麻生R&Dセンター顧問寄稿
「withコロナ社会におけるICT/AI の役割」

SCSK株式会社 R&Dセンター 顧問 麻生 英樹
1981年東京大学工学部計数工学科卒業。1983年同大学院工学系研究科情報工学専攻修士課程修了。同年通商産業省工業技術院電子技術総合研究所入所。1993年から1994年ドイツ国立情報処理研究センター客員研究員。現在、国立研究開発法人産業技術総合研究所人工知能研究センター総括研究主幹。経験から学習する能力を持つ知的情報処理システムの研究に従事。2019年9月よりSCSK(株)の顧問就任。

COVID-19がもたらした社会・価値観の変容

新型コロナウイルス感染症 COVID-19 が依然として全世界で猛威をふるっています。この原稿を書いている2020年の8月末の時点では、収束までの道筋はまだ見えていませんし、たとえ今回のパンデミックが収束しても、また次の新たな感染症が現れる可能性も考えられます。COVID-19 によって、私たちの社会生活は大きな影響を受け、苦しまれている方々も多くおられます。そうした状況に対処するため、「新しい生活様式」「ニューノーマル」などの言葉で、感染の拡大と医療の崩壊を防ぎつつ、社会・経済活動を持続させるための生活、社会、価値観、科学技術などの在り方が懸命に模索されています。

日本政府の中でも、たとえば、内閣府の下の有識者懇談会選択する未来2.0において、「(新型コロナウイルスによる社会の)変化を変革の契機と捉え、『選択する未来 1.0』(2014年11月)の評価・検証も踏まえ、コロナショック後を見据え、我が国が選択すべき未来とその実現のための方策」が検討され、より広い視点から、社会全体に対する多くの提言を含む中間報告が 2020年7月に取りまとめられています 。

そこで述べられていることは、単に生活様式を変えるだけではなく、社会全体、すなわち、共有される価値観や、それを実現するための社会のインフラストラクチャを変革してゆくことの必要性です。特に、日本においては、これまでも指摘されてきた、いわゆる「デジタル化」「電子的データの利活用」「産業構造のサービス化」の遅れが、今回の COVID-19 への対応の中で顕在化したと言われています。逆に言うと、今回の危機の中で、これまでなかなか進まなかった社会の仮想化、サイバー化が、テレワークを中心として大きく進んだ面があります。今後、これを逆戻りさせることなく、社会構造、産業構造、社会的価値観の変革につなげてゆくことが求められています。以下では、そうした中で、ICT/AI がどのような役割を果たすのかについて、少し考えてみたいと思います。

インターネットが育んだAI技術

前回の寄稿では、「人工知能とは何だろうか」という文脈の中で「その始まりはインターネットだった」ということを述べました。繰り返しになりますが、現在のAI 技術の発展は、AI を賢くするための機械学習に利用できるデータの増加に支えられており、それを可能にしたのは、情報検索、ネット販売、ソーシャルネットワークサービスなどの、インターネット、すなわち、PCとクラウドのネットワークによって急速に発展したサイバー空間を活用したサービスです。AI 技術を導入しようとするときに、最初に問題になるのは「何のために導入するのか」ですが、その次には「必要なデータをどうやって継続的に収集するのか」が問題になります。データは自然には生まれません。推薦システムや各種のポイントカードが典型的に示しているように、データを継続的に収集するためには、ユーザに対して価値を提供するサービスが必要であり、その対価としてユーザが提供するデータ、行動や購買の履歴、それに伴う写真、音声、テキストなどのデータが利用可能になります。

そうしたインターネットとクラウドを活用した新しいサービスが生まれたのは、21世紀が始まった 2000年前後の10年くらいの間に集中しています。Amazon は 1995年にいち早くオンライン書店サービスを開始しました。Weblog(ブログ)のサービスが始まったのは1997年頃で、Google の検索サービス開始が 1998年、Facebook の創業は 2004年です。インターネットが、特殊なユーザだけのものではなく、社会全体のインフラとして認知され始めたことで、様々なアイデアの「揺り籠」となり、それを使って新しいサービスを社会に提供しようという発想を持つ人が増えました。その結果、米国を中心にたくさんのスタートアップが生まれ、そして、生き残った少数のスタートアップが巨大 IT 企業へと育ち、その流れの中で大規模なデータを利活用するAI技術が急速に発展したのです。

「インターネット」から「サイバーフィジカルネットワーク」へ

これも前回書いたことですが、現在では、PC+クラウドであったインターネットが IoT(Internet of Things)すなわち、スマートフォンを代表として様々な物に組み込まれたセンサとクラウド、そしてロボットなどのアクチュエータをネットワーク化したものへと拡がって、より実世界に密着したデータ収集と利活用に基づく新たなサービスを実現しようという機運が高まっています。IoT という言葉はインターネットの拡張という印象が強いため、サイバーフィジカルシステム(Cyber-Physical System: CPS)という言葉も使われていますが、言葉としては、インターネットと対比させる形で、サイバーフィジカルネットワークと言うほうが良いかもしれません。

呼び方はいろいろあるにしても、物理(Physical)空間とサイバー(Cyber)空間を密接に結合し、データに基づいてサイバー空間に世界モデル(World Model)すなわち、シミュレーションを可能にするようなモデルを構築し、リアルタイムに近い速度で情報を更新し、プランニングや最適化をした結果を実世界に反映させる、という枠組みの中で、ヘルスケア、見守り、スマートシティ、スマート工場、スマート農業・漁業、スマート物流、などの様々な分野において、汎用性の高いプラットフォームのレイヤから個別のサービスプラットフォームのレイヤに亘って、様々なプレイヤーが覇権を争っているのです。
小型化・柔軟化・省電力化するセンシングデバイス技術、5G を含んだネットワーク技術、AI に象徴されるデータ分析技術、そして、情報の可視化やロボティクスなどの実世界への介入技術、といった必要な要素技術を熟成させて社会にしっかりインストールし、個別のサービスプラットフォームのみならず、様々な新しいサービスのプラットフォームが次々と生まれるような環境を創り出すことが重要ですが、実世界のフィールドとの結びつきが強まったことによって、どんなデータをどう取るべきか、も含めてセンシングのコスト、ステークホルダの数、現場の多様性、プライバシーやセキュリティなどのリスク要因、等が増加し、インターネットサービスに比べて、インフラ整備の困難さは増しています。そこを、米国のように、巨大企業と周辺のスタートアップ中心に進めるのか、中国のように国家中心で進めるのか、あるいは、異なるやり方を切り開くのか、日本の社会にあったスタイルで進めてゆくことが求められています。量子コンピュータのような新たな技術も、そうした中で役割を得て普及してゆくことになるでしょう。

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