Silviase/jgov_v1.4_full_ann huggingface dataset:
として、「「レクリエーションの森」管理運営協議会」との協定に基づき、「レクリエーションの森」の整備に必要な資金や労務を提供する制度であり、平成28（2016）年度末現在、全国11か所の「レクリエーションの森」において、延べ14の企業等がサポーターとなっている。

平成29(2017)年4月には、観光資源としての潜在的魅力がある「レクリエーションの森」を、「日本美しの森お薦め国有林」として全国で93か所選定し、インバウンドを含む観光利用を進めるための重点的な整備に取り組んでいる $ ^{*10} $ 。

## (ウ)東日本大震災からの復旧・復興

## （応急復旧と海岸防災林の再生）

平成23(2011)年3月に発生した東日本大震災からの復旧・復興に当たって、森林管理局や森林管理署等では、地域に密着した国の出先機関として、地域の期待に応えた様々な取組を行ってきた。震災発生直後には、ヘリコプターによる現地調査や担当官の派遣による被害状況の把握を実施したほか、海岸地域における浸水被害が危惧される箇所での大型の土襲の設置、森林管理局及び森林管理署の職員による被災地への支援物資の搬送、応急仮設住宅の杭丸

## 事例V－15 「日本美しの森 お薦め国有林」の重点整備

本事業の初年度にあたる平成29年度は、93か所のうち30か所の「レクリエーションの森」について、環境整備や多言語による情報発信等に取り組んだ。

然別自然休養林 (北海道) や猪八重の滝風景林 (宮崎県) 等においては、多言語の誘導標識や案内看板を設置したほか、白神山地・暗門の滝自然観察教育林 (青森県) や御岳自然休養林 (岐阜県) 等においては、安全性向上や植生保護の観点から木道や階段等を補修した。これらの取組の結果、利用者からは、「安全で歩きやすくなった」等の評価も得ている。

また、それぞれの「レクリエーションの森」の情報については、これまでは管轄する署等が日本語で情報を整えて各署等のホームページで発信するにとどまっており、「レクリエーションの森」の存在を知らないと、その森の情報を得ることすら難しいという課題があった。

このため、平成29(2017)年度から整備している「日本美しの森 お薦め国有林」のウェブサイトにおいては、日本語に加え英語でも情報を発信するとともに、全国の「レクリエーションの森」を統一して紹介しており、どの地方の森でどのような楽しみ方をしたいかなど、森林の特徴や訪問目的等から該当する「レクリエーションの森」を一括して検索することができるようになっているほか、環境省が進める「国立公園満喫プロジェクト」の情報等も掲載していくこととしている。これらの取組により、国内外の観光客等への情報発信の進展が期待される。

然別自然休養林の多言語標識

白神山地・暗門の滝自然観察教育林の階段（急傾斜で歩きにくく、また、脇に歩道が広がってきていたため、歩きやすい階段状の道として整備）
太用の原木の供給等に取り組んだ。

海岸防災林の再生については、国有林における海岸防災林の復旧工事を行うとともに、民有林においても民有林直轄治山事業等により復旧に取り組んでいるほか、海岸防災林の復旧工事に必要な資材として使用される木材について、国有林野からの供給も行っている(事例V−16)。

県の4県25か所で計約72haの国有林野が仮置場用地として利用されている。

## (原子力災害からの復旧への貢献)

東京電力福島第一原子力発電所の事故による原子力災害への対応については、平成23(2011)年度から福島県内の国有林野において環境放射線モニタリングを実施し、その結果を市町村等に提供しているほか、生活圈周辺の国有林野の除染、森林除染に関する知見の集積や林業再生等のための実証事業、国有林野からの安全なきのこ原木の供給等の支援を行った(事例V-17)。さらに、環境省や市町村等に対して、汚染土壌等の仮置場用地として国有林野の無償貸付け等を実施しており、平成29(2017)年12月末現在、福島県、茨城県、群馬県及び宮城

## 事例V－16 民間団体との連携による海岸防災林の再生

東北森林管理局では、東日本大震災の津波により甚大な被害が生じた宮城県仙台市、名取市、東松島市の海岸防災林を再生し、被災前の森林の機能を回復させるため、平成24(2012)年度から、災害復旧事業により盛土を行い、地下水位から十分な高さを確保することで海岸防災林の代表樹種であるクロマツを健全に育成させることを目的とした生育基盤造成工事を実施している。この工事は、平成30(2018)年度までに完了し、2020年度には植栽が完了する見込みとなっている。

また、海岸防災林の整備に当たっては、NPOや企業等の民間団体と連携して植樹を進めており、平成28(2016)年度までに、延べ52団体と23.08haを対象とした「社会貢献の森」の協定を締結してきた。平成29(2017)年度は、前年度に締結した協定に基づく植樹活動が行われたほか、新たに7団体と1.16haを対象とした協定を締結した。

平成29(2017)年度の植樹の様子(宮城県仙台市)
## 事例V－17 避難指示区域等における林業再生に向けた実証

関東森林管理局では、「汚染状況重点調査地域」として指定を受けた市町村の除染実施計画に基づき、福島県等の生活圏周辺の国有林野において、平成29（2017）年度までに約29haの除染を実施した。

また、放射性物質の影響により中断していた森林施業を円滑に再開していくため、ドローンを使用した森林状況の把握、主伐・再造林における作業者の被ばく低減や放射性物質の拡散防止に関する実証事業に取り組んだ。

平成29（2017）年度からは、地元市町村からの要望や実証事業の成果等を踏まえ、東日本大震災及び福島第一原子力発電所の事故以来行われていなかった木材生産事業等を再開した。具体的には、福島県広野町と川内村の空間線量率が0.5 μSv/h以下の国有林において、約7 haの択伐等を実施した。

今後とも、関係市町村と連携を図りつつ、地域における林業再生と住民の帰還に貢献できるよう、順次事業の発注を進めていくこととしている。

土砂受け箱設置(表土流出防止対策検証)

(富岡町・大熊町)

樹皮の放射性物質濃度測定(GM計数管式サーベイメータによる4方位表面計数率の測定：スギ)

(田村市)
○ 本年の給与勧告のポイント

～月例給、ボーナスともに引上げ～

① 民間給与との較差(0.16%)を埋めるため、俸給表の水準を引上げ

② ボーナスを引上げ(0.05月分)、民間の支給状況等を踏まえ勤勉手当に配分

## Ⅰ 給与勧告制度の基本的考え方

(給与勧告の意義と役割)

