2019 年 10 月

未来デジタル研究第5号

特集

AIビジネス進展による産業構造の大転換『自動車の未来』

専修大学教授中村吉明『AIが変える新たな知識産業構造』
研究所長

堀切達也

『日本の農業とAI』
研究員

岡本俊一

『ＡＩ
・スタートアップ企業における対話ビジネスの重要性について』
研究員

小笠原義成

『ものづくり企業が求めるAI人材』
参与・研究員

学校法人

矢ケ崎敏明

中央情報学園未来デジタル研究所

2019 年 10 月

未来デジタル研究第5号

特集

AIビジネス進展による産業構造の大転換『自動車の未来』

専修大学教授中村吉明『AIが変える新たな知識産業構造』
研究所長

堀切達也

『日本の農業とAI』
研究員

岡本俊一

『ＡＩ
・スタートアップ企業における対話ビジネスの重要性について』
研究員

小笠原義成

『ものづくり企業が求めるAI人材』
参与・研究員

学校法人

矢ケ崎敏明

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。

令和元年 10 月
学校法人 中央情報学園								

3理事長岡本 比呂志﻿﻿

目次 | Contents
特集

AI ビジネス進展による産業構造の大転換［巻頭論文］『自動車の未来』・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・（5）
専修大学教授中村吉明［総括論文］『AI が変える新たな知識産業構造』・ ・・・・・・・・・・・・・・・・・・・ （21）
研究所長

堀切達也

［論考］
『日本の農業と AI』
・ ・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・ （51）
研究員

岡本俊一

［論考］
『AI・スタートアップ企業における対話ビジネスの重要性について』・ ・・・・ （71）
研究員

小笠原義成

［論考］
『ものづくり企業が求める AI 人材』・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・ （99）
参与・研究員矢ケ崎敏明

4

〔巻頭論文〕

自動車の未来
専修大学

教授

経済学部

中村

吉明

1.CASE 時代の到来
直近の自動車製造業の出荷額が主要製造業の約 2 割（57 兆円）、自動車関連産業の就業人口が全体の約 1 割（540 万人）、自動車の輸出額が全体の約 2 割（16 兆円）を占めていることなどが示しているように、日本経済は自動車産業への依存度が大きい。もちろん、最近では、先端技術を活用した様々なスタートアップが立ち上がり、注目されている。しかしそれらは新しい産業の核となる可能性は高いが、あくまでも「将来」の話である。短期的にみれば、依然として自動車産業が日本経済の稼ぎ頭であり、裾野の広い、影響力のある産業なのである。自動車販売の低迷が続くと、景気が一段と冷え込
み、自動車産業へのインパクトは日本経済全体に広がり、他国の自動車産業への影響も相まって、世界経済全体に影響を及ぼしかねないのである。そのような自動車産業に大きな変革が起きつつある。CASE である。
CASE はコネクテッド・カー、オートノマス（自動運転）、シェアリング、エレクトリック（電動化）の頭文字をとったものであり、3 年前、ダイムラーのディーダー・ツェッチェ
CEO がパリのモーターショーで用いたことに端を発し、最近では、世界の自動車産業を一変させるキーワードとして使われている。
筆者は、CASE それぞれが単体で自動車産業に影響を及ぼすのではなく、相互に密接に関連しながら、それらの進捗に応じて段階的にイノベーションが創出されていくものと考えている。特に CASE の中で世界の産業全体にインパクトが大きいのが A（オートノマス（自動運転））と S（シェアリング）の融合ではないかと考える。その 2 つの融合により、ラディカル（革新的な）・イノベーションが生まれ、自動車産業に地殻変動を起こす可能性が高いと考えるからである。ただし、A と S はお互い関連しあいながら非連続的にそれぞれがステージアップするため、その究極的で理想的な姿に達するまでに、
そのステージごとに勝者が変わる可能性が高い。その究極的な姿は「所有」から「利用」へ移行した世界となるだろう。そうなると、自動車を自分で買い「所有」する人がほとんどいなくなり、自動車産業は、モビリティサービスを行う企業や、AI をはじめとした複数の技術を融合する IT 企業が中心となる蓋然性が高く、それまで自動車産業を牛耳っ5

〔巻頭論文〕 自動車の未来ていた自動車メーカーは主流でなくなるかもしれない。さらに、タクシー事業者などの「人流」や宅配事業者などの「物流」などの自動車関連サービスの業態も根本的に変わる
であろう。
本稿では、
まず CASE の実態を見たうえで、それらが自動車産業に与える影響を考える。
次に最近、MaaS というワードをよく耳にするが、その CASE との関係、今後の展開についても筆を書き進めていきたい。

2.CASE とは何か ?
まず、利便性の高い移動手段であるクルマへの社会的要請と CASE との関連を図 1で示す。
第一に、クルマへの社会的な要請が高いのは、交通事故を減らし、より安全に移動できる社会を実現することにある。2017 年の日本国内の交通事故の死亡者数は 3,694人であった。交通死亡事故発生件数の内訳をみると、漫然運転（15.3%）、運転操作不適（13.9%）、脇見運転（11.0%）、安全不確認（10.7%）であり、少なくとも運転手に起因する交通死亡事故を限りなくゼロにしようとする「自動運転」への社会的な期待は高い。
第二に「高齢者・過疎地域対応」への要請の高まりもある。すなわち、移動困難者の解消である。国内の運転免許の非保有者は 4,000 万人程度と言われているが、これらの人々の中には、過疎地に住んでいたり、高齢者で移動が不自由な人も多い。さらに、昨今の高齢者の交通事故を背景に高齢者の免許返納が増えている。それらの人々は、結果的に、自分で十分な買い物ができない「買い物難民」となる可能性が高く、「自動運転」に対する期待が高くなっている。
最後に「渋滞緩和」に対する社会的要請もある。交通渋滞は、道路の持つ時間当たりの通過可能台数を超過した時に発生し、いったん発生すると、通過台数の容量がさらに低下し、一層渋滞が拡大することになる。その結果、「資源効率化」も低下させ、経済的な損失につながってしまうのである。「自動運転」と「シェアリング」が実現すれば、クルマは必要な時だけ利用することになり、道路を走るクルマの数は減ると考える。
以上は「自動運転」への社会的な要請を列挙したものである。それ以外のコネクテッ
ドカー、シェアリング、電気自動車も図 1 のような社会的な要請がもととなっているが、紙幅の都合により、細かな説明は割愛し、以下、CASE の個別説明に入りたい。

6

図1

未来のクルマ (CASE)（1）C（コネクテッド・カー）
まず、コネクテッド・カーを、通信機能を内蔵し、インターネットなどを活用して常に双方向で車外と情報をやり取りできるクルマと定義する。日本ではカーナビ
ゲーションが発達していたため、コネクテッド・カーは、欧米各社よりも多少遅れていると言わざるを得ない。例えば、欧米では GM(On Star) や BMW（Connected
Drive）など、比較的早い時期から実車に投入されている。
そのような中、5G( 第五世代 ) などの技術の発達により、OTA (Over The Air)の対応の幅が広がる可能性が高くなり、既存サービスの高度化のみならず、新規サービス創設の可能性も高まってきた。既存サービスの高度化の例としては、事故や故障時のコールセンターの代替、ナビゲーションシステムなどがあげられる。一方、新規サービスの創設の例としては、遠隔診断、技術更新などが考えられる。以上は、安心、安全を中心とする機能の充実に通じるが、問題点はそれらに必要な対価をだれが払うかにある。ユーザーが払うのであれば、ユーザーが従来と比べて、リスク低減、あるいは利便性の観点からみて適正な対価であるかという視点で使用するかどうかを判断することになる。したがって、コネクテッド・カーだからすべて追加費用をユーザーが支払ってくれるというような生易しいものではないのである。例えば、遠隔診断ならば、センサーで部品をフォローし、その部品の故障や寿命の予兆を把握し、問題が起こる前に、交換を促すシステムが、従来と比べてユーザーにとってどれほどの利便性を高めるか説得的な説明が必要になる。故障の予兆の報告を受けて部品交換を行った場合、ディスカウントした価格で交換できるなどの恩典も必要かもしれない。いず7

〔巻頭論文〕 自動車の未来れにしても、それらを単品でユーザーに対価を求めるというのは無理と思われるので、ユーザーが求める可能性の高い安全、安心を中心とする機能を一つにまとめて、サブスクリプションで提供すると受け入れやすくなるかもしれない。
さらに、車内や周辺情報がリアルタイムに、かつ時系列的に蓄積できるため、それらを活用した新たなビジネスが生まれる可能性が高い。必ずしもマネタイズはできな
いかもしれないが、クラウドから地図情報を入手したり、周辺の情報を周辺のエッジから入手したり、車内で得た情報をそれらにフィードバックすることなども自動運転
をより安全に運行するための重要なアイテムとなる。また、車内で楽しむという観点
では、娯楽コンテンツの提供ビジネスや e- コマースなども可能性として考えられる。
また、我々が見い出していない 5G を活用したサービスコンテンツも今後出てくるかもしれない。これらは車内に滞在する時間が長ければ長いほど、価値あるものになると思われる。ただし、これらはクルマのユーザーが所持しているスマートフォンを越える娯楽性、利便性を示す必要があると考える。
（2）A（自動運転）
自動運転は AI の発達によって格段の進歩を遂げたが、AI だけでは自動運転を行う
ことができない。自動運転車は AI を含むいくつかのコアとなる技術が組み合わされてワーカブルになるのである。具体的には、AI × IoT ×センサー技術×半導体技術×電子的な地図情報×セキュリティ技術ということになるだろう。それぞれの技術が AI と密接に関連して自動運転車を形成していくのである。まず自動運転車にとって AI がな
ぜ必要かを考えてみる。例えば自動運転車の走行中に、見通しが悪い十字路があったとする。その付近に小学校があれば、十字路から子供が出る可能性を予見して、速度を緩めるような役割を担うのが AI なのである。つまり、普段、われわれが運転中に何の気なしに行っている情勢分析、判断を担うのが AI なのである。言い換えれば、自動
運転車は、「センサー技術」やインターネットなどを通じて取得した「電子的な地図情報」などによって認知された情報を、AI が中心となって、「半導体技術」をもとに、分析、判断し、「IoT」などを活用し、操舵やアクセル、ブレーキなどの駆動系につなげていくのである。ちなみにそれらのシステムを外部の侵入者から守るため、「セキュリティ
技術」も必要不可欠になる。
（3）S（シェアリング）
シェアリングの典型例がライドシェアリングと言われているが、そのライドシェ
アリングとは、自家用車の空き座席を利用して報酬を得たい個人（ドライバー）と、
当該サービスを利用して移動したい個人（ユーザー）とを、プラットフォームによるマッチングを通じて結び付け、交通サービスを提供することをいう。主な企業としては、ウーバーテクノロジーズやリフトなどがある。

8

ユーザーは、スマートフォンを活用して、容易にかつ即時に配車（オンディマン
ド配車）を受けられるメリットがある。さらに、レーティングシステムにより、安全・安心の担保とサービス品質の透明化が確保されるというメリットもある。
また、一般的に、需要と供給に応じた弾力的な料金設定がなされており、料金が低くなれば供給者が減り、料金が高くなれば供給者が増えるなど、市場メカニズムを活用したシステム、いわゆる「ダイナミック・プライシング」となっている。しかし残念ながら、このようなライドシェアリングは現在の日本では「白タク」と言われ、「原則として」違法である。「原則として」と言っているからには例外がある。
そのライドシェアリングが例外的に認められる地域として、過疎地域、特に路線バスなど公共交通機関の維持が難しくなっている公共交通空白地がある。つまり、住民に公共交通機関に代わる移動手段を提供するために特別に認められているのである。
例えば、2016 年 5 月から、京都府京丹後市（丹後町）の地元の民間非営利団体（NPO）
は、ウーバーテクノロジーズが配車システムを活用して、有償で自家用車を用いた住
民送迎を行っている。これは、京丹後市（丹後町）が公共交通機関で十分な輸送サービスを確保できない地域であるため、NPO などが主体で運営する場合に限り認められる「公共交通空白地有償運送」の制度を活用しているのである（2006 年の道路運送法改正で創設された特例制度）。しかしこの制度は、ライドシェアリングを公共交通空白地に有効な社会政策と位置付けているにもかかわらず、原則、一部地域内でしか運用することができず、例えば地域外の総合病院へ往復したいと思っても、それができないという問題点がある。さらに、その実施には実態上、地元のバス、タクシー事業者の了解を得なければならず、住民ファーストというよりも既存事業者ファーストの制度となっているⅰ。
（4）E（電動化）
時代を少しさかのぼると、数年前まで次世代自動車として、燃料電池車と電気自動車とが並び称せられていた。その当時は、AI 技術が注目される前で、コネクテッド・
カーや自動運転も考えないスタンド・アロンのクルマを前提に考えていた時期である。つまり、できるだけ環境に悪影響を与えず、地球温暖化対策にもなり、効率性の高い次世代自動車は何かという選定基準に基づいていた。
その後、電気自動車は、燃料電池車に比べ、電気的な制御が容易だという観点から
AI や IoT との親和性が高いとされ、さらに、中国や欧米などの需要国の多くが産業政策として電気自動車を重視していく中、短期的には電気自動車に軍配があがりつつある。一方、燃料電池車は、化学反応によって、エネルギーを発生させ、それを動力とするクルマであるため、現段階では、電気自動車と比較して、電気的制御との相性が良くなく、AI と IoT との親和性が相対的に低いと認識されているのである。

9

〔巻頭論文〕 自動車の未来

このように短期的に電気自動車が重視されていく中、今まで電気自動車よりも燃料電池車を次世代自動車のメインアクターと考えていたトヨタが方向転換をしてきた。
つまり、従前から技術的優位性はあったもののハイブリッド車や PHV（プラグイン
ハイブリッド車）などの電動車にとどめ、電気自動車を生産してこなかったトヨタが、電気自動車に注力しはじめたのである。
一般的にトヨタに限らず今までの自動車メーカーは系列内の企業ですべてを解決する傾向にあった。しかし、CASE の時代となり、AI、IoT を多用するようになると、系列内の企業だけでは、優位な技術を獲得できなくなり、今まで連携したことのない
AI、IoT 企業と連携せざるを得なくなり、そこでトヨタも「自前主義」ではなく、「なかまづくり」と称し外部連携を中心に電気自動車を開発しているのである。
また、過去のハイブリッド車は技術的な優位性があり、他社が追随できなかったが、逆にそれが仇となり、その技術を所有していない国が、産業政策として政府が優遇する次世代車から除外し、結果的にガソリンエンジン車と同様の対応を受けるような状態が続いてきたⅱ。その反省から、同業者である自動車メーカーと積極的に連携する
ような経営戦略に転換していった。以上のことを背景として、図 2 のように、コア技術の電池と電気自動車についてトヨタは様々な企業と連携するようになってきた。

図2

トヨタの電気自動車関連の共同開発

3.CASE の今後（1）自動運転×ライドシェアリング
2.（3）のように、日本ではライドシェアリングが限定的に運用されているが、そも10そもライドシェアリングは、供給者にとっては低コストでサービスを提供でき、需要者にとっては安価でかつタイムリーに移動ができるという効用がある。一方で既存事業者の既得権を奪う可能性があるほか、マクロ経済学的に見れば、クルマが売れなくなる可能性もある。しかし、それらディメリットも、結果としてはヒト、モノ、カネの資源の適正配分につながり、今まで過小であった事業などに回ることにより、結果として経済厚生を高めるというのが通説である。
となるとライドシェアリングが進んでいるアメリカ、中国、東南アジアは経済の好循環が進み、日本は取り残されてしまうかもしれない。そのために既存事業者の反対を恐れず早急にライドシェアリングを導入すべきというのが正論となろう。
もちろん、私はライドシェアリングを早急に戦略的に導入すべきと考えるが、そうしないとしても、ライドシェアリングの導入は中期的には「必然」になると思われる。
現在、ウェイモがアリゾナ州で自動運転車を一部実用化しているが、今後、技術が進歩し、社会受容性が増せば、実社会において自動運転車の導入が進むのは確実である。その結果、クルマを運転する楽しみがなくなり、自動運転車を「所有」せずにシェ
アリングサービスを活用する需要が増していくのも必然となる。ライドシェアリング
に反対しているタクシー会社も自動運転車を導入するようになり、その結果、タクシー会社とライドシェアリング会社の違いは、自動運転車を「所有」しているか、「所有」
していないかの差でしかなくなる。今までは、それらの違いとして安全面も含めてドライバーの質の差をあげていたが、それがなくなり、自動運転車のメンテナンスさえ十分に行っていれば、実質上の差はほとんどなくなる。つまり、タクシー会社の事業形態がライドシェアリング企業と変わらなくなってしまうのである。
このようなことを想定してか、ウーバーテクノロジーズは、自動運転車の業界への参入を試みている。地図事業者のオランダのトムトムと連携して地図情報をユーザーに提供できる体制を整えているほか、自動運転開発キットを開発するオットーを買収したことに加え、ボルボ・カーと連携して自動運転車の開発プロジェクトを立ち上げ、最近では自動運転部門を分社化する動きが出てきている。他方、日本への参入はタクシーの配車システムの提供にとどめ、米国等で行っているライドシェアリングで日本に参入する予定がないことを強調し、日本のタクシー業界と融和的な関係を築いている。これは自動運転車が一般化することになれば、上記の通り、ライドシェアリング
も自然に導入される必然性が高いため、今無理をして参入しなくても、今後、自動運転車が汎用化された後に、タクシーの配車システムの参入を踏み台に自動運転車のライドシェアリングも容易に参入することができると踏んでいるのであろう。図 3 をみればわかるように、トヨタ、ホンダは海外のライドシェアリング企業に積極的に出資している。さらに、トヨタは、ウーバーテクノロジーズが設立する自動運転会社への出資を計画している。これらの動きは、CASE 時代に対応する自動車メーカーの受け身と考える。

11

〔巻頭論文〕 自動車の未来

図3

トヨタ、ホンダ、ソフトバンクを巡る自動運転、ライドシェアリングの動き（2）CASE 時代の自動車産業
以下では、自動車産業を、自動車製造業と自動車関連サービス業と、さらに自動車を安全に運航するために道路インフラの 3 つに分けて考える。
それらのウェイトは CASE 時代に大きく変わっていく。道路インフラは、ハード的な道路整備に加え、自動運転に必要不可欠な電子的な地図情報作成というソフトインフラ
や、自動運転車の運行を助ける電柱、信号機などに設置されたセンサーなどのエッジ機
能などから構成される。今後、自動運転に必要なソフトインフラや自動運転関連のインフラの拡大が期待されるが、ハード面の道路整備は新たに建設するというよりも、メンテナンスが中心となり、道路インフラの自動車産業に占める割合はわずかに減っていく
ものと予想される。
また、自動車関連サービスや自動車用 OS/ ソフトウェアは増加が期待される。自動車
関連サービスについては、従来の人流・物流サービスに加え、自動運転車を用いたライ
ドシェアリングなどの新たなビジネスが加わり、確実にそのシェアを増加させていくと考える。また、自動運転は、認知、判断、操作をつかさどる OS やソフトウェアが必要不可欠であり、その性能如何で、クルマの性能が決まると言っても過言でないため、これらの部分を担当する企業の発言力が強くなると思われる。
したがって、自動車産業全体で見ると、現在、強大な影響力を有しているものの、今後、相対的に発言力が小さくなる自動車製造業（特に、自動車メーカー）が生き残りをかけて、同業種の連携のみならず、今後、自動運転に必要不可欠な AI 企業等との企業連携、買収に血眼になっているのである。仮に、現在、競争力のある特定の海外企業が地図デー
タ等のビッグデータの保有・活用や AI を活用した情報処理技術などの情報インフラを抑えてしまうと、海外企業に、「走る、曲がる、止まる」といったクルマの基本性能を制御12

する「頭脳」を握られてしまい、日本の自動車産業、特に日本の自動車メーカーは、単なる「ハコ」を作るだけのメーカーとなってしまうのである。したがって、日本企業に、
このような自動車関連サービスで優位性を示せるか否か、少なくとも競争力のある海外企業と協業できるか否かが、今後の日本の自動車産業にとって重要な分岐点となる。今の状況は、自動車製造業（特に、自動車メーカー）の危機を示唆している。
図4

日本の自動車産業（現在と CASE 時代）

4.MaaS とは何か ?
CASE が成熟すると、ビジネスチャンスを狙っている企業は、自動運転とライドシェ
アリングを活用した利用者視点のモビリティサービスの提供を考えるようになる。その結果、MaaS が注目されるようになる。MaaS とは「モビリティ・アズ・ア・サービス（サービスとしてのモビリティ）」の頭文字をとったもので、自動運転車、ライドシェアリング
なども含めた、クルマよりも広義なモビリティを用いて、ユーザーに円滑な移動を提供するとともに、移動型店舗など様々なサービスを提供することを目的としている。例えば、2018 年 1 月、トヨタの豊田章男社長が米国のラスベガスで開催された家電見本市（CES2018）で「自動車メーカーからモビリティカンパニー」になると宣言するとともに、新たなモビリティサービスを実現する「e-Palette Concept」を発表したが、これも MaaS の一形態と言える。
ひるがえってみると、MaaS は CASE と同様、段階的に成長していくものである。現在行われている MaaS の典型例としては、フィンランドで実施されている「Whim」がある。「Whim」はフィンランドのスタートアップ企業のマースグローバルが世界に先駆
けて 2016 年に始めたサービスである。マースグローバルは交通事業者と組み、鉄道やバス、タクシー、カーシェアリングなど多くの乗り物の情報を集約し、スマホのアプリ

13〔巻頭論文〕 自動車の未来「Whim」を通じ、利用者に適切な運行計画だけでなく、その予約、決済も提供しており、
特に決済方法としてサブスクリプションを活用している点に特徴がある。
ただ、モビリティに閉じた運用をしていると、ライドシェアリングと同様に多くの競合が出てくる可能性が高い。つまり、現時点の MaaS の典型例と言われる「Whim」な
どの機能だけでは、使い勝手に大差なく、ほぼ同じサービスを提供する競合企業が多く出てきて過当競争に陥る可能性が高い。ユーザーは乗り換えるスイッチングコストが低
いため、より価格コンシャスになり、価格競争に陥ってしまうのである。
図5

モビリティ×非モビリティで経済を活性化

つまり、ライドシェアリングがマッチングサービスだけだと利益を得られにくくなり、
ウーバーイーツのように新たなサービスを付加して、差別化し、そこから利益を獲得するようになっているように、MaaS もそれと同じような形態になると思われる。例えば、病院で予約を取ると、それに合わせて最適な交通経路が明示され、交通機関を利用すると自動的に決済されるようなサービスに進化していくであろう。さらに、病院の混み具合を予測しつつ、最適な出発時間や交通経路を提示するような、病院などの医療サービスと
MaaS を一体化して提供するようになると思われる。このような新たな付加価値をつける
ことにより、スイッチングコストが高くなり、この MaaS 事業に「ロックイン効果」ⅲが生まれるだろう。
その結果、モビリティビジネスは、消費者主体のサービスにカテゴライズされ、既存産業の再構築につながると思われる。例えば、自動車産業というカテゴリーも古い分類となり、タクシー事業のような「人流」や、宅配事業のような「物流」などの垣根もな
くなり、それらすべてが MaaS の一要素になると思われる。

14

そう考えると、CASE によって自動車産業は、その境界も広くなり、今までの製造業中心の位置づけからサービス業中心の MaaS にパラダイムシフトを起こすことになる。
さらに中長期的には「街」全体を構築する際に MaaS を位置づけるようになると思われる。すなわち、「街」がスマートシティに進化していくと、MaaS はその一部と位置付けられ、医療、教育、エネルギー、水、環境と関連付けながら革命的に暮らしやすさを追求することになるであろう。スマートシティというと環境都市を想起するかもしれな
いが、そうではなく、ここでは生活の質の改善に向けて ICT などを活用する都市のことを言う。
ライドシェアリングや MaaS で起こる（起こった）ことと同様に、究極的なスマートシティが構築される前に、非連続的なイノベーションが起こると思われる。
図6

CASE と MaaS と Smart City

5. 日本の MaaS の現状
MaaS が脚光を浴びる中、MaaS の新会社の設立や様々な実証研究が行われている。
際立って目立つのは、2018 年 9 月、トヨタとソフトバンクの合弁会社として立ち上げられたモネテクノロジーズであろう。次世代のモビリティサービスの会社として
MaaS のプラットフォームの構築を目指している。現在、連携の拡大が進んでおり、すでに出資を行った日野自動車、ホンダのほか、いすゞ、スズキ、SUBARU、ダイハツ、マツダが出資する予定となっている。このように出資は自動車メーカーのみだが、最大の特徴は、2019 年 3 月に設立した、小売り、交通、物流企業などが参画する「モネ・15〔巻頭論文〕 自動車の未来

コンソーシアム」にある。具体的には、JR 東日本、全日本空輸、日本航空に加え、J フ
ロントリテイリング、サントリーホールディングス、フィリップスジャパン、住友不動
産など、2019 年 6 月末時点で 276 社が参画しており、今後さらなる拡大が見込まれる。
またモネテクノロジーズは、地域との協力に積極的で、現在、17 地方自治体と連携協定を結び、具体的なプロジェクトを構築し始めている。現段階では、今できる MaaS
プロジェクトを地方自治体と作り、その中で問題となる貨客混載、移動販売、ダイナミッ
クプライシングなどに関して政府に対し規制緩和を要望し、その実行を通じて実績を積んでいる。その後、技術の進捗に伴って、自動運転車などを導入し、さらにバージョンアッ
プした MaaS プロジェクトを行っていくことを目指している。
その他、日本では数々の MaaS の実証実験を行っているが、フィンランドの「Whim」の影響もあり、スマホのアプリで旅行計画を立て、計画実行後、決済も同時にできるよ
うに目指している企業が多い。そのため以前から経路検索を行っているヴァル研究所、
ナビタイム、ジョルダン、Mooval などが実証研究のプロジェクトに参加するケースが多い。現在、
複数の交通手段（鉄道、バス等）の時刻表ベースの旅行計画は立てられるが、特に都市部など遅延を含めたオンタイムの情報の共有が不足しているため、今後、ユーザーの利便性を高めるさらなる改善が求められる。
また、現在の日本のモビリティの法体系は、人流と物流と分かれているほか、人流、物流についても、交通手段ごとに分割して運用されている。例えば、人流については、
鉄道、バス、タクシーなど、それぞれ別体系で管理されており、料金についても、交通手段ごとに、国が上限運賃を認可し、事業者は、その上限運賃の範囲内で実施運賃を定め、届け出ることになっている。したがって、「Whim」のような複数の交通手段を対象にしたサブスクリプションは、現在、交通手段ごとに運賃を定める日本のモビリティの法体系下では実現できなかった。そこで、旅行者に限定して、モビリティの法体系を用
いず、旅行業法にもとづく旅行商品として運用することでこの問題を回避し、サブスク
リプションを用いた複数の交通手段による移動サービスを提供している。しかし、これがサステナブルかといったら無理がある。今後、旅行者だけでなく、地域住民の利便性を高めるためにサブスクリプションを用いた複数の交通手段による移動サービスが必要となってくるからである。
図 7 に日本の MaaS 事業者の鳥瞰図を示す。前述のモネテクノロジーズに出資した
トヨタやソフトバンクなどの自動車メーカー、通信事業者のほか、ヴァル研究所などの経路検索企業が中心となっている。そのほか、JR 東日本、東急電鉄、小田急電鉄などの鉄道事業者、ジャパンタクシー、DeNA などのタクシー事業者、ドコモバイクシェア、
WHILL などのその他のモビリティ企業も関与している。さらに前述のように、サブスク
リプションを旅行事業者の一環として行っているため JTB なども関与している。さらに、
ここでは割愛しているが、小売り、飲食などのサービサーも関わることが必然で、今後、さらに幅広い業種が MaaS に関係してくることになる。

16

図7

日本の MaaS 事業者の鳥瞰図

6. 日本の MaaS の実例
以下では、日本の MaaS の実証研究の例として、東急電鉄が中心になって行っている「Izuko」とトヨタが中心になって行っている「my route」について記載する。
東急電鉄、JR 東日本、伊豆急行鉄道、伊豆急東海タクシー、伊豆箱根鉄道・伊豆箱根バス、東海自動車などが、2019 年 4 月から 6 月まで、第 1 弾の「伊豆 MaaS」の実証実験を行った。その際に用いた専用の MaaS アプリである「Izuko（イズコ）」は、独ダ
イムラーの子会社の moovel（ムーベル）のソフトを使っており、東伊豆及び中伊豆エ
リアで、伊豆急線、伊豆箱根鉄道駿豆線の全線とそれらエリア内で運行する伊豆箱根鉄道バスと東海バスを対象としている。また、サブスクリプションを活用しており、2 日間有効な乗り放題が可能なデジタルフリーパスの「Izuko イースト」（3,700 円）と「Izuko
ワイド」（4,300 円）の 2 種類が用意され、アプリに登録したクレジットカードで購入することができる。また、AI オンディマンド乗合タクシー、レンタサイクルとレンタカーの予約が可能となっており、それらの決済はサブスクリプションの対象外で別途クレジットカード等で決済することになっているⅳ。さらに、エリア内のいくつかの観光施設の入場券を格安で予約・購入することも可能である。
今後、2019 年 9 月から 11 月までの第 2 弾の実証実験を計画しており、さらに展開
エリアや公共交通、旅行施設との連携を考えているとのことである。
トヨタと西日本鉄道が中心となり、2018 年 11 月〜 2019 年 8 月まで福岡で「myroute」という実証実験を行った。トヨタが作成した MaaS アプリ「my route」を活用
し、福岡市及びその周辺地域の公共交通（バス、鉄道、地下鉄など）、自動車（タクシー、
レンタカー、自家用車など）、自転車、徒歩など、様々な移動手段を組み合わせ、移動ルー

17〔巻頭論文〕 自動車の未来

トの選択肢を提示するサービスである。また、ルート検索において西鉄の路線バスのリ
アルタイム位置情報や駐車場の満空状況も表示されている。さらにタクシーの予約・決済、西鉄バスのデジタルフリー乗車券（1 日、6 時間）もアプリで購入可能となっている。
加えて福岡エリアのイベントや店舗、スポット情報も充実しており、時折、飲食店などの割引クーポンなども提供されている。
まだ、デジタルフリー乗車券の外の電車やバスの決済をアプリ上でできないほか、サブスクリプションを導入していないが、今後、それらを導入するとともに、公共交通と店舗、イベントとリンクしたマネタイズの仕組みをさらに追及することとなろう。

7. おわりに以上述べてきた通り、自動車産業は CASE の進展により、サービス化が進み、結局、自動車製造業中心の産業から MaaS というモビリティサービスに座標軸が移ることになる。
また、MaaS については、全国で一つ、画一的なビジネスモデルが通用するという訳ではなく、人口の集積度合いによって、あるいは、日常か、非日常かによって、それぞれ、ビジネスモデルが違うことを認識する必要がある。都市型や東京 23 区のような都心型に加え、非日常の代表例である観光型、さらに郊外型、過疎地域型のように、地域のファンダメン
タルズ、用途などによって、MaaS は異なったビジネスモデルを必要としている（図 8）。
図8MaaS の類型

例えば、観光型であれば、6. の東急電鉄が中心で行っている「Izuko」とトヨタが中心で行っている「my route」の実証実験を踏まえ、経路検索、予約、決済の一元化と交通のシームレス化、さらに数多くの観光施設の取り込み、できるだけ追加料金が少ない
サブスクリプショが今後の目指すべく方向となろう。
都市型は、中規模であれば、前述の福岡の「my route」の実証実験が参考になる。そのカギを握るのも、モビリティ以外のサービスをいかに取り込み、マネタイズするかにかかっている。また、都心型は、鉄道、バスなどの公共交通に関しては、遅延情報など

18

の会社間の情報の共有さえ十分にできれば、現状の経路検索と Suica、PASMO などの決済システムで十分であると考える。タクシーについては、都心の最寄り駅には駅待ちのタクシーがあるし、ない場合であってもタクシー会社の専用アプリを用いれば問題な
く、都心ではこれ以上の MaaS の拡充は必要ないのではないかと思われる。
一方、郊外型ならば、最寄の鉄道駅までバスを使うような東京近郊のベッドタウンが想定される。そのような地域は、従来、日常生活では自家用車が使われえてきたが、高齢化が進み、自家用車の使用が難しくなると、短期的には、オンディマンドの相乗り小型バスが MaaS の中で重要な役割を果たすことになる。また、中長期的には、その小型バスが自動運転車になり、より無人化、効率化が進むであろう。
他方、過疎地域では、短期的には、2.(3) の公共空白地有償運送を使うことになるが、中長期的には自動運転車を活用するようになると思われる。また、バスに関しては、あまりにも乗車率が少なく非効率性が高い場合は廃止し、ライドシェアリングや自動運転
車に力点を置いた運用になると思われる。さらに、過疎地域の住民のニーズに応えるた
めに、病院やショッピングセンターなどの行き先を念頭に置いた MaaS システムを改めて考えなければならないであろう。
以上【参考文献】
日本経済新聞 [2019]「中国、ハイブリッド車優遇 環境者規制を転換へ」
2019 年 7 月13日.
未来投資会議 [2019]「成長戦略実行計画」令和元年 6 月 21 日 .
（http://www.kantei.go.jp/jp/singi/keizaisaisei/pdf/ap2019.pdf）【注】ⅰ

未来投資会議 [2019] では、「現状では、自家用有償旅客運送の対象地域の考え方は様々である。このため、地方公共団体が、制度導入を検討する際の基準となる考え方を具体化する必要がある。生活実態を踏まえて、地域における合意形成を容易化するため、既存の導入事例を調査・分析し、一定の目安を示し、判断の枠組みについてガイドラインを策定する」としている。したがって、今後、策定されるガイドライン次第で、運行区域の拡張が地域の生活実態に応じて実施されるかもしれない。今後策定されるガイドラ
インの中身を注視していく必要がある。
ⅱ

中国では、2019 年から新エネルギー車を一定比率、生産することを義務付ける「NEV規制」を行っているが、今までハイブリッド車はその新エネルギー車の対象外であった。
ただし、日本経済新聞 [2019] では、中国政府はハイブリッド車を優遇する検討を始めたとしている。

19

〔巻頭論文〕 自動車の未来ⅲ

ロックイン効果とは、商品を買い換える際に、他社の製品への乗り換えが困難になり、前に買ったものと同じ商品を選ぶ効果のことを言う。
ⅳ

第 1 弾の実証実験では、AI オンディマンド乗合タクシーは無料で運用している。
以

上

20

〔総括論文〕

AI が変える新たな知識産業構造

研究所長

堀切

達也

2019 年に至り、AI システム導入は、試行錯誤を繰り返しながらも、あらゆる産業へ浸透しつつある。その結果、従来 ICT がもたらしてきた経済システムの知識産業化とは、明らかに異なった新たな知識産業構造が創出されつつある。
そこで本稿では、第 1 に、AI システムの全産業への浸透を俯瞰し、その全体動向を明らかにする。
次に、従来の ICT 化とは質的に異なった「AI による人間―機械系システム」の特性を分析していく。
第 3 に、デジタルトランスフォーメーションが社会全体に広がる基盤の上に、AI シス
テムが構築されることで、シェアリングエコノミー等、新たなビジネスモデルが出現し、産業間の垣根が取り払われ産業連関の構図が変わり、これまでとは全く異なった産業構造が形成されることを明らかにする。
第 4 に、こうした日本経済における産業構造の大転換は、当然にも世界経済の根本的変容と連動しながら進行する。特に異形の政治経済システムとも言うべき仕組みの上で成立している中国社会が、今後どのようになっていくかにも目配りしながら、全体像をスケッチする。
以上の分析から、1 国の産業構造の大転換は、世界経済の根本的変容と連動して展開されることで、AI の浸透と相互に作用し合いながら、この 10 年で破壊的イノベーショ
ンにより、旧来の産業構造を一変させ、新たな知識産業構造が創出される展望が開けていく。
本稿では、かかるマクロな動向を見据えながら、未来の社会をどうデザインすべきかをテーマに考察していくことにしたい。

第1章

AI システムの全産業への浸透

本章では、AI システムの全産業への浸透を俯瞰するために、以下の 9 業種をピックアッ
プし、その浸透状況を概観することにしたい。

21

〔総括論文〕 AI が変える新たな知識産業構造

〔

自動車

〕

自動車の AI 利用に関しては、すでに巻頭論文で、中村教授に執筆していただいている
ので、ごく簡単に 4 点にまとめ、概観することにしたい。
第 1 は、AI を搭載した自動運転車の実用化である。
第 2 は、シェアリングエコノミーの急拡大に象徴されるビジネスモデルの根本的見直しである。
第 3 は、自動運転の実現によるタクシー・トラック・バスドライバーの大量失業問題
である。
そして第 4 は、異業種企業との戦略提携が相次ぐ中で、グーグルのように異業種から自動運転車に参入する企業がでてきていることである。

〔

製造業

〕

日本の GDP の 2 割弱を占める製造業においては、矢ヶ崎参与・研究員が執筆した AI
事例のように、AI さらには IoT・ロボットにより、競争力強化が図られている。
開発・設計部門で活用される 3 次元 CAD・CAE においては、デジタル化データに AI を適用し、富士通や Autodesk が、設計コスト抑制・品質・スピード向上を実現している。
生産工程では、GE が AI や IoT を駆使してリアルタイムデータにより、生産オペレー
ションを最適化する「ブリリアントプロジェクト」を推進している。
ブリジストンはタイヤの成形工程に AI を導入しており、ソニーは検査工程に独自開発した AI を活用し、目視検査を無人化している。
データの高速処理をめぐっては、IoT 工場の構築方法で競合が起こっている。
クラウド経由でデータ処理するシーメンスや GE に対し、機械の誤動作や不具合に素早く対処するためのエッジコンピューティングを三菱電機が普及させようとしている。
AI で自ら学ぶ工場ロボットということでは、ファナックが AI 開発ベンチャーである
プリファード・ネットワークスと共同開発している。
こうした積極的な AI の共同開発により、世界シェア 50% を誇る日本の産業用ロボットの強みを継続強化する必要がある。

