主権的AI：支援技術と重要デジタル能力 [JA]
このページは英語の原文記事の翻訳です。なお、ナビゲーションは英語のみで提供されていますのでご了承ください。
支援技術と主権基金に関する議論への過去の提言、欧州委員会の技術・インフラレジリエンス要請、Eurostack、AI大陸行動計画を踏まえ、我々は重要デジタル能力展開に関する公開要請に参加した。これは地政学的文脈と激化する世界的技術競争の両方を反映している。当方の提言は、AI駆動型支援技術・公共技術・人間接続技術・ロボティクス分野に関わる多様なモデル・システム・バリューチェーン構成要素を対象とし、大規模言語モデル（LLM）と小型言語モデル、視覚言語モデル（VLM）、3D基盤モデル、具現化AI、触覚技術、アクチュエーション、シミュレーション環境などを包含する。
本提言は、広範な技術・政策エコシステム内での取り組みと交流を補完するものである。医療、教育、公共部門において支援技術がより複雑かつモジュール化されるにつれ、複数の課題が生じている：既存環境内でのシームレスな相互運用性、リソース制約デバイスへの展開を制限する計算要求、多様な人口を表現するVLMsおよび3D基盤モデルのための専門データセットへのアクセス、そしてリアルタイム性能と精度を維持しつつ複雑なAIパイプライン（センシング→推論→実行→テスト→安全性）を統合することである。
関連情報
OECD: 支援技術と労働のためのAI（報告書とリポジトリ）
WEF: アクセシビリティにおける生成AIの可能性 (1, 2, 3, 4, 5, 6)
ワシントン、アクセス委員会およびその他の公聴会：生成AIとアクセシビリティ
1. アクセシビリティと知覚のための視覚言語モデル（VLMs）
PaLI、Flamingo、OpenFlamingo、Segment Anything（SAM）などのVLMsは、視覚障害のあるユーザー、自閉症スペクトラム障害のある個人、認知障害のあるユーザーを支援するリアルタイムの視覚理解およびキャプション生成アプリケーションにおいて有望である。これらのモデルは、相互注意メカニズムを備えたトランスフォーマーアーキテクチャを活用し、視覚データとテキストデータを相互に処理することで、高度なマルチモーダル推論能力を実現する。
その導入により、エッジデバイス上のリアルタイムアプリケーションに適した最適化された推論時間を達成するリアルタイム推論パイプラインを用いた、瞬時の視覚シーンナレーションや物体認識が可能となる。さらに、これらのシステムは、統一された埋め込み空間と注意ベースの融合メカニズムを通じて、ジェスチャー、画像、音声言語を統合するマルチモーダルユーザーインターフェースをサポートする。さらに、セマンティックシーングラフによる空間推論と文脈理解を組み込み、公共空間や家庭内における状況認識ツールを提供する。
入力:
多様なオープンデータセット（低リソース言語や多様な環境を含む）で訓練されたアクセシビリティ重視のVLMsをサポート。特に、車椅子ナビゲーション、視覚障害シナリオ、認知アクセシビリティコンテキストを含む支援技術データセットでの微調整に重点を置く
VLMベースの支援ツール向けAPI開発を支援。特に環境接地、テキストからシーンへの理解、標準化されたREST/GraphQLインターフェースとWebRTCストリーミングプロトコルを用いたリアルタイムキャプションを可能にするツールを重点的に支援
言語的少数派やEUのサービス不足地域向け多言語VLMsを推進。言語横断的転移学習と言語非依存的な視覚表現を組み込む
2. 空間推論とナビゲーションのための3D基盤モデル
Point-E、Shape-E、DreamFusion、HoloAssistなどの3Dモデルは、意味的シーン理解、物体操作、実世界3D再構築を可能にし、次世代自律移動支援機器、義肢ナビゲーション、スマートホームインターフェースにとって重要な機能を提供する。これらのモデルは、ニューラル放射場（NeRF）、暗黙的表面表現、点群処理を活用し、2D入力から詳細な3D理解を生成する。
