Experts’ Insights│社会イノベーションをめぐる考察

人間とAIの協働で切り拓く
新たな価値に根差した持続可能な社会
AIを活用した未来構想と政策提言
京都大学
こころの未来研究センター
教授

日立製作所 研究開発グループ
先端AIイノベーションセンタ
主任研究員

株式会社日立コンサルティング
スマート社会基盤コンサルティング第２本部
シニアコンサルタント

広井 良典

福田 幸二

須藤 一磨

今日，AI（人工知能）の社会実装をめぐる議論が本格化

ションによって「ありうる未来」を列挙し，（2）その中でしている。未来課題探索の共同研究部門として京都大学

最も望ましい未来＝「あるべき未来」へ向かうために必と日立が開設した日立京大ラボは，2017年に「AIの活要な要因を解析することで，政策立案や合意形成に生か用により，持続可能な日本の未来に向けた政策を提言」すためのツールである。これは未来予測（フォアキャスを発表したが，この政策提言AIは大きな反響を呼び，多ティング）と未来逆算（バックキャスティング）を統合さくの政府関係機関や地方自治体らと共同研究を行う機会せた「フォア・バックキャスティング」とも呼ぶべき新を得ながら，現在も進化を続けている。

しい手法だと言える。

今回，京都大学の広井良典教授をはじめ，この研究のキー2017年に発表した最初の研究成果は，人口減少や財務パーソンである3人にそれぞれの専門分野における主な破綻の可能性，格差や貧困の拡大，社会的孤立の高まり，取り組みを紹介してもらったうえで，最新の活動状況，地方都市の空洞化など，日本の持続可能性を危うくする今後に向けた抱負や展望について聞いた。

問題が山積し，先行きも見えない中で，「2050年，日本は持続可能か」という問いを設定し，破局的シナリオを［セッション1］回避して持続可能なシナリオへと進むために必要な対応策を探ったものである。

AIとの協働により不可視な未来を歩む
政策提言A Iをめぐる展開と可能性（広井良典）

発表以来，幸いなことに多くの問い合わせを頂き，地方公共団体では長野県や岡山県真庭市，兵庫県などと共明治以降増加し続けた日本の人口は 2008 年をピークにAIを活用した総合政策や個別政策の研究に取り組み，に減少に転じ，わが国は今，完全な人口減少社会に突入

中央官庁では文部科学省の高等教育局と「2040年に向けしている。これは取りも直さず，限りない拡大や成長をた高等教育のグランドデザイン」を検討するためのシ前提とする時代が終わり，従来の延長ではないまったくミュレーションを共同作成した。現在もなお複数の共同新しい発想や視点で未来を構想する必要に迫られている研究が進行中である。

ことを意味する。

6

これらの取り組みに象徴されるように，定量的かつ具われわれが日立京大ラボと開発したのは，このように体的に指針を得られる政策提言AIは，近年盛んに論じら

先 行 き の 見 え な い 未 来 に 対 し，（1）AI（Artiﬁcial

れている EBPM（Evidence-based Policy Making：エビIntelligence：人工知能）技術を活用した大量シミュレー

デンスに基づく政策立案）との親和性が高い。上記の実

分岐点3
出生率低下

分岐点1

出生率向上

分岐点2

2020202420282036

東京圏への転入超過率が向上し「東京一極集中」が加速する。
公共交通機関の利用者が減少・乗用車出生率減少に伴う人口減少のほか，保有台数が増加する（コロナ禍の影響か）
。

グループ1

集中加速・人口減少型

幸福度低下

グループ2

空洞化・人口減少型

日本の空洞化・日本からの東京圏・地方圏での人口流出や出生率の低下があり，幸福度は低下する。
脱出が想起される。
環境負荷が軽減される一方で，

幸福度
向上

グループ3

地方分散徹底型

地方圏の出生率が向上する。
また，就業者数（女性・高齢者・障がい者などの就業者数などを含む）など，地方圏の項目が軒並み向上し，幸福度も高い。
地方圏の第一次産業の衰退が見受けられる。
ただし，

