日本のAI研究の現状と展望：異分野連携による新たな価値創造に向けて（2025年）

近年のAI技術の進歩は目覚ましく、世界中で様々な分野においてAIの活用が進んでいます。日本においても、AI研究は活発に行われており、多くの研究者が革新的な技術を生み出しています。

しかし、AI技術の進化は単なる技術革新に留まらず、社会、文化、経済など、あらゆる分野に影響を与える可能性を秘めています。

本稿では、2025年に入ってからのAIの事例や政府の動き、サービスのローンチなどを踏まえ、日本のAI研究者の最新研究や事例、そして研究者自身について詳しく解説し、日本のAI研究の現状と今後の展望について、異分野連携の視点も交えながら考察していきます。

2025年における日本のAI研究の動向

2025年に入っても、日本のAI研究は多岐にわたる分野で進展を見せています。特に、以下の分野において注目すべき研究成果や事例が見られます。

• 画像認識・処理: 日立製作所の影広達彦氏をはじめとする研究者たちは、画像処理における認識技術やパターン認識、機械学習を用いた画像認識・処理技術の研究に取り組んでいます。 1 例えば、医療分野においては、AIによる画像診断支援システムが開発され、医師の診断精度向上に貢献しています。 [8] また、国立情報学研究所の佐藤真一教授は、AI画像認識技術が人間中心の社会をどのように実現していくのかについて研究を進めています。 1 この研究は、AI技術が社会に浸透していく中で、人間の役割や倫理的な問題など、社会科学的な視点も必要となることを示唆しています。 2
• 自然言語処理: ソフトバンクのAI戦略を担う研究者は、2024年に権威ある国際会議ACLで論文を発表しました。 3 この研究は、画像キャプション生成技術に焦点を当て、コンピュータが写真や動画の内容を理解し、説明できるようにすることを目指しています。この技術は、視覚障碍者の支援、医療診断、自動運転車の環境認識など、幅広い応用が期待されています。 3 さらに、近年注目されている生成AIは、文章生成、翻訳、要約など、様々なタスクで活用されており、メディア、エンターテイメント、教育など、幅広い分野での応用が期待されています。 [9]
• ディープラーニング: 日本のAI研究の第一人者である山田誠二氏は、人間の脳の神経回路を模したニューラルネットワークを用いたディープラーニングの研究に取り組んでいます。 4 ディープラーニングは、膨大なパターンのなかから、正解例を大量に集めることは非現実的であり、暗黙知を理解することは難しいという限界があります。また、状況によって変化するニュアンスを汲み取ることも、現在のAIにはまだ難しいです。 4 そのため、山田氏は人間の脳の各領域が互いに関係し合っていることを参考にするなど、数学的アプローチからのアプローチの転換を図るなど、次のブレイクスルーを起こすことに取り組んでいます。 4 ディープラーニングは、脳科学、心理学、哲学など、人間を理解するための学問とも密接に関連しており、AI研究が人間理解を深める可能性も秘めていると言えるでしょう。
• 人間とロボットの共生: 日本のAI研究者は、現代のテクノロジーとアートの融合をテーマに、人間とロボットがより自然に共生する未来を目指した研究を行っています。 5 これは、AI技術が社会に浸透していく中で、人間とAIの関係性、AIの倫理、AIの社会的な役割など、人文科学的な視点が重要性を増していることを示しています。

注目される日本のAI研究者

日本のAI研究を牽引する研究者には、以下のような人物が挙げられます。

政府のAI関連政策と動向

日本政府は、AI技術の開発と社会実装を推進するために、様々な政策を打ち出しています。2025年に入ってからも、AI戦略会議を中心に、AI人材育成、研究開発支援、倫理ガイドライン策定など、AIに関する政策が積極的に進められています。 [10] 特に、生成AIの急速な発展に伴い、AIの倫理的な利用、安全性の確保、社会への影響など、多角的な視点からの政策立案が求められています。 [11]

