深層学習時代のIoTサービスと人材育成に関する展望と課題
大野邦夫**株式会社モナビITコンサルティング
Email * k−ohno＠star.ocn.ne.jp
1. はじめに現実的ではなさそうだ。これらの機能は人間の価値観に関係するものであり、哲学、宗教、倫理、文化といった多元的な評価を必要とする対象で、現状のノイマン型コン
ピュータが得意とする論理演算や数値計算といった機能に馴染む対象ではない。このような多元的な価値観をニュー
ラルネットワークの目標値に反映できるような方法論の道筋が見えてくれば、議論の可能性はあるのかもしれない。

本ワークショップは、デジタルサイネージとインタラク
ション研究会が担当しているが、デジタルサイネージが、オフィスでも家庭でもない地域コミュニティにおける情報サービスを担うことから地域コミュニティに関連するビジネスや人材育成に関するテーマを扱っている。最近、深層学習に基づく人工知能が注目を集めていることから、今回はそのテーマを検討することとした。深層学習のブーム
は、失敗に終わった従来の人工知能ブームと異なるインパクトを持ち得るのだろうか。

AIの進展で消滅する職業の議論も盛んである。だがコンピュータやネットワークに奪われる職種は、人工知能が進展しなくても消滅するものが大半ではないだろうか。それらの職業は基本的に市場ニーズが無くなるからであり、産業構造の変化に伴い職種が消滅するのである。人工知能が人間の代わりをするからではないであろう。そのように考えるが、この問題は今後の地域コミュニティにとっても重要な問題と考えられる。

個人的には、今回のブームは人間の知的活動における感覚機能の高度化と感じる。ドナルド・ノーマンによる人間の情報処理モデル[1]を図1に示すが、深層学習がカバーするのは、図の左下の「感覚変換」、「予備的分析」、「パタン認知」が基本であり目標値（教師データ）を管理し結果を比較修正する程度の「記憶構造」の範囲に過ぎないのではないだろうか。とは言え、ロボットと組み合わせれば、右下の「運動プログラム」、「運動制御」、「効果器」についても包含することになる。

そのようなことから、深層学習に関する技術的な内容を紹介すると共に、この技術を包含する人工知能技術が地域社会に与えるインパクトと、職業変化、さらに人材育成についての検討を試みる。

2. 深層学習技術の概要
2.1 神経回路とコネクショニズム
2.1.1 神経回路
深層学習はニューロコンピューティング技術の発展型であり、図2に示すような生体の神経細胞を真似たものである。神経細胞は、細胞核を有する細胞本体、他の細胞から

図1

人間の情報処理モデル「記憶構造」の上の部分、すなわち「思考過程」、「記憶過程」、「意識的自覚」、「欲望動機づけ」、
「情動」、
「注意資
源配分」などに関しては未着手ということである。なお、
1980年代のエキスパートシステムが実装を試みた知識ベー
スのフレームや推論エンジンは、「思考過程」、「記憶過程」の一部の実装を実現したと見なすことは可能であろう。

図2

生体の神経細胞の入力を受ける樹状突起、他の細胞に出力する軸索から構成される。前の細胞の軸索終末と後ろの細胞の樹状突起の間の情報を伝達する部分には、微小な間隙を持つシナプスと呼ばれる化学物質による伝達構造が形成されている。神
経細胞の基本機能は、神経細胞へ入力刺激が入ってきた場
合に、活動電位を発生させ、他の細胞に情報を伝達することである。ひとつの神経細胞に複数の細胞から入力し、活現状の人間の多くの職種を奪うとか、シンギュラーポイ
ウント云々の議論があるが、ノーマンの図の、
「意識的自
覚」、
「欲望動機づけ」、「情動」、「注意資源配分」などに対応する機能をコンピュータが実装するという議論は当面は1

動電位がおきる閾値を変化させることにより情報への加工が行われ、これが記憶や発想のような知的機能を担う。

コネクショニズムの原型モデルはパーセプトロンに代表される。この単純なモデルを図5に示す。パーセプトロン

2.1.2 ニューラルネットワーク要素モデル
神経回路は、負性抵抗素子による双安定回路を分布的に直列に結合した回路でシミュレート可能である。その分布
回路は、ある閾値以上であれば伝達し、それ以下だと減衰して消滅するという非線形な特性を持つ[2]。その原理による回路網の結合に重み付けを付加したのがニューラル
ネットワークであり、コネクショニズムとして知られている[3]。その要素モデルを図3に示す。

図5

図3

3層のパーセプトロンのモデル

は、図3のニューラルネットワーク要素モデルを組み合わせて構成される。図5のモデルは、3層のパーセプトロン
で、4個の入力ノード、3個の中間ノード、2個の出力ノードから構成されている。個々の中間ノードは、先の式で示した通り入力ノードの値に重みを乗した値の総和で示される。この原理はベクトル・マトリクス式で表現され、入力ノードと中間ノードとの間の情報伝搬は、下記の式で表される。

ニューラルネットワーク要素モデル

x1〜x4の入力信号が、軸索に対応するエッジを経由してシナプスに対応するノードに伝達され、Uというレベルの信号を生じている。エッジを経由する信号は、w1〜w4の重みが作用し、下記のような線形関係で示される。
U = w1・x1 + w2・x2 + w3・x3 + w4・x4
ノードの入力と出力の関係は図4の活性化関数（activation function）で示される。Uの値が閾値を超えると1に入力情報はx1〜x4がマトリックス[Wa]により変換され、A1〜A3の値に線形変換される。Wa−11〜Wa34が重みのパラメータであり、この値のコントロールが知的な機能を果たしている。A1の値はy1の値に反映されるが、この非線形性が活性化関数の本質である。すなわち、
y1 = f1(A1)y2 = f2(A2)y3 = f3(A3)図4となり非線形性の履歴効果が知的な機能を実現する。人間の脳はステップ関数的な0か1かの値を取るが、コンピュータでは処理の都合上不連続なステップ関数よりは、連続なシグモイド・ロジスティック関数やハイパボリッ
ク・タンジェント関数を用いることが多い。

