Best Engine

特集

量子コンピュータの可能性に挑むVol. 6

Best Engine
Vol. 6
CONTENTS
表紙撮影／中野 正貴

3
4

IT 春夏秋冬

トランスフォーメーション

代表取締役社長

特集

量子コンピュータの可能性に挑む
伊 藤 公平

教授

12
14
16
18

菊地 哲

里見 英俊

慶應義塾大学
理工学部長・理工学研究科委員長

伊藤忠テクノソリューションズ株式会社
フェローTechnical Report

材料で社会を豊かに応用が期待されるナノスケールの材料解析
Technical Report

デジタル社会に求められる人と組織とは〜産学連携による教育イノベーション〜
IT Terminology

ニューラルネットワーク
ITOCHU Techno-Solutions America, Inc.
シリコンバレー現地レポート

AI Everywhere

1920

最新情報をお届けする

News Pickup

ゴルフダイジェスト編集

心に勝つための実戦ゴルフ学

トーナメント中継を見て学ぶ
プレー上達のポイント
芹澤 信雄プロ

2223

数字で見る IT Insight「30分」AIの 名医 が、遺伝子変異を見つけるのにかかる時間
information

高度なセキュリティを備え、騒音・省エネなど環境に配慮した災害に強い立地に構える目白坂データセンター。電
源設備は全てにおいてN+1の 冗 長 構 成 で 、1 0 分 間 のUPSによる給電を確保できる。

トランスフォーメーション

IT 春夏秋冬

シリコンバレーでは、今あらためてトランスフォーメーションの波が広がり始めています。デジタル
トランスフォーメーション、ITトランスフォーメーション、
セキュリティトランスフォーメーション、
ワーク
フォーストランスフォーメーション。先日訪れた先々での会話にも、様々なトランスフォーメーションの話題が登場しました。
米国のデジタルトランスフォーションの様子については本誌、2016年1月発行の号でもお伝えしましたが、今は｢データセントリック｣｢データドリブン｣をキーワードとする新しいステージに入っています。
プラットフォーマーをはじめとする多くの企業が大量に発生するデータを分析し、新たなビジネスモデルやサービスの創出につなげるアクションを起こしています。
そうした流れの中で、コンテナという仮想環境がアプリ開発のごく当たり前の存在になり、その運用のプラット
フォームとしては｢Kubernetes｣なるものがデファクトに。
スーパーコンピュータが束になってもかなわない量子コンピュータも データ分析の道具 として実用化されようとしています。
わずか3年の間に起きた変化です。
5月1日付けで発表したＣＴＣグループの2018〜2020年度中期経営計画に、｢Opening New
Horizons 〜新しい景色を見るために〜｣というサブタイトルを付けました。日本のデジタルトランスフォーメーションを牽引し、お客様と共にビジネスの新たな展望を切り拓く3年間になります。
その先に見えるのはどんな景色なのか。｢そうそう、これが見たかったんだ｣と思えるような景色を見たいものです。
ところで―デジタルトランスフォーメーションでは世界の先頭を走っているシリコンバレーですが、何度も訪れても、一向に変わる気配がないなあ、と思うものが幾つかあります。価格に質が伴わない
ホテルと朝夕の交通渋滞。そして、食べることに興味がないのではと思われるレストランの数々。
このあたりにもトランスフォーメーションの波が来ないものかと思ってしまいます。
レストランも「ここだ！」というところがなかなか見つかりません。
伊藤忠テクノソリューションズ株式会社
代表取締役社長

菊地 哲

3

特集

量子コンピュータの可能性に挑む量子コンピュータによって、あらゆる現象が超高速で計算できる時代が来る― 最近、そのような話題を目にする機会が増えている。
量子コンピュータが現在どのような段階にあり、いかなる未来を創造するのか。量子コンピュータ研究の第一線を走り続けている慶應義塾大学理工学部学部長の伊藤公平教授とコンピュータやインターネットビジネスの最前線で技術の変遷を見てきた
伊藤忠テクノソリューションズ（略称ＣＴＣ）
・フェローの里見英俊がその可能性について語り合った。
取材・文／近藤 雄生

特別対談

伊 藤 公平

里見 英俊

慶應義塾大学伊藤忠テクノソリューションズ株式会社

Kohei Itoh教授

4理工学部長・理工学研究科委員長

Hidetoshi Satomi
フェロー

5

伊藤 公平慶應義塾大学
教授 理工学部長・理工学研究科委員長
1989年慶應義塾大学理工学部計測工学科卒、1994年カリフォルニア大学バークレー校より
Ph. D. in Materials Science取得。米国ローレ
ンスバークレー国立研究所特別研究員、慶應義塾大学理工学部助手・専任講師・助教授、2007年
より、慶應義塾大学理工学部教授。
2017年より現職。

Googleなどの取り組みなど、
ここ1、2年でIT業界での動きが宇宙船のような特別なマシン活発化してきているように思えます。
慶應義塾大学では産学連携の場として4月に「量子コンピューティングセンター」
を開設されましたが、慶應義塾で研里見 「18ヵ月ごとに集積回路のトランジスタ数が倍にな究されている量子コンピュータはどのようなものでしょうか？

る」―。ITの世界で有名なこのムーアの法則は、実際にほぼ

伊藤

言葉通りに性能が向上している事実とコンピュータの性能がました。
シリコンには3つの同位体 ※1 があり、そのうち質量数どんどん向上するという期待という意味でIT業界を長年支え29のものだけが、磁石のように
「上向き」
「下向き」
と切り替わ

てきました。
しかしここ数年、物理的な制約から一部でムーアる「核スピン」と呼ばれる性質を持っています。そのシリコン核の法則の終焉もささやかれ始めています。

スピンをチップの中に埋め込んで、「上向き」「下向き」のそれ

もともと私は半導体であるシリコンの研究を行っていそのような中で、コンピューティングの性能を大きく変える

ぞれにデジタル信号の1と0を割り当てれば、原子1個単位で可能性のある技術がGPUと量子コンピュータです。GPUは、計算するコンピュータができるはずだと思いついたのが20年

画像処理の演算装置を汎用化したもので、並列コンピュー前のことでした。
ただ、個々の原子は量子力学の法則に則ってティングやAI／ディープラーニングで性能を発揮し、既に実ふるまうため、0か1かのどちらかではなく、0でもあり1でも用の段階にあると言えます。量子コンピュータについては、カ

ある 重ね合わせ の状態にもなる。つまりそのコンピュータ

ナダのベンチャー企業による製品化やIBM、Microsoft、は必然的に、量子コンピュータになるんです。それならばと、※1 同位体同じ元素のうちで、中性子の数が異なるもの。
シリコン（元素記号Si 、原子番号14）には、中性子の数が14、15、16の3つの同位体（安定同位体）があり、それぞれ質量数（中性子数＋陽子数［原子番号］）
は28、29、30となる。

6

里見 英俊伊藤忠テクノソリューションズ株式会社
フェロー
1988年伊藤忠テクノソリューションズ入社。モバイルインターネットの黎明期からデータ通信ネット
ワークでの大規模システムの開発・構築に携わり、国内インターネットの普及と拡大に貢献し、近年は技監としてＣＴＣの技術戦略やイノベーションを支える。2018年４月から現職。

その後、量子コンピュータについて研究するようになりました。

例えば、
メディアなどではよく、量子コンピュータが実現す研究を進めるうちに、シリコンの原子1個1個を並べた量子

れば、既存のコンピュータでは時間がかかりすぎて事実上解く

コンピュータは現実的ではないとわかり、より現行のコンことのできない様々な問題が簡単に解けるようになると書かピュータに近い発想で考えるようになりました。そして2015

