系）
ロボット
•
ロボットの利用が広く普及するためには、ロボットが高度な通信機能を有していることが不可 欠であり、そのためには、安定したリアルタイム通信を行えるだけのネットワークの能力が確保 される必要がある。•
個人向けのロボットは、一問一答（ある質問に対して画一的な回答をする）ではなく、家族のよ うに反応するエージェント（音声認識して、話しかけた人の意図を理解し、データベースに蓄積さ れた情報から最適な応答を行う）になるだろう。•
独居老人が増えていくため、生き生きと暮らすことができる仕掛けが必要になるだろう。その 点でパートナーロボットが役立つようになる。高機能化
【社会的課題解決：
高齢化】
自動走行車
•
都市空間を変化させる要因として、自動走行車に注目している。自動運転の水準で状況は異 なるが、たとえば、高齢者と共働き世帯の女性の生活は大きく変わるだろうし、自動走行車が 普及すると、駅勢圏（鉄道駅を中心としてその駅を利用すると期待され需要が存在する範囲）はかなり広がるだろう。
自動化
【便利な社会：高度 な交通システム】
【社会的課題解決：
高齢化】
CPS (出力系）
• CPS（Cyber Physical Systems）は、サイバー上のモノ等を動かしたら、リアルタイムに物理空
間にフィードバックする必要があるため、アクチュエーターの精度も向上させる必要がある。
高機能化
【社会的課題解決】
感覚の 拡張・代替・
組み合わせ
（クロスモー ダル・マルチ モーダル）
•
今後は臨場感が更に進展していく。映像や音の情報（視覚、聴覚）に加え、それ以外の五感（触 覚、味覚、嗅覚）を追加できるかがポイント。既にデバイスは擬似的な嗅覚や触覚を提供するも のが出てきている。臨場感
【便利な社会】
プロジェク ションマッピ
ング
•
屋内の色々な箇所や物体に投影が可能となると、きめ細かい情報提示にとどまらず、模様替 えも低コストでより自由にできるようになる。臨場感
【便利な社会】
インタビュー総括 ①ICTの展望：コンピュータ（1/4）
分野 個々の技術 見通し・展望 用途
解析
エッジ コンピュー
ティング
• IoT、M2Mになると、ネットワークにつながるものが増える。それぞれの情報量は小さいがIDを
持っているために、IDの識別でネットワークが輻輳してしまう。それを回避するためにはネット ワーク周辺でセンサー情報を一次処理する。エッジコンピューティングでセンタークラウドとローカ ルクラウドという分散処理が必要。M2M、IoTの時代は地産地消で処理するようになるだろう。
自動運転も東京で処理すると遅延の問題が出てくる。今後出てくるサービスではそういう発想 が出てくると思う。
高機能化
【社会的課題解決】
CPS
（Cyber-Physical Systems）
•
これまではサイバーとフィジカルと別々に存在していて、その間を連携させてきたが、CPSになる とこれらが融合してくる。•
人が意思決定をしていたものが、Thingsのなかで行われるようになっていく。様々なものがオー トメーション化されていくなかでは、短時間で判断して制御しなければならない。例えば飛行機 の自動操縦のようものはクラウドコンピューティングで計算してその回答を返していたのでは 間に合わなくなるため、リアルに存在しているサイバーのなかで意思決定を行なう機能が必要 になる。そのための新しい意思決定のメカニズムをもったコンピューティングが必要になっていく。高機能化
【社会的課題解決】
IoT
•
最初に出てくるのはスマートメータ、そのあと自動車、ロボット、農業、資源探査、人の流れ等に なっていくだろう。IT（コンピューティング）、OT（オペレーションテクノロジー）、HT（ヒューマンテ クノロジー）をつなげていくのがICTの役割である。総務省やNICTがやっているのは、人の流 れを災害対応に生かす取り組みである。•
今はコンピュータが入っていない電力メータ、車、ノート等、モノそれ自体が知的能力をもつよう になり、そのAIがたくさんつながって真ん中に人がいる状況になる。モノが情報を取得して処理 をして、今度はモノ同士が交信する。ドローンは通信が切れると落ちるかどこかに飛んでしまう が、たくさん飛ぶとそれ同士が交信するようになる。それがIoTの将来である。•
メンテナンス、モニタリング系はすべての産業セグメントに入っていく。ニューヨークでは電力会 社の点検に使われている。数万か所の点検の順番について優先順位を付けて教えてくれる。地味なところだが、確実にスマート化がなされていくだろう。
M2M浸透
【社会的課題解決・
便利な社会実現】
インタビュー総括 ①ICTの展望：コンピュータ（2/4）
分野 個々の技術 見通し・展望 用途
人工 知能
機械 学習
•
