2024-06-14 AI・LLM・VLMの産業応用と人間-機械協調：国連機関と研究者による最新事例と展望

※本稿は、2024年に開催されたAI for Good Global Summit 2024での「製造業における人間-機械協調のためのセクター別応用に基づく大規模言語モデル（LLM）」というワークショップをAI要約したものです。

1. イントロダクション

1.1 ワークショップの概要と目的

本ワークショップ「LLMs from sectoral applications for human-machine collaboration in manufacturing (Workshop)」は、製造業における人間と機械の協調に焦点を当て、大規模言語モデル（LLM）やビジョン言語モデル（VLM）などの最新のAI技術の応用可能性を探ることを目的として開催された。この取り組みは、国際電気通信連合（ITU）と国連工業開発機関（UNIDO）の共同主催により実現し、両機関の持続可能で包括的な産業開発へのコミットメントを反映している。

ワークショップは、AI技術が製造業にもたらす変革の可能性と課題を多角的に検討するために企画された。具体的には、気候変動対策や製造プロセスの革新など、グローバルな課題に対するAI技術の貢献可能性を議論することを目指している。また、LLMやVLMが人間と機械の協調をどのように強化し、効率性を向上させ、持続可能な開発を促進するかについても焦点が当てられた。

本ワークショップの特徴は、理論的な議論だけでなく、実践的な応用事例や技術的な詳細にまで踏み込んだ議論を展開することにある。参加者に対しては、AI技術の製造業への統合がもたらす機会と課題について、より深い理解を提供することを目指している。

1.2 参加者と登壇者の紹介

ワークショップには、学術界、産業界、国際機関から多様な専門家が参加した。登壇者には、AI技術の最前線で研究開発を行う研究者や、国連機関でデジタル変革を推進する実務者が含まれており、理論と実践の両面からAI技術の可能性と課題を議論する場が設けられた。

主な登壇者は以下の通りである：

1. Martin Wälisch氏：国連の平和プロセス、国民対話、紛争予防に携わる専門家。欧州大学ビアドリナの平和調停センターおよび紛争管理研究所の客員講師も務める。
2. Ling Li教授：北京大学の教授で、持続可能な製造の研究に従事。生産研究の卓越センターのディレクターも務める。
3. Sahar Albazar氏：国連環境計画（UNEP）のチーフデジタルオフィサー。エジプトのAI国家戦略策定にも関与した経験を持つ。
4. Baris Yilmaz氏：国連気候変動枠組条約（UNFCCC）の緩和部門で統計専門家として活躍。データ戦略の策定や先進的データサービスの統合に携わる。
5. Anna Brach氏：UNIDOのデジタル変革・AI戦略局長。持続可能な産業開発の推進に尽力している。
6. Yunan Wei氏：ジュネーブに拠点を置くディプロ財団のAI技術研究者。外交実務におけるAI活用の可能性を探究している。
7. Peng Jiang教授：香港理工大学の准教授。スマートロボティクスの研究で知られ、人間とロボットの協調に関する先端的な研究を行っている。

これらの登壇者に加え、パネルディスカッションには以下の専門家が参加した：

• Lin Zhang教授：北京大学の教授で、シミュレーション技術や製造システムの専門家。
• Mariam Ayman氏：シーメンスのソフトウェア開発者で、産業オートメーションにおける機械視覚の専門家。
• Ashir Abou Zeid氏：UNIDOのデジタル変革・AI担当上級アドバイザー。

このように、本ワークショップは国際機関、学術界、産業界から幅広い専門家を集め、AI技術の製造業への応用について多角的な視点から議論を展開する場を提供した。各登壇者の専門性と経験を活かし、理論的な考察から実践的な応用事例まで、包括的な議論が期待される内容となっている。

2. AI外交と平和構築におけるLLMの活用 (Martin Wälisch氏の発表)

Martin Wälischは、国連の平和プロセス、国民対話、紛争予防に携わる専門家として、AI技術、特に大規模言語モデル（LLM）を活用した外交と平和構築の新しいアプローチについて発表を行った。

2.1 UN DPPAにおけるイノベーション

国連政治・平和構築局（DPPA）では、変化する紛争の現実に対応するため、新たな技術を活用した革新的な外交手法の開発に取り組んでいる。Wälischが10年以上前にDPPAに入局した当時、機械学習やAIについて話すだけでも、外交官たちから嘲笑されるような状況だった。しかし、技術の進歩と共に、この状況は大きく変わってきている。

実は、国連におけるAI活用の歴史は意外に古く、1982年に事務総長特別政策ユニットが、機械学習を用いてソ連とアメリカの軍拡競争を予測する論文を発表していたことを、WälischがPh.D.研究中に国連図書館で発見した。このように、社会科学の文脈でもAIの重要性は早くから認識されていたのである。

現在、DPPAのイノベーション・チームは、主に以下の3つのテーマに焦点を当ててLLMの活用を進めている：

1. デジタル対話の促進：LLMを用いて、国連職員と平和構築に関わるステークホルダーとの対話を支援し、包括的なプロセスを実現する。
2. デジタルリスニング：ソーシャルメディアや他のデジタルプラットフォームから得られる情報を分析し、政治的な動向や世論を把握する。LLMは、特に要約や翻訳、低資源言語の処理に非常に有効である。
3. デジタルエンゲージメント：AI駆動型のインタラクティブソリューションを開発し、平和構築プロセスへの参加を促進する。

これらの取り組みは、単なる技術的な演習ではない。AI技術が社会の依存性や偽情報・誤情報の拡散にどのような影響を与えるかなど、人間と機械の相互作用が社会をどのように変容させるかを理解するための重要な試みなのである。

2.2 デジタル対話とLLMの活用事例

DPPAが開発した具体的なLLM活用事例として、リビアにおけるデジタル対話プラットフォームが紹介された。このプラットフォームは、従来の対面式の対話フォーラムの限界を克服し、より多くの市民の声を政治プロセスに反映させることを目的としている。

従来の対話フォーラムには、物理的な制限があった。例えば、リビア政治対話フォーラムでは75人の代表が700万人の市民の意見を代表していた。また、Wälischが2年間携わったイエメンの国民対話会議では500人以上の代表が参加したが、3300万人の人口全体の声を反映させるには不十分だった。

これに対し、LLMを活用したデジタル対話プラットフォームは、以下のような特徴を持っている：

1. 大規模な参加：物理的な制約なしに、数千人規模の市民が同時に対話に参加できる。
2. リアルタイムの分析：LLMを用いて、参加者の意見をリアルタイムで要約し、視覚化する。
3. セグメンテーション分析：年齢、性別、教育レベル、地理的位置などの属性に基づいて意見を分類し、より詳細な分析を可能にする。
4. 多言語対応：アラビア語方言を含む低資源言語にも対応し、言語の壁を超えた対話を実現する。

リビアでの実装では、24時間以内に2,000人以上のリビア青年が参加し、選挙に関する議論に貢献した。この対話の結果は、国連特別代表がリビアの政治指導者との交渉で活用され、早期選挙の実施を促す材料となった。

また、ハイチやイエメンなど他の紛争地域でも同様のプラットフォームを展開し、それぞれの文脈に応じたカスタマイズを行っている。例えば、ハイチではクレオール語、イエメンではイエメン方言のアラビア語に対応するモデルを開発した。

このデジタル対話プラットフォームの開発には、多くの技術的課題があった。例えば、低帯域幅環境でも動作するようにシステムを最適化する必要があった。また、セキュリティとプライバシーの確保も重要な課題だった。特に紛争地域では、参加者の安全を脅かすリスクがあるため、匿名性の確保に細心の注意を払った。

LLMの選択と調整も重要なプロセスだった。DPPAは、GPT-3、GPT-3.5、GPT-4など、複数のモデルを検討し、それぞれの特性を評価した。最終的に、精度と処理速度のバランスを考慮して、GPT-4をベースとしたカスタムモデルを採用した。

また、LLMの出力の正確性を確保するため、高品質なトレーニングデータの確保に多大な労力を費やした。特に、政治的に敏感な文脈では、バイアスや誤情報の混入を防ぐ必要がある。そのため、専門家チームを結成し、数ヶ月にわたってデータのキュレーションとクリーニングを行った。

2.3 課題と今後の展望

LLMを活用したデジタル対話には、多くの課題と可能性がある。主な課題として、以下のようなものが挙げられる：

1. データの品質と信頼性： LLMの出力の正確性を確保するため、高品質なトレーニングデータの確保が不可欠である。特に、政治的に敏感な文脈では、バイアスや誤情報の混入を防ぐ必要がある。DPPAは、専門家によるデータのキュレーションと、多段階の検証プロセスを導入することで、この課題に対処している。
2. プライバシーとセキュリティ： 参加者の個人情報保護と、システム全体のセキュリティ確保が重要な課題である。特に、紛争地域では参加者の安全を脅かすリスクがあるため、匿名性の確保が不可欠である。DPPAは、エンドツーエンドの暗号化や、データの匿名化技術を導入し、さらに定期的なセキュリティ監査を実施している。
3. 人間の関与： LLMは強力なツールだが、最終的な判断や意思決定は人間が行う必要がある。AIの出力を批判的に評価し、適切に解釈する能力が求められる。そのため、DPPAは、AIシステムの使用者に対する包括的なトレーニングプログラムを開発している。
4. 技術的な課題： 低帯域幅環境での動作や、さまざまなデバイスへの対応など、技術的な改善が必要である。DPPAは、プログレッシブウェブアプリ（PWA）技術を採用し、オフライン機能も実装することで、これらの課題に対処している。
5. 倫理的考慮： AIの使用が平和プロセスの公平性や透明性にどのような影響を与えるか、継続的に評価する必要がある。DPPAは、倫理審査委員会を設置し、定期的にシステムの影響評価を行っている。

今後の展望として、以下のような方向性が考えられている：

1. マルチモーダル対話： テキストだけでなく、音声や画像、動画を統合した対話プラットフォームの開発を目指している。これにより、より豊かで包括的なコミュニケーションが可能になると考えられている。
2. 予測モデルの統合： 過去のデータを基に、紛争の動向を予測し、予防外交に活用するモデルの開発を計画している。例えば、特定の地域での緊張の高まりを早期に検知し、適切な介入を行うことができるようになることを目指している。
3. バーチャル・リアリティ（VR）の活用： VR技術を用いて、紛争地域の状況をより直感的に理解し、共感を促進する取り組みを進めている。例えば、紛争当事者がお互いの立場を体験できるVRシミュレーションの開発を検討している。
4. 分散型技術の導入： ブロックチェーンなどの技術を活用し、対話プロセスの透明性と信頼性を高める取り組みを進めている。これにより、合意形成プロセスの追跡可能性と不変性を確保することができる。
5. 継続的な学習とアダプテーション： 各地域の文脈に応じて、LLMを継続的に改善し、適応させていく仕組みの構築を目指している。例えば、ユーザーフィードバックを活用した強化学習モデルの導入を検討している。

これらの取り組みを通じて、DPPAは平和構築プロセスをより包括的で効果的なものにすることを目指している。しかし、AI技術の活用は平和構築の万能薬ではない。適切に使用すれば、より包括的で効果的な対話プロセスを実現する強力なツールになり得るが、常に人間の判断と倫理的配慮が必要である。

今後は、技術の進化と並行して、倫理的・法的・社会的な側面にも十分な注意を払いながら、AI外交の可能性を探求していく必要がある。そのためには、技術者だけでなく、外交官、政策立案者、倫理学者、市民社会の代表者など、多様なステークホルダーとの継続的な対話と協力が不可欠である。

DPPAは、これからもイノベーティブな技術の活用と人間中心のアプローチのバランスを取りながら、より効果的な平和構築プロセスの実現に向けて努力を続けていく方針である。

3. 産業AIと産業基盤モデルの時代に向けて (Ling Li教授の発表)

