「次世代人工知能・ロボット中核技術開発」の取組
～人を豊かにする社会に向けて～
ＬＳＩとシステムのワークショップ２０１７
招 待 講 演 ４ （ Ｎ Ｅ Ｄ Ｏ 資 料 ）
国立研究開発法人新エネルギー・産業技術総合開発機構（ＮＥＤＯ）
「次世代人工知能・ロボット中核技術開発」
プロジェクトマネージャー
関根 久
２０１７年５月１６日
「次世代人工知能・ロボット中核技術開発」の取組
～人を豊かにする社会に向けて～
１．ＮＥＤＯについて
２．ロボット・人工知能を取り巻く政策
３．ＮＥＤＯ「次世代人工知能・ロボット中核技術開発」の取組
４．次世代人工知能の技術開発と社会実装
５．まとめ
目 次
1
１．ＮＥＤＯについて
3
設立
１９８０年１０月１日
・エネルギー・地球環境問題の解決
・産業技術力の強化
予算
約１,３９７億円
（２０１７年度）
ミッション
職員数
９４１名
（２０１７年４月１日現在）
国立研究開発法人新エネルギー・産業技術総合開発機構
N
ew
E
nergy and Industrial Technology
D
evelopment
O
rganization
日本最大級の公的研究開発マネジメント機関
ＮＥＤＯの概要
4
１９８０年１０月 特殊法人新エネルギー総合開発機構
（ＮＥＤＯ）設立
１９８８年１０月 産業技術研究開発業務を追加し、
新エネルギー・産業技術総合開発機構
に改組
２００３年１０月 独立行政法人化
２０１５年 ４月 国立研究開発法人化
２０１６年 ３月 ＮＥＤＯ法の改正（
京都メカニズム
クレジット取得事業終了
）
ＮＥＤＯの沿革
ＮＥＤＯの位置づけ
5
政策立案
課題解決・貢献
（予算、人材、etc） （エネルギー、環境、etc）
制度設計
競争力強化・イノベ―ション創出
（国際基準、etc）
（規制、標準、etc）
政府
経済産業省
産業界
大学 研究機関
グローバルマーケット
技術開発
実証事業
6
外部情勢の変化
情熱や熱意
内部情勢の変化
社会的受容性
社内支援
危機意識
明確化された
課題を解決
課題の見える化、
解決策の提示
ベースとなる
自社技術を
保有している
事業領域が
仕分けられた
チーム構成
知財等、
プロジェクトの
ルール設定
課題の発見、
洗い出し
実施
評価
計画
計画の
修正を検討
改善
試作、実証、
サンプル供給、
評価技術
を確立
NEDOやPMの役割
“場の形成”
“環境の構築”
“リーダーシップ・仲介役”
“NEDOに対する信頼”
課題の解決が
不可能の場合
連携やシナジーの効果
心理的安全性
の確保。新たな知見や技術、
ノウハウ等の
創出
や
融合
。
メカニズム解明
。
効率的な研究開発の実現。スピードアップ！
実用化・事業化
（出典） 吉田朋央 他（2015），ナショナルプロジェクトのR&Dマネジメント， 研究技術計画学会第30年次学術大会（一部改編およびデザイン変更）.戦略
ＮＥＤＯプロジェクトにおける研究開発マネジメント
科学技術から産業技術へ
学術研究から科学技術へ
大学主体から
企業主体へ
科学技術振興機構
（ＪＳＴ）
新エネルギー・
産業技術総合開発機構
（ＮＥＤＯ）
開発課題を設定／
プロジェクトを実施
社会的重要ニーズ
技術シーズ
学術研究から産業技術へ
7
ＮＥＤＯの組織体制
（2017年4月1日現在）
8
【ＮＥＤＯ】
（2014年4月1日～）
（2016年4月1日～）
ロボット・機械システム部
から名称変更
２０１４年４月
技術戦略研究センター
を設置
技術シーズとの
対比分析
ポジション
分析
技術力
国際競争力の分析と戦略策定
世界で勝てる戦略の策定
T
echnology
S
trategy
C
enter
社会的重要ニーズを抽出
開発課題を設定
9
☆経済産業省関係の
研究開発予算を中心に、
技術戦略を一手に策定。
技術戦略研究センター （ＴＳＣ）
：調査･研究を通じ、産業技術やエネルギー･環境技術分野の
技術戦略及びこれに基づく重要なプロジェクトを企画･立案し、提示する研究機関。
Our Goal
Our Mission
Our Approach
産業界・学界と双方向な会
