2025年 年頭所感 日本ディープラーニング協会理事長 松尾豊より 一般社団法人日本ディープラーニング協会のプレスリリース
ディープラーニングを中心とする技術による日本の産業競争力の向上を目指す日本ディープラーニング協会（理事長：松尾 豊 東京大学大学院工学系研究科 教授、以下JDLA）は、2025年の年頭にあたり謹んで新年のご挨拶を申し上げます。昨年は、生成AIの技術進展と社会的な対応が進んだ年でした。OpenAIからは2月に動画生成の「Sora」が発表され、大きな話題になりました。また、9月には「o1」、12月には「o3」というモデルがリリースされ、推論の能力が大幅に向上しました。推論に用いる計算量が多いほど、より難しい問題が解けるという「推論のスケール則」も知られるようになりました。米Google社や米Anthropic社からも、性能の高い生成AIの サービス が次々とリリースされるなど、2023年に引き続き、技術の急速な進展を目の当たりにする一年となりました。 また、社会での活用も進み、技術の認識も広がりました。「RAG（Retrieval-Augmented Generation）」という言葉が一般的になり、多くの企業で導入が進みました。また、年の後半には、「AIエージェント」という言葉も徐々にメジャーになってきました。AIエージェントは単なる言葉の入出力だけでなく、さまざまなツール・APIを操作するような技術であり、今後はさまざまなタスクをこなせるという方向性への進化がより明確になってきました。 物理世界におけるAI技術も進展しました。ロボット基盤モデルの研究開発が進み、「RT-X」などのトランスフォーマーベースの大規模なモデルが現実的な精度を発揮するようになってきました。10月には、米Physical Intelligence社が「π0」という汎用の基盤モデルをリリースし、大きな評判になりました。特に、乾燥機から洗濯物を取り出すシーンなどは、今後のロボットにおける活用の波を予感させるものでした。 昨年のAIを象徴する最も大きな出来事のひとつは、ノーベル賞において、AIに関係する受賞が相次いだことでしょう。まず、ノーベル物理学賞は、ディープラーニングの生みの親であるジェフリー・ヒントン氏が受賞しました。AIの昨今の驚異的な進展の基礎となったディープラーニング、すなわち「深い」ニューラルネットワークの技術を築いたヒントン氏の業績からすると、今回の受賞は当然とも言えます。連想記憶のモデルである「ホップフィールド・ニューラルネットワーク」を提案したジョン・ホップフィールド氏も共同受賞しました。日本人としては、ニューラルネットワークの主要な概念の発見に大きく貢献した甘利俊一氏も共同受賞に加えて欲しかったと感じました。 また、ノーベル化学賞は、英Google DeepMind社のデミス・ハサビス氏らが受賞しました。タンパク質の立体構造を高精度で予測できる「AlphaFold」の功績によるものですが、こうした大規模なニューラルネットワークによるモデル化が評価されたことで、科学の世界にも新しい潮流が生まれつつあることを感じました。 昨年はAIの技術進展だけでなく、AIのリスクや法制度等に関わる議論も活発に進みました。5月にはEUの「AI Act」が成立し、8月に発効しました。日本では2月に「AIセーフティ・インスティチュート（AISI）」が設立され、AIの安全性に関する活動がスタートしました。また、内閣府のAI戦略会議のもとに、AI制度研究会が8月に立ち上がり、法制度に関しての議論が行われました。私は座長として関わりましたが、さまざまな議論を経て、年末には、AIのイノベーション加速とリスク対応を両立させるために、法整備を進めるべきという内容の中間取りまとめが発表されました。 米国では今年はトランプ次期大統領のもと、AIに関してよりイノベーションを重視した方向に舵が切られていくと思われます。日本でも、リスクへの対応をしながら、AI技術の開発、そして活用を社会全体で進めていくことがますます重要になると思います。 AIの活用・開発を支える人材の必要性が高まる中、JDLAが実施する資格試験では、G検定の累計合格者が9万人を越え、E資格の累計合格者も8,400名を越えました。2023年から始まったGenerative AI Testでは4,500名以上の累計合格者が誕生しました。正会員・賛助会員あわせて99社、行政会員31団体とますます多くの方に支えられながら、JDLAの活動は順調に拡大しています。今年も、より多くの人にAIを学んでもらい、AIの活用が進むよう、そして産業が強くなり、社会が良い方向に進んでいくように、さらに尽力していきたいと思っています。引き続き、協会へのご支援、ご指導を賜れますことをお願い申し上げます。.
