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[ベテランCIOが語る「私がやってきたこと、そこから学んだこと」]

IT子会社で様々なシステムを開発しながら学んだこと

【第4回】

2016年7月6日(水)寺嶋 一郎(元・積水化学工業情報システム部長)

 前回は、留学したMITで学んだことを活かして積水化学の住宅事業における部品展開問題に取り組んだことをお伝えした。今回は、そのIT子会社で様々なシステムを開発しながら、ソフトウェアの開発のあり方について学んだことをお伝えしたい。何かを読み取っていただければ幸いである。

 2016年初め、まだ10年はかかると思われていた囲碁で、コンピュータがプロ棋士に勝利したというニュースがあった。これに象徴されるように、人工知能(AI)は現在、3回目のブームを迎えている。第1次は米ソ冷戦時代のニーズでもあった自然言語処理による機械翻訳などの研究。10年ほど続いたが、急速にブームは去った。当時のコンピュータではCPU性能もメモリーも追いつかず、文脈を読むなど言語の理解は無理だったからだ。

 前回も書いたが、筆者がMITにいた時はExpert Systemが脚光を浴びた第2次のブーム。日本でも一部の研究機関のみならず、通産省(当時、現在は経産省)が「第五世代コンピュータ・プロジェクト」を立ち上げるなどしたので、多くの企業が注目する一大ブームになった。余談になるが第五世代とは、機械語を第1世代とし、アセンブラ、汎用言語、4GL(第四世代言語、今日のプログラムジェネレータに相当)の先にある知的なシステムという意味で名付けられたものだ。

 だが結論を見れば、Expert Systemも第五世代コンピュータも期待外れに終わった。限定された数の形式知を処理するようにはできても、人間が意識しないで使う常識や暗黙知をわきまえさせることは、知識のメンテナンスも含めて非常に困難だったからだ。CPU性能やメモリー容量も第1次に比べれば良くなっていたとはいえ、当時のスーパーコンピュータは今日のスマートフォンに劣る性能だったから、自ずと限界があった。

 第2次ブームにおいて、脳に似た仕組みを作れば脳と同じことができるのではと、「ニューラルネットワーク」の研究も本格化した。しかし当時のコンピュータの能力では、脳の神経回路の階層構造は3層程度、ニューロン数も数10を再現するのがせいぜいで、実用化はクレジットカードの利用チェックくらいだった。今日、コンピュータの性能が向上し、この階層を深くすることができ、精度の高い機械学習の実現に成功した。これが「ディープ・ラーニング」(深層学習)と呼ばれ、第3次ブームの原動力の1つとなっている。

 第2次の頃の苦労を知る筆者にすれば、Siriなどに代表される音声認識や言語解析技術の進歩はびっくりものだ。格段に高くなったコンピュータ・パワーと、圧倒的多量のビッグデータが可能にした技術の破壊力はすさまじいものがある。とはいえ、ディープ・ラーニングのチューニングには試行錯誤的な取り組みが必須だし、適用分野もまだまだ限られているのも事実。期待しすぎる反動でブームが急に去るのは避けたい。

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