ドミニク・チェンスーパーコンピューターなど既存の技術が苦手とする問題に、特化型アプローチで瞬時に解を求める"夢の計算機"が注目されている。量子コンピューターに着想を得た、富士通の「デジタルアニーラ」だ。その登場は私たちの社会にどのようなインパクトを与えてくれるのか。大いなる可能性を議論する。既存のコンピューターに使われているのが半導体。その集積密度は18カ月で2倍になると「ムーアの法則」で言われていたのですが、そろそろ限界点に到達しつつあります。これ以上小さくしていくと、原子・分子のふるまいが影響してくる。これはもう量子力学の世界。それらを活用してコンピューター技術に応用できないか、というのが量子コンピューターです。「0」と「1」の2つの異なる状態を重ね合わせて保有できる"量子ビット"が生み出され、新しい計算方法が実現しつつある。いえ、実用化にはまだまだハードルがある状態です。既存のコンピューターのいちばんの弱点は、組合せ最適化問題です。ビッグデータ活用が現実化すればするほど、処理データ量は重くなり、課題は山積してくる。その課題を突破するのに量子コンピューターの能力のひとつ、"アニーリング技術"を使おうというのが、現在の機運ですね。日本ではここ1、2年急速にその期待が高まってきました。従来の手法では、コンピューターが場当たり的かある理論に基づいて試していたのですが、アニーリング技術は全体から複数のアプローチをして、最適解にたどり着くのが特徴です。これにより、答えを出すスピードが飛躍的に速くなる。コンピューターの進化って、人々の手に計算リソースが浸透していく過程ですよね。1980年代にパーソナルコンピューターとして個人の手に渡り、2000年代にクラウドコンピューティングになった。いまでは中高生でもクラウドリソースを普通に活用できます。アイデアを形にする機会は飛躍的に増えています。扱うデータ量も日々多くなっている。私が肌で感じるのは、いままで複雑で計算リソースが多すぎて諦めざるをえなかったアプリケーションやサービスが、どんどん手軽につくれるようになっているという状況です。それが量子コンピューター技術まで......。手元にiPadさえあればいいということです。PCからクラウドコンピューティングに変わったときに何が起こったかというと、"優秀なコンピューターは、家になくてもいい"となったことでした。要はクラウド経由で優秀なコンピューターに接続できればいい。手元に必要なのは端末だけ。中学、高校などに出張授業をしにいくことがあるんです。するとクラウドで量子コンピューターが運用されているので、中高生に、実際に触らせることができるんですよ。授業で習った原子・分子の特別な性質を利用したコンピューターということで、みんな興奮します。原理なんかわからなくても動かせる。そのうち、量子コンピューターが当たり前の世代が登場してくるんですよね。そのときが本当のブレイクスルーが起こるときなんじゃないかと思います。インフラになるということでしょうか。何の抵抗感もなく触っています。うーん、そうなのですが、でもまだ量子コンピューターは生まれたての赤ちゃん状態なので、エラーも多くて。デジタルのほうが歴史があるので、正確な答えを導き出せる。利用価値を探っている状態ですね。そんなデジタルの堅牢なシステムと量子コンピューターの可能性の両方をいいとこ取りしているのが「デジタルアニーラ」なのかなと。富士通は20年以上量子コンピューターの研究を続けています。それとは別部門でスーパーコンピューターをはじめとするデジタル回路の高速化・高並列化の研究も行っていました。量子を研究していたエンジニアがコンピューターの研究部門を同時に見ることになったのです。そこでひらめいたのが、こうした量子デバイスをデジタル回路で再現できないかという着想。量子の動きをそのままシミュレーションしたものでなく、量子アニーリングのいくつかの特徴的な動作から発想を得て、デジタル回路で類似的なものを実現したものです。私はステップを積み重ねて解を出すことに慣れていたノイマン型*の人間だったもので、最初は解をすぐ出す"魔法の箱"という印象でした。大関先生の著書などを読んでいるうちに、これは画期的なアーキテクチャーだと気づいて......。*コンピューターの基本構成のひとつ。ノイマン型コンピューターでは、記憶部に計算手続きのプログラムが内蔵され、逐次処理方式で処理が行われる。ソフトウェア製作者に優しいというところでしょうか。半導体ベースのデジタルコンピューターの性能にはまだまだ制限があります。その枠内で頑張ることで進歩はしてきたのですが、ここでそのゲームのルール自体が変わります。デジタルアニーラなら、制限なしに自由に計算式を投げられます。アプリケーション・プログラムのコードを気を使って書く労力が激減します。いままではとても複雑で負荷の重い処理で避けていたこともその必要がなくなるのです。AI、VRなど技術の進化に伴い、近年処理すべきデータ量は膨大・巨大になる一方。デジタル=半導体の能力では限界にきているのです。そこで量子コンピューターから着想を得たデジタルで実現したデジタルアニーラの出番です。わかりやすいところで言えば、量子コンピューターは絶対零度に機器を冷やさなくてはなりません。冷却のための設備など、コストもスペースも大きな負担になります。その点、デジタルアニーラはデジタルなので温度にはあまり左右されません。現在、商用量子コンピューターとして有名な「D-Wave」にしてもやはり冷却のための大きな設備が必要なのです。したコスト的にも有利というのは、実に大切ですね。どんなWebサービス/アプリケーションにしても利用者にそうしたコストが跳ね返ってくるものですから。話に出てきたD-Waveは、まだまだ不器用なものです。解きたい問題をそのまま投げることができない。扱える問題の規模がまだまだ小さいのです。