2018 年 1 月

未来デジタル研究
第3号

特集

A Iと激変する未来社会『A I を基軸としたデジタル共創の実現に向けて』『A I とセキュリティによる協働社会に向けて』『A I 適用分野の急拡大ー新しい経済システムの形成』『書評「人工知能が変える仕事の未来」』『複合機におけるドキュメント処理技術』

学校法人

中央情報学園未来デジタル研究所

2018 年 1 月

未来デジタル研究
第3号

特集

A Iと激変する未来社会『A I を基軸としたデジタル共創の実現に向けて』『A I とセキュリティによる協働社会に向けて』『A I 適用分野の急拡大ー新しい経済システムの形成』『書評「人工知能が変える仕事の未来」』『複合機におけるドキュメント処理技術』

学校法人

中央情報学園未来デジタル研究所

未来デジタル研究所の目的

未来デジタル研究所は、中央情報学園の『未来をデザインし、社会のイノ
ベーションに寄与する』という経営理念の下、平成 28 年 4 月に学園のシンクタンクとして設置されました。
デジタル革命のスピードがますます加速する現代社会において、産業と社会は今後どのように変化していくのか、またビジネスや人間の生き方はどのように変わらざるを得ないのか、これから進むべき近未来の技術動向を見据
えつつ、人材育成の基本理念と方向性、専門教育のあるべき姿について研究するオープンなシンクタンクを目指します。
その研究成果を広く内外に発信し、もって専門教育の実践と人材育成に貢献することを目的とするものです。

平成 30 年 1 月
学校法人 中央情報学園3﻿ ﻿﻿

目次 ｜ Contents
特集

AI と激変する未来社会［特別寄稿］『AI を基軸としたデジタル共創の実現に向けて』・ ・・・・・・・・・・・・・・（5）
富士通株式会社

執行役員常務阪井 洋之［論考］『AI とセキュリティによる協働社会に向けて』・ ・・・・・・・・・・・・・・ （21）研究員

小笠原 義成［総括論文］『AI 適用分野の急拡大―新しい経済システムの形成』・ ・・・・・・・・・・・ （41）
研究所長

堀切 達也

［書評］
「人工知能が変える仕事の未来」野村直之著・ ・・・・・・・・・・・・・・・ （77）
研究員

小菅

厚

［論考］
『複合機におけるドキュメント処理技術開発－AI がもたらす新しい技術展開に向けてー』・・・・・・・・・・・・・・・・ （81）
参与・研究員矢ケ崎 敏明4

〔特別寄稿〕

ＡＩを基軸としたデジタル共創の実現に向けて
富士通株式会社

執行役員常務（CMO） 阪井

洋之

デジタル社会が本格化する現在、人々も企業も公共機関も、大きく変わろうとしている。
その変化は、日本にとどまらず、世界中の人々や企業や公共機関にも波及し、世界を網羅するインターネットに、膨大な数の人々とあらゆる組織がつながることで、その行動様式を大転換しようとしている。
ICT 業界は、最もイノベーションの激しい業界である。
そうした歴史過程を経る中でも、2010 年代後半は、通常の水準をはるかに超えたイ
ノベーションが展開されようとしている。
世紀末のインターネット革命に匹敵する根本的イノベーションの大きな波が、さまざ
まな業界のシステム変革を促し、社会の隅々まで席捲しつつあるのが、2018 年の現在であると位置付けることができる。
よりタイムスパンを長くとって視れば、まさに第 4 次産業革命が急進展し、本格的なデジタル社会が到来しつつあることが明らかになってくる。
富士通は、そうしたイノベーションの推進において、一貫して、〝人間が中心に立つヒューマンセントリックな考え方″
を、基本理念としている。

そこで以下では、常に人間を中心に位置付け、人間主体のヒューマンセントリックイ
ノベーションを目指す富士通の取り組みに関し、その一端を紹介する。
すでに富士通は、お客様と様々なデジタル共創を実現しつつあるが、本稿では特に、AI を基軸としたデジタル共創にフォーカスし、説明していくことにする。

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〔特別寄稿〕 ＡＩを基軸としたデジタル共創の実現に向けて〔1〕デジタル社会を推進するビジネスパーソンの特性
富士通は、最先端のテクノロジーと先進事例を、世界のビジネスパーソンに発信する
ために、毎年「富士通フォーラム」を開催してきている。
今年度は、「Digital Co-creation（= デジタル共創）」をテーマに、昨年 5 月に実施した。
ご来場いただいたお客様をはじめとするビジネスパーソンは、実に 26,723 名を数え、昨年に比較して 5,000 名近く増え、過去最高だった。
〔図 1〕

しかもデジタル社会の広範な進展を象徴するように、IT 部門以外の来場者の方々が、75% を数えた。
展示会場では、お客様やパートナー様、総計 95 社の皆様とのデジタル共創、その多岐にわたるテーマでの具体的システムやプロダクトを、ご紹介させていただいた。
デジタル共創は、主に 3 つのカテゴリーに分けて展示した。
第 1 は、「AI」「IoT」「セキュリティ」「デジタルマーケティング」といった先端テクノロジーのカテゴリーである。
第 2 のカテゴリーは、「製造」「小売」
「物流」
「金融」
「農業」といった業種別のデジ
タル共創である。
第 3 のカテゴリーは、「まちづくり」や「都市インフラ」といった空間的広がりの中でのデジタル共創である。
展示ブースの人気ランキングを集計すると、今回は、「AI」に興味をお持ちになったビ
ジネスパーソンが圧倒的に多いという結果だった。
次いで「IoT」「ものづくり」「ワークスタイル変革」の関心が高かった。

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図 1 に示したトレンドから浮かび上がるデジタル社会を推進するビジネスパーソンの特性を踏まえ、次章では富士通のデジタル共創で最も関心の高かった「AI」についてまとめることにする。

〔2〕富士通の AI=Zinrai
富士通の AI の名称は Zinrai である。
Zinrai の名称は、「素早く激しいこと」を意味する疾風迅雷（しっぷうじんらい）に由来し、人間中心に、継続的に成長する AI を目指している。
そこでまず、こうした名称を実践する富士通の AI=Zinrai の 3 つの強みを明らかにしておきたい。
〔Zinrai3 つの強み〕
第 1 の強みは、お客様との共創や社内実践で培った業種・業務ノウハウを、API としてサービスメニュー化し、〔Zinrai プラットフォームサービス〕として提供していることである。
因みに API（= アプリケーション・プログラミング・インタフェース）とは、ソフトウェ
アコンポーネントが互いにやりとりする際に使用するインタフェースの仕様である。
したがって API をサービスメニュー化することは、他社の AI サービスに比較して、より業務に近くアプリケーションに実装しやすいサービスを可能とする。
第 2 の強みは、30 年にわたる AI 研究と、スーパーコンピュータで培った世界最速クラスのディープラーニング技術などの最先端の独自 AI 技術を保有していることである。
第 3 の強みは、千名を超える層の厚い AI 専門のエンジニアと、全世界に配置された各業種専任のデジタルフロント SE が、緊密に連携し、お客様の AI 活用を、トータルに支援する体制が組めることである。
この体制により、各業種特性を踏まえ、既存システムと連携したお客様のニーズを深堀した戦略性のある AI システムが実現できる。
〔富士通のデジタルビジネスプラットフォーム〕〔Zinrai プラットフォームサービス〕は、富士通のデジタルビジネスプラットフォーム〔MetaArc〕の上で提供している。
〔Zinrai プラットフォームサービス〕と〔MetaArc〕の関係の全体像を、システム的に図化すると、図 2 のようになる。

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〔特別寄稿〕 ＡＩを基軸としたデジタル共創の実現に向けて〔図 2〕〔MetaArc〕は、AI、IoT などのデジタル技術を活用した SoE のスピーディーな構築、そして従来の基幹系・情報系システム SoR のクラウド移行を強力にサポートするクラウドサービスから構成されている。
〔MetaArc〕の強化は、2016 年度までは IoT、モバイル関連の機能強化を中心に推進
してきた。
〔図 3〕

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この 2017 年度は、第 1 クォーターだけで 23 種の新サービスを提供してきたが、うち 15 種のサービスが、
図 3 のように AI サービスだった。まさに、このサービスメニューの拡充からも、AI は、広範な領域で本格的な実用段階に入りつつあることを示唆していると言える。Zinrai は、ディープラーニングを強みとしており、すでに 100 社に近い
お客様から受注をいただいている。
そのことを実感いただくために、以下では、3 つの AI 共創システム事例を説明する。
〔AI 共創システム事例 1〕
最初に、富士通の AI 技術を活用して、膨大な業務処理の中から、異常な取引を検知す
る野村証券株式会社様との共創システムを紹介したい。
大手の証券会社では、1 日に数億件のデータ処理が発生する。
これだけ大量のデータが発生すると、間違いの発生は避けられず、IT を使ってもミスを完全に無くすことはできなかった。
そうした課題認識を踏まえ、富士通の機械学習技術を提案したところ、「是非、使ってみよう」ということになった。1 ヶ月後には実証実験をスタートし、今年の 3 月には AIを活用して異常な取引を検知できるシステムを完成させることができた。
野村証券株式会社様は、今回の 10 の業務システムでの適用を手始めに、全社的に展開される計画をお持ちである。
〔AI 共創システム事例 2〕
次に、川崎地質株式会社様の AI 技術の活用事例を紹介する。
意外と知られていないことだが、日本国内において、実に年間 3,300 件もの道路の陥没事故が発生している。
川崎地質株式会社様は、このような事故を防ぐために、自社で開発したレーダー装置
を使って、地下の空洞探査を行ってきた。従来の探査では、空洞なのか土管なのか、熟練者が、時間をかけて判断してきた。
今回、この空洞探査に、富士通の AI が採用された。
採用理由は、AI を使えば、膨大な解析結果でも、画像認識で空洞のある場所を素早く見つけることができるようになったからである。従来比で、実に 1/10 に時間短縮して、探査結果の解析が可能となった。
〔AI 共創システム事例 3〕
海外に目を向けると、さまざまな分野での共創システムが、構築されつつある。
医療分野では、富士通研究所が、スペインのサン・カルロス医療研究院様と AI による精神病診断の共創システムを構築しつつある。
医師の方々からは、AI による正答率の高さと共に、その速い診断スピードに、高い評9

〔特別寄稿〕 ＡＩを基軸としたデジタル共創の実現に向けて価をいただいている。
現在の医師の診断では、最低でも 20 〜 30 分かかると言われている。
それに対し AI は、いったん機械学習をしてしまえば、数秒で診断結果を導きだせる。
したがって、最終的な診断は医師が行なうとしても、まずは AI のスピードを活用したスクリーニング検査への適用が期待されている。
以上のように、2017 年度に入り、AI を使った共創システムが、国内のみならず海外においても、次々と構築されつつある。
〔検討から運用まで AI システムのライフサイクルをサポート〕
富士通は、図 4 に示したように、AI に関する知見や技術をベースに、デジタルビジネ
ス・プラットフォーム MetaArc のもとで、モバイル・IoT・Analytics・セキュリティ・
クラウドの 5 種のサービスと連携して、サポートする。
加えて Zinrai プラットフォームサービスを中核に、検討フェーズから導入・運用フェー
ズまで、お客様のライフサイクルをトータルにサポートする体制を拡充しつつある。
〔図 4〕

ここで着目していただきたい特長は、第 1 に、富士通の AI が最新 ICT の各種サービスと連携可能であること、第 2 に、コンサルティングサービスから導入・構築、さらには運用フェーズまで、サポートできることである。
この 2 つの特長により、富士通の AI システムは、全体システムと整合性を保ちつつ、お客様の AI システムのライフサイクルに沿って、スパイラルな高度化を可能にする。

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〔3〕富士通社内のデジタル活用とお客様への提供
本章では、視点を変えて、富士通社内でのデジタル活用の取り組みに、フォーカスする。
富士通では、デジタル活用に関して、「まずは社内実践」ということで積極的に推進し、その成果を、お客様に提供してきている。
そこで以下では、4 つのデジタル活用を紹介したい。
〔働き方改革〕
第 1 のデジタル活用は、日本企業において大きなテーマとなりつつある「働き方改革」
である。
富士通では、昨年 4 月から社員 3 万 5 千名を対象に、テレワーク勤務制度を正式導入した。
「働き方改革」は、〔制度づくり〕〔ICT〕〔意識改革〕を三位一体で進める必要があり、それを踏まえ、デジタル技術を最大限活用して取り組んでいる。
〔グローバルコミュニケーション基盤〕
第 2 のデジタル活用は、グローバルコミュニケーション基盤である。
グローバルコミュニケーション基盤の全体像は下図の通りであり、すでに全世界 16万名の社員が活用しており、「働き方改革」の基盤としても機能している。
〔図 5〕

このグローバルコミュニケーション基盤の具体的成果は、まず Web 会議で発揮されている。昨年度は社員の 95% が延べ 170 万回利用しており、出張旅費 20% の削減につながった。

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〔特別寄稿〕 ＡＩを基軸としたデジタル共創の実現に向けて全社共有の動画コンテンツは、1,700 種類に増え、社内 SNS によるコミュニティも4,500 を数えるまでになった。そこでは様々な議論が行われ、それらのアイデアの中から、特許も 20 件出願中である。
こうした社内実践のノウハウを、延べ 150 万人のお客様に提供し、ご利用いただいている。
〔パブリッククラウドへの移行〕
第 3 のデジタル活用は、社内システムのパブリッククラウドへの移行である。
国内の全 850 システムの内、2016 年度までに全体の 30% に相当する 263 システ
ムの移行を完了している。
社内システムのクラウド移行では、以下の効果を確認している。
①稼働効率を高め、リソース数を従来の 1/2 に削減②型決めした共通プラットフォーム化により、インフラ構築を簡易化し、導入期間については、従来の 1/8 に短縮③全社システム横串のインフラ監視と自動運用により、運用工数を 2/3 に削減
以上の 3 つの効果により、全体として、TCO を 5 年間で 350 億円削減する計画である。
このクラウド移行についても、ノウハウを集積し、お客様に提供していく予定である。
〔ものをつくらないものづくり〕
第 4 のデジタル活用は、「ものづくり」分野での取り組みである。
富士通では、デジタル技術を活用して「ものをつくらないものづくり」を進めている。
コンピュータの開発では、設計データを基に、VR（バーチャル・リアリティ）技術も活用したデジタルモックアップを使って、設計・製造・検査など様々な部門の社員が一度に検証する。
このやり方を「仮想大部屋」と呼んでおり、検証に要する時間を 30 〜 50% 削減できる。
さらに生産現場でも、デジタル活用を進めている。
ラインの新規構築にあたっては、ツールを活用して、図 6 のようなバーチャル・ファ
クトリーを作ることができる。
製品の設計データなどを基にして、実際の生産工程をシミュレーションしながら、効率的なライン設計を行っている。
このツールは、生産ラインシミュレータ〔GP4〕としてお客様にも提供している。
お客様からは、「新製品の生産準備工数を半減、間接コストを 1/3 にできた」「量産開始を 2 ヶ月早めることができた」
といった高い評価をいただいている。

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〔図 6〕

目を海外に転じると、インテルのペナン工場では、富士通の IoT プラットフォームを活用して、工場全体の環境情報と製造ラインの稼働率などの重要指標を、インテリジェ
ント・ダッシュボードのソリューションで、わかりやすく可視化している。
以上のように、デジタルモックアップや生産ラインシミュレータ〔GP4〕、さらには
IoT プラットフォームといった富士通のツールやソリューションにより、数多くのお客様の IoT を取り入れた最新工場の構築をサポートし、日本発の「インダストリー 4.0」の実現に寄与していきたい。

〔4〕新たな共創に向けたグローバル展開
前章では、富士通社内におけるデジタル活用の社内実践で得られたノウハウのお客様への提供を紹介してきたが、本章では新たな共創に向けたグローバル展開について、明らかにしていきたい。
まず富士通のデジタルビジネス・プラットフォーム MetaArc のグローバル展開に関し、
ごく簡単に説明する。

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〔特別寄稿〕 ＡＩを基軸としたデジタル共創の実現に向けて〔図 7〕

MetaArc は、この世界地図に示したように、すでにイギリス・フィンランド・ドイツ・
スペイン・アメリカでサービスを開始している。
今年度は、さらにシンガポール・オーストラリアにも展開する予定である。
富士通は、こうしたデジタルビジネス・プラットフォームのグローバル展開を基礎に、新たなデジタル共創の実現に向けた 4 つの「共創の場」を設立し、拡充しつつある。
〔富士通デジタル・トランスフォーメーション・センター〕
第 1 の共創の場は、浜松町に設立した「富士通デジタル・トランスフォーメーション・センター」である。
ここでは、昨年度 380 件のワークショップをお客様と実施し、そのうち 207 件が具体的なプロジェクトとなって進展している。
社内での実践やお客様とのワークショップで得たノウハウは、数多くのアイデアカー
ドとして蓄積してきている。またデジタルツールを活用したワークショップの進め方も、
テクノロジーを駆使して高度化を図っている。
このデジタル・トランスフォーメーション・センターは、昨年 8 月には大阪に開設し、
今年 3 月にはミュンヘン・ミューヨークにも開設する予定である。
〔富士通ナレッジインテグレーションベースプライ〕
第 2 の共創の場は、お客様と共創を実践していく SE の道場として蒲田にオープンした「富士通ナレッジインテグレーションベースプライ」である。

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この「プライ」設立以降、わずか 1 年余りで、すでに 10 ヵ国・1 万 8 千名の SE が、この場所を活用している。
〔テックショップ〕
第 3 の共創の場は、赤坂のアーク森ビルに開設された「ものづくり」を軸とした「テックショップ」である。
「テックショップ」では、ワークショップを行ないながら、3D プリンタや本格的な工作機械を使って、試作品を作ることができる。
個人会員 440 名だけでなく、新しいビジネスを検討されている企業など法人会員
300 名の方々にも、ご利用いただいている。
テックショップジャパン株式会社の有坂庄一社長は、「その街で一番ものづくりにおいてクリエイティブな連中の集まる場所をつくることがテックショップの理念です」と表明している。
こうしたクリエイティブな会員同士のコミュニティから、新たなイノベーションが創りだされることが期待される。
〔MetaArc ベンチャープログラム〕
第 4 の共創の場は、ベンチャー企業との共創の取り組みである。
富士通では、ベンチャー企業と富士通の技術・商品を組み合わせた新しいサービスの創出を目的に、MetaArc ベンチャープログラムを下図のようなステップで進めている。
〔図 8〕

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〔特別寄稿〕 ＡＩを基軸としたデジタル共創の実現に向けて

すでに 2 年間で 4 回のピッチコンテストを実施し、現在 30 社と協業を進めている。
その中から、2 つの協業の取り組みを紹介させていただく。
第 1 の協業の取り組みは、ユニロボット株式会社様との、個性を学習するパートナー
ロボット「unibo（ユニボ）」の開発である。「unibo」は、個人を顔認証システムで認識し、その人の趣味・嗜好・生活習慣・言葉を学習しながら生活をサポートするパートナーロ
ボットである。
「unibo」を通じて得られる情報を Zinrai で学習し、それぞれの人に最適なパーソナル
AI アシスタントの開発を推進している。
第 2 の協業の取り組みは、株式会社グリッド様との新しい AI サービスの開発である。
グリッド様は、2009 年に設立された AI の開発企業であり、「リノーム」という機械
学習・ディープラーニングの開発フレームワークを持ち、製造・医療・電力・プラント・
金融・交通など数多くの分野で、AI の活用に取り組んでいる。
昨年 4 月に、この「リノーム」と Zinrai を組み合わせた、新しいサービスの共同開発で合意している。4 月以降、相互のビジネス拡大を目指し、商談の共同推進や AI に関する知見・ノウハウの共有に向け、積極的な人材交流を進めつつある。

〔5〕最先端テクノロジーの開発で広がる新しい活用分野
富士通は、未来のデジタル共創を、より広くより深く推進していくために、最先端テ
クノロジーの開発に重点的に取り組んでいる。
本章では、3 つの取り組みについて、その概要を説明する。
〔量子コンピューティングへの取り組み〕
富士通は、最近、実用化が見えてきたということで、関心が高まっている量子コン
ピュータに関しても、研究を進めている。
富士通とカナダのトロント大学は、デジタル回路で量子コンピューティングの回路を実現するアーキテクチャ「デジタルアニーラ」を、共同開発した。
「デジタルアニーラ」は、これまでのコンピュータでは苦手だった処理を解決するために、膨大な組み合わせの中から最適な解を求める処理に特化している。
すでに試作した回路では、組み合わせ最適解の問題を、現在のコンピュータの 1 万倍
以上のスピードで解くことを確認できている。
こうした高速処理を可能とする「デジタルアニーラ」は、現在の半導体技術で実現可能であり、安定的な動作や実用性の面で優位に立っていると判断している。
このソフトウェア開発では、すでに実績のあるカナダの 1QBit 社と協業している。
< 活用分野 >組み合わせの最適解を求めるということでは、金融分野でのポートフォリオ最適化や裁定取引、物流分野での配送計画やジョブスケジューリングの作成など、幅広い分野で

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の応用を期待している。
〔新技術「ディープテンソル」を用いた高精度学習によるデータ分析の高度化〕
ビックデータには、人やモノのつながりを表す「グラフ構造」として表現できるデー
タが数多く存在する。
従来より、富士通研究所では、「未知の知の獲得」だけでなく、「既存知の構造化」も視野に入れ、グラフ構造データの検索や分析に取り組んできた実績がある。
この実績を踏まえ、富士通研究所は、グラフ構造のデータを高精度に学習する新技術「ディープテンソル」を開発した。
「ディープテンソル」は、画像や音声で高い認識程度を達成している既存のディープラー
ニング技術の適用範囲を超えて、グラフ構造のデータに適用できる機械学習技術であり、富士通の独自技術である。
< 活用分野 >「ディープテンソル」により、医薬品の薬効や副作用の予測、開発期間やコストの大幅な削減のほか、ネットワーク監視業務の効率化が期待できる。
さらに不正な金融操作の高精度な検知や、融資可否の精緻な判定など、様々な分野への適用が可能となる。
〔「想定外を想定する AI」の共同開発〕
本年 4 月、理化学研究所 革新知能統合研究センター（AIP センター）と富士通は、「理
研 AIP- 富士通連携センター」を開設し、活動を開始した。
理研の AIP センターに結集している AI 技術の知見と、富士通の幅広い ICT 技術や多数のシステム開発経験を融合し、「想定外を想定する AI」の研究開発に取り組んでいる。
「想定外を想定する AI」とは、環境の不確実な変化に対しても、的確な未来予測に基づき、人のより良い判断を支援する AI のことである。
この実現に向け、「理研 AIP- 富士通連携センター」では、「ロバスト機械学習」「シミュレーション・AI 融合」「大規模知識構造化」の三位一体の研究を進めていく。
例えば、従来の機械学習は、膨大なデータ量や質の高いデータがなければ十分な予測能力を発揮できないという根本的な課題を抱えているが、今回の取り組みにより、少量のデータや不完全なデータであっても、的確に未来を予測できることを目指そうとしている。
< 活用分野 >活用分野については、以下の 3 つの分野が考えられる。
第 1 が、社会インフラ分野である。
サイバー攻撃を検知するだけでなく、新しい手口のウィルスを検知した時に、影響範囲を予想し、適切な防御と社内システムの運用継続を目指している。
第 2 が、ヘルスケア分野である。
認知症は、発症 10 年前から脳内で変化が起こると言われている。

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〔特別寄稿〕 ＡＩを基軸としたデジタル共創の実現に向けて脳内の小さな変化を検知できる AI により、認知症の影響が出始める前に、予防や早期発見に活かすことができるようになる。
難病、希少疾患、新種のインフルエンザなど、想定が難しい状況へも応用できる。
第 3 が、ものづくり分野である。
半導体の進化を超える想定外の新素材を発見するなど、「ムーアの法則」から脱却し、異なる材料や機能を持つ半導体素子を 1 つにまとめて、新しいものを作り出すことを、目指す。
富士通と理化学研究所は、他にも「ディープラーニング解析システム」の構築を行なうなど、AI 分野で緊密に連携していこうとしている。
今後は、基盤技術の開発から社会への実装まで、一貫した共同研究を行なうことで、
日本初、世界初のイノベーションの創出を目指したい。

〔6〕世界に広がるオープンイノベーションへの挑戦
最終章となる本章では、4 章での「デジタル共創に向けたグローバル展開」に加え、さらに世界に広げつつあるオープンイノベーションへの 3 つの挑戦を概観しておきたい。
〔フランス INRIA 様との AI 共同研究〕
第 1 は、フランスとの共同プロジェクトの推進によるオープンイノベーションの取り組みである。
2016 年に富士通は、
フランス政府との協議を経て、AI 分野にフォーカスしたセンター・オブ・エクセレンスを設立することができた。さらに今年度から、フランス国立情報学
自動制御研究所（INRIA）との AI 分野における共同研究を開始し、最先端の数学とコン
ピュータサイエンスに基づいて、新たな機械学習の研究を進めている。
〔シンガポールスマートネイションプロジェクト〕
第 2 は、2014 年からスタートしたシンガポールとの共同プロジェクトである。
シンガポールは、テクノロジーを活用して都市問題の解決を進めるスマートネイショ
ンを目指した取り組みを進めている。
富士通は、シンガポール科学技術庁様・シンガポール経営大学様と連携し、センター・オブ・エクセレンスを設立し、AI やクラウド技術を活用して、都市の混雑緩和に向けた研究や、港湾オペレーションの最適化など、社会問題解決のためのソリューションの共同研究を行なっている。
〔オープンイノベーションゲートウェイ〕
第 3 は、2015 年にアメリカのシリコンバレーに開設したオープンイノベーションゲー
トウェイ（=OIG）である。

18

OIG では、富士通のコネクションを活かし、世界的な有識者・シリコンバレーのスター
トアップ・大学 / 研究機関等とのワークショップを実施しながら、新規ビジネスを創出しようとしている。
オープンして約 2 年になるが、すでに国内外の 1,700 名を超える方々が訪れている。
OIG が最も重視しているのは、図 9 に示したように、「人的ネットワーク」である。
設立時から先進的なスタートアップや有識者とのネットワーク形成に力を入れており、お客様のニーズに合わせたマッチングをサポートしている。
スタンフォード大学では、デザイン思考を学びながら、分野を越えてイノベーションを創出していく学科横断型のプログラム d.school が、世界的に知られている。
その d.school における日本企業初のインダストリーパートナーとして、富士通 OIGが選定された。
その選定に基づき、富士通、d.school は、保険会社様との共創により、お客様の「ユーザー・エクスペリエンスの最大化」に向けたデザイン・プロジェクトを推進している。
シリコンバレーの先端技術の知見収集・共創に基づき、お客様との先進的なスタート
アップのセッションも、OIG で数多く実施している。
〔図 9〕

