１．研究領域の概要

　21世紀に入り通信ネットワークの発展と通信・センサーデバイスの低廉化によりこれまでの情報通信産業だけでなく、農業や製造業など第一次、第二次産業においても、大規模データを利活用するデータベース技術とそのデータを基にした機械学習によりこれまで不可能であった産業の自動化と最適化が可能になりつつあります。今後、量・種類ともに爆発的に増大する情報を最大限に活用するためのディープラーニング、強化学習等の機械学習を例とする革新的な人工知能基盤技術が広く利用され、様々な分野において将来にわたり効果的に情報が活用される社会の実現が期待されています。今後、データ利活用により、全ての産業においてその構造を変革するような新たなサービス、イノベーションが社会に要請されています。
　本研究領域では、実社会の膨大なデータを知的・統合的かつセキュアに収集・処理・学習・制御するための人工知能基盤技術と、その成果を組み合わせることにより社会問題の解決と産業の自動化・最適化に貢献するイノベーション創発に資する技術の確立を目指します。
　具体的には、以下の研究開発に取り組みます。
　１）社会・経済等に貢献するため、多種・膨大な情報を組み合わせ解析する技術開発
　２）多種・膨大な情報に基づき、状況に応じ最適化されるシステムのための技術開発
　３）多種多様な要素で構成される複雑なシステムに適用可能なセキュリティ技術開発
　膨大な情報の利活用がさらに高度かつ広範に浸透した将来社会を念頭に、実社会の様々な分野への適用を見据えて、センサー技術、実時間ビッグデータを扱うデータベース技術、システムセキュリティ技術、機械学習を核とするシステム最適化技術等の高度化を進めます。さらに、それらを組み合わせて実世界データを総合的に実時間で処理し理解する情報処理システムを構築するための統合化技術の研究開発を推進します。
　本研究領域による研究成果が、モビリティ、ロボティクス、健康・医療・介護、防災・減災、農業、ものづくり等における自動化・最適化を進める際のイノベーション創発の核となることを目指します
　これらに取り組むにあたっては、効果的な産学連携体制を構築しつつ、社会の実問題に取り組むために、基盤研究と統合化研究が互いの課題と成果を共有しながら進展する研究開発に挑みます。すなわち人工知能基盤技術という要素技術を揃えることと、イノベーション創発のために実際にそれを組み合わせて統合化していくことの両面を考慮した研究開発を行います。
　なお、本研究領域は文部科学省の人工知能/ビッグデータ/IoT/サイバーセキュリティ統合プロジェクト（AIPプロジェクト）の一環として運営します。

２．事後評価の概要

２－１．評価の目的、方法、評価項目及び基準

　戦略的創造研究推進事業・CRESTにおける事後評価の目的、方法、評価項目及び基準に沿って実施した。

２－２．評価対象研究代表者及び研究課題

2019年度採択研究課題

（１）飯山 将晃（滋賀大学 データサイエンス学部　教授）
FishTechによるサステナブル漁業モデルの創出

（２）加藤 真平（東京大学 大学院情報理工学系研究科　准教授）
完全自動運転における危険と異常の予測

（３）佐藤 真一（情報・システム研究機構 国立情報学研究所　教授）
精神医学×メディア解析技術による心の病の定量化・早期発見と社会サービスの創出

（４）篠田 浩一（東京工業大学 情報理工学院　教授）
社会インフラ映像処理のための高速・省資源深層学習アルゴリズム基盤

（５）花岡 悟一郎（産業技術総合研究所 サイバーフィジカルセキュリティ研究センター　首席研究員・研究チーム長）
プライバシー保護データ解析技術の社会実装

２－３．事後評価会の実施時期

2021年11月1日（月曜日）

２－４．評価者

研究総括

領域アドバイザー

外部評価者

※所属・役職は研究終了時点のものです。