PI × AI（特許情報×人工知能）～第四次産業革命が特許情報の未来をどう変えていくのか～特集

変革期の人工知能─産総研AIRCの視点
The Next Phase of Artificial Intelligence – AIRC perspectives

国立研究開発法人産業技術総合研究所

人工知能研究センター研究センター長

辻井潤一

人工知能研究センター 研究センター長、英国マンチェスター大学客員教授、国際計算言語委員会（ICCL）委員長、AAMT ／ Japio 特許翻訳研究会委員長

j-tsujii@aist.go.jp

1

はじめにター（AIP）を設立する。総務省は、今回のブーム以前から、機械翻訳や言語処理研究、脳研究に関する研究を人工知能のブームが本格化して 5 年余りが経った。

行ってきており、これらの研究グループをまとめる形筆者がセンター長を務める国立研究開発法人産業技術総で、産業・社会へ展開する知能科学融合研究開発推進セ合研究所・人工知能研究センター（AIRC）も、設立かンター（AIS）を 2017 年 4 月に設立している（図 1）。

ら 2 年半が経とうとしている。この 2 年間は、人工知日本政府は、これら 3 つの官庁での研究開発を有機能が単なるブームから、より着実な研究、開発、実装へ的に促進し、かつ、日本としての人工知能の独自ビジョと移行していく時期でもあった。過度な期待の段階から、ンを作成するために、内閣府のもとに人工知能戦略会議

技術の可能性と限界を見極め、次のステップを踏み出す（議長：安西 JSPS 理事長）を設置、そのもとに、上記移行の段階であった。の 3 つの研究センターでの研究戦略を有機的に組織す

本稿では、AIRC の活動を中心として、人工知能をとるための研究戦略 WG、および、人工知能技術を活用りまく現状と将来の方向について、整理しておこうと思した社会ビジョンを具体化する社会実装ロードマップ

う。

WG という、2 つの WG を置き、活動を行った。
ロードマップ WG は、そのビジョンを詳細なロード

2

人工知能と日本の戦略マップの形で公表している 1。米国、ドイツ、カナダ、シンガポール、英国、台湾、中国など、世界の各国が人工人工知能への期待が高まる中、経済産業省、文科省、知能、ロボティックス、IoT などに関連した分野で、国総務省など、人工知能技術の研究を促進する立場の官庁家としての戦略を策定する中で、比較的早期に日本は独が、それぞれの立場から、研究開発のための組織づくり自の研究戦略と社会実装のビジョンを設定したことになを始めたのは、3-4 年前からであろう。その結果、さる。

まざまな研究組織が作られることになったが、その先陣

少なくとも最近まで、人工知能の研究や開発は、米国を切ったのが、経済産業省が産業技術総合研究所に設の IT 企業を代表とする民間企業が主導してきた。たと立した人工知能研究センター（AIRC）であった。そのえば、ニューラル機械翻訳の研究は、現在、グーグル、設立は、2015 年 5 月である。これに続く形で、文科省が 2016 年に理化学研究所に革新知能総合研究セン

61

http://www.nedo.go.jp/content/100862412.pdf

図１⼈⼯知能研究センターの経緯• 産総研⼈⼯知能研究センターは、⼈⼯知能技術に係る⼤規模研究を推進し、産学官連携を促進する国内最⼤の研究拠点を⽬指し、2015年5⽉1⽇に設⽴。
• その後、理研、NICTとも連携しつつ、産業界・海外との連携による⼈⼯知能に係る研究開発、社会実装に向けた取り組みを進めている。
（参考）理研・NICT、社会・政策動向等
NICT・脳情報通信融合研究センター（CiNet：2013年～）等

人工知能研究センター（AIRC）
創設（2015.5）
・NEDOプロジェクト予算受託（2015.7）
・人工知能技術コンソーシアム総会開催（2015.7）
・設立記念シンポジウム開催（2015.9）
・米国カーネギーメロン大学とLOI締結（2015.12）

FY2016

ＰＩ×ＡＩ （特許情報×人工知能） ～第四次産業革命が特許情報の未来をどう変えていくのか～

産総研AIRCFY2015

特集

・体制強化（チーム数拡大）（2016.4など）

理研・革新知能統合研究センター（AIP）創設（2016.4）

第一回次世代の人工知能技術に関する合同シンポジウム（2016年4月）（事務局NEDO）
・NEC‐産総研人工知能連携研究室設立（2016.6）
・国立がん研究センターとのプロジェクト開始（2016.11）
・パナソニック‐産総研 先進型AI連携研究ラボ設立（2017.2）
・ドイツ人工知能研究センターとMOU締結（2016.3）
・NEDOプロジェクト中間成果発表（2017.3）

