AIへの幻滅の後に
人工知能（AI）は、経済にほとんど影響を与えていない。それが証拠に、日本全体でAIが生産性を向上させているとか経済成長率を引き上げているといったデータは一切ない。

世の中これだけAI、AIと騒がれているにもかかわらず、一部の企業で労働力を節約できたとか利益や売り上げが増大したという話があるばかりだ。

日本でAIは2019年に、モノのインターネット（IoT)やブロックチェーンとともに、「ハイプ・サイクル」の幻滅期に入っている（注1）。ハイプ・サイクルというのは、アメリカの調査会社ガードナー社が発表している技術の期待度を表したグラフだ。ハイプは元々「誇大広告」といった意味である。

図1　ハイプ・サイクル

出典：Gartner リサーチ・メソドロジ　ハイプ・サイクル　https://www.gartner.com/jp/research/methodologies/gartner-hype-cycle

今は、2016年に始まったAIブームが一段落し、過度に膨らんだ期待がしぼんでいる時期である。「AIはそんなに大した技術ではない」と人々は落胆しているというわけだ。

しかしながら、幻滅期に入ってそのまま陳腐化する技術がある一方、幻滅期を乗り越えて再び期待度が高まり、広く使われて安定期に至る技術もたくさんある。

ノーベル賞受賞経済学者であるポール・クルーグマンは2000年に、「インターネットが経済に与える影響がファックス並みであることが2005年までには明らかになるだろう」（注2）と予測した。

2001年にはインターネット・バブルが崩壊し、インターネットに対する期待度は急速に下落していった。当時は、クルーグマンが正しいかのようにも見えたが、今ではインターネットがファックスと比べようもないことは誰の目にも明らかだ。

そして、インターネットを活用したサービスを成功させた企業であるGAFA（グーグル、アマゾン、フェイスブック、アップル）が時価総額の上位を占めている。真に世界を変革し得る技術が何であるのかを見抜いて、ブームが去った後にもその技術を追求し続けた者こそが、ビジネスを制するのである。

AIが幻滅期を超えてインターネット以上に世界を激変させる技術になることに私は疑いを持っていない。仮にAIが今後まったく進歩せずに、今の技術がただ普及するだけでも、経済や社会は様変わりするはずだ。

「画像認識」一つとってみても、潜在的に使える局面の千分の一も使っていない。逆に言えば、これから千倍以上使われるようになるだろう。

画像認識は、猫の画像を見て猫と識別したり、人の画像を見てその人が誰なのかを見分けるようなAI技術だ。身近なところでは、スマホの指紋認証や顔認証、カメラが人の顔にピントを合わせる仕組みなどに応用されている。

自動運転車は画像認識の塊のようなもので、歩行者を識別して止まるなり避けるなりしなければならない。他の自動車や歩道、道路標識なども認識する必要もある。自動運転車はまだ普及していないし、画像認識の本格的な産業利用は小売業や建設業、農業などで始まったばかりだ。

画像認識のような今ある技術がこの先普及の一途をたどるというだけでなく、AIの技術進歩も当面止むことがないだろう。

日本とアメリカでは流行りの情勢が異なるので、ハイプ・サイクルもそれぞれに応じて作成されている。アメリカにおけるハイプ・サイクルを見ると、「感情AI」「転移学習」「敵対的生成ネットワーク」といったAI関連の用語が黎明期に位置している（注3）。

要するに、画期的なAI技術が続々と現れており、それらがアメリカでは注目を浴び始めているが、日本ではさして見向きもされていないということだ。

日本ではAIへの関心は薄くなりつつあるが、AIが世界を変えるのはまだまだこれからなのである。この連載では、幻滅期を経た後にAIがどのように、経済を、ビジネスをそして雇用を変えていくのかを論じていく。