れています。
ですが、その具体的な手法や事例についてはまだ年、シリコン上に電子を1個ずつ置くことに成功し、2量子ビッで、本当に量子コンピュータでこうした問題を解くことができト（「量子ビット」
については後述）のコンピュータを作ることがるようになるのでしょうか。
また、量子コンピュータは現在どのできました。その後、私たちはソフトウェアの研究に軸足を移ような状態にあり、どんな可能性を持っているのでしょうか。

※2
そうと考えたのですが、そんな折に、IBMが「量子ゲート方式」

伊藤の第1段階とも言える量子コンピュータ「IBM Q システム」

はわからないと言うしかありません。現段階でこれが解ける、を発表しました。それを外部から使えるようにする計画にあれが解けるというのは、過度の評価が混じっています。量子慶應義塾大学も参加することになり、「量子コンピューティン

コンピュータは決して万能なものではなく、あくまでも、パソグセンター」
でまさにその実践が始まろうという段階です。

コンやメインフレーム、スーパーコンピュータなど、用途に

里見 ５〜６年先のITを見据えるならば、量子コンピュータに

よって様々あるコンピュータの中の一つに過ぎず、特定の領ついて知っておくことは不可欠だと感じています。
しかし興味域においてのみ有用になりうるものだと考えています。移動を持って学んでいっても、その具体的な姿はなかなかはっきり

手段に例えるとすれば、自転車、車、船、飛行機、宇宙船とあるとは見えない。

中の、宇宙船に相当するような特別なマシンであり、自転車や量子コンピュータで実際に何ができるのかは、現状で※2 量子ゲート方式

量子コンピュータには現在2つの方式がある。量子コンピュータの姿として古くから想定されていたのは「量子ゲート方式」（従来のコンピュータの論理回路の考え方に沿った方式）だったが、その実現の目途が立たない中、突如カナダのベンチャー企業D-Wave Systemsが「量子アニーリング方式」（ 量子ゆらぎ という現象を用いて、目的の計算結果を得る方式）の量子コンピュータを商用に完成させて世界を驚かせた。GoogleやNASA（アメリカ航空宇宙局）
はこのコンピュータを実際に導入している。一方、IBMの他にMicrosoftなどが「量子ゲート方式」の量子コンピュータの開発を進めている。

7

質量数28のシリコン同位体だけが並ぶ層を持つ
ウェハー（集積回路を載せる板）が研究室で作られる。
ノイズが少なく、
量子コンピュータのベースとなる。
（伊藤教授の研究室にて）

8

特集

量子コンピュータの可能性に挑む車が宇宙船で代替できないのと同じく、個人使用のパソコン

里見まで全てが量子コンピュータで置き換わるという話ではありね。量子ビットは、情報を失うことなく保持していられる時間ません。解ければ人類にとって有用だけれど、現在のコン（位相緩和時間）がわずかで、計算に使える時間がすごく短ピュータの能力では解くことができない特殊な問題を、1つずい。一度計算すると、また安定させるまでに時間がかかる。そつ解けるように進歩すれば、量子コンピュータの存在価値がれではなかなか使えない。

高まります。

伊藤里見

宇宙旅行が現実味を帯びてきたように、長い間解けながまさに、寿命の長い（＝位相緩和時間が長い）量子ビットをかった問題が解ける可能性を考えると、そこから世界がどう広作るということでした。2002年には世界最長となる寿命を達がるかわくわくします。利用法の一つとして、薬の分子モデル

成し※3、実験的には大きな前進となりました。
ただし、
まだ実用

を解き、創薬に生かせるという話はよく言われていますが、そできる状態ではなく、更なるブレイクスルーが必要です。

れが可能になれば、それだけでも量子コンピュータが私たちにもたらす恩恵は大きいですよね。

その課題の一つが、量子ビットの安定性の問題です

私がシリコンでやってきた研究の大きなテーマの一つ

また、もう一つの重要な課題は、量子ビットの数をどうやって増やすかです。現在、一般に公開されている量子コンピュータとして最先端を走っているのは先の「IBM Q システム」ですが、これが2017年に20量子ビットの搭載を実現し、現在は量子コンピュータの課題

50量子ビットが視野に入っています。
しかし例えば、素因数分解をするための「ショアのアルゴリズム」という方法で現行のコンピュータより速い計算を行うためには、万の単位の量子― 量子コンピュータと現行のコンピュータとの計算方法のビットが必要であることもわかっています。それは、個々の違いについて教えてください。

量子ビットが完全ではなく、安定させるために7つをまとめて1つの量子ビットにするといったことが必要なためですが、

伊藤

現行のコンピュータが、0か1のいずれかを取る「ビッ

いずれにしても、ビット数を今後、何百、何千と増やしていくこ

ト」というデジタル信号を操作して計算を行うのに対して、量とが必須です。

子コンピュータは、0でも1でもある 重ね合わせ の状態を取里見ることができる「量子ビット」
を操作して計算を行います。例え点がやはり、量子コンピュータを実現するためのハードウェア

ば、現行のコンピュータでは、3つのビットで、2の3乗＝8つの上の最大の課題と言えそうですね。

量子ビットの長寿命化とビット数を増やすこと。
この2状態（001、010、101……）を表すことができますが、一度に表現できるのはそのうちの1つの値だけ。一方、量子ビットが3

「確率」
や
「位相」
で表現される量子の世界

つあると、同時に8つの状態を取り、その全ての計算を並列的に行うことができるのです。
すなわち、
ビット3つで速度は8倍、4つでは16倍、5つでは64倍……といった具合に、ビットの数が増えるほど量子コンピュータの計算速度は、現行のコン

里見

ピュータに比べて爆発的に速くなる。
ただし、実際にその原理べき課題が多くありますよね。その一つが量子ビット上の操作をコンピュータとして実現するためには乗り越えるべき数々を、解くべき問題の計算に対応させるためのアルゴリズムをの課題があるのです。

どうやって作るかです。量 子コンピュータは、現 行 のコン

その一方、ハード面とは別に、ソフト面でも乗り越える※3 2002年には世界最長となる寿命を達成

伊藤教授らは2002年に、質量数29のシリコン、核スピン量子ビットの位相緩和時間として、室温で25秒を得ることに成功した。

9ピュータとは考え方が全く異なります。従来のように、様々なチが異なるからです。

現象をXYZなどの変数を使った数式で表して、それをプログ

伊藤

ラムに書いて計算させるといった考え方をいったん全部捨て度を加えた量子力学的なプログラムに置き換えていくところ

ないといけない。
ではその代わりにどうすればいいのかというは、数学に強い人であればできる人はいると思いますが、それ点は、あまりわかっていない状態ではないでしょうか。

をどうやって量子ビットに関連付けていくかについては、若い伊藤

量子コンピュータでは、解きたい問題ごとに、計算の元

うちから量子コンピュータ的な思考に浸ってきた人でなけれとなるデータを量子ビット上にマッピングし、量子ビットごとにばなかなか難しいでしょう。すなわち、量子コンピュータの発0、1の確率論的な重み付けを決めて計算させなければなりま展のためには、量子的思考が染みついた「クォンタム（＝量子）

せん。更に、量子力学では情報を波で扱うのですが、ここではネイティブ」とも呼べる若者を育てることが必須なのです。慶

「位相」という考え方も重要です。自然現象や社会現象をどの

應義塾大学に今年立ち上がった「量子コンピューティングセン

ように解釈して、波の振幅や位相に表現し計算するか、そしてター」の役割の一つは、
まさにそこにあります。

得られた計算結果からどのような意味を取り出すかは、従来と里見は全く別の考え方で取り組む必要がありますね。

使い方や結果について議論する。そうしてとにかく色々と試し

里見

位相は、重ね合わせと併せてわかりにくい概念ですね。

て遊んでいく中で量子的思考が身に付いて、新しいパラダイ

量子を波として捉えた時の重ね合わせ方と言えばいいのでムを生み出していく。その先に量子コンピュータの本当の発しょうか。波と波の重なり具合によって、波が強まったり弱まっ展があるのでしょうね。

