深層学習がもたらしたデータ駆動AIのブレークスルーにより個別アプリケーションへのAIの活用は飛躍的に進んだ。しかしながら、少子化と超高齢社会の進行により喫緊の課題となっている介護や子供の生活安全支援など、日常生活空間の中で人によりそうAIの実現にはまだ大きな課題が残されている。人はヒヤリハットなど稀にしか発生しないデータ量の少ない事象に対しても、暗黙的な知識と明示的な知識をうまく組み合わせて対処しているように見受けられる。日常生活空間での人の活動は、人やモノおよびその相互作用など個別性の高い、さまざまな要素で構成される。この個別性の高い観察データをどのように解釈しAI応用を構築するかは、依然として、環境・タスク・人に関する知識をもった人間に依存している。この知識をある程度明示的に計算機システムに取り込まない限り、人の生活空間でのAI応用、特に、人の安全と安心を目指した人間中心のAI応用には大きな限界がある。本講演では、日常生活空間でのAI応用の実現に向け、人からAIへの働きかけを拡大し、人間の有する知識をシステム内にある程度明示的に表現することを目指し、データ駆動AIと知識駆動AIのふたつのアプローチを融合する取り組みについて紹介する。