Kazuto
OkuYutakaMatsuo奥和登〈おく・かずと〉大分県出身。1983年東京大学農学部卒、農林中央金庫入庫。2011年常務理事、17年代
表理事専務、18年代表理事理事長

松尾豊〈まつお・ゆたか〉
香川県出身。1997年東京大学工学部卒、2002
年同大大学院博士課程修了。米スタンフォード大学客員研究員などを経て19年より現職。
ソフ
トバンクグループ社外取締役も務める。

変化が加速している今、変わることはとても楽しい。
奥 和登
農林中央金庫代表理事理事長

松尾 豊

東京大学大学院工学系研究科
人工物工学研究センター／技術経営戦略学専攻教授

同じところにとどまるためでさえ、全力で走り続ける必要がある。
では、前に進むためにはどうしたらいいのか──。
“ 分進秒歩 ” で進化を続けるＡＩ研究の第一人者であり、教え子によるスタートアップ起業の促進・支援でも知られる松尾豊さんと、農林中央金庫理事長の奥和登が、変化を進める楽しみ、そして日本の農・食の大きなチャンスについて語り合う。
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VALUE REPORT 2021

人 間 の 脳 が お およそ わ かるところまで たどりつ け たでくださいました。

奥 それはすごい。私は、ジュール・ベルヌの「人間松尾 今回で２度目なのですが、最初にうかがったとが想像できることは、人間が必ず実現できる」というきもびっくりしました、こんな場所があったのかと。

言葉と、上杉鷹山の「（為せば成る 為さねば成らぬ農中さんには堅いというイメージを持っていまして、何事も）成らぬは人の為さぬなりけり」という言葉のスタートアップとのつながりが想像できていなかった組み合わせが大好きなんですが、松尾先生は、人間のんですが、ここにお邪魔してみたら、新しい取組みを知能は必ずプログラムできるという信念をご著書で示ぐいぐい前に進めるような方たちがたくさんいらして、されていますね。今回、研究が進んだことで、この信イメージを覆されました。

念が実現するということでしょうか。

奥 金融というと堅い印象を持たれますが、私自身は松尾 ＡＩだけでなく脳科学や言語学、心理学、哲学空想家のほうで、かなり根拠のないことでもやってみなどさまざまな分野のこれまでの成果が、無意識とかるタイプなんです。今日も突飛なことをお尋ねするか自由意志とかまで含めて統一的に解釈できそうだと考もしれませんが、よろしくお願いします。

えていて、新たに本を書こうとしているところです。

松尾 こちらこそ。

奥 それは非常に楽しみです。その研究によって人間

奥 さっそくですが、コロナ禍は私たちに相当な制約の知能にＡＩがたどりつけるとなると、それはだいたを与えてきています。松尾先生の研究ではいかがです

いいつごろの話になりそうですか。

か。アゲインストの風がさまざまあるでしょうが、フ松尾 アーサー・Ｃ・クラークが「われわれは技術のォローの風もありますか。

短期的な成果は過大評価し、長期的な成果は過小評価

松尾 ありますね。会合がオンラインになったり、ＡＩする」と言ったように、こういう予想はだいたい外れの活用が拡がったり、この先いずれ起きるはずだったるんですが（笑）
、１、２年でできるとは言わないものいろいろな変化が早送りで起きています。の、10 年、20 年経つと世の中が大きく変わっているん奥 コロナが変化を後押ししたということですね。松じゃないかという気がしています。

尾先生は変化が大好きだとか。

奥 ますます楽しみですね。

松尾 「その場にとどまるためには全力で走り続けな

松尾 こんな変化の時代に現役でいられることは本当らければならない」という「赤の女王」仮説があって、にラッキーです。たとえば江戸時代に生まれていたら、そのとおりだと考えています。

一生の間の変化というのはとても小さかったですよね、

奥 私も北方謙三さんの『水滸伝』シリーズに出てく社会や技術の変化が遅くて。ところが今は一生の間にる「じっとしていては同じものしか見えない。動け！」ものごとがものすごく大きく進みます。ひょっとしたという言葉が好きで、よく職員などに話をします。動

