株テーマ:AI(人工知能)が拓く未来 AIチップの関連銘柄

AIチップとは、AI(人工知能)の情報処理に適した専用の半導体。パソコンに搭載されるCPUは、1つずつ順番に計算するのが得意な一方、AIは膨大なデータから学ぶ深層学習が主流。大量の計算を同時に進められないため、AIに高度な処理を任せようとすると、処理の早いコンピューターが必要となる。

AIチップは、膨大な量の計算をこなす能力を備えている。データ処理が高速で、消費電力も抑えることができ、CPUでは難しいリアルタイムの画像認識やマルウエア検出などに対応できる。自動車やロボット、ドローンなどへの搭載も期待される。流通するデータ量が増加する中、画像認識やビッグデータ解析で高まる高速処理ニーズに対応する。

ルネサスエレクトロニクスは、計算のたびに半導体内で使う回路の構成を高速で変える独自の技術を開発。センサーが検知した数値データや画像処理など様々なAIに柔軟に対応できる。AIチップを生産ラインに応用。小型の監視装置で工程の異常検出や不良品発生を素早く見つける。

ベンチャー企業では、プリファード・ネットワークスなどが開発を進める。

AI(人工知能)は、膨大なデーターを処理するGPU(画像処理半導体)が、ディープラーニング(深層学習)研究を加速させた。ディープラーニングは、人の脳の神経細胞をモデルにした情報処理システム「ニューラルネットワーク」の概念を用いている。事前に特徴を定義することなく、膨大なデータの中からコンピューター自らが物事の特徴を突き止め、認識する。IoTやビッグデータとの組み合わせで、飛躍的に進化すると見られ、IT大手が投資を加速させている。

医療分野では、大量の医療画像をAIで解析することで病変部を見つける医療画像診断や薬の化学構造や遺伝子解析情報といった医療ビッグデータを活用し、既存の薬を別の病気に転用することなどにもAIの活用が広がってきた。カルテの自動化や内視鏡による画像診断、血液検査などにもAIを活用し、AI病院の実現を目指す動きもある。今後は人間のようななめらかな翻訳の実現、人との対話、感情理解、自動運転など職種によっては人を代替する可能性も出ている。

先端素材開発では、実験や論文などのビッグデータをAIで分析する「マテリアルズ・インフォマティクス(MI)」と呼ばれる手法で先端素材を開発する期間の大幅短縮を目指す。三菱ケミカルや住友化学、東レなど化学大手約20社は2021年度からシステムを共同運用する見通し。国内の特許情報から化合物の製法と物性データをデータベース化。約10万のデータから始め、2030年度までに約50万に増やす方針。

グーグルの人工知能がプロの囲碁棋士を破ったことが世界的な話題となっている。これまで人間を打ち負かしてきた将棋やチェスと比較して、盤面が広く、局面が10の360乗と難易度が高く、これまでは10年かかるとされていた。キーワードとして浮上するのは「AI(人工知能)」「ディープラーニング(深層学習)」などで、関連銘柄への波及が想定される。世界のAI市場は、2016年の6億ドルから2025年に368億ドルに拡大するとの試算もあり、これから大きく成長していくことが見込まれる市場となる。

政府はAI(人工知能)を使いこなす人材を年間25万人育成する目標を掲げ、ディープラーニングを体系的に学ぶ環境を整備する。また、完成車の検査や工場の定期検査でのAIによる代替や、AIでの信用リスク判定で金融商品を販売できるなど、規制緩和も検討している。

AIでの信用リスク判定では、2020年3月3日にクレジットカード会社が与信枠の設定にAIなどを使えるようにする割賦販売改正案を閣議決定した。事前に審査手法や管理体制などのチェックを受けて経済産業相の認定を受ければ、AIなどの独自の与信手法を使えるようにする。2021年春の施行を目指す。

ソフトバンクの孫社長がグループの投資方針について、「AI(人工知能)のトップ企業に投資する」と述べたことで、AI関連株が動意づいている。

また、AIによる問題解決や提案を通じて、よりヒトの五感に近づくポストスマホ時代も考えられる。ポストスマホ時代をリードするハードは、ウエアラブル端末やVR、ロボットなど模索が続いている。経済産業省によると、その市場規模は現在の1兆円から2030年に9兆円に広がる見通し。

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