NTT R&D FORUM2023

■NTT R&D FORUM2023

NTT R&D FORUM2023

技術ショウケース＠武蔵野通研、今年も。

澤田会長＋川添副社長体制が打ち出したテクノロジー主導のビジョン、IOWN。

80年代ニューメディアのINS、90年マルチメディアのVIP、2000年代ブロードバンドのNGNに次ぐ大構想です。

IOWN。

IPを超える「オール光」によるネットワーク刷新と、サイバー空間に現実空間と同じモデルを作る「デジタルツイン」。

そこにAI、VR/AR、量子コンピュータ、バイオメディカルなどのテクノロジーが入れ子のように絡み合う。

GAFAを超えようとする、web3とは別の総合技術アプローチです。

「IOWN構想」

http://ichiyanakamura.blogspot.com/2020/11/iown.html

って、去年も書いたんですがね。

「NTT R&D FORUM2022」

https://ichiyanakamura.blogspot.com/2023/02/ntt-r-forum2022.html

毎年どひゃーってビックリします。

昨年は超巨大ディスプレイによるデジタルツインのメタバースでどひゅーっでした。

なのに今年は一番のどひょーっでした。

大規模言語モデルtsuzumiを発表してAI☓IOWNの戦略をまるごと現してきましたから。

 

11月1日に島田社長と木下真吾研究企画部門長が記者会見を開いたばかりのtsuzumi。

40年以上の自然言語処理技術研究のノウハウを注いだLLM。

超軽量で日本語得意で柔軟という３つの特長を持つといいます。

パラメタサイズがGPT-3の1750億に比べ6～70億と軽く、学習やチューニングのコストが低く済む。

日本語処理では世界最高の性能を持ち、視覚や聴覚といったモーダルに対応して、特定の組織や役職に特化したチューニングが可能。

商用サービスを2024年3月に開始するそうです。

 

LLMを基盤に、各組織が専門AIをカスタマイズして実用する。

AIビジネスはここが主戦場になる。

ChatGPTから１年以内でそれを実装してまるごと見せる、重量級組織の強い意識を感じます。

（しかも研究員のみなさん、プレゼンが練れていて感心！）

特定の言葉を指定すれば騒音の中からその部分だけ抽出する研究。

映像アーカイブから、特定ワードでクリップを引っ張り出す仕組みができそう。

世界の映画・テレビ会社に売れそうだ。

応用すれば、雑なデータから純度の高いデータを抽出してAIに学習させる仕組みもできそう。

世界中のAI利用企業に売れそうだ。

なにげにデカい。

IOWNで遅延レス低コストのAIサービスが実現しそうですが、たぶんそれは店舗やクルマなどの空間にも溶け込ませるんでしょう。

オール光のクルマを開発しているという。車内が一塊のコンピュータになる。他のクルマや道路やクラウドと光で直結した一個の端末になる。面白くなります。

 

光といえば、照明で服の色を変えるシステムを提案していました。

面白い研究。しかもコレ、パリコレで披露したんですと。

基礎研究を実用まで引っ張り上げる、ファッションとのコラボで世界に提示する。

研究アウトリーチの好例です。

 

人工光合成。NTTこんなのもやってるんですね。

聞くと、実用はまだ先だけど、これでNTTは通信で必要なCO2排出を減殺し、「カーボンネガティブ」になっていくんだという。

地球のCO2をNTTが減らすのだと。

とりあえずそういう話、スキです。

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学長くんガチョーン.須藤憲司さん

 ■学長くんガチョーン.須藤憲司さん

リクルート最年少の執行役員からのシリコンバレー起業、UI改善プラットフォーム「Kaizen Platform」でマザーズ上場。スドケンさん。

https://bit.ly/3VLt66k

◆なぜ会社をやめたか

自分が社長だったら、海外の企業のM&Aをする。

Indeedが一番やばくて、これに勝つ方法が全く思いつかないので、これが来たら負けるとおもっていた。それを勤めていたリクルートが買収した。自分が勝てないと思っていた会社を買ったことがすごい。テクノロジーを持っている会社を買収することを決めたこともすごい。その方法で自分だったら経営する。キャッシュフローは国内の会社から上がってくるので、海外の会社を買って、より人口が伸びていく領域でビジネスをする。

自分は事業を作ったり、手触りのある仕事が好き。これからリクルートがやろうとしていることとフィットしないとおもった。自分がハッピーに働いて行くためにやめた。

◆なぜアメリカで起業を

日本の中でマーケットがなかった。リクルートで海外の会社へのM&Aや投資などを担当しており、どうやって時価総額がついていくのかみていたときに、日本の中でビジネスをするとこんなにディスカウントがきくのか、とみていた。そこで外に行かないといけないとおもった。グローバルで商売できる人になろう、と。

◆起業してからの苦労

3年間くらいは順調だったが、大体どのスタートアップも4-6年目は苦労する。伸び悩んだ時期がある。最初の事業の伸びが停滞していたときに、次の事業の伸びがなかなか作れなかった。動画をつくるという事業が2019年まで伸びなかったが、Facebookと提携したことと日本の紙の卸値が20%上がったことで伸びた。

これほどの苦労は想定範囲外。

◆苦労があるとわかっていても起業をしたか

タイムマシンがもしあったら、起業することを全力で止める。グローバルは競争が大変。

ただ、無知だったことがよかった。始めたのでなんとかしないといけないという思いでやってこられた。

◆学校の存在

勉強しておけばよかったとおもうことがたくさんある。その学問がどうやって役に立つのかということを理解したときに初めておもう。アメリカで起業をするためには英語が必要。学校はそれを先回りして教えてくれるところだった。

