2024 REPORT

『WIRED』日本版編集長の松島倫明氏をモデレーターに、東京大学特任教授の三宅陽一郎氏、Sakana AI COOの伊藤錬氏を迎え、NTTコンピュータ＆データサイエンス研究所主幹研究員の竹内亨とともに、現在のLLMの限界と今後の展望について活発な議論が行われました。
セッションの冒頭、松島氏は香港出身の哲学者であるユク・ホイ氏が提唱する「技術多様性」といった言葉を背景に「複雑な世界を複雑なまま生きることはいかに可能なのか」という議論のアングルを設定しました。NTTの竹内主管研究員はそれを受け、「銀の弾丸」になる技術はおそらく存在しないという前提のもとに、計算コストや消費電力に優れる「専門知識を有したリーズナブルなLLM」と、各社のLLMを相互に議論させる「AIコンステレーション」によりNTTがAI活用の新機軸を見出す可能性に触れました。
次いで議論を展開した、伊藤氏は「AIコンステレーションのコンセプトを体現したもの」と表現する、SLM（Small Language Model）をつなぎあわせてLLMと匹敵するパフォーマンスを発揮する「進化的モデルマージ」の構築を提唱。既存モデルを組み合わせる「フランケンシュタインマージ」と呼ぶ手法では、1万通りの組み合わせから上位10個を選出し、世代を重ねていくアプローチを採用しました。驚くべきことに、わずか24時間・24ドルでGPT-3.5相当の性能を実現したといいます。それらの技術を基に人間のワークフローを自動化するテクノロジー、例えば「学術論文の執筆」といった領域での活用例を紹介しました。アイデア創出から証明、論文執筆、ピアレビューまでの全工程を自動化することに成功し、これはAIによる成果としては『Nature』誌で初めてフィーチャーされ、大きな注目を集めました。
「AIモデルの拡張」という観点から、三宅教授はゲームAIの開発経験を踏まえた３つの重要な分類が示されました。ゲーム全体を制御する「メタAI」、キャラクターの頭脳としての「キャラクターAI」、実空間認識を補助する「空間AI」です。特筆すべきは、これらの技術が単なるゲーム内での活用を超え、都市設計やスマートシティの実現に向けた示唆を含んでいることにあります。例えば、実空間の情報をデジタルツインで収集・分析し、その結果を実空間へフィードバックするという循環的なアプローチは、今後の都市開発を強く後押しするものといえます。
セッションの後半では、AIの進化の方向性について深い議論が交わされました。伊藤氏は、現在のAIの発展における重要な転換点として「リーズニング（論理的な思考や推論）」の能力向上を挙げ、これがAIどうしの対話やシミュレーションを可能にする鍵になると指摘。また、AI活用の段階として、まず業務効率化があり、次に「壁打ち相手」としての活用段階が来ると予測しました。
三宅教授からは、AIを活用した会議シミュレーションの可能性について興味深い提案がなされました。従来の会議では見落とされがちな選択肢や分岐点をAIが網羅的にシミュレーションし、より良い意思決定を支援する可能性を示唆。「会議の前にAIに一度会議をしてもらい、その結果を踏まえて人間が議論を行う」という新しいアプローチの可能性を提示しました。
竹内主幹研究員は、これからのAIと人間の関係性について、日本的な「八百万の神」の考え方との親和性を指摘。さまざまな役割を持つAIが遍在し、人間と共存する未来像を示しました。特に、生成AIの技術により、これまで理論的に語られてきたシステム連携が、より具体的かつ高度なサービスとして実現しつついあることを強調しました。
3名のパネリストによる議論を通じて浮かび上がってきたのは、次世代のAIがめざすべき姿です。それは単一の大規模AIによる支配的な未来ではなく、さまざまな専門性を持ったAIが協調しながら人間の創造性を支援し、多様な価値観や視点を包含した解決策を共に模索していく未来といえるでしょう。

NTT先端集積デバイス研究所・NTT物性科学基礎研究所フェロー 松尾慎治と、Preferred Networks代表取締役CEO 西川徹氏によるセミナーでは、増大する電力消費の課題に対する技術革新の方向性について、議論が交わされました。
まずは両氏から自社の取り組みを踏まえたプレゼンテーションが実施されました。松尾は、データセンターが世界の電力消費の２%、日本の首都圏では日本の電力消費の12%を占める現状を指摘し、NTTグループ自体が日本の総電力の約0.7パーセントを消費していることに触れ、低消費電力化の必要性を強調。その解決策として光技術の可能性を示しました。特に、チップ内の光電融合技術といった光通信技術の進展により「小型化・低消費電力化・低コスト化」をかなえ、大幅な電力削減が可能になることを解説。チップ間光インターコネクションの導入により、データ通信の高速化と低消費電力化の両立、演算への割り当て電力の確保、ハードウエアの物理的な位置に依存しない計算資源の有効利用といったメリットを、具体的かつ技術的な道筋と共に提起しました。
一方、「最先端の技術を最短路で実用化する」と掲げる西川氏は、生成AI時代における計算基盤の課題について言及。開発している「MN-Core」プロセッサーの事例を挙げながら、演算機とオンチップメモリーに特化し制御回路を最小限に抑えることで、大幅な電力効率の向上を実現した経緯を紹介しました。「MN-Core」を搭載したスーパーコンピューターが消費電力ランキングの「Green500」で計３回の世界１位を獲得していることからも、自社のアーキテクチャーへの確信を胸により一層の開発を継続中です。さらに、推論と学習で異なる最適なアーキテクチャを採用する次世代プロセッサーの開発構想も明らかにしました。高効率のAIチップだけではなく、インターコネクトやチップレットなどの様々な技術を統合し、「新しい計算機」を作る重要性を説きました。
プレゼンテーション後の対談では、AI時代のコンピューティングアーキテクチャについて、より具体的な議論を展開しました。特に耳目を集めたのは、「分散コンピューティング」の可能性と課題です。松尾フェローが「光技術を使えば2km先のメモリでも損失なくつなげる」と指摘する一方で、「絶対的な遅延は避けられない」と物理的な制約も示唆しました。現在のスーパーコンピュータが10m以内の接続にとどまっている現状を踏まえ、「データセンター全体を使ったスーパーコンピュータは本当にAIで使えるのか」という本質的な問いを投げかけました。
これに西川氏は、スーパーコンピュータのシステムが複雑化する中で、設計自体にAIを活用する新しいアプローチを提案し、人間による正確な設計が困難になってきている現状も背景にありますが、「最初から複雑な回路を設計するのは難しい」として、小規模な回路から段階的に育てていく必要性も強調しました。
また、パッケージング技術の将来についても意見が交わされました。西川氏は、次世代のプロセッサ開発においては、推論と学習を分離させた高密度・高効率な設計が求められ、特に排熱対策の課題を強調しました。
対談の最後では、両氏から若手研究者へのメッセージも贈られました。松尾フェローは「地球全体、社会全体を考えた取り組みが重要」としたうえで、今後は「AIで省エネができる世界をつくる」と熱意をみせます。西川氏は「ハードウェアとソフトウェアの両方を理解し、融合することで、単体では生まれない革新的なイノベーションが可能になる」と述べ、NTTのような総合的な研究開発の重要性を再確認して締めくくりました。