白書

産業間の人工知能※本冊子は、一般財団法人日本規格協会が平成30年度経済産業省の委託を受けて作成しました。

概要

人工知能は現在，産業界，研究者，政府及び投資家

る四つのアプリケーション領域，すなわち，スマーから多大な関心と注目を集めており，彼らは新しい

トホーム，インテリジェント製造，スマート輸送と機械学習技術とアプリケーションの開発に記録的

自動運転車，及びエネルギー部門について，より詳な金額を投じている。作業の予測だけでなく，社会，細に考察している。

ビジネス及び個人に影響を及ぼす現実的な決定を行う際に，人間の活動を支援するため，ますます高これら四つの領域に関連する様々な具体的使用事度なアルゴリズムが採用されつつある。製造部門で，例の分析は，人工知能が広範な業界に適用でき，そロボットが人間と共に作業するため自らの挙動をれらに恩恵をもたらし得ることの明確な証拠を与適合させている場合であれ，家庭環境で，冷蔵庫がえる。この可能性は，現在及び将来のメガトレンド

住宅所有者の好みに基づいて食品を注文する場合

により生み出される課題を解決する際に，人工知能

であれ，かつては人間の熟練，判断力又は意思決定がその方程式の本質的な部分になる道を開いていに委ねられていた領域に，人工知能は継続的に入りる。白書はこの分析に基づき，人工知能が対処しな込んでいる。

ければならない既存の，及び将来の主な課題の幾つかを詳しく記述している。産業及び研究コミュニテ

人工知能は，環境資源の枯渇，世界人口の増加と高ィは，データ，アルゴリズム，ハードウェア及びコ

齢化，又は貧困との闘いなど，最も急を要する人類

ンピューティングインフラストラクチャに関するの幾つかの課題に対処する助けになる可能性をも技術的課題に取り組むための，イニシアチブを発展

つ一方，人間が適切な決定を下す助けとなる機械のさせる主な推進要因であり，一方，政府と規制当局使用が増えることは，ビジネス，政府及び政策決定

は，人工知能の副産物になることが予想される最も者が理解し，注意深く取り組む必要がある多くのリ重要な倫理的及び社会的問題の幾つかに対処する

スクと脅威も生み出している。安全，セキュリティ，ため，新しい方針を早急に練り上げる必要がある。

プライバシー，信頼，及び倫理的な考察一般に関係する新たな懸念が，人工知能が可能とする技術革新

標準化と適合性評価は，市場における人工知能の採と共に確実に出現している。これらの課題は世界の用を促進するだけでなく，機械による意思決定に関全ての社会に共通するものであり，国際レベルで対連する最も急を要する問題の幾つかを軽減する上処する必要がある。

で，不可欠な役割を果たすと期待されている。 IEC
は，産業及び情報技術システムに対し，標準化と適

この白書は人工知能が現在どのような地点に立っ

合性評価機能の独自のミックスを提供する先導的ているか，及び今後 5～10 年における開発の見通し

組織として，国際レベルでこれらの課題の幾つかにはどのようなものかを理解する枠組みを提供する。

対処する理想的なポジションにある。

白書は現在の技術的能力の説明に基づき，現在使用されている主なシステム，技術及びアルゴリズムを記述し，それらが一般にどのような種類の問題を解決する助けとなるかを示している。産業の視点から，
白書は人工知能技術の展開の広範な機会を提供す
3

IEC とその委員会で対象とされている次の具体的な・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・

推奨事項は，白書の最後の部分に記載されている：

謝辞



水平的な人工知能標準化において，JTC 1/SC 42

この白書は，プロジェクトパートナーであるドイツの中心的役割を促進する。

人工知能研究センター(DFKI)，及びそのプロジェク

トリーダーであるハイアールグループの多大な貢データの意味論(セマンティクス)と存在論(オン

献の下，IEC 市場戦略委員会(MSB)の人工知能プロトロジー)の標準化を調整する。


ジェクトチームにより作成された。

人工知能関連の使用事例を発展させ，それらを集中管理する。



プロジェクトチームは，ハイアール家電産業グルー
プの副社長であり，MSB メンバーである Mr. Ye

一貫性のあるインタフェースを備えた人工知能

Wang によって指揮された。プロジェクトチームは

基準アーキテクチャを開発する。


次に記載する通りである：

人工知能の適合性評価が必要な可能性があるか
Mr Jens Popper, DFKI / SmartFactoryKL, プロジェ
クトパートナーリーダー

探る。



Mr Jesko Hermann, DFKI / SmartFactoryKL
人工知能に関して，様々な社会的ステークホル

Mr Kai Cui, Haier, プロジェクト管理者

ダーとの対話を増す。
Mr Simon Bergweiler, DFKI

IEC を含むテストベッド(試験台)において，人工Dr Stephan Weyer, DFKI

知能の使用事例を含める。

Prof. Dr-Ing. Martin Ruskowski, DFKI
Mr Miao Wang, Haier

人工知能は多くの異なる産業に渡る中核的技術となり，来るべき第 4 次産業革命の推進力の一つなる

Mr Liang Guang, Huawei

ことが予想されており，標準化団体はその将来を形

Mr Yun Chao Hu, Huawei

作る上で重要な役割を果たす。IEC は，安全性と信

Dr Victor Kueh, Huawei

頼性におけるその長年の実績に基づいて，この目標
Mr Di Wang, Huaweiを達成し，人類への恩恵としての人工知能の見込み

Ms Mary Carol Madigan, SAPを実現させることに役立ち得る。

Dr Ian Oppermann, NSW Data Analytics
Mr Sung-Min Ryu, KEPCO
Mr Lagyoung Kim, LG Electronics
Dr Sha Wei, CESIMr Ruiqi Li, CESI
Mr Xiaohui Du, ITEIMr Yujia Shang, ITEIMr Xiangqian Ding, OUC
Mr Guangrui Zhang, OUC
Dr Gilles Thonet, IEC・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・

4

目次

概要

3

略語リスト

9

用語集

11

第1節

序文

13

1.1 人工知能：奇跡か，蜃気楼か？

13

1.2 人工知能の冬の時代から再生まで

14

1.3 大きな機会はリスクと課題を伴う

15

1.4 人工知能の定義

16

1.5 この白書の適用範囲

17

1.6 この白書の概要

18

第2節

人工知能のニーズ21

2.1 天然資源の欠乏

212.2 気候変動

22

2.3 人口動態の傾向

22

2.4 経済政策24

2.5 サービスと製品のカスタマイズ

24

第3節

人工知能を可能の実現要因と推進要因

27

3.1 人工知能の実現要因

27

3.1.1 計算能力の向上

28

3.1.2 データの利用可能性

29

3.1.3 改良されたアルゴリズム

29

3.2 人工知能の推進要因

30

3.2.1 クラウド及びエッジコンピューティング30

3.2.2 モノのインターネット

31

3.2.3 ビッグデータ

31

3.2.4 消費者の受容

32

5

第4節

人工知能の内部

35

4.1 機械学習のカテゴリ

35

4.1.1 教師あり学習

35

4.1.2 教師なし学習

36

4.1.3 強化学習

36

4.2 現在の機械学習システム

36

4.2.1 コンピュータビジョン

36

4.2.2 異常検出

374.2.3 時系列分析

37

4.2.4 自然言語処理

37

4.2.5 推薦者システム

38

4.3 機械学習のためのアルゴリズム

第5節

38

4.3.1 決定木

38

4.3.2 サポートベクターマシン

38

4.3.3 ナイーブベイズ

40

4.3.4 k 近傍法

40

4.3.5 k 平均法

41

4.3.6 隠れマルコフモデル

42

4.3.7 人工ニューラルネットワーク

42

4.3.8 畳み込みニューラルネットワーク

43

4.3.9 リカレントニューラルネットワーク

43

人工知能の配備45

5.1 スマートホームにおける人工知能

46

5.1.1 スマートテレビ制御システム

46

5.1.2 浴室のセルフサービスシステム

47

5.1.3 インテリジェント食品識別システム

47

5.1.4 スマートホームの課題

48

5.2 スマート製造における人工知能

48

5.2.1 予測保守49

5.2.2 協力ロボット

51

5.2.3 品質管理

51

5.2.4 スマート製造における課題

53

6

5.3 スマート輸送と自動車部門における人工知能

53

5.3.1 自律運転

53

5.3.2 交通管理

54

5.3.3 交通ロボット

56

5.3.4 スマート輸送における課題

56

5.4 スマートエネルギーにおける人工知能

56

5.4.1 グリッドの管理と運用

57

5.4.2 消費者の関与とサービス

57

5.4.3 統合スマートエネルギープラットフォーム

57

5.4.4 スマートエネルギーにおける課題

58

人工知能の課題

61

6.1 社会的及び経済的課題

61

6.1.1 意思決定の変化

61

6.1.2 先進的なサプライチェーンの運用

61

第6節

6.2 データ関連の課題

62

6.2.1 訓練データの選択

62

6.2.2 標準化データ

63

6.3 アルゴリズム関連の課題

64

6.3.1 ロバストネス

64

6.3.2 転移学習

65

6.3.3 解釈可能性

65

6.3.4 目的関数

66

6.4 インフラストラクチャ関連の課題

66

6.4.1 ハードウェアのボトルネック

66

6.4.2 プラットフォームとフレームワークの欠如

67

6.5 信頼性関連の課題

67

6.5.1 信頼67

6.5.2 プライバシー

68

6.5.3 セキュリティ

68

6.6 規制関連の課題

68

6.6.1 責任68

6.6.2 プライバシー

69

6.6.3 倫理

69

7

第7節

人工知能における標準化ギャップ

71

7.1 人工知能における標準化の取り組み

71

7.1.1

ISO/IEC JTC 1

72

7.1.2

IEC

73

7.1.3

ISO

73

7.1.4

ITU

73

7.1.5

IEEE

74

7.1.6

ETSI

74

7.1.7 中国における標準化作業

75

7.1.8 米国における標準化作業

75

7.1.9 欧州 AI アライアンス

76

7.1.10 コンソーシアム及びその他の組織

76

7.2 標準化のギャップ

77

7.2.1 調和的なデータモデルとセマンティクス

77

7.2.2 データモデルに基づく一般的なオントロジー

77

7.2.3 人工知能アルゴリズムの検証

77

7.2.4 人工知能のインフラストラクチャのベンチマークと評価

78

結論及び推奨事項

79

8.1 産業界に対する推奨事項

79

8.2 規制に関する推奨事項

80

第8節

8.3

IEC とその委員会に対する推奨事項

81

附属書 A 将来の発展

83

A.1

生物学に触発された人工知能

83

A.2

人間/人工知能の相互作用

83

A.3

人工知能利用デジタルツイン

84

A.4

自動化された機械学習84

参考文献（邦訳では省略）

8略語リスト

技術及び科学用語
AI

人工知能

AIR

自動画像認識AMI

先進的な計量インフラストラクチャ

ANN

人工ニューラルネットワーク

API

アプリケーションプログラミングインタフェース

ASIC

特定用途向け集積回路

CNN

畳み込みニューラルネットワーク

CART

分類及び回帰ツリー

CPU

中央処理装置DNN

ディープニューラルネットワーク

EBL

説明に基づく学習

FPGA

フィールドプログラマブルゲートアレイ

GDPR(EU)一般データ保護規制

GPU

グラフィックス処理装置

GRU

ゲーテッドリカレントユニット

HMM

隠れマルコフモデル

HTM

階層型時間メモリ

ICT

情報通信技術ID3

反復ダイコトマイザー3

IoT

モノのインターネット

IT

情報技術

k-NN

k 近傍法

KPI

主要業績評価指標

LSTM

長期短期記憶NLP

自然言語処理NPU

ニューラル処理装置

RDBMS

リレーショナルデータベース管理システム

9

ReLu

整流リニアユニット

RNN

再帰型ニューラルネットワーク

SME

中小企業

SVM

サポートベクターマシン

TPU

テンソル処理装置

・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・
組織，機関及び企業
CESI

中国電子技術標準化研究院

DFKI

ドイツ人工知能研究センター

EC

欧州委員会

ENI

(ETSI ISG)体験型ネットワークインテリジェンス

ETSI

欧州電気通信標準化機構

FG-ML5G(ITU-T)5G を含む将来のネットワークの機械学習に関するフォーカ
スグループ

IDC

国際データコーポレーション

IEEE

電気電子技術者協会

ISG(ETSI)業界仕様策定グループ

ISO

国際標準化機構

ITEI

機械工業儀器儀表綜合技術経済研究所(中国)ITU

国際電気通信連合

ITU-T(ITU)電気通信標準化部門

JTC

合同専門委員会

KEPCO

韓国電力株式会社

NHTSA

国家道路交通安全局(米国)

OUC

中国海洋大学SAC

中国国家標準化管理委員会

UN

国連

10

用語集
アプリケーションプログラミングインタフェース

ディープニューラルネットワーク

API

DNN

様々なソフトウェア構成要素の間の明確に定義さ入力を処理して出力するために接続される，ニューれた通信方法から構成されるインタフェース

ロンの幾つかの連続層をもった人工ニューラルネ
ットワーク

特定用途向け集積回路
ASIC

説明に基づく学習

特定の目的のために，特定の一連の動作をすることEBLに特化した電子回路訓練事例から一般化を行うためにドメイン理論を注記使用する，人工知能の一形態

アプリケーション分野は，そのアーキテクチャにより定義されているので変更できない。

フィールドプログラマブルゲートアレイ
人工知能

FPGA

AI

様々なアプリケーションに特化して動作する電子問題解決，学習，パターン認識を含む知的挙動をコ回路

ンピュータで模擬する，コンピュータ科学の一分野

注記 特定用途向け集積回路とは対照的に，FPGA は製造
後に再プログラミングすることができる。

人工ニューラルネットワーク
ANN

一般データ保護規制

実行が明示的にプログラムされることなく，訓練事

GDPR

例を与えることによってタスクを実行する目的で，欧州連合における，データ保護とプライバシーに関コンピュータ科学でしばしば使用される，生物のニする一連の重要な規制の変更であり，人工知能シスューラルネットワークに触発されて生まれた数学

テムによる自動意思決定も扱っている。

的構造
グラフィックス装置
中央処理装置GPU

CPU

大量の計算を並列的に実行して画像を処理するこコンピュータプログラムの命令を実行する電子回とに特化した電気回路

路
隠れマルコフモデル
畳み込みニューラルネットワーク

HMM

CNN

マルコフ過程を使用して記述することが可能な線

通常，画像認識などのタスクに適用される特別なフ形シーケンスの確率モデル

ィードフォワードネットワーク

注記 隠れマルコフモデルは，記述されたプロセスの全ての状態は直接観察できずそれゆえ隠されているという仮

ディープラーニング
ディープニューラルネットワークを使用する機械
学習の分野

定の下，機械学習で使用する手法である。

11

モノのインターネット
IoT
物理デバイスのネットワーク，組み込みの電子機器，
あるいは，データ交換のためにこれらのコンポーネントをより大きなネットワークに接続できるようにするソフトウェア

機械学習
実行を明示的にプログラムすることなく，データを増やすことによりデバイスが特定のタスクのパフォーマンスを改善できるようにする，コンピュータ
科学のアルゴリズムのカテゴリ

自然言語処理NLP
音声認識，言語理解又は言語生成のため，コンピュータがいかに自然言語を処理できるかを扱うコン
ピュータ科学の領域

ニューラル処理装置
NPU
フォンノイマン又はハーバードアーキテクチャでなく，ニューロモーフィングの原理に基づいた電気回路

整流リニアユニット
ReLu
二つの線形部分から成るニューロンの活性化機能
リカレントニューラルネットワーク
RNN
ニューロン間の接続がシーケンスに沿って有向グラフを形成するような，ニューラルネットワークのクラス
リレーショナルデータベース管理システム
RDBMS
リレーショナルモデルに基づくデータベースシス
テム
テンソル処理装置
TPU
機械学習とディープラーニングのタスクを処理するために Google が開発した特定用途向け集積回路

12

第1節
序文

1.1

されている。ディープラーニングは現在，製造業，

人工知能：奇跡か，蜃気楼か？

ヘルスケア又は金融など多くの産業で，新しいパタ
人工知能(AI)は現在，最も広く誇大宣伝されているーンを発見し，予測を行い，様々な重要な決定を導技術の一つある。最初のコンピュータが出現して以くために適用されている。

来，より広範な意思決定プロセスにおいて人間を支援するため，数学モデルがますます使用されるよう

しかし，こうした最近の進歩は印象的なものであるになってきた。ある仕事に誰を雇うかを決める助けが，AI は現在もなお非常にタスク指向であり，十分として人事の分野で使う場合であれ，銀行部門で融に定義されたパターン認識アプリケーションの周資に関して承認される受取人を選ぶために使う場

辺に集中している。状況認識又は感情移入のような合であれ，これまで人間の判断及び裁定に委ねられ人間的なスキルを機械に備えさせるために，現在のていた領域に，機械は継続的に入り込んでいる。

研究はダイナミックな作業を行っているが，多くのAI 科学者によれば，この目標の達成はまだ遠い未来のことである。

大量のデータの利用を可能とする多くの産業のデジタル化と共に，AI は増大する問題を解決するその可能性について新たな関心を集め始めた。特に人工現在の限界にも関わらず，AI はすでに社会，ビジネ

ニューラルネットワーク(ANN)として知られている

ス及び個人に対して深い影響を与えており，人々がものとの関連で，機械学習技術はより強力で高度ないかに生活し，仕事し，互いに相互作用するかに対ものへ成長してきた。生物学に触発され，数学的好して影響を増していくことが予想される。あらゆる奇心として 20 世紀中盤に開発されたニューラルネ

大きな技術シフトと同様，AI は偶像視されると同時

ットワークは，AI の礎石の一つとなった。

に悪魔のように見られている。ロボットが次々に仕事を奪っていくというものから，特に人間に対して

しかし，一般にディープラーニングと呼ばれている，戦いを挑む AI 駆動の機械まで，AI がもたらし得る

機械学習の劇的な改善が AI の爆発的発展の道を開

あらゆる種類の現実的脅威が考えられている。にもいたのは，2010 年以降になってからであった。計算かかわらず，そのような暗いシナリオとは別に，新能力が着実に増すにつれ，極めて大規模な(“ディーしい倫理的及び社会的な課題が，革新的な AI の発プ”)ニューラルネットワークは，従来のプログラミ

展と同時に出現していることは否定できない。ビジング手法を用いて実行するには複雑すぎる，又は実ネス，政府，規制当局及び社会全体が，AI が全人類行不可能でさえあった新しい機能をマシンに与えに真に恩恵をもたらすように，こうした課題に対処始めた。それ以来，コンピュータビジョン及び自然する必要がある。このような状況において，技術規

言語処理(NLP)などの技術は完全に変貌し，それら格と適合性評価システムは，AI の将来を形作る上では様々な製品及びサービスにおいて大規模に採用

重要な役割を果たし得る。

13

1.2

チャンピオンを打ち負かした[8]。コンピュータプロ

人工知能の冬の時代から再生まで

グラムが世界選手権レベルのゲームで人間のプレAI は，その起源を 1950 年代まで遡ることができる

ーヤーを負かすことができたのは，これが初めてでから，新しい科学分野ではない。文献は一般に，AIあった。この成功にも関わらず，知識の獲得及び推開発の三つの歴史的段階を指摘している。

論の能力に関わる制約は，AI システム導入のコストの高さと相まってある幻滅をもたらし，それがある
観察者たちに“AI の冬”を語らせることになった。

第一段階(1950 年代から 1980 年代)において，AI はプログラマブルデジタルコンピュータの抽象的な数学的推論から出現した。コンピュータの有名なバAI が当初の見込みを達成し始めたのは，21 世紀初

イオニア，Alan Turing は，あるプログラムをインテ頭に始まった開発の第 3 段階においてであった。

リジェントとみなし得るかどうかを決定する初め2006 年に，最初の強力な高速学習ディープビリーての試験，いわゆるチューリング試験[1]の概念を示

フネットワークが Hinton，Osindero 及び Teh の論した。実際には“人工知能”という用語は，後に AI の文で紹介された[9]。このアルゴリズムは，一連の画

父 の 一 人 と し て 知 ら れ る よ う に な っ た John

像内の数字を認識及び分類するために使用された。

McCarthy によって 1955 年に初めて作られ[2]，1956

この貢献は AI の開発に役立ち，現在の AI 研究に最

年にダートマスカレッジで開催された AI の最初のも影響を及ぼした研究の一つとなった。2010 年の会議のタイトルとして提案された。

IBM Watson，及び 2016 年の AlphaGo のような最近の開発が，その後，一般の人々の大きな注目を集めた。

AI 開発の次の重要なステップは，Frank Rosenblattによる 1958 年の，ニューラルネットワーク(「パーセプトロン」)の概念を用いたアルゴリズムの発明で収集されるデータの爆発的増加，理論的アルゴリズ

あった[3]。しかし，機械学習が実際のアプリケーシ

ムの持続的な革新，及び計算能力の継続的な向上とョンで使用され始めたのは，Cover 及び Hart による

共に，AI はその後多くのアプリケーション分野でブ

1967 年の近傍法アルゴリズムの開発[4]以降であっレークスルー的進歩を果たし，現在は新しい課題にた。これらの初期の達成及びコンピュータベースの取り組む十分な準備ができているように見える。こシンボリズムの急速な発展にも関わらず，多くの概うした発展の全ては，あるアナリストたちに“AI の念を正式に表現又は描写することができなかった再生”を語らせることとなった。

ために，AI の到達範囲は限られていた。
図 1-1 に，初期から現在までの AI の主なマイルス
トーンの一部を示している。

第 2 段階(1980 年代～1990 年代後半)では，エキス
パートシステムが急速に発展し，数学的モデリングで大きなブレークスルーが達成された。ANN も，増

音声及び画像認識のための機械学習アルゴリズム

え続けるアプリケーションに渡って，より広範に採の成功は，研究コミュニティ，ビジネス及び政府か用され始めた。この期間に AI の幾つかの中核的手ら大きな関心を得ることに役立った。加えて，クラ法とアルゴリズム，すなわち，1981 年の説明に基づ

ウドコンピューティングとビッグデータが並行的く学習(EBL) [5]，1986 年の逆伝播アルゴリズム[6]，に開発されたことが，コンピュータベースの AI シ

及び 1995 年のサポートベクターマシン(SVM)の原

ミュレーションから，機械と人々を結び付けるより理[7]が開発され，より洗練されたものになった。

複雑でインテリジェントなシステムへの移行を支援した。AI は，第 4 次産業革命の中核的技術の一つ

この第 2 段階の最もよく知られたマイルストーンのになると共に，輸送，ヘルスケア，小売，教育，政一つは，1996 年に IBM が開発したディープブルー

府サービス，及びその他の産業の革新の駆動力になのチェスプログラムであり，これはその翌年，世界ると現在予想されている。

14

パーセプト
ロンアルゴ
リズム
1958
スタンフ
ォード・
カート
1979

自己学習チェッ
カープログラム
1952

1950
チューリング試験

1967
近傍法アルゴリズム

1956 ダートマス
会議

逆伝播アルゴリズム，NetTalk
1986

1981
説明に基
づく学習

サポートベク
ターマシン
1995

1989
畳み込みニュ
ーラルネットワーク

1996
ディープブルー

ディープビ
リーフネッ
トワーク
2006

AlphaGO
2016

2010
IBM Watson

図 1-1｜AI 開発の主なマイルストーン

自動化された顧客サービス及び診断システムは，今後数年間，AI に対する支出の最大の推進要因である可能性が高いが，一方，スマート製造が AI 市場で強1.3

力な地位を確立すると予想される。IDC は実際，イ

大きな機会はリスクと課題を伴う

ンテリジェントなプロセスの自動化が，2021 年まAI は潜在的に巨大な市場をもっている。国際データ

でに AI システムの 3 番目に大きな使用事例になる

コーポレーション(IDC)の最近の調査によれば，認知と見ている[10]。急速な支出の増加が生じるその他

及び AI システムに関する全世界の支出は，2021 年の使用事例は，公共の安全，緊急時対応，及び買いに 570 億米ドルを超えると予想されている[10]。小物のアドバイザや推奨などを含む。

売と銀行部門が，今後数年間において最も AI に支出をし，個々の製造，ヘルスケア及びプロセス自動

これらの刺激的な市場見通しは，必然的に幾つかの化がこれに続くと予想される。これも IDC によれば，

リスクと課題ももたらすであろう。労働力に対するこれら五つの産業は AI 技術の最大の利用者でありAI の影響が，社会への潜在的な脅威としてしばしば続け，それらの投資額を合計すると，こうした技術

引用されており，雇用市場が徐々に多様化することに関して，2021 年まで全世界の支出の約 55％を占の帰結として社会的関係に緊張が生じる。自動化とめる。

接続性が増すことで，先進国と発展途上国の間の富の格差がさらに増す又は強まる可能性もある。そうプログラム管理，教育，訓練，ハードウェア設置，したシナリオは現在不確かではあるが，世界中のあシステム統合及びコンサルティングを含む，マシン

らゆる主要経済は自らの戦略的な技術計画活動のインテリジェンスの関連サービス産業を考慮に入一環として，AI の革新を支援する多額の投資を始めれるなら，市場の規模は実際にははるかに大きく，ている。例えば中国は 2017 年に，“新世代の AI 開

