米 国 AI & シ リコ ン バ レ ー 視 察 ツ ア ー 2016報告書

一般社団法人 コ ン ピ ュ ー タ ソ フ ト ウ ェ ア 協会
平成 28 年 11 月

【 目 次 】
Ⅰ ． 視察団 メ ン バー ・ ・ ・ ・ ・ ・ ・ ・ ・ ・ ・ ・ ・ ・ ・ ・ ・ ・ １
Ⅱ ． ス ケ ジ ュ ール ・ ・ ・ ・ ・ ・ ・ ・ ・ ・ ・ ・ ・ ・ ・ ・ ・ ・ ・ １
Ⅲ ． は じ めに ・ ・ ・ ・ ・ ・ ・ ・ ・ ・ ・ ・ ・ ・ ・ ・ ・ ・ ・ ・ ・ ２
Ⅳ ． 視察等報告 ・ ・ ・ ・ ・ ・ ・ ・ ・ ・ ・ ・ ・ ・ ・ ・ ・ ・ ・ ・ ４●在 シ ア ト ル領事館
● Microsoft 社

訪問報告

訪問報告

● Larry Stefonic 氏 と の面談報告● Optimizing Mind 社

視察報告● Numenta 社

視察報告● RIPCODE 社

視察報告● NUANCE 社

視察報告

Ⅴ ． 視察 ツ ア ーの総括 ・ ・ ・ ・ ・ ・ ・ ・ ・ ・ ・ ・ ・ ・ ・ ・ ・ ２ ０
Ⅵ ． 参加者の感想 ・ ・ ・ ・ ・ ・ ・ ・ ・ ・ ・ ・ ・ ・ ・ ・ ・ ・ ・ ２ １

Ⅰ．視察団 メ ン バ ー
No.

会社名

1

株式会社デザ イ ン ･ ク リ エ ィ シ ョ ン

CSAJ 理 事竹原

2

株式会社ワー ク ス ア プ リ ケーシ ョ ン ズ

CSAJ 理 事五十木

3株式会社 ミ ク ロ ス ソ フ ト ウ ェ ア

CSAJ 理 事田中聰4

IT エ ー ジ ェ ン ト 株 式 会 社

恵志

章夫

5

株式会社ア スペ ッ ク ス

吉田

一也

6

株式会社 イ ン フ ィ ニ テ ッ ク

芳賀

紳

7

株式会社エ ス シーシ ス テム

森元

潤治

8

株式会社オー プ ン ス ト リ ーム

両角

博之

9

株式会社オー プ ン ス ト リ ーム

高橋

裕也

10

株式会社シ イ エ ヌ エ ス

小野間

11

セ ン タ ー フ ィ ール ド 株式会社

富田

祐子

12

株式会社 タ イ ム イ ン タ ー メ デ ィ ア

石田

馨

岸本

善一

13

氏名 （ 敬称略 ）米国 コ ーデ ィ ネー タ ーInternet Protocol Devices, Inc.

司
正

治彦

Ⅱ． ス ケ ジ ュ ー ル
日付

訪問先等

備考

11 月 7 日（月）

18:15 成 田 出 発 (NH-178)
10:20 シ ア ト ル 到 着・ パ イ ク ・ プ レ ー ス ・ マ ー ケ ッ ト （ 昼食 な ど ）・ スペース ・ ニー ド ル
16:00 在 シ ア ト ル 日 本 総 領 事 館 訪 問( 宿泊地 )
シア ト ル11 月 8 日（火）( 午 前 ) Microsoft 社 訪 問( 午 後 ) Mr. Larry Stefonic 宅 訪 問( 宿泊地 )

11 月 9 日（水）( 午前 )

11 月 10 日（木）( 午 前 ) Numenta 社 訪 問( 午 後 ) RIPCODE 社 訪 問( 夕 方 ) NUANCE 社 訪 問

11 月 11 日（金）
11 月 12 日（土）

9:15 シ ア ト ル 出 発 (UA-698)
11:30 サ ン フ ラ ン シ ス コ 到 着( 午後 ) ス タ ン フ ォ ー ド 大学散策
( 夕 方 )Optimizing Mind プ レ ゼ ン 会 場 に 移 動

シア ト ル( 宿泊地 )
シ リ コ ンバレー
( 宿泊地 )
サン フ ラ ンシス コ( 宿泊地 )

( 終日 ) 自由行動

サン フ ラ ンシス コ

7:30 チ ェ ッ ク ア ウ ト
11:10サ ン フ ラ ン シ ス コ 出 発 （ NH-007 ）成 田 着 （ 15:00 ）
解散

- 1 -

Ⅲ．は じ め に
毎年、恒例となった秋のアメリカ訪問。ことしは、シアトルとシリコンバレーを訪問した。
毎年、訪問先のアレンジが非常に大変で、ことしも半年以上を掛けて、現地在住のITコ
ンサルタントの Dr. 岸本にお願いし、人工知能と IoT 分野での有力企業、注目企業を訪問することができた。
シアトルでは、日本領事館を最初に表敬訪問したあと、 Microsoft 本社を訪問。写真
撮影禁止の Microsoft Research Center で、検索エンジン BING の担当者とビッグデータの扱
いや、今、ブームとなっている A/B テストによるユーザー・イターフェースの改善方法についてお話をいただいた。この訪問では、 Microsoft 本社勤務の石坂誠様にご尽力いただ
き、通常では訪問できないエリアで最新の開発状況をお伺いすることが出来た。
また、シアトルに本社を置く IoT 向けセキュリティの専門企業

wolfSSL を訪問。

MySQL の創業メンバーで wolfSSL のオーナーの Larry Stefonic 氏から話を聞く。米大手ITと提携しながら、日本の IoT 市場にも食い込んでいる。 IoT セキュリティは、
今後、台風の目となる感触を得た。
そこから南へ２０００Kmのシリコンバレーに移動。AI関係の注目のベンチャー企業や老舗企業を訪問する。
かつて、モバイルコンピューティングの起源となった Palm 。その創業者のジェフ・ホー
キンスが起こした

Numenta

は、今、注目のAIベンチャーだ。今回は、ホーキンス本人にもお会いできた。 Palm を売却した莫大な資金で１０年以上に渡って、人間の脳の働きをシミュレートしたAI技術を開発。今、その流れがアメリカでのAI研究の主流となりつつある。時系列データの処理に有効なこの手法は IoT などにも極めて有効で高い評価を得ている。
同様の研究開発は多くのAIベンチャーもチャレンジしている。そのスタートアップの１社であるOptimizing Mindはイスラエル人でハードとソフトと医学など４つの博士号を持

つ創業者が自ら開発する。やはり、人間の脳の働きを分析し、それをシステムに利用しようとしている。
最後は、音声認識で世界的企業となった

NUANCEを訪問。研究所で最先端の研究を行う３人の著名な研究者とお会いできた。音声認識・音声合成・音声応答という音声関係だ
けで、何と社員１７００人。そのうち３００人が研究者。日本では考えらない規模のビジネスに成長していることに衝撃を受ける。現在は、自動車の自動運運転を想定した車内での自然言語による応答を主たるターゲットとして研究しているとのこと。