グループ4

現状維持型

東京圏の産業に係る項目が向上している。一方，負債現在高人の移動は少なく，の増加から，国民の経済状況は悪化する。

分岐点4

幸福度
低下

グループ5

小さな政府・格差拡大型

幸福度
向上

グループ6

都市・地方共存型

2047

2050

分岐点5

2039

シナリオグループの特徴

幸福度
向上

農業
衰退

農業再興

シナリオ名称

地域活性化は進む。
一方で，生活保護世帯の増加や，地方圏の就業者数増加など，女性の社会進出が低迷する。全体的に国の介入が少ない。
グループ3との類似点があるが，東京圏と地方圏の項目のバランスが取れており，地方圏の第一次産業が発展する。起業家数・消費支出などが，グループ3よりも軒並み少ない。

図1│ポストコロナ社会のシミュレーション結果：分岐図と各シナリオグループの特徴（不確実性を前提とした意思決定の支援）
シナリオを構成する個別指標を詳細に確認し，六つのシナリオグループの特徴を抽出した。
「グループ 3」と「グループ 6」が全体的にパフォーマンスの高いシナリオである。

案件に関わる研究を通じて内容や手法は現在進行形で進という「空間的な分岐」を意味していた。これに対し，化を続けており，EBPMの一つの進化した形態という意

2021年2月に日立コンサルティングとともに発表した味から，AIBP（AI-based Policy：AIに基づく政策）と呼「ポストコロナの日本社会に関するAIシミュレーショぶことができる。

ン」では，「サテライトオフィスの導入企業数」などの新AIBPとしてはまだ試行錯誤の段階にあるものの，AIたな指標群を加えて分析した結果，女性の活躍を含む，を活用した分析には，（1）無数の未来を網羅的に列挙す

働き方や生き方・住まい方といったより「包括的な分散」ることを通じ，現状や未来についての人間の「認知の歪型社会を指向し，それらの多様性が都市と地方のいずれみやバイアス」を是正し，（2）多くの要因間の「複雑」なにおいても望ましい未来を開くという予測となった

関係性や影響を分析でき，（3）「不確実性」や「あいまい（図1参照）。

さ」を組み入れた予測を成し得るなどの長所があり，客このように政策提言AIは，時々の変化に応じ，新たな指針を得ながらより良い未来へ進んでいくためのツール

観的に見ても一定の有効性を持つと言えるだろう。
一方で，AIにできるのは，あくまでも人間がつくったである。先行きの見えない時代だからこそ，今後，これ「モデル」の中の「計算」であり，最初に解くべき問題をを活用していくためには，私たち人間自身の「構想力」が設定しモデル化によって現状を把握するのも，シミュ求められる。

レーション結果の意味を解釈し最終的な価値判断を行うのも「人間」である。AIが補助ツールであることは忘れ不確実性を前提とした意思決定の支援
政策提言A Iの概要とその仕組み（福田幸二）てはならない。同様にシミュレーション結果も絶対的なものではなく，従来にはない新しい発想に基づく要因を

この研究はもともと 2011年頃，将来の国づくりや民主モデルに加えることによって，新しい未来を創り出すこ主義に寄与するような社会的な目的に適うAIシミュとが可能となる。また今回のコロナ禍のように，外的要レーションをつくろうという研究所内の気運から生ま因によって私たちの習慣や社会を表す指標に重大な変化れ，企業の経営戦略における「意思決定」を支援するツーが起こって，予測される未来が変わることも考えあわせルをめざして始まった。それが2016年に発足した日立京なければならない。

大ラボで広井教授らと共同研究を始め，議論を重ねる中2017年に発表したシミュレーションでは，日本の持続可能性のカギを握る分岐は「都市集中」か「地方分散」かで，「政策提言」に活用するというアイデアが浮上して現在の形になった。