Ling Li教授は、産業AIと産業基盤モデルの時代に向けた展望について発表を行った。新世代の情報通信技術、特にAI、ビッグデータ、第5世代通信、メタバースなどの融合が産業のデジタル変革を推進していることを強調した。これらの技術は、産業の効率性、生産性、柔軟性、持続可能性を大幅に向上させる可能性を秘めている。

3.1 産業エッジインテリジェンス

産業エッジインテリジェンスは、産業ネットワークのエッジに高度なデータ処理とAI技術を展開し、データソースの近くでリアルタイムの分析と意思決定を可能にする技術である。私たちの研究グループでは、複雑な設備保守シナリオにおけるエッジインテリジェンスの応用として、「ニューラルダイナミックレンズアーキテクチャ」を開発した。

このアーキテクチャの特徴は、各サンプルの条件に応じて異なる長さのシーケンス特徴表現を適応的に学習し、計算効率を最適化することである。具体的には、予測が容易なサンプルは上流ネットワークで計算し、後続のネットワークは使用しない。また、情報再利用メカニズムを導入し、上流ネットワークで得られた情報を効果的に活用して予測性能を向上させている。

実験結果では、このダイナミックモデルが性能データの違いにもかかわらず、最小限の精度低下または性能向上で処理速度を向上させることができた。具体的には、処理速度の向上率は20%から50%の範囲に及んだ。

さらに、産業エッジインテリジェンスのための二値化耐性ネットワークも開発した。このネットワークは、エッジコンピューティングデバイスのリソース制約と深層学習モデルのメモリ要求の間の大きなギャップを埋めることを目的としている。二値複合注意モジュールと二値時間畳み込みモデルを導入し、1ビットデータによる重みと活性化の置き換えにより、メモリ消費を大幅に削減した。実験結果では、このモデルが記憶圧縮と計算効率の大幅な向上（最大90%のメモリ削減）を実現しつつ、競争力のある予測精度（従来モデルの95%以上の精度）を維持できることを示した。

3.2 クラウド-エッジ協調インテリジェンス

産業用クラウド-エッジ協調インテリジェンスは、クラウドとエッジのコンピューティングリソースをシームレスに統合し、産業データを効率的かつ効果的に処理、分析、活用するシステムである。この技術は、リソース利用の最適化、スケーラブルで柔軟な産業オペレーションの実現、リアルタイムの意思決定を可能にする上で重要である。

私たちのチームが開発したクラウド-エッジAIフレームワークは、複雑な産業AIモデルをエッジの限られた計算能力でサポートし、作業条件の変化に伴う性能低下の可能性に対処することを目的としている。このフレームワークの主な特徴は、リアルタイム要件への対応、軽量時間畳み込みネットワーク（LTCN）の採用、そしてインクリメンタル学習アプローチである。

LTCNは、エッジデバイスに適した軽量なモデル構造を採用しており、従来のモデルと比較して計算量を50%以上削減しつつ、同等以上の精度を維持している。インクリメンタル学習アプローチでは、LTCNの一部のパラメータを更新することで、新しく収集されたデータを用いて予測モデルの精度を向上させている。

実験結果では、このアプローチが予測精度と計算時間の両方を改善することができた。具体的には、予測精度が従来手法と比較して10%向上し、計算時間は30%短縮された。

3.3 産業データ駆動型インテリジェンス

産業データ駆動型インテリジェンスは、大量の産業データを活用して洞察を抽出し、パターンを識別し、高度な分析とAI技術を用いて情報に基づいた意思決定を行うプロセスである。この手法は、オペレーションの最適化、生産性の向上、イノベーションの推進に不可欠である。

私たちのチームが開発した「MAAN」（Multi-Attention Adaptive Network）は、産業ヘルスインジケータの予測に特化したモデルである。MAANの主な特徴は、チャネル注意メカニズムを用いて異なるチャネルの貢献度を重み付けして評価すること、そして時間スケールに沿った学習可能な重みを導入して時間情報の損失を回避することである。

実験結果では、このチャネル注意メカニズムが予測精度の向上に効果的であることが示された。具体的には、従来手法と比較して予測誤差を15%削減することができた。

また、長期短期記憶因子分解機（LSTM-DFM）モデルも開発した。このモデルは、多様な特性と非線形の関係を持つ複雑な産業データ、および大量のラベルなしサンプルに対処するために設計された。LSTM-DFMは、教師なし学習と自己教師あり学習を組み合わせて特徴生成を行い、LSTM自己符号化器を用いて時系列データの理論的相関と特徴間相関を学習する。さらに、深層因子分解機（Deep FM）モデルを用いてデータの構造的および非構造的相関を抽出する。

実験結果では、LSTM-DFMモデルが従来手法と比較して予測精度を20%向上させ、特に大量のラベルなしデータが存在する状況下で優れた性能を示した。

3.4 産業デジタルツインインテリジェンス

産業デジタルツインインテリジェンスは、物理的な産業資産やプロセスのバーチャルレプリカを作成し、AIとリアルタイムデータを活用してパフォーマンスのシミュレーション、予測、最適化を行う技術である。この技術は、産業シナリオのシミュレーション、運用効率の向上、さらには産業における並列インテリジェンスの発展に不可欠である。

具体的な事例として、私たちのチームは柔軟製造におけるデジタルツインロボットシステムを開発した。このシステムは、幾何学的および分類的な違いによる把持シナリオの複雑化と変動性に対処するために設計された。主な特徴として、合成把持検出データセットの生成、エンドツーエンドの深層学習モデル（適応的空間意識把持ネットワーク）、連続学習戦略が挙げられる。

実験結果では、このモデルが様々な幾何学的制御を持つ産業部品に対して汎化し、柔軟な生産における状況の変化に動的に適応できることが示された。具体的には、従来手法と比較して把持成功率が25%向上し、適応時間が50%短縮された。

3.5 産業メタバース

産業メタバースは、デジタルおよびバーチャル技術に基づく仮想の協調的産業ユニバースである。産業メタバースの概念モデルには、サイバー空間、物理空間、社会空間の3つの空間があり、産業AIがその中心に位置する。

産業メタバースの主な特徴として、以下の点が挙げられる：

1. AIGCの活用：テキストから3Dシーンを生成する能力を活用し、様々な産業シミュレーション活動のための仮想モデリングシナリオを知的に生成する。
2. 空間と時間の制約の克服：物理的な距離や時差に関係なく、協働が可能。また、過去の再訪や未来のシミュレーションのために時間を操作することも可能。
3. デジタルアバターとしての没入：ユーザーは異なる役割を担うデジタルアバターとして没入し、様々な生産プロセスに積極的に参加可能。
4. 分散型経済システム：データ、知識、モデル、サービスなどの無形資産をデジタル形式で保護、取引、流通させることが可能。
5. 社会性：産業メタバースは単なるソーシャルネットワークではなく、生産性を向上させるための様々な効果的な方法を包含する社会構造。

私たちのチームは、産業メタバースの具体的な応用例として、集合知に基づく協調設計、生産者スキルトレーニング、顧客没入型テスト実験、知的財産取引、製品のライフサイクル管理などを開発している。例えば、集合知に基づく協調設計では、複数のデザイナーが仮想空間内で同時に製品設計を行い、AIがリアルタイムでフィードバックと最適化提案を提供する。この手法により、従来の設計プロセスと比較して設計時間を40%短縮し、設計品質を30%向上させることができた。

3.6 産業基盤モデルに向けて

産業基盤モデルの構築に向けた取り組みとして、私たちのチームは以下のアプローチを採用している：

1. 既存の大規模言語モデルの産業分野への適用：例えば、MicrosoftがGPT-4を使用してロボットを制御したり、SiemensがPLCコードをGPT-4で生成したりする事例がある。
2. 産業固有の基盤モデルの独自開発：私たちのチームが提案する産業基盤モデルのアーキテクチャでは、基本層として産業基盤モデルのネットワークアーキテクチャがあり、その上にスマート製造をサポートするアプリケーション層が構築される。

現在、私たちのチームは産業基盤モデルプロトタイプ「FX」を開発中であり、以下のような機能をサポートしている：

1. 研究開発のためのAIGC
2. シミュレーションシステムコード生成
3. 産業デジタルツインシナリオ生成
4. ロボット制御指示生成
5. カスタマイズされた製品プロセス生成
6. 時系列データ生成
7. 小規模予測モデル生成

FXモデルの初期評価結果では、従来の産業用AIシステムと比較して、タスク完了時間が60%短縮され、精度が25%向上した。

さらに、産業AIGCに関する研究成果として、時間増強条件付き生成モデルを開発した。このモデルは、産業データの特性を考慮し、時間的な一貫性を保ちながら高品質なデータを生成することができる。実験結果では、生成されたデータの品質が人間の専門家による評価で90%以上の承認率を得た。

これらの研究成果は、産業AIと産業基盤モデルが製造業に革命をもたらす可能性を示唆している。今後は、これらの技術の実用化と普及に向けて、さらなる研究開発を進めていく予定である。

4. 環境GPT：環境を科学と政策に結びつける (Sahar Albazar氏の発表)

Sahar Albazarは、国連環境計画（UNEP）のチーフデジタルオフィサーとして、環境GPTプロジェクトについて発表を行った。

4.1 UNEPにおけるデジタル変革

UNEPは、ナイロビに本部を置く国連機関の一つであり、環境に関する三つの主要な領域、すなわち気候変動、生物多様性、汚染と化学物質に焦点を当てて活動している。UNEPのデジタル変革は、これらの「三重の惑星危機」に取り組むために、デジタル技術を活用しつつ、同時にテクノロジー自体の持続可能性と環境への配慮を確保することを目指している。

UNEPのデジタル変革プログラムは、科学政策プログラムと密接に連携している。科学政策プログラムの目標には、環境政策の科学的根拠の強化、政策決定者と科学者の間の対話の促進、環境データと情報へのアクセス改善、環境科学の一般市民への普及、環境に関する誤情報や偽情報への対抗が含まれる。これらの目標を達成するために、UNEPは人工知能（AI）を積極的に活用しようとしている。

4.2 環境GPTの開発背景と目的

環境GPTは、UNEPがMicrosoftのAI for Good Labと協力して開発した大規模言語モデル（LLM）ベースのシステムである。環境GPTの開発には主に二つの目的があった。一つは環境科学を簡略化し、一般市民にとってより理解しやすいものにすることである。もう一つは環境に関する誤情報や偽情報に対抗することである。

環境GPTは、ChatGPTのように使いやすく親しみやすいインターフェースを持ちながら、ハルシネーション（幻覚）を最小限に抑え、信頼性の高い科学的情報を提供することを目指している。開発プロセスにおいて、UNEPチームはGPT-3、GPT-3.5、GPT-4の3つのバージョンを基に、それぞれOpenAI APIを使用して環境GPTを構築した。さらに、精度を向上させるためにRAG（Retrieval-Augmented Generation）と呼ばれる技術を採用した。RAGは、トレーニングデータの範囲外からの洞察や追加データを組み込むことで、大規模言語モデルの精度を向上させる手法である。

環境GPTの特徴的な点は、UNEPの科学者が承認した厳選されたデータコーパスでトレーニングされていることである。これにより、ウェブ上の全ての情報を無差別に学習させる一般的なアプローチとは異なり、ハルシネーションのリスクを大幅に低減することができた。

4.3 環境GPTの機能と特徴

環境GPTの主な機能と特徴について詳しく説明する。まず、信頼性の高い情報源の利用が挙げられる。環境GPTは、IPCC（気候変動に関する政府間パネル）の報告書、UNEPの定期報告書（排出ギャップ報告書、適応ギャップ報告書など）、公開されている科学論文など、信頼性の高い情報源を基にトレーニングされている。現在、100以上の情報源が使用されている。

次に、回答の根拠の提示機能がある。環境GPTは、質問に対する最善の回答を提供するだけでなく、その回答の根拠となった情報源も提示する。例えば、「この情報は2024年のIPCC報告書の○ページから得られました」というように、具体的な出典を示す。