- 2 -各社の詳細は、個別の訪問記をご覧いただきたい。
今回の訪問でも、ダイナミックに動き続けるアメリカに漲る開拓者スピリッツを感じ取ることが出来た。折しも、大統領選挙の真っただ中で、予期せぬ結果に震撼するアメリカを肌で感じることも出来た。
素晴らしい体験を可能にしてもらった全ての関係者の皆さまに心からの感謝を送ります。

一般社団法人 コ ン ピ ュ ー タ ソ フ ト ウ ェ ア 協会理事
ア ジ ア ビ ジ ネ ス 研究会／人工知能 （ AI ） 技術研究会

主査

株式会社 デザ イ ン ・ ク リ エ ィ シ ョ ン
竹原

- 3 -

司

Ⅳ . 視察等報告【 在 シ ア ト ル領事館

表敬訪問報告 】
記 ： 株式会社 タ イ ム イ ン タ ー メ デ ィ ア
石田 馨

日時 ： 2016 年11月 7 日 ( 月 )16 ： 00～

場所 ： 在 シ ア ト ル領事館
601 Union St #500, Seattle, WA 98101
URL ： http://www.seattle.us.emb-japan.go.jp/itprtop_ja/index.html
面談者 ： 大村昌弘総領事／小西隆太郎領事2016 年11月 7 日 ( 月 ) 、私たち視察団はアメリカ合衆国ワシントン州シアトルにあるタコマ国際空港に降り立った。街中のホテルにチェックインした視察団の最初の訪問地は在シ
アトル日本領事館への表敬訪問だった。
シアトルは米国の最西北、ワシントン州の中心都市だ。市内を含む都市圏の人口は 373 万
3580 人で全米１５位、日本人にはかつてイチロー選手が、今シーズンは岩隈久志選手や青木宣親選手が在籍した野球チーム、シアトルマリナーズの本拠地があることで知られている。
日本領事館の場所はシアトルの中心地にあり、私たちの宿泊先シェラトンホテルから徒歩３分。素晴らしいロケーションにある。
日本領事館というと、パスポート発行や日本人保護など、旅行者がお世話になるイメージ
だが、活動はそれだけでないと、は語る。
「日本企業の現地への進出や、現地企業とのコラボレーションなども我々の大きな使命です。
シアトルにはボーイングという大変大きな飛行機メーカーの本社がありますが、一方でマ
イクロソフト社やアマゾン社などのIT企業の本社があったり、大規模なデータセンターも多いですので、最近はIT系なビジネスマッチングやコラボレーションなどにも力を入れております」
シアトルというと、シアトルマリナーズを任天堂（現在はニンテンドウ・オブ・アメリ
カ）が所有していたり、スターバックスの創業地だったりと日本人が住みやすそうなイメージ。大村総領事もこう語る「シアトルの人口構成比には特徴がありまして、白人やアジア系の方々が全米比よりも多く、アフリカ系の方々の人口が非常に少ないのです。
IT系の企業ではインドを筆頭にアジア系の方々が多い影響かもしれません。そのせいか、文化習慣も進歩的な側面が強く、街でも電気自動車を多く見かけたりします」- 4 -主にビジネスマッチングなどの通商的な仕事を現場で手がけられているのは小西隆太郎領事。領事は最近では、国産初のジェット旅客機を開発していることで知られる三菱航空機株式会社の進出を手がけられたという。
「ボーイング社の本社がある関係でシアトルは飛行機関連分野の先端ですし、実験施設やインフラも充実しています。テスト飛行の拠点としてうってつけなのです 。」
今後のビジネスマッチングで、領事館が注目しているのは、さまざまなものがインターネ
ットにつながる技術である IOT( インターネット・オブ・シングス ) 。
「いわゆるＩＴ企業の誘致だけにとどまらず、家電などのメーカーなどをターゲットにし、最近あまり元気がない日本のエレクトロニクス産業の技術を活性化させたいですね」（大村総領事）

前列左 ： 大村昌弘総領事
前列右 ： 小西隆太郎領事- 5 -【 Microsoft 社訪問報告 】
記 ： 株式会社 シ イ エ ヌ エ ス
小野間
日時 ： 2016 年11月 8 日 ( 火 )治彦

9 ： 30～

場所 ： Microsoft Building 99
14820 NE 36th St, Redmond, WA

98052

URL ： https://www.microsoft.com/en-us/research/lab/microsoft-research-redmond/
面談者 ： Ryo Sugihara 氏
11/8( 火) シアトルの Microsoft 社へ訪問した。 Microsoft 社のシアトルの敷地は、東京ドーム約44個分、ビルは大小合わせて 140 棟あり、おおよそ 4 万 5 千人が勤務しているとのこと。
最初に、を訪問、その後、 Dr. Ryo Sugihara(Microsoft

Senior Data Scientist) と面談、最後に Microsoft 社内のカフェテリアで昼食という流れで視察した。
ビジターセンターでは、「 Hololens 」や「 Microsoft Band 」等が展示されていた。AIに関連したものとしては、リアルタイムにカメラからの画像を処理して年齢を識別するソフトや、同様に顔の表情から感情を推測するソフトが展示されていた。欧米人の顔で学習してあるのか年齢識別では日本人は基本的に若く識別される模様。
Dr. Sugihara との面談では、 BigData を題材に、 Online Controlled Experiments の一つである A/B Testing を中心にプレゼンテーションしていただいた。 A/B Testing の概要から、実際に検索エンジン Bing を対象に行っている A/B Testing の話まで。個人的に A/B
Testing の概要や AWS で採用されていることは知っていたが、 A/B Testing により直観的には判断つかない機能の向上が期待できること、 Bing の A/B Testing では複数のテストを同時に行うこと、小さな機能追加・改修には対応できるが抜本的な大きな改修には向かな
い点、 A/B Testing の結果採用されるのは 1/3 で作ったが使われない機能が多い、といった話は参考になった。また、 A/B Testing の一番のポイントとして「文化を変えることが必要」という話があった。日本では文化的に A/B Testing は馴染まないと思われるが、ソフトウェアの機能向上という意味で、このような文化の壁も越えてのチャレンジが、日本のITに必要だと考えさせられる一言だった。
Dr. Sugihara との面談の後は、 Microsoft の敷地内を徒歩で移動し、敷地内でのカフェテ
ラスで各自昼食をとった。敷地内にいろいろな施設を充実させているのは、休憩時間に市街までいく時間を節約させるためとのこと。また、アジア系の人は多数いたが、日本人は確認できなかった。日本ITのガラパゴス化の進行を垣間見た気がした。
以上
- 6 -

- 7 -

【 Larry Stefonic 氏 と の面談報告 】
記 ： （ 株 ） エスア イ ・ システム
森元
日時 ： 2016 年11月 8 日 ( 火 )潤治