活性化関数

なり刺激が伝達され、それ未満では0となり刺激は消滅する。この閾値は固定ではなく、履歴によるフィードバックを受ける。このフィードバックは、誤差逆伝搬（backpropagation）として別途説明するが、これがコネクショ
ニズムにおける知的活動の要因となる。

中間ノードと出力ノードの間も同様に考えることが可能である。中間ノードの結果であるy1〜y3の情報は、下記の2.1.3 パーセプトロン

2

ようにマトリックス[Wb]を介して出力ノードに伝達される。

2.2.1 CNNアルゴリズム
深層学習の基本的なアルゴリズムとしては、CNN、
RNN、AutoEncoderが挙げられる。CNNは、Convolutional Neural Networkの略で、前段の各ノードの値とエッジの重みを畳み込み演算（convolution）で計算し、当該ノードへの入力強度を算出する[5]。当該ノードの出力とこの入力との関係は、先に図4で紹介した活性化関数（activation function）で与えられる。図4における活性化関数は単純なステップ関数であったが、深層学習アルゴ
リズムでは、ハイパボリックタンジェント関数、シグモイ
ド関数、ReLU（Rectified Linear Unit）関数等が用いられている[6]。CNNアルゴリズムは、深層学習の画像や物体の認識において最も汎用的に用いられる機能で、これを実現する層は畳み込み層（convolutionallayer）とプーリ
ング層（pooling layer）により実現される。畳み込み層
は、入力ノードにおける画像の局所的な部分を抽象化してその結果を自身の中間ノードに取り込む。プーリング層[7]は、畳み込み層におけるデータをノーマライズする機能を有し、データーの相対的な普遍化（強靱化）を行う。

B1、B2の値が活性化関数を介してz1、z2として出力されることになる。

2.1.4 応用例としてのOCR
パーセプトロンの具体的な応用事例としては、図6のような文字（数字）認識が挙げられる。文字パターンを白と
黒（0と1）の値が入り得る縦横30×20程度のグリッドによる入力ノードとして設定し、出力ノードを0〜9の数を区別するノードとして設定し、中間ノードを設定してエッジの重みを調整すれば、入力ノード上の文字パターンから数値を識別するOCRを実現することが可能である。

2.2.2 勾配降下法による学習
入力層のデータに対する出力層の結果の適否ないしは正誤の差分が問題である。教師付きデータであればその正誤結果、又は正解標準データとの差分値を各ノード間のエッジの重みを変更し、正解率を上げること又は、差分値を下げることが学習になる。実際のデータを扱う手法は、正解率を上げることと差分値を下げることは同じことである。
差分値を最適に下げる手法は物理学における変分法や、制御工学分野における最適制御理論[8]などで検討されてきたが、深層学習で広く用いられている手法は勾配降下法（gradient descent method）と呼ばれるものである[9]。

図6勾配降下法は、ある変数値における関数の値を初期値にして、その変数を微少に変化させた際の関数値の勾配からその関数値の最小値を求める手法である。全てのノードとエッジに関してこの計算を行う場合をバッチ法と呼ぶが、ノード数が多いと膨大な計算量になる。そのために、確率的勾配降下法（stochastic gradient descent method:SGD）やミニバッチ法（mini batch method）と言った
計算量を減らす工夫が行われ使用されている[9]。

数字OCRへのパーセプトロン適用例

さらに入力ノードを100×100程度とし、出力ノードを
約3000個のJIS第一水準の漢字を区別するノードとして設定し、隠れ層の中間ノード層を必要であれば複数設定してエッジの重みを調整すれば、入力ノード上の文字パターン
からJIS第一水準の漢字を識別する漢字OCRを実現することが可能となる。この原理で、NHK技研は漢字OCRのプロトタイプを福島邦彦氏が発明したネオコグニトロン[4]を用いて検討していたように記憶しているが、古い話なので定かではない。

2.2.3 誤差逆伝搬法

コネクショニズムの知識は、最初は”白紙”の状態であるが、多数の事例を与えられ、”経験”することで、自らゆっ
くりと「学習」してゆく。出力結果の正誤に基づき行列係
数を逐次修正するが、データを沢山読ませれば、精度は向上する。さらに隠れ層を多重にすれば、多くの区分を判定できるようになる。

勾配降下法の計算は、出力層から開始される。というのは、正誤の差分は出力層で明確になるからである。出力層から入力層に向かって、中間層のノードを逆に伝搬させて差分の自乗の総和としての誤差量を計算することが出来る。この量が最小になるように各エッジの重みを変更し最適化することにより、ニューラルネットワークの学習が行われる。このように誤差の計算を逆方向に伝搬させることにより学習が行われることからこのプロセスは誤差逆伝搬法（back propagation method）と呼ばれている。

深層学習は、以上のパーセプトロンの中間ノードを多重に設定することにより、識別能力を向上させると共に付随的に生成される新たな可能性を秘めたシステムと考えることが可能である。

なお、階層が深いニューラルネットワークの場合、全てを計算すると計算量が膨大になるために、それを減少させるDropOut手法が検討された。これは、計算量を減らすた
めにノードとエッジを間引いて計算する手法である[10]。

2.2.4 RNNアルゴリズム

2.2 深層学習

3リティーにあり、そのためにMULTICSという大規模化したTSSオペレーティングシステムの開発を試みたが成功しなかった[17]。併せて人工知能言語としてのLispの優秀性が認められ、プロジェクト名を冠したMACLispの仕様が確立された。しかし大量のリソースを要するその性能がシステム開発のネックになった。その解決のためにLispの処理環境の改善が大きなねらいになり、Lisp言語専用の高級
言語マシンの開発がその後の人工知能実現の目標になった。

