2019年5月26日(日)

AI起業家、岡野原(36)の多次元頭脳
はみ出せ学界! ハカセが挑む(1)

はみ出せ学界!ハカセが挑む
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2019/2/24 2:00 (2019/2/25 2:00更新)
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「末は博士か大臣か」。そう言われたのは今は昔。現実には仕事として研究者になっても資金がなかなか獲得できず、大学などでは若手の雇用も安定しない。組織のしがらみや年功序列といった学者の世界(学界)に残る閉鎖性は、いつしか若い研究者たちの夢も奪うようになった。そんななか、学界の常識からはみ出して道を切り開くハカセたちの姿を全5回で伝える。まずは人工知能(AI)開発のスタートアップ企業、プリファード・ネットワークス(PFN、東京・千代田)を創業した「論文オタク」のハカセから――。

■トヨタなどと「対等の立場」

2014年10月、ある共同研究発表が注目された。同年に創業したばかりで技術者がたった100人のPFNが、下請けではなく、対等の立場でトヨタ自動車と提携したのだ。PFNが世界でも屈指といわれるAI技術を提供し、自動運転車を共同開発する。「(自動運転の実用化には)車を知り尽くした会社に我々の技術を提供するのが最も早い」。PFN副社長の岡野原大輔(36)は自信満々だ。

メルカリが上場した後、日本で唯一の「ユニコーン」(企業価値が10億ドル=約1100億円=を超す未上場企業)とされるのがPFNだ。深層学習(ディープラーニング)とよぶAI技術で世界の最前線を走り、トヨタのほか、NTTファナックなどの大手企業から出資を受けた。自動車や工場の生産システムなど様々なところに同社の技術が入り込み、ものづくりに変革をもたらす。AIを極めた頭脳集団には世界中から優れた人材が集まるが、その求心力の中心にいるのが岡野原だ。

外見には無頓着で、普段は寝ぐせも気にしない。だが技術への嗅覚は鋭い。そんな岡野原を深層学習に導いたのが、ある研究成果の発表だった。

「すごいことが起きた」。12年10月、岡野原はツイッターに流れた発表に目を丸くした。AIで画像認識の精度を競う世界的なコンテストで、カナダ・トロント大学のチームがぶっちぎりの強さで優勝した。それまで認識精度で1%にも満たない僅差で争っていたのに対し、今回は2位に約10%の大差だ。

プリファード・ネットワークス社長の西川(右)と副社長の岡野原

プリファード・ネットワークス社長の西川(右)と副社長の岡野原

多いときは週100本もの学術論文を読み込む岡野原。急いでAI関連の論文を読み進めると、AIの一種で、コンピューターで人の脳の神経細胞の仕組みを模倣した「ニューラルネットワーク」が音声認識などで非常に高い精度をたたき出すことが分かった。それが今のAIブームの火付け役となった深層学習だった。「ついに新しい波が来た」

当時、岡野原は前身のプリファード・インフラストラクチャー(PFI)の副社長。ところが社内に深層学習に詳しい人材がおらず、論文に載った成果を1年かけて実際に試してみた。まだ世間的な知名度が低かった深層学習に「賭けてみたい」との思いが強まった。

■既存事業からAIにシフト

ただPFIは検索エンジンの会社だった。大学時代を含め開発に10年以上かけた技術だが、「AIに集中すべきだ」と岡野原は主張した。創業仲間の西鳥羽二郎(36)らとぶつかり、社長の西川徹(36)と何度も話し合った。結局、「一つの会社が2つの目標を持っているのは好ましくない」として深層学習の企業としてPFNを設立し、検索エンジン事業をスピンアウトさせて別会社に移すという結論に至った。

創業メンバーの一人である西鳥羽はPFIの方針を巡り岡野原と意見が異なった

創業メンバーの一人である西鳥羽はPFIの方針を巡り岡野原と意見が異なった

虎の子の検索エンジンを手放すことにためらいはなかったのか。岡野原に尋ねると、あっさりした答えが返ってきた。「未練はまったくなかった」。「技術にはこだわるし、のめり込む。だけど特定の技術には執着しない」。トロント大の成果をツイッターで知ったときから深層学習で岡野原のあたまはいっぱいだったのかもしれない。「技術は使ってなんぼ」で過去にこだわりはない。

■専門分野にこもる弊害とは

深層学習に出合って数年で、PFNはAI技術で世界と渡り合うまでになった。技術力の高さはもちろんだが、根っこで支えたのは様々な分野にアンテナを張り巡らし、貪欲に極めようとする岡野原の姿勢がある。

東京大学で博士号を取りながらも大学で研究者になる道には進まず、起業家を選んだ。誰かが決めたテーマに従い、一つの専門分野を極めるだけでは満足できなかった。

修士号や博士号の取得を目指す大学院生は通常、研究室で与えられたテーマに取り組み、隙間の時間を見つけて論文を書く。研究室の徒弟制度には良い面もあるが、独創的な研究を手がけにくい。世間は研究者にイノベーションを求めるが、目先の作業に忙殺されがちな若手研究者はそれどころではない。

岡野原は時折、脱線しつつも本業の研究で「東大総長賞」を取るなど、結果を出し続けてきた。

研究者としての素養は若い頃から別格。中学1年にはデータ圧縮に関する海外の論文を読みあさった。高校時代はラグビーに没頭して俊足ウィンガーとして花園にも出場する一方、自宅では圧縮手法を自ら考えだした。自作のソフトウエアをインターネットに公開すると称賛された。社会とのつながりが喜びとなった。

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