16:00 ～

場所 ： Larry Stefonic 氏自宅
URL ： https://www.wolfssl.com/
面談者 ： Larry Stefonic 氏ほか 2 名【はじめに】
われわれ視察団を乗せたバスは、シアトルの閑静な住宅街に到着した。そこはかつて
MySQL 株式会社（ 2008 年にサン・マイクロシステムズが買収、 2010 年にオラクルが買収）の日本法人の代表取締役に就任されていた Larry Stefonic 氏の別宅であった。 Larry
Stefonic 氏と氏が代表を務める wolfSSL 株式会社の社員 2 名は、ビール、ワインのウェル
カムドリンクでわれわれを温かく歓迎してくれた。ドリンクを飲みながらの挨拶や入り口にあった卓球を一緒にプレーをするなど友好的でなごやか時間を過ごしたあと、情熱的な
プレゼンテーションをきくことができた。
【会社概要】
Larry Stefonic 氏は MySQL 株式会社を退社後に創業した wolfSSL 株式会社の CEO である。
wolfSSL 株式会社は、インターネットセキュリティのソリューションを提供する企業である。 MySQL のようにデュアルライセンスモデルを採用し、研究目的から本格商用のニーズまで提供している。
【プレゼンテーション要点】
インターネット通信セキュリティにおいて、重要なことは 2 点ある。１つ目は本人かどうかの認証、２つ目は暗号化通信である。この２点を満たしてすでにインターネットに接続されるデバイスの数は Appliance 、 Database 、 Game 、 MobilePhone 、 SmartEnergy 、SmartCar などで20億コネクションを超えていると言われている。ただし、この接続数は、
IoT 時代に今後爆発的に増加する。
SSL 通信においては、すでに OpenSSL が世界の主流で使用されているが、 IoT 時代のセキ
ュリティ通信には、①サイズがコンパクトであること、②品質が高いことの２点が重要と考えている。①については小さなモノに組み込みできるようにするためであり、サイズが大きいわけにはいかない。 OpenSSL は、オープンソースとして改良やバグの改善が行われてきたが、それらはつぎはぎだらけの対応になっており、結果的にサイズが大きくなっている。一方 wolfSSL は、一から作っているため非常にコンパクトであり、 OpenSSL と比較すると 1/20 のサイズである。②の品質も重要である。モノがインターネットにより制御されるわけなので、ケースによっては人の生命に及ぶことさえある。不具合を出すわけにはいかない。実際のところ一定期間において OpenSSL が 100 以上の不具合を出したのに対して、 wolfSSL は 3 つのみであった。しかもその 3 つは48時間以内に対応が完了している。
品質をしっかりと管理するためには、不特定多数の人がかかわるオープンソースよりも、- 8 -しっかりと管理をされている体制で、バグを速やかに修正するサービスであることが重要である。このように、現在の暗号化通信の主流となっている OpenSSL との違いは、コンパクトであることと、バグを速やかに直し信頼性のおけるサービスであることだ。
wolfSSL 株式会社はすでに ARM 、サムスンなどのパートナーシップを持っている。
【質疑応答】
Q「 wolf （狼 ）」 という名称にしたきっかけは何か。

Awolf のように自由でオープンであること、また wolf は機敏に動ける。バグがあった場

合に速やかに直すことができるようにするため、という想いがあるためだ。
Q

創業された時代は、まだ IoT について、今ほどの注目はされていなかったが、どうして今のサービスを提供しようと思ったのか。
A

当時からニーズが高まることをある程度予期していたためだ。

Q

創業 5 年19名という少人数でサービスと実績をすでに確立している秘訣は何か。

A

今振り返るとコネクションが大事であったと思う。大学時代の友人のつながりや産学官の連携が必要不可欠であった。
Q

どのような優先順位で製品を提供してきたのか。

A①エンジニアリング、②セールス、③サポート、④マーケティングの順番としてきた。

一般的には④のマーケティングを最初に行うが、先ほども回答したようにやがて来る時代を見据えていたので、④を行う前に①に着手した。
Q

とくに重視している点はなにか。

A

やはり品質だ。そのためにはしっかりとしたテストを行うことだ。テストは様々な角度から行いオートマチックに行うようにするべきであり、これらができれば必ずしもたくさんの人員がいる必要はない。
Q

いまはどれくらいの売り上げ規模の会社なのか。

A

教えられない。従業員に対して報酬を支給している、ということだけを伝えておく。

Q

将来、どのような売上規模の会社になることをイメージしているか。

A

今後の何兆ものデバイスがインターネットに接続する時代になるわけなので、そうなったときが楽しみだ。
【所感】
MySQL の発展において多大なる貢献をしてきた Larry Stefonic 氏にお会いしてプレゼンテーションを聞くことは大変貴重な経験であった。
wolfSSL 株式会社の皆さんは、天文学的な数のモノがインターネットに接続される時代を
しっかりと見据えていた。世界中ではすでに OpenSSL が標準的に使用されている。その強- 9 -大なオープンソースに対して、20名程度の企業規模の会社が、差別化された自社サービス
をもって立ち向かっている。それは、大きな夢とロマンを持って活動されている姿であった。今後の彼らの活動に注目したい。わたしの会社も同規模であるが、彼らと同じように
5 、10年先を見据えて、社員全員が同じ方向を向いて活動していきたいと強く感じた。

- 10 -

【 Optimizing Mind 視察報告 】
記 ： ㈱オー プ ン ス ト リ ーム
高橋
日時 ： 2016 年11月 9 日 （ 水 ）裕也

16 ： 00 ～場所 ： The Center for Clinical Sciences Research (CCSR) building

269 Campus Drive, Stanford, CA 94305, USA
URL ： http://optimizingmind.com/
面談者 ： Tsvi Achler 氏 、 CEO
Ed Fernazdez 氏 、 VC
Erica Lee, 協業者

https://www.linkedin.com/in/eduardofernandez

https://www.linkedin.com/in/ericaleefounder【概要】
Optimizing Mind 社は、より人間の脳に近い認知（ Brain-Motivated Recognition ）を行う
ためのプラットフォームを提供している。
今回、Optimizing Mindの Tsvi Achler 氏自ら、現在のDeep Learning/Neural Networkが持つ問題と、Optimizing Mindではどのような技術でそれらを解決しようとしているかをプレゼ
ンテーションしてくださった。なお、 Tsvi Achler 氏はOptimizing Mindの創設者であり、脳科学及びコンピュータサイエンスの博士号を持つ専門家でもある。
【 Tsvi Achler 氏プレゼンテーション概要】
1.

2.

既存のDeep Learning/Neural Networkの問題点●

学習がバッチ的である（リアルタイムでの更新ができない）●

学習において、大量のデータを処理する必要がある。

●

どのように動いているかわからない（全体がブラックボックスである）

脳における入力における特徴
人間の脳では、リアルタイムかつ漸進的な学習を行っている。また、各種の入力（主に五感から）に対して、均質な反応ではなく、「素早く反応してゆっくり下がる」という反応をするようになっている。このような反応を「バースト」と呼ぶ。
それぞれの入力に対して、フィルタに似た機構を利用して認識を行い、またその入力から、学習のためにフィードバックが行われている。
既存の Machine Learning では、これらの特徴は現時点では利用できないものがほとん
どである。

3.

