情報科学技術関連の取組と若手研究者への期待
平成29年12月25日
研究振興局参事官（情報担当）付専門官 邉田 憲

流れ
政府の人工知能技術の研究推進に関する戦
略とSociety5.0
FY30政府予算案（文科省と内閣府）
若手研究者にのびのび研究してもらうために

政府の人工知能技術の研究推進に関する戦略とSociety5.0

人工知能技術戦略会議について
平成２８年４月１２日に開催された第5回「未来投資に向けた官民対話」で、安倍総理から次の発言あり。
– 人工知能の研究開発目標と産業化のロードマップを、本年度中に策定します。そのため、産学官の叡智を集め、縦割りを排した『人工知能技術戦略会議』を創設します。
人工知能研究者でもある安西議長（(独)日本学術振興会理事長）と、総合科学技術・イノベーション会議の久間議員の下、産学のトップを構成員とするAI技術戦略の司令塔。

◎ 議長
安西 祐一郎（独立行政法人日本学術振興会 理事長）
○ 顧問
久間 和生（内閣府総合科学技術・イノベーション会議常勤議員）○ 構成員

２０１６年４月１２日
未来投資に向けた官民対話

２０１６年４月１８日
第１回人工知能技術戦略会議【開催実績】■２０１６年４月１８日 第１回人工知能技術戦略会議 ＠文部科学省
４月２５日 第１回次世代の人工知能技術に関する合同シンポジウム
＠日本科学未来館
７月８日
第２回人工知能技術戦略会議 ＠経済産業省
９月２９日 第３回人工知能技術戦略会議 ＠総務省
■２０１７年
１月１６日 第４回人工知能技術戦略会議 ＠文部科学省
３月１７日 第５回人工知能技術戦略会議 ＠文部科学省
３月３１日 人工知能の研究開発目標と産業化のロードマップとりまとめ・公開
５月２２日 第２回次世代の人工知能技術に関する合同シンポジウム
＠大阪大学

内山田

竹志

(日本経済団体連合会未来産業・技術委員会共同委員長)

小野寺正(日本経済団体連合会未来産業・技術委員会共同委員長)

五神真(国立大学法人東京大学総長)

西尾章治郎(国立大学法人大阪大学総長)

徳田英幸(国立研究開発法人情報通信研究機構理事長)

松本紘(国立研究開発法人理化学研究所理事長)

中鉢

良治(国立研究開発法人産業技術総合研究所理事長)

濵口道成(国立研究開発法人科学技術振興機構理事長)

古川一夫(国立研究開発法人新エネルギー・産業技術総合開発機構理事長)※上記のほか、総務省、文部科学省、経済産業省より局長級が参加。
また、厚生労働省、農林水産省、国土交通省が参加。

次世代の人工知能技術の研究開発における３省連携体制⇒内閣府をヘッドに、出口側の厚生労働省、農林水産省、国土交通省を含めた７府省連携（政府一丸の）体制に移行（H29.9～）(1) 各分野でのビッグデータの集積、センサーの量的・質的拡大（IoT: Internet of Things）。
(2) 人工知能の50年来の大きな技術的ブレークスルー（自ら特徴を捉え進化する人工知能を視野）。
(3) ３省連携による研究開発成果を関係省庁にも提供し、政府全体として更なる新産業・イノベーション創出や国際競争力強化を牽引。
インフラ・運輸

セキュリティ
技術研究

ネットワーク
技術研究
コミュニ
ケーション
技術

医療・介護

デバイス
技術研究

…

エネルギー

○総理指示を受け、「人工知能技術戦略会議」を設置。一体的に事業を推進。

文部科学省

（例）
○脳情報通信
○音声認識、多言語音声翻訳○社会知解析
○革新的ネットワーク …

情報通信技術の統合的なプラットフォームの構築

製造業・サービス

情報通信研究機構

学習

科学技術

データ工学

○計算機資源・ソフトウェアモ
ジュール、ネットワーク基盤、研究開発成果等のリアルタイムでの共有、他省庁への提供

経済産業省

（例）
○基礎研究
○革新的な科学技術成果の創出○次世代の萌芽的な基盤技術の創出○大型計算機資源、人材育成 …

卓越した科学技術研究を活用するためのプラットフォー
ムの構築

農林漁業

…

AIを核としたIoTの社会・ビジネスへの実装に向けた研究開発・実証○３省合同のシンポジウムを開催。
○合同のAIポータルサイトを設置。
○研究開発戦略・進捗状況について３省で一体的に情報発信。

