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 依然、人工知能(AI)に大きな注目が集まっており、AIを活用した事例は増え続けている。一方で、「期待外れ」「投資に見合う効果がない」といった声も出始めた。AIは、活用しなければ今後のビジネスが成り立たないほど重要な技術である一方で、利用者の過剰な期待を集める技術でもある。失敗せずにうまく活用するには、AIをどのように捉えたらよいのか。「日経クロステック ラーニング特別編」の講座「事業・研究開発をDX化へ導く失敗しないAI・データ活用」の登壇者である富士通研究所人工知能研究所所長の岡本青史氏に聞いた。その後編。(聞き手は近岡 裕)

多くの企業がAIに実務上の効果を期待しています。一方で、何でもAIに置き換えられるわけではないことも広く知られてきました。では、どれくらいまでの業務にAIを活用できるのでしょうか。

岡本氏: AIの活用法には2つあると思います。1つは、AIによる業務の自動化です。例えば、在庫の管理といった定型業務や、株の売買のアルゴリズムにもAIが応用されています。

富士通研究所 フェロー 人工知能研究所所長の岡本青史氏
富士通研究所 フェロー 人工知能研究所所長の岡本青史氏
(写真:富士通研究所)
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 AIの研究には「AI効果」という言葉があります。AIを活用して何か新しいことを実現した瞬間に、「それは単なる自動化であり、AIとは関係がない」と人間が認識することです。電卓が好例です。計算能力は知的な作業の1つですが、10桁×10桁といった、仮に人間なら相当な時間がかかる計算でも、あっという間に電卓で解けます。しかし、電卓をAIと呼ぶ人はいません。そのため、多くの人が気がつかないものの、実は裏でAIによって自動化された業務が増えると思います。

 もう1つの活用法は、「人間協調型AI」です。AIと人が協調して、業務の改革などの新しい価値を生み出す使い方です。例えば、将棋。実は人間のプロ棋士とAI(コンピューター)が将棋で対局する時代は終わりました。今はプロ棋士がAIを活用したコンピューター将棋を研究に使っています。AIと将棋のプロ棋士とが協調して、棋力の向上にAIを使っているのです。人の能力を最大限に引き出すこうした活用法が、人間協調型AIの使い方です。

人間の能力向上に寄与するAI

AI活用法というと、どうしても「シンギュラリティー(技術的特異点)」という言葉を思い浮かべてしまいます。AIが人間の能力を超越し、人間がAIに仕事を奪われるという世界です。

岡本氏:確かに、米IBMが開発した「ワトソン(Watson)」が米国のクイズ番組で全米チャンピオンに勝ったり、英ディープマインド(DeepMind;現Google傘下のDeepMind)が開発した「AlphaGo(アルファ碁)」が世界一の棋士に勝ったりといった話を思い浮かべる人は多いと思います。富士通研究所は、国立情報学研究所が主導するプロジェクト「ロボットは東大に入れるか」で研究を進めたAI「東ロボ」の数学チームに入り、「数IIB」で65.8の偏差値をマークしました。世間的にはやはり、人と対比してその能力を超えるという話題に注目が集まります。「AIがついにここまで来たか」といった見方です。

(写真:日経クロステック)
(写真:日経クロステック)
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 しかし、我々は人とAIが協調して新しいものを生み出すという研究開発を重視しています。富士通は2015年に「Human Centric AI Zinrai(ジンライ)」というAIの技術ブランドをつくりました。その名の通り人間中心のAI、すなわち人に感謝されたり、人の能力向上に貢献したりするAIを創るというのが、我々のAIのコンセプトです。

そうしたAIでどのようなソリューションが考えられるのでしょうか。

岡本氏: 例えば、医療です。これからはゲノム(全遺伝情報)医療が個別化医療にどんどん入ってくると考え、我々は「ゲノムAI」を研究しています。これにより、遺伝子から個々の患者に効く可能性の高い薬を割り出したり、ゲノムの変異から患う可能性が高い病気を見つけ出したりするのに貢献するAIを目指しています。

 このゲノムAIを、例えば医師のカンファレンスに採り入れ、「AIはこう推測しているが、みんなはどう思うか?」と意見を仰ぐ際に使える診断の補助ツールとして使ってもらう。最終的な診断はもちろん医師が下すのですが、治療や投薬の方針を決めるのに役立ち、臨床の現場や新しい研究医療に貢献できるAIにしようと我々は懸命に開発を進めています。こうしたAIが、まさに人間協調型AIです。