AI は近い将来，最も急成長する産業の一つになると発計画”，“新世代の AI 産業促進のための 3 か年行動予想される。

計画(2018～2020)”，並びに，AI 技術の研究，開発及び産業化を加速させるためのその他の様々な政策を公布した。

15

1.4

一種のハイブリッドインテリジェンスを提供する。

人工知能の定義

これらのツールは，話し言葉を翻訳して，様々なタAI を定義する方法は幾つかある。ISO/IEC 合同専門

スクを実行するために単語を自らのデータベース委員会(JTC) 1 は定義を，“推論及び学習のような人に結び付ける能力をもつ。にもかかわらず，こうし間の知能に一般に関係する機能を果たすモデル及たシステムは，一般的な形態のインテリジェンスをびシステムを扱う，通常はコンピュータ科学の一分構成してはいない[13]。

野とみなされる学際的分野”であるとしている[11]。
エッジインテリジェンスに関する IEC の白書[12]で機械学習及びディープラーニングのようなその他

は，用語 AI は“パターンマッチング，学習，問題解の用語は，AI と密接に結び付いている。インテリジ

決のような，人間が他の人間の心と関わる際の認知ェントな機械を作るには，特定の種類の知識が必要

機能を，機械が模倣する”ときに適用される。

とされる。かつては，そうした知識は直接機械中にハードコーディングされていたが，そのことは特定言い換えれば，インテリジェンスは四つの基本的能の制約と限界をもたらした。機械学習で採用されて力，すなわち感知，理解，行動及び学習によって示いるアプローチは，所与のデータセットに基づき，される。理解は，現時点で人間の場合と機械の場合

機械が自分自身で知識を構築していくことであるで同じ意味を持っていない。一般に，モデルは従来[14]。

の方法に比べてより良く実行する方法を“学習”する
ように訓練されるであろうが，AI システムは未だ，最近では，知識はほとんどが現実世界のデータに由自らの周囲世界を“理解している”と主張することは来するため，機械学習アルゴリズムの性能は，表現できない。

と呼ばれることもある利用可能な情報と密接に関係している。表現は，所与の機械に利用できる全て

AI の実務者はしばしば，強い AI と弱い AI とを区別の特徴(例えば，予測保守アプリケーションでの温度する。強い AI (一般的な AI とも呼ばれる)は，人間

又は振動センサの出力)から構成されている。正しいのインテリジェンスを正確に模倣できる機械の，よ表現を選択することは複雑で時間がかかる作業でり哲学的な概念を指している。そうした機械は，先あり，その分野に関する高度に専門的な知識が必要

進的な認知能力が必要な全ての分野の全ての問題とされる。

を解決できるであろう。この種の AI はまだ開発されておらず，様々な SF 小説又は映画の中でしか見表現学習と呼ばれる機械学習の分野は，生データかることができない。

らの特徴を検出又は分類するために必要な表現を発見することによって，この作業を自動化している。

これと対照的に，弱い AI (狭い AI とも呼ばれる)は，

この一連の方法は，より伝統的な，特定のタスクを特定の使用事例の特定の問題を解決する際に人間行うアルゴリズムとは対照的に，学習データの表現を支援する。例えば，AlphaGo はボードゲームであに基づいている[14]。

る碁をほぼ完璧な程度までマスターするが，他の問題は何も解決することができない。Siri のような音

しかし，適切な特徴を選択することは，それらは声認識ツールは，異なった弱い AI を組み合わせた

様々な環境要因に依存しているため通常は非常に困難な作業である。例えば，暗い環境では色彩は異なって知覚され，そのことが対象のシルエットに影響する可能性がある。

16

表現学習のサブカテゴリであるディープラーニン

この白書は主に弱い AI に焦点を当てている。世界

グは，特徴を変換して，受け取った入力に基づいてが現在，様々な形態の弱い AI を使用していること

依存性を詳しく検討する。画像の例では入力特徴はは明確である。E メールのスパムフィルタは，古典ピクセルである。ディープラーニングアプローチは，的な種類の弱い AI である。これは，何がスパムを構

対象を識別するために，最初はピクセルを画像のエ成するか，何がしないかの判別を可能にする特定レッジに，次に角に，最後に輪郭にマッピングする[14]。

ベルのインテリジェンスを搭載して動作を開始し，個人ユーザー又はユーザーの集合の特定の好みを

図 1-2 は，これらの概念が互いに論理的にどのよう踏まえ，経験を得るに従ってそのインテリジェンスに関係しているかを示している。ディープラーニンを洗練させていく。現在の自動車は，アンチロック

グは一種の表現学習であって，これは言い換えればブレーキをいつ作動させることが望ましいかを決

一種の機械学習であり，AI への全ての可能なアプロ

定するコンピュータから，燃料噴射パラメータを調ーチの一つのサブカテゴリである。

整する処理装置まで，弱い AI システムに満ちている。現在試験されている自動運転車は，車両が周囲環境を感知して応答することを可能にする多くのロバストな弱い AI システムを含んでいる。

人工知能
人間の脳と同じくらいに賢い AI を作ることは，かなり長い期間に渡って大きな挑戦に留まるであろ機械学習う。10 桁の数字二つをごく短い時間で乗算できるコ
ンピュータを構築することは，思いのほか容易であ表現学習る。犬を見て，それが実際に犬なのか猫なのかを決定できるコンピュータを構築することは，はるかに困難である。チェスの世界チャンピオンを打ち負か

ディープラ
ーニング

せるシステムの構築は既に達成されているが，6 歳児の絵本から採った文章段落の意味を理解でき，それが単に単語を認識するだけではないような AI を作ることは，まだ現在の能力をはるかに超えている。

人間にとっては容易に見えるそうした能力の多く
図 1-2｜AI のベン図は，実際には非常に複雑であり，それに関係するス
キルが，人間(及びほとんどの動物)にあって何億年もの進化の年月に渡り最適化されてきたため，容易

1.5

この白書の適用範囲に見えるにすぎない。インテリジェンスが何から構成されているかを適切に定義することは実質的にこの白書の目的は，幾つかのアプリケーション領域

不可能であるので，強力な AI の開発で何を成功とについて AI の機会と課題を探ることにより，AI が考えるかについて，明確な基準を与えることは非常

現在どの地点に立っているか，及び今後 10 年間のに難しい。

展望について概要を示すことである。幾つかの使用事例を基に白書は幾つかの推奨を行い，それらの一

今後 10 年以内に予想される，幾つかの AI 開発に注部は，IEC とその委員会において将来の標準化と適目するため，この白書は次のアプリケーション領域

合性評価の作業のために対象とされている。

について調べ，それぞれについて幾つかの使用事例を記述する：17

スマートホーム－温度，照明，セキュリティ，安る。それらは，クラウド及びエッジコンピューティ

全又は娯楽などの機能を制御，自動化及び最適

ング，モノのインターネット(IoT)，及びビッグデー化するための接続製品を備えた住宅環境。

タのような情報技術(IT)の開発，並びに，新しい技術を利用しデータを共有することに対して消費者と

社会の準備が以前よりできたことを含んでいる。

スマート製造－製造プロセスとデータ分析を監視して製造業務を改善するために接続機械を使

第 4 節は，最も一般的な AI システムと機械学習技

用する，技術主導型のアプローチ。

術についての高度な理解を提供する。技術的な詳細スマート輸送－交通の実状を改善し，渋滞，事故に深く入り込むことなく，将来の AI 開発の基礎と又は公害などの潜在的な悪影響を減少させるたなる現在使用されている最も人気のある AI アルゴ

めに，移動に関係する存在(例えば，自家用車，

リズムについても概要を記述している。AI の現在の公共交通機関，配達車両，緊急サービス，駐車場)

先端状況に基づき，ここに示す技術の概要は，AI がを統合し，自動化するシナリオ。

実際に内部からどのように機能しているかに関して確かな科学的な理解を得たい読者のために，多くの参考文献により補足されている。

スマートエネルギー－再生可能エネルギーの生
産，消費，及びインフラストラクチャを，エネル
ギーサービス，それを利用しているユーザー，及

この白書は，考え得る全ての AI アプリケーション

び情報通信技術(ICT)を通じて統合し，調整するのシナリオを扱うことはできないが，最も一般的な持続可能で費用対効果の高いエネルギーシステ

アプリケーション分野の幾つかに対して，現在の主ム。

な AI システムがどのように対応しているかを第 5節で説明している。この記述は，幾つかの産業部門

1.6における AI のニーズと要求事項の特徴をより良く

この白書の概要示すものになっている。残りの部分では，四つのア
第 2 節では，社会，ビジネス及び個人に大きな課題

プリケーション分野(スマートホーム，スマート製造，を課す幾つかの重要なメガトレンドを明確化する

スマート輸送，及びスマートエネルギー)をより詳しことにより，AI の必要性を記述している。AI は，ほく説明しており，これらの分野に関しては，幾つかんの数例を挙げれば，環境に関する懸念，人口動態の AI 関連の使用事例とシナリオを，現在の及び新の傾向の変化，又は経済格差のような課題の幾つか

たな AI 利用の最も急を要する課題の幾つかと共に，に対処する幅広いアプリケーションを可能にし，向レビューしている。

上させる。
このレビューに続き，第 6 節では，現在の利用におAI は新しい分野とは言えないが，劇的な技術の向上，いて特定し得る，又は新たな AI 開発において予測

特に機械学習の分野でのそれが AI の現在の爆発的され得る主な AI の課題を整理している。課題は次発展への道を開いたのは，2010 年以降であった。このような幾つかのカテゴリに分けられる。すなわち，のブレークスルーは，第 3 節で説明する幾つかの要

社会的及び経済的課題；訓練データの選択及びデー

因によって可能となった。主に，計算能力の大きな

タの標準化を含むデータ関連の課題，アルゴリズム

向上，より高度な機械学習アルゴリズム，及び AI シのロバストネス及び解釈可能性のようなアルゴリ

ステムの訓練のために大量のデータが利用できた

ズム関連の課題，ハードウェア又はプラットフォー

ことが，現在の目覚ましい AI 発展の実現要因であムに関連するインフラストラクチャの課題，信頼，った。

プライバシー及びセキュリティを含む信頼性の課
題，並びに責任及び倫理的事項のような規制関連のAI 研究の分野の繁栄に寄与した，幾つかのその他の課題である。

推進要因について第 3 節でさらに概要を記述してい18

前節に基づいて，第 7 節では AI の標準化の展望を示し，前に記述した AI の課題の一部を解決する上で対処する必要のある幾つかのギャップを明確化している。現在の標準化の取り組みはまだほんの初期段階であるが，この白書は AI の将来を形作り，諸産業での AI の採用と共に生じる多くの技術的及び非技術的問題を軽減する上で，規格が本質的な役割を果たす必要があることを明確に示している。

最後に，第 8 節では産業，規制機関及び IEC に対する一連の推奨事項を提示して，この白書を締めくくっている。多様な社会における AI の成功とその受容は，複数のステークホルダーとコミュニティの関与に依存しているが，AI がその見込みを確実に実現する上で，産業，政策立案者，及び IEC のような規格策定組織がこれを推進する役割を果たす必要があることはこの白書から明確である。

今後 10 年間で重要性が増す可能性のある，将来を展望したその他の AI 開発について附属書 A で考察
している。

19

P20

20

第2節
人工知能のニーズ

現在の社会及びビジネス環境は，複雑で前例のない然が再生できる量よりはるかに多くの環境資源を一連の課題と機会によって特徴付けられている。既人間は使用してもいる。過去には資源の保護はしば

存の市場は混乱にさらされており，短期間で突然消しば，ビジネスに不利益であるとみなされていたが，え去る可能性さえある。しばしばメガトレンドと呼現在，この二つはけっして相互に排他的ではない。

ばれる，社会，経済，ビジネス，文化及び個人の生活に影響を与える大きな世界的トレンドが，人間世AI は既に，無数の製造業者たちが生産プロセスを最界の将来，及び増しつつあるその変化の速度を決定

適化する助けになっており，それによって廃棄物を付けている。

減らし，生産を増大させている。さらに AI は近い将
来，プロセス自体だけでなく，それらのインプット

メガトレンドは，AI のような大きな技術発展の影響の最適化にも使用されるであろう。製造の投入材料の形成に寄与する地球規模の相互作用を表していの目的，特性及び環境影響を分析することによって，る。デジタル化，自動化及び AI の組み合わせの効果

AI は，より持続可能な製造で求められる仕様に合っは，仕事の将来に大きな影響を与えると予想される。

た材料を科学者が設計することに役立ち得る。AI を，コンピュータ化は熟練性が低い多くの仕事に影響

機械が作り出す副産物的な材料成分の二次的使用を与え，コンピュータを利用した自動化は，製造，法を明確にするために使用し，それによって原材料

計画及び意思決定を含む多くの産業と環境においを循環使用に近い形で使うアイデアさえ提案されて，ますます普及していくと予想される[15]。技術力ている。製造プロセスにおけるこうした効率化の恩の向上は既にサプライチェーンを変化させ，労働力

恵は，ビジネスに対して魅力的なインセンティブにの形を変え，仕事を再定義している。こうした変化

なるだけでなく，世界の資源消費にも大きな影響をの見通しが課題を発生させるのは，成長が直線的で与える。

なく複雑で加速的であるという事実ゆえである。
AI は，都市化が進み，電力消費が増し，水資源が不同時に AI は，これらのメガトレンド，そのほんの数

足し，再生可能エネルギーが大規模で配備される時例を挙げれば，環境に関する懸念，人口動態の変化，代において，公益事業でも役立つ。これは需要と供又は経済格差などから生じる，幾つかの課題に対処

給の両方をよりインテリジェントに管理することできる幅広いアプリケーションを可能にし，改善すで達成される。需要サイドでは AI は既に，例えばデるであろう。

ータセンターのエネルギー消費を 15%減らすこと
によって，大きな省エネルギーをもたらしている。

2.1

供給サイドでは分散型スマートエネルギーグリッ

天然資源の欠乏

ドにより，化石燃料の使用を最小限に抑えつつ最適
地球の天然資源は驚くべき速度で消費されており，な供給レベルを確保するため，停電を予測してそれほとんどの国が 2050 年までにそうした資源の年間を回避し，供給と需要の変動を管理することができ

世界消費量を倍増させることが予想されている[16]。

る[17]。

限りある天然資源が枯渇しつつあるだけでなく，自21用して策定できる。

その他の例は，太陽光発電所又は風力発電所による再生可能エネルギー発電の最適化，あるいは排気ガスを減らすための自動車交通量の最適化などを含

AI は，気象のシナリオ及び自然災害の予測向上にもんでいる。

貢献できる。科学者は，天気予報の精度を高めるた
めに，多くの影響因子をとらえて処理するという課

2.2

題にいっそう直面するようになっている。 AI は，

気候変動

天気に関連する事象を早期に予測し，洪水，大気汚
気候変動問題に対する一貫した対応と，より責任あ染の兆し，又は暴風雨のような潜在的要素についてる環境資源の使用がなければ，予測のできない変化警告するために，人々が広範な測定データを処理すが地球を脅威にさらすという点で，先導的科学者たることを効果的に支援する。その後，早期警報シス

ちの予測ははっきりしている。このことは，経済的テムを，多様な地域に対してよりインテリジェントな目標と環境の持続可能性をいかに調和させるかに設定することができる。

という問いを提起する。同様に重要なのは，人類がいかに将来の予想外の劇的な自然事象に対し，準備2.3

人口動態の傾向

できるかということである。
国連(UN)は，新興国及び開発途上国の人口増加によ
多様なアプリケーションでの AI の使用は，気候変り，2030 年までに 10 億人を超える人口増加を予測

動との闘いにおいて主導的な役割を果たすことがしている(図 2-1)。さらに，高齢者人口(65 歳以上の期待されている。AI は，天然資源を扱うとき又は想人の数)は，人がより長生きし，子供がより少なくな

定外の出来事を予測するときに，複雑な意思決定プっているため，3 億 9000 万人以上増加する。

ロセスを支援できる。例えば，資源の消費と使用は，発電の際に既に最適に調整されている可能性があ

図 2-2 に示すように，高齢化の影響は，欧州，アジる。AI は，天気予報及び電気料金との関係で，状況

ア及びラテンアメリカでより早期に感じとられてに応じた電力消費及びグリッド負荷のような多く

おり，地域によって異なる問題になっている。1 人のパラメータを設定することを可能にする。その結の高齢者を支える，働く人々の数の傾向は，アジア

果，電力の消費者の挙動をより効率的に判断し，そでは 2015 年の 9 人から，1/2 人～4 人の範囲に移行

れに対処できる。

し，このことは若い世代への高齢世代の依存性をより大きく高める。欧州では，適切な労働年齢人口がこれらの達成に基づいて，自律的エレクトロモビリ

得られなくなって行き，新世代の労働者，すなわち

ティを含む，より責任ある資源使用に関わるインテ

女性と高齢者の需要が急激に生じる。高齢者 1 人当

リジェントモビリティ・ソリューションを採用する

たりの労働年齢人口の割合は，2015 年の 4 人から，ことができる。乗用車とトラックを互いに最適かつ2050 年には 50％減少する。これらの高齢化の傾向

効率的にマッチングできるだけでなく，AI のおかげ

は，政府と業界にとって大きな課題となる[18]。

でそれらをより効率的に運転できる。
こうした傾向の別の重要な側面は，労働年齢人口が同様の開発を，効率的な水消費に関して考えること得られる点に関する大きな地域差に関連しており，ができる。例えば農業では，個々の植物が必要とす

例えば，2050 年の日本では高齢者 1 人当たりの労る特定のもの，土壌の状況，及び現在の気象条件に

働年齢人口が 1.55 であるのに対し，ナイジェリア

応じて最適な水需要を決定することを AI は可能に

では高齢者 1 人当たりの労働年齢人口は 15 である。

する。さらに，干ばつ及び水不足に関し，それに影響される地域と国々における供給の戦略を，AI を使

22人口 (十億)95%予測区間
中央値
推定

出典：

国連，経済社会局，人口部(2017)
世界人口見通し：2017 年改訂。ニューヨーク：国連

図 2-1｜増加する世界人口

世界は高齢化している

60 歳以上の割合
10%～<30%30%以上

図 2-2｜世界における高齢者人口23

人口の高齢化傾向は，ヘルスケアへの支出を増加さ

AI の可能性に対して政府の関心が急速に高まってせる。G7 諸国では医療予算が毎年，約 2,000 億米

おり，そうなるにつれ，公共政策，特に経済政策にドル増加すると予想されている。しかし，技術的及対して AI が貢献することが期待されている。エコび科学的な革新が，医療費をより対応可能なレベル

ノミストは通常，モデルを構築するときは，その後へ減少させる助けとなり得る。

検証しようとする一連の仮定から出発する。しかし，
AI はデータを分析し，変数の間の未知の相互作用を

欧州のほとんどの政府は，現在，公式の退職年齢を発見する力を与える。この相互作用は，それに基づ引き上げ，年齢による差別を違法とすることによっいてモデルを第一原則から構築し，公共政策と金融て，高齢の労働者がそのまま労働力であり続けるこ政策に対して情報を提供できるようなものである。

とを奨励している。さらに，産業界は高齢の労働者のために，金銭的インセンティブと再訓練プログラ

AI は，健全性又は行為の観点から懸念される異常事

ムを提供する必要がある。各人の仕事生活の中で，項について，銀行の貸借対照表を検査することによ

新たなスキルを獲得するための生涯学習，及び若いり，金融規制機関の監視作業も支援し得る[21]。政府

同僚に対する指導が，高齢者が労働力であり続けるが最良実施法を探求し，より多くの情報に基づいてようにする取り組みのために常に重要となる。

AI 政策を決定し，公衆の信頼を築くことに役立ち得るので，公的領域でどのように AI を使えるかに関する探求は歓迎することが望ましい。

2.4

経済政策

自動化と生産性の著しい向上が，人口動態の変化の2.5 サービスと製品のカスタマイズ

プレッシャーを諸国が緩和することにいかに役立
つかは，既に注目されている事柄である。これは，

AI と先進的な製造を統合することによって，供給業

高齢化に苦しむ先進的経済にとって明らかに歓迎

者，パートナー及び顧客を容易に結び付ける大量のする発展である一方，世界の最も貧しい国々に対しカスタマイズが可能になり，大量生産に近い効率とて AI が変化をもたらす無数の機会が存在している。

コストで個人個人の需要を満たせる。このように，
AI を適用すると製造のバリューチェーンが最適化

例えば，国連の持続可能な開発目標は，貧困と飢餓され，製造業者は材料の流れをリアルタイムで追跡を減らし，教育を改善することによってこれらの課できる。エンジニアリングと品質の問題をより正確題に取り組もうとしている。最近の“AI for Goodにアセスメントし，過剰な在庫と物流の遅延を減ら

Global Summit 2017”は，これらの取り組みをどのよし，顧客のニーズへの応答性を高め，廃棄物とコス

うに AI が支援できるかに注目していた。これらのトを削減するより良いビジネス決定を行うことも

目標を達成し，最も資源が必要とされている場所をできる。インターネットに接続している消費者が，決定することに向けて，国際社会の進歩を監視する

自らが望む仕様によって製品を開発するためイン

ためのイニシアチブから，病気発生の予測モデリン

テリジェントな製造プロセスをコントロールできグまでに，諸提案は渡っていた[19]。AI は，スマーるようにすることで，ビジネスは生産の大量カスタ

ト農業推進のために IoT，ドローン，及び合成生物

マイズから恩恵を得る。

学と連携して作動したり，作物をいつどこで植えて収穫すべきかについて洞察を提供しつつ，収穫を増やして世界の飢餓と闘うことを助けるために栄養分，農薬及び水を最適化したりすることもできる
[20]。

24

AI は，全く新しいレベルでの製品の個別化を可能にする。顧客がオンラインで使用できる製品構成だけがこれに影響されるわけではない。AI の使用は個別化の全く新しい可能性を開く。個別化に高い開発コストを必要とする製品は，AI を使用して要求事項に適合させることができる。

サービスも，顧客のニーズに合わせて自動的に調整できる。一例は，文章の自動翻訳である。従来，規則に基づいた手法の結果は，しばしば，文脈を作っている文の全体ではなく個々の単語の意味を反映できるだけだったが，AI が支援するサービスは文章の意味に基づいて翻訳を実行できる。

25

P26

26

第3節
人工知能の可能の実現要因と推進要因

ハードウェア，アルゴリズム及びデータの利用可能倍に増えている。技術関連企業も，自らの AI 部門へ性の向上が AI の主な実現要因であり，資本はそのの 10 億ドル規模の投資を発表して互いにしのぎを燃料であった。新しい革新に対し，資金と市場の両削っている。

方を与えることに寄与した AI に関する意識の高まり，ベンチャーキャピタル，及び政府の支援がなけ

政府の支援

れば，現在見られる急速な発展は恐らく可能でなかった。AI を効果的に使用できる人々に対して AI がこうした民間資本の利用可能性は，政府が自国の AI

与え得る利点について，認識が高まってきている。

産業を成長させることを競っているので増加だけ

その結果，AI の将来を形作り，それによって AI 開が予想される状況である。中国が，2030 年までに AI

発のより良い市場条件を作る上で，ビジネス及び技の世界的リーダーとして米国に追いつくという意

術のリーダーたちがはるかに積極的な役割を果た欲的な計画を発表した後，欧州連合，英国，ドイツ，

すようになっている。

フランス及びカナダが，いずれも自国の AI 産業を強化することを表明した[26]。表明された投資額は

国によって大きく異なっているが，政府の関心の高

意識の向上

まりは，官/民パートナーシップ，及び公共部門のた2017 年に調査を受けた組織の 78%が，将来，AI をめの AI アプリケーションの開発の基盤を築きつつ採用する計画があると報告し，50％近くが採用につある。

いて積極的に検討していると回答している[22]。実際，2016 年には，諸企業が合計で AI に 390 億米ド

現在，AI の世界へのアクセスすることはかつてなくルを投資し[23]，特に機械学習に対するものが多く，容易になっている。フレームワーク，ツールキット

それが投資の 60％近くを集めていた。中小企業

及びライブラリは，アルゴリズムと様々なプログラ(SME)による AI 技術への関心，及びその採用の増加

ミング言語をユーザーに提供している。それらは，が，今後長年に渡ってこの成長の燃料となり続ける

こうしたアルゴリズムを維持し，その実施も容易にことは疑いがない[24]。したがって，AI アプリケー

し，開発者とユーザーのコミュニティを，共同でオションの潜在的な市場は巨大であり，2025 年までープンソースソフトウェアを改良することへ導いに総市場規模は 1,270 億米ドルに達すると予測されている[27]。

ている[23]。
3.1


人工知能の実現要因

民間資本の利用可能性
AI への関心は新しいピークに達している。ほぼ毎週，諸企業が AI を通じて自らのビジネスを変える意欲

新しい発見が起き，新しいアプリケーションの広告をもち，その対価を支払う意志がある中で，AI 起業

がなされている。過去には考えられなかった達成が，家にとって資本の利用可能性はかつてなく高まっ

現在，ペースを上げてなされている。例えば，IBMている。世界のベンチャーキャピタルの AI への投

Watson は，高い言語スキルと，なぞなぞ及び言葉遊資は，2017 年に倍増して 120 億米ドルになり[25]，びに関する知識を必要とするゲーム Jeopardy で，AI の新興企業の数は，米国だけでも 2000 年以来 14

