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人工知能xIoTで、プリファードは第2のソニーになる

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「会った当時、二人はまだひよっこって感じでしたが、いずれ偉大な経営者になると直感しました」。プリファード・インフラストラクチャー(PFI)の最高戦略責任者の長谷川順一氏(53)は、5年前に同社の西川徹社長(32)、岡野原大輔副社長(32)と出会ったころを振り返って、そう語る。

そのころ長谷川氏はソニーに勤務していた。当時話題になり始めていた分散バッチ処理ソフトウェアHadoopのことを調べているときに、PFIにたどり着いた。PFIは日本で既にHadoopのパイオニア的存在になっていた。「ぶっちぎりの技術力」に魅了された。

「若かりし頃のソニーに似ている。第2のソニーを創りたい」。収入が半減することを心配する家族を説得し、長谷川氏は長年勤めていたソニーを辞め、PFIに合流することを決めた。

長谷川氏は西川氏を、経営手腕に優れていたソニーの盛田昭夫氏タイプの人間だと評価する。「判断が速い。どうしてこんなに速く判断できるんだろうかと思うほど速く判断できる。積極的だし、会社をどっちの方向に持って行こうかということもしっかり考えている」「自分が苦労して作ったソフトウェアも周りが追いついて来て競争力が無くなったと判断すると、惜しまず捨てる。過去の成功体験にしがみつく事が全くなく、常に誰もやっていない事にチャレンジしている」などと高く評価する。

一方の岡野原氏のことは、経営者でありながらも技術者であったソニーの井深大氏に似たタイプだと評する。「日本でも有数の研究者であり実装者。これは実装できないだろうというアルゴリズムでも、彼は実装してしまう。そして勉強家。ばったり道で会うと、必ず右手に論文を持っている。いつでも勉強している。多いときは週に100本近い論文を読んでいるらしい」と話す。


▶東大、京大の天才プログラマーが意気投合

PFIは2006年創業。1つの大学から3人のチームで出場するプログラミングの世界大会で、西川氏らの東大チームは、京大チームと出会い、意気投合した。「このメンバーで何かしたいね」。

当時、岡野原氏と西川氏は東大近くのバイオベンチャーでアルバイトしていた。「ベンチャーっておもしろそう」。研究者として大学に残るのでもなく大企業に就職するでもなく、起業する道を選んだ。

最初に手がけたのは、企業向け検索エンジンだった。検索エンジンの独自開発に成功したのだが、最初の1年間はまったく売れなかった。「どうしたらいいんだろう」。不安な日々が続いた。

やがて1件、また1件と成約し始めた。事業が回り始めると、PFIはその技術力で業界内で知られる存在になり、出資を希望する投資家が相次いだ。だが、西川氏は自分たちのやりたいことを追求するために、自己資本にこだわり、出資の申し出を断わり続けた。

得意分野は、自然言語処理と人工知能。でもなにかがしっくりこなかった。ネット上に情報があふれだしたといっても、人間の生み出すデータ量はそれほど急増しない。人工知能を必要とするほどでもないのだ。

そんなときにモノのインターネット(IoT)に対する注目が集まり始めた。これから何兆個ものデバイスがネットにつながる。それらのデバイスが生成するデータは爆発的に増加する。これまでのコンピューティングの仕組みでは対応し切れなくなる。そのときこそ人工知能が必要になる。

すべてがつながった。

機は熟した。今こそ攻めに転じるとき。自社資本で着実に歩を進めるPFIとは別に、IoTに特化することを目的に2014年10月にプリファード・ネットワークス(PFN)を設立。PFNは外部資本を受け入れ、他社と連携し、一気にアクセルを踏むことに決めた。

狙うは、スマートフォンxクラウドの次。IoTx人工知能のパラダイムの覇権だ。


▶オンラインの最適化ループをリアルな場でも

IoTというと、あらゆる機器に通信機能を持たせて情報をクラウド上のサーバーに吸い上げるというイメージが主流。末端の機器は、センシングデバイスでしかない。センシングで得た情報を解析し判断を下すのは、人間だ。

PFNの考えるIoTでは、末端の機器はセンシングデバイスでもありアクチュエータ(駆動装置)でもある。末端の機器から得た情報をネットワークが解析、人工知能が判断し、末端の機器がアクションを起こす。人は介在しない。

「Googleの広告の仕組みを例に取れば、分かりやすいと思います」と西川氏は言う。Googleの広告には、広告マンは介在しない。広告主は自分で関連キーワードを考えて、自分で広告を出す。出した広告の効果は、正確にリアルタイムに測定される。その効果のデータに基いて広告料が変化する。よりコストパフォーマンスのいいキーワードに広告を出すことで、広告の効果がより高くなる。

アクションを起こし、その効果を測定することで、さらにアクションが改善される。改善されたアクションの効果がさら測定されて、次のアクションのさらなる改善につながる。自己改善のループが回っているわけだ。

この自己改善のループを、リアルな場所でも回そうというわけだ。

工場のセンサーと、ロボットアームのようなアクチュエータをネットワークで結び、効果を測定するとともに人工知能を使ってアクチュエータの動きを制御すれば、人間では思いつかないレベルにまで工場運営の最適化が可能かもしれない。大手製造業と組んだ実証実験が水面下で始まっているという。

また店舗のカメラで客の行動をセンシングし、人工知能で解析し、どういう広告やクーポンを出せば効果があるのかを判断。効果測定を基に広告やクーポンを変化させる。さらにその効果をカメラで解析する。自動改善ループを回せば回すほど、人工知能は賢くなっていく。リテールの店舗での実証実験も、米国のPFNの子会社が米国企業と組んで始めようとしている。

そしていろいろな現場で蓄積されたナレッジを、知性を持ったネットワーク同士が融通し合う。例えば大きなコンサートが終わって客の帰宅ラッシュが始まるという情報をコンサート会場の人工知能が把握。それを都市交通ネットワークの人工知能と共有することで、交通や人をよりスムーズに流すように信号機や自動運転車を制御することが可能になるかもしれない。社会のすべてのデバイスが、自動で最適化できるネットワークにつながっている。それがPFNの思い描く壮大な未来予想図だ。

当然、Googleなど米国の大手が競合になるはず。ただ本格IoT時代には、あらゆる産業との協業が不可欠。テクノロジーだけで事を進めようとすれば失敗する。従来型産業は、Googleのような技術至上主義の大手を警戒し、PFNのようなベンチャーと協業を望む傾向にある。そこにチャンスがあるかもしれない。まずはネットワーク機器大手の米Ciscoと組むことで、世界への足がかりにしたいところだ。

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