〔

農業

〕

農業の AI 利用に関しても、すでに論考で、岡本研究員が執筆しているので、その補足説明ということで以下 4 点にまとめ、概観することにしたい。
第 1 は、クボタによるトラクターの無人走行や、AI を用いてトマトを収穫するパナソ
ニックによるロボット開発である。
第 2 は、農水省 人工知能未来農業創造プロジェクトにおける取り組みである。

22

「JA ふくおか八女」では、熟練農家の「気づき」を記録し、学習教材として形式知化し、経験者の少ない生産者向け学習支援システムを開発している。
第 3 は、センサー・ドローン・気象データ収集から AI による栽培管理の効率化の取り組みである。
カゴメは、「いわき小名浜菜園」において、気象データとトマトの生育データを AI に学習させ、数週間先の市場の需給を見通そうとし、生産調整による在庫ゼロを目指している。
第 4 は、「気象ビジネスコンソーシアム」による 2 週間先の気温の予測である。
この予測は、農業に役立つだけでなく、業種を超えて自動販売機の飲料・冷暖房機器の在庫管理や利益向上にも貢献している。

〔

金融

〕

金融業界は、フィンテックにより根本的に構造転換することになる。
第 1 は、AI の多様な利用拡大である。
みずほファイナンシャルグループは、機械学習を用いて金利の急騰や株急落リスクの予兆を管理している。損保ジャパンは、約 2000 万件のデータから企業の信用力を、5分で判断。野村証券は、富士通との共創ビジネスで、膨大な取引データから、異常を自動検知している。ソニー銀行は、住宅ローンの仮審査に AI を使い、従来 2 〜 6 日かかっていた審査時間を、1 時間に短縮した。
第 2 は、分散型台帳によりシステムを低コストで開発可能なブロックチェーンの適用拡大である。
銀行では国際送金や個人間送金に、株式市場では有価証券の取引記録に、保険では貿易での貨物保険の書類整理に、ブロックチェーンを新たな情報インフラとして使っている。
第 3 に海外に目を転じると、ゴールドマンサックスでは、IT 技術者を増やしつつも、500 人のトレーダーを 3 人にまで削減しており、中国では、キャッシュレス化が急進展
し、資産運用など金融サービスもネットで提供している。
こうした AI の活用やブロックチェーンの活用により、メガバンクのリストラや地方銀行のフィンテックの新会社の設立等、日本の金融業界は激変していくことに
なる。

〔

物流

〕

物流業界は、EC 市場の成長にともない、宅配便取り扱い個数が急増し、ドライバーの人手不足が深刻化している。そのため AI・ロボット・自動運転を使い少人化・省力化を推進することが急務の課題となっている。
調達物流では、ヤマト運輸が、高速道路における 2 台目以降を無人化する隊列走行を23

〔総括論文〕 AI が変える新たな知識産業構造

開発、ドイツの DHL では、AI により企業宛か、個人宛かを判別し、効率的な配送計画を立案している。
拠点内物流では、アマゾンが、倉庫内の出荷作業を支援するロボットを開発、2015
年に 3 万台を超えるロボットを導入し、各倉庫の 20% 以上のコストカットを実現している。
販売物流では、ヤマト運輸が、DeNA と自動運転による宅配実験車両「ロボネコヤマト」を実用化し、併せて AI で効率的な配送ルートを組み立てる。アスクルは、AIを用いて、顧客に対し到着時間を 30 分単位で知らせ、実績を積むことで学習し、配達時刻の予測精度を向上させている。楽天は、ドローンを活用した自律配送サービスを推進しており、着陸時には画像認識技術を利用し、ゴルフ場コース内で活用しようとしている。
このように AI が介在するネットワークで、新たなサプライチェーンが形成されつつ
ある。

〔

小売

〕

小売業界でも、AI の活用により、ビジネスの形態が大きく変わりつつある。
第 1 は、スーパー・コンビニの無人化というビジネスの形態変化である。
アマゾン等 AI 企業と小売チェーンの提携が相次いでいる。
グローバルな提携ということでは、イオンとディープブルーテクノロジー（中国の静脈認証・画像認識・ロボットの技術系企業）が研究開発で提携し、中国の約 430 店のスー
パー・コンビニで無人店を開発している。
第 2 は、ビッグデータ共有による競争力強化である。
セブンイレブンは日に 2300 万件の購買のビッグデータを、NTT ドコモは 7600 万
件の GPS によるビッグデータを蓄積しているが、その 2 つのビッグデータを組み合わせ、
出店提案やネットスーパーの出店を推進している。
第 3 は、接客 AI ロボットによる接客業務の形態変化である。
新たに開発される接客ロボットは、臨機応変に会話でき、画像センサーで検知した人の表情や身ぶりから感情を読みとって、自然に話せることができる。その結果、人手不足の小売店・飲食店の接客業務を担わせることが可能となる。
第 4 は、すでに中小店舗でも AI 活用が広がることによる、ビジネスの形態変化である。
ボヌール三軒茶屋本店では、パンを画像認識し、商品名・金額を瞬時に表示できるため、店員はレジ打ちせず、パンを袋詰めしながら、接客に専念している。この AI システムの開発会社ブレイン（従業員 20 名）は、すでに 100 台以上販売している。

〔

医療・製薬

〕

日本の医療費 40 兆円の半分は人件費が占め、医療事務の IT 活用は遅れている。

24

電子カルテの普及率は 30%、受付システムの普及率も 40% にとどまっている。
この普及率をアップし、人件費負担の軽減・効率化を実現するためには、AI・IT の活用が必須となる。
すでにユビーが開発した AI 問診システムでは、医師の診察時間を 35% 削減でき、ナムのシステムでは、利用者は通話アプリ LINE を使って病状についての質問に回答することで、AI が可能性のある疾患を判断し、利用者の病状を来院する前に把握するメリットがある。
こうした AI を活用した負荷軽減・効率化製品を全国に拡大する必要がある。
次に医療用 AI に着目すると、その市場規模は急拡大している。
特に、富士フィルム・オリンパス・日立製作所において、画像診断の実用化が推進され画像診断の診察時間が短縮され、医師の負担が軽くなる。
さらにベンチャー企業であるリバーフィールドでは国産初の手術ロボット実用化を目指している。
政府も、AI 医療に包括ルールを設けている。
具体的には、AI は判断を誤ることを前提に、医師の診断支援ツールとし、最終的な診断や治療方針の決定と責任は、医師が担うべきであるとした。この包括ルール設定により、メーカーが AI 医療機器開発で萎縮しないようにした。
この包括ルール設定もあり、医療分野での AI 適用範囲は拡大しつつある。
NEC と国立がん研究センターは、「リアルタイム内視鏡診断サポートシステム」を開発、
3 つの病理学会と国立情報学研究所では、がんの診断画像をデジタル化し、全国の中小病院とクラウドで画像データの共有化を実現し、病理診断に携わる医師不足を解決しようとしている。
加えて異分野からの参入ということでは、KDDI 総合研究所が、AI を使い糖尿病にかかるリスクを予測する技術を開発している。
新薬開発ということでは、製薬会社や研究所が、AI を用いて新薬開発に向けた取り組
みを強化している。そして AI に加え、富士通製スーパーコンピュータ「京」の活用が、新薬開発の開発期間の大幅削減やコスト低減を進展させている。
京都大学と製薬会社は、
病気関連タンパク質に結合する物質を、スパコン「京」で抽出、アステラス製薬は、抗体医薬の構造の安定性を AI で予測、理化学研究所では、たんぱく
質の動きを計算する専用スパコンを開発した。
産学連携ということでは、創薬 AI で 50 社連合が組まれている。
製薬会社では、武田薬品工業・富士フィルム・塩野義製薬、加えて富士通・NEC などの IT 企業、さらに理化学研究所・京都大学が参加している。
この連合体により、創薬用 AI を開発し、新薬の候補となる物質を素早く探そうとしている。この創薬用 AI により、成功率が 2 万〜 3 万分の 1 と低い創薬を効率化し、激化25

〔総括論文〕 AI が変える新たな知識産業構造する世界的な新薬開発で、競争力をアップしようとしている。

〔

介護

〕

介護従業者の不足は、高齢化社会の進展と共に深刻化しており、2035 年には 79 万人が不足すると予測されている。
そのため AI と介護ロボットの活用が課題となっており、特に介護ロボットの低価格化・操作の改善・多機能化が急務となっている。
介護分野での AI ということでは、高齢者介護計画（ケアプラン）の策定に活用されている。
ツクイなど 15 の介護事業者では、シーディアイが開発した AI で、自立支援に向けたケアプランが作成できることから、ケアマネージャーが活用している。
ニチイ学館では、AI に約 7 万人分・約 30 万件の要介護度などのデータに基づき、ケアプランを策定させ、自立支援に活用している。
地域の AI 活用ということでは、シーディアイと AI 研究者プジオイル氏は、豊橋市の10 万件の介護保険データを AI に学習させ、200 人弱の高齢者のケアプランを作成し、高齢者の自立を促している。
介護従業者の教育ということでは、エクサウィザーズが、AI を活用したユニークな遠隔教育を開発している。
ステップごとに説明すると、まず熟練者による介護の様子をカメラで撮影し、その際の要介護者の表情や反応を AI で解析、次にそのデータをもとに初心者向け映像マニュア
ルを作成し、研修や特に過疎地の遠隔教育で使おうとしている。
特にこの AI システムは、これから増加が期待されるアジアの介護従事者の教育にも有効と判断できる。
しかし、個人情報保護法の改正により、「顔画像」が個人情報として規制の対象となり、遠隔教育のネックとなっており、今後は要介護者とどのようにコンセンサスをとるかが重要となると言えるだろう。

〔

建設・土木・インフラ〕

建設業界においても、特定のスキルが必要な技能労働者が大幅に減少する。2015 年に 334 万人いた技能労働者は、2025 年には 216 万人となり、10 年間で 118 万人規
模の減少が予測されている。
そのため、AI の進化によりロボットの生産性を向上させると共に、現場の技能を伝承していく役割を持たせることが重要となる。
清水建設では、3 次元の設計図面やセンサーを組合せ、自らの位置を把握できる自律型ロボットを開発した。それを踏まえ、100 ヶ所の工事現場で 8000 台のロボットを管理できるシステムを開発し、技能労働者を約 7 割減らそうとしている。

26

大成建設では、土を固める機械や岩を砕く機械で、無人施工できるシステムを開発、大林組は、ドローンを活用した測量システム開発している。
建設機械のコマツは、体系的なシステム化の中で、AI を活用している。
「現場での会話」「日誌」「油圧ショベル稼働状況」を AI が学習し、現場監督を指南している。併せてドローンを使って、3 次元で施工現場を測量し、建機が半自動で作業する「スマートコンストラクション」を開始した。利用料は 7 万 8 千円 / 月で、工期の半減を目標としている。
このことからコマツでは、新しいビジネスモデルによって利益創出を目指していることが明らかになる。
インフラ分野においては、異常検知や設備運用に AI が適用されている。
川崎地質は、年間 3300 件の道路陥没事故を少なくする空洞探査に、富士通の AI を採用し、探査結果解析時間を 1/10 に短縮できた。
NTT コムウエアと ALSOK は、市販のカメラで撮影した道路の映像を基に「ひび割れ」の有無を検出する技術を開発している。ここで着目すべきは、両社共に、インフラ分野を本業にしているわけではないことである。
以上、9 業種をピックアップし、AI システムの浸透状況を概観してきたが、続いて業務ということで、「人事・労務管理」「会計・経理」「営業」の 3 業務にフォーカスし、AI システムの活用状況を概観しておきたい。

〔

人事労務管理〕AI 活用によるヒューマンリソーステクノロジーの市場規模が急拡大している。
ヒューマンリソーステクノロジーは、採用管理・人事配置・労務管理・人材育成・
人材の定着から構成されている。人事労務管理における AI は、図 1 の構図で機能し
ている。

27

〔総括論文〕 AI が変える新たな知識産業構造

AI による採用業務では、適性検査や書類選考において、AI が人間の業務を代替し、効率化を図っている。さらに面接者のバイアスを AI により排除し、もしくは AI が面接するケースもでてきている。矢野経済研究所では、新卒採用支援市場が 1288 億円（2018年度）と急成長したと指摘している。
この急成長を支えているのが、AI システムを開発した採用支援企業である。
2010 年に創業した IGS は、スマホのゲームでの「指の動き」で性格を読みとる AIの適性検査を開発、全日空や損保ジャパンで導入された。
2014 年に創業し、従業員 12 名のタレントアンドアセスメントは、AI 面接ツールを開発し、大手食品メーカー 20 社以上が導入している。
2007 年に創業、すでに従業員 942 名を数えるビズリーチは、約 105 万人の転職希
望者をデータベースに登録し、採用プロセスに AI を活用しており、利用企業は 7400
社に達している。
（ここで筆者は、多様性を持ち顕在化しない潜在的可能性を持つ若者の採用の可否を、過度に AI にゆだねることには必ずしも賛同できないと記しておきたい。）

〔

会計・経理

〕

企業の会計・経理処理においては、1980 年代から本格的に IT 各社により会計ソフト
が開発・販売され数多くの中小企業で利用されてきている。
直近では、クラウド型サービスや AI を搭載した会計ソフトの利用が進展しつつある。
AI の会計ソフトへの搭載により、費用と勘定科目のセットを AI が学習し、どの費用が、どの勘定科目あたるのかを自動で振り分ける。また、AI の画像認識技術により、領収書
やレシートの文字金額を読み取り、システムへの自動入力が可能となった。
こうして、会計や経理の定型作業は、AI 導入により、大幅な効率アップを実現する。
2012 年に設立し、すでに従業員 505 名の freee は、2016 年にスモール AI ビジネ
スラボを設立し、自動仕訳に関する特許を取得している。
この特許技術は、「仕訳登録 AI」として、クレジットカードの明細や銀行口座の情報を入力するだけで、自動で勘定科目に仕訳してくれる。
さらに画像認識機能と OCR による読み取り機能も実装している。
加えて月次監査業務を効率化・自動化する AI 月次監査機能も提供している。
freee と同じ 2012 年に設立されたマネーフォワードも、従業員数が 300 名を超え、クラウド型会計ソフト「MF クラウド」において、AI による勘定科目の提案機能を実装し、AI チャットボット機能も搭載している。
また長年にわたりシェアの高い会計ソフト企業であるオービック・ビジネス・コンサ
ルタントやピー・シー・エーも、クラウドサービスを提供し、サービスの高度化を図っており今後は AI を搭載していくと推定される。
そして ERP の世界でも、HUE や Oracle ERP Cloud には、AI が搭載されている。

28

直近では、事務作業の効率化技術である RPA（ロボティック プロセス オートメーショ
ン）も AI と共に会計ソフトに組み込まれ、定型業務の自動化に、これまで以上に拍車がかかることが予想される。

〔

営業

〕

ソリューションを提供できる営業パーソンは、クリエイティビティが必要であり、AIに代替できないように思える。
しかしソリューション営業の仕事を詳細に分析すると、パターン化できる業務も内在しており、AI による効率アップの可能性が広がる。
まず各営業パーソンの訪問予定先は音声入力が可能となり、自然言語でチャットロ
ボットが回答することになる。
そして営業部門全体を捉えれば、AI が営業部門全体の行動を学習し、効率アップを可能にしていることが明らかになる。
AI は、各営業パーソンの活動を詳細に把握し、それらをビッグデータになるまで繰り返し学習し、成約率アップのパターンを提示できるようになる。このようにして営業の仕事の 7 割以上を占める事務作業を AI によって効率化し、営業はクリエイティビティを高めることに専念できるようになる。
次に、営業の仕事の AI 利用を、具体的にイメージしていただくために、AI を活用した営業支援企業を、3 社紹介することにしたい。
マツリカは、SFA サービスである AI クラウド支援ツール「センシズ」を月額 5 千円で提供することで、営業活動を見える化し、営業業務の標準化を可能とした。
利用企業は、すでに 1000 社を超えている。
2008 年に創業し、50 人の従業員からなるエッジコンサルティングは、ビッグデータ
解析や AI 実装支援を手掛けるベンチャー企業である。
営業支援ということでは、「ジーン」が AI を使って新規開拓をサポートする。
「ジーン」の AI による営業支援は、「営業リストの精査」「顧客アポイントの獲得」「効
果的な営業文章の作成」「顧客管理」から構成されている。
2003 年に創業したフロンテオは、AI 事業をメインに展開し、ビジネスデータ分析支
援ツールを開発し、三菱重工、横浜銀行、第一三共、資生堂ジャパンなど業種を超えて、大手企業にも導入している。
このように営業の仕事においても、AI の利用が急速に進展しつつある。

<

AI システム導入の特性>

以上、AI システム導入の現状を、産業及び共通業務の切り口から概観してきたが、その特性を抽出すると、以下の 4 点にまとめることができる。
第 1 は、9 業種全てにおいて既に AI システムが稼働していることに象徴的に示され29

〔総括論文〕 AI が変える新たな知識産業構造ているように、あらゆる業種に AI システムの導入が急速に浸透していることである。
第 2 は、共通業務の切り口で捉えても、人事労務、会計・経理、営業の各部門において、
AI システムが多様な形態で利用されていることである。
この AI システムの産業別・共通業務別の導入状況をトータルに俯瞰すると、表 1 のようになり、AI システムがあらゆるビジネス分野に導入されていることを確認できる。

〔

筆者作成

〕

本稿のみに限っても、具体的事例数は、産業別 AI システム事例としては 52 事例、共通業務で AI システムを活用している企業は、〔 人事労務管理 〕業務で 7,422 社、〔 営業 〕業務で 1,004 社あり、この 2 業務でも 8,426 社あり、
〔 会計・経理 〕業務でも、多くの企業が AI システムを活用していると想定できる。
第 3 は、企業のスケール別の導入状況である。
「企業における AI 利用動向のアンケート調査」によると、AI システムを「すでに導入している」「実証実験（PoC）をすでに行っている」と回答した売上高 1000 億円以上の大企業は、42.9% に達している。この数字から大企業において、AI システム導入が急速に進展していることが浮き彫りにされてくる。
その一方で、AI を搭載した〔 人事労務管理 〕〔 会計・経理 〕〔 営業 〕ソフトが、多30

くの中小企業で利用されていることも見落としてはならない。
この 2 つの直近の導入数から、筆者や読者の皆さんが想定する以上に、AI システムが日本の企業に導入されつつあることを確認できる。
第 4 は、各 AI システム事例の中から垣間見ることができるように、AI を駆使して異業種から参入する企業が増加しつつあることである。
尚、この第 4 の特性については、第 3 章の産業構造の大転換において、本格的に論じることにしたい。
そして第 5 の特性は、表 1 の導入事例・活用事例において、自然言語処理・音声処理・
ロボティクス強化学習といったテクノロジーの応用事例も散見されるが、その多くが、画像認識の応用事例だということである。
このことから、画像認識のテクノロジーが飛躍的に向上し、その精度が人間の眼を上回ったことこそ、現在の AI システム事例の急拡大を牽引していると言えるだろう。
今後は、18 世紀にフランスの啓蒙思想家ディドロやタランベールが編集し、ルソーやモンテスキューなどが執筆した『百科全書』の発想を持つべきだろう。
というのも『百科全書』が、第 1 次産業革命の理論的バックボーンとして機能したよ
うに、表 1 を起点に、業種別・業務別に導入事例・活用事例の調査・分類を継続し、統計データとして分析することで、第 4 次産業革命の基本特性を、実証的・理論的に解明することにつなげる可能性が高いからである。
そして 2 次元の表 1 に時間軸を加え、3 次元の動学モデルとすることで、新たな知識産業構造への大転換のダイナミックな展開を、可視化できるようになる。
筆者は、本稿の表 1 をきっかけに、未来デジタル研究所として、増加する業種別・業務別事例を、網羅性のある『21 世紀 AI の百科全書』とすべく、3 次元の動学モデルとして編集していくことを心掛けていきたい。

第2章

従来と異なる人間―機械系システムの形成

第 1 次産業革命は、蒸気機関の発明により、18 世紀のイギリスでスタートした。
その後、19 世紀後半から 20 世紀初頭には、電気エネルギーの活用により重化学工業化が進展し、アメリカやドイツが主導した第 2 次産業革命が本格化することになった。

〔

第 2 次産業革命における人間―機械系システム〕

この第 2 次産業革命で着目すべき第 1 は、マクロな世界経済のレベルで、欧米帝国主
義列強によるアジア・アフリカ地域にモノカルチャー経済を強要する有機的統一体としての世界経済システムが完成したことである。
周知のように極東の小国家だった日本は、明治維新を契機に、かろうじて欧米の植民31

〔総括論文〕 AI が変える新たな知識産業構造

地化をまぬがれ、殖産興業により近代化・工業化を強力に押し進めることで、遅れてきたとはいえ帝国主義列強の一角に食い込むことができた。
第 2 に着目すべきは、ミクロな工場の視点から捉えると、電気エネルギーを活用することで、工場の立地やレイアウト設計の自由度が増し、フォードのベルトコンベアー方式に端的に示されているように、自動車の大量生産が可能となり、大幅な価格ダウンによる大量消費を実現していったことである。
そして、ここで見落としてはならないことは、アメリカの技術者にして経営学者だった F.W. テーラーが、現場の労働を要素作業に分解し、無駄な動作を排除し、最適な動作を追求することで「作業の標準化」を体系付けることで、『科学的管理法』を確立したことである。
この「作業の標準化」により、工程別分業が編成され、工程ごとの専用機械が開発されていくことになる。
この「作業の標準化」と工程ごとの専用機械の工程別分業の編成が、「第 2 次産業革命における人間―機械系システム」の基本的構造を確立したと言うことができる。
ドラッカーもテーラーの科学的管理法を高く評価していた。「テーラーは、仕事に知識を適用した最初の人」であり、「製造業における肉体労働の生産性を 50 倍に向上」させたと高く評価していた。
ここで留意すべきは、工程別に配置された専用機械が連結されることで、オートメーション化が実現し、完全な無人工場が実現するという人間労働不在のシェーマが、
1917 年のロシア革命によりソ連邦が成立して以降、社会主義計画経済を構成する工場の理想的なシステムとして語られていたことである。
この視野の狭い一面的なシェーマは、間違っている。
なぜなら工場のオートメーション化は、従来の工程別の人間―機械系システムから、システム設計や生産技術のエンジニア、さらにはオペレーターや保守エンジニアも含めた機能別分業による人間―機械系システムへ根本的に転換したという構図を押さえることで、初めてその全体像を正しく把握できるからである。
そしてこの機能別分業を支え、作動させているのが、コンピュータシステムである。

〔

第 3 次産業革命における人間―機械系システム〕

20 世紀も後半に至るとコンピュータが開発・商用化され、企業の生産対象は、「物質」「エネルギー」に加え、これまでは未分化の状態にあった「情報」が独立して加わることになる。
「データ」を特定の目的に沿って分類・評価したものが「情報」であり、科学技術計算に加え、「データ」や「情報」を高速処理する機械がコンピュータである。
コンピュータは、工場の機能別分業による人間―機械系システムを生産管理・工程管理として制御するのみならず、開発・営業・経理・人事といった企業内のあらゆる部門

32

に導入され、生産性のアップを実現していくことになる。
ここで、こうしたコンピュータ利用を企業内から日本経済全体に視野を広げて産業別に俯瞰するならば、装置・組立といった製造業から卸・小売といった流通業、さらには農業・建設から金融・サービス業まで、そして民間企業以外にも政府・自治体・病院・大学・専門学校・高校まで、広範な分野でコンピュータが導入され、業種・業務特性に合わせたシステム化を急速に進展させていったことが明らかになる。
このシステム化を、人間―機械系システムとして捉えるならば、これまで人間の実務のうち、手作業で担ってきた 75% を占める文書作成や計算といった定型業務を、
コンピュータのシステムに置き換え、省力化・効率化を実現してきた構図が浮かび上がる。
第 2 次産業革命においては、テーラーの「科学的管理法」に基づき、人間の肉体労働を専用機械に置き換えていったが、コンピュータ化を基軸とした第 3 次産業革命においては、人間の事務作業における定型業務をコンピュータという情報処理機械に置き換えていったと位置付けることができる。
こうしたコンピュータ化は、全産業・全業務を網羅しながら進展し、そのシステムの内容を高度化していくことになる。
コンピュータは、その導入が本格化した 1960 年代から 70 年代にかけては、大量生産を支える神経系としての情報システムとして稼働していた。そのあと高度経済成長を経た 1980 年代に至ると、「豊かな社会」がもたらす多様化した消費者ニーズに対応すべく、多品種生産の仕組みをシステムにビルトインする役割を担っていったのである。
この時代には、個性溢れる大衆社会が成立し、消費者需要は多様化していった。
それに対して、フレキシブルな生産システムを構築し、多品種少量生産の仕組み
を産業連関の中に最も巧みにビルトインしていったのが、日本企業であり、そうした企業群から構成される日本経済は、欧米諸国に対する競争優位を実現していったのである。
経済史の視点で捉えるならば、まさに工業化の最終段階で、「ジャパンアズ NO.1」となることができたと言えるだろう。
そして、この 1980 年代は、ICT の最初のパラダイムシフトともいうべき汎用コン
ピュータからパソコンへの主役交代が急速に進展していった時期でもあった。
この進展の中で、見落としてはならないのは、コンピュータ化を推進する ICT 業界の企業間競争の構造転換であろう。
それまでの IBM と日米欧メインフレームメーカーの競争は、垂直統合によるフルセッ
ト型の競争であったが、パソコンの急成長により、水平型でレイヤー別にセグメントリー
ダーを目指す競争に、図 2 のように大きく構造転換していったのである。

33

〔総括論文〕 AI が変える新たな知識産業構造〔 筆者作成 〕
この構造転換は、これまでにない経済システムにおける 3 つの根本的変化をもたらした。
それは第 1 に、パソコンのハードウェアのモジュール化による国際分業の新たな展開である。モジュールとは、システムの一部を構成する部品であり、システムや他の部品との接合部の仕様が規格化・標準化されており、容易に新機能の追加や交換ができる。
モジュール化されたパソコンの主要部品には、規格化・標準化された仕様である共用部分（インターフェース）が用意されている。
その結果、コスト競争による国際分業が促進され、劇的な価格低下が実現する。
このモジュール化による価格低下を最大限に活かして「世界の工場」へと躍進していったのが、1978 年以降に改革開放政策に転じた中国である。
第 2 の根本的変化は、次ページに示した通り、3 つの経済法則の並存である。

34

ハードウェアは、従来の工業製品と同じように、収益は増加するが追加 1 単位当たりの収益は減っていく「収穫逓減の法則」が支配しているが、ソフトウェアは追加
1 単位当たりの収益が増加する「収穫逓増の法則」が作動することになる。
この法則を最大限に活用した典型的な事例が、パソコン OS をデファクトスタン
ダードにしたマイクロソフトである。
一方「規模の経済」を巧みに活用し、急成長したのがアプリケーションパッケージベンダーである。
ERP の分野ではドイツの SAP であり、日本の経理パッケージということでは、高収益のオービック・ビジネス・コンサルタントやピー・シー・エーをあげることができる。
以上のように、これら 3 つの経済法則の併存・複合化を熟知し、新たなソリューショ
ン提供の一翼を担った企業が勝者となっていったのである。
そして第 3 の根本的変化は、第 1 次産業革命以来のビジネスモデルの大転換である。
それは、図 4 のように、18 世紀から継続していた垂直統合型ビジネスモデルから、
水平型ビジネスモデルへの大転換である。
このことにより、半導体・部品・ハードウェアのモジュール化が進展し、ソフトウェ
ア・サービスまで含め、レイヤー別の専門特化が進展することになった。

35

〔総括論文〕 AI が変える新たな知識産業構造〔 筆者作成 〕〔

産業資本主義から知識資本主義経済システムへ〕

この 3 つの根本的変化を、経済史の視点からトータルに捉え返すならば、産業資本主
義から知識資本主義への経済システムの大転換としてまとめることができる。
振り返って、未だ産業資本主義の段階にある 1980 年代において、すでに日本企業の多くが、ミドルマネージャーを中核に集団としての知識創造の仕組みを構築し、その仕組みによる絶えざる知識創造が、日本経済の競争力を支えていたのである。
しかし、この 3 つの根本的変化と、インターネットの爆発的普及が相俟って、知識創造の方法は、少人数でベンチャー企業を立ち上げ画期的知識創造の仕組みをダイナミッ
クに展開する、これまでとは質的に異なった経済システムを成立させることになる。
筆者は、すでに知識資本主義経済システムの特性を、4 つにまとめてきた。
その中で、マスメディアによる広告宣伝で消費者を操作する寡占市場の不成立を、第3 の特性として規定した。しかし 2010 年代に至り、これまでとは異なった独占市場が形成されることになった。
その新たな独占は、ネットワークの参加者が増えると、ネットワークの価値が爆発的に増大する「メトカーフの法則」と「収穫逓増の法則」が複合的に作用し、検索事業で36

はグーグルが 92.4% のシェアを占め、SNS 事業ではフェイスブックが 71.2% のシェアを占め、それぞれ独り勝ちし、ビッグデータを掌握した 2 つの企業が市場を独占したことに典型的に示されている。
このように今世紀初頭から本格展開することになる知識資本主義経済システムは、メガトレンドとしては、デジタルトランスフォーメーションを推し進め、従来から日本企業が得意としてきた製品の改良を進める「持続的イノベーション」よりも、従来製品の価値を破壊して全く新しい価値を生みだす不連続な「破壊的イノベーション」を絶えず生成させる不均衡な状態を増幅させていくことになる。

〔

第 4 次産業革命における人間―機械系システム〕

以上のようなダイナミックで不均衡な経済システムの展開と並行して、管理職並びに専門的・技術的職業に従事し、知識創造をメインの仕事とする知識職業人の数が増大し、2010 年には、就業者比率で 18% 1,147 万人という巨大な集団として台頭してきた。
（因みに知識職業人の就業者比率及び人数を時系列で追跡すると、1970 年は 8% 429
万人、1980 年は 12% 658 万人であり、比率・人数共に急拡大してきたことが確認できる。）
さらに、それ以外の就業者においても、その仕事は知識創造の性格を帯びてきている。
そのあと 2010 年代後半には、第 4 次産業革命が本格的に展開されるようになる。
その内実は、世界を網羅するインターネットを基盤としたクラウドコンピューティン
グであり、IoT によるスマート工場の展開である。
そして何よりも人間―機械系システムとして捉えたならば、すでに第 1 章で概観した
AI システムの重要性が浮かび上がってくる。
なぜなら AI（人工知能）が、人間の意思決定を含めた知識創造の仕事の一部を肩代わりすることになるからである。
振り返って、第 2 次産業革命の人間―機械系システムの特性は、人間の肉体労働を専
用機械に代替する点に見いだすことができた。
そして第 3 次産業革命における人間―機械系システムは、人間のルーチン化できる単
純な事務労働を、コンピュータというデータ・情報を処理する機械に代替することで、成立した。
その結果、人間は、知識創造の仕事に傾注できるようになり、知識資本主義経済シス
テムの生成・構築を促進することにつながっていく。
こうしたプロセスを経て、人間の意思決定を含めて知識創造の仕事の一部を AI が代替することになる、第 4 次産業革命における人間―機械系システムが、成立することになった。
以上、第 2 次産業革命から第 4 次産業革命までの人間―機械系システムや経済システ
ムの推移をまとめたのが、表 2 である。

37

〔総括論文〕 AI が変える新たな知識産業構造〔 筆者作成 〕〔

後期知識資本主義経済システムへ〕

この表 2 を見据えて明らかになることは、第 1 に、第 3 次産業革命において産業資本主義から知識資本主義へ経済システムの転換が進行していることである。
第 2 に、同じ知識資本主義経済システムでも、その土台となる人間―機械系システム
が、ルーチン化できる単純な事務労働をコンピュータに代替される人間―機械系システ
ムと、知識創造労働の一部を AI（人工知能）に代替される人間―機械系システムとでは、その性格が全く異なることである。
しかも近未来に目を転ずるならば、シンギュラリティが到来するか否か、という論点もある。そういった歴史的展望を踏まえるならば、知識資本主義経済システムを 2 つに段階区分し、AI が本格的に浸透するようになった 2010 年代後半以降の時代を後期知識資本主義経済システムという新たな段階を迎えた、と、歴史的に規定すべきだと筆者は主張したい。
尚、後期知識資本主義経済システムという名称と段階規定は、筆者の長年の情報ネットワーク社会に関する歴史研究と経済分析から、オリジナルに創出したものであることを、付け加えておきたい。

第3章

産業構造の大転換

それでは、2010 年代後半以降の後期知識資本主義経済システムにおいて、ダイナミックに展開される産業構造の大転換は、どのような特性を持って推進されていくのだろうか。その大転換のダイナミズムは、以下の 4 つの特性にまとめることができる。

〔

異業種参入企業の増大による業種の垣根の曖昧化〕

第 1 は、AI システムの業種・業務を網羅した導入に連動して、異業種からの参入企業

38

が相次ぐことで、参入障壁は低くなり、業種の垣根が綻びつつある特性である。
こうした参入事例を、第 1 章の事例の範囲でピックアップすると以下の通りとなる。
まず「グーグル」の自動車産業への参入であり、農業における「クボタ」「カゴメ」「パナソニック」の参入である。さらに小売業界においては、「NTT ドコモ」と「セブンイレブン」の提携が推進されつつある。
目を転じて医療分野では、画像診断において「富士フィルム」や「日立製作所」が参入し、「KDDI 総合研究所」が糖尿病にかかるリスクの予測技術を開発している。そして建設産業
では「NTT コムウェア」や「ALSOK」が、道路のひび割れ検出技術にチャレンジしている。
このように第 1 章で取り上げた事例だけでも 10 を数え、今年に入っても AI システム
による異業種参入が次々と報道されており、その数は枚挙にいとまがない程である。
この異業種参入が継続することで、従来の固定的な産業構造から、参入が容易な流動的な産業構造へ大転換していくことになる。

〔

拡散する AI システムの担い手〕

第 2 の特性は、20 世紀後半から 2000 年代まで、IT システム構築の担い手である SE（システムエンジニア）は、一貫して IT 産業に集中していたのに対し、AI システム構築の担い手は、諸産業に拡散していることによって、もたらされる。
まず IT 産業と諸産業の関係を、〝産業の情報化モデル″として、時系列にたどると以下のようになる。
1960 年代から 70 年代の IT 産業は、高度成長による大量消費のニーズに対応するために、諸産業に対し大量生産を支える〝神経系″としての情報システム提供の役割を担っていた。
1980 年代に至ると、多様化した消費者ニーズに対応するために、市場を組織化し、多品種少量生産の仕組みを提供する役割を、IT 産業は担うことになった。
そしてインターネットが爆発的に普及した 1990 年代から 2000 年代の IT 産業は、
双方向のインターネットを活用し、ドメインを広げて ICT 産業となり、消費者の個別ニーズに対応すべく、市場の組織化をさらに高度化させ、マニュファクチャリング・オン・
デマンドの仕組みを提供するに至る。
この間、IT システム構築は、インターネットを取り込んだ ICT システムへと発展していったが、その担い手である SE は、IT 産業を構成する富士通や日本電気といった IT 企
業に集中していた。
そのため、日本における SE 人口の 72% は、IT 企業やシステムインテグレーターに集中する構図が継続していくことになる。これに対し、アメリカの SE の 65% は、ユーザー企業に帰属しており、この分散した人的リソースの配置により、積極的な IT 投資を内製化により継続して実現してきたと言える。（出所『IT 人材白書 2017』）
以上、日本における「産業構造の情報化モデル」の歴史的推移を振り返ることで、IT39

〔総括論文〕 AI が変える新たな知識産業構造

産業と諸産業の関係の年代ごとの構図を明らかにしてきたが、こうした構図との対比で
AI システム構築の担い手の帰属先を見渡していくと、諸産業に拡散しつつあるトレンドが浮き彫りにされてくる。
そのトレンドを先行して示した事例を、大手化学メーカーの花王とダイキン工業に見いだすことができる。
花王は、経営全般に AI を活用するために担当者が部門横断的に参加する先端技術開発室を設立し、兼務を含め 2020 年までに 2000 人体制にもっていこうとしている。
そして 2030 年までに研究や管理など 9 つの領域を管理する AI の構築を目指している。
AI の適用領域は、「サプライチェーンマネジメント」「知財管理」「財務分析」「人事評価」
さらには「設備投資などの重要な経営判断」「店頭での接客や自動運転車による商品配送」にまで、及んでいる。
ダイキン工業は、入社 1 年目・2 年目の新人 200 人を、AI 分野で提携する大阪大学の教授等が講師となる「ダイキン情報技術大学」で、画像認識の精度向上など複数のテーマで、グループごとに競い合いながら学んでいく。
こうした AI 人材の育成は、単にエアコンの機器販売だけでなく、アフターサービ
ス重視へのビジネスモデルの転換というトップの経営方針に基づいて実施されており、
2021 年度末には、1000 人体制を目指している。
さらに日本でも、小笠原研究員の論考の通り、AI スタートアップ企業やベンチャーが急速に増大し、広範な中小企業での AI システム構築に拍車がかかると予想される。
経済産業省は、この 4 月に 2030 年までに急増する AI ビジネス需要に AI 人材の供給が追いつかないために、12 万人が不足すると予測している。
この深刻な AI 人材不足の現実的な解決策は、花王やダイキン工業のように AI 人材を内製で育成する努力や、中小企業の AI システム構築を担える人材を育成する専門職大学
院・専門職大学・専門学校によるリカレント教育ではないだろうか。
さらには、アジアを中心とした外国人留学生のうち IT を学ぶ高度人材を増やし、AIシステムをデザインできる教育を実施することで、人材不足を補う必要がある。
特に、AI システム構築において、経営者・プロジェクトリーダー・AI エンジニア・デー
タサイエンティストがアジャイル型開発において、それぞれが何を担わねばならないのかを教育で習得しているかどうかが、AI ビジネス成功のポイントとなる。
以上のように、AI システム構築の担い手が、IT 企業に限定されることなく、大企業から広範な中小企業まで、あらゆる業種にまたがって拡散して育成されていくことを、マクロな視点から捉え返すなら、そうした〝産業構造の AI 化モデル″を構築していくことが望ましいと言えるだろう。

