︵株︶ Preferred Networks
代表取締役最高経営責任者

西川 徹 氏

仕組みを深く掘り下げるコンピュータの可能性に魅かれえてください︒

ＡＩの力で世界を変えるべく︑幅広い領域で各企業と事業提携・共同研究を行い︑石油化学プラントの自動運転技術やＦＡ・ロボット︑新素材探索シミュレータなど︑れたのはいつでしたか︒

こともありません︵笑︶︒実際にコンピュータを手にさクトを受けましたが︑西川さんは幼少のころですから︑福田 私は大学生のときにパソコンに触れてインパわけですね︒

ピュータの計算機そのものへと興味が深まっていった

さらにはその下のレイヤーであるハードウエアやコン

福田 中学から高校にかけて︑コンピュータの仕組み︑マシンが処理する仕組みに興味を持ちました︒

人に近い言葉で書かれているプログラミング言語をプログラミング言語処理系の講義資料をネットで見て︑そうしたなか︑東大・萩谷昌己教授の情報科学科のわせてパソコン通信をしたり︑それが中学時代でした︒

プログラムを組んだり︑インターネットの普及とあ祖父母が新品のコンピュータを買ってくれました︒

格すると﹁中古だったらいいよ﹂と︵笑︶︒最終的にはデジタルネイティブですね︒私はファミコンで遊んだ︒２０１９年に新進気鋭のスタートアップ
最先端を走る︵株︶ Preferred Networks
企業として︑社会的インパクトのある新事業を創出した企業を表彰する﹁日本ベンチャー

日本製鉄 株( 代) 表取締役副社長

福田 和久

推進する日本製鉄へのアドバイスとメッセージをいただきました︒

解決を目指す西川氏の思い描く〝未来〟を伺いました︒また︑鉄づくりへのＡＩ導入を

西川 両親と︑学費の安い国立中学に入ったらコン力を感じました︒のようなコンピュータが無限の可能性を持つことに魅

プログラミングの世界を知ることで︑電卓のお化け由自在に創作ができることを知って衝撃を受けました︒

絵を描いたりゲームをつくるなど︑コンピュータで自グ言語︶の入門書を読んで︑プログラムを組むことでかったのですが父が借りたBASIC︵プログラミン

西川 小学校年生のとき︑家にコンピュータはな

あるコンピュータとの出会いはいつごろだったのか教まず西川さんのご経歴を知る上で︑活動の原点でればと思います︒

上で重要な視点をお伺いして参考にさせていただけさんの研究開発への思いや︑技術を切り拓いていくは最もドラスティックな世界で活躍されている西川ドアップしなければならないと考えています︒本日での取り組みを強化し︑あわせて技術開発をスピー

従来の延長線上の技術開発だけでなく︑新たな視点品開発など︑大変革期にあります︒そうしたなかで︑セス革新や︑EV化が進む自動車産業に向けた新製2
実質的に排出しない製鉄プロ実現を目指し︑CO を

私たち鉄鋼業は︑現在︑カーボンニュートラルのていると感じました︒

確に打ち出され︑技術者にとっても理想の組織になっ﹁現実世界を計算可能にする﹂というミッションを明の取り組みを紹介した西川さんの著書を拝読して︑︵ＰＦＮ︶げていらっしゃる︵株︶ Preferred Networks
代 表 取 締 役 の 西 川 徹 さ ん を お 招 き し ま し た︒御 社

企業とコラボレーションされ︑数々の開発成果をあ福田 今年は深層学習技術の産業応用でさまざまな4大 賞﹂内 閣 総 理 大 臣 賞 を 受 賞 し て い ま す︒今 年 の 技 術 対 談 は︑同 社 代 表 取 締 役 の◉ プロフィール にしかわ・とおる

