中国がテンセントやアリババなどのプラットフォーム構築に力を入れている中、日本は何をしているのでしょうか？

中国ではブロックチェーン、ニューリテール、シェアサイクルが急成長しているが、技術大国である日本は明らかにAI技術の実用化に重点を置いている。東京の羽田空港ではすでに、人間の代わりにロボットがコンサルティングサービスを提供している。日本はAI技術分野における長年の蓄積を生かし、中国のBAT大手との競争を避け、AIやIoT分野の技術開発に注力している。中国の記事ソース：秦碩の友人の輪。原文は次のとおりです。

東京の羽田空港では、高さ1メートルを超えるロボットがさまざまな国からの来訪者に案内サービスを提供しているのをよく見かけます。海外からの旅行者が困ったとき、英語、中国語、フランス語、イタリア語など世界の主要言語でこのロボットに質問することができ、ロボットは相手の言語で質問に答えます。たとえば、ライトレールやモノレールのチケットの購入方法、ホテルの探し方、欲しいギフトをどこで買えるかなどです。

ロボットの胸にはHITACHIの文字が書かれており、ロボット自体にはEMIEWという英語名が付けられています。来場者が多く、同時にさまざまな言語で質問があった場合は、他の場所のEMIEWが来て個別に質問に答えます。興味深いのは、前のロボットに誰がどのような質問をし、どのような言語で質問したかをロボットが覚えていることです。これらのロボットは同じプラットフォーム上で動作しており、複数の人からの質問にも簡単に対応できることがわかりました。

もし空港で旅行者にサービスを提供するロボットがいなかったら、旅行者が質問しなければならないのは制服を着た空港職員だけだろう。彼らのほとんどは胸に国旗バッジをつけています。五星の赤い国旗が目に入ったら、中国語で質問することができます。世界中から多くの旅行者が行き来する羽田空港。本当に各言語のサービススタッフがいるとしたら、館内はかなり混雑するでしょう。

現在の日本では、モバイル決済は中国ほど便利ではないかもしれませんし、シェアサイクルも東京の街中ではほとんど見かけませんが、人工知能（AI）やモノのインターネット（IoT）に関しては、関連技術が非常に一般的に利用されており、特に生産関連のIoT技術は既に成果を上げ始めています。

人工知能技術の効果は何ですか？

東京羽田空港からモノレールに乗って浜松町の端まで行きます。車を降りると海が見えます。海岸にせり出した高い建物があります。ここが東芝の本社ビルです。海岸沿いを歩くと、住友、三菱、日立などの有名企業の本社ビルが数多く見えます。東京湾の近くには、住友、三菱、日立などの企業の本社ビルもあります。

約束の時間より少し早めに東芝ビルに到着し、1階ロビーのソファーに座ってフロント近くの大画面テレビを観ました。東芝の広告は何度も繰り返し再生され、主にIT技術、人工知能（AI）、AIを活用したモノのインターネット（IoT）アプリケーションについて語っていた。

約束の時間になり、エレベーターで33階の応接室へ行き、そこで技術者と最新のAIやIoTについて話をしました。「日本企業はまだAIやIoTで儲かるビジネスモデルを確立する糸口を見つけられていない」とのことでした。日本でもAIやIoTは大人気ですが、儲かるまでには試行錯誤が必要で、時間がかかりそうです。

日本では囲碁は「Go」と呼ばれます。 AI技術を使ってコンピューターを囲碁の名人と対戦させる場合、そのコンピューターは「アルファ囲碁」と呼ばれます。イギリス人とアメリカ人は中国語の発音「wéi qí」を使わず、日本語の「Go」を使ったと推測されます。英語の「Go」の方が親しみやすく、単純で、二重の意味があるからかもしれません。

AlphaGoのようなAI技術で囲碁を打つ時代が到来しましたが、人工知能は今後どのように発展していくべきでしょうか？日本の企業は、AIを人間の生活や生産活動にもっと早く活用するための研究開発に力を入れています。

北京では、記者が日立（中国）の人工知能・IoT事業のビッグデータ最高責任者、鈴木智峰氏にインタビューした。
「生活や生産におけるAIの活用は、大きく分けて2つの部分に分けられます。1つは会話技術、もう1つはディープラーニングを通じて関連するルールを見つけることができる知能技術です」と鈴木氏は語った。

