生成AI、量子コンピューター。社会を一変させる夢の技術を未来につなげるために今できること

（2024年10月現在）

自身の専門分野とプロフェッショナル職の活動について

次のステップへ飛躍するための新規事業創出を支援

　私が所属している未来共創デジタル本部 事業企画部 事業企画課は今年（2024年）新設されたばかりの部署で、そのミッションはJSOLの新規事業推進を強化することです。
　もちろん、JSOLでは以前からも新規事業の創出に取り組んでいましたが、各部門、各担当者が思い思いのやり方で推進しており、課題やノウハウが共有されにくい一面がありました。それを改善するために、新規事業を始めるときに踏むべき手順、ルールや仕組みなどを作り、新規事業の立ち上げを支援、加速するのがこの部署です。

　私自身は、以前からAIや機械学習など、比較的新しい技術の業務活用推進やお客さまとのプロジェクトに取り組んできました。先進性のあるプロジェクトは、どうしても試行錯誤も多くなりがちで、実験的な取り組みとならざるを得ないという側面もあり、これらの技術をビジネス面の成果につなげることは容易ではありません。
　そのような案件をお客さまと推進する際に、新技術に関するコンサルティングを行い、ビジネスとしてのターゲットを定め、実証実験などを繰り返し、システム導入までつなげるといった仕事をしています。
　実際には、まずはコンサルタントとして「その技術の内容」「技術の発展状況」「ビジネスとして期待できる点」などをお客さまとお話して、「このようなPoCをやってみませんか」「次はこのような実証実験を」と一歩ずつ歩みを進める提案をしています。
　その際に留意しているのは、できるだけ正確に伝えることです。登場したばかりの新技術をアピールしようとする思いが強すぎると、相手が夢のような過剰な期待を抱いてしまう危険性があります。しかし、それでは良い結果につながりません。そこで大風呂敷を広げず、できるだけ正しく、誠実に伝えることを心がけています。

　また、2020年にJSOL、理化学研究所、株式会社理研鼎業（現：株式会社理研イノベーション）が設立した理研数理との協業では、スーパーコンピューターの利活用支援や量子コンピューターの産業応用調査などに、取り組んでいます。特に、量子コンピューターについては、従来のコンピューターとはまったく違う仕組みで動き、用途も異なります。そのため量子コンピューターが「ビジネスにどう役立つか」と明確なイメージを持っている人は珍しいのではないでしょうか。しかし「ライバル企業に後れを取りたくない」「早めに新技術に触れて、スキルを蓄積したい」と考えている企業も少なくないはずです。そのようなお客さまに、できるだけ早いタイミングで価値提供が行えるようになることを意識しながら、取り組みを進めています。

現在の課題や注力している取り組みについて

答えのない「新技術の利用法」を、お客さまと共に模索する

　AIやスーパーコンピューター、量子コンピューターといっても、基本的には個々の技術要素にすぎません。新技術を導入したからといって、直接お客さまの課題や社会課題を解決することや、新規ビジネスの創出につながるわけではありません。

　最近高く注目されている生成AIも、ニュースなどでいくつか成功例を目にするようになりましたが、ビジネス活用は途についたばかりです。今後の発展次第では、さまざまなビジネスシーンで活用され、業務変革をもたらすポテンシャルを秘めた技術と私は見ており、ユースケースの検討も含め、お客さまとの取り組みを継続・拡大していきたいと考えています。
　生成AIについては、ハルシネーションの問題が指摘されています。企業が所有しているデータや、インターネット上で公開されているデータなどをもとにAIが答えを導き出し、新しく文章や画像、映像などを作り出すのが生成AIですが、もともとのデータに誤りが含まれていたり、関係のないデータを結びつけたりしてしまうと間違った答えを導いてしまいます。これを完全に防ぐことは、実際には不可能です。

　このような「正しさが保証されないシステム」を企業の事業や業務にどうやって活用すればいいのでしょうか。
　この問いの答えはユースケースによって異なり共通解があるわけではありませんが、ポイントは「不確かなシステムであることを前提に、どう使えばビジネスとしての効果が期待できるか」を、提供者側も利用者側もしっかりと検討し、合意形成しながら進めていくことです。これを怠ると、機械学習やAIの案件は実証実験（PoC）どまりで、その先へ進めず、いわゆるPoC貧乏と呼ばれる状態に陥りかねません。AIのシステム開発、導入を経て、実際のビジネスに活用するためには、重要なポイントと考えています。

　ある建設業の会社では、深刻化する人手不足に対する施策としてAI活用が検討されていました。コンサルタントとしてそのプロジェクトを支援したJSOLは、AIによる自動化、効率化の可能性を示し、具体的な形でロードマップを提案しました。この提案はお客さまの経営層にも高く評価され、実証実験や現場部門との議論を経て、実際のシステム開発、導入にまで至りました。その際には将来AI利用をさらに広げることを前提に、汎用的な基盤として構築するなど、JSOLの持つノウハウを生かした導入を実施しました。

　一方、量子コンピューターについては、「この技術はどう使えばよいのか」が見えておらず、まだまだ暗中模索の状況です。量子重ね合わせ（0と1を重ね合わせた状態）などの量子の特性を応用して、高速に計算する量子コンピューターは、従来の古典コンピューターに比べて、特定の計算に対して大幅な処理能力アップが期待されています。時々ニュースなどで「スーパーコンピューターで数万年かかる処理を一瞬で完了」などと取り上げられたりもしています。しかし、現状では利用できる量子ビット数やノイズの影響により実行可能な計算に制約があり、実用的な問題を解ける段階に達しているとはいえません。

　量子コンピューターを現実問題で活用するには、量子コンピューター単体ではアルゴリズムの一部しか計算できないため、「量子・古典ハイブリッド技術」が必要になります。このうち、古典コンピューターの担当する部分にスーパーコンピューターを用いる場合は、「量子・HPCハイブリッド」と呼ばれることがあります。

　スーパーコンピューターを用いた大規模な計算を行うとき、スーパーコンピューターであっても非常に時間がかかるが、一部、量子コンピューターを用いると高速化できる処理があるとします。そのような量子コンピューターが得意な処理を切り出して、量子コンピューターに計算させ、それ以外の部分を従来型のスーパーコンピューターが担当することで、全体の計算を加速させるというコンセプトです。量子・古典ハイブリッドアルゴリズムは、いくつか提唱されていますが、実際の問題に対して、量子・HPCハイブリッドのコンピュータシステムが、どの程度有効なのかは、今後検証を重ねていく必要があります。

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