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2018年03月22日
人工知能〜「ひと」と「AI」が拓く未来を考える〜
今、AI （人工知能）が活躍を始めています。AIが急激な技術成長を引き起こし、人類の文明に計り知れない変化をもたらすことを、「シンギュラリティ＝技術的特異点」と呼びますが、まさに私たちのビジネスでもシンギュラリティに向けた準備が必要になっています。
聞きなれない言葉が多く、理解するのがちょっと難しいですね。
AIが発達すると、私たちの生活にどのような影響が出てくるのかをできる限り簡単にまとめてみようと思います。
例えば、医師の世界、CTやMRIなどの発達により、検査技術は飛躍的に進歩しました。しかしながら、その治療方法を判断し、決定するのは医師の能力に委ねられています。AIが発達すると、膨大な医療データから、最適な治療方法を導き出してくれるようになります。極端に言えば、ヤブ医者と呼ばれる医者でも、AIを使えば名医になれるという事です。
また、これまで専門知識を必要としてきたあらゆる仕事が、人工知能にとって変わられるようになるでしょう。弁護士、公認会計士、税理士、社会保険労務士、１級建築士など仕事のあり方、進め方もこれまでと全く違うようになります。
投資の世界も大きく変わります。AIが最適な投資先を導き出し、ローリスクで運用することが出来るようになります。
最終的には、全ての分野でAIが人間を上回るようになるでしょう。
では、これからの30年、人間はどの分野でAIに勝つことができるでしょうか？私は感性と感情の世界だと思っています。
例えば、絵画や文学。もちろん、AIも素晴らしい絵や文学を書くことができるでしょう。しかしながら、AIには人としての体験や経験がないので、人として感動することは難しいと思います。
スポーツの分野もそうです。例えば、AIロボット同士のテニスの試合（人に勝てるようになるにはまだしばらくかかるでしょう）を見ても、ひと対ひとの試合のようには感動しないでしょう。
ですから、これからの人の仕事は、感性と感情、そして感動をひとに与えられる仕事に特化されていくと思います。そこにぬくもりが感じられるかどうかが大切です。
しかし将来、AIが身近になり、10年も経過すれば、人はAIにも人と同じ様に「情」がわくようになり、AIとひとの境目も希薄になっていくでしょう。
ここからは、専門的になりますが、AIの原状について報告したいと思います。
AIの発展には、高度で複雑な計算を瞬時に行うコンピュータが重要になってきます。そして、その計算を可能にすると言われているのが量子コンピューティング技術です。
量子現象に着想を得て富士通が開発したのが、「デジタルアニーラ」。
デジタルアニーラは、量子コンピューティング技術の中で、アニーリング方式というものに属しています。アニーリング方式は、組み合わせ最適化問題に特化しているので、その演算スピードは速く、使い方はとてもシンプル。従来のコンピュータのようにプログラミングの必要がなく、パラメータを設定するだけで、計算が行われます。
参考：組み合わせ最適化問題を解く、アニーリング方式のアプローチ
デジタルアニーラは、量子現象に着想を得たデジタル回路を設計し、それによって複雑な問題を瞬時に解きます。コンピュータの内部で素子同士が自由に信号をやりとりできる全結合の型の構造を採用しているため、他の量子アニーリングマシンに比べ、複雑な問題を計算させることができます。何より量子コンピュータのように素子を絶対零度（−273.15 ℃）の極低温で冷やす必要がなく常温で動作可能であり、大きさもデータセンターのラックに収まるほどのスペースで十分です。また、クラウドサービス（従来は利用者が手元のコンピュータで利用していたデータやソフトウェアを、ネットワーク経由で、サービスとして利用者に提供するもの）として提供するため、誰もが明日からでもすでに使える状態になっています。
また、今後のハードウェア・ソフトウェアの進展にあたっては、富士通は現時点で量子コンピュータ向けソフトウェアを商用化している唯一のベンダーである1QBit社（カナダ）や、世界トップクラスのイノベーションハブを持つトロント大学との戦略的パートナーシップを結んでおり、両組織との協業も進めていきます。
量子アニーリング方式のコンピュータが最も得意とするのは、組み合わせ最適化問題です。組み合わせ最適化問題は古くからあり、代表的な例が「巡回セールスマン問題」です。これは、ある都市を出発したセールスマンが、すべての都市を巡回して、再び出発地点に戻ってくる時、このセールスマンの移動距離が最小になるように巡回の順番を決めるという問題です。
2つ3つの都市ならすぐに答えは見つかりますが、訪問都市が30にもなる場合、その最適解を総当たりで計算するのに従来型のコンピュータでは、なんと8億年もかかると言われます。ところが、デジタルアニーラを使うと、わずか1秒以内で解けるようになります。
工場・物流における倉庫部品の最適化配置
現実のビジネスシーンでも、実は組み合わせ最適化によって解ける課題がいくつもあります。例えば工場や物流の倉庫では、先述の巡回セールスマン問題を応用し、作業ルートや在庫部品の配置を最適化することで、作業者が部品を集めるために歩く時間を最短にすることができます。実際に、富士通グループの工場でデジタルアニーラを使い改善したところ、作業者の月あたりの移動距離が45％も削減できました。
参考：工場での倉庫部品の最適配置
デジタルマーケティングのパーソナライズ広告
デジタルマーケティングの世界では、Webページを見た人の年齢や性別などの属性があらかじめ分かれば、その属性に合わせて広告やコンテンツを表示することが可能です。Webページを構成するパーツごとに属性データを付与しておけば、「30歳独身の女性にはこの広告を」「53歳家族持ちの男性にはこのコンテンツを」と、それぞれの人により適した情報をきめ細かく表示することができるようになります。
パーツが6つなら720通りの出し分けで済みますが、これが20パーツに増えると、そのパターンは243京（京は兆の1万倍）にも上ってしまいます。この複雑な計算も、デジタルアニーラなら瞬時に終えることができます。
他にも、その日の天候や乗り物の種類に合わせた最適な旅行プランの提案など、多方面での利用が考えられます。
金融におけるローリスクな分散投資
金融の分野でポートフォリオを最適化し、投資リスクを削減するというような問題にも適用できます。例えば、銘柄が20以上ともなると、その並べ替えは100京通り以上という膨大な組み合わせになり、従来のコンピュータではとても現実的な時間で解くことができません。しかし、デジタルアニーラなら、500銘柄でも価格変動に相関のある銘柄同士をまとめることで、ローリスクでリターンが最大となる分散投資配分を瞬時に導き出します。
参考：ポートフォリオを最適化し投資リスクを削減
その他、創薬における分子類似性検索の高速化などにも大きな力を発揮するでしょう。
2018年は量子コンピューティング技術のビジネス活用元年と言える年になるでしょう。富士通のデジタルアニーラがその先駆けとなり、未来を切り拓こうとしています。
参考文書：AIと量子コンピューティング技術による新時代の幕開け
こちら
タグ：デジタルアニーラ
