11. 孫 正義が示唆する「AGI」の時代と金魚

ICC FUKUOKA 2024のセッション「AIの最新ソリューションや技術トレンドを徹底解説(シーズン6)」、全13回の⑪は、社会的に身近なサービスへのAI実装を担う、LINEヤフー 砂金 信一郎さんが登場。ソフトバンク 孫 正義さんの見据える未来と戦略を解説します。生成AI関連ホットトピックとして、「物理演算」「RAG」などのワードも飛び出します。あなたは聞いたことがありますか？ ぜひご覧ください!

ICCサミットは「ともに学び、ともに産業を創る。」ための場です。そして参加者同士が朝から晩まで真剣に学び合い、交流します。次回ICCサミット KYOTO 2024は、2024年9月2日〜 9月5日 京都市での開催を予定しております。参加登録は公式ページをご覧ください。

本セッションのオフィシャルサポーターは Notion です。

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【登壇者情報】
2024年2月19〜22日開催
ICC FUKUOKA 2024
Session 11C 
AIの最新ソリューションや技術トレンドを徹底解説(シーズン6)
Supported by Notion

(スピーカー) 
砂金 信一郎
LINEヤフー       
生成AI統括本部　新規事業準備室　室長（登壇時）
現職：Gen-AX株式会社
代表取締役社長 CEO

上地 練
Solafune
代表取締役CEO

西脇 資哲
日本マイクロソフト
コーポレート戦略統括本部 業務執行役員 エバンジェリスト

武藤 悠輔
ALGO ARTIS
取締役 VPoE

(リングサイド) 
柴戸 純也
株式会社リンクアンドモチベーション
執行役員

土田 安紘
AWL
取締役CTO

都筑 友昭
DROBE
執行役員VP of Advanced Tech Delivery

山崎 はずむ
株式会社Poetics
代表取締役

(モデレーター) 
尾原 和啓
IT批評家
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▶「AIの最新ソリューションや技術トレンドを徹底解説(シーズン6)」の配信済み記事一覧

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尾原　では、今度は砂金さんからの観点で、25分ぐらいでお願いします。

砂金　長いですね。

尾原　長い？　絶対盛り上がりますよね。

LINEヤフー砂金さんついに登場！

砂金　では、私の話を始めますね。

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砂金 信一郎
LINEヤフー株式会社
新規事業準備室 室長

東工大卒業後日本オラクル、ローランド・ベルガー、マイクロソフトでのテクニカルエバンジェリスト、LINEでのプラットフォーム推進やAI事業立ち上げ経験等を経て現職。
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今日会場に来ている方々は、意外とリピーターが少なかったので、自己紹介します。

今、LINEヤフーに所属していますが、この後お話ししますけれど、ほぼLINEヤフーの仕事ではなく、なぜかソフトバンクの仕事をしています。

デジタル庁にも設立以来2年半ぐらい、その前は内閣官房IT室でもずっと仕事をしたので、政府側の仕事をやっています。

今で言うと、医療、防災、教育という準公共エリアと、あとは地方自治体の標準化を担当しています。

先ほど武藤さんからお話があった、社会課題の解決的なところ（Part.6参照）は、ぜひデジタル庁にご協力いただきたいなと思って聞いておりました。

Microsoftでクラウドのエバンジェリストを長く務めていた時代に、西脇さんとは色々なことをやっていたので、卒業しても基本的にはMicrosoftラブで、株価がもっと上がったらいいなと思っております（笑）。

孫 正義の目線

尾原　そしてこのページが出てくるんですね（笑）。

▶AIは「AGI」へと進化し、今後10年で全人類の叡智の10倍を超える。孫正義 特別講演レポート（ソフトバンク）

砂金　最近は、孫さんから日々叱咤激励を頂きながら、お前らこれをどうするんだという問いに対して答えるようなことをずっとやっています。

SoftBank World 2023で孫さんが話したのは、現状のGPT-4やGPT-4.5の話ではなくて、AGI（Artificial General Intelligence）についてでした。

