AI起業家、岡野原（36）の多次元頭脳

「末は博士か大臣か」。そう言われたのは今は昔。現実には仕事として研究者になっても資金がなかなか獲得できず、大学などでは若手の雇用も安定しない。組織のしがらみや年功序列といった学者の世界（学界）に残る閉鎖性は、いつしか若い研究者たちの夢も奪うようになった。そんななか、学界の常識からはみ出して道を切り開くハカセたちの姿を全5回で伝える。まずは人工知能（AI）開発のスタートアップ企業、プリファード・ネットワークス（PFN、東京・千代田）を創業した「論文オタク」のハカセから――。

2014年10月、ある共同研究発表が注目された。同年に創業したばかりで技術者がたった100人のPFNが、下請けではなく、対等の立場でトヨタ自動車と提携したのだ。PFNが世界でも屈指といわれるAI技術を提供し、自動運転車を共同開発する。「（自動運転の実用化には）車を知り尽くした会社に我々の技術を提供するのが最も早い」。PFN副社長の岡野原大輔（36）は自信満々だ。

メルカリが上場した後、日本で唯一の「ユニコーン」（企業価値が10億ドル=約1100億円=を超す未上場企業）とされるのがPFNだ。深層学習（ディープラーニング）とよぶAI技術で世界の最前線を走り、トヨタのほか、NTTやファナックなどの大手企業から出資を受けた。自動車や工場の生産システムなど様々なところに同社の技術が入り込み、ものづくりに変革をもたらす。AIを極めた頭脳集団には世界中から優れた人材が集まるが、その求心力の中心にいるのが岡野原だ。

外見には無頓着で、普段は寝ぐせも気にしない。だが技術への嗅覚は鋭い。そんな岡野原を深層学習に導いたのが、ある研究成果の発表だった。

「すごいことが起きた」。12年10月、岡野原はツイッターに流れた発表に目を丸くした。AIで画像認識の精度を競う世界的なコンテストで、カナダ・トロント大学のチームがぶっちぎりの強さで優勝した。それまで認識精度で1%にも満たない僅差で争っていたのに対し、今回は2位に約10%の大差だ。

多いときは週100本もの学術論文を読み込む岡野原。急いでAI関連の論文を読み進めると、AIの一種で、コンピューターで人の脳の神経細胞の仕組みを模倣した「ニューラルネットワーク」が音声認識などで非常に高い精度をたたき出すことが分かった。それが今のAIブームの火付け役となった深層学習だった。「ついに新しい波が来た」

当時、岡野原は前身のプリファード・インフラストラクチャー（PFI）の副社長。ところが社内に深層学習に詳しい人材がおらず、論文に載った成果を1年かけて実際に試してみた。まだ世間的な知名度が低かった深層学習に「賭けてみたい」との思いが強まった。

ただPFIは検索エンジンの会社だった。大学時代を含め開発に10年以上かけた技術だが、「AIに集中すべきだ」と岡野原は主張した。創業仲間の西鳥羽二郎（36）らとぶつかり、社長の西川徹（36）と何度も話し合った。結局、「一つの会社が2つの目標を持っているのは好ましくない」として深層学習の企業としてPFNを設立し、検索エンジン事業をスピンアウトさせて別会社に移すという結論に至った。

虎の子の検索エンジンを手放すことにためらいはなかったのか。岡野原に尋ねると、あっさりした答えが返ってきた。「未練はまったくなかった」。「技術にはこだわるし、のめり込む。だけど特定の技術には執着しない」。トロント大の成果をツイッターで知ったときから深層学習で岡野原のあたまはいっぱいだったのかもしれない。「技術は使ってなんぼ」で過去にこだわりはない。

深層学習に出合って数年で、PFNはAI技術で世界と渡り合うまでになった。技術力の高さはもちろんだが、根っこで支えたのは様々な分野にアンテナを張り巡らし、貪欲に極めようとする岡野原の姿勢がある。

東京大学で博士号を取りながらも大学で研究者になる道には進まず、起業家を選んだ。誰かが決めたテーマに従い、一つの専門分野を極めるだけでは満足できなかった。

修士号や博士号の取得を目指す大学院生は通常、研究室で与えられたテーマに取り組み、隙間の時間を見つけて論文を書く。研究室の徒弟制度には良い面もあるが、独創的な研究を手がけにくい。世間は研究者にイノベーションを求めるが、目先の作業に忙殺されがちな若手研究者はそれどころではない。

岡野原は時折、脱線しつつも本業の研究で「東大総長賞」を取るなど、結果を出し続けてきた。

研究者としての素養は若い頃から別格。中学1年にはデータ圧縮に関する海外の論文を読みあさった。高校時代はラグビーに没頭して俊足ウィンガーとして花園にも出場する一方、自宅では圧縮手法を自ら考えだした。自作のソフトウエアをインターネットに公開すると称賛された。社会とのつながりが喜びとなった。