話を行い、グローバルに最
新技術動向や将来市場展望
を把握します。そして、分野
毎に技術戦略を策定し、プロ
ジェクトを企画・立案。テクノ
ロジーを迅速、効率的、持続
的にビジネスに橋渡しします。
研究開発プロジェクト
の前提となる先を見
据えた中長期戦略を
策定します。戦略策
定等を通じ研究開発
マネジメント人材の育
成を図ります。
戦略に基づく技術開
発を通じ、ビジネス
主導のイノベーショ
ンを刺激・支援し、経
済成長を加速するこ
とを目指します。
Our Areas
エネルギーシステム・水素分野
再生可能エネルギー分野
新領域・融合分野
電子・情報・機械システム分野
ナノテクノロジー・材料分野
環境・化学分野
マクロ分析分野
技術戦略研究センターのミッション
10
標準化・知財分野
11
技術戦略研究センターの関係フェロー
12
人工知能分野、ロボット分野（２．０領域）において、革新的なロボット要素技術の研究開発、
人工知能分野の研究者の英知を結集した「拠点」構築の必要性等を提言。
人工知能分野・ロボット分野（２．０領域）の技術戦略
人工知能分野、
ロボット分野（２．０領域）
パワーレーザー分野、
コンピューティング／物性・電子デバイス分野
２．ロボット・人工知能を取り巻く政策
14
ロボット・人工知能に関する政府及びＮＥＤＯの動き
FY2014
FY2015
FY2016
政府
ＮＥＤＯ
2015.3
人工知能分野、ロボット分野
（2.0領域）の技術戦略策定
2015.5
「次世代人工知能・ロボット
中核技術開発」 始動
2016.4
「ロボット・AI部」に改称、部内に
「AI社会実装推進室」 設置
2014.4
「技術戦略研究センター（TSC）」、
「ロボット・機械システム部」 設置
【人工知能】
【ロボット】
2014.9～
ロボット革命実現会議
2015.2
「ロボット新戦略」
（日本経済再生本部決定）2016.4
第5回 未来投資に
向けた官民対話
（日本経済再生本部）2016.4～
人工知能技術戦略会議
第1回 3省合同AIシンポジウム
2016.4
「次世代人工知能技術社会
実装ビジョン」の公表
2015.5
産総研 人工知能研究センター（AIRC）
設立 [次世代PJの委託先]
2016.6
「日本再興戦略2016」
-第4次産業革命に向けて-（閣議決定）2016.1
「第5期科学技術基本計画」
（平成28年度～平成32年度）
（閣議決定）2015.6
「日本再興戦略改訂2015」
-未来への投資・生産性革命-（閣議決定）ロボット革命実現会議
15
（ロボット革命実現会議 構成員）
新井 紀子
国立情報学研究所 社会共有知研究センター長
池 史彦
本田技研工業株式会社 代表取締役会長
石川 公也
社会福祉法人シルヴァーウィング 常務理事
小田 真弓
株式会社加賀屋 女将
笠原 節夫
有限会社横浜ファーム 代表取締役
菊池 功
株式会社菊池製作所 代表取締役社長
黒岩 祐治
神奈川県知事
斎藤 保
株式会社ＩＨＩ 代表取締役社長 最高経営責任者
白石 真澄
関西大学政策創造学部 教授
杉原 素子
社会福祉法人邦友会新宿けやき園 施設長
諏訪 貴子
ダイヤ精機株式会社 代表取締役
津田 純嗣
株式会社安川電機 代表取締役会長兼社長
野路 國夫
株式会社小松製作所 代表取締役会長
野間口 有
三菱電機株式会社 相談役 （座長）
橋本 和仁
総合科学技術・イノベーション会議議員
（東京大学大学院工学系研究科 教授）
安田 定明
株式会社武蔵野 代表取締役会長
吉崎 航
アスラテック株式会社 チーフロボットクリエーター
（写真は首相官邸Webページより）
◇ ロボットメーカー・ユーザー双方の有識者等からなるロボット革命実現会議を総理の下に設置。
２０１４年９月１１日、有識者委員のほか、総理、経済産業大臣、その他関係政務等の出席も得
て、第１回会合を開催。
◇ ２０１５年１月までに計６回会議を開催し、
「ロボット新戦略」
を策定（２０１５年１月２３日決定）。
用
途
開
発
型
実
証
開
発
型
市
場
化
度
