情報通信審議会 情報通信技術分科会（第１１７回） 日 場 議 １ 開 事 次 時：平成28年4月26日（火） 14：00～ 所:第１特別会議室（８階） 第 会 ２ 議 題 （報告事項） ① 「新たな情報通信技術戦略の在り方」の検討状況について 【平成26年12月18日付け諮問第22号】 ② 総務省における人工知能に関する取組と「人工知能技術戦略会議」の設 置について ③ ＡＩネットワーク化検討会議について 中間報告書「ＡＩネットワーク化が拓く智連社会（ＷＩＮＳ） ー第四次産業革命を超えた社会に向けてー」を中心に ３ ④ 情報通信研究機構の新たな中長期目標・計画について ⑤ 平成28年熊本地震における情報通信研究機構の主な取組について 閉 会 ＜ 配 付 資 料 ＞ 資料117-1 「新たな情報通信技術戦略の在り方」の検討状況について 資料117-2 総務省における人工知能に関する取組と「人工知能技術戦略会 議」の設置について 資料117-3 ＡＩネットワーク化検討会議について 中間報告書「ＡＩネットワーク化が拓く智連社会（ＷＩＮＳ） ー第四次産業革命を超えた社会に向けてー」を中心に 資料117-4 情報通信研究機構の新たな中長期目標・計画について 資料117-5 平成28年熊本地震における情報通信研究機構の主な取組につ いて ※審議中継でダウンロードできる資料は、下線のものとなっております。 傍聴席 石 戸 委 員 青 木 委 員 相 田 委 員 相 澤 委 員 情報通信技術分科会（第117回） 座席表 速記 伊東 分科会長 日時： 平成28年4月26日(火) 14:00～ 鈴木 分科会長代理 場所： 総務省第１特別会議室（８階） 中村 管理室長 調 福 査 田 研 究 部 長 操作卓 通 藤 信 田 規 格 課 長 技 野 術 崎 政 策 課 長 官 富 房 永 総 括 審 議 官 近 藤 委 員 知 野 委 員 根 本 委 員 水 嶋 委 員 事務局 関 係 者 関 係 者 関 係 者 関 係 者 関 係 者 関 係 者 ッ 関 係 者 ッ 関 係 者 ッ 関 係 者 ッ 出入口 関 係 者 ッ 宮 本 審 理 官 ネ ネ ネ ネ ネ ト 業 者 ト 業 者 ト 業 者 ト 業 者 ト 業 者 資料１１７－１ 諮問第22号「新たな情報通信技術戦略の在り方」の 検討状況について 平成28年4月26日 技術戦略委員会 Ⅰ 第一次中間答申後における取組状況 Ⅱ 本委員会における検討 Ⅲ IoT/ビッグデータ/AI時代の政策課題の背景 Ⅳ 横断的な推進方策 １．IoT/ビックデータ/AI時代の人材育成策 ２．IoT/ビックデータ/AI時代の標準化戦略 Ⅴ 分野別の推進方策 １．先端的なIoT分野 ２．次世代人工知能 （１） 第５期科学技術基本計画の策定 2 ■ 「科学技術基本計画」は、科学技術基本法に基づき政府が策定する、10年先を⾒通した５年間の科学技術の振興に関する総合的な計画 ■ 第５期基本計画（平成28年度〜32年度）は、総合科学技術・イノベーション会議（ＣＳＴＩ）として初めての計画であり、「科学技術イノベーション政策」を強⼒に推進 ■ 本基本計画を、政府、学界、産業界、国⺠といった幅広い関係者が共に実⾏する計画として位置付け、我が国を「世界で最もイノベーションに適した国」へと導く 第1章 基本的考え⽅ (1) 現状認識 ■ ＩＣＴの進化等により、社会・経済の構造が⽇々⼤きく変化する「⼤変⾰時代」が到来 ・既存の枠組みにとらわれない市場・ビジネス等の登場 ・「もの」から「コト」へ、価値観の多様化 ・知識・価値の創造プロセス変化（オープンイノベーションの重視、オープンサイエンスの潮流）等 ■ 国内外の課題が増⼤、複雑化（エネルギー制約、少⼦⾼齢化、地域の疲弊、⾃然災害、安全 保障環境の変化、地球規模課題の深刻化など） ⇒ こうした中、科学技術イノベーションの推進が必要（科学技術の多義性を踏まえ成果を適切に活⽤） (3) ⽬指すべき国の姿 ■ 基本計画によりどのような国を 実現するのかを提⽰ (4) 基本⽅針 ① ② ③ ④ 持続的な成⻑と地域社会の⾃律的発展 国及び国⺠の安全・安⼼の確保と豊かで質の⾼い⽣活の実現 地球規模課題への対応と世界の発展への貢献 知の資産の持続的創出 ① 第５期科学技術基本計画の４本柱 ⅰ）未来の産業創造と社会変⾰ ⅲ）基盤的な⼒の強化 ⅱ）経済・社会的な課題への対応 ⅳ）⼈材、知、資⾦の好循環システムの構築 ※ ⅰ〜ⅳの推進に際し、科学技術外交とも⼀体となり、戦略的に国際展開を図る視点が不可⽋ 第2章 未来の産業創造と社会変⾰に向けた新たな価値創出の取組 ⾃ら⼤きな変化を起こし、⼤変⾰時代を先導していくため、⾮連続なイノベーションを⽣み出す 研究開発と、新しい価値やサービスが次々と創出される「超スマート社会」を世界に先駆けて実 現するための仕組み作りを強化する。 (1) 未来に果敢に挑戦する研究開発と⼈材の強化（略） (2) 世界に先駆けた「超スマート社会」の実現（Society 5.0） ■ 世界では、ものづくり分野を中⼼に、ネットワークやＩｏＴを活⽤していく取組が打ち出されている。 我が国ではその活⽤を、ものづくりだけでなく様々な分野に広げ、経済成⻑や健康⻑寿の形成、さらに は社会変⾰につなげていく。また、科学技術の成果のあらゆる分野や領域への浸透を促し、ビジネス ⼒の強化、サービスの質の向上につなげる ■ サイバー空間とフィジカル空間（現実社会）が⾼度に融合した「超スマート社会」を未来の姿として 共有し、その実現に向けた⼀連の取組を「Society 5.0」※とし、更に深化させつつ強⼒に推進 ※ 狩猟社会、農耕社会、⼯業社会、情報社会に続くような新たな社会を⽣み出す変⾰を科学技術イノベーションが先導していく、という意味を持つ ■ サービスや事業の「システム化」、システムの⾼度化、複数のシステム間の連携協調が必要であり、産 学官・関係府省連携の下、共通的なプラットフォーム（超スマート社会サービスプラットフォーム）構築 に必要となる取組を推進 超スマート社会とは、 「必要なもの・サービスを、必要な⼈に、 必要な時に、必要なだけ提供し、社会の 様々なニーズにきめ細かに対応でき、あら ゆる⼈が質の⾼いサービスを受けられ、年 齢、性別、地域、⾔語といった様々な違 いを乗り越え、活き活きと快適に暮らすこ とのできる社会」であり、⼈々に豊かさをも たらすことが期待される (3) 「超スマート社会」の競争⼒向上と基盤技術の戦略的強化 ■ 競争⼒の維持・強化に向け、知的財産・国際標準化戦略、基盤技術、⼈材等を強化 ■ システムのパッケージ輸出促進を通じ、新ビジネスを創出し、課題先進国であることを強みに変える ■ 基盤技術については、超スマート社会サービスプラットフォームに必要となる技術（サイバーセキュリティ、 ＩｏＴシステム構築、ビッグデータ解析、ＡＩ、デバイスなど）と、新たな価値創出のコアとなる強みを 有する技術（ロボット、センサ、バイオテクノロジー、素材・ナノテクノロジー、光・量⼦など）について、中 ⻑期視野から⾼い達成⽬標を設定し、その強化を図る 第3章 経済・社会的課題への対応 国内⼜は地球規模で顕在化している課題に先⼿を打って対応するため、国が重要な政策課 題を設定し、課題解決に向けた科学技術イノベーションの取組を進める。 第4章 科学技術イノベーションの基盤的な⼒の強化 今後起こり得る様々な変化に対して柔軟かつ的確に対応するため、若⼿⼈材の育成・活躍促 進と⼤学の改⾰・機能強化を中⼼に、基盤的な⼒の抜本的強化に向けた取組を進める。 第5章 ｲﾉﾍﾞｰｼｮﾝ創出に向けた⼈材、知、資⾦の好循環ｼｽﾃﾑの構築 国内外の⼈材、知、資⾦を活⽤し、新しい価値の創出とその社会実装を迅速に進めるため、 企業、⼤学、公的研究機関の本格的連携とベンチャー企業の創出強化等を通じて、⼈材、知、 資⾦があらゆる壁を乗り越え循環し、イノベーションが⽣み出されるシステム構築を進める。 第6章 科学技術イノベーションと社会との関係深化 科学技術イノベーションの推進に当たり、社会の多様なステークホルダーとの対話と協働に取り組む。 第7章 科学技術イノベーションの推進機能の強化 科学技術イノベーションの主要な実⾏主体である⼤学及び国⽴研究開発法⼈の改⾰・機能強 化と科学技術イノベーション政策の推進体制の強化を図るとともに、研究開発投資を確保する。 資料7-1 内閣府説明資料より作成 （２） ①国立研究開発法人 情報通信研究機構 第４期中長期目標の策定 背 景 3 グローバルな環境において、ＩＣＴが人、組織、物流、金融など、あらゆるものを瞬時に結びつける時代 ＩＣＴは、超高齢化社会、厳しい国際競争の時代において、新たな価値を創出し、経済・社会の変革につなげていく役割 新たなビジネス創出において鍵となる、センサー、ＩｏＴ、ビッグデータ、人工知能、自動翻訳、ロボットへの対応 第５世代移動通信システム（5G）の実現、急増するサイバー攻撃への対応、2020 年東京オリンピック・パラリンピック競技大会の開催 情報通信審議会「新たな情報通信技術戦略の在り方」中間答申（H27.7）、国立研究開発法人審議会からの意見（H27.12） 重点研究開発分野 中長期目標の期間： 次期中長期目標 5年間（平成28年4月～平成33年3月） ＩＣＴ分野の基礎的・基盤的な研究開発等 （１）「社会を観る」能力（センシング基盤分野） ●ゲリラ豪雨を早期に予測する技術 ●地震・火山の災害状況を広域把握する技術 ●より正確な時刻を作る技術 ●安全な電波利用を確保する技術 等 情報通信審議会中間答申（H27.7）より （２）「社会を繋ぐ」能力（統合ＩＣＴ基盤分野） ●革新的なネットワーク設計の確立 研究開発成果を社会実装に導く重要な取組 ●ＩｏＴを超越する時代に対応する無線技術 一体的推進 ●現在の千倍以上の通信量に対応する世界最高水準の光ファイバ技術 ●衛星通信を高速化・大容量化する技術 等 （３）「社会（価値）を創る」能力（データ利活用基盤分野） ●世界の「言葉の壁」をなくす実用レベルの多言語翻訳技術 ●誰でも専門家のような高度知識を得られる人工知能技術（社会知解析） ●脳活動を測ることで健康・福祉・生活の質を向上する技術 ●急増するサイバー攻撃の監視技術 ●防御方法の検証技術 ●暗号技術 ・研究開発成果の早期の市場投入を目指した検証 ・社会的受容性の検証によるイノベーションの創発 等 （２）オープンイノベーション創出に向けた産学官連携の強化 産学官の幅広いネットワーク形成、共同研究、大学との連携強化、 協議会の設立、社会実装事例の蓄積 等 等 （４）「社会を守る」能力（サイバーセキュリティ分野） （１）テストベッドを活用した「利用者・企業・大学・地域社会の 出会いの場」の創出（技術実証・社会実証の強化） スマホ用の多言語 音声翻訳アプリ （５） 「未来を拓く」能力（フロンティア研究分野） （３）耐災害ＩＣＴの実現に向けた取組 （４）戦略的な標準化活動の推進 フォーラム標準化活動等への戦略的対応 等 ●盗聴を防止する量子情報通信技術 ●未踏周波数領域（ミリ波・テラヘルツ波）を開拓する通信技術 ●通信速度を抜本的に増大させる革新的デバイス技術 等 サイバー攻撃の状況を可視化する “NIRVANA改”（ニルヴァーナ・カイ） （５）研究開発成果の国際展開の強化 国際的人材交流、国際共同研究、展示会出展 等 ITU世界テレコム2015の出展 （ハンガリー） 4 （２） ②国立研究開発法人 情報通信研究機構 第４期中長期計画の策定 中長期視点に立ったＩＣＴ分野の基礎的・基盤的な研究開発 （１）センシング基盤分野 （２）統合ＩＣＴ基盤分野 あらゆるものを繋ぐワイヤレス技術 IoT 宇宙環境計測技術 → 電波伝搬等に影響を与える宇宙環境を計測・予測し、 航空機の安定運用に貢献 ワイヤレスネットワーク基盤技術 → 人・モノ・データ・情報等あらゆる ものを繋ぐワイヤレスネットワークの実現 超大容量マルチコアネットワークシステム技術 → 世界最高水準の 光ファイバー網実現に向けた1ペタビット／秒級大容量マルチコア光交換 技術を確立 ドローン ITS （３）データ利活用基盤分野 音声翻訳・対話システム高度化技術 → 旅行・医療・防災等の分野に対応 する音声翻訳で、急増する外国人観光客に対する多言語での「おもてなし」 脳情報通信技術 → 脳による無意識での 価値判断を活用した製品・サービス等の 評価支援 未知の脅威にも対応 攻撃 分析 アドバンスト・サイバーセキュリティ技術 → AI技術を利用した次世代 のサイバー攻撃分析技術で巧妙化・複雑化するサイバー攻撃に対応 機能性暗号技術 → ＩｏＴデバイスにも実装可能な軽量暗号・認証技術 で安心・安全なＩｏＴ社会の実現に貢献 量子光ネットワーク技術 → 盗聴・解読の危険性が無い安全性を確保する 量子光ネットワークの実現を目指す （５）フロンティア研究分野 ◇「オープンイノベーション推進本部」の設置により オープンイノベーション創出に向けた取組を強化 ◇戦略的な標準化活動の推進 等 機構法に基づく業務 ◇標準電波の発射、標準時の通報 社会知解析技術 → 社会における問題と 関連する情報を発見する技術で変化の激し い社会に対応する迅速な意思決定を支援 （４）サイバーセキュリティ分野 ◇技術実証と社会実証の一体的推進が可能なテストベッ ド構築・運用（IoTテストベッドなど） 一体的推進 高速３次元 降雨観測技術 リモートセンシング技術 → ゲリラ豪雨など突発的大気現象の早期捕捉 研究開発成果を最大化するための業務 新規ＩＣＴデバイス技術 → 酸化ガリウムや深紫外光を利用したデバイス 開発で省エネルギー社会・水銀フリー社会の実現に貢献 ◇宇宙天気予報 ◇無線設備の機器の試験及び較正 研究支援・事業振興業務 ◇海外研究者の招へい ◇情報通信ベンチャー企業の事業化支援 ◇ＩＣＴ人材の育成 等 業務運営の効率化 ◇客観的な評価に基づく機動的・弾力的な資源配分 ◇毎年度平均1.1%以上の効率化達成 等 その他業務運営に関する事項 ◇報道メディアに対する情報発信力の強化による機構 の活動の理解浸透 ◇知的財産取得から技術移転まで一体的に推進 等 量子鍵配送 プラットフォーム 深紫外光デバイス ＩＣＴを専門とする唯一の公的研究機関としての 研究開発成果の最大化 （３） ①産学官による推進体制の構築 ～IoT推進コンソーシアムの概要～ IoT／ビッグデータ／⼈⼯知能時代に対応し、企業・業種の枠を超えて産学官で利活⽤を促進するため、⺠主導の組織として 「IoT推進コンソーシアム」を設⽴。（平成27年10⽉23⽇（⾦）に設⽴総会を開催。） 技術開発、利活⽤、政策課題の解決に向けた提⾔等を実施。 