そして、労働者の頭数ではなく、その頭脳のレベルが一国のGDPや企業の売り上げを決定づける「頭脳資本主義」（注4）が到来しつつあることを浮き彫りにしたい。

スマートマシン
画像認識も含め、今のAIが可能なことは、

（1）認識（画像認識、音声認識）
（2）意思決定
（3）制御
（4）自然言語処理
（5）コンテンツ生成（画像生成、音楽や絵画などの創作）

の５つにまとめられる。

「音声認識」は、人の声などを聴きとって文字に変える技術だ。Siriのような音声操作アプリに語りかけた時に自分の声が文字として表示されるだろうが、あれは音声認識の技術を使っている。

「意思決定」は、最適な振る舞いを決定する技術だ。アルファ碁という囲碁のAIは、ゲームに勝つためにどこに碁石を置くべきかを決定することができる（注5）。AIは最適な意思決定を目指すので、この技術は「最適化技術」と言い換えられる。

「制御」は、機械を物理的に操る技術だ。ロボットの手足を動かすとか、自動運転車のアクセルやブレーキをコントロールするといったことが例として挙げられる。特にロボットの制御には最近AIが用いられるようになってきている。

「自然言語処理」は、日本語や英語といった言語を処理する技術だ。コンピュータサイエンスの分野では、プログラミング言語を「人工言語」というので、それに対比させるために普通の言語を「自然言語」という。自然言語処理の応用例としては、自動翻訳やチャットボット（会話ボット）がある。

「画像生成」は、文字通り画像を作ったり変形したりすることだ。例えば、AIが人間の書いた線画に色を塗ったり、馬の写真をシマウマの写真に変換したり、架空のアイドルの画像を作ったりすることだ。

最近では、「敵対的生成ネットワーク」(Generative Adversarial Networks, GAN)という技術が、画像生成に用いられていることが多い。GANと略されて呼ばれるこの技術は、前述したようにアメリカ版ハイプ・サイクルの黎明期にある。

(1)～(3)は、多くの動物に備わっている能力でもある。図2のように動物は外界から目や耳といったセンサーを通じて得た「センスデータ」を基に物事を認識し、それを元に意思決定を行い、手足といったアクチュエータ（駆動装置）を制御して外界に働きかける。

図2　動物の認知モデル

センスデータというのは、ここでは視覚データや聴覚データのことである。例えば、カエルは、目の前にハエが飛んでいたら、視覚データからハエのパターンを抽出して識別する。続いてハエを捕食しようと意思決定し、実際に舌を動かしてそれを捉える。

このように、動物と機械を類比的にとらえる考え方を「サイバネティクス」という。サイバネティクスは、アメリカの数学者ノーバート・ウィーナーによって1947年頃に提示された。

だが、当時の技術では、動物のように自律的に動く機械を作ることはできなかった。(1)～(３)の技術を組み合わせると、そのような機械「スマートマシン」（賢い機械）を作ることができる。スマートマシンは、AI技術が今日の水準にまで発達してきてようやく可能となったのである。

具体的には、自動運転車、自動制御のドローンや自律的に動けるロボットがスマートマシンだ。これまでに地球上で自律的に動くモノは動物だけだったが、スマートマシンの登場によってもはや自律性は動物のみに与えられた特権ではなくなった。その点をとっても、スマートマシンの画期性が伺えるだろう。

ただし、スマートマシンが今のところ人間によって目的が与えられているのに対し、動物は自らの欲望や本能にしたがって意思決定している。スマートマシンは動物とまったく同じような意味で自律性を有しているわけではない。

人間と他の動物の決定的な違いは、言うまでもなく言語を扱えるかどうかにある。言語を使って他者とコミュニケーションしたり、思考したりできるところに人間の優位性がある。したがって、機械に(４)の自然言語処理の能力が加わるとより人間に近づくことになる。

自然言語処理を応用することによって、英語を日本語に翻訳する自動翻訳や、人とコミュニケーションするチャットボットが実現可能だ。さらに自然言語処理と画像認識の組み合わせによって、ハエが飛んでいる画像を分析して「ハエが飛んでいる」とコメントするAIを作ることもできる。

一方で、今のAIに「市場」や「民主主義」といった抽象概念を理解することはできない。それが可能にならなければ、AIが人間以上に知的になることはないだろう。だが、大半の人々はそういった抽象概念を振り回して働いているわけではない。したがって、今の技術の延長上であったとしても、AIが人間を代替する局面はかなり多くなるはずだ。

