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ICC KYOTO 2021の最高評価セッション「AIの最新ソリューションや技術トレンドを徹底解説」、全9回シリーズの（その4）は、さらにディープな話に入っていきます。AIでも深層強化学習の強みとは、様々な可能性についてひたすら先読みができて、かつその精度が高いこと。では具体的にどんなときにAIは人よりも早く正確なのか？ぜひご覧ください！
ICCサミットは「ともに学び、ともに産業を創る。」ための場です。そして参加者同士が朝から晩まで真剣に議論し、学び合うエクストリーム・カンファレンスです。 次回ICCサミット FUKUOKA 2022は、2022年2月14日〜2月17日 福岡市での開催を予定しております。参加登録は公式ページをご覧ください。
本セッションは、ICCサミット KYOTO 2021 プラチナ・スポンサーのHelpfeel(Nota)にサポート頂きました。
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【登壇者情報】
2021年9月6〜9日開催
ICCサミット KYOTO 2021
Session 12D
AIの最新ソリューションや技術トレンドを徹底解説
Supported by Helpfeel(Nota)
(スピーカー)
清水 亮
ギリア株式会社
取締役会長兼CEO
(モデレーター)
尾原 和啓
IT批評家
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最初の記事
1. 天才プログラマー清水 亮が注目する、3つの最新AIトピック
1つ前の記事
3. AIを作るAI「Ghelia Spectre」
(本文)
清水 ここからが言えない話も含めて、聞いたらもう後悔するような話です（笑）。
尾原 なるほど。いや、だって正直前半、「あれっ？ 清水さんてクレイジーなことをやってるんじゃなくて、ちゃんとしたこともやってるんだ、いい人じゃん」て思っちゃいました。
清水 主語は「僕」じゃなくて「会社」ですね。
尾原 そうか、そうか。会社はいい人なんだよね。
清水 そうそう、会社なんです。人格が違うんです。
次も会社の話が入りますが、これはあんまり言えない話なんです。
オフレコが多くなりますと予告しておきます(笑)
世の中を驚かせたアルファ碁
清水 さて、そもそも質問なんですけど、ここ7～8年ぐらいでディープラーニングブームが来たじゃないですか。
何に対して一番驚きましたか？
IT批評家 尾原 和啓さん
尾原 確かに来ましたね。普通の人にとっての衝撃は、やっぱりまるで人のように認識をしたり判別をしたりするっていうところですかね。
清水 でも、それって普通の人にすごさがわかるの、難しくないですか？
だって例えば僕たちはプロだから、「ネコか犬か画像だけで認識するのに30年以上かかってもできなかった」と知っているけれど、普通の人は知りませんから。
むしろ「なんでそんなことできないの？」じゃないですか。
もっと誰でも分かるすごさってなんでしょう？
尾原 なんだろう？ なんだろう？ なんだろう？
清水 「ゲームで勝つ」ということですよ。
尾原 あ～！ はいはい、人間以上にゲームに勝つ。囲碁だったりとか。
▶囲碁AIのすさまじい進化をプロ棋士が解説、人間の棋譜はもう不要？（DIAMOND online）
ギリア株式会社 取締役会長兼CEO 清水 亮さん
清水 しかもオセロとかチェスとかってやっぱり勝てる気がするじゃないですか、有限だから。でも囲碁は…
尾原 10の365乗の手があって、何億という単位では効かないパターンもあるんですよ。
これは全宇宙の星の数と同じなんですね。
清水 1秒間に1手やるとして、そのパターンを全部網羅するためには、宇宙が10の30乗回始まって終わってもまだ終わらないですよ。
だから絶対生きているうちに解けると思っていなかった問題が「囲碁で勝つ」ということだったんですが、それが解けてしまったと。
それが「深層強化学習」というものなんですけれど、深層強化学習といわゆるAIは全く違うものなんです。