Vol.103 No.05 500-501

7Experts’ Insights│社会イノベーションをめぐる考察

1
情報収集
ステージ

問題設定

情報収集

2050 年の人（有識者）の知の蓄積

日本の持続可能性の確保

情報体系化
因果洗い出し

定量モデル
係数設定

B

A
C

E
D
F

統計データの利用

2
AIによる
選択肢検討
ステージ

シナリオ列挙定量モデル
BA

多数シナリオ
シミュレーションC

シナリオ分類

関係性検討

要因検討

分岐構造解析

分岐要因解析

E
D

2万
シナリオ

F

3

シナリオ比較／価値判断

戦略選択
ステージ

政策提言
□□□□□□□□□□● □□□□□□● □□□□● □□□□□

図2│政策提言の3ステージ
ハーバード・サイモンの「意思決定の三段階モデル」から作成した。選択肢検討ステージの関係性検討をAIが担当する。

意思決定とは，「特定の目的を達成するために，不確実さについてもパラメータを設定し，不確実性をそのままな状況の下で，最善の行動を決めること」と定義する。

モデルに取り込み，大量シミュレーションによって起こそれをAIで支援する方法には，（1）状況をできるだけ正り得る可能性＝未来シナリオを漏れなく列挙して調べる

確に把握して「不確実性を減らす」こと，（2）不確実性がという方針を採用した。2017年に発表した研究では，149残ることを前提に，各選択肢のメリットやリスクを提示個の指標に対し，起こり得る未来シナリオの数は2万通し「最善の行動の選択検討を支援する」ことの二つが考りに及び，実際に 2万回のシミュレーションを行った。

えられる。経営戦略の意思決定や政策提言は長期を見据

ここでもう一つ問題となるのが，必ずしも正確とは言えて行うものであり，不確実性を完全に排除することはえない膨大な量の未来シナリオから，どのように未来をできない。よって後者の考えを採用した。

考えていくかということだった。そこで私たちが採用し意思決定は三つのステージで構成されると言われる。

た方針が，未来シナリオの集まりや分布を「可能性の束」

われわれが開発した政策提言AIは，AIを活用したシとして捉え，その「関係性」に注目して分析するというミュレーションと要因解析により，三つのステージのうことだった。算出された未来シナリオをまずは機械的にち，二つ目の「選択肢検討」を担うツールだ（図 2参照）。

分類し，それを意味や特徴を踏まえて人間がまとめ直し最初の「情報収集」ステージでは，AIシミュレーショたうえで，それぞれの未来シナリオ群がいつ，どんな要ンの基となる定量モデルを作成する。解くべき問題を設因によって分岐していくのか，分岐の「発生順序や時期定し，その問題に関係する情報＝指標を洗い出し，指標（when）」と「発生要因（how）」を解析し特定していくわ同士の関係性を体系化した「因果連関モデル」を作成すけである。

る。そのうえで，指標同士の「因果関係の強さ」や「影響このプロセスを経て，最後の「戦略選択」ステージでが現れる時差」について一つひとつパラメータ（係数）をは，ありたい姿に合致する未来シナリオを選択し，その設定していく。

未来シナリオを実現するための「具体的な政策」と「実行次の「選択肢検討」ステージでAIシミュレーションを行うのだが，ここで問題となるのがモデルに含まれる「不8時期」を，一定の根拠を伴う形で提言することが可能になる。

確実性」である。ある問題やテーマの現状をいかに正確以上のとおり，われわれの政策提言AIは指標同士の相にモデル化しようとしても，その値には必ず不確実性が関性を定義した定量モデルが基となっているため，指標残ってしまうからだ。そこで私たちは，不確実性の大きを抽出することが可能であり，それらの相関性を定義す実施主体

地方公共団体など

シミュレーションの目的

兵庫県

次期総合戦略・長期ビジョンの改定に向けて，政策提言AIを用いて，未来シナリオ将来構想の検討の基礎資料とする。
やそこに移行するための要因分析などを実施し，愛知県高浜市