ニューラルネットワークの入力データは、一定サイズではない可変長の場合もある。音声認識や自然言語処理分野が代表的である[11]。RNNはそのような用途での活用のために開発された手法である。RNNは、Recurrent Neural
Networkの略で、中間ノード層をバッファ的なデータ蓄積に使用し、それを再帰的にフィードバックして逐次処理することからRecurrentという形容詞が付けられている。

2.2.5 AutoEncoderアルゴリズム
AutoEncoderは、日本語に訳すと自己符号化器であるが、入力層と出力層のサイズが同一で、中間ノードの層を用いて情報を圧縮し（符号化）、その後の処理で復元（復号化）する機能を提供する[12]。中間ノードで情報が圧縮されることから、砂時計型ニューラルネットワークとして構成される。自己符号化器が行うのは、多様な入力データの主成分を取り出す（エッジの重み行列の直交化に相当）ようなものである。この過程における圧縮されたデータを入力にして、さらに自己符号化を行うと、高度に圧縮されたデータとなる。このプロセスを繰り返すことにより、膨大なデータから洗練された特徴量を抽出することが可能になる[13]。

3.2 高級言語マシンの開発
3.2.1 ALTOマシン
その後、高級言語マシンの開発がXerox PARCとMITで行われ、第2次人工知能ブームへと進展した。Xerox
PARCでは最初のプロトタイプであるALTOパーソナルコ
ンピュータ[18]が1971年に開発されたが、このマシンはマイクロコードを入れ替えることにより種々の言語の専用マシンとすることが可能であった。アラン・ケイを中心とするグループがALTOのマイクロコードにSmalltalkを実装
し、ダイナブック構想を打ち上げたのは有名なエピソードである[19]。これはXeroxという企業がドキュメント・カ
ンパニーであり、そのビジネスに高級言語マシンを適用するというコンテキストが背景に存在した。だが、PARCにおける高級言語マシンの主流は、Interlisp−Dをコア言語とするリスプマシンであり、ALTOの後継として、ドラド、ドルフィン、デンダリオンといった機種が開発された。

2.2.6 頑強性の付与
深層学習は、膨大なデータから繰り返し情報圧縮された
特徴量を用いて情報を認識することであるが、それが正確であるためには頑強性（ロバスト性）が要件となる。そのためには、実際のデータ以外に意図的に誤差を含むデータを入力し、それでも誤らないようにすることが必要とされる。そのようなプロセスを経て、確立された特徴量が深層
学習システムの基本的概念として形成される[14]。

3.2.2 MITのリスプマシン
他方、MITではハッカーとして知られたグリーンブラッ
トが最初にCONSマシン、次にCADRマシンと呼ばれるリスプマシンを開発した。CADRマシンはその後LMI社とSymbolics社により商品化され、そのアプリケーションとして想定されたエキスパートシステムが第2次のAIブームを創り上げた。MITのリスプマシンは、ハードウエアによるデータ識別を行うタグ・アーキテキチャと、スタック処理の高速化を実現するハードウエア・スタックにより高性能化を実現すると共に、PARCがSmalltalkで実現したオブ
ジェクト指向を、フレーバという名称で実現した。
Smalltalkが単一のクラスからしかクラス継承が出来ないのに対し、フレーバは複数のクラスからの継承が可能な多重継承を実現していた。その結果、MACLispを拡張した
異質の言語仕様として制定され、リスプマシンの言語はZetalispと呼ばれるようになった。

2.2.7 教師あり学習と教師なし学習
教師あり学習は、結果の正誤が明確で直ちに行列パラ
メータにフィードバック可能な学習である。文字認識や画像認識、物体認識などではこの手法が用いられることが多い。それに対して、教師なし学習は、与えられたデータか
ら共通と思われるグループを抽出し、自らカテゴリを抽出し、分類を行いその正誤を再帰的に学習する。そのために入力データを多次元の情報空間における状態点として位置付け、それらをグループ化することによりカテゴリを生成する。カテゴリの区分法としては、最近傍法、ナイーブベ
イズ法、決定木（デシジョンツリー）、SVM（サポートベ
クターマシン）、ニューラルネットワークといった手法が用いられている[15]。

3. 人工知能技術の歴史的進展経緯

3.2.3 日本におけるリスプマシンの開発

3.1 リスプ言語による第1次人工知能ブーム

第5世代コンピュータプロジェクトも、リスプマシンと同様な高級言語マシンであるが、コア言語をPrologとしたことに特徴があった。NTTのELISは、MITのCADRマシンの問題点を吟味して高性能化とLSI化への適合性を目指してリファインされた純日本製のリスプマシンであった[20]。この製品は私の同僚であった日比野靖がスクラッチのLSIからくみ上げた個人的な労作である。その後ハイドロジェンと命名されたオリジナルの日比野マシンのコピー
マシンがソフト開発用に作成された。CPUをLSI化しワー

多くの関係書籍では過去2回の人工知能ブームがあり、共に失敗したが今回は期待が持てるのではないかと書かれている。しかし筆者から見るとそれは表層的な見方である。過去2回のブームを通じて多くの成果が蓄積され、広範な分野における情報処理技術を活性化させたと考えられるからである。最初のブームはメインフレームの大形コン
ピュータ上のTSSシステムで試みられた。その代表は、MITを中心に検討が試みられたプロジェクトMACである[16]。このプロジェクトの目標は、コンピュータユーティ

4具体的なメリット以上の普遍性を有することに注目すべきであろう。各種プログラミング言語を型という概念で対応付けるために有効であり、これは分散オブジェクトシステ
ム、CORBAのIDL型の中核的概念となった。オブジェク
ト指向プログラミングにおけるクラス概念はアプリケー
ション領域における型と考えられる。SGMLやXMLで用いられるDTDは文書型定義と訳されているが、ドキュメ
ントにおける型概念を形成している。その延長である
XMLスキーマやRELAXNGも文書型に含まれる。

