No.237 - フランスのAI立国宣言 [技術]
No.233/234/235 で、国立情報学研究所の新井紀子教授の著書「AI vs. 教科書が読めない子どもたち」（東洋経済報社 2018.2）の内容を紹介し、感想を書きました。その新井教授ですが、最近の新聞のコラムでフランスの "AI立国宣言" について書いていました。AIと国家戦略の関係を考える上での興味深い内容だったので、それを紹介しようと思います。コラムの見出しは、
です。
パリでのシンポジウム
2018年3月29日、フランス政府はパリで世界の人工知能（AI）分野の有識者を集めて意見交換会とシンポジウムを開催しました。新井教授もこの会に招かれました。
新井教授は、フランスもやっとAIの国家戦略に乗り出したが遅きに失したのでは、と思っていたそうです。ところがパリに行ってみて実際は違ったというのがこのコラムの主旨です。
引用に出てくるキャシー・オニールはハーバード大学で数学の博士号をとった数学者です。かつては投資会社でデータ・サイエンティストとして働いたこともありますが、現在は企業が使用するアルゴリズムに含まれる偏見を特定・是正するコンサルティング会社の会長を務めています。新井教授があげている本の原題は「Weapons of Math Destruction - How Big Data Increases Inequality and Threatens Democracy」で、Weapons of Mass Destruction（大量破壊兵器）とMath（数学）を引っかけた題名です。Weapons of Math Destruction を直訳すると「数学破壊兵器」ですが、意味としてはコラムにあるように "破壊兵器としての数学" です。この本の日本語訳は新井教授のコラムのあとに「あなたを支配し、社会を破壊する、AI・ビッグデータの罠」（インターシフト社。2018.6.18）として出版されました。
フェイスブックやディープマインドの責任者だけでなく、キャシー・オニール博士のような方を呼ぶこと自体、フランス政府のスタンスを表しています。
新井教授が指摘するように、現在のAI技術を牽引している大きな動機が「無償サービスの効率化」であることは大切な視点だと思います。グーグルやフェイスブックのような「無償サービス企業」は、AIに絶対に取り組むべきニーズがあり、AIに多大な投資をする切実な理由があります。一つだけ例をあげると、グーグルのストリート・ビューから写り込んでいる個人情報（人の顔、クルマのナンバー、家の表札など）を抹消するために、それを人手に頼っていたのではコストがかかり過ぎます。完全自動で個人情報を消す必要がある。そのためには画像の認識技術が必須で、これは物体認識というAIの重要領域です。
また「無償サービス企業」が社会的責任を果たすためにますます重要になるのが、反社会的内容（犯罪、名誉毀損に相当するような中傷・誹謗、児童ポルノ、著作権侵害 ･･････）のサイト、記事、投稿、写真、動画などの自動判定とブロックや削除（ないしは警告）でしょう。さらに、フェイク・ニュース（偽ニュース）の自動判定も重要になってくるはずです。こういった判定のためには、画像認識だけでなく高度な自然言語処理が必要です。しかもそれを100以上の言語でやる必要がある。無償サービス企業が機械翻訳に取り組むのも理由があるのです。このあたりをおろそかにしていると、政府と社会によって足元をすくわれかねません。
無料サービスを人手でコストをかけてやっていたのでは話にならないのでAI技術で自動化する。そして広告で稼ぐ。彼らのビジネスモデルの根幹にかかわっています。ちなみにアマゾンも「無料サービス企業」の一つと考えると理解しやすいと思います。もちろんモノやデジタル・コンテンツには対価を払う必要がありますが、アマゾンは「買うことに付帯するコスト負担・労力負担を限りなくゼロしようとしている」会社です。
フランス・パリでの意見交換会では、その巨大無償サービス企業側からの発言（フェイスブックのAI研究を統括するヤン・ルカン。フランス出身）と、それに対するマクロン大統領の反論がありました。
このフェイスブックに反論したマクロン大統領の発言に、フランスのAI立国を目指すための戦略が透けて見えます。AIというグローバル・ゲームは、実質的にはアメリカの巨大IT企業（と中国）が牽引していますが、アメリカと中国に対抗するためにゲームのルールを変えようとしているのです。