総 会 会⻑ 副会⻑ 会⻑ 副会⻑ 村井 純 慶應義塾大学 環境情報学部長兼教授 鵜浦 博夫 中西 宏明 日本電信電話株式会社 代表取締役社長 株式会社日立製作所 執行役会長兼ＣＥＯ 運営委員会 （15名） 運営委員会メンバー 大久保 秀之 越塚 登 小柴 満信 齊藤 裕 坂内 正夫 志賀 俊之 篠原 弘道 委員長 村井 三菱電機株式会社 代表執行役 東京大学大学院 教授 ＪＳＲ株式会社 社長 株式会社日立製作所 副社長 情報通信研究機構 理事長 産業革新機構 会長（CEO） 日本電信電話株式会社 副社長 技術開発ＷＧ 先進的ﾓﾃﾞﾙ事業推進ＷＧ （スマートIoT推進フォーラム） （IoT推進ラボ） ﾈｯﾄﾜｰｸ等のＩｏＴ関連技術 の開発・実証、標準化等 先進的なﾓﾃﾞﾙ事業の創出、 規制改⾰等の環境整備 純 慶應義塾大学 環境情報学部長兼教授 須藤 修 堂元 光 徳田 英幸 野原 佐和子 程 近智 林 いづみ 松尾 豊 東京大学総合教育研究センター長 日本放送協会 副会長 慶應義塾大学大学院 教授 イプシ・マーケティング研究所 社長 アクセンチュア株式会社 会長 弁護士 東京大学 准教授 IoT セキュリティＷＧ データ流通 促進ＷＧ IoT機器のネット接続に関 データ流通のニーズの⾼ するガイドラインの検討等 い分野の課題検討等 協⼒ 協⼒ 総務省、経済産業省 等 5 （３） ②産学官による推進体制の構築 ～スマートIoT推進フォーラムの概要～ スマートIoT推進フォーラム フォーラム会合 事務局：NICT 座長 座長代理 スマートIoT推進委員会 技術戦略検討部会 座長： 座長代理： 徳田英幸（慶應義塾大学教授） 下條真司（大阪大学教授） 森川博之（東京大学教授） 会員数：1,400者以上（2016年4月時点） 技術・標準化分科会 ■ 部会長 森川博之（東京大学教授） テストベッド分科会 人材育成分科会 研究開発・社会実証 プロジェクト部会 自律型モビリティプロジェクト ■ 部会長 下條 真司（大阪大学教授） スマートシティプロジェクト ※ 個別の部会、分科会、プロジェクトを今後必要に応じて追加 スマートIoT推進委員 相田 仁 伊勢 清貴 内田 義昭 江村 克己 大槻 次郎 岡 秀幸 岡 政秀 越塚 登 坂内 正夫 東京大学大学院 工学系研究科 教授 トヨタ自動車(株) 専務役員 KDDI(株) 取締役執行役員常務 技術統括本部長 日本電気(株) 執行役員 富士通(株) 執行役員常務 パナソニック(株) AVCネットワークス社 常務・CTO (株)日立製作所情報・通信システム社 エグゼクティブストラテジスト 東京大学大学院 情報学環 教授 国立研究開発法人情報通信研究機構 理事長 佐藤 拓朗 篠原 弘道 下條 真司 須藤 修 徳田 英幸 中川路 哲男 村井 純 森川 博之 早稲田大学理工学術院 教授 日本電信電話(株) 代表取締役副社長 研究企画部門長 大阪大学サイバーメディアセンター 教授 東京大学大学院 教授・東京大学総合教育研究センター長 慶應義塾大学 環境情報学部 教授 三菱電機(株) 情報技術総合研究所 所長（役員理事） 慶應義塾大学 環境情報学部長・教授 東京大学 先端科学技術研究センター 教授 6 （４） 次世代の人工知能技術の研究開発における連携体制の構築 「未来投資に向けた官⺠対話」における総理指⽰を受け、平成28年4⽉18⽇に「⼈⼯知能技術 戦略会議」を設置。本会議が司令塔となり、その下で総務省・⽂部科学省・経済産業省の⼈⼯ 知能（AI）技術の研究開発の３省連携を図る。 本会議の下に「研究連携会議」と「産業連携会議」を設置し、AI技術の研究開発と成果の社会 実装を加速化する。 ⼈⼯知能技術戦略会議 ○AI研究開発・イノベ-ション施策の３省連携の司令塔 （議⻑、顧問（CSTI）、５法⼈の責任者、学術界、３省の局⻑、産業界） （３省で共同事務局） 研究連携会議（センター⻑会議） ○研究の総合調整（具体的な研究連携テーマを了解） 情報通信研究機構 （総務省） CiNetセンター⻑：柳⽥ 敏雄 理化学研究所 ⾰新知能統合研究センター （⽂部科学省） センター⻑（内定者）：杉⼭ 将 産業連携会議 協⼒ 産業技術総合研究所 ⼈⼯知能研究センター （経済産業省） センター⻑：辻井 潤⼀ 成果の展開 出⼝分野の省庁／企業等 ○研究開発と産業の連携総合調整（⼈材育成、標準化・ロード マップ作成、技術・知財動向分析、規制改⾰分析等） タスクフォース ○例えば、ロードマップの策定など、課題ごとにタスクフォースを設置 して具体的に推進 7 Ⅰ 第一次中間答申後における取組状況 Ⅱ 本委員会における検討 Ⅲ IoT/ビッグデータ/AI時代の政策課題の背景 Ⅳ 横断的な推進方策 １．IoT/ビックデータ/AI時代の人材育成策 ２．IoT/ビックデータ/AI時代の標準化戦略 Ⅴ 分野別の推進方策 １．先端的なIoT分野 ２．次世代人工知能 これまでの検討経緯 9 技術戦略委員会 先端技術ＷＧ ＡＩ・脳研究ＷＧ （主査：相田委員） （主任：森川委員） （主任：柳田NICT脳情報通信融合研究センター長） 第7回会合（平成27年12月14日） ＷＧの設置、IoT時代における標準化戦略等 に関する審議 第１回会合（平成28年1月29日） ⾃律型モビリティシステム（移動系IoT）に 関する審議① 第１回会合（平成28年1月29日） AI・脳研究WGにおける検討（検討イメージ と論点例）、構成員等からのヒアリング 第２回会合（平成28年2月17日） 第８回会合（平成28年2月16日） ＷＧの検討事項、人材育成、国際標準化の推 進方策等に関する審議 第９回会合（平成28年3月18日） IoT時代における⽇本の情報通信産業の⽅向 付け、⾃動⾞産業のデジタル化、WoT/IoT 技術への取組等に関する審議 第１０回会合（平成28年4月19日） 第２回会合（平成28年2月23日） ⾃律型モビリティシステム（移動系IoT）に 関する審議② 第３回会合（平成28年3月8日） 公共・産業分野の先端IoTシステム（固定系 IoT）に関する審議 第4回会合（平成28年4月7日） 構成員等からのヒアリング（AI利活⽤と課 題、脳科学の現状と課題等①） 第３回会合（平成28年2月26日） 構成員等からのヒアリング（AI利活⽤と課 題、脳科学の現状と課題等②） 第４回会合（平成28年3月24日） 構成員等からのヒアリング（⼈材育成、社 会実装への⼿順等）、論点整理等 第５回会合（平成28年4月15日） ＷＧの検討事項、これまでの議論の取りま とめ等に関する審議 技術戦略委員会への中間報告（案）等に関 する審議 構成員等からのヒアリング（脳の最先端科 学）、論点整理等 （参考）第１１回会合～ （参考）第5回会合～ （参考）第６回会合～ 第2次中間報告書（案）、引き続き議論すべ き論点に関する審議 推進⽅策の検討（国際展開、テストベッド、 フォーラムの活⽤等）、先端技術WG報告書 案の審議等 AIの推進⽅策等の検討、AI・脳研究WG報告 書案の審議等 Ⅰ 第一次中間答申後における取組状況 Ⅱ 本委員会における検討 Ⅲ IoT/ビッグデータ/AI時代の政策課題の背景 Ⅳ 横断的な推進方策 １．IoT/ビックデータ/AI時代の人材育成策 ２．IoT/ビックデータ/AI時代の標準化戦略 Ⅴ 分野別の推進方策 １．先端的なIoT分野 ２．次世代人工知能 11 ＩｏＴ／ビッグデータ／ＡＩ時代の政策課題の背景① 欧米では、最先端のICTを活用してモノの生産やサービスの提供等をサイバー空間とつないで高度化を図る「サイバー フィジカルシステム」（CPS）の実現により産業構造の変革によるゲームチェンジを目指している。 【事例１】 IoT/BD/AIによるモノの生産の変革の可能性（例 独ソフトウェア会社のケース） • デジタル化と統合により、生産ラインのデータに基づき、人工知能が製品開発・生産・受発注等の統合管理を図るプラット フォームを提供することで、生産のリアルタイム最適化を実現。 • 具体的には、製品開発及び生産過程のモデリングによる形式化により、生産工程の設計・変更の自動化を目指すもの。 （生産機械等のハードウェアに係る暗黙知のレシピを透明化し、データの形に変換。） • そのため、製品開発や生産ラインのデータを収集し、データベース化し、人工知能による最適化の実現を図るもの。 • これにより、ものづくり技術を一つのFunction Domainとして調達やSCMと連携させたプラットフォームを構築し、多くの工場に 普及させることでデータを独占、プラットフォームの一層の高度化を推進。 変革の方向 資料10-2 VEC 説明資料を基に作成 • 工場/プラント/インフラ管理等をIoTとCPSによりオープン化。 →ハードウェアに係る暗黙知のレシピによる価値創出から、工場等の運用情報が情報層に集まりデータから価値創出する サービスビジネスへ変革。 • ハードウェアによる価値形成から、日々生成されるデータに基づくソフトウェアのレバレッジによる価値形成へゲームチェンジ。 • ハードウェアは国際的なビジネスエコシステムに組み込まれ、コモディティ化する懸念。 12 ＩｏＴ／ビッグデータ／ＡＩ時代の政策課題の背景② 【事例２】 IoT/BD/AIによる自動車産業の変革の可能性 • テスラモーターズのように、ネットワーク経由でソフトウェアを更新することにより利便性の向上を図る自動車の登場。 • さらに、自動車というハードウェアの売切りモデルではなく、スマートフォンのようにソフトウェア更新で高度化する モビリティサービスを課金モデルで提供するベンチャー企業の登場。 現在 ソフトウェア 機能 組み込みｿﾌﾄｳｪｱ ハードウェア 将来 例：センサデータ利用、目的地検索 相互接続 ソフトウェア 機能 組み込みｿﾌﾄｳｪｱ ハードウェア OEM ソフトウェア 機能 ｻｰﾋﾞｽによる付加価値 拡張性 の高いソリューション ネット企業 Tier1 supplier & partners › システムはハードウェアとソフトウェア機能で構成 › 車両側: リアルタイムクリティカル機能の保持 (例：Safety) › バックエンド側: ソフトウェア更新で柔軟で拡張性を持たせた機能の提供（例：乗り心地の改善、利便性の向上（自動車庫入れ等）） 変革の方向 現在の自動車産業 ハードウェア 自動車メーカー 新たな モビリティサービス ソフトウェア モビリティサービス 車両 サービス モビリティサービス ビ ビ プロバイダー ハードウェアからソフト ウェアへの付加価値の 源泉が移行する可能性 単なる ハードウェア 車両 資料9-2 コンチネンタル 説明資料を 基に作成 ＩｏＴ／ビッグデータ／ＡＩ時代の政策課題の背景③ 13 ＩｏＴ/BD/ＡＩ時代は多様な産業において、サイバーフィジカルシステムの進展により、 ハードウェアシステムに係るノウハウ・レシピがオープン化（透明化）され、 ① データ駆動によるソフトウェアのレバレッジによる価値形成 ② ハードウェアの国際的なビジネスエコシステムへの組み込みによるコモディティ化 を通じて、付加価値の源泉がソフトウェアに移行し、産業構造の変革により、「プラットフォーム」と「データ」と「人工知能」を 制するものが勝つというゲームチェンジが起きる可能性あり。 →このため、技術戦略委員会では第2次中間答申に向けて以下の推進方策を検討中。 I 横断的な推進方策 II 分野別の推進方策 ① 人材育成 ① 先端的なIoT分野 ＩｏＴ/BD/ＡＩ時代に重要となる ソフトウェアとデータ分析分野等の 人材育成策 ② 標準化 ＩｏＴ/BD/ＡＩ時代の産業のデジタル化、 ソフトウェア化、産業構造のエコシステム化 に対応するためのオープン＆クローズ戦略 超低遅延接続が必要な自律型モビリティシステム （自動車、ロボット、ドローン等）や超大量接続が 必要なスマートシティ等の推進方策 ② 次世代人工知能 省電力で大量のデータを必要としない 脳科学の知見を利用した次世代人工知能の 推進方策 Ⅰ 第一次中間答申後における取組状況 Ⅱ 本委員会における検討 Ⅲ IoT/ビッグデータ/AI時代の政策課題の背景 Ⅳ 横断的な推進方策 １．IoT/ビックデータ/AI時代の人材育成策 ２．IoT/ビックデータ/AI時代の標準化戦略 Ⅴ 分野別の推進方策 １．先端的なIoT分野 ２．次世代人工知能 ＩｏＴ／ビッグデータ／ＡＩ時代の人材育成策 15 ＜現状・課題＞ IoTデバイスは、2020年までには500億程度まで増大。IoT市場も年平均12%で拡大 一方、IoTによる価値創造に当たり、ユーザ企業等におけるIoTの技術知識や、現場を熟知した「IｏＴコンサルタント人材」が不足 センサ等のIoTデバイスは無線によりネットワークに接続されるため、膨大なIoTデバイスの登場により、周波数逼迫の懸念 IoTが世界共通のプラットフォームであるWebベースの技術で実装されるWoTの時代が期待 諸外国では、メイカーズイベント等、IoT・モノづくりに関する若者向けイベントを開催し、技術者の裾野を広げる活動を実施 ＜主な意見＞ IoTによる産業構造の変革に対応するためには、工場/プラント/インフラ管理等における機器等のハードウェアやソフトウェアの技 術者、ネットワークやクラウド等のICTの技術者、顧客ニーズ等に係るデータ解析の技術者の連携が必須ではないか。 また、ビジネスモデルやビジネスプラットフォームを事前設計できる軍師型人材の育成が必要ではないか。 IoTの円滑な導入や、特に無線を使うセンサの爆発的な増大に伴う電波有効利用のため、ユーザ、マーケティング担当等にお けるIoT関連知識（リテラシー）の向上が必要。特に無線技術も含め、基礎知識の普及が必要ではないか。（⇒参考➁） 人材育成に当たっては、IoT機器のユーザに求められる専門知識の要件（スキルセット）を策定することが有用ではないか。 スキルセットの策定に当たっては、多様な会員が参加するスマートIoT推進フォーラム等と連携して取り組むべきではないか。 IoT・モノづくりに関する、若者・スタートアップ向け支援活動は、今後のIoT人材育成、電波有効利用の推進に有用であり、特に、 WoT分野における取組は、我が国のソフトウェア人材の裾野拡大にも重要であり、強化していくべきではないか。（⇒参考③） ＜今後の取組の方向性＞ IoTによる産業構造の変革に対応するため、テストベッドを利用してセキュアなインフラにより、機器等のハードウェアやソフトウェ アの技術者、ネットワーク等のICTの技術者、データ解析の技術者や、これらを活用して新たな価値を生み出すユーザ企業が連 携して、オープン＆クローズ戦略を検討し、次世代の生産・サービス提供プラットフォームの実証を推進する。（⇒参考➀） IoT関連知識（リテラシー）の底上げのために、スマートIoT推進フォーラムのような場と連携し、ユースケースに応じたスキルセッ トの策定を推進し、全国各地で多様な分野を対象にして、無線技術も含めた周知啓発事業を推進する。 WoTの時代に向け、IoT/BD/AI時代を支える若者・スタートアップに対して、メイカーズイベントやハッカソンを通じて、無線 技術も含めたIoT関連知識の習得を促すとともに、ハードウェアとソフトウェアの両方に知見を持つ人材育成を図る。（⇒参考④） 16 【参考➀】 IoT/BD/AI時代に対応するための人材像 IoTによる産業構造の変革に対応するためには、「プロデューサ」、「データサイエンティスト/マーケティング担当」、「エンジニア」、 「イノベーター」が連携して対応することが必須と考えられる。 サイバーフィジカルシステムは融合技術であり、 「プロデューサ（軍師型人材）」が進むべき方向性を具体的な施策として示すと ともに、「データサイエンティスト/マーケティング担当」がデータを価値に変えるサービスを開発し、「エンジニア」はハードウェア とソフトウェアとＩＣＴの技術者等のチームが総合力で対応し、「イノベーター」がそれらを結合し社会システムとしてのイノベー ションを起こすことが重要である。 IoTによる産業構造の変革に対応するため、テストベッドを利用してセキュアなインフラにより、機器等のハードウェアやソフト ウェアの技術者、ネットワーク等のICTの技術者、データ解析の技術者や、これらを活用して新たな価値を生み出すユーザ企業 が連携し、オープン＆クローズ戦略を検討し、次世代の生産・サービス提供プラットフォームの実証を推進する。 （個人ではスティーブジョブズ、ビルゲイツに対抗できないのであれば、それぞれの役割を果たすことが出来る人材チームで対抗する。） [求められる役割] ・方向性と具体的施策の提示 ・ オープン＆クローズ戦略 ・競争と協業のルール設計 ・ 技術やデータを価値に結び つけるメカニズム構築 プロデューサ（軍師型人材） 俯瞰的にとらえる能力 現場を熟知し、全体をデザイ ンできる能力 技術とビジネスのバランス イノベーター 独創性 自己追求性 不屈の精神 IoT/BD/AI時代に対応する人材チーム のイメージ [求められる役割] ・ マーケティング ・ 品質管理 ・ ビジネス分析 ・ 基礎的な技術知識も 一定程度必要 ﾃﾞｰﾀｻｲｴﾝﾃｨｽﾄ/ﾏｰｹﾃｨﾝｸﾞ担当 （サービス開発人材） データを価値に変える能力 データを生み出すエンジンとして モノの価値を判断する能力 顧客ニーズを読む能力 顧 [求められる役割] ・ アントレプレナーシップ ・ プレゼン・プロモーション ・将来予測 ・データサイエンティストと エンジニアを結合し 社会システムとしての イノベーションを起こす 連携 （モノの）エンジニア ﾊｰﾄﾞｳｪｱ及びｿﾌﾄｳｪｱの技術者 とICTの技術者の参加 高度な個別技術を習得 チームで対応（コミュニケーション能力） ユーザ 企業 [求められる技術知識] ・ 組み込み ・ センサ ・ ウェアラブル ・ 無線技術 ・ クラウド 等 【参考➁】 多様なビジネス分野におけるIoT利用のためのリテラシー向上 17 桁違いの大量の新規ユーザ！ IoTを支える技術（全分野） IoT人材の活用 全産業・全分野 適用 教育 機械 応用 基本 建築 農業 土木 ・・・ 医療 データサイエンティスト データ処理 電波の特性 エンベッティッド ハードウェア （センサ／PC） 電波の能率的な利用 （IoT利用に係る周波数使用 に関するリテラシー向上の ための周知啓発の必要性） 人材育成の強化 多様な分野のユーザ ／専門家によるIoT スキルセットの設定 分野ごとの周知啓発事業 ・全業界/全分野への展開 ・異業種間の交流＆共通ﾌﾟﾗｯﾄﾌｫｰﾑ IoT人材DB ・地域活性化 ・IoTの全国への普及 地域ごとの周知啓発事業 資料8-4 モバイルコンピューティング 推進フォーラム説明資料を基に作成 18 【参考③】 WoT導入のメリット 家電、ロボットなど様々な“モノ”について、インターネット上で広く用いられるWeb技術を活用し、統一的に接続・制御を 可能とする共通プラットフォーム技術（WoT：Web of Things）を実現することで、新たなビジネスモデルが生まれること が期待。 W3C技術総会（TPAC2015札幌：平成27年10月開催）において、 WoT Interest Group（IG）会合（議長：シーメンス）が 同会合のWG化の方向性等を確認。 IoT時代には、ネットワークの共通化は推進されるものの、企業・アライア ンス毎にモノ・アプリ・サービスはバーチカルで分離され、連携利用困難 世界共通のアプリ・サービスPFであるWebで相互連携 ＝ Web of Thingsのコンセプト Web インターネット インターネット Web技術導入により、IoTデバイス開発者を４倍以上に増加させることが可能 • • • 組み込み技術者はソフトウェア技術者の四分の一 Web技術は全てのソフトウェア技術者の共通言語 更に、Web技術はデザイナーの共通言語でもある(CSS,HTML) 組み込み技術者： 25.8万人 全ソフトウェア 技術者：102万人 経産省:ＩＴ人材を取り巻く 現状 (2011年)※1 より IoTデバイスにWeb技術を導入することで、 ４倍以上のソフトウェア技術者がIoT開発に参加可能 ※出展 デザイナーに該当する者の数は、全国で16.5万人 経産省：デザイン業の実態、デザイナー数について※2 より 1: http://www.meti.go.jp/committee/sankoushin/jouhoukeizai/jinzai/001_s02_00.pdf 2: http://www.meti.go.jp/policy/mono_info_service/mono/human-design/toukei.html 資料9-3 KDDI 説明資料を基に作成 【参考④】 モノづくりを通じた体験型IoTリテラシー教育の例 19 文系、理系によらず、IoTを総合的に理解し、使いこなせる人材、アイディアを発想できる人材が求められる中、 NPO法人が提供する開発キットや教材、オープンソースハードウェア、クラウドサービス等を使った開発（モノづくり） を通じた人材育成の取組が行われている。 M2M 研究会 Mozilla Factory M2Mに関する情報交換と人材育成を目的とした特定非営利活動法人 として2011年発足。 大学・高専向けにM2Mプロトタイプと教材を提供して、モノづくりを通じ たIoTのアイディア・ニーズの創出を支援。 M2Mプロトタイプは、各種のセンサやデバイスと、オープンなハード ウェア、ソフトウェア、クラウドサービスから構成され、文系、非IT理系、 IT理系向けの3種類を提供。企業技術者向けのプロトタイプも用意。 年1回公開のセミナーを開催し、受講者によるプロトタイプを使った実 験、応用研究の事例発表の機会を設けている。（発表内容に関しては、 企業からも高い関心が寄せられている。） 「“オープン” を軸としたモノづくりを学び、実践する場」として、2012 年春に Mozilla Japan が構想を発表。 オープンな思想のもと、専門家、大学生、中高生が一緒になってモ ノづくりのプロジェクトに実際に参加することで、そのプロセスの中 から気付きや学びを得て、皆でイノベーションの種を作っていく枠組 み。 これまでの Web の概念にとらわれることなく「自由な発想で “モノ づくり” を行いながらプロトタイプの作成を目指す Labo (実験室) 的 なプロジェクト」等様々な取り組みを実施。 M2Mプロトタイプによる教育イメージ 出所）M2M研究会 資料8-3 三菱総合研究所説明資料、 資料9-3 KDDI説明資料を基に作成 Ⅰ 第一次中間答申後における取組状況 Ⅱ 本委員会における検討 Ⅲ IoT/ビッグデータ/AI時代の政策課題の背景 Ⅳ 横断的な推進方策 １．IoT/ビックデータ/AI時代の人材育成策 ２．IoT/ビックデータ/AI時代の標準化戦略 Ⅴ 分野別の推進方策 １．先端的なIoT分野 ２．次世代人工知能 ＩｏＴ／ビッグデータ／ＡＩ時代の標準化戦略 ＜現状・課題＞ ICT分野の標準化活動については、ネットワーク層を中心とした相互接続性の確保に加え、新たな価値創造の源泉となる データの円滑な利活用促進の観点から、プラットフォーム層の標準化の重要性が増加 ICTの利活用分野の拡大等に伴い、国際標準化活動についても関係機関や対象技術が多岐にわたっており、１つの機関だ けで行うことは不可能であるため、関係する複数の標準化機関・団体による効果的な連携体制の構築が進展 例えば5Gコアネットワークの標準化の検討にあたっては、プロトタイピングの推進、POC（Proof of Concept)（概念実証）の 実施、オープンソースとの連携などこれまでにない新たな取り組みが進展 ＜主な意見＞ 従来以上にオープン＆クローズ戦略が重要となるため、国内のプレーヤーが連携し、モジュール化すべき機能とオープン 化すべきインターフェースを見極めた上で、我が国に有利となるリファレンス・モデルを戦略的に 提案すべきではないか。 国内の標準化体制についても、デジュール標準とフォーラム標準、低レイヤと高レイヤに一体的に対応できるような体制強 化が必要ではないか。 ドキュメンテーション中心の標準化ではなく、関連するフォーラム標準やオープンソース系への対応も含め、従来以上に 実装化、製品化、ビジネス化まで意識した上での標準化戦略が必要ではないか。 ＜今後の取組の方向性＞ 今後の重点分野における標準化の必要性や達成目標等を具体化した新標準化戦略マップを活用し、「スマートIoT推進 フォーラム」を核とした分野横断の連携体制において、より詳細な標準化・ビジネス戦略の検討を推進する。（⇒参考①、 ②） 有望なユースケースの標準化活動の推進にあたり、具体的なビジネス展開まで視野に入れ、フォーラム標準等との連携や サービス・アプリケーションレイヤの検討にも柔軟に対応可能な推進体制を構築する。（⇒参考③） 標準化を取り巻く環境の変化に対応するため、標準化に関連するプロトタイプ実装の支援強化や、フォーラム標準及び オープンソース系の知識も十分に有する新たな標準化人材の育成強化等を推進する。 21 22 【参考①】 新標準化戦略マップにおける重点領域（案） （２）サービス／ビジネス領域 ①固定系ＩｏＴ ②移動系ＩｏＴ ③映像系ＩｏＴ スマートホーム コネクテッドカー デジタルサイネージ スマートシティ スマートファクトリー スマートテレビ ①共通プラットフォーム・マネジメント層 セキュリティ・プライバシー ②物理ネットワーク層 光ネットワーク 無線アクセス （１）統合ICT基盤領域 社会を 社会（価値）を 社会を 社会（生命・財産・情報）を 創る 繋ぐ 観る 守る ﾌｨｰﾄﾞﾊﾞｯｸ 未来を 膨大な数の「 モノ」 を 確実に繋ぐ共通基盤 技術の標準化 ネットワークソフトウェア ライゼ-ション（SDN/NFV） 共通プラットフォーム 共通基盤技術をベースに 新ビジネス・ サービスを 創出するための標準化 現在の標準化戦略マップを踏まえつつ、その後の標準化活動の進展や新たな技術動向等を踏まえ、 以下のとおり重点領域（分野）を設定し、新標準化戦略マップを策定 オープン領域とクローズ領域を見極めつつ、我が国に有利なリファレンスモデルを検討の上、戦略的に 標準化活動を推進 拓く 未来社会を開拓する世界最先端のICT 標準化戦略マップアドホック グループ説明資料を基に作成 【参考②】 新標準化戦略マップのイメージ 23 【参考③】 デジュール/フォーラム標準の一体的な国内推進体制 ＴＴＣの新たな標準化展開について 24 具体的なビジネス展開を視野に、サービス・アプリケーションレイヤの検討対象の拡大に取り組むため、 IoTイノベーション推進機能を強化し、各種フォーラム標準への対応も含め、標準化を起点に国際競争力 強化を図ることを目指す。 TTC ベンダ 通信キャリア ＴＴＣ標準化会議（標準策定機能） 部⾨ IoTｲﾉﾍﾞｰｼｮﾝ推進本部 （仮称） 業際・各業界 所属する専⾨委員会 ICT活⽤アプ リケーション BSG マルチメディ ア応⽤ e-health プラット フォーム oneM2M セキュリ ティ メディア符 号化 企業ネット ワーク プロトコル・ NW運営管理 信号制御 網管理 番号計画 SDN/NFV アーキテク チャー NGN&FN 3GPP 3GPP2 移動通信網 マネジメント トランスポート・ アクセス・ホーム 情報転送 アクセス網 光ファイバ 伝送 次世代ホーム NWシステム スマートカー アクセシビリ ティ IoT/SC&C 標準化 IoTイノベーション 推進機能 ビッグデータ ICTと 気候変動 新しい分野 業界 5Gモバイル フォーラム フォーラム フォーラム フォーラム 取組をスタート した新テーマ グローバル標準化 連携協調 ITU-T 3GPP oneM2M テーマ発掘 民間フォーラム 標準化団体 フォーラム系標準化 連携・協調 IIC 有望なユースケース の受け⽫ IoT推進 コンソーシアム ／スマートIoT 推進フォーラム 関連推進団体 関連推進団体 資料8-7 情報通信技術委員会 説明資料を基に作成 Ⅰ 第一次中間答申後における取組状況 Ⅱ 本委員会における検討 Ⅲ IoT/ビッグデータ/AI時代の政策課題の背景 Ⅳ 横断的な推進方策 １．IoT/ビックデータ/AI時代の人材育成策 ２．IoT/ビックデータ/AI時代の標準化戦略 Ⅴ 分野別の推進方策 １．先端的なIoT分野 ２．次世代人工知能 （１） 先端的なIoT利用の推進 26 今後、様々なIoTサービスが社会展開・実装されていくことが期待されるが、それぞれのサービスに求められるネットワーク要件、 セキュリティ要件、分析・解析等技術に求められる要件等は異なる。 例えば、自動走行や自律型モビリティシステムにおいては、刻々と変化する状況をリアルタイムに把握・分析し、適切な措置を取る 必要がある。他方、スマートシティ・スマートハウスにおいては、都市空間に展開される膨大なセンサ・アクチュエータ等を対象に情報 収集・制御等を行える必要がある。 多 スマートシティ・ スマートハウス ② 膨大な数のセンサーと ネットワークとの間の 同時接続が必要な分野 ＜主として固定系IoT＞ スマート農業 接続数 インフラ維持管理 IoT/BD/AI時代はあらゆるものがネットワークと つながり、付加価値の源泉がネットワークの 向こう側（ソフトウェア）に移行することが予想。 （ex. i-Phone、テスラ 等） ⇒多様なIoTサービスを創出し、産業全体の 知識化・ソフトウェア化の動きに対応するため、 ①超低遅延や②超大量接続を可能とする 先端的な通信制御プラットフォームの 早期実現を目指すための推進方策を検討。 自律型モビリティシステム （電気自動車、農業機械、 工事車両、電気車いす、 サービスロボット、ドローン等） 機械制御 （工場等） 自動走行 少 多様なIoTサービスを創出する 共通基盤技術 ※その他、必要に応じ、求められるセキュリティ強度等、 他の検討軸も含めて検討 低（遅延許容度：高） リアルタイム性 高（遅延許容度：低） ① ネットワークとの間の 情報のやり取りに 超低遅延が必要な分野 ＜主として移動系IoT＞ （２） 先端的なIoTで目指すべき社会イメージ（自律型モビリティ社会）について 27 「自律型モビリティ社会」とは、超高齢化社会を迎える中で、すべての人が自律的な移動を可能とし、安全・安心で豊かな生活を送れる 社会、また、人口減少により労働力の確保が難しくなる中で、自律的に稼働するロボットや産業機械等により生産性を確保し、持続的 に経済成長する社会を想定する。 このような社会を実現するため、「自律型モビリティ・システム」とは、 ・ ・ ・ ・ あらゆる世代の人の移動手段を提供するネットワークと連携した電気自動車、電動車いす あらゆる世代の人の自宅まで生活必需品を毎日搬送するようなネットワークと連携した無人飛行機 あらゆる世代の人の安全・安心で快適な生活を見守るコミュニケーションロボットや支援ロボット 生産現場やインフラの維持管理等で、人間と共働したり無人で生産・監視を行うネットワークと連携した製造ロボットや産業機械（無人建機・農機等） 等を想定する。 各システム及びネットワークの向こう側にある見えざる手 （次世代人工知能と日々高度化するソフトウェア） 独り暮らしの高齢者等の 安全・安心な生活の実現 あらゆる世代の人に寄り添った 快適なサービスの提供 生産・製造現場での 人間との共働、無人化 あらゆる世代の人の外出・移動を 支援するシステムの実現 インフラの維持・管理 の高度化 自動走行 システムの実現 図）MRI作成 （３） 自律型モビリティシステム（移動系IoT）の論点（今後の取組の方向性） 28 ネットワーク（超高速・低遅延・高効率） ダイナミックマップ※を高効率に更新・配信する技術を確立する。