脱「MARCH（*日本の大学群の通称）」宣言により注目を集める立教大学が2020年4月開設を目指して AI に特化した大学院研究科を設けることを発表した。メディカル、スポーツとテクノロジーの融合のなかで、今後ますます連携が見込まれるであろう AI 分野の研究に同大学はどう切り込もうとしているのか。

大学や企業研究所での研究が加速度的に進む人工知能 AI。だが世界的に見れば日本の研究はまだまだ浅く、アメリカや中国が拠点となりつつあるのが現状だ。最先端を追いかける研究が注目されるなかで、立教が視線を注いだのは AI やデータサイエンスに関わる人材の不足。AI 開発における国内の現状について、数カ月間の短期的な講座や研究室単位での部分的な取り組みに留まるものが多く、機械学習や深層学習（ディープラーニング）を中心とした AI 領域について学習・研究するカリキュラムが少ないのではないかと判断、これらの部分を中心にカリキュラムを設置し、文理融合型のプロジェクトを実際に動かす研究科を立ち上げることにした。

企業との連携も強化、産学連携による社会実装にも積極的に取り組む環境を整えるとしている。輩出する人材のモデルとして、「AIサイエンティスト」、「AIエンジニア」「AIプランナー」、「AIプロデューサー」といったものを置き、倫理的、法的、社会的諸課題に配慮したスペシャリストの育成を目指す予定だ。

育成する人材モデル

AI サイエンティスト
機械学習の数理モデルを深く理解し、高度な情報科学や統計学の知識を持ち、論文から最新の AI 技術を実装できる力を育成。先端的な機械学習モデルを主導できる人材を目指す。

AI エンジニア
エンジニアやプログラマー経験のある社会人が、AI 関連技術と既存技術を合わせて発展的に生かす力を育成。既存の AI 技術をソフトウェアで実装でき、実データに対して機械学習の応用ができる人材を目指す。

AI プランナー
基礎的な AI 関連知識を有し、業務活用を企画できる力を育成。ソフトウェア実装を経験し、エンジニアやプログラマーとコミュニケーションできる人材を目指す。

AI プロデューサー
ビジネス経験の豊富な社会人が、幅広く、そして深い AI 関連の知識や技術を身に付ける。それらを生かして製品開発やサービスの企画立案を主導できる人材を目指す。

医療の現場でも画像診断ソフトの開発をはじめ、AI技術を使った新しい研究が進められているが、この研究科の出現は医学の専門知識を持ちながら AI サイエンティストとしての力をつけられるチャンスとも言えよう。選考は今年4月下旬ごろを予定している。詳しくは同大学のHPへ。
https://ai.rikkyo.ac.jp/
※2019 年４月下旬に文部科学省へ設置届出を予定、記載されている内容は予定であり、変更の可能性がある。

［TOP動画引用元：https://youtu.be/mi8VelUvwpo］

パンデミックにより急速に近づいた未来

交通網の発達した東京では〝利用の必然性が弱い〟とも言われていた小型モビリティーのシェアリングサービス。しかし最近は、コロナの影響もあり、かなり頻繁に見かけるようになっている。なかでも、ナンバープレートをつけた電動キックボードを目にする機会はぐっと増えた。人々の移動という行動が、パンデミックの発生により大きく変わったのだ。こうしてモビリティーの世界を見てみると、HERO Xが掲げる「一歩先」と言ってきた未来が、一気に向こう側からやってきた、そんな時間を過ごしたここ数ヶ月、人々の暮らしが大きく変化した。

すでに活用から長い年月を経ていたフレックス制もあらゆる職種に広がりを見せ、在宅勤務をする人々は爆発的に増えた。これに伴い、日常生活における移動距離は大きく変わった。外出自粛期間が過ぎても、満員電車を避けるため、自転車やキックボードを使う人は後をたたない。誰も予想しなかった形でパーソナルモビリティーの発達が加速したことは間違いないだろう。今回のパンデミックはテレワーク元年と言われているが、モビリティー、Massにとっても新たな時代に向けての大きな幕開けとなったのだ。

加速したイノベーションの
風を止めない

問題は、この追い風が今後どこまで続くかだろう。あと5年で日本の高齢者率は40％を超えると言われている。だが、これはあくまでも平均値、地方ではすでに高齢者率40％を超えている地域も存在する。つまり、平均とはお化けみたいなもので、地域ごとの問題は平均値では見えてこない。すでに過疎化を迎えた土地にとってはなんら問題の解決を生み出さない。日本全体を見渡すと、東京ほど交通網の発達しているエリアは少なく、特に高齢者率40％を超える地域では、移動弱者が生まれている。鳥が上空から地上を眺めるように広い範囲で見ていたら、個別の問題は見えないだろう。自らの意思で買い物に行ける方法を待ち望む人々、私たちが「一歩先」と言ってきた「未来」を必要とする人が、ここにはすでに存在している。イノベーションは常に、ニーズにより生み出されるのだ。

今回の特集では、世界各国で実用化がはじまっているモビリティーの紹介や、各分野の専門家を訪ねての取材を試みた。パーソナルモビリティーの発展が日本各地で起こることは考えにくいという話も出てきたが、個別の事例に対しては、イノベーションの余地はある。先行開発ファクトリーとして歩んでいる株式会社RDSが開発した車いす「WF01」も、個別の移動ニーズを解決するために生まれたもので、車いすの常用者であるハンディキャップのある人だけでなく、全ての人の移動を自由に、そして楽にするパーソナルモビリティーへと常に進化していくだろう。

そんな新型モビリティーの開発現場、今後、移動という行為について、個々のニーズを解決するために力を発揮していくのはおそらく、中小企業となるだろう。なぜなら、個々のニーズは多くの場合、緊急性を有している。開発にはスピードが必要だ。こうした緊急性を有するものごとについては小回りのきく中小企業の方が開発スピードは速い。もちろん、大企業の役割がなくなるわけではない。中小がおこしたイノベーション、それらをスキームとし、インフラ整備など大がかりなことをしていくのが大企業の役割となるはずだ。中小と大企業、それぞれの良さを生かし、パートナーシップを発揮すれば、日本のモビリティーの発展は間違いなく加速するだろう。

今後深くなる、
医療とモビリティーの親和性

新たなモビリティーの出現は、新しい生活様式のスタイルをより自由なものにしてくれる。バスを含め、車への依存の高い日本の地方部だが、モビリティーの種類に広がりが生まれれば、自発的な外出をする人は増える可能性がある。個別利用できる新型モビリティーの発達は、歩けなくなったことで自宅に閉じこもりがちになっていた高齢者を外へと誘うきっかけにもなるだろう。認知症の予防には人と会うことが有効だという話もあるが、外出の機会が増えれば、モビリティーを通した予防医療貢献に繋がる可能性も見えてくる。

そして今後、医療とモビリティーの親和性は益々深くなるだろう。車の業界で昨今進むビッグデータの集積は、自動車利用者だけでなく、パーソナルモビリティーの分野にも見られるようになってきた。車いすがパーソナルモビリティーとして発展すれば、そこでのビッグデータの解析も不可能ではない。座ることで健康データを取得、薬局で数値を見せればぴったりのサプリメントを提案してもらえるなど、ただの移動に付加価値をつける未来も現実味を帯びてきた。そんな大変革期を迎えたモビリティーの世界、次回からの特集では、モビリティーとの連携も見込まれているデータの収集、蓄積などを追っていく。未来を生み出すものは何なのか、今後も視線を注いでいきたい。