コラムにある数学者のセドリック・ビラニは、今回のフランスのAI戦略の中心人物ですが、彼は数学のノーベル賞と言われる「フィールズ賞」を受賞した人です。世界トップクラスの数学者が国の政策立案の重要人物なのです。
また「EU一般データ保護規則」は GDPR（General Data Protection Regulation）と呼ばれるもので、新井教授のコラムが新聞に載ったすぐあと、2018年5月25日より施行されました。これは欧州経済域（EEA。EU加盟28ヶ国＋ノルウェー、アイスランド、リヒテンシュタイン）で発生する個人データの管理と移転に関する規則です。個人が企業に対して個人データを消すように求められる権利（＝忘れられる権利）をはじめ、さまざまな規則がありますが、重大なのは「個人データをEEA域外に移転することを原則禁止する」という部分です。GDPRの違反者には最高で2000万ユーロ（約26億円）か全世界売上げの4%のうちのいずれか高い方という巨額の制裁金が科せられます。
GDPRはEU（EEA）が米国の巨大IT企業と戦うことを宣言したものと考えられます。グーグル、フェイスブック、アマゾンは「巨大個人情報ビジネス」であるという視点が重要です。グーグル、フェイスブック、アマゾンのアカウントにログインして何らかの情報のやりとりをすると、その全情報は個人情報としてグーグル、フェイスブック、アマゾンに蓄えられます。フェイスブックやその配下のインスタグラムは、個人情報収集装置そのものだと言えます。彼らはその収集した個人情報を自らにビジネスに生かしています。まさにマクロン大統領が言うようにデータの寡占状態になっている。その一端が露呈したのが、フェイスブックの8700万人の個人データが英国の政治コンサルタント会社に売り渡され、それが流出して米大統領選挙に使われた事件（2018年3月に発覚)です。
GDPRのような規則はフランスだけで施行しても意味が薄いわけです。欧州全体＝EUで実施するからこそ意味があり、EUという共同体の存在意義が現れていると思います。ちなみにイギリスはEUを脱退するそうですが、脱退してもGDPRには追従していくようです。何となくEUの "いいとこ取り" をしているようにみえます。
上の引用の中に「アルゴリズムによる判断によって引き起こされ得る深刻な人権侵害」とあります。人権侵害の仮想的な例を作ってみると、学生が就職活動で企業に提出するエントリー・シートですが、最近はAIを使ってまず第１次のスクリーニングする企業があると言います。もしその企業が「特定地域の住人は犯罪を犯す確率が高い」というデータ分析結果を持っていたとして、それを学生の選別に反映したとしたらどうでしょうか。それは "いわれのない差別" をしていることになります。
もちろんこのような単純な例はまずないでしょう。しかし本質的にこれに類することが頻発していくのではないか。その一つの理由は、世の中には「相関関係と因果関係の混同」が蔓延しているからです。No.223「因果関係を見極める」で紹介したのですが、伊藤公一朗氏（シカゴ大学助教授）はその著書『データ分析の力 因果関係に迫る思考法』で、
と書いているのでした。AIは数学的に言うと統計と確率のジャンルであり、ビッグデータの中から "相関関係" を見つけ出すのは大得意です。しかしだからといって "因果関係" があるとは言えない。ビッグデータの収集とAI技術の進展に伴って "怪しい因果関係" が世の中に溢れ、それが無分別な人たちに誤って利用され（あるいは意図的に誤って利用され）、新たな差別を生み出すことは十分に考えられます。しかも、なぜそういう結論になったのか、人間サイドでは（簡単には）わからない。
さらに相関関係をうんぬんすうる以前に、そもそもデータが誤っているというケースがあります。データの捏造、ないしは歪曲もありうる。また、各種の推定を行うためのアルゴリズムが不完全なこともあるでしょう。まさにデータとアルゴリズムのオープン性が必要になるのです。要するにフランスは、以上のようことを念頭におきつつ、AIに取り組む国家の姿勢として、
などを掲げ、それに共鳴する人材と投資を呼び込もうとしているわけです。それは新井教授のコラムにあるように、自国を優位に導くための「錦の御旗」なのだろうけれど、AIと共存する時代における重要な視点であることは確かです。英国のディープマインド社がパリに研究拠点を置くことに決めたとコラムにあります。No.174「ディープマインド」に書いたように、
