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AIアクションプラン策定委員会とは？
現在、人工知能（AI）の技術開発は、米中を中心として世界的に積極的な研究開発投資が行われ、各国は最先端の技術力を得るべく進化を続けています。
日本もこうした時代の潮流に対応できるAI技術開発の体制構築が必要です。
また、米中と比べてビッグデータなどを通じたAI技術の利活用においても遅れを取っている感は否めません。
そこで、2021年1月よりNEDO（国立研究開発法人新エネルギー・産業技術総合開発機構）は、「人工知能（AI）技術分野における大局的な研究開発のアクションプラン策定及び事業抽出のための調査」を開始しました。
そして、本調査を推進するAIアクションプラン策定員会が、2月から開催されています。
AIアクションプラン策定委員会では、有識者による委員会を組成し、海外の事例や国内外の制度政策をふまえて明確なアクションプランを検討します。
委員会は2021年2月〜2021年6月の間で全6回、以下のような流れで行われます。
| 第1回 | 委員の所信（あいさつ）、2016年版の「次世代人工知能技術社会実装ビジョン」を振り返りながら自由討議 |
| 第2回〜第3回 | 具体的にどんな技術課題、社会課題について議論するべきかを決める |
| 第4回〜第5回 | 2〜3回でまとめた議論すべき点（開発の方向性や社会課題など）についての、具体的なアクションプランを検討する |
| 第6回 | 4〜5回で策定したアクションプランを承認する |
また、委員会は、以下の委員で構成されます。
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ASCII.jpとAINOWでは、国内のAIの利活用強化に向け、AIアクションプラン策定委員会のメディアパートナーとして発信を行なっていきます。
本記事では、2月26日に行われた第2回のAIアクションプラン策定委員会（人工知能技術分野における大局的な研究開発のアクションプラン策定及び事業抽出のための調査）での議論を紹介していきます。
本委員会に参加した有識者による「人工知能（AI）技術分野における大局的な研究開発のアクションプラン・シンポジウム」が6月15日（火）に開催されます。
第3回AIアクションプラン策定委員会の概要
AIアクションプラン策定委員会では、2021年2月に公益財団法人 未来工学研究所が調査した「国・機関が実施している科学技術による将来予測に関する調査」をベースに、20個の将来の社会的事象をリストアップし、それをもとに議論を進めていきます。
社会事象の部分には、それぞれ関連性の高いAI技術的キーワードを並べています。
第3回AIアクションプランでは、第2回で追加されたキーワードや意見について深堀りしつつ、具体的な技術課題、社会課題について議論していきました。
今回は、議論の中でも特にポイントとなった話題を5つ紹介していきます。
教育
教育に関して委員からは、「VRを活用して学習の機会・可能性を広げる」という意見が出ました。
何かをするとき学習者は「できた」「できなかった」しか判断できませんが、VRを使うとそこに段階が生まれるのではないか、という意見です。
例えば、テニスで空振りをしたとき、「どれくらいラケットとボールが離れていたのか」を計測し、それを触覚として表示できるようになれば、より効率的に学習できるかもしれません。
また、VRだけでなくAIでも「どれくらい合っているか（外れているか）」は提示できる可能性があります。
例えば、学生が数学のテストの証明問題を採点してもらうときは「どれくらい外したのか」「どこが間違っているのか」を知ることが重要です。
しかし、採点する側には当然リソースに限りがあるため、少しのコメントだけになったり、大規模なテストだと合ってるか合ってないか、1点／0点程度の情報しか返ってこなかったりします。
一方で、機械やAIシステムなら「どれぐらい外してるのか」をそれぞれ丁寧にフィードバックして返すシステムができるかもしれません。
自分が正解にどれくらい近いのかを知ることができれば、学習者はより効率的に学習を進められるはずです。
暮らし（生活・働き方）
暮らしの議論の中でもポイントになった話題が「スマートシティー」です。現在、日本でもその注目度は高まっており、取り組みも進められているものの、実装には至っていません。
委員からは、