学校で学んだことをどう活かすか、というのが社会経験的に足りてなかったので当時はサボっていたことがたくさんある。卒業してからのほうが学校の意味がよく分かる。

大人になってからのほうが勉強している。

◆学校教育が変わるべきところ・役立ったところ

人間関係はいまでも続いていて、役立っている。KNOW WHO。だれを知っているか。同じ釜の飯を食った仲間は代えがたい。

やっている勉強が実際にどう役に立つのかがわかるといい。勉強の詰め込みは結構重要だと思うが、なぜ詰め込むのか、それを知っているとなにがいいのかを理解できるといい。

海外で渡り歩くには教養がないといけない。英語が話せるだけでなく、話す言葉を持たないといけない。日本はどうなの？と話を振られたときに答えられるように。

学校の生活のなかで大人や社会人と触れ合う機会がなかったので、その場があるといい。

◆キミたちへのメッセージ

学校で習うことは過去のこと。これまでに起きたことを習う。これからを生きる人たちは、過去を知ることで役に立つのかと疑問に思うかもしれない。

歴史は繰り返す。人間は対して未来になっても変わらない。例えば仮想通貨とチューリップバブルは似たところがある。コロナのおかげでペストについて調べたが、共通することがある。過去を知る・学ぶことは未来を知る上で損はない。

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STEAM？ まかせとけ。

■STEAM？ まかせとけ。

日経こども未来経済フォーラム「DX時代における創造性を育む学びとは」。

女性４人におっさん一人。場違いなところに参加しました。

テーマはSTEAM。まずは自己紹介。

 

20年前から日本のさきがけとしてSTEAM活動をしてきたが、教育界はデジタルに後ろ向きだった。2010年から学校デジタル化の推進団体を小宮山宏・元東大総長や孫正義さんらと進めたが、教育界から反対を食らい、文科省のブラックリストに載ったりして、たいへんだった。

 

デジタル教育を推進する法律の策定やプログラミング必修化までに10年を要した。そしてコロナが来て、GIGAスクールで1人1台PCが一気に実現した。デジタル途上国から一気に先進国になる希望もわく。しかしまたAIで場面が転換する。いまAI時代の「超教育」に取り組んでいる。

 

2020年、デジタルを駆使するイノベーターを生む大学iUを新設した。AIで世界の大学の半分がなくなるという予測もあるが、それでも求められるクリエイティブな場を作る。デジタルやAIで、知識を頭に詰める従来型の教育ではない、創造力を育む教育が幼児教育から高等教育まで実現できる大きな機会が来ている。

質問２つ。

1. GIGAどうよ?

文科省調査。先生はプラスの変化があると言い、今後に成果を期待している。

学習意欲が向上している、と評価されているのが重要。

日本の教育の最大課題は、他国に比して子どもたちが授業を面白いとも役に立つとも思っていない点。

デジタルの第一の役割は面白く役に立つと思えるようにすることで、成果は現れている。

 

地域格差もある。が、いずれ解消する。何より日本は世界との情報格差、デジタル格差が大きい途上国だったわけで、世界との格差が25年を一足飛びにして解消したのを喜びたい。

アナログでは世界に冠たる教育を築いた日本、先生方は優秀。

ここからデジタルで全国一斉に底上げする。

 

端末の更新コストが問題だったが、今般の補正予算で、全国の首長や教育長にも意見をもらい、国会議員たちにも力をいただいて、2600億円が組まれ、都道府県に基金が設けられることになった。ホッとしている。

 

次の課題は、家の情報化とAIとの向き合い方。

GIGA端末は家に持ち帰れていない。家庭のネット格差の問題。

4万の学校をどうつなぐか、から、子供のいる世帯1000万をどうつなぐか。

デジタル教育ユニバーサルサービス。

その中で、デジタルリテラシーも学び取っていくことが必要。

文科省の仕事というより総務省の仕事。

 

そしてAIをどう使うか。大学でも対応がバラバラ。

AIはデジタルに溶け込み使わざるを得なくなる。AIリテラシーが重要になる。

超教育協会は、全授業でAIを利用することを提言した。

iUもAIの方針は「利用を推奨する」とわずか7文字にした。

デジタル敗戦の日本は、AI敗戦となるとチャンスはない。

 

Q2. 大人がすべきことは？

国はインフラに力を入れよ。

お金は公教育に投下する。文科省。

（企業への補助金は要らない。）

家庭のD化・ネット化。総務省。

AIやデータの利用を進める。デジタル庁。

これら関係省庁の連携が重要。つまり政治課題。

政権の第一テーマにしてもらいたい。

 

子供世代は自然とDX人材になる。問題は大人。

リカレントが重要だが企業はかつてのように社内で育てる余裕はない。

大学などと連携して育てる。

iUが1000社と連携しているのも、それら企業の人材が学ぶ環境を作りたいということでもある。

 

リカレントとかリスキリングとか、働いて、また学校で一回学んで、というのは現実的ではない。

人生100年、変化し続ける時代、ずっと学び続ける、エバーラーニングの設計が大事。

大学も2年や4年で卒業じゃなく、10年20年ずっといていいから学びたい時まなぶサブスクのような仕組みが必要。

 

それより先に、AI家庭教師が発達して、よいAI家庭教師を持つことが競争力を左右することになるかも。

AIにお金をかけられるかどうかの格差は決定的な格差になりそう。

なので「誰もがAIを使える」全員AI保証が大事。

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