2020年2月14日INSIGHT

脳情報とAIを融合した「NeuroAI®」
最先端技術で消費者感性を予測

NTTデータは国の研究機関である情報通信研究機構（NICT）の脳情報通信融合研究センター（CiNet）と共同で、脳情報を活用した「NeuroAI®」の研究を行っています。NTTデータが約6年前から進める脳科学をベースにしたビジネス化をはじめ、NeuroAIを活用したクラウドサービス「D-Planner®」について紹介します。

脳情報を融合してAI情報を強化した「脳融合型AI」

脳の構造に影響を受けて誕生した人工知能（AI）。その深層学習の物体認識能力は、2015年には人間を超えました。しかし、「AIは人間の脳と同じ振る舞いができるのか」という問いの答えは依然として「ノー」です。なぜならばAIは客観情報の認識を得意とする一方で、人間らしい主観情報の認識は苦手だからです。よって人間の脳と同じ振る舞いをするためには、脳の情報処理を理解してAIに活用することが必要となってきます。

国立研究開発法人情報通信研究機構（NICT）脳情報通信融合研究センター（CiNet）主任研究員西田知史氏

脳の情報処理を理解するための一つの研究アプローチとして、観測可能なAIの情報処理を利用し、観測不可能な脳の情報処理をシミュレートして可視化するアプローチが挙げられます。このアプローチでは、AI情報を利用した符号化／復号化モデリングを行います。例えば、符号化モデリングでは、深層学習を利用して脳内の視聴覚情報処理をモデル化し、復号化モデリングでは、自然言語処理を利用して知覚した意味・印象内容の解読を行います。特に後者では、映像が人に与える意味や印象を、約1万単語の名詞、動詞、形容詞を使って解読することが可能です。
この符号化／復号化モデリングを応用し、脳情報をAIに組み込むことで「脳融合型AI」を開発しています。

図1：観測不能な脳の情報処理をAI情報を利用して可視化

図2：自然言語処理を用いた知覚意味・印象内容の解読

NICTとNTTデータの共同研究「NeuroAI」の基盤技術として

このようにして開発された脳融合型AIを利用することで、既存のAI手法と比べて人間らしい主観情報に対する認識性能が向上し、脳解読に比べてコストを削減できるようになりました。既存のAIと脳の“良いとこ取り”の手法と言えます。こちらは大きく2つの可能性があります。
1つ目は「感性評価システムとしての利用」です。こちらのシステムは、映像コンテンツの評価やデータベースの感性タグ付け、工業製品デザインの評価などでの利用が期待できます。
2つ目は「個性を反映するAIの実現」です。こちらのAIでは、個人に合わせた映像・音楽の推奨、著名な芸術家・作家などの個性のデジタルアーカイブ化、個性を理解する対話エージェントなどが実現できます。
脳融合型AIは、人間らしい認識を行うAIとして、さまざまな認識問題に適用可能です。NICTとNTTデータが共同で研究を進める写真・動画コンテンツの評価・予測技術「NeuroAI」の基盤技術としても、社会実装が推進されています。

NeuroAIクラウドサービス「D-Planner」とエンジニアのためのNeuroAI API

このようにして共同開発したNeuroAIの基盤技術の論文は、米国人工知能学会の「AAAI-20」でも採択(※1)され、国際的にも認められています。しかしNeuroAIを論文から実装するのは容易ではありません。そこでNTTデータでは、NeuroAIをより多くの企業に使ってもらうことを目的としたクラウドサービス「D-Planner」を提供しています。

NTTデータ社会基盤ソリューション事業本部ソーシャルイノベーション事業部前田直哉

例えばYouTubeの動画を投稿するとき、どのようなBGMを付ければより好感度が向上するか、クリック率が伸びるかをシミュレーションすることができます。また企業やエンジニアが自由に使えるNeuroAI APIも提供しておりますので、さまざまなシステムやアプリとの連携も可能です。さらにNeuroAIと汎用技術を組み合わせれば、独自の解読器を作成することもできます。