基礎科学の探求：NTT研究戦略における後見井和の見解

大手企業が基礎研究に対する投資を継続していることは非常に前向きです。特にSiriコンバレーにおいて、先週、日本の通信大手NTTが人工知能（AI）の強化やデータセンターのエネルギー効率向上を目指したいくつかの研究イニシアティブを発表しました。

サンフランシスコでの記者会見で、NTTリサーチのCEOである後見和浩氏が、文書内のグラフィカル要素を解釈できる新しい大規模言語モデル（LLM）統合を紹介しました。イベント中に後見氏にインタビューする機会がありました。

後見氏は、NTTが「知能の物理学」と呼ばれる新しい科学分野に取り組んでおり、持続可能で信頼性のあるAIを重視していることを明らかにしました。また、ハーバード大学で脳科学の研究を行い、人間の心臓の「デジタルツイン」を創造する取り組みや、量子コンピューティングの探求も進めています。

さらに、NTTは分散型データセンターを実現する革新的な全光ネットワークを発表し、高額な不動産とエネルギーコストに悩まされる中央集権型データハブへの依存を軽減しています。

NTTは330,000人以上の従業員を擁し、年間収益は970億ドルに達し、毎年36億ドル以上を研究開発に投資しています。5年前にSiriコンバレーにR&D部門を設立したことで、イノベーションの取り組みが大きく強化されました。

「私たちの使命は、あなたが普通だと考えるものを高めることです」と後見氏は述べました。

NTTリサーチはカリフォルニア州サニーベールに大規模な施設を持ち、高コストや土地の不足といった都市型データセンターの課題に取り組むため、光ファイバーケーブルで繋がれた郊外のデータセンターの実験を行っています。これにより、データ転送速度が100または400ギガビット/秒を実現しています。

イギリスでは、NTTが100キロメートル離れたデータセンター間でAPN接続を利用し、1ミリ秒未満のネットワーク遅延を達成したことを示しました。同様の調査結果がアメリカでも得られ、データセンターの接続に成功したことが強調されています。

Siriコンバレーのオフィスには50人の研究者が在籍し、過去5年間でNTTリサーチは450以上の学術論文を発表し、カンファレンスで最優秀論文賞を7回受賞しました。光学、物理学、暗号学に関する業績が評価され、15の研究パートナーとのコラボレーションも行っています。

後見氏にSFと技術の交差点について尋ねると、「バイオデジタルツイン」という概念が浮かび上がると話しました。「この概念は、機械に適用するのと同じように、デジタルツイン技術を人体に応用する方法を考える中で生まれました」と彼は説明しました。

この技術の実用的な応用についてさらに質問すると、後見氏は、「バイオデジタルツインは、例えば心臓の精密なシミュレーションを作成することを目指しています。これにより、心臓発作を起こした患者に対して、医師はシミュレーションを使って治療オプションを評価できます」と具体的に説明しました。

彼は、初めは心臓に焦点を当てているものの、モデルは他の重要なシステムも含むように進化していくと述べ、「異なる臓器間の相互作用を理解することが、有意義なシミュレーションにとって重要です」と付け加えました。

後見氏は、ハーバード大学の脳科学センターとの協力についても触れ、AIに関連する学習メカニズムの理解を深めることを目指していると述べました。「私たちは、研究を加速するために彼らのリソースを強化しているので、このパートナーシップを早期に進めています」と彼は言いました。

NTTリサーチは、アメリカ全土で約50人の研究者を雇用しており、主にカリフォルニア州に配置されています。東海岸のハーバード大学やMITにもスタッフがいます。後見氏は、アメリカの研究機関における動的な研究環境について強調し、世界中から集められた専門知識を活かしていると語りました。

量子コンピューティングについて触れると、後見氏は、NTTの独自のアプローチであるコヒレントイジングマシンの詳細を共有し、特定の組合せ最適化問題に光技術を活用していると説明しました。「私たちの目標は、汎用の量子コンピュータを開発するのではなく、複雑な問題を効率的に解決する専門的なシステムを創出することです」と彼は述べました。

未来を見据え、後見氏はBMWが主催した量子コンピューティングのチャレンジにおいてコミュニケーション最適化問題に成功したことを振り返りました。

データ主権について考えると、後見氏も同意し、データが不確実な法域に保存される場合、データセキュリティが低下する可能性があると述べました。「堅牢な暗号化が情報を保護できますが、データセンターの物理的な位置は感情的・心理的な重みを持つのです。」

最後に、AI開発におけるエネルギー消費について懸念を示すと、後見氏はリスクを認めつつも、アルゴリズムを改善し、光デバイスを含むハードウェアのエネルギー効率を向上させることが課題解決には重要であると確言しました。