プログラム委員長としての仕事は，プログラム編成， 表彰担当と協力しての表彰作業などが主なものとなる． また，前大会からの大きな変更点として，オーガナイズ ドセッション（OS）の募集形態や表彰に対する改革に も取り組んだため，本稿では一般セッションに加えこれ らについても報告する． 表 1 に，一般セッションに投稿された口頭発表論文の 第一希望カテゴリーについて集計した結果を示す．機械 学習の件数が目立って多く，次に自然言語処理・情報検 索，AI 応用が続いている．これは，深層学習ブームで あること，機械学習や自然言語処理技術が広く一般的な ものとなり，応用事例も増えてきていることを反映して いるのではないかと考えている． 近年の全国大会では，発表件数よりも参加者数の増加 が顕著であった．これは，近年の AI ブームにより，産 業界からの関心が非常に高くなっていることによるもの と考えた．したがって，技術の専門的・詳細な話よりも 応用に関心の高い聴講者が増えてきていると想定し，一 般セッションに関しては応用に関する発表をセッション としてまとめることを多少意識して編成を行った．その 結果「応用」を含む一般セッションは 18 件となり，一 般セッション全 73 件の約 25％となった． 今大会は最大 16 パラレルでプログラムを編成した． 会場のウインクあいちは，大ホールを除く 15 室が 9， 10 Fに集中して存在するため，複数の建物に分散して 開催された前回大会などよりもセッション間の移動が容 易という利点はあったものの，当初の想定を超える参加 者数であったため，会議室どころか通路まで非常に混雑 してしまった．発表件数だけでなく聴講者数も考慮する ことが，今後の会場選定における教訓となったと考える． 今回，OS は特別企画あり・なしの 2 形態に分けて募 集した．前者は，招待講演やパネルディスカッションな どの特別企画を実施するものであり，OS としての論文 採択も含め，オーガナイザにセッション内のプログラム 編成に関する権限を与える形態である．セッション数の 上限は 2 としている．特別企画なしの場合は，企画の 提案および当日座長の役割はオーガナイザに任せるもの の，論文の採択やプログラム編成に関してはプログラム 委員会に一任する形態である．OS 当たりの発表件数， セッション数には上限を設けなかったため，最大で 4 セッションとなった OS もあった．前回大会と同様，セッ ションを 100 分（1 発表 20 分× 5 件）に統一したため， 5の倍数プラス 1 ∼ 2 件となった OS の扱いがプログラ ム編成上の課題となった．本大会では初日，二日目の最 後に 40 分のセッションを設け，該当する OS を両日の 午後に配置し，直前のセッションと最終セッションの間 に休憩を設けず続けてもらうことで対処したが，会場の 制約もあり終了時刻が 20：10 とかなり遅くなってしまっ た． 前回大会を含む近年の全国大会では，（1）大会優秀賞 口頭発表部門，（2）同インタラクティブ発表部門，（3） 学生奨励賞について表彰を行っていたが，今大会は（1） を一般セッションと OS での口頭発表に分けて表彰を 行った．一般セッション発表分については従来と同様の 形式で選考を行ったが，OS 発表分についてはプログラ ム副委員長を委員長とする選考委員会を組織し，OS 座 長による推薦と，選考委員会による選考の 2 段階で決定 した．また，論文自体の評価に加え，OS 自体の評価も 加味して選考を行った．今大会の口頭発表総数 748 件の うち，一般セッションの口頭発表が 324 件に対し OS が 318件（招待講演除く）とその割合が非常に高くなって いる．今回導入した OS 評価のスキームを発展させてい くことで，OS が新たな研究テーマを生み出す学会の土 台となることを期待したい． 最後になるが，前大会をはるかに上回る人数の方々に ご参加いただき，盛況のうちに大会を終了することがで きたのも，円滑な運営にご尽力いただいた大会委員の皆 様のおかげである．ここに感謝の意を表したい． カテゴリー 件数 割合 基礎・理論 19 6.9％ 機械学習 56 20.2％ データマイニング 29 10.5％ 知識の利用と共有 5 1.8％ Webインテリジェンス 9 3.2％ Webマイニング 15 5.4％ エージェント 23 8.3％ ソフトコンピューティング 7 2.5％ 自然言語処理・情報検索 37 13.4％ 画像・音声 14 5.1％ ロボットと実世界 11 4.0％ ヒューマンインタフェース・教育支援 17 6.1％ AI応用 35 12.6％ 表 1 発表（一般セッション）の第一希望カテゴリー分布
プログラム編成と一般セッション
高間 康史（プログラム委員長，首都大学東京）879 「2017 年度人工知能学会全国大会（第 31 回）」 2017年度は，まず昨年度人工知能学会会長に就任さ れた国立情報学研究所教授の山田誠二氏による基調講演 が行われた．次に，工学とアートを融合した研究を推進 されてきた京都大学特命教授の中津良平氏，そして機械 学習の最先端技術開発とそれをコアとしたグローバルな ビジネス開発の両面を牽引している産業界の注目研究者 として株式会社 Preferred Networks 取締役副社長岡野 原大輔氏と NEC データサイエンス研究所主席研究員藤 巻遼平氏から招待講演をいただいた． 本学会会長山田氏の基調講演「インタラクティブな 人工知能を目指して─ HAI と IIS ─」は，大会初日の 5月 23 日に高間康史プログラム委員長の司会で行われ た．まず近年の AI ブームを，学会参加者数と学会会員 数の推移から確認した．2012 年から大きく回復してお り，今年の参加者数は 2 500 人を超えることになり大変 注目を浴びていることがわかった．一方，ブームは，盛 り上がった後に，一度幻滅期を迎えてから一般に普及す るとのことであった．続いて，本講演のテーマである「イ ンタラクティブな人工知能」をつくるにはどうしたらよ いのかを取り扱った．ちまたでは人間対 AI という構成 が多いが，実際は工学のため人間側でコントロールする 存在であり，人間が優れている知的能力と AI が優れて いる知的能力をしっかりと比較する必要があることが指 摘された．人間とのインタラクティブ性（HAI）のため に，AIは人間に結果をどのように見せるかが重要であり， そして人間の内部状態をどのように把握するかが今後の ポイントになることがあげられた．一方，知的インタラ クティブシステム（IIS）の視点でも，人間と AI はそれ ぞれが得意な知的処理を，それぞれが行って協調すべき とのことで，人間と AI が今後どのように社会をつくっ ていくのかを問いかける講演であった． 大会二日目の 5 月 24 日の中津良平氏の招待講演は野 田五十樹副会長・大会委員長の司会のもとで，「21 世紀 はどのような時代だろうか」と題して行われた．AI の 普及に伴い世の中がどのように変わっていくかを，今ま での世の中の変化を例に考え進めた．例えばニューヨー クでは地下鉄前の屋台など半世紀前からライフスタイル の変化がない部分もあれば，携帯電話やスマートフォン によって大きく変化した部分もある．AI の普及に関係 なく，人々は変わらない部分と変わる部分をもっている ことがわかった．