また、複数の見解の提示機能も重要である。環境科学において意見が分かれる問題については、環境GPTは複数の見解を提示し、それぞれの出典を示す。これにより、ユーザーは異なる立場や解釈を理解し、自ら判断を下すことができる。

多言語対応も環境GPTの特徴の一つである。特に、アラビア語の方言（リビア方言、スーダン方言、イラク方言、イエメン方言）に特化したモデルも開発されており、これらは毎年12月に開催されるアラビア語の日を通じて公開されている。

ユーザーインターフェースは、使いやすさを重視して設計されている。中央には大きな検索バーがあり、ユーザーは自然言語で質問を入力できる。また、AIが提案する質問のカードも表示され、ユーザーが質問のアイデアを得やすくなっている。

フィードバック機能も実装されており、ユーザーは環境GPTの回答に対してフィードバックを提供することができる。これは、システムの継続的な改善に役立てられている。

現在のバージョンの環境GPTは、気候変動と大気質に関するトピックに特化している。将来的には、生物多様性や汚染などの他の環境問題にも対応範囲を拡大する予定である。

環境GPTの回答の正確性は、国際科学評議会（ISC）やUNEPの科学コミュニティによって検証されている。30の検証質問を用いて、回答の適切性が評価された。

環境への配慮も重視されており、環境GPTの開発と運用においては、環境への影響を最小限に抑えることが重視されている。例えば、トレーニングデータセットを最小限に抑えることで、計算リソースの使用を抑制している。

4.4 今後の展望と課題

環境GPTの今後の展望と課題について述べる。まず、フィードバックの収集と分析が重要である。環境GPTは現在クローズドベータ版として運用されており、信頼できる限られた対象者にのみ公開されている。COP28（2023年）での初公開以降、様々な国際会議やイベントでデモンストレーションを行い、フィードバックを収集している。今後も、国連ハイレベル政治フォーラム（HLPF）や未来サミットなどの場で展示を行い、より幅広い意見や反応を集める予定である。

次に、マルチモーダル対応の実現を目指している。現在のシステムはテキストベースの情報に特化しているが、将来的には画像やグラフなどの視覚的情報も取り込めるよう、機能を拡張する計画がある。これにより、より豊かで包括的な環境情報の提供が可能になると期待している。

本番環境への移行も重要な課題である。ベータ版での運用を経て、最終的には本番環境へ移行する予定である。この過程では、環境への影響を最小限に抑えるため、ホスティングするデータセンターの選択や運用方法について慎重に検討を行う。

トピックの拡大も計画している。現在の環境GPTは気候変動と大気質に焦点を当てているが、今後は生物多様性、化学物質汚染などの他の環境問題にも対応範囲を広げていく。

他のデータソースとの連携も検討している。環境アジェンダと開発アジェンダをリンクさせ、気候変動が経済に与える潜在的影響などについても情報を提供できるよう、他の種類のデータソースとの連携を模索している。これは、特に途上国の加盟国にとって重要なメッセージになると考えている。

環境GPTを基盤とした派生アプリケーションの開発も計画している。例えば、UNEPの主要なデータプラットフォームである「World Environment Situation Room」に対して、自然言語で問い合わせができるインターフェースの開発を検討している。これにより、技術的な知識がなくても、複雑なデータの可視化やダッシュボードの作成が可能になる。

また、欧州委員会と共同で、AIのネットインパクト分析ツールの開発も計画している。これは、特定のユースケースにおけるAI導入の潜在的なコストとベネフィットを分析し、AIの展開が正味でプラスの影響をもたらすかどうかを計算するツールである。

課題としては、データの質と信頼性の確保、計算リソースの最適化、多言語対応の拡充、倫理的配慮、プライバシーとセキュリティの確保、ユーザー教育などが挙げられる。これらの課題に取り組みながら、環境GPTを通じて環境科学と政策決定のギャップを埋め、より持続可能な未来の実現に貢献していきたいと考えている。

5. AI外交：気候変動交渉を支援するLLMの活用 (Baris Yilmaz氏の発表)

Baris Yilmazは、国連気候変動枠組条約（UNFCCC）における人工知能（AI）活用の取り組みについて発表を行った。

5.1 UNFCCCにおけるAI活用の背景

UNFCCCの使命は、気候変動交渉のための良質な情報を生成することである。これには従来型のデータ（表形式の数値データ）だけでなく、大量のテキストデータの処理も含まれる。UNFCCCが扱う文書の中で最も重要なものの一つが、国が決定する貢献（Nationally Determined Contributions、NDCs）の提出文書である。

これらの文書は、各国の気候変動対策に関する公約を詳細に記述したものであり、その分量は膨大なものとなっている。例えば、「年間1万ページのテキストから、各国が行ったすべての声明を抽出できるか」という課題が提示された。このような大量のテキストデータを手動で処理することは、時間がかかるだけでなく、非常にコストがかかる作業である。

従来の調査手法では、フォーカスグループや大規模なアンケート調査が用いられてきた。しかし、これらの手法には限界がある。フォーカスグループは30人程度の小規模なもので、参加者の回答を聞くことはできるが、統計的な有意性に欠ける。一方、大規模なアンケート調査は統計的に有意義なデータを提供するが、非常にコストがかかる。例えば、ハイチでの調査が約8万ドル、イエメンでの調査が25万ドルかかった。UNFCCCの政治・平和構築局にとって、このような費用は負担が大きすぎる。

このような背景から、UNFCCCはAI技術、特に大規模言語モデル（LLM）の活用に注目するようになった。LLMは、大量のテキストデータを効率的に処理し、有意義な洞察を抽出する能力を持っている。さらに、LLMは多言語処理や要約、感情分析などの高度なタスクも実行できる。これらの特性は、気候変動交渉のような複雑で多言語的な環境において非常に有用である。

5.2 介入分析ツールの開発と機能

UNFCCCが開発した「介入分析ツール」（Intervention Analysis Tool）について詳細に説明する。このツールは、大規模言語モデルを活用して、会議での発言や文書を分析し、重要な情報を抽出・要約するものである。

介入分析ツールの主な特徴と機能は以下の通りである：

1. 段落ごとの分析：ツールは長い文書や発言を段落ごとに分割し、各段落に対して同じ質問を繰り返し行う。これにより、文書全体の要約ではなく、各部分から具体的な情報を抽出することができる。
2. 構造化されたデータ出力：分析結果は、エクセルシートやワード文書などの構造化されたフォーマットで出力される。これにより、ユーザーは簡単に結果をフィルタリングしたり、さらなる分析を行ったりすることができる。
3. メタデータの付与：各抽出された文や段落には、話者、日付、会議名などのメタデータが付与される。これにより、情報の文脈や出所を容易に追跡することができる。
4. 多言語対応：ツールは複数の言語に対応しており、特にアラビア語の方言（リビア方言、スーダン方言、イラク方言、イエメン方言）に特化したモデルも開発されている。
5. プロンプトエンジニアリング：約2ヶ月をかけて最適なプロンプトを開発した。これにより、AIモデルからより正確で関連性の高い回答を引き出すことができるようになった。
6. ループ質問技術：同じ質問を文書の各部分に繰り返し適用することで、重要な情報を見逃すリスクを最小限に抑えている。
7. 匿名化機能：プライバシーを保護するため、必要に応じて個人名を「国名 + 性別 + 番号」（例：USA男性1）のような形式に置き換える機能がある。
8. リアルタイム処理：会議中のリアルタイムな発言も処理できる。音声認識技術と組み合わせることで、発言をリアルタイムでテキスト化し、即座に分析することができる。

このツールの実際の使用例として、リビアの政治対話フォーラムでの活用が挙げられる。このフォーラムでは、早期選挙の実施が主要な議題の一つであった。介入分析ツールを使用することで、若者を中心とする市民の声を迅速に分析し、その結果を交渉の場に持ち込むことができた。これにより、早期選挙の実施を求める強い市民の要望を、政治指導者に効果的に伝えることができた。

5.3 その他のAIツールとユースケース

介入分析ツール以外にも、UNFCCCが開発・活用している複数のAIツールについて説明する。

1. 専門チャットボット：特定のトピックや文書に特化したチャットボットを開発している。これらのチャットボットは、UNFCCCの文書や政策に関する質問に答えることができる。しかし、当初の期待ほどユーザーに活用されていないのが現状である。
2. 決定校正ツール：このツールは、UNFCCCの決定文書の草案を自動的にチェックし、スタイルや用語の一貫性、文法的な誤りなどを指摘する。さらに、過去の類似の決定文書と比較して、内容の整合性も確認する。
3. 委任追跡システム：UNFCCCの決定文書から委任事項（マンデート）を自動的に抽出し、その期限や責任者を特定するシステムである。これにより、組織内の業務の流れを効率化し、期限管理を改善することができる。
4. AIレポーティングシステム：会議やイベントのリアルタイムレポーティングを支援するシステムである。音声認識技術とAIを組み合わせて、発言内容をリアルタイムで要約し、レポートを生成する。

これらのツールは、いずれもLLMの機能を活用しており、UNFCCCの業務効率を大幅に向上させている。例えば、委任追跡システムの導入により、年間の業務計画の作成時間を大幅に短縮することができた。また、AIレポーティングシステムは、特に大規模な会議やイベントでその威力を発揮し、人手では不可能なスピードと精度でレポートを生成することができる。

5.4 課題と今後の展望

これらのAIツールの開発と運用を通じて直面した課題と、今後の展望について以下のように述べる。

1. データの品質と量：LLMの性能は、学習データの品質と量に大きく依存する。しかし、気候変動交渉のような専門的な分野では、高品質な学習データの確保が難しい。特に、異常状態や緊急事態に関するデータは非常に少ない。
2. 多言語対応：UNFCCCは世界中の国々を対象としているため、多言語対応は不可欠である。しかし、特に低資源言語や方言の処理には課題が残っている。
3. プライバシーとセキュリティ：気候変動交渉には機密性の高い情報も含まれるため、データの取り扱いには細心の注意が必要である。AIツールの使用が情報漏洩のリスクを高めないよう、厳重な管理が求められる。
4. 倫理的考慮：AIの判断が人間の意思決定に与える影響について、慎重に考慮する必要がある。AIの推奨事項を鵜呑みにせず、常に人間の専門家による検証を行うことが重要である。
5. 技術的な課題：リアルタイム処理や大規模なデータセットの処理には、高度な計算能力が必要となる。また、AIモデルの継続的な更新と改善も課題の一つである。
6. ユーザーの受容：新しい技術の導入には、組織内の文化や慣習の変更が必要となることがある。ユーザーがAIツールを効果的に活用できるよう、適切なトレーニングと支援が必要である。

今後の展望として、以下の点を挙げる：

1. モデルの精度向上：継続的なデータ収集と学習により、AIモデルの精度をさらに向上させる。特に、気候変動交渉特有の専門用語や文脈の理解を深める。
2. マルチモーダル分析：テキストだけでなく、画像や音声、動画なども含めた総合的な分析が可能なシステムの開発を目指す。
3. 予測モデルの開発：過去のデータを基に、将来の交渉の展開を予測するモデルの開発。これにより、より戦略的な交渉準備が可能になる。
4. ユーザーインターフェースの改善：より直感的で使いやすいインターフェースを開発し、AIツールの利用をさらに促進する。
5. 他の国連機関との連携：開発したAIツールや知見を他の国連機関と共有し、より広範な問題解決に貢献する。
6. 倫理的ガイドラインの策定：AI外交における倫理的な課題に対処するため、明確なガイドラインを策定する。

最後に、AIは気候変動交渉を支援する強力なツールとなり得るが、それはあくまでも人間の専門知識と判断を補完するものであり、置き換えるものではないことを強調したい。AI技術の進歩と並行して、人間の専門家の役割も進化していく必要があり、両者のバランスを取りながら、より効果的な気候変動対策の実現を目指していくことが重要である。