国家公務員給与は、社会一般の情勢に適応するように国会が随時変更することができる。その変更に関し必要な勧告・報告を行うことは、国家公務員法に定められた人事院の責務

- 勧告は、労働基本権制約の代償措置として、国家公務員に対し適正な給与を確保する機能を有するものであり、能率的な行政運営を維持する上での基盤

公務には市場の抑制力という給与決定上の制約がないことから、給与水準は、経済・雇用情勢等を反映して労使交渉等によって決定される民間の給与水準に準拠して定めることが最も合理的

## (現行の民間給与との比較方法等)

公務と民間企業の給与比較は、単純な平均値ではなく、役職段階、勤務地域、学歴、年齢等の給与決定要素を合わせて比較することが適当

企業規模50人以上の多くの民間企業は部長、課長、係長等の役職段階を有しており、公務と同種・同等の者同士による給与比較が可能。さらに、現行の調査対象事業所数であれば、実地による精緻な調査が可能であり、調査の精確性を維持

## Ⅱ 民間給与との較差に基づく給与改定等

## 1 民間給与との比較

約12,500民間事業所の約53万人の個人別給与を実地調査（完了率88.2%）

〈月例給〉 公務と民間の４月分の給与額を比較

○民間給与との較差 655円 0.16% [行政職(一)…現行給与 410,940円 平均年齢43.5歳]

[俸給 583円 はね返り分(注) 72円] (注)俸給の改定に伴い諸手当の額が増減する分

〈ボーナス〉昨年8月から本年7月までの直近1年間の民間の支給実績（支給割合）と公務の年間の支給月数を比較

○民間の支給割合 4.46月（公務の支給月数 4.40月）
## 2 給与改定の内容と考え方

## <月例給>

## (1) 俸給表

## ① 行政職俸給表(一)

民間の初任給との間に差があること等を踏まえ、総合職試験（大卒程度）、一般職試験（大卒程度）及び一般職試験（高卒者）に係る初任給を1,500円引上げ。若年層についても1,000円程度の改定。その他は400円の引上げを基本に改定（平均改定率0.2%）

## ② その他の俸給表

行政職俸給表(一)との均衡を基本に改定（指定職俸給表は改定なし）

## (2) 初任給調整手当

医療職俸給表(一)の改定状況を勘案し、医師の処遇を確保する観点から、所要の改定

## <ボーナス>

民間の支給割合に見合うよう引上げ 4.40月分→4.45月分

民間の支給状況等を踏まえ、勤務実績に応じた給与を推進するため、引上げ分を勤勉手当に配分

(一般の職員の場合の支給月数)

6月期	12月期
30年度 期末手当 勤勉手当	1.225月 (支給済み)0.90月 (支給済み)	1.375月 (改定なし)0.95月 (現行0.90月)
31年度 期末手当 以降 勤勉手当	1.30月0.925月	1.30月0.925月

## [实施時期]

·月例給：平成30年4月1日

・ボーナス：法律の公布日

## 3 その他

## （1） 宿日直手当

宿日直勤務対象職員の給与の状況を踏まえ、所要の改定

## (2) 住居手当

受給者の増加の状況を注視しつつ、職員の家賃負担の状況、民間の支給状況等を踏まえ、公務員宿舍使用料の引上げも考慮して、必要な検討
# 第2回検討事項「犯罪被害者に負担の少ない支給の在り方」に関する論点表

## 1 犯罪被害給付制度上の方策について

## （１）現物給付の導入について

犯罪被害直後から犯罪被害者が医療費を支払うことなく治療を受けられるようにすること（現物給付）についてはどうか。

【考慮事項】

—犯罪被害給付制度上の制約

—医療機関の負担

## （２）その他の負担軽減方策について

現物給付の導入以外に犯罪被害者の負担を軽減する給付方法はないか。

## 【考慮事項】

一仮給付が行われている事案

—迅速化の限界、仮給付の額（割合）の柔軟化

## 2 犯罪被害給付制度以外の制度の利用について

医療費の一時負担を軽減するため、犯罪被害給付制度以外の既存の制度の利用を更に図るべきではないか。

## 【考慮事項】

—利用可能な制度の存在

一利用に当たっての課題（制度の不知）
親あるうちにできること。

お子さんに、生涯の安心を……。

障害者扶養共済制度

(しょうがい共済)

障害のある方を扶養している保護者の皆さまへ

毎月一定の掛金を納めていただくことで、

ご自身に万が一(死亡・重度障害)のことがあったとき、

障害のある方へ、終身年金を支給します。

保護者

掛金納入

月9,300円～※

障害のある方

死亡·重度障害

※保護者の年齢等によって異なります

年金支給

月2万円(1口)～

年金支給の開始

一生涯

「障害者扶養共済制度（しょうがい共済）」の4つのメリット

毎月2万円の終身年金

保護者が死亡、または重度障害になったときに、障害のある方に毎月2万円が生涯にわたって支給されます。(2口加入の場合は4万円)

## 掛金が割安

制度の運営に関する事務経費などの「付加保険料」が必要ないため、掛金が安くなっています。

## 税制優遇

保護者が支払う掛金は所得控除の対象になるので、所得税・住民税の軽減につながります。

公的制度

だから安心

都道府県・指定都市が実施している任意加入の制度です。

★ 加入資格、掛金（保険料）、年金額等の詳細については、保護者の方がお住まいの地方公共団体（都道府県・指定都市）の「障害者扶養共済制度担当」へお問い合わせください。

★ 制度の概要については、(独)福祉医療機構ホームページ「心身障害者扶養保険事業」をご覧ください。

心身障害者扶養保険事業

独立行政法人福祉医療機構
## 保護者の方などから よくあるご質問

## 保護者の加入要件は？

・年齢が65歳未満で健康であることや、一定程度の障害のある方を扶養していることなどの要件があります。

## 掛金はいくら？

・加入時点の保護者の年齢によって決まります。保護者の年齢が若いうちにご加入いただくことで、月額の掛金は安くなります。

【例】30歳：9,300円 40歳～44歳：14,300円 60歳～64歳：23,300円など

※ 制度の見直しにより掛金が改訂されることがあります。

・民間保険と比べて安いのが特徴です。

## 税制優遇って？

・掛金の全額が所得控除の対象となることから、所得税・住民税の軽減につながります。年金を受け取る際も、所得税、住民税、相続税、贈与税がかかりません。

## 障害基礎年金や生活保護を受給していても、年金を受け取れますか？

・はい、受け取れます。

しかも、障害者扶養共済制度（しょうがい共済）により支給される年金は、生活保護の収入認定から除かれます。

保護者が亡くなり、障害のある方が自分で年金を受け取ることが難しいときは、どうするのですか？

・親族の方などを「年金管理者」としてご指定いただきます。

年金管理者が障害のある方に代わって年金の請求や受領、管理をすることができます。

## 誰が運営しているの？

・各都道府県および指定都市が、条例に基づき実施しています。

・独立行政法人福祉医療機構が年金給付に必要な資金を大切に運用します。
## 第6章 ICT政策の動向

## 第1節 総合戦略の推進

政府は、平成13年1月に、「高度情報通信ネットワーク社会形成基本法」（平成12年法律第144号）を施行するとともに、「高度情報通信ネットワーク社会推進戦略本部」（IT総合戦略本部）を設置し、高度情報通信ネットワーク社会の形成に関する施策を迅速かつ重点的に推進してきた。

