ビッグデータ・AIを活用した
サイバー空間基盤技術

Society 5.0を推進する
新たな知的社会基盤の構築

Society 5.0を具現化するためにはサイバー空間とフィジカル空間とが相互に連携したシステムズ作りが不可欠であり、未だ様々な開発要素や課題がある。本課題では、「サイバー空間連携基盤技術」の中で、特に人とAIの協働に資する高度に洗練された「ヒューマン・インタラクション基盤技術」と「分野間データ連携基盤技術」、「AI間連携基盤技術」を確立し、ビックデータ・AIを活用したサイバー・フィジカル・システムを社会実装する。

PROGRAM DIRECTOR

安西祐一郎

公益財団法人東京財団政策研究所所長
独立行政法人日本学術振興会顧問
慶應義塾学事顧問

PROFILE: 1974年慶應義塾大学院工学研究科博士課程管理工学専攻修了、工学博士。81年カーネギーメロン大学客員助教授、88年慶應義塾大学理工学部教授、2001年慶應義塾長(理事長兼学長)、11年日本学術振興会理事会、16年人工知能技術戦略会議議長、18年AI戦略実行会議座長、国連総長ハイレベルパネル「デジタル協力」メンバー。文部科学省中央教育審議会会長・同大学分科会長・同高大接続システム改革会議座長、内閣府知的財産戦略本部員、経済同友会ITによる社会変革委員会副委員長、科学技術イノベーション立国委員会副委員長等を歴任。

研究開発テーマ

1ヒューマン・インタラクション基盤技術

人の行動・認知にかかわる非言語データを収集・構造化し、状況判断やコミュニケーションを個人に合わせて支援する高度なインタラクション技術の開発

人とAIが協働するためのマルチモーダルな記憶・統合・認知・判断を可能とする高度対話処理の技術開発

2分野間データ連携基盤技術: 分野を超えたデータ共有と利活用のための分散連邦型のデータ連携技術の開発とプラットフォーム整備

3AI間連携基盤技術

複数のAIによる自動的な協調・連携（例：複数企業間での取引条件の自動調整等）のための通信プロトコルや語彙、アルゴリズム等の技術開発

AI間の自動連携が効果的な分野でのプロトタイピングと有効性検証

5年間の成果

ヒューマン・インタラクション基盤技術

「ヒューマン・インタラクション基盤技術」によって実現されるユースケースは広範にわたるが、そのうち「介護」「教育」「接客」をターゲット領域とした。
「介護」においては、被介護者の医療バイタルデータだけでなく、排泄などの生活データや感情、及び表情のデータを取得。それらのデータとAIから疾患進捗や生活サイクルを予測し、個別ケアの効率化を図り、介護コストの低減とクオリティの向上を同時に実現させた。
「教育」においては、生徒に学習用のデジタルデバイスが配布されるのを契機として、個人の学習ログの蓄積、及びそれらデータとAIに基づく個別学習プランを推奨。エビデンスを取得しながら、教育従事者の負担とコストを増やすことなく、教育効果を向上させ、国内での普及を目指した。
「接客」においては、顧客の状態を音声データや視線・表情などの複数のモダリティ情報から認識する技術を開発し、顧客満足度を推定するとともに、対応するスタッフに取るべきアクションを提示する行動アシスタントAIを実現した。

分野間データ連携基盤技術

国、地方公共団体、民間などで散在するデータ基盤を連携させビッグデータとして扱い、分野・組織を超えたデータ活用とサービス提供を促進するためのデータ連携基盤技術。
例えば、関係府省庁で整備が進められている分野ごとのデータ連携基盤や企業や組織が持つデータ基盤に、分野間データ連携基盤技術（コネクタ）を導入することで、分散連邦型の分野間データ連携を実現する。これにより、企業や組織が分野間データ連携基盤のAPI を介してワンストップで多様なデータにアクセス可能となる。

AI間連携基盤技術

異なる組織によって独立して運営され、必ずしも利害が一致していないそれぞれのサービスを管理・制御しているAIが、他のAIと協調・連携するために必要なAI間連携基盤を実現する。実社会において、様々なAIが多様なつながり方で連携する、相互接続性・相互運用性に必要なプロトコルや語彙定義などを標準化し、以下を実現した。

通信や処理量、セキュリティなどの問題に十分に対応したAI間での連携のための調整基盤の確立。

実社会でAI間が連携するためのアルゴリズム（調整原理）の確立。

ユースケースごとに必要な詳細なルール設計と、社会受容性の醸成。

ユースケース間の共通性／個別性を踏まえた、調整基盤／原理／制度に関するリファレンスアーキテクチャの確立。