2015 H27FY 1999 H11FY 2000 H12FY 2001 H13FY 2002 H14FY 2003 H15FY 2004 H16FY 2005 H17FY 2006 H18FY 2007 H19FY 2008 H20FY 2009 H21FY 2010 H22FY 2011 H23FY 2012 H24FY 2013 H25FY 2014 H26FYこれまでのＮＥＤＯのロボット開発と今後の課題
2016 H28FY現在
16
2017 H29FY 2015～ものづくり、
物流・食品他
【1.5領域】
革新的要素技術、
人工知能
【2.0領域】
2015～
自動走行
システム(SIP)
2017～
基
盤
技
術
型
World Robot
Summit (WRS)
2018 / 2020
AIはさまざまな分野と融合する技術。我が国の有する強みを考慮すると、融合を進めるべき分野の柱は次の３つ。
―
Manufacturing
：高いものづくり力や世界トップの産業用ロボットや自動車と融合し、他の追従を許さない
製造業を実現
―
Human Life/Services
：日本の高品質なサービス業、医療・介護、交通インフラ等と融合し、豊かな生活
を提供
―
Science
/ Engineering
：世界トップクラスの基礎科学と融合し、科学技術の発展を促進
研究開発の方向性を示し、海外の研究機関・大学から世界最先端の技術・人材を引きつけつつ、ユーザーとなる
官民を巻き込んで研究開発。さらに、研究開発成果を、出口側が有する課題・データと連携させつつ、人材育成、
標準化戦略等の社会実装ツールで全面支援し、確実に出口に繋げる。
Human Life / Services
（AI × IoT）
Science / Engineering
（AI × Big Data）
Manufacturing
（AI × ロボット）
例） 生命科学、臨床医学、材料工学等において、多様な実験データから仮説や
新たな理論等を自動生成し、基礎研究を加速
例） 消費者行動を解析し多様な業種を支援することで、サービスの高付加価値
化により、生活満足度を向上
例）ティーチングレスの産業用ロボットによる多品種少量生産の作業支援、組み立
て作業時の異常予測等により製造業の生産性を向上
PJで実現する将来像（例）
AI for
【参考】 次世代人工知能の技術開発：方向性とプロジェクト例
出典：「新産業構造ビジョン」 ～第４次産業革命をリードする日本の戦略～ 産業構造審議会 中間整理, 2016/4/27, 経済産業省 を基に改編。17
人工知能の実用化と基礎研究の好循環を生むプラットフォーム形成
18
（国立研究開発法人産業技術総合研究所 人工知能研究センター提供）観測
データ収集
認識・モデル
化・予測
行動計画
制御
自然言語
理解
･･･
③次世代人工知能共通基盤
②-(2) 先進中核モジュール
①大規模目的基礎研究・先端技術研究開発
標準タスク・ベンチマークデータ
機械学習・確率モデリングの高度化
次世代脳型人工知能／データ・知識融合型人工知能
人間行動
モデリング
画像解析
テキストからの
知識抽出
産業用ロボット
自動運転
対人インタ
ラクション
実世界に埋め込まれる人工知能技術
AI for Human
Life/Services
サービス業、医療・介護、
交通インフラ等との融合
消費者行動解析
サービス生産性向上
自律移動、災害対応支援
AI for Science/
Engineering
基礎科学との融合
生命科学、臨床医学、
材料科学等の分野での
仮説生成・実験検証支援
企業
ベンチャー
起業
技術移転
技術移転
共同研究
②-(1) 次世代人工知能
フレームワーク
AI for
Manufacturing
ものづくり力や産業用
ロボットとの融合
多品種少量生産支援
異常・故障予測
製造業の生産性向上
19
平成2９年度予算額
45.0億円（
平成27年度
10.0億円,
平成28年度
30.6億円）
出典：平成29年度経済産業省予算関連事業PR資料, 経済産業省を基に、過去の予算額を追記。
３．ＮＥＤＯ「次世代人工知能・
ロボット中核技術開発」の取組
21
✓
