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AIのある暮らし

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SVol.12
2016 OCT.

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Google Public Policy Blog

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［グーグルの公共政策ブログ］
Special ReportAI

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人工知能が日本の新たな経済成長を牽引する

Special Interview
人工知能の活用は日本のモノづくりを
04 復権するチャンスとなる
東京大学 大学院工学系研究科 技術経営戦略学専攻
特任准教授 松尾 豊さん［データ分析］Data Analytics

08

株式会社ブレインパッド

草野 隆史さん 太田 満久さん

［ゲーム× AI］Game × AI

10

株式会社ディー・エヌ・エー

友部 博教さん［AIプラットフォーム］AI Platform

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株式会社 ABEJA

岡田 陽介さんcolumn
きゅうり農家がディープラーニングを
14 使って自動仕分け機を自作
小池 誠さん［学習型汎用人工知能］SOINN

16

SOINN 株式会社長谷川 修さん［機械学習／言語解析］Machine Learning / Text Mining

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株式会社 FRONTEO

守本 正宏さん 武田 秀樹さん

［ライフサイエンス× AI］Life Science × AI

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エルピクセル株式会社

島原 佑基さんcolumn
人工知能の社会実装によって起きる
22 複雑な問題に解を示す人工生命
筑波大学大学院 岡 瑞起さん 橋本 康弘さん
筑波大学 グローバル教育院 佐藤 晃矢さん
Vol. 122016年10月 発行
発
行：グーグル株式会社
発行責任者：公共政策部 杉原佳尭
グーグル株式会社〒106- 6126 東京都港区六本木 6 -10 -1
六本木ヒルズ森タワー 私書箱22号

02※本誌の内容は掲載時点での情報を基に記載されておりますが、出版後に情報が変更になる場合があります。

Google Public Policy Blog

［グーグルの公共政策ブログ］

グーグルでは、公共政策に関する世界の様々な活動をブログで発信しています。
ここではその一部を翻訳してご紹介します。

https://googleblog.blogspot.jp/
グーグルで楽しむリオ五輪

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AI人工知能が日本の新たな
経済成長を牽引する

Let Google be your guide to Rio de Janeiro

https://googleblog.blogspot.jp/2016/08/let-google-be-your-guide-to-rio-de.html
グーグルでは、リオ五輪の幕開けに合わせて最新情報を世界中に届けられるよう、各種サービスの整備を進めてきました。例えば、A n d r o i dやi O SのG o o g l eアプリで検索する場合は、注目競技やメダル獲得の情報を自動更新するオプションが表示され、それで最新情報を確実に入手できました。
Yo u Tu b eでは世界60カ国以上で公式のハイライト映像を公開。さらに、Yo u Tu b eで活躍する15人の著名クリエイターを現地に派遣し、モバイルライブストリーミングで現地の興奮をありのままお届けしました。リオデジャネイロの魅力をG o o g l eマップのストリートビューで堪能することもできます。地球の裏側にいても、新たな歴史が生まれる場所を事前にチェックし、息を飲むようなブラ
ジルの美しさを感じることができました。

https://japan.googleblog.com/
グーグルの著作権侵害対策 日本語版リリース

Continuing to Create Value While Fighting Piracy: An Update

人

工知能（AI）やビッグデータなどの 革 新 的 な テ ク ノ ロ

ジーの発展により、今、第４次産業革命が起きようとしています。
人工知能の活用には、精緻なモノづくりの技術や匠の技など暗黙知の適用が欠かせないため、日本の産業界に新たなビジネスチャン
スがもたらされると期待されています。本稿では、人工知能に関わる研究者や企業への取材を通し、https://japan.googleblog.com/2016/09/google.html

人工知能ビジネスの最前線をレ

皆さまにお使いいただいているグーグルの様々なサービスで、例えば Yo u Tu b eの映像などのコン
テンツの権利の管理ってどうなっているのだろうと思ったことはないでしょうか？ グーグルは日頃から様々なサービスの著作権管理に取り組んでおり、近年増え続けるインターネット上の著作権侵害行為と闘っています。こうしたグーグルの様々な取り組みについてまとめた「グーグルの著作権侵害対策」という米国のレポートの日本語訳をリリースしました。この中では、Yo u Tu b e、 検索、
G o o g l e P l a yなどの様々なサービスにおける取り組みを広く紹介しているほか、違法なコンテンツに対する広告などの資金源を断つことなど、テクノロジーを使った新たな著作権の管理の手法も取り上げています。
コンテンツを管理することによって、ブロックすることだけではなく、グーグルのサービスを活用し、クリエイター、そのコミュニティー、またコンテンツ産業といった権利者に多くの収益をもたらしていることも事実です。例えば Yo u Tu b eでは、コンテンツI Dというテクノロジーを活用した著作権管理の仕組みを通じ、ユーザーがアップロードした動画を収益化することで、権利者は20億ドル以上の利益を得ています。
グーグルは今後も著作権管理に力を入れていきますので、ぜひレポートをご覧ください。

ポートするとともに、日本経済への影響、今後の可能性に迫ります。

迷路やパズルを解き、難しい定理の自人工知能関連市場は、2030年までに動証明を実現した1950～60年代の第187兆円まで拡大するとの予測があり、現

次ブーム、専門家の代わりになるエキス

在多くの企業が人工知能の研究開発や人パートシステムが注目された1980年代

工知能を適用したビジネスの開発に取りの第2次ブーム、そして今、ディープラー

組んでいます。

ニングを契機とする第3次人工知能ブー

人工知能関連ビジネスは、人工知能のムが起きています。ディープラーニング

エンジンとなるアルゴリズムなどを開発とは、人間の脳の構造を模擬したニューする基礎研究の領域と、人工知能のエン

ラルネット（神経細胞網）と呼ばれるモデ

ジンを使って新たなビジネスを創出した

ルを用いて、人間がルールを設定しなくり、既存ビジネスに適用してソリューショても多段層で学習を繰り返すことでコンンを生み出す産業化領域の2つに分けら

ピューター自らが特徴を抽出する技術のれます。前者のビジネスを展開するにはことです。ディープラーニングが50年来膨大なデータと投資が必要なため、IT系のブレークスルーといわれる理由について、のグローバルカンパニーが有利といわれ日本の人工知能研究の第一人者として知ますが、後者の人工知能を活用した産業

られる東京大学の松尾豊さんは「機械や化領域は日本に大きなビジネスチャンス

ロボットに目を与えたこと」が最大のインがあるといわれています。その理由は、国パクトだと評しています。つまり、人間

内に人工知能分野の世界的な研究者が多が指示を与えなければ行動できなかった

数いることと、人工知能を産業に活かす

人工知能に、対象物を認識できる目が付上で不可欠な精緻で信頼性の高いモノづいたことで、自ら判断し行動できるようにくりができる技術があること、さらに、真なったということです。

似のできない高品質な製品や農産物、食研究者の間では「大人の人工知能」と「子どもの人工知能」という言葉があり、品などを生み出す匠の知恵や仕組み化のノウハウがあるからです。

https://developers.googleblog.com/

インプットされた膨大な知識をもとに適Google Developers、サンフランシスコにスタートアップ向けのスペースを開設

切な行動をとる「大人の人工知能」に比べ、領域で進められていますが、本稿では人何も知らない状態で生まれ、様々な経験

工知能の研究者をはじめ、医療やゲーム

https://developers.googleblog.com/2016/08/google-developers-to-open-a-startup-space.html

を積みながら成長していくのが「子どもの開発、農業、流通、ロボットなどの領域人工知能」です。育つ環境によって様々なで人工知能関連ビジネスの最前線を走る能力を開花させる子どものように、「子ど企業を取材し、人工知能が日本の産業界

もの人工知能」
は産業分野に合わせて成長に与えるインパクトを検証するとともに、させられるので、人工知能の活用範囲が未来を拓く可能性や課題について検証し一気に広がったといわれています。

ます。

Google Developers to open a startup space in San Francisco

グーグルはカリフォルニア州サンフランシスコに開発者やスタートアップ向けの専用スペースをオー
プンしました。約1300㎡のスペースを利用して、ローカルやグローバルな事業展開を狙う開発者
やスタートアップにトレーニングや学習の機会を提供し、コラボレーションも促進します。開発者を取り巻く環境は常に変化しており、新しい技術の習得が欠かせません。また最近、独自に起業する開発者が急増していることにもグーグルは注目しています。この専用スペースがあれば、グーグル
は各開発者と定期的に交流し、製品開発、事業規模の拡大、収益アップなど、目標にかかわらず
彼らの進化するニーズに応えられます。

人工知能を活用したビジネスは様々な

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東京大学
大学院工学系研究科
技術経営戦略学専攻
特任准教授a

松尾 豊さん
Yutaka Matsuo

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人工知能の活用は日本のモノづくりを復権するチャンスとなる
人工知能研究の第一人者である東京大学の松尾豊さんに人工知能の進化や産業界に与える影響などについてお話を伺いました。

ニー・ブルックス先生をはじめ、阪大の使ったリンゴは世界中どこでも赤くなる――日本は人工知能を経済成長の起爆浅田稔先生や東大の國吉康夫先生たちわけです。そう考えると、日本の「食」は剤とするべく、政策も予算も投じていくが中心に引っ張ってきた概念で、それが非常にレベルが高い。やはりレベルが高方針を打ち出しています。

ようやく実現するときを迎えたのです。

くないと学習させられませんから、そうい

松尾 国家戦略的な思考として、ディー

ディープラーニングが出てきたことで、う日本の高い文化とか食文化とか、美しプラーニングを超えるものを目指そうとか、パターンの処理系と記号、言葉を使ってさとか、そのあたりを機械に載せて海外欧米に勝つにはどうしたらいいのかといういかに考えるかが融合するはずで、そこはへ展開していくやり方はあると思います。

議論がありますが、僕は無理だと思って学術的にとても面白い領域です。なぜ人――日本には人工知能の優秀な研究者います。

間がサルより頭がいいのか、そういう人はたくさんいると伺いましたが、人工知やはり米国などの先行チームのAIリ

間の知能の謎に迫る分野なので、そこを能を使いこなせる若い世代は日本にもサーチはめちゃくちゃ強いです。技術の長く考えてきた土壌は潜在的な価値があいるのでしょうか。

ります。

松尾 特にディープラーニングの領域は――人工知能について過剰な期待や脅に起因しているにもかかわらず日本がついいうことをしてくれると便利だよね」
とい進展が速いので2、3年の差ですが、この威論が飛び交っていますが、今の人工ていけない状況を踏まえると、人工知能

