シンポジウム

人工知能の本格的な普及に向けてー

Alの可能性と日本の未来を考える 一

The 21st Century Public Policy Institute第 回シンポジウム （２０１７年 月 日開催）
研究報告

13

―
ＡＩの可能性と日本の未来を考える

人工知能の本格的な普及に向けて

10

世紀政策研究所研究主幹／
東京大学大学院情報理工学系研究科教授
21世紀政策研究所研究委員／
ＮＴＴデータ技術開発本部エボリューショナル
ＩＴセンタＡＩソリューション開発担当課長
21―

鹿島建設技術研究所プリンシパル・
リサーチャー／自動化施工推進室長

開発の概要とＡＩ活用事例紹介

建設機械の自動化を核とした次世代施工システム「 A4CSEL®
」講演

ＡＩ技術の特徴と活用ポイント

講演
1

2

國吉

樋口

三浦

康夫

晋也

悟

7

23

37

124

2

世紀政策研究所研究主幹／
東京大学大学院情報理工学系研究科教授

世紀政策研究所研究委員／
ＮＴＴデータ技術開発本部エボリューショナル
ＩＴセンタＡＩソリューション開発担当課長

世紀政策研究所研究委員／
作家

世紀政策研究所研究委員／
東京大学大学院情報理工学系研究科特任教授

慶應義塾大学法科大学院教授

國吉

樋口

瀬名

中島

山本

康夫

晋也

秀明

秀之

龍彦

パネルディスカッション【パネリスト】【モデレータ】

3

21

21

21

21

53

ごあいさつ

本日のテーマは、「人工知能の本格的な普及に向けて─ＡＩの可能性と日本の未来を考える」です。

当研究所では、昨今の人工知能（ＡＩ）技術の急速な発展と、産業への活用に対する期待の高まりを受け、東京大学の國吉康夫教授を研究主幹に迎えて研究プロジェクトを立ち上げました。本プロジェクトでは、ＡＩ技術が社会にイノベーションをもたらす基

盤技術であることへの理解を深めるとともに、その普及に向けた課題、日本に適した活用、経済・社会に与える影響などについて研究を進めてまいりました。

本日は、はじめに國吉研究主幹より、ＡＩ技術を取り巻く世界の動きや日本企業が置かれている現状、ＡＩ技術の可能性と限界などを中心に、本プロジェクトの研究報告を行っていただきます。続いて、鹿島建設の三浦悟様、ＮＴＴデータの樋口晋也様より、企業における最新のＡＩ活用事例をご紹介いただきます。最後に、招待講師を交え、研4

究プロジェクトのメンバーと共に、今後、日本企業が取るべきアクション、ＡＩ技術がもたらす日本社会の未来というテーマについて議論を深めてまいります。

このシンポジウムが、皆さまが人工知能への理解を深める一助となり、今後のビジネ

二〇一七年十月十三日

世紀政策研究所

ごあいさつ

5

スの展開にお役立ていただけることを祈念いたします。



21

研究 報 告人工知能の本格的な普及に向けて

國吉

康夫

7

─ ＡＩの可能性と日本の未来を考える

世紀政策研究所研究主幹／
東京大学次世代知能科学研究センター長・
大学院情報理工学系研究科教授
21

はじめに、このシンポジウムの趣旨をご説明します。

皆さんご承知の通り、人工知能が非常に注目されていますが、私たちは、これが産業にどのような影響を与えていくのか、現状はどうなっていて、取るべきアクションは何なのか、未来はどのようになっていくのか、といったことについて検討してきました。

これまで、多くの専門家の意見を聞き、企業の現場に赴いて調査を行ってきました。

経団連会員企業に対するアンケート調査も行いました。本日は、それらを踏まえ、研究報告という形で発表させていただきます。

私のほうからは、① 今見えていない日本企業の危機、② ＡＩの可能性と限界、③ 日

─
本企業が取るべきアクション、④ 日本社会の未来について、という四つのテーマ─ について、お話しした

これは、今、取りまとめている報告書の骨子になっています
いと思います。

今見えていない日本企業の危機

一つ目のテーマは「今見えていない日本企業の危機」ですが、これは「もう見えてい8

國吉研究主幹

月、米国・玩具量販店大手の「トイザる危機」に訂正したほうがいいかもしれません。
今年らス」が経営破綻しました。いくつかの原因が」というスマー
挙げられますが、「 Amazon App
トフォン用のアプリも、その一つだといえるでしょう。スマホを商品にかざすと、一瞬で認識

で 購 入 で き る、し、ネットを検索して、 Amazonというものです。子どもたちが、店に行き、棚に並んでいる商品を手にとって、「これ、いいこうした流れに対して、当の企業はどう反応

な」と思ったら、ワンクリックで買えてしまう。

したかというと、最初は、自社でシステムを開と契発しようしたが、うまく行かず、 Amazon
約して、丸投げしてしまった。しばらくすると

研究報告

9

9

億

億ドルの投資を行った）。

10「話が違う」と訴訟になって、契約を解除し、自社サイトを立ち上げる。ただ、これも外に丸投げして、やはりうまく行かず、ようやく最近になって……といった感じです。

意識がついていっていないことが致命的となった、典型的な事例だといえます。

常に斬新なデザインのコンセプトカーを発表しました（図表が移っていくわけです。従って、企業は「ユーザーが車内で有意義に過ごすために、どわれなくなり、「この空間で、どう有意義に時間を過ごすのか」ということにフォーカス

り、運転する人はいません。こうなってくると、「運転する」ということ自体の価値が問申し訳程度にハンドルが付いているのですが、ハンドルを背に人が向かい合って座

別の事例を紹介しましょう。自動運転で先頭を走っているメルセデス・ベンツは、非は、ＡＩ技術を応用した成功例です。最近は、ＡＩの桁が違ってきます。 Amazon App
だけでなく、ＩＴ周辺の技術と統合させて、さまざまなサービスが出てきています。

他のマーケットであれば、ＡＩ技術を用いたサービスに取って代わられるビジネス総額ドルの投資といっても、他社と比べれば桁が違うほど低額です。これが、玩具ではなく

1

1

4

1

図表1

F015 車内の写真

The Mercedes-Benz F 015 Luxury in Motion

ハンドルもブレーキもなくなる！
Fun to driveは価値でなくなる！
Shared economyにシフトも！

（出所）https://www.mercedes-benz.com/en/mercedes-benz/innovation/researchvehicle-f-015-luxury-in-motion/

11

研究報告

付加価値のシフト
図表2

自動車メーカーは部品供給者に？
サービスアーキテクチャに従う規格要素部品．
どのメーカーのでも大差ない？入れ替え可能．
低価格競争，後発国台頭･･･．（國吉）（出所）
「ビッグデータ・人工知能がもたらす経済社会の変革」、第 10 回日本の「稼ぐ力」研究会資料、経済産業政策局、2015/4/21 http://www.meti.go.jp/
committee/kenkyukai/sansei/kaseguchikara/pdf/010_03_03.pdf

12

んなサービスを提供するのか」を考えることになります。付加価値のシフトが起こるということです。

は、経済産業省から出こうした議論は、以前からされてきました。この図表

へのサービスに付加価値がシフトしていサービス、さらには移動中の時間・空間

体は価値評価の対象ではなくなり、移動ー」になってくる。そうすると、車両単

く な っ て い っ て、「 シ ェ ア ー ド エ コ ノ ミ

ます。さらに、自分で車を持つ必要もな「サービス」へ付加価値がシフトしていき

自動運転の確立によって、「車両」からされた資料です。

2く、ということです。自動車自体については、移動手段の部品に過ぎなくなる。しかも、ＥＶ化に伴って、取り替え可能な部品になってしまうと、低価格競争に晒されることになるでしょう。

こうしたことは、もう「見えてきている危機」なのだと感じています。あらゆる業界で、ゲームのルールが変わろうとしている。一つ目の例では、「お店で買う」
というルー

ルが、
「お店で見て、ネットで買う」というルールに取って代わられてしまった。二つ目の例では、価値がシフトし、優位性が喪失する。ＡＩだけでなくＥＶシフトによる影響も大きいですが、例えば、これまで培われたエンジン技術に関する蓄積は、もう優位性
ではなくなってしまいます。

参入障壁が消えていき、異業種が入ってくる。あらゆる業界がＩＴ業界になってしまうといってもいいかもしれません。従来の次元とは異なる次元で戦わなくてはならなくなります。

ＡＩは、典型的な画像認識を例に取ってみると、実世界の対象物を認識して、データの世界につなぐわけですが、特定の業種に特化した話ではなくて、実世界のものをネッ

研究報告

13

14

トの世界につないでしまうという意味では、あらゆる分野で起こり得ることです。

こういう流れの中で、ＡＩを使うべき所に使わないようであれば、まったく勝負にならないということが、第一段階で起こってきます。そして、あらゆる業界がＩＴ業界のような戦い方の形になる。どういうことかというと、データ化して、ネットにつなぎ、蓄積していく。それによって価値を生み出し、グローバル展開するということになれば、マスでやることができ、低コストになります。つまり、早い者勝ち、スピード勝負になり、先に広まって、デファクト的になったほうが勝つわけです。

もう一つ気になることは、中国の台頭です。今、中国は、ＡＩ分野で急激に力を付けてきています。ＡＩに関する著名な国際会議においては、今や最大勢力になっている。

おそらく、米国で活躍している中国系の研究者を含めると、半数以上を占めているので段階のゴールを設定していて、２０３０年には世界のトップになると宣言してはないかという状況です。最近の発表では、中国は政府主導でＡＩを推進するということで、います。日本企業の皆さんには、ぜひ危機感を持っていただく必要があります。

3

「学習」とは何か？

では、ＡＩとはどのようなものか、ここで復習しておきたいと思います。

まず、「ディープラーニング（深層学習）」というキーワードがありますが、そもそも「学習」とは、いったい何をすることなのかを押さえておきましょう。学習というと、一般の人は、学校に行って授業に出る、本を読んで独学する、といったイメージを持つでしょう。

ＡＩの学習について、「写真に写っている物体を表す言葉を答えなさい」という、画像認識における典型的なタスクを例に見ていきます。まず、画像とそれを表す言葉をペアにして、１００万枚ぐらい与えて学習させます。それだけ学習すると、新たに見たことがない画像をインプットしても、何が写っているか答えられます。では、このとき、何を行っているのでしょうか。

ごく簡単に説明すると、例えばリンゴの画像があります。この画像をマス目に区切ります。各マス目は、白黒の濃淡の数値で表されます。これが画像を数値化する仕組みです。この数値を、生物の神経細胞「ニューロン」を模したものに入力します。すると、

研究報告

15

個々の入力値に個別の「シナプス伝達効率」を模した「重み」という数値が掛け算され、全部が合計されたあと、その値がある値より高いか、低いか、閾値を取って出力します。

この人工ニューロンを膨大な数、何層にもわたってつなぎ合わせたネットワーク構造が「ニューラルネットワーク」です。
「重み」の数値をうまく調整すれば、様々な入力に対して適切な出力を出すようにできます。こうした数値の調整を、学習と呼んでいるわけです。

このときに与えるデータは大量に必要です。異なる「リンゴ」や「リンゴ以外のもの」の画像データを大量に与えることによって、膨大な数の「重み」が徐々に調節されていき、今まで見たのとは微妙に違う新たなリンゴを見せられても、それをリンゴだと認識する、その精度が高まっていくからです。中学・高校の数学で勉強したように、変数がいくつかあるとき、その変数を決めるためには同じ数以上の方程式が必要になるのと同じことです。実際、ディープニューラルネットワークで扱う「重み」数値は、数十億の数になります。

ですから、そういう大量のデータが必要な仕組みであるということも、基本として押

16

図表3

GAN: Generative Adversarial Network• 生成的手法．訓練データにない（がもっともらしい）パタンを生成できる．
実データ

本物/偽物

識別器

生成器

事前分布

（出所）Ian J. Goodfellow, Jean Pouget-Abadie, Mehdi Mirza, Bing Xu, David
Warde-Farley, Sherjil Ozair, Aaron Courville, Yoshua Bengio. Generative
Adversarial Networks. arXiv:1406.2661 [stat.ML], 2014.