平成25年1月、IT政策の立て直しに関する安倍総理大臣からの指示を受け、同年3月よりIT総合戦略本部の下に「IT戦略起草委員会」を設置して検討を行い、同年6月、IT総合戦略本部決定を経て、新たなIT戦略（世界最先端IT国家創造宣言）を閣議決定した。IT総合戦略本部では、特定した重点分野（電子行政、新産業、農業、医療・健康、防災・減災、道路交通、人材育成、規制制度改革、マイナンバーの9分野）における取組を含め、適時、関係施策の進捗状況の評価や戦略の見直し等を行っている。

さらに、我が国経済の再生に向け、円高・デフレから脱却し強い経済を取り戻すため成長戦略を実現すること等を目的とする司令塔として、平成24年12月に日本経済再生本部を設置し、その下に産業競争力会議を開催し、成長戦略の策定に向けた具体的な議論を行っている。平成25年6月に「日本再興戦略」を閣議決定して以来、その後、三度に渡り本戦略の見直しを行っているが、その中でIoT・ビッグデータ・AI時代に向けた対応、モバイル市場の競争促進、世界最高レベルの通信インフラ環境の整備等、我が国の更なる成長に向けたICTの取り組むべき方向性が示されている。
指標コード
年産	都道府県	地域センター	市区町村	旧市区町村	農業集落	調査区	経営体
2	0	☑	☑	☑	☑	☑	☑	☑	☑	☑

$ \Leftrightarrow $ $ \Leftrightarrow $ 入力方向

統計法に基づく国の統計調査です。調査票情報の秘密の保護政府統計に万全を期します。

## 平成 年産 特定作物統計調査

## 豆類・そば収穫量調査 郵送調査票(経営体用)

(○○用)

この調査は、農林水産省が統計法（平成19年法律第53号）第19条第1項の規定に基づき一般統計調査として実施するものです。

記入する前に、「調査票の記入の仕方」をご覧ください。

なお、この調査票は秘密扱いとし、統計以外の目的に使うことは絶対ありませんので、ありのままを記入してください。

記入していただいた調査票は、月にまで同封の封筒に入れて返送してください。

☆ 調査票の記入に当たっては、鉛筆又はポールペンではっきりと記入してください。

☆ 調査及び調査票の記人に当たって、不明な点等ありましたら、下記の「問い合わせ先」にお問い合わせください。

【問い合わせ先】

名称

名 称 ___

住所___

担当者名

___

電話番号 ___ FAX番号 ___
## 【1】 生産の状況について

1 本年の作付状況について教えてください。（該当する欄に〇印を記入してください。）

1

2

本年、小豆の作付けを行った

本年、小豆の作付けを行わなかった

【3】その他に進んでください。

2 1で作付けを行ったとお答えの場合は、本年産の作付面積、収穫量、出荷量及び自家消費等について記入してください。

## 記入上の注意

自家消費を含めたすべての作付面積を記入してください。

子実の生産を目的として作付けしたものの面積とし、「さやいんげん」など、野菜として収穫するものは除いてください。

農協や市場へ出荷したものや、消費者に直接販売したものなど、販売した全ての量を記入してください。

なお、今後販売する目的で保管しているものも出荷量に含めてださい。

自家用、贈答用、翌年産の種子用などに利用するものを記入してください。

收穫量

$ ②=③+④ $

出荷量 $ ^{③} $

自家消費等の量 $ ^{④} $

注：出荷量について、「俵」、「袋」、「t」等で把握されている場合は、「kg」に換算して記入してください。（例：30kg紙袋で150袋出荷した場合→4,500kgと記入）

32で記入した出荷量について、該当する出荷先に出荷した割合を記入してください。

## 記入上の注意

「消費者へ直接販売」とは、直売所、庭先販売、宅配便、インターネット販売などです。

「その他」は、加工業者、消費者へ直接販売、市場、農協以外の集出荷団体及び農協のいずれにも該当しない出荷先の割合を記入してください。なお、〔〕欄は、その他の出荷のうち、最も多い出荷先を記入してください。

单位：%

加工業者	消直費接者販へ売	市場	農集協出以荷外団の体	農協	その他	合計
[ ]	100%
## 【2】作柄及び被害の状況について

1 本年産の作柄・被害の状況は、前年産に比べてどうでしたか。

(それぞれ該当する欄に〇印を記入してください。)

作柄の良否
良かった	前年並み	悪かった
①	②	③
①	②	③
①	②	③

被害の多少
少なかった	前年並み	多かった
①	②	③
①	②	③
①	②	③

2 被害が多かったとお答えの場合は、その要因について記入してください。

（該当するすべての欄に〇印を記入していたさい。）

なお、被害の最も多かった要因に〇印を記入してください。）

高温	低温	日照不足	多雨	少雨	台風	病害	虫害	その他
1	2	3	4	5	6	7	8
1	2	3	4	5	6	7	8
1	2	3	4	5	6	7	8

## 【3】その他

来年以降の作付予定についてお聞きします。（該当するものに〇印を記入してください。）

①	来年以降、小豆の作付けを行う予定がある
②	来年以降、小豆の作付けを行う予定はない
③	いまのところ未定である

調査はここで終わりです。同封の封筒にて返送ください。ご協力ありがとうございました。
## 〔参考〕自給率の計算方法

## 1 品目別自給率の計算方法

次式により算出している。

$$ 自給率 \quad=\quad\frac{ 各品目の国内生産量 }{ 各品目の国内消費仕向量 }\quad\times\quad100\ ( 重量 \nmid 一ス ) $$

国内消費仕向量は、国内生産量＋輸入量－輸出量－在庫の増加量（または＋在庫の減少量）によって求められる。

なお、上記の原則に依らない品目は、次のとおりである。

## (1) 米

① 国内生産量から粗食料までは原則として「玄米」で計上しているが、昭和58年度以前の輸入米は「精米」で計上されているため、これを「玄米」に換算（1.1倍）して国内消費仕向量を求め、自給率を算出している。ただし、59年度以降の輸入米は「玄米」で計上されている。また、主食用穀物、穀物自給率等についても同様に計算している。

