最近年コンピューターのクラウドシステムが結構売れています。弊社がお勧めする用途としては企業が研究開発を行い、それを事業化に向けて収益化を考察すると言う場になっています。量子コンピューティングだけでなくGPUを利用すると言うことに関しても、企業はまだ敷居が高い気がします。しかし、昨今の機械学習の発展を見る限り、GPUは必須となっています。 より効率的に業務を遂行するためには、多少のコストを負担することは重要であると考えます。ChatGPTのような生成AIを使いこなすだけでは事業はのびません。独自技術を発展するためにも、社内での機械学習の人材育成が重要です。 ブルーキャットの量子GPUクラウドシステムを利用してあるシステムを開発する場合、チームで開発することをお勧めしています。基本的にはこれまでは教育を含む量子や機械学習の利用方法を模索してきましたが、最近では教育に関しては、多くの教材や環境が揃ってきているため、機械学習や量子計算に関する基礎的な教育は社外にお任せをしようと考えています。社内ではより高度な研究開発を行い、企業の収益化事業化を推進するためのクラウドシステムとしての役割を強化していきたいと考えています。そのため、量子コンピュータはこうであるとか、量子コンピューターを使うと将来的にどうなると言う展望ではなく、今すぐどのように企業が活用できるかということを考えたいと思います。 これはこれまで量子コンピューティングを使うと何ができるかというのが曖昧だったのですが、昨今ではそのような風潮はだんだんとなくなってきており、量子コンピューティングの性能や使い方がだいぶ明確になってきており、課題も明確になってきています。そのため、量子コンピューティングを使って何をするなどと言うことを社内で悩む必要なく、情報収集をするだけである程度の展望が見えています。そのため、そのような知見を生かした上で、どのように企業に収益性をもたらすことができるかと言うフェーズに入っています。 量子コンピュータそのものを使って企業の収益化を解散する事は現場では無理です。それは量子コンピュータのハードウェアの性能がまだ私たちの要求に追いつかないと言うことがあります。またNISQと呼ばれるエラーありの量子コンピュータに関してもその実用性が厳しいということに関して、ある程度の知見が蓄えられております。そのため、そういったところに執着したり、過去の技術執着することによって、無理矢理企業の収益性を改善しようと言う試みには、他の企業が前進してる間に後退するような動きをすると言う事は、非常に企業にとってマイナスの面があります。 新しい技術は目まぐるしく変わっており、新しい術を企業として取り込むのは非常に困難になっています。しかし、新しい技術と言うのは、常に前の技術の弱点を克服するために登場しており、そして新しい技術を習得するということを諦めてしまうということが企業の成長性を規定するのはなっています。弊社では量子コンピューティングだけでなく、GPUコンピューティングにおいても、新しい試みや知見をどんどん蓄えようとしています。そして、ある一定以上蓄えられれば、それを実用化すると言うのを現場に任せればいいのです。 クラウドサービスをつうじた研究開発では、オンラインに重要なデータを残せないと言う課題があります。そのため、こうしたクラウドを利用した研究開発に関しては、データはダミーを利用します。またチームワークで活動するため、定例会を通じて成果を発表し、クラウド上でファイルやレポートを共有し、知識を急いで用意します。また、クラウドでは実行環境が揃っているため、すぐにその場で実行環境の理解をすることができ、論文や研究開発の速度を上げることができます。 成果を論文発表するかと言うことに関しては、戦略的な考え方があると思います。弊社がここ数年関わってきた企業開発案件に関しては論文を出すということに関しては比較的消極的であると言う企業が多かった気がします。まず1つは量子コンピューティング業界において論文を出すと言う事は採択される可能性は高いですか、まだ注目度は低いです。量子コンピューティングの業界の中に入れば注目度が高そうに見えますが、他の類似の業界の注目度に比較すると、同じような論文を量子コンピューティング業界に出すと言う事は非常にコスト面において不利な気がします。 また、論文を企業として出しても収益化と直結しないためあまり高くないと言う課題もあります。実際多くの海外企業日本企業が量子コンピューティングにおいてコストをかけて開発をしてきましたが、実利を取れている企業は皆無と言っていいでしょう。 量子コンピューティング機械学習を分け隔てなく開発する場合、弊社では数理モデルを重視しています。それにモデルは各問題においてデータを入力し、そして出力の精度を評価する問題です。最近では組合せ最適化問題はだいぶ減りましたが、いくつかあります。 量子コンピューティングも諦めたくないかつ、機械学習もやりたいと言うお客様は、ぜひ弊社のクラウドサービスをご用命ください。2、3人のチームからスタートし、量子コンピューティングと機械学習を学ぶ中で、企業の収益化が見えてくると思います。以上です。

blueqatの量子GPUクラウドシステムと企業の研究開発

Yuichiro Minato