Intelligence)」があります。ここでは今、「人に信頼され、社会を発展させるAI」を目指した取り組みが進められており、世界初の最先端技術が続々と登場しています。それらの技術は人工知能の発展にどのようなブレイクスルーを起こせるのか。その可能性と技術的特徴について、人工知能研究所に所属する3名の研究員に話を聞きました。Learning」が原動力となって、AIが爆発的に普及しつつあります。高度化したAIを利用し、ビジネスに適用するサービスも急増しています。一方で、AIの実社会・ビジネスへの適用に向けて、性能面だけではない様々な課題も顕在化してきています。いった課題も含まれています。ここでは30年以上にわたって積み上げてきたAIに関する知見とノウハウを応用しながら、100名以上の研究者がAIに内在する課題の解決を目指した最先端技術の研究開発に取り組んでいます。そんな人工知能研究所が今、最重要テーマとして掲げているのが「人に信頼され、社会を発展させるAI」の実現です。Learning技術を使って学習するAIには、特徴量(学習データの特徴を数値化したもの)を自動的に抽出し、AI自身がデータを認識・分類して知識を獲得できるという優位性があります。膨大なデータを学習して自律的に導き出した回答については、「なぜAIがそういう判断を下したのか」という理由を説明することが難しいのです。そのため、専門家がAIの回答を改めて検証しなければなりません。このようなAIは「ブラックボックス型AI」と呼ばれ、信頼性や納得性が要求されるミッションクリティカルなビジネス分野には適用しにくいという課題があります。この課題を解決するために、富士通研究所内に設けられた人工知能研究所が取り組んでいるのが人間の信頼を担保できる「説明可能なAI」の研究開発です。Learning」というAI自身で判断理由を説明できる業界初の最新技術です。Graph」を組み合わせることで、学習データには現れない周辺知識をも使用したより深い説明を実現します。人工知能研究所が開発した最新テクノロジーとは、どのような技術なのでしょうか。それぞれの研究開発を専門とする研究員は次のように説明します。Learningの不得意な部分を補う技術だといいます。Learningが得意なのは、画像のような固定長・固定構造のデータの学習です。Learningは得意ではありません。Learningもいくつか開発されていますが、典型的な「ブラックボックス型AI」であるために予測理由を説明することが困難でした。そこで私たちはそのようなデータを『テンソル』と呼ばれる統一的な表現に変換して、重要な特徴を抽出する新技術を開発しました。この統一的表現によりデータが単純化されるため、予測理由となる推定因子を提示することが可能になります。最適化する新技術も取り入れました。(丸橋)※注:ここでいうグラフは、数学の一分野であるグラフ理論の「グラフ」のこと。Tensorの研究開発に取り組んでおり、すでに様々な分野への応用に向けた評価実験が進められているといいます。Tensorの適用が期待される分野の一つに、ネットワーク侵入検知などセキュリティ分野があります。膨大なログの時系列データの中から攻撃が含まれているかどうか、IPアドレスやポートの関係から予測するというものです。Graphとは、多種多様な知識データ(各種文献・論文、オープンデータ、Web情報など)を意味付けした上で結合させ、グラフ形式に構成した巨大な知識ベースだといいます。Tensorがなぜその推定結果に至ったかという根拠を示します。Graphの組み合わせによる事例は、ゲノム医療における専門家の調査作業の効率化を想定して検証が行われたといいます。Graphを利用し、関係性が部分的にしか知られていない事象の裏付けとなる根拠を探し出し、紐付けることが可能であることが実証できました。Graphを組み合わせると、AIが判断結果に至った論理的根拠を説明できるようになります。AIを活用し、人とAIが協調しながら社会の課題解決を目指せるようになります」(中澤)説明可能なAIとは、言い換えると「説明責任を果たせるAI」のことです。AIがどのような経緯でその結果を導き出したのか、人がプロセスを理解できるようにするとともに誤っていたら修正できる。これによって人はAIによる新たな発見や洞察に対しても信頼するようになるのです。Learningとは異なる系列でのAIの進化により生まれたものです。近年、AIの社会実装が進む中で、AIの活用領域は、「画像・音声の認識」などから「業務の判断支援」などへと移行・拡大しています。Learningが強い領域であり、また学習データの生成・収集も比較的容易なため、膨大な学習データを与えて精度を高めていました。業務判断支援等の分野では、精度の高い学習モデル構築のために必要な量の学習データを用意できなかったり、集めたデータの内容に偏りがあったり、と量・質の両面から学習データ確保が大きな課題となります。AIの判断の結果が経営に直結するケースも多いため、AIの判断の透明性確保が不可欠となっています。Learningです。Learningについて、学習データからもれなく重要な知識を発見し、高い精度で判断を行う透明性を兼ね備えた新しいAI技術だと紹介します。Learningは、データ項目同士をすべて組み合わせ、その膨大な組み合わせパターンの中から入出力の関係として成立する可能性のある仮説を「もれなく」抽出します。この抽出された仮説は、一つ一つが業務にとって重要な知識のまとまりであり、「ナレッジチャンク」と呼んでいます。大量に得られたナレッジチャンクをすべて用いて判断することで、データに偏りがあったとしても従来のAIよりも見逃しの少ない判断が下せるようになります。Learningと比較して正解データを当てる精度が10~20%も向上したといいます。Learningのベースにあるナレッジチャンクは論理的な表現形式を持っており、AIの判断理由を説明することが可能です。説明ができるだけではなく、ナレッジチャンクの分析により、業務における新たな発見も期待できます。実際、専門家も気づかなかった知識を見つけ出し、業務の判断支援へとつながっている事例もあります」(大堀)すべてのモノがつながる時代、国家レベルでSociety5.0(注1)の実現に向けた取り組みが始まっています。5.0の世界では、AIは、知識を生み出すことで人の創造性を高め、あらゆる分野にまたがる社会課題の解決を実現するための必須の技術です。Graphの技術を組み合わせて実現される説明可能なAIは、AIの適用範囲をさらに拡大するために決して欠かすことのできない技術と言えるでしょう。Zinrai」を支える技術として社会実装され、世の中のあらゆる領域に貢献できると期待されます。富士通研究所はこれからも社会が要請する先進的なAI技術の開発・発展に取り組んでいきます。