The Fast Approaching 5G Revolution: Disruptions and Opportunities
The Fast Approaching 5G Revolution: Disruptions and OpportunitiesというレポートはPotomac Instituteが行った５Gに関するセミナーをまとめた内容になっています。５Gは革新的な技術であり、無人自動車やスマートシティ等の生活にとっても極めて重要な技術です。しかしながら、米国より中国のほうが進んでおり、次の５～１０年におけるデジタルエコノミーを中国が支配する可能性もあることが示唆されています。５Gは経済、社会に極めて大きな影響を持つことになりますが、特に被災地において４Gではし通信インフラの被害等により使用できなかったものが、５Gではそれが可能になります。５Gは４Gよりも、電力、レイテンシ、バンド幅の点で優れており、１秒１０ギガビットの速度を提供することとなっています。
レポートでは米国は中国よりも５Gの開発・発展が遅く、政府と民間の協力が不可欠な状況であり、米国内のすべてのキャリアがスペクトラムを共有することが必要と言及しています。
（参考）The Fast Approaching 5G Revolution: Disruptions and Opportunities, Potomac Institute
プロジェクト・メイブン（Project Maven）
Googleは、多数の社員の反対があったことから、参画していた国防省のAIパイロットプログラムProject Maven（プロジェクト・メイブン）から撤退することを発表しました。プロジェクト・メイブンは２０１７年４月に当時のボブ・ワーク国防副長官により、国防省のビックデータ、人工知能、機械学習の統合を進めることも目的として始まりました。
プロジェクト・メイブンはインテリジェンス担当国防次官の傘下のAWCFT（Algorithmic Warfare Cross-Functional Team）によって主導されており、その最初のタスクは国防省のアナリストの支援プログラムを作成することでした。国防省は日々の対ゲリラや対テロのオペレーションにより大量の動画・静止画データを収集しています。プロジェクト・メイブンでは、コンピュータビジョンのアルゴリズムを機械学習と深層学習により作成し、動画や静止画から“ターゲット”を自動的に抽出するためのシステムを構築していたようです。これにより、アナリストのパフォーマンスを現行の２～３倍に上げようとしていました。なお、このシステムがすでに作成され、導入されているかどうかについてはよく分かりません。Googleの撤退によりどのような影響があるかも不明ですが、２０１７年末までに最初のアルゴリズムをシステムに導入することになっていたようです。
（参考）
Project Maven to Deploy Computer Algorithms to War Zone by Year’s End
Project Maven Industry Day Pursues Artificial Intelligence for DoD Challenges
エコロボティクス（ecorobotix）
AI技術の発展は、農業の世界にも及んできています。スイスのエコロボティクスが開発した除草ロボットは、農作物と雑草を認識し、雑草のみに除草剤をスプレーすることで、除草剤を従来の２０分の１以下にすることができます。また、完全自動システムであり、太陽光充電によりオペレーター無しに１日１２時間まで稼働することができます。似たようなシステムで、搭載されたカメラにより雑草と農作物を区別する機械を開発したシリコンバレーのスタートアップBlue Riverは米国のトラクター会社Deere&Co.に３億５００万ドルで買収されています。今後は、農業の世界においてもAI技術の適用による変化が生じる可能性があります。
ちなみに、以下がエコロボティクスの除草ロボットの動画になります。
３Dプリンタが安全保障に脅威もたらすリスク
３Dプリンタがもたらす将来的なリスクについてランド研究所の報告書「Four Ways 3D printing May threaten security」において、以下のとおり記述しています。
（１）データのハッキング
３Dプリンタを使えば誰でも簡単にモノづくりができるわけですが、そのためには入力するデータが極めて重要です。したがって、３Dプリンタに入力するデータがハッカーなどにより改変された場合、完成品に不具合が生じてしまいます。個人で作るものであれば問題ないかもしれませんが、航空機エンジン部品などの産業用の製品であれば大問題を引き起こしかねません。このため、サイバーセキュリティの重要性が今にも増して重要になることは間違いありません。また、ハッカーなどによりデータ改変されていないかどうかを発見するため、南アラバマ大学のYampolskiy教授は、プリンタの作動音を聞いて小さな誤差を発見するアルゴリズムを開発中です。
（２）武器の氾濫
米陸軍の研究ではRapid Addictively Manufactured Ballistics Ordnance（R.A.M.B.O）と呼ばれる３Dプリンタで作成されたグレネードランチャーが３Dプリンタで作成された弾薬を発射することに成功しています。これが意味するところは、近い将来、テロリストが殺傷力の高い銃器、ドローンなどを３Dプリンタによって製造する可能性があるということです。銃器等ならば追跡することが可能な場合もあったかもしれませんが、３Dプリンタであればもはやテロリストの武器購入の経路を追跡することはほぼ不可能になります。
