人工知能は人間を超えるか Chapter 07 (3) じんこう ちのう は にんげん を こえる か|chapter Will Artificial Intelligence Surpass Humans Chapter 07 (3) ¿Superará la inteligencia artificial a los humanos? Capítulo 07 (3) L'intelligence artificielle dépassera-t-elle l'homme ? Chapitre 07 (3) A inteligência artificial ultrapassará o ser humano Capítulo 07 (3) Превзойдет ли искусственный интеллект человека Глава 07 (3) 第07章 人工智慧會超越人類嗎？

ツール や ＡＰＩ （ クラウド 上 の サービス を 外部 から 利用 する ため の インターフェース ） の 形 で 提供 する もの が 多い が 、 ビジネス と して の 広がり は 厳しい かも しれ ない 。 つーる||ａｐｉ||うえ||さーびす||がいぶ||りよう||||||かた||ていきょう||||おおい||びじねす||||ひろがり||きびしい||| ||application programming interface|cloud|||||||||||interface||||||||||||||||harsh||| Many offer tools and APIs (interfaces for external use of cloud-based services), but business expansion may be challenging.

なぜなら 、 機械 学習 の アルゴリズム は 学術 コミュニティ が 先行 して おり 、 その 規範 を 覆して 、 企業 が 固有の 機械 学習 の 技術 を 実用 化 し 、 それ が 強い 競争 力 を 持つ と いう こと は 考え づらい し 、 それ を ツール と して 提供 した ところ で 、 すでに チェス で は 、 人間 と コンピュータ が どのような 組み合わせ で 戦って も よい 、 フリースタイル の 大会 が ある 。 |きかい|がくしゅう||||がくじゅつ|こみゅにてぃ||せんこう||||きはん||くつがえして|きぎょう||こゆうの|きかい|がくしゅう||ぎじゅつ||じつよう|か||||つよい|きょうそう|ちから||もつ|||||かんがえ|||||つーる|||ていきょう||||||||にんげん||こんぴゅーた|||くみあわせ||たたかって|||||たいかい|| |||||||||||||||overturn|||unique|||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||| Because the academic community has taken the lead in machine learning algorithms, it is unlikely that a company would be able to overturn the norms and commercialize its own machine learning technology and make it highly competitive, and even if it offered it as a tool, there are already freestyle competitions in chess where any combination of human and computer can be used.

さまざまな 仕事 に おいて も 、 この 「 フリースタイル 」 方式 が 出て くる はずである 。 |しごと||||||ほうしき||でて|| This "freestyle" approach should emerge in a variety of jobs.

人間 と コンピュータ の 協調 に より 、 人間 の 創造 性 や 能力 が さらに 引き出さ れる こと に なる かも しれ ない （＊ 注 54）。 にんげん||こんぴゅーた||きょうちょう|||にんげん||そうぞう|せい||のうりょく|||ひきださ||||||||そそ ||||cooperation||||||||||||||||||| Cooperation between humans and computers may further bring out human creativity and capabilities (*Note 54).

そうした 社会 で は 、 生産 性 が 非常に 上がり 、 労働 時間 が 短く なる ため に 、 人間 の 「 生き 方 」 や 「 尊厳 」、 多様な 価値 観 が ますます 重要 視 さ れる ように なる ので は ない だろう か 。 |しゃかい|||せいさん|せい||ひじょうに|あがり|ろうどう|じかん||みじかく||||にんげん||いき|かた||そんげん|たような|かち|かん|||じゅうよう|し||||||||| In such a society, productivity would increase enormously, working hours would be shorter, and human "way of life," "dignity," and diverse values would become more and more important.

では 、 人工 知能 に よって これ から 先 、 新しい 事業 を つくり出す こと は でき ない のだろう か 。 |じんこう|ちのう|||||さき|あたらしい|じぎょう||つくりだす|||||| So, will artificial intelligence not allow us to create new businesses in the future?

本書 を 手 に とった 方 の 中 に は 、 企業 で 人工 知能 に よる 新規 事業 を 考えて いる 方 も いる かも しれ ない 。 ほんしょ||て|||かた||なか|||きぎょう||じんこう|ちのう|||しんき|じぎょう||かんがえて||かた||||| Some of the readers of this book may be considering new businesses based on artificial intelligence in their companies.

図 29 は 、 米国 ブルームバーグ 社 の アナリスト に よる 、 最近 の 世界中 の 人工 知能 の ベンチャー を まとめた 図 である （＊ 注 55）。 ず||べいこく||しゃ||あなりすと|||さいきん||せかいじゅう||じんこう|ちのう||べんちゃー|||ず||そそ Figure 29 summarizes recent artificial intelligence ventures around the world, as reported by analysts at Bloomberg (*Note 55).

