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新入社員の丸山（宏）です。4/1に入社してから、一週間が経ちました。PFNにはもう一人先輩社員の丸山さんがいて、なのでもう先生ではないですが、「まるやませんせい」と社内で呼ばれたりもしています。
今回の転職は私にとっては3回めの転職になります。外資系のIBM、国内大手のキヤノン、それに政府の研究機関である統計数理研究所、それぞれに大きく環境や文化が違って、転職の度に「おおっ」と思うことがありました。PFNは4つ目の職場ですが、やはり大きく違います。なんと言っても、最大の違いは意思決定のスピードでしょう。私は入社時には「エグゼクティブ・フェロー」という肩書をいただいていましたが、翌週には「Chief Strategy Officerをやってください」、と言われてその場で肩書が変わりました。さらに、この一週間のうちに、どんどん会社の方針も変わっていくのを目の当たりにしました。大学共同利用機関法人（だいたい、国立大学と同じと思ってよいと思います）で新しいポジションを作ろうとすると、何ヶ月もかかったはずです。
PFNが現在注力している分野の一つは、製造業におけるイノベーションです。この分野は、ドイツでのIndustrie 4.0とか、米国を中心としたIndustrial Internetとか、かまびすしいです。その一方、すでに品質や生産性を極めている日本の製造業の中には、やや距離を置いて見ている方々もいるようです。製造業におけるIoTは一過性のブームなのでしょうか。それとも産業を変えていく大きな流れなのでしょうか。私がこの分野（とPFN)の可能性を感じるのは、2つの理由からです。
「製品」の価値から「製品による体験」の価値へ
１つは、「製品を作って顧客に販売する」という製造業のビジネスモデルが変化する兆しがあるからです。伝統的な製造業のビジネスモデルでは、顧客が製品から最大の価値を得るのは、たいていその製品を購入した直後です。その時には、とても欲しいと思った製品ですし、新品ですので、その製品はライフスパンの中で最大の性能を発揮しているはずです。使っているうちに、顧客の興味も変化していきますし、製品も劣化していきますので、だんだん顧客にとっての製品の価値は落ちて行くでしょう。しかし、価値の多くをソフトウェアに依存する製品ではこの限りではありません。電気自動車のテスラは、ソフトウェアのアップデートによって新しい機能が追加されたり、安全性が向上したりしています。もっと身近では、スマートフォンも、購入してからもソフトウェアの追加によって継続的に価値が向上していくタイプの製品と言えましょう。
そもそも、私たちが製品を購入するのはなぜでしょうか？ その製品を通して何らかの価値ある経験をしたいからに違いありません。自動車でいうならば、その価値は移動すること、あるいは運転を楽しむことなどで表されることでしょう。だとすれば、「製品を購入する」というトランザクションももしかしたら必要ないかもしれません。最近では若者は自動車をあまり購入しないと聞きます。Uberや、TIMES24のカーシェアのように、共有経済の世界になれば、汎用のデバイスと、それをオンデマンドでカスタマイズして顧客に提供するサービスの組み合わせで、製品の価値が顧客にもたらされる世界が来るかもしれません。経済学者のジェレミー・リフキンは、その著書「限界費用ゼロ社会」の中で、IoTが真の共有化社会をもたらすのだ、ということを述べています。このような大きな変革を可能にする鍵が、IoT、すなわち情報技術なのです。
機械学習による組込み開発の半自動化
では、このようなIoTの世界をどのような技術で構築・運用していくのでしょうか。私がPFNの将来を信じるもう1つの理由は、機械学習の技術が今までのものづくりのやり方を根底から変える可能性を感じるからです。経済産業調査会「ものづくり白書」2013年版によれば、自動車のコスト構造に占めるエレクトロニクス・ソフトウェアの割合が2015年には40%にものぼるとされています。これら組込みシステムの開発の多くは現在、V字型開発モデルという、基本的にはウォーターフォール型の方式で行われます。この方式の主眼は、「作り始めてから要件の間違いが見つかるとコストが高いから、できるだけ上流できちんと考えて、後で手戻りが無いようにしよう」という考え方です。要求定義通りに正しい物を作る、という意味では、とても正しいやり方だといえます。この考え方の裏には「要求定義を厳密に定義さえすれば、それを詳細化してプログラミングすることが可能である」という本質的な仮説があります。製品が複雑化すると、ここが自明でないことがあります。
前回の自動運転のデモの記事をご覧になったでしょうか。このデモでは、要件は極めて明確です。「交差点でぶつからない車を作る」というものです。ただし、この要件を実装するうえで、V字型開発はまったくやっていないのです。要件は与えるが、その実装のやり方は、深層強化学習の仕組みが試行錯誤によって学んでいく、という方法論です。誤解を恐れずに言えば、組込み開発が自動化されているのです。これは素晴らしいことです。これからのものづくりの大きな部分を占めるソフトウェア開発が自動化されるのであれば、製造業にとってそれは大きな福音になるはずです。すべての組込み開発が機械学習に置き換わるわけではないでしょうが、これから、どんどん機械学習に基づくシステム開発が加速していくことは間違いないでしょう。
以上、2つの理由によって、今後製造業の産業構造そのものが大きく変わっていくのだと、私は信じています。その変化を、変化を起こす側から経験してみたい、それが私がPFNに来た主要な理由です。大きな夢を実現してみたいですね！
