一般社団法人 次世代社会システム研究開発機構

［出版日］

平成28年9月初旬

［ページ数］

A4判／約580ページ
（※　バインダー製本とPDF版では編集上の違いによりページ数が若干異なります。）

［発行］

監修：　IoT／スマートテック推進フォーラム

発行：　一般社団法人 次世代社会システム研究開発機構

［レポート内容］

■概要■

人工知能を使った技術革新が、情報化社会の変化を加速させている。
人工知能は、機械学習／ディープラーニングやビッグデータ技術のブレークスルーの流れに乗り、自律型ロボット、インフラ技術、自動運転、配送システム、VR、脳科学や神経回路を模した先端技術など、広範な領域に浸透し、より高度な知的判断処理を任せらる技術として位置づけられている。
米国シリコンバレーはじめ、世界各国で人工知能関連のベンチャー企業が続々と誕生し、IT大手を中心に、人工知能スタートアップ企業の買収、主要大学との産学連携活動を活発化させている。
本白書は、IoT、機械学習、ビッグデータ時代に相応しい次世代人工知能に焦点を当て、人工知能の施策・技術・標準化動向、人工知能技術の社会実装、課題点、今後の進展予測まで、人工知能が関係するあらゆる領域を体系的・包括的に取り上げた調査報告書である。


■内容編成（目次）■

序

第1章　学術先端領域と先進ビジネスを架橋する人工知能

　1-1　人工知能開発を取り巻く世界と日本の動き
　1-2　産業構造への影響


第2章　主要研究所／産学連携団体／ベンチャー出資動向

　2-1　大学／主要研究所動向
　　［1］　スタンフォード人工知能研究所（スタンフォードAIラボまたは SAIL）
　　［2］　MITコンピュータ科学・人工知能研究所
　　［3］　カーネギーメロン大学
　　［4］　革新知能統合研究センター（AIP：Advanced Integrated Intelligence Platform Project Center）
　　［5］　産業技術総合研究所／NEC　「産総研-NEC 人工知能連携研究室」
　　［6］　NECブレインインスパイヤードコンピューティング協働研究所（NBIC）
　　［7］　他

　2-2　主要ベンダー動向
　　［1］　グーグル
　　［2］　マイクロソフト
　　［3］　IBM
　　［4］　Amazon
　　［5］　フェイスブック
　　［6］　ゼネラル・モーターズ（GM）
　　［7］　フォード・モーター
　　［8］　トヨタ自動車
　　［9］　本田技研工業
　　［10］　東レ
　　［11］　他

　2-3　ベンチャーキャピタル／ベンチャーへの出資動向分析
　　［1］　CBInsights （米国調査会社）の報告書
　　［2］　他

　2-4　個別企業／ファンドの出資動向
　　［1］　トヨタ自動車
　　［2］　他

　2-5　人工知能／機械学習分野で注目を浴びるベンチャー企業（海外）
　　［1］　DeepMind Technologies
　　［2］　Wit.ai
　　［3］　Enlitic
　　［4］　Sentient Technologies
　　［5］　MetaMind
　　［6］　The Grid
　　［7］　x.ai
　　［8］　他


