- 일본정부는 민관 공동으로 틈새 분야에 특화된 인공지능(AI) 개발을 추진. 기업의 데이터를 학습한 결과를 공유하면서 정확도를 높이는 AI 개발 시스템을 구축. 물류나 택시회사에 운전을 지원하는 등의 전문 AI 개발을 염두. IT대기업이 손을 대지 않는 분야에서 일본 기업의 비즈니스 찬스를 모색하겠다는 생각.
- 데이터 대신 AI 모델을 사용한 학습 결과만을 서버 등에 모으는 ‘연합학습’이라는 방식을 활용. 이 학습 결과를 클라우드에 집약해 각사 공통의 AI가 학습. 그 결과를 각 사의 AI 모델에 반영하는 순환을 반복해 성능을 높이는 구조.
- 연구개발에는 총무성 소관 정보통신연구기구(NICT) 외에도 KDDI, NEC, 사쿠라인터넷 등 약 10개사가 참여. 현재는 연합학습을 사용해 민관이 함께 AI를 개발하는 구조를 구축하고 있으며, 향후 물류회사나 지자체 등과도 실증을 거듭하면서 2026년부터 순차적으로 AI 실용화를 목표.
- 공통의 과제를 가진 기업 등이 협력해 AI를 개발. 예를 들어, 급제동이나 운전 중 한눈팔기 등 ‘아찔한 사고’를 방지하는 운전 지원 AI 등이 있음. 물류회사나 택시회사가 블랙박스나 웨어러블 단말기로 수집한 운전 영상과 운전자의 건강 정보, 급제동 등 아찔한 사고 사례를 학습한 AI 모델을 구축해 협력업체와 공유.
- 사고 위험이 낮은 운행 경로를 안내하거나 운전 시간에 따라 운전자에게 휴식을 권유하는 등의 제안을 할 수 있는 AI를 예상. 여러 기업이 협력해 AI 모델을 개선하기 때문에 한 기업이 학습한 AI보다 학습의 정확도가 높아져 더 고성능의 AI 개발로 이어짐.
- 실제 AI 개발은 산업별로 기업이나 관련 단체가 모여 AI 모델을 공유하고 학습하는 프레임워크를 구상. 업계 단체 등이 주도적인 역할을 맡으며, 지자체 등과도 연계하면 활용의 저변을 넓히기 쉬음.
- 지자체의 시민 앱이나 스마트폰의 유동인구 데이터를 보유한 대형 통신사의 AI 등과 연계해, 재난 시 혼잡하지 않은 대피로를 안내하거나 구호물품을 신속하게 전달할 수 있는 배송 계획을 세우는 등의 용도가 예상됨