いう議論があまり最近出てこない。ユビキタスがかなり現実になってしまったので、そこに夢を投影できていないんじゃないかな。逆に、そこが過剰にリアルになってしまったので、ロボットのようなエージェント型の方にやや近未来のバーチャルっぽさや、そこに起因する新規性のようなものを感じるバイアスが掛かっている気がします。AIセンターの前にサービス工学センターをやっていて、これがある意味、リアルを追求して、非常に現実主義でやっていたんですけど、リアルすぎるが故に「反動的」ともいうべきフィードバックがあったんです。サービス工学がどういう人達に評価されるかというと、大学病院で夜勤をしている看護士さんとか、介護現場の人たち。仕事量も多くシビアな現場ですね。そんな現場で、ロボットの世話なんかをしている暇はない。そんなことより今すぐ使える日常の道具が欲しい。いう中でサービス工学をやってきたわけです。すると、夢やロマンの部分がないので、技術者や研究者の間では盛り上がらない(笑)。福祉系の研究もそうじゃないかと思うんですけど。──でも玄人的には最高に面白い領域ですよね。ここが難しいところです。実体としてはちゃんと日常生活に根付いた問題解決と言うことが、次世代AIの中には当然必要。その周辺にはどこか「ふわっ」とした感覚を伴った、リアルすぎない研究もあることで、プロジェクトのスケールが大きくなる。シリアスなものが良くて、そうじゃないものが悪い、なんて単純な話ではなく、夢のような部分を持たせながら、シリアスな問題解決を説いていくというストラテジーの必要性を感じています。テクノロジーの流行を真面目に考える実際、Facebookのようないわゆる「ジャイアント」な事業者たちは、そういうことを考えているんじゃないかと思うんです。ソーシャルな時代のITというのは、そういうことを真剣に考えて戦略を立てながら動くことなのではないかと。──テクノロジーの本質を見極めた上で、そのムーブメントをどういう風に配置していくと、火を消さずに前へ進めるのか。Facebookは巨大なプレイヤーですから、自分の動き方で変わってしまいます。自らが動くことの影響も含めて、考えている、と。AIブームは日本が火をつけたわけではなくて、アメリカから来ているわけですけれども、それに脳天気に乗っかっている場合じゃない(笑)。いや、下手をすると踊らされている可能性もあるわけですよ。それによって当然、株価の変動だとか投資効果が変わっている。極端に言えば、彼らは研究成果を出す必要もなく、AIだといってブームが起きることで十分に投資は回収できている可能性さえある。本村先生の文脈を踏まえると、これまでのアドテクノロジーは、いわばサービス工学を追究する方向性で、技術を用いてターゲティングの精度を高めていこう、広告枠の売買価格を最適化しよう、という取り組みが主流でした。その文脈において、ネット広告業界でも、機械学習への取り組みは進んでいます。端的に言えば、ネット広告というのは、広告クリエイティブと人間のマッチング最適化で、クリック率のようなパラメータが決まっている領域なので、そこは機械学習で十分いけるんじゃないかと思います。Platform)」も、それを目指していると言えますし。一方で、画像のディープ・ラーニングのようなものは、まだ誰も手を付けられていません。海外企業の事例を見て、活用方法を検討したり、どのように普及・変化していくか予測している状況です。ニューロコンピュータがブームだった1990年頃に、多層ネットワークにコンテクストを考慮して画像を処理させるという実験をしていたんです。何がボトルネックだったかというと、単純に当時のSunのワークステーションのクロックが、33MHzだったわけです。当時は文字認識程度が関の山だったわけです。それが単にスケールが3GHzになって、データがこれだけ増えたので、多層の学習に関しても、学習だけじゃなくて、学習対象のデータがリッチになったことから今の現象が起きたわけです。いう意味では、現在起きていることはシーズ側からは必然に近い。ニーズがどっちに行くかを知ることが大事なんだと思います。そのニーズは、おそらく今後は潜在意識という方向に進むのではないか、といま思っています。ニーズ・シーズのマッチングを考えると、私たち人間は、平日と休日の過ごし方が違うように、私たちは多様なペルソナをいろいろな局面で使い分けています。前述した「リアルな問題」と「ふわっとした問題」で何が違うか。同じ人で同じ技術なのに、そのふたつの文脈によって挙動や行動が違うわけです。人間の中の多層的な面ですね。IoTの本質は、そういう無意識行動までもデータに残っちゃうということにあります。アンケートやインタビューでは、逆立ちしても出てこないですよ。((2)につづく)Tweetおすすめ記事と編集部のお知らせをお送りします。特集:プライバシーとパーソナルデータ情報通信技術の発展により、生活のあらゆる場面で我々の行動を記録した「パーソナルデータ」をさまざまな事業者が自動的に取得し、蓄積する時代となっています。利用者のプライバシーの確保と、パーソナルデータの特性を生かした「利用者にメリットがある」「公益に資する」有用なアプリケーション・サービスの提供を両立するためのヒントを探ります。