およそ ２０００ 社 を 調べて つくった もの で 、 参考 に なる だろう 。 |しゃ||しらべて||||さんこう||| The following is a list of about 2,000 companies that we have researched and found to be informative.

これ を 見る と 、 人工 知能 に 関する 新しい 事業 の 試み が 、 さまざまな 領域 に 広がって いる こと が わかる 。 ||みる||じんこう|ちのう||かんする|あたらしい|じぎょう||こころみ|||りょういき||ひろがって|||| This shows that new attempts at artificial intelligence are being made in a variety of areas.

「 はじめ に 」 で 触れた ように 、 現在 、 人工 知能 は 春 の 時代 を 迎え 、 ブーム に なり つつ ある 。 |||ふれた||げんざい|じんこう|ちのう||はる||じだい||むかえ|ぶーむ|||| As mentioned in the Introduction, artificial intelligence is now entering its springtime and becoming a booming business.

人工 知能 に 関連 する 事業 は 、 米国 でも 一気に 増えて いる が 、 私 なり に 検討 した 結果 、 急激に 成長 する 事業 は そう そう 立ち上がら ない かも しれ ず 、 少し 慎重に 考えた ほう が よい かも しれ ない 。 じんこう|ちのう||かんれん||じぎょう||べいこく||いっきに|ふえて|||わたくし|||けんとう||けっか|きゅうげきに|せいちょう||じぎょう||||たちあがら|||||すこし|しんちょうに|かんがえた|||||| Businesses related to artificial intelligence are growing rapidly in the U.S., but after my own examination, I think it might be better to be a little cautious, as businesses that grow rapidly may not be the ones that emerge.

まず 、 図 の 最 上段 に 書かれて いる 「 コア ・ テクノロジー 」 と いう 部分 は 、 機械 学習 そのもの を 提供 する ビジネス である 。 |ず||さい|じょうだん||かか れて||こあ|てくのろじー|||ぶぶん||きかい|がくしゅう|その もの||ていきょう||びじねす| First, the "core technology" at the top of the figure is the business that provides the machine learning itself. 画像 認識 と 音声 認識 は 、 特徴 表現 学習 が 最も 進んで いる 技術 分野 な ので 、 その ２ つ の 分野 も 取り上げられて いる 。 がぞう|にんしき||おんせい|にんしき||とくちょう|ひょうげん|がくしゅう||もっとも|すすんで||ぎじゅつ|ぶんや||||||ぶんや||とりあげ られて| Image recognition and speech recognition are the technical fields in which feature representation learning is most advanced, so these two fields are also covered. ツール や ＡＰＩ （ クラウド 上 の サービス を 外部 から 利用 する ため の インターフェース ） の 形 で 提供 する もの が 多い が 、 ビジネス と して の 広がり は 厳しい かも しれ ない 。 つーる||ａｐｉ||うえ||さーびす||がいぶ||りよう||||||かた||ていきょう||||おおい||びじねす||||ひろがり||きびしい||| Many offer tools and APIs (interfaces for external use of cloud-based services), but business expansion may be challenging.

なぜなら 、 機械 学習 の アルゴリズム は 学術 コミュニティ が 先行 して おり 、 その 規範 を 覆して 、 企業 が 固有の 機械 学習 の 技術 を 実用 化 し 、 それ が 強い 競争 力 を 持つ と いう こと は 考え づらい し 、 それ を ツール と して 提供 した ところ で 、 使いこなせる 企業 は 多く ない 。 |きかい|がくしゅう||||がくじゅつ|こみゅにてぃ||せんこう||||きはん||くつがえして|きぎょう||こゆうの|きかい|がくしゅう||ぎじゅつ||じつよう|か||||つよい|きょうそう|ちから||もつ|||||かんがえ|||||つーる|||ていきょう||||つかいこなせる|きぎょう||おおく| |||||||||||||||overturn|||unique||||||||||||||||||||||||||||||||can handle|||| Because the academic community has taken the lead in machine learning algorithms, it is unlikely that companies will be able to overturn the norms and commercialize their own machine learning technology and make it highly competitive, and even if they did offer it as a tool, not many companies would be able to use it.

使いこなす ため の 人材 を 獲得 しよう に も 、 すでに 高い レベル の 機械 学習 の 知識 や 技能 を 持つ 研究 者 や 技術 者 の 価格 は 高騰 して いる （ すでに 広告 で 大きく 稼いで いる グーグル や フェイスブック は 、 機械 学習 の 技術 を 収益 化 する 手段 を 持って いる ので 話 は 別である ）。 つかいこなす|||じんざい||かくとく|||||たかい|れべる||きかい|がくしゅう||ちしき||ぎのう||もつ|けんきゅう|もの||ぎじゅつ|もの||かかく||こうとう||||こうこく||おおきく|かせいで||||||きかい|がくしゅう||ぎじゅつ||しゅうえき|か||しゅだん||もって|||はなし||べつである ||||||||||||||||||skills|||||||||||soared||||||||||||||||||monetization||||||||||different Even if we try to acquire human resources to master machine learning, the price of researchers and engineers who already have a high level of knowledge and skills in machine learning has skyrocketed (except for Google and Facebook, which already make a lot of money from advertising and have the means to monetize their machine learning technologies).

