いま日本には、少子高齢化や情報技術の進歩による産業構造の変化が訪れており、私たちの暮らしも変化せざるを得なくなっています。

2017年9月5日、京都大学が日立京大ラボによって開発されたAI技術を用いて、約2万通りの未来シナリオを予測した上で持続可能な日本の未来政策を提言しました。

参考：
「地方分散型」の政策選択を 京大と日立、AI活用し近未来提言 |日本経済新聞

この提言では、今でも過疎化が進む地方を活性化させることで、持続可能な日本の未来が期待できることを主張しています。地方の活性化は、社会貢献性の高さからソーシャルビジネスでも注目されている課題のひとつです。

参考：
ソーシャルビジネスが成長中！歴代の日経ソーシャルビジネスコンテスト大賞解説|Ferret[フェレット]

今回は、このAI技術によって予測された未来と、これからの社会や私たちに求められることを分かりやすく解説します。将来を知ることで、新しい事業アイディアのヒントを得られるかもしれません。

日立京大ラボとは

「日立京大ラボ」とは、日立未来課題探索共同研究部門の通称です。
未来の社会課題の解決策を模索するため、株式会社日立製作所と京都大学の共同で開設されました。

総合研究大学として先進的な学問研究を進める京都大学と、株式会社日立製作所の高度なインフラ技術とIT技術を使った、新しい価値の継続的な創出が目的です。

今回、京都大学のこころの未来研究センターが、日立京大ラボで開発されたAIを活用し、日本の未来を予測しました。その上で、持続可能な日本のために政策を提言しています。

政策提言までの3つの過程

政策提言プロセス.png

引用：
AIの活用により、持続可能な日本の未来に向けた政策を提言|株式会社日立製作所

上図が、政策提言までの3つの過程です。AIが活用されたのは、2番目の選択肢検討の段階です。収集した情報をもとにどのようなシナリオが考えられるか、AIのシュミレーションを使って検討しています。

この流れに沿って、未来シナリオ完成までの過程を解説します。

情報収集（モデル化）

まず、日本の変化によって発生している社会問題を8つに分類しました。

【1】人口・出生率
【2】財政・社会保障
【3】都市・地域
【4】環境・資源
【5】雇用の維持
【6】格差の解消
【7】幸福
【8】健康の維持・増進

上記の社会問題は今でも進行しており、政府単位での解決が求められています。

「【1】人口・出生率」を例にみてみましょう。現在日本は少子高齢化に悩まされています。総務省がまとめた下記グラフを見ると、ひと目で理解できます。人口の総数が減少する中で、65歳以上の割合が増加し、高齢化率が右肩上がりに増加しています。

こうした状況は、個人の力では解決できません。政府による新しい政策や制度改革が必要不可欠です。

人口推移.png

引用：
平成28年版情報通信白書|総務省

AIによる選択肢検討（シュミレーション・解析）

日立京大ラボは、前述の「少子化」「高齢化」などの要素を「社会要因」としてまとめました。社会要因は、他の社会要因ともお互いに影響を及ぼし、社会を変化させていきます。これを「因果関係モデル」と呼びます。

因果関係モデルは、社会要因がそれぞれどのような条件で顕在化するかによって、複数のパターンに分かれます。そのパターンをAIを使って全て網羅し、まとめた結果、2018年から2052年までの35年間で、約2万通りの未来シナリオを予測しました。
更にそのシナリオを、23個のグループに分類しました。

例えば、「【1】少子高齢化が進行し人口は減少」しており、「【2】財政は改善し社会保障は充実した」ものの、「【3】都市に人口が集中している」シナリオなどです。

戦略選択（政策提言）

シナリオを分類した結果、人口が「都市に集中」するか「地方に分散」するかで大きく傾向が分かれました。その上で、今回のテーマでもある「持続可能であるか」に焦点を当てました。

シナリオが「持続可能」であるか、あるいは「破局」してしまうかが分岐する時期と要因を解析し、その結果を政府への提言としてまとめました。