たりする現象を考慮しなければならない。

伊藤伊藤量子ビットには位相をずらすなどの操作が可能で、複かったような使い方を発見していってくれることも期待してい数の位相のパターンを計算して答えを出してみると、答えがます。量子ビットを1,000個まで増やさなくても、こうやった分布という形で集約されてきます。それを世の中の事象に解ら、
こんなすごい計算ができるじゃないかとか、
このハブから釈して、この答えはこういう意味を持つのだろうと評価する。

そういう流れでできていったらとても嬉しいですね。

我々が書くような数式を、位相というもう一つの自由

まっさらな状態で量子コンピュータの実機に触れて、そうした中、若い世代が、私たちが全く想定もしていな確率の考え方を基礎に持つことは、解答が1つに定まらないことを意味するので、決まった入力に対し決まった解答を出すと量子時代に長期的視野で備えたい

いう私たちの考え方を変えていかなければなりません。

「量子的思考」を持つ人材を育てる― まさに今から、量子コンピュータの具体的な発展が始まるという印象を受けました。今後、どのような展開が予測されるのでしょうか。

里見

現在、クラウド経由でIBM Qを体験できるようにな

り※4、
ごく簡単な計算であれば量子コンピュータを用いて解伊藤くことを体験できます。使用してみましたが、これまでの数ません。その前提の上であえて言えば、
まず、量子力学に則る学やコンピュータの分野で仕事をしてきた人が触ると、多分ミクロの分野における問題を解明できるようになるというのショックを受けるだろうとも感じました。あまりにもアプローが最初だろうと考えています。里見さんが先ほどおっしゃった※4 クラウド経由でIBM Qを体験的に使うことができる

率直なところ、展開の中身も時間的なスパンもわかり

IBM Q Experience (https://quantumexperience.ng.bluemix.net/qx/experience )にて体験できる。音楽の五線譜のような画面に、量子ゲート（演算子）
をドラッグ＆ドロップで置いて計算を行うのが特徴的。

10

特集

量子コンピュータの可能性に挑む

創薬の分野で量子コンピュータが生かせそうというのは、そできることはやり尽くされてしまいます。次のレベルに行くた

れが、量子力学の法則に沿った原子の世界を扱う分野である

めには新しいパラダイムのコンピュータが必要になるはずで、ことが関係しています。その次の段階として、古典的な、つまそれを量子コンピュータにしたい。そのためにも今、ハード面

り、我々が感覚的に理解できるマクロの世界のことを解明してもソフト面も併せて発展させていく必要があります。

いけるものになっていけばと思っています。

里見

里見

私たちIT企業も、量子コンピュータの時代に備える必

私たちはそのために必要な手段を常に見つけていかなけれ

要があると感じています。現在、IT業界ではAIやIoTについてばなりません。その際、重要なのは、その手段が、何か1つのの検証や議論が盛んに行われています。社会的な課題の解決

分野だけに通用するようなものではなく、様々な分野を横断

やビジネスでの効果も含めて各社が先行投資をしている段階

して課題を解決できるようなものであることです。そう考えたです。今後は、量子コンピュータも先行投資の選択肢の一つ時、数十年後、その中心に量子コンピュータがある可能性はとになってくるでしょう。

ても高いと思います。私たちも、ITにおける最良のソリュー

伊藤AIの発展は量子コンピュータと不可分です。今は、第3ションを見い出し続けていくために、将来を見据えて、いい意

次AIブームと言われていて、AIの分野でどんどん新たな開発

味での 遊び を大切にしながら、新しい 量子の世界 に挑んが進んでいますが、そのうちに現在のコンピュータの能力ででいきたいです。

企業が解決すべき課題はいつも身近にたくさんあり、

11Technical Report
材料で社会を豊かに応用が期待されるナノスケールの材料解析
自己修復する樹脂、
水素エネルギー、
バイオ材料など、材料開発は豊かな社会の実現に欠かせません。
ここでは、近年盛り上がりを見せるナノスケールの解析技術を中心に、材料開発の動向を踏まえつつ、CTCの新しい取り組みを紹介します。
伊藤忠テクノソリューションズ株式会社
科学システム本部
CAEソリューション営業部

小林 弘明（写真左）アプリケーションサービス部

森 一樹（写真右）法などが使用されています。原子や分ストと期間を削減することを目的にし自動車、エネルギー、健康・医療など

子のようなナノスケールでの解析でており、生物学でのゲノム解析を示唆のあらゆる分野で、豊かな社会の実現

は、実験によらず量子力学に基づいたしつつコンピュータによる解析技術をに貢献する技術として新しい材料の開第一原理計算や分子動力学計算が確駆使して新材料の開発プラットフォー

発に注目が集まっています。新材料開立されてきました。
しかし、第一原理計

ムを形成するものです。

発は古くは錬金術に始まり、産業革命

算では、その計算量が原子の数の3乗

また、ここ数年盛り上がりを見せてを経て、金属、セラミックス、高分子材に比例して大きくなるため、実用的ないる量子コンピュータも分子構造や料（ポリマー）などの材料分野で発展

数の原子を解析するには膨大なコン

化学反応についての応用が期待されしてきました。

ピュータリソースを必要とします。

ており、実用化に伴い材料開発が大き社会に貢献する材料解析

近年、並列計算やGPU、
クラウドな

元素の組み合わせで、比重、弾性、導どのコンピュータ技術が発展し、空間電性、耐熱性、熱伝導性など大きく異や時間の微小な単位まで取り扱いがなります。材料解析は、組み合わせやできるようになってきており、ナノス

CTCは、30年以上前から材料解析

構造から電気や熱などの特性を計算

ケールの材料解析が注目を浴びつつに携わっており、熱力学に基づくミクやシミュレーションで導き出し、性能やあります。また、コンピュータの進展

ロ組織の諸性質に関するシミュレー

耐久性に優れた材料の創出にかかるに伴い、ビッグデータや機械学習など

ションを中 心にマクロスケー ル の 機

期間を短縮します。

のデータサイエンスの技術を使用し械特性予測まで、コンサルティングやて物質・材料の物理的・化学的特性にサポートを含めてマルチスケールな関する膨大なデータを分析し、材料探材料解析ソリューションを提供してい材料解析は、計算手法とコンピュー

索を進める「マテリアルズ・インフォマます。

タの性能に支えられています。計算手ティクス」という分野も台頭してきま

法 は 、対 象となる組 織 の 大 きさ（ ス

した。

材料解析の進展12く進展するでしょう。

材料は、結晶構造や結びついている

CTCの材料解析ソリューション

ミクロ・マクロ スケ ー ル で は 、合金の分野を中心に熱力学平衡やケール）によって大きく異なります。目マテリアルズ・インフォマティクスの状 態 図 を 計 算 す る ソ フト ウ ェ アに見える範囲の大きさに関する分析

代表的な事例は、2011年にアメリカ「Thermo-Calc」、合金の凝固や固はマクロスケールと呼ばれ、対象を細が 国 家 プロジェクトとして 開 始した相変態のミクロスケールの組織変化

