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著者名

特別講演 「ICT 発展
人工知能 生〜日本 危機，自動車産業・他産業構造・2016 年秋季全国研究発表大会は 2016 年 9 月 15
日・16 日に立命館大学大阪いばらきキャンパスで自動運転 実現 加速〜」
野辺継男（事業開発・政策推進・名古屋大学）
兼客員准教授ドルのコンピューターで実現するというものです．
その様子を表現し直したのが下図です．

開催されました．本稿では大会特別講演をお伝えします．講演は「ICT の発展により人工知能が生まれ自動運転の実現を加速する～日本の危機，自動車産業・その他産業構造へのインパクト～」と題して，インテル株式会社事業開発・政策推進ダイレク
ター兼名古屋大学客員准教授の野辺継男氏により実施されました．ご講演内容は，ICT の発展による人工知能が生まれた経緯，Vehicle IoT の発展，自動運転の動向，自動車・その他産業構造へのインパクトからなります．
実はたまたまですが，二つの東京オリンピックの開催年がちょうど大きなエポックになっています．
具体的には前回 1964 年の東京オリンピックの頃，当時のコンピューターであるメインフレームや通信を実現する交換機のデジタル化が進みました．半導体が生まれて集積度が上がり IC や LSI となり，次の東京オリンピックが開催される 2020 年に向けてデジタル化が一気に進みます．
「2 年で 2 倍」成長する直線を上記の対数グラフに記載すると，1964年から 2010 年までの間の曲線に巧く乗ります．ま1. ICT 発展さにいわゆるムーアの法則に乗っているといえます．その後ムーアの法則は物理限界に近づき成長は最初に，ICT がこれまでどう発達し，いつ頃人だんだん減速していくとの指摘もありますが，Ray工知能が生まれてきたかということをお話しいたし

Kurzweil さんの説明では，むしろその後も成長の速ます．いま Google にいらっしゃる Ray Kurzweil さ度は加速するという絵になっています．実際，上図んが，コンピューターは指数関数的に成長し，いわにおける 2010 年以降の曲線に「1 年で 2 倍」と成ゆるテクノロジーシンギュラリティ（人工知能がヒ長を加速する直線（上記点線）を当てはめると，こトの計算能力を超えることで発生する事象）に向かれがまた巧く乗ります．

うと，1990 年代から言っています．2045 年頃に人そ れ は な ぜ か？ 私 な り に 解 釈 を 加 え ま し た．

類の脳をすべて足したのと同じぐらいのコンピュー2000 年頃から世界的にインターネットのブロードターの計算能力（一秒間の計算の回数）が，1,000バンド接続が浸透し，2010 年にはほとんどのパソ

Vol. 26 No. 2, September 2017123

経営情報コンがネットワークを介してサーバーやデータセンビジネスモデルが容易に実現され，今や商品企画はターにつながり，2007 年の iPhone, 2008 年の An-

アイデア勝負となり，今までなかったような新カテ

droid によるスマホの出現により，2010 年以降は国ゴリーの商品を次々と出せるようになったという捉際的にほとんどすべての情報端末がデータ通信を介え方が重要です．

してデータセンターにつながる状況になりました．

こうした流れは実はパソコンが容易にインター

さらに，データセンターはデータセンターどうしでネットに繋がるようになったときから始まったもつながりクラウドを形成したことを前提にすれば，ので，それを最初に実現した Windows 95 が起点と2010 年以降，手元の 1,000 ドルのコンピューターなるビッグバンではないかと CES 2016 で感じまし（形としてパソコンなのかスマホなのか，あるいはた．また，先の「2 年で 2 倍」の線と「1 年で 2 倍」全く予測できない端末なのか）でネットワークを介の線の交点はおおむね 1995 年頃となります．これしてその背後でクラウドでの計算能力をふんだんにがシンギュラリティに向かって，次々と多様な方向利用することになります．すなわち，今後は手元のに技術が進展し，今後はさらに今までなかった商品$1000 のコンピューター単体も，ネットワークとクやサービスが毎日のように出てくる世の中になるとラウド効果により，端末で得られる計算速度がさら予測されます．に加速するという解釈ができるというわけです．
こうしたことを考えていた頃，CES2016 を訪問

