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人工知能という希望―AIで予測不能な時代に挑む―

AIで予測不能な時代に挑む
矢野 和男
Yano Kazuoはいえる。

AI への関心の高まり

このお陰で今では，AI に関して年間 500

AI（Artificial Intelligence：人工知能）に回もの講演やプレゼンテーションを行うよ注目が集まっている。国際競争力をも大きうになり，そこで多くの人と出会い，AI

く左右するこの技術に，政府も大型の予算と企業，ビジネス，そして人間との関係にを投じることが報道されている。

ついて対話する機会が得られた。聴衆がAI がビジネスや社会にどんなインパク

1,000 人を超える講演会もあれば，上場会

トを持つのか，全貌はまだ誰にも見えてい社の取締役会もある。相手の多くは製造ない。しかし，未来の片鱗を示す事実が既業・金融・流通・物流・公共などの責任あに起き始めている。それは，商談の場に，る役員級の方であり，分野は全業種に及ぶ。

論文の記述に，投資判断の場に，そしてこのような対話の中で，今は小さな芽だ

ネットのつぶやきに出ている。これらの中が，既に確実に起きていて，将来必ず大きには，今後こうなるということを示す材料

な影響を持つことに気づくことがある。こが実は既に出ている。未来は実は既に起きれをまとめて論じることは読者にも意味がている。

あるのではないかと考えた。本論ではそれ

しかし，これらの全体に触れる機会のあを整理して伝えたいと思う。

る人は案外少ないと思う。ビジネスパーソ
ンには技術とその意味が見えにくいし，AIの技術者には，ビジネスの世界は遠い。

AI への誤解

私には 13 年前に人生の転機があった。

最近，急速な AI への関心の高まりの一それまで 20 年間従事した半導体の研究を方で，私には違和感のある論説や報道が増やめざるをえなくなった。日立が半導体のえている。以下は，AI に関してよく聞く

事業をやめたからだ。個人的には大変残念議論である。

な会社の決定であったが，気を取り直して仲間と一緒に再出発することにした。これ「碁でも機械が人間に勝つようになった。
」

が転機となり，今でい う ビ ッ グ デ ー タ， 「人間と機械（AI）との競争になる。
」

IoT（Internet of Things），さらに AI の研究に世の中より早く着手できた。別にビジョ12

これらはいずれも誤解を与える表現だとンがあったわけではない。ただ，いえるの思う。

は，退路を断たれた人は予想外の力が出る「AlphaGo」という英国で開発された碁ということだ。この事業撤退という会社ののソフトウェアが，欧州チャンピオンを決定ほどありがたかったものはない，と今破ったという論文が，科学雑誌 Nature に2016.04

日立評論掲載された 1）。既に，チェスや将棋では，にそれほどの専門知識は要らないのだ。こコンピュータが人間のプロプレイヤーをの体系的学習アプローチが広がると，業務破っていたが，碁は探索空間が桁違いに広分野ごとの現場ノウハウの価値が相対的にいために，簡単には破られまいと思われて下がることが予想される。

い た。 と こ ろ が 予 想 外 の 短 期 間 で コ ン

その代わり必要なのはデータだ。現場やピュータが勝利をおさめるに至った。この

経営データの価値はますます上がる。そしソフトウェアは，AI 技術として注目されて，データからコンピュータを使って体系（a ）ている深層学習を活用していることか的に学ぶ力がむしろ重要になってくる。

ら，AI がついに人間を破った，と報道さこれを「機械と人間の勝負」と見ると，本質を見誤る。AI という新しい問題解決

れた。
しかし，私は別の見方をしたい。それは，人間が人間と戦ったという見方である。

の方法論により，人間に求められることと我々の生きる方法論が，急速に変わりつつ一方の人間は，自分の経験と学習によっあるのに，それに気づかず，方向違いの議て力を高める従来のアプローチをとった人論と努力がなされることが懸念される。

う道を選んだ人である。

Deep Learningとも呼ばれる。脳の神経回路の仕組み（多層構造のニューラルネッ
トワーク）を取り入れた機械学習の手法。
脳と同様に，正しい答えを出した回路が強化される設計となっており，入力した学習用データからコンピュータがみずから特徴を抽出することによって，未知のパターン，特に画像のパターンに対する判断を可能にする。

Overviewである。すなわち，自らの身体や知力で戦（a）深層学習

今，陸上競技のウサイン・ボルト選手と自動車を比べて，人が自動車に負けた，と他方の人間は，過去のあらゆる棋譜の騒ぐ人はいない。ウェブ検索エンジンの結データからコンピュータを使ってシステマ

果と自分の知識を比べて，検索エンジンに

ティックに学び，さらに，そのコンピュー

負けた，という議論も聞いたことがない

タ同士を何千万局も戦わせて，その棋譜か（実際，検索エンジンは一種の専用 AI であらも体系的に学ぶ方法を選んだ人である。

る）。自動車も検索エンジンも使えばよい

こ の た め に， 過 去 の 大 量 デ ー タ と コ ンだけである。自分で使うことで，実態が分ピュータの圧倒的なデータ処理や記憶能力

かり「機械と人間の勝負」という不自然なをどうすれば活用できるかを体系的に考え捉え方をしなくなるだけである。

た人であり，そのために身体と知力を使った人である。
いずれも人の選択である。従って，人とAI の必要性
この AI という新しい方法論のビジネス人の勝負である。
結果として，後者のアプローチをとった人が有利になってきた。すなわち，未知の活用は急速に進む。なぜなら，生産性に大きなインパクトがあるからだ。

問題に，コンピュータを使った対処法を体系的に構築することに尽力することが効果

20世紀と標準化
ピーター・ドラッカーは「20 世紀の偉を上げたのだ。
この理由は単純だ。コンピュータの性能

業は，製造業における肉体労働の生産性をが向上し，さらに学習源となるデータが整50 倍に上げたことである。続く 21 世紀に備されてきたからである。これは碁に限っ期待される偉業は，知識労働者の生産性た話ではない。ビジネスでも同じことが起を，同じように大幅に引き上げることであきつつある。

る」2）と予測した。ドラッカーは，21 世紀

さらにビジネスに重要な点は，この碁のプログラムの開発者チームの中に，碁がプの労働は，20 世紀の労働とは質的に違うといっているのだ。

ロ級に強い人はいないという事実である。

20 世紀は，工場労働の生産性が飛躍的

従来の業務システムや経営システムの構築に向上した世紀であった。この原動力とでは，対象とする分野の知識が必要だっなったのが，米国の技術者であり経営学者

た。これに対して，上述のコンピュータをでもある，フレデリック・ウインズロー・使った体系的学習のアプローチでは，人間

テイラーの「科学的管理法」である。テイVol.98 No.04 220–221

人工知能という希望―AIで予測不能な時代に挑む―

13ラーは，鉄鋼所においてショベル作業を徹コンピュータが記録し，管理するように底的に研究した。そこでテイラーが行ったなった。その結果，生産性は 50 倍になっのは，仕事をプロセスに分解することであた。これが現在の先進国経済をつくった。

る。そして，それぞれのプロセスをみれば，

しかし今や，先進国ではサービスや知識

無駄な作業やより短時間に改善できる作業労働が，全労働の 7 割以上を占めるようにを発見できる。その結果，あるべきプロセなり，テイラーの方法だけではうまくいか

スを標準化し徹底する。これにより，一見，なくなった。これは，サービスや知識労働

ベテランにしかできないように思えた仕事

では，業務や環境の変化が大きいからであも，経験の浅い人でもある程度の品質で行る。需要や価格の変動に加え，人の好み，うことが可能になる。

人の多様性，場所や地域固有の特徴など，

このテイラーの科学的管理法は 20 世紀

一律な硬直的な方法論では対応できないこに幅広い業務に展開されていった。あらゆとが多い。テイラー流の硬直的な業務プロる業務やサービスにおいて，業務をプロセ

セスでは現実に合わない。業務プロセスをスに分解して標準化し，無駄を省くことが定義すること自体が困難である。業務の生行われてきた。

産性を定義することも，計測することも困20 世紀の後半には，これをさらに徹底難な場合が多い。

する手段として，コンピュータが活用された。コンピュータは，プログラムを書けば，コンピュータの導入効果

手順通りに大量のデータを処理し，出力す

これは同時に，上述のコンピュータの導ることができた。まずは，経理処理で活用

入による生産性効果についても，このままされ，さらにこれが，企業のあらゆる活動

では効果が限られることを意味する。従来に拡大し，受注，調達，製造，在庫，出荷，のコンピュータは，状況が変わっても，学人事などのあらゆる業務プロセスの把握と習したり成長したりはしない。その意味

自動化にコンピュータが活用されるようにで，従来のコンピュータシステムは，ハーなった。ここでもテイラーの考え方に沿っドコード化システムといえる。プログラムて，業務をプロセスに分解し，かつ標準化を直接書いているからだ。

し，その標準プロセスごとの状態や動きをこのテイラーの考えに沿って，ベストプ
ラクティスを共有し，能力を高めた人を「ヒューマン 2.0」と呼ぶと，その特徴は「標準化した人（Standardized Worker）」である。

Human 1.0
専門化した人

Human 2.0
標準化した人

Human 3.0
増幅化した人Specialized Worker

Standardized Worker

Amplified Worker

これに対し，それ以前の，分業によって専門性を高めた形態を「ヒューマン 1.0」と

ヒューマン
パワーの
進化

呼 ぶ と， そ の 特 徴 は「専 門 化 し た 人This Work（Specialized Worker）」である（図 1 参照）。
現在の企業情報システムは，この第二世