わけですが、そういうスタンスの企業にとってマクロン大統領の方針は親和性があると見えました。
AIと国家戦略
フランスを離れて各国のAI戦略みてみると、まず新井教授のコラムに「アメリカと中国でAIがブーム」とあるように、中国の動向に注目する必要があります。中国の習近平政権は「中国を2030年にはAIで世界のリーダーにする」との目標を掲げ、政府投資をAI研究にそそぎ込んでいます。
中国は世界一の人口を抱えていて、中国のIT企業（検索、SNS、ネットショッピング、･･････）も巨大化しています。そこにはアメリカの巨大IT産業と同様のAIに対する強いニーズがあります。
それに加えて中国は「中国共産党の独裁政権」であることがポイントで、これがAIの発展に有利に働くと考えられます。その理由ですが、まず、中国政府はインターネット上を飛び交う情報を監視し、検閲し、政府の意に沿わない情報を遮断しています。これを人手でやるには限界があるし、モレも当然出てくる。ここにAI技術を使うと検閲をより完全なものにすることができるでしょう。中国政府はフランスのマクロン大統領が掲げる「錦の御旗」とは全く逆の意味で、AIに対する "強くて切実なニーズ" があると考えられます。
また、独裁政権ということは政府の強権で個人情報を含むビッグデータを収集できるということに他なりません。そのビッグデータをAI研究に活用できる。人権を重視する民主主義の国はあり得ないようなことができるはずです。データは21世紀の石油だと言われています。AIはどこで発展するかというと、ビッグデータがあるところ、ビッグデータが収集できるところで発展するというのが素直な見方でしょう。その点で、中国は優位なポジションにあると見えます。
ただしその一方で、将来的にAIで代替できる労働者の絶対数が最も多いのも中国だと考えられます。AIで労働を代替したとき、AIではできない仕事に労働者をどう転換していくのか、それは必ずしも簡単ではないと思います。フェイスブックのヤン・ルカンが言うような「昔からそうだった、AIも問題ない」との楽観論は甘すぎると思います。中国政府も将来的には難しい舵取りを迫られそうです。
中国以外の国をみると、ドイツは新井教授のコラムにあるように「インダストリー 4.0」で、製造業を基軸に据えてAIとIoTを推進するという戦略を明確化しました（2011年）。
カナダは、そもそも現在のAIブームに火をつけた国で、トロント大学の「深層学習」の成功が今のAIの発展の端緒となりました（ヤン・ルカンも火をつけた一人です）。現在もカナダ政府はAI研究のメッカとなるべく数々の施策をうっています。
イスラエルは従来からハイテク産業の集積地で、AIのベンチャーも多く育っています。自動車で物体認識をする画像処理チップを作っている MobileEye の製品は、日本を含む世界の自動車会社が採用しています。
このような状況で、日本はどういう方向に行くのか、何を基軸に据えたAI戦略を展開するのか、そこが問題です。
日本のAI国家戦略は ？
新井教授のコラムのサブタイトルは「何のための人工知能か 日本も示せ」でした。つまりどういう国家戦略で日本はAIを推進するのかを示せということですが、これはどのように考えるべきでしょうか。
"ユニコーン企業" という言葉があります。アメリカで始まった言い方ですが、企業としての評価額が10億ドル以上（約1200億円以上）の非上場企業を言います。ユニコーンとは一角獣のことですが、一角獣のように非常にまれで、かつ利益をもたらすという意味でしょう。
2017年11月20日付の日本経済新聞（デジタル版）によると、日本において推定企業価値が100億円を越える非上場のベンチャー企業（= NEXTユニコーン）は22社あり、そのトップはプリファード・ネットワークスの2326億円とあります。２位はメルカリの1479億円で、アメリカ基準の10億ドル（約1200億円）を越えているユニコーン企業はこの２社だけです。ちなみにメルカリは2018年6月19日に東京証券取引所マザーズに上場したので「非上場」ではなくなりました（上場の初値は時価総額で6760億円）。
ユニコーン企業で企業価値最大のプリファード・ネットワークスはAI技術の開発会社で、ちょうど英国のディープマインドに似ています。もちろん日経新聞があげている22社はIT関連企業が多いので、メルカリを含めて何らかの形でAI技術を使っているはずです。しかし22社のうちで唯一、AI技術だけに特化しているのがプリファード・ネットワークスなのです。