② 国内生産と国産米在庫の取崩しで国内需要に対応している実態を踏まえ、平成10年度から国内生産量に国産米在庫取崩し量を加えた数量を用いて、次式により品目別自給率、穀物自給率及び主食用穀物自給率を算出している。

自給率＝国産供給量（国内生産量＋国産米在庫取崩し量）／国内消費仕向量×100（重量ベース）

なお、国産米の在庫取崩し量は、10年度が500千トン、11年度が223千トン、12年度が24千トン、13年度が262千トン、14年度が243千トン、15年度が1,147千トン、16年度が374千トン、17年度が3千トン、18年度が178千トン、19年度が13千トン、20年度が▲366千トン、21年度が▲148千トン、22年度が150千トン、23年度が224千トン、24年度が▲371千トン、25年度が▲244千トンである。

また、飼料用の政府売却がある場合は、国産供給量及び国内消費仕向量から飼料用政府売却数量を除いて算出している。

## (2) でんぷん、砂糖類、植物油脂

国内産原料による生産物を国内生産量とし、輸入原料による生産物は国内生産量から控除して自給率を算出している。なお、砂糖類は精糖ベースで計算している。

## (3) 魚介類

① 魚介類のうち「食用」の自給率は、国内生産量から国内産の飼肥料仕向量を、国内消費仕向量から飼肥料仕向量をそれぞれ控除して算出している。

② 魚介類（飼肥料の輸入量を除く）は、国内消費仕向量から「飼肥料」の輸入量を控除して自給率を算出している。

## 2 穀物自給率の算出方法

次式により算出している。

$$ 自給率 \quad=\quad\frac{ 榖物 \ の国内生産量 }{ 榖物 \ の国内消費仕向量 } $$
ただし、「食料需給表」に表章されている「穀類」について計算したものであり、食用に仕向けられる穀物のほか、飼料用穀物も含む穀物全体の自給率である。

## 3 主食用穀物自給率の計算方法

次式により算出している。

$$ 自給率 \quad=\quad\frac{ 主食用穀物の国内生産量 }{ 主食用穀物の国内消費仕向量 }\quad\times\quad100\ (重量 \nwarrow 一ス ) $$

ただし、米、小麦、大・はだか麦の合計について、国内生産量から国内産の飼料仕向量を、国内消費仕向量から飼料仕向量全体をそれぞれ控除して算出している。

## 4 供給熱量ベースの総合食料自給率の計算方法

次式により算出している。

$$ 自給率 \quad=\quad\frac{ 食料の国産供給熱量 }{ 食料の国内総供給熱量 }\quad\times\quad100\ ( 供給熱量 \nmid 一ス ) $$

ただし、畜産物については、昭和40年から飼料自給率を考慮して算出している。また、でんぷん、砂糖類、油脂類、みそ、しょうゆについては、国内産原料による供給熱量を国産供給熱量とし、輸入原料による供給熱量は国産供給熱量から控除して算出している。

なお、供給熱量ベースの総合食料自給率の下欄は、参考として酒類を含む供給熱量ベースの総合食料自給率を示したものである。ただし、算出に当たっての酒類の国産供給熱量は、把握可能な国産原料の熱量である。

## 5 生産額ベースの総合食料自給率の計算方法

次式により算出している。

$$ 自給率 \quad=\quad\frac{ 食料の国内生産額 }{ 食料の国内消費仕向額 }\quad\times\quad100\ ( 生産額 \mathbb{A} 一ス ) $$

ただし、畜産物及び加工食品については、輸入飼料及び輸入食品原料の額を国内生産額から控除して算出している。

6 平成5年度は、未曾有の冷害による異常年である。
## 第2節

## 人工知能(AI)の現状と未来

第1節でみたように、人工知能（AI）を中心とするICTの進化は、これまでのICT化で起こってきた定型的業務を代替するが、非定型業務や手仕事業務は代替してこなかったという状況とは違い、非定型的知的業務や複雑な手仕事業務においても将来的には代替が及ぶものと見られている。

人工知能（AI）を中心とするICTの進化が雇用と働き方に及ぼす影響等を総合的に検証するにあたり、特に重要と考える観点は、次の3つである。

①人工知能（AI）の実用化の可能性

②人工知能（AI）導入が雇用に与える影響と社会の受容性

③人工知能（AI）導入による既存の仕事・業務の代替の可能性、および新規の仕事・業務の創出の実現性

上記①については、本節にて、過去の人工知能（AI）の歴史を振り返りつつ、これまでの人工知能（AI）ブームと現在起きている人工知能（AI）ブームを比較し、研究テーマや適用分野等の相違点を明らかにする。また、最近の人工知能（AI）を利活用した事例を紹介しつつ、今後、人工知能（AI）の利活用がどのような分野・領域に拡がっていく可能性があるかを明らかにする。

上記②については、第3節にて、人工知能（AI）の急速な進歩によって、それまで人が行っていた業務を人工知能（AI）が代替する可能性やその影響などが活発に議論されるようになってきた状況を踏まえ、このような人工知能（AI）の導入が雇用に与える影響と導入に対する社会の認識や受容性を明らかにする。

上記③については、第3節にて、雇用を代替する側面（雇用代替効果）と雇用を増やす側面（雇用創出効果）の両面を兼ね備える人工知能（AI）が、社会や経済に与える影響や課題を明らかにするとともに、第4節にて、人工知能（AI）が普及する社会において今後必要とされるスキルと教育・人材育成の在り方について明らかにする。

## 1 人工知能 (AI) 研究の進展

## 1 人工知能 (AI) とは

「アルファ碁（AlphaGo）」 $ ^{*1} $ が、囲碁におけるトップ棋士の一人である李九段（韓国）との5番勝負に4勝1敗で勝利したことは、世界に大きな衝撃を与えた（2016年3月） $ ^{*2} $ （図表4-2-1-1）。既に、チェスでは米IBMが開発した「ディープ・ブルー（Deep Blue）」が1997年に当時の世界チャンピオンであるカスパロフ氏（ロシア）に勝利していたし、将棋でもコンピュータ・ソフトの「ボンクラーズ」が2012年に米長永世棋聖（日本）を破っており、また2015年には情報処理学会から人工知能（AI）がトップ棋士に追いついているとの見解が出されていた $ ^{*3} $ 。しかし、チェスや将棋に比べて盤面が

図表4-2-1-1 アルファ碁の対戦風景

(出典) Google DeepMind

より広くて対局のパターン数が桁違いに多い囲碁においては、人工知能（AI）が人の能力を上回るまでには時間がかかると思われていたことから $ ^{*4} $ 、アルファ碁の勝利は人工知能（AI）が格段に進歩しつつあることを世に示すこととなったのである。
## ア日常生活に浸透する人工知能（AI）

人工知能（AI）は、技術水準が向上しつつあるのみならず、既に様々な商品・サービスに組み込まれて利活用がはじまっている。身近なところでは、インターネットの検索エンジンやスマートフォンの音声応答アプリケーションである米Appleの「Siri」、Googleの音声検索や音声入力機能、各社の掃除ロボットなどが例として挙げられる。また、ソフトバンクロボティクスの人型ロボット「Pepper（ペッパー）」のように、人工知能（AI）を搭載した人型ロボットも実用化されている（図表4-2-1-2）。

図表4-2-1-2 Siri（Apple）による自動音声対話

(出典) Apple, Inc.

