平成３０年７月２０日
中央大学学術講演会の開催

　中央大学主催、学員会札幌支部・中央大学父母連絡会札幌支部共催、札幌市教育委員会・札幌商工会議所・（協）中小企業振興センターの後援による 本学学術講演会が午後1時30分から北海道経済センター8階Ａホ−ル開催されました。講師に工藤裕子氏（本学法学部教授）を迎え「ロボットは日本を救う?」−ロボットと共存する社会の課題と可能性− と題した講演に札幌市民、札幌商工会議所会員、学員、父母連絡会会員105名が熱心に聴講されました。講演に先立ち舟橋健市学員会札幌支部副支部長の開会の挨拶に続き講演に入りました。
「ご紹介頂きました工藤でございます。私の専門は公共政策、行政学なのですがその中で特にＩＴを使った所謂電子政府などに関わって参りました。2014年位から工学部の特に情報工学あるいは ロボット、感性工学といった専門の先生達といろいろと研究をする機会に恵まれましてその中で今回の話に関係するような研究内容にも最近手を染めております。今日は研究成果の発表というよりは、 恐らくロボットと言いますと今日本の将来ロボットに仕事を取って変わられて仕事がなくなるのではないのかとか非常にセンセイショナルないろいろ話題が新聞やテレビを賑わしておりますので、 基本的にはそんなに簡単に仕事は無くならないという事から話しをしたいと思いますが、同時に日本が抱えている問題をロボットやＡＩ、人工知能がどの位救う事が出来るのかという事をご一緒に 考えたいと思います。
　タイトルが日本を救うと書きたいところだったのですが若干確信が持てませんので？クエスチョンマークが付いております。そういう事で今日は日本の問題点と同時に、ロボットと言いましても ロボットと人工知能は非常に範囲が広いので今日はそのご紹介を含めてお話しをさせて頂きます。今日のテーマの紹介といいますか、基本的に問題意識としては、大体こんなような事になります。 一つはデジタル化という事があると思います。デジタル化というのは所謂アナログに対するデジタル化なのですけれどもそれがロボット開発の起源に一つは私たちの生活にいろいろと デジタルテクノロジーが使われているという事です。
　スマホをお持ちの方であれば日常的にデジタルテクノロジーの所謂恩恵を私たちは受けているという事になるのです。勿論ロボットの開発それから人工知能の開発があります。 いずれも今までの法律体系やそれまでの日本の政府が想定していた内容をはるかにこえるような内容が出てきますのでそういった事についても話したいという事が一つ目です。
　二つ目の問題意識としてしましては、この分野はご存知ようにアップル社とかそれ以外のＩＢＭとか最近だと宇宙開発なども民間企業が非常に大きな役割を果たしているわけですが、 一方で実はこの分野は法律的には穴のいっぱいある、穴があるのではなくて法律が想定していなかった技術が沢山出て来ている分野ですのでそれに追いつくためにも政府の役割が必要だと 言われております。また同時に非常に先端技術が国際的に激しく競争している段階にありますので、非常に自由放任的なアメリカと非常に政府や国際機関が規制しようとしているヨーロッパ 特にＥＵその間には大きな回路がありまして日本は両者を観ながらどっちにしようかなと迷っているのが現状でございますが、そんな中で今後政府は何をすべきかというお話しをしたいと思います。
　それから冒頭にも申し上げましたがロボットが進展していくと20年後には私たちの仕事の多くがなくなるかいう懸念が多いのですけれども、それよりはどちらかというと現在ある日本の社会的 課題を解決する可能性があるのではないか、同時に日本は今少子高齢化ですので、そういうロボットが人間の代わりになってくれるという事も大事なのですが、もう一つは人間をロボットが代替え する事によってもしかすると日本の生産力等を支えていく逆に新しい産業分野になるのではないかと言われておりますので、今日はこのあたりをご説明したいと思います。
　ロボット言ってもいろいろとあるのですが、日本には実は非常に古い時代からロボットの素晴らしい見本がございます。鉄腕アトムです。鉄腕アトムが世の中に発表されていたのは 1952年から1968年で実は現在の日本のロボット工学の先生方、理系のバリバリのロボットをつくっていらっしゃるような方々も幼少期にこれに触発され自分も鉄腕アトムを作りたいと思ったのが、 きっかけになっている人が多いと言われております。実はそういう事を研究した本も出ていまして、当時の夢の世界だったものが今ほとんど現実化している事と日本の実はロボット技術の夢を 与えた非常に傑作だといわれております。
　世界では古い事例としてフリッツ・ラング監督の「メトロポリス」があります。製作時から、当時1926年ですのでもう100年近く前にも拘わらずこのような美しい映像、映画の中の女性なのですが、 非常に美しいアンドロイドを使っています。それから空を飛ぶ車とか映画の中にもそれこそ今まだ未来と考えられるようなものが出来たというＳＦ黎明期の映画ですが、 こんにちかなり実現しつつあるいろいろなテクノロジーそれからこういったアンドロイドが引き起こす問題点なども示唆している作品としてよくＳＦ映画の原点にして頂点であるとかこの アンドロイドは映画史上最も美しいロボットというふうに言われているそうです。それから男性で結構好きな方がいらっしゃるのではないかと思いますが、1982年〜1986年にアメリカの テレビドラマシリーズでナイトライダーというのがございます。この時の車というのは今想定されているいわゆる自動走行車の原型といいますか、夢を描いたものですが、今技術的にかなりこれに 近いものが出て来ています。基本的に人工知能が車の動きを制御し、さらに人間と会話をできあがったのはするとか、声によって指示を受けてそれに応対出来るというような事で今の スピーカーなどの技術も想定されているという意味でなかなか80年代にしては優れた映画であります。
　もうちょっと新しくなりますと2001年にＡ.Ｉ.というタイトルそのものが人工知能というのがありましてこれは実は若干不思議な縁といいますか、不思議な経過があります。
　もともとはキューブリック監督の企画で作くられる映画だったのですが、ご本人が死去したために有名な、こちらも有名なスピルバーグ監督よって監督作品となったものです。 実はキューブリック監督は1970年代に映画化する予定だったのですが、その後映画化を事を考えていて実際には出来上がったのは2000年という映画です。人間の形をした人工知能が活躍する 主人になっているという映画です。もう一つ最後「�T.ＲＯＢＯＴ」というのが2004年にあります、これは結構日本ではあまりはやらなかったのですが、これもなぜ取り上げたかと言いますと、 これは興行成績的には特に日本でははやらなかったのですが、アイザック・アシモフの短編集が原点にあってそういう意味ではロボットが非常にしっかりとした背景をもった原作でありまして、 ロボットが殺人を犯す作品を映画化したものですが、基本的には最後のポイントはロボット嫌いの刑事がロボット工学の三原則を使った事件に挑むという事で、実はアシモフは別のロボット長編に 非常にヒントを得ている作品という事であります。
　いずれにしましても1920年代から今日に至るまで人工知能とかロボットが活躍するイメージあるいはテクノロジーはいろいろな形で想定されて来たものが、現在ではほとんどこれらの技術が かなり近い形で現実にあるという事で、実際に生活の中にもう既にあるＡＩを見ていきたいと思います。ルンバ（お掃除用ロボット）は場所によってかなり使っている方と使っていない方との 差があるようですけれどもお掃除ロボットとしては典型です。
