第一工業大学研究報告第29号（2017）pp.27－34

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AI時代を生き抜く工学者のビジネス論

AI 時代を生き抜く工学者のビジネス論
若若井井 一顕一 †顕††第一工業大学

情報電子システム工学科 〒899-4395 鹿児島県霧島市国分中央 1-10-2
E-mail:†k-wakai@daiichi-koudai.ac.jp

Business theory of the engineers for new AI era
Kazuaki WAKAI††Department of information and electronic system engineering Daiichi institute of technology
1-10-2 Kokubu-chuoh.Kirishima-city.Kagoshima-pre.899-4395 JapanE-mail:†k-wakai@daiichi-koudai.ac.jp

Abstract : The deployment of advanced communications technologies, CPS (Cyber-physical systems), and IoT issignificantly altering the living environment. IoT (see below), all hardware on the net, increase the added value.
Various wisdom, ideas create business greatly. Smartphone use, wearable devices utilized in the person's health careera is coming. In communities invaded by new media. Constructive work that is required.
第1章

また将棋のプロ棋士が対局中に席を立ってスマホ

まえがき

高度な通信技術、CPS（サイバーフィジカルシスから情報を得ていたとの疑いで一時期連盟から排テム）、そして IoT(Internet of Things)の展開が斥されて対局から離れざるを得ない状況を迫られ大きく生活環境を変えようとしている。IoT（後述ていた。それほどコンピュータの支援する力が大）などは全てのハードウエアがネットで繋がり付きいのかと驚くほどの時代になってしまった。私

加価値を増していく。いろいろな知恵、アイディは囲碁のプロ棋士では無いから対局における思考アが大きくビジネスを創造していくだろう。スマ

過程を云々することは困難である。しかし最近のホの活用、ウエアラブルの端末機器が人の健康管

コンピュータは深層学習とかで対局の思考過程を理にも有効に活用される時代が来ている。新しい自力で高めていくというから驚きである。それでメディアが押し寄せてくる社会である。これらには PC 同士の対局をさせた場合の辿り着く先は何上手くつき合っていくことが求められる。本論文のだろうか？これも面白いのでは。それではゲー

では新しい時代を俯瞰したい。

ムは人がしなくてもよいのではと、あれこれ思いめぐらす昨今である。

第2章
2－1

2－2

近代社会と情報化の流れゲームと AI の果て

深層学習については後段で解説したいが、もう近年の AI 動向

少し身勝手に思いつくままを述べてみる。

囲碁も負けた。私は囲碁が好きである。昨年テレビの報道で韓国の囲碁棋士がコンピュータソフ社会における公共インフラ、交通システム・防災、ト「AlphaGo」と対局して 1 勝 4 敗であった。チェ

エネルギの制御、環境のモニタリングによる安全スや将棋では既にコンピュータが勝利したことは安心な社会生活の確保が求められている。自動車知っていたが囲碁でも人が負けてしまった。の自動運転などは最近の TV コマーシャルでも積1

第一工業大学研究報告28第29号（2017）

極的に国内外のメーカが仕掛けてきている。最近

earth）を覆う霧（fog）をイメージしたフォグコンのマスコミ報道では高齢者の運転事故も枚挙に暇

ピューティングも提唱されている。工学の世界、がないほどである。2020 年のオリンピック／パラ

新しいシステムをイメージするためにいろいろなリンピックに向けた設備投資や街づくりも展開し言葉が派生してくるから時代に取り残されないよている。金融ではフィンテックという動きが興味うにするには大変である。

をひく。一般家庭では家電と AI とを組み合わせた快適空間への実現が提案されている。IOT ではセ

国内IoT市場

ンサデバイス、無線通信デバイス、それとソフト20ウエアを組み合わせた付加価値の拡大が基本要素15である。通信技術は第 5 世代通信システム（G5）10を取り込んで発展していく。

52－30

未来の生活環境家電の中でも冷蔵庫とレンジとの対話（通信）14151617

市場規模(兆円)

によってお奨めのレシピを示したり、食べたい料

図１

理を云えば自動で注文配達してくれたり、冷蔵庫

181920CAGR(%)