技術的アーキテクチャは3D生成手法における顕著な進歩を示している。Point-Eはテキスト→画像変換と画像→3D変換の2段階拡散プロセスにより3D点群を生成し、競合手法比で約600倍の速度向上を達成。DreamFusionはスコア蒸留サンプリング（SDS）を活用し、2D拡散事前分布を用いてNeRF表現を最適化。Shape-Eは条件付き拡散モデルと暗黙的関数表現を組み合わせ、高精細な3Dアセット生成を実現。これらのシステムはSLAM（同時位置推定とマッピング）アルゴリズムと統合され、リアルタイム空間認識を可能とする。
入力:
身体障害者の支援を目的とした3Dアフォーダンスマッピング、コンテキストオーバーレイ、空間推論に関する研究を推進。触覚フィードバック合成とハプティックレンダリング技術を組み込む
EU全域のデータセットを構築：屋内・都市空間における実生活支援シナリオをシミュレートし、義肢・家庭用ロボット・空間誘導システムへの展開を可能とする信頼性の高い3Dモデル訓練を実現。標準化データ形式（PLY, OBJ, GLTF）と意味的アノテーションを付与
3Dシーン理解パイプラインを開発：幾何学的再構築と意味的セグメンテーションを統合し、物体操作とナビゲーション支援を強化
3. 適応型対話のための大規模言語モデル（LLM）と小型言語モデル（SLM）
GPT-4、Mistral、Phiなどの大規模言語モデルと、コンパクトなSLM（70億パラメータ未満）は適応的推論能力を提供し、言語障害や認知障害を含む多様な人々を支援するアシスタントエージェント、ケアコンパニオン、慢性疾患サポートへの適用可能性を有する。これらのモデルは、長文脈理解と個別適応に最適化されたアテンション機構を備えたトランスフォーマーアーキテクチャを活用する。
技術的実装戦略は、展開効率とパーソナライゼーション機能に焦点を当てる。INT8やINT4などの量子化技術により、リソース制約のあるデバイス上での効率的な展開が可能となる一方、LoRA（低ランク適応）やQLoRAによる微調整により、モデルの再学習を完全に行わずにパーソナライズされた支援を実現する。システムは会話履歴とユーザー嗜好を維持するため32Kトークン超のコンテキスト長をサポートし、自動音声認識（ASR）や音声合成（TTS）システムと連携したマルチモーダル対話を実現する。
入力:
オフライン対応かつ省電力な言語モデルの展開を推進（モデル圧縮技術、フェデレーテッドラーニング手法、エッジコンピューティング最適化に重点）
断片化・ノイズ・曖昧なユーザー入力を理解可能な適応型対話システムの開発を支援―包括的インタラクション設計に不可欠であり、堅牢な誤り訂正・意図の曖昧性解消・文脈修復メカニズムを組み込む
パーソナライズされた支援推論ツールを推進―LLMが継続的学習と記憶拡張アーキテクチャを通じ、ユーザーの嗜好・記憶手がかり・時間経過に伴うニーズ変化に適応可能とする
4. 具現化AI、触覚技術、アクチュエーション
認知と行動のギャップを埋めるため、AIは高度なセンサー融合と制御システムを通じて物理世界とインターフェースする必要がある。これは、人間のニーズや環境変化へのリアルタイム適応を必要とするロボット介護、ウェアラブル補助装置、応答性のある家庭環境にとって極めて重要である。
技術的構成要素は包括的な感覚運動統合能力を包含する。マルチセンサー融合アーキテクチャはRGB-Dカメラ、IMU、力センサー、触覚アレイを組み合わせ、豊かな環境知覚を提供する。リアルタイム制御システムは高速応答を実現し、内部制御ループは高速で動作し、安全性が重要なアプリケーション向けにシステム全体のサイクルは低ミリ秒単位で応答する。一方、機械学習ベースの力制御は、人間とロボットの優しい相互作用をサポートする。これらのシステムは分散コンピューティングアーキテクチャを通じて動作し、エッジベースの処理とクラウド協調を可能にすることで、最適なパフォーマンスと応答性を実現する。