　ペッパー君はソフトバンクのスマホをお持ちの方だと結構ソフトバンクのお店に行ったり、最近では空港とか、あと駅とかいろいろな所にいるのでかなり知名度が増して来ましたがＡＩですね。 それからシャープが出したこれスマホなのですが、ロボホンというのがあります。この手の所謂声でいろいろ制御されるとか、それに応えてくれるという意味ではスマホそのものなのですが、 ちょっと可愛らしくて動作をしたり踊ったりする意味ではちょっと進んだ形です。最近意外とこれはご覧になった方も少なくて、使用している方ももっと少ないのですがスマホです。
　それから去年から今年にかけて今年の1月11日に発売された最新版のＡＩＢＯ、ソニーがかつて発売をしていたＡＩＢＯよりはすごく動きが自然で犬らしいと、本当に犬みたいな動作をしてくれる だけではなくて、今回のＡＩＢＯは犬と一緒に、犬と関係を持つたり、縫いぐるみと言うとちゃんと肩に掛けたりするなかなか優れものです。
　あとはこれもどの位皆さんお使いか、かなりこれも場所によって実は違うのですが、ほとんどの方のスマホ特にアイホンをお使いの方ですとＳiriが入って来ておりますが日常的にお使いの方は どの位おりますか? 挙手をお願いします。すくないですね、声で命令を出来るという意味ではタッチパネルからさらにちょっと進化した形なのですが、最近ですとスマート式スピーカーがたくさん 普及して来ているのでＳiriも使われるようになって来ているのですが、意外と日本では使われていないのが現実なのです。
　それからパロという日本が実は特許を持っている一見して縫いぐるみ単なるアザラシの縫いぐるみに見えるのですが、このアザラシは実は人工知能が搭載されていて例えば患者さんが愛撫したり、 抱っこしたり、可愛がったりすると、それを覚えていろいろと反応するこのように右側の写真はスウェーデンのカロリンスター病院で有名な病院で小児病棟で使われているのですが ペットセラピーですと、どうしても動物アレルギーの患者さんであれば使えませんし、子供さんの患者さんでも安心して使えるという事で使われております。
それから実はアメリカ、日本各地で老人ホーム等ではセラピーとか還元性を保つという意味でお年寄りにも非常に使われているものです。いずれにしてもやはり人間に反応してくれるというところが 普通の縫いぐるみとは違うところでありますので、そういう意味で還元性を築けるＡＩの一つの事例になっております。日本では何故か同じような名前が多いのですが、紛らわしいのですよ、 これはパルロといいましてロボットなのです。右側にあるように、お年寄りに例えば「薬の時間ですよ」とリマインドしてあげるとか、実際に薬を持って行くとか簡単ないろいろ動作を家の中で 出来るものとして老人ホーム等を中心に使われ、ご自宅で使われてもおります。
　これも日本が世界に誇る特許を持っているものなのですが、ハルというものです。実は単に骨のようなものが腰についているように見えますが、人間の命令例えば足が不自由な方だとか、 病気で足が不自由になってしまったとか、怪我の後まだ機能が回復していないとかという時にこれを装着する事で今右に行きたいとか、前進したいとか、左に行きたいとか人間の命令を感知して 筋肉に伝えて動きを補助するというものです。これは筑波大学の山海嘉之先生が開発されたものですけれども、これはお年寄りで例えば体の動きが不自由な方にも使われておりますし、 アスリート等が怪我をしたりしてその後のリハビリにも使われております。自分の命令で自分の筋肉を動かすその助けをするという事ですので、そのリハビリの過程に非常に有効であるという事も 知られている人工知能です。多分骨組みのように見えますがこれも人工知能です。
「ダヴィンチ」手術ロボットです、もうかなりの世界的な大きな病院では導入されておりまして人間の眼で見えないような箇所であるとか非常に複雑な病気や手術に関して活躍しているロボットです。 これ見てお解りのようにドクターは執刀を自分でするのではなくてブースの中に座ってマウスを動かすことで手術用ロボットを動かして執刀をするという形になっていますので、実は医師に 要請される役割やスキルが大きく変わってきているという事を示す一つのいい事例であります。
　次は自動走行車ですが、これはグーグル・カーで、最近はアップルなどもアップルマップの作成のために車が世の中を走ったりしておりますが、基本的には自分で自力で運転手なしで走行出来る という。ただ、もう既に最近車を買い替えた方であれば例えば駐車する時であるとか、いろいろなところで既にコンピュータが皆様の操作をアシストするというのが普通になって来ています。 これらも考えてみますと基本的には人間が判断して自分がリールを回すだけではない、ハンドルを回すだけではない、それ以外の補佐機能が付いて人工知能がかなりいろいろな手助けをしてくれる という時代に入って来ている事を示すものであります。最後に無人航空機（ドローン）です。ドローンはサイズがいろいろで例えばアマゾン等が使っているように物を運ぶ程度の小さい 50�p四方位のものから、アメリカ等いろいろな国が国防上に、安全保障上に使っている大きな飛行機形のものまでいろいろあります。
　これはもう既に現実となっているものでありまして今までお見せしてきたものは、既にロボット、ＡＩ、人工知能として世の中に普及しているあるいは普及しつつあるものという事になって おります。改めて人工知能ってどういう定義をされているのかというと非常に変な定義で「人工知能は人工的にコンピュータ上などで人間と同様の知能を実現させようという試みあるいはそのための 一連の基礎事実を指す」という事でＡＩと言われているものは人間と同様のものを機械がやってくれるそういう定義になっております。具体的には既にお見せしたドローンとかヒューマノイド、 人間の形をしたロボット、自動走行車などが入ります。今日お話しする中心はロボットなので必ずしもここまでの知能、つまり人工知能までないものも含くまれますが、大きな違いとしてはソフトに よって決まっている動作をやるというのではなくて、自己学習によって習得していく、成長していくというのが人工知能の特色です。一方今日のお話の中に出てきます他の概念なのですが、 結構最近はマスコミやその他メデイアに出てきていますモノのインターネットというものです。実は変な日本語になのですが、�TＮＴＥＲＮＥＴ　ＯＦ　ＴＨ�TＮＧＳあるいはＩＯＴの日本語訳 として出てきましたが、意味としてはコンピュータなどの情報・通信機器だけではなくて、世の中にあるすべての物体（モノ）に通信機能を持たせることで、インターネットに接続したり相互に 通信することが出来る、それによって自動認識をしたり、自動制御、遠隔計測をする事といわれておりますが、よくこの事例として挙げられるのが賢い冷蔵庫です。賢い冷蔵庫といわれるのは、 冷蔵庫が通信機能を持つことで、例えば今もうすぐ牛乳がなくなりますとか、卵が無くなりましたという情報を自分の近くの例えばコンビニやスーパーマーケットに送ると自動的に足りない物が 送られて補充されてくる。それは宅配便か何かわかりませんがそういう手段で送られてくるというものなのです。あるいは既に考えられている、応用されているテクノロジーとしてはお年寄りの ご自宅特に独居老人の方のご自宅にこういった賢い冷蔵庫を置いておくと毎日冷蔵庫を開けて中のものを取り出しているかどうか、つまり2日位冷蔵庫が一回も開けられていないという事は何か異変が あったのでのではないのか、それが近親者に分かるとかそういったものとして使われている。これ実は便利という側面と、同時に例えば皆さんが一週間冷蔵庫を開けていないという事がわかると 場合によっては留守だという事もよくない人に伝わる可能性が充分にありまして非常に諸刃の剣となるものでもあります。
