これからはAI産業の時代。驚きの最新動向を探ってみた！

AI（人工知能）を活用した技術やサービスの動向は気になりますよね。それらの導入はすでに実用段階に入っています。インターネット上でのショッピングやフィンテックへのAI（人工知能）の応用については毎日のように耳にするでしょう。今後、生活と産業の多くの分野にAI（人工知能）が浸透していくことは間違いありません。

AI（人工知能）が産業に与える影響はAI（人工知能）そのものを提供するための電子機器、コンピュータ、ソフトウェアの製品にとどまりません。AI（人工知能）のビジネス市場について、業種ごとにその動向を調査したところ、金融業、製造業、情報通信、輸送業などの業種でAI（人工知能）を活用したソリューションの導入が加速するでしょう。

現在のAI（人工知能）は人が行う一般的業務であれば、多くの業務で部分的には人と同等レベルの業務ができる技術水準に達しています。一方で、AI（人工知能）にはまだ能力的に足りないところがあり、人を代替することはできません。同時にAI（人工知能）を社会に実装するに当たって解決しなければならない問題も明らかになってきました。

今後、幅広い分野でAI（人工知能）が活用されていくにつれて、産業のあり方や仕組み、仕事の内容についても大きく変化していくことでしょう。また、AI（人工知能）がネットワーク上で機能していくにつれて、社会インフラとしてのAI（人工知能）をどう使うのかという問題についても議論が活発です。

今後のAI（人工知能）を中心とする社会と産業の変化と、それをめぐるAI（人工知能）の動向について見ていきましょう。

AI（人工知能）の動向と産業への導入

現在までにAI（人工知能）の導入が最も積極的に行われている業種が金融業。

投資案件の調整や財務分析のような経済指標の取り扱いから、クレジット管理、リスクアセスメントといった条件判定を行う機能への応用が進められています。

海外では

や、も現れています。今後、金融機関のカウンターの窓口業務や債務管理、口座開設や融資などの業務でもAI（人工知能）が活躍するようになるのも遠い日ではありません。

製造業では特に組み立て工程において、ロボットやIoTとの融合による生産工程の革新が進められているでしょう。

が盛んになってきました。

既存の工場における生産性改善にとどまらず、

の用途は、早期にAI（人工知能）の導入が進められる分野です。これはまさに第四次産業革命の到来でしょう。

産業へのAI（人工知能）の浸透は単に工場を機械化して効率を改善するだけではありません。

自動車産業自体の動向が大きく変化します。

グーグルは自動運転技術の分野でのリーダー企業の一つ。運転データの元となるビッグデータにアクセスできる強みが自動車作りのハードのノウハウの価値を上回っているのです。日本でもソフトバンクやDeNAが自動運転バスやタクシーの実証実験を進めていますよね。

AI（人工知能）によるマス・カスタマイゼーションの進展により、製造業者はメイド・トゥ・オーダーの一品最適生産へとシフト。

これにより、原材料の調達と顧客への出荷プロセスが大きく変わることになります。サプライチェーンの再構築、運搬システムの自動化、自動モビリティによる配送の自動化といった変化は小売店舗や流通業の存在価値自体を揺るがすものになるでしょう。

AI（人工知能）の社会への導入がもたらす変化

AI（人工知能）がもたらす社会的な変化の動向を示すものの一例として、自動運転の技術を取り上げましょう。世界の労働組合の国際組織であるUNIグローバル・ユニオンは、AI（人工知能）の利用による便益と課題についての報告において、完全自動運転のケーススタディに触れています。

これによると、完全自動運転の実現により、

などのメリットが挙げられています。

一方で完全自動運転は

などの状況を課題として報告しました。

このような利便性とリスクを考えるとき、AI（人工知能）を社会に導入するに当たってどのようなことを配慮して進めていくべきでしょうか。AI（人工知能）技術の発達と実社会への適用が、人の生活にとって正しく役立つものになるための基準作りが、世界各国で始められています。

米国電気電子学会（IEEE）のEAISグローバル・イニシアティブ（Ethics of Autonomous and Intelligence Systems: 自律的及び知的システムの倫理）は

として挙げています。

日本では総務省が「ＡＩネットワーク社会推進会議」の報告書の中で、

と呼んでいます。

AI（人工知能）の導入を推進するテクノロジーの動向

AI（人工知能）を装備した社会がきちんと機能するためには、現在のままのAI（人工知能）ではまだ未発達。AI（人工知能）の全産業への利用及び社会への実装を進めるにあたって、今から数年の間に実現されるべきAI（人工知能）の周辺の三つのテクノロジーの動向が大きな要因となっていくと考えられています。

AI（人工知能）は自分が行った判断の内容を外に説明できなければなりません。

すでにいくつかの方法論が研究されています。

LIME（Local Interpretive Model-agnostic Explanation: 局所解釈モデル不可知型説明）といわれる方式では、

これをみればAI（人工知能）の判断の合理性を判定する根拠が得られますよね。

さらにAI（人工知能）はその判断の内容と結果に責任を持たなければなりません。

アウディが2019年にリリースする自動運転A8モデルについて、

とする基準を採択しました。

上に挙げたアメリカIEEEのイニシアティブではその一章を割いて、AI（人工知能）に人間の規範や価値を実装するための方法について論じています。これは単に技術的な問題にとどまらず、

という視点を提供するものです。

AI（人工知能）が社会のさまざまな場面に実装された未来では、

された社会がやってきます。この膨大な情報量を扱うデータトラフィックの整備が必要です。

AI（人工知能）の持つリアルタイム処理の利点を活かすためには、

これを可能にする社会的ローカルAI（人工知能）エッジ処理システムは、スマートシティがAI（人工知能）ネットワークをフルに活用するコアとなる新しいインフラストラクチャーとして構築されなければなりません。

 

今後、AI（人工知能）の導入が進むことで、産業、仕事、生活は大きく変化していきますよね。AI（人工知能）を社会生活に実装する方向性が見えてくるに従って、ほとんど全ての産業でその動向がシフトします。この動きは製品やサービスの考え方が変わることであるともに、さまざまな産業・業種でその産業・業種自体の価値を変えていかなければなりません。

AI（人工知能）を社会へ実装するにあたって、AI（人工知能）自体が社会の一員として機能するためのガイドラインが必要です。単にデータや処理の互換性や開発基準の技術的統一ではありません。社会的な価値や個人の尊厳がAI（人工知能）によって傷つけられないような「AI（人工知能）の倫理基準」の策定が世界中で進められているでしょう。

実社会にAI（人工知能）を導入する社会的動向は、人間にとってAI（人工知能）が理解可能なものであることを求めます。社会の一部としてのAI（人工知能）はその役割を明らかにして、人間の社会生活をサポートしなければならないのです。その力を活かしてよりよい社会を実現するためには、都市や地域の情報処理インフラを再構築しなければなりません。

AI（人工知能）が作り出す新しい社会。その実現に向かう大きな動きは、今後の社会の動向を方向付け、産業の動向を作り出していく潮流となるでしょう。

参照元 人工知能（AI）を活用したサービスの動向と将来展望
─ビッグデータとディープラーニングによる人工知能ブーム─
AIは産業をどう変えるか
－ＡＩの利活用の促進及びＡＩネットワーク化の健全な進展に向けて－