マシン
パワーの
進化

代（ヒューマン 2.0）の仕事を支援する仕組

フレデリック・W・テイラー（1856-1915）

アダム・スミス（1723-1790）

第一世代

第二世代

第三世代

エネルギー変換する機械

計算する機械

学習する機械

1769〜

1940〜

入力

燃料（石炭）

前提

プログラム（処理手順）

前提

2010〜

投資対効果が限界に近づいている。それが問題・目的

ここで提唱する，第三世代のマシン／情報This Work
出力

動力→電力

170年

データ

70年

みとして発展してきた。しかし，そろそろ判断・最適化

システムが登場する背景にある。
例えば，看護師やデパートの販売員の生産性はマニュアルだけでは向上できない。
看護師は患者を診るという本来の業務に加

図1│ヒューマンパワー（人間力）とマシンパワー（機械力）の進化による生産性向上
分業によって道具をつくり専門を深めた人間（第一世代）は，優れた人のノウハウを共有し学び（第二世代），
時空を越えてあらゆる現実に直接自律的に学ぶことで自分の能力を増幅する（第三世代）。

14

2016.04

日立評論

え，書類を書き，関係者との打ち合わせや調整をしなければいけない。販売員の場合

も，顧客に商品を勧め，関心を持ってもら「学習する AI 化システム」が，人には到底うという本来の業務に加え，書類を書き，見きれない大量のデータから継続的に人が在庫を調べ，配送状況に気を配ることを求学ぶことを支援する。これにより，人の経められる。常に変動する多様な状況の中験だけでは不可能な，的確な判断を行うこで，これらの優先度や時間配分を判断するとができる。しかも，従来の業務マニュア

ことはマニュアル化できず，看護師や販売

ルでは記述しきれないような柔軟な判断を員本人が判断するしかない。

行うことができ，ビジネスの状況（商流やこれらのサービスやナレッジワークにお需給の状況他）が変わっても，変化に適応いて，重要なのは，仕事の目的やゴールをできる。これまで人が，一度うまくいった

設定することである。これをここでは「アやり方を，状況が変わっても続けてしまい

ウトカム」と呼ぶ。目的を決めてこそ，多がちだったのとは対照的だ。
従来，業務の標準化やマニュアル化が，判断が可能になる。従来の情報システム

業務効率を高めるための「あるべき姿」では，この柔軟性の要求に応えられない。むあるという考え方が定着し，顧客や従業員

しろ，逆に業務を画一化する傾向がある。

が，決められたマニュアルや機械に合わせOverview

様で変動する状況において，柔軟で的確なてきた。しかし，業務プロセスを標準化し，新たな人間像

これをコンピュータで徹底してきたのは，この状況を変えるのが，AI を活用した

変化や多様な状況に対応すべき多くのサー

新たな方法論である。現在，情報システム

ビス業務では実はうまくいかなかった。いには大量のデータが日々たまっている。こやむしろ，妨げとなる懸念すらあった。その大量のデータには，社会やビジネスの変して，これが従来の情報システム事業の成化が投影されている。これを活用し，状況長を妨げていた。

に合わせコンピュータが自ら動作のロジッ

この第三世代の仕事では，機械やプロセ

クを変えることが可能になり始めている。

スに人間が合わせるのではなく，機械やコすなわち AI はデータから学習し，判断すンピュータが人間に合わせる。環境変化のるのである。

中で，自律して判断し結果に責任を負うそ

これをさらに後押しするのが，データ収れぞれの人を支援する。

集手段の発展である。センサー，ウエアラ
ブルデバイス，ロボット，ドローンなど，
技術は日進月歩である。これとデータから

AI とは予測不能な時代を生きぬく方法

自律的に学習する AI を組み合わせること

この AI の登場は，単なる便利なツール

で，変化に柔軟に対応できるシステム（この導入以上の変化になる。我々の問題解決

れを「AI 化システム」と呼ぶ。
）が実現での方法や生き方を変えることになるのだ。
未来は無尽蔵な新たな可能性でもある一きる。
今，登場した「AI 化システム」は，この方で，存在を脅かす脅威でもある。
ドラッカーは未来に関して以下の洞察を人間の学習能力を強力に補完し，増幅する可能性がある。これにより，生産性の向上

残している 2）。

が期待される。これを第三世代，「ヒューマン 3.0」と呼ぶ。その特徴は人間の能力「われわれは未来についてふたつのことの「増幅化」であり，すなわち「増幅化ししか知らない。

た 人（Amplified Worker）」で あ る（図 1 参

ひとつは，未来は知り得ない，もうひと照）。 ヒ ュ ー マ ン 2.0 で の「標 準 化」に，つは，未来は今日存在するものとも，今ERP（Enterprise Resource Planning）のよう日予測するものとも違う。

なコンピュータシステムが活用されたのと（中略）未来を築くためにまず初めにな同様に，第三世代，ヒューマン 3.0 では，すべきは，明日何をなすべきかを決める

Vol.98 No.04 222–223

人工知能という希望―AIで予測不能な時代に挑む―

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ことでなく，明日を創るために今日何をなすべきかを決めることである。」

こ の 約 2000 年 以 上 前 に 書 か れ た 古 典『易』には，未知の状況においても，わず
かな兆しを捉えれば，それに応じた体系的（b）四書五経
儒教の教典として特に重視される9種の書物。四書は「論語」
「大学」
「中庸」
「孟子」
，
五経は
「易経
（易）
「
」書経」
「詩経」
「礼記」
「春
秋」を言う。儒教は孔子を祖とする思想，
信仰などの総称。

我々が行動できるのは今この時しかなな処し方があることを説く。その範囲は，い。過去を変えることも，未来を変えるこ

国の政策から人生の判断に至る。
『易』は，とも直接はできない。現在の行動が未来に

英語名で “The Book of Changes”。64 個の影響を与えるだけだ。

パターンで未知の変化を体系的に分類し，しかし，この「過去」と「未来」の出会

その処し方を綴る。儒教では四書五経（b）

う「今」をどう見るかについては，2 つのの筆頭に挙げられることから，学問の中心

異なる視点が存在する。

に未知への対応方法が位置づけられていた

1 つは，「今」は過去の確立された知識やことが分かる。既存の確立した制度や情報

事実の上にあるという見方である。従っ

を知ることよりもむしろ，この予測不可能て，既に確立された知識（学問や科学やノな状況への体系的な対応論に重きが置かれウハウ）を学び，それを今活用することをていたのである。

大事にする。過去の知識にないことは，そ

具体的には，「咸」，「臨」，「蹇」はいずれの都度状況を見た対応しかないと考えるこも 64 個のパターンの一つを指す言葉であとになる。

り，その当時の学問を修めた知識人にとっもう 1 つは，「今」は予測不能な「未来と向き合う最前線」
であるという見方である。

「咸」は言葉を超えて世界や宇宙と響きこれに対処するため，仮に予測不能であっ合うことを指す。
『易』では二進法，6 ビッても，多様な状況変化に体系的に処する方トの体系で変化の状況をパターン分類し，法をあらかじめ準備することはできるはず

陰と陽という 2 状態の組み合わせで変化をだ。そこに注力するのがこの立場である。

表現する。陰＝0，陽＝1 と二進法表現にす

20 世紀は，幅広い分野で科学的発見がると，咸のコードは "001 110" である。
「臨」

行われ，その工学的応用が広がった時代では可能性を見つけたら迷わず全身全霊で跳あった。この中で，学ぶのが追いつかない

躍すること（コード＝"110 000"）。従って，ほどの速度で知識が生まれ，前者のアプ「咸臨」とは，「言葉を超えて，世界と響きローチが強調された時代だった。我々の中合うべき状況にある。これにより，新たなには，前者の視点が深く染みこんでいる。

可能性を見いだしたら，全身全霊で跳躍す

AI という新しい方法論は，実は，後者ることができる」という意味になる。まさに視点を移し，さらに前者と後者を融合すに幕末から明治の新たな変化の時代に向かる転機になる。

う態度を，『易』のパターン言語を使って，このどちらが強調されるかは，時代に船名にしていたのである。

よって変化してきた。歴史的には，後者の一方，陸奥が使った「蹇」は八方塞がり「予測不能な未来に体系的に処する」ことでも，人に協力を仰ぎ一歩ずつ前進するこが，今より大事にされていた時代が過去にと（コード＝"001 101"）。蹇蹇とはこれをもあった。

重ねたもので，「八方塞がりの中でも，人その一つが江戸時代である。例として勝に協力を仰ぎ，一歩ずつ前進する。これに海舟と陸奥宗光を取り上げよう。いずれもより，さらに八方塞がりの状況になろうと

幕末から明治にかけて歴史を動かした人物

も，さらに人に協力を仰ぎ，一歩ずつ前進であるが，意外な共通点がある。勝が渡米することができる」という意味である。こした船は「咸臨丸」。陸奥の主著は「蹇蹇のように，二つのパターンを続けること録」。いずれも実は，東洋最古の古典『易』

で，64×64＝4,096 個という多数の変化をに定義された「変化のパターン」を船名や表現できる。

書名にしているのだ。

16ては常識だった。

2016.04

江戸・明治の知識人にとって「学問を修日立評論める」というのは，「未知の状況に正しい必要で現実的ではないことが多い。

態度で向き合える人になる」ということ

そこで事前分類に頼ることなく，過去かだった。その正統かつ最高の教科書が『易』

ら現在までの大量のデータを読み込み，コだったのだ。

ンピュータの圧倒的なデータ処理能力を

実は，あらかじめ体系的に規定した選択使って，過去の事例から的確な対処方法を肢（オプション）の中から，状況（データ）導き出すのが AI を使った新しい方法論とに基づいて，行動を選択するという『易』いうことになる。

