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こんにちは、マネージング・アジアへようこそ。この2部構成シリーズの最初のエピソードでは、真に影響を与えている革新的な日本企業の世界に飛び込みます。今日は、プリファード・ネットワークスにスポットライトを当てます。この企業は、深層学習と人工知能を急速に活用して、さまざまな分野での効率性とアクセシビリティを向上させているテックスタートアップです。
プリファード・ネットワークスは、日本最大のユニコーン企業の一つであり、国内の人工知能イノベーションを牽引しています。2014年に設立された同社は、AI、深層学習、機械学習ソリューションを専門としています。
ロボティクス、ヘルスケア、自動運転など様々な産業にわたる戦略的なコラボレーションにより、同社は実世界の課題に取り組むためのよりスマートなテクノロジーを開発しています。私は最近、東京で創業者たちと面会し、彼らの旅路と、彼らのイノベーションで日本のグローバルなテクノロジープレゼンスをどのように高めようとしているかについて話し合いました。
お二人は2014年にプリファード・ネットワークスを設立されました。現在、プリファード・ネットワークスは日本最大のユニコーンの一つとなっています。西川さん、CEOとして会社のビジョンは何だったのでしょうか？AIと深層学習を使って日本の切実な社会問題や課題を解決しようとしているのでしょうか？
私たちは、私たちが愛するコンピューターとコンピューターサイエンスに焦点を当てることで、世界に多くの新しい価値を創造しようとしています。私たちのビジョンは、最新のテクノロジーを可能な限り短時間で利用可能にすることで、世界をより良い場所にすることです。そして、私たちはさまざまな実世界の課題に取り組んでいます。
設立から10年が経ちました。岡野原さん、最高研究責任者として、この10年間で自分たちが創り上げたビジョンを実現することはどれほど挑戦的でしたか？
過去10年間、私たちはAIを使って実世界の問題を解決することに取り組んできました。自動車、ロボット、医療など幅広い課題に取り組んできましたが、実世界では各分野に固有の問題があります。例えば、データの問題がある分野もあれば、AI技術自体がまだ十分に発展していない分野もあります。社会がまだそれを必要としていないという問題もありました。私たちは何年もかけて、これらの問題を一つずつ解決してきました。
あなた方のビジョンは確かにトヨタの注目を集めました。トヨタは115億円をプリファード・ネットワークスに投資する主要な投資家となりました。西川さん、CEOとして、世界最大の自動車メーカーの一つを主要な投資家として持つことはどのような感じですか？
トヨタから大きな投資を受けましたが、現在進行中のことについての詳細はお話しできません。最初に投資を受けた時、私たちはAIを自動運転の分野に応用したいという強い思いがありました。この考えのもと、トヨタから投資を受け、このビジネスを加速させました。
そして彼らが自動運転技術で対応しようとしている分野の一つは、日本のトラック業界です。この技術により、高齢のトラック運転手が長時間の運転で生じる身体的・精神的負担を軽減しながら、労働力として活動し続けることができるようになります。
現在の自動運転分野での取り組みの一環として、私たちはT2という会社に投資しています。この会社は元々私たちと三井との協力から生まれた一種の合弁会社です。現在取り組んでいる分野はトラックの自動運転です。物流の世界での問題は、長時間の運転が必要であり、時には夜遅くに運転しなければならないことですが、日本ではトラック運転手の数が減少しているという問題があります。
どのユニコーンも、最終的な野望は上場することですが、それがあなたの目標ですか？そしていつ頃を考えていますか？
ソフトウェア開発にも投資は必要ですが、ソフトウェアへの投資と比較して、ハードウェアへの投資ははるかに大きな金額が必要です。そのような大規模な資金調達を行うためには、市場から資金を調達することが不可欠になると考えています。したがって、私たちはビジネスの目標の一つとしてIPOを目指しています。
どのくらいの時間枠ですか？3〜5年ですか？
はい、そのくらいです。