入力:
モジュラー駆動システム、ウェアラブルハプティクス、および触覚・視覚・力フィードバックを標準化通信プロトコル（CANバス、EtherCAT、ROS）と相互運用可能なハードウェアインターフェースで統合するセンサーフュージョンアーキテクチャの研究開発を支援
LiDAR、熱画像、力センサーを、オープンソースソフトウェアスタックを備えた支援ロボット向けコスト効率の高い組み込みプラットフォーム（ARM Cortex、NVIDIA Jetson、Raspberry Pi）に統合することを支援
認知モデルと物理ハードウェアを統合した学際的な導入パイロットを促進し、標準化された安全プロトコルと認証フレームワークを含む日常生活支援を実証する
5. 安全な訓練・評価のためのSim2Real環境
Habitat、Isaac Sim、Gazeboなどのシミュレーターは、実世界展開前に現実的な環境で支援エージェントを安全かつ拡張性高く訓練可能。物理演算精度とフォトリアリスティックレンダリングを備え、制御された多様なシナリオ下でのAIシステム包括的テストを実現。
シミュレーション機能は、包括的なAI開発向けに設計された高度なモデリング・テストフレームワークを網羅する。PhysXやBulletなどの高精度物理エンジンは正確な物体相互作用モデリングを提供し、レイトレーシングによるフォトリアリスティックレンダリングは視覚知覚システムの効果的な訓練を可能にする。これらのプラットフォームは多様なシナリオをカバーする手続き型環境生成をサポートし、現実的な相互作用シミュレーションのための人間行動モデリングを組み込む。さらに、展開済みシステムのシムから実機へのシームレスな移行を支援するハードウェア・イン・ザ・ループ試験機能を提供する。
入力:
支援用途（転倒検知、キッチン内移動、義肢使用、スマート車椅子経路計画など）をモデル化したオープンアクセスEU Sim2Realテストベッドを確立。研究者・開発者向けに標準化APIとクラウドベースアクセスを提供
共有仮想ベンチマークを構築。標準化評価指標と認証プロトコルを組み込み、医療・家庭・公共サービス領域における安全なAIエージェント開発を加速
ドメインランダム化技術の開発により、実世界での頑健性を向上させ、シミュレーションと現実のギャップを縮小する
6. アフォーダンス検出と具現化された知覚
Ego4DやBEHAVIORのようなデータセットは、物体が文脈の中でどのように使用され理解されるかをモデル化し、人間・物体・環境間の機能的関係を理解する必要があるAIシステム向けの訓練データを提供する。
これらのデータセットは文脈依存型AI開発のための包括的特徴を提供する。Ego4Dは豊富な時間的アノテーション付きの一人称視点動画データ3,670時間を提供し、BEHAVIORは複数の屋内シーンにおける100以上の活動と詳細な物体状態変化を網羅する。データセットはYOLOやR-CNNなどの物体検出フレームワークや動作認識モデルと効果的に統合され、人間-物体-環境相互作用の文脈理解を強化する意味的シーングラフ生成をサポートする。
入力:
障害を持つユーザー（例：車椅子利用者、低視力者）向けの実世界のアフォーダンスを捕捉するデータセットキュレーション活動を資金援助。オブジェクト特性、アクセシビリティ機能、使用パターンを含む包括的なアノテーション基準を採用
支援機器特化型オブジェクトアフォーダンスを識別可能なモデルを開発—例：片手で歯磨き可能なツール、ベッドからの安全な移乗をサポートする取っ手など。生体力学的制約と安全性を考慮
ベンチマークタスクを構築：標準化された指標と評価プロトコルを用いて、支援環境におけるアフォーダンス理解を評価する
7. 標準化、試験、規制サンドボックス
支援AIの導入は、包括的な試験枠組みと規制監督を通じて、安全性、相互運用性、倫理的適合性を確保しなければならない。EUの規制サンドボックスに関する取り組みは、安全基準を確保しつつ、グローバル競争力と公共の信頼にとって極めて重要となる。
