AIマップタスクフォースの活動―AI初学者・異分野研究者のためのAI研究の俯瞰―

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企画セッション当日のプレゼン資料

  1. マップAの趣旨説明（PDFダウンロード：JSAI2019-KS10-MapA-morikawa.pdf）
  2. マップBの趣旨説明（PDFダウンロード：JSAI2019-KS10-MapB-ichise.pdf）
  3. JST CRDS「研究開発の俯瞰報告書」から　人工知能分野の俯瞰図 ご紹介（PDFダウンロード：JSAI2019-KS10-JST-fukushima.pdf）
  4. ローカルAIマップ例　機械学習（ML）マップ（PDFダウンロード：JSAI2019-KS10-ML-Map-tutumi.pdf）

企画セッション名

AIマップタスクフォースの活動―AI初学者・異分野研究者のためのAI研究の俯瞰―

企画セッション概要

AI研究は21世紀に大きく拡大し，全貌の俯瞰的な把握が難しくなっている．そこで，研究発展と外部アピールを目的に，主にAI初学者および異分野研究者のためのAIマップのβ版を理事会中心に作成した．マップは「知能活動のフロー」「技術と応用の相性を知り次のターゲットを探す」「基盤領域から手法・応用領域への展開」「AI研究は多様 フンティアは広大」という4枚のマップ，さらにはAI学会の全24研究会を配置したマップからなる．セッションではマップの紹介と参加者との意見交換，また関連してJST俯瞰報告書や機械学習マップを紹介する．

セッション会場では，印刷物として作成したAIマップβのパンフレットを配布する．
（日本語版300部，英語版100部）
さらに，AIマップβの電子ファイルは，インターネットよりダウンロード可能とする予定である．

セッション構成

日時: 6月6日 15:50～17:30 （100分）
会場: I会場

議事案：

  1. 津本副会長「AIマップタスクフォースの設置について」
  2. AIマップβの紹介：
    作成したAIマップについて，4名の作成担当者（堤，市瀬，森川，植野）より紹介する．
  3. パネルディスカッション：
    識者を加えたパネルディスカッションを通じて，会員・非会員からのフィードバックを得つつ，より有用性の高いマップへの作成・活用指針を議論する．（sli.doを利用する予定）
  4. JST　福島俊一氏　JSTマップの紹介：
    AIマップβとは異なる視点からの，AI研究の俯瞰について紹介頂く．
  5. 機械学習ローカルマップの紹介：
    AIマップβよりも，細かい分野のマップ例として，機械学習ローカルマップを紹介する．
  6. 今後の活動予定（協力要請）

企画オーガナイザ

堤 富士雄（一般財団法人 電力中央研究所），森川 幸冶（パナソニック株式会社），市瀬 龍太郎（国立情報学研究所），植野 研（株式会社 東芝）

キーワード

AIマップ，AI研究，情報発信，AIフロンティア，産学連携

AIマップβの説明

AI研究初学者と異分野研究者のためのAI研究の俯瞰図

AI（Artificial Intelligence）研究は今世紀に入って大きく拡大し，全体を俯瞰的に捉えることが難しくなっている．そこで，これから活躍するAI研究の初学者，およびAI活用を試みる異分野の研究者をターゲットとして，研究の見取り図とできるようなAIマップを作成した．

AI研究には多数の研究分野があり，それらは複雑に関連しあって進展している．そのため全ての研究分野の関連性を矛盾なく，一枚の図版に収めるのは困難である．そこで，今回はAIマップのβ版として，異なる4つの観点からAI研究を捉えた4枚のマップを作成した．

4枚のマップはβ版であり，今後の改良を計画している．また有志による新たな第5，第6のマップの登場も期待している．さらに特定分野の専門家により，部分的に詳細化したマップや，チュートリアルなどが作成され，本マップに紐づけされることで，多層的にマップが広がっていくことも期待している．

個々のマップの詳細な読み方は，各マップに譲るが，ここでは導入として，4つのマップの観点と利用イメージを述べる．

最初のマップAでは，知能のプロセスに着目する．知能を入出力のある処理フローとみなす捉え方は，多くのAI研究で共有されており，各要素技術の研究が進んでいる．要素研究を発展させ複雑な処理を実現する場合や，実現したい知的処理を要素分解して考える場合に役立ててほしい．また，単体の知能と，群としての知能という視点もこのマップには盛り込んだ．

次のマップBでは，技術と応用対象との関連を示す．多くのAI研究は対象を限定した要素技術を研究している．このマップでは技術と対象の代表的なペアを示す．対象をシフトして成功する研究は多いため，次の成功分野は，各キーワードの周辺にあるかもしれない．研究対象のシフトや，応用に利用する周辺技術を知るために活用してほしい．

マップCでは，AI研究の上下に広がる，基盤と応用に着目する．AI研究は自然科学と人文・社会科学に広く基礎を持つ，極めて学際的な研究分野である．また，このマップでは進展著しい応用分野を示す．研究を基盤から見つめ直す時や，新たな応用を模索する時に参考にしてもらいたい．

最後のマップDでは「知能とは何か？」に対するAI研究者の「多様な答え」を示す．技術進展の著しい「学習・認識・予測」はその一つであり，他にも「推論・知識・言語」や「発見・探索・創造」など知能の多様な側面を追求する研究が進んでおり，影響を与え合っている．このマップからはAI研究の広がり，懐の深さを知って頂きたい．未開の地は大きく広がっている．