ユーザ投資額規模予測の在庫状況を把握して、スーパやコンビニに自動2－5発注するシステムも高齢社会にマッチしたシステ

ビッグデータの周辺ムとして宣伝されているようである。EOS(Electro

我々の周辺には情報が渦を巻いている。重要かOrdering System)などの家庭版と行ったところ。

どうかは知ら無いが無尽蔵な情報を有効に使おう

最近マスコミで問題になっている宅配事業と IoTとするのはビジネスの自然の動きとも思う。ビッとのリンクをスムーズに進めていく必要がある。

クデータを如何に使うか、多くの企業なども注目

2－4している部分である。IoT を構成する、センサをネ

IOT の周辺と展開

ドイツではインダストリー4.0 を推進、米国でットワークで繋いで AI はこのビックデータ処理

は GE が中心となってインダストリアルインターがあって実現できることになる。多くのデータをネットを提唱している。図 1 に示す様に IDC ジャ蓄積するために大きなストレージも必要となる。

パンの調査では、2015 年の国内の IOT 市場規模はデータのやり取りには高速のネットワーク環境も前年比 15.2%増の 6 兆 2232 億円となり 2020 年ま整える必要がある。これからは第 5 世代の高速通での平均成長率(CAGR）は 16.9%で成長し、2020 年信路の構築が期待される。

時点で 13 兆 7595 億円まで拡大すると予測してい2－6(1)

AI の周辺る 。IOT においてセンサは重要なデバイスでありAI の一つでもある機械学習への取り組みは多くカメラによる情報収集、環境や状態を監視して追の企業が開発を進めている。厖大なデータから機跡するシステㇺが社会成長をけん引すると云われ械（コンピュータ）に学習させ予測モデルの構築ている。クラウドコンピューティングが云われてを行う。医療分野では東大と IBM が「ワトソン・久しいが、ビッグデータをクラウド上に持って行ジェノミック・アナリティクス」を活用して癌研

くとネットがパンクするから最近ではエッジコン究を始めている。ソフトバンクのペッパーは人とピューティングが注目されてきている。米国のシの対話を通して顧客支援やコミュニケーションを

スコシステムズは今後クラウドとエッジを繋ぐ領実現している。法人顧客以外でも個人での利用も域が重要になると見ている。雲（cloud）と地面（

今後は進むかもしれない。AI の活用は金融業界で2

若井：AI時代を生き抜く工学者のビジネス論

29

は与信管理や不正検知にも活用される。自動車の手段は受付助手（人）の男性なり女性がフロント自動運転ではキーの開発部分になる。AI の普及にに駆けつけてくるから少しアナログな感じである

あってセキュリティを如何に担保するかが今後の。

課題である。事故責任の所在の探求なども大きな部屋に入ると小さなロボットがベッドの横にちょテーマとなって来るだろう。

こんと座って居て照明やテレビのオンオフをして今回の論文のテーマは AI 時代を生き抜く工学くれる。慣れないとなかなか私の声を判断してく者のビジネス論とした。昨年 2016 年の CEATEC でれない。人の声質によってロボットの認識度が違は高度なエレクトロニクス技術や CPS と IoT の広う様である。新しいホテルビジネスとして、子供がりが近未来の社会や生活を大きく変えていくこ

連れの若い夫婦にはアミューズメント感覚で集客とをメインに提案されていた。これらの周辺からも期待できるだろう。未完成の面白さはあった。

議論してみたい。

どこかの保険会社だったか相当数の社員を AI に代えたというからこれも興味深い。ロボットが人第3章

AI と機械学習の展開に置き換わる時代。人は時間内で勤務させる必要

3－1

AI とディープラーニングがあるがロボットであれば文句も言わずに愚直に働くかもしれない。しかし後述するシンギュラリニューラルネットワークを利用した機械学習であ(2)る 。

ティ時代になると、愚直に働かなくなる機械も出〇畳み込みニューラルネットワークてくるかもしれない。

一つ、一つの情報の関係性や特徴を定量化する方法。声紋分析、手書き文字の認識〇再帰性ニューラルネットワーク
計算処理が終了した計算層にまた処理が戻される
ことで複数回処理計算が行われる。入力順序に意味のある音声や動画データの処理に向いている。
〇弱い AI とは・自ら考えることが出来ない・問題解決の計算は可能だが解決方法が導けない
写真１ 受付で撮影した恐竜ロボット・ Deep Blue:チェスゲーム,Watson：IBM〇強い AI とは3－3・思考できる知能を持つ
・問題解決手段を探ることが出来る