2. 人工知能 出現

し感じたことは，出展のカテゴリーが極めて多岐にわたっていたということです．おおむね 7 分野

ここからのお話は，人工知能がどれだけ進んだか（Virtual Reality, Drone, Action Camera，ネットワーについてです．まず，過去 2 ～ 3 年の Deep Learn-

ク家電，ウェアラブル，自動運転，4K TV＋Inter-ing の発展にはすさまじいものがあります．Deepnet）が，広い展示場に所せましと出展されていましLearning にはとにかくデータが沢山必要で，それをた．それぞれの分野は見かけ上，全く違う方向性を相当高度かつ大規模な計算力で処理するのですが，示しているようではありますが，実はそれらを実現

2012 年頃からそれを適用して，音声や画像が非常する鍵となる技術の多くがスマホの技術の発展に依に高いレベルで認識できることが実証されました．

る部分が多い状況があります．スマホが誕生したのスマホに向かい，ユーザーが発声するとネットも元を正せば日本におけるガラケーの発展に起因すワークを介してサーバーに音が届き，音を音響モデるところが多いと考えられますが，ガラケー時代かルと言語モデルに分離し，Deep Learning をかけるら始まり，スマホが年間 14 億台以上出荷されるとことで，例えばスマホに向かって「とうきょう」という今日に至る過程で，市場の拡大とともに非常に発声すると，非常に正確に「東京」という文字が返っ高度な各種センサーや半導体が国内外で大量に生産てくるようになりました．Siri とか Google の音声され，それによる部品の機能や性能の高度化とコモ検索などがその例です．最近では，普通の話し言葉ディティ化が同時に起こり，それらをコンポーネンを発声すると，ほぼリアルタイムに極めて正確にテトとして利用した多種多様な製品群が近年一気にでキストになって戻ってくるようになってきました．てきたという状況です．

これが数十か国語に対して実現されている．これはポイントは，これまでなかった新しい製品を開発ヒトでは不可能であり，その部分ではヒトを超えたする際，ゼロから開発しなくても，スマホで培われ人工知能がクラウド上に宿ったと言える状況です．

た多様な技術を好きなようにピックアップして組み実際に同じようなことが画像認識にも言えます．

合わせ，若干の追加的機能を開発すれば，短期間でGoogle がスタンフォード大学と協力して 2012 年に新商品を市場に投入できる時代になったということ発表した「Google の猫」と呼ばれる研究がありまです．さらにそれらはインターネットにつながり，す．ヒトの脳内のニューロンとシナプスの構造を模クラウド上の Web 企業による各種ソリューション

したコンピューターとネットワークの塊にあらゆるを実現するソフトウェアもコンポーネント化が進画像を見せ続けた結果，ある階層で「ある形状に対み，クラウド上でプログラミングすれば全く新しいして“ニューロン”が発火した」という状況が生124

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じ，その形状をヒトがみると「猫」に見えた，といの話をします．これはクルマがネットワークを介しう話です．コンピューターはそれを「猫」と教えてクラウドにつながり，IoT 端末になるということられていないので，「猫」であるとは言わないわけです．実はこれも自動運転の前提となっています．

ですが，これで特定の形状を認識するという学習が機械的になされたということになります．ポイント
は 2012 年に Deep Learning によって教師なしの画像認識が成功したということです．一方，「これは何だ」と最初にラベルづけされた画像を大量に学習し，新たな画像に対して正確に「これは何だ」と言えるようにする教師在り学習による画像認識でも，2012 年に当時トロント大学のヒントン教授が DeepLearning の有効性を示し，2014 年には複数のオブジェクトが写っている一枚の画像から「どこに」「何が」あるということを正確に示し，2015 年には「何が」に関してはヒトの画像認識よりも正確性が高まったという状況があります．
さらに，クルマの自動運転化には深層強化学習も2004 年ごろから日本のクルマ会社は Vehicle IoTで世界に先行していました．その後 2012 年ぐらいまで日本が海外に相当先行していたと思います．な

