予測が困難な社会現象を読み解くためにAIに期待すること
社会はAIでいかに読み解けるのか（8）社会現象の予測
社会現象は複雑な相互作用によって成り立っているため、予測するのは困難である。そんな中、今後AIによるディープラーニングが進めば、ミクロなデータ分析を蓄積させつつ、マクロモデルとしての重要な切り口を提供してくれるかもしれない。（全8話中第8話）
※司会者：川上達史（テンミニッツTV編集長）
松尾豊
東京大学大学院工学系研究科 人工物工学研究センター／技術経営戦略学専攻長 教授
プロフィール
＜プロフィール＞1993年3月
香川県立丸亀高校 卒業
1997年3月
東京大学 工学部電子情報工学科 卒業
2002年3月
東京大学大学院 工学系研究科電子情報工学 博士課程修了。博士（工学）
2002年4月
独立行政法人 産業技術総合研究所 研究員
2005年8月
スタンフォード大学 CSLI 客員研究員
2007年10月
東京大学大学院工学系研究科 総合研究機構（若手育成プログラム スーパー准教授）／知の構造化センター／技術経営戦略学専攻 准教授
2014年4月
東京大学大学院工学系研究科 技術経営戦略学専攻 消費インテリジェンス寄付講座 共同代表・特任准教授
2019年4月
東京大学大学院工学系研究科 人工物工学研究センター / 技術経営戦略学専攻 教授、東京大学工学部システム創成学科知能社会システム（PSI）コース長
2023年4月
技術経営戦略学専攻長 教授
その他、 国立情報学研究所(NII) 客員准教授（2010年-2014年）、 シンガポール国立大学(NUS) 客員准教授（2014年-2018年）、 産業技術総合研究所 人工知能研究センター 企画チーム長（2015年-）など。
＜受賞等＞
2018年度 情報処理学会論文賞, 鈴木 雅大, 松尾 豊, 「異なるモダリティ間の双方向生成のための深層生成モデル」, 2019
スーツ・オブ・ザ・イヤー2018 イノベーション部門受賞，松尾 豊，学術的な領域にとどまらず実社会への働きかけに果敢に挑み続けていることに対して，2018
香川県 かがわ２１世紀大賞，松尾 豊, 人工知能分野での活躍に対して，2018
文部科学省 大学発ベンチャー表彰2018 文部科学大臣賞，株式会社PKSHA Techonology，東京大学 松尾豊（支援大学），2018
チェンジメーカー・オブ・ザ・イヤー 2016，松尾 豊,人工知能およびウェブ工学の分野における活動に対して，2016
ビジネス書大賞 審査員特別賞，「人工知能は人間を超えるか」（松尾 豊著）（角川），2016
日刊工業新聞社賞，日本オフィス家具協会，「人工知能は人間を超えるか」（松尾 豊著）（角川），2016
ITエンジニア本大賞2016 ビジネス書部門大賞，「人工知能は人間を超えるか」（松尾 豊著）（角川）, 2016
2015年度 人工知能学会 研究会優秀賞，「株式掲示板におけるユーザ行動異常検知を用いた相場操縦発見手法に関する研究」，宮崎 邦洋，松尾 豊, 2016
2015年度 公益財団法人 大川情報通信基金 大川出版賞，「人工知能は人間を超えるか」（松尾 豊著）（角川）, 2015
日経ビジネス 「次世代を創る100人」，2015年12月28日号
文部科学省 科学技術・学術政策研究所 「科学技術への顕著な貢献2015（ナイスステップな研究者）」，松尾 豊, 2015
Rakuten Technology Award 2015, 人工知能における思想的リーダーとしての活動に対して, 松尾 豊，2015
第12回（2013年） ドコモ・モバイル・サイエンス賞 社会科学部門，松尾 豊，「ウェブマイニングによる社会観測とその活用に関する研究」, 2014
AERA 「日本を突破する100人」，2014年12月29日・1月5日合併号
