こんにちは。ランシステムのヒロ田中です。今回のお知らせです！
総務省は令和6年「情報通信に関する現状報告」（令和6年版情報通信白書）の公表をしました。
「令和６年能登半島地震における情報通信の状況」のほか「進化するデジタルテクノロジーとの共生」と題して
AIなどが社会にもたらす新たな可能性とリスクを取り上げています。
現在進行中の技術革新とそれが社会に与える影響について包括的に分析しており、今後の情報通信政策の指針として重要な資料となっています。
能登半島地震 情報通信インフラの被害状況と復旧に向けた取組
令和6年1月1日に発生した能登半島地震では、国民生活の重要なライフラインである情報通信インフラにも大きな影響が及びました。北陸地方を中心に、通信回線の断線や停電により通信サービスが利用できなくなり、テレビやラジオの放送が視聴できなくなるなどの被害が発生しました。
がけ崩れや土砂災害の影響で陸路からのアクセスが困難な状況の中、民間事業者、自治体、政府機関が連携して、通信・放送の早期復旧に向けた取り組みを実施しました。具体的には、以下のような方法が採用されました。
通信・放送の復旧やサービス継続に向けた取り組みとして、いくつかの革新的な方法が採用されています。以下に、具体的な事例を紹介します。
ホバークラフトを使用した基地局車両の輸送
地形が厳しい場所や道路が寸断された地域でも迅速に基地局車両を運ぶためにホバークラフトが使用されました。これにより、被災地での迅速な通信インフラの復旧が可能となりました。
船上基地局
沿岸部やアクセスが困難な地域に対して、船上に設置された基地局を活用することで、安定した通信サービスの提供が実現しました。移動可能な船上基地局は、必要な場所に迅速に対応できるため、非常に効果的でした。
ドローン型基地局
災害発生直後に、広範囲をカバーするためにドローン型基地局が使用されました。これにより、地上の被害が大きい地域でも通信インフラの維持が可能となり、被災者への情報提供が継続できました。
衛星通信サービスの活用
地上の通信インフラが損傷を受けた際に、衛星通信サービスが活用されました。これにより、被災地との連絡や情報共有が確保され、復旧活動の効率が向上しました。
これらの取り組みは、災害時や緊急時においても、通信および放送サービスの継続性を確保するために重要な役割を果たしています。技術の進歩により、より柔軟で迅速な対応が可能となり、人々の安全と情報アクセスの維持に貢献しています。能登半島地震の影響を受けた地域での通信・放送サービスの早期復旧が実現し、国民生活の重要なライフラインの維持に大きく貢献しました。
AI 技術の発展経緯と経済・社会への効果
AIは黎明期から現在まで、三度のブームと冬の時代を繰り返しながら高度化してきました。ディープラーニングの発展はメタバース、ロボティクス、自動運転技術などの開発に大きく寄与しました。また、生成AIの登場は産業構造にも大きなインパクトを与えています。これらのデジタルテクノロジーの進展は、社会的・経済的課題の解決に貢献することが期待されています。
AI技術の発展により、私たちの生活はますます便利になり、効率的な社会の構築が進んでいます。メタバースでは、仮想空間での新しいコミュニケーションやエンターテインメントの形が生まれ、ロボティクスは医療や製造業での自動化を進め、自動運転技術は交通事故の削減や移動の効率化に貢献しています。さらに、生成AIはクリエイティブな分野での新しい表現手法を提供し、ビジネスの効率化や新しいサービスの創出にも寄与しています。
AIをはじめとするデジタルテクノロジーの進展は、社会全体に多大な恩恵をもたらし、さまざまな課題解決に向けた新しい可能性を開いています。これからも技術の進化と共に、私たちの生活や社会はさらに豊かで便利なものとなるでしょう。
日本における生成AIやメタバースの活用状況は、欧米と比較すると低調です。例えば、生成AIの利用率は日本では9.1％にとどまっており、米国の46.3％やドイツの34.6％と比べて大きな差があります。しかし、今後の利用に前向きな姿勢を示している人々は7割程度おり、潜在的なニーズは非常に高いです。
生成AIやメタバースを活用したサービスの開発は進んでおり、教育、就労支援、介護などの各分野でもその活用が進展しています。これにより、これらの技術が社会全体に広がり、多くの人々の生活や仕事の質を向上させることが期待されています。日本においても、これらの技術の普及と活用が進むことで、欧米とのギャップが縮まり、新しい価値が創造される可能性があります。
