AI技術の領域は、企業も「論文の読み書き」ができて当たり前。そうでなければ世界に通用する中核技術の開発はできない。それが私たちpluszeroの考えです。

では果たして、それらの研究開発に必要な環境は十分に整備できているのだろうか。アカデミックな取り組みに対する経営陣の理解はどれほどのものなのか。

そういった疑問をこちらの記事で解消していただければと思います。弊社の研究開発環境と、自社が目指すAI技術の方向性についてお伝えします。

写真右：代表取締役会長兼CEO・小代義行（以下、小代）
東京大学工学部を卒業後、NTTDATA、Microsoftなどの日米のITトップ企業と企業再生ファンド、Venture Capitalなどを展開するINSPiREでの業務を経験。自ら起業したユニークでは17年間に亘り、IT、AI、遺伝子医療、次世代教育、システムトレードなど、先端技術を活かした事業立上に従事。次世代リーダー養成をライフワークとし、これまで30人以上の社長を輩出。2020年6月にpluszeroの代表取締役に就任。

写真左：取締役副社長・永田 基樹（以下、永田）
東京大学大学院情報理工学系研究科数理情報学専攻博士課程修了。大学院では電力系統や金融システムの安定性解析に関する研究に従事。社内の自然言語処理プロジェクトをはじめ、自動オークションのアルゴリズム改善による期待収益最大化、ディープラーニングによる自動査定といった人工知能関連のプロジェクトを主導する他、オムニチャネルのためのアプリ開発プロジェクト統括や、複数の新規事業の運営統括に従事。

論文レベルで世界初を謳えるAI技術へ

小代：
ビジネスでAIを提供する以上、その技術が「論文レベルの価値」「世界初の価値」であるべきと考えます。そのためpluszeroの開発組織は、アカデミックで技術ドリブンであることにこだわっています。

ご存じのように、世界はインターネットやクラウドでつながり、最先端の技術が消費者へすぐに届けられる時代になりました。そうした時代だからこそ、GAFAのような大企業が提供するAPIをただ利用するのではなく、独自の技術でバリューを発揮することにpluszeroの存在価値があると考えます。

一日に数百報のAIに関する論文が生まれる現状を考えれば、企業も国家も、論文の読み書きができることは必須と言えるでしょう。また教育・研究機関と連携・融合する姿勢こそが、ビジネス領域で真のバリューを発揮することにつながると思っています。

文理横断で様々な分野に点在している知見を持ち寄ることで、長年解決できていなかったビジネス課題に対する、思いもよらない解決策が生まれることもあるのです。だからこそ、多様な専門性を持つ人材の採用と研究開発への投資は惜しみません。またpluszeroには、そうした環境を求める成長意欲の高いメンバーが多く集まっています。

数字にも言語にも強い「知のジェネラリスト」もいれば、特定の研究分野やプログラミング言語に強い「知のスペシャリスト」もいる。学習意欲が高く、様々な領域に対して興味を示すメンバーが多いことは、pluszeroの大きな特徴の一つでしょう。

永田：
文理融合のジェネラリストと各分野のスペシャリストが集まっている。これはまさに小代の言うとおりです。ではなぜ、それほどのメンバーが方向性を同じくできるのか。その答えは、自然言語処理は「中長期」で取り組むべきものという共通認識にあると思います。

AIの自然言語処理は、ディープラーニングを始めとする機械学習を活用することが多く、この分野に関心を示す人たちの90%以上は「それ以外の技術」にあまり目を向けなくなってしまったように感じます。

その背景には、修士課程の学生に与えられた2年という研究期間の短さと、わかりやすい成果を残すためにはディープラーニングが現時点でまだまだ有効、という状況が関係しているように思えるのです。

そうしたなかでpluszeroは、ディープラーニングや他の技術における課題を解決できうる汎用基盤であるAEI（Artificial Elastic Intelligence）を中長期的スパンで開発しています。

研究開発に力を注げる事業ポートフォリオ

小代：
実用性が高く経営インパクトも与えられるAI開発には、継続的な投資が欠かせません。特に中長期で臨む以上は相応の資金力も求められますが、我々は安心して研究開発に取り組める土台を構築できています。

それは「収益性の高い事業」を持ち、そこでしっかりと稼げていることです。事業ポートフォリオを適切に組めているからこそ、安心して研究開発に取り組める土台を築けました。

ではなぜ、その収益性を保てているのか。その理由は、他社ではお手上げの「要求水準が高い案件」を積極的に引き受けているからです。AIソリューションベンダーとしては確かに難しいチャレンジになりますが、ゆえにブルーオーシャンのポジションを獲得できたとも言えます。

