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雇用、735万人減少(経産省試算)  [人工知能]

AIやロボ、対応できないと・・・
 雇用、735万人減少(経産省試算)

 経済産業省は27日、人工知能(AI)やロボットなどの技術革新によって、何も対応しなければ2030年度には国内雇用が735万人減るとの試算を発表した。労働力人口(15年平均)の1割強にあたる。海外企業にAIなどでビジネスの根幹を握られれば、日本企業の下請け化が進み賃金の高い仕事が国内から流出すると警鐘を鳴らした。
 モノ作りでのAIやロボットの活用は欧米で「第4次産業革命」と呼ばれている。経産省は日本が第4次産業革命を主導するために、規制や教育の改革や業界の枠を越えた企業連携などを進められれば、雇用の減少は161万人に抑えられるとした。
 政府がAIやロボットの就業構造への詳細な影響試算を公表したのは初めて。経産省は職業を9つに分け、15年後の従業者数の変化について「現状放置」と「変革」の2つシナリオを示した。
 例えば高度なコンサルティングを伴う営業・販売職は、変革シナリオでは30年度までに114万人増加。より深い顧客需要の把握や新しいサービスを創出するため、データ分析などの技術を持った人材がますます必要になるとみている。反対に現状放置シナリオでは、新たな顧客サービスの創出が進まず従業者数も62万人減る。
 営業・販売職については、レジ係などロボットに取って代わられる可能性が高い仕事も分析している。こちらは変革シナリオでも、現状放置シナリオでも60万人以上の減少が避けられない
 【2016年4月28日付日本経済新聞・経済】

私の感想
 もうロボット待ったなしの状態ですよね。技術大国日本にとっては少子高齢化も進みますし、朗報だと思います。
 医療未来予想図Ⅱ(http://akasama.blog.so-net.ne.jp/2016-03-29)でも述べましたように、内科医の仕事はかなりの部分をロボットが担う時代が近未来にやってくると思います。
 現実に、ハウステンボスのロボット王国(7月グランドオープン)では、お好み焼きロボット、アイスクリーム作成ロボやすかわくん(https://www.youtube.com/watch?v=jRAhctyfXYs)たちが活躍する予定だそうです(https://iotnews.jp/archives/18356)。
 やすかわくんは、今年もGWにはハウステンボスでお仕事されるようです。
P.S.
 そのうち私は、テニスロボ・KoriNishi君に負ける時代が来るかも知れませんね。

人工知能が自閉症判別  共感 ミラーニューロン 島皮質 側坐核 [人工知能]

■人工知能が自閉症判別

 国際電気通信基礎技術研究所(ATR)は昭和大などと共同で、コミュニケーションなどに課題がある自閉症の人を、脳の磁気共鳴画像装置(MRI)の画像から見分ける人工知能(AI)技術を開発した。振る舞いからは分かりにくい診断を手助けできる。症状のメカニズム解明にも役立てたいという。人工知能が探し出した新たな判別方法を自閉症の74人とそうでない107人で試すと、85%の正答率で見極めた。
 【2016年4月16日付日本経済新聞・社会】

私の感想
 客観的な判断の指標がなかった分野ですので、極めて大きい意義を持つと思います。
 この技術を利用すれば、血液型のせいなのか、「天然」なのか、アスペルガーなのかなどがおよそ判定できるわけですね。


 関連事項を朝日新聞アピタル「ひょっとして認知症-PartⅡ」第796回 『感情に配慮したケアを─共感の神経細胞』(2015年3月18日公開)にて書いたことがありますので以下にご紹介いたします。

感情に配慮したケアを─共感の神経細胞
 さて、マルコ・イアコボーニは、ヒトが他人の感情を理解できる仕組みに関して、ミラーニューロン(メモ2参照)と扁桃核(扁桃体)の関連も交えて以下のように説明しています(一部改変)。
 「ミラーニューロンを含む脳領域と、感情と関連のある大脳辺縁領域とは、どうつながっているのか。ミラーニューロンにも辺縁領域にも解剖学的につながっていることが充分に立証されている唯一の領域が『島(とう:insula)』(メモ3参照)である。人間が他人の感情を理解できるのは、他人の微笑んだ顔や眉をひそめた顔を見て活性化するミラーニューロンのおかげだとする仮説を、この経路こそが裏づけてくれるのではないか。そして結果は、私の予測を実証した。被験者が顔を見ているあいだ、ミラーニューロン領域、島、そして大脳辺縁系の感情をつかさどる部分、とくに扁桃核は実際に活性化し、その活動は、見た表情を模倣している被験者において確実に高まっていたのである。これは明らかに、ミラーニューロン領域がある種の脳内模倣によって他人の感情の理解を助けているという仮説を裏づける結果だった。この『共感のミラーニューロン仮説』にしたがえば、他人が感情を表しているところを見るとき、私たちのミラーニューロンは、まるで私たち自身がその表情をしているかのように発火する。この発火によって、同時にニューロンは大脳辺縁系の感情をつかさどる脳中枢に信号を送り、それが私たちに他人の感じていることを感じさせる。」(マルコ・イアコボーニ:ミラーニューロンの発見「物まね細胞」が明かす驚きの脳科学 塩原通緒訳, 早川書房発行, 東京, 2011, pp147-151)
 なお、ヒトの脳においてもミラーニューロンが存在するということの根拠は以下の実験結果に基づいております。
 「ヒトの運動野に対して経頭蓋磁気刺激法(transcranial magnetic stimulation;TMS)を行うと、筋肉にその活動を示す運動誘発電位(motor evoked potential;MEP)が誘発されるが、例えば手の動きを観察している時にTMSを行うと、手を動かす筋肉に発生するMEPが大きくなる(Giacomo Rizzolatti, Maddalena Fabbri-Destro:Mirror neurons: from discovery to autism. Exp Brain Res Vol.200 223-237 2010)ことが示されている。」(村田 哲:ミラーニューロンの概要. 日本医事新報 No.4685 68-69 2014)

