Insights from AI/AnalyticsAI画像認識がひらく
人間中心の社会

吉永
人工知能(AI)をめぐっては、2012年に画像認識の分野で深層学習による飛躍的な精度向上があり、以降、画像だけでなく音声や言語処理でも大きな技術的な進展が起きています。AIが「人間の認知に近づいている」という話も聞かれます。今の状況をどう見ていますか？

 
実用面を見ても、ディープラーニングを利用した「ディープフェイク」という映像合成メディアが、まるで実物の人間の動きに見えるほどリアルな映像を生成しているほか、「GPT-3」という言語解析のAIは、人間のような文章を生成することができます。

 
それ以外にも、AIに基づいて自動運転車の開発が進んでいるのは知られているところです。また医療でも自動診断に迫る技術が開発され、海外ではすでに米国食品医薬品局(Food and Drug Administration; FDA)の認可を得た医療機器もあります。このような発展は、今後しばらく続くと思っています。

影広
画像認識技術の進展には目覚ましいものがあります。中でも弊社において大きなターニングポイントになったと考えているのが、2016年に私たちが株式会社ダイセルとの協創で「作業員解析システム」を開発したことです。

 
このシステムは、生産現場における作業者の動作を、画像データとして収集した上で認識・解析し、不具合の予兆検出や、品質レベルの向上を実現させるものです。これにより、作業者の安全確保や、製造ログデータの蓄積が可能となりました。これは認知に向けての大きな進展だったと思っています。

吉永
AIが「認知」できるようになることの意味はどこにあるのでしょうか。認知できるとは具体的にどういったことが可能になるのかという技術の点と、社会や顧客が実際にAIに何を求めているのかというニーズの点と、それぞれの観点から考えを聞かせていただけますか？

佐藤
技術の点では、人間に置き換わるだけでなく、人間の能力を追い抜けるようになるところに大きな意味があるといえます。計算をする、あるいはそれをもとに予測を立てることは過去に人間もやってきましたが、AIや機械はそれらの作業を人間より高速化、あるいは大規模化して行えます。

 
それに、人間は作業を続けていると疲れて、判断が鈍ってしまいます。一方、AIや機械は疲れ知らずで、判断がぶれることがありません。また、極限環境下など人間が作業するのに向いていない環境での作業も可能です。

影広
ニーズの点では、「人間の生活の質(QoL)を高めたい」という新たな要望に応えられることの意味が大きいと思います。これまでは「AIにより作業効率化やコスト削減を実現したい」という要望が主流でした。しかし近年は、AIなどの技術を駆使したスマート社会を意味する「Society5.0」が提唱され、人間が不得手とする作業からの解放を含む「人間中心の社会」がめざされています。この潮流から「QoLを高めたい」という要望が大きくなってきているのです。

 
実際、お客さまからは「作業員の安全を担保したい」などといった要望が増えています。安全のための技術という点では、私たちは佐藤先生のグループと共に毎年参加している米国標準技術研究所主催の国際コンペティション「TRECVID」において、空撮映像から災害事象を自動分類するタスクで2020年に世界トップの精度を達成しました。一層の技術研さんをもって、社会の安全に対するニーズに貢献できればと思っています。

吉永
人間が簡単にできる作業を代替してくれる機械的な存在であったAIが、人が不得意な作業をしたり、人に寄り添ってサポートをしてくれるパートナーのような存在になってきているということですね。お二人の話からAIの進歩ぶりが伺えます。一方で、AIが人の仕事を奪ってしまうのではという議論もございますが、その点はいかがでしょうか？例えば、人間が好むようなデザインをAIが実現するようなこともすでに行われているのでしょうか？

佐藤
人間が絵を創作するような場面で、AIがそれを「支援」するような技術は進んでいます。また、人間が好む画像をひたすら学習させることで、人間の趣向を把握させることはできます。しかし、創造性を伴うような真の意味でのデザインをAIが主体的に「実現」するのは、現時点では難しいことです。

影広
日立の試みとして、同じ協創プロジェクトの中でデザイナーと研究者がチームを組むことがあります。デザイナーからは、私のような研究者にはない視点からの意見が出され、そこから実現可能な方法を見出せるということもあります。こうした、異なる視点から新たな方法を得るというプロセスでは、AIがその役割の一端を担っていくのかもしれません。

吉永
AIが主体的に実現するのではなく、人に新たな気づきを提示してくれて共に成長というか進化をしていくイメージでしょうか。それでは、お二人が、これまでのＡＩ研究を通じて得られた「気付き」は、どういったものがございましたか？

 
この手法が2020年、東京ドームでの「プロ野球公式戦における新型コロナウイルス感染症対策としての混雑可視化の実証実験」でも採用され、入場者のプライバシーを保護しながら、混雑緩和や誘導策の検討を支援することにつながりました。2016年時点では、まさか感染症対策に活用できるとは全く想定してませんでした。

佐藤
私にとっての気付きは、AIは素直すぎるところがあるということです。あるとき、自動車の画像を無数に集め、AIに学習させていました。ところが、どの画像でも自動車が道路とともに写っているため、AIは道路を自動車と誤認識してしまいました。AIの「素直さ」は「人間にはある常識のなさ」ともいえます。思わぬところで注意が必要だと思いました。

吉永
AIの活用には注意が必要ということで、普及には、社会に受容してもらうことも課題といえます。この点で重要なことはどのようなことでしょうか？

佐藤
研究者が倫理観をもっておくことは非常に重要だと考えています。技術の応用がなされたとき、なにを守らなければならないか。この点は、研究機関がきちんと検討し、実行に移していくことが重要となります。

 
また、人間が行うときには起きないような出来事が生じうるということを念頭に、対策を考えておくことも重要です。先ほどの自動車の誤認識の事例もそうですし、解析データの偏りがあるときもAIが誤認識を起こし、不測の結果が導き出される可能性があります。AIがどうしてそう判断したのかをAI自体に説明させるような仕組みづくりも大切になると考えています。

影広
新たな技術を普及させるとき、倫理的な課題が伴うことを常に認識しておかなければならないと私も思います。我々は、日立創業の精神である「和」「誠」「開拓者精神」という3つの価値を日立グループ・アイデンティティの一部にしています。技術開発の段階、社会実装をして普及させる段階のそれぞれで、この3つの価値を大切にしています。^*1

吉永
今後のAI技術の進歩についての展望を聞かせてください。

影広
AIの流行は、過去にも2度ありましたが、いずれも社会の期待に技術で応えることができませんでした。3度目の今回こそは流行を一過性のものとさせず、皆さんの期待に応える技術を築いていきたい。お客さまのニーズを満たせる技術を提供し、社会に貢献していきたいと考えています。

佐藤
実用に足る技術が確実に現れています。皆さんにAIを安心して使ってもらうために、技術や知識の蓄積が大事になってきます。また、人間の動作や意図を理解し、支援の仕方を適切に判断するようなAI技術の開発や、人間とAIそれぞれの得意なことの棲み分けなども重要になってくるでしょう。

 
新たなフェーズへの階段を、今、私たちは昇っているところだと捉えています。

AI は私たちの生活において不可欠な要素となりつつある。AIがどのように人々のライフスタイルを改善できるか発展していく方向性を探求することは楽しみでもあります。日立は、環境価値の貢献、レジリエンスの向上と安心・安全の確保を通じて、技術による持続可能な社会への貢献を追求していきます。次は、インドにおけるポストCOVID社会でのAIについての対談を予定していますので、お楽しみください。

*1:

社会イノベーション事業に AI を活用するための AI 倫理原則