経済産業省
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産業構造審議会 商務流通情報分科会 情報経済小委員会 分散戦略ワーキンググループ(第2回)‐議事要旨

日時:平成28年4月28日(木曜日)10時00分~12時00分
場所:経済産業省本館17階第1特別会議室

出席者

有識者
國領座長、安念委員、井上委員、上田委員、楠委員、塩野委員、下堀委員、砂田委員、砂原委員、玉井委員、林委員、松井委員、丸山委員
事務方
前田審議官、佐野情報経済課長、岡田研究開発課長、三浦情報通信機器課長、田中デバイス室長

議題

  1. IoT時代に対応した自律分散協調に必要なアーキテクチャーと技術要素について(事務局説明)
  2. ミドクラジャパン株式会社 プレゼン
  3. 株式会社Preferred Networks プレゼン
  4. アズビル株式会社 プレゼン
  5. 三菱電機株式会社 プレゼン

議事概要

1. オープン・クローズ戦略について

  • ビジネスにおけるネットワーク化を考えるにあたり、市場を広げるオープン性とシェアを守るためのクローズ性の境目をどう考えるかが重要。その際に1次世代を取った人が2次世代を取れるのかについても状況を注視する必要があるのではないか。
  • オープン性を推進して、競争相手が追いついてくる前に次のステップに進むのが良いのではないか。その場合にはユーザベースを広げることが必要。
  • 製造業における、分散の取組に日本のチャンスを感じた。ソフトウェアはアメリカ等と正面からの戦いだと思うが、製造側については、日本の強みでもあるので、取り組んでもよいのではないか。こちらは中国、台湾に対してどう競争力を保持するのか。技術のコアを抑えれば、勝てるかを考えることが重要。

2. 実験環境について

  • 機械学習には、膨大な処理が必要となる。高処理速度を持つコンピューターを数台置くだけでも機械学習のサービスを育成する最先端のAI実験環境を構築することができる。
  • データを使った学習が重要。複雑化してくると学習のさせ方が肝になってくるのではないか。学習には、時間がかかるため、クラウドのパワーが必要。一箇所に集めて、学習するできる環境を整備してもよいのではないか。

3. データ価値と知的財産

  • 学習アルゴリズムではなく、学習済みモデルに市場価値がある。この知的財産をどう守るかが重要。また一方で、学習済みモデルが使われた際の責任をどうするかの問題も表裏一体であるのでそちらも考えることが必要。
  • 出てくるデータとその処理で生まれた情報に価値があるかどうかは、実際にビジネスをして、仮説・検証を回さないとわからないので実施することが重要。
  • AIやデータの価値については、ソフトウェア権利の考え方と一緒。ソフトウェアは前は特許で守っていたが、その後は著作権で管理するようになった。AIなどでイノベーションを起こしていくのであれば、著作権で管理して、2次工作、3次工作で活用するエコシステムを考えるか建設的に考えることが必要。

以上

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電話:03-3501-0397
FAX:03-3501-6639

 
最終更新日:2016年5月23日
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