重要です．ヒトがクルマに運転の仕方をプログラミぜ日本が先行し得たかというと，2000 年以降，日ングせずに，クルマが自ら運転の仕方を学習する

本では i モード等の市場浸透によって，ほとんどのという話です．2015 年の Interop で日本の Preferred

方々は携帯でインターネットとの親和性の高いデー

Networks 社が深層強化学習を適用して，ヒトが教タ通信を行っていました．また，日本ではクルマのえずに，複雑な状況をどのように走ればぶつからな

カーナビ装着率が 70% 程度と高く，これは海外がいで進めるのかという，走行アルゴリズムをコン

欧米でもカーナビの装着率が 20% 程度であること

ピューター上で生成するデモを行いました．と比較すると，非常に大きな市場浸透率でした．こまた Deep Mind というイギリスの会社が行ったの携帯とカーナビをブルートゥースや USB でつな

深層強化学習を用いた「ブロックくずし」も有名で，げると，クルマのデータをデータセンターにアップエキスパートと言えるレベルに 4 時間で達成したとロードすることができ，例えばクルマの位置情報をいうものです．

データセンターにあげると，時間の変異とともに自動車を運転する際には，例えば「直近の信号がクルマの移動速度がわかり，渋滞情報が作れます．

赤だから，その前の停止線で止まる」といった条件

データセンターで計算された渋滞情報をカーナビに判断を行う必要がありますが，そうしたケースは世ダウンロードすると，カーナビが経路を再計算し界中にヒトがリストアップ不可能なぐらい存在し，「ここは渋滞だから，こっちの道に行ったほうがよ

さらにそれらを一つ一つヒトがプログラミングするいですよ」とドライバーに提案することが可能になのはほぼ不可能です．そこをコンピューターが状況ります．ほかにも，ワイパーのデータをとり，あるを認識して，どのように走ればぶつからないかとい地域だけワイパーが非常に強く動いていることがわうことを深層強化学習し，ぶつからずに走る走行ア

かれば，ゲリラ豪雨が発見され「避けたほうがよいルゴリズムを機械的に生成する必要があります．こですよ」ということを情報として伝えます．

こが自動運転の実現に向けて非常に重要なポイントだと頭に入れておいてください．

こうして，携帯網を介して，クルマをセンサーとしてデータを吸い上げて，クラウド上で分析し，いろいろな情報をユーザーに提供可能となります．当3. Vehicle IoT 発展

時は IoT やクラウドという言葉はなかったのですが，明らかに 2004 年以降，国内のクルマ業界は既

自動運転の具体的な話に入る前に，Vehicle IoTVol. 26 No. 2, September 2017に IoT をやっていたということが言えます．

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経営情報

こうしたクルマへの情報提供を行っていたとこ

速しますが，結果としてどのくらいの速度になった

ろ，2008 年頃には，逆に情報を提供しすぎると，のか，ヒトには正確にわかりません．そこで，センドライバーからはむしろ，おせっかいだとか，そんサーが速度を把握し，今，時速何キロかをインパネなことは知っている，と，逆効果になり，提供した

等の HMI で教えてくれます．そうして速度を把握機能をオフにしてしまい，使わなくなる可能性があし，さらに視覚で交通標識を確認し，速度がオーることがわかりました．それでは，本来ある機能をバーしていればアクセルペダルから足を外すなり，使わずにより危険な状態になることもあり得るのブレーキを踏む等して減速するのが普通の運転でで，嫌がられずに機能を使ってもらうことが重要だ

す．と考えました．実は自動運転でも同じ問題が起こります．

ここで「クルマの自動化」のレベルの話をすると，ハンドル・アクセル・ブレーキの 3 つの操作がいく

ここで必要な情報とは何かを判断するのが，車載つ自動化されても独立に自動化されていればそれをコンピューターの役割になります．それは，あらゆ

レベル 1 といいます．3 つの操作のうち 2 つ以上がるセンサーから周囲の状況，ECU（電子制御ユニッ

融合して自動化される場合，それをレベル 2 といい

ト：Electronic Control Unit）等から走行状態をコます．ここまではあくまでもドライバーが安全確認

ンピューターが分析し，ドライバーが気づいていなの責任を持つので，普通の運転であり，レベル 3 かいことが判明すれば，表示や音，さらには物理的なら自動運転と呼ばれます．レベル 3 ではドライバー動きで注意喚起するということです．これがコンテが運転するモードと，コンピューターが運転する自クスト・アウェアなドライビングの提供です．ここ動運転モードが共存します．自動運転モードでは，まではあくまでも最終的にはヒトが運転しています

