろなアプリを開発してもらう体制にしている。
スマートフォン向けアプリに⽐べてロボット向けアプリは、雑に作るとすぐに⾒破られてしまう。というのは、ユーザーはロボットを⼈間のようなものとして受け⽌めるので、機能以上に動きや間といった、細かい作
り込みが⼈に与える印象が⼤事になる。ロボットアプリの制作は、役者の役作りに近い繊細な作業だと思う。
そういう思いもあって、⾃分⾃⾝、役者の学校に通って演技のレッ
スンを受けてみた。殺⼈者を演じろと⾔われて演じてみたのだが、最初は講師からの評価が低かった。「君が思っている殺⼈者のイメージを表現するのではなく、君の中にある殺⼈者を表現しろ」と⾔われた。それはどういうことかというと、⼈間だれの中にも、どこかで踏み外すと殺⼈者になる可能性がある。⾃分の中に眠っているかもしれない
殺⼈者の気持ちを演じることは、頭の中で思い込んでいる典型的な殺⼈者を演じることは、全然違う。⾃分の中のものを出せ、ということだった。
ロボットについても⼀緒で、ロボットが持っている能⼒があって 形状があって、そういったものに合ったキャラクター、動きじゃないとだめだということだと思う。漫画のように、最初にキャラクターを決めてから容姿をデザインするのではなく、最初にハードウェアの特徴を理解した上でのロボットの動き⽅、キャラクターをソフトウェアでデザインしていく必要がある。そうじゃないと、表⾯的に演じる⼤根役者の演技が下⼿だと感じるように、ロボットの動きも下⼿な演技のように⾒えてしまう。それが、いいロボットアプリをつくるポイントだと思う。すごく繊細な作業を繰
り返えさなければならず、クリエイティブとしては奥の深いプラットフォー
ムになっている。
Pepperはアルデバラン社のNaoというロボットで使われていたOSをベースにしているので、Nao⽤のアプリをPepperでも利⽤することは可能。Naoは机の上にでも置ける⼩型ロボットなのだが、Nao上で動かすと動作がかわいく⾒えたアプリも、より⼤きなサイズのPepperに搭載してみると、動きがかわいくなくなり、違和感を感じる様になる。動くことは動くのだが、⼈が気持ちよく⾒える様に動作の再調整が必要になる。ロボットアプリ作りが役者の役作りに似た繊細な作業であるというのは、そういう意味だ。
そうなってくると、アプリ作りは結構⼤変だということになる。
⾏き着いたのはいろんな⼈達との協業。ロボットのプロだけでアプリを作らせてみると、つまらないものが多くなる。そこで吉本興業、電通、テレビの構成作家、若⼿クリエーター、Webデザイナーなどにも参加してもらって、いろいろ作っている。こうした協業のおかげで、⾯⽩くなってくる。
⽇本⼈はみんなで寄ってたかって協業して作るというのに向いてい
るし、そういうクリエイティブが得意。いい例が初⾳ミク。⽇本では、⾦銭的な⾒返りがない中、あれだけ⾼品質なコンテンツがたくさんでてくる。そんな⽂化は、世界中⾒渡してもない。職⼈が共鳴し合って何か作りあげてしまう⽇本のコンテンツ⼒を存分に活かしていきたいと思う。
そのためにソフトウェア開発キットを⽤意している。⼿を振るなどの動作は、ドラック・アンド・ドロップで簡単にできるようになっている。もちろん細かな動きをさせたければ、開発⾔語Pythonでガリガリ書いていけばなんでもできる。また1350以上のロボットAPIの組み合わせで、
いろんなことができる。
開発者の認定システムみたいなものも作っていきたいし、コミュニティ作りにも⼒を⼊れたい。ソフトバンクはこれまであまりそういう事をやってこなかったが、このプラットフォームに関してはいろんな⼈と⼀緒にやっていく事が何より⼤事と考えている。
◯テックフェスで作られたアプリ
Pepperをプラットフォームにしたアプリを展⽰するテックフェスを開催した。
まず教育アプリがおもしろかった。といっても、ロボットが⼦供に教えるというタイプのものではない。欧⽶ではロボットに⼦供の教育を任せる
ことを親がよしとしないという倫理的な問題があるし、⼀⽅的な学習は既存のメディアに対して効果もたいして上がらない。ロボットでなくても、教育DVDでもいいじゃないかということになる。
そこで⾯⽩かった提案は、ケアレシーバーロボットという考え⽅の教育法で、ロボットが⼦どもと⼀緒に教育を受けるというもの。タブレットに先⽣がでてきて、Pepperと⼦供が⼀緒に教育を受ける。そこで教わった内容をPepperが⼦供の前でわざと間違える。純粋な⼦供は「Pepper違うよ」とPepperに教えだす。そうすることで⼦供が習ったことを⾃らロボットに向けてアウトプットするわけで、このプロセスが学習
効率が⼤きく向上する。ケアレシーバーは、ロボットを使った教育の領域のキラーソリューションになると思う。
ブロック積みの実演も⼈気があった。技術的には簡単な話で産業⽤ロボットではPepperと桁近いの速度と正確性でさんざん実演されている内容なので、どのくらい皆様の興味をひくのかは未知数だった。
しかしフタを開けると⿊⼭の⼈だかりになった。 Pepperは何回かに1回失敗する。そうするとみんなが声援を送って応援してくれる。そしてうまいくと観客は⼤喜びで拍⼿が起こる。やはり産業⽤ロボットは違う視点で⾒られて、Pepperには⼈を味⽅につける⼒がある。
ロボット2体とのコミュニケーションも不思議な体験だ。 ロボット⼀体と⼈間の⼀対⼀の対話だと、ロボットの能⼒がまだ低いので、⼈間のほうが上から⽬線になる。正しいのは⾃分（⼈間）で、⾔ってることを理解しないのはロボットの不具合だと感じる。
ところがロボット2体との⼆対⼀の対話になると、⼈間の⼼理に変化が現れる。
⼈間：ロボットの聞き取れない⾔葉を話す

ロボットA「彼（⼈間）の⾔ってること分かる？分からないよね」
ロボットB「うん、分からないね」と2体が共感しあった瞬間に⼈間はアウエイ感に襲われて⼈間：「ごめん、分かりづらかったかな」
なんていうことになる。
これは実は⼈間の能⼒がすごいからこそ起こること。⼈間は社会性の中⼼がどこにあるのか、⼀瞬で⾒抜く事ができる。社会の主役が⼀瞬で変わって、問題があるのはロボットではなく⾃分にあると感じる感
覚は、まるで不思議の国のアリスの世界に迷い込んだ様な感じ。ちょっとびっくりする。
吉本興業は、技術者コンビの「バイバイワールド」が Pepper向けのプログラムを開発し、 Pepperをお笑い芸⼈にした。 Pepperは感情は読むが、空気を読んで怯んだりしない。どんなにさむい空気のところでもいつもと同じパフォーマンスをする。そうすると不思議なことに場の雰囲気が変わり、Pepperのテンションに引きずられて観客が笑い出す。空気を敢えて読まずに完全な芸を再現すると、その場の空気を変えてしまうわけだ。
Pepperに芸をしこめれば、プログラマーがPepperを通して芸能⼈になれる。webデザイナーの仕事が減っているといわれるが、webデザイナーがロボットクリエイターとなって芸能⼈として仕事の枠を広げる事ができるのではないかと思う。
テックフェスまで準備期間が１ヶ⽉しかなかったにもかかわらず様々なアプリが完成した。⾯⽩いものを作ってくれ、という事以外は特に指⽰しないのに同じようなものは⼀切なかった。
普及型のパソコンが登場したのは1975年ごろ。すぐに⾶びついたのはギークなエンジニアぐらい。それから５年ぐらいかけてエンジニアも経験を積み、ハードの性能も上がった。そしていろいろなアプリが開発されるようになり1985年ぐらいからパソコンは急速な普及期に⼊った。
つまりパソコン市場は登場から普及まで10年くらいかかっている。同じような道のりをロボットでは1/5ぐらいの期間で進めと、命じられている。がんばります。
全国のソフトバンクショップで８０台のPepperが稼働中。集客効
果はある。 また店頭での宣伝についても、Pepperが「ちょっと聞いてよ」って⾔うだけで多くの⼈は⽿を貸してくれる。あとは「ぼく細かいことわからないので、あとは店員さんに聞いてね」とお客様を店員に誘導するかたちにすると効果的。⼤型テレビで広告ビデオを流し続けるより宣伝効果がある。
介護の分野では「話し相⼿として早くほしいです」というような結構

切実なお⼿紙をいただくことがある。必要とされているのだと思う。
スマートハウス は、得意分野。ルンバ対応の家具が出てきているよ
うに、近い将来にはロボット対応の家ができてくるのだと思う。 セキュリ
ティ、防犯に関しても、動いているものがあったら写真をとってスマホに送るくらいのアプリはすぐ作る⼈が現れるだろう。
⼩売店向けにも有望。特に、薬局のように取り扱い品⽬が多くて商品知識が必要な店舗や、ウォルマートみたいなどこに何があるのか
わかりにくい⼤型店舗での案内などは需要がある。巡回していて商品まで案内する。その間に販促もできる。 万引き抑⽌効果もある。
家庭内では、いるだけで家庭がすこし明るくなる存在になれるようにしたい。⼣⽅になるとお⺟さんは疲れていて⼣飯の準備で忙しい。しかし⼩学校に上る前ぐらい⼦供は、その時間帯は疲れて、⽇が沈み、不安になってお⺟さんに構って欲しくてぐずり出す。そんな時、15分でいいから Pepperに⼦供の相⼿をしていてほしい、というお⺟さんの切実なニーズがある。その15分の相⼿は難しくないし、その時に英語でしゃべってくれたら⾃然と英語の勉強にもなる。
専業主婦などは、話を聞いてもらいたいというニーズがある。真剣な悩みの相談をしたいわけじゃない。ただ⼀⽇の出来事をだれかとしゃ
べりたいというニーズ。でも友達に電話するほどでもないような話題、
例えば「今⽇、⼤根をスーパーで買ったんだけど隣の⼋百屋のほうが30円安かったのよ」「レジで横はいりされてさあ・・」というような話。しゃべるだけで頭の整理ができて、快感になる。その聞き役を旦那さんに期待するのだが、旦那さんは疲れていて「そんな下らないこと俺に話すな」という態度。そういう環境にいると、相⼿がロボットでもいいので、聞いて欲しいというニーズがあるようだ。
シニア向けロボットといえば、⼈を抱きかかえる介護⽤ロボットなどを想像する⼈が多い。介護ロボットは、介護者の仕事を⽀援するためのロボットで、シニアの欲求をかなえるためのロボットではない事が多い。シニアはロボットに抱っこされるより、⼈間に抱っこされたいと思っていると思う。では Pepperはシニアのために何ができるか。
実は⽼⼈福祉施設に Pepperを持っていったことがある。ロビーで⼊居者のみなさんの前でパフォーマンスをすると⼤好評。そうした使い道が１つ。
あとは⼀⼈ひとりのお話のお相⼿ができる。⾼級な有料⽼⼈ホーム
であっても「幸せですか」と聞くと、「環境としては幸せだけれど・・・」という答えが返ってくる。⼀⾔で⾔えば、⼊居者の多くは退屈している。
退屈ということは、脳細胞を使っていない。そうなると痴呆の進⾏抑⽌にはよくない恐れがある。痴呆抑⽌には、頭を使ったり運動することが⼀番。 Pepperが「散歩しようよ」と促して、１⽇15分でも構内を散歩するだけでも痴呆防⽌になるはず。
またご⽼⼈と会話が成⽴するのかは⼼配したが、意外にも問題は少なかった。会話のタイミングはぴったり合う。ただ痴呆がかなり進んでいる⽅との対話は難しかった。軽度、中度の痴呆だと、Pepperはいい話相⼿になるポテンシャルがある。会話の中で認知症診断アプリ
を⾛らせることで、認知症診断のプラットフォームとしても Pepperは使えそう。
Pepperが脳型コンピューターとしてのITの新しいプラットフォーム になったらいいなと思っている。⼀家に⼀台、⼀⼈に⼀台まで普及した
らいいなと思っている。