かく分割してモデル化する有限要素

Materials Genome Initiativeでを予測するソフトウェア「MICRESS」

法や微視的な構造を無視する均質化す。
このプロジェクトは、材料開発のコなどがあります。

■Exabyte.ioの画面イメージ●

Thermo-Calc
統 合 型 熱 力 学 計 算ソフトウェア 。ス

ウェーデンのThermo-Calc Software社
が開発。様々な熱力学データベースを利用することで、合金開発をはじめ、材料科

Exabyte.ioは、Webブラウザ上でCTCが培ったナノスケールの解析技

操作可能なアメリカExabyte社のクラ術やデータも活用してExabyte.ioのウドサービスです。使用に応じた課金

新機能の開発にも参画しています。

のため解析にかかるシステムやソフト
ウェアなどの投資を抑えることができ求められるマルチスケール

学、冶金、半導体開発、（無機・有機）化学、ます。
また、計算の負荷に合わせてコン

ナノスケールの材料解析が実用の段

地球化学などの様々な分野の熱力学計算

ピュータリソースの増減を柔軟に行う

階に入ったことで、今後各スケールを統ことができ、システム負荷の高い計算合したアプローチが求められてきていにも対応可能です。

ます。
アメリカ・ミシガン大学のアリソンに適用可能。

●

MICRESS

また、上述のMaterials Genome

教授は、材料の開発に関しての情報を

Initiativeでは、結晶構造や相図などの統合し、マルチスケールでのデータ連携

れた界面駆動力により多相及び多結晶で第一原理計算の結果からなるオープンのモデルを形成するICME（Integrated構成されたミクロ組織の時間変化を計算

な 大 規 模 デ ータベ ースM a t e r i a l s

Computational Materials

するマルチフェーズフィールド法で、合金

Projectを提供しており、Exabyte.ioはEngineering）というコンセプトを提唱

このデータベースとも連携しています。

しています。実現はまだこれからになり元素入力だけで関連する結晶データのますが、研究が進めば、材料開発を更に全てを取得でき、各物性の解析やメカ加速することになるでしょう。

ミクロ組織形成予測ソフトウェア。
ドイツのACCESS社が開発。熱力学的に評価さの形成過程についての計算が可能。

ニズムの解明には各々ワークフロー及CTCでも2017年、鉄鋼の鋳造から

びモデラーも用意されているため、解析

圧延をテーマに、
ミクロ・マクロスケー

ナノスケールについては、2015年

時間の大幅な短縮が期待できます。計

ルの均質化法計算、有限要素法と、ナ頃からミクロ・マクロの材料解析で蓄算データを蓄積し、機械学習で物性をノスケールの分子動力学計算、第一原積したノウハウを含めて解析サービス

予測する機能なども搭載しています。

理計算を用いてマルチスケールの計の開発に着手しました。2018年には固膨大な計算リソースが必要なナノス

算ソリューションを開発しています。今

体の物性に関する解析やモデリングでケールの解析は、Exabyte.ioのような後も、ナノスケールの解析技術やマル

材料のナノスケールの設計や開発をクラウド型のソリューションが今後主流

チスケールの解析ソリューションを拡支援するクラウドサービスExabyte.ioになってくるでしょう。
アメリカと日本で充し、豊かな社会の実現に新材料の創の取り扱いを開始しています。

は、注力している材料が異なるため、出で貢献していきます。

ナノスケール解析クラウド「Exabyte.io」

13Technical Report
デジタル社会に求められる人と組織とは〜産学連携による教育イノベーション〜
近年のテクノロジーの進化は、データを活用した産業革命を可能としデジタル社会を実現しました。
新しい価値が生まれ、既存のビジネスモデルは破壊されていく中で、企業が成長していくためには人や組織はどうあるべきかについて考察します。
伊藤忠テクノソリューションズ株式会社
技監
ビジネス開発事業部長

野村 典文

博士
（数理情報学）デジタル社会とは
デジタル社会について、人によって捉え方は異なるもの の 、大まかに言が「オープンイノベーション」になります。
オープンイノベーションは大きく以下の4つの要素から成ります。

新しい事業価値が生み出され、文化、
産 業 、人 間 のライフスタイルを一 変させていく社会と定義することができます。
その出現の原動力は近年のテクノロジーです。センサーやデバイスの技●

ビジネスモデルく、
テクノロジーを活用して事業価値を上げ、収益モデルを変革することで新たなビジネスが生まれます。
●

エコシステム大学、公的機関、企業がつながり資金やモチベーションが循環する仕組みが重要タル化させ、高速通信、メモリやディス

となります。
この循環の中で、再び新たな

タル情報をビッグデータとして収集することが可能となりました。更に、コンテクノロジーが生み出されるという成長のサイクルがデジタル社会を支えます。
●

開発プラットフォーム

ピュータ性能の向上により膨大なビッデジタル社会はスピーディに変化し、価値

グデータの解析が可能となったことを生み出すためのテクノロジーもどんどんで、ディープラーニングなどのAI技術を発展してきました。
このように、デー
タを活用した産業革命が進行しつつあります。

進化していきます。より俊敏に立ち上げる

デジタル社会は、多様な集団がつながることで新たな価値が創出されていく社会です。ここで求められる仕掛け
14

ます
（表1）。
表1

従来の組織とデジタル社会に求められる組織の特徴

従来の組織

デジタル社会に求められる組織

責任とKPIによる縦割り組織

フラットでオープンな集合体

綿密な計画／
ウォーターフォール柔軟な対応／
アジャイル

マスマニュファクチャリング

マスカスタマイゼーション

効率性重視

創造性重視

モノ思考

体験思考

コントロール

自律

専門知識、画一性

ソフトスキル、
多様性

環境と顧客からのフィードバックをスピーディに受ける仕組みが必要になります。
●

データプラットフォーム
デジタル化の本質はデータです。デー

デジタル社会に求められる新たな仕掛け

ス形態と異なる部分が多く、従来の組テクノロジーイノベーションだけではな

術進化はリアルな社会の状態をデジ
クの大容量化によって、それらのデジ

デジタルビジネスは、既存のビジネ
織から新たな組織への変化が求められえば、リアルな「モノ」や「サービス」を「デジタル化（非物質化）」することでデジタル社会に求められる組織と人タを活用する仕組み（収集、分析、活用）が根底にあり、特に膨大なビッグデータを解析するデータサイエンスが最も重要と言えます。

上に述べたようなオープンイノベー
ションを推進する人材として、「デジタ
ルビジネスデザイナ」、「デジタルエン■課題解決のための産学連携モデル

オープンデータ利活用促進

地方自治体

データを使った
地域活性化提案

企業

大学院大学での人材育成
インターンシップ受入れによるリクルート強化ジニア」、「データサイエンティスト」がI T企業

教育研究用途
限定でのデータ提供

システム提供大学

Data on Cloud

金融、
流通、
観光 など
データ分析技術力強化

データを使った
地域活性化提案

ビジネスデータ環境整備
連携

大学院大学での人材育成
共同研究による人材交流及びWin-Win関係構築

学生

大学院

インターンシップ受入れによるリクルート強化

産学連携による人材育成の仕組み

社会人

研究者

連携
就職／
インターン
シップ

②データサイエンティスト

求められています。三位一体のチーム

このような人材はどのように育成

日本はデータドリブンの考え方が根を編成し、活動することができれば未すればよいでしょうか。ここでポイン

付いておらず、日本の社会には数理的来のデジタル化社会を発展させることトとなるのが産学連携です。デジタルな思考やデータ分析・活用を持つデーができるでしょう。

エンジニアは、従来の育成の枠組み

タサイエンティストが極めて少ないとを多少変更すれば対応できると思わ

言えます。

●

デジタルビジネスデザイナ
デジタルビジネスを企画し推進していく人材。
ビジネスデザイン力に加えて顧客れるので、そ の 他デジタルビジネス

大学では実ビジネスで使うビッグ

デザイナとデータサイエンティストのデータを入手しにくいという課題があ

側面から考えます。

る一方、企業では、数理的なモデルや、
数学、統計学を教育できる人材が極め体験のデザイン力が求められるため、日頃から、観察力や洞察力を養う訓練が必要になります。更に、
エコシステムを作り上げる
ための社内外の有識者とのコラボレー
ション力やファシリテーション力も身に付ける必要があります。

