著名人11人が考える2022年のAI業界｜2022年はメタバースがトレンドに！？

最終更新日： 2022年9月8日

2021年は、新型コロナウイルスの感染拡大や、DXへの注目が高まるなど、大きく社会が変化した1年でした。

今回は、昨年に続き、AI業界の第一線で活躍されている方々に、2021年のAI業界の動向や、気になったニュース、2022年のAIのトレンドについてアンケート方式でお伺いしました。

業界で活躍する著名人は、2021年のAI分野の動向や2022年のトレンドをどのように見ているのでしょうか。

日本ディープラーニング協会　野口竜司氏
デトロイトトーマツグループ　森正弥氏
サイバーエージェント　山口光太氏
株式会社zero to one 竹川隆司氏
株式会社MatrixFlow CEO　田本芳文氏
株式会社LIFULL　AI戦略室　清田陽司氏
アクセンチュア株式会社保科学世氏
株式会社アイデミー石川聡彦氏
ギリア株式会社清水亮氏
立教大学大学院人工知能科学研究科　三宅陽一郎氏
Kyun株式会社取締役COO　國本知里氏
まとめ

日本ディープラーニング協会　野口竜司氏

2021年で1番気になったAIに関連するニュースを教えてください。

ヤフー、全社8000人を先端IT人材に　再教育で転換

2021年のAI分野でどのような変化があったと思いますか。

大規模言語モデルの登場によるパラダイムシフト

2021年で、御社のAIサービスはどのように飛躍されましたか。

JDLAとして、AI for EveryoneをスローガンにAI教育をより多くの人に届けました。

2022年は、AIのトレンドはどのように変化すると思いますか。

大規模言語モデルの社会実装が加速される年にのると思います。

デトロイトトーマツグループ　森正弥氏

2021年で1番気になったAIに関連するニュースを教えてください。

2021年は、Transformer のComputer Visionへの適用や、画像とテキストを結びつけるCLIP等、ますますAIモデルの発展にはエキサイトしましたが、個人的には、気候変動への関心と結びついてモデルのサイズ削減・最適化関連のニュースが気になりました。具体的に言うと、DeepMind社の25分の1にサイズ効率を高めたRETRO “Retrieval-Enhanced Transformer” 等でしょうか。

2021年のAI分野でどのような変化があったと思いますか。

シンボル・マニピュレーションとの組み合わせ等、総合的なAIのアーキテクチャを志向していくトレンドも直実に伸長したのかなと思います。まだまだAIの研究は目覚ましい進化が続いていくと思います。

2021年で、御社のAIサービスはどのように飛躍されましたか。

一つは、今年６月に発表したDeloitte AI Institute の立ち上げにより、デロイトトーマツグループが持つAI関連のサービスが連携され拡充されました。戦略・ガバナンス策定から、AIロードマップの作成、PoC立案・実行、具体的なアナリティクスの実施、不正検知・需要予測・ソーシャルリスニング・パーソナライゼーション・顧客接点支援等の各種具体的なアプリケーションの開発・導入、データマネジメントを含めたプラットフォームの構築、データの整備・管理、AutoML導入、MLOpsの実施、AI・データ関連人材の育成、AI活用組織の構築支援等、網羅されたラインナップが提供できるようになりました。その上で、Scaling AI（AI拡充・量産化）、Trustworthy AI（信頼されるAIサービスの開発と管理・運用）、それらを踏まえた、AI Fueled Organization という企業をAIの活用によって進化させていくコンサルティングのオファリングの提供も開始しています。

2022年は、AIのトレンドはどのように変化すると思いますか。

技術的な部分に関しては、メタバースとAIの組み合わせへの関心が高まっていくことかと思います。シンボル・マニピュレーションと機械学習の組み合わせによる世界理解をすすめるというトレンドがありますが、これをメタバース（やデジタルツイン）との掛け合わせで加速させていこうとする動きが自然に出てくると思います。シミュレーションと機械学習のシナジーともいえる動きで、様々な応用における進捗が見られそうです。

また、今年は、1972年に世界の有識者によって設立されたローマクラブが、100年以内に人類の成長は限界を迎えると言った「成長の限界」の発表から50年目になります。それもあり、環境汚染や気候変動に関する関心は大きな高まりを見せると思います。環境や気候の変化の予測や、それに備えるためのエネルギー・リソースの最適化や削減、新しい材料の探索や製品の開発等におけるAIのポテンシャルが注目されるかと思うのですが、ここにおいても、シミュレーションと機械学習の組み合わせは重要になると思います。

AI専門ニュースメディア AINOW

日本企業はガバナンスへの意識が欠けている｜デロイトトーマツ森氏が語るガバナン...

https://ainow.ai/2021/12/16/261129/

デロイトトーマツグループは、2021年6月にAIに関する研究機関としてDeloitte AI Institute（以下 DAII）を設立しました。DAIIは、国内外のAI専門家とともに、AIの戦略的活用やガバナンスに関する研究活動に取り組んでいます。経産省によるDXの推進をはじめ、国内のあ...