羽田空港で見かけたロボットは会話技術を採用している。どのような質問がされても、ロボットはコンピューティング プラットフォームに設定された回答の中から回答を見つけ、それを使用して質問に答えます。日本ではビッグデータ検索機能を持つロボットの開発が始まっています。将来的には、子供や高齢者との会話、特に孤独な高齢者の介護に使われるようになるでしょう。このような会話機能を持つロボットは、高齢者に食事や薬の服用を思い出させたり、孤独な高齢者が話したい話題を見つけたりすることができます。日本や世界各国で高齢化が進む中、高齢者の生活には一定規模のロボットが必要とされている。

関連ロボットの開発では、日本のメーカーは買い物や旅行者の道案内にとどまらず、高齢者介護や子どもの教育といった分野にも力を入れている。このロボットはロボットの外観を保っていますが、高齢者の手に持つ杖や子供のおもちゃのようなもので、AI技術が大量に追加されています。これらのAI技術により、介護者の人材不足や経験不足の問題は部分的に解決されています。

鈴木氏によれば、AIは産業界でさらに役立つようになるだろう。たとえば、分析実験で、互換性のない溶媒をいくつか混ぜ合わせた場合、完全にバランスの取れた状態になるまで何回撹拌する必要がありますか?通常、人間は経験的な数字しか持っていませんが、AIを使用すると、機械は数億以上のデータからさまざまな試薬の最適な融合条件を見つけることができます。さまざまな試薬の条件を組み合わせた後、AIは最適な攪拌方法を提供できます。これにより、撹拌時間が不十分なために実験結果が悪くなる状況を大幅に回避できます。過度な攪拌は時間とエネルギーの無駄であり、AI は関連する問題をうまく解決できます。

ビッグデータに基づく AI の分析機能は、今後も生産現場で重要な役割を果たし続けるでしょう。ここから IoT の概念が生まれました。

IoTが測量、採掘、輸送を結び始める

北京や上海では、道路の一部が長期間、時には数か月間も封鎖され、使用できない状態になっていることがよくあります。毎日これらの場所を通り過ぎても、道路を舗装したり修理したりする作業員は見かけませんし、この期間中は交通がかなり混雑します。日本では、ほとんどの人が帰宅する午後8時に道路の一部が封鎖され、その後午前6時まで工事が続くという状況です。午後6時以降、道路封鎖は解除され、日中の交通に支障はなかった。

東京から北上し、茨城県の「日立」と書いて「ひたち」と読む場所にたどり着きました。そこには日立建機臨港工場と、同社が設計したIoTプラットフォームがありました。筆者が見たところ、土木工事が必要な土地では、技術者がまずDJIのドローンを飛ばした。ドローンに搭載された携帯電話が、工事が必要な土地の写真を撮影し、画像を送り返した。 3Dマップがすぐにコンピューターに印刷されました。掘削する必要がある土の量、工事後の土の傾斜、プロジェクト中に掘削した残りの土を輸送するために使用するトラックの台数、建設現場に到着する時間など、すべてIoTプラットフォームを通じて迅速に手配できます。

筆者は、IoT プラットフォーム上のデータが掘削機の携帯電話に送信され、関連データが掘削機のディスプレイ画面にも表示されていることを確認しました。各掘削機の稼働エリアや進捗状況など詳細な指示があります。従来は新入社員とベテラン社員の進捗に大きな差がありましたが、IoTプラットフォームを利用するようになってからは、掘削機の掘削角度はIoTプラットフォームの指示通りに動くようになりました。掘削機オペレーターの技術習熟度の違いにより、プロジェクトの進捗にばらつきが生じたり、工事現場の管理が乱れたりすることがほとんどなくなりました。 IoTはエンジニアリング技術、作業管理などを結び付け、人件費を大幅に節約し、プロジェクトの進行を保証します。

著者の父親はもともと測量士でした。著者は子供の頃、測量にとても興味がありました。鉄道や高速道路が建設される前は、測量士が山や川を越えて通過する場所を測量する必要があったことを知っていました。写真から判断すると、父は若い頃、背中にナイフを背負い、手に棒を持って山を歩いていたようです。ナイフは主に護身用として使われたのではなく、ジャングルで逃げ場がないときに道を切り開くために使われました。計画ができたら、父のような測量士が、多数の技術者が建設現場に向かう前に、関係する場所にプロジェクトの標識を設置する必要があります。

もちろん、近年の中国の測量や地図作成は父の時代とは大きく異なっていますが、日立建機の新しいIoTプロジェクトを見るために日立に行ったとき、やはり衝撃を受けました。掘削機のメーカーを問わず、IoTを通じて同じシステムに統合でき、全員が連携して作業できます。建設現場には標識や白線が引かれておらず、掘削機はIoTプラットフォーム上の指示に従って正確に作業します。このようなプロジェクトにより、建設がより迅速になり、コストも削減されます。