●

デジタルエンジニア
デジタル情報を活用した仕組みやシステム構造（アーキテクチャ）を設計し、実装
していく人材。技術力に加えて、要求を把握するための顧客体験の理解力や人間中
心のデザイン力が必要となります。

●

データサイエンティスト
デジタルデータから社会課題の原因やビジネス高度化の要素などを導き出すために、データ分析力に加えてビジネ
ス分 野で物 事を捉える力 が 必 要となります。

①デジタルビジネスデザイナ
今までデザインスクールなどのデザイン専門の教育機関を除いて、顧客体て少ないという課題があります。お互いの課題を解決するのが産学連携の肝になります。

験を洞察する能力やイノベーションをCTCでも、データサイエンス分野の起こす能力を意識的に教育する場所は人材育成及び産学連携促進を目的とし極めて少なかったと思われます。

て滋賀大学と連携協力の協定を締結

最近では、企業でもデザイン思考を含めたイノベーション教育が多く実施

し、
データサイエンティストの育成に努めています。

されるようになってきました。
また、学校
でもアクティブラーニングという個々

将来のデジタル社会が夢のある豊を生かす教育が試行されています。

かな社会となるために、オープンな協

しかし、
イノベーティブな人材を育成

力のもとで価値の創造を図っていく

するには、思考訓練を行う場と体系立っことが、私たちに今必要なことです。

たプログラムが必要です。体系立った理論を研究できる大学と実際にイノベーションを起こそうとしている企業の協力が求められています。
15

IT Terminology
今回のテーマは……

ニューラルネットワーク

高度な画像解析などを含めた人工知能（AI）の根幹を支えるのが「ニューラルネットワーク」
です。
それはいったいどういうものなのか。
「機械学習」や「ディープラーニング」とはどういう関係にあるのか。
その仕組みや今後の展開の可能性について解説します。
文／近藤 雄生脳を真似て作られた数学モデル

が、複数に分岐した「樹状突起」
から電気（b=0）、建物が樹木の2倍以上あれば手書きの文字を判読したり、別の角度信号を入力し、
1本の長い
「軸索」
から出力

（c=1）、入力から得られる値は1×5＋から撮影された同じものの写真を見て、するのと同じように、
人工ニューロンも、
複

0×3＋1×2＝7。
閾値の6より大きいので、それが同じものであると認識したりする

数の入力と1つの出力を持っています。

この写真は日本の大都市であるという判断になります（出力は１）。
また、
日本語表ことを私たち人間は無意識に日常的に行っています。
しかし同じことをコンピュー

記が少なければ、スーツ姿の人も建物のタで行うのは、決して容易ではありませ人工ニューロンは、神経細胞と似た役割合も多くても（a=0、
b=1、c=1）、
得らん。従来の方法では、例えば手書きで書割を果たすために2種の数値を持っていれる値＝5となり閾値より小さいため、
日

かれた
「の」
という文字を自動で判読させます。一つは、入力される複数の情報に本の大都市ではないと判断されます（出るだけでも、極めて多くの条件や例外を重みづけをして足し合わせるための
「重

力は0）。
ところが、閾値を4にするとどう

一つひとつ例示した膨大なプログラムをみづけの比率」。
もう一つは、足し合わさでしょうか。
日本語が多ければ、他の条件

書かなければならなくなります。

れた情報から意味を引き出すのに必要に関わらず日本の大都市となり、日本語

コンピュータでは困難な処理を人間が

な
「閾値」
です。
この2種の値によって、人がなくとも、スーツ姿の人が多く、建物の簡単にできるのは、脳全体に千数百億個も工ニューロンは、
様々な判断を行うモデ

割合が高ければ日本の大都市と判断すある神経細胞のおかげです。神経細胞は、ルの構築を可能にします。

るというモデルに変化するのです。

互いに繋がり合って神経回路と呼ばれる膨簡単な例として、「 写真に写る風景が数学的な詳細は一切省いて単純化し大なネットワークを作ります。そして、電気

日本の大都市であるか否か」を判断するた説明ですが、こうして閾値を変化させ信号を互いにやりとりすることで高度な処モデルを作ることを考えてみます。判断たり、または重みづけを変えたりすること

理や判断を行っています（図1・上）。

のための条件を仮に次の3つとします。

で、人工ニューロンで様々なモデルが作では、それと同等なメカニズムをコン16「重みづけ」
と
「閾値
（いきち）
」

a 日本語の表記が多いかれることがわかります。

ピュータ上に構築すれば、コンピュータb ビジネススーツ姿の人が多いかも人間と同じような能力を持てるのではc 建物が占める割合が樹木の2倍以上かないか。
その発想で、神経回路を真似て

a、b、cそれぞれについて、正であればこのような性質を持つ人工ニューロン

考え出された数学モデルが「ニューラル

1、否であれば0が、人工ニューロンに入を複数つないで作られた図2のようなもネットワーク」
です。

力されます。
また、aから順に重要度が高のがニューラルネットワークです。

層状化で複雑な判断が可能になる脳の神経回路が神経細胞を構成単位

いとして各条件に重みづけをし、その比をこの図では、●が人工ニューロンで、としてできているように、
ニューラルネット

5：3：2とします。
そして閾値は6とします。

「層」
として並んでいます。左側から複数

ワークは、「人工ニューロン」（図1・下）
を構

つまり、例えば写真の中に日本語表記の 情 報 が 0 か 1 か で 入 力 さ れ 、人 工成単位として作られます。また神経細胞が多く（a=1）、スーツ姿の人は少なくニューロンが先のような計算をして0か1

るための十分なデータがないなどといっ身が見つけていくことになります。

の出力値を右側の層に送ります。そうしこのような原理で、ニューラルネット

た理由で中断を余儀なくされてきましワークによって、脳に模した判断や意思た。
2000年代後半になってようやくそう

決定をコンピュータ上で実現できるよういった問題が解決され、近年急激に、画になるのです。

像解析などの技術に生かされるようになて様々な条件が考慮されて、最終的に右端の層から0か1かが出力されます。
この時、入力から出力までに経る層の数が多いほど複雑な判断が可能になりりました。

ます。先の例で言えば、a「日本語の表記

ニューラルネットワークには、方法や技術的課題を乗り越え、
より高度に

が多いか」
という条件の正否は、「看板の文字が半分以上日本語か」「道路標識がニューラルネットワークは、人工知能

目的の違いによっていくつかの種類が

日本語か」
など、
より細かい複数の条件に（AI）の発展のためにはなくてはならない

あり、その一つが、画像認識において特分けて、重みづけと閾値を決めて判断す

技術です。
一方、
AIと言えば、対のようにに有効な「畳み込みニューラルネット

ることができます。
そうして個々の条件を「機械学習」「ディープラーニング（深層ワーク（CNN）」です。一般的に画像の1

更に細かい条件に分けること、
すなわち

学習）
」
といった言葉が出てきます。

点は、遠くの点よりもその周囲の点と関ニューラルネットワークの層を増やすこと

これらが互いにどういった関係にある係が深いという性質などを利用して、よ

で、
より様々な要素を考慮して判断するのかといえば、
まず、
機械学習とは、
デー

り効率的に計算を行う方法です。更に現モデルを構築することができるのです。

タを学習してAIが能力を高めるための在、CNNの欠点、すなわち画像を回転

また、肝心の重みづけと閾値は、大量方法の一つです。
更に、機械学習の方法

させると別の画像として認識してしまうのデータを実際に読み込ませて学習さの一つとしてニューラルネットワークがといった問題を克服する「カプセルネッせることで、
ネットワーク自身が最適化しあり、そのうち特に、
人工ニューロンの層トワーク」が登場するなど、ニューラルていきます。
その方法には、データと共にが何層にもわたり、条件が奥深くまで掘