政策提言AIを用いて，未来シナリオや次期総合計画・総合戦略の改定に向けて，将来構想の検討の基礎資料とする。
そこに移行するための要因分析などを実施し，某財団法人

大きな被害を被ったと仮定して，そこからの復興シナリオを今後大震災が発生し，政策提言AIの手法を使って検討する。

実施内容の種類

戦略・計画などの検討支援※その他にも，都道府県や市区町村におけるプロジェクトを推進中

某省

当該省庁における基本的な戦略の改定に向けて，政策提言AIを用いて，未来
将来構想の検討の基礎
シナリオやそこに移行するための要因分析などを実施し，資料とする。

京都大学

コロナ禍により人々の行動変容が起こり，これまでの社会の因果連関モデルにアフターコロナ社会の未来シナリオをシミュレーションする。
変化が発生したとして，某大学

ESG投資の普及度合いに関するシミュレーションを行い，ESG投資の重要性を定量的に把握する。

福井新聞

住民にその実感がないという福井県は幸福度ランキングで第一位であるものの，主観的な幸福感を中心としたモデルを作成し，住民の考える課題認識の下，「幸せな福井」をめざすためのシミュレーションを行う。

中央省庁

政策・社会変化などの影響予測

大学など

民間企業

地域活性化に向けた検討支援

図3│政策提言AIを活用したコンサルティング事例
地方公共団体を中心に，大学や中央省庁との取り組みを実施している。主に地方公共団体の戦略・計画策定の際の検討材料とするためのシミュレーションへのニーズが多い。

ることができれば，あらゆる分野のシミュレーションに答えになり得ると考え，これを軸に EBPM の推進を支援活用できるのである。

するためのコンサルティングサービスを展開している。

また自分の個人的な願いではあるが，将来的にこの政これまでの実績では，「（外的要因による）社会変化等の策提言AIを個人でも利用可能になれば，一人ひとりの考影響予測」や「地域活性化に向けた検討支援」への活用もえを基にしたシミュレーション結果から，誰でも根拠にあるが，引き合いとして最も多いのは「戦略・計画等の基づいた意見を形成して発信できるようになり，この研検討支援」への活用で，主なニーズは地方自治体が中期究を始めるきっかけである「民主主義」の発展に寄与で総合計画を見直す際にその手掛かりとしてシミュレーきるのではないかと考えている。

ションを活用したいというものだった（図3参照）。
ただし，ここには一つ課題がある。
これまでシミュレー

政策提言AIが牽引するEBPMと地域の持続可能性
コンサルティングにおける活用事例（須藤一磨）

ションの基となるモデルは，専門家の知見を重視しており，主に有識者や関係者を集めたワークショップを通じ広井教授の話にもあったように，近年，EBPMの必要て作成されている。一方，シミュレーション結果に基づ性が訴えられている。政策目的を明確化したうえで，統いて策定された政策を実施する場合，定量モデルの中身計データなどを活用して合理的根拠に基づいた政策立案についても説明責任を求められるため，過度に人に依存を行えば，その政策がどのような効果をもたらしたのかしたモデルでは論理的に説明することが難しい。

を容易に分析でき，政策の有効性を高められるからだ。

そこで兵庫県との取り組みでは，過去20年分のKPI

他方，従来のような事例や経験に基づくエピソードベー（Key Performance Indicator：重要業績評価指標）の実績

スの政策立案では，政策の必要性や予測される効果を論データから，統計処理を用いることで人為的操作を介さ理的に説明できないうえ，結果と政策の関連も分析しにずほぼ機械的に定量モデルを作成することを試みた。兵くい。