人間とMLにおける認識の違い●

MLでは、多数のデータによる学習により、「入力にかかる重み（ W と表現 ）」 を作成する。入力に対して W をかけた結果を、認識として利用する。
Y = WX. Y はアウトプット、 X はインプット、 W は重み。それぞれ行列●

W を作成する過程は、たとえ数式が明らかであっても、ブラックボックスとなってしまう- 11 -

MLでの学習は、大量のデータに加えて、 IId の処理が必要となるため、毎回時間がかかる IId ＝Independent and identically distributed randomvariables
https://en.wikipedia.org/wiki/Independent_and_identically_distributed_ran
dom_variables
正規化、ランダム化●

人間の脳では、学習してから認識するのではなく、「認識してから学習する」となっている。認識→学習の流れにすることで、コンテキストを持った学習を可能としている。

●

まとめると、人間とMLでの認識における差異は次のようになる
MLは、「学習→認識」であり、ユニークネスなデータを大量に必要とする人間は、「認識→学習」であり、コンテキストを持った入力を漸進的に学習する

4.

Optimizing Mindの Neural Network
既存の Neural Network も、生物の Neuron を参考にした構造になっている。 Neural
Network における Feed forward によるフィードバックがそれであるが、あくまで学習
時にのみ行われ、認識では行われない。
Optimizing Mindでは、これに対して、「 Regulatory Feedback Networks(RFN) 」という新しい Neural Network を提案している。
RFN は、以下のような特徴を持つ。
●

W の探索ではなく、「Expected Weight（ M ）」 を基準にする。 X = MY●

M は認識の仕様を表し、仕様に合ったデータを認識するようになる

この特徴から、 RFN は既存のNNと比較して、「柔軟性（ M が脳におけるフィルタに相当 ）」 「反応性（脳のバーストに相当 ）」 が高く、特徴量の数やパターンの変化に強い。
性能面でも、その特徴から既存のNNと比較して有利な点が多い。
●

シンプルな構造のため、認識～学習のコストが少ない●

都度認識～学習を行うため、必要な分しかメモリを必要としない●性能がほぼ線形に向上する●

学習の仕組み上、オーバーフィッティングが起こりづらい

また、既存のNNとの大きな違いとして、内部で行われている認識の様子を確認しながら、調整を行うことができる。
5.

デモ実演
実際に RFN を利用したデモを、既存のNNの動作と対比しながら行っていただいた。
デモでは、手書き文字の認識におけるベンチマークでよく利用される、 MNIST の認識を、RFN と既存のNN（詳細は不明）でそれぞれ実装して動作させ、挙動の差を見る、という流れであった。
- 12 -

プレゼン中で語られていた、反応性や逐次学習など、一通りの特徴が実際に動作する
デモ中で紹介されていた。
【質疑応答】Q ：ソースコードは公開されているか？
A ：していない。プラットフォーム上のソフトウェアとしてのみの提供となる
Q ： RFN の情報は公開しているか？
A ：論文の形で公開している。こちらは自由に閲覧できる【所感】
本視察で初の機械学習 /Neural Network/AI に関連する訪問であった。訪問先の場所が、スタンフォード大学の研究室だったというのも、ベンチャーらしさがあった。
訪問で対応頂いた、 Tsvi Achler 氏と、Optimizing Mindに出資しているVCの方、及びスタンフォード大学在学中にOptimizing Mindを利用した起業家の方からは、VCや起業ということがごく普通のことである、という文化的な違いを肌で感じることができた。
プレゼンで紹介されたRegulatory Feedback Networksは、Deep Learning/Neural Networkに対する技術的提言、というものであり、 Neural Network をより人間の性質に近くするというものであった。プレゼンのほとんどが RFN の技術的性質についてであり、かつ Neural
Network の基本的な知識を前提としていたため、事前知識がない場合、かなり難解な内容であったと思う。 Tsvi Achler 氏は研究職・エンジニアという経歴ということもあり、技術的な話が進むと、言葉の調子に熱がこもってくる様子が、一エンジニアとして共感が持てた。
RFN は、既存のNNとほとんど利用方法が変わらない割に、逐次学習などの、最近よく求められるリアルタイム性の強い要件にも対応できることから、広く利用されるようになると、より柔軟性のあるAIなどが実現できるのではないかと思う。

- 13 -

【 Numenta 視察報告 】
記 ： ㈱オー プ ン ス ト リ ーム
両角
日時 ： 2016 年11月10日 （ 水 ）博之

10 ： 00 ～場所 ： 791 Middlefield Rd, Redwood City, CA 94063
URL ： http://numenta.com/
面談者 ：Christy Maven 氏

Director of Marketing ／ https://www.linkedin.com/in/cmaver【概要】
Numenta 社は、人間の大脳新皮質をリバースエンジニアリングした結果をソフトウ
ェアとして提供している、この分野で現在注目を浴びている企業である。
今回、 Numenta の Christy Maven 氏から、 Numenta 社の目的や、 Numenta 社が行っている事業や、現在わかっている大脳新皮質の機能などをプレゼンしていただいた。
【 Christy Maven 氏プレゼンテーション概要】
1.

人工知能は大脳新皮質の原理を基礎とすべき理由
大脳新皮質では、あらゆる学習を共通のアルゴリズムで行っている
人間の五感や振る舞い
大脳新皮質のアルゴリズムは、非常に適応性が高い
言語やあらゆる学問も、同じアルゴリズムが使われている
今までのコンピュータで解けなかった問題を解くような知性のあるコンピュータ
は、汎用的な仕組みを持つべき

2.

大脳新皮質の機能
人の大脳新皮質では、 Common cortical algorithm と呼ばれるアルゴリズムが、あらゆる形で利用されている。各皮質（大脳新皮質の構成要素）は、 Sparse Distributed
Representations（ SDRs ）を用いて情報をやり取りしている。大脳新皮質の主たる機能として「予測」があり、これを実現するために、各皮質は五感から来るデータから、時系列のパターンを生成している。
パターンを生成するために、各皮質が行っている学習は、次のような特徴をもつ。
継続的かつ教師なし
自身の運動からのフィードバックを利用
これらの学習の結果は、新皮質全体で階層化されている。この階層化された学習結果を説明する仮設として、 Numenta は「 Hierarchical Temporary Memory（ HTM ）」 という理論を提唱している。
SDRs と HTM が、 Numenta 独自の理論であり、 Numenta が提供しているソフトウェアの基礎となっている。

3.

大脳新皮質のアーキテクチャ- 14 -

大脳新皮質は、大まかに以下のようなアーキテクチャとなっている。
約 2.5mm の細胞シート。全体を通して非常に均一である
シートは階層構造となっており、各階層はニューロンが並んでいるニューロンは 5 千~1万のシナプス（＝樹状突起）で構成される学習とは、新しい樹状突起が生成されることであり、樹状突起の繋がり方そのものが、学習の結果となる
4.