最高のプレーヤーを打ち負かした[28]。
27って可能になった。

残る問いは，近年，AI の進歩でこうしたな途方もな
い加速を可能にしたものは何かということである。
AI の中核的なコンセプトとアプローチは数十年前

計算能力の向上は，こうした能力をチップ上のトラから存在していたが，下記の三つの重要な実現要因

ンジスタの密度と関係付けるムーアの法則によっが，“AI の冬”を回避することを助け，現在の壮観なて一般的に表される[29]。ムーアの法則に従って，半発展をもたらした：

導体の形状サイズは 1970 年代の 10μm から 2017年の 10 nm へ縮小し，これは，同じダイサイズ上に

計算能力の向上

データの利用可能性

改良されたアルゴリズム

はるかに多くのトランジスタを集積できることを意味する(図 3-1)。

トランジスタ数が著しく増加して，はるかに高い計算能力が得られただけでなく，ハードウェアアーキ

3.1.1 計算能力の向上

テクチャも改良され，AI アプリケーションのパフォ
ーマンスが向上した。例えば，並列性を高めるため

ほとんどの AI アルゴリズムは，特に訓練の局面ににマルチコアプロセッサが設計された。中央処理装おいて極めて大きな計算能力を必要とする。計算能置(CPU)に加え，グラフィックス処理装置(GPU)，フ

力が高いことは，アルゴリズムをより速く試験し，ィールドプログラマブルゲートアレイ(FPGA)，及び訓練できること，及びより複雑なアルゴリズムを実

特定用途向け集積回路(ASIC)のようなその他の種

行できることを意味する。したがって，AI の採用の類の処理装置が，様々な作業負荷パターンのために増加は多分にハードウェア技術(例えば，集積回路，さらに採用されつつある。

トランジスタ

半導体製造，サーバ技術)においてなされた進歩によ年

図 3-1｜時間に対する計算能力の向上

28

GPU は画像処理タスクを扱うために使われており，

ImageNet だけで合計約 1500 万の分類された画像

ディープニューラルネットワーク(DNN)又は畳み込を提供しており，これは容易にアクセスでき，AI ア

みニューラルネットワーク(CNN)のような AI アル

ルゴリズムの訓練と評価に使用することができる

ゴリズムを加速する上で，非常に効果的であること[33]。

がわかっている。FPGA のような集積回路は，製造後に広範なアプリケーションに適合するように構

アルゴリズムの訓練と微調整に使用できる大量の成することができ，従来の CPU に比べてはるかにデータに容易にアクセスできることは，AI の研究者高速である。ASIC は，テンソル処理処理装置(TPU)及び実務者が新しいアルゴリズムの改善と開発に及びニューラル処理装置(NPU)のような様々な変種

専ら時間を使うことができ，その後速やかにそれらを試験及び検証できることを意味する。これは，ほを含んでいる。データ処理パターンに基づいて回路んの 20 年前には不可能なことであった。

設計を調整することによって，ASIC は GPU 又はFPGA よりも高い性能さえ達成できる。
例えば，TPU

3.1.3 改良されたアルゴリズム

は現在の CPU 及び GPU よりも，ワットあたり 15～30 倍，及びワットあたり 30～80 倍高い性能を提AI の最近の進歩のほとんどは，ディープラーニング

供すると言われている[30]。

において起きている。このコンセプトは数年前から存在していたが，実際のブレークスルーはごく最近

3.1.2 データの利用可能性起きた。これらはニューラルネットワーク研究において近年の大きなマイルストーンではなかったが，AI アプリケーションの出力は，供給されたデータに開発は停止しなかった。既存の技術の多数の改良と基づいてアルゴリズムから抽出された情報である。

幾つかの新しい技術の開発が，多くのニューラルネ

したがって，不完全な又は誤ったデータを使用する

ットワーク実施の成功をもたらした。

と，アルゴリズムがどれほど優れていても，良い結
ニューラルネットワークが情報をより速く，より効

果はけっして得られない[29]。新しいアルゴリズム

率的に処理することを可能にしたアルゴリズムのを作り，評価する際の重要な要因は，既に分類がな

小さな変化の一例は，整流リニアユニット(ReLu)のされているデータセット及び意味のあるデータにアクティベーション機能である。アクティベーショ

アクセスすることである。データの利用可能性を促

ン機能は，ニューラルネットワークを構成している

進した最も重要な発展の一つは，インターネットで全てのニューロンにとって不可欠な部分である。

ある。これは，世界中の研究者がアクセス可能なデReLu のコンセプトは 2000 年に Hahnloser によっータセットを作るために，巨大なコミュニティが協て導入された[34]。これはランプ関数の形をとっており，二つの線形部分から構成されている。その実力することを可能にした。

施の成功が最初に実証されたのは 2011 年で，それ画像分類のために常にデータを作り，分類し，ラベがニューラルネットワークをより効率的に訓練す

ル付けし，アップロードするインターネットコミュ

るために使用されたときであった[35]。これは別のアクティベーション関数，すなわちロジスティック

ニティの一つの説明的事例は，ImageNet コミュニ

関数又はシグモイド関数の代替となるものであり，ティである。訓練データを作り，ラベル付けするこ

線形関数よりも多くの処理能力が必要な対数曲線とは，以前は多大な時間がかかっただけでなく，ニを記述する。ReLu のアクティベーション機能は，ューラルネットワークの訓練のために必要とされシグモイドのアクティベーション機能に比べ，効率る大きなデータセットの場合はほぼ不可能であっ的な伝播，スケール不変性，及びより高い計算効率た。1997 年に，顔認識のための画像データセットはのような多くの利点を提供する。これはディープネ

約 165 インスタンスから構成されていたが，顔のットワークにおいてより速やかで効率的な訓練をImageNet データセットは 1,570 の完全に分類され可能とし，複雑なデータセットを含むアプリケーシ

たインスタンスから既に構成されている[32]。

ョンでは特に有益である。

29

ディープラーニングの発展に貢献した新しいコン

ビッグデータは，分量，速度，多様性及び/又はばらセプトの別の例は CNN で，これは 1989 年に最初つきにより特徴付けられる大きなデータセットをに導入された[36][37]。これは画像認識タスクに広く

保存，管理及び分析する科学と工学である[39]。構造使用されており，そこでは人間を超えるパフォーマ

化データ，半構造化データ，及び非構造化データをンスが達成できる[38]。

扱う手法とアーキテクチャが提案されている。これ
らは例えば，リレーショナルデータベース管理シス

これら全ての開発によって，AI 研究はここ数年の間テム(RDBMS)，分散ファイルシステム，グラフデーに極めて大きな進歩を遂げることができた。利用可

タベース，及びこれらのデータを処理又は分析する能なデータ量の増加は，適切なアルゴリズムでそれための様々な計算フレームワークを含んでいる。

を効率的に処理する能力がなければ有用ではなかった。AI の進歩が，単一の実現要因の結果ではなく，最後に重要なことであるが，IoT は物理的な装置，

むしろ時間と共に徐々に改善されてきた様々なア

車両又はその他の電気機器のネットワークであっイデアと技術の組み合わせの結果であることは明て，これはそうした対象が互いに通信し，相互作用らかである。

することを可能にする。IoT は，地理的に広く配置されたセンサを通じて，これらの装置の状況に関連

3.2

したデータを収集するインフラストラクチャを提人工知能の推進要因供する。これにより，アクチュエータを通じて装置
上記の三つの重要な実現要因が，現在見られる AI 研を設定及び制御できる。IoT インフラストラクチャ

究の繁栄分野を生み出した。知られている AI の経と AI 技術の組み合わせは，スマート製造，スマート済的価値に加え，これらの開発も，幅広いアプリケ

ホーム，及びインテリジェント交通のような多くのーションに渡って AI の採用を加速させてきた多く

アプリケーションをもたらした。

の技術と社会的推進要因のおかげで可能となった。
これらは全て，過去 10 年間に渡って産業，社会及これらの IT 開発は，ソーシャルメディアのようなデび個人の生活にも浸透してきたデジタル変革のトータ集約型ツールの受容及び広範な利用を促した

レンドに関連している。

社会変化と結び付いている。このトレンドは，AI の広範な採用を推進及び促進する別の要因であった。

IT 開発は，AI アプリケーションの採用を支援する上で役立ってきた。クラウドコンピューティング，ビ

3.2.1 クラウド及びエッジコンピューティング

ッグデータ及び IoT を含む，しかし，これらに限定されない現代の IT インフラストラクチャによって，

エッジコンピューティングは，ネットワーク，スト

豊富なリソースが提供されている。

レージ及びアプリケーションの機能を統合した，関連する物又はデータソースに近いネットワークエ

クラウドコンピューティングは弾力的でスケーラッジにある分散型オープンプラットフォームであブルなインフラストラクチャであり，これは最小限る。モバイル装置又はセンサの近傍で動作することの管理の労力でオンデマンドで提供できる，リソー

により，エッジコンピューティングは集中型クラウ

ス及び高レベルのサービスの共有プールに対するドノードを補完し，データの発生場所及び消費場所

アクセスを与える。 AI の計算ニーズは，データセの近くでの分析と情報生成を可能にする。これによットとアルゴリズムにより大きく異なるため，クラり，機敏な接続性，リアルタイムサービス，データ

ウドインフラストラクチャが提供する向上したリの最適化，アプリケーションインテリジェンス，セ

ソース使用率と効率を活かすことで，特定のアプリ

キュリティ及びプライバシー保護に関して，産業デケーションの要求事項を満たすことができる。

ジタル化の重要な要求事項を満たすことができる。
クラウド及びエッジコンピューティングは，費用対効果に優れたスケーラブルなコンピューティング30

リソース及び特殊サービスへのアクセスを可能に

全世界に設置されている接続機器の数は，2018 年する。

の 230 億超え程度から，2025 年には約 750 億に増加すると予測されている[42][43]。これはデータ取得

AI は，次のような形でエッジコンピューティングのに対する IoT のインパクトを示している。将来は AI

利用から恩恵を受ける：

アプリケーションで使用できるデータの量がいっ
そう増えて，アルゴリズムのパフォーマンスを向上

させるであろう。

データの取得と保存をローカルに行うことで，データの前処理が可能になり，生データではな

現在，IoT のアプリケーションが，デバイスに接続

く，意思決定又は警報だけがクラウドサーバにされたセンサを使用し，パフォーマンスと環境関連送信される。

のデータの取得を可能にしている。これはローカル
又はクラウドプラットフォームを通じたデータ解

エッジデバイスに機械学習アルゴリズムを入れ析を可能にする。将来，こうしたシステムのリアルることによって，より迅速で効率的な意思決定

タイム動作は，自律運転のような時間が肝心なアプが行えるため，クラウドサーバにコンタクトす

リケーションでますます重要になるであろう[44]。

る頻度が減り，意思決定に関する往復遅延の影接続されたこれらのセンサが生成する大量のデー

響が恒常的に減少する。

タを考えると，エッジにおける AI コンピューティ
ング(すなわちエッジコンピューティング)の役割はローカルな識別管理とアプリケーション固有のさらに重要になる。前述のように，生成された全て

アクセス方針を使用して，地域の規制に従ってのデータを中央へに送信し，それらのデータを分析

データをデータソースの近くでセキュリティ保

し，その後デバイスに必要な情報を送り返すことは護することができる。

現実的でなく，ときには不可能でさえある。したがって，ローカルで簡単な分析又は決定を行えること

エッジコンピューティングのノード間の通信にが極めて重要になる。この傾向は，エッジコンピュ

よって，分散した AI ノード間における AI 機能ーティングに依存するデバイスの上でローカルにの分散とインテリジェンス共有が可能になる。

作動するような，より単純な AI アルゴリズムにも帰結するであろう。エッジの AI は，IoT を次の機能レベルに導くであろう。

エッジコンピューティングとエッジインテリジェ
ンスについての詳細情報は，エッジインテリジェン

IoT についての詳細情報は，スマートで安全な IoTスに関する IEC の白書[12]に記載されている。

プラットフォームに関する IEC の白書に記載されている(IoT 2020)[44]。

3.2.2 モノのインターネット

3.2.3 ビッグデータ

IoT は，デバイスからデータ，特に生産及び消費者情報に関するデータを収集することに焦点を当て

全世界に渡る接続性とネットワーキングの先例のている。過去数十年に渡っての ICT の発展は，よりない成長が大量のデータを生み出しており，この生

小さく，よりスマートなデバイスへのコンピューテ

成の速度は加速している。ビッグデータは，様々なィング機能の広がりをもたらした[40]。こうした開手法とアーキテクチャを通じて，これらの非常に大発に基づいて，IoT は ISO/IEC では“相互接続された

きなデータセットの保存，管理及び分析を可能にす

オブジェクト，人々，システム及び情報リソースのる。ビッグデータは個人と組織にとって非常に有益

インフラストラクチャと，それらが物理世界及び仮であり，よりスマートな都市，より迅速な医学的ブ

想世界の情報を処理し，応答できるようにするインレークスルー，より効率的なリソースの使用，及び人的資源プロセスなど，多くの分野に対して洞察をテリジェントサービスを合わせたもの”と定義され提供し得る。

ている[41] 。
31



多くの組織がこのパラダイムを採用しており，意思正確さ－データの質。上述のように，AI アルゴ

決定，製品とサービスの開発，さらには顧客，従業

リズムの力は供給されるデータの力と同程度で員，供給業者，その他のステークホルダーとやり取

あるにすぎない。質の低いデータに基づくアプりする際に，よりデータに基づいて行動するようにリケーションは誤った予測をもたらし得るので，なっている。ソーシャルメディア・プラットフォー

AI は有用な結果を出し続けるためにデータの質

ムは，マーケティング担当者が現在どのように自らの問題を減らす必要がある。

の顧客にアプローチし，マーケティング分野を変化させているかを示す良い例である[15]。

3.2.4 消費者の受容

ビッグデータは一般に，“情報の取得，保存，配布，AI のもう一つの推進要因は，新しいテクノロジを採管理及び分析を可能にするために先進的な手法と用し，データと情報を共有し，共同作業のコミュニ技術を必要とする，大量の高速，複雑で変化し得る

ティに参加して AI アプリケーションを向上させる

データを表す用語」と定義されている[45]。文献[39]ことに対して，消費者と社会全体の準備がますますによれば，ビッグデータは次のように，量(volume)，

進んでいくことである。

多様性(variety)，速度(velocity)，及び正確さ(veracity)(4 つの V)で表すことができる：

コンピュータ，スマートフォン，及びその他の電子機器と共に育った“デジタルネイティブ”と呼ばれる

量－生成されるデータの量。この量は，IoT を通世代は，新しい技術を採用し，個人データを共有す

じて接続されるデータソース数の増加，それらることに既に非常にオープンマインドになっていの解像度の増加，及びデータの深さのために爆る。現在，データのプライバシーに関する懸念が注発的に増えている。 AI アプリケーションの課題

目を集めるようになってきているが，若い世代は既は，非常に大量なこのデータを処理，分析及び維に自らの生活の一部としてデータ集約型の行動を持することである。

している(ソーシャルメディアなど)。Deloitte による最近の研究では，諸企業と情報を共有しようとする

多様性－データソースの多様性に起因するデー

意志は，2014 に比べて 2 倍に増えている。調査しタの不均一性。複数のソースが一つのイベント

た人々のほぼ 80%が，そのことで直接的な利益があを記述し，異なったデータフォーマットを構造るなら自らの個人データを共有する意思があると化された形で，又は構造化されていない形でさ述べている[46]。これが，なぜソーシャルメディアがえ提供している。これらのデータはセンサのデ

AI の主な適用分野であるかを説明する理由の一つータに限定されず，例えば機械オペレータの専である。

門知識のようなものでもあり得る。そのため，AIは異なったデータ種類の異なったソースからのソーシャルメディア・プラットフォームは急速に，情報を利用する必要がある。

個人，組織及びビジネスに関する共有，通信，ネッ
トワーキング及び共同作業の，普及した効率的な方

速度－データが生成される速度であり，これは法になった。これらはブランド認知度の向上，顧客

現在，多くの場合リアルタイムである。ある種の分析の改良，及び新しい販売径路をビジネスにもた

アプリケーションでは，これはデータの有効性

らす。さらに，かつては互いに孤立的に暮らし，仕の条件になるので，データの生成速度は重要で事をしていたジャーナリスト，科学者，事業主及びある。これはしばしば，データの生成速度とその一般市民が，ますます相互に結び付くようになって処理速度の間のトレードオフをもたらす。生成いる。ソーシャルメディアは，従来は交流範囲を超と処理の間の待ち時間は，AI アプリケーション

えると考えられていたような結び付きを即座に可に関して重要な要素である。

能にする[15]。

32

しかし，AI は消費者に関する洞察を得るために採用されているだけでなく，既に人々の日常作業の一部として機能している。インターネット検索エンジン
は既に AI を使用している。Google と Baidu は，いずれも検索クエリの精度を向上させる高性能アルゴリズムを開発した[47]。その他の適用は無数の分野で見られる。詐欺は，銀行口座を保護する機械学
習アルゴリズムによって検出することができる[48]。
E メールのアカウントは，スパムを自動的にフィルタリングするアルゴリズムによって，よりクリーンに保たれている[49]。Facebook は顔認識を使ってユーザーを新しい画像と比較する[50]。Pinterest は画
像内の特定オブジェクトを自動的に識別し，特定のカテゴリにそれらを割り当てることを可能にする[51]。Twitter と Instagram は，ユーザーの感情を分析するエンジンを開発した[52]。Snapchat は顔の動きを追跡し，動的な重ね合わせを可能にする[53]。その他，日々の生活の多くの例を挙げることができる。

これらのケースでの AI と人間の相互作用は受動的であるが，AI をより事前対応的にし，人と相互作用させる取組みも行われている。Siri，Alexa，Google
Now 又は Cortana は，自然言語処理(NLP)を使って，あらゆる種類の質問に答えるパーソナルアシスタ
ントのようにふるまうことが可能である[54]。こうした性質は将来，確実により開発がなされるように
なる。

33

P34

34

第4節
人工知能の内部

この節では，AI が実際にどのように機能するのか，
特に，現在どのような種類の機械学習メカニズムが一般に使われているのかについての洞察をさらに提供する。機械学習のアルゴリズムが扱う基本的な学習の問題の幾つか，及びそうしたアルゴリズムが実行される主なアプリケーション領域について，より詳しく説明する。その後，この節の最後の部分で，最も広く使用されている AI アルゴリズムの幾つかをレビューする。

4.1

機械学習のカテゴリ

機械学習はデータから情報を抽出する。三つの主なカテゴリ，すなわち，教師あり学習，教師なし学習，
図 4-1｜分類及び強化学習が，このプロセスがいかに実施されるかの説明になる。

4.1.1 教師あり学習
非線形モデル
線形モデル

データセットが既知の入力と出力のペアを含む場
合，それは教師あり学習と呼ばれる。教師あり学習はこれに基づいて，未知のデータセットの出力値を予測するための一連の訓練データを使用する。教師あり学習を使用して開発されるモデルのパフォー
マンスは，より良い一般化及び新しいデータセット
に対するより優れた予測力の達成のために採用される，訓練データセットのサイズと分散(データ選択)に依存している。アルゴリズムは，分類(図 4-1)又は回帰(図 4-2)のいずれかを実行できる。

分類は，入力変数を離散出力変数にマッピングする。
図 4-2｜回帰

典型的的な用途は，E メールの中の特定単語の出現に基づいた，スパムのフィルタリングである(例えば，”$$$”，”金をもうける”，”手数料なし”)。回帰は入力変数を連続変数にマッピングし，例えば 1 年に渡る気温曲線の近似を行う。
35

はポジティブな場合もネガティブな場合もある。エ

4.1.2 教師なし学習ージェントの目標は，自らの行動を通じて，受け取教師なし学習モデルは，予め規定されている属性をったポジティブなフィードバックを最大化するか，定めることなく，データセットのインスタンスをグ

又はネガティブなフィードバックを最小化するこ

ループ化することを学習する。このアルゴリズムはとである。これは行動の価値を概算する価値関数に

目標基準についての情報なしに，そのデータセット

よってなされる。この関数は，とった行動とそれにの基礎になっている構造を決定する。こうしたアル対して受け取った価値によって改善されて行く。受ゴリズムは，一連の画像が与えられたときに，例えけ取るフィードバックとの関係で反復される行動

ば様々な画像の中の対象物が同一ではないことをによって，エージェントはより良い立場で，価値関識別する。アルゴリズムは対象物について知ること

数を通じて自らの行動の価値を概算することがでなく，様々なカテゴリを形成させる。典型的なアプきる。フィードバックがどのように構成されている

ローチは，例えばクラスタリング(図 4-3)，及び次元かに応じて，エージェントは特定の機能の実行につを下げることなどを含んでいる。

いて学べる。こうした学習エージェントのプロセスを図 4.4 に示している。

4.2

現在の機械学習システム

次の各節では，現在の一般的な AI システムの幾つかの例を説明する。

4.2.1 コンピュータビジョン

コンピュータビジョンは，物体又は人を識別するために人間の視覚システムを模擬するようなコンピ
ュータの使用を意味する。これは通常，絵の中のパターンを認識し，そうしたパターンを画像の分類のために利用する機械学習アルゴリズムを使用している。コンピュータビジョンのタスクは，数値又は記号情報(例えば，決定)を生成するために，デジタル画像を取得，処理，分析及び理解する方法，及び現

図 4-3｜クラスタリング

実世界から高次元のデータを抽出する方法を含んでいる。この文脈において，理解とは，他の思考プ

4.1.3 強化学習

ロセスとの仲介になり適切な行動を生み出すことができるような世界記述へ，視覚的イメージを変換

強化学習は，
エージェントの形態の AI システムが，することを意味する。画像データは，ビデオシーケ

その環境と，又は少なくともその環境の特定の対象

ンス，複数のカメラからのビュー，又は医療用スキ物と相互作用するような学習方法を表す。エージェ

ャナからの多次元データなど，多くの形態をとり得

ントはその環境で行動し，環境を観察することがでる。CNN は一般にこの種のタスクに適用される。

きる。エージェントは逆にその環境を通じて，通常
は報酬の形でフィードバックを受け取る。この報酬

36

観察

環境

報酬

エージェント操作

図 4-4｜強化学習

4.2.2 異常検出

4.2.3 時系列分析

異常検出は，予想されるパターンからの逸脱を識別

時系列分析は，一連の時系列データの中にパターンすることが不可欠であるアプリケーションに使用を見つけるための分析的アプローチである。その狙される。これは，詐欺の見分け，ヘルスケアの監視，いは，ノイズによってあいまい化されている可能性

又はコンピュータシステムへの侵入の検出など，があるデータ中の傾向を認識し，それを正式に記述

様々なシナリオにおいて見られるものである。機械することである。さらに，時系列分析は予測目的で，学習は異常の迅速な検出を支援できる。

系列の将来の値の予測するために使用される。時系
列分析に使用されるアルゴリズムには，隠れマルコ異常検出技術には三つの広いカテゴリが存在する。

フモデル(HMM)，リカレントニューラルネットワー

教師なし異常検出手法は，データセット中の大半のク(RNN)，LSTM ニューラルネットワーク，
及び SVM

インスタンスが，データセットの残りの部分にほとがある。

んど適合しないように見えるインスタンスとは対照的に，正常であるという仮定の下で，ラベルのな

4.2.4 自然言語処理い試験データセット中の異常を検出する。教師あり
異常検出手法は，既に“正常”及び“異常”とラベル付け

NLP は，スマートかつ有用なやり方でコンピュータ

され，分類器の訓練を含んでいるようなデータセッ

が人間の言語を分析し，理解し，意味を導き出す方

トを必要とする。最後に，半-教師あり異常検出手法法である。NLP を利用することにより，開発者は自は，与えられた正常な訓練データセットから正常な動要約，翻訳，固有表現抽出，関係性抽出，感情分

行動を表すモデルを構築し，その後，学習したモデ

析，音声認識，及びトピックセグメンテーションな

ルが生成する試験インスタンスの可能性を試験す

どのタスクを実行するための知識を体系化し，構造る。一般的に使用されるアルゴリズムは，k 近傍法

化することができる。

(k-NN)，SVM，ベイジアンネットワーク，決定木，
k 平均法を含むほか，長期短期記憶(LSTM)アプロー

例えば音声認識では，コンピュータは話された言語

チなどの ANN も含んでいる。

を分析し，それを文章に翻訳する。これは，話された質問をコンピュータが受け取って答を探すよう37

な言語処理システムの一部である場合がある。多く釈が容易で正確度が高いため，非常に普及しているの在宅支援システムは，この種のユーザー入力に依

機械学習技術である。広く使用されている決定木ア

存している。HMM 及び DNN などの手法がこのタス

ルゴリズムは，“反復ダイコトマイザー3 (ID3)”，そクにしばしば使用される。

の後継である C4.5，及び分類回帰木(CART)を含んでいる[55][56]。

機械翻訳において，ある言語から別の言語に文章を完全に自動翻訳する多くのプログラムは，自己学習

これらのモデルは，動作モードが異なっている。予アルゴリズムを使用している。翻訳における課題は，測を効率的に行うために，決定木の階層は，結果全

一般に，辞書で調べることができる各単語の意味が，体に対する属性の寄与に応じて定められる。結果に特定の一つだけではなく文脈によって変化し得る

最も影響を与える特徴量は決定木の最上部に設定ことである。かつては統計及び規則に基づくモデルされ，その後に，より影響が小さい特徴量が続く。

が機械翻訳によく使用されていたが，DNN の開発が一般に，決定木に関する一つの問題は過剰適合であ

近年急速に進歩し，しばしば優れた結果を与える。

る。これは，モデルが訓練データセットのあらゆる詳細を抽出し，複雑すぎる決定木を構築した場合に4.2.5 推薦者システム

起きる。その結果は，訓練データに対してはパフォ
推薦者又は推薦システムは，ユーザーの好みに合っーマンスが非常に優れているが，新しいデータセッ

たその人向けのアイテムを予想する。推奨システム

トに適合するための十分な一般化はできない。枝刈の普及は，多くの場合，デジタルのコンテンツ又はり法(ノードを作成又は決定木の深さを制限するのサービスの使用に基づくものであり，そうした場でに必要な最少のサンプル数を設定)，又はアンサンブ