サイバーエージェント　山口光太氏

2021年で1番気になったAIに関連するニュースを教えてください。

CLIP[1]を代表とする事前学習による汎用AIの可能性が最も大きなニュースだったように思います。あらかじめ巨大なコーパスから機械学習モデルを構築しておくことで、特定タスクのための学習データがなくても画像認識ができたり、CLIP+VQGAN[2]、DALL-E[3]のようにテキストを入力として画像を生成するといったタスクがこれまでに比べて高品質にできることが実証されました。

参考
https://openai.com/blog/clip/
https://github.com/nerdyrodent/VQGAN-CLIP
https://openai.com/blog/dall-e/

2021年のAI分野でどのような変化があったと思いますか。

社会的には、COVID-19の影響下で米不動産テックのZillowがAI活用で失敗した事例に見られるように、大きな社会情勢変化があった際のデータの急激な変動に弱いというAI系サービスの弱点が浮き彫りになった年でもあったように思います。

参考
https://ainow.ai/2021/11/16/260051/
https://arxiv.org/abs/2103.14030
https://deepmind.com/blog/article/building-architectures-that-can-handle-the-worlds-data
https://www.businessinsider.jp/post-248629

2021年で、御社のAIサービスはどのように飛躍されましたか。

サイバーエージェントAI Labでは2021年も継続的に研究開発を強化し、学問の領域を超える学際的な研究にも多く取り組みました。結果として51本の研究が国際会議や論文誌に採択、前年比+46%もの飛躍的な採択数増加を達成した一年でした。弊社のデジタル広告関連事業ではAIを活用して高い広告効果をお客様に提供できているほか、新たにAIを用いたコンピュータグラフィックス、音声合成といった技術領域への取り組み、行政領域でのAIの活用が進んでおります。

参考
https://www.cyberagent.co.jp/service/ai/

2022年は、AIのトレンドはどのように変化すると思いますか。

AI研究トレンドとしては2021年に引き続いて汎用事前学習モデルの構築や複数技術分野の統合が進展すると思われます。テキスト、画像、音声のようにそれぞれの専門家が必要だった技術領域を横断するような研究開発の敷居が低くなる反面、それらを取り扱うための大きなデータを持つものと持たざるものの格差は広がってしまうかもしれません。また、データ依存で動くAIが意図しない挙動をしないように安全性を考慮して活用を考えるべきフェーズなのかなとも思います。

株式会社zero to one 竹川隆司氏

2021年で1番気になったAIに関連するニュースを教えてください。

私たちzero to oneの事業の中心である「教育」分野で言うと、岸田総理によるデジタル分野をはじめとした「人への投資に、3年間で4,000億円」のニュースが一番に思いつきます。私たちzero to oneでも、既に今年度から高知県や仙台市など地方行政主導のAI・デジタル人材育成プロジェクトが増えてきていますが、岸田総理のこの表明で、今後国を挙げて人材育成投資が一気に加速すること、大いに期待しています。

2021年のAI分野でどのような変化があったと思いますか。

私どものお客様である大手企業さんの中でも、例えば育成したい人材について、「AI人材」ではなく、「デジタル人材」と呼ばれることが圧倒的に多くなりましたし、話題の中心も、それまでは「特別なスキル」のための、一部の選ばれた人の教育の話だったものが、「リテラシーとして持つべきスキル・知識」について、広く全員に対して教育をしていく話に大きく変化しました。

前述の政府の動きとも相まって、この傾向は2022年さらに強まっていくのではないかと感じています。

2021年で、御社のAIサービスはどのように飛躍されましたか。

2021年10月に、新たに「自動運転システム構築完全講座」と銘打ったオンライン教材をリリースしましたが、ここには3つの大きな「飛躍」が隠れています。

1つ目は、産学連携による教材開発モデルの確立です。この教材は、名古屋大学未来社会共創機構、株式会社ティアフォー、そして弊社zero to oneの3社で共同開発、お互いの強みを活かして短期間でのリリースを達成しました。経産省の「第4次産業革命スキル習得講座」認定を受けているところまで考慮すると、「産官学連携」モデルとも言えるかもしれません。