将来的にAIが、普通の技術用語で言うとMixture of Experts的に、それぞれの用途ごとに特化したものがたくさん寄り集まって、人類の叡智の総和よりもAIのほうがより高い状態に至ったら、これがすなわちシンギュラリティというかそういう話ではなく、純粋に人間が集まって仕事するよりAIに任せたほうが専門的な問題が解きやすい状態を作れます。

そうなるには、10年はかからないだろう、と。

金魚の絵をなぜ孫さんが出したかというと、金魚の脳細胞の数と人間の脳細胞の数の比較をすると、金魚にできることは少ないですよね。

10年後にAGIができ上がった時には、対AGIで言うと人間はほぼ金魚になってしまいます。

西脇さんの話（Part.8参照）ではないけれど、AIは危険だから自分事ではないと言ってAIを使いこなさずにいると、すぐに金魚になってしまいます。

金魚にならないようにするために、AIの技術を最先端で最大限活用する方法を考え続けたら、AGI側にも回れるし、そうでなかったら金魚のままだぞ、どっちを選ぶのかと、ソフトバンクグループの一員である我々は、日々問われています。

ここは、僕の邪推でオフィシャルな発言ではありません。

AIの事業には、色々なものがあります。

MicrosoftがOpenAIと組んで非常に多大なコストを払って投資しているのは、クラウドの事業でAWSをキャッチアップするのに、最高の武器を得たということだと思います。

私がMicrosoftでAzureをやっていた時、全然AWSにかなう気がしませんでした。

そこで、特にスタートアップの皆さんにできることをあの手この手でやって、色々な工夫をしていましたが、ようやくクラウドが盛り上がり、Microsoftはそのレイヤーで戦っています。

基盤モデルは、OpenAIなどが取り組んでいる領域で、LLMを作ることももちろん大事ですが、これには莫大なお金がかかります。

我々で言うと、SB Intuitionsで、LLMの構築経験があるメンバーを集めて、1兆パラメーターまでは作って、それをどんどんコンパクトにすることに取り組んでいくことになりますが、めちゃめちゃお金がかかります。

やってみて分かったことは、GPU代だけでなく、電気代がすごく高いことです。

最初にデータセンター側から上がってきた電気代の試算が、円なのかドルなのか、年間なのか月間なのかわからないくらいでした（笑）

いわゆる「SuperPOD」と呼ばれている、NVIDIAがスーパーコンピュータ構成にしているものを2セット、インフィニバンドで繋いで初期的に使いました。

まだまだ初期的なスーパーコンピュータの小さい版ですけれど、それでも電気代にこんなにかかるのかと思ったので、これを事業にしようとすると結構大変だなと思いました。

孫さんに、これをするにはお金がかかるのですけれど、それでもやりますかと聞いたら、やるということでした。

隠された勝ち筋パターンに要注目

砂金　今、NVIDIAが一人勝ち状態になっています。

チップセットも確かにすごいのですが、NVIDIAの「CUDA」という、アプリを作るためのOSと言ったらちょっと違うのですが、開発者の人からするとCUDAベースで作っておけばNVIDIAのチップを最大最適に使えるというようなところで、一人勝ちしています。

ここで（ソフトバンクが投資している）ARMが上手いこと事業化されると、GPT代でGoogleに‎Geminiをいくら買うとかいったとて、この業界全体が盛り上がったら、いずれARMの株価がめちゃくちゃ上がるかもしれない。

お客様になってくれるのがOpenAIかもしれないし、Googleかもしれないし、Cohereかもしれないし、Anthropicかもしれないけれど、全部に張っておくと。

なるほど、孫さんの目線は、そういうところにあるのかと思いました。

今ICCサミットに参加しているようなスタートアップのメンバーで言うと、B2BエリアはMicrosoftで言うとCopilotだし、それぞれのB2B SaaSのプロダクトの中に、どうやってAIを組み込もうかという上のレイヤーで仕掛けているのですけれども。

尾原　これは結構本質的な話で、今貿易赤字のうち、4兆円がクラウドやアドサーバーというふうに、僕たちのビジネスのデジタル比率が上がれば上がるほど、赤字をどんどん外に垂れ流していく状態になっています。