さえておいてください。

ディープラーニングのトレンド

もう一つ、最近のＡＩ、特にディープラ

GAN: Generativeーニングのトレンドをご紹介します。最近、盛り上がっているのは、「）。

」というものです。日Adversarial Network
本語では「生成的手法」と呼ばれています

（図表

研究報告

ＧＡＮには、訓練データを学習し、それとよく似たモデルを生成する「生成器」と、そのモデルを本物か偽物か判断する「識別器」という、二つのネットワークが存在して い ま す。 一 方 が 見 破 ら れ な い よ う に 頑

173機械学習の問題点
図表4• Adversarial Images（出所）Szegedy et al. 2013 arXiv:1312.6199

18

張って学習し、もう一方は見極められるように学習する。両者がせめぎ合うことで、非常に速く学習が進む、という仕組みです。

同じように「強化学習」という手法も、非常に盛り上がりを見せています。例えば、ロボットが、自分の目で確認し、試行錯誤を行いながら、行動を制御するというものです。

また、「オープンＡＩ」の動きも盛んです。今や、誰でも手軽に、さまざまなＡＩのプログ

ラムやデータ、学習環境を、ネットでダウンのロードして使うことができるようになっています。

一方で、問題も出てきています。図表

左は元となるスクールバスの画像、真ん中は4

ノイズにしか見えない特殊なパターン、右は左の画像に真ん中のパターンを足して作られた画像です。人間には左も右もスクールバスにしか見えないのですが、ＡＩは左をス

クールバス、右をダチョウと答えてしまうという事例があります。要するに、信頼性において、まだまだ課題が残っているということです。

これに対しては、例えば「ベイジアン・ディープラーニング」という、確率的な枠組

みとディープラーニングを統合する流れが、非常に注目されています。プログラミングができる、人間の知識を入れることができる、計算の解釈や正当性の判断ができる、信頼性を示せる、といった特長があり、問題点を解決する仕組みとして期待されているところです。
ＡＩの可能性と限界

これまでの話を踏まえ、「ＡＩにできないことは何か」について考えてみたいと思います。例えば、「適当にやっておいて」とか、「ＡＩを使えば、何かうまくいくんじゃないか」といった使い方には、今のＡＩは応えることができません。お手本や、明確な基準

研究報告

19

を与えてやる必要があります。ＡＩは、本当の「意味」の理解ができないので、理由の説明もできません。また、真の「創造」もできない。

では、ＡＩを活用する上で、どのようなことに注意すればいいのかというと、人間がやっていることを「知的能力」の要素に分解して、その要素ごとに「この手法で、これができる」ということを見極めなければいけません。ですから、このあたりは専門家が判断しなければ正しい設計ができません。コモディティ化が進んで、敷居はとても低く

なってはいるのだけれど、注意深く設計する必要があります。

もう一つは、ＡＩだけではダメで、既存のＩＴシステム、ハードウェアのシステムに埋め込んで、つなぐことによって、はじめて機能を発揮する、ということも忘れてはいけません。
日本企業は、どう行動するべきか

ここで、「日本企業は、どう行動するべきか」ということを考えたいと思います。一つのポイントは、通常、効率化やコスト削減といった目的からＡＩの活用を考えるわけで20

すが、ここを超えて、「新しいビジネスモデルを目指す」という発想が必要だということです。

なぜなら、海外の競争相手は、そういう発想で攻めてくるからです。ルールチェンジが起きる。そのとき、自分たちは、それをどう利用するかということを、ぜひ考えていただきたい。

「強みを活かす」という意味では、日本の各企業はそれぞれの分野で非常に豊かなコンテンツを持っています。それをどうやってバリューに転換できるかがポイントになります。そのときに、ＡＩは、電気や機械と同じような「技術」なので、しっかりと理解し、適切に応用していくことが求められるでしょう。また、組織、体制、人材育成をどうす

AI and

るべきか、という課題もありますが、これは、もう一つのテーマ「日本社会の未来」と共に、パネル討論で取り上げたいと思います。

最後に、先日、東京大学次世代知能科学研究センターが主催した「ＡＩと社会（）
」というシンポジウムのことを、少しご紹介します。このシンポジウムでは、
SOCIETY
国内外の産業界とアカデミアから人工知能分野のオピニオンリーダーを招き、ＡＩがも

研究報告

21

たらす社会的インパクトについて議論しました。その中で、米国最大の工学系学会であで、スタンダードを策定するという話も出ています。日本企業の皆さんには、る IEEE
ぜひ、こうした動きをウォッチしながら、これからの戦略を考えていただきたいと思い
ます。

22

講演

樋口

ＡＩ技術の特徴と活用ポイント

世紀政策研究所研究委員／
ＮＴＴデータ技術開発本部エボリューショナル
ＩＴセンタＡＩソリューション開発担当課長

晋也

23

1

21

24

私 は、 Ｎ Ｔ Ｔ デ ー タ で Ｒ ＆ Ｄ を 担 当 し て い ま す。 Ｒ ＆ Ｄ と い う と、 技 術 ば か り を つくっているイメージがあるかと思いますが、最近のＲ＆Ｄは「ビジネスを創造する」という任務も負っていて、そういう意味では「人工知能をどう使えばビジネスに活用できるか」という点を、ずっと考えてきました。今日は、ＡＩ技術をビジネスに適応させる
方法について、お話ししたいと思います。
ＡＩに対するイメージ

私どもは、年間に１００件、２００件、お客様もしくは弊社の事業部門から、人工知能に関する相談を受けています。そこで、いろいろな質問を受けるわけですが、人工知能に対する皆さんのイメージは、だいたい次の二つに集約されると思います。
質問すると回答してくれるコンピューター

イメージ

1

正直、どの程度回答してくれるか分からない

イメージ

2

樋口委員

どちらにしろ、知的なイメージをお持ちなのだと思います。どうしてなのかと考えてみると、

人工知能という言葉の「知能」という部分に着目されているのではないでしょうか。確かに、知能という言葉からは「知的な作業が可能だ」というイメージが伝わってきます。

しかし、知能ではなく人工知能ですから、「人工」という部分にも何らかの意味がありそうで）。

す。その「人工であるがゆえの特徴」を簡単にページの図表5

常に速い、一瞬でコピーできるといったメリッ

25

講演 1

う可能性があるといったデメリットがあること

トがある一方、遠隔からハッキングされてしま

この図から分かるとおり、処理スピードが非まとめてみました（26

AI が持つ、様々な特徴
図表 5l ,81$
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5
Copyright © 2017 NTT DATA Corporation

が分かります。

人工知能というと、どうしても囲碁や将棋のイメージが強く、「人間をはるかに超えている」というイメージをお持ちの方も多

いかもしれません。しかし、私は思考の深さは人工知能よりも人間のほうが上だと考えています。だからこそ、「知能」以外の特徴、スピードやコピーできることを、きちんと活かしていくことが、ビジネスでは重要になります。

そのあたりのことを、代表的な事例を見ながらお話ししたいと思います。

26

事例

フラッシュクラッシュ

皆さんは「フラッシュクラッシュ」という言葉をご存知でしょうか。この言葉をご存

分で時価総額兆分でダウ平均が９９５・５５ドルも下落しました。しかも、そ知 で な く て も、 こ の 話 自 体 は 非 常 に 有 名 な の で、 ご 存 知 の 方 が 多 い と 思 い ま す。
２０１０年に、わずかの後わずか１・５分で、５４３ドル上昇しました。この時、Ｐ＆Ｇは円を失うことになりました。

5

価が急騰する。調査の結果、これが原因だという話になったわけです。

い」だと判断した人工知能が買いはじめ、それに追随する人工知能も出てくるので、株りはじめたので、一気にダウ平均が下がったのです。あまりにも下がると、今度は「買一斉に売りはじめ、最初のタイミングで反応できなかった人工知能たちまでも続いて売が起きたかというと、市場が下がりはじめると、世界中の人工知能がそれを検知して、工知能で動く「ロボット取引」
が引き起こしたのではないか、という話になりました。何

当初、その原因がまったく分からなかったのですが、いろいろな人が調べた結果、人30

20

そもそも、なぜ市場取引に人工知能を導入したのかというと、市場取引は０・０００

講演 1

27

1

ポイント：短時間で正確な判断
図表 6


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   

割がだし、こうした企業は、ほとんど上場していないので、実際の数値は、よく分かっていません。

この事例でいいたいことは、先ほど申し上げたとおり、時間をかければ人間のほうが判断力は高いのだけれど、非常に短い時

間で「判断してください」と言われると、人間よりＡＩのほうが判断力が勝るというこ

28……秒を競って売買が行われているからです。ほんのわずかでも早く売り買いできれ

ば、他者よりも大きな利益を上げることが〜できる。だからこそ人工知能の適用が非常に進んでいて、現在、全取引の7

ロボット取引であるといわれています。た

5

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
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8

となのです（図表

ＡＩ創薬

）
。

年、費用は２００〜３００億円かかるといわ17です。この問題を解決するために、人工知能〜

おいては、なかなか新しい薬を発見できない状況なのだそうです。
万分の

9
1

近年のバイオ医薬品の開発期間はれています。成功確率は

─ シ

ほとんど出尽くしてしまっている。しかも、安全基準が厳格になってきたため、創薬に

今、化学業界は非常に大変だと聞いています。人間が考えて作れるような化合物は、

事例

うことが一つのポイントです。

したがって、「短い時間での判断」が必要とされる所で人工知能を適用すればいい、とい

一瞬で判断して、一瞬で行動するという点においては、人工知能に軍配が上がります。

入し、一瞬で判断して犯人だけを撃つ、といったことは、なかなか人間にはできません。

例えば、犯人がどこかに立てこもっていて、その隣に人質がいるとします。そこに突6ミュレーションのことを人工知能と呼ぶかどうかについては異論があると思いますが

3

講演 1

29

2

）
。

ディープラーニングによるＡＩ記者の実現に商品を出すことができます。こうした使い方も一つのポイントだと考えています。
事例

三つ目は、弊社の事例です（図表いう取り組みです。気象庁が「気象電文」というのを出しているのですが、その情報を30

─ を活用した効率化が進んでいます。

ここでのポイントは、実際に人間が実験して、化学変化が起こるまで待っていると、非常に時間がかかるが、人工知能の力を活かしてシミュレーションを行えば、もちろんサーバのスペックにもよりますが、非常に速いスピードで実験ができる、ということで

回はシ

回について

回行うとき、そのうちす。これによって、新しい化合物を発見する時間が短くなります。
このほかにも、自動車業界では、衝突実験を全部でミュレーションで行っていると聞いたことがあります。そうなると、その2は、本物の自動車や大がかりな装置を用意する時間を短縮でき、最終的には、早く市場

23

この事例はアナウンサーが読み上げるニュースの原稿を、人工知能で自動生成すると

7

3

図表 7

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"#$%&'()*+,+-.!/+011+2313+"#&$#&4*'#5

点満点中

人工知能に与えて、原稿に変換しています。

主観評価では、文法の正しさはができています。

スと似ていますが、今まで人間が試行錯誤

作ってもらい、人間が修正することで、全し て 作 る の で は な く、 Ａ Ｉ に た た き 台 をポイントとしては、先ほどの創薬のケーを生成するレベルまで行っています。

ています。全体として、比較的正しい内容

まうことがあるので、少しスコアが下がっ

気象電文に入っていない言葉を挿入してし０７点となっています。なぜか人工知能が一 方、 意 味 の 正 し さ は点 満 点 中 ３・３・８ ６ 点 と、 か な り 高 い 精 度 で 行 う こ と

4

講演 1

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ポイント：AI に生成させ、人が修正する
図表 8

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32

体として効率化することです。例えば、「企業のロゴマークをつくってほしい」というクリエイティブ系の依頼があると思いますが、そうしたコンテンツの「叩き台」を人工知能につくってもらい、人が編集したり、良いものを選んだりすることによって、仕）。

事の効率を上げることができるということです（図表ニーズは分かりやすい例です。

して議事録を作成する、といった効率化のて文字化したものをベースに、人間が編集全なところはありますが、音声認識によっ

音声認識などは、まだまだ技術的に不完

8

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12

事例

ソーシャルレンディング

四つ目の事例は、「ソーシャルレンディング」で、イメージとしては、銀行と同じです。

ただ、銀行よりもライトな仕組みといいましょうか、お金を借りたい人と貸したい人を兆円規模のマーケットに

ウェブ上で募集し、うまくマッチングさせて、そこで利益を上げるというビジネスモデ
ルです。
ソーシャルレンディングは急速に増えてきており、現在はたくさんの情報を使っていると聞いています。

分で終了することで、な情報はもちろん、ＳＮＳやＥＣサイトの購買履歴、クレジットカードのスコアなど、

もう一つの特徴は、非常に多くのデータを使っている点です。一般の銀行が使うようすが、ソーシャルレンディングは後者に当たります。

準を事前にルール化して厳密に決めておくか、人工知能を使うか、のどちらかになりま

人工知能のスピードがなせる技だといえるでしょう。審査を高速化する場合は、審査基なっています。大きな特徴は、融資の申し込みから完了まで約

1

6

ここにもポイントがあって、人間のほうが人工知能よりも思考能力が高いとはいえ、

講演 1

33

4

34

大量のデータを捌くことはできません。人間が少ないデータを精査して、深く読み込んで判断するのに対し、人工知能は、大量のデータを、浅くではあるものの、理解して読）。

み込む。大量のデータによって、人間レベルの審査能力を持つことができるわけです。
人工知能の活用には「目的」が必要

最後に、「人工知能の実現に必要な要素」について、お話しします（図表

調達する必要があります。オープンデータを使う、あるいはデータを持っている会社とどうかを考える必要がありますし、自社でデータを持っていないのであれば、外部からータ」は非常に重要です。まず、新しいビジネスを始める前に、データが活用できるか