の方法論は，今日，AI が行っていること

この新しい方法論は，予測不能な未知のに他ならない。後ほどより詳しく紹介する。

状況に対し，汎用性を持つことが必要であ

本や学校で習ったことを理解する今の学る。逆にいうと，AI の発展は，どこまで問とはまったく意味が違ったのである。上AI が汎用性を持つかにかかっている。

述の江戸時代に教育された世代に続く世代あたりから，明治や戦後の追いつき追い越せの時代になり，既にある情報を取り入れ

AI は段階的に発達するのである。

Overview

この未知の変化への対処には，以下の 5

ることが学問という認識が急速に広がったつの要素が必要になるが，これをどこまで

今，人工知能という新たな方法論によって，既存の知識を活用することよりも，予汎用化するかによって，人工知能としての汎用性が決まる。

測不能な変化へ体系的に対応することが再予測不能な状況に体系的に対処する 5 つ度クローズアップされる波が来ている。

の要素は以下のとおりである（表 1 参照）。

そして，ドラッカーの指摘するように，予測不能な未来に的確に向き合うことこそ（F0）［アウトカム：目的］「何をめざす「経営」の本質であり，AI で企業経営が変のか」のアウトカムを決める。
（F1）［スコープ：範囲］「どこまでを考わるということだ。

慮すべきか」のスコープを決める。
（F2）［オプション：選択肢］「どんな行AI に求められる汎用性動が実行しうるか」の複数のオプション群をつくる。

具体的に，どうすれば予測不能な状況に体系的に処することができるか。そこにコ（F3）［判断基準］「何を基準に行動を選択するか」の評価関数を決める。

ンピュータの能力がどう生きるのか。
まず明らかなのは，その方法論には汎用（F4）［判断・最適化］ 評価関数に基づ性が求められることである。予測不能な状

きオプションから行動を選択する。

況には，当て推量の対処法を準備しておい行動の結果を基に（F1）
（F2）
（F3）
（F4）

ても役に立たないからだ。

を見直す。

これまで行われてきたのが「分類」であこの 5 つの要素を持ったプログラムを特る。状況を分類し，分類ごとに対処法を事前に検討しておくことで，事態が起きたときには的確に対処することを期待するわけである。しかし，これは問題が簡単な場合

表1│予測不能な状況に体系的に対処する5つの要素
状況が想定できない予測不能な問題に汎用的に適用できることが求められる。

にはうまくいくが，複雑な現実ではうまく（F0）目的いかない。分類を的確に行おうとすると，

問い決めるべきこと

何をめざすのか。

アウトカム（KPI）（F1）範囲どこまで考慮するか。

入力データ（スコープ）

膨大な数の分類が必要になる。さらにあら（F2）選択肢

どんな行動が実行しうるか。

オプション（群）ゆる状況を，事前に想定することは原理的（F3）判断基準

何を基準に行動を選択するか。

評価関数

どの行動をするか（判断）
。

アクション

（F4）判断・最適化に不可能なので，この分類と対処法の更新が必ず必要になる。それには多大な労力が行動の結果に基づき（F1〜4）を見直す。
注：略語説明 KPI（Key Performance Indicator）

Vol.98 No.04 224–225

人工知能という希望―AIで予測不能な時代に挑む―

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定の問題に向け開発するのには困難はな

企業情報システムや設備システムのほとんい。難しいのは，状況が想定できない予測

どはこのレベル 0 に相当する。

不能な問題に汎用的に適用できるようにすることである。
（c）機械学習
人工知能技術・手法の1つで，過去のデー
タから反復的に学習し，そこから有用なパターンを抽出すること。その結果を新
たなデータに適用することにより，将来を予測することが可能になる。

（d）重回帰複数の変数（説明変数）で，1つの変数（目的変数）を予測する分析手法。例えば，目的変数に特定の店における顧客の購入額，説明変数に顧客の年収，年齢，性別，家族構成を用いた場合，顧客の年収だけから購入額を予測するのが単回帰分析，顧客の年収，年齢，性別，家族構成という複数の変数から購入額を予測するのが重回帰分析である。

（e）決定木
意思決定ツリー，デシジョンツリーとも呼ばれ，樹木構造のモデルを使って目標到達に向けた要因を分析し，意思決定を助ける手法。機械学習の分野では，説明変数と目的変数を樹木構造として表現した予測モデルとして用いられる。データマ
イニングの代表的な手法として知られる。

（f）協調フィルタリング
過去の行動履歴が似ているならば嗜好も似ているという仮説に立ち，多くのユーザーの行動履歴と嗜好情報の関係性をデータベース化し，特定ユーザーの行動
履歴から嗜好を推論する手法。

レベル 1 は，人が指定したパラメータを，目的に合わせ，データに基づき自動で汎用性を持たせるのは，より上位（F1）

変更するシステムである。
「機械学習（c）」になるほど難しいが，一方で，実現されれを用いたシステムの多くはこのレベル 1 にば，より上位の方が幅広い状況に汎用的な相当する。この最も簡単な場合が，最小二対応が可能になる。

乗法で実績データ（散布図）にフィットす

アウトカムとは，結果の良し悪しを測るるような近似モデルのパラメータ（切片と物差しとなる指標である。ビジネスでは傾き）を決定する技術であり，「重回帰（d）」

KPI（Key Performance Indicator）とも呼ばと呼ばれる。機械学習としては，重回帰をれる。これを決めるのは，人間の重要な判よ り 複 雑 に し た，SVM（Support Vector

断である。これは原理的に人間が決めるこ

Machine）， 決 定 木（e）， 深 層 学 習（Deepとになろう。

Learning）8），協調フ ィ ルタリング（f）など

最近，AGI（Artificial General Intelligence：が知られている。しかし本質的には，重回人工汎用知能）に関する議論や研究が盛ん

帰のパラメータを増やしてより複雑なモデになっている。AGI の定義はまだ明確では

ルにして精度を向上したものである。これ

ないが，人間のような汎用性を持つ人工知

らの機械学習のアルゴリズムは，既によく能を指す場合が多い。AGI が実現されると知られており，オープンソースのライブラ

シンギュラリティ（特異点）が到来するとリなども R 言語などで提供されている。

4）〜 7）。汎用

このレベル 1 のシステムは，必然的に用性を追求すること自体は，上述の意味で途に特化した専用 AI となる。代表的には，

AI のあるべき姿である。しかし，AGI か

流通分野での顧客へのリコメンドの生成や否かの二分法の議論は望ましくないと私は写真画像からの顔判定システムなどがあ考えている。

る。クイズに回答するシステム 9）やウェブいう議論が盛んに行われている

むしろ二分法は避けて，AI の汎用性はの画像から人の顔を判定する技術 10）が発段階的に拡大すると捉えるべきだ。ここで表されているが，いずれもこのレベル 1 の

上述の 5 つの要素が役立つ。人工知能の発人工知能であり，専用 AI である。

展段階を，私は，汎用性によって 4 つのレベルに分類した（表 2 参照）。

しかし，レベル 1 のシステムでは，アルゴリズムに入力すべきデータ（特徴量）を

レベル 0 は，データからの学習を伴わな人間の仮説に基づき設計し，プログラムとい従来の機械的なシステムであり，AI でして実装する必要があり，アルゴリズムのはない。プログラムは人手による固定ロ周りに問題ごとのプログラム開発が必要でジックで実装されている。現状動いているある。従って，適用する問題ごとに，分析や開発コストがかかる。また人の想定した特徴量に対応する仮説を超える汎用性がな

表2│人工知能のレベル分類
汎用性によって，人工知能をレベル1からレベル4に分類した。レベル0は，人工知能ではない従来の機械的なシステムを指す。
レベル

分類

4
3
2

汎用AI

例＊

特徴（アウトカムは所与）

これを超える汎用性を実現するのが，レベル 2 の人工知能である。レベル 2 は，大

スコープ
（範囲）

データからの学習により，スコープとオプショ 企業戦略／都市設計／
ンを決定し判断する。
幸福施策

オプション
（選択肢）

所与のスコープの下で，データからの学習によ 薬／材料の発見プログ
り，オプションを決定し判断する。
ラムの生成の与えたオプションから最適な選択を行

ジャッジ
（判断）

所与のスコープ・オプションの下で，データか 工場／倉庫／営業の最らの学習により，判断する。
適化う。ここで，どこまでのデータを考慮する
かのスコープとアウトカムは人が与える

1

専用AI

指定されたパラメータを，データからの学習に
リコメンド，質問応答
基づき，変更する。

0

非AI

すべて人手による固定ロジック

従来の業務システム＊レベル3/4の例は筆者の予測

18

いため，人の発想を超える結果は出にくい。

2016.04

日立評論

量のデータから判断基準を自動生成し，人（図 2 参照）。
レベル 1 との大きな違いは，判断のため

の評価関数の形も，その中のパラメータ
も，データに基づき自動で決める点であモニタリングる。このため，レベル 2 では，対象に関す制御る仮説を，人があらかじめ設定する必要がデータから学習し，状況に合わせ自ら成長しつつ結果を出す。

なくなる。これにより，人が思いもつかな
かった解決策を見いだすことが可能である。

既存システム

もう一つの違いは，レベル 2 では AI とIT・設備

Hitachi AI
Technology/H

システム

人工知能

AI 以外のシステム（設備や IT）が明確に分。
離されることである（図 2 参照）
レベル 2 では，AI が汎用化するため，こ

（目的）
と入出力は
・特徴１ アウトカム
人間が定義する。
・特徴２ ドメインや問題特有のロジックは入力不要である。
・特徴３ 既存システムに追加することで動作できる。