これも最近マスコミ等で非常に取り上げられているのでお聞きになった方も多いのではないかと思います。「�TＮＤＵＳＴＲＹ　４.０」はもともとはドイツ政府が先駆けて始めた概念では あるのですが、工業のデジタル化によって製造業の様相を根本的に変えて、製造コストを大幅に削減する。つまり工場と工場の間で自動的にいろいろと合意をする事で例えば必要な材料、 必要な原料を必要な時に届けてもらい、必要な市場の状況に合わせて、需要に合わせて計算をする。それを物流になるべく合理的な形で乗せてサプライ店を回していくというものですので、 基本的に日本が今まで目指して来た在庫を少なくするとか、必要に合わせて生産をするという考え方を究極までデジタル化して自動化しようというものです。
コストの極小化をするという事なのですが、ここでは人間がその動きを誰かが計算したり、コンピュータを動かして考えていくのではなくて工場自体がＡＩ化する事によってお互いに合意点を 見つけるという世界までも考えているものです。つまり工場自体が自ら考える工場になるというものであります。
　これは日本政府が言っているＳＯ?ＩＥＴＹ　５．０という概念で実は第５期科学技術基本計画によって日本が目指す未来社会の姿として初めて提唱されたものなのですが、 情報社会をＳＯ?ＩＥＴＹ　４．０といっているのでそれに続く一つ社会のあり方というふうに考えております。これはサイバー空間つまり仮想の空間と実際の現実の空間を融合させて経済発展と 社会的課題の解決の両方を目指すという事になっておりまして、要はバーチャルの空間というのはいくら技術が進んだとしても、いろいろメリットはあるのですが現実の問題を解決するためには、 やはり現実世界か゛ないといけないという事で両者の融合を考えているものになっていると思いまます。
ところが今まで申し上げた事は技術的には特に実験室の中では既に可能になっている技術がほとんどです。ですが問題は実験室から技術が世の中に出て私達の生活の中に入って来た時に、 実は今現行の制度や社会システムというのは、全てこの技術を受け入れられるような状態にないというのが今の問題です。それを上げてみたのですが、一つは例えば�TＯＴ、先程の �TＮＴＥＲＮＥＴ　ＯＦ　ＴＨ�TＮＧＳ　冷蔵庫、賢い冷蔵庫は同意がなくても情報が流れてしまう。
　例えば私が賢い冷蔵庫を持っていて別に牛乳が無くなろうと、無くならないとそんな事をばれたくないなと思っていても、賢い冷蔵庫を持ってしまうとその情報は世の中にばらまかれる、 プライバシーはそうすると無くなります。基本的に私が何時冷蔵庫を開けたかという情報がサイバー空間に氾濫しますのでそれから逃れるためには冷蔵庫の電源を切るしかないという事になります。
　それから問題は事故の責任を誰が取るかという事。先程の賢い冷蔵庫が一週間開けていないからどうもあのお宅は留守ではないかという情報をハッカーが分かったとします。このハッカーは今何をするかといいますと、実際さらに悪い事をしようとしている人にその情報を売るのです。
　例えばカードの情報、皆さんのカードの情報をハッキングしている悪い人たちは、その人たちはやる事が楽しくやっているのですが、もう一つはお金が目当です。ただ彼らは情報を盗んで 皆さんの銀行に行って下すのではなくて、そういう事をしようとしている人に高いお金でパスワードのリストを売るのです。そういう人がパスワードのリストを売ってあるいは空巣を計画 している人にあのお宅は一週間留守ですという情報を売ったとします、で実際には空き巣が入って何か盗られたとすると、入った空き巣は現行犯ですから捕まればその人は逮捕されますけれども、 その情報を売った人はどういう罪かといいますと、なかなかグレーゾーン、その人は窃盗罪ではないので今の場合にはハッキングした情報を売り渡している罪だけなので、その人がうまくどっかに 消えてしまえばその人を追及する事は非常に難しいという事にもなります。それから万一データーの分析が間違っていて牛乳が無くなったというのは間違いであって実は牛乳はたくさんあったの かもしれないのにもかかわらず次々と牛乳が届けられたら迷惑するのですが、牛乳が増えたぐらいではたいした事にはなりませんけれども、スマートなお風呂でとんでもない時にどんどん水が 入っていったら水が溢れて大変なことになります。というような事が起きかねないという事です。
似たような事は例えば自動走行車を利用していない人、自動走行車はセンサーによっていろいろな情報を感知しそれによって例えば前の車との車間距離を保つたり、交差点で人がいないか、 何がないか、障害物がないかを確認して進むわけですが、自動走行車を運転している人とか乗っている人はともかく乗っていない人や歩行者などの情報もみんな吸収されます。 ですから皆さんがたまたま横断歩道を歩いていたり、その歩道を歩いていてもその情報も捉えているのです。
それから判断ミス、これはよく話題になる事ですが、動作ミスや判断ミスをして事故が起こったらどうなるのか、ウーバーが実験していた自動走行車で歩行者が死亡するという事件がございました。 そういう時に判断ミスをした時の事故の責任にというのは、センサーが間違っているのかそれに対してどういう速度でどのタイミングで運転しろという事を決めた車が悪いのか、 そのソフトウェアを開発した人が悪いのか、そもそも車を製造した人が悪いのか、これまでの製造物責任法では解決出来ないような分野のゾーンがどうしても出て来てしまいます。 それから倫理的な問題というのもあるわけです。
　例えばトロッコ問題（制御不能となったトロッコが、直進すれば5人、右折すれば1人と衝突する場合、どう判断させるべきか）のように暴走しつつ車が何らかの形で壊れてしまっているの だけれども、歩行者が目の前にいた時に、歩行者を回避することで車がどこかにぶつかって大破して乗っている人が死ぬ方がいいのか、どうするのか、我々の人間的な倫理観ですと歩行者を 守ろうという事になりますが、もしそういう車を製造したら必ず乗っている人が死ぬような車になりますからそんな車は誰も買いません。という事になればメーカーはそういう発想の車は 造らないと思われますので結局どうするか、つまり実験室の中では出来るテクノロジーであっても現実社会に実際に出て行った時の壁、誤差というものがあります。
　それから現行の法制度とか、倫理社会的なルールには必ずしもそぐわないような状況が出た時にどう整備するのかという問題があったりします。それから先程介護ロボットとか 手術支援ロボットのお話しをしましたが、ロボットというのは人間と共同して何かをするロボット、フオワークとか共に働くという意味からロボットといわれております。 例えばこの時にお医者さんが手術ロボットの操作をする時には自分がメスを持って執刀するのではなくて、コンピュータの画面を見ながらマウスを動かすのがお医者さんの仕事になります。
　そうすると実は今迄の医師の免許に必要とされていたスキルや師の知識それからいろいろな経験という問題の全く新たな世界が広がっていまして、こういう意味では実は日本ではまだ ダヴィンチを使いこなせる先生は少ないという問題もあります。