うのは、「プログラムでそういうことがで2、3年の差は、いくら走っても追いつか

モノづくりでは、産業用ロボットメー

グローバルで人材が不足していると思い知能は何ができて何ができないのか教えでも何でもいいから、とにかくITが重要きると便利だよね」とほぼ一緒なんです

ないと思います。でも、そのこととこれをカー、多くの自動車メーカー、建設機械

ます。だから僕も東大でディープラーニていただけますか。

だという方向へ社会が動くことは悪いこね。でも、擬人化したほうが普通の人に産業に応用する話は別で、日本企業も高メーカーなど、世界市場に占めるシェアングの講義を設けて、学生を輩出しよう

松尾 大枠で言うと正しい理解に基づいとではありません。

は分かりやすいんです。

度経済成長期には欧米を超えるとかではが大きい日本企業がディープラーニング

としています。もちろん、大企業の人がていない過剰な期待感や脅威論がありま

今の人工知能ブームを分解すると2つもう1つは、ディープラーニングの話

なく、一生懸命に真似して教えてもらうを使った新しい製品を出すことは、まっ新しい技術を勉強することも重要ですが、すが、それも含めて僕は「まあ、いいかな」の意味合いがあり、その1つは人工知能です。ほかにもいろいろとできることはあスタンスでやっていましたよね。そのスタ

たく非常識な話ではありません。日本の僕はその領域は別のレイヤーの企業群がと思っています。なぜかというと、過去という言葉でITを擬人化することで、今、りますが、特に画像認識ができるようにンスのほうがいいと思います。日本は機10年、20年、日本は全体としてITに対お話しした意味での IT の重要性をみんななったことが相当すごいことだと思います。

械やロボット系は強いので、十分にチャする評価が非常に低かったからです。先が理解できるようになったということでなぜかというと、今までの機械やロボッ

ンスはあります。

進国におけるGDPの伸びのほとんどがITす。
「人工知能が何か考えてくれて、こう

トには「目」がなかったからです。網膜はカーという古生物学者が「カンブリア爆

若者が社会のために死ぬ気で働ける環境をつくれば日本は変わる発」
について、あの時期に目ができたから――日本の人工知能研究は、世界的に短期間で生物の多様性が広がり、現在のもトップレベルで優秀な人材が多いそ

生物の基本的な構造ができたという
「光ス

うですね。

あったけれど、視覚野がなかったので処理できなかったのです。アンドリュー・パー

04

要で、日本企業には向いています。

イッチ説」
を唱えています。ディープラーニ

松尾 1980年代に立ち上げられた第5ングもそれと同じで、機械、ロボットが世代コンピュータープロジェクトは、非常目を持ったことは、非常に大きなインパに先進的なものでした。投資額も大きく、建機メーカーがディープラーニングを使っできるのではないかと思っています。どうクトだと思っています。

そこに関わる先生もたくさんいて、外国た賢い機械を開発し、建設業の無人化をいうことかというと、例えば、画像認識――人工知能は日本の産業に恩恵をもの有名な研究者を毎週のように日本に呼進める可能性は十分にあると思います。

のソリューションを提供するモービルア

たらすと思いますか。

んで研究を進めていました。プロジェク

日本の建設会社だからこそできる優れたイという会社があるのですが、今、自動松尾 人工知能のアルゴリズムを開発す

トはうまくいきませんでしたが、その後の施工方法を機械に入れて展開すれば、ア運転を開発しているほぼすべての自動車る話と、それを活用する話は違っています。

人工知能の研究は続けられ、ロボットのフリカでも日本式の優れた工法で建築物メーカーが彼らの技術を採用しています。

アルゴリズムの開発で日本が太刀打ちす

身体性とかオントロジー（概念体系）といっが建てられるようになります。

彼らの技術は、車線のない道や、雪で車るのは難しいと思いますが、そのアルゴた分野で優れた研究がたくさん生まれま

リズムを応用する、特にモノづくりに活した。

全体が赤いリンゴは日本だけ。そこには日本ならではの工夫、美意識、高い食文化がある。

農業の世界でも新たなチャンスが生ま

線や標識が見えなくなってもどのへんをれます。例えば、普通のリンゴは日光が走ればいいのか判定するドメインスペシ

用することにおいては、大きなチャンスがそれが今、ディープラーニングにより認当たる半面しか赤くなりませんが、日本

フィック
（固有）
なディープラーニングの技あると思っています。機械やロボットに識の技術ができたおかげで、機械に目がのリンゴは数日おきにひっくり返すので術を使っています。そこは各社が別々に目ができるわけですから、様々な産業にできたことによって、ようやく本物になる全体が赤くなります。わざわざリンゴを開発するよりも、1社が開発してサプラ影響があるはずです。モノづくりには、様々時期を迎えたと思っています。人間の知

ひっくり返す国は日本以外にありません。

イヤーとして提供したほうが技術の進歩な技術のすり合わせや、石橋をたたいて能は外界とのインタラクションで初めて

つまり、ディープラーニングを使った機も速いし効率的だと思うのです。そうい

安全なものをつくりあげる企業文化が必生まれる、という身体性の研究は、ロド

械でひっくり返す作業をすれば、それをう会社が自動運転だけではなく、医療や

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農業、建設など産業ごとにできていくのではないかと思っています。その会社は、必然的にモノづくりの企業とはカルチャーが異なってくると思います。

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人手がかかる農業や建築、食品加工などのビジネスにチャンスが訪れる

ん行われ、それぞれの分野で覇者が現れ人情報が増えるといわれています。これもると思います。

おかしな話で、このアルゴリズムではこ――先ほどの話にあった農業などの分のデータが個人情報になるという考え方

野であれば、日本の繊細な技術とか繊が必要で、アルゴリズム抜きの議論には――軽やかな文化を持つ若者のベン―― ベテランの経験や勘を人工知能に細な食文化を活かし、ハイクオリティー

無理があります。法律的な概念の中にもっチャーがそこを担うことになるのですか。

学習させて少人数で高度な生産ができな教師データをつくって局地戦で戦えと精緻にテクノロジーの話を入れ込まな

松尾 フェイスブックのマーク・ザッカー

るのはいいのですが、その過程で暗黙知るということですね。

ければいけません。今のままだと、かなりバーグもグーグルのサーゲイ・ブリン、が形式知化され、コピーされて他国へ

松尾 そうですね。それができれば、そこ

いびつというか、やりにくくなっていくとラリー・ペイジも若い経営者ですが、20流出するリスクはないでしょうか。

にデータが蓄積され、農業分野で勝てる感じますね。

代のころに新しいビジネスを起こし、大松尾 海外に高度な技術を機械の形で輸という図式ができると思います。

――今、米国でブラックボックス化す

きな成功を収めました。ITの世界では、出できるようになりますので、そういう意――データを大量に保有する企業は優

るアルゴリズムみたいな話題があり、やはり20代 が 最 強 で、30代 で円 熟、味では、今まで国内にあった優位性はな

越的なポジションにあるといわれ、デー

インテンショナル
（意図的）にプログラ

40代はマネジメント（もちろんエンジニ

くなります。しかし、別の見方をすると、タのオーナーシップや使い方、著作権、ミングした結果、人工知能がある地域

アとして活躍し続ける人もいますが）、そ新しい学習をさせるときの教師データは、あるいはデータそのもののフローについの人にこの商品をレコメンドしないとんな感じですよね。そういう文化と、日やはり優秀な人材がいないとつくれないのて規制が必要ではないかという議論がいったことが起きるのではないかといわ本の年功序列の企業文化は合わないので、です。つまり、これからの日本は優秀なありますが、先生はデータの取り扱いをれています。同じような議論が日本で起そこは別会社が必要です。

教師データをつくる国になればいいんです。

どうすべきだと思いますか。

きた場合、社会としてどう対応していく

そのために、優れた建築の工法なり、農松尾 僕はプラットフォーム論にはあまべきか教えてください。

り意味がないと思っています。1つ論点と松尾 あるものを分類するとき、属性ごと

なぜシリコンバレーで新しいベンチャーがどんどん生まれるのか、一歩引いてその作物の育て方なり、すばらしい料理なり理由を考えてみると、そこにはITの世界を生み出し続けなければなりません。それProfile1975年1月生まれ。2002年、東大大学院工学系研
究科電子情報工学の博士課程を修了後、産業技術総合研究所や米スタンフォード大学の研究員を務めた。人工知能学会の倫理委員会委員長。著
書に『人工知能は人間を超えるか ディープラーニ
ングの先にあるもの』『人工知能はなぜ未来を変えるのか』（KADOKAWA / 中経出版）などがある。

ディープラーニングで建設業の無人化を進める可能性はある。人手がかかる業界ほど自動化による変化が大きい。

してあるのは、例えば、あるユーザーがあにどこへ分類される確率が高いのかを足す。それと同じように、アルゴリズムにで最強の20代の人たちに、社会で意味は大変ですが、でもそれができないと教師るサービスにデータを使っていいというグし合わせるナイーブベイズというアルゴリ

あることを成し遂げることに向かって、死

データはつくれません。ですので、他国にす。そこも技術はだいぶ見えていて、そ

ラント
（補助）
を与えることは、本来そのズムがあるのですが、これがまさに偏見にも法人格みたいなものができるのではない

ぬ気で働かせる仕組みがあるからだと思っ真似されることもありません。

の次に来るのは翻訳だと思います。

許諾はその企業と同等の意思とか、デー満ちているんですね。対象者の人種や性別、かと思っています。そうすると、その法人ています。だから僕は、日本の若者にも、――日本企業が人工知能を活用して世タ扱いの基準を持つ企業に適用されてい出身大学などのデータを足し合わせてそ

格が偏見的な判断をすると、これに制裁

最強の時期を逃すのではなく、また大き界規模で戦える産業領域として、農業いはずです。ある会社が実施しているサーの人の能力を推定するのですが、社会的を行うことができます。企業に業務停止

な組織で下働きをするのではなく、5年でや建築、食品加工を挙げていますが、も10年でもいいからソフトウェアやアル

その意図を教えていただけますか。

ゴリズムを開発するために一生懸命働い

アルゴリズムに架空の人格「人工人」を与えて見える化する

ビスがあったとして、その会社が分社化には問題があるものの、非常にワークする

命令とか課徴金を課すのと同じように、したら、関連する別のサービスではデーわけです。ただ、社会的に使ってはいけな

法人格の目的を妨げるような罰則を与え

松尾 農作業というのは、人間の目を使っ――人工知能やディープラーニング、

タが使えなくなるわけですよね。それはおい属性は必ずあるので、そこはコンセンサることで、そうさせないインセンティブをてほしいと思っています。その結果、財をた認識の作業が非常に多く、自動化できマシンラーニングなどの世界でグローかしな話で、ユーザーが企業に与えた信スがとられていくと思います。これは社会働かせるのです。僕はこの格を「人工人」成してアーリーリタイアしても、社会全体る範囲が広いという特徴があります。分バルなプラットフォームが登場するので頼なり信用が遷移する仕組みをつくることの対話で決めるしかないと思います。