## イ 人工知能（AI）のイメージ

このように、人工知能（AI）は私たちの日常の身近な商品・サービスに組み込まれはじめており、多くの人が人工知能（AI）を一度は使用したことがあるという時代が到来している。そんな中、一般的に人工知能（AI）とはどのようなものと認識されているのだろうか。ここでは、日米の就労者に対して、人工知能（AI）のイメージを尋ねた。

日米の就労者の抱く人工知能（AI）のイメージは、日米双方で、「コンピューターが人間のように見たり、聞いたり、話したりする技術」という人間の知覚や発話の代替に近いものが多い。加えて、米国では、人工知能（AI）は「人間の脳の認知・判断などの機能を、人間の脳の仕組みとは異なる仕組みで実現する技術」という人間の脳の代替に近いイメージも浸透している。このように、人工知能（AI）に対するイメージは、日米で必ずしも一致するものではなく、また一様ではないのが現状である（図表4-2-1-3）。

図表4-2-1-3 人工知能（AI）のイメージ（日米）

（出典）総務省「ICTの進化が雇用と働き方に及ぼす影響に関する調査研究」(平成28年)より作成

## ウ 人工知能とは何か

このように普及しつつある人工知能（AI）という言葉が、初めて世に知られたのは1956年の国際学会と比較的新しい $ ^{*5} $ 。人工知能（AI）は、大まかには「知的な機械、特に、知的なコンピュータプログラムを作る科学と技術」 $ ^{*6} $ と説明されているものの、その定義は研究者によって異なっている状況にある（図表4-2-1-4）。その背景として、まず「そもそも『知性』や『知能』自体の定義がない」ことから、人工的な知能を定義することもまた困難である事情が指摘される $ ^{*7} $ 。
図表4-2-1-4 国内の主な研究者による人工知能（AI）の定義

研究者	所属	定義
中島秀之	公立はこだて未来大学	人工的につくられた、知能を持つ実態。あるいはそれをつくろうとすることによって知能自体を研究する分野である
武田英明	国立情報学研究所
西田豊明	京都大学	「知能を持つメカ」ないしは「心を持つメカ」である
溝口理一郎	北陸先端科学技術大学院	人工的につくった知的な振る舞いをするためのもの（システム）である
長尾真	京都大学	人間の頭脳活動を極限までシミュレートするシステムである
堀浩一	東京大学	人工的に作る新しい知能の世界である
浅田稔	大阪大学	知能の定義が明確でないので、人工知能を明確に定義できない
松原仁	公立はこだて未来大学	究極には人間と区別が付かない人工的な知能のこと
池上高志	東京大学	自然にわれわれがペットや人に接触するような、情動と冗談に満ちた相互作用を、物理法則に関係なく、あるいは逆らって、人工的につくり出せるシステム
山口高平	慶應義塾大学	人の知的な振る舞いを模倣・支援・超越するための構成的システム
栗原聪	電気通信大学	人工的につくられる知能であるが、その知能のレベルは人を超えているものを想像している
山川宏	ドワンゴ人工知能研究所	計算機知能のうちで、人間が直接・間接に設計する場合を人工知能と呼んで良いのではないかと思う
松尾豊	東京大学	人工的につくられた人間のような知能、ないしはそれをつくる技術。人間のように知的であるとは、「気づくことのできる」コンピュータ、つまり、データの中から特徴量を生成し現象をモデル化することのできるコンピュータという意味である

（出典）松尾豊「人工知能は人間を超えるか」(KADOKAWA) p.45 より作成

例えば、人工知能（AI）を「人間のように考えるコンピューター」と捉えるのであれば、そのような人工知能（AI）は未だ実現していない $ ^{*8} $ 。また、現在の人工知能（AI）研究と呼ばれるほぼ全ての研究は人工知能（AI）そのものの実現を研究対象としていないことから、人工知能（AI）とは各種研究が達成された先にある、最終的な将来像を表現した言葉となる。ここで例示した、「人間のように考える」とは、人間と同様の知能ないし知的な結果を得ることを意味しており、知能を獲得する原理が人間と同等であるか、それともコンピューター特有の原理をとるかは問わないとされる。また、人工知能（AI）とは「考える」という目に見えない活動を対象とする研究分野であって、人工知能（AI）がロボットなどの特定の形態に搭載されている必要はない $ ^{*9} $ 。

このような事情をふまえ、本書では人工知能（AI）について特定の定義を置かず、人工知能（AI）を「知的な機械、特に、知的なコンピュータプログラムを作る科学と技術」と一般的に説明するにとどめる。

## 有識者インタビュー $ ^{①} $

東京大学大学院新領域創成科学研究科

複雑理工学専攻

杉山将 教授

## －学問領域として人工知能（AI）を捉えることが難しい背景を教えてください。

人工知能に関する研究領域には、「機械学習」や「ディープラーニング」といった基礎分野と、「画像認識」や「音声認識」、「自然言語処理」といった応用分野があり、それぞれ独立したフィールドを構成しています。

人工知能学者と呼ばれている研究者についても、確率や統計などの理論に基づき汎用的な手法を構築する立場、「言語」や「画像」といった具体的なデータを対象に実用的なアルゴリズムを開発する立場、精緻化した推論のルールを構築する立場のように、様々な立場が存在します。

そのため、関係する研究領域や研究者を統合する形で人工知能という分野を定義することは難しい状況にあります。
## 2 人工知能 (AI) 研究の歴史 $ ^{*10} $

人工知能（AI）の研究は1950年代から続いているが、その過程ではブームと冬の時代が交互に訪れてきたとされ、現在は第三次のブームとして脚光を浴びている（図表4-2-1-5）。