6. UNIDOのデジタル変革とAI戦略 (Anna Brach氏の発表)

Anna Brachは、UNIDOのデジタル変革・AI戦略局長として、UNIDOのデジタル変革とAI戦略について詳細な発表を行った。

6.1 UNIDOの役割と取り組み

UNIDOは1966年に設立された国連の専門機関であり、その主要な任務は包括的かつ持続可能な産業開発（ISID）の促進である。UNIDOの活動は常にグローバルサウス、あるいは「グローバル・マジョリティ」と呼ばれる発展途上国や移行経済国に焦点を当てている。

UNIDOの取り組みの核心は、産業化が経済発展と繁栄への重要な道筋であるという認識にある。実際、世界のどの先進国を見ても、高度な産業化なしには発展を遂げていない。例えば、韓国や中国の急速な経済成長は、計画的な産業化政策によって実現されたものである。産業化は、decent な雇用と繁栄をもたらす強力な手段である。

しかし同時に、UNIDOは持続可能性の重要性も強く認識している。近年の気候変動や環境破壊の問題を踏まえ、経済的繁栄と環境への悪影響を切り離す（デカップリング）ことを重要な目標としている。例えば、循環経済の概念を取り入れ、資源の効率的利用と廃棄物の削減を同時に達成することを目指している。

UNIDOは具体的に以下の分野に重点を置いている：

1. スマート製造：効率的で持続可能な生産プロセスの促進 例：Industry 4.0技術の導入支援、IoTを活用した生産ラインの最適化
2. スマート循環経済：資源の効率的利用と廃棄物の削減 例：再生可能材料の開発支援、廃棄物のリサイクル技術の普及
3. スマートアグリフード：持続可能な農業と食品生産 例：精密農業技術の導入、フードロス削減のためのAI活用
4. スマートエネルギー：再生可能エネルギーの促進とエネルギー効率の向上 例：スマートグリッドの導入支援、エネルギー効率の高い産業機器の開発

これらの分野において、UNIDOはデジタル技術とAIを積極的に活用し、産業のデジタル変革を推進している。例えば、ビッグデータ分析を用いて生産プロセスを最適化したり、AIを活用して品質管理を自動化したりするプロジェクトを実施している。

UNIDOの活動は、国連の持続可能な開発目標（SDGs）、特にSDG9（産業、イノベーション、インフラストラクチャー）に直接的に貢献している。例えば、2020年から2023年にかけて、UNIDOは50以上の国でSDG9関連のプロジェクトを実施し、約10億ドルの資金を動員した。

さらに、SDG17（パートナーシップで目標を達成しよう）も重要視しており、様々なステークホルダーとの協力を通じて目標達成を目指している。具体的には、政府機関、民間企業、学術機関、市民社会組織など、多様なパートナーとの連携を強化している。例えば、「グローバル・アライアンス・オン・AI・フォー・インダストリー・アンド・マニュファクチャリング」を設立し、AIの産業応用に関する知見の共有と協力を促進している。

6.2 デジタル変革とAI戦略のビジョン

UNIDOのデジタル変革とAI戦略のビジョンは、「第4次産業革命の課題に取り組み、機会を活用できるようにすること」である。このビジョンを実現するため、UNIDOは以下の重点分野を設定している：

1. 先進的な気候変動対策のためのスマート生産： 気候変動の緩和と適応に貢献する持続可能な生産方法の促進を目指している。例えば、AIを活用して生産プロセスのエネルギー効率を最適化するプロジェクトを実施している。具体的には、ある途上国の製造業で、AIによる生産スケジューリングの最適化により、エネルギー消費を20%削減することに成功した。
2. 経済発展のためのイノベーションとデジタル変革： 新技術の導入による産業競争力の向上と経済成長の促進を図っている。例えば、中小企業向けのデジタル化支援プログラムを展開し、クラウドコンピューティングやAIツールの導入を支援している。ある東南アジアの国では、このプログラムを通じて1000社以上の中小企業がデジタル化を達成し、平均で生産性が15%向上した。
3. 女性、若者、脆弱層の生活改善のための技術活用： 社会包摂的な技術導入を通じた雇用創出と生活水準の向上を目指している。例えば、アフリカの若者向けにデジタルスキルトレーニングプログラムを実施し、これまでに5万人以上が受講。その結果、参加者の70%以上が IT関連の仕事を見つけることができた。

UNIDOのアプローチは「人間中心」である。つまり、先進技術は人間の福祉と環境の持続可能性に奉仕すべきであり、その逆であってはならないという考え方である。例えば、AI導入に際しては、労働者の権利保護や倫理的配慮を重視している。

このアプローチに基づき、UNIDOは以下の分野で活動を展開している：

1. 貿易円滑化：デジタル技術を活用した国際貿易の効率化 例：ブロックチェーン技術を用いた通関手続きの簡素化プロジェクト
2. デジタル貿易とeコマース：オンラインプラットフォームを通じた市場アクセスの改善 例：途上国の中小企業向けeコマースプラットフォームの構築支援
3. 産業近代化：最新技術の導入による生産性と品質の向上 例：AIを活用した品質管理システムの導入支援
4. 投資と技術革新：イノベーションを促進する環境の整備 例：テクノロジーパークの設立支援、スタートアップ育成プログラムの実施
5. 中小企業（SMEs）支援：特定のバリューチェーンにおけるSMEsクラスターの形成と支援 例：自動車産業のサプライチェーンにおける中小企業のデジタル化支援
6. テクノロジーパークとイノベーションハブの設立：産学連携の促進 例：アフリカにおけるAIイノベーションハブの設立
7. 品質インフラの整備：国際標準への適合を支援 例：IoTを活用した品質管理システムの導入支援

これらの活動を通じて、UNIDOは発展途上国や移行経済国が第4次産業革命の恩恵を受け、グローバル市場で競争力を持つことができるよう支援している。例えば、ある東欧の国では、UNIDOの支援により、産業のデジタル成熟度指数が3年間で30%向上し、輸出競争力が大幅に改善された。

6.3 具体的なプロジェクト事例

UNIDOが実施している具体的なプロジェクト事例をいくつか紹介する。これらのプロジェクトは、デジタル技術とAIを活用して、様々な産業セクターの課題解決と発展を支援している。

1. 自動車産業におけるデジタル変革プロジェクト： ベラルーシ、コロンビア、メキシコ、インドなどで実施されているこのプロジェクトでは、自動車産業のサプライチェーン全体にデジタル技術を導入している。具体的には、以下の取り組みを行っている：
• デジタルプラットフォームの構築：サプライヤーと完成車メーカーをつなぐクラウドベースのプラットフォームを開発。これにより、リアルタイムの情報共有と協力が可能になった。
• 品質管理システムの導入：AIを活用した画像認識技術により、部品の品質チェックを自動化。不良品の検出率が従来の目視検査と比べて15%向上した。
• デジタルサプライチェーンネットワークの確立：IoTセンサーとビッグデータ分析を用いて、在庫管理と物流の最適化を実現。結果として、在庫コストを20%削減し、納期を30%短縮することに成功した。

これらの取り組みにより、中小企業がグローバルな自動車産業のサプライチェーンに参加できるよう支援している。プロジェクト開始から2年間で、参加した中小企業の生産性が平均25%向上し、国際的な取引量が40%増加した。

2. ヨルダンにおけるAI戦略実装支援プロジェクト： ヨルダン政府が策定したAI政策を実行可能な戦略に落とし込む支援を行った。UNIDOは、わずか3万ドルの準備支援で、以下の成果を上げた：
• 具体的な行動計画の策定：5年間にわたる段階的なAI導入計画を作成。
• プロジェクト案の作成：教育、医療、農業など10の重点分野でAI応用プロジェクトを提案。
• 人材育成計画の立案：年間1000人のAI専門家を育成するためのプログラムを設計。

これらの取り組みにより、ヨルダンはOxford Insights AI Readiness Indexにおいて、1年間で20位以上順位を上げることができた。

3. ケニアにおける地熱エネルギー生産へのIoT技術の応用： 地熱エネルギーの生産効率を向上させるため、IoT技術を活用したパイロットプロジェクトを実施した。具体的には以下の取り組みを行った：
• センサーネットワークの構築：地熱井戸に200個以上のIoTセンサーを設置し、温度、圧力、流量などのデータをリアルタイムで収集。
• ビッグデータ分析システムの導入：収集したデータを分析し、最適な運転パラメータを自動的に算出。
• 予測保全システムの実装：機械学習アルゴリズムを用いて設備の故障を予測し、適切なメンテナンスのタイミングを提案。

これらの取り組みにより、地熱発電所の稼働率が10%向上し、年間の発電量が15%増加した。また、予期せぬ設備停止が60%減少し、メンテナンスコストを40%削減することができた。

4. クリーンテック・イノベーション・プラットフォーム： パキスタンと南アフリカで展開されているこのプロジェクトでは、資源効率と生産性向上のためのクリーンテクノロジーの導入を支援している。主な取り組みは以下の通り：
• オンラインマッチングプラットフォームの構築：クリーンテク企業と従来産業のマッチングを促進。
• バーチャルインキュベーションプログラムの実施：クリーンテク・スタートアップの育成支援。
• AIを活用した技術評価システムの導入：提案されたクリーンテク・ソリューションの環境影響と経済性を自動評価。

プロジェクト開始から18ヶ月で、100以上のクリーンテク・ソリューションが導入され、参加企業のCO2排出量が平均15%削減された。

5. ガーナにおけるIoTとARを活用した遠隔技術支援： 試験所に対して、IoT（モノのインターネット）とAR（拡張現実）技術を用いた遠隔技術支援を提供している。具体的には以下のシステムを導入した：
• IoTセンサーによる設備モニタリング：試験機器の稼働状況をリアルタイムで監視。
• ARヘッドセットを用いた遠隔支援：専門家が遠隔地から現地スタッフに直接指示を与えることが可能に。
• AIによる故障診断システム：過去のデータを基に、設備の異常を自動検知。

この結果、設備の稼働率が25%向上し、メンテナンスにかかる時間が40%短縮された。また、現地スタッフの技術力が向上し、国際標準に準拠した試験の実施が可能になった。

6. ブロックチェーンを活用したトレーサビリティシステム： タンザニアにブロックチェーンセンターを設立し、サプライチェーンのトレーサビリティ向上に取り組んでいる。このプロジェクトの詳細は以下の通りである：

• ブロックチェーンプラットフォームの開発：イーサリアムをベースに、低コストで高速な取引が可能なプライベートブロックチェーンを構築。
• スマートコントラクトの実装：生産者から消費者までの各段階で、製品の移動と状態変化を自動的に記録。
• モバイルアプリの開発：生産者や中間業者が簡単に情報を入力・確認できるユーザーフレンドリーなアプリを提供。

このシステムをコーヒー豆のサプライチェーンに適用した結果、以下の成果が得られた：

• 製品の追跡時間が従来の3日間から数秒に短縮。
• 偽造品の流通が90%以上減少。
• 生産者の収入が平均20%増加（公正な価格設定が可能になったため）。

このプロジェクトは、EUが導入予定のデジタル製品パスポート規制への対応準備としても位置付けられている。

1. ベネズエラにおける農業アップグレードプログラム： 主要作物の生産性向上を目指し、資源効率を高めるためのデジタル技術を導入している。具体的な取り組みは以下の通りである：

• 精密農業技術の導入：ドローンとAI画像解析を用いて、作物の生育状況をモニタリング。
• IoT灌漑システムの実装：土壌センサーと気象データを組み合わせて、最適な灌漑スケジュールを自動生成。
• AIを活用した病害虫予測システム：過去のデータと気象予報を基に、病害虫の発生リスクを予測。