すでに 多く の 企業 が 参入 して いる ところ であり 、 それ ら の 企業 が 少しずつ 人工 知能 を 使った 製品 を 提供 して いく 形 で 進化 して いく だろう 。 |おおく||きぎょう||さんにゅう||||||||きぎょう||すこしずつ|じんこう|ちのう||つかった|せいひん||ていきょう|||かた||しんか||| Many companies have already entered the market, and they will gradually evolve to offer products that use artificial intelligence.

３ 段 目 は 、「 各 産業 を もう 一 度 考えよう 」 と いう グループ である 。 だん|め||かく|さんぎょう|||ひと|たび|かんがえよう|||ぐるーぷ| The third group is the "let's think again about each industry" group.

多く の 産業 分野 で は 、 少しずつ ビッグ データ の 活用 が 進み 、 その後 に 人工 知能 の 活用 が 進んで くる はずだ 。 おおく||さんぎょう|ぶんや|||すこしずつ|びっぐ|でーた||かつよう||すすみ|そのご||じんこう|ちのう||かつよう||すすんで|| Many industries are expected to gradually make use of big data, followed by the use of artificial intelligence.

しかし 、 人工 知能 の 活用 そのもの が 競争 上 の 決定 的な 優位 に つながる こと は 少なく 、 顧客 へ 提供 する 商品 ・ サービス の 付加 価値 の 構築 、 組織 の 構築 、 取引先 と の 関係 の 構築 、 事業 の オペレーション の 効率 化 と いった 要素 が 重要な ポイント を 占める こと に 変わり は ない だろう 。 |じんこう|ちのう||かつよう|その もの||きょうそう|うえ||けってい|てきな|ゆうい|||||すくなく|こきゃく||ていきょう||しょうひん|さーびす||ふか|かち||こうちく|そしき||こうちく|とりひきさき|||かんけい||こうちく|じぎょう||||こうりつ|か|||ようそ||じゅうような|ぽいんと||しめる|||かわり||| ||||||||||||advantage|||||little|||||||||||||||business partner||||||||operation||||||||||||||||| However, the use of artificial intelligence itself is unlikely to lead to a decisive competitive advantage, and factors such as the added value of the products and services offered to customers, the establishment of organizations, the building of relationships with suppliers, and the streamlining of business operations will continue to be important points.

人工 知能 を 使えば 、 たとえば 、 顧客 へ の 対応 を 顧客 一人ひとり に 応じて きめ細かく 変えて いく こと も 可能だろう が 、 こうした 変化 は 、 情報 システム あるいは データ 分析 の システム を 提供 する 企業 が 、 徐々に 人工 知能 の 技術 を 使った サービス を 提供 して いく こと で 実現 する と 考えられる 。 じんこう|ちのう||つかえば||こきゃく|||たいおう||こきゃく|ひとりひとり||おうじて|きめこまかく|かえて||||かのうだろう|||へんか||じょうほう|しすてむ||でーた|ぶんせき||しすてむ||ていきょう||きぎょう||じょじょに|じんこう|ちのう||ぎじゅつ||つかった|さーびす||ていきょう|||||じつげん|||かんがえ られる ||||||||||||||in detail||||||||||||||||||||||||||||||||||||||| Artificial intelligence could, for example, be used to tailor responses to individual customers, a change that could be realized as information systems and data analysis systems providers increasingly use artificial intelligence technology to offer their services. あるいは 、 情報 システム より も 、 もっと 経営 に 近い ところ から 、 ビッグ データ の 分析 、 さらに は 人工 知能 と 進展 して いく ような コンサルティングビジネス も 十分に あり える だろう 。 |じょうほう|しすてむ||||けいえい||ちかい|||びっぐ|でーた||ぶんせき|||じんこう|ちのう||しんてん||||||じゅうぶんに||| ||||||||||||||||||||||||consulting business||||| Alternatively, there could be a consulting business that is closer to management than to information systems, and that progresses toward big data analysis and artificial intelligence.

また 、４ 段 目 左 に 、「 人間 同士 ・ 人間 と 機械 の インタラクション を 考えよう 」 と いう グループ が ある 。 |だん|め|ひだり||にんげん|どうし|にんげん||きかい||||かんがえよう|||ぐるーぷ|| |section||||||||||||||||| On the left of the fourth row, there is a group titled "Let's think about interactions between humans and between humans and machines.