Hierarchical Temporal Memory
Hierarchical Temporary Memory （以下 HTM ）は、次のような特徴を持つ構造である。
大脳新皮質における小片をモデル化
継続的な学習複雑な学習や認識が可能
特にパラメータ制御を必要とせず、自動的に学習が進められる
内部的なデータは、 Sparse Distributed Representations （ SDRs ）でやりとりするOpen Source
Deep Learning で利用される ANNs や、 Watson のようなエキスパートシステムと比較したとき、以下のような点が利点となる。
事前に定義するデータなどが必要ない
学習が動かしながら行える
用途別にアルゴリズムをチューニングする必要がない
HTM での学習は、データのストリームを、 SDRs を介してTemporal Memoryという内部的なメモリに反映していくことで行われる。
変換可能なデータでさえあれば、データの種類を問わない点も、汎用性の高さとい
う点で、他の手法と比較したときの利点となる。

5.

各種事例
HTM は、 Numenta のパートナー企業によって、すでに実際に利用されている。
船のトラフィック監視
異常な点があった場合の反応性がよい
クラウド監視・異常検知
無設定で、様々な検知モデルを自動的に作成できる同じマシンでも、パターンが変わればそのパターンに自動的に追従する
自然言語
言語に対する周辺の情報まで含むことで、言葉の意味を操作するようなことができる
また、様々な大学や DARPA と研究面でのパートナーシップを結んでいる。
- 15 -

【質疑応答】
Q.複数のストリーミングデータから関連を導き出すことは可能かA.可能である。
Q.過去のデータを取り込み、学習させることは可能かA.可能である
Q.事例で紹介していた Wikipedia データはストックデータ。リアルタイムデータではないが適用が可能なのか
A.1 つの特殊な例なので、他にも応用が可能である
Q.異常なパターンは自動で見つけるのか？人が見つけたものを適用するのか？
A.今までと違うパターンを発見したら、アラートする
Q.紐付けは人がおこなうのか
A.人が行う【所感】
人間の脳のように、パターンを経験しながら覚えていくというアプローチが実案件にすぐにでも適用可能なイメージをもった。サンプルも多く公開されており、様々なジャンルに応用が可能。今後も注目の企業である。

- 16 -

【 RIPCODE 視察報告 】
記 ： ㈱ デザ イ ン ・ ク リ エ ィ シ ョ ン
竹原
日時 ： 2016 年11月10日 （ 木 ）12 ： 15

司～

場所 ： 3564 Investment Blvd Hayward, Ca 94545
面談者 ： Alex Fielding 氏CEO2016 年11月10日の昼間、シリコンバレーにあるスタートアップのベンチャー企業
RIPCODE を訪問した。
但し、プレゼンテーション開始前に、参加者全員が NDA （機密保持契約）へのサインを求められたため、その内容をここに記載することはできない。
記載を認められたのは、下記の会社概要のみ。
会社名： RIPCODE 社

CEO： Alex Fielding

業務内容：

世界の紙媒体の記録をデジタル化すること。

昼食には、日本でもめったに食べられないようは豪華な寿司が振る舞われた。
味も完璧。 Alex CEO に感謝。ビジネスの偉大な成功を祈りたい。

- 17 -

【 NUANCE 視察報告 】
記 ： ㈱ デザ イ ン ・ ク リ エ ィ シ ョ ン
竹原
日時 ： 2016 年11月10日 （ 木 ）司

15 ： 00 ～場所 ： 1198 E Arques Ave, Sunnyvale, CA 94085
URL ： http://japan.nuance.com /面談者 ： Dr. Charles L. Ortiz, Jr 氏
2016 年11月10日、シリコンバレーにある世界的な音声認識処理の企業 NUANCE 社の研究センターを訪問した。
NUANCE は音声認識ソフトウェアで世界トップのシェアを有し、15か国、30方言に対応した高精度・高速音声認識技術を有し、それを多様なソリューションに展開して全世界で販売している。従業員 1700 人。うち、研究者は 300 人である。そのほとんどが言語分野のドクターである。
今回は、 NUANCE ラボラトリーのAI及び NLP （自然言語分析）部門の役員である
Dr. Charles L. Ortiz, Jr からお話を伺った。他に２名の研究者の方も参加された。
この研究所での主要なテーマは、自然言語による応答システムの開発である。今、この分野では、グーグル、マイクロソフト、アマゾン、アップル、フェースブックのITビッグ５も凌ぎを削っており、老舗の NUANCE がどういう戦略を取っているかは大いに興味があった。
この分野は、AI応用分野に中でも、最も難しいと言われており、人間並みに周囲の状況も理解して対話が出来るようになるには、まだ数十年かかるという説もあるほどだ。
NUANCE の研究者も、あらゆる場面での汎用的な対応は極めて困難であることを認めていた。
幅広い理解のためには、言葉がその背景に持つ多様な意味の「連鎖」を理解しなければならない。それを彼らは「 BKR 」（ Big Knowledge Repository ）と呼んでいる。これは、オントロジーとも近い概念で、ここ最近、マイクロソフトやフェースブックなどでも「グラフ」と呼ぶ概念で開発を進めている。意味の連鎖から言葉の背景にある深い意味の広がりを理解しようとの試みである。
例えば、「 1945 」という単なる数字も、我々日本人には、終戦の年であり、廃墟から立ち上がった年でもあり、戦前・戦後を分ける重要な概念的意味を持つ数字でもある。それは単なる数字ではない。その理解無くして対話は決して成立しないのである。
もう一つの課題が、会話内容の時系列的な変遷の理解である。今回の研究者との話の中でも、対話の相手が、突然、話の内容を変えてきた場合、それをどう理解するのかが非常に難しいという話が出た。たとえば、車の中で、レストランの検索の話をしていて、その途中で、近くに駐車場はあるか、という話題に切り替わったとき、それをどのように認識するかは、非常に難しい。人間なら五感をフルに使って、相手の身体の動きなどからも、話題が一時的に切り替わったことを認識できるが、音声からだけで判断する処理は極めて困難である。
NUANCE では、全ての汎用的な場面での対応ではなく、自動車の社内など、限定された場- 18 -

面での会話理解の精度を上げることに注力しているという。ここは、ITビッグ５などの「薄く広く」という対応とは異なる戦略をとって、特定場面での適応力を高めて、特化市場を開拓しようしている。特に自動者の自動運転の普及が見込まれる近未来において、車内での対話は極めて重要な市場になるという認識である。
実際のデモも見せていただいたが、車内での対話を想定して、好みのレストランの選定から、突然、この近くに駐車場はあるか、という話題に切り変え、その後、再び、レスト
ランの話題にもどす、という対話で、システムがそつなく対応するという内容であった。
人間にとっては、なんという事もない対応だが、それをコンピュータにやらせることの困難さを感じられるデモであった。
SF映画の中で人間のように対応するコンピュータの実現は、このような細かな工夫の気の遠くなるような積み重ねの果てに可能になるのだろう。
長大な研究テーマに 300 人の人材を割ける NUANCE の力には、こころからの敬意を表したい。