最新のAIサービス・プロダクト

2025年に入ってから、多くの企業が生成AIを活用したサービスやプロダクトをローンチしています。

• 楽天モバイル: 法人向け生成AIサービス「Rakuten AI for Business」を提供開始。 [12]
• 電通総研: 自治体向け生成AIサービス「minnect （ミネクト）AI アシスト」の最新バージョンを提供開始。 [13]
• Gen-AX: コンタクトセンターなどの照会応答業務を支援する生成AI SaaS「X-Boost」を提供開始。 [14]
• AGEST: AIテストツール「TFACT」を導入開始。 [15]
• HEROZ: 現役人事が採用支援するサービス「BLOOMWORKS」を提供開始。 [16]

これらのサービスは、業務効率化、顧客対応の自動化、意思決定支援など、様々な分野で活用が期待されています。

日本のAI研究の現状と今後の展望

日本のAI研究は、世界的に見ても高いレベルにあり、様々な分野で革新的な成果を生み出しています。しかし、中国がAI論文数で他国を圧倒し、米国と日本は停滞しているという現状があります。 6 特に、日本は米国の10分の1程度と、論文数で大きく遅れをとっています。 6 また、ソフトバンクの研究者の事例に見られるように、中国やアメリカに比べて、研究開発への投資額や人材の数が不足しているという課題も指摘されています。 3

今後、日本がAI分野で国際的な競争力を維持していくためには、以下の点が重要となります。

• AI人材の育成: AI技術を開発・活用できる人材の育成は、日本のAI研究の未来を担う上で不可欠です。政府は、AI人材育成のための教育プログラムの拡充や、大学・研究機関への支援などを強化していく必要があります。
• 研究開発投資の拡大: AI研究には、多額の資金が必要です。政府は、民間企業の研究開発投資を促進するための税制優遇措置などを導入する必要があります。
• 国際的な連携強化: AI研究は、国際的な連携が不可欠です。日本は、海外の研究機関や企業との共同研究や人材交流を積極的に進める必要があります。
• 倫理的な課題への対応: AI技術の発展に伴い、倫理的な課題も浮上しています。政府は、AIの倫理ガイドラインを策定し、AI技術が社会に悪影響を及ぼさないよう、適切な対策を講じる必要があります。
• 異分野連携の促進: AI技術は、あらゆる分野に影響を与える可能性を秘めています。そのため、AI研究者だけでなく、様々な分野の専門家との連携を強化し、AI技術の社会実装を加速させる必要があります。

日本のAI研究は、今後ますます重要性を増していくでしょう。政府、企業、研究機関が一体となって、AI技術の開発と社会実装を推進していくことで、日本はAI分野において世界をリードする存在となることができるでしょう。

特に、異分野連携による新たな価値創造は、日本のAI研究が目指すべき方向性の一つです。AI技術と人文科学、社会科学、芸術など、異なる分野の知見を融合させることで、AI技術の社会への貢献を最大化し、より良い未来を創造することができるでしょう。

引用文献

1. AIに挑む研究者たち：AI Research：研究開発：日立 – 日立製作所, 2月 3, 2025にアクセス、 https://www.hitachi.co.jp/rd/sc/ai-research/people/index.html
2. 中国・清華大学の「世界的AI研究者2000人」リストに載った8人の …, 2月 3, 2025にアクセス、 https://www.businessinsider.jp/article/206227/
3. 入社して2年、日本発のAI研究で世界へ。世界最高峰の国際会議「ACL」で論文採択 – ソフトバンク, 2月 3, 2025にアクセス、 https://www.softbank.jp/sbnews/entry/20240918_01
4. 山田誠二（人工知能研究者）｜NTTデータ | DATA INSIGHT | NTT …, 2月 3, 2025にアクセス、 https://www.nttdata.com/jp/ja/trends/data-insight/2018/062101/
5. 日本の著名な人工知能研究者｜AI-frontline – note, 2月 3, 2025にアクセス、 https://note.com/ai_frontline/n/ndd3a5c200505
6. AIの研究開発で大きく遅れをとる日本。日本におけるAI業界再生の鍵 …, 2月 3, 2025にアクセス、 https://data.wingarc.com/ai-research-in-japan-52995