3省で今年度、計約100億円の予算を投じる。AI研究者らが一堂に会して丸一日かけてシンポジウムが行われた。パネルディスカッションでは6人の研究者がこれからのAI研究開発について議論を交わした。シンポジウムでは冒頭から3省の大臣がそれぞれ意気込みを発言するなど、AIの研究開発と産業化への政府の強い意思が感じられた。一方で、研究者側からは短期間での産業への成果を求められることへの違和感や、研究費獲得をめぐって思うような研究ができない現状についての発言などもあり、AIの研究者らと政府、産業界からの強い期待との間での微妙な温度差も感じられた。「今月末のG7情報通信会合ではAIの進展に向け日本からAIの開発原則を提案したい」としたほか、林幹雄・経産相は「(策定中の)新産業ビジョンではAIを含むITを活用した先駆的事業を生み出していく。関係研究機関で一体となっていく」と意気込みを示した。「研究成果をスピーディに産業につなげる必要がある。具体的には、産業項目の設定、海外との連携、成果の産業界への橋渡し、実用化のための制度、経済成長のための戦略を練り上げることが大切だ」と述べ、経済成長を牽引するために人工知能の成果を挙げていくことを強調した。『次世代』とは2つの意味がある。ひとつは、高度な人工知能の技術開発それ自体。ひとつは、情報科学技術を基盤とした個を活かすこれからの社会が課題になっているが、そのように社会を変える原動力として期待されている」と発言。その上で、経済成長や働き方の改革、社会がどう変わっていくかという課題、教育などの課題を挙げ、それらを克服するために、同戦略会議が主導して国のAI技術の開発を進めていくとした。「研究開発の課題は大学や研究機関での技術開発に閉じこもらないで、社会の中に目標を見出す事が極めて重要だ。3省庁合わせて100億円の予算があるが、それを効果的に使い、海外に対抗するには相当な知恵を絞ってやっていく必要がある。実現」などといった政府が掲げる課題に対応するべく、次世代AI技術の研究開発を進めるという。3省連携を始めとした産学官連携でのAIの研究開発を推進するほか、AI技術の研究開発目標と産業化のロードマップを今年度中に策定する。研究機関の理事長ら、各省庁の局長級らがメンバーに名を連ねる。小野寺氏は経団連の立場から3省連携への産業界への期待を述べた。経団連では、AIなどの技術革新が産業や社会構造を劇的に変化させる大変革時代に向けた、国を挙げた経済社会全体の革新をめざすべきとした、「新たな経済社会の実現に向けて」とした提言を19日に発表した。ここでは、「省庁の壁」「法制度の壁」「技術の壁」「人材の壁」「社会需要の壁」の5つの壁を突破する必要があるとしている。主導するが、実際に研究を行うのは、3省それぞれの所管の研究機関と、研究費支援機関(ファンディングエージェンシー)を介して研究費が配分される大学や研究機関だ。センター長に内定した。Systems(NIPS)でアジア人初のプログラム委員長になるなど、国際的に実力が評価されている41歳の研究者だ。杉山氏は、「体感的にはNIPSでの日本人の存在感は皆無」とした上で、「日本は欧米の周回遅れと言われるが私はNOと思っている。彼らは彼らのやり方があるし、我々は我々のやり方がある。AIPセンターでは、今後10年のプロジェクトとして、数理科学に立脚して人工知能の原理・原則の解明を進め、新しい知能の原理をつくっていきたい」と表明した。AIの研究開発の方向性として、「今の主流はビッグデータとディープラーニング(深層学習)で、究極のAIだと思われているが、私はそうは思っていない。データがたくさんあれば、ディープラーニングではなく古典的なアルゴリズムでもうまくいく。ビッグデータについても、センサーの数が増えればデータの次元数が増えるのでいくらデータを集めてもまばらになる。すると、まばらなデータの間を補完し予測する、データの汎化能力が必要になる。私は究極のAIは汎化能力だと確信している」と言う。▼杉山氏は、機械学習の理論と応用の研究を行ってきた。センターは、発足からまもなく1年となる。フルタイムの研究者75人のほか招聘研究員や客員研究員などを含むスタッフは257人と発足時のほぼ3倍の規模になった。辻井潤一センター長は、「出口にいる企業の研究者や技術者をいかに取り組んで、社会の中でいかにボリューム感がある体制を作れるかが課題。