第3章　地域別政策・振興策／国際基準策定／指針整備動向

　3-1　国際統一基準策定／規制／規制緩和を巡る動向
　　［1］　日本政府　人工知能研究開発の国際統一基準提言
　　［2］　他

　3-2　条約制定

　3-3　ガイドライン／指針策定

　3-4　国・地域別政策・振興策
　　［1］　米国
　　［2］　イギリス
　　［3］　ドイツ
　　［4］　イスラエル
　　［5］　他

第4章　わが国（日本）の人工知能関連産業の促進政策

　4-1　産業競争力会議の成長戦略と人工知能の位置づけ

　4-2　日本の人工知能関連政策　概説

　4-3　人工知能技術戦略会議
　　［1］　日本政府　縦割りを排した「人工知能技術戦略会議」創設
　　［2］　人工知能の研究開発、ロードマップ策定

　4-4　人工知能の研究開発に向けた“オールジャパン体制”の船出（文部科学省、経済産業省、総務省３省連携）

　4-5　自由民主党政策提言


第5章　人工知能に関連した経済効果、予測、市場動向統計

　5-1　グローバル市場
　　［1］　概況・近況
　　［2］　BBC Research（米国調査会社）の報告書

　5-2　経済成長の新たなけん引役としての人工知能

　5-3　人工知能による就業構造への影響試算

　5-4　人工知能技術の進展予測


第6章　学際領域としての人工知能／認知科学（Coginitive ScienceE）

　6-1　知能実現基礎科学技術としての人工知能
　　［1］　人工知能概説
　　［2］　目的特化型人工知能と汎用人工知能
　　［3］　予測システム／予測モデリング／自動推論システム
　　［4］　脳・神経ネットワークのモデル化とニューラルネットワーク
　　［5］　脳・神経ネットワークのモデル化／ニューラルネットワーク　事例検証

　6-2　自然言語処理
　　［1］　概説
　　［2］　意思決定支援・質問応答システム／自然言語生成
　　［3］　自然言語処理技術を用いた人工知能応用事例
　　［4］　自然言語処理を行う対話ロボット／コミュニケーション・ロボット
　　［5］　自然言語処理を行う対話ロボット／コミュニケーション・ロボット事例

　6-3　次世代エキスパートシステム

　6-4　大規模データ解析

　6-5　データ・クラスタリング

　6-6　アンサンブル学習とビッグデータ

　6-7　次世代人工知能と脳研究
　　［1］　次世代人工知能の流れで進む脳機能の解明
　　［2］　脳（ゆらぎ）情報のデコーディングを活用した次世代人工知能

　6-8　人工知能搭載システムによる事故発生時の法的責任に関する課題


第7章　学際領域としての機械学習／ディープラーニング

　7-1　概説
　　［1］　教師あり学習と教師なし学習
　　［2］　機械学習とデータマイニング
　　［3］　ディープラーニング

　7-2　ビッグデータ解析と機械学習
　　［1］　人工知能の進化に必要不可欠なビッグデータベースの学習機能
　　［2］　異種混合学習技術
　　［3］　機械学習分析向けクラウドサービス／機械学習エンジンAPIサービス