クステーション化した製品であるELIS8100シリーズが約
200セット出荷された。ELIS8100シリーズは、同様のCPU規模のSymbolics3600に比べて、インタプリータで数十倍、コンパイラで数倍の処理性能の差があった[21]。
従って、この当時のAI技術を牽引したリスプマシンのアー
キテクチャとハードウエア性能に関しては、日本は米国を凌駕していたのである。
ELISにおける当初のLisp処理系はTAOという名称で、MITのZeatalispにPrologの言語仕様を追加したものであった[22]。これは第五世代コンピュータへの配慮という面があったが、後のLisp系のオントロジ言語であるKQML（Knowledge Query Manipulation Language）やKIF（Knowledge Intercange Format）の論理変数を先取りしたものであったが、プログラミングの概念が難解でデモプログラム以外の具体的なプログラム事例には至らなかった。

3.3.3 エキスパートシステムの失敗
専門家の知識を知識ベースに移行させる専門家はナレッ
ジエンジニアと呼ばれ、一時は非常にもてはやされたが、ナレッジエンジニアの育成がエキスパートシステム開発のネックになった。特に知識ベースの維持管理や機能追加
は、開発した人間でないとほぼ不可能であり、そのような経緯から、第2次の人工知能ブームは事業化に失敗し終焉を遂げた。深層学習は、先に述べた通りバックプロパゲー
ション（誤差逆伝搬法）により、誤りに基づく知識の管理を人間の手から開放し、自動化したことに大きなメリットがあり実践的なビジネスへの可能性を有すると言えるのではあるまいか。

3.2.4 オブジェクト指向技術への貢献
リスプマシンがエキスパートシステム推進のハードウエ
アとして貢献したのは事実であるが、その本質はむしろオ
ブジェクト指向プログラミングの導入にあったと個人的には感じる。CADRマシンのLispの仕様であったZetalisp
は、Lisp Machine Lispとも呼ばれ、MITの大形コンピュータで用いられていたMACLispの仕様に先に述べたフレーバと呼ばれるオブジェクト指向パラダイムを追加した。フレーバは多重継承を実現していたが、事物をモデル化する際には単純継承よりは人間の概念への制約が少ないので便利であると感じるが、維持管理上は煩雑になるために組織的に開発される高品質のプログラムには馴染まない面がある。

4. IoT分野への適用と人材育成
4.1 IoT分野への深層学習技術の適用
4.1.1 Kojimoriにおける思考実験
深層学習は、大量データによる自動学習を通じた弁別機
能を活用する分野に適合する。そのような分野として時代のキーワードとなっているIoTは魅力的な分野と言えるが、実用にはまだ多くの課題が残されていると思われる。
とりあえず、思考実験的に、Kojimori[23]の適用分野である酒造、農業、観光、介護、スポーツなどの分野での適用可能性を考えてみた。例えば、日本酒醸造における麹や酒
母、もろみなどの温度経過と清酒の品質の対応付けから、温度管理の最適指標などが得られる可能性は存在するかもしれない。だがその他の分野においては、深層学習以前の基本データの蓄積が出来ていないと感じる。そのように考えると、深層学習へのかけ声は高いが一般のセンサーデー
タを対象とするビジネス分野への普及にはまだ時間を要すると考えられる。

3.3 Common LispによるLispの標準化とリスプマ
シンの終焉
3.3.1 エキスパートシステム
エキスパートシステムは、一般にIF〜THENルールによるプロダクションシステムとミンスキーのフレームによる知識ベースを用いて専門家の知識を記述して推論するメカ
ニズム を提 供す るア プリ ケー ショ ンで ある。 K E E 、ART、KnowledgeCraftといったエキスパートシェルが商品化され、系統的な概念知識をフレームで定義し、フレームで定義された用語を用いて論理を記述していくと知識ベースが構築されるシステムであった。知識ベースの開発が盛んになると、その互換性や標準化へのニーズが発生する。そのような経緯で誕生したのが Common Lispである。

4.1.2 自動運転分野からの考察
深層学習を活用する自動車の自動運転が話題になっている。自動車に付けられたセンサーやビデオカメラの情報に基づき、膨大なデータが認識され、それに基づき危険や安全性を察知してエンジンやブレーキ、ハンドルをアクチュ
エータが制御すると思われる。公道を安全に走行するためには、膨大な失敗事例を含む経験に基づいて膨大なノード群に接続される深層学習システムのエッジの重みを修正しているであろう。さらにそれを頑強にするために、2.2.6項でのべたような処理も行っているであろう。従ってハードウエアとしての装置よりは、膨大な経験データに基づく
エッジの重みのパラメータ群に価値があると思われる。このパラメータ群は、現状では企業秘密に隠されており、当分公開されることは無さそうである。

3.3.2 Common Lispの普及
Common Lispは、従来使用されていた各種のLisp方言を標準化すべく企画された仕様であるが、大きな特徴は型（タイプ）を定めたことにある。これはCommon Lispを普及させるためには、リスプマシンではない汎用のコンピュータにおける処理系の性能が重視されたことに起因する。要するにCommon Lispを汎用のCPUのマシン語に変換する際のコンパイラの効率を高め、エラーチェックを容易にすることがその背景に存在した。だが型はそのような

5

五世代コンピュータやELISマシンのような日本独自の技術が育っていないのは淋しい限りである。

4.1.3 普及のための課題
深層学習分野の有効性が一般的に認識されれば、この技術が大学や専門学校などで教育され、多くの分野で適用が進むであろう。そのような状況になれば、このパラメータ
群の相互運用性の確保が必要になる。そのためには、深層学習マシンとその重み付けされたパラメータの標準化が必要であろう。なお自動運転が実用化されつつあるが、以上のような背景から企業グループや業界内では何らかの標準化が進展しているものと予想される。

4.1.4 画像認識、音声認識分野の進展
他方、深層学習とは別の要因で進展するドローンやロボット技術の活用に基づくIoT技術の進展にも注目すべきでああろう。ドローンやロボット分野におけるビデオ映像
やデジタルカメラデータに基づく物体認識、画像認識には深層学習が有効に活用可能と思われる。少子高齢化、省資源・省エネルギ、環境問題などのニーズを反映したアプリ
ケーションは期待される分野である。音声認識分野も画像認識に次いで深層学習の活用が期待される。特にスマホにおける認識は、かなり応用が進展しているようなので、今後も進展する可能性は高い。とは言え、これらの分野は特定の企業の私的な技術となっており、一般の技術者や研究者が関与するのは難しそうである。

