10MTVオピニオン|有識者による1話10分のオンライン講義
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人工知能(AI)はビジネスにどんな変革を与えるか?

AIがもたらす社会・企業変革(1)AIへの期待と取り組み

小宮山宏
東京大学第28代総長/株式会社三菱総合研究所 理事長
情報・テキスト
AIによって機械が「目」を持てば、日本の社会やビジネスはどうなっていくのか。東京大学第28代総長で三菱総合研究所理事長・小宮山宏氏、東京大学大学院工学系研究科特任准教授・松尾豊氏、パナソニック先端研究本部知能化モビリティプロジェクト室総括部長・岩崎正宏氏が、それぞれの立場から展望を語った。第1回目の今回は鼎談に先立って、岩崎氏が製造業というビジネス現場の立場から、AIをめぐる現状への期待と懸念点を整理し、自社の取り組みを紹介する。(2016年11月30日開催三菱総研フォーラム2016鼎談「AIがもたらす社会・企業変革」より、全4話中第1話)
時間:12:43
収録日:2016/11/30
追加日:2017/03/05
AIによって機械が「目」を持てば、日本の社会やビジネスはどうなっていくのか。東京大学第28代総長で三菱総合研究所理事長・小宮山宏氏、東京大学大学院工学系研究科特任准教授・松尾豊氏、パナソニック先端研究本部知能化モビリティプロジェクト室総括部長・岩崎正宏氏が、それぞれの立場から展望を語った。第1回目の今回は鼎談に先立って、岩崎氏が製造業というビジネス現場の立場から、AIをめぐる現状への期待と懸念点を整理し、自社の取り組みを紹介する。(2016年11月30日開催三菱総研フォーラム2016鼎談「AIがもたらす社会・企業変革」より、全4話中第1話)
時間:12:43
収録日:2016/11/30
追加日:2017/03/05
≪全文≫

●技術開発者から見たAIをめぐる日本の現状


司会:それでは、ただいまから鼎談「AI 人工知能がもたらす社会・企業変革」を始めたいと思います。先ほど松尾先生から、非常に示唆深い提案がありました(『AIで社会・ビジネスはどう変わる?』シリーズ参照)。今「AI」が非常に騒がれており、きちんとした日本なりのプラットフォーム戦略を持つべきであるという提案です。この分野では、西欧が若干進んでいるという話もあります。後ほどじっくり議論したいと思いますが、ロボットやものづくりなど、日本は西欧に先んじている分野を持っています。「目のある機械」をキーワードにして、とにかく正しく、早く取り組むべきである。こういうメッセージでした。

 この提案を受けて鼎談に入りたいと思いますが、鼎談に入る前に、パナソニックの岩崎さまから、人工知能技術に対する期待とパナソニックの取り組みについて、10分ほどご紹介いただきたいと思います。

 岩崎さまは、現在、いわゆる自動運転、先進運転システム支援の実現に向けたディープラーニングの研究開発に従事しています。人工知能の本当に肝だと言われているところです。岩崎さま、よろしくお願いいたします。

岩崎:皆さん、こんにちは。本日はお招きいただきまして、ありがとうございます。パナソニックの岩崎正宏です。本日は、製造業の立場から、人工知能技術に対する期待とパナソニックの取り組みをご紹介します。

 まず「AIへの期待」です。人工知能学会の会員数の推移を示したスライドを示します。1980年代後半から90年代前半、これがいわゆるAIの第二次ブームと呼ばれるところです。会員数という意味では、もう既に第三次ブームで、第二次ブームに近付いて、ほぼ並んできています。人工知能の技術者が増えてきたという意味では、非常に喜ばしいことかなと思っています。

 次のスライドは、知財(知的財産)の出願動向を示したものです。こちらについて、私どもはかなり課題意識を持っています。IPC分類のG06N、G06Fだと、アルゴリズム寄りの結果にはなりますが、「ディープラーニング」というキーワードで調べても、実は同じような傾向なのです。第二次ブームは日本がかなり先行していたという状況に対して、今はアメリカや中国にだいぶ置いていかれているのが、知財における状況です。日本としても、この知財戦略を考えていかなければいけないということを課題認識として持っています。

 それから、AIのインパクトです。先ほど松尾先生からいろいろとお話がありましたが、期待がある反面、やはり私たち製造業としては、懸念や不安といった感覚も同時に持ち合わせています。社会という視点で見たときには、当然、人々の暮らしがもっともっと便利になっていくだろうという期待はあるわけですが、その一方でオックスフォード大学の論文にあるように、いろいろな職業がAIによって奪われてしまうという話もあります。

 技術という視点で見ると、機器やサービスが賢くなるということです。そういう意味では、私たちのモノがもっと賢くなっていくことも一つのアプローチ、進む方向だとは思います。他方で松尾先生のお話にもあったように、ディープラーニングはすごい技術である一方、本当に何でもかんでもできるのか、やはりそうではないのではないか、という懸念もあります。

 現在までに分かっているのは、例えば従来の認識技術に比べて、性能が20パーセントほど良くなったという事例が、ディープラーニングの分野ではたくさんあります。しかし、今まで全...
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