ロボット 工学 、 感情 や ジェスチャー の 認識 が ここ に 含ま れる 。 ろぼっと|こうがく|かんじょう||||にんしき||||ふくま| This includes robotics, emotion and gesture recognition.

日本 から 唯一 入って いる ソフトバンク の 「 ペッパー 」 が 含ま れる の も ここ だ 。 にっぽん||ゆいいつ|はいって||そふとばんく||||ふくま||||| The only Japanese entry, Softbank's "Pepper," is also included here.

そして 、４ 段 目 の 右 に 、「 人工 知能 を 補助 する 技術 」 の グループ が ある 。 |だん|め||みぎ||じんこう|ちのう||ほじょ||ぎじゅつ||ぐるーぷ|| |||||||||assist|||||| And on the right of the fourth row, there is a group for "technologies that assist artificial intelligence.

たとえば 、 データ の 前 処理 を する ような 技術 の 提供 、 データ を 集める 技術 の 提供 など で 、 いわば 、 ゴールドラッシュ の 時代 に ジーンズ を 売る ような ビジネス だ 。 |でーた||ぜん|しょり||||ぎじゅつ||ていきょう|でーた||あつめる|ぎじゅつ||ていきょう||||||じだい||じーんず||うる||びじねす| ||||||||||||||||||||gold rush||||||||| For example, they provide technology for pre-processing data, or for collecting data, much like selling jeans during the gold rush.

この 中 で 、 もし われわれ に とって わかり やすい 変化 が 急速に 起こる と すれば 、３ 段 目 の 「 各 産業 を もう 一 度 考えよう 」 と いう グループ の 中 の 、 医療 、 法務 、 財務 と いった あたり の 分野 だろう 。 |なか||||||||へんか||きゅうそくに|おこる|||だん|め||かく|さんぎょう|||ひと|たび|かんがえよう|||ぐるーぷ||なか||いりょう|ほうむ|ざいむ|||||ぶんや| |||||||||||||||||||||||||||||||||finance|||||| If we were to see rapid changes that we could easily identify, they would be in the third group, "Let's think again about each industry," in the areas of health care, legal, and finance.

専門 家 を 代替 する 経済 的な メリット が 高く 、 多く の 人 が その サービス を 潜在 的に 必要 と して いる から だ 。 せんもん|いえ||だいたい||けいざい|てきな|めりっと||たかく|おおく||じん|||さーびす||せんざい|てきに|ひつよう||||| The economic advantages of replacing professionals are high, and many people have a potential need for their services.

それぞれ の 専門 分野 に ついて 答えて くれる ＩＢＭ の ワトソン の ような システム が 、 完成 度 の 高い 形 で マーケット に 投入 さ れれば 、 一気に 実用 フェーズ に 乗って くる 可能 性 は ある 。 ||せんもん|ぶんや|||こたえて||ｉｂｍ||わとそん|||しすてむ||かんせい|たび||たかい|かた||まーけっと||とうにゅう|||いっきに|じつよう|||のって||かのう|せい|| If a system like IBM's Watson, which can answer questions in each specialized field, is introduced to the market in a highly developed form, it could quickly move into the practical phase.

その とき は 、 既存 の 業界 構造 を 大きく 変えて しまう かも しれ ない 。 |||きそん||ぎょうかい|こうぞう||おおきく|かえて|||| When that happens, it could significantly change the existing structure of the industry.

一方 で 、 現実 的に は 、 さまざまな 法規 制 や 業界 の 慣習 が ある ため 、 いきなり Ｂ ２ Ｃ で サービス が 提供 さ れる か 、 医師 、 弁護 士 、 会計 士 など の 業務 を 補助 する 目的 で 広まって いく か は 、 領域 に よって 異なる だろう 。 いっぽう||げんじつ|てきに|||ほうき|せい||ぎょうかい||かんしゅう|||||ｂ|ｃ||さーびす||ていきょう||||いし|べんご|し|かいけい|し|||ぎょうむ||ほじょ||もくてき||ひろまって||||りょういき|||ことなる| ||||||regulations|||||custom||||||||||||||||||||||||||||||||||| On the other hand, the reality is that there are various laws, regulations, and industry practices, so whether B2C services will be offered out of the blue or will spread to assist doctors, lawyers, accountants, and others in their practice will depend on the field.

ほか に 急速に 浸透 する と すれば 、 第 ２ の グループ の 中 の 秘書 （ パーソナルアシスタント ） の 分野 だろう か 。 ||きゅうそくに|しんとう||||だい||ぐるーぷ||なか||ひしょ|||ぶんや|| ||||||||||||||personal assistant|||| The second group, secretaries (personal assistants), will probably be the other fastest-growing segment.

