オタフ☆クラブ

日本が誇るAI(人工知能)企業が描く未来について調べてみた

世界のイメージ

AI(人工知能)の企業といえば皆さんの中ではGoogleやIBMなど主に海外のトップ企業を思いつく方がほとんどですよね。しかし日本国内にも種々様々な AI(人工知能)に特化した企業があります。

少し例を挙げてみるだけでも、PFNやAbejaなど非上場であるにもかかわらず知名度、技術力と共に有名な会社から、東証マザーズで時価総額トップ10に入るPKSHA Technology(パークシャテクノロジー)、いくつもの大企業と提携しているAlbert(アルベルト)やAI(人工知能)分野で好業績を誇るブレインパッド、AI(人工知能)将棋で有名なHEROZ、ニンテンドー3DSのGPUを開発したDMP(ディジタルメディアプロフェッショナル)などがあります。

またAI(人工知能)はその他の区分の様々な企業でも積極的に取り組まれているのは皆さんご存知であると思います。

そこでここでは上記で挙げた国内の専門的なAI(人工知能)企業のいくつかから発行されている資料(主に決算説明会資料)を基に、日本国内のAI(人工知能)企業がどういった取組を行い、’AI(人工知能)’にどういった展望をもっているのかを勝手に解釈して簡潔にまとめていきます。

上場企業がIRとして投資家向けに発行する資料には、株主を納得させるほどの説得力を持たせなくてはいけない為に綿密な市場調査が行われていることから情報の質の高さには信頼性があると言えるでしょう。

まずは大前提、AI(人工知能)市場の動きとは

市場のイメージ

まずはAI(人工知能)市場の展望として、ビッグデータ分析、アルゴリズム開発、システムの実装などのビジネス・アナリティクス市場規模は現在予測されているところ年平均13.6%で成長しております。ですからデータサイエンティスト不足は2020年4.5万人、25年9.7万人、30年に14.5万人にまで拡大するとの見通しであるとのことです。(Albert資料.出所は別の機関)

またリサーチ会社の富士キメラ総研によると、2018年時点でAI(人工知能)ビジネスの国内市場が5,301億円であったのに対し、2022年度には1兆円を超え、2030年度には2兆1286億円にまで成長するといいます。

日に日に需要力が世界的にも増大しているAI(人工知能)市場ですが、実際にAI(人工知能)人材確保の競争は熾烈となっており、DMPの資料によるとGAMFA(Google, Apple, Facebook, Amazon, Microsoft)を中心に、AI(人工知能)スタートアップの買収が続いているそうです。

AI(人工知能)企業が描く数年先の未来(ムーアの法則の終焉)

企業のイメージ

そして同じくDMPの資料からは、これから先市場の増大に伴い画像や自然言語理解などAI(人工知能)処理性能要求の爆発的増加が起き、半導体プロセス進化に頼る性能改善が限界になることから(ムーアの法則の終焉)、ドメインに最適化されたシステムの開発が加速します。

そして半導体は汎用から専用への鮮明な動きとなり顧客と連携したデータ活用、ドメイン知識の取得がキーとしてアルゴリズム、ソフト、ハード一体のドメイン最適化が必要になってくると想定されると記載されています。

オールドルーキー
N

ここでいうドメインとはそれぞれの企業が定める戦っていく領域・フィールドのことを指します。

国内AI(人工知能)企業の動向:エッジAI市場の拡大からみる企業の動向

プロセッサーのイメージ

今後人工知能のトレンドとしては巨大なデータを扱う学習処理はクラウドで、推論処理はエッジ側で行うエッジ AIが主流になってきます。

クラウドと比較したエッジAIの利点としては

リアルタイム性に優れる

プライバシーの保護

ネットワーク帯域及び電力削減

が挙げられます。(DMP資料より)

そしてAI(人工知能)処理に必要なハードチップであるエッジ側のAI(人工知能)デバイスの2025年出荷数は、年間26億個を予想しているみたいです。

具体的な市場規模では富士キメラ総研のエッジAIコンピューティング市場規模の調査によると、2018年度では110億円であったのに対し2030年度には664億円と約6倍になると予測されています。

エッジAIによる課題解決例

AIのイメージ

エッジ側での処理が必要な事例として同DMP資料を参考に以下に簡略してまとめました。もっと詳しく知りたい方は同社の決算説明会資料を見てみてください。

農業分野→無人農作業機械

目的:人手不足と世界食糧需要増対策

製造業分野→製品品質検査

目的:人手不足に伴う生産性向上

交通分野→自動車内外監視

導入目的:危険運転の増加や高齢運転者の死亡事故件数の高止まり

医療分野→補助的病理画像診断

目的:放射線科医への高負荷対策

さらに自動運転分野でもエッジAIは不可欠な要素でもあります。(クラウド上ですべてを完結しようとするとどうしてもエッジ側で遅延が起きてしまうので、それはすなわち命に関わってくる問題です。その為エッジ側での推論処理が必要となってきます)。

