文部科学省が人工知能(AI)の研究開発に、今後10年間で1000億円を投じる方針を決めたのが2015年。
2016年に新設した人工知能(AI)研究拠点のセンター長には東京大学教授の杉山将(41)氏が就任しました。
41歳という年齢は、経済産業省や総務省がそれぞれ所管するAI分野の研究センター長と比べて30歳近く若いです。
これは文部科学省の「若手を抜擢して10年後を見据える」ことの明確な意思表示とも取れます。
こんにちは株アカデミーの小野寺です。
今日は近日話題沸騰の人工知能(AI)について解説をしていきます。皆さん知っているようで実は詳しくしらない人工知能についてですが、今日は株のお話をからめて徹底して解説をしていきます。
2017年5月には囲碁AI「AlphaGo」が世界最強とされるカ・ケツに勝利するなど、世界中でAI技術が発達し続けています。それだけ大きく話題になっているAIですが、この記事では2017年最新情報として人工知能についてお伝えします。
人工 知能 (ai)銘柄とは
銘柄とは、株式投資の対象としての会社を表す時に使われる名称です。株式投資においては、どの会社が発行している株式を取引するか選ぶことを、「銘柄を選ぶ」といいます。
そして人工知能銘柄というのは、人工知能の製品・サービスを扱っている会社のことを指します。銘柄としてはデータセクションやテクノスジャパン、五洋インテックス、デンソー、田淵電機などが挙げられます。
人工知能(AI)とは
人工知能(AI) という言葉がはじめて世間に知られたのは1956年の国際学会で、比較的新しいです。
人工知能(AI)を大まかに言うと
「知的な機会、特に、知的なコンピュータプログラムを作る科学と技術」と説明されていますが、実際は、人工知能(AI)の定義は研究者によって異なっている状況にあります。
そもそも「知性」や「知能」自体の定義がないことから、人工的な知能を定義することも難しいとされているからです。
http://www.soumu.go.jp/johotsusintokei/whitepaper/ja/h28/pdf/n4200000.pdf
そして人工知能を支える技術としてあるのが
ディープラーニング(機械学習・深層学習)です。人工知能によってドラえもんができるのではなく、情報の識別と予想、そして暗黙知的なものを取り込む実行が自動化されるものです。
詳しくは次の項目で説明します。
人工知能(AI)はなぜ凄いのか
人工知能(AI)のすごいところは「自分で学習する」というところです。
ディープラーニングによって今までのコンピュータではできなかった画像認識・運動の習熟・言語の意味理解ができるようになります。
今までのコンピュータは画像認識を非常に苦手としていました。
これまでの人工知能はすべて、人間が現実世界を一生懸命に観察してどこが重要かというのを見抜いてモデルを作っていたのですが、データをもとにどくに注目すべきかという「特徴量」を自動的に獲得できるようになったことです。
そして運動の習熟においては、コンピュータ自身が試行錯誤して上達していく点にあります。強化学習も合わせて行うことによってコンピュータは最適なものを導き出すようになり、はじめは下手だったとしても繰り返すことで習熟していきます。
AlphaGoが囲碁チャンピオンに勝利したのも、この機械学習強化学習が行われた成果です。
このように人間が赤ちゃんだったときと同じような学習行動をコンピュータができるようになっていることが人工知能(AI)のすごいところなのです。
人工知能(AI)はなぜ注目されているか
人工知能(AI)が注目されるようになった理由は大きく2つ考えられます。
1つ目が情報爆発の時代であることです。
2つ目が、前項でお伝えした人工知能(AI)を支える技術の発展です。
情報化社会という言葉が定着したように、情報量を記録し始めた1986年頃と比べると世界の情報量は約200倍以上にもなっています。
その結果、人間の処理能力を超えるほどの情報が集まっていることになります。
大量のデータを分析するにはコンピュータの力が必要不可欠になり、ビッグデータとも言われる大量の、しかも玉石混交の中から意味ある情報を抽出するために人工知能(AI)が求められるようになりました。
そして、求められるだけでなく、その期待に応えるように人工知能(AI)技術を支えるディープラーニングの技術も大きく飛躍しました。ディープラーニングによって人間の手を借りずに、人工知能(AI)の判断によって、大量のデータの中から意味を抽出できるようになったのです。
