文部科学省／ＮＴＴ／ドワンゴ／Ｐｒｅｆｅｒｒｅｄ
Ｎｅｔｗｏｒｋｓ
人工知能（ＡＩ）・ＩｏＴが実現する近未来と事業機会
～科学技術基本計画、Ｓｉｒｉ、しゃべってコンシェル、
Ｐｅｐｐｅｒ、ディープラーニング、全脳アーキテクチャ～
http://www.ssk21.co.jp/seminar/re_S_15052.html
[日 時]
2015年２月１７日（火） 午後１時～５時
[会 場]
紀尾井フォーラム
東京都千代田区紀尾井町４－１ ニューオータニガーデンコート１Ｆ
[重点講義内容]
＜１＞科学技術予測調査 ＩＣＴ・アナリティクス分野の政策動向
小笠原 敦 氏／七丈 直弘 氏【13：00～13：55】
文部科学省では２０１６年度から始まる第５期科学技術基本計画の
策定に資する科学技術予測調査を４０００名規模の大規模調査として
行った。その結果から見られる今後の科学技術の方向性と、
ＩＣＴ技術の発展によるデータサイエンス、ビッグデータの社会への
インパクト、シンギュラリティに向かって行く人工知能、
それに対応した脳科学等も含めて今後の展望と課題を紹介する。
１．第１０回科学技術予測調査の概要
２．科学技術の発展から見られる将来像
３．ＩＣＴ技術の今後の展望と課題
４．第５期科学技術基本計画の策定に向けて
５．質疑応答／名刺交換
＜２＞対話処理技術の現状と課題
東中 竜一郎 氏【14：00～14：55】
Ｓｉｒｉ、しゃべってコンシェル、Ｐｅｐｐｅｒなど、対話機能を
備えたコンピュータが普及しつつある。このようなシステムが
どのように対話を実現しているのか、今どのような対話システムが
目指されているのか、現状と今後の課題と方向性について解説する。
１．対話システムの歴史と概要
２．しゃべってコンシェルにおける質問応答技術
３．雑談対話技術
４．国内外の研究開発動向
５．今後の課題と方向性
６．質疑応答／名刺交換
＜３＞ＩｏＴを加速するディープラーニングの新化
西川 徹 氏【15：05～16：00】
Ｉｎｔｅｒｎｅｔ ｏｆ Ｔｈｉｎｇｓ（ＩｏＴ）の発展により、
機械が生成するデータの量は爆発的に増え、多様な特徴・形式をもつ
データが生み出されている。この大規模かつ多種多様なデータを
処理する為、近年、機械学習技術に大きな注目が集まった。
特に“深層学習”と呼ばれる分野が急速な発展を見せ、成熟しつつ
ある。一方、データの価値を高め活用する為には「すべてのデータを
クラウドに集め分析する」という現在のアプローチには限界がある。
我々は、自律分散的に高度な分析処理を行う『エッジヘビー
コンピューティング』を提唱している。本コンセプトと我々が
コンセプトの実現をどの様に目指すのか、展望を紹介する。
１．ビッグデータからＩｏＴへ
２．既存コンピューティングの限界
３．機械学習技術の発展
４．機械学習と分散コンピューティング
５．新しいプラットフォームの創出
６．ＩｏＴが実現する世界
７．質疑応答／名刺交換
＜４＞汎用人工知能を実現するアプローチとしての
全脳アーキテクチャ
山川 宏 氏【16：05～17：00】
人工知能（ＡＩ）は、個別の問題領域に特化すれば、すでに人を
凌駕することは珍しくない。むしろ、真のＡＩ実現の困難さは、
経験を積みさえすれば多様な問題領域に対処できる汎用性の
獲得である。本来こうしたＡＩは脳に似せる必然性はないが、
神経科学知見が急増する今、唯一の実例である脳は、研究開発の
方向性を揃えるコンパスとして有用である。そこで脳を多種の
機械学習装置を統合したシステムとしてＡＩを設計する
全脳アーキテクチャの研究を紹介する。
１．特化型人工知能
２．汎用人工知能（ＡＧＩ）
３．全脳アーキテクチャ
４．技術的特異点
５．深層学習による表現獲得
６．知識獲得ボトルネック
７．今後の展望
８．質疑応答／名刺交換
[ＰＲＯＦＩＬＥ 小笠原 敦（おがさわら あつし）氏]