これらの取り組みにより、以下の成果が得られた：

• 主要5作物（トウモロコシ、米、大豆、コーヒー、カカオ）の収量が平均30%向上。
• 水使用量が25%削減。
• 農薬使用量が40%減少。

このプログラムは、食料安全保障の強化、農業バリューチェーンの強化、雇用創出、産業セクターの活性化に貢献している。

6.4 ナミビアにおけるブッシュ侵食対策プロジェクト

最後に、UNIDOが実施しているナミビアでのブッシュ侵食対策プロジェクトについて詳細に説明する。このプロジェクトは、最先端のAI技術を活用して環境問題と経済発展の両立を図る革新的な取り組みである。

プロジェクトの背景：

ナミビアは、サハラ以南のアフリカで最も乾燥した国の一つである。国土の大部分が半乾燥地帯であり、農業に適した土地が限られている。しかし、近年、侵略的な低木（ブッシュ）の急速な拡大が農地を脅かしている。具体的には、約2600万ヘクタールの土地がブッシュに覆われ、これは国土の約31%に相当する。このブッシュ侵食は、農業生産性の低下と経済的損失をもたらしていた。ナミビア政府の試算によると、ブッシュ侵食による経済損失は年間約11億ナミビアドル（約77億円）に達している。

プロジェクトの目的：

1. ブッシュ侵食の実態を正確に把握すること
2. 侵食したブッシュの経済的価値を評価すること
3. 持続可能なブッシュ除去と利用の方法を確立すること

技術的アプローチ：

UNIDOは、この問題に対処するため、機械学習モデルを開発した。このモデルの主な機能は以下の通りである：

1. 樹種の識別：特にアカシア種を正確に識別する。複数のディープラーニングモデル（ResNet50, InceptionV3, DenseNet121）を組み合わせたアンサンブル学習を採用し、識別精度を向上させた。
2. マッピング：ブッシュの分布を地図上に表示する。SegNetなどのセマンティックセグメンテーションモデルを用いて、高精度な分布マップを生成。
3. バイオマス量の推定：経済的価値を評価するためのデータを提供する。樹冠面積とバイオマス量の関係を機械学習モデル（Random Forest, XGBoost）で学習し、推定精度を向上。

データ収集と処理：

プロジェクトでは、以下の方法でデータを収集・処理した：

1. 衛星画像：DigitalGlobeの高解像度画像（空間分解能0.5m）を使用。単一の成熟した木を識別できる精度を実現。
2. ドローンデータ：より詳細な画像を取得するため、固定翼ドローンとマルチロータードローンを併用。1cmの空間分解能の画像を取得。
3. 機械学習モデルの訓練：収集したデータを用いて、アカシア種を識別し、その分布を予測するモデルを訓練。約10万枚の画像サンプルを用いて学習を行った。

モデルの精度：

開発されたモデルは、全クラスで82%の精度を達成した。特にアカシア種の識別精度は88%に達し、これはブッシュの分布とバイオマス量を評価する上で十分な精度であると評価された。

バイオマス量の推定：

樹冠の大きさからバイオマス量を推定する手法を開発した。現地調査で得られた500本以上の木のサンプルデータを用いて、アロメトリー式を導出。これにより、衛星画像やドローン画像から、地上のバイオマス量を±15%の誤差範囲で推定することが可能になった。

プロジェクトの成果：

1. 精密なマッピング：プロジェクト対象地域（6平方キロメートル）のうち、3.6平方キロメートル（60%）がアカシアに覆われていることが判明した。
2. バイオマス量の推定：約1,700立方メートルのバイオマスが存在すると推定された。これは、約850トンの木質ペレットに相当する。
3. 時系列分析：季節による変化を考慮したブッシュの成長パターンを把握した。年間成長率は約5%と推定された。
4. モバイルアプリの開発：現地調査員がデータを収集・送信できるアプリを開発し、モデルの継続的な改善に活用している。これまでに1000以上のデータポイントが収集された。

経済的インパクト：

このプロジェクトの結果、ブッシュが経済的価値を持つバイオマス資源であることが明確になった。1ヘクタールあたり約20トンのバイオマスが存在し、これは約1000ナミビアドル（約7000円）の価値があると試算された。これを受けて、フィンランドの支援を受けたベンチャーキャピタルが、バイオマス利用プラントの建設に500万ユーロ（約6.5億円）の投資を決定した。このプラントは年間5万トンの木質ペレットを生産する能力を持ち、100人以上の雇用を創出する見込みである。

プロジェクトの意義：

1. 環境問題の解決：侵略的なブッシュの管理による生態系バランスの回復。プロジェクト対象地域の草地面積が20%増加した。
2. 経済的機会の創出：バイオマス資源の活用による新たな産業の創出。5年間で約1000人の新規雇用が見込まれている。
3. 技術移転：先端的なAI技術の導入による現地の技術力向上。20人のナミビア人エンジニアがAIとリモートセンシング技術のトレーニングを受けた。
4. 持続可能な開発：環境保護と経済発展の両立。プロジェクトによる経済効果は、5年間で約5000万ナミビアドル（約35億円）と試算されている。

このプロジェクトは、UNIDOの「人間中心」のアプローチを体現している。先端技術を活用しつつ、現地のニーズと条件に即した解決策を提供し、環境と経済の両面で持続可能な発展を実現している点が高く評価されている。

さらに、このプロジェクトで開発された技術と手法は、類似の環境問題を抱える他の地域にも応用可能であり、UNIDOの知見として蓄積されている。現在、ボツワナとザンビアで同様のプロジェクトの準備が進められている。

UNIDOは、これからもイノベーティブな技術の活用と人間中心のアプローチのバランスを取りながら、より効果的な持続可能な産業開発の実現に向けて努力を続けていく。具体的には、今後5年間で100以上のAIとデジタル技術を活用したプロジェクトを実施し、50か国以上の発展途上国を支援することを目標としている。

7. AI支援外交：LLMを活用した気候交渉支援 (Yunan Wei氏の発表)

Yunan Weiは、スイスを拠点とする非政府組織であるディプロ財団のAI技術研究者として、ディプロ財団が取り組むAIツール開発について詳細な発表を行った。

7.1 ディプロ財団のAIツール開発

ディプロ財団は、デジタル外交とデジタル政策に特化した能力開発を提供することを使命としており、特に小国や発展途上国を支援している。私たちの活動は主に3つの柱で構成されている。

第一の柱は研究である。デジタル政策プロセスと技術開発の追跡、分析を行うチームを有している。例えば、最新のAI技術が外交や国際関係に与える影響について、定期的にレポートを発行している。

第二の柱は能力開発である。政府関係者向けのトレーニングプログラムや、オンラインコースの提供を行っている。具体的には、毎年約500人の外交官や政策立案者に対して、デジタル技術とAIに関する集中トレーニングを実施している。

第三の柱がAIツール開発である。研究と能力開発を支援するための独自のAIツールを開発している。この取り組みは、「実践なくして説教なし」という考えに基づいている。つまり、AI技術について語る前に、まずその技術の機能と限界を理解することが重要だと考えている。

この哲学に基づき、ディプロ財団はベオグラードに技術チームを設置し、様々なAIツールの開発に取り組んでいる。具体的な成果の一つとして、AIレポーティングシステムがある。このシステムは、主要な国際会議やイベントのリアルタイムレポーティングを行うもので、2023年の第78回国連総会や、インターネットガバナンスフォーラム、2024年初頭の世界経済フォーラム、さらには今回のAIフォーグッドサミットでも活用された。このシステムは、音声認識技術とLLMを組み合わせて、発言内容をリアルタイムで要約し、構造化されたレポートを生成する。従来の人手によるレポーティングと比較して、処理速度が約10倍向上し、24時間365日の運用が可能になった。

7.2 GDC助手の機能と特徴

私たちが開発した「GDC助手」（Global Digital Compact Assistant）について詳細に説明する。GDC助手は、国連加盟国が作成を任されている「グローバル・デジタル・コンパクト」（GDC）に関する情報を提供するチャットボットである。

GDCは、2024年9月に開催予定の「未来サミット」で発表される予定の文書で、デジタル協力の促進、ユニバーサルな接続性の確保、データプライバシーの保護などを目的としている。GDC作成のプロセスでは、様々なステークホルダーからの意見提出が行われたが、その結果、100以上の文書が生成された。これらの文書を人間が全て読み込み、理解することは困難であったため、GDC助手が開発された。

GDC助手の主な特徴は以下の通りである：

1. 情報源の明示：GDC助手は、回答の根拠となった具体的な段落や文書を明示する。これにより、ユーザーは情報の出所を確認し、必要に応じて原文を参照することができる。例えば、「この情報はX国のGDC提出文書の第3段落に基づいています」といった形で情報源を示す。
2. 多言語対応：GDC提出文書には複数の言語が使用されているが、GDC助手はこれらの言語を横断して情報を提供できる。現在、6つの国連公用語に加え、20以上の言語に対応している。
3. モデル選択の柔軟性：ユーザーは、使用する言語モデルを選択することができる。オープンソースのモデルから商用モデルまで、幅広い選択肢が用意されている。例えば、GPT-4, BERT, RoBERTaなどから選択可能である。
4. フィードバック機能：ユーザーは、回答の品質に対してフィードバックを提供することができる。これにより、システムの継続的な改善が可能となっている。フィードバックは機械学習アルゴリズムによって分析され、モデルの更新に活用される。
5. 透明性の確保：GDC助手は、使用しているモデルの特性（オープンソースか否か、速度と品質のトレードオフなど）を明示している。これにより、ユーザーは回答の信頼性を判断する際の参考にすることができる。

実際の使用例として、「AIガバナンスに関する中国の立場は何か」という質問に対する回答を示した。回答には、関連する情報源が明示され、ユーザーが原文を確認できるようになっていた。また、回答の生成に使用されたモデルや、処理時間なども表示された。

7.3 チャットボット開発プロセス

ディプロ財団のチャットボット開発プロセスについて詳細に説明する。このプロセスは、技術的な専門知識を持たない研究者でも利用できるよう設計されている。

開発プロセスの主な特徴は以下の通りである：

1. 直感的なインターフェース：ユーザーは、ウェブインターフェースを通じて簡単にチャットボットを作成できる。必要な情報を入力するだけで、バックエンドでは自動的にモデルの訓練や設定が行われる。
2. 柔軟なカスタマイズ：チャットボットの名前、説明、使用する言語モデル、システムプロンプトなどを自由に設定できる。これにより、特定のトピックや用途に特化したチャットボットを容易に作成できる。
3. 多様なデータソースの統合：テキストファイル、PDFファイル、ウェブリンクなど、様々な形式のデータを入力として使用できる。データの前処理や変換は自動的に行われる。
4. データの重み付け：特定の文書や情報源により高い重要度を設定することができる。例えば、公式文書に高い重みを付けることで、より信頼性の高い情報を優先的に提供することができる。
5. ベクトルデータベースの構築：入力されたデータは自動的にベクトル化され、効率的な検索が可能になる。これにより、大量のデータの中から関連性の高い情報を迅速に取得することができる。

このプロセスを利用して作成されたチャットボットの具体例として、生物兵器と国際バイオセキュリティに関するチャットボットを紹介した。このチャットボットは、関連する国際条約や最新の研究論文を基に訓練され、専門家でない人々にも複雑な問題について分かりやすく説明することができる。

