最終更新日： 2019年7月10日

2017.12.28 Text by おざけん@ozaken_AI

2017年は激動の1年と言っても過言ではないでしょう。特に「AI・人工知能」に関しては。

まもなく2018年を迎えるにあたって「2017年はAIが一気に頭角を表した1年だったな」と感じています。

「AIスピーカー」が各社から発売されました。
大手メディアでは頻繁に取り上げられその認知度も上がりましたね。

また、LINEなどの各SNSではチャットボットが流行ったことも記憶に新しいです。
各社のQ&Aページやコンタクトセンターにも導入され「業務効率化・RPA」が飛躍した1年でもあったでしょう。

この記事では2017年を一緒に振り返っていきたいと思います。そして来たる2018年のAI・人工知能の新たなイノベーションを期待しましょう。

2017年のAI・人工知能を振り返る

2017年、AIが実用化へのフェーズへと大きく歩みだし、ビジネスモデルへ落とし込まれるようになった1年と言っても過言ではありません。

10月に開催されたAI and SOCIETYの投資家によるセッションでは「投資対象が“技術”から“ビジネスモデル”へと視点がずれている」と、世界中の投資家たちが口を揃えていたのが印象です。AIがビジネスになり、私達の生活に芽を出し始めた１年になったといえるのではないでしょうか。

2017年10月に開催されたイベント「AI and SOCIETY」　虎ノ門ヒルズにて

それを象徴するように2017年はAIに関連するビジネスマッチングの場がはじめて設けられました。AIに関連するイベントも増えた印象です。

• 第一回AI・人工知能EXPO
• AI and SOCIETY
• 第1回 AI・業務自動化展
• CEDEC 2017
• CEATEC

特にAI・人工知能EXPOが開催されたことがポイントです。国内でAI・人工知能だけのはじめての展示会となりました。EXPO・展示会はビジネスのマッチングの場です。

これもAIが研究段階から“ビジネス”へ影響力を強めていることを象徴する2017年の大きな動きといえます。

2017年AIのニュースまとめ

まずは以下の表をご覧ください。今年起こった主なAIに関係するのニュースをざっくり書き出してみました。

AI開発の敷居が大きく下がった1年

大きなトレンドとして「開発の敷居が大きく下がった」1年でした。ディープラーニング開発の参入障壁は年々低くなりつつあるようです。
特に大きなきっかけとして話題になったのが“Neural Network Console（以下NNC）”の発表です。8月17日に発表され各メディアで大きく報じられたNNC。

今まではディープラーニングの構築にはコードを書くことが必要でした。しかし、なんとGUI（ボタンなど）で直感的に操作できることを実現したのがこのNNCです。当初はWindows環境でしか使うことは出来ませんでしたが、現在（2017年12月）はクラウド版も提供されておりMac, Windows問わず使うことが出来ます。

SONYがディープラーニングの統合開発環境『Neural Network Console』を無償公開！

他にもIBMのWatsonが一部の機能を無償で提供したり、GoogleやAmazonもそれぞれの開発プラットフォームを大幅に強化した1年で、以上に鑑みて「開発の敷居が大きく下がった」1年だったといえます。

滋賀大学に日本で初めてデータサイエンス学部が設置された

また、4月には滋賀大学にデータサイエンス学部が設置されました。

まだまだ日本国内でのAIやデータサイエンス関連の大学での学習環境は十分とは言えません。
国では『独り立ち、棟梁レベル』つまり、実際のデータ課題を自立して設定・解決できる人材の育成が大事だとされています。しかし、日本のデータサイエンス教育の現場では、実データを解く能力を育成する機会がない、ということが問題になっています。

大学で実データを使用することができないフラストレーションがたまった学生がインターンとして社会に流れ込んできている側面が大きいようです。
先日取材したYahoo! Japan研究所の田島所長は「実データを扱うことを魅力に感じてインターンを志望してくれる学生が多い」とおっしゃっていたことも印象的でした。

そんな中、滋賀大学の先行的な取り組みは評価されるべきでしょう。

データサイエンス学部では実データを使って学ぶ環境も整っています。
以前、取材させていただいたオプトワークスのDeep Analyticsが教材として滋賀大学のプログラムに採用されているようです。
DeepAnalyticsは、Kaggleと同様にデータ分析コンテストをオープンの場で実施するサービス。データサイエンティストの集合知で企業のデータ利活用における課題を解決する「AIモデル」を調達できるのが特長です。滋賀大学との提携で学生も実データを使用するこができます。

