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個人と地域のウェルビーイングを織り合わせていく | 在りたい未来を支援するITとは? シリーズ4 | 自動車とモビリティの未来

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「在りたい未来を支援するITとは? シリーズ4」では、2020年10月に開催された「一般社団法人経営研究所(以下、経営研究所)」主催の「自動車とモビリティの未来を考える研究会​」から、「IoT/AI 技術の活用。つながる車とモビリティ・サービスの未来」と題されたセッションを紹介している。

今回の「個人と地域のウェルビーイングを織り合わせていく」が最終回となる。

 

4名の登壇者

村澤 賢一 (テクノロジー事業本部 ガレージ・テクノロジー本部長)

新しい社会や人間の在り方にどうテクノロジーを活かし、社会基盤をアップデートしていくべきかを追求。2011年から日本IBMの各種事業組織を担当、現在に至る。

 

坂本 佳史 (CTO of Edge Computing in Japan)

テクノロジーがいかに人を幸せにできるかを研究している日本IBMのエッジコンピューティングCTO。Distinguished Engineer(IBMにおけるエンジニア最高職)。

 

磯部 博史  (コグニティブ・アプリケーション事業部  Master Shaper)

2008年に発表されたIBM Smarter Planet構想以降、都市の効率化や製造、モビリティーなどを中心に社会実装に取り組んでいる技術者。

 

渡邉 毅(ソフトウェア&システム開発研究所 IoTソリューション開発 部長)

入社以来、主に開発部門にてソフトウェア製品開発に従事。近年はつながるクルマから見えてくる新しいモビリティ&ライフスタイルを支えるソリューションの開発に取り組む。

 

これまで「自動車とモビリティと都市の未来」と題し、4回に渡って以下をお伝えしてきました。

最終回となる今回は、これまでの内容の概要をまとめ、セッションにご参加いただいた皆さまからの質問やコメントへの答えを紹介します。

 

■ まとめ

エッジデバイスに搭載されたAIや高速5Gネットワークとクラウドなど、ここ数年の技術革新により、自動車を含む人間の移動、つまり「モビリティ」には大きな地殻変化が起きています。そして同様の変革が、人間社会のさまざまなところでも進んでいます。

テクノロジーを通じて、日本政府がSociety5.0として掲げている「人間中心主義」社会の実現を後押しすること。そして同時に、必要な倫理観やデジタルリテラシーを育てていくこと — 私たちの考える都市OSに、これらは欠かせません。

 

現在、「インテリジェント・アシスタント」という、一人ひとりの判断や行動を支援する「エージェント(代理人)」という考え方や取り組みが普及し始めています。以前からあった考えではありますが、現在のそれは人間の仕草や行動から感情や身体的欲求を読み取るという技術の進化・洗練に伴い、大きく進化を遂げています。

今、求められているのは、こうした「インテリジェント・アシスタント」同士がつながり、そこに暮らす人たちに個別の提案を行い、個々人の考える幸せな暮らしと地域全体のウェルビーイングを織り合わせていく — そんな「都市OS」ではないでしょうか。

暮らしやすさを支えるサービスネットワークの形成が急がれているのではないか、私たちはそう考えています。

 

それらの実現に向け、利便性の向上は非常に重要なポイントですが、人間の自由や自主性の確保と都市運営の独自性の確保も同じくらい重要なものとして配慮されるべきでしょう。

適用範囲が広く、あらゆる分野に活用可能なインテリジェント・アシスタントですが、良い点だけに着目することは正しくありません。マイナス要素もしっかりと捉えた考慮が必要です。とはいえ、悲観論に飲み込まれてしまっては、自ら可能性を閉ざしてしまうことになります。技術の進化と同じように、私たちの倫理感の進化も必要不可欠ではないでしょうか。

 

今回、IBMとして、近未来に対する考え方や提言をさせていただきました。今後、一層の幅広な議論がなされることを期待しています。

■ 討議

Q1: AIの課題について、従来からブラックボックスではないAI(透明性あるAI)が求められていることがOECDの提言としてもあったと思うが、現在は具体的にどのような形でAIに影響を与えているのか?