あくまで目的を達成するために、ほかの三つの要素を揃えていくべきで、中でも「デせん。やはり「この課題を解決したい」という、強い目的意識が必要だと考えます。

に「人工知能を使いたいから、何とかしなさい」と言っているようでは、うまく行きまの三つが上げられます。もう一つ、私が付け加えたいのは「目的」です。経営者が部下

人工知能に必要な要素というと、一般的に、データ・ハード・分析者（アルゴリズム）

9 

連携する、といった方法が考えられます。

「分析者」についても、よく相談を受けます。弊社のような人工知能を得意とする企業に頼むという方法もありますし、会社の命運を賭けてやるのであれば、やはり自社で育てていくことがベストな道だと思いま
す。

講演 1

35

人工知能の実現に必要な要素
図表 9


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15

講演

建設機械の自動化を核とした
4
次世代施工システム「」三浦─ 開発の概要とＡＩ活用事例紹A介 CSEL®

鹿島建設技術研究所プリンシパル・リサーチャー
自動化施工推進室長

悟

37

2

38

本日は、このような場で当社の技術を紹介する機会をいただき、誠にありがとうございます。タイトルの通り、私たちは、今、建設機械の自動化に取り組んでいます。主に土木工事の中に自動化機械を入れて、動かしていますが、そこでＡＩをどのように活用しているかをご紹介したいと思います。
建設業界における重要な課題

年前と比較すると約２００万人減っ

まず、なぜ建設機械の自動化に取り組んだのか、その背景をご説明します。
建設業界では、年々、就業者が減少しており、Ｋ」の典型的な業種でもあります。

あります。労働災害や事故で亡くなる人の数は、全産業の中で一番多く、いわゆる「３さらに、少なくなってきているものの、まだまだ労働災害や事故が多いという問題もといわれています。

また、以前から指摘されていることですが、製造業などと比べて生産性の低い業種だています。さらに就業者の高齢化も進んでおり、熟練技術者が不足している状況です。

20

三浦プリンシパル・リサーチャー」の出発
A4CSEL®

こうした問題をいかに解決するかということが、 こ れ か ら ご 紹 介 す る「点になっています。

「 A4CSEL®
」とは？
」 は、 Automated/Autonomous/「 A4CSEL®

Advanced/Accelerated/Construction systemの頭文字
for Safty and Efficiency and Liabilityを取ったもので、始めたのは２０１０年ぐらいです。簡単にいえば、機械でやれることは機械

ただし、自分がどこに行って、何をすればいいで、自動でやってしまおう、ということです。

のかを、機械が認識するのは非常に難しいので、

講演 2

それは人間が行おう、と。

39

台と動かせることができれば、6できっちりやることができれば、生産性も向上します。

こうしたコンセプトをまとめて「クワッドアクセル」と命名しました。この開発を始

回転ジャンプを男子選手が跳び始め

めた２０１０年当時、フィギュアスケートの浅田真央選手がトリプルアクセルという３回転半ジャンプを跳んで人気を博していました。

）。

回転半に挑戦するんだ」「まだ誰もやっていないけれど、そん

なに遠い話ではない」という思いを込めて名付けたことを思い出します。

ていたので、私たちは
「

4

40

すなわち、①人間が作業を計画、②作業を自動化建機に遠隔指示、③自動化建機で自動施工を行う、というコンセプトです。遠隔指示であれば、フィールドにいる人間は少人で 台、なくなりますから、建機がぶつかってひっくり返っても、けが人が出ることはない。つまり、安全性を確保できます。あるいは、

5

省人化が可能です。さらに、機械が標準的な作業を、無駄なく一定の時間で均質な品質1が対象とする作業の例をお見せしたいと思います（図表A4CSEL®

機械の自動化を目指して
では、

10

4

つ目の写真は、ダムの工事です。まず、大型のダンプカーが材料を運んできて、ブルドーザーが土をきれいに撒きます。その後ろから、振動ローラで締め固めていく。

土を「ミルフィーユ」のように何層にも積み上げていくことで、ダムが完成します。

この作業を、無人で、機械に行わせることが、私たちの狙いです。

つのステップで

まず、機械の自動化を目指しました。自動化作業の開発は、次の進められました。

①熟練オペレーター作業の定量化

3

自動ブルドーザ：まき出し作業の自動化
自動振動ローラ：転圧作業の自動化

1②建設機械の自動化開発

講演 2

41

A4CSEL® が対象とする作業の例
図表 10

自動ダンプトラック：搬送、荷下ろし作業の自動化

③現場適用建設機械での作業では、オペレーターの技術によって、生産性に大きく差が出てきます。ですから、上手いオペレーターの作業を自動化できないか考えました。それができれば、後は機械を自動化し、現場で適用する中でブラッシュアップする形で進められます。そこで、上手なオペレーターはどうやって操作しているのかを計測してみると、や）。

はり熟練の技がありました。そして、集めたデータを基に、重機の自動制御が可能になりました。
次に、自動で動く建設機械の開発です（図表振動ローラを改造して熟練オペレーターの操縦方法をもとに自動化することができたます。

用のＰＣを取り付け、ＧＰＳで位置や方位を計測する装置、センサー類を取り付けてい下の写真は、ハンドルをモーターで回す装置（自動操舵用後付装置）です。ここに制御

当時は自動で動く機械がなかったので、汎用機械を改造することから始めました。左1142

図表 11振動ローラの自動化：
汎用機械改造

自動操舵用
後付装置

43

講演 2

制御用ᵮᵡ

図表 12自動化の概要ᵍシステム構成• コマツᵧᵡᵲブルを使用• 制御ᵮᵡを介してブルコントローラに制御指令• 位置、姿勢計測センサなどを搭載して、自律機能を追加
位置

方位角

機械質量 ᵏᵖᵌᵗᶒ
全長 ᵓᵌᵓᶋ
全幅 ᵑᵌᵗᶋブルコントローラ）。

械だと思われるかもしれませんが、いわゆ

44

こ と に よ っ て、 ブ ル ド ー ザ ー と ダ ン プ ト

ラックの自動化を進めることになりました。

これらを短期間に実現するため、コマツさんに協力してもらい共同研究という形で進めています。センサー類は振動ローラと似たようなものを取り付け、制御用ＰＣから

ブルドーザーのコントローラーに信号を）。

送って、フィードバックするという仕組みになっています（図表（図表

センサー類も共通のものを使っています

ダンプカーも、基本システムは同じです。

12

これらは、一般の方からすると特殊な機

13

制御⁂‵
制御指令

機体姿勢

運転情報

図表 13

一部改造、後付け機器類を搭載した自動化ダンプ
位置

方位角

る汎用建設機械です。専用の自動機械を開発するのではなく、汎用機に装置を付加して自動化するというやり方で進めています。

自動化建設機械へのＡＩ適用

建設機械の自動化に続くステップとして、建設機械の「知能化」に取り組んでいます。

人工知能技術の中で、今回は「機械学習」と「遺伝アルゴリズム（ＧＡ）」を使って、ロボット化しようという事例をご紹介しまダム工事の説明で少し触れましたが、ブす。

ルドーザーによる「まき出し」という作業

講演 2があります。まず、熟練オペレーターの技

45

制御⁂‵
制御指令

機体姿勢

ダンプコントローラ

運転情報ᵓᵓᶒᶍᶌ積み級
ダンプトラック

年以上のベテランで、幅、長さとも±

センセンチの誤差メートルの矩形状に、まき出す作業を行ってもらい、走行経路やブレード操35

いました。また、同じオペレーターでも、土砂の置かれ方や状態によって運転方法が異なることも分かりました。

当たり前のことですが、皆さん「感性」で運転しているので、最初に考えていた平均的な運動モデルを作ることが非常に難しいと気づきました。
日回ほどしかできません。それでは、どうしたか。数多くの施工実験を行い、試行錯誤で標準的な操作手順を見つけることも考えましたが、この施工実験は、せいぜい3では到底検討できないということで、ブルドーザーの動きと土砂の拡がりを推定するま

1

）
。

46

術をモデル化するために、複数のオペレーターに、ダンプ一杯分の土砂を、厚さチで、幅作のデータを取りました。
オペレーターはみんな作業歴5で仕上げてくれます。ところが、結果は同じなのですが、運転方法は人によって違って

20

10

き出しシミュレーションを開発して、コンピューター上で実験を行うことにしました（図表14

図表 14■ 熟練者データとまき出しシミュレーションに基づく自動運転モデル構築
ブルドーザまき出し経路
探索シミュレータ
10m
8m

47

講演 2

探索経路を
実作業に適用

図表 15■基準運転モデルをベースに最適経路探索にᵥᵟを利用
ᵆ芝工大との共同研究ᵇ

・移動量
・旋回量

遺伝子

評価方法

フィールドの中央にある土砂の山を、目標とする形状に整形するという問題を作りま48

この「ブルドーザーまき出し経路探索シ

ミュレーター」の結果に基づいて、無人機

械による実作業に適用してみたところ、±

センチぐらいの誤差で作業を完了させる）。

15「移動量」と「旋回量」を遺伝子にして、います（図表を利用した最適経路の探索にも取り組んでーターの作業データをモデルとして、ＧＡ

また、大学との共同研究で、熟練オペレ

し作業を行うことも可能と考えています。

一定の条件下では、経路を修正してまき出ことができました。許容範囲内です。また、50図表 16

人工知能（機械学習）の適用イメージした。ＧＡを使って）。

万回ぐらいの試行を習が使えるのではないか、ということですます。今、考えているのは、これに機械学

よいか、ということが課題として残ってい軟に対応させる能力を得るにはどうすればものですので、現場状態に合わせてより柔もう一つ、建設は自然相手に屋外で行う

見つかっています。

行った結果、目標形状を作り出せる操作が2

学習を組み合わせて、どんな地形でもブル

49

講演 2

路を探索しようという問題です。９００万

ドーザーによる凹凸をならす作業の最適経

ディープラーニング（深層学習）と強化

（図表

16

まき出しシミュレータ

建設機械の動作
現場の環境データ
地形、土質などの施工情報

学習

まき出し経路の自動生成

建設機械の知能化 現実の問題を解く前に簡単な問題を作成

最小行動回数

人間
ᵐᵔ

機械学習
ᵐᵕ
平均行動回数ᵐᵗᵌᵕᵑᵐᵌᵏ 最適作業経路の探索にディー
プラーニング（深層学習）と強化学習の組合せ ᵢᶃᶃᶎᴾᵯᵋᵬᶃᶒᶕᶍᶐᶉの適用を検討

2000

ᵗᵎᵎ万回を超える学習で最適化
1500

1000
500

動いた回数

Actions[times/episode]

図表 17

ブルドーザ作業経路の探索・最適化の例
2500

学習の推移と結果

0

学習回数

10
8
6

50

回を超える学習によって、人間と比較して）。

も遜色のないくらいの結果が得られています（図表ＪＡＸＡ（宇宙航空研究開発機構）と共同

こうしたことに取り組んでいたところ、「次の現場は、宇宙です。
」

思っています。

来 年 度 あ た り か ら、 実 践 で 確 認 し た い とほぼ実用可能なレベルに来ていますので、によって精度を上げよう、ということです。

採れないので、機械学習とシミュレーター

れた、人間による実験では大量のデータが要するに、先ほど、樋口さんがお話しさ

17

16
14
12

Learning steps[in millions]420研究を進めることになりました。ＪＡＸＡ

は、 年後ぐらいに宇宙に拠点をつくろうのですが、通信に〜秒がかかってしま8）。これで、若い世代が18

少しでも夢を持ってくれるといいな、と考てみました（図表

キャッチコピーで、こんなポスターを作っ

ち は「 次 の 現 場 は、 宇 宙 で す。」 と い う「土木は夢がない」と言われますが、私たという課題をいただいています。

られます。そこで自動化技術が使えないか、うため、効率がとても悪くなることが考え

3

上や宇宙ステーションから遠隔操作で行うとしています。そのときに、拠点建設を地

20

えています。

講演 2

51

次の現場は、宇宙
図表 18

世紀政策研究所研究委員／
ＮＴＴデータ技術開発本部エボリューショナルＩＴセンタ
ＡＩソリューション開発担当課長

世紀政策研究所研究委員／
作家

世紀政策研究所研究委員／
東京大学大学院情報理工学系研究科特任教授

國吉

樋口

瀬名

中島

山本

康夫

晋也

秀明

秀之

龍彦

パネルディスカッション

世紀政策研究所研究主幹／
東京大学大学院情報理工学系研究科教授【パネリスト】 慶應義塾大学法科大学院教授【モデレータ】

53

21

21

21

21

それでは、パネルディスカッションに入ります。

54

國吉

まず、ポジショントークということで、お三方に短くお話をいただきたいと思います。

お一方目は、慶應義塾大学法科大学院教授の山本龍彦先生です。研究会にもお招きして、お話を聞き、討論をさせていただきました。非常に重要な示唆をいただいたので、今日、

条で、ビジネスの世界とは関

私の専門は憲法学なので、皆さんの中には、なぜ憲法研究者がこの場にいるのか、

ここで皆さんにも、そのお話を聞いていただきたいと思います。
山本

疑問に思っておられる方もいるでしょう。憲法というと法というものは、実体的価値論の「天井」を決めているのだ、ということを申し上げた

るべきかという実体的な価値をめぐる問題が浮上してきます。この点に関して、実は憲ＡＩが社会に受容されるに当たって、人はどうあるべきか、われわれの社会はどうあ

価値の「天井」としての憲法い、ということをご説明し、私がここにいる理由をご理解いただきたいと思います。

係ないと。そこで、まずは、経済・実業と憲法とは完全に切り離されているわけではな

9

山本教授

いと思います。

さ ま ざ ま な 価 値 観 が 相 対 立 し て い る 状 態 を、

社会科学の分野では「神々の論争」と呼んでいます。相克する複数の価値を裸のまま戦わせていても収拾がつかない。宗教戦争のように、時に血みどろの争いになることもあります。憲法は、このような歴史を踏まえて、実体的価値をめぐる争いを調停し、価値論争に「天井」を設やっていくべきなのだ」ということを、ある程