はユーザーの好みを，与えられる評価に基づいてよル法(異なったデータセットに対して訓練を行った

り簡単に特定することができる。協調フィルタリン

複数の決定木を作り，それらを結合して単一のモデグがしばしば使用されているが，ナイーブベイズとルにする)など，決定木の過剰適合を避けるための幾k-NN アルゴリズムもこのタスクに広く使われていつかの解決法がある[58]。

る。
4.3.2 サポートベクターマシン

4.3

SVM アルゴリズムは，教師あり機械学習の問題を扱

機械学習のためのアルゴリズムう。これは分類と回帰のタスクに適用できる。この
現在の最も一般的な幾つかの機械学習システムのアルゴリズムの基本的なコンセプトは，異なるクラ紹介は済んだので，次の 4.3.1～4.3.9 節で，これらスを直線的に分割することであり，2 次元で，直線のシステムを支援する主なアルゴリズムを説明す的に分けられる二つのクラスの場合を図 4-6 に示しる。

ている。このアルゴリズムは，データセットが与える諸クラスの間の距離を最大化する。

4.3.1 決定木
これはハードマージン分類器と呼ばれる。最適な分決定木は，分類と回帰，いずれのタスクにも適用で類を行うために，このアルゴリズムは異なるクラス

きる。これらは通常，教師あり学習アルゴリズムの間の分離を最大化できるデータ点を使用する。諸ク

一形態として分類される。決定木は訓練データを使

ラスを分ける直線を定める選択されたデータ点は用して，決定ルールとその結果の概要を図式的に示

サポートベクトルと呼ばれ，アルゴリズムの名前はす(図 4-5)。分類木が分類的又は離散的な結果を出す

これに由来している[57]。

のに対し，回帰木は連続値を予測する。決定木は解38

図 4-5｜決定木

ハードマージン分類器の欠点の一つは，誤りが許されないために過剰適合が生じ得ることである。これは多くの場合，訓練データに関しては良いパフォー
マンスであっても他のデータセットではパフォー
マンスを低下させる。誤りが許されないことは，より高い次元において直線的な分離が可能でない場
合にはアルゴリズムが解を見つけられないことを意味する。直線的でないデータセットの場合，ハードマージン分類器の代わりにソフトマージンが使用される。これは，分類の誤りを許容する変数を導入している。その後，変数はアルゴリズムのパフォ
ーマンスを最適化するように調整される[4]。

図 4-6｜直線的に分割できるデータ(サポートベク
ターマシン)

39

4.3.3 ナイーブベイズ

ナイーブベイズ分類器は，ベイズの定理に基づく教師あり学習アルゴリズムのクラスである。データを分類するために，これら全てのアルゴリズムに共通している仮定がある。すなわち，分類されるデータの各素性は，クラスで与えられている他の全ての素性から独立している。ある素性の値の変化が別の素性の値に影響しない場合に，素性は独立している。

データセット中の訓練事例のクラスに基づいて，ア
ルゴリズムは値を基にその特定のクラスに属する
各素性の確率を計算する。新しいデータ点を分類す
図 4-7｜k 近傍法

る場合には，アルゴリズムは各素性のクラスの確率を別々に計算する。各クラスについてそれらの確率の積を計算し，最も確率が高いクラスを選択する。

ータ点の数(k)の選択は，予測の質に大きく影響する。

これが分類のための生成的アプローチである。

回帰アプリケーションの場合，予測は k-NN の値を使用して計算される。

分類には区別的なアプローチの方が良いとしばしば論じられているが，ナイーブベイズ分類器は，比k-NN アルゴリズムの予測の改善については多くの較可能な他の分類器よりもはるかに速く漸近誤差可能性がある。例えば，最も近い点の影響を大きくを達成できることが示されている[59]。

することが，そうした点に重み付けをすることによって可能である。これは，より一貫性のある分類を

ベイズアルゴリズムは，テキスト検索又はスパム分可能にする。データの特性に応じて，異なった距離類のような多くのタスクに適用される[60]。大きな尺度がより良いパフォーマンスをもたらす。ほんの

長所の一つは，新しい素性機能に対するスケーラビ

数例を挙げれば，ユークリッド距離は類似したデー

リティであり，特に，これは大きなデータセットにタタイプ(長さと幅)に適していることが示されてお有用である[61]。

り，マンハッタン距離は，体重，身長及び年齢のよ
うな異なったデータタイプを使用するときにより4.3.4

良く機能するように見える。

k 近傍法

k-NN アルゴリズムは，一般に教師あり分類と回帰

特徴とサンプルの選択は，k-NN アルゴリズムにとに使用されるが，教師なしクラスタリングにも適用って非常に重要である。フィルタとラッパーは，最できる。データは，新しいデータを分類すべき時まも重要な特徴選択手法の一つである。フィルタのア

でただメモリに保存されているので，このアルゴリ

プローチは，アルゴリズム自体は実行せずに，無関

ズムは怠惰学習と呼ばれる。新しいデータは，保存係な特徴を除去することである。これは単に，デーされているデータ点に従って分類されるので，常にタの構造を最もよく記述する次元を探す。一方，ラ

その時点の訓練データに依存している。

ッパーは，アルゴリズムの結果を推定することによって，予測のパフォーマンスに最も関係する一連の特徴を明確化する[62]。

k-NN アルゴリズムの基本的なアイデアは，データを最小の距離で，k 個の最も近いデータ点とマッチさせることである(図 4-7)。分類のために考慮するデ

40

4.3.5られるまで，これを各データ点に対して繰り返す。

k 平均法

第二のステップでは，アルゴリズムは特定のクラス
クラスタリングの問題では，ラベル付けされていな

タに割り当てられている各データ点の平均距離をいデータセットが与えられ，アルゴリズムはこれを計算する。セントロイドはその後，計算された平均

自動的にコヒーレントなサブセットすなわちクラ

位置へ移動する。このステップを，k 個全てのクラスタにグループ化する。[63]と[64]に示されているよ

スタについて繰り返す。このアルゴリズムを，クラ

うな k 平均法アルゴリズムは，この種のタスクに関

スタのセントロイドがもはや動かなくなるまで繰して最も普及しているアルゴリズムの一つである。

り返す。これは，k 平均法アルゴリズムが k 個のクラスタへ収束したことを意味する(図 4-8)。

k 平均法アルゴリズムは，クラスタのセントロイド(重心)と呼ばれるデータセット中の k 個のランダムk 平均法アルゴリズムの結果は，全てのセントロイ

な点を，ランダムに初期化することによって機能す

ドが自らに割り当てられたデータ点をもつか，又はる。k の数は人が選択するか，又はある評価方法の一部のセントロイドがそうでないかに応じて，k 個

使用によって定められる。その後，これは代入とセのクラスタ，又はそれ未満になり得る。アルゴリズ

ントロイドの位置変更という二つのステップで反ムの結果は，セントロイドがランダムに初期化され復的に進行する[65]。クラスタの割り当てのステッるので変化する可能性がある。k 平均法アルゴリズ

プでは，アルゴリズムは与えられたデータセット中

ムは，実際に適用する際，有用な結果を得るために，のそれぞれの例を反復し，距離が最も近いことに基セントロイドの様々な初期化及び様々な k の数で複づいて各例を初期化されたセントロイドの一つに数回使用される。

割り当てる。全ての例が，あるクラスタに割り当て

k 平均法の初期化

k 平均法の割り当て 1

k 平均法の位置変更 1

k 平均法の割り当て 2

k 平均法の位置変更 2

k 平均法の割り当て 3

図 4-8｜k 平均法

41

4.3.6 隠れマルコフモデル

ANN は人間の脳にヒントを得ているが，その機能をそのままコピーしているわけではない[70]。

直線的シーケンスの確率モデルを作るための有用なアルゴリズムは HMM である。このアルゴリズム

ニューラルネットワークは様々な層から構成されの基礎となっているコンセプトはマルコフ過程でており，各層は一つ前の層の全ての人工ニューロンあり，これはシステムが一連の独特な状態にあるこに結合された人工ニューロンから構成されているとを，どんな時も記述可能であることを仮定してい(図 4-10)。入力層は入力データを表し，これは常にる。間隔をもつ離散的な時間において，システムは数値で構成されている。これは温度センサの出力の状態に付随する一連の確率に従って状態間を変化

ような構造化データ，及び画像のピクセルのようなする(図 4-9) [66]。

非構造化データを処理することができる。隠れ層のどのユニットが活性化されているかに応じて，出力

マルコフモデルの隠れた状態は，直接観測ができな層ユニットは予測を与える。画像認識の場合，これい確率過程であり，一連の観測を生成する別の一連は例えば，画像中で識別された一匹の猿であるかもの確率過程を通じてだけ間接的に観測することがしれない。

できる[66]。
人工ニューロンが各層のユニットである。それらはHMM の適用分野は，DNA 及びタンパク質の分析に入力データを扱い，予測を可能にする。パーセプト

おけるシーケンスモデリング[67]，情報検索システ

ロンの入力は，入力層からの元データ，
又は DNN (複ム[68]，及びオーディオシーケンシング[69]を含んで数の隠れ層をもつ)の場合は一つ前の隠れ層の人工いる。

ニューロンから変換された入力である。各入力は特定の重みによって調整される。その後，重み付き入力が処理され，セル本体で合計される。図 4-11 に示

4.3.7 人工ニューラルネットワーク

すように，偏り(固定された数)が調整変数として付
ニューラルネットワーク(パーセプトロン)に基づく加される。その後，セルの出力は，次の層への入力

アルゴリズムは，AI の初期に開発された[3]。これは，を表す活性化関数(この場合はステップ関数)の中で教師あり学習と教師なし学習に適用できる。一般に，使用される。

出力層
入力層
隠れ層

図 4-9｜五つの状態の隠れマルコフモデル

図 4-10｜人口ニューラルネットワーク
42み込み層は入力ニューロンの空間的な関係を利用する。畳み込みニューロンの入力は，入力層のニュ

入力ーロンの特定の領域から来る。この絞り込まれた受重み

容野によって，畳み込みネットワークは従来のニューロンよりもはるかに焦点を絞った形で機能することができる。ニューロンの受容野は，フィルタの重み付き可算活性化関数

サイズと同じである。深さ軸に沿った結合の範囲は，
入力ボリュームの深さに常に等しい。結合は空間的には局所的であるが，入力ボリュームの深さに沿っては常に全範囲である。

図 4-11｜人工ニューラルネットワークのニューロン/パーセプトロン

プーリング層は一般に，ネットワークアーキテクチ
ャ内の連続した複数の畳み込み層の間に挿入されネットワークを訓練するために，重みはランダムにる。その機能は，表現の空間的なサイズを小さくし初期化される。次に最初の訓練データセットがニュてパラメータの量を減らすこと，さらには過剰適合

ーラルネットワークへ入力される。その後，訓練のを制御することである。プーリング層は，入力の深例の結果が，望ましい実際の結果と比較される。そさの各スライスに対して独立に働き，各スライスをの後，逆伝播と呼ばれるアルゴリズムが重みの更新

空間的にサイズ変更する。

を行う。ただし，多くのニューロンが一緒に重なっている場合には，ネットワーク全体の最終出力の変全結合層のニューロンは，一つ前の層の全ての活性化を制御することが非常に困難になる[71]。ニュー化されたニューロンと完全に結合している。これは，ラルネットワークを確実に機能させるための不可

通常のフィードフォワードニューラルネットワー

欠なステップは，連続的な活性化関数を利用して出クにあって一般的なことである。結果として，それ力の変化を平滑化することである。ANN の主な長所

らの活性化は，行列の乗算，及びそれに続く偏りのの一つはその普遍性である。

オフセットによって計算することができる。ほとんどの CNN アーキテクチャは，様々な数の畳み込み

4.3.8 畳み込みニューラルネットワーク

層，プーリング層，及び全結合層から構成されている。

CNN は通常の ANN と多くの類似点をもっている。
これらは同じように，学習プロセスで調整がなされ4.3.9 リカレントニューラルネットワーク

る重みと偏りをもつニューロンから構成されている。ネットワーク全体はそれでも単一の微分可能な

RNN は特別な種類の ANN である。それらは，教師スコア関数を表しており，最後の全結合層にはコスあり学習と教師なし学習だけでなく，強化学習にもト関数が付加されている。しかし，通常のフィード適用できる。ANN は，以前のデータからの独立性をフォワードニューラルネットワークとは対照的に，仮定して現在の入力データを考慮するが，RNN は以

CNN は入力が画像であるという明示的な仮定で機前のデータを考慮できる。ANN のニューロンは前の能する。これにより，CNN はネットワークのアーキ層からの入力だけをもつが，RNN のニューロンは，

テクチャに特定の特性をエンコードすることが可

その前の出力がループになっているためそれらへ能になる。これはフォワード関数の実行をより効率の依存性をもっている(図 4-12)。このことは，この的にし，パラメータの数を大幅に減少させる[72]。

種のアルゴリズムが，例えば単語の文脈や時間的な側面など，シーケンス予測の問題を含むことを可能

CNN は通常，畳み込み層，プーリング層，及び全結にする[74]。

合層の三つの種類の層から構成されている[73]。畳43

きた。双方向 RNN は，以前の要素だけでなく将来の要素も考慮する。したがって，それらは順方向ループ用と逆方向ループ用の，二つのニューロンを使用する。その後，それらは次の順方向ニューロンに接続され，その逆も行われる(図 4-13) [77]。
出力層

入力層

LSTM ネットワークは，情報を保存できる，いわゆ

隠れ層

るゲーテッドセルを含んでいる。予測中に，セルはどの情報を保存，使用，又は忘却するかを決定する。
入力及び出力ゲートは，訓練で得た重みに従って，

図 4-12｜リカレントニューラルネットワーク

情報を通過させるか又は遮断する。現在の入力，その前の状態，及びセルのメモリを組み合わせること

これは，訓練段階で入力データの順序が重要な役割

により，このアーキテクチャはデータセットの長期を果たすことも意味する。実際，RNN は入力を受け的な依存関係を明らかにできる[79]。

取り，現在及びその前の入力を使用してそれらの状態を計算する。保存されている以前の状態の全てが処理され，出力が計算されるまでこれが繰り返される。訓練の際に，得られた結果は実際の正しい結果と比較される。その後，ネットワークの重みを更新することができる。一般的な ANN との唯一の違い
は，逆伝播は以前保存された全ての時間ステップを考慮に入れなければならないという事実である。逆伝播が時間と共にどのように機能するかの概要は，[75]に記載されている。
図 4-13｜双方向リカレントニューラルネットワー

実際には，以前の全てのステップを共通の RNN にクのアーキテクチャ

保存することは可能でないため，情報は時間が経つと共に失われる[76]。この問題に対処するために，双方向 RNN，LSTM，及びゲートリカレントユニット(GRU)のような様々なアーキテクチャが開発されて

44

第5節
人工知能の配備

チップ，データセット及びプラットフォームが成熟

多くの伝統的産業の変化の中核的な推進力の一つとすると共に，AI の技術的及び産業的基盤は，より広して，AI は意味認識，音声認識，顔認識等々の進歩

く現実生活のアプリケーションを支援するためにによって築かれた，新しい技術と製品を生み出した。

徐々に強化されてきた。画像認識と NLP のようなア

特定の産業のニーズの重要性を示すために，様々なルゴリズムの開発での技術的なブレークスルーは，

AI 機能に関する産業ニーズの概要をヒートマップ

AI がもたらす使用事例の数を増やし続けるであろう。

(色分け表)を使用して図 5-1 にまとめている。値のス

マッキンゼーは，2025 年までに世界の AI アプリケ

ケールは 0～100 でああり，0 はその機能が必要でなーション市場が総額 1,260 億米ドルに達すると予想

いことを，100 はその機能がその産業部門にとってしており，AI は多くのスマート産業の発展のための極めて重要であることを意味する。この表は，様々ブレークスルー点になるであろう[78]。

な産界分野における代表的 AI システムのマッピングを示している。

コンピュータ
ビジョン

異常検出

時系列分析

スマートホーム
スマートエネルギー
自動車

スマート製造輸送／物流管理金融
ヘルスケア
スマート農業

図 5-1｜様々な産業分野での一般的な AI システムの相互関係

45

自然言語処理推薦者システム5.1

ユーザーフレンドリーなものにしている。製品は，

スマートホームにおける人工知能

携帯電話を中心としたものから，新しい革新的な人
AI 技術の発展と共に，スマートホーム分野は，完全間－機械相互作用モードに焦点を当てたものへ，なスマートホーム・エコシステムを作るために家庭

徐々に進化している。将来を展望すれば，AI 技術はの各所に配置された個々デバイスを結合させる制御

スマートホームを受動的なインテリジェンスから能センターのコンセプトに向かって，少しずつ進化し動的なインテリジェンスに移行させることができ，てきた。スマートホーム・エコシステムは IoT 上に意思決定の一部では人間に置き換わりさえするかも構築され，ハードウェア(例えば，スマート機器，セしれない。産業界のステークホルダーのほとんどは，

キュリティ制御機器，家具)，ソフトウェアシステム，

AI がスマートホーム市場に，より広範でエキサイテ

及びクラウドに基づくプラットフォームから構成さィングな機会を開くことを予測している。

れている。このシステムは，ユーザーのニーズを積極的に理解するために，音声認識，視覚認識，ディー

次の 5.1.1～5.1.3 節では，スマートテレビ制御シス

プラーニングのドメインモデル，ユーザーのポート

テム，浴室セルフサービスシステム，及びインテリ

レート，及びその他の技術的手段を統合している。

ジェント食品識別システムという三つのスマートホームのシナリオについて説明する。

スマートホームは，デバイスの相互運用性とデバイ
スの自己学習を達成することを狙いとしており，ユ5.1.1 スマートテレビ制御システム

ーザーの挙動データを収集，分析することによって，家をより安全，快適かつ高エネルギー効率にするた

スマートテレビ制御は，インテリジェント，パーソ

めの，個人に合わせたサービスを提供できる。同時

ナル，及び/又は省エネルギーのテレビサービスを提に，こうしたシステムは家電製品の効率も向上させ，供することを目的としている。画像認識技術が向上

エネルギーと天然資源の消費を減らし，より持続可

したため，顔認識技術は著しく成熟している。指紋

能で健康的なホームスタイルを生み出すことができに比べて顔認識はより正確度が高く，アルゴリズム

る。スマートホーム産業は，現在の家電市場の発展

は光及びノイズのような環境要因の影響を，より受を促進し，AI の継続的な開発と産業化に貢献するこけない。スマートテレビ制御システムは，内蔵カメともできる。

ラによって家族の顔画像を集めて，パーソナルなサービスを提供することができる。例えば，システム大手の家電メーカーは現在，スマートホーム製品をは誰がテレビの前に座っているかに応じて，好みの積極的に開発している。そうした成熟したアプリケ

テレビチャンネルに切り替えることができる。子供ーションは，スマート冷蔵庫，スマートエアコン，スがテレビを見ているときに，ペアレンタルコントロ

マート洗濯機，スマート給湯器，スマートキッチンールを自動的に作動させることもできる。

家電，スマートスピーカー，及び“全てが結合されている”というコンセプトを反映したその他の多くのシステムは，その時点のシーンに応じて最適な視聴

スマート家電を含んでいる。企業は，様々な家電機

距離を計算することができる。視聴者に最適な視聴器を接続して相互に制御することができる製品を開体験を与えるように，音量，画面の明るさ及び彩度

発し，予測及び分析作業のために多量のデータを収を自動的に調整できる。テレビは，観ている人が眠集している。インターネットをベースにした機能はったかどうかを検出し，眠った場合は音量，明るさ

一般に，消費者に広く受容されている。

及び彩度を下げることもできる。誰も観ていない場
合には，システムはその点を尋ねることができ，応スマートホームと AI の分野は密接に統合され，発展答がなければ自動的に電源を切ることができる。

を続けている。機械学習，パターン認識及び IoT 技術の最近の進歩は，双方向性をより高いレベルへ引き上げ，住宅用デバイスをよりインテリジェントで46

5.1.2 浴室のセルフサービスシステム

5.1.3 インテリジェント食品識別システム

浴室は，比較的プライベート，インタラクティブで，スマート食材認識システムを図 5-2 に示す。これは頻繁に使われる家庭の場所である。入浴では，人々冷蔵庫内の食材の識別を行うために高解像度カメラ

は給湯器の温度を制御する必要があるかもしれない。

を備えている。食材のそうした視覚的識別によって，

しかし，水蒸気があるので機器に直接触れることはシステムはワンクリックでのショッピング，直ちにできない。そのため非接触制御機能が価値をもたら購入可能なショッピング，合理的な食事の計画，及し得る。同時に，人々は入浴の際，散髪など，他に必び食材の早期リマインダーを支援する。これは，便要とすることがあるかもしれない。こうした状況に利な操作，リアルタイム記録，健康的な食事の助言，

おいてスマートホームサービスは現代の家族生活を及び家計の支出最適化など，幾つかの恩恵をユーザ豊かにし，様々な地域及び文化に渡る多様な家庭のーに提供できる。

ニーズに対処し得る。
冷蔵庫とのリアルタイムでのやりとりを，携帯電話
一例として，中国市場向けのインテリジェント・セ

を通じて行うことができる。ユーザーは遠隔的に冷ルフサービス浴室システムは，多方向の音声対話に蔵庫の現在の中身を調べ，任意の場所で前もって食

よって，便利な対話機能と豊かな情報をユーザーに品の購入を計画できる。その他の恩恵は，食品の消提供する。入浴中，ユーザーは自らの声を使って，鏡費期限のリマインダー，冷蔵庫スペースの合理的なの角度，シャワーの強さと角度，及び温度を便利に使用，あるいは食材をスーパーへ行かなくてもワン制御できる。同時にユーザーは音声制御により，タクリックで買えることを含んでいる。同時に，日々ブレットのような他の家電製品から，美容，音楽及の食品消費量をクラウドデータベースに記録し，こびフィットネス等々に関するコンテンツの推奨が受れをビッグデータの分析と組み合わせることで，食けられる。

事傾向の評価と，バランスの取れたより健康的な食事の助言が行える。システムは，食事傾向，季節の食品，及び食事制限に基づいて，個人レシピを推奨することもできる。

マーケット
仕事場

先進サーバ

データベース

家庭ユーザー

図 5-2｜インテリジェント食品識別システム

47

た人々は，エネルギー消費を最適化するためにエネ

5.1.4 スマートホームの課題

ルギーデータの収集に同意するかもしれないが，そスマートホームは，IoT の成熟度の高まりを基盤にし，うした情報に基づく自らの日常作業の分析を，プラ

ホームオートメーション分野に AI を付加するものでイバシー侵害と見るかもしれない。

あるが，リアルタイム学習，検出確率，組み込んだ場合の処理能力など，技術的な制限が存在している。

5.2

スマート製造における人工知能

その他の課題としては，マルチユーザーサポートの付加，及びデータの入手可能性の問題があり，これスマート製造は基本的に，ICT と先進的な製造技術

は機械学習のために信頼性の高い十分なデータを集を統合したものである。設計，生産，管理及びサービ

める上で困難をもたらし得る。機械学習は通常，デスといった，製造に関わる全ての活動が影響を受けータの中の最も共通した内容を真実として扱い，一る可能性がある。

方，統計的にまれな内容は除外する。この認知方法
は，人間のそれとはまだ異なっていて，認知の偏り

スマート工場は，未来の生産ラインの再定義に寄与と誤解の発生につながり得る。

するような高度に統合されたインテリジェントプラ
ットフォームを作るために，サプライチェーン，設

特定の問題を解決するために必要であるという視点

計チーム，生産ライン及び品質管理からのデータがから，データ総量中の信頼，信頼できる現実的デーリンクされた，ネットワーク化された工場である。

タの割合が，機械学習で必要とされる割合に達しな

多様な生産分野に適合できるフレキシビリティへのいことがある。これは特に，データをほとんどセン

ニーズが高まっており，製造部門は，生じつつある

サ又はランプのような小さな IoT デバイスから得てこれらの課題に対処するために，自動化，機械学習，いるスマートホーム環境に当てはまることである。

及び AI のその他の分野に頼る必要がある。

スマートホームのアルゴリズムは，様々なデータの流れに適応できる必要がある。例えば，ユーザーがシステムは機械学習を通じて経験から学ぶ能力をもテレビの位置をリビングルームから寝室に変更する

ち，結果としてシステムは常に向上している。これときのようなデータの流れの変化に，ロバストに対は，プラントの有効性から，最適な供給業者の選択，応できることが望ましい。それゆえ，高度なロバス

需要に照らした価格設定の判断に至るまで，全てをトネスが必要とされる。

管理するための予測的な洞察を与えることにより，製造をより速く，よりフレキシブルで，特にスケー

個人化(パーソナライゼーション)，プライバシー及びラブルにすることを可能とする[87]。

セキュリティなどの問題も重要である。個人化とプ
ライバシーは，ユーザーのプロフィール，サービス製造業における AI のもう一つの恩恵は経済成長の支のカスタマイズ，及び日常生活でのデバイス設定に援である。
そこで AI は，
オンデマンド生産を実現し，基づく。したがって，セキュリティ面で対処する必

