これまでＡＩ（人工知能）ベンダーによる業種の絞込み、ソフトウエアとハードウエアの融合といったトレンドについて触れてきた。これらは基本的には文字・画像のような物理的に把握可能な現象を対象としてディープラーニングを活用している。一方で、これまでの技術では実現が困難であった人間の感性・思考などを分析するという取り組みも始められている。

　例えば、ＶＩＳＩＴＳ　Ｔｅｃｈｎｏｌｏｇｉｅｓは、人々の創造力・アイデアの定量化を行うコンセンサス・インテリジェンス（ＣＩ）を開発、ＡＩと組み合わせることで企業のビジネスの高付加価値化・効率化を実現している。

　またガラパゴスは、これまで人間が感性をベースに作成していたロゴなどのデザインをディープラーニングで作成している。アイデアの価値・デザインの美的感覚などは人間ですら明確な評価基準を有していないことから、ＡＩの精度が高まれば天才しか創り出せなかった商品・サービスを高速かつ大量に提供できるようになる可能性がある。

　そのほかの事例として、人間と同様に言葉の論理的意味を理解できるＡＩの開発が見られる。

　現在のＡＩ技術では文章を一定レベル以上に理解するのは困難であり、そうしたＡＩを実現するには技術・開発アプローチにおけるブレークスルーが必要である。この分野の取り組み事例として、ＧｏｏｇｌｅのＢＥＲＴ（自然言語処理モデル）、ｐｌｕｓｚｅｒｏのＡＥＩ（アーティフィシャル・エラスティック・インテリジェンス）などが挙げられる。

　また、脳だけでなく肉体を含め人間の一部または全体をＡＩで代替する試みが行われている。

　人間の行動を再現するためには、視覚・聴覚・嗅覚・味覚・触覚等複数の異なるデータを蓄積・分析・統合（マルチモーダル学習）するという高度な技術、人間の複雑な動きを実現するハードウエアなどが必要になる。現状のＡＩレベルを見る限りでは、人間を模した実用的なサービスが登場するには長い時間が掛かると想定される。

　それゆえにディープラーニングが登場した当時話題になった、２０４５年にＡＩがシンギュラリティー（技術的特異点）に到達するという「２０４５年問題」についても、乗り越えるべき技術的課題が非常に多く、短期的には実現されないと思われる（本稿では、シンギュラリティーを「ＡＩが自身を少し改良したＡＩを創造することができれば、その行動を繰り返すことによって人間の脳を超えたレベルに進化すること」と定義する）。

　ＡＩは今後も有用な技術として開発・活用が進むと思われる。引き続き、ＡＩ市場の動向に対する注視を続けていきたい。
（文＝窪田正吾＜日興証券第二公開引受部ＩＰＯアナリスト課＞）