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我が国のAI戦略について
- 3. サイバー空間とフィジカル（現実）空間を高度に融合させたシステムにより、 経済発展と社会的課題の解決を両立する、 人間中心の社会（Society） 2 [内閣府作成] 新たな社会 “Society 5.0” Society 1.0 狩猟 Society 2.0 農耕 Society 3.0 工業Society 4.0 情報 Society 5.0とは
- 5. これまでの情報社会(4.0) Society 5.0 環境情報、機器の作動情報、 人の情報などを収集 高付加価値な情報、 提案、機器への指示など 人工知能 ビッグデータ サイバー空間 サイバー空間 センサー情報 フィジカル空間 フィジカル空間 クラウド 自動走行車で 移動 AIが人に最適提案 工場で自動的に ロボットが生産 人がナビで 検索して運転 人が情報を分析・提案 人の操作により ロボットが生産 解 析 4 人がアクセスして情報を入手・分析 [内閣府作成] サイバー空間とフィジカル（現実）空間を高度に融合させたシステムにより、新たな価値を創出 新たな価値 Society 5.0の仕組み
- 8. ○ ＣＳＴＩ、ＩＴ戦略本部が司令塔として、官民連携のもと、ＳＩＰで『分野間データ連携基盤』を ３年以内に整備、５年以内に本格稼働 ［基盤に必要となるツール等の開発、利活用促進のためのルール整備、個人情報保護やセキュリティ等の課題への対応、国際連携の推進］ ○ 各府省は、『分野ごとのデータ連携基盤』整備を加速し、分野間データ連携基盤と相互運用性を確保 ［当面11分野で整備：農業、エネルギー、健康・医療・介護、自動運転、ものづくり、物流・商流、インフラ、防災、地球環境、海洋、宇宙］ 道路 橋梁路面農業 被災地衛星 自動車 気象 カーナビ スマホ 日照 雨量 車線情報 構造物 ひずみ き裂 地震、台風 ゲリラ豪雨 作物生育 被害状況 ・・・ 農業 自動運転 都市計画、防災、災害対応 自治体 協調領域DB 独自DB 生産性向上、高機能化 農業 協調領域DB 独自DB 交通・物流、ナビサービス 協調領域DB 独自DB 交通運輸業 物流業 舗装状況 他のDB スマート農業 自動運転 被災状況把握 生産性向上、カスタマイズ生産 製造業 協調領域DB 独自DB 流通サービス、市場 小売業 協調領域DB 独自DB 多品種少量生産 発注・在庫管理 工場 図面 材料 データカタログ 語彙 ＡＰＩ 健康・医療 レセプト 処方箋 他のDB エネルギー ものづくり 物流・商流 地球環境 海洋・宇宙 等 分野ごとのデータ連携基盤 分野間データ連携基盤 他のDB インフラ・防災 健康・医療・介護 他のDB Society 5.0実現に向けたデータ連携 データ 収集・蓄積 データ連携 分野横断 データ利活用 Society 5.0 の実現 AIの活用 ビッグデータ解析 自然言語処理 類似語推定 Society 5.0の実現に向けたデータ連携基盤の整備 7
- 10. 9 要件 可能になること Step１ ①プラットフォーム ②利用権限（ポリシー）の整理 ③メタデータ（データカタログ）の整備 分野のデータセットが蓄積、管理されている 利用権限（オープンデータか、誰に提供可能か）がはっき りする データを検索できる Step２ ④分野ごとの語彙整備 （ドメインごとの応用語彙の整備） ⑤データ構造化・標準化 システム間、分野間でのデータ相互運用が容易になる Step３ ⑥APIの整備 システム間で接続し、データを入手できる 異なるデータを統合できる Step４ ⑦自動処理技術、AI解析技術等の整備 自動処理（RPA：Robotic Process Automation） Society 5.0分野間データ連携基盤に接続するための要件（Step1～３） データ活用のステップ