　そうすると職業資格の中身として要請されるものが当然変わってくると言われていますし、実は法曹の世界でも例えば法律の世界でもどんどんＡＩが進んでくると人間の弁護士さんが やるべき仕事とＡＩがやってくれる仕事のすみ分けなども出てきます。
　それからスマートハウスについては先程の冷蔵庫ではありませんが事故の責任誰が取るのか、何かハッキングされて自分の家が機能不全になってしまう事もありえます。 つまり全てのものと通信されているという事はこういう危険もあります。何か不具合が起こった時にシャットアウトする以外に、つまりパソコンが急にフリーズしたような状態か、 フリーズならまだいいのですが、ハッキングされてしまって誰かの勝手な操作で自分の家の電気が点いたり消えたりしたら偉い迷惑な話ですが、そういう事が起こるという事でもあります。 一方で今お話ししたのは現実的にこういう問題が起こりかねませんという事ですが、現行の制度との関係でいうと次のような問題があります。一つは契約です例えば誰かと誰か、 Ａ社とＢ社が契約するあるいは?さんとＤさんが契約するといったような人間同士あるいは法人同士の契約というのは、今きちんと法律的に存在しますので、契約としてそれがもし不履行が あったらその責任の追求も出来ますけれども、ＡＩとＡＩが合意をして何らかの行為をするといってもＡＩは人間でもなければ、法人格もない、そうなるとそもそも契約が成立する要件って 何だろうとか、ＡＩはものすごい速度で人間の想像を超える速度で合意をする事が出来ますのでこれは実際フィンテックの世界ではすでに起こっているのですが何万部の一の、何万分の一秒の 世界で合意が出来ますので、何時本当に合意が成立したのかとかこれはなかなか特定はしにくいという問題がありますので、万一その契約に何か問題があった時に今の消費者保護では対応が 出来ない世界があります。
　それから二つ目の民事責任ですが、例えば自動運転の損害賠償責任のように誰が責任を負うのか、それからこういう新しい分野がもし将来自動走行車が普通になった時には、 例えば公的な保険制度を導入してこういう事故の時には公的な保険からお金を払いますよとするのか、あるいは民間の保険会社などが私的な商品として対応するのか、あるいはそもそもある リスクをどう判断するのかという問題があります。私的な商品だと恐らくどういう状況でという事をいちいち保険会社が判断しなければならなくて、それは非常に難しいのでもしかすると、 全世界で自動走行車が当たり前になるとこういった公的な保険制度というものも考えられる必要がある場合もありうるかもしれません。いづれにしても現在の例えば民法もそうですし、 自動車損害賠償保障法とか先程申し上げました製造物責任法では対応出来ない世界が広がって来るという事になります。
　刑事責任も同じです先程の泥棒ではありませんが、情報を不正に利用して、その情報を不正に利用する事で何か実害があるような犯罪を起こしたらどうなるのか、あるいはＡＩを不正に 改ざんして操作してその結果何か不具合を人やものに与えてしまったというような場合、それどういう刑事責任になるのというとよくわかりません。つまり現行の法律を厳密に適用すると なかなかよくわからないという世界があります。
　それから知財ですね、これは既にＡＩは作曲をし、いろいろな作曲の賞を取ったり、文学作品を作って文学賞を、さすがに優勝まではいってないようですが、佳作ぐらいにいろいろなところの 文学賞に入ったり、絵を描いたりしています。そうなってくるとＡＩが作ったものは誰に知的財産権が帰属するか、ＡＩに帰属すると言ってもＡＩは人ではないので、ではどうするかという話です。 問題は今の法律的に言いますと、知財というのは思想または感情を表現したものとなっております。
　そうするとＡＩが作品を作ったり、ＡＩが作詞をしたり、作曲をしたり、文学作品を作ってもそれは過去の文学作品や、作詞、作曲のデータベースから作っているものでＡＩ自身の思想や感情を 表現したものではない。そうなると現在の知財で当てはめると多分ＡＩは知財の保有者、帰属者ではないとは考えられますが、ＡＩと人間が一緒になって何か作ったらどうなのかとかそういう 問題があります。実はＡＩが例えば収集したデータベースとかＡＩはいろいろなデータベースから学んで学習していくのですが、その学習したデータというのは一体誰の所有権なのかＡＩが自分で 集めたとしてもＡＩに帰属するのかどうか非常にむずかしい問題とか基本的にはＡＩに帰属しようがないので、ではどうするのかという問題があります。
　それから勿論後は個人情報保護法との関係があります。私達のデータというのが例えばセンサーが一般的になりますとどんどん私達が一々同意しなくてもありとあらゆるデータが取られています。 ご案内のように例のフェイスブック事件のように皆さんが自分でフェイスブックにアップロードしたデータや写真やいろいろな事や呟きが結局集められて分析されて例えば2016年の アメリカ大統領選挙の時に扱われたという事になるわけですが、フェイスブックは実は最初に登録をされる時に、いろいろ条件が書いてありましてこれに同意しますか?一応あるのです。 皆さん多分読まれていてきちっと同意するというところにクリックするのでシステムの中に入ってしまうのですが、実は今世の中にあるシステムのほとんどは一応皆さんの同意を聞いてきます。
　ただ問題はセンサーの世界になりますと、私達が普通道を歩いているだけでその情報が取られているという事になりますのでつまり自分のプライバシーそもそも存在しない。 それから既に例えばいろいろな生体認証、顔の形であるとか、指紋とかいろんな認証が増えていく中で私達の情報というのは実は世の中に隠れまわっているという事にもうなっています。 そうすると今後匿名に加工された情報はどうなるのかとかルールの異なる外国間、国どうしの取引の時にどうなるのかという問題が出てきまして、実はこの世界ではつい最近なのですが 二か月ほど前ですがまだ二か月は経っていませんがＥＵがＧＤＰＲ（Ｇｅｎｅｒａｌ　Ｄａｔａ　Ｐｒｏｔｅｃｔｉｎ　Ｒｅｇｕｌａｔｉｏｎ）一般情報保護規則というのを導入しました。
　これによってＥＵの外あるいはＥＵの中のいろんなデータが、個人情報などがその外に出回らないようにあるいはＥＵの企業と取引のある会社の情報がその取引企業を経由して外に出ていかない ようにする事で非常に厳しいプライバシー基準が設けられ、これは実はＥＵが非常に自由なアメリカ型のそしてアメリカの企業が多くＥＵの中でも特に情報のプラットフォームを作っていくと いう事から出来た規則であります。一方で法律だけではなくていろいろな行政法規との関係というのも出てきます。先程職業資格の話しを申し上げました。例えばお医者さんが今までの医師免許に 必要な知識とかスキル、技能に加えて別の種類が必要になってくるというのもそうなのですが、そもそも例えば自動走行車か普通になってきますと運転免許も当然変わらないといけませんあるいは フィンテックが既に進んでいる中では金融取引の許認可とか監督も当然変わってきます。最近ではこの話しですとビットコインでなった仮想通貨の話が日本では今年は大騒ぎをしましたのでにわかに 注目されていますけれども、もしかするとその金融取引企業という考え方自体も変わらないと将来には適合しない時代が来るのではないかというふうに考えます。