メモ2:ミラー・ニューロン
 愛知医科大学精神科学講座の兼本浩祐教授がミラー・ニューロンの魅力を分かりやすく語っておりますので一部改変して以下にご紹介します。
 「ミラー・ニューロン(物まねニューロン)とは、たとえば自分が果物を手に取る時に駆動されるのと同じ脳部位が、対面している他者(ないしは他の動物)が果物を手に取っても駆動される現象を言う。原始的なものでは、一羽の水鳥が物音に驚いて飛び立つと、一斉に他の水鳥も飛び立つ現象などもこのニューロンの働きなのではないかと言われている。こうした物まねニューロンの存在は、1996年にイタリアのパルマ大学のジャコモ・リゾラッティ(Giacomo Rizzolatti)らのグループによって発見されたものである。
 その後の追試によって、腹側運動前野だけでなく下部頭頂葉(Brodmannの7b野)にも同様の活動パターンを示す神経細胞があることを見出し、これをミラー・ニューロンと名づけた。
 この物まねニューロンの存在がにわかに脚光を浴びたのは、このニューロンの働きが、他人への感情移入の脳における基盤なのではないかと考えられたからである。自閉症やアスペルガー症候群における他人への共感性の問題をこのニューロンの機能不全によって説明しようとする試みなど、多岐にわたる発想へと展開していった。」(兼本浩祐:心はどこまで脳なんだろうか 医学書院, 東京, 2011, pp77-78)。
 余談にはなりますが、高機能自閉症、高機能広汎性発達障害などはアスペルガー症候群とほとんど同じ意味で用いられてきました。2013年5月に改訂された米国精神医学会の診断の手引(DSM第5版)においては、重い自閉症からアスペルガー症候群までを連続的に捉える「自閉症スペクトラム(連続体)障害」として一本化され、アスペルガー症候群という分類は消えております。

メモ3:島
 島(とう:insula)」についてTVで紹介されることなど絶対に無いものと私は思っていました。しかし、2012年1月29日放送の「NHKスペシャルヒューマン」(http://www.nhk.or.jp/special/detail/2012/0129/)においては、大変興味深く「皮質」のことが紹介されました。
 行われた実験は2006年にイギリスで行われたものです。
 実験の詳細は論文(Singer T, Seymour B, O'Doherty JP et al:Empathic neural responses are modulated by the perceived fairness of others. Nature Vol.439 466-469 2006)に記載されております。
 NHKスペシャルヒューマンにおいては、ナレーションで以下のような内容が伝えられました。
 「男性が女性に頬を平手打ちされるシーンを見てもらいます。
 他人が叩かれているのを見て活発に動いた脳活動部位は、『島皮質』でした。不快なものを見たときに反応する場所です。
 ヒトの脳には、他人の痛みを不快に思う仕組みがあるのです。
 しかし、上記の映像を見てもらう前に、『この男は、彼女にひどいことをしたんです。これは罰なんです。』と囁くと、島皮質の代わりに『側坐核(そくざかく)』という場所が活発に働きました。
 側坐核は、ヒトが快楽を得た時に活動する場所です。
 ヒトは、相手が悪い人だと思うと、その人が痛みを受けていても同情せず、天罰だと思って快感を覚えるのです。」
 こういった人間独自の脳の仕組みは、ヒトが「集団」として仲間とともに生きてきたが故に発達してきた脳機能と言えそうですね。

AI 病気診療手助け [人工知能]

