AI(人工知能; Artificial Intelligence)とは
今の21世紀の現代社会はAIとBig Dataを用いた最先端社会であると言っても過言ではない。全世界の開発者がAIを開発しているし、人々の生活をもっと楽に作るために努力している。
AI(Artificial Intelligence)とは日本語で人工知能である。人間の知的ふるまいの一部をソフトウェアを用いて人工的に再現したものである。経験から学び、新たな入力に順応することで、人間が行うように柔軟にタスクを実行する。チェスをプレイするコンピューターから自動運転車まで、最近耳にするAIの事例のほとんどは、ディープ・ラーニングと自然言語処理に大きく依存している。これらのテクノロジーを応用すると、大量のデータからパターンを認識させることで、ビジネスや生活における様々な難しいタスクをこなせるようにコンピューターをトレーニングすることができる。人工知能という用語が造られたのは1956年のことであるが、データ量の増大、アルゴリズムの高度化、コンピューティング性能やストレージ技術の発展といった近年の動向により、近年AIという略語はいっそう広く知られるようになっている。1950年代の初期のAI研究では、問題解決や記号処理といったトピックが探究された。1960年代になると、米国の国防総省がこの領域に関心を示し、人間の基本的な論理的思考（推論）を模倣できるようにコンピューターをトレーニングする研究を開始した。例えば、国防高等研究計画局（DARPA）は1970年代にコロラド州アスペンのストリート・マッピング・プロジェクトを完遂している。また、DARPAは2003年にインテリジェントなパーソナル・アシスタントを開発したが、これはBixby、Google Assistant、Siri、Alexa、Cortanaが家庭に浸透するよりも遥かに前のことである。こうした初期の研究によって、今日のコンピューターに見られる自動化や形式推論への道が開かれ、人間の能力を補完・強化することを目的とした意思決定支援システムやスマート検索システムなどの実現につながった。ハリウッド映画やSF小説では人間型のロボットが世界を征服するストーリーも描かれるが、現在のAIテクノロジーの進化段階はそうした不気味さや、そこまでのスマートさには達していない。とはいえ、AIはあらゆる業種に数多くの具体的なメリットをもたらすまでには進化を遂げている。
このようなAIは現在、日常生活に様々なところで活用されている。次は日本のNTTデータでAIを用いて問題を解決した事例である。
ニュース原稿の自動生成、「AI記者」実現の可能性を検証（自動化） メディア業界では、ニュース記事の自動生成に向けた動きが加速している。しかし、既存の多くの技術はあらかじめ用意されたテンプレート文に単語や数値を埋め込むことで記事を生成しており、設計を人間に依存している。このため複数分野に適用するのは手間がかかる状況であった。NTTデータは日本のメディア業界の事業者と連携し、まずは比較的パターンがシンプルな気象ニュース原稿を自動生成する技術の実証実験に着手した。気象庁が公開した過去4年分の気象電文と実際にアナウンサーが読み上げた気象ニュース原稿をセットにし、ディープラーニングによって学習を行う仕組みを構築。この方法から生成された気象ニュース原稿を評価した結果、日本語の文法は人が読んでも違和感のないレベルに達しており、意味の正しさにおいては多少の修正が必要なものの、おおむね気象電文と同じ内容の文書を作成できることを確認した。
Smart ICU、重症患者の状態悪化を予兆検知（発見） 集中治療室（ICU）における医療行為は、特に重度の患者を対象としているため、高度な医療機器を用いて、常時患者の容態をモニタリングしながら行われる。しかし、これらの膨大なデータ管理が手作業で行われているなどITシステムとの統合はあまり進んでおらず、さまざまなテスト結果や投薬情報と併せて医師や看護師がデータを解釈するまでに多くの時間を要するケースがあった。NTTデータおよびスペイン子会社のエヴェリスグループは、ヴィルヘン・デル・ロシオ大学病院と共同し、ICU内の各種医療機器から得られる情報を1つのプラットフォームに集約し、患者に関するあらゆるデータの一元管理を実現。これにより集約・蓄積されたバイタルを含む各種データをもとに、患者が合併症を発症するリスクをAI技術によって発症2時間前に予測するモデルを開発した。こうしたAIによる症状推移予測モデルを活用し、システムが患者の合併症発症を予測すると、即時にベッドサイド端末やモバイル端末にリスク通知を行い、医師や看護師が確認することができるという「スマートアラートソリューション」を開発。通知の際に、症例の診断に必要なバイタルデータを同時に提供することで、医師がその場で迅速な診断をすることも可能になる。