Ｓｉｒｉ の ような システム は 、 利便 性 が 一定 の 水準 を 超える と 、 いきなり 日常 的に 使わ れ 始める 可能 性 が ある 。 ｓｉｒｉ|||しすてむ||りべん|せい||いってい||すいじゅん||こえる|||にちじょう|てきに|つかわ||はじめる|かのう|せい|| ||||||||||level||||||||||||| A system like Siri could suddenly start being used on a daily basis once it reaches a certain level of usefulness.

検索 エンジン が ウェブ と いう 媒体 で ユーザー を 一気に 獲得 した ように 、 個人 に とって 新しい インタフェース が できれば 、 広告 や Ｅ コマース の チャネル と して 強力な 力 を 持つ だろう 。 けんさく|えんじん|||||ばいたい||ゆーざー||いっきに|かくとく|||こじん|||あたらしい||||こうこく||ｅ|||ちゃねる|||きょうりょくな|ちから||もつ| ||||||medium|||||||||||||||||||||||powerful|||| Just as search engines have quickly captured users through the medium of the Web, new interfaces for individuals will be powerful advertising and e-commerce channels.

ただし 、 現状 の Ｓｉｒｉ の ような 「 対話 システム 」 に 限って いえば 、 本質 的な 自然 言語 理解 は 技術 的に は まだ はるか かなた であり 、 いま すぐ ここ に 急激な 変化 が 起こる と は 考え づらい 。 |げんじょう||ｓｉｒｉ|||たいわ|しすてむ||かぎって||ほんしつ|てきな|しぜん|げんご|りかい||ぎじゅつ|てきに||||||||||きゅうげきな|へんか||おこる|||かんがえ| ||||||||||||||||||||||beyond||||||||||||| However, as far as current "interactive systems" such as Siri are concerned, natural language understanding is still far away technologically, and it is difficult to imagine that radical changes will occur here anytime soon.

すでに 何度 か 書いて いる ように 、「 異常 検知 」 は ディープラーニング など の 特徴 表現 抽出 の 得意な ところ である 。 |なんど||かいて|||いじょう|けんち|||||とくちょう|ひょうげん|ちゅうしゅつ||とくいな|| ||||||||||||||||good at|| As we have already written several times, anomaly detection is a strong point of feature extraction such as deep learning.

したがって 、 産業 の 中 で 異常 検知 に 対して 人手 が かかって おり 、 それ が スケーラビリティ や 市場 規模 の 制約 と なって いる 場合 は 、 業界 構造 が 一気に 変わる 可能 性 が ある 。 |さんぎょう||なか||いじょう|けんち||たいして|ひとで||||||||いちば|きぼ||せいやく||||ばあい||ぎょうかい|こうぞう||いっきに|かわる|かのう|せい|| ||||||||against|human resources||||||scalability|||scale|||||||||||||||| Therefore, if an industry is labor intensive in anomaly detection and this is limiting its scalability and market size, the structure of the industry could change dramatically.

これら を 総合 する と 、 いくつか の 例外 を 除けば 、 どこ か の 産業 や 利用 シーン で 一気に 人工 知能 が 使わ れる ように なる と いう より は 、 各 産業 で ビッグ データ 活用 の 延長 線上 で 徐々に 人工 知能 技術 が 浸透 して くる ように なる ので は ない か と 思わ れる 。 これ ら||そうごう|||いく つ か||れいがい||のぞけば||||さんぎょう||りよう|しーん||いっきに|じんこう|ちのう||つかわ||||||||かく|さんぎょう||びっぐ|でーた|かつよう||えんちょう|せんじょう||じょじょに|じんこう|ちのう|ぎじゅつ||しんとう||||||||||おもわ| ||comprehensive|||||||excluding|||||||||||||||||||||||||||||extension|||||||||||||||||| All in all, with a few exceptions, it is likely that artificial intelligence will gradually penetrate each industry as an extension of big data utilization, rather than being used in any one industry or usage scenario all at once. 米国 で は 長い 間 、 人工 知能 研究 の 大 スポンサー は ＤＡＲＰＡ （ 米国 国防 高等 研究 計画 局 ： 国防 総 省 の 機関 である ） であった 。 べいこく|||ながい|あいだ|じんこう|ちのう|けんきゅう||だい|すぽんさー||ｄａｒｐａ|べいこく|こくぼう|こうとう|けんきゅう|けいかく|きょく|こくぼう|そう|しょう||きかん|| ||||||||||||DARPA||national defense||||||||||| In the United States, DARPA (Defense Advanced Research Projects Agency, an agency of the Department of Defense) has long been the major sponsor of artificial intelligence research.