ピュータを買ってもらう約束をしましたが︑いざ合1982 年、東京生まれ。2006 年、大学院在学中にPreferred Infrastructure を創業、翌 07 年、東京大学大学院情報理工学系研究科修士課程修了。13 年、情報処理学会ソフトウエアジャパンアワードを受賞し、14 年、AI 技術（深層学習技術）にフォーカスした事業を目的に（株）
Preferred Networks を 設 立。代 表取締役社長に就任し 20 年より現職。19 年、「日本ベンチャー大賞」内閣総理大臣賞受賞。著書に『Learnor Die 死ぬ気で学べ プリファードネットワークスの挑戦』（KADOKAWA）、『AIってそういうことか！』（日経 BP）。

西川徹氏をお迎えし︑データを介して機械や人︑企業︑産業をつなげ︑社会課題のソフトとハードの融合で現実世界が抱える課題を解いていきたい

Vol.18
季刊Vol.18
季刊

5

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小学校の卒業式

特別企画 技術対談

中学時代の学友と特別企画 技術対談

西川 単純な論理回路から複雑な仕組みが構成され
西川 当時︑研究室にIBMから派遣されてきた人ルバイトをして︑皆でワイワイやる方に強く惹かれにすごい憧れて就職も考えましたが︑ベンチャーのアコンピュータを速くする手法など︑コンピュータサイました︒化学や製造業などすでに多様なノウハウがていく︑コンピュータの仕組みそのものや︑工夫してエンスに興味を持つようになりました︒行きたい大プログラム つで世界がつくれます︒例えば︑ファミ蓄積された分野とは異なり︑コンピュータの世界は6学の専攻︵情報科学︶もおのずと決まりました︒

Vol.18

プログラム１つで世界がつくれるにインパクトを与えていました︒自分たちで制御でコンもプログラムを組むことで小さな集団が世界中

福田 大学時代にそのまま研究の道を進まれず起業えました︒

ら思うようにできたほうが面白いんじゃないかと考

つ目は︑コンピュータを使いゲノムを解ると強く感じました︒これが つ目の理由です︒

コンピュータサイエンスがイノベーションの源泉になションを生み出したところにあります︒それを見て︑うためにコンピュータを大規模化して新たなイノベーた︒グーグル躍進の一つの理由は︑大量のデータを扱で大量のデータを処理して検索するシステムをつくっまた︑当時全盛期だったグーグルが︑分散システム場したときに出会った仲間など︑人とのつながりです︒

です︒学科の友人や︑プログラミングコンテストに出ぐことができましたが︑スマホの普及でモバイル検索状況で︑新しいモバイル検索の市場ではある程度稼

グルやマイクロソフトが先行して市場がほとんどないころからスタートして苦労しました︒当時はすでにグーず︑速くていい検索エンジンをつくれば良いというと事業をやったことがなかったので︑市場性などを考えいで創業し︑まず検索エンジンをつくり始めました︒

西川 最初の会社︵PFI︶
は皆に声をかけて半ば勢その経緯を教えていただけますか︒

べて捨てて︑新たな会社であるＰＦＮを設立されました︒

福 田 ま ず２００６年 に Preferred Infrastructure︵ＰＦＩ︶を創業され︑ 年後にそれまでの蓄積をす2012年ごろからそちらに事業をシフトしました︒

習で 処 理して︑機 械 を 賢 くしたいという 思いから︑と深層学習を掛け合わせて︑機械のデータを深層学なってきたので︑これは大きなチャンスだと︒IoT柔軟に対応でき︑不測の事態にも耐えられるようにせることで認識精度が大きく向上し︑多様な状況に深層学習が盛り上がり始め︑多くのデータを学習さつあって︑ つは仲間との出会い析して創薬するバイオベンチャーでアルバイトしていとPC検索の境目がなくなりつつありました︒同じ
福田 日本製鉄もIoTの盛り上がりのなかで︑鉄鋼

西 川 大 き くはたときの雰囲気がとても楽しかったことです︒自分事業をやっても先がないと感じたのが2010年ごろもありましたが︑すでに従来手法でうまくいかないたので︑社内ではそれを捨てて移行することに抵抗ありましたね︒従来の手法で蓄積したノウハウもあっの方向性を大きく変えないと存続できない危機感がいかと思いますが︑その選択肢はなかったのですか︒