ドライバーはハンドル・アクセル・ブレーキを操作が，さらに，警告に対してドライバーが反応しないしないうえ，周囲を見て安全確認をする必要があり場合，周囲の安全を確認してコンピューターが自動ません．このときコンピューターは視覚の代わりに的にブレーキを掛けるなり，ハンドルを操作するとカメラ，レーダ，ライダー等をつけて，周囲の環境いった自動化へと進んでいきます．これが自動運転をドライバーの代わりに把握します．さらにセンへの方向性だと捉えることが重要です．

サーで見える範囲より先の状況は，Vehicle IoT を

具体的には，前方のカメラ画像やカーナビ地図用いて，多くのすでに走ったクルマの情報をデータデータから，このまま進むと進入禁止の道に入り，センターに吸い上げ，統計的に分析した情報を走行逆走しかねないという環境判断と，各種 ECU の中のクルマに伝え，3 次元地図と連動しながら，十データにより分析される走行状態から，ドライバー分余裕をもって運転をドライバーに返すような計画がブレーキを踏みスピードを落とすことがないとす的な自動運転を実現します．

れば，ハンドルを回す気もなく，そのまま一方通行

レベル 4 になると完全自動運転となり，スタートに侵入し逆走すると判断可能で，正確に警告が可能からゴールまでヒトが全く運転しないことを前提にになります．こうした仕組みが 2013 年にドイツのクルマが設計されます．そのため，クルマにハンドクルマ会社から商用化されました．こうした事をル・アクセル・ブレーキは不要となり，コンピューADAS（Advanced Driving Safety Assistant） 高 度 運

ターがヒトの操作と同様の命令をクルマに直接入力

転安全支援と呼びます．

します．基本，これまでもクルマはヒトが言った通りに走るように開発されて来ており，同様にクルマ

4. 自動運転 開発動向

はハードウエアとしてのコンピューターが言った通りに走ることが可能であり，最大の課題は，そのコそうした高度運転安全支援の先に自動運転があります．普通の運転はヒトが視覚により，安全を確認

ンピューターが常に正しい指示を出すようにソフトウエアをいかに作るのかという点になります．

しながら，アクセルとブレーキとハンドルで，加そのソフトウエアがドライバーの操作に代わる指速，減速，操舵（そうだ）しながらクルマをコント

示データとしてクルマに入力し，クルマが動いた結ロールします．ヒトがアクセルを踏めばクルマは加果をセンシングして，指示した通り動いていなけれ126

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著者名ば 1/10 秒程度でフィードバックをかけて補正する，といった仕組みを回すのが自動運転の考え方です．
さらに，世界的な動きとして，1 年半程前から走行アルゴリズムと連動して 3 次元地図を使うようになりました．その地図はヒトが認識する 2 次元と異なり，3 次元であり，そこには周囲に存在する信号等の特徴点が x, y, z 座標で保持されています．それを利用することで「直近の信号が赤だったら，停止線を確認して，そこに向けて減速する」といった場合の認識に関するコンピューター処理の負荷が軽くなり，同時に正確性も上がります．

Google 社は 2015 年 6 月にハンドル・アクセル・

大 き く 言 う と， 自 動 運 転 と い う の は， 車 載 コ

ブレーキのないクルマを，すでに公道テストで走らンピューターがセンサーによって環境を認識し，せていることを広報しています．ハンドル・アクセ

ECU の状態を分析して走行状態を把握し，それをル・ブレーキのないクルマが走ったということは，対比しかつ地図を参照しながら走るものです．そこカリフォルニア州が連邦運輸局の指示に基づき，こで現況と地図に差分があれば，各クルマの情報に基のクルマがテスト目的の範囲で「ちゃんと走る」こ

づき適宜 3 次元地図をアップデートします．その結とを事前にチェックしています．同時に，広報され果，今後は 3 次元地図を参照することにより，今どているのが，このクルマが複数 1 週間に 1 マイルかこがどうなっているのか，重要な情報を第三者が利ら 1.5 万マイル実際に走行しているということであ用可能となります．個々のクルマがどこにいて，どり，コンピューター上のシミュレーションでは毎ういう状況にあるのかも分かります．プライバシー