ら人類が次のステージに入ってもおかしくないくらかないことには新しい情報も入ってきませんから。

い。これだけ変化が速いといくらでもチャンスがあっ

ＡＩはブームではなく日常になりつつある

Yutaka Matsuo

およそわかるところまでたどりつけたと考えています。

Kazuto Oku

奥 今日はこのアグベンチャーラボに、ようこそお出て、変わろうという気さえあればとても楽しい時代です。そういう時代に生きていられてラッキーだと感じています。
奥 変わろうと思えば楽しい──そこは職員ともぜひ、奥 ご自身の研究では、コロナの影響はいかがですか。

シェアさせていただきたいですね。コロナ禍の前から、松尾 自由になる時間が増えたので自分の研究に没頭

ランナーズ・ハイやクライマーズ・ハイをもじってしていたら、これが思いのほか進みまして。詳しくは「チェンジャーズ・ハイ」と言ってきたんですよ。仕まだお話しできなくて申しわけないのですが、極端な事のやり方や中身を改善して効果が出ると脳内にドー言い方をすると、人間の脳の構造が AI の観点からおパミンがたくさん出て快感を得られる、そうなれば改The Norinchukin Bank

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ＤＸはコ ー ポレ ートトランスフォー メー ション

善のサイクルがぐるぐる回るようになるとね。
その改善というのは部分ごとの見直しが前提でした

まず、ＡＩの開発や応用の歴史 60 年強の中で現在はどんな状況にあるのか、そこを教えていただけません

が、コロナで世の中の変化が大きくなった今はもう、か。

全体を見直す方向にシフトしています。ＤＸにしても、松尾 ＡＩの歴史では探索・推論や知識処理といった今の仕事のデジタル化ではなく、ビジネスとカルチャテーマを伴なって第 1 次、第２次とブームがあり、そー、両方のトランスフォーメーションの掛け算をやっの後に冬の時代がありました。この10年ほどはディーていこうと考えて、（伊藤良弘理事兼）ＣＦＯに「最プラーニングを軸とする第 3 次ブームが起きていたわ

高コーポレートトランスフォーメーション責任者」をけですが、現状はもはやブームというより、着実に広兼務してもらっています。

がってあたりまえに使われるようになってきていると

松尾 ＤＸは日本でも盛り上がっていますが、おっしいうフェーズですね。インターネットがブームで普及ゃるとおりビジネスや組織まで全部、デジタルで変革した後、今は誰もが普通に使っていて、もうブームとしていこうというのが本来のあり方です。そういうＤは言われないのと似ています。

ＸにおいてＡＩも主要な役割を占めていくと考えてい奥 ＡＩは金融の分野でもかなり使われています。特ます。に運用の分野ですね。

奥 ＡＩで組織をよくする、産業をよくする、ひいて松尾 機械学習を使ったトレーディングは以前からあは社会をよくする。そのために私たち企業人はどういりましたね。今もアメリカではいくつかのヘッジファうスタンスで、どう取り組んでいけばいいのか。そのンドがＡＩの活用でリターンを出しているようです。

点について今日はぜひ、お話をうかがいたいのですが、複数のアルゴリズムを走らせて成績のいいものにアロケーションを増やすというやり方でしょう。
奥 ただ、ＡＩによる投資判断は過去のトラックレコードに基づく予測なので、為替が円高局面から円安局面に移るときのように、マーケットのトレンドが大きく変わるときは対応が難しいですよね。
松尾 確かに、マーケットが平常な間はけっこう勝つのに、環境が変わるとボロ負けする、そういうパターンが多いですね。
奥 マーケットの変節点のようなものまで予測できるようになるには、まだ壁があるのかなと感じています。
松尾 お話しのとおりで、最近では、自分が学習していない環境に移ったことを検知する分布外検知という手法が生まれているので、「これは自分がわからない市場環境だから予測をやめよう」という判断を的確に行うことはできるかもしれません。
奥 そうなったら人間と交代すればいいわけですね。
クルマの自動運転で途中から人間に変わるように。
松尾 そうなんですよ、ＡＩでは判断できない領域に入ったことを検知するニーズが最近、高まっているんです。自動運転とか医療の画像診断とかですね。
奥 ＡＩにも、そういう素直さが必要なんですね（笑）
。

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VALUE REPORT 2021

食 の パ ー ソナライゼ ー ションは 必 ず 起 きる

誰が何を食べたかのデータはまだＧＡＦＡさえ持っていないわくわくしています。私たち産業界、企業において、どういう業務にどういう技術が使えるのか、その見分け方などあったらヒントをいただきたいのですが。