以上資料を抜粋させて頂いたDMPはエッジAIプロセッサーにおいて世界的にもトップクラスの技術力を誇る日本で唯一のGPUベンダーです。

一方で、自動運転といえばAlbertやPKSHAでは高度なAIアルゴリズム開発などの分野で随一の高い技術力を持ちトヨタ自動車と業務提携を結んでいたりしています。Albertは他にもデータサイエンティストの育成にも積極的に取り組んでいて、通信、金融などの分野でKDDI、, SMBCなど名だたる企業ともパートナーシップを組んでいたりと投資家にも人気で魅力的な会社です。

またPKSHAにおいては東証マザーズにおいて時価総額1000億円を普通に超えていたりします。

オールドルーキー
N

この分野で1000億円を超えるのは凄すぎるとしか言い表せられませんね。

ちなみにPFNは未上場ですが想定時価総額は約2500億円あるみたいです。

これらのようにAI(人工知能)を取り巻く環境では様々なAI(人工知能)企業が様々な企業と共に取り組んでいたりしますが、次に個人的に興味のあった創薬の分野についても少し調べてみました。(私はこの分野全般において知識に乏しい全くのど素人ですが)

国内AI(人工知能)企業の動向:AI(人工知能) x 創薬

創薬のイメージ

調べた所現在創薬の分野ではGPCR(Gタンパク質共役受容体の略)という膜受容体グループのひとつを標的とした創薬が盛んに研究されています。

というのも人の体内には病気に関連したGPCRが400種類あるといわれており、創薬に成功しているのはまだそのうちの27%しかないそうなのです。

GPCRについてのわかりやすい解説動画がそーせいグループ株式会社にてyoutubeで配信されています 。

ちなみにGPCRを細胞膜から取り出すのはとても難しく、すぐに構造や機能が失われてしまいます。

しかし上記で挙げたそーせいグループ株式会社ではStaR®技術というものを利用しGPCRの立体構造を正確に解析できる技術を持っているそうなのです。ちなみにその同社の持つStaR®技術とは受容体とリガンド(よく鍵穴と鍵の関係で例えられているみたいです)を結合し安定化させ結晶化させることによって GPCRを取り出すことのできる技術のことらしいです。

そうやって苦労して取り出した正確で膨大な結晶構造データからは機械学習に適した情報が山ほどあります。それらのデータから化合物の化学式、相互作用の様子、結合ポケットの様式をそれぞれ0と1の文字列に変換し計算に落とし込んで機械学習に利用します。

そしてそれがバーチャルスクリーニング(計算による候補化合物の選定)につながっていくわけです。ほぼ全てこちらからの受け売りですが。

将来いつか病気で苦しむ人々が一人残らず救われる日が来ることを切に願っております。

さていろいろと紹介させていただきましたが私が最も伝えたかったのは、日本には世界にも負けないAI(人工知能)の技術を擁した会社がたくさん存在するということなのです。

世界だけでなく日本にもAI(人工知能)に特化した様々なAI(人工知能)企業があるというのはとても嬉しいことですよね。

 

AIのイメージ

そして最後に紹介させて頂きたい企業があります。そう我々オタフクラブが所属する会社、お多福ラボについてであります。(いやらしい流れとなってしまいましたね。ご了承下さい。)

お多福ラボでは、エンジニア不足と言われている昨今、大手ホテルグループ、大手IT企業などの東京の人気企業を越えて、Wantedlyで全業種総合で全国1位の応募率を頂いており(2ヶ月で74件)、海外の世界基準で優秀なエンジニアのみ(私は鼻くそ基準の鼻くそみたいな人間ですが)を世界の様々な地域から採用しています。

加えて世界コンピュータ将棋選手権 優勝多数の将棋AI(人工知能)エンジン開発者や大阪大学をはじめとしたAI(人工知能)専門家をブレーンとして迎えています。

また本社は大阪にありながら世界水準で優秀な人材を東京単価よりも低価格でチーム化可能です。

画像分類ソフトなどAI(人工知能)分野での実績があるデータサイエンティストはもちろんWeb制作、システム開発、サーバー運営にも精通したエンジニアが多数在籍する我が社に興味がございましたらぜひぜひご連絡ください。お待ちしております。

AI(人工知能)開発のお多福ラボ

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