〔

AI システム導入によるビジネスモデルの変革〕

今世紀に入り、インターネットの爆発的普及と相俟って、デジタルトランスフォーメー

40

ションによる破壊的イノベーションが幾つもの先進企業で推進されることになり、それに連動してビジネスモデルの変革がなされつつある。
したがって、AI システムの導入効果を最大限に引き出すためにも、単に従来の ICT シ
ステムに AI システムを連結させることではなく、ビジネスモデルの変革と連動しながら、それとの関係性を意識した AI システムを開発し、運用していく必要がある。
このことが、産業構造大転換の第 3 の特性を生成することにつながる。
その先進的な事例として、まず第 1 に第 1 章で紹介した建設機械のコマツによる体系化された AI システムをあげることができる。
特に、工期の半減を目標とした利用料 7 万 8 千円 / 月の「スマートコンストラクション」の外販は、AI システムの開発・運用と連動して、単に建設機械という〝モノ″を製造販売する会社から、建設機械による工事のサポートという〝コト″を提案する企業へと、
ビジネスモデルを変革しつつあると捉えるべきだろう。
2 つ目の事例は、ファーストリテイリングによる AI を使った生産改革である。
具体的には、天候やトレンドなどのビッグデータを AI で解析し、必要な商品枚数を予測しようとしている。導入効果としては、需給のズレを少なくし、効率生産やコスト削減の実現が期待される。
こうした AI の需要予測は、グローバルに展開され、従来型の製造小売から AI を活用した新業態へと、ビジネスモデルを変革しようとしている。
ファーストリテイリングの柳井会長兼社長は、「人工知能は、自分の能力をアップする
パートナー」であり、「自分の頭脳をヘルプし、ロボットがサポートしてくれる世界になる」と語っている。
このように柳井氏は、AI をヒューマンセントリックな存在として、的確に位置付けていると言えるだろう。
3 つ目の事例は、パーク 24 によるビジネスモデルの転換である。
同社はパーキングを基軸事業に、会員数 100 万人をベースに 2 万人の運転状況のビッグデータを収集し、カーシェアリング国内最大手を目指している。
AI を活用したビジネスモデルの変革ということでは、グローバルに視野を広げると、
その先進性においてもスケールにおいても、GAFA が群を抜いていると言わざるをえな
い状況にある。
しかし、そのことをもって単に悲観するのではなく、日本においても AI システム導入
によるビジネスモデル変革事例が増えつつあることに着目すべきだろう。
そして今後は、そうした事例をいかにして増やしていくか、そのための戦略的促進策を立案する前向きな発想が、何よりも必要とされているのではないだろうか。

〔

AI がシェアリングエコノミーを加速する〕

第 4 の特性は、ライドシェアリングのウーバーや民泊サービスのエアビーアンドビー

41

〔総括論文〕 AI が変える新たな知識産業構造の急成長に示されているように、AI を活用したシェアリングエコノミーが、産業構造の大転換を促進していることである。
同時に、AI を活用したシェアリングエコノミーは、後期知識資本主義の経済システムに不可欠の構成要素として、その重要度を増していく。
シェアリングエコノミーは、モノ・サービス・場所などを人々と共有・交換する社会的仕組みと定義でき、所有から共有への人々の価値観の転換をベースに、その適用範囲を広げつつある。
コスト面においても、AI を駆使したネットワークを活用することで、取引費用を大幅に削減できる。その結果、例えばカーシェアリング中心としたサービスは、2030
年には 1 兆 5 千億ドルと車関連ビジネスの 22% を占めるまでに拡大すると予測されている。
そして、より広くシェアリングエコノミーを捉えるならば、2 つの歴史的かつ社会的な意義を有していることが明らかになる。
1 つ目は、エコロジー的観点からは、省資源化をもたらす意義である。
2 つ目は、過度の市場主義に歯止めをかけ、経済人類学が言うところの「贈与」や「互酬」といった新たな人と人との非営利的な信頼関係を、AI の新技術によって再構築する
可能性を秘めている意義である。
このように AI がインターネットを通じてシェアリングエコノミーを加速することによって、産業構造はその様相を一変しくことになる。
以上、4 つの特性を持つ産業構造の大転換が、今後 10 年で、急速に進展していくと予想される。
そして、この進展のプロセスにおける最も重要な論点は、巨大な中央集中型のクラウドセンターで、膨大な個人情報を含めたビッグデータを掌握する GAFA が、産業の垣根を破壊しつつ、プラットフォーマーとして君臨し続けるか、否かということである。
筆者は、GAFA の独占は必ずしも盤石ではなく、シェアリングエコノミーや分散型のブロックチェーンの適用範囲が拡大することで、その独占に亀裂が生じる可能性は高いと予想している。

第4章

世界経済の変容と知識産業構造の展望

言うまでもなく前章で分析した日本における産業構造の大転換は、一国でクローズして完結するわけではなく、世界経済変容の一環として捉え直す必要がある。その上で、各国固有の産業構造の大転換との相互作用により、世界経済も新たなステージを迎えつつあるという現状認識に立つべきである。
だとするならば、筆者の前号の論文における〔論点Ⅱ〕と重なるが、世界経済変容の基本的構図を要約することが重要となる。

42

〔

世界経済変容の基本的構図〕

それでは、そもそも世界経済は新たなステージへ向けて、どのように変容していくのだろうか。
それは第 1 に、世界経済における分業構造の大転換として顕現する。
具体的には、1990 年代からモジュール化の進展により築かれてきた分業構造、新製品の開発は先進国が担当し、その製造は「世界の工場」である中国が担う構図の崩壊である。
それは取りも直さず中国が、AI システムを産業化することで、単なる「世界の工場」から脱却しつつあることと連動している。1978 年の改革開放路線への政策転換以降、「世界の工場」として高度成長を辿ってきた中国は、2010 年代も後半に至り、AI 先進国として台頭することになる。
そして第 2 は、自由貿易体制に歯止めをかける経済ナショナリズムとして、時代に逆行したマイナスの変容である。
「アメリカファースト」を掲げ、高関税を課すことも辞さないトランプ政権の強引な貿易政策、イギリスの EU からの離脱を巡る政治的混迷、そして中国の自国経済権益優先の「一帯一路」の経済圏構想の推進は、EU や ASEAN といった平等互恵の経済圏の発展にマイナスに作用する。
なぜなら、各産業のサプライチェーンは、すでに複雑に絡み合い国境を越えて緊密なつながりを形成しており、そうしたことを無視して高関税を課したり、自国製品優先の経済圏を構築することは、グローバリゼーションに逆行した阻害要因となり、世界経済の発展においてマイナスに作用するからである。
いずれにしても、世界経済における分業構造の大転換、自由貿易に歯止めをかけるマ
イナスの変容によって、自由貿易体制を志向し、アジアにおいてオープンな広域経済圏の一翼を担おうとしている日本経済の国際政策は、大きな試練にさらされると言わざるをえないだろう。
それでは、こうした深刻な現状を踏まえ、さらに分析を深めるために、世界経済変容の基本的構図が形成された歴史的要因を探ることにしたい。

〔

雁行型発展からリープフロッグ型発展へ〕

そこで本節では、歴史をさかのぼって、経済史の視点から現在の変容に至るまでの世
界経済の変遷をたどることにする。そうすることで、現在の世界経済変容の基層にある
歴史的意味を明らかにしていきたい。
18 世紀中葉にまでさかのぼって当時の世界経済を俯瞰すると、中国・インド・日本
といったアジア地域が、基本は農業国であり、工業もマニュファクチャアの段階にあるという制約条件にあったとはいえ、世界の工業生産の 6 割を占めていた。

43

〔総括論文〕 AI が変える新たな知識産業構造

しかし目をヨーロッパに転じると、この時期イギリスは、蒸気機関による第 1 次産業革命を推進し、商業資本主義から本格的な産業資本主義の時代を迎えていた。
その後、19 世紀末に至ると西欧各国やアメリカは、第 2 次産業革命により重化学工業化を推進していくことになる。
その一方で、西欧各国やアメリカは帝国主義列強としてアジア各国を植民地化し、工業化の芽を摘みとり、モノカルチャー経済を強制してきた。
第 2 次世界大戦が終了すると、ようやくアジア各国は、次々に政治的独立を獲得するが、経済面においては、多くの国がなかなかテイクオフできずに、試行錯誤を繰り返してきた。
1950 年代から 60 年代にかけて、経済的に貧困な後進国と、経済的に豊かな先進国の格差が解消できない、いわゆる「南北問題」が世界経済の構造的課題となっていったのである。
そうした中でも韓国や台湾は、工業化に成功し、経済成長を実現していく。
その経済成長の内実は、農業から労働集約的な軽工業を成長させ、そのあと重化学工業さらに技術集約的なハイテク部門へと成長の軸足を移していくプロセスであった。
このプロセス自体に着目するならば、欧米資本主義も日本もたどってきており、その同じプロセスを時系列に配置してみれば、リレー競争史観とも言うべき構図で、世界経済の発展が推移してきたことを明らかにする。
この構図を、後進国の発展理論としてシェーマ化したのが、雁行型発展理論である。
しかし AI システムの諸産業への急速な浸透により、雁行型発展理論は、根底から覆されることになる。
なぜなら「遅れた農業」と「先端のハイテク部門」を両極に置き、その移行プロセスが時間差をおいて、各国のリレー競争のように推進するこの理論は、結局のところ 20
世紀後半までの「産業資本主義の発展理論」の域を超ええなかったからである。
というのも、AI システムがもたらす破壊的イノベーションにより成立する後期知識資本主義経済システムでは、農業もハイテク部門も共に先端産業化され、前章における 4 つの視点から分析したように、産業構造がその特性を一変させ大転換していくからである。
こうした中で、リープフロッグ（蛙飛び）型発展が注目されることになる。
この発展プロセスをたどっている典型を、1978 年以降、改革開放政策に転じた中国に見いだすことができる。

〔

異形の国家 = 中国の現状と未来〕

1978 年以降の中国は、大胆な改革開放政策により社会主義市場経済政策を採り入れ、モジュール化の進展を追い風にして、「世界の工場」を実現していく。
なかでも IT 産業の育成を明確な国家目標として重視しており、すでに 1986 年にスタートした『高度技術開発計画』において、「情報」「通信技術」を最重要なテーマとし
ていた。

44

この計画の一環として、パソコンや携帯電話の世界的規模の生産拠点を計画的に配置していった。とりわけ北京市西北部の中関村には、「中国のシリコンバレー」を目指し、
北京大学・精華大学を中心に多くのベンチャー企業が集積し、イノベーションに果敢に取り組んできた。
筆者は、2003 年に共著『 産業空洞化はどこまで進むか 』において、こうした世紀
末から今世紀初頭までの中国 IT 産業の分析を執筆したが、分析していて強く感じたのは、第 1 に、中国 IT 産業の飛躍的な高度成長の可能性であり、第 2 に、過去の IT 資産という足枷がないゆえのシステム構築の自由度だった。
第 1 の可能性は、当時の日本の SE 人口 56 万人に対し、中国の SE 人口は 21 万 5 千人に過ぎず、日本は倍以上の SE 集団を保持してはいたが、人口比と中国の国家政策により、近い将来には中国の SE 人口が、日本の SE 人口を上回ると予測せざるをえなかったことによってもたらされた。
第 2 に感じたことを具体的に述べるならば、当時の日本企業は、きめ細かく「手組み」
ないしは「パッケージをカストマイズ」したシステム開発により、競争優位を獲得してきたが、かえってそのことが ERP など最新の統合パッケージを導入することの足枷になったことである。
この足枷が、「イノベーションのジレンマ」とは異なった形態ではあるが、イノベーショ
ンにブレーキをかける。
その点、中国は過去の IT 資産がないがゆえに自由度がきき、何のためらいもなく最新の IT システムを導入できたのである。
この自由度こそ、まさにリープフロッグ（かえる飛び）型の発展を可能にした源泉だと言える。
その結果、中国は、e コマースにおいても、タクシー配車サービスにおいても、電子決済においても、既存ビジネスとの軋轢もなく、リープフロッグ型発展により、世界の最先端に躍り出ることができたのである。
同様に、重点的に推進している AI においても、AI 技術・AI 産業を世界水準に引き上げようとしている。
AI を手掛ける企業数も、1 位のアメリカの 1078 社に対し、中国の企業数は 592 社を数え、2 位のポジションを獲得している。
とはいえ、中国の AI で懸念されるのは、独裁色を強める中国政府によって、経済政策
や社会政策が強引に推し進められ、AI のテクノロジー開発において、民衆のチェック機
構が働かないため、制約条件無しに発達し、監視国家の役割を補強することである。
もともと中国の経済システムは、一党独裁の政治システムとの関係抜きに語ることはできず、社会主義市場経済システムといっても、分権型の特性は薄弱で、むしろ中央集権型の国家資本主義経済システムといった方が、その実態に適合していると言える。
中国の国家資本主義経済システムとは、中央集権型の独裁国家と生産性の低い国有企45

〔総括論文〕 AI が変える新たな知識産業構造

業のブロックと、限定された資本主義経済システムの担い手である民間企業のブロックとの混合経済から成立している。
確かに中国では、AI 企業も含めベンチャー企業の起業が盛んであり、経済はダイナミックに成長している。しかし民間企業の市場経済も国家の統制下にあり、その意味で、民間企業ブロックの資本主義経済システムも限定的であると言わざるをえない。
それでは、この異形の国家 = 中国は、どのようになっていくのだろうか。
以下は、あくまで筆者の予測の域を出ないが、2 つのことは言えるように思える。
第 1 は、経済成長率の鈍化である。
その要因は、短期的にはアメリカとの貿易戦争のマイナス効果もあるが、より深掘りすれば、構造的にリープフロッグ型発展の領域が小さくなっていくからである。
第 2 は、異形の国家としての度合いを高めるがゆえの社会的不均衡の拡大である。
今や中国は、ジョージ・オーウェルが描いた『1984 年』をはるかに超えた息のつまるような監視社会化の道を、1978 年の改革開放政策以来、歩んでいる。
特に 1989 年の天安門事件以降は、人権派の知識人を徹底的に弾圧することで、民主主義に基づく市民社会を未だに成立させていない。
その結果、AI による人間―機械系システムに歪みが生じ、監視システムにブラックボッ
クス化された AI が組み込まれることで、民衆は独裁国家に常時マニピュレートされる自由なき存在に追い込まれる可能性が高まる。
長期的に展望すると、AI を組み込んだ監視社会化は、民衆から多様性や知識創造力を奪うため、知識産業構造の形成にマイナスに作用すると予測せざるをえない。

〔

知識産業構造の展望〕

この異形の国家 = 中国に反して、民主主義に基づく市民社会が成立している日本や欧米における知識産業構造への大転換は、監視システムによる歪みもなく、急速に進展していくものと予想される。
近年、産業資本主義から大転換しつつある 21 世紀の資本主義に関し、野村総研は『デジタル資本主義』、中谷巌氏は『AI 資本主義』としており、そのほかにも『ビッグデー
タ資本主義』『頭脳資本主義』等々、新たな資本主義の特性を踏まえ、さまざまな名称がつけられている。
さらに未来に目を転じれば、日本政府は「Society 5.0」の実現を目指している。
「Society 5.0」とは、「ICT を最大限に活用し、サイバー空間を現実世界と融合させ、豊かさをもたらす超スマート社会」である。そして第 4 次産業革命により、本稿でも分析したように、AI を基軸に、IoT・ビッグデータ・ロボットによる技術のブレークスルー
により、産業構造は劇的に変わりつつあると指摘する。
（詳細は、経済産業省産業構造審議会による『新産業構造ビジョン』にまとめられている。
）
筆者は、このように AI システムとの相互作用で、知識産業構造への大転換が急進展し

46

ていることを踏まえるならば、人間―機械系のシステムを、人間主導でどうデザインするのかが極めて重要になると判断している。
したがって筆者は、さまざまな名称があるなかで、「後期知識資本主義経済システム」という名称が、人間主導での AI との役割分担を常に検討できるという意味においても、
あるいは歴史的位置付けとしても妥当だと主張したい。
こうした歴史認識に基づくならば、当面の人手不足と長期にわたる就業者人口の減少
を、AI システムによって、どう補完していくのか、時間軸に沿って整合性のある政策として立案・実行していくことが新たな地平を切り拓いていく。
そうした政策の中に、AI ビジネスを推進しうる人材の育成を組み入れる必要がある。
併せて、産業構造・就業構造の転換にともなうリカレント教育の体系化が不可欠となる。さらには、アジアの留学生を中心とした高度人材の日本企業への就職を促進するための専門教育の拡充、自由貿易に基づく平等互恵なアジア経済圏の懸け橋の役割を担う
コスモポリタン志向の人材育成は、意識的な国家政策として追求すべき重要なテーマであると言えるだろう。
確かに「Society 5.0」といったビジョンを掲げることも大切である。
しかし、それ以上に大切なことは、AI テクノロジーの急速な進歩に振り回される現状追認型のツギハギの経済政策に陥ることを回避し、常に数年先の近未来のトレンドを先取りした経済政策の立案だろう。そしてこの経済政策において、立案のみならず実施・評価の PDCA を俊敏かつ小刻みに実施していくことが極めて重要となる。
さらに、こうしたマクロな経済政策と並行して、ミクロな企業レベルの経営戦略においても同様な発想が必要とされている。AI システム導入により、どのような人間―機械系システムが構築されたのか、単に ROI や競争力の強化といった観点で評価するだけでなく、人間主導のシステムになっているのか、従業員のモラルアップにつながっているのか、円滑な配置転換のための教育を実施しているのか等々、経営トップはさまざま視点から目配りし毎年 PDCA を回していく必要がある。この継続的な地道な努力の中でこそ、経営トップは、クリエイティビティを発揮すべきではないだろうか。
今年は昨年に比べ、AI が人間の仕事を奪うといった危機感を煽るようなメディアの記
事や書籍は減ってきている。その原因としては、この 1 年間で AI システムがあらゆる業種や業務で使われるようになったことが、影響しているように思える。そして何よりも数多くの AI 導入から、人間主導でシステム構築することの大切さが、多くのビジネスパーソンに認識されるようになってきたからかもしれない。
さらに言えば、第 3 次 AI ブームの技術的特徴は、西垣通氏の言うように、「深層学習（Deep Learning）をはじめとするパターン認識機能の向上」と「ビッグデータの蓄積も追い風になって演繹推論から統計推測に軸足をうつしたこと」であり、そのことが専用型 AI システム開発を担う人々に浸透してきたことも、地に足のついた考え方を定着させつつあるように思える。

47

〔総括論文〕 AI が変える新たな知識産業構造とはいえ、未だ開発の目途が立たないにもかかわらず汎用型 AI が登場すれば、純粋機
械化経済により経済は高度成長し続けるが、人間の仕事の 9 割がなくなり失業するといった整合性を欠いた極論が書かれ、相変わらずシンギュラリティに関する終末論的予測が消えることなく跳梁跋扈している。
もしも、この 2 つの極論が近未来に実現するのであれば、「後期知識資本主義経済シ
ステム」は、「晩期知識資本主義経済システム」と言い換えた方がいいのかもしれない。
筆者は、かかる人類史の終焉を想定するようなディストピア到来論を理論的に批判し、対案をデザインするためにも「晩期」という時代規定を使うべきでないと判断している。
今、我々に問われているのは、「後期知識資本主義経済システム」を人間主導でいかにデザインしていくべきか、ということだろう。
そして、そのデザインを構想力を持って継続して追求することで、AI を活用し人間のクリエイティビティが最大限に発揮され知識創造がなされる「新たな社会」のカタチが見えてくるのではないだろうか。
（尚、「情報ネットワーク社会の歴史研究」をライフワークとしている筆者としては、恒常化する大量失業必然論やシンギュラリティによる人類史終焉のテーマについて、ユ
ヴァル・ノア・ハラルの『ホモサピエンス全史』や『ホモデウス』批判も含めて、別な機会に論文としてまとめる予定である。）
以<

主要参考文献

〔

第1章

上

>

〕

・『AI 白書 2019―企業を変える AI・世界と日本の選択』( 情報処理推進機構 )・『企業における AI 利用動向のアンケート調査』(AI 白書 2019 321 〜 340 頁 )・ AI システム導入事例は、過去 2 年間の日経新聞・朝日新聞の記事及び各社のホームページから引用
〔

第2章

〕

・『科学的管理法』F・W・テーラー（産業能率大学出版部）1969 年
・『工場の哲学―組織と人間』中岡哲郎（平凡社選書）1971 年
・『ソフトウェア労働の変貌』P・クラフト（コンピュータ・エージ社）1980 年
・『技術革新の根本問題』星野芳郎（勁草書房）1969 年
・『マイクロ電子技術と社会―ローマクラブ第 8 レポート』（ダイヤモンド社）1983 年
・『マイクロ・エレクトロニクスの衝撃―社会と労働に与える影響 ILO レポート』J・レー
ダー（日本能率協会）1981 年
・『脱工業化社会の到来（上 / 下）』ダニエル・ベル（ダイヤモンド社）1975 年

48

・『知識産業論』正村公宏（中央経済社）1971 年
・『知識創造企業』野中郁次郎・竹内弘高（東洋経済新報社）1996 年
・『知識資本主義』レスター・C・サロー（ダイヤモンド社）2000 年
・『ポスト資本主義社会』P・F・ドラッカー（ダイヤモンド社）1993 年
・『明日を支配するもの』P・F・ドラッカー（ダイヤモンド社）1999 年
・『ネクスト・ソサイエティ』P・F・ドラッカー（ダイヤモンド社）2002 年
・『デジタル・エコノミーⅡ』米国商務省（東洋経済新報社）1999 年
・『21 世紀の資本主義論』岩井克人（ちくま学芸文庫）2006 年
・『第 4 次産業革命と新しいネット社会』拙著（コモンズ）2014 年
・『モジュール化―新しい産業アークテクチャーの本質』青木昌彦・安藤晴彦（東洋経済新報社）2002 年
〔

第3章

〕

・『産業構造論』篠原三代平（筑摩書房）1976 年
・『日本産業構造論』鶴田俊正・伊藤元重（NTT 出版）2001 年
・『産業組織論の形成』三宅忠和（桜井書房）2009 年
・『新しい産業組織論』小田切宏之（有斐閣）
・『複雑系の経済学』ダイヤモンド・ハーバート・ビジネス編集部（ダイヤモンド社）
1997 年・『デジタルトランスフォーメーション』ベイカレント・コンサルティング（日経 BP）
2016 年・『デジタルの未来』ユルゲン・メフェルト（日本経済新聞社）2018 年
・『プラットフォーム革命』アレックス・モサド / ニコラス・L・ジョンソン（英治出版）
2019 年・『デジタル資本主義』此本臣吾監修、森健 / 日戸浩之（東洋経済新報社）2018 年
・『サブスクリプション』テイエン・ツオ / ゲイブ・ウイザート（ダイヤモンド社）
2018 年・『プラットフォームレボリューション』ジェフリー・G・パーカー他（ダイヤモンド社）
2018 年
・『「産業革命以前」の未来へ』野口悠紀雄（NHK 出版新書）2018 年
・『「AI 資本主義」は人類を救えるか』中谷巌（NHK 出版新書）2018 年
・『現代日本経済論』宮崎徹（教育文化協会）2018 年
・『シェアリングエコノミーを考える』宮崎徹（現代の理論）2019 年
〔

第4章

〕

・『グローバリズムの衝撃』本山美彦（東洋経済新報社）2001 年
・『西欧経済史』石坂昭雄 / 船山榮一 / 宮野啓二 / 諸田實（有斐閣双書）1976 年
・『第 3 世界の経済構造』湯浅赳男（新評論）1976 年

49

〔総括論文〕 AI が変える新たな知識産業構造

・『世界経済論を学ぶ』森田桐郎 / 本山美彦（有斐閣双書）1980 年
・『南北問題』森田桐郎（現代経済全書）1972 年
・『フルセット型産業構造を超えて』関満博（中公新書）1993 年
・『東アジア共同体をどうつくるか』進藤榮一（ちくま新書）2007 年・『気がつけば中国が「世界の工場」』日経ビジネス編（日経 BP）2002 年
・『知識経済化するアジアと中国の躍進―日本企業の戦略』野村総合研究所

2002 年

・『産業空洞化はどこまで進むのか』叶芳和編「IT（情報技術）」拙稿（日本評論社）
2003 年・『イノベーションのジレンマ』クレイトン・クリステンセン（翔泳社）2001 年
・『日本のイノベーションのジレンマ』玉田俊平太（翔泳社）2015 年
・『ネット大国中国―言論をめぐる攻防』遠藤誉（岩波新書）2011 年
・『現代中国の政治―「開発独裁」とそのゆくえ』唐亮（岩波新書）2012 年
・『チャイナクライシスへの警鐘』柯隆（日本実業出版社）2010 年
・『新産業構造ビジョン』経済産業省産業構造審議会

2017 年・『純粋機械化経済』井上智洋（日本経済新聞社）2019 年
・『 幻 の 自 律 型 AI ロ ボ ッ ト : 基 礎 情 報 学 的 ア プ ロ ー チ 』 西 垣 通（ 情 報 通 信 学 会 誌
VOL36）2019 年 3 月
以

上

50

〔論考〕

日本の農業と AI
ディープラーニングによる青森りんごの等級判別の研究
未来デジタル研究所

研究員

岡本

俊一

1. はじめに
日本の農業の活性化は、食料自給率の向上や地域経済の発展、雇用の拡大に直結する重要なテーマである。しかし、過去 20 年間をみると農業人口の減少と高齢化は確実に進んでいる。
一方で、明るい兆しがある。それは、近年の大規模な農業経営体の増加、高品質生産や省力化をめざすスマート農業や AI 技術の着実な進展と 40 代以下の新規就農者数の拡大である。
農林水産省は、「2019 年度をスマート農業の普及元年」と位置付けて、関連事業の予算を 130 億円に拡大している。
本稿では、農耕のはじまりや日本の農業の特性を確認した上で、スマート農業や AI 技術の活用、インターネットを活用した新しい販売チャネルなどについての検討を行った。
後半では、青森県でのりんご農業に関する調査、個人農家での AI 活用事例、筆者の行っている「ディープラーニングによる青森りんごの等級判別の研究」を踏まえた上で、AIを活用した日本の農業の展望と、全体の総括を行った。

写真１．津軽平野での稲作風景

51

〔論考〕 日本の農業と AI

2. 日本の農業と AI の活用
2.1 農耕のはじまり、文明のはじまり
従来、縄文人は「狩猟採集の民」と言われてきた。しかし最近の研究で、縄文時代には狩猟、採集、漁労、土器・土偶作りに加えて、「大豆や小豆などの豆類が栽培」されていたことが、土器の圧痕調査から明らかにされている（小畑2016）。農耕の存在を証明するためには、畑の痕跡を探しだすことが必要と言われているが、縄文時代の畑は、
まだみつかっていない。
縄文時代の終わり頃、朝鮮半島に近い九州北部で水田による米作りが開始された。紀元前 4 世紀ころに弥生文化が成立し、東西の時間差をもちながらも、「食料採集の段階」
から、「食料生産の段階」へと入っていった（山田 2019）。
農耕が発達した地域では、毎年ある特定の地域から一定量の作物を収穫できるようになった。その結果、人々は一箇所に定住することができ、人口は安定して増え、やがては都市や国、文明を生み出すことにつながっていった。「農業は、まさに文明の源」と言える。
なお、本稿では、農業により生計を立てている人や、農業経営体を含めて、農家、あるいは、生産者と表現していく。

2.2 日本の農地の 4 割は中山間地域
農林水産省によれば、日本の農地は、「平地農業地域」と、「中山間地域」に大別される。
中山間地域とは、「山間地及びその周辺の地域等の地理的条件が悪く、農業生産条件が不利な地域」をいい、農林統計上用いられている地域区分のうち、「中間農業地域と山間農業地域を合わせた地域」を指している。
山地の多い日本では、中山間地域が総土地面積の約 7 割となっている。この地域における農業は、全国の耕地面積の約 4 割、総農家数の約 4 割を占めており、非常に重要である。
平地に比べると道路が狭い、傾斜がきつくて農地を広げることができない、大きな機械で効率的に作業することが難しいため手作業中心になってしまうなど、条件の厳しい土地である。
その多くは河川の上流部に位置しているため、農業活動を継続しないと、水源のかん
養機能、洪水防止機能などに問題が生じ、結果として下流の都市住民の生命・財産を守れなくなる。この点でも、「中山間地域の多面的機能は、非常に重要な国民の財産である」と、農林水産省は指摘している。
アメリカや豪州のような「平坦で広大な面積を、少ない人手で大型機械を使い管理する農業」だけでは、日本の農業は、語れないことになる。中山間地域での AI 活用の課題については後述する。

52

2.3 農業人口の減少と高齢化
農林水産統計によれば、2017 年の農業総産出額は 9.3 兆円であり、2014 年から増加傾向にある。その要因としては、国内産で高品質なブランド米や野菜、果物への堅調な需要が指摘されている（中村・山口

2018）。

し か し、2015 年 農 林 業 セ ン サ ス に よ れ ば、 農 家 数 は 1995 年 の 345 万 戸 か ら、
2015 年には 215 万戸へ大幅に減少し、販売農家の農業就業人口は、414 万人から
209 万人へ半減している。
平均年齢は 2010 年から 5 年間で 66.1 歳から 67.0 歳となり、65 歳以上が占める割
合は 61.1% から 64.6% に上昇した。
農業人口の減少と高齢化は確実に進んでいる。「圧倒的な省力化、無人化」や「肉体的にきつい仕事や危険な仕事からの解放」、「熟練農家の技能を次世代に継承していくこと」
が急務である。

2.4 経営規模の拡大とスマート農業
一方で、明るいデータがある。法人経営数は、5 年前よりも 33.4% 増加している。全
国の農家一戸あたりの経営耕地面積は 2.5ha( 北海道 26.5ha、都府県 1.8ha) で、5 年前に比べ 16.0% 増加した。広大な農地を使い、大規模に生産を行う農業法人が急増を続けていることがわかる。
規模拡大に向かう農家は、外部資金を集め、施設を充実させ、従業員を雇用する。彼らは、法人として農畜産物を生産し、販売する企業的な農業経営を目指している（安原
編

2018）
。
今までの「経験と勘で行われていた農業」から、「AI や IoT を活用したスマート農業」

への変革が、急速に進みそうな気配である。
ここで、農林水産省による「スマート農業の定義の変化」を見てみよう。
2017 年 :「ロボット技術や情報通信技術 (ICT) を活用して、省力化・精密化や高品質生産を実現する等を推進している新たな農業のこと」
2019 年 :「ロボット・AI・IoT 等の先端技術を活用して、省力化・精密化や高品質生産を実現する新たな農業」
最近になって、「AI・IoT」という用語が新たに追加されている。農林水産省が IT の先端技術である AI や IoT に注目し始めたことが、確認できる。
農家にとって大切なのは、「生産」と「販売」の両方だと思われるが、定義としては「生産」中心となっていることが指摘できる。本稿では、「販売」についての節を独立して設け、検討を行った。

53

〔論考〕 日本の農業と AI

MM 総研（2018 年 9 月発表）によれば、国内の AI ビジネス市場は 2017 年度に 2,568
億円の規模となり、2018 年度には 2,736 億円と前年比で 6.5% 増加する見通しである。
その後も年平均成長率 7.6% で拡大を続け、2022 年度には 3,437 億円に達すると予測している。
業種別 AI 導入率を見ると、金融業 12.2%、情報通信業 10.0%、エネルギーインフラ
業が 6.0%、
製造業 5.8%、
サービス業 5.0% と続き、農林水産業は、4.6% という数字となっている。
矢野経済研究所（2018 年 11 月発表）によると、2017 年度のスマート農業の国内
市場規模は 129 億円で、2018 年度は 147 億円を見込んでいる。さらに、2024 年度には 387 億円まで拡大すると予測している。
農林水産省の大臣官房政策課技術政策室の松本室長によれば、「スマート農業の中で研究開発が進んでいるのは、水田農業。中山間地域や、施設以外の園芸作物や果樹はまだ
まだこれから。大規模土地利用型の農業では米国でもトラクターなどの自動操舵システ
ムの導入も進んでいる。一方で、世界的にも中山間地域や、果樹などに対応した研究はほとんど報告されていない。」という（平栗ら編 2018）。この時点では、スマート農業は発展の段階にあったと思われる。
今回、2019 年 2 月の情報をもとに、具体的なスマートソリューションの調査を行ったので、後述する。

2.5 IT を使いこなせる新規就農者の増加
農林水産省では、「新規就農者数」の調査を継続的に実施している。調査結果では、2017 年の新規就農者は 5 万 5670 人だった。このうち 49 歳以下は 2 万 760 人で、4年連続で 2 万人を超えた。
「農業に魅力を感じ、新たに取り組む若者が増加している」と、
農林水産省は分析している。
近年、農業・農村に関心を持つ都市住民が増えてきたことも注目される。若者の中には、農業に夢を抱き、土地探しや資金面のハードルを乗り越えながら、農業経営の道を目指す人が多く現れている（八木 2013）。
40 代以下は、IT を使いこなせる年齢層である。独立行政法人情報処理推進機構（IPA）の「IT 人材白書 2017」によれば、30 代と 40 代を対象とした IT 技術者へのアンケー
ト調査の中で、「この仕事をしていることに誇りを持っているかの設問」では、「よく当てはまる、どちらかと言えば当てはまる」の回答は、66% となった。さらに、「新しい技術やスキルを学ぶのは楽しいかの設問」では、71% と高い数字となっている。
総務省の 2018 年度版情報通信白書によれば、2017 年における個人の年齢階層別イ
ンターネット利用率は、13 歳〜 59 歳までは各階層で 9 割を超えているが、60 代以上になると、急激に減少していくことがわかる。
40 代以下の彼らにとっては、スマート農業に使われる「AI や IoT などの新技術の習54

得は楽しいこと」であり、働きがいにも繋がっているようである。
IT 技術者から農業へ転出した人の中には、「収穫の喜び。会社勤めとは一味違う達成感。
自分の裁量で仕事ができること」などを前向きに挙げる人がいる ( 淵野 2010)。
サービス業からの転出者では、「楽ではないが、独立している幸せ。地域の仲間や顧客とのつながりを感じる。パソコンは今や農機具の一つ。IT を使い情報発信や直販が簡単に行える時代だ」という声があった ( 西田 2016)。
今後は、IT 活用を楽しむ「スマートな農家」の増加に期待が持てそうである。
そうした中には、IT 企業からのソリューション提供を待たずに、自分で AI の開発を行い、既に効果を上げている生産者も、現れている。具体的な取り組みについては、後述している。
これから AI スキルの獲得を目指す生産者の中には、インターネット上の教材や専門書などをもとに独学で技術習得できる方が、ある程度は存在すると思われるが、大半の生産者にとっては相当ハードルが高い。
学習支援の施策として「プログラミング、機械学習フレームワーク活用、確率・統計、
線形代数の基礎から、農業分野での AI の利活用まで」を、わかりやすく実践的に学べる
ような教育環境の整備が必要である。開催時期については、農閑期の集中講座や夜間開講、オンデマンド授業など、生産者が受講しやすい配慮が望まれる。

2.6 増えるスマート農業向けソリューション
農林水産省では、2018 年より「スマート農業技術カタログ」を公開している。対象
は、開発または販売されている製品やサービス（以下、ソリューションと記す）である。
2019 年 2 月に更新された全体版で 200 種類を超える数を掲載していたため、本稿では、この情報をもとに機能の確認と集計を行なった。
①経営データ管理:24 件

農業用資材や売上、労務等の管理と可視化②栽培データ活用:36 件

気象や熟練農家のノウハウ等の栽培データ活用

③環境制御

:31 件

水田や畑の水管理、園芸ハウスの温度・調光
管理④自動運転・作業軽減:83 件

自動農業用ロボットや運転アシスト、農作業の軽減⑤センシング・モニタリング:77 件

圃場の気温、湿度、土壌環境をセンサーで自動計測・提供ソリューション全体の 75% が、④自動運転・作業軽減と⑤センシング・モニタリン
グで占めている。
米、麦、野菜、牧草などの大規模生産を少人数で行える自動運転トラクターや、高齢

55

〔論考〕 日本の農業と AI

者の体に負担のかかりにくいアシストスーツ、無人で環境計測できる技術やソリュー
ションが、非常に多い。
次に、「AI、機械学習、ディープラーニング」といった用語が含まれているソリューショ
ンを、調査した。その結果は 13 件となり、全体の 5% に過ぎないことがわかった。
内容を見ると、提供元は大手農機具メーカー、家電メーカーやベンチャー企業と、研究機関・大学からの 2 種類に大別できる。
企業からは画像認識技術を利用した農作物の育生診断や病変の診断、施設栽培での AIを利用した環境の制御、かん水・施肥の AI による自動化などの、さまざまな分野で有効と思われるソリューションが提案されていた。
研究機関・大学からは、コンバインでの収穫時の農作物の姿勢の判定や、作物画像からの外観品質の判定などの技術的な提案があった。
民需分野や医療分野では、現在ディープラーニングによる画像認識の活用が大きく進んでいる。例えば、セキュリティ強化や、異常検出、点検作業の合理化、経験者の技能伝承や後継者の育成などがある。
天候の影響を受けること、平坦でない農地での使用、収穫された農作物の品質のばらつきなどの農業特有の難しさはあるが、それらを乗り越えた、AI を活用したソリューションの拡充を期待したい。
新規就農者を対象とするソリューションは、さらに少なく 5 件だけで、全体の 2% でしかなかった。
機能としては、不慣れな人向けのトラクター運転アシストや VR 技術を使った果樹栽
培サポートなどの「経験の浅さを補ってくれる」ソリューションが含まれていた。新規
就農者の増加や定着を考えると、より一層の品揃えを期待したい。
中山間地域向けソリューションは、農薬散布用無人ヘリコプターとロボット草刈機の 2 件だけであった。「中山間地域は日本の農地の 4 割を占めている」ことを考えると、この結果には大きなギャップと技術的な課題を感じた。中山間地域でのスマート農業の展望については、後半の章で記述している。
近年増加している「生産者の直接販売を支援するソリューション」については、スマー
ト農業の定義外であるが、販売活動の重要性を考えて、本稿では別の節で取り上げた。