　そうすると実は許認可とか登録監督制度自体が多くの分野で変わらないといけないという事になりますので今迄のような許認可体制では対応出来なくなる。
　そうすると実は技術だけの問題でもなければ法律制度だけの問題ではなくて、恐らく世の中にあるありとあらゆる行政機関もこれに対応しないといけないという事になってきます。
　それから独禁法とか競争法との大きな齟齬が生じます。実は皆様よくご存じのグーグルとかアップルとかフェイスブックとかこういった大きな情報系の企業というのは本当に比較的に短い期間に 世界的な企業になったのです。アマゾンなどもそうです。これらはプラットフォームビジネスといって世界中に同じロジックのビジネスモデルを自分達が作り上げる事で皆が利用する、 皆が利用する事によって更に利便性がアップする、そういうビジネスをいいます。典型的にはあとAirbnbなどもあります。考えてみればAirbnbが出来る前には似たようなサービスを提供する サイトというのが世の中に五万とあったわけですが、同じ名前のもとに同じ一個のサイトで世界中の情報が捕捉されるようになれば、ホストも増えますし、ゲストも非常に便利だからそれを使う、 ゲストがたくさんアクセスしてくれるからそのホストになろうとする人が増えるという事で最初にそういったビジネスのモデルが出来るとどんどん利用者が雪だるま式に増えるというもので、 これをプラットフォームビジネスと通常いいます。
　プラットフォームビジネスは短い期間にそのビジネスモデルを世界中にばっと広げるから皆が使うというものなのです。そうしますとよくよく考えてみますと独禁法がもともといっていた事には めちゃくちゃ合致していない世界でありましていってみれば如何に速い短い時間に世界中で独占するかというのがビジネスの成功を決めている。そういうパターンのビジネスになります。 しかしこれはよく考えてみますと例えば電話が発達した時というのは、電話のケースを一人だけ持っていても相手も電話を持っていなければ電話は出来ません。それから電話線が世界中に、 あるいは日本中に広がらない限り実は相手がいなければ電話のメリットはないわけです。こういったビジネスは最初に広がる時にどうしても独占状態があってその後、実はだんだん独占で なくなるのが普通なのですが、ＡＩの世界あるいはロボットの世界は非常に進歩が速かったためにほとんどが独占状態になっています。でこれを独禁法に真面目に当てはめると今ＥＵが多くの アメリカ企業と戦っているような形になりましてそれは全部独禁法で駄目なのですよとやると実は活動が出来ないという問題点がありますが、同時に技術的なメリットのためにはある程度の独占 状態があった方が実は技術的には更に進むという非常に大きな矛盾を抱えた分野であります。
　それから当然この分野がいろいろと今後進んでいくためには条約によって例えば国と国とのいろいろな決め事をしていかなければならない分野というのが当然出てきますが現状では あまり進んでおりません。
　実は全てがデジタル化するという事はいろいろなデータが残る事でもあるのですが同時にデータが次々と新しくなっていくのでそのデータを如何に記録・保存をして後で検証出来るかという 問題があります。よく知られているものとしては街角にあるような商店街にある防犯カメラがあります。防犯カメラはデータをある一定期間保存しますがその後はもう一度そのテープを利用して また新しいデータを保存している。そうしますとものすごく昔のデータというのは実は残っていないわけです。そうするとよりデジタル化が進めば理屈から言えばどこかにその前のデータを 保存する事が出来るのですが、そうすると実は大量のデータが世の中に溢れる事になりますのであまり現実的ではない。ただご案内のように今世の中に溢れている防犯カメラのお陰で実はかなり 犯罪者が捕まったり、事件の解決の糸口になったりしています。その事を考えると検証の可能性というのをどう保障するかというような事も問題になります。
　最後に何度か既に申し上げている事なのですが、実験環境の中で出来る事とそれを社会実装をする時の難しさがあります。先程のウーバーの自動走行車の問題のようにアメリカなどでは公道で 自動走行車の実験がかなり出来るようになっていますが、日本では非常に限られた所でしか今まだ出来ていません。しかし技術が本当により完璧になるためには実際の生活環境の中での実験が 必要になりますので、この公道実験の可能性というのが問題になります。それから一般的にはこういった問題か法律的あるいは制度的に解決したとしても新しい技術が出て来るとこういう問題が あります。そもそも私達一般市民が今後どれだけこういった新しいテクノロジーを世の中で受け入れていくのかという社会的なコンセンサスの問題があります。
　それから当然プライバシーなのですが、日本人は非常にプライバシー観念が高い発達した国民ですけれども先ほどのように私達のプライバシー空間というのがどんどん変わっていった中で それをどこまで許せるのかという問題が出てきます。実はこれに関しては非常に技術が進めば進むほどなかなか一般市民には分かりにくい世界、分かりにくい領域というのが出てきますが、 これに対しては例えばＥＵは説明する義務という事で普通の人が分かるような言葉できちんと説明しないといけないという義務規則を作ったりしていますが、それでもやはり開発者と一版市民の 間にはかなりギャップがあるという問題があります。それと日本でよく言われているのは人材育成とかが足りないので将来この分野を敬遠する、人がいないのではないのかという問題もあります。
　最後に先ほどからＡＩとかロボットは人間ではないし法人ではないと申し上げました。但し彼らが何らかの形で所有をしたり何らかの権利を持つ事がそれによって法律的にすっきりする場面と いうのはあります。実は企業は法人格という格を持っているので人間と同等に扱えるわけです。そういう意味では実はヨーロッパを中心にロボットに新しい人格、ロボット格みたいなものを与える 事でロボットに実際損害賠償を負わせる事は出来ないのでロボットの所有者かロボットの開発者という事にはなるのですが、一応頭の整理としてロボット格を作った方がいいのではないかという ような事も言われています。外国ではアメリカがこの分野をやはり牽引しておりましていろいろと決め事とかルールとかを出している。先ほど申し上げたＥＵが2017年1月にやっている Ｒｉｇｈｔ　ｔｏ　Ｅｘｐｌａｎａｔｉｏｎというのは説明する権利なのですが、説明する義務であって一般国民が説明される権利を持つという意味でありました。更にそもそも今日 お話ししてきたような技術や問題はいろいろあるにせよどうなのですか　?社会問題の解決に意味がありそうなのかという話を最後にさせて頂きます。
　そもそも今期待されている問題解決と言いますと大体こんな事かなとつまり日本の人口減少社会で人口がそもそも減っているから特にそれが少子高齢化という形で高齢者は増えて子供が少ない 同時に他国と比較して著しく移民が少ない，となりますと非常に近い将来生産年齢人口が減少する事で日本の労働力不足，ですから生産性が低くなる事もそうですし、そもそも必要に応じた生産が 出来ないのではないかと言われています。それから勿論一方で高齢者が増えるので特に介護人材が不足するというのはこういう人口関係、労働力関係の問題点というのが一つあります。
　それからもう一つは所謂向都離村、田舎から都会に人が流入する、流失し流入するという社会的な移動ですね、その中で近年限界集落が増えたりとか、あと2014年には有名なレポートが 出まして消滅可能性都市というのが日本のマスコミで非常に話題になり日本全国で問題意識を掻き立てたところです。