- 11. 10 EHR 介護 レセプト 特定 検診 乳幼児健 診 ウェアラブル 端末 ・・・ 行政 農業 交通・移動 健康・医療 ・介護 インフラ・ 防災 エネルギ 地球環境 宇宙 ・・・ 海水温 CO2濃度 PM2.5濃度 ・・・ コンバータ データ変換、コード変換 共通語彙基盤 施設、設備、イベント・・・ コード、マスターデータ群 施設コード、市町村コード・・・ 標準群 行政データ連携標準 等 医療分野（各ドメイン）での共通化を 活かしつつ、共通語彙基盤（IMI）と は、コンバータを介して連携 ＜変換例＞ IMI コア語彙 住所、 施設、 氏名・・・ 避難所 駅 土壌 1kmメッシュ気象 農作業履歴 ・・・ 診療科 検査項目 処方薬 ・・・・ 小学校 電力需給実績 電気料金 石油輸入量 再エネ普及率 ・・・ 観測衛星 観測項目 観測日時 観測場所 ・・・ 地域別人口 児童数 図書館 ・・・ 歩数 睡眠時間 心拍数 ・・・ 年齢 体重 栄養状態 歯の状態 ・・・ BMI 血圧 血糖値 ・・・ 医療機関 検査項目 処方薬 ・・・ 要介護分類 住居 年齢 ・・・ 診療科 疾病名 担当医 ・・・ 施行年月 点検項目 警報・注意報 ・・・ 運行状況 運賃 混雑推定 ・・・ 気温 国際標準（ISO）⇔ 健康医療分野 日付： 2018-08-01 ⇔ 20180801 性別： １ ⇔ M 健康・医療・ 介護コア 氏名、ID 性別、生年月日 医療機関・・・ 医療機関 圃場 発電所 天気図 共通語彙基盤（IMI）と各分野のドメイン語彙との連携
- 12. データカタログの概要 個別データの利用条件 利用用途 利用期間 提供範囲 取引条件 支払類型 等 観測 タイトル 説明 URL 等 データセット タイトル 説明 公表組織名 窓口 作成者 リリース日 更新頻度 対象地域 等 観測特性 タイトル 説明 URL 等 観測対象 タイトル 説明 URL 等 センサ タイトル 説明 URL 観測場所 場所種別 等 カタログ タイトル 説明 公開者 等 ディストリビュー ション タイトル 説明 配信日 アクセスURL メディアタイプ ライセンス 権利（ライツ） ファイルサイズ 等 1..n1 1 1 1 1 1..n 1..n 0..1 カタログレコード タイトル 説明 記載日 等 1..n 1 1 1 1 データセットのサマリ データのタイトル データの概要説明 データの収集方法・コスト データの共有条件 データのCCライセンス データの変数の名前 データの分析方法 データに関する補足情報 等 1..n 1 1 1 センサ観測情報 データ配信情報 データ情報 データ利用の条件 データカタログ のサマリ 1 1 1 1..n データカタログ （検討中）の基本構成は下記の４パートからなるデータカタログ項目群で定義 （パートは扱うデータに応じて拡張可能とする） 「扱うデータ」や「契約」により各パートを取捨選択して利用 ①DCAT(書誌情報）部 ③ データ関連情報部 ④ 契約情報部 ②データジャケット部 ☆国際標準W3C DCAT採用、日本語化 ☆国際標準W3C SSN採用、日本語化 ☆国内で利用 が進む、東大 大澤・早矢仕 研究室の成果 ☆経産省 「データに関 する取引の推 進を目的とし た契約ガイド ライン」 の項目を採 用 一般社団法人データ流通推進協議会「公開合同委員会」（ 2018.06.21 ）資料より 11