もらえるなら︑それも結構やりがいがあるんじゃなンパワーも十分です︒ある範囲で自由度を持たせて福田 大企業は資金も物も潤沢で︑専門家も多くマでやってみたいと思いました︒

ち寄って新しいことができる︒そんなことを自分たち会社をつくることで仲間が集まり︑多様な技術を持的で出資を受けられました︒現在︑PFNではどの動運転プロジェクトを機に︑より関係性を深める目

立以前からお付き合いがあったトヨタさんとも︑自福田 そこから製造業との協業が始まり︑PFN設トし︑出資を受けることになりました︒

技術的な限界がありました︒ちょうどそのころからなる︒IoTで機械のデータを処理するにはまだまだく︑照明で見え方が変わるとまったく認識できなく視カメラのデータを機械学習で処理しても精度が低ずの領域だという話を聞きました︒ただ当時は︑監出す膨大なデータを分析するIoTの世界は手つかそのタイミングで行ったアメリカで︑機械が生み西川 当時︑機械学習の手法から深層学習へと事業御社と比べて力の入れ方が違っていたと感じています︒

感じていましたが︑これも当初は︑導入が散発的でした︒

た︒当時︑IoTと深層学習を一緒にすると面白いとり組みに限られ︑大きな動きにはつながりませんでしくまでDXのなかの一つという位置づけで︑個々の取割と早い段階から機械学習に取り組んでいますが︑あようなことに取り組まれていますか︒
製造業の領域では︑プラントの最適化や自動化︑異常検知︑ロボットなどがあります︒それに加えて︑

西川

深層学習に大きく舵を切り金融などのエンタープライズ分野での深層学習の活用も加速しており︑コンサルティングからソリューショ多彩な分野で評価を得たＰＦＮンまでの研究開発や共同事業化を進めています︒
さらに新規事業として︑ＥＮＥＯＳ
︵株︶
さんと一緒

福 田 2 0 1 4 年 に 設 立 さ れ た P F N は︑ま だ 実績 が ないな かで︑ベンチャー キャ ピタルでは な く︑に︑化学技術計算を高速で行うＡＩ開発とサービス︵ＰＦＣＣ︶︶を設立し︑素材探索のシミュ
Chemistry
レーション技術の提供を行っています︒例えば︑触媒NTTグループやファナック︵株︶︑トヨタ自動車︵株︶

西川 最初に出資を受けたNTTさんとは︑PFIの探索において︑実際に実験するのは時間とコストの提供を行う子会社︵︵株︶ Preferred Computational

時代から分散システムの調査や分散型の機械学習の化学反応を予測して候補材料をスクリーニングします︒

がかかるため︑コンピュータ上で触媒を入れたときのなどの大手事業会社から出資を受けました︒その経ためのフレームワークづくりを一緒にやっていました︒

緯を教えていただけますか︒

そうした経緯があり設立の際にご支援いただきました︒
福田 製造業界との業務提携のきっかけはどのようなものだったのですか︒
西川 FA・ロボットメーカーのファナックさんはすでに機械学習を試されていて︑社外との協業の可能性も模索されていました︒そんなときに稲葉善治会長と出会い︑複数のロボットで つの製品をつくるときに︑か︑というビジョンを語り合って意気投合しました︒
その後︑同社の工場見学で︑ロボットは電源を入れておくと昼夜問わず無限にデータを生成してくれる機械だということを改めて認識し︑魅力を感じました︒コンピュータサイエンティストにとってデータはものすごく重要です︒そうして協業の話がスターPFNがファナック（株）と行った深層学習によるバラ積み取り出し

