スマートIoT推進フォーラム
技術戦略検討部会
第５回テストベッド分科会

情報通信研究機構における人工知能技術の研究開発とデータマネジメント- AIデータテストベッドおよびAISのご紹介平成30年9月14日
国立研究開発法人 情報通信研究機構
知能科学融合研究開発推進センター（AIS) 連携研究室
岩爪 道昭

NICTにおけるAI研究拠点
ＩＣＴ分野の基礎的・基盤的な研究開発等

ＡＩ・
脳情報通信研究群

創る

ネットワーク研究群

繋ぐ

電磁波研究群観る

オープンイノベーション推進本部
電磁波研究所

サイバーセキュリティ
研究群
未来 ＩIＣＴ
研究群

拓く

オープンイノベーション推進本部事務局

ソーシャルイノベーションユニット
ワイヤレスネットワーク総合研究センター

戦略的プログラムオフィス

ネットワークシステム研究所

総合テストベッド研究開発推進センター

総務部

ナショナルサイバートレーニングセンター

財務部

ユニバーサルコミュニケーション研究所

知能科学融合研究開発推進センター

経営企画部

耐災害ＩＣＴ研究センター

先進的音声翻訳研究開発推進センター
統合ビッグデータ研究センター

脳情報通信融合研究センター

守る

研究開発成果を最大化するための業務

サイバーセキュリティ研究所

広報部

テラヘルツ研究センター

イノベーション推進部門
グローバル推進部門

未来ＩＣＴ研究所

デプロイメント推進部門2

NICTにおけるAI研究拠点
先進的音声翻訳研究開発推進センター(ASTREC)

脳情報通信融合研究センター（CiNet）

多言語音声翻訳技術の研究開発を目的として、平成26年に開設*。

脳科学を情報通信技術（ICT）の研究に応用することを目的として、平成25年に開設。
脳機能計測技術や、脳活動から脳の処理情報を把握する技術、脳の仕組みを活用したネットワーク制御技術等の研究開発を推進。

データ駆動知能システム研究センター（DIRECT）
インターネット上の大量の情報を自動的に解析し、質問者に有益な回答を提示するデータ解析技術等の研究開発を推進することを目的として、平成28年に開設* 。
* ユニバーサルコミュニケーション研究所（平成12年設立）の研究成果を継承し、社会展開を加速させるために設立。

所在地：京都府相楽郡精華町

所在地：大阪府吹田市（大阪大学内）3

NICTにおけるAI研究開発の取り組み
NICTは知能に関する多様な視点の研究をカバー•••ソーシャルなビッグデータから知能を理解する／作るアプローチ

フォーカス︓知能の社会的側⾯
実施機関︓ASTREC, DIRECT
⾃然⾔語処理(機械翻訳、質問応答）、画像認識、データマイニング、IoT、辞書・知識ベース構築⽅法論• 二つのアプローチは相補的• 将来的には統合して、真に社会に役立つ人工知能、ロボットを目指す•••

脳機能から知能を理解する／作るアプローチ

フォーカス︓知能の⽣物学的側⾯
実施機関︓CiNet
BMI、ニューロフィードバック、リハビリ⽀援技術、脳機能モデル、ロボット制御、バイオマーカ

出⼝・実社会応⽤東京オリンピック、防災減災、各種社会動向の調査・分析、教育、イノベーション⽀援、等々、システムの⼀般公開等多数実施中
実⽤化技術
VoiceTra、WISDOM X、DISAANA

活力のある知識情報
社会の創造

現在:快適空間の創造、医療応⽤、⾼齢者対策、制御技術等々
実⽤化技術
脳に学ぶ機械学習⼿法、映像評価技術等

4事例紹介︓多⾔語⾳声翻訳アプリ VoiceTraNEW
世界初新バージョンをH27.10.22リリース
精度向上

5事例紹介︓多⾔語⾳声翻訳の仕組み
音声認識

多言語翻訳

音声合成

音声を文字に変換

日本語を英語に翻訳

文字に音声に変換

ekiwadoko
desuka

駅はどこですかThe station
where isWhere isthe station• 声を聞き取って文字に変換• 日本語の辞書に合わせて文字を並び替え• コンピュータにある日本語と英語の対訳コーパスから同じ意味の英語を探索• 英語の文法に合わせて自然な英語に並び替え