この富士通・OIG の挑戦は、アメリカのハーバートビジネススクールでも高く評価いただき、ケーススタディにも採用されている。
今後は、金融機関だけでなく、製造、流通そして教育関係のお客様が、数多く OIGに訪れている人的ネットワークを活かし、デジタル共創の多様なネットワークがダイナ

19

〔特別寄稿〕 ＡＩを基軸としたデジタル共創の実現に向けてミックに広がっていくことを、期待することができる。
◇

◇

◇

◇

◇

◇

以上、AI を基軸としたデジタル共創の実現をテーマに、第 1 章から第 6 章まで、富士通グループの取り組みをまとめてきたが、その総括として特に強調したい 2 つのことを指摘して、本稿を締め括ることにしたい。
第 1 は、昨年から、AI ビジネスが急速にテークオフしつつあり、急成長軌道に乗る兆しが、はっきりと見えてきたことを指摘できる。
すでに構築されつつある AI ビジネスに共通に見いだせる基本特性は、他のシステムと無関係に、単独で構築されているわけではないことである。
一方で、既存システムとの連携があり、他方で、最新の ICT のトレンドである IoT や
ビックデータ分析との連携が、クラウド化の推進の中で意識的に追求されている。
こうした基本特性から、AI ビジネスが、他のシステムと無関係に、ある日、突然に突出して進展されるケースは少ないと予想される。
したがって AI 専門のエンジニアは、AI の専門知識やノウハウを蓄積することにとどまらず、幅広い業種・業務知識や ICT の最新テクノロジーを学ばねばならない。
加えて、お客様の潜在ニーズや暗黙知を探り出し、AI システムをカタチにできるビジ
ネスデザイン能力を高めていく必要がある。
第 2 は、AI を基軸としたイノベーションが、1 つの企業内で完結するわけではないことである。むしろ、様々な組織の人的ネットワークを活かし、ビジネス共創により、オー
プンなイノベーションを追求することが、未来のデジタル社会のリーディングカンパ
ニーとなるための必須条件となるのではないだろうか。
まさに人間が中心に立ったヒューマンセントリックなオープンイノベーションによるビジネスモデル革新が、問われているのである。
すでに 16 万人の社員を擁する富士通グループは、世界 180 ヶ国以上で事業展開しており、オープンイノベーションをダイナミックに追求する中で、グローバルなサービス体制を築きつつある。
その結果、現在の富士通は、国内 IT サービスで売上高 NO.1、世界 IT サービスの売
上高シェアでも NO.5 のポジションを占めるに至っている。しかし富士通グループは、
現在のポジションに甘んじることなく、今後もお客様とのビジネス共創を通じて、豊かで夢のある未来のデジタル社会づくりに貢献すべく、変革に挑戦し続けていきたい。


以

上

20

〔論考〕

ＡＩとセキュリティによる協働社会に向けて
未来デジタル研究所

研究員

第1章

小笠原

義成

問題意識

セキュリティリスクは予防するものであり、防衛するものであると考えられてきた。
ところが、2011 年の東日本大震災以来、リスクは発生するものとして防御に変えて、検知と対応というリスクマネジメントの転換が起きた。
2016 年 9 月、Mirai と呼ばれるウイルスがネットワークカメラやホームルータ機器
15 万台に感染する史上最大級の DDoS1攻撃があった。
2016 年 12 月、ウクライナではサイバー攻撃による大規模な停電が 2015 年に続き発生した。2017 年 5 月には、ランサムウェア2の「WannaCry（ワナクライ）」が世界中の企業や組織を襲った。WannaCry は増殖して感染を広げるワーム3の特徴を持つ。
国内では、24,000 件以上の攻撃が確認されている。6 月には、その亜種が外食小売店、
自動車メーカー、薬局などを襲い、マスコミにも報道された。
自動車工場のラインが停止して 1,000 台の自動車が生産中止に追い込まれた。外食店
舗では POS システムが動作せず、カードによる支払が出来なくなった。大手薬局チェー
ンでは、完全復旧までに 2 週間を要した。
原因は公表されていないが、OS が古いバージョンであったと想定される。
監視対象ログ 1 日 10 億件、標的型メール・攻撃ブロック数 1 日 2,000 件。これは、2016 年 4 月から 9 月までの 6 カ月間に富士通が受けたサイバー攻撃の実態である。
従来は、目に見えるリスク（脆弱性）に「ふた」をして終わりとする「防ぐ」発想であったが、現在は、巧妙な手口に沿った対策や侵入に気づき対応する運用が必要であるという考え方に変化している（図 1）。本論の目的は、多様化するサイバー攻撃に対して有効なアプローチを明らかにすることである。

1 DDoS 攻撃：Distributed Denial of Service の略。多数の機器から大量のリクエストを送りつけて、対象を機能停止に陥らせる攻撃のこと。
2 コンピュータのファイルやシステムを使用不能にし、その復旧と引き換えに金銭を要求するソフトウェ
ア。語源は ransom（身代金）+ware（software：ソフトウェア）から。
3 自己増殖するマルウェア。

21

〔論考〕 ＡＩとセキュリティによる協働社会に向けて〔図 1. 従来のセキュリティ対策〕（出典 : 富士通）

第2章

先行研究の検討

1. 定義
リスクマネジメントの国際規格 ISO31000（2009）では、リスクを「目的に対する
不確かさの影響」、リスクマネジメントを「リスクに関して組織を指揮し、統制する調整された活動」とそれぞれ定義している。
リスクを予測し、ルール化により防衛する。そのためには、ルールを守ることが大切であるとする規範的アプローチといえる。
ところが、ISO31000 においても地震、津波など自然災害を管理することは容易ではない。事前の被害想定が難しいことや、自社の範囲を超えてサプライチェーンや地域との連携が必要となるからである。リスクの予測、特定、対策をどんなに詳細に検討しても限界がある。
このため、全体として機能を速やかに回復できるようなしなやかな強靭さ（レジリエンス）を維持する仕組みを積極的に社会システムや企業経営の中に組み込むことが、国家や事業の競争力の強化につながるという概念が広がった。Hollnagai によれば、レジリエンスとは、対象とする組織が変化や外乱の生起前・途中・収束後においてその機能を調整して、想定内ならびに想定外の条件下でも要求される動作を継続できることを可能にする固有の能力である。
レジリエントシステムは変化に直面したときは機敏であり、予見していなかった要求22

に対処するためのバッファーを有していて、それによって望ましくない事象の影響を回避するか最小にするための状況をつくりだす。
これに対して脆弱なシステムは、警戒すべき情報を認識できず、適切な時点までに行動を調整して機能停止を防ぐことができない。
脆弱性とレジリエンスは、同じコインの裏表の関係にある。脅威が存在するところには、対応する好機が、必ず存在するのである。
タイトルにある協働社会とは、Adler と Heckscher の「協働する共同体」の考え方を採用する。旧来の階層構造組織の効率性とフリーランスなどの協働形態の革新性の良いところを目指した新しい形態が「協働する共同体」である。効率性と革新性の双方を実現するためには、共有された価値や目的を守ったうえでの仕事への取組みが必要であると強調している。目的は数値ではなく、日常的な言葉で表現される共有された目的であることが重要となる。
2. 先行研究
Weick は、不測な事態が多発しても高いパフォーマンスを維持する組織から得られた
教訓を、一般企業に生かす考え方を提供した。
パフォーマンスが常に高い組織を「高信頼性組織」と呼ぶ。
この組織の例として挙げられるのは、たとえば原子力発電所、航空会社、航空管制チー
ム、消防隊、病院の救急外来などである。
それでは、成果を達成するために、集団はどのように組織化されたのか。
独自の文化の存在、自己デザイン能力、専門知のネットワーク、冗長性を考慮したハ
イブリッド構造、訓練とルーチン、状況認識、センスメイキングに関する思考様式、関係の構築、情報処理などが答えとして挙げられている。
不測な事態を適切にマネジメントするには、常に「マインドをフルに働かせておく」（mindfullness）ことが重要であるという。マインドとは、現状の予想に対する反復的チェック、最新の経験に基づく予想の絶え間ない精緻化と差異化、前例のない出来事を意味づけるような新たな予想を生み出す意思と能力、状況の示す意味合いとそれへの対処法に対する繊細な評価、洞察力や従来の機能の改善につながるような新たな意味合いの発見、といった要素が組み合わさったものである。
Weick の「想定外のマネジメント」では「失敗にこだわる」、「単純化を避ける」、「オペレーションに敏感になる」、「レジリエンスを決意する」、「専門知を重んじる」という 5 つ の 原 則（Failure、Simplification、Operation、Resilience and Expertise：
FSORE）がマインドフルな文化を構築すると説明している。
「失敗にこだわる」という観点では、Taleb の「反脆弱性」が参考になる。
リーマン・ショック、
アラブの春、地震と津波、そして原発事故。昨日まで「ありえない」「絶対ない」と言われた事象が、今日、現実のものとなる不確実性の世界。

23

〔論考〕 ＡＩとセキュリティによる協働社会に向けてランダムで、予測不能で、不透明で、物事を完璧に理解できない状況でも、不確実性を味方につけ、強かに生き延びていくには、「反脆弱性」が必要であるという。
反脆弱性（antifragle）は、「脆弱性」や「脆い」の反対にあたる単語である。
耐久力や頑強さを超越する反脆いものは、衝撃を糧にする。この性質は進化、文化、思想、革命、政治体制、技術的オペレーション等、時とともに変化しつづけてきたどんなものにも当てはまる。
反脆いものはある種の間違いさえも歓迎する。
反脆さの仕組みを理解すれば、不確実な環境のもとで、予測に頼らずに意思決定を下すための体系的で包括的な指針を築くことができる。
脆さは測れるが、リスクは測れない。
たとえば、中央集権的な国民国家は脆弱のカテゴリーに入る。
一方、分権化された都市国家のシステムは反脆弱性のカテゴリーに属する。
反脆弱性の特徴を理解することで、巨大な脆い国家というありがたくない状況から抜け出すことができる。
「反脆弱性」の著者 Taleb は、現代の予測、予知、リスク管理のアプローチを根底からひっくり返そうとしている。サイバネティクス（通信・制御・システム工学など統一的に扱う学問）、デリバティブ、医学、ジェットエンジンなど、どんな分野でも、その歴史を紐解けば、試行錯誤の結果として発明やイノベーションが生まれ、それがのちに論理化・体系化されてきたことがわかる。
開発者が直面する問題はときに複雑すぎて、理論や図面の上だけで答えを出すことはできない。実際に失敗を繰り返して学び、解決していくしかない。失敗との向き合い方
がすべてを決める。われわれが進化を遂げて成功するカギは、「失敗とどう向き合うか」にある。
Matthew によれば、航空機業界のアプローチは傑出している。
航空機にはすべて、破壊不可能なブラックボックスがふたつ装備されている。事故があれば、このブラックボックスが回収され、データ分析によって原因が究明されている。
この仕組みによって航空機業界は圧倒的な安全記録を達成している。2014 年のジェッ
ト旅客機の事故率は 100 万フライトに 0.23 回という低い率にとどまっている。
医療業界では状況は大きく異なる。
1999 年米国医学研究所は「人は誰でも間違える」と題した画期的な調査レポートを発表した。
その調査によれば、米国では毎年 44,000 人から 98,000 人が回避可能な医療過誤によって死亡している。英国では、医療過誤や設備の不備で 10 人に 1 人の患者が死亡または健康被害を受けている。ミスの原因は、世界保健機関（WHO）によると、複雑さ、資金・人手不足、それに医者のとっさの判断等が挙げられている。人は誰でも自分の失敗を認めたがらない。長年経験を積んで高い地位に昇り詰めた医師にとって、失敗を公24にするのは耐え難い苦痛である。人は失敗を隠す。
他人から自分を守るばかりでなく、自分自身からも守るために。
医療業界はこれまで、事故が起こった経緯について日常的なデータを収集してこなかった。一方、航空機業界では、通常パイロットは正直にオープンな姿勢で自分のミスと向き合う。また事故調査のため、強い権限を持つ独立の調査機関が存在する。失敗の科学が実行できている。最強の原動力は、彼らの組織文化の奥深くにある「失敗から学ぼうとする姿勢」にある。
以上、規範的アプローチとレジリエンス・アプローチを考察したが、その特徴を以下に示す（表 1）。
〔表 1. 2 つのアプローチ〕
組織の問題

規範的アプローチ

レジリエンスアプローチ

存在論

客観的

主観的

認識論

事前決定

常に存在する

方法論

予測・ルール化

常に対処する

セキュリティ

脆弱性

反脆弱性（筆者作成）

第3章

セキュリティの最新動向

セキュリティ製品においてもレジリエンスアプローチを AI により解決する動きが出てきた。以下では、
AI セキュリティ、次世代エンドポイントセキュリティ、IoT セキュリティ、
クラウドセキュリティ等の最新動向を確認する。
ここでも、反脆弱性の考え方が活用できる。

〔1〕AI セキュリティ
現在使われているウイルス対策ソフトの多くは、既知ウイルスのプログラム（コード）の特徴をデータベース化し、その特徴と照合（パターンマッチング）することでウイルスかどうか判定している。
この特徴をシグネチャ4と呼ぶ。
パターンマッチングの利点はシグネチャが登録されているウイルスなら、ほぼ確実に検知できる。だが、シグネチャが登録されていないウイルスは検知できない大きな弱点がある。新種や亜種のウイルスが毎日数十万件以上も出現している現状では、パターン
マッチングだけで対応するのは限界だ。
そこで、プログラムの振る舞いでウイルスかどうか判断する振る舞い検知（ビヘイビ
ア検知）という技術が開発された。ルール作りに AI のひとつである機械学習が活用され
4 ウイルスのプログラム上の特徴（パターン）をまとめたデータベース。

25

〔論考〕 ＡＩとセキュリティによる協働社会に向けてている。機械学習は、人間の学習と同じような行為をコンピュータにさせて、入力したデータから特定のルールなどを自動的に見つける。ウイルスの脆弱性を解消するために
AI を活用する動きも出ている。
米マイクロソフトでは、プログラムの脆弱性を AI 検出するツール Microsoft Security
Risk Detection を 2017 年 7 月に公表した。
トレンドマイクロ社によると、AI は人間の行うことの一部を肩代わりできる段階にある。
機械学習はサンプルデータを学習し、そこから得た判断基準を用いて、未知のデータを与えたときに予測的な判断ができる。スパムメール検出ルールの 80% が機械学習によるものであり、欠かすことのできないテクノロジーとなっている。最近、ランサムウェ
アは短時間に非常に数多くの検出が報告され、すぐに収束するケースが多くなっている。
数多くの検出の中には多くの亜種も含まれており、一つのシグネチャ（パターンファイ
ル）ではすべて見分けることが難しい場合もある。検出の即時性を向上させるために、
機械学習を用いた対象ファイルの検索機能を 2017 年より製品に搭載し、AI 技術の利用範囲を大きく拡大した。
MIT（マサチューセッツ工科大学）はサイバー攻撃の 85% を検知する人工知能プラッ
トフォーム AI Squared を 2016 年 4 月に発表した。専門家の手を借りることなくシス
テムが機械学習で独自に診断パターンを生成し、攻撃の 85% を自動検出、偽陽性5の検出も 5 分の 1 に減らすことができる。
このシステムは 2,000 万のユーザーによって生成された 36 億行のログを使って学習を行っている。さらに、1 日あたり数十億行のログを処理できる能力を持ち、攻撃が発生するほどにその手口を学習し賢くなっている。
IBM は、2015 年以降はコグニティブ・システム（データマイニング、機械学習、自然言語処理およびヒューマン・コンピューター・インタラクションを使用して、人間の脳の働きを模倣する学習システム）を活用することで、セキュリティの分野での AI に注力している。
「コグニティブ・セキュリティ」というコンセプトのもと、セキュリティ動向を分析し、膨大な構造化および非構造データから不必要な要素が取り除かれた情報にした上で実用的な知識に抽出し継続的なセキュリティと業務改革を可能にする。
さらに、自動化されたデータ駆動型のセキュリティ・テクノロジー、手法やプロセスを活用することで、コグニティブ・システムが最高レベルのコンテキストと正確性を保有できるようにサポートする。
富士通研究所は Deep Tensor6技術を時系列の特徴を学習できるように拡張し、高精
度な侵入検知を実現する AI 技術を開発した。時系列ログデータに含まれる様々な特徴に

5 感染していないにもかかわらず陽性反応を示すこと。
6 富士通研究所が開発した、人やモノのつながりを表すグラフ構造のデータから新たな知見を導く AI 技術。

26

ついて、A と B が前後したり、A と B が同時に発生するといった特徴間の関係を学習する技術を開発することによって、組織内に侵入したマルウェアの複数の行動の種類や数、さらにその間隔や順番などの関係性を学習し、マルウェアの特徴を捉える「時系列ログ
データに含まれる特徴間の関係を学習する技術」を 2017 年 9 月に発表した（図 2）。
〔図 2. 時系列ログデータに含まれる特徴間の関係を学習する技術〕（出典 : 富士通研究所）
Deep Tensor 技術では、グラフ構造のデータからテンソル7と呼ばれる数学表現への変換方法の学習と Deep Learning の学習を同時に行うことで、グラフ構造データの高精度な学習を可能にしている。
本技術では、テンソル表現を複数用意し、異なる時間などに記録されたログ上の特徴
を学習し、
さらに特徴
（テンソル表現）間の関係も Deep Learning で学習することにより、時系列ログデータの中の関係性の高い特徴群を抽出して、判別が可能になる。また、テンソル表現の増加に対応して、テンソルの計算処理について、高速化する技術と並列分散処理化する技術も併せて開発した。数十のテンソル表現を用いた場合でも 1 つのテン
ソル表現を学習する時間で処理が可能となる。
今回開発した技術を用いることで、時間とともにその攻撃の手段や頻度、範囲などが7 行列やベクトルなどの概念を一般化した、多次元の配列で表現したデータ。

27

〔論考〕 ＡＩとセキュリティによる協働社会に向けて変化し、さらに日常業務のネットワーク通信と混在して活動するマルウェアの侵入検知が可能になった。「MWS20178」より提供されている研究用データセットを用いて、日常業務のネットワーク通信とマルウェアの攻撃を判別する試験を行ったところ、既存の機械学習手法が 76% の精度であったのに対して、本技術では時間的に変化する複数の痕跡を学習できたことによって 93% の精度で検知できることを確認した。
巧妙化し変化し続けるサイバー攻撃に対して、継続的に成長し、迅速に対応できる手段を実現したのである。
2017 年度中に、人の行動履歴を用いたマーケティングなどサイバーセキュリティ以
外の分野に向けて Zinrai9の技術として製品化を目指す。また、本技術を応用したマルウェ
ア侵入検知技術は、これまで開発してきたサイバー攻撃の分析技術と組み合わせた対策
支援技術として、2018 年度に社内での実証を進める。

〔2〕次世代エンドポイントセキュリティ
パソコンやスマートフォンなどの端末（エンドポイント）を守る新しいセキュリティ
対策を次世代エンドポイントセキュリティという。
これまでは、もっぱら侵入されないことを目指していた。
次世代エンドポイントセキュリティでは、侵入されることを前提としている。この分
野の製品は EDR10と呼ばれることが多い。EDR は従来の製品と相反するものではない。
侵入を防止する従来製品を補完するものである。EDR が提供する主な機能は、被害の検知、不審な通信や動作の遮断、侵入経路や被害範囲の調査である。ログから脅威の痕跡を見つけ出して被害に遭っていることを検知する考え方は、SIEM11やセキュリティイン
テリジェンスと似ている。
SIEM とは、ネットワーク上の機器のログを収集して一元管理し、侵入を検知するものである。セキュリティインテリジェンスは、侵入そのものを検知するのではなく、侵入の痕跡をいち早く検知するイメージである。さらにセキュリティベンダーが提供する脅威情報のデータベースと照合する点で進化している。Symantec 社の脅威インテリジェ
ンスは世界にいる約 3,000 名の分析者が、10 億件に及ぶ未知のウェブサイトへのリク
エストを毎日解析している。20 億件のメールに含まれる URL・添付ファイルを毎日処理し、1.7 億台に及ぶエンドポイントを保護している。敵に勝利するには、敵を知ることが重要であり、しかるべきインテリジェンスを入手し、活用すれば、自社を狙う脅威
から組織を保護できる。
富士通研究所が特に注力しているのは、エンドポイント間の監視である。
8 マルウエア対策研究人材育成ワークショップ 20179 富士通の AI 商品体系の総称。語源は疾風迅雷（すばやくはげしいこと）。
10 Endpoint Detection & Response
11 Security Information and Event Management、日本語では「セキュリティ情報イベント管理」と呼ばれている。

28

エンドポイントは膨大な数となるため、人海戦術では対応できない。どこまで自動化するかが鍵を握る。このため、エンドポイント間の監視システムを開発した。
マルウェアの動きを検知するエンジン、組織内の遠隔操作を収集して分析するエンジ
ン、インシデントの影響範囲を自動で抽出して可視化するシステムなどで、富士通研究所が開発した AI 技術が活用されている。

〔3〕IoT セキュリティ
IoT 機器は屋外に設置して雨量や温度などを測定するセンサーや電気・ガスのスマー
トメーターのような小型の機器から、自動販売機、ネットワークカメラ、ドローン、自動車や工場の制御システムまで含まれている。IoT 機器は、数万台規模で、ネットワー
クに常時接続せず、遠隔保守が困難である場合が多い。
ソフトウェアの更新も難しく脆弱性が放置される可能性も高い。
そこで、
エッジ（クラウドよりも IoT 機器に近い場所にあるコンピュータ環境）でセキュ
リティを確保する考え方が出てきた。
NEC のエッジゲートウェイは、IoT プラットフォーム the WISE IoT Platform でエッジコンピューティングのセキュリティを実現している。
富士通は、人とクルマの安心安全をめざす Mobility IoT Platform で、学習・成長するクルマを実現するため、自動車のプローブ交通情報12を収集蓄積し、クラウド AI による学習結果を車載システムへフィードバックする仕組みを提案している。
プローブ情報は多岐に渡るため、何の情報をどのように分析すると有効活用できるか
現在研究を進めている。さらに工事中、事故、破損など刻々と変化する道路状況や、将来的には交差点の人の流れまでを「動的地図」として更新・配信する技術や、コネクテッ
ドカーとクラウドでやり取りされる情報の改ざんを防ぐセキュリティ技術の研究開発も進めている。
特にクルマでのセキュリティ侵害は、事故につながる恐れもあるため、これまでにも増して高い堅牢性が求められる。寿命の長い車をずっと保護していくためには、陳腐化しないように技術を刷新していく仕組みも必要だ。将来的には、セキュリティのパター
ン学習などにも、Zinrai を適用する。

〔4〕クラウドセキュリティ
企業のクラウド利用が進んでいる。
（キャズビィ）である。
クラウドセキュリティの分野で注目を浴びているのが、CASB13
2012 年に米ガートナー社が提唱した、クラウドアプリケーションの利用状況と可視
12 実際に自動車が走行した位置や車速などの情報を用いて生成された道路交通情報。車速から生成される渋滞情報、ワイパー使用頻度から天候情報、ブレーキングや燃費情報等。
13 Cloud Application Security Broker

29

〔論考〕 ＡＩとセキュリティによる協働社会に向けて化を制御するサービスの総称である。CASB はユーザーと複数のクラウドサービスの間に、単一のコントロールポイントを設け、ここで一貫性のあるセキュリティポリシーを適用するという考え方である。
企業にとってクラウドの問題点は、自社のセキュリティポリシーを適用しにくい点である。会社が管理や許可をしていないクラウドサービスを社員や部署が勝手に利用する
シャドー IT14も悩ましい。CASB を利用すれば、社員が利用しているクラウドサービスの把握、アップロードするデータの監視、許可していない社員による利用や不正な作業が禁止できる。
Skyhigh Networks 社の Cloud Security Platform は、企業が利用する公式・非公式のクラウドサービス、クラウドアプリケーションについて、利用状況を可視化し、利用しているクラウドサービスの安全性を評価、適切な運用を支援している。

第4章

考察

これまで、AI セキュリティ・次世代エンドポイントセキュリティ・IoT セキュリティ・
クラウドセキュリティといった最新動向を見てきたが、これだけでセキュリティ対策は万全ではないという共通課題がある。
次世代アンチウイルス分野で著名な CARBON BLACK 社によると、74% のセキュリ
ティ専門家は AI 主導のセキュリティソリューションにはまだ欠陥があると答えている。
そして、70% のセキュリティ専門家は攻撃者が機械学習ベースのセキュリティソリュー
ションをバイパスできると述べている。
CERBER（サーバー）は過去に改変を繰り返してきたランサムウェアの一種で、2016
年ロシアで初めて確認された。セキュリティ対策ソフトの検知回避機能を持つ。サンドボックス15技術による検知回避や静的な機械学習を用いた検知を回避する。
AI を利用してもセキュリティの課題は残る。技術やルールだけでセキュリティ対策は万全であろうかという疑問に到達する。
この課題を解く鍵は、多層化にある。セキュリティに対する脅威が組織内に入ってくることを前提に多層化によって重要な情報を守る。
サイバー攻撃の手法はどんどん巧妙化し、攻撃者が絶対的に有利な状況が続いている。
攻撃者を監視し、彼らが目的を達成する前に予兆を検知し、その行動を封じ込める仕組みが必要とされている。その仕組みは、「多層防御」によって攻撃者の侵入と目的達成までの時間を稼ぎ、目標を達成する前の段階でセンサーによる多層防御の仕組みを実現す
るのは、それほど難しくないという。巧妙化する手口による想定外の攻撃に対応する運用が必要となってくる（図 3）。

14 企業の IT 部門が認識も承認もしていない SaaS を従業員や事業部門が導入すること。
15 語源は、保護された領域を公園の砂場（サンドボックス）に例えたことから。

30

〔図 3. 多層防御〕（出典 : 富士通）
しかし、セキュリティマネジメントの仕組みを作るのは、人材育成が必要なため時間がかかる。人材不足を補うためにも AI が必要であると言える。
多層防御のためには、どのような組織が必要であろうか。
そのためには様々な企業や団体がセキュリティを対象とした協働する組織を生成しなければならない。反脆弱性を意識した多層構造の組織が必要となる。
2017 年 4 月、サイバーセキュリティ戦略本部（本部長・内閣官房長官）と事務局である内閣サイバーセキュリティセンター（NISC16）は、サイバーセキュリティ人材育成プログラム」の基本方針「サイバーセキュリティは、より積極的な経営への投資へ」を公開した。
基本的な考え方は、サイバーセキュリティは新しい製品やサービスを創造するための戦略の一環であり、つながる社会において、サイバーセキュリティに取り組むのは、社会的な要求・要請であり責任がある。
セキュリティへの取組は、これまで、業務効率化のための情報システムが中心であった。新たな取組では、IoT、ビッグデータ、AI など、IT の利活用により、新しい価値を創造するための「挑戦」に付随するセキュリティとしている。対象組織にも変化が出ている。これまでは、IT ベンダーやユーザー企業の情報システム部門が中心であった。新
16 National center of Incident readiness and Strategy fof Cybersecurity