・ 後 列 右 か ら ３ 人 目 が 、 Dr. Charles L. Ortiz, Jr- 19 -

Ⅴ ． 総括
今回は、初めてシアトルを訪れ、 Microsoft の本社を訪ねた。話には聞いていたが、元牧場の広大な敷地に、１４０もの建物が散在し、４万５千人が勤務している。レストランもショッピングモールもいくつも入っている。建物の一つ一つが個性的で高級ホテルのような内装。２０年ほど前に、５００人入るビル一つから拡張が始まったというが、現在、全世界の従業員は１０万人。創業から２０年ほどで、この規模に達している。
一方、アマゾンも同じシアトルに本社を置く。シアトルのダウンタウンのビルの半分以上が、アマゾンのビルだ。従業員はシアトルだけで５万人。急速に拡大している。ダウンタ
ウンの人口の半分がアマゾンの社員だという。創業からまだ２０年。
日本では、もっとも成功した企業でも、５０００人の規模になるのに２０年。アメリカでは、その１０倍の速度で成長していく。フェースブックやグーグルもそれ以上の速度で拡大した。日本からはこのレベルのIT企業は１社も出なかった。しかし、中国には、これを上回る企業が現れそうだ。
この差の原因はどこにあるのか、いつも考えさせられる。やはり、これは、マーケット側の差が大きい。ITは本来、組織構造変革、ビジネスモデル転換のためのツールである。これを積極的に活用するには、組織の変革無くしてはあり得ない。既存の組織の維持に固執する日本では、先端的なITの導入は世界のライバル企業が導入して、どうしようもなくなって初めて可能になるケースが多い。
IT企業の成長速度が１０倍違う原因のかなりの部分が、この社会風土の差にあると思える。
アメリカで成功した手法が、グローバル化の波に乗って世界に波及する。
しかし、今回のアメリカ滞在中に起こったトランプ旋風は、このグローバル化に、本家のアメリカから NO! を突きつけた格好だ。西海岸のIT企業の反発には激しいものがあるが、この後の世界の流れがどう変わるのか、行き過ぎたグローバル化への反動は当面続くのではないかと思われる。

一般社団法人コンピュータソフトウェア協会
理事
アジアビジネス研究会／人工知能(AI)技術研究会 主査㈱デザイン・クリエィション
竹原 司- 20 -

Ⅵ ． 参 加 者 の 感 想
今回は偶然にも米国大統領選挙のときに訪米したことで生涯の記憶に残る視察ツアーになっただろう。

ヒラリーが圧倒的に優勢という下馬評を直前までメディアがはやし立てていただけに、ホテルの自室でTVの開票速報を観ていると時間の経過とともにニュースキャ
スターやコメンテーターたちの顔色が変わるのが分かり、ソープオペラ(=昼ドラ、古い言
葉だが ) よりはるかに面白かった。
米国には世界最大のコンピューター・リソースと優秀な解析ソフトウェアがあるにもかかわらず、競馬予想より単純な二者択一の大統領選が当てられないのは何故だろうかと大いに疑問に思ったのは私だけではなさそう。
たのには何があったのか。

僅差でなく大差で真逆の結果となってしまっ

それは統計学に裏付けられる世論調査 ( 科学 ) と選挙予測( 期待 ) を同列に語っていたのがメディアの間違いだったのではないだろうか。

今後の人工知能の開発・利用においても事実と予測の関係付けをますます再考させるきっかけにもなった。
さて、今回の目玉の一つは Larry Stefonic 氏の自宅を訪問し、 wolfSSL 社の説明を受けたことである。

聞けば、彼は MySQL の創業メンバーのひとりであり、 MySQL の株式を売却したことで野生の鹿が庭先を闊歩するような広大な邸宅を購入したとのこと。

まさに絵に描いたような米国IT長者でありながら、それに満足せずに次のビジネスを起こしている
ことに敬服した。

米国のエコシステムには成功者が起業家を支援することが含まれているが、成功者自身がさらに飛躍して背中を見せることも大きなエコシステム要素であり、IT業界が大きく成長している理由だと思う。

また、こんな人物を友人に持つ岸本さんもスゴイ人だと感心してしまう。
このように毎回、刺激の強いツアーを設定いただいている岸本さんに今年も深く感謝いた
します。

一般社団法人コンピュータソフトウェア協会
理事 アジアビジネス研究会㈱ワークスアプリケーションズ
五十木 正- 21 -

初日に訪れた Microsoft 社は、20数年ぶりの再訪となり、広大なキャンパスに驚くと同時に、その間の同社の隆盛、その後のインターネット関連企業の勃興を思い感慨深いものとなりました。
ツアーに参加させて頂く前は、様々なアプローチが試みられている TensorFlow に代表される Deep-Learning と、エキスパートシステムの拡張版としての Watson 、程度の知識しかありませんでしたが、今回、様々な企業を訪問させて頂き、技術としてのステージ、手法、
ターゲットが多岐にわたることが良く理解出来ました。
特に Numenta のアプローチは興味深く感じ、今後様々な成功事例が出てくるようになれ
ば、自社のサービスへの適用も検討したいと思います。
AIがホワイトカラーの仕事を置き換えることが可能という発想から、その発展に多くの人は期待と共に脅威を感じる一方で、人には為し得ない特定の能力拡張という前向きな発想も混在し、非常に考えさせられる視察となりました。
現時点では、それぞれのAIに対するアプローチのどれがメインストリームとなるかは分りませんが、引き続き学習して行きたいと思います。

ＩＴエージェント㈱恵志 章夫～～～～～～～～～～～～～～～～～～～～～～～～～～～～～～～～～～～～～～～～
今年は、昨年でのシリコンバレーを中心とした視察に加えて、最近IT関連産業の成長が著しいとされるシアトルも訪問するスケジュールとなったため、行く前まではハードスケ
ジュールになるのではないかと心配していたが、実際にはそれほどまで慌ただしいスケジ
ュールではなかったために安心した。欲を言えばシアトルでもう 1 社ほど視察したかった
が、それはまた次回の楽しみとて。
シアトルの Microsoft での A/B テストの話は、今回の視察テーマであった "AI ”からは少し遠い内容だったので、聞き始めは「？」という気持ちからのスタートだった。しかし、具体的な事例を交えての話を聞くうちに、 A/B テストの有用性や活用・適用に関して自分が捉えていたこれまでの知識よりも視野が広がり、結果としては有益な情報とアイデアを得ることができた。
今回の視察と通じて最も印象深かったのは、 Numenta の訪問であった。
従来のAIとは異なるアプローチで大脳新皮質のモデル化による独自の理論でAIに対して取り組んでいること、また、この独自のAI技術をオープンソースで提供するレベルまで来ているというのには感心したし可能性を感じた。ここでも自社のサービスに活用できないかと考えたくなるようなよい話を聞くことができた。
だた、正直なところ、これまでの機械学習とアプローチは違えでも結果的に何が異なっているのかまでは、短時間の訪問では理解することはできなかった。深い理解は帰国してからの宿題となった。
今回の視察で、米国がAIに対して自分の予想をはるかに超えた規模で大小様々な多岐にわたっての研究、投資されている事を垣間見た。今回の複数の企業訪問での「AIを生み出す側」の話は、これまで CSAJ のAI研究会で様々な人から講演頂いた「AIを活用する側」が- 22 -