絵画や音楽などの創作物を生み出せることも、動物にはない人間の能力だ。ただし、（５）コンテンツ生成にもAIは進出し、バッハらしい曲を作ったり、レンブラント（17世紀オランダの画家）がいかにも描きそうな絵画を作ったりできるようになっている。創作活動も人間の独壇場ではなくなっているのである。

AIが作曲した曲が大ヒットしたことはないので、人間の優れた作曲家には今のところ及ばないと言える。ただし、今後人間の作曲家は絶えず「機械との競争」にさらされるようになるだろう。AI以下の凡庸な曲しか作れない作曲家は失職の憂き目にあってしまう。

住宅や工場、街もスマート化される
(1)～(3)の動物的な能力を持って自律的に動く機械であるスマートマシンの代表格が、自動運転車である。自動運転車は、人間の運転手の代わりにAIによってコントロールされている。

そのAIは「オペレーティングシステム」(OS、基本ソフトウェア）上で動作する。ワードやパワーポイントなどのソフトウェアがマイクロソフト・ウィンドウズというＯＳ上で動作するのと同様だ。

そうすると、パソコンのハードウェアを製造しているパナソニックのような企業よりも、OSを提供しているマイクロソフトの方がはるかに儲かっているのと同様のことが起きる。

要するに、自動車に搭載されるOSである「車載OS」のデファクト・スタンダード（事実上の標準）の座を勝ち取った企業が、市場を独占（あるいは寡占）するのである。

その前哨戦は既に始まっており、トヨタやダイムラー、GMといった自動車会社ばかりでなく、中国の百度（バイドゥ）やグーグル（アルファベット）傘下のウェイモといったIT企業が、それぞれ車載ソフトウェアや自動運転システムを開発しており、乱戦状態にある。

OSやそういった核となるソフトウェア、システムをひっくるめて、「プラットフォーム」ということができる。どの企業が自動運転車のプラットフォームを独占し、自動車産業の新たな覇者となるのかは今のところはっきりとしていない。

AIによって制御された賢い自動車を「スマートカー」という。自動運転車はスマートカーの一種だが、現在販売されている自動車の多くも既に、自動運転車でないにしてもスマートカーに含まれる。
というのも、自動で車間距離をとったり、車線を逸脱した時にアラートを発したりといったスマートな機能が幾つも搭載されているからだ。

これからは、自動車ばかりでなく、住宅や工場、街もＡＩによってコントロールされ、スマート化されるようになるだろう。それらは、各々「スマートホーム」「スマートファクトリー」「スマートシティー」と呼ばれている。

「スマートホーム」は、例えば部屋にいて「カーテン開けて」と言うだけで、自動的にカーテンが開くとか、「暑い」とつやぶくだけで、エアコンのスイッチが入るといったことができる「賢い住宅」を意味する。

スマートホームが近頃注目を集めているのは、「ＡＩスピーカー」（スマートスピーカー）が普及し始めたからだ。ＡＩスピーカーは住宅内の機器と連動させることができるので、「カーテン開けて」と呼びかける相手、つまりインターフェースになり得る。

スマートホームについても、住宅用OSや核となるシステムが各社から提供されている。日本では、住宅IT事業を展開するSOUSEIやパナソニック、SRE不動産（旧ソニー不動産）などのスマートホーム用プラットフォームがある。

アマゾンが提供するAIスピーカー「アマゾンエコー」に組み込まれているAIアシスタント「アレクサ」も、そのようなプラットフォームの一つと言えるだろう。ただし、SRE不動産のスマートホームサービスMANOMA（マノマ）は、アレクサにも対応していて、競合関係にあるとも言い切れない。

一方グーグルは、スマートホームという土俵の上では完全にアマゾンと競合関係にある。AIスピーカー「グーグルホーム」を提供しているだけではない。2014年に、サーモスタット（室内の調整機器）の企業ネストを買収し、2018年にはそのネストをスマートホームのハードウェア製造部門として位置づけている。