データ駆動社会を勝ち抜くための研究開発を推進することが必要であり、そのための重要な要素技術等
について、革新的な次世代技術の研究開発を推進することが必要。
✓ 開発すべき次世代技術としては、産業や社会に実装され、大きなインパクトを与えうる重要な要素技術
（人工知能、センサ及び認識のシステム、機構・駆動（アクチュエータ）及びその制御システム等のコアテク
ノロジーや基盤技術等）。
✓ 多くの要素技術の研究開発を並行して実施すると共に、ワークショップの開催等を通じて、技術間の連携
や情報共有を図りながら、アワード（競技会）方式も活用して技術間の競争を促進。オープンイノベーション
を導入して研究開発を実施。
次世代の技術開発に向けたアクションプラン ～ 実用化を目指して
予算の追加配賦による研究開発の加速
終
了
テーマの有機的な連携
融
合
技術A
技術B
技術C
技術D
技術E
技術F
新
規
ワークショップ
ス
テ
ー
ジ
ゲ
ー
ト
ス
テ
ー
ジ
ゲ
ー
ト
技術G
技術H
ワークショップ、アワード（競技会）等
中間評価
事後評価
「ロボット新戦略のポイント」（2015/1/23, ロボット革命実現会議）を基に作成。新
規
実用化
実用化
次世代人工知能のロボットへの実装
2015
現在
2020
実装支援等
22
１．次世代人工知能技術分野
人共存
災害対応
QoL向上
① 大規模目的基礎研究・先端技術研究開発
② 次世代人工知能フレームワーク研究・先進中核モジュール研究開発
③ 次世代人工知能共通基盤技術研究開発
言語理解 意思決定支援 予測 共通コア人工知能Ｖ
人工知能分野の研究者の英知を
拠点
に結集
２．革新的ロボット要素技術分野
④ 革新的なセンシング技術（スーパーセンシング）
⑤ 革新的なアクチュエーション技術（スマートアクチュエーション）
⑥ 革新的なロボットインテグレーション技術
次世代人工知能技術と革新的ロボット要素技術の開発
（１）２０１５年度採択（先導研究）：２件 → ２件
（２）２０１５年度採択（調査研究）：３件 → １件
（３）２０１６年度採択（先導研究）：２件
（ＡＩＲＣ）
（１）２０１５年度採択（先導研究）：１８件 → １２件
（２）２０１５年度採択（調査研究）：１３件 → ７件
（３）２０１６年度採択（先導研究）：１１件
＊産業技術総合研究所 人工知能研究センター（ＡＩＲＣ）
を拠点として委託。
プロジェクトの全体スケジュール
23
H27FY(FY2015)
H28FY(FY2016)
H29FY(FY2017)
H30FY(FY2018)
H31FY(FY2019)
公募
先導研究
【ＡＩ：2件、ロボット：11件】
公募
公募
先導研究
【ＡＩ：2件、ロボット：18件】
研究開発
【ＡＩ：2件、ロボット：12件】
研究開発
ス テ ー ジ ゲ ー ト調査研究
【ＡＩ：3件、ロボット：13件】
ス テ ッ プ ゲ ー ト研究開発
ス テ ー ジ ゲ ー ト Ｒ Ｆ Ｉ先導研究
【ＡＩ：1件、ロボット：7件】
ス テ ー ジ ゲ ー ト【１】
H27FY
開始①
現在【２】
H27FY
開始②
【３】
H28FY
開始
【４】
H29FY
開始
1. H27FY開始：人工知能分野【研究開発項目①～③】（課題設定型）、ロボット分野【研究開発項目④～⑥】 （テーマ公募型） 3. H28FY開始：人工知能分野【研究開発項目①～③】、ロボット分野【研究開発項目④～⑥】 （課題設定型テーマ公募） 2. H27FY開始：人工知能分野【研究開発項目①～③】、ロボット分野【研究開発項目④～⑥】 （RFIを踏まえた課題設定型） 4. H29FY開始：人工知能分野【研究開発項目①～③／⑦】（課題設定型テーマ公募）公
募
先導研究
（研究開発項目⑦）
調査研究
（研究開発項目①～③）
PJ中間評価 PJ事後評価（H32FY）プロジェクトの推進 【１】－１ 次世代人工知能技術分野
次世代人工知能技術の研究開発
図1．次世代人工知能分野の将来イメージ 言語理解 意思決定支援 予測 共通コア人工知能Ｖ
人工知能分野の研究者の英知を
拠点
に結集
☆産業技術総合研究所 人工知能研究センター（ＡＩＲＣ）を研究開発拠点とし、