と呼びますが、同じようなことがジョン・としては大変意義あることだと思います。

かりやすい例は、間引き作業です。今、はないかといわれる一方で、これを規制とが本質的な解決策になるのではないか

今、東大の優秀な学生は外資の金融コン間引きを自動化する機械がないのは、認する動きもあります。それについてはどと主張しています。

サルに進んで倒れるほど働いてたくさんお識ができなかったからです。そこは今後自うお考えですか。

金をもらっていますが、それに負けないく動化され、大きな産業になるでしょう。

松尾 人工知能の世界でも、プラット

らいの額を支払い、その代わりにITの世たくさん人手がかかる業界ほど自動化に

フォーム的なものはできると思います。例ても分かりやすくなると思います。

界で何年間か一生懸命働いてもらったほよる変化が大きいので、農業や建設、調

えば、医療データを集めたプラットフォー――そこにはルール整備が必要になりうが、社会全体的にはメイクセンス（合理

理を含む食品加工などの領域はチャンス

ムがあれば、機械学習が進み、より正確

ますね。

的）
じゃないかなと思っています。

が大きいと思います。

な診断が出せるようになるので、そういう

松尾 今の法人と同じように、法人の設――権威を集めるより、若者に投資す―― 今、目が付いて認識できるようにな

医療や農業、建設など分野ごとにプラッ

立要件とか義務とかが定められると思いべきだと。

り第 3 次 AI ブームが訪れましたが、次トフォーマーが現れて、それがドミナンます。普通の人から見たとき、グーグル

松尾 そうです。やはり時代を動かすののブレークスルーはどこから起きるとト（優位に立つ）になると思います。ただ、が使っている人工知能のアルゴリズムと、は若い人なので、新卒で入社した人に無思いますか。

それはグーグルやフェイスブック、アマ

どこかの企業が使っているアルゴリズム

駄な下働きをさせず、ITやAIの業務に集松尾 動作系だと思います。例えば、運ゾンのように、ITという平野から起こるの判断はできないので、差異があるならば、中して働ける環境を提供すべきだと思う動が習熟してくるとか、ものを持つとか、

プラットフォーマーと違い、おそらく局企業でいう一部上場みたいな分かりやすんですよね。

いろいろな機械を動かすといった領域で地戦になると思います。局地戦がたくさ

その先に何があるのかというと、例えば、カプラの著書にも書かれています。人工

企業には架空の法人という格があります

知能が格を持つと、「この人工知能だから

個人情報の話も、人工知能の技術が上よね。法人は主体はないけれど、あたか

安心だよね」
とか、「ここのはちょっとまず

がれば上がるほど特定能力が高まり、個も人であるかのように社会に存在していまいかもね」
といったことが、普通の人が見い指標をつけたほうがいいと思います。
医療データを集めたプラットフォームがあれば、機械学習が進み、より正確な診断が出せるようになる。

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［データ分析］ Data Analytics

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株式会社ブレインパッド

ビッグデータという言葉もなかった 2 0 0 4 年にデータ分析の重要性に着目し、あります。エアロセンスは、ドローンで空データ分析専門企業として起業した株式会社ブレインパッド。2 013 年には撮した画像から広大なエリアを自動的に

東証 1 部に上場。データ活用領域のリーディングカンパニーである同社は、人監視し、これをディープラーニングで解析

工知能活用にも積極的に取り組んでおり、2016 年 8月には「機械学習／ディー

して異変のチェックや資材の管理を行う

プラーニング活用サービス」の提供を開始しました。

サービスの提供を目指しています。

人工知能はデータを循環させる仕組みや組織のデザインが成否を分ける

データ循環の仕組みがなければ人工知能は効果を生まない
今、人工知能ブームが過熱する中、ディープラーニングや自動運転、ロボティ
クス、シンギュラリティーなどが同列の話題として語られている感があります。これに対し草野さんは、レイヤーを分けてProfile学院 政策・メディア研究科修士課程を修了。サン・マイクロシステムズ（現日本オラクル）を経て、インし、2010年に博士号を取得。同年、データ分析を専業とする株式会社ブレインパッドに新卒として入はありません」と説明します。

てデータ分析組織を構築するお手伝いが1972年、東京都生まれ。97年、慶應義塾大学大ターネットプロバイダー関連事業の立ち上げに参画。
データマイニングと最適化に特化した事業の起業を決意し、2004年3月、ブレインパッドを設立。代
表取締役社長に就任。2015年9月より現職。

たらすことを目指すサービスで、機械学考えるべきだと警鐘を鳴らします。

習やディープラーニングにおけるワーク「最先端のアルゴリズムを研究して人工ショップならびに事前検証用の環境とし知能を開発する話と、そのエンジンを使っ

さらに、データをきちんと循環させるに「 第 3 次 人 工 知 能 ブ ー ム に 加 え、て「Google Cloud Platform（GCP）」て社会実装する話はレイヤーを分けて考は、組織づくりが重要だと草野さんは指FinTechやインダストリー4.0のようなの利用を前提としており、大掛かりなシえなければいけません。我々は後者の立摘します。

ニーズに合わせた3段階の活用サービスを開始

京都大学基礎物理学研究所にて素粒子論を専攻

社し、数学的なバックグラウンドを活かして自然言語処理エンジンやレコメンドアルゴリズムの開発を担当。2015年7月より現職。深層学習などの先端技術の調査・検証と、会社全体の技術支援を行う業務に従事。

できる企業はそう多くないと思います」

具体的なキーワードが出たこともあり、ステム導入不要で、思い立ったらすぐ機場で様々な人工知能を活用して社会に実「大企業で人工知能を活用して全社規

人工知能時代のビジネスをデザインする日本企業は総体的に前のめりになってい械学習／ディープラーニングに取り組む

装する役割を担っている会社です。人工模のイノベーションを生み出したいならば、「弊社はマーケティング分野のデータ分

る印象があります。
ただ、まだ関心が高まっことができます。

知能そのものの開発も大変ですが、ビジ

まず全社横断型でデータ管理を行う仕組

析からスタートしましたが、現在は企業ている段階で人工知能を使いこなしてい「数多くのお客様からディープラーニン

ネスへの実装にもデータの扱い方など様々みが必要です。さらに、このデータを俯のオペレーション改善など多様な分野にる企業は少ないですね」と、ブレインパッ

グに関するお問い合わせをいただきます

なノウハウが必要です」

瞰して分析・管理する専門組織も欠かせ取り組んでいます。ものづくりにおいても、

ドの代表取締役会長であり一般社団法人が、どんな結果が出るのか知りたいとい

また、太田さんは「人工知能にデータをません。このような組織はこれまで存在し製造工場の異物検知や、配送や人員を最

データサイエンティスト協会の代表理事

う方から、実際の業務プロセスに導入し投入すれば何かが生まれるわけではありまなかったので、どんな人材が必要か、ど適に配置するOR・数理最適化など多くも務める草野隆史さんは、現在の人工知たいという方まで温度差が非常に大きい

せんし、必ずしもデータが少ないから人のような教育をすればいいのか、管理やの実績を有しています。幸いなことに、弊

能ブームを捉えています。

ので、ニーズに合わせて3段階のサービ工知能が使えないというわけではありませ

評価はどうするのか、ほとんどの企業は社はデータ分析分野のリーディングカン

同社は人工知能への関心の高まりに応スを用意しました」と、テクノロジー＆ソん。重要なのはデータの使い方です。例

分からないと思います。我々は過去12年

パニーとの認知が広まっているため、様々

え、2016年8月から「機械学習／ディープ

フトウェア開発本部 A.I.開発部長の太田

えば、今持っているデータが少なくても、以上にわたりデータを通して様々な企業

な業種の企業から声がかかります。そのラーニング活用サービス」
をスタートしまし満久さんは説明します。

戦略的にデータを収集すれば、段階的にを見てきた知見とノウハウ、さらに日本優位性を活かして、人工知能時代のビジた。これは数多くの企業のデータ分析を同サービスの導入事例としては、ドロー

人工知能を賢くしていくことが可能です。

最大規模の人数を誇るデータサイエンティ

ネスをデザインする会社になりたいと思っ

手掛けてきた同社の知見やノウハウを凝ンを使った空撮画像をベースにソリュー

最初は人間の業務を支援する程度でも、ストが社内にいる強みがあります。さらにています」と草野さんは、今後の展望を話縮し、ビジネス成果に直結した価値をもションを提供するエアロセンスの事例がその結果データを収集し、学習させる環

当社では、新卒採用した学生をデータサします。あらゆる産業領域で人工知能を境をうまくつくることで、業務の大部分をイエンティストに育ててきた教育ノウハ

活用していくには、ブレインパッドが提人工知能に任せてしまうことも不可能でウもあります。こうしたノウハウを活かし示しているようなデータを整理・分析して機械学習／ディープラーニング活用サービス

スターターパック

ベーシックパック

アドバンストパック

対象

機械学習／ディープラーニングのビジネス活用に関心があり、自社での適用領域を見極めたいお客様
内容 基礎概念としての機械学習／ディープラーニングの解説や、活用テーマのアセスメント、お客様の課題に合わせたテーマ別ワークショップの実施
期間 約１カ月間
対象

機械学習／ディープラーニングを自社業務・サービスへ適用することで、得られる効果を見極めたいお客様
内容 お客様のデータを用いた実用可能性の検証を目的とした
ワークショップの実施
期間 約２カ月間
対象
内容
期間

08

Profile機械学習／ディープラーニングを本格的にビジネスに導入したいお客様
機械学習／ディープラーニングが組み込まれた業務プロセスやサービスの本格導入に向けたパイロットのＡ
Ｉロジック開発など
約３カ月間～（写真左）株式会社ブレインパッド
代表取締役会長

草野 隆史さん Takafumi Kusano

エアロセンス社に「機械学習／ディープラーニング活用サービス」
を導入

株式会社ブレインパッド
テクノロジー＆ソフトウェア開発本部
A.I.開発部長

循環する基盤や、これを回す組織をどうやってつくるかがカギを握りそうです。

株式会社ブレインパッド

太田 満久さん Mitsuhisa Ohta

http://www.brainpad.co.jp/
住

空撮測量に使用されるドローンと空撮画像（エアロセンス提供）

所：東京都港区白金台 3-2-10
白金台ビル
従業員数：182人（連結、2016年6月現在）
設
立：2004年3月18日
事業内容：企業の経営改善を支援するビッグデータ活用サービス、デジタルマー
ケティングサービス