2つ目は、クラウド上でGPUのオンオフが可能な演習環境の提供です。これはzero to oneの独自開発した環境で、今後AI・データ関連のオンライン教材を開発・提供する上で、受講生の皆様に実践的なクラウド演習の提供という新たな付加価値をお届けできるものになります。

3つ目は、弊社独自開発のzero to one教育システム（Learning Management System: LMS）そのものの外部提供です。今回上述の新たな教材開発モデルを確立する中で、パートナー企業が自らzero to oneのLMSに入って、教材作りを行うことができるよう、機能増強を行いました。

これらの「飛躍」を土台にして、今後さらに「社会とともにイキイキと生き続ける力を引き出す」教育プログラムの開発と提供に注力して行きたいと考えています。

2022年は、AIのトレンドはどのように変化すると思いますか。

AI自体が実ビジネスでの活用が求められるフェーズを迎えているのと同様に、AI・デジタル人材もその「活用」により注目が集まる年になるのではと思っています。

より専門性が高いスキルを持っている先端人材に向けては、職責や処遇など、人事制度そのものの大幅な改訂が求められると思いますし、一方で組織としてDXを推進するために全社員の「デジタルスキル」をどう向上させるかという視点では、教育育成制度の改訂や整備も求められてくるかと思います。いずれにしても、「完璧」を求めるとすぐに1〜2年ロスしてしまうため、企業規模に関わらず、多少の失敗があり得ることは前提として、クイックに進めることが重要ではと、私自身は思っていますし、zero to oneとしても好事例の共有などを通してサポートしていきたいと考えています。

株式会社MatrixFlow CEO　田本芳文氏

2021年で1番気になったAIに関連するニュースを教えてください。

Text-to-Image generationの「DALL·E」です。「アボカドの形をしたアームチェア」などの文字を入力するとそれにマッチした画像を生成してくれるモデルですね。本当にそれっぽい画像で驚きました。また、さらに発展させた「GLIDE」などのモデルも出ており、盛り上がりを見せています。ただ面白いだけではなく、テキストと画像の類似度計算などビジネス上の応用面でも非常に期待ができます。

2021年のAI分野でどのような変化があったと思いますか。

2021にはデータセットの改善で機械学習の精度を上げるという一風変わったコンペが開催され、Andrew Ng氏が中心となってデータセットの質の重要性が認識されました。AIが様々な業界で活用されるようになりスペシフィックな用途に応えるようになる際には非常に重要な考えであり、Deta-CentricなML開発を支えるツールなどの登場が期待されます。

2021年で、御社のAIサービスはどのように飛躍されましたか。

ノーコードAI活用ツール「MatrixFlow」を使い始めたお客様から好事例も出てきました。
今後もAIの民主化に向かって多くの人に「MatrixFlow」を使ってもらえるように精進します！

2022年は、AIのトレンドはどのように変化すると思いますか。

メタバースなどの登場も相まって今年はVR上での機械学習の活用が盛んになるのではないでしょうか？サイバー空間のAI活用でいうと今まではデジタルツイン×AIという形でビジネス向けの応用例がほとんどでしたが、コンシューマー向けのサイバー空間AIが流行るでしょうね。

株式会社LIFULL　AI戦略室　清田陽司氏

2021年で1番気になったAIに関連するニュースを教えてください。

私の大学時代の恩師であり、日本における人工知能分野のパイオニアとして知られた長尾真先生が亡くなられたニュースに、大きな衝撃を受けました。

NHKニュース: 京大名誉教授長尾真さん死去 84歳機械翻訳システムなど開発（2021年5月26日）

日本経済新聞: 長尾真氏が死去　元京都大学長（2021年5月26日）
「流行に流されず、信念をもってテーマを選ぶ」「そのテーマに人が集まり始めたら、人に委ねて自分は次に行く」という長尾先生の研究スタイルには、AIを今後さらに発展させる上で多くのヒントがあるのではないかと思います。

参考
https://www3.nhk.or.jp/news/html/20210526/k10013053331000.html
https://www.nikkei.com/article/DGXZQOUF26BBF0W1A520C2000000/

2021年のAI分野でどのような変化があったと思いますか。

ビジネス分野でも、「機械学習で何ができて、何ができないのか」など、現実的な応用可能性を踏まえて、地に足のついた議論が行えるようになりつつあるように感じています。
一方で、AIシステムが社会に与える影響が大きくなった裏返しとして、倫理面のリスクも大きくなってきたように思います。