何が本当に起こっているのか，その底 にあるより本質的な動きは何なのか，何がその動きをつ くり出したのか，そして私達の社会は今後どうなるのか， といった疑問に対して，1）エンタテイメント，2）社会 の構造，3）コミュニケーションの視点から読み解いた． 結果，公的な行為と私的な行為の混同という観点でこれ らの状況が説明でき，それは大きく見ると理性（ロゴス） と本能（パトス）として扱えることがわかった．今後の AIや人類の方向性が見えてくる大きな講演であった． 大会三日目の 5 月 24 日には，岡野原大輔氏と藤巻遼 平氏による「機械学習─技術 & ビジネスのさらなる展 開」という対談が福島俊一実行委員長の司会で行われた． まずはそれぞれの講演者から現状の技術やビジネス的な 問題的をあげていただいた．岡野原氏からは Cityscape Datasetを使った自動運転の紹介や，重なった状態の車 や人のリアルタイムな認識結果が紹介された．認識結果 は人間とほぼ同等の精度であるが，人間の場合は 1 か所 に集中することが多いのに対して，計算機の場合は画面 全体を対象として扱えるため，人間以上の認識ができて いることが紹介された．ただし，認識の問題は解けてい るが，制御側の問題が難しくなっていることもあげられ た．一方，藤巻氏は行動分析・データサイエンスの必要 性をあげ，日本の遅れている現状を指摘した．また，機 械学習モデルは「誰でも」簡単につくれる・使える時代 になったため，それをどのようにビジネス的に使うのか という紹介があった．具体的には，処方分析と分析の自 動化を紹介し，1）記述的分析：何が起こったのか，2） 診断的分析：なぜ起こったのか，3）予測的分析：何が 起こるのか，4）処方的分析：何をすべきなのか，のサ イクルの重要性をあげられた．その後，司会の福島氏か ら説明可能性をはじめとするいくつかの質問があり，そ れぞれの立場での取組みなどが紹介された． いずれの講演も大ホールで行われたが立ち見の状態に なっており，昨今の人工知能への注目度の高さを改めて 認識することができた．また，これらの講演を通して， 人工知能が今後どのように世の中に関わっていくのかの 一端を見ることができたと思う． 図 1 左上から講演中の山田誠 二氏，中津良平氏，そし て岡野原大輔氏と藤巻遼 平氏．
基調講演・招待講演
植村 渉（龍谷大学），飯尾 尊優（大阪大学） 基調講演・招待講演人工知能学会倫理委員会は 2017 年 2 月に「人工知能 学会 倫理指針」を公開した．一方，海外でも人工知能 と倫理や社会に関するドキュメントが次々と公開されて いる．そこで公開討論では，まず人工知能（AI）と倫 理，社会をめぐる国内外の状況についての話題提供をし たのちパネルディスカッションでは The IEEE Global Initiative for Ethical Considerations in Artificial Intelligence and Autonomous Systemsのアウトリーチ 委員会の委員長である Danit Gal 氏をゲストに迎えて議 論を交わし，今後も連携していく方針を確認した．
話題提供では最初に江間が国内外で公開されている指 針や原則を紹介し，それぞれの特徴を整理した．次に， 倫理委員長の松尾が倫理指針策定の経緯を話した．続い て，IEEE と The Future of Life Institute の方々からそ れぞれの組織の取組みについてビデオメッセージで紹介 した．それぞれの概要や動画は倫理委員会の Web サイ トで公開している． パネルにはゲストの Gal 氏に加えて，人工知能学会倫 理委員会から，松尾 豊，西田豊明，堀 浩一，武田英明， 長谷敏司，塩野 誠，服部宏充，山川 宏と栗原 聡が参加し， 江間と長倉が司会を務めた．パネルディスカッションで はまず Gal 氏が「倫理指針」は研究者が社会と関わるだ けではなく社会から学ぶことや，研究者の倫理的な行動 規範を強調している点がユニークであり，それは今後の AI開発に不可欠な要素だろうとコメントした．一方で 第 9 条の「AI が人間と同じ基準を遵守する」ことの意 味が問われた．人間の知能についてわからないことがあ る中で，人間のように振る舞い，説明責任をもつ AI を 期待できるのか．あるいは AI をパートナーと認めてい るとしたら，AI に権利と義務を課すことまで考えない といけないが，この「倫理指針」はそこまで議論をして いるようには見えない，との批評があった． これに対し松尾は，AI をパートナーとして扱おうとす るのは鉄腕アトムや八百万の神といった AI とロボット が共生するイメージが日本文化にあるためだと強調した うえで，第 9 条があることで「AI が社会のメンバとな るとはどういうことか」という議論を誘発することをね らっていると説明した．また法人的な意味で AI を位置 付ける必要はあるのではないかとのコメントもあった． 一般からのコメントフォームには「倫理指針による研 究への制約はないか」との質問があった．これに対して パネリストからは制約を課すものではないが指針がある ことによって自分達の研究を振り返るきっかけとしてほ しいとの返答があった．
次に The IEEE Global Initiative for Ethical Conside-rations in Artificial Intelligence and Autonomous Systemsの「倫理的に調和したデザイン（Ethically Aligned Design）」の拘束力（binding force）について 塩野が質問した．Gal 氏の答えは「短期的には NO だが， 長期的には YES」だった．本書そのものは論点をリス ト化したものにすぎないが，IEEE によって標準化され ることで，技術設計の方法が体系化されることもあるだ ろうとの回答だった． 続いて塩野は喫緊の問題として，自律型兵器システム （Autonomous Weapon Systems：AWS）や致死的自律型 兵器システム（Lethal Autonomous Weapon Systems： LAWS）が海外ではどのように議論されているか，また 研究者はどこまでその議論に関わるべきと考えているか を質問した．これに対し Gal 氏は，自律型兵器システム はすでに開発されており，攻撃にも防御にも使用できる デュアルユース技術であるため，技術者は技術が悪用さ れる可能性があることを念頭に置きながら研究に取り組 むべきだとコメントした． 悪用されることへの措置は人工知能学会の「倫理指針」 にも書かれているため，Gal 氏から逆にパネリストに「技 術をつくれる場合，つくるか」と質問があった．これに 対しパネリストからは，汎用性をもつということは自律 性をもつということであり，自律性の危険な部分に技術 的にどう対応するかが今後の課題になること，またその ような技術をつくれるのであればつくるが，技術者とし てはより良く使う方法も考えていかなければならないと のコメントがあった．
公開討論「人工知能学会倫理委員会」