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［ゲーム× AI］ Game × AI

02

株式会社
ディー・エヌ・エー

無人運転バス「ロボットシャトル」や、ヤマト運輸との提携による次世代物流

撃のしかたを工夫したり、対戦難易度を「人間のようにバトルしてボスを攻略す「ロボネコヤマト」、P r e f e r r e d N e t w o r k s と合弁で設立した人工知能

調整するようにしています。今は、会議室るプロトタイプはできましたが、まだ実ビジネスの PFDeNA、ZMP との合弁会社「ロボットタクシー」など、近年、にメンバーを集めて総がかりでテストプ用化には至っていません。現在は、人工人工知能を活用し得るビジネスへのフォーカスを鮮明にしている DeNA。こレイをして対戦難易度を調整しています。

知能のテストプレイ結果をディレクター

こでは、同社のゲーム事業における人工知能の最先端活用事例に迫ります。

「このやり方だとあまりにも時間がかかるやエンジニア、データサイエンティスト

ことと、声の大きい人の意見が通りがちが見て問題点を見いだし、手作業でパラで偏りが出やすいという課題がありまし

メーターを変更している段階です。次のた。この課題を改善するために、人工知ステップとして、ボスを攻略した後、自人間のようにボスを倒す人工知能がゲームをおもしろくする

動的にパラメーター設定まで行えるようにしたいと考えています。そこまでいけば、中です」と、友部さんは開発の経緯を話し『１割の確率で攻略できるボスをつくれ』

ます。

と指令を与えれば、自動的にイベントを生成できるようになるでしょう」。

人工知能をゲーム分野で応用
テストプレイを短時間で終わらす能を活用しようと考えた背景には、スマー

人間のようにプレイする
人工知能の難しさ

トフォン向けアプリゲームの開発に必要

ブロック崩しやパズル系のゲームをク

ゲームの中に人間の喜怒哀楽が蓄積されているディープラーニングの進化で認識するなテストプレイの工数が多すぎるというリアする人工知能はありましたが、RPG「我々の目的は、人間を凌駕する人工課題がありました。

のバトルを攻略する人工知能はこれまで

知能を開発することではありません。ボス

能力を得た人工知能ですが、次なるブレー

そもそもDeNAがゲーム分野で人工知「研究者の立場からすると、ゲームの世界は豊富なデータが魅力です」をいだくのか人工知能に学ばせ、それをクスルーを遂げるには、人間の心を理解

家庭向けのコンシューマーゲームと異な存在しませんでした。なぜならRPGは、に負けても楽しいと思えるエンターテイ

拡張すれば、いずれ“人間とは何か”といすることが必要と言われています。しかし、り、アプリのRPGにはラスボスを倒した

キャラの成長度合いや持っているアイテ

ンメント性を提供することが目標なので、う根源的な問いに近づけるのではないか

心を理解することは、言い換えれば“人間

ら終了といったゴールがなく、いつまでも

ム、対戦状況、プレイするユーザーの性

そういう意味では高度なアルゴリズムやと考えています」（友部さん）。

とは何か”に迫る根源的問題であり、テクプレイし続けることができます。これは開格によって戦い方が百者百様で、まさに技術の開発より、むしろ人工知能に学ば

ゲームの世界は、ある意味人間の感情ノロジーだけで越えられるものではありま発側にとっては非常に大変な話です。な“人間のようにプレイする”
ことが求められせるためのデータの濃さが重要だと考えや社会の構図がデフォルメされたものでせん。DeNAは、モバイルゲームへの人

ぜなら常に新しいイベントを開発し続けるからです。

ています」

あり、この小さな世界に落とし込まれた

工知能技術の適用という意外な切り口かなければ、ユーザーに飽きられてしまうリ「状況に応じて反応し、敵の行動や弱データの濃さとは、ゲームに残されたビッグデータを学ばせることは、もしかす

ら、この根源的な問いに迫りつつありま

スクがあるからです。そのため開発現場点を観察し、未知の行動を学習・実行で膨大なユーザーの行動データを指していると人間の心を理解する人工知能をつくす。DeNAのJapanリージョンゲーム事

では毎週１回、場合によっては3日に1回、きる人工知能が必要でした。これを開発ます。RPGに残されたデータを解析すれりだす近道なのかもしれません。

業本部 分析部 部長で情報工学博士の友

何らかのイベントを追加し続けています。

するため、我々は遺伝的アルゴリズムとば、人工知能に人間の感情を理解させることができると友部さんは言います。

心が分かる人工知能ができることは鉄部博教さんが取り組む“人間のようにプRPGでいうイベントとは、主にユーザーいう技術を使いました。これはユーザー

レイする人工知能”開発の延長線上に、と対戦する新たなボスを追加することですの行動パターンをなぞらえた人工知能を

アプリゲームは、1つの閉じた世界での技術はゲームだけではなく、人間とのいったいどのような未来が見えたのでしょが、既存のボスと似た能力ではすぐ攻略

複数用意してランダムにプレイさせ、うあり、その中にはバトルに勝つ喜びや他対話が求められる接客や医療、介護、家うか。

されてしまうので、新しい技を与えたり、反まくやり遂げた人工知能だけを生き残らのプレイヤーと協調する楽しさだけでは事など様々な領域へ適用できる可能性がせ、徐々に洗練させていく方法です。となく、負けたときのくやしさや仲間と別れあります。ゲーム開発の舞台裏で進化をきには突然変異種を投げ込むなど、まさる悲しみ、思い通りにいかないときの憤続ける人工知能は、やがて社会に大きなに生命における遺伝子の進化を模して、りなどマイナスの感情もすべてデータとイノベーションを与える可能性を秘めて最終的に強いモデルをつくりだすアルゴ

して蓄積されています。そうした喜怒哀いるのです。

リズムです」

楽の感情をデータからどう読み取るのか

株式会社ディー・エヌ・エー
Japanリージョンゲーム事業本部 分析部 部長
情報工学博士友部 博教さん Hironori Tomobe

スクウェア・エニックスとDeNAが協業にて開発を行っている
アプリゲーム「FFRK（ファイナルファンタジーレコードキーパー）」と、プロトタイプのAIによる解析画面例。

©SQUARE ENIX CO., LTD. ©DeNA Co., Ltd.

10

能を使って短時間でテストプレイを完了し、客観的な評価ができる仕組みを開発

Profile
博士号（情報理工学）取得後、東京大学、産業技術 総 合 研 究 所 などで 研 究 に 従 事。2011 年 にディー・エヌ・エーに入社。現在は各種サービ
スの施策の成功/失敗要因の分析、アプリゲームのレベルデザイン、マーケティングリサーチなどの業務を行う分析部のマネジメントを行っている。

こうして生き残ったモデルを使うことというと、例えばバトルで負けても何度で、人間では考えられないほどの速さでも挑んでくればその人が熱くなっているこ

テストプレイができるようになりました。

とが分かりますし、逆に負けてプレイ時

この人工知能によって、かつては1人1間が減ってしまうときはネガティブになっ

時間に数十回程度が限界だったテストプています。このようにデータを子細に分レイが、同時間で数千回、数万回も行え

析していけば、ユーザーの感情を読み取るようになり、ゲーム開発の効率が飛躍れるといいます。
「このデータを使って、的に高まる見込みです。

それぞれのシーンで人間がどのような感情

腕アトムの世界に近づくことであり、そ株式会社ディー・エヌ・エー
http://dena.com/jp/
住所：東京都渋谷区渋谷2-21-1
渋谷ヒカリエ
従業員数：1005人（単体：2016年3月末時点）
設
立：1999年3月4日
事業内容：ゲーム、eコマース、ヘルスケア、キュレーションプラットフォーム、自動車、
球団運営などインターネットを通じたサービスを中心に幅広く手掛ける。

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［AI プラットフォーム］ AI Platform

03

株式会社 ABEJA

ディープラーニングの可能性にいち早く目をつけ、2 0 1 2 年に創業した株式
ニングをベースに様々な情報を収集・解析・可視化するプラットフォーム

I oT×人工知能の科学的解析で店舗の売り上げが増加「ABEJA Platform」を構築。小売・流通業界を中心に人工知能ソリューショ

業種別のSaaSを載せて提供している

会社 ABEJA。同社は日本の著名な人工知能研究者を顧問に迎え、ディープラー

ンを提供する業界のリーディングカンパニーです。

サービスの1つ「ABEJA Platform for

既存データから新たな価値を生み出し、売り上げ向上やコスト削減につなげることができます。

今まで個人の主観に基づいた情報も「ABEJA Dashboard」
を活用することで、誰でも簡単に扱うことができるようになります。

来店者数を計測

年齢性別をデータ化

来場者動向をヒートマップ化

カメラ(動画)映像から来店人数を正確に計測することが可能です。時間ごと・リアルタイムでの測定ができます。

通行者の顔画像を取得し、ディープラーニングを活用した画像解析技術によって、年齢・性別を高度に判別することができます。

人の通行量や滞在時間をヒートマップで可視化。顧客がどの通路を通っているか、どの棚の前に立ち止まっているのかを一目で把握することができます。

Retail」という小売・流通向けSaaSは、リアル空間のデータをリアルタイムで取得・解析する先進の AIプラットフォーム

店内に設置したカメラや画像センサーなどで来店者の人数や滞在動態、顧客属性などのデータを収集して人工知能で解析 し、Web管 理 画 面 の「 ABEJA
Dashboard」
上で状況を可視化するサービスです。最先端の人工知能技術を駆使したサービスであるにもかかわらず、初期

例えばこんな分析ができます

例えばこんな分析ができます

・来場者あたりの購入者比率

・店舗ごとのターゲット層の把握

・一等地の棚はどこか・チラシなど広告の集客効率

・客層に沿った店舗カスタマイズ・レイアウトの最適化

・客数に合ったシフトの最適化

・売り逃している潜在顧客の発掘とする人工知能ビジネスを開始しました。

費用無料〜、月額5000円〜（カメラ利用「まず取り組んだのは、ディープラーニ料込み）という安価で提供されています。

ングを使って分散学習や分散実行をする「いかに優れたサービスでも1店舗にた科学的解析を用いれば、店舗の売り上

2011年から2012年にかけてシリコ

汎用的なPaaS基盤の構築です。産業横1000万円かかるようでは利用してもらえ

げ向上やコスト削減に貢献できます」

ンバレーに滞在していた岡田陽介さんは、断型でシステムを連携させてデータ分析

ませんよね。我々の目的は先進的な研究

ディープラーニングをベースに構築した「ABEJA Platform」

例えばこんな分析ができます
・店舗のデッドスペースを発見「ABEJA Dashboard」の導入で来店者数、滞在動態、顧客属性などの店舗内データを計測・解析・可視化できる。