今夜、私は日本最大のテックユニコーンの一つであるプリファード・ネットワークスの共同創業者兼CEOである西川徹さんと一緒にいます。彼は、画期的な研究開発が行われている同社のチップルームの内部を独占的に見せてくれています。彼らの最も印象的な成果の一つは、神戸大学との共同開発による日本最強のスーパーコンピュータ、MN Coreプロセッサシリーズの開発です。
あなたのMN Coreシリーズは、世界で最もエネルギー効率の高いコンピュータチップとしてグリーン500のリストでトップに立ちました。ソフトウェアとアーキテクチャに関して、今私はチップを見ていますが、これらのチップを作るためにどのようなソフトウェアとハードウェアのアーキテクチャ、設計が投入されたのでしょうか？
私たちはソフトウェアとハードウェアの両方を開発しています。ハードウェアについては、限られたトランジスタ数にどれだけの計算能力を詰め込めるかに焦点を当て、非常にユニークなアーキテクチャを使用しています。さらに、ソフトウェアを使用したチューニングと最適化により、高性能チップを作成することができました。電力あたりの性能を大幅に向上させることができました。
AIテクノロジーについて話すとき、大きな存在であるNVIDIAについて触れないわけにはいきません。あなたの独自のMN Core AIプロセッサは、NVIDIAによって製造されるチップセットと比較してどうですか？
深層学習とAIに焦点を当てることで、より高度なプロセスを作成し、AIの使用に必要なものだけをインストールすることで競争上の優位性を獲得することを目指しています。このアプローチによって、私たちは競争上の優位性を維持できると信じています。
岡野原さん、そのようなAIプロセスを開発する際、スピードや電力の面でNVIDIAを打ち負かすことを念頭に置いていますか？
私たちが重視していることの一つは、単位電力あたりの性能と効率です。次世代のすべての半導体にとって最大の問題は、より多くの電力が必要になることですが、これは熱も発生し、実行できる計算能力の量を制限します。私たちが現在開発しているプロセスと関連デバイスは、データ転送を処理するチップであり、多くの電力を必要とします。私たちは、これらの重要な分野に新しいイノベーションをできるだけ早くインストールして、競争上の優位性を得るために懸命に取り組んでいます。
NVIDIAは生成AIテクノロジー全体で支配的なプレーヤーです。日本のテックスタートアップとして、プリファード・ネットワークスはこの分野で本当にNVIDIAに勝つことができると思いますか？
私たちのプロセッサに関して言えば、例えばNVIDIAはAIの分野を支配していますが、もちろん私たちはこの分野に参入することを目指しています。そして、DeepSeekが示したように、最先端のハードウェアを持っていなくても、ソフトウェアを改善することによって最先端のモデルを作成することができます。将来的には、様々なプレーヤーがチップの世界に参入し、新しい製品を作り続けると思います。
岡野原さん、中国のオープンソースAIモデルであるDeepSeekがNVIDIAを揺るがそうとしていることについてお聞きします。この脅威をどのように見ていますか？その結果として、自身のAI戦略を変えようとしていますか？
まず第一に、DeepSeekが有名になる前から、私たちはそれが非常に優れた技術を持つ会社だと考え、注意深く見ていました。ですから、ある程度、現在の地位を達成することを予想していました。あるモデル企業は、今までのように自社のモデルを強化し続ける一方で、別の企業は新しいアプローチに挑戦し、新境地を開拓すると思います。DeepSeekはその先陣を切ったと思います。
AIテクノロジーを見ると、米国と中国が競争をリードしているように見えます。日本は遅れをとっています。プリファード・ネットワークスの創業者として、それを変えたいですか？
はい、はい。
どのようにですか？
私たちは半導体に取り組んできましたし、AIの分野でもいくつかの領域に焦点を当ててきました。その結果、私たちを通じて日本の産業がより競争力を持つようになることを望んでいます。何よりも、私たちは将来的に製品とサービスを世界に提供したいと考えています。
