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「AI/量子コンピューター/IoT/ブロックチェーンを徹底議論！」9回シリーズ(その3)は、引き続き量子コンピューティングについて。IBM基礎研究所の小野寺さんは、量子コンピューターの時代には、これまでとは全く異なるモノの考え方が必要だと語ります。ぜひご覧ください！
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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。毎回200名以上が登壇し、総勢800名以上が参加する。そして参加者同士が朝から晩まで真剣に議論し、学び合うエクストリーム・カンファレンスです。次回 ICCサミット KYOTO 2019は2019年9月2日〜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のアップデートをご覧ください。
ICCサミット FUKUOKA 2018のゴールド・スポンサーとして、日本マイクロソフト株式会社様に本セッションをサポート頂きました。
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【登壇者情報】
2018年2月20-22日開催
ICCサミット FUKUOKA 2018
Session 7A
AI/量子コンピューターなど最新注目分野を議論
Supported by 日本マイクロソフト株式会社
(スピーカー)
小笠原 治
株式会社ABBALab 代表取締役 /
さくらインターネット株式会社 フェロー /
京都造形芸術大学 教授
小野寺 民也
日本アイ・ビー・エム株式会社
東京基礎研究所 副所長 技術理事
國光 宏尚
株式会社gumi
代表取締役会長
中村 洋基
PARTY クリエイティブディレクター /
VALU 取締役
(モデレーター)
尾原 和啓
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最初の記事
1. メルカリの研究開発組織「mercari R4D」とは？ スタートアップ企業が研究所を持つ意義を考える
1つ前の記事
2.「5G時代」はスマホ片手に量子コンピューターにアクセスできる時代!?
本編
尾原 個人的に聞きたいのは、やはりメルカリというのは、技術者からするとデータの塊ですし、もっと言うと、実験の可能性の塊です。
今インドネシアでは、Tokopedia (トコペディア) という楽天のようなモールがあるのですが、そこで商品を買うと第一配送先の選択が宅配便ではなく、GO-JEK (ゴージェック) というバイク版のウーバーになっています。
ローカルの店舗が出店するため、楽天モデルと一緒で、ローカルに近いGO-JEKのバイクドライバーが商品を持っていったら30分で届くではないかという発想です。
そうしたら、メルカリがメルチャリを始めたと。
國光 でもたぶん、そこまで考えてないと思いますよ？
(会場笑)
小笠原 いやいやいや！
國光 とりあえず、シェアバイクが中国で流行っているからやってみた感じじゃないですか?
小笠原 たくさん考えているはずですよ。
國光 最近フェイスブックがどんどん「パクる」戦略を取ってきているので、それをただ何か真似しているだけなのではないかと思いました。
尾原 いえいえいえ。
國光 (会場のメルカリ関係者？へ向かって) きちんと考えてます？
会場 ちゃんと考えてます。
小笠原 ほら、即答ですよ。
中村 洋基氏 (以下、中村) インドネシアのGO-JEKは、配送料が他より安いのですか？ もしくは配送が速い・信頼がおけるという理由ですか？
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中村 洋基
PARTY クリエイティブディレクター
VALU 取締役
1979年生まれ。株式会社電通に入社後、インタラクティブキャンペーンを主として手がけるテクニカルディレクターとして活躍。2011年独立し、4人のメンバーとともに、デジタルクリエイティブのプロフェッショナル集団・PARTYを設立。国内外250以上の広告賞の受賞歴があり、審査員歴も多数。カンヌライオンズヤングコンペティション・サイバー部門日本代表、世界２位。株式会社電通デジタル社外顧問、株式会社VALU取締役、株式会社FIREBUG取締役を兼任。TOKYO FM「澤本・権八のすぐに終わりますから。」毎週ゲストパーソナリティ。最近の仕事に「paymo Table Trick」「バレンタインポスト」「レイトンミステリージャーニー・世界ナゾトキ大冒険」「VALU」など。
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尾原 間が入らないためスピードとコストの面で優位性があります。
宅配便だと間にどうしても倉庫があったりとか、休んでいる間も従業員を養わないといけなかったりと、間接コストがたくさんかかっているわけです。
それが要らなくなるので、やはり安くて速くなります。
中村 そうですよね、だから配送料無料もしくは激安で、メルチャリを利用して暇な人が荷物を運んでくれる方がずっといいですよね。
尾原 その組み合わせが溜まれば溜まるほど、量子コンピューターを活用することによって、最適化が増えていくはずです。
小笠原 そうですね。最適化問題にどうもっていくか、要するに問題を細切れにして組み合せればいいのか、というような部分は今のところまだ人間側に求められる技術です。
そういう思考ができる人をどんどん育てないといけないですよね。
國光 それは、ディープラーニングも同じですよね。
「こういうことをやらせよう」と人間の側で決めないといけないですよね。
國光 ディープラーニングの決め方と、量子コンピューターの決め方は似たような感じですか？それともこれは考え方が全く違うのでしょうか？
尾原 小野寺さんいかがですか？
小野寺 全く違うと言っていいかと思います。
昨日のセッションでも「量子脳」という表現が出ましたが、普通の脳とは違う脳を身につけないといけません。
▶参照：【一挙公開】量子コンピューティングで実現する社会（ICC FUKUOKA 2018）
物事を確率的にとらえるのが「量子脳」
写真左から、日本アイ・ビー・エム 小野寺氏、gumi 國光氏
國光 「こういうのがディープラーニング脳で、こういうのが量子脳」というわかりやすい例はありますか?