2.7 ソリューションの市場規模
経営データを管理するような汎用的なソリューションは、ほとんどの農家で活用できるが、栽培データ活用や環境制御に関するソリューションは、稲作向け、施設野菜向け、果樹向けなどのように適用範囲が絞られるものが数多く見られた。
対象作物をいちご、トマト、白菜、キャベツなどに細分化したソリューションも提供されていた。農家にとっては、作物ごとの対応ができているため使いやすいが、複数の作物を扱う農家では、その分のソリューション導入が必要となってしまう。

56

売り手側 の IT 企 業 か ら 見 る と 市 場 規 模 が 気 に な る。 今 回 は、 政 府 統 計 ポ ー タ ル
サ イ ト e-Stat か ら、 確 認 す る こ と と し た。www.e-stat.go.jp/SG1/estat/Pdfdl.
do?sinfid=000031330968
なお、ここでの数値は、2014 年の卸売ベースである。
野 菜 の 卸 売 総 量 は、1,073 万 ト ン、 卸 売 価 額 で 2 兆 1,642 億 円、 果 実 の 総 量 は、
364 万トン、卸売価額は 1 兆 459 億円である。細かく見ると、トマトは 50 万トン、1,546
億円、白菜は 86 万トン、554 億円、キャベツは 141 万トン 1247 億円、リンゴは、
49 万トン、1288 億円となっている。
日本の果物の中で卸売価額が一番多い「いちご」の卸売数量は 15 万トン、卸売価
額は 1,587 億円である。出荷は 12 月から 5 月の間に集中しており、残りの 6 ヶ月間
は、ほとんど動きがない。農林水産省ではイチゴやメロン、スイカを「果物」ではなく、「果実的野菜」として分類しているが、本稿ではビジネス上の特性から果物として扱っていく。
果物向けのソリューションについては、農家目線でみると、「収穫の時期だけオンデマ
ンドで使える安価なもの」に魅力を感じる。
売り手の IT 企業から見ると「年間を通して一定以上の売上や利益が見込めるビジネスモデル」を構築しなければ、中長期的な事業継続は困難である。新しいマネタイズ方式
を含めたソリューションづくりには、一層の検討が必要だと感じた。

2.8 販売サポートエリアの特徴
全国向けに販売・サポートを行っているソリューションは多く見られたものの、開発した企業の周辺（東日本、近畿一円、愛知県、鹿児島県などさまざま）にサポートを限定しているケースが散見された。
適地適作という言葉があるように、農業はその地域の自然・気候・風土に深く根付いたものである。大規模な施設園芸や植物工場を除いて、その地域と育成・栽培方法が適合していなければ生産できない。( 上原 2015)。
地域活性化と、きめ細かな技術サポートの実現という観点からも、生産者とそのエリアで活躍している企業とのさらなる連携に期待したい。

2.9 農家向け直販支援ソリューション
農家にとって、作物の生産と同じぐらい重要なことは、「販売」である。その中でも「直接販売」は、生産者が適切な価格で鮮度の良い作物を消費者に提供できるため、双方にメリットがある（中村・山口

2018）。

直売所での販売は、新規就農者でも取り組みやすいと言われるが、販路としては大きくなりにくい。
独自のネットショップで販売を行う方法は、小規模な生産者にとってコスト面、運用

57

〔論考〕 日本の農業と AI

面から見てハードルが高いため、モール型サービスへの出店が好まれるが、差別化は難しくなってしまう ( 伊藤2018)。

以下に、最近 TV やビジネス誌で注目され始めたソリューションを取り上げる。
Amazon フレッシュは、2007 年にアメリカの一部地域でサービスが開始され、イギ
リス、日本、ドイツに展開している。 日本ではアマゾンジャパンが 2017 年にサービスを開始した。野菜や果物を少量単位で受け取れる。受取時間は朝 8 時〜深夜 0 時まで指定可能である、食材ごとに最適な温度管理を行った上で、最短 4 時間で宅配される。利
用者からは、「再配達はないが、鮮度は良く、受取時間を細かく指定できる。帰宅の遅い
家庭でも安心して受け取れるので便利」という声があった。現在の販売エリアは限られているが、倉庫、物流網を構築中で、完成すれば農家と消費者をつなぐ多品種小ロット
配送のビジネスプラットフォームに成長できる。
ポケットマルシェは、生産者が直接販売できる固定費無料の直販サービスであり、2016 年にサービスを開始している。消費者にとっては、「全国の生産者と会話しながら食材を買えるスマホアプリ」となっている。創業 3 年で登録している生産者は 1000 人を超えており、利用者からは、「高額なものがあるが、スーパーでは見かけない食材に出会える。食べ方のアドバイスを生産者から直接もらえるのが便利」といった声が上がっている。
さらに、メルカリなどの著名なフリーマーケットアプリを使って、生産者が小口でネット販売する事例が、いくつも確認できた。
高付加価値な作物を作り、感度の高い消費者に SNS で情報発信をしながら直販を進めていく「スマートな農家」にとって、魅力的な販売チャネルと言える。今後の成長を見守りたい。

2.10 農業の専門知識を持った AI エンジニアの育成
生産者側で、AI エンジニアの専門組織を保有するところは、今回の調査では見当たらなかった。農家での AI 活用には、IT 企業からの強力なサポートが必要であると指摘したい。
民需分野でのドメイン知識を持った AI エンジニアは、現在不足しているものの、さまざまな分野の顧客企業での情報戦略立案、コンサルティング、概念実証、システム開発などに活躍している。
「AI のことは詳しいが、農業は全く知らないエンジニア」ばかりが参画すると、開発プ
ロジェクトはなかなか成功しない。AI 活用やスマート農業の発展のために、農業分野の専門知識を持ったエンジニアの育成を加速する必要がある。

2.11 本章のまとめ
日本の農地の 4 割は中山間地域であり、傾斜地や段差のある場所での農作業が比較的

58

多い。
農業人口の減少と高齢化が確実に進んでいるため、省力化、作業軽減や技能伝承は急務となっている。一方で、規模の大きな経営体の増加、IT を使いこなせる新規就農者の登場、スマート農業や AI 技術の進展が確認できた。
今回の調査からスマート農業ソリューションは、「大規模農家」にも、「高齢者」にも、「新規就農者」にもメリットのあることがわかった。
しかし、AI を活用したソリューションは全体の 5% に過ぎず、民需市場と比べると発展途上であることがわかった。新規就農者向けはさらに少ない全体の 2% に過ぎなかった。熟練農家からの技能伝承にも、有効な道具と言える AI を使ったソリューションの拡充に期待する。
中山間地域向けのソリューションは 2 件だけに止まり、スマート農業の本格展開への大きな課題であることがわかった。
ビジネスの地域性、大きな繁閑差を考えると、農業向けソリューションは通常の民需系ビジネスモデルの横展開だけでは、解決できない課題が多いことが指摘できる。
生産者から消費者に直接アプローチできる販売チャネルが、多様化しながら拡大している。
生産者側には、AI の専門組織は見当たらなかったため、IT 企業側で農業分野の専門知識を持った AI エンジニアの育成を加速する必要がある。

3 青森りんごとディープラーニング
3.1 りんごは、カザフスタン生まれか
りんごが古代の昔から愛されてきたことは、多くの民話や民間伝承に登場することからも良くわかる。愛や美、幸運、健康、知恵、誘惑、肉欲、豊饒と言った言葉と深く関連づけられてきた。
りんごの原産地は、現在のカザフスタン共和国周辺であると言われている。カザフス
タンの山中の野生のりんごが世界各地に広まり、現在は、温帯地方のほとんどで栽培されている。
りんごは人間が初めて栽培した果物の一つで、ヨーロッパや北アメリカなどで、食べ物やシードルのような飲み物としてずっと重宝にされてきた。栽培種のりんごが現代まで受け継がれてきたのは、接ぎ木法の発見によるところが多い（エリカ・ジャニク
2015）。この知識とりんごが、交易ルートに乗って明治初期に日本に到着した。

3.2 りんごと言えば青森県
明治 8 年 (1875 年 )、日本政府は殖産興業の一環として果実の苗木を海外から輸入し、各県に配った。りんごの苗木も、その中にあった。1880 年代に弘前の旧士族が移植し、地元の大地主や豪商が、りんご園を開いた。

59

〔論考〕 日本の農業と AI

日本では、全国各地で西洋りんごを移植し、試行錯誤を経て、東北地方に集約、特に寒冷地で雪の多い青森に定着した。品種改良や独自の栽培方法の開発により、「陸奥 ( 昭和 24 年 )」、「王林 ( 昭和 26 年 )」、「ふじ ( 昭和 37 年 )」、「つがる（昭和 50 年）」などの高品質なりんごを生み出した。
現在日本で生産されるりんごの半分以上は青森県産である。特に、津軽平野の傾斜地と大地に集中している。日本人が思う高品質なりんごとは、着色、大きさ、形状など外観がよく、食味、芳香、鮮度などが優れたものである。特に、「ふじ」が最高傑作と言
われ、世界でもっとも生産量の多い品種となっている。約 2 万 ha のりんご園地で、約15,000 戸の農家が栽培に従事している（黄・平本 2015 年）。

写真２．収穫前の山内りんご園（青森県）

3.3 りんごづくりは、多くの手間がかかる
青森県が実施した調査によると、平成 18 年りんご 10a あたりの労働時間（合計266.8 時間）のうち、整枝選定 33.3h、受粉・摘果 65.0h、袋かけ・徐袋 27.9h、薬剤散布 15.5h、収穫・調整（選果や等級分類を含む

筆者追記）40.2h、除草・こもかけ・

生産管理などのその他 82.5h となっており、受粉・摘果、収穫・調整、整枝選定を合わせると全体の 52% となり、過半数を占めている。
作業の中で、機械化されているのは、農薬散布と草刈りくらいとも、言われている。
いまだに手作業中心である。生産者の高齢化が進む中、スマート農業による省力化や効率化が必要である。
千葉県でのさといも栽培では、50a あたりの労働時間は 585 時間となっている（安原 2018）。
単純な比較は禁物だが、りんご栽培には、袋かけ、葉取り、玉回しなどの多くの手間60の必要なことが、現地での調査で確認できた。

3.4 主な流通経路
青森県での生産者からの流通経路は、産地市場、農協、生産者出荷組合、直接販売の4 つに別れている。インターネットなどを通じた直接販売は最近増加傾向にあるものの、主な経路は、産地市場と農協である。
産地市場には、生産者が等級分類（選果作業）を行った上で、持ち込むルールとなっている。そのため、生産者自らが収穫したりんごの等級分類を行うことになる。
今回の研究にご協力いただいた「山内りんご園」では、産地市場への出荷と直接販売を行っていた。

3.5 選果作業の自動化への取り組み
JA つがる弘前などでは、大量に収穫したりんごを自動的に選別・包装・出荷する選果・選別施設を導入し、効率化を進めている。この施設は、りんごの外観と内部の品質検査、
および、重量測定をまとめて行える上、精度も非常に優れている。
しかし、選果機は、施設の状況に合わせて個別に設計製造しているため、費用が高額で、なかには 10 億円を超えるものもある（黄・平本2015 年）。

金額的には、個々の生産者が導入できる投資額をはるかに超えている。

3.6 IT を活用した農作物の等級判別
2017 年 8 月に、先行研究の調査を行った。りんごの等級判別については、弘前大学、新潟大学、お茶の水女子大学での研究は見つかったが、ディープラーニング活用はしていなかった。
代表的な果物であるいちごやみかんについても、調査を行った。どちらも、大型施設向けの自動選果機は存在したが、中規模以下の生産者が導入できるものではなかった。
作物を野菜まで広げていくと、ディープラーニングを活用したきゅうりの等級判別の事例を見つけることができた ( 小池 2017)。開発者は、静岡県湖西市の個人農家で、前職は組み込みソフトウエアのエンジニアをしていたという。
「昔に比べて機械化されたと言われる農業ですが、巨大な機械を導入できない小規模農
家では、まだまだ手作業が多く残っているのが現状です」（小池2017）と発言している。

現在は、仕分け装置の作成とプログラミングを自ら行っている。
「AI による判定精度は約 8 割」
。最終的には人間が選別しており、サポート役という位置づけだが「作業効率は 4 割程度高まった」という。撮影台の上に置いたきゅうりを撮
影し、ディープラーニングのフレームワーク上で実装した畳み込みニューラル・ネット
ワークを使い、9 等級に分別している。
当初は「AI を使った自動化」を目指したが、試行錯誤の結果、「AI のサポートによる61

〔論考〕 日本の農業と AI

作業の効率化」という現実的なコンセプトに落ち着き、実用化を進めている。収穫してきたきゅうりを判定台に載せる工程は人手で行う。AI が等級を判断した後、等級ごとの箱にきゅうりを傷付けずにきれいに箱詰めする工程も人間が行っている。
文字通り、AI との協働作業で、大きな成果をあげている。中規模以下の生産者が参考にできる「スマートな農家」による AI 活用事例といえる。次に、この事例を技術的な側面から検討する。

3.7 低コストでの開発とネットコミュニティからのサポート
使 用 ソ フ ト ウ エ ア と し て、OS は、Linux(Ubuntu)、 開 発 言 語 は Python、 画 像 処理ライブラリーは OpenCV、ディープラーニングのフレームワークは Google 製のTensorFlow など、全てオープンソースを採用している。また、計算機リソースはGoogle Cloud Platform、制御基板は超小型コンピュータ（Raspberry Pi3）などを使用している。
パソコンを除いた装置のコストは「カメラなどを含めても 2 万円程度」という。従来は想像できなかったような低コストで実用化している。この程度の経費なら、多くの生産者で導入可能と思われる。
特筆すべき事項としては、「インターネット上にデータやソースプログラムを公開した
ところ、見ず知らずの AI スペシャリストがボランティアとして何人も現れ、機械学習のパラメータチューニングをしてくれるなど、性能改善を手伝ってくれた」と、発言していることが挙げられる。
高い技術力を持った AI エンジニアは、インターネット上のコミュニティを利用しながら、情報発信をこまめに行ない、初学者の抱える問題を解決するためのアドバイスを行うことが少なくない。
その理由は、「備忘録のため」、「自分がしたような苦労を他の人にさせたくない」、「自分の技術アピールができる、転職活動に有利」など、さまざまである。
AI の分野では、オープンソースの活用が普通になっているため、導入コストはかからないが、個人向けの商用サポートサービスはほとんど存在しない。問題発生時には、自分で調査し、解決しなければならない。中には、難しくて途中で開発をやめてしまうエ
ンジニアもいる。
StackOverflow や Qiita（キータ）のような著名な知識共有型のコミュニティの中で「過去に問題解決できた方法を公開」したり、「見ず知らずのエンジニアが親身になって技術支援」を行ってくれる「バーチャルで優しい世界」が、生まれている。ちなみに Qiita は、「日本最大のプログラマーコミュニティ」と言われ、2011 年より公開されている。
筆者もディープラーニングの実装を行なっているが、新しい技術に出会うたびに、このようなネットコミュニティに助けられた経験を持っている。

62

3.8 ディープラーニングによる青森りんごの等級判別
筆者は、AI による技能伝承の研究を行なっており、その中で、ディープラーニン
グによる青森りんごの等級判別を進めている。2017 年から、青森県五所川原市中泉地区にあるりんご専業の農家である「山内りんご園」に協力いただき、研究を進めている。
「山内りんご園」http://yamauchi-ringoen.sakura.ne.jp では、生産者の明るい人柄もあり、口コミでリピータが増え、「最近は消費者個人向けと贈答用の販売が増加している」という。
りんご園で、収穫、分類、出荷作業を手伝った上で、分類後のりんごをお借りし、持ち込んだ簡易スタジオセットを使って写真撮影をしている。

写真３．山内りんご園での選果作業
実際の分類作業を観察すると、大きさ、外観をもとに、それぞれ 3 段階程度に分けていた。
2017 年の調査で、大きさの分類は専用のスケールを使えば、初心者でも簡単に行なえた。
外観は、毎年の天候等によって複雑に変化するため、マニュアルを作ることができず、
分類ノウハウは「両親や親戚などの作業を見ながら、自然に習得していく方法が普通」という、暗黙知の世界であった。
また、糖度センサーを装備している選果分類機だけでも、1 千万円以上の価格となるため、「平均の 3 倍以上の面積でリンゴ園を営んでいるケースでも、そこまでの投資は行えない」という弘前大学の報告もある。（黄・平川 2015 年）山内りんご園では、毎年数万個のリンゴを一つずつ丁寧に分類している。

63

〔論考〕 日本の農業と AI

今回の研究では、「つがる」、「サンふじ（無袋栽培法で作ったふじのこと）」の二つの品種を対象にして、外観を上（最高品質）、2 番（味は良いが、色味に難があるもの）、
キズあり（軽微なキズがみられるもの）の 3 種類に判別した。キズの深いものはジュース用となるため、対象外とした。
機械学習用のハードウエアとしては、デスクトップ PC の IMac(CPU は、2.9 GHz
Intel Core i5、macOS High-Sierra、メモリー 16GB) を使用した。
デ ィ ー プ ラ ー ニ ン グ の フ レ ー ム ワ ー ク は Google 製 の Keras( バ ッ ク エ ン ド でTensorFlow を活用 )、開発言語は Python とした。畳み込みニューラルネットワーク
を用いて、さまざまなチューニングを行いながら性能を確認した。チューニング作業にあたっては、先行研究や筆者の画像認識の研究「ディープラーニングは画家を当てられるか」（岡本 2018）での各種パラメーター値を参考にした。
2018 年 11 月に収穫した「サンふじ」での結果は、以下の通りとなった。
判別器の性能は、正解率が 74%、適合率は 76% となった。特に一つの分類（2 番）での適合率は、ほぼ 100% となり、等級判別の効率化と技能伝承にディープラーニング
が使えることを確認できた。
小さくリサイズした画像データをもとに、データ拡張（Data Augmentation）を行うことで、撮影データを極端に増やさなくても、一定の性能が実現できた。また、単純な畳み込みニューラルネットワーク構造でも、大きな問題はなかった。
実際の作業を観察すると、昼間に収穫を行い、続けて夕方から夜にかけて分類をした上で、当日の夜、市場が閉まる時間までに、りんごをトラックに乗せて市場に持ち込んでいた。
AI を活用すれば、スキルがないアルバイト要員でも、事前の分類を単純作業として行えるため、熟練生産者が今まで夜間に行っていた作業時間を短縮できることになる。

3.9 低コストの分類器の開発に向けて
超小型コンピューター Raspberry Pi3 上に、ディープラーニング用のフレームワークと、今回の研究で作成した機械学習の訓練済みモデルなどをセットして、テストデータ
での判別時間の測定を行った。
Raspberry Pi3 は、イギリスで開発され、OS としては Linux が動作する。CPU は
1.2GHz ARM Cortex-A53、メモリーは 1GB である。
価格は 5 千円程度と非常に安価であり、IoT やエッジコンピューティング分野で多用されている。
テストの結果、前節の結果と同じ分類性能を維持しながら、1 件あたり 0.3 秒程度でリンゴ画像の等級分類が行えることが確認できた。

64

写真４．超小型コンピューターでの性能テスト（写真右上、マウスの上側に見える）
以下、本章をまとめることにする。
日本で生産されるりんごの半分以上は青森県産であった。品質の良いりんごを栽培するために、多くの労力がかかっている。現在は手作業中心のため、スマート農業による効率化や省力化の余地は大きい。
JA や大規模な生産者向けには、高額な選果機が導入されており、十分な効果を上げていたが、中堅以下の生産者が導入できるようなソリューションは見当たらなかった。
主要な流通経路である産地市場に出荷するには、収穫中の多忙な時期に、生産者自らが選果作業を行う必要がある。効率化への期待はあるが、中堅以下の生産者では、大きなコスト負担は難しい。
ディープラーニングを活用したりんごの等級判定の先行研究は、今回の調査では見当たらなかった。
作物は違うが、きゅうりの個人農家での AI 活用事例があり、大きな効果を発揮していた。
本研究により、「安価な超小型コンピュータとディープラーニングの組み合わせ」で、「りんごの等級判別の効率化」と、「暗黙知であった判断作業の技能伝承」が、可能となることを確認できた。
超小型マシンでの「学習訓練」は、時間がかかり過ぎて現実的ではないが、「分類や判別」だけなら実用レベルのスピードで処理できることが明らかになった。今後の課題は、研究データの拡充による精度向上、時期や種類の違うりんごでの性能検証、判別作業のIoT 活用などがあげられる。

4「AI を活用した日本の農業」の展望
4.1 期待と社会実装
国内での堅調な需要に加えて、世界的な日本食ブームや健康志向の高まり、アジア新興国による富裕層の拡大などを背景に、日本産の農作物は輸出の拡大が見込める。高品
質、高効率を目的としたスマート農業によるイノベーションへの期待は、非常に大きい。

65

〔論考〕 日本の農業と AI

今後はまず、技術的な側面から比較的取り組みやすい「稲作などの平地農業地域を中心として」スマート農業が加速すると予想される。次の段階として「傾斜地や不定形地を多く持つ中山間地域」や「野菜・果樹栽培」に特有の課題を段階的に解決しながら、
より広範囲にスマート農業が浸透していくものと思われる。

4.2 平地農業地域を中心としたスマート農業の加速
稲作などの大規模な農業を対象に、AI とセンサー技術、IoT などを組み合わせたソ
リューションが提供され、大きな効果を上げていくと予想される。この分野は、世界一の農業大国であるアメリカやオランダでのスマート農業への取り組みを参考にできる。
「農作業の省力化や自動化」に加えて、ディープラーニング活用による生育予測や最適な生産・出荷時期の予測などの「AI による判断業務の支援」が可能となっていく。肉体的にきつい仕事からの解放や熟練農家のノウハウ保存、暗黙知の伝承、新規就農者支援についても、様々な実践が行われる。
AI ロボットの活用が、急速に進んでいく。特に、無人トラクターや自動収穫ロボットなどの「車輪移動型の AI ロボット」は、他業界からの参考事例も多く、ベンチャー企業の参入などがすでに始まっている。農家が導入しやすいマネタイズ方式の整備を含めて、2019 年度から急速に進展していくと予想される。

4.3 中山間地域や果樹栽培への対応が課題「中山間地域や野菜、果樹栽培」では、手作業に頼らざるを得ない作業が多く残されていると農林水産省が指摘している。前述の通り、中山間地域で使えるソリューションは探してもほとんど存在しなかった。
「無人で動くトラクターや田植え機は、大型・高価で中山間地域では使いにくい」（日本
農業新聞 2018 年 12 月 9 日）という指摘がある。
傾斜地や不定形地を多く持つ「中山間地域」では、「車輪移動型のロボット」が活躍できる範囲は限られてしまう。
「クローラー（キャタピラを持った）移動型 AI ロボット」の開発を強力に推進する必要がある。
クローラー型は、車輪移動型と比較すると、設置面が大きいので駆動力が伝えやすい、「段差や雪道などに強い」という特長を持っているものの、地面との摩擦が大きく、「移動には多くのエネルギーが必要」となること、複雑な機構により「重く、壊れやすい」などの欠点がある。
従来から小型化、低価格化は難しいと言われており、解決すべき課題は少なくない。
「中山間地域に適用できるコンパクトサイズの自動作業機械の開発」は、2022 年度の実用化を目指すと、農林水産省が 2019 年 2 月に報告している。
青 森 県 に お け る 傾 斜 度 別 り ん ご 栽 培 面 積 は、5 度 未 満 が 66.5%、15 度 ま で が27.7%、15 度以上が 5.8% となっており、「りんごは、平地だけでなく、中山間地域で

66

も栽培されている」ことがわかる（黄・平川 2015 年）。
果樹栽培については、「リンゴ、ナシ等において、機械化に適した樹形の栽培方法を確立する」とともに、「日中、夜間を問わず果実に傷を付けずに収穫可能な自動収穫ロボット」のプロトタイプ版を開発中であると、農林水産省は報告している。
プロトタイプの完成は 2020 年度、実用化は 2022 年度以降と思われる。
ここで重要な点は、問題解決のために、「スマート農業の概念」を拡大したことである。
「自動収穫するロボットの開発」にとどまることなく、「ロボットが収穫しやすい樹形に果樹を変えること」を解決すべき新テーマに包含させている。
果樹栽培は、稲作に比べて、収穫作業が複雑である。りんご園で生産者は、梯子に登り、高い枝から、どこにも傷をつけずに果実を収穫している。りんごに傷があると、価格は大きく下がる。木の幹や枝を傷つけては、翌年の栽培に問題が生じてしまう。
こうした作業を「樹形が今のままで」自動収穫ロボットに行わせることは、「果実が不定形で、決まった位置にないこと」や「果実の周辺に枝や葉等の障害物があること」を見ても、技術的に相当困難である。
しかし、日本の農地の 4 割は中山間地域である。果樹栽培は、農産物全体の 1 割の産出額を占めている。国や、IT 企業、農機具メーカを含めた研究体制の強化と生産者の積極的な参画により、早期の社会実装を推進してほしい。また、生産者が導入しやすい価
格帯でのソリューション提供が、普及には不可欠である。

4.4 AI 技術は、2030 年に「知識獲得へ」
総務省によれば、AI 技術は、「画像処理」、「マルチモーダル」、「ロボティクス」と続き、さらに 2030 年頃には「知識獲得」に進むと言われている。
従来レベルの AI では、実現できなかったことが可能となる。新たに、AI が、「より抽象化された知識を獲得」することが、できるようになっていく。
熟練農家の豊富な知識を獲得した AI が、
若手就農者の教師となることまで出来てしまう。
2030 年までのロボティクスの技術進歩と組み合わせると、坂道や段差を乗り越えるだけでなく、「梯子に登って農作業ができる人型 AI ロボット」の出現に期待したい。操作マニュアルはほとんど不要で、AI ロボットが生産者の仕事を見ながら知識を獲得し続ける。望めば、雑談の相手にもなってくれる。
最初は頼りないが、徐々に農作業がうまくこなせるようになって、生産者の大切なパートナーとなる。
「人間と AI ロボットの新しい協働の時代」である。技術的な課題は数えきれないが、うまく進めば農業人口減少への対策となり、協働作業の中で熟練農家の技能を継承することができる。
この章では、2030 年までの「AI を活用した日本の農業」の展望について、多方面か

67

〔論考〕 日本の農業と AIら検討した。
以下に、まとめとしてスマート農業技術の今後について筆者の予測を含めて図解してみた。
横軸は、平地農業地域から中山間地域へ広がる「農業地域」とし、縦軸は、画像認識、
IoT 活用、AI ロボット、知識獲得といった「テクノロジー」としている。
AI 技術の進化が、将来にわたり農業の幅広い場面で活用され、高品質な農作物づくりとともに、農業人口の減少や、高齢化対策に対して、大きな効果を上げていくことを、改めて期待したい。
〔 図１

スマート農業の技術展望 〕※「筆者作成」

5 総括
AI の進展により、人間の仕事が減っていくと言われ、ベイシックインカムの導入検討をしている国や研究者が増えている。そうしたなかで、「生命の維持や豊かな食生活への貢献」と、「物作りや収穫の喜び」を感じることが出来る農業は、人間らしい仕事として極めて価値が高い。
スマート農業ソリューションの調査やディープラーニングによる作物の等級判別研究
から、AI を含む最新の IT は、今までの技術と異なり、経営規模の大小や、生産者の年齢層、農業スキルの有無などを超えて、「人間の判断作業を肩代わりする」分野を含む課題を解決できることがわかった。
今後は、大規模な平地農業地域からスマート農業を駆使したイノベーションが確実に進んでいく。
従来、このような変革は、汎用化され手軽な価格になってから、中小規模の市場に浸68

透していた。
しかし、本稿で述べたように、(1) 超小型コンピューターなどのハードウエアの低価格化、(2) 機械学習フレームワークなどのオープンソース化、(3) インターネット上の知識共有コミュニティからのサポートといった「3 つの大きな変化」は、
すでに現実のものであり、望めば誰でも手に入れることができるところまでハードルが下がっている。AI 活用を「小さく始めて、効果を見ながら、大きく育てること」が、可能になったと言える。
AI を使いこなし、時代にあった新たな付加価値を見出していく、「大勢のスマートな農家」の活躍を心から期待して、本稿の結びとしたい。

謝辞「ディープラーニングによる青森りんごの等級判定の研究」に、ご理解、協力いただいた山内りんご園の山内武志、初子夫妻に深く感謝いたします。収穫の合間にごちそうになった「つがる」、「ふじ」、「星の金貨」などのりんごは、どれもとてもおいしかったです。
また、収穫、等級分類、畑仕舞いなどの現地での作業を一緒に行ってくれた、長年の友人である久野明夫さんと私の家族にも、感謝いたします。

参考文献
小畑弘己「タネをまく縄文人」吉川弘文館
山田康弘

2016

「縄文時代の歴史」 講談社現代新書

2019

中村恵二、山口大樹 「 最 新 農 業 の 動 向 と 仕 組 み が よ く わ か る 本 」 秀 和 シ ス テ ム
2018
安原好一

「農業経営とマーケティング」 五弦舎

2018

八木宏典

「知識ゼロからの現在農業入門」 一般社団法人

家の光協会

2013
淵野雄二郎

「農業はじめて BOOK」 小学館集英社プロダクション

西田栄喜「小さい農業で稼ぐコツ」 農文協

上原征彦「農業経営」 丸善出版

伊藤雅之

「農産物販売におけるネット活用戦略」 筑波書房

エリカ・ジャニク

「リンゴの歴史」 原書房

黄孝春、平本和博「りんごをアップルとは呼ばせない」 弘前大学出版会

平栗裕則ら編「スマート農業バイブル

岡本俊一「AI ビジネスの理論と実践」研修講座

2010

2016

2015
2018

2015
Part II」 産業開発機構

早稲田文理専門学校 講座教材

2015

2018

機械学習による画像認識

2018

Interface 2018 年 10 月号 「ラズパイ・カメラ・センサー IT 農耕実験」 CQ 出版社

69

〔論考〕 日本の農業と AI

小池 誠「ラズパイ× Google 人工知能…キュウリ自動選別コンピュータ」
Interface2017 年 3 月号

原田達也

CQ 出版

「機械学習プロフェッショナルシリーズ

画像認識」 講談社、

2017
加藤公一

「機械学習のエッセンス」 SB クリエイティブ株式会社、2018

岡谷貴之「機械学習プロフェッショナルシリーズ

深層学習」 講談社、

2015

70

〔論考〕

AI・スタートアップ企業における対話の重要性について〜法律・教育・IT 業界における AI 起業事例を中心に〜
未来デジタル研究所

研究員

第1章

小笠原

義成

本研究の目的と背景〜なぜ、イノベーションを起こす企業が生まれないのか〜
なぜ、日本ではイノベーションが停滞しているのか。機械学習を中心とした第 3 次
AI ブームが起きてから数年が経過しているが、AI の本格的な事例は少ない。米国では、
74% の企業が組織的な課題として AI を認識しているが、日本は 45% と差が見られる。
さらに、AI を取組中、又は予定している企業が米国では 70% であるのに対し、日本では 46% であり、課題認識に加えて取組状況においても格差が拡大していくことが懸念される（表 1)。
表 1.AI の取組状況アンケート調査（出典）AI 白書 2018,p.243。米国 , ドイツ , 英国の有効回答数は 311 件。
日本は 295 件。

71

〔論考〕 AI・スタートアップ企業における対話の重要性について

イノベーションの担い手においても、米国では研究開発の自前主義からオープンイノ
ベーションへと移行し、大企業によりスタートアップ企業買収が定着している。一方、日本では既存企業の開発部門が新規事業の担い手となっており、スタートアップ企業は育成されず、他国に比較して産業構造の変革が遅れている。
本論では、日本において、AI を活用して事業を成長させるスタートアップ企業に着目し、取組事例を分析することにより、イノベーションを加速させるための方策を明らかにする。
世界ではスタートアップ企業が急増している。ユニコーン（時価総額が 10 億ドル超の非上場企業）企業数は爆発的に増加しており、これらの企業の積み上げ時価総額は2018 年 7 月には 8,200 億ドルに達する。しかしながら、日本には若い有力企業が少ない。時価総額ランキングでは、世界 42 位のトヨタ自動車が日本企業トップであり、日本企業 10 位までの中で創業が 1975 年以降の企業はソフトバンクのみである。一方、
GAFA は世界トップ 10 に 4 社とも入っており、いずれも 1975 年以降の創業であり、1上場企業での新陳代謝が進んでいない。上場企業の新陳代謝を国際比較すると、日本は米国や中国に大幅に劣る。ユニコーン企業は、米国が 117 社、中国が 73 社であるのに対して、日本はプリファードネットワークス 1 社のみである（表 2）。
表 2. 主要各国におけるユニコーン企業社数。

（出典）日経ビジネス 2018.7.23

p.29

単位 ; 社数「イノベーションの基礎力」と言われる基礎研究や応用研究に携わる研究者の数は、OECD 加盟国の中で日本は 11 番目の高さとなっており、米国、ドイツ、英国より多い。
1

Google, Amazon, Facebook, Apple72

AI 関連の特許シェアは世界一位となっている。一方、組織の柔軟性、起業家精神、ルール・制度といった「イノベーションの適合力」においては様々な弱さを確認できる。海外からの研究者の流入は研究者全体の 1% であり、英国 7%、ドイツ 4%、米国 4% と比較して極めて低い。日本の既存企業の企業年齢は高く、新規参入や退出が不活発である。中小企業の企業年齢別の割合を見ると、日本は企業年齢 40 年以上の企業が全体の7 割程度を占めており、設立後 2 年以内のスタートアップ企業の割合は、諸外国で最下位となっている（経済財政白書 ,2018,p.262）。国際間での流動性が低く、国内での産業構造の転換が遅れている。
AI が人間に脅威をもたらすという議論もあるなか、シンギュラリティへの懸念をプラスに変えれば、人生や自分自身の人生がおのずと変わる。シンギュラリティを正しく理解し、自分自身の人生に何がもたらされるのかを考え抜いた人のことを、「技術的特異点論者（シンギュラリタリアン）」と呼ぶ（Kurzweil,2016,p.220）。日本にシンギュラリ
タリアンは現れないのか。
そこで本論では、日本のスタートアップ企業における AI を中心としてイノベーションに挑戦している事例を取りあげ、どうすればイノベーションに取り組む企業が増えるのかを明らかにする。

第2章

問題意識

〜イノベーションの適合力を身につけるには〜
本章では、本研究の問題意識について考察する。イノベーションの基礎力、すなわち知識の蓄積はあるが、イノベーションへの適合力が弱い。このようにリーダーシップで失敗する最大の原因は、「適応課題」を「技術的問題」として対処してしまうことである。技術的課題はすでに解決策が分かっており、既存の知識で実行可能である。高度な専門知識や組織内の既存の構造・手続きなどによって解決できる。一方で、適応課題
は、人々の優先事項、信念、習慣、忠誠心を変えなければ対処できない。問題の当事者が適応することによってのみ前進させられる課題である。ある凝り固まった手法を排除
し、失うことを許容し、改めて成功するための力を生み出さなければ前に進められない（Heifetz,2009,p.48）。日本企業が環境の変化に柔軟に適合できていないことであり、AI、教育、企業組織などの歴史に適応課題を解決する共通の鍵があると仮定する。まずは AI の歴史を振り返り、適応課題を考察する。
AI 研究の歴史を振り返ると、英国の数学者アラン・チューリング ら初期の AI 研究
2

者は、知能の本質は記号処理であり、当時、外国語の翻訳は完璧な辞書と文法を与えればコンピュータにより、すぐに機械翻訳ができると考えられていた。ところが実際はそ2

Alan Mathison Turing,73

1912-1954

〔論考〕 AI・スタートアップ企業における対話の重要性についてうならなかった。常識や知識がないと訳せないことが多い。次に起きた研究は、実際の世の中を見て、それを記号に落とす（認識する）までが知能の本質であり、画像理解やニューラルネットワークの研究が当てはまる。次に起きたのが記号主義とパターン認識
を組み合わせる研究である。
環境との相互作用が大事であるという議論になる。生態学の分野では、ドイツの生物学者ユクスキュル が環世界の概念を発表し、生物は環境にある情報を受動的ではなく、
3

能動的に取り込んでいることを明らかにしている。例えば、ミツバチの触角は正常な生活においてなんらかの方法で巣箱の戸口を見つけるコンパスの役割を果たしており、視覚的な印象よりずっと確実に彼らに帰路を教えている（Uexküll,2012,p.34）。米国の心理学者のギブソン は、外界と認知主体という区別を否定し、両者を一体とみなす考
4

え方、「アフォーダンス」の重要性を唱えている。環境が動物に与え、提供している意味
や価値がアフォーダンスである。認知主体が自分で計算しているという考え方は間違っており、その認識を提供（アフォード）しているのは環境の側であり、認知主体はそれをピックアップするだけというのである。環境の中の情報は無限である。それを探索す
る知覚システムの組織も生涯変化しつづける。環境に触れて、身体のふるまいをより洗練されたものにし、さらに奥深い環境の意味に触れることができるようにしていくこと、それが発達することの意味である ( 佐々木 ,2015,p96)。
第 1 次 AI ブームと呼ばれる、ダートマス会議 以降の AI 研究者は「推論」を以って5「知能」の典型と見なしている。ところが、すべてを内部表現に頼る推論方式は「フレーム問題」に突き当たる。すなわち、人間にとって常識であるような知識や規則を AI が扱えるように、いちいち書き直さなければならないという問題である。フレーム問題の解決には、環境との相互作用である「対話」が必要になる。エキスパート（専門家）自身が言語化できない知識、すなわち「暗黙知」を扱う鍵は「環世界」のような環境との相互作用の利用である。人間の日常生活にもフレーム問題は発生しているが、長年の生活で養った常識（暗黙知）を利用することによってフレーム問題から逃れている。フレーム問題は「閉じた」知能システムを考えるから問題なのであり、環境に「開いた」シス
テムを考えればあまり問題にならない。現在はディープラーニング技術の進展により、外部にある画像を大量に学習することにより暗黙知を扱えるようになったといってよい（中島 ,2018,p.38）。外部との相互作用、すなわち「対話」により、AI は飛躍的に進歩している。
次に教育の歴史を振り返り、適応課題について考察する。現代の学校教育の課題は、
Jakob Johann von Uexkull, 1864-1944
James Jerome Gibson, 1904-19795
人工知能研究の始まりとなった会議で、1956 年 7 月にジョン・マッカーシーが主催した。発起人にはマービン・ミンスキー、クロードシャノン等。参加者にはハーバート・サイモン、アレン・ニューウエル
等がいた。
3
4

