――まず、それぞれの研究テーマや担当業務についてお伺いしたいです。現在は、AIをエッジデバイスに実装するための技術開発に取り組んでいます。注目しているのが、ディープラーニングです。ここ数年、ディープラーニングがブームになり、できることが確実に増えている一方で、ディープラーニングのモデルを動かすデバイスが、マシンスペックを要求する高価なものだという課題があります。この課題に対応するために、モデル軽量化技術を開発しています。戦略的イノベーション創造プログラム)に携わっていて、特にトラック輸送業界の受発注ユースケースにおけるAIの連携や協調を研究テーマとしています。AIといえば、今はひとつの会社の中で完結するものが多いのですが、私たちが取り組んでいるのは、複数の会社にあるAIを協調させるような仕組みの構築です。具体的には、AI間の自動交渉技術というものを研究していて、これはAI同士がメッセージのやり取りを自動的に行い、合意できる結論を見つけるという技術になります。私はセンシング技術研究開発部で、さまざまなセンサーを使ったモノの見える化に取り組んでいます。光ファイバーやライダーによるセンシングも行っていますが、私のチームでは主に画像や映像データからモノやヒトを認識するセンシング技術の開発を担当しています。現在は、車載カメラから周囲の状況やヒトを認識して、追跡などを行う技術開発に注力中です。今後は工場内における行動認識技術の開発にも取り組んでいく予定です。私は入社後10年近く、ATMや現金処理機の組み込みソフトウェアを担当してきました。そんな中、グループ内アイデアコンテストでAIエッジロボットが大賞を受賞し、開発チームを組成するためのメンバーを募っているときに、「ロボットなら、(ロボット好きの)青池だろう」と推薦していただき、AIエッジロボットの開発チームに加わることになりました。新チームに参加した後、わずか4か月弱でAIエッジロボットの試作機を完成させ、CEATECや展示会に出展。その後、今年4月にロボティクス技術チームが設立され、今はそこに所属して、ロボット技術の開発に取り組んでいます。――みなさん、それぞれ少しずつ専門が異なるのですね。次にお伺いしたいのが、AI分野における世界的な技術トレンドや潮流についてです。AI技術は今、どのような方向に向かっているのでしょうか。ディープラーニング寄りの話になりますが、ディープラーニングではデータから学習をしてモデルを構築することが一連の流れとなります。最近の傾向として、性能を引き上げるためにモデルサイズが徐々に大きくなっています。それに伴って学習に使用するデータの量も増えてきました。このデータとモデル双方の拡大を支えるのは、学習に用いるデバイスの性能向上も関係しています。大量のデータと大きなモデルを使えば、さらに性能を高められることが分かってきた。これが今のステージです。――ディープラーニングの可能性が見えてきたという段階ですね。他の方の意見もお聞きしたいです。これまでAIは、大学や企業の研究者の間で、「こんなことができてすごい、楽しい」という風に知的好奇心を満たす対象として扱われることもありましたが、少しずつ「社会実装しないと意味がない」というように、風潮が変わってきました。この変化の中で、研究者が頭で想像していたAIの課題と、実社会に適用した際の課題に齟齬があることに気づき始めました。今はそういう時期なのではないかと感じています。――社会実装が意識され始めたと。たしかに、社会実装向けの研究は増えている印象ですね。する技術、あるいはソフトウェアをイチから作るのではなく、ある程度パッケージにして用意してくれるサービスなども出始めています。AI技術の社会実装に向けて、裾野が広がりつつあります。研究の方向としても、実社会向けのものが増加傾向にありますね。若手研究者が考える、AIが実装された先の社会とは?――今、みなさんの手がける技術が実装されたとき、社会はどのように変化すると思いますか。それぞれが想像する「未来図」をお聞きしたいです。「IoTデバイス」は増えてきていますが、さらにそれにAIチップを埋め込んだものが、少しずつ出まわり始めています。これはOKIが注力している「AIエッジ」の一つになります。過去を振り返れば、10年前にスマートフォンが誕生し、さらにその10年前にはガラケーが登場して、それぞれ約10年かけて普及しました。今まさに、「AIエッジ」が出始めた黎明期にあたるので、今後10年間で至る所に散らばっていくと思います。あらゆる計測可能なものをセンシングして、安心・安全な社会につなげる。それが当たり前の社会になるのではないでしょうか。