FY2017・Google (Alpha Go)がプロ棋士李世乭（九段）に勝利（2016.3）

・人工知能技術戦略会議
創設（2016.4）

・人工知能技術戦略、ロードマップ発表（2017.3）
NICT・知能科学融合研究開発推進センター（AIS）創設（2017.4）

第二回次世代の人工知能技術に関する合同シンポジウム（2017年5月）（事務局NICT）
・体制見直し（2017.9）

図1

人工知能研究センターの経緯

マイクロソフト、百度（中国）などの巨大な IT 企業をた機械翻訳が必要となる。このことは、機械翻訳モデル中心にけん引してきている。これら巨大 IT 企業がマス・の分野適応という新たな技術分野の研究開発が必要なこマーケットをターゲットにして、大きな資本力、データとを示すと同時に、個々の分野や場面に応じた翻訳デーセンターを運営する技術力、データの収集力を駆使するタの収集が必要となることを示唆している。

ことで、市場を席巻してきた。ただ、この巨大 IT 企業

機械翻訳の分野も、単純に膨大な翻訳データを収集し、の寡占は、他分野での技術や固有のデータを有する多様大きな計算リソースを使ってモデル構築するという、巨なステークホルダーが参入する時代になり、急速に崩れ大 IT 企業のマス・マーケットの戦略から逸脱し、よりつつある。人工知能の技術は、さまざまなスターアップ

多様な用途に適したデータのきめ細かな収集と、それぞや IT 企業以外の多様な企業が参入する、より幅の広いれの用途に応じた翻訳モデル開発の時代に入ってきてい産業へと拡散する時代に入ってきた。

る。このような多様化の時代に入ったことで、例えば、機械翻訳を例にとると、現在、巨大 IT 企業は多くの日本の公的研究機関である NICT やスタートアップ企業言語（グーグルは 100 以上の言語、百度やマイクロソが、巨大 IT 企業が寡占するかに見えた機械翻訳の分野フトもそれに近い数の言語）を対象に翻訳サービスを開で戦っていける素地が生まれつつある。

始している。ただ、言語の数が増えるに従い、個々の言機械翻訳に見られる多様化は、人工知能のあらゆる分語対に対して構築される翻訳モデルの数も急激に増大す

野で起こりつつある現象でもある。医療や創薬の分野でる。一方で、対話の機械翻訳と特許文献の翻訳とでは、も、データは巨大 IT 企業が独占しているものではない。

非常に違った翻訳モデルが必要になる。海外からの旅行

むしろ、病院、クリニック、地方政府、創薬メーカーな者のための翻訳に限っても、医療機関で使うモデルとホ

ど、IT 産業とは別のプレイヤーがデータを持っている。

テル・旅館で使うモデル、各地方の観光案内の機械翻訳

さらに、個々の病疾患に関した知識や検査データは個別

モデルでは、使われる語彙や文の種類も大きく変化する。

性が高く、マス・マーケット用の一様な技術で対処できより現実的な場面で使われるようになればなるほど、るものでもない。このような人工知能技術の多様化、デーマス・マーケットの機械翻訳から、分野や場面に特化しタの分散的な所有は、人工知能技術の社会への浸透が進

YEAR BOOK 2O177

PI × AI（特許情報×人工知能）～第四次産業革命が特許情報の未来をどう変えていくのか～特集

む過程で、ますます顕在化してくる。

人工知能の社会的な実装には、専門が異なる多様な研人工知能戦略会議が作成したロードマップは、人工知究者・技術者の共同が不可欠である。AIRC では、多様能が社会に浸透していく様子を的確にとらえている。まな分野の研究者・技術者が共同して規模感のある研究をた、この多様化は、日本の研究開発陣にとって好機でも推進していくために、過去 2 年間、研究者・技術者をある。多くの産業や社会サービス（医療、介護、交通）センターに集約することに力を注いできた。その結果、の分野で成熟度が高く、人工知能を受け入れる下地（関現在、フルタイムの研究者約 100 名に加えて、客員や連するデータの収集能力、人工知能技術と組み合わされ招聘研究員として協力いただく大学教員、ポスドクや技る個別分野での技術）が整っている日本は、次に来る人術者、サポートスタッフなど、総勢 430 名余のスタッ

