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生産性改革(下) AI活用し「知」の価値を高めよ

2017/5/7 2:30
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 人工知能(AI)の技術革新により、研究開発や企画・設計、医療など「知」を扱う仕事が様変わりするかもしれない。AIが得意な分析などは機械に任せ、人はより創造的な仕事に専念できるようになる可能性があるからだ。

 AIを用いて知的活動の生産性を高めるには、膨大な情報を集めたデータベースの育成や知的財産権をめぐる法整備などが欠かせない。官民で議論を深めるときだ。

人と機械で役割分担

 専門的な仕事のうちAI利用が目前に迫っているのは医療だ。

 「この症状から疑われる病気は何ですか」。かかりつけの医師が患者の皮膚の画像をスマートフォンで送って尋ねると、別の医師から返事があった。「アトピー性皮膚炎の可能性が高いです」

 医療ベンチャーのエクスメディオ(高知市)は医師同士が助言しあう情報サイトを運営している。特定の疾患には詳しくない家庭医らが、専門家の判断を仰いで治療できる。AIに画像を学ばせて診断する技術も研究中で、実用水準に近づいている。

 「医師にとって診断の負担が大きく減り、治療や患者との対話に専念できる」(同社)。AIをいかした診断はがんなどの病気で研究が進んでおり、医療を変える可能性が大きい。

 ものづくりでも設計にAIを活用する例が広がり始めた。

 外資系企業が集まる東京・赤坂の一角に、最先端の3次元(3D)プリンターやレーザー加工機が並ぶ工房がある。富士通が米国企業と契約して設けた「テックショップ東京」で、未来の起業家たち約400人が足しげく通う。

 3Dプリンターの利点は、コンピューターのデータをもとに医療器具や航空機などの複雑な部品をつくれることだけではない。形や用途が似た部品のデータを共有し、設計の手間を省ける。

 米国では多様な設計情報を収めたデータベースが公開され、AIで欲しいデータを探す技術も生まれた。試作品を簡単につくれるようになり、ベンチャー企業がさらに生まれやすくなっている。

 大学の研究室では、論文やその引用状況が一目でわかる情報サイトが不可欠な道具になってきた。オランダの出版大手エルゼビアなどが提供する交流サイトでは、研究者たちが関心を持つテーマについて意見を交わしている。これらをAIで分析して有望なテーマを助言するサービスも登場した。

 「今後は研究者の独創性が一段と問われる。博識なだけでは淘汰される」との声もあがる。

 AIを知的生産にどう活用していくか。政府が近くまとめる「新産業構造ビジョン」は、AIの利用で後れを取らぬよう企業などに対応を促す。だが、それだけでは足りない。AIを支える情報基盤や法律の整備が欠かせない。

 まず大切なのはデータベース(プラットフォーム)の育成だ。AIが画像などを学んで信頼性の高い判断を下すには、数十万~100万のデータが必要とされる。しかし、医療や設計など個別の分野でそんな規模に達したプラットフォームは、日本には少ない。

データベース整備急げ

 医療では、情報化の入り口である電子カルテですら医療機関の導入率は34%にとどまる。患者の個人情報の扱いに配慮しつつ、画像をどんな機器でも読み出せる標準化や、病院同士を結ぶネットワークを築かなくてはならない。

 ものづくりの設計データも、業界団体などが中心になり整備を急ぐべきだ。論文など研究情報を収めたプラットフォームは、国が資金を投じてよい分野だろう。

 知的財産の保護と活用へ制度を整えることも重要な課題だ。

 まだ初歩的ながら小説や脚本を書いたり作曲したりするAIが登場した。だが、いまの著作権法では「著作者が思想や感情を創作的に表現したもの」が著作物とみなされ、AI作品は該当しない。

 「AIの開発には巨額の費用や手間がかかる。開発者の権利を認めるべきだ」との意見もある。3Dプリンターで使うデータも、元の設計者の権利を保護しながら活用を促すルールが要る。

 政府の審議会は法整備の検討を始めたが、欧米より遅れ気味だ。企業や研究者、創作に携わる人たちの意見を広く聞くと同時に、海外とも足並みをそろえたルールづくりが求められる。

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