世界トップクラスの行動認識AIをコアとした警備システムを開発するアジラは、2023年2月に更なるAIの精度向上を目的にヒューマンサイエンスを軸とした研究専門チーム・Human Science AI研究チーム（以下、HSAR）を発足しました。
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本記事では「ジェネレーティブAI（生成AI）」に関する研究の取り組みや今後の展開について、HSAR立ち上げ発起人のアジラCTO・若狭 政啓氏に話を聞きました。
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‍創造性を持つ「ジェネレーティブAI」で広がる研究の可能性

ー　HSARでは、「ジェネレーティブAI」の研究にも注力しているとのこと。そもそも「ジェネレーティブAI」とは？

‍「ジェネレーティブAI」は”生成AI”とも呼ばれ、名前の通り「ある入力をもとにデータを生成するAI」のことを指します。
例えば、過去データや人間の指示を元にAIが自らの学習を通じて、画像や文章、音楽などを生成するというAIですね。まさにクリエイティブなAIです。

ジェネレーティブAIは2014年に画像生成GANが発表されて以降更なる研究が進んでおり、急速な進歩を遂げています。AI業界では近年「ジェネレーティブAI」がさらに注目を集めており、日本でも画像生成AIの一般利用が可能となったことを機に「AIピカソ」など画像生成AIが非常に話題となりましたよね。

ジェネレーティブAIは技術的にはだいぶ成熟してきており、現在は複数の分野で実用化が進んでいる段階です。「AIが作り出したものをいかに新たな価値へ繋げていくのか」というフェーズまできていますね。
この技術を、弊社でも行動認識AIという観点から利用を進めているという段階です。


ー　HSARでは具体的にはどのように研究を進めているのでしょうか。

‍HSARでは、人間の行動を基とした行動データをジェネレーティブAIが自動生成するという試みを行っています。
行動データというのは、例えば「喧嘩をしている」「倒れて動かなくなった」というような人の行動に関するデータのことを指します。このような行動データを基にAIの研究・開発を日々行っているのですが、従来は私たちが実際に行動し記録するというアナログ要素が強い方法でデータ取得を行っていました。カメラを設置してカメラの前で人が実際に何百回、何千回も行動をし、行動データとして地道にデータの蓄積を続けていたという感じですね。
AIの精度向上は学習するデータ量と比例します。現在は更なるデータ収集を目的に、ジェネレーティブAIを活用し、過去蓄積した膨大なデータを基にAI自らが新たな行動データを生成できないか、と考えています。そして、生成したデータを用いてまたAIが自ら学んでいく。このような好循環の実現に向け、現在研究を進めています。
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新たなAIとの好循環

ー　研究を進めるにあたって、一番難しいと感じることは？

‍「AIが生成した人間の行動データが本当に人間らしいのか」というデータをいかに正しく見極められるかが非常に難しいですね。やはりコンピュータサイエンスの技術だけでは「この行動データが人間らしいのか？それとも機械的な動きなのか？」ということをきちんと見極めることは厳しいと感じています。この見極めのためにも、人間科学の研究が必要だと考えています。

行動データはAI研究の根幹となるため、本当に人間らしい行動データのみを活用することにより、AIの予測モデルの精度がさらに高まり、それが新しい学習へと繋がっていく。そして、本当に人間の行動を推測できるAIが作り上がっていく、というような循環を期待しています。

今はまさに研究段階ではありますが、かなり良い成果が出始めているというところです。ジェネレーティブAI活用に至るまで、私たちは何年間も地道に人間の行動データを蓄積し続けてきました。まさに、人間らしさを追求した膨大な行動データを持つ弊社だからこそ、次なるフェーズに迎えていると感じています。

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正しいAI活用が「従来の壁」を打ち破り研究の推進へと導く

ー　従来のデータ取得方法と比較した場合、ジェネレーティブAIではどのような効果が出ていますか。

‍厳密には明確な数値化は行っていませんが、劇的にデータ生成速度は向上していますね。
例えば、正しく検知を行うためには一つの行動に対し一万個以上のデータをつくらなければならないとします。従来のデータ取得方法の場合、2週間ほどは時間が必要となります。一方で、ジェネレーティブAIを活用した場合、わずか1-2時間という短時間でデータ生成が完了します。