パネルディスカッション

要するに、日本社会において人はどうあるべ

本国憲法は、「日本社会は、こういう価値観でという働きを持っています。こう考えると、日ける、つまり神々の論争から私たちを救出する

度フィックスしていることになります。

55

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条を見ると、この法000

ける男女の均等な機会及び待遇の確保を図るとともに……」〔傍点は発言者〕）。

56

きか、社会はどうあるべきかという問題は、既に、ある程度は憲法が語ってくれている。

もちろん、憲法の条文は非常に抽象的なので、憲法を持ち出せばどんな難しい問題もす条論なしで日本の安全保障を語ぐに解決というわけではありません。ただ、やはり憲法の価値原理を無視して、「ＡＩ社
会において人や社会はどうあるべきか」を語るのは、るようなものです。

0

律が、実は日本国憲法の理念を実現するための法律であることが説明されています（1

条「この法律は、法の下の平等を保障する日本国憲法の理念にのっとり雇用の分野にお1用機会均等法という法律の適用を受ける。しかし、この均等法の例えば、企業は「男女雇用機会均等法」を遵守する義務がありますね。つまり、男女雇

ますが、これは半分正しくて、半分間違っています。

ということになります。一般に「憲法は国家権力を縛るものだ」と言われることがあり間企業の経済活動と果たして関連するのか。答えを先取りすれば、それは「イエス」だ、

では、そのような、ある程度フィックスされた憲法的価値が、経済秩序、あるいは民9このような憲法価値を実現するための法律、憲法実現法律（憲法具現化法律）は、たくさん存在しているのです。そして、企業経済活動は、このような憲法実現法律を媒介

つといえます。実際、『六条の保障するプライバシーというコンセプションを企業がどのように、日本国憲法の適用を受けているわけです。あまり意識されていませんが、「個人情報保護法」も、憲法な形で実現していくか、ということを定める憲法実現法律の条が規定する「個人の尊重」原理（憲法条「すべて国民は、個人と法全書』では、個人情報保護法は「憲法編」の中に収録されています。
とりわけ憲法

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条（改正前の条「この法律は、個人の尊厳と両性の本質的平等を旨として、解釈し（傍点は発言者）と考え）を通じて解釈準則として私法秩序をも支配すべきもの」

2

なければならない」）。裁判所において、「個人の尊重」のような憲法原理をおよそ無視られます（民法条ノの意味を担って」おり、「基本的には国政に関するものであるが、民法1〕尊重される……」）は、京都大学名誉教授の佐藤幸治先生の言葉
して〔 as individuals
を借りれば、「憲法上の基本原理としてすべての法秩序に対して妥当する原則規範として13条）に反して無効と解釈されることもあるで

パネルディスカッション

1

13

13
2

したような法律行為が、公序良俗（民法

90

57

2

項）
、
国家それ自体に対して適用される場合とは強度が違いります。そうなると、憲法のフィックスした価値原理に反するようなＡＩの利用について、企業が法的責任を問われることもある。憲法研究者がここにいる理由が少しご理解いただけたでしょうか。

次のようなシナリオについて考えてみてください。

バーチャルスラムと「個人の尊重」
山本通
 信事業を行うＹ社は、新卒採用に、採用希望者の適性をＡＩに予測評価させる
プロファイリングシステムを導入している。ただし、この予測評価を導くアルゴリ

ズムは公開しておらず、希望者のどのような情報を、どのようなウェイトで考慮し58

しょう。このように見ますと、憲法は、必ずしも国家権力のみを縛るためだけのもので条はないのです。いわゆる営業の自由として、企業の経済活動の自由も憲法により保障されていますから（憲法1

ますが、しかし、企業にも、少し薄まった形であれ、日本国憲法は適用されることにな

22

ているのか、外部には具体的にわからないようにしている。

大 学４年生のＸは、Ｙ社への入社を希望し、エントリーシートを送付したが、その後、不採用を知らせる連絡を受けた。Ｘは、エントリーシートに記入した事項以外の情報（例えば、ＳＮＳに関する情報）も広くＡＩの予測評価に使われていることを知り、自分の何がＡＩの評価を下げたのだろうと悩み始めた（ＳＮＳで市民運動家のＡと「友達」になっているのが悪かったのか、数年前に外国の反政府活動家の写真に「いいね」を押したのが悪かったのか）。どうしてもＹ社に入社したいＸは、

就職浪人することに決め、卒業後にファスト・フード店でアルバイトを始めた。しかし、翌年も、エントリーシートの送付後に不採用を知らせる連絡を受けた。Ｘは、

ためしに、Ｙ社のプロファイリングシステムと同じシステムを導入しているＢ社やＣ社にもエントリーシートを送付したが、やはり不採用の連絡を受けた。

Ｘ は、思い切って、Ｙ社に対して、ＡＩの「意思決定」プロセスを開示するよう求めたが、営業上の秘密に当たるなどとして拒否された。Ｘは、その後もＡＩに「嫌われる」理由がわからず、自己改善の方向性もわからぬまま、採用にＡＩによるプ

パネルディスカッション

59ロファイリングシステムを導入していない低賃金のアルバイト職を転々とした。

Ｘ は、アルバイトをしながら独学でビジネスの勉強を始め、 歳を迎えたときに自ら事業を始めようと、Ｄ銀行に対してオンライン上で融資を申し込んだ。Ｄ銀行ている者たちが多数存在し、仮想空間において「スラム」（バーチャル・スラム）を分以外にも、明確な理由もわからずＡＩの予測評価によって社会的に排除され続けＸ
 は、その後数年、ＡＩの予測評価システムを導入している、あらゆる組織から排除され続け、自らが社会的に劣った存在であると感じるようになった。Ｘは、自別のところにあるのかがわからず、途方に暮れることとなった。

否された理由が、低賃金のアルバイトを長年続けていたことにあるのか、それとも融資が拒否された理由などが開示されることはなかった。そのためＸは、融資が拒

Ｄ銀行から融資できないとの回答を受けた。そこでも、予測評価のアルゴリズムや、

リングシステムを導入している。Ｘは嫌な予感がしたが、案の定、オンライン上で、は、融資判断の際に、申込者の返済率や信用力をＡＩに予測評価させるプロファイ

30

60

山本

形成していることを知った。しかしＸは、その者たちとＳＮＳで交流すると、信用力などに関するＡＩの予測評価がさらに下がるという噂を聞いていたために、悩みを共有する相手もいないまま、孤立を深めていた。そのとき、携帯していたスマー

トフォンが鳴り、日々の生活記録などからユーザーの健康を管理する団体から、「あ

なたはいま鬱状態にあるようです。気を付けてくださいね」というメッセージが届いた。Ｘは、そのメッセージをみて、かえって生きる気力を失った。

皆さんは、このシナリオをどう考えるでしょうか。このシナリオ全体はやや近未Ｉに評価され、決定される場面はますます拡がっていくと予想されています。アメリカ

パネルディスカッション

日本では、現状まだ大きな問題は生じていませんが、シナリオのような事態は決していしはアルゴリズムによる個人の能力等の「自動評価」につながる動きといえます。Ａ「ＡＩプロファイリング」は一部の企業で実際に行われはじめています。これは、ＡＩな来を想定していますが、新卒採用や融資の場面で個人の能力や信用力を予測・評価する

では既に刑事裁判における量刑判断にアルゴリズムの評価が用いられています。

61

歓迎すべき事態とはいえないでしょう。このシナリオのどこがディストピア的かといえ）」尊重ば、ここでのＡＩの利用の仕方が、端的に、個人を「個人として（ as individuals
するという、憲法の個人の尊重原理に反しているからではないでしょうか。比喩的に申し上げれば、個人が、商品のようにベルトコンベアに載せられ、センシングされて次々に仕分け・分類されるような世界。これは確かに効率的で、経済合理性にもかなっているように思えますが、ＡＩの評価というのは、共通した属性をもつ集団、すなわちセグ

メント単位で行われるので、個人の重要な何かが切り捨てられてしまう可能性があります。例えば、「日本人」という集団にも色々な個人がいるように、同じセグメントに属する者のなかにも実際には色々な個人がいるはずです。しかし、こうした差異が捨象され）」サービスが可能になるる可能性がある。ＡＩによって「個人化された（ personalizedと言いますが、厳密には、セグメントの細分化による「細かな類型化」であり、せいぜい「個別化」です。樋口さん、三浦さんがお話しされたように、ＡＩは、非常に短い時

間で、多くのデータを使って効率的な判断を下すことができるわけですが、それで個人を評価した場合、個人を「個人として尊重」するという憲法の基本理念と矛盾しないか、

62私たちは慎重に考える必要があると思います。

近代以前、憲法が確立する以前のいわゆる前近代というのは、基本的には身分制の時代でした。そこでは、身分や職業のような集団的属性によって短絡的に個人が評価され、事前に生き方が決められていた。これは、個人が「個人として」尊重されず、その自由な生き方が奪われている反面で、非常に効率的な世界でした。市民革命後の近代は、こうした世界観を否定して、個人を、身分などの集団的属性から短絡的・概括的に見るのではなく、その具体的な事情も含めて、時間とコストをかけてちゃんと見てあげるという世界を選択した。面倒かもしれないけれど、それが何より重要なのだと。これが、近もう一つここで問題を指摘するとすれば、それは、ＡＩの「意思決定」のプロセス、つパネルディスカッション

クス化してしまう可能性が高い、ということです。これは、不条理な「カフカ的世界」にも感じます。

き、ＡＩに個人がパッパッと仕分けされる世界は、何かこう、前近代への逆行のように代憲法の謳う「個人の尊重」原理のポイントです。セグメントという集団的属性に基づまり、どのような情報がどのようなアルゴリズムで計算されているのかがブラックボッ

63

もなぞらえる。カフカの『審判』に登場するヨーゼフ・Ｋが、理由も分からないまま逮捕され、裁判にかけられるように、今後、理由もわからぬままＡＩに嫌われるということがありうる。シナリオのＸは、自分の何がＡＩによって否定的に評価されたのかわからず、再浮上のきっかけもつかめぬまま不条理に没落していっています。誰もその「理由」を教えてくれませんから。マイヤー＝ショーンベルガーのいう「確率という名の牢獄」、私のいう「バーチャル・スラム」に個人が追いやられるという状況です。ＡＩがな

ぜそう評価したのかは、ＡＩが自律的に学習し始めると、プログラマーさえもわからなくなるという問題がありますが、もし人間によってアルゴリズムを理解できた場合でも、）をもって公開するかは実に難しい問題を提起しそれをどこまでの透明性（ transparency
ます。企業側にとっては取引の秘密ということもありましょうし、それを完全公開すれば、そのアルゴリズムに沿って故意にスコアを上げる行動に走る者も現れ、予測精度が落ちる。しかし、まったく公開しなければ意思決定過程がブラックボックス化し、個人が予測可能性をもって行動していくこと、自律的に行動していくことが難しくなる。後で議論になると思いますが、透明性と説明責任をどのレベルで確保するかは、間違いなく

64

ＡＩ社会における最重要課題の つです（ See e.g., Joshua A. Kroll et al., Accountable（ 2017））。
Algorithms, 165 U. Pa. L. Rev. 633