ディープラーニングを中心とする技術による日本の産業競争力の向上を目指す日本ディープラーニング協会（理事長：松尾 豊 東京大学大学院工学系研究科 教授、以下JDLA）は、2025年の年頭にあたり謹んで新年のご挨拶を申し上げます。昨年は、生成AIの技術進展と社会的な対応が進んだ年でした。OpenAIからは2月に動画生成の「Sora」が発表され、大きな話題になりました。また、9月には「o1」、12月には「o3」というモデルがリリースされ、推論の能力が大幅に向上しました。推論に用いる計算量が多いほど、より難しい問題が解けるという「推論のスケール則」も知られるようになりました。米Google社や米Anthropic社からも、性能の高い生成AIのサービスが次々とリリースされるなど、2023年に引き続き、技術の急速な進展を目の当たりにする一年となりました。 また、社会での活用も進み、技術の認識も広がりました。「RAG（Retrieval-Augmented Generation）」という言葉が一般的になり、多くの企業で導入が進みました。また、年の後半には、「AIエージェント」という言葉も徐々にメジャーになってきました。AIエージェントは単なる言葉の入出力だけでなく、さまざまなツール・APIを操作するような技術であり、今後はさまざまなタスクをこなせるという方向性への進化がより明確になってきました。 物理世界におけるAI技術も進展しました。ロボット基盤モデルの研究開発が進み、「RT-X」などのトランスフォーマーベースの大規模なモデルが現実的な精度を発揮するようになってきました。10月には、米Physical Intelligence社が「π0」という汎用の基盤モデルをリリースし、大きな評判になりました。特に、乾燥機から洗濯物を取り出すシーンなどは、今後のロボットにおける活用の波を予感させるものでした。 昨年のAIを象徴する最も大きな出来事のひとつは、ノーベル賞において、AIに関係する受賞が相次いだことでしょう。まず、ノーベル物理学賞は、ディープラーニングの生みの親であるジェフリー・ヒントン氏が受賞しました。AIの昨今の驚異的な進展の基礎となったディープラーニング、すなわち「深い」ニューラルネットワークの技術を築いたヒントン氏の業績からすると、今回の受賞は当然とも言えます。連想記憶のモデルである「ホップフィールド・ニューラルネットワーク」を提案したジョン・ホップフィールド氏も共同受賞しました。日本人としては、ニューラルネットワークの主要な概念の発見に大きく貢献した甘利俊一氏も共同受賞に加えて欲しかったと感じました。 また、ノーベル化学賞は、英Google DeepMind社のデミス・ハサビス氏らが受賞しました。タンパク質の立体構造を高精度で予測できる「AlphaFold」の功績によるものですが、こうした大規模なニューラルネットワークによるモデル化が評価されたことで、科学の世界にも新しい潮流が生まれつつあることを感じました。 昨年はAIの技術進展だけでなく、AIのリスクや法制度等に関わる議論も活発に進みました。5月にはEUの「AI Act」が成立し、8月に発効しました。日本では2月に「AIセーフティ・インスティチュート（AISI）」が設立され、AIの安全性に関する活動がスタートしました。また、内閣府のAI戦略会議のもとに、AI制度研究会が8月に立ち上がり、法制度に関しての議論が行われました。私は座長として関わりましたが、さまざまな議論を経て、年末には、AIのイノベーション加速とリスク対応を両立させるために、法整備を進めるべきという内容の中間取りまとめが発表されました。 米国では今年はトランプ次期大統領のもと、AIに関してよりイノベーションを重視した方向に舵が切られていくと思われます。日本でも、リスクへの対応をしながら、AI技術の開発、そして活用を社会全体で進めていくことがますます重要になると思います。 AIの活用・開発を支える人材の必要性が高まる中、JDLAが実施する資格試験では、G検定の累計合格者が9万人を越え、E資格の累計合格者も8,400名を越えました。2023年から始まったGenerative AI Testでは4,500名以上の累計合格者が誕生しました。正会員・賛助会員あわせて99社、行政会員31団体とますます多くの方に支えられながら、JDLAの活動は順調に拡大しています。今年も、より多くの人にAIを学んでもらい、AIの活用が進むよう、そして産業が強くなり、社会が良い方向に進んでいくように、さらに尽力していきたいと思っています。引き続き、協会へのご支援、ご指導を賜れますことをお願い申し上げます。
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