工知能技術の開発において、優位に立てる可能性を持っフを抱える研究センターに成長している（図 2）。ている。

3

4人工知能研究センター（AIRC）

実世界 AI、人と協働する AI

昨 年 度 の Japio YEAR BOOK で も 紹 介 し た が、人工知能研究センター（AIRC）は、前述のように、AIRC での研究は、2015 年 5 月、経済産業省傘下の研究所である産業技術総合研究所に設置された研究センターであり、日本のⅠ実世界に埋め込まれる AI人工知能戦略の一翼を担っている。センターの役割は、

Ⅱ

人間と協働できる AI

文部科学省・理研の AIP が基礎研究に重点を置くのに対して、社会実装に重点をおく。筆者は、多様化の段階という 2 つを目標としている。I は、（1）これからのを迎えた人工知能は、他分野の技術と融合する技術開発

人工知能の研究開発は、研究のための研究ではなく、実が重要であり、社会実装を目指した技術開発を目指す世界の課題を解決していく技術に焦点を当てるべきだと

AIRC は、日本の人工知能戦略の中で大きな役割を担っいうこと、また、（2）これからの人工知能は、IoT とロた研究センターであると思っている。

ボティックスという 2 つの隣接する技術分野の成果を

図2 ⼈員構成の推移• 産総研AIRCの⼈員数は、設⽴当初の77名から、2年強で438名に増加（2017年9⽉現在）。
• 研究職員は98名（兼任30名含む）。2016年4⽉までの体制強化（チーム数拡⼤）に加え、PJ型任期付（NEDO等）、新規採⽤等により拡充。また、産業界の研究員も32名雇⽤。
• 80名以上の⼤学研究者等とのネットワークを構築するとともに、多くのポスドク、学⽣が研究に従事。また、海外の研究者/学⽣、産業界の共同研究者も多く受⼊れ。
産総研AIRCの⼈員構成の内訳
産総研AIRCの⼈員数の推移
FY2015500

FY2016FY2017450

クロスアポ350

招聘研究員

300
250

17/93398

・チーム拡⼤(16/4）等
・兼任30名を含む
・NEDO/PJ型：17名・外国⼈20名

主に⼤学からの研究員

1384

・産業界からは4名

05

客員研究員

クロスアポ

特定集中専門員

招聘研究員（雇⽤）

018

契約職員

客員研究員（⾮雇⽤）1361

主に産業からの研究員（特定集中研究員）

0

32

・NEC等

ポスドク, テクニカルス
タッフ, RA等（契約職員）

18

106

・外国⼈7名技術研修⽣、共同研究員、派遣・SE等（⾮雇⽤）

10

112

・学⽣60名、企業42名
・外国⼈24名

その他
200

事務職員

150
100
50

年 月
2017
8年 月
2017
5年 月
2017
2年 11月2016年 月
2016
8年 月
2016
5年 月
2016
2

年 11月
2015

年 月
2015
8年 月
2015
5

図28

分類

研究職員

400

015/5

研究職員

事務職員

36

合計

77438

人員構成の推移*2年4か⽉で5.7倍の増図3 実世界に埋め込まれるAI〜インターネットから実世界へ〜

知識表現
オントロジー

データの獲得と認識

特集

行動の実行と制御

ＰＩ×ＡＩ （特許情報×人工知能） ～第四次産業革命が特許情報の未来をどう変えていくのか～

AI × Robot

AI × IoT
AI コア技術
実世界 センシング 認識

モデリング 行動計画

制御

実世界

推論
機械学習

人工知能計算機 シミュレーション
半導体技術
図 3 実世界に埋め込まれる AI～インターネットから実世界へ～

取り込むことで、文字通り、実世界に埋め込まれた人工処理と物理空間での認識・行動処理とが直結し、これが知能となること（図 3）、という 2 つの意味を込めている。

現在の人工知能が社会に及ぼすインパクトを格段に増大

従来の人工知能は、碁や将棋、数学の自動証明といった、人間の知能が発現すると考えられる課題で、かつ、人工知能研究者が単独でも研究できる課題を取り上げ、させることとなった。
AIRC では、この物理世界とサイバー世界との結び付きにとくに力を注いでいる。