規制枠組みの要件は、責任ある導入に不可欠な複数の適合次元を包含すべきである。システムは、高リスクAIシステムに対するEU AI法の要件への準拠を達成し、医療関連アプリケーションについては医療機器規則（MDR）と統合されなければならない。GDPRに基づくデータ保護の準拠には、機微な健康データに対する特別な配慮が必要であり、アクセシビリティ基準の準拠はEN 301 549およびWCAG 2.1 AA要件を満たさなければならない。さらに、接続された支援機器には、導入ライフサイクル全体を通じてユーザーの安全とデータセキュリティを確保するための堅牢なサイバーセキュリティフレームワークが不可欠である。
入力:
支援型および具現化されたAIに特化した規制テストベッドを立ち上げる（EU AI法および今後の調和規格に沿い）、安全性、有効性、倫理要件への適合性をテストするための制御環境を提供する
支援環境に特化した安全、透明性、バイアス軽減のためのテストプロトコルを開発する。これには敵対的テスト、エッジケース評価、長期信頼性評価を含む
相互運用性フレームワークの促進：公共・個人用支援技術で用いられるソフトウェア／ハードウェアプラットフォーム間において、共通API・データ形式・通信プロトコルを確立し、ベンダーロックインを防止するとともにユーザーの選択肢を確保する
さらに、支援AIシステムにはエネルギー容量と持続可能な運用要件を考慮する必要がある。多くの場合、継続的な稼働が求められるためだ。一方で、現行のAIモデルは電池駆動デバイスにとって過剰な電力を消費し、ユーザーニーズと技術能力の間にギャップを生じさせている。バッテリー残量に応じてモデル複雑度を適応させる動的電力スケーリング手法は未発達であり、推論スケジューリングは即時応答性と長期運用要件のバランスが求められる。したがって、研究開発では性能・精度と並行して、エネルギー比例型コンピューティングフレームワークと予測型電力管理を優先すべきである。こうしたエネルギー配慮は、特にリソース制約環境や継続的モニタリング・サポートが必要な環境で有益である。
実施スケジュールとリソース要件
5～7年にわたる段階的実施アプローチを構想：
フェーズ1（1～2年目）：規制枠組み、資金調達メカニズム、初期研究インフラの確立
フェーズ2（3～4年目）：パイロットプログラムとテストベッドの展開、中核技術の開発
フェーズ3（5～7年目）：成功したパイロット事業を拡大し、EU加盟国全体での広範な展開を実現
予算配分案
40%：中核AI技術の研究開発
25%：インフラ整備（テストベッド、データセット、標準規格）
20%：パイロット事業と実環境検証
15%：規制整備とコンプライアンス枠組み
このアプローチにより、公共技術および支援技術分野におけるEUの立場が強化される可能性がある
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参考文献
¹ 欧州議会および欧州連合理事会。「人工知能（AI法）に関する欧州的アプローチに関する規則（EU）2024/1689」。欧州連合官報。2024年8月1日。
² 欧州議会及び欧州連合理事会。「個人データの処理及びそのようなデータの自由な移動に関する自然人の保護に関する規則（EU）2016/679（一般データ保護規則）」。欧州連合官報。2016年。
³ 欧州議会及び欧州連合理事会。「医療機器に関する規則（EU）2017/745」。欧州連合官報。2017年。
⁴ ワールド・ワイド・ウェブ・コンソーシアム（W3C）。「ウェブコンテンツアクセシビリティガイドライン（WCAG）2.1」。W3C勧告。2018年。
⁵ 欧州電気通信標準化機構（ETSI）。「EN 301 549 V3.2.1 (2021-03) ICT製品およびサービスに対するアクセシビリティ要件」。ETSI規格。2021年。
⁶ IEEEコンピュータ学会。「IEEEコンピュータビジョン・パターン認識会議」。年次会議議事録。2022年。