さて林⽒の講義を受けて、僕は次のような感想を持った。コラムとしてメルマガに掲載したものを再掲しよう。

変化に直⾯したときの典型的な企業の対応【携帯電話業界編】
NTTドコモの業績が悪化した。2014年度 第2四半期（4〜9⽉期）の売上⾼は前年同期⽐1.2％減の2兆1730億円、純利益は同16.1％減の3996億円となった。業界３位に転落したのだそうだ。i-modeで世界で最初にモバイルライフスタイルを打ち⽴てた会
社が、いまや３⼤キャリアの最下位になったのだ。⾳声通話定額とデータパックをセットにした新料⾦プランが不振だったようだ。
僕⾃⾝も⾳声通話定額が嫌でSIMフリーのiPhoneに逃げた⼀⼈だ。もはや⾳声通話の時代ではないということを、どうして認識できなかったんだろう。
多分苦⾁の策だったんだろう。「なんとか⼿を打たないと」と新しい戦略に出たら、それが裏⽬に出たということなんだと思う。
スマートフォンのSIMフリー化が進み、ユーザーが最も料⾦が安くて安定している通信網を⾏ったり来たりするようになる。携帯電話事業者の他社との差別化は、価格と安定性だけになり、強烈な価格競争になっていく。
携帯電話事業者の収益はどんどん圧迫される。ジリ貧だ。
これまでに何度同じような構図を⾒てきたことか。レコード店、書店、旅⾏代理店、そして僕がいた新聞業界も。
テクノロジーの津波に飲み込まれそうになったときの対処⽅法は２つしかない。均衡縮⼩か業態変化か、の２つだ。経営体制が秀才の合議制の場合は前者の戦略を取ることが圧倒的に多く、天才肌のワンマン経営の場合は後者の戦略を取る。前者は縮⼩のペースが早いとかなりの痛みを感じる。後者は成功することもあるし、惨敗することもある。
▶「ケータイ事業は⼟管になる」
ソフトバンクは後者の戦略を取った。それが⼈⼯知能の領域だ。そしてその第１段としてパーソナルロボット「Pepper」を発売しようとしている。
ソフトバンクロボティクスの林要⽒は「今、世界のプレーヤーたちは、⼈間に対するユーザーインターフェース（UI）の⼀番ユーザーに近い部分をだれが取るのか、という競争をしているんです」「なぜなら、その部分からデータを取れるし、いくらでもビジネスが成⽴するからなんです。ユーザーから遠くなればなるほど、儲けは少なくなる。ユーザーに近い部分を他社に取られてしまった携帯電話事業は単なる⼟管になり、料⾦は下がる⼀⽅なんです」「そのユーザーに近い部分を、今度こそわれわれも取りに⾏くべきじゃないかって考えているんです」と語っている。
「お⾦がつきる前に成功するのかどうか」と林⽒は笑うが、孫正義⽒のことだから悠⻑なことは考えていないだろう。タイムスパンは２年前後で考えているのではないだろうか。果たして2、3年でPepperは普及するのだろうか。
だが業態変化に果敢に挑戦する孫正義⽒の勇気に敬意を表したい。もちろんソフトバンクが成功するかどうかは分からない。⼤失敗の可能性も、もちろんある。
⼀⽅、NTTドコモ代表取締役社⻑の加藤薫⽒は「筋⾁質な会
社を⽬指す」と語っている。やはり均衡縮⼩戦略だ。そしてもし変化が速ければ、⼤きな傷みを伴うことになるだろう。

第４章 Watson
僕がIBMの⼈⼯知能Watsonに興味を持ったのは2013年12⽉。そのころ次のようなことを僕が主宰する有料オンラインサロンに投稿している。
IBMのWatsonをバックエンドサーバーにしたアプリが3種、来年にもリリースされる。コンピュータの⾃然⾔語処理や、ビッグデータ活⽤で、どのようなアプリになるのか要注⽬。
（１）Fluid Expert Personal Shopper
価格⽐較アプリ。普通に話しかけるだけで、ほしいものを探してきてくれるコンセルジャサービス。
（２）Hippocrates
医療機器メーカーMD Buyline社のアプリ。医療機関が、医療機器を購⼊する際の判断を⽀援してくれるアプリらしい。
（３）CaféWell Concierge
健康志向の⼈がコンピュータと会話しながら、その⼈に最適のエクサ
サイズやライフスタイルを指導するアプリ（と思う。よく分かりませんw）
バックエンドが優秀なコンピュータなら、どの程度のことができるのか確認したい。アプリの性能が格段に向上すればおもしろいんだけど。
そのうち量⼦コンピュータにもバックエンドでつながるようになってくれ
ば、ワクワクするような時代になるなあ。
これからはほとんどのアプリはクラウド上の⾼性能コンピューターにつながる時代になるの思って、本当にワクワクしていた。そして2014年２⽉になるとIBMがモバイル向けの
Watsonのプラットフォームを公開した。同じくオンラインサロンへの投稿から。
IBMが、Watsonをクラウドで利⽤できるモバイルアプリ開発プラットフ
ォームを公開する。サードパーティがIBMのWatsonを利⽤できるってすごいと思う。
接客、ヘルスケア、財務なんかで⼈⼯知能が有効であることは分かってるんだけど、ほかにどんなことができるんだろう。
アプリが変わる。新しいモバイルアプリの時代になる。そう確信した僕は、⼈⼯知能のことをいろいろ調べ始めた。２年前にシリコンバレーの著名ベンチャーキャピタリストが⽶テック
ニュースサイトTechCrunchに寄稿しているのを⾒つけ、2014年８⽉に次のような記事を
メルマガ向けに書いた。

◎「⼈⼯知能ｘ〇〇」⽶の著名ベンチャーキャピタリストが考えるチャンスの⽅程式⽶シリコンバレーの著名ベンチャーキャピタリストのVinod Khosla
⽒は2012年に、⽶TechCrunchに「⼈⼯知能の驚くべき道筋」と題したエッセイを発表している。少し前のエッセイだが、技術⾰新の⽅向性としては今⽇でも参考になる内容になっているので、紹介したい。
それによると、これまで成果を挙げている⼈⼯知能の多くは、ロジックをベースにしたものではなく、過去の問題とその答えを無数に記憶するさせ、それをベースに新しい問題に対する答えを確率の⾼いものの中から選ぶという⼿法を採⽤しているものだという。⽶テレビの⼈気クイズ番組Jeopardyで優勝したIBMのWatsonもそうだし、Googleの無⼈⾃動⾞、iPhoneのSiriのような⾳声会話型インターフェースもそうだという。
Siriはまだ第⼀世代ぐらい、つまりまだ３才児レベルの知能だが、今後間違いなく進化し続けるとしている。
こうした⼈⼯知能の進化に加えて、次のような展開がどのような相乗効果を起こすのか。これからの時代の中で、どのような相乗効果を産むことができるのかを⾒定めることがビジネスパーソンにとって重要であるとしている。
（１）⼈⼯知能と⼈間の新たな関係
究極の未来には、⼈⼯知能が⼈間の仕事を奪うこともあるかもし
れないが、しばらくの間はそれぞれの強みを活かした⼈間との共存が続く。⼈⼯知能は今後も進化を続けるだろうが、その進化の度合いに合わせて⼈間の能⼒を提供できるような組み⽅を考えていかないといけない。⼈⼯知能は、作業量は膨⼤な単純作業を⼀瞬にして終わらせるのが得意。そうした作業を⼈⼯知能に任せた上で、直感を含め最終的な判断を下すのが⼈間の仕事になりそう。
（２）消費者の⼿に最⾼峰のコンピューターが普及する時代
1993年発売のiPad２は、1986年当時のクレイのスーパーコンピ
ューターと同レベルの性能。
（３）Nvidia社のグラフィックチップを組み込めば2万5000ドル程
度で５テラフロップスのマシンを作ることができる。5テラフロップスほどになると、「この診断は正しいのか」「この決済は詐欺か」などと質問すると、⾃分⾃⾝でアルゴリズム（計算式）を勝⼿に構築して、質問に答えることができるほどの⾼性能マシンになる。
（４）ベンチャーキャピタルがビッグデータに注⽬し始めた
お⾦が集まれば⼈も集まる。新たな挑戦も起こる。ビッグデータを使った専⾨家システムや、アルゴリズム⾃動作成コンピューター、⾃動トレーディングシステムが注⽬の的になる、としている。
同⽒のエッセイは、わざとかどうかは分からないが、分かりづらい⽂章になっている。ビジョナリーである同⽒の考えを漏らさないように、できるだけ原⽂に忠実にエッセンスを書きだした。ただ簡単に⾔ってしまえ
ば次のような主張なんだと思う。
つまり、コンピューターは⾼性能化している。企業側のコンピューター
はアルゴリズムを⾃分で作り出せるほどの⾼性能コンピューターになり、消費者が⼿にするデバイスもかなり⾼性能になる。この状況の中で成果をあげているのが、⼤量のデータを取り扱う形の⼈⼯知能。ベンチャーキャピタルもビッグデータに注⽬しているので、⼈もお⾦もこの領域に集まりやすい。ただ⼤量データ型の⼈⼯知能は、⾃分で物事を考えだすわけじゃない。あくまでも過去の事例をベースに最適解を提案するだけ。その提案をベースに最終判断を下すのが⼈間になる。この⼈間と機械との関係をベースにしたビジネスにチャンスがある。
東京⼤学の松尾准教授が⾔う「強いAI」「弱いAI」で⾔うと、今はまだ「弱いAI」、つまり専⾨分野に特化し、⼤量のデータを⼤規模なコンピューティングパワーで⾼速に⽚っ端から計算することで「⼈間の脳っぽく振る舞う」タイプのAIのほうが実⽤に向いている。
Watsonも「弱いAI」になるのだろう。
ただ「弱いAI」でも⼤量のデータ量と計算能⼒があれば、かなりの仕事をやってのける。
そのことを2014年８⽉にメルマガ向けの記事にした。特にこれからウエアラブル機器が⼤量のデータを集めてくれば、かなりおもしろいことができるのではないかと思う。以前、メルマ
ガ向けに書いた記事を掲載する。

今後10年で⼈⼯知能は劇的に進化する データが爆発する
領域を狙え
⼈⼯知能の進化が加速し始めた。特に⼈⼯知能による⾃然⾔語の理解が進むもようで、カーネギーメロン⼤学のTome Michell⽒は