プリファード・ネットワークスは西川徹氏と岡野原大輔氏が東京大学在学中に中心となって起業した会社です。数々の日米の大手企業が出資していますが、特にトヨタが100億円以上も出資しており、またファナックも出資して提携関係にありあます。トヨタと言えば世界最大規模の製造業であり、ファナックは工作機械で日本トップの会社です。また自動車産業と工作機械は世界的にみて日本の有力産業です。つまりプリファード・ネットワークスは世界トップクラスのモノづくり会社・産業と深い関係にあるのです。
これは日本のAIの重要な方向を示唆していると思います。つまり、モノづくりのためのAI（モノそのものに組み込まれるAIや、モノづくりを支援するAI）という方向性です。新井教授は、
と述べているのでした。無償サービスの効率化のためには「100回のうち99回正しいAI」で十分だが、モノづくりのためには「100回に1回のAIの間違いをどのようにカバーするか」という視点が必須になります。
中国は国をあげてAIに邁進していますが、もう一つの国家戦略は製造業の革新です（習近平政権の "中国製造2025"）。中国は生産量では世界トップの製造分野がいくつかありますが、その質や裾野の広がり、人材の面ではアメリカや日本、ドイツに劣っていると、中国政府自らが認識してます。それを挽回しようとするのが "中国製造2025" です。ということは、日本にとっては中国の先を行く革新、という視点も重要です。
「何のためのAIか示せ」という新井教授の問いに対する有力な答えが「モノづくりのためのAI」という風に思いました。
| 仏のAI立国宣言 何のための人工知能か 日本も示せ （朝日新聞 2018年4月18日） |
です。
パリでのシンポジウム
2018年3月29日、フランス政府はパリで世界の人工知能（AI）分野の有識者を集めて意見交換会とシンポジウムを開催しました。新井教授もこの会に招かれました。
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フランスのAI戦略を発表するマクロン大統領
（site : www.reuters.com）
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新井教授は、フランスもやっとAIの国家戦略に乗り出したが遅きに失したのでは、と思っていたそうです。ところがパリに行ってみて実際は違ったというのがこのコラムの主旨です。
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引用に出てくるキャシー・オニールはハーバード大学で数学の博士号をとった数学者です。かつては投資会社でデータ・サイエンティストとして働いたこともありますが、現在は企業が使用するアルゴリズムに含まれる偏見を特定・是正するコンサルティング会社の会長を務めています。新井教授があげている本の原題は「Weapons of Math Destruction - How Big Data Increases Inequality and Threatens Democracy」で、Weapons of Mass Destruction（大量破壊兵器）とMath（数学）を引っかけた題名です。Weapons of Math Destruction を直訳すると「数学破壊兵器」ですが、意味としてはコラムにあるように "破壊兵器としての数学" です。この本の日本語訳は新井教授のコラムのあとに「あなたを支配し、社会を破壊する、AI・ビッグデータの罠」（インターシフト社。2018.6.18）として出版されました。
フェイスブックやディープマインドの責任者だけでなく、キャシー・オニール博士のような方を呼ぶこと自体、フランス政府のスタンスを表しています。
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新井教授が指摘するように、現在のAI技術を牽引している大きな動機が「無償サービスの効率化」であることは大切な視点だと思います。グーグルやフェイスブックのような「無償サービス企業」は、AIに絶対に取り組むべきニーズがあり、AIに多大な投資をする切実な理由があります。一つだけ例をあげると、グーグルのストリート・ビューから写り込んでいる個人情報（人の顔、クルマのナンバー、家の表札など）を抹消するために、それを人手に頼っていたのではコストがかかり過ぎます。完全自動で個人情報を消す必要がある。そのためには画像の認識技術が必須で、これは物体認識というAIの重要領域です。