2013年度 人工知能学会 功労賞，松尾 豊, 編集委員長としての貢献に対して，2014
AERA 「日本を立て直す100人」，2012年1月2・9日合併号
2011年度 人工知能学会 現場イノベーション賞，「人物検索システムの研究開発および実用化の取り組み」，松尾 豊，石田 啓介，友部 博教，岡 瑞起，アグチバヤル アマルサナー，濱崎 雅弘，森 純一郎，ダヌシカ ボッレーガラ，大向 一輝，松島 克守, 2012
2007年度 情報処理学会 長尾真記念特別賞, 松尾 豊，「Webマイニングによる社会ネットワーク抽出に関する研究」, 2008
2006年度 人工知能学会 創立20周年記念事業賞，「AI若手研究者のためのキャリアデザイン能力育成事業：幸福な研究人生に至る道」，山川 宏，市瀬 龍太郎，太田 正幸，加藤 義清，庄司 裕子，松尾 豊，2007
2002年度人工知能学会論文賞，「語の共起の統計情報に基づく文書からのキーワード抽出アルゴリズム」，松尾 豊，石塚 満，人工知能学会誌，Vol.17，No.3, pp.213-227, 2002
講義一覧
代替が難しい経営者の「直感力」はAIにとって重要なテーマ
社会はAIでいかに読み解けるのか（7）経営者的嗅覚
金融市場の面白さは、ずっと勝ち続けるのは難しいということだ。2、3年ほどで潮目が変わってしまうため、過去データが使えなくなってしまうからだ。そうした中、優れた経営者は表面的な現象だけでなく、その背後にあることも捉えているように感じる。そこには、ある種の「直感力」、あるいは「経営者的嗅覚」ともいうべきものが働いているようで、そこがAIにとってこれからのテーマになるのではないか。（全8話中第7話）
※司会者：川上達史（テンミニッツTV編集長）
「情報の非対称性」からくる効果を最大化するために
社会はAIでいかに読み解けるのか（6）情報の非対称性
情報技術の発展によって、貨幣経済以前の物々交換の世界も可能になってきた。それは、物々交換の課題だった「欲求の二重の一致」問題がインターネットによって解消されるからである。その中で気になるのは、「情報の非対称性」といわれるものだ。そこでAIやITが、今まで分からなかった、いわば「資源の有効活用」を可能にして、儲けるチャンスを増やしている。（全8話中第6話）
※司会者：川上達史（テンミニッツTV編集長）
GDPは幸福の指標になり得るのか
社会はAIでいかに読み解けるのか（5）人間の幸福と経済学
人間の幸福や満足度について、どのように分析すればいいのか。例えばGDPは幸福の指標になり得るかどうかだが、それは目的や価値判断によって変わってくるので、難しい問題である。経済学では、もともと物々交換から始まった経済活動が市場経済へ移行し、「市場取引で満足度を測れるはずだ」という発想になったが、最近はシェアリングエコノミーなど物々交換的に経済を回す活動が行われている。これをどう考えればいいのだろうか。（全8話中第5話）
※司会者：川上達史（テンミニッツTV編集長）
変化する経済現象の中、過去のデータをどこまで重視するか
社会はAIでいかに読み解けるのか（4）状態変化という困難
多数パラメータモデルでは、前提条件の共有が不可欠だが、その方法はいまだ確立していない。さらに経済現象の場合、データを分析する際に状態変化も考慮に入れる必要がある。ディープラーニングの課題も、この点に存在する。（全8話中第4話）
※司会者：川上達史（テンミニッツTV編集長）
現地現物という考え方は日本語の言語構造上、向いている
社会はAIでいかに読み解けるのか（3）「分かる」と日本語
多数パラメータモデルのなかでは、それによって何かを理解することが困難である。そのためには、そのモデルを常識的に理解できる手続きの系列に分解する必要がある。日本語は、これを可能にするための有効な手段である。（全8話中第3話）