「研究を極める」と「社会の役に立つ」をどう両立するか。岡野原は少年時代から、実現には何が必要なのかが少しずつ見えていたのかもしれない。

様々な分野に手を広げる現在のスタイルをつくるきっかけとなったのが02年、優秀なプログラマーを発掘する国の「未踏プロジェクト」に東大2年生で選ばれたことだ。研究資金として与えられた約300万円は、自分でコンピューターを買ったり、共同研究する人を雇ったりするのに自由に使える。成果は個人に帰属するのでビジネスもできる。

大学入学当初はデータ圧縮にのめり込んだ岡野原に、未踏プロジェクトで指導担当だった竹内郁雄（72）が言葉をコンピューターで処理する「自然言語処理」の研究を勧めた。奥が深く、自分には極められなかったこの分野を岡野原ならできる気がした。岡野原は様々な分野を学ぶことの楽しさを知る。成果を出した岡野原は国の「スーパークリエータ」に選ばれた。当時の研究を基に作ったのが、のちに設立するPFIの事業となる検索エンジンだった。

■米検索大手でインターン

起業にあたり、岡野原にはぜひとも見ておきたい会社があった。米グーグルだ。PFIにとっては検索エンジンのライバルだが、大学の同期や先輩など「自分の知る優秀な研究者やエンジニアが数多く働いている急成長ど真ん中の会社」だったからだ。

インターン（就業体験）制度を申し込む際、岡野原はPFIのホームページから自分の名前を消して申し込むと、06年夏のインターンに合格。自然言語処理のチームに2カ月間入った。

インターン後もグーグルへの入社意欲はわかなかった。「グーグルはかなりの規模になっていたし、自分が大きく貢献することはない」。それよりも起業家としての自分に賭けたい思いが一段と強まった。

グーグルでの学びは多かった。その一つが研究から実用化までの一貫した取り組みだ。技術をサービスに落とし込む過程を見て「こうやればいいんだと分かり、自信が出た」。競争力のある会社には確かな研究開発力が必要なのを肌で感じた。経営とともに、基礎分野も極めるため大学の博士課程に進んだ。

大学院では自然言語処理の研究だけでは飽きたらず、学位と関係ない音声認識などの研究にも手を広げた。「僕を何かの専門家だと思っている人は、『何でこんなことやっているんだろう』と思っていたはず」と笑う。

多忙な今も、暇を見つけては通勤中などにスマートフォンで1日4～5本の論文を読む。リラックスしたいはずの週末のチョイスは医学書。生理学、病理学、解剖学といった専門書を読みふける。

幾つもの分野に手を出すと「広く浅く」になりがちだが、岡野原はどれも論文を書きながら成果を出した。世界有数の国際学会で採択されたものも多い。研究室で指導していた辻井潤一（70）は「他の分野の研究をしていても、研究室として与えた研究がおろそかになることはまったくなかった」と話す。

研究室の後輩で、岡野原を慕ってPFNに入社した海野裕也（35）は敬意を込めて「岡野原は3人いる」と冗談を言う。あまりに多くのことを詳しく知っているので、実は三つ子ではないかとの例えだ。

なぜ「広く深く」が可能なのか。岡野原の言葉にヒントがある。「博士課程では専門分野を学ぶことより、学び方を覚えることに意味がある」。学び方はどんな分野にも応用が利く。

異分野を学び、交じり合うことに純粋なおもしろさを感じる一方で「イノベーションが起きるのは大半の場合が他分野の技術を持ってきて、融合させたときだ」との信念もある。近年、医工連携など異分野の融合がイノベーションの源泉とはよくいわれるが、岡野原は学生の頃から気づいていたのだろう。

そんな岡野原だからこそ、現在の大学が抱える問題点がよく見える。「色々な専門分野ができているが、たこつぼ化している」。同社が理念とする「learn or die（死ぬ気で学べ）」にも技術トレンドの移り変わりが早い現在、一つの技術だけを囲い込んでも限界があり、常に環境に合わせて変わり続ける必要があるとの思いを込めた。

優秀な人材をPFNに引きつける中心に岡野原がいるのは間違いない。ただ、それは企業として「岡野原頼み」のリスクとも紙一重だ。海外のIT企業から転職してきた人のなかには給料が下がる例もあり、PFNで働くことの魅力を高く保つ必要がある。規模が大きくなるほど、創業者たちだけでは社内全体に目が届きにくくなる。岡野原も「会社が大きくなっても一人ひとりをしっかり評価できるかが会社の競争力を左右する」と話す。

PFN、そして岡野原はこれからどんな道を進むのだろうか。まず有望と考えるのが自動車、ロボット、医療の3つ。「今の深層学習は一般の人にはほとんど生かされていない。AIの技術をインパクトのある形で広く提供するには、実世界で動くものが必要」と話す。この構想を実現するためにトヨタなどの大手企業と手を組んだ。

とはいえ常に最先端を求めて変わり続ける岡野原にとって、深層学習も通過点にすぎないかもしれない。「ほかに本当に必要なものがあったら、それに乗り換えることだってあり得る」と認める。「グーグルにとってのインターネット、マイクロソフトの基本ソフト（OS）と同じようなものを作りたい」。岡野原の信念は変わらない。

=敬称略、つづく

（大越優樹）