2019年6月2日、人工知能、すなわちAIの研究と開発を牽引する**「トップ級人材」が、世界的に見て米国に極端に集中しているという衝撃的な調査結果が明らかになりました。AIは、ビッグデータを経済的な価値に変えるデータエコノミーの中核をなす技術であり、その最先端を担う人材の偏りは、日本の国際的な競争力に直結する重要な問題だと言えるでしょう。この人材の「偏り」は、単なる数だけでなく、多様性の欠如という構造的な課題をも浮き彫りにしています。
この事態に対し、SNSでは「日本がまた世界の流れに乗り遅れている」「国の未来が心配だ」といった危機感を示す声が多数見受けられました。特に「AIは開発者の考えや偏見が反映されやすいから多様性は絶対必要」という指摘は多く、人材の質と構成に対する関心の高さを物語っています。政府や企業はすでにこの遅れを取り戻すための動きを始めていますが、その道のりは決して平坦ではないでしょう。
AIトップ級人材の現状：米国に一極集中、日本の割合はわずか3.6％
AIスタートアップであるカナダのエレメントAIは、2018年中に日本を含む21の国際学会で発表された論文の著者や経歴を徹底的に分析し、AIのトップ級人材の分布を割り出しました。この調査によると、世界のトップ級人材2万2,400人のうち、約半数にあたる1万295人が米国に集中していることが判明しています。これは、米国がAI分野で圧倒的な存在感を持っていることを示していますね。
米国に次ぐのは中国の2,525人で全体の約1割を占め、さらに英国の1,475人**、ドイツの935人、カナダの815人と続きます。一方、日本は805人で世界第6位に位置していますが、全体の割合としては約3.6％にとどまる厳しい現状です。中国や欧州主要国と比較しても、日本の存在感は薄いと言わざるを得ない状況にあるでしょう。
日本の「多様性の欠如」が招くAI開発の潜在的リスク
さらに深刻なのは、人材の「量」だけでなく「質」に関わる問題、すなわち多様性の乏しさです。エレメントAIの調査結果からは、日本のAI人材において、海外で専門教育を受けたグローバル人材が非常に少ないという特徴が浮き彫りになりました。外国で学んだ後に自国の企業で働く研究者の比率は17％で、これは主要17カ国・地域の中で下から2番目という低さなのです。
また、女性研究者の比率も最低水準にとどまっており、世界平均の18％に対し、日本はわずか9％という結果でした。AIの開発では、異なる人種や性別、バックグラウンドを持つ多様なメンバーが参加することが非常に重要だとされています。なぜなら、同じ属性を持つチームで開発されたAIは、その判断に偏りが生じやすいと考えられているからです。多様な視点を取り込むことで、より公平で幅広いデータに対応できるAIが生まれる可能性が高まるでしょう。
国際競争の最前線と日本の教育体制の課題
AIの最先端研究では、データ分析の効率化や、分析結果の偏りをなくすバイアス抑制技術、そしてAIの判断過程を人間が理解できるようにする説明可能性技術といった、技術革新が目覚ましく進んでいます。これらの研究成果は、大学と企業の共同研究を通じて各国の競争力向上に直結するものです。
例えば、2018年夏に京都で開催された国際学会で最優秀論文賞を受賞した、筑波大学の秋本洋平准教授は、AIの判断精度を高める開発作業の自動化を研究しておられます。これは開発期間やコストを大幅に削減できる画期的な内容ですが、フランスの国立研究所での在籍経験を持つ秋本准教授は、国際学会における日本人研究者の発表数の少なさ、「存在の薄さ」に強い懸念を示していらっしゃいます。
この一因として、准教授は教育政策の遅れを挙げています。AI分野の新しい発見は、しばしば高度な数学の知見から生まれますが、日本は理学部や工学部といった伝統的な学科編成が維持され、数学とコンピューター技術など複数の分野を横断的に得意とする人材の育成が遅れているのが現状でしょう。AI人材の多い欧米や中国が国策として科学技術分野の人材を総合的に育ててきたのに対し、日本の立ち遅れが指摘されています。
遅れを取り戻すための国家戦略と企業努力
日本政府もこの状況を看過せず、巻き返しを図っています。経済産業省と文部科学省は2019年3月に、年間25万人のAI人材を育成するという具体的な目標を掲げました。これは、理系のほぼすべての大学生に加えて、文系学生の一部にもAIの専門知識を学ばせるという壮大な構想です。
人材育成に加え、海外から優秀な人材を惹きつけることも企業の重要な課題です。コンサルティング会社のマッキンゼーで活躍されている野中賢治氏は、「日本企業が世界水準の高給を提示すれば、優秀な人材を採用することは可能だ」と指摘しています。さらに給与面だけでなく、「事業に大きく貢献できるチャンスを提供するなど、研究者が前向きに働ける社内環境の整備が成功のカギになる」と強調されています。
【編集部の意見】AI人材育成は喫緊の課題。未来への投資を怠るな
私見ですが、このAIトップ人材の偏在は、日本がデータエコノミー時代で競争力を維持できるかどうかの試金石だと考えています。日本は欧米と協力して国際的なデータ流通圏の構築を提唱していますが、その肝心なデータを的確に分析・活用するためのAI開発が遅れてしまえば、せっかくの取り組みも十分な成長には繋がらないでしょう。
教育体制の見直しはもちろん、企業が高給や働きがいのある環境を提供することで、国内外のトップ人材を呼び込む努力が急務です。AIは国の未来を左右するインフラであり、その人材育成は単なる教育問題ではなく、国家的な安全保障と経済成長のための最重要課題として捉えるべきでしょう。2019年現在、この問題に真剣に取り組むことが、日本の輝かしい未来を築くための第一歩になると確信しています。
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