渋滞緩和、渋滞予測・信号制御シミュレーション（自動化） 中国・貴州省の省都である貴陽市では、経済成長や都市化の進展により市内中心部の交通渋滞が大きな社会問題となっている。NTTデータは中国科学院ソフトウエア研究所と共同で、交通管理用のカメラを通じて収集した大規模な交通量データを分析。渋滞予測・信号制御シミュレーションを行って信号パラメーターを最適化するAIにより、中国貴陽市の観山湖区19交差点の信号機約220機を制御する実証実験を行った。渋滞緩和及び交差点における交通処理量の改善効果を検証した結果、対象エリアにおける渋滞が平均で7%、最大で26%改善され、交通処理量も平均6.7%改善したことを確認した。
ロボットとセンサによる高齢者見守り支援、高齢化社会における介護効率化の可能性を検証（自動化） 日本の高齢化は急速に進展しており、2060年には総人口の26.9%が75歳以上になると予測されている。高齢化の進展に伴って介護を必要とする人が増加する一方で、介護職員の数は不足傾向にある。要介護者に十分なケアを提供しつつ、介護職員の業務負担を軽減する方策が求められている。NTTデータは社会福祉法人と共同で、コミュニケーションロボットとセンサを用いて、介護施設における高齢者の見守りや、生活記録を行う実証実験を実施した。転倒のリスクを伴う夜間の起床をセンサで検知してロボットが音声で注意喚起を行ったり、朝の起床時に健康確認を行ったりすることによって、介護現場における手厚いケアと介護業務負担軽減の実現可能性を検証した。
これと共にAIは世界的な企業で幅広く活用されている。AI、Machine Learning、Big Data、Cloud、セキュリティー、SaaS分野企業に投資のために会社を設立。Power Platformをデータ活用の考慮した統合AIフレームワークとして企業用製品開発に勤めているMicrosoft、人工知能企業のGeometric IntelligenceとウーバーAI LABを設立、人工知能アルゴリズムを用いて乗客相乗りの可能可否を判断する「UberPool」を開発したUber、画像と動画及びテキストでコンピューターが意味を抽出する分野に集中。2015年から韓国の新韓金融グループと人工知能コンピューターのWatsonを活用したプロジェクトを推進中のIBM、日本のIT企業兼世界的な投資会社で韓国のCoupangに1千億円の投資を通して知られた企業で世界的に有名な運送、宅配企業に大きな投資を通じて人工知能自律走行時代を先導するという目標を持っている企業のSoftBankがある。
この以外にゲーム産業でもAIが使われている。韓国で3Nと言われる３代ゲーム社で人工知能新技術を活用して様々なサービスを提供するために活発に動いているそうである。まず、NCSOFTは2001年から社内に人工知能研究チームを組んで全幅の投資をしている。特に人工知能分野の大学院研究室13ヶ所と協力して研究を進みながら人工知能関連企業の引き受けも積極的に検討中である。netmarbleは2014年から人工知能研究を通じて個人に合わせた人工知能ゲームサービスエンジンを開発した。関連の研究開発の規模が大きくなりながら「netmarble人工知能レボリューションセンター（NARC）」を設立した。最後にNexonは2017年、「Intelligence Labs」を設置して人工知能の研究に飛び込み、ゲームのプレーと開発過程の全版に人工知能・マシンラーニング技術を導入した。
また、医療分野にも活用されている。最近、最も注目を集めている新型コロナウイルスと癌の診断の例がある。コロナの症状のデータをAIが分析して検査の結果を予測したり、癌の部位をAIが認識して診断したりする。されに自動車産業のAIも発展している。代表的にTeslaの自立走行自動車がある。道路の車線、歩行者、経路を認識して運転者の手伝っている。
AIは今も、未来にも可能性が開かれている。活用性が無限に多様なので活発に開発されている技術である。
参考文献: https://www.nttdata.com/jp/ja/services/ai/004/