（３）経済制裁の無効化
経済制裁や禁輸措置を受けている国にとっては、精密部品の入手は簡単ではありません。しかしながら、仮に３Dプリンタと材料があれば、必要な部品を３Dプリンタで製造することができます。これは経済制裁や禁輸措置の有効性が今まで以上に低下する可能性があります。
（４）雇用を奪う可能性
産業用の３Dプリンタは今では航空機エンジン部品ですら正確に製造することができます。これを意味するところは、将来的に３Dプリンタの製造コストがさらに下がった場合、今まで人の手で行っていたことが、３Dプリンタによって代替され、結果的に３Dプリンタが雇用を奪うおそれがあるということです。ただし、いつ頃、どの程度の雇用を奪うかについては予測することは難しいです。世界経済フォーラムの分析では、３Dプリンタやロボット等の先進技術により５年で５００万の仕事が失われるとあります。他方で、製造業は中国等の労働力の安い国に進出していましたが、コストが下がるということは先進国に製造基盤が戻ってくる可能性もあり、必ずしも雇用が失われるとは限りません。いずれにせよ、３Dプリンタを使える人材を育成することは必須かもしれませんが。
DIUｘとは
DIUｘとは、米国国防省傘下のDefense Innovation Unit Experimentalのことでして、昨今の技術進歩に対応するため、民間のイノベーション力を国防に活かしていこうとして２０１６年に設立されました。この背景には、２０１８年の国防戦略（National Defense Strategy）にも記載されていますが、敵対国がイノベーションを生み出すグローバル市場に米国と同様にアクセスしていることから、米国の軍事技術の優勢性が失われつつあるとの危機感によるものです。DIUｘの年間報告書にも記載されていますが、過去数十年間、キーテクノロジーは政府の研究機関などで開発されてきたものの、現在は民間セクターが先端技術をリードしています。すなわち、公的研究機関主導であった軍事技術革新は今や民間の技術革新をいかに取り入れていくかが重要になっているわけです。この民間技術の導入のために設立されたDIUｘはカリフォルニアに本部を置き、テキサス、ボストン、ペンタゴンに支部があります。
DIUｘの試みとして面白いのはリクルーティングでして、国防省の公務員のみで構成されているわけではなく、ベンチャー企業を立上げ売却した実績のあるメンバー、ホワイトハウス、国防長官府や統合参謀本部でチームを率いたことのあるメンバー、シリコンバレーの企業立上げを支援したメンバー等で構成されており、スタッフ構成の面からも革新技術の導入にあたって必要な組織づくりを進めている点にあると思います。
（参考）DIUｘのホームページ https://www.diux.mil/
世界の軍需企業ランキング
ストックホルム国際平和研究所（SIPRI）より、２０１６年の軍需企業の売上に関する発表があり、５年連続で減少していた売上額が５年ぶりに上昇に転じ、２０１５年と比較して１．９％の増加であったとのことです。前年度に比べて増加した国としては、米国、英国、ロシア、ドイツ、韓国などであり、特に韓国は２０％以上増加する一方、日本、イタリア、フランス等が前年度に比べて減少しています。
報告書における企業の売上順位トップ１０は以下のとおりです。(なお、報告書自体はトップ１００までの記載があります。）
１． ロッキードマーチン（米）
２． ボーイング（米）
３． レイセオン（米）
４． BAEシステムズ（英）
５． ノースロップ・グラマン（米）
６． ジェネラルダイナミクス（米）
７． エアバス（欧）
８． L―３コミュニケーションズ（米）
９． レオナルド（伊）
１０．タレス（仏）
ちなみに、気を付けなればいけないことは、このランキングには中国企業が入っていないことです。SIPRIによると複数の中国企業がランキングに入ると思われますが、正確なデータが明らかになっていないため、含まれていないとのことです。
(参考)The SIPRI Top 100 arms‑producing and military services companies, 2016
画像認識（Large Scale Visual Recognition Challenge）
ImageNetは画像認識の国際大会（Large Scale Visual Recognition Challenge）を毎年開催しております。２０１２年の大会において、トロント大学のAlex Krizhevsky率いるチームが前年の記録であるエラー率２５％を大幅に更新するエラー率１５％を達成しました。その後、大幅に記録が更新されており、２０１７年の大会においては、中国のWMWがエラー率２．２％を記録しています。下記が２０１２年以降の推移になりますが、近年の中国の台頭が目覚ましいように思います。その一方で、２０１５年の３．５％から２０１７年に２．２％という進捗を見ると、客観的にみると画像認識の技術進歩は少し停滞しつつあるように思います。
エラー率の推移
２０１７ WMW（中国のベンチャー企業等のチーム） 0.02251
２０１６ Trimps-Soushen（中国公安部第三研究所のチーム） 0.02991
２０１５ MSRA（中国のチーム） 0.03567
２０１４ GoogLeNet（グーグルのチーム） 0.06656
２０１３ Clarifai（米国のスタートアップ企業） 0.11197
２０１２ SuperVision（トロント大学） 0.15315
（参考）ImageNet http://image-net.org/