AI とシンギュラリティ

AI が人を越える特異点のことをシンギュラリテ

・これらは発展途上。AGI(Artificial Generalィと云うようである。予想では 2045 年といわれてIntelligence)なども展開。

いるが。シンギュラリティ（技術的特異点）という3－2

言葉を使ったのは、1993 年に数学者であり SF 作

AI とロボット

先日、長崎にあるハウステンボスに出かけて来家でもあるヴァーナー・ヴィンジという人物であた。「へんなホテル」に泊まってみた。フロントのる(2)。カールワイルの議論では、基本的には工学技受付には恐竜と女の子のロボットが居る。音声認術は指数関数的に進歩向上していくということで識で客を確認して部屋への誘導が行われる。高齢ある。ムーアの法則からすると半導体集積回路のの客は戸惑ってなかなか受付が進まない。最後の素子数は 1 年半後に倍になるという経験則がある
3

第一工業大学研究報告30第29号（2017）。10 年後には 100 倍、20 年後には 1 万倍という伸マを探る。対策と効果をどう評価するかも課題。

び具合である。（２year/1.5）の計算式で考えればよ

災害を模擬できる仕組みとは何か。未知の災害をいことになる。ムーアの法則のような性質を生物想定内として設備設計に生かす方法を探る。

進化や文明進歩にもあるとして、これを収穫加速

・大規模自然災害に対するインフラ設備の在り方の法則と名付けている。人間の処理能力と発展す・放送通信、情報伝達設備に求められることるコンピュータの処理能力と比較して 2045 年と・自然災害：地震、台風、洪水、噴火、津波、集中いう数字を計算したらしい(3)(4)(5)

豪雨、豪雪、火災、落雷。

・人災：テロ、犯罪、ケアレスミス、故意、防御
第4章

・設備の老朽劣化：保守、延命対策、老朽更新には災害と AI

日本列島は災害の多いところである。地震やゲリAI や IoT、ビックデータをどのように融合させる

ラ豪雨などをみると AI などの防災利用も今後のかも考えて行きたい。

開発テーマであると考える。

4－3

4－1

信頼性設計に向けて新しい設備の開発に向けた取り組み。設備信頼近年の災害の例

2011 年 3 月 11 日の東日本大震災を受けて、設性の向上と人的災害の低減。過去に有った障害例

備に対する信頼性設計の重要性は増してきた。設（ビックデータ）とその分析と対策。何が重要か。

備の予備系を含む冗長性の最適な設計は難しい課

知恵の創出に向けた取り組み。設備の弱点を探す

題である。

こと。弱点を投影する方法。古い技術と新しい技

古い話で恐縮であるが、私が放送設備の設計、管術の中から信頼性設計を追及する工学展開。

理に携わっていたころの多くの災害が思い起され4－4る。時系列的に挙げてみると 1995 年 1 月 17 日、・古い事例と事故の想定

5 時 46 分に発生した阪神淡路大震災、2000 年 6 月

・弱点を指摘する始まった東京都・三宅島の噴火そして 9 月には全・改善への足掛かりを見つける

島民退避。2004 年 10 月 23 日の 17 時 56 分に起き・新しい機器の開発と活用議論の展開と変革と AIた新潟県中越地震新潟、記憶に新しい 2011 年 3 月
第5章

11 日、14 時 46 分に起きた東日本大震災がある。

デジタル時代の設備とメンテナンス

私の専門は放送・通信である。その視点から AI

テロでは 1995 年 3 月 20 日の地下鉄サリン事件、
2001 年 9 月 11 日に起きたアメリカの同時多発テビジネスとの融合を考えてみたい。

ロなどがあった。その時代で間接的、直接的に業

5－1務対応に追われたことを思い出す。自然災害と防「放送は、緊急災害時を含め、日頃から国民生活災設計についてどう対峙していくかについても近に必需の情報をあまねく届ける高い公共性を持ち年の AI、IoT、そしてビックデータの活用展開に期、安全・信頼性が求められることから、放送を行待するところは大きいと考える。

