• NEXT INNOVATOR
  • AI

 

落合 陽一 (おちあい よういち)
1987年東京生まれ。メディアアーティスト、筑波大学助教 デジタルネイチャー研究室主宰、VRC理事。筑波大学でメディア芸術を学び、東京大学で学際情報学の博士号を 取得(学際情報学府初の早期修了者)。2015年より筑波大学助教。映像を超えたマルチメディアの可能性に興味を持ち、デジタルネイチャーと呼ぶビジョンに向けて研究に従事。 映像と物質の垣根を再構築する表現を計算機物理場(計算機ホログラム)によって実現している。情報処理推進機構よりスーパークリエータ/天才プログラマー認定に認定。 World Technology Award 2015年、世界的なメディアアート賞であるアルスエレクトロニカ賞受賞など、国内外で受賞歴多数。
メディアアーティスト、デジタルネイチャー研究室主宰、実業家という多彩な顔を持ち、テレビ番組、CM、雑誌など多くのメディアで活躍する落合 陽一氏にインタビュー。落合氏が普段使っているAIの話題や、研究時における活用方法などから見えてくるAIの利点とは何か。第4回はビジネス利用でのヒントと落合氏の研究をテーマに話を聞いた。

これまでの記事はこちら
(1)落合陽一が語る ~AIと仕事を分け合う時代は始まっている~
(2)落合陽一インタビュー「生活・趣味・教育まで、日常に広がるAI」
(3)やがて来る「デジタルネイチャー」の社会をどう生きるべきか

身近にあるAIから見えてくるビジネス利用のヒント

- 普段身近なところでふと感じるAIの利便性を教えてください
落合:研究では画像認識をよく使っています。画像に人間が入っているか調べるのですが、最近ディープラーニング方式で画像認識するとすごく早いですね。他にも身近なところでは音声認識によるテキスト化。スマホを持って片手でできるのは良いですね。長文もテキスト化してメモが取れる。

ヘミングウェイの時代はタイプライターを打つ人を雇っていて、口述で打ってもらっていましたが、現代はSiriが長文を一文字も間違えない。最近は喋り言葉でも認識して文章になるんですよ。これで喋りおろしのデジタル小説も書けます。文字起こしはあっという間なので、ライターさんのコストも下がると思います。しかもAIに任せれば、ある程度の物は作ってくれますしね。
- 研究で画像認識を行う際、どのような方法でAIに学習させているのですか?
落合:普通にディープラーニングのセットを自分たちで組み合わせ、ライブラリーはあるのでデータをセットして動かすだけですが、それを例えるなら、一番近いのは「ぬか漬け」。漬物みたいな感じです。データをインプットしてAIを動かした状態で置いておけば、勝手に仕上がる印象。自然言語や画像の中から何かを抽出するとか、そういうタスクを指定してラーニングさせるときは強力なマシンを使わないとできないのでよくやっていますね。ぬか漬けのように漬けておいて、しばらくして開けたらできたみたいな感じです。

2~3週間回しているとデータセットの精度が上がっていきます。本当、ぬか漬けみたく回して放置しておくことはありますね。ただ、やりたい研究に特化したぬか漬けを作るのであって、ぬか漬けを食べることはしません。企業のようにAI使った製品を考えるのではなく、AIの仕組みを使って何かを解くことをしています。
- もう少し広いところへ目を向けて、今の企業はAIを上手く使えているとお考えですか?
落合:企業がちゃんと使えてないことよりも、使っているケースが少ないなと感じることのほうが多いですね。大抵のものにはAIが使えるのに、と思っています。昔、エドモンドにあるマイクロソフトで働いていたことがあるのですが、あそこのエレベーターはすごく面白くて誰かが近づいてくるとドアが開くんですよ。AIに行動認識を学習させてあるから、人が歩いている方向のエレベーターがパっと開きます。

