研究者とAIが協働して課題を解決する
東京大学大学院准教授 馬場雪乃氏に聞く（１）
日本の学術研究の基盤の揺らぎが指摘されている。2023年に公表された被引用件数が上位1％に占めるトップ論文の数は319本、国別順位で12位と歴代最低のスコアとなった。この背景として、人材や研究費用の確保が難しいことや短期間でコンスタントに成果をあげなければならない予算状況が指摘されている。研究者とAIが相補的に研究課題にチャレンジするとともに、市民とパートナーシップをむすんで研究をすすめるシステムを研究する東京大学の馬場雪乃氏に話を聞いた。
馬場 雪乃（ばば ゆきの）
東京大学大学院総合文化研究科広域科学専攻准教授。東京大学大学院情報理工学系研究科創造情報学専攻博士課程修了。情報理工学博士（東京大学）。国立情報学研究所特任研究員、京都大学大学院情報学研究科助教、筑波大学システム情報系准教授などを経て2022年より現職。人工知能学会理事・代議員。人工知能、人とAIの協働、集合知、クラウドソーシングの研究に従事。人間の正確な判断をAIに取り入れる機械学習技術を多数開発。JSTムーンショット型研究開発プロジェクトにおいて、人間と協働して研究を行うパートナーAIの開発を推進する。2024年IPSJ/IEEE Computer Society Young Computer Researcher Award受賞。共著書に『データサイエンティスト養成読本 機械学習入門編』（技術評論社）『ヒューマンコンピュテーションとクラウドソーシング』（講談社）がある。
目次
ギークな少女が夢みたAIとあゆむ社会
都築正明（以下――） 先生がコンピュータ・サイエンスの分野に進まれたきっかけを教えてください。
馬場雪乃氏（以下、馬場） 父がエンジニアだったこともあり幼少期からワープロやパソコンが家にある環境で、子ども部屋にもMSXという8ビットコンピュータがありました。小学校3〜4年生ごろに、それをつかって自分でゲームをつくることができると知って、図書館で借りたプログラミングの本を読みながらBASICのプログラムをはじめました。
人工知能についてはいつごろお知りになったのですか。
馬場 小学生の時に「新世紀エヴァンゲリオン」の放映がはじまりました。作中には赤木リツコという素敵なコンピュータ・サイエンスの博士が出てきます。彼女の母親が国防施設や軍事戦略、市政を司るMAGIという人工知能をつくったという設定になっていて、そこから人工知能への憧れが生まれました。
MAGIが3つのAIシステムが合議をはかっているのも今日的ですよね。GPT-4では8個のAIが並列で動作しているそうですし。
馬場 MAGIの面白かったところは、人間の人格を移植していることでした。母としての自分と科学者としての自分、女性としての自分の3つのペルソナを模したOSが多数決でものごとを決定するというところです。
濃い欲望が入っているので、小学生にはショッキングだったかと思いますが……。
馬場 小学生なりに理解できていた気がします。「浅はかなお母さんだな」という感想を抱いた記憶がありますから。
「戦後史の転機」ともいわれた1995年に、思春期を過ごされていたのですね。
馬場 地下鉄サリン事件や阪神大震災など多くの事件が起こった時期ですね。Windows95が発売されたことで、PCが一気に普及した時期でした。当時はまだプロバイダサービスは充実していなかったので、パソコン通信をしていました。その後、インターネットに触れていき、特にGoogle検索エンジンの登場に感激したのを覚えています。
中学生になってから、本格的にインターネットに入っていくというタイミングですね。
馬場 中学生のころは、ずっとインターネットの世界に浸っていました。私立の女子中高一貫校に入ったのですが、女子校での人付き合いや集団生活があまり得意ではなかったので、同級生と対面で話すよりもインターネット上の人たちと話すほうが楽しくなってきました。私の通っていた学校には、生徒がいきいきと活発に発言することを旨とする校風があって、その価値観にうまく適応できた生徒がヒエラルキー上位にいて学校活動をすすめていく雰囲気がありました。そこから外れてしまうと、うまく自分の意見や意思が届けられない面もあり、そこにしんどさを抱えていました。発言してもスルーされてしまうことも実際にありました。高校1年生のときに中退して、大学入学資格検定（現：高等学校卒業程度認定試験）を受けました。
大学では情報系を専攻されたのですよね。
馬場 東京理科大学の電気電子工学科に入学しました。卒業後に東京大学の大学院に進学して、本格的にAIの研究をはじめました。まず着手したのはウェブマイニングの研究です。まだビッグデータという言葉が登場する前でしたが、インターネット上に集まっているさまざまな情報を構造化して使いやすくする研究でした。写真共有サービスFlickrにおいて、写真を媒介として大量の言葉と場所の情報を獲得できたので、それらをマイニングして構造化しました。たとえば「花火を観るならここがおすすめ」というような、それまで地図や本にしかなかった情報や、既存のメディアにない新しい情報を提示する研究を修士課程で行いました。博士課程ではそれを1歩進めて、言葉と画像の関係を解析する研究をしました。それぞれのユーザーは自分の撮った写真を整理するためにFlickrを使っていたわけですが、そこで蓄積された各人の写真や言葉、それに行動データを集めることで、多くの人々の情報源とする研究をしていました。
情報工学や機械工学だけで完結するのではなく、ヒューマンなことを工学化することに関心を抱かれていたのですね。
馬場 人々が各自の意思のもとに行っている個々の行動が社会的な貢献につながることに、強い興味をおぼえていました。