運転効率を高め，製品サイクルを短くし，生産能力要がある。これは，スマート端末は不正侵入され，コを高め，ダウンタイムを減らし，最終的にはコスト

ントロールされてしまっている場合があり，個人情を削減するために，労働要件と機械のスケジュール

報が漏れる可能性があるためである。さらに，AI 対を含む資本効率の管理に使用される。

応のシステムも，人に対して害をもたらし得る。
製造部門の AI の主なアプリケーションの幾つかを，浴室のような非常にプライベートな場所にスマート

次の 5.2.1～5.2.4 節で説明する。

デバイスを設置する場合には，情報が秘密を保って処理されることの保証を伴っていなければならない。
そのデータから付加的情報が得られて人々のプライ
バシーを侵害することがあってはならない。そうし48デバイス又はネットワークの KPI 予測を通じて，サ

5.2.1 予測保守ービスの中断，ネットワークリソースの非効率性及び悪化を防ぐことができる。図 5-4 に示すように，伝統的な製造ラインは，生産機器の障害の警報が生デバイス又はネットワークの障害の予測には二つのじたとき，既に品質に問題のある製品を多数生産し主な方法がある：てしまっていることがあり，これは企業全体に損失をもたらす。リアルタイムで収集される機器の運転ケース 1：黒い曲線は，“今”の時点よりも前の，

データにより，予測保守は機械学習アルゴリズムをそのデバイス又はネットワークの健全性状態を通して障害信号を識別でき，欠陥機器の早期検出と反映している。赤い曲線は，黒い曲線の履歴デー保守を行うことができる。最終的に，これは保守のタから得られる傾向である。この傾向が，あるしきい値を下回ると警告が生じる。

時間と機器コストを削減し，機器の使用を改善し，機器故障による損失を回避させる[88][89]。障害の予

ケース 2：黒い曲線はケースと同じである。赤の測と障害位置の特定及び診断は，予測保守のための曲線は，予測アルゴリズムと黒の曲線からの履歴

二つの主要メカニズムである。

データに基づいた予測曲線である。逸脱が，あるしきい値を超えると，異常を報告するために警告が発生する。

障害の予測


工場のデバイス又はネットワークの主要業績評価指障害位置の特定及び診断標(KPI)は，通常，徐々に悪化する傾向を示す。通常

工場内のデバイスに欠陥がある，又はそれが不適切

は，ハードウェア又はサービスの障害が生じる前に，に運転されている場合には，障害が拡大してネット

不安定な又は劣化した運転状態が現れる(図 5-3)。障ワーク障害又はサービス障害を発生させることがあ

害の後の受動的な処理は，サービスエクスペリエンる。障害の位置を素早く特定することは，障害回復
時間を短縮し，損失を減らすことに役立つ。

スに影響するだけでなく，トラブルシューティングにも長い時間がかかる。

工場でデバイス/ネットワーク/サービスの障害が生じた後，ログ，警報，KPI，構成及びトポロジーなどのネットワークのパフォーマンス及び状態データが収集される。その後，障害デバイスの位置を素早く特定し，障害の根本原因を特定でききるように，相関分析を実施してどのメトリック又はパラメータが異常かを判断する(図 5-5)。
障害位置の特定及び診断については，二つの方向の相関分析が存在する：


水平方向では，ネットワークサービストポロジー
に従って，関係するライン分析を実施するためにパス上の全てのデバイスのメトリックをまとめる必要がある。

障害状態



垂直方向では，関係するライン分析を実施するた
めに，デバイスの物理層メトリック，ネットワー
ク層メトリック，及びアプリケーション層メトリ
ックをまとめる必要がある。

図 5-3｜デバイス/ネットワークの健全性

49

ケース 1：パフォーマンス監視ケース 2：異常検出

予測曲線

健全性指標

健全性指標

元の曲線

傾向曲線

現在

元の曲線

現在

時間

障害確率

時間

障害の深刻度
障害
予測

障害検出率

障害ネットワーク要素の重要性
障害の自己回復

障害回避方法図 5-4｜デバイス/ネットワーク障害予測の二つのケース

ネットワーク作動状態
デバイス/ネットワーク障害の際に，ネットワークのパフォーマンス
と状態に関する相関分析が素早く障害位置を特定し，根本原因を特定する。
警報

警報情報と共に，素早くネットワーク障害の位置を特定する

ネットワーク故障診断

パフォーマンス

そのパスに関する KPI 統計アルゴリズムに基づき，トポロジーにおいて異常デバイスの位置を特定する

トラフィック

統計トラフィックモデルに基づき，異常トラ
フィック及びデバイスの位置を特定する

ルート

ネットワークトポロジー

図 5-5｜相関分析に基づく障害位置の特定及び診断

50

ルート挙動及び相互作用アセスメントモデルに基づいて以上デバイスの位置を特定する
トポロジーモデルが，診断のための基本情報を提供する階層化された，サービス，エンド・ツ
ー・エンドネットワークのトポロジーを与える

5.2.2 協力ロボット

AI のもう一つの使用事例は，コボットとも呼ばれる
所作

協力型ロボットの開発によるものである[90]。コボッ
トは，人間から保護装置によって空間的に隔てられフィードバック

作業者の
行動

ロボットへ

ることなく，生産プロセスで人間と共に働くことが
センサデー
タの収集

できる産業用ロボットである。こうしたロボットのロボット のコマンド 所作のマ
ッピング
の応答

ユニークな特徴は，人間と直に接して作業できると

所作の認識
結果

いうことである。
所作の識別

識別された
所作(静的)

所作の分類

人間とロボットのこの種の協力には，重要な前提条
識別され
た所作

件がある。ロボットが人間に怪我をさせることを，確実に避けなければならない。これは多くの場合，

所作の追
跡

追跡され
た所作

小型軽量のロボットにおいては問題にならない。しかし，人間と共に作業するときにロボットが実行しなければならない作業が難しくなるにつれ，この要図 5-6 |人とロボットの相互作用

求事項はより重要になってくる。例えば，重い鋳物を持ち上げるロボットは，そのサイズと重さゆえ，人間に大きな怪我をさせる可能性がある。

所作はしばしば，スケルトンによって視覚的に記録
こうした大型ロボットがもたらす非常に大きなリスされる。機械学習の長所は所作の分類にある。これ

クの可能性を最小化するには，センサによる従来のまではアンサンブル法がよく使用されていたが，結保護では十分でない。こうした状況では，AI を使用

果が非常に良いことから機械学習又はディープラー

することで様々な可能性が防止される。ロボットをニングのアルゴリズムが次第に広まってきている

人間の挙動に適合させるために，人間の所作及び意[92]。

図の認識などの手法が使用できる。例えば，ロボッ
トが環境に動的に適合できるように，カメラ又はレ

幾つかのロボットが人間と，及びお互いに相互作用ーダーで収集したセンサデータを総合したものを評しなければならないときに，協力ロボットの問題は価することができる。その狙いは，ロボットを環境

特に複雑で安全に関わるものになる。そうした場合，及び周囲の人々に対して応答させるだけでなく，積衝突を避けるために，ロボットは作業者の挙動だけ

極的に事故を防止することである。

でなく他のロボットの挙動にも応答しなければならない。

この総合的なセンサデータを，アルゴリズムを用いて作業者の現在の所作を分類するために使用できる。
5.2.3 品質管理

これは所作を，まだ行っている最中，それを完了する前に既に識別，認識できることを意味する。このように，示された作業者の所作は，連携している AI

製品の表面欠陥，内部欠陥及び端部損傷などの欠陥システムに，既に次の作業ステップが何であるかにの検出は，従来は人間の視覚が行ってきた。特にチついてのアイデアを与えることができる。この結果

ップ産業，家電産業又は繊維産業では，高い使用応を，作業者の挙動に対する応答を予防的に調整する

力がもたらす疲労のために欠陥率が高くなる可能性ために使用できる。このプロセスを図 5-6 に示してがある。インテリジェントオンライン検出技術は，いる[91]。

センサによって製品画像を取得し，コンピュータビ
ジョンアルゴリズムによって検出の速度と質を向上
51

させ，検出漏れ又は誤った検出に起因する損失を回AIR サーバは，中核となる画像識別アルゴリズムと避する。自動化された品質管理により，チップ製造

オペレータコール，事前画像評価(これで適格な画像などのアプリケーションにおける欠陥率を大きく減にのみ，その後の自動識別が行われる)，画像撮影のらすことができる。同時に，何が製品欠陥の原因でカットオフ時間の追跡，製品情報の照合など，幾つあるかを分析して，製品の棄却率を下げ，品質管理

かの機能から構成されている。無効な画像は，フォコストを下げるために製品の設計と製造を最適化す

ローアップとして人によってなされる二次的な目視ることができる。

検出フィルタリングのために，自動的に取り出されて再配置される。

自動画像認識(AIR)は，集積回路の製造最終工程からの説明的事例である。AIR システムは，初めは X 線

サーバの自動識別モジュールが元画像をフィルタリ装置を使用した自動画像検出のニーズに対処するたングする。システムがフィルタリングした，障害がめに開発された。コンピュータソフトウェアと画像疑われる少数の装置を人の目で再チェックして，実処理ハードウェア技術を組み合わせることで，視覚際に故障している装置を見つける。図 5-8 に，故障的検出の精度と信頼性が向上し，最適化され，それが疑われる装置のリストと，再配置後のその位置のにより人の目への過度の依存を避けることができる。

例を示している。オペレータは実際に故障している装置を特定し，リールの物体の検出に便利なように
インタフェース上でそれらをマークする。

半導体デバイスの内部構造を視覚化するためにＸ線装置が使用される。一般に，一組の製品は 20〜50 リールを備えており，5〜10 枚の画像を撮影すると 1

クライアントは，追加で手直しを行うためのユーザ

リールで全てのデバイスをカバーできる。画像は最ーインタフェースを備えており，これは視覚的検出

終的に，インターネットに接続されたストレージサによる欠陥製品の再チェックを要求するために使用

ーバに保存される。画像パターンの例を図 5-7 に示される。画像の質の合否チェックに関し，各 X 線装している。

置が生成する画像の質(明るさ，グレースケール，コントラスト)をエンドユーザーがアセスメントするための機能をクライアントは備えている。システム
は，自動識別の要求事項を満たすために撮影パラメータの調整を行うことをユーザーに促す。

図 5-7｜パターン撮影の元画像

図 5-8｜視覚的検出52

5.2.4 スマート製造における課題

5.3

スマート輸送と自動車部門における人工知能

スマート製造には，特に AI 関連の技術を適用するとスマート輸送は非常に幅広い市場潜在力(例えば，自き，幾つかの課題がある。大きな関心事の一つは，家用車，公共交通機関，駐車場，物流管理，緊急サー“ヒューマンインコマンド(人間が指揮する)”というビス)をもち，AI 技術を必要とするということが広く言葉で要約することができる。悪用又は誤用を避け認識されている。特に大都市における車両数の激しるため，スマート製造は AI にヒューマンインコマン

い増加に伴って，交通管理と渋滞制御などのサービド・アプローチを採用することが望ましい。これは，ス，及び自動運転車の最近の急増が，いずれも AI 技

機械は機械としてのあり方に留まり，人間が常に機術の大規模な使用を求めている(例えば，画像解析，

械に対する制御を保持することを要求するものであルートの最適化，対象物の識別)。図 5-9 に示すようる。

に，AI が提供する機能は，エンドデバイス(例えば，携帯電話)だけでなく，エッジ(例えば，車)及びクラ協力ロボットに対して AI を使用する際の最大の課題

ウド(データセンター)でも採用されている。

は，データ取得とアルゴリズムのロバストネスである。アルゴリズムが常に意図した通り確実に動作す

5.3.1 自律運転

るようにする必要がある。特に，リスクがある状態
で人間と協力して仕事をする場合には，システム全無人運転車としても知られている自動運転車は，自体が常に予測可能な形で動作しなければならない。

動運転を行うためにインテリジェントコンピュータ

とりわけ，ニューラルネットワークを使用するとき，システムを使用する車両である。こうした車両は，

これは未だ大きな課題である。これにより，特に入インテリジェントな経路計画技術，コンピュータビ

力に予期しない変化がある場合に予想外の結果が生ジョン，及び全地球測位システム技術によって，車じる可能性がある。この問題は，例えばニューラル

載コンピューティングシステムが安全かつ人間の介

ネットワークが極小値へ下がるときに発生する。開入なく動作することを可能にする。

発者はこうした極小値に基づくネットワーク決定を，
自動運転車は急速に発展しており，業界の巨大企業

多くの場合意図していない。

及び新興企業は，短期間の内に自律走行車を計画又は発売する準備が既にできている。高速道路交通安AI とロボティクスの発展は産業の競争力を高め，次全事業団(NHTSA)が，五つのレベルの車両の自動化にはそれが新たな仕事を創出し得る一方，人間が現を定義している[95]。

在行っている仕事が次第にロボットに代替されるという重大なリスクも存在する。労働市場の動的変化

非自動化(レベル 0)。運転者が常に完全に制御を行う。

に照らせば，教育と訓練(職業訓練，生涯学習及び訓練，職場での再訓練を含む)が，将来はいっそう重要になる。ロボットと自動化の利用の増加に対応する

機能特有の自動化(レベル 1)。一つ又は複数の特定機能の自動化。

には，新しいスキルと力量が必要とされる。


複合機能自動化(レベル 2)。共に作動するように

スマート製造のその他の課題は，AI アルゴリズムを設計された少なくとも二つの主な制御機能の自訓練するための質の高いデータを大量に利用できる動化。

こと，及びそうしたデータを意味のある情報とドメ

インモデルへ構造化する必要があることなどを含ん

制限付き運転自動化(レベル 3)。運転者は，特定の条件下で，安全上重要な全ての機能の制御を完でいる。

全に機械に委ねることができる。車両は，運転者による制御に戻る必要がある状態を監視する。

53

AI 技術道路のインフラストラクチャ

クラウド

デバイス

エッジ

データ前処

データ分析， モデル訓練，

理，推論

信号制御

クラウド/データセンター

交通管理

カメラ

車両

車両

車両

車両

車両

車両

図 5-9｜スマート輸送における AI 技術のアプリケーション



完全運転自動化(レベル 4)。車両は，安全上重要要がある。実際のところ，従来の汎用 CPU は，な運転機能の全てを実行するように設計されてこうしたシナリオにおいて AI アルゴリズムで必いる。

要とされるコンピューティングパフォーマンス
と効率を提供できない。モデルの訓練，推論，及明らかに，自動化のレベルが高ければ高いほど，運び AI の作業負荷に合ったエミュレーションのた転の責任を車両がより多く担う。これは，AI 技術がめに，専用のアクセラレータが(車内とクラウド，

車両の内部とクラウド，両方で必要とされることを両方で)必要である。

意味する。そうした技術は下記を含むが，これらに限定されるわけではない(図 5-10)：フリート管理，すなわち組織化された車両の一団の自律操縦を可能にすること。これは，物流管理

と配達サービスにおいて広く使用できる。

車両を制御すること。これは，人間が介入しない
始動，ブレーキ，旋回，及びその他の自動操縦機
能を含んでいる(運転者の負担を除去する，又は5.3.2 交通管理

人間が介入できないときに介入する)。
交通管理はスマート輸送において不可欠な役割を果

運転者の状態，車の状態，道路の状態，及び周囲たしている。世界中で人口と車両が増加するにつれ，

環境(例えば，歩行者，動物，障害物)を識別する

都市部における大量の交通の管理は，政府，警察及こと。周囲の物体の識別と分析は，広範な機械学

び自動車会社にとって，困難ながら不可欠である作習機能を必要とする。さらに，運転の手助けをす業になっている。エコノミスト誌の報告[94]によると，るには，分析は非常に低い待ち時間で行われる必交通渋滞に起因する支出は，2013 年にフランス，ド54

クラウド中の AI：モデル訓練，大きなデー
タセットでのディープ
マイニング/分析，運転ガイダンス

車両中の AI
道路のインフラストラクチャ

ローカル処理
物体識別

自律運転
その他の
車両

図 5-10｜AI 技術を用いた自律走行車の実現

イツ，英国及び米国で既に総計 2,000 億米ドル(GDP

信号機の最適化。交通信号の切り替え(これは現の 0.8%)に達している。したがって，交通の流れを最在，リアルタイムの交通状態を考慮していない)

適化し，交通渋滞を減らし，車の排気を最小にするを静的に決める代わりに，AI アルゴリズムを使ことは，生産性の向上，生活の質の向上，及び環境保用してリアルタイムの交通状況を分析，予測し，護に大きく貢献する。これらの目標を達成するため

動的な交通信号の切り替えを行って車両及び歩に，AI 技術のより広く，より良い活用が必要とされ行者の通過を最適化することができる。

ている。


規則と規制に対する違反の検査。これらの作業は従来，人間による作業を非常に多く含んでいる。

アプリケーションの例は，下記を含んでいる：

画像と動画の処理に AI アルゴリズムを用いてさ

交通の流れの分析。機械学習とデータマイニング

え，リソースと計算能力の不足のためにパフォーを使用することにより，複数の道路での，又はよ

マンスは今も限られている。しかし，AI の作業をり広い領域でのリアルタイムの交通データ(例え加速するより強力な処理プラットフォームを使

ば，車両，歩行者，渋滞，事故)を，交通ルートの用すれば，動画と画像をはるかに大量に分析する

最適化，渋滞を避ける交通整理，及び排出の削減ことができ，人件費の削減，精度の向上，及びパのために分析し，相互に検討することができる。

フォーマンスの向上につながる。

その他の例は，スマートパーキング，監視カメラ，又はスマート物流管理を含んでいる。

55

業負荷(例えば，モデルの訓練と推論)を迅速に効率よ

5.3.3 交通ロボット

く処理でき，交通管理と自律運転の(半)リアルタイム
輸送における AI のもう一つの開発は，道路の交差点の意思決定を支援することができる。プラットフォに交通整理のために配置されるインテリジェント交ームのアーキテクチャは，一方では，AI の作業負荷通ロボットの使用である。こうしたロボットは AI 技とアルゴリズムの進化に追いつくように改善又は革術を使用して交通の状態を監視し，交通情報を取得

新される必要がある。他方では，ユーザーとアプリ

し，問題の起きやすい道路交差点において交通に関ケーションの要求の増大(例えば，待ち時間，データする指示を出すことができる。ロボットは歩行者にの量，接続性)を満たすために，パフォーマンスが絶対して，交通規制を守り，安全に対する意識を高め

えず改善される必要がある。さらに，プラットフォることを促し，手による指示，ペンライト，声によるームは新しいコンポーネント又は機能を組み込むた警告及び安全メッセージの発信によっている交通警

めに，スケーラブルである必要もある。

察の作業負荷を減らすこともできる。さらに，ロボットは歩行者の違反を記録するために画像認識を使

結局のところ，フル AI スタックに対して急を要する

用し，それにより交差点での全体的な安全性を高め必要性が生じるであろう。全てのサブシステム(すなることができる。

わち，エンドデバイス，エッジ及びクラウド)において，画像分析及び顔認識のような機能が必要とされるかもしれない。例えば運転者は，自らの状態に関

5.3.4 スマート輸送における課題係するデータの前処理のために，自分の携帯電話に安全，セキュリティ及びプライバシーは，スマートAI 対応ソフトウェアをインストールするかもしれな輸送に関するユーザーの大きな関心事である。各車

い。エッジコンポーネント(例えば，車載の)は，車両両に搭載されたセンサと自動運転のための先進的なが生成するデータと環境から収集したデータをよりAI 技術の実装により，データ，及び人間の運命さえ多量に処理することができる。その間にも，クラウ

コンピュータに委ねられている。最近の自律走行車

ド/データセンターは，ルートの最適化，交通案内，の事故はさらに懸念を生じさせている。そのため，

又はその他の形態のマクロ管理などの分析を実行す

安全，セキュリティ及びプライバシーの問題は，スるために，全ての車両，交通の流れ及び環境からのマート輸送にとって最も重要な課題の一つである。

データ，並びに履歴データを大量に収集する。

スマート輸送に関連する政策，法律，規制及び規格

5.4

スマートエネルギーにおける人工知能

は，対処する必要があるもう一つの重要な課題である。規格は，例えば収集したデータの安全な伝送，保エネルギー部門は，一次エネルギー(例えば，石油，存及び処理を確保するために，スマート輸送技術のガス，石炭)と二次エネルギー(例えば，電気)に分類

実装に関係することがある。規制又は法律は，例えできる。前述のように，天然資源の枯渇と気候変動

ば，自動車メーカー又はサービスプロバイダによるの影響は，さほど遠くない将来に，現実となりつつスマート輸送における AI の使用に関係することがあある。これらの問題を解決するために，世界の国々る。

はエネルギー需給管理の最適化に焦点を当てた対策を実施している。

もう一つの課題は，下記の目的のためにクラウド，
エッジ及びエンドデバイスの AI 作業負荷に適合させ

スマートエネルギーの目的は，エネルギー生成，輸

た，異種コンピューティングプラットフォームが利送及び消費の歩留まり率を高めるだけでなく，効率用可能であることである。すなわち，1) 自動車，歩のよいエネルギー管理を可能にすることである。こ

行者及びインフラストラクチャからの増大しつつあ

れまでは，できる限りエネルギー損失を減少させる

る量のデータを統合して，それらのデータを効率よということに重点が置かれていた。IoT，ビッグデー

く送信，保存及び分析することができる。2) AI の作

タ及び AI の成長を含む ICT の収斂は，エネルギー部
56

門で技術革新を成し遂げる推進力になりつつある。

5.4.2 消費者の関与とサービス

これは，生産段階と消費における需要と供給の推定を向上させ，様々な建物と機器の間でエネルギーを

スマートグリッドは一般に，分散型の先進的計量イ

やりとりするサービスを可能にする。さらに，通信

ンフラストラクチャ(AMI)と，エネルギーの生産者と技術によって収集した情報を分析することで，省エ

消費者の双方向通信を支援するスマートメータを備

ネルギーの最適化はこれまでなかったレベルに達すえている。様々な AI アルゴリズムを使用して電力生る可能性がある。IDC によれば，スマートエネルギ

成と消費者物価を適合させるために，ウェブ・ポー

ー市場は 2020 年までに 5,160 億米ドルに達する可

タルを使用し，様々なエネルギー関連のデータを収能性がある。

集，表示したり，消費性向を明確化したりすることができる。一方で，先進的プラットフォームは産業界の大規模消費者が，その特定のビジネスニーズに

5.4.1 グリッドの管理と運用合った，より洗練された電力取引を行うことを可能にする。

スマートグリッドは，供給業者と消費者の間のエネ
ルギーのやりとりを，ICT を使用して可能にすることにより，エネルギーの生成，輸送及び消費の効率

さらに，AMI は，電力使用パターンの遠隔分析によを向上させるインテリジェントな電力グリッドシスって，高齢者又は障害者をモニタリングするようなテムである。従来の電力グリッドでは，電力は大き新しいサービスの機会を提供する。シナリオは，例

な発電所から最終消費者へ一方的に供給されていた

えば深夜に照明が消されない，又は朝に電力使用がが，スマートグリッドでは双方向の電力の流れが生増えない場合に，関係する人又は団体に注意を促す

じる。言い換えれば，最終消費者は，電力が必要なとことを含んでいる。

きは外部電力の消費者であるが，例えば再生可能エ
ネルギーの生成によってローカルに余剰電力がある
ときは，電力をグリッドに戻すことができる供給者

5.4.3 統合スマートエネルギープラットフォームでもある。
消費者の関与をいっそう高めることが必要とされる
スマートグリッド内の電力機器のリアルタイムの監ため，世界の多くの公益事業は，AI 技術が可能とす

視，操作及び保守を支援するために，AI 技術を使用る広範なサービスを統合した，スマートエネルギーすることができる。AI 技術は，機器の動作の安定性

プラットフォームを採用している。こうしたプラッと発電効率を向上させるために，障害の初期段階にトフォームの一例は，韓国に拠点をもつ公益事業，

おいて障害の診断機能と修復対策を提供することがKEPCO による HUB-PoP (ハイパー接続されたユビできる。機械学習は，効果的な予防保守を実施する

キタスブリッジ－プラットフォームのプラットフォ

ために，様々な動作条件においてごく小さなパターーム)である。図 5-11 に示すように，HUB-PoP は，ン変化を識別することを可能にする。

電力グリッドの運用，管理支援，顧客管理，再生可能エネルギーを含む新しいエネルギービジネスなど，

機械学習の強力な予測機能を活かして，世界中の様々なサブシステムを接続する統合的なクラウドベ

様々な公益事業と大企業が，自らのエネルギーイン

ースのプラットフォームを提供する。顧客に様々なフラストラクチャの効率を最適化して，一般に 10%

革新的サービスを提供するために，プラットフォー～15%高めることに成功した。 AI は，特に分散型再ム上でデータ分析と AI アルゴリズムを実行すること

生可能エネルギー発電を扱う場合に，電力のピークができる。

需要と供給を高い精度で予測することもできる。これは，消費者がエネルギー料金を大幅に減らす助けとなり得る。

57

図 5-11｜電力管理のための AI ベースの HUB-PoP

こうしたサービスの一つは，複数の顧客の要求と並さらに，あまり調整されずに実装される需要側リソ

行して処理を行うことを可能にする自動チャットボースが出現すると，これはグリッドを不安定化させ，ット対話システムである。チャットボットは機械学

極端な場合は設計容量を超えるフローを生じさせる習技術を使用し，継続的な改善のために，相談とオ可能性がある。これが，中央グリッドの計画と設計

ンラインの質問を通じて蓄積された知識を得る。

を進める際に，AI が役割を果たすことができる部分である[93]。

入力データが分散していることが，エネルギーネッ

5.4.4 スマートエネルギーにおける課題

トワークの分析における一つの課題である。こうし幾つかの使用事例で示されているように，エネルギ

たデータは，現在，様々なプラットフォーム上で分ー分野の様々なアプリケーションとサービスに AI 技

散した形で入手される。入力データの間の相関を AI術を適用することが可能である。しかし，エネルギ

アルゴリズムで検出するには，まずそれらを収集し，ーインフラストラクチャの規模と寿命の長さから，標準化する必要がある。こうしたデータが統一的に新しい機器と技術の導入は速度が遅く，しばしば複集められていない場合にも，問題が生じ得る。例え雑である。適切な投資収益率の達成は一般に，動きば，時間不変なものとしてデータが収集されたかどの速い他の産業よりもはるかに時間がかかる。多く