それを実現する研究を行ってきた。これに対して、たとえば、医療診断、実際の製造現場で使われる人工知能ロボットの研究では、医師や製造現場に従事する技術者と5の密接な共同研究が不可欠である。人間の知能を研究す

かつて、計算機ベンダーのビジネス・モデルは、大る人工知能は、心理学、脳科学、言語学といった人間をきな顧客のためにその顧客にあったシステムを構築する対象とした科学との共同が不可欠な研究分野であった。

SI（Systems Integration）が主体であった。このモ

これに対して、実世界の挑戦的課題の解決に寄与する現デルは、当初、特定の顧客に特化したソフトウェア開発

在の人工知能研究は、医療診断における医師、生産性向を通じて、自社製の計算機ハードウェアを売り込むこと上における技術者、フィンテックにおける金融専門家なで利益を上げるものであった。

SI、SE、そして、人工知能

ど、彼らの知能をシステムに移しこむ必要があり、これハードウェアを中心にした SI のビジネス・モデルは、らの専門家との共同が不可欠となっている。以前の人工ハードウェア価格の低下、クラウドサービスの一般化に知能が持つ学際性とは異なった、現代的な意味での学際より、その有効性を失い、現在の SI は SE（Software性が顕著になってきている。

Engineer）によるソフトウェア開発へと重点が移ってもう一つの特徴は、IoT やセンサー技術とロボティクいる。

スとが結びつくことにより、サイバー空間に閉じていたSI のモデルは、顧客の抱える問題を解決するソリュー

人工知能が、実世界データとその解釈（認識）、および、ションを提供する Solution ビジネスであるが、基本は、アクチュエーター（ロボット、車）の行動に直接結びつベンダーが持つ汎用の基幹システムやソフトウェアをくようになってきたことである。サイバー空間での知能使って、特定の顧客の要求にあったシステムをくみ上げ

YEAR BOOK 2O17

9

特集

PI × AI（特許情報×人工知能）～第四次産業革命が特許情報の未来をどう変えていくのか～ることに重点を置いたビジネスであった。

る。人工知能技術者は、これらを活用することで顧客の顧客ごとのシステムの構築は、個別顧客の要求に合わ持つ問題を解決していけばよい。ただ、この過程は、従せるソフトウェア仕様書作成のために多量の SE が必要

来のようなシステム仕様書の作成ではすまない。どのよとなり、ハードウェア中心の SI に比べると、コストのうなデータを取得し、それをどのような深層学習モデル割には利益率が低いモデルであった。

や機械学習を使って解くかを明らかにする必要がある。

この SI のビジネス・モデルは、少数の巨大企業によ

この過程では、実験とその結果によるモデル改変のサイるクラウドサービスの一般化とオープンソースによるソクルが必要となるなど、研究開発的な側面が強くなる。

フトウェアのコモディティ化により、危機に瀕している。

実際、人工知能ビジネスは、これまでの SE によるクラウドの普及によって、自社製のハードウェアの売りSI よりも、はるかに多くの、かつ、研究者的な人材が込みがなくなり、オープンソースによるソフトウェアの必要となり、単なるシステム設計というよりは、顧客とコモディティ化によって、自社の技術を集積した基幹ソの共同研究という側面が強くなっている。

フトウェアの価値も、急激に低下している。

この膨大な人材コストを軽減するためには、（1）過これに代わるモデルが、人工知能を中心に据えたビジ去の顧客に対する Solution 提供の過程で蓄積された技ネスである。これは、顧客の抱える問題を人工知能技術術を蓄積し、新たな顧客のための Solution 提供に活用により解決していく究極の Solution ビジネスである。

していくこと、（2）研究開発された新技術を迅速にコモ

ただ、このための技術者は、既存の基幹ソフトウェアをディティ化し、次の出口ビジネスに結び付けていくこと、前提に、顧客ごとの要求にあったシステム仕様書を作成が極めて重要となる。

する従来型の SE ではなく、最新の人工知能技術を駆使

AIRC では、研究と出口とのこの有機的な関係、およすることで、顧客の抱える問題を解決していく研究者的び、多様な応用システムの過程で蓄積されるデータやソなスキルを持っていることが必要となる。

フトウェア群の有効な活用のために、基礎的な研究と出深層学習を使う人工知能ビジネスを考えてみよう。すでに深層学習用のソフトウェアは、Google、マイクロ口、および、その 2 つ間を結ぶ中間の層という、3 層で研究を組み立てている（図 4）。