今は、AIは研究をやっていればいいという時代ではなくなっている。産業界との連携を積極的にやっている。スタートアップとの連携を始めたり、コンソーシアムをつくって、データを持っているがどう使ったらいいかわからないという人たちとどうしたらいいか議論したりしている」として、研究開発の産業活用を強調した。マイクロソフト研究所(北京)主席研究員などを経て、昨年5月にセンター長に就任。言語処理や音声翻訳のほか、センター名のとおりもともと脳科学の研究を行っていることもあり、基礎的な神経科学に基づいたAI研究を行う。「多様な脳認知活動研究から新たなAIを構築しようとしている。マルチモーダルな脳機能計測から、脳情報のデータベースをつくり、解析をする。それがより汎用的なAIの基盤につながるというのが私たちの戦略だ。生命システム研究センターセンター長を兼務する。ユニバーサルコミュニケーション研究所データ駆動知能システム研究センターセンター長が登壇し、これからのAI研究開発の方向について議論を交わした。松尾氏は、GoogleやFacebookといった海外の巨大IT企業に日本は敗北してきたことに言及した上で、「国がAI研究に投資をする動きは素晴らしいが、ここ10-20年の情報技術は、技術をベースに産業化し、そこで得た資金を投資して研究に回すところが勝つと思っている。シードマネーだけで勝つのは無理。今回の国の投資も稼ぐ方向に行かないと海外には勝てない。ディープラーニングをベースにして、認識、運動の習熟、言語の意味理解がコンピュータにできるようになっていく。それを日本が得意とするものづくり分野の技術と組み合わせ、農業や介護といった分野で活用していく戦略をとるべきだ」と訴えた。杉山氏は「研究は数式を書いてプログラムを書いてというものすごく地味なことをやっている。世の中のニーズは変わるし、5-10年後を考えるには基礎を見据える必要がある。GoogleやFacebookにも友達がたくさんいるが、私から見ても『数学で何が役にたつの?』という研究をやっている研究者がそれらの会社にいく。いう基礎を日本でもやっていかないと10年後は危ないと思っている」として数理の基礎研究の重要性を強調した。連携を阻む「制度の壁」、懸念される「成果を急がせる圧力」パネルディスカッションでは、3省連携の研究開発を進める3センターのセンター長から連携に際しての要望の声もあった。発足から1年近くが経つ人工知能研究センターを率いる辻井氏は、「3省連携をやりますという掛け声だけじゃなく、細かい制度から変えないとうまくいかないだろう。あるプロジェクトである装置を買っても(今の制度では)他のプロジェクトで使いまわせない。何割かを文科省の予算で残りを我々の予算で合わせて人を雇うということもできない。実際に組織をまたいで研究ができるような制度設計をしてほしい」と訴えた。柳田氏は、「予算要求に関わってきたが、最後は財務省に訴えかけるのにキャッチーな文言を使ったほうが、予算が取れるとなる。(各省間でライバル関係になるので)各省間で情報を出さないようになる。3センター長は、連携をとるために毎週会って打ち合わせをしているという。若手研究者として宮尾氏は「私たちの世代は学生の指導、雑務など仕事が多くてその忙しさは尋常じゃない。世界を変える人材がいても、研究に時間を割けないのが現状だ。研究に時間を使えるようにして欲しい」といった、根本的な研究環境の課題も挙げられた。杉山氏は、「いま世の中はAIブームだが、いっときのブームにしてはいけないと思う。AI技術はこれからの日本を支える重要な技術になる。研究も人材育成も重要だが、5-10年はかかるもの。成果が出ない、とバッシングにあうのを懸念しているが、来年すぐに成果がでるものではない」と言う。らそれぞれの目的や考え方が交錯している。過去のAIブームでは、産業や社会からの期待の大きさとくらべて、実際の研究成果が挙げられなかったとしてブームが終焉し、研究費や人材が減り「研究の冬の時代」となった。次世代の人工知能技術に関する合同シンポジウム」の開催Tweetおすすめ記事と編集部のお知らせをお送りします。克枝(ながくら・かつえ)記者、フリーランスライター。「日経サイエンス」「wired」「週刊朝日」などに執筆。