の分離が可能になる。これにより適用コス

図2│汎用AI（レベル2以上）の特徴

トが大幅に下がる。レベル 1 の段階では，

アウトカムと入出力（問題のスコープなどに対応）を人間が設定することで，アウトカムを高める
条件の発見や制御をデータに基づき行う。問題特有のロジックなどは入力不要である。汎用AIでは，
AIとAI以外のシステムとが分離される。

学習アルゴリズムがシステム中に固定的に埋め込まれていて，どこまでが AI かを明力する。この後，従業員は，これに従ってごとにプログラムの開発・保守に大きなコ作業を行うが，実際には人は作業中にさまストがかかる。このコストを上回る利益

ざまな試行錯誤を行っている。その結果，（アウトカム）が得られるケースは案外限

作業時間が減ることもあれば，増えることられる。

もある。この結果も AI への入力データに

2015 年 に 日 立 が 発 表 し た Hitachi AI

なり，翌日のスケジューリングは，これもTechnology/H（以 下，H と 記 す。）は， レ

考慮したものになる。このように，既存のベル 2 の汎用 AI である。我々が知る限り，システムに汎用 AI をアドオンすることで，レベル 2 の汎用 AI を初めて実用化したも

AI と人間が日々協力し，学習する仕組みのになる。H は 100 万個を超える大量の仮を つ く る こ と が で き る。 こ の 倉 庫 で は，説を自動で生成し，これから重要な要因を8％の生産性向上効果が確認されている。

選び出し，どのような条件が成り立つとき

これ以外にも，店舗では 15％の売り上にアウトカムが高まるかを定量的に明らかげ向上効果を，コールセンターでは 27％にする。この技術を「跳躍学習」と呼ぶ。

の受注率向上効果を確認している。また，

汎用 AI は，既存システムにアドオンし，本特集に紹介するように，金融，鉄道，工アウトカムと入出力を指定することによっ場，水プラントなどでの適用が進み，既にて，学習し，成長するシステムに変えるこ

7 分 野 24 案 件 へ の 適 用 が 始 ま っ て い るとができる。

。
（図 3 参照）

実際に，物流倉庫では WMS（Warehouse

Overview

確に分けられない。従って，適用する問題

重要なのは同じ H という AI ソフトウェ

Management System：倉庫管理システム）に 汎 用 AI を ア ド オ ン す る こ と に よ り，
流通

日々倉庫作業が最適化されている。この場

物流

海淡プラントコールセンター合のアウトカムは総作業時間の最小化である。具体的には，毎日夜間に WMS から人工知能に最近のデータが転送されると，Hはどうすれば総作業時間が短くなるかを表

従業員の最適な時間 作業や監督の最適化
条件を発見の使い方を発見す条件式（評価関数）をデータから見いだ

顧客単価

す。翌朝，何千個という出荷指示がそろう

15%向上

生産性
8%向上

高効率な運転法を発見

生産性を上げる
声かけの発見運転コスト

受注率

3.6%低減（見込み） 27%向上と，H はどの出荷指示を先に行うかという
スケジューリングを自動的に行い，その結果をピックリスト（作業指示表）として出

図3│汎用AIであるHの適用実績
金融，流通，物流，プラント，交通，製造などの7分野24案件に適用し，同一の人工知能ソフトウェ
アで，汎用的にアクションや改善知見を導出している。

Vol.98 No.04 226–227

人工知能という希望―AIで予測不能な時代に挑む―

19

アが，分野や問題ごとにカスタマイズする
ことなしに，汎用的に適用されている点である。これにより，AI の適用範囲は一気

汎用 AI 誕生のインパクトレベル 2 以上の汎用性を持った人工知能
をここでは「汎用 AI」と呼び，レベル 1 はに広がっている。
このように汎用性を高めたレベル 2 の人「専用 AI」と呼ぶ。既にレベル 2 の人工知工知能ではあるが，あくまでも人が与えた能は，一人の人間では到底カバーできない

オプションの中から最適な選択ができるも幅広い分野の問題に適用されている。読みのである。実は，これでもかなり複雑な制込んでいるデータ量とそこから抽出した知御を行うことができる。例えば物流倉庫の識の量も，人間をはるかに超える。しかし

例では，何千件にもわたる出荷指示のどれ最初に述べたように，これは機械が人間をを先に作業するかという判断を人工知能が超えたのではなく，人間の能力がここまで行っている。1,000 件の出荷指示のどれを向上したと捉えるべきだ。

先に作業するかという候補のオプションの

この汎用 AI の威力を目に見えるように組み合わせは約 1,000 の階乗個あり，ほぼするため，LEGO ※ 1）のブロックでブラン

無限に近い。これを的確に判断することがコに乗るロボットをつくり，これに汎用できる。

AI である H を接続した。アウトカムは，

しかし，より創造的な答えを出すには，ブランコの振れ幅の最大化とし，コント

汎用化をもう一歩進める必要がある。それローラを介して，動きのデータを AI に入がレベル 3 の人工知能である。レベル 3 で力するとともに，AI が膝の動きを制御では，次のアクションの選択肢もデータからきるようにした。約 5 分で，事前知識を使人工知能が生み出す。これができると，例

うことなしに，見事にブランコに乗れるよ

えば，新しい材料や薬を生み出したり，事うになった。

例だけからソフトウェアを自動で生成した

このように，既存のシステムに汎用 AIりできる。これがレベル 2 よりも質的に難をアドオンし，そのアウトカムとそれに影しいのは，これらを生み出す「手続き」や響を与える可能性のあるデータを接続する「順序」を創造する必要があるからだ。こだけで，システムを学習・適応・成長する

こで手続きというのは，レベル 2 にはな

システムに変えることができる。

かった途中結果に基づく条件分岐や繰り返

この汎用 AI ベースのシステムは，24 時

しなどを複雑に組み合わせたものである。

間，365 日学習し続ける。しかも，その学その分，探索空間が劇的に広くなり，事例習速度が速い。ブランコに乗れるようになのデータから学習するのが難しくなるのでるのに 5 分しかかからないのは驚きであある。

る。これは同時に，需給や価格，人，場所，

このレベル 3 までは，人間がスコープを時期による変化に適応できることを示して決め，どんなデータを入力するかを決めている。人のように指示される必要もなく，いた。さらに高度化したレベル 4 では，どけなげに適応し続ける。しかも，この汎用のデータを入力するか（これを「スコープ」

AI である H は，判断の根拠を提示する。

と呼ぶ。
）をも AI が決める。これができれ

従来の専用 AI（レベル 1 の AI）では，問ば，AI の入力を AI が決めることで，AI を題ごとにプログラムをつくり込むことが必

複雑に組み合わせてより高度な汎用性を実要だった。例えば店舗では商品リコメンド

現することも可能になる。

用に専用ソフトウェアを開発する必要がこのレベル 4 まで高度化すれば，グローあった。汎用 AI では，同じ H というソフ

バル化による予測不能な環境変動の中でトウェアのコンフィギュレーションを変えの，持続的な国や企業の成長戦略を導き，るだけでプログラム開発を伴わずに，商品

人を幸福に導くために必要なアクションを創造することも可能になろう。

20

2016.04

日立評論※1）LEGOは，LEGO Groupの商標である。

リコメンドも最適な商品発注も品ぞろえの

トフォンの普及とともに，真に汎用的な端最適化も可能になる。

末になってその価値も大きくなった。そのこの汎用 AI の出現は，約 80 年前にコン後の経済規模は，汎用化される前をはるかにしのぐ。

ピュータが生まれたのと同じような大きな同様にして，人工知能についても，専用

インパクトを生むと期待される。
人工知能が脚光を浴びたのは 2 年ほど前

AI から汎用 AI への流れが来ることを予測からだ。しかし，実際には，この 15 年ほし，我々は世の中より早いタイミングで汎どの間に，我々の生活には AI が知らない

用 AI の開発に着手した。それが今，生きうちに活用されてきた。例えば，e コマー。
ているのだ（図 4 参照）

スサイトで商品のリコメンドを受け，ウェブを検索するとき，我々は知らず知らずのAI とは広大な情報空間の探索

うちに AI 技術を使っている。どちらの場

AI技術の本質

合も背後には AI 技術が使われているから

このような人工知能を可能にしている技

専用 AI である。リコメンドエンジンで，術の本質は何か。実は，これをコンピュー

検索はできないし，逆もしかりだ。

タの基本概念をつくった数学者のアラン・

しかし，このような汎用技術（米国の経チューリングが 1950 年に既に論じている

済学者であるエリック・ブリニョルフソン

（『計算機械と知性』）12）。ここで，チューによれば「General Purpose Technology」とリングは「学習する機械の目標は，試行錯

11）

呼ぶ。
） は，最初，特定用途で実績をつ誤によってのみ達成できる」と述べている。

くった後で，汎用化されるときが来る。こコンピュータによる試行錯誤こそが「知能」

れが大変重要な節目である。なぜなら，汎の本質である。これをより詳しく紹介し用化によって，用途が一気に広がり，同時よう。

AI は，前述のどのレベルでも，大量のにコストも下がるからだ。
この例として，携帯電話を考えてみよ

事例のデータからアウトカムを高めるモデう。携帯電話は，当初自動車電話からス

ルをつくる。しかし，その本質は，広大なタートしたが，離れた人同士がいつでも通情報の空間の中で，アウトカムを最大化す話するためのものだった。ところがスマーる条件を試行錯誤で見つけることである。

