「かべぴた」の開発を通して得たのは、素材（テクスチャ）に特化したデータの集め方に関する知見です。輪郭に頼らず、凹凸などのテクスチャ情報を基にしてここまでの精度で識別できるAIは、これまでにないものです。この技術を、類似する分野に広げていくことが今後の目標です。例えば建築資材という分野では、床材の特定にすぐにでも応用できます。木材、石材、革、布など、「テクスチャ情報を識別する」という軸で考えると、さらに分野は広がっていきます。

農業への応用も検討しています。例えば、葉の表面に現れた模様などを識別することで、発育状況や病気の兆候を判断するのです。

画像解析という枠を超えて広くAIという視点で考えるなら、AIを今以上に人間に近づけたいという目標があります。現在のAIは、客観的に言語化できるものを認識する能力は高く、人間の認識精度を超える場合もあります。画像を見て「これは犬だ。これは猫だ」と判断する能力がその代表例です。しかし、「何だか落ち着くな」「なんとなくワクワクするな」といった、主観的で言語化しにくい雰囲気や感情はまだ備えていません。これをAIに持たせたいのです。私はロックギタリストのジミ・ヘンドリックス（ジミヘン）が大好きです。AIが音楽を聞き、曲の雰囲気やアドリブの創造性などを感じて「この曲はジミヘンが好きなあなたにはぴったりな曲ですよ」とおすすめしてくれるような機能を実現したいのです。現在は「タグ付け」などの仕組みで同様のことを行っていますが、そういうものに頼ることなく、情調や雰囲気、その裏にある思考や感受性をもとにして識別や判断ができるAIの開発にチャレンジしたいです。

AIの研究には、高度な処理能力を持ったコンピューターが欠かせません。資金や設備が研究の重要な要素になるこの分野において、同志社大学は非常に恵まれた環境だと感じています。充実した設備や産学連携を後押しする仕組みがあったからこそ、「かべぴた」も誕生しました。AIやデータサイエンス技術を用いたイノベーティブな技術開発には、分野の壁を取り払って融合していくことが不可欠です。同志社大学では、データサイエンスに関して文理横断の学びを強化する方向に進んでいます。これもまた、私たちAIの研究者にはありがたいことだと感じています。