総務省

情報通信

理化学研究所

ロボット工学

コンピュータ・ストレージ技術

センシング
技術研究

（例）
○応用研究、実用化・社会への適用○標準的評価手法等の共通基盤技術の整備○標準化○大規模目的研究 …

産業技術総合研究所基礎研究を社会実装につなげるセンター…

人工知能の研究開発目標と産業化のロードマップ（抜粋）
人工知能技術戦略会議「人工知能技術戦略」平成29年3月31日とりまとめ

Society 5.0 とは （科学技術基本計画より）
超スマート社会
必要なもの・サービスを、必要な人に、必要な時に、必要なだけ提供し、社会の様々なニーズにきめ細かに対応でき、あらゆる人が質の高いサービスを受けられ、年齢、性別、地域、言語といった様々な違いを乗り越え、活き活きと快適に暮らすことのできる社会
Society 5.0
サイバー空間とフィジカル空間（現実社会）が高度に融合した「超スマート社会」を未来の姿として共有し、その実現に向けた一連の取組を「Society 5.0」とし、更に深化させつつ強力に推進超スマート社会を迎えるに当たり
超スマート社会は狩猟→農耕→工業→情報の次のパラダイムシフト
人間中心の社会
必要なデータは人間を取り巻く環境などだけではなく、人間そのものに関するものもサイバー空間と人とのインタラクションには負の側面も超スマート社会の実現に向けて、サンドボックスが必要社会影響などを見る（いわゆるELSI）
プレ超スマート社会の体験・必要なリテラシーは何かFY30政府予算案（文科省・内閣府）

大学等から未来社会を示す

（新規）

大学等
大学等は知恵、人材、技術、情報の宝庫
多様な機関が関係する公的性格
オプトインで人間に関するデータ取得も！？

知恵人材

技術

情報AI/IoT/ﾋﾞｯｸﾞﾃﾞｰﾀ

優れた基礎研究力の IT等トップ人材・専門人材強化・活用
高度外国人材

最先端技術
基盤技術

実証フィールド
産業界

自治体

・キャンパス
・附属研究所 等

他機関

プレ超ス
マート社会
を世に示す

新規施策

（打ち出しからは萎みました…）

700百万円（新規）××文科省の情報科学技術振興１
AIP: Advanced Integrated Intelligence Platform Project
人工知能/ビッグデータ/IoT/サイバーセキュリティ統合プロジェクト

31億円

×

文科省の情報科学技術振興２
文部科学省なので人材育成も12億円

×××

PRISM（内閣府作成資料）

PRISM（内閣府作成資料）

次期SIP（戦略的イノベーション創造プログラム（内閣府））⇒次期SIP開始が1年前倒しに（30年度は並行）

若手研究者にのびのび研究してもらうためにまわりはどうなっているのか
人工知能技術等の発展
人工知能の進展

IoTの拡大○自然言語処理、音声認識、画像理解などの技
術の進展○ネットワークにつながるモノの数は全世界で9億個（2009年）から260億（2020年）に急増（ガートナー）

ロボティクスの発達ロボットは東大に入れるか（NII）
Watson（IBM）○グローバル大手企業は人工知能分野への投資、研究開発を強力に推進

・IBM ： Watson Group（人工知能サービス）を立ち上げ、2,000人規模の事業部門を新設し10年間で100億ドルの売上目標（2014）
・Facebook : 人工知能ラボを設立（2013年）
・Baidu : Deep Learning等を研究する「シリコンバレーAIラボ」をカリフォルニア州に開設（2014年）

経済効果○人工知能による知識労働の自動化がもたらす経済的なインパクトは2025年時点で5兆ドルを超えると試算（マッキンゼー）

ガートナーの予想

Ciscoの予想

Erricsonの予想（図表は日本政策投資銀行作成）○スマートウォッチ、スマートグラス、健康管理機器等のウェアラブル端末
は全世界で2170万台（2013年）から1億7690万台（2018年）に増加（Cisco)（次世代産業用ロボット NEXTAGE）○ロボットを成長の鍵とした先進国、新興国の双方における動向
・米国 ：「国家ロボットイニシアティブ」（2011）で毎年数千万ドル規模の研究支援
・Google : 有望ロボット技術を有するベンチャー企業7社を相次いで買収
・中国 : 「智能製造装置産業発展計画」（2012）で産業用ロボットの国内売上げを2020年までに10倍にする目標

経済効果

経済効果

○IoTは全世界で1兆9千億ドル（約194兆円）の経済効果を生むと予測（ガートナー）○英オックスフォード大教授はICTのインテリジェント化により、今後47％の職種がコンピュータに置き換わる可能性を指摘○ロボット産業の将来市場（国内生産量）は、2035年に9.7兆円に成長すると予測（IDC Japan 国内市場規模予測）○国内では2013年のIoT市場（11.1兆円）は2018年には倍増（21.1兆円）すると予測 （IDC Japan）（出典）総務省 インテリジェント化が加速するICTの未来像に関する研究会（第1回）資料より○本年２月には、日本経済再生本部にて、ロボット新戦略を決定。2020年には製造業で市場規模を２倍（6000億円→1.2兆円）、非製造業で20倍（600億円→1.2兆円）とするとともに、労働生産性の伸びを２％以上とすることを目指す。