国際電気通信基礎技術研究所（ＡＴＲ）、国立情報学研究所（ＮＩＩ）、大学等の研究者に
ついても、クロスアポイントメント契約等により、拠点に参画して一体的に研究開発を推進。
24
（ＡＩＲＣ）
革新的なロボット要素技術の研究開発
☆臭覚センサ（東京大）、人工腱（東工大）、マルチセンサプラットフォーム（東北大）など、
１８件の革新的なロボット要素技術について研究開発を推進。２０１７年１月のステージ
ゲート評価により、１２件を先導研究へ移行。
④革新的なセンシング技術（スーパーセンシング）
⑤革新的なアクチュエーション技術（スマートアクチュエーション）
⑥ロボットインテグレーション技術
人共存型ロボット 生存者発見ロボット 介護支援☆ロボット革命実現会議における議論を踏まえ策定された
「ロボット新戦略」
に沿って、
PMが中心となって、次世代の中核要素技術の種を発掘しながら、オープンイノベーションを導入して多くの
要素技術の研究開発を並行して実施。
ワークショップの開催等を通じて、技術間の連携や情報共有を図りながら、アワード（競技会）方式 も活用
して技術間の競争を促進。
25
プロジェクトの推進 【１】－２ 革新的ロボット要素技術分野
26
プロジェクトの推進 【２】 ＲＦＩを踏まえた調査・先導研究
◇ Request For Information；RFI を実施、以下の８課題を設定。計１６件の調査研究に着手。
スーパーセンシング
スマートアクチュエーション
ロボットインテグレーション
2016年9月のステップゲート
評価により、８件を先導研究へ移行。
（５）自律型ヒューマノイド
（４）ブレイン・マシン・インター
フェース （BMI） 技術
（７）次世代機能性材料を用いた
革新的ロボット構成要素
（８）次世代マニピュレーション技術
（６）各種ロボット機器を
つなぐ標準規格
【２】－２
革新的ロボット要素技術分野
【２】－１
次世代人工知能技術分野
（１）人工知能プログラミング言語
（２）マルチモーダル
コミュニケーション
（３）道具の操りと身体性
の相互作用
研究開発課題
概要
Ⅰ
大規模目的基礎研究・
先端技術研究開発
最新の計算論的神経科学の知見を取り入れた脳型人工知能及びデータ駆
動型の人工知能と知識駆動型の人工知能の融合を目指すデータ・知識融合
型人工知能に関して、大規模なデータを用いた実世界の課題への適用とそ
の結果の評価を前提とした目的基礎研究（大規模目的基礎研究）と、世界
トップレベルの性能の達成を目指す先端技術の研究開発を実施する。
27
次世代人工知能技術分野は、若手研究者及び中小企業（ベンチャー企業を含む）の人材育成を図るため、
研究開発責任者
を若手研究者（原則45歳未満）とする大学・研究機関等及び中小企業（ベンチャー企
業を含む）を対象
とする。
また、当該分野は、互いに密接に関連しており、総合的かつ集中的に行うことが必要、かつ、適切であると考えられますので、
拠点
（※）において、産学官の英知を結集することにより実施する。そのため、次世代人工知能技術分野の提案に当たっては、
拠
点への参画を原則
とする。
（※）拠点とは、本研究を行うための一の組織であり、物理的な研究開発拠点を有するものとし、国立研究開発法人産業技術総合研究所 人工知能研究セン ター（AIRC）を拠点として採択している。拠点への参画は、出向、クロスアポイントメント制度等によるものとする。平成２８年度公募における研究開発課題
プロジェクトの推進 【３】－１ 次世代人工知能技術分野
研究開発課題
概要
セ
ン
シ
ン
グ
Ⅱ
高密度で自由曲面に
貼れる電極の研究開発
生体表面の自由曲面に貼り付けることができ、動作に伴って変形する生体表面と同じように変 形することができる電極が必要となる。 生体表面のどの箇所に貼り付けたのかをキャリブレーションする技術、電極の変形に伴う信号 の変化をキャンセルするための技術を研究開発する。 本技術は、侵襲型脳波計測や、上記のようなヒューマンマシンインターフェース等、多岐にわ たる分野への応用が可能であり、ロボットの中核技術としての波及効果は大きい。Ⅲ