AI 病気診療手助け
 病名など提示 医師の見逃し防止
 自治医大、新年度にも試験

 人工知能(AI)が医師の病気の診療を支援するシステムを開発したと、自治医科大と医療機器メーカーなど5社が28日、発表した。患者の症状などを入力すると、人工知能は考えられる病名とその確率を計算する。新年度にも自治医大で運用試験を始めるという。
 自治医大によると、これまでも人工知能が一つの病気についての治療法を見つけ出す試みはあるが、患者の症状などから、複数の病気を提示する仕組みは世界でも珍しいという。
 システムは主に、ロボットも活用して電子カルテに入っている多数の患者の診療データなどを集約したビッグデータの医療データバンクと、それを使って個々の患者の病気の候補を挙げる人工知能からなる。
人工知能診療2.jpg
 患者は診察時に自分のIDカードをかざした後、症状などをたずねる「予診票」を紙ではなく、ロボットの指示で画面に入力。過去の診察結果などとともに電子カルテに表示される仕組みで、医師は問診で症状をさらに追加していく。
 それらの情報を受けた人工知能「ホワイト・ジャック」は、医療データバンクをもとに、考えられる病名とその確率、必要な検査などを提示。さらに詳しい症状を医師が足すと、再度、病名を提示し、確率も計算し直す。可能性がある病気に対し、専門医がこれまで処方してきた薬の割合も伝える。最終的にそれら情報から医師が診断する。
 すでに患者の診療や検査、処方薬の情報など計8千万件が集約された医療データバンクを構築。今後さらに、各地の医療機関などと協力し、充実させていくという。
 システムは自治医大のほか、創薬支援などをしている会社「LSIメディエンス」や医療機器会社「東芝メディカルシステムズ」などと開発した。自治医大の石川鎮清教授(総合診療)は「人工知能が病名を挙げることで、うっかり見逃してしまうことを防げるという支援の役割が大きい」と話す。(合田禄)
 【2016年3月29日付朝日新聞・総合3】

私の感想:
 性能が向上してきたら、いや、もしかしたら今でも、私は専門分野以外では「診療ロボAIちゃん」(←名前がついてないと呼びにくいので私が勝手に命名しました)に診断能力で劣っているかも知れません。

医療未来予想図Ⅱ:
 2025年、医療界は一変していた。

 受付から診察室まですべてロボットが案内してくれた。
 患者さんが診察室に入ると、初診医は「診療ロボAIちゃん」だった。
 「診療ロボAIちゃん」の下した診断は、胃癌だった。実に淡々と告知されてしまった!
 15分後、第一外科の診察室に座って待つこと5分。今日初めて人間と出会えたのだった。病院に入ってから30分も経たないうちに、執刀医から今後の検査・手術に関する案内があった。とは言うものの実際には、説明をしてくれたのもロボットだった。
 手術の合併症、入院期間など、すぐにプリントアウトされて出力された。最新の自動インフォームドコンセント機器のお陰で、医師は「説明と同意」に関してもロボットに任せれば良い時代になっていたのである。

 こうして内科医が不要となった近未来は、手に職を持つ外科系の医師しか居なくなったのである!


P.S.
 きっと近い将来、ドクターGが「診療ロボAIちゃん」に負ける時代が来ることでしょう!


この意見に対する医師の反応は?
 → https://community.m3.com/v2/app/messages/2508510


「情報のクラウド化」  「IoT」  人工知能(AI)  IBMの開発したAI「ワトソン」 [人工知能]

AIで可能性広がる
 成長に果たす役割

 私たちは腕時計型などのウエアラブル機器を通じて、リアルタイムに脈拍など生理情報を取得できます。その情報は継続的な記録に価値がありますが、他人との比較でより深い知見が得られます。多くの人の情報を長い期間にわたって蓄積すれば知見の精度はどんどん向上します。
 また、ウエアラブル機器から得た情報を購買行動などのデータと組み合わせれば、個人の行動と健康を多面的に解析できます。個人に分散されたデータを1カ所に集めることを「情報のクラウド化」といいますが、クラウド化を通じて様々なデータの解析ニーズが生まれます。
 機械の稼働状況などの「モノ」の情報だけでなく、「ヒト」の情報も合わせてインターネットでつなげば、膨大で雑多なデータの山が生まれます。あらゆるものをネットでつなぐことを「IoT」といいます。IoTによって集められたビッグデータから様々なシミュレーションによって一定の法則性を見いだす作業が進んでいますが、その担い手は人工知能(AI)です。
 例えば、IBMの開発したAI「ワトソン」は、医学雑誌の内容と疫学情報を蓄積し、患者の診断結果を入力すると、どのような疾病の可能性が高いかを答えられるようになっています。医療過誤が許されない時代にあって、医師の判断を助ける役割をワトソンは果たしつつあるのです。
 こうしたAIの適用範囲はたくさんありそうです。教育分野では、過去の様々な教師の指導方法とその後の生徒の成績を組み合わせ、どのような生徒にいかなる指導方法を行うのが良いのかを判断することができるかもしれません。
 自らの限られた経験や知識に基づくだけではなく、過去の様々な情報の蓄積から最新の知見を人工知能から得ることで、私たちはより良い判断を下せるようになります。AIによって、これまで手の届かなかった分野で生産性を大きく向上させる可能性が見えてきます。(東京大学教授 大橋 弘)
 【2016年3月23日付日本経済新聞・経済教室―やさしい経済学・イノベーションを考える】
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