日 300 マイル走行し，走行アルゴリズムを構築中

上，匿名，非匿名，サービスによっていろいろ対応としています．1 年ぐらい前から，シリコンバレーします．それらを API 化して，例えば地図のアップに行くと，相当な頻度で走っているのを見ます．

ロードに使うことはもちろん，カーシェアや，ライGoogle はアルゴリズムを作ることに特化していまドシェア，ライドヘイリングといった事業を行うトす．そのアルゴリズムは今後早い段階で，かなり高ランスポーテーションサービス事業者に，情報を提い信頼性と精度で市場に出る可能性があると予測さ供することも可能です．そうした事業者はスマホかれます．最近では，Google だけでなく，他の企業ら乗りたい人を発見できますが，個別のユーザーにも走行アルゴリズムを作り始めていますが，日本企

どのクルマを配車すればいいのか，ドライバーの属業も Google と競争するのか，あるいはそれを使う性を含めて分析し，より良いサービスを提供するこのかを判断を迫られる可能性もあります．とが可能になります．もちろん，ドライバーレス・2014 年の段階で，高速道路の自動運転は 2020

タクシーになれば，クルマの位置情報を常時把握す

年ごろ，主要幹線道路の自動運転は 2025 年以降る為に，Vehicle IoT は必須になります．ドライバーと多くの企業が表明していました．しかしその後，レス・タクシーはヒトのみならずモノも運ぶでしょDeep Enforced Learning（深層強化学習）が急激にう．そのほか，公共交通とのマルチモーダルやエネ進化し，走行アルゴリズムを自動で作れる可能性がルギーマネージメント，さらに今はまだないサービ

見えてきました．その結果，最近では自動運転の実スまで，さまざまな産業にむけて，クルマが集めた現時期が前倒しされる動きがあります．

情報が使われる可能性が出てくるということがここのポイントです．

5.

自動運転

世中

変

シェアリング・エコノミーの発達も，自動運転の導入を後押しします．Uber の成功もシェアリン

そうした状況を前提として，世の中どう変わるかという話がここからになります．

Vol. 26 No. 2, September 2017

グ・エコノミーを具現化したものですし，欧州では BraBraCar というサービスが急激に成長してお127経営情報り，例えば 1 人でロンドンからマンチェスターまで行くと，100 ポンドかかるところ，もし一緒に乗ってくれる人が 3 人いれば 25 ポンドになります．このようなある意味 SNS 的な技術に基づくサービスがカーシェアリングでもあり，シェアリング・エコ
ノミーの発達とともに海外では急激に拡大しています．

6. 自動車・他産業

1 章 で 記 し た よ う に，2010 年 以 降， ク ラ ウ ド

重要なことは，こうした社会構造や産業構造の変が拡大し，広く遍く使われるようになりました．

化に，クルマ産業も巻き込まれるということです．

Google, Amazon, Salesforce, Facebook などのサービ

クルマ会社が製造能力だけで競争していこうとする

ス機能がコンポーネント化されており，クラウド上ことは，もはや非常に厳しくなっていくのは明らかでプログラミングすれば，端末の違いを意識せずにです．特に，クルマがセンサーとしてクラウド端末新しいサービスが構築でき，産業の競争がウェブブになり，スマホがクルマとクラウドを結びつけるハラウザーの上と下で，完全に切り分けられました．

ブになり莫大なデータをデータセンターに送り，そクラウド企業の協調・競争領域はウェブブラウザーのデータを深層強化学習等にかけ，クルマを運転すの上で競争すればいいし，ユーザーは PC やスマホ，るコンピューター上のソフトウエアが生成されるとクルマ等の端末の違いを意識せず，同じサービスがいう自動運転の時代には，ソフトウエア開発能力が使えるようになりました．2014 年になるとトラン直接競争力になります．