人工知能は予測に使いたい。特に、あらゆるデバイスやセンサーから情報を収集して予兆を 検知する時代になる【安らぐ：安全を支える】。•
機械学習、自動言語解析、音声認識、画像解析はすべて統計ベースの技術であり、結果は 確率で示される。示された結果を現実にフィードバックするかを決めるのは人間であり、それ を可能とするのは法規制。自律的なロボットとして産総研のパロが介護分野から引き合いが 多い。認知症患者の話し相手としての用途である。人間は認知症患者の話し相手はきつい ことだから、普及は急速に進むだろう。コミュニケーションロボットは法人の窓口に需要がある。•
いろんな形のAIが出てきている。ディープラーニングは今では学習するのに3～4時間くらい かかるが、複雑なアルゴリズムを解けるようになってきていて着実に進化している。• AIは部分的には人間の知覚に近くなっている。人の声を聞き分けるなどの分野はかなり進ん
でいる。人間は諦めてしまうが、コンピュータは諦めない。人間が全くかなわない領域が出て きている。Amazonでは宅配の箱の中に、どのように商品を詰めると効率的かというのを、昔 はベテランの職員がやっていたが今はコンピュータの方が速い。シンギュラリティはありだと 思う。人間は知識労働のところで、しかも世界で誰も考えたことのないことしか太刀打ちでき なくなるかもしれない。
•
モノ、人、情報の流れを整理して近未来を予測していく。広域な範囲で人流を観測して、それ をhimicoに読み込ませると将来の混雑状況を予測。•
混雑を回避するためのシナリオを計算し、そのシナリオに沿って警官等と連動しながら誘導 する。観測、分析、予測、誘導をリアルタイムに実施。高機能化
【社会的課題解決：
高齢化】
音声認識
•
パーソナルエージェント：一問一答ではなく、家族のように反応するエージェントを目指してい る。音声認識してユーザの意図を理解し、データベースに蓄積された情報から最適な応答を するというのをAIでやる。AIを活用したエージェントが普通にいる時代になる。インタビュー総括 ①ICTの展望：コンピュータ（3/4）
分野 個々の技術 見通し・展望 用途
人工 知能
機械 翻訳
•
グローバルの情報を入手する際に、機械翻訳が役立つ。•
地方に住んでいて、おもてなしはできるが言葉が通じなくて困っている人たちにとって翻訳機 能は助けになる。観光は人対人のサービスなので、AIに代替されていく可能性も低い。雇用 の中では、重要になっていく。スマホがアシストする。それがうまく回ると地方が活性化する。それによって高齢者の雇用も生まれてくる。
•
おもてなしナビ：スマホに写った看板や標識を翻訳したり、宗教上食べられない食材が入って いるかを表示したり、個人に合わせた情報を提供することができる【援ける】。•
総務省やNICTと連携している。多言語統計翻訳プラットフォームを構築しているので、これと連 携させてパーソナライズされた案内情報をリアルタイムに翻訳する。高機能化
【便利な社会：
国内、特に地方】
ロボットカー
（AI）
•
都市空間を変えるということで考えると、ロボットカ―に注目している。自動運転ができる度合 いで状況は異なるが、高齢者と共働き世帯の女性の生活が大きく変わる。ロボットカーが出て くると、駅勢圏という概念はかなり広がる。•
東京ではもうすぐ3環状ができる。3環状ができると発生交通量が減って渋滞が緩和されると予 想されていたが、ロボットカーで便利になると発生交通量は逆に増える可能性がある。•
無人で公道を走行するのが可能になれば、タクシーやトラックの定期便、夜行バスは無人走 行に変わっていくかもしれない。特に夜間は、ドライバーにとっての負担が大きく疲労してしまう ので、自動運転の方が安全かもしれない。•
【雇用への影響】ドライバーはいなくなるかもしれないが、保守、メンテナンス業務は増える。メ ンテナンスがされていないと安全性は保たれないので、その面で雇用は増えるように思う。自動化
【便利な社会：高度 な交通システム】
【社会的課題解決：
高齢化】
ドローン
•
無人宅配システム：これは既にほとんどできている。ドローンによる無人宅配やデータを購入 して3Dプリンタで出力【動く】自動化
【便利な社会】
解析
DNA
解析•
プロアクティブな医療：個人のDNAを解析して、個人に応じた診察ができるようになる【癒す】•
情報を複数の断片に分割して複数のデータセンターに分散して保存。単独では意味のない データなので解読できず安全である。分割した情報は秘密計算をして安全に復元。DNA情報 は機微なパーソナルデータなので、セキュリティとセットで提供しないといけない。この技術は 既に開発しており、実用化はこれから【癒す】。新たな処理技術の 開発
【社会的課題解決：
高齢化】