2019年には、スマートホーム関連の商品・サービスをすべて、「ネスト」というブランド名で統一し、グーグルホームもグーグルネストと名前を変更した。このネストというブランドでスマートホームにおける標準プラットフォームの座を獲得しようとしている。

パソコンは、今やブロックのように部品を組み立てるだけで簡単に製造することができる。つまりコモディティ化してしまったので、その製造は大した付加価値を生まない。自動車も電気自動車の時代になると、やはり組み立てが簡単になりコモディティ化することになる。

それに対し、今のところ住宅は、部品（資材）が標準化されているわけではなく、賃金の低い国に建設をゆだねることもできないので、コモディティ化しにくい商品である。

そういう違いはあるが、プラットフォームこそがドル箱であることには変わりない。なぜそれが、マイクロソフト・ウィンドウズのように莫大な儲けをもたらすのかは、またの機会に詳しく説明する。ここではさしあたり、プラットフォームに関するビジネスが独占化しやすいからだと述べておくに留める。

第四次産業革命とスマートX
スマート化されるのは、住宅や工場、街だけではない。公衆トイレの混雑状況が外から分かるようになる「スマートトイレ」とか、赤ん坊のおむつが濡れるとスマホに通知してくれる「スマートおむつ」といった技術まで現在開発されている。

世の中のあらゆるものが、スマート化されていくこのあり様を私は「スマートX」（スマートエックス）と呼んでいる。数学の変数のごとく、Xにトイレやおむつが代入されるのである。

元々、「Xテック」（エックステック、クロステック）という言い方がある。テックはテクノロジーの略であり、Xに様々な用語を代入することができる。このXテックにならって、スマートXと呼ぶことにしたのである。

金融（ファイナンス）とテクノロジーが合わされば「フィンテック」、人事とテクノロジーが合わさればHRテック、教育とテクノロジーが合わさればEd（エド）テックとそれぞれ呼ばれる。HRはHuman Resources(人事）の略であり、EdはEducation（教育）の略である。

それだけありとあらゆる分野にテクノロジーが用いられるようになるということであり、とりわけAIの果たす役割はもっとも大きい。

しかしながら、「第四次産業革命」がいかなる革命かを考えるにあたって、AIのようなテクノロジーが広く使われるようになるというだけでは焦点がぼやけている。

1800年前後に蒸気機関などによって最初に引き起こされたのが「第一次産業革命」であり、1900年前後に内燃機関（ガソリンエンジン）や電気モータなどによって引き起こされたのが「第二次産業革命」である。

2000年前後にコンピュータとインターネットなどによって引き起こされたのが「第三次産業革命」であり（諸説ある）、これから到来しAIの他IoTやビッグデータなどによって引き起こされると目されているのが「第四次産業革命」である。

第四次産業革命はもう始まっているという人もいるが、私は未だ機が熟していないと考えている。最初に述べたように、AIが生産性を高めているという経済データが一切ないからだ。
AIがハイプ・サイクルの幻滅期を経て安定期に入った頃にこの革命は実現するだろう。私の見立てではそれは2030年頃である。

それぞれの産業革命の引き金となった技術を「汎用目的技術」という。様々な用途に使うことのできる技術ということだ。

汎用目的技術を一早く手にした国が覇権を握ってきたという歴史がある。第一次産業革命ではイギリス、第二次産業革命ではアメリカ（ヨーロッパではドイツ）、第三次産業革命では引き続きアメリカが覇権を握った。

国だけでなく、汎用目的技術をもっともうまくビジネスにつなげた企業が勝者となってきた歴史もある。第二次産業革命では内燃機関の補完的発明品である自動車の大量生産に成功したフォード社であり、第三次産業革命では、汎用目的技術であるコンピュータやインターネットを活用したビジネスで成功したGAFAM（GAFA＋マイクロソフト）である。