レガシーな都市を”スマート化”しようという“スマートシティー”には限界があり、基本スマートに考えられない。そのため、0から都市を作ることになると思う。
という意見が出ました。
例えば、国内でも大手家電メーカーが藤沢市でやろうとしたように「広大な土地で家を全部同じ設計で作る」といったイメージであり、監視カメラやLED照明連動セキュリティシステムが完備された都市となっています。
世界での事例では、モナコも同様に多くのカメラが付いており、非常に安全な都市として認識されています。
また、公共交通での移動手段でも自動運転の導入などは重要な要素です。例えばベネチアは車が入れないといった特徴がありますが、このような公共モビリティーしかない都市は、それをベースに生活が設計されています。
また、委員からは
ある都市空間内の移動が、空間におけるモビリティーで制御されている形であるならば、自動運転はもっと容易になるだろう。
また、スマートシティーを0から作るとしたら、今あるテクノロジーをベースに『こうなれば良いな』という具体的な理想を立ててから、家と都市の作り方をどうするべきかと考えるといろいろ成り立ってくる。
もし、そのような都市を作るならば、レガシーでない場所でやるのが良いのではないかと思う。
という意見も述べられました。
実際、静岡県の裾野市ではロボット・AI・自動運転といった先端技術を人々の生活環境の中に導入・検証できる実験都市を新たに作り上げるプロジェクトも進められています。
また、人間空間の中に無理やり色々なものを入れようとすると、ロボット的な進化が必要になりますが、ロボット的なものがもともとあるとすれば、いろいろなものが成り立つかもしれません。
今後のスマートシティーの話題では、そういった都市のデザインを考えるという点も大きな議論のポイントになりそうです。
自動運転
自動運転に関して、委員から出たのは「日本で社会実装できるのか」という意見でした。
前回は、技術的な課題というよりは、むしろ社会的な法整備を整えるという意見でスムーズにまとまりましたが、実際どのように自動運転を社会実装していくかは大きな課題だと言えます。
自動運転の実装に関して委員からは2つの意見が出ました。
1つ目は、「自動運転専用道路を作る」という意見です。
自動運転車のみが走る道路を作れば、事故なくスムーズに移動できることはもちろん、制限速度を大幅に上げられるかもしれません。仮にそうなった場合、特に物流業界は大きな恩恵を受けるでしょう。
2つ目は、「まず半自動運転を実装する」という意見です。
具体的には「完全な自動運転ではなく、何か不測の事態（崖崩れや渋滞など）が起こったときのみ、人間のオペレーターがリモートで介入する形の半自動運転を普及させる」というイメージです。
実際、以前人間のオペレーターがリモートで10～20台の車をコントロールするシナリオがあったり、じゃがいもを収穫するトラクターで半自動運転を取り入れている事例があったりします。
今後のアクションプラン策定委員会では、実現可能性の高い「半自動運転の普及」に関する議論を深めていく方針です。
ものづくり
ものづくりに関して、委員から出たのは「Process industryを強化する」という意見です。
Process industry（装置産業）とは、一定以上の生産やサービスの提供のために巨大な装置（システム）を要すると考えられる産業、あるいは十分な装置や設備を整えればそれだけで一定の成果・収益が期待できると見られる産業を指す用語です。
Process industryには、カーボンや油脂・創薬などが当てはまります。
また、これについて委員からは
Process industryの中でも特に創薬は、自動設計や機械学習の活用が進んでいる分野の1つで、膨大な予算があるため、独自でそのような強化ができている。
しかし、他の装置産業はそれぞれの対象領域がタコツボ化していたり、製薬のように個々の企業で完結してリソースがなかったりする。
そのため、もう少しAIの立場から横串しで通せるような活動や、そういった活動をサポートするプラットフォーム作りを検討したほうが良いかもしれない。
という意見が出ました。
実際ヨーロッパには、そのようなプラットフォームの成功事例があり、アメリカや日本ではそれを追随する取り組みが行なわれているものの、現在ヨーロッパでの先行事例に比肩するような成功体験は得られていません。