ENEOS と共同開発した汎用原子レベルシミュレータ「Matlantis 」
TM

PFN のブースが注目を集めた「CEATEC 2023」

ば背水の陣でした︒

ことも出てきており︑ここは賭けるしかないと︒いわそしてたちで事業を発案してうまくいく方法を夜な夜な考

生産で蓄積した膨大なデータをいかに使うかを考え︑PFI の創業初期メンバー

で︑その時期は悩みましたね︒

8されました︒きっかけは何でしょうか︒

きるプログラミングの世界で︑一度しかない人生︑自コンピュータ分野で起業

1えるなかで︑ベンチャー企業の醍醐味を知りました︒

1

深層学習を使うと 台のロボットが壊れても他のロボッ1トが協調し合いながらそれをカバーできるのではない

1

季刊
Vol.18
季刊

73

23

特別企画 技術対談︶ ものすごい計
ますが︑そこで使う第一原理計算︵※ はこの予測にはたくさんの原子を解析する必要がありおりますが︑大学の成績が良くても伸び悩む人もい福田 我々も︑いろんなルートで戦力強化を考えて8算による大量のデータを学習して模倣するＡＩ︵サロ速に実行することが困難でした︒そこで︑第一原理計算力が必要なため︑大規模なシミュレーションを高どころでもあります︒

採ろうと思うのですが︑採用は難しいですね︒悩みる人もいますので︑可能性を秘めた化けそうな人をれば︑成績が悪くても自分の好きなことをやり遂げ

また育成という面で︑本業とは別に小学生のプロ
グラミング教 育にも力を入れていらっしゃいます︒
その思いをお聞かせください︒
西川 きっかけはプログラミングの義務教育化です︒
最先端のコンピュータサイエンスの技術は︑本来面でも自然言語処理の専門家が︑ある日突然︑化学のいくことが重要だと考えています︒例えばＰＦＣＣ心にその分野の知見を深め︑協業の過程で精通してもちろん︑自分たちも学ぶ︒その事業の担当者を中用活動を強化して︑専門性を持つ人材を採用したり︑西川 協業で学び成長させていただいています︒採りの知識も必要になるのでないでしょうか︒

ENEOSさんの場合は触媒研究ですが︑そのあた協業がなかなか進まないような気がします︒例えば

各 事 業 会 社 の 専 門 領 域 に 踏 み 込 ん だ 知 見 が ない と

福 田 多 彩な分 野でAI活 用 を進められる過 程で︑バイスがあればお聞かせください︒ていますが︑レベルアップのために何が必要か︑アド福田 日本製鉄も現在︑DX人材を計画的に育成し育てたいと思っています︒

ん変わっていく︒その変化を楽しめるような人材をタサイエンスの世界も進化し︑パラダイムもどんどめました︒半導体が指数関数的に速くなりコンピュー本格的なプログラミングを学ぶための教育事業を始る環境には損失があると思い︑純粋に楽しみながらならプログラミングを好きになるはずがなれなくな方によってはワクワクするものにならなくなる︒本来教員が足りていないなかで義務教育になると︑教え組織運営では分野横断での白いものですが︑コンピュータサイエンスに精通した専門書を読みふけって猛勉強する︒当社のバリュー
また︑テクノロジーの進化によってプログラミングの情報共有が不可欠楽しんで学べば多くの方が習得できるはずです︒﹂という社是がありますが︑﹁常にに﹁ Learn or Die学ぶ﹂という事業姿勢を貫いています︒
やり方は 年先にはまったく違うものになっているでまた︑テクノロジーの進化をはじめ世の中が常に変採用時にどれだけ新しいことにチャレンジしたいか︑西川 学ぶことが面白いと思う人を採用しています︒

いけるのか︑すごいなと思います︒

福田 使用する立場として︑その技術で何ができるか︑うしたことを楽しめるといいですね︒

タルの使い方︑DXも大きく変化していきます︒そしょうし︑人と機械の関係性が変わるなかで︑デジンニュートラルのグリーンイノベーション︵GI︶
基金

800人で︑研究開発費は700億円規模︑カーボをいただければと思います︒日本製鉄は︑研究者約福 田 次 に︑研 究 開 発 組 織 の 運 営 について ご 意 見

製品を研究する﹁鉄鋼研究所﹂と︑カーボンニュート技術研究部門を配置しています︒研究所は鉄鋼材料・い時代の新たな展開が生まれ︑技術・製品開発に結セットしようとしています︒そうした議論から新し論するなど︑コミュニケーションの場をなるべく多くラスの研究者が議論したり︑一定のテーマで若手が議を入れると千数百億円あります︒中央研究センター拠点と︑ 製鉄所で現場と一体化した開発を行うラルを含む鉄づくり︑製造プロセスを研究する﹁プロびついていくことを期待しています︒