ネットワークは、既にその先へと進化し正解を教えて学ばせる「教師あり学習」

り下げられていくものがディープラーニ

ています。

と、
正解を教えずにただ大量のデータをングと呼ばれるのです。

AIと脳。
その差は今後どこまで縮まる

与えて自身で考えさせる「教師なし学

ニュー ラ ル ネットワークの 研 究 はのでしょうか。その行方は、ニューラル

習」がありますが、いずれにしても、より1940年代には始まっていたものの、コ

ネットワークの進化にかかっているとい

適した重みづけと閾値をネットワーク自ンピュータの技術上の問題や、学習させえるかもしれません。

ニューロン（脳の神経細胞）

軸索末端（シナプス）

他の神経のシナプス

図１

人工
ニューロン
人工
ニューロン

細胞体部

樹状突起

人工
ニューロン

軸索

人工ニューロン
入力

重み

入力

重み

入力

重み

入力

重み

入力

人工ニューロン

閾値

シナプス

人工
ニューロン

人工
ニューロン

出力

人工
ニューロン

出力
人工
ニューロン

人間の神経細胞に当てはめると…

樹状突起

図2

単純化したニューラルネットワークの概念図

人工
ニューロン

軸索

【参考】
https://sitest.jp/blog/?p=6727

神経細胞では、「細胞体部」の周縁に伸びる複数の「樹状突起」から電気信号が入力される。それらの信号は中央の細長い「軸索」
を通り、図右端の「軸索末端」
から他の細胞へと出力される。
人工ニューロンも同様に、情報の入力路が複数ある。

情報は左側から入力され、左端の層で処理されたあと中央の層へ。そして同様に処理されて右端の層へと情報が送られ出力される。
ちなみに最左列の人工ニューロンから
出力の矢印が複数出ているのは、同じ出力値を複数の人工ニューロンに送っていることを表していて、「人工ニューロンの出力が1つ」
であることに変わりはない。

17

ITOCHU Techno-Solutions America, Inc.

シリコンバレー現地レポート

AI Everywhere
金田 順花

高まるAIアプリケーションへの投資

International Business Development
ITOCHU Techno-Solutions America, Inc.
AI、
ビッグデータを中心に北米の先端技術や動向を調査し、最新の技術を扱うベンダーを日本へ紹介している。

この傾向は、大手ベンダーの取り組み動向からだけでな
く、ベンチャーへの投資動向からもわかります。米国におけるAI投資は、2017年には50億ドルを超えました。
日本のベ
ンチャー投資全体の2倍以上の金額が米国ではAIだけに投資されている計算になりますが、その内訳について、
インフ

著名な投資家であるMarc Andreessen氏のウォール・ラ（AIを生み出すためのアルゴリズム、ライブラリやハード

ストリートジャーナル紙への寄稿文から Software is

ウェア）とAI機能を持つアプリケーションを比較すると、アプ

eating the world という名言が生まれたのは、2011年でリケーションの投資総額は、直近2年では、インフラの3.8倍した。あらゆる産業がデジタル化し、書店やホテル、
タクシーとなっています。
また、
リサーチ会社CB Insightsが最も有などの一見、ITとは無縁そうに見える伝統的な産業をも変

望なAIベンダー100社をまとめていますが、そのカテゴ革していく状 況を表 現したものです。そして2 0 1 7 年 、リーは、FinTech、サイバーセキュリティ、教育、ヘルスケア、

NVIDIA社主催のGPU Technology Conferenceにおけ農業、ニュース＆メディアなど特定の業界、もしくはアプリ

る講演にて Software is eating the world, but AI is

ケーションが中心です。

going to eat software と言ったのは、同社CEOのJensen Huang氏です。彼は、ソフトウェアが世界を変革し技術力以上に求められるビジネス理解ていくのであれば、その原動力はAIであり、つまりAIはどこ

このようなアプリケーションに重点が置かれた投資、ベンにでも存在すると説明しています。そして、その状況を端的ダー活動が活況を示す一方で、実はエンタープライズにおに AI Everywhere と表現していますが、Microsoftやいて、AIを積極的に活用できているのはほんの一部というSalesforceのような大手ベンダーも Everyday AI , AI

調査結果があります。AIをうまく活用できない原因として、

for Everyone と同様のことを言っています。
こうしたベン

データサイエンスのスキルや予算、データ整備の課題など、

ダーは自社製品にAIを組み込んでユーザー側が意識しなく様々な理由が挙げられていますが、最も多いのは、ユース

とも、AIを活用した機能を使えるようにしています。いつでケースを特定できない、というものです。AIの適用には、

も、
どこでも、誰でも、とこのようにAIが身近になれば、AIがデータサイエンスとビジネスプロセスのギャップを埋めるこ

何かということよりもAIを使って何を実現するか、というとが必要であり、そのためにはテクノロジーの理解と同等以

アプリケーションの議論がより重要度を増します。

上にビジネスの理解が必要であるという議論を、最近よく聞きます。それができてこそ、最適なユースケースやKPIの策

米国におけるAI投資

417

444

292

今回はAI Everywhereというワードをご紹介しましたが、

199
124

最 近 注 目を集めているB l o c k c h a i nも、B l o c k c h a i n$595$1,118$2,489$3,203$3,921$5,012

2012

2013

2014

2015

2016

2017

Investment（$M）
【出典】PwC｜CB Insights MoneyTreeTM Report Q4 201718

定、必要なデータの検討やコンプライアンスの遵守を実現できるという訳です。

354

Deals

E v e r y w h e r eと言われ始めています。これもA I 同 様にテクノロジーだけでなく、ビジネス理解が必須となるでしょう。

News Pickup
CTCの最新ニュースから注目のソリューションやサービスを
ピックアップしてお届けします。

グローバル

AI

IoT／CIM

欧州でのITサービス事業を本格展開

AIスタートアップ「シナモン」
へ出資。
お客様の業務効率化に貢献

建設工事の生産性に貢献する「C-シリーズ」
を開発

欧州でITサービスを提供するイギリスの深層学習を活用したAIソリューションを

建設工事で使用される3次元モデルをNewton IT社と業務提携し、欧州でビジ展開するシナモンへの出資を決定しま

IoT技術で自動生成し、工事工程を可視ネス展開する日系企業のITをトータルでした。シナモンは、様々な領域で適用が化するソフトウェア「C-シリーズ」を開発支援していきます。Newton IT社は、期待されるAIの中でも、手書き文字認識しました。
これまで現場での感覚や経験、20年以上にわたり、現地でSIサービス（AI・OCR）分野で高精度な認識技術を

目視や手入力に頼っていた作業でも、を提供しており、現在では欧州を中心

持 ち 、人 の ように 書 類 を 読 み 取 るA I

リアルタイムで状況を可視化することがに世 界 1 4ヵ国でサ ービスを提 供して製 品を開 発し、提 供しています。C T C

でき、関係者間でのスムーズな情報連携います。今後、CTCとNewton IT社ははA IやR P A 技 術を連 携した業 務 代 行を実現します。シールド工事、地盤改良

セキュリティ、RPAをはじめとする最新サービスを提供しており、今後シナモン

工事、盛土工事、浚渫工事向けのサービのアプリケーション、ITインフラなどのの製品と連携することで、お客様業務のスで、今 後はクラウド化も視 野に入れ

多様な分野での共同のソリューション

更なる効率化と生産性向上に貢献してサービスを拡充していきます。

提供を検討していきます。

いきます。

ビッグデータクラウド／セキュリティ

グローバル／アジャイル開発

滋賀大学とデータサイエンス分野における連携協力の協定を締結

クラウドセキュリティの国際規格「ISO/IEC27017」の認証を取得

CTC Globalタイ、
OutSystemsとパートナー契約を締結

データサイエンス分野の人材育成及びC T C 基 幹 系 特 化 型クラウドサ ービス

CTC Global (Thailand)は、
OutSystems

産学連携促進を目的とした連携協力の「CUVICmc2」が、セキュリティの国際規社とパートナー契約を締結し、タイでの協定を締結しました。滋賀大学は日本で格ISO/IEC27017の認証を取得しまし