2017年中には製造業向けの「ABJA

ABEJAは、ASEANを核とする海外事
業を今年度中に展開するとともに、次世代の解析技術といわれるトポロジカルデー

いち早くディープラーニングの可能性にできる基盤がキーテクノロジーだと考え、成果を使って社会にイノベーションを起

Platform for Manufacture」
をリリース

タアナリシスの研究に取り組み、これを目をつけ、「日本には人工知能の優秀な研I oTからERP、SCM、CRM、POSまでこすことですから、使われないソリューショ

し、その後も様々な業種向けのサービス「ABEJA Platform」に実装して処理速度

究者がいるのに産業化が進んでいない。

どんなデータが来ても受け入れられる仕ンでは意味がないのです。ですから、ビを提供していくことを計画しています。

を高速化し、オンデマンドの解析ソリュー

自分が学術界と産業界をつなぐ役割を果組みです。受け入れたデータはディープ

ジネスありきでテクノロジーを設計し、たそう」と考え、帰国後ABEJAを立ち上

ラーニングをはじめとする人工知能的手法

現実的な価格設定をしています。安価にげました。

で自動的に分類、名寄せして解析ロジッ

提 供できる理由は、先ほど説 明した

トポロジカルデータアナリシスの研究に取り組み、これを実装「人工知能の研究成果をビジネスとつなクを回し、APIで出力する基盤をつくりま

PaaSがあるからです。我々のPaaSは「オンラインの世界で勝負したら、デー学ばせれば、日本は第4次産業革命をリーげて社会にイノベーションを起こす」
といした。インフラは、GPUとCPUがスケー

汎用的に使える共通基盤なので、あらゆ

タ量も投資額もグーグルやフェイスブッ

ドする存在になれると思っています。我々うビジョンを掲げ、人工知能の研究者にラブルに拡張する分散系技術を取り込むる業種に適用できます。ですから、小売・

クにはかないません。そこで我々はリアルの使命は、その産業構造の変革を支援す呼びかけたところ、国内トップレベルのことで、大量の解析量を処理することも流通向けSaaS単体としては安価かもしな空間、例えば店舗や工場、事業所、病院、ることにあります」

ションを提供する計画も進めています。
「日本には優れたモノづくりの技術と暗黙知がありますから、これを人工知能に研究者が賛同しABEJAの顧問に就任。

可能です。ここまで分散化して解析できれませんが、様々な業種にサービスを拡

倉庫、交通機関などで収集したオフライ

機械工業化がもたらした第1次産業革

現在は9人の技術顧問・共同研究者と協る人工知能のプラットフォーム『ABEJA

大することでROIを高められるのです」

ンデータを組み合わせて解析するビジネ

命。電気、石油による大量生産、大量輸業し優秀な技術者とともに、国内初のPlatform』
は世界初だと自負しています」「ABEJA Platform for Retail」の導スにフォーカスしました。特に既存デー送がもたらした第2次産業革命。コン

ディープラーニングをコアテクノロジーと岡田さんは解説します。

入例として岡田さんが紹介してくれたの

タとIoTのセンサーデータを融合して人ピューターによる生産の自動化がもたらは、国内大手百貨店の事例です。百貨店

工知能を適用する領域は我々の得意分野した第3次産業革命。そして今、IoT、ビッ

内のショップで商品レイアウトのA/Bテです」と岡田さん。

グデータ、人工知能がもたらす第4次産株式会社ABEJA
代表取締役社長CEO兼CTO

岡田 陽介さん Yousuke Okada

主力サービス「ABEJA Platform for Retail」◎ https://service.abeja.asia/

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個人の「経験とカン」
をすべての人へ。
「ABEJA Dashboard」を導入することで、来店者数や店内の滞在動態、
顧客属性などの従来取得できなかったあらゆる店舗内データと、

Profile1988年生まれ、愛知県出身。10歳からプログ
ラミングをスタート。高校でコンピューターグラ
フィックスを専攻し、文部科学大臣賞を受賞。
大学では3次元コンピューターグラフィックス関連の研究を複数の国際会議で発表。2011年、
株 式 会 社 響 取 締 役CTO 就 任 後、 東 京 の ベン
チャー企業に入社し6カ月で最年少事業本部マネージャー昇格。その後、シリコンバレーに滞在し、最先端コンピューターサイエンスをリサー
チ。帰国後、株式会社ABEJAを起業。

ストを実施した結果、メイン商品は通路

さらに、「我々は画像解析に適した畳み業革命が幕を開けようとしています。人側に置くと売れるという定説を覆し、店込みニューラルネットワークだけではなく、工知能の活用いかんによっては、日本は舗の内部に商品を置いたほうが売り上げ時系列のデータ解析に適したリカレント

これをリードする存在にもなれるのです。

向上につながることが実証されました。

ニューラルネットワークも使っているので、「定説はベテラン販売員の経験やカン

過去のデータから未来の供給量や在庫量によるものですが、科学的に検証した結を予測したり、サプライチェーンの自動果、誤りだと判明しました。おそらく20年

コントロールも行える技術を持っていま

前までは通用したのでしょうが、近年、ネッす。このソリューションを活用することで、トの普及により顧客の購買行動が多様化

製造業におけるインダストリー5.0の実し、定説だけでは最適な店舗運営が難し

現に貢献したいと思っています」と今後のくなったのだと思います。人工知能を使っ展望を語ってくれました。

株式会社ABEJA

http://www.abeja.asia/
住所：東京都港区虎ノ門 4-1-20
田中山ビル 10階
従業員数：31人（2016年9月末日時点）
設
立：2012年9月10日
事業内容：ディープラーニングを活用した産業構
造変革のサポート

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［column］

ディープラーニング
Deep Learning

きゅうり農家がディープラーニングを使って自動仕分け機を自作
静岡できゅうり農家を営む小池誠さんは、製作期間 6 カ月、予算約 7 万円で、オー

プンな AI ソフトウェア「 TensorFlow（テンソルフロー）」を使った、きゅうりの

自動仕分け
（選果）機
「CUCUMBER-9」をたった 1 人で自作しました。AI を専門に学んだことがないという小池さんがどうやって開発したのか、お話を伺いに

小池 誠さん
Makoto Koike

Profile
大学卒業後、自動車部品メーカーで制御系の組み込み開発に7年携わった後、実家のきゅうり農家を継ぐ。農業の傍ら、空いた時間に趣味のものづくりを楽しんでいる。
http://workpiles.com/

ウェアの開発に携わっていた小池さんは、ニュースを耳にします。その1カ月ほど前からオープンソースのA Iソフトウェア「TensorFlow」に興味を持って触っていた小池さんは、このニュースを聞いたときにディープラーニングを使って碁盤のさんは今後に自信をみせます。

を使ってきゅうりの画像を学習させれば低解像度の画像を読み込ませても、学習

自動仕分けができるのではないか、とひら

完了に2～3日かかってしまいました。さ

等級を分ける「仕分け（選果）」の難しさとめいたのです。

らに、識別精度を上げるため、何度もパ

AIは、熟練農家の技術継承に貢献する

手間には閉口しました。

「AIの数理モデルなんて勉強したことはラメータを変えて学習を繰り返す必要が「AIは、人間の能力を拡張するツールだ

30歳を前に「エンジニアとしてやりたい

きゅうりの等級に業界標準はなく、各ありませんが、『TensorFlow』はチューありましたが、これにも膨大な時間がかかと思っています。例えば、僕はきゅうりことができなくなった」と退職。実家で両農家が独自の基準で仕分けをしています。

トリアルが充実していて、ドキュメントりました。

農家として収穫の能力はあるけれど、『仕親が営んでいたきゅうり農家を継ぐ決意

等級が高いほど高値で売れるので、仕分もそろっているので、意外なほど簡単に「問題はマシンパワーですね。一般的な

分け』の能力は母親にかないません。でも、を固めました。
「エンジニアとしての経験

けの精度は農家の業績を左右する重要な使えました。最初は50％も識別できればWindows PCだったので、学習だけでAIで能力を拡張すれば、母親並みの仕分を農業の効率化や生産性向上に活かした作業です。なお、小池さんの畑では、こいいと思いましたが、チュートリアルを何日もかかってしまいましたし、学習済み

けができるようになります。AIを賢く使いと思っていましたが、当初からAIの活の道30年のベテランであるお母さんが品

少しいじった程度で、いきなり80％近いモデルの実行にはシングルボードの安価

えば、農家の作業負荷を減らし、熟練農用を考えていたわけではありません」と当

質、サイズ別に仕分けをしていました。

精度が出て驚きました。これならいけるかなコンピューター『Raspberry Pi』
を使っ家が持つ技術の継承に役立てられると思もと思い、本格的な仕分け機の開発に取たため、最初は1本の識別に10秒もかいます」

り組みました」

かってしまいました」。そこで、識別処理

小池さんは、TensorFlowをベースに時を振り返ります。

仕分けには、長さ、太さ、色艶、凹凸

いざ、きゅうり栽培を始めてみると、や傷、形、いぼ、病気やカビの有無など、小池さんは農作業の大変さに気づかされ複数の要素を見分ける目利きが求められ小池さんは、まずきゅうりの撮影台をを分割し、重い学習済みモデルの実行は開発した自動仕分け機のデータをWebます。特に、きゅうりのサイズや品質でます。はたから見ていると簡単そうですが、自作し、学習用に7000本分の画像を用

クラウドで処理することで、処理スピーで公開し、全国の農家に使ってほしいと

正確な仕分けを体得するには長年の経験意。この画像を「TensorFlow」を使っドを高める工夫をしました。この工夫に考えています。すでに 今 回 使 用したが欠かせません。そのため、仕分けだけて学習させました。
しかし、一般的なスペッよって識別にかかるスピードは1秒程度