江間 有沙（東京大学），長倉 克枝（科学ライター） 図 1 パネルディスカッションの様子881 一方で，何が良いかはわからないため研究者は社会 的影響についてできる限り想像すること，また悪用され ないように評価する仕組みが必要になるかもしれないと の意見も出た．さらには自律性をもつこと自体は悪では なく，AI が人間のパートナーとなったときに倫理的に 良い方向へ行く可能性はもっていたいという意見も出た が，これに対し Gal 氏からはそうなったとき，AI に表 現の自由や意思決定の自由などを与えるのかとの質問が あった．パネリストからは，AI がパートナーとなった ときには表現の自由は与えるべきであるだろうし，AI が社会の構成員となる場合には責任を果たすためにコ ミュニケーションを人と取れる必要があるだろうとの返 答があった． 最後に松尾が，技術的に何ができるのか，また技術者 としての我々は何を考えるべきかを考えるため倫理指針 を策定したと経緯を振り返った．今回の公開討論ではそ の結果に対し国際的にも意義が認められたことから，今 後は一歩踏み込んだ議論をしていきたいとまとめた．さ らに，今後 IEEE や FLI などと国際的にも連携してい くことが確認された．なお，本公開討論の詳細版は Web に公開されている（http://ai-elsi.org/archives/ 583）． 公開討論「人工知能学会倫理委員会」
人工知能学会全国大会における初めての試みとして， 「JSAI Cup 2017：2017 年度人工知能学会データ解析コ ンペティション」を開催した．本コンペティションでは， 気象情報からの鉄道支障予測を題材とし，参加者に一年 半の気象データと JR 東日本首都圏 5 路線の鉄道支障履 歴データを提供した．参加者は，別の 5 路線の各時刻に おける支障状況を予測するモデルを構築し，その予測精 度を競い合った．2017 年 3 月 13 日から 4 月 27 日まで コンペティションを開催し，41 名が参加した．予測結果 の投稿件数は最終的に 588 件となり，大いに白熱したコ ンペティションとなった．コンペティションプラットフ ォームには，DeepAnalytics（https://deepanalytics. jp/）を利用した．コンペティション終了後，予測精度 上位の参加者に，予測手法の詳細とデータ分析によって 得られた知見についてのレポート提出を依頼した．レ ポートの内容と予測精度の両方を総合的に評価して，千 葉工業大学の吉川友也氏を優勝者と認定した． 全国大会特別セッション「JSAI Cup 報告会」では， コンペティションの開催報告を行うとともに，優勝した 吉川氏と成績優秀者 4 名を招き，予測手法と分析結果に ついてご講演いただいた． NTTコミュニケーションズの大木基至氏は，ある時 刻における鉄道支障の予測にはその直前の気象状況が有 効という仮説に基づき，10，20，30 分前それぞれの気温・ 降水量・湿度の統計量と雷の発生頻度を特徴量として用 いた．予測には，ロジスティック回帰やランダムフォレ ストなど五つのモデルのアンサンブルを利用した．学習 したモデルの分析から，過去の風速関連の支障と，時間 帯，平日・休日フラグが特に鉄道支障予測に有効である という知見が報告された． コマツ ICT ソリューション本部の瀬川晋作氏は，内房 線については千葉県の気象情報だけを利用するなど，路 線ごとに着目する気象観測地点を切り替えるという工夫 を行った．また，訓練路線ごとに異なる予測モデルを構 築し，各モデルの出力の平均を予測結果とした．特徴量 には，他路線の支障状況や過去 24 時間の降水量・最大 風速の統計量，時間・曜日・週番号などを利用した． ソフトバンク株式会社の山口 崇氏は，各路線から近 い観測地点の気象情報が有効という仮説を立て，各路 線の中心駅から一定範囲内にある観測地点の気象情報 を特徴量として利用した．また，路線によらない観測地 点を設定し，その気象情報も利用した．予測モデルには XGBoostを利用した．予測モデルの分析から，時間変数 が鉄道支障の予測に特に寄与することに着目し，その理 由として人身支障には朝夕の混雑，気象支障には 1 日周 期の気象状況，機械支障には電車混雑や気象状況変化に よる機器負担が影響するという分析結果が報告された． また，路線から離れた内陸山地・沿岸・離島の気象情報 も予測に有効という知見が報告された． ヤフー株式会社の山崎朋哉氏は，各路線・各駅の緯 度経度情報を取得し，各駅と最も近い観測地点の気象 情報を特徴量として利用した．2 段階のスタッキングに より複数モデルを統合して予測に用い，さらに Passive Aggressive法により逐次学習を行った．支障の種類ごと に有効な特徴量を分析し，人身支障や機械支障は気象情 報から予測するのは困難であると結論付けた． 千葉工業大学の吉川友也氏は，提供データ以外に地震 発生情報を利用し，予測対象日時の 1 時間前までに発生 した地震の最大震度を特徴量とした．予測モデルとして は，異なる特徴量から学習した二つの XGBoost モデル を利用し，さらに曜日・時間帯ごとの各支障種類の発生 確率を加算することで，予測結果が滑らかになるように 工夫した．また，予測モデルを分析し，地震情報が予測 に寄与することを明らかにした． 同じ予測問題に対して，講演者それぞれが異なる特徴 設計，外部データ，予測モデルで挑んでおり，予測モデ リングにおける創意工夫の重要性が浮き彫りとなった． 本セッションには多くの聴講者が参加し，会場からの質 疑も活発に行われ，予測モデリングの実社会応用に対す る関心の高さがうかがえた．今後も継続してこのような 機会を設けていきたい．
特別セッション「JSAI Cup 報告会」
鹿島 久嗣，馬場 雪乃（京都大学），齊藤 秀，高田 朋貴，浜野 紘一（株式会社オプト） 図 1 優勝者表彰式の様子883 「2017 年度人工知能学会全国大会（第 31 回）」 1．はじめに 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）では，政府の人工知能技術戦略の一環とし て，人工知能関連ベンチャー企業の活性化のための委託 事業を実施している．特別公開セッション 1 では，これ らの NEDO のベンチャー企業活性化の取組を紹介した． 2．人工知能技術戦略会議 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」における安倍総理の指示を受け，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」 が創設された． 2017年 3 月 31 日，この会議のアウトプットとして， 人工知能技術戦略が策定された．その中に，コンテスト によるベンチャー企業活性化が盛り込まれ，NEDO も その役割を担う事となった． 3．コンテストでベンチャー企業を活性化する NEDOの目的の一つに，民間において行われる研究 開発の促進がある．NEDOでは人工知能技術戦略を受け， 研究開発事業をベンチャー企業に委託し，NEDO 資金 による研究開発成果をベンチャー企業に帰属させること で，ベンチャー企業の活性化を図ることとした． また，NEDO 事業の委託先を選定する方法として， 経営資源に乏しいベンチャー企業の事務負担を軽減する ため，申請書類を簡素化し，実力を見るためデモンスト レーションを伴う審査のコンテスト方式で委託者を決定 することとした． 一方，多様性という価値を社会・経済にもたらすベン チャー企業の実力を見るには，単一基準でスコアを競う 方式のコンテストは成り立たない．そこで，ベンチャー 企業が実際に提供している，あるいは開発中のサービス や製品をデモンストレーションすることによって競う方 式のコンテストとした． また，事業展開計画や試作などの企業秘密を含むため， コンテストそのものは非公開とした． 