ＡＩの予測精度とデータの量は完全な比例関係にあります。ＡＩはデータを食べ

生に付きまとう可能性があります。最高裁はかつて、過去に犯罪を行った者でも、「その65

パネルディスカッション

することが期待されるのであるから、その者は、前科等にかかわる事実の公表によって、ますが、ＡＩ社会ではそういった「過去」がいつまでも忘れられず、ずっとその人の人

りたいと考える。人は誰でも、忘れてもらいたい「過去」、「若気の至り」があると思い

まず、ＡＩは、個人の評価事項と相関する限り、その個人の「過去」をどこまでも遡者が有罪判決を受けた後あるいは服役を終えた後においては、一市民として社会に復帰」社会といＡＩ社会とは、必然的に、より多くのデータを必要とする社会、「 More Data
うことになる。このことがもたらす憲法上のリスクを考えてみたいと思います。

れば食べるほど賢くなる。逆にデータの量が少なければ予測精度は落ちる。したがって、

山本

過去による拘束と「個人の尊重」

1

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8

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0

やり直す自由」を認めたものと考えられます。ＡＩは、評価事項と相関していれば、予測精度を上げるためにその人の「過去」データを考慮したいと考えるでしょうから、その限りで、最高裁がかつて述べた「更生を妨げられない利益」、「人生をやり直す自由」が侵害されるリスクがあると思われます。ＡＩ社会では、過去の汚点は、「データ・ス

ティグマ」としてデータベース上に刻印され、一生その人の人生を規定する可能性があるということです。

」社会では、個人の評価事項と相関する限りで、当人の「過去」をまた、「 More Data
超えて、
親のライフスタイルや遺伝情報までをも考慮する可能性があります。例えば、雇用などの文脈で、求職者の職務能力と親のライフスタイルや遺伝情報とが相関していた

場合、ＡＩはそのデータを「食べたい」衝動に駆られると思います。しかし、もしそれ66

新しく形成している社会生活の平穏を害されその更生を妨げられない利益を有する」（傍点は発言者）と述べ、一定の時が経過した前科情報はプライバシー上保護されると述べました（ノンフィクション『逆転』事件、最判平 ・ ・ ）。これは、最高裁が、個人の2

尊重原理を基礎に、一定の条件が満たされれば、過去のスティグマを消し去り、「人生を6

により不利な評価が出れば、個人は、本人がその努力によって選択・修正できない事項、分のと定めていた民法の規定を憲法の平等原則に反しつまり「生まれ」にかかわる事項で不利益を受けることになる。最近、最高裁は、嫡出でない子の相続分を嫡出子の及ぼすことは許され〔ない〕」と述べました（最大判平

・

・

9

）。予測精度を上げた4まで捕捉され、評価の基礎にされるようになると、私たちが公共空間において行っていの人の性格や能力を正確に予測できるかもしれません。しかし、こうした無意識的行動

動をも考慮する可能性がある。個人の意識的・自覚的な行動のデータを使うよりも、そこのことと関連しますが、ＡＩは、評価事項と相関する限りで、個人の無意識的な行

は、こうした憲法原理にも反する可能性があります。

いからといって、本人にはどうすることもできない事項までを考慮に入れるということ

25

から、
「
〔子が〕自ら選択ないし修正する余地のない事柄を理由としてその子に不利益をて違憲無効と判断しましたが、そこで、「子を個人として尊重〔すべき〕」という考え方

1

る「演技」が失効する。よく知られているように、人間ないし人格は、英語で “ person（パーソン）” といいますが、その語源は “ persona（ペルソナ）”、つまり「仮面」でパネルディスカッション

672

す。アーヴィング・ゴッフマンの議論を持ち出すまでもなく、私たち人間は公共空間では常に「仮面」をつけ、「演技」している。それこそが社会的動物としての人間だ、とい」という傾向は、人間の「素」の部分、「動物」的部分をもう側面もある。
「
More
Data
評価の基礎にすることで、人間性を奪い、「人格」に基づく責任原則などを動揺させる可能性があると考えられます。

また、近年、米国では「アルゴリズムによる差別」の問題が盛んに議論されていアルゴリズムと差別山本

ます。ＡＩを個人の評価に用いた場合、マイノリティに対して不利なインパクトが出てくるのではないか、という懸念が提起されているからです。

アルゴリズムによる差別、ＡＩによる差別が起こる要因はいくつかありますが、１つはデータの偏りです。ＡＩによるプロファイリングには、様々なコミュニティからあま

ねくデータを集めなければなりません。あるコミュニティからのデータが、データマイ

ニングのデータ・プールに過少に代表されていても、過剰に代表されていてもよくない68

のです。しかし、市民のＧＰＳ情報を用いて道路の補修が必要なエリアを予測していた

米国のボストン市で、そのＡＩの予測エリアが高所得者の居住エリアに集中していることからわかったように、低所得者は、そもそもスマートフォンなどのデジタル・デバイ

スを所有していないことが相対的に多く、そのコミュニティからのデータが適切に集まらないということがあるわけです。このように、マイノティの経済的・社会的な力の弱さから、ＡＩが「食べる」データのプールに偏りが生じる可能性がある。

もう一つは、現実世界に存在する既存バイアス（偏見）の反映です。例えば、新卒採用にＡＩを使って、良き従業員を選び出すというプログラムを立てるとする。このとき、過去の従業員データなどを使って「良き従業員」をモデル化するわけですが、過去の職

場に既に人種差別やジェンダー差別が存在していたとすれば、アルゴリズムがこの差別を組み込み、承継してしまうことになる。実際、イギリスなどではこのようなＡＩによる差別の再生産という問題が生じています。

このように、ＡＩが、現に存在している差別やバイアス――現実の社会構造――を反映し、再生産してしまうという問題にも注意が必要だと思います。ただ、こうした問題

パネルディスカッション

69は、技術的に解決できるかもしれず、後でその方向性について議論できればと思います。

以上、ＡＩ社会が提起しうる憲法レベルの問題について色々と述べてきました。最

憲法調和的なＡＩ社会の実現のために山本
点ほど挙げておきます。

後に、このようなリスクを抑え、憲法調和的なＡＩ社会を実現するために必要と思われることを

点目は、いくら評価事項と相関してもＡＩが「見てはいけない」情報を、法政策的

2

実には解消の難しい差別を解消していけるかもしれない。アルゴリズムの中でデータをアルゴリズムに「手心」を加えることで、現実の差別の反映を回避するだけでなく、現ン（アルゴリズムにおける積極的差別是正措置）」と呼ばれている手法です。こうしてせん。公正配慮型データマイニングとか、「アルゴリズム的アファーマティブ・アクショ

報を「見てもよい」が、そのウェイト付けを変えるというアプローチもあるかもしれまを踏まえて法政策的に決めておくべきだと考えられます。場合によっては、そうした情に議論しておくことです。これはおそらく技術的世界で決めることではない。憲法価値

170

補正・操作していくことによって、ある種作為的に「フェアネス（公正性）」をつくり出すことがあり得るのではないかということです。これはまさに「憲法調和的なＡＩ社会」ということになりますが、憲法価値をいかにコードに「翻訳」するかが課題になるでしょう。これまで以上に法的専門家と技術的専門家との対話・協働が求められるように思います。

点目は「デュー・プロセス」の問題です。ＡＩに不当に評価された場合の異議申し立ての手続を、どのように整備していくか。何も説明されない不条理な世界の中に放り出されて、それで終わりでいいのかどうか、ということです。ＡＩを裁判、採用、融資、保険、教育など、人生に重要な影響を与える場面で積極的に利用する場合には、利用す

Generalる側に一定の透明性を確保する責任、説明責任を課し、ＡＩによる決定を争う場を設ける必要があると思います。欧州の個人情報保護法に当たる一般データ保護規則（。２０１８年 月施行）は、ＡＩによる自動決定に
Data Protection Regulation, GDPR
対して一定の手続を要請しており、日本で議論する際にも参考になると思います（以上5の議論につき、詳細は山本龍彦『おそろしいビッグデータ』〔朝日新聞出版、２０１７

パネルディスカッション

71

2

中島委員

年〕）を参照されたい）。

國吉 ありがとうございました。これからのＡＩ社会、そして個人に起こってくる問

題にどう臨むべきか、というお話でした。

次に、中島委員、お願いします。

中島 今日は「人工知能研究の現状と社会のデザイン」というテーマでお話ししたいと 思 っ て い ま す。 た だ し、「 人 工 知 能 」 のほうは私の専門ですが、「社会のデザイン」のほうは専門ではないので、ある程度割り引いてお聞きいただければ幸いです。

」に関する話題をSociety 5.0）
加速する歴史（ Society 5.0
中島 最近、「72図表 19!"#$%&'()*+,-/+ +

よく耳にします。 Society が
1 「狩猟社会」
で、人類は何も作り出さず、自然にある物を採って食べていた時代です。 Societyか
2
らは、自分たちで制御を始めたわけですが、「農耕社会」は食物など物質の制御が始まった 時 代、 Society の3 「工業社会」はエネルギーの制御、そして現代（ Society）
4は情報の制御が始まった時代といえるでしょ）。

りませんが、次の良い社会ということです。

パネルディスカッション

19

会は数十万年続いて、農耕社会が万年ぐ

は「 超 ス マ ー ト 社
そ し て、 Society 5.0会」だといわれています。明確な定義はあう（図表

この図の括弧の中を見てください。狩猟社

731, ,.+ +#(*
0+  +  ,1++  ,*+  $*"+23,)%&'!

2018/2/8

年ぐらい、インターネットからだと年ぐらいになります。

先生がおっしゃったように、遠い未来の話ではなく、あと数年で大変化がやってくると考えておかなければなりません。レイ・カーツワイルは、『シンギュラリティは近い』（２００５年）という本の中で、そのことを書いています。

ここで注意しておきたいのは、「情報」というものは、その前の「物質」や「エネ

ＡＩ技術が／で社会を変える
中島ルギー」とは少し異なっている、ということです。物質とエネルギーは、基本的に物理学の法則に従うので、例えば１０００階建てのビルを造りたいと思っても、そうできる
わけではありません。

コンピューター分野で有名なアラン・ケイは「未来は予測するものではなく発明するものだ」と言っています。ですから、「ＡＩでどうなるの？」という質問は、実はしては74

らい、工業社会が約３００年、情報社会はどこから数えるかが問題ですが、コンピュー
ターが始まってからでも20

ここから予測すると、超スマート社会は「数年」ということになります。冒頭で國吉

60

いけないのであって、「自分たちは、こうしたいんだ。そのための道具としてＡＩをこう使うんだ」と言うのが正しいのです。

情報は物理法則に従わないということは、想像すれば実現可能だということです。
少々

誇大広告的な面もありますが、基本的には「思いつけば、何でも出来る」のです。そういう意味で社会を考えたとき、「いろいろできるはずなのに、あまり議論されていない」と思うのが、次の四つです。
①組織マネージメント②（多数決に代わる）社会的意思決定システム③（資本主義に代わる）経済システム④教育

まず、「組織マネージメント」ですが、積極的にＡＩを使えば、いろいろなことができるはずなのに、会社組織は、インターネットが存在していなかった時代の組織を、そのパネルディスカッション

75

のAmazon76

まま残している。社員がいて、部下と上司がいて、課とか部があって……という固定的な組織です。こういうものは変えていかなければならないでしょう。

次に「社会的意思決定システム」です。これは政治の話ですが、同じくインターネッ

票だけ投票してくる、ということがいまだに行われてト以前のシステムが、そのまま使われている。代議員制度もそうですし、選挙もそうです。投票所に出向いていって、なってくる。

ま た、 サ ー ビ ス の 価 格 も、 ど ん ど ん 安 く な っ て い き ま す。『 限 界 費 用 ゼ ロ 社 会

─に委託する形で商売を始められます。そうす
話をされましたが、今は素人でも Amazon
ると、これまでのように大資本を投下してやらなければいけないというケースは少なくさまざまなビジネスが、すごく簡単に立ち上げられます。先ほど國吉先生がが、資本主義というシステムは崩れつつあります。例えば、今は、ＩｏＴを使うことで、「経済システム」については、私の専門ではないので、読んだ本の受け売りになります

住民投票を行うとか、いろいろなことができるはずなのですが、議論されていません。

います。インターネットを使えば、例えばポリシーごとに選択するとか、もっと頻繁に1

〈モノのインターネット〉と共有型経済の台頭』（ジェレミー・リフキン著・柴田裕之訳、

２０１５年、ＮＨＫ出版）という本があるのですが、基本的にサービスの提供コストは、

ほぼゼロになっていくでしょう。そうすると、資本主義は勝手に崩れていき、「シェアリ

ングエコノミー」になっていくだろう、というのが本書の主旨です。

ここからもう一つ推測できること、資本を武器として広告にお金をかけて商品を売る、というビジネスモデルは、だんだんと崩れていくでしょう。その必要がなくなってくる

は収入の 割が広告収入ですが、今のビジネスモデルはからです。そうすると、 Googleのビジネスモデルは、あと 年以内になく成り立たなくなる。ですから、私は「 Google
なる」という予測を立てています。

ピューターを使うことで、テストのやり方も変わってきます。今、大学入試は、先生た

最後にもう一つ、「教育」のあり方も変わっていかなければならない。例えば、コン

5ちが人手で採点していますが、コンピューターを使うことによって、年に何回も入試を行うこともできるでしょう。

パネルディスカッション

778

図表 20*+,54/2


" !%8(%-017
!
! 9F;G@=?H'I! 

