日立未来課題探索共同研究部門（日立京大ラボ）が開発したAI技術が、京都大学の政策提言に活用された（ニュースリリース）。日立京大ラボは、日立製作所と京大が2016年に開設した未来志向の研究所である（関連記事）。

政策提言フロー。京大と日立の図。
政策提言フロー。京大と日立の図。
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　京大では3つのプロセスを経て、提言する政策を作成している。3つのプロセスは「情報収集（モデル化）」、「選択肢検討（シミュレーション・解析）」、「戦略選択（政策提言）」の3つである。今回、2番めの「選択肢検討（シミュレーション・解析）」に日立京大ラボのAI技術を適用した。AI技術活用の政策提言のフローは以下の通りである。

　まず、「情報収集（モデル化）」のプロセスにおいて、社会課題に対する8つの観点（①人口や出生率、②財政や社会保障、③都市や地域、④環境や資源、⑤雇用の維持、⑥格差の解消、⑦人間の幸福、⑧健康の維持・増進）から149個の社会要因（少子化や環境破壊）を京大の有識者が挙げて、その149個の社会要因の因果関係モデルを人手で作る。

　次の「選択肢検討（シミュレーション・解析）」のプロセスにおいて、AI技術を用いたシミュレーションにより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作成し、23個の代表的なシナリオのグループに分類した。例えば2052年に社会の①人口や出生率が低く、②財政や社会保障はよいが、③都市に人口が集中している、というシナリオである。

　AI技術を用いたことで、作成できる未来シナリオ数が有識者が自ら思い描く場合に比べて大きく増加し、さらにそれらを自動的に分類できるようになった。例えば、シナリオは大きくは「都市集中型」と「地方分散型」に2分された。そして「都市集中型か地方分散型か」、また「その社会が持続可能か、破局的か」の2つの観点で、シナリオのグループ同士がいつ、どのように分岐するかという時期と要因を解析した。

　3番めの「戦略選択（政策提言）」のプロセスにおいては、AI技術を用いたシミュレーション結果を元に、有識者が持続可能な未来に向けて重要な社会要因とその時期を特定し、提言する政策を作成した。