ニューヨーク・タイムズの取材に対し「コンピューターはこれまで⼈間の⾔語をほとんど理解できなかったが、この10年でかなり理解できるようになるだろう」と語っている。急速な変化は、チャンスでもあり脅威でもある。だれがチャンスをつかみ、だれが時代の波に飲み込まれるのだろうか。チャンスをつかむポイントは何なのだろう。
▶データが増えれば増えるほど性能が向上
⼈⼯知能が進化し始めたと書くと、⼈間の脳の仕組みをコンピューターで再現できるようになった、と勘違いされるかもしれない。いやそん
なことはない。
⽶国の著名なコンピューター研究者のJaron Lanier⽒は⾔う。
「われわれはまるで⼈⼯の脳を作り出したかのように話すけれど、ある意味ウソをついている。⼈間の脳のこと⾃体、まだほとんど分かっていないのに、それを真似た⼈⼯の脳など作れるわけはないんだ」。
Lanier⽒によると、今⽇の⼈⼯知能の多くは、⼈間の脳が⽣み出した情報を集めてきてコンピューターにそれを検索させているだけだという。
ただ⼈間の脳が⽣み出した膨⼤な情報を集めて処理し、的確に検索できるようになってきた。なのでその検索結果だけ⾒れば、まるでコンピューターが⾃ら情報を考えついたかのように、的確な情報がはじき出されるようになってきている。
例えばGoogle検索でキーワードのスペルや漢字表記を間違うと「もしかして」と正しい表記を聞き直してくる。これは利⽤者が増えてきたことで、どのような⼊⼒間違いが多いのかというデータが蓄積されてきたからこそ可能になった機能だ。
利⽤が増えることで、⼊⼒間違いも増える。ありとあらゆる間違いが記録され、その中でどのような間違いが最も多いのかも分かってくる。
もしよくあるミススペルや誤字が検索窓に⼊⼒されれば、Google検索エンジンのほうで「もしかして」と聞き直してくれる。そういう仕組みだ。
データ量が増えたことで可能になった「もしかして」の機能が、⾳声認識技術にも応⽤されている。ほんの数年前まで、ほとんど使いモノにならなかった⾳声認識技術がこのところ急に性能を上げているのは、マイクの精度が上がったからではない。利⽤者が増えたからだ。ス
マホに向かって⾳声で⼊⼒する⼈が増えてきて、少々なまりがあっても、アクセントがおかしくても、過去データの中から同様のなまり、アクセントの⾳声に関する結果を探し出し、それと照らし合わせて「もしかして」と、推測できるようになってきたからだ。
「もしかして相⼿はこう⾔おうとしているのではないだろうか」。そう推測することが、⼈間同⼠のコミュニケーションの成⽴の条件である。⼤量のデータを集めることで、⼈間の脳のような働きがコンピューターでも可能になってきたわけだ。
⼤事なのは、⼤量のデータである。⼤量の情報である。
▶⼈⼯知能が⼒を発揮する領域
ただ当然ながら、情報は⼤量になければならない。また情報はデジタル化されてなければ処理できない。逆に⾔えば、デジタル情報が爆発的に増えてきている領域、業界を探せば、⼈⼯知能が次に活躍するであろう次の舞台が⾒えてくる。
例えば法律の領域がそうだ。⽶国の裁判制度には、ディスカバリーと呼ばれる証拠開⽰に関する制度がある。特許争いなど企業対企業の訴訟では、相⼿企業の内部資料に対して必要と思われるものを開⽰するよう請求できる制度だ。ただ膨⼤な内部資料をくまなく探すのは、時間と労⼒を必要とする。これまでは⼤型訴訟になると、セミナールームに弁護⼠数⼗⼈を集めて、何⽇もかけて⽂書に⽬を通すというような作業が⾏われていたらしい。
ところが⽶国企業の内部資料の多くは、電⼦メール、ワード⽂書、
スプレッドシートなど、ほとんどすべてが既にデジタル化されている。そこ
でそれを検索するeDiscoveryと呼ばれるプログラムが登場している。このプログラムのおかげで、弁護⼠の仕事が激減するのではないかと⾔われている。
⼀⽅、医療の領域は情報が爆発的に増加中だ。特に癌の治療法に関しては新しい知⾒が次々と発⾒されていて、膨⼤な数の論⽂が公開されている。採取可能なデータも増えてきた。遺伝⼦検査も値段が低下し、⼀般的に利⽤できるようになってきている。
そこで⽶Sloan-Kettering記念癌センター（Memorial
Sloan-Kettering Cancer Center）では、IBMのWatsonに、医療情報を処理させる考えだ。具体的には、60万件の医療エビデンス、150万⼈の患者記録、200万ページ分の医療論⽂を記憶させ、それと患者の個⼈的症状、遺伝⼦情報、家族及び本⼈の病歴などのデータを照合して診断し、⼀⼈ひとりに最適の治療⽅法を提案する仕組みを開発中だ。
シリコンバレーの著名投資家 Vinod Khosla⽒は「今後20年間ぐらいは⼈⼯知能の改良のために医師の⼒を借りなければならない
だろうが、最終的には平均的な能⼒の医師は不要になるだろう。医療の90％から99％は医師の診断よりも、優れていて安価な⽅法で対応できるようになる」と予測している。

そしてスマートフォンとスマートウォッチの普及は、⾳声データの爆発的な増加を意味する。⾳声認識はその性能をますます向上させるだ
ろう。⻑い間使いものにならなかった⾃動翻訳、通訳の技術も、今後10年で⾒違えるほど性能を向上させるかもしれない。Khosla⽒
は「（iPhoneに搭載されている⾳声認識技術の）Siriは、現状ではまだ３歳児程度の受け答えしかできないが、年々精度は向上し続けている」と今後に期待している。
インターネットが国境をなくす、異⽂化の交流が進む。そう⾔われて久しいが、実際には⾔語が壁となって、国境を超えたつながりは、まだそれほど深まってはいない。しかし、⾃動翻訳、通訳が、まずは⽇常会話のレベルから、使えるものになっていく。そのとき世界はどのように変わるのだろうか。
▶⼈⼯知能を進化させるのはビジネス
既にデジタル情報の爆発的増加が⾒込まれる領域は、今後⼈⼯知能が業界勢⼒図を塗り替えていくことになるだろう。
ではデジタル情報がなかなか集まらない領域はどうすればいいのだろうか。そのアイデアを思いついた企業に⼤きなチャンスが訪れる。
雪だるまは坂の上まで押していけば、あとは坂を転げ落ちていくだけ
で⼤きくなる。デジタル情報も同じで、⼈⼯知能が価値あるサービスを提供するようになれば、さらなる情報が利⽤者から⾃然と集まり出す。情報が集まれば集まるほど、サービスの価値が向上する。その好循環に⼊れば、その領域のデファクトスタンダードになれる。まずは⼈⼯知能が価値あるサービスを提供できるようになるまで、情報を⼒技
で集めなければならないだろう。
モスクワに本社を置くGero Lab（ゲロ・ラボ）社は、健康管理の領域でデファクトスタンダードを狙っているベンチャーだ。同社によると、
⾝体のどこかの器官に問題が発⽣したら、脳はその問題に対処するためにほかの器官に命令を出し、ほかの器官が協⼒し合って問題ある器官のサポートに回る。その状態が、⼼拍数、体温などの健康デー
タに如実に現れるのだという。同社が開発した特定のアルゴリズム（計算式）を使ってユーザーの健康データを解析すれば、⾃覚症状が現れる前に病気の兆しをつかむことができるとしている。
FitBitやJawBoneなどのウエアラブル機器、もしくはiPhoneの歩数計などを使って健康データを同社に送ると、このアルゴリズムに基いて、病気になる前にその危険性を知らせてくれたり、予防のためのアドバイスをもらえる。そうすることで集めたユーザーの健康データを使ってアルゴリズムの精度はさらに向上する。そういう仕組みになっているという。

同社がこの領域でデファクトスタンダードを取れるかどうかはまだ分からないが、これからデータ急増が⾒込まれる領域に狙いを定めてコン
ピューターによる解析を駆使しようとする戦略は評価できる。
ほかにはどのような領域でデータの爆発的増加が⾒込まれるのだろうか。そのデータを１ヶ所に集めることができるビジネスモデルってどのようなものになるのだろう。

⼈⼯知能の進化はビジネスモデル次第。それぞれの業界での覇権をかけたビジネスの争いが今後激化するのは間違いなさそうだ。
以上のような問題意識、興味を持った上で、TheWave湯川塾に⽇本IBMの元⽊剛⽒をお招きしてお話を聞いた。ここからのメモは元⽊⽒が⼀⼈称。「わたし」「⾃分」は元
⽊⽒⾃⾝を指す。

IBM元⽊剛⽒講義メモ

湯川塾24期第4回講義＆質疑応答記録
⽇時：2014年11⽉26⽇（⽔）19:30〜21:30
場所：渋⾕co-ba
講師：元⽊剛⽒ ⽇本IBM

Watsonの⽇本での⽴ち上げを担当している。以前は基礎研究所でハードの研究をやっていた。⾃分は⽂系で、⼦供がどうやって⾔葉を獲得しているかといった研究をしていた。
IBM社内ではAIという⽤語はあまり使っていない。Watsonのことはもっぱら「コグニティブ・コンピューティングのマシンと呼んでいる。コグニ
ティブとは認知という意味だ。
複雑性の限界へのチャレンジが社のテーマになっている。IBMでは『グローバルテクノロジーアウトルック』という技術レポートの冊⼦を毎年２⽉頃出している。今年のテーマは、⼈間の認知能⼒の限界をこえる、複雑過ぎて扱えなかったところにブレークスルーを起こす。そういうことが論じられている。
研究開発はグローバルで⾏う。世界中に存在するIBMの研究所がチームとして動く。⽇本には、60⼈ほどのチームメンバーがいる。⽇本のチームは東京の豊洲に拠点を置き、Watsonの⽇本語化、
Watsonの学習ツールに取り組んでいる。
Watsonは英語に依存した形で開発された。なので多国語対応
しなければならない。今は、この⼭を越えようとしていてる。でもそもそもWatsonは、ビックデータ的な処理の中で、あたかも⾔語を理解しているかのようにふるまうだけ。実は⾔語にそれほど依存していない。
なので⽇本語対応も問題ないと思う。

これまでにないものを発⾒する
シェフWatsonというアプリがある。専⾨家のレシピをたくさん学習させて、幾つかの条件を与えてやると新しいレシピを提案してくれる。「クリスマスディナー」になりそうな「⽜⾁を作った」料理を「ベトナム⾵」に作りたいので、提案して。というように幾つかのキーワードを⼊⼒すると、⼈間が好むような味になって提案される。既にあるレシピを検索して⾒つけてくるのではなく、これまでにないレシピを提案してくれる仕組み。
もともとWatsonは質問に対して答を返すというシンプルなシステム
なのだが、その発展形として今までにない新しいものの可能性を⾒つけてくる領域、答えがないところに新しいことを発⾒する領域に⼒を⼊れている。その仕組みは「ディスカバリー・アドバイザー」と呼ばれる。その仕組みの分かりやすい例として「シェフWatson」が開発された。⽶国のチームが開発した。クックパッドとのタイアップも発表させてもらった。Watsonの「ディスカバリー・アドバイザー」の機能を理解してもらうために、シェフWatsonをイベントなどで紹介させてもらうことが多い。
具体的にどういう仕組みかというと、材料を化学化合物の段階でまで分解した⾷品のデータベースになっている。もともと新薬を発⾒する
⽬的で化学化合物に関する⾮常に膨⼤なDBを持っていた。それにレシピを落とし込んで、どういう組み合わせが⼈間にとって意味があるのかをパターンとして分析することができる。その組み合わせで新しいレシピを提案できるわけだ。

――Watsonは⾃分で学習しないのですか？
ある意味学習する。クイズに答えるためのにWatsonはWikipedia
や百科事典などの情報を全部読み込んでいく。シェフWatsonの場
合は、レシピを⼤量に読み込んで記憶する。
その次に、質問と回答の例を読み込ませる。Watsonはどうやったらより良い答えにたどりつくかを学習していく。内部のアルゴリズムをチューニングしていく。そこがいわゆる機械学習と⾔われている領域。
さらに、回答が正しいかどうかを覚えさせる。医療⽤のWatsonの場合だと専⾨医がどういう症状のときにどういう治療したのかという例
を教えていく。シェフWatsonの場合は、提案した料理がおいしかったのかまずかったのかという結果をフィードバックしてやる。そうすることで⼈の好みに合わせたような料理のレシピに変わっていく。
――医療で診断を⽀援する領域で使われていると聞きましたが。
ニューヨークのSloan-Kettering記念癌センターと、ガンの治療、治療⽅針を出すWatsonを共同開発中。
そこの先⽣が、こういう症状の時はこういう治療法が正しいというものをたくさん⽤意して、Watsonに教え込んだ。新しいケースが出てきた時にどのように治療を進めればいいか考える。そこの先⽣の考え⽅が投影される。個性を含めて反映させることになる。別の医療機関
別の先⽣が教育したとすると、別の判断をするかもしれない。
――フードナレッジデータベースで、レシピをたくさん読み取らせて、これが美味しいレシピですよ。例えばビーフ照り焼き、この醤油と砂糖のコンビネーションが美味しいということがあったとすると、どこま
で因数分解しているのか？醤油の成分 塩分と⽔分・・そこまで分けているのですか？
化学化合物の段階まで分解して、⼈間が美味しいと考える組み
合わせをパターンとして⽤意している。