プリファード・ネットワークスは、同社が一から構築したオープンソースの大規模言語モデルであるPlammoを使用して、AIイノベーションをリードしています。Plammoは日本語特有のタスクに優れており、英語を含む複数の言語もサポートしています。私は岡野原さんと面会して、Plammoの能力と同社の将来のビジョンについて詳しく知りました。
Plammoは現在30の言語をサポートしていますが、私たちが最も関心を持っている領域はエッジサイトです。そのため、ロボティクスや自動車、産業側に焦点を当てています。
そこに利益があるのですか？
はい。ロボティクスや自動車は有望な分野です。なぜなら、生成AIテクノロジーが世界を変える可能性があるからです。したがって、おそらくADMビジネスだけからお金を得るのは困難かもしれませんが、ロボティクスや他のエッジビジネスからお金を得る方法を見つけるかもしれません。
リーダーシップとマネジメントスタイルについて、お二人はとても異なるのですか、それともとても似ているのですか？
私たちのマネジメントスタイルにはたくさんの類似点があると思います。マネジメントスタイルに関しては、会社の段階に応じて過去10年間で大きく変わりました。従業員の数がかなり少なかった時、組織構造はかなりフラットでしたが、従業員の数が徐々に増加するにつれて、意見を集めて簡単に共有するために、より構造化された組織を作りました。
従業員をリードし管理する点で、西川さんとどのように異なりますか？
私はどちらかというと他者を信頼して任せるタイプで、優秀な人材がいれば、まず選んで昇進させます。私たちの会社はさまざまなプロジェクトに関わっているので、それぞれのプロジェクトに適した人を選んで昇進させます。
私は重要なことについては、よく細部まで入り込んで自分で管理することがあると思います。
半導体やAIにせよ、最高かつ最も優秀な人材をどのように引き付けていますか？
私たちの会社のモットーの一つは「学ぶか死ぬか」であり、学ぶことに対する姿勢を表しています。専門家であることは良いことですが、採用に関しては、その人が学ぶ意欲を持ち、柔軟性があるかどうかを見ています。
お二人に10年の旅を振り返ってもらいたいと思います。何か間違いはありましたか？学んだ厳しい教訓は何ですか？
投資を受けた後、当社は急速に成長した時期がありました。会社が成長するにつれて、私はマネジメントスタイルを変えるべきでしたが、全員が同じ方向を向いているべき状況で、もはや同じ方向を向いていないという状況に陥りました。それを修正するために、いくつかの痛みを伴う決断をしなければなりませんでした。これは、私が深く反省すべきことだと思います。
技術研究の観点から、米国や中国などの外国がすでにAI研究の分野で大きく先行している中で、日本がどのように競争力を高めることができるかについて、私はまだ模索しています。しかし、この状況でも、我々は世界クラスの技術や研究成果を生み出すことができると信じています。そのために重要なのは、世界でまだ解決されていない問題を特定することです。
今後10年間でプリファード・ネットワークスをどのように見ていますか？あなたが構築したユニコーンはどのような姿になりますか？
私たちのプロセスとアプリケーションがグローバル市場で成功することを望んでいます。私たちの製品が世界中のさまざまなデバイスにインストールされ、人々がさまざまなデバイスを通じて私たちのサービスを使用することを目指しています。私たちのような日本企業が世界の舞台で競争できるようになるためには、他の国に拠点を持ち、ビジネスを展開する際に現地の文化を理解する必要があります。ですから、それはとても長い道のりになると思います。
西川さんの言葉に加えて、私たちがAIをさまざまな実世界の分野に導入する際、現時点で解決できる問題は全体のほんの一部です。社会の中で私たち人間が将来解決する必要がある問題はまだたくさんあります。これらの取り組みの一環として、世界的に主要な問題である分野に取り組み、将来的に実際に大きな貢献ができることを願っています。
プリファード・ネットワークスにとってこれは興味深い時代です。お話をありがとうございました。
ありがとうございました。どうもありがとうございました。
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