74

いわゆる「知識詰め込み」型教育から、さまざまな知識・技能を駆使した「自ら考える」
教育への転換である。OECD が定義したキー・コンピテンシーには 3 つの能力が挙げられている。1 つは、「相互作用的に道具（言語・知識・情報）を用いる」能力、2 つは「異質な集団で交流する能力」、3 つは「自律的に活動する」能力である。21 世紀における教育の潮流は、「コンテンツ・ベースからコンピテンシー・ベースへ」という言葉でまとめることができる（苫野 ,2017,p.218）。米国の哲学者であり、教育学者である
デューイ が主張してきた教育の転換は 100 年かけてようやく広く認識されるように6なる。
デューイは教師中心・教科書中心の教育を批判し、現状の課題を解決するためのアイデアを考えて行動によって試すという「反省的思考」による教育を提唱し、自らもシガ
ゴ大学付属実験室学校の校長として実践に取り組む。「探究」とは新たな問題状況において、その解決をめざして新たな行動観念を考案するという経験である。従って探求を反省することにより新たな知識が道具として蓄積される。そして、そのような知識が増大された資源となり、それ以後に遭遇する多様な問題状況で、高い確実性において解決へと導く探求を行うことが可能となる（藤井 ,2017,p.68）。
ネオ・プラグマティズムを掲げる米国の哲学者ローティ は、デューイのプラグマ
7

ティズムを継承しつつ、言語哲学や解釈学の見地を取り入れ、対話の継続を通した自己創造や社会的連帯をめざす「ポスト哲学文化」の創造を提唱する。ローティは歴史的文脈に根ざした人間同士の絶えざる「対話」を重視している。人間同士が対話において繰り広げる柔軟で偶発的な言語活動の中に哲学の新たな希望を見出そうとする。オー
プンで寛容な態度で他者との対話を継続することによって社会変革の可能性を探る（柳沼 ,1987,p.116）。対話こそが探求を進めるものである。対話はさまざまな見解を統一する前提を持っていないが、いつかは話して人間同士の見解が一致するかもしれないと期待することができる。
次に、企業組織の歴史における適応課題について考察する。アマゾンの創業者ジェフ・
ベソスは、「地球上で最も顧客第一主義の会社」になるというビジョンを描き、人がワク
ワクするような、自分もそこに参画してみたくなるような将来像をステークホルダーと対話している。スタートアップは、「あなたが世界を変えられると、あなた自身が説得できる人たちの集まり」であり（Thiel & Masters,2014,p.29）、スタートアップ企業は「対話」により成功に向かう。
かつて半導体世界 1 位のインテルはメモリで大成功を収めたが、1985 年撤退を余儀なくされ、マイクロプロセッサ企業に転換を図り、その後インターネット関連企業へのシフトに成功する。CEO のアンデイ・グローブは「生死を賭けた土壇場になって初めて目の前の現実が、長年信奉してきた信条を打ち破るに至った」と述べている。しかし、
6
7John Dewey, 1859-1952
Richard Rorty,1931-2007

75

〔論考〕 AI・スタートアップ企業における対話の重要性について

実態は、ミドルマネージャーが上司に他社の追い上げや危機についてアラームを挙げていたが、トップまでその声が届いていなかった。つまり、対話の欠如によって、企業を土壇場まで追い込んでいる。この事象は、語り得なかったことが語られるということが、新たな現実の生成を意味することを示唆する。我々の現実は無数の出来事の結びつきによって成り立っている。これらの結びつきが変容することは、イノベーションのような生成的現象とも関連が生じてくる（宇田川 ,2017）。
イノベーションの始祖、シュンペーター が主張するように、イノベーションには「担8

当者の変更」が伴う。鉄道の建設者は郵便馬車の事業者ではなかった。それまで主担当者だったプレーヤーは必ずといっていいほど後れを取る。失敗するのは、リーダー企業が顧客志向でありすぎるためである。大手企業は顧客に束縛されていたため、破壊的技術が現れるたびに、新規参入企業が既存のリーダーを追い落とすこととなったのである（Christensen,2000,p.57）。
誰もが気づいていながら、公然と議論されていない困難な問題を米国のリーダーシッ
プ論者ハイフェッツは「エレファント」と呼んでいる。多くのリーダーたちは、向き合っている問題が「適応課題」であるにも関わらず、それを「技術的問題」として扱ってしまう失敗を犯す。
AI、教育、企業組織における適応課題である「フレーム問題」、「反省的思考と探索」、「イ
ノベーションのジレンマ」などを解決するには、変化する環境との相互作用を促進する「対話」が重要な要素になる。環境との相互作用、すなわち「対話」がイノベーションの適合力を生む。次に重要語句の定義と対話に関する先行研究を考察する。

第3章

対話に関する先行研究の検討

第1節

本論文における重要語句の定義

本論における「AI( 人工知能 )」の定義は、松尾が定めた「人工的につくられた人間のような知能、ないしはそれをつくる技術」であり、松原が主張する「究極的には人間と区別がつかない人工的な知能である」としたい（松尾 2015,p.45）。スタートアップとは短期間に急速に成長する一時的な組織体のことである（馬田 ,2017,p.24）。スタート
アップは基本的に今まで世の中になかった事業を新しく創り出すので、構想した製品やサービスが本当にビジネスになるかどうか、最初はわからない（表 3）。スタートアップの立ち上げ時期は、どんな顧客に向けてどんな製品やサービスを作ればいいのかを探索・模索する時期になる。

8

Joseph Schumpeter, 1883-195076

表 3. スタートアップと既存企業との違い
スタートアップ

既存企業

何を売るのか未定

基本的に既知誰に売るのか未定

既存事業の拡大

どうやって売るのか

事業の探索

事業計画

（出典）長谷川 ,2019,p.49 を参考に筆者が作成。
本論では、AI を活用して業界初の製品やサービスを開発し、事業を成長させているスタートアップ企業を、「AI・スタートアップ企業」と呼ぶことにする。新しい何かを行うこと、つまりゼロから 1 を生み出すことである。ゼロから 1 を生み出す垂直的進歩を一言で表すと「テクノロジー」になる。新しいテクノロジーを生み出すのは、スタートアップである。大組織の中で新しいものは開発しづらく、独りではさらに難しい。官僚的な組織は動きが遅いし、既得権者はリスクを避けたがる（Teal &Masters,2014,p28）。
「対話」とは、「あらゆる形のコミュニケーションのやりとり」、または、より実用的には、「あらゆる種類の会話 - 言葉によるものとそうでないものも含める」（Gergen &Hersted,2013,p.47）と定義する。米国の心理学者ガーゲンは、人は対話を通して意
味をつくっていくものであり、「言葉が世界を創造する」と述べて社会構成主義に新しい価値を与えた。対話はお互いのことをあまりよく知らない者同士が、「知らない」こ
とを前提として行う意識的なコミュニケーションであり、自分の価値観と相手の価値観をすり合わせることにより、新しい価値観を創り上げることを目標とする。次に、対話による相互作成により新しい活動を創造するエンゲストロームの拡張的学習を取
りあげる。

第2節

対話に関する先行研究〜エンゲストロームの拡張的学習について〜
1. 拡張的学習の原理について
フィンランドの教育学者エンゲストロームは拡張的学習理論に基づき、学習者と対象と他者を、「主体」、「対象」、「共同体」と捉えた上で、それらを結びつける媒介として、「道具」、「分業」、「ルール」を措定した活動システムモデルを提示している（Engeström,1987,p.8）。この理論は、対話や多様なものの見方の枠組み、それらを構成するメンバーのネットワークなどの活動をシステムと捉え、そのシステムがもたらす77

〔論考〕 AI・スタートアップ企業における対話の重要性について相互作用を分析していく理論である。複数の活動システムの間には境界が存在し、この境界を越えることが文脈横断であり、越境である。越境においては、「境界を超えて既存の実践に疑問を投げかけ、挑戦し、それを拒絶していくこと、境界を超えて既存の実践を分析すること」および「境界を超えてプロセスの諸相を反省し評価すること、境界を超えて成果を統合・強化すること」が必要とされる。理論の本質は、当該活動の先行形態のなかに潜在している内的矛盾を露呈しているいくつかの行為から、客観的かつ文化ー歴史的に新しい活動の構造を生産することである。伝統的な学習教育は、基本的に教授科目を生産する活動であるのに対して、拡張的学習活動は、活動を生産する活動である。
拡張的学習理論は 5 つの原理を用いて要約することができる。
第 1 の原理は、媒介である。集団的で「道具」によって媒介され、「対象」に向かっていく活動システムや他の活動システムとの間のネットワークが根本的な分析単位となる。人間の行為を「文化的道具」を媒介とした主体（subject）から対象（object）への働きかけとして捉えている（図 1）。
第 2 の原理は、活動システムの多声性であり、多様性である。活動システムとは、常に多様な観点、伝統、関心を持つ共同体である。活動における分業によって参加者には異なる立場が生じ、参加者たちは様々な歴史を保持する。声よりも多声を選択するのは、問題に接近していくときに現実世界の表現に複数の方法があると考えるからであり、対話性へのバフチン流の注目の仕方では、1 つ以上の声を想定している。ロシアの哲学者
バフチンは、ドストエフスキーの小説の本質は、それぞれに独立して互いに溶け合うことの無いあまたの声と意識、それぞれがれっきとした価値を持つ声たちによる真のポリフォニー（多声）である（Bakhtin,1995,p.15）としている。
図 1. 活動システムモデル
道具

主体

ルール

対象

共同体

結果

分業

（出典）Engeström,1999 p.79

78

第 3 の原理は、歴史性である。活動システムは、長期間に渡って具体化し、転換にいたる。
その問題や潜在的可能性は、活動システムも歴史を背景にしてのみ理解可能である。資
本主義社会の組織は、中央集権化したヒエラルキーの原理、もしくは市場の原理にもとづいて構築されてきた。ヒエラルキーは伝統的な大量生産で必要な標準化を推し進める
際には有利だが、その硬直性によって限界づけられる。市場組織は柔軟性の点では強いが、協働と相互扶助を排除する傾向があり、過度の競争によって制限される。資本主義の中でこの 2 つの古典的な組織化形態は、さまざまな形のネットワークによってますま
す追いやられ、取って代わられつつある。手工業生産から大量生産、プロセス向上・リー
ン生産方式、マスカスタマイゼーション、イノベーション駆動型の協働構成への進展がある。そして、社会的生産では制御不可能な世界の概念と関係がある。手工業では周辺的参加、社会的生産では、蟻や蜂のような行動パターンに由来する拡張的群参加を学習の動きとして捉える。
第 4 の原理は、変化や発展の源としての「矛盾」の中心的役割である。矛盾は、活動システム内部や活動システムの間の構造上の緊張関係、葛藤が歴史的に重なったものである。矛盾は本質的に、期待された標準的手続きから逸脱する行為である。
矛盾は、所与の活動システムの歴史的に進化している内的矛盾の兆候、あるいは現れとして解釈することができる。そのような体系的な矛盾は、困難の源を理解する
上でも活動の革新的で発達的な潜在力を理解する上でも、鍵となる。内的矛盾を確認することで、局所的な障害やイノベーションの一見カオスの領域を、協働的な活動システムの「最近接発達領域 」の生成として再図式化するヒントを得ることが9できる。
第 5 の原理は、活動システムにおける拡張的変化を示す。拡張変化は以前の活動状態
よりも根本的に、より広範な可能性を受け入れるため、活動の対象や動機が再概念化されることで実現する。拡張的学習は米国の文化人類学者ベイトソン

10の革新的思考に多くを負っている。学習レベルについての彼の概念化、特に学習Ⅲと、それに関連したダブルバインド

11の概念は特に影響を受けている。学習のレベルⅠは、所与コンテクスト

において正しいと見なされる反応を獲得することであり、学習Ⅱでは、主体は問題を提示されて問題を解こうとする。学習Ⅲでは、問題や課題そのものが創造されなければならない。拡張的学習は学習Ⅲのレベルであり、「いまだここにないものを学ぶ」ことになる。起業は、
いままで体験したこのない未知への挑戦となる。次に、拡張的学習理論のルーツについて考察する。

ヴィゴツキーの構築した心理学的概念。子どもの発達について、まだ成熟していなくて、成熟中の段階にある過程を意味する。
10
Gregory Bateson,1904-1980
11
人が 2 つの矛盾したメッセージの間で逃げ場が無くのっぴきならない、決定不能の宙吊りの状態であることを示す。
979

〔論考〕 AI・スタートアップ企業における対話の重要性について

2. 拡張的学習理論のルーツについて
拡張的学習理論はマルクス

12のイデオロギーへの考え方、すなわち人間社会の物質的基礎を作っている社会関係を「下部構造」、それに対して、それ以外の社会関係やさまざ
まな観念を「上部構造」と捉え、人々が集合的に抱く観念のあり方を変革しないと人間を解放することができないとする考えからも影響を受けている。
そして、この理論はソビエトの心理学者ヴィゴツキー

13

を中心に媒介のアイデアが生み出され、主体・対象・媒介から成り立つ三角形モデルへの発展していく。レオンチェ
フにより個人的行為の限界による分業の概念が取り入れられた。そして、第 3 世代と呼ばれる拡張的理論では、対話や多様性、ネットワークの概念が取り入れられている。
1990 年代には組織学習の新たな理論として「知識創造理論」が日本から生まれている。
暗黙知を形式知に変えて、社内で共有し、新たな価値を生み出すプロセスを野中らがSECI モデルとして提唱し、（Nonaka&Takeuchi,1995,p.45）共同化、表出化、連結化、内面化といった 4 つのモードが知識創造プロセスのエンジンであるとしている。それに対し、エンゲストロームはどのような因果的理由で、この移行がこの順序で起こらなけ
ればならないのか野中らが説明していないと批判している（Engeström,2018 p.21）。
2000 年代には、米国の人工知能研究者レイヴとスイスの人類学者ウェンガーは新人から熟練者への状況的学習のプロセスを分析する視点として、「正統的周辺参加」の概念を提唱している。正統的周辺参加では、さまざまな人や道具やルールと関わる中で、徐々にその共同体における位置を変化させていく過程として学習を見ている。徒弟制の現場などの調査研究から「実践共同体」（Community of Practice）
への参加を通じて知識やスキルが習得されていくような学習の概念を提起している（Lave&Wenger,1991,p.2）。拡張的学習理論は、暗黙知から形式知への変換は対話により発生し、共同体に新しい価値が生まれることを説明している。次に学習プロセスについて考察する。
3. 拡張的学習理論の学習プロセス
拡張的学習理論は、6 つの学習行為からなる「学習サイクル」を描いている。学習行
為の出発点は、学習者が出会う問題と既有知識や経験との間で生じるコンフリクトである（動機づけ）。このような事態に直面した学習者は、そのコンフリクトの解決をめざ
して学習活動を始める（方向づけ）。そして、そのために必要な知識を習得する（内化）。
学習者は、その知識を実際に適用してコンフリクトの解決を試みるが（外化）、それは単なる知識の適用にとどまらず、往々にして適用するなかで、その知識の限界が見つかり、
12
13

Karl Heinrich Marx, 1818-1883
Lev Semyonovich Vygotsky, 1896-1934

80

再構築する必要に迫られる（内省）。最後に学習者は、これまでの一連のプロセスを振り返り、必要に応じて修正を行いながら、次の学習プロセスへと向かう（統合）。動機づけ、
方向づけ、内化、外化、内省、統合といった 6 つの学習行為は予測可能なサイクルの形をとる ( 図 2)。
図 2. 学習サイクルの 6 つのステップ（出典）松下佳代 ,2015 p.9
4. 拡張的学習とアクティブラーニング
アクティブラーニングは、一方向的な知的伝達型講義を聴くという受動的学習を乗り越える意味での、あらゆる能動的学習のことであり、能動的な学習には、書く、話す、
発表するなどの活動への関与と、そこで生じる認知プロセスの外化を伴うと定義される（溝上 ,2015,p.31）。講義とアクティブラーニングの違いは、この活動システム（拡張学習モデル）によって、以下のようになる。講義で活動の「主体」に位置づくのは教員であり、「対象」は学生である。教員は教科書や黒板などを「道具」として学生に知識を伝達し、その結果は試験やレポートによって評価される。教員と学生たちは、週に 1 回
顔を合わせるだけで、「共同体」は形式的にしか存在していない。教員と学生の間には、教員が話し、板書し、学生が聴き、ノートをとるという「分業」が成立している。出欠や遅刻の「ルール」は教員が示し、暗黙のうちに示されることもある。

81

〔論考〕 AI・スタートアップ企業における対話の重要性について

図 3. 活動システムモデル（アクティブラーニング）
道具

対象

主体（学生）

ルール

共同体

結果

分業

（出典）Engeström,1999 p.79 を筆者が編集
一方、アクティブラーニングでは（図 3）、学生が「主体」の座にすえられる。授業は学生が何を行い、何ができるようになったかで記述されるようになる。「対象」はたとえば、PBL であれば「問題」であり、学生が取り組む価値とリアリティのある問題が選14ばれる。教員がファシリテータとなり、学生同士でグループ学習を行う段階、個々の学生が授業外で個別学習を行う段階という「分業」の仕方がルール化されている。PBL を繰り返しながら半期をともに過ごした学生や教員は、通常の講義と比べて実質的な「共同体」を形成しやすくなる。
5. 残された疑問
拡張的学習理論は、主体が媒介を獲得することにより、対象に拡張的学習や新しい活動をもたらすことが期待できる。しかしながら、日本企業になぜ AI・スタートアップ企業が起きたのか、先行研究は十分に答えていない。学習のプロセスが不明確なため、学習者がどのように問題を解消したのか、十分に答えていない。

第4章

リサーチ・クエスチョンと研究方法

第1節

仮説

本論の目的は、対話によるイノベーションが起こるプロセスを考察することにより、
14

Problem-Based Learning82

対話の重要性を明らかにすることにある。本章では、これまでの経緯を整理し、リサーチ・
クエスチョンを設定する。そして、研究方法として本論が抱えている残された課題を解消するための理論を提案する。
これまでイノベーションが停滞している原因は、適応課題の取組みに失敗しているからであり、受動的教育に問題があり、対話の欠如がスタートアップを阻害していることを述べてきた。本論では、新たなテクノロジーである AI が媒介となり、イノベーションを実践できないかという仮説を立てる。不確実で流動性の高いビジネスにおいて、対話が重要な手段となる。テクノロジーやシンギュラリティを理解し、どの顧客に向けてどのような製品やサービスを作ればいいのかを探索・模索するには、対話が欠かせないことを仮定する。

第2節

リサーチ・クエスチョンと研究方法

本論では、知の探索には対話が重要であり、対話によるイノベーションが何故起きるのかを明らかにする。そこで、リサーチ・クエスチョンを以下の通り設定する。
第 1 の問いは、「AI・スタートアップ企業になぜ対話が発生したのか」である。
第 2 の問いは、「AI・スタートアップ企業にどのような対話が生まれたのか」である。
さらに、第 3 の問いは、「既存の企業とスタートアップ企業の対話がなぜ重要なのか」について分析したい。シンギュラリティを理解し、時代を先取りした人々の事例を通じて考察し、対話の重要性を明らかにする。受動的学習と能動的学習の比較（表 4）を踏まえ、
表 4. 受動的学習と能動的学習の比較
受動的学習

能動的学習

概念

ウォーターフォール

アジャイル、リーンスタートアップ

特長

原理・原則、ルールに従う

流動的、ランダム、予測不能

学習

教科書・暗記中心

拡張的学習、アクティブラーニング

学び手

個人

コミュニティ

（出典）筆者作成
拡張的学習の学習プロセスを研究する。受動的学習の概念は、ウォーターフォール
型開発手法に類似している。要件定義で全ての要件を洗い出さなければならない。設計、開発が完了し、製品を出荷したり、プロジェクトが本稼働するまで、問題の発見が遅れがちである。能動的学習はアジャイル型開発手法に似ている。短期の繰り返

83

〔論考〕 AI・スタートアップ企業における対話の重要性についてし開発をしながら、要件や仕様を決めていく。完成や稼働を早期に実現することにより、問題の発見が早くなる。ユーザーに使ってもらい、対話を繰り返しながら、仕様を変更していく。スタートアップ企業は仮説・実験・検証によるリーンスタートアップ（EricRies,2011,p.38）を活用し、ムダの無い起業プロセスでイノベーションを生み出す。
検証は顧客へのインタビューから得られる生の声が重要なデータとなる。検証による学びから方向転換する か辛抱するかを判断する。次に能動的学習に取り組むスタートアッ15プの事例を分析し、対話の重要性を明らかにする。

第5章

事例研究

1 番目の事例は法律業界、2 番目は教育業界、3 番目と 4 番目は IT 業界における AI・
スタートアップ企業と既存企業との連携の事例を取りあげる。スタートアップ企業は、
AI を中心に創業している企業を選定した。スタートアップの世界では、解答用紙や模範解答はない、そもそも市場が存在するかどうかわからないところから起業するという課
題を抱えている。その課題を AI という最先端のテクノロジーによって、いかに克服するかに着目したいからである。最後に、拡張的学習原理分析による事例について考察する。
事例 1）法律業界における AI・スタートアップ企業
2010 年、角田望（写真 1.）は京都大学法学部を卒業し、2011 年司法試験に合格した（旧
司法試験論文を 1 位合格）後、大手である森・濱田松本法律事務所に入所している。
写真 1. 角田社長

そこで仕事に対する矛盾を感じる。法律業界が抱える非効率性や不合理性が目につくようになる。多くのクライアントが料金や地理的な制約で、高度なリーガルサービスを受けられない。弁護士の労働集約型の働き方を変えていきたい。優秀な弁護士による高
15

pivot

84

度なリーガルサービスを享受できる事業体は今の日本では極めて限定されている。
クオリティの高いリーガルサービスを受けるためには、クライアントは多額のコストを支払う必要がある。弁護士になって数年がたつと、弁護士としての自信もつき、事務所の外へ出ていろいろな起業家たちと出会い機会が増える。薬剤師を煩雑な薬歴記入業務から解放し薬局を医療と患者をつなげる「架け橋」に変えるカケハシ。空室という「死んだ」空間を資産に変えるスペースマーケット。大手広告代理店から地方創生 NPO を設立し、地方で起業したアントレプレナーたちと出会う。
彼らの後ろ姿が角田の背中を強く押し、起業・独立という選択肢がとても身近なものに思えるようになる。同世代の起業家が社会を少しでも良くしようと奮闘している。時代の流れの中で、「社会に必要とされる存在になれるか」という問題意識を持つようになる。
他方で、いわゆる IT ベンチャーの人と話す機会が増えるにつれて、法律業界が抱える非効率性や不合理性が目につくようになる。角田本人の中で常識であったものは、実は非常識であることに気づく。時を同じくして、「AI 弁護士現わる」というネット記事を度々目にするようになる。リーガルテック

16の分野では、米国では 1000 社を超えるスター

トアップが凌ぎを削っている。アメリカでは、単純な法律業務はソフトウエアに代替、またはアウトソーシングされているらしい。アメリカには書類を Web 上で自動作成できるサービスがある。米国大手法律事務所の多くの弁護士は多くの弁護士業務が IBM ワ
トソンに代替されると考えている。法律業界で IT を活用する「リーガルテック」は米国
では市場規模 1.6 兆円とも言われ、1,000 億円規模と言われる日本市場とは比べものにならないほど大きい。米国でリーガルテックが拡大した背景には、「e ディスカバリー（電子証拠表示）」と呼ばれる制度の存在がある。
テクノロジー、そして AI、「弁護士」という職業とこの用語が組み合わされるとき、通常ならばネガティヴな意味をもって伝えられることが普通である。高度な専門職であったはずの弁護士が AI といった機械に取って代わられる。それは一般の興味をひくには十分のキャッチャーであり、弁護士の間でも正しい技術的な理解は置き去りにされたまま、「AI は弁護士の仕事を奪うのか」という議論が繰り広げられるようになる。角田はこういった議論に非常な違和感を覚えた。技術の進歩、社会の変化は不可避である。
大きな社会の変化を前にして、どれほど強い組織であっても過去の栄光にすがる限りは無力であることは歴史が証明している。
「自分達の将来がどうなるのか ?」を議論することに建設的な意味もない。社会から必要とされれば残るだろうし、必要とされなければ消えるであろう。
日本のリーガルサービスの在り方について考察してみると、森・濱田松本法律事務所
は国内で最も高いレベルに属するリーガルサービスを提供している。ただ、それを享受できるのは、
ほんの僅かになる。誰もが知っている大企業のなかでも一部の企業しかサー
16

Legal × Technology

85

〔論考〕 AI・スタートアップ企業における対話の重要性について

ビスは受けられない。しかし、弁護士の提供するリーガルサービスは「労働集約型」であるがゆえに、多くの場合、クオリティを維持するためには、優れた研鑽を積んだ有能な弁護士が、時間をかけて案件に携わる必要がある。経験の少ない弁護士がクオリティを出そうとすると、さらに多くの時間を要することになる。リーガルサービスが「労働集約型」であるがゆえに生ずる 1 つ目の問題である。優秀な弁護士による高度なリーガ
ルサービスを享受できる事業体はいまの日本では極めて限定される。次に、弁護士の報
酬形態について考察してみる。通常は、①タイムチャージ、または②着手金 + 成功報酬、のいずれかのモデルで業務を委託する。企業法務案件で多く用いられるタイムチャージ
モデルは、弁護士が案件処理に要した時間に応じてクライアントが報酬を払うモデルである。基本的には時間をかければかけるだけクオリティがあがる。他方、時間を限定し、弁護士費用を抑えると、個々の事案の応じた適切な対応が難しくなる。所要時間に応じた多額のコストを支払う必要が出てくる。これが「労働集約型」であるがゆえに生ずる
2 つ目の問題である。つまり、クオリティの高いサービスを受けるためには、クライア
ントが多額のコストを払う必要がある。これが現在の日本のリーガルサービスが構造的に抱える問題であり、これが解決されない限り、日本社会全体の法務レベルの向上は極めて困難であると言える。
日本のリーガルサービスの在り方は、資格と高い参入障壁に守られ、需要が供給を上回り、かつ知識格差によってクライアントが弁護士の能力を比較検討できない状態が長く続いた結果として、今、世界のリーガルサービスの在り方、あるいは他産業におけるテクノロジーの導入の水準と比較して著しく遅れをとっている。Legal Force は
現在のリーガルサービスが抱える構造的に抱える課題を解決し、弁護士がクオリティの高いリーガルサービスを享受し、社会全体の法務レベルを向上させるためのいわば社会基盤となってゆく。これが角田の考えた創業の理由である。https://www.legalforce.
co.jp/
2017 年、角田は 2 人で Legal Force を設立し、現在社員は 24 名いる。契約書の草案をクラウド上に登録すると、人工知能が瞬時に必要項目の抜け漏れや修正例文などを提示するソフトウエアを京都大学機械学習の専門家森信介教授と共同開発している。
2018 年 8 月に Legal Force ベータ版を公開し、富士通など約 100 社が利用している。
ファンドからの調達額は約 6 億円（日経 ,2018.12.4）、2019 年 1 月 8 日三菱 UFJ キャ
ピタル、みずほキャピタルから約 4000 万円追加調達を実施する。2019 年 4 月 2 日
契約書自動レビューソフトウエア正式版をリリースする。2019 年 7 月には本社を日比谷に移転し、本格的な事業に乗りだしている。
事例 2）教育業界における AI スタートアップ企業
神野元基（写真 2）は、北海道網走出身で子どもの頃は、異端・少年宇宙人と呼ば86れていた。慶応義塾大学総合政策学部を中退し、シリコンバレーで起業経験を持つ。
2012 年、八王子に株式会社 COMPASS を創設、エドテック

17

業界で注目を浴びる企業となる。教育業界で IT を活用する「エドテック」は米国で普及している。オーダーメー
ド学習管理で 2008 年設立の米ニュートン社が先頭に立つ。授業のネット配信では、12年にスタンフォード大学などは世界の有力大の授業をネットで配信するオンライン講座
を開講、5 千万人以上の受講者を集める。米シリコンバレーのエドモド社の学内交流サイトは世界に 6 千万人超のユーザーを抱える。一方、日本でのエドテック市場は 2024
年度には 2017 年度比 8 割増の 3,062 億円に拡大する見通しである（日経 ,2019.4.13）。
写真 2. 神野社長

神野は、2045 年には人工知能が人間の脳を凌駕する「シンギュラリティ」が訪れ、現存する職業の 99% は人工知能がやるようになると予測され、教育も例外ではないと思った。
いまの子どもたちが社会に出るころには、人間は人工知能を空気のような存在として活用しながら暮らす社会となっているのは確実で、昨今の「人口減少」や「超高齢化社
会」の議論が何であったかというぐらい国の生産性はあがっている。そのとき、いまの大人世代が持つ常識の多くは覆されている。技術の進化によって社会のあり方や産業構造が変わっていくことは人類にとって良いことである。ただし、そこで辛い思いをするのが変化の過渡期を生きる世代である。英国で産業革命が起きた時、慣れ親しんだ農家を離れて都市に移住し、渋々工場で働かないといけなかった世代がいたように、それまでの慣習を捨てて新しい社会に適応していくことは苦痛を伴う。人工知能時代の過渡期を生きていくことを余儀なくされているのが、まさに今の子どもたちである。新しい時代に備えて今から準備をさせてあげることが大人世代の責任であると神野は思った。
https://qubena.com/
未来教育の時間を確保するには、従来の非効率な学習スタイルを抜本的に変える必要
17

Education × Technology

87

〔論考〕 AI・スタートアップ企業における対話の重要性についてがある。それこそが、神野が人工知能型教材「キュビナ 」をつくろうと思った理由である。
18

キュビナは、単に解答結果を見るだけでなく、計算のプロセスや解答にかかった時間な
どをチェックしながら生徒ひとりひとりの得手・不得手を把握し、最適な問題をリアル
タイムで出してくれる。そのため圧倒的に学習効果が良く、座学の授業と比べて 7 倍の速さでカリキュラムが終わる。それによって生まれた時間は、ロボットやドローンなどの最先端技術を用いながら数学の知識を応用していく STEAM 教育のために使われる。
19

生徒ひとりひとりの理解度や習熟度に最適化された学習方法であるアダプティブラーニ
ングで時間を生み出し、その時間を使って STEAM 教育を行う授業になる。神野の目的は、「未来を生き抜く力」を教えることである。自分なりに解決策を考える癖を身につける、そしてやりたいことを見つけてそこに突き進んでいく「圧倒的能動思考」を身につけてもらうことを教える（神野 ,2017,p.52）。
実際の開発は副社長である学友と始めた。プロトタイプ完成までに 1 年をかけ、投資家にプレゼンを行い、出資を受けることに成功する。そのお金を使い、エンジニアを雇い、さらに 1 年半かけて開発し、2016 年リリースに成功する。2016 年、日経コンピュータ「ミライ IT アワード 2016 教育部門」グランプリを獲得し、2017 年、『人工知能時代を生き抜く子どもの育て方』を発刊する。東京都千代田区立麹町中学での実証実験（2018.9 〜 2019.2）を行い、学校の授業に対し 7 倍の学習効率を実現した。「数学の学習は楽しい」や「数学は得意である」といったアンケートの回答が急増している。生徒 95 人、先生 3 人で質問の回数は 45 分間授業のなかで 74 回、他の生徒への質問も 47 回となり（神野・佐藤 ,2019,p.71）、多くの対話が発生している。
ちなみに、麹町中学は全員担任制、定期テスト廃止、服装頭髪指導をしない、宿題を出さない等、画期的な取組みを実践している。2019 年 4 月より、文部科学省スーパー
サイエンスハイスクール指定校である私立中高一貫校青翔開智中学・高等学校で「キュビナ」を導入している。普及に向けた課題は、生徒向けのパソコンや無線 LAN 環境の整備、標準授業時間数、アダプティブラーニングへの誤解等である。現実の現場では、探求型の学習に割く時間が生徒や教員にも残っていない。さらに多くの学校への適用が期待される。
事例 3）IT 業界における AI スタートアップ企業
プリファードネットワークス

20

社（以下、PFN と略す）は AI を中心に開発する企業で、2014 年 3 月に現在の社長である西川徹が創業した。前身は西川社長や岡野原副社長が学生時代に起業した会社で、検索エンジンを手掛け、グーグルに対抗しようと燃えていQubenaScience「科学」、Technology「技術」、Engineering「工学」、Art「芸術」、Mathematics「数学」
20
Preferrded Networks。
18
19

88

た。そのときに深層学習に出会う。2018 年 10 月の CEATEC では、ロボットでは不21可能と言われていた片づけを実用レベルまで実現している。
PFN は、日本における AI 開発を牽引するスタートアップであり、日本で唯一のユニコーン企業である（2018 年 7 月現在）
。資金調達は 160 億円を越え、上場すれば、時価総額 1 兆円以上と評価されている。特徴は日本の大企業と対等に仕事をしている点である。
トヨタ自動車は 100 億円超を PFN に出資し、自動運転における AI 技術の共同研究を2014 年 10 月から開始する。他にも NTT、三井物産、みずほ銀行、日立製作所、博報堂、中外製薬などと対等な立場で対話することに成功している。提携前に必ず PoC を行い、22

大企業の下請けにならないよう意識している。工作機械や産業用ロボットの高度化を目的としたファナックとの提携のときに、ロボット工場を見学し、IT 企業だけでは産業を成長させる限界があることの気づきを得ている。ソフトとハードが融合することでお互いの力を引き出せると確信したという。2018 年 4 月、
「PFN

Values」を作成し、「Proud,but Humble ( 誇りを持って、しかし謙虚に )」や「Learn or Die ( 死ぬまで学べ )」な
どの方針をもとに 200 名の社員と対話している（日経ビジネス ,2019.5.13）。
本事例は AI・スタートアップ企業にとってイノベーションを起こすには、既存企業との連携が有効であるという示唆も与えてくれる。次に既存企業が AI・スタートアップ企
業と取り組んでいる事例について取りあげる。
事例 4）富士通における AI スタートアップ企業との連携
富士通の歴史は 1923 年の古河電気工業とシーメンス社の合弁会社、富士電機製造の設立に遡る。1935 年同社から通信部門が分離独立する形で誕生した。その後、富士通ファナックが誕生するなど、富士通はイノベーションの DNA が内在する企業である。その後、ファナック株式売却により多額のキャピタルゲインを得ている。経営トップはスター
トアップ企業との共創の意義を理解していた。これが 1990 年代から本格化する CVC

23

活動の原動力となっている。CVC とは、「事業会社によるスタートアップ投資」と訳される。CVC は大企業とスタートアップが融合するための「媒介」の役割を期待されている。
初期はベンチャー投資ノウハウを習得し、2006 年より CVC ファンド運営を開始している。2015 年以降、
CVC 活動は拡大している。2015 年には 50 億円規模の第 3 号ファンドを組成し、事業の発展に直接貢献するイノベーション事業を対象領域として定義している。さらに、アクセラレータプログラムも運営しており、マッチング・開発支援・
拡販プロモーション・資金調達といった支援を行っている（KPMG FAS,2018,p.171）。
アクセラレータプログラムは 2015 年に始まり、2019 年で第 7 回目を迎え、事業部門
Combined Exhibition of Advanced Technologies の略。
Proof of Concept の略で、「概念実証」という意味。
23
Corporate Venture Capital の略。
21
22

89

〔論考〕 AI・スタートアップ企業における対話の重要性についてとのマッチングを行い、ピッチコンテストからこれまでに約 60 の共創事業を生み出している。
https://www.fujitsu.com/jp/innovation/venture/entry07/index.html
富士通は AI を基軸としたデジタル共創を推進するため、デジタルトランスフォーメー
ションセンター・PLY・ TechShop など、共創の場を提供し、オープンなコミュニティが育ちつつある。
2017 年 4 月に発足した開発者コミュニティ「Fujitsu Tech Talk」は、クラウド・
AI に関する最新情報を提供し、参加企業（2019 年 7 月現在 190 社・450 名）間での情報交換ができる場の提供を行っている。AI の分野では、AI・SI・デザイン系の 3 者
が得意分野で連携し、富士通の AI（Zinrai）を活用した画像検索サービスの新しいス
タートアップ企業立ち上げを支援している。https://www.fujitsu.com/jp/metaarc/
developer/k5techtalk/
次に、これまでの事例を拡張的学習の観点で考察する。
5. 拡張的学習原理による事例の考察
4 つの事例を拡張的学習の 5 つの原理から分析する（表 5）。第 1 の原理は媒介性である。
それぞれの事例は AI を媒介としてイノベーションに挑戦している。第 2 の原理は多声性である。複数の起業家との出会いやシリコンバレーでの留学体験による多くの声が起業に貢献している。PFN は大企業の声を、富士通はスタートアップの声をそれぞれ大事にしている。第 3 の原理は歴史性である。シンギュラリティを前向きに捉え、将来のあるべき姿を先取りしている。ディープラーニングやオープンイノベーションは会社の方向性を変える重要な要素となっている。
表 5.

拡張的学習 5 つの原理と事例比較
事例 1

事例 2

事例 3

事例 4

LegalForce

Compass

PFN

富士通

媒介性

AI

AI

AI

AI

多声性

起業家の声

シリコンバレー

大企業の声

スタートアップの声

歴史性

シンギュラリシンギュラリディープラーニ

オープンイノ

ティ

ティ

ング

ベーション

内的矛盾

労働生産性

授業の非効率性

検索エンジン

独自技術

外的越境

起業

起業

起業

場づくり

（出典）筆者作成

90

第 4 の原理は、内的矛盾である。法律業界における労働生産性の低さや学校教育における非効率性への矛盾が、新しい活動につながっている。PFN ではグーグルに負けない
検索エンジンを開発できない悩み、富士通では独自の国産技術にこだわるジレンマに遭遇している。第 5 の原理では、起業や場づくりといった越境活動により、内的矛盾の解消を図っている。このように、4 つの事例は、自らが拡張的学習の原理を実践していることが判明する。次に、それぞれの事例がどのような対話のプロセスを踏んでいるのかを明らかにしたい（表 6）。
事例 1 と事例 2 は創業者のストーリーがスタートアップの存在価値を十分に説明してくれる。2 人の創業者には、仕事への問題意識の深さや法律や教育といった業界における問題を解決したいというビジョンがある。非効率性・不合理性などの矛盾と向き合い、AI との対話に取り組んでいる。学習行為の初め、「動機づけ」では、法律業界が抱える非効率性や不合理性や教育業界の矛盾が活動の原点になる。次に、シンギュラリティを前向きに捉え、将来の仕事の姿を予測し、自らの「方向づけ」を行っている。そのきっかけは、同じ起業家であり、シリコンバレーであり、自分の世界とは違う世界の人々との対話を、越境により実現し、気づきを学び「内化」へと進んでいる。このあと、2 人は AI 専門家との対話により製品開発を実施している。京都大学の機械学習の教授や学友との 2 人 3 脚により、これまでに無いプロダクトの開発を手掛けている。
表 6.