中心となる話とは異なっており、すべての情報を得ての対比ではないが、日本のAIに対する取り組みは予想以上にかなり遅れをとっているのではないかと感じてしまった。
今回の視察も、米国の最新事情を知る上で有意義な興味深い内容が多かったため非常に充実した視察だった。
余談になるが、大統領選挙の真っ只中に米国に居られたこと、選挙結果について米国民の生の反応や声が聞けたことは、今回の視察でいいオマケとなった。
最後に、このような有意義な視察内容のコーディネートにご尽力頂いた岸本さんに感謝と御礼を申し上げます。

㈱アスペ ッ クス
吉田 一也～～～～～～～～～～～～～～～～～～～～～～～～～～～～～～～～～～～～～～～～
個人的には、三年連続の参加となりました今回、一昨年の「TechShop」昨年の「 EcoSystem 」等々の Keyword から記憶が蘇り、そういえば日本では富士通がTV で「 Techshop]のCF を流してとか、ＭＡツールなども普通に浸透していて云々、「ジャネーの法則」でしたか？全く時間経過が速すぎると感じております。（昨年訪問致しました NEC の岩田さん
も既にＮＷを卒業されていました 。
）
さて三年目の今回、今話題沸騰中のＡＩ系企業を中心に訪問させて頂きましたが、各社

いずれも最先端のお話で、大変興味深くプレゼンを拝見させていただきました。特にOptimizing Mind 社、 Numenta 社は、事前に岸本さんからＦＢに情報がアップされていたにもかかわらずやはり理解不能でございました。（大変残念）ただ、ニューロンの動作解明が本年中にも完成し、応用される？話題やHTL-studio の情報など試せるネタを頂くことができましたのでトライしようと思っております。
今回のツアー、ホテルの部屋で「米国大統領が決まるという歴史的なイベントを目の当たり」にいたしました。
この巨大な選挙予想に人工知能が使われないはずがないとずっと思っていましたが、実は沈黙だったようです。
（岸本さん、１２月３日のFB より）
http://eetimes.jp/ee/articles/1611/29/news026.html
次回の大統領選では、どこまで解析ができるのでしょうか？大変楽しみになってまいりま
した。
岸本さん

ツアー企画ありがとうございました。

また来年も定点観測や新たな Biz 視点でご一緒できれば幸いです。
次回、またよろしくお願い申し上げます。

㈱イ ン フ ィ ニテ ッ ク
芳賀 紳- 23 -

今回初めてツアーに参加いたしました。世界のITを牽引している Microsoft 、また今後のAI、 IoT 時代に向けて躍動しているシリコンバレーのベンチャー企業の現場は、貴重で大変で有意義な１週間でした。 Microsoft 本社キャンパス内の規模と多様性（インド人が10,000 人という多さ ）、 IoT 時代を見据えたセキュリティ通信に着目している wolfSSL 社、
AIを応用研究、開発研究の側面で情熱的にチャレンジしているベンチャー企業の取り組みを見て、受けた刺激を社員に伝搬し共有したいと思いました。
視察団メンバーの皆様とはほとんどの方が初対面でしたが、大変親切にしていただきました。旅のなかでの交流を深める中、諸先輩からのお話は大変プラスになるもので、帰国後、仕事にさっそく実践できる具体的なものも少なくありませんでした。この経験だけでもツアーに参加する価値があると感じるものでした。
最後に今回のすばらしいツアー全体を総指揮していただいた団長の竹原さん、豊かな知
識と翻訳と笑いで現地コーディネートをしていただいた岸本さん、 CSAJ 事務局の皆様、またツアーに関わられたすべての皆様に深く御礼を申し上げます。

㈱エスシーシステム
森元 潤治～～～～～～～～～～～～～～～～～～～～～～～～～～～～～～～～～～～～～～～～
今回、 CSAJ のツアーは初めての参加になります。今回のツアーは「AI」をテーマにしたツアーで、とても刺激的でした。
シアトルは初めて訪れました。 Microsoft の本社や Amazon 本社があることで有名ですが、IT企業がシアトルにどんどん拠点を移しているそうです。シアトルの日本領事館で伺った話では、ITに力を入れているとのことで、多くのIT企業がシリコンバレーからシアトルに拠点を移しているとのこと。アメリカに支社を作るなら、シリコンバレーよりもシアトルも良いのかもと思いました。個人的にはスターバックスの本社や 1 号店、スターバックス
リザーブ ロースタリー＆テイスティングルームなど、シアトルを満喫しました。
今回、訪問させて頂いた企業はスタートアップやベンチャーが多くありました。どのス
タートアップもすでに顧客がついており、まさにこれから勢いに乗っていきそうな企業ば
かりでとても刺激を受けました。
日本で取り組まれている多くのAI企業（AIビジネス）と随分と異なるアプローチで取り組んでおり、まさにスタートアップならではの面白い話を聞くことができた。
今回の訪問先をコーディネートしてくれた岸本さん、団長の竹原さん及び参加者の皆様。
ありがとうございました。

㈱オープンス ト リーム
両角 博之- 24 -

今回、初めての本ツアーへの参加となった。私事ではあるが、本ツアーへの参加が、飛行機への初搭乗、初の海外であったため、諸々の不安を感じながらの参加であった。初めて降り立ったアメリカは、話に聞くよりも広大で、自由な発想を許容する文化を肌で感じることができた。目的であった AI/ 人工知能関連の技術についても、様々なアプローチをいち早くサービスとしていく姿勢が伺え、日本でもそういった姿勢が重要であるとされる理由を直接感じることができた。
初日・二日目はシアトルに滞在した。初日はシアトルに到着後、シアトル総領事館を表敬訪問した。表敬訪問に際し、大村総領事、小西領事に対応いただき、シアトルの各種産業との協業について意見を交わした。
二日目は Redmond にて Microsoft 本社を訪問し、 Dr. Ryo Sugihara 氏から、 Microsoftの Bing プロダクトにおける A/B テストについて話を伺った。 A/B テストを導入するための障壁として、社内文化を挙げていたのが印象的であった。その後、 Larry Stefonic 氏宅に移動し、 Larry Stefonic 氏が立ち上げた wolfSSL 社についてのプレゼンを受けた。 AI/ 人
工知能との関連自体は少ないが、同じくこれから重要になってくるであろう IoT を、以前
よりターゲットとしていたという点に、先見の明を感じた。
三日目は国内線でサンフランシスコに移動し、サンノゼに滞在した。サンノゼではス
タンフォード大学を訪問し、ベンチャー起業のOptimizing Mind社から、提供している
Neural Network についてのプレゼンを受けた。既存のDeep Learning/Neural Networkの仕組
みと問題点から、 Regularity Neural Network という新しい Neural Network を提案していた。
既存の Neural Network と同じ概念を利用しており、すでに利用している Neural
Network と置き換えて利用できるということから、利用する障壁は低いと考えられる。
Optimizing Mind社に出資しているVC、及び共同創業者も同席しており、見込みのありそうな技術に対する柔軟性は、言い尽くされている感はあれど、やはり日本でも参考にすべきであると感じた。
四日目もサンノゼで、 Numenta 社・ RIPCODE 社・ NUANCE 社を訪問した。この中で最も異彩を放っていたのは Numenta 社であり、人間というよりも脳が一般的に持っている認識機能を再現して利用する、という内容であった。日本でも、山川宏氏が主査を務める、全
脳アーキテクチャ研究会が提唱している、脳の各機能を再現することを目指す全脳アーキ
テクチャがある。双方の範囲は違えども、人工知能に向けた取り組みの方向が、神経科学と情報工学の複合、となっているのが興味深かった。
五日目はサンフランシスコにて自由行動であった。幸い晴天に恵まれたため、サンフランシスコの街並みをレンタルサイクルで巡った。レンタルサイクルで行ける範囲より遠い所に、興味を惹かれた場所があったが、時間の関係上断念せざるを得なかった。
- 25 -