車道周辺の歩道等も含めた適用対象の拡大を推進する。 高速・低遅延での伝送を可能とし、エッジサーバ間のハンドオーバーを向上させるための技術開発等を推進する。 準天頂衛星等も活用した高精度な位置情報に基づき、様々な情報を安定的に収集するための、アプリケーションを安定的 に実行・制御させるための技術開発等や、リアルタイムでの位置情報の収集を可能とするための技術開発等を推進する。 高信頼性・セキュリティ ※ ダイナミックマップとは、自動走行システムにおいて進路生成のために、従来の道路線形を示す 地図情報に加え、道路の構造や走路の環境等の情報を統合化したデジタルな地図情報 ユースケース毎に異なる多様な運用要件に応じたネットワーク利用・管理方式の技術開発とともに、サイバー攻撃を検知・ 判断して、遮断・縮退し、操作者に通知する技術開発等を推進する。 ネットワークに障害が発生した場合においても、安定してサービスを提供するための技術開発等を推進する。 プラットフォーム 多様な自律型モビリティシステムが検知した情報を情報共有し、協調動作を可能とするプラットフォームを構築する。 自律型モビリティシステムが共通して利用可能な物体の検出、行動予測等を可能とするための技術開発等を推進する。 社会受容性 自律型モビリティシステムの導入は、社会的受容性の醸成を踏まえつつ進めることが重要。提供エリア（高速道路→都市 部）や提供サービス（低速→高速）といった段階的な導入等に留意する。 自動車に加え、電動車いすやロボット、無人建機、小型無人機等への応用や多様な分野での利活用に資するため、ネット ワーク（超高速・低遅延・高効率）に係る技術や、高信頼性・セキュリティに係る技術、プラットフォームに係る技術の研究開 発を推進するとともに、各技術の有用性及び実用性を確認するため、実環境に即した実証環境を整備し、研究開発成果 の社会展開に向けた実証実験を推進する。 （４） 公共・産業分野の先端IoTシステム（固定系IoT）の論点（今後の取組の方向性） 29 ネットワーク（同時多数接続、柔軟性） 柔軟なネットワーク構成を可能とするＳＤＮ/NFVによるネットワーク仮想化技術や、ネットワークの負荷軽減を可能とするエッ ジコンピューティングによる分散処理技術等の特長を最大限かつ複合的に活用することにより、エリアネットワーク内の超多 接続環境における周波数有効利用や故障検出等の運用・管理手法を含め、有無線一体でネットワーク資源を最適制御可 能な統合基盤技術の研究開発を推進する。 様々な利用ニーズと多種多様な無線規格のIｏＴ機器により構成されるエリアネットワークに対応した最適なネットワーク制御 技術の検証のため、きめ細かなパラメータ設定等が可能な超高機能のオープンテストベッド環境の構築を推進する。 プラットフォーム 「スマートIoT推進フォーラム」を核とした分野横断の連携体制において、農業、都市・交通、ヘルスケア等の新たな利用分 野を中心に、オープン化すべきデータの見極めや異業種間のデータ流通の意義について理解を深めるとともに、求められ るプラットフォームの在り方に関するコンセンサス形成を推進する。 分野横断的なプラットフォームの構築に向けて、まずは、スマートホーム等の先行的な取組を踏まえ、汎用性の高いＷｅｂイ ンタフェースによるデバイス管理・制御の共通化等の技術開発及びその国際標準化を推進する。 その他（社会受容性、高信頼性・セキュリティ等） 利便性とリスクのバランスに関するコンセンサス形成に向けては、多種多様なIoTデータを汎用的に利用可能なデータに処 理し蓄積可能なIoTデータプール構築技術や、それらデータの高信頼な流通履歴の管理保証技術等、社会受容性を高め る技術開発・標準化及び技術実証・社会実証等を推進する。 IoTを先導する海外の推進団体の活動や様々な実証プロジェクトの状況を共有し、ベストプラクティスの発掘や標準化連携 を図るため、「スマートIoT推進フォーラム」を核に国内外の推進団体の連携を促進するとともに、標準化を通じてグローバル 展開を目指すIoT関連技術については、欧米等との国際共同研究プロジェクトを強化して推進する。 （５） 自律型モビリティ社会に求められるＩｏＴ共通プラットフォーム・共通基盤技術 ①アーキテクチャ（ユースケース） クラウド クラウド ｽﾏｰﾄｼﾃｨ/ｽﾏｰﾄﾊｳｽ 自律型ﾓﾋﾞﾘﾃｨ(自動車, ﾛﾎﾞｯﾄ,ﾄﾞﾛｰﾝ,農機･建機 等) ﾍﾙｽｹｱ/ｽﾏｰﾄ農業/ 公共ｲﾝﾌﾗ ダイナミック マップ センシング アクチュエーション ②共通プラットフォーム ③ネットワーク ・ネットワーク仮想化（SDN/NFV） ・専用ネットワーク （方式別、サービス別 等） コアネットワーク エッジ コンピューティング ５Ｇ アクセスネットワーク アクセスネットワーク ④エリアネットワーク センサー ウェアラブル 端末 カメラ ハンドオーバー、位置制御 家電 Google,Apple等の特定サービス 毎の垂直統合による囲い込み に対応するため、 ①特定サービスに依存しない、 データ収集・利用、デバイス 管理 ②異なるベンダー間の相互 接続性 ③サービスの重要度に応じた ネットワーク接続の信頼性 確保 を可能とするＩｏＴ共通プラット フォームの実現 ＩｏＴ共通プラットフォームの 実現に必要な共通基盤技術 の開発 ゲートウェイ Wi-SUN/ZigBee/Wi-fi/Bluetooth/Ethernet 30 ロボット 自動車 ＊超低遅延（1ms程度） ＊超高速（10Gbps） ＊超多数同時接続 （100万台/km2） ＊自動走行への対応 （100km/h,128台/km2 ） ＊次世代ＡＩ（ＡＩ＋脳科学） Ⅰ 第一次中間答申後における取組状況 Ⅱ 本委員会における検討 Ⅲ IoT/ビッグデータ/AI時代の政策課題の背景 Ⅳ 横断的な推進方策 １．IoT/ビックデータ/AI時代の人材育成策 ２．IoT/ビックデータ/AI時代の標準化戦略 Ⅴ 分野別の推進方策 １．先端的なIoT分野 ２．次世代人工知能 32 次世代人工知能の進展イメージ 究極のAI 汎用AI技術 の実現 次世代AI研究開発 ☆ 将来の脳科学と情報科学の 融合による次世代AI研究開発 ・ 超高効率AI解析技術の実現 （スモールデータ解析） ・ 超省電力脳型ICTの実現 （脳型コンピュータ/NW） ☆ ・ ・ 近い将来のAIの進展 ☆ ビッグデータを活用した新しいAIの進化 ☆ 脳科学の適用によるAIの高度化（スモールデータの活用） ☆ ロボット等の日本の得意分野や様々な独創的アイデアとの組合せによる 新サービスの創出 【主な適用分野】 ・ ロボット（運動） ・ 自然言語処理 ・ ネットワーク ・ センシングデータ利活用 機械学習理論研究の推進 次世代学習理論の確立 高性能モデリング技術の実現 AI進化のための拠点 ◎ AIの利活用推進のための異分野連携、 支援環境の整備が重要 ・ 産学官が連携して推進可能なオープン なテストベッド（オープンデータ利用、 大規模な計算機リソース、超高速/高信頼 ネットワーク等）を整備 ・ AI若手研究者の育成 等 （１） 人工知能の高度化の方向性 33 ア 人工知能及び脳科学の現状及び課題 ＜現状・課題＞ 計算能力（プロセッサ、メモリ、ネットワーク等）の向上に伴い、大容量データの効率的な収集、分析を行える環境が整いつつある。ウェブ上には 様々なデータが溢れており、ハイパージャイアント（Google、Microsoft、Amazon、Facebook等）は同データを活用し、機械学習の高度化に取り 組んでいる状況（Google等を中心に数百億～数千億円規模の予算を投入）。 機械学習の発展形である深層学習に加え、欧米では脳・生命科学に学び、脳機能を再現し、人工知能を高度化しようとする研究も近年積極 的に進められている状況。 ＜今後の取組の方向性＞ ビッグデータの活用による高度な人工知能技術の研究開発及びロボット等の我が国が得意とする分野と様々な独創的アイデアとの組合せによ る新サービスの創出を推進する。 脳科学と情報科学の融合により、次世代の人工知能技術の研究開発を推進する。 イ 機械学習の発展の方向性 ＜現状・課題＞ 機械学習については、汎用化に向けて、特徴量の設計、フレーム問題等の課題が存在するが、特徴量の設計については、計算機能力の向上 に伴い深層学習が高度化し、自動化が実現しつつある状況。 AI技術のオープン・ソース・ソフトウェア（ＯＳＳ）化の進展に伴い、今後ますますユーザーの囲い込みの激化が予想される。 ディープラーニング等の機械学習によってもたらされる結果について、因果関係を説明することが困難。 ＜今後の取組の方向性＞ 機械学習を適用するためのモデル化自体が課題となるケースにおいて、モデリング手法の研究を推進する。 特に、我が国が良質なデータを有する医療分野等での利活用を推進するとともに、産業用ロボット等の頭脳として利活用を目的とした、新たな モデリングの研究開発を推進する。 AI技術のオープン・ソース・ソフトウェア（ＯＳＳ）化に伴い、投資効果を見極めたAI適用分野や市場のターゲット戦略の検討が必要。 ウ 脳科学の発展の方向性と、機械学習と脳科学が融合した次世代AI技術 ＜現状・課題＞ 脳科学の急速な進展を受け、まだ人工知能技術に反映されていない知見がある。（脳の複雑な立体視機構等） 脳の結合様式（コネクトーム）は、現在解明されつつある。 急速に蓄積してきた脳科学の知見を、再び人工知能に取り入れようとする動きがある。 ＜今後の取組の方向性＞ 脳の高次機能の解明によるモデル化と、DNNに代表される神経回路に学ぶ特徴抽出・学習アルゴリズムの高度化を融合し、超高効率AI解析 技術（超スモールデータ解析技術）や超省電力脳型ICT（脳型コンピュータ/NW）技術の研究開発を推進する。 ※ＤＮＮ（ディープニューラルネットワーク） ハードウェアへのプログラミングモデルや、利活用モデルによる超省電力処理ハードウェア技術の研究開発を推進する。 （２） 人工知能の高度化のための推進方策 34 ア 国や研究機関が取り組むべき研究課題と推進方策 ＜現状・課題＞ 機械学習のためには、良質で大量のデータを確保することが重要。また、データのフォーマットを揃えることも重要。 少量データしか存在しない分野があり、海外企業の一部では、スモールデータ活用の動きがある。 データ分析のためには、取り扱うべきデータの「前処理」に相当の時間・労力を消費しており、効率化が望まれる。 ＜今後の取組の方向性＞ 我が国の公共機関・研究機関が有するデータのうち、公共性の高いデータ等の利活用を積極的に推進するとともに、データ利活用にあたっての ルールを策定する。 機械学習に必要となる良質なデータを作り出すための、環境整備の構築を国が推進する。 ビッグデータの前処理に効果的な解析手法や、スモールデータによる精度の高い解析技術の研究開発を推進する。 イ 我が国の国際競争力強化のための戦略 ＜現状・課題＞ 欧米では、グーグル等民間企業を中心に数百億から数千億規模の膨大な予算を人工知能分野に投入（再掲） AI技術のオープン・ソース・ソフトウェア（ＯＳＳ）化の進展に伴い、今後ますますユーザーの囲い込みの激化が予想される。（再掲） 少量データしか存在しない分野があり、海外企業の一部では、スモールデータ活用の動きがある。（再掲） ＜今後の取組の方向性＞ 我が国が良質なデータを有する医療分野等での利活用を推進するとともに、産業用ロボット等の頭脳として利活用を目的とした、新たなモデリン グの研究開発を推進する。（再掲） AI技術のオープン・ソース・ソフトウェア（ＯＳＳ）化に伴い、投資効果を見極めたAI適用分野や市場のターゲット戦略の検討が必要。（再掲） ウ 人材の確保及び育成 ＜現状・課題＞ 従来は脳のモデリングと機械学習のアルゴリズムを同一の人が開発するということもあったが、現在は分業化が進んでいる状況。 企業は、即戦力確保という観点から、ディープラーニングの各種ツールを使える人材を求める傾向にある。 キーワード（パソコン、インターネット等）が絡むような人材については、その時代の流れに合わせて、増減を繰り返している。 日本の企業文化には、失敗が許されない、設定した課題は解決しなければならないといった風潮が存在する。 ＜今後の取組の方向性＞ 脳に学び、新しいアルゴリズムを開発できるような融合的な研究を行える人材、あるいは相互に連携できる土壌の育成に取り組む。 人工知能に係る様々な領域（モデリング、統計処理、プログラミング等）を横断的に見られる人材を育成する。 特に基礎研究に関して、10年等のスパンで持続的に研究開発に取り組むことのできる環境（新たな教育システム等）を整備する。 35 人工知能の利活用イメージ （参考） ア 人工知能の将来の活用イメージ ビッグデータから 知能を理解／作る アプローチ 豊かなコミュニティ 人工知能関連産業 国内市場予測 介護ロボット 未来の車社会 兆円 100 明るく暖かな未来社会 90 80 70 〜 〜 車 ロボット 50 未来住宅 環境知能 60 未来家電 40 生活関連 医療福祉 教育 エンタメ 広告 専門技術サービス 物流 運輸 不動産 金融保険 卸売小売 情報サービス 電力ガス通信 30 計測、計算、制御・誘導をリアルタイムに循環 ○○橋の修理 物資 ○○ ○○ 配送済み 故障検知・異常予測と対処方法の提示 脳機能から 知能を理解／作る アプローチ 3キロ先に修理⼯場 あり 超省エネ社会インフラ （例 通信ﾈｯﾄﾜｰｸ制御） ¥87.0兆 ¥23.1兆 20 10 ¥3.7兆 0 2015 2020 2030 出展：人工知能関連産業国内市場予測 （EY総合研究所 2015） 技術戦略委員会構成員 主 委 主 委 委 専 氏 査 員 査 代 理 員 員 〃 門 委 員 〃 〃 〃 名 主 要 現 職 相田 仁 東京大学大学院 工学系研究科 教授 森川 博之 東京大学 先端科学技術研究センター 教授 〃 水嶋 繁光 近藤 則子 飯塚 留美 伊丹 俊八 内田 義昭 江村 克己 大島 まり 岡 秀幸 〃 沖 理子 〃 〃 〃 〃 〃 〃 〃 〃 〃 〃 〃 片山 泰祥 黒田 道子 酒井 善則 佐々木 繁 篠原 弘道 角南 篤 浜田 泰人 平田 康夫 松井 房樹 三谷 政昭 宮崎 早苗 シャープ(株) 取締役会長 老テク研究会 事務局長 (一財)マルチメディア振興センター 電波利用調査部 研究主幹 国立研究開発法人情報通信研究機構 理事 ＫＤＤＩ(株) 取締役執行役員常務 技術統括本部長 日本電気(株) 執行役員常務 兼 CTO 東京大学大学院 教授 パナソニック(株) AVCネットワークス社 常務・CTO 国立研究開発法人宇宙航空研究開発機構 第一宇宙技術部門 地球観測研究センター 研究領域リーダー （一社）情報通信ネットワーク産業協会 専務理事 東京工科大学 名誉教授 東京工業大学名誉教授、放送大学特任教授 (株)富士通研究所 代表取締役社長 日本電信電話(株) 代表取締役副社長 研究企画部門長 政策研究大学院大学 副学長・教授 日本放送協会 理事・技師長 (株)国際電気通信基礎技術研究所 代表取締役社長 (一社) 電波産業会 専務理事 東京電機大学 工学部 情報通信工学科 教授 (株)ＮＴＴデータ 第一公共事業本部 課長 布施田 英生 榎本 剛 岡田 武 内閣府 政策統括官（科学技術・イノベーション担当）付参事官 文部科学省研究振興局 