かつてのエキスパートシステムの経験から類推すると、
深層学習分野のための学習マシン（開発マシン）と実行マ
シンの分離が必要となるであろう。実行マシンの方は、専用チップ化され、重み付けされたパラメータを知識データとしてモジュール化し、より高度な知識を逐次追加するような方式となるであろう。人間が経験を積んで知的になるのと同様なイメージである。

4.2 無くなる職業と残る職業

業界毎の特徴量（概念）パッケージのような中間製品も商品化されるであろう。これはかつての知識ベースにおけるクラスライブラリのようなものである。さらに気になるのは、商品化された際の品質保証やサポートの問題である。エキスパートシステムの際にもこの問題が解決できずにビジネス的に失敗した。当面は先行するグーグルなどの対応を見るしかないであろう。かつて米国勢を脅かした第表1

4.2.1 オックスフォード大学の論文
以上述べてきた深層技術を背景とする人工知能技術の進展で無くなる職業、残る職業が話題になっている。表1
は、オックスフォード大学の論文における無くなる職業と残る職業のリストである[24]。無くなる職業の特徴は、人無くなる職業と残る職業のリストしれない。手縫いの仕立屋やフィルム写真現像は日本ではもはや特殊なニッチ市場しか存在せず、一般的な職業では無くなっていると思われる。不動産、保健、銀行窓口といった業務は、キーボードが普及した欧米と漢字を扱う日本では様相が異なるかもしれない。特に高齢人口が増大する日本社会では、コンピュータリテラシの点で老人や障害者へのサービスは必要であり、不動産、保健、銀行窓口等におけるコンシェルジュ的な職業は必要で存続するであろう。

工知能やロボットが代行可能な業務、陳腐化したアナログ
技術業務、コンピュータの入出力関連業務である。注目したいのは、不動産、保健、銀行窓口といった財務・会計・
資金運用的な分野の業務である。フィンテックといったキーワードが流行るご時勢だけあって、利用者が直接自分の口座をネットワークでアクセスすると予想されるためであろう。それに対して残る職業の特徴は、人間の健康や幸
福な生活の支援業務、多様な不確実な要因に対処する業務が挙げられる。さらに文化や芸術のような価値観に関係する業務も人工知能が代替することは不可能であろう。

4.3 今後の人材育成への課題

4.2.2 欧米と日本との相違

4.3.1 AI分野人材の育成

なお、このデータは欧米人を対象としたアンケート調査に基づくと思われるので、日本の状況とは若干異なるかも6キューブリックの映画の方が有名である。ジェイムズ・
P・ホーガンによる「星を継ぐもの」というSF小説では「シャリアピン」という有能な秘書としての人工知能が登場し、種々の問題解決への情報提供を行うが、コンシェル
ジュとしてのスマホの発展形としての人工知能の進化形態であろう。ジーン・ロッデンベリーの「スタートレック」
は、コンピュータを中心とする科学技術と地球の人間との平和的共存を描いたSFテレビ番組のシリーズであるが、科学技術は平和のために用いられねばならないというジー
ン・ロッデンベリーの思想が背景にある。

以上のように深層学習がもたらす人工知能へのインパク
トは、まだまだ部分的・局所的と考えられる。無くなる職業も、人工知能に代替されるというよりは、コンピュータ
技術の進展と産業構造の変化に伴う職業構造の変化であり、深層学習技術が巨大なインパクトを与えるというセン
セーショナルな問題では無さそうである。とは言え深層学
習向けの専門家の育成は重要な課題である。
深層学習は、従来のAIのようなプログラミング言語のプ
ログラム実装で実現される技術ではない。むしろCNN、
RNN、AutoEncoderのような解析を伴うアルゴリズムに支えられた技術である。特に深層学習に最も寄与すると思われるAutoEncoderは、古典的な情報理論やサイバネ
ティックスに近い考え方であり、その創始者であるシャノンやウィーナのような柔軟な知性を要求されると思われる。シャノンが通信路の帯域圧縮、ウィーナが高射砲の照準の問題の解決からこれらの手法を生み出したように、現場での問題を深層学習の思想に還元して理論化可能な人材を育成すべきであろう。そのような人材が現在の大学や公的な研究機関で育成されるかというとそれは若干心配である。受験秀才よりは現場の強いニーズを認識している技術者で、深層学習への興味と素養を持つ人物の方が適合するように思われる。

今後の深層学習を活用するアプリケーション開発には、個別技術ではなく、人間や社会を背景とする技術観、世界観を持つことが必要と思われる。そのような人材育成のための教育カリキュラムとして、技術と社会との平和共存の重要性を教育・訓練することが重要であろう。

4.3.4 好奇心ある人物の育成
これまで地域コミュニティに貢献する人材として、起業家を検討してきたが、今後のグローバル社会を想定したグ
ローバル人材となることも期待してきた[25]。そのような人材に、さらにAI分野への関心や素養を要求するのは若干無理があるかもしれないと考える。しかし不可能とも言い切れないであろう。

4.3.2 深層学習応用の現場技術者の課題

異文化コミュニケーションや人工知能に関心を持つ人材は、要するに未知の世界への好奇心を抱く素朴な人間であろう。異文化コミュニケーションは文系の素養であり、人工知能は理系の素養であると考えられる。しかし未知への好奇心に満ちあふれた人間であれば、理系や文系の枠など無視して知識を獲得し、行動するであろう。