これが世代的にはファミコンみたいで面白いのですが(笑)。限られたリソースでどうやって新しい応用例を示すか。その点デジタルアニーラはそもそもデジタル回路なので、多くのニーズに簡単に対応できる。ビジネス利用にそれはアドバンテージでしょう。具体的に言えば、金融分野でローリスクな分散投資のポートフォリオ構築のためや、物流・流通分野で移動距離や作業工程を効率化する手段として、あるいは化学・創薬の分野で新薬開発に活用できないかといったお問い合わせをたくさんいただいています。分散投資でA社に投資してB社にも投資する。それが増え続けて20銘柄になるとその配分の組み合わせは100京通りにもなってしまうわけで、従来のコンピューターでは手に余ります。複雑な為替の問題まで含めて、デジタルアニーラは解決できるのです。物流系は、すでに系列の物流会社で実験しています。どれだけ移動時間を短縮できるかというところです。物流系だと、それこそ1万倍のスピードでしたね。問題によって、その速度は変わるのですが。通常はどのくらいのスピードで答えが出るのですか。ユーザー的に目安を知りたいのですが。1秒以下ですね、通常。それも同時に20個の答えが導き出されます。いろいろなWebサービスを運用する際に、1秒以内に答えが返ってくるかどうかというのは、ユーザビリティーの問題で非常に重要です。構想できるアイデアが俄然変わってきますから。Webサービス/アプリケーションでいま、アメリカを中心に問題になっているのは、過度なパーソナライズ広告です。誰にでも薦められるものが、どうしてもいままでのテクノロジーでは優先されてしまうので、結果的にある一定の方向に誘導してしまうのですね、全ユーザーを。それがトップダウンの情報伝達の限界です。個々人ベースで個別に計算して、それが反映されるシステムをもう一度つくり直すべきではないかという議論が、シリコンバレーなどでは起こっています。それを実現しようとすると、いままでの技術では非常に時間がかかってしまう。現実的ではないのです。有名人のニュースはみんなが気になるところだけれど、個人的には近所で生まれた子猫のほうが大切だと判断できるコンピューティングという新しい認識も必要だと思います。いまSNSではフォロー/フォロワーの双方向の関係性ですが、もっと別ジャンルの人間同士が出会うべくして出会うような瞬間を、デジタルアニーラの計算スピードなら生み出せるのではないかと。仏教における「縁起」のような考え方ですけれども。いま、旅行で宿を取ろうとしたときに、すべての人に同じ宿がリコメンドされてしまうという問題があります。結果、予約が殺到して、泊まれない人が出てくる。そこで全体最適化という問題提起があるわけです。それが社会全体の問題となれば、なおさらですね。アニーリング技術ならではの可能性はそうした方面にこそあるのです。巡回セールスマン問題が本質ではない。そもそもひとりのセールスマンがそんなにたくさんの都市には行かない(笑)。実際の例で、フォルクスワーゲンの交通量最適化実験というのがあります。これは量子アニーリングを使った実験ですが、複数の車に複数の選択肢を与えて交通量の偏りをなくす実験。最短ルートを知らせるだけでは、どうしてもみんな似たような道を通ることになります。ない、個々の車にそれぞれ適した別ルートを提案できる。バランスの実現=全体の最適化です。その全体最適化実験がどこにつながるかというと、災害時の避難です。津波が起きたときにどこに逃げたらいいか。崖が崩れていなくて安全で、渋滞しない道、それを瞬時に知りたいわけです。それこそがアニーリングの役立つ場面。津波の被害は行き詰まった場所で起こるのです。スムーズに移動できていれば、被害は回避できたかもしれない。特定の場所に人を殺到させてはいけないのです。うまく分散させることで、全員が助かる。全体を俯瞰する目があれば、回避できる危険があるということですね。わかりませんよ(笑)。AI技術への応用は面白いと思います。いままでの学習方法によるAIとは質的に違うものが生まれる可能性があります。量子アニーリングによって学習を行ったAIの方が性能が引き出せるという発見もありました。デジタルアニーラも、そうした意外な特性が発見されれば、新しい社会を築く計算技術となっていく、そんな気がします。富士通は他にAIとロボットも手がけています。そこにデジタルアニーラを組み合わせて新しい未来をつくってみたいですね。アイデアに制限がないことを生まれながらに知っている量子コンピューター・ネイティブ。彼らが常識を飛び越えるブレイクスルーを生み出すことに期待します。1982年、東京都生まれ。システム科学専攻助教を経て16年10月から現職。主な著書に西森秀稔との共著『量子コンピュータが人工知能を加速する』(日経BP社)など。ドミニク・チェン1981年、東京都生まれ。NPO法人コモンスフィア理事。ディヴィデュアル共同創業者。主な著書に『電脳のレリギオ』(NTT出版)、監訳に『ウェルビーイングの設計論』(BNN新社)など。サーバ用OSの研究開発を経て、AI基盤事業本部の本部長代理として、富士通AIのZinraiディープラーニングおよびデジタルアニーラの事業化を担当。2018年4月からは、Zinrai全体およびデジタルアニーラ、ロボットに関する事業を本部長として統括。NTTコミュニケーションズを経て、プレジデント社入社。「プレジデント」副編集長として特集デスクなどを担当した後、2017年2月にアトミックスメディア入社。東京都が運営する「青山スタートアップアクセラレーションセンター」のメンターも務める。「デジタルアニーラ」は、量子コンピュータと汎用コンピュータの両者の良さを取り入れた新しいアーキテクチャーコンピュータです。「組合せ最適化問題」を高速に解き、不可能を可能にする数々の適用可能な業務例と事例を紹介します。