6 つの学習サイクルと事例
事例 1

事例 2

事例 3

事例 4

LegalForce

Compass

PFN

富士通

法律業界への教育業界への学生時代に起業

独自開発への

矛盾

矛盾

起業家との

シリコンバレー

深層学習と

出会い

起業

出会う

3. 内化

AI ソフト開発

AI ソフト開発

AI ソフト開発

AI ソフト開発

4. 外化

LegalForceCOMPASSPFN 起業

Zinrai 提供

起業

起業

実証実験

実証実験

ファナックとオープンイノ出会う

ベーション

ハードとの融合

場の提供

1. 動機づけ
2. 方向づけ

5. 内省
6. 統合

資金調達

（出典）筆者作成

91

共同開発

矛盾
自前主義の脱却

〔論考〕 AI・スタートアップ企業における対話の重要性について

そして、
Legal Force や COMPASS を創業し、「外化」に向かっている。実証実験やベータ版の検証を重ね、「内省」を繰り返し、正式版を出荷し、正式な導入が決まる。「統合」
へと学習サイクルは回っていく。今後も新たな問題に遭遇し、問いかけから始まる学習サイクルが続いていくであろう。
PFN の西川はファナックの工場見学が現場の重要性を気づかせる転機になり、大企業との対等な連携により企業価値を高めている。富士通は IT 業界におけるオープン化が自前主義から脱却を促し、エコシステムによる AI イノベーションをスタートアップ企業への場の提供で実践している。

第6章

まとめ

1. 本論の考察を通じて明らかにしたかったこと
本研究の目的は、AI・スタートアップ企業における対話の重要性を明らかにすることである。第 1 章では、日本において、なぜイノベーションを起こす新しい企業が生まれないのかという問題提起を行っている。第 2 章では、イノベーションの適合力が弱いことが原因であり、適応課題を解くためには、環境の変化と相互作用をもたらす「対話」
が鍵となるという仮説を立てる。
第 3 章では対話に関する先行研究として、エンゲストロームの拡張的学習を取りあげる。
スタートアップ企業は何を誰に売るのか未定であり、起業に対する既存の教科書は少ない。
拡張的学習は、動機づけから方向づけへといかに問題を解消していくのかに貢献する。
第 4 章では、リサーチ・クエスチョンとして、「AI・スタートアップ企業になぜ対話が発生したのか」、「どのような対話が生まれたのか」、そして、「既存企業とスタートアップ企業の間になぜ対話が生まれたのか」の 3 つを設定する。研究方法は AI・スタートアップ企業に成功した事例のなかで対話のプロセスを明らかにする拡張的学習理論を採用している。
第 5 章では事例研究と考察を行い、4 つの事例が、拡張的学習の原理を実践していることが判明する。スタートアップ企業 3 社、既存企業 1 社には、拡張的学習における 6
つの学習サイクルを発見することができた。
2. まとめ〜対話が適応力の高い組織化を実現する〜
第 1 の問い、「AI・スタートアップ企業になぜ対話が発生したのか」に対しては、起業した 3 社に AI やシンギュラリティに対する深い洞察力や未来への危機感があり、探索活動により異質な集団との対話が生まれていったためである。シリコンバレーや起業92

家たち、企業への越境により多様な意見や異質な集団との交流体験をする。自分たちの業界の将来に疑問や「問いかけ」が生まれた。AI が媒介となり、テクノロジーを前向きに捉え、スタートアップの起業に成功している。PFN は AI そのものの技術の高さやリー
ダーシップが、業種を代表する大企業との対話を生んでいる。富士通は既存企業がスター
トアップとの対話の場を設け、自らのイノベーションにも役立てようとする事例である。
第 2 の問い、「AI・スタートアップ企業にどのような対話が生まれたのか」に対しては、
6 つの学習行為が拡張的学習サイクルとして循環的に発生している。動機づけ（学習者が出会う問題と既存知識や経験との間で生まれるコンフリクト）、方向づけ（コンフリクトの解決をめざして学習活動を始める）、内化（知識の習得）、外化（主観的に考えていることを外部に表現する）、内省（知識の限界から再構築する必要に迫られる）、統合（必要に応じて修正し次の学習プロセスへ向かう）といった学習行為を発見することができる。
第 3 の問い、「既存企業とスタートアップ企業の間になぜ対話が生まれたのか」については、事例 3 と事例 4 が示すように、既存企業とスタートアップ企業の双方がエコシ
ステムやオープンイノベーションを期待しており、対話による相互作用がイノベーショ
ンをもたらすことを両者が期待していたからである。
日本はイノベーションの適応課題に乗り遅れている。その解決策は越境により流動性を高めて異質な文化による対話を進めることにある。適応力の高い組織は、見て見ぬふりをされている重要な課題であるエレファントを指摘し、組織の将来に対する責任が共有されている。自主性のある判断が期待され、内省と継続的な学習が日々の業務に組み込まれている。組織化とは、意識的な相互連結行動によって多義性を削減するのに妥当と皆が思う文法と定義される（Weick,1979,p.4）。センスメイキングにおいては、活動する人の意味形成を伴って活動の相互作用が行われ、活動を進めていくうちに、活動全体のストーリーが形成されていく。適応力の高い組織化とは、絶え間ないセンスメイキ
ングのプロセスであり、決定が必要に思えるかもしれない状況を構築できる高信頼性組織である。
本論文では、拡張的学習行為が、AI・スタートアップ企業のなかにも起きることを発見した。学術的な意義として、これまであまり研究されていない「対話」に注目し、AI を中心としたスタートアップ企業論に、新たな視座を見出すことができたのではないかと考える。
残された課題は、対話の欠如による「失敗事例」を分析することができなかったことである。筆者は、プロジェクト開発事例においては、失敗事例と成功事例を取りあげたが（小笠原 ,2018）、スタートアップの失敗事例の調査については、今後の課題としたい。
また、本論の検証は事例のみでは限界があり、今後も検討する余地があるだろう。

第7章

今後の展望

〜 AI と倫理〜

40 年存続する米国企業は 0.1% にすぎない（O'Reilly & Tushman,2019,p.39）。イ

93

〔論考〕 AI・スタートアップ企業における対話の重要性について

ノベーションには、知の深化と探索の「両利き経営」が必要であるという。イノベーショ
ンのジレンマを解決するには、そして両利き経営を実現するためには、対話、参加、会話、リーダーやチームが深くかかわり合うことが大事になる。
IBM は 1999 年から 2008 年にかけてハードウエアとソフトウエアから、コンサルティ
ング、解析、ソリューションなどの事業価値へと転換している。1993 年にガースナー
が CEO を引き継いだとき、サービス部門は売上の 27% で、ソフトウエア部門は存在す
らしていなかった。2001 年には、サービスは 350 億ドル、ソフトウエアは 130 億ドルの事業となり、2 つ合わせて全社の 58% を占めるに至り、株価は 7 倍になった。惰
性を克服し、
絶えず自己再生することをリーダーが従業員に訴えた。新しいアイデンティ
ティを探索するために、学習プロセスを対話とデータに基づくものに見直している。戦略を対話と見なして、儀礼的な計画プロセスを離れ、事実ベースの会話を直接行い、不愉快な問題を話し合うことを制度化している。一流の知性とは、同時に二つの相反する考えを持ちながら、その両方を機能させる能力である。
対話の場として、米国西海岸では、大企業や大学を含めた「シリコンバレー」が地域全体として、1 つのエコシステム（生態系）を形作っている。シリコンバレーのエコシステムは、スタートアップに関係する様々な人達の人的ネットワークである（長谷川 ,2019,p33）。そこで、重要となるのは、AI を媒介とした対話になる。遅ればせながら、日本政府はスタートアップ企業が集積する「拠点都市」をいくつか選択し、規制緩和や起業家、投資家の招致等を支援することを発表している（日経 2019.6.11）。創業支援のアクセラレーターを海外から招聘する。政府は自ら顧客となり、スタートアップの活性化につなげる。ユニコーンも各都市に 5 社以上作る目標を掲げる。人材の流動性や成功した起業家の蓄積不足など、日米の違いを踏まえ、適応していくことが重要となる。
これまで教育の場では、答えをいち早く解くことを求められた。いまの社会は答えのない問いであふれている。少子高齢化や地球温暖化といった問題の正解を知っている人はいない。答えのない問題に取り組むには、仮説を立て、根拠を示して説得する力が要る（田中 ,2019）。今後、日本において AI・スタートアップを成功させるには、1.AI を媒介とした拡張的学習を実践する、2. 適応課題に取り組むための対話とリーダーシップを発揮する、そして、3 番目に AI と倫理の学習が重要な施策として考えられる。
これまでは主体は人間であり、人間社会のなかで、AI を道具として対象となる問題を人間と分業して解消を目指してきた。従来の社会学的な見方では、社会は人間が作る集団であり、その内部にあるのは人と人との相互作用だけである。しかし、アクターネッ
トワーク理論24によると、人に影響を及ぼすもの（エージェント）は人だけでなく、モノもまた人に影響を及ぼす主体になる。これからは、主体が自律的な AI にもなり得る。
近い将来、AI はさらに進化し、人間と AI は区別がつかないものになる。人工知能はも24

ブリュノ・ラトゥール、ミシェル・カロンらが提唱する社会科学における理論的、方法論的アプロー
チのひとつである。

94

はや道具ではない（岡本 ,2018,p.46）。人間と非人間に区別を設けず、人とモノ、主体と客体が対等な形で結びつくハイブリッドな集合体を対象とする。AI と人間との協働が重要なテーマとなる。
そこで残された課題は、ハーバード大学サンデル教授も取りあげている（Sandel,2010p.32）トロッコ問題

25やフレーム問題に代表される AI と人間の倫理や道徳感である。人は悪意を持たなくても、倫理に反する行動を取ることがある。何が正しいことなのかを知っているだけでは、必ずしも正しい行動にはつながらない。「こうすれば問題を 解決す る」と いった 安直な 解がな い世界 に倫理 の世界が 存在 してい る（Bazerman,2013,p.32）。これは人間の話だけでなく、人工知能にも当てはまる。アマ
ゾンも自動運転に参入し、グーグル、アップルも既に自動運転ビジネスに参入している。
自動化のレベルが進めば進むほど運転者の関与は少なくなる。データを操るものが、悪意はなくても、倫理の死角に陥ることがある。知の探究は続き、エコシステムには対話が大切になる。そこには「信頼」できる相手との対話が前提となる。ユネスコ

26

は「AI

倫理報告書」を作成することを表明している（日経 ,2019.3.5）。AI にどこまで決定させるのか、禁止する領域はあるのか等、重要な課題に取り組む。デジタルビジネスは絶えず変化し、広がりは世界規模となる。顧客とのビジネスにおいて、信頼こそがものをいう。高い倫理観を持ってパートナーとの共創を実現し、パートナーや顧客が大事なものを託すだけの価値を組織は生み出していかなければならない。
以上
謝辞
本研究の執筆に際して、事例分析にあたりご協力いただきました企業の皆様には厚く感謝申しあげます。

ルース・フットが提唱した「人間が道徳心から生まれるジレンマにどう対処するのか」を見るための倫理学の思考実験。
26
国連教育科学文化機関
2595

〔論考〕 AI・スタートアップ企業における対話の重要性について

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埼玉大学大学院人文社会科学研究科
・ 神野元基（2017）『人工知能時代を生き抜く子どもの育て方』ディスカヴァー・トゥ
エンティワン・ 神野元基・佐藤潤（2019）「アダプティブラーニングが公教育に果たす役割」『一橋
ビジネスレビュー 2019 年夏季刊』東洋経済新報社
・ KPMG

FAS 編 (2018)『実践 CVC

・ Legal Force

戦略策定から設立・投資評価まで』中央経済社

https://www.legalforce.co.jp/

・ 佐々木正人（2015）『アフォーダンス』岩波書店
・ 週刊東洋経済（2019.4.13）「より重要なのは生まれる仕事だ」東洋経済新報社
・ 田中愛治（2019.4.4）「答えのない問いに挑め」日本経済新聞
・ 苫野一徳（2017）「現代教育」『プラグマティズムを学ぶ人のために』世界思想社
・ 内閣府（2018.8）『平成 30 年度版経済財政白書』
・ 中島秀之・丸山宏編著（2018）『人工知能

その到達点と未来』小学館

・ 日経ビジネス（2018.7.23）「日本のイノベーションは停滞している」日経 BP 社
・ 日経ビジネス（2019.5.13）「大企業と対等に付き合う」日経 BP 社
・ 日本経済新聞（2018.12.4）「LegalForce」

・ 日本経済新聞（2019.3.5）「 AI 倫理報告書作成へ」
・ 日本経済新聞（2019.6.11）「スタートアップ倍増へ」
・ 長谷川克也（2019）『スタートアップ入門』東京大学出版会
・ 藤井千春（2017）「デューイ」『プラグマティズムを学ぶ人のために』世界思想社
・富

士

html

通

https://www.fujitsu.com/jp/innovation/venture/entry07/index.

、https://www.fujitsu.com/jp/metaarc/developer/k5techtalk/・ 松尾豊（2015）『人工知能は人間を超えるか』KADOKAWA
・ 松下佳代・京都大学高等教育研究開発推進センター編（2015）『ディープ・アクティ
ブラーニング〜大学授業を進化させるために』勁草書房・ 溝上慎一「第 1 章

アクティブラーニング論から見たディープ・アクティブラーニング」

・ 松原仁（2018）『AI に心は宿るのか』集英社インターナショナル

97

〔論考〕 AI・スタートアップ企業における対話の重要性について

・ 柳沼良太 (1987)「ローティ」『プラグマティズムを学ぶ人のために』世界思想社

98

〔論考〕

ものづくり企業が求める AI 人材〜複合機開発の AI 応用事例より〜
未来デジタル研究所

参与・研究員矢ケ崎

敏明

1. はじめに
ガートナージャパン株式会社は、「日本におけるテクノロジーのハイプ・サイク
ル :2018 年」を発表し、2018 年現在の日本の ICT 市場において、人工知能が「過度な期待」のピーク期から幻滅期の方向に進んでいるという見解を報じた（図 1）。

ガートナーのハイプ・サイクルは詳しく説明しないが、今回の見解は、成果を伴わな
いまま過熱気味にもてはやされた時期 (「過度な期待」のピーク期 ) が終わり、熱狂が冷めて市場がいったん停滞する ( 幻滅期 ) ことを意味している。ただ、その後は、改めて99

〔論考〕 ものづくり企業が求める AI 人材

実質的な市場浸透が始まり ( 啓蒙活動期 )、成熟したテクノロジーとして市場に認知されるに至る ( 生産性の安定期 ) としているので、これからが本格的なマーケットインベー
スの製品開発及び本来の技術革新が始まると考えられる。
少し「過度な期待」時期を振り返ってみると、将棋、囲碁の世界でプロ棋士をも凌駕し始めたことが、メディア関連にも煽られ、すべての事が AI によって代替されてしまうのではないかという期待感・待望論、そして恐怖心を抱かせ、蔓延させたと考えている。
しかし、多くの場合、AI の適用領域は、音声認識、画像認識、自然言語処理の 3 つが中心で、野村総合研究所では、それぞれの成熟度を以下の 3 つに分けている。
①実用レベル―――

商用サービス化されている②研究レベル―――

実証実験が行われている③基礎研究レベル―――アルゴリズム、手法が研究段階にとどまる

いろいろな意見もあろうが、音声認識は実用レベル、画像認識は実用レベルと研究レ
ベルの間、自然言語処理は基礎研究レベルにあるとしている。
筆 者 も、2012 年 の 画 像 認 識 の 精 度 を 競 う ILSVRC(Image Large Scale Visual
Recognition Challenge) でデビューしたディープラーニングが画像認識において世界に大きなブレークスルーを与えたのは衝撃ではあったが、自動運転への応用等、まだ、実用レベルになっていないことから、上記の見解に賛成したい。
新しい技術が出てきたときは、まずブームが先行し、期待と恐怖を煽るが、現実とのギャップを感じ始めると沈静化する。筆者も、現状の AI 技術の進捗を見ると、現実とのギャップによりブームは沈静化の方向にあるのかと感じることがある。しかし、沈静化
後はブームで終わり、自然と消えていくか、進化して大きく発展するかに分かれていくが、それを左右するのが、技術開発に従事する研究者、技術者達である。
今回の第 3 次 AI ブームを決定づけたディープラーニングも、第 2 次 AI ブームで考えられたものであるが、第 2 次後の冬の時代の中で研究を続けてきた研究者、技術者達によって支えられてきたことが大きい。よって、今後の AI の発展は研究所だけでなく、企業、
教育機関の取り組みにかかっていると言える。
今までの日本の新技術の取り組みをみると、IT 関連技術の投資、教育に関しては、当初、後手に回っていたが、ものづくりにおいては日本独自の方向性を示しながら、IT 先進国
家の仲間入りを果たしている。今回の AI 技術に関しても、世界を先導してきたわけではないが、文字、画像認識等のパターン認識技術、自然言語処理技術等は、当初、世界から後手を踏んでいたものの国家プロジェクトとしての取り組みもあり、追いつき、追い越して、第 3 次ブーム以前は、かなり世界で先行していたと言える。
第 3 次 AI ブームの中、AI 技術は、特に予算面、人材面で、かなりの後塵を拝している感は否めない状態であるが、あまり背伸びをせず、日本の強みを引き出す AI 教育を目指していけば、キャッチアップだけでなく、AI 先進国の仲間入りが可能と考えている。
そのためには、日本の強みが発揮できる AI 人材教育が重要であり、本稿では、筆者の長100

年の経験に基づき、第 3 次 AI ブームの中、今後の日本の強みとなる AI 人材教育の在り方を述べてみたい。

2.AI とは
筆者は、長年、一民間企業の研究開発の研究者、技術者として、30 年以上にわたり、
文書構造解析、文字認識、自然言語処理等の第 3 次 AI ブームの引き合いに出される技術の開発及び製品化に従事してきた。そして、様々な機械学習との葛藤の中での研究開発を継続していたが、これが AI であるという認識を持っていなかった。筆者の認識では、
人間の頭脳のシミュレートするシステム、つまり、ニューラルネットワーク及びその関連技術が AI であったからである。今回、本稿で AI という言葉を使うにあたり、何が AIなのかを定義しておかないと、読者によっては誤解を持ったまま終わる可能性もあるので、まず本稿で述べる“AI”とは何かについて定義する。
よく AI とは何かで引き合いにだされる、（強い AI、弱い AI）、（大人の AI、子供のAI）がある。両方とも、AI の能力を示すのに使われる。前者は、強い AI: 人間のようにいろんなことに対応できる汎用性のある AI
弱い AI: 特定の範囲に限定して、能力を発揮することができる特化型 AI
を指し、これを図式化したのが図 2 である。

一方、大人の AI、子供の AI は、東京大学の松尾教授により指摘されている、AI の 2
つの分け方で、大人の AI: 大人、つまり専門家ができることをできるようにする AI
子供の AI: 背景知識のほとんどない状態（子供）から AI 自身が試行錯誤を繰り返しながら、性能向上する AI

101

〔論考〕 ものづくり企業が求める AI 人材としている。強い AI、弱い AI と異なる分け方であるが、子供の AI は、弱い AI より賢い AI であろう。
これらの AI に共通して言えるのが、AI の目的は、つまり、人間の知的活動である①分類・認識する②未来を予測・判断する（株価等）③顧客等への商品等の推薦④理解・翻訳
等を、データという入力情報から、人間の場合、知能（判断プロセス）を経て、上記 4つの結果を出力することにある。
特に本稿では、図 3 に示す AI の判断プロセス全体を AI と定義し、人間の知能に相当するものが判断モデルである。

この判断モデルには、図 2 の弱い AI の中で表現されている①ルールベース
人間自身がルールを考え、プログラムする。つまり、「もし〜ならば、〜とする」を
アルゴリズム化して、分類していく方法。
②統計的なアプローチ
コンピュータに統計的な処理で学習させる。特徴量は、人間が考える。ディープラー
ニング以外の古典的な学習を含める。
③ディープラーニング（深層学習）
特徴量設計を自動的（半自動も含める）にコンピュータが求める。
の 3 つのモデルを考えることとした。尚、モデル化の分類は、「みずほ産業調査 Vol.54
P.277」の記載内容を参考にした。
以上より、本稿で AI という言葉を使うに当たっては、第 3 次 AI ブームで話題となっている上記③のディープラーニングだけでなく、①ルールベース、②統計的なアプロー
チを含める。
特に次章「キヤノンにおける AI 技術開発」では、この AI の定義に基づき、内容の中心は、①ルールベース、②統計的なアプローチであるが、この技術開発を通して、経験した問題、課題を挙げることで、ものづくり現場で必要とする AI 人材を述べる。そして、その人材教育が、今後の教育現場での課題と考えている。

102

3. キヤノンにおける AI 技術開発
3.1 背景筆者が、1970 年代後半に入社したときは、キヤノンの 2 大製品であるカメラ、複写機等にマイコン（4 ビット CPU）が世界に先駆けて搭載され始めた時期であった。大型コンピュータの時代からオフィスコンピュータ（オフコン）へと変わり、いよいよ計算機ではない製品への適用が拡大し始める時期でもあった。そのため、ビジネス機器、コンシューマ機器を開発・販売している企業のデジタル化競争が激化、これら製品の研究・開発に携わる技術者は日々アイデア創出合戦に追われた。
つまり、マイコンを使った製品の最初期、マイコン関連のすべてのアイデアは特許化
することが可能な時期であり、特許出願は、自社の事業範囲を守るだけでなく、如何に幅広く権利化することが出来るかを考えることも大きな命題であった。そして、製品の権利を守るだけではない知財競争に打ち勝つことが必須事項でもあった。なぜなら、これに乗り遅れると遅かれ早かれ事業撤退にもつながるからである。事実、同業者間での知財競争に敗れ、事業撤退に追い込まれた企業も数知れず、今も、その影響は続いている。
キヤノンが、現在まで、長く同じ系列の製品をビジネスとして継続して来られたのは、
1 つ目は当時から続く技術者たち一丸となった特許戦略にある。当時、一部の研究者、技術者では良い発見、発明があると、すぐに学術論文を書きたいという欲求に襲われていたが、“論文を書きたければ特許を書く”ということを方針に動いていた。いろいろな考え方もあろうが、この方針が、今のキヤノンを作ったのかも知れないので、批判することは出来ない。
そして 2 つ目が、特許やアイデアを引き出す IT 関連技術への調査及び検証プロセスが根付いていたからである。特に、第 2 次 AI ブームといえる 1980 年代初期から、研究所や筆者が所属していた複写機開発部門でも、次世代のビジネス及び技術のネタ探しという観点からコンピュータの積極的な応用について、積極的な取り組みを行っていた。
全社的に近いレベルでの活動では、以下の 4 つが挙げられる。これらは、IT 関連で調査開始時での最先端であり、筆者も関わった技術である。
①設計、検証のコンピュータ化（CAD、CAE 等）②有限要素法を用いた複写機の複写プロセスのコンピュータシミュレーション③エキスパートシステム④ドキュメント処理技術（含む、パターン認識、文字認識技術）
次に、第 2 次 AI ブームに関連する③、④に関して、概要及び成果を述べる。
まず、③のエキスパートシステムであるが、当時、人間の知識を表現する方法ということで知識工学がブームであった。プログラム言語として、LISP、Prolog も注目を浴び、複写機開発部門にいた筆者は、組織の代表として、セミナー及び一年間にわたる通信講座にも参加した。逐次、その概要報告をしたが、自部門のメンバーの反応は乏しく、複写機の製品開発において、利用価値が見いだせないという結論が多かった。ただ、他部

103

〔論考〕 ものづくり企業が求める AI 人材門において、唯一、役立っていったのが、レンズ設計へのエキスパートシステムの応用であり、業界的にも話題になったことは覚えているが、一時的なものであった。そして、しばらくして、第 2 次 AI ブームは冬の時代を迎えることになるが、当時としては、少し早すぎた技術分野であったのかも知れない。
次に、④であるが、第 2 次 AI ブームの後期に、社内でも、ニューラルネットワークのパターン認識技術への応用を検討したが、筆者のグループは、ニューラルネットワー
クの検討以外、現在に至るまで、④のドキュメント処理技術の取り組みが AI であるという認識を持っていなかったのである。パターン認識、特に、文字認識は、当時、通産省（現、経産省）の大型プロジェクトであったが、AI ブームが背景にあるという認識もなく、よく失敗に終わったと言われる第 5 世代コンピュータプロジェクトも自然言語処理技術を全面に押し出していたが、筆者には第 2 次 AI ブームの関連であるという認識はなかった。
これらの 2 つの大型プロジェクトは、多くのコンピュータ企業を巻き込んだが、キヤノンには、まだ実力もなく、両プロジェクトとも参加していなかった。ただ、中央研究所の研究者だけが独自のアプローチで、文字認識を含むパターン認識の検討をしただけだった。自然言語処理技術は、当時のキヤノンの製品ラインナップを考えても、すぐに該当することもなく、今もって、取り組みはない。ただ、専用のワードプロセッサ機器を製品化していたこともあり、形態素解析レベル + αの言語処理技術は取り組んでいるが、これは自然言語処理技術とは程遠い。
第 2 次 AI ブーム期間中の 2 つのプロジェクトの 1 つ、文字認識は、実験、検証用の漢字データベースラインナップ、技術レベルも実用レベルに近いものになり、成果は、
現在のディープラーニングでも簡単には達成できないレベルまでを実現していた。
当時、この情報は、筆者にも伝わってきており、キヤノンとしても、重要な技術となると考え始め、1986 年より調査活動を始めた。その第 1 段階で、1986 年春の電気通信学
会に、パターン認識、文字認識の発表に聴講だけで参加したが、第 2 次 AI ブームにも関わらずニューラルネットワークの発表は一件もなく、AI という言葉も聞かなかった。
この調査以降、キヤノンはドキュメント処理技術で、複合機の付加価値を高める目的
で、文字認識技術に取り組み、また、他の多くの企業も新規に文書画像解析、文字認識に取り組み始め出したが、第 2 次 AI ブームは冬の時代を迎えていった。

3.2 ドキュメント処理技術
キヤノンの AI の取り組みは、複写機がデジタル化され複合機となり、複合機にドキュ
メント処理技術に適用し、製品の付加価値を高めようとしたことに始まる。図 4 にキヤノンのドキュメント処理技術のアーキテクチャを示した。入力技術、入出力ハンドリン
グ技術、セキュリティ技術、ストレージ技術、生成技術、出力技術から構成され、知識処理ベース、機械学習で製品の付加価値を高めている。

104

①入力技術 : スキャナ等から入力された文書画像を補正、解析、認識処理する技術
・ ドキュメント前処理 : 適応的二値化処理、画像歪み補正等
・ ドキュメント解析 : 入力文書の構成要素の検出（文字画像部、写真画像部、グラフィッ
ク画像部（ライン画像、フレーム画像、表画像）、さらに、文字画像部は、タイトル（見出し）、本文、キャプション（表、画像に添付されるタイトル、説明等）に分類
・ ドキュメント認識 : 文字認識技術、定型帳票認識（機械学習による）・ ベクトル化、符号化 : 文字、グラフィック画像のベクトル化、符号化技術②入出力ハンドリング技術 : 加工された文書を入出力間でハンドリングする技術
・ XML ハンドラ : ドキュメント交換の標準化技術実装及び社内標準への対応
・ 適応的出力符号化技術 : ドキュメント解析に基づく高画質、高圧縮ドキュメント変換
技術等③セキュリティ技術 : 文書の安全、安心を確保するために技術
・ 紙のセキュリティ : 電子透かし技術等（情報漏洩防止、著作権保護等）
・ コンテンツセキュリティ : データ・通信の暗号化技術
・ 認証技術 : 機器接続の認証技術、その他、セキュリティ評価技術等④ストレージ技術 : 文書の検索性、保全を確保する技術
・ 組込み DB: キヤノン製品用の軽量の組込み DB の開発
・ 検索技術 : 全文検索、概念検索、文書分類、クラスタリング等
・ データ管理 : 組込み用コンテンツ管理、メタデータ管理技術
・ 映像ストレージ : 高速ブラウジング技術⑤生成技術 : 解析された文書から最適なレイアウトを生成する技術・ レイアウト : レイアウト定量評価方式の確立、レイアウトテンプレートの自動生成

105

〔論考〕 ものづくり企業が求める AI 人材

・ 組版 : クロスメディア対応文字組版技術
・ ドキュメント生成 : 学習機能を持った自動レイアウト生成技術⑥出力技術 : 高速、高画質で印刷を実現する技術
・ レンダリング : 高画質画像をリアルタイムにレンダリングする印刷技術
・ ワークフロー : 遠隔地への高速印刷、高速配信技術
本稿では、前述の AI の定義を具体的に実施するドキュメント解析技術（以降、文書構
造解析技術とする）、文字認識技術の具体的な取り組みを述べ、第 3 次 AI ブームの引き金となった機械学習であるディープラーニングへ向けての課題を取り上げる。

3.3 文書構造解析技術
入力文書画像を、文字画像部、写真画像部、グラフィック画像部（ライン画像、フレー
ム画像、表画像）に分離し、さらに、文字画像部は、タイトル（見出し）、本文、キャプショ
ン（表、画像に添付されるタイトル、説明等）に分類する技術である。
入力文書画像を内容別に分類することで、文字部には、文字に適した画像処理、写真
画像、グラフィック画像部等にも、それぞれに適した画像処理を施すことができるため、画質を良くしたり、セキュリティを埋め込んだり、適応的な圧縮をしたり、その他、適応的に様々な応用に利用することが可能となる利点がある。そのため、技術開発は古くから試みられていたが、研究レベルでの提案が多く、1980 年代、第 2 次 AI ブームの時は実用化とは程遠く、簡単な応用でも使える製品として全く存在していなかった。
筆者たちのグループも流行の技術（FUZZY 理論等）や汎用的な画像処理技術（細線化等）に解決策を探求したが、汎用文書画像というターゲットではなかなか実用化レベ
ルにはならなかった。つまり、AI の判断プロセスである①のルールベースに落とし込むまですら到達しなかったのである。
その後、様々な実験で、最終的にたどり着いたのが、技術的に最も避けたかった古典的なアプローチであった。それは、ボトムアップにアプローチする、つまり、画素単位からの連結画素の塊まりを見つける過程で、各画像の特徴にたどり着いたとき、その多種多様のルールから判断するものである。
これは、AI 的にいうと、知識ルールを人間が考え、ルール化し、さらに、実験結果に基づいて、ルールの追加、修正を、適切な分類結果が得られるまで続けるものである。
このアプローチは、一般に、失敗も多く、途中で諦めてしまうケースが多いのであるが、キヤノンは実用化レベルかつ他社を大きく差をつけるレベルを実現した。以下に、その概要を示す。
図 5-1 は、ICDAR1995（文書解析・理解国際会議）の発表したキヤノンの文書解析のフローである。左から、(1) 入力画像、(2) アウトラインベースの矩形データ、(3) 最終結果で、同一のカテゴリー事に、領域が矩形化されている。

106

詳しいアルゴリズムは ICDAR1995 の学会誌を参照してもらうとして、ここでは、その概略を述べる。
(1) → (2) の処理（図 5-2 参照）:
まず、文書画像は、CNN でいうダウンサンプリングで、処理の高速化と CNN と同じ目的である画像ノイズ、かすれ等の対策である画像縮小を実行する。この画像縮小された画
素データのアウトラインを 8 方向に追跡して検出する。8 方
向は隣接画像とのアウトラインを求める。そして、検出されたアウトラインを矩形で囲むことで、(2) が作られる。ここでは、まだ、それぞれの矩形が何のカテゴリーなのかは検出されていない。
(2) → (3) の処理 :①検出された第一の矩形の大きさ（高さ H、長さ L）で、まず、暫定的に文字、非文字に分類する。
（知識処理例）
If( 矩形の高さ )<H &&（矩形の長さ）< L then ( 文字候補 )else ( 非文字候補 )②隣接する次の矩形で①の処理を実行する。
（文字列及び文字領域の確定の知識処理）③複数文字候補が連続しているかを判定する。連続していれば、文字列と判定。
④文字列が連続しているかを判定する。連続していれば、文字領域と判定（非文字領域の知識処理）⑤矩形領域内の画像の分布濃度が一定以上の場合は、写真画像と判定。

107

〔論考〕 ものづくり企業が求める AI 人材⑥矩形領域内の画像の分布濃度が一定以下の場合は、グラフィック画像と判定。
⑦矩形の高さ H が一定以下で、長さが一定以下の場合は、水平の線と判定。
（以下略）という経験則及び予め決めた仕様に基づき、実用に耐える知識ルールを作り上げアル
ゴリズムを完成させた。
このルールは一般化されているものではないため、時間が許される限りルール作りが続くアプローチでもある。もう 1 つ、経験則に基づくルールが数多く実装されているため、新たな問題は起こった場合には割り切るか、割り切れない場合、検証できない改悪を覚悟して新たな問題に対応していくことになる。現状、ルールベースのアプローチは永遠の課題のようになっている。

3.4 文字認識技術
3.4.1

概要

次に、パターン認識の中で最も利用され、かなり前から技術的に人間の誤認識率を下回る成果を上げている文字認識について述べる。文字認識技術は、機械学習した後の学習パターンと未知（非学習）パターンとの距離もしくは類似度を求めるという方法で、様々なアルゴリズムが提案されている。本稿では、筆者が実際に研究開発に取り組んだ
アルゴリズムに限定して述べる。
筆者のグループは、複数の学習パターン、つまり統計的な集まりとの未知パターンとの距離を求めるマハノビラス距離を用いて、文字の認識処理を行う識別関数を作った。
マハノビラス距離（dM）とは、下記、式（1）で表される。
¯ ¯ = (X–μ)¯ ¯ t ∑-1(X–μ)¯ ¯dM (X,μ)

(1)

¯¯ =X
¯t ∑-1X¯ –2( ∑-1μ)¯ tX+μ¯ ¯t∑-1μ¯dM (X,μ)但し、(X̄) は入力パターンの特徴ベクトル、（ μ̄）は学習パターンの平均ベクトル、（∑）
は学習パターンの共分散行列である。
¯ ¯ =W¯ tX¯ + w0f(X,μ)
この距離計算は、パターンの類似性を求める認識等には精度よく求められるため、よW¯ = -2( ∑-1μ),¯ w0= μ¯t∑-1μ¯
く使われている。ただ、式が複雑であるため、計算量が大きくなるため、日本語文字認識のような対象文字数（1X¯ = [ X1 , X2 , X3 , - - - -万文字くらい）が多い場合には計算量が多く、実用的でない。
X62, X63, X64]t
そのため、筆者のチームでは、マハノビラス距離をベースに簡略化した線形関数と 2 次
μi = E(Xi)関数を考案、実装した。
線形（1 次）と 2 次識別関数の関係はニューラルネットワークの多層化に、つまりディーμ¯ = [E(X1),E(X2),E(X3), - - - - E(X63),E(X64)]t
プラーニングによる認識率向上と類似している。そのため、線形（1 次）と 2 次の識別
¯
¯
¯
¯ t}
∑x = E{(X–E(X))・(X–E(X))
関数の違いで認識率の差が出てくるが、どんな差があり、その他、どのような問題があるのかを述べる。
∑ij= E{(Xi – μi)・(X j – μ j)}108W¯ = [W1,W2,W3, - - - - W63,W64]t64
Wn = ∑i=1(Ani・μi)3.4.2

線形識別関数の求め方

前式 (1) で示されたマハノビラス距離（dM）を展開すると下記の式 (2) が求まる。
¯ ¯ = (X–μ)¯ ¯ t ∑-1(X–μ)¯ ¯dM (X,μ)¯¯ =X¯t ∑-1X¯ –2( ∑-1μ)¯ tX+μ¯ ¯t∑-1μ¯dM (X,μ)(2)¯ ¯ ∑ (X–μ)¯ ¯M (X,μ)¯ ¯ d=¯¯tX¯¯ + =wt0(X–μ)
f(X,μ)W¯で、共分散行列（∑）がすべての文字で共通になるとすると、式¯ = (X–μ)¯ ¯ ∑-1(X–μ)¯ ¯式(2) の第一項を
dM(2)
(X,μ)
t

-1

-1 ¯ ¯¯μ¯tt∑¯ –2( ∑-1μ)¯ tX+μ¯ ¯t∑-1μ¯
無視しても演算結果には影響を与えない。これにより、式(2) は、
dM∑(X,μ)∑-1-1μ¯XW
μ),=X¯ = -2(¯ t w0=¯¯ =X¯ ∑-1X¯ –2( ∑-1μ)¯ tX+μ¯ ¯t∑-1μ¯dM (X,μ)¯3 ,X¯- -+-w
X¯ = [ f(X,μ)
X1¯, ¯Xt2 ,=XW
- X62, X63, X64]t¯ ¯ =W¯ X¯ + w0f(X,μ)
t

0

(3)