AIに必要な3つの条件とは！？　データ分析コンテストで企業のデータ利活用における課題を解決！ 「DeepAnalytics」

株式会社オプトホールディング データサイエンスラボ代表の齊藤秀氏も以下のようにおっしゃっていました。

大学は産業界の実課題や実データを十分に保有しておらず実践教育が難しいのが実情なんです。

2018年、国内の大学が大きく実務を意識した教育プログラムを採用していくことを望むばかりです。

目をそらせない圧倒的存在感“AIスピーカー”

2017年AIといえばAIスピーカーの存在を忘れるわけにはいけません。
特に後半の半年で大きく話題になり、AIが一気に身近になったきっかけとなりました。

Google Home

しかし、私はこれはAIが僕たちの生活の一部になるきっかけの一つでしかないと考えています。

今年、会話エンジンを開発する1→10Roboticsを取材した内容が印象的なので以下記事を読んでみてください。

ロボットから“スキルを引き算”した空気を読む会話エンジン『PECO』 AIスピーカーやチャットボットの課題が見えた。

今後AIがどのように人間の生活にフィットするのかは、社会全体で考えなければなりません。
AIスピーカーはまだ完全ではないと私は考えています。2017年のAIは、やっとスタート地点に立ったというイメージでしょうか。

2018年はより磨きがかかった設計がなされることを期待しています。

12月に発表されたGROOVE XのLOVOTも次世代のAIの設計として参考にし得る存在かもしれません。

GROOVEX 計80億円を調達し新世代家庭用ロボット「LOVOT」開発を発表

見逃すことはできない中国の台頭。2030年には170兆円！？

AIの2017年を語る上で見逃すことができないのは中国の台頭です。2017年はAI問わず中国の成長がいたるところで報じられました。

申請される特許の数について、2017年に発表された日本経済新聞のまとめによると

各国の特許庁ベースで出願数の伸びを見ると、中国の特許庁に出願されたＡＩ関連の特許の数は2010年から2014年の累計で8410件。2005年から2009年の累計2934件から約2.9倍に拡大した。 引用：https://vdata.nikkei.com/newsgraphics/ai-patent/

とされています。これはアメリカの約1.29倍と比べると倍以上の比率で、いかに中国が勢いを急激に伸ばしているかがわかる結果となりました。

また、2017年の7月には中国政府は次世代AI発展計画を発表し、AIを「国際競争の新たな焦点になる将来をリードする戦略技術」と強調し、2030年にAI産業を世界のトップ水準に向上することを示しました。

この計画では3段階の戦略目標が定められています。

第一段階では2020年までにAI技術やその応用レベルを「世界先進水準に引き上げる」とし、17兆円にものぼる市場規模にすると見込んでいます。
第二段階では、2025年までに一部の技術や応用のレベルを「世界トップ水準に向上させる」として、85兆円の規模を見込んでいます。
第三段階では、2030年までに「理論、技術、応用の全ての分野で世界トップ水準」に引き上げて、中国を世界の主要な「AIイノベーションセンター」にする目標を示しました。この時点で市場規模は170兆円を見込んでおり、2020年の17兆円と比べると　10倍にものぼる金額になります。

2030年に本当に170兆円規模の市場を持つようになるのか。今後も中国の動きには目を離せません。

IoT化によりAIの浸透が進む第一次産業分野

2017年は第一次産業でAIの活用が進んだ1年でもありました。特にIoT技術の発達に伴って、センシングデータをAIが大量処理するシステムが普及し始めています。

特にスマート工場と呼ばれるように、リアルタイムでシステム状態を管理したり、故障の予測なども可能にするシステムは話題になりました。

その中でも2017年に注目なのはファナックの事例です。
工場向けIoT基盤「フィールド・システム」の運用を2017年10月に開始しました。

トップ企業が続々参加、ファナックの「工場を賢く」する仕組み

「フィールド・システム」は工場のロボットや、それぞれのセンサーから収集するデータを蓄積し、その整理を行い、分析や予測、制御を実現できる基盤サービスです。

また、農業分野でもAIの活用は進んでいます。12/25にはソフトバンクがドローンを使って地域全体の農作物の生育分析をする実証実験をはじめたと発表した。また、ドローンからの情報だけでなく、気温や湿度、土壌温度などをまとめて管理することで、生育を精緻に管理することができるとしています。

2018年もAI技術がより輪を広げていきそうです。

注目の自動運転 初のレベル3の自動車が発表された

AIといえばみなさんの大きな興味分野である自動運転。国内でも各社が積極的に投資・開発を進めています。

個人的にはアウディが世界で初の「レベル3」の自動運転を実現したしたA8の新型を発表したことが印象的です。

引用：http://www.1zoom.me/ja/wallpaper/197260/z276.4/

市販車で世界初の自動運転「レベル3」実現…アウディ A8 新型、バルセロナで初公開

以下の表をご覧いただければと思いますが、レベル3はみなさんが想像するような「自動運転」にかなり近い状態です。
まだ、走行できる区間は制限されるみたいですが、かなり高度な操作をコンピュータで実現しているようです。

