人工知能（以下，AI）が，ディープラーニングの登場により新たな局面を迎えている（MEMO）。医療の領域でもAI活用への期待は高く，厚労省「保健医療分野におけるAI活用推進懇談会（以下，AI懇談会）」（座長＝国立がん研究センター研究所長・間野博行氏）において議論が進んでいるところだ。

　AIは今，三度目のブームを迎えているという。今回を一過性のブームに終わらせないためには，過去の教訓を生かし，未来の技術発展を見据えた研究・開発を行う必要がある。本紙では，共にAI懇談会委員であり，AI研究の第一人者である松尾豊氏（東大大学院），医療分野におけるデジタル・イノベーションを牽引する宮田裕章氏（慶大）を迎え，AIの可能性と限界，国際競争に勝つための戦略を議論した。

医療現場に潜むAI活用「以前」の問題

松尾　私の父は，香川県坂出市にある産婦人科の開業医です。ですから，父の職場に遊びに行ったり，幼いころから医療は身近な存在でした。ただ次男なので後継ぎのプレッシャーはなく（笑），医療とはかけ離れた電子情報工学の分野に進んだのです。

　それが今，AIの活用において医療の領域が注目されるようになり，私にとって医療が，再び身近な存在になりつつあります。

宮田　病院の視察も精力的に行っているそうですが，どのような印象を抱いていますか。

松尾　実際に見学すると勉強になるし，画像診断や薬剤管理など，さまざまな場面でAI活用の可能性を感じました。一方でショッキングだったのは，採用しているITシステムの使い勝手が悪いことです。同じような情報をあちこちに入力して，データが紐付いていない。「多忙にもかかわらず，なぜこんな無駄なことに貴重な時間を使っているのだろう？」と，素朴な疑問を感じました。

宮田　AIの活用「以前」の問題ですね。

松尾　昔から指摘されている，日本のIT業界全般の問題でもあります。その現実を，患者さんのために医療者が日夜懸命に働く場面でも目撃して，がっかりしました。私自身の今後の役割として，AIを核としたイノベーションを推進することはもちろん大切ですが，こういった旧来の問題点も同時に改善していかなければなりません。そう思って，もう一度気持ちを新たにしました。

宮田　今は病院あるいは部署ごとにシステムが違うなどデータベースがタコツボ化していて，インフラ構築のコストはかかるし，データの収集・分析も難しい状況にあります。AIによってイノベーションを起こしたとしても，データベース自体が貧弱なままでは競争優位性はすぐに失われるでしょう。ICTプラットフォームの構築は，重要な課題です。

　私も懇談会委員を務めた「保健医療分野におけるICT活用推進懇談会提言書」（2016年10月）では，国がリーダーシップをとって，オープンなICTプラットフォームを構築することを提言しました。その先の未来をどう描くかということで，今まさにAI懇談会が動いています。

第三次AIブームの本命はディープラーニング

宮田　第1回AI懇談会において，「AIで実質的に可能になること・ならないことを的確に見極める必要がある」という意見が出ました。松尾先生も著書『人工知能は人間を超えるか』（角川EPUB選書）の中で，「ブームは危険だ。世間が技術の可能性と限界を理解せず，ただやみくもに賞賛することはとても怖い」と警鐘を鳴らしています。

松尾　AIはブームになりやすい領域で，現在は第三次ブームを迎えています。なぜブームになるかというと，まず「人工知能（AI）」という言葉が魅力的であること。そして専門家であってもAIを明確に定義できないので，ブームになると周辺領域が攻め入ってくるのですね。それで業界が荒らされ，ブームが去ると皆いなくなり，残った専門家で冬の時代をまた耐え抜く。こういう悲惨な歴史を繰り返しているのです（笑）。今回も同様に，従来のITシステムを“AI”という触れ込みで売り込む人たちがいて，過剰な期待をあおっているわけです。

宮田　私自身も，ビッグデータがはやったときに似たような経験をしました。昨今のAI領域は荒らされ方がその比じゃないでしょうね。

松尾　これまでAIが実現できなかったのには，相応の理由があるわけです。そこを踏まえないで，AIの可能性を語ったり自分たちのビジネスに利用したりするのは，やはりおかしいのではないでしょうか。

宮田　松尾先生としては，ディープラーニングこそがAIの本命というお考えなのですね。第1回AI懇談会でも，「ディープラーニングを用いたAIとそれ以外では，実用化が見込まれる時期や実現可能なモノ・サービスの内容等が異なるため，それぞれの状況に応じた対応方策を検討する必要があるのではないか」という論点が提示されました。

松尾　極論かもしれないですが，私にとっては重要な論点です。

　従来の機械学習などの分野では日本は既に立ち遅れている一方，ディープラーニングは世界各地で競争が始まったばかりです。日本が世界をリードできる可能性はまだ残されている。こうした将来的な見通しを踏まえて，研究開発を行うべきだと思うのです。

宮田　既に画像認識は国際競争が激化しています。保健医療の分野においても活用は間近ではないでしょうか。

松尾　図2はディープラーニングをベースとする技術発展の見取り図です。最初に活用されるのは，画像も含めた「認識」の領域でしょう。「行動」「言葉」に関しても，当初の予想以上に技術が進展しているので，5年以内に実用化されるものが出てくるかもしれません。

図2　ディープラーニングをベースとする技術発展と社会への影響（文献2より）（クリックで拡大）

宮田　言語系は私も取り組み始めたところですけど，かなり進化していますね。ただ，英語圏に比べ，日本語認識はまだ難しい印象があります。

松尾　そうなんです。言語はGoogleやFacebook，Appleが強い領域なのです。彼らは言語領域のAIを発展させることで広告や電子コマースの売上を伸ばせることもあって，研究開発費も十分に投入できます。

　一方で，検索エンジン，SNSプラットフォーム，コンピュータやスマートフォンの