第8章　人工知能研究のエコシステム／プラットフォーム形成を巡る動き

　8-1　概説

　8-2　ビッグデータ、IOT、OLAP、機械学習エンジンの統合プラットフォーム

　8-3　IOT、人工知能、ビッグデータの統合ソリューション

　8-4　IOT志向クラウド上で実現できる集合型人工知能アプリケーション

　8-5　自己構成型ネットワーク（モバイルアドホックネットワーク）との統合

　8-6　スマートセンサー・プラットフォームとの統合

　8-7　次世代自動車とスマートシティの統合を促進する人工知能

　8-8　社会共創ロボティクスと人工知能エコシステム形成

　8-9　機械学習プラットフォーム構築を巡る動き

　8-10　機械学習アルゴリズム／機械学習アーキテクチャの先進領域


第9章　次世代人工知能／機械学習と社会実装

　9-1　次世代人工知能と社会実装　概説

　9-2　人工知能の拡大・発展が社会に与える影響／インパクト

　9-3　活発化する産学連携体制による人工知能開発の取り組み


第10章　人工知能を対象とした各種調査研究レポート

　10-1　人工知能の意識調査

　10-2　人工知能の導入・実態調査

　10-3　人工知能進化が社会・産業に与える影響

　10-4　ロボット／AIの進化が2025年に人類の生活に与える変化


第11章　先進画像認識技術と人工知能

　11-1　画像認識と人工知能　概説
　　［1］　人工知能やビッグデータの取り組みと融合する先進画像認識処理
　　［2］　画像認識で利用される分析手法別動向

　11-2　画像認識の市場／参入企業動向


第12章　音声認識と人工知能

　12-1　音声認識概説

　12-2　音声認識の市場・参入企業動向


第13章　人工知能／機械学習を支える次世代コンピュータ・アーキテクチャ／専用チップの開発

　13-1　ニューロモーフィック･チップ

　13-2　「関係性」を理解する専用チップ開発

　13-3　脳の神経回路を模倣する非ノイマン型次世代半導体


第14章　量子アニーリング／量子コンピュータを援用した人工知能開発

　14-1　人工知能の発展に不可欠な量子コンピュータ技術

　14-2　量子人工知能の現状と展開予測


第15章　自己組織化／複雑適応系と人工知能

　15-1　自己組織化と複雑適応系　概説

　15-2　人工知能システムにおける自己組織化の促進

　15-3　自己組織化的な触発の重要性


第16章　バイオインフォマティクス、自己免疫系と人工知能

　16-1　バイオインフォマティクス、遺伝的アルゴリズムと人工知能

　16-2　遺伝子解析技術を生かした新たな産業創出

　16-3　厚生労働省　「ゲノム情報を用いた医療等の実用化推進タスクフォース」

　16-4　ゲノム医療と消費者向け（DTC）遺伝子検査ビジネスの線引きを巡る議論

　16-5　バイタルサインセンシング技術概説

　16-6　バイタルサインセンシングの日本公開特許および先端技術動向

　16-7　インテリジェントセンサーによるバイタルデータ活用ソリューション

　16-8　スマート脳波センサー技術


第17章　次世代企業情報システム／次世代検索技術と人工知能

　17-1　サービス志向アーキテクチャ（SOA）と次世代企業情報システム

　17-2　エンタープライズ・マッシュアップの定義・コンセプト

　17-3　SOAとマッシュアップアプローチを統合させていくアプローチの意義

　17-4　エンタープライズ・サーチが到達した技法・活用水準

　17-5　エンタープライズ・サーチの活用方法

　17-6　エンタープライズ・サーチ製品および製品の課題

　17-7　エンタープライズ・サーチとメタデータ処理

　17-8　知識流通フレームワークとエンタープライズ2.0

　17-9　ナレッジ・マネジメントの進化とエンタープライズ2.0


第18章　質問応答システム・意思決定支援システム

　18-1　IBM　ワトソン（WATSON）

　18-2　他


第19章　IoTと人工知能

　19-1　IoTと人工知能の結合

　19-2　IoT志向のインテリジェントセンサーと人工知能

　19-3　ドイツが推進する技術戦略「Industry4.0」と人工知能

　19-4　製造系IoTと人工知能、ビッグデータの結合

　19-5　“日本版インダストリー4.0”の振興で人工知能が果たす役割


第20章　次世代ロボットと人工知能

　20-1　概況・近況

　20-2　認知発達ロボティクス

　20-3　次世代サービスロボットと人工知能
　　［1］　多様化するサービスロボットと人工知能と搭載形態
　　［2］　マニピュレーション（サービスロボットの物体操作）
　　［3］　ヒューマノイドと人工知能
　　［4］　各種生活支援ロボットと人工知能
　　［5］　コミュニケーション／セラピーロボットと人工知能
　　［6］　人工知能が促進するサービスロボットの空間知能化
　　［7］　分散型／マルチエージェント型サービスロボットと人工知能


