パナソニックと産総研がAI研究で連携

2018/07/31

パナソニックと産総研がAI研究で連携 事業テーマと技術のベストマッチング

2017年2月にパナソニックと産総研は、パナソニック-産総研先進型AI連携研究ラボを設立した。このラボでは、両者の人工知能技術やロボット技術を組み合わせ、労働力不足が顕在化している 健康・サービス分野や物流・接客分野における業務支援技術の研究開発を進めている。。

企業の技術と産総研のリソースをマッチング

横井産総研には連携先企業のニーズにあわせて、通常の共同研究よりさらに密接なパートナーシップを築くことで研究を推進する「冠ラボ」という制度があります。パナソニックとの連携研究ラボもその一つですが、このラボの特徴は特定の研究ユニットとの連携ではなく、情報・人間工学領域に属するすべての研究ユニットにまたがって活動する大型の連携になっていることです。

小澤人工知能技術に関する社会の関心が急速に高まったことに加え、産総研に人工知能研究センターが設立されたことを受けて、パナソニックと産総研とでなにか連携できないか、というやや漠然とした目的で、私は2年前に産総研に移籍してきました。以降、産総研に常駐し、パナソニックが抱えている技術課題を念頭に、産総研の得意分野とパナソニックの幅広い事業領域とのマッチングを意識して研究テーマを検討し、その選定や進め方などについて試行錯誤を重ねてきました。そして昨年2月に「パナソニック-産総研先進型AI連携研究ラボ」を設立し、実際に研究を進めていく体制となりました。今、この連携ラボには、ここにいる西川、嘉藤を含め4名がパナソニックから出向してきています。

　連携にあたってパナソニックからお願いしたことがあります。人工知能研究分野は動きの激しい分野なので、一度テーマを設定しても成果の出ないものは縮小するなど、テーマの新陳代謝をさせやすい仕組みにしたいということです。実際、冠ラボ立ち上げ時は4テーマでしたが、現在は10テーマを超えた共同研究を行っています。産総研だけの研究リソースでは足りない分野では、大学との連携も実施しています。テーマの設定、連携についてパナソニックの事情に合わせて、柔軟に対応させていただけるのは有難いですね。

テーマ設定はパナソニックの技術課題から

小澤連携研究のテーマには、いくつか柱があります。そのうちの一つが社会課題ともなっている労働力不足に対応する技術についての研究開発です。中でもパナソニックが事業展開している健康・介護分野や、流通・サービス分野における業務支援に関するテーマについて研究を進めています。

　もう一つは、人工知能技術の応用に不可欠な、高度な計算環境を利用した連携です。人工知能技術の開発のためのアルゴリズムは非常に速いスピードで高度化し、データ規模も増大していることから、開発に必要なコンピュータの能力が膨大なものとなっています。しかし、そのような人工知能向けの大型コンピュータの導入は、投資の規模が大きく、導入リスクも高いため、一民間企業が手を出しづらいものです。そこで、今回の連携においては産総研が構築した大規模なコンピュータリソースを使うことで、リソースの制約にとらわれない自由な研究テーマを設定して研究開発を進めることができています。

横井産総研としては、自らが開発した技術を社会で使ってもらうことが使命であり、産総研で働く研究者の思いでもあります。しかし、産総研は研究を主たる業務とする組織であり、商品やサービスをつくって販売するわけではありません。今回のパナソニックとの連携も、技術が社会で使われるようにするための重要な道筋の一つと位置付けており、テーマ設定にあたってもパナソニックの事業の中で出てきた課題への回答を具体化するかたちで進めています。

　実際、研究を進める際、何かできないか、という状態から出発するのではなく、具体的な対象と期限をはっきり設定した方が、ゴーサインの判断も含めて話が進みます。パナソニックから具体的な課題を提示いただくことは、研究成果をスピーディに出していく意味でも大切だと考えています。

物流倉庫用ロボットから人流解析、アシストスーツまで

横井今の研究内容を少し具体的に紹介していただきましょう。

嘉藤私は労働力不足が深刻な物流業界にロボットや人工知能技術を導入する研究を進めています。

　これまでロボットの自律的な学習においては、多くの学習時間と試行回数が必要でした。例えば、物流倉庫でロボットにピッキング（倉庫から注文された品物を選んで取り出すこと）の作業を行わせる場合、効率のよい作業のためにはロボットのアームにどのように商品を持たせ、どのような軌道でアームを動かせばよいのかを覚えさせる必要があります。ロボットに搭載した人工知能に、知識が何もないところから効率よい動き方を学習させるとなると、各動作について莫大な試行回数が必要となってしまい、あまり現実的ではありません。そこで、ある程度までの学習を人の知識によって手助けすることで、少ない試行回数での学習を可能にする方法を開発しています。