7000 枚の学習画像データは、GitHub

はパートさんにお願いできず、繁忙期にに短縮できました。残念ながらまだまだ（ ht tp s://github.com/workpiles/

なると小池さんのお母さんが1日8時間、学習用画像が少ないため識別精度はテス

CUCUMBER-9）
で公開されており、今

ひたすら
「仕分け」
をしなければならないそト用画像ならば95％ですが、実際のきゅ後は試作機に使用した部品の3Dプリンうです。

うりだと70％まで落ちてしまうそうです。

ター用データも公開していく予定です。

7000枚の学習画像データの一部。 学習
時間はPCの性能に左右される。

「農家の仕事はおいしい野菜をつくるこ「クラウドでマシンパワーを確保して高“農業×AI”というと、億単位の予算をとであり、仕分けは本質的な仕事ではあ

解像度画像で学習を積み、仕分け機のカ投じた近未来プロジェクトと思う人もいりません。しかし、自動仕分け機は、共同

メラの解像度を上げて接写できるよう改るかもしれませんが、私たちの暮らしを助

出荷場向けの大規模かつ高価な製品しか良すれば、必ず『仕分け』のエキスパート

ける身近なツールにもなるのです。小池である母と同レベルの作業を、実用的なさんは、きゅうりの自動仕分け機の自作

スピードで行えると考えています」と小池によって、そのことを実証してくれました。

なく、個人農家では導入できませんでした」
ご両親と営んでいる小池さんのきゅうり農場。

14

そんなある日、小池さんは囲碁の世界
チャンピオンが「アルファ碁」に負けた

クのWindowsパソコンを使ったため、の小池さんを訪ねました。

自動車部品メーカーで組み込みソフト

数理モデルなんて分からなくてもAIは使える

状況を認識できるのなら、Tensor Flow

「Maker Faire Japan 2016」（2016年8月6・7日、東京ビッグサイト）に参加中

きゅうり農家／組込みエンジニア

Maker Faire Japan 2016に展示されたきゅうりの自動仕分け機。きゅうりを読み取り部に置くとAIによって判別され、ベルトコンベヤーでA品/B品などそれぞれの箱に送られる。

と、小池さんは話します。

「この自動仕分け機に限らず、プログラムなどつくった
ものはみんなに見てもらいたいです」

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［学習型汎用人工知能］ SOINN

04

SOINN 株式会社

スマートフォンでも学習できる人工知能、それが「SOINN（ソイン）」です。経験を通して自ら学習する“人工脳”として注目されています。SOINN はどんな能力を持ち、どう世の中を変えていく可能性があるのでしょうか。SOINN の生みの親であり、SOINN 株式会社の代表として普及活動を展開する東京工業大学准教授の長谷川修さんに話を伺いました。

自分が創り出した“人工脳”でもっと快適な社会を実現させたい

ネルギー対策を実現しようという取り組

タイムに処理することで、安定した飛行スにも有効です。個人個人の使い方をみも始まっています。ビルや家庭の電力が可能になるとともに、墜落する場合にSOINNが学習することで、より最適化さ

消費を最適化するBEMS※1やHEMS※2

も人を避けるといった障害時における適れた使い勝手が実現できるようになるかといったシステムにSOINNを搭載し、切な対応も可能になるはずです」（長谷川らです。例えば、方言や流行語、仲間内

外気温に合わせて冷暖房を調整したり、さん）

での独特の言い回しを覚えて、最適な文存在していませんでした。大量のデータに翌日の電気の消費量を予測したりすると追随してダイナミックに対応できる技術

こうした災害予測、省エネルギー対応、字変換機能を提供できるようになります。

いったことへの活用です。

物流の効率化に加えて、ヘルスケアへの「SOINNが広がることで、自分専用のは必要とされていなかったのです」と長谷「SOINNは特定のモデルを持たず、統適用など、様々なシーンでSOINNの活

人工知能を持ち歩く時代が到来します。

SOINNはSelf-Org anizing

川さんは振り返ります。それでも、発表

計的手法よりも簡単に始められて、確実用が始まっています。

そしてその人工知能同士が情報をやり取Incremental Neural Networkの 略

するたびに反応はありました。それは、米に予測します。事実に基づいて、日々更ネットから学んで成長する
学習型汎用人工知能

自分専用の人工知能を持ち歩く時代が訪れる

りし、さらに快適な社会をつくれるように称で、経験を通じて自ら解決方法を学習

国の国防関連団体や先進的な企業です。

新を重ねて変化に追随していくので、過する学習型汎用人工知能のことです。イ「工学分野の研究は世の中に受け入れ

去の実績からつくられたモデルではあてはンターネット上にある情報から学び自らられて、使われてこそ価値があるものです。

まらない、昨今の異常気象にも対応でき

今SOINNが注目されている背景には、を入れることで即時に自分に最適化され進化する、情報を餌として増殖する人工SOINNの研究が意味のあることだと立証るのです」と、長谷川さんは気象現象など

IoTの広がりがあります。SOINNのプロ

たロボットに変身したり、IT機器も自分の細胞群として活動します。この人工脳

したいという思いから起業しました」と長予測不可能な変化に対応できるというグラムは小さく、自律して動くために、のITリテラシーに合わせてマニュアルをを生み出したのは、東京工業大学准教授

谷川さん。2014年に奥様と2人で会社

SOINNの強みを強調します。

PCはもちろん、様々なデバイスに搭載し読み上げてくれたりといった、よりパーソの長谷川修さんです。現在は東工大発ベを立ち上げて実際に引き合いがあるかど

また、新たなビジネスへの取り組みにて動きを学習して、必要な対応を実現でナライズ化された世界が実現されるといンチャーのSOINN株式会社を立ち上げ、うかを検証し、発注をもらえるようになっもSOINNが活用されています。その1つ

きます。
「例えば、医療用のスマートベッ

うわけです。

その代表取締役/CEOとしてSOINNのてからエンジニアを雇い入れていったそがドローンです。ドローンをどう活用す

ドにSOINNを埋め込み、患者さんの身

長谷川さんは「ビッグデータは集約して普及にあたっています。

うです。長谷川さんには国立大学の教員

るかはビジネス的にも注目されています

長や体重、睡眠状況などを学習させておこそ意味を持ちますが、爆発的に増加しとしての立場があるため、今も無給で代が、SOINNをドローンに搭載して自動けば、何か異常が発生した際に自動的に続けていけば、持ちきれない事態がいず

表者としての仕事にあたっています。

操縦を実現しようという挑戦が始まってそれを検知して通知することができるようれ訪れます。しかし、SOINNによってローいます。

になります」（長谷川さん）。

カルでも処理し、結果をクラウドで共有

もともとパターン認識や機械学習の研究をしていた長谷川さんは1999年から
米国のカーネギーメロン大学に留学し、ムを思いつきました。その後帰国し、東防災、省エネ、物流などでの活用が始まる

工大に研究室を持ち、そこで学生たちと

SOINN株式会社のスタートから約2

その頃SOINNの基本となるアルゴリズ

SOINNの研究を始めました。

年。現在、SOINNを活用しようという取「SOINNの特徴は決められた枠組みをり組みがいくつも動き出しています。

持たずに、入ってきたデータに応じて細ある自治体が取り組んでいるのは、胞分裂を繰り返して成長していくことで

SOINNを組み込んだ災害予測システム

す。統計的な機械学習とはまったく違うの開発です。2015年1月に実証実験をアプローチで、特定のモデルを持たない

行い、今年度中の稼働が見込まれていまため、入ってくるデータの変化にも柔軟にす。SOINNがインターネット上の気象情

追随できます」と長谷川さんは説明します。

報を自動で取得し、川の水位の変化と比

しかし、発表当初、SOINNは学会で較して学習し、雨雲の動きから水位の変はなかなか受け入れてもらえませんでした。
「当時はビッグデータやスマートフォンも

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SOINNの応用例。ロボットの動きをシミュレーターで学習。腕の長さの誤差を自分で補正する。

化を予測するものです。
同様に、気象情報との組み合わせでエなっていきます」と長谷川さんは語ります。
家庭用のロボットが、SOINNのデータ「ドローンに装備されたセンサーからのこうした個別対応能力はスマートフォ

すれば、中央とローカルでそれぞれの役

情報と外部のデータをSOINNがリアル

ンなど、パーソナライズ化されたデバイ割を分担することができるのです」と将来「SOINNには大きな可能性があります。いろいろな活用事例
が、これからたくさん出てくる予
定です」

SOINN株式会社 代表取締役/CEO
東京工業大学 准教授

長谷川 修さん Osamu Hasegawaのコンピューティングの姿を示唆します。
データがあふれる時代に1人ひとりがより快適性を享受するためにSOINNへの期
待は高まっています。

Profile
1993年東京大学大学院電子工学専攻博士課程修了、博士（工学）。通商産業省工業技術院電子技術総合研究所研究員や米国カーネギーメ
ロン大学ロボティクス研究所客員研究員、経済産業省産業技術総合研究所主任研究員を経て、2002年より東京工業大学像情報工学研究所准教授。2014年にSOINN株式会社を設立し、代表取締役/CEOに就任。
「工学研究は社会の役に立つために行うもの」との信念に基づき、30
年近く研究活動を行ってきた。

SOINN株式会社

http://soinn.com/
住所：神奈川県横浜市緑区長津田町 4259
東京工業大学 すずかけ台キャンパス内
J3棟 6F
従業員数：11人
設
立：2014年7月8日
事業内容：独自技術「人工脳SOINN」
による各種機器・装置・情報システムの知能化※1 BEMS：Building Energy Management System※2 HEMS：Home Energy Management System

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［機械学習／言語解析］ Machine Learning / Text Mining

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株式会社 FRONTEO

国際訴訟におけるディスカバリー（証拠開示）とフォレンジック（不正調査）
を専門

る方法を採用しています」とFRONTEOに行う会社として創業された FRONTEO（旧 UBIC）
は、膨大な電子文書からの最高技術責任者で行動情報科学研究所

効率的に証拠を探し出すために人工知能を開発しました。
「KIBIT（キビット）」所長の武田秀樹さんは説明します。

と名付けられた人工知能は、ビッグデータ不要の独創的なアルゴリズムで様々

守本さんは、そもそもビッグデータの中に正解があるという発想自体が思い込な業務の課題を解決します。

みだと指摘します。

微妙な心の機微を読み取る
人間回帰の人工知能「KIBIT」「ビッグデータに頼ろうとする人は、自分の結論に自信が持てない人だと思います。

語処理を応用した情報発見を得意とする。複数のが常に正解とは限りません。たった1人

アルズ ジャパン株式会社に入社。2003年新事業創出促進法により確認株式会社として株式会社UBICを設立、代表取締役社長に就任。07年東証マザーズ上場。16年7月、社名を株式会社FRONTEOに変更。公認不正検査士（CFE）、NPO法人デジタル・
フォレンジック研究会理事、警察政策学会会員。