また「無償サービス企業」が社会的責任を果たすためにますます重要になるのが、反社会的内容（犯罪、名誉毀損に相当するような中傷・誹謗、児童ポルノ、著作権侵害 ･･････）のサイト、記事、投稿、写真、動画などの自動判定とブロックや削除（ないしは警告）でしょう。さらに、フェイク・ニュース（偽ニュース）の自動判定も重要になってくるはずです。こういった判定のためには、画像認識だけでなく高度な自然言語処理が必要です。しかもそれを100以上の言語でやる必要がある。無償サービス企業が機械翻訳に取り組むのも理由があるのです。このあたりをおろそかにしていると、政府と社会によって足元をすくわれかねません。
無料サービスを人手でコストをかけてやっていたのでは話にならないのでAI技術で自動化する。そして広告で稼ぐ。彼らのビジネスモデルの根幹にかかわっています。ちなみにアマゾンも「無料サービス企業」の一つと考えると理解しやすいと思います。もちろんモノやデジタル・コンテンツには対価を払う必要がありますが、アマゾンは「買うことに付帯するコスト負担・労力負担を限りなくゼロしようとしている」会社です。
フランス・パリでの意見交換会では、その巨大無償サービス企業側からの発言（フェイスブックのAI研究を統括するヤン・ルカン。フランス出身）と、それに対するマクロン大統領の反論がありました。
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このフェイスブックに反論したマクロン大統領の発言に、フランスのAI立国を目指すための戦略が透けて見えます。AIというグローバル・ゲームは、実質的にはアメリカの巨大IT企業（と中国）が牽引していますが、アメリカと中国に対抗するためにゲームのルールを変えようとしているのです。
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コラムにある数学者のセドリック・ビラニは、今回のフランスのAI戦略の中心人物ですが、彼は数学のノーベル賞と言われる「フィールズ賞」を受賞した人です。世界トップクラスの数学者が国の政策立案の重要人物なのです。
また「EU一般データ保護規則」は GDPR（General Data Protection Regulation）と呼ばれるもので、新井教授のコラムが新聞に載ったすぐあと、2018年5月25日より施行されました。これは欧州経済域（EEA。EU加盟28ヶ国＋ノルウェー、アイスランド、リヒテンシュタイン）で発生する個人データの管理と移転に関する規則です。個人が企業に対して個人データを消すように求められる権利（＝忘れられる権利）をはじめ、さまざまな規則がありますが、重大なのは「個人データをEEA域外に移転することを原則禁止する」という部分です。GDPRの違反者には最高で2000万ユーロ（約26億円）か全世界売上げの4%のうちのいずれか高い方という巨額の制裁金が科せられます。
GDPRはEU（EEA）が米国の巨大IT企業と戦うことを宣言したものと考えられます。グーグル、フェイスブック、アマゾンは「巨大個人情報ビジネス」であるという視点が重要です。グーグル、フェイスブック、アマゾンのアカウントにログインして何らかの情報のやりとりをすると、その全情報は個人情報としてグーグル、フェイスブック、アマゾンに蓄えられます。フェイスブックやその配下のインスタグラムは、個人情報収集装置そのものだと言えます。彼らはその収集した個人情報を自らにビジネスに生かしています。まさにマクロン大統領が言うようにデータの寡占状態になっている。その一端が露呈したのが、フェイスブックの8700万人の個人データが英国の政治コンサルタント会社に売り渡され、それが流出して米大統領選挙に使われた事件（2018年3月に発覚)です。
GDPRのような規則はフランスだけで施行しても意味が薄いわけです。欧州全体＝EUで実施するからこそ意味があり、EUという共同体の存在意義が現れていると思います。ちなみにイギリスはEUを脱退するそうですが、脱退してもGDPRには追従していくようです。何となくEUの "いいとこ取り" をしているようにみえます。