最近 でも 、 年間 数 百億 円 の 規模 で 人工 知能 研究 に 投資 して いる と さ れる 。 さいきん||ねんかん|すう|ひゃくおく|えん||きぼ||じんこう|ちのう|けんきゅう||とうし||||| ||||tens of billions|||scale||||||||||| Even these days, it is said that the company is investing tens of billions of yen per year in artificial intelligence research.

ＤＡＲＰＡ は 、 企業 活動 上 の 利益 に つながら なくて も よい と いう 理由 で 、 スポンサー が つき にくい ような 人工 知能 研究 も 長年 支えて きた 。 ｄａｒｐａ||きぎょう|かつどう|うえ||りえき||||||||りゆう||すぽんさー|||||じんこう|ちのう|けんきゅう||ながねん|ささえて| DARPA has long supported artificial intelligence research that is difficult to sponsor because it does not have to lead to profits in corporate activities.

古く は 、 インターネット の 起源 と なった ＡＲＰＡＮＥＴ は 、 この 予算 から 生まれて いる 。 ふるく||いんたーねっと||きげん|||ａｒｐａｎｅｔ|||よさん||うまれて| ||||origin|||ARPANET|||||| The ARPANET, the origin of the Internet, was born out of this budget.

Ｓｉｒｉ の もと に なった ＣＡＬＯ の プロジェクト も ＤＡＲＰＡ の 予算 で 支援 さ れた 。 ｓｉｒｉ|||||ｃａｌｏ||ぷろじぇくと||ｄａｒｐａ||よさん||しえん|| The CALO project, the basis for Siri, was also supported by DARPA's budget.

最近 、 グーグル に 買収 さ れた 日本 の ロボット 企業 シャフト が 参加 して いた コンペティション も ＤＡＲＰＡ が 主催 する もの である 。 さいきん|||ばいしゅう|||にっぽん||ろぼっと|きぎょう|||さんか|||||ｄａｒｐａ||しゅさい||| ||||||||||shaft|||||||||||| The competition in which Shaft, a Japanese robotics company recently acquired by Google, participated was also sponsored by DARPA.

戦闘 機 に 乗る パイロット を 人工 知能 に すれば 、 パイロット の 育成 に かかる 莫大な 費用 を 抑えられる と 同時に 、 パイロット の 命 を 危険に さらさ ない と いけない と いう 非 人道 的な 状況 を 緩和 できる 。 せんとう|き||のる|ぱいろっと||じんこう|ちのう|||ぱいろっと||いくせい|||ばくだいな|ひよう||おさえ られる||どうじに|ぱいろっと||いのち||きけんに|||||||ひ|じんどう|てきな|じょうきょう||かんわ| ||||||||||pilot||training|||enormous|||can be reduced|||||||danger|exposing|||||||humanitarian||||relief| Artificial intelligence in fighter pilots would reduce the enormous cost of training pilots and at the same time alleviate the inhumane situation of having to risk the lives of pilots. その 人工 知能 の パイロット が 、 機体 を 誰 より も 正確に 高速に 動かせる ように なれば 、 戦闘 力 は 大きく 向上 する 。 |じんこう|ちのう||ぱいろっと||きたい||だれ|||せいかくに|こうそくに|うごかせる|||せんとう|ちから||おおきく|こうじょう| ||||||aircraft||||||||||battle||||| If the pilot with the artificial intelligence can move the aircraft more accurately and faster than anyone else, his combat power will be greatly enhanced.

すべて の ミサイル ・ 戦車 ・ 銃 が 人工 知能 に よる 自動 操作 で 動く ように なれば 、 同じ 兵器 でも 兵力 が 向上 する 。 ||みさいる|せんしゃ|じゅう||じんこう|ちのう|||じどう|そうさ||うごく|||おなじ|へいき||へいりょく||こうじょう| ||missile|tank|gun|||||||||||||weapon||military strength||| If all missiles, tanks, and guns could be automated by artificial intelligence, the same weapons would be more powerful.

戦争 は やがて 人工 知能 vs 人工 知能 の 代理 戦争 の 様相 を 帯びて くる かも しれ ない 。 せんそう|||じんこう|ちのう||じんこう|ちのう||だいり|せんそう||ようそう||おびて|||| ||||||||||||aspect||taking on|||| The war may soon take on the appearance of a proxy war of artificial intelligence versus artificial intelligence.