味覚センサの研究開発
人間の能力と同等もしくは、それ以上の能力を有するロボットを実現するためには、人間の五 感の一つである味覚を持つことは人間が行動する場面に対応するためにも重要である。 ロボットと組み合わせて、従来にない革新的な味覚センサを研究開発するためには、センサの 寿命や人工脂質膜に付着した味に寄与する分子を除去するために時間を要するため、1回の計測 に時間がかかるなどの課題を解決する必要がある。ア
ク
チ
ュ
エ
ー
シ
ョ
ン
Ⅳ
生体分子を用いた
ロボットの研究開発
び同ロボットの設計に有用な設計支援システムおよびシミュレーションシステムの研究開発を行生体筋肉を一例として、生体の巧みな制御システムを模倣した生体分子を用いたロボットおよ う。イ
ン
テ
グ
レ
ー
シ
ョ
ン
Ⅴ
ＵＡＶ向け環境認識技
術と飛行経路生成技術
の研究開発
※Unmanned Aerial Vehicle ：無人航空機 ＵＡＶがＧＰＳの電波が届かない場所や、未知環境下でも適切に飛行するための周囲環境の認 識技術と飛行経路生成の研究開発を行う。 特に、ＵＡＶ固有の課題として、飛行体は任意の３次元空間を移動し、かつ、時速１００km/h 以上の速度で飛行するため高速に３次元環境を認識し、適切な飛行経路生成が可能な技術に注力 し、研究開発に着手する。
Ⅵ
小型ＵＡＶ向けフライ
トレコーダの研究開発
合においても、何が原因だったのかを解析できるような仕組みが重要旅客機等で広く活用されているフライトレコーダを小型ＵＡＶにも応用し、万が一墜落した場であると考えている。 本課題では、小型ＵＡＶに搭載可能なサイズの超小型フライトレコーダを研究開発する。Ⅶ
ロボットハンドを含む
前腕の研究開発
多種多様なものを把持するために複雑な機構を手のサイズで納めることが非常に難しく、一定 形状を成さない難把持物や複雑なタスクを簡潔に実現可能とする操作性など様々な難しい課題が 立ちはだかっている。一方、人は手及び前腕部の空間を効率良く利用し、手や手首を適切に動作 させることでタスクを実現している。そこで、人と同様に、前腕を含めたロボットハンドを開発 する。28
プロジェクトの推進 【３】－２ 革新的ロボット要素技術分野
29
プロジェクト紹介ハンドブック
<http://www.nedo.go.jp/library/pamphlets/RBAI_hbook201607.html>
★以下のURLからダウンロードできます★
＊２０１７年度は、２０１６年度採択テーマ
を含めた更新版を作成予定。
30
ワークショップ（プライベート展示会）の開催
ＮＥＤＯ「次世代人工知能・ロボット中核技術開発」ワークショップ
（２０１６年１０月５日～６日、於：幕張メッセ イベントホール）
産総研 人工知能研究センター
（ＡＩＲＣ）
ロボット分野の委託先
（主として大学、研究機関）
センサ
アクチュ
エーション
レーション
インテグ
来場者
[約250名]
（主として企業）
・
・
・
自動車
メーカー
電機
メーカー
材料
メーカー
守秘義務に係る
覚書の締結
AI for Robot
～ 次世代人工知能のロボットへの実装 ～
＊２０１７年度は、１０月上旬に開催予定。
４．次世代人工知能の
技術開発と社会実装
４．（１）技術開発
人工知能の実用化と基礎研究の好循環を生むプラットフォーム形成
33
【再掲】
（国立研究開発法人産業技術総合研究所 人工知能研究センター提供）観測
データ収集
認識・モデル
化・予測
行動計画
制御
自然言語
理解
･･･
③次世代人工知能共通基盤
②-(2) 先進中核モジュール
①大規模目的基礎研究・先端技術研究開発
標準タスク・ベンチマークデータ
機械学習・確率モデリングの高度化
次世代脳型人工知能／データ・知識融合型人工知能
人間行動
モデリング
画像解析
テキストからの
知識抽出
産業用ロボット
自動運転
対人インタ
ラクション
実世界に埋め込まれる人工知能技術
AI for Human
Life/Services
サービス業、医療・介護、
交通インフラ等との融合
消費者行動解析
サービス生産性向上