東京大学大学院 工学系研究科博士課程。１９８８年 ソニー（株）
超ＬＳＩ研究所 入所。ＳＯＩ－ＭＯＳデバイス、ＳＲＡＭの
研究に従事。その後ＣＤ、ＭＤ用ＡｌＧａＡｓ系半導体レーザ、
ＤＶＤ用ＡｌＩｎＧａＰ系半導体レーザの研究・開発、Ｐｈｏｔｏ
ＩＣ／ＬＳＩの研究・開発、ゲーム機（プレイステーション）用
半導体レーザ集積デバイスの研究・開発等を経て本社Ｒ＆Ｄ戦略部
シニアＲ＆Ｄマネジャー、ＣＴＯ補佐を歴任。２０００年より
科学技術庁 科学技術政策研究所（当時）に転じ、文部科学省
科学技術政策研究所第一研究グループ、第四調査グループを経て、
２００４年～２０１１年 経済産業省／（独）産業技術総合研究所
ナノ電子デバイス研究センター 主任研究員、イノベーション
推進本部総括主幹、つくばイノベーションアリーナ推進部総括主幹、
２００５年～２００８年 立命館大学大学院 理工学研究科／
テクノロジーマネジメント研究科／経営学部教授、２０１１年～
（独）理化学研究所 研究コーディネーター。２０１２年１２月より
文部科学省 科学技術政策研究所 科学技術動向研究センター長、
現在に至る。【主な著書】日本の産業システム３巻「サイエンス型
産業」、ＮＴＴ出版（２００３）、「イノベーションと競争優位」、
ＮＴＴ出版（２００６）、「イノベーション創出の方法論」、
工業調査会（２００７）など。
[ＰＲＯＦＩＬＥ 七丈 直弘（しちじょう なおひろ）氏]
東京大学 理学部数学科卒業、同大学院 工学系研究科
システム量子工学専攻修士課程・博士課程修了。博士（工学）。
東京大学大学院 情報学環・准教授、早稲田大学高等研究所・
准教授を経て、２０１２年１２月より文部科学省 科学技術・
学術政策研究所 上席研究官。【主な著作】「浜松ホトニクス
における研究開発力の源泉」一橋ビジネスレビュー、２０１３冬号
（招待論文）２０１３－１２、「パスツール型科学者による
イノベーションへの挑戦：光触媒の事例」一橋ビジネスレビュー、
２０１３冬号（招待論文）、「『政策のための科学』への貢献：
社会学からのアプローチ」研究 技術 計画、Ｖｏｌ．２７、
Ｎｏ．３／４、ｐｐ．１９７－２０９など。
[ＰＲＯＦＩＬＥ 東中 竜一郎（ひがしなか りゅういちろう）氏]
２００１年 慶應義塾大学 政策・メディア研究科 修了。
２００１年 日本電信電話（株） 入社。博士（学術）。
ＮＴＴメディアインテリジェンス研究所にて勤務。
専門は対話システム、質問応答システム。しゃべってコンシェルの
質問応答機能の研究開発や「ロボットは東大に入れるか」の
プロジェクトに携わる。
[ＰＲＯＦＩＬＥ 西川 徹（にしかわ とおる）氏]
ＩＰＡ２００５年 上期未踏ソフトウェア創造事業「抽象度の高い
ハードウェア記述言語」開発代表者。２００６年 第３０回ＡＣＭ／
ＩＣＰＣ世界に出場し、その仲間と共にＰｒｅｆｅｒｒｅｄ
Ｉｎｆｒａｓｔｒｕｃｔｕｒｅを設立。２００７年
東京大学大学院修了。２０１３年 情報処理学会ソフトウェア
ジャパンアワード受賞。２０１４年 Ｐｒｅｆｅｒｒｅｄ
Ｎｅｔｗｏｒｋｓを設立、代表取締役兼最高経営責任者を務める。
[ＰＲＯＦＩＬＥ 山川 宏（やまかわ ひろし）氏]
１９８７年 東京理科大学 学部物理学科卒業。１９８９年
東京大学大学院 理学系研究科 物理学専攻 修士課程修了。
１９９２年 東京大学大学院 工学系研究科 電子工学専攻
博士課程修了。１９９２年 (株)富士通研究所 入社。１９９４年
同社から通産省リアル・ワールド・コンピューティング・
プロジェクトつくば集中研に出向。１９９７年
（株）富士通研究所に帰任。２０１４年 （株）ドワンゴ
人工知能研究所 所長。現在に至る。全脳アーキテクチャ勉強会
発起人の一人。汎用人工知能研究会の発起人の一人。専門は、
人工知能、特に、認知アーキテクチャ、概念獲得、
ニューロコンピューティング、意見集約技術など。工学博士。