私の研究に関連した未来の話をすると、個々の企業へのAI導入から、もう一歩踏み込んだ次のステップとして、会社間のAI連携・協調が進むと思います。いうと、人材不足やリソース不足は今後さらに深刻化して、自社だけでやり繰りするのが難しくなるからです。同じ業種の中でリソースをシェアしながら、業界全体、あるいは社会全体で効率化・最適化を目指すような、そういう流れで進んでいくと思います。――近藤さんが取り組まれている物流業界の場合、AI連携や協調はいつ頃、実装されそうですか。実装された場合、誰が主体となって全体のシステムを運営するのでしょうか。業界全体をつなぐとなると2030年頃、それぐらい未来の話になります。運営主体は、トラック協会のような物流業界を取りまとめている団体が適しているのではないでしょうか。ファンさんはいかがですか。私たちが取り組んでいる画像解析は、何かを自動化するために研究開発がなされています。車載カメラを用いた画像解析は、自動運転技術を開発するためですし、工場内カメラを用いた画像解析は、そこで働く人たちのミスを防げるように自動で管理することを主な目的としています。完全な自動化を実現するためには、まだまだ現場のデータが足りないなどの課題はあるものの、将来的にはいろんな分野で自動化が進むだろうと想像しています。私の感じていることは、スマートフォンのような形のあるものと違って、AIは一般の人にとってイメージがつきにくいものだということです。ハードウェアを伴わずに、AIそのものだけを社会で使用されるものとして流行らせることは難しいと思います。私が取り組んでいるようなAIを積んだロボットが普及することで、AIへの理解も広がっていくのではないでしょうか。AIを搭載したロボットは、まさにOKIの注力する「AIエッジ」を具現化したものです。今、少し出始めていますが、これからさらに広がって、それが当たり前になる社会が来るのではないかと思います。AIの社会実装に向けて、OKIの強みは可能性に溢れている。――続いての質問ですが、AI技術を社会実装していくうえで、活かせる「OKIの強み」は、どこにあるのか。それぞれの考えをお伺いしたいです。社会実装を考えるとき、まず想定すべきことが「動かす環境」です。潮風や水滴、粉塵のある環境でも、止まらずにずっと長い間稼働させなければなりません。した厳しい環境下においても、安定的に稼働させられる耐久性のあるデバイスを、しっかりと作り込めることがOKIの強みです。当社はこれまで、銀行にATMなどを提供してきた実績やノウハウを持っています。ミッションクリティカルな領域においても、安定して動くものを作ることができる点は、OKIの持つ最大の特長だと考えています。業界全体をAIで協調させるマーケットプレイスのようなものを作ることが、今携わっているプロジェクトの使命です。した場合、1社にリーチできても意味はなく、大手・中小含めていろんなところに協力してもらう必要があります。OKIは長い歴史を持つ企業ですし、国の活動にも参加しています。国のプロジェクトの看板を背負って、「みんなで業界をよくするために協力していきましょう」と、さまざまな企業に提案していける。いうポジションが、OKIならではの優れた点だと感じています。OKIの強みは2つあると思っていて、1つ目はリアルな「現場のデータ」を持っていることです。具体的には、車載カメラを使って公道で車両や歩行者などの映像を収集したり、工場からの協力を得て作業者の行動データを取得したりすることができます。大学の研究者からは技術開発のための実際のデータがないという声をよく聞きますが、OKIは豊富な「現場のデータ」があります。2つ目は、技術力です。システムやETCなど、インフラ事業も手がけている御社ならではの特長ですね。青池さんはいかがでしょうか。重複してしまうのですが、私も技術力が最大の強みだと思います。ロボットは、色んな分野の技術・知識を使うので、総合力が問われます。いった幅広い分野のプロフェッショナルもいますし、その様々な技術を組み合わせてロボットを手掛けられるのはOKIとしても大きいと思っています。AIエッジロボットを完成させる過程でも、各分野の人たちに話を聞きましたが、「みんな、こんなに詳しいんだ」と驚くことが多かったですね。社会実装をスムーズに進めるための「カギ」とは?――新しい技術を実社会で「使われるもの」にしていくには、さまざまな壁があろうかと思います。それらを乗り越えるために、重要だと思うキーポイントについてお聞きしたいです。各業界には固有のルールがあるので、AIを実装する際、それらのルールを強く意識して、各業界の人たちに負の感情が起こらないよう配慮することが重要なポイントです。