ベンチャー企業で新規の立ち上げに参画後、2009
年FRONTEO入社。多彩なバックグラウンドを持つ研究者、開発者を集め、人工知能「KIBIT」の研究開発を指揮する。証拠発見・調査分野への人工知
能適用に取り組み、世界に先駆けてアプリケーショ
ン開発に成功している。

る事象を発見することにより、事故を未優れた暗黙知を持つ人間の存在が重要な然に防ぐ仕組みを開発することに貢献しので、そういう意味では匠といわれる熟練ています。

技術者が多い日本に向いている技術といの反対意見が世の中を変えることも決して珍しくありません。KIBITはビッグデー
タを活用するという意味で、私は人間回でしょうか。

帰のテクノロジーだと思っています」

様々な業種で効果を発揮する
KIBIT

1996年、早稲田大学を卒業、専攻は哲学。自然言「KIBITは、当社が開発した日本発のLandscapingというアルゴリズムです。

人工知能エンジンです。人間の微妙な心

これは小空間に自然を模した風景を形づの動きを意味する日本語の
“機微”
と、情

くる日本庭園のように、人間の機微を小国内大手の重工企業では、国内外130

prompt-keio.jp/）は、慶應義塾大学医て横展開すれば、国内はもちろん海外で報量の最小単位を意味する
“BIT”
を組み

さな景色
（少数の教師データ）
として切りのニュースサイトから記事を収集・分析し、学部 精神・神経科学教室が主体となっても価値を示せるでしょう。もちろんKIBIT

合わせ、『人間の機微を理解する人工知能』

取って理解し、その形式から未知なる世

社内アナリストがレポートを作成して経進めている産学共同プロジェクトです。目

だけで何もかもできるわけではありませんに育てるという決意を込めて命名しまし

界の風景（ビッグデータ）を評価する技術で営層に提出していました。これまでは

的は、
これまで医師の診断に頼るしかなかっから、ディープラーニングをはじめとするた。KIBITの最大の特長は、少量の教師す。なぜビッグデータが不要なのかとい

RSSリーダーでニュースを収集し、マーたうつ病、躁うつ病の症状の程度を、表情様々な技術を組み合わせていくことも重要

データだけで人間の機微を理解できるこ

うと、言語をベースにした機械学習だか

ケターが1件1件記事を読んでいたため、や体の動き、声の調子、話の内容を解析だと思っています」と武田さんは話します。

とにあります」と代表取締役社長の守本正らです。ビッグデータ的な離散的学習は膨大な作業時間が必要でした。そこで同する機械学習などのテクノロジーで客観的守本さんからは人工知能を活用する日宏さんは説明します。

必ずしも言語解析には適していません。

社はKIBITを導入してニュースをピックに評価する方法の開発です。FRONTEO

本企業へのメッセージをいただきました。

世間ではビッグデータの収集が可能となぜなら、言語は曖昧性と多義性のかた

アップし、内容に応じてスコア表示するはこのプロジェクトで、テキスト化された「日本の経営者はITが使えないといわれなり、膨大なデータを解析できるマシン

まりで、使われる場面で重みが変わるかことで調査レポートの作成効率を飛躍的問診の内容を解析し、症状の程度をスコることがありますが、私は違うと思います。

パワーが提供されたことが第3次人工知らです。KIBITでは、人間が選んだ少数のに向上させました。
「今まで情報の抽出やア化する技術を提供しています。

経営者は、ITが出す答えが自分の考えと能ブームを牽引したと喧伝されているにも教師データを学ばせることで、曖昧で多査読に費やしていた時間を執筆に充てら「うつ病、躁うつ病の症状を客観評価違うので納得できなかっただけだと思いまかかわらず、なぜKIBITはビッグデータ

義的な言語を文脈に応じて適切に学ばせれるようになったとアナリストから評価をする方法は、世界的にも確立されています。しかしKIBITを使えば、優れた経営

いただきました。人工知能がホワイトカ

せん。このプロジェクトを通じて医療の者の暗黙知を組織全体に広げられます」

ラーの仕事を奪うといわれますが、この事進歩や患者のQOL 改善、そして製薬に

日本発のKIBITには、他国にはない日

例からも分かるように、人工知能が逆にも貢献できると考えています」と守本氏は本の強みが活かされています。匠の暗黙

ホワイトカラーの仕事の質を高めていま

プロジェクトへの期待を話します。

知を学んだKIBITが、これから世界各地

行動情報データ解析の
FRONTEO（フロンテオ）。人工知能「KIBIT（キビット）」で人と社会のより良い未来を創造。

（写真左）株式会社 FRONTEO
代表取締役社長

守本 正宏さん Masahiro Morimoto株式会社 FRONTEO
取締役 最高技術責任者
行動情報科学研究所 所長

武田 秀樹さん Hideki Takeda

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89年3月、海上自衛隊任官。95年アプライド マテリ

当たり前のことですが、多数決の多数派を使わず高度な学習結果を生み出せるの「KIBITのベースは、独自に開発したProfile

1966年、大阪府生まれ。防衛大学校理工学部卒。

タに頼ることなく、人間が選んだ教師デー

多数派が常に正解とは限らない
人間回帰のテクノロジー

Profileす」と武田さんは導入効果を補足します。
さらに、ある病院では電子カルテ内の患者の状態を含む院内のインシデント報

ま た、「 PROMPT 」（ http://www.

※

KIBITは日本の経営者が本気で使える初めてのテクノロジー

告書や、日々の診療記録の自由記載テキ世界中の企業が人工知能の開発競争をストデータをKIBITで解析し、入院患者

進めていますが、日本企業としてどう対の転倒・転落などのリスクを算出しました。

抗していくのか伺ってみました。

参照可能データは約2万件ありましたが、「保有するデータ量はグーグルやフェイス

この中から学習に使用した教師データはブックにかないませんが、KIBITはわずか

わずか17件でした。この少数のデータかなデータ量で学習できるので、そこで競ら学んだKIBITが転倒・転落の要因とな合することはありません。むしろKIBITは、※QOL：Quality of Life

えます。匠の暗黙知をKIBITに学習させで新たなイノベーションを生み出すことを期待します。

株式会社 FRONTEO

http://www.fronteo.com/
住所：東京都港区港南 2-12-23
明産高浜ビル
従業員数：単体122人、グループ合計423人（2016年3月31日現在）
設
立：2003年8月8日
事業内容：行動情報科学に基づく高度な解析技術
を様々な領域に応用し、ビッグデータ業
界で独自のソリューションを展開

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［ライフサイエンス× AI］ Life Science × AI

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エルピクセル株式会社

人工知能が人命を救う時代が始まろうとしています。今、がんを診断する医療現場でエルピクセルは、数百枚でも質の高い

病理診断に回してしまう傾向があるといで、人工知能の活用が進められています。東京大学の研究室が出発点のエルピク画像があれば、これを教師データとしてわれています。見過ごしを避けるためには

セルは、独自の画像解析技術を使った高精度ながん診断支援システムを開発し、検知精度を高めるアクティブラーニング

一定数はしょうがないのですが、その結果、世界に先駆けて日本で医療機器として販売される可能性もあるとのこと。業界内外の概念を取り入れた独自のアルゴリズム

本来必要のない病理診断の数が増え、患から大きな注目を集めています。

を開発しました。
「これは、AとBの教師者の負担や医療費の増大につながってい

データを学習させ、どちらに属するか分ます。
「当社は画像だけでなく、他のデーからないときに機械が能動的に聞いてきタも活用します。そうしたがん診断支援て、これに医師が正しい指示を与えて検システムを使えば検出精度が高まり、無知精度を高めていく技術です。これは弊

駄な病理診断を減らせます。試算によれ

社の特許技術であり、世界でも最先端のば、年間50億円程度の医療費削減効果

システムといえます」（島原さん）。

があると見込まれています」と島原さんは

MRI や CT 画像を人工知能が解析
高精度かつ効率的ながん診断を実現

これまでの研究成果によれば、最先端のがん診断支援システムを使うことで、90％る研究を事業化するために、2014年に以上の感度でがんと疑わしき画像を検知

エルピクセルを設立しました」（島原さん）。

できるまでに精度が高まっているそうです。

最終的な診断は人工知能ではなく医師が下す

現在の事業は、研究開発事業と教育事

さらにエルピクセルは、がん診断だけ

エルピクセルが開発するがん診断支援

近年、CT（コンピューター断層撮影）
や業の2本柱です。研究開発事業は、共同ではなく、世界でも類のない人工知能を

システムは、まだ実用化されていません。

大きな違いがあります。がん診断支援シ

MRI（核磁気共鳴画像）などの医療機器が研究・受託開発と、自社製品開発・販売

用いた自動病理診断支援システムの開発

実用化に向けた課題の1つは薬事法です。

ステムは、がんの疑いがある箇所を絞り高度化したことにより、医療現場で扱うの大きく2つに分かれます。共同研究・にも取り組んでいます。病理診断とは、医療における診断・治療を目的としたソ込む支援であり、診断はあくまでも医師

画像データの量が急増しています。一方、受託開発では、大学や民間企業と連携し、体内から採取した腫瘍に染色などの処理

フトウェアを医療機器として認可を取れが下すので責任の所在は明らかです。人画像を読影する画像診断医の数は国内に2015年度は40件の画像解析ソフトウェを加えて悪性かどうか顕微鏡を使って行るように薬事法が改正されましたが、工知能が発展すると多くの仕事がなくな

5000人ほどしかおらず、画像データはアの研究開発に取り組んできました。自う診断のことです。

ディープラーニングを使った診断支援シスるという話がありますが、私は人工知能あるのに診断作業が追いつかない事態が社製品開発・販売では論文に使われる画「国内の病理医は2300人（医師全体のテムは前例がないため承認に時間がかかが発展しても医師の仕事はなくなること

全国の医療現場で問題となっています。

像不正を検知するソフトウェアや、ライ

1％）程度しかいない上に、ほとんど手作

るといわれています。しかし、厚労省が医はなく、患者さんと向き合う時間や医療

この問題を解決するのが、エルピクセ

フサイエンス研究者向けに画像解析クラ業で行われているため人手もコストもか療分野における人工知能などのテクノロの進歩に専念できるようになり、むしろルが開発した人工知能を用いたがん診断