初の海外ということを加味しても、今回の視察は意義あるものであったと思う。 AI/
人工知能は現在 Google/Microsoft というような、超大手が先行している。しかし、今回訪問した企業では、それらが行っていることとはベクトルの違うことでビジネスとしたり、異なる考え方をもって、将来的に有望であろうことを行っていた。改めて、既存のものにとらわれない発想であったり、視点を変えるということが重要であると気付かされたツアーであった。

㈱オープンス ト リーム
高橋 裕也～～～～～～～～～～～～～～～～～～～～～～～～～～～～～～～～～～～～～～～～
今回ツアーに初めて参加したが、天候にも、参加者にも恵まれ、有意義な時間を過ごすことができた。米国本土に行くのは18年ぶりで不安もあったが、18年前にはスケールの大きさに驚かされたアメリカで、今回は日本にはないチャレンジ文化を感じることができた。
シアトルでは、初日に総領事館を訪問、翌日は Microsoft 社へ訪問した。 Microsoft では、 Dr. Ryo Sugihara(Microsoft

Senior Data Scientist) に Online Controlled

Experiments の一つである A/B Testing を中心にプレゼンテーションしていただいた。
A/B Testing の結果、採用されるのは 1/3 で作ったが使われない機能が多く、そういったプロセスに対応した技術者の評価方法等も含めて文化を変えることが必要との話があり、日本のITに足りない部分を指摘された様に感じた。午後は、 Mr. Larry 宅を訪問し、
wolfSSL の話を伺った。
3 日目は、シアトルからサンノゼに移動し、スタンフォード大学にて、Optimizing Mindの話を伺った。その翌日は、 Numenta 社、 RIPCODE 社、 NUANCE 社に訪問。大学時代に、ニューラルネットワークの研究をしていたが、20年間離れて忘れていた記憶をたどりつつ最新の情報を聞かせていただいた。全体的に、最新の理論や技術を聞けた点はもちろんだが、新しことへの挑戦意欲や、失敗を恐れない文化的な部分に触れられたことの方が収穫だった。
最終日は、自由行動日でオプショナルツアー（ナパワイナリー巡り）に参加させていた
だき、ミクロスソフト田中社長と交流を深められたので、実際のビジネスでも協業できればと思う。

㈱シイエヌエス
小野間 治彦- 26 -

今年は昨年のシリコンバレー視察だけではなく、シアトルの Microsoft 社も訪問出来て本当によかったです。
Microsoft 社では Dr. Ryo Sugihara 氏から Microsoft の Bing プロダクトでのＡ / Ｂテス
トのお話を聞かせていただきました。これは弊社にとっても非常に有益な情報をいただけることとなりました。
午後からの Mr. Larry Stefonic 宅への訪問は、アメリカIT成功者の私生活を身近に感じさせていただけました。 MySQL の創業メンバーのひとりですが、新会社 wolfSSL のプレゼンは今後のビジネスにおいて重要とされている、 IoT へ向けてのビジネスモデルを作り込んでいることにビジネスセンスの凄さを感じました。
シアトルからサンノゼへ移動し、 2 日間かけてスタンフォード大学へ訪問及び企業 5 社
へ訪問いたしましたが、米国では将来有望な技術・研究に対して企業の大きさにかかわらず、出資者による投資が成されていることを教えられました。
今回のツアーも本当に学び多き 5 日間となりました。竹原団長を始め同行させていただ
いたみなさまありがとうございました。
コーディネーターの岸本さん今年もありがとうございました。

セン ターフ ィ ールド㈱富田 祐子～～～～～～～～～～～～～～～～～～～～～～～～～～～～～～～～～～～～～～～～
アメリカは 2 年ぶりだが、ITの本場である西海岸地区は15年ぶりなので、かなり高揚感に包まれたツアー参加だった。特に近年はＡＩや自動運転、ＩｏＴなどのインターネット
以来のIT業界の激変期でもあり、この時期シリコンバレーを中心とした、アメリカＩＴ業
界の動きをじかに感じられる機会を得たことは本当に貴重だったように思う。
シアトルでは、初日に総領事館を訪問し、大村総領事や小西領事と現地の環境や日本企業の進出などについて議論をさせていただいた。
翌日はシアトル近郊の Microsoft 本社へ訪問した。 Microsoft 社では、 Dr. Ryo
Sugihara(Microsoft

Senior Data Scientist) に Online Controlled Experiments の一つである A/B Testing を中心にプレゼンテーションしていただいた。ユーザーインターフェイスの重要性が高まるポータルやＢ２Ｃサイトにおいて非常に有効な手段だと感じた。
午後は、 MYSQL の創始者で知られる Mr. Larry 宅を訪問し、彼の現在手がける wolfSSLのプレゼンテーションを拝聴。インターネット・オブ・シングスにおける SSL の有用性を感じ、先見の明ある事業展開だと納得した。

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３日目は国内線でサンフランシスコに移動し、サンノゼに滞在した。サンノゼではス
タンフォード大学を訪問し、ベンチャー起業のOptimizing Mind社から、提供している
Neural Network についてのプレゼンを受けた。ＡＩ関連では初の訪問で、学習→認識と認
識→学習で機械学習と脳の動きを簡潔に説明され、そのコペルニクス展開に驚くばかりだった。
その翌日 4 日目もサンノゼに滞在し、 Numenta 社、 RIPCODE 社、 NUANCE 社に訪問 。、 す
べてＡＩ系の企業訪問となった。
Numenta 社の、脳が一般的に持っている認識機能を再現するというＡＩの取り組みも斬新であったし、 Ripcord 社のミッションである「世界の紙媒体の記録をデジタル化すること」も興味深かった。また iPhone に搭載されている SIRI の開発元と噂されている NUANCE 社
では、進化したAIによるコンシェルジュサービスのデモを交えたプレゼンを拝聴し、現在のAI最先端をまさに肌で感じることができた。
今回の視察はシアトル～シリコンバレーと広範囲を約一週間という短期間で駆け巡る忙しい日程だったが、そのひとつひとつの訪問先での内容は濃く、本当に勉強になった。
また日本では感じ得ない、新たな技術潮流のトレンドを感じるとともに、自分の中のベ
ンチャースピリットが刺激され、日本に帰ってからの新たな目標ができたように感じた。

㈱タ イムイ ン ター メ デ ィ ア
石田 馨- 28 -