現在の深層学習の専門書を読めば、深層学習を応用可能
なアプリケーションの開発が出来る訳ではない。むしろそのような詳細な内容を知らなくてもアプリケーションの仕様を記述し、システム開発の旗を振れるようなフィールド
人材の育成方法を考える必要がある。
以前のエキスパートシステムでは、知識ベースを開発した人間でないと維持管理が出来ないことがネックになった。深層学習では、エキスパートシステムにおける知識
ベースの開発に相当する学習は、マシンが自ら行うので維持管理は容易と思われるかもしれないが、頑強性のためのノイズデータの制作や系統的な管理などは新たな稼働となる。さらにそのデータの制作スキルはこれまた高度なものとなる可能性が高い。

グローバルな異文化社会も、深層学習をベースにする人
工知能分野も、このような好奇心に満ちた挑戦的な人材を待ち受けている。このような人材が今後の日本の社会で育成されることを期待したい。

4.3.5 人材育成分野へのAIの活用
日本の企業では企業経営分野へのAIの活用は具体化しているとは思われないが、米国ではかなり活用が進展している。社員教育や社員の行動履歴管理、業務成績管理、人事管理などにAIが活用され始めている模様である[26]。これまで検討してきたマトリックス履歴書[27]の生成や解釈に深層学習を用いるような可能性も存在するのかもしれない。

深層学習を活用するシステムの開発、実装、運用、維持管理といった一連の流れを分担する個別の業務の専門家をいかに育成するかの問題である。現状のITSSやETSSの資格を持った技術者が、深層学習分野で活躍できるとは到底思えない。そのような資格自体が陳腐化する過程の中で、新たな技術者に要求されるスキルが見えてくるであろう。

5. まとめ及び考察

4.3.3 SF指向技術者への期待

5.1 まとめ

深層学習に習熟した現場技術者のような人材の育成は未知の課題であるが、そのような場面に対しても深層学習を再帰的に活用する方式も考えられるのではあるまいか。このあたりの考え方は、仮定の上に仮定を重ねるようなもの
で、空想的・SF小説的なアプローチと言えるかもしれない。だが人工知能の活用といった場面には、現実主義よりは空想的なアプローチの方がイノベーションを生む素地があるように思われる。

以上、1章で背景を述べ、2章で深層学習に関する技術の概要を紹介し、3章で人工知能技術の発展経緯を考察し、4章で人工知能技術が社会に及ぼす影響と、そのような状
況下における人材育成について検討を試みた。
深層学習に関して私は素人に過ぎないが、専門書籍を通じてその内容はある程度把握したと思う。その観点から先ずその本質的なインパクトについて考察した結果を次節で述べる。深層学習による技術の進展が今後の社会に与える影響は大きいであろう。だがその技術が早急に商品化されアーサー・C・クラークの「2001年宇宙の旅」は、人工知能のHALが反乱を起こす物語であるが、スタンリー・

7あった。エキスパートシステムは確かにそのカテゴリであったが、遡るとLispの処理系自体が人間の行動パターンに近い面がある。すなわち、Lispリスナ（トップレベル）
は、Read−Eval−Printループで駆動されているが、これは人間の認識、思考、行動のパターンを模している観がある。さらにLispは命令とデータを同一のデータ形式（S式）で記述可能でチューリングマシンの要件を満たす点が特徴である。ノイマン式コンピュータはバイナリ形式でこの機能を満たすが、文字レベルでチューリングマシンを実現していることがLispの特徴である。命令とデータの関係を人間の思想や行動のレベルで考察すると、行動予定、行動記録を対象として、行動することが可能ということを意味する。従って計画したり反省したりすることは、LispのS式の処理に対応することになる。さらに、Read−Eval−
Printループは基本的にS式を対象に実行されるので、計画や反省を伴う人間の認識、思考、行動のパターンとの類似の深さが明確になる。

て社会的に普及するとは思えない。センセーショナルな書
籍や雑誌の特集記事が散見されるが、首を傾げたくなるものが多い。過去の人工知能ブームにおいても同様であった。
過去に失敗したと言われた人工知能が有益だったのは、人間の知識をコンピュータでモデル化することにより、人間の知的活動自体が解明されてきたことではあるまいか。
人工知能技術の社会への貢献はその方が大きいように個人的には感じている。その問題についても後続の節で考察する。

5.2 深層学習の本質
深層学習の基本アルゴリズムを、CNN、RNN、AutoEncoderに大別して紹介したが、その機能の有効性に本質的に貢献しているのは、AutoEncoderであろう。砂時計型に絞られたノードの情報は、符号化により的確に圧縮された情報であり、将に情報理論における符号化である。多数のデータを学習することにより、膨大なマトリックス群の膨大な係数群が最適化される状況は興味深いが、それがコンピュータハードウエアの進歩に依存している。このことから、ハードウエア性能の向上に対して、人間の思考力の進展の遅さを見せつけられた気がする。

5.3.2 行 動 と し て の L i s p 関 数 と 対 象 と し て のLisp変数Lisp処理系における変数定義、関数定義を通じたアプリ
ケーションの開発は、人間が概念として認識する対象を変数で定義し、実践としての行動を関数で定義する観がある。さらにオブジェクト指向は、クラス定義で概念としての普通名詞、インスタンス定義で個物としての固有名詞を定義し、形容詞や副詞としての属性を定義し、行動や処理としてのメソッドを定義する。これはミンスキーのフレー
ムに近い概念を提供する。

通信技術者の観点からすると、AutoEncoderを用いて通信路を符号化・復号化すれば、状況に応じてダイナミックに最適符号化される通信路を設定することが可能になる。
将に特許になりそうな自己符号化・復号化通信システムのモデルであるが既に出願されているであろう。深層学習の本質は中間レベルのノードにおけるAutoEncoderによる符号化情報を教師情報にして、さらに深層レベルのノードの最適化を行うプロセスにあるようだ[28]。グーグルが猫を認識した事例だと、最初に斜め線のような描画レベルの認識を行い、その次に顔の概念レベルが認識され、最後に猫の顔が認識された模様である。