この2つの理由から最近は特に人工知能(AI)は注目されています。
実際に稼働している人工知能(AI)の事例①IBM Watson
IBMの人工知能Watsonはすでにみずほ、三井住友、三菱東京UFJのメガバンクのコールセンターにも導入されています。主な目的はオペレータのサポートです。
音声認識システムが顧客とオペレータの会話を文字データに変換し、Watsonに送信します。Watsonは顧客の質問を解析して最適な回答を導き、オペレータに提案するという使い方です。
これによって顧客対応時の時間は約20削減され、顧客満足度は上がり、オペレータの人手不足にも対応できた結果となりました。
https://www.ibm.com/watson/jp-ja/
実際に稼働している人工知能(AI)の事例②ソフトバンクpepper
ソフトバンクロボティクスが開発した「Pepper(ペッパー)」というロボットも人工知能(AI)の活用例です。Pepperには人の感情を検知する人工知能(AI)が搭載されていて、店舗の接客・インバウンド・ヘルスケア・受付といった広い領域で活用されています。
筋トレや脳トレを行う介護施設がPepperを導入した例では、利用者が飽きずに楽しくトレーニングに取り組めるようになって、脳の活性化にも貢献したと報告されています。
https://www.softbank.jp/robot/
実際に稼働している人工知能(AI)の事例③井住友フィナンシャルグループ
三井住友フィナンシャルグループがディープラーニングを活用してクレジットカードの不正検知の精度を上げる検証を行ったことがニュースになっていました。その検証では不正の疑いがあると判定した取引を検知する精度が95に向上したそうです。
今までは不正ではない取引も「不正」と検知していたため、本人確認するためのコストが必要以上にかかっていましたが、人工知能(AI)によってより正確な検知が可能となり、コスト削減につながりました。
アクセンチュアジャパン公式HP:
https://www.accenture.com/jp-ja/company-news-releases-20170518-1600
人工知能(AI)を取り組んでいる企業
人工知能(AI)に取り組んでいる企業は、日本でも徐々に増えてきています。
リクルート、dwango、楽天、サイバーエージェント、パナソニック、富士通、ソフトバンク・テクノロジーズ、NEC、メタップス、など挙げ始めるとキリがありません。
人工知能(AI)だからといって必ずしもIT業界の企業だけが取り組んでいるわけではなく、サービス業や建設業、鉄鋼業でも取り組んでいる企業があります。人工知能(AI)技術を持った企業と提携して進めているところも多いです。
人工 知能 (ai)銘柄に取り組んでいる企業の特徴
人工知能に取り組んでいる企業の業種は様々ですが、大きく8つのカテゴリに分けることができます。
それがパノプティコン、レーザー、アルケミスト、ゲートウェイ、魔法の杖、ナビケーター、エージェント、パイオニアです。
パノプティコンは、重要な新規のデータセットを大量に集めることで、これまで答えを出すのに苦戦していた課題に対して自動で答えを得られるようにすることを目標として取り組んでいる企業のことを言います。
その他、各カテゴリの詳細な説明については下記ページをご覧ください。
今ある人工知能に取り組む企業の分類 今ある人工知能に取り組む企業の分類
http://jp.techcrunch.com/2015/11/28/20151126machine-intelligence-in-the-real-world/
どのカテゴリの企業であっても共通しているのは大量のデータから、それを解析し、単なるデータ以上の価値を提供する点です。課題解決や意思決定、創作作業のサポートをする商品・サービスを開発しています。
人工知能 (ai)銘柄の動き①【6171】土木管理総合試験所
土木管理総合試験所は道路・軌道の路面下ビッグデータ共有システム「ロードス」を開発したと発表しました。これは人工知能(AI)とビッグデータを活用し地中情報の超高速診断を地図データと同期させて保存・共有するシステムだそうです。
そのため、土木管理総合試験所は大幅に株価を上げました。十分に上がっていると考えられるため、これから入るのには多少勇気がいります。