庫県はこのシミュレーション結果を発表し，次期総合戦

現在，政府の中でもEBPMを推進する動きがあり，自略の素案を検討するための基礎資料としている。

治体の政策担当者もその必要性を認識しつつあるが，他にも愛知県高浜市との取り組みでは，実績データがEBPMの明確な定義やロールモデルがまだ確立されてある指標の因果関係は統計処理によって算出し，データいないため，多くの関係者や現場が困惑しているのが現が不足している箇所や，常識的に違和感がある箇所につ状である。日立コンサルティングは政策提言AI が一つのいては人間が補完して作成するというミックス型の手法

Vol.103 No.05 502-503

9

Experts’ Insights│社会イノベーションをめぐる考察

でシミュレーションを行った。さらに福井新聞との取りて設立された研究機関です。

組みでは，住民が考える「幸せな福井」をめざすための広井 民間企業の研究部門・研究者が大学に常駐し，文シミュレーションを行うために，幸福感につながる「主系知とコラボレーションを試みるというのは，画期的な観的」な指標の抽出と因果関係の定義づけを住民参加型連携のあり方ではないでしょうか。加えて，日立には福のワークショップを通して実施した。このように主観的田さんをはじめ社会的なテーマにも関心を持つ人が驚くで曖昧な指標を扱えるのも政策提言AIの一つの特徴でほど多い。熱意のある皆さんとの協働によって，政策提あり，それぞれの目的に適った手法で定量モデルを作成

言AIのような具体的な形を伴うツールとして研究成果してシミュレーションを行うことができる。

を具現化できたことが，自治体や中央官庁など多分野の現在，多くの自治体から引き合いを頂戴しているが，人たちと継続的に共同研究を行う機会につながったのだ

EBPMを全国に普及させていくためには，個別のコンサと思います。

ルティングサービスの提供では限界があり，将来的に自須藤 お二人を中心とした政策提言AIの研究を知り，地治体担当者がみずから政策提言AIを用いて自由にシ域の未来予測をEBPMに活用する流れは今後加速するミュレーションが行えるような「地域構想・政策AIセンだろうと確信しました。それをビジネスモデル化するこター」を構想中である。そこでは当社のコンサルティンとがEBPM を世の中に広める契機になると考え，私たちグサービスの一部を自動化して提供するとともに，さま日立コンサルティングも日立京大ラボの取り組みに参画

ざまな地域のデータやモデル，シミュレーション結果をすることになりました。

収集・蓄積し，他の自治体が活用できるエコシステム構―まさに必然的に結ばれたコラボレーションの結果築をめざしたい。そして，そこに集約された各自治体のだというわけですね。

未来シナリオの共通事項を分析することなどを通じ，今広井 そうですね，私にとっても幸運な巡り合わせでし後も「持続可能な地域社会のあり方」を追究していく考た。加えて，この数年で世の中の潮流が大きく変化したえである。

ことも，多くの反響を得られた大きな要因の一つだと思います。SDGs（持続可能な開発目標）やESG（環境・社［セッション2］会・ガバナンス）投資に象徴されるように，持続可能性や多様性，ウェルビーイングといった，これまであまり類まれな連携と政策提言AIの先見性関心を集めなかったテーマが，社会の中で重要視されるようになりました。こうした世の中の新しい流れと，AI

10―学術的な研究成果が短期間に社会実装され，しかもを活用して持続可能なあり方を探るという私たちの研究地域創生や社会変革の駆動力に生かされるケースは珍しテーマがうまく重なったように思います。

いのではないでしょうか。日立が推進している社会イノ―AIによるシミュレーションを社会的な課題の解決

ベーション事業の新しい発展形と言えそうですが，いかに活用する取り組みは他の事例もあるのでしょうか。

がでしょう。

福田 私たちと同様，意思決定支援に活用しようとする

福田 おっしゃるとおりです。
もとより日立京大ラボは，動きはあるようですが，それはビッグデータを活用して「ヒトと文化の理解に基づく基礎と学理の探究」
をテーマ

人間がこれまで気づかなかった関係性や特徴を見つけ出に掲げており，京都大学の特に人文科学・社会科学分野すような「情報収集」ステージにおける活用がほとんどのの知性との連携を通して，「文理融合」を一つの目標としようです。