ソフトや PFN など、多くの企業によって提供されてい

図4 ⼈⼯知能技術の研究開発と実⽤化の好循環の実現
実世界に埋め込まれる⼈⼯知能
空間の移動

企業

⽣産性

移動の効率化
移動の質の向上
⾃律移動⽀援

技術移転
共同研究

【製造業】
異常・故障予測
変種変量⽣産【サービス業】
現場の計測と可視化
現場からの改善⽀援

健康
医療・介護

安⼼・安全

防災計画策定⽀援
災害対応⽀援
被災域推定
避難誘導

診断⽀援
個⼈化治療
疾病リスク予測
疾病要因同定創薬⽀援・加速

起業
技術移転③標準タスク・ベンチマークデータ
地理空間情報プラットフォーム

観測
データ収集

⽣活現象
モデリング

AIを基盤としたロボット作業②先進中核モジュール

認識・モデル化
・予測

⾏動計画
制御

科学技術研究加速

⾃然⾔語
理解②次世代⼈⼯知能･･･
フレームワーク①⼤規模⽬的基礎研究
機械学習・確率モデリングの⾼度化

次世代脳型⼈⼯知能

データ・知識融合型⼈⼯知能

国内外の⼤学・研究機関等と連携した国内最⼤の研究拠点（客員研究員・クロスアポイントメントフェロー・リサーチアシスタント、等）

図4

10

スタート
アップ

人工知能技術の研究開発と実用化の好循環の実現

フィード
バック

6

年度の補正予算により、人工知能関係の研究開発を加速

AIRC の研究成果するための事業を行っている。

特集

AIRC の研究活動が実質的に開始されたのは、2015（A）計算リソースの拡充

図 5 に、この間の主な成果を示す。人工知能戦略会

現在の人工知能は、データ主導型の方法論が主流であ議が策定したロードマップに沿って、生産性、移動、健康・る。大きなデータを使った機械学習、とくに、深層学習

医療、安全・安心の 4 つの分野の出口を意識した研究に基づく手法は、それを処理する強力な計算リソースを開発を行ってきた。現在の人工知能の状況を反映し、深必要とする。たとえば、機械翻訳の質を飛躍的に向上さ層学習を使った視覚の認識処理などで成果を挙げてきてせたニューラル翻訳モデルの記述自体は、優秀な大学院いる。また、基本的な技術開発を行うためのデータの蓄生なら一人で構築できる。ただ、このモデルには、多数積、データと言語の相互変換の研究などに成果を挙げてのハイパーパラメータが含まれ、これらのパラメータをきている。

最適なものに調整する必要がある。ハイパーパラメータ

ＰＩ×ＡＩ （特許情報×人工知能） ～第四次産業革命が特許情報の未来をどう変えていくのか～

年 9 月なので、現在、2 年が経過したことになる。の異なった組み合わせでできる膨大な数のモデルから、7もっともすぐれた翻訳性能を出すものを選択しなければ次のステップならない。この過程を迅速に行えることが、研究開発の過去 2 年間で、AIRC の研究方向はかなり具体的にな成否を分けるが、これは使用できる計算リソースに大きり、大学の個別研究機関では実施が困難なスケール感のく依存する。Google やマイクロソフトのニューラル翻ある研究を実施する体制も整ってきた。今後は、この体訳と競争するためには、彼らが持つ膨大な翻訳対データ制を維持、拡大していくことで、世界の人工知能研究のだけではなく、それらを使って膨大な数のモデルを構築ハブとして成長していくことを目指している。

し、その性能を最適なものにする膨大な計算リソースがさらに、AIRC の研究成果を有効に活用していくために、産業技術総合研究所では、平成 27 年度、平成 28必要となる。
日本の研究グループの能力を最大限に引き出すために