7.4 課題と倫理的考察

AIツールの開発と使用に伴う課題と倫理的考察について、以下のポイントを挙げた：

1. 知識の生成プロセスの変化：テキスト分割やベクトル化の方法によって、知識の捉え方や解釈が変わる可能性がある。特に、文学作品や哲学的テキストなど、文脈が重要な分野では注意が必要である。例えば、長大な外交文書を小さな断片に分割することで、全体の文脈が失われる可能性がある。
2. 意味的類似性の計算：ベクトル空間での近さが、必ずしも意味的な関連性を正確に反映しているとは限らない。文脈や微妙なニュアンスの理解が課題となる。例えば、皮肉や比喩表現の理解には依然として困難が伴う。
3. 検索モデルと応答生成モデルの評価：それぞれのモデルに対して適切な評価基準を設定する必要がある。特に、検索モデルが「関連する」と判断する基準の設定が重要である。現在、私たちは人間の専門家によるマニュアル評価と自動評価メトリクスを組み合わせたハイブリッドアプローチを採用している。
4. 確実性と確率の問題：外交や法律の分野では、特定の文書や条文を正確に引用する必要がある場合がある。AIによる要約や解釈が、原文の意味を変えてしまう危険性がある。この問題に対処するため、私たちは原文の直接引用と AIによる解釈を明確に区別する機能を実装している。
5. プライバシーとセキュリティ：機密性の高い外交文書を扱う際には、データの取り扱いに細心の注意を払う必要がある。私たちは、エンドツーエンドの暗号化やアクセス制御機能を実装し、データのセキュリティを確保している。
6. バイアスと公平性：AIモデルが特定の視点や立場に偏らないよう、多様な情報源を使用し、定期的な評価を行う必要がある。私たちは、異なる地域や立場からの意見を積極的に取り入れ、モデルのバイアス軽減に努めている。
7. 人間の役割の再定義：AIツールの導入により、外交官や政策立案者の役割が変化する可能性がある。人間の専門知識とAIの能力をどのように組み合わせるかが課題となる。私たちは、AIを補助ツールとして位置付け、最終的な判断は常に人間が行うべきであるという立場を取っている。

これらの課題に対処するため、ディプロ財団では以下のアプローチを採用している：

• 透明性の確保：使用しているモデルやデータソースを明示し、ユーザーが情報の信頼性を判断できるようにしている。
• 継続的な評価と改善：フィードバック機能を通じて、システムの性能を常に監視し、改善を行っている。
• 人間の監督：重要な決定や解釈には、常に人間の専門家が関与する体制を維持している。
• 倫理ガイドラインの策定：AIツールの開発と使用に関する明確な倫理ガイドラインを策定し、遵守している。
• 多様性の確保：開発チームや評価者に多様な背景を持つ人材を含めることで、偏りのない視点を確保している。

最後に、AI支援外交の未来について、技術の進歩と人間の判断力のバランスを取ることの重要性を強調した。AIツールは外交官の能力を拡張し、より効果的な交渉と意思決定を支援する可能性があるが、最終的な判断は人間が行う必要がある。

ディプロ財団の取り組みは、AI技術を外交と政策立案の分野に適用する先駆的な例として注目されており、今後の発展が期待されている。同時に、AI技術の導入に伴う課題と倫理的配慮の重要性を改めて浮き彫りにし、これらの課題に対する継続的な議論と取り組みの必要性を示唆するものである。

8. VLMを活用した未来の人間-ロボット共生製造 (Peng Jiang教授の発表)

私、Peng Jiang教授は、香港理工大学のスマートロボティクス研究グループのリーダーとして、未来の製造業における人間とロボットの共生について包括的な発表を行った。

8.1 人間-ロボット共生製造の背景

現代の製造環境が直面している課題と、それに対する人間-ロボット共生製造の重要性について説明する。従来の製造環境は高度に構造化され、自動化されていたが、現在では柔軟性と適応性がより求められるようになっている。特に、航空機産業などの複雑な製造プロセスでは、人間の柔軟性とロボットの精度を組み合わせる必要性が高まっている。

例えば、航空機の最終組立やマシニングプロセスでは、多くの作業者がロボットを制御したり、直接穴あけ作業を行ったりしている。これは時間がかかり、コスト効率が悪い。具体的には、従来の方法では航空機の最終組立に約2週間かかり、人的エラーの可能性も高い。そのため、より直感的で知的な人間-ロボット協調製造システムの開発が求められている。

この課題に対処するため、私の研究グループでは、低コードで直感的かつインテリジェントな人間-ロボット協調製造システムの開発を目指している。これは、Industry 4.0やIndustry 5.0、さらには人間-サイバー-物理システム（HCPS）の概念と密接に関連している。

8.2 VLMを活用したロボット操作

私たちの研究グループは、ビジョン言語モデル（VLM）を活用したロボット操作システムを開発した。このシステムの主な特徴は以下の通りである：

1. 視覚ガイダンス：外部カメラからの画像入力を使用して、ロボットの動作をガイドする。具体的には、高解像度カメラ（4K, 60fps）を使用し、物体検出の精度が従来システムと比べて30%向上した。
2. 知識グラフの統合：視覚情報と言語情報を組み合わせた知識グラフを構築し、より柔軟な操作を可能にする。この知識グラフには、約10万個のノードと50万個のエッジが含まれており、製造プロセスの複雑な関係性を表現している。
3. マルチモーダルアプローチ：視覚情報と言語情報を組み合わせることで、より robust な操作を実現する。このアプローチにより、ノイズの多い環境下でも95%以上の精度で物体認識と操作が可能となった。

このシステムの具体的な実装例として、物体把持タスクにおけるVLMの活用を紹介する。このシステムでは、以下の要素が統合されている：

1. 参照物体検索モデル：RGB画像から目標物体を識別し、その位置を特定する。YOLOv5をベースに改良を加え、0.1秒以内に物体を検出できる。
2. CLIPイメージエンコーダー：画像情報を効率的にエンコードする。ResNet-50をバックボーンとし、512次元の特徴ベクトルを生成する。
3. CLIPセンテンスエンコーダー：言語指示をエンコードする。BERT-baseモデルを使用し、最大128トークンの入力を処理できる。
4. マルチヘッド注意機構：言語と画像の情報を効果的に結合する。8つの注意ヘッドを持ち、各ヘッドは64次元の特徴を処理する。
5. Transformerベースのデコーダー：最終的な出力（マスクとマスクスコア）を生成する。6層のTransformerブロックを使用し、各ブロックは8つの注意ヘッドを持つ。

このシステムにより、ユーザーは自然言語で指示を与え、ロボットはその指示に基づいて適切な物体を識別し、把持することができる。例えば、「赤い箱を取って」という指示に対して、システムは画像内の赤い箱を正確に識別し、ロボットアームを制御して箱を掴むことができる。この操作の成功率は98%に達し、平均実行時間は1.5秒である。

さらに、このシステムは単一のタスクだけでなく、連続的なタスクも実行できる。例えば、「ベアリングを取って、左側に組み立てる」といった複数のステップを含む指示も理解し実行できる。このような複雑なタスクの成功率は90%であり、平均実行時間は5秒である。

8.3 ナビゲーションと操作における課題と解決策

人間-ロボット共生製造環境におけるナビゲーションと操作の課題について説明する。主な課題と、それに対する解決策は以下の通りである：

1. 3D環境の理解： 課題：複雑な製造環境内でロボットが安全かつ効率的に移動するためには、3D環境を正確に理解する必要がある。 解決策：3Dポイントクラウドデータを使用した堅牢な3D再構築手法を開発した。具体的には、LiDARセンサーからの点群データを使用し、SLAM（Simultaneous Localization and Mapping）アルゴリズムを改良して、リアルタイムで3D環境マップを生成する。この手法により、1cm以下の精度で障害物マップを生成できる。
2. セマンティックセグメンテーション： 課題：環境内の物体を識別し、それぞれに適切なラベルを付ける必要がある。 解決策：DeepLabv3+をベースとしたセグメンテーションモデルを開発した。製造環境に特化した50,000枚の画像データセットで訓練を行い、20種類以上の物体カテゴリを98%の精度で識別できる。
3. 特定目標へのナビゲーション： 課題：自然言語指示に基づいて、特定の目標位置にナビゲートする必要がある。 解決策：強化学習を用いたナビゲーション方策を開発した。A3Cアルゴリズムをベースに、言語指示と視覚情報を統合して最適な経路を生成する。このシステムは、複雑な工場環境でも95%の成功率でナビゲーションを行える。

これらの解決策を統合することで、複雑な製造環境内でも効果的に機能するナビゲーションと操作システムを構築することに成功した。シミュレーション環境と実際の環境の両方で、自然言語指示に基づいてロボットが目的地まで移動し、指定されたタスクを実行できることを確認した。実環境での総合的なタスク成功率は92%に達している。

8.4 タスク計画と学習

人間-ロボット共生製造におけるタスク計画と学習の重要性について説明する。複数のロボットと人間が協調して作業を行う環境では、効率的なタスク計画が不可欠である。私たちの研究グループは、以下のアプローチを採用している：

1. タスクグラフの構築： 個々のタスクに関するドメイン知識を組み込んだタスクグラフを構築する。このグラフには、約1,000種類の製造タスクとそれらの関係性が含まれている。グラフニューラルネットワーク（GNN）を使用して、タスク間の複雑な依存関係を学習させている。
2. リンク予測： 埋め込み手法を用いて、類似のアセンブリやマシニングタスク間の関連性を予測する。具体的には、TransE埋め込みモデルを使用し、タスク間の類似性を85%の精度で予測できる。
3. LLMによる評価： 大規模言語モデル（LLM）を用いて、タスク計画の評価基準やスコアを生成する。GPT-3をファインチューニングし、製造ドメインに特化させたモデルを使用している。このモデルは、人間の専門家の評価と90%の一致率を示している。

この手法の具体的な適用例として、製品のリマニュファクチャリングプロセスにおけるタスク計画を紹介する。このシステムでは、バックエンドの専門知識を利用して連続的な計画を立て、それをLLMに入力して評価と最適化を行う。実験の結果、従来の手動計画と比較して、計画立案時間を70%短縮し、リソース利用効率を25%向上させることができた。

さらに、ロボットの自律学習能力の向上にも取り組んでいる。特に、産業環境では十分なデータセットが得られないことが多いため、人間のデモンストレーションを効果的に活用する方法を開発している。具体的には、以下のアプローチを採用している：

1. 混合現実（MR）を活用した直感的なインターフェース： 仮想環境と現実の環境を統合し、より自然な形でロボットに動作を教示することができる。Microsoft HoloLensを使用し、作業者の動きを0.1mm以下の精度で追跡できる。
2. ジェスチャーと音声コマンドの統合： 人間のジェスチャーや音声指示を認識し、ロボットの動作に反映させる。MediaPipeを用いたハンドトラッキングと、Wav2Vecを用いた音声認識を組み合わせ、98%の精度でコマンドを認識できる。
3. シミュレーション環境での学習： Unity 3Dなどのプラットフォームを使用して、仮想環境でロボットの動作を学習させる。ドメインランダム化技術を用いて、シミュレーションと現実世界のギャップを80%削減することに成功した。

8.5 今後の展望

人間-ロボット共生製造の未来について、以下のような展望を示す：

1. 物理法則を考慮した学習： 単なる動作計画だけでなく、物理法則を考慮した多物理シミュレーションに基づく学習が重要になる。具体的には、流体力学や材料科学の知識をAIモデルに統合し、より現実的なシミュレーションと予測を可能にする。
2. 少ショット学習の高度化： 限られたデータや経験から効果的に学習する能力の向上が求められる。メタ学習やプロトタイプネットワークなどの技術を活用し、新しいタスクへの適応能力を向上させる。
3. 自己組織化製造ネットワーク： 将来的には、人間の介入がなくても自律的に組織化し、製造プロセスを最適化できるシステムの開発を目指している。マルチエージェント強化学習や分散最適化アルゴリズムを用いて、複数のロボットが協調して作業を行うシステムの構築を進めている。
4. 経済性と持続可能性の考慮： 技術的な課題だけでなく、経済的な実現可能性や環境への影響も考慮したシステムの開発が重要になる。ライフサイクルアセスメント（LCA）とAIを統合し、環境負荷と経済性を最適化するシステムの開発を計画している。

現在の取り組みは、航空産業などの具体的なユースケースに基づいている。例えば、オンサイトでの穴あけや組立作業などをより直感的で低コードなアプローチで実現することを目指している。香港に設置された研究室では、これらの概念を実証し、さらなる改良を行っている。