うための電気通信設備に対し安全・信頼性に係る4－2

技術基準を定め、技術基準適合性を審査し、運用今後の防災とインフラ管理放送における安全・信頼性基準

多くの災害に対応する設備の在り方を AI 技術に当たり適合維持業務を課すもの」とある。放送で模索する時代が始まったように考える。最適な法施行規則第 102 条から 115 条にかけて中波放送解を求めるための不断の努力の中から開発・改善、短波放送、超短波放送、コミュニティ放送、地テーマを探す。温故知新のテーマから改善策を探

上デジタル放送、衛星基幹放送、移動受信地上基る。昔と現在の技術展開の比較検証から改善テー

幹放送に係る安全・信頼性に関する「技術基準」
4

若井：AI時代を生き抜く工学者のビジネス論

6－2が示されている。放送法施行規則では以下の内容が記載されている(6)。これらの設備の信頼性管理

31

人間の思考行動のメカニズム

人間の限界を知ることは重要である。例えば体などに AI との融合が有効であると考える。

温 42℃以上、27℃以下では生命に危険を伴うと・第 104 条

予備機器等云われている。人間の思考と行動過程について、・第 105 条

故障検出

図 2 に幾つかの項目を挙げる。人間系の特徴とそ

・第 106 条

試験機器及び応急復旧機材の配備れを補完する AI システムの融合も期待される。

・第 107 条

耐震対策

・第 108 条

機能確認・第 109 条

停電対策・第 110 条

送信空中線に起因する誘導対策

・第 111 条

防火対策

・第 112 条

屋外設備

・第 113 条

放送設備を収容する建築物

・第 114 条

耐雷対策

・第 115 条

宇宙線対策

図 2 人間の脳の情報処理メカニズム

以降は放送メディアやその設備規模に応じて特例○人間の陥りやすい傾向を知るを規定している。

○人間の脳の情報処理メカニズム・第 116 条

中波放送○感覚受容（視野の限界、盲点、錯覚）

・第 117 条

短波放送○選択認知（パターン認識、ブレーン・ローテ－

・第 118 条

超短波放送（community 放送は除）ション）

・第 119 条

コミュニティ放送○記憶（短期記憶、長期記憶）・第 120 条

地上デジタルテレビ放送○判断（ミステーク）・第 122 条

衛星基幹放送○行動（スリップ）・第 123 条

移動受信用地上基幹放送○意識（意識の諸相）○人間の脳の情報処理メカニズム

第6章

人の管理 HRM

6－1

AI による監視○人間の感覚人の感覚と情報量を表 1 に示したが、視覚情報量は際立って多いことがわかる。巡回点検などで今は町を歩くといたるところに監視カメラが設はこの五官の活用が大変重要である。

置されている。世の中、カメラによる監視が無い

表 1 人の感覚と正常に機能しないのかと嘆きたくなる。現代版の神の目といったところであろうか。最近は車にもカメラを設置して交通事故時のなどの状況判断にも使われている。画像認識技術が高性能化いているから多くの情報から人の顔を判別するのも容易になったと云える。犯罪抑止と事件の早期解決には有効である。

ついつい技術屋感覚で議論してしまうが、電気設
5

第一工業大学研究報告

32第29号（2017）

備の高圧線路に直接触ることは出来ないから電圧の状況で判断をくだす崖っぷちの状態をいう。経

印加部の充電状態などについては、高圧遮断後の営者がサイコロを振って意思決定をすることはなアース（接地）の確認が大変重要である。アースいだろうから、多くのデータや経験に基づく中での確認は必ず自分で行うことである。もっと細か答えを出すことになる。この多くのデータが「ビいことを云えば、アース線路のメンテナンスも重ックデータ」であることも当然考えられる。日頃要なのである。昔、アース棒のアース線路が絶縁からこれらのデータに接して分析しておくことがパイプの中を貫通するタイプのものがあったが、Edge を鋭く効かせることになる。

これなど中で切れていても分からない。最近は絶7－2

AI クリエータは居るのか

縁棒の先端のフックに導線が接続された構造のも

AI が小説や音楽を創ることも可能と考えられのが多い。導線の始末は面倒であるが目視できるる。音楽のパターンや小説の典型的なパターンをので安心である。AI による安全管理への応用にランダムに組み合わせる方法で幾つかのアウトプも期待したい。

