誰も解けない問題を自ら編み出した技術で解決に導きたい

世の中には、大きく分けて２つのタイプの人間がいると思われる。一つは、新たな道を切り開くことにやりがいを感じ、社会を先導したり、変革したりすることに喜びを見いだすタイプの人間である。もう一つは、先駆者が切り開いた道を整備したり拡充したりすることによって、多くの人がその道を利用できるようサポートすることに長けたタイプの人間だ。

　どちらのタイプが優れ、どちらのタイプが劣っているかといった矮小な話をしているわけではなく、いずれも社会の発展にとって必要不可欠な存在であることはいうまでもない。ただ、難易度の高さでいえば、やはり前者に軍配が上がるだろう。

　本記事の主人公、ＩＢＭ東京基礎研で研究員を務める恐神氏は、確実に前者を志向するタイプの人物である。それは、入社後３年間の自身のパフォーマンスを評した次の言葉からもわかる。「本来、研究部門で研究者が果たすべき役割として期待されているのは、その時点では解決することが難しい課題や問題を、新しい技術を生み出すことによって解決に導くことです。にもかかわらず、あの頃の自分は既存の技術にとらわれすぎて、新しい技術を生み出すことができていませんでした」

　恐神氏はそう述懐するものの、かかわったプロジェクトが失敗に終わったわけではなく、むしろ大成功を収めた。当時、恐神氏が携わったプロジェクトは、医療機関や鉄鋼会社の業務効率を最大化するソリューションの研究開発である。いずれも、高度な最適化手法を応用したＥＲＰを提供でき、顧客からも高い評価を得た。

「ただ、〝研究〞としての価値が高かったのかと聞かれれば、やはり疑問符が付きます。解けそうな問題を、すでに存在していたいくつかの一般的な技術を活用して解いたにすぎず、新しい技術やモデルを自分の力でつくって問題を解決に導いたわけではなかったからです。そういった意味においては、研究者として胸を張れる成果ではなかったと思っています」

　山登りに喩えるなら、すでに誰かの手によって開拓されたルートを利用して、より速いスピードでその山を登ったようなものだ。研究者として道を歩き始めた以上、できることなら自分でルートを切り拓き、〝未踏峰〞に登頂したい—。当時の恐神氏は、そんな心境だったのかもしれない。

新技術の〝種〞を自己プロジェクトで生み出していく。

　日本に戻った恐神氏は、数理科学とＩＴ技術、そして米国で身につけた知見を活用しながら、将来を確率的に予測してビジネスの分析や最適化の実現を支援する「意思決定技術」、さらには「ビッグデータ」のアナリティクスなどの研究に取り組むようになる。「帰国後から一貫して、様々な要素を確率的に捉えてモデル化し、解析したうえで最適化する、といった研究を続けています。例えば、Ｗｅｂシステム、自動車の設計プロセス、運転者の行動を確率的にモデル化する交通シミュレーションのプロジェクトなどに携わってきました」

　聞けば、恐神氏が手がける研究やプロジェクトの形態は、大きく２つのタイプに分類されるという。一つは、クライアントからの依頼や顧客への提案で発生する研究、もう一つは、自らテーマを定めて〝秘密裡〞に進める新規性の高い自主的研究だ。

「ＩＢＭ東京基礎研では、やるべきことをやったうえで、空いている時間には自身の興味のある研究に取り組むことができます。そこで、面白いアイデアが浮かんだら、積極的に取り組むようにしています」

　現在も、複数のプロジェクトに携わりながら、それらの合間を見つけては将来を見据えた自主研究に密かに取り組んでいるという。そんな恐神氏を研究活動にかりたてる原動力は、かねてから抱いていた「自分が編み出した新技術で、世の中にインパクトを与えたい」という強い思いだ。

「新しい技術や研究を会社やクライアントに提案しようとしても、そもそもその〝種〞となるものが存在しなければ、当然ですが提案自体がつくれません。その〝種〞は、いわゆる『裏プロジェクト』で密かにコツコツと育んでいくことでしか生み出せないと思っています。これから研究者を目指す若い人にも、新しいアイデアを思いついたら、『表プロジェクト』の合間に自分でどんどん研究を進めていってほしいと思います」

　実は、画期的な技術として注目を集めた「動的ボルツマンマシン」（詳細はコラム参照）も、もとはといえば、誰かからの依頼や命令で実施した研究ではなく、密かにスタートさせた自主研究によって生み出された成果である。
「人の非合理的な選択行動をモデル化し、データから学習するという研究テーマに取り組んでいました。そこで活用したのが『ボルツマンマシン』と呼ばれる技術です。この時、当時のプロジェクト・メンバーで論文の共著者でもある大塚誠さんが、こんなこともやりたいと持ってきたのが『動的ボルツマンマシン』のアイデアでした。そこで、人の選択行動モデルの研究を進めながら、彼との共同で『動的ボルツマンマシン』の研究を細々とスタートさせました」

　そして15年9月、研究成果（本研究成果は、国立研究開発法人科学技術振興機構の戦略的創造研究推進事業CRESTにおいて得られたもの）をまとめた共同研究論文「スパイク時間依存シナプス可塑性により文字画像の列を記憶する７つの神経細胞」がイギリスの科学誌『サイエンティフィック・リポーツ』に掲載されると、瞬く間に世界的な注目を集めるようになった。また、日本ＩＢＭでもこの論文成果を発表。この一件からも、「動的ボルツマンマシン」の新規性やインパクトの大きさをうかがい知ることができるだろう。これには、恐神氏も少なからず驚いたようだ。

「日本ＩＢＭが〝論文〞そのものに焦点を当てたプレスリリースを出すことはめったにないことなので、本当にびっくりしました」

　現在、恐神氏は「動的ボルツマンマシン」の改善や応用を手がけるとともに、これまで同様、「裏プロジェクト」による新技術の開発や研究にも取り組んでいる。

　ここで、話題は冒頭に戻る。はたして恐神氏は、これまでの研究者人生に満足しているのだろうか。
「入社直後の３年間に比べれば、その後に手がけた研究では、自分の力で新しい技術を生み出し、解くことが難しい問題を解決に導いてきた、という自負があります。だからといって、100％満足しているかといえば、必ずしもそうではありません。もしかすると、研究者として完全に満足できる瞬間は、永遠にめぐってこないかもしれませんが、その瞬間が訪れることを信じて、誰も挑戦していない領域での研究に、今後も積極的にチャレンジしていきたいと思っています」

　恐神氏は、これからも未踏峰を追い求め、道なき道を切り開いていく。