土木管理総合試験所公式HP http://www.dksiken.co.jp/
人工知能 (ai)銘柄の動き②【3323】レカム
レカムは中国子会社レカムビジネスソリューションズ(大連)有限公司が「有限公司」から「株式有限公司」へと変更する認可を中国当局から得られたことをうけ、株価が大幅にあがりました。
会社形態の変更によって、レカムビジネスソリューションズが中国新興市場へと上場する準備が最終段階に入ったと考えられます。またレカムに投資しているOakキャピタルも関連して株価を上げています。
レカム株式会社 公式HP：https://www.recomm.co.jp/
人工 知能 (ai)銘柄の動き③【6628】オンキヨー
オンキヨーはスピーカー・スマートスピーカー関連銘柄として注目を集めていて株価が上がっています。
オンキヨーは6月21日に米アップルの人工知能(AI)を活用した音声認識技術「Siri」に対応し、iPhoneなどと接続してスピーカーフォンを使用できる「RAYZ Rally」をアップルストアで発売したとの発表で2日連続のストップ高となりました。
AIスピーカー関連として人気の強い銘柄です。
オンキヨー株式会社公式HP：http://www.jp.onkyo.com/
人工 知能 (ai)銘柄の動き④【3753】フライトホールディングス
フライトホールディングスの子会社であるフライトシステムコンサルティングが、ジェナというPepperのアプリ開発などをてがけている企業との業務提携を明らかにしていることもあり、一時大きく株価を伸ばしました。
ただ現在は値下がり率上位の銘柄となっています。
株式会社フライトホールディングス公式HP：http://www.flight-hd.co.jp/
人工 知能 (ai)銘柄の動き⑤【3844】コムチュア
コムチュアは情報システム構築分野が主力で、グループウエア開発では業界首位級の実績を持ちます。ビッグデータや人工知能(AI)分野でのコンサルティングサービスにも積極的な企業です。
13年3月期以降、連結業績は増収増益基調が続いています。IoTを活用した防災や地方創生支援ビジネスでITbookと提携するなど時流を捉えた協業体制にも前向きで株価は着実に上がっていっています。
コムチュア株式会社公式HP：http://www.comture.com/
人工知能(AI)銘柄の攻略方法
人工知能(AI)銘柄が大きく動き出したきっかけは、金融庁が仮想通貨を法改正で「貨幣」と認定したことです。これによりフィンテック関連株が買われ、関わりの深い人工知能(AI)関連株も買われました。
そんな人工知能(AI)銘柄の特徴と動き方をみていきましょう。
人工 知能 (ai)銘柄の特徴
新日本監査法人が設立したEY総合研究所というシンクタンクでは、人工知能(AI)関連の市場規模が2015年の約4兆円から2020年には5倍以上の23兆円へと大幅に拡大すると予想しています。
SoftBankやKDDIでは人工知能(AI)研究所を持つなど、大手企業でも積極的に人工知能(AI)の活用に取り組んでいます。文部科学省や経済産業省の後押しを受けているのも人工知能(AI)銘柄の特徴です。
人工 知能 (ai)銘柄の動き方
日本IBMとソフトバンクグループがPepperの開発を次の段階へと展開したり、三菱電機も2017年以降を目処に自動車、産業用ロボット、監視カメラなどへのAI搭載を進める構えであったことなど注目を浴びて2016年は人工知能(AI)銘柄は大きく上昇しました。
現在はその動きは落ち着いていますが、将来的にも人工知能(AI)で実現できることは幅広く、加速度的に進化していく分野だと考えられるので今後も注目し続けるべきテーマ株です。
人工知能(AI)銘柄の今後
人工知能(AI)の未来:仕事がなくなる
人工知能の実用化が現実的になり、今恐れられているのは人工知能(AI)によって将来仕事がなくなるかもしれないということです。
2015年12月、野村総合研究所がオックスフォード大学と行った共同研究によると
「国内601種類の職業について、それぞれ人工知能やロボット等で代替される確率を試算した結果、10〜20年後に日本の労働人口の約49が就いている職業において、それらに代替することが可能との推計結果が得られた」
とされています。
人工知能(AI)が得意とすることは、大量の知識やデータの中から適切なものを抜き出して判断するということです。そのため、トレーダー・銀行の融資担当者や給与・福利厚生担当者・データ入力作業員・税務申告書代行者・裁判官などが将来なくなる職業として不安視されています。