- 15. 人工知能技術戦略（H29年3月策定） 1. AI開発関係官庁（総務、文科、経産）が連携し、我が国が有する現場の強みを踏まえ、研究開 発から社会実装まで一貫した取組の加速。 2. 内閣府のＳＩＰを含め、厚生労働省、国土交通省、農林水産省など出口産業を所管する関係 府省のプロジェクトと連携。ＡＩ技術の研究開発について民間投資を促進。 3. 重点分野（「生産性」、「健康、医療・介護」、「空間の移動」）における産業化ロードマップの策 定。 「人工知能技術戦略」（H29.3策定）概要 （参考）産業化ロードマップ概要 生産性分野 健康/医療・介護分野 空間の移動分野 • 我が国が世界をリードしていくためのＡＩ及び関連技術のチャレンジングなロードマップ • 生産性、健康/医療・介護、空間の移動を重点３分野として設定 14 人工知能技術戦略
- 18. ※：各種調査等をもとに内閣府で試算 （今後さらに精査が必要） リテラシーの醸成 （初等中等教育） 100万人/年 （高校卒業者全員） リテラシーの醸成 （高等教育） トップ・棟梁レベル 数十～数百人/年※ 独り立ちレベル 数千人/年※ （日本の業界数約500） 抜本的な対策が必要 （日本企業資本金10億円以上 約6,000社） 見習いレベル （理系修士修了者約5万人/年） 数万人/年※ 現状育成規模に追加して 約2～3万人/年※ （現状追加育成規模の約5～6倍） の育成が急務 新卒者による供給 社会人の学び直し 外国人の活用 新学習指導要領の着実な実施 +300人/年※ +2,500人/年※ +500人/年※ トップレベル研究を通じた人材育 成、若手育成 等 大学全学部の教育の強化 +200人/年※ 先端 ＩＴ 人材 ○ AI時代の到来を踏まえ、①先端IT人材、②一般IT人材、③ユーザー等の全ての人材レベルに対する育 成が必要。 ○ 2020年に、先端IT人材約５万人不足、一般IT人材約30万人不足（60万人（2030年））※ 。 ○ 先端IT人材を毎年約２～３万人、一般IT人材を毎年約15万人追加育成することが急務※。 一般 ＩＴ 人材 国民 一般 理想的な人材育成規模 情報学部の教育の強化、 社会人の学び直し等 2020年に約5万人の 先端IT人材の不足解消を 前提とすると 専門知識の醸成 （高等教育） 2020年に約30万人の 一般IT人材の不足解消を 前提とすると 現状育成規模 （2～3千人/年） （大学卒業者 約50万人/年） 現状育成規模に追加して 約15万人/年※の育成が必要 主な施策により ＋約4千人/年※ を追加育成 ＝6～7千人/年 数十万人/年※ 17 （２）AI人材基盤の確保
- 19. 目的 スケジュール 構成員 ＡＩをより良い形で社会実装し共有するための基本原則となる人間中心のＡＩ社会原則（Social Principles of Human-centric AI ）を策定。 ＡＩに関する倫理や中長期的な研究開発・利活用等について、産学民官のマルチステークホルダーによる幅広い視野からの 調査・検討を行う。 同原則をG7、OECD等の国際的な議論に供する。 2018年 5月8日 第１回会合 秋頃 論点整理 2019年 3月 人間中心のAI社会原則の策定 • 安宅 和人 （ヤフー） • 岩本 敏男 （エヌ・ティ・ティ・データ） • 浦川 伸一 （損害保険ジャパン日本興亜） • 江間 有沙 （東京大学政策ビジョン研究センター） • 大屋 雄裕 （慶應義塾大学法学部） • 金井 良太 （アラヤ） • 木俵 豊 （情報通信研究機構） • 國吉 康夫 （東京大学大学院情報理工学系研究科） • 近藤 則子 （老テク研究会） • 関口 智嗣 （産業技術総合研究所） • 高原 勇 （トヨタ自動車） • 