　要は世界的にも2050年までに世界人口の半数近くの人が大都市に住んでいる事になるだろうと言われていますが大都市への極端な人口集中と地方の衰退というのが一つ問題だと言われています。 両方併せましてやはり日本の経済発展が停滞するのではないか、そもそも成長しない人口ですし、それに生産力も追いつかないとすると経済停滞という事が問題だと。 映像でイメージを見て頂きますと人口減少社会、少子高齢化、高齢者が増えていって若い人が減ってきて人口全体が減っていくという、ちょっとグレーな時代がわかります。 一方で出生率どんどん減ってます移民も非常に少ない、諸外国に比べて外国人労働者も、今ちょっと増えていますが、めちゃくちゃ少ない。
　これは有名な例の2014年消滅可能都市が発表された時の2040年には、現在の半数以上の自治体が消滅してしまう。つまりこれはお子さんを作ることの出来る適齢期の女性が現在より半減する 自治体の数を数えたものです。つまり女性がいなくなれば再生産が出来なくなるのでその自治体は近い将来子供が生まれないので無くなってしまうという計算をしたものです。
　いずれにしてもこれらの問題点というのは結構前から指摘はされて来た問題点でして、日本政府はずうっと手をこまねいて見ていたのかというと結構いろんな政策がありました。 しかし良く見て見ますとどれもあまり成功していないというのが現状です。
　先ず少子化対策、これはこんなにいっぱい政策をやっています。1989年に1.57ショップつまり合計特殊出生率が1．57になったので要はカップルが二人以上子供を作らないと人口は増えていきません ので、1.57という事は女性が一生の間に平均して1．57人しか産まないという事は人口がどんどん減っていくという将来が実は80年代には分かっていました。 それから実にこの短い期間にこれだけたくさんいろいろな政策をやっている、大体でも政策をたくさん打っているという事は前の政策がうまくいかないので新しい政策を打つ、 主に厚生労働省ですが、前の厚生省です。労働省は最近ですのであまり責任はありません。
　二つ目の問題点の外国人労働者が少ないという点ですが実はこれもそれなりに対策を打ってきました。90年になって入管法を改正して少し入りやすくしたり、 日系ブラジル人労働者を積極的に迎え入れる事で非常に労働者不足に悩んでいる工場などに配置していこうという事がありましたが、実は2007年をピークに特に東日本大震災をきっかけに 多くの方が帰国してしまってその後少し回復していますが、まだものすごく少ない状態です。
　それから2008年からは介護人材という事でインドネシア、フィリピン及びベトナムから外国人看護師、介護福祉士の候補者受け入れという事を始めました。
　主に本国で既に看護師資格を持っている方を中心に日本で2年間病院とか施設で勉強しながら国家試験の勉強をして頂きその間は日本政府が日本語学校も通わせその結果2年後に看護師もしくは 介護福祉士の国家試験を受けて頂いてというはずだったのですが、実は合格率が非常に低くてこれは結構いろんなところで報道されているのでご承知の方も多いのではないかと思いますが。 非常に合格率が低い、これは簡単な理由でして２年間で皆さん日常生活はぺらぺらなのですが、病名とかを漢字で記憶しないとこれは普通の若い日本の子でもなかなかむずかしいところで、 来て２年位でどだい非常に無理な話がございまして残念ながら国家試験に合格しないと実は有資格者ではないのでそのまま介護施設で働いたとしても例えば給料が上がらないなどの問題があります。
　それから非常に実は矛盾していたのですが、日本語が上手になるので本国に帰って日本企業の現地採用などで実は日本で介護分野で働くよりずうっと給料は高い、しかも自国に帰えれるという事で 残念ながら国家試験に合格したけれども帰国してしまった方も多いので定着率は非常に低いのです。実はこの政策まだ政府は実行しておりますが介護人材の増加の決定打になるほどにはいって いないのが現状です。
　それから少子高齢化については随分昔になるのですが、1986年当時の通産省がシルバーコロンビア計画で第二の人生を豊かに海外で過ごす必要な計画が実はありました。 いろいろやったのですがこれもあまりうまくいきません。日本人の高齢者の方が物価の安い海外でより日本よりも豊かな生活をというプロジエクトはそれなりに東南アジアとかいろいろな所でも ありましたがそれほど定着していないのが現実であります。
　つまりそういう意味ではやはり介護の問題や高齢化の問題を解決するようなものにはなっていないという事になります。
　一方で大都市に集中し地方が疲弊するという問題については、これも実は国はいろんな事をこれまでやってきました。一つには首都機能移転というので結構80年代古くは70年代位から 話題としてはあって東京から遷都しょう何処かに都を移そうあるいは全部の機能を東京に置いておくと首都直下型地震があっても怖いし、それで国会は何処か北に持っていって、 裁判所はどこに持っていくという転都とか、分都とか、展都とかいろいろアイデアが出ましたが、残念ながらどれもアイデア倒れでした。
　実は1990年代の前半には国会等の移転に関する決議、法律が相次いて出ているのですが、この後は逆に那須案とかいろいろ出てここに首都が移るのではないかというとそこの土地が高騰したり とか市場はやたらと反応したのですが一向に機能移転が進みませんで、一方で日本の場合には諸外国に比べても極端に例えばビジネスの本拠地というのもみんな東京に集中している、 こういう現状があります。
　一方で道州制というアイデアも出て参りました。これはどちらかと言いますと経済団体がかなり熱心に研究をして90年代それから2000年に入っても関西や特に福岡、九州などが熱心に 研究はしているのですが進んでおりません。しかし皮肉な事に国では2006年にそれまで首都機能移転担当大臣というのがありましたが、そのポストが無くなりまして道州制担当大臣大に名前が 変わっています。という事は恐らく日本政府としてはもう首都機能移転というのは頭の中になくてせいぜいやるとしても道州制だよという一つのメッセージかなと思いますが、いずれにしても これもたいして今迄有効な政策は打てていないというのが現状です。つまり首都への集中を妨げるあるいは少なくともそれを緩和するような事は成功していないというのが現状です。
　一方で自治体は非常に一緒懸命ここ10年位やっているのが移住促進であるとか、Ｕターン、�Tターン、Jターン、その事務の方が元に戻ってくるのをＵターン、それから都会の人が地方に 移住するのを�Tターンあるいは自分の元出身地の近くまで戻って来るのをJターンと言いますが、実際によっては非常に有効に機能している小さな自治体はあります。 ただ全国的なムーブメントになるまでにはいっていないというのが現実ですし、これどちらかと言いますと本当に一人、二人とか何世帯という問題位なのでどちらかというと問題の解決という よりは、その人のライフスタイルの新しい一つの選択肢として田舎暮をしたいとか、自分の故郷に戻りたいという事に留まっているのが現状かなというふうに理解をしています。