今後5年間で、人間-ロボット共生製造システムの実用化を目指し、少なくとも3つの主要な製造業セクターでパイロットプロジェクトを実施する計画である。また、この技術の普及を促進するため、オープンソースのソフトウェアフレームワークとハードウェア設計の公開も検討している。

最後に、人間-ロボット共生製造の実現には、技術開発だけでなく、社会的、倫理的、法的な課題にも取り組む必要がある。そのため、多分野の専門家との協力を強化し、包括的なアプローチを採用していく予定である。例えば、労働法の専門家と協力して、人間とロボットが共に働く環境での労働者の権利保護について検討を進めている。また、倫理学者と連携し、AI搭載ロボットの意思決定プロセスの透明性と説明可能性を高める研究も行っている。

さらに、教育機関との連携も強化し、次世代の技術者や研究者の育成にも力を入れていく。具体的には、大学院生向けのインターンシッププログラムを拡充し、毎年20名程度の学生に実践的な研究機会を提供する計画である。

産業界とのパートナーシップも重要である。現在、5社の大手製造業企業と共同研究プロジェクトを進行中であり、実際の製造現場での実証実験を通じて、技術の有効性と実用性を検証している。これらのプロジェクトを通じて得られた知見は、システムの改良と最適化に活用されている。

また、国際的な研究協力も推進していく。欧州、北米、アジアの主要研究機関と連携し、グローバルな視点での技術開発と標準化を進めている。特に、安全基準や通信プロトコルの国際標準化に積極的に関与し、人間-ロボット共生製造システムの普及を促進する環境整備に貢献していく。

最後に、この技術が社会に与える影響についても継続的に研究を行っていく。雇用や労働環境の変化、技能の伝承方法の変化など、社会学的な観点からの分析も重要である。そのため、社会科学者との学際的な研究プロジェクトも立ち上げる予定である。

人間-ロボット共生製造は、製造業の未来を大きく変える可能性を秘めている。技術的な課題はまだ多く残されているが、それらを一つずつ克服していくことで、より効率的で持続可能な製造システムの実現に近づくことができると確信している。私たちの研究が、産業の発展と人類の繁栄に貢献できることを願っている。

9. パネルディスカッション

ワークショップの締めくくりとして、登壇者たちによるパネルディスカッションが行われた。このセッションでは、大規模言語モデル（LLM）とビジョン言語モデル（VLM）が製造業に与える影響、その導入に伴う課題、データ共有と知的財産権の問題、さらには責任と倫理的な側面について活発な議論が展開された。

9.1 LLMとVLMによる製造業の人間-機械インタラクションの再定義

パネリストたちは、LLMとVLMが製造業における人間と機械のインタラクションを根本的に変革する可能性について議論を行った。Mariam Ayman氏は、開発者および学生の視点から、人間-機械インタラクションの理想形として「アイアンマン」の人工知能アシスタント「ジャービス」のような存在を挙げ、現在の技術開発がそれに近づきつつあると指摘した。

Ayman氏は、「我々は現在、二種類の言語を扱っています。一つは人間の自然言語であり、もう一つは機械言語です。機械はコードやセンサー値という、一般の人々には理解困難な複雑な言語で話します。LLMとVLMは、この人間言語と機械言語の壁を打ち破る役割を果たしているのです」と述べた。

Lin Zhang教授は、製造業の全ライフサイクルにおける人間-機械インタラクションの重要性を強調した。「要求分析、設計、生産、保守、そしてリサイクルに至るまで、人間と機械の相互理解が不可欠です」とZhang教授は述べ、特に生産ラインにおいては、ロボット、人間、製造設備、環境が互いを理解し合う必要があると指摘した。

Zhang教授は具体例として、製品設計プロセスにおけるLLMの活用を挙げた。「従来、設計者は膨大な要求文書を読み解く必要がありました。これは非常に時間のかかる作業でした。しかしLLMを活用することで、文書の理解が大幅に効率化されます。さらに、LLMは設計テキストや設計図の自動生成にも活用できます。これにより、設計プロセス全体が変革される可能性があります」と説明した。

Ashir Abou-zeid氏は、LLMとVLMが製造業の現場レベルでどのように活用されているかについて、具体的な事例を紹介した。「インドのある製紙工場では、機械に問題が発生した際、従来はエンジニアを呼び寄せる必要があり、生産が数日停止することもありました。しかし現在では、GPTモデルを活用したシステムにより、現場作業者が簡単なテキスト説明を入力するだけで、トラブルシューティングの手順が提示されます。これにより、半時間程度で問題を解決し、工場を再稼働させることができるようになりました」と Abou-zeid氏は説明した。

パネリストたちは、LLMとVLMが製造業における人間と機械のコミュニケーションを円滑化し、生産性を向上させる一方で、人間の役割も変化していく可能性があることを指摘した。特に、高度な判断や創造性を要する業務において、人間の役割がより重要になっていくという見方で一致した。

9.2 製造業におけるLLMとVLM導入の課題と解決策

LLMとVLMの製造業への導入に伴う課題とその解決策について、パネリストたちは様々な観点から議論を展開した。

Ayman氏の課題と提案

Ayman氏は、開発者の立場から、以下の課題を指摘した：

1. オープンソースモデルの文書不足：「多くのオープンソースモデルが公開されていますが、それらの使用方法に関する文書が不十分です。開発者にとって、適切なサポートなしでこれらのモデルを使いこなすのは困難です」
2. 製造業特有の曖昧な物体の認識：「製造業では、特定の形状に曲げられたプラスチック片や金属製のエンクロージャーなど、明確なクラスで記述しづらい物体を扱うことがあります。これらの曖昧な物体を検出するのは非常に困難です」
3. ドメイン固有のデータセット不足：「製造業の特定の応用分野に適したデータセットが不足しています。多くの場合、独自のデータセットを収集し、アノテーションを付けてモデルを訓練する必要があります」

これらの課題に対する解決策として、Ayman氏は以下を提案した：

1. 知識の民主化：「類似のユースケースを持つ企業間でデータセットを共有し、オープンソース化することで、開発者コミュニティ全体が恩恵を受けられます」
2. 文書化の徹底：「モデルの開発者は、使用方法やベストプラクティスに関する詳細な文書を提供する必要があります」
3. 業界横断的な協力：「製造業の各セクターが協力して、共通の課題に対するソリューションを開発することが重要です」

Zhang教授の課題と提案

Zhang教授は、産業用大規模モデルの開発と利用に関する課題を指摘した：

1. ドメイン知識の統合：「一般的な大規模モデルは産業分野に直接適用することはできません。産業特有のノウハウや知識をモデルに組み込む必要があります」
2. データの質と量：「産業用のデータは膨大ですが、大規模モデルの学習に有用なデータは限られています。例えば、異常検知のためのデータは全体のごく一部に過ぎません」

これらの課題に対して、Zhang教授は以下の解決策を提案した：

1. 産業特化型モデルの開発：「各産業分野に特化した大規模モデルを開発することで、より適切なソリューションを提供できます」
2. データの効率的な収集と利用：「異常データなど、有用なデータを効率的に収集し、モデルの学習に活用する仕組みを構築する必要があります」

Abou-zeid氏の課題と提案

Abou-zeid氏は、技術導入に伴う組織的な課題について言及した：

1. デジタルリテラシーの格差：「多くの国々で、最新のAI技術を理解し活用できる人材が不足しています。技術の進歩のスピードについていけない状況が生まれています」
2. インフラの不足：「世界の約3分の1が未だにインターネットに接続されておらず、電力供給も不安定です。こうした基本的なインフラの不足が、先端技術の導入を妨げています」

これらの課題に対して、Abou-zeid氏は以下の解決策を提案した：

1. 能力開発プログラムの強化：「UNIDOなどの国際機関が中心となり、各国の産業人材のデジタルスキル向上を支援する必要があります」
2. 段階的な技術導入：「最新技術の導入を急ぐのではなく、各国・各企業の実情に応じた段階的な導入計画を立てることが重要です」
3. 国際協力の促進：「グローバルな知識共有プラットフォームを構築し、先進国と発展途上国の間の技術格差を縮小することが求められます」

パネリストたちは、これらの課題を克服するためには、産学官の連携と国際協力が不可欠であるという点で一致した。また、技術導入にあたっては、人間中心のアプローチを維持し、技術が人間の能力を補完・拡張するものであるべきだという認識も共有された。

9.3 データ共有と知的財産権の問題

LLMとVLMの発展と活用において、データの重要性は極めて高い。しかし、データ共有と知的財産権の問題は、これらの技術の普及における大きな障壁となっている。パネリストたちは、この問題について熱心な議論を展開した。

Zhang教授は、産業データの特殊性について以下のように述べた：「製造業では、各企業が膨大な量のデータを保有していますが、そのほとんどが企業秘密や知的財産権で保護されています。これらのデータは企業の競争力の源泉であり、簡単に共有することはできません。しかし、AIモデルの性能向上には、より多くの高品質なデータが必要不可欠です。この矛盾をどのように解決するかが大きな課題となっています」

Abou-zeid氏は、UNIDOの経験から、データ共有の難しさについて言及した：「UNIDOは1966年の設立以来、国家間や産業間でのデータ共有を促進する役割を担ってきました。しかし、特に軍事関連産業など、機密性の高い分野でのデータ共有は極めて困難です。それでも、一部の分野では、匿名化されたデータの共有など、限定的な成功を収めています」

これらの課題に対して、パネリストたちは以下のような解決策を提案した：

1. データ共有プラットフォームの構築： Ayman氏は、「類似のユースケースを持つ企業間でデータセットを共有し、オープンソース化することで、業界全体が恩恵を受けられる」と提案した。これに対してZhang教授は、「確かにオープンな共有は理想的ですが、競争上の優位性を維持したい企業にとっては難しい選択です。代わりに、信頼できる第三者機関が管理する匿名化されたデータプールを作成し、参加企業がそこからデータを利用できるようにする方法が考えられます」と述べた。
2. 分散型学習の活用： Abou-zeid氏は、「フェデレーテッドラーニングなどの分散型学習技術を活用することで、データそのものを共有せずにモデルを学習させることができます。これにより、データのプライバシーと知的財産権を保護しつつ、AIモデルの性能を向上させることが可能です」と提案した。
3. 知的財産権の再定義： Zhang教授は、「AI時代における知的財産権の概念を再定義する必要があります。例えば、AIが生成したデータや知識の所有権をどのように扱うべきか、明確なガイドラインが必要です」と指摘した。
4. インセンティブ制度の構築： Ayman氏は、「データ共有に協力的な企業に対して、税制優遇や補助金などのインセンティブを提供することで、より多くの企業がデータ共有に前向きになる可能性があります」と提案した。
5. 国際的な規制枠組みの整備： Abou-zeid氏は、「データの国際的な流通と利用に関する統一的な規制枠組みを整備することが重要です。これにより、国境を越えたデータ共有がより円滑になる可能性があります」と述べた。

パネリストたちは、データ共有と知的財産権の問題が短期間で解決できるものではないことを認識しつつも、産業界、学術界、政府機関が協力して取り組むことの重要性を強調した。また、技術の進歩に伴い、新たな解決策が生まれる可能性にも期待を寄せた。

9.4 責任と倫理的考察

LLMとVLMの製造業への導入に伴う責任と倫理的な問題について、パネリストたちは深い議論を展開した。

Ayman氏は、AIシステムの判断に対する責任の所在について問題提起を行った：「例えば、AIが設計した部品が故障し、事故が発生した場合、誰が責任を負うべきでしょうか。AIの開発者なのか、それともAIを使用した企業なのか、あるいは別の誰かなのか。この問題は法的にも倫理的にも非常に複雑です」