スポーテーションサービスにおいて Uber が急拡大

また多くのクルマがデータをアップロードすれしましたが，これはタクシーという物理的資産を持ば，道路上の最新の環境情報がクラウド上の地図にたずにクラウド上でスクリプトを書いて，ウェブブ蓄積されますので，それを参照することで，第三者ラウザーの上だけで新しい事業を起こし，世界に一がその情報を使い，これまでには全く存在しなかっ気に拡大可能であることを示したものです．これがたような新規事業を容易に開始し，国際的に拡大す2015 年以降急激に進んでいます．他産業でも同様ることができます．以前のように，ほとんどの商品にクラウド上にプログラミングすれば新しい事業がやサービスがゼロから作らないと事業化できなかっ簡単に起こせるようになりました．これが，これかた世の中から大きく変化し，第三者からの情報やソらの社会の動向です．Acer の Stan Shinʼs さんのスリューションを組み合わせて少し工夫すれば，比較マイルカーブという有名な考え方があります．アナ的容易に新規事業ができるような社会になりまし

ログだと，真ん中の「製造」にあたる「どのようにた．その結果，クルマがそれらサービスの部品やしてモノを作るか」が高い価値を持っていました．

ツールになってしまう可能性もあります．これは圧

しかし，デジタルの世界ではモノの作り方では付加倒的に大きな世の中の変化です．

価値を高めることができず，基礎研究に近い左端とこうした経緯からシンギュラリティに向かって，ユーザーに近い右端が価値を高め，まさにスマイル今までなかったような産業が日々，さらには刻々とカーブのような形になるという考え方です．この基新しくでてくる世の中になります．さらに，それら礎技術の発展と市場ニーズへの対応の両者が今やはクラウド上の人工知能によってヒトの脳の代理やクラウド上でつながり，全体として Cyber Physical生活の支援が実現され，そこから新しい産業が出てSystem や Industrie 4.0 の様な考え方が拡大する世くることが容易に推測できます．ここで懸念されるの中になりました．のは，こうした流れを実現している現在の国際的な Web 企業はデータセンターに約 100 万台規模でサーバー群を持っているのに対して，日本全体を足128

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著者名しても約 100 万台と言われ，今後必要となる大き主導的に今後の産業に必要な ICT 技術を高めるこな計算能力を持つ企業が日本にはほぼないという点とが可能です．このように他産業への波及効果も考です．さらに，人口が多い中国では 300 万台以上

え，クルマ産業での ICT 投資が非常に重要になっのサーバーを持つ企業が出現しており，計算能力がてきています．

格段に上がってきており，計算を今後は米国や中国に依存するような状況になりかねないという問題があります．これまでお話ししたように，クラウド上でソフトウエアを記述することで事業が成立する世の中になる状況において，巨大なデータセンターを略歴
野辺継男（）

1983 年 4 月 NEC 入社，IBM 互換 PC 海外事業立ち

国内に持っていない状況では，新事業を起こす技術上げ後，国内製品技術，国内外で各種プロジェクト立や新規産業が育たなくなる可能性があります．まさち上げ（ビデオオンデマンド，地上波・衛星データ放に今，次世代のクルマおよびそのサービス実現に向送システム，テレビ会議システム，各種インターネッ

けたデータセンター等への投資が必要であり，逆にト利用技術等）2000 年 12 月退職．

国内に大規模データセンターに投資可能な産業はク
ルマ産業以外にはないともいえる状況です．

2001 年 8 月国内最大級のオンラインゲーム会社をソフトバンクの子会社として立ち上げ．その他複数ベン
チャーの立ち上げ，CEO 歴任．2004 年 3 月退職．

2004 年 4 月日産自動車入社．ビークル・インフォ

7.

メーション・テクノロジー事業本部設立．プログラム・

まとめますと，ICT の指数関数的な成長で，すでにクラウド上に人工知能が宿り始めました．自動運

ダイレクター，チーフ・サービス・アーキテクト，GM兼任．2012 年 3 月退職．

2012 年 4 月インテル入社．事業開発・政策推進ダイ

転は人工知能を利用しないと実現しません．その人

レクター兼チーフ・アドバンストサービス・アーキテ

工知能は ICT 発展の賜物であり，日本の産業におクトとして自動運転を含むクルマの ICT 化を担当．

ける大黒柱の一つであるクルマ会社が早急に ICTに投資をしなければ，国内で技術が育たずクルマ産業のみならず日本の他の産業も弱体化します．逆2014 年 5 月兼務 名古屋大学未来社会創造機構客員准教授．
現在に至る．に，国内のクルマ産業の経済規模の大きさからしてVol. 26 No. 2, September 2017129