参事官（情報担当） 経済産業省産業技術環境局 研究開発課長 オブザーバー 36 先端技術ＷＧ構成員 氏 主 任 名 森川 博之 下條 真司 伊勢村浩司 宇佐見正士 栄 藤 稔 加藤 次雄 川西 素春 葛巻 清吾 桑津浩太郎 桑原 英治 阪本 実雄 佐藤 孝平 柴田 浩和 下西 英之 白𡈽 良太 菅野 重樹 曽根原 登 高野 史好 田中 裕之 丹 康 雄 中村 秀治 南 條 健 萩田 紀博 本間 義康 前田 洋一 森下 浩行 森 田 温 矢野 博之 37 所 属 ・ 役 職 東京大学先端科学技術研究センター 教授 大阪大学 サイバーメディアセンター 教授 ヤンマー（株） アグリ事業本部 開発統括部 農業研究センター 部長 KDDI（株） 理事 技術開発本部長 （株）ＮＴＴドコモ 執行役員イノベーション統括部長 （株）富士通研究所 取締役 デジタルサービス部門副担当兼ネットワークシステム研究所長 沖電気工業（株） 通信システム事業本部 スマートコミュニケーション事業部 マーケティング部 シニアスペシャリスト トヨタ自動車（株） 製品企画本部 安全技術主査 （内閣府SIP（自動走行システム）PD） （株）野村総合研究所 ICT・メディア産業コンサルティング部長 綜合警備保障（株） 執行役員 商品サービス企画部長 シャープ（株） CEカンパニー クラウドサービス推進センター 所長 （一社）電波産業会 常務理事 三菱重工業（株） ICTソリューション本部 ICT企画部 主席部員 日本電気（株） クラウドシステム研究所 研究部長 日産自動車（株） 総合研究所 モビリティ・サービス研究所 主任研究員 （内閣府SIP-adus構成員（走行環境のモデル化（Dynamic Map）） 早稲田大学 理工学術院 創造理工学部 総合機械工学科 教授 国立情報学研究所 情報社会相関研究系 教授 （株）小松製作所 CTO室 技術イノベーション企画グループ 主幹 日本電信電話（株） 未来ねっと研究所 ユビキタスサービスシステム研究部 グループリーダー 北陸先端科学技術大学院大学 情報科学研究科 セキュリティ・ネットワーク領域長 高信頼組込みシステム教育研究センター長 （株）三菱総合研究所 政策・公共部門 副部門長 （株）日立製作所 情報・通信システムグループ 情報・通信システム社 通信ネットワーク事業部 事業部長付 （株）国際電気通信基礎技術研究所 知能ロボティクス研究所長 パナソニック（株）生産技術本部 ロボティクス推進室長 （一社）情報通信技術委員会（TTC） 専務理事 YRP研究開発推進協会 事務局長 三菱電機（株） e-F@ctory戦略プロジェクトグループ 主席技管 （国研）情報通信研究機構 経営企画部長 ＡＩ・脳研究ＷＧ構成員 氏 主 任 名 所 属 ・ 役 職 柳 田 敏 雄 国立研究開発法人 情報通信研究機構 脳情報通信融合研究センター（CiNet） センター長 麻 生 英 樹 国立研究開発法人 産業技術総合研究所 情報・人間工学領域 人工知能研究センター 副センター長 石 山 洸 上 田 修 功 宇佐見 栄 正士 藤 稔 （株）リクルートホールディングス RIT推進室長 日本電信電話（株） NTTコミュニケーション科学基礎研究所 機械学習・データ科学センター代表 上席特別研究員 ＫＤＤＩ（株） 技術統括本部 技術開発本部長・理事 （株）ＮＴＴドコモ 執行役員イノベーション統括部長 大 岩 和 弘 国立研究開発法人 情報通信研究機構 NICTフェロー・未来ICT研究所 主管研究員 岡 田 真 人 東京大学大学院 新領域創成科学研究科 教授 加 納 敏 行 日本電気（株） 中央研究所 主席技術主幹 亀 山 渉 川 人 北 光 男 澤 早稲田大学 基幹理工学部 情報通信学科 教授 （株）国際電気通信基礎技術研究所 脳情報研究所長 茂 大阪大学大学院 生命機能研究科 教授 喜 連 川 優 大学共同利用機関法人 情報・システム研究機構 国立情報学研究所 所長 杉 将 東京大学大学院 新領域創成科学研究科 教授 山 鳥澤 中 健太郎 村 原 裕 国立研究開発法人 情報通信研究機構 ユニバーサルコミュニケーション研究所 情報分析研究室長 哲 奈良先端科学技術大学院大学 情報科学研究科 教授 貴 （株）富士通研究所 取締役 春 野 雅 彦 国立研究開発法人 情報通信研究機構 脳情報通信融合研究センター（CiNet） 脳情報通信融合研究室 主任研究員 前 田 英 作 日本電信電話（株） NTTコミュニケーション科学基礎研究所長 松 尾 松本 豊 東京大学大学院 工学系研究科 准教授 洋一郎 国立研究開発法人 理化学研究所 理事 八 木 康 史 大阪大学 理事・副学長 矢 野 和 男 （株）日立製作所 研究開発グループ 技師長 山 川 山 川 山 﨑 宏 義 徳 匡 （株）ドワンゴ 人工知能研究所 所長 国立研究開発法人 科学技術振興機構 革新的研究開発プログラム（ImPACT） プログラム・マネージャー 電気通信大学大学院 情報理工学研究科 助教 ※ 経済産業省、文部科学省からオブザーバが参加。 38 資料１１７－２ 総務省における人工知能に関する取組と 人工知能技術戦略会議の設置について 平成２８年４月２６日 情報通信国際戦略局 １．人工知能関連研究の取組について 総務省関連機関の人工知能関係の研究拠点 NICT ユニバーサル コミュニケーション研究所 言語・文化・能力・距離・臨場感 の壁を越え、心が通うコミュニケー ション、すなわちユニバーサルコ ミュニケーションの実現のため の研究開発を推進するために、 平成12年に開設。 インターネット上の大量の情報を 自動的に解析し、質問者に有益な 回答を提示するデータ解析技術や、 多言語音声翻訳技術等の研究 開発を推進。 所在地：京都府相楽郡精華町 NICT 脳情報通信融合 研究センター（CiNet） 脳科学を情報通信技術（ICT）の 研究に応用することを目的として、 平成25年に開設。 脳機能計測技術や、脳活動か ら脳の処理情報を把握する技術、 脳の仕組みを活用したネットワー ク制御技術等の研究開発を推進。 所在地：大阪府吹田市 （大阪大学内） 2 (株)国際電気通信基礎技術 研究所（ATR） 電気通信分野における基礎的、 独創的な研究を推進し、広く社会に 貢献するために、昭和61年に開設 （平成元年に現在地に移転）。 脳情報科学や生活支援ロボット、 無線通信などの情報通信分野で 最先端の研究開発を推進。 所在地：京都府相楽郡精華町 総務省における人工知能関連研究 総務省は知能に関する多様な視点の研究をカバー 「ソーシャルなビッグデータから知能を理解する／作る アプローチ」 • • • フォーカス：知能の社会的側⾯ 実施機関：NICTユニバーサルコミュニケーション研究所 ⾃然⾔語処理(機械翻訳、質問応答）、画像認識、データ マイニング、IoT、辞書・知識ベース構築⽅法論 • 二つのアプローチは相補的 • 将来的には統合して、真に社会 に役立つ人工知能、ロボットを 目指す 「脳機能から知能を理解する／作る」 アプローチ • • • フォーカス：知能の⽣物学的側⾯ 実施機関：NICT CiNet, ATR BMI、 ニューロフィードバック、リハビリ⽀援技術、脳 機能モデル、ロボット制御、バイオマーカ 3 出⼝・実社会応⽤ 東京オリンピック、防災減災、各種社 会動向の調査・分析、教育、イノベー ション⽀援、等々、システムの⼀般公 開等多数実施中 実⽤化技術 VoiceTra、WISDOM X、DISAANA 活力のある知識情報 社会の創造 現在：快適空間の創造、医療応⽤、⾼ 齢者対策、制御技術等々 実⽤化技術 脳に学ぶ機械学習⼿法、映像評価技術等 ＮＩＣＴユニバーサルコミュニケーション研究所の研究 ①Apakah anda memiliki warna lain? ③お調べしま す。赤色があ ります。 社会知解析技術 （論文、Web、SNS等の文書から社会におけ る知識や仮説を抽出 ・提示するための解析技術） ②色違いはありますか。 ④Mari saya periksa. Ada merah. 多言語音声翻訳技術 （グローバルコミュニケーション 計画と次世代翻訳技術） 解析 翻訳 評価 Exp. 1 Exp. 2 4 Overlap of Exp.1 and Exp. 2 高齢者QoL及び情報通信 QoE分析・評価技術 （脳内の感覚統合メカニズム に基づく多感覚評価） サイバー・フィジカル・ソーシャルデー タ統合検索分析技術 （センサ情報からテキスト情報までを 対象とした横断的な検索を実現する ための分析技術） 検索 ソーシャルビッグデータ 大規模テキストデータ 大規模センシングデータ 大規模対訳・音声・映像コーパス 認識 収集・分析・ 分類・構造化等 玉石混淆なWeb情報 (論文・SNS含) 空間映像認識技術 （映像から空間情報を 認識する技術） 多言語音声 認識技術 （多言語・自由発話 認識技術） 環境センシングデータ 多言語音声翻訳技術の研究開発 5 総務省所管の国立研究開発法人 情報通信研究機構（ＮＩＣＴ）を中心に、「言葉の壁」を越えたコミュ ニケーションの実現を目指した「多言語音声翻訳システム」を開発。現在は無料のスマートフォンアプ リVoiceTraとして利用が拡大。 2020年 現在 スマートフォンアプリ VoiceTra 性能向上に向けた取組 29言語に対応 日英中韓を含めて10言語 の旅行会話で実用レベル （TOEIC600点レベル）の 翻訳が可能 （音声認識、翻訳に 人工知能を活用） ダウンロード用 QRコード 医療など、旅行会話以 外の翻訳を可能にする 実用レベルで翻訳可能 な言語数を拡大する 多様な言い回しへの対 応や、雑音除去、自動 学習等の研究開発 VoiceTraサポートページ： http://voicetra.nict.go.jp/ 警察 鉄道 空港 京急電鉄は乗換や 遺失物等の案内に 試験活用 岡山県警が、地 理案内、遺失物 申請等に活用 スポーツイベント 成田空港専用翻訳 アプリ”NariTra” (NICTが技術移転) 東京メトロは同 社管理の全170 駅に導入 東京マラソン 2015でボラン ティアが活用 研究開発と大規模実証を経て、 東京オリンピック・パラリンピック競技大会 が開催される2020年までに社会実装 → 全国展開 6 情報分析システム WISDOM X 概要 • • ⾃然⾔語処理技術を⽤いてユーザーの質問に対してWeb40億ページの情報を基に様々な回答を整理して表⽰ また、その回答に対して、システムがさらに質問を追加提案することができるため、 ユーザーがその質問と 回答をたどることによって、新たな「仮説」を⽴てることも可能 ステップ１ 質問「何によって漁獲量が減るか」 をWISDOM Xのホームページで ⼊⼒ 回答「地球温暖化」など 回答「地球温暖化」 をクリック ⽔産会社戦略 担当のAさん、 経営上の将来 リスクを調査 ステップ２ 「地球温暖化」に 関して回答可能な 質問が列挙される 「地球温暖化が進むと どうなる？」をクリック 万能対話ロボット(教育、⾼齢者） ⾞いすで楽しめるダンス があるそうです。 ナナフシってオスなし でも繁殖するよ。 対話技術に応用することで飛躍的に対話機能が 向上。ロボットの話に感化されて、ノーベル賞の受 賞も夢ではないかも？ ステップ３ 約450件の回答：海⽔温が 上がる、台⾵が巨⼤化する、 プランクトンが減る... 提案される質問を次々と クリックすると... この仮説は論⽂誌 Nature Climate Change で部分的 に事実として報告 仮説「地球温暖化問題が⾷中毒 を増加させる」 （地球温暖化 海⽔温上昇 ⼤腸菌増殖 ⾷中毒増加） ⾷中毒が起きれば⽔産会社 ブランドイメージに打撃... 海⽔の⼤腸菌の影響を受 けない「陸上養殖」のベ ンチャーを買収 ⺠間企業のイノベーション⽀援 南⽶でディーゼル油を⽣成する 真菌(⽔⾍の類似物）が発⾒！ その作戦でいきましょう! 我が社のプラントによく適合しているの で、プラントとセットで販売できるかも。 シンクタンク、社会調査 少⼦化で耕作放棄地が急増！ それでA地⽅の雇⽤を増や せますね！ 耕作放棄地で⾏うビジネスには、太陽光発電、 ⿂類の養殖、植物性プランクトンの養殖。A地⽅ に適しているには植物性プランクトンの養殖… 民間企業やシンクタンクが活用することで、専門家でなくても、あらゆる技術、出来事、施策の膨大な 組み合わせを、人間には実行不可能な規模でシミュレーション可能となり、この技術をきっかけにし て将来有望な様々なアイディアが生まれる ＮＩＣＴ脳情報通信融合研究センターの研究 7 脳が感じ理解する仕組みを解明 • 脳にやさしい情報通信 • 心地のよいコミュニケーション • 次世代人工知能 脳に学ぶ情報ネットワーク • 災害や故障に強い 情報ネットワーク • 省エネ情報ネットワーク • 解りやすい情報検索 • IoT BMIによる脳機能の強化 支援 • 脳活動から意図を推定しパソコンやロ ボットを操作 • 運動、コミュニケーション障がい者のリ 脳情報通信融合研究センター ハビリ 最先端脳活動計測 7T-fMRI • 世界最先端の脳活動イメージング技術 • スパコンによるビッグデータの解析 スーパーコンピュータ“京”との連携 身体性の脳科学に関する多様な分野への応用 （ネイマールの脳に学ぶ身体を動かす脳の仕組み） 行動の選択 ディフェンスをどのように抜くか？ 行動の実行 ボールを蹴る Neymar Jr. JS 関連領域が広範囲で活性化 より多くの可能性を引き出し 多様な選択肢を準備 活動領域は限定的でごくわずか 効率的で正確な行動の実行 子供から高齢者まで身体を動かす脳の仕組みを解明し、 リハビリやスポーツトレーニングへと応用する ICTによるヒューマンアシスト 「健常者の能力向上」 「高齢者/障がい者の能力回復」 「ジュニア育成」 脳の中の身体表現に介入する 身体運動をアシストできる リハビリテーション法の開発 小型ウェアラブルデバイスの開発 資料提供 NHK スペシャル 「ミラクルボディ」 2014年6月1日放送 8 ２．人工知能技術戦略会議について 経緯 10 • 平成２８年４⽉１２⽇に開催された第5回「未来投資に向けた官⺠対話」で、安倍総 理から次の発⾔あり。 – 人工知能の研究開発目標と産業化のロードマップを、本年度中に策定します。 そのため、産学官の叡智を集め、縦割りを排した『人工知能技術戦略会議』を 創設します。 10 11 総理指示を受けた人工知能研究の体制 • 総理指⽰を受け、「⼈⼯知能技術戦略会議」を設置。今年度から、本会議が司令塔と なり、その下で総務省・⽂部科学省・経済産業省の⼈⼯知能（AI）技術の研究開発 の３省連携を図る。 • 本会議の下に「研究連携会議」と「産業連携会議」を設置し、AI技術の研究開発と成 果の社会実装を加速化する。 ⼈⼯知能技術戦略会議 ○AI研究開発・イノベ-ション施策の３省連携の司令塔 （議⻑、顧問（CSTI）、５法⼈の責任者、学術界、３省の局⻑、産業界） （３省で共同事務局） 研究連携会議（センター⻑会議） ○研究の総合調整（具体的な研究連携テーマを了解） 情報通信研究機構 （総務省） CiNetセンター⻑：柳⽥ 敏雄 理化学研究所 ⾰新知能統合研究センター （⽂部科学省） センター⻑（内定者）：杉⼭ 将 産業連携会議 協⼒ 産業技術総合研究所 ⼈⼯知能研究センター （経済産業省） ○研究開発と産業の連携総合調整（⼈材育成、標準化・ロード マップ作成、技術・知財動向分析、規制改⾰分析等） タスクフォース ○例えば、ロードマップの策定など、課題ごとにタスクフォースを設置 して具体的に推進 センター⻑：辻井 潤⼀ 成果の展開 出⼝分野の省庁／企業等 11 12 『人工知能技術戦略会議』の概要と議長及び構成員 • ⼈⼯知能研究者でもある安⻄議⻑（(独)⽇本学術振興会理事⻑）と、総合科学技 術・イノベーション会議の久間議員の下、産学のトップを構成員とするAI技術戦略の司 令塔。 ◎ 議⻑ 安⻄ 祐⼀郎（独⽴⾏政法⼈⽇本学術振興会 理事⻑） ○ 顧問 久間 和⽣（内閣府総合科学技術・イノベーション会議常勤議員） ○ 構成員 内⼭⽥ ⽵志 ⼩野寺 正 五神 真 ⻄尾 章治郎 坂内 正夫 松本 紘 中鉢 良治 濵⼝ 道成 古川 ⼀夫 (⽇本経済団体連合会未来産業・技術委員会共同委員⻑) (⽇本経済団体連合会未来産業・技術委員会共同委員⻑) (国⽴⼤学法⼈東京⼤学総⻑) (国⽴⼤学法⼈⼤阪⼤学総⻑) (国⽴研究開発法⼈情報通信研究機構理事⻑) (国⽴研究開発法⼈理化学研究所理事⻑) (国⽴研究開発法⼈産業技術総合研究所理事⻑) (国⽴研究開発法⼈科学技術振興機構理事⻑) (国⽴研究開発法⼈新エネルギー・産業技術総合開発機構理事⻑) ※上記のほか、総務省、⽂部科学省、経済産業省より局⻑級が参加 12 13 今後のスケジュール（予定） • 4⽉25⽇のシンポジウムを⽪切りに、「研究連携会議」と「産業連携会議」を⽉1回程度 のペースで開催。検討状況を定期的に⼈⼯知能技術戦略会議に報告する。また、⼈ ⼯知能技術戦略会議では、AI技術に関する重要事項等を検討。 ４⽉１８⽇ 第１回⼈⼯知能技術戦略会議開催 ・検討事項とその推進体制の審議と決定 等 ４⽉２５⽇ 「第1回次世代の⼈⼯知能技術に関する合同シンポジウム」 開催 ーーー研究連携会議、産業連携会議を⽉１回程度のペースで開催予定 ６⽉頃 第２回⼈⼯知能技術戦略会議開催 ・研究連携会議、産業連携会議での検討状況等の進捗報告 ・３省連携での研究重点⽅針と研究計画、産業連携上の課題（例えば、ロードマップ策定、⼈材育成等） の解決のための具体的推進⽅策（タスクフォースの設置等）に関する⼯程表の決定 等 ９⽉頃 第３回⼈⼯知能技術戦略会議開催 ・研究連携会議、産業連携会議での検討状況等の進捗報告 ・⼈⼯知能の研究開発⽬標と産業化のロードマップ原案の決定 等 秋頃 「第２回次世代の⼈⼯知能技術に関する合同シンポジウム」開催 （予定） ーーー以降、⼈⼯知能技術戦略会議は、４ヶ⽉に１回程度開催予定 13 （参考）第１回次世代の人工知能技術に関する合同シンポジウムについて １．開催⽇時等 ⽇時：平成２８年４⽉２５⽇（⽉）１０時〜１６時３０分 場所：⽇本科学未来館７階 未来館ホールほか（東京都江東区⻘海2-3-6） 主催：総務省、⽂部科学省、経済産業省、（国研）科学技術振興機構、 （国研）新エネルギー・産業技術総合開発機構 共催： （国研）情報通信研究機構、 （国研）理化学研究所、 （国研）産業技術総合研究所 ２．プログラム（敬称略） （１）開会挨拶 ⾼市総務⼤⾂、馳⽂部科学⼤⾂、林経済産業⼤⾂ （２）来賓挨拶 久間 和⽣ （３）基調講演 安⻄ 祐⼀郎 ⼩野寺 正 （４）講演 辻井 潤⼀ 柳⽥ 敏雄 杉⼭ 将 ギル・プラット 國吉 康夫 冨⼭ 和彦 ⼩松崎 常夫 （内閣府 総合科学技術・イノベーション会議 常勤議員） （⽇本学術振興会 理事⻑） （⽇本経済団体連合会 未来産業・技術委員会 委員⻑ ／KDDI株式会社 取締役会⻑） （産業技術総合研究所 ⼈⼯知能研究センター⻑） （情報通信研究機構 脳情報通信融合研究センター⻑） （理化学研究所 ⾰新知能統合研究センター⻑（内定者）） （TOYOTA RESEARCH INSTITUTE, INC CEO） （東京⼤学⼤学院 情報理⼯学系研究科 教授） （株式会社経営共創基盤 代表取締役CEO） （セコム株式会社 常務執⾏役員 IS研究所所⻑） 会場の様子 高市大臣御挨拶 3大臣握手 （５）パネルディスカッション コーディネータ： 安宅 和⼈ （ヤフー株式会社 チーフストラテジーオフィサー（CSO）） パネリスト： 松尾 豊 （産業技術総合研究所 ⼈⼯知能研究センター 企画チーム⻑／東京⼤学⼤学院 ⼯学系研究科 特任准教授） 宮尾 祐介 （国⽴情報学研究所 コンテンツ科学研究系 准教授） ⿃澤 健太郎 （情報通信研究機構 ユニバーサルコミュニケーション研究所 データ駆動知能システム研究センター⻑） 辻井 潤⼀ （産業技術総合研究所 ⼈⼯知能研究センター⻑） 柳⽥ 敏雄 （情報通信研究機構 脳情報通信融合研究センター⻑） 14 杉⼭ 将 （理化学研究所 ⾰新知能統合研究センター⻑（内定者）） 14 資料117－３ ＡＩネットワーク化検討会議について ウインズ 中間報告書「ＡＩネットワーク化が拓く智連社会（ＷＩＮＳ） ー第四次産業革命を超えた社会に向けてー」を中心に 平成２８年４月２６日 総 務 省 情報通信政策研究所 沿革 平成２７年２月 インテリジェント化が加速するＩＣＴの未来像に関する研究会 （座長） 村井 純 慶應義塾大学環境情報学部長 平成２７年６月３０日 「報告書２０１５」 平成２８年２月 ＡＩネットワーク化検討会議 （旧称 ＩＣＴインテリジェント化影響評価検討会議） （座長） 須藤 修 東京大学大学院情報学環教授 （情報通信審議会情報通信政策部会長） ウインズ 平成２７年４月１５日 中間報告書「ＡＩネットワーク化が拓く智連社会（ＷＩＮＳ）」 （平成２７年４月２９日・３０日 Ｇ７香川・高松情報通信大臣会合） 1 インテリジェント化が加速するＩＣＴの未来像に関する研究会「報告書2015」（平成27年６月） 2 ＡＩネットワーク化検討会議 １ 目的 ２０４０年代を見据え、ＡＩネットワーク化に向け、目指すべき社会像及びその基本理念 を検討するとともに、ＡＩネットワーク化の影響及びリスクの評価を行い、当面の課題 及び今後注視し又は検討すべき事項を整理することを目的とする。 ２ 検討体制 【座 長】 須藤 修 東京大学大学院情報学環教授 【顧 問】 村井 純 慶應義塾大学環境情報学部長 【構成員】 理工学系及び人文・社会科学系の有識者 計３６人（座長及び顧問を含む。） ３ スケジュール １月２７日 開催報道発表 ２月２日 第１回会合 ウインズ ４月１５日 中間報告書「ＡＩネットワーク化が拓く智連社会（ＷＩＮＳ）」 （目指すべき社会像、ＡＩネットワーク化の影響・リスクの評価及び当面の課題） ５月中（目途） 最終報告書 （今後中長期的に注視し、又は検討すべき事項が中心） 【参考】４月２９日・３０日 Ｇ７香川・高松情報通信大臣会合 3 ＡＩネットワーク化検討会議構成員一覧 【座長】 須藤 修 東京大学大学院情報学環教授 村井 純 慶應義塾大学環境情報学部長 【顧問】 【座長代理】 平野 晋 中央大学大学院総合政策研究科委員長 赤坂 亮太 慶應義塾大学大学院メディアデザイン研究科リサーチャー 石井 夏生利 筑波大学図書館情報メディア系准教授 板倉 陽一郎 弁護士 井上 智洋 駒澤大学経済学部専任講師 江間 有沙 東京大学教養学部附属教養教育高度化機構特任講師 大屋 雄裕 慶應義塾大学法学部教授 鹿島 久嗣 京都大学大学院情報学研究科教授 河井 大介 東京大学大学院情報学環助教 河島 茂生 青山学院女子短期大学現代教養学科准教授 久木田 水生 名古屋大学大学院情報科学研究科准教授 クロサカ タツヤ 総務省情報通信政策研究所コンサルティング・フェロー 越塚 登 東京大学大学院情報学環教授 佐々木 勉 総務省情報通信政策研究所特別上級研究員 佐藤 英司 福島大学経済経営学類准教授 宍戸 常寿 東京大学大学院法学政治学研究科教授 実積 寿也 九州大学大学院経済学研究院教授 新保 史生 慶應義塾大学総合政策学部教授 田中 絵麻 一般財団法人マルチメディア振興センター情報通信研究部主席研究員 田中 浩也 慶應義塾大学環境情報学部教授 高橋 恒一 国立研究開発法人理化学研究所生命システム研究センター生化学シミュレーション研究チームチームリーダー 中西 崇文 国際大学グローバル・コミュニケーション・センター准教授 橋本 力 国立研究開発法人情報通信研究機構ユニバーサルコミュニケーション研究所情報分析研究室研究マネージャー（平成28年3月31日まで） 林 秀弥 名古屋大学大学院法学研究科教授 林 雅之 国際大学グローバル・コミュニケーション・センター客員研究員 原井 洋明 国立研究開発法人情報通信研究機構ネットワークシステム研究所ネットワーク基盤研究室長 深町 晋也 立教大学大学院法務研究科教授 福井 健策 弁護士 東京大学大学院工学系研究科准教授 松尾 豊 山本 勲 慶應義塾大学商学部教授 山本 龍彦 慶應義塾大学法科大学院教授 湯淺 墾道 情報セキュリティ大学院大学教授 （注）敬称略。座長、顧問及び座長代理を除き、五十音順。 若田部 昌澄 早稲田大学政治経済学術院教授 （肩書きは、橋本構成員を除き、平成28年4月15日時点） 渡辺 智暁 慶應義塾大学大学院政策・メディア研究科特任准教授 4 ウ イ ン ズ 中間報告書「ＡＩネットワーク化が拓く智連社会（ＷＩＮＳ） ―第四次産業革命を超えた社会に向けて―」の構成 第１章 ＡＩネットワーク化及びその進展段階 第２章 目指すべき社会像及び基本理念 第３章 ＡＩネットワーク化の影響 第４章 ＡＩネットワーク化のリスク 第５章 当面の課題 5 第１章（ＡＩネットワーク化及びその進展段階）関連 「ＡＩネットワーク化」と「ＡＩネットワークシステム」 ＩＣＴインテリジェント化 コンピュータや通信ネットワークに関する様々な技術の同時並行的 かつ加速度的な高度化等によりもたらされる次のような変化 １．ＩＣＴにおける知性の向上 ＩＣＴインテリジェント化を支える技術・システム の総体を「インテリジェントＩＣＴ」という。 ２．ＩＣＴと人間の連携の進展 ＩＣＴインテリジェント化の進展段階 ①インテリジェントＩＣＴが単独で機能 人工知能（ＡＩ）が、他の人工知能（ＡＩ）とは連携せずに、インターネットを介するなどして単独で機能し、人間を支援。 ②インテリジェントＩＣＴ相互間のネットワーク化が進展 人工知能（ＡＩ）の相互連携が行われるようになり、社会の各分野における自動調整・自動調和が進展。 ③人間の潜在的能力が人工知能により引き出され、身体的・頭脳的に発展 人工知能（ＡＩ）等と人間の間の相互作用も設計可能となり、センサ、アクチュエータ、人間及び人工知能（ＡＩ）が連携。 ④人間とインテリジェントＩＣＴが共存 インテリジェントＩＣＴと人間がシームレスに連携する世界が実現。 →ＩＣＴインテリジェント化のうち中心的な変化が「ＡＩネットワーク化」 ＡＩネットワーク化 ＡＩを構成要素とする情報通信ネットワークシステムの構築及び高度化 ＡＩネットワークシステム ＡＩを構成要素とする情報通信ネットワークシステム 6 第１章（ＡＩネットワーク化及びその進展段階）関連 ＡＩネットワークシステムとインテリジェントＩＣＴ及びＩｏＴとの関係 7 第１章（ＡＩネットワーク化及びその進展段階）関連 「ＡＩネットワーク化」の進展段階 ① ＡＩが、他のＡＩとは連携せずに、インターネットを介するなどして 単独で機能し、人間を支援 ② ＡＩ相互間のネットワークが形成され社会の各分野における 自動調整・自動調和が進展 ③ 人間の潜在的能力がＡＩネットワークシステムにより引き出され、 身体的にも頭脳的にも発展 ④ 人間とＡＩネットワークシステムが共存 8 第１章（ＡＩネットワーク化及びその進展段階）関連 本検討会議における検討事項 ① 人間とＡＩネットワークシステムが共存する未来（ＡＩネット ワーク化の進展段階の第４段階）における社会の在り方に関し、 目指すべき社会像及びその基本理念 →【第２章】 ② ＡＩネットワーク化が社会・経済にもたらす影響 →【第３章】 ③ ＡＩネットワーク化が社会・経済にもたらすリスク →【第４章】 ④ ＡＩネットワーク化が社会・経済にもたらす影響・リスクに 関し、今後注視し、又は検討すべき事項のうち、速やかに検討 に着手すべきもの（当面の課題） 9 →【第５章】 第２章（目指すべき社会像及びその基本理念）関連 「知」から「智」へ ＡＩネットワーク化 ＡＩネットワーク化の進展段階 ① ＡＩが、他のＡＩとは連携せずに、 インターネットを介するなどして単独で機能し、人間を支援 ② ＡＩ相互間のネットワークが形成され、 社会の各分野における自動調整・自動調和が進展 ③ 人間の潜在的能力がＡＩネットワークシステムにより 引き出され、 身体的にも頭脳的にも発展 ④ 人間とＡＩネットワークシステムとが共存 10 第２章（目指すべき社会像及びその基本理念）関連 目指すべき社会像及びその基本理念 １ 目指すべき社会像 ウ イ ン ズ 智連社会 （Wisdom Network Society） 【ＷＩＮＳ】 （第四次産業革命を超えた社会） ２ 基本理念 ○ すべての人々がＡＩネットワークシステムの恵沢をあまねく享受 ○ 個人が、尊厳をもった自律的な主体として、ＡＩネットワークシステムを安心して安全に利活用 ○ イノベーティブな研究開発と公正な競争を通じて、多様で高度なＡＩネットワークシステムを実現 ○ ＡＩネットワークシステムに関し、制御可能性と透明性を技術的・制度的に確保 ○ ＡＩネットワークシステムにより、地球規模課題（環境保護、格差是正等）の解決に貢献 11 等 第３章（ＡＩネットワーク化の影響）関連 ＡＩネットワーク化が社会・経済にもたらす効果（１／２） ＡＩネットワーク化が社会・経済にもたらす効果について、公共（まち）／生活（ひと）／ 産業 （しごと）の分野ごとに、２０２０年代～２０４０年代の時系列で評価。 【公共】 公共インフラ、防災、スマートシティ、行政 【生活】 生活支援、豊かさ創造（創造的活動、コミュニティ活動等） 【産業】 分野共通（コーポレート業務等）、農林水産、製造業、運輸・物流、卸売・小売、金融・保険、 医療・介護、教育・研究、サービス業、建設 【例】 医療・介護 【例】 製造業 12 第３章（ＡＩネットワーク化の影響）関連 ＡＩネットワーク化が社会・経済にもたらす効果（２／２） ○ ＡＩネットワーク化の経済効果は、直接的効果（注１）だけで＋１２１兆円（２０４５年時点、年間の生産高（市場規模）ベース） ○ そのほか、地方経済の拡大、余暇の拡大等の波及的効果（注２）も考えられる。 兆円 1,400 1,300 波及的効果 1,200 ＋１２１兆円 1,100 直接的効果 ・地方経済の拡大 ・余暇産業の拡大 ・コミュニティ・ビジネスの拡大 ・共有型サービス産業の拡大 ・自動調整・自動調和の進展に 伴うコストの低減 ・各産業に活用されるロボット等 1,000 の製造増大 ・マスカスタマイゼーションの普及 ・レコメンデーション高度化による 嗜好性消費の増大 ・無人のタクシーやバスの登場に よる移動コストの低減 ・Fintechによる小口融資の増大 900 800 700 600 2025 2030 2035 2040 2045 年 ＡＩネットワーク化の経済効果（ＩｏＴ/ビックデータ及びロボットの経済効果を含む。）を 年間の生産高（市場規模）ベースで試算 （注１）「直接的効果」とは、産業へのAＩネットワークシステムの導入による効率化、製品・サービスの高付加価値化による生産高の増加等をいう。 （注２）「波及的効果」とは、産業へのAＩネットワークシステムの導入による効果であって、直接的効果ではないもの（地方経済の拡大、余暇の拡大等） をいう。 13 第４章（ＡＩネットワーク化のリスク）関連 ＡＩネットワーク化のリスクを踏まえて解決すべき課題（１／２） ○ 本検討会議においては、ＡＩネットワーク化が社会・経済にもたらすリスクを次のように分類。 ①機能に関するリスク： ＡＩネットワークシステムに期待される機能が適正に発揮されないリスク ②法制度・権利利益に関するリスク： ＡＩネットワークシステムにより権利利益等が侵害されるリスク ○ 被害の生起確率や規模等が予測可能なリスクを予防するとともに、不確実なリスクについても、複数の シナリオを検討し、リスクの発生に迅速かつ柔軟に対処する枠組みを構築することにより、課題を解決。 【①機能に関するリスク及びこれを踏まえ解決すべき課題】 リスクの種類 解決すべき課題の概要 セキュリティ関連 ・ＡＩネットワークシステムに対するハッキングやサイバー攻撃等 ・ＡＩネットワークシステムに対する攻撃が秘かに行われ、被害に気づかないこと 情報通信ネットワーク システム関連 ・情報通信ネットワーク上に多種多様なＡＩが混在することにより、ＡＩネットワークシステムが 正常に動作せず、意図しない事象が発生 ・情報通信ネットワークの不具合によりＡＩが正常に動作せず、意図しない事象が発生 ・クラウド等におけるデータ漏洩・消失やシステム障害 不透明化 ・ＡＩのアルゴリズム等が不透明化し、人間にＡＩネットワークシステムの適正な制御が困難化 ないし不可能化 制御喪失 ・ＡＩネットワークシステムが暴走し、人間による制御が困難化ないし不可能化 ・超知能（superintelligence）の誕生やシンギュラリティの到達により、人間による制御が 困難化ないし不可能化 14 第４章（ＡＩネットワーク化のリスク）関連 ＡＩネットワーク化のリスクを踏まえて解決すべき課題（２／２） 【②法制度・権利利益に関するリスク及びこれを踏まえ解決すべき課題】 リスクの種類 解決すべき課題の概要 事故 ・自動運転車やロボット等の自律的判断に基づく動作による事故 犯罪 ・ＡＩネットワークシステムを悪用したマルウェアによる犯罪 ・自律型兵器のテロ等犯罪への悪用 消費者等の権利利益関連 ・ＡＩネットワークシステムが適正に利活用されないことにより消費者、青少年、高齢者等の 権利利益が毀損 プライバシー・個人情報関連 ・ＡＩネットワークシステムによる個人情報の収集・利活用が不透明化することにより、個人情報 のコントロールが困難化 ・ＡＩネットワークシステムが人々の信念、健康、将来の行動等を推論することにより、プライバ シーが侵害 人間の尊厳と個人の自律 関連 ・ＡＩネットワークシステムが人間の意思決定過程を見えない形で操作することにより、個人の 自律が侵害 ・ＡＩが人間を上回る知能を持つことにより、人間中心主義的な価値体系が動揺 民主主義と統治機構関連 ・AIネットワークシステムによる投票等国民の行動の操作 ・ＡＩネットワークシステムを国家の統治に利活用する場合における意思決定過程の不透明化 や責任の所在の曖昧化 15 第４章（ＡＩネットワーク化のリスク）関連 ＡＩネットワーク化の進展段階とリスクの顕在化 ＡＩネットワーク化の進展段階 リスクの顕在化 ①ＡＩが、他のＡＩとは連携せずに、 インターネットを介するなどして 単独で機能し、人間を支援 ・セキュリティに関するリスク、事故のリスク、犯罪のリスク、プライ バシー・個人情報保護に関するリスク、消費者等の権利利益に関 するリスク及び不透明化のリスクの顕在化 ②ＡＩ相互間のネットワークが形成 され、 社会の各分野における 自動調整・自動調和が進展 ・情報通信ネットワークシステムに関するリスクの顕在化 ・ＡＩ相互間のネットワークの形成に伴うセキュリティに関するリスク、 事故のリスク、犯罪のリスク、プライバシー・個人情報保護に関す るリスク、消費者等の権利利益に関するリスクの拡大 ③人間の潜在的能力がＡＩネット ・人間の尊厳と個人の自律に関するリスクの顕在化、 ワークシステムにより引き出され、 ・人間の脳とＡＩネットワークシステムとの連携に伴うプライバシー・ 個人情報保護に関するリスクの拡大 身体的にも頭脳的にも発展 ④人間とＡＩネットワークシステム とが共存 ・制御喪失のリスク、民主主義と統治機構に関するリスクの顕在化 16 第５章（当面の課題）関連 当面の検討課題（１／８） １．研究開発の原則の策定 ２．イノベーティブかつ競争的なエコシステムの確保 ３．利用者の保護 ４．ＡＩネットワーク化に関するセキュリティの確保 ５．プライバシー及びパーソナルデータに関する制度的課題 ６．コンテンツに関する制度的課題 ７．社会の基本ルールに関する検討 ８．情報通信インフラの高度化の加速 ９．ＡＩネットワーク・ディバイド形成の防止 10．ＡＩネットワークシステムに関するリテラシーの涵養 11．ＡＩネットワーク化に対応した人材育成 12．セーフティネットの整備 13．地球規模課題の解決を通じた人類の幸福への貢献 14．ＡＩネットワークシステムのガバナンスの在り方 17 第５章（当面の課題）関連 当面の検討課題（２／８） １．研究開発の原則の策定 ＯＥＣＤプライバシーガイドライン、同・セキュリティガイドライン等を参考に、関係ステークホルダーの参画を得つつ、 研究開発の原則を国際的に参照される枠組みとして策定することに向け、検討に着手することが必要。 【原則の策定・解釈に当たっての基本的な考え方】 次に掲げる考え方を基本的な考え方として前文等に記述すべき。 ・ ＡＩネットワークシステムの恵沢が万人により享受され ・ 人間の尊厳と個人の自律が保障され 社会を実現 ① ・ ＡＩネットワークシステムの制御可能性と透明性が確保され ・ ＡＩネットワークシステムが安全に安心して利活用される ② 研究開発の進展段階に応じて、想定される各種のリスクに適時適切に対処 ③ イノベーティブな研究開発と公正な競争にも配慮しつつ、多様なステークホルダーの参画 を得て、 関係する価値・利益のバランスを調整 ④ ＡＩネットワーク化の進展及びリスクの顕在化に応じて、適宜見直し 【原則の内容】 少なくとも、次に掲げる事項を内容に盛り込むべき。 ① 透明性の原則 ＡＩネットワークシステムの動作の説明可能性及び検証可能性を確保 ② 利用者支援の原則 ＡＩネットワークシステムが利用者を支援、利用者に選択の機会を適切に提供するよう配慮 ③ 制御可能性の原則 人間によるＡＩネットワークシステムの制御可能性を確保 ④ セキュリティ確保の原則 ＡＩネットワークシステムの頑健性及び信頼性を確保 ⑤ 安全保護の原則 ＡＩネットワークシステムが利用者及び第三者の生命・身体の安全に危害を及ぼさないよう配慮 ⑥ プライバシー保護の原則 ＡＩネットワークシステムが利用者・第三者のプライバシーを侵害しないよう配慮 ⑦ 倫理の原則 ＡＩネットワークシステムの研究開発において、人間の尊厳と個人の自律を尊重 ⑧ アカウンタビリティの原則 ＡＩネットワークシステムの研究開発者が利用者に対するアカウ ンタビリ ティを遂行 18 第５章（当面の課題）関連 当面の検討課題（３／８） ２．イノベーティブかつ競争的なエコシステムの確保 (1) 関係する市場の動向の継続的注視 ・ ＡＩネットワーク化やデータ寡占等に着目したデータ等の創造・流通・蓄積の状況、事業者間の競争状況 その他市場の動向の注視・評価 注視対象（ＡＩの範囲、データの範囲、市場等）の画定、注視の視点、評価基準等の在り方の検討 注視・評価に必要となる情報の収集の在り方の検討 ＡＩネットワークサービス（ＡＩネットワークシステムの機能を提供するサービス）の供給者による行為であって、イノベーティブな 研究開発や公正な競争を阻害するおそれがあるものの類型化の検討 (2) ＡＩネットワークシステムに関する相互接続性・相互運用性の確保 ・ 相互接続性・相互運用性を確保すべき対象の検討 （例：アーキテクチャ、情報の結節（ＡＩ相互間、ＡＩとモノの間、ＡＩと人間の間、ＡＩとクラウドの間、ＡＰＩ）、匿名化・暗号、データ形式） ・ 相互接続性・相互運用性の確保の方法（dejure / defacto）の検討 ・ 相互接続性・相互運用性の確保に向けた国際協調の在り方の検討 (3) ＡＩ相互間のネットワークの形成に関する当事者間の協議の円滑化 ・ ＡＩ相互間のネットワークの形成に関する当事者間の協議をめぐる紛争の動向及び影響の継続的注視 ・ 必要に応じ、当事者間の協議を円滑化する観点からの紛争処理の在り方の検討 (4) ＡＩネットワークシステムのオープン化 ・ ＡＩネットワークシステムのオープン化の対象及び方法の検討 ・ 国際社会におけるＡＩネットワークシステムのオープン化の推進の在り方の検討 (5) ＡＩネットワークシステムの開発及び利活用に関するイノベーションの促進 ・ ベンチャー企業によるエコシステムの形成の支援の在り方の検討 等 19 第５章（当面の課題）関連 当面の検討課題（４／８） ３．利用者の保護 • ＡＩネットワークサービスの利用者（特に消費者、青少年、高齢者等）の保護の在り方の検討 • ＡＩネットワークサービスの利用者の利益を保護する観点からの市場の動向の注視・評価 注視すべき市場の画定、評価基準等の在り方の検討 注視・評価に必要となる情報の収集の在り方の検討 ＡＩネットワークサービスの供給者による行為であって、利用者の利益を阻害するおそれがあるものの類型化の検討 • ＡＩネットワークサービスの供給者と利用者（特に消費者）との間の紛争処理の在り方の検討 • 継続的なアップデートを前提とするＡＩネットワークシステムを利用する消費者の保護の在り方の検討 • ＡＩネットワークサービスを利用する消費者保護に関する国際的な制度調和の在り方の検討 ４．ＡＩネットワークシステムに関するセキュリティの確保 • 情報セキュリティ（①機密性、②完全性、③可用性）のＡＩネットワークシステムへの実装の在り方の検討 • ロボットやドローン等の制御システムのセキュリティの確保の在り方の検討 • インシデント情報及びベストプラクティスの共有の在り方の検討 • 演習・訓練の在り方の検討 20 第５章（当面の課題）関連 当面の検討課題（５／８） ５．プライバシー及びパーソナルデータに関する制度的課題 • ＡＩネットワークシステムに関するプライバシー影響評価の在り方の検討 • ＡＩネットワークシステムに関するプライバシー・バイデザインの在り方の検討 • ＡＩネットワークシステムの利活用の場面に即したプライバシー保護の在り方の検討 ロボット等を利活用する際の空間プライバシー（私生活の平穏）の保護の在り方の検討 ＡＩ等によるデータ処理・解析を利活用する際の情報プライバシー（パーソナルデータ）の保護の在り方の検討 Brain Machine Interface (BMI) 等を利活用する際の生体プライバシー（脳情報等生体情報）の保護の在り方の検討 • ＡＩネットワークシステムを用いたプロファイリングにおけるパーソナルデータの利活用に関するルール及び パーソナルデータを利活用することにより得られたプロファイリングの結果の取扱いに関するルールの 在り方の検討 • パーソナルデータの保護及び競争的な利活用の促進の観点からのデータポータビリティに関する動向の 注視及び検討（データポータビリティの適用範囲、方法、域外適用等の検討） • パーソナルデータの保護と利活用との両立を図るための技術的仕組み（匿名加工情報等）の在り方の検討 ６．コンテンツに関する制度的課題 • • • ＡＩネットワークシステムにより創造されるコンテンツに対する著作権法等知的財産法による保護の在り方 の検討 ＡＩを利活用したコンテンツの創造等に関する寡占の動向の注視 機械学習に適したオープンデータの提供の在り方の検討 21 第５章（当面の課題）関連 当面の検討課題（６／８） ７．社会の基本ルールに関する検討 • • インターネットに関するルール（自己責任が基調）とモノの世界に関するルール（製造物責任が基調）の 調和の在り方に関する 検討 ＡＩネットワークシステムに関する権利義務及び責任の帰属の在り方に関する検討 ＡＩネットワークシステムを利活用した取引における権利義務の帰属の在り方の 検討 ＡＩネットワークシステムに関する事故時の責任の帰属の在り方の検討 • ＡＩネットワークシステムに関する司法手続に関する法制の在り方の検討 ＡＩネットワークシステムに関する犯罪捜査及び刑事訴訟の在り方の検討 ＡＩネットワークシステムに関する民事訴訟の在り方の検討 ８．情報通信インフラの高度化の加速 • ＡＩネットワーク化を支える情報通信インフラの整備の推進 ＡＩネットワークシステムの各レイヤー（クラウド、エッジ等）に対応したネットワーク制御（ＳＤＮ等）に必要となる機器の普及 ＳＤＮ等の用に供するソフトウェア及びその実装機器に関する相互接続性・相互運用性の確保 ＡＩネットワーク化の進展を見据えた性能を有する情報通信インフラ（Ｗｉ－Ｆｉ、４Ｇ、５Ｇ、ＦＴＴＨ等）の整備 • 情報通信インフラの管理・制御におけるＡＩの利活用の推進 ＡＩを利活用することによるＳＤＮの高度化 ＡＩを利活用したＳＤＮの情報通信インフラにおける相互接続性・相互運用性の確保 情報通信インフラの輻輳予兆や故障・事故原因診断におけるＡＩの利活用の推進 • 情報通信インフラの高度化の加速のための試験環境の整備の推進 22 第５章（当面の課題）関連 当面の検討課題（７／８） ９．ＡＩネットワーク・ディバイド形成の防止 • ＡＩネットワーク・ディバイド形成の要因となるデジタル・ディバイドの解消に向けた取組の在り方の検討 • 高齢者や障害者によるＡＩネットワークシステムの利用環境整備の在り方の検討 • 国際的なＡＩネットワーク・ディバイド形成の防止に向けた途上国支援の在り方の検討 • ユニバーサル・デザインの推進の在り方の検討 10．ＡＩネットワークシステムに関するリテラシーの涵養 • • リテラシー教育の在り方の検討 科学コミュニケーションの在り方の検討 11．ＡＩネットワークシステムに対応した人材育成 • • • • • • • • ＡＩネットワーク化を牽引する技術者の育成の在り方の検討 ＡＩネットワーク化を支えるインフラ人材の育成の在り方の検討 ＡＩネットワーク化に対応したセキュリティ人材の育成の在り方の検討 ＡＩネットワーク化に対応したデータ利活用人材の育成の検討 ＡＩネットワークシステムに関する法的・倫理的・社会的問題に対処し得る人材の育成の在り方の検討 ＡＩネットワーク化の進展に伴う産業構造の変革に対応し得る人材の育成の在り方の検討 ＡＩネットワークシステムに関する資格試験の在り方の検討 ＡＩネットワーク化に対応した人材の雇用促進の在り方の検討 23 第５章（当面の課題）関連 当面の検討課題（８／８） 12．セーフティネットの整備 • • • ＡＩネットワーク化に対応した労働者のセーフティネットの在り方の検討 ＡＩネットワーク化を牽引する起業家のセーフティネットの在り方の検討 ＡＩネットワーク化に対応した所得の再分配の在り方の検討 13．地球規模課題の解決を通じた人類の幸福への貢献 • • ＡＩネットワークシステムを利活用した環境保護、格差是正、防災、平和・安定等地球規模課題の解決に 向けた取組の在り方の検討 人々の豊かさや幸福を計測・評価する指標の在り方の検討 14．