図5 AIセンターの主な成果（基盤技術）• 基盤技術としては、「観測・データ収集」から「認識・モデル化・予測」、「⾏動計画・制御技術」に⾄るまでの個別分野での研究開発を実施し、多数の成果を出しつつある。
＜観測・データ収集技術＞• 【宇宙分野】1PB を超える中分解能衛星画像データを国際標準準拠フォーマットで公開。熱源検知とDeep Learning による分類等の先端的機能も導⼊• 【屋内外分野】⾃律移動ロボットが移動しながら環境中の移動体（⼈間、⾃動⾞等）を検出、追跡。移動のモデル化と移動⽅向の予測を実現• 【屋内分野】産総研内及び介護現場等をつないだリビングラボを構築【模擬環境と現場の連携は世界で類のない取組】。⽣活機
能に合ったプレシジョンケアの実現のためのデータ収集を開始• VR インタラクションデータ収集環境のベータ版構築（公開予定）＜⼤規模計算技術＞• AI , 機械学習に特化した⾼性能計算イン
フラ ：産総研AIクラウド（AAIC）が、省エネ性能の世界スパコンランキング（Green 500 List）で、世界３位（空冷式では世界1位）を達成• 移動体の位置情報の迅速かつ⾼度な活⽤を促進するデータアクセス仕様の国際標準化への貢献＜認識・モデル化・予測技術＞• 【確率モデル】⼈・モノ・状況をPLSAにより分類し、それらの関係をベイジアンネットで確率モデル化。顧客⾏動のシミュレーションやサービスの最適化を実現（2015-16年の実施契約36件）• 【Deep Learning】Deep Learning で⽇常動作の動画からその種類を認識（認識率８６％）。100種類の動作に分類した10万本の学習⽤動画データを整備（公開予定）【世界最⼤規模：動作種類で２倍、動作ごとの動画数で７倍】• 【画像認識】乳房超⾳波検査において、検査時に疑わしい箇所を⾃動的に検出（検出率：８５％）【動画像診断は先端的研究】• ⽇⽤品の３次元データから機能と品名を認識（4種の認識率：９２％、受賞：２件）• ３次元形状検索に関する世界コンテスト
２部⾨で１位• タンパク質の⽴体構造予測（多量体）の世界コンテストで１位• 【⼤規模予測】⼈流計測と⼤規模シミュ
レーションを屋内（劇場等）･屋外（イベント、避難等）で実現

図5＜⾏動計画・制御技術＞• ⼈の作業動作をデータベース化し、それを⽤いて簡単な部品組⽴作業の動作を⾃動的に⽣成。３つの部品の組⽴作業で検証【世界トップレベルの動作計画性能】• Deep Learning により数回の教⽰からタオルを畳むなどの複雑な動作を学習。扱う対象の場所や種類などの変化にもリア
ルタイムで柔軟に対応可能【世界初の取組】• シャツのハンガーかけ、シートかけ、ゴムバンドかけ、等5種類の不定形物の操作を実現【世界最先端の取組】
••

•

•

＜⾃然⾔語理解技術＞

⾃然⾔語処理パイプラインフレーム
ワーク をベースとして⾃然⾔語処理の要素機能モジュールを構築（公開中）
⼤規模学術⽂献情報データのクラスタリングと可視化を実現【ネットワーク成⻑の可視化は独⾃の取組、論⽂引⽤
数予測精度は世界トップレベル】
Deep Learning による動画や経済時系列データの説明⽂を⽣成【グーグル、マイクロソフトに⽐肩する世界トップレベルの性能を達成】
介護知識のオントロジ―（⼀部）を構5築し、業務改善における有効性を検証

AI センターの主な成果（基盤技術）

YEAR BOOK 2O17

11

特集

PI × AI（特許情報×人工知能）～第四次産業革命が特許情報の未来をどう変えていくのか～
図6 計算基盤の整備
FY27補正⼈⼯知能・IoT研究開発加速のための環境整備事業の⼀環

産総研AIクラウド AAICNEDO次世代⼈⼯知能中核
技術開発PJ（つくば）

H29.4‐（つくば）産総研と連携機関によるAI実証のための共⽤PFAI研究開発・実証のための研Green500 で世界３位獲得
究テストベッド
約15倍以上
約16倍

DL性能

ストレージ

8.6 PFlops

0.5 PFlops

HPC性能 0.2 PFlops
23 TiB

AI橋渡しクラウド
ABCI（柏）H30.3末以降

Nairobiクラスタ
H28.6‐

FY28⼆次補正
⼈⼯知能に関するグローバル
研究拠点整備事業の⼀環

約10倍
約200倍

図6>130 PFlops※半精度演算のピーク性能約6倍

2.1 PFlops
4.5 PiB

複数の産学官によるオープンイノベーション
プラットフォーム
最初からIDCへの技術移転を⾒越した設計・運⽤

約10倍>12 PFlops>40 PiB

計算基盤の整備

は、Google やマイクロソフトの研究グループが使用で産業技術総合研究者が構想する AI グローバル拠点のきる計算リソースに対抗できるリソースを用意しなけれ構想は、データ取得と人工知能研究とをより密接に、有ばならない。