須藤 私も以前AIを活用した自治体向けのEBPM支援づくりを担うような鉄道やインフラ系など公共性の高いサービスについて調べたのですが，例えば，街中にセン分野の企業と相性が良いはずです。

サーを設置して，交通量の変化や事故多発地点をシミュ

福田 実は政策提言AIの原型はまちづくり統合システレーションするといった，対象分野が限定的でかつ短期ムの一部として構想していたものなのです。これを活用間を対象とするものですね。政策提言AIのように広範囲してまちの将来構想やマクロな政策目標を決定した後，を長期的に俯瞰するようなシミュレーションの事例は他

Cyber-PoC for Cities（※地図情報を用いた概念実証ツーに見つかりませんでした。

ル）を用いて，その地域の地理的な要因を加味しながら詳細な検討をしていくというイメージです。このようにこれからの社会や地域を動かすツール

当初想定していたまちづくり全体を支援するシステムを構築するために，現在も研究を進めています。

―具体的なテーマのシミュレーションは容易でも，対広井 福田さんがおっしゃるとおり，今後は政策提言 AI象とする範囲がマクロになればなるほどそれを数値化しの普及と併せ，その結果を具体的なアクションに落としてシミュレーションするのは難しいということですね。

込んでいくための支援策やツールも重要になるでしょ須藤 政府もEBPMを推進するにあたって，まずは中央う。日立京大ラボでは，宮崎県高原町をフィールドに，官庁に政策のロジックモデル（施策の論理的な構造）を立再生可能エネルギーを普及させたら地域の経済循環や脱て，目的を達成するまでの因果関係を明らかにするよう炭素率などがどのくらい高まるかを予測するシミュレーに求めていますが，教育だったら教育分野のロジックモタを開発しているのですが，これもそういったツールのデル，交通だったら交通分野のロジックモデルというよ一つと言えます。先ほど須藤さんがお話しされていた地うに，すべてが縦割りで個々に閉じたものになっていま

域構想・政策提言AIセンターの実現を視野に入れながす。しかし，ある分野の施策が他の異なる分野に影響をら，こうした関連ツールも広めていけたらと考えてい及ぼすケースが想像以上に多く，本来であれば分野横断ます。

型のロジックモデルが必要なのです。まだその必要性は―それらを通じて，持続可能な地域や社会の実現をあまり訴えられていませんが，政策提言AIはそれを先取いっそう後押ししていくということですね。

りするツールだと考えています。

広井 おっしゃるとおりです。そしてこれはより本質的

広井 先ほど触れた SDGs も同様で，目標の17項目に対なことですが，「私たちの社会は持続可能か」という問いして個別に施策を打つのではなく，それらを統合的に捉の背後には，「そもそも私たちにとって望ましい社会とはえて対策を講じていく必要性を国連は強調しています。

どのようなものか」，ひいては「人間にとっての『幸福』これからはあらゆる物事を全体性の中で捉え，個別最適とは何か」という根源的な問いが潜んでいます。AI とのではなく全体最適のために，プライオリティをつけなが協働を通じて浮かび上がるのは，このような「価値」を考ら行動していくような視点が求められるでしょう。そうえていく人間固有の役割だと言えます。私たちは常に人した意味で福田さんらの開発したモデルは，まさに多様間や社会にとっての価値を見据えながら，AIを活用しつな分野の複雑な関係性や全体性に注目するものなので，つ，環境・福祉・経済のバランスの取れた未来社会の実その点が非常にユニークだと思います。

現をめざしていくべきと考えています。

―最後に，今後の展開についてもお聞かせください。
須藤 企業の戦略策定への活用は未開拓なので，今後はそちらも加速させていきたいです。特に政策提言AIは中長期的な社会のトレンドを捉えることが得意なので，街Vol.103 No.05 504-505

11