華為技術(shù)（ファーウェイ）の日本法人であるファーウェイ?ジャパンは27日、東京都內(nèi)で「Huawei Analyst Summit 2022 of Japan（ファーウェイ?アナリスト?サミット2022?オブ?ジャパン。以下、HASジャパン）」と題したイベントを開(kāi)催した。HASジャパンはファーウェイが19年連続で開(kāi)催している「グローバルアナリストサミット」の“日本向けバージョン”として、初めて開(kāi)催された。會(huì)場(chǎng)では、同社の現(xiàn)狀と將來(lái)展望が具體的な事例とともに紹介された。同社の「中長(zhǎng)期的青寫(xiě)真」である「スマートワールド2030」についても詳しい説明があった。

【その他の寫(xiě)真】

■既存技術(shù)の単純な応用に甘んじていたのでは、「人類の未來(lái)」は到來(lái)せず

HASジャパンでは、ファーウェイ?ジャパンの王剣峰會(huì)長(zhǎng)のあいさつ、ビデオアーカイブを利用したファーウェイの胡厚崑輪番會(huì)長(zhǎng)らによる同社の現(xiàn)狀や將來(lái)展望の説明、ファーウェイデバイスの楊濤日本?韓國(guó)リージョンプレジデントによる講演などが行われた。

ビデオアーカイブでは、既存技術(shù)あるいは既存技術(shù)の単純な応用だけに甘んじていては人類社會(huì)の將來(lái)展望が成立しないことが、繰り返し強(qiáng)調(diào)され、「既存の技術(shù)にとらわれてはならない」ことを示す実例も多數(shù)紹介された。

例えば広く注目されるようになった量子コンピューティングについても、かつては必ず突破せねばならない壁として「量子の保存の実現(xiàn)」があった。1993年には「理論上は可能」という研究が発表されたが、それでも実現(xiàn)性は疑問(wèn)視されていたという。しかし2005年ごろには量子の1種である光子を「縛って閉じ込める」ことで、その保存が可能になった。

また、HASジャパンでの説明によれば、現(xiàn)在のコンピューティング技術(shù)では、「無(wú)駄」が多く存在する。例えば生物の脳の情報(bào)処理は、スーパーコンピューターよりもはるかに効率がよい。生體內(nèi)の情報(bào)処理も「自然科學(xué)の法則」に基づいている以上、人類の技術(shù)によってコンピューティングの飛躍的な効率向上を?qū)g現(xiàn)できる可能性はある。

ファーウェイは実際に、従來(lái)型の「線形型」というアルゴリズムのパターンの枠を超え、「非線形」という手法を?qū)毪工毪长趣?、?jì)算量を45％低減することにも成功したという。

■既存の基礎(chǔ)理論は限界に達(dá)した、技術(shù)系企業(yè)として「耐えて突破する」が必要

ファーウェイによれば、情報(bào)の取り扱いを徹底的に効率化しないと、多くの人が「実現(xiàn)できるだろう」と思うようになった「人類社會(huì)の未來(lái)図」でも、実際には実現(xiàn)が覚束ない場(chǎng)合は多い。例えば、自動(dòng)運(yùn)転のために車(chē)両にカメラを12臺(tái)取り付けただけでも、現(xiàn)在の5Gによる通信では、情報(bào)伝達(dá)がパンク狀態(tài)になってしまう見(jiàn)込みという。

ファーウェイは、すぐに応用することが可能に思われる分野だけでなく、理論の基礎(chǔ)分野で「世界的頭脳」を招き入れることに熱心だ。研究成果がすぐにビジネスとしての実績(jī)に反映されるわけではないが、企業(yè)としては「忍耐力」が必要であり、人類社會(huì)の未來(lái)のためには基礎(chǔ)分野における「突破」がどうしても必要との考えという。そのためには、基礎(chǔ)分野の研究者に「興味本位」で仕事をしてもらうことも欠かせないとの認(rèn)識(shí)だ。

ファーウェイは、現(xiàn)行の基礎(chǔ)理論はすでに限界に達(dá)したと認(rèn)識(shí)しており、基礎(chǔ)理論、ソフト、アーキテクチャーの全ての階層にわたって「突破」が必要と判斷している。そのために今後も、企業(yè)として厳しい環(huán)境にあっても、研究開(kāi)発費(fèi)を減らすことはしないという。

ファーウェイは世界の技術(shù)系大企業(yè)の中でも、研究開(kāi)発への投入が大きい會(huì)社として知られる。2021年度決済の場(chǎng)合、売上高が落ち込んだこともあるが、研究開(kāi)発費(fèi)は売上高の22．4％と、過(guò)去最高の比率に達(dá)した。研究開(kāi)発費(fèi)の額そのものも前年より増やした。