第21章　医療診断支援／次世代医療技術／創薬と人工知能［1］

　21-1　人工知能活用型医療（データヘルス）の推進施策

　21-2　エビデンスに基づく人工知能活用型医療とクリニカルパス

　21-3　人工知能活用による最適治療システム

　21-4人工知能によるデータ解析と臨床診断の可能性

　21-5　本格化する第4次医療革命「MEDICINE 4.0」に向けた動き

　21-6　メンタルヘルスの定量化を実現する人工知能


第22章　医療診断支援／次世代医療技術／創薬と人工知能［2］

　22-1　ゲノム・オミックス医療を支える医療ビッグデータ

　22-2　ディジーズ・マネジメント


第23章　ライフログデバイス／ウェアラブルデバイスと人工知能

　23-1　ビッグデータと結合したウエアラブル技術

　23-2　ウェアラブルデバイスを介したユーザーのライフログ分析

　23-3　動くセンサーネットワークとしてのライフログデバイス

　23-4　活発な動きを見せる次世代ヘルスケア・プラットフォームの取り組み


第24章　次世代自動車と人工知能

　24-1　自律走行・自動運転システムと人工知能

　24-2　次世代自動車とビッグデータ／人工知能の活用

　24-3　実証実験および主要メーカー別動向

　24-4　自車位置推定技術における人工知能とビッグデータ活用

　24-5　人工知能による次世代自動車の新サービス創出

　24-6　人工知能導入が生む次世代モビリティサービス


第25章　フィンテック／金融工学と人工知能

　25-1　フィンテック／金融工学と人工知能　概説

　25-2　フィンテックは金融システムをどのように変えていくのか

　25-3　決済手段・システムの高度化・多元化

　25-4　送金（国際送金／P2P送金）

　25-5　資産管理（アカウントアグリゲーション／PFM）

　25-6　クラウド会計

　25-7　ロボアドバイザー


第26章　ブロックチェーンと人工知能

　26-1　ブロックチェーンと人工知能

　26-2　ブロックチェーンを用いた次世代サプライチェーン

　26-3　ブロックチェーン技術を応用した大規模ECサイト

　26-4　ブロックチェーン認証による分散クラウドコンピューティング

　26-5　分散自立型情報保管・検索システムに基づくFREENETプロジェクト

　26-6　ブロックチェーン技術とIOTの結合

　26-7　トークナイゼーション利用によるIOTセキュリティ課題の解決

　26-8　スマートコントラクト


第27章　ブレイン・マシン・インターフェース／脳波活用機能・機器と人工知能

　27-1　ブレイン・マシン・インタフェース（BMI／BCI）


第28章　拡張現実／仮想現実／シミュレーテッドリアリティと人工知能

　28-1　サイバーフィジカルシステム／次世代バーチャルリアリティ　概説

　28-2　他


第29章　次世代ウェブと人工知能

　29-1　次世代ウェブと人工知能　概説

　29-2　次世代ウェブと学際アプローチ

　29-2　次世代ウェブを支えるオントロジー工学

　29-3　次世代ウェブ／タグ・オントロジーの基本要素

　29-4　ナラトロジーによるタグ・オントロジー

　29-5　次世代ウェブが巻き起こす次世代ICTイノベーション
　　［1］　ガートナー「What’s Next with Web2.0 and Consumerization？」
　　［2］　創造的データ・マイニングと次世代ウェブ
　　［3］　次世代ウェブという次元を超えて

　29-6　「アウェアネス」と次世代ウェブ

　29-7　エクスペリエンス・エコノミー／シェアリング・エコノミーと次世代ウェブ

　29-8　エクスペリエンスとエンゲージメント（絆）

　29-9　セマンティックWEBと次世代ウェブの合流


第30章　ソーシャルメディアと人工知能

　30-1　ソーシャルメディアのあるべき姿

　30-2　集団的知性・合意形成

　30-3　ソーシャル・アグリゲーション

　30-4　アウェアネスの相互入れ替え・相互編集


第31章　人工知能を活用した情報セキュリティ・システム

　31-1　人工知能によるセキュリティーアタックの高精度検出

　31-2　人工知能を使ったウイルスの特徴分析・特定・排除サービス

　31-3　人工知能を活用した企業向けサイバー攻撃対策サービス


第32章　人工知能の研究開発活性化に向けた企業研修・教育

　32-1　ビッグデータの活用で研修・教育がどう変わるか

　32-2　人工知能に関する認識向上を機に醸成される新たな職場コミュニケーション

　32-3　ビッグデータ時代に求められるデータ分析の「作法」

　32-4　人工知能関連企業研修の事例検証


第33章　人工知能／IoT／ビッグデータ関連コンソーシアム／協業・事業提携

　33-1　OPEN INTERCONNECT CONSORTIUM

　33-2　ALLSEEN ALLIANCE

　33-3　欧州委員会　ECO-FEV

　33-4　情報処理学会　「ビッグデータ活用フォーラム」

　33-5　次世代医療ICT基盤協議会

　33-6　IIJ他　「データエクスチェンジ・コンソーシアム」

　33-7　ビッグデータ・オープンデータ活用推進協議会

　33-8　京都未来交通イノベーション研究機構

　33-9　セブン＆アイグループ　「オムニチャネルプロジェクト」

　33-10　全脳アーキテクチャ勉強会

　33-11　他