2021年で、御社のAIサービスはどのように飛躍されましたか。

2015年頃から構想がスタートした間取り図解析のプロジェクトが、6年の歳月をかけて「LIFULL HOME’S 3D間取り」という新サービスとして結実しました。

今後、画期的なユーザー体験を創るためのAIの研究開発をさらに進めていきたいと考えています。

参考
https://www.homes.co.jp/3dmadori/

2022年は、AIのトレンドはどのように変化すると思いますか。

AIの社会実装がさらに進むにつれて、「このようなデータを取得することは受け入れられるか」といった社会受容性の問題が、AIサービスの成否をさらに左右することになっていくように思います。
こうした問題に対処するため、人文知も含めた総合的な視点がさらに必要になってくるのではないでしょうか。

アクセンチュア株式会社保科学世氏

2021年で1番気になったAIに関連するニュースを教えてください。

デジタル庁が始動したり、海外ではFacebookがMetaになったりと注目ニュースはいくつかありましたが、個人的には責任あるAIに関する海外の動きに注目した一年でした。EUでは、警察がAIを使った顔認証や犯罪予知の使用を禁止するよう求める決議が採択された一方で、中国では監視カメラの設置が進み、監視カメラとAIを連動させることで犯罪抑止につなげるなど、世界の中でも異なる流れが可視化された年だったと感じます。

2021年のAI分野でどのような変化があったと思いますか。

技術的な物珍しさが薄れ、AI導入の結果どういったビジネス成果に繋がったのか、その成果がより問われるようになりました。AIの民主化の流れが加速した一方で、AIがコモディティ化してきたからこそ、AIに対するユーザーの不信感の高まりを感じ、また、導入が進んだ企業とそうでない企業、導入が進んだ業務領域とそうでない業務の差がより鮮明になった年でした。この差が今年は企業業績という形でも明らかになってくると思います。

2021年で、御社のAIサービスはどのように飛躍されましたか。

ビジネス成果にコミットする形でサービスを進化させることが出来ました。例えば、顧客接点を支えるAIソリューションを導入する際には、単なるAIシステム導入にとどまらず、UXとの融合や、呼量削減・コスト削減・CS向上・顧客獲得といった具体的な成果にコミットするニーズが高まり、それを受けてアクセンチュアでは、顧客体験・業務・AI・テクノロジー各領域の知見を融合した、一気通貫での支援体制を強化しました。
また、AIサービスによってビジネス成果を創出するだけでなく、その先にある社会課題の解決にも取り組むため、大学や医療研究機関との連携も進めています。

参考
https://newsroom.accenture.jp/jp/news/release-20210528.htm
https://newsroom.accenture.jp/jp/news/release-20210524.htm

2022年は、AIのトレンドはどのように変化すると思いますか。

技術的な物珍しさが薄れ、AIがコモディティ化してきたからこそ、技術的優位性よりも経営インパクト、単なる人間作業の自動化よりもAIならではの新たな価値創出が問われるようになると予想しています。スケールを求められ、またより重要な意識決定にAIが関わるようになることから、ML Opsも含む継続的な価値創出のための仕組みや、信頼性や責任を重視する責任あるAIの導入も進むでしょう。ガートナーのAIのハイプ・サイクルでも、これまではDeep LearningなどコアなAI技術そのものに焦点が当たっていましたが、データやModelOpsなどビジネスの実運用の部分や責任あるAIに焦点が移ってきています。

参考
https://www.gartner.co.jp/ja/articles/the-4-trends-that-prevail-on-the-gartner-hype-cycle-for-ai-2021

株式会社アイデミー石川聡彦氏

2021年で1番気になったAIに関連するニュースを教えてください。

機械学習で逆ストリートビューを作り、写真から港区らしさを判定する – エムスリーテックブログ

GeoGusserは学生の頃から好きでよく友人と遊んでいたので、このブログを読んで一本取られた気がしました（笑）

この活用事例は、画像認識の高い可能性が実感できると思います。我々のお客様も、いままでセンサー等で値を取得していたオペレーションを、画像で値を推論するオペレーションに変える、というプロジェクトに取組むことも多く、画像認識のユースケースはまだまだ開拓途中だと改めて実感しました。

参考
https://www.m3tech.blog/entry/photo2geo

2021年のAI分野でどのような変化があったと思いますか。

「AI」へのフォーカスよりもDXの一部として活用を検討される企業が増えました。企業活動においてビジネスの変革を考える中で、AIありきではなく、どこで効果的に活用すべきか判断するべきだというリテラシーが浸透してきたことの現れではないでしょうか。
また、具体的な活用事例も多数出てきたことを実感しています。