これらの企業は、引き続き覇権を握り続けるために、次の革命でもっとも重要な汎用目的技術と見なされているAIに莫大な投資を行っている。一言で言い換えれば、第三次産業革命は「IT革命」であるのに対して、第四次産業革命は「AI革命」であり、それだけAIが大きなインパクトをもたらすのである。

AIへの投資の少ない日本企業が時価総額ランキングの上位にのぼってくる可能性は極めて低い。「AI後進国」であることは、その国があらゆる面で後進国となることを決定づけているのである。
AIには様々な定義があるが、IT(情報技術）の比較的賢いものであるという程度のゆるやかな定義で構わないと私は思っている。賢いからこそ人間の知的労働の代わりを果たすようになり、金融や人事、教育といった多くの分野で使われるようになる。

それらは元々情報を扱う分野であり、そもそもが「情報空間の営み」である。モノを運んだり作ったりする実空間の営みではなく、情報や記号を操作したり伝達したりする情報空間の営みだったらコンピュータに任せることは比較的簡単だ。したがって、金融や人事、教育がデジタル化されるというのは当たり前の流れと言える。

ところが、第四次産業革命の本質は、実空間に存在するあらゆるモノがデジタル化されていくということだ。「数化万物　智在融合」（万物のデジタル化　知は融合にあり）は、「中国国際ビッグデータ産業博覧会第4回大会」（2018年）のテーマである。「数化万物」は、文字通り読めば、ありとあらゆるモノがデジタル化されるということだ。

ここでは特にモノのデジタル化を「スマート化」ということにする。スマート化というのは大げさに言えば、AIを含むITが万物をコントロールするようになるということだ。

実空間はアトム（原子）で構成されており、サイバー空間はビット（０と１）で構成されている。ビットが至るところでアトムを支配するようになるのが第四次産業革命というわけだ。

第四次産業革命期にビジネスを成功させたかったら、あらゆるものがスマート化されて、ビットがアトムを支配下に治めていくこの流れを見極めなければならない。

これから起業する一万社の事業計画を予想するのは簡単だ。それはただ、XにAI機能を付けるというものだ。オンラインの知能を加えることで良くなるものを、ただ探せばいいのだ。（ケヴィン・ケリー『＜インターネット＞の次に来るもの』）

実空間にあるXをスマート化してスマートXにするというビジネスモデルがこれから、雨後のタケノコのように続々と出現するというわけだ。ただ、独占化しやすいビジネスなので、各Xで勝ち残れるのは1社か2、3社である。

GAFAMがいかにAIの研究開発に力を入れたとしても、それらの提供するサービスがサイバー空間に留まるならば、時価総額ランキングの順位を落としていくことになるだろう。

ただし、既に見たようにアマゾンがスマートホームの、グーグルが自動運転車やスマートホームの、標準プラットフォームを握る可能性もある。それらの企業は既に実空間に身を乗り出しているのである。

ウーバー・テクノロジーズやエアビーアンドビーは、配車や民泊に関するプラットフォームを提供している。そこで行われているのは情報のやり取りであって、実空間を機械で直接制御しているわけではない。

したがって、こうしたプラットフォーム自体は良くも悪くも第三次産業革命＝IT革命の延長上にあると言える。AIを利用してはいるものの、図3で表された動物のようなメカニズムを有しているわけではなく、私のいうスマートXには当てはまらない。

スマートXの出現と普及こそが、恐らくは第四次産業革命におけるもっとも重要な出来事となるだろう。そしてもっとも儲けをもたらす商品・サービスの一つが、スマートXの標準プラットフォームとなるものと考えられるのである。 

 

（注1）　https://www.gartner.com/jp/newsroom/press-releases/pr-20191031
（注2）　Kruguman (2000) ``Why Most Economists' Predictions Are Wrong.”May 18.
（注3）　https://www.gartner.com/jp/newsroom/press-releases/pr-20190830
（注4）　神戸大学の松田卓也名誉教授によって作られた言葉。
（注5）　より具体的には、例えば「強化学習」という技術が意思決定に用いられる。アルファ碁では、強化学習とディープラーニングを組み合わせた「深層強化学習」という技術が応用されている。

 

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