講師を務めてくれたのは、「おしごと年鑑2022」にも登場する三菱電機情報技術総合研究所の芳川昇之さん。実際にAIを使った技術の開発に携わる専門家だ。冒頭、芳川さんは「AIは発展が目まぐるしい分野。今日の話は明日には古くなっていることも」と言い、今回の話は「あくまで私の考えなので、気になることはいろんな人に聞いたり調べたりしてほしい」と前置きして授業をスタートした。

ウィキペディアで「AI」を調べると「人工知能」としてその説明があるが、「正直、その内容読んでもよくわかりません」と苦笑する芳川さん。誤解を恐れず簡単に言えば、「何か聞いたら答えてくれるプログラム」だと語り、概念を分かりやすく図解したスライドを見せてくれた。

ある「目的」のためAIに「状況」と「状態」を伝えて「回答」を得る。AI将棋を例にすると、「状況＝将棋での対戦」「目的＝勝ちたい」「状態＝その時の盤面」「回答＝最適だと判断した手」となり、「目的」と「状況」は人間が決められる。

一口にAIといっても、その種類はたくさんあるという。芳川さんは、エキスパートシステム、ファジィ制御、群知能、機械学習（決定木、ガウス過程回帰、ニューラルネットワークなど）といった専門用語を挙げ、「すべての問題に対応できるものはなかなかなく、今やりたいことに適切な仕組みを選ぶのが大切」と言い、これを適切に選べるようになるのがAIの開発者なのだと伝えると、生徒たちは勢いよく手を動かしメモを取っていた。

では、たくさんあるAIは何に使えるのか。芳川さんは、三菱電機で実際に技術開発している製品にも触れながら、社会で応用されている分野を紹介した。

生徒たちもネット上で見聞きしたことがある「音声認識」や「画像認識」。工場などで活用される「異常検出」。また「予測」の分野では地震で津波を観測すると、いつ・どこで・どれくらいの規模で押し寄せるかという危険予測のシステムを三菱電機で手掛けているそうだ。かつてAIが苦手とされた「画像生成」などクリエイティブの分野も現在は進化し、絵を描いたり小説を書いたり、またAIがAIのプログラムを書くこともできるという。

「三菱電機では工場などでの故障や破損の検出、機械制御といった分野を“大きな売り”として手掛けていますが、AIは人間が思いつくことであれば大体できてしまう時代に来ているんですよ」

「意外と重要だけど、あまり語られない部分」として芳川さんが詳しく教えてくれたのが、AIはどうやって作るのか、だ。

先に説明された「目的と状況を人間が決め、状態をデータとして与え、その回答パターンを覚えさせて使う」のがAIの仕組み。この「状態Aがあれば答えBが出てくる」のは、「xのときにyが出る」と言い換えられる。「なんだか聞いたことありませんか？　２年生なら習っている数学の一次関数です！」と芳川さん。聴き入る生徒たちの眉間に少しシワが寄る。

「ｙ=ax+b 」、つまり「関数xを与えるとｙが決まる」という一次関数を発展させて「状態を与えると回答が出る」のがAIで、機械学習のうちのニューラルネットワークの一番簡単な形になるという。芳川さんは生徒が理解しやすいよう「勉強時間と数学テストの点数」の関係を例に、一次関数のグラフを示した。実際の点数は勉強時間に正確に比例する直線にはならず、ゆらぎがある。よく知られているように、勉強はある程度時間を重ねてからぐっと上がる時期があり、成績は階段状に伸びると言われるからだ。「これを実際に近づけるには、膨大なデータが必要です。実はAI技術で一番大変なのは、この必要なデータについて何をどうやって集めるかなのです」

実際に、三菱電機で開発した「トンネルのひび割れ検出AI」では、1千～１万枚といった膨大な数のトンネル壁面画像が必要となり、用意した画像のどこにひび割れがあるかを最初にAIに教えなければならなかったのだと説明した。

できることが増えて性能が上がり、複雑になったAIだが、計算能力に限界は来ないのか。10年ほど前までコンピューター１つで行っていたことが、現在はクラウドのサーバで計算するように。それでも将来的に限界が来る可能性はあります、と芳川さん。

最後にAI研究・開発に必要なものについて、データ取得のための「お金・人員・ドメイン知識（＋ちょっとだけの数学）」だとまとめた芳川さん。「なかでも一番必要なのは知識です。AI自体はちょっとした数学があればできる。何がやりたくてどうすればデータが取れるのか。このあたりを、ぜひみなさんに考えてもらいたいですね」と締めくくった。

質疑応答では、「最新のAIはどのようなものがあるか、どのような場所で使われているか」、また「AIは人間と同じようになるか」「AI対AIで囲碁や将棋をするとどうなるか」といった素朴な疑問や、「職場の人数や一日の仕事の流れは？」といった仕事に関するものまで、さまざまな質問が出た。密度の濃い、あっという間の30分間で、最後は拍手に包まれた。

熱心に聞いていた生徒の手元のメモは、表も裏もびっしりと文字で埋め尽くされていた。感想を聞くと、「医療現場でのレントゲン画像の診断など、知らなかったAI技術の活用にびっくりしました」「生活が便利になる一方、人間の仕事が少なくなって、将来はAIと競合しない分野の仕事を考えなければいけないと思いました」「数学の計算が難しかったけど、今日おもしろいと思ったところを掘り下げられるよう、きちんと理解できるようになりたい」など、AIを軸に、生徒たちに多くの気づきや意欲をもたらした授業だった。