ットが可能である。ありきたりのものでは満足で○物を見たり考えたりする時は固定観念にとらわきなくなるのが人の常であるから、奇をてらう創れず多面的に行う必要がある。

作が可能かは今後に期待したいところでもある。

○そうあって欲しいという願望が強いと物事を見適度にバグがあるとそれを喜ぶ風潮が生まれるか誤る。

もしれない。茶器の「織部」のような、あえてバ○必要に応じ焦点をずらし、常に新しい目で局面グや偶然性を加味したソフト設計も考えられる。

を見て適切な判断ができる努力と能力を養う。

7－3

6－3

AI と医療診断の迅速化

AI というキーワードからいろいろなビジネスパターン認識とは人とコンピュータの情報の認識能力は異なる。

提案は可能である。ロボット介護や医師による病人間は補足して情報を取得する傾向があるからエ名の判断などの事例データと現在の患者の診断デラーを誘発することがあると云われる。補足だけータを照合できれば、客観的な病名の候補を抽出をみれば良い面もあるが、安全管理上は不具合をすることが出来る。全てが AI 任せとはいかない生ずることがある。これからはコンピュータもフのは当然であるが、有効なツールになることは必

レキシビリティを高めていくことで、人間系に近然である。回答も迅速である。

い補完した認識能力も持つかもしれない。高度化

7－4

自動車事故の急増、地方都市の問題が必ずしも安全側に傾くとは簡単に決めつけられ

最近、マスコミ報道にコンビニへの自動車の突ないかもしれない。人間系の過誤についても慎重っ込み、歩行中の園児への突っ込み、そして道路にシステム化すべきである。の逆走などが取りざたされている。特に高齢者が多いように見受けられる。これらの対策にも AI

第7章
7－1

やセンサ技術の活用が期待される。自動運転など

MOT のキーワードからの研究も国内外を問わず盛んにおこなわれている

ジャックウエルチの 4Es と Edge

技術経営論を大学で講義していたときに GE の。自動運転の究極はハンドルが無い自動車の出現

CEO であったジャックウエルチの 4Es について議か？ドライビングの楽しさも忘れてはならないが論したことがあった。

、どのような選択となるか興味深い。自動運転中

4Es とは、 Energy, Energize, Execute,それとに事故が発生した場合にその責任の所在について

Edge であるが、詳細は MOT のビジネス論を参照

問われることになるから、この点の保険業界の研されたい。この中で Edge とは経営者がぎりぎり究も必要になる。自動運転社会において少なくと
6

若井：AI時代を生き抜く工学者のビジネス論

33

もケアレスミスによる事故は大幅に減るものと期

ビリティ性が確保されれば転職しても身分が保証待される。

される時代が来るかもしれない。学生の就活に置いて、エントリーシートを提出するのが一般的で第8章ある。基本要件を記述した書類を AI で効率的に新しいビジネスに向けて

本論文では工学的な視点からビジネス論を語る

選別すれば、面接に有効に時間を割くことができことにした。高度な情報社会の発展の先に、今はるようになるだろう。企業の就職担当の職員も助思いつかないような新しいビジネスが創造されるかるかもしれない。

ことは想像に難くない。大学の学生が数人で起業

8－3

設計ミスを指摘

技術屋として絶対に設計ミスは避けなければなした会社が大きく社会を変革する可能性は無限にらない。以前、建築業者の耐震設計の杜撰な仕事残されているように思う。
ドローンが出て来て久しい。首相の官邸の屋上が社会問題になったのは記憶に新しい。これは故に不時着していたニュースも驚きであった。宅配意に行った例であるが多くのデータを効果的に使ビジネスは遠距離の搬送方法を模索している。こって 1 次評価を AI に委ねることも有効である。

れは通信路の確保とドローンのモータを回転させ企業では多くの目で評価管理がされているものとるエネルギの供給方法の新たな開発が望まれるだ

思うがケアレスミスで仕事に手戻りが生じるのはろう。飛翔体への法整備も重要である。

情けないことであり大きな損失になる。

8－1

8－4

仕事マッチングと人材派遣

教育と AI

人材派遣業は企業と人を結びつける。テンポラ

ビックデータ、IoT 、そして AI を使って教育リースタッフの活用が基本である。仕事を求めるにおける効果的な情報提供は可能である。人の記方と仕事を提供する側のマッチングを AI がビッ憶力のみに焦点を当ててストレージの補完だけにグデータの管理で短時間に見出すことも可能であAI を求めることは危険である。有機的な教育でろう。労使双方が満足できれば業務の定着率は高形成された人格をどのように社会にマッチングさまる。結婚して出産後の女性労働者の就業率は Mせるかは難しい課題であると思う。人に深層学習字曲線で示されることがある。有能な女性労働者的な行為をさせることが有効なのかどうかはわかを見出して就業させることの意味は大きい。待機らない。倫理などをどのように学習させるかも難児童の解消が取りざたされているが、保育施設のしい部分である。人前ではいい子を装う答えを最設置に加えて、効率的な AI システムで仕事の斡初から教育されては問題である。