武田 晴夫 （日立製作所） • 中川 裕志 （理化学研究所） • 永沼 美保 （日本電気） • 新居 日南恵 （manma） • 羽鳥 裕 （日本医師会） • 樋口 知之 （統計数理研究所） • 平野 晋 （中央大学総合政策学部） • 福岡 真之介 （西村あさひ法律事務所） • 堀 浩一 （東京大学大学院工学系研究科） • 松尾 豊 （日本ディープラーニング協会） • 丸山 宏 （Preferred Networks） • 山川 宏 （ドワンゴ） 【議長】 須藤 修 （東京大学大学院情報学環） 【副議長】 北野 宏明 （日本経済団体連合会・ソニーコンピュータサイエンス研究所） ※2018年3月23日開催の人工知能技術戦略会議にて設置決定 18 （５）AI技術の理解促進 ～人間中心のAI社会原則検討会議※～ ＜関連する国際会議＞ 2019年： １月 ユネスコハイレベル会合 6月 8 ～ 9日 G20貿易・デジタル経済大臣会合（日本・つくば市） 28～29日 G20サミット（日本・大阪市）
- 21. 人工知能技術戦略会議にて実行計画を策定したものの、熾烈な国際競争下で世界に伍していくためには、さらに 強力なリーダーシップと機動力が不可欠。 統合イノベーション戦略推進会議の下、実行力のある有識者会議を設置し、世界に伍する本格的な計画を策定す る必要あり。 したがって、今後、政治レベルの統合イノベーション戦略推進会議を最大限活用し、計画策定を強力に実行。 イノベーション政策強化推進のための有識者会議「ＡＩ戦略」（ＡＩ戦略実行会議） これまで 総 務 省 文 科 省 農 水 省 経 産 省 厚 労 省 Ｃ Ｓ Ｔ Ｉ 人工知能技術戦略会議 ○議長：安西祐一郎 （日本学術振興会顧問） ○構成員 ・２国立大学総長 ・関係府省所管法人理事長 ・経団連委員会委員長 発 展 ・ 強 化 ９月以降 国 交 省 指示報告 イノベーション政策強化推進チーム ○チーム長 和泉総理大臣補佐官 ○構成員 各司令塔・各省庁局長・審議官級 ○事務局（イノベーション推進室） 統合イノベーション戦略推進会議 議長：官房長官、議長代理：科技大臣 有識者会議（ AI戦略） 知 財 本 部 健 康 ・ 医 療 本 部 海 洋 本 部 宇 宙 本 部 Ｃ Ｓ Ｔ Ｉ 各 省 庁 Ｉ Ｔ 本 部 提言 ○座長：安西祐一郎 ○構成員 • 北野宏明 • 神成淳司 ■イノベーション政策強化推進のための有識者会議「ＡＩ戦略」（ＡＩ戦略実行会議） ○座長：安西祐一郎（日本学術振興会顧問） 構成員：北野宏明（ソニーコンピュータサイエンス研究所社長）、神成淳司（慶應大教授/副政府CIO） ○タスク ・AIで実現すべき社会の絵姿を実現するための５年後の出口戦略（施策の方向性）を策定 ・出口戦略を踏まえ、各省へ既存施策の見直しを含む当面3年間に必要となる施策（AI戦略パッケージ）を提言 20
- 22. 21
- 24. 今後のスケジュール 検討スケジュール 主要国際会議等 2018 年 9月 推進会議にて各大臣より具体的方向性を受け た今後の対応について決意表明 10 月 有識者会議及びタスクフォースで喫緊に講ずるべ き重点施策（AI戦略パッケージ骨子）を検討 11 月 有識者会議でAI戦略パッケージ骨子案提示 12 月 推進会議/CSTIでAI戦略パッケージ骨子策定 2019 年 1月 • UNESCOハイレベル会合【Ｐ】 • ダボス会議（於スイス） 2月 3月 4月 推進会議/CSTIでAI戦略パッケージ策定 5月 6月 統合戦略2019にAI戦略パッケージの主要事項 を盛り込み • G20サミット（於大阪） 7月 8月 • G7サミット（於フランス）【Ｐ】 世界に発信 23