汎用（1）
ビッグデータの蓄積
コンピュータの高性能化（2）（3）統計数理技術の発展

エキスパート
システム

1970

1980

汎用AI
（日立）

転換

第五世代
コンピュータ1960

Overview

だ。ただ，このいずれも用途が特化された

1990

2000

2010
クイズ回答

用途特化

ICOT設立ダートマス会議

チェス

ウィノグラード（ 87）

パターン認識

用途特化型
で開花

リコメンド

転換

機械計画

Web検索

（1）教示ルール更新の壁（2）論理演算頼みの限界

協調フィルタベイズ推論

MC／粒子フィルタ
深層学習

基盤技術
の蓄積

注：略語説明 ICOT（Institute for New Generation Computer Technology），MC（Monte Carlo）

図4│専用AIから汎用AIへの転換
用途に特化して発展してきたAI技術（専用AI）が，汎用化に転じた。

Vol.98 No.04 228–229

人工知能という希望―AIで予測不能な時代に挑む―

21

なんだ，それだけかと思われるかもしれ

ぽの入れ物ではない」ということだ。それない。実は，大量のデータがあることとコどころか「探している金鉱（アウトカム）
は，

ンピュータの速度向上により，問題のボト

極端に偏ったところにある」のだ。これにルネックは情報空間での探索問題に収束しより広大な空間をやみくもに均等に探す必てきたのである。

要はなくなる。

しかし，探索する空間が広くなると，そなぜそんなことが分かるのか。それは深れを探すのは広大な宇宙空間の中での「金い物理的な原理に基づいている。それは，鉱探し」をやっているようなものになる。

情報は宇宙が生み出したものであり，かつ前述のレベルが上がるほど，探索すべき次

宇宙自身が情報であるという原理であ元が広くなり，探索が困難になる。AI でる 13）〜 15）。約 140 億年前のビッグバン直後

はこの広大な未知の空間をいかに効率的にには，宇宙には，水素とヘリウムしかな

体系的に探索するかが伴になる。

かった。その全貌を表現するのに今の宇宙

未知の空間で金鉱を探す原理は，従来よりはるかに少ない情報があればよかっ

2 つしかない。1 つは，ランダムに探すとた。宇宙の持っている情報量が少なかったいう原理である。分からないなら，やみく

わけだ。その後宇宙は，恒星を何世代にももに探してみようということである。

わたって生み出し，その周りを周回する惑

もう 1 つは，その時点まで探した中で，星を生み出し，その一つがこの美しい地球

結果のよかった（アウトカムが高かった）になった。そして，約 40 億年の間に多様ところの近くを探すという原理である。結で複雑な生命を生み出し，我々人間が生ま果のよかったところにはそれなりの理由がれた。人間はさらに，道具や文字やメディ

あって，近所同士は似ているという空間のアを，そして制度や組織や心を生み出し連続性を仮定すれば，それまで結果がよた。これらの生成物の全体としての宇宙

かったところの近くに金脈があることを期が，広大な情報空間の実態である。これら

待するわけである。

すべてを表現した情報を宇宙自体が担ってこれをアルゴリズムに実装したのが，乱（g）モンテカルロ法
乱数（サイコロを振って出る目から得られるような，ランダムな数字）を用いたシミュレーションを何度も繰り返すことによって，近似的に解を求める計算手法。

（g）数を使ったモンテカルロ法

いるのである。

とその派生

この宇宙の生成発展を貫いている原理

形 で あ り，AI 技 術 で は MCMC（Markov-

は，既に知られている。これを物理学では，

Chain Monte Carlo），ハミルトニアンモン「エネルギーの保存則」と「エントロピー

テカルロ，パーティクルフィルタ，ボルツの増大則」と呼び，熱力学の第 1，第 2 法

マンマシン，シミュレーテッドアニーリン則とも呼ばれる。元々は，エンジンやターグ，遺伝的アルゴリズム，量子アニーリン

ビンなどの熱現象の説明に使われたが，本グなどと多様な呼び方がされ非専門家を混

来は万物の生成発展を支配する原理である。

乱させるが，基本は単純である。最近話題

これを分かりやすくいうと「資源の総量になることの多い深層学習というニューラは一定で増えも減りもしないが，資源の新ルネットワークも内部ではこのような仕組

たな組み合わせにより情報は増え続け，宇みを使っている。

宙はより多様な情報に満ちた世界になっていく」ということである。
「総資源一定の法則」と「情報多様化の法則」が組み合わ

宇宙と進化に学ぶ
しかし，レベル 3 や 4 の人工知能に要求22されている。

される広大な情報空間の探索には，前述のここで重要なのは，「総資源一定」と「情2 つの素朴な原理を超えるものが必要だと

報多様化」の両法則は独立なものではなく，想定される。

合わされて一つの法則であることだ。エネ

実は，解決の糸口が既に見え始めていルギー（総資源）一定の制約の下で，エンる。それは「情報の空間は一様でない」とトロピー（情報の多様性）を増やし続けるいうことである。すなわち「空間は，空っのが宇宙の生成発展の原理なのである。情2016.04

日立評論

報の多様性こそが，宇宙の目的関数であがある。

り，資源の有限性がその制約条件になっているのだ。
資源が有限でも，情報は組み合わせに
よって無限に増やせる。学校で習った順列

人と AI との関係
テクノロジーは人を幸せにするか

AI と人の関係が最近，書籍やメディア

組み合わせの計算を思い出してほしい。階乗を使えば極端に大きい数が簡単につくれ

で盛んに取り上げられている。

る。このため，資源の組み合わせは無限に近い多様な可能性がある。

これまでテクノロジーが人の生活を便利にしたことは疑いない。しかし，テクノロ

ここで，上述の広大な空間の探索に希望が見えてくる。もしも，制約なく情報が多

ジーが人を幸せにしたかを問われれば，答
えはそう簡単ではない。

様化していくとすれば，広大な空間中を，一様に探さなければいけなくなる。その場

人工知能は人を幸せにするか。これが重要な問いになりつつある。
個人的な話になるが，私は，大学時代か絶望的に難しくなる。ところが，資源が有ら「人の幸せとは何か」，「どうすれば人は限であるという制約下で，情報が多様化し幸せになるのか」に強い関心があった。当ているとすれば，目的とするアウトカムは時の愛読書はスイスの哲学者カール・ヒル

極端に偏ったところにあることが証明でき

ティの『幸福論』18）であった。しかし，会るのだ 16）。従って，探索すべき空間を極社に入ると，技術のことやお金のことなど

端に絞れる可能性があるのだ。

に専ら関心が移り，仕事で幸せを扱うこと

実は，既にレベル 2 の汎用 AI である Hは考えなかった。

においても，この原理が一部活用されていところが，前述のように入社して 20 年

る。レベル 3，4 の実現には，より体系的経ったときに，仲間と一緒にキャリアをリに，この原理を活用する必要があると想定セットして再出発することになった。退路する。

を断たれた我々が今後の将来をかける方向

レベル 3 や 4 の人工知能は本当に実現でとして考えたのが，データの重要性であきるだろうか。これには疑いはない。なぜる。おそらく人間のデータもそこで重要になら既に存在証明があるからだ。それは生なるだろう，という議論にもなった。実は命の進化である。

この背後にはどこかに，学生時代の人の幸進化は，従来，生き残りを目的とした自せへの関心が影響を与えていたと思う。

然淘汰というランダムな探索として理解さそこで人間のデータを大量に測れる計測れることが多い。しかし，数学者のグレゴ器を開発することにして，2006 年の初頭

リー・チャイティンが，ランダムな探索でには，腕に着けるリストバンド型と胸に着は，40 億年で現在の生物の複雑性は到達ける名札型のウエアラブルセンサーのプロ

不可能であることを指摘し，新たな原理のトタイプを開発した。元々装置の小型化と17）。実は，進化は

低電力化の技術には自信を持っていたの

上述の原理を既にうまく活用している可能で，小さな電池でも継続的に人間のデータ性があるのだ。

がとれるものができた。

必要性を主張している

Overview

合には，空間の次元が広がると金鉱探しはAI の議論では，脳との対比で議論がな

特に，注目したのが加速度センサーであされることが多いが，むしろ脳をも生み出る 19），20）。加速度センサーを組み込んだウ

した進化のメカニズムにこそ，広大な情報

エアラブルセンサーによって，身体の運動

空間を効果的に旅する秘密の伴があるに違を 24 時間取得することができる。動きかいない。それは宇宙がなぜ今こうなっていらその人のさまざまな行動情報が解析できるかを説明する数学的な原理になるのではると思ったのだ（図 5 参照）。

ないだろうか。我々はまだ自然に学ぶ必要

Vol.98 No.04 230–231

そして，このプロジェクトのリーダーを人工知能という希望―AIで予測不能な時代に挑む―23

「ライフタペストリ」というグラフである。
身体の動き

歩行

私の過去 7 年のパターンを図 6 に示す。就

1秒

2 Hz

寝や起床，通勤や昼休み，さらには海外出

3軸加速度張からオフィスでの集中作業までが腕の動きのデータに投影されて一望できる。
このようなデータを多数のユーザーで取得し，可視化し，さらに自分の日々のアン
ケート結果と相関を分析した。その結果，

リストバンド型センサ−

電子メール

1秒

0.8 Hz

分かったことがある。一個一個のデータは3軸加速度

ただの腕の動きであり，それ自体はゴミのようなデータである。しかし，それを集めてそのパターンを見ると，より大きな意味が見えてくるということだ。

名札型センサ−

毎日のようにデータを見て分析していた
図5│リストバンド型と名札型のウエアラブルセンサーと加速度波形の例（x，y，zの3軸）歩行時には，約2 Hzの周期的な波形が見られ，電子メールを書いているときには，断続的に，おおよそ平均0.8 Hz程度の波形が見られる。

