トレンドの定義

2022 4/25

2022-04-3

図1：Deepfakeによるなりすましの様子
トレンドの定義
※外部サイト：出展：人工知能学会全国大会論文集「Deepfakeを用いたe-KYCに対するなりすまし攻撃と対策の検討」

2021年のAIトレンドとその活用例～AI活用における注目の資格もご紹介～

学会で論文が発表されてから実用化されるまでに、およそ２～３年のタイムラグがあります。物理的な開発が必要な場合はもう少し時間がかかるースも多くあります。これは日本に限ったことではなく、海外でも同じようです。
このことは、２～３年後にあらわれるサービスや技術（の卵）が学会で発表されている、とも言えます。今年度発表された論文の傾向をみることにより、今後の人工知能に関するトレンドを掴むことができるので、是非知っていただきたいと思います。
また傾向分析は、AIの開発フローに沿って行っています。アノテーションツールも作成したので合わせて紹介させていただきます。

発表論文の傾向

一口に人工知能と言っても、発表内容は非常に多岐にわたっており、傾向分析する切り口もいくつも考えられます。今回は、発表された論文を査読し、学会内の研究会で作成している人工知能学会「AIマップβ 2.0 （2020年6月版）」に沿って「予測・制御」「認識・推定」「生成・対話」「分析・要約」「設計・デザイン」「協働・信頼形成」の６つに分類しました。

トレンドの定義

順位	分類	概要	件数
1	認識・推定	画像や音などを認識する、現在・過去の状態を推定する	152件
2	予測・制御	短期・中長期の将来の状態を予測する、予測に基づいて機器などを制御する	142件
3	生成・対話	人の話を聞いて答えを返す、新しく画像やデータ、文を生成する	110件
4	設計・デザイン	条件を満たすように組み合わせを調整して提案する	54件
5	分析・要約	データを分析し、要約・見える化する	41件
6	協働・信頼形成	適切な選定基準や順番を生成、調整を行う	15件

第1位認識・推定

図1：Deepfakeによるなりすましの様子

図1：Deepfakeによるなりすましの様子

※外部サイト：出展：人工知能学会全国大会論文集「Deepfakeを用いたe-KYCに対するなりすまし攻撃と対策の検討」

第2位予測・制御

図2：人の動きを予測するモデルの概要

図2：人の動きを予測するモデルの概要

※外部サイト：出展：人工知能学会全国大会論文集「GPT-2を用いた人の動作予測」

第3位生成・対話

トレンドの定義トレンドの定義

状況説明部	質問部	正解
夜間、交通量の多い市街地を通行するときは、	前照灯を下向きにしたほうがよい。	○
夜間、交通量の多い市街地の道路を通行するときには、	前照灯を下向きに切り替えなければならない。	○
夜間、交通量の多い道路を通行するときは、	前照灯を上向きにして運転したほうがよい。	×

第4位設計・デザイン

図4：駅から会場までの歩行シミュレーションの様子

図4：駅から会場までの歩行シミュレーションの様子

※外部サイト：出展：人工知能学会全国大会論文集「大規模イベントにおける歩行者シミュレーションのFidelity最適化」

第5位分析・要約

図5：動画から説明文を自動生成する例

図5：動画から説明文を自動生成する例

※外部サイト：出展：人工知能学会全国大会論文集「動画キーフレーム物語生成タスクの提案とデータセットの構築」

第6位協働・信頼関係形成

適切な選定基準や公平な合意形成を支援する取り組みに関する研究は15件でした。AIから恣意や偏見を排除した公平性を確保することの重要度が増しており、人がAIに触れたときどう感じるか、といった利用者目線での課題の調査もすすめられています。
社会問題の一つである労働人口の減少に対する対策として広義のロボット（AIが組み込まれたものやRPAも含む）へのタスクシフトが期待されています。医療の分野においても同様の試みとしては、 ※外部サイト：「精神科医療におけるロボットと患者様の共生」の中で、患者とのコミュニケーションツールとしてロボットを使った際の反応と対応案についてまとめられています。

トレンドの定義 トレンドの定義トレンドの定義

実現すべき価値・目的		サービス要件	リスクシナリオ
1	検品品質の維持	予測性能の維持	予測性能の維持	AIの予測性能が劣化したことで、不良品が出荷される／多くの正常品が不良品と判定される
		予測性能の維持	ノイズによる影響	画像にノイズが混入しAIの判断精度が劣化する
		環境変化への対応	製品の仕様変更	製品の仕様変更により、識別精度が著しく低下する
		環境変化への対応	IoTの変化	撮影機器の変更によって画像の仕様（解像度・画素・形式等）が変わることで、適切な判断が行われない
		外部攻撃からの保護	セキュリティ保護	外部からの攻撃により異常な学習データの投入もしくはモデルの変更が行われ、性能を維持できない
2	検品の高速化による製造量の増加	検品処理のスピード	不十分な処理速度	AIによる検品処理速度が間に合わず、期待した生産量を処理できない
2	検品の高速化による製造量の増加	異常時の代替運用	異常時のプロセス停止	AIの性能劣化等で異常が発生した際に人手での検品等に切り替えられず、生産計画に支障をきたす
3	検品に掛かる人の軽減	適切な検出レベル	過剰な検品	過剰に検品が行われてしまい、人間側での検証コストの増大や過剰な廃棄品が発生してしまう
3	検品に掛かる人の軽減	判断根拠の分かりやすさ	過度なAI依存	AIの判断を全く疑わず、サンプル検品等が形骸化することで客先へ大量の不良品が納入される
4	企業の社会的責任	アカウンタビリティ	品質監査への対応	品質監査などを受けた際に適切な説明ができない
		アカウンタビリティ	トラブル発生時の調査	異常・トラブルの発生により、対外的な説明が求められる際に原因・再発防止策を検討・説明できない
		情報菅理	風評被害	AIの検品結果情報が外部に流出することで特定の製品や工場での判断に対する風評被害が発生する