西川 AIの世界も大変革期にあるので︑どのぐらセス研 究 所﹂︑鉄の基 盤 技 術 から 新 素 材︑数 理 科 学︵AI︶︑そしてカーボンニュートラルのCCUＳやマ

い大きなパラダイムシフトが起こるのかその可能性

大切なのは研究者のありますね︒

くもの︑それらを組み合わせて運営していく必要が議論・情報交換の相互作用を発揮しながら進めていを考え︑経営陣から情報発信したり︑チーム全員でリンバイオまで研究する﹁先端技術研究所﹂の つです︒この 研究所で︑カーボンニュートラル対応から鉄鋼プロセス開発︑グループ会社の材料を含めたあらゆる鉄鋼製品を開発しています︒
カーボンニュートラル社会への大変革期にある現在は特に︑鉄づくりを根本から変える製鉄プロセス開発︵図 ︶と高機能鋼材・ソリューションの開発に注

やる気を引き出す環境づくり
福田 技術開発を行う上で︑最も大切なことは︑研やります︒大変革期の今︑そこでの議論や技術情報ています︒また︑今後の取り組みですが︑グループ発想でやりたいことに取り組める環境づくりを行っテーマが一番ですので︑私自身︑研究者が盛り上がる︑研究開発の活性化には︑何といっても盛り上がる

CO2 削減 ▽50%

力しています︒プロセスも製品もドラスティックに変んですが︑新たな視点で新規課題を掘り起こし︑技究者のやる気と組織の活性化だと思っています︒研

わるなかでは︑技術開発のスピードアップはもちろ術戦略をタイムリーに出していくことが不可欠です︒

究者は︑好きなことをやるのが一番力を発揮します
ので︑会社の成長につながるテーマを面白いと感じそれを牽引する組織運営で大切なことは何だと思われますか︒の交換が特に重要だと思います︒またお客様の機密会社やベンチャー企業に参画し︑自分の研究を事業てもらうのを大前提として︑若い研究者が︑自由な情報以外の研究・技術に関する情報やチャットはす化するところまでやってもらいたいですし︑ローテー回社内カンファレンスをべてオープンです︒興味があるチャットの議論に自由ションを回しながら他流試合をさせて︑主役として〜に参加して情報交換でき︑ハードとソフトなど︑違最前線に立つ経験を積ませていきたいと思います︒

西川 当社では年にう専門性のメンバーが議論し合うスタイルが浸透しと考えています︒日本製鉄は多数の研究者がいます

沸き立つような目標︑テーマをどのように与えるか

そうすることで本人の視野が広がり︑モチベーショし︑専門分野も多方面にわたりますので︑放っておいつも考えていますが︑西川さんはどのようにテーています︒

くとバラバラになりかねません︒組織の垣根を越え︑マを設定されますか︒

ンも高まるのではないかと考えています︒

自由闊達に議論する風土をつくるためには︑ワイガ

福田 我々も情報共有と専門家同士の議論は必須だ

ヤや雑談も重要ですので︑専門分野が異なる部長ク

日本製鉄では、高炉水素還元技術 Super COURSE50 の試験炉において、加熱水素吹込みにより世界最高水準となるCO2 排出量削減効果 22％を確認した。

可能性としてどういう使い方があるのかを日々考えなTM化し︑そのスピードも速くなるなかで︑その変化をPFN が開発する小学生向けプログラミング教材「Playgram 」
H 2O

CO2 排出量削減効果▽22％を確認

水素還元の最大化

CCUS
CO2
加熱

2050 年度までに2022 年度より試験開始
実装を完了

鉄鉱石

直接還元鉄

がら︑進化・変化に適応していく柔軟性が必要ですね︒

西川

福田 どうやったらそういう人材を採用して育てて﹁ Learn or Die﹂の気概で常に学ぶ事業姿勢を貫くレーションを可能にしました︒とで︑第一原理計算では扱いきれなかった規模のシミュゲートモデル︶をつくり解析を高速・高性能化するこ