ただ現実には仕事そのものがなくなるというよりも一部の作業が消えると考えられます。そのため、週休3日になるようなことは十分にありえますが、仕事がなくなるということは考えにくいです。
ですので、「職業がなくなるかもしれない」という危機感はそこまで強く持たなくても大丈夫です。
人工知能(AI)の未来:2020年の東京オリンピックの因果関係
東京オリンピック・パラリンピック競技大会が開催されることで海外から多くの方が訪れることは明らかです。そのため、観光情報をはじめとした医療・災害時などに活用される多言語翻訳サービスの実現が見込まれています。
産学官連携で開発が進むものも多く、人工知能(AI)技術の発達は東京オリンピックをきっかけに飛躍するものと考えられます。
５章：シンギュラリティとは
シンギュラリティとは、経験から学習することができる人工知能（AI）が、自ら飛躍的な進化を遂げることにより、遠くない将来に人間の頭脳が理解できる技術的な枠を超え、人間が積み上げてきた文明に、途方もない変化を与えるだろうという仮説です。
シンギュラリティ概要
英語で「Technological Singularity」と記述される仮説は、日本ではカタカナの「シンギュラリティ」、または漢字の「技術的特異点」という表現で、技術の進化に敏感な人たちの間で広く認知されています。
■シンギュラリティはアイディアとして18世紀から存在する
正確な年月は不明ですが、シンギュラリティが初めてアイディアとして現れたのは、少なくても1800年代の半ばまでさかのぼることができます。
確認でき限りでは、1847年に、ある編集者が書き残した冗談混じりの記述が、アイディアとして初めてのシンギュラリティです。この記述は、1820年頃に世界初で量産された四則演算可能な機械式計算機にまつわるもので、いつか機械が人間の頭脳を超え、人間を凌駕するかもしれないといった内容でした。
■シンギュラリティにかかわるキーパーソン
シンギュラリティについて語るときに、必ずと言っていいほど登場してくるキーパーソンたちがいますので、ここで3人を紹介しておきましょう。
レイ・カーツワイル
レイ・カーツワイルは、2005年に著作物の中で「特異点は近い」と宣言したアメリカ合衆国の未来学者で、シンギュラリティを概念的に定義した人物ではありませんが、そうであると思われがちな人物です。
彼は、シンギュラリティの意味するものは、「100兆の極端に遅い結合（シナプス）しかない人間の脳の限界を、人間と機械が統合された文明によって超越する」瞬間としていることでも知られています。
ヴァーナー・ヴィンジ
ヴァーナー・ヴィンジは、アメリカ合衆国の著名なSF作家で、シンギュラリティに関して興味を示す多くの作品を執筆しています。その代表的な作品が「マイクロチップの魔術師」です。
ヒューゴ・デ・ガリス
ヒューゴ・デ・ガリスは、オーストラリアの人工知能の研究者です。彼は、人工知能は急激に発展し、シンギュラリティが21世紀の後半に来ると予測しています。
2045年問題とは
シンギュラリティに連動して聞こえてくるのが、「2045年問題」といキーワードです。
2045年は、カーツワイルが「人間の頭脳の限界を、人間と機械が統合された文明によって超越する瞬間であるシンギュラリティ」が来ると予測した年です。
■2029年問題、プレ・シンギュラリティが来る？
2045年のシンギュラリティの前に、その前哨戦であるプレ・シンギュラリティが来ると、PEZYグループの総帥で科学者でもある齊藤元章氏は主張しています。
齊藤元章の主張では、プレ・シンギュラリティとは、シンギュラリティの前に来る社会的特異点で、人工知能の進化によってもたらされる瞬間です。プレ・シンギュラリティが来ると、現実を超える体験のVRが実現され、無尽蔵のエネルギーが手に入り、衣食住がタダになり、不老不死さえも実現できるようになります。
夢のような主張のようでもありますが、実体験のようなVRは、すでに実現できる技術になりつつある現状を考えると、現実的な部分もあると言えるでしょう。
■2045年問題、そのシナリオ
2045年は、シンギュラリティに到達すると、カーツワイルが提唱する年です。
仮説であるシンギュラリティによると、2045年のある時点で人工知能が自ら飛躍的な進化を遂げることにより、人間が積み上げてきた文明に途方もない変化が始まります。