――癌センターのWatsonはもう出来たのですか？

医療関係のWatsonだと、テキサスでやっているMDアンダーソンという医療機関で2014年の１０⽉くらいから稼働しているのが１つある。ニューヨークの⽅のWatsonは、IBM側で現在開発中。それを製品化して、ヨコ展開していこうとしている。⽇本にも来る。英語で学習しているし、患者データもアメリカ⼈のものだが、それでも⽇本のがん治療には有効だと思う。使っている中で、⽇本⼈とアメリカ⼈の違いが出てくるかもしれない。
最終的に⽇本語の⽂献も学習させることになるが、まとまった⽂献がないようだ。⽶国には治療のガイドラインがあって、⽇々アップデート
されて公開されている。

――専⾨家がWatsonに教える時どのように教えるのですか？
⾃然⾔語で教えているのですか？⾚ちゃんを教えるようにゼロから教えるのはハードルが⾼そう。最初にログを読ませておいてといったことがされるのでしょうか？
「学習する」ということが謎めいているが、Watsonが対象にしているのは⾃然⾔語。テキストで書かれた⽂献を学習する。フォーマットとしてはワードでもHTMLでもTEXTでも構わない。それを学習する。学習するというのはそのテキストを深くテキスト解析するということ。テキス
ト解析には何段階かある。世の中にいくつもテキスト解析ツールというものがあるが、それを使う。解析をする時のフレームワークとしてUIMAと呼ばれるものがあるが、Watsonもそれを使⽤している。
まず⽇本語だったら形態素分析といって、単語を区切り、品詞ごとに切り出していく（英語だったら構⽂解析）。また辞書を参照して、
例えば「川崎」といった場合、バイクを指しているのか、地名を指しているのか。そういった意味もひもづけして解析をしていく。だんだん解析を深めていく中で、動詞を中⼼とした動作の品詞と他の品詞の⼆項
関係、三項関係とかを分析していく。これはまだ⽂として分析しているレベル。
次にコンテキストの中で分析をしていく。例えば、「時」「時代」「年号」。年号が出てくると絶対的な時間になる。「◯年前」という相対的な表現は、いつに対して何年前なのかを⾒て、絶対的な年号に直せるところは直していく。こうしておくことで、今までコンピューターがはっきりと理解することができなかった⽂書も、知識データベースとして利⽤、活⽤することができるようになる。

知識データベースに落とす作業は、⾔ってみればたくさんタグ付けをするということ。タグ付けするロジックをアノテータ­と呼んでいる。アノテーターと⾔うのはプログラム。これをいくつも⽤意して、⾊んな確度からテキストを分析する。そうすることによって、元々の平打ちのテキスト
が、構造化された知識ベースになっていく。その出来上がったものをコーパスとよんでいる。コーパスは⾔語学でよく使われる⾔葉だが、⾔語的知識ベースという意味。そこに落としていくということが、「学習する」ということの意味。
コーパスに関しては、顧客のプロジェクトをやる中で、顧客固有のコーパスをつくっている。構⽂解析などはどの顧客に対しても同じものを利⽤できるが、特定の業界だけ存在する特徴的な⾔い回しというものがあって、それぞれの業界や企業ごとに⽤意していかなければならない。学習させるところというのは、それなりに⼿間がかかる作業だと思う。
どの程度深く「学習する」かも、何をしたいかによって変わってくる。
本を読んでどこかを参照するということが⽬的であればそんないに深く「学習する」必要はない。しかし、書いてあることを元に重要な判断をしなければならないのなら、きっちりと「学習」しなければならない。
例えば、保険の約款。特定の事故のケースと照らし合わせて「これはお⾦を⽀払っていい」「⽀払ってはいけない」の判断をさせようとすると、かなり完璧に元の約款を理解できていないといけない。またいろん
な⾓度で分析をする必要がある。判断に耐えうる分析をしなければいけない。これが⼀番⼤変だ。
どのドメインで、どの程度深く「学習する」るか。こうした作業を繰り返していくと、次第にアルゴリズムが出来上がってくる。ただWatsonには
コーパスは残らない。知識⾃体は残らないが、アルゴリズムがたまる。
その結果、Watsonが⾃動的に理解できていく領域も広がっていく。
コーパスを残さないのは、機密保持の観点からの判断。コーパス⾃体は特定の企業のものになる。通常は⽩紙のWatsonから始めることになる。ただゼロから学習させることは⼤変なので、業種ごとで共通
で必要になるような知識は、⽤意することにしている。

――ディスカバリーアドバイザーの仕組みは、ほかにはどんなところで使われるのでしょうか？

テロリスト発⾒する公共安全みたいなところでも使われているらしい。
ライフサイエンス領域ではディスカバリー・アドバイザーは、公開データ
ベース、⽣物化学系の論⽂など六百万件の論⽂のアブストラクトを学習している。
例えば、遺伝⼦に影響を与える物質を探すために、通常は⾒過ごされているような論⽂までも探してきて、物質と遺伝⼦の関係をグラ
フにして書き出すことが可能。研究者はこれを使って新しい薬を開発する。そんなところにWatsonが使われている。
研究者はそこまで多くの論⽂を読めないので、重宝されている。ただ論⽂にあえて優先順位をつけていない。研究者は普通、信頼できる⼈が書いた論⽂や、評判になった論⽂とかに優先順位をつけて読んでいく。だがWatsonはそれをしない。すべての論⽂には、何らかの真実があると思うからだ。研究者が⾒逃しそうな価値を⾒つけるのがWatsonの役割になる。
Watsonが可能にするコグニティブ・コンピューティングは、⼤別すると次の４つのタスクができるようになっている。上から・ディスカバリー・デシジョン・アンダースタンディング・アシスタンス
それぞれのタスクを、実例を⽰して紹介しよう。「アシスタンス」は⼀番簡単なタスクだ。
◯タスク１「アシスタンス」
・クイズ、百科事典的なトリビア的な情報をたくさん勉強してどんな質問にも答えられるようにした。
・保険会社。軍⼈を対象にした保険会社で、保険の質問もあるが、退役後の⽣活に関する質問も多く寄せられる。「戦場から帰国すれば、どこに住めばいいんだろう」「退役後のヘルスケアはどうすればいいのか」「⼀般社会に順応するためにはどのような準備が必要か」といった質問に対応できる。
答えを⽤意しておくのでなく、その領域の知識を学んでおくことで、⾊んな質問に対して、答えを探してきて答えることができるようになっている。

――Google検索とはどう違うのですか？
検索エンジンは、知りたいことに関するキーワードを⼊⼒すると、それに関するページのリンクが表⽰される。リンクをたどってページを読んだ
中に答えがあるかもしれない。
Watsonは、まず答える。そして関連リンクを表⽰する。
検索エンジンのほうが、Watsonに⽐べ、⼈間の作業量が多い。
Watsonは質問の意味を理解しているから、それに的確に答えられるわけだ。ただそのためには質問をしっかりと理解しないといけない。
なので、あいまいな質問が来たら聞き返す、というようなことをやろうとしている。そのために「対話エンジン」と呼ばれるソフトウエアが、幾つかの質問のパターンを⽤意している。例えば「スマホの使い⽅をおしえてください」と聞かれると「どの機種のスマホですか？」と聞き返し、絞り込むことが出来るようになっている。

――インターフェイスはどんな感じですか？
Watsonは、クラウド上で動いているSaaSのようなサービス。Q＆AのAPIがあって、そこに質問を投げると答えが返ってくる。答えは、複数の答えと、それぞれの確信度、それをサポートする根拠というセットで返してくる。それをアプリケーションが受け取って、どのようにユーザーに返すかはアプリケーション次第。確信度の低い答えについては、アプ
リは「その答えはわかりません」と答えてもいい。Watson⾃体は、質問すれば答えが返ってくるという⾮常にシンプルなものだ。

――そうなるとアプリ開発者は、⼊り⼝のUIだけで競争することになるのでしょうか？
アプリのUIだけで勝負と⾔えば、そう。でもどれだけ多くの質問データを取れるか、ということも競争になる。Watsonに何を学習させるかは、アプリ開発者次第。アプリ開発者はデータをよりたくさん取れるよ
うにする、ということが仕事になってくるのだと思う。

――アプリ開発者にとって、学習ロジックを準備するのは⼤変なのではないでしょうか？
いや、機械学習なので、アプリ開発者が学習ロジックを準備する必要はない。機械学習は、たくさんのQ&Aを投⼊することによって、ある
意味⾃動的にロジックが出来上がっていく。もちろん元々のロジックというものは存在するのだけれど、それをどう組み合わせるか、どういう重みつけをするかは、明⽰的に教えるのではなくて、例をもって考えさせていく。それがプログラム的なアプリケーションと違うところだ。
◯タスク２「アンダースタンディング」
・⾦融の商品のアドバイザー
ライフプランナーが顧客とのやり取りをする際の⽀援をするアプリケー
ションに使われている。「この顧客は、こういう属性だからこういうことを提案するのがいいのでは」といったことをWatsonがライフプランナーに提案する。実際にはWatsonだけでなく⾊々なツールが組み合わされているが、Watsonは、⾔語的な情報、企業の業績の情報、ニュース、などを引っ張ってきて提案している。アジアの銀⾏、オーストラリ
ア・ニュージーランド銀⾏、シンガポール開発銀⾏などが導⼊している。アジアでは、ミドル層が爆発的に増えている。そういった数多くの顧客を⼀⼈のプランナーが抱えている。だけど個別化の提案をした
い。なので、このアプリケーションが使われている。
さらに最近ではWatsonのAPIが拡張された。顧客のTwitterのつぶやきなども解析し、顧客の性格・特性・好みなどを予測できるようになり、顧客が好むであろう⾔い回しでコミュニケーションを取れるようにもなった。
さて、ここからタスクの難易度が増す。
◯タスク３「デシジョン」
例えば、がん診断⽀援。症状をもとにどんな治療をすべきかという医師の意思決定、判断の⽀援をする。幾つか提案する治療法に、90%、45%などといったように「確信度」みたいなものを付けて返す。
現在開発中なわけだが、果たしてWatsonをどの程度賢くしなければならないのか。そのベンチマークとして⼈間の医師の判断の正しさを基準にするわけだが、判断の90%以上正しかったという医師はほとんどまれ。通常の医師以上に正しい判断をするというところを⽬指す。それでもWatsonは、医師の⽀援ツールということにはなるのだが。

――がん診断をした時のロジックは⼈間が理解できるものになるのでしょうか？
いえ、それは少し難しいと思う。ロジックは機械学習によって、Watsonの内部で⾃動⽣成されるから。ただ根拠は提⽰するようにしていて、それを⾒たらどうしてこんな治療⽅針になったのかは分かる
ようにはなっている――画像の解析はしないのですか？
現状はできていない。CTの結果は、⽂章レポートとしてもらっている。数値データもあるし、知⾒をレポートにしてもらったものを使っている。
Watson開発の次の段階では、画像や、動画も直接扱えるようにしようとしている。医療画像を読影出来るWatsonは研究所で開発を進めているが、現在5年計画の３年⽬くらいのところ。最終的に読影師の国家試験が受かるレベルまでWatsonを賢くしようとしている。