4．JSAI 2017 特別公開セッション 1 今回の JSAI 2017 では，大ホールで特別公開セッショ ン 1 として説明・講演を行い，300 名超の入場があった． NEDOからの挨拶のあと，伊藤毅志氏により「人を 超えるゲーム AI が拓く未来」というご講演をいただい た．ベンチャー企業が取り組む個々の産業分野でも，今 後 AI が人を超えた能力を提供する．AI が人を豊かにす る社会を描き，実現していくにあたって，含意に富んだ 内容であった． SEQSENSE社黒田洋司氏とTIS社佐伯 純氏により「自 律移動型ロボット開発ベンチャー企業と大企業の連携∼ AIによる新たなロボットサービス：SEQSENSE 社と TIS 社の事例∼」というご講演をいただいた．ベンチャー企 業と大企業によるオープンイノベーションの事例である． NEDOからは，「大学及び研究者向けビジネスプラン 研修プログラム（NEDO TCP&No Maps）のお知らせ」， 「NEDO 講座をはじめとした人材育成事業の紹介」を行 い，最後にデモンストレーションを伴うコンテスト方式 の「次世代人工知能・ロボット中核技術開発」公募説明 を行った． 5．その後 上記の応募事業については，2017 年 7 月 18 日に応募 を締め切り，50 件超の応募があった．8 月の原稿執筆時 点では，書面審査通過者を選定したところである．2017 年 11 月には，採択されたベンチャー企業が委託事業を 実施している予定である． NEDOがベンチャー企業活性化に貢献していくため， オープンイノベーションの担い手として，NEDO 自身 もベンチャー企業のようにリーンに物事に取り組むこと が必須である．今後，委託事業の経過や成果も見ながら， 人工知能分野でもベンチャー企業と共創関係を構築して いきたい． 図 1 人工知能技術戦略会議
公開特別セッション 1「NEDO 人工知能技術開発の新たな取組
～人を豊かにする社会に向けて～」
M C：藤田 裕子（NEDO ロボット・AI 部） 発表者：関根 久（NEDO ロボット・AI 部），伊藤 毅志（電気通信大学情報理工学研究科）， 黒田 洋司（SEQSENSE 株式会社 Co-Founder，CTO），佐伯 純（TIS 株式会社 AI サービス 事業部 AI サービス企画開発部主査），吉岡 恒（NEDO イノベーション推進部），福田 有里（NEDO ロボット・AI 部），葛馬 弘史（NEDO ロボット・AI 部） 公開特別セッション 1「NEDO 人工知能技術開発の新たな取組∼人を豊かにする社会に向けて∼」
産業技術総合研究所人工知能研究センター副センター長 麻生英樹氏による，セッションストーリの説明を皮切り に，東京大学大学院特任准教授 松尾 豊氏による「Deep Learningの活用のための学習工場の構想」，Preferred Networks社の米辻泰山氏による「ディープラーニング アプリの可能性∼自動着色アプリ PaintsChainer 開発の 経緯から」，UEI 代表取締役 CEO 清水 亮氏による「深 層学習を支える P2P 分散学習ネットワーク構想」，産 業技術総合研究所 萩島功一氏より「人工知能研究を爆 発的に加速するエコシステム構想」，そして，Preferred Networks社最高戦略責任者 丸山 宏氏をパネルディス カッションのモデレータとして迎え，発表者全員参加に よる「Deep Learning の Low Hanging Fruits をどうと るか」についての議論が行われた．会場はほぼ満員の状 況で，会員の関心の高さがうかがえた． 発表は，まず，松尾 豊氏からは，人工知能技術にお ける，ディープラーニングの位置付けについての説明が あり，ディープラーニングによって機械が「眼」をもつ ことができるようになった現在は，生命史のカンブリア 紀の爆発的な生態系の拡大時期に匹敵しており，多様な ビジネスチャンスがあることが力強く示された．具体的 には，「農業・建設・食品加工だけでなく，医療や介護， 製造，廃炉」など，16 の分野があげられ，スタートアッ プ企業，製造業の立ち上がりつつある現状が説明された． ただ，急がなければ，日本が成長の機会を失いかねない とし，日本の IT にとって最後のチャンスとなる可能性 もある「学習工場」の推進について構想が述べられた． 続く米辻泰山氏からは，ディープラーニングを用い た「自動着色アプリ PaintsChainer 」の開発に至る経緯 と，完成度の高いデモも含めた説明が行われた．特に， ディープラーニングを用いることに壁を感じている人々 へ，実は壁はさほど高くないという説明があった．ワー クショップ当日に pixiv Sketch に PaintsChainer の自 動着床機能追加がなされたことも発表された．これは ディープラーニングを始めようという人々にとって，元 気づけられる話となった． 清水 亮氏からは，「学習工場」を実現する三つの要素 として，学習データ生成，計算資源，人材育成があり， UEIとして具体的な取組みが示された．冒頭の「GPU が足りない」と題した NIPS（Annual Conference on Neural Information Processing Systems）直前に，計
算リソースが全世界で枯渇した状況の紹介を皮切りに， GPUクラウドサービスの状況，マルチノードなど並列 処 理 の 必 要 性，Café，TNCK，Tensorflow，Chainer など主だったフレームワークの現状と比較，そしてスパ コンなど新しいインフラへの期待などが，具体的に紹介 された．また，数多くのディープラーニングなどの実装 経験をもとに，プログラマにとっての理想的な環境は「プ ログラマまたは研究者が手元の環境で検証したモデルを 大規模なクラスタで分散し，ハイパーパラメータ探索ま たはマルチノード学習が手軽にできる環境」ではないか という示唆があった． 以上の話を受け，萩島功一氏からは，産業技術総合 研 究 所 が 推 進 す る AI bridging cloud Infrastructure （ABCI）計算機環境の構想の説明があった．ステップワ イズでオープンイノベーションを支える事業構想が示さ れた．また，AI システム・ソフトウェア運用ノウハウの 蓄積を早期に行い，民間への橋渡しを実現する取組みが 紹介された．特に，コミュニティ型による産学官連携の 推進について，その有効性と高い将来性が説明された．
最 後 に， パ ネ ル「Deep Learning の Low Hanging Fruitsをどうとるか」が，Preferred Networks 社 最高 戦略責任者 丸山 宏氏をモデレータとして進められた． 会場からは，介護や種々の分野の専門家から人工知能の 社会実装への高い関心が示された．学習工場に触発され， 今後，どのような投資を行うべきかというような質問も あり，社会実装への課題意識ならびに関心の高さが感じ られた． なお，本ワークショップの内容は，日経 BigData で も紹介された．日経 BigData URL は下記． http://business.nikkeibp.co.jp/atclbdt/ 15/258680/052800071/ 図 1 パネルディスカッションの様子
公開特別セッション 2「深層学習の爆発的普及のために」