上の引用の中に「アルゴリズムによる判断によって引き起こされ得る深刻な人権侵害」とあります。人権侵害の仮想的な例を作ってみると、学生が就職活動で企業に提出するエントリー・シートですが、最近はAIを使ってまず第１次のスクリーニングする企業があると言います。もしその企業が「特定地域の住人は犯罪を犯す確率が高い」というデータ分析結果を持っていたとして、それを学生の選別に反映したとしたらどうでしょうか。それは "いわれのない差別" をしていることになります。
もちろんこのような単純な例はまずないでしょう。しかし本質的にこれに類することが頻発していくのではないか。その一つの理由は、世の中には「相関関係と因果関係の混同」が蔓延しているからです。No.223「因果関係を見極める」で紹介したのですが、伊藤公一朗氏（シカゴ大学助教授）はその著書『データ分析の力 因果関係に迫る思考法』で、
| ニュースや新聞を見てみると相関関係と因果関係を混同させた怪しい分析結果は世の中に溢れています。 |
と書いているのでした。AIは数学的に言うと統計と確率のジャンルであり、ビッグデータの中から "相関関係" を見つけ出すのは大得意です。しかしだからといって "因果関係" があるとは言えない。ビッグデータの収集とAI技術の進展に伴って "怪しい因果関係" が世の中に溢れ、それが無分別な人たちに誤って利用され（あるいは意図的に誤って利用され）、新たな差別を生み出すことは十分に考えられます。しかも、なぜそういう結論になったのか、人間サイドでは（簡単には）わからない。
さらに相関関係をうんぬんすうる以前に、そもそもデータが誤っているというケースがあります。データの捏造、ないしは歪曲もありうる。また、各種の推定を行うためのアルゴリズムが不完全なこともあるでしょう。まさにデータとアルゴリズムのオープン性が必要になるのです。要するにフランスは、以上のようことを念頭におきつつ、AIに取り組む国家の姿勢として、
| ・ | 情報とデータの独占禁止 | ||
| ・ | アルゴリズムの透明性の担保 | ||
| ・ | ダイバーシティ（多様性） | ||
| ・ | 人権と民主主義に貢献するAI |
などを掲げ、それに共鳴する人材と投資を呼び込もうとしているわけです。それは新井教授のコラムにあるように、自国を優位に導くための「錦の御旗」なのだろうけれど、AIと共存する時代における重要な視点であることは確かです。英国のディープマインド社がパリに研究拠点を置くことに決めたとコラムにあります。No.174「ディープマインド」に書いたように、
| グーグルに買収されるにあたって、ディープマインド社はグーグルに対し「AI倫理委員会」の設立を要求した |
わけですが、そういうスタンスの企業にとってマクロン大統領の方針は親和性があると見えました。
AIと国家戦略
フランスを離れて各国のAI戦略みてみると、まず新井教授のコラムに「アメリカと中国でAIがブーム」とあるように、中国の動向に注目する必要があります。中国の習近平政権は「中国を2030年にはAIで世界のリーダーにする」との目標を掲げ、政府投資をAI研究にそそぎ込んでいます。
中国は世界一の人口を抱えていて、中国のIT企業（検索、SNS、ネットショッピング、･･････）も巨大化しています。そこにはアメリカの巨大IT産業と同様のAIに対する強いニーズがあります。
それに加えて中国は「中国共産党の独裁政権」であることがポイントで、これがAIの発展に有利に働くと考えられます。その理由ですが、まず、中国政府はインターネット上を飛び交う情報を監視し、検閲し、政府の意に沿わない情報を遮断しています。これを人手でやるには限界があるし、モレも当然出てくる。ここにAI技術を使うと検閲をより完全なものにすることができるでしょう。中国政府はフランスのマクロン大統領が掲げる「錦の御旗」とは全く逆の意味で、AIに対する "強くて切実なニーズ" があると考えられます。
また、独裁政権ということは政府の強権で個人情報を含むビッグデータを収集できるということに他なりません。そのビッグデータをAI研究に活用できる。人権を重視する民主主義の国はあり得ないようなことができるはずです。データは21世紀の石油だと言われています。AIはどこで発展するかというと、ビッグデータがあるところ、ビッグデータが収集できるところで発展するというのが素直な見方でしょう。その点で、中国は優位なポジションにあると見えます。