機的に行っていこうとするものである。お台場の AIRC

産業技術研究所では、これまでの研究で使ってきた計の隣接地と東大の柏キャンパスに人工知能技術の実証現算リソース（Nairobi）に加えて、平成 29 年度から運場を構築し、データ取得と技術の実証とを同時並行的に用開始した AAIC、平成 30 年度から運用予定の ABCI行うことを意図している（図 7）。という 3 つの計算リソースの構築を行っている（図 6）。
本年度から運用を開始した AAIC は、電力消費量あたりの計算能力を競う Green500 において世界 3 位、空8冷方式では世界 1 位の性能を示している。総務省傘下

本稿では、筆者が研究センター長を務める AIRC でので日本の機械翻訳研究を担う NICT の機械翻訳グループ活動を中心に、人工知能の現況とその展望を記した。人

は、現在、この AAIC を使って彼らのニューラル翻訳の工知能の技術は、情報技術やその周辺だけでなく、よりハイパーパラメータの最適化の研究を行っている。

幅の広い社会や産業を変革しつつある。本稿では議論でおわりに

平成 30 年度から運用予定の ABCI は、AAIC の性能きなかったが、IoT 技術の進展と結びつくことで、デーをはるかに凌駕するものであり、その使用者層を日本のタ取得時の知能処理を中央集権的なクラウドから、周辺研究コミュニティ全体へと広げていく予定である。に移そうとするより分散的なエッジ処理の方向も顕著になってきている。この方向は、そのための新たなチップ（B）AI グローバル拠点
ビッグデータの研究が、利用できるデータをどう解釈取った日本がその遅れを取り戻す契機となることが期待していくかに焦点を当ててきたのに対して、人工知能は、される。AIRC では、大学など産業技術総合研究所外のどのようなデータを取得すると、知能的な行動を示すグループとも協力して、この方向での研究にも着手して人工物が実現できるかという視点で研究を組み立てる。

いる。

データ取得に対して、より積極的な立場に立つ。

12

設計、素子技術の進展を促し、大規模クラウドで後れをまた、大規模で一様なマーケットを対象とした機械翻図７ データ収集・検証⽤模擬環境の整備

⼈⼯知能技術と我が国の強みであるものづくり技術の融合により、我が国発の新たな付加価値を創出するため、国内外の叡智を集めた産学官⼀体の研究拠点を構築し、⼈⼯知能技術の社会実装を加速化する（グローバル研究拠点整備事業の⼀部）
平成２８年度補正予算案額 １９５．０億円 経済産業省PR資料より
柏ハブ拠点

バイオ研究ロボティクスラボ

プリンテッド,フレキシブルセンサ

電⼦テキスタイル,MEMS等

AIにより複数台の協調作業を実現

⼈と親和性が⾼いIoTデバイスを開発・試作

AIの社会実装サービス

新しいセンサデバイスで新しいサービスビジネスを創出

AI x ものづくり

創薬研究⽣産性の向上を実証

ロボット知能と連携制御「つながる⼯場」の検証

⼈間・環境計測ラボ

物理（居住）環境
シミュレータ

ＰＩ×ＡＩ （特許情報×人工知能） ～第四次産業革命が特許情報の未来をどう変えていくのか～

臨海ハブ拠点IoTセンサ・デバイス開発ラボ

物理特性評価エッジデバイス化
メディカルデバイス化

特集

VRサービス環境
シミュレータ⼯場ロボティクスラボ

介護模擬環境加⼯（曲げ、切削等）

マニピュレーション（組⽴、ピッキング、流通）

新センサによるリアルデータと⼈⼯知能技術を活かすアクチュエータによる新産業分野の創出

図7

データ収集・検証用模擬環境の整備

訳の技術も、医療ツーリズムやホテルでの翻訳、科学技術論文の翻訳、特許翻訳といった、より特化したニーズに対応する必要に迫られている。ここでは、Google やマイクロソフトというマス・マーケットを対象とする技術を、よりきめの細かいサービスに適応するためのデータ収集やシステム適応技術が必要となる。巨大 IT 企業の寡占から、多様なプレイヤーによる競争となる可能性が高い。ここでも、日本の研究・開発グループの活躍が期待できよう。

YEAR BOOK 2O1713