▶デジタル赤字拡大は悪いことなのか？（三菱総合研究所）

例えば分かりやすい話で言うと、MicrosoftはOpenAIに100億ドル出しています。

でも、今回のMicrosoftの決算を見ると、クラウド事業だけでクオーターで250億ドルも売上を上げています。

単純計算すると、100億ドルですから1.5兆円出しているのですけれど、Microsoftからするとたった6週間の売上なんですよね。

そうすると、自分のクラウド活用を肥やすためにいくらでも頑張ればいいし、逆に言うとソフトバンクからすれば、結果的にARMが使われればよいという、新しい土地作りのようなビジネスの側面を忘れてはいけないですよね。

砂金　そうです。

多分たまたまソフトバンクというか孫さんで言うと、ARMに初期の頃から張っていて、そこに生成AIブームが来て、ということだと思いますし、これは別に回線でもいいし、データセンターでもいいし、電気でも何でもいいと思います。

この生成AIブームが来た時に、自分たちがあるレイヤーで仕掛けてB2Bで戦っているように見せておいて、最後は半導体が取れればいいという戦略を考えているとすれば、やっぱり孫さんはすごい人だなと、身近にいて改めて思うところではあります。

尾原　わかりやすいですね。

砂金　色々な方々とお話する機会がありがたいことに多いので、先の話というよりは、この2024年の2月時点で、どの辺りがホットトピックかを、LINEヤフーと関わりなくお話ししたいと思います。

ここまでの話は、最前線の方々と、楽しく専門的な技能をちょっと聞いていただくという場面が多かったと思いますが、今この瞬間はこんな感じです。

ただ、半年後は全然違うことになるかもしれないし、さっぱり分からないのですが、3つトピックを挙げています。

物理演算と動画生成

砂金　1つ目が動画生成と物理演算です。

西脇さんがOpenAIが作ったSoraの動画を紹介しましたが、これは皆さんが先ほど見た動画と同じものです。

一部ネット界隈で、物理エンジンを内包しているのではないかという噂がありました。

OpenAIは、どのように作っているかテクニカルホワイトペーパー的なものは出しているのですが、中身は全く書いていません。

尾原　クローズドAIですからね

砂金　例えば、川の上を人が歩いているなど、色々ハルシネーションがあるにもかかわらず、高精細な動画を作ることに特化したモデルであるのは分かります。

物理演算をしていないか、あるいは裏側で見ていないかどうかは分かりません。

世の中に今ある技術で言うと、ゲーマーの皆さんがご存知の「グランツーリスモ」という、昔からよく売れているゲームがあって、Unreal Engineで物理演算をしています。

▶Unreal Engineとは？何ができる？使い方やゲーム開発について初心者向けに解説（くりたま.jp）

Microsoftにいた頃、Xboxのチームと会話しましたが、ゲームしていて、どこかにぶつかると、フロントとかが損傷しますよね。

そうするとサスペンションの状況がちょっと変わるので、ハンドルが効きにくくなる状況をゲーム上で再現しています。

それは物理演算というか、本当の実在の車だったらこういうふうになるはずだというのを再現するのです。

エンタープライズやビジネスの脳で考えると、「そんなことまでやるの？」と思うかもしれません。

しかし、ゲーム業界の中では2012〜2013年ぐらいから、もっと前かもしれないですが、物理演算をするための仕組みがあります。

右側は「ファイナルファンタジー」のリメイクですけれど、これもUnreal Engineみたいなものを今は使っています。

業界の噂は本当に正しいかどうか分かりませんが、もともとファイナルファンタジーで物理エンジンみたいなものを作っていて、その影響を受けてUnreal Engine側が強化されて、それを今度スクエニ（スクウェア・エニックス）側が使うようになったらしいです。