31

〔論考〕 ＡＩとセキュリティによる協働社会に向けてたな取組では、ユーザー企業の経営企画部門、情報システム部門、事業部門、法務部門、監査部門など企業内の幅広い組織が対象となっている。
「サイバーセキュリティ経営ガイドライン Ver2.0」（2017.11）によるとサイバーセキュ
リティは経営問題であり、セキュリティ投資は必要不可欠かつ経営者としての責務であると強調している。
経団連は、セキュリティ確保が競争力の源泉であり価値創造につながる、自助・共助・公助・国際連携の視点で取り組むことが Society5.0 実現に向かうと提言している（2017.12.12）。

第5章

協働する社会

協働する共同体にとって最も大事なことは、組織にとってビジョンが共有されていることである。
組織内それぞれの文脈の隔たりをビジョンという共通のプロトコルを作り、解消することで、協働のためのプラットフォームを作ることに協働する共同体の狙いがある。協働のプラットフォームによって、組織の各所で生み出される文脈依存的な情報がお互い理解可能となり、活用できるようになる。
そして、結果的にはイノベーティブな組織になっていく。
サイバーセキュリティに取組むのは、社会的な要求・要請であり組織にとっての責任である。最近のセキュリティ組織の特長のひとつは、CIO17とは別に情報セキュリティ
総轄責任者、CISO18を設置していることだ。CISO はセキュリティポリシーを策定し、セキュリティ統制の方針をとりまとめ、施策の実施を指揮する。経営側としてリーダー
シップを取り、予算や人材を確保し、計画的な体制構築・維持・強化を行う。事中・事後は警察への連絡、被害者への対応、記者会見等を行う。
ICT 投資とは別の観点からセキュリティ投資を見るために、ICT 部門の外にセキュリティ組織を設ける。SOC19はセキュリティにまつわる実業務を行う部署で技術重視な組織としてセキュリティ機器の調達や設置・運用を行う。24 時間 365 日でサイバー攻撃の監視・検出・分析を行う。
脅威検出時は CSIRT20（シーサート）へ対応策の助言を行う。
CSIRT は有事に備えるために、平時から脆弱性情報や他組織のインシデント事例等を収集・分析することが求められる組織である。平時はセキュリティガイドラインやリス
クシナリオに基づき脅威に備える（図 4）。

17 Chief Information Officer
18 Chief Information Security Officer
19 Security Operation Center
20 Computer Security incident Responce Team32

〔図 4.SOC・CSIRT・CISO を中心とした協働社会〕（筆者作成）
IPA21調査では、従業員 300 人以上の日本企業の 66.8% に CSIRT が設置されている。
セキュリティ統制機能を定め（Plan）、セキュリティ施策を実施し（Do）、それを監視して評価し（Check）、インシデントに対応する（Action）。個々の CSIRT の情報収集には限界があることから、組織間の CSIRT が相互に連携し、情報を共有するために日本
シーサート協議会に登録するチームも増加している（2017 年 9 月現在、251 チーム）。
協議会はボランタリーな活動、マインド・モチベーションの高いメンバー、組織の多様性などの特徴がある。行動指針は正義の味方、自由と責務であり、役割は協力して活動するための場の提供と整備である。ウィキペディアやリナックスのように報酬のない世界で人々は協力し、協働し、正しいことをやろうとしている。
一般社団法人 JPCERT22コーディネーションセンターや IPA 等による脆弱性情報などの注意喚起情報を自社のサイバーセキュリティ対策に活かす。積極的な情報共有活動への参加がサイバー攻撃への有効な対策となる。IPA は 2011 年より官民連携による標的型攻撃への対策を目的とした J-CSIP23（サイバー情報共有イニシアティブ）を運用して21 独立行政法人情報処理推進機構
22 Japan Computer Emergency Response Team Coordination Center

33

〔論考〕 ＡＩとセキュリティによる協働社会に向けている。2017 年 4 月現在、8 つの領域（重要インフラ機器製造業・電力・ガス・化学・
石油・資源開発・自動車・クレジット業界）から 115 の企業や団体が参加している。
金融 ISAC24は、銀行・証券・生保・損保など 316 社が加入し、情報共有とリソース共有を行っている。共助の精神に則り、成果物は無償で共有している。9 つのワーキン
ググループは人材育成の場にもなっている。金融庁との官民一体による連携も進めている。
サイバー関連基本法は経済産業省から IPA に業務委託を可能とし、J-CRAT25（サイバー
レスキュー隊）が 2014 年 7 月に設立された。J-CRAT は攻撃に気づいた組織に対する被害拡大と再発の抑止・低減と、標的型攻撃による諜報活動等の連鎖の遮断を目的としている。緊急を要する事案は「レスキュー支援」を行い、隊員を派遣するオンサイト支援を 2016 年は 123 件行っている（IPA P.87-P.88）。
2016 年 6 月、経済産業省は、情報セキュリティ人材は 2016 年時点で 132,060 人
不足しており、2020 年には 193,010 人に拡大するという推計結果を発表した（表 2）。
調査でのセキュリティ人材の定義は、「企業における情報セキュリティ対策や情報セキュ
リティに関する専門製品・サービスの提供を担う人材」としている。
これからは、ビジネス戦略に沿ったセキュリティを企画・立案し、予算を確保することが求められる。
また、複数部門にまたがる実務者を指揮することを期待される。「橋渡し人材」は、セ
キュリティ人材のなかでも、経営者の補佐的な役割を担い、かつ現場の実務を調整できることを意味する。ビジネスパートナーに外部委託する際も、「橋渡し人材」は重要な役割を果たす。マネジメントの役割は、旧来の組織目的への統率者としての役割ではなく、個々の組織メンバーの協働と学習を促進するファシリテーターとしての役割に大きく変わる。同時に、個々の組織メンバーは、上位階層に従属する存在ではなく、当事者として共通のビジョンと他のメンバーへの貢献が求められるようになる。
IPA は人材育成のための資格制度を新たに 2 つ創設した。
一つ目は、情報セキュリティマネジメント試験であり、2015 年 10 月に創設された。
企業において上位組織が定めたセキュリティポリシーを部門内に周知して遵守を促し、部門の情報管理を実施する等、情報セキュリティ対策を推進する人材（情報セキュリティ
マネジメント人材）を育成するために設けられ、2016 年度は 28,905 人の合格者であった。

23 Initiative for Cyber Security Information Sharing Partnership of Japan
24 Information Sharing and Analysis Center
25 Japan Cyber Rescue and Advice Team against targeted attack of Japan34

〔表 2. 情報セキュリティ人材の不足数推計〕（単位 : 人数）〔（出典）IPA、図 2-4-1

P.112 を筆者にて編集〕

平成 28 年度秋期の情報セキュリティマネジメント試験では、オンラインストレージを利用している 150 名の電気機器メーカー J 社において秘密情報が公開されている事象が発生した際の問題点の整理、対策の検討方法が出題された。
また、従業員数 2,000 名の生命保険会社において会社貸与の秘密情報が入っているパ
ソコンを紛失した際のインシデント報告書作成と初動対応のやり方が出題されている。
より実践的であり、レジリエンス志向は最近の問題にも現れている。
二つ目は、情報処理安全確保支援士であり、サイバーセキュリティに関する実践的な知識・技能を有する専門人材の育成と確保を狙って 16 年 10 月に創設された。経過措
置対象者の初回登録では、17 年 4 月に 4,172 名が登録された。経済産業省と IPA は、
2020 年までに 3 万人の登録を目標としている。
平成 29 年度秋期の情報処理安全確保支援士試験では、従業員 300 名の建築資材販売
会社 B 社がランサムウェアに感染したインシデントへの対応や、従業員 100 名のファブレス企業 Z 社が開発したネットワークカメラを使ったクラウド型ビデオ監視システムにマルウェアが感染した際の脅威と対策について出題された。IPA はランサムウェアやIoT など最近の事象を速やかに問題に取り入れている。
富士通、NEC など国内の情報システム大手は社内で IT 人材の再教育を進める。1 万人規模で在籍する SE から、サイバーセキュリティや人工知能の専門家の候補を発掘し育成する（日経 17.8.14）。そして、NEC、日立、富士通は「サイバーセキュリティ人
材育成スキーム策定共同プロジェクト」を開始することを発表した（日経 17.12.15）。
この成果は政府や企業のセキュリティ技術者育成に還元する。日本におけるセキュリ
ティ人材不足解決に向けて、競合企業同士が協働することになった。

35

〔論考〕 ＡＩとセキュリティによる協働社会に向けて

第6章

まとめ

本章では、これまでの検討の要約を整理し、全体をまとめる。
第 1 章では、最近のセキュリティ事故を振り返ると、事前防御は困難であり、侵入されてからいかに早く復旧できるかというレジリエンス志向に変化していることを確認した。
第 2 章では、リスクマネジメント、レジリエンス、協働社会等の定義を確認し、先行研究の検討を行った。Weick の「高信頼性組織」と Taleb の「反脆弱性」を学習した。
第 3 章において、最新のセキュリティ動向を確認した。セキュリティにおいてもレジリエンスアプローチを AI を使って解決する動きが出てきた。
第 4 章では、AI を使ったセキュリティ対策であってもまだ完全とは言えず、人の判断や組織による多層防御が欠かせないということを述べた。
共通のビジョンとして、つながる社会において、サイバーセキュリティに取組むのは、
社会的な要求・要請であり、経営責任があることを示した。
2017 年 11 月に経済産業省、12 月に経団連、IT 企業が発表しているサイバーセキュ
リティ施策の共通項は、企業の経営責任と投資の重要性であり、平常時のリスク管理に加え、非常時の危機管理、すなわちレジリエンスアプローチの重要性を訴えている。
失敗にこだわる意識のもと、企業単位での CSIRT、その情報連携のための日本シーサー
ト協議会、業界単位の防衛組織 J-CSIP、J-CRAT（サイバーレスキュー隊）といった組織が連鎖的に生成された。業種を越えて異質な者同士のコラボレーションが柔軟的に継続的に行われるようになる。同じ競合企業の中で協働チームが生まれ、その成果が社会全体に還元される。資格制度も 2 件創設され、既に 3 万 3000 人が合格した。彼らはレジリエンスとは何かを学習した。
技術やルールだけでセキュリティ対策は万全であろうかというリサーチクエスチョン
に対して、橋渡し人材や CSIRT 組織を媒介とした協働する社会が、AI を活用しながら成長する兆しを確認することができた。監視・報酬・処罰が必要なモデルではなく、ウィ
キペディアやリナックスに見られる、信頼と長期的な協力に基づく協働ネットワークの動きを発見することができた。サイバー攻撃の手口を人間が AI を使い失敗を繰り返しながら学習し、反脆弱性を身につけた組織が生成されていく。
多様化するサイバー攻撃に対して、多層化が有効なアプローチであることを示した。
AI を活用することで、さらにレジリエンスアプローチは組織にイノベーションをもたらす。
残された課題について、2 点挙げたい。
1 つは、AI の具体的な実践例による効果を示すことが出来なかった点である。AI がどのように実践に役立ち、セキュリティ分野で効果をあげたのかを表現できていない。実
証実験レベルが多い、企業内秘密が多い、実用段階に入っていない等の理由が考えられるが、今後の課題としたい。
2 つ目は、協働社会がどのように生まれていくのかを十分に分析できていない点であ36

る。CSIRT 組織における具体的な対話の記述が欠けているため、現場の人々が、数々の問題に対処し、矛盾をどのように解消しようとしているのかを描くことが出来ていない。
組織間をつなぐ橋渡し人材の実態に踏み込むことができなかった。異なる多様な組織やコミュニティの間での可能な限り対話を促進し、組織やコミュニティの垣根を超えた越境運動は拡張的学習によって可能となる。この拡張的学習に踏み込んだ事例を紹介することが出来ていない。経営者向けのガイドラインを現場に浸透させるには、共通の目的
を日常的な言葉で表現していかなければならない。これらの残された課題を今後明らかにしていきたい。

第7章

今後の展望について

情報セキュリティとは、機密性・完全性・可用性を維持することである。
この 3 つの要素は CIA26とも呼ばれている。従来は、情報漏洩や不正アクセスなどの機密性の喪失が主な被害の形態であった。ランサムウェアはデータの暗号化により完全性を喪失、データを使いえないという意味で可用性を喪失させた。
2017 年 5 月改正個人情報保護法が施行された。2018 年 5 月 25 日、欧州では、一般デー
タ保護規則（GDPR27）が発効される。GDPR では、適用範囲の拡大に伴う域外適用の可能性に留意しなければならない。
EU では、様々な事業者が効果的にデータ利活用する仕組みとして、データポータビ
リティ28が制度化されている。その背景には、米国巨大 IT プラットフォーマーである
GAFA（グーグル、アップル、フェイスブック、アマゾン・ドット・コム）による情報の独占が進むと他の企業の参入が排除される懸念がある。違反事業者は、最大 2,000 ユー
ロ（約 26 億円）か、企業の場合は前会計年度の年間総売り上げの 4% までの、いずれか高い方の制裁金を命じられる可能性がある。
日本はまだ十分性が認定されていないが、改正個人情報保護法の施行でデータ移転の枠組み協議の準備ができた。
日本では保有個人データの利用停止・消去や第三者提供の停止など、個人情報の流通を止めるよう請求する権利が与えられている。今後は機密性だけでなく、データの移転に伴うデータの正確さを維持し、改ざんさせない完全性が重要となってくる。
ディジタル署名29・ハッシュ関数30による改ざん検出などが対策として考えられる。
サイバー攻撃によるシステム停止により可用性は損なわれる。東京 2020 オリンピッ
26 Confidentiality, Integrity, Availability
27 一般データ保護規則（General Data Protection Regulation）
28 企業が取得した個人に関するデータを本人の意思でいつでも簡単に引き出し他の企業などに移せる仕組み。
29 公開鍵暗号方式の暗号化と逆の手順を踏むことでなりすましなしと改ざんなしを確かめる。署名の電子版。
30 改ざんなしを確かめるために使う計算方法。メッセージダイジェスト関数とも言う。

37

〔論考〕 ＡＩとセキュリティによる協働社会に向けて

ク・パラリンピック競技大会に向けて、情報セキュリティ対策は可用性に注目しなければならない。ロンドン大会における情報保全とサイバーセキュリティ最高責任者である
OliverHoare 氏は、2012 年の講演のなかで、脆弱性を特定し、具体的な脅威を確認した上でシステムに及ぼす影響を把握し、テストとリハーサルを入念に行ったことを強調している（IPA、P.190）。
リオ大会では大規模な DDoS 攻撃を受け、4000 万件の脅威を検出し、2300 万件をブロック、223 件の DDoS 攻撃を軽減したという。洪水や停電、ネットワークの切断、競技場の変更やスケジュールの変更、セキュリティアタック、電話や無線の途絶等、約1,000 種類の異なるシナリオによりオペレーションの不備等をあぶり出したという。
攻撃組織もハッカーから犯罪組織へ多様化が進んでいることを注意しなければならな
い。最新のサイバー犯罪組織には、経営者や情報管理責任者だけでなく、研究開発やウィルスの品質保証を行う部門もあるという。
攻撃者の最終目標は制御システムの乗っ取りや破壊ではなく、インフラを暴走やマヒさせることだという説もある。辻つまが合わない偽情報を大量に発生させることも起こり得る。攻撃者の本当の狙いや、おとりや陽動かどうか等全体を俯瞰した危機管理がさらに重要となる。
IT ネットワークを歴史的に振り返ると、1970 年代に汎用コンピュータによる集中処
理がはじまり、1980 年代 PC やオフコンによる分散処理が全盛であった。2000 年代には、インターネットとクラウドコンピューティング、そして 2015 年以降は、IoT による超分散コンピューティングの時代を迎えた。
2020 年には、つながるデバイスが 530 億個と予想される。家電、自動車、ロボット、施設などとつながる時代を迎えた。サイバー攻撃の対象も PC から IoT へと多様化する。
踏み台31として悪用され第三者に被害を与える恐れもある。Mirai に感染する恐れのある
脆弱性を持つ IoT 機器が世界中で 51 万台以上発見されている。国内外のガイドライン
が多数公開され、産官学連携による IoT コンソーシアムでの対話が広がりつつある。
現在グーグルで AI 開発の責任者を務める Kurzweil 氏は、2005 年に 2020 年代のナ
ノテクノロジー革命を予言している。ナノボットは分子レベルで設計された大きさがミ
クロン単位のロボットで呼吸細胞（人工の赤血球）などがある。
2030 年代、ヒトと機械が共存・協調する社会が生まれる。
人々の脳内のナノマシンは脳の認知、メモリ、感覚機能を拡張できる。
2040 年代、人々は、映画「マトリックス」のように仮想現実で時間の大半を過ごすようになる。誰でも AI が活用できる時代が来る。あらゆる産業が再定義される。
そのなかでセキュリティの果たす役割と責任は重い。AI は人類最大の脅威という意見もある。人間を上回る能力を有する機械が誕生し、将来的に人間が絶滅させられる未来
31 サイバー攻撃の攻撃者は自身が犯人であることを隠すために、証拠を残さないよう第三者を経由して攻撃を仕掛ける。踏み台とは濡れ衣を着せられた第三者のこと。

38

を心配する人も出てきている。
セキュリティ分野での AI 適用が加速されるのは間違いない。AI とセキュリティは同
じコインの裏表の関係となる。そのコインを操るのは、協働社会における良識を持った人間でなければならない。
（参考文献）
IBM（2016）「コグニティブ・セキュリティー」
石井夏生利「巨大 IT 企業にどう向き合う

データの移転促す制度を」

日本経済新聞 2017.11.1

宇田川元一（2017）「共創し学習する新しい組織論」Biz･Zine2017.1.6 翔泳社
宇田川元一（2017）「協働する組織への変革」『翼』夏燕号、航空自衛隊連合幹部会
大日向隆之（2017）「セキュリティオーケストレーションとリスク管理」


日経情報セキュリティマネジメント Summit

2017.12.6

岡嶋裕史（2017）『情報処理安全確保支援士合格教本 2017 年版』技術評論社
蒲生猛（2014）『第 4 次情報革命と新しいネット社会』コモンズ「変わる IT トラブル」『日経コンピュータ』2017.8.3 P.24-37 日経 BP 社
一般社団法人日本経済団体連合会
「Society5.0 実現に向けたサイバーセキュリティの強化を求める」2017.12.12「サイバーセキュリティ経営ガイドライン Ver2.0」（経済産業省、IPA、2017.11）「サイバー防衛人材育成、NEC・日立・富士通が連携」日本経済新聞 2017.12.15
佐々木良一「サイバー攻撃の今後とその対策」日経 BP 経営課題解決シンポジウム
すべてがつながる時代の脆弱性対策、2017.11.24『情報セキュリティ白書 2017』独立行政法人情報処理推進機構「社内人材鍛え直し」日本経済新聞 2017.8.14『すべてわかるセキュリティ大全 2016』日経 BP、2015.11「セキュリティ人材の現実解」『日経コンピュータ』2017.3.16、P.22-P37 日経 BP 社
「セキュリティキーワード」『日経 NETWORK』2017.11P.20-35 日経 BP 社
「ニッポンの革新力

AI・IoT 変わる世界」日本経済新聞 2017.11.1

野田健太郎（2017）『戦略的リスクマネジメントで会社を強くする』中央経済社
野村直之（2016）『人工知能が変える仕事の未来』日本経済新聞出版社
高倉弘喜「テロへの備えは十分か、サイバー人の防御層カギ」日本経済新聞 2017.7.13
寺田真敏、日本シーサート協議会「なぜシーサートが必要なのか、インシデントレディ
ネスのすすめ」
 日経セキュリティセミナ 2017.9.20
トレンドマイクロ（2017）ホワイトペーパー
橋本裕史（2016）『情報セキュリティマネジメント試験 2016 年版』翔永社
富士通研究所「マルウェア侵入の検知を高精度化する AI 技術を開発」2017.9.19

39

〔論考〕 ＡＩとセキュリティによる協働社会に向けて

松尾豊（2015）『人工知能は人間を超えるか』KADOKAWA
宮尾学（2016）『製品開発と市場創造』白桃書房
Adler.P.andHeckscher.C（2006）Towards Collaborative Community
BenklerYochai（2011）The Penguin And The LEVIATHAN how cooperation
triumphsover Self-Interest『協力がつくる社会

ペンギンとリヴァイアサン』
山形浩生訳（2013）NTT 出版

CARBON BLACK（2017）BEYOND THE HYPE
Cristopher P.Nemeth、Erik Hollnagai（2014）Resilience Engineering in PracticeVolume 2:Becoming Resilient『レジリエンスエンジニアリング応用への指針レジリ
エントな組織になるために』

北村正晴監訳（2017）日科技連

Engeström Yrjö（2008）FROM TEAMS TO KNOTS activities-theoretical studies
of collaboration and learning at works､ NY『ノットワークする活動理論』


山住勝広、山住勝利、蓮見二郎訳（2013）新曜社

Kurzweil Ray（2005）THE SINGULARITY IS NEAR When Humans Transcend
Biology『シンギュラリティは近い

人類が生命を超越するとき』（2016）NHK 出版

Matthew Syed（2015）BlackBoxThinking『失敗の科学』


有枝春訳（2016）ディスカバートゥエンティワン

Symantec（2016）「シャドーデータレポート」2016 年後期版
Symantec（2017）「シマンテック・ソリューションマップ」2017 年 10 月版
Taleb NicholasNassim（2012）ANTIFRAGLE things that gain from disorder、
NewYork『反脆弱性』望月衛訳（2017）ダイヤモンド社
WeickE.K、SutcliffeM.K（2002）ManagingtheUnexpected:ResientPerformancein an Age of Uncertainty、SanFrancisco『不確実性のマネジメント : 危機を事前に防ぐマインドとシステムを構築する』


西村功訳（2007）文眞堂

Weick E.K、SutcliffeM.K（2015）Managing the Unexpected sustaind
performance in a complex world Third Edition『想定外のマネジメント』、


中西晶監訳、杉原大輔ほか高信頼性組織研究会訳（2017）ダイヤモンド社
以

上

40

〔総括論文〕

ＡＩ適用分野の急拡大 — 新しい経済システムの形成
未来デジタル研究所

所長

堀切

達也

〔1〕ＡＩ ― 急速な適用分野の拡大（1）黎明期から、いきなり高度成長期へ2017 年も後半に至ると、AI いわゆる人工知能の社会への適用が、急速に進展しつつある。過去 2 年あまりの黎明期を過ぎると、極めて短期間の take off（離陸期）を経て、一気に本格的な高度成長期に突入したと言えそうだ。
ガードナーの「ハイプサイクル」に基づくならば、「幻滅期」は存在せず、「黎明期」
を経た「過度の期待のピーク期」から、いきなり「啓蒙活動期」に至ったと判断できる。
とはいえ ICT の過去の歴史を振り返るなら、ネットバブルの崩壊は「幻滅期」をもたらし、ネットビジネスに関しては、「ハイプサイクル」のプロセスを辿ってきていると言うことができる。
さらに視野を広げると、多くのテクノロジーが、「ハイプサイクル」のプロセスを辿って発展していることが明らかになってくる。
AI に関しても、「2045 年に人工知能が人間を超えるかどうか」という論点に考察の切り口をずらして視ると、「過度の期待のピーク期」は継続し、白熱した論争は、現在も続いている。
こうした一連の論争がどう決着するかによっては、「幻滅期」を迎えるかもしれない。
この論点に関しては最終章で考察するとして、次節では、まずもって「IT サービス企
業が、いかにして AI の適用分野の急速な拡大を推進しつつあるか」にフォーカスし、まとめていきたい。

（2）IT サービス企業の AI 適用分野の拡大
以下では、日本電気、日立製作所、NTT データ、IBM、4 社の IT サービス企業の AI
ビジネスへの取り組み姿勢や適用分野の拡大について、概観することにする。
尚、富士通のヒューマンセントリックな AI ビジネスの拡大に関しては、阪井常務の巻
頭論文に書かれているので、本節では省略する。
また富士通を含めて、この 5 社を概観することにしたのは、この 5 社が、国内 IT サー

41

〔総括論文〕 ＡＩ適用分野の急拡大 — 新しい経済システムの形成

ビス企業の売上高ベスト 5（2015 年）を形成していることから選定した。
〔日本電気〕
日本電気は、「見える化」「分析」「対処」という領域で、先進の AI 技術を使って新しい社会価値を創造しようとしている。
特に、世界 NO.1 の評価を得ている顔認証技術は、各国の警察や出入国管理において、数多く採用されてきている。
それ以外にも AI 技術の適用分野は幅広く、製造業・小売業から金融・都市インフラにまで及んでいる。
幾つかの AI 適用事例を挙げると以下の通りである。
製造業においては、予知保全による止まらない工場を目指し、小売業においては、購買行動の可視化と発注・価格の最適化による利益の最大化を目指している。
金融分野においては、不正取引の監視業務の効率化を目指し、都市インフラ分野では、
エネルギー需給管理の最適化を目指している。
〔NTT データ〕
NTT データは、すでに 2015 年には「AI ソリューション推進室」を設置している。
NTT データは、「AI ソリューション室」を中核に、NTT の研究所が保有する人工知能
技術を応用した多様なサービスやシステムを顧客に提供してきている。
NTT データが推進している人工知能の応用領域は、以下の通りである。
・融資審査やマーケティング分析等のミドルオフィス業務での意思決定・知的判断の支援・窓口やコンタクトセンター等の顧客対応業務における手続き、商品等の相談支援
・モバイル端末や人型ロボットを介したコンシューマー向け対話型サービス
・オフイス・公共施設・店舗等でのグローバルなコミュニケーションの支援
特に着目すべき人工知能を活用した NTT データの取り組みの特長は、隣接分野の最先端 ICT と組み合わせたサービスやシステムを、以下のように提供していることである。
・〔人工知能〕+〔クラウド〕=〔機械翻訳サービス〕・〔人工知能〕+〔IoT〕=〔次世代交通システム〕
・〔人工知能〕+〔企業コミュニケーション基盤〕=〔グローバル会議支援〕
・〔人工知能〕+〔ロボット〕=〔接客ロボット〕
NTT データは、こうした人工知能関連のサービスやシステムを提供すると共に、明確な売上目標数字を設定している。
〔日立製作所〕
日立製作所は、AI の深層学習を超える独自技術として「跳躍学習」を開発し、「AI 化42システム」で活用している。
販売店の売上増に「AI 化システム」を活用し、15% の顧客単価向上を実現している。
加えて鉄道、証券、金融の与信、e コマースなどで、成果を出している。
「AI 化システム」は、汎用性が高いことが特徴で、「専門的 AI」に対し、「多目的 AI」と言うことができる。
さらに AI によるデジタルマーケティング、ヒューマノイドロボット「EMIEW3」による家電量販店での接客の実証実験を実施している。
またアライアンスということでは、ディープラーニング領域で IBM と協業し、2 社の強みを活かしたビジネス展開を推進しようとしている。
〔IBM〕
日本国内の IT サービス市場においては、富士通が売上高 NO.1 だが、世界全体の IT サー
ビス市場で捉えると、IBM が NO.1 の売上高である。
とりわけ AI 型コンピュータ「ワトソン」による売上高は、すでに 1 兆円規模に達しつつあり、競合他社に先行している。
その要因としては、
第 1 に、AI の技術開発において先行できたこと、第 2 に、IBM が IT システムにおいて多くの顧客を抱えていることから、システム構
築の上流工程であるコンサルティングから「ワトソン」の提案へとつなげやすかったこと、が考えられる。
こうした技術開発の先行と提案活動により、多くの「ワトソン」が企業に導入され、業務改善に貢献しつつある。
ゼネラルモーターズにおいては、「ワトソン」を活用し、運転手の癖や好みを考慮した
情報サービスを提供する。
イオンでは、社内のコールセンターを「ワトソン」で代替しようとしている。
世界 35 の医療機関では、腫瘍の診断に「ワトソン」を採用している。
ワトソンと IBM クラウドの活用ということでは、ソフトバンクが、新卒採用の選考の際のエントリーシートの確認時間の短縮を実現している。またネスレ日本は、マルチチャネルに対応した自然言語による対話型自動応答サービスに、「ワトソン」を活用している。
このように「ワトソン」の活用事例は、さまざまな業種や業務に広がり、その用途も、「照会・応答」から「発見・探索」へ、さらに「意思決定サポート」へと、高度化のステッ
プを踏みつつある。
〔AI システムの共通特性〕
以上、各 IT サービス企業の現時点での AI ビジネスを概観してきたが、以下では、その中で各社に共通する特性を抽出し、全体のトレンドを把握することを試みる。