対向する見方をすると、人間が外界を感覚を通じたパターンとして認識しそれを言語化するのは既存の記憶された概念（ミンスキーのフレーム）に関係付けることである。叙述としての自然言語は、感覚によるパターンの概念
フレームのスロットへの格納プロセスとして機能する面があると思う。さらに、多数のフレームの論理的整合性の確
認も自然言語のなせる業であろう。自問自答による思考プ
ロセスがその例であり、人間のアイデアの源泉は、概念間の整合であろう。ヘーゲルの弁証法はこのプロセスの一例
ではあるまいか。

要するに、混沌の無秩序における冗長性を逐次排除して秩序を探求すればそれが知識になるということである。無秩序を洗練した究極の対象が知識であるという哲学的とも思えるメカニズムであるが、その冗長性の排除過程が本質的に重要と考えられる。ダーウィンの進化論は生物の生存に基づき劣った種を冗長と見なして排除過程を実現した現実的な事例かもしれない。この方式における知識の抽出は、明確なアルゴリズム化は困難で、外界の確率過程が要因になると思われる。

5.3.3 ミ ン ス キ ー の フ レ ー ム モ デ ル を 模 し た
CLOSの処理系
Common LispのオブジェクトシステムであるCLOS（CommonLispObjectSystem）は、汎用オブジェクトモ
デルを採用しているので、Lispの基本関数とオブジェクト
指向のメソッドをシームレスに総称関数として統一的に扱うことができる。従ってCLOSによるプログラムの操作は、前項で述べた人間の自然言語によるコミュニケーショ
ンと類似の構造を保有していると解釈できる。ということから人間が自然言語で定義する世界に対応する世界を、CLOSで定義することは可能であろう。従ってCLOSのクラスが定義する世界は、一種のオントロジと考えることができる。そのオントロジはCommon Lispのデータ型の上に構築される。

5.3 人間の知的活動の解明への貢献
5.3.1 人間の認識・思考・行動を模したLisp処理系
人工知能という用語は、定義が必ずしも定まっていない。チューリングテストの定義が有名であるが、余りにも漠然としている。人工知能逃げ水論というものもある。かつて文字認識は人工知能と言われたことがあったが、実現されてからはそうは見なされなくなった。エキスパートシ
ステムの知識ベースや推論エンジンも、明確なアルゴリズ
ムであり、もはや人工知能の概念ではなくなった。かつて
Lisp言語は人工知能言語と呼ばれたことがあり、高度なLispのアプリケーションは人工知能的と考えられたこともオントロジとしてはXMLによるOWLが標準的な枠組みであるが、プロトタイプを構築するには敷居が高い。むし8

ションによるフィードバックの源であろう。視覚情報や聴覚情報は、パターン化されて快・不快と結びついて管理されるであろう。快・不快は多くの場面を通じて、喜怒哀楽の感情となり、視覚と聴覚が外界の事物を識別して語彙を形成する。さらに外界と自己とのインタラクションを通じて、知・情・意といった精神的な活動源を形成するのであろう。ノーマンの図の、「意識的自覚」、「欲望動機づけ」、「情動」、「注意資源配分」などに対応する機能は、快・不快に基づく精神的な活動と思われる。この分野の解明が今
後の人工知能における未知の重要な領域となると思われる。

ろCLOSで構築する方が容易なので個人的にはCLOSを好んで用いている。CLOSで電子履歴書[29][30]、個人情報管理[31]などを職業大の修士論文や学部の卒業研究で取り組んだが、学生諸君にとっては迷惑な話だったかもしれな
い。最近も日本酒の醸造プロセスをCLOSで記述したが、UMLでクラス図を記述した後のクラス構築のプログラミ
ングは非常に楽であった[32]。
20年以上昔の話しであるが、イタスカ（Itasca）というCommon Lispベースのオブジェクト指向データベース（OODB）をNTTヒューマンインタフェース研究所の在籍時に使ったことがある。これはレナートによるCycプロ
ジェクト[33]の処理系を独立させたOrionをOODBとして製品化したものであったが、CLOSのオブジェクトを永続的に管理すると共に検索用の照会言語を有するCLOSによるオントロジ管理に適合する興味ある製品であった。このような優れた製品が消えてしまったのは非常に残念なことである。

パーセプトロンの識別能力が向上して深層学習のレベルになったことにより、画像認識や物体認識のレベルはかな
り高度になった。その背景として、AutoEncoderにおける情報圧縮の繰り返しが貢献しているとのことであるが、コンピュータにおいてこれが最終的に快・不快のレベルに到達するとは思えない。さらにRNNアルゴリズムの活用に
より音声認識のレベルも向上し、語彙レベルの識別も向上しつつある。しかし物体と語彙との連携、語彙的な関係を通じた世界の認識にまではまだまだ時間がかかりそうである。他方、語彙的な関係による世界の記述はCLOSやOWLによるオントロジの分野である。自然言語処理への深層学習の適用も試みられているが、必ずしも明快な展望とは言えないように感じる[41]。

5.3.4 専門知識のモデル化を実現したエキスパー
トシステム
エキスパートシステムは、Cycのような汎用的な知識システムを目指した第2期の人工知能が、汎用性の困難さから専門分野に目標を切り替えて製品化を試みとして位置付けられる。if〜thenルールによる演繹による前向き推論と仮説検証のための後ろ向き推論のメカニズムは興味深かったが、ルールとしての知識の抽出が困難で、専門家の知識をデシジョンツリーとして書き出し、それをルール化するのが私の周囲のナレッジエンジニアでは一般的であった。
これでは極めて非効率なので、デシジョンツリーのメカニ
ズムをオブジェクト指向の枠組みで構築し、選択プロセス
を再帰的な関数で定義したMGSS（Menu Guided Search
Shell）というエキスパート・シェルを作成したら、実装者には喜ばれた[34]。