日立建機では、田渕道史執行役から建設機械の特徴についてお話を伺った際、IoTへの取り​​組みがかなり進んでおり、こうした新しい技術があってこそ建設の進化が実現できると感じました。さらに将来を見据えると、中国の一帯一路構想が構築され、特に高原などの人口密度の低い地域を通過する際には、こうしたIoTがより大きな役割を果たし、より参考になるものと予測されます。

日本ではAIやIoTがより多くのコンテンツに統合され始めている

中国がテンセントやアリババなどのプラットフォーム構築に力を入れている中、日本は何をしているのでしょうか？表面的には、今回のIT革命において日本は特に強力なソーシャルやEコマースのプラットフォームを持っているようには見えないが、目に見えないところでは、日本企業はAIと生産を密接に結びつけようと努力している。モノのインターネットに関しては、日本独自の特徴があるものの、まだ模索段階。推進方法やビジネスモデルが最終的にどのような形で安定するかは不明だが、特に生産においてIoTの方向性は決まっており、これが日本の既定方針となっている。

鈴木智峰氏は、「ソーシャルや電子商取引におけるデータの相対的な不足は、中国以外のすべての国が直面している共通の問題である」と考えている。テンセント、アリババ、JD.comの急速な台頭は、巨大な中国市場と、技術開発において企業がリスクを負う意欲に関係している。データ蓄積においてテンセントやアリババと競争できる企業は世界でもそれほど多くありません。日本企業はこの分野での競争をほぼ諦めている。

しかし日本では、日立のグローバル社長である東原敏昭氏がIoTにおける日本の特徴について語るのを聞いて、具体的な生産工程で得られるさまざまなデータに注目していることが分かりました。同氏は次のように述べた。「日立は、運用技術（OT）で100年以上の経験があり、情報技術（IT）でも半世紀以上の経験があります。日立のような企業は、製造業において独自のIoTを構築することに積極的です。」董元社長は日立のIoTに「Lumada」という英語名を付けた。これは「照らす」と「日付」という言葉に由来しており、データの価値を活用してそれを有用なツールに変えることを目指している。

日立建機のIoTプラットフォームが画像やAIコンピューティング、建設機械を活用しているように、日本で見られるさまざまなIoTプラットフォームも、一般的にはこれらのコンテンツを含んでいます。また、日立の技術者からは、工場作業​​員の不適切な動作が不良品の大きな原因になっていると聞きました。ある中小企業では、Lumadaプラットフォームを導入した後、ビデオ録画装置を使用して作業者の操作を比較することで、不良品を生産した作業者の操作の異常を迅速に特定できるようになりました。従業員が業務上の行動を修正した後、歩留まり率はすぐに正常範囲に戻りました。

生産工程で部品の供給をどう確保するか、いつ部品の追加指示を出すかという点については、かつて日本の自動車メーカーの「ジャストインタイム生産」方式は主に手作業で維持されてきた。現代の生産がIoT段階に入ってからは、AIがこの作業をより簡単に行うことができるようになった。

日常生活におけるIoTの応用は、日立ビルシステムグループの事例から見ることができます。同グループの佐藤博社長は筆者に「国内で使用されている日立製エレベーターはすべて遠隔監視センターに組み込んでいます。エレベーターに故障が発生した場合、それ以上の調査は不要で、保守員はシステムの指示に従ってエレベーターの『手術』を行うことができます」と語った。つまり、日立エレベータ社製のエレベーターに故障が発生すると、エレベーター遠隔監視端末から遠隔監視センターのサービス員に信号が送信され、信号を受けた担当者はすぐに保守員を派遣して対応するというわけだ。関連データは刻々と送信されるため、多くの場合、閉じ込められた人や物件からの通報よりも先に現場に急行する保守担当者の携帯電話に障害情報が送信され、障害への対応が迅速化されます。

中国のIoTは電子商取引や物流との連携が深く、「つながる」ことに重点が置かれているのに対し、日本はエレベーターを日常生活に取り入れたり、製品の製造や土木工事などに取り入れたりと、「モノ」に重点が置かれている。中国の製造業が拡大し続けるにつれ、中国は自然に「モノ」の割合を増やし、IoTにおける「モノ」と「つながり」のバランスをとることになるだろう。日本でも最近は物流におけるIoTの活用が強化され、電子商取引も徐々に立ち上がり始めており、今後は「つながる」部分がさらに拡大していくだろう。中国と日本のモノのインターネット（IoT）は、最終的には同様の形をとることになるでしょう。