深層学習を取り入れたAIが重要技術の普及と実用化のカギ--NRI

NO BUDGET 2016年03月18日 10時23分

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 「人工知能(AI)」「IoT(Internet of Things)」「ウェアラブルコンピューティング」「カスタマーエクスペリエンス」「APIエコノミー」「FinTech」「リテールTech」「デジタルマーケティング」は、ビジネスや社会に広く普及し、さまざまな影響を及ぼすと考えられる重要技術と考えられている。

 野村総合研究所(NRI)は3月17日、これらの8つの重要技術が2020年までにどのように進展し、実用化されるかを予測した「ITロードマップ」をとりまとめた。

 この中でもAIは、新たなサービスを生み出す技術として注目されているFinTechやサービスロボットの普及の鍵となる重要な要素技術としても位置付けられている。ディープラーニング(多数の層を持ったニューラルネットワークモデルを用いた機械学習手法)という新たな機械学習手法の進展と、ビッグデータの増大、さらには膨大な機械学習処理の実現により、AIは3度目のブームを迎えているとした。

 今後5年間のAI関連技術のロードマップは以下の通り。

AI関連技術のロードマップ
AI関連技術のロードマップ(NRI提供)

2015~2017年度:画像認識の実用化が進み普及期へ

 ディープラーニング(深層学習)を取り入れたAIにより技術革新が期待される主な適用領域は、音声認識、画像認識、自然言語処理の3つ。音声認識にはすでにディープラーニングが商用利用されているが、この期間には画像認識分野でのディープラーニングの商用利用が拡大していく。

 具体的には、製造業における製品の品質管理やECサイトでの画像による商品検索などの利用が始まる。また、店舗においても防犯や顧客の行動分析など、カメラ映像の利用拡大が予想される。

2018~2019年度:自然言語処理と他の認識技術の連携拡大

 この期間には、単語や文章の分散表現や統計言語的モデルなどの自然言語処理における要素技術に対するディープラーニングの利用が拡大する。こうした自然言語処理における要素技術と他の認識技術を組み合わせることにより、自然言語処理の知見を活用した音声認識や文字認識などの精度向上や、画像認識の結果に対する説明文の生成といったアプリケーションの利用が拡大する。

 また、ディープラーニングを実行するプラットフォームにおいても、学習の並列処理技術が進歩し、学習期間の短縮が可能になる。

2020年度以降:自律的学習機能が実用化へ

 現在の機械学習の主流となっている教師あり学習(入力とそれに対する望ましい出力をペアにした学習データを利用してモデルを訓練する機械学習手法)に加え、学習データを用意することなく試行錯誤によって自己学習する手法が、ロボットの制御などに適用されるケースが増えると予想される。

 また、自動車メーカー各社は、2020年を目標に高速道路や一般道における自動運転の実用化を目指している。具体的には、高速道路での車線変更や追い越しを可能にした自動車や、信号がある一般道でも車線変更が可能な自動車の出荷を計画している。

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