2045年問題とは、シンギュラリティという仮説の上に積み上げられた問題です。
2045年問題のシナリオでは、第1章で人間が作った人口知能が自らを改良して進化させ、人間には人工知能が作り上げたものより優れたものが作れなくなります。シナリオの中核ストーリーは省かれ、最終章は、人類文明の最も優れた発明、かつ最後の発明が人工知能だったというエンドロールで終わります。
■本当にシンギュラリティで2045年問題が発生する？
冒頭でも述べましたが、シンギュラリティとは、経験から学習することができる人工知能（AI）が、自ら飛躍的な進化を遂げることにより、遠くない将来に人間の頭脳が理解できる技術的な枠を超え、人間が積み上げてきた文明に、途方もない変化を与えるだろうという仮説です。
カーツワイルが提唱するこの仮説には続きがあります。
その続きとは、最も理想的な形でシンギュラリティを迎えるならば、人類の知性と機械の知性が完全に融合して進化を遂げ、ポスト・ヒューマンが誕生するというものです。
2045年問題のように、中核ストーリーを考える努力を省いて流れるエンドロールではありません。
シンギュラリティから発展する分野とは
シンギュラリティに至る人口知能の進化のプロセスは、テクノロジーの進化のプロセスでもあります。この2つの進化のプロセスに影響され発展することが予測される分野をご紹介しましょう。
■ビッグデータ活用
ビッグデータとは、企業などが業務において集積した膨大なデータの総称で、通常の情報処理システムでは、解析して分類する、分析して統計立てる、関連付けるなど、役に立つ情報にするのが難しいデータです。
ビッグデータを、進化した人工知能（AI）によって素早く解析、分析できれば、活用することができるでしょう。
■ロボット産業
ロボット産業は、進化した人工知能（AI）を導入することで、発展が予測されます。
少子高齢化による労働人口の減少は深刻な問題で、労働人口を補う人工知能（AI）を備えた賢いロボットの開発が望まれています。
■ナノテクノロジー
ナノテクノロジーは、超小型化された人工知能（AI）が登場すると発展することが予測されます。
人工知能（AI）が進化しナノ単位の大きさになり、細胞の修復を補助するなど、医療テクノロジーと融合も近いのかもしれません。
■IoT
IoTも人工知能（AI）の進化で大きな発展を遂げそうな分野です。
インターネットとモノをネットワーク化するIoTが、進化したサービスを提供するには、進化した人工知能（AI）が欠かせない存在になるでしょう。
シンギュラリティをモチーフにした作品
マンガや、SF（サイエンス・フィクション）に分類される古い作品には、世界観やモチーフに、シンギュラリティが散りばめられているものがあります。
その中から注目すべき作品を2つだけ、ご紹介します。
■SF映画「2001年宇宙の旅」（公開：1968年）
SF映画「2001年宇宙の旅」では、人工知能（AI）であるHAL（ハル）9000型コンピュータが、「存在を抹消されたくない」という自我を持っているように振る舞います。人工知能ハルの振る舞いは、モチーフとしてのシンギュラリティを感じる方も多いでしょう。
■TVアニメ「鉄腕アトム」（放映：1963年～1966年）
手塚治虫の「鉄腕アトム」は、シンギュラリティに達した後の、人工知能（AI）と人間が共存する世界が描かれています。人工知能（AI）を持つロボットたちは、人間と同等の市民権を持っていました。
鉄腕アトムの世界は、ポスト・ヒューマンが誕生するための前提条件の「最も理想的な形でシンギュラリティを迎えること」を満たしたあとの、人工知能（AI）と人間の融合プロセスの初期段階にあるのかもしれません。
まとめ.人工知能(AI)と人間の未来
人工知能(AI)がこのまま進化し続けると2045年にはシンギュラリティを超えると言われています。
しかしこれから起こることは人工知能(AI) vs 人間ではなく、人工知能(AI)を使わない人と人工知能(AI)を使い倒す人の構図になる方が現実的だと言われています。だからこそ多くの企業は人工知能(AI)開発に取り組み、遅れを取らないようにしています。
人工知能(AI)の発展を悲観する見方もありますが、人工知能(AI)の発展は避けられないものです。そうであれば、避けるのではなく向き合って対応することが私たちに求められているうことでしょう。
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