AIという未知のものに対する障壁を取り除きながら、納得感を醸成していくことが大事だと思いますね。私は物流業界に直接ヒアリングに行くことが多いのですが、行った先で「前もAIを使ったけど、ダメだったよ」と言われることがあります。お客様のおっしゃるAIは、私たちの提案しているAIとは異なる配送スケジュールを立てるようなシステムなのですが、AIという大きい括りで「ダメだ」とレッテル貼りされてしまうのです。このようなことが続くと、AIという技術分野そのものの信頼がすり減って、後に続く私たちの提案もすべて受け入れてもらえなくなる。「どういうことが実現できるとうれしいか」を現場に足を運んで確認しながら、実現できなかった場合も、しっかりアフターフォローして改善策を示していくことが、開発者の責任だと感じています。現場のデータの整備ができていない業界も多くあるので、まずはそこを整備するところからステップを踏んでいく必要がありますし、実際に現場にちゃんと活かせる形を考えてデータ収集をしていくことも重要だと思っています。スピード感を持って取り組むことと、現場のフィードバックを取り入れることがキーポイントだと思います。スピード感については、私の取り組む画像解析の領域に競合が多いので、スピーディに動く必要があるからです。現場のフィードバックに関しては、やはり現場で運用するものなので、フィードバックをもとに改良していく必要があります。工場内作業者の行動認識システムを構築し、現場で運用すると、最初は誤認識が数多く発生します。それらのフィードバックを聞きながら、こまめに改良を続けていくことが、社会実装を進めるうえで大事なポイントです。開発者は、ついつい自分の作りたいものを作りがちです。なくて、お客様の真の困りごとを見極めて、それに役立つかたちでロボットやAIがアシストする。目的を見失わないことが、もっとも大事だと思いますね。目的を見失わないためには、お客様のいる現場に足を運んで、現場で試してみて、どういう形で役立てるのかを、常に考え続ける必要があると思います。2020」に向けて、注目してほしいポイントなどをお聞かせください。イベント全体で見ると、役職のある人たちの登壇が多いのですが、実はOKIには若い人もいて、それぞれ考えていることがあるということが、このセッションを通して伝わればいいと思っています。大企業のイベントで、私たちのような世代の視点が共有される機会はそう多くないと思うので、ぜひご期待ください。OKIがイノベーションをテーマとしたイベントを開催するのは、今回が初めてです。OKIが若手世代も一丸となってイノベーション創出に向けて注力している点に、ぜひ注目してほしいですね。取材後記インタビューの中でも触れられたが、大企業主催のイベントで、35歳以下の若手研究者が登壇するセッションは非常に珍しい。次世代を担う人たちが、何を考えてどんな研究に情熱を注いでいるのか。それが垣間見られるイベントとなっている。興味のある方は参加してみてはどうだろうか。2020」は、12月3日(木)14時スタート。オンラインなので、どこからでも視聴することが可能だ。companyの保有する日本最大級のオープンイノベーションプラットフォーム「AUBA(アウバ)」では、オープンイノベーション支援のプロフェッショナルが最適なプランをご提案します。Summit)」を開催しました。本サミットでは、世界的に有名な不動産会社の上級管理職や業界リーダーが50名以上集まり、現在の課題や最新トレンドへの洞察、自身の業界経験や実践を共有しました。アシスタント」を展開する株式会社ディライト(東京都千代田区)は、2020年7月のディライトアシスタントの着信件数が前月比130%増となりましたので、お知らせいたします。前月に引き続き、大幅な伸びました。現在、新型コロナウイルスの影響で、三密回避をしないといけない人手によるコールセンター事業者からのお問い合わせも頂いております。+88%※フリープラン(完全無料)を中心に、ご利用の事業者様が増えています。大同生命では、昨年11月より、中小企業のSDGsへの取組みを支援する「サステナビリティ経営支援プログラム」を開催しています。この度、3月23日に、本プログラムへの参加をきっかけとして、実際にSDGsの取組みを始めた中小企業の事例をご紹介します。今回は「SDGsがひらくビジネス新時代」の著者である竹下様にもご登壇いただきます。始め方と進め方の勘所~・本プログラムの支援企業が、中小企業のSDGsへの取組事例とともに、進め方のポイントや注意点を紹介。【イベントレポート】OKIが初のアイデアソンを開催。共創パートナーを探す©株式会社eiiconお問い合わせ。