その2つが実は混同されているんです。
実はわれわれが開発して、すでに社会で使われているけれど、そのことをあまり大きな声で言えないものがあります。
尾原 なんと。
清水 それが「計画を立てるAI」です。
尾原 えっ!? おっ！
清水 計画と申しましたが、本来は経営戦略を立てるAIでした。
尾原 もっと広いじゃないですか、フレームが。
清水 もっと広いですよ。
なぜ人間はゲームでAIに勝てないのか？
清水 囲碁のようなゲームで人間に勝つAIを「深層強化学習」と呼びますが、そもそもなぜ人間は負けるんでしょう？
簡単に言うと、先読み手順の手数が全然違うんですね。
でも囲碁の場合、先ほど申し上げたとおり、先読み手数は1秒に1回やっても、宇宙が始まって終わっても終わらないわけですから、これは到底終わらないわけです。
それを処理するだけの巨大なコンピュータもないので、そこを直感力を高めることによって先を読みやすくしたのです。
実際すでにAIが人間に圧勝できるのは、囲碁、麻雀、将棋などのゲームのほか、機械制御、最適化、そして迅速さです。
「囲碁はできても麻雀は無理だろう」とみんな思っていたのですが、麻雀も最近Microsoftがやって、できたんですよ。麻雀って運の要素が強いじゃないですか。
▶Microsoftが“麻雀AI”を開発。3カ月でプロプレイヤーの腕前に（PCWatch）
尾原 運が4割、戦略4割みたいなね。
清水 と言われていますけれど、ほぼAIが勝てるようです。
麻雀の場合、囲碁と違って絶対的チャンピオンはいません。
僕は麻雀はできませんが麻雀漫画が好きで読んでいると、登場人物がよく、「お前の運をくれぇ」とか「鳴きで流れを変えるには」とか言っているんだけど、関係無いということが分かるんです。
尾原 （笑）。
清水 その場その場の判断だけだったということが分かるんですね。
自転車レースの結果予測でも、AIは人間に勝る
清水 「グランツーリスモ」のようなゲーム、自動車レースも不確定な要素が非常に多いので、その場その場の判断が問われます。そういった直感力の機械化、囲碁とか自動運転とかゲームみたいなものが攻略できるというところに実はあるんです。
ところで深層強化学習を実用的に使った例って知っていますか？
尾原 会話エンジンとか？
清水 いやいや、あれは深層強化学習じゃないから。会話エンジンは「強化学習」じゃなくて、「深層学習」だから。
▶ディープラーニング技術：深層強化学習（東芝デジタルソリューションズ株式会社）
尾原 「深層学習」のみですね。
清水 何が違うかというと、要は入力に対してポンと出力が出てくるのがAIです。
だけど深層強化学習はそうじゃなくて、入力があったら答えが出てきて、その答えをシミュレーターに載せて、その再度先の手を読んで、というのがあるから、そんなの実はないんですよ。
Googleですら実用化していないんですよ。
仕事を数理モデル化すると「経営戦略を立てるAI」を作れる
清水 だけど思い出してください、これは尾原さんだからできる話なんだけれど、僕はもともと何でした？
尾原 もともと？ もともとゲームを作っていた人ですよね。
清水 そう。実は情報処理学会に数理モデル化と問題解決（MPS）研究会というゲームを扱う分科会があって、僕は学生時代はそこの分科会に論文を出していたんですけど、要はゲームというのは現実のものの数理モデル化なんですよ。
ということは、現実のお仕事を適切に数理モデル化、つまりゲーム化できれば、人間と同等以上の戦略を立てるAIを作ることができますよね？
尾原 そうなんですけど、とは言え、囲碁って何をすれば勝ち負けかとかが決まっていたりとか、盤目の目数が決まっていたりとか、ルールにフレームがあるわけじゃないですか？
それがものすごい複雑なのが、経営ですよね。
清水 ところがですよ、僕たちは気づいてしまったと。
尾原 おっ？
清水 経営コンサルタントは、会社のすべてを知っているわけじゃないですよね。
尾原 ああ、なるほど、なるほど。なるほどね！
清水 経営コンサルタントは、何を見てアドバイスをします？ PLとBSでしょう？
尾原 そうですね。
