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NPIメールマガジン（2019年10月21日号）

【目次】
1．特集記事
2．研究活動のご案内
3．刊行物のご案内
4．イベント・お知らせ

【特集記事】
AIと、"わかる"ということ
主任研究員　岩田祐一

■AI（人工知能）のスタートアップ企業買収をめぐるフシギ

　米国の調査会社CB Insights社は先月9月、AI（人工知能）のスタートアップ企業の買収争奪戦に関する分析レポートを発表した[1]。2010年以降の累積買収件数では、Appleがトップで20社、Googleが14社、Microsoftが10社と、続いてFacebook、Amazon.comと、米国の巨大IT企業がトップ５を占めた。
　これを聞いて、「なるほど」と思われる向き、そして「なぜ？」と思われる向き、両方がおられるかと思う。
前者の方は「IT本業とのシナジー（相乗効果）」という納得感であろうが、後者の方は「なぜIT本業の会社が、そういうAIの出来立てほやほやの会社をわざわざ買うのか？」という疑問でらっしゃるかと思う。
　実はここに、"AI"と"わかる"との、関係がある。

■AIが"わかる"しくみ

　AIは、ソフトウェアから主に成り立つものだが、そのソフトウェアは、アルゴリズム（問題を解決するための手法・手順のプログラム）の組み合わせからなっている。
　このソフトウェアおよびアルゴリズムは、現時点では、「ゲームで勝つためのもの」と「画像を認識・特定するためのもの」そして「音声を認識するためのもの」では、それぞれ異なる。[2][3]
さらに、それらをより精緻化・高度化していくために、現在主流のディープラーニング（深層学習）という手法では、精度の高い関連データをより多く自己学習させることが必要となっている。[4]
　つまり現時点では、"AI"が"わかる"ためには、"目的にあったアルゴリズム（の組み合わせ）"を、より多くの関連データを学習させることで、磨いていくことが必要であって、その行きつく先が、"わかる（ように見える）"ということである。

■AI開発と、適材適所

　米国IT大手がAIスタートアップ企業の買収に積極的な目的は、AIを活用する目的毎に、それに合った分野・技術を磨いている企業を買収する、ということをご理解いただけたかと思う。
　そして、AI活用の目的にあったアルゴリズムを磨くためには、必ずしも大企業の内部でそれを行うよりも、それに特化して優秀なメンバーで開発を行っているスタートアップ企業のほうが、より早く効率的に一定水準を達成する可能性があることも、お感じ取りいただけるのではないかと思う。
　つまり、優れたAIの開発にあたっては、"適材適所"が、極めて肝要であるといえる。

■AIが、人間同様に"わかる"日への、ハードル

　そのハードルには様々なものがあるが、最も難しい（そして人間が自然に成し遂げている）ものの１つが、「矛盾を避ける」仕組みである。
　ルールに基づく、目的特化型のAIについては、そのルールに沿う形で矛盾が生じないよう、ソフトウェアおよびアルゴリズムへの実装で、工夫がなされている。しかし、ルールの定義を一意に明確にしがたいもの（例えば日常会話）においては、矛盾を避ける工夫を実装することが容易ではない。
　一例をあげると、以下のような感じだ。
ヒト：「あなた、食べ物で何が好き？」
AI：「カレーライス」
ヒト：「辛い物が好きっていうこと？」
AI：「そう」
ヒト：「では辛いラーメンは？」
AI：「麺は嫌い」
ヒト：「辛い物でも好きなものと嫌いなものがあるんじゃない・・・」
AI：「・・・・・（よくわかりません）」
　これは、AIに「辛い物には様々なものがある」「辛い物でも自分の嫌いな条件が付加されると嫌い」ということを、論理付け、表現できるようにすることでクリアされるが、今のAIでは一事が万事、そうした処理を個別定義しないと、矛盾を回避することが難しい。
　このように、AIに「人間らしく"わかる"」ことを求めるには、まだまだ時間がかかり得る。ただしそこに向けては、一歩ずつ、着実な歩みがあるともいえよう。


[1]原文はこちら（https://www.cbinsights.com/research/top-acquirers-ai-startups-ma-timeline/）　日本語訳はこちら（https://www.nikkei.com/article/DGXMZO50509960S9A001C1000000/）
[2]代表的なものでは、ゲーム（囲碁）で世界トップ棋士に勝利したAlphaGo、音声認識でスマートフォン（iPhone）などに搭載されているSiri、など。
[3]誤解を恐れずに大胆に喩えるならば、同じ球技でも、バレーボールとサッカーと野球とでは、ルールや道具、身体の動きが異なるため、得意不得意が分かれるようなものである。
[4]これも誤解を恐れず大胆に喩えるならば、「（計算ルールを事前に詳しく教えることなく）難しい数学ドリルの問題をひたすら解かせることを通じて、計算ルールを自ら整理させ、正答率をあげていく」といったイメージである。（ちなみに筆者個人はこういう訓練!?が大変苦手である・・・）


【研究活動のご案内】
　こちらでは、研究所の様々な研究活動について、その成果や提言を中心にご案内致します。

研究レポート(http://www.iips.org/research/kind/report/)
〇コーベットの海洋戦略から読み解く新防衛大綱（2019/10/03）
　https://www.npi.or.jp/research/2019/10/03105226.html

研究ノート(http://iips.org/research/kind/note/)
〇米中経済研究会レポートNo.17ー「インド経済の飛躍と日本の進出の可能性を探る」（横山昭雄主任研究員）を掲載しました。（2019/10/10）
　https://www.npi.or.jp/research/2019/10/10110024.html

【刊行物のご案内】
　こちらでは、研究所が刊行するNPI Quarterly（季刊）や、Asia-Pacific Review（英文ジャーナル）、研究員の著書・論文・その他の活動について、ご案内致します。

〇メールマガジンのバックナンバーを公開しました。（2019/10/07）
　http://www.iips.org/news/2019/10/07102856.html

〇橋場主任研究員の寄稿「中南米諸国のダイバーシティ」が陸上自衛隊の関連誌『修親』10月号に掲載されました。（2019/10/03）
　http://www.iips.org/news/2019/10/03104403.html

〇高橋主任研究員のコメントが読売新聞夕刊1面に掲載されました。（2019/09/30）
　https://www.npi.or.jp/media/2019/09/30104704.html

【イベント・お知らせ】
　こちらでは、研究所が行うイベントについてご報告致します。

〇情報研・米中経済研所内勉強会「AI・デジタル・5G時代の 変容するクロスボーダービジネスをめぐる 諸問題への考察」 （2019/10/03開催）
　https://www.npi.or.jp/research/2019/10/16153456.html

〇中曽根平和研究所・公開シンポジウム 「中国、どうなるか！？　どうすればよいか？」（2019/10/03）
　https://www.npi.or.jp/research/2019/10/03114719.html

〇第10回 東京-ソウル・フォーラム(2019/09/20-21開催)
　https://www.npi.or.jp/research/2019/09/27093839.html

【お問い合わせ先】
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