ディープラーニングを、GAFAが提供するAPIを、ただ適用するわけではない。お客様と一緒に挑戦し、イノベーションを生み続けるからこそ、生まれた収益を研究に再投資し、さらなる開発へとつなげられるんです。

永田：
私たちはAIソリューションの自社モデルを開発することで他社と差別化でき、さらにお客様の「事業へのインパクトを重視した提案」によって付加価値を出すこともできています。

それに加えpluszeroでは、システム運用を含めた長期的なお付き合いにより、営業コストも抑えられています。

前段のAI開発の提供だけでは短期間のプロジェクトになりがちですが、PoCを行ったあとのシステム開発・運用システム開発のケイパビリティも持っているからこそ、継続的にアプローチができる。

そのため、AI導入後もPDCAを回しながら精度の維持向上までサポートしたり、運用するなかで出てきた新しい課題にアプローチしたりすることで、お客様のビジネスに深く貢献できていると考えます。

低い外部株主比率、安定的な未来投資

小代：
2021年10月の決算では、全体の売上のうち18.3%が開発費として算出されました（研究開発とサービス開発を合算）。この数字は業界平均と比較しても、比較的高い水準で投資を行えている状態と言えるでしょう。今後も研究開発費が右肩上がりになるよう、投資資金の絶対額を増やす方向で事業計画を立てています。

もう一つ重要な指標として、外部株主比率が比較的低めであることもお伝えしたいです。これは言い換えると、経営の舵取りが100%できる状態にあり、ファンドの償還期限などを気にする必要もなく、腰を据えて中長期の投資の意思決定ができることを意味しています。

外部に頼らず安定的な収益基盤を築き、他者の意見に振り回されることなく本当に必要な技術を開発する。そのために2021年9月には新技術の特許も取得し、将来にわたって自社の競争優位性を保てるようになりました。

永田：
私たちの独自技術であるAEIは、お金をかければ精度が高まるようなものではないことも特徴的です。AEIを作るには、文理融合型のゼネラリストや、特定の分野に秀でたスペシャリストによる知見の掛け合わせが重要になります。

ルール作り→テスト→エラーの分析→エラーの解消方法の模索。このループを地道に繰り返すわけですが、このループは並列化できないんです。たとえ100倍の資金を投入しても、100並列になるわけではない。

そう考えると、早くに新技術の開発へ着手し、ナレッジをためていけるかが競争優位性を生み出す鍵となるはずです。

先述したとおり、自然言語処理を研究する人たちの大半がディープラーニングをメインに活用しています。一方pluszeroでは、ディープラーニングだけに頼らず、ディープラーニング以外のアプローチも活用し、常に新しい手法を探求し続けています。この点は弊社の大きな特徴であり強みと言えるでしょう。

また利益の多くを研究開発に充てているため、自身のスキルを伸ばすための学習機会を求める方々にとっても、満足できる環境を提供できるのではと感じています。

自然言語処理はこの1〜2年で加速する

小代：
最後に、私たちがAI業界の現在（いま）をどう捉えているのかをお伝えします。この記事を読んでいる読者の方は、2012年にトロント大学のジェフリー・ヒントン教授がディープラーニングを提唱し、一気に産業適用が進んだあの時期のことを覚えているでしょうか。

私たちは自然言語処理の分野があの頃の状況と近く、これから1～2年で一気に実用化し、普及していくのではと考えています。そのチャンスを逃さないためにも、これまで以上に人材や資金などの開発環境を整備することはもちろん、パートナー企業様とのコラボレーションを強化していきたいです。

AIの精度が一気に高まったとして、それを「どの分野に適用させるか？」と見極める課題は必ず発生します。そこで私たちは、pluszeroの技術力に興味を示してくださったパートナー企業様とともに、AEIや自社サービスの仮想人材派遣など様々な独自技術を駆使して、技術的なポテンシャルを考慮した共同の取り組みを加速させていこうと考えています。

永田：
今後はさらに社内外で協力し、共同開発も推し進め、中核技術の発展に力を注ぐ予定です。

AIの発展によって人間の仕事が奪われるのではという議論もありますが、重要なのはAI技術をどこに適用させるかです。特に、人手不足に悩まされる業界への適用に注力したいと考えており、現在は設備のメンテナンスの分野に焦点をあてています。

将来的には、AEIをロボットに搭載し、視覚・聴覚を統合的に扱うマルチモーダルの分野、実際に現場へ赴く必要のある領域への実用化も目指します。それにより、社会全体の生産性が高まり、人類の可処分時間や可処分所得が増えることに寄与したいです。

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