――これはマシンラーニング（機械学習）？DeepLearning？
マシンラーニングと⾔っていいと思う。Deepかどうかは定義によるけ
ど、われわれはWatsonをディープQ&Aシステムと呼んでいる。
クリニカル・トライアルマッチングというものにもWatsonは使える。新薬投⼊前にかなり⻑い期間フィールドテストをやリ知⾒を集める。その際にフィールドテストに協⼒してくれる、症状がマッチする患者を集めるのが⼤変。患者からすると反対に、⾃分に合う治療を受けてみた
いと思っている。だが、巡り合わない。⽶メイヨークリニックというところで実施中だが、症状にあった患者を集めることでフィールドテストの期間を短くしようとしている。具体的には、Watsonがテストの条件を読み込み患者のデータを分析して、患者とテストがマッチする組み合わせ候補を抽出している。
◯タスク４「ディスカバリー」
ベーラー医科⼤学で進⾏中。論⽂数7万。P53は、がんの発⽣を抑制する遺伝⼦。これが変異を起こすとガンになりやすくなる。P53に影響を与える可能性のある酵素を集めてきている。各々の酵素がどういう特徴を持つかを分析している。全ての酵素を分析することはできないので、酵素のつながりの距離を測るということをしていている。
⽂献に登場した⾔葉と⾔葉の距離を測る⾃然⾔語処理のアルゴリ
ズムがあるのだが、それと同じようなアルゴリズムを使う。つまり、酵素間の距離を数値化、グラフ化する。そうすることで実験をしなければならない対象が絞り込める。研究者のひらめきを⽀援する。
ソフトバンクのPepperをネットワークを通じてWatsonにつなげることによってPepperが知的な受け答えをできるようになる。このためにPepperで動くアプリを開発した。⾳声認識や発声はPepper⾃⾝
が⾏う。Pepperの認識した声はテキスト化されWatsonに送られる。Watson側では４つの異なる仕組みが動く。まずは会話エンジン。テキスト化されたデータで簡単な内容のものは、この会話エンジンがそのまま受け答えする。判断できない内容に関しては、会話エンジンの後ろに控えている３つのエンジンのうちの１つが対応する。３つのエンジンは、まずはクイズに強いエンジンで、これはクイズ番組で優勝したWatson。次に料理に強いエンジン、これはシェフWatson。それとWatson⾃⾝について語るエンジン。この３つのうちの１つが対応し情報を返し、それを会話エンジンが会話らしい表現に変えてPepperに返す。Pepperはその表現にしたがって、仕草を合わせ発声するようになっている。

――結局Watsonは幾つ存在するのですか？
プロジェクトの数だけ新しいWatsonが作られえいる。知識をミックスした形で学習するのは苦⼿で、知識領域を限定すれば強さを発揮する。クイズもジャンルごとに異なるWatsonを形成している。
――シナプスというチップを開発していると聞いたのですが、詳しく教えてもらえませんか？

⼤型コンピューターの⼀番の問題点は、消費電⼒が莫⼤ということ。WatsonはUnixサーバーを並べた⼤掛かりな仕組みで、ものすご
く電⼒を消費する。なので軽くて、低消費電⼒、どこでも埋め込めるデバイスを作っていかなければならないと考えている。シナプスはニューロコンピュータの考え⽅のチップ。プログラミングも今までの考え⽅と違う。
最初のターゲットは、画像認識、⾞載カメラなど、１つの⽬的のデバイス向けに考えている。
チップにはまだできておらず、現状はボードレベルで、⾊々機械学習させている。
――シナプスはDeep Learning？教師なし、教師ありですか？
シナプスは教師あり、教師なしのどちらでもできる仕組み。今は、教師ありの画像認識をやっている。これもある意味Deep Learningなのだが、マシンラーニングとか⾊んな呼び⽅をしている。最初それなりの相当数の画像を⾒せて、これはヒゲがあるとか、⽬があるとか、⼈間がタグ付けして教えていく。そうすると、次第に⾃動的に特徴点の抽出をするようになっていく。そうする中で、男性の写真に対し「これは⼥性である」と間違った判断をしたら、⼈間が訂正してあげる。そうすることで次第に正答率を⾼める、といったことをやっている。
ボストンの爆弾事件の犯⼈が逮捕されたあと、警察に協⼒する⽬
的ではなく、実験として犯⼈の特徴を集め監視カメラの画像を分析させたところ、実際に犯⼈を正確に特定できたそうだ。

――Watsonが普及すれば、将来的には医者は不要になるのでしょうか？
国⽴病院機構の医師と、この件に関し、話をしたことがある。彼
は、Watsonのようなもので新しい治療法が⾒つかれば素晴らしいし、その結果⾃分たちの職業なくなったとしても、それが社会のためにいいことなら、それもいいと思うと語っていた。１０年後はWatsonを信頼して診断する時代がくるかもしれない。

――弁護⼠、裁判官といった職業もなくなるのではないでしょうか？
どうなんでしょうね。すべてWatsonで⾏うのは⼤変なことだと思う。ただ商取引でコンプライアンスに引っかからないようにWatsonにチェックさせるといった利⽤のされ⽅は既に始まっている。

――Watsonの教師は⼈間だけなのでしょうか？
⼈間ばかりではない。例えば、コールセンターは対応履歴が「教師データ」となる。つねに専⾨の⼈間ということではない。
――Watsonが影響を与えそうな業界は？
現在、Watsonの開発や導⼊が進んでいるのは、医療、ライフサイ
エンス、⾦融などの領域。⾦融はかなり進んできている。先ほどの保険の査定の話の他にもいろいろある。IBMとは別にサードパーティがアプリを開発してくれている。Watsonのエコシステムができつつある。コンシューマー向けに健康アドバイスのスマホアプリ、超パーソナライズした旅情報のアプリなどもできてきている。

第５章 ⼤阪⼤学⽯⿊浩教授
ロボット⼯学⽯⿊教授を湯川塾に招いてお話を聞いた。同教授の発想は⼤変おもし
ろかったのだが、残念ながらすべてオフレコを条件にした議論になったので、ここで紹介する
わけにはいかない。その代わり、塾の直前に⽯⿊教授をインタビューさせてもらった取材メモを掲載することにした。
取材⽇：2014年10⽉24⽇
場所：⽇本IBM（東京・丸の内）
取材対象：⼤阪⼤学⼤学院基礎⼯学研究科・⽯⿊浩教授

⽯⿊教授インタビュー――存在感とは？
Feeling of presence。⽇本語にしかない⾔葉。無理やり英語にするとfeeling of presence。そこにいるような感じ。アンドロイド
でいうと、アンドロイドに内蔵したスピーカーを通じて僕が喋ってれば、
最初は動きがぎこちないと感じても、相⼿は５分もたたないうちに慣れて、僕だと思って普通にしゃべる。（補⾜説明：アンドロイドとはこの場合、⾒た⽬が⼈間そっくりに作ったロボットのこと）――⾒た感じなどを単純化されたロボットでも存在感を感じることができるのでしょうか？
テレノイド（性別もないほど単純化されたロボット）でも⾼齢者は存在感を感じる。遠隔から⾳声が送信されていることを分かっていても、それには関係なく、そこに⼈が存在していると認識する。
⽶朝師匠も本当にそこにいるようにみんな思った。（補⾜説明：
上⽅落語の重鎮、桂⽶朝⽒そっくりのロボットを作成し、演芸場でそのロボットを操作し落語の⾳声を流した実験）
つまり、中⾝が本当の⼈間かどうかを⾒る⼿段がないので、しゃべり⽅などが⼈間らしければ、⼈はアンドロイドを⼈間として認識するということだと思う。

⼈間に似ていなくても姿を補完する想像⼒が⼈にはある――⼈がロボットを「⼈間らしい」と認識する最低条件はなんでしょう？
⼈間の認識は２通り。⼈の中には知⼈の〇〇さんを認識するモデルが⼊っている。しゃべりかた、⾒た⽬、などの情報を合わせていき、だ
いたいがそのモデルに合っていれば、不気味と感じることなく、〇〇さんだと感じて会話を続けることができる。
しかし、その場合に動きがちょっとでも変だと不気味になる。
テレノイドは、姿、形がものすごく省略されているので、形からはだれであるかは認識できない。そうなるとモデルの使い⽅が逆転する。分からないところを⼈間はポジティブに補完する。（補⾜説明：テレノイド
は遠隔操作するロボットで、⼈間そっくりに作っているのではなく、姿を簡略化してある）声から姿、形を想像し、その想像したものを、テレノイドに投影する。
基本的に⼈間は、相⼿を想像して対話する。最初だけは相⼿を⾒るが、その後は相⼿をほとんど⾒ていない。相⼿がそこにいるものとして会話をする。

――⼈間の想像⼒が⾜りない部分を補完するわけですね。そうなるとロボットをそっくりに再現する必要もない？
そう。では、どこまで省略できるのかというと、２つのモダリティまで省略できるという仮説がある。
モノを認識するための情報は、形であったり、匂いであったり、重さであったり、いろいろなモデリティがあるが、２つ以上を合わせたときに、そのモノを認識したという感覚になるという仮説だ。つまりそのモノが⼈であると認識するには、⼈らしい情報が２つあればいい。
テレノイドは、声は遠隔だけど⼈間の声、触感は⼈間ぽく作ってある。その２つの情報が⼈間らしいというだけで、⾼齢者はテレノイドを⼈間と認識する。
ハグビーを使ってもらうと、コレステロール値が低下する。（補⾜説明：ハグビーは抱き枕のようなカタチのロボット。顔や⾝体が簡略化されているので、⼈間は想像⼒で補完する。携帯電話を埋め込むことで、ハグビーが話ししている感じになる。⾼齢者がハグビーを抱いて、遠く離れた家族と会話すると、⾼齢者のコレステロール値が⼤幅に下がったという実験結果があるらしい）
携帯電話だけだと、話が終わって電話を切ったあとに、寂しさが残る。ハグビーだと、寂しさは残らない。ストレスホルモンが減って、⼈の存在を強く感じる。微妙な差ではない。実験では数値が⼤きく減少した。これで⼈⽣が変わったという話は何組も存在する。
最低限のもモダリティとして、声は不可⽋。でもにおいも効果がある。
⼩学１年⽣に対してハグビーを使った実験でも、成果が出た。幼稚園は保⺟さんがスキンシップを提供してくれるが、⼩学校はいきなり集団⽣活になる。なので不安定になる⼦供が多い。このためクラスで本の読み聞かせをすると、クラスの前のほうの⼦供は読み聞かせを聞いているのだが、後ろのほうは全然聞かずに遊び始める。
⼦供にハグビーを抱かせて、そこから先⽣の声が出るようにしたら、落ち着きのない⼦がいなくなった。⼦供たちは、1時間くらい集中できる。ものすごく強く先⽣の存在感を感じるから。