図表4-2-1-5 人工知能（AI）の歴史

1950年代	人工知能の置かれた状況	主な技術等	人工知能に関する出来事
1960年代	第一次人工知能ブーム(探索と推論)	• 探索、推論• 自然言語処理• ニューラルネットワーク• 遺伝的アルゴリズム	チューリングテストの提唱(1950年)
1970年代	冬の時代	• エキスパートシステム	グートマス会議にて「人工知能」という言葉が登場(1956年)ニューラルネットワークのパーセプトロン開発(1958年)人工対話システムELIZA開発(1964年)
1980年代	第二次人工知能ブーム(知識表現)	• 知識ベース• 音声認識• データマイニング• オントロジー	初のエキスパートシステムMYCIN開発(1972年)MYCINの知識表現と推論を一般化したEMYCIN開発(1979年)
1990年代	冬の時代	• 統計的自然言語処理• ディープラーニング	第五世代コンピュータプロジェクト(1982～92年)知識記述のサイクロジェクト開始(1984年)誤差逆伝播法の発表(1986年)
2000年代	第三次人工知能ブーム(機械学習)	ディープラーニングの提唱(2006年)
2010年代	第三次人工知能ブーム	ディープラーニング技術を画像認識コンテストに適用(2012年)

（出典）総務省「ICTの進化が雇用と働き方に及ぼす影響に関する調査研究」(平成28年)

## ア 第一次人工知能ブーム

第一次人工知能（AI）ブームは、1950年代後半～1960年代である。コンピューターによる「推論」や「探索」が可能となり、特定の問題に対して解を提示できるようになったことがブームの要因である。冷戦下の米国では、自然言語処理による機械翻訳が特に注力された。しかし、当時の人工知能（AI）では、迷路の解き方や定理の証明のような単純な仮説の問題を扱うことはできても、様々な要因が絡み合っているような現実社会の課題を解くことはできないことが明らかになり、一転して冬の時代を迎えた。

## イ 第二次人工知能ブーム

第二次人工知能（AI）ブームは、1980年代である。「知識」（コンピューターが推論するために必要な様々な情報を、コンピューターが認識できる形で記述したもの）を与えることで人工知能（AI）が実用可能な水準に達し、多数のエキスパートシステム（専門分野の知識を取り込んだ上で推論することで、その分野の専門家のように振る舞うプログラム）が生み出された。日本では、政府による「第五世代コンピュータ」と名付けられた大型プロジェクトが推進された。しかし、当時はコンピューターが必要な情報を自ら収集して蓄積することはできなかったため、必要となる全ての情報について、人がコンピューターにとって理解可能なように内容を記述する必要があった。世にある膨大な情報全てを、コンピューターが理解できるように記述して用意することは困難なため、実際に活用可能な知識量は特定の領域の情報などに限定する必要があった。こうした限界から、1995年頃から再び冬の時代を迎えた。

## ウ 第三次人工知能ブーム

第三次人工知能（AI）ブームは、2000年代から現在まで続いている。まず、現在「ビッグデータ」と呼ばれているような大量のデータを用いることで人工知能（AI）自身が知識を獲得する「機械学習」が実用化された。次いで知識を定義する要素（特徴量 $ ^{*11} $ ）を人工知能（AI）が自ら習得するディープラーニング（深層学習や特徴表現学習とも呼ばれる）が登場したことが、ブームの背景にある。

## エ これまでの人工知能ブームをふりかえって

過去2回のブームにおいては、人工知能（AI）が実現できる技術的な限界よりも、社会が人工知能（AI）に対
して期待する水準が上回っており、その乖離が明らかになることでブームが終わったと評価されている。このため、現在の第三次ブームに対しても、人工知能（AI）の技術開発や実用化が最も成功した場合に到達できる潜在的な可能性と、実現することが確実に可能と見込まれる領域には隔たりがあることを認識する必要がある、との指摘がある $ ^{*12} $ 。例えば、ディープラーニングによる技術革新はすでに起きているものの、実際の商品・サービスとして社会に浸透するためには実用化のための開発であったり社会環境の整備であったりという取組が必要である。実用化のための地道な取組が盛んになるほど、人工知能（AI）が社会にもたらすインパクトも大きくなり、その潜在的な可能性と実現性の隔たりも解消されると考えられる。

## 3 代表的な研究テーマ

人工知能（AI）の代表的な研究テーマを記載したものが図表4-2-1-6である。ただし、研究テーマは多岐にわたり、相互に関係していることから明瞭に分類することは困難であり、図表4-2-1-6は紙幅をふまえた便宜的なものである。また、実用化にあたっては複数の技術を組み合わせて用いられていることから、各テーマは排他的なものではない。

図表4-2-1-6 人工知能（AI）の代表的な研究テーマ

名称	概要
推論・探索	「推論」は、人間の思考過程を記号で表現し実行するものである。「探索」は、解くべき問題をコンピューターに適した形で記述し、考えられる可能性を総当たりで検討したり、階層別に検索することで正しい解を提示する。例えば、迷路を解くためには、迷路の道筋をツリー型の分岐として再構成した上でゴールにたどり着く分岐を順番に探し、ゴールに至る道を特定する。探索の手法は、ロボットなどの行動計画を、前提条件・行動・結果の3要素によって記述する「プラソニング」にも用いることができる。
エキスパートシステム	専門分野の知識を取り込んだ上で推論することで、その分野の専門家のように振る舞うプログラムのこと。1972年にスタンフォード大学で開発された「マイシン(MYCIN)」という医療診断を支援するシステムが世界初とされる。例えば、予め定めた病気に関する情報と判断のルールに沿って質問し、得られた回答に基づいて次の質問を選択するといった過程を繰り返すことで診断結果を提示する。その後、エキスパートシステムに保有させる知識をいかに多くするかが課題となり、1984年には一般常識を記述して知識ベースと呼ばれるデータベースを構築する取り組みである「サイクロジェクト」が開始され、30年以上経過した現在でも続けられている。エキスパートシステムでは暗黙知などの情報を知識として整備することの困難さが課題となった。
機械学習	コンピューターが数値やテキスト、画像、音声などの様々かつ大量のデータからルールや知識を自ら学習する（見つけ出す）技術のこと。例えば、消費者の一般的な購買データを大量に学習することで、消費者が購入した商品やその消費者の年齢等に適したオススメ商品を提示することが可能になる。
ディープラーニング	ニューラルネットワーク*13を用いた機械学習の手法の一つである。情報抽出を一層ずつ多階層にわたって行うことで、高い抽象化を実現する。従来の機械学習では、学習対象となる変数（特徴量）を人が定義する必要があった。ディープラーニングは、予測したいものに適した特徴量そのものを大量のデータから自動的に学習することができる点に違いがある。精度を上げる（ロバスト性を高める）手法と、その膨大な計算を可能にするだけのコンピューターの計算能力が重要になる*14。

