マーケティング研究 他社事例 614 「世界の量子コンピュータービジネス2」 ～最先端研究に常にアンテナを張る企業が勝ち組に～

マーケティング研究　他社事例　614　「世界の量子コンピュータービジネス2」　～最先端研究に常にアンテナを張る企業が勝ち組に～


一見、遠い将来の話に思える未来技術が企業の投資によって急速に現実性を帯びています。

実は、同じようなことがつい10年前、AI（人工知能）の研究の分野で起こっていました。

深層学習で最先端の研究をしていたカナダ・トロント大学のジェフリー・ヒントン教授がフェローとしてグーグルに入社しました。

さらにグーグルは、イギリスのケンブリッジ大学出身のデミス・ハサビス博士が大学院卒業と同時に立ち上げたAIのベンチャー「ディープマインド」を、売上が無いにもかかわらず。3年後に400億円で買収しました。

その結果が、皆さんの記憶にも新しい、囲碁の世界有数のプロを打ち負かした囲碁のAI「アルファGo」の実績でした。

コンピューターが、1997年にチェスで、2013年に将棋で人間のプロを打ち負かした後でさえ、囲碁で人間のプロを打ち負かすのは2025年頃だろうと予想されていました。

それほどに囲碁は、難度が高い取り組みだったのです。

しかしながらグーグルが買収した事によってその期間が5年も早まったのでした。

自動運転の世界でも似た動きがありました。

アメリカ国防高等研究計画局（DARPA）は2004年から自動運転走行のコンテストを開いていましたが、2007年に好成績を収めたアメリカのカーネギーメロン大学、スタンフォード大学のチームは、コンテストのスポンサーだったグーグルやゼネラル・モーターズ（GM）に取り込まれていく事になったのでした。

最先端研究に常にアンテナを張らない企業は、大きな変化への対応が難しくなり、世界のビジネスから取り残されるという訳です。

研究開発費を抑えれば会計上の最高益を捻出することは出来ますが、そうした姿勢では今後は生き残れないという事でしょう。

日本企業ではトップクラスのトヨタ自動車でさえ、研究開発にかける費用は1兆1000億円程度にとどまっているのが現状です。

大学も、手をこまねいていては影響力を失っていく恐れがあります。

企業の研究開発レベルが国力を決める時代になりつつある中、それだけでは革新は生まれにくく、大学がベンチャー精神をもち異なる領域との「新結合」を求めて起業家を量産し、企業が資金を投じて開発を促進するという事で、初めてイノベーションの礎が出来るのかもしれませんね。


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ご興味があればご一読下さい。

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成長クリエイター　彩りプロジェクト　波田野　英嗣　

マーケティング研究 他社事例 613 「世界の量子コンピュータービジネス」 ～AIの次はもっぱら量子コンピューターと言われています～

マーケティング研究　他社事例　613　「世界の量子コンピュータービジネス」　～AIの次はもっぱら量子コンピューターと言われています～


科学技術の最先端研究は大学教授が大学の予算を使って取り組むもの、という印象が皆さんの中にはあるかもしれません。

しかしそれは、ビジネスに関係する一部の分野では既に過去のものとなっています。

すべての研究を大学だけに任せるのはもはや時代遅れとなっているようです。

2019年10月、グーグルが量子超越性を達成したというニュースが全世界に衝撃を与えたことは記憶に新しいところです。

これは量子コンピューター開発における金字塔ですが、大学ではなく民間が主導した開発例としても、金字塔となっています。

例えば、アメリカのアルファベット（グーグルの親会社）の年間の研究予算は、直近四半期合計で約3兆円に上るうえ、投じる金額は年々大幅に増加しています。

このように、バイオサイエンスやコンピューターサイエンス、経済学におけるゲーム理論や行動経済学の研究などは、大学より民間が先行する可能性が高いと言えます。

かつてインターネットが開発された際、自分たちのビジネスがどう変わるかが想像出来ていた人はほんの一握りでした。

同様に、量子コンピューターが開発されることでビジネスにどのようにインパクトがあるかについても現在、想像しにくい方々も多いと思います。

例えば、確率分布を考える時、従来のコンピューターは０か１かどちらかになる前提で組み合わせを計算し、解を求めて来ました。

しかし量子コンピューターはどちらもあるという前提で組み合わせを一気に計算してくれます。

こうすることで計算速度が指数関数的に向上し、シュミレーションを網羅的に計算できます。

モノクロテレビカラーテレビよりカラーテレビの方が、色がつくだけでなく、表現パターンまで増えることにも似ています。

量子コンピューターには、汎用性のある「ゲート式」と、組み合わせの計算が得意な「アニーリング式」があります。

今、述べているのは後者です。

さて、このように処理能力が格段に速くなったマシンが登場すると、ビジネスはどう変化するのでしょうか？

データを活用するビジネスに有利に働くことは間違いありません。

例えば、ドイツのフォルクスワーゲンとグーグルは、量子コンピューターを用いて北京市内のタクシーのデータを分析し、どの経路をたどれば移動時間が最適か判定する仕組みについて検証しています。

成功すれば北京市内での運輸ビジネスはこのシステムなしには成り立たなくなるかもしれません。

量子コンピューターの世界では、以前から開発競争が過熱していました。

物理学者のリチャード・ファインマン、カルフォルニア工科大学教授（当時）が1981年に概念を提唱し、1994年から2000年前半に第一次ブームが起こりました。

当時NEC基礎研究所にいた中村康信東京大学教授らが超伝道量子ビットを実現し、1999年に論文を発表しました。

しかし長時間作動をさせられず、開発はいったん冬の時代を迎えたのでした。

転機は、2011年、カナダの研究者らが商用量子コンピューター「D－Wave」を開発し販売、アメリカのロッキード・マーチンが買ったことで潮目が変わりました（D-Waveは東京工業大学の西森教授らのアイデアを基にしたとされています）。