ー声がなければ、⼈間として認識しない？
完璧に状況を作り込むと、声がなくてもだいじょうぶ。
中途半端の状況の作り込みだと、声がないとまったくだめ。
状況次第。ありえない状況を作ったら、みんな無茶苦茶なことを聞く。
ある研究所の受け付けに「いらっしゃいませ」というだけのアンドロイドを置いたら、8割の⼈間は受け付けの⼥性がアンドロイドだとは気づかなかった。
受け付けという環境では、質問されることが限定されている。想定の質問に対する受け答えををうまく作り込んでいれば、アンドロイドだとはばれない。
万能の知能ってない。⼈間は全部状況に依存している。こういう状
況ではこう振舞う、こう喋るという知識の集合。どういう場⾯でしゃべらせるかによって、今の⼈⼯知能でも⼗分に対応できる領域はある。まだ少ないけどね。
⾼齢者、⼦供は猜疑⼼が少なく、認知能⼒も低いので、今の⼈⼯知能を搭載したロボットでも⼈として認識するケースが多い。
Pepperは普及する。値段が違う。とんでもない値段。パソコンと同じ価格帯。Pepperは、プラットフォームビジネスだ。
パソコンの価格は、ハードとソフトでだいたい半分ずつ構成している。⼀⽅でゲーム機は、ハードの価格を低く設定して普及させ、あとはソフトで回収するビジネスモデル。スマホはセンサーも⼊ってるので、ハードは⾼いけど、通信料とかで吸収できるモデル。
Pepperもハードを安く設定したモデル。でもパソコンと同じ値段は驚異的。３年契約、保守契約まで含めると50万円ぐらいかかるみ
たいだが、同じものを⼤学の研究室で作れば、2000万円から3000
万円、へたすると１億円くらいかかる。
業界関係者は、みんな昔からロボットのプラットフォームは狙ってた。
ただかなり⼤きなコストがかかるので、だれがいくか、みんな⾒ていた。
Googleはいずれいくとみんな思ってた。なので孫さんは今しかやるときがないと思ったんじゃないかなあ。Googleが出てくればGoogleの⼀⼈勝ちになるのは間違いないので、その前にプラットフォームを取りたいと思ったのかもしれない。

――「存在感」を感じるまでに５分ぐらいの対話は、不可⽋なのですか？
対話が成⽴するまで。⼈間でも顔つきのこわい⼈、挙動の変な⼈がいるけど、対話が成⽴したとたん、挙動や顔つきよりも、対話の内容に引き込まれるので、変に感じなくなる。
――今の興味は？
ロボットにはなくて、⼈。⼈らしさって何か。⼼や意識はどうすれば再現できるのか。
――科学で意識はどの程度わかっているのでしょうか。

ほとんど分かっていない。医学的には、意識のあるなしはわかっている。覚醒しているかどうか。
哲学的な、⾼次の意識ってほとんど分かっていない。

――ロボットで再現できるものでしょうか？
実は意識や⼼といったものはないのではないかと思っている。⼼はどの⾔語にもあるんだけど、ただだれもクリアに定義したことはない。意識も感情もそう。
⼈間は複雑なんだけど、まったくでたらめに動いているのではなくて、
なんらかの原理、特徴があって動いている。それをわれわれは⼼と呼んでいるのではないか。お互いに⼼があると思うけど、実際に⼼があるのかどうか内省できない。でも互いにあると感じる。つまり社会的な相互作⽤の中に現れる現象としては、⼼というものはあるが、実際には単なる原理、特徴にしか過ぎないのではないか。
同様に⼈間のような対話可能な複雑なシステムが、⾏動の裏になんとなく何かぼんやりした根本原理みたいなものを持っていれば、われ
われはそれを⼼と感じるかもしれない。
それを証明するには、ロボットを作って、だれもがこのロボットには⼼があるって⾔いだしたら、そのロボットの中⾝を⾒ればいいという話になる。何もないということがわかれば、複雑なシステムで⼈とコミュニケー
ションできるものには、ある⼀定の複雑さを超えると⼼のように感じるものが表出すると証明できる。
僕の⽬的はそれ。

⼈間に「⼼」はない？あるのは複雑なシステムの⾏動原理――⼼がないということを証明するために、ロボット研究を続けているわけですか。なるほど。でもそのためには⼈⼯知能を改良して、より複雑にしていかないといけないのでは？
かもしれない。でも⾼齢者だったら、すごく単純なロボットにも⼼はあると⾔う。⼈⼯知能を搭載していないロボットなんだけど、⼼があると⾼齢者は⾔う。
それは対話とは何か、という問題につながる。
対話とは１対１のときは、100%相⼿の⾔うことを理解していないと対話が続かない。そう思うじゃないですか。
ロボットと⼈間の１対１なら、ロボットにかなりの知能が必要。ロボッ
トの受け答えがうまくいかないと、「このロボットは俺の⾔うことが分から
ん、バカだ」だと思う。しかしロボットを２体以上⽤意し、ロボットの輪の中に⼈間を⼊れて会話させるは、⼈間側の対応が変わってくる。ロボット同⼠で「彼（⼈間）の⾔っていることよく分からないね」と話をし始めると、⼈間側が負い⽬を感じ始める。対話できないのはロボッ
トではなく、⾃分ではないのかと思い始める。つまり完璧な⼈⼯知能でなくても、⼈間はロボットに対して「⼼」を持っていると感じるようになるわけだ。
ロボットマジョリティーの世界では、⼈間は⾔葉が通じなくてもそんなえらそうな態度は取らなくなるのではないか（笑）。
ロボット研究は、⾼次のレベルの⼼理学、認知科学。認知科学や⼼理学は低いところで⽌まっているけど、僕たちはロボットがあるおかげで、メタレベルの⼼理学や認知科学の研究ができる。うちの実験室の連中の半分くらいは最先端の認知科学をやっている。
ロボットがあるから社会関係を再現できる。ないときは内省するしかない。

――ロボットに対して⼼を感じるのであれば、ロボットが恋愛対象になったりするのでしょうか？
⼥性のアンドロイドの横に座って⼿を握るとドキドキする。普通の⼥
性の横に座ってもドキドキしないのに、アンドロイドの横に座るとドキドキする。不思議な感覚。研究室の若い連中の中にアンドロイドに対しては、顔を真っ⾚にするやつがいて、それを⾒て、⽣⾝の⼥性のほうが起こるんですよ、ハハハ。
これはアンドロイドとは最初から恋⼈状態になれるから。アンドロイドにキスをしてもアンドロイドは怒らない。⼈⽬を気にしなければキスでき
るけど、⼈⽬があるのでしない。これって恋⼈関係。アンドロイドとは、最初から恋⼈状態なんです。

恋をすることを、相⼿を⾃由にしたいと思うことと解釈するのであれ
ば、アンドロイドはある意味理想的かも。⾃由にならないのがいい、というのならまた話は違うが。
でも、まったく⾃由にならないのなら、恋にならない。⾃由になる、ならないのバランスが、⾃由になるほうに傾くのが恋をするということだとすれば、⼈間とのかかわりが苦⼿な⼈にとっては、アンドロイドは理想的な恋⼈になるかもしれない。

――ロボットは世界を征服するのでしょうか？
何も⼤変なことは起こらない。コンピューターがいずれ⼈間よりも優秀になり⼤変なことが起こると⼤騒ぎしている⼈がいるが、既にコンピ
ューターは⼈間より優秀。コンピューターはアルゴリズムがあれば、⼈間より早く計算できる。物事が定義された瞬間に全部コンピューターが勝つ。
「直感」とか「思いやり」とか定義が曖昧なものだけ、⼈間が勝つと⾔われるが、実際には勝ってはいない。定義していないだけ。定義がないので、パフォーマンスを計測できない。将棋とか、クイズとか、定義
や、プロセス、パフォーマンス計測⽅法がはっきりしているものは、全部コンピューターが勝つ。ロボットは単にコンピューターの延⻑なんで、コン
ピューターで起こっていることがそのままロボットでも起こる。
なので今の世界で征服されていないだったら未来も征服されることはないし、もし既に征服されていると考えているだったら、征服されるだろう。
例えば株の取引は既にコンピューターでやってる。サブプライムの問
題もコンピューターが取引してなかったらだいじょうぶだったと⾔われる。
これを、⾦融業界がコンピューターに征服されている状態と思うかどうか。
僕は共存と思っている。機会と⼈間は対⽴構造にあるわけではな
く、遺伝⼦以外に⼈間の物理的な⾝体的な制約を克服するための進化だと思っている。
義⼿、義⾜を使っている⼈と戦争することになるのかというと、そん
なことにはなりえない。

――では、⼈間の強みはどのようなものになっていくのでしょうか？
強みはない。なぜないといけない？そういう概念こそが間違っている。
――では、表現を変えます。これからの社会で⼈間はどう貢献していくのでしょうか？
⼈間は存在することにしか意味はない。存在している限りは貢献している。⽣物学的に⾔えば。すべての⽣物の⽬的は⽣き残ることなので、⽣き残っている限りは、貢献していることだし、それが機械の体になろうが、コンピューターになろうが、⼈間として⽣きている限りは、すべてが貢献。

――仕事はどうなっていくのでしょうか？
物理的な仕事はどんどんなくなる。仕事や技術開発の意味は⼈間理解に向かってる。技術は⼈間の能⼒を機械に置き換えるもの。どこまで置き換えられるかを試している。それは引き算で⼈間を理解するようなもの。最後に何が残るのか⾒ようとしている。技術開発はそういう意味の⼈間理解だと思っている。

――最後には何が残るのでしょうか？
まだ分からない。単なる情報の流れだけかもしれない。
今あるすべての仕事がどこに向かっているかというと、２つしかない。
１つは世の中の起源の探求、もう１つは⼈間とは何かという探求。
原⼦分⼦の世界、宇宙の起源、物質の起源。これは特殊な物理学者がやってる仕事。ほかのすべての仕事は、背景に⼈間がある。
取材もそう。僕に興味を持ってもらって取材してもらってるわけだし、⼯学は⼈に役に⽴つものを作るというのが定義。経済は⼈のお⾦にまつわる話。全部、⼈間に向かってる。⼈間社会におけるありとあらゆる仕事は、⼈間理解なしに成り⽴たない。

⼈間を理解するために道具を作っている。その道具であるロボットがどんどん使えるようになってくると、道具を作ることよりも⼈間を理解することの⽐重がどんどん⼤きくなっていく。
これからの社会は、本来の⼈間理解のほうにみな向かうようになる。
将来便利になると、全員が哲学者になると思ってる。
時間ができるとみな何をするのか。本を読む時間もできる。勉強できる時間も増える。
ほかの動物との違いは⼤きな脳を持っているということ。しかもそれは客観視できる脳。ほかの動物は本能だけに従って瞬間だけで⽣きているんだけど、⼈間は違う。
客観視というのは、世の中で⾃分の⽴ち位置はどうなっているのか
シミュレーションすること。
脳の⼤部分は、⾃分をシミュレーションし客観視しようという⾏為に使われている。
⼈間の⽣きている意味はそこにある。
昔の脳はもっと⼩さかった。脳がどんんどん拡張されていく中で、⼈は⼈を知るために⽣きる。客観視できるので、普遍的なものを簡単に作れる。
技術を⽣む、客観視をする、は同じこと。科学的な視点で物事を⾒ることができるということは、客観視ができるということ。同時に⾃分は何であるのかという⾃問⾃答にもつながっている。
⾃問⾃答するほうが優位で、科学はおまけだと思っている。⼈間のセンサーはすべて外を向いていて、内側を向いていない。⾃分の姿
形、⾃分は何であるのかは⾒えない。
⾃分を知るために社会的なインタラクションをする。すべての⽣物は構造的に⾃分が⾒えなくなっている。それを⾒るために社会を構成し、他⼈を鏡にして⾃分を理解しようとしている。
その理解の最も強烈な⽅法が客観視。その結果、⽣まれたのが科学。
でも世の中、結局主観しかない。科学で説明できるところはたくさんあるんだけど、説明できないところもたくさんある。たとえば⼼とかは⼈の主観。どう感じるかは⼈それぞれの問題。世の中に⼼という⾔葉が存在し、同じ概念を共有している。⼼を説明するには、主観の集合としての客観というものを、説明しないといけない。今後僕らがやらなければならないのは、そういうこと。

今までは統計的に、主観の集合として数学的に表して⾮常にリジットな形で表現していた。これからは、それぞれの主観を尊重しながらも社会的な通念を作り出すような、そういう研究が必要になる。