司 会：杉村 領一（産業技術総合研究所） 発表者：松尾 豊氏（東京大学），米辻 泰山氏（株式会社 Preferred Networks）， 清水 亮氏（株式会社 UEI），萩島 功一氏（産業技術総合研究所） パネルモデレータ：丸山 宏（株式会社 Preferred Networks）885 「2017 年度人工知能学会全国大会（第 31 回）」 国が目指す社会の姿「Society 5.0 ／超スマート社会」 の実現に向けて AI 技術への期待は大きく，AI 技術分 野への大型研究投資が組まれている．特に基礎研究の 戦略的推進のためのファンドとして知られるのが，国 立研究開発法人科学技術振興機構（JST）の各種プログ ラムである＊1．その中でも AI 技術分野との関わりが深 い公募型プログラムとして CREST，さきがけ，ACT-I， RISTEXがあげられる．本特別セッションでは，アカデ ミアはもちろん産業界からも積極的な応募が期待されて いるこれらのプログラムの狙い・概要・特色などが紹介 された． 前回大会でも同様のセッションが実施されたが，今 回は ACT-I を大きく取り上げたのがポイントである． ACT-Iは，情報学分野における若手研究者の個の確立を 支援する研究プログラムとして昨年スタートした＊2．大 学院修士学生から 35 歳未満の研究者が応募可能で，採 択されれば標準で 300 万円，最大 500 万円程度の予算が 得られる．初年度の 2016 年度は 30 名が採択され，そ のなかには大学院生 6 名，企業研究者 1 名も含まれてい る．昨年スタートしたばかりで，まだ広く知られていな い可能性があることや，AI 技術分野の若手研究者がいっ そう活躍してほしいという思いから，今回は ACT-I の紹 介に重点が置かれた． この ACT-I 紹介パートでは，研究総括の後藤真孝氏が， ACT-Iの狙い・期待だけでなく，採択研究者 30 名の研 究テーマそれぞれのポイントを全件一気に語り切ったの が圧巻であった．ACT-I が求める研究テーマの具体的な イメージが伝わったと同時に，研究総括の熱い思いが若 手研究者に響いたものと思う． それに続いて，採択研究者 5 名から順にそれぞれの取 組みが紹介された．この 5 名は今回の登壇機会に自ら手 をあげたそうで，ACT-I プログラムにおいて，ファンド を得たこと以上に，研究総括と領域アドバイザの親身な アドバイスや，他の採択研究者との交流からも大いに刺 激を受けていると楽しく語る姿が印象的であった． 順番は前後するが，ACT-I パートに先立ち，CREST 研究総括の間瀬健二氏と RISTEX の茅 明子氏から， JSTのプログラム概要が紹介された．CREST はチーム 研究型プログラムで，間瀬氏は今年立ち上がった新研究 領域「人間と情報環境の共生インタラクション基盤技術 の創出と展開」の研究総括である．また，個人研究型プ ログラムさきがけでも「人とインタラクションの未来」 が新研究領域として立ち上がった．自然科学と人文・社 会科学の複合領域に取り組む RISTEX では「人と情報 のエコシステム」が研究領域として進行している．AI 研究において，人との共生・協調・インタラクションは 重要性を増しており，これらのテーマとの関わりは深い． セッションの最後に文部科学省の栗原 潔氏から，AI 技術分野に対する国の期待と重点投資・競争力強化政策 が包括的に語られた．質疑では，政府の AI 研究投資に 対する聴衆の関心の高さが感じられた． 本セッションの聴講者数は 150 名弱，前回大会より増 えたようだが，今回のメインターゲットと考えられた若 手研究者層へのリーチはまだ十分ではなかったかもしれ ない．来年の公募もあるので，ぜひ Web などで JST プ ログラムの情報を参照してみてほしい．
公開特別セッション 3「JST における先導的 AI 研究推進ファンドと
若手研究者向け研究支援プログラム ACT-I の紹介」
福島 俊一（科学技術振興機構） ＊1 JST の戦略的創造研究推進事業，https://www.jst.go. jp/kisoken/programs/index.html ＊2 ACT-I「情報と未来」http://www.jst.go.jp/kisoken/ act-i/research_area/ongoing/bunyah28-1.html セッション内容 司会：山口 高平氏（慶應義塾大学 教授） 1．科学技術振興機構 JST のプログラムの紹介 RISTEXのご紹介 茅 明子氏（JST 社会技術研究開発センターアソシ エートフェロー） CREST，さきがけ，ACT-I のご紹介 間瀬健二氏（名古屋大学教授，CREST「人間と情報環 境の共生インタラクション基盤技術の創出と展開」研 究総括） 2．ACT-I の狙いと研究事例 後藤 真孝氏（産業技術総合研究所首席研究員，ACT-I 「情報と未来」研究総括） ACT-I 採択研究者（五十音順）：青木裕一氏（東北大学助 教），小田昌宏氏（名古屋大学助教），小林亮太氏（国 立情報学研究所助教），馬場雪乃氏（京都大学助教）， 矢内直人氏（大阪大学助教） 3．文部科学省からの期待 栗原 潔氏（文部科学省研究振興局情報担当専門官） 公開特別セッション 3「JST における先導的 AI 研究推進ファンドと若手研究者向け研究支援プログラム ACT-I の紹介」1997年に名古屋で産声をあげた RoboCup が 20 年の 年月を経て名古屋に戻ってきました．RoboCup は，ロ ボット工学と人工知能の融合，発展のために自律移動ロ ボットによるサッカーを題材として日本の研究者らに よって提唱されました．西暦 2050 年「サッカーの世界 チャンピオンチームに勝てる，自律型ロボットのチーム をつくる」という夢に向かって人工知能やロボット工学 などの研究を推進し，さまざまな分野の基礎技術として 波及させることを目的としたランドマークプロジェクト です．サッカーだけでなく，大規模災害へのロボットの 応用としてレスキュー，次世代の技術の担い手を育てる ジュニアなどへと広がりを見せています．中でも，近年 ではキッチンやリビングルームでの作業を，ロボット がいかに人間とともに遂行できるかを競うロボカップ @ ホームが注目され，参加チームも年々増加の一途を辿っ ています．高齢化や女性の社会進出を背景として，家庭 や公共空間におけるロボットソリューションへの期待が 高まっています．一方で，日本では技術および経験知は 豊富に蓄積されていますが，ロボットを介して人間を支 援するソリューションは十分に提供されていないのが現 状です．JSAI 2017 の公開イベントでは，ロボットとと もに歩む暮らしを目指す，家庭用ホームサービスロボッ トのデモンストレーションを行いました． 会場には一般の家庭を模したデモスペース（図 1 左） を用意し，トヨタ自動車製のホームサービスロボット （HSR）によるロボカップ @ ホーム競技のデモを行いま した．HSR はさまざまな場面で人々のサポートをする ために開発されたホームサービスロボットであり，小型・ 軽量で操作性も良いため高齢者や要介護者のサポート だけでなく，日常のさまざまな場面で活躍が期待される ロボットです．ロボカップの国際組織である RoboCup Federationは 2017 年の世界大会より，@ ホームの一競 技として参加チーム全員が HSR を使う，@ ホーム標準 機リーグ（Domestic Standard Platform League）を立 ち上げました．