自律移動、災害対応支援
AI for Science/
Engineering
基礎科学との融合
生命科学、臨床医学、
材料科学等の分野での
仮説生成・実験検証支援
企業
ベンチャー
起業
技術移転
技術移転
共同研究
②-(1) 次世代人工知能
フレームワーク
AI for
Manufacturing
ものづくり力や産業用
ロボットとの融合
多品種少量生産支援
異常・故障予測
製造業の生産性向上
34
ＰＭとＰＬの連携による技術開発の推進
プロジェクトリーダー（PＬ）
辻井 潤一
研究センター長
プロジェクトマネージャー（PM）
関根 久
NEDO ロボット・ＡＩ部 統括研究員
P
roject
M
anager (PM) の任務：
技術的成果
及び
政策的効果
を最大化すること
～研究開発内容や体制の改廃も含めた積極的なマネジメント～
（
AIRC
：Artificial Intelligence
Research Center of AIST）
産総研 人工知能研究センター
山崎 知巳 副研究センター長
麻生 英樹 副研究センター長
宮本 晃之 副研究センター長
谷川 民生 副研究センター長
外部有識者 委員会
（採択審査／技術推進／ステージゲート）
35
次世代人工知能技術分野における研究開発の実施体制
委託
共同研究③次世代人工知能共通基盤技術研究開発
②次世代人工知能フレームワーク研究・先進中核モジュール研究開発
①大規模目的基礎・先端技術研究開発
国立大学法人 大阪大学 国立大学法人 金沢大学 国立大学法人 電気通信大学 国立大学法人 京都大学 国立大学法人 奈良先端科学技術大学院大学 国立大学法人 九州工業大学 大学 千葉工業大学学校法人千葉工業 学校法人玉川学園玉川大学 国立大学法人 信州大学 情報・システム研究機構 国立情報学研究所（NII）大学共同利用機関法人 国立大学法人 東京大学 学校法人中部大学中部大学 学校法人梅村学園中京大学NEDO
【PM：関根 久】
国立研究開発法人
産業技術総合研究所(AIRC)
【拠点】
【PL：辻井 潤一】
人工知能・データサイエンス技術に関する人材育成
国立大学法人東京大学 NEDO/AIRC=東京大学 人工知能先端技術人材育成講座 国立大学法人東京大学 NEDO/AIRC=東京大学 人工知能基盤技術（データサイエンティスト）人材育成講座 国立大学法人 東京大学 （株）国際電気 通信基礎技術 研究所（ATR） （株） Preferred Networks （株） MOLCURE ※再委託先３機関 国立研究開発法人 理化学研究所再委託または
共同実施
（2017年4月時点）
採択審査委員会／技術推進委員会
【委員長：浅田 稔】
（大阪大学大学院／教授） （株） トプスシステムズＡＩＲＣにおける研究開発の概要（平成２９年度）
※人材育成施策含む。
② 次世代人工知能フレームワーク研究・先進中核モジュール研究開発(1) 次世代人工知能フレームワークの研究開発
(a) 次世代人工知能フレームワークの研究開発
(b) 次世代人工知能研究テストベッドの研究開発
(2) 先進中核モジュールの研究開発
(a) 観測・データ収集モジュール (b) 認識・モデル化・予測モジュール (c) 行動計画・制御モジュール ③ 次世代人工知能共通基盤技術研究開発(1)生活行動モデリングタスク
(a)生活現象モデリング (b)対人インタラクションタスク(4)科学技術研究加速の
ためのテキスト情報統合
(a) 科学文献キュレーション 支援技術 ① 大規模目的基礎研究・先端技術研究開発(1) 次世代脳型人工知能の研究開発
(a) 人工視覚野の研究開発
(b) 人工運動野の研究開発
(2) データ・知識融合型人工知能の
研究開発
(a) 自然言語理解を核としたデータ・
知識融合技術の研究開発
(b) 分散表象知識と記号的知識の相互
変換技術の研究開発
(3) 機械学習および確率モデリング技術の
高度化
(a) スケーラブルな機械学習・確率モデ
リング手法の研究開発
(b) 超複雑な機械学習・確率モデリング
手法の研究開発
フ
ィ
ー
ド
バ
ッ
ク
モジュール化