しかも、従来のやり方であれば必ず人が必要となるため人件費が必要ですが、ジェネレーティブAIの場合はポチッとキーボードを押して、あとは待つだけ。そのため、データ生成に人の労力はかからないんです。

データ生成する速度が劇的に改善するだけでなく、コストも抑えられるというメリットも感じています。


‍ー　人が介在せず、AI自らが精度の高いデータを生成できるようになれば、専門家の皆さんはその分更なる研究へ注力できるようになるという、まさに人とAIの共存ですね。

‍このジェネレーティブAIの活用に関しては、この先研究を行う上で一つの転換点であると捉えています。引き続きHSA研究チームでは、更なるAI精度の向上のため、ジェネレーティブAIの活用に関しても研究を進めてまいります。

AIの精度向上には、その基となるデータが必ず必要となります。しかし、活用するデータは量だけでなく質も求められます。そのため、データ取得には時間もコストも必要です。
データ取得を巡っては、安い労働力をめぐる倫理的な問題も最近問題となっています。もし、AIが自ら正しいデータを作ることができるようになれば、こうした倫理的な問題の解消にも繋がると考えています。
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「行動認識AI×ジェネレーティブAI」で社会の課題解決を実現

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ー 世界的に注目が集まるジェネレーティブAIの活用は、今後の研究に大きく影響しそうですね。今後の取り組みについて教えてください。

‍「AIが自ら創造する」という特性を持つジェネレーティブAIは、ここ1〜2年の間で著しい進化を遂げています。ジェネレーティブAIの多くは、綺麗な画像やイラストの生成などエンターテイメントという領域を中心に現在は展開している印象ですね。
こうしたトレンドはエンターテイメント領域で今後も続くと考えられると同時に、今度はさらにビジネス領域の課題解決へ広がりを見せると考えられます。

まさにその課題解決の領域のひとつに、我々の強みである「行動認識AI」が存在する。そのような未来図を描きながら、アジラでは先行してその未来に向けての研究開発をチーム一丸となり進めてまいります。


■若狭 政啓プロフィール

東京工業大学大学院を修了後、日揮株式会社にて、海外建設プロジェクトでプラント設計IT業務に従事。その後、株式会社アジラに参画し、行動認識AIに関する概念実証や製品開発プロジェクトを担当。2022年同社の執行役員CTOに就任。現在もAI技術を駆使した商品開発や新技術の研究開発に力を注ぐ。
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「人×AIのイノベーション」で世界トップの行動認識AIを目指す

アジラは、「Technology Driven Future」という理念をベースに、全ての人が安心・安全で暮らせる世界を実現するために、日々研究開発を行っています。特に、行動認識AIの分野においては、世界トップになるという強い思いを持ち、研究者やメンバーがチーム一丸となり、常に進化を続けています。

今後は更に弊社の行動認識AI技術の更なる進化を推進するとともに、全てのエンジニアが自身のキャリアを追及し、常にワクワクできるような環境作りの実現に向け、より一層努めて参ります。人間の行動に関するAIに興味ある方、ぜひ一緒に何か形にできればと思っておりますのでよろしくお願いします


HSARに関するお問合せ：　pr@asilla.jp 担当:若狭


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‍HSARに関する情報は下記からもご覧いただけます
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●HSARとはー「人×AI」で行動認識AIを次の領域へ
https://pr.asilla.jp/r-d/hsa-vol1

●「AI分野と異なる専門性」で世界に挑むAIを目指す ー 新たな研究チームのカタチ
https://pr.asilla.jp/r-d/hsa-vol2

●「人間科学」に特化したAIチームが立ち上がった理由ーこれからのAIに必要なこと
https://pr.asilla.jp/r-d/hsa-vol3

●「世界No.1の行動認識AI技術」の証明へーHSARの挑戦
https://pr.asilla.jp/r-d/hsa-vol4

●ついにデータも”AIが創る”時代へージェネレーティブAIが秘める研究の可能性
https://pr.asilla.jp/r-d/hsa-vol5

●HSARの研究➀【歩行解析】ーAI進化の鍵を握る「歩容認証」と「軌跡分析」
https://pr.asilla.jp/r-d/hsar-research1

●HSARの研究②【行動解析】ー行動の見える化から「危険予知」へ
https://pr.asilla.jp/r-d/hsar-research2