私に，あるとき，浮かんだことがある。もしかしたら，このデータの中に，人の幸せを示すパターンが潜んでいるのでないかと。

務めていた私が，最初の実験台になること

以降，我々は 100 万日を超える人間のにした。このリストバンド型のウエアラブ

データをミリ秒級の解像度でとった。そのルセンサーを装着し始めたのが，2006 年

中には，さまざまな業務や業種が含まれの 3 月 16 日である。以来，丸 10 年にわたる。これを人工知能も活用して分析したとり，このセンサーはずっと私の左腕にあころ人の幸せのパターンを見いだすことにる。過去 10 年間の私の左腕の動きは，す成功したのである 21），22）。これを 2015 年のべてコンピュータに記録されているという

2 月に新聞で発表し，ハーバードビジネス

ことだ

16）

レビュー誌にも論文を書いた。

。

これを可視化する手段として考えたのが

2009年

2011年

2010年

2012年

2013年

2014年

2015年

1月
2月
3月
4月
5月
6月
7月
8月
9月
10月
11月
12月
0

24 0

24 0

24 0

24 0

24 0

24 0

24

時刻
（時）

図6│筆者の過去7年間の身体運動（50ミリ秒ごと）「ライフタペストリ」と呼ぶ。赤が活発に動いているところ，青が止まっているところ，その中間は中間色で表している。
海外出張による時間帯のシフトや睡眠時間のばらつきが一目で分かる。2015年度に赤がまだら模様に増えているのは，
人工知能に関する講演やプレゼンテーションの機会が急増したことを表している。

24

2016.04

日立評論幸福感に関する質問
過去一週間に関する20の質問
幸せ，楽しみ，孤独，悲しみなど

ハピネスのアンケート

20

R＝0.94
極めて高い精度

15
10
5
0

5
10
15
組織内での行動の多様性（組織活性度）020

図7│集団の幸福感（ハピネス）と相関する身体運動のパターンを発見
組織内での行動の多様性が，組織の幸福感に関するアンケート（質問紙）の結果と強く相関した（相関係数＝0.94）。デー
タは10組織，468人，5,000人日から取得し，総データ数は50億点に及ぶ（1%以下で統計有意である）。

一旦動き始めると平均的には 10 分ぐらい

ハピネスの計測

動き続けることが多いことが分かっている。

か。10 組織の 468 名の人たちに 20 問の質

ところが，幸福感の高い活性化した組織問をした。今週幸せだった日が何日ありまでは，この動きの継続のパターンをみるしたか。楽しかった日，孤独だった日，悲と，短い動きから長い動きまでミックスししかった日は何日ありましたか。このようている。これは組織に多様な行動があるこな幸せに関係する質問に，0 点から 3 点のとを時間軸に投影してみているものと解釈

4 段階で答えてもらう。それを組織単位でしている。

集計することで，その組織が平均的に幸せ

一方で，幸福感の低い活性化していないな組織なのかが数値化される。幸福感が高組織では，この動きの多様性が低い。極端

く，活性化した組織は高い数値になり，逆にいうと，一旦動き始めると皆が金太郎飴に幸福感が低く，活性度の低い組織は低いのように 10 分程度動くものの，そこで一数値になる。

旦止まることが多い。動きが継続している

被験者には，同時に胸に着ける名札型のOverview

どうやって幸せを測ることができたのドライブが効かない。

ウエアラブルセンサーによって身体運動の

この身体運動の継続時間の多様性の数値パターンを計測した。その結果，ある特定を「組織活性度」と呼ぶことにする。集団の身体運動パターンの数値が，上述の幸福の幸福感と強く相関する身体運動を表して感のアンケート結果と極めて強く相関するいるものである。

ことが分かったのだ（図 7 参照）。相関係

これを使えば，集団の幸福感（ハピネス）

数は 0.94 と高く，これを使えば，アンケー

は，体重や身長のように測れるのである。

トなどとらなくても，ウエアラブルセン
サーだけで組織の幸福感を計測できるレベ

組織におけるハピネスの法則
幸福というこれまで測りようがないと考ルである。
その身体運動のパターンとは，集団の中えられてきたものが，一旦計測可能になるに動きの多様性があることを数値化したもと，続々とこれまで見えていなかった組織のである。まず，静止しているか，静止しや業務に関する法則性が見つかった。これていないかということで，身体の動きを分をハピネスに関する 3 つの法則としてまと類する。これによって，人の動きはバー

めた。以下コールセンターの業務を例に紹

コードのような 1 と 0 のパターンに表現で介する。

きる。人は動いたと思ったら 1 分もしない

第一の法則は「幸福感（ハピネス）の高

うちに止まることもあれば，20 分以上にい組織は生産性が高い。」である。
「幸せ」，

わたり動き続けることもある。実は，人は「楽しい」という言葉を聞くと，従業員がVol.98 No.04 232–233

人工知能という希望―AIで予測不能な時代に挑む―

25

楽をしているのではないか，と連想する人

たりが，反応してくれる。みんなが声をがいる。データはこれを明確に否定する。

出すと，よっしゃ行けとなります。ベン

アウトバウンドのコールセンターでは，チの雰囲気づくりも大事ですよね。
」（ス「組織活性度」，すなわち職場の幸福感の高

ポニチ 2015.9.18）

い日には，平均より低い日に比べ，34％も受注率が高いことが実証された（図 8 参

優勝のためにベンチの雰囲気が大変重要照）。さらに，小売店舗においても，組織だったが，そこに控えの川島，福田という活性度の高い日は，15％も売り上げが大選手が大変貢献してくれたという指摘であきいことが示されている。さらに，開発プる。一見，優勝後に控えの選手をねぎらっ

ロジェクトにおいても同様である。4 つのた言葉のようにもとれるが，私は，これはプロジェクトを計測し，プロジェクト開始

本当にこの言葉どおりだったと考えていから 2 か月目での組織活性度の高いプロる。なぜならコールセンターでもまったくジェクトは，その後の開発成果の売り上げ同じことが起きており，その定量数値が貢献も大きいことが示された。ハピネスのビッグデータで捉えられているからだ。

高いプロジェクトは，財務的な結果も残し

アウトバウンドのコールセンターでは潜ている。逆に言えば，財務的な結果が出る

在顧客に電話を掛けて営業を行っている。

よりはるか前に，身体運動はそのプロジェ

パフォーマンスは商材の受注率である。過クトの成否を予測していたのだ。これを使去半年の受注実績をみると，従業員の中にえば，これまでより早くプロジェクトでアは，4 番バッターのように高業績の人もいクションがとれる可能性がある。

れば，逆の人もいる。日によって出勤して第二の法則は「幸福感（ハピネス）も業いる従業員はさまざまである。たまたま高績も集団現象」である。我々は，幸せは個

業績の人が多い日と逆の日が生じる。当人の心の中にあると考えるのが普通だ。

然，高業績の人が多い日は，センター全体

データはこれを明確に否定する。

の受注率も高いと予想された。ところが，

昨年，プロ野球福岡ソフトバンクホーク
スの工藤監督が，優勝後にこんなことを述べている。

そのような相関は一切見られなかった。

4 番バッターのようなハイパフォーマーを集めても，強いチームはつくれないのだ。マニュアルどおり電話をかけて，注文「負けてる時には『どうしたんだ ？

声をとるという個人プレーの業務においては ？』と言うとよく『よっしゃ行くぞ』

も，これだけの集団効果がある。よりチーと（ムードメーカーの）川島，福田だっムプレーが必要な業務ではより大きいであろう。
これに対し，身体運動の多様性が大きい

コールセンタ−

000
2，
800
1，

5年売り上げ（任意）0.50

開発プロジェクト

200
2，

34％
顧客単価（円）

受注率

0.8

店舗

15％

1，
600
400
1，
200
1，
000
1，

低

高

組織ハピネス＝
動きの多様性（日ごとの平均）低高組織ハピネス＝
動きの多様性（日ごとの平均）

多い日は 34％も業績が高まる。これは職

12
PJ4
8

場のムードをよくする人と解釈できるであろう。1％受注率を上げるのに多大な努力

4
0

人や周りの身体運動の多様性を高める人がをしている現場において 34％というのは

PJ3
PJ1

PJ2

12

13

14

17

組織ハピネス＝
動きの多様性（開始2か月）大変大きな数値である。
面白いことに，このような職場のムードに貢献する人の個人業績をみると，受注率とは相関しないのだ。このような人は，周図8│ハピネス（組織活性度）と生産性との関係

りをよい雰囲気にすることで，周りに業績

コールセンター，店舗，プロジェクトの事例を示す。動きの多様性の大きさ（＝組織活性度）が高
い日は，コールセンターも店舗も高業績である。4つの開発プロジェクトの開始2か月目での組織。
活性度が，開発成果の売り上げ貢献と相関した（5%以下で統計有意である）

を出させていることになる。職場にはこの

26

2016.04

日立評論

ような川島，福田両選手のような人が必ずいるのではないか。しかも，現在の人事制
度では，そのような人は必ずしも評価されていないと思われる。
そして，このような組織のムードづくりに，コミュニケーションが大きく影響していることがデータに明確に出ていた。コー
ルセンターでは，休み時間の雑談が弾んでいる日は，ハピネスも受注率も高いことが示されている。さらに，スーパーバイザー
がその日に声かけしている人が誰かによってハピネスにも受注率にも大きな影響があることが示されている 23）。
第三の法則は「ハピネスは，仕事や人によらず単一の物差しで表される。
」
である。