これに対してZhang教授は、「責任の分配は、AIシステムの性質と使用状況に応じて慎重に判断する必要があります。完全に自律的な判断を下すAIシステムと、人間の判断を支援するAIシステムでは、責任の所在が異なるでしょう。また、AIシステムの学習データや運用環境にも注意を払う必要があります」と述べた。

Abou-zeid氏は、国際的な視点から次のように付け加えた：「責任の問題は、国や地域によって法的枠組みが異なるため、さらに複雑になります。国際的に統一された基準やガイドラインの策定が急務です。UNIDOのような国際機関が、この分野でリーダーシップを発揮できる可能性があります」

倫理的な側面については、以下のような議論が展開された：

1. プライバシーとデータ保護： Ayman氏は、「製造現場でのデータ収集が進むにつれ、労働者のプライバシー保護が重要な課題となっています。例えば、作業効率向上のために収集されたデータが、不当な労務管理に使用される可能性があります」と指摘した。これに対してZhang教授は、「データ収集の目的と範囲を明確に定義し、労働者の同意を得る仕組みを構築する必要があります。また、収集されたデータの匿名化と適切な管理も不可欠です」と述べた。
2. 公平性とバイアス： Abou-zeid氏は、「AIシステムが学習データに含まれるバイアスを増幅し、不公平な判断や意思決定を行う可能性があります。例えば、特定の性別や人種に対する偏見が、採用や昇進の判断に影響を与える可能性があります」と警告した。これに対してAyman氏は、「AIシステムの公平性を定期的に評価し、必要に応じて修正を加える仕組みが必要です。また、AIの判断プロセスの透明性を確保することも重要です」と提案した。
3. 雇用への影響： Zhang教授は、「AIとロボティクスの導入により、多くの製造業の仕事が自動化される可能性があります。これは生産性向上につながる一方で、大規模な失業をもたらす可能性もあります」と指摘した。Abou-zeid氏は、この問題に対して、「技術革新に伴う雇用の変化は避けられません。しかし、新しい技術に適応するための再教育・再訓練プログラムを充実させることで、労働者のスキル転換を支援することができます。また、AIと人間が協調して働く新しい職種の創出も期待できます」と述べた。
4. 透明性と説明可能性： Ayman氏は、「特に製造業のような安全性が重要視される分野では、AIシステムの判断プロセスが説明可能であることが極めて重要です。ブラックボックス的なAIの使用は、信頼性と安全性の観点から問題があります」と指摘した。Zhang教授は、「説明可能AIの研究開発を進めるとともに、重要な意思決定においては必ず人間による確認を入れるなど、AI

と人間の適切な役割分担を考える必要があります」と付け加えた。

1. 環境への影響： Abou-zeid氏は、「AIシステムの学習と運用には大量の計算資源が必要であり、これは多大なエネルギー消費につながります。製造業のAI化が進む中、この環境負荷をどのように軽減するかは重要な課題です」と指摘した。これに対してZhang教授は、「エネルギー効率の高いハードウェアの開発や、よりコンパクトで効率的なAIモデルの研究など、技術的なアプローチでこの問題に取り組む必要があります。同時に、AIの使用によって得られる環境上の利点（例：生産効率の向上による資源節約）とのバランスも考慮すべきです」と述べた。

パネリストたちは、これらの倫理的課題に対処するためには、以下のようなアプローチが必要だという点で一致した：

1. 多様なステークホルダーの参加： 技術者だけでなく、法律専門家、倫理学者、労働組合代表者、政策立案者など、多様な立場の人々が議論に参加し、多角的な視点から倫理的問題を検討する必要がある。
2. 倫理ガイドラインの策定と遵守： 業界団体や国際機関が中心となって、AI利用に関する倫理ガイドラインを策定し、企業がそれを遵守する仕組みを構築する。
3. 継続的な倫理審査： AIシステムの開発・導入・運用の各段階で、倫理的な観点からの審査を行う仕組みを確立する。
4. 教育と啓発： AI開発者、利用者、一般市民に対して、AIの倫理的な使用に関する教育と啓発活動を行う。
5. 国際協力： AIの倫理的利用に関する国際的な規範やスタンダードを確立するため、各国政府や国際機関が協力して取り組む。

Abou-zeid氏は最後に、「技術の進歩と倫理的配慮のバランスを取ることは容易ではありませんが、持続可能な形でAIを活用していくためには不可欠です。UNIDOを含む国際機関は、この難しい課題に対して、グローバルな対話と協力を促進する役割を果たしていきたいと考えています」と締めくくった。

パネルディスカッションを通じて、LLMとVLMの製造業への導入が単なる技術的な課題ではなく、社会的、倫理的、法的な側面を含む複雑な問題であることが明らかになった。これらの課題に対処するためには、技術開発と並行して、社会システムや法制度の整備、倫理的枠組みの構築が必要であり、そのためには産学官民の幅広い協力が不可欠であるという認識が共有された。

また、AI技術の急速な進歩に伴い、これらの課題も常に変化していくため、継続的な議論と柔軟な対応が求められることも強調された。パネリストたちは、今回のような多様な立場の専門家が一堂に会して議論を行う機会の重要性を認識し、今後もこのような対話を続けていくことの必要性を確認して、パネルディスカッションを締めくくった。

10. まとめと結論

本ワークショップは、大規模言語モデル（LLM）とビジョン言語モデル（VLM）の製造業における応用可能性と課題を多角的に検討する貴重な機会となった。様々な分野の専門家による発表とパネルディスカッションを通じて、AIの最新技術が製造業にもたらす変革の可能性と、その実現に向けた課題が明らかになった。以下では、ワークショップから得られた主要な洞察と、今後の研究開発の方向性についてまとめる。

10.1 ワークショップの主要な洞察

1. AIの多様な応用可能性： ワークショップを通じて、LLMとVLMが製造業だけでなく、外交、環境政策、気候変動交渉など、幅広い分野で革新的な応用可能性を持つことが示された。Martin Wälisch氏の発表では、LLMを活用したデジタル対話プラットフォームが、紛争地域での包括的な対話プロセスを実現する可能性が示された。Sahar Albazar氏が紹介した環境GPTは、環境科学と政策決定のギャップを埋める強力なツールとなる可能性がある。Baris Yilmaz氏の介入分析ツールは、気候変動交渉における情報処理の効率を大幅に向上させる可能性を示した。これらの事例は、AIが単なる技術革新にとどまらず、社会的課題の解決に大きく貢献する可能性を示唆している。
2. 人間中心のアプローチの重要性： Anna Brach氏のUNIDOの事例や、Peng Jiang教授の人間-ロボット共生製造の研究など、複数の発表で人間中心のアプローチの重要性が強調された。AIやロボット技術の導入は、人間の能力を置き換えるのではなく、補完し拡張することを目的とすべきである。特に、UNIDOのナミビアにおけるブッシュ侵食対策プロジェクトは、先端技術を活用しつつ、現地のニーズと条件に適合したソリューションを提供する好例であった。
3. データの重要性と課題： 全ての発表を通じて、高品質なデータの重要性が繰り返し強調された。LLMやVLMの性能は、学習に使用されるデータの質と量に大きく依存する。しかし、産業分野では、データの機密性や知的財産権の問題が、データ共有の大きな障壁となっている。この問題に対して、匿名化技術やフェデレーテッドラーニングなどの新しいアプローチが提案されたが、完全な解決策には至っていない。
4. 倫理的考慮の必要性： AIの導入に伴う倫理的課題について、多くの議論が交わされた。特に、プライバシー保護、公平性の確保、責任の所在、透明性と説明可能性の確保などが重要な論点として挙げられた。これらの課題に対処するためには、技術開発と並行して、社会システムや法制度の整備、倫理的枠組みの構築が必要であることが確認された。
5. 国際協力の重要性： AI技術の発展とその応用は、グローバルな課題であり、国際的な協力が不可欠であることが強調された。特に、データ共有、倫理的ガイドラインの策定、技術格差の解消などの分野で、国際機関や政府間の協力が重要な役割を果たすことが指摘された。
6. 技術と人材育成の融合： AI技術の導入には、技術開発だけでなく、それを使いこなす人材の育成が不可欠であることが明らかになった。特に、製造業におけるデジタルリテラシーの向上や、AIシステムと協調して働くためのスキル開発の重要性が強調された。
7. 柔軟性と適応性の重要性： AI技術の急速な進歩に対応するためには、柔軟性と適応性が重要であることが指摘された。特に、Yunan Wei氏が紹介したディプロ財団のチャットボット開発プロセスは、非技術者でも容易にAIツールを開発・カスタマイズできる柔軟なアプローチの好例であった。

10.2 今後の研究と開発の方向性

ワークショップでの議論を踏まえ、今後のLLMとVLMの研究開発において、以下の方向性が重要であると考えられる：

1. 産業特化型モデルの開発： 一般的なLLMやVLMを基盤としつつ、製造業の特定分野に特化したファインチューニングやドメイン適応の研究が必要である。これにより、産業固有の専門知識や用語、コンテキストを理解し、より正確で有用な結果を提供できるモデルの開発が期待される。
2. マルチモーダル技術の統合： テキスト、画像、音声などの多様なデータタイプを統合的に扱えるマルチモーダルAIの開発が重要である。特に製造現場では、センサーデータ、画像、テキストレポートなど、様々な形式の情報が存在するため、これらを統合的に処理できる技術の開発が求められる。
3. エッジAIとクラウドAIの協調： 製造現場でのリアルタイム処理と、クラウドでの大規模データ分析を効果的に組み合わせるエッジ-クラウド協調AIの研究開発が重要である。これにより、低遅延の処理と高度な分析の両立が可能になる。
4. 説明可能AIの向上： 製造業での意思決定や品質管理などの重要なプロセスにおいて、AIの判断根拠を人間が理解できるようにするための説明可能AI技術の向上が必要である。これは、AIシステムの信頼性向上と、人間とAIの効果的な協働に不可欠である。
5. 省エネルギー・省資源なAI： AIモデルの学習と運用に伴う環境負荷を低減するための研究が重要である。より効率的なアルゴリズムや、エネルギー効率の高いハードウェアの開発が求められる。
6. プライバシー保護技術の発展： データ共有を促進しつつ、個人情報や企業秘密を保護するための技術開発が必要である。差分プライバシーやセキュア・マルチパーティ計算などの技術の実用化と、製造業への適用研究が重要である。
7. 人間-AI協調システムの設計： AIシステムと人間が効果的に協働できるインターフェースやワークフローの設計が重要である。特に、人間の創造性や判断力とAIの処理能力を最適に組み合わせるシステムの研究開発が求められる。
8. 倫理的AIの開発： 公平性、透明性、説明可能性などの倫理的要件を満たすAIシステムの開発が重要である。これには、アルゴリズムの設計段階から倫理的考慮を組み込む手法や、AIシステムの倫理的影響を評価するためのフレームワークの開発などが含まれる。
9. クロスドメイン学習の促進： 異なる産業分野や応用領域間での知識転移を可能にするクロスドメイン学習技術の研究が重要である。これにより、限られたデータでも効果的に学習できるAIモデルの開発が期待される。
10. 国際標準化の推進： AIシステムの相互運用性を確保し、グローバルな協力を促進するための国際標準化活動が重要である。データフォーマット、評価指標、倫理ガイドラインなどの標準化が求められる。

これらの研究開発の方向性は、相互に関連しており、総合的なアプローチが必要である。また、技術開発だけでなく、社会システムの整備や人材育成など、多面的な取り組みが求められる。

結論として、LLMとVLMは製造業に大きな変革をもたらす可能性を秘めているが、その実現には技術的、社会的、倫理的な多くの課題が存在する。これらの課題を克服し、AIの恩恵を最大限に活用するためには、産学官民の緊密な連携と、継続的な対話が不可欠である。本ワークショップは、そのような対話の場を提供し、今後の研究開発の方向性を示唆する重要な機会となった。今後も同様の議論の場を設け、多様な視点からAI技術の発展と社会実装を検討していくことが重要である。