御質問ありがとうございます。
それはおっしゃるとおりでして、実際研究している身としても、ＧＡＦＡなどのビッグテックとの差は非常に大きいというのを痛感しております。
ただ、これは少し歴史を振り返っていただく必要があるんですけれども、技術というのは、コモディティー化、小型化、オープン化など、サイクルがあります。最初、技術というものが登場したときは大体非常に大きくて、普通の人から見ても、これ何が有り難いのか分からない、使いにくいという、そんな感じになっています。これ昔、インターネットがそうでした。一九〇〇年代の中盤に出てきて、一般家庭に普及していなかったと。これが結局普及するのは一九九〇年代頃ですけれども、ようやくその時期にパーソナルコンピューターというものが一般家庭にも普及して、その時期にようやく、先ほど言ったＧＡＦＡという企業群、アマゾンとかグーグルとかの企業がその技術をもってして天下を取ったという状況です。
ですので、技術というのは大体出現したときは誰も扱えない、普及しない。ただ、それが普及期になるとみんな使うようになる。この普及期に何らかその技術を加工して工夫した企業とか、あるいは研究とかが言わば天下を取ると、そういうものが歴史的に見られます。
そして、これは恐らく人工知能も同じです。先ほど私の発表の中で、ディープシークは非常に型落ちの半導体でできる、実は半導体はそんなに必要じゃないかもしれないというお話をしました。これは、つまり言語生成とかの部分に関しては、先ほど申し上げた小型化、オープン化、コモディティー化のサイクルに一部入っているという状況です。この状況で何かアクションをした、すばらしい工夫をした国、研究機関、企業というものは、恐らくそこで覇権を握るということになると思います。
ですので、必ずしも日米とかの差が開いてピークのときに勝負を仕掛けるというのではなくて、このように、日本とかも使えるようになったところでアクションを仕掛けたところが勝つわけですね。
ここで勝つためにはやはり投資が、そもそもそのときにアクションをするための地力が必要です。技術者であったり、あるいは今回、ラピダスの半導体をしっかり作れるかということであったり。ということで、勝負を仕掛けるときは、実はビッグテックと我々の差が恐らく縮まっているときなんですね。そのときに、アクションをするときに必要なのはまさにその国の地力ということですので、今回のようなことは非常にやる価値があるのではないかと私は思います。
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長峯誠(自民)
それと関連しまして、先ほど小池参考人の方から、前工程と後工程を一貫するというのが非常に大きな強みだというお話がございました。それによって世界一速い対応ができるというお話でした。
この前工程と後工程を一貫してやっているというのは同業他社ではないことなのか、ないとすれば、なぜ同業他社はそれをしてこなかったのか、その辺をお伺いしたいと思います。
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24小小池淳義Ｒａｐｉｄｕｓ株式会社代表取締役社長兼ＣＥＯ
長峯先生、ありがとうございます。
極めて重要なことだと思います。私どもの大事なビジネスモデルの一つの核を成す形になっておりまして、今まで、やっぱりこのファブレス、ファウンダリー、ＯＳＡＴモデルという、三つ分割して、分業作業で最高のパフォーマンス出すというのが今主流のビジネスモデルであります。ですから、ほとんどの企業は前工程、日本もよく、御存じのように、後工程を海外に出すというような形でやっておりまして、こちらの方は人件費がコストのほとんどを占めておりましたので、そういう時代もあったわけでございます。
ところが、先ほど黒田先生からございましたように、こ…
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25長峯誠(自民)
大変興味深いお話でございました。ありがとうございます。
続きまして、今井参考人にお伺いしたいんですが、先ほどのＡＩに対する投資額を見ますと、ＧＡＦＡとの差は余りにも大き過ぎて、これってこれからどんどん開いていく一方なのではないかという気がするんですが、それを例えば国費で賄っていくというのはなかなか難しいんだろうというふうに思っています。そういう中で、どういったことをしていけばいいのかというのをちょっとお伺いしたいと思います。
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- （上の発言）
26今今井翔太株式会社ＧｅｎｅｓｉｓＡＩ代表取締役社長
御質問ありがとうございます。
それはおっしゃるとおりでして、実際研究している身としても、ＧＡＦＡなどのビッグテックとの差は非常に大きいというのを痛感しております。
ただ、これは少し歴史を振り返っていただく必要があるんですけれども、技術というのは、コモディティー化、小型化、オープン化など、サイクルがあります。最初、技術というものが登場したときは大体非常に大きくて、普通の人から見ても、これ何が有り難いのか分からない、使いにくいという、そんな感じになっています。これ昔、インターネットがそうでした。一九〇〇年代の中盤に出てきて、一般家庭に普及していなかったと。これが結局普及するのは一九九〇年代頃ですけれども、ようやくその時期にパーソナルコンピューターというものが一般家庭にも普及して、その時期にようやく、先ほど言ったＧＡＦＡという企業群、アマゾンとかグーグルとかの企業がその技術をもってして天下を取ったという状況です。
ですので、技術というのは大体出現したときは誰も扱えない、普及しない。ただ、それが普及期になるとみんな使うようになる。この普及期に何らかその技術を加工して工夫した企業とか、あるいは研究とかが言わば天下を取ると、そういうものが歴史的に見られます。
そして、これは恐らく人工知能も同じです。先ほど私の発表の中で、ディープシークは非常に型落ちの半導体でできる、実は半導体はそんなに必要じゃないかもしれないというお話をしました。これは、つまり言語生成とかの部分に関しては、先ほど申し上げた小型化、オープン化、コモディティー化のサイクルに一部入っているという状況です。この状況で何かアクションをした、すばらしい工夫をした国、研究機関、企業というものは、恐らくそこで覇権を握るということになると思います。
ですので、必ずしも日米とかの差が開いてピークのときに勝負を仕掛けるというのではなくて、このように、日本とかも使えるようになったところでアクションを仕掛けたところが勝つわけですね。
ここで勝つためにはやはり投資が、そもそもそのときにアクションをするための地力が必要です。技術者であったり、あるいは今回、ラピダスの半導体をしっかり作れるかということであったり。ということで、勝負を仕掛けるときは、実はビッグテックと我々の差が恐らく縮まっているときなんですね。そのときに、アクションをするときに必要なのはまさにその国の地力ということですので、今回のようなことは非常にやる価値があるのではないかと私は思います。
27長峯誠(自民)
最後の質問になりますが、今井参考人、そうなったときに、やっぱりＡＩ人材というののボリュームがある程度ないといけないと思うんですね。今、日本の現状がどうなっているのか、そして、これから政策として、国が政策としてやるとしたら何をやっていくべきなのかをお伺いしたいと思います。
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28今今井翔太株式会社ＧｅｎｅｓｉｓＡＩ代表取締役社長
日本の人材は優秀です。私自身はこれまで一万人ぐらいのＡＩ教育に関わってきましたけれども、皆さん非常に研究できますし、別に私は教育関わっていない、いろんな機関の研究者はもちろん私よりも優秀な人も非常に多くいらっしゃいます。
基本的に研究者は、これは私だけではなくて共通のせりふですけれども、必要なだけのお金を投資すれば、研究者は非常に、私はともかくとして、優秀ですので、お金を与えて、あとは放っておくという言い方はちょっとどうかと思いますけれども、前提となるものさえ与えていただく、あるいは、もう少し踏み込んだ発言をすると、海外、まさに研究の最先端が行われてい…
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29長峯誠(自民)
ありがとうございました。
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