これを受けアメリカ航空宇宙局とグーグル、アメリカのIBMが参入し、研究開発への投資が加速したのでした。

取り残される危機感もあってか、2019年12月、東京大学とIBMは汎用性のあるゲート式量子コンピューター開発でパートナーシップを結びました。

東大には民間から開発予算が流れ、IBMにはグーグルが先行しているなか学術機関の知見にアクセスできるメリットがあり、互いの利害は一致しています。

IBMは同様の施策をドイツでもやっています。

（続く）


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マーケティング研究 他社事例 612 「AIと雇用と可能性と人間社会との共存 4」 ～社会課題に果たすAIの役割～

マーケティング研究　他社事例　612　「AIと雇用と可能性と人間社会との共存　4」　～社会課題に果たすAIの役割～


深層学習によるAIの高度化とともに、急速に変化しつつある現代社会では、くしくも、新型コロナウイルスの感染拡大により、なるべく対人接触を避ける風潮がある意味で後押しとなり、「機械とデータによって成長していく経済」が本格的に幕を開けようとしています。

オズボーン教授は、AIによって新しい手法やビジネスが実現していく経済を『AIドリブン経済』と表現します。

一方で、世界的にはSDGｓ（持続可能な開発目標）を念頭に置くことが企業経営の大前提となっており、AIがいかに社会課題の解決に貢献できるかについても、多くの専門家による研究が進んでいます。

貧困・格差や地球温暖化といった社会課題に対してAIが果たす役割について、オズボーン教授はどう見ているのでしょうか？

「AIドリブン経済への大掛かりな移行が近づくと、混乱は必至だ。まずおきるのは失業問題だ。AI経済への移行におけるこの最悪のシナリオを緩和するには、政府の介入がどうしても必要になるだろう。例えばイギリスの19世紀の産業革命では、膨大な富が生み出された一方、平均的な労働者が取り残された。影響を最小限にするため、政府が介入した。例えば、14歳の子どもが18時間交代で働いている工場では、児童労働に制限をかけ、平均的労働者を保護する動きもあった」

現代もAIが進化すればするほど、ゆっくりと人間の出番が減って行くのは間違いなさそうです。

しかし、仕事を奪われる人間はどのようにして新たな生活の糧を得るようになっていくのでしょうか？

「私たちが模索しなければいけない道はたくさんある。その一つが、働くためのスキルの再獲得だ。暗記型の手法に頼りすぎている現行の教育制度には、かなり問題がある。」

「AIが広がっていく将来、我々に必要になるのは、知識量ではなく、変化適応力だからだ。そして国民がこのスキルを確実に再取得できるよう、政府が投資すべきだ。」

「ほかに、ベーシックインカムのような政策も提唱されている。国が全ての市民に生活に必要な最低限のお金を与えることだ。仕事をなくした人々を保護する上でお金を配ってしまうことは、確かにやり方としては魅力だ。技術変化に労働者が取り残され食べていけない状況だとしたら、助けなえればならない。」

「しかし私自身は、ベーシックインカムが適切な手法なのかどうかは分からない。技術変化の影響を受けた労働者以外にまで、お金を与えるのはやり過ぎだ。理にかなうのは取り残された人に的を絞る支援だ」

つまりオズボーン教授は、ベーシックインカムを実施するにしても、AIによって仕事を奪われた人への直接給付に限定すべきと考えているのです。

「私は直接給付より、将来の経済に役立つ、より良いインフラ開発の方が重要だと考える。取り残された人々がまず困るのは、住宅の欠如などといった、ごく基本的なことだからだ。」

「アメリカのベイエリアやイギリスのロンドンのような技術ハブとなってきた都市では住宅コストが高すぎるため、好景気でも労働者が仕事を得られない。政府は交通政策の改善と同時に、手ごろな住宅の整備を促進すべきだ」

そうやって混乱を最小限に抑え『AIドリブン経済』に突入すると、世界には本格的なデータ社会が到来します。

その結果、新サービスが次々に生まれるのです。

データ社会への移行は、人々がお金をどこでどう使っているか、多くの情報をAIにもたらします。

そのデータは私たちの経済で今、何が起きているかを知る上で役立つだけではなく、AIが分析することによって、これまでになかった新しいサービスを生み出せます。

既に個人のお金の使い方は『見える化』されつつあります。

急速にキャッシュレス化が進み、お金の使い方に関するデータが加速度的に蓄積されているのです。

もっとも、AIの進化が影響を及ぼすのは実体経済だけではなく、地球環境にも影響を与え続けます。

AI研究者の間では、AIが地球温暖化問題に果たし得る役割の研究も盛んに行われています。

オズボーン教授は以下の様に説明します。

「AIは地球温暖化など、喫緊の問題を解決できるかもしれない。とりわけ持続可能なエネルギー源を導入するのに役立つ。再生可能エネルギーの問題は、供給が断続的になることだ。」

「太陽光発電や風力発電は、常に存在するわけではないため一日中、一年中頼る事ができない。」

「だが、太陽光や風力がいつどれだけ集められるAIが正確に予測できれば、エネルギーをどのように割り当て、備蓄していくか決められる。AIで太陽エネルギーと消費者需要のビッグデータを使い、エネルギー問題を解決していけるかもしれないのだ」

「エネルギー需要を予測するためには、人のエネルギーの使い方に結び付くあらゆるデータが必要だ。また雲の動きを把握し、太陽光がどのように当たるのか追跡できたら、エネルギーを確実に適切に効率よく蓄えらえるだろう」

なるほど。

データを制するものが、経済をも制すというのは、あながち間違いでもなさそうですね。


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