旋提供がされることを期待したい。

8－5

8－2

学生、キャリア、高齢者の人材派遣

就職戦線では、大手企業も中小企業も優秀な人材一億総活躍時代と云われる昨今である。多くの獲得に躍起となっている。どこの企業も優秀な人学生、キャリア人の仕事の定職率も向上させる必材を求めている。若手は大企業志向も多いのでは要がある。最近は学生の就職率も高くなってきてないだろうか。逆に中小企業の良さが見えない環いる。ブラック企業などに取り込まれなければ就境にもある。「鶏口牛後」の企業選択もあるかと業率も高まるはずである。定年退職者にも定年後思う。自己の能力が十分に発揮できる環境が重要の就業が出来る環境づくりが必要である。AI やなのだと考えるのだが。最適な業務とのマッチン

ビックデータを上手に活用した就職の斡旋や就業グを AI が支援することが出来れば素晴らしいこ管理も重要になるだろう。自分のキャリアが的確とである。幾つかの人材派遣会社ではそのようなに評価されて、個人のエキスパティーズのポータことを模索している。
7

大手企業と中小企業の就活 AI

第一工業大学研究報告

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8－6

第29号（2017）

第9章

ブランドから質へのマッチング

むすび

マーケティング論を教えていると、ブランドのAI 社会について思いつくままに記述した。多もつ売り手の優位性と買い手の優位性があること

くのハードウエアとソフトウエアが早いスピードを理解する。ブランドは時間をかけたロイヤリテで出現する時代である。IoT ではネットワークとィの構築の結果でもある。質の高い製品やサービセンサが結びつきながら付加価値を大量生産するスを消費者に如何に伝えるかも AI の活用が期待時代である。まだまだ手探りの部分もある。法的される。ビックデータの中からより良い製品やサ整備なども進めて行かねばならいだろう。泥縄式ービスの選択が容易にできる時代である。になっては大きな損失を被るから先読みの設計開8－7発が重要になると考える。社会問題解決も将来設

政治と裁判への AI の活用

最近テレビ番組では多くのコメンテータが事件計も AI に創造してもらう時代が来るかもしれなや事故を論評している。同じようなことの繰り返い。シンギュラリティの時代を迎える前にやるべし、それでもテレビ局は時間を売っているから放きことは沢山ありそうである。

送を流し続けている。同じことを巧みに表現する(参考文献)能力に長けたコメンテータがなんと多いことかと思う。以前、学歴詐称のコメンテータがマスコミ

1)電波新聞、2016.10 月 CEATEC 資料にやり玉に挙げられていた。彼などは表現力の巧2)西垣通：ビックデータと人口知能、中公新書、2016.12

みな業師であったと記憶している。多くの議論の3)IoT ビジネス研究会：60 分でわかる IoT ビジネ

題材となるビックデータを AI で 1 次選択して、ス、技術評論社、2016.11

情報のエッセンスを抽出してそこから議論を進め

4)AI ビジネス研究会：60 分でわかる AI ビジネス

た方が結論に導きやすいのではと思うことがある、技術評論社、2016.11のだが。

5)人工知能研究センター：トコトンやさしい人口・事実を整理する知能の話、日刊工業新聞社、2016.12

・人為的な方向性を客観的に捉える

6)若井：「放送設備の防災設計と信頼性管理」、

・水掛け論の解消

放送技術連載・論点の明確化・Artificial intelligence 思考の理解
・ゲームの世界（囲碁・・・）
・自動運転（事故と保証）
・ビッグデータの意味すること
・医療診断のファーストオピニオン
・AI が小説やテレビドラマを書く
・ディープラーニングに続くもの
・AI 監視（不正や失敗を防ぐ）
・Technological singularity（2045 年？）
・AI の守るべき倫理とは何か

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2014～2015 年、兼六館出版社