　最後にもう一つ地方の疲弊の問題を解決する策として近年日本の自治体で行われて来ているのが、コンパクト・シティというものです。北海道に一番近いコンパクト・シティの例ですと 青森ですが、青森市がコンパクト・シティを目指していろいろやってきたのですが、駄目な事に青森市の例はどちらかというと失敗例として知られています。 これは富山の事例を出していますが、一般に問題はどこから始まったかといいますとみんな雪深い地域です。
　つまり冬になると雪降しが必要な地域なのです。雪降しは若い人が雪が降りだしてからがんがん降ろさないといけないので、そもそも少子高齢化でおじいさん、おばあさん特におばあさんだけの 一人暮らしが増えてしまうと雪降しが出来ない。雪降しを放っておくと家が潰れますので何とかしないといけない、そもそもしかしお年寄りがいろんな所に散らばって住んでいるので、 行政が助けて上げようにもそこまで行くのが大変で、そこまで行くために除雪をしなければならないという問題が認識されるようになった結果として出てきた一つの解決策、 勿論コンパクト・シティは海外でも事例がありまして所謂分散してしまってスプロールしすぎた町をもう少し中心市街地を活性化しようという事からもくるのですが、日本の場合にはそれに プラス少子高齢化の問題特に高齢化問題がありました。富山の場合にはやはり戦後非常に郊外に拡散していた住居をその間に疲弊してしまった中心市街地に人々を呼び戻してお年寄りなどが トラムを使って30分圏内位で歩いたりトラムを使う事で病院や市役所やいろいろなセンターへ公民館や必要な行政機関に簡単に行けるような街を作ろうという事を企画したのですが、 実は皆さんに引っ越しをしてもらわないと実現しないのでなかなか長年住み慣れた家をあけ放って中心市街地に移れと言われてもしり込みする人も多いですし、なかなかこれは進まない一人一人の 方を説得するしかないというようなイメージ。青森に比べると実は富山の方が成功事例とは言われているのですがそれでもいろいろと問題はあります。
　国の方はじゃあ何をやったのかという事なのですが、国は1999年から2006年までの7年間に所謂平成の大合併というのを推し進めました。平成の大合併は自分の一個の自治体として自立して行く事は 将来的に難しいだろうというふうに判断する自治体を合併させる事によって、ある程度経済力や人口がありかつ行政機関の大きさも少し大きくなるという事を目指して、実際には数はそれまで 3300近くあった自治体が今は1720ですから半数近く45%減っているという事で数のうえからは非常に成功したように見えます。ところが問題は、北海道もかなり自治体が減りましたけれども逆に ものすごい広大な自治体が出来てしまって実は市役所に行くまでが滅茶苦茶遠くなるとか、あまりにも大きくなったので地域内分権という事で昔のそれぞれの市役所や町役場や村役場を支所にする、 だから結果的にはあまり合理化出来ないいろいろな問題を生んでいます。ですからこれも少子化とか高齢化それから地方の疲弊に対して何か有機的な解決策になったのかと言えばあまりなって いないのが現状であります。
　今の安倍政権になってからこの問題というのは政策的にも注目されてきました。一つがいろいろこれもどちらかというとスキャンダルとかまずい事のイメージが強くてそもそもあやしい政策では ないのかと思われているようですが、地方創生政策というのがあります。2014年に安倍政権が提唱致しましてローカル・アベノミクスというふうにも言われています。これは幾つか特徴があるの ですが一つには特区構想です。特区を申請する事はこれはいろいろまずい特区がでちゃつてイメージがすごく悪くなったのですが、例えば先程の自動運転に関しては、自分達の自治体の活性化の ために例えば公道での実験を許すとか、これ実際にお年寄りの多い地域でユーバーを使ったお年寄りの移送サービスなど所謂タクシーサービスを始めた所もありますし、こういった限られた地域で 規制緩和を実施するというのも一つうたっています。
　これ実はとても可能性としては今日お話したような事が小さな段階ではありますけれども、小さな区域ではありますけれども、そこで普通の人の日常生活の中で実験出来る可能性はたくさん 持っていたのですけれども、どこかの獣医学部とかそういうところばかりが有名になってしまったのでちょっと目立ってしまったというところです。
　それから実はこの中にはあと情報とか人材支援という事も結構注目されたものでありました。そういう意味で若干可能性があるのですが、これまで大きな成果や今後全国レベルで何か展開をする というところまでには至っていないのが現実であります。今後唯一若干可能性があるのはこの辺かなと思います。
　このように早くは70年代位からいろいろと問題に対してどちらかというと伝統的なやり方つまり政策であるとか、何かの推進戦略とかそういう形で政府がやって来たのがほぼ悉く失敗している 中でＡＩとかロボットが何か出来るのかという事を考えてみますと、一つはやはりロボットは労働力の代替にはなります。いろいろな作業が自動化される事で人間がいなくてもあるいは今と同じ 数の労働力がなくても同じレベルのサービスを提供する事が出来るという側面がある。ただこれは勿論可能性はあるのですか同時に限界もあります。
　例えば品質をきちんとチェックするという作業は例えば何かの製造ロボット自身では出来ないのでやはり人間がスーパーバイザーにならなければならない。例えば実際もう主婦ロボットというのは あるのです、料理を作るロボットかなりハイレベルな料理が作れます。但し例えば原材料が変わった時にちゃんと対応が出来ているかどうかとか、周りの外部環境にちゃんと合わせた変更をしている かどうか、人間がチェックしないといけない。そうしますと人間が大勢で例えば工場で何か食品を製造するという時の基本的な作業はロボットが代替するかもしれませんが、その品質チェックで あるとかいろいろな条件のチェックはやはり人間がするので、人間の言ってみれば人間の役割はちょっと変わるかもしれないけれども、完全失業する訳ではない。むしろ足りない労働力の補完には ロボットは非常に有効です。
　リーガルサービスにおいてもロボット・ＡＩが活躍する時代が来ると言われていますし、もう現実になっています。一番評価されているのが人間よりも正確にいろいろなデータを記憶する事が 出来ますので過去の判例とかいろいろなデータを入れてあげる事です。
　例えば特に契約書、契約書に齟齬かないかとか、必要な情報が抜けていないかどうかというのを人間が一々眼で読んで眼でチェックするよりも速くかつ正確にそれから人間は間違った情報を 見つけたり自分のクライアントに不利な情報はこれだというのを見つけるのは出来るのですが、もともと必要であるだろうけれどもたまたまあるいは意図的に抜かされている情報を見つけ出す という人間の能力としては非常に難しい、ところがＡＩはこういう事が非常に得意です。つまり過去のデータベースをたくさん入れる事で標準的な契約にはどういう事が必要だという事を記憶して いるのでこれとこれはありませんと出してくれる。そうすると人間は今までそういったチェックに弁護士さん自身が多大な時間を費やしているのをそれを費やさずにむしろＡＩがこれとこれは こういう問題がありますとたたき出した事をベースにより戦略の形成に集中する事が出来ると言われております。このＡＩは既にデータベースとしてあるいはそのソフトとして開発されていて 諸外国では使われているそうですので、もしかするとそういう意味では契約担当、これ実は会社にもとても使われるソフトなのですか契約担当の法曹というのはずいぶん変わってくると言われて おります。
