2018年 2月 8日
ふじみ野市の朝は、 今日も快晴でした。
日本列島は地形や海流、寒気などの気流の関係と様々な要素が絡み合い、様々な季節を生み出すだけでなく時々の天候状況により大雨や竜巻、そして大雪と私たちの生活環境に大きな影響を及ぼしています。
日本海側に発生している大雪が1日も早く収まることを願っています。
本日も午前中から 市役所に出て会派控室にて午後の会議準備や来る定例会に向けての準備を進めています。
午前中の時間で1月に行った会派視察の報告書を作成して提出しました。
午後からは、議会ICT推進会議が行われて議会のインターネット配信への取組を進めており実施準備の報告書について協議を行いました。
残念なことに会議の座長が体調不良で急遽お休みされたため議題の一部を延期としてフリートークでICT化についての要望や考え方などを参加者で話し合いました。
議会のICT化は、取組内容や予算問題なども有り自治体ごとに様々で、本市であれば独自の展開や利用方法を他市の事例を参考として構築して行くことが大切です。
人工知能（AI）は、 様々な業界から熱い注目を集め次世代に向けたキラーコンテンツとしては、抜きんでた勢いで世界の国々が開発を競い合っている様です。
AIの開発はディープラーニングによりデータから学習する機械学習の能力が向上してきていて例えば「ネコ」「イヌ」「オオカミ」の画像から特徴を取り出しモデル化を繰り返すことでAIが対象物を判断可能となるように学習精度が向上していきます。
ここで大切なことが2つありしたよね、１つはAIが行う学習と言う機能、もう１つは画像に注目したいと思います。
コンピューターの計算能力が向上したことで最も恩恵を受けたのが学習機能のような演算処理を多量に行う事ではないでしょうか、より短時間で多量に対応することで人間の様な判断と思えるのかも知れません。
人間は、ある意味で 高度なセンサーの塊です。
どんなに優れたAIでも与えられたデータの精度が低い程、得られる情報量に少なくなってしまいます。
先ほどの画像の判別も「ネコ」「イヌ」「オオカミ」それぞれの特徴が抽出可能なだけの画像でなければ判別を付けることが難しくなります。
人間に置き換えてみても直ぐに分かる事ですよね、例えば視力の良い人は判別が早いですが、近視の人は遠方にある対象物を判別するのに時間が掛かるような事です。
つまり目の代わりとなるカメラと得られた画像情報を解析するための画像処理半導体が重要になります。
画像を解析するためには 高速で膨大なデータ量を計算することが大切で「GPU」と言う専用のプロセッサが開発されています。
パソコンのゲームやコンピュータ・グラフィックが好きな方は良くご存知の製品ですが、高速計算処理専用として設計されていて、AIへ応用することで様々な用途への展開が期待されているそうです。
自動運転などもカメラ画像とミリ波レーザーなどを複合化させて精度向上を図っていますが、カメラ画像で対象物までの距離測位や対象物の大きさ、対象が何なのか判断することなどデータ解析対象は尽きません。
解析制度の向上が果たせれば医療機器などへの応用も可能、既にコンピュータ断層撮影装置（CT）などで撮影した画像から医師の診断補助をしたり、生産工場で不良品判断を行うなど利用価値は広がり続けています。
この様な産業を地域内に 誘致することが出来れば、関連産業が広がる事なども想定され地域活性化にも繋がる可能性が広がります。
また大学機関などがあれば産官学の連携事業などを立上げることも考えることが出来て若い学生や研究者の方々など誘致に伴い流入していただける可能性もあるため地域おこしには良い切っ掛けかも知れませんね。
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