分類方法について

1．データ収集
2．データ分析・準備
3．モデル作成・検証
4．リリース

1．データ収集

2．データ分析・準備

3．モデル作成・検証

4．リリース

図7：アノテーションツールの画面イメージ

図8：画像に対するアノテーションツールの画面イメージ

全体を通して

AIを活用するときの注意点

AIのプログラミングを学ぶ研修はいくつもありますが、それだけではＡＩを活用することはできません。包括的な知識をしるためのフレームワークとして、EXIN･AI Foundationがあります。EXINは、ITILなどの規格を推進している団体です。ベンダに依存しない資格とスキルアセスメントを提供している国際的な試験機関のEXINが、EXIN BCS Artificial Intelligence(AI) Foundation資格を日本でも展開し、日本語試験を2020年9月1日よりリリースしました。

これに合わせ、DXコンサルティング社で、日本初のEXIN BCS Artificial Intelligence Foundation認定プログラムを実施することになりました。ここでは、AIの基礎知識や研究者間で共有されている文化・倫理などについて知ることができます。AIを学ぶ最初こそ間違った知識を覚えて誤った道に進まないような注意が必要だと思います。

EXIN BCS Artificial Intelligence Foundation認定プログラムイメージ

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【好評につき再放送】SPEEDAトレンド #6
『スマートシティで日本を変えるⅡ - 新時代の"まち"を創る開拓者のリアル -』

Analyst Analyst

ユーザベースグループが提供する独自の番組配信プラットフォーム『NewsPicks Stage.』で配信いたします。お申し込みフォームから登録いただいた後すぐに、SPEEDAトレンド事務局より視聴方法のご案内メールをお届けします。記載されたID・パスワードを利用してご視聴ください。本番組のご視聴用のID・パスワードは、ユーザベースグループの株式会社ニューズピックスが提供する『NewsPicks』と共通のものとなります。本番組のご視聴登録によって、『NewsPicks』にも無料会員登録が完了し、ご利用いただけるようになります。 URLのご案内メールが届かない方はお手数ですが（[email protected]）までご連絡ください。

プログラム

Topic 1 : 2022年、スマートシティにおける最大の課題は
Topic 2 : 新時代の”まち”が目指すべき理想のカタチとは

石丸トレンドの定義修平氏

豊田啓介氏

東京大学生産技術研究所特任教授 / noiz / gluon

1972年、千葉県出身。1996～2000年、安藤忠雄建築研究所。2002～2006年、SHoP Architects（ニューヨーク）を経て、2007年より東京と台北をベースにnoiz を蔡佳萱と設立、2016年に酒井康介が加わる。2020年、ワルシャワ（ヨーロッパ）事務所設立。2017年、「建築・都市×テック×ビジネス」がテーマの域横断型プラットフォーム gluonを金田充弘と設立。2025年大阪・関西国際博覧会誘致会場計画アドバイザー（2017年～2018年）。建築情報学会副会長（2020年～）。大阪コモングラウンド・リビングラボ（2020年）。2021年より東京大学生産技術研究所特任教授。

南雲岳彦氏

葉村真樹氏

ボストンコンサルティングトレンドの定義グループ（BCG）パートナー & アソシエイト・ディレクター

東京大学大学院工学系研究科博士課程修了、博士（学術）。GoogleやTwitter、LINEなどのデジタルプラットフォーム企業で経営企画・事業戦略に携わった後、2020年にBCGに入社。BCGテクノロジーアドバンテッジグループ、パブリック・セクターグループ、およびBCG Center for Global Future City Teamのコアメンバー。東京都市大学未来都市研究機構機構長・教授。

村上敬亮氏

1990年、通商産業省入省。湾岸危機対応、気候変動枠組条約交渉、PL法立法作業などに従事した後、10年にわたって著作権条約交渉、e-Japan戦略立案などのIT政策に従事。
クールジャパン戦略の立ち上げ、地球温暖化の国際交渉、再生可能エネルギーの固定価格買取制度創設を担当し、2014年から６年間、国家戦略特区も含め、内閣官房・内閣府で地方創生業務に従事。2020年7月経済産業省中小企業庁経営支援部長、2021年7月内閣官房IT総合戦略室内閣審議官、9月デジタル庁発足に伴いデジタル庁統括官（国民向けサービスグループ長）。2020年に世界経済フォーラムアジャイルガバナンスに関するグローバル・フューチャー・カウンシルとApoliticalによる「Agile 50：公共部門を変革する最も影響力のある50人」に選出される。

酒居潤平

株式会社ユーザベースコーポレート執行役員 CMO 兼 NewsPicks Stage. 事業責任者

慶應義塾大学経済学部を卒業後、三菱東京UFJ銀行(現三菱UFJ銀行)入行。その後、起業、Sansan株式会社を経て、2017年に株式会社FORCASへ参画。マーケティング＆インサイドセールスマネージャーとして部門の立ち上げに従事。2020年1月より株式会社ユーザベースへ転籍し、執行役員 B2B SaaS事業マーケティング&ブランディング担当に就任。2021年4月より現職。コーポレートPR部門を兼任。2022年1月より現職。