A1: AIの透明性は注目されており、AIを使ったシステムでの信頼性・安全性をどう担保するのかという議論がなされています。

IBMとして、AIの透明性と説明可能性など「倫理」という観点から取り組みを一層強めています。

AI倫理

IBM、信頼できるAIを構築する企業を支援するWatsonの新しい機能を発表

 

モビリティに関する社会実装についてお答えすると、クルマやドライバーの想定外の動きに対する安全性の担保を考えれば、透明性があっても意図的ではない場合もあるでしょう。そこに透明性が確保されているというだけでは安全は保証できません。

ここはデジタルツインを用いたシミュレーション技術を使い、想定外の環境や行動をバーチャルで再現し、ありとあらゆる組み合わせでAIをテストすることが必要でしょう。

なお、システム的な観点からひとつ補足すると、AIの学習データの偏りを是正していくには、学習データはどのような傾向、カテゴリをもとにつくられたのかということを明らかにしていくことが重要です。

 

Q2: 5Gが浸透しない要因のひとつはコストの高さにあると考えられる。今後の社会変革を実現するうえで、5Gが浸透しないことがボトルネックになっているのか? 今後はどうなると見ているのか?

A2: たしかに5Gの初期導入コストは高いと言えますが、数年後には4Gに代替する5Gのデバイスが多数登場して、競争原理により価格は全体的に下がっていくのではないかと見ています。また、デバイスメーカーと協業していると、尖った5Gデバイスを開発し、モノ売りからコト売りにシフトしたいという気概を感じることも少なくありません。

一方で、5Gなどの新技術や新サービスの社会実装のスピードと比較して、コロナ禍とはいえども製造業のお客さまのデジタル化の遅さを感じることは否めません。

自動車業界においては、WP29を契機に、新しい時代のモノコトづくりを再構築することに注力することも重要ではないでしょうか。今後、世界的に社会実装スピードは加速していくでしょう。そのスピードに自社のエンジニアリングプロセスを合わせられるのか – それがビジネスの伸長を大きく左右する可能性が高いのではないでしょうか。

 

Q3: GAFAのなかにIBMがカテゴライズされないのはなぜか。意図的にそうしているのか?

A3: パブリック・クラウドを含めたコンピューティング・リソースの集中と分散という観点でみれば、IBMはGAFAの展開する枠組みに比べ、ビジネス展開が遅れているかもしれません。ただし、それはその先のステップを見据えた事業展開をしてきたからでもあります。

また、これまで社会をミッションクリティカルな領域のコンピューティングで担ってきたということで、エンタープライズ・レベルの品質をもったコンピューティング・リソースを、社会のあらゆるところに活用していくというモデル展開に、慎重になっているところもあるという認識でいます。

しかし今日ここでお話しさせていただいたように、AIのネットワークが実現した社会において、技術的にも倫理的にもしっかりと役割を果たせるよう、私たちは準備をしっかり進めています。

また、GAFAはデータを活用したビジネスで急成長していますが、IBMはデータビジネスを担うパートナーのインフラをサポートするスタンスでビジネスをしています。例えば、今回の中心である自動車で考えれば、私たちが支援するのは「つながるクルマ」や「自動運転」であって、そこで生まれるデータのオーナーになることは考えていません。


 

世界がデジタルへと大きくシフトしているのは間違いない。ただ、人間の営みそのものの根底に流れているものは大きく変わってはおらず、むしろ、これまで本質的な社会課題に取りかかれずにいた人類が、ようやくそこに着手し始めることができているのが「今」なのではないだろうか。

今回のシリーズは、自動運転やMaaSなどのモビリティから都市OSまで幅広く扱っている。だからこそ、ビジネスを介し世界中で社会課題に取り組み続けてきたIBMという企業の真価と、その取り組みの一貫性が見えるものとなったのではないだろうか。

 

問い合わせ情報

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TEXT 八木橋パチ

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