そう考えると、現場にAIを使って何かしようと考えている人が少ないのではと思います。導入するにしても、例えばロボットに搭載して分かりやすい形にならないと落ち着かないという人は多いだろうし、AIが身近にあることに気付かないだけという人も多い。世の中にはコンピュータが好きではない人もいるけど、AIによって一度楽になったらそこから戻ろうという人は少ないと思いますよ。インターネットの無い時代には戻りたくないのと同じですね。
- ビジネス利用のヒントとなるような、AIの利点を教えてください。
落合:ビジネスにはそれ相応のAIが必要ですが、企業は積極的に取り組むべきだと思います。しかも今は導入障壁も低い。特にディープラーニングができるようになってからはデータだけあれば良いという状況です。データを入れておけば勝手に問題を解いてくれる。放っておくと好きな野菜がぬか漬けになっているので非常に面白いと思います。

昔はぬか漬けが大変で、特徴量をベースにして対象をどうやって変えるところは人間がやっていたんですよ。でも、ここ最近はデータさえ入れたら人間がやらなくて良いとなった。機械学習と関係無かった分野も参入し、カンファレンスでも見かけます。例えばコンピュータグラフィック関係の人は見かけますね。やはり画像認識に使いたい人が多い。以前、AIが絵を描いて話題になったのですが、そういうことをやらせたいと考える人もいます。ただ現在はデータ量の関係もあるので、画像認識に需要を感じる人のほうが多いです。ただ、絵を描くなど画像認識以外への転用は、やる価値があると考えています。
- 落合さんの会社では、どんなところに着目してプロダクトを開発しているのですか?
落合:会社では話し分けができるスピーカーを作っています。空中に音が聞こえる音響点をいくつも作って、こっちからは日本語を出し、こっちからは中国語を出せるようなスピーカーです。なぜ、そのようなことをやっているかというと、AIは話す人の声紋によって誰が話しているか理解できますが、話し分けまではできないんです。つまりコンピュータからは名前を呼ぶ以外で、特定の人に向けて話し掛けることができないんですよ。名前を呼ばないで話しかけるには、空中で音声を制御するしかないので、話しかけることをテーマに研究をしています。

今のAIは中間言語もディープラーニングしているので、英語から日本語、日本語から英語、英語から韓国語、そして韓国語から英語に直せますが、英語を経ないで日本語から韓国語に直せるようになったのはすごいと思っています。これは何か中間言語があるはずで、それを機械が獲得したということは大きいですよね。さらにニュアンスの構造も作り始めている。だから次は言語や音声だと思いますよ。「アレ」で通じるような、雑な頼み方をしてもAIが答えてくれるようになっていくのではと考えています。
自分に身近なAIとしては、普段の研究で画像認識をよく利用しているという落合氏。スマホの音声認識で喋り言葉をテキストに変換するSiriの機能もメモとしてよく使っているという。また、研究においてはディープラーニングのセットを自分たちで組み、そこにデータをインプットして学習させる時間を置いて精度を高めてから利用しているが、その仕込んで完成を待つという過程が「ぬか漬け」作りに似ていると語った。一方、現在の社会に目を向けると、企業がAIを活用しているケースが少ないと感じており、ロボットに搭載された分かりやすい形ではなくても、データをインプットすればディープラーニングによって学習し、勝手に問題を解いてくれるので、アイデアひとつでさまざまな活かし方があるはずだという。現在、落合氏の会社では多言語で話し分けができるスピーカーを製作しており、特定の人に向けて話しかけることをテーマに研究を進めているという内容が語られた。

(取材日 2016.12.14)
ビジネスメールマガジン(無料)

最新サービスや事例のご紹介、イベント案内、最前線の情報など、役立つ情報を配信中。

個人情報の取り扱いについて

本フォームにご入力頂いたお客さま情報は、個人情報保護法および、当社プライバシーポリシーに従い適切に管理いたします。 ソフトバンク株式会社「個人情報保護のための行動指針

お預かりしたお客さま情報は以下の目的に限り使用いたします。

  • ・弊社取り扱い製品、サービス、セミナーなどに関する情報のご案内
  • ・お問い合わせや資料請求への対応
  • ・今後の販売活動のためのマーケティング・分析活動

お預かりしたお客さま情報はお客さまご本人から、当社の運営上支障が無い範囲で閲覧、修正、削除を要求することができます。その場合はお問い合わせ先までご連絡いただけますようお願いいたします。

その他のNEXT INNOVATOR