ただしその一方で、将来的にAIで代替できる労働者の絶対数が最も多いのも中国だと考えられます。AIで労働を代替したとき、AIではできない仕事に労働者をどう転換していくのか、それは必ずしも簡単ではないと思います。フェイスブックのヤン・ルカンが言うような「昔からそうだった、AIも問題ない」との楽観論は甘すぎると思います。中国政府も将来的には難しい舵取りを迫られそうです。
中国以外の国をみると、ドイツは新井教授のコラムにあるように「インダストリー 4.0」で、製造業を基軸に据えてAIとIoTを推進するという戦略を明確化しました（2011年）。
カナダは、そもそも現在のAIブームに火をつけた国で、トロント大学の「深層学習」の成功が今のAIの発展の端緒となりました（ヤン・ルカンも火をつけた一人です）。現在もカナダ政府はAI研究のメッカとなるべく数々の施策をうっています。
イスラエルは従来からハイテク産業の集積地で、AIのベンチャーも多く育っています。自動車で物体認識をする画像処理チップを作っている MobileEye の製品は、日本を含む世界の自動車会社が採用しています。
このような状況で、日本はどういう方向に行くのか、何を基軸に据えたAI戦略を展開するのか、そこが問題です。
日本のAI国家戦略は ？
新井教授のコラムのサブタイトルは「何のための人工知能か 日本も示せ」でした。つまりどういう国家戦略で日本はAIを推進するのかを示せということですが、これはどのように考えるべきでしょうか。
"ユニコーン企業" という言葉があります。アメリカで始まった言い方ですが、企業としての評価額が10億ドル以上（約1200億円以上）の非上場企業を言います。ユニコーンとは一角獣のことですが、一角獣のように非常にまれで、かつ利益をもたらすという意味でしょう。
2017年11月20日付の日本経済新聞（デジタル版）によると、日本において推定企業価値が100億円を越える非上場のベンチャー企業（= NEXTユニコーン）は22社あり、そのトップはプリファード・ネットワークスの2326億円とあります。２位はメルカリの1479億円で、アメリカ基準の10億ドル（約1200億円）を越えているユニコーン企業はこの２社だけです。ちなみにメルカリは2018年6月19日に東京証券取引所マザーズに上場したので「非上場」ではなくなりました（上場の初値は時価総額で6760億円）。
ユニコーン企業で企業価値最大のプリファード・ネットワークスはAI技術の開発会社で、ちょうど英国のディープマインドに似ています。もちろん日経新聞があげている22社はIT関連企業が多いので、メルカリを含めて何らかの形でAI技術を使っているはずです。しかし22社のうちで唯一、AI技術だけに特化しているのがプリファード・ネットワークスなのです。
プリファード・ネットワークスは西川徹氏と岡野原大輔氏が東京大学在学中に中心となって起業した会社です。数々の日米の大手企業が出資していますが、特にトヨタが100億円以上も出資しており、またファナックも出資して提携関係にありあます。トヨタと言えば世界最大規模の製造業であり、ファナックは工作機械で日本トップの会社です。また自動車産業と工作機械は世界的にみて日本の有力産業です。つまりプリファード・ネットワークスは世界トップクラスのモノづくり会社・産業と深い関係にあるのです。
これは日本のAIの重要な方向を示唆していると思います。つまり、モノづくりのためのAI（モノそのものに組み込まれるAIや、モノづくりを支援するAI）という方向性です。新井教授は、
| 日本はモノづくりの国である。99%の精度を「100回のうち99回正しい」ではなく「100回に1回間違える」と認識すべき国だ。 |
と述べているのでした。無償サービスの効率化のためには「100回のうち99回正しいAI」で十分だが、モノづくりのためには「100回に1回のAIの間違いをどのようにカバーするか」という視点が必須になります。
中国は国をあげてAIに邁進していますが、もう一つの国家戦略は製造業の革新です（習近平政権の "中国製造2025"）。中国は生産量では世界トップの製造分野がいくつかありますが、その質や裾野の広がり、人材の面ではアメリカや日本、ドイツに劣っていると、中国政府自らが認識してます。それを挽回しようとするのが "中国製造2025" です。ということは、日本にとっては中国の先を行く革新、という視点も重要です。
「何のためのAIか示せ」という新井教授の問いに対する有力な答えが「モノづくりのためのAI」という風に思いました。
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