43

〔総括論文〕 ＡＩ適用分野の急拡大 — 新しい経済システムの形成

第 1 の共通特性は、概ね AI システムが単独で導入されていないことである。
本節では、あまり明示していないが、このことは、隣接するシステムとの連携が重要となることを示唆している。
特に、最新の ICT である IoT やビックデータ分析と密接に連携して、AI システムが構築されつつあることに着目する必要があろう。
第 2 の共通特性は、富士通、NTT データ、IBM がそうであるように、AI システムがクラウド上で構築されているケースが多いことである。
このことは、「所有するシステム」から「使用するシステム」へのコンピュータ利用形
態の大転換を意味しており、サーバの開発・製造・販売を手掛ける IBM や富士通にとっては、売上拡大の足枷となるというジレンマをもたらす。
実際 IBM は、「ワトソン」による AI ビジネスを急速に伸ばしたが、必ずしも会社全体の売上拡大に結びついていない。その理由は、クラウド利用により、サーバ販売が減速していることに大きく影響されていると言えるだろう。
第 3 の共通特性は、全ての業種、さまざまな業務で、広範に AI システムが活用されつつあることに見いだすことができる。
この 3 つの共通特性から浮き彫りにされてくる実態は、AI システムが既存のシステムを凌駕して、万能なシステムとして全ての領域をカバーするわけではないことである。
しかし 2045 年問題がメディアで頻繁に取り上げられているため、「過度の期待のピー
ク期」は継続し、多くの経営者が過度の期待を持って、IT サービス企業に問い合わせてくることが続いているようだ。
さらに AI システム導入により、従業員が一気に不要になると誤解したり、AI システ
ム導入以前にデータが揃っていないケースが散見されると、IT サービス企業の AI 部門の幹部社員は指摘する。
富士通の橋本文行統括部長は、「AI に関する問い合わせが 100 件あれば、うち 25 件
は一度話を聞きたいというもの。また多くは AI に学習させるうえで必要なデータがない
か、必要なデータを取る手段がなく、AI 解決には適さないケースだ。」とし、そのため「まともに話が進む可能性があるのは 100 件中 30 件くらい」と指摘する。
このように「過度の期待」だけが先行するケースが多くあるものの、試行錯誤を経ながら、実際に役に立つ AI システムが完成し、活用される事例が急速に拡大しつつあり、今後もこのトレンドは継続すると予想される。
とはいえ、こうした継続性の視点と共に目配りすべきは、AI システムが、ディープラー
ニングという画期的なテクノロジーによって成立しており、従来のシステムの延長線上

44

にあるわけではなく、非連続な性格を有しているという視点である。
そこで次節では、この AI システムの非連続な性格に着目し、これまでにない新しい
AI ビジネスをダイナミックに展開しつつあるアメリカの巨大 IT 企業について考察することにしたい。

（3）アメリカの巨大 IT 企業における AI ビジネス
本節でのアメリカの巨大 IT 企業とは、「ニュー・モノポリー」（新たな寡占）を形成しつつあるグーグル・フェイスブック・アマゾン・アップルである。
この 4 社は、それぞれのビジネスの領域は異なるが、独自のビジネスモデルを構築し、そのモデルに基づき急成長し、巨大化した寡占企業として君臨するに至ったということ
では、共通している。
以下では、特にその独自性に着目し、ダイナミックに展開される AI ビジネスの特性を浮き彫りにする。
〔グーグル〕
1998 年に 2 人の学生によって設立されたグーグルは、その後の驚異的な成長により、2016 年には、売上高 902 億ドル、営業利益率 26%、授業員数 7 万 2 千人の巨大企業となった。
このグーグルを、前節で概観した従来からある IT サービス企業と比較すると、どの企業にも似ていない異質なビジネスモデルによって成立している企業であることが、明らかとなる。
その特徴は、以下の 4 つにまとめられる。
第 1 は、どの企業も掲げてこなかった壮大で異質なミッションである。
それは「世界中の情報を整理しつくすこと」であり、「世界中の情報を組織化し、それを誰からもアクセスできるようにすること」である。
このことを IT 企業として性格付けするならば、検索エンジンの会社であり、世界中のウェッブサイトを巡回して情報のアクセスを可能にした会社と言い換えられる。
第 2 は、技術系の超エリート集団が推進する徹底した技術至上主義である。
たとえば、グーグルニュースの編集において人間を介在させずに自動化を追求しているように、サービス全般においても自動化を徹底して追求する。
こうした技術至上主義の実践は、ともすると「IT は人間が使いこなすツール」というより、「IT の技術革新に人間が合わせるべきである」という転倒したテクノロジー信仰をもたらす。

45

〔総括論文〕 ＡＩ適用分野の急拡大 — 新しい経済システムの形成

第 3 は、集中型のオリジナルな情報システムを構築していることである。
1 つの巨大な「情報発電所」を、自分達で作りあげており、元 CEO のエリック・シュミッ
トが「クラウド」と名付けたように、利用者からその全貌が見えないため、
あたかも「雲」の向こう側にあるような集中型の超巨大システムを世界各地に配置している。
第 4 は、広告収入を収益基盤とする独得なビジネスモデルにより成立していることである。
検索連動型広告市場において高いシェアを獲得したことが、グーグルの急成長を実現している。
こうした 4 つの特徴からなる異質なビジネスモデルを基盤として、グーグルの AI ビ
ジネスは、展開されることになる。
グーグルの AI ビジネスの強みは、以下の 3 点である。
グーグルの第 1 の強みは、検索エンジンで約 70% の高いシェアを持ち、広告収入が急伸し、高い営業利益率を実現すると共に、AI システムのリソースとも言うべき膨大なボリュームのビックデータを、超巨大なクラウドセンターに蓄積し、活用できることである。
この活用によって話題となったのが、2012 年に AI システムに YouTube 上の「猫」の画像を大量に見せ、ディープラーニングを駆使することで、「猫」を認識させるに至ったことである。
われわれ人間は、「猫」を見て直観的に「猫」とわかる。
ところがコンピュータにおいて、画面に映しだされる「猫」は光の濃淡であり、ピクセル（= 色情報の最小単位である画素）情報に過ぎない。しかし膨大な計算量をともなうディープラーニングにより、ピクセル情報から、より高度な情報を段階的に導きだし、
そのステップアップを繰り返すことで、「猫」という概念を自力でつくりだし、人間の介在無しに、AI システムとして「猫」を認識できたのである。
このことは、どの IT 企業よりも、膨大なボリュームのビックデータを蓄積し活用できるグーグルの AI ビジネスの第 1 の強みを、端的に示していると言えるだろう。
但し、ここで留意しなければならない点は、「猫」に限らず、あらゆる分野での「概念」を形成するプロセスにおいて、人間と AI システムとは全く異なることである。
グーグルの AI ビジネスの第 2 の強みは、豊富な資金量にものを言わせた M&A 戦略
である。
2014 年にグーグルは、イギリスの AI ベンチャーであるディープマインド社を買収した。

46

同社は、約 250 人の AI 研究者を擁しており、「アルファ碁」を開発することで、
2016 年には囲碁で最強の棋士である韓国のイ・セドル 9 段を破ったことで有名となった。
このようにグーグルは、ビックデータのみならず AI の人材面でも寡占化を、強力に推進している。
そして第 3 の強みは、徹底したテクノロジー志向の開発方針である。
それは、グーグルの AI を搭載した自動運転車の開発に、象徴的に示されている。
グーグルの自動車開発部門は、アメリカのネバダ州で、自動運転の実験走行が法律で可決施行された 2012 年 3 月から、プロトタイプの自動運転車両「フリート」の実験走行を開始し、同年 8 月には、早くも 48 万キロメートルを達成した。
そしてフロリダ州、カリフォルニア州でも、自動運転の実験走行が法律で許可され、実験走行の範囲は拡大した。
2014 年には「ファイアフライ（ホタル）」の愛称を持つ 2 人乗りの自動運転車のプ
ロトタイプを発表した。
「ファイアフライ」は、ハンドルだけでなく、アクセルペダルやブレーキペダルもない「完全自動運転車」として注目された。
その後も、自動運転の実験走行は続けられ、2015 年 11 月には、総走行距離で、190 万キロメートルを達成した。この時点でも無事故無違反となっている。
このようにグーグルは、自動車メーカー各社や他の IT 企業と比較しても、自動運転の開発・実用化において、頭一つ抜きんでている。
しかも段階を踏まずに、一気に完全自動運転車の実用化を目指しており、グーグルの徹底したテクノロジー志向が、この分野でも貫徹しているのである。
とはいえ、2014 年に MIT が「大雨や雪の降る日は走行できない」という分析結果を公表したように、未だ実用化には課題を抱えていると言える。
そして、もう 1 点、目配りしていなければならないのは、グーグルが完全自動運転車の実用化を目指すことで、従来の産業間の役割分担の垣根を取り払ったことである。
これまで、IT サービス企業を中心に IT 産業は、自動車産業に情報ネットワークシス
テムを提供することで、自動車ビジネスの効率化や生産性の向上を実現してきた。
しかし IT 企業が、自動車企業を目指すことはなかった。
その役割分担の壁が、グーグルの完全自動運転車の実用化を切っ掛けに、崩れつつあると判断すべきなのかもしれない。
さらに言えば、近未来の産業構造や産業連関の流動化や再編を、先行して暗示していると捉えるべきなのかもしれない。
〔フェイスブック〕
2004 年に設立されて、現在まで急速に台頭する SNS（ソーシャル・ネットワーキング・47

〔総括論文〕 ＡＩ適用分野の急拡大 — 新しい経済システムの形成

サービス）を先頭に立って担ってきたのが、フェイスブックである。
2016 年には、売上高は 276 億ドル、営業利益は 124 億ドルに達し、営業利益率は45% に達している。
従業員数こそ 1 万 7 千人と、グーグルの 4 分の 1 と少ないが、45% という営業利益率は、
グーグルの営業利益率を 19% も上回っており、本節で取り上げるアメリカの巨大企業
4 社の中でも、最も高い利益率を実現している。
フェイスブックのユーザー数は、20 億人を超えており、世界人口と対比するならば、4 分の 1 以上が利用していることになり、最大の SNS を成立させている。
SNS は、「人と人とのつながりをサポートする会員制のサービス」と言えるだろう。
具体的には、趣味・地域・出身校を通じて友人間・知人間のコミュニケーションを促進する場を提供する社会的メディアである。さらには、友人の友人へのネットワークを拡大し、新たなコミュニティを数多く形成している。
広告を収益基盤にするビジネスモデルを作っている点では、グーグルと同じである。
しかしビジネスモデル全体を俯瞰すると、フェイスブックとグーグルの違いが明らかになる。
フェイスブックは友人を介して情報収集できる場を提供しており、あくまで他人との関係性を重視している。
これに対しグーグルは、中央集権的な仕組みのもとで、検索エンジンによって情報提供している。
つまり、グーグルがテクノロジー主導の集中制御方式であるのに対し、フェイスブッ
クは、会員が情報をコントロールし、友人とつながることで情報共有する水平型のコミュ
ニティを数多く創出している点に、両社のビジネスモデルの違いをはっきりと見いだすことができる。
こうしたビジネスモデルとしてのユニークな特徴を持つフェイスブックは、未来に向けた 10 年の長期戦略として、AI に重点投資すると表明した。
その一環として、ニューヨーク大学で深層学習を研究しているヤン・ルカン教授を同社の AI 関連の研究所にスカウトした。
さらに、昨年 6 月には人間との交渉能力を持つチャットボット AI を開発したことを発表している。
まさにフェイスブックは、若き CEO マーク・ザッカーバーグのリーダーシップにより、人材面でも、新製品開発においても、AI ビジネスの本格的な立ち上げを、積極的に推進しつつあると言えるだろう。
〔アマゾン〕
アマゾンは、1995 年に創業者兼 CEO のジェフ・ベゾスが、「インターネット専門の小売店」として、全くのゼロからスタートした。

48

創業以来、商品の品揃え、インターナショナルサイト、物流センター・カスタマーサー
ビスセンターの世界的配置を推進し、急成長してきた。
その結果、現在では、本だけでなく様々な商品を、2 億種を超えて取り扱うようになった。また Amazon.com は、日本、イギリス、ドイツ、フランス、カナダ、イタリア、
スペインなどでウェッブサイトを運営し、世界 50 ヶ所を超える設置を実現している。
その結果、2016 年には、売上高 1359 億ドル、営業利益率は 3% と低いが、従業員数は 34 万 1400 人であり、アメリカの巨大 IT 企業 4 社の中では最も多い。
このことは、「インターネット専門の小売店」ということで、2 億種を超える商品のオ
ペレーションに携わっている従業員を多数雇用していることを反映していると言えるだろう。
アマゾンの AI サービスは、多くの深層学習や機械学習の専門家によって構築されてきている。AWS（アマゾン ウェブ サービス）では、主要な深層学習フレームワークがサポー
トされており、データサイエンティストや開発者に、オープンで柔軟な開発環境を提供している。
しかし競争上のキーとなるフレームワークにおいて、グーグルのテンソルフローが多くの研究者や開発者に使われている。
そのため AWS の今後の課題は、自社がサポートするフレームワーク MXNet をどれだけ普及できるか、にかかっていると言えるだろう。
その一方でアマゾンは、家庭向け音声アシスタント端末では、先行している。
2014 年には、アシスタント AI「Alexa」を搭載した端末「エコー」を発売し、この分野で最も普及している。
さらに、他社の端末でも「Alexa」を搭載できるように関連ソフトを無償公開している。
その結果、「Alexa」を搭載した他社製品は 700 種類もあり、家庭向け音声アシスタン
ト端末のプラットフォームは、アマゾンが制しつつある。
以上のように、アマゾンは、巨大な「インターネット販売の小売店」であり、その運営は自社のクラウドコンピューティングが支えており、同時に AI ビジネスも推進している。このことを、小売業界全体に視野を広げて捉え返すと、既存の小売企業が、アマゾンのような IT 企業に商圏を侵食されつつあるという構図が、浮かび上がってくる。
〔アップル〕
アップルは、1976 年に、スティーブ・ジョブズが、スティーブ・ウォズニアックと共に、自宅のガレージに設立した会社である。
その後、創業者のスティーブ・ジョブズが退職するなど、幾つもの紆余曲折を経て、業績は一時低迷した。
しかし再びジョブズが復帰し、iPhone・iPad を開発すると大ヒット商品になり、急速に業績を回復した。

49

〔総括論文〕 ＡＩ適用分野の急拡大 — 新しい経済システムの形成

2016 年度の売上高は 2156 億ドルであり、本節で考察の対象とした 4 社の中では、
NO.1 となった。
営業利益は 600 億ドル、営業利益率は 28%、従業員数は、11 万 6000 人である。
アップルは、洗練されたデザインに象徴されるように、既存のテクノロジーを巧みにインテグレートして、独創的なプロダクトを開発・製造・販売することができる個性あるハードウェアの会社である。
売上構成に占めるハードウェア比率は 89% もあり、アプリケーションや音楽などのサービス事業は 11% に過ぎない。そしてハードウェア売上高の 70% 以上が iPhone で占められている。
そのためか、AI ビジネスの推進に関しては、他の 3 社に比較して出遅れているという印象は否めない。
アップルは、その不利な状況から巻き返しを図るために、「Siri」が、より多くの場所で利用できることを目指している。
アップルの AI ビジネスの特徴は、全てのデータを直観的なユーザーインターフェースに取り込むことで、データを非常に魅力的なものにすることである。写真に関して言え
ば、ディープラーニングと同種のテクノロジーを物体認識と場面認識に利用しようとしている。
さらに高度なディープラーニングに関して、端末上で実行できるようにしている。
その結果、利用者は、自分の個人的なデータを自分で管理できるようになる。
例えば iPhone で顔認識できるようになるが、それは全て端末上で処理される。
アップルは、昨年 6 月に、「Siri」の据え置き型端末「ホームポッド」を発表した。
今後アップルは、クラウドよりも端末利用に力点を置いた AI ビジネスを展開していくことになると予想される。
以上アメリカの巨大 IT 企業 4 社の AI ビジネスを考察してきたが、その共通した特性は、
IT サービス企業が B to B のビジネスを主に展開しているのに対し、B to C のビジネスを中心に展開していることであろう。

〔2〕AI ― 業種別適用の現状と近未来の展望
第 1 章では、AI システムの急速な適用分野の拡大を、IT サービス企業やアメリカの巨大 IT 企業の視点から、すなわち IT 産業の視点から概観し考察してきたが、本章では、
AI システムの社会への浸透の全体像を、複眼的に視ることで、立体的に浮き彫りにするために、産業別適用という視点から概観し考察する。
そこで以下では、〔自動車産業〕〔製造業〕〔医療・介護産業〕〔農業〕の 4 つの業種から、
AI システムの適用の現状と近未来を展望する。

50

（1）自動運転による自動車産業の大転換〔自動車産業史からみた大転換牽引の 2 つの要因〕
18 世紀の第 1 次産業革命における輸送手段が、蒸気機関車であったように、第 2 次・
第 3 次産業革命を通じて、主要な輸送手段となったのは自動車だった。
そして 1908 年にアメリカのフォード社が、ベルトコンベアを採用した流れ作業方式
により、T 型フォードの大量生産 - 大量販売を実現して以降、20 世紀の基幹産業として、自動車産業は急成長していくことになる。
その間に、固有の産業組織・産業連関を緊密かつ強固に構築し、グローバルなビジネ
ス展開を図ってきた。
自動車産業は、今世紀に至っても、その固有の産業特性を継続しながら、基幹産業であり続けてきた。
しかし 2010 年代の後半に至ると、本格化しつつある第 4 次産業革命の渦中に巻き込
まれ、今後 10 年の間に、産業特性それ自体が根本的に変わるような大転換に直面する可能性が高まりつつある。
その大転換を牽引する要因は、第 1 に、AI を搭載した自動運転車の実用化であり、第 2 に、自動車産業の従来のビジネスモデルの根本からの見直しである。
この第 2 のビジネスモデルの根本からの見直しとは、あたかもコンピュータの“自社導入からクラウドへ”の切り替えに呼応するように、自動車の“所有から使用へ”の利用形態の転換によってもたらされる。
いわゆるシェアリングエコノミーの波が、自動車産業にも押し寄せ、自動車メーカーに対し、「開発し、生産した自動車を、企業や個人に販売する」という従来のビジネスモ
デルの根本からの見直しを迫っている。
第 2 の要因の概要を、ごく簡単に先行して説明したが、2 つの要因を比較するならば、第 1 の要因の方が、主要な大転換の牽引力となっている。
そこで本節では、第 1 の要因である AI を搭載した自動運転車の実用化に関し、概観し考察していくことにする。

51

〔総括論文〕 ＡＩ適用分野の急拡大 — 新しい経済システムの形成〔「完全運転自動化」に向けたタイムスケジュール〕（表 1）自動運転レベルの定義の概要（〔出典〕内閣官房 IT 総合戦略室）

まず表 1 の自動運転のレベルの定義に基づき、いつ頃までに完全自動運転が実用化されるか調べてみると、2020 年までに「レベル 2」のアクセル・ハンドル・ブレーキの複数の操作が自動化されることが想定されている。このように「部分運転自動化」が実現することになるが、「安全運転に係る監視、対応主体」は、あくまで「運転者」にある。
ここで着目すべきは、各自動車メーカーが、2025 年までに「高度運転自動化」ない
しは「完全運転自動化」を目指していることである。
このことから、まさに 10 年以内という近未来に、自動車産業は大転換する可能性が高いと判断すべきだろう。
〔「完全運転自動化」実現のための 3 つの課題〕
但し、レベル 5 の「完全運転自動化」を実現するためには、AI を搭載した自動運転技術の開発にとどまらず、以下の 3 つの課題の解決を図っていく必要がある。

52

第 1 は、高精細な 3 次元地図の作成である。
車載センサーや GPS の情報だけでは走行車線の特定は難しいが、高精細な 3 次元地図と組み合わせれば、自動車の走っている位置を、誤差数センチメートルの正確さで割り出せ、自動運転を実現できる。
この地図の作成には、国内の主要幹線道路 127 万 km を測量車が走る必要があり、時間もかかるが、費用も数百億円かかると予想される。
しかし、この時間と費用をかけなければ、国内の「完全運転自動化」は実現できないという喫緊の課題を抱えているのである。
第 2 は、第 5 世代の超高速無線（5G）の活用である。
5G は、現在の携帯電話で使われている 4G の 10 倍のスピードとなる見通しである。
この超高速の 5G を使えば、周囲の車や人の動きを監視できるため、「完全運転自動化」の安全性を実現できる。
この安全性確保のために、トヨタ自動車は、5G の開発で先行する NTT と提携した。
第 3 は、トヨタ自動車と NTT の提携のような異業種企業との戦略提携の推進である。
アメリカの GM は、AT&T と提携し、ドイツの BMW・ダイムラー・アウディは、ア
メリカのインテルや通信機器大手のエリクソンと提携した。
日産自動車・ルノー連合は、マイクロソフトと提携し、ホンダも AI 技術ではソフトバ
ンクと提携している。
以上のような高精細な 3 次元地図の作成や、超高速無線通信の活用、異業種企業との戦略提携の推進により、「完全運転自動化」に向けた課題が解決され、2025 年頃には、
完全自動運転車が道路を走行する風景が、当たり前になっていくと予想される。
さらに、その時点で、シェアリングエコノミーも広く普及していることも予想され、自動車産業は、産業組織においても、産業間の連携においても、さらにはビジネスモデ
ルにおいても、全く異なった様相を呈している可能性が高い。そして、その時の自動車産業の覇者は、どの企業なのか、さらには、どの提携が成功しているのか、予断を許さない競争状況が続くだろう。その競争の優勝劣敗によっては、自動車産業という従来の産業区分は、意味をなさなくなることも想定する必要があるように思える。

（2）製造業における AI 適用〔スマート工場での IoT、AI の適用〕
製造業各業種の工場において、AI の適用が確実に進展しつつある。
現在、多くの工場が、IoT センサーで収集したデータを活用し、スマート工場を目指している。具体的には、生産工程における監視や進捗管理に、検査工程における検査や53

〔総括論文〕 ＡＩ適用分野の急拡大 — 新しい経済システムの形成

異常検知に、ディープラーニングを適用し、生産の効率化・省力化を実現している。
そして、こうしたスマート工場のシステムは、1 つの工場内にとどまらず、部品企業
はじめ取引企業とのオープンなネットワークを構築することで、産業組織や産業間の新たな連関を創出することにつながっていく。
まさに第 4 次産業革命が、日本の製造業においても本格的に展開されつつあると言える。
〔3D プリンタにより広がる共創の輪〕
さらに近年の 3D プリンタの低価格化は、中小ベンチャー企業のビジネスチャンスを広げつつある。
従来の多品種少量生産から、顧客の個別のニーズに合わせた個別生産が、広範な分野
で多様に実現されようとしている。
3D プリンタは、複雑な形状の 3 次元の設計データを出力可能にするため、今後は AIを活用する機会の増加が予想される。
富士通の阪井論文には、「3D プリンタや本格的な工作機械を使って試作品を作る」「テックショップ」が紹介されている。そのパラグラフの中で、会員が、個人 440 名、
法人 300 名も数えると書かれているが、この会員数に着目するならば、新たな共創の輪が、急速に広がりつつあることを確認できる。
まさに、こうした共創の輪の広がりが、中小ベンチャー企業がリードする新たな産業組織の形成を促進すると言えるだろう。
〔強みの分野での AI の積極的適用〕
日本の熟練労働者の高い「ものづくり」のスキルは、日本の製造業の強みを支えてきた。
しかし高いスキルを持つ熟練労働者は、高齢化することで現場を去り、退職しつつある。
AI は、そうしたベテラン労働者の「形式知」化しづらい「暗黙知」を継承する技能伝承を可能としていく。
今後は、こうした技能伝承のための AI 適用を組織的に推進する必要があろう。
日本の製造業の産業別の強みに着目するならば、産業用ロボットで 56.5%、工作機械用制御盤で 60% の世界シェアがあり、産業部品・精密部品においても、高い競争力を誇っている。したがって、こうした強い分野において、AI の積極的適用により世界に先行することが、日本の製造業全体の競争力復活につながっていく成功の鍵となる。