いま でも 無人 操縦 機 （ ＵＡＶ や ドローン と 呼ば れる ） が 使われて いる 。 ||むじん|そうじゅう|き|ｕａｖ||||よば|||つかわ れて| |||||unmanned aerial vehicle|||||||| Unmanned aerial vehicles (called UAVs or drones) are still being used. 遠隔 の 操縦 士 が 無人の 飛行機 を 操縦 する もの だ （ 多く の 場合 は 偵察 目的 だ が 実際 に 攻撃 を する ケース も ある ）。 えんかく||そうじゅう|し||ぶにんの|ひこうき||そうじゅう||||おおく||ばあい||ていさつ|もくてき|||じっさい||こうげき|||けーす|| ||||||||||||||||reconnaissance||||||||||| Remote pilots fly unmanned airplanes (often for reconnaissance purposes, but sometimes for actual attacks).

しかし 、 当然 、 遠隔 な ので 遅延 が ある し 、 状況 把握 も 有人 飛行 ほど 容易で は ない 。 |とうぜん|えんかく|||ちえん||||じょうきょう|はあく||ゆうじん|ひこう||よういで|| |||||delay|||||||manned||||| However, of course, there are delays due to the remoteness of the flight, and it is not as easy to monitor the situation as it is with manned flights.

また 、 遠隔 で 操縦 する 人員 の 数 自体 が ボトルネック と なる 。 |えんかく||そうじゅう||じんいん||すう|じたい|||| |||||personnel||||||| The number of remote operators itself becomes a bottleneck.

これ が 人工 知能 に 置き換われば 、 状況 は 大きく 変わる 。 ||じんこう|ちのう||おきかわれば|じょうきょう||おおきく|かわる |||intelligence||replaced by|||| If this were replaced by artificial intelligence, the situation would change dramatically.

あるいは 、 人工 知能 を 組み込んだ 昆虫 サイズ の 小型 兵器 が できる と どう なる だろう か 。 |じんこう|ちのう||くみこんだ|こんちゅう|さいず||こがた|へいき||||||| ||||incorporated|insects||||||||||| Or what would happen if we could build small, insect-sized weapons with artificial intelligence?

悪意 を 持った 人間 （ たとえば テロリスト ） が こういった 技術 を 日常 生活 の 場面 に 持ち込めば 、 非常に 危険であろう 。 あくい||もった|にんげん||てろりすと|||ぎじゅつ||にちじょう|せいかつ||ばめん||もちこめば|ひじょうに|きけんであろう |||||terrorist||||||||||brings in||very dangerous It would be very dangerous if a person with malicious intent (e.g., a terrorist) were to bring such technology into everyday life.

このような 危険 を 回避 する ため 、 たとえば 、 自動 操縦 の 無人 機 を 兵器 と して 使う こと を 禁止 す べき か どう か に ついて 、 国際 条約 制定 の 議論 が 始まった と 聞いて いる 。 |きけん||かいひ||||じどう|そうじゅう||むじん|き||へいき|||つかう|||きんし||||||||こくさい|じょうやく|せいてい||ぎろん||はじまった||きいて| |||avoid|||||||||||||||||||||||||treaty|establishment||||||| In order to avoid such dangers, for example, I have heard that discussions have begun on whether or not an international treaty should prohibit the use of automatic piloted drones as weapons.

あらゆる 最 先端 技術 と 軍事 の 関係 は 、 当然の こと ながら 技術 面 だけ で 議論 する こと が 不可能だ 。 |さい|せんたん|ぎじゅつ||ぐんじ||かんけい||とうぜんの|||ぎじゅつ|おもて|||ぎろん||||ふかのうだ The relationship between all cutting-edge technologies and the military cannot, of course, be discussed solely in terms of technology.

人工 知能 の 軍事 技術 へ の 応用 に おいて も 、 今後 、 その 是非 に ついて 、 さまざまな 分野 の 専門 家 および 一般 の 人々 を 巻き込んだ 国際 的な 議論 が 行われて いく こと に なる であろう 。 じんこう|ちのう||ぐんじ|ぎじゅつ|||おうよう||||こんご||ぜひ||||ぶんや||せんもん|いえ||いっぱん||ひとびと||まきこんだ|こくさい|てきな|ぎろん||おこなわ れて||||| |||||||||||||merits|||||||||||||involved|||||||||| The application of artificial intelligence to military technology will be the subject of an international debate involving experts in various fields and the general public. 今後 、 日本 は 国 と して どのように 人工 知能 と 向き合って いけば いい のだろう か 。 こんご|にっぽん||くに||||じんこう|ちのう||むきあって|||| ||||||||||to face|||| How should Japan face artificial intelligence as a country in the future?