清水 PLとBSを見ればアドバイスできるということは、もうちょっと踏み込んだら、出納帳とかSalesforceとかを見ればできるわけじゃないですか？
尾原 だから、ある程度外部のコンサルのプロが、入力情報が限られている中で、「一番大事な肝はここで、ここを直せばいけるんじゃないか？」みたいなことを推論立てているわけですものね。
清水 だから入力と出力が表で済むものは、それしかみんな見ていません。ということは……
「工事の計画を立てるAI」とベテラン担当者が対戦
清水 僕は実は創業時から、深層強化学習こそがAIの実用化にとって最も重要なハードルであることを言い続けてきたんです。
とは言え僕自身も、うちの会社の経営そのものは別にAI化されていないので、AI化するぞと思ってはいるけれど、言うは易く行うは難しだよなと思っていたら、昨年（2020年）社員から、「できました。売り上げ立ちました」みたいなことを報告されて、「嘘だろ？」と。
僕が理解できないレベルの仕事を成し遂げる会社がギリアですから（笑）、「何ができたの？」と聞いたら、「工事の計画を立てるAIができました」と。
工事の計画は、当たり前だけれど工事現場で作りませんよね。
資材がこれだけあって、マンパワーがこれだけあって、期間がこれだけあってと、入力と出力は、要はExcelですよね。
ということは、Excelの外から情報が来ないので、それはゲーム化(数理モデル化)しやすいんです。
ただ、そんなのもので「計画を立てますよ」と言われたとしても、それを信じるか信じないかは現場の人の話になるじゃないですか。
尾原 そうですね。
清水 それでどうなったかというと、どうして囲碁は人間よりもAIが強いと言えるんでしたっけ？ 人間のプロと対戦したからですよね？
この発想は僕は無かったんですよ。
これも増田のチームなんですけど、お客さんの会社で実際に工事の計画を立てる人とAIを対戦させたんです。
尾原 なるほど（笑）。
清水 人間のベテランが2週間かけて作る計画と同じクオリティのものを、AIは1時間で作れます。
もちろん1時間でなく2時間でやったら、それよりも良いクオリティのものが作れるということが証明されます。
かつ大事なのは、なぜAIのほうが強いと分かるかといったら、囲碁では棋譜を見たら分かりますよね。
「このときこうしなかったらどうなるんですか？」というときに、棋譜を見たら、「ああ負けるんだ」と分かるじゃないですか。
それと同じように、これは工事計画のシミュレーションまでするから、こういう手順でやりますよといったら、誰が見ても一目瞭然でAIが作ったほうがいいものを作るよねと納得できるわけです。
工事で頻発するトラブルにも、迅速に計画変更
清水 さらに実際には、工事には必ずトラブルが起きます。
渋滞が起きたり、作業員がかぜをひいたり、遺跡が出てきたりします。
そのときに毎回2週間かけて計画を作り直せません。
ところがAIだったら1時間ぐらいで作れます。
なぜ1時間かかるかも分かりますよね？
ただ推量するのではなくて、シミュレーションして、その中で一番良いものを見つけているからです。
AIを使うことで実際にコストが削減できて納期が短くなったんです。
尾原 いやいや、大事なところですよ、ここは。
清水 そして、実際にいろいろな分野で活躍しています。
(続)
本内容は本セッションに登壇したした時点での発言者の個人的見解・意見を含むものであり、ギリア株式会社およびICCパートナーズ株式会社（以下「両社」）の公式見解を示すものではありません。
本掲載記事及びその内容に関し、両社はいかなる保証もするものではありません。 万一本文書の内容に誤りがあった場合でも両社は一切責任を負いかねます。
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続きは 5. AIの未来とは何か？ コンピュータを超える深層強化学習AI をご覧ください。
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編集チーム：小林 雅／浅郷 浩子／小林 弘美／戸田 秀成
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