（3）医療・介護産業における AI 活用〔待ったなしの高齢化施策〕
周知のように、世界で最も高齢化が進んでいるのは日本である。

54

65 歳以上の人口比率は、2025 年に団塊の世代が 75 歳以上になることから、2030
年には 30% 以上に上昇する見込みである。
そうした高齢化の進行で、医療費や介護費は増加し、すでに先進国の中でも、最も深刻な財政状態にある。その深刻な状態を打開するためには、ICT とりわけ AI を活用し、健康寿命を延ばすと共に、医療費や介護費を抑える施策を具体化していかねばならない。
〔医療分野で ICT・AI を、どう活用すべきか〕
ICT 活用の視点から捉えるならば、第 1 に必要なことは、制度ごとに個別に管理されている医療・介護に関するビックデータを、一元的に利用可能なようにデータベース化することである。
そうすることで、ビックデータの分析から、有効な治療法や医薬品の評価が可能となる。
併せてレセプト審査に AI を活用し、合理化策を実施していくべきだろう。
医療診断ということでは、全国の病院や大学が個別に持っている画像診断や遺伝子解析などの大量データを、ビックデータに統合する必要がある。
医療の各現場では、胃、レントゲン、CT スキャン、眼底などの多くの画像が撮影され、蓄積されている。
この大量データをビックデータとしてまとめ、ディープラーニングに学習させ、病気の早期発見に役立てる必要がある。
こうした AI の活用が、画像診断の高精度化を実現し、医師のサポートにより、的確な診断業務を実現することになる。
さらにビックデータによる AI の活用は、新薬開発のスピードアップにもつながる。
〔介護施設での AI・ロボットの活用〕
介護に関しては、介護施設の従業員の重労働を軽減するために、介護・介助用ロボッ
トのきめ細かなサポート可能な能力アップが望まれる。具体的には、介護者、介護される高齢者双方にとって負担を軽くするロボットの開発である。
さらに AI を内蔵し、あたかも人格を持っているかの如くふるまい、会話のできる介護ロボットを開発していく必要がある。
以上、医療・介護の ICT や AI 活用を考察してきたが、そのスピーディーな推進のた
めには、国家レベルの規制改革が必要とされていると言えるだろう。

（4）農業における ICT・AI・ロボットの活用〔日本経済における農業の比重低下〕
20 世紀における日本経済をかえりみるならば、農業が主要な産業だった時代を起点に、55

〔総括論文〕 ＡＩ適用分野の急拡大 — 新しい経済システムの形成

戦後の高度成長を経ることで、1980 年代には「ジャパンアズ NO.1」と言われるほどに、強い製造業が競争力を謳歌する産業資本主義の最終局面に至った歴史的推移が、浮き彫りにされてくる。
そして世紀末に本格的なインターネット網が張り巡らされるに至り、ネットビジネスが急成長し、知識資本主義経済の時代に突入し、2010 年代前半に至っている。
この間、農林漁業従事者の総就業者の比率は、1953 年の 39% から、1980 年には10% に減少し、2015 年には 4% の 222 万人にまで減少した。
しかも農林漁業従事者の高齢化が確実に進行しており、ICT や AI システムとは、およ
そ縁遠い産業に思える。
〔ICT・AI・ロボットの活用〕
しかし、高齢化による深刻な人手不足、経験や勘に頼る農業であるからこそ ICT や
AI、さらにはロボットを活用する「スマート農業」を実現する余地は大きいと言える。
具体的には、IoT センサーで、温度・湿度・日照量・土壌水分のデータを測定・収集・蓄積し、ビックデータとして AI システムで分析することで、低コストでの収穫拡大の実現を目指すべきである。
また気象観測によってえられた様々なビックデータから風水害のリスクを予測し、事前の対策を講じる必要もある。
さらにロボットを積極活用することで、自動走行技術やロボットによる収穫を実現する。
例えば、トマトや果実の収穫において、ディープラーニング等の人工知能技術を活用した複雑な作業のロボット化を進められようとしている。
2020 年以降は、短期間に多くの人手を要する作業を、ロボット化でゼロにすることも構想されている。
〔先端産業 = 農業のグローバル展開〕
こうした農業への ICT や AI システム、さらにはロボットの活用により、日本の農業は、先端産業として再生する可能性を高めることになる。
海外に目を転じると、富士通が、ベトナムの大手 IT 企業 FPT と提携し、最先端 ICTによって構成される農業クラウドを展開しようとしている。
このことを世界的視野で捉え返すならば、アジア・アフリカの農業国にも適用でき、新たな経済発展モデルのコアビジネスとして、各国で展開される可能性を秘めていると言えるのではないだろうか。
以上、4 つの業種における AI システムの適用の現状を概観し、近未来の展望に関し、
ごく簡単に考察してきた。

56

それではマクロな国民経済において、経済システムはどのように変わっていくのだろうか。次章では、現在すでに形成されつつある新たな経済システムの特性に関し、分析のメスを入れていくことにする。

〔3〕創造的破壊 — 新しい経済システムの形成（1）知識資本主義経済システムへの大転換〔産業資本主義から知識資本主義へ〕
20 世紀における資本主義は、「モノづくり」や「エネルギー生産」がリードする産業
資本主義の時代であった。
その産業資本主義の時代においては、イノベーションを駆使した「モノづくり」や「エネルギー生産」の巧拙が、企業間競争の勝敗を決定付けていた。
このミクロな企業間競争を積み上げ、そもそもの原点に立ち還って、マクロな国民経
済のダイナミックなプロセスとして“産業資本主義経済”を捉え定義すると、“産業資本主義経済”とは、「モノ」や「エネルギー」を生産することで、利潤を創出し、資本の無限の増殖を目指す経済システムであることが明らかになる。
しかし 20 世紀後半からは、コンピュータが、あらゆる産業や公共機関に導入されるようになり、「情報」の生産・処理を担う IT 産業が急成長し、経済システムの生産対象として、「モノ」や「エネルギー」に埋め込まれていた「情報」が分化し、独立することになっていく。
実際、
コンピュータによる「情報」の生産・処理により、多品種少量生産の「モノづくり」の仕組みが構築されていったのである。
とはいえ、その仕組みは、あくまで「モノづくり」が主体であり、「情報」の生産・処理は付随的な役割にとまどっていた。
そして、この多品種少量生産のシステムを最も巧みに作り上げたのが、日本の製造業であり、1980 年代には、日本が「ジャパンアズ NO.1」と言われるまでになっていく。
しかしこの 1980 年代が、先進国経済において製造業が経済をリードする最終局面となったのである。
1990 年代に至り、インターネット革命が本格化すると、産業資本主義の時代は終焉し、知識資本主義の時代へ、経済システムは、根本的に転換していくことになる。
平たく言えば、工業社会から知識社会へ大転換したのである。それでは知識社会を動かす知識資本主義とは、どのような経済システムなのだろうか。
〔「データ」「情報」「知識」「知恵」の定義・特徴・関係〕
この知識資本主義経済システムとしての特性を把握するためには、やや回り道となるが、経済システムの主要な構成要素であり、生産対象である「データ」
「情報」
「知識」
「知
恵」を定義し、さらには 4 つの言葉の関係を明確にする必要がある。

57

〔総括論文〕 ＡＩ適用分野の急拡大 — 新しい経済システムの形成「データ」は、「認識できる基礎となる事実」である。
「情報」は、生産・販売データといった数多くの「データ」を「ある目的によって分類評価したもの」である。
「知識」は、「情報」と「知恵」の中間に位置した「体系付けられた情報」と言える。
「知恵」は、「知識」の蓄積と、これまでの成功・失敗の経験を活かし、物事を深く本質的に把握し、真理を見極める能力によって創りだされる。
こうした定義から、「データ」
「情報」
「知識」
「知恵」の順で、それを扱う人間の認識は深くなり、加工度は高まる。
この関係を図化すると、以下のようになる。
図 1）
「データ」
「情報」
「知識」「知恵」の関係

以上、知識資本主義経済システムの 4 つの構成要素を、筆者オリジナルに定義し、関係付けてみた。ただし、こうしたシンプルな定義は、あくまで最大公約数にすぎず、その豊富で多義的な意味合いをカバーしきれていない限界を意識しておく必要がある。
〔「情報」「知識」― 経済財としての特性〕
次に、「情報」と「知識」に関する経済財としてのユニークな特性を把握し、知識資本主義経済の特性把握に役立てていきたい。
「情報」の経済財としての特性は、以下の 3 点である。
第 1 は、複製可能であることからゼロに近い費用で量産できるため「収穫逓増の法則」が成立することである。
第 2 は、情報を引き渡すと返還を求めることが無意味となる「不可逆性」を持つことである。
第 3 は、特許権・著作権の行使による排除可能性を持つことである。
こうした「情報」の経済財としてのユニークな特性を活かすことができれば、少人数58

で起業したソフトウェア企業であっても、第 1 と第 3 の特性を駆使することで、“勝者独り勝ち”の競争プロセスを経て、デファクトスタンダードの獲得が可能となる。
その典型が、Windows をデファクトスタンダードとし、短期間に世界的大企業に急成長したマイクロソフトである。
「知識」の経済財の特性も、「情報」のユニークな特性に重なっている。
加えて「知識」は、“知識創造における非量産性”という特性を持つ。この非量産型で創造された「新たな知識」の出現により、「既存知識」の陳腐化が生じるというサイクルが繰り返される。
こうした非量産性と更新サイクルの繰り返しという「知識」の特性から、2 つの企業
課題が導きだされる。
第 1 は、“少人数での画期的な知識創造の仕組みをいかにつくるか”という課題である。
すでにアメリカの IT 業界においては、シリコンバレーを中心に、産学連携やベンチャー
キャピタルの仕組みが機能し、きわめて少人数でのベンチャービジネスにより、画期的な知識創造が継続的に実現できている。いまや世界的大企業になったマイクロソフトや
アップル、加えて今世紀に至り、急速に台頭したグーグルの共通項は、創業時に 2 人の天才的青年コンビの知識創造によって画期的製品の開発に成功し、飛躍のきっかけをつ
かんだことである。
第 2 の課題は、“いかに俊敏に知識の更新サイクルを組織全体でまわすか”であろう。
言わば、“知識創造型組織をいかに設計するか”が問われている。
この 2 つの課題から浮き彫りにされてくるのは、日本の IT 企業、とりわけ IT ベンチャーが、産学連携やベンチャーキャピタルの仕組みを作り、非連続で創造的破壊ともいうべ
き AI ビジネスを創出できるか、という未来に向けた課題である。

（2）知識資本主義経済システムの特性〔4 つの特性〕
前節で考察したように、ミクロな企業レベルで「情報」と「知識」が競争のキーファ
クターとなることによって、マクロな国民経済のレベルでの知識主導型資本主義社会への大転換へつながっていく。
さらに、企業だけでなく市場も消費者も、インターネット革命により、その性格を変え、相互の関係も劇的に変わっていくため、大転換に拍車がかかる。
その結果、知識資本主義は、以下の 4 つの経済システムとしての特性を持つに至る。
第 1 の特性は、
インターネット革命によって、情報の非対称性が限りなくゼロに近い「ガ
ラス張りの市場」が実現したことである。
低コストによる情報伝達が可能で、双方向のコミュニケーションが図れるインター

59

〔総括論文〕 ＡＩ適用分野の急拡大 — 新しい経済システムの形成

ネットは、広く消費者に活用されるようになった。その結果、企業は徹底した価格競争に巻き込まれ、いかに付加価値をつけた製品差別化を実現できるかが深刻に問われることになった。
第 2 の特性は、インターネット革命による「ガラス張りの市場」の実現が、これまで企業中枢に囲い込むことで成立していた商品情報・知識の独占を突き崩すことである。
その結果、企業中枢から現場へ、さらに企業の枠組みを突破して広く消費者の世界へ、
商品情報・知識が流通し、共有化するトレンドが本格化する。
こうしたトレンドは、大企業から消費者への商品開発に関するイニシアチブの一定の移行を示唆していると言えるだろう。
第 3 の特性は、こうした一定の移行の結果、大企業が広告宣伝によって一方的に消費者を操作する寡占市場システムが成立し難くなったことである。
マスメディアを通じ、大企業主導で新製品の需要を喚起し、製品ライフサイクルを意図して短縮する仕組みから、インターネット革命により、消費者主権に基づき、個々の消費者ニーズに合わせたワン・トゥー・ワンの生産 - 販売システムの構築を余儀なくされつつあると言える。
第 4 の特性は、ロングテール理論が成立したことである。
この理論が成立した根拠は、インターネット革命が膨大な商品種類を低コストで販売するネットビジネスを可能にしたためである。
その結果、「上位 20% のヒット商品が、売上の 80% を占める」というパレートの法則が必ずしも適用されず、これまであまり売れなかった商品の多品種少量販売によって、売上・利益を稼ぐことが可能となった。
このロングテール理論の成立は、大企業のスケールメリットを活かしたボリュームビ
ジネスの優位性を否定し、中小企業・SOHO・個人のビジネス拡大の地平を大きく切り拓いたという点で、20 世紀における産業資本主義の経済システムの常識を根底から覆しつつあると言えるだろう。

60

以上 4 つの特性は、どれもが根本的かつ本質的である。
これを図 2 のようにまとめて俯瞰すると、1990 年代から形成されてきた知識資本主
義経済システムの全体像が、はっきりと浮き彫りにされてくる。
〔図 2〕

この経済システムを作動させるエンジンは、インターネット革命によって可能となった消費者・企業双方からの頻繁な情報発信であり、知識創造である。
〔知識職業人の台頭〕
それでは、この経済システムはどういった集団が担い、全体をリードしているのだろうか。
ドラッカーは、その主要な担い手を、先進国の就業人口の 3 分の 1 を占める「知識労働者」であるとしている。
日本においても、2015 年の総務省の調査によると、専門・技術職、管理職が 20 世
紀後半から継続して増え続け、全就業者に占める比率も、1960 年の 7% から 2015 年には 19% を占め、1198 万人を数えるまでになった。この集団は、まさに知識創造を職業とするビジネスパーソンから構成されており、この職業ブロックを中核に、事務・営業・製造各部門の知識創造に携わる集団を加えると、ドラッカーの言うように、「知識労働者」が、新経済システムの主要な担い手になっていることが明らかとなる。
但し筆者は、他の著書や論文で明示したように、「知識労働者」の仕事が、自律性を持61

〔総括論文〕 ＡＩ適用分野の急拡大 — 新しい経済システムの形成

ち常に知識創造能力を高めていく特性を有していることから、「知識職業人」と言い換える方が妥当だと判断している。
（そこで本稿でも、知識創造を職業とするビジネスパーソンを「知識職業人」とする。
）
今世紀に至り、この「知識職業人」の大集団が増大を続け、知識資本主義経済を牽引していくと予想されていた。
ところが 2010 年代も後半に至ると、その「知識職業人」の仕事が、近未来に脅威にさらされることになった。
それは AI システムが稼働することで、知識職業人の仕事が奪われるとの予測によってもたらされた。
さらに知識資本主義経済システムも、かつてないテクノロジーである AI システムの社
会への浸透から、経済システムの創造的破壊が進行し、根本的な再編がなされ、新たな様相を呈することになる。

（3）創造的破壊 — 経済システムは、どう変わるのか〔AI& ロボットが仕事を奪う〕
オックスフォード大学の M. オズボーン准教授と C. フレイ大学フェローは、「日本で労働の自動化が進む可能性が極めて高い」とし、「近年の機械学習やロボット技術の進歩
により、10 〜 20 年以内に現在の仕事の約 49% が自動化可能だ」と予測している。
尚、両氏は、アメリカにおいても、「労働人口の 47% は、今後 10 〜 20 年以内に自動化される可能性がある」と指摘した。
また未来学者のマーティン フォードの予測はさらに深刻で、「テクノロジーが雇用の75% を奪う」としている。
そして自動化される範囲は、営業関連では、電話・小売・保険営業やコールセンター要員、
フロント業務では、レジ係や銀行窓口係、審査関係では、保険契約やクレジットカードの審査員、経理部門・証券会社・医療機関・法律事務所の事務やデータ処理といった広範なホワイトカラーが従事する業務、工場労働や物流業務、タクシー・トラックの運転者に及んでいる。
ここで着目すべきは、弁護士・会計士・医師といった知識職業人の仕事の一部が、AIや AI を内蔵したロボットによって、代替されると予測されていることだ。
まさに AI& ロボットの持つディープラーニングという最先端のテクノロジーによって創造的破壊が進行し、知識職業人まで巻き込んで、マーティンフォードの言うような「失業状態が永久に続く」「残酷な産業革命の到来」が予測されているのである。
この AI& ロボットが多くの人間の仕事を代替するという予測を、単線的に経済システ

62

ムに当てはめると、「AI& ロボットが人間の介在無しに、全てのモノを作り、サービスを提供する経済成長モデルが成立する」という一面的な見解に行きつく。
しかし果たして、人間の介在しない無人工場・無人店舗・自動運転によって、経済成長が実現できるのだろうか。
さらに言えば、工場労働者、店舗の事務員、タクシーやトラックの運転者が全て失業
して、モノを買い、有償サービスを受け、タクシーに乗れるのか、といった素朴な疑問に、
この経済成長論は、解決策を提示できていない。
その理由は、この経済成長モデルが、サプライサイドからのみ構築されており、デマ
ンドサイドの視点が欠落しているからである。
〔高齢化社会の進行と新たな仕事の創出〕
筆者は、未来の経済システムを構想するに際して、デマンドサイドに立ち、あくまで経済を主体的に担うのは人間であることを踏まえ、豊かな高齢化社会を目指すという視点を取り入れて、設計すべきであると主張したい。
日本の就業人口は、2015 年は 6376 万人であるが、労働参加が現状のままであれば、2030 年には 5561 万人、さらに 2050 年には 4351 万人になると予測されている。
その結果、2030 年までに 815 万人、2050 年までに 2025 万人もの就業人口が減少することになる。
筆者は、この就業人口の減少分を AI& ロボットでカバーすべきであり、併せて新たな仕事の創出を進め、失業率を増やさない整合性ある経済政策を具体化すること、それに加えて、業界間での職業移動をスムーズに推進することが、肝要だと考えている。
すでに直近では、一方で、金融分野等で人員削減の動きがあり、他方で、深刻な人手不足に陥っている 3 つの業界があり、新たな就業機会が存在している。
第 1 は、デジタル化の一層の進展により、IT エンジニアが不足している。
特にセキュリティエンジニアは、2020 年に向け 19 万人不足すると言われている。
第 2 に、高齢化の急速な進行により、介護施設に AI を内蔵したロボットを導入したとしても、介護の仕事に関する人手不足の解消には至らないと予想される。
第 3 は、宅配便とネット販売の急成長によるドライバー不足である。
こうした人員削減と人手不足の同時進行を踏まえ、AI& ロボットによる仕事の補完を進めねばならない。そのために、新たな経済システムの設計においては、職業別就業人
口の動態的な予測に基づく就業計画を策定することが重要となる。
そして、その就業計画に基づき、再雇用を促進し、新たな職業にスムーズに就業できる教育の実施が不可欠となる。

63

〔総括論文〕 ＡＩ適用分野の急拡大 — 新しい経済システムの形成

以上の構図を図化すると、図 3 のようになる。
〔図 3〕〔就業人口出典）総務省「労働力調査」、日本経済研究センター「中期経済予測」〕
ここで、
もう 1 つ確認すべきことは、テクノロジーに偏った「無人工場論」の誤りである。
「オートメーション化により完全無人工場が実現する」といった理論は、コンピュータ
が生産管理を担うようになった 1960 年代から存在していた。
実際、テーラーの科学的管理法に基づき、労働者が各工程で定型化された仕事をこなす製造ラインは、先進的な工場で、オートメーション化され、無人化されていった。
しかし工場全体で捉えると、システムエンジニアやプログラマーが生産管理システムを設計し、IE を専門とするエンジニアが工場のラインを設計・管理し、カスタマーエン
ジニアが保守を担当し、オペレーターが工場を監視しており、完全無人化工場が実現したわけではない。
このことから、製造ラインに沿って多くの労働者が作業する労働集約的な工程別分業
から、機能別分業へと、工場の組織編制が変わったことが明らかになる。現在、稼働しつつある IoT や AI を活用するスマート工場においても、機能別分業に従事する人間は、仕事の範囲が広がり、必ずしも人員減になるとは言えず、ましてや完全無人化工場が実現するわけではないことに留意する必要がある。

64

〔産業間の壁の崩壊と新しい産業組織の形成〕
第 1 章の IT サービス企業やアメリカの巨大 IT 企業における AI ビジネス、第 2 章のAI の業種別適用の現状と近未来の展望を振り返ってみると、以下の 3 点で、これまでの産業構造・産業連関・産業組織が、根本的に変わりつつあることが明らかになる。
第 1 は、従来の IT 産業と各産業の役割分担における根本的な見直しである。
すでに筆者は、本誌創刊号の論文において、「産業構造の情報化モデル」を、1960 年
代から 70 年代、1980 年代、1990 年代から 2000 年代までの 3 段階で、提示している。
その中で、IT 産業は ICT 産業に転換しているものの、各産業・各企業の情報ネットワー
ク化・システム化を推進してきたという関係は、一貫していた。
しかし 2010 年代後半に至ると、IT 産業の幾つかの巨大企業が、各産業の本業となる
ビジネスそのものを手掛けるようになってきたのである。
さらに富士通の阪井論文で述べられているように、「AI ビジネスの共創」ということで、
IT サービス企業とさまざまな業種の企業がより深く連携し、一体となって AI システムを構築するようになった。
この 2 つの動向から、「産業構造の情報化モデル」は、根本から見直さねばならなくなったと言える。
第 2 は、産業間の壁が崩れつつある根本的な変化である。
その変化は、自動車産業における自動運転に、はっきりと見いだすことができる。
すでに巨大 IT 企業である筈のグーグルやアップルが、完全自動運転車の実現を目指し、自社で商用化するかどうかは別にして、実験走行を繰り返してきた。
さらに自動運転をめぐって、自動車メーカーが、IT 企業のみならず通信企業や半導体企業といった異業種企業との戦略提携を推進してきている。
加えてウーバーのような新興企業が、ライドシェアリングという新しいビジネスモデ
ルによって急成長しており、その影響を受けて、GM やダイムラーが、自社の事業領域
を自動車サービス業に拡大する可能性がある。
目を小売業に転じると、「インターネット専門の小売店」としてスタートしたアマゾン
が、取扱い商品を 2 億種を超えて増やすと共に、金融から物流まで、貪欲に事業領域を拡大している。
AI ビジネスを推進する巨大 IT 企業でもあるアマゾンは、小売業で急速にシェアを伸ばしているため、ウォルマートなど既存の巨大スーパーは、ICT の活用によりビジネスのプロセスを根本的に見直し、小売業の業種特性を変えていかざるをえない。
このように産業間の壁は急速に崩れつつあり、その根本的変化を踏まえた新たな産業論、新たな産業連関論を構築していく必要がある。

65

〔総括論文〕 ＡＩ適用分野の急拡大 — 新しい経済システムの形成

第 3 は、AI ビジネスを基軸としたベンチャー企業の台頭である。
特に、短期間に急速に成長するスタートアップ企業が、注目を集めている。
深層学習の制御技術を開発するプリファードネットワークス（従業員 132 人）には、
トヨタ自動車が約 105 億円を出資し、認証や車の情報を解析する技術で提携した。同社の西川徹社長は、「深層学習を導入することで、製造業に変革の波を起こしたい」と明言している。
さらに、小さな回路で深層学習するリープマインド（従業員 50 人）、車の運転リスク分析を手掛けるスマートドライブ（従業員 40 人）、
取引データを AI が自動仕訳する中小企業向けクラウド会計ソフト会社フリー（従業員約 400 人）等が急成長している。
（「11 月 20 日

日経新聞」参照）

富士通も、ベンチャープログラムに基づき、AI アシスタントのユニロボット社、ディー
プラーニングの開発フレームワークを持つグリッド社と協業している。
他にも、AI、IoT、フィンテック、情報ネットワーク、ロボット等、ICT 関連の個性あるベンチャー企業が、急速に台頭しつつある。
まさに、こうした動向から、これからの AI を基軸とした ICT のイノベーションは、大企業だけでなく、上記のようなベンチャー企業を含めた広範な領域で、提携を含めたオープンイノベーションとして展開し、活性化されるべきことが明らかとなる。
その意味で、AI ビジネスを基軸としたベンチャー企業の台頭は、創造的破壊による新
しい産業組織形成の契機となる。
その結果、新たな経済システムが創出され、ひいては日本経済の競争力復活につながることが期待できる。
〔近未来の経済システム〕
以上の考察から AI システムを基軸とした先端 ICT の創造的破壊により、近未来の経済システムは、どのように革新していくべきなのだろうか。
その全体の構図を可視化するために図 4 を作成してみた。
近未来の経済システムにおいても、それを構築する主役は、「知識職業人」である。
主要システム構成要素は、「情報」「知識」「インターネット」となる。
そして「知識職業人」にとって AI& ロボットとの関係は、競合ではなく、協業でなければならない。
AI& ロボットが、ビックデータを収集・解析し、新たな知識を提供し、「知識職業人」
がそれをビジネスに活かしていく構図を構築していくべきなのである。
あくまで知識創造の主役は、「知識職業人」でなければならない。そうすることで、より高度な知識資本主義経済システムのダイナミックな展開が可能となる。

66

〔図 4〕〔ビックデータによる巨大 IT 企業の寡占支配の成立〕
この図 4 のような構図により、近未来の経済システムを仮説として提示すると、それが時間の経過と共に創造的破壊をともないながら、ダイナミックに展開されたとしても、全体としては予定調和的な安定したプロセスを辿るという印象をぬぐえないかもしれない。
しかし近未来の経済システムは、予定調和的どころか、以下の 2 つの要因から、動態的に不均衡な経路をたどり、“知の極端な偏在”をもたらす可能性を秘めている。
第 1 は、ビックデータを掌握する巨大 IT 企業が、この経済システムにおいて強力な覇者となり、“新たな寡占企業”として君臨することによりもたらされる不均衡である。
産業資本主義の経済においては、“石油が資源”であった。
しかし知識資本主義をベースとした現在から近未来への経済システムにおいては、“ビックデータが資源”となり、この新たな資源を掌握した企業が、AI ビジネスの展開
において、圧倒的な競争優位を獲得する可能性が高い。
その巨大 IT 企業は、グーグルであり、フェイスブックである。
グーグルは、月間利用者が 10 億人を超える 7 つのサービスを、フェイスブックは、
3 つのサービスを抱えている。
これに対しヨーロッパの地域共同体である EU は、対抗策として、個人情報の域外移転を規制するなど、個人情報保護のためのルールを強化しつつある。
そして日本においても、個人情報保護をめぐる議論が活発化しつつある。

