JDLA イベント情報

「エンジニアリングシンポジウム2020」イベントレポート（後編・パネルディスカッション）
『ＡＩ社会実装～大企業×テックベンチャーの共創による日本のビジネス未来～』

2020 年 10 月 16 日、教育会館一ツ橋ホールで開催された一般社団法人エンジニアリング協会主催の『エンジニアリングシンポジウム 2020』にて、『ＡＩ社会実装～大企業×テックベンチャーの共創による日本のビジネス未来～』をテーマに、東京大学大学院工学系研究科人工物工学研究センター技術経営戦略学教授で一般社団法人日本ディープラーニング協会理事長の松尾豊の講演と、パネルディスカッションが行われました。

今回は、後編としてパネルディスカッションの模様をレポートします。

モデレーターには、株式会社経営共創基盤 共同経営者 マネージングディレクターの川上登福氏、 パネリストには、株式会社イクシスの山崎文敬代表取締役と、AnyTech 株式会社の島本佳紀取締役会長、株式会社三菱ケミカルホールディングス執行役員 CDOの浦本直彦氏と、松尾豊理事長も加わり、大企業とテックベンチャーそれぞれの立場での現場の苦労や開発秘話、成功の秘訣から、ディープラーニングの技術を業界エコシステムに根付かせる重要性、日本の産業の将来まで、熱い議論が交わされました。

川上 ）本日は、テーマのように、「変革大企業✖テックベンチャー」について、共創がどういうところ にあるのかを議論していきたい。表題になるということは、うまく行っていないからだろうかと。成功の裏には、90％の失敗やロボットの残骸があると思うが、スタートアップ側の視点で、企業と一緒にやって困ることはあるか？

山崎 ）20 年間やってきているが 90％以上はゴミ箱行き。残念ながらロボットで現場を改善するのはうまく行っているとは言えない。原因は、つい新しい技術に夢を抱いてしまい、それを仕様に盛り込んでしまうことにある。どんどん難しい問題、この問題もあの問題も解けるようにと、お客様も我々もすごいロボットを作ろうと頑張ってしまうけれど、なんでもできる自動ロボットを作ってしまうと環境が 変わった途端に動かなくなってしまう。ロボットが 95％の確率で動いても、残りの 5％の時にどうするのか？結局人がやるのであれば、ロボットは現場では使えないと言われてしまう。つい夢をみて100 点を狙ってしまうからこそ、うまくいかなかった時には現場で活用できない、というのが苦い経験になっている。

島本 ）３－４年前にディープラーニングビジネスが立ち上がり始めた当時は、 企業からは AI 開発を我々に丸投げに近い状態で依頼いただくことが多かった。我々がまとめた提案そのままだと社内の慣習に合わず企画が通らなかったり、その一方で企業の担当者がご自身ですべて提案を作成する場合はAIの課題やリスクが盛り込まれず結局稟議が通らないことが多かった。ここ２－３年は、その経験から、企業側が我々をうまく巻き込んで一緒に提案書を作るとうまくいくようになっている。

川上 ）大企業も、内部にDX推進室とかオープンイノベーション室などを作りいろいろなスタートアップを探してくれという依頼があるが、なかなか動かないという肌感がある。今回の山崎さん、島本さんのようにうまくいっている 2 社に対して、大企業サイドの浦本さんはどう感じるか？また、DX化が加速しない原因についてどう思うか？

浦本 ）技術はスタートアップから提供いただければよいが、大企業は人と風土が一番変わらない。いかにして現場、製造部門であれば設備技術生産技術など後ろにいる実際に課題を持っている方 に、DX ってこうやって使うと良くなるよ、と分かってもらえると加速できる。そこにスタートアップがうまく入ってくれるといい。技術だけでなく課題を理解しどういう価値を生むのかを府に落としていくことが重要と思っている。DX を自分ごとにして、担当者も少しやってみて成果がでて自分たちの業務 がこんなにうまく回ると実感すると、あれもこれもやりたいとなるのだろう。

2020年10月16日(金）、教育会館一ツ橋ホールにて開催された一般社団法人エンジニアリング協会主催の『エンジニアリングシンポジウム2020』にて、東京大学大学院工学系研究科人工物工学研究センター技術経営戦略学教授で一般社団法人日本ディープラーニング協会の松尾豊理事長が講演しました。

『ＡＩ社会実装～大企業×テックベンチャーの共創による日本のビジネス未来～』をテーマにディープラーニングの革新的技術が日本の産業を変えつつあること、さらに日本の競争力を強化するためにはテックベンチャーと大企業の単なる共同開発でなく発展的に協業していく「共創」が求められていること、その為には日本の産業を支える全ての人がどの立場においてもAIに対する認識を刷新し日本のモノつくりの技術とディープラーニングを武器に常に変化し続けることが重要だと語りました。
さらに後半には同テーマでのパネルディスカッションも行われ、大企業とテックベンチャーそれぞれの立場での現場の苦労や開発秘話、成功の秘訣から、ディープラーニングの技術を業界エコシステムに根付かせる重要性、日本の産業の将来まで、熱い議論が交わされました。

この模様を、２部に分けてレポートします。

～松尾理事長　講演レポート～

◆AIの先にある、急激な進化を遂げる「ディープラーニング」とは何なのか。

最近は日本全体でDXが注目され、同時に「AI」という言葉が独り歩きしてしまっていますが、まず「AI」と言うのはプログラムの事だという認識を持つことが重要です。つまり、ソフトウェアの技術だけでも効率化・自動処理は可能ということです。その上で、データを集めて、データを扱うことで、人間の「判断」「最適化」の部分がカバーされるのです。ただし、2000年代から世界で注目を集めながらも、残念ながら日本社会ではほとんど使われておらず遅れをとってしまいました。

現在の段階はさらに進み、既にディープラーニングが画像認識や言語処理の部分で急激に進行しています。日本がこれから世界に競争力を示すには、この3つ、プログラム、データ、ディープラーニングを上手く使っていくことが重要です。

◆＜ディープラーニング×ハードの技術＞でこそ、日本は有利な戦い方ができる。

ディープラーニングは既に、様々な形で産業界に影響を与えています（別途事例参照）。画像認識では、高速に読み取る技術が一般的になり活用され始めました。私の研究室の学生ベンチャーでも、画像認識をしながら穴を掘る作業を自動化し効率を上げる重機の自動操縦や、部屋に散らかったものを画像認識しながら片付けるロボットなどが進行しています。

このディープラーニングの「目の技術」と日本が強いハードウェアの領域を組み合わせ様々なものを自動化することが、日本に有利な戦略です。人手不足といった問題も自動化によって解消し、競争力に変えていけるはずです。

なかでも特に日本に有利となるのは、日本が得意とする高度なハードウェアの技術。米中をはじめとする海外スタートアップ勢は、現状では自動運転、医療画像、画像診断といったハードウェア自体を作り替える必要のない比較的シンプルな領域に強い。日本は、強みであるハードウェアの技術力とディープラーニングをかけ合わせれば強さを発揮していけるのではないでしょうか。例えばインフラ等の領域で戦い方があるでしょう。