国家の未来を掛けたAIイノベーション戦略（前編）【第14回】

　このようにカナダのAIスーパークラスターの構成は、非常に良く似たフレームワークで構成されている（表2）。AIエコシステムを形成するうえで、非常に参考になるモデルである。

　AIスーパークラスターに続くモントリオールでも、同様の仕掛けが動いている。ディープラーニング研究の第一人者であるYoshua Bengio教授が所属するモントリオール大を中心に、Google、Facebook、MicrosoftらがAIの研究開発拠点を置き、AIのスタートアップが集積するほか、AI研究所の「MILA（Montreal Institute for Learning Algorithms）」が設立されている。

　さらにカナダ政府が設立した「SCALE.AI（Supply Chain and Logistics Excellence AI）」の本部もモントリオールにある。SCALE.AIでは、AI人材やAI技術を一般企業に供給するAIサプライチェーンの構築を目指す。

　エコシステムの成果としてすでに、AIスーパークラスターに、バンクーバーやオタワなどカナダの主要都市を加えたオールカナダにおけるAIのスタートアップ企業数は2018年5月時点で、前年から約30％増の約650社に上っている。

AIの人材流出に危機感を募らせる欧州

　激しさを増すAIイノベーションに向けた覇権争いの余波を受け、特に人材面で危機意識を高めているのが欧州だ。近年、AI技術者の獲得競争は激しさを増す一方で、米国系や中国系のAI企業は、破格の年収を提示し、世界中の優秀なAI研究者やAI技術者をかき集めているとされる。事実、AIへの投資は、米国と中国に集中している。欧州は、地域内のAI研究者が流出してしまうという危機に直面しつつある。

　この状況を克服するために、欧州のAI研究者グループは、欧州各国が共同でAI研究を推進するための機関を設立する必要性があると唱えている。それが「ELLIS（European Lab for Learning & Intelligent Systems）」だ。目標には、優れたAIの基礎研究に欧州地域内で取り組みAIイノベーションを欧州がリードすること、卓越したAI研究により欧州地域内に経済的恩恵と雇用促進をもたらすことなどが掲げられている。

　AIにより社会の利便性が向上し、安全で暮らしやすくなるという期待が高くなる一方で、AIイノベーションがもたらす潜在的なリスクも懸念されている。後編では、リスクの視点からAIイノベーションに関して述べる。

　なお、デジタルボルテックスを解説した『対デジタル・ディスラプター戦略』（日経経済新聞出版社）が2017年10月24日に出版されている。こちらも、ぜひ、ご覧いただければ幸いである。