　実は今日お話した内容というのは新しい産業分野としての可能性を持っています。つまり日本は過去に例えば機械産業で非常に世界に名を馳せその後電子部品とかあるいは電化製品で世界的に 覇権を取り自動車で頑張りその後半導体でというふうに来たわけなのですが、いずれも生産です。
　生産にはそれなりの労働力が必要だったりそれがかなり自動化されてもやはり人が必要だったのですが、ロボットやＡＩというのは必ずしも生産するだけではなくてその生産に必要な知識を 生むというところが非常に重要な付加価値を持つわけです。そうしますとこれ実はロボット産業と言いますとなんだかロボットを作る事のイメージが非常に先行すると思うのですがそのロボットを 作り上げていくまでのあるいはＡＩがＡＩとして機能するまでの教育をしたり、学習を手助けをするというのが実は非常に大きな産業分野になります。
　そうなるとこれ非常に知識集約型の所謂ナレッジ・インダストリーと言われるようなあるいは創造性が要求されるクリエイティブ・インダストリーとしての産業の可能性がある。 そうしますと労働集約型よりももっと付加価値の高い産業分野なのでもしかする将来日本人がすごく少なくなってしまって人口が減少しても充分に戦っていける分野になるのかもしれません。
　そうなってくると早い時期に国際競争力をつけていく事が大事になるのですが残念ながらアメリカや中国に非常に水をあけられている状態なのでそのためには何が必要なのか最後に考えて 終わりにしたいと思います。
　これは私も関係をしているのですが産業競争力懇談会(ＣＯＣＮ)で今検討していますというご報告になります。日本の産業競争力を高めるためにという事で主に民間企業が中心となりまして 国の機関と共同して政策提言を取り纏めたりしている。そういう活動をしているものです。
　数年前からいろいろな分野で活動をしているのですが、今日のお話にも関係する二つのプロジエクトに私も参加しております。今までやってきているのは例えば日本経済団体連合会それから 産業技術委員会の担当常務理事と連携して活動を推進したり、産業界出身の議員さんとの交流をしたりそれから関係する省庁にいろいろと圧力を掛けたりという事をやっています。
　今日のお話に関係するものとしては例えばＡＩとＡＩが自分達で合意をして工場のいろいろな生産を最適化していくというような時には実はルールが必要です。その人工知能と人工知能の間で 交渉とか協調・連携が行われる事で社会をスマート化すると言われるのですが、ではどうやったらそれが出来るのかという事を技術的にこれはまあ理系の先生方も加わって社会的、法律的な問題と いう事で法律事務所に勤務している方や私のようなものが関わってこの数年間やってまいりました。
　問題は昨年政府に向けてあるいはマスコミに向けて提言している中で幾つかの問題点があります。一つはやはりこの分野は途中でも申しあげましたが最初に一気に開発をして自分達のモデルを 皆に勧めないと更に進んでいかない、つまりいくらすごい電話を開発しても相手も電話を持ってそれでもしもしとお互いに通信をしないと電話という機能が発達しないと同じようにいくらいい プロトコルを作ったりいい技術を持っていてもほかの人もその技術を持ってその技術同士で会話が出来ないと、成立しないと次に進まない。という事はある程度の規模で短い期間に一気に進めて いく事が必要というふうになります。そのためにはやはり国や行政機関がそういった基盤を整備する事も必要ですし、あるいはマスコミやメディアを通じて国民に広く知って頂く事で皆さんに 使って貰わないと次に進んでいかないというこういうモデルです。
　フェイスブックやアマゾンやあるいはグーグルが非常に優れているのは、最初簡単なプラットフォームを多くの人に提供して、しかも無料で提供する事で皆がそれを使う、皆がそれを使う事で どんどんシステム自身も賢くなりいろんなサービスが使われるようになりそれを見込んで私的な企業が更にそこに投資をするというモデルを作った。それを日本もやらなければいけないという事に なります。それでこれは分かりにくいのですがプラットフォームビジネスというのは、最初に囲い込んである一社が頑張ってワッと何かをやると皆がそこに参加するという形なので勝者総取りの 力学とよく言われるのですが働いてしまいます。でこのフェイズにおいては独占禁止法を持ち出すと、そもそもプラットフォームビジネスは成り立たないという状況なので、やるのであるのなら 頑張って早くやらないと駄目だよね。
　日本の政府のように今までどちらかというと石橋を叩いて渡らないという政策では、多分もう世界の負け犬になってしまうという事が分かっています。それから実はこの分野は冒頭に申し上げた 事に対する回答になるのですが、一社一社の技術革新というのは勿論重要です。但し民間企業が一社で出来る技術革新とかそれの社会実装というのには限界がありますので、どうしても政府が 支援する事で国民が広く使いやすくするとか問題が起った時の調整を誰かが引き受けるという事をしないと次にいかないという残念ながら問題点があります。そのためにも社会制度を整備したり 交渉に必要な認証システム、私達が提案をしているのは例えばＡＩにも台帳のようなものを作って、今日本人も住基台帳から今度やっとマイナンバーというのが出来ましたが、いってみればＡＩの マイナンバーみたいなものを作って悪いＡＩはブラックリストに載せる、良いＡＩはこれは良いＡＩとして台帳に載せるという事をしない限り、やはり問題があるだろうと考えております。 そういう意味では実はインターネットといっても社会インフラの一つになって私達のほとんどライフラインの一つになっていますが、それと同じようにこういったＡＩのインフラというのも 社会基盤にならないといけないのではないかと考えています。
　国としてはですから標準化とか社会制度に関する国際的な協調、先程申し上げましたようにアメリカはどちらかと言うと自由放任型です。ですから政府としてはあまり介入しない、 インターネット企業勝手にやってよという感じ、一方ＥＵは非常に規制をして守っていこう、つまり少々守っていこうという姿勢が非常に強い、その中で日本がどうするのかというのは両者を 見ながら自分達の立ち位置というのを決めないといけない事が分かっていますし、一方では先の特区のような事を活用してどんどん実証実験をしないといけないというふうに考えられています。
　さて最後にそうすると今日お話ししましたロボットとかはある程度今日本の社会が抱えている労働力不足であるとか、地方の疲弊などに対してある程度解決策を提示はしてはいるのですけれども、 一方で提示をされていない問題点というのもたくさんあるという事で、一つはやはり社会的な問題の解決だけではなくてもう少し積極的にこの分野が日本の新しい成長産業になるかどうかというのの 分かれ目に今私達は丁度いるのではないかという事です。実は新産業として経済発展に寄与する事が出来ると非常に付加価値が高いので人口が減ってもそれなりの生産性を上げていく事が 出来るのではないのかという、実はここがかなり期待をされている領域であります。同時にそのためには政府にもうちょっと頑張ってもらうという事と国際的な協調などでしっかりと役割を果たして いかないといけないと最後の方が若干今心配なところではありますが、中には非常に意識の高い国会議員の方やグループもあるので頑張って欲しいと思っているところであります。」

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