うか，又はデータがどのようにスケーリングされての場合，公共部門と民間部門の効果的な協力が，そいるかを考慮する必要がある。多くの場合，データ

うした技術投資を妥当なものにする前提条件である。

の取り扱い及び評価も，そうしたデータが個人のプ
ライバシーの分析に使用できる場合には，重要な役58割を果たす。電力消費とパターン分析は，ある人物
がいつ家にいるのか，及びその人物が何をしているのかを判断するために使用することができる。さらに，先進的な分析は，そのことがはっき表明された
り望まれたりしていなくても，エネルギー使用挙動の予測に基づいて家の中に誰がいるかの判断にも使用できる。こうしたデータプライバシーの課題は，電力会社が適切なセキュリティ対策と政策を用いて対処する必要がある，大きな懸念である。

59

P60

60

第6節
人工知能の課題

前節で説明した諸産業で AI 技術を普及させるには，

6.1.1 意思決定の変化

技術，倫理，信頼性及び規制に関連する幾つかの課題に対処する必要がある。例えば，輸送及び自動車

AI は，特に定型的なプロセスにおいて意思決定への部門で AI を実装する場合には，安全とセキュリティ

関与を増すことが期待されている。正しく訓練されが最も重要な課題の一つである。スマート製造の場ていても，技術は誤りを犯す可能性がある。問題は，合には，安全と信頼性が大きな関心事である。

人間と AI システムがどのように協調し，十分に熟慮して決定を行えるかである。しかし，AI と人間の推

例えば，倫理的及び社会的影響，AI インフラストラ論のそれぞれの長所を，どのように適切なやり方でクチャの計算能力と効率，データの利用可能性と質組み合わせられるのかはまだ明確でない。開発者になど，幾つかの課題は様々なアプリケーション分野

とって，完璧なアルゴリズムを作るという課題は非で共有されている。これらの課題に対処することが，現実的なものである。アルゴリズムが複雑になるほ

複数の産業に渡って AI 技術の普及を加速する助けにど，それが社会又は産業に与える影響は大きくなり，なる。

意思決定において適切な質を確保するために人間の判断がより必要とされる[13]。

6.1

社会的及び経済的課題
このことは，意思決定の責任に関して重要な意味をAI は社会と市場の両方に深く影響を与える可能性がもつ。複雑なシステムでは，人間と AI システムのどある。AI は製造業だけでなく，法律の実務のようなちらに責任があるのかを区別することが難しい。 AI

手続き的な仕事も含む幾つかの分野で自動化を可能は，依然として統計的な相関に頼っているが，意思にすることにより，仕事の破壊と創造の両方で雇用決定に責任をもっている印象を与えることがある。

市場に影響を与える能力をもつ。この点で，創造性

このため，意思決定者は責任を負うことを拒み，AIの発揮のような人間が発展させている特定のスキルシステムに責任を押し付ける可能性がある[13]。

は，将来ますます重要になるであろう。人間が AI シ
ステムと一緒に仕事をする仕事の数は増加し，それ6.1.2 先進的なサプライチェーンの運用が新しい職場環境をもたらす。
AI を使用すると，発注をするためにカタログと価格
また，AI は商品とサービスを，ときには隠れた自動見積もりをただ次々に見ることに労力を費やすとい化されたやり方でユーザーに推薦することができる

う作業は，過去のものとなるであろう。代わりに，発ので，AI が消費者の意見に積極的に作用し影響を及

注者は自らが希望する品物の写真を撮るだけでよく，ぼす可能性があることは明らかである。

その後，その写真は供給業者の有効在庫と自動的に照合される。発注者が全く新しい品物を注文しようとする場合には，その要求事項を簡単に説明しさえすれば，それだけで，AI が価格提示を要求し，供給業者の見積もりをアセスメントし，価格，品質及び納期に応じて最も適切な品物を選択するのに十分で61

ある。特定のコンポーネントが必要だが，その部品

6.2.1 訓練データの選択

番号又は仕様のようなその品物を再注文するのに必要な重要な情報が欠けている場合には，品物を特定訓練データ自体に偏りがあるせいで AI システムが性し，適切な交換を提案するためにも AI を使用できる。

別又は人種の偏りを示しているケースが，メディアで注目を集めることが多くなってきている[96]。AI

これらの全てを AI システムが決定し始めると，一部

モデルを開発するときは，その開発で使用するデーの市場は近い将来，深刻な混乱に陥るであろう。消タの関連性，量及び質が重要である。

費者はもはや実店舗を訪れず，ワンクリックで全ての製品を手に入れる。サプライチェーンが変化する

第一に，利用可能なデータは，当該問題の解決に関と，中間業者は関与を失う。消費者の選択がますま連したものでなければならないが，これは関わりのす AI アルゴリズムに影響されるようになるにつれ，あるデータセットのサイズを考えると，判断するこ

推奨の透明性がより大きな課題になる。例えば，スとが必ずしも容易ではない。したがって，データ科

マート冷蔵庫が食品の供給業者と冷蔵庫の所有者の学者は，データがどのように，何の目的で使用され食事に関して自律的に決定を行うと，それは食料品

るのかについてある種の理解を必要とする。データ

店など市場全体を混乱させる可能性がある。また，の関連性をアセスメントすることは，データ科学者

消費者と市場参加者は，AI システムが推奨する供給だけでなく当該分野の専門家を含む学際的な作業と業者による不正行為から保護される必要がある。

なっている。第二に，モデルが正確に機能するために，モデルがデータセットの一般化を学べるのに十6.2

分なデータが存在しなければならない。そして第三

データ関連の課題に，訓練データセットの質は，モデルが採用された
AI は，機械学習アルゴリズムの訓練のために大量の後にそれが扱うデータを代表するようなものでなけ

データを必要とする。しかし，データの共有と配布ればならない。

は，適切な規則及び規制がないために現在様々な産業部門で制約されている。このため，様々な産業のこれらの条件が満たされているかどうかは，多くの実務者が自らの商業的利益に従ってデータを隔離し，場合，異なる様々なモデルで初期の訓練と試験を数データ共有に関して境界を設定している。これらの回行った後に，初めて確認できる。このプロセスは産業での，かなりの量のデータの蓄積にもかかわら非常に反復的であって，データ科学者はビジネスにず，データアイランドの問題が AI の可能性を完全に対する自らの理解に依拠すると共に，モデルのパフ実現する上で障害になっている。

ォーマンスを検証するためにデータを試験しつつ，
訓練データとモデルを数回調整する必要がある。試加えて，全体的なデータの利用可能性の問題が，機験データが元のデータセットから適切に分取されて械学習アルゴリズムのために信頼性の高いデータをいない場合には，結果として試験データ自体が問題十分に収集することを困難にする。これらのアルゴをもたらす可能性がある。訓練前に，データセット

リズムは人間の脳とは異なる働きをし，一般に，統は，訓練のためにモデルに対して示すデータと，訓

計的にまれである内容を考慮することなく，データ

練中にモデルに示すことはせずモデルの質の試験の内容を基本的な真実として扱う。これは，AI 技術をために使用するデータとに分割される。訓練データ

適用するときに認知の偏りと誤解をもたらし得る。

が確実にモデルの質を正確に試験できるようにする

特定の問題を解決しようとする際，集めたデータのため，試験データが訓練データと同様に現実世界の総量の中での信頼，信用のできるデータの割合が，状態を模擬するように分割することが望ましい(例

機械学習の要求事項の下限に達しないことがあり得

えば，予測モデルの場合，試験の各データ点は，訓練る。

データの最後のタイムスタンプの後のタイムスタン
プをもつことが望ましい)。

62

モデルがほぼ常に正確に機能して期待を満たす，又ここで生じる問いは，異種の情報とデータセットを，は期待を上回る場合であっても，さらに時間を費や特に幾つかの AI アプリケーションに渡るそれらを，して，モデルが犯した誤りがアプリケーション全体

関連するデータセットの意味をまず発見することなのユーザビリティを損ねるほど深刻でないことを検しにどのように適切に理解し，解釈できるかである。

証することが重要である。例えば，モデルが事例のこれを達成するには，製造業者に依存しないあいま98%において画像を正しく分類するが，画像の 0.2%

いさのないデータの情報モデルが必要である。セマを偏った有害なやり方で間違って分類する場合にはンティック(意味論的)技術は，機械と人間が理解でき[97]，誤り率は全体として非常に低いにもかかわらず，る情報の統一的な表現を確実にし，データを明確でそのモデルを採用することはできない。

包括的な形で利用できるようにすることが十分に証明されている。これに基づいて，適切なセマンティ

こうした事例は，モデルが適用のために学習した訓ックツールは暗黙の知識を引き出すことを容易にし，

練データ自体に，人間的な偏りが存在することの結

それ自体が，ある形態の効率的なデータ前処理を表

果であることが多い[98] [99]。偏りが生じがちな属性

している。

(人種，性別，性的指向又は宗教など)を訓練データから削除することさえ，他の変数がそれらを代理する

したがって，セマンティックな相互運用性は，シスように作用し得るため，モデルからそうした偏りをテムが関連データを交換する，又は以後の処理でそ除去するのに十分ではないかもしれない。偏りを抑れを利用できるようにすることを要求するだけでな制するための技術的方法は存在するが，どれも完璧

く，交換されるデータの送り手と受け手による解釈

ではなく，より洗練されたアプローチを開発するにが同一であることを要求する。例えば，同一のデーはさらなる学際的な研究が必要である[100]。

タ点が異なる用語で記述されている，又は異なるデータ点が同一の用語で記述されている場合には，セマンティックコンフリクトが発生することがある。

データ収集量が増加するにつれ，それらがより代表的で偏りがないものにすることも，この問題の解決に向けた重要な最初のステップになる。それまでは，

しかし，異種データの理解は，意味的にだけでなく訓練データとモデルの偏りをチェックして正す方法

構文的にも保証され，標準化されなければならない。

を開発するためにさらなる作業が必要である。

データセットの構文的な相互運用性は，データが交換される構造とフォーマットが十分に定義されていることを意味する。例えば，二つのシステムが，関連

6.2.2 標準化データ

データを提供又は処理するために異なるフォーマッ
既に述べたように，AI の成功は使用するデータの量，

ト又は構造を使用すると，構文的コンフリクトが生種類及び質に大きく依存する。現在のデジタル変換

じる。異なるレベル及び通信チャネル上での，標準の過程では，既に様々なチャネル(例えば，リンクさ化された交換フォーマットと通信プロトコルがこうれたオープンデータ，多数のセンサ，既存のデータ

した障害を解決する。

ベース)を通じて，大量のデータがアクセス又は生成される可能性がある。多様性は恵みであるが，課題でもある。適切な理解のためにデータを前処理して記述すれば，分析結果を大きく改善することができる。将来，この時間を要するステップは，データ型，
フォーム及び情報モデルを標準化することで能率化されるであろう。

63

6.3

意思決定のためにアルゴリズムを使用するトレンド

アルゴリズム関連の課題

は，おそらくロバストネスに関して最大の効果をもAI で使用されるアルゴリズムに関連した課題も存在っている。これらの決定が大きな影響をもつほど，している。これらのアルゴリズムの採用における最現実環境で正しく応答するアルゴリズムの能力がよも注目すべき幾つかの問題は，ロバストネス，新しり重要になる。

いタスクに適応する能力，及びそれらの解釈可能性
二つのシナリオが意思決定に関係している。すなわの欠如である。

ち，システムがそのオペレータにある決定を推奨し，
AI アルゴリズムの安全性とアルゴリズムから生じる

オペレータがその推奨をレビューして検証するか，

ユーザーのリスクは，複雑なシステムの場合にます又はシステムが自動的に自らの決定を実施するかでます重要な課題になっている。アルゴリズムが正しある。後者は，新しい入力データの場合に，システム

い動きをすること，すなわち，あらゆるデータに対が自らが誤りを犯したことに必ずしも気づかないとしてアルゴリズム又はプログラムがその仕様に記述いう問題をもたらす。そのため，決定は検証に付さされている問題を正しく解決することを確実にしなれることがなく，インフラストラクチャ，又は人間ければならない。これは機械学習アルゴリズム，特にさえダメージを与える可能性がある。これによりにニューラルネットワークにとって非常に大きな課発生し得るのは，例えば，癌患者のスキャン結果を題であり続けている。例えば，多くの場合，ニューラ

誤って分類してしまい，その患者が適切な治療を受

ルネットワークがどの問題を解決する必要があるか

けられなくなる，あるいは機械学習システムが電力に関して明確に定義された仕様は存在しない。加えグリッドに過負荷を与えて事故を生じさせるといって，アルゴリズムの複雑さが意思決定プロセスを理たことである。

解することが困難に，又は不可能にさえしている。
こうした状況での AI アルゴリズムの失敗の幾つかの

これらの課題の幾つかを以下，より詳しく概説する。

理由は，ミスマッチなデータセット，異常値，及びシステム自体のプログラミングである。現実のデータ

6.3.1 ロバストネスと一致しないミスマッチなデータセットは，正しく機能しないアルゴリズムをもたらす。例えば，異常

機械学習に関連するロバストネスという用語は，入値などに起因して大きな違いが存在する場合には，力が訓練データと異なっていてもアルゴリズムが正

パフォーマンスも低下する可能性がある[102]。アル

しい決定をすることを意味する。したがって，ロバ

ゴリズムは，望ましい出力からあまり逸脱すること

ストなアルゴリズムは，敵対的な入力に対して安定なしに，データセットの変化に適応できる必要がありる。

しており，訓練データセットとアプリケーションデ
ータセットの間にパフォーマンスの点で大きな偏差

アルゴリズムのロバストネスの分野で，現在，次のがない[101] [102] [103]。

ような幾つかの研究方向が着手されている。検証(すなわち，正しく機能するシステムをどのように構築

ロバストネスは過去にも既に課題とされていたが，するか)，妥当性(すなわち，システムが正しい目的を今後のトレンドがその重要性を高めるであろう。特満たし，望ましくない行動をとらないことの保証)，
セキュリティ(すなわち，第三者がシステムを操作すに強化学習の成功が，ロバストなアルゴリズムの研究の進歩に貢献している。4.1.3 節に記述したように，
このカテゴリの機械学習アルゴリズムは，自らの環ることをいかに防ぐか)，及び制御(すなわち，最終的には人間がシステムを制御でき，問題が生じたらシステムを修正できることが必要) [104]。AI システム

境及び他のエージェントと相互作用するエージェンを訓練するためのデータの前処理，ミスマッチと異トを使用する。これは相互作用と変化する環境の非常値の除去，変化と異常の検出，及び仮説検定と転常に複雑なシステムをもたらし，それが結果とエー

移学習など，複数のアプローチによって AI アルゴリ
ズムのロバストネスを向上させることができる[102]。

ジェントの行動の予測を困難にする[101]。

64

も無いこともある。このアプローチに関しては，知6.3.2 転移学習

識をいつ，どのように移せるかなど多くの問題がま
機械学習の実施は現在，カスタマイズされた製品にだあるが，改善が今なされている。転移学習でブレなっている。変数は，問題に正確に合うように選び，ークスルーが起きれば，機械学習の適用ははるかに

訓練データはアプリケーション分野から得なければ容易になり，開発のコストと時間を削減できる。

ならない。これにより，アルゴリズムは確実にそのアプリケーションに対して完全に機能するようにな

コボットや自律走行車のように，システム全体が人る。人間は新しい問題を解決するため，それらに対間との相互作用に関して安全な必要がある場合には，

して過去の知識を転用することができるが，機械はアルゴリズムのロバストネスは不可欠な要因である。

この能力を持っていない。諸変更が提供されたデータの分布に影響を与え，それがデータ又は類似のア

6.3.3 解釈可能性

プリケーション分野をもはや古いものにしてしまう
場合には，訓練データを再び収集し，アルゴリズム

ほとんどの AI アルゴリズム，特にニューラルネット

を再び訓練する必要がある。転移学習は，コストとワークは“ブラックボックス”として記述される。これ

労力を減らすために，知識をあるアプリケーション

は，入力データ及びネットワークの結果は理解でき

から別のアプリケーションへ移すことに役立つ[105]。

るが，アルゴリズムがどのようにその結果に達しているのかは理解できないことを意味する。モデルを

図 6-1 に示すように，移転学習の目的は，異なった

理解することがエンドユーザーに広く受容されるた分布又は異なったタスクをもつ異なったアプリケー

めの最も重要な出発点の一つであるため，これは AI

ション分野からの訓練データを使用できるようにすにとって重大な課題である。回帰又は決定木など一ることである。どの知識を移すことができるかを判部のモデルはデータ科学者と AI の専門家にとって理断する方法など，幾つかの問題に対処する必要があ

解可能であるが，データフローの次元，及びその他る。訓練データが別のアプリケーション分野からののほとんどのアルゴリズムの複雑さは通常，高すぎものである場合，移された情報は関連性が有ることて適切に理解することができない。

タスク 1

タスク 2

タスク 3

学習システム学習システム学習システム

タスク 1

タスク 2

タスク 3

学習システム知識

従来の機械学習

転移学習

図 6-1｜ 従来の機械学習と転移学習の比較

65このことは，特定の予測をなぜ行ったのかに関して，で完了させる。これはシステムが，その報酬関数をこうしたアルゴリズムが明確な説明を与えないこと満たす上で，予測外の代替方法を発見してしまったを意味する。アルゴリズムは単に確率を示すだけでためである[106]。システムの目的関数はまた，シスあり，それはしばしば解釈することが難しい。これテムの停止又は変更を妨害しないことが望ましく，は訓練したアルゴリズムが期待通り機能することのこれは自らの目的を達成するシステムの能力に影響検証を難しく，及びしばしば不可能にする。ときにが及ぶ場合でさえそうである[106]。

は何百万ものモデルパラメータが関わっていて，入力する特徴とパラメータの間に 1 対 1 の関係がない

目的関数が正しく記述されているときでも，システことがある。したがって，多くのパラメータを使用

ムは，スケーラビリティの問題がその管理の範囲内

し，複数のモデルを組み合わせることは，しばしばにある場合に，例えば，システムのパフォーマンス

予測に影響を及ぼす。これらの中には，高い精度をについて頻繁にフィードバックを行うと費用がかか得るのに大量のデータを必要とするものもある。

り過ぎる場合に，正しく機能できる必要があるであろう[108]。

しかし，問題を生じさせるのはアルゴリズム自体だ
けではない。生データを，数学モデルで処理するこ

前述のように，不適切な訓練データは非常に望ましとができるデータに変換すると，単純なアルゴリズ

くない結果をもたらす可能性がある。したがって，

ムさえ，人間が解釈できないものになり得る。幾つ対処する必要がある問題は，システムが訓練段階でかの方法が，NLP 又は画像認識のようなアプリケー

遭遇しなかった新規のデータに遭遇したとき，シスション分野でニューラルネットワークを解釈可能にテムがどのように作動することが望ましいのか，例

するために提案されている。他のアプローチは，複えば，誤った攻撃的な動作をするよりは，むしろ穏雑なアルゴリズムを単純で理解可能なモデルによっ

やかな失敗をするといったことである[109]。不適切て局所的に近似することで，より解釈可能にするこな訓練データ以外に，強化学習エージェントのためとを試みている[106]。

の試験と訓練環境も，それらを経験することで発生し得る悪影響を封じ込めるために，安全で隔離されている必要がある[101]。

AI アルゴリズムが，医学又は金融のような極めて注意を要するデータを伴う分野を含め，ますます多く

6.4の分野で採用されるにつれ，解釈可能性は確実に重インフラストラクチャ関連の課題

要性を増し，これは今後，AI の大きな概念的及び技
AI アプリケーションを良好なパフォーマンスで(特術的課題の一つであり続けるだろう[107]。AI アルゴにリアルタイムという制約のもとで)実行するため

リズムの十分な検証と妥当性確認は依然として問題に，計算速度とインフラストラクチャの効率を着実が非常に多く，それらの影響は，アルゴリズムの目に高める必要がある。AI の作業負荷を高速化するよ的関数の説明を通じて示すことができる。

うにカスタマイズされたハードウェアが必要なだけ

6.3.4 目的関数

ットフォーム上で AI タスクを実行することを可能にでなく，基礎となるリソースを最適に活用してプラするソフトウェアスタック，ライブラリ又はツールチェーンも必要である。

ここで主に注目するのは AI システムの目的関数であり，これが誤っている又は不正確であると，負の副6.4.1 ハードウェアのボトルネック

作用又は報酬ハッキングにつながる可能性がある。
負の副作用は，例えば，システムが商品又は人間にAI とディープラーニングは特に大量のデータの並列

対して害をなすことを含み得る。これは，そうした処理を必要とし，従来のコンピューティングアーキ
テクチャがこれを担うことはほぼ不可能である。現

誤った又は不正確な形での動作が，より急激に目的在使用されている GPU と FPGA は，最先端の AI アを達成することを許してしまうためである。一方，ルゴリズムの実行を制約するような幾つかの技術的報酬ハッキングは，システムのタスクを不適切な形
66

制限をもっている。例えば，ディープラーニングにテムが，適切な成熟レベルに達するにはまだ時間を最初に導入された GPU は，次のような三つの主な制要するかもしれない。

限をもっている。これは，並列計算の長所を十分に活用することができない。プログラミングが可能でなくハードウェア構造が固定されている。ディープ
6.5

ラーニングのアルゴリズムの有効性にまだ改善の余

信頼性関連の課題地がある。新しいコンピューティング時代にあっては，コアチップが AI のインフラストラクチャとエコ

AI は，協力して共に仕事を進める必要がある様々なシステムを決定する。したがって，プロセッサの能

ステークホルダーが関わるトピックであることが，力は AI 開発を進める上で大きなボトルネックと考え広く認識されている。例えば，製造に関する予測保られている。

守の分野では障害はまれにしか発生しない。AI アル
ゴリズムを適切に導入するには，製造業者とユーザ

そうしたことから，異種コンピューティングプラッ
トフォーム(これは多様な AI 作業負荷を扱うためにーの両方がデータを共有し，専門知識を提供し，効様々なアクセラレータを統合する)の設計とアーキ

率的な実施に向かって協力する必要がある。この協テクチャは，AI の研究と商業的な実施に欠かせない力を容易にするために，信頼の確保など，幾つかの事項である。さらに，クラウドインフラストラクチ

問題に対処する必要がある。

ャ内で提供されるハードウェアリソースは，それらのスケーラビリティ，信頼性及び自動化されたリソ

6.5.1 信頼ース管理ゆえに，最近のトレンドになっている。また，例えばコンテナのような，クラウドネイティブのアプリケーションプログラミングインターフェイ

機械学習アルゴリズムは，与えられるデータに依存ス(API)が，一貫性のあるインタフェース，幅広いサしている。したがって，意思決定の自動化には完全

ポート，及び AI アプリケーションの採用の容易さので正確なデータが不可欠である。データ品質の悪さために使用されている。

のような潜在的問題，又は意図した操作さえが，価値のない結果を発生させ，さらにはアルゴリズムのAI 技術は様々なシステム又はサブシステム(クラウユーザーに悪影響を及ぼす可能性もある。

ド，エッジ，又はエンドデバイス)上で実行され得る
ので，プラットフォームの設計は，システムの個々のニーズとリソースの制約に合わせて調整すること

関係者の間の信頼は不可欠なものである。データソが望ましい。例えば，クラウドサーバは，モバイル機

ースの信頼性の問題に対処する解決法が，認証技術

器よりも高度なアルゴリズムを実行し，より大量のから与えられる可能性がある。一元化された信頼でデータを処理する可能性がある(例えば，モデル訓練

きる発行者からの電子証明書と，データのシーリンのために)。したがって，ハードウェア設計では，様々

グ(封止)との組み合わせが，当事者の間で信頼を確立なシステム又はサブシステムにおける AI 機能の調整するための選択肢である。しかし，この解決法はパを考慮に入れる必要がある。

ートナー間の信頼を確立することだけを狙いとし，
6.4.2 プラットフォームとフレームワークの欠如

データの質の問題には対処していない。この目的に関しては，信頼できるデータプール(集積)を集めるか

AI の開発のための，再利用可能で標準化されている又は誤ったデータベースを回避するための，評価又技術的フレームワーク，プラットフォーム，ツール

はアセスメントのアルゴリズムを使用することがで及びサービスはまだ成熟に至っていない。少数のオきる。メタアルゴリズムは，時間が経過しても AI シープンソースの AI 学習システムとディープラーニン