フレームワークによる研究推進
効率的・横断的な技術の導入
課題への適用を通じたフィードバック
(c) 社会的身体性知能の共有・活用のためのクラウドプラットフォーム
(c) 深層表現学習技術の研究開発
(d)ネットワーク分析と言語処理の融合による大規模文献データから
技術の未来予測プラットフォームの研究開発
［人材育成施策］
(c)
スパイキングニューロン全脳モデルと身体性情報 構造化に基づく動的実世界知能の研究開発 NEDO/AIRC=東京大学人工知能先端技術人材育成講座 NEDO/AIRC=東京大学人工知能基礎技術人材（データサイエンティスト）育成講座(3) AI を基盤とする
ロボット作業
(a)産業用ロボットタスク (b)日常生活支援ロボット(2)地理空間情報プラットフォーム
構築と空間移動のスマート化
(a)地理空間情報画像解析 (b)セマンティック情報に基づく自動運転 (c) 解釈可能な自動運転システム36
ＡＩＲＣへの参画
共同研究
NEDOプロ参画
（出向／クロスアポ等）
・企業が産総研AIRCと、
共同研究契約を締結
・研究費は企業が負担
・共同研究契約に基づいて
産総研のIPを活用可能
・研究者が産総研に出向／
クロスアポし、研究開発
・労務費は産総研が負担
・産総研のIPを活用し、
個人/チームとして研究
出向／
クロスアポ等
組織間の
契約
AIRC
企業・
大学等
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４．（２）社会実装
第５回 未来投資に向けた官民対話
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出典：首相官邸Web <http://www.kantei.go.jp/jp/97_abe/actions/201604/12kanmintaiwa.html>◇２０１６年４月１２日に開催された第５回「未来投資に向けた官民対話」で、安倍総理
から次の発言あり。
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人工知能の研究開発目標と産業化のロードマップ
を、本年度（※２０１６年度）中に
策定します。そのため、産学官の叡智を集め、縦割りを排した『
人工知能技術戦略
会議
』を創設します。
写真は首相官邸Webページより
写真は首相官邸Webページより
１９８０年代
「第１回 次世代の人工知能技術に関する合同シンポジウム」の開催
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（左から）馳文部科学大臣、
高市総務大臣、林経済産業大臣
挨拶する古川理事長
パネルディスカッションの様子
２０１６年４月２５日（月）、
於：日本科学未来館
※当日のプログラム（参考ＵＲＬ） <http://www.nedo.go.jp/events/CD_100039.html>＊第２回は、２０１７年５月２２日（月）、
於：大阪大学コンベンションセンターにて
開催予定。
（2017年4月1日現在）
【ＮＥＤＯ】
「ＡＩ社会実装推進室」の設置
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（2016年4月18日～）
【再掲】
「次世代人工知能技術社会実装ビジョン」の策定
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出典：「次世代人工知能技術社会実装ビジョン」, 2016/4/21, NEDO <http://www.nedo.go.jp/news/press/AA5_100561.html5.pdf>
（例）人工知能技術の進展によりものづくり分野にもたらされる効果
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出典：「次世代人工知能技術社会実装ビジョン」, 2016/4/21, NEDO <http://www.nedo.go.jp/news/press/AA5_100561.html5.pdf>