それを成功させる上で課題となるのが、それぞれの企業で秘匿したい部分を「どうやって共通化させるのか」という問題です。言い換えると「機械学習モデルに載せられるのか」ということになります。
ヨーロッパでは、さまざまな機材やデータを集めた結果を、プラットフォーム自身についている研究者のような人たちが解析しています。
彼らは、そことのトレードオフで企業から情報を得るのですが、その情報が秘匿される代わりに、より高いお金を払うといったシステムになっています。
しかし、日米は、現在この動きを完全に模倣できていません。今後日本がどのようなシステムで、そういったプラットフォームを作るかは重要な論点になってきそうです。
AI×サイエンス
AI×サイエンスで、まず議論になったのが「AIが作った新たなサイエンスをどうやって人間が理解するか」という話題です。
新しいサイエンスでも、人間に理解できないぐらい高次元のものは学習できますが、それを人間にどう説明するかが問題になります。
ほかにも、委員からは
宇宙際タイヒミュラー理論のように、今までの体系と違うものとなるとわからないかもしれないが、パーツごとにつながっていてそこが追えるのであれば、誰かがわかれば良いのではないか。
という意見も出ました。
この意見に関連する例としては、AI囲碁・将棋が挙げられます。
AI囲碁や将棋は新しい定石を多く生み出しており、解説者ですらAIがなぜそこに打つのかわからないほど難解です。
そして棋士たちは、対局後AIの手を自分でもう一度研究し直して理解しています。
これと同じように、サイエンスも結果だけ出てきて、はじめは理解できないものの、そのうち全員が理解できるようになるかもしれません。
次に議論になったのが、「AIとサイエンスをどうやってアクションに落とし込んでいくか」という話題です。
それに関して、委員からは「政府機関が高スループットの実験がやりやすいような産業エコシステム育成する」という意見が出ました。
材料探索などをやるときには、やはりネタのデータを作らなければなりません（シミュレーションでなく実際に実験装置を作ってデータを集める方法がある）。
しかし、そういった実験操作はワンオフのものが多く、作るのが非常に大変です。
例えば、大学の研究者が「この分野でまず、とある機械学習を作りたいから、こういう実験装置を作りたい」と思ったとしても、簡単には作れません。
そのため、機械（実験装置）を作ってくれる中小企業を探すことになるのですが、仮に見つかったとしても、その企業の技術だけだと難しい場合も当然あります。
委員はこういったことも踏まえ、「実は産業エコシステムが揃っていることが、科学（特に高次元科学）を推進する母体になるのではないか」と述べた。
また、これが実現すればワクチン開発に活かされる可能性もあります。
今後いつワクチンが必要になるかわからない世の中、国はそういった産業エコシステムの体制を維持しておくべきかもしれません。
まとめ
今回は、第3回AIアクションプラン策定委員会の中で、特に議論のポイントとなった5つの話題（教育・暮らし・自動運転・ものづくり・AI×サイエンス）について紹介してきました。
また今回、共通して出たのが「どうやって世の中に実装、実現していくか」というキーワードです。
議論で出た施策や研究に関する具体的な実現方法も含め、明確なアクションプランに、どう落とし込まれるのか、今後の議論にも期待が高まります。
▼第2回AIアクションプラン策定委員会のレポートはこちら
国立研究開発法人新エネルギー・産業技術総合開発機構 （NEDO）は、「NEDO人工知能（AI）技術分野における大局的な研究開発のアクションプラン・シンポジウム―日本が目指すべきAIの社会実装の方向性―」を下記のとおり開催します。
本シンポジウムでは、「人工知能（AI）技術分野における大局的な研究開発のアクションプラン策定及び事業抽出のための調査」の成果を紹介するとともに、アクションプラン策定委員会の有識者委員と、日本が目指すべきAIの社会実装の方向性について議論します。
参加を希望する方は、こちらからお申し込みください。
NEDO人工知能（AI）技術分野における大局的な研究開発のアクションプラン・シンポジウム―日本が目指すべきAIの社会実装の方向性―
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◇AINOWインターン生
◇Twitterでも発信しています。
◇AINOWでインターンをしながら、自分のブログも書いてライティングの勉強をしています。