産業 構造 と して の 人工 知能 の 重要 性 に ついて 述べて おきたい 。 さんぎょう|こうぞう||||じんこう|ちのう||じゅうよう|せい|||のべて|おき たい I would like to discuss the importance of artificial intelligence as an industrial structure. 次 ページ の 図 30 は 、 産業 領域 ごと に 、 どのように 企業 活動 が 行わ れる か を 、 第 １ 章 の 人工 知能 の エージェントアプローチ で 説明 した ような 「 入力 」 と 「 出力 」 と いう 観点 から 見た もの である 。 つぎ|ぺーじ||ず||さんぎょう|りょういき||||きぎょう|かつどう||おこなわ||||だい|しょう||じんこう|ちのう||||せつめい|||にゅうりょく||しゅつりょく|||かんてん||みた|| Figure 30 on the next page shows how corporate activities are conducted in each industrial area from the perspective of "inputs" and "outputs" as explained in Chapter 1, "The Agent Approach to Artificial Intelligence.

いわば 、 ひと つ の 企業 を 、 情報 を 処理 する 主体 、 つまり 「 エージェント 」 と して とらえて いる 。 ||||きぎょう||じょうほう||しょり||しゅたい|||||| In other words, a company is regarded as a subject, or "agent," that processes information.

従来 は 、 売上 や 顧客 の 情報 と いった 情報 を 入力 と し 、 それ を 事業 戦略 や オペレーション に 活 か して きた 。 じゅうらい||うりあげ||こきゃく||じょうほう|||じょうほう||にゅうりょく|||||じぎょう|せんりゃく||||かつ||| |||||||||||||||||||||used||| In the past, information such as sales and customer information has been used as input for business strategy and operations.

そして 、 これら は 基本 的に 縦 の 情報 の 流れ であり 、 横 に 情報 が 流れる こと は きわめて 少なかった 。 |これ ら||きほん|てきに|たて||じょうほう||ながれ||よこ||じょうほう||ながれる||||すくなかった And these were basically vertical information flows, and horizontal information flows were very rare. ところが 、 ビッグ データ の 時代 に なり 、 グーグル や アマゾン が 検索 や Ｅ コマース の 領域 で 強い 力 を 持つ ように なった 。 |びっぐ|でーた||じだい|||||あまぞん||けんさく||ｅ|||りょういき||つよい|ちから||もつ|| But in the age of big data, Google and Amazon have become powerful forces in the search and e-commerce space.

これ は 、 情報 を 横 に 束ねて いる こと に 相当 する 。 ||じょうほう||よこ||たばねて||||そうとう| This is equivalent to bundling information horizontally.

それ に よって 、 ある 領域 に おける 検索 の パターン 、 広告 の 出し 方 、 商品 の 販売 の しかた を 、 ほか の 領域 に 適用 する こと が できる のだ 。 ||||りょういき|||けんさく||ぱたーん|こうこく||だし|かた|しょうひん||はんばい||||||りょういき||てきよう||||| ||||||||||||||||sales||||||||||||| This allows you to apply search patterns, advertising, and sales practices from one domain to another.

こうした 領域 を またいで 、 よい 知見 を ほか の 領域 に 活用 する こと を 「 知識 の 転移 」 と 呼ぶ こと に しよう 。 |りょういき||||ちけん||||りょういき||かつよう||||ちしき||てんい||よぶ||| |||spanning||||||||||||||||||| We will call the utilization of good knowledge in other domains across these domains "knowledge transfer".

ところが 、 これ が 顧客 それぞれ に 応じて 最適な もの を 出して いく ような 時代 に なる と 、 データ を 使って やる しか ない 。 |||こきゃく|||おうじて|さいてきな|||だして|||じだい||||でーた||つかって||| However, in an era where we have to offer the most appropriate product to each customer, we have no choice but to use data to do so.

顧客 の パターン は 無数に ある から である 。 こきゃく||ぱたーん||むすうに||| There are an infinite number of customer patterns.

つまり 顧客 ごと の 「 ミクロ の 知識 転移 」 を 行う こと が 、 データ を 使って 領域 を 横 に 束ねる 企業 は 可能に なる のである 。 |こきゃく|||みくろ||ちしき|てんい||おこなう|||でーた||つかって|りょういき||よこ||たばねる|きぎょう||かのうに|| ||||micro|||||||||||||||bundle||||| In other words, companies that use data to bundle domains horizontally are able to perform "micro knowledge transfer" on a customer-by-customer basis.

そして 、 その先 に 何 が 起こる か 。 |そのさき||なん||おこる| And what happens after that?

顧客 の 「 認識 精度 」 が 上がる 。 こきゃく||にんしき|せいど||あがる Customer "recognition accuracy" will improve.

つまり 、 顧客 の 行動 の 中 で 、 重要で 本質 的な 特徴 量 が 獲得 さ れ 、 より 顧客 の ほしい もの が 適切に 届けられる ように なる 。 |こきゃく||こうどう||なか||じゅうようで|ほんしつ|てきな|とくちょう|りょう||かくとく||||こきゃく|||||てきせつに|とどけ られる|| In other words, important and essential traits are captured in customer behavior, so that what customers want is more appropriately delivered.