ウドサービスなどを開発し提供していま

かっています。病理診断の効率化を図る

ジー活用を重視し、「ベンチャー等支援戦

仕事の質が高まると思っています」

支援システムです。膨大な画像の中からす。教育事業では、研究者向けに画像解ために顕微鏡の開発を手掛ける企業と提

略室
（仮称）
」
を設置して積極的な支援をす

19世紀は科学の時代、20世紀は物理がんと疑わしき画像を自動的に検知でき析の教材を開発・提供しています。

携し、病理組織切片をレーザー切断してる方針のため、島原さんは世界に先駆けての時代といわれましたが、21世紀はライ

ディープラーニングで解析し、がんの進行日本で医療機器として販売できることをフサイエンス×ITの時代だといわれてい度などを判断する全自動診断支援システ

願っているそうです。

ます。テクノロジーの進化により、神秘独自のアルゴリズムでAIが医療画像を読影るため、画像診断医の負担を減らし、診ることが可能です。

医療画像診断や病理診断の精度向上と効率化に貢献「我々は、もともと生物を扱うライフサ

断の精度とスピードを飛躍的に向上させ

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話します。

「画像ソフトの使い方の講習会を主催するなど、ライフサイエンス研究者への教育活動にも力を入れています」

ムの開発に取り組んでいます」（島原さん）

医療現場の人工知能が誤診断を起こしのベールに包まれていた自然の謎が解き

がん 診 断 支 援 シ ス テ ムの 開 発 は、

医療現場では画像診断医が多忙過ぎる

た場合、責任の所在が曖昧になることは明かされ、私たちの社会にかつてない変イエンスの研究室において、研究に必要

2007年に国立がん研究センターとの共ため、CTやMRIの画像に少しでも疑わないのか、島原さんに質問してみました。

化が起きると予想されています。エルピク

な細胞の培養から画像撮影・解析まで自同研究からスタートしました。

しい部分が見受けられると、とりあえず「自動運転とがん診断支援システムには

セルはライフサイエンス×ITを追究するら行っていました。生きている細胞を常日本は世界的に見てもCTやMRIの導に同一条件で撮影することは難しいため、入率がずばぬけて高く、CTだけでも年間培養方法や撮影技術を工夫するとともに、2000万件以上の画像が撮られていると顕微鏡の開発やデータ解析の技術まで独いわれています。この膨大な画像を人工

自に磨き上げてきました」と、エルピクセ

知能に学習させれば、がん診断の精度をル代表取締役の島原佑基さんは説明しま

確実に高められるはずです。ただし、精す。2005年には人工知能を取り入れ、度を高めるには同一条件で撮影された画

独自のアルゴリズムを開発し、ライフサイ

像を使う必要があるため、データ量があっ

エンス分野に特化した画像解析技術を確ても学習効果が高まらないこともありま立しました。
「この細胞培養から最先端技す。また、データセットを作るために必要術を使った解析までワンストップで行えな医師の作業量も増えて大変です。そこ

ことで、科学を加速し社会を変える中心

エルピクセル株式会社
代表取締役的な役割になることを目指しています。

島原 佑基さん Yuki Shimahara
Profile東京大学大学院修士（生命科学）。大学では米国マサチューセッツ工科大学で行われる合成生物学の大会iGEMに出場（銅賞）。研究テーマ
は人工光合成、細胞小器官の画像解析とシミュ
レーション。グリー株式会社に入社し、事業戦略本部を経て人事戦略部門に従事。KLab株式
会社では海外事業開発部にて米・アジア各社との業務提携契約を締結。2014年3月にエルピ
クセル株式会社創業。
「始動 Next Innovator
2015（経済産業省）」シリコンバレー派遣選抜メンバー。

エルピクセル株式会社
https://lpixel.net/
住エルピクセルのAIを使った解析例。MRIで撮影された脳のスライス画像群から動脈部分を抽出して3次元画像として表示したもの。 赤いコブの部分が脳動脈瘤であると判定されている。

所：東京都文京区本郷 7-3-1
東京大学アントレプレナープラザ 701
従業員数：20人
設
立：2014年3月
事業内容：画 像解析ソフトウェア開発、人工知能を用いたがん診断支援ソフトウェアの開発、ライフサイエンス研究者への教育
活動など。

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［column］

人工生命
Artificial Life

人工知能の社会実装によって起きる
複雑な問題に解を示す
人工生命
人工知能の社会実装を進めるには、その結果、起こり得る社会への影響に対処するため、人工生命（ALife：Artificial Life）についても両輪で研究していく必要があるといわれています。そこで、筑波大学大学院システム
情報工学研究科の岡瑞起准教授の研究室にて、人工知能を活用するための人工生命研究の重要性についてお話を伺いました。

は、「ロボットが人間と一緒に生活し、反生命のメカニズムをどのような方法でです。人工知能で産業競争力を高めるに解明しようとしているのか、筑波大学グは、ファンタジーに振り回されず基礎研

ローバル教育院エンパワーメント情報学

究をしっかり続ける必要があります。今、プログラム・博士課程2年の佐藤晃矢さ

ディープラーニングが注目されていますが、逆したり、愛したりする世界はファンタジー

概念自体は1980年前後からあり、諦め

んに、研究内容を教えてもらいました。
「今、ソーシャルネットワークの成長を生筑波大学 グローバル教育院
エンパワーメント情報学プログラム 博士課程2年ず、基礎研究を続けた研究者がいただけ

佐藤 晃矢さん Koya Satouなんです。人工知能が注目されています

例えば最近一般化している
『男前』
。デー

分野には収まりません。そのため岡さんは、新しい技術や概念を日本から提案できる

タで見るとまず誰か1人がこの言葉を使っ

複雑系科学/ALife研究者の池上高志東と思います」と基礎研究の重要性を話した後、まったく使われない期間があり、京大学教授を中心に、人工生命研究者とます。

やがて2、3人が使いはじめ、あるとき急他分野との共創を促進する「ALife Lab.」

人工知能と並び、今後世界中で必要とに使われ出し、『男前的』などの派生語が（http://alife-lab.org/）を立ち上げまし

される人工生命分野の人材育成について生まれ、その後何度かトランジション（変

た。ここでは人工生命研究者の持つ知見

岡さんは、「そもそも知能というのは生命物の生態系とみなし、新しい言葉がどうやって生み出されるのか研究しています。

が、今、ALifeに注目することで、将来遷）がありポピュラリティー
（人気）
を獲得

や思考を社会と接続する共創活動へ展開の副産物です。そういう意味では、人工能と人工生命は両輪で考えるべき研究分

していきます。こういった現象をメタ（高し、生命システムの理論を応用した新し生命の研究があってこそ、人工知能の発野ですが、今の社会では人工知能だけに次）で捉えて規則性などを探っています」

い発想や思考法の開発、アート作品など展があるともいえます。人工知能の普及

注目が集まり、人工生命はあまり話題に「新しい語彙が生まれるプロセスは一見を手がけ、それをもとにワークショップ、に伴い、今後、人工生命分野の重要性が近年、注目を集める人工知能が人間のなりません。しかし、人工知能の社会実

ランダムですが、何らかの規則性がある

会議スタイルなどのツール開発や人工生増すことは間違いありませんが、この分「知能」に迫る研究だとすれば、人工生命装が始まった今だからこそ、もっと人工はず。そのランダムに潜む規則性を解き命の研究手法を活用したソフトウェア開野の研究者はまだまだ不足しています。

は「生命」
そのものをつくりだし、「生命と生命の研究を進めなければならないと感明かすことが、社会に秩序をもたらす何発支援なども行っていくそうです。

日本が国際競争力を高めるためにも、人は何か」を探る研究分野といえます。

じています」と岡さんは、人工知能と人工かにつながると考えています」と岡さんも「人工知能の研究は、おおよそ50、60

生命の関連について説明します。

人工知能と人工生命は両輪で考えるべき研究分野年前からですが、人工生命の研究は30

人工生命は、コンピューターサイエンス

研究の狙いを説明します。
筑波大学大学院
システム情報工学研究科 助教

人工生命とは、生命がなぜ存在するの

人工生命の研究者育成が競争力強化につながる

工生命分野の研究者を育成する取り組みをすべき」と考えているそうです。
日本がリーダーシップを発揮していく

橋本 康弘さん Yasuhiro Hashimoto

かという根源を突き詰める研究であるた

人工生命の研究は、人工知能が人間をには、人工知能の技術開発だけではなく、め、情報工学から物理、化学、生物、社

上回る進化を遂げて社会生活が変容する

人工生命における研究者を育成し、バラ現象をシミュレーションし、生命体がどわってくると、エラーが起きる可能性が

会科学、認知科学、哲学、アート、音楽、

シンギュラリティーにも通じるのではない

ンスのよいイノベーションを起こしていく

あるのに対し、人工生命は自らモチベーのように機能するのか、生命体のように高まります。一部の予期せぬエラーが全メディアなど多岐にまたがり、1つの学問かと質問すると、筑波大学大学院システことも必要なのかもしれません。

ションをつくりだします。本来、人工知

行動するシステムをどうすればつくりだせ体に波及し、人工知能がフリーズしたりるのかを試みる研究といえます。

不整合が起き、社会の機能が停止してし「社会のいろいろなところに人工知能がまうこともありえます」（岡さん）

年ほど前に始まり、日本では複雑系科学

や化学、物理、社会科学などの分析的方に分類されています。人工知能が人間か

法論や構成論的な方法論を使って生命のら与えられた動機や目的に応える技術で

筑波大学大学院
システム情報工学研究科 准教授

岡 瑞起さん Mizuki Oka

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ム情報工学研究科助教の橋本康弘さん

複雑化した事態に秩序をもたらす生態系の謎に迫る入ってくると、誰にも制御できない事態を

こうした事態が起きたとき、うまく回招く可能性があります。人工知能の1つ避する方法を見いだすところに人工生命

ひとつは制御可能ですが、そこに人間がの研究が活きてきます。生命は、予測不関わることにより、人工知能の予測を超能で制御できない自然界で、うまく折りえた事態が発生し制御が難しくなるので合いをつけて秩序を保ち続けるメカニズ

す。分かりやすい例が自動運転です。単ムを持っているからです。生命体が実践

体の自動車は、事故が起きないよう設計

している仕組みをモデル化し、現実社会されていますが、それを操縦する人間やに適用できれば、仮に人工知能が制御不公道を走る人工知能を持たない車が関能になっても社会の秩序を保てます。

福田元首相がグーグルの自動走行車に試乗
福田康夫元首相は9月9日（金）、米カリフォル
ニア州マウンテンビューのグーグル本社を訪問し、同社の施設を視察するとともに、自動運転車に試乗しました。その後、グーグルの担当者と機械学
習や人工知能、自動運転車について意見交換を行い、福田元首相は「人工知能が病気の発見、予防などを含めた様々な分野に貢献することに驚いた」と感想を述べられました。

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.RPA 6102