尾原　そうです。正しいです。

砂金　こういうことが、AIと別のトピックで動いています。

もし、ここで世の中の物理世界の演算がグラウンディングできたとします。

そして、実際の衝突実験をやらなくても、コンピューティングの中では実験してみることができたとして、それをOpenAIのSoraみたいな仕掛けが学習できたとします。

グラウンディングという言葉が何回か出てきているし、正解データを見つけるという話が何回かあったと思いますが、AIが欲しいのは正解データなんですよ。

人間としてこれが正しいと思っている世の中の事象は、会話だと、人間が心地良いように調整されて出てきたのがChatGPTでした。

動画を作るという話だと、世の中の物理演算、つまり地球がこういうふうに動いているということをちゃんと理解した上で動画生成ができるようになるかもしれない戸口に、OpenAIは多分立っています。

今後OpenAIなのかGoogleなのか、誰が最初に完成形にたどり着くかは分かりませんが、AIを作るときに一番悩ましい正解データをどこから集めるか。

それを物理的な空間ではなくてバーチャル空間の中から学習できたとすると、めちゃめちゃすごいことが、ここから起こる可能性があります。

OpenAIは物理演算を手に入れたのか

尾原　ゲームのためにできているグランツーリスモの車のシミュレーションが、あまりにもすごすぎて、実はソニーの自動運転車はグランツーリスモのエンジンでトレーニングされているぐらいです。

▶「グランツーリスモ」で人間を破ったソニーのAIは、自律走行車に進化をもたらすか（WIRED）

さらに言うと、事故を起こしたときの挙動まで、正確に動かせるようになっています。

事故を起こしたとき、人間だけは安全確保ができるAI駆動はどうすればいいかみたいな話をやろうとしたら、物理実験をしなくても、グラウンディング、まさにおっしゃったように、人だけはなぜか生き残れるようなAI駆動を、どうトレーニングするかみたいなことまでできる世界がありました。

しかし、そこすらも、もしかしたらOpenAIがシミュレーション空間を作れる可能性もなくはないです。

砂金　そう。だから、今は主にLLM、生成AIを作るときは、サイトクローリングというか、インターネット上にあるデータを正解としてモデルを作っているのですが、そうでないものを個別に作れる可能性があります。

もしグラウンディングが成功したとすると、すごいことになってくるのではないかと思います。

尾原　ただ一つだけ誤解しないでほしいのですが、彼らは世界シミュレーションの入口が見えたみたいな言い方をしているだけです。

彼らのテクニカルレポートを見ると、挙動に関しては一部限定のモーションしか再現しないという書き方をしているから、現時点では絶対にできていないと個人的に思います。

恐怖しすぎると、みんなの進化が止まってしまいます。それが戦略の一つですから。

砂金　ネット上に、これでOpenAIは物理演算をすでに手に入れたみたいな情報が散見されますが、多分今はそういうことではないのではと思っています。

尾原　ない！

砂金　ただ、今後その可能性があります。

物理演算を取り入れて不自由になることも

西脇　その物理演算の話では、生成AIが物理演算を手に入れないほうがいいのでは？という話もあります。

例えば、SoraにUFOが5機飛んでいる画像を描けなくなります。

砂金　それが正解ではないから。

西脇　そう、物理的に、今現在の私たちの能力ではできないことですから。

でも、そういう映画や小説もたくさんあるし、そういう絵画もたくさんあります。

それが作れなくなってしまうのは、生成AIの未来にとってすごく良くないので、これはどっちつかずなんですよね。

尾原　でも一方で、そこが分かると、重力が5分の1の時に超速で走るとしたらどんな服が適しているかみたいなことが、もしかしたら表示される社会もできるかもしれません。

この辺は、もう本当に入れ子構造の話です。

砂金　先ほど西脇さんの話の中で、新しい物質を見つける、組み合わせ最適化みたいな話（前Part参照）があったと思います。

今、尾原さんにおっしゃっていただいた、「もし、こういう世の中だったら」というIfでシミュレーションができることで、新しい発見に繋がるのは、めちゃめちゃすごいことです。

孫さんも、一部の領域に関しては、ここでサイエンティフィックな新発見があるはずだから、そこにはちょっと強めに張っておこうみたいなことも色々やられています。

（続）

編集チーム：小林 雅／浅郷 浩子／戸田 秀成／小林 弘美