67

〔総括論文〕 ＡＩ適用分野の急拡大 — 新しい経済システムの形成

ここで留意しなければならないのは、ジョージ・オーウェルの『1984 年』のような監視社会の到来を恐れるあまり、個人データの利用を、過度に抑制すべきではないことである。
2015 年の個人情報保護法の改正では、個人情報を復元できないよう「匿名加工情報」にすることで、第三者である企業によるビックデータ分析が可能となった。
ビックデータの分析ができるかどうかが、日本企業の AI ビジネスの競争力強化に直結することを意識するならば、今後も、個人情報保護を尊重しつつ、匿名加工された個人情報を多様に利用できるフレキシブルな仕組みと法整備が必要なのではないだろうか。
ここで目を巨大な人口を抱える中国に転じると、3 万 1 千人を超える従業員を擁する
テンセント社の対話アプリケーションの利用者が、10 億人に迫りつつある。
中国の IT 企業が、こうした膨大な数の利用者がもたらすビックデータを活用すれば、
AI ビジネスでの競争優位の実現につながり、日本や EU 内の IT 企業の脅威となっていくのかもしれない。
以上のように、近未来において、新たな資源であるビックデータを、桁違いに膨大なボリュームで掌握した少数の巨大 IT 企業が、世界市場全体の中で、AI ビジネスのシェアを寡占化する可能性が高い。
だとするなら、AI ビジネスによる知の偏在から、極めて不均衡で制御不能な経済シス
テムがもたらす不安定な状態を回避するために、体系的な対抗戦略が必要となる。
例えば、日本国内だけでなく、中進国化しつつある東南アジア各国にまで視野を広げ、各国の人口を積み上げるならば、膨大な人口を擁していることが見えてくる。
そこで、各国共通の合意のもとで、ビックデータを共有し、農業や各国の主要産業の
AI ビジネスでの戦略提携を推進するという対抗戦略も、ありうるのではないだろうか。
そうした対抗戦略の実践の積み重ねが、アジア経済圏の実現につながるように思える。
〔国家や公共機関の役割の縮小〕
第 2 の不均衡は、国家や公共機関の役割の縮小によってもたらされる。
金融業界においても、金融と IT が融合したフィンテックの普及により、異業種からの新規参入企業が急速に増大しつつある。
まさに金融業界においても、産業を隔てる壁が崩れようとしているのである。
そのため日本のメガバンクは、国内事業の不振に対応せねばならず、さらにフィンテッ
クを武器にした新規参入企業との競争にも備えなければならない。具体的には AI を活用しながら、従業員削減目標を設定し、店舗の統廃合に踏み切らねばならないのである。
このような深刻な事態も直視しなければならないが、ここでのテーマである国家の役割の縮小において着目すべきは、仮想通貨（時価総額がすでに 32 兆円に達するビットコインなど）である。
仮想通貨は、国家や中央銀行の仲介のない金融取引を可能にする。

68

仮想通貨は、ブロックチェーンという共有化された分散型の通貨台帳を使って、商取引を行なう。そのため、ネットワークに参加する全てのユーザーが同一の通貨台帳を共有することになり、偽造ができず、情報の信憑性が保たれる。
こうした仮想通貨が、新たな経済システムにおいて、認知されるということは、“貨幣の鋳造”という長い歴史を持つ国家の重要な役割が、民間企業や銀行に奪われることを意味していると言えるだろう。
さらに図書館という公共機関においても、役割の縮小が懸念される。
グーグルは、各国の図書館と協力し、ブックスキャナーによって大量の本のデジタル化を推進している。
目標は、世界中の図書館の全ての本をスキャンし、検索可能にすることだ。
すでに全文表示できる書籍は 100 万冊以上、スキャン済みの書籍は 1200 万冊以上もある。
グーグルは、その膨大なスキャンした書籍数を踏まえ、電子図書館「Google ブックス」
を開設した。この検索サービスに対し、著作権者の許諾なく行なったとアメリカの作家組合が提訴し、その後、和解案が成立したが、フランスやドイツなどの各国政府は、異議を唱えた。
そうした状況の中でも、「Google ブックス」において、著作権の保護期間が満了した
書籍は、全文を読むことができる。
著作権保護期間が存続している書籍は、その概要がプレ表示される。
因みに、筆者の 2014 年と 2015 年に出版した 2 つの書籍も、検索することができ、その概要がプレ表示されている。
このことは一私企業に過ぎないグーグルに、古今東西の書籍という“知”が集約され、独占されることであり、“知の極端な偏在”をもたらすことを意味する。
同時に、公共機関である図書館の“知”の集積拠点としての役割を、大幅に縮小する
ことにつながる。そして出版社においても、出版ビジネスの足枷となり、マイナスに作用する。
以上、国家・公共機関それぞれの役割の縮小事例から、近未来の経済システムが、バ
ランスを欠いた不均衡な展開可能性と“知の極端な偏在”をもたらすマイナーな特性を内在させていることを確認できた。
したがって、こうしたマイナーな特性を顕在化させないために、AI 適用分野が急拡大している現在だからこそ、AI と協業しながら、知識職業人が主体となって、“知の極端な偏在”を是正し、グローバルな視点から社会を制御しうる経済システムを構築していかねばならないと言えるだろう。
創造的破壊により発生する経済システムの歪みは、あくまで人間の叡智によって克服69

〔総括論文〕 ＡＩ適用分野の急拡大 — 新しい経済システムの形成されるべきなのである。

〔4〕未来の社会システム ― 3 つの論点
本稿の第 1 章・第 2 章では、2010 年代後半から急拡大した AI ビジネスに関し、さまざまな切り口から概観し考察してきた。
併せて本号に掲載された各論文や書評を精読しても、AI の適用分野の急速な広がりを確認することができる。
阪井常務の巻頭論文では、「AI を基軸としたデジタル共創」が多くの事例を交えながら、まとめられている。また矢ケ崎研究員の複合機の開発に関する論文も、小笠原研究員のセキュリティに関する論文も、今後 AI をどう活用するかが避けて通れないテーマである
ことを明らかにしている。
まさに AI は、あらゆる業種の企業や公共機関の仕事に適用され、さらには消費者であり生活者である人々の日常生活に入り込み、日々利便性を高めつつあると言えるだろう。
第 3 章では、そうした現状認識を踏まえ、今世紀に至り成立した知識資本主義経済シ
ステムが、AI を基軸とした創造的破壊により、経済システムとしてどのように変わりつつあるのか、その新たな特性をプラス面・マイナス面含めて、トータルに浮き彫りにしてきた。
この新たな経済システムは、知識資本主義経済システムの枠内にあるとはいえ、知識職業人が主体となって、AI& ロボットと協業して成立することから、全く新たな特性を兼ね備えるに至ったと、規定することができる。
そして、この経済システムは、2030 年代までは機能すると予想される。
しかし、それ以降は、より根本的なパラダイムシフトとも言うべき創造的破壊にさらされる可能性が高く、すでにその兆候が見え隠れしつつある。
このパラダイムシフトは、「2045 年問題」という言葉に象徴されるシンギュラリティ
をめぐって発生する。
シンギュラリティは、テクノロジーや経済システムの範囲にとどまらず、政治・教育・
法制度・文化といった社会システム全体を、根底から覆すような、かつて人類が直面したことのない未曽有の創造的破壊として捉える必要がある。
筆者は、この大問題を本格的に取り上げる論文を別途執筆しようと計画しているが、本稿では、今後の研究所の共同研究を深化する契機にすべく、3 つの論点を提起することにとどめたい。
（尚、以下では、AI を人間との関係で捉えることから、「人工知能」という言葉を使って、論点を提示する。
）

70

〔論点 1〕人工知能は人間を超えるのか、歴史は終焉するのか
すでに創刊号の拙稿で述べたように、「2045 年問題」は、未来学者のレイ・カーツワ
イルが、この年度に「人間の脳より優れた人工知能が出現」し、技術的に「シンギュラ
リティ（= 特異点）」に達すると主張したことで有名となった。
このシンギュラリティ到達後の社会に関しては、イギリスの理論物理学者スティーブ
ン・ホーキング博士が、「コンピュータが世界を乗っ取るという危険は、すでに現実のものだ」と警告したように、人工知能は、「人類最悪にして最後の発明」になるという人類社会の破滅をもたらすような悲観論が広がりつつある。
その一方で、カーツワイルは、人間の脳をスキャンし人工知能として再現すれば、永遠に生き続けることができる、という超楽観的見通しを表明している。
このようにシンギュラリティ後の社会の見通しは、極端に分裂し、戸惑わざるをえない。
しかし、ここで冷静になり、醒めた目で提起すべきは、極端な悲観論や楽観論の前提となっている「人工知能は人間を超えることができるのか、そして、もし超えることができたなら、それは人類の歴史の終焉を意味しているのではないのか」という論点である。
人間の脳は、
1000 億個のニューロン（神経細胞）と、100 〜 150 兆個のシナプス（神経細胞の接続部分）から成り立っている。
これに対し、人工知能に「ムーアの法則」を適用し、指数関数的にニューロンとシナ
プスの数が増えていくと想定するならば、創刊号の拙稿で試算したように、2040 年代の前半には、数において人間の脳を上回ることになる。
しかし、それは単純な試算から数においてのみ上回ったことに過ぎず、そのことをもって「人工知能が人間を超えた」と即断できない。
なぜなら現在、急速に浸透しつつある人工知能は、「専用型人工知能」であり、「汎用型人工知能」は未だ開発途上にあるからである。
したがって、汎用型人工知能が実用化されるまでは、「人工知能が人間を超えるかどうか」は、未だ不確定要素が多すぎ、その実現の可否は、判断できないと言えるだろう。
その意味で、その実現の可否は、これから深めていかねばならない論点なのである。
とはいえ、仮にシンギュラリティが到来し、「人工知能が人間を超えた」としたら、何が起きるのだろうか。
それを一言で表現するなら、「歴史の終焉」である。
極端な悲観論で言えば、人類は人工知能に隷属するか、滅亡させられるので、当然のごとく人類の歴史は、終焉することになる。
極端な楽観論で言っても、身体性を失った人間の脳だけが永遠に生き続ける社会、そうした不老不死の脳が増え続ける異様な社会においては、過去のみが語られ、歴史は消71

〔総括論文〕 ＡＩ適用分野の急拡大 — 新しい経済システムの形成失していくことになる。
それゆえ、不老不死と引き換えに、人類の歴史は終焉することになる。
誤解を恐れずに言えば、宗教の終末論に極めて似た構図で、歴史は終焉していくのである。
歴史の捉え方は、循環論と段階論に大別されるが、現代の歴史家の多くは、段階論に
よって歴史を捉えている。
筆者も、人類の情報ネットワークの歴史研究を、長年のライフワークとしてきたが、その分野においても、段階論が客観的に正しい歴史認識をもたらすと判断してきた。
したがって筆者は、シンギュラリティが到来したとしても、終末論的な歴史終焉論に短絡させるのではなく、その特性を多面的に把握し、シンギュラリティ以降の新たな段階における人類の歴史の創造という発想を持つべきだと考えている。
以上の考察から「人工知能は人間を超えるのか、そのとき歴史は終焉するのか」という論点は、「人類の長い歴史において、人間中心の社会が破綻するかもしれない」という深刻な性格を帯びていることを確認できる。
したがって今後は、この論点をめぐって広範な人々に議論の輪が広がり、テクノロジーにクローズしない学際的研究が深められることを期待したい。

〔論点 2〕人工知能は、心を持ちうるのか
それでは、専用型人工知能を超え、近未来に登場すると予測されている汎用型人工知
能は、「心や意識」を持ちうるのだろうか。
これが 2 つ目の論点である。
「心や意識を持ちうる」という論者が多くいる中で、筆者は否定的見解を持っている。
そこで以下では、試論の段階にある筆者の仮説を述べることにする。
「心や意識」を持つためには、人工知能が「自律」していることが前提となる。
「自律」とは、「自ら行動する際の基準と目的を明確に持ち、自ら規範を作り出すことができる」（ジャン = ガブリエル・ガナシア『そろそろ人工知能の真実を話そう』65 ページ）ことを意味する。
そうすることで「新たな概念を自動的に創造できる」（同 68 ページ）ようになる。
しかし、人工知能が創造する概念と、人間が創造する概念は、必ずしも一致していない。
不一致になる原因は、人間が創造する概念には、歴史性や身体的経験の裏付けがあるが、人工知能が創造する概念には、それらが欠落していることから生じるというのが、筆者の見解である。
ここで「人工知能は、心を持ちうるのか」という論点を深めるために、あえて試論の段階にある筆者の仮説を、可視化することにしたい。
図 1 をベースに修正を加え、人間の「知識」「身体的経験」「知恵」との関係で、人工72

知能のカバー範囲を図化すると、図 5 のようになる。
図 5）人工知能のカバー範囲

人工知能のカバー範囲は、ボリュームでは、人間の脳に収まりきらない「ビックデータ」の加工・処理・分析を可能とし、「知識」の量においても、人間の脳を上回っている。
しかし人工知能には、「身体的経験」や、その蓄積により形成される歴史認識がないた
め、「知恵」を獲得することはできないのではないだろうか。
さらに人工知能は、図の矢印のように、そのカバー範囲を拡大したとしても、人間のクリエイティビティが最も要求される「芸術」の領域は、カバーできないように思える。
とはいえ、すでに専門人工知能に、作曲させたり、絵画を描かせたり、小説を書かせる興味深い試みがなされている。
しかし、現在の人工知能のカバー範囲は限定的であり、専門家のサポートによって星新一の「ショートショート」に近似した極めて短い小説が書けるレベルにとどまっている。
“近似した”と書いたのは、身体的経験の裏付けなき、文節の組み合わせだからである。
さらに言えば、将来においても人間の創造空間である「芸術」の領域に、人工知能が本格的に進出することが、そもそも人間社会の文化の創造において、意味のあることになるのか、首を傾げざるをえない。
視点を変えて、仕事に引きつけて論じるならば、アーティストのようにクリエイティ
ビティを発揮して仕事をし、芸術作品に匹敵する製品やサービスが創出できれば、そうした人間の仕事は、遠い未来においても決して人工知能に代替されることはないであろ73

〔総括論文〕 ＡＩ適用分野の急拡大 — 新しい経済システムの形成う。
以上の考察に加え、「人間は、なぜ心や意識を持ちうるのか」という基本的な問いに、脳科学は明確な答を示していないことを、直視する必要がある。
そうであるなら、「人工知能は心を持ちうるのか」という 2 つ目の論点においては、
テクノロジー偏重の肯定論に立つべきではなく、人工知能論と脳科学の両面から、長期にわたり研究を深めていかねばならないと言わざるをえないだろう。

〔論点 3〕未来のデジタル社会の教育は、どうあるべきか
これまでの 2 つの論点を提起して強く感じるのは、人工知能が発達するということは、
人類史の終焉がテーマとなるような深刻な文明史的問題に、我々が直面せざるをえないという漠然とした将来への不安である。
そして第 3 章まで遡って近未来の教育にフォーカスして明らかになるのは、就業人口の減少を人工知能でカバーし、完全雇用実現に向けた就業計画を有効に機能させるために、再雇用教育の充実が不可欠なことである。
こうした深刻な文明史的問題と再雇用教育の充実を意識するならば、我々が取り組むべき 3 つ目の論点は、「未来のデジタル社会の教育は、どうあるべきか」ということになる。
まず言えることは、人工知能との協業が当り前になっていく社会の大転換を踏まえ、
人工知能専門家育成の高度な教育とは別に、人工知能やロボットに関する基礎的な教育を、学生のみならず、広範なビジネスパーソンに実施していくことであろう。
特に、職種転換をスムーズかつ組織的に推進するために、国の経済システム全体を見据えた“新たな職種知識を習得するための再雇用プログラム”を、産官学が連携しながら策定し、継続実施する必要がある。
さらに言えば、新たな職種知識の習得と併行して教育の高度化を図り、高いクリエイ
ティビティを有するアーティストのような知識職業人を、“層”として育成しうる質の高いラーニングアウトカム（学習成果）を目指すべきであろう。
そのためには、専門職大学・専門職大学院の拡充が必要となる。
再びシンギュラリティにフォーカスするならば、この問題は、結局のところ「人間とは何か、どうあるべきか」という哲学的な難問を、我々に問いかけているのかもしれない。
その難問を正面から受けとめるためには、文明史的問題を論じることができるような人文科学系カリキュラムの充実を図らねばならないように思える。
やや筆者の私見を先走って書きすぎたかもしれないが、論点 3 は、ICT の教育者だけ
でなく、様々分野の教育者にとって、深めるべき最重要なテーマであると言えるだろう。

74

< 今後の予定 >『未来デジタル研究』は、読者の皆様のご協力により、3 号まで発刊することができた。
次号以降も「人工知能をはじめ最先端の ICT と教育」をテーマとして、さまざま論文を掲載していく予定である。
読者の皆様が、本号をご一読され、3 つの論点も含めて、人工知能をめぐる議論を深める素材にしていただければ幸いである。
以上< 主要参考文献 >・EY アドバイザリー『世界トップ企業の AI 戦略』（日経 BP 社）2016 年
・リチャード・L・ブラント『グーグルが描く未来』
（武田ランダムハウスジャパン）2010 年

・デビット・カークパトリック『フェイスブック若き天才の野望』
（日経 BP 社）2011 年

・IT サービス企業各社、巨大 IT 企業各社のホームページ及び関連記事
・週刊東洋経済『ビジネスのための使える AI』2017 年 7 月 8 日
・産業構造審議会『新産業構造ビジョン』2017 年
・山崎大志郎『人工知能と産業・社会』（経済産業調査会）2015 年
・野村直之『人工知能が変える仕事の未来』（日本経済新聞出版社）2016 年
・J・A・シュンペーター『経済発展の理論（上 / 下）』（岩波文庫）1977 年
・石井健一郎『「情報」を学び直す』（NTT 出版）2007 年
・野口悠紀雄『情報の経済理論』（東洋経済新報社）1986 年
・吉川元忠『情報エコノミー』（文春文庫）2001 年
・正村公宏『知識産業論』（中央経済社）1971 年
・ダニエル・ベル『脱工業化社会の到来（上 / 下）』（ダイヤモンド社）1975 年
・P・F・ドラッカー『ポスト資本主義社会』（ダイヤモンド社）1993 年
・〃『ネクスト・ソサエティ』（ダイヤモンド社）1999 年

・拙著『第 4 次情報革命と新しいネット社会』（コモンズ）2014 年
・三宅忠和『産業組織論の研究』（桜井書店）2009 年
・レスター・C・サロー『知識資本主義』（ダイヤモンド社）2004 年
・岩井克人『二十一世紀の資本主義論』（ちくま学芸文庫）2006 年
・〃『資本主義を語る』（ちくま学芸文庫）1996 年

・H・A・ヴィンクラー『組織された資本主義』（名古屋大学出版会）1989 年
・野中郁二郎・竹内弘高『知識創造企業』（東洋経済新報社）1986 年
・本山美彦『人工知能と 21 世紀の資本主義』（明石書店）2015 年
・新井紀子『コンピュータが仕事を奪う』（日本経済新聞社）2010 年

75

〔総括論文〕 ＡＩ適用分野の急拡大 — 新しい経済システムの形成

・M・フォード『テクノロジーが雇用の 75% を奪う』（朝日新聞出版）2015 年
・〃『ロボットの脅威 - 人の仕事のなくなる日』（日本経済新聞出版社）2015 年

・井上智洋『人工知能と経済の未来 -2030 年雇用大崩壊』（文春新書）2016 年
・村上由美子『武器としての人口減社会』（光文社新書）2016 年
・中岡哲郎『工場の哲学 - 組織と人間』（平凡社選書）1971 年
・星野芳郎『技術革新の根本問題』（勁草書房）1969 年
・拙稿『情報革命と近未来 ICT 社会』（「未来デジタル研究創刊号」）2016 年
・西垣通『ビックデータと人工知能』（中公新書）2016 年
・遠藤誉『ネット大国中国 - 言論をめぐる攻防』（岩波新書）2011 年
・長尾真編『書物と映像の未来 - グーグル化する世界の知の課題とは』（岩波書店）2010 年

・松田卓也『2045 年問題 - コンピュータが人類を超える』（廣済堂新書）2013 年
・松尾豊『人工知能は人間を超えるか』（KADOKAWA）2015 年
・J・ハラット『人工知能 - 人類最悪にして最後の発明』（ダイヤモンド社）2015 年
・E・H・カー『歴史とは何か』（岩波新書）1962 年
・フランシス・フクヤマ『歴史の終わり（上 / 下）』（三笠書房）1992 年
・渓内謙『現代史を学ぶ』（岩波新書）1995 年
・ジャン = ガブリエル・ガナシア『そろそろ人工知能の真実を話そう』
（早川書房）2017 年

・ミチオ・カク『フューチャー・オブ・マインド

心の未来を科学する』

（NHK 出版）2015 年

・ジョージ・ザルカダキス『AI は「心」を持てるのか』（日経 BP 社）2015 年
・茂木健一郎『意識とは何か -< 私 > を生成する脳』（ちくま新書）2003 年
・〃『心を生みだす脳のシステム』（NHK ブックス）2001 年

・〃『人工知能に負けない脳』（日本実業出版社）2015 年

・山本一成『人工知能はどのようにして「名人」を超えたのか』（ダイヤモンド社）2017 年

・佐藤理史『コンピュータが小説を書く日』（日本経済新聞出版社）2016 年
・サリム・イスマイル、マイケル・マーロン、ユーリ・ファン・ギースト『シンギュラリティ大学が教える飛躍する方法』（日経 BP 社）2015 年


以

上

76

〔書評〕
野村直之著

人工知能が変える仕事の未来（日本経済新聞出版社）

ＡＩに何をさせたいか、何ができるかで分類し、人の能力を強化する道具としてのＡＩを使った、
10 年後の仕事像、ビジネス像を探る
未来デジタル研究所

研究員

小菅

厚

「何百、何千種類の AI があっていい」と著者は言います。
AI とは何か、という AI の定義からではなく、①限りなく人間と同じような仕組みを備えた「強い AI」か人間の能力を拡大・拡充するための「弱い AI」か、②あることだけできる「専用 AI」か何でもこなせる「汎用 AI」か、③「大量のデータを扱わないとうまく動かない」か「少量のデータであってもそれなりに動く」か、という 3 つの分類軸を提示します。さらに、（ア）もともと機械が得意な高速計算や大容量メモリーのせいなのか、（イ）その上のビッグデータ解析などに支えられたものなのか、（ウ）人間が設計せずともコンピュータ
が何らかの特徴や法則を勝手に学習したものなのかという一般の人が「賢い」と感じる
機能で分類し、「AI に何をさせたいか」「AI は何ができるか」で分かりやすく説明しています。30 年間 AI 開発を担ってきた著者ならではの切り口ではないでしょうか。
その上で、10 年後の AI が、「弱い AI」で「専用の AI」が大量のデータで学習しつつ、少量のデータでもそれなりに動く、人間の能力を補う道具としての AI を活用した仕事、ビジネスを示しています。

10 年後は「弱い AI」で「専用の AI」が現実解
人工知能とは何か。そもそも人間の知能とは何か。漠然としたイメージしか持ちあわせていないのは、筆者ばかりでないようです。著者は知能について「経験したことのない、
未知の事態に遭遇して、その場で問題解決のアイデアと具体的な手法を発明、考案し実践し、それを証明する能力」としていますが、AI（Artificial Intelligence）の“Intelligence”には、「その能力が生み出した、きわめて重要な、個人や国家の死活問題を左右する情報」も意味することにおいて、日本語の「人工知能」とのニュアンスの違いを指摘しています。
人工知能の定義は、AI の専門家や研究者の間でもはっきりしておらず、そのことで過度77

〔書評〕 ＡＩに何をさせたいか、何ができるかで分類し、人の能力を強化する道具としてのＡＩを使った、10 年後の仕事像、ビジネス像を探る

な期待、無用な脅威、多くの誤解、一時的なブームによる勢力と資本の注入、見返りの無さの失望による資金の引き上げ、その結果として開発の停滞が起きたようです。そうした「AI 冬の時代」で開発にたずさわってきた著者が、AI の実像を多くの人に正確に示す方法として上記のように分類したのは、その実体験からのものと推察できます。
著者は、1980 年代から AI 開発に従事した技術者であり、MIT（マサチューセッツ工科大）で人工知能の父といわれるマービン・ミンスキー教授らと協同研究した研究者であり、日本の大学で教授として教鞭を振るった教育者であり、2005 年に自ら「メタデータ社」を創業した企業家でもあるという立場から、AI がブームとなっている今日、直線的で、行きつ戻りつした AI 開発の現場から、その集大成ともいえる本書が執筆されました。
第 1 章では、人工知能はどこまで進歩しているかを論じ、今の AI ブームが起きた背景を説明しています。ディープラーニングによる認識精度が実用レベルをクリアしたことが大きいのですが、その歴史的背景に以下の 3 点をあげています。
（1）研究者が使える計算機のスピードが、四半世紀前と比べて 4、5 桁も向上、（2）ビッグデータ、特に物の名前と画像の対応、正解データを 1,370 万枚も収集できたこと、（3）長い AI 冬の時代、四半世紀以上、ニューラルネットの構造の大規模化、工夫をトロント大学他の研究者が粘り強く続けたこと、としています。こうした具体的で明確な背景説明は、著者自身が MIT 人工知能研究所時代に、（2）のビッグデータ（イメージネット）の前身であるワードネット・プロジェクトに参画していたからこそ言えるのではないでしょうか。
続く第 2 章から第 7 章までを第 1 部として、人工知能が変える 10 年後の仕事と社会について、論じられますが、本書の半分がここに費やされており、AI の現状から 10 年
後の AI が導入されたより人間的な仕事、社会を展望しています。著者はここで重要なのは、「人工知能が、あるひとりの人間の業務すべて、業務遂行に必要なあらゆる人間の資
質、能力を代替できる見通しが現時点（2016 年）では立っていない」という認識に立つ必要があるとし、どう導入するかの回答は、「既存の仕事の流れ、やり方、業務フローを見直し、いったんバラバラに分解して、次に、AI を入れて再構築」し、「業務全体でトータルのプロセスと結果について評価、見積もりし、改善効果を確認しつつ導入することになる」としています。
著者の活動フィールドの広さから出た知見から、様々な業種での 10 年後の仕事、10年後のビジネスの考察が述べられますが、特に AI に関係の深い「データ・サイエンティ
スト」についての考察は必見です。

78

AI を活用する時代の新しい教育とはここ数年で、滋賀大学データサイエンス学部、横浜市立大学データサイエンス学部が設立されました。文部科学省の科学技術白書（2016 年版）によると、データ分析の訓練を受けた大学卒業生の数は、1 年間に米国が 2 万 4730 人（世界第 1 位）なのに対し、日本は 3400 人（同 11 位）で大きく水をあけられており、人材育成が必要としています。
著者は、第 2 次人工知能ブームの時にもてはやされた「ナレッジマネジメント」の「エキスパートシステム」の担い手としての「ナレッジエンジニア」が育成されたことを例に、
かつてどんなナレッジエンジニアが成功し、やがてブームが去っていったかをレビューすることで、データ・サイエンティストという職種の今後を占うことができるとしています。著者の解決策は、データ・サイエンティストの育成よりも「現場の熟練者が大して時間を費やさずにすぐ使えるような AI 応用ソフトウェアを開発するほうがよいのではないでしょうか」とし、ソフトウェア開発ベンダーと一緒になって、分析ノウハウも会社に残しつつ、ソフトウェアの改良につながる方法を提案しています。
それでは AI を活用できる人材はどのように育成すればいいのでしょうか。第 3 部で人工知能はどこに向かうのかと題して述べられている中で、教育・人材育成をどう進めるべきか論じられています。
第 2 次人工知能ブームで、欧米を刺激し、一部では出し抜いた要因のひとつは、トップクラスの人材がこの分野に集まったということがあるとし、世界中で使われた指紋認証システムなどの成果があったが、巨大資本を単一事業に投下する猛スピードの意思決定が下せる米国企業の有利さがその当時から予想されていたようです。教育者として大学院生、学部生との付き合いのなかで、現代の学生像は「紙よりオンラインでのほうが速く読み書きすることができ、問題が解決するまで、1 日で数百本の関連記事、ブログ
から必要な重要部分だけを抜き出して参照し、数百のブラウザ窓を開いたまま、開発中のコードを直しています」と述べています。実際の企業の開発現場でも、フレームワー
クの全てを理解していなくとも、ネット上のソースコードを適用させて開発するケースは多々あります。その際、無闇にコピペするのではなく、適用に当たって現在の稼働しているコードと不整合がおきないか、メンテナンスは大丈夫かなど考慮することが実践のノウハウとなります。
AI を活用する時代の新しい教育は、「本質を理解し、あるいは逆に無用の理解をスキッ
プして、ブラックボックスはありのままに受け入れ、機転を利かせてその場の判断で知識や様々な AI を取捨選択したり知識を創造したりしながら『良い加減に』動ける人材」
を養成すべきだとしています。そして、「ヒトが AI に勝つためには、『なぜ ?』と考察し、
様々なレベルのヒト、モノ、コトの間を結びつけて因果関係を突き止めるのがカギ」として79