小野寺 量子脳を端的に説明するのは難しいですが、量子アルゴリズムがこれまでのアルゴリズムとは全く違うものなので、違う脳が必要だと思っています。n量子ビットで動作する量子アルゴリズムは、2のn乗の超並列度で計算する部分と、干渉によって少数の状態の確率振幅を高める部分からなり、そもそも少数のアルゴリズムしか知られていません。
國光 たとえば「交通渋滞を無くす」というミッションがあったとして、ディープラーニング的な発想で考えると、「交通量のデータを学習し、渋滞を予測して、発生する前に誘導する」ということを繰り返し、自然と流れていくように改善します。
これを量子的に捉えると、別の考え方になるのですか？
小笠原 この説明はすごく難しいですね。
尾原 「量子脳」で大事なのは2つあります。
1つは、すべての状態が確率分布でしか定義できないので、X、Y、Zというパラメーターがあったら、X＝1、Y＝0.5、Z＝0.3、とかではなくて、確率分布で書かれるようになります。
なので、すべてをそういう正確な数値ではなくて、並列な数列モデルで書いてあげないといけないというアルゴリズムの話があります。
尾原 和啓 氏
あとは実ビジネスにおいて一番大きいのは、近似解しか出ないということです。
量子コンピューターが出すのは、正確な「これ！」という解ではなくて、「たぶんこの辺」という確率的な解です。
ですから、誤差を残したまま適用して、最後はマシンラーニングで調整する、ないしは複数のものを走らせて、複数の近似解の中で最適なものに最後は寄せたらいいのです。
量子コンピューターに最後まで全部やらせるのではなくて、瞬間でバッと近似解までもっていき最後の調整は別の手法でやるという、上手い使い分けが大事になります。
國光 なるほど。
僕たちのようにビジネスをやっている側にとっては、ビジネスに実装できるまでの時間軸が気になるところです。
たとえばAIだと、技術特化型のスタートアップでないところは、ようやくグーグルやマイクロソフト、IBMなどがクラウドでAIを提供するようになり、サービスに使える時期が来たと思います。
VRもようやく2年くらい前にOculus Riftの開発版のDK1が出てきて、DK2が出て、ようやく製品版が出るというように、技術の発展とサービス化のタイミングに合わせて新しいサービスを作っていこう、という発想になります。
ARは来年出てくるだろうから、そこに合わせてサービスを作っていくという感じです。
では、この量子コンピューターを僕たちがクラウドベースでアクセスしていろいろ使えるようになるのは、いつぐらいになると思っておけばいいですか？
小野寺 そういう意味では今弊社は16量子ビットの量子コンピューターをクラウドで誰でも使えるようにしています。
國光 でもお高いでしょ、きっと？
小野寺 いえ、16量子ビットまでは無料で公開しています。
積極的に利用してもらい、量子脳を作ってもらおうという意図で公開しています。
最上位は20量子ビットなのですが、そちらは有料になります。
中村 小野寺さんの手元に面白そうなスライドがほの見えしているのですが、早く見たくて待てません。
尾原 そうですね。
中村 國光さんが聞きたいことを全部代わりに聞いてくれて、残りの3人が知識を総動員して答えてくれて、僕はそれをボケーっと眺めるだけという非常に心地いい状態なのですが、小野寺さんのスライドを見たいです。
尾原 そうですね、小野寺さんからのネタにそろそろ移りましょう。
小野寺 ありがとうございます。
(続)
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続きは 4. メモリ技術の革新的進化で「人間の脳レベルの電力消費効率マシン」がついに実現する? をご覧ください。
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編集チーム：小林 雅／本田 隼輝／尾形 佳靖／戸田 秀成／鈴木ファストアーベント 理恵
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