但し、
W
¯ i=) -2( ∑-1μ),¯ w0= μ¯t∑-1μ¯μi = E(X-10W¯ = -2( ∑ μ),¯ w = μ¯t∑-1μ¯
3
63t t
X¯ 1=),E(X[ X1 2,),E(X
X2 , X3),,--------E(X
X62,63X),E(X
, X64
64])]
μ¯ = [E(X12
3 X̄) は未知パターンの特徴ベクトルで、
62
63
64 t
となる。ここで、(（ μ̄）は学習パターンの平均X¯ = [ X , X , X , - - - - X , X , X ]0
特徴ベクトルで、∑、w
μi =¯ E(X¯i) は各カテゴリ（各文字）の共分散行列の平均である。また、W̄¯¯ t}∑x = E{(X–E(X))・(X–E(X))μi = E(Xi)は各文字の機械学習から求められる値であり、学習辞書データとしてシステムに格納さ
1),E(Xμ¯ = i[E(X- - をみると、中間層の- E(X63),E(X64)]tj 2– μi)・(X–),E(Xμ j)} 3), -(3)∑ij= E{(X
れている不変のデータである。式1 つのニューラルネットワー
μ¯ = [E(X1),E(X2),E(X3), - - - - E(X63),E(X64)]t
クを同じと見なすことができる。
¯
¯
¯
¯ t}
∑x = E{(X–E(X))・(X–E(X))
t
¯
¯
¯
¯ }
∑x = E{(X–E(X))・(X–E(X))

j –64= 2E{(Xμ]jt)}∑1ij,W
3.4.3
線形（1
、2
次識別関数で使う辞書データ
3, i- –W,W次）
- μ- i-)・(XW63,W¯ = [W∑ij= E{(Xi – μi)・(X j – μ j)}0
前述したように、線形識別関数で識別する場合、W̄
、w は学習パターンの機械学習に
64
Wn = ∑i=1(Ani・μi) t -1
¯ ¯ = (X–μ)¯ ¯ ∑ (X–μ)¯ ¯dM (X,μ)よって求め、それを辞書データとしている。2次識別関数の説明の前であるが、両識別
t
3, - - - - W63,W64]
W[W-1,W¯ =関数の機械学習は類似のアプローチであるので、ここで、機械学習について述べる。
3≧λ64
λ1≧λ2≧λ- - 2-,W≧0-1 t t t -164
¯ ¯1,W¯t 3∑, -1- X¯ X+μ¯] ¯ ∑ μ¯W[W-¯ -–2(- W,W¯M=(X,μ)
d
=2,W
X
∑63μ)
各カテゴリ（各文字）の学習は1000 個もしくはそれ以上の n 個の学習パターンで実
64
t ni・
∑¯i=1
μ¯i) ¯¯W¯64n == (X-μ)¯(AdM (X,μ)∑0 -1(X-μ)
tWn¯ =¯ ∑i=1
)
μiw
¯ niX
¯・+
行する。個々の文字の学習パターンは(X̄) の特徴ベクトルからなり、例えば、64 次元
f(X,μ)= (AW¯ ¯ = (X–μ)¯ ¯ t ∑-1(X–μ)¯ ¯dM (X,μ)D 31≧ -t - - - λ64λ1≧λの場合は、次の様になる。
¯-1 ¯ 2 ≧0
= 2∑≧λi=1 λi0 (φit(X-μ))
2≧λ
λ¯1≧λ
-t w
- --1=- μ¯λ64
W
= -2(
∑3-1≧
μ),
∑≧0
μ¯ -1 t
¯
¯¯ =X
¯ ∑ X
¯ –2( ∑
¯ X+μ¯ ¯t∑-1μ¯dM (X,μ)μ)t-1m (X,μ)1
D (X-μ)1¯ t
t = (X-μ)
2
M
¯
¯
¯
¯
¯
d
∑
t
-1
¯ ¯-1
¯ ¯ 2
g(x)
(X-μ)}¯=∑¯ i=1¯i=m+1¯62 H{φM (X,μ)
d
=i{φ
∑ +∑
(X–μ)
i¯(X-μ)}2(X–μ)¯[ X¯1 =d¯M =(X,μ)
(X-μ)
(4)
X
, λX
X3t ∑
,0 - -(X-μ)-¯ - ¯X, X63,i X64]tt ¯, ¯¯ ¯ =W¯ X¯+w
f(X,μ)
Dm 1
tH
2
¯tX+μ
-1 ∑
λi (φ
¯X
¯¯Dt ∑2=¯=[‖X-μ‖¯ =¯∑i=1¯i(X-μ))¯¯it (X-μ)}¯¯t∑¯-1μ¯ 2]/H+B
diM (X,μ)–2(∑¯-1iλμ)1 –X
ti=1 (1–2){φ
i¯μ = E(X )=-1 ∑i=1 λi0 (φit(X-μ))
-1
W
∑ μ),
∑ 個の文字の平均特徴ベクトルで、iμ¯¯ = -2(¯ w = μ¯ nまた、（ μ̄）は、上記番目の μi の値は、同じカテ
m 1
D 64 1
t7
t
2H
2
64 =∑
2
2
¯
¯
¯
¯
g(x)
{φ
(X-μ)}+∑{φ(X-μ)}t0i=1 λii
i=m+1
i j-μj)} ]/H+B
i¯–μ
g(x)
(X
(1D– λk ){∑ HVjk(X¯ ¯=∑=i=1¯1 X
f(X,μ)
Wt+i)w–∑k=1
ゴリーに属する文字の値の平均で以下の様に表す。
2),E(X63¯ = [E(X¯ ¯ 23+∑¯),E(X¯ 2 64)]tg(x)=∑m{φ t j=1(X-μ)}
μ), -i=m+1-62- -H1E(X
1 1),E(X
2 i (X-μ)}i{φX¯ = [ Xi=1
, λX
, X3 , - - - - X, X63,i X64]tm
2=[‖X-μ‖(1– λtH){φit (X-μ)}¯ - ¯μ¯ ¯ 2]/H+B
-12k
i=1
3k0
63k
V¯¯k== [V,Vw-¯tm-∑--1–V
W-2(1k∑,Vμ),μ¯∑¯
H,Vt64kt ] i
2 ,=
2
¯
¯
¯
¯
=[‖X-μ‖– ∑i=1 (1– λi ){φ¯ ¯¯ ¯ ]/H+B∑x = E{(X–E(X))・(X–E(X))} i (X-μ)}μi = E(Xi)
(5)
64
7
H
64
2
2
jk
j
j
g(x)
=∑
(1
–
){
∑
V
(X
-μ
)}
]/H+B
1
2 i=1(X
3 i –μi) –∑62
63
64
t
k=1
j=1
k ]
X¯ = [ X64,i X i ,i Xi 2 , - j-7 - - X, X , λX
64
g(x)
=∑ (X
) –∑ – (1– λHk ){ ∑ j=1
Vjk(Xj-μj)}t 2]/H+B– μ–μ)・(Xμ j)}∑ij= E{(X3), - - - - E(X63),E(X64)]μ¯ =[E(Xi=11),E(X2),E(Xk=1
これにより、平均特徴ベクトルは以下となる。
V¯k=[V1k,V2k,V3k, - - - - V63k,V64k]ti)
μik = E(XV¯ = [V1k,V]t¯ 2k,V¯3k, - - -¯- V63k¯,Vt64k∑x = E{(X–E(X))・(X–E(X))}t1),E(X2),E(X3), - - - - E(X63),E(X64)]
μ¯ = [E(XW¯ = [W1,W2,W3, - - - - W63,W64]t∑ij= E{(Xi – μi)・(X j – μ j)}¯¯¯ t}∑x = E{(X–E(X))・(X–E(X))
64¯Wn = ∑i=1(Ani・μi)∑ij= E{(Xi – μi)・(X j – μ j)}109
2≧λ3≧ - - - - λ64≧0
λ1≧λW¯ = [W1,W2,W3, - - - - W63,W64]t¯ ¯64 = (X-μ)¯ ¯ t ∑-1(X-μ)¯ ¯dM (X,μ)Wn = ∑i=1(Ani・μi)W¯ = [W1,W2,W3, - - - - W63,W64]t(6)¯¯ =X¯t ∑-1X¯ –2( ∑-1μ)¯ tX+μ¯ ¯t∑-1μ¯dM (X,μ)¯ ¯ =W¯ tX¯ + w0f(X,μ)¯ ¯ ∑-1=μ),¯w0¯= tμ¯∑t∑-1-1(X–μ)
d
W
-2(
μ¯¯ ¯
¯M=(X,μ)¯ (X–μ)〔論考〕 ものづくり企業が求める AI 人材

t
-1
-1
-1
¯[ X
¯ 1 ,=XX¯ ,tX+μ¯ 63¯, tX
¯]t
d
∑64
μ
2¯ ∑ 3 X
62
X¯M =(X,μ), X ,¯ -–2(
- - -∑Xμ)X
次に、これらの特徴ベクトルから共分散行列を作り、n 個の文字の学習サンプルの平¯ tX¯ + w0f(X,μ)=i)Wμi ¯= ¯E(X均で求める。

x で表している）の ∑x は、したがって、機械学習による各カテゴリ（各文字をW-2( ∑1-1μ),= μ¯t∑3-1),μ¯- - - - E(X63),E(X64)]t¯ w20),E(Xμ¯¯==[E(X
),E(X
63
64 t
X¯x =
= E{(X–E(X))・(X–E(X))[ X1 ¯, X2 ,¯X3 , - ¯- - - X¯62, tX∑} ,X ](7)¯ ¯ = (X–μ)¯ ¯ t ∑-1(X–μ)¯ ¯dM (X,μ)i)
μ∑i ij== E(Xi – μi)・(X j – μ j)}
E{(X
となる。
¯¯ =X
¯t ∑-1X¯ –2( ∑-1μ)¯ tX+μ¯ ¯t∑-1μ¯dM (X,μ)
t
t
-1
1
2
3
63
64)] 64x64 の行列式になり、行列（i,j）のμ¯dM= (X,μ)
[E(X
),E(X
),E(X
),
E(X
),E(X
今回の例の
64
次元の特徴ベクトルの共分散は¯ ¯ = (X–μ)¯ ¯ ∑ (X–μ)¯ ¯¯ ¯ =W¯ tX¯ + w0f(X,μ)
値は、t¯ =2,W¯- W∑63-1¯,W∑=(X,μ)
E{(X–E(X))・(X–E(X))}¯]t ¯t∑-1μ¯ ¯1,W
¯t¯3∑
¯ t64
¯
d¯xM=
X
μ)
X+μ
W
[W
, -1
-X
-¯-–2(-10
t -1
W¯ = -2( ∑ μ),¯ w = μ¯ ∑ μ¯
64 i¯–t μ
i)・(X
μ j)}
∑ijn¯==¯E{(X(8)¯・f(X,μ)= (A
Wni(X–μ)X+i¯)wt 0∑j-1–(X–μ)¯∑¯i=1¯μ¯ ¯62 63 64 t
M (X,μ)dW=
123
X¯ = [ X , X , X , - - - - X , X , X ]-1-1= ¯-2(w=-¯ μ–2(∑≧0¯ (X,μ)
¯X
¯λt64
1
2≧λ
- -1-0X¯ ∑3=≧μ),¯t- ∑¯ tX+μ¯ ¯t∑-1μ¯M≧λdλW∑μ¯-1μ)となる。
μi = E(Xi)0t
線形識別関数で使う、W̄、w
2 3, -t3 - --1 - W
62 の値は、前述したように、
2,WW[W¯11,W
¯¯M==
X
,¯X
X¯,W
, 64
X]63, X64]tt ¯, ¯¯- ¯-¯63
(X,μ)
=
(X-μ)
t0, - (X-μ)¯¯¯[ ¯X¯ ¯+X¯w∑
f(X,μ)=W
X
M¯(X,μ)dd=(X–μ)∑-1- (X–μ)μ¯ = [E(X1),E(X2),E(X3), - - - - E(X63),E(X64)]tniDWin==E(X∑ 64 i(Aμ1i)(φtt (X-μ))
・
2
)=μ),
¯μ¯¯-1μ)t λ0-1∑i=¯μ i∑-1¯ ¯i=1¯i=1¯ t t¯ ¯t∑-1μ
¯
W
-2(
∑-1=
w
¯M=(X,μ)¯dμX∑¯¯ X¯–2(¯ ∑¯ X+μ∑x = E{(X–E(X))・(X–E(X))}
m3
1 - t- 2- - λ64
1≧λ2≧λt 63),E(X
λg(x)
2 ≧0
1≧
3), D
),E(X
- 62- ,- X
-H163
E(X
2 i (X-μ)}3¯64¯]t¯ 2 64)]t{φλit{φ¯μ¯ ¯== ¯[E(XX[=∑
X=1i=1,W
X,0¯--1- -+∑- Xi=m+1, iX(X-μ)}¯),E(X¯, +Xwf(X,μ)
X– μ j)} の共分散行列の逆行列となる。つまり、特徴ベクトル∑ij= E{(Xi – μi)・(X j は、(7)で求めることから、∑
t
-1m
t t
M (X,μ)¯E{(X–E(X))・(X–E(X))¯ ¯-1=¯ (X-μ)¯ ¯¯2 ∑ t (X-μ)
d次元の場合、¯ ¯ ¯ λ¯Hi ){φ} i (X-μ)}=[‖X-μ‖¯ ¯ 2]/H+B
64W
μ∑
-2(
∑i) μ),μ¯ i=1∑-1(1–μ¯¯i x==E(X¯ ¯ w0=– ∑D

1

64=i ∑
H
64
¯(1
¯j)}
2
i=1
λii3
i (X-μ))
i)・(X
j7 –
E{(X
t ]/H+B(X)2(φV]tjk(Xj64-μ)]j)}
63 ∑ j=11,),E(X2),E(X
3-),
¯g(x)
μ
[E(X
- -–62-λ,k-X){
E(X¯∑=ij==
X[=∑
X1i=1
X–2i μ,–μX,–∑- -k=1-μX, X6364),E(XW¯ = [W1,W2,W3, - - - - W63,W64]t
(9)
m 1
D
1
t
t
2
2
¯ ¯
g(x)
=∑1ki=1(X-μ)}
i=m+1
H{φ
i{φ
= E(X
[V
,V¯i 3k,¯ - ¯- ¯- -+∑V63k]ti (X-μ)}¯,Vλ2k¯ ,Vt}64k∑
E{(X–E(X))・(X–E(X))μV¯ixk==
64i)
n
ni
i
W = ∑ (A ・μ )で表し、Wi=1の値は、
mH=[‖X-μ‖(1–){φ]it t(X-μ)}¯ 2,W¯ 32, –- -∑-i=1¯ ¯ 2]/H+Bt
1,W
63λ,W
W
[W
-3),
W
¯===[E(Xi – μi)・(Xj –E{(Xμ -j)}
1),E(X
2),E(X63),E(X64)]μ¯∑- i- - 64E(Xij
λ1≧λ2≧λ3≧ - - - - λ64≧0
64
7
64
64
g(x)
(Xi –μμi)i)2 –∑k=1(1 – λHkt ){ ∑ j=1
Vjk(Xj-μj)}2]/H+B
i=1(A
n ==∑
∑i=1
(10)
¯ ni・
¯ t -1¯¯ }∑W
x = E{(X–E(X))・(X–E(X))¯ ¯ = (X-μ)¯ ¯ ∑ (X-μ)¯ ¯dM (X,μ)
1k,V
2k,V
3k
V
= [V
V63k,V64kt ]t2≧λ3≧
λ¯¯1k≧λ-i3)・(X- -,- --- -- λj--64–-W
≧0
-1
1
2
63
W
=
[W
,W
,W
,
,W64]
i
j)}
=
E{(X
–
μ
μ
∑
ni は、(–2Σ ) の n 行 iijとなり、線形識別関数で使う辞書データが作成される。但し、A
D 1
t
¯ ¯ 2
= ∑i=1λi (φi (X-μ))列の値である。
¯∑ ¯64 (A¯ μ¯i)t ∑-1(X-μ)¯ ¯
dnM =(X,μ)= (X-μ)W
i=1
m 1ni・
D
1
t
t
2
¯
¯
¯ ¯ 2
g(x)
=∑
{φ
(X-μ)}+∑i=1
λi
i=m+1 H{φi (X-μ)}i
次に、2 次識別関数であるが、式（8）により、m個の学習サンプルは、m 個の特徴
t

2

D 1
t
2
¯W¯63,W
=2,W
∑-i=1
t
i -(φ
2≧λ
3≧
λi64
λW
1,W
3-,λ-≧0= [W-(X-μ))¯1≧λベクトルの平均値と、m個の各文字の特徴ベクトルとの共分散の平均値で求まる。このH 64]t2 - -m=[‖X-μ‖– ∑i=1 (1– λi ){φi (X-μ)}¯ ¯¯ ¯ 2]/H+B
各文字の共分散行列を、
K-L
m 1
D
1
t
t
2
¯ ¯ 2 固有ベクトルを求める。求めた固有値（λ）g(x)=∑+∑展開により固有値、
64i=1 λi{φi (X-μ)}i=m+1 H{φi (X-μ)}Mn (X,μ)¯i=1¯i)t¯2∑¯-1(X-μ)
d= (X-μ)
ni¯
W
=¯∑
(A
・μ
64
7¯ ¯
H
64
g(x) =∑i=1(Xi –μi) –∑k=1(1 – λk ){ ∑ j=1Vjk(Xj-μj)}2]/H+B
は以下のように降順にする。

mHt– ∑t 64¯∑¯D- - 12- (φ¯ ¯ 2]/H+B
i=1¯(1–i (X-μ)}¯ λ2(i ){φλ1≧λ2=[‖X-μ‖
特徴ベクトルが64 次元の場合 )≧λ3=≧≧0i=1 λi - λ
i (X-μ))tV¯k= [V1k,V2k,V3k, - - - - V63k,V64k]
φ2i、平均特徴ベクトル（ μ̄）が 2 次識別
固有値 λi、固有値
64
7
H
64
2λi に対応する固有ベクトル=∑mi=1(XD – λk 1){ ∑t it) –∑
t j=1Vjk(X
2k=1(1
M (X,μ)¯ ¯ 2 j-μj)} ]/H+B
g(x)
{φ
+∑
¯=∑
¯ i=1
¯i –μ
¯ ¯ ∑¯-1(X-μ)¯ ¯i=m+1dg(x)=λ1i(X-μ)i (X-μ)}H{φi (X-μ)}関数用の学習辞書データとして求まる。この時の λ1 の固有ベクトルが主成分分析による
2k
3k -主成分、第V¯k主成分で、第= =[‖X-μ‖[V1k,V- ¯-(1–V]¯t ¯ 2]/H+B
H2,V3
t 主成分と続いていく。
第1∑-tm(X-μ))){φ64k(X-μ)}¯ 63k=¯ ∑¯D,V212–,(φi=1 λi

ii=1

λi

i

64 1
72
64
m
D H 1
t
i –μ
i)
g(x) =∑i=1(X(1i=m+1– λk H){{φ∑it j=1
¯2 –∑
¯ k=1
¯Vjk
¯ (X2 j-μj)}2]/H+B+∑(X-μ)}λi{φi (X-μ)}1k,VV¯k= [VV ,V=[‖X-μ‖){φ ](X-μ)}¯2k¯,V ,–- ∑- - -(1–¯ ¯ ]/H+B
2
3k

m
i=1

H
63k
λi

t t
64k
i

2

64
7
64
g(x) =∑i=1(Xi –μi)2 –∑k=1(1 – λHk ){ ∑ j=1
Vjk(Xj-μj)}2]/H+B

110

μiM=(X,μ)
E(X¯ ¯ i)= X¯t ∑-1X¯ –2( ∑-1μ)¯ tX+μ¯ ¯t∑-1μ
¯
d
t
-1
-1
t
t -1
¯
¯
¯
¯
¯
¯
¯
¯
M (X,μ)
d
=
X
∑
X
–2(
∑
μ)
X+μ
∑
μ
t
64)]
μ¯ = [E(X1),E(X2),E(X3), - - - - E(X63),E(X
t
t
0
1
2
3
63
64
¯
μ
=
[E(X
),E(X
),E(X
),
E(X
),E(X
)]
¯ ¯ =W¯ X¯+w
f(X,μ)t¯¯¯¯ ¯+ w0 ¯
f(X,μ)=
WX¯¯ t}∑x = E{(X–E(X))・(X–E(X))
t
¯
¯
¯
¯
-1
0
t
-1
∑
=
E{(X–E(X))・(X–E(X))}
W¯x = -2( ∑ μ),¯ w = μ¯ ∑ μ¯
-1
0
t -1
W
∑ i μ),= μ¯ j∑– μ¯ == -2(¯– μiw
E{(X)・(Xμ¯ j)}
∑
ij
1
2
3
62
i
i
j
j)}
=
E{(X
–
μ
)・(X
–
μ
∑
X¯ ij= [ X , X , X , - - - - X, X63, X64]t
1
2
3
62
以上が、2
次識別関数の学習パターンの機械学習であり、これらを辞書として未知パ
X¯ = [ X , X , X , - - - - X , X63, X64]t
ターンとの識別演算が行われる。
μi = E(Xi)
i)
μ¯i =
t
2,W3, - - - - W63,W64]
W
= E(X
[W1,W
t
2,W3,2 - - - - 3 W63,W64]
W[W1,W1),E(Xμ¯¯ ==[E(X),E(X ), - - - - E(X63),E(X64)]t
3.4.4 μ¯ =2 [E(X次識別関数の求め方t64 1),E(X2),E(X3), - - - - E(X63),E(X64)]
Wn = ∑i=1(Ani・μi) t -1
64 = (X–μ)¯ ¯¯ tdMn (X,μ)λi に対応する
2 次識別関数もマハノビラス距離から求める。前述したように、固有値W=¯∑¯i=1¯(Ani・¯¯μi)¯ ∑¯ (X–μ)∑}
x = E{(X–E(X))・(X–E(X))
¯
¯
¯
¯ t}
∑
=
E{(X–E(X))・(X–E(X))
xφ3i≧
λ1≧λ2≧λ- - - - λ64≧0-1 tとすると、マハノビラス距離は（11）のように表せる。
固有ベクトル¯2≧λ¯ 3≧¯-t -∑--1-X¯ λ–2(¯ X+μ¯ ¯t∑-1μ
¯
(X,μ)
=X
∑ μ)
64
λd∑1M≧λ
≧0
i
i)・(X
j –
=
E{(X
–
μ
μ j)}
ij
–¯ μ¯j)}¯E{(X¯ =i –(X-μ)¯μi)・(X¯ t ∑0 -1j(X-μ)
d∑Mij=(X,μ)
t
t
-1
¯
¯
¯
¯
f(X,μ)=
WX+w¯ ¯ = (X-μ)¯ ¯ ∑ (X-μ)¯ ¯dM (X,μ)
D 1
t
¯ ¯ 2
= ∑i=1(11)
λ (φit(X-μ))D w1i0= μt ∑-1μW¯ = -2( ∑=-1μ),
¯∑i=1
¯
¯¯ 2
t
¯
(φ
(X-μ))λiW¯ = [W1,W2,W3,i - - - - W63,W64]t
W,W12{φ,Wt3(X-μ)}, ¯- -¯- -2+∑
W63
¯ = [Wm
D ,W64
1] t
¯ ¯ 2
g(x)
=∑1m
i=1
i=m+1
H{φ
i (X-μ)}1 λ1i 2 it
3
62
63
D , X
1 , tX64]tD 2式（11）X¯ =は、[=∑
X64
X{φ,i (X-μ)}X¯ ,¯- -2+∑--X
64 , 次元の特徴ベクトルの場合、¯¯ は 64 になる。計算量も多くなるばかりか、
g(x){φ(X-μ)}
i=1
λ
i=m+1
H
i
Wn = ∑i=1(Ai ni・μi)
64
Wn = =[‖X-μ‖∑i=1(Am
固有値が小さくなると、演算結果に与える影響も小さい。また、n次元特徴ベクトルが(1– λHi ){φit (X-μ)}¯ ni¯・μ2i)– ∑i=1
¯ ¯ 2]/H+B
m
H
t
i)
2
2
μi = E(X=[‖X-μ‖–∑(1–){φ(X-μ)}
]/H+B
¯
¯
¯
¯
i
64≧0 λi
λ1≧λ2≧λ3≧ - - - - λi=1n 次元正規分布に従うという前提でのアプローチのため、高次元においては誤差が増大
1≧λ2≧λλg(x)643≧ - - - 2- λ64
7 ≧0
H
64
=∑i=1(Xi –μi) –∑k=1(1 – λk ){ ∑ j=1
Vjk(Xj-μj)}2]/H+B
し、認識率低下の要因になる。
641),E(X2),E(X
7 3), - - H - E(X6463),E(X64)]t 2
2
¯
μ
=
[E(X
t
-1
i
i
g(x)
=∑
(X
–μ
)
–∑
(1
–
){
∑
V
k=1
j=1 jk(Xj-μj)} ]/H+B¯ ¯ i=1= (X-μ)¯ ¯ ∑ (X-μ)¯ ¯ λkdM (X,μ)t-1Mm として、以後の高次元の固
¯
¯
¯
¯
¯
¯
d
= 2k(X-μ)以上のことから、適正な固有値、固有ベクトルの範囲をV¯k=(X,μ)[V1k,V,V3k, -∑- -(X-μ)- V63k,Vt64k]t
¯
¯
¯
¯
t
∑
=
E{(X–E(X))・(X–E(X))}
D 3k1, - - t- - V63k,VV¯xk= [V,V¯ ¯ 2 64k]
=2k∑,V
H1kとし、マハノビラス距離を修正した
有値を定数
2 次識別関数 g(x) を導きだした。
i=1 λi (φi (X-μ))
D 1
t
¯ ¯ 2
= ∑i=1 λi (φi (X-μ)))}∑ij= E{(Xm i 1– μti)・(X j 2– μ jD¯ ¯ +∑i=m+1 H1{φit (X-μ)}
¯ ¯ 2
g(x)
=∑i=1
λ {φi (X-μ)}
m 1i
D
1
t
t
2
¯ ¯ +∑i=m+1 H{φi (X-μ)}¯ ¯ 2g(x) =∑i=1 λi{φi (X-μ)}(12)m=[‖X-μ‖(1– λHi ){φit (X-μ)}¯ ¯ 2 – ∑i=1
¯ ¯ 2]/H+B
(13)
m
H
t
2
=[‖X-μ‖– ∑i=1 (1– λi ){φi (X-μ)}¯ ¯¯ ¯ 2]/H+B
t64]
W,W2,W3, -2 - - -7 W63,W¯ = [W16464
g(x) =∑i=1(Xi –μi) –∑k=1(1 – λHk ){ ∑ j=1
Vjk(Xj-μj)}2]/H+B
64
7
64
H
2
ここで、B
は、各文字に求められる定数で、ニューラルネットワークでのバイアスとg(x) =∑i=1(Xi –μi) –∑k=1(1 – λk ){ ∑ j=1Vjk(Xj-μj)}2]/H+B
64
Wn = ∑i=1(Ani・μi)
して考えても良い。尚、mの定数をどうするかは、実験検証によって求めるが、V¯k= [V1k,V2k,V3k, - - -の値、H- V63k,V64k]tV¯k= [V1k,V2k,V3k, - - - - V63k,V64k]t
ここでの説明を省略する。補足として、mの値は、対象文字、学習サンプルによっても、λ1≧λ2≧λ3≧ - - - - λ64≧0
筆者のグループは、7 を採用している。64 次元中の 7 次元であるが、この低次元での¯ ¯ = (X-μ)¯ ¯ t ∑-1(X-μ)¯ ¯dM (X,μ)収束も確認している。
次に、より具体的に表すために、2次識別関数 (13) に、
D 1
t
¯ ¯ 2
= ∑i=1λi (φi (X-μ))
m=7;
m 1
D
1
t
t
D =g(x)¯ ¯ 2+∑¯ ¯ 2=∑特徴ベクトル数64 ;() i=m+1i=1 λi{φi (X-μ)}H{φi (X-μ)}を代入、さらに、ベクトル表現をスカラー表現すると、式(14) になる。
m=[‖X-μ‖(1– λHi ){φit (X-μ)}¯ ¯ 2 – ∑i=1
¯ ¯ 2]/H+B64
764g(x) =∑i=1(Xi –μi)2 –∑k=1(1 – λHk ){ ∑ j=1
Vjk(Xj-μj)}2]/H+B(14)

V¯k= [V1k,V2k,V3k, - - - - V63k,V64k]t
式 (14) は、X の 2 次関数となり、これを 2 次識別関数という。但し、Vjk は、固有値λ k に対する j 番目の固有ベクトルの値で、以下のようになる。

111

m 1
D
1
t
t
¯ ¯ 2+∑i=m+1¯ ¯ 2
g(x) =∑i=1
λi{φi (X-μ)}H{φi (X-μ)}m=[‖X-μ‖(1– λHi ){φit (X-μ)}¯ ¯ 2 – ∑i=1
¯ ¯ 2]/H+B〔論考〕 ものづくり企業が求める AI 人材64
764
g(x) =∑i=1(Xi –μi)2 –∑k=1(1 – λHk ){ ∑ j=1
Vjk(Xj-μj)}2]/H+B

V¯k= [V1k,V2k,V3k, - - - - V63k,V64k]t(15)

式 (14) の意味することは、主成分分析によって求められた 7 軸の超空間での未知文字パターンの特徴ベクトルと学習サンプルの特徴ベクトル空間との距離を演算している。この 7 軸の超空間を説明することは難しいので、XYZ の 3 次元空間での概要を、以下に示す。
楕円は、3 次元の学習パターンの特徴ベクトルの塊まりで、それぞれ、XY 空間と YZ
空間に射影している。ここで、固有値 λ1 の相当する固有ベクトルが第 1 主成分で、固有値 λ2 に相当する固有ベクトルが第 2 主成分として示している。そして、未知パター
ンの特徴ベクトルと学習パターンの距離計算は、固有値 λ1 の場合、第 1 主成分と直交する直線との長さ D1 で求まる。さらに、λ2 は、D2 である。これが、筆者のグループ
で用いた機械学習による学習パターンとの未知パターンの識別関数である。
キヤノンでは、これらの線形識別関数と 2 次識別関数を図 5-4 に示す日本語 OCR 装置の認識フローで使用した。図 5-4 の大分類処理、具体的には、トップ 50 までの候補文字を抽出するために線形識別関数、最終的に最も可能性のある候補文字 1 つに絞る詳
細識別処理に 2 次識別関数を使用した。この処理フローの認識結果は、人間の文字認識結果より上回っているために、かなり実用的と考えているが、様々な問題、課題もあった。

112

以上、キヤノンの機械学習の取り組みとして、文書構造解析技術と文字認識を例に挙げて説明してきたが、次に、それぞれの技術に対して、技術的、製品化又はビジネス的な観点から、それぞれの課題について述べる。

3.5 技術的な課題（文書構造解析技術）
文書構造解析技術は、スキャナによって入力された文書画像の各画像（文字画像、写真画像等）の特徴を知識としてルール化して、各画像が何であるのかを認識している。
実際、研究レベルもしくは論文レベルを目的としてのテーマであれば、知識ルールベー
スアプローチの可否を示すだけであるので、担当者としては大きな成果になっている。
学術論文としても十分な価値を認められる結果となっている。しかし、製品化となると、数段階上のステップアップが必要となる。
第 2 次 AI ブームで知識表現をルール化してのアプローチがエキスパートシステム等の一部の成果を生み出したが、知識表現の限界により、終焉している。筆者のグループ
がアプローチしたアルゴリズムの文書構造解析技術も、単純なルールの範囲ではフィジ
ビリティスタディもしくは実証検証（Proof Of Concept）で飛躍的な成果を示している。
しかし、製品化には、アルゴリズムを開発しただけでは終わらない。なかなか収束しな
い知識表現のルールの追加作成が出荷まで続く。多くの場合、ルールの追加だけでは改善はなく、改悪の方が多い場合もあり、第 2 次 AI ブームの終焉と同じように開発を諦めた。つまり、製品化担当の技術者はアルゴリズムの限界を感じ諦めた。
また、1980 年代の書籍にも、文書構造解析のアプローチとしてトップダウン、ボト
ムアップがあり、精度はボトムアップの方が良いとしか書かれていないので、製品化という実世界と学問という世界には大きな隔たりがあると考える。第 2 次 AI ブームの終焉も仕方のないことかも知れない。
新技術の製品化の成功の可否は、この壁を乗り越えられるかどうかで、筆者のグルー
プの技術者は、アルゴリズムの先にある収束しない知識のルール化に挑んだ。時代は、1990 年代前半、もはや日本人技術者はアカデミックなアプローチを望む傾向が浸透し、入力⇒アルゴリズム⇒出力の綺麗で華麗なアルゴリズムを追求する傾向が強かった。かつては、泥臭い、誰もやりたがらない画像処理アルゴリズム等で、世界でイニシアティ
ブを取っていたのであるが、1980 年後半から、筆者も含めて、出来るだけスマートでという気持ちに変わっていった時と考えている。
筆者のグループの成功は、米国留学中であった台湾人の研究者によるもので、筆者の主観的な意見であるが、日本人技術者の嫌がる技術に対する貪欲さが導いたものと考えている。この結果、筆者のグループは世界を一歩リードすることが出来、技術的にも注目されるようになった。それにより、同じ目標も持っていた研究者、技術者とのネット
ワークも形成された。そのネットワークで感じたことが、知識ルールベースの技術開発
はもう日本人には難しいかも知れないという確信であった。それは、同様の技術開発を113

〔論考〕 ものづくり企業が求める AI 人材

試みていた中で、筆者のグループに対抗できる他の 2 つのグループと面識を持ち、それぞれを開発した 2 人の研究者も紹介されたが、筆者の開発担当者含めての 3 人の共通点
は、全員中国系の女性であったことによる。
文書構造解析技術の最初の製品化から 20 年近く経っているが、未だにルールの追加がなされている。もちろん、新しいルールが追加されると少し改善、少し改悪であるが、全体では少しは改善という 20 年である。その間、技術の担当者は変わったが、まだ 2代目である。人を選ぶ技術、それが知識ルールベースなのかも知れない。
以上のことから、我々の取組んだ文書構造解析技術の技術的な課題を挙げると、知識
ルールベースのアプロ―チでは担当者の能力によることが多く、そのモデル化が難しいということになる。モデル化が難しい場合は経験が重要な要素になってくるが、その経験を積むために教育の場での取り組みは重要となる。

3.6 製品化及びビジネスでの課題 ( 文書構造解析技術 )一般的なソフトウェア開発は、仕様があり、その仕様を満たさなければ、出荷は出来ない。ある程度、ソフトウェアバグがあって出荷しても、それはバグなので、解決が可能という世界がある。そのため、製品化の立場から、如何に効率よく、バグを少なくして開発できるようにするかの学問として、ソフトウェア工学が生まれ、プロジェクトマ
ネジメント、開発プロセス等の資格検定含めて、整備されてきた。
ところが、第 3 次 AI ブームとともに、機械学習に伴う技術の製品化には性能を確約できる仕様を作成することが出来ないということが話題に挙がった。
キヤノンの文書構造解析技術も性能を保証することが出来ない。つまり、結果が性能であり、さらに、その結果に基づいても仕様も決定出来ないという問題である。これに関しては、昨今、話題になっているが、前者は演繹的であり、後者は帰納的な技術・ソ
フトウェアだからである。つまり、通常のシステム開発は演繹法であり、仕様ありきで開発ができるのに対し、文書構造解析技術は知識ルールベースに基づき、帰納的なのである。
これを、どう扱うかが製品化及びビジネスでの課題と言えるが、キヤノンが製品化にあたって、どう向かい合ったかは文字認識の課題の後に述べる。

3.7 文字認識の技術的な課題
線形識別関数はハードウェアとして実装し易いようにする、特に、1980 年代にはコンピュータパワーが少ないため、ハードウェア実装を考慮かつ出来るだけ精度の高い結果に得られる関数というトレードオフの中で考案した。しかし、線形関数にするための前提として、すべての文字種で使われる学習文字ベクトルが同一の正規分布になるとしている。つまり、各文字の学習特徴ベクトルが正規分布になるというのは数学的にも証明されているが、ひらがな、カタカナ、数字、アルファベット、漢字（画数の少ないも114

のから多いものまで）の同じ正規分布になるというのは大きな犠牲があると想定される。
例えば、画数の大きい感じの正規分布の分散σ 2 は小さいが、ひらがなみたいなシンプ
ルな文字は大きいとかである。事実、結果にも、各種文字間での演算結果に大きな差はなくなっている。
（図 6-1 参照）
図 6-1 に実際の実験結果とは異なるが、線形識別関数を使った場合の例を示す。この例では、入力文字画像“あ”に対して、縦軸が計算結果であるが、縦軸が大きいほど、距離が近いとし、横軸の 1 〜 10 が候補文字として表れた文字データである。この結果
では、候補文字として、1 位が“あ”、2 位が“愛”となっているが、その他の候補文字の演算結果との差もあまりない。このような結果になるのが、線形識別関数で、識別関数としては良くない。

文字を認識する場合、認識率の他に、エラー率、リジェクト率も重要な問題である。ユー
ザの使い方で、文字認識エラーを極力抑えたいアプリケーション、ソリューションがた
くさんあり、そのような場合、エラー率、リジェクト率を導入する。エラー率とリジェ
クト率というのは、負の相関があり、図 6-2 のようになる。エラー率とは、誤認識率を表し、リジェクト率とは、何の認識結果が出力されない認識不明を表し、エラー率を減らすとリジェクト率が増えるという負の相関である。

115

〔論考〕 ものづくり企業が求める AI 人材

一般に、エラー率とリジェクト率は、識別関数の演算結果を用いて決定する。この演算結果は、すべての文字の絶対的な認識率の確からしさを示す値であることが望ましい。
筆者のグループで用いた線形識別関数の演算値は、一文字ごとの認識率の確からしさは相対値であって、絶対値でないため、エラー率及びリジェクト率を演算値から決めるのは難しく適していない。それは、線形関数に簡略化した時の前述した仮定による。
もう一つが、線形識別関数は、予め準備された学習データによる機械学習であり、未知データが入力され、誤認識した場合の学習機能がない。新たに学習した場合には、予め準備された学習データにプラスして、ゼロから学習しなおす必要がある。簡易的な学習方法も提案されてはいるが、実用レベルではない。
以上より線形識別関数は、計算がシンプルでハード化し易い等のメリットはあるが、学習機能の組み込みが難しい、識別演算結果に差が少ない等の課題があり、最終的な認識結果として出力するには信頼性が乏しい。
そのため、キヤノンでは日本語 5000 文字から 50 文字くらいまで絞るのに大分類に使用し、候補文字上位 50 文字の中に正解文字が含まれていることを前提にしている。
さらに、類似文字リストを作り、上位 50 文字にも含まれていなくても、上位 50 文字に含まれている文字の類似文字は候補文字に中に入るという考えを取り入れている。
一方、筆者のグループで使用した 2 次識別関数は、学習パターンの統計的分布との距
離から求めるマハノビラス距離を、固有値、固有ベクトル変換で表現し、さらに、次元縮小し演算数を抑えたものである。演算方法としては、認識率の確からしさを示す演算
値が絶対値であり、かなり精度が高い演算方法である。
さらに、演算値と候補文字との関係が、図 6-3 になるので、演算値によって、候補文
字を絞ることもできることと、エラー率及びリジェクト率を決めるのにも適している。
つまり、演算値が大きければ、極めて正解率が高くなる。
問題があると言えば、次元縮小による丸目込みと考えられるが、適切な次元縮小になっているかである。現状、次元縮小は事前検証に基づいて決めるのが、課題とはなるが、本稿では、説明を省いている特徴ベクトルの決め方、学習サンプルの収集よりは、かな
り影響力は少ない。