■ファーウェイの中長(zhǎng)期展望「スマートワールド2030」

HASジャパンでは、同社の中長(zhǎng)期展望と言える「スマートワールド2030」も詳しく説明された。「スマートワールド2030」は、同社との関連性が強(qiáng)い分野として、「健康」、「食」、「住」、「交通機(jī)関」、「都市」、「企業(yè)」、「エネルギー」、「デジタルトラスト」の8分野を取り上げ、それぞれ現(xiàn)狀と2030年に向けた予想、さらに「洞察と展望」と題して技術(shù)革新の方向性と道筋を論じたものだ。

まず興味深いのは「2030年の狀況」について、自社による予測(cè)が數(shù)多く盛り込まれていることだ。そして次に、実現(xiàn)のための課題や対策が示されている。

「遠(yuǎn)隔治療」、「自動(dòng)運(yùn)転」、「スマートシティー」など、多くの人が相當(dāng)に具體的なイメージを描く分野も多いが、「スマートワールド2030」には、「具體的な數(shù)字の予測(cè)」が多く盛り込まれている特徴がある。

例えば、2030年における全世界における計(jì)算能力については「汎用コンピューティングパワーは2020年の10倍の3．3ZFLOPS」、「AIコンピューティングパワーは2020年の500倍の105 ZFLOPS」との予測(cè)が示された。そのような狀況によって、「健康」分野では、「潛在的な問(wèn)題をコンピューターを使って特定し、治療から予防に焦點(diǎn)を移す」、「クラウドエッジデバイスの相乗効果を活用した、患者の自宅に醫(yī)療サービスを?qū)盲堡搿哎郓`ムドクター”を出現(xiàn)させる」などの展望が成立し、またその実現(xiàn)を目指すという。

■革新的技術(shù)の実用化が「意外な効用」をもたらすことも

農(nóng)業(yè)分野ではこれまで「ベテラン農(nóng)家の長(zhǎng)年の経験」が非常に重要だったが、これからは「正確なデータを使って農(nóng)作業(yè)を?qū)Г狗较颏摔胜毪趣沃刚ⅳ盲俊＠à?、トウモロコシの?chǎng)合には1ヘクタール當(dāng)たり300－600キログラムの増収につながるという。

門(mén)外漢にとっては、少々意外な紹介もあった。例えば農(nóng)薬については、雑草が生え始めた場(chǎng)所だけに絞って散布することで、使用量を90％も削減できた事例があるという。またファーウェイによると、3Dプリントの技術(shù)を用いて、植物由來(lái)の素材を動(dòng)物の筋肉や脂肪の組織に近い狀態(tài)にすることで、本物の肉の食感や風(fēng)味に大きく近づけることができる。また、人工牛肉の価格も、本物の牛肉の価格に近づいていくという。

食肉については、「穀物などを食べる場(chǎng)合と比較して、栄養(yǎng)の利用効率が著しく悪い。世界全體の食糧確保を考えても肉食は減らすべき」との主張があるだけに、「人類にとって農(nóng)業(yè)の開(kāi)始以來(lái)の食材確保の大革命」となる可能性を秘めた技術(shù)と言えるだろう。

自動(dòng)運(yùn)転についても興味深い指摘があった。自動(dòng)運(yùn)転の技術(shù)向上と普及で通常まず考えられるのは「人件費(fèi)節(jié)減」、「運(yùn)転に伴う疲労の軽減と時(shí)間の有効活用」、「ヒューマンエラーをなくすことによる安全性の向上」などだろう。

しかし「スマートワールド2030」によると、自動(dòng)運(yùn)転により渋滯を解消することや輸送に必要なエネルギーを削減することも可能だ。例えば、現(xiàn)在は安全な車(chē)間距離を決める大きな要因は人の反応速度だ。機(jī)械の反応速度は人よりもはるかに速いので、「車(chē)間距離が1メートル以下でも十分に安全」という狀況もありえるという。そうすると現(xiàn)在の渋滯のかなりの部分は解消されることになる。

「スマートワールド2030」は、「米國(guó)では2019年に交通の混雑で880億ドルの損失が発生した」と指摘。また、車(chē)間距離を縮めれば、車(chē)が受ける空気抵抗も小さくなり、走行に必要なエネルギーも減少する。自動(dòng)運(yùn)転はこれらの「無(wú)駄」を削減する技術(shù)でもあるという。

「スマートワールド2030」はそれ以外にも多くの実例を紹介し、「2030年における私たちの生活」に何が生じるかを細(xì)かく示した。ファーウェイは、さまざまな分野における將來(lái)を具體的に予想し、現(xiàn)狀における課題を綿密に抽出し、解決のための「最適解」を?qū)Гい皮い瘺Q意という。（取材　/構(gòu)成　如月隼人）