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【図解】コレ1枚でわかる人工知能とロボット

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人間の知的能力を機械に置き換えてしまおうという技術が使われはじめています。「人工知能(Artificial Intelligence/AI)」と呼ばれるこの技術は、もはやSF世界の夢物語ではなく、私たちの日常に様々な恩恵をもたらしつつあるのです。

「人工知能あるいはAI」という言葉には様々な解釈がりますが、概ね「人間が行う知的な作業をソフトウェアで実現する技術や研究」を意味しています。その範囲は広く、音声をテキストに置き換える音声認識、画像に何が描かれているかを解釈する画像認識、大量のデータの中に隠れた規則性や関係性を見つけ出そうという機械学習などがあり、それを応用した技術や研究も含まれます。

そんな人工知能を搭載した「ロボット」も登場しています。ロボットは、これまでも様々なところで使われてきました。例えば、次のようなケースです。

  • 工場のものづくりに使われてきた産業用ロボット
  • 倉庫で貨物を移送するための搬送ロボット
  • 宇宙ステーションの船外活動を助けるロボット・アーム など

しかし、それらは人間が作ったプログラム通りに動くものや、人間が遠隔操作するものなど、知的処理の部分は人間が担っていました。しかし、人工知能を搭載すると、自分で周囲の状況を捉え、どう行動すべきかを考え、判断して行動する機械へと進化します。前者を「自動化(Automation)」、後者を「自律化(Autonomy)」と呼び、両者を区別しています。

ロボットには、機械の身体を持たないソフトウェアだけのものもあり、「ボット(bot)」とも呼ばれています。人に代わって作業を行うコンピューター・プログラムのことです。ボットが登場した当初は、次のような単純作業を行うのが一般的でした。

  • Webを巡回して情報を収集する
  • 用意されたメッセージを指定した時間にソーシャル・メディアに発信する
  • オンライン・ゲームで一定の動作を自動で繰り返し行う など

これに人工知能の技術を組合せたボットも登場しています。

  • 音声を理解して自然な対話で応対する
  • 曖昧な指示からその人のやりたいことを推察する
  • 機器やソフトウェアの操作、検索や要約などの知的作業を代替する など

AIやそれを搭載したロボットは次のふたつを実現しようとしています。ひとつは「人間にしかできなかったこと」を代替し人間の作業を効率化すること、そして「人間にはできなかったこと」を実現し人間の能力を拡張することです。前者の例としては、次のようなものがあります。

  • 自動運転自動車がトラックやタクシーの運転手に変わって仕事をする
  • 産業用ロボットが工場のものづくりを担う
  • 自律飛行可能な無人機(ドローン)が設備の点検や荷物を届ける
  • 音声を認識し、言葉の意味や文脈を解釈し、検索やプログラム操作する
  • 日本語を様々な言語に、即座に翻訳する

後者の例としては、次のようなものがあります。

  • 人間には一生かかっても読み尽くせない膨大な学術文献や法律文書を読み、これを分析し、最適な解釈や判断基準を示す
  • 遺伝子やタンパク質の膨大な組合せを検証し、これまでにない薬や個人に最適化されたカスタムメイドの薬を創り出す
  • 犯罪の発生場所や犯罪の内容を予測し、指定された地域のパトロールを強化することで検挙率を増やし犯罪の発生率を減らす 
  • 障害者や高齢者の筋力や認知能力をロボットとともに補完し日常生活を快適なものにしてくれる
  • 言語の異なる人同士がリアルタイムで対話し、意思疎通を図る

一方で、これまで人間にしかできなかった仕事を奪ってしまうのではないかとの懸念もあります。しかし、過去にも、ブルドーザーやパワーショベルの登場で土木工事の効率化が進み、短期間で工事を終わらせることができるようになったり、それ以前には考えられなかった大規模な土木工事ができるようになったりしました。また、工場の自動化で製造工程での人間の仕事は減りましたが、納期の短縮や製品のコストの削減が実現し、人間は管理やサービスといった仕事に役割を転じてきました。このようにテクノロジーが新たな価値がもたらし、人間の役割が変わってきたわけで、これは今も昔も変わりません。AIやロボットもまた、そんな歴史の延長線上に、捉えるべきかも知れません。