2021年で、御社のAIサービスはどのように飛躍されましたか。

AIを学ぶ層の裾野が大きく広がったと感じます。プログラミング経験者が学ぶ技術的知識に留まらず、ビジネス活用やプランニングをできる人材育成のニーズが高まったことにより全社的に導入される企業様が増えました。法人向け個人向け問わず、学習コンテンツを提供する方は年々増加しています。

2022年は、AIのトレンドはどのように変化すると思いますか。

2021年に生まれたさまざまな活用事例に加え、AIの利用が新たな文脈で捉えられることも多くなると思います。たとえば、AIを使ったロジスティック効率化などは、昨今取り組みが加熱しているGX（グリーン・トランスフォーメーション）やカーボンニュートラルという文脈でも非常にポジティブで、コスト削減というメリットだけでなく、低炭素化という新たな価値も生み出しています。
アイデミーは、これまで多数の企業やユーザーの皆様にAIについて学ぶ機会を提供してきたからこそ、新しい文脈で捉え直されることについてもサポートしていきます。

ギリア株式会社清水亮氏

2021年で1番気になったAIに関連するニュースを教えてください。

DALL-E

2021年のAI分野でどのような変化があったと思いますか。

画像認識や分類はできて当たり前。それをどう活用するかというところに軸足が移ってきた

2021年で、御社のAIサービスはどのように飛躍されましたか。

創業時から取り組んできた深層強化学習と独自のニューラルネット自動設計サービス「Ghelia Spertre」が実用フェーズに入り、大きく成長できました。

2022年は、AIのトレンドはどのように変化すると思いますか。

深層強化学習の社会実装をどのように進めていくか、また、その威力をどう一般の方に伝えていけるかが課題だと考えています。あらゆる業界の経営戦略の根幹にAIが浸透していくでしょう

立教大学大学院人工知能科学研究科　三宅陽一郎氏

2021年で1番気になったAIに関連するニュースを教えてください。

人工衛星が人工知能化する

2021年のAI分野でどのような変化があったと思いますか。

デジタルとリアルはもはや対義語ではなく、融合して一つになる２つの領域になったと思います。

2021年で、御社のAIサービスはどのように飛躍されましたか。

アカデミックな研究ですが、リアルタイムシミュレーションとAI技術がすりあうようになった。

2022年は、AIのトレンドはどのように変化すると思いますか。

AIは社会の物、お金、人の流れと同期するようになる。

Kyun株式会社取締役COO　國本知里氏

2021年で1番気になったAIに関連するニュースを教えてください。

「マルチモーダルAI」の台頭が一番気になりました。Googleが次世代のAIアーキテクチャー「Pathways」を発表しましたが、視覚・聴覚・言語理解力を同時に駆使するモデル開発が進めば、より人に近いことを出来るようになります。国内においても、製造業の熟練技術者や医師等の業務を代替できる幅がAIによって広がるようになるのではと期待しています。

2021年のAI分野でどのような変化があったと思いますか。

2021年はAIという言葉より、DXという言葉で溢れた一年でした。DXもいわゆるバズワードで、本質はデジタル変革なのですが、リモートワーク等のデジタル化でさえDXと呼ばれることも多かったのではないのでしょうか。AIもDXの中に包含される技術の一部という認識となり、目的のないAI推進ではなく、目的に沿ったツール・技術選択も進んできたと言えます。また同時にAI活用に欠かせないデータ基盤を整備することもDXの中で重要課題として認識されたのではと思います。

2021年で、御社のAIサービスはどのように飛躍されましたか。

AI白書に代わり、DX白書がIPAから刊行されましたが、その中でも大きな課題として「DX人材・AI人材の不足」が挙げられていました。それは開発者という意味だけでなく、DX・AIの事業企画・社内推進者・社内利用者全ての人が当てはまります。弊社はDX・AI人材が増え、活躍できるようなDX・AI人材採用・育成支援として事業を始めており、非常に多くのDX推進企業からもお声がけいただくようになりました。

2022年は、AIのトレンドはどのように変化すると思いますか。

2022年は「メタバース×AI」の領域がトレンドになる予測をしています。NVIDIAもメタバースに参入し、リアルタイムに対話が可能なAIアバターを生成するプラットフォームを提供開始しています。このAIアシスタントは、レストランでの注文や銀行取引、個人的なアポイントメントと予約といった、日々の数十億のカスタマーサービスのやり取りで使用することができるとのことです。メタバースとAIを組み合わせたビジネス機会の拡大に注目しています。