松尾先生に尋ねたいことを職員や同僚からも募りまし

うんですが、できないことはあまり言わないので、境て、その中に「農林中金では人材のダイバーシティの目がわかりづらいですよね。ですので、日本ディープ向上に取り組んでいるが、向上によるパフォーマンスラーニング協会（松尾氏が理事長を務める一般社団法人）での変化を可視化させることは可能か」というものがあこの５月からスタートさせた「AI For Everyone」とりました。確かに、ＤＸによるカルチャーの変化や人いう講座では、こんなふうに説明しています──人間の変化というのは把握しづらくて、私自身、どういうが、パッと見た瞬間にできる判断はＡＩにもできる。

施策を打つと職員の活性化度が上がるかをＡＩで計測

１秒以上考えないとできない判断は、今のＡＩにはでできないかと、そんな空想をしているのですが、いかきない──。自然言語処理も、非常に進化してはきてがでしょう。

いますが、言葉どおりの意味は読み取れても、その言松尾 重要なテーマですし、すごく面白いですね（笑）
。

葉の裏に込められた含意などを読み解く処理はまだで施策を実施した場合としなかった場合の比較や、パフきません。

ォーマンス、活性化度の計測が可能であれば、参考に奥 やはり高度な判断には人間が必要なわけですね。

していただける知見をＡＩで出すことができると思い

松尾 はい。ＡＩの普及で一層重要になる人間の仕事ます。データが取れるようになると分析ができるようというのがあります。

Yutaka Matsuo

松尾 ＡＩにできることについてはみんないろいろ言

Kazuto Oku

奥 今回、せっかくお会いできる機会を得られたので、になり、分析ができるようになると予測ができるようになりますからね。
奥 人事についても、ＡＩを使えたらいいなと思うケースが山ほどあります。どういう人を組み合わせるとチームとしてのパワーが上がるのかとか、この人にはどういう研修をしてもらうのがベストなのかとかですね。そういった活用例はすでにありますか。
松尾 ＨＲ（人材）テックはどんどん進んでいるので、対応できるプロダクトは増えてきていますね。先ほどのダイバーシティのお話と同様、成果の計測や評価が難しかったり、評価には長い期間がかかったりするのがＨＲ向けシステムの難しさですが、そこがクリアされてしまえばさまざまな活用が可能になります。採用にあたって学歴をチェックしなくなったアメリカのＩＴ大手などは、たとえばインタビューでの対応と入社後のパフォーマンスとを比較して、面接で能力を予測できるようなシステムを開発したんでしょう。
奥 学生のころからずっと、ドラえもんの「ほんやくコンニャク」が実現しないかなぁと期待していて、その結果、英語の勉強が遅れたんですが（笑）
、最近はＡＩによる機械翻訳がけっこう使えるようになってきて、
The Norinchukin Bank9

奥 そういったところがＡＩの現状だとすると、今後のＡＩはどのように進化していくとお考えですか。技
術的に超えなければいけないハードルや壁というのは？
松尾 基本的にあまり大きな壁はないと思っています
が、ただ、今のアカデミアのグローバルな進み方を見ていると、けっこう偏って進んでいますね。画像とか自然言語とかに関係する技術だけやたら伸びて、一方、ロボットとかはあまり伸びていない。画像や自然言語はウェブ上にサンプルがたくさんあるので研究が進めやすいんです。
逆に、ディープラーニングを使ったロボティクスなどは進展が遅いんですが、実はそういう分野こそ新しいものを見つけ出せる可能性があるのではないかと思っています。研究開発が進めば農業分野にも応用が拡がる分野ですね。
奥 ご著書などで松尾先生は、ＡＩの進展には産・学・官のトリニティが非常に重要だと指摘されていまして、私も産業分野でＡＩを活用していくことが大切だと思っています。アカデミアで研究を引っ張る一番のドライバーは好奇心でしょうし、ビジネスの分野で活用がにエンドユーザーの顔が見えず、Ｂ２Ｂ（事業者間）を進む最大の動機はマネタイズでしょう。農林水産業も前提とした生産が行われていますが、Ｃ（消費者）個々ＡＩのマネタイズが可能な分野ですよね。

