「AI使って解決したい」「これってAIでできないの？」の答えを「AIマップ」で見つけよう：人工知能学会 タスクフォースが使い方を直伝

人工知能学会では外部発信活動の一つとして「AIマップβ」を公開している。本記事では活動のいきさつや、AIマップの活用方法を紹介する。

[森川 幸治，人工知能学会]

人工知能学会でタスクフォースを編成してAIマップを制作した理由

　深層学習の普及によりAI（人工知能）に注目が集まっているが、深層学習以外の各種AI研究の認知と利用の拡大に対する課題意識から、2018年に人工知能学会でタスクフォースを編成してAIマップの作成をスタートした。初期メンバーは人工知能学会の理事から電力中央研究所の堤氏、国立情報学研究所の市瀬氏、東芝の植野氏と筆者が検討メンバーになり、島根大学の津本氏が本活動の提案者として議論に参加した。日々急速に変化するAI技術のマップは、すぐに最新ではなくなるため、いつまでも未完成という意味も込めて「β」を付けている。

　最初の検討事項はAIマップを誰に見てもらうかだった。AI研究者なら自分自身の研究分野と関連研究を熟知しており、AIマップは参考にならない。そこで、当時の全国大会で急速に参加人数が増えていたAI研究の初学者と異分野の研究者を対象にAI技術を俯瞰（ふかん）して提示することを目的とした。「AI技術のツール化やクラウドサービス化が進んでいるが、どの技術を使うべきかが分からない」という話を聞いていたためだ。

　2次元平面上にどのような考え方や基準を基にAI技術を配置するかはマップ作成のポリシーに関わる大きな課題だ。AI研究者でもあるタスクフォースメンバーが作成したマップ構成案は各自のAIの捉え方が垣間見えて面白いものだった。当初はこの統合方法を議論していたが、どのマップも一定の世界観のもとで合理的に技術が配置されていることから「どれも参考になるしβ版だし」ということで最終的には4枚のマップとして掲載することにした（図1）。

図1　AIマップβの4枚のマップ

　4つのAIマップに配置されているAI技術のキーワードリストは共通だ。それぞれの技術が別の視点では異なる場所に位置付けられ、他の技術との近接関係も異なることを眺めてみるのも面白い。AIマップのコンセプトは、人工知能学会の学会誌でも漫画で解説しているので、こちらも参考にしてほしい（教養知識としてのAI 〔第2回〕AI マップβ）

　なお、AIマップは人工知能学会のWebサイトでダウンロードできるので、マップをお手元において読んでいただければと思う。それぞれのマップ（A）から（D）について見ていこう。