116

線形識別関数で問題とした学習機能に関しては、2 次識別関数にも同じ問題がある。
数多くの学習サンプルで作られた統計集団を、製品の出荷以降、ユーザ環境で実行させることは難しく、やはり学習機能はないと言える。そのため、事前検証の中で、想定される文字画像の学習サンプルを集めて機械学習する必要があるが、現実的には開発担当者想定外の文字が使われる場合が多く、現実的な解ではない。我々の機械学習の本質的な問題である。
今後の課題としては、出荷の想定される未知の文字パターンにも対応できる学習機能である。現場での学習機能が 100% の改善とならないとしても、エラーを減らすことの出来る学習機能は必須になるであろう。そして、今後の技術の方向性にはディープラー
ニング（深層学習）がある。

3.8 製品化、ビジネスにおいての課題（文字認識）
まずは、一般的なコンシューマ、ビジネス商品の開発フローを述べてみる。一般のものづくりの民間会社は会社の存続のために、タイムリーに新製品を指示に投入することが最重要課題である。そのため、マーケット、技術動向に目を向ける必要がある。その前提で、新製品開発部門は、
1. コア技術 : 内部で開発しなければならないノウハウとなり得る基幹技術、差別化技術
2. 汎用技術 : 製品開発に必要な標準化技術、一般的な周辺技術
3. 導入技術 : 他社が得意とする先行技術の技術分類を考慮
4. 自社開発① : 上記 1 で、他社に漏れてはいけない技術で、自社で開発する必要がある
5. 自社開発② : 上記 2 で、外部委託が可能な技術
6. 技術導入 : 上記 3 で、アライアンス等により外部技術を導入するかの考え方を持つことが必須である。もし、開発の考え方を怠ると、コア技術の流出、日程の遅れ等、勝てる商品開発にはならない。これらの基本的な考え方をベースに、実製品開発は商品企画部門を取り込み、一般的に図 7-1 のフローに従う。

図 7.1 の上段①②③が新規要素技術開発で、④⑤⑥⑦が商品開発である。新規要素技
術開発によって、十分に製品化になり得るという結論に至ると仕様の候補となる。一般
に新製品の開発は、マーケティング部門による市場分析、自社、他社の技術動向等によ117

〔論考〕 ものづくり企業が求める AI 人材

り新製品企画書が提案される。これが、④の企画プロセスである。そして、⑤は企画書をベースに外部仕様、内部仕様を明確にし、実開発が出来るまでにブレークダウンする。
これらの④⑤のプロセスにおいても、社内の要素技術で製品化候補になっているものは検討する。
以上の企画、仕様決定後の⑥実製品開発が外部への委託を含めて開発設計され、⑦設計後、機器の場合は試作され、品質評価の対象になる。品質評価に合格すると、生産のために工場へすべてが移管される。基本的に仕様及び設計のミスがなければ、仕様通りに製品が完成されるので、実用化検証の候補に挙がった新技術の市場性を鑑み、企画、仕様決定し、製品開発部門が製品を設計するというプロセスで製品は完成する。これは、従来からの落水型の演繹的なフローとして、すべての部門の共通認識である。
以上が、一般的な製品の開発から出荷のための生産までのフローであるが、機械学習等の認識が製品仕様に入った場合、技術評価部門、品質管理部門の評価基準に、具体的な数値を設定することができないという問題が起こる。それを、どう解決するかが課題と言える。
昨年度より、日本ソフトウェア学会の公式研究会としてスタートした機械学習工学研究会でも、第 3 次 AI ブームの浸透とともに、問題解決の必要性が議論されるようになってきた。通常のシステムは、要求仕様に基づいて開発されるのは演繹的であって、機械学習が入る商品は、未知データの結果は不明確で帰納的である。つまり、外部にソフト開発委託するにして、結果が不透明なため受託する側も受注する側も「性能保証、検収、瑕疵」について決めることが難しい。これまで、機械学習による様々な商品が出ているのは、各社が独自のルールに基づいて判断していたにすぎない。キヤノンもその中の 1社であるが、その事例を紹介する。
キヤノンでは、当初、カメラ、複写機という認識とはあまり関係のない商品を出していた。しかし、デジタル化とともに付加価値を追求することが求められ、認識技術が製品の中に組み込まれるようになった。代表的なものが、カメラでは顔認識技術、複写機
では電子ドキュメント化（PDF 化）、ソリューションとしての文字認識技術が挙げられる。
事例紹介は、筆者が従事したデジタル化した複写機（複合機）の例である。
複合機の基本機能は、入力する紙文書を如何に着実に電子ドキュメント化含めて複製するかの商品である。そのため、認識のエラーをすること自体が認められない。特に、文字認識エラーは許されないというのが基本にある。当初、筆者たちが開発した文書構
造解析技術は、画像の特徴を認識し、文書画像から文字領域、写真画像、グラフィック
領域等を識別するものであり、先に述べたが、世界に一歩リードした機能を誇ったが、製品仕様とはならなかった。第 1 の理由が、専用ハード化が難しいことと CPU リソー
スによるソフトウェア処理では実行速度が遅いというハードウェア的な問題と、やはり、
基本は 100% という認識率或いは識別率の考え方であった。
キヤノンの複写機・複合機の歴史を振り返ると、1970 年 9 月キヤノン独自の技術か

118

らなる普通紙複写機 NP-1100 を開発以来、常に、技術で業界をリードしてきた。しかし、1990 年後半くらいから、当時、業界で圧倒的に画質の良さでリードしてきたカラー
複写機も、他社の追い込みもあり、次の技術革新の必要性を感じていた時期でもあった。
その時に、デジタル化により複写機は複合機と呼ばれるようになったが、複合機には、
大きな課題があった。
それは、デジタル化された高画質カラー画像の遠隔地への配信であり、市場要求と文書構造解析技術応用による高圧縮技術が当てはまり、注目されるに至った。このことにより、商品企画による要求仕様に入り、製品化フローに乗った。品質管理部門から「定量的評価の出来ないものの評価方法は困る」という声もあったが、製品化したいという強い要望が強かったため、品質管理部門の課題として残された。

機械学習のない一般的なフローは、落水型（ウォーターフォール型）と呼ばれるように、生産まで手戻りはない。図 7-2 は、要素技術が製品開発に組み込まれるまでのフローであるが、通常、要素技術の組込みまでのフローも落水型である。一度、製品開発で進んだら技術開発部門までの手戻りはない。しかし、機械学習等の AI を組み込んだ場合には、手戻りは必ずあり、キヤノンでは、図 7.2 要素技術開発フローに、①〜⑤の矢印が追加された。
次に、機械学習等の AI が伴う高圧縮 PDF を例にとり、上記①〜⑤の矢印付きのフロー
を具体的に述べる。
技術開発と技術評価は、図 7-1 の要素技術フローの実証化検証にあたり、製品化に向けての開発担当者による最終のチューニングプロセスで、このプロセスは終わると、開発内部での品質評価部門による技術評価が行われ、ここで合格にならなければ、製品開発には進まない。一旦、製品開発に進むと、通常のプロセスでは、再度、図 7-2 の最初のプロセスである技術開発に手戻りすることはない。製品開発後のプロセスである品質評価が合格を出さなければ、技術の場合、製品化不十分ということで仕様からの削除、場合によっては製品化自体が見送られる。
しかし、機械学習による帰納的な技術の場合、品質評価部門及び開発部門内だけでは、多くの場合、不合格になる。そのため、最終的な製品化への全責任を司る品質評価で、

119

〔論考〕 ものづくり企業が求める AI 人材

製品仕様との仕様の差が見つかった場合、②製品開発への問題提起、もし開発部門内で解決できない場合は、③技術開発部門に戻る。それが、機械学習による問題であった場
合は、改良を見送り、今回の製品化の性能外という結果を、④製品開発（部門）から⑤品質評価（部門）に戻すプロセスをとる。品質開発（部門）では、この性能の限界は、仕様外として扱い、品質問題としては扱わず、次期製品化への要求事項として、申し送
り事項リストに加える、というプロセスをとる。
このようなプロセスは、最初から決められていたわけでなく、技術の製品化における付加価値とのバランスで、最初は、トップダウンによる強力な判断により、製品出荷後は市場からの口コミ、評判等の高評価のフィードバックによることにあった。これらの市場からのフィードバックは、当初、無償であった機械学習技術を有償提供するという判断に至るまでになったので、品質評価部門も上記プロセスを認めざるを得なかったのである。
この文書構造解析という AI 技術による製品化の成功が、品質評価部門も既知プロセスの変更を受け入れ、その後の多くの顔認識等の機械学習による製品化の後押しになっていると考えている。
以上、述べてきたように、キヤノンでは、機械学習に伴う帰納的なシステムの製品開発の経験はしている。しかし、それは恒久的な解決方法ではない。問題であると感じな
がら、製品化を優先したに過ぎない。
今後、第 3 次 AI ブームによって、機械学習、特に深層学習の応用が拡大していくと、前述した以外の様々な問題が出てくる。例えば、その適応拡大で、内製化だけでは難し
くなり、外部委託という選択肢も増える。さらに、機械学習に使うデータの取り扱い、著作権がどうなるのかという問題も出てくる。
また、これらは一企業の抱える課題でなく、機械学習の製品化及びビジネスを展開する多くの企業間で垣根を越えて議論されるべき課題となる。さらに、AI 人材の教育の場
では、ソフトウェア工学の中で、演繹的なシステムより帰納的なシステムの教育を重点化していく事が重要となる。

4.AI ビジネスのトレンド
今後の教育を考える場合、第 3 次 AI ブームによって、様々な新しいビジネスが台頭してくると考えているが、現在、注目を浴びている① RPA（ロボティクスプロセスオートメーション）② CPS（サイバーフィジカルシステム）の 2 例に焦点を当て、これらの AI ビジネスの今後の方向性をまとめてみる。尚、他のビジネスとしては、自動車、医療分野、農業、交通、金融等が考えられる。特に、昨今、話題になっている自動車に関しては、本号の巻頭論文で述べられており、その他の内容に関しても、今後の「未来デジタル研究」に期待する。

120

4.1 RPA について
RPA とは、ロボティック・プロセス・オートメーションの略で、PC 上で人間が行っている操作を自動化するツールで、総務省でも、日本の生産労働人口の減少局面に、労働力を維持しつつ国際競争力を強化するための方策と考えている。また、今年の 2 月、
株式会社矢野経済研究所は、国内の RPA 市場を調査し、2018 年度の RPA 市場は前年
度比 134.8% 増の 418 億円とし、図 8 に示すように、その後も年度比 20% 以上の上昇を見込んでいる。RPA は、極めて、重要な AI ビジネスのひとつである。

総務省は、表 1 で示すように、RPA の進化を 3 段階の自動化レベルにわけている。「クラス 1」のレベルは定型業務に対応、「クラス 2」は AI と連携して非定型業務での一部
自動化、「クラス 3」はより高度な AI と連携することで、業務プロセスの分析や改善だ
けでなく意思決定までを自動化するものである。
現状の具体的な適用業務としては、帳簿入力や伝票作成、ダイレクトメールの発送業
務、経費チェック、顧客データの管理、ERP、SFA（営業支援システム）へのデータ入力、定期的な情報収集など、主に事務職の人たちが携わる定型業務があげられ、「クラス1」に留まっている。しかし、RPA の今後は、まずは「クラス 2」、その後「クラス 3」と AI の利用で、さらなる複雑な作業の自動化へと進んでいる。既に、「クラス 3」において認識技術や自然言語解析技術、学習機能などにより曖昧な情報や不足している情報

121

〔論考〕 ものづくり企業が求める AI 人材を人間が補いながら作業する、これまでとは一線を画した RPA が開発されているので、対話をするだけで必要なデータの入力が完成し、全プロセスを完結することも可能になるというものである。
表1

RPA のクラス

クラス

主な業務範囲具体的な作業範囲や利用技術「クラス 1」

定型業務の情報取得や入力作業、検証作業などのRPA（Robotic Process

自動化

定型的な作業「クラス 2」

一部非定型業務

RPA と AI の技術を用いることにより

EPA（Enhanced Processの自動化

非定型作業の自動化

Automation）

Automation）

・自然言語解析、画像解析、音声解析、
マシーンラーニングの技術の搭載
・非構造化データの読み取りや、知識
ベースの活用も可能「クラス 3」

高度な自律化CA（Cognitive Automation）

プロセスの分析や改善、意思決定までを自ら自動化するとともに、意思決定
ディープラーニングや自然言語処理（http://www.soumu.go.jp/menu_news/s-news/02tsushin02_04000043.html
より抜粋）
このような状況で、RPA と AI との融合は、総務省が進める「働き方改革」の目玉であり、国からの後押しを受けながら、これまで人間だけが対応可能と想定されていた作業、もしくはより高度な作業を人間に代替して実施できるレベルまで押し上げられていく事が期待される。そして、人間の補完として業務を遂行する仮想知的労働者（Digital
Labor）として、2025 年までに事務的業務の 1/3 の仕事が RPA に置き換わると期待されている。
しかし、一方で、（RPA+AI）を導入しても、AI のフレーム問題に相当する想定以外のことが起こる可能性がある。その場合には、ちょっとした違いで RPA の挙動を惑わせてしまうことになる。AI を使う RPA は想定外の問題を防ぐために、各 RPA 製品の癖や操作対象システムとの相性を熟知した開発者が必要となってくる。RPA は業務に直結した業務の自動化のため、注意深く導入されていくと思うが、AI を使うとなると先に述べた「帰納的」という壁に直面するため、導入と同時に、その RPA の癖等を熟知した技術者が必要となることも考えておく必要がある。

122

4.2 CPS について2018 年 11 月 8 日、日本の大手企業である東芝は再生に向けた今後の 5 年計画の目
指すべき姿を「世界有数の CPS（サイバーフィジカルシステム）テクノロジー企業」と発表した。また、2019 年の年頭方針でも、東芝グループの強みは、フィジカルとサイバーの両方を持っていることで、グループ全体で向こう 5 年間総額 1 兆 7000 億円規模の設備投資と研究開発投資を行うと述べている。
一方、内閣府の SIP（戦略的イノベーション創造プログラム）の中では、「社会全体のCPS 化による Society5.0 の実現」に向け、官民研究開発投資拡大プログラム（PRISM）を活用し「革新的フィジカル空間基盤技術」をターゲット領域として、官民一体で取り組むとしている。
このように、東芝は再生するためには CPS での差別化で、また、内閣府は国の経済的発展と社会的課題の解決の両立を目指す Society5.0 の成否は CPS の高度化としている。
この差別化及び高度化は、AI・IoT 技術が重要な役割を担い、世界のトップレベルにあるセンサー技術を生かし、AI での最適化と付加価値をつけるものと考えている。
図 9 は、（ 出 展 :NIST の“Cyber-Physical
Systems(CPS) Framework Release1.0”）に示されている CPS の概念モデルである。図9 に 示 す よ う に、CPS は デ バ イ ス か ら 一 つ
以上のシステムへ（フィジカルからサイバーへ）、サイバーからシステムへと再帰的であり、情報の流れはフィジカルな世界をデジタル化
し、アクションの流れはフィジカルな世界に影響を与えているという流れを繰り返している。さらに、インターラクションに、人間が介在する CPS は、IoT(Internet Of Things)、
IoS(Internet Of Service)、IoP(Internet Of
People) から構成されるサイバーとフィジカルの閉ループと言える。
このような構成からなる CPS は、AI ベースの取り組むべき技術も多岐に渡り、内閣
府 SIP（第 2 期）研究開発計画には下記項目が挙げられている。
（1）ヒューマン・インターラクション基盤技術 :人と AI の高度な協調を実現するための人の行動・認知に関わる非言語データを収集・構造化し、状況判断やコミュニケーションを個人に合せて支援する高度なインター
ラクション技術の開発
人と AI が協働するためのマルチモーダルな記憶・統合・認知・判断を可能とする
高度対話処理の技術開発

123

〔論考〕 ものづくり企業が求める AI 人材

各分野（介護、教育、接客等）でのプロトタイピングと有効性検証（2）分野間データ連携基盤 :分野を越えたデータ共有と利活用のための技術開発とプラットフォーム整備（3）AI 間連携基盤技術 :複数の AI による自動的な協調・連携（例 : 複数企業間での取引条件の自動調整等）のための通信プロトコルや語彙、アルゴリズム等の技術開発 AI 間の自動連携が効
果的な分野でのプロトタイピングと有効性検証を行う。
これらは、SIP の研究開発項目の“ビッグデータ・AI を活用した CPS を社会実装する”の内容だけを引用しているが、CPS 構築の技術範囲は広く、日本の強みとし、官民の協力体制が構築され、今後、著しく技術革新が進んでいくことは間違いない。
以上、今後、ニーズが深まる 2 つの事例を挙げて、AI 応用の方向性を述べた。これ以外の他の事例を含めて、AI は万能なので、それをツールと使えば良いという考えを持つなら、使うべきではないと考えている。基本的に、“何でも出来るような技術は、その応用技術への展開、さらに実用化への道は厳しい”という考えを元に、システム、製品にAI を導入する場合には、それなりの AI 技術者を抱える必要がある。最初に述べたように、
AI ブームは幻滅期に差し掛かったが、適用範囲のポテンシャルは高く、このまま停滞するものではない。ブームが去りつつある今こそ、即戦力となりえる AI 技術者の教育に力を入れるべきである。

5. どのような人材教育が必要か
次に、今までの機械学習の経験及び AI ビジネスの方向性からどんな人材教育が必要なのかを述べる。一般的な開発フローは、図 7.1 に示したが、企画、仕様決定、製品設計、評価、生産という落水型の演繹的なフローをとる。
しかし、前述したように、
今回の第 3 次 AI ブームに伴う製品は、決められた仕様通りに、決められた結果を出すことが出来ないという点である。この点を共通認識して、実開発
プロセスを進めなければ、製品開発が出来ないことになる。つまり、共通認識を持てる
人材育成、教育が必須となる。また、これは製品開発だけでなく、製品を売り込む営業部門にも持ってもらう必要がある。
以下に、AI を組み入れた製品を開発する会社が、実際、必要とする具体的な人材像を次に挙げてみた。
①現状の技術レベルを理解し、それを表現できる。
②現状の技術レベルを理解し、それを詳細化し、問題点等を表現できる。
③現状の技術レベルを理解し、それを製品に組み込むことができる。
④現状の技術レベルを理解し、問題が起こった時に対応できる。
⑤現状の技術レベルを理解し、製品及び類似製品にカスタマイズできる。

124

⑥現状の技術レベルを理解し、他類似技術との差を表現できる。
⑦現状の技術レベルを理解し、直近の技術の改良ポイントを見出すことができる。
⑧現状の技術レベルを理解し、中長期的に戦略的な研究開発に取り組むことができる。
⑨現状の技術レベルを理解し、技術の適用範囲を広げることができる。
⑩現状の技術レベルを理解し、次の研究テーマを考えて、取り組みことができる。
上記①〜⑩の共通ワードである現状の技術レベルを理解するとは何かである。
「はじめ」の項で述べたように、第 3 次 AI ブームは幻滅期を迎える方向にあり、言葉に振り回されることは少なくなってきているが、現状を理解している人は極めて少ない。
それは、まだ、言葉遊びというレベルから抜け切れていないと理解している。ある会
社が AI を応用した製品を出すということは、ある入力に対して、結果が一義的に決まらないということを理解することと、他社の動向だけでなく、世の中の流れをも客観的に理解する必要がある。
そして、自社の方式、その強み、弱みを理解した上で、企画、開発、生産、営業活動
が実のあるものになる。この理解レベルに達するには、机上の勉強だけではいけない。
基礎知識を学んだ上で、例えば、学習データを増やすと結果がどう変化するか等である。
つまり、
1. 良くなるか、悪くなるか、
2. どういう時に、良くなり、悪くなるか
3. それば、何故か ?
を体感で覚える必要がある。基礎知識⇒実習⇒基礎知識⇒実習の繰り返しで、学ぶものが能動的に考えさせる実習環境に比重をおく、能動的な教育が必須と考える。
次に、製品の開発者は、企業戦略として、与えられた汎用のツールを使い、アイデアだけの商品化戦略だけで良いという考え方もあるが、それでは、企業として特徴ある差
別的な製品を出荷することにはならない。製品独自の差別化が必要であり、そのための能力を、どう育成させるかである。
従来も同じと言えるが、従来との違いは適用範囲の拡大と結果が、一義的に決まらない中での開発となるので、より深い理解度が必要とされる。やはり、その能力は、人によって、差はあるものの、如何に多くの時間を費やして、能動的な実習を行ったか、能動的な教育、つまり、アクティブラーニングの時間数によるものと考える。

6.AI 教育の現状
2019 年の初め、立教大学は AI に特化した大学院「人工知能科学研究科」（修士課程）
を 2020 年 4 月に開設するとプレスリリースした。パターン認識、画像処理等の講義に中で機械学習自体が教育されているくらいで、大学では薄かった範囲がここで大きく変わったと言える。また、大学以外では、GAFA を筆頭に米国企業が、又、中国企業の百度、

125

〔論考〕 ものづくり企業が求める AI 人材

アリババ等が積極的に投資をしているほか、図 10 に示すように、各国の科学技術予算の推移を見ても想定すると、昨今の中国の激増は、AI 技術への投資と考えて良い。明らかに、日本の対応不足は否めないが、少し、現状分析をしてみる。

現状の ICT、AI 関連の教育動向を学校教育でみると、2020 年から小学生へのプログ
ラミング教育がスタート、大学及び大学院においては、データサイエンス学部が 2017年の滋賀大学を最初に、いくつかの大学で認可されてきている。そして、AI に特化した大学院としては、先に述べた立教大学が最初となる。少なからず、データサイエンス、AI を特化した学部、研究科（大学院）の設置は、かつての情報及び情報 + アルファに続く受験生にとっては魅力的な学部名であることからも、文部省の認可は難しいが、しばらくは続くと思われる。
問題は、その中身であるが、1980 年代、情報工学が多くの大学で設置する時もそうであったように、時代とともに洗練されていくので、AI 教育のためにも、とにかく設置
していくことは意味がある。
現状、データサイエンス、AI に精通する技術者、研究者が少ない中、教育を受けるた
めには、教育を専門としている企業の高額な短期コースを受けるしかない。結局、個人のポケットマネーからの受講は難しいと言える。さらに、筆者が問題として捉えているのは、一般社団法人日本ディープラーニング協会（JDLA）が行っているディープラー
ニングの資格検定である。ディープラーニングに関する知識を有する人をジェネラリス
ト（G 検定）、エンジニア（E 検定）に分け、G 検定は誰でも受験可能であるが、E 検定

126

は JDLA 認定プログラムを修了していることが受験条件になっている。
JDLA としては、高い受験料を支払うので、受験者は出来るだけ多く合格して欲しいという考えであると思うが、上述の JDLA 認定プログラムは、指定された民間の教育機
関の講座を高い受講料を支払い受講する必要があり、少し問題である。筆者の知らない
何か背景があると思うが、今後の改善を強く望みたい。現状、データサイエンス・AI に関する教育環境は、教える側の人材不足もあり、習得に高額の費用がかかることからも、大学、大学院等の高等教育の場の拡大が急務であろう。
2019 年 3 月 29 日に有識者提案による AI 戦略を発表した。その資料（注 1）は、日本国政府が AI 関連領域で実行すべき政策を提言するものであるが、ここでは、教育関連を中心に概略を述べる。
この提案では、「人間尊重」、「多様性」、「持続可能」の 3 つの理念を掲げ、3 つの理念を実現する、4 つの戦略目標（人材、産業競争力、技術体系、国際）を設定している。
人材の戦略目標には、“人口比において最も AI 時代に対応した人材を育成”を盛り込み、教育改革を挙げている。その教育改革の具体的な目標が、“デジタル社会の「読み、書き、そろばん」である「数理・データサイエンス・AI」の基礎などを必要な力をすべての国民が育み、あらゆる分野で人材が活躍”である。そして、主な取り組みには、小中学校
では情報活用、高校では文理問わず数理・データ関連教育、大学では AI・数理・データ
サイエンス教育 / エキスパート教育、多くの社会人にもリカレント教育等の教育機会を提供するとしている。
この提案は、小学校教育では ICT の基礎から始め、高校教育から AI のための基礎教
育を始め、社会人にはリカレント教育で AI を習得できるようにし、すべての国民があらゆる分野で活躍出来るようにすることにある。いつ頃、どの様に実行されていくかは、様々な問題点もあり、急激に立ち上がることは出来ないかもしれないが、新しい教育改
革は、少しずつ、「読み、書き、そろばん」から「数理・データサイエンス・AI」へとシフトしていくと考えられる。

7. 高等教育機関における AI 教育
前述したように、一部の大学院が先行しているが、国家戦略に基づき、大学・専門学
校等の高等教育機関にも、AI 教育中心の学科等の教育の場が浸透してくる。現状、教える側の人材不足もあるが、従来の「読み、書き、そろばん」から「数理・データサイエ
ンス・AI」にシフト、そして、すべての国民に学べる環境が構築される。
筆者は、この教育改革に伴い、大学、大学院、専門学校、専門職大学、専門職大学院
等の高等教育機関が、AI 教育に対して、どう取り組んでほしいか、長年の AI 技術開発の経験に基づき、まとめてみる。但し、内容は AI 教育全体を網羅しておらず、AI 技術者になるための基礎教育等に関しては除いている。その除いた中で、リベラルアーツ、AI ビジネスレイヤごとの基礎知識と技術に関しては、必須の基礎知識で、これらは前号

127

〔論考〕 ものづくり企業が求める AI 人材の未来デジタル研究第 4 号で、堀切研究所長、西村参与・研究員の論考で挙げているので参考にしてもらいたい。
そして、ここでは、今後、加速する AI 製品の流通で、技術者だけでなく、企画、品質管理及び営業担当者にも理解してほしい。次に、機械学習と機械学習を使ったソフトウェ
ア開発について、どのように人材教育していくのか述べる。

7.1 機械学習について先に述べたように、機械学習には統計的なアプローチとディープラーニング（深層学習）に分けていた。筆者は、その教育を述べるにあたって、少し、細分化及び具体化し、図 11 のように表した。横軸にモデルを表し、統計的なアプローチは線形モデル（1 次、含む 2 次）、非線形モデル、ディープラーニングは NN（ニューラルネットワーク）モデルとしてまとめた。縦軸は学習を表し、教師付き学習、教師なし学習、強化学習を表している。横軸は右に表現されるほど、縦軸は上に行くほど、技術的及び修得の難易度で示した。

図 11 の Phase Ⅰ、Phase Ⅱ、Phase Ⅲ、Phase Ⅳ、Phase Ⅴ、Phase Ⅵは、修得するために順序で、以下に概略を示す。
Phase Ⅰ : 線形（1 次）モデルと教師付き学習の組合せ。キヤノンの文字認識の例でいうと、複数の文字データを学習し、未知の文字データを、線形識別関数を用いて認識させることを意味する。もっとも基本的な機械学習の概念を学ぶことを目的とする。特に、文字認識の場合、①学習パターンから抽出する特徴
ベクトル、②特徴ベクトルの増減、③畳み込みあり・なしで、認識率はどう変化するかを体感することを学ぶ。

128

この Phase Ⅰの基本をマスターすることが、少なくても AI 関連製品に携わる人に必要な最低レベルの能力と考えている。これに欠けると、AI とう名前に振り回されることになり、リソース（人、もの、お金、時間等）の無駄使いという結果に陥れられる。
次の Phase Ⅱ以降は、製品開発、ソリューション開発、システム技術者等の実際に製品、システムのブラックボックス化が許されない部門に必要な知識となる。
Phase Ⅱ : 非線形であるが、簡易的な 2 次モデルと教師付き学習の組合せ。キヤノンの文字認識の例でいうと、2 次識別関数を用いて認識させることを意味する。
その他は、Phase Ⅰと同じであるが、線形（1 次）と 2 次モデルとで、どう演算値が変化し、どう認識率が変化するかを学ぶ。
Phase Ⅲ : 線形（1 次）モデルと教師なし学習の組合せ。学習無しなので、手書き数字
を例にすると、1 〜 9 までの特徴ベクトルから、線形（1 次）モデルを調整しながら、すべての入力された 1 〜 9 までのデータをそれぞれに分類できるようにする。
Phase Ⅳ : 2 次モデルと教師なし学習の組合せ。学習無しなので、手書き数字を例にすると、1 〜 9 までの特徴ベクトルから、2 次モデルを調整しながら、すべての入力された 1 〜 9 までのデータをそれぞれに分類できるようにする。
Phase Ⅴ : 2 次モデル以上の非線形モデルを自ら開発して、実製品に使うという担当、研究者レベルに近いかも知れない。このフェーズでは、非線形モデルを使った既存のツールを理解し、使いこなすことを目指す。
Phase Ⅵ : 最後が NN（ニューラルネットワーク）モデルである。まずは、中間層がひとつの多層パーセプトロンとバックプロパゲーションの修得及び実習。バッ
クプロパゲーションはないが、前述の線形識別関数は多層パーセプトロンと同じである。そして、最後が、中間層が 2 つ以上のディープラーニングとなる。多層化することで、演算としては 2 次識別関数が実行できることになる
ので、精度も上がってくることを学ぶ。このフェーズでも、学習と認識率（文字認識の場合）との関係を理解することが目的となる。

7.2 機械学習を使ったソフトウェア開発について
機械学習を使ったソフトウェアは、従来のシステム、ソフトウェア開発で持ち入れられていた手法、企画―> 要件定義―> 開発―> 運用・保守というプロセスを、確実に実行できない。前述したが、「性能保証、検収、瑕疵担保」が難しい。
同一の会社内では、企画と開発、開発と品質保証、そして販売部門で、また、外部にソフトウェア委託を行うと発注側と受託側との間である。それは、従来の開発が演繹的であるのに対して、機械学習は帰納的と言われる点である。昨今の AI ブームをトリガー
して、1980 年代にソフトウェア工学が誕生したように、現在、機械学習工学研究会で129

〔論考〕 ものづくり企業が求める AI 人材

機械学習工学として体系化する動きはある。
高等教育の立場からは、従来のソフトウェアの開発プロセスを学び、機械学習における AI ソフトウェア開発の在り方を学術的に議論していくことが重要と考える。体系的にもまとまっておらず、これから長い年月をかけて、エンジニアリング工学として確立していくものである。しばらくは、経験者、未経験者を混在にして、フリーにあるべき姿を考える時期と考えている。表 3 に、従来のシステム開発と AI システム開発を対比した。
これは、従来のシステム開発は、学校で学ぶ項目であるのに対して、AI システム開発は
教師と生徒で議論する内容として考えてよい。
表3

従来システム開発と AI システム開発の比較
従来のシステム開発

プロジェクトマネジメント

AI システム開発
機械学習プロジェクトを運用するマネジ
メント手法や組織論

要件定義、外部仕様、内部仕様等

機械学習システムのための要求分析、目的設計、工数見積もり手法―

効率的な教師データの収集・整備、前処理の方法

フレームワーク、プログラミング言語、 機械学習システム開発を効率的に行うた開発環境

めのフレームワークやプログラミング言語、開発環境ソフトウェアアーキテクチャ

機械学習システムの設計に用いるアーキ
テクチャ

テスト、検証、デバッグ

機械学習システムのテスト・検証、デバッ
グ、モニタリング手法

プラットフォーム、ハードウェア環境等

機械学習システムを支えるプラット
フォームやインフラストラクチャ、ハードウェア（AI システム開発の各項目は、機械学習工学研究会のホームページより引用）（https://sites.google.com/view/sig-mlse）

8. まとめAI が、最初に述べたガードナージャパンの調査結果の方向に進んでいるとすれば、第3 次 AI ブームは、いよいよ技術革新の時代に入ったと言える。単なる言葉に踊らされ、上辺だけの知識で AI を語った組織のトップから振り回されることもなくなる。いよいよ

130

研究者・技術者それぞれで AI の定義は違うかも知れないが、真の AI の中での研究・開発が進むという時代になる。そして、真の AI 人材が求められる。
現状、機械学習を勉強しようとしたら、様々なツールが無償、有償で容易されており、そのツールをブラックボックスで使うということが簡単にできる。今までソフトウェア
技術者が、入出力が教えられた API を使いシステム開発をしてきたように、AI のツール
でも同じことが簡単に出来る。そして、彼ら技術者は「AI 技術者」と呼ばれているが、筆者は、「彼らはソフトウェア技術者である」と考えている。
筆者の考える AI 人材は、自らの開発による AI 製品をたくさん世に中に出すことになる。彼らは、AI 製品の技術、アルゴリズムを、企画、開発、営業等での責任分担はあるが、何か問題が起こった時には情報共有しながら、責任に持って対応する。もし、そのAI 製品を企画開発した人が、ブラックボックス化したライブラリを使って製品開発をしたら、どんな問題は起こるかわからない危険が潜んでいる。当然、自動運転は人命にかかわる。それは、AI は入力に対して、結果は不明という「帰納的」技術だからである。
従来の外部より提供された「演繹的」なライブラリは、どのようなテストを繰り返しても結果は同じ、もし、異なった結果が出れば、バグという結論となる。そして、オープ
ンソース及び自社開発のソフトウェアならソースコードを徹底的にレビューする。このレビューに近いもしくは相当する行為が AI ソフトウェアにも必要になってくる。そして、それを出来るのが、AI 技術者と考えている。
これから AI 人材の教育については、議論されて、徐々に方法論が確立してくると思うが、本稿では、筆者の経験から、ものづくり企業に必要とされる AI 人材について、以下のように述べてきた。
1. キヤノンにおける AI 技術開発
・ キヤノンでの機械学習の製品を出した経験を元に、製品化までの技術的な問題点及び今後の課題を挙げてきた。特に、今後の課題では、製品開発を担当する AI 人材について述べた。
2.AI ビジネスのトレンド
・ 今後 AI によって拡大が期待される領域を挙げ、ビジネス界におけて AI 人材が不可欠になっていくことを述べた。
3. どのような人材教育が必要か・ AI 関連製品の開発及びビジネス化の経験から、それぞれの製品化プロセスの中で、担当者が必要最小限持って欲しかった AI スキルのレベル分けを行った。
4.AI 教育の現状
・ 現状の教育に絞って動向を述べた。
5. 高等教育機関における AI 教育
・ 企業での AI 関連製品の開発経験から高等教育機関に期待する AI 人材教育について、

131

〔論考〕 ものづくり企業が求める AI 人材

特に、AI 教育におけるアクティブラーニングを提案した。
これらは、筆者自身の主観的な見解である。今後、さらに AI 教育とは何かが活発に議論されて、世界に遅れを取った AI 人材の育成及び AI 製品で先進国の仲間入りすることを期待したい。
以

参考文献 :（但し、文中に記載されたものは除く）
・AI が同僚

日経トップリーダー他 1 名

上

日経 BP 社・The Next Technology 脳に迫る人工知能 最前線

日経 BP ムック

・AI2045

日本経済新聞出版社

日本経済新聞社編

・強い AI・弱い AI

研究者に聞く人工知能の実像

鳥海不二夫

丸善出版

・STORIA 法律事務所ブログ「AI・データの利用に関する契約ガイドライン」「弁護士が非エンジニアの方に贈る「AI と法律・知的財産」の全体像と「AI の技術的基礎」（後半）」より
・キヤノン史（技術と製品の 50 年）キヤノン史（技術と製品の 50 年 [ 別冊 ]）・文字認識概論

橋本信一郎著

・電気通信協会総務省のホームページより
RPA（働き方改革 : 業務自動化による生産性向上）（http://www.soumu.go.jp/menu_news/s-news/02tsushin02_04000043.
html）
・東芝 Next プランより (2018 年 11 月 8 日 )（https://www.toshiba.co.jp/about/ir/jp/pr/pdf/tpr2018q2_2.pdf）
・内閣府のホームページより
官民研究開発投資拡大プログラム「革新的フィジカル空間基盤技術」実施方針（https://www8.cao.go.jp/cstp/prism/physicalhoushin.pdf）
SIP（ 第 2 期 ） 研 究 開 発 計 画 （https://www8.cao.go.jp/cstp/gaiyo/sip/kenkyugaiyo2.pdf）（注 1）AI 戦略（有識者提案）及び人間中心の AI 社会原則（案）について（https://www.kantei.go.jp/jp/singi/tougou-innovation/dai4/siryo1-1.pdf）
AI 白書 2019

企業を変える AI 独立行政法人

情報処理推進機構

ディープラーニング G 検定公式テキスト 一般社団法人 DL 協会監修（2018）翔泳社
以

上

132

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

義成

研究員

小笠原

研究員

西村

俊郎

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

厚

学園教育開発推進部主幹

研究員

弓田

光正

富士通株式会社

研究員

岡本

俊一

株式会社富士通システムズウェブテクノロジー

敏明

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

元 AI&IoT オファリングシニアエキスパート
元取締役

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

学園教育開発推進部主幹

未来デジタル研究発行

発行者

2019 年 10 月 1 日

Tel
定

価

初版

学校法人中央情報学園〒 352-0001

第5号
第1刷

未来デジタル研究所

埼玉県新座市東北 2-33-10

048-474-6651

Fax

048-475-1714

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本書の内容の一部または全部を無断で複写複製（コピー）することは、法律で認められた場合を除き、著作者および発行者の権利侵害となりますので、あらかじめ本研究所あて許諾を求めてください。