ロボカップにおける標準機リーグの試み は，2007 年まで行われたソニー製のアイボによる四足 サッカーリーグとその後継のアルデバラン社製の二足歩 行ロボットを使ったサッカー競技がありますが，いずれ も，ハードウェアの改造はいっさい許されず，ソフトウェ アの出来・不出来が勝敗に直結するため，人工知能技術 研究の実証の場として役に立ってきました．実験室など 閉じた場での実証では不十分な，より現実場面に近い状 況での研究成果の検証にロボカップは大きな役割を果た していると考えられています． RoboCup 2017名古屋世界大会は 7 月 27 ∼ 31 日ま で愛知県名古屋市のポートメッセなごやおよび武田テバ オーシャンアリーナで開催されました．世界 42 か国か ら 392 チーム，2 521 人の競技参加者が集い，各リーグ では熱戦が繰り広げられ会期を通じて約 13 万人の来場 者がありました．図 2 は @ ホーム Domestic Standard Platform Leagueの競技（レストランタスク）の様子で す．ロボットは客の注文に従って，飲み物や食べ物を 届けます．@ ホームリーグはこれまで日本チームが好成 績を上げてきましたが，今年の大会では決勝に進んだ 2 チームがともに日本チームという快挙を達成しました． 今後も，人とロボットが共働するという領域における研 究にとってロボカップ @ ホームが大きな役割を果たして いくと確信しています． 図 1 ロボカップ＠ホームのデモスペース（左）と床からペット ボトルを拾う場面（右） 図 2 レストランタスクで客が注文した品を届ける
公開イベント「RoboCup 2017 Nagoya に向けて」
岡田 浩之（玉川大学工学部）887 「2017 年度人工知能学会全国大会（第 31 回）」 第 31 回を迎えた人工知能学会全国大会のオーガナイ ズドセッション（以下，OS）として，全 39 件の OS が 企画された．表 1 に OS 一覧と発表件数を，図 1 に最近 10年間の企画件数の推移を示す．全 OS のうち，新規に 提案された OS は 12 件，前年度からの継続 OS は 27 件 であった．本年度は，OS 募集について，特定のテーマ について深く議論するための特別企画（招待講演やパネ ルディスカッション）を有した企画あり OS，萌芽的で 集客を狙う企画なし OS として区別した．今大会の OS も活発であり，大会全体の 700 件あまりの発表のうち， 約 5 割にあたる 341 件が OS 内での発表となり，さらに， 39件の OS で計 23 件の招待講演が実施された． 今大会では，大会優秀賞に OS 口頭発表部門を設けた． この部門における選考では，論文としての評価のほかに， 選考委員会による各 OS 自体の評価も加味している．評価 の高かった OS に対しては，学会からの活動支援を予定 しており，その一環として本誌に OS 特集記事をご寄稿 いただいた（pp. 898-926）．次年度の全国大会でも聴講者 にとって魅力的な OS をご提案いただければ幸いである． 最後に，今大会の OS に多大なるご協力をいただいた オーガナイザ各位をはじめ，発表者，当日の聴講者の皆 様に感謝を申し上げ，OS の総括とさせていただく． 図 1 OS の企画件数の推移 表 1 JSAI 2017 における OS 一覧（1 から 28 は企画あり，29 以降は企画なし）と発表件数（招待講演含む） 番号 セッション名 件数 番号 セッション名 件数 OS-1 ネットワークが創発する知能 9 OS-21 「プロジェクション科学」の創出と展開 9
OS-2 SAT技術の理論，実装，応用 9 OS-22 顔文字の科学 8
OS-3 世代をつなぐ知的インタフェース 6 OS-23 仕掛学：再価値化のデザイン 10
OS-4 コミック工学と AI 9 OS-24 人工知能が誘発する問題の人工知能による解決を目指して 4
OS-5 Deep Learning 10 OS-25 知的対話システム 9
OS-6 汎用人工知能とその社会への影響 6 OS-26 エビデンス指向のシステムデザインとラーニングアナリティクス 8
OS-7 意味と理解のコンピューティング 7 OS-27 ゲノム医療支援の人工知能の研究開発へ向けて 3
OS-8 HAI，その心とは？：人工知能をベースとしたインタラクション技術を考える 1 OS-28 合意形成支援のための AI 8
OS-9 質感と感性 8 OS-29 ことば─コンピュータ─コミュニケーション 11
OS-10 先端情報計測指向 AI 9 OS-30 身体知の表現と獲得 17
OS-11 Well-being Computing 9 OS-31 経営課題に AI を ! 11
OS-12 ディープライフ：生命性原理の探求 6 OS-32 建築，都市環境のレジリエンスを支える AI 7
OS-13 交通・移動・物流と AI 9 OS-33 脳科学と AI 12
OS-14 人と調和・協働する AI・知能ロボット 9 OS-34 マイニングと知識創発 8
OS-15 不動産と AI 8 OS-35 社会的信号処理と AI 11
OS-16 医学医療における人工知能 10 OS-36 農業と AI 10
OS-17 ヒューマンコンピュテーションとクラウドソーシング 9 OS-37 記号創発ロボティクス 20
OS-18 味覚・嗅覚と記号システム 6 OS-38 グリーン AI ∼ AI による環境貢献∼ 9
OS-19 金融情報学─ファイナンスにおける人工知能応用─ 9 OS-39 Linked Dataとナレッジグラフ 10
OS-20 音楽の理解と生成 7
オーガナイズドセッション総括
上野 未貴（豊橋技術科学大学），吉田 光男（豊橋技術科学大学）， 奥村 紀之（明石工業高等専門学校），善甫 啓一（筑波大学） オーガナイズドセッション総括
インタラクティブ発表はポスター形式の発表スタイル である．本大会では大会 3 日目（5 月 25 日）と 4 日目（5 月 26 日）の 9 時半から，それぞれ 100 分ずつ開催され た．大会 3 日目には 61 件，4 日目には 64 件の発表があ り，合計発表件数は 125 件であった．これは，発表件数 が急増した昨年度（138 件）よりは少し劣るが，例年と 比べるとかなり多い数といえる． これらの中から会場での聴講者による投票をもとに 「大会優秀賞（インタラクティブ発表部門）」が選出され ることとなっている．聴講者は，プログラム冊子に付属 の投票用紙を用いて，発表のわかりやすさ・インパクト と今後の発展性の観点から受賞にふさわしい発表を最大 5件まで投票することができるようになっている．本大 会では 5 件を大会優秀賞（インタラクティブ発表部門） として選出した． さて，朝早くからのセッションにもかかわらず，両日 ともにたくさんの参加者が来場し，大変な混雑となった （図 1，図 2）．口頭セッションでは質疑応答の時間が限 られているのに対し，インタラクティブセッションでは 時間を気にすることなく深い議論をすることができる． どの発表にも多くの人だかりができ，熱心に意見交換を している様子が見受けられた． 発表者のパネルの前には OA タップと机が用意されて おり，機材を持ち込んでデモをすることも推奨されてい る．本大会では 2 日間で 50 件の発表がデモを実施して いた（図 3）．中には図 3 左のように，ポスターを切り取っ てそこに iPad を埋め込み，デモ動画をポスターの一部と して見せるなど，発表形式を工夫しているものもあった． インタラクティブセッションでは他の口頭セッション で発表した研究も発表することができるようになってい る．本大会では 47 件の発表が他の口頭セッションの発 表との同時発表であった．筆者の知る限りでは，口頭セッ ションとインタラクティブセッションの両方での発表を 許可している学会は，人工知能学会だけである．個人的 な感想ではあるが，気になっていた口頭発表をインタラ クティブ発表で再度目にすることができ，その研究の手 法や意義をしっかり理解することができたことは非常に 有意義であった． 次年度も本大会と同様に多彩な発表やデモが集まり， 有意義な議論の場となることを期待したい． 図 1 1 日目の様子 図 2 2 日目の様子 図 3 デモの様子