1楽しめる人材をいかに見抜くかが重要です︒

10

季刊

Vol.18Super COURSE50※1 第一原理計算：原子間の相互作用を量子力学の基本原理に則って電子の量子状態から計算し、物質の性質や挙動を調べる手法。
Vol.18季刊

9COURSE50
実機

炭素還元

H2O

COURSE50
試験炉

原料炭

CCUS
CO22025 年度下期より
君津第 2 高炉での実機実証開始

炭素還元
水素を多量に含むコークス炉ガスなど
製鉄所発生水素
水素還元
2008 年度より試験開始

3直接還元鉄実機

外部水素Super COURSE50
実機
Super COURSE50
試験炉
外部水素

4鉄鉱石

開発・試験炉

製鉄所内
発生水素

3原料炭

63

1COURSE50
図1 高炉水素還元の実機化に向けたプロセス

3

特別企画 技術対談︶ どＡＩ分野に関する西川 大規模言語モデル︵※ な一部を補完できると思います︒

物体認識の精度向上と深層学習によりロボティクスわり生産できなくなることです︒そのため今まではア
福田 難しいのは点検補修や梱包で︑特に梱包は製鉄鋼業などのプロセス型の難しい点は︑組立型のグレッシブな最適化を学習させることが難しかったと品によって異なる複雑な作業です︒そうなるとロボッが急速に進化すれば︑物を運ぶなど物理的な作業のれによってどのようなイノベーションを起こせるの思います︒今後︑パラメータの異なる多くのデータを製造業と違い︑途中でプロセスを止めると材質が変︵※ は︶ ︑かという想像力が必要です︒例えば ChatGPT
コンピュータの性能・速度が飛躍的に上がったこと

トや自動化設備などハードの高度化も必要ですね︒

10取り︑基盤モデルや大規模言語モデルを使うことによっものは︑いくつも研究開発テーマがありますが︑そ2で創発的に実現しました︒コンピュータアーキテク

Vol.18な予測を立てていく︒その繰り返しで技術を育てて仮説検証を行いながら︑その結果をもとにまた新たスカッションして︑必要だと思われる技術を開発し︑ら事象を予測します︒その上でいろいろな人とディ時期にはこれぐらいできるだろうと常に想像しなが認識し︑限界を見極め︑成長スピードを考えてこのているものや開発の様子を見て︑今の技術の段階をもう一つは︑論文を読むだけでなく︑実際にできしているので︑この つの事象を念頭に置きながら︑チャーの進化と︑新たに出てくるＡＩ技術はリンク

福田 人間にしかわからない部分も絶対にあるので︑お互いに進化できると思います︒

西川 AIが熟 練オペレーターと協調することで︑ると予測しています︒

度が上がって熟練オペレーターに追いつく時代が来AIの深層学習と同じですね︒今後︑深層学習の精た勘やコツによる製造現場のオペレートは︑まさに福田 物理モデルではわからない経験値から生まれにならないようにすることもできるようになります︒

適化を行う上で︑後工程に支障が出るおかしな状態て︑コンピュータが﹁常識﹂を持つようになれば︑最あっても脳でカバーすることができるように︑ソフかなりのコストがかかります︒人間の手は個体差が要ですが︑今のロボットハンドの精度を上げるには西川 ハード部分にいかに柔軟性を持たせるかが重双方向的な進化が期待できますね︒また︑操業に加何年後はこうなると想像してテーマを決めます︒

いきます︒
えて︑鉄鋼業は原料を購入し︑製造した鋼材を加工め多様な業務プロセスのAI・DX化も進めていまロセスの改革に加えて︑生産計画や配船計画をはじ多くの人がかかわっています︒日本製鉄では生産プして梱包・輸送する総合産業でもあり︑全体として福田 その技術が実現する未来の姿を思い描くことが大切ですね︒

