人とロボット、限りなく近く 自ら学習、有能な相棒に

　

　

　　ソフトバンクは先月、人型ロボット「ペッパー」を、ソフト開発の専門家向けに先行販売した。ペッパーは今までのロボットと大きく異なる面がある。それは米ＩＢＭが提唱する「コグニティブ・コンピューティング」を実現する、人とロボットの距離を限りなく近づける存在としての可能性を秘めているのだ。

　

　ソフトバンクの「ペッパー」は警備員など幅広い用途での活用が期待されている
　

　　コグニティブ・コンピューティングとは、コンピューターが人工知能（ＡＩ）で自ら学習し、ウェブ上に蓄積された膨大で多様な情報源から大量のデータを統合・分析する新しいシステムだ。

　　ネット上に蓄積される情報の80％は既存のコンピューターでは効果的に扱えないとされる。現状の検索エンジンはユーザーの求めに的確な答えを提供することは難しく、あくまでも単語の統計的アルゴリズムや参照数、アクセス数などからサイトのランキングを提供しているにすぎない。

　　だが、最近はスマートフォン（スマホ）が普及し、個人の情報や行動パターンなどの膨大な情報（ビッグデータ）が全地球測位システム（ＧＰＳ）やセンサー、アプリの利用情報などで収集可能になってきた。

　　ペッパーを開発するソフトバンクは昨年10月、米ＩＢＭが開発中のＡＩ「ワトソン」の日本語版を同社と共同開発すると発表。今年２月にはワトソンをコグニティブ・コンピューティングに採用した製品やサービスの開発など戦略的な提携でも合意した。ワトソンはクラウドを基盤にビッグデータを分析、日本語など自然言語で投げかけられた質問を解釈して根拠に基づいた回答を提案するのが目標だ。

　　1990年代に入るとコンピューターのコストが急激に下がり、大量のデータを統計・確率的に分析して様々なパターンを自動抽出できるようになった。機械学習も人間の脳細胞シミュレーションや因果関係を確率で示すベイジアンネットワークなどの活用で、自律的に学習して情報解析や推論モデルを自動構築するまでになった。

　　画像の認識や解析では人間の視覚神経系統をシミュレートして人間の認識に近い画像を高い精度で再現。動画サービスや工場の品質管理、セキュリティーなどに広く活用され始めている。