西川私は人流解析（大勢の人の動きを追跡し、解析すること）に必要な、人物認識や人の動きの解析手法の開発を担当しています。今回、産総研で導入する大型コンピュータを使えるという話を聞き、自ら手を挙げました。現在は、大勢が映っている映像から追跡したい人間を人工知能技術で検出し、その結果を数理グラフに落とし込んで追跡するというアプローチを採用しているのですが、どう解析すれば高精度に人物を検出・追跡できるか、そしてそれらをいかに高速化させるか、というテーマで研究開発に取り組んでいます。

　この技術は多くの人が動く環境であればどこでも、例えばセキュリティや業務の効率化、マーケティング、スポーツ戦略分析などに幅広く応用できるもので、私は産総研でこの分野の専門性を高めるとともに、パナソニックでこの技術を使ってどのように事業展開していけるのかを模索したいと思っています。

小澤高齢者の歩行時の負担を減らすアシストスーツの開発にも取り組んでいます。外骨格のように身体をがっちり支えるのではなく、ワイヤーで少し引っ張ることで歩行を補助するタイプですが、産総研の人間情報研究部門が取り組んでいる身体運動特徴評価技術に、私たちがアシストスーツを開発しながら蓄積してきた人の動きや歩行に関する知識・ノウハウを組み合わせて開発を行っています。

　また、人工知能技術を用いた先進的な対話システムの開発も行っています。この研究テーマについても、単なる「自然言語を用いた対話システム」では枠組みが大きすぎますが、「調理家電を使うときのレシピの検索を日常的な会話で行えるようにする」というように対象を明確に絞り込むことで、そのために必要なデータセットの作成、プログラムの開発などについて具体的な開発目標を設定しやすくなるわけです。

横井医療分野における画像処理技術についても連携していますよね。

小澤医療関係にも人工知能技術は有用であり、現在は胸部X線画像の異常部位の自動抽出などの研究開発をしています。しかし、事業化となると開発コストや医療機関との連携などの社会的な課題も多く、期待度は高いのですが、進めることは容易ではありません。このようなリスクを伴う領域において、産総研の研究リソースも使いながら試行的に研究していけるのは、企業側からすると負担を軽減するという意味も含めて非常に有意義なことだと思います。

最先端の研究者といつでも議論や情報交換ができる

小澤連携ラボのメリットは研究活動以外のさまざまなところで感じています。産総研は日本の人工知能研究の重要な拠点ですし、経済産業省とのつながりも深いので、一企業では入手しにくい情報も含めてさまざまな情報が集まってきます。そういった情報を踏まえ、国の政策とリンクさせたテーマを設定することで、私たちとしても国の成長戦略の一角を担いやすくなります。

　また、人材育成面でも効果が大きいと思います。出向してきた社員は連携ラボの居室にずっといるのではなく、それぞれ連携する先の研究グループ・研究チームの一員となって研究しています。最先端で活躍している産総研の研究者と日々机を並べて研究し、日常的に議論できるようなこの環境は、社員にとって大きな刺激になっているでしょう。

嘉藤本当にそうですね。私はロボットの専門家が集まる知能システム研究部門に所属しているのですが、この研究部門では密なミーティングのほか、お茶を飲みながら研究成果などについて話し合う時間も用意されています。私もそこに参加し、皆さんと研究テーマを共有したり情報交換したりしていますが、そういうことがいつでも気軽に行える機会はとても貴重なものだと実感しています。

西川連携ラボの居室に閉じこもっているだけでは発想が外に向かいにくいと思いますが、今は産総研の方々と日常的にオフラインで意見交換できる環境にあり、小澤も言うように、私も日々とても刺激を受けています。研究の進め方や論文発表の準備などについても、ほかの研究者の方々が的確なアドバイスをくださりありがたいな、と感じることも多いです。

　一方で産総研が把握されていない企業側の情報も多く、企業側の話をすると興味深く聞いてくださり、一緒に考えてくださることもあります。産総研に企業のニーズを伝えられることも、連携のメリットといえるでしょう。

横井産総研の研究者はトップレベルの技術や最新の技術トレンドには詳しいのですが、社会が求める技術のレベルとはどの程度のものか、ということがよくわかりません。一方、パナソニックの方々は、実際の現場で使うための必要な機能やコスト感、あるいは、どこまでつくり込めば商品にできるのかといったことを肌感覚でわかっており、その感覚を知ることは産総研の研究者にとっても重要だと思います。