われば異なるのではないか，と考えている人もいる。しかし，0.94 という強い相関

図9│ウエアラブルセンサーと人工知能を活用したハピネス向上支援サービスの使用イ
メージ
従業員が名札型のウエアラブルセンサーを装着することで，組織活性度（生産性やハピネスと相関する）を高めるコミュニケーションや時間の使い方をフィードバックすることができる。AIを活用したフィードバックは，ユーザー組織の状況に合わせて自動でカスタマイズされる。

係数は，そのような解釈を許さない。単一尺度で測れるということである。

ピネスへの関心が高まっている。ハピネス

従って，人工知能で，ハピネスを高めるの高い人は，健康で長寿で結婚も成功しやことができるし，それによって生産性を高すく，年収や昇進も有利で，かつ営業の生めることができるのだ。

産性は 37％も高く，創造性は 300％も高

具体的には，汎用 AI である H に，ウエく，幸せな人の多い会社はそうでない会社

アラブルセンサーによる従業員の行動デー

よりも一株当たりの利益が 18％も高いとタを入力し，その人とその周りのハピネスいう報告もある。このような論文が毎月のを高めるために必要なコミュニケーション

ように報告されているのだ 28）。

や時間の使い方をフィードバックする 24）

しかし，これまでの計測手段はアンケー

システムを構築した（図 9 参照）。人工知ト（質問紙）であり，リアルタイムに計測能が，人のハピネスを理解できるようにしできないうえに，ハピネス向上策についてたことになる。

はそれほど明確ではなかった。学問と実ビ

例えば，コールセンターでは，ハピネス

ジネスとの間には距離があることもあり，のダッシュボードソフトウエアを開発し，ビジネスではあまり活用されてこなかっスーパーバイザーが今日は誰に優先して声た。それがウエアラブルセンサーによる計

25）。

測と汎用 AI を活用したフィードバックに

これを 1 年以上にわたり活用していただい

よって変わった。いよいよビジネスで活用た。これにより受注率は 27％向上した。

される環境が整ってきたのである。

かけすべきかを出力するようにした

実は，ハピネスはちょっとしたことで変わる。我々はカリフォルニア大学リバーサ

ハピネスは伝染する
このような取り組みの紹介を 2015 年の春

イ ド 校 の ソ ニ ア・ リ ュ ボ ミ ル ス キ 教 授，頃から行っているが，大きな反響を頂いていジョー・チャンセラー博士と共同で実験をる。銀行や航空会社との取り組みは，ニュー行った 29）。集団をランダムに分けて，実スリリースとしても発表している 26），27）。

験群には，今週経験したよかったことをもちろんハピネスや幸福という概念は，

3 つ書いてもらう。一方，対照群には，今私の発明でも発案でもない。実は，この週経験したことを 3 つ書いてもらう。よ15 年ぐらいの間に，学問の世界でも，ハかったこと，という言葉が入っているだけ

Vol.98 No.04 234–235

人工知能という希望―AIで予測不能な時代に挑む―

27

Overview

幸福の定義自体が，会社や業務や地域が変の違いである。これを 5 週間繰り返し，そ値は高まる。ところが，この個別適合するの 2 か月後に差があるかを調べた。結果に解決策を提供しようとするとコストがかかは明確な差があった。実験群は，幸福感がる。この顧客への提供価値とコストは，互高く，組織への帰属意識が高く，さらに午いにトレードオフの関係にあり，利益が出

前中から身体の動きが活発になっていたのにくい構造にある。

である。週に 1 回たった 5 分ほどしかかか

このために，サービス業では，平均としらないこの施策によってこれほどまでの差て利益率の低い業種が多い。物流，小売，が生まれるのは驚きである。ハピネスとい

広告，飲食，宿泊などはいずれも業界平均

う主観的なことは，小さなことで，大きくで 5％を下回る利益率になっている。

変わることが実証された。人間にはまだ

従来，サービス業では，2 つの方法でこの 課 題 に 向 き 合 っ て き た（図 10 参 照）。

「上げしろ」があるのだ。

1 つは，プロフェッショナルサービスである。これには，コンサルティング，法律，AI でサービスはこう変わる

会計など幅広いサービスが含まれる。これ

人工知能は，サービスを変える破壊力をは役務を引き受けるサービスになり，労働集約型の事業になってしまう。個人単位で持っている。
日本を含む先進国では，経済の中心が，はハイパフォーマンスを出す人がいても，モノづくりからサービスへと転換してい組織の規模が大きくなると平均的には企業る。これまで強かった製造業を，サービス間での差が出にくくなる。利益を出すため指向にできるかどうかは，日本の大きな課に，スタープレイヤーを顔として利用し，題である。

実務は人件費の安い若手に担当させることサービスで利益を上げようとするとき，が多い。

誰もが直面する課題がある。サービスの価

もう 1 つは，プロセス管理型のサービス

値は，顧客の問題を解決することで高まである。これは，物流倉庫，コールセンる。しかも，顧客は一人ひとり持っている

ター，機器の保守などある程度の定型化が課題が異なる。この個別課題にちょうど適可能なサービスである。マニュアルと教育合する解決策を提示できるときに，提供価によって，コストを下げて利益を出す。

IT サービスなどは，この両者の中間に位置づけられる。
上位の顧客課題

役務分業型

AI は，この個別最適とコストとのトレー

プロフェッショナルサービス

ドオフ関係を超えて，スケーラブルなサー

解くべき顧客課題

・コンサルティング・法律アドバイス
・会計監査
・建築設計
・デザイン
・広告代理店

AI活用型

ビス事業を可能にする。既に，Google ※ 2）サービスなどの検索に連動する広告サービスは，従来型の広告サービスとは桁違いに高い収益を上げている。この検索連動型の広告サー

ITサービス
下位の顧客課題

・要件定義
・方式設計
・詳細設計
・テスト／QA

ビスは，一種の専用 AI を活用し，顧客にプロセス管理型

カスタマイズした広告サービスを実現してプロセス管理型サービス

いる。しかも，全自動でカスタマイズする・機器保守サービス
・物流サービス・コールセンター
・施設管理サービス
・業務アウトソーシング

ことで，コストをかけずに顧客価値を上げている。上述のトレードオフ関係を超えた事業が可能になっている。

高コスト

低コスト

サービス提供のコスト

汎用 AI を活用することにより，このモデルを幅広いサービス事業に適用すること

図10│サービスにおける顧客価値とコストとのトレードオフ関係
AIを活用することにより，顧客のアウトカムを起点とした上位課題を，低コストで提供できるよう
になる。

28

2016.04

日立評論※2）Googleは，Google Inc.の商標または登録商標である。

が期待される。AI を活用したサービス事

これは従来のプロダクトベースでの商談

業では，顧客へのカスタマイズの自動化が力や提案能力とは発想が大きく異なる。ま進む。

ず，表に見える違いとしては「お客様の期

さ ら に 重 要 な 点 は，AI の 活 用 に よ り，待するアウトカムは何ですか」，「その課題

サービス事業はアウトカム指向が強まるこ

解決の成功をどんなアウトカムで測りますとだ。従来，サプライヤーは自社が提供可か」と聞けなければいけない。さらに，候能な商材とその周りのサービスの商談しか補に挙がったアウトカムの価値とそれにかできなかった。例えば製造装置のサプライ

かる費用や投資額との関係を議論できなけ

ヤーは装置提供に加え，修理や保守のサーればいけない。費用対効果の期待できない

ビスを提供してきた。しかし，顧客の課題

アウトカムを避け，効果の期待できるアウには階層がある。顧客のプロフィットとい

トカムに導く対話力が必要である。

うアウトカムに直接寄与する上位の課題か

加 え て， 従 来 の 営 業 や SE（ Systemら，より間接的な下位の課題までの階層がEngineer）は 当 初， 汎 用 AI の 柔 軟 性 の イ

ある

30）

メージが持てない。このため，顧客から折は，ネットワークがうまく稼働し，集客が角の新しいニーズが聞き出せたとしても，できる，というプロフィット直結の課題も実績のない使い方には躊躇してしまう傾向

あれば，物理層の適切な構築のような下位がある。これまでの硬直的な商材のイメーの課題もある。アウトカムに直結する上位

ジや，商談の仕方が身についているからでの課題に解決策を提供できれば，より大きある。

な利益が得られるが，自社商材にこだわる

汎用 AI は入力のコンフィギュレーショ

限り，より上位の解決策の提供は困難でンさえ変えれば，変幻自在に異なる機能をある。

持ちうるところが革新的な特徴である。実ここで汎用 AI が威力を発揮する。汎用

績のある使い方にこだわっていては，せっAI は，既設のシステムに接続し，データ

かくのこの価値が生かせない。逆に，一見さえ入力できれば，顧客のアウトカムから実績のある使い方でも，適用するデータが顧客価値のある出力ができる。このため変われば結果はまったく異なる。このように，システム化では，自分の持っている商な可能性についても，顧客の理解を得なけ

材に縛られることはない。他社品も含めたればいけない。

多様な商材をオーケストレーションするこ

このようなことを具体的な商談の場に活とで，大型の受注につながる可能性が広用できるように，教育と実践の機会を与がる。

え，人材と組織を変革する必要がある。

Overview。例えば，無線通信事業者の課題

インテグレーション組織の改革

AI 時代の企業組織

第二に，インテグレーション組織の変革

AI はイノベーションを継続的に起こすである。これまでのような顧客仕様からスサービスを可能にする。しかも，AI を活タートする SI（System Integration）を超え用したビジネスはアウトカム指向になる。

