脱炭素とはなにか
10月4日、日本の深層学習（ディープラーニング）技術の産業応用を支援していく団体、日本ディープラーニング協会（JDLA）が発足した。会見はCEATEC JAPAN 2017の会場内で行われた。
理事長には、国内の著名な深層学習研究者の一人である松尾豊氏（東京大学大学院工学系研究科特任准教授）が就任。正会員企業にはディープラーニングの学習に使われる半導体の最大手NVIDIAのほか、国内の深層学習ベンチャーのABEJA、UEI、FiNCといった企業が名を連ねる。事務局はABEJA（東京都港区）内に設置する。
理事長に就任した松尾豊氏（東京大学大学院工学系研究科特任准教授）。
ディープラーニング協会としての活動は、公的機関・産業界への｢提言｣から｢人材育成｣、｢国際連携｣など多岐に渡る。特に人材育成に関しては、資格制度を設立して、ディープラーニングに関する正しい｢知識｣を持つジェネラリストを10万人、より高度なプログラミング能力を持つエンジニア3万人の育成を目標として掲げる。資格試験は2017年末から順次開始する。
ディープラーニングを産業に取り込めるか？分岐点迎える日本経済
協会発足にあたり祝辞を寄せた世耕弘成経済産業大臣は｢協会が取り組もうとされているAI人材育成の取り組みは、我が国の産業競争力の向上に直結する｣ものだと、強い期待を寄せる。
現代のAIブームは第三次AIブームと言われており、これをを牽引しているのが、まさに協会の名前でもあるディープラーニング（深層学習）技術だ。
松尾氏はこれまでのAI技術との違いについて、｢今語られているほとんどのAI技術は60年前にできた技術がベースで、連続的な変化の積み重ねで進化してきたものだ。一方で深層学習だけは、（そんな中で）不連続で破壊的な進化をしたもの。以前はできなかったことが、ここ数年で急激にできるようになっている｣と、特別な領域なのだと説明する。
既存の多くのAI技術は長年の研究から少しずつ発展してきた。深層学習は機械学習の一部だが、半導体性能の大幅な進化によって突如として成果が花開き始めた技術という点が他の技術とは全く異なる。
2度の｢人工知能冬の時代｣を経て、深層学習（ディープラーニング）による第三次AIブームが到来している。
｢過去、人工知能ブームは過度な期待が集まった結果、失速することを繰り返してきた。現代の第三次ブームもそのきらいが多分にあると考えている。（だから今回の第三次AIブームでは）人工知能でできること、できないことを把握することが大切だ｣（松尾氏）
松尾氏がこれまでの講演や自著でも語ってきたように、ディープラーニングによってコンピューター（機械）が獲得する知性は、大きく分けて3つ。｢認識｣｢運動の習熟｣｢言葉の意味理解｣で、この順番で応用領域が拡大していくというのが持論だ。
画像認識のテストにおける認識エラー率の変化。2015年2月、人間のエラー率をついにディープラーニングベースの画像認識が破った。
ディープラーニング技術の開発者・研究者の間ではよく知られていることだが、画像認識の分野では、すでにコンピューターの識別能力が人間を上回る結果を出している。2015年2月、マイクロソフトリサーチが研究論文として公表している。
画像認識の能力が人並み以上になったこの現象を、松尾氏は、生物の進化過程でカンブリア紀に生物多様性が一気に発生した要因の1つと言われる｢目の誕生｣になぞらえて説明する。
｢ディープラーニング以前の機械は目がなかったから、できる仕事が相当限られていた。（ディープラーニングの進展で）目を持つことによって、機械ができるタスクは爆発的に広がる。この（視覚能力を持った機械の）領域を日本が取れるかどうかが、今後の日本経済を考える上で"めちゃくちゃ重要な分岐点"ではないかと考えている｣
松尾氏のいう｢分岐点｣とは、日本の産業界がITのイノベーションを取り込んで、世界有数の企業に名を連ね、生き残っていくための｢分岐点｣。相当に大きな意味合いを持たせている。
｢今、世界的な企業の時価総額ランキング上位はほとんとがIT企業。中国企業は上位にどんどん進出しているが、日本企業は壊滅状態だ｣（松尾氏）
トヨタであっても30位前後に過ぎず、アリババやテンセントといった中国の企業に時価総額ですでに後塵を拝しているというのは、客観的な事実だ。機械に｢目｣を持たせるディープラーニング技術の取り込みは、モノづくりやロボット、産業機械、あるいは細部の精度にこだわった職人的モノづくり技術に強みを持つ日本にとって、｢非常に可能性がある、日本が有利になるかもしれない技術｣だと松尾氏は言う。
ディープラーニング協会は何をする組織なのか？
協会の活動としては主に5つあるが、中でも注目は資格試験だ。松尾氏が理事長として主導し、また正会員に技術系スタートアップ企業が名を連ねることから、認定する検定や資格は実践的なものを想定しているようだ。
協会としては、深層学習を自社のビジネスに取り込むようなユーザー企業に正しい知識が不足していること、そして深層学習の開発に習熟したエンジニアの深刻な人材不足も問題意識として挙げる。とりわけ深層学習エンジニアについては、2020年までに日本国内で4.8万人が不足するという試算もある。
協会が実施する検定・資格はこれらの問題に対応するもので、｢G検定｣（ジェネラリスト検定）、｢E資格｣（エンジニア資格）の2つからなる。G検定は今年12月16日に第1回を開催、E資格は50時間あまりの認定プログラムの受講修了者が受けられる試験になる模様。こちらは2018年4月に初回試験が開催される。
ディープラーニング協会が実施する2つの資格と検定。
ジェネラリスト検定（G検定）はオンラインで実施。初回試験は今年12月16日。
エンジニア資格（E資格）は認定プログラム受講者のみが受けられる。
資格試験によって期待される効果。今はまだ曖昧な学習項目の体系化が進むことも深層学習の理解促進には副次的なメリットだ。
機会が目を持つことで広がる応用範囲の例
ディープラーニングに関連する海外企業。競争はどんどん激しくなっている。
協会の正会員と有識者会員、賛助会員。賛助会員第一号はトヨタだ。
ディープラーニング協会の正会員企業と理事。後列中央が松尾豊理事長。
（文と写真：伊藤有）