〔書評〕 ＡＩに何をさせたいか、何ができるかで分類し、人の能力を強化する道具としてのＡＩを使った、10 年後の仕事像、ビジネス像を探るいます。知識の記憶や計算力は大事ですが、そのトレーニングは AI や IT に任せ、アクティブラーニング、反転授業、e ラーニングなどを取り入れて、自由な発想で、問題解決に当たれる授業が課題です。著者が言う「AI のせいで失業者が増えるとすれば、・・・
初等中等教育、職業訓練、職場での業務経験において、ひたすら一定の作業に『慣れさせる』教育を施されてしまった」結果であり、教育現場に身を置くものとして、クリエ
イティブで非定常的な業務をこなせる人材を育成すためにはどうすればよいか考えさせられます。
AI に置き換わる仕事とは何かを考えると、逆に人間的な仕事とは何なのかという問いが返ってきます。人間的な仕事・教育・社会であるために、AI をどう使うのかという視点がますます重要になるのではないでしょうか。

AI 開発をブームとして終わらせない「（おそらく 21 世紀後半まで）においてシンギュラリティは来ない」と著者は言います。
皆が「来ない」と思っているからこそ、レイ・カーツワイルの「シンギュラリティは近い - 人類が生命を超越するとき」（2005 年刊）がセンセーショナルになります。第 1 次、第 2 次のブームを経験してきた著者からすれば、来るか来ないかが問題なのではなく、人々を不安にさせる提示の仕方に異議を唱えているのだと思われます。その考察は、著者の今回はブームで終わらせない、という強い思いを感じます。
著者の次回作「実践フェーズに突入

最強の AI 活用術」2017 年 12 月日経 BP 社刊が案内されました。本書の執筆から 1 年の間で、AI の技術の進歩、AI を活用したビジネスの隆盛、AI に関する様々な動きが起きています。身近なところから小さく AI を導入し、検証する段階に入っていると思います。本書で示されたような著者の経験にもとづいた、技術的でなおかつ分かりやすい活用術が待ち望まれます。
最後に、AI に関する全体像、活用分野、事例をこれほど分かりやすく、そして AI を今後に活かす方向性を提示して頂いた著者に敬意を表し、AI 活用、人材育成に係る今後の活躍を期待いたします。


以

上

80

〔論考〕

複合機におけるドキュメント処理技術開発～ AI がもたらす新しい技術展開に向けて～
学園参与・未来デジタル研究所

研究員

矢ケ崎

敏明

はじめに
1970 年代にはカスタム IC やワンチップマイコンがカメラや複写機のようなアナログ
機器のメカ制御に使われるようになり、1980 年代にはデータ処理もアナログからデジタルへの変化が現れ始めた。しかし、まだ、製品としてはデジタル化のメリットもなく、コストや性能でアナログに劣っており、各社は、ノウハウの蓄積、人材育成という目的が大きく比重を占めていた。一方、技術者は、このデジタル化という新しい変化は新技
術創出の大きなチャンスと認識し、積極的に取り組んだ。まさに、競合各社の製品開発における付加価値創出の技術開発競争の時代に入ったのである。
その中で、キヤノンはコンピュータ技術への関心が強かった。コンピュータを中心とする製品領域へ参入し、カメラや複写機等のアナログ機器のデジタル化に伴う新しい技
術分野へ進出した。良い技術や製品で、世の中に貢献するという企業理念を社員で共有
し、技術者は世界初、世界一の技術、製品開発を目指していた。そして、製品のデジタ
ルシフトは、既存事業のドメインの拡大という方針のもと、1990 年代より進められ、2000 年にはほぼ形作られ、以後も着実に進化を続けている。
従 来 の 複 写 機 は、 ス キ ャ ナ、 プ リ ン タ の 組 合 せ か ら な る 複 合 機（MFP：MultiFunction Printer/Peripheral であるが、以降、複合機と記す）になり、このデジタル化ならではの付加価値が加わり、入力から出力までのドキュメントのワークフローを実現するシステム商品となった。
本稿では、現在、キヤノンの看板技術となったドキュメント処理技術の開発過程を振り返り、第 4 次産業革命と呼ばれる現在の ICT のトレンドから、今後の方向性を述べる。

81

〔論考〕 複合機におけるドキュメント処理技術開発〔1〕ドキュメント処理技術の概要
キヤノンは、コンシューマ商品であるカメラから出発し、業務用機器である複写機に展開し成長してきた。特に複写機は、カメラでは達成できなかった入力から出力までのすべて、つまり、売った後にもアフターマーケットがあるという理由から製品化に取り組んだ。
デジタル化時代の創成期、製品開発に携わった筆者は、この先人たちの考え方を、デジタル化後も踏襲し、さらに、プラスアルファのビジネス価値を生み出すという命題を持ち、キヤノンの独自のドキュメント処理技術を作り上げることに取り組んだ。その取り組みは、1980 年代の基礎検討から、「図 1-1 ドキュメント処理技術の進化」に示すように着実に進化した。1990 年代初期には日本語 OCR（文字認識）装置を製品化、1990 年半ばには入力文書画像のデジタル化技術全般を網羅する基礎技術が完成した。
その技術をソフトウェアパッケージとしてまとめた第 1 世代、複合機に高圧縮 PDF、サーチャブル PDF、スケーラブル PDF として組み込んだ第 2 世代、入力から出力までのトータルソリューションを提供する第 3 世代に分類し、着実な進化を遂げている。尚、PDF は、米国アドビ社が開発した Portable Document Format の略である。
図 1-1 ドキュメント処理技術の進化

第 3 世代ドキュメント処理技術の現状は、キヤノンの製品を支える一つの技術として、
キヤノンの WEB ページで確認できるが、図 1-2 がひとつの例である。
< 詳細は、（http://web.canon.jp/technology/now/output/ir.html）を参照 >カラー文書画像を PDF 化するだけでなく、解析・処理して再利用可能な電子ドキュ
メントを生成する Office Open XML（MS Office XML）変換を実現している。

82

図 1-2 キャノンのドキュメント処理技術（WEB サイトより引用）

ここでは、トータルソリューションへの展開として、①複合機同士や複合機と PC との連携を強化②複合機のトータルな情報セキュリティを確保（ア）複合機内の機密情報漏洩防止技術（イ）機能制限による不正使用防止技術（ウ）紙文書の機密情報漏洩防止技術③クラウド印刷技術等が解説されている。
現在の第 3 世代まで、図 1-1 のドキュメント処理技術の進化の延長で進化してきたが、次に第 1 世代から第 3 世代を振り返り、今後、第 4 世代がどう変わっていくのかを述べる。

〔2〕複写機のデジタル化（複合機）とは
まず、アナログ複写機の構造を考える。アナログ複写機は原稿を読み取る光学部と、それを紙に転写する現像部とに分かれる。つまり、光学部が入力部で、現像部が出力部になり、ここでは、詳しくは説明しないが、日本機械学会誌（2006.9 Vol.109
No.1054）から引用した図 2-1 及びその説明を、下記に引用した。
「原稿をセットしコピーを開始すると、光源が移動して原稿に光が当てられる。
得られる反射光の明るさは、文字のあるところとないところで異なるため、反射光には原稿の明暗の情報が含まれていることになる。レンズを介してこの反射光を現像部に送るのが光学部の役目である。現像部では、---」以後、略。
つまり、原稿の文字が書かれていた部分だけトナーと言われる黒い粉末が感光体ドラ
ムに貼りつき、紙に転写されてコピーが出来上がる。

83

〔論考〕 複合機におけるドキュメント処理技術開発

図 2-1 複写機の構成図（日本機械学会誌）（2006.9 Vol.109 No.1054 より引用）

以上の説明からわかるように、入力から出力までにシームレスに動作しており、デジタル化されたデータの動きはない。デジタル化するには、前述の説明の“反射光に含まれる原稿の明暗の情報”を、デジタル化することにある。日本機械学会の図 2-1 をベースに入力部分と、出力部分を分離して、デンタル化の構成図を書くと、図 2-2 のようになる。
図 2-2 デジタル複写機の構成図

84

複写機のデジタル化により入力部（デジタル入力機器）は、図 2-3 の太線の内部となる。
図 2-3 デジタル入力機器

また、出力部（デジタル出力機器、所謂、プリンタ）は、図 2-4 の太線の内部になる。
図 2-4 デジタル出力機器（プリンタ）

このように、入出力機器を構成すると、それぞれが独立した入力装置と出力装置として、扱うことができる。そして、入力部分は、すでに製品化されてカメラやイメージスキャ
ナと同じ製品ジャンルとして、出力部分もプリンタと同じ製品ジャンルに位置付けられるため、図 2-5 に示す入出力機器との組合せ図に分類されることになる。
図 2-5 入出力機器との組合せ図

図 2-5 は、
①スキャナは、

85

〔論考〕 複合機におけるドキュメント処理技術開発（ア）コンピュータと接続することで画像データの入力装置（イ）プリンタと直接接続することで、複写機②カメラ等の入力装置も（ア）コンピュータへの入力装置（イ）プリンタと直接接続しての写真現像機（PC レスでのプリント機能）になることを示している。
さらに、異なった入出力機器との組合せも可能となり、白黒からカラー、低価格機器
から高級機、低機能から高機能とバリエーションに富んだ、様々な製品系列が実現できる。ここでは、②の説明は省略するが、デジタルカメラの普及に伴い、それ程の大きな技術課題もなく、世界標準になって製品化されていった。一方、①は、ビジネス機器という商品の性格上もあり、技術戦略の考え方の違いにより、他社との協調関係はなかった。
そのため、各社、世界初、世界一に拘り、差別化製品の開発を競い、キヤノンも他社に先を越された新規技術の複合機への搭載はしないという開発部門と商品企画部門の暗黙のコンセンサスがあった。このコンセンサスは、さすがに、今は見直されていると思うが、開発担当者には、かなりのプレッシャでもあったが、技術開発へのロマンもあった。
それでは、新技術で製品への貢献をしたい、しなければならないという環境とデジタル化という新しい流れの中、どう技術戦略を立てていったのかを述べる。
複写機は、先にも述べたように、スキャナとプリンタとの組合せであり、デジタル化
による複写機とは図 2-6 である。
図 2-6 デジタル化に伴う複写機

まず、プリンタ部を考えてみる。複写機の出力部分のデジタル化により、汎用的なプ
リンタになる。つまり、プリンタは入力装置を選んではいけない。
そのためには、様々なコンピュータからの印刷に対応するにはプリンタのアーキテク
チャを考える必要がある。関連する会社は、複写機メーカだけでなく、印刷機メーカ及びコンピュータメーカにも広がる。
これらのメーカは、プリンタを、デバイスおよびアプリケーションからの独立性を高めるため、1980 年代という早い時期から印刷のためのページ記述言語、PDL（Page86Description Language）を考え、搭載していた。
PDL を簡単に説明すると、プリンタに文字、画像及びグラフィックを印刷するために記述されたプログラム言語で、プリンタはプリンタ内部でこの言語を印刷イメージ（ラスターイメージ）に展開、印刷する。要は、プリンタ以外のデバイス、アプリケーショ
ンはプリンタがサポートする PDL を生成すれば、どんなプリンタでも印刷が可能となる。
この PDL には、アップル社が採用した米国アドビ社の「PostScript」、キヤノンの「LIPS」、ヒューレットパッカード社の「PCL」などがある。つまり、この複写機の出力部分が汎用的なプリンタに生まれ変わるには、PDL 搭載が必須で、その技術課題は明確であった。
一方、入力部は、当時、すでに製品化されたドキュメントスキャナとの共存が考えられたが、その出力先はコンピュータであり、直接、プリンタではなかった。
そこで、スキャナには入力イメージを PDL に変換する機能を考えた。プリンタ側をPDL というなら、スキャナ側の PDL は、逆 PDL である。
この逆 PDL は、入力イメージを文字、画像、グラフィック等に分解した上、PDL への変換を行うものである。これを、図式化すると図 2-6 のようになり、これにより、文書イメージと印刷イメージは同じ PDL で接続させるという考え方である。

〔3〕技術のフィジビリティスタディ
コンピュータを使って作られた文書は、文字、画像、グラフィック画像等の文書への組込み及びそれぞれの作成方法が違うため、自ずと分類されている。ところが、初めから画像である文書画像は、画像内で表現されているものが、文書なのか写真なのかグラ
フィック画像であるのかがわかからないので、それぞれの要素に分類するという技術が必要となる。
筆者は、この技術を開発するため、中長期計画の策定を含めて、まず、技術のフィジ
ビリティスタディを提案した。
デジタル化の流れの中、何でもトライしてみようという会社の雰囲気もあり、新人、
中途採用の 3 人の社員教育を兼ねて、また、1 年という期限付で承認を得た。当然、1年で成果が出てくるような技術とは思わなかったが、ソフトウェア等の IT 技術に理解度の乏しい環境下では 1 年が限界であった。
初年の目標は 1 年後に技術開発の存続を認めてもらうためで、プロジェクトの将来性と、少なくても即製品化できる魅力ある新製品の提案を目指してスタートした。
前述したように、プリント出力した画像をスキャナ部から入力したときに、印刷イメー
ジのもととなった PDL の再現を目的にしたため、文書画像サンプルは、1980 年代半ば、文書作成で普及していた専用ワードプロセッサ、米国アドビ社の PageMaker、キヤノ
ンの EZPS 等の DTP（Desk Top Publishing）ソフトで作られたものを対象に実用化検討を行った。

87

〔論考〕 複合機におけるドキュメント処理技術開発開始してから約 1 年後の 1987 年 6 月に、『認識型入力方式の研究報告』という技術報告書をまとめた。
技術範囲は、逆 PDL 化に必要と考えた①領域分離：文字、画像、表、グラフィック等の属性検出とレイアウト解析②グラフィック認識：枠線認識、円グラフ認識、仕切り線認識に限定③文字の切り出し：文字認識を行うために、文字を 1 文字単位に切り出す技術④活字文字認識：マルチフォントに対応した文字認識技術⑤製品化：実設計を意識したハードウェア、ソフトウェア化の切分け等、幅広く網羅した。
①の領域分離は、予想通り、難しい技術ということが分かっただけで終わったが、報告書には、文字、画像、表、グラフィック（枠線認識、円グラフ、仕切り線）の横方向に射影した時の画素ヒストグラムの特徴をまとめた。
②のグラフィック認識も、研究テーマとして、認識まで掘り下げることはできず、また、会社内外にも適切にアドバイスをもらえる人がいなかったこともあり、①と同様に、具体的な成果には繋がらなかった。そのため、報告書の内容も認識というより、円グラフ、表（テーブル）画像から、それらの内部にある文字画像を分離、削除し、文字無しの円
グラフ、表（テーブル）をベクトル化して、その表現方法をまとめた。
一方、③の文字切り出し技術は、接触文字、文書が複数の段組みまでの対応はできなかったが、当時の技術としては、十分に製品化できるレベルの研究成果を得た。
また、④の活字文字認識は、文字認識の実験を行うにあたり、記号、非漢字（ANK、ひらがな）を含む JIS 第一水準の 3304 文字を対象に、各文字 100 種類の変形文字からなる活字文字データベースを作成した。そして、このデータベースを使い、認識アルゴ
リズムにある様々なパラメータを可変し、最も、計算が少なく、ハード設計が容易、つまり、製品化に対して、現実的なパラメータ値の有無の実験を行った。実験結果は、未学習文字に対して、当時としては、かなり高い 99% 以上のパラメータを導き出している。
最後の⑤の製品化は、当時、CPU では処理速度が遅く、ソフトウェアのみで実装することが不可能であったため、製品化した場合のハードウェア構成まで書くことでリアリ
ティ性のある仮想設計内容を盛り込んだ。
以上の内容により、簡潔性を求める技術報告書ではなく、約 150 ページという膨大なページ数となったが、製品化レベルにある高い技術的な成果もあり、次のステップである試作化と逆 PDL 化技術の継続につなげることができた。
1987 年に書かれたこの技術報告書は、2010 年くらいまで、キヤノン及びキヤノンのグループ会社で文字認識の新人教育の教科書として、アプリケーション、ソリューショ
ンエンジニアに使われ続けていた。

88

〔4〕日本語 OCR（文字認識）装置の製品化
製品化を実現するには、まず、試作して、いろんな部署に見てもらい、技術への感動
及び製品化した後の製品の広がりを感じて貰わなければ、製品化プロジェクトへの昇格はない。
まして、当時の会社の雰囲気では ICT 技術に感動を与えるのは難しく、大きな挑戦であったが、少ない試作研究費をやり繰りし、製品化レベルを目指しての試作を行った。
当然、目標とする性能も高く、当時の製品化されている日本語 OCR 装置で最も高速な装置は、30 文字 / 秒であったので、50 文字以上、また、製品価格も、当時、最も安い装置より、半値以下にということで、原価は 10 万円以下をターゲットにした。
試作品は、我々が製品のターゲットにしていた DTP システム EZPS3500（図 4-1）
をホストとして設計したため、開発担当者→企画担当者→開発・企画責任者の順にお披
露目し、意見を聞きながら、改良を加え、製品化プロジェクトとしての開発が始まった。
技術報告書完成から、ほぼ 1 年後であった。
図 4-1EZPS3500（日経エレクトロニクス 1990 7.23 より引用）

製品化に伴い、新たに課せられた仕様は、当時の競合他社（東芝、三洋電機、富士電機等）に比べて、①認識率が高いこと（99% 以上）②認識速度は 2 倍以上（60 文字以上 / 秒）
③原価は 10 万以下（競合他社の製品価格は、100 万以上）にすることであり、図 4-1 の EZPS3500 のオプションの周辺機器という位置づけで開発がスタートした。
一方、開発サイドとしてはシンプルなハードウェア構成で小型化するために、

89

〔論考〕 複合機におけるドキュメント処理技術開発① EZPS（ホストコンピュータ）との役割分担、②ハードウェアとソフトウェアの役割分担（組込みソフト含む）③何を専用 IC 化するかを決定し、すべての機能をワンボードで納めるという方針で設計を開始した。
図 4-2 が開発した文字認識ボードである。このワンボードはケーシングされ、図 4-1にも写っているが、コンパクトな日本語 OCR 装置として、当初の仕様をクリアした。
図 4-2 文字認識ボード（日経エレクトロニクスより引用）

当時のコンピュータ環境でも、英文アルファベットの OCR は完全にソフトウェアで実現されていた。一方、日本語はアルゴリズムも複雑な上に、製品化を考えた場合の対象文字は JIS 第一水準までの漢字 3300 文字以上と多く、ソフトウェアでの実現は無理であった。
そこで、我々も同様にハードウェアで実現したが、その技術の高さ及び商品の訴求力も高く、日経エレクトロニクス 1990.7.23 に論文として掲載された。タイトルは、「認
識速度 70 字 / 秒の日本語 OCR、専用 LSI と DSP のパイプライン処理で高速化」である。
当時の日本語 OCR は、現在の OCR のように、文書画像をスキャンするだけで、後は、すべて自動で行ってくれるようなものでなく、多くの制限事項があったため、どうユー
ザの負担を軽減し、ストレスなく使うことができるかが重要な要素であった。
そこで、ホストコンピュータである EZPS の開発チームと連携を強化し、ホストでできる事、OCR 装置で成すべき事、ハードウェア、ソフトウェアの役割分担の議論を繰り返しながら、未熟な IT 技術者集団による最大限のパフォーマンスで、当時としては、十90分に最適化された日本語 OCR 装置を完成させることができた。
まず、基盤技術である文字認識フローを、図 4-3 に従って説明する。
①文書画像の入力：スキャナより文書画像を入力し、ディスプレイに表示する。
②文字画像の選択：矩形の文字画像領域を指定する。
③文字行抽出：矩形の文字領域から、一行ごとの文字列を抽出する。
④文字の切り出し：文字列から、一文字を切り出す。
⑤文字認識：切り出された文字の認識処理をする。
（ア）正規化：異なる大きさの文字を同じ大きさの文字画像にする。
（イ）特徴抽出：文字を表現する特徴を抽出する。
（ウ）大分類処理：3400 文字から 50 の候補文字を選ぶ。
（エ）詳細識別処理：50 文字の中から最も可能性のある文字を選ぶ。
⑥後処理：文字列の連続性の妥当性をチェックする。今回、単語辞書は使っていない。
⑦文字コード出力：文字コードを出力して、アプリで実際の文字に変換する。
以上の処理から構成される。
図 4-3 日本語 OCR 装置の認識フロー

次のステップは、それぞれの処理をホストで行うのか、OCR 装置側で行うのかである。
ホストコンピュータである EZPS の性能を検討した上で、文書画像の入力から文字の切91

〔論考〕 複合機におけるドキュメント処理技術開発

り出し及び後処理は EZPS で、図 4-3 の点線ブロック内の文字認識を新規開発部分で行っても十分に文字認識装置の目標を達成できるということで、図 4-4 の役割分担を決定した。
図 4-4 ホストコンピューターと OCR 装置の役割分担（日経エレクトロニクスより引用）

新規に開発する認識ボードには、文字をホストコンピュータより受け取る独立した
ハードウェアが必要である。そこで、独立した 2 つのハードウェア処理部をデュアルポー
トのメモリで接続し、それぞれのハードウェア処理部で認識速度 70 文字 / 秒を達成できるように開発に取り組んだ。
図 4-5 認識ボードの構成図（日経エレクトロニクスより引用）

92

認識ボードの構成図を図 4-5 に示す。認識部には 2 つの専用 LSI を新規設計し、特徴抽出 LSI は小型化、大分類 LSI は高速化のためである。認識処理部で使用している高速演算を可能とする TMS320C25 の DSP でも大分類一文字に対して 20msec かかり、
詳細識別、他の制御を考慮すると、独立して動作する高速の専用 LSI の開発が必須であった。
そこで、一文字の認識に対して、独立に動作する通信制御部、TMS320C25 で制御する特徴抽出、詳細識別処理、大分類 LSI による大分類を、それぞれ 14msec 以内にし、
図 4-6 に示すようにパイプライン処理を実行することで、認識速度 70 文字 / 秒を達成した。
図 4-6 認識ボードの構成図（日経エレクトロニクスより引用）

1990 年前半としては、先進的な製品であったが、時代は、IT 技術の急激な進歩により、多くのアプリケーションがハードウェアからソフトウェアへと移り変わろうとした時期でもあった。

93

〔論考〕 複合機におけるドキュメント処理技術開発〔5〕日本語 OCR のソフトウェア化
今回の製品化では、十分に差別化できる製品として仕上がることができたが、紙の一般文書のデジタル化或いはペーパーレス化という視点でみると、便利な製品とは言えない。
一般文書には、文字領域だけでなく、罫線、表、グラフィック（線画）、写真画像等が複雑なレイアウトで存在し、文字領域も縦書き、横書きも混在している。我々の目指したのは、例えば、ワードで作られた文書の印刷結果をワードに戻す、すなわち、文書画像を元の電子画像に戻すことがターゲットとなる。
そのためには、①図 5-1 に示した背景グレーの白抜き文字を新規開発すること。すなわち、領域識別技術の新規開発が必須。
②手軽さを実現するパッケージソフトウェアの開発。
③さらなる高速化、高認識率の実現。
が技術課題となる。前製品に比べて、認識率、認識速度の、さらなる性能アップは次のターゲットとなる。
図 5-1 一般的な文書認識フロー及びその文書画像の結果

94

EZPS のオプションとして OCR 装置を製品化した後、キヤノンでも単体のイメージ
スキャナの売れ行きも上がってきて、スキャナのバンドルソフトとして OCR ソフトウェ
アの必要性が増してきた。
我々は、そのバンドルソフトとしての搭載を視野に、大幅なアルゴリズムの見直しと、パソコンも WindowsOS 32 ビット版での開発環境が可能になったこともあり、1994
年には上記の機能を実装した RosettaStone1.0 と命名されたパッケージアプリケーションを開発した。RosettaStone という名前は、大英博物館に展示されている古代エジプ
トの石碑に由来している。
この OCR ソフトウェアは機能的に優れており、イメージスキャナの製品企画部門では評判は良かったが、販売会社によって却下された。バンドルソフトのサポートにはコストがかかるというのが、理由であった。
バンドルソフトというのは性能より、付録としてついていることが重要であることと、サポートはソフトウェア提供会社が全面的に行うということにあった。当初、サポート
は開発部門である我々が全面協力することも提案したが、ユーザからの電話が販売会社にかかってくること自体が困るということでもあった。
つまり、当時のキヤノンは、ソフトウェアは「全く」製品として認める雰囲気のある会社ではなかった。今は、「全く」という枕言葉はつかないが、今でもその傾向はある。
一時は、キヤノンはスローガンで「右手にハード、左手にソフト」と言っており、IT 技
術者には喜ばしいはずであるが、実態は、少しかけ離れていた。
キヤノンには素晴らしい風土がたくさんある。例えば、世界一の性能を達成して完成した RosettaStone という OCR ソフトウェアは、キヤノン本体の商品化企画会議で承認されたが、販売会社への売り込みが失敗、本来なら、ここで没になるものであるが、OEM 提供を含めて、何とか商品化に道を探らさせてくれたことである。本来、キヤノン販売（現在、キヤノンマーケティングジャパン）が販売すべき商品、その販売会社が売ってくれないなら、OEM 先を探しても良いということを、最高責任者が決断してくれたことである。
筆者は、最終的には、販売会社に販売してもらいたいという意思を込めて、OEM 先で評価を高めてもらう方向に戦略を変えた。もちろん、OEM 先が見つかるかわからない状況であったが、何かしなければならない気持ちが強かった。
そこで、当時、世界で一番大きな OCR 会社で、キヤノンでも日本以外でのイメージ
スキャナの販売でバンドルしている OCR 会社である Caere 社（現 Nuance）に、日本
語 OCR に興味あることを聞いていたこともあり、売り込みを試みた。Caere 社から日本語 OCR として、Caere 社の Omnipage というブランド名を使うには、日本で一番優れている日本語 OCR であることが条件で、第 3 機関での評価が必須とのことであった。
Caere 社は、当時、メジャーであった日本語 OCR メーカの商品数社を購入、米国のネバダ大学に評価依頼をした。評価項目は、認識率、認識速度、OCR 製品としての製95