※司会者：川上達史（テンミニッツTV編集長）
多数パラメータ系の学習において重要になるのは発想の転換
社会はAIでいかに読み解けるのか（2）多数パラメータと理解
経済学がパラメータ（変数）をあらかじめ絞ってモデルを構築し、データに当てはめるのに対し、ディープラーニングは、データからたくさんのパラメータによるモデル構築を可能にする。それにより、現象の表現力は高まるが、それを人間が理解するには困難が生じる。（全8話中第2話）
※司会者：川上達史（テンミニッツTV編集長）
AIやディープラーニングによって社会分析の方法が変わる
社会はAIでいかに読み解けるのか（1）経済学理論の役割
AIやディープラーニングの登場によって、従来の社会科学はどのように変容していくのだろうか。これまで特定の仮説に基づいて行われてきた経済学の理論モデルは、「多数パラメータの科学」の導入により、転換していくかもしれない。（全8話中第1話）
※司会者：川上達史（テンミニッツTV編集長）
ディープラーニングとは？AI研究の第一人者松尾豊が解説
人工知能のディープな可能性（１）現在のブームは本物か
ＳｉｒｉやＰｅｐｐｅｒなど、いま人工知能がブームだ。しかし研究者が理想としてきた、「人間のように考えるコンピュータ」の実現はまだ程遠いようにも思える。最前線の人工知能研究は、どのような状況にあるのか。東京大学大学院工学系研究科准教授・松尾豊氏が、その現状と展望を語りながら、人工知能の「ディープ」な世界に誘う。（全４話中第１話）
強化学習とディープラーニングでロボットが自動的に習熟
人工知能のディープな可能性（２）自ら学習するロボット
画像認識の精度を飛躍的に向上させたディープラーニングは、「強化学習」と組み合わせることで、自ら学習するロボットを生み出した。この技術を使えば、ルールややり方すら教えなくても、ロボットは自動的にゲームに習熟し、おもちゃを組み立てられようになる。東京大学大学院工学系研究科准教授・松尾豊氏が、最新事例を解説する。（全4話中第2話） ※テキストの文中に参考動画（YouTube）へのリンクがありますので、併せてご覧ください。
ディープラーニングの特徴量抽出でロボットが人間に近づく
人工知能のディープな可能性（３）日本が重視すべき側面
ディープラーニングが可能にしたのは、森羅万象の中から「何が重要か」という特徴を取り出すことだった。現在の計算システムが誇る高い処理能力によってもたらされたこの技術は、やがて言葉を理解する人工知能すら生み出すだろう。そのような人工知能を、日本はどう生かすべきか、東京大学大学院工学系研究科准教授・松尾豊氏が解説する。（全４話中第３話）
人工知能の普及は新たな倫理問題を生み出す
人工知能のディープな可能性（４）人工知能との共生
人工知能研究がもたらした変化の本質は、特徴を「認識」できることだ。何が重要かを知ることができる人工知能は、産業のあり方を変え、今まで想定されなかった権利や制度の問題を顕在化させるだろう。到来しつつある未来に向けて、日本社会はどう動いていくべきか。また、権利や倫理問題をどう解決していくか。東京大学大学院工学系研究科准教授・松尾豊氏による最終講話。（全４話中第４話）
人工知能が囲碁で人間に勝利！「アルファ碁」の勝因は？
ディープラーニング最前線（１）囲碁で勝利した人工知能
東京大学大学院工学系研究科准教授・松尾豊氏がディープラーニングの最前線と今後の可能性について解説する。「囲碁で人工知能が人間に勝つにはあと１０年はかかる」といわれていた中、人工知能の「アルファ碁」がトップのプロ棋士に勝利。人工知能の急速な進化の鍵を握るディープラーニングの認識技術の核心に松尾氏が迫る。（全４話中第１話）
ディープラーニングを使った事例を技術面から分析して解説
ディープラーニング最前線（２）最新の画像認識技術