（出典）総務省「ICTの進化が雇用と働き方に及ぼす影響に関する調査研究」(平成28年)

人工知能（AI）の研究テーマのうち、現在はディープラーニングに関する学術研究が特に脚光を浴びている。ディープラーニングは特徴量を自ら作り出すことができるようになった点で画期的な要素技術ではあるが、単独ではあらゆる分野のどのようなタイプの問題をも解決できるような万能の人工知能（AI）までを生み出すことはできない。したがって、今後は個別の分野における具体的な問題に対応できる人工知能（AI）を個々に実用化していくための研究がより重要になっていくと想定されている。つまり、実用化を目指す特定の分野における大量かつ適切な内容のデータを用意し、このデータからディープラーニングを用いた機械学習をすること、またそのような機械学習が可能になる情報処理能力が提供されて初めて、当該特定分野における人工知能（AI）が実用化に至るとされる $ ^{*15} $ 。
## 有識者インタビュー $ ^{②} $

# 早稻田大学 基幹理工学部 表現工学科

## 一 人工知能が脚光を浴びている背景を教えてください。

従来からある人工知能の研究は、コンピューターが認識できるような形で知識を用意し、その知識に基づいた推論をコンピューターが行うというものです。実用化するためには、膨大な知識を用意することと、高度な推論を可能にすることが求められます。これに対して、ディープラーニングは、何が知識であるかを機械学習によってコンピューター自身が見つけ出すこと（特徴量の抽出）を可能にしました。これが、ディープラーニングが人工知能における近年のブレイクスルーと言われている理由です。

尾形哲也 教授

## 一 人工知能とロボットの研究はどのような関係にあるのでしょうか。

人工知能とロボットは一緒に扱われることがありますが、センサや音声対話など関連ある技術はあるものの、その進歩は基本的には独立したものだったといえます。1970年代における人工知能の第一次ブームは、まだロボットは萌芽期でした。1980年代における人工知能の第二次ブームはロボットの第一次ブームに対応しますが、二足歩行技術を中心としてロボットが第二次ブームを迎えた2000年代は、人工知能にとっては冬の時代でした。2010年代のいま、人工知能とロボットはともに第三次ブームを迎えましたが、研究者の交流など両者の直接の関係性はまだ十分とは言えません。人工知能とロボットの研究が相乗効果を持ち、たとえば人工知能がロボットを通じて身体的な経験を得ることができるようになるかは、今後の研究にかかっています。

## 一 人工知能とその実用化の今後について教えてください。

しばらくは、実用化していくためのアイデアが問われると思われます。まずは認識のエリアで活用が進むと考えられ、アイデア次第で使えるデータがいろいろなところにあるだろうと思われます。たとえば、言語化しにくい目や耳等の感覚にたよっている技術（職人の感覚など）の学習にディープラーニングは有効だと思われます。ディープラーニングによって何ができるのかを把握した上で、アプリケーションをどんどん社会に出していく必要があると思います。今後、これらの認識の応用と並行して、ロボットなど動作を伴う応用が考えられていくでしょう。

## 2 ひろがる人工知能 (AI) 利活用

## 1 人工知能 (AI) を利活用した事例

人工知能（AI）は、今後その実用化が着実に進展すると期待されるところであり、多様な機能が幅広い分野で研究されている。企業が、人工知能（AI）を研究する組織を立ち上げる動きも盛んである。

Facebookは、2013年に人工知能研究所を設立し、利用者の問いかけに対して適切な助言を提供するパーソナルデジタルアシスタント「M」などを開発している $ ^{*16} $ 。我が国では、ドワンゴが2014年にドワンゴ人工知能研究所を設立 $ ^{*17} $ 、トヨタ自動車は2016年にアメリカに研究機関Toyota Research Instituteを設立しておりスタンフォード大学およびマサチューセッツ工科大学とも提携した研究に今後5年間で約10億ドルを投資すると発表した $ ^{*18} $ 。

人工知能（AI）が実際のサービスにおいて果たす機能として、「識別」「予測」「実行」という大きく3種類があるとされる $ ^{*19} $ 。それぞれの機能を利活用する場面は、製造や運送といったあらゆる産業分野に及びうる（図表4-2-2-1）。
## 図表4-2-2-1 人工知能（AI）の実用化における機能領域

（出典）総務省「ICTの進化が雇用と働き方に及ぼす影響に関する調査研究」(平成28年)

例えば、車両の自動運転であれば、画像認識と音声認識から得られた情報に、車両の運行情報・地図情報・位置情報などの他の情報を加えて、車両がおかれた状況を識別する。その上で、衝突の可能性などこれから起こりうることを予測し、安全を保つために最適な運転や、目的地に到達するための経路を計画して実行する。このように、具体的なサービスにおいては、様々な機能が分野に適した形で組み合わさって実用化される。

ディープラーニングを中心とした人工知能（AI）は、今後、識別・予測の精度が向上することによって適用分野が広がり、かつ、複数の技術を結合することで、実用化に求められる機能が充足されるといった発展が見込まれている。発展の仕方は一通りではないが、以下では専門家が想定する一例を挙げる。

現在は、まず画像認識における精度の向上が実現しつつあるが、同じ視覚情報である動画へと対象が拡大し、さらには音声など視覚以外の情報を組み合わせた（マルチモーダル）認識が発展すると期待されている。マルチモーダルな認識が実現すると、環境や状況を総合的に観測することが可能になるので、防犯・監視といった分野での実用化が考えられる。

次に、コンピューターが自分の取った行動とその結果を分析することが可能になり、高度な行動計画（プランニング）を導くことができるようになると考えられている。自動でのプランニングが可能になると、車両の自動運転や物流の自動化といった分野での実用化が想定される。

さらに行動の分析が高度化し、試行錯誤のような連続的な行動データを解析できるようになると、環境認識の対象や精度が向上して現実社会のより複雑な状況へと実用領域が拡大しうる。例えば、感情を認識出来るようになれば、対人サービスでもある家事や介護などの分野にも導入が考えられる。

人工知能（AI）が認識できる範囲が人の活動領域に広く行き渡ると、人工知能（AI）は言語が対象にする様々な概念を扱うことができるようになる。すると、概念と言語を紐づけることで、言語分析が高精度なものになると考えられる。その結果、自然な言い回しでの自動翻訳が実現するといったことが期待される。最終的には、言語を通じた知識の獲得が可能になり、人工知能（AI）が秘書などの業務を担うこともありえるとされる（図表4-2-2-2）。