〔論考〕 複合機におけるドキュメント処理技術開発

品力（入力画像に対して、出力結果の再現性）等が挙げられた。日本語文字の認識率は、対象文書によって得意・不得意があるので、気にはなったが、ネバダ大学の評価結果では、すべての技術分野において、キヤノンはベストと評価された。
具体的には、認識率は、他社は対象文書により、認識率にばらつきがあったが、キヤノンは安定して認識率は高く、認識速度は他社を圧倒し、特に、技術的に評価が高かったのは領域分離技術と RTF（Rich Text Format）変換で、入力文書に対する出力の再現性は、他社は技術的に未完成で使い物にならないという結果であった。
こ れ に よ り、 日 本 語 OCR の Caere 社 へ の OEM 提 供 が 決 ま り、Caere 社 の 英 文
OCR のユーザーインターフェースを日本語 OCR に実装することで、OmniPage6.0J
として製品化された。また、Caere 社の依頼により OmniPage6.0J で機能限定版も開発、それをキヤノンはイメージスキャナのバンドルソフトとして採用した。長い道のりであったが、キヤノンのイメージスキャナへのバンドルと日本語 OCR のパッケージソ
フトウェア製品化は Caere 社を通して実現した。
多くの歴史ある企業にいえることかも知れないが、販売部門はあまり新しい製品、特に、新ジャンルの製品及びチャレンジに相当する製品は嫌うようである。このような状
態では、製品化を納得させるのは、他社からの圧力が効果的に働く場合がある。
筆者が担当した製品で、他社からの圧力で製品化となった第 1 回目の出来事である。
この変化の激しい昨今、もうそんなことにはならないことを祈りたい。なぜなら、ICTに敏感な若手からの提案には大きなビジネスチャンスの種があるかもしれないからである。

〔6〕複合機への組込み技術の提案
もともと複写機のデジタル化に伴い、何を差別化できるかというところからスタート
した技術開発は寄り道をしながらも技術は成熟してきた。それとともに、メンバーの増員、予算も確保できるようになり、複合機を念頭にした技術戦略を立てるまでに至った。
これが、第 2 世代ドキュメント処理の開始である。
1990 年代初頭より、キヤノンも複写機のデジタル化を加速し始めた。複写機はデジタル化によって、複合機に進化し、ネットワークに繋がり、電子文書はネットワークを介して、世界中に送信できるようになった。それにより、遠隔地で作成された文書が、手元にある複合機のプリンタから出力されるなど、従来の複写機では考えられない利便性をユーザに提供することが可能になった。
当然、カラー文書画像も電子化の対象であるが、カラー文書画像にはいろんな問題があり、ネットワークで配信・送信することには、ほとんど利用されていなかった。当時としては、白黒の文書画像だけでも画期的であったので、十分という考えはあったが、ユーザからの要望も次第に拡大し、次期製品開発には課題としてあがった。
その課題とは、文字・写真・グラフィック等からなるカラー複合文書のスキャン画像は、

96

①画 像データのファイルサイズが大きいため、ネットワーク流通が困難で、既存JPEG 方式で高圧縮を行うと画質が劣化する。
②スキャンされた画像データのままでは、何の情報もないため、文字、画像からの検索もできない。
等があり、特に、②は電子化における重点課題になっていた。
1980 年代後半に、東芝、キヤノンも製品化した、紙文書の電子化を行う光ディスクファ
イル装置が、当時、電子シュレッターと呼ばれ、電子化後、二度と呼び出すことができないという話になり、結局は自然消滅してしまったことが教訓になっていた。
このような経験は、企業のトップも当然知ることになり、①のような課題も、開発関係者間では大きな問題になる前に、何とか解決したいということで悩んでいた時期でもあった。我々は、早速、これらの直面する大きな課題を解決すべく、技術課題を整理し、複合機の企画、開発部門に提案活動を開始した。
それが、文字領域、グラフィック領域、写真領域、下地領域（その他）からなるカラー
複合文書に対して、すでに開発済の領域識別技術を使うことで、①②の両方の課題を解決するという提案であった。
つまり、我々の開発した領域識別技術は、図 6-1 をベースに説明すると、電子化されたカラー文書画像を解析し、日本語テキスト、英語テキスト等の文字領域、グラフィッ
ク領域、表領域、イメージ領域と全自動で認識する技術である。
図 6-1 領域識別技術の概要

この領域識別技術を使うことで、抽出された文字領域、写真領域、表領域、グラフィッ
ク領域、また、これらの領域以外を下地領域として、分離することで、それぞれの領域

97

〔論考〕 複合機におけるドキュメント処理技術開発に最も適切な画像処理（適応的画像処理）、つまり、文字画像は文字画像処理、写真画像
は写真画像処理、表領域は表画像処理、グラフィック領域はグラフィック画像処理を行い、さらに、合成することで、電子文書が生成できる（図 6-2 に示す）。
図 6-2 適応画像処理による電子化フロー

どんな画像処理を行うかは、目的に応じて、変えれば、様々な電子文書が作成できるというメリットがある。
複合機の場合の高画質、高圧縮を目指すとすれば、文字画像には JPEG 圧縮は使えないので、文字文書に最も適切な MMR 圧縮、その他の画像を JPEG 圧縮するという処理
フローを実行すれば良いことになる（図 6-3 に示す）。
図 6-3 高圧縮を目指した処理フロー

98それで、我々は、図 6-3 に示した処理フローで、①現状の画質維持（JPEG 圧縮）し、圧縮率 1/100（現状の 1/10 以上）以上。
②文字領域は文字認識することで、文字テキストの埋め込み。
等を行い、再度、電子文書を再構築して、PDF 化する、つまり、高圧縮 PDF の提案を行った。
さらに、4 つの技術戦略として、①新しい機能は業界初であること。
②機能アップが継続的に提供できること。
③他社がなかなかキャッチアップできないこと。
④他社が類似機能を製品化しも先行メリットの持続ができること。
を約束した。
高圧縮 PDF を生成するだけでは、図 6-2 で示すような、それぞれの画像領域に対して、適応的な画像処理を行っておらず、さらなる技術開発の余地があったので、この 4 つの約束により、極めて説得力のある戦略を策定することができた。
本流の複合機とかカメラとかのコア技術でないアプリケーションである IT 技術であったが、複合機の開発部門は、キヤノンの新技術に対する伝統なのか、非常に前向きに受け入れてくれた。開発担当の最高責任者の指示も、開発担当者と機器への組込みを前提に、今後の進め方を相談するようにということになった。しかし、複合機への組込みとなると、その敷居は高かった。

〔7〕複合機への組込み（自動方向検知）
高圧縮 PDF の提案は、1997 年に行っているが、まず、その時に開発中、計画中の機器への組込みは時間的に余裕がないということと、このようなオプション的な機能の優先度は低いと言われて、却下された。トップと現場との温度差は、当然のことであるが、今回の現場の心配は、別のところにあったようだ。
それは、既存技術でないために、説明だけでは納得できるだけの信頼性を得てなく、機器に組み込んだ後に、“できませんでした”では、事業存続に関わる大問題になってしまうということでためらっていた。それで、まず、それを払拭することから始めること、それが、我々のなすべき最初の仕事となった。
その仕事が開発担当者からの助言もあり、複合機本体への組込みの前に、技術的な根拠を実際の動作で実証するために、他のソフトウェア製品への組込みを考え、そのター
ゲットとなったのが、複合機のスキャンアプリであるスキャンマネージャへの組込みであった。これは、ソフトウェア商品への組込みなので、モジュール提供とスキャンマネー
ジャ開発者へのサポートくらいで、我々は、当事者というより、第 3 者的な立場であった。
その間、技術の改良を継続し、技術全体の信頼性を確保できた。
そして、1998 年、スキャンマネージャの販売会社含めて、商品化審議が行なわれ、99

〔論考〕 複合機におけるドキュメント処理技術開発

販社の担当者は、バグの元凶になるような機能は入れたくないと、全く価値を理解してくれなかった。このことが、とても印象的に残っている。我々としては、販社がきちんと販売活動を行ってくれれば、ドキュメントソリューションカンパニーとして、立ち上がるチャンスの商品であり、販社初のソフトウェアでのヒット商品第一号になると思っていた。しかし、それまで機器販売を担当してきた人が、突然、ソフトウェアの販売を行うのは、所詮、無理であったと言える。
結局、商品としての搭載は承認してくれたが、目玉機能という認識はなく、販売部門
では誰一人として知ることなく、かなり長い間、商品の中の一機能として埋もれていく。
しかし、却って、この消極さが故、商品の話題性も出てこなかったことが、後々の衝撃的な知名度アップをもたらすことになるとは、製品開発は全く面白いものであるとつくづく思った。しかし、その実現には、本来の目的である複合機への組込みを待たねばならない。
高圧縮 PDF は、予定通り、ソフトウェア製品に組み込まれ、次は複合機本体かと思ったが、中々、進まない。我々のような複合機の設計に関わったことのないエンジニアに実装を任せることへの不安があったのだろう。
一方で、キヤノンで他社に対して譲歩することができない技術競争を行っている画像処理担当のエンジニアたちは、デジタル化で他社横並びになってしまう機器の差別化のためにも、この高圧縮 PDF は必須であるという考えが浸透していった。これは、我々にはかなり心強い支えになっていた。その彼らとの共通の思いを持っての話し合いの結果、まず、実装時の信頼を得るために考え出されたのが、コピーする文書画像の自動方向検知機能であった。
デジタル化によって可能になった機能として、複合機には、一般のコピーでは、そん
なに困ることはないが、2 in 1（2 枚の原稿を 1 枚のシートにまとめて、コピーする）、
4 in 1（4 枚の原稿を 1 枚にまとめる）がある。これには、文書画像が逆さまであったり、横向きであったりと、ランダムに置かれた場合、コピーの結果が不適切なものになるという欠点があった。基本的には、ユーザの操作ミスと片付けることもできたが、市場からの要望もあり、新製品開発における課題にもなっていた。
我々と複合機の開発担当者は、製品化に向けてのブレーンストーミングそして仕様作
りと、開発が始まった。その結果、自動方向検知の機能を実装した世界初の複合機の製品化を実現することができた（図 7-1）。

100

図 7-1 自動方向検知を使った上段が 2 in 1、下段が 4 in 1 の例

我々は、考えられる現場の不安要素を拭い去り、いよいよ高圧縮 PDF の組込みの準備ができた。さらに、開発の最高責任者の推薦もあり、新規にスタートする製品化仕様検討会で技術概要を説明する機会を与えられた。新規提案から、2 年以上が経った 2000
年の初めである。

〔8〕複合機への組込み（高圧縮 PDF）
この製品化仕様検討会は、複合機の本体設計の開発チーフ、付加価値機能を実装する
コントローラの開発チーフは、すでに決定されており、その開発チーフ向けに新機能及び実装方法の説明を行う場である。考えられる不安は払拭したはずなのに、やはり、ソフトウェア、ソリューション技術に対する抵抗感の壁にぶち当たる。
キヤノンの場合、デバイス関連技術は製品化を通して、技術をブラッシュアップし、製品の先行メリットを生かし、ビジネスにつなげるという製品戦略がある。この新技術は、他社に優位性があり、製品を明確に差別化できるはずなのに、
領域識別⇒この技術の認識率は 100% でない。
文字のテキスト化⇒この技術の認識率は 100% でない。
つまり、認識率が 100% でないものを、100% できるような仕様にすることはできな
いと否定された。複合機の付加価値を追求することを、主目的として考え、製品化を推進している開発メンバーでさえ、IT 技術に対する不信感が根強く残っていた当時のキヤノンの実情を示すコメントであった。結局、ユーザの要望もあり、前向きな検討課題とすることになったが、この会議では却下となった。
その後、一緒に自動方向検知を立ち上げたメンバーと、高圧縮 PDF の必要性が増したことと、自動方向検知の次の差別化技術の目玉がないこと等を、根気よく説得し続けたことで、製品開発内部の全体で合意を得て、組込みが決定した。ただし、他の開発担
当者の一つひとつ着実に機能を実装したいという要望から、文字領域の OCR 化は持ち越しとなった。そして、2002 年 10 月 iR C3200N という製品として発売された。実に、提案から 5 年の歳月がかかった。

101

〔論考〕 複合機におけるドキュメント処理技術開発

この製品により、前述した“画像データのファイルサイズが大きいため、ネットワー
ク流通が困難で、既存 JPEG で高圧縮を行うと画質が劣化する”という課題は、技術採用前、一般的なカラー文書画像の JPEG 圧縮で 2MB（300dpi 相当）くらいあった画像
サイズも 200kB 以下になり、現画像に対して、1/100 以上の圧縮率を実現、さらに、問題は画像であるが、文字画像部が JPEG 圧縮による劣化もなくなり、画質も向上した（図
8-1、図 8-2）。
図 8-1JPEG 圧縮画像

図 8-2 高圧縮 PDF 画像

もうひとつの課題であった“スキャンされた画像データのままでは、何の付加情報もないため、文字、画像からの検索ができない”は、文字部を文字認識することで、テキストから検索できるが、次期製品への組込みへとして見送られた。また、最終的な電子文書は、当時から汎用的な電子文書として位置付けられていた PDF を採用した。
この iR C3200N は、新製品として既存の複合機の性能を大幅アップしただけでなく、解決不能と思われていた課題もクリアにした。
本来なら新製品の発表においても、この高圧縮 PDF も華々しくデビューして欲しかったが、ニュースリリースにも示されることはなかった。単に製品の一機能としてしか評価されておらず、販売会社も、その機能を価値あるものと判断できる人がいないという状態が続いた。
一方、技術にセンシティブな競合他社はどうなのか。競合他社は、新製品がでると、特許侵害等を調査するために、徹底的な技術調査を行う。当然、この複合機も徹底的な調査が行われ、高圧縮 PDF の存在に気づき、内部的に大問題になったと想定するが、キヤノンには自社の販売会社を含めて競合他社からの反応はなく、この高圧縮 PDF は、
非常に静かなデビューとなった。その当時、複合機を製品化していた富士ゼロックス、
リコー、コニカミノルタ、パナソニック（当時は、複合機を製品化していた）の動きは、後述するが、ほぼ 2 年後に浮き彫りになる。ちょうど、複合機の新製品開発サイクルに
相当する。

102

市場からの高圧縮 PDF に関する何の評判も問題点も聞くこともなく、我々開発部隊は、次のターゲットである高圧縮 PDF への OCR の組込みに携わっていった。並行して、
次は、
どんな付加価値をつけるかも考えていた。それを怠ったら、他社にも追いつかれ、抜かれてしまう。製品開発とは、そんな世界で、キヤノンのビジネスの成功のために、常に忙しくしているのである。
そのような中、販売されてから、ほぼ半年後の 2003 年
3 月 24 日付けの日本経済新聞に、「JTB

図 8-3 高圧縮 PDF 広告

カタログの電子化

キヤノンデータ圧縮技術が貢献」という記事が出て、それが、我々が開発した「高圧縮 PDF」と聞いて、キヤノンの本社では大騒ぎとなった。もちろん、販売会社含めて、こんな記事が出るなんて誰も知らなかった。これ以後、販売会社はもちろん開発した担当の一部しか知りえなかった「高圧縮 PDF」
は、キヤノンの広報含めて、すべての関係者に知れることになった。そして、キヤノンの動きも早く、その年の 6 月には、
主要 4 大新聞の全面広告に採用されるまでになった（図 8-3：
この広告は、お腹の大きな人が、キヤノンの複合機を通すとスリムになることを表現している）。外部からの情報により、内部を動かすことができた筆者にとって、第 2 回目の大きな出来事となった。
販売会社で知名度が上がった高圧縮 PDF により、我々の仕事は非常にやりやすくなった。今まで、販売会社でも一部の人しか興味を示さなかった OCR 技術も周辺技術を含めて、コンポーネント化され、RossetaComp として、ソリューションツールの道も引かれた。今回の話からは外すが、この日経新聞の記事は、キヤノンのソリューションに対する考えを再認識させた大きな出来事となった。
これ以降、高圧縮 PDF 及び関連技術はオプションから必須に変わり、高圧縮 PDF の組込み後、文字領域には OCR を行い、文字による検索が可能なサーチャブル PDF、文字画像及びグラフィック画像のベクトルデータ化されたスケーラブル PDF（図 8-4）へと進化させていった。
図 8-4 スケーラブル PDF による文字画像の変化（高圧縮 PDF）

103（スケーラブル PDF）

〔論考〕 複合機におけるドキュメント処理技術開発

これらの PDF 進化をまとめると、図 8-5 に示すように、着実に、機能を拡張しながら、
逆 PDL 開発への道を歩んでいった。この PDF の進化は、当初の予定通り、先に挙げた「4つの技術戦略」に沿って、他社に先駆けて、優位性のある PDF を実現し続けている。
図 8-5PDF の進化

以上が、キヤノンの PDF の進化である。ここで、前述した 4 つの技術戦略に従っているかを、他社動向から評価してみる。
最も客観的に評価しやすいカラー文書画像の PDF 圧縮サイズで比較してみる。図 8-6に、他社との比較をグラフ化したが、すべての複合機競合会社で、同じコンセプトの機能を実現した複合機がほぼ 2 年遅れで各社製品化されてきたことがわかる。また、その後の PDF の進化も追いついておらず、他社は、この電子化技術から撤退したようにも見える。
現在、キヤノンはカラー文書画像の電子化で、技術的な優位性を得て、PDF 化するだけでなく、解析・処理して再利用可能な電子ドキュメントを生成する Office OpenXML（MS Office XML）変換も実現している。詳細は、キヤノンの製品を支える一つの技術として、WEB で公開されている。

104

図 8-6 複合機における各社の PDF 圧縮サイズ〔9〕今後の方向性 – AI がもたらす第 4 世代ドキュメント処理
現状、第 3 世代も成熟し、第 4 世代ドキュメント処理技術へと技術開発が進んでいると推定されるが、ここでは、現在の第 4 次産業革命と呼ばれる ICT のトレンドを鑑み、
特に AI が、どのように技術、製品に変化をもたらしていくのかを述べる。
ただし、長らくドキュメント処理技術を探求してきたエンジニアとして、第 4 世代ドキュメント処理の技術展開及びその製品展開による範囲での変化を予想するということになる。

① AI が解決するドキュメント処理の技術課題
カラー文書画像の電子化の方向性について、当初の考え方であった逆 PDL 変換のス
テータスはどうかを検証してみる。PDL は、アプリケーションで作成されて、ドキュメ
ントをページプリンタ用のフォーマットに変換して、プリンタに引き渡す言語で、その中身は、文字、グラフィックはベクトルデータで、画像はビットマップで表現される。
他方、逆 PDL は、文書画像をスキャンして、文字、グラフィックをベクトル化し、画像をビットマップ化すると考えると、キヤノンの技術はスケーラブル PDF を開発した時
点で、逆 PDL は技術的には製品化レベルになっている。ただ、電子化の方向性が、PDL化ではなく、図 9-1 に示すように、Office Open XML 変換、つまり、さらに、高度な元のアプリケーションに戻すというところにある。
当初、考えた図 2-6 に比べると、方向性がより良い方向に改善されている。複合機の場合、スキャナのインテリジェントな部分はコントローラ部分に依存し、また、プリンタも同様である。そのため、スキャナ自体のインテリジェント化は、コスト面からも製品としての魅力度に乏しい。よって、現状、スキャナのインテリジェント化の製品性は105

〔論考〕 複合機におけるドキュメント処理技術開発

ないかもしれないが、将来性は未来の人に委ねたい。
図 9-1 現在の複合機の構成図

それでは、図 9-1 の Office Open XML は、もう課題もなく、十分に実用的に耐えられるレベルになっているかを考えてみる。おそらく、担当の技術者以外は、もう少し文字の認識率、文字と画像の識別率を上げてほしいくらいの課題しか発見できていないかも知れない。一方、担当者は、いくつかの課題があることがわかっていて、現状の延長
線上では技術的な限界を感じて、ディープラーニング等の新しい技術領域を模索し、果敢にチャレンジをしている状態であろう。
では、どんな課題に対して、どんなアプローチをしているかを想定してみるが、あくまでも、筆者が担当者であったとすれば、という前提である。
ドキュメント処理技術でチャレンジすべき課題は、領域識別と文字認識にある。領域
識別は、グラフィック画像なのか、写真画像なのかの識別、文字認識は、飾り文字、フォント認識等が挙げられる。特に、文字認識は研究テーマとしてもわかりやすい、また、取り扱いやすいため、非常に歴史も長く、様々な手法が考案されており、文字認識率自体は、ほぼ限界レベルまで引き上げられてきたが、ノイズ、文字列の不規則性等の制限項目がある。これらの制限を取り除くことが、これからの課題になってくる。
つまり、次のチャレンジは、人間に解読可能、認識できるものは当然として、人間が解読できないものまで認識させる技術の開発と考える。これらを、現時点の究極のター
ゲットと考えても、長期テーマになってしまう可能性があるので、短期、中期、長期テー
マと計画を立てることが、技術開発の継続には必須となる。
ここで、忘れてならない基盤となる技術が AI ではないか思う。認識分野では、画像認識、音声認識の急速な技術革新にディープラーニングは大きく貢献している。
AI 技術の将来ということで、いろんな議論はあるが、人間が持っている識別機能の AI
による知識表現は、そんな難しい技術ではなくなっている。AI は、人間のひらめきによって求めていた文字、画像の特徴を機械学習により定量的に抽出し、知識表現するので、より正確で人間より高い認識の実現は疑う余地がない。ただ、AI 機能を複合機に組み込

106

むという議論になると、かなり、困難な課題がでてくると考えられ、この課題解決に AIが組み込まれた新ドキュメントフローへの構築の必要性が出てくるかもしれない。
このことを、もうひとつの課題である「入力から出力までドキュメントワークフロー
はどうなるのか」を考えて、検証してみる。

② AI がもたらす新しいドキュメントワークフロー ― 複合機から単機能機へ
まず、キヤノンで考えていたドキュメントワークフローは、カラー文書画像の入力（スキャニング）⇒蓄積 / 保存⇒管理 / 検索⇒編集⇒出力（プリント）、そして、最初の入力に戻るというドキュメントサイクルを実現することである。当然、AI 時代にも、これらを、踏襲するドキュメントワークフローで考えてみる必要がある。
入力から出力までのドキュメントワークフローは、「人間が行う情報処理」と「機械が行う情報処理」に分けられるが、現状、後者の「機械を介する情報処理」は、多くの場合、人間が介在している。例えば、編集、検索、要約、収集、分類、保管・配布等は、人間の意志において実行されている。技術的な進歩もあり、かなり、省力化されてはいるが、膨大な電子データは、人間による情報処理で効率化のために機械を使っている。この情報処理の形態は、AI により、大きく変わってくることが想定できる。
今まで、いつも課題として挙がっていた情報過多の時代に、いかに、ユーザに的確な情報を提供できるかが、ディープラーニングにより可能になったと言える。この膨大な情報は、IoT 機器により、ビッグデータと言われるほどに増え、多くの無駄な情報の中にある個々の会社にとって重要なビジネス情報を漏れなく、的確に提供すること、それがディープラーニングで可能となった。
このディープラーニングにより、「人間が行う情報処理」と「機械が行う情報処理」が分業化されたドキュメントワークフローが完成すると言える。人間の不得意分野である
情報収集、情報分析、整理・保管等は、すべて、人間の介在なく、人間が使いやすいよ
うな状態で維持してくれる。我々は、必要な情報をスキャンするだけ、「機械が行う情報処理」に電子化文書の認識処理も行われ、必要な情報を印刷する又は AI が配信したものを見るだけで、本来の仕事に集中するというイメージである。
図 9-2 によれば、人間とのインターフェースは複合機だけとなるが、現在の複合機とは違って、かつてのアナログ複写機の最小構成だけを持ったデジタル複写機（図 2-2 参照）のような、よりシンプルな機器になっていくと思われる。
つまり、第 4 次ドキュメント処理におけるワークフローでは、複合機から単機能機になり、AI に委ねられる他の処理は、スキャンとプリントだけを行う複合機内ではなく、AI が構築されるクラウド環境か、エッジコンピューティング環境等、複合機外に構築されると想定している。さらに、その後の第 5 次か第 6 次には、また、知能ロボット化した新しい複合機が誕生すると思うが、ここでの話題とはしない。

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〔論考〕 複合機におけるドキュメント処理技術開発

図 9-2 人工知能が導入されたドキュメントワークフロー

おわりに
現在の ICT 技術は、大きな時代の転換期を迎えている。第 4 次産業革命である。新しいタイプの AI、ディープラーニングの出現である。これにより、「できない理由」が無くなったとも言われている。
このディープラーニングは、画像認識、音声認識等の認識技術にブレークスルーをもたらし、著しい成果を上げている。我々の取り組んできたドキュメント処理技術は、認識技術がコア技術であるため、ディープラーニングは無視することはできない。投資対効果が期待できず、また、難解過ぎて、諦めていた技術課題に、ディープラーニングは新たなる技術戦略を提供し、新世代ドキュメント処理技術の発展をもたらす可能性が大きい。
中央情報学園等の ICT 技術の専門学校は、卒業後、社会に出て、即戦力になる人材教育を目的にしている。新しい技術展開をした AI、ディープラーニングは第 3 次 AI ブー
ムと呼ばれるが、このままブームだけで終わらず、益々重要性が増してくると考えている。そのためには、一部の技術者、研究者の研究対象に留まることはなく、幅広い AI 技術者の育成も重要となり、我々の専門学校にも大きな期待感が寄せられることは間違いないであろう。
今まさに、社会の期待に応えるために、ブームの流れに先行して、AI 分野のシステム、
アプリケーション技術者育成の講義内容を考える時期に来ていると言える。


以

上

108

中央情報学園

未来デジタル研究所 （敬称略）

監修

岡本

比呂志

中央情報学園理事長

主席研究員

堀切

達也

未来デジタル研究所長・研究主幹
株式会社富士通パーソナルズ

研究員

小笠原

研究員

西村

俊郎

義成

ＮＥＣビッグローブ株式会社

研究員

田邉

康雄

日本電気株式会社

研究員

矢ケ崎

研究員

小菅

敏明
厚

富士通株式会社

元常務取締役

元リスクマネジメント室長
元取締役執行役員常務

元コーポレート Web マスター

キヤノン電子株式会社

元常務執行役員

学園システム管理主査

研究誌「未来デジタル研究」
監修

岡本

比呂志

中央情報学園理事長

編集責任者

堀切

達也

未来デジタル研究所長・研究主幹

編集事務局

小菅

厚

学園システム管理主査

未来デジタル研究発行

発行者

2018 年 1 月 30 日

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定

価

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第３号
第1刷

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