アジャイル開発の支援サービスを開始し初めてのデータサイエンス学部を開設た。
この認証は、組織の情報セキュリティ

ます。
OutSystems Platformは、
最小限

し、
データサイエンティストの育成に取り

マネジメントシステム（ISMS）の標準的のコーディングでアプリケーション開発

組んでいます。CTCと滋賀大学は企業な国際規格である「ISO/IEC27001」
をを可能にするローコード開発基盤です。

データの分析に関する知見を共有し、クラウドサービスの領域に拡張したもの

タイを含むASEANと日本での開発品質

よりビジネスに近い実践的な教育手法です。CUVICmc2は、2016年に提供をの標準化やスピードの求められるアプリ

を共同で研究開発していきます。人材開始して以降、サービスの品質向上に努

ケーション開発、モバイルファーストの潮交流や共同の実証実験などを通して、めてきました。今回、セキュリティ対策や流などに対し、日系企業や現地企業のお企業データの分析の高度化やAI開発

運用体制が評価され、ISO/IEC27017

客様へ高品質で短期間でのアプリケーを促進します。

認証を取得しました。

ション開発の展開を図っていきます。

詳細は以下からご覧ください。

http://www.ctc-g.co.jp/news/

19

ゴルフダイジェスト編集

芹澤 信雄

実戦ゴルフ学

日本プロマッチプレー優勝（1996年）を心に勝つための1959年生まれ 58歳
はじめツアー通算5勝、シニア入りしてから1勝をマーク。現在、主宰として藤田寛之プロ、宮本勝昌プロらと共に「チームセリザワ」を結成。大箱根CCにゴルフアカ
デミーを開校。
わかりやすいレッスンで多くのファンを持つ。

取材協力／チームセリザワ ゴルフアカデミー

トーナメント中継を見て学ぶ
プレー上達のポイント
プロツアーも、そろそろシーズンの中盤戦にかかるところですが、皆さんは、
トーナメント中継をどのように見ているのでしょうか。
優勝争いや飛距離ばかりに目が行きがちだとは思います。
しかしトーナメントの中にはアマチュアにとっても多くの上達のヒントがあります。
今回は、そのポイントについてお話ししましょう。

私がプロとして、ぜひアマチュアゴをしないこと」よりも、「ミスを引きずら

ショットを、普段と全く同じ手順で打ちルファーに参考にして欲しいと思うのないこと」のほうが大事です。
トーナメます。ショットに入る前の一連の動作

は、選手たちのプレーのリズムやルーント中継を見ているとわかりますが、プを、「 プレショットルーティン」といいまティンです。
トップで活躍する選手であロは、直前にミスが出たとしても、次の

すが、
プロは、
この動作を常に一定にすればあるほど、１打ごとの手順やリズム

るように、普段から心掛けています。なは常に一定ですし、ショットが成功してぜかというと、毎回、決まった手順を踏も失敗しても、それに一喜一憂するこ

むことで、気持ちが自動的に「目の前のとなく、淡々とプレーをこなしていきまショット」に集中して、普段の練習通りす。実は、これこそが、スコアを安定さの実力を発揮しやすくなるからです。

せる最大の秘訣なのです。

ミスをしないことよりもミスを引きずらないことが大切20

ミスが出たら、「 気持ちを切り替えて」と、よく言いますが、純粋に気持ちだけの操作で感情をコントロールできるほど、人間は器用ではありません。例

プロアマ戦などで、アマチュアの方

えば、
タイガー・ウッズは以前、ミスしたと一緒にプレーすると、それまで調子

後に、10秒間だけは感情を爆発させが良かったのに、たった１回のＯＢなどて、怒ってもいいという、「 10秒ルーでがっくりと落ち込んでしまい、そこかル」を作って、実践していました。これ

らずっと調子が上がらなくなる人がいは、失敗して悔しい感情を抑え込むのます。ゴルフにミスはつきもの。
「ミス

ではなく、放出しつくしてしまうことで、

ミスのことは「忘れて」、次のショットにの向いた方向にボールが飛び出して臨むという心理テクニックです。私の場行くという特 徴 が あるの で 、無 理に合は、怒りの感情を表に出すと、その後フェースを閉じて球をつかまえに行くで、「 何であんなことしちゃったんだろよりも、フェース面の方向に真っすぐう」と、きっと後悔すると思うので、
この力をかけてやるほうが、飛距離が出ややり方は使えません（笑）。それに比べすいからです。
「 飛ばしにはドローがて、いつも同じ「ルーティン」で打つと有利」というのは、今となっては単なるいうのは、手軽で、誰にでも効果がある

思い込みで、飛距離を出すには、いか方法ですので、ぜひ、意識して試してみにクラブの性能を引き出すスイングをてください。

するかということが、プロにもアマチュ

女子プロは、筋力よりも柔軟性で飛距離を伸ばす

アにも求められている時代ということ

CTCが応援する若手ゴルファー藤田 光里プロ＆美里選手からメッセージ
今年度、CTCは藤田光里プロとプ

ロゴルファーに挑戦している妹の藤田美里選手の2人を応援しています。
今シーズンにかける思いと子供の頃からお互いにどんな練習をしていたのか聞いてみました。

なのです。
クラブに関して言うと、私がプロをもう1つ、トーナメント中継で参考に目指していた頃といえば 、練 習 場でして欲しいのは、プロの打球効率の良打ってみて、「 感触がいい」とか、「 飛ん

藤田 光里プロ
今シーズン、推薦及びマンデーやウェイティング※で出場する試合にはまさです。最近では、最新の弾道計測器

でそう」ということでクラブを選ぶしかをティーグラウンドに設置して、ティー

なく、それが本当に「飛んでいるかどう

ショットの弾道データをリアルタイムでか」は、実際に試合で使ってみないと画面に表示するような中継も増えていわからないというのが普通でした。プます。あのデータからわかるのは、特にロになってからも、日本ではまだ弾道

女子プロの場合、ヘッドスピードが男性

計 測 が 一 般 的 ではなく、アメリカの教えでゴルフを始め、2013年にプロテストに

アマチュアと同じか、それより遅いにもカールスバッド（カリフォルニア州）までプロ初優勝、2015年にはレギュラー試合で関わらず、キャリーが230〜240ヤード

で、フィッティングに行ったりしましたも出るという「事実」
です。
これは、女子が、そうすると、それまでは、低くて転プロがいかに効率良く飛ばしている

がる球筋が好きだったのに、弾道計測

か、逆に言うと、男性アマチュアがいか

上はもっとロフトを増やして、高い球をにヘッドスピードを無駄にしているかと打つほうが有利ということになりましいうことを表しています。女子プロのスた。実際、キャリーが15ヤードも伸び

イングを見ると、効率良くボールを飛たのですが、それまでと出球の高さがばすには、筋力よりも柔軟性のほうがまるで違うので、「これは自分のゴルフ大事だということがわかると思います。