小澤外の研究者と、「時々ミーティングをする」のと「いつでも議論できる」のとでは、お互いがしていることを理解する深さがまったく異なります。産総研に来て、そう感じています。

横井このラボがスムーズに動いているのは、小澤ラボ長が目利きとなってテーマ設定から研究者の選定まで行っているからです。パナソニックの課題の中から連携に最適なテーマをピックアップし、産総研のこの技術が使えそうだと、うまくマッチングさせています。私たち研究者は「この技術はこの用途に使える」と技術の用途を限定してしまいがちですが、必ずしもそうでなく、別の用途に適していることもあるわけです。小澤ラボ長はそのような意味で、産総研の研究をさまざまな角度から見て技術を選ばれていると思います。

成果をオープンにして技術を磨く

小澤ラボ名に「先進型」という言葉を入れていますが、これは先進的な基礎研究をするということよりも、「応用面で社会を先取りしていく」という意味合いに重きを置いています。テーマの方向性をしばしば変更したり、テーマ数を増やしたりしているのも、連携の成果を出すことを重視しているためです。その一方で、人工知能研究の分野で存在感を高めようと学会発表や論文発表も積極的に行い、外部の意見を聞く機会を意識的に持つようにしています。

西川西川　存在感を高めるという点では、この1年、それを実感しています。企業にいると情報を事業の中で戦略的に扱っていく必要があり、成果をクローズにすることがほとんどです。

　それに対して、連携ラボでは成果をオープンにすることを基本としています。論文や学会発表がよい刺激となり、研究への責任感もこれまで以上に生じています。また、学会での質疑応答などの機会で得られる情報は貴重で、それが軌道修正や次の展開につながることもあります。そのようなときは、成果をオープンにしていくことの重要性を感じます。

小澤企業がどの情報をオープンにし、どれをクローズするかといった戦略の立て方は分野によっても違いますが、人工知能研究の場合は機動力の高いベンチャー企業も多数ある中で戦わなくてはならず、コンセプトにしても先に言った方が勝ちというところがあります。もちろん技術のコアな部分は特許などで抑えますが、とくに人工知能研究はオープンな場で切磋琢磨しながらコンセプトや技術を磨いていく必要がある分野だといえるでしょう。

横井ラボの発足からまだ1年少しですが、順調に成果は出ています。今年6月の人工知能学会の全国大会では連名も含めた発表論文数で小澤ラボ長がトップとなり、一躍、学会内の有名人になりました。発足1年と少しで、このラボは十分に注目を集める組織となったといえます。パナソニック側の理解があってこそですが、よく情報を出していただけていると思います。

小澤産総研とやる以上は、きちんと発信しないといけませんからね。

横井企業と共同研究した成果を表に出せない場合、そこに参画している産総研の研究者は、外部からは何をしているかわからない存在となることがあります。成果発信は産総研の研究者にとってもメリットであり、私たちとしてもありがたいことです。

迅速な事業化を目指す

小澤企業において成果を測る上で「パテント（特許）」「ペーパー（論文）」「プロダクト（製品）」の3Pが重要ですが、この1年でパテント、ペーパーは着実に進んでいるものの、プロダクトについてはまだこれからです。製品ができて初めてプロジェクトとしてひと区切りとなりますので、まずは小規模でもよいので事業化につなげていきたいですね。

西川人流解析については、より製品化につながりやすくなる条件設定を行うとともに、どのような事業に導入するかを定め、そこに適した技術を開発していきたいです。同時に論文の質も高め、発表する学会のレベルも高めていきたいと思っています。

嘉藤ロボットへの機械学習の導入は、昨今、急激に盛り上がっているテーマなので、私も学会発表などを通してラボの存在感を高めていくとともに、物流の現場ですぐ使えるような製品を迅速に開発していきたいと考えています。

横井産総研では多くの企業と連携していますが、企業側の事情がわからないため、すり合わせの段階で時間がかかることがあります。しかしここでは小澤ラボ長が双方の事情を把握しているため、話が非常にまとまりやすく、よい連携ができていると思います。

　産総研側が企業のダイナミズムやスピード感に戸惑うこともありますが、人工知能研究にとってスピード感が重要なのは間違いありません。私たちもスピード感をもって研究を前に進めていきたいと考えています。

小澤企業側の事情や要望に配慮していただいている分、私たちとしても大きな責任を感じています。早くよい成果につなげ、事業化とともに社会課題の解決に貢献していきたいですね。