ＡＩネットワークシステムのガバナンスの在り方 • ＡＩネットワークシステムのガバナンスにおけるハードロー（行政規制、刑事規制等）とソフトロー（ステークホ ルダー間の合意、フォーラム標準等）の役割分担の検討 • ＡＩネットワークシステムに関するステークホルダー間の合意形成の在り方の検討 ステークホルダー間の合意形成のプロセスデザインの在り方の検討 専門家と非専門家のコミュニケーションの在り方の検討 • ＡＩネットワークシステムに関する国際的なルール形成過程への参画の機会と透明性の確保の在り方の検討 • ＡＩネットワークシステムのガバナンスの在り方に関する国際的な議論の場の形成 国際的な議論に向けた国内における議論の場の形成 ＡＩネットワークシステムのガバナンスの在り方に関する研究・検討の推進 24 （別添） ＡＩネットワーク化が社会・経済にもたらす効果 第３章（ＡＩネットワーク化の影響）関連 ＡＩネットワーク化が社会・経済にもたらす効果（１／４） 26 第３章（ＡＩネットワーク化の影響）関連 ＡＩネットワーク化が社会・経済にもたらす効果（２／４） 27 第３章（ＡＩネットワーク化の影響）関連 ＡＩネットワーク化が社会・経済にもたらす効果（３／４） 28 第３章（ＡＩネットワーク化の影響）関連 ＡＩネットワーク化が社会・経済にもたらす効果（４／４） 29 資料１１７－４ 情報通信研究機構（NICT）の 新たな中長期目標・計画について 平成２８年４月２６日 情報通信国際戦略局 NICTの新たな中長期目標・計画策定の経緯 1 平成23年4月～ 第３期中期目標期間 平成26年12月 「新たな情報通信技術戦略の在り方」について情報通信審議会に諮問 第 ３ 期 中 期 目 標 期 間 平成27年7月 「新たな情報通信技術戦略の在り方」第一次中間答申 （⇒参考） • 中長期目標案の策定 • 総務省国立研究開発法人審議会における審議、意見の反映 • 独立行政法人評価制度委員会への意見の聴取 平成28年3月7日 NICTに対し中長期目標※1を指示 • 中長期目標を踏まえ、NICTより総務大臣に対し中長期計画の認可申請 平成28年3月30日 中長期計画※2を認可 第 ４ 期 平成28年４月～ 第4期中長期目標期間開始 ※1) http://www.nict.go.jp/disclosure/pdf/4th-mid-term-goal.pdf ※2) http://www.nict.go.jp/disclosure/pdf/4th-mid-term-plan.pdf （参考） 情報通信審議会第一次中間答申の概要（重点研究開発課題） 2 世界最先端の「社会全体のＩＣＴ化」（ソーシャルICT革命）による先進的な未来社会の実現 →新たな価値の創造、社会システムの変革 ICTは国の持続的発展と安全・安心を確保するための基盤であり、次の5年間において、国及びNICTは 基礎的・基盤的な研究開発をしっかりと進めていくことが必要。 新たなIoT時代に対応した世界最先端のテストベッドを整備し、最新の研究開発成果をテストベッドとして 研究機関やユーザー等に開放することで先進的な研究開発と実証を一体的に推進。 未来社会を開拓する世界最先端のICT 社会を 社会を 観る 社会（価値）を 繋ぐ 創る フィードバック センシング＆データ取得基盤分野 電磁波センシング（超高性能レーダー等） センサーネットワーク（IoT2.0等） センサー・ソーシャルデータ取得・解析 データ利活用基盤分野 統合ICT基盤分野 コア系（光通信基盤等） アクセス系（モバイルNW技術等） ビッグデータ解析（人工知能等） ﾕﾆﾊﾞｰｻﾙｺﾐｭﾆｹｰｼｮﾝ（自動翻訳等） アクチュエーション（自動制御等） 社会（生命・財産・情報）を 守る 未来を 拓く ◆ 情報セキュリティ分野 ◆ 耐災害ICT基盤分野 ◆ フロンティア研究分野 国立研究開発法人 情報通信研究機構 第４期中長期目標 背 景 グローバルな環境において、ＩＣＴが人、組織、物流、金融など、あらゆるものを瞬時に結びつける時代 ＩＣＴは、超高齢化社会、厳しい国際競争の時代において、新たな価値を創出し、経済・社会の変革につなげていく役割 新たなビジネス創出において鍵となる、センサー、ＩｏＴ、ビッグデータ、人工知能、自動翻訳、ロボットへの対応 第５世代移動通信システム（5G）の実現、急増するサイバー攻撃への対応、2020 年東京オリンピック・パラリンピック競技大会の開催 情報通信審議会「新たな情報通信技術戦略の在り方」中間答申（H27.7）、国立研究開発法人審議会からの意見（H27.12） 重点研究開発分野 中長期目標の期間： 次期中長期目標 5年間（平成28年4月～平成33年3月） ＩＣＴ分野の基礎的・基盤的な研究開発等 （１）「社会を観る」能力（センシング基盤分野） ●ゲリラ豪雨を早期に予測する技術 ●地震・火山の災害状況を広域把握する技術 ●より正確な時刻を作る技術 ●安全な電波利用を確保する技術 等 情報通信審議会中間答申（H27.7）より （２）「社会を繋ぐ」能力（統合ＩＣＴ基盤分野） ●革新的なネットワーク設計の確立 研究開発成果を社会実装に導く重要な取組 ●ＩｏＴを超越する時代に対応する無線技術 一体的推進 ●現在の千倍以上の通信量に対応する世界最高水準の光ファイバ技術 ●衛星通信を高速化・大容量化する技術 等 （３）「社会（価値）を創る」能力（データ利活用基盤分野） ●世界の「言葉の壁」をなくす実用レベルの多言語翻訳技術 ●誰でも専門家のような高度知識を得られる人工知能技術（社会知解析） ●脳活動を測ることで健康・福祉・生活の質を向上する技術 ●急増するサイバー攻撃の監視技術 ●防御方法の検証技術 ●暗号技術 ・研究開発成果の早期の市場投入を目指した検証 ・社会的受容性の検証によるイノベーションの創発 等 （２）オープンイノベーション創出に向けた産学官連携の強化 産学官の幅広いネットワーク形成、共同研究、大学との連携強化、 協議会の設立、社会実装事例の蓄積 等 等 （４）「社会を守る」能力（サイバーセキュリティ分野） （１）テストベッドを活用した「利用者・企業・大学・地域社会の 出会いの場」の創出（技術実証・社会実証の強化） スマホ用の多言語 音声翻訳アプリ （５） 「未来を拓く」能力（フロンティア研究分野） （３）耐災害ＩＣＴの実現に向けた取組 （４）戦略的な標準化活動の推進 フォーラム標準化活動等への戦略的対応 等 ●盗聴を防止する量子情報通信技術 ●未踏周波数領域（ミリ波・テラヘルツ波）を開拓する通信技術 ●通信速度を抜本的に増大させる革新的デバイス技術 等 サイバー攻撃の状況を可視化する “NIRVANA改”（ニルヴァーナ・カイ） （５）研究開発成果の国際展開の強化 国際的人材交流、国際共同研究、展示会出展 等 ITU世界テレコム2015の出展 （ハンガリー） 国立研究開発法人 情報通信研究機構 第４期中長期計画 中長期視点に立ったＩＣＴ分野の基礎的・基盤的な研究開発 （１）センシング基盤分野 （２）統合ＩＣＴ基盤分野 あらゆるものを繋ぐワイヤレス技術 IoT 宇宙環境計測技術 → 電波伝搬等に影響を与える宇宙環境を計測・予測し、 航空機の安定運用に貢献 ワイヤレスネットワーク基盤技術 → 人・モノ・データ・情報等あらゆる ものを繋ぐワイヤレスネットワークの実現 超大容量マルチコアネットワークシステム技術 → 世界最高水準の 光ファイバー網実現に向けた1ペタビット／秒級大容量マルチコア光交換 技術を確立 ドローン ITS （３）データ利活用基盤分野 音声翻訳・対話システム高度化技術 → 旅行・医療・防災等の分野に対応 する音声翻訳で、急増する外国人観光客に対する多言語での「おもてなし」 脳情報通信技術 → 脳による無意識での 価値判断を活用した製品・サービス等の 評価支援 未知の脅威にも対応 攻撃 分析 アドバンスト・サイバーセキュリティ技術 → AI技術を利用した次世代 のサイバー攻撃分析技術で巧妙化・複雑化するサイバー攻撃に対応 機能性暗号技術 → ＩｏＴデバイスにも実装可能な軽量暗号・認証技術 で安心・安全なＩｏＴ社会の実現に貢献 量子光ネットワーク技術 → 盗聴・解読の危険性が無い安全性を確保する 量子光ネットワークの実現を目指す （５）フロンティア研究分野 ◇「オープンイノベーション推進本部」の設置により オープンイノベーション創出に向けた取組を強化 ◇戦略的な標準化活動の推進 等 機構法に基づく業務 ◇標準電波の発射、標準時の通報 社会知解析技術 → 社会における問題と 関連する情報を発見する技術で変化の激し い社会に対応する迅速な意思決定を支援 （４）サイバーセキュリティ分野 ◇技術実証と社会実証の一体的推進が可能なテストベッ ド構築・運用（IoTテストベッドなど） 一体的推進 高速３次元 降雨観測技術 リモートセンシング技術 → ゲリラ豪雨など突発的大気現象の早期捕捉 研究開発成果を最大化するための業務 新規ＩＣＴデバイス技術 → 酸化ガリウムや深紫外光を利用したデバイス 開発で省エネルギー社会・水銀フリー社会の実現に貢献 ◇宇宙天気予報 ◇無線設備の機器の試験及び較正 研究支援・事業振興業務 ◇海外研究者の招へい ◇情報通信ベンチャー企業の事業化支援 ◇ＩＣＴ人材の育成 等 業務運営の効率化 ◇客観的な評価に基づく機動的・弾力的な資源配分 ◇毎年度平均1.1%以上の効率化達成 等 その他業務運営に関する事項 ◇報道メディアに対する情報発信力の強化による機構 の活動の理解浸透 ◇知的財産取得から技術移転まで一体的に推進 等 量子鍵配送 プラットフォーム 深紫外光デバイス ＩＣＴを専門とする唯一の公的研究機関としての 研究開発成果の最大化 資料１１７－５ 平成28年熊本地震における 情報通信研究機構の主な取組について 平成28年４月26日 情報通信国際戦略局 平成28年熊本地震におけるNICTの主な取組 1 （１）DISAANA(ディサーナ) - 対災害SNS情報分析システム 熊本・大分地域における被害状況や不足物資等に関するツイッターの内容を分析することができるDISAANA（対災害SNS情報分析システム）を無料 公開しています。なお、DISAANAが処理するツイートは、全ての日本語ツイート（4月22日 15:00以降。それまでは全体の10％程度）です。また、検索結 果は機械的な処理によって抽出されたものであり、その内容の正確性や真実性を保証しているものではありません。 http://disaana.jp （２）航空機搭載合成開口レーダPi-SAR2による観測 熊本・大分地域における地表の変化状況（斜面の崩落等）の観測を実施致しました。観測により得られた画像の一部は、観測中から被災地の画像の 速報として関係機関に送付しました。次のＮＩＣＴのＨＰにて、速報版のほか観測データ処理が終了したものから順次詳細画像を掲載しています。 http://www.nict.go.jp/info/topics/2016/04/160417-2.html （３）VoiceTra(ボイストラ) - 多言語音声翻訳アプリ 被災地にいらっしゃる外国人の方との間のコミュニケーション手段として、多言語音声翻訳アプリ“VoiceTra”（ボイストラ）の翻訳機能が無料でご利用 可能です。VoiceTraをご利用頂くためには、以下のウェブをご参照いただき、お手持ちのスマホにダウンロード頂くことが必要です。 http://voicetra.nict.go.jp/ （４）聴障者とのコミュニケーション支援アプリ「こえとら」 NICTの研究開発成果である音声認識技術や音声合成技術を活用することにより、聴障者の方々とのスムーズなコミュニケーションを支援するスマー トフォンアプリです。事前にインストールしておけば、インターネット環境がないところでも利用可能であり、耳の不自由な被災者の方とのコミュニケーショ ン手段として無料でご利用可能です。 ※「こえとら」は株式会社フィートが提供し、電気通信分野における障がい者支援を目的として、株式会社NTTドコモ、KDDI株式会社、ソフトバンク株式 会社、東日本電信電話株式会社、西日本電信電話株式会社の協賛により、無償でサーバー側の運用保守が行われています。 http://www.koetra.jp/index.html （５）窓口での対応などで便利な聴障者とのコミュニケーション支援アプリ「SpeechCanvas」 聴障者と健聴者との会話を、NICTの音声認識技術を使って強力にサポートする、無料のタブレット端末用アプリです。話した言葉が次々と画面上で 文字になり、画面を指でなぞれば絵や字がかけます。事前にインストールしておけばインターネットがつながらなくても音声認識してくれるので、ネット ワーク環境が不安定な被災地等でも安心して利用可能です。 http://speechcanvas.nict.go.jp/ デ ィ サ ー ナ （１） ＮＩＣＴ「対災害ＳＮＳ情報分析システム」（ＤＩＳＡＡＮＡ）によるＳＮＳ情報の提供 2 • ＮＩＣＴは、ソーシャルネットワーキングサービス（SNS）のTwitterに投稿された災害情報を自動的に分析し、「熊本県 で何が不足していますか？」等の質問に対する投稿内容を自動集約して表示するシステムを開発。 • ４月１５日（金）１５時からＮＩＣＴのホームページにもリンクを設置、被害に関する項目の検索結果を提供。 （サイトのアドレスは右記のとおり。 http://www.nict.go.jp/info/topics/2016/04/160417-1.html） 熊本県の食糧不足に関する検索結果例 （投稿内容を自動的に集約して順番に表示） （注）ＮＩＣＴ： 国立研究開発法人 情報通信研究機構 関連するツイート クリックすると関連するツイートが表示 4月18日(月)10時現在 • 4月22日 15:00以降の全ての日本語ツイートを対象として検索可能（それ以前は全体の１０％のみ。）。 また、検索結果は機械的な処理によって抽出されたものであり、その内容の正確性や真実性が保証されるものではない。 検索結果を地図上に表示させた場合 3 （医療・飲料・食料に関するつぶやきのみを表示させた場合） ※ ツイッターの内容に地名が書かれている場合、自動的に地図上で表示 熊本県に関する 問題の一覧表示 地図上のポイントをクリックすると関連するツイートが表示 ・ ・ ・ Twitterの投稿内容（例） （２）航空機搭載合成開口レーダＰｉーＳＡＲ２による観測 4月17日（日）午前８時過ぎから10時頃まで、熊本県から大分県にかけての状況把握のため航空機 SAR（Pi-SAR2）による観測を実施。機上で処理した画像を内閣府（防災担当）、熊本県、大分県 に提供。 4月17日（日）午後９時、NICTウェブサイトにおいて詳細な画像データを一部公開。観測データの 処理に合わせ、当該サイトを随時更新。 紫の長方形が観測領域。1から8の8つのシーンをホームページに掲載中 （この図は国土地理院の電子国土Webを利用して作成しています） 4 Pi-SAR2観測データの説明 （画像データ公開システムX-MAPでこのように見ることができます） 崩落 崩落 ログ山荘火の鳥 崩落 土石流 阿蘇大橋 崩落 豊肥本線 黒川第一発電所 土石流 崩落 Pi-SAR2観測データの説明 （X-MAPで阿蘇大橋近辺を拡大した図） 崩落 崩落 阿蘇大橋 豊肥本線 黒川第一発電所 崩落 （参考）
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