さらに、機械が人間よりも優れた知能を持つようになり、人間を支配する時代が来るかもしれないと心配されています。ただ、「知能とは何か」が未だ解明できておらず、それを工学的に実現する方法について、その見通しもないのが現実です。それを心配するよりも、人間に代わって安全、確実に効率よく作業ができる、あるいは人間の知的能力を拡張し、これまでできなかったことができるようになるといったメリットを積極的に活かしてゆくほうが、現実的な係わり方と言えるでしょう。

特に少子高齢化がすすむ我が国では、働き手が少なくなってゆきます。不足する労働力を補い経済や生活の質を維持してゆくためには、AIやロボットをうまく使いこなしてゆく必要があります。また、過疎化・高齢化が進む地方の交通手段や輸送手段として自動運転車は地元の足となり、輸送手段として欠かすことができないものとなってゆくでしょう。また、「機械の操作が難しくて使いにくい」というこれまでの常識が、人に話しかけるように指示するだけでできるようになれば、高齢者や身体に障がいを持つ人たちにも大きな恩恵を与えます。

ただ、AIはそれを使いなすノウハウやスキルがなければ、何の役にも立ちません。これを扱う学問領域がデータサイエンスです。何のために、どのようなAI技術を適用し、それが成果をあげているかを検証して、改善を繰り返すための方法論です。さらには、それを機械として実装するメカトロニクスの技術がなければ、ロボットは実現しません。

また、人間がやっていたことを機械に代替させるとなると、安全面での十分な裏付けと感情も含めた社会的コンセンサスが必要です。また法律面での対応も必要となる場合があります。例えば、昨今話題となることが多い自動運転自動車については、安全面ではかなりの水準にあると言えますが、まだ十分な社会的なコンセンサスが形成されているとは言えず、法律も追いついていません。技術の問題だけではなく、このような点についても、取り組む必要があります。

AIやロボットの実用についての模索は始まったばかりですが、着実に成果をあげつつある分野もあり、もはやなくてはならいな存在になろうとしています。むしろ、積極的に技術やノウハウを取り込んで、ビジネスの付加価値を高めてゆかなければ、生き残れない時代になるかも知れません。

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解説書
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【改訂】デジタルとフィジカル(2)p.4
【新規】デジタル・トランスフォーメーションとは何か p.6-7
【新規】DX事業とは何をすることか p.44
【改訂】DXを支えるテクノロジー p.52
【新規】システム・アーキテクチャーの変遷 p.53
【改訂】DXを実現する4つの手法 p.55
【改訂】DX案件の獲得にソリューション営業は通用しない p.131
【新規】「提言」をきっかけに案件を創る p.132

サービス&アプリケーション・先進技術編/IoT
*変更はありません

サービス&アプリケーション・先進技術編/AI
【新規】特化型と汎用型の違い p.13
【新規】知能・身体・外的環境とAI p.79
【改訂】機械学習の方法 p.95
【新規】AIに出来ること、人間に求められる能力 p.111

クラウド・コンピューティング編
【新規】クラウド・サービスの区分 p.43
【新規】クラウド利用の推移 p.104

サービス&アプリケーション・基本編
*変更はありません

開発と運用編
*変更はありません

ITの歴史と最新のトレンド編
*変更はありません

ITインフラとプラットフォーム編
【改訂】サーバー仮想化とコンテナ p.89
【新規】コンテナのモビリティ p.91

テクノロジー・トピックス編
【改訂】IntelとArm p.22
【新規】Armが狙う3つの分野 p.27
【新規】CDP(Customer Data Platform)とは p.30
【新規】Pelionが目指す「打倒GAFA」 p.31
【新規】スーパーコンピューター編を新設 p.33〜42
  スパコン「京」後継機、名称は「富岳」に決定
  大量のデータ処理への要望(シミュレーション)
  スーパーコンピュータの誕生
  スカラープロセッサとベクトルプロセッサ
  ベクトルプロセッサに向く演算=行列演算
  数値予報
  ベクトルからパラレル/マッシブ・パラレルへ
  ベクトルからパラレルへ
  Armと富士通が共同開発したSVE

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