ステムの信頼性と透明性が維持されることを助け，

グライブラリは，よく知られた技術界の巨大企業か使用した情報ソースの出所と配布に関する情報を与ら得られるようになっているが，アーキテクチャ，える[13]。

フレームワーク，アプリケーションモデル，アセス
メントと視覚化のツール，及びクラウドサービスの，完全にモジュール化され，標準化された AI エコシス
67

6.5.2 プライバシー

6.6

規制関連の課題

AI の開発は，データ訓練アルゴリズムの使用に依存

適切な規制が，多くの AI 分野でまだ欠如している。

している。このプロセスでは，大量のデータを収集，産業革新，生産性及び競争力を促進，支援する一方

分析及び使用する必要がある。データの価値はます

で，高いレベルのセキュリティと健康，消費者保護，ます顕著になってきている。開発者，プラットフォ

社会保障と権利及び自由の保護を同時に確保するよームのプロバイダ，オペレーティングシステムと端

うな，AI 開発に対するバランスの取れた規制のアプ

末の製造業者，及びバリューチェーンのその他のサローチを発見することが，世界の多くの政府にとっードパーティは，これらのデータにアクセスし，ユて重要な優先事項である。

ーザーが提供したデータをある程度までアップロー
ド，共有，変更，交換及び活用することが可能であ

無人運転車及びドローンなどの分野では初期の立法る。

的措置が少しは講じられているが，AI に特化した規制機関は世界のどこにも存在せず，AI に関する法的

さらに，AI システムは一般に高いコンピューティン

な調査も欠けている。例えば，欧州では，ロボティク

グ能力を必要とするので，多くの企業及び政府はクスと AI の領域は，国及び欧州レベルで様々な規制当

ラウド上にデータを保存し始めている。しかし，ク

局及び機関がカバーしている。これらの領域においラウドのプライバシー保護にも，隠れた脅威が存在て技術的，倫理的，規制的な専門知識を提供し，開発している。合法的に，現在と将来の法律に従っていを監視している欧州の中央機関は存在しない。このかにデータを収集し，使用するかは，全ての AI 当事

ような調整の欠如は，これらの技術開発から生じる者にとって重大な問題である。

新しい機会及び課題に対してタイムリーに，十分な情報に基づいて対処することを妨げている。

6.5.3 セキュリティ
欧州議会の法務委員会の AI に関する報告書で特定さ技術の悪用，欠陥，及び将来のスーパーAI の開発は，れている，六つの主な領域横断的規制テーマは，幅

いずれも人間社会にセキュリティ上の脅威をもたら広い政策分野に関係している。委員会の立場から，す。AI が人間に与える影響は，人々がそれをどのよ

優先的に行動が必要とされている分野は，自動車部

うに使用し，管理するかに大きく依存する。AI を犯門，高齢者の介護，ヘルスケア及びドローンを含ん罪者が手にすれば，大きなセキュリティの問題が確でいる。

実に生じ得る。例えば，ハッカーは，AI システムのユーザーの挙動を自ら学習して模倣できるようなソ

6.6.1 責任

フトウェアによりサイバー攻撃を行い，可能な限り
システム内に留まるために，絶えず方法を変化させ

新しい AI ベースの製品と共に生じてきている予見可

るかもしれない。技術的な欠陥の中には，異常な作能性，解釈可能性，及び因果関係の問題は，製品欠陥業を発生させて AI システムをリスクにさらすものもなどの責任問題に対処することをますます困難にし，ある。例えば，ディープラーニングに使用されるブ

これは大きな責任ギャップを生み出し得る。予想さラックボックスモデルは，モデルを解釈不可能なもれるこれらの責任の問題に直面することで，新しいのにする。したがって，不適切な設計は異常動作に規則と規制の必要性，例えば不法行為及び契約の法つながる可能性がある。さらに，セキュリティ対策

律におけるそれが，多くの産業でますます重要になが十分に効果的でない場合には，無人運転車，ロボってくる。責任に関する法的安定性は，イノベータ

ット及びその他の AI 機器が人体に害を与え，これはー，投資家及び消費者にとって最も重要な事柄であ

法律的な観点からの課題になる可能性がある。

り，彼らに必要な法的フレームワークを与える。

しかし，デジタル技術の複雑さは，誰に責任がある68

のか，また障害が発生した場合にどの程度責任があさせる又は当人に重大な影響を及ぼすプロファイリ

るのかの判断を特に難しくする。例えば，既存の法

ングを含め，(当人の明示的な同意なく，あるいは欧的カテゴリは，ロボットの法的性格を適切に定義し，州連合又は加盟国の法律第 22 条(2) GDPR [111]によ

そこから損害に対する責任を含む権利と義務の帰属

る承認なく)自動処理だけに基づいた決定の対象に先を決めるには十分でない。現在の法的フレームワはならない権利”を人に与える。GDPR はまた，“管理ークの下では，ロボットは，第三者に損害を生じさ者サイドの人間の介在が得られ，当人の見解を表明せる行為又は不行為に関して自身が責任を負うことでき，決定に異議を唱えることができる権利”，第 22はできない。ロボットが自律的な決定を行えるシナ

条 (3) GDPR [111]も人々に与える。

リオにあっては，伝統的な規則では補償を行う責任のある当事者を特定し，生じた損害の補償をその当さらに，GDPR の第 13 条～第 15 条は，第 22 条に事者に要求することができないため，そうした規則

該当する自動意思決定が行われる場合には，人々がはロボットに責任を課すには不十分である。

そのことを告げられ，アルゴリズムの基礎になっている決定プロセスについて意味のある情報を与えら

欧州連合では，欧州委員会(EC)が，欠陥製品があっ

れ，自動化プロセスの結果及びその重要性についてた場合に消費者と生産者に関して法的明確性を確保知らされることを要求している [112]。

するために，技術的発展に照らして製造物責任指令の解釈の手引を 2019 年半ばまでに発行すると予想

データ保護当局が GDPR を実際にどのように実施すされる。

るかは不明確なままであるが，AI の意思決定についての透明性の要求事項は，企業と規制当局，両方が対処する必要がある主要課題になる可能性が高い。

6.6.2 プライバシー

ここでの目的は，データのプライバシーと透明性を欧州連合の GDPR(一般データ保護規制)などの規制維持することと，データ主導のビジネスモデルの繁は，部分的にはこれらの問題に対処することを意図

栄を実現することの間でバランスをとることである。

しているが，データ保護当局がこれをどのように実健全な AI エコシステムの実現は，単に経済的な観点施するかはまだ不明である[24]。データのプライバシ

からだけでなく，企業が透明性を確保する能力を向ーと，AI 産業界の繁栄を実現することとの間で，微上させ得るさらなる技術研究の実現のためにも必要

妙なバランスをとる必要がある。実際，近いうちにとされる。

AI 自体が，洗練された匿名化と暗号化の方法を実現することによって，個人データの安全性を確保する

6.6.3 倫理

ことを助けるであろう。フェデレーションラーニン
グが，AI システムの訓練のために個人データが消費

これらの問題からの最も深刻な影響は，より先進的，者のデバイスから流出する必要がないことを保証す

未来的な AI システムにあってだけ見られるものだが，る。これは，システムが全てのデバイスにおいて直可能な限り早くそれらに対処する事前対応的なアプ

接並行して訓練されるためである[110]。さらに AI は，

ローチは，慎重なアプローチであるだけでなく，将人間によるデータへのアクセスを必要とせずにタス

来，費用のかかる(不可能ではないにしても)後付け対クを実行することによって，扱いに注意を要する情策を回避することにつながるかもしれない。

報(例えば健康記録)の露出を制限し，それによってプ
ライバシーを高めることができる。

より急を要する関心事は，意思決定プロセスにおいて倫理的な選択をする AI システム(例えば，自動運

GDPR は，欧州連合でのデータ保護とプライバシー転車)の必要性である(例えば，歩行者を負傷させるのに関する一連の重要な規制変更であり，AI システム

か，あるいは歩行者を避けることで運転者又は乗客による自動化された意思決定にも対処している。具を負傷させる可能性を生むのか)[113]。この例は，AI

体的には，GDPR は，“当人に関係する法的効力発生の安全性が単なる技術的な問題ではなく，そうした
69

技術のユーザー，技術を中立的に傍観する人々，及び技術を開発する企業を保護するための学際的アプローチが必要とされるような，政策的及び倫理的問題でもあることを示している。これは，後者の場合，重要な法律的課題に直面することがあるためである。
研究機関と企業がこうした問題に取り組み始めてはいるが，国際レベルにおける関係者全てのより緊密な協力が必要とされている。

AI は，幾つかの意思決定プロセスにおいて徐々に人間に置き換わっている。インテリジェントロボット
は，決定を行う際に人間社会の倫理的な制約と規則に適合する必要もある。例えば，無人運転車が，ブレーキが間に合わない状態で正面の歩道には歩行者が3 人いると仮定する。システムは，これら 3 人の歩行者に衝突することを選ぶべきか，あるいは代わりに方向をそらし，道路の反対側にいる 1 人の歩行者に向かって進むべきか？ 人間の日常生活におけるAI の適用は，対処する必要がある基本的な倫理的課
題の中心に位置している。AI システムの設計が倫理的及び社会的制約と一致しない場合，そうしたシス
テムは人間の論理と異なる論理に従って動作し，劇的な結果をもたらすかもしれない。

さらに，機械に意思決定の権利を与えた後には，人々は新しい倫理的問題に直面するであろう。インテリ
ジェントシステムが特定の分野で知識を獲得するにつれ，その意思決定能力は人間の能力を上回り始める。これは，人々がますます多くの分野で機械主導の意思決定に頼るようになり得ることを意味する。
将来の全ての AI 開発において，この種の倫理的課題に早急に特別な注意を払う必要がある。

70

第7節
人工知能における標準化ギャップ導く。

標準化は，AI 開発において支援的及び主導的，両方の役割を果たす。産業革新の促進だけでなく，AI 製
品とサービスの質を向上させ，ユーザーの安全を確

7.1

人工知能における標準化の取り組み

保し，公正で開かれた産業のエコシステムを構築することも不可欠である。

AI の分野の標準化はまだほんの初期段階にある。AI又はその支援技術は，ある側面についてはかなり前

ここまで，現在の AI の展望とその主要課題をレビュから既存の標準化グループの範囲の一部になっていーしたのを受けて，標準化のための基本的な要求事

たが，より広範囲で全体的な観点から AI 分野に対処

項を幾つか導出することができる。この節では，まするために，新しいグループが現在作られているとず AI に関連する既存の標準化の取り組みの概要を説ころである。次節では，図 7-1 に示す組織を含め，明し，その後，標準化と産業のギャップの幾つかに現在の標準化状況の概要を説明する。

焦点を合わせ，そこから次節の最終的な推奨事項を

情報技術

路上走行車

コンピュータグラフィックス

原子力施設

IT セキュリティ
金融サービスマルチメディア
ユーザーインタ

ロボティクスバイオメトリク

ウェアラブルデバイス

クラウドコンピューティング

IT ガバナンス
モノのインターネット

人工知能

図 7-1 | AI に関する標準化の状況

71

7.1.12018 年 4 月に開催された最初の本会議の後，JTC

ISO/IEC JTC 1

1/SC 42 は基本規格に関する WG 1 を設置した。こISO と IEC の JTC 1 は，IEC と ISO の間で設置されれは，承認された最初の二つのプロジェクトである，

IT の問題に関する合同専門委員会であり，AI 用語の分野で長期に渡って作業をしている。JTC 1 の以前

人工知能の概念及び用語 (ISO/IEC 22989)及び 機械学習を使用する人工知能システムのフレームワークの用語ワーキンググループが，AI 用語に関する次の(ISO/IEC 23053)を含んでいる。

一連の国際規格を発行している：
JTC 1/SC 42 の本会議で，次の三つの研究グループ
ISO/IEC 2382-28:1995， 情報技術－用語集－第が設置された：28 部：人工知能－基本概念及びエキスパートシ

ステム

SG 1：AI システムで使用される様々な技術(例えば，機械学習アルゴリズム，推論)を，それらの特ISO/IEC 2382-29:1999， 情報技術－用語集－第性と特徴を含めて研究するための，人工知能シス

29 部：人工知能－音声認識及び合成

テムの計算アプローチ及び特徴。それらの基礎にある計算アプローチ，アーキテクチャ及び特徴をISO/IEC 2382-31:1997， 情報技術－用語集－第

理解し，明確化するための既存の特殊な AI シス

31 部：人工知能－機械学習

テム(例えば，コンピュータビジョン，NLP)。AI
システムのアプリケーションに関する産業界の

ISO/IEC 2382-34:1999， 情報技術－用語集－第慣行，プロセス及び方法。

34 部：人工知能－ニューラルネットワーク
SG 2：信頼性(透明性，検証可能性，説明可能性，

これらの古い部は現在，IT 用語に関する共通 JTC 1

制御可能性などを通じて AI システムへの信頼を

規格 ISO/IEC 2382:2015 [11]に統合されている。

確立するアプローチの調査を目的としている)。

ISO/IEC JTC 1/SC 42

般的な脅威とリスクの評価，及びそれらを軽減す

工学的な落とし穴と，AI システムに付随する一る技術と方法。AI システムのロバストネス，復元
この分科委員会は，AI の特定の標準化要求事項に対力，信頼性，正確性，安全性，セキュリティ，プ

処するために 2017 年 11 月に設立された。JTC 1/SC

ライバシーなどを達成するためのアプローチ。AI
システムの偏りの発生源の種類(そうした偏りの42 の作業範囲は，AI に関する JTC 1 の標準化プロ

最小化を目的としており，AI システム及び AI がグラムの中心的存在及び提案者として役割を果たし，支援する意思決定における統計的偏りを含んでAI 関連のアプリケーションを開発している JTC 1，

いるがそれに限定されない)。

IEC 及び ISO の委員会に手引を提供することである。


この分科委員会の作業の一部となっているトピック

SG 3：様々な AI アプリケーション分野(例えば，
ソーシャルネットワーク，組み込みシステム)，及は次の通りである：

びそれらが使用される様々な状況 (例えば，ヘル


基本規格



AI の計算アプローチ及び特徴



信頼性



使用事例とアプリケーション



ビッグデータ

社会的懸念

スケア，スマートホーム，自律走行車)を明確化す
ることを目的とした，使用事例及びアプリケーシ
ョン。代表的な使用事例の収集。ISO/IEC 22989
及び ISO/IEC 23053 プロジェクトで定義されている用語と概念を使用して，アプリケーションと使用事例を説明し，必要に応じて用語を拡張。

72

バイスと技術は，AI アプリケーションの状況でその他の JTC 1 分科委員会

広く使用されることが予想される。
AI は他の多くの IT 分野とアプリケーションに影響を与える横断的な技術であり，他の JTC 1 分科委員

7.1.3

ISO

会は次のように，推進要因及び支援技術として AI に関わりをもつ標準化の作業を行っている：

幾つかの ISO 委員会が，次のように AI アプリケーシ
ョンに関連する規格の作成に関係している：



JTC 1/SC 24：コンピュータグラフィックス，画

像処理及び環境データ表現


JTC 1/SC 27：IT セキュリティ技術



JTC 1/SC 35：ユーザーインタフェース



JTC 1/SC 37：バイオメトリクス



JTC 1/SC 38：クラウドコンピューティングと分“TC 22：自動車”は，路上走行車の基本規格を策定し，インテリジェンスカーとコネクテッドカーに関係する標準化の課題も研究している。

“TC 68：金融サービス”は，金融と銀行部門の標準化に取り組んでいる。新しいトレンドは，この委員会の約 58 の規格が扱っている。

散型プラットフォーム


JTC 1/SC 40：IT サービス管理と IT ガバナンス

JTC 1/SC 41：モノのインターネットと関連技術

“TC 299：ロボティクス”は，様々な用途のロボテ
ィクスの標準化の分野を扱っている。

7.1.4
7.1.2

ITU

IEC
AI の領域で，ITU-T は 5G (FG-ML5G)を含む将来の幾つかの IEC 委員会は，AI を，彼らの作業プログラ

ネットワークのための機械学習に関するフォーカス

ムに寄与する可能性がある一つの要素として見てきグループをもつ。このグループの目的には，次のもた。その例は下記を含んでいる：のが含まれる[81]：“SC 45A：原子力施設の計測制御及び電力システ

アーキテクチャ，インタフェース，使用事例，プム”は，原子力の計器と制御の要求事項をサポー

ロトコル，アルゴリズム，データフォーマット，

ト及び調整する先進的なコンピュータと情報シ

相互運用性，パフォーマンス，評価，セキュリテ

ステムを進歩させるために，新しい IT 及び電子

ィ及び個人情報保護を含む，将来のネットワーク

技術を適用することを目的として AI に関する研における機械学習の採用を支援する。

究を行った。


将来のネットワークにおける機械学習のために，“TC 100：オーディオ・ビデオ・マルチメディア

既存の技術，プラットフォーム，ガイドライン及システム及び機器”は，ウェアラブルデバイスにび規格を研究，レビュー及び調査する。

関する規格を開発し，AI と仮想現実の要素を含

む“ウェアラブルデバイスの使用シナリオ”と題した議論トピックに着手した。



機械学習のフレームワークの安全で信頼できる使用を可能にする要因を明確化する。

“TC 124：ウェアラブルエレクトロニックデバイ
ス及びテクノロジー”は，ウェアラブル技術の電気工学，材料及び個人の安全に関する技術規格の策定を担当するために最近作られた。こうしたデ
73





将来のネットワークでどのように機械学習アル関する規格ゴリズムを訓練，適合化，圧縮及び交換するか，及びどのように複数のアルゴリズムが相互作用

するについてレビューし，研究する。



様々な固定及びモバイル通信スタックを考慮に

事項を満たせる新しい機械学習方法の開発を推IEEE P7007：倫理主導のロボティクス及び自動化システムに関するオントロジー(存在論的)規

進する。

格


機械学習を使用するためのネットワーク機能，イIEEE P7008：ロボットシステム，インテリジェ

ンタフェース及び能力に関する考え得る要求事

ントシステム及び自律システムの倫理主導の推項を明確化する。

進に関する規格

通信のための機械学習における標準化の課題をIEEE P7010：倫理的な人工知能及び自律システ
ムに関する福祉メトリックス基準

これらのトピックに関する ITU-T 推奨の関連範
囲を明確化するために，ギャップ分析と機械学習

のロードマップの作成を行う。

7.1.5

IEEE P7009：自律システムと半自律システムのフェイルセーフ設計に関する規格明確化する。

IEEE P7006：個人データ人工知能エージェント
に関する規格習の考え得る要求事項を明確化し，こうした要求IEEE P7005：透明性のある雇用者のデータガバ
ナンスに関する規格

入れて，将来のネットワークに適用される機械学IEEE P7004：子供と学生のデータガバナンスにIEEE P7011：ニュースソースの信頼性を識別して評価するプロセスに関する規格



IEEE

IEEE P7012：機械可読個人プライバシーの条件に関する規格IEEE はこの領域で，主に AI に関連する技術規格の倫理的側面の研究に焦点を当てている。
2016 年 3 月，

7.1.6

ETSI

IEEE 標準化協会は，AI がもたらす脅威に人々が対処することを支援し，データプライバシーからフェETSI は，
経験的ネットワークインテリジェンス(ENI)

イルセーフ工学までに渡る倫理的な設計原則と規格に関する産業仕様グループ(ISG)をもっており，そのを策定することを狙いとして，人工知能と自律シス

目標は，閉ループ制御アプローチを含むコグニティ

テムにおける倫理的考察のための世界イニシアチブ

ブネットワーク管理システムに関する規格を開発すを開始した[82]。

ることである。このアプローチは，“監視－分析－計
画－実行”モデルに基づいており，学習能力によって高められて行く。

この下で，IEEE はこれまで次の標準化プロジェクトを承認している。

想定されているコグニティブネットワーク管理シス
IEEE P7000：システム設計における倫理的懸念

テムは，利用者のニーズ，環境条件及びビジネス目に対処するためのモデルプロセス

標のリアルタイムでの進展に応じて，利用可能なネットワークリソースとサービスの使用を管理できるIEEE P7001：自律システムの透明性IEEE P7002：データプライバシープロセスIEEE P7003：アルゴリズムの偏りの考察ようにする。システムが行う決定は，ネットワーク
リソースの複雑な状態についての詳細情報と，オペ
レータの好みを表している方針に依存している。

74



ISG ENI アプローチ独特の付加価値は，メトリックの導入によるオペレータエクスペリエンスの定量化，自動化システム及び統合に関する国内専門委員
会(SAC/TC 159)

及び機械学習と推論の利用によるオペレータエクス
ペリエンスの最適化と調整である。

SAC/TC 159 の下で，ロボット機器に関する SC 2 が，システムインタフェース，コンポーネント，コント

様々な AI メカニズムを使用して適応行動の変化を促

ローラなどを含む完全な形の産業用ロボットを担当

すために，このグループは様々な種類の方針をレビしている。SC 2 は，GB/T 17887-1999：産業用ロボ

ューする予定である。ISG ENI は，リソース管理，サット－自動エンドエフェクタ交換システム－用語集

ービス管理，オーケストレーション及び方針管理な及び特徴の提示などの幾つかの規格を発表した。

ど，レガシーのネットワーク機能と発展中のネット

ワーク機能に関する既存の標準化されたソリューシ
ョンを，該当する場合はレビューし，再利用する。

関する国内専門委員会(SAC/TC 242)

7.1.7 中国における標準化活動

オーディオ，ビデオ，マルチメディア及び機器に

SAC/TC 242 は，オーディオ，ビデオ及びスマートヘ
ルスケア製品の関連規格の研究を行ってきた。現在

国家情報技術標準化ネットワーク(SAC/TC 28)の規格は，例えば，バーチャルリアリティオーディ
オの主観的評価方法(2017-0279T-SJ)を含んでいる。

SAC/TC 28 は，用語集，ユーザーインタフェース，
バイオメトリック特徴認識，及びその他の分野に関

連した AI の標準化活動に主に取り組んでいる。

情報セキュリティに関する国内専門委員会(SAC/TC 260)

用語と用語集の領域では，GB/T 5271.28-2001：情報技術－用語集－第 28 部：人工知能－基本概念とエキ

SAC/TC 260 は，AI 技術に焦点を合わせ，バイオメ

スパートシステムなど，これまでに四つの基本的なトリック機能の認識，スマートシティ及びインテリ

国家規格が発行されている。ユーザーインタフェー

ジェント製造などの分野におけるセキュリティ関連ス分科委員会が複数の国内規格を作成中であり，関規格を策定した。

連する標準化研究を実施するために，動作検知相互作用ワーキンググループと脳－コンピューターイン

ターフェース・ワーキンググループを設置している。

高度道路輸送システムに関する国内専門委員会(SAC/TC 268)

分科委員会は，国際提案“情報技術感情的(emotive)コ
ンピューティング・ユーザーインターフェースフレ

SAC/TC 268 は高度道路輸送の領域で標準化活動をームワーク”を提出し，これは既に承認されている。

行った。また，GB/T 31024.2-2014：協調高度道路輸送システム－短距離専用通信－第 2 部：媒体アクセ
バイオメトリック機能認識委員会は，指紋，顔及びス制御層及び物理層に関する仕様などの規格も開発

虹彩の認識に関する規格を作成した。さらに，国家した。

情報セキュリティ標準化専門委員会のビッグデータ
規格に関するワーキンググループ，クラウドコンピ

7.1.8 米国における標準化活動ューティング規格に関するワーキンググループ，及びセンサネットワーク国内規格に関するワーキング

これを執筆している時点では，米国は現在のところグループも，AI の関連技術とアプリケーションを支AI に関連する方針又は規格をもっておらず，現在の援するために基本規格の開発に取り組んでいる。

政権にとってそれらを作ることが優先事項であるようにも見えない。AI を使用している米国に本社をもつ幾つかの民間企業は，幾つかの多国籍企業と共にAI に関するパートナーシップを結んでおり，これは75

最良実施基準を開発して共有することを意図していの関わり及びそれに対する支援のメカニズムに関しる。AI に関連する政策，倫理及び安全の問題に取りて EC をサポートし，AI 倫理ガイドラインを提案す組む研究機関と非政府組織の数も増えている。政府る。ハイレベル専門家の招集は 2018 年 4 月に完了には頼らない，AI に関するパートナーシップのようし，グループは 2018 年後半に活動を開始することな民間の協力イニシアチブが，予見し得る将来におになっている。

いては，米国を拠点とする企業にとって何らかの規格の源になる可能性が高そうに見える。
7.1.10 コンソーシアム及びその他の組織
前の政権が政策と規格の開発により大きな関心を持っていたこと，また彼らが AI の課題と機会に関するAI の規格と規則の問題は，一般の人々だけでなく企

広く引用されている二つの報告書を発行したことに業，研究機関及び産業のコンソーシアムからもます

注目すべきである。ただし，これらの文書は前政権

ます注目されるようになっている。技術系の企業自の公式アーカイブの一部としてしかアクセス可能で身が，自らが開発している AI 製品とサービスの倫理なく，これを書いている時点では，それらが現政権

的，経済的及び社会的影響，さらには必要とされ得によってどのように活用されるのか，あるいは活用

る規格と規則について考察するようになっている。

されるのかどうかは，完全に明確にはなっていない。
世界最大の技術系企業の幾つかは，これらの問いの一部に答え，自らの取り組みをモニターする助けとなる専門の倫理チームを作り，監査委員会を設置し7.1.9 欧州 AI アライアンス