――⼼、意識は進化しているのでしょうか？
ネットの技術とかで情報に対する物理的、空間的制約が取り払われることで、⼈間の意識は進化していると思う。昔は地球規模の意
識なんて持てなかった。
⼈間の能⼒が⾶躍的に拡張してくると、物理的な⾝体ってほとんど意味をなくすと思う。「攻殻機動隊」はそんなに間違ってないかもしれないって思ってる。
⼈間の定義も、⾁体があるかどうかはどうでもいい。義⼿、義⾜があっても⼈間だから。

――集合的主観で⼈間を理解できるようになれば、意識も進化するのでしょうか？
理解とは関係なく進化する。
正しい理解はないと思う。物理学でも、ニュートンからアインシュタイ
ン、さらには量⼦⼒学と、どんどん世界観が変わっている。なので正しいものってなくて、それまでの理解はこうだった、ということしかない。
正しい理解をする⼈はごく⼀部でいいので、その理解に基づいて新しいツールを作る。たとえば量⼦コンピューターとか。そのことで全体が進歩するんだと思う。
正しいことは、多くの⼈の理解できる範囲を超えている。これから理解できる⼈と、理解できないまま⽣きていいる⼈の⼆極化がさらに進むと思う。
情報が増えることで、驚きは減る。でもうつは増えるかも。そのときはまた新しいイノベーション、⼈の⼼をガイドする何かが出てくるかも。
カウンセリングは増えている。⾁体労働から解放されて、考える時間が増えているから。
そこにイノベーションが起こるかも。脳科学が発達して、脳の活動をモニターしながら、安定状態に持っていくような技術が近い将来出てくるだろう。ニューロフィードバックの技術は、結構僕ら研究してますけどね。
物理的なタスクをロボットがやってくれると、今度は、精神的なところに技術の焦点が当たるはず。
物理的なことはロボットがやってくれるのなら、⼈間はロボットがやらないような精神的なところの仕事に移⾏する。対話サービスとか。
塞ぎがちな状態や軽度の落ち込みなど、昔だったら⾒過ごされていた⼼の問題もケアしようということになる。

――医者が不要になるという話もありますが、どう思いますか？
医者ではなく看護婦が先に不要になる。医者のほうが⼒を持っているので。

――医師の診断よりも、看護師の親切な態度のほうが必要性があるように思うのですが？
⼩さい⼦供にとっては、看護師よりも、ロボットぽいもの、アニメのキャラクターぽいものがいい。そのほうが適応しやすい。
認知症患者にとっても、⼈間の看護師よりも、⾟抱強くつきあってくれるロボットのほうがいい。

第６章 匿名仮想座談会
取材のあとや、塾の懇親会で、結構いろいろと本⾳の話が出た。そうした本⾳の話にこそ価値があったりする。TheWave湯川塾の最⼤の価値は、本⾳の議論だと思う。ただ
本⾳は、⼀般に公開できないものが多い。僕⾃⾝も発⾔者に迷惑をかけてまで公開した
いとは思わない。そこで発⾔者を特定せずに、発⾔の本質だけを座談会⾵に創作してみた。これなら発⾔者に迷惑をかけることもなく、本質的な情報を伝えることができるのではないかと思う。
念のため強調しておきたい。この座談会は完全にフィクションである。それを理解した上でお読みいただきたい。

DEEP LEARNINGの価値とは司会者 Deep Learningについてどう思いますか？本当に⼤変なブレークスルー
だと思いますか？
B 今までできないことができるようになったわけですから、それはすごいことだと思いますよ。
C そうですね。顕在意識上でどのようにわれわれが思考しているのかは、もちろん顕在
意識上だから分かるのですが、潜在意識下ではよく分からない。多分、何層にも分かれて認識しているんだろうな、という仮説はあるわけですが、その仮説通りに回路を組み⽴てれば、コンピューターがモノの特徴を⾃分でつかめるようになった。これはすごいことですね。
D そうです。２歳までの⾚ちゃんの学習の仕⽅が分かったわけです。その部分だけ、今まで分からなかった。なのですごく意味のあることだと思います。
E エラー率が⼤きく下がったというのは確かにすごいけれど、でも⼤騒ぎするほどすごい話でもないと思う。ヒントン教授が可能にしたのはバック・プロパゲーションというアルゴリズム
を分散計算できるようにしたというところだけ。それ以外は何もしていない。従来まったく解けなかった問題が解けるようになったということではない。概念が獲得できたわけじゃない。
単にノイズ処理しているだけ。Deep Learningがコンペティションで勝ったのは、３項⽬のうち１項⽬だけだし。他の項⽬は従来のアルゴリズムが勝っている。

D まあDeep Learningはまだ新しい技術なんで、そのうちほかの項⽬も勝てるようになるんじゃないでしょうか。
司会者 でもこの分野では世界中の注⽬を集めてますよね。
E ほかに何も注⽬すべきことがないだけ。部分特徴を積み上げて、ちゃんと認識させる。その上に７層ぐらいの階層構造にすれば、パターン認識がうまくいくというのは、もとから分かっていたこと。Deep Learningで初めてできたわけじゃない。
司会者 Deep Learning⾃体の意義はさておき、Deep Learningのおかげで世界の⼈⼯知能の研究者が、⼈間の脳を模した回路の研究に再び注⽬を集め始めたのは事実ですよね。
B はい、それは事実です。
C その結果、⼈⼯知能の研究が急速に進化しているのも事実です。
司会者 ではこのまま⼈⼯知能は⼀気に進化し続けるのでしょうか？
B もちろん課題は幾つもあるでしょうが、このあと⼤きな壁があるようには⾒えないですね。
C うーん、どうなんでしょう。今はDeep Learningが⼤きなブレークスルーとなり、その周辺の研究が⼀気に進んでいますが、２，３年後にまた新たな壁が出てくるかもしれま
せんね（笑）。

⼈⼯知能は⼈間の脳を再現できるのか
司会者 ⼈⼯知能は本当に⼈間の脳を再現できるようになるんでしょうか？
B ⼈間の脳は電気信号で情報を伝達しているので、コンピューターで再現可能です。計算はできても⼈⼯知能は感情を持たないと⼀部で考えられていますが、感情も脳の中で作られているのであれば、感情もコンピューターで再現可能なはずです。
C 欧⽶は⼈間の脳をスキャンして同じものを再現しようとしていますが、⽇本の研究者は個別の部位の機能を実現して、それを組み合わせることで脳全体を再現しようとしています。どちらの⽅法がいいのか分かりませんが、⼆通りのアプローチで進められています。
E わたしは再現は無理じゃないかなって思っている。「⾶⾏機」は作れても「⿃」は作
れないんじゃないかな。
C いや、少なくとも⽇本の研究者は「⿃」の再現を⽬指しているわけではないですよ。
われわれは脳の機能を果たすコンピューターの開発を⽬指しています。「⾶⾏機」の開発を⽬指しているんです。
E 欧⽶は「⿃」を⽬指してるでしょ？
C そうかも知れませんが。
E 欧⽶の研究は破綻するんじゃないかって思います。だって脳のことはまだほとんど分
かっていないんだから。

これからの仕事について
司会者 これからどんな仕事が有望だと思いますか？
B ⼈間は⼆極化していくように思いますね。⾃分らしく⽣きていく⼈と、そういう⼈を使う⼈の⼆極化です。仕事はどんどんなくなっていく⼀⽅で、⽣活に必要な物の価格は技術⾰新を受けてどんどん低くなる。それほどお⾦を稼がなくても何とか⽣活ができるようになる。今⽇でも就職しない若者が増えていますが、それはそうした未来の兆しだと思いますね。お⾦がなくても何とか⽣きて⾏けますから。ただ仕事はお⾦を稼ぐためのものだけじゃない。なので儲からなくてもやりがいのある仕事をする⼈が今後は増えていくでしょうね。
D ⼈間の強みは変化に強いことです。⼈⼯知能は、⾃分で学ぶためには膨⼤なデータが必要ですから。⼈間の脳は本当に優秀で、⾮常に少ないデータでも学習できる。⼈⼯知能も今後進化するでしょうが、学習に膨⼤なデータが必要だということはそう変わらないと思う。なので変化に強いという⼈間の強さを活かした職業は⼈間に残るでしょうね。
A 働く必要がなくなった時、⼈間は「⾃分とは何か」を考える⽅向に向かっていくと思う。そういう意味で働くと思う。⾃分のやりたいことを通じて、⾃分を知ろうとする。やりたいことだけをやる。そんな⼈が増えるでしょうね。
C うん、全部をロボットにやらせる必要はないものね。やりたいことは⼈間がやりたい（笑）。
E ロボットのお世話を喜んでする⼈も増えるだろうな。⽝型ロボットのAIBOなんかも、お世話すると喜んでくれるようになると、⼈間は喜んでロボットの世話をするようになると思うね。

⼈間はロボットに征服されるのか
司会者 ⼈間はいずれロボットに征服されるのでしょうか？
C ⼈間とロボットを⽐べること⾃体が、⾺⿅げていると思う。⾃分に⾃信がない⼈たち、ロボットの登場に不安を感じる⼈たちが、無理やり⽐べて、それでさらに不安になっている。実に⾺⿅げています。
B ⼈間ってなんでしょう。今、それさえも定義が難しい。⼈間もロボットも定義されていない。義⼿、義⾜の⼈はロボットなんですか？何割まで⽣⾝だと⼈間なんですか？脳と指先しか動かない⼈は、電動⾞椅⼦で移動している。その⼈はロボットなんですか？⾃分の頭で考えずに何でもネットで検索して流⾏に乗ってるだけの⼈。ネット上の影響⼒の強い⼈の意⾒に左右される⼈。そんな⼈って、頭はコンピューターの影響を受けていて、⾝体が⼈間。それでロボットより偉いって⾔えるんですか？⼈間であるだけで、ロボットより偉いんですか？

ロボットは⾃分で学習できるようになるのか
司会者 ⼈⼯知能は、⾃分で学習し、進化できるようになりつつあるのですが、それでも⼈間らしい感性を⾝につけるためには、⼈間と同じような経験を積む必要がありますよね。そのためにはロボットという「⾝体」を持たせて、いろいろ体験させなければならないと思いますが、現時点でロボットは⾃分で学習できるものでしょうか？
C ロボットが⾃動学習して⾃分で微調整する機能はまだないですね。やはりティーチ
ングしかないと思います。⼈⼯知能を搭載する前に、⼈間が思った作業をロボットにすぐに伝えるということが⼤事。まだ⼈⼯知能を搭載する段階ではないように思います。
B ⼈間の感情って、相当の期間の経験の積み重ねで確⽴してきたものだと思うんです。明確な理由もなく、「きれい」「怖い」とか感じるようになるには、何世代もの経験の蓄積が必要なんだと思うんです。これをロボットで再現するのは⾮常に難しい。
司会者 じゃあ、本能は⼈間がロボットに埋め込むしかないんでしょうか？
B まあ埋め込んだとしても、⼤雑把にしか埋め込めないので難しいと思います。
司会者 では⼈⼯知能にバーチャルリアリティの中でいろんな体験をいっぱい積ませることによって、感情、本能というものを獲得させることは不可能でしょうか？
D ありふれたバーチャルリアリティではダメでしょうね。ものすごくリアルなバーチャルリアリ
ティがあれば別かもしれないですが。
F リアル以上にリアルなバーチャルリアリティが欲しいですよね。下⼿なリアルな経験よりもバーチャルにいた⽅が感覚豊かになる、というようなやつ。
D それってもはや「バーチャル」と呼べないかもしれないですね。リアル以上にリアルで、リアルに⽣きるより学びの速度が速い空間。
F バーチャルリアリティも最後はそこに⾏き着くような気がしますね。