AI進展の経緯
AI（人工知能）の歴史は1950年代に始まり、何度かのブームと冬の時代を経てきました。それぞれのブームには特有の技術的進歩があり、AIの発展に寄与しています。
第1次AIブーム（1950年代〜1960年代）
この時期、AIの研究は探索や推論を中心に進められました。特に、有名なAI研究者であるアラン・チューリングが1950年に発表した「計算する機械と知性」という論文が基盤となり、機械が人間のように思考できるかどうかを問うチューリングテストが提唱されました。この時期には、単純なパズルやチェスのゲームなど、問題解決のための基本的なアルゴリズムが開発されました。
第2次AIブーム（1980年代）
第2次AIブームでは、音声認識やエキスパートシステムが注目されました。エキスパートシステムは、特定の領域で専門家の知識を模倣するシステムであり、医療診断や金融などの分野で実用化が進みました。ルールベースのシステムを中心に、知識の表現と推論の技術が大きく発展しましたが、ルールの複雑化やデータの増加により、次第に限界が露呈しました。
第3次AIブーム（2000年代〜2010年代）
第3次AIブームでは、ディープラーニング（深層学習）を中心とした革新的な技術が登場しました。ディープラーニングは、大量のデータを使って多層のニューラルネットワークを訓練することで、画像認識や音声認識、自然言語処理など、幅広い分野で高精度な成果を上げました。この技術により、AIは実用的なアプリケーションとして社会に浸透し、自動運転やスマートアシスタントなどの形で日常生活に深く関わるようになりました。
第4次AIブーム（2022年〜）
2022年頃から、生成AIの急速な普及が始まり、第4次AIブームに突入したと言われています。生成AIは、ユーザーが自然な言語で指示を出すだけで、テキスト、画像、映像などの多様な形式のアウトプットを生成することができる技術です。特に、OpenAIのGPT-3やDALL-Eなどのモデルがその代表例であり、クリエイティブなコンテンツ生成や対話型のアシスタントなど、幅広い用途で活用されています。これにより、AIはさらに多くの分野で実用化され、人々の生活やビジネスに大きな影響を与えています。
このように、AIの発展は段階を経て進化してきました。それぞれのブームで新しい技術やアプローチが登場し、AIの能力は飛躍的に向上してきました。現在進行中の第4次AIブームでは、さらに高度なAI技術が開発され、未来の社会に新たな変革をもたらすことが期待されています。
主な生成AIサービスの種類と機能
生成AIは、ユーザーが特別な調整やスキルを持たなくても、自然な言葉で指示を出すだけで簡単に使うことができます。テキスト、画像、映像など、さまざまな形式（マルチモーダル）のアウトプットを得ることができるのも魅力です。
生成AIブームにある技術的要因
AIとの対話がもっと身近なものになり、情報を得たり、タスクをこなしたりするのがとても直感的で使いやすくなりました。AIは今や、いろんなデータ形式や入力に対応して、同時にいろんなタスクを処理できるようになっているので、とても便利です。
具体的には、テキストや画像、音声、動画など、さまざまな形式のデータを一緒に扱うことができるので、ユーザーはもっと自然にAIとやり取りできます。例えば、音声で質問して、テキストで答えをもらったり、画像を見せてその内容を説明してもらったりすることができるのです。こうすることで、ユーザーは直感的に情報を得たり、タスクをこなしたりできるようになります。
また、AIが複数のタスクを同時にこなせるようになったことで、作業がとても効率的になりました。例えば、スケジュール管理を頼みながら、同時に調査レポートの作成を手伝ってもらうことができます。これによって、ユーザーはたくさんのことを一度に効率よくこなせるようになり、時間や手間を節約できます。
このように、AIの進化によって、もっと直感的で使いやすい対話が可能になり、汎用性とマルチモーダル機能のおかげで、幅広いタスクを同時に効率よく処理できるようになりました。
この他詳細は総務省のサイトからご確認ください。
https://www.soumu.go.jp/menu_news/s-news/01tsushin02_02000170.html