3/17
" >DEG:

変わってくれます。人間には、こういうことがなかなかできません。組織の中でメンバーが入れ替わったときに、どう再構成するかということができるし、給料や税金も勝手に、いくらでも計算できます。

それから、インターネット上で合意形成

78

ＡＩＴで企業をどう変えられるか

中島 「ＡＩＴ」というのは、ＡＩとＩＴを）。

合わせた言葉です。ここにＡＩＴが得意なことを並べてみました（図表といいのですが、巨大な表であっても、得意です。エクセルを思い浮かべてもらう

基本的に大域的な整合性の管理は非常に

20

箇所変更を加えると、それに応じて全部が15(c) Hideyuki Nakashima
2018/2/8

<GB"! $)4%

ACG

6.43
" &" #5

!

の支援が可能です。企業内で企業戦略の合意もできるでしょう。また仮想現実を使うと、そもそも出社する必要がなくなります。どこにいても働ける。そういう意味では、所属がフリーになり、チームが動的に編成できます。ですから、ほとんどの職業が、会社に所属しない、フリーランスの形になっていくのではないかと考えています。

冨山和彦さんの『ＡＩ経営で会社は甦る』（２０１７年、文藝春秋）には、次のようなことが書かれています。

予測 不可能なイノベーションがもたらす変化に迅速かつ鮮烈に対応できる組織能力、経営能力〈中略〉根源的な戦闘能力を高めておくこと

パネルディスカッション

79

日本の伝統的エレクトロニクス産業の終身年功型のクローズドなサラリーマンモデ
オープンで流動性の高いシリコンバレー型のプロフェッショナルモデ
ルの組織
ルの組織

VS.

になると、さまざまなイノベーションが加速し、毎年のように大きな変化
Society 5.0が起こると考えられます。そうしたときに、現在の固定的な組織では対応できない、といったことが書かれています。
シリコンバレーに行くと肌で感じられると思いますが、向こうの企業は、すごいスピードで変化しています。そういう意味では、日本は既に乗りありがとうございました。最後に、瀬名委員、お願いします。

遅れているのではないかと感じています。
國吉

私は小説家で、ＡＩの専門家でもビジネスの専門家でもないのですが、この委員

私たちは未来を発明できるか
瀬名

会に入らせてもらって、自分でも勉強しながら考えています。

この委員会で、多くの専門家の方からお話しを伺い、ＡＩの未来、日本の未来はどうなるのか、という議論に参加してきました。その中で感じたのは、２０３０年ぐらい、今から十数年後の未来を語れる人は、案外少ないのだなということです。

２０２０年は、東京オリンピック・パラリンピックがあるので、そこまでのロードマッ

80

瀬名委員

プは、ビジネスの方も、研究者の方も、かな

年はどうかといえば、大雑把なものしり具体的に話してくれました。しかし、その後のこそ「未来を発明する」ということに、本当

81

パネルディスカッション

かと感じています。ですから、私たちは、今ないでしょうか。これが最大の危機ではない

こともできない状況になってきているのではに力を入れて取り組まなければなりません。

関しては、未来を予測することも、発明するな言葉を紹介されましたが、今、特にＡＩに発明するものだ」というアラン・ケイの有名

中島先生が「未来は予測するものではなくか提示してもらえません。

10

82

人間と環境が一体化する時代」の話が出ましたが、先日、『月刊経団連』（２０１７年
中島先生から「 Society 5.0

人と人がコミュニケーションするときに、情報そのものに壁があったということですです。情報化社会といっても、実は情報と情報の間で壁があった。

を使っていて、樋口さんは Windowsを使っのやり取りをしようとしたとき、私は Macているので、なかなかうまくいかない。そういう状態が、ここ数十年ずっとあったわけ

そして、今の情報化社会に入るのですが、例えば、私と樋口さんとの間で何かデータを変えるようにして、人類は進歩してきた。

から工業化というように、だんだんと自然環境を人工化し、自分と環境とのつながり方のように付き合ってきたか、その発展の歴史なのだと思いました。狩猟から農耕、農耕あった。そして、超スマート社会へと続くわけですが、これは、結局、人間が環境とど狩猟社会があって、農耕社会があって、工業化社会があって、そのあと情報化社会がをテーマとする座談会に参加させてもらいました。専門家の方た月号）で、Society
5.0
ちの話を伺って、「超スマート社会」とは何か、自分なりに考えてみました。

10

が、この壁をなくしましょう、というのが２０２０年までの Society 5.0が目指していることだと、私は考えました。つまり、これからは、そうした情報の壁がなくなって、自分自身と環境が一体化する。それが超スマート社会なのではないでしょうか。

例えば、自分が「何かをしたい」と思った時点で、自分の中でデータがさまざまに組み立てられて、自分自身で判断を出力できる。そのツールとして、ＡＩなりＩＴなりが使われるようになる。そんなイメージを持っています。

言い換えると、自分自身と環境、あるいは自分と他人が一体化するような社会、これが「シンギュラリティ」ということなのだろうと思います。

にされてきました。最近は、むしろ「そういう心配はしなくていい」「慌てることはな

パネルディスカッション

前回のシンポジウム（「プロ棋士から見たＡＩと人─ こ れ か ら の 経 営・ 社 会 へ の 示

そうなったときに、ここ数年、「人類はＡＩに勝つのか、負けるのか」という話が盛ん

ヒューマニティーコンシャスの時代い」といった趣旨の本が、たくさん出版されています。

83

唆」、２０１７年月日開催）で、囲碁・将棋のトップ棋士の方々に来ていただき、おらしい出力です。私たちは常に人間らしくあらねばならない。私は、昔から「

世紀はること、理解することです。これはＡＩができていない分野で、逆にいうと優れて人間

そうすると、私たちが積極的にできなければならないことは、判断すること、決断す非常に大きいのだと思います。

です。先ほど憲法のお話がありましたが、やはり「人格のない知能」が出てきたことが、すが、囲碁・将棋ソフトは、自分の経験や対戦の歴史に関係なく強くなる、ということ

つまり、私たちは、自分の経験や歴史、人間との付き合いを踏まえて学習していきまがない」ということでした。

類は負けたわけですが、そこで私が感じたのは「ＡＩには学習に関して人格というもの

話しを伺いました。いよいよ囲碁・将棋ソフトが名人に勝つ時代になって、われわれ人

14なってくると思います。では、そういう時代に、どうやってＡＩと上手に付き合ってい）の時代だ」と言っています。
ヒューマニティーコンシャス（ humanity conscious
常に人間らしくないといけないというのは、ある意味、非常にストレスフルな社会に

21

84

6

くのか。今、「どうやってビジネスに導入するか」という議論は盛んですが、「２０３０

年の未来を発明するためには、どうすればいいのか」という問題を考えたときに、この「人格のない学習」とは逆の方向で考えることができるのではないかと思っています。

今回の研究会の中でも、例えば「今後の社会では、ある層の仕事がＡＩに奪われることになるだろう」といった話が出ました。知的で高収入な人、知的ではない肉体労働者、

年ずっとされてきました。

で低賃金の人というのは、今後も、それなりに仕事があるけれど、中間層の人たちの仕事が奪われていくのではないか、という議論は、ここられてこなかったのではないでしょうか。

という、まさに「人間らしさ」が求められる職業は、これまでどのカテゴリーにも入れる種、熟練した特殊な技能を持っていて、しかも接客業だから臨機応変な対応が必要だ

ば、研究会の中で挙げられたのは、美容師やワインのソムリエといった人たちです。あで、実は知的な創造をしている人たちって、たくさんいるよね」と思っていました。例え

私自身、その話をたくさん聞きましたが、「いや、低賃金で重労働といっても、その中

2「高収入・知的創造者」と「低収入・肉体労働者」という二極端の話ではなくて、低賃

パネルディスカッション

851

金であっても、創造的な仕事で日本を支えてくれている人たちがいる。そういう人たちを助けられるような、ＡＩ社会・ＩＴ社会になってほしい、というのが私の願いです。

のサイトに出て、ポトイザらスに行って、スマホで写真を撮ると、そのまま Amazon
チッと押したら、後はドローンが運んでくる。そんな社会になろうとしています。その中で「サービス」というのは、今ほしいと思ったら、今日の午後には届いているという、「スピード」に過ぎません。そこに人間らしさは必要ないとされている。「人間らしさは不要だ」という社会が、今、ＡＩ社会の未来像として出てきています。

しかし、「そこに本当に人間らしさは必要ないのか？」と考えてみたとき、「未来の発ありがとうございました。パネルの趣旨を非常によくまとめていただいたと思い

明」につながるヒントがあるような気がします。
國吉

ます。前半は、ＡＩの適用でビジネスをどう変えていくか、事例紹介を含めて考えてきました。後半のパネルディスカッションでは、人と社会に重点を置いて議論し、そこから「企業はどう変わるべきか」という問題につなげたいと考えています。

さて、瀬名さんから「人の働き方」における問題点をご指摘いただきましたが、まず、86

中島先生の論点、「人の働き方と企業、組織はどう変わるのか」というところを、もう少し深掘りしたいと思います。中島先生、補足することはありますか。

瀬名さんも言及されていましたが、人間が得意な分野と、ＡＩが得意な分野は違「目的」は人間の側にある
中島

います。そこの切り分けを考えていく必要があるでしょう。もう少しいうと、ＡＩはあ

くまで道具であり、どういう道具がほしいのかを、各自で考えることが、今後、大事になってくると思います。

にそういう技術があったとしても、誰も使わないでしょう。「目的は人間の側にあって、パネルディスカッション

す。

目的に対してさまざまなことができますが、自ら目的を作り出す能力はないのです。仮ーリーが語られていますが、それは技術的に不可能です。要するに、ＡＩは与えられた

巷では、ＡＩが人類を置き去りにするとか、ＡＩが人類を滅ぼしにくるとかいうスト

ＡＩは道具である」ということが、今後、さまざまな場面で重要になってくると思いま87なぜＡＩだけが怖がられているのか、私には、よく分かりません。例えば、自動運転を考えると、技術的には「人を見つけたら、全部轢いていく」ということもできるわけですが、誰もやりません。皆さん、そこを心配しないのであれば、ＡＩだって心配しな

この議論は、バリューの問題と、テクニカルな問題があって、そうするつもりはくてもいいと思っています。
國吉

なくてもしてしまう恐れはあります。意図をもってするのではなく、「バグ」が発生するということです。バグをすべて潰せていないことの問題は現実としてあるので、そこは常に注意して適用していかなければならないでしょう。
樋口委員は、どのようにお考えですか。

瀬名さんのお話を伺って、とても共感しました。今後、人工知能が進歩していく

人間にしかできない仕事を「やらされる」
樋口と、私たちは、人工知能にできない領域で、しっかりと「人間らしさ」をアピールしていかなければならないかもしれません。利益を上げるために半ば強制的に「人間らしさ」

88

を発揮しなさいと言われる場面もあるかと思っています。

少し回りくどい話になりますが、最近、クリステンセン氏が出した『ジョブ理論』（ク

代・

レイトン・Ｍ・クリステンセン他著、依田光江訳、２０１７年、ハーパーコリンズ・ ジャパン）という本があります。マーケティングを行うとき、今は、男性・女性、30

んから「なぜ」を聞き出すことをやることになるかもしれない。これは人間とＡＩを適

89

パネルディスカッション

えます。このようなケースが、どんどん出てくるのはないでしょうか。

あります。しかし、ＡＩ技術が進展し、ＡＩが意味を理解できるようになると、お客さてかかれた千差万別のテキスト情報）を集めても人間では分析しきれないという問題もコストがかかるという理由もありますし、大量の非構造化データ（オペレーターによっ

材適所に配置するとも言えますが、見方によっては「人間らしさを強制される」とも言

所は、ほとんどないと思います。それはオペレーターがユーザーの情報を聞き出すのに

例えば、現在、企業のコールセンターで、そうした「なぜ」の情報収集を行っているのか」という「なぜ」を追求するべきだと書かれています。

代といった属性で分析していますが、本来あるべき姿でいうと、「なぜその商品を買った

20おそらく、知識、調査、分析、推論に関わる仕事はＡＩに代替されるでしょう。た90

國吉

だ、１００％人間は必要なくなるという話ではありません。価値観、感性、個性に関わる部分は、これからも人間が担っていくことになると思います。

ただ、これまで人手が必要だった仕事にＡＩが入って、効率化されることで、「人間は人いれば十分」というケースも出てくるのではないでしょうか。そうすると、組織とす。
「人間らしさ」を価値として活かしていくという動きも出てくるかと思います。