る柔軟性を持つ必要がある。

このため従来型のプロダクトやサービス

汎用 AI は，従来の機械的な IT や設備を，組織にはない視点や行動が必要になる。組

学習し，成長する IT や設備に変えること

織に以下の 3 つの改革を迫る。

ができる。この汎用 AI と従来の IT や設備との掛け合わせには無限の可能性があり，大きな顧客価値を生む力がある。この IT

フロント組織の改革
第一に，フロント組織の変革である。顧や設備システムは自社品，他社品を問わな客のアウトカム起点での対話と提案ができい。さらに，既設，新設を問わない。このるフロント人材と組織が必要である。

自社，他社，既設，新設と AI との多様な

Vol.98 No.04 236–237

人工知能という希望―AIで予測不能な時代に挑む―

29

組み合わせで価値を生み出せるのだ。

プロダクト，サービスを提供できる多様な

まず，既設の IT や設備と AI との組み合会社が情報を交換し，商材間を簡単にオー

わせには，新たなサービスの機会が広がっ

ケストレーションするためのエコシステムている。従来から，IT や設備では，そのが必要である。

保守サービスが重要な事業となっている。
装置事業に保守サービスを加えることで，（h）DevOpsとOperations（運用）Development（開発）を組み合わせた造語。開発担当者と運用担当者が協力・連携することによって，ビジネスの課題に対してより迅速，かつ柔軟に対応するシステムを開発する手法のこと。

30

プラットフォーム組織の改革

継続的かつ安定的な収入源にできるから第三に，プラットフォーム組織の変革でだ。汎用 AI は，これをさらに一歩踏み込ある。上述した第一，第二の活動を可能にんだものにできる。既設の設備・IT に汎するためには，プラットフォーム組織も変用 AI をアドオンすることで，資産の価値革が必要である。

を継続的に高めることが可能になる。コン

まずプラットフォームの扱う技術階層を

フィギュレーションを変えることで新たな上位化させる必要がある。汎用 AI とその経営課題や業務課題に次々と継続的に対応

コンフィギュレーションを継続的に改善できるからである。

し，運用するプラットフォームは，これま

上 述 し た 物 流 倉 庫 の 例 で は， 既 存 のでのサーバ，ストレージ，データベース，

WMS に汎用 AI を接続することで，需給変OS（Operating System），運用ミドルウェ

動や人材の変動にも柔軟に対応するスケ

アというプラットフォームよりはるか上位

ジューリング機能を WMS に加えることがの，経営アウトカムを扱うプラットフォー

できた。これまでなら WMS に追加するこムになる。従来のハードウェア開発やソフとが必要だった新機能が，汎用 AI の追加

トウェア開発を仕様どおり行っていた人材で実現できる。しかも，日々の状況変動をの発想を変える必要がある。しかし，それデータから自動で読み解いて，制御ロジッ

はプラットフォーム担当者本人たちにとっクも自動で更新される。一旦接続された後ても，より顧客成果が分かりやすくなるとは，WMS データに関係する幅広いヒト・いうことである。より顧客の顔が見える位

モノ・カネの最適配置が，AI のコンフィ

置に立てるようになる。またより高い決裁

ギュレーションを変えるだけで実現でき権限のある人にコンタクトできるというこる。業務や経営上の必要に応じて，継続的とでもある。いずれも，よりやりがいがあにシステムの機能向上を図ることができる。

る状況になるということだ。ただ一つの障ここで汎用 AI が，自社品か他社品かを害は，変わることへの不安や恐怖である。

問わずつながることがビジネス上は大きな

これに組織的に対応する必要があろう。

意味を持つ。他社の設備や IT が導入され扱う対象がより上位層になるということている顧客層に入り込める機会が広がるか

で，変化も受けやすくなる。毎月 100 個のらである。

新しい AI アプリケーションが，新しいコ

次に，新規の IT や設備の商談においてンフィギュレーションで運用開始され，そも格段に提案の幅が広がることに注目した

こからの新たなニーズをプラットフォーム

い。汎用 AI と幅広い自他社の IT や設備のに組み込むことのできる組織が必要であ

商材とを掛け合わせることで，状況変化をる。従来の下位のプラットフォームより学習し，適応する新たなシステムの提案がも，アジャイルかつ DevOps（h）的に高速可能となる。このためには，自社の商材だ

回転できる仕組みづくりが必要である 31）。

けでなく，他社品も含めたネットワークや以上の 3 つの変革がめざすところは単純

エコシステムの構築が必要である。

である。イノベーションを起こす組織に変

以 上 述 べ た 汎 用 AI を 用 い た 新 た な ソ

わるということである。ドラッカーによれ

リューションには，広い商材と AI を掛けば，企業の目的は「顧客の創造」である。

合わせる柔軟性が，人材にも組織にも求めイノベーションは，そのために新たな需要られる。これを支援するためには，幅広いを生み出す活動である。

2016.04

日立評論組織改革の例：日立の改革
社長 兼 CEOここで AI を活用したサービスに向けたグループ・コーポレート

組織形態の例として，日立の 2016 年 4 月

研究開発グループ）の新体制が挙げられる 32（図11 参照）。従＜サービス主体の事業群＞

来のプロダクト起点のカンパニー組織に代12のフロントBU
中国総代表

・
総代表

産業・水

E
M
E
A
C
I
S

アジア・パシフィック総代表

米州総代表

公共

電力・
エネルギー

リング，コンサルティングなどのフロント

B
U

B
U

B
U

B
U

スケアの 4 つの市場に，営業やエンジニア

B B
U U

ヘルスケア

B
U

金融

B
U

ディフェンス

B
U

鉄道

B
U

アーバンソリューション

ビルシステム水，（3）アーバン，（4）金融・公共・ヘル

水

としては，
（1）電力・エネルギー，（2）産業・

B
U

産業・流通

B
U

エネルギーソリューション

ロダクト組織が配置されている。フロント

電力

サービスおよびプラットフォーム組織とプ

原子力

わり，顧客起点のフロント組織と横断的な金融・公共・
ヘルスケア

アーバン

サービス＆プラットフォームBU

機 能 を 強 化 し た 12 の BU（Business Unit：＜プロダクト主体の事業群＞

ビジネスユニット）が設立され，顧客のそOverview

インダストリアルプロダクツBU

ばでイノベーションをつくり出す体制をめ

グループ各社
製品・部品・材料などざしている。また，AI やアナリティクス，
制御技術など，高度なサービスを提供するために必要不可欠なテクノロジーを集約，統合したサービス＆プラットフォーム BU
を設立し，フロント BU やパートナーに，

注：略語説明 CEO（Chief Executive Officer），BU（Business Unit），EMEA（Europe, the Middle East and Africa），
CIS（Commonwealth of Independent States）

図11│AIを活用する組織の例（日立の組織改編事例）
顧客起点のフロント組織と，横断的なサービスおよびプラットフォーム組織とプロダクト組織を配置した日立の新体制でAIは重要な役割を担う。2016年4月の組織改編。

オープンな共通プラットフォームを提供する体制としている。プロダクト主体の事業ができる。まだ見ぬ未来をつくる行動を，群は，製品や部品，材料などを顧客やフロ今日起こすことができる。

ント BU に提供する。

社会学者の鶴見和子氏は，77 才の時に脳こ の よ う に AI と い う 革 新 的 テ ク ノ ロ

出血で左片麻痺となり，健常のときには見ジーの登場に伴い，組織体制も革新する動えなかった世界への出会いを歌に詠んだ 33）。

きが今後広がると考えられる。
微小宇宙 我 大宇宙にひびきあい
奏でる調べ 日日新しき結言

AI が単なるコンピュータの進歩を超え障がいという試練を新たな機会として未た広がりを持つ，その全体像を論じてき

知の世界に向き合う心が雄大なスケール感

た。AI という「人の新たな方法論」は，グで表現されている。

ローバルで予測不能な環境変化の中で，企人工知能という未知に向き合う新たな方

業や人の対応力を抜本的に高める。従来の法論を得て，我々は，日々新しき調べを奏個人の力だけに頼った方法論に比べ，このでられるだろうか。企業戦略に，業務の運新しい方法論の威力は時間とともに急速に用に，国の政策決定に，そして個人一人ひ高まる。この流れは，全業種，全業務に及とりの人生で向き合う未知に，日々新しいぶ。これを私は「総 AI 化」と呼んでいる。

調べを奏でながら前進したい。そんな我々

しかし，AI とは人間の方法論である。

の姿は，常に未知の可能性に向けて創造的

人間の問題解決力を高めるものである。解であり，同時に未完成であろう。私はそうくべき問題の設定は，あくまでも人間の仕ありたいと思っている。

事である。そこに人間の経験と勘が大いに生きる。これにより，人間は，予測不能な

永久の未完成，これ完成である。

世界に，これまで想像もできなかった挑戦（宮澤賢治 1926 34））

Vol.98 No.04 238–239

人工知能という希望―AIで予測不能な時代に挑む―31参考文献など
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32）日立ニュースリリース，フロント機能を強化したマーケット別の事業体制に変革：サービスとプロダクトの両輪でイノベーションを提供（2016.2）
33）鶴見和子：歌集 山姥，藤原書店（2001.7）
34）宮澤賢治：農民芸術概論，宮澤賢治全集10収録，ちくま文庫（1995）

執筆者紹介
矢野 和男
日立製作所 研究開発グループ 所属
現在，技師長としてAIなどの研究開発に従事
著書『データの見えざる手』（草思社）
博士（工学）IEEEフェロー，電子情報通信学会会員，応用物理学会会員，
日本物理学会会員，人工知能学会会員

32

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日立評論