日本語の音声コーパス
日本語の文字コーパス

日本語と英語の対訳コーパス
英語の文字コーパス• 文字を自然な音声に変換

英語の音声コーパス

サーバ内の処理「駅はどこですか」

翻訳アプリ

音声入力

VoiceTra

音声出力

ネットワーク上のサーバへ、入力された音声を送信

ネットワーク上のサーバから翻訳された音声が戻ってくる「Where is the station?」

6

NICTにおけるAI技術研究開発の基本戦略
賢いAIシステムを作るには、質の⾼いビッグデータが不可⽋︕
分析

WISDOM X

AI基盤技術の開発・検証

DISAANA

高品質なビッグデータ

社会システムへの実装
VoiceTra

収集
レーダーやセンサー
ネットワークによる環境データセンシング（ 1976〜）クローリングによる収集（2006〜 ）nicterによる収集（2006〜 ）リモートセンシングデータ

WebやSNS等のテキストデータ

サイバーアタック
データ

fMRIによる収集(1990〜）

高次脳機能観測データ

7

知能科学融合研究開発推進センター（AIS）の概要〇 知能科学融合研究開発推進センター（AIS）は、NICTが培ってきたデータ等を活用した産学官が利用しやすい形での研究開発環境の整備を含め、知能科学領域におけるオープンイノベーション型の戦略的な研究開発推進拠点として、平成29年度に設置〇 情報通信分野のみならず様々な関係者が保有するデータや知見を集め、様々な分野における利活用の実証に取り組むことでイベーションの創出を促し、持続的な経済成長に貢献することを目指す

8

『最先端AIデータテストベッド』の整備※出典：第3回人工知能戦会議・資料3‐1「総務省における人工知能関連施策の 予算要求の状況について」より抜粋

9

AI-TBが対象とするAI関連データ/資源オリジナルデータのアーカイブは原則対象
外（一部については、生データも利用）

AI‐TBが管理対象とするデータ/資源
AI‐TBが管理対象とするデータ/資源

学習フェーズ生データ（オリジナルデータ）

データ
処理

学習用
データセット（アノテーション）（例：対訳データ）

学習用
プログラム
入力・ソースコード
・機械学習フレームワーク（例：
TensorFlow等）

学習済みモデル
出力・学習済みパラメータ
・推論プログラム

利用（推論）
フェーズ

テスト用
データセット（入力）

学習済モデル
入力

・学習済みパラメータ
・推論プログラム（例：翻訳エンジン）

出力

推定値

照合
評価

テスト用
データセット（正解）

学習用データセットと同形式※経済産業省・「ＡＩ・データの利用に関する契約ガイドライン」AI編第2（AI技術の解説）を参考に作成

10

データ集積に向けた取り組み事例︓翻訳バンク
総務省とNICT※ は、自動翻訳システムの様々な分野への対応や高精度化を進めるため、オール･ジャパン体制で翻訳データを集積する『翻訳バンク』の運用を開始
これにより、社会･経済活動のグローバル化が進む中で我が国の国際競争力の強化に貢献
L県

メリット➀
質の向上
自動翻訳の多分野対応化
高精度化

M都
Q社
R社

B社
A社

N府翻訳データ

翻訳データ

翻訳データ

翻訳データ

通信

交通

Z社

観光

行政
様々な分野の翻訳データを集積

メリット➁
低コスト化
自動翻訳技術の使用料負担の軽減
使用ライセンス料算定時に提供翻訳データを考慮

翻訳バンク『翻訳バンク』のコンセプト
データ集積のエコシステム①質の向上︓ 提供された翻訳データは、他の翻訳データと共に集積され、⾃動翻訳の精度向上に貢献。
②低コスト化︓翻訳データの提供量に応じて⾃動翻訳技術のライセンス料を軽減。
※AISは先進的音声翻訳研究開発推進センター（ASTREC）とともに、『翻訳バンク』を運用

11