らしさ」の部分が最後に残って、逆に、それに対するニーズが強くなっていく気がしま

そうなったときに何が残るのか。瀬名さんのお話にあったヒューマニティの部分、「人間

そうせざるを得ないというプレッシャーは、かなり強いのではないかと思います。では、ＡＩによって仕事が代替されていくことは、労働力不足、コスト競争などを考えると、ざるを得ないと思います。これはこれでストレスフルなのかもしれません。

それに対応するチームが編成され、タスクが終了したら解散する、という形にシフトせ生のお話にあったように、突発的なことが起こったときや、新しい事業を始めるときに、しては、これまでの「部署」のようなものが必要でなくなる可能性はあります。中島先1

山本先生、何かご意見はおありでしょうか。

今のお話を伺っていて、何か少し幸せな気持ちになりました。やはり「人間らしＡＩによる「差別」をどう考えるか
山本さ」をちゃんと見ていこうと。人間の尊厳や個人の尊重はまさしく憲法がコミットしている中心的価値なので、それがこうした議論の中で出てきたことに、安心感を覚えます。

今日の私の話は、個人の評価にＡＩを使うことによるリスク的側面に焦点を当てたものでしたが、人間の評価にも当然バイアスはかかる。人間の方が偏見に満ちた誤った判き台」になるような概括的な評価を出す、それに対して人間が微調整を行い、最終的なパネルディスカッション

いくのではないでしょうか。

樋口さんのお話に出てきましたが、ＡＩが多くのデータをしっかりと見て、決定の「叩意味があると思います。

断を平気でするわけです。ですから、様々な場面でＡＩの助けを借りることには重要な決定を行う。個人の評価も含め、あらゆる意思決定が、「ＡＩ＋人間」という形になって91

関する権限をもっていなければならないことなどを規定しており、「人間の関与」を実質化しようとしています。日本では、効率性や経済的合理性の観点から、「人間の関与」

点、補足したいと思います。「バイアス」と「レギュレーション」

原則が疎かになる可能性があり、これをどう制度的に実現させるかがポイントになると私のほうから思います。
國吉
についてです。

ことなので、データ次第で学習の結果が変わってしまうわけです。例えば、北米ではネッ

先ほど学習について説明しましたが、要はデータに基づいてパラメータを決めるという

まず、バイアスについては、ＡＩの問題点として、今、かなり深く議論されています。

2

92

ちなみに、先ほども紹介した欧州のＧＤＰＲは、採用や融資のような重要な場面で、ＡＩなどによる自動評価のみで決定を下してはいけないという規定をもっています（ＧＤ）」を要求。これは、重要な決定について「人間の関与（ human intervention
ＰＲ 条）
するものと考えてよい。ＧＤＰＲのガイドライン（２０１７年 月）は、この「人間の10関与」が形式的で見せかけだけのものになってはならないこと、関与する人間が決定に

22

ト上で「おばあさん」というキーワードで検索すると、何十枚と出てくる画像のほぼ全部が「白人のおばあさん」なのです。アジア系やアフリカ系の「おばあさん」は、ほとんど出てこないということが、事実としてあります。

今のＡＩは、ネット上にある情報を一斉に集めて学習するので、「おばあさん」はそういうものだというモデルができてしまうわけです。このようにＡＩが不作為にバイアスを持ってしまうことの問題は既に指摘されており、対策も議論されていますが、まだ完全に解決されたわけではありません。

もう一つのレギュレーションについてですが、人間の尊厳を保つために、ＡＩにやら

山本先生のご指摘の通り、人間が単独で仕事をするのではなく、人間とＡＩシステム

パネルディスカッションの「肉体」の部分だけ切り出しても、能力や行動、あるいは将来の可能性など、何も決ＡＩ社会の中で徐々に変わっていく可能性もあるのです。

はそれで必要だと思いますが、さらに議論すると、その「個人」という概念そのものが、せていいこと、やらせてはいけないことの線引きがなされることも想定されます。それが一体となって能力を発揮するようになっていくと思います。そういう意味では、個人

93

定できないということになります。

そういう中で、「個人とは、こういうものだ」という従来の概念でレギュレーションす

ることは、逆に変化についていけていないことになるのではないでしょうか。これからの社会を考えるときに、人間そのものの概念を見直していく必要があるかもしれません。

そうすると、ＡＩに限らず、これからのテクノロジーが人間と密接につながりながら動いていく中で、「人間は、こうあるべきだ」ということも考えていかなければならないで先ほど山本先生から、ＡＩが見てはいけない情報を決める、昔の情報を使い過ぎ

しょう。
中島

てはいけない、といったお話しがありましたが、私は、逆にＡＩなら見てもいいのではないかと思うのです。

例えば、監視カメラの映像は、人間が見ると、見る必要のないことまで分かってしまうので、とても困るわけですが、ＡＩは、全部を見て危ないことだけを抽出できる。コンピュータープログラムの良いところは、「忘れろ」と言ったら忘れてくれることです。

メモリーを消去できるので、見てはいけないものを見たら消せばいい。

94むしろ、プライバシーを守るためには、人間が見るのではなく、ＡＩが見るほうがい

いのではないかと思います。先ほどの「若気の至り」についても、「何年以上前は一律的に見ない」とするのではなく、見た上で考えて、今も引きずっているのか、いないのかを判断し、引きずっていないなら消去して、人間に見せればいい。おそらく技術的には非常に重要なご指摘だと思います。従来想定されていた「スティグマ」は、身体可能だと思います。
山本や衣服に刻印され、人の目に晒されるものでした。例えば犯罪者は身体に烙印を押されて、それがその人の人生を一生規定してしまうことがあった。ＡＩ社会では、そういう

また、
私たちは、
ある人が「若気の至り」でやってしまったことを結構覚えている。脳パネルディスカッションというのを、大人になっても覚えていたりする。しかし、中島先生がおっしゃるように、くものです。

島先生がご指摘されたように、確かに人の目には晒されない。データ上にだけ残っていスティグマがデータベース上に刻印される。このような「データ・スティグマ」は、中裏に焼き付いているわけです。例えば「あいつは、小学校の時に、こんなことをした」

95

確かにＡＩはきれいさっぱり忘れることができる。データを消去すればよいわけです。
欧）」の議論はよく知られていると思い
州における「忘れられる権利（ right to be forgotten
ますが、それをデータ上で適切に行うことができれば、むしろ憲法フレンドリーだという考えも確かにあるかもしれません。

ただ、消去すべきかどうかの判断をＡＩに委ねた場合、その「基準」をどこに置くのかはきわめて難しい実体的価値判断になると思います。また、過去の過ちを引きずっているか、いないかを判断するための情報をどうするのかも難しい。それを判断するために、ＡＩは個人のプライベートな行動までを見てよいのか。そうするときりがなくなるように思います。個人としては、ちゃんと更生したかどうかをＡＩに判断してもらうた

めに全てをさらけ出さなければならない。そうしないと、忘れてもらえない、と。ただ、中島先生のご指摘は、憲法調和的なシステム構造をデザインするうえで大変示唆的であると思いました。

96

忘れられるかどうか、データを消去できるかどうか、という問題は、「ＡＩのス「ＡＩのスイッチを切れるか」という問題
國吉

イッチを切れるか」という問題とも近いのではないでしょうか。もちろん、原理的にコンピューターのスイッチを切ることはできますが、世界のインフラ、経済システムの重要な所に組み込まれているものを、ちょっと都合が悪いからといってスイッチをオフにすることはできない、という議論があります。

データの消去も同じで、特に機械学習に基づいたシステムの場合、あるデータだけを消去するということは、今のところできません。学習を全部やり直すことになってしま能に近い。ただ、世の中には「ウィルス」という技術があって、これは大抵悪いほうば

パネルディスカッション

私は、割と楽天的なので、そこもＡＩで解決できるのではないかと思っています。

インターネット上から特定のデータだけを探し出して、全部消去するということも、技

現在のインターネットは、いったん書き込まれてしまうと、それを消去することは不可

中島

います。

かりが目に付くわけですが、当然「良いウィルス」も作れます。

97

術的には可能なわけです。
「最終的な判断は人間に残る」というのは絶対なので、ＡＩが勝手に判断したことを、そのまま信用するということは、やってはいけないと思います。

最後は人間が見るということを担保しておけば、ＡＩは技術的に相当いろいろなことができると思います。

國吉 「ＡＩによって発生する問題を解決するのは、ＡＩである」ということですね。こ私も、基本的には中島先生のおっしゃる通りだと思います。ただ、「ＡＩだからプれは重要な論点で、そうした研究開発・技術開発は非常に大切だと思います。
樋口ライバシーを見てもいい」ということに関しては、一つだけ注意する点があります。Ａ

Ｉは、あくまでもアルゴリズムなので、バグが入っている可能性がある、ということです。

本当は信頼できる人なのに、「この人は信頼できません」と誤った答えを出す可能性があります。しかも、本人にはそれが誤っているのかどうかも分からないので、知らないうちに不当な不利益を受けるパターンがある。これについては、どうやって気をつけていくか、考えなくてはいけません。

98

また、
「データの汚れ」というお話しがありましたが、やはり中学校や高校で、若気の至りでやってしまったことが、就職やその後の人生に影響するのは、おかしいと思いま

すし、もしかすると、このような問題を解決するために新しい保険商品が発売される可能性もあるかと思っています。若気の至りがインターネット上に残ってしまったときに保障してくれるような、新しいサービスの出現も期待できるのではないでしょうか。

國吉 「最終的な判断は人間に残る」というのは、理屈の上では、その通りだと思います。
しかし、現実的に担保することは可能なのでしょうか。

例えば、ＡＩが人の評価について、「判断」といえるような数値や根拠を出してきたときに、それを無視して逆の判断ができる人間はいるのか。むしろ「ＡＩがこう言っていですから、やはり仕組みとして「ある時点で必ず見直しをかけなければいけない」とるから……」と流される人がほとんどだと思うのです。

そういうシステムは、今の社会にもあります。平社員が上げた書類を、課長に上か、そういうスキームをインプリメントしていく必要があると思います。
中島

げる前に係長がチェックする、といった仕組みがそうです。大学の学長をやっていた経

パネルディスカッション99験からお話しすると、教員を採用するときは、選考委員会の判断を、もう一度判断し直すということを、必ずやります。ですから、選考委員会のような働きはＡＩがやっていいけれど、最終的な判断は人間がするということは、必要な場面ではできると思います。

それから、樋口さんのお話を聞いて思ったのは、若気の至りは、今の人間社会にだって、当然あるわけです。警察官は自分の生まれ育った町でなってはいけない、という話を思い出しました。なぜなら、周りの人が自分の子ども時代を知っているから、全然尊

瀬名さんがおっしゃる「人格」の話とつながってくるのではないでしょうか。Ａ

敬してもらえないからだそうです。
國吉

Ｉには、「 人 格 の な い 学 習 」 だ か ら こ そ パ ワ ー が あ る と い う 部 分 と、 一 方 で 非 常 に 弱 い部分があります。瀬名さんは、ＡＩの弱い部分を活かすことができるのではないか、とおっしゃっていました。また、一方で、「人間らしさ」を求められすぎると、非常にストレスフルになるだろう、ともおっしゃっています。これについてもう少しご説明願えま
すか。

100

山本先生のお話の中で、人間には「反論する権利」がある、とおっしゃっていましＡＩは人間の「反論する権利」をサポートできるか
瀬名

た。あれは、個人が「人間として」反論することが前提なのかもしれませんが、ひょっとすると、それをＡＩがサポートするということも可能なのではないでしょうか。つまり、人間がヒューマニティを発揮する場面において、ＡＩがそれをサポートしてくれる。

ＡＩが不条理なことを言ってくるかもしれないが、それに反論して「それは不条理だ」と言うときにも、ＡＩがサポートできるかもしれない。

また、ヒューマニティの世界が行きすぎるとストレスフルになるという話をしたのは、何でもかんでも自分で判断しなければいけなくなると、それはそれで非常に大変だろう、ということです。エーリッヒ・フロムの『自由からの逃走』という有名な本があります
が、人間は、受動的に生きていたほうが楽なのです。

あなたはＡＩではない、人間なのだから、判断しなさい、決断しなさい、未来へ導きなさい、と言われたとき、本当にそれができるのかといえば、実際は、非常に難しいと思うのです。

パネルディスカッション

101

山本

ＡＩによる個人の評価に対して、ＡＩが異議を申し立てる、というのは非常に面

白いご意見だと思います。私自身は、そういうことがあり得るということを前提としつ
つも、一つ考えなければいけないと思うことがあります。

ＡＩの評価に自分が納得できない場合、別のＡＩを借りてきて、ＡＩ同士を戦わせる、というイメージなのかと思いますが、それは何を争っているということになるのか。
「正確」かどうかということ、「 そ っ ち は 不 正 確 だ け ど、 こ っ ち は 正 確 だ 」 と い う こ と を 争うのだとすると、その「正確」というのは何との関係で「正確」なのか。先に申し上げたように、私たちは、公共空間では通常「仮面」をつけて演技している。極端に言えば、