東京大学大学院工学系研究科准教授・松尾豊氏によるディープラーニング技術の最前線。今回は、ディープラーニングの画像認識技術の向上とは具体的にどういう意味を持つのかという点を、実際の商品事例も交えながら解説する。（全４話中第２話）
自動運転もディープラーニングを使えば実現可能に！
ディープラーニング最前線（３）自動運転と自動翻訳技術
ディープラーニングの可能性は、ロボットの認識面だけでなく、自動運転や自動翻訳技術にもその領域を広げている。「ディープラーニングがすごいというより、その先に広がる世界がすごい」と確信する東京大学大学院工学系研究科准教授・松尾豊氏にAI研究の最先端と、この先の展望を解説いただいた。（全4話中第3話）
※テキストの文中に参考動画（YouTube）へのリンクがありますので、併せてご覧ください。
「大人のAI」ではなく「子供のAI」に日本は投資すべき
ディープラーニング最前線（４）日本のＡＩ戦略
人工知能にとってのボトルネックは、「子どものできることほど難しい」ということだった。それを「子どもの人工知能」と呼ぶ東京大学大学院工学系研究科准教授・松尾豊氏は、それがディープラーニングによって可能になった現在こそ、その技術的なブレークスルーの時期だと展望を語る。今後、ＡＩは社会をどう変えていくのか。未来に向けて日本が取るべき戦略、その方向性を、松尾氏に示唆いただいた。（全４話中最終話）
画像認識ではコンピュータが人間を超えた
AIで社会・ビジネスはどう変わる？（1）第三次AIブーム
コンピュータが囲碁のプロ棋士を破るなど、近年のAI(人工知能)の発達はめざましく、ニュースに事欠かない。しかし、東京大学大学院工学系研究科特任准教授・松尾豊氏は、過度な期待をすべきではないと言う。昨今のAIの進化を支えている核心は何か。それは日本のビジネスにどんなインパクトを与えるのか。この領域のホープが、AIがもたらす未来予想図を描く。（2016年11月30日開催三菱総研フォーラム2016講演「AIで社会・ビジネスはどう変わるか？」より、全4話中第1話）
ディープラーニングがもたらした「運動の習熟」
AIで社会・ビジネスはどう変わる？（2）3歳児になったAI
ディープラーニングという新技術によって、AIの画像認識の精度は飛躍的に向上した。その成果は、コンピュータに「運動の習熟」と「言葉の意味理解」をもたらす。東京大学大学院工学系研究科特任准教授・松尾豊氏が、最先端の研究事例を紹介しながら、これまでの人工知能では成し得なかった様々な成果を語った。（2016年11月30日開催三菱総研フォーラム2016講演「AIで社会・ビジネスはどう変わるか？」より、全4話中第2話） ※テキストの文中に参考動画（YouTube）へのリンクがありますので、併せてご覧ください。
ディープラーニングは機械に「目」をもたらした
AIで社会・ビジネスはどう変わる？（3）目を持ったAI
“ディープラーニングは、「目」の技術である”――東京大学大学院特任准教授・松尾豊氏は、近年のAIの発達をこう表現する。「目」を持った機械は、自ら判断と習熟を行い、目の前の対象物に柔軟に対処可能だ。それは農業や建設、食品加工といった自然物を扱う領域で、強みを発揮するだろうと松尾氏は述べる。では、その先にあるものとは。（2016年11月30日開催三菱総研フォーラム2016講演「AIで社会・ビジネスはどう変わるか？」より、全4話中第3話）
ディープラーニングのサービス化は企業文化との闘い
AIで社会・ビジネスはどう変わる？（4） 学習工場を造る
今こそ日本の製造業は明確な計画を持ち、AIの未来に先行投資すべきだと、東京大学大学院特任准教授・松尾豊氏は語る。ものづくりの技術が高い日本は、この分野の発展に有利な条件にある。そこで求められるのが、ディープラーニングに精通した若手の登用と、従来の企業文化を変えていく意識だ。そのために必要なのは「学習工場」だという。（2016年11月30日開催三菱総研フォーラム2016講演「AIで社会・ビジネスはどう変わるか？」より、全4話中第4話）