人のニーズが読めるようになれば当然、変わっていき松尾 そのとおりです。僕はディープラーニングにつます。

いても、大きな活用先は建築・農業・食品だと以前か

奥 好みや健康状態を把握して人それぞれに適した食ら言ってきました。たとえば、常々おかしいと思ってべ物をテーラーメイドで提供できるとなると、サステいることがありまして、それは僕が今朝、何を食べたナビリティの面で “ 欲しい人に欲しいモノを欲しいとかがデータになっていないこと。誰が何を食べたかにきに ” という需給の最適化が可能になりますね。さま

ついてのデータはＧＡＦＡでさえどこも持っていませ

ざまなロスが減らせますし、もうひとつ、医食同源にんが、こういう状況が 20 年後、30 年後も続いているもつながりますね。この人にはこういう栄養素が足りとは思えません。

ないからこういう食品を……という提案ができるわけ

そのデータを集めれば、個人ごとの食のパーソナラですから。最適な栄養素を持つ農作物を生産できる精イゼーションが可能になって、アマゾンがユーザーの密農業と組み合わせれば、効果はさらに高くなる。

関心が高そうな商品を「おすすめ」するのと同じよう松尾 おっしゃるとおりです。農林水産業と食産業はに、嗜好や健康状態にあわせた食事を、それこそＡＩ

医療や健康にも密接に関連していますから、食のパーを使って提案できる。これが実現すれば食と農のバリソナライゼーションが実現すれば、個人の健康の維持ューチェーン、サプライチェーンは最適化されて、食から国家の医療費の削減にまでつながります。

産業や農業は大きく変わります。農業では今、生産者

奥 本当にそうですよね。

日 本 は 世 界 の キッチンにな れる

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VALUE REPORT 2021

奥 農林中金の果たせる役割は大きいですね。
松尾 本当にそう思います。このアグベンチャーラボを見せていただいて感じたのは、農中さんは本気で変えようとしているんだなということ。これだけ力のあるプレイヤーが変わるときの威力は凄まじいですから、ぜひ変化を実現させてほしいと思います。
奥 アグベンチャーラボの狙いは、知的好奇心を持ったアカデミアの人と、マネタイズできるビジネスの人の組み合わせを生み出すこと。ビジネスの人は社会で何が不足しているか、人々が何で困っているかはよく知っているけれど、それをどうやって解決できるかはわからない。
松尾 アカデミアの人、特に理系の研究者は、課題の解決は得意で一生懸命取り組むんですが、何が課題なのかがわからない。だから、アグベンチャーラボのような場で、農林水産業や食産業の課題を提示していただけることは非常に有益です。

Kazuto Oku

奥 そのように期待してくださることはありがたいかぎりです。
松尾 日本の農林水産業や食産業には大きな可能性が昨日・今日より明日を信じられる希望のある国をつくっていきたいあります。その可能性を信じてひとりひとりが変えていく、変わっていくことで、日本全体がよりよい方向に動いていくはずです。大事なのは、昨日より今日より、明日を信じられること。変わっていくことによっは必ず起きますし、起きれば食と農のサプライチェーて大きなチャンスがいくらでも出てきて、どんどん成ン全体が非常に大きく変わります。これをもし日本で長していける。そう信じて行動することが大切です。

いち早く実現できたとすると、仕組みそのものはアメ希望のある国をつくっていきたいんですよ。

リカでも中国でも展開できるはずなので、グローバル

奥 ずっしりとくるメッセージをいただきました。大なプラットフォームを生み出せる。

変ありがとうございました。

実際、日本はそれなりにいいポジションにいますよYutaka Matsuo

松尾 データに基づいた食のパーソナライゼーション

松尾 こちらこそ、ありがとうございました。

ね。食と農のレベルが高いというのが一番大きいし、製造業でも流通業でも食や農に関する企業が多い。そう思って３年ぐらい前から、“ 食連合 ” を作りましょうと食品業界に声をかけてきました。世界の食産業が大きく変わっていく、その変化に向けては、日本全体で考えてアプローチしていくべきだと考えています。そうして、日本は世界のキッチンになればいいな、と。
奥 世界のキッチンですか。
松尾 そうです。もちろん、実現はそう簡単な話ではなくて、膨大な数の顧客を摑んで、そのデータを詳細に集めなくてはなりませんし、食材の生産から加工、物流まで非常に長いサプライチェーンを構築する必要もあります。大変なんですが、そのかわり市場規模はものすごく大きい。グローバルなマーケットを取れれば、日本のＧＤＰを支えるような産業になります。
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