常に嘘をつきながら生きているわけですね。そうすると、ＡＩの評価が、この演技している「わたし」との関係で「正確」なのか、それとも仮面をはずした動物的な「わたし」との関係で「正確」なのか。

演技という点でいえば、本当は自分には実力がないのだけれど、評価対象となる情報を上手にコントロールして実力以上の評価を引き出すこともある。そして、この「誤った」評価に、
後で努力することで自分が近づいていくということもある。そうすると、Ａ

102

点、
ヒューマニティの過剰によるしんどさのお話が出ました。ただ、これは憲法

ＩとＡＩとが何を争っているのかがわからなくなります。
もうの「天井」論とかかわりますが、近代憲法は、しんどいけれど自分で考えて生きろ、という自己決定の原理を個人の尊重原理に組み込んでいると思います。自分で人生を切りそのことについて私の意見を申し上げると、例えば、ある大企業が私についての開く能力を根拠に、人間にのみ権利が与えられているという前提に立っている。
國吉

評価をＡＩで行った場合、やはり企業側が強い立場にあると思います。ですから、非常に非対称な関係になってしまう。

そこで、個人の側に力を与えてくれる存在としてＡＩがある、と。弁護士とまではいかないが、自分の代理人として戦ってくれる場合、そのＡＩを自分でトレーニングする

國吉

山本

そうすると、やはり企業側が、それを信頼しないということが起きるかもしれな

そうですね。

それは、インプットを自分が選べる、ということになるわけですね。

という可能性もあるのではないでしょうか。

山本

パネルディスカッション

1031なるほど。法廷のような所で、それぞれの代弁者としてＡＩ同士が戦う姿をイメ

前回のシンポジウムで、囲碁・将棋のプロ棋士の方々と議論をして、すごく印象104

い。インプットが恣意的だということで。
國吉

ージしたのですが、ちょっと難しいかもしれませんね。

もう一つ、瀬名さんのお話の中で、鹿島建設の熟練者のスキルをＡＩに移す、という人ひとりが経験やスキル

人ひとりが培った経験やスキルが、非常事例を引き合いに出されました。この場合、熟練者のスキルが貴重なバリューになっていると考えると、これからは、人間独自の、に重要なバリューになってくるのではないでしょうか。
そうだとすると、これからの人間の役割という意味では、

中島

ＡＩ社会で求められる教育のあり方ご意見を伺いたいと思います。

して、彼らの育成を考える立場としては、これからの人材はどうあるべきか、皆さんのをどれだけ持てるか、ということの勝負になってくるのかもしれません。若い世代に対1

1

に残ったのは、彼らがコンピューターに負けたことをまったく悲観していなかったことです。むしろ、「ＡＩを使って、もっと強くなる」「良い道具ができた」と話されていました。

おそらく、今後の個人の学習は、そういう形になっていくのだろうと思います。先生に教えてもらったり、本を読んだりするのではなく、ＡＩを積極的に利用した学習が主流になるでしょう。

今までは、大学で専門性を身に付けたら、それで一生食べていけたわけですが、これからは、そうではなくなります。専門知識は数年単位で古くなってしまうので、常に学んでいかなければなりません。そのときにＡＩが活用できると思います。

これまでの学校教育は、基本的に「マス教育」でしたが、ＡＩを活用すれば、個人ごとに「オーダーメイド」の学習ができます。そうしたことも含め、いろいろな意味で教そもそも専門知識は必要なのか、という議論もあります。知識は全部ネット上に育が根本的に変わらなければならないと思っています。
國吉

巨大なデータベースとしてあるし、ＡＩは何百万件もの論文を要約して、必要な情報だ

パネルディスカッション

105

けを提供してくれるわけです。頑張って専門知識を身に付けてもすぐに古くなってしま

おそらく「土地勘」のようなものは必要でしょう。このＡＩブームが始まった頃、

います。
中島

司法研修所に呼ばれて、裁判官を前にＡＩの話をしました。私が「裁判で必要になったら、専門家を呼んで、そこでＡＩのことを聞けばいい」と言ったら、「専門家が何を言っているのかが分かるぐらいの土地勘を持っておきたい」とおっしゃっていました。まさ熟練者の話ですが、熟練者はそもそも少ないからバリューがあるわけです。けれにそういうことだと思います。
瀬名

ども、ＡＩが熟練者を真似て、いろいろな所で活躍するようになれば、それだけ熟練者のスキルを見る機会が増えることになります。それは、人間にとっては学習する機会が増えるということです。

私たちは、こういうシンポジウムやセミナーに出掛けて、専門家の話を聞きにいくわ

けですが、それは、その人からしか聞けないような話を聞きたかったり、その人が持っている経験やスキルに憧れたりするからではないでしょうか。

106

ＡＩは、熟練の経験やスキルを私たちに開放してくれる、見たり接したりする機会を増やしてくれます。そうすると、自分で決定したり、判断したりするときの判断基準を増やすことができて、自分の内面を豊かにすることができるだろうと思っています。

教育についていえば、確かに個人の教育ができるようになることも大切ですが、今後は、自分の価値観をどうつくっていくか、「土台づくり」の教育が重要ではないかと思います。先ほどから議論されているように、ＡＩがサポートしたり、サジェストしてくれたりすると、どうしてもＡＩに引っ張られてしまうことがあると思います。そういうときに、きちんと正しい判断ができるかどうか、人間としての価値観を発揮できるかどうかの訓練は、小中学校からやっておく必要があるでしょう。当然、ＡＩがあることを前

教育は、ひと言でいえば「リテラシー」です。例えば、熟練者をモデルとして、そ提として、教育内容を考えていかなくてはいけません。
山本

れと似たようなロボットを造っていくということはあり得る。一般の企業に置き換えると、「良い従業員」というものをプログラムしていくと、それと似た人材ばかり集まるという可能性があります。

パネルディスカッション

107要するに、
ＡＩ社会には類型化の危険性が常にあるということです。こう考えると、Ａ

Ｉに対して建設的な意味で批判的なリテラシーを持っている必要があると思います。そ

価値観、判断力、そのためのリテラシーという話が出ました。そうしたものを自うでなければ、私たちの社会の多様性というものも失われてしまいかねないでしょう。
國吉

分で持てるのは、当然、人間ならではなのですが、今までの日本の教育システムは、そうした面を育成できるようになっていなかったと思います。企業内教育でも、そこが問われるのではないでしょうか。

今、皆さんにとっては、急激な技術の発展を、いかにビジネスに取り入れ、強くなっていくかということが喫緊の課題であると思いますが、それは決して、これからの社会、これからの人間はどうあるべきかという問題と、切り離すことはできません。そのことを少しでも考えていただけば、大変うれしく思います。

108

中島

秀之（なかしま・ひでゆき）

21 世紀政策研究所研究委員／東京大学大学院情報理工学系研究科特任教授
1983 年東京大学情報工学専門課程修了（工学博士）。同年電子技術総合研究所に入所、2001 年産業技術総合研究所サイバーアシス
ト研究センター長を経て、2004 年から公立はこだて未来大学学長。
2016 年から東京大学情報理工学系研究科特任教授。人工知能学会
フェロー。産業技術総合研究所情報技術研究部門研究顧問、内閣官
房 IT 戦略本部地方創生 IT 利活用推進会議政策企画 WG 主査等歴任。

瀬名

秀明（せな・ひであき）

21 世紀政策研究所研究委員／作家
1996 年東北大学大学院薬学研究科修了（薬学博士）。2006 年～
2009 年東北大学機械系特任教授。日本 SF 作家クラブ第 16 代会長。
1995 年日本ホラー小説大賞、1998 年日本 SF 大賞等を受賞。主な著書に『パラサイト・イヴ』（新潮文庫）、『BRAIN VALLEY』（新潮文庫）、『知能の謎』（共著・講談社）等がある。

樋口晋也（ひぐち・しんや）

21 世紀政策研究所研究委員／株式会社 NTT データ技術開発本部エ
ボリューショナル IT センタ AI ソリューション開発担当課長
2002 年名古屋大学大学院工学研究科卒（修士課程）。同年株式会社 NTT データ入社。技術開発本部配属後、音声認識エンジンのア
ルゴリズム改善や多言語対応の研究開発に従事。世界の趨勢を分析・発信する NTT DATA Technology Foresight の立ち上げを経て、現
在は AI 関連の研究開発を推進。NTT データ エグゼクティブ R&D
スペシャリスト。名古屋大学非常勤講師。著書に『決定版 AI 人工知能』（東洋経済新報社）がある。

登壇者等略歴紹介（敬称略）

三浦悟（みうら・さとる）

鹿島建設株式会社

技術研究所プリンシパル・リサーチャー／自動化施工推進室長
1979 年早稲田大学理工学部電気工学科卒業、2005 年京都大学大学院工学研究科都市環境工学専攻博士後期課程修了。1979 年鹿島建設㈱入社、2002 年鹿島建設㈱技術研究所・先端技術研究部グルー
プ長、2012 年同・主席研究員、2014 年同・プリンシパル・リサー
チャー、
2016 年 10 月から鹿島建設㈱・自動化施工推進室長を兼務。
建設機械自動化，情報化施工，構造物モニタリングなどの研究・開発に従事。技術士（電気・電子）、博士（工学）。

山本

龍彦（やまもと・たつひこ）

慶應義塾大学法科大学院教授／法科大学院グローバル法研究所（KEIGLAD）副所長
1999 年、慶應義塾大学法学部法律学科卒業。2001 年、同大学院法学研究科修士課程修了。2005 年、同大学院法学研究科博士課程単位取得退学。2007 年、博士（法学・慶應義塾大学）。桐蔭横浜大学法学部専任講師、同准教授を経て現職。ほかに、司法試験考査委員（14、
15 年）、
総務省 AI ネットワーク化推進会議委員（16 年）、ワシントン大学ロースクール客員教授（17 年）。主な著書に、『遺伝情報の法理論』（尚学社）、『プライバシーの権利を考える』（信山社）、『憲法学のゆくえ』『憲法判例からみる日本』（ともに共編著／
日本評論社）などがある。

國吉

康夫（くによし・やすお）

21 世紀政策研究所研究主幹／東京大学大学院情報理工学系研究科
教授
1991 年東京大学大学院工学系研究科修了（工学博士）。同年電子技術総合研究所に入所、1995 年同主任研究官、1996 年より米国マサチューセッツ工科大学人工知能研究所客員研究員を経て、2001
年から東京大学助教授、2005 年同教授。日本ロボット学会フェロー、
日本学術会議連携会員。理化学研究所 BSI- トヨタ連携センター長、
新学術領域研究「構成論的発達科学」領域代表、東京大学次世代知
能科学研究センター長等歴任。研究分野は、身体性に基づく認知の創発と発達、模倣の科学、ヒューマノイドロボットなど。

第 124 回 シンポジウム

人工知能の本格的な普及に向けて―AIの可能性と日本の未来を考える―2018 年 3 月 22 日発行
編集

21世紀政策研究所〒100-0004 東京都千代田区大手町1-3-2
経団連会館19階TEL

03-6741-0901

FAX 03-6741-0902
ホームページ http://www.21ppi.org

世紀政策研究所新書【産業・技術】

月

日開催）

日開催）

10

日開催）
日開催）

新しい農業ビジネスを求めて（２０１５年６月３日開催）
月

日開催）

日開催）

日開催）

研究開発体制の革新に向けて─大学改革を中心に（２０１５年６月

日本型オープンイノベーションの展開（２０１５年

10

月

日開催）

人工知能の本格的な普及に向けて─ＡＩの可能性と日本の未来を考える（２０１７年日開催）

世紀政策研究所新書は、 世紀政策研究所のホームページ（ http://www.21ppi.org/pocket/index.html）でご覧いただけます。

10

日開催）

日開催）

社
･ 会の何を変えるか（２０１６年 月 日開催）
オープンイノベーションの収益化─エコシステムにおける戦略を考える（２０１７年４月

人工知能の現在と将来、それは産業ビッグデータ、ＡＩ、ＩｏＴ時代のデータ活用と、イノベーション（２０１６年９月

10

日開催）

日開催）
29

日本農業再生のグランドデザイン─ＴＰＰへの参加と農業改革（２０１２年４月
月

サイバー攻撃の実態と防衛（２０１３年４月

森林大国日本の活路（２０１４年

11

日本型オープンイノベーションを求めて（２０１５年４月

30

プロ棋士から見たＡＩと人―これからの経営・社会への示唆（２０１７年６月

21

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15

15

10

10

企業の成長と外部連携─中堅企業から見た生きた事例（２０１２年２月

戸別所得補償制度─農業強化と貿易自由化の「両立」を目指して（２０１１年２月３日開催）

11

農業ビッグバンの実現─真の食料安全保障の確立を目指して（２００９年５月

66 64 63 62 61 53 52 51 50 49 38 27 25 13 08 01

日本の経済産業成長を実現するＩＴ利活用向上のあり方（２０１０年

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