○日本が直面する社会的課題（少子高齢化、労働人口の減少等）の解決へ期待
自動運転の車イス

ＨＡＬ

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世界の技術革新の潮流• システム・情報科学技術が急速に進歩し、世の中に普及
情報科学技術とシステム科学技術が深く融合• ムーアの法則の限界、コンピューティングアーキテクチャの行き詰まり• ビジネス、他の科学技術分野、および社会への適用が進
み、相互作用的にシステム・情報科学技術が進展
これらの進展は米国が主導的。政府だけでなく民間企業の役割も大きい• 欧州では社会的課題および産業界との関連付けを重視、中国、韓国でも社会適用が進む• 人工知能など新たな科学技術に対する、ＥＬＳＩへの対処など国際的整備への取組が重要
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システム・情報科学技術のトレンド
社会に浸透するIoT、ビッグデータと人工知能
コンピューターが小型軽量高性能になることで、機器のスマート化とデータのデジタル化が進み、大量のデータの収集と解析が可能になった。ビッグデータと機械学習を組み合わせたサービスやアプリ
ケーションも普及。IoTは世の中は大きく変える新たなパラダイムである。特に人工知能の進歩・社会浸透に対しては倫理的、法的、社会的な観点での懸念に対する事前の対策が急務となる。
●Internet of Things and Digitalized Data（Smartphone, Camera, Sensor, Appliance）●User
Generated Content (SNS, Blog, Wikipedia) ●AIアプリ（画像・音声認識や自動翻訳）

システム化、複雑化する世界
情報通信の無線化・大容量化・グローバル化は、機器や人をクラウドにリアルタイムにつなぐことを可能にし、今や情報システム、制御システムを問わず世界中のあらゆるシステムは全地球を覆う巨大かつ複雑なシステムの一部となった。安全を脅かすセキュリティ脅威やシステム不全の連鎖的な波及への対応が不可避になっている。
●Cyber Physical Systems ●Industrie4.0 ●Industrial Internet ● SNS●高速株取引 ●制御シス
テムセキュリティ ●Connected Car ●Society 5.0 ●Smart & Connected Communities

ソフトウエア化、サービス化する世界
仮想化の考え方がハードウエアの隠蔽・共有からソフトウエアやサービスのコンポーネント化、再利用に広がり、FinTechなどの新たなIT活用技術を実現した。また、人や資産をサービスコンポーネントとして共有するシェアリングエコノミーというサービス形態も出現した。システムにITを取り込んだ社会システムデザインやサービス科学が重要になる。
●Software Defined Society ●FinTech ●API Economy ●Sharing Economy
20科学技術における日本の位置づけ• 基礎研究においては米国には及ばないが、以下に強み• 量子コンピューティングの基礎理論の構築• セキュリティーにおける暗号技術の研究開発• 機械学習における独自の学習アルゴリズム および ロ
ボット、言語処理へのアルゴリズムの適用• 新たな技術を活かした新規事業の創出が不活発→基礎研究にも悪影響• ビッグデータの蓄積・利用は官民ともに米国比で大きな遅れ• 規制緩和、法的整備、ビジネスモデルの創出ともに不十分• Ｓｏｃｉｅｔｙ５．０などの構想はあるが実現はこれから• 国際的制度の枠組構築などに対して、日本の参画は不十分
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AAAI:

暫定データ

Association for the Advancement of Artificial Intelligence
AAAI：（読み）トリプルエーアイ

国間の共著関係（期間全データ利用）
USA

300

China

200

400

100

2000

総発表数

国別発表数

600

Japan0
2010

2011

2012

開催年

2013

2014

2015

総数

Japan

China

USA

Korea

所属に記載の国名ベース※科学技術・学術政策研究所作成資料（第94回情報科学技術委員会資料より抜粋）

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挑戦的な研究をしてもらうために• 今何が足りないのか⇒資金、時間、人手、、、⇒何より失敗を許容する土壌がない→不安定さが俗にいう「ボールを置きにいく」
様な研究を助長している？
→環境づくりが必要（NCとしてのAIPセンター）• 若手研究者側に足りないものは⇒国内外の人脈（他分野含む）⇒セルフプロデュース

挑戦的な研究をしてもらうためにも• 多様な研究者の在り方（論文だけじゃなくて）⇒教育主体、研究主体など大学の教員も多様な在り方があっていい（評価・処遇もセット）• 自らの研究の位置づけ・立ち位置を意識⇒スポンサーにささるプロポーザルをするために⇒何よりストーリーが大事• お友達を作る⇒海外、企業にも人脈を広げるといいことが• 小さくまとまらないご清聴ありがとうございました