5.4 リベラルアーツとしての人工知能技術
以上から、深層学習分野は、情報理論や制御理論のような解析をベースとする技術で、従来のプログラミングによる人工知能とは若干異質の技術と言える。そのためにその活用や、人材育成に関しては新たな発想が必要であろう。
他方、従来の人工知能技術との連携の下で、人間の知的活動に対しての新たなヒントを与えてくれそうである。
従ってモデル化された人間の知性として人工知能技術をリベラルアーツにフィードバックすることも考えられて良いであろう。そのためには、専門的なスキルの教育よりは
素朴な好奇心に基づく基礎科学、解析的な数学、数理哲学
といった分野の習得が期待される。これらは職業訓練教育などよりは、リベラルアーツのカテゴリであろう。高度な専門技術よりは素朴なリベラルアーツの素養の方が深層学習の習熟には適切ではないかと思われる。

人間は種々の問題を解決する際に、個別のルールを組み合わせて工夫し解を出す。そのための様々な手法は具体的な推論システムとして提案された。そのような推論手法としては、計画遂行型推論[35]、診断型ベイズ推論[36]、モ
デルベース推論[37]、エヴィデンシャル推論[38]、非単調
推論[39]など、様々なアルゴリズムが提案された。しかし、それはプロトタイプとしては機能しても実用システムには至らなかった。そのような中にあって定性推論[40]だ
けは、語彙照合レベルの浅い知識と意味的普遍性を有する
深い知識を区別して対処する考え方が興味深かった。この概念は、チョムスキーの言語生成における表層と深層に対応し、その深い知識の定義からエージェント言語におけるオントロジの概念が生まれ、それが今日のOWLとなった。

6. おわりに
深層学習技術を包含する人工知能技術が地域社会に与えるインパクトと、職業変化、さらに人材育成についての検討を試みることを意図したのであるが、文献を調査しかつてのAI技術を反省することを通じて感じたのは、深層学習
を直接活用するよりは、そのような技術を通じて人間の知的活動を改めて学ぶことの重要性である。

5.3.5 人間の脳の機能を模したニューラルネット
ワーク

以前、起業家に要求されるスキルとして、基礎学力、独立心、科学的思考、経済的知識、外国語、執筆力、情報発
信力を提案したが、基礎学力と科学的思考は、人工知能を通じて学び取るようなスキルにも対応する。そのような人材の育成を真剣に考えることが、多くの困難をかかえた今
後の日本の発展のために必要ではないかと思われる。

今回、ニューラルネットワークに関して学び、人間の認
識や記憶の基本メカニズムを知ることができた。認識も記
憶も、パーセプトロンのノードに結合されるエッジの重みパラメータのフィードバックで管理されているということ
は、様々な経験や印象を的確に説明するものである。人間の5感は快や不快をもたらすが、それがバックプロパゲー

9そのような人材は、受験競争の勝者を目指して大学に入学し、安定した生活が保障される一流企業や公務員を目指して就職活動を行うような人間ではないだろう。苦労してアルバイトをしつつ、留学生と付き合って外国語を学び、将来の社会のあり方に興味を持ってサークル活動やボラン
ティア活動を行うような人物ではないかと思われる。

[21]

日比野靖, 渡邊和文, 河井淳; “ELISハードの歴史”, 北陸先
端大ELIS復活祭講演資料, slide 24,（2010.8）[22]

竹内郁雄; “マルチパラダイム言語 TAO”, bit Vol.20,
No.1共立出版, pp.25−31,（ 1988.1）

大野邦夫, Biro Attila, Hajdu Csilla, 広浦雅敏; ”異文化交流
によるM2M・IoT製品Kojimoriの開発と市場開拓”,情報処理学会研究報告,DC98−17（2015.7）[24] 松尾豊; “人工知能は人間を超えるか − ディープラーニン
グの先にあるもの” , 角川書店（2015.3）[25] 大野邦夫，西口美津子， 渡部美紀子；”コミュニティ指向の若手起業家の育成”,画像電子学会第5回VMAワークショッ
プ(2014.11)[26] 大木戸歩; “AI Canges the World − 戦乱のアメリカ、遅れる日本「バックオフィス争奪戦」最新事情 ”, Forbes Japan,
2016年12月号, No.26, pp84−88（2016.11）[23]

今回はIoTについては導入的な内容のみで十分に記述できなかったが、センサーやビデオカメラと深層学習とは相性が良い技術分野である。フィールドにおける現場の生のニーズを、深層学習で情報圧縮し、それを効果的に活用するのが今後のIoT分野の方向性ではないかと思われる。深
層学習のスキルを有する技術者と現場ニーズを把握した
フィールドエンジニアが協力して新たな分野を開拓することを期待したい。

大野邦夫，西口美津子， 渡部美紀子；”コミュニティ指向の若手起業家の育成”,画像電子学会第5回VMAワークショッ
プ(2014.11)[28] 松尾豊; “人工知能は人間を超えるか − ディープラーニン
グの先にあるもの” , 角川書店, pp162−166,（2015.3）[27]

参照情報・文献[1] D.A.ノーマン（富田達彦訳）; “認知心理学入門”, 誠信書房,
p.19, (1984)[29] 大野邦夫，須藤僚；”拡張可能な履歴書管理システムの情報環境に関する研究〜ジョブカード様式を事例とする XMLとLispの比較”, 平成21年度職業能力開発総合大学校紀要（2010.3）[30] 大野邦夫，角山正樹；”拡張可能な履歴書管理システムの実装に関する検討”, 平成22年度職業能力開発総合大学校紀要（2011.3）[31] 大野邦夫，王研；”Common Lispによるパーソナル情報の管理とWeb表示に関する研究”,画像電子学会研究会in鹿児島(2011.3)[32] 大野邦夫，広浦雅敏；”日本酒製造プロセスのモデル化の検討”, 画像電子学会第6回DSGワークショップ(2015.11)[33] 松尾豊; “人工知能は人間を超えるか − ディープラーニン
グの先にあるもの” , 角川書店, pp90−92,（2015.3）[2] 志村正道; “非線形回路理論”, 昭晃堂, pp.99−100, 324−,327(1969)[3] Howerd E. Shrobe; “Symbolic Computing Architectures”,
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10