さえしている。ほとんどの作業は現在，一般の人々
AI は，ヘルスケア，農業又は行政など，欧州の重要の意識を高め，開発者と設計者に対する内部行動規な産業に影響を与えている。AI は欧州の産業，中小則を策定することに集中している。このような取り企業及び新興企業のビジネス機会も促進しており，組みは，万能のソリューションを生み出すことでは

欧州の生産性向上に貢献している。そのため，EC はなく，むしろどのような種類の規格と規則が最も良AI の将来について議論するために欧州 AI アライア

く機能するかに関する内部トライアルを通じて，十ンスを締結している[80]。

分な情報に基づいて企業としての意見を形成することを狙いとしている。

EC は，信頼と認識の確保に関する合理性のある懸念に対処するための，関係する全てのステークホルダ

この種の内部作業は，他の様々なステークホルダーー(ビジネス，学者，政策立案者，消費者団体，貿易と連携するための貴重な基盤を築くことになる。ス

組織，及びその他の市民社会の代表者)を含む，AI にテークホルダーたちを引き合わせることを狙いとし関する包括的な戦略の策定を約束した。結果として，た，おそらく一般に知られている最も著名なイニシ

EC は AI 開発の全ての側面及びそれが社会と経済に

ア チ ブ は ， “AI に 関 す る パ ー ト ナ ー シ ッ プ

与える影響に対処するために，複数のステークホル(Partnership on AI)”であり，これは 50 社を超える大ダーのフォーラムとして機能する欧州 AI アライアン

手の技術系企業と，AI に焦点を合わせた研究機関にスを締結することを計画している。

よる拡大しつつあるコンソーシアムである。その狙この欧州 AI アライアンスの設立に向けた第一歩は，
AI に関するハイレベル専門家グループを作ることであり，これはアライアンスの作業の運営グループとして機能すると共に，中長期的な AI の課題と機会に関して EC に助言するタスクをもつことになるであろう。この専門家グループは，他のイニシアチブと76

いは，AI が確実に人々と社会に恩恵を与えようにす構造とフォーマットを統一する必要がある。特に機ることである。このことは，AI システムの影響と設械学習の場合，多くのアプリケーションで，異なっ計に関する共同研究，最良実施法の開発と共有，及たソースからのデータが必要とされるため，この問

び公的教育と幅広い外部のステークホルダーの関与

題は重要な事柄である。

を通じて達成されるであろう[84]。AI に関するパー
トナーシップはまだ構築段階にあり，何も調査結果

情報とデータモデルを標準化するための領域特有のを発表してはいないものの，近い将来，議論に貴重

取り組みは，既に現在存在している。しかし，これらな貢献をするのに必要な情報を有している。

の取り組みの間での調整が欠けている。AI の恩恵を得るには，異なる領域に渡る情報とデータモデルの英国王立協会[85]及び情報技術産業評議会[86]のよ

標準化に対する同種のアプローチの調整を行い，確うな他の組織は，規格に関してさらなる作業が必要

実なものにすることが必要であろう。

な領域を明示している。民間企業とコンソーシアムの作業に加え，12 を超える著名な研究機関が，多くの場合，AI 全般が生み出すものを確実に安全にする

7.2.2 データモデルに基づく一般的オントロジーことを目的として，AI の発展が何を意味するかについて現在考察を行っている。

異なった領域に，オントロジーに関する様々な作業が既に存在している。機械学習は一つの領域に限定されず，しばしば複数の領域を含むので，領域に依7.2存したこれらのオントロジーを調和させる必要があ

標準化のギャップ

る。異なる領域間で作業を調整し，一般的なオントロジーを標準化するための取り組みが必要とされる。

この節では，前節で挙げた課題を解決するために対処する必要があるオープン標準化のギャップを幾つか挙げる。技術の発展とアプリケーションシナリオの増加に伴って，多くの規格を改善又は補足する必

7.2.3 人工知能アルゴリズムの検証要がある。これらのギャップは，オープンソースと標準化の協調的な発展から，ニューラルネットワー

AI アルゴリズムが，適用される全ての安全要求事項

クの表現方法，パフォーマンス評価，機械学習のアに確実に適合するようにするには，アルゴリズムのルゴリズム，及び AI に関するセキュリティのギャッ

検証が必要である。AI アルゴリズムは実行中に変更

プまでに渡る可能性がある。

される点で，主に他のアルゴリズムと異なっている。
環境の変化も自己学習アルゴリズムの機能に影響を与える可能性がある。AI アルゴリズムのタスクを正7.2.1 調和的なデータモデルとセマンティクス

確に文書化することは難しい課題であるが，このこ
既に 6.2.2 節で強調したように，機械学習は，それをとは標準化によって恩恵を受ける可能性がある。ど使って訓練がなされるデータに依存している。ただの要求事項に照らして AI アルゴリズム又はそれが組し，機械学習のアプリケーションは，様々な領域にみ込まれているシステム全体を検証する必要がある

分散している異なったデータソースに依存し得る。

のかを，明確にすることが望ましい。1 回だけの検証

データがセマンティック能力を欠くと，それらは機で有用なのか，又は周期的チェックが適切なのかも，

械と人間の両方が理解できるやり方で処理されない問題になる点である[83]。

ため，AI システムはこれらの異なったデータソースを適切に使用することができない。さらに，データ

77

AI システムは，AI 製品の品質と利用可能性を確保し，AI 産業の持続可能な発展を支援するために，機能，パフォーマンス，セキュリティ，コンプライアンス
又は相互運用性など，様々な側面に関する認証の仕様を必要とする。認証は，試験，評価及びその他のタスクを含むことがある。評価の対象は，自動運転シ
ステム，サービスロボット，又はその他の AI 製品が考え得る。評価の結果は，標準化された手順と方法に基づいた，測定可能な指標と定量化可能な評価シ
ステムを通じて得ることができる。

7.2.4

人工知能のインフラストラクチャのベンチマークと評価革新的な設計，改良されたアーキテクチャ，及び新しいハードウェアコンポーネントを用いて，インフ
ラストラクチャとプラットフォームの開発が常になされているので，機能，パフォーマンス，又はスケー
ラビリティに関してプラットフォームのベンチマー
クと評価を行うため，規格が必要とされる。インフ
ラストラクチャの評価には，一般的な機械学習アル
ゴリズム又はシナリオ特有の作業負荷(例えば，条件の監視，監視ビデオ)のいずれかを使用することができる。ベンチマークと評価が，ユーザーが個々のニーズに最も適したプラットフォームを選択するのに役立つことがある。

78

第8節
結論及び推奨事項

この白書では，メガトレンドと呼ばれる最も急を要が市場で採用され，社会に受容されることを促す上する課題の幾つかへの対処に役立つ幅広いアプリケ

で，標準化と適合性評価が有益な役割を果たすことーションに渡って，AI を採用できることの明確な証が期待される。

拠を示した。AI は既に社会，ビジネス及び個人に深い影響を与えているため，これは製造，エネルギー，

次の節では，産業全般，規制機関，そして最後に，

金融，教育，輸送，ヘルスケア又は小売など，ほとんIEC とその委員会に対するこの白書の主な推奨事項

どの産業部門で根本的な革新の推進力の一つになるの概要を示す。

ことが予想される。
加えて，さらに将来を見据えたアプリケーションを提示する。

この白書では，四つのアプリケーション分野(スマートホーム，スマート製造，スマート輸送，及びスマー
トエネルギー)の具体的な使用事例を記載したが，複8.1

産業界に対する推奨事項

数の産業部門に渡っての現在の AI システムの幅広い適用可能性も明確に実証されている。

幅広い産業界のステークホルダーが，AI エコシステ
ムに関与している。こうした産業界のプレーヤーは

社会，経済及び規制の分野で AI は深刻な課題を生みAI 技術から恩恵を受けることが予想されるが，彼ら出している。信頼性，プライバシー，人/機械の相互は質の高いデータの利用可能性，AI インフラストラ

作用の安全性，又は労働力に対する影響のいずれにクチャの継続的なパフォーマンスの向上，及びび AI

関連するにしても，幅広いステークホルダーが相互システムのセキュリティの向上に対して，協調的なに協調して，これらの問題に早急に対処する必要が取り組みによって貢献する必要がある。これらの努ある。これらの課題は世界の全ての国々に共通して力は最終的に，社会に対する AI の恩恵についての認いるため，白書ではそれらに対処する国際的なアプ

識を高めることにつながり，AI の幅広い採用を加速

ローチが必要であるということを主張した。特に，させるであろう。

政府，規制当局及び政策立案者は，AI の急速な採用


と共に発生している主要な倫理的問題を，注意深く

データセットのガイドラインの作成

理解して対処する必要がある。
訓練データセットは，アルゴリズムのパフォーマン
産業及び研究コミュニティは，複数のアプリケーシ

スにおいて最も重要な要素の一つである。アプリケ

ョンド領域に渡って AI の採用を阻害する可能性があーション領域に応じて，これらのデータセットにはる幾つかの技術的課題にも対処する必要がある。デ特別な要求事項が課される。訓練，妥当性確認及びータ，アルゴリズム，ハードウェア及びコンピュー試験のために，データ量がどのくらい多いことが望

ティング・インフラストラクチャに関連する問題は，ましいかを推定するガイドラインを作成することがAI の潜在力を最大限に利用し，その最もエキサイテ

推奨される。これは企業が AI を良好かつ安全に使用

ィングな見込みを達成する上で，現在最も困難な制することに役立ち得る。加えて，データの要求事項約の一つである。そうした観点から，新しい AI 技術に関するガイドラインは，ビジネスが顧客のデータ
79を求めるときに，ある中立的な存在を彼らに提供し，ハッカーが，個人からプライバシーデータを取り込

それを参照するようにすることで，ビジネスの助け

むために訓練データをリバースエンジニアリングし，となるであろう。

この機密データを悪用していることの証拠が存在している。また，アルゴリズムの設計と訓練のプロセ

AI システム内のセキュリティに関するガイドラ

スは網羅的である必要があり，不利な立場にあるグ

インの開発

ループの利益を十分に考慮することが望ましい。極
端な倫理的状況に関しては，特別な規則を定めるこAI は情報システムのセキュリティに深い影響を与えとが望ましい。この点について，セキュリティ，倫理る。一方で，これらは新しい対策に常に適応する新及びプライバシーに関する関連規格，法律及び方針

種のハックボット又はウイルスを作るために使用すを早急に改善する必要がある。

ることができる。また，これは攻撃のための新しい
アクセス点を与えることで，企業に対してさらなるAI がクラウド内に分布している場合には，個人が自セキュリティホールを作ることもできる。訓練デー

分のプライベートデータをクラウドに送信するプロ

タは，データセットの偏りを特に制御することによ

セスを十分に信頼でき，自らのプライバシーの侵害

り，システムに影響を及ぼすことを試みるために使に関して心配がないことが重要である。さらに，AI用できる。したがって，企業は適切なセキュリティの開発者は，データの収集と使用のプロセスにおい対策を講じるため，AI の適用前に，AI の使用がもたて個人を保護し，個人情報の漏洩，改ざん及び破損

らすセキュリティ上の影響を明確化する必要がある。

を防止するために適切な技術的手段を採用する必要
がある。

8.2



規制に関する推奨事項

セキュリティ，倫理及びその他の方針に AI を含める

AI の採用には，規制面での大きな不確実性が伴い，このことは産業及び研究コミュニティから AI に対す

現在の AI 産業は活発な発展の時期にあるが，将来のる投資の障害であるとみなされるであろう。また，産業の監督手段の策定と実施について真剣に検討し，AI が“欧州のデジタル単一市場(Digital Single Market

AI の開発と採用のプロセスにおける責任と欠点につin Europe)”のような，特定の政府プロジェクトに貢いて十分に考察する必要がある。

献していることは明らかである。したがって，市場への AI の導入を成功させるためには，複数のステー

AI 産業の監督の問題は，単一のグループだけが直面

クホルダー (産業，政府，研究コミュニティ，中小企する問題ではない。これは，持続可能な AI エコシス

業，消費者団体，その他)の間での協調的な規制措置

テムを構築するために，企業，政府，ユーザー，技術が必要とされる。下記の規制措置が推奨される。

組織及びその他の第三者が参加し，共に作業することが求められる社会的，体系的で複雑な，幅広い問

題を含んでいる。

プライバシー方針の中で AI に対処する

欧州の GDPR は，自動化された意思決定及びユーザ

関連する安全規制を策定し，改善することが望ましーの同意がないプロファイリングなど，個人のプラ

い。AI 技術の倫理的要求事項は，社会全体の中で形イバシー権侵害の側面の一部に対処している。しか成された幅広い合意に従って設定されることが望まし，対処する必要があるプライバシーに関する懸念しい。

はまだ幾つか残っている。

80

8.3



IEC とその委員会に対する推奨事項

AI 関連の使用事例を展開し，一元管理する

世界的に認められた規格策定組織としての IEC は，

AI はますます多くのアプリケーション領域に広がっ

今後の AI 技術開発の社会的な妥当性及び市場におけていくので，IEC は，将来の IEC 使用事例管理場所

る妥当性を確保するために，この白書に記載した AI(UCMR)にさらに事例を含めるために IEC 62559 のの課題の一部への対処を支援する独自の立場にある。

方法論を適用することによって，AI 関連の使用事例

IEC は，電気システムの安全性に対処するその実績を発展させることを，専門委員会に勧めることが望と評判に基づいて，巨大な変化に対応し，AI がもた

ましい。IEC は，使用事例の発展アプローチを推進

らす懸念を軽減する上で有益な役割を果たすことがするために，標準化団体であれ AI 標準化に関わる産できる。そのために IEC は次の行動をとることが推

業コンソーシアムであれ，外部の組織に働きかけて奨される。

いくことが望ましい。



水平的な AI の標準化における JTC 1/SC 42 の中心的な役割を促進させる

一貫性のあるインタフェースをもつ AI 参照アー
キテクチャを開発する

JTC 1/SC 42 が作業計画を定めて標準化活動を開始

AI プラットフォームの開発を進めるにはには，AI シ

したため，IEC はこの分科委員会を，世界規模でのステムの参照アーキテクチャを確立する必要がある。

AI の基本的及び水平的な重要なエントリーポイント

これにより，ソフトウェアとハードウェアの販売者として活かすことが望ましい。IEC はまた，ISO とは，自らの製品をエコシステムの中に位置付けて，密接に協力し，AI 技術に関連する側面について，IEC

コンポーネントとサブシステムの間の相互運用性に及び ISO の個々の委員会の JTC 1/SC 42 との積極的貢献することができる。異種コンピューティング装な協力，及び考え得る共同作業を実施することが望

置間のインタフェースと，AI タスクのスケジューリましい。作業の重複を避け，市場の迅速な受容を促

ングとリソース利用のためのインタフェースは，異すために，IEC は，標準化団体であれ産業コンソー

種コンピューティングプラットフォームにおける AI

シアムであれ，外部の組織に JTC 1/SC 42 との連携

作業負荷の配置をより簡単にするために，一致する及び協力を勧めることが望ましい。

必要がある。



データのセマンティクスとオントロジーの標準

潜在的 AI 適合性評価のニーズを探る

化を調整するAI は，倫理と信頼性に関するかつてない課題と脅威
AI の成功は使用するデータの質と適切な解釈に大きを生み出しているので，AI アルゴリズムの適合性，く依存するので，データの種類，フォーム及び情報

及びそれらを利用する製品とサービスのアセスメン

モデルを標準化することが，様々な産業部門での AI

トの必要性は大きいと予想される。ブラックボックの受容と採用の成功のために重要である。セマンテ

ス問題への対処，及び絶えず進化して自らの環境にィックな相互運用性と標準化されたオントロジーは，適応するアルゴリズムの挙動の確認が非常に大きな

AI 実装の一貫性と均質性を保証する中核的要素とな課題になるであろう。IEC は，国際規格と適合性評る。IEC は，既存の作業と重複することなく，このデ価システムの両方を開発しているユニークな組織とータ関連の課題に対処する既存の標準化活動の収束

して，AI 適合性評価のニーズと機会を明確化し，ロ化の基盤整備，調整及び促進を，内部的に(例えば，ードマップを作るための研究を開始することが望ま

SC 3D，領域特有の委員会である TC 57 及び TC 65

しい。

等，JTC 1/SC 32，JTC 1/SC 41)，及び外部の存在(例
えば，ISO，eCl @ ss)に働きかけることによって主導することが望ましい。
81

社会の様々なステークホルダーとの AI に関する対話を広げるIEC は，関心をもつ全てのステークホルダー(産業，政府，規制当局，政策立案者など)を集め，社会と産業に対する AI の影響についての対話を開始し，広げていく上で理想的な立場にある。IEC はその国際的な地位と中立性を活かし，これらのステークホルダ
ーのグループからインプットを集め，それを AI に関する自らの規格策定作業へ含め，そのプロセスへの信頼を継続的に構築し，その成果が AI 関連の規制と立法作業に確実に使われるようにすることが望ましい。

IEC が関与するテストベッドに AI の使用事例を含める

エッジインテリジェンスに関する以前の IEC 白書[12]は，IEC の標準化活動に関してフィードバックを得るためにテストベッドを採用することを推奨した。
この推奨の意図に沿うなら，テストベッド内の AI 使
用事例は，AI 技術のギャップ及び標準化ニーズに関してフィードバックを収集する上で不可欠である。
AI 用に特定のテストベッドを導入することの妥当性を示すことは難しいが，標準化と技術ギャップについて明確化するには，AI 関連のアーキテクチャと規格主導の AI 実装に関するフィードバックが不可欠である。さらに，新しい機械学習の機能，アルゴリズ
ム，データ及びオントロジーモデルは，AI 使用事例を含んだテストベッドから恩恵を受けるかもしれな
い。したがって，IEC に関与する将来のテストベッ
ドに，AI 関連の使用事例を加えることが推奨される。

82

附属書 A
将来の発展

A.1

ットベクトルから構成されていて，そこでは各ビッ

生物学に触発された人工知能

トがセマンティックな意味をもつ。このモデルは，
ニューラルネットワークは，人間の脳がどのように人間の脳がどのように学習するかについての理論か機能しているかに触発されているが，それを模倣しら触発されたものであった[115]。

ようとはしていない。現在，脳が実際にどのように機能しているかはまだ完全には理解されていないの

結局のところ，現時点では，近い将来に汎用 AI が作で，実際には，人間の脳のメカニズムをコピーするられる可能性はまだないように見える。しかし，人ことは非常に難しいように見える。しかし，人間の間の脳に関する欧州プロジェクト(European Human

脳で学習がいかになされるかをより良く理解するこBrain Project) [116]のような脳研究における最新のとが，優れた機械学習アルゴリズムにつながるとい発見は，新しい種類の機械学習アルゴリズムに勢い

点に，おおむね意見の一致が存在している。これはをもたらし得る。

汎用的な AI を作る上で不可欠なステップであり得ると考える人もいる。

A.2

脳内で学習メカニズムがどのように機能しているか

AI の使用は，人間－機械相互作用の新しい機会を開については，幾つかの理論があり，これらの理論にく。これまで機械は通常，特定の方法で操作される基づいた幾つかのアルゴリズムが開発されている。

単なるツールであったが，洗練された AI アルゴリズ

それらは，脳の正確なコピーを作ろうとしてはおら

ムは将来，機械をより良く人間に適応させることがず，通常は新皮質に限定された，脳の中央領域の一できる。

人間/人工知能の相互作用部を模倣しようとする。大脳辺縁系など，脳の他の領域は，これまで機械学習コミュニティからあまり

こうした改善された相互作用の初期段階は，モバイ注目されていない。これらのアプローチの一つによル装置又は家庭でしばしば使用されている多くの支り人間の脳を何らかの形で再現できるかどうかはま援システムにおいて既に見られる。しかし，現時点

だ明確でないが，それでも近年，幾つかの注目すべ

では，機械に適応する必要があるのは一般に人間のき開発がなされている。

側である。機械が処理できるような特定のやり方でリクエストを構成する必要がある。ただし，最終的これらのアプローチの一つは，階層的一時記憶な目標は，機械が人間に適応することである。結局(HTM)である。一見，この構造はニューラルネットワのところ，AI は人間－機械相互作用が円滑に機能でークのように見えるが，それとは根本的に異なってきるようにするインタフェースの役割を果たす。

いる。HTM は階層的に構造化されたノードのネット
ワークである。これらのノードは情報を学習し，保こうした相互作用の一例は，電話サービスのホット存する能力をもっている。この構造は，時間変化すラインである。ほとんどの自動留守番機械は，発信るデータを階層的に表示するように設計されている。

者が入力した特定の単語又は番号にだけ応答する。

HTM 内のデータのコーディングは，疎分散表現[114]

こうした自動クエリは将来，発信者の質問及びニーと呼ばれる形式で利用でき，これはパターン内のビズに動的に応答する AI システムによって実行される
83

ので，フラストレーションとストレスを回避するこ

特に，ビデオやオーディオのような，数値センサにとができる。

よる読みで対応できないようなデータストリームを含む場合に，AI はそれらを分析に含めることで大きAI は，新しい安全コンセプトの中心的要素の一つでな価値を付加することができる。発生しかけているあり，とりわけハンドリングマシンに関してそうで機能不全の兆候を検出し，事前対応的保守を可能にある。これは，特にロボティクスにおいて重要であするために，オーディオフィードを分析することがる。現在，家庭で見られる最も自律的なロボットはでき，欠陥を非常に正確かつ迅速に明確化するため掃除機ロボットである。しかし，将来，はるかに大型に，生産プロセスのリアルタイムビデオを使用できの，おそらく人間型のロボットが，家庭又は公共環る[118]。

境で使用される可能性がある。後者の場合に安全性を確保するため，そうしたロボットは自らの環境，

AI は，この種のデータの高速での分析を可能にする

特にその中にいる人間を認識できなければならない。

以外に，AI を利用したデジタルツインと人間の間の変化する周囲環境についてのこうした先進的な理解

生産的な相互作用を促進することができる。AI を利は，先進的な機械学習技術によってのみ可能である。

用したボットを，人間とデジタルツイン(あるいは，
さらにいえば，何らかの物理的な対象物)の間の相互作用を向上させるために活用でき，それによってユ

A.3

ーザーエクスペリエンスと生産性が改善される。ユ人工知能利用デジタルツイン

ーザーは，労力を費やして技術的なログを調べたり，
デジタルツインは物理的な対象物とプロセスのデジ

AI システムから単にコマンドを受け取ったりするの

タルモデルであり，これは，接続されたデバイスがではなく，与えられた機械的コンポーネントのデジ

自らとその周辺に関するデータを収集して共有する

タルツインとの間の相互作用に，自然言語を使用し

IoT によって可能となる。物理的なデバイスが収集して，彼らが人間の同僚とそうするのと同様に，AI シ

たデータをリアルタイムで結合することで，デジタ

ステムと一緒に問題と機会について検討することがルツインは，自身の物理的な対応物の状態を模倣すできる[119]。

る。その後，こうしたバーチャルなツインを，物理的な対応物のパフォーマンスを向上させるために分析

この開発は，人間の生産性を高めるだけでなく，そし，実験することができる[117]。したがって，デジの機能が人間の労働に置き換わるよりはむしろ，そタルツインの登場は，エンジニアが新しい設計をバの支援である点を強調することによって，こうしたーチャル空間で試験できるようにするだけでなく，システムの受け入れを大きく増加させるであろう。

それらのパフォーマンスの継続的な監視が可能にな

実際，フルに実装されデジタルツイン機能を用いて，ることで，製品開発に深い影響を与える。その結果，組織は人的資本と機械的資本の両方を含む労働力をAI はそうしたシミュレーションを支援し，デバイス創出することができる。

の将来のパフォーマンスを予測し，考え得る改善について推奨を行うことができる。デジタツインの使用の興味深い適用は，例えば，性能をより良く理解

A.4

自動化された機械学習

し監視するためのタービンへの適用，又は遠隔地にある機器への適用を含んでいる。実際に設置する前

今の時点で，自動化された機械学習の様々な例が存に，問題をより容易に発見する，又はシナリオの試在している。一つは強化学習であり，これは生の入験を行うことができ，それによって新しい又は通常

力データから直接学習するためにエージェントを使と異なる場所の様々な環境要因を明らかにすること用する。エージェントは自らの環境と相互作用し，ができる。

自らの行動に応じて報酬又は罰を受ける。報酬の最大化を追求することによって，エージェントは正しい選択をすることを学ぶ。例えば，ゲームのルール
84

について追加の知識を得ることなく，50 のアタリゲームをいかにプレーするかを学習することに成功した強化学習アルゴリズムが存在する[120]。

自動化された機械学習への別のアプローチは，機械学習モデルの開発を自動化することである。こうしたシステムは，自律的に新しい子ネットワークを作り，それらを訓練する。次に，システムは自らのパフォーマンスに応じて，その後の試行のための改善点を見出す。このようにしてモデルはネットワークを改善していき，アーキテクチャのどの部分が良い結果を達成するかを学習する[121] [122]。

自動化された機械学習を訓練とモデル化の労力を減らすために使用する傾向は，将来さらに加速する可能性が高い。これは，開発したアルゴリズムをいかに制御下に置き続けるのか，及び様々な AI アプリケーション間の対話がますます増えて互いを改善していく可能性がある事実にいかに対処するかという問
いをもたらす。

85ISBN 978-2-8322-5874-3

CHF 50.-

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