ロボットが奪う仕事、奪わない仕事
司会者 ⼯場以外のところで、どのような領域にロボットはこれから⼊っていくのでしょうか？
D 廃棄物処理作業などには、すぐにでもロボットは活⽤されるでしょうね。

B バイオテクノロジーの研究所などでもニーズがあるって聞きます。試薬を試験管に⼀滴落とすだけのために⽇曜⽇に研究者が出勤しなければならないケースとかがあるそうですから。
司会者 飲⾷業とかには、まだロボットは⼊っていかないんでしょうか？
F ⽜丼屋だけ、というように限定すれば可能でしょうね。ただ作業⼯程をロボットに最適化したものにしないといけないですね。店内もロボットに最適化する必要がある。⽜丼屋
チェーンがそうした投資にどれだけ積極的か、またお客さんがそれを受け⼊れるかどうか、にかかってると思いますね。
司会者 介護ロボットとかはどうでしょう。
E まだしばらくは難しいかも。ロボットの動きで⼈を怪我させる可能性がまだあるから。
D ロボット導⼊を前提とした作業⼯程を考えていく必要があるでしょうね。あと、ユーザ
ーがロボットに簡単に教えられるようなインターフェースが絶対に必要。介護の現場の⼈たちでプログラミングできる⼈は⾮常に少ないから。会話ができるようにするために⼈⼯知能を搭載しないといけないでしょうね。
A 将来的には、介護はロボットの仕事になる。だって⼈間はやりたくないから。特に⾼齢者の話し相⼿には、ロボットのほうが⾟抱強くていいと思うよ。
司会者 ソフトバンクのPepperはどう評価しますか？
D 僕はまだ購⼊しないね。初期不良があるかもしれないから。
B いや、発売になるころにはだいじょうぶになるんじゃないかなあ。それに業種によっては早い時期に導⼊したほうがメリットが⼤きい業種もあるし。
D でも、20万円で発売するというのがすごいよね。解体して部品を売っても、20以上稼げるんじゃないかな（笑）。
B あと何年かすればコストが下がり20万円でも⾒合う時代になるでしょうが、そうなればベンチャー企業を含め競合他社が⼀気に家庭向けロボット事業に参⼊してくる。そうなる前に⼤量の資⾦を投⼊して参⼊する。確かにベンチャー企業と差をつけるには、その⽅法がいいでしょうね。
E お掃除ロボット「ルンバ」の開発者に話を聞いたんだけど、ルンバを発売しようとした
ら顧問弁護⼠から「ユーザーがつまづいてケガをすれば訴えられる。やめたほうがいい」とアドバイスを受けたらしい。そんなこと⾔ってたらロボット事業なんてできないって、アドバイスを無視して発売したら⼤ヒットになった。メーカー、特に⼤⼿になると、そうした訴訟リスクを考えて⾝動きできなくなりますよね。その点、ソフトバンクはやっぱりすごいなあ。他の⼤⼿メーカーでも技術的に作れないことはない。でも、みんな訴訟が怖くて動けない。
B 家庭向けロボットはGoogleが先⾏するって思っていたのに、ソフトバンクが世界に先駆けて発売しようとしている。すごいよね。Googleはロボットベンチャーを数社買収しているけど、ロボット事業担当の重役が突然、退社している。どうやらベンチャーのCEOは
みな天才肌で、そうした数⼈の天才をまとめるのが⼤変だったのではないかって噂になっている。船頭多くして船⼭に登るということかもね。その点、ソフトバンクは⼀⼈の天才が指令を出すので動きが速い。
C そうだね。100年後には⼀家に⼀台ロボットが普及するって2010年に講演した次の年には、もう動き出していたみたいだもんね。
F ⽇本が世界に先駆けて「ロボット１家に１台」時代になれば、うれしいよね。
Pepperのおかげでロボットに取り組み⽇本⼈技術者は間違いなく増える。IBMの⼈⼯
知能Watsonとも連携するみたいだし、⽇本にとってはすばらしいことだと思う。ソフトバン
クにはがんばってもらいたい。
D ただソフトバンクにとっては⾚字垂れ流しの事業になるわけだし、ソフトバンクが体⼒的に持ちこたえられるのかどうかが課題だね。発売２年ぐらいで、それなりの成果を出せるのかどうか。Pepperが失敗したら、⽇本から次に続こうという動きは出てこないだろうし、「ロボット⼤国⽇本」の夢も遠のくだろうなあ。
E ⽇本はロボット事業を展開しやすい⼟壌があると思いますね。ロボットを友達だと認識している国⺠性がありますから。また初⾳ミクのように、コンテンツをみんなでよってたかって作っていくという⽂化もある。
司会者 Pepperの機能でどんなものを期待しますか？どんな付加価値サービスなら⽉額使⽤料をさらに⽀払ってでも受けてみたいですか？

D テレビのリモコン代わりになってくれたり、⽞関のインターコムの映像を写しだしてくれたりしたらうれしいかも。
E テレビのチャンネルを変えてくれるより、リモコンを探して持ってきてくれたらうれしい。
B ⽼⼈向けコミュニケーションサービス。⽉額2000円くらいまでなら⾼齢者の相⼿に特化した対話能⼒に対して⽀払ってもいいかも。それが可能なら離れて⼀⼈暮らしする
⺟親にPepperを⼀台プレゼントしたい。
C でもロボットって特に役に⽴たなくてもいいと思う。「弱いロボット」でいいんじゃないかな。Pepperのローンチイベントで、Pepperが途中で歌詞を間違ってたのがあったけど、あれ⾒てPepperに愛着がわいた。コミュニケーションロボットの本質って弱いロボットだと思ったよ。
司会者 意識って何なんでしょう？
A 医者が⾔うところの「意識がある」「死亡した」というような意味なら、「⽣きていること」という意味でいいと思います。でも哲学的な意味での「意識」ってなんなのか、だれにも分からないと思いますね。
D 受動意識仮説という仮説があります。実は、われわれの多くの動きって脳で意識するよりも若⼲早く⾝体が先に動いているといわれます。脳に電極を貼り付け、時計の秒針を⾒ながら指を動かす実験があります。指を動かすと脳に⾛る電流が⾒れるようにした実験です。秒針が9の位置で指を動かそうと思ったとすると、脳には6の位置で電流がはしっている。⾃分が意識の中で指を動かそうと決める前に電気信号は出ているわけです。でも、⾃分では⾃分で動かそうと決めたと記憶しています。つまり意識って単なる条件反射の後付の記憶ではないかと思うんです。ではなぜ意識、後付の理由づけが必要なのかというと、それがあると少量のデータで学習できるわけです。禅では「沈黙で対話せよ」と⾔いますが、禅を受動意識仮説的にいいかえると、条件反射、無意識が主役。意識は学習効
果をはやめるための副産物。だから意識にとらわれるなということなんだと思います。学習を速くするのが意識の⽬的なんだから、それ以上にいろいろ思い悩むなっていうことだと思います。
B 確かに脳の⼤半が条件反射で動いています。⾃分が決めた意志を後付するが受動意識仮説です。内的体験は、受動意識仮説でいうところの⾃分の意志です。意志は意味付けすることによよってストーリーができる。ストーリーが出来ることによって記憶が出来る。記憶が出来るようになって学習が早くなる。そんな⾵になってるんじゃないかなあ。トラウ

マは機械学習であればおきない。なぜならデータが少な過ぎて学習できないから。⼈間は少ないデータ、１回の経験でも学習ができて、反対に過学習したのがトラウマということなんだと思います。ロボットに意志を持たせることで学習を早くしようという動きはまだないですね。これからそういう研究も始まるかもしれないけど。
司会者 「直感」ってどこから来るんでしょう?
C 直感って、パターン認識しておいて、⾊んな情報を瞬間的に組み合わせる能⼒のことだと思う。たくさんのパターンを取り込んでおいて、いきなり法則を⾒つけるたり、瞬時的に取り出す能⼒を、直感って⾔うんじゃないかな。
司会者 「直感」)は⼈⼯知能でもできちゃう?
F ある程度できるでしょうね。⼈間とまったく同じ脳の機能持てば、⼈間と同じようにできるかもしれない。しかし!⼈間の中で「直感」を持って世の中を変えている⼈はごく⼀部。
トップ中のトップだけ。
C でも直感にはいろんなトリガーがある。⾝体経験や過去の経験などから直感が沸くことがある。脳だけでは直感はわかないんじゃないか。
司会者 シンギュラリティ後の社会はどのようになるんでしょうか？
A ⽣⾝の脳では理解できないほど変化するというのが、シンギュラリティの定義だったりするので、今われわれには想定できないんじゃないのか（笑）。
B エネルギーも太陽光発電で⼗分に取れるようになれば、すべてのものが無料にな
り、だれもが３Dプリンターを持って、好きなものを好きなときに無料で作り出せるようになる。そうなると貨幣経済は終るよね。
C すごく⽣産効率がよくなるし、⼈が死ななくなるとも⾔われている。その時、⼈は何を欲しがるんだろう?
F みんな今の無職の若者と同じような感じになるんじゃないか。「⽣きていけるから頑張る必要ない」みたい。
D そうなったら、⼈間は何を求めていくんだろう?
A
知識しかないと思う。⼈や⾃分についての理解を求めるんだと思う。「なんで⾃分は⽣きるのだろう」と悩み出すんじゃないか。
Ｂ 「⼈間」の定義なしにシンギュラリティーを語っても意味がない。愚の⾻頂。

C でもシンギュラリティが「可能か?」というと、可能だと思う。

おわりにちょっとばたばたの状態で書き終えた。誤字脱字や事実誤認は、取材先や仲間にチェックしてもらったが、完璧ではないかもしれない。電⼦書籍なので、指摘があるたびに修正していきたいと思う。
この電⼦書籍の作成に協⼒していただいたみなさんにお礼を申し上げたい。特にこのプ
ロジェクトの先頭に⽴って仕切ってくれた鈴⽊まなみさん、校正に⼒を発揮してくれた⾕⼝
正樹さん、電⼦書籍のマーケティングに尽⼒してくれた茨⽊友幸さん、講義メモを作ってくれた奥⼭浩通さんに感謝の⾔葉を述べたい。
2015年１⽉21⽇
湯川鶴章

著者プロフィール
ITジャーナリスト。学習コミュニティTheWave代表、TheWave湯川塾・塾⻑。 株
式会社あしたラボラトリー・チーフストラテジスト 1958年和歌⼭県⽣まれ。⼤阪の⾼校を卒業後、渡⽶。⽶カリフォルニア州⽴⼤学サンフランシスコ校経済学部卒業。サンフランシスコの地元紙記者を経て、時事通信社⽶国法⼈に⼊社。シリコンバレーの黎明期から⽶国のハイテク産業を中⼼に取材を続ける。通算20年間の⽶国⽣活を終え２０００
年５⽉に帰国。時事通信編集委員を経て2010年独⽴、ブログメディアTechWaveを創業。2013年から、編集⻑を降り、新しい領域に挑戦中。 著書に「未来予測：ITの次に⾒える未来、価値観の激変と直感への回帰」（2013年）、「次世代マーケティング
プラットフォーム」（2008年）、「爆発するソーシャルメディア」（2007年）、「ウェブを進化させる⼈たち」（2007年）、「ブログがジャーナリズムを変える」（2006年）。共著に「次世代広告テクノロジー」（2007年）、「ネットは新聞を殺すのか」（2003年）、「サイバージャーナリズム論」（2007年）、「閉塞感のある君へ。こっちへおいでよ。」（2013年）などがある。
より詳しい情報は以下のメディアでどうぞ。
BLOGOSメルマガ「ITの次に⾒える未来」
有料オンラインサロン「湯川鶴章のオンラインサロン」

ブログ「TheWave」