YouTubeに試乗レポートが掲載されています。見ていただくと自動運転のイメージが湧いてくるかもしれません。

大手銀行が次々に人員削減を発表

2017年は各大手銀行が次々に人員削減を発表しました。ただでさえ「AIが仕事を奪う」という言葉が広がっているのに、追い風となりそうなニュースです。

銀行は万単位の人員削減、一方で未曽有の人手不足…透ける「要らない人材像」

今後は、今まで機械が代替することができなかった作業の多くがAIによって代替されるでしょう。
しかし、AINOWは「AIが仕事を奪う」と短絡的に考えることに対して警鐘を鳴らしたいと考えています。

まだAIにはなんでも完璧にこなすことは出来ません。汎用的ではなく、ドラえもんのように「これやって」といえば完全にやってくれるわけではないのです。

現時点では、AIはやってみないとどこまでの精度が出るかがわからない現実があります。AI技術として代表的なディープラーニングの研究者・技術者は今市場に枯渇している状況です。これによりコストの高止まりを生み、実績のある会社に技術開発をお願いすると、月300～1,000万円かかるのが通常です。学習には膨大なマシンスペックが必要で、お金もかかります。

これまでの状況に鑑みるとAIの発展は、今まで起きてきたIT化の延長線であると今時点では考えるべきだと考えています。ディープラーニングはパワフルなテクノロジーであるが、あくまでツールであり手段に過ぎないということをみなさんに理解してほしいです。AIがツールである以上、AIを使って仕事をする人がいて、AIを開発する人もいるのです。

そして、シンギュラリティがより真実味を帯びる将来的には、AIが人の仕事を置き換えるのではなく、本当は人間がやりたくない仕事をAIが肩代わりすることで、AIが人を助けていく時代が来ると考えることが大切でしょう。「AIが人間の仕事を奪う」よりも「やりたくない仕事をAIがやってくる」という時代が来るのではないでしょうか。

また、データサイエンティストという職業が機械学習の発展で生まれたように、ディープラーニングの発展で新しい職業が生まれることにもなります。例えば、データの整備のための仕事が大量に発生するのは確実であり、そのための会社が設立されたり、中国にそれ専門の会社を作るといった動きが盛んになってきています。テクノロジーの発展は新たな職業も生むのです。

この章は日本マイクロソフトの廣野さんから寄稿いただいた内容を参考にしました。こちらの記事もぜひご覧いただければと思います。

AI 時代に人間がすべきこととは何か？（日本マイクロソフト株式会社 廣野淳平氏）

2017年もAINOWをご覧いただいてありがとうございました。

2017年、AINOWをいつもご覧いただいているみなさんへ。

いつもご覧いただいて本当にありがとうございます。

AINOW編集部を代表してお礼申し上げます。

僕がAINOWにジョインしたのが2017年3月末。
それからの半年間でさまざまイベントに足を運び、会社、人を取材してきました。

取材に快く応じてくださったイベントの関係者さま、企業のみなさまも本当にありがとうございます。

ぼやき

2017年はたくさんの取材を通してAIにおける2つのギャップを感じた年でした。

まずは「AI企業」と「クライアント企業」の認識のギャップ。
澪標アナリティクスの秋山さんの記事がうまくそれを象徴しています。

AI未来ポエム（澪標アナリティクス株式会社 秋山泉氏）

データがあれば簡単にAIが完成するものでもないんですよね。

もう一つのギャップはAIが仕事を奪う論がマスメディアなどを通して広がり、AI業界と価値観のギャップが生じました。
これに関しては先述の銀行の人員削減のセクションで触れていますので割愛しますが、AIはもっと人間を幸せにしてくれるのになとポジティブに考えたいなと考えています。

私はAINOWを通して上記の2つのギャップを解消していきたい。AINOWをかけ橋にしていきたいと考えています。

2018年も大きくAI技術が躍進する年となるでしょう。しかし、AIが多くの人に理解されないまま成長することは“危険”に他なりません。
みんなでAIについて考えていく。そしてみんなでAIと人間が共存する未来社会を築く。そのための発信をAINOWは2018年も続けていきます。

2018年もよろしくお願いいたします。よいお年を！

2017.12.28 Text by おざけん@ozaken_AI

おざけん

■AI専門メディア AINOW編集長 ■カメラマン ■Twitterでも発信しています。@ozaken_AI ■AINOWのTwitterもぜひ！ @ainow_AI ┃

AIが人間と共存していく社会を作りたい。活用の視点でAIの情報を発信します。