"眼を持った機械"で考えるプラットフォーム戦略
ディープラーニング産業論
「農業も建設も食品加工も、究極的には全工程が自動化される」と東京大学大学院特任准教授・松尾豊氏は言う。それはなぜか。どのように起こるのか。松尾氏が「眼を持った機械・ロボット」の未来を語る。
ディープラーニングを取り巻く3つの動きに注目
2019年ディープラーニングの最新事情
近年、画像認識の精度が非常に上がっているディープラーニングだが、現状はどうなっているのか。「世界モデル」「AutoML」「多数パラメータの科学」といったキーワードを挙げて、ディープラーニングの最新の動向について解説する。
AI人材育成に向けて高専生に注目した「高専DCON」とは
日本のAI人材育成に向けた取り組み
日本のAI人材育成の課題とその解決のための取り組みについて語る松尾豊氏。ディープラーニングという新しい技術を伝達、活用するための仕組みづくりが重要だと説く。そこで注目しているのが高専生だ。2019年、ビジネスでの価値を評価する高専生対象のコンテスト「高専DCON」が実施されたが、そこではAIの技術だけでなく、どういう人のどういう問題を解決するために開発するのかという点も重要視されたという。若者にはAIビジネスで世界に羽ばたいていくことが期待されているのだ。
AI、ディープラーニングとは…知能と身体性は不可分か？
知能と進化（1）知性と身体性
進化生物学を専門とする総合研究大学院大学長・長谷川眞理子氏と、人工知能（AI）およびディープラーニングを専門とする東京大学大学院工学系研究科特任准教授・松尾豊氏による対談が行われた。長年、進化生物学を研究してきた長谷川氏にとって、AIはさまざまな点で腑に落ちない存在だが、ではそのAIにとって身体性とは何なのか。（全8話中第1話）
AIは「意味」を理解できるのか？
知能と進化（2）AIにとって意味とは何か
総合研究大学院大学長・長谷川眞理子氏と、東京大学大学院工学系研究科特任准教授・松尾豊氏の対談において、次に問題となったのは、人々が何かを認知する際に把捉される「意味」についてであった。人工知能（AI）は「意味」を理解できているのだろうか。（全8話中第2話）
AIはいかにして概念を把握するのか？
知能と進化（3）AIにとっての概念
人工知能（AI）はいかにして「概念」を把握するのか。AIにとっての身体性や意味について意見を交わしてきた総合研究大学院大学長・長谷川眞理子氏と東京大学大学院工学系研究科特任准教授・松尾豊氏が、これまでの議論を踏まえ、自動運転やAlphaGoの事例から概念の導出過程について論ずる。（全8話中第3話）
人間に固有な性質としての蓄積的文化
知能と進化（4）人間の特殊性としての蓄積的文化
総合研究大学院大学長・長谷川眞理子氏と東京大学大学院工学系研究科特任准教授・松尾豊氏は、蓄積的に行われていくという人工知能（AI）の学習過程と類推的に、進化生物学でいわれる人間に固有な性質としての蓄積的文化について議論する。人間が有する猿とは違った性質とは一体何なのか。（全8話中第4話）
人間の知性を超えた知性はあり得るのか？
知能と進化（5）人間の知性と限界
総合研究大学院大学長・長谷川眞理子氏と東京大学大学院工学系研究科特任准教授・松尾豊氏が次に議題に挙げたのは、人間の知性の限界についてである。両者の専門的見地からすると、その限界の外にはどのような知性があり得るのか。（全8話中第5話）
AIや生物にとって自己はいかに定義できるのか
知能と進化（6）自己概念の複雑さ
人工知能（AI）や生物にとって、「自己」とはいかに定義できるのだろうか。総合研究大学院大学長・長谷川眞理子氏と東京大学大学院工学系研究科特任准教授・松尾豊氏が、シンギュラリティ以後の生命の在り方を含め、多彩な議論を展開する。（全8話中第6話）