AIが進化する社会における製鉄所では︑製造ラインの操業よりも精整・梱包・すが︑これからの本流は︑労働人口減少への対応です︒
福田 鉄鋼業のAI導入についてご意見を伺いたい
輸送・点検・補修・工事などに人手がかかり︑多数鉄鋼業の姿と思います︒西川さんは製鉄プロセスへのAI導入
年後︑そういう人たスのシステムです︒鉄鋼製品をつくるには多くのエ

西川 多様な工程を経る鉄づくりは︑複雑なプロセの積極活用で補えないかと考えています︒ご意見を喫緊の課題になりつつあるなかで︑その部分をAIちが激減すると製鉄所を稼働できなくなる︒そこがの人が携わっています︒ 〜

ネルギーが必要であり︑その分最適化や自動化できお聞かせください︒の可能性をどう見ていらっしゃいますか︒

る余地もたくさんあると思います︒最適化する上で西川 機械が人手不足の解消にどこまで貢献できるかは私たちもまだ限界が見えていないところです︒

発の取り組みなど大変勉強になるお話を伺い︑ベンチャーと大企業それぞれの役割があると感じました︒

先ほどカーボンニュートラルのお話もありましたが︑エネルギー消費の低減は世界的な課題です︒サステ

今後︑AIの進化・活用により社会が変化していくぜひ一緒にやらせていただければと思います︒本日

ナブルな社会の実現に向けた革新的製鉄プロセス開手伝いできればと思います︒

は貴重なお話をいただきありがとうございました︒

なかで︑鉄鋼業も変わっていかなければなりません︒

ズが変わると思います︒検査データは正常がほとん福田 実現に向けてAIを使い倒していきたいと思︵この対談は︑2023年 月 日に日本製鉄紀尾井倶楽部で開催されました︶

発をはじめとする日本製鉄の挑戦を︑微力ながらおどで異常が少ないという状況のなか︑人間はなぜ異いますので︑よろしくお願いします︒本日は研究開︶組うになります︒シミュレーションや生成AI︵※ をの情報を読み込んで演繹的に考えることができるよ

これからのAIはマニュアルや蓄積されたデータなどタドリブンな帰納的アプローチしかできませんでした︒

常が起きるのかを演繹的に考えますが︑AIはデーもうひとつ︑鉄鋼製品に不可欠な検査の領域もフェーとができると考えています︒

を吸収できれば高精度なものをより安価につくるこ

トウエアでロボットハンドを柔軟に制御し︑個体差していくと考えています︒の人間の経験や勘の解析が進み︑そこがさらに進化20み合わせることで︑知っている範囲︵内挿︶を超え︑解ける問題の範囲が広がり︑異常検知の世界も大きく変わっていくと思います︒
福田 演繹的なアプローチができると多様な場面で活用できるようになりますので︑今後の進化を大変期待しています︒

大企業とベンチャーが協調しながらサステナブルな社会を目指す
福田 最後に︑御社の今後のビジョンと︑日本製鉄へのメッセージをお聞かせください︒
西川 コンピュータサイエンスで︑さまざまな産業のパラダイムを変える新しい手法を常に生み出していきたいと思います︒新たな手法の創出はコンピュータの進化によるところが大きい︒必要なコンピュータの進化とあわせてアーキテクチャーも進化させ︑計算力の向上に比例して増える電力消費を抑えます︒
ハードウエアとソフトウエア両面からのアプローチで︑サステナブルにコンピュータを進化させ︑イノベーションを起こす源泉となる新たな手法を世の中に提供し続けていきます︒

926

季刊

34

※2 大規模言語モデル：巨大なデータセットと深層学習技術を用いて構築された言語モデル。
※3 ChatGPT：人間のように自然な言語を理解できる大規模言語モデルを基盤とした対話型インターフェイス。
※4 生成 AI：コンピュータが学習したデータをもとに、新しいデータや情報をアウトプットする技術。
Vol.18季刊1110

高い省電力性能を持つ PFN の深層学習用スーパーコンピュータ「MN-3」
深層学習に特化した PFN 独自開発
TMのプロセッサー「MN-Core 2」2