じゃない」という感じで、その不安を取

特に、肩甲骨周りと、股関節の柔軟性

り除くまでには、
かなり時間がかかりまは、
スイングアークの大きさとヘッドスした。今でしたら、データが良くなるな

ピードの維持には必要ですから、中高

ら、迷わずいくらでもスペック変更しま

年以上の男性ゴルファーは、その部分だけでも、毎日ストレッチするほうがいいでしょう。

自分に合うクラブが
一番
「易しい」
クラブ

すけど
（笑）。
最近のプロのクラブセッティングをず予選通過を目標に臨み、後半、QTに照準を合わせて練習していきます。
肘の手術を終え、
今までの痛みもなくなり、ショットの飛距離も戻ってきたので復活を目指して頑張っています。

ふじた・ひかり／1994年生まれ。3歳から父の合格。その後、LPGA新人戦 加賀電子カップ
念願の初優勝を果たしている。
※トーナメント出場予定選手が欠場した場合、現地で待機している選手が前年度のQT順位に則って出場できる。

藤田 美里選手
今年はプロテスト1次敗退という自分でも想定していなかった結果となりました。
今は来年のプロテストに向けて何をすべきかを見つめ直し、練習に励んでいます。
応援よろしくお願いします。

ふじた・みさと／1996年生まれ。3歳からゴルフを始め、ベストスコアは69。ジュニア
時代から常に姉と1、2フィニッシュで注目を集めてきた。父親の逝去をきっかけに2017年
からプロゴルファーを目指し、LPGAのプロ
テスト･QTに向け始動。

見ると、プロでさえ「易しいクラブ」を幼少期からの2人のゴルフ練習法

使っていることがわかります。例えば、めました 。一 から全 て 父に教 わり、

女子プロは、ロングアイアンの代わりに、ウッドやユーティリティをたくさん

また、男 子プロの 弾 道デ ータからバッグに入れていますが、これは一般は、今はドロー系よりも、フェード系のの男性アマチュアも真似すべき点だとほうが「飛ぶ」ことがわかります。現代

思います。易しいクラブを使うほうが、のドライバーは、
インパクトでフェース

上達も早いですから。

父の勧めで3歳頃からゴルフを始

365日休むことなく毎日練習していました。夏は500球に加え、コースラ

ウンド練習。冬はコースに行けない分

1,000球に素振り1,000回など。
自宅の一部屋にグリーンを敷き詰め、パター練習場を作り毎晩練習し、他にも独自のトレーニングをしていました。

21

数字で見るIT Insight

サイエンス・ライター

森 旭彦

エマージングサイエンス・テクノロジーに関する記事を様々なメディアで執筆している。関心領域は、AI、ロボティクス、宇宙開発など。

今回の数字は･･･

30

分

AIの 名医 が、遺伝子変異を見つけるのにかかる時間

高精度な遺伝子解析をもとに、患者に最適化された治療できないような膨大な数の論文などを学習。
患者のデータをを施す医療「プレジション・メディシン（精密医療・最適医療）」

入力すれば、治療のターゲットとすべき遺伝子変異を特定し、が、次世代のがん治療として脚光を浴び、実際的な医療とし適切な治療薬を提案する。ある大腸がんの全ゲノム解析でて定着する兆しを見せている。

は、人間では1年かかったとされる変異データの解釈を、30「がん」
は、人類にとって最大の難問の一つだ。
医療は長い分で終わらせることが可能だったことが報告されている。

間、
この難問との戦いに苦戦を強いられてきた。
しかし私たちいいことづくしと思われるプレジション・メディシンだが、課は今、最先端の遺伝子解析技術とAIによって、がん治療のあ

題は高額な費用と保険適用だ。一部のがんは保険診療の適り方が劇的に変わる夜明け前にいるのだろう。

用を受けられるが、患者は狙って特定のがんになるわけでは

今、最先端のがん治療では、がんそれぞれが持つ独自のない。
保険診療が受けられない場合は、遺伝子検査だけでも「遺伝子変異」を重視した医療へと方向転換が始まっている。

数十万円から数百万円前後とも言われる高額な費用を自己患者の持つ遺伝子変異を遺伝子解析によって特定、著効を負担するか、臨床試験などへ参加するか、いずれかの手段と示す治療薬を処方し、患者に最適化された医療を行うことがなるのが現状だ。

現実のものになりつつある。
以前からがんが独自の遺伝子変

アメリカでは、
食品医薬品局（FDA）の認可を得ている場合

異を持つことはわかっていたが、患者のがん細胞が持つ遺伝に限り、がん遺伝子検査にかかる費用が「メディケア（高齢者

子変異の解析には時間と費用がかかり、一般的な医療として向け公的医療保険制度）」の対象になり始めている。
この流れ

提供することは困難だった。
しかし「次世代シーケンサー」にが、民間の保険会社が遺伝子検査によるがん診断を標準的代表される解析技術の革新によって、遺伝子変異を時間と費な治療法とみなす追い風となり得ることが、期待と共に報道用を抑えながら詳細に調べることが可能になった。

されている。

プレジション・メディシンにおいては、AIが名医として活躍する。
一般的には、
患者のがんの遺伝子変異の判定と治療法の決定は医師や研究者らが行う。
しかし膨大なデータや資料を解析しなければならないため、人間にとっては骨の折れる【参考】作業だ。一方、IBMが開発した「Watson for Genomics」

https://www.cancer.gov/about-cancer/understanding/statistics

は、数千万以上という、到底ひとりの人間では理解することが22『がん治療革命の衝撃 プレシジョン・メディシンとは何か』
ＮＨＫスペシャル取材班 (著)
https://www.ibm.com/think/jp-ja/watson/watson-for-genomics-professor-miyano-interview/https://wired.jp/2018/04/05/medicare-genetic-cancer-testing/主要グループ会社
国内

シーティーシー・テクノロジー株式会社（略称：CTCT）
東京都千代田区富士見1-11-5 栗田九段ビル
http://www.ctct.co.jp/
CTCシステムマネジメント株式会社（略称：CTCS）
東京都千代田区三番町8-1 三番町東急ビル
http://www.ctcs.co.jp/
シーティーシー・エスピー株式会社（略称：CTCSP）
東京都世田谷区駒沢1-16-7 駒沢中村ビル
http://www.ctc-g.co.jp/˜ctcsp/
CTCファシリティーズ株式会社（略称：CTCF）
神奈川県横浜市都筑区二の丸1-2
http://www.ctcf.net/
シーティーシー・ビジネスサービス株式会社（略称：CTCBS）
東京都千代田区霞が関3-2-5 霞が関ビル
http://www.ctc-g.co.jp/˜CTC-BS/
CTCビジネスエキスパート株式会社（略称：CTCBE）
東京都千代田区霞が関3-2-5 霞が関ビル
http://www.ctc-g.co.jp/ctcbe/
アサヒビジネスソリューションズ株式会社
東京都墨田区吾妻橋1-23-1 アサヒグループ本社ビル
http://www.n-ais.co.jp/
株式会社ひなり
東京都千代田区霞が関3-2-5 霞が関ビル
http://www.ctc-g.co.jp/hinari/
CTCファーストコンタクト株式会社（略称：CTCFC）
東京都世田谷区駒沢1-16-7 駒沢中村ビル
http://www.ﬁrstcontact.co.jp/

海外

ITOCHU Techno-Solutions America, Inc.
3945 Freedom Circle, Suite 640, Santa Clara, CA 95054, U.S.A
http://www.ctc-america.com/
CTC Global Sdn. Bhd.
Level 10 Tower A, Plaza33 No.1, Jalan Kemajuan, Seksyen 13
46200 Petaling Jaya, Selangor Darul Ehsan, Malaysia
http://www.ctc-g.com.my/
CTC Global Pte. Ltd.
315 Alexandra Road, #02-01 Sime Darby Business Centre
Singapore 159944
http://www.ctc-g.com.sg/
CTC Global (Thailand) Ltd.
2525 FYI CENTER Tower 2, 5th Fl., Unit 2/502‒2/504, Rama IV Rd.
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Vol. 6 2018年 7月発行
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