特別セッション「インタラクティブセッション」
小尻 智子（関西大学），青島 武伸（パナソニック株式会社）， 海野 裕也（株式会社 Preferred Networks），宮崎 千明（NTT コミュニケーションズ株式会社）889 「2017 年度人工知能学会全国大会（第 31 回）」 学生プログラム委員が運営する学生企画は学生や若 手研究者の研究活動をエンカレッジすることを目的とし て，2011 年の全国大会から年度ごとに異なるテーマに 対して，学生や若手研究者が議論する場を提供している． 本年度は「人工知能と職業・失業」と題して，ますます 広がる人工知能ブームに対して，社会にどのような，ど れくらいの影響を与えるかをテーマとした． 人工知能ブームはとどまるところを知らず，さまざま な業界や企業で人工知能の技術が利用されている．一方 で人工知能が人間にとってさまざまな影響を及ぼすので はないかという指摘も上がっている．本年度の学生企画 では，学生から熟練の研究者まで，それぞれの研究分野 において人工知能がどのような影響を与えるか議論する ことを目的として企画を行った． 当日は，山口高平先生（慶應義塾大学教授）と江間有 沙先生（東京大学特任講師）に本テーマに関連したご講 演をお願いし，講演後に江間先生による「タスク分けワー クショップ」を行った． 山口先生のご講演では現在人工知能が社会，特にビジ ネスに与えている影響についてご説明いただいた．山口 先生によれば，AIにできる業務が過大評価され，プロジェ クトが破綻するケースが増えているという．これに対し て先生はさまざまな AI 技術がまとめて「AI」と括られ ていることを問題点としてあげ，AI のさまざまな要素 技術を別個のものとして理解することでこのような問題 が解決されるのではないか，と議論された．筆者に印象 深かったのは先生があげた「変なホテル」の受付ロボッ トの例である．受付ロボットは宿泊客が名前を記入した 紙を入れたら「かしこまりました」と返事をするが，先 生によると，実はロボットは紙を認識して返事をしてい るのではなく，ただ客が入店してから一定時間がかかっ たときに音声を出しているだけなのである．これは客が 入店してから紙を提出するまでだいたい同じ時間がかか るという人間の行動に依存している．筆者にはこれが将 来ある人間と AI のインタラクションを象徴する例にな るように思えた． 次に，江間先生には「タスク分けワークショップ」に 先立ちご講演していただいた．AI の研究が進んでおり， ビジネスモデルや政策と相互作用して知らないうちに生 活に入り込んでいる．その中で「自分自身」が，わくわ くするか，もやもやするのか，いらいらするのかなど， 感じ方を一人一人が不安や期待を共有し，再確認するこ とで科学技術と生活が密接に関わることができるとい う．ご講演後に参加者が簡単に自己紹介をし，グループ をつくり，ワークショップを行った．「自分の暮らしを見 直そう」をテーマに暮らしの中のさまざまなタスクを 4 象限に分割した．タスクは「ペットの餌やり」，「指導教 員との日常会話」，「友人との日常会話」などである．タ スクはさらに細かく細分化してもよい．図 2 にタスクの 分割 4 象限を示す． タ ス ク を 分 け な がら「事務メールは 機械がやってもらい たいけれど，恋人の メ ー ル は 自 分 が 打 ちたい」，「進路は自 分が決めたい」など 個々人の意見をそれ ぞれ出していく．そ の中で自分の中のタスクに対するこだわりや，機械への 考え方が他の人と異なることが明らかとなっていった． 参加者からの感想では「AI はインテリ的なイメージもっ ていましたが，思っていたより身近に考えられた」，「楽 しく未来についてお話しできた」など，今後の AI 技術 に関する率直な意見が寄せられた． 謝 辞 本企画に参加いただきました参加者の皆様，ご講演い ただきました，山口先生と江間先生に感謝を申し上げま す．そして本企画に関して多大なアドバイスをください ました吉田哲也先生（奈良女子大学・教授）と吉岡真治 先生（北海道大学・准教授）にお礼を申し上げます．最 後に，本企画を実行させていただいた大会委員の皆様に 感謝いたします． お知らせ 学生プログラム委員では，来年度の委員を募集してお ります．興味がある方は[email protected]（藤 堂）までご連絡ください． 図 1 ワークショップの様子 図 2 タスク分割 4 象限
学生企画「人工知能と職業・失業」
陣内 佑（東京大学大学院），藤堂 健世（東京工業大学大学院） 学生企画「人工知能と職業・失業」人工知能に関連する研究者が一堂に集う年次大会は， 産学の研究者による交流を通して，研究活動の一層の活性 化や，未来を担う人材の発掘・育成の面で重要な役割を 担っている．こうした背景のもと，前回同様に今大会にお いても企業参加推進担当が配置され，担当の窪澤と宮村 祐一を中心に産業界からの参加を促進する施策の一環と して，当大会を支援いただく企業スポンサーを募集した． 本年度のスポンサーには，プラチナ，ゴールド，シル バーという三つの区分に加え，メディア協賛を設けた． また，今大会では新たに，プラチナ，ゴールド，シルバー いずれかのスポンサー向けに，冠スポンサーとして，無 線 LAN，参加者交流会屋台，ランチョンセミナー，茶菓， 受付の各項目を募集した．スポンサー募集期間は 2017 年 1 月初旬より 2017 年 3 月頃までであり，お申込みい ただいた企業数は過去最多の合計 55 社にのぼった．ま た，冠スポンサーについても，初めての試みにもかかわ らずすべての項目でご協力をいただいた．この場を借り て感謝申し上げる．スポンサー企業の一覧を表 1 に示す． スポンサー企業には，区分に応じて，大会会場での企 業展示，大会プログラムへの広告掲載（最大 2 ページ）， 大会プログラムおよびホームページへのロゴ掲載，常設 コーナーへの配布物設置，大会セッション聴講特典を提 供し，各企業のアピールの機会としてご活用いただいた． また本年度は，さらに積極的にアプローチする機会とし て，賛助会員スポンサー向けのインダストリアルセッ ションの講演特典と，ランチョンセミナーの冠スポン サーを設け，多数のスポンサー企業にご活用いただいた． 