図表4-2-2-2 人工知能（AI）の発展と利活用の進化 $ ^{*20} $

（出典）総務省「ICTの進化が雇用と働き方に及ぼす影響に関する調査研究」(平成28年)

*20 松尾、前揭、p.183、総務省・AIネットワーク化検討会議「中間報告書 AI ネットワーク化が拓く智連社会 (WINS)」(2016年4月)
一方で、人工知能（AI）を、どのような分野でどのように使用するか、あるいは使用しないかは、あくまでも人間が設定するものである。私たち人間を含む生命体は、生存を優先したり社会組織が利益の最大化を追求したりするような個体としての最終的な意思を持っているが、人工知能（AI）はそのような意思を持っておらず、与えられた目標に沿った解を提示する。また、そのような目標を勝手に見つけ出すような自体も当面想定されていない $ ^{*21} $ 。したがって、実用化が期待されるそれぞれの分野において、目標を適切に定めることは人間の役割なのである。また、社会にとって有害な目的（倫理、法、社会の分野を総称してELSI（Ethical, Legal and Social Issues）と呼ばれる）で人工知能（AI）が利用されることを防止するコンセンサスを醸成するべく取組が進められている $ ^{*22} $ 。

以降では、人工知能（AI）の利活用について、民間企業における著名な事例や、今後に向けた研究の取組状況について紹介する。

## アワトソン (IBM)

米IBMは、2014年に同社の人工知能（AI）である「ワトソン（Watson）」を事業化するため10億ドルを超える投資と2,000人規模の人材を投入すると発表しており $ ^{*23} $ 、これまでに医療分野では過去の診断データから患者の治療方針を提示したり、銀行のコールセンター業務において問い合わせに対する適切な回答を提示したりする商用サービスを開始している $ ^{*24} $ 。ワトソンは、第二次ブームまでの技術を主とした人工知能（AI）であるが、非構造化データを含む対象データを、スコアリング・アルゴリズムによって分析し、非定型の問いに対する適切な答えを提示することができる $ ^{*25} $ 。

## イ Pepper（ソフトバンクロボティクス）

ソフトバンクロボティクスは、「Pepper（ペッパー）」というロボットを開発した。Pepperは、人の感情を検知する人工知能（AI）を搭載しており、接客などの業務においても導入されている(図表4-2-2-3)*26。

(出典) ソフトバンクロボティクス

## 2 人工知能(AI)の利活用

前述の通り、現時点での人工知能（AI）は「どのような分野でどのように使用するか、あるいは使用しないかは、あくまでも人間が設定するものである」という段階であり、どのような分野にどのように活用していくかを幅広く検討、研究されているところである。我が国を含む各国の大企業等が人工知能（AI）の研究組織を設立する等、人工知能（AI）に係る取組は急激に広がりを見せている。

では実際に人工知能（AI）は、どのような分野に活用が進むことが望ましく、またどうしたらより活用が進んでいくのだろうか。ここでは、有識者へのアンケートやインタビューにより明らかにする。
## ア 我が国の課題解決における人工知能（AI）活用の寄与

まず、人工知能（AI）の活用が進むことについての是非を、我が国の課題解決における人工知能（AI）の寄与の観点からみてみる。

人工知能（AI）の活用が、現在我が国が抱えている様々な課題や、将来、我が国が抱える可能性がある様々な課題の解決に役立つと思うかについて有識者に対してアンケート調査 $ ^{*27} $ を行った。有識者27人中「かなり役に立つと思う」と回答した人が14人、「ある程度役に立つと思う」と回答した人が12人となり、多数の有識者が人工知能（AI）の活用がさまざまな課題の解決に寄与すると考えている（図表4-2-2-4）。

（出典）総務省「ICTの進化が雇用と働き方に及ぼす影響に関する調査研究」(平成28年)

具体的にどのような課題の解決に寄与すると思うかを尋ねたところ、次のような意見が得られた。

・労働力不足や過酷労働、およびそれに起因する問題（例えば、介護、モニタリング、セキュリティ維持、教育）

・農業・漁業の自動化による人手不足問題の緩和

・犯罪の発生予知、事故の未然防止、個々人の必要に応じたきめ細かいサービスの提供、裁判の判例調査、医療データの活用等での課題解決に寄与することが期待される

・職人の知識／ノウハウの体系化による維持と伝承

このように、人工知能（AI）はさまざまな課題の解決に寄与すると考えられ、今後更なる活用が進むことが望ましい。

## イ 人工知能（AI）の利活用が望ましい分野

では、実際にどのような分野への利活用が望ましいと考えられているのだろうか。人工知能（AI）の利活用が望ましい分野に関して有識者にアンケートを行ったところ、健診の高度化や公共交通の自動運転、救急搬送ルートの選定、交通混雑・渋滞の緩和など、社会的課題の解決が期待される分野において、人工知能（AI）の利活用ニーズが相対的に高いという結果が得られた。一方で、金融やマーケティング、コミュニケーションといった産業や個人の生活に関わる分野では、人工知能（AI）の利活用ニーズが相対的に低いという結果も得られた（図表4-2-2-5）。

図表4-2-2-5 人工知能（AI）の利活用が望ましい分野

生体情報や生活習慣、病歴、遺伝等と連動した、健康状態や病気発症の予兆の高度な診断	81.5
路線バスやタクシー等の高度な自動連転	81.5
渋滞情報や患者受入可能な診療科情報等と連動した、緊急車両の最適搬送ルートの高度な設定	77.8
道路や鉄道などの混雑状況等と連動した、交通手段間での高度な利用者融通や増発対応	74.1
監視カメラ映像や不審者目撃情報等と連動した、犯罪発生の予兆の高度な分析	70.4
高度かつリアルタイムの需要予測や製造管理等によるサプライチェーンの最適化	66.7
未知のサイバー攻撃や内部犯行等による不正アクセスや、不正送金などの金融犯罪の高度な検知	66.7
高度な意味理解や感情認識等によるコンピュータと人間の対話の高度化	48.1
利用者の嗜好やメールの履歴、発信元等と連動した、迷惑メールの高度かつ自動的な削除	44.4
市場の値動き等と連動した、金融資産の高度かつ自動的な運用による利回りの最大化	37.0
信用供与先の財務状況等と連動した、最適な融資額の算定による貸倒れ損失の回避	37.0
優良顧客の優遇や感動体験の付与、需給に見合う価格設定等による、顧客の囲い込みや満足度向上	25.9
その他	37.0
特に活用が望ましい分野はない	0.0

(出典) 総務省「ICTの進化が雇用と働き方に及ぼす影響に関する調査研究」(平成28年)