少量のデータでリアルタイムに学習するAIが、分散型社会を実現！様々な業界の一極集中問題を解決したい。

• 秋吉 信吾氏 株式会社QuantumCore（クアンタムコア）　 代表取締役 CEO

現役一流経営者の記事が読める！60秒で簡単メンバー登録はこちら  ＞

AIといえば、その主流はディープラーニングですが、ディープラーニングは膨大な学習データ量を必要とするため、対応できない領域もあります。例えば、個人データ（ヘルスケア、話者認識など）や、工業現場（異常の発見、機械制御など）、また自然現象など複雑すぎる問題では、諸事情から取れるデータが少なすぎて、高精度のモデルの作成は困難でした。

そうした課題を「レザバーコンピューティング」を活用することで解決し、《少量学習データで超高速・高精度、かつ簡単・安価な》ソリューションを提供しているのが『株式会社QuantumCore（クアンタムコア）』です。同社代表取締役CEO・秋吉信吾氏に話をうかがいました。

（聞き手／井上和幸）

 

ディープラーニングでは対応できない分野で大きな強みを発揮。 

秋吉さんは、大学院（修士課程）を修了後、2010年にエキサイト株式会社に入社。それと並行して、2012年頃から独学でディープラーニングの研究を始めました。2014年に移ったスタートアップスタジオ、Mistletoe（ミスルトウ）株式会社では、創業者の孫泰蔵氏からその研究が評価されて、音声・画像認識、文書要約、エージェントシステムなどの研究開発を担当しています。 

実は、秋吉さんは学部生時代にスタートアップに短期間関わったことがあり、そのときの経験があまりにも大変だったため、就職する前には「起業は一旦いいかなという気持ちになっていた」とのこと。ところが、Mistletoeで孫泰蔵氏のビジョンに触発されるなどして、「2020年までには自分の事業を持ちたい」という気持ちになっていったといいます。 

その後、株式会社デジタルガレージを経て、2018年には株式会社QuantumCoreを設立。ディープラーニングの次を担うとされる、レザバーコンピューティング（※）を活用した新しい次世代多変量時系列処理（RNN）ソリューションを提供しています。 

※）Reservoirは貯水池という意味で、レザバーコンピューティングはリカレントニューラルネットワーク（Recurrent Neural Network：RNN）の一種で、最近新たな機械学習方式として注目されている。入力層、中間層（リザーバー層）、出力層（リードアウトニューロン層）の3層で構成される教師あり学習を行う。...