テクノロジーが進歩すると、人間は死ななくなる？
知能と進化（7）人工知能の未来像
総合研究大学院大学長・長谷川眞理子氏は対談の終盤、東京大学大学院工学系研究科特任准教授・松尾豊氏に、人工知能の発展に伴い未来はどのような世界になるかを問うた。松尾氏によれば、それは死の消滅とそれがもたらす社会的リスクであるという。（全8話中第7話）
知能の成立過程は偶然による自然淘汰の結果
知能と進化（8）人工知能研究のための進化生物学
総合研究大学院大学長・長谷川眞理子氏と東京大学大学院工学系研究科特任准教授・松尾豊氏の対談シリーズ最終話は、今後の人工知能研究のために何を読んだらいいか、長谷川氏の勧めるものから話が始まった。人工知能研究と進化生物学が交わる点は、最終的にどこに求められるだろうか。（全8話中第8話）
人工知能はビジネスにどんな変革を与えるか？
AIがもたらす社会・企業変革（1）AIへの期待と取り組み
AIによって機械が「目」を持てば、日本の社会やビジネスはどうなっていくのか。東京大学第28代総長で三菱総合研究所理事長・小宮山宏氏、東京大学大学院工学系研究科特任准教授・松尾豊氏、パナソニック先端研究本部知能化モビリティプロジェクト室総括部長・岩崎正宏氏が、それぞれの立場から展望を語った。第1回目の今回は鼎談に先立って、岩崎氏が製造業というビジネス現場の立場から、AIをめぐる現状への期待と懸念点を整理し、自社の取り組みを紹介する。（2016年11月30日開催三菱総研フォーラム2016鼎談「AIがもたらす社会・企業変革」より、全4話中第1話）
人工知能によって10年後の社会はどうなるのか？
AIがもたらす社会・企業変革（2）AIが変える10年後の社会
東京大学第28代総長で三菱総合研究所理事長・小宮山宏氏、東京大学大学院工学系研究科特任准教授・松尾豊氏、パナソニック先端研究本部知能化モビリティプロジェクト室総括部長・岩崎正宏氏の3氏による鼎談一つ目のテーマは、AIがもたらす10年後の社会だ。3氏の議論から見えてくるポイントは、早急にAIの開発研究とビジネスが循環する投資の仕組みを作る必要性だ。欧米とは異なる成長のシナリオを描くことが、10年後の姿を決するだろう。（2016年11月30日開催三菱総研フォーラム2016鼎談「AIがもたらす社会・企業変革」より、全4話中第2話）
AIがもたらすチャンスに日本はどう立ち向かうべきか？
AIがもたらす社会・企業変革（3） AI発展に必要な条件
鼎談の二つ目のテーマは、AIの発展に必要な条件は何かだ。東京大学第28代総長で三菱総合研究所理事長・小宮山宏氏は、人口減少・高齢化によって日本が抱える課題を解決するコンペの開催を訴える。東京大学大学院工学系研究科特任准教授・松尾豊氏は、優秀な開発人材を揃えるための企業文化の変革を、パナソニック先端研究本部知能化モビリティプロジェクト室総括部長・岩崎正宏氏は、オープンソースを生かす方向性を、それぞれ提示した。（2016年11月30日開催三菱総研フォーラム2016鼎談「AIがもたらす社会・企業変革」より、全4話中第3話）
人工知能(AI)を普及させるための課題とは何か？
AIがもたらす社会・企業変革（4）普及に向けた課題と期待
東京大学第28代総長で三菱総合研究所理事長・小宮山宏氏、東京大学大学院工学系研究科特任准教授・松尾豊氏、パナソニック先端研究本部知能化モビリティプロジェクト室総括部長・岩崎正宏氏による鼎談の最後のテーマは、AI普及に向けた課題だ。まずAI開発をめぐる倫理を定めていくことが提起された。またコストや個人情報保護の問題も指摘されている。必要なのは、これらの課題を乗り越える取り組みを、産業界全体で進めることだ。（2016年11月30日開催三菱総研フォーラム2016鼎談「AIがもたらす社会・企業変革」より、全4話中第4話）