本年度の企業展示は，ウインクあいち 8F 展示場にブー スを設け，37 の企業より，データ活用ソリューション， 高性能計算機，人材募集の案内，学術書籍，ロボットな ど多岐にわたる展示をしていただいた．各ブースでは， 展示各社と参加者との間で活発多彩な交流が行われた． インダストリアルセッションは，応募多数により三回 に分けて開催された．本セッションは，新企画にもかか わらず，大会議室を埋め尽くすほどの大盛況であった． セッションの様子を図 1 に示す．セッションは，実務者 にとっては情報共有の場となるとともに，学生参加者に とっては，企業での人工知能技術の応用事例を知る場と なり，進路を考えるうえでの参考になったと考えられる． 同様に，新企画であるランチョンセミナーについても， 多数の大会参加者に聴講いただいたところである． 企業参加推進担当として，今大会における産学の研究 者交流の促進に微力ながらお手伝いさせていただいた． 今後も引き続き，産学交流のさらなる促進を願っている． 表 1 スポンサー企業一覧（敬称略） 区 分 企業名 無線 LAN 富士通株式会社 交流会屋台 株式会社日本経済新聞社 ランチョン エヌビディア合同会社，株式会社センスタイムジャパン 茶 菓 エヌビディア合同会社 受 付 パナソニック株式会社 プラチナ 富士通株式会社，日本電気株式会社，株式会社東芝，日本アイ・ビー・エム株式会社，株式会社オーム社，パナソニック株式 会社，株式会社オプト，エヌビディア合同会社，システムインテリジェント株式会社，株式会社バオバブ，株式会社 ALBERT， Sansan株式会社，フューチャーアーキテクト株式会社，株式会社 GDEP アドバンス，株式会社クロスコンパス・インテリジェ ンス，株式会社リクルートテクノロジーズ，株式会社サイバーエージェント，日本マイクロソフト株式会社，三菱電機株式会社， 株式会社グリッド，株式会社 Gunosy，株式会社日本経済新聞社，トヨタ自動車株式会社，NTT ドコモ，LINE 株式会社，TIS 株式会社，チームラボ ゴールド シナジーマーケティング株式会社，株式会社 NTT データ数理システム，株式会社 LIFULL，ロボカップ 2017 名古屋大会開催 委員会，株式会社センスタイムジャパン，クックパッド株式会社，NEC ソリューションイノベータ株式会社，株式会社とめ研 究所，株式会社 UEI，株式会社ロックオン，日本ユニシス株式会社，株式会社 FRONTEO，ヤフー株式会社，株式会社ブイエ ムシー，株式会社 HPC テック，株式会社エヌ・ティー・エス，ビジュアルテクノロジー株式会社，さくらインターネット株式 会社，HPC システムズ株式会社 シルバー 株式会社 Faber Company，Cyber Z，株式会社オロ，富士ゼロックス株式会社，株式会社サン・フレア，沖電気工業株式会社 メディア協賛 株式会社近代科学社，Springer，共立出版株式会社
企業参加推進担当活動報告
窪澤 駿平（日本電気株式会社） 図 1 インダストリアルセッションの様子891 「2017 年度人工知能学会全国大会（第 31 回）」 1．はじめに 近未来チャレンジは，5 年以内で社会貢献できる現実 路線の人工知能技術テーマを募集し，優れたものを学会 としてサポートすることにより，強力な AI 技術を世の 中に送り出すことを目的とした企画である．AI が一つ のブームとしても認識される昨今だが，本企画は 1999 年の全国大会から始まり今年で 19 回目の開催となった． 新しいテーマの提案者は全国大会の「ニューチャレ ンジセッション」で企画説明を行い，次年度からのセッ ション開催可否が審査される．開催が認められれば，次 年度の全国大会からオーガナイザとして新しいテーマで の「サバイバルセッション」を最長 4 年運営できる．ま た同時に論文誌の近未来チャレンジ特集号（近未来チャ レンジの査読基準）への投稿が行える．ニューチャレン ジと 4 回のサバイバルを勝ち抜くと，卒業となり，「サ バイバー」の称号が与えられる．選抜は，大会終了後に 聴講者のアンケート結果と審査員による評価をもとに， プログラム委員会で審査を行い決定する．評価方法や過 去のテーマなど詳細は，近未来チャレンジ Web サイト （http://ultimavi.arc.net.my/ave/CREP/）を参照され たい．なお，今年度から，ニューチャレンジの応募を停 止し，継続中のサバイバルセッションを開催している． 2．今年度の活動模様 現在継続中のサバイバルセッション NFC-1 ∼ 4 と， 昨年度卒業したテーマの卒業セッションが開催された． 2･1 サバイバルセッション（NFC-1 ∼ 4） NFC-1「クラウドベースのロボットサービスの統合基盤」 実証実験やコンテスト開催などによるプラットフォー ム活用の評価，コミュニティ活性化への具体的な取組 みにより，本テーマは実用的なレベルに到達したと評 価され，卒業となった．より広範な業界・社会への活 用が期待されており，次年度の卒業セッションに向け て，ぜひ取組みを広めていただきたい． NFC-2「認知症の人の情動理解基盤技術とコミュニケー ション支援への応用」高齢化社会が進むにつれ，多く の人々にとって身近となっている課題であり，社会貢 献の観点から大きな期待が寄せられているテーマ．現 場と学術機関との間でコミュニティを構築する実践的 な取組みや，知の活用に向けた取組みなどの多面的な 報告が昨年度に引き続き高い評価を得て，卒業となっ た．次年度の卒業セッションでは，多岐にわたる実践的・ 技術的取組みを広めるとともに，後進の研究者のため にも学術的な観点での成果の総括も期待したい． NFC-3「コト・データベースによるモノ・コトづくり支援」 医療，介護，製造業，自動運転などの幅広い現場との 連携・実証実験を通して，各分野・業務の「コト」を 収集，可視化，知識化を行う取組みや，それを活用し た「モノ」，「コト」づくり支援を行う試みを続けている． 各取組みは実践的で，今後の展開・実用化への期待が 高い評価につながり，卒業となった．次年度の卒業セッ ションでは，核となる理論や方法論，指標などの確立 への展望を含めて，本テーマの総括に期待したい． NFC-4「世界価値観と国際マーケティング」人の行動プ ロセスや意思決定をデータ分析により予測するといっ たチャレンジングな学術的取組みを含み，産業応用の 点からも期待が大きいテーマ．初年度と比較して実用 化に向けた取組みも強化されている．大きな研究・実 践的コミュニティへと広がる可能性を秘めたテーマで もあるので，産業界との連携など，実用化に向けてコ ミュニティを拡大するための方策へも期待したい．今 年 2 回目のサバイバルとなった． 2･2 卒業セッション テーマ名：「異種協調型災害情報支援システム実現に向 けた基盤技術の構築」は，4 年間のサバイバルを継続 し昨年度卒業となった．卒業セッションでは，これま での活動の総括や今後の展開に向けた報告，パネル ディスカッションが行われた．また，参加者交流会に て卒業セレモニーを行い，テーマ代表者である鳥海不 二夫先生には，卒業認定証書を授与し，記念品を贈呈 した．本テーマ成果の本格的活用によるさまざまな自 然災害の被害軽減に向けて，今後もますますの活躍を 期待している． 3．おわりに 来年度も，近未来チャレンジらしい挑戦的なテーマ・ セッションへの積極的な投稿を期待している． 〔田中 貴秋（NTT コミュニケーション科学基礎 研究所），林田 尚子（（株）富士通研究所）〕 図 1 卒業セレモニー
