渡邊ディープラーニングは、2012年の画像認識コンテスト「ILSVRC」でGeoffrey Hinton（ジェフリー・ヒントン）教授を中心としたチームが圧倒的な精度を生み出したことが分岐点に、爆発的に研究が進み、主要な人工知能関連の学会での論文採択数も2倍、3倍と増えて、かなりの数の関連論文が発表されてきました。学術領域ではスタンダードになりつつある技術ですが、ビジネスへの応用はまさしくこれからはじまろうとしているところです。

仁木インターネットも、もとは軍需産業だったのが学術界で研究されるようになり、徐々に実用フェーズへ移っていきました。1998年のインターネットは、まだ具体的な活かし方は見えないものの一部のアーリーアダプターが使い始めており、大きな可能性が期待されていた頃です。今から20年後には、ディープラーニングはインターネットのように社会的なインフラとなっている可能性が十分にあります。

仁木「AI」がブームとなっていた時期と比べ、今は「AIとは何か」についての正しい認識が浸透しつつあると思います。ブランディングやマーケティング目的で、実態が伴わないのに「AI」と謳っているだけのサービスは自然淘汰されていくでしょう。インターネットの歴史を紐解いても、黎明期は「e-XXX」「i-XXX」といったサービスが多く生まれましたが、結局は確固としたテクノロジーが伴わないものは生き残れていないんです。

仁木エンジニアの人数から、ディープラーニングに必須である膨大なデータ量まで、中国はずば抜けています。このままだと、日本のディープラーニング系のスタートアップは、すべて中国に駆逐されてしまうのではないかという不安すらあります。

渡邊中国が特に先行している領域としては、自動運転、監視カメラ、無人店舗決済などが印象的です。また面白いのが、受験競争が激しいせいか、教育コンテンツ系の領域でもディープラーニング活用がとても進んでいる。B2Bの領域よりもB2Cサービスでディープラーニングを活用したスタートアップが多いのも、データを多く獲得できている中国ならではの特徴です。日本も、タイムマシン経営的に、見習える部分は見習っていかなければいけません。

渡邊かつてインターネットがそうであったように、ディープラーニングを普及させていく主体は若いエンジニアとなるでしょう。実際、ディープラーニングを活用できるエンジニアは、2012年以降に盛り上がった技術であるということも影響して、若い人たちがほとんどです。

仁木一方で、ディープラーニングの導入により大きなインパクトを見込める既存産業には、技術のあるエンジニアがまだほとんどいません。とはいえ、今すぐ大企業に最新技術のキャッチアップとエンジニアの内製を求めるのは難しい話ですし、逆に若いエンジニアに事業推進を要求するのも酷。そこで、両者の接続が必要となってくるのです。KERNEL HONGOは、そのための施設でもあります。

仁木ディープラーニングをビジネスで活用していくために、CxOを目指しているようなビジネスパーソンであっても、最低限の技術リテラシーを身につける必要はあります。日本ディープラーニング協会が主宰している「G検定（ジェネラリスト検定）」など、リテラシーを身につけるための仕組みは整備されつつあるので、うまく活用してほしいですね。

渡邊また、既存産業の課題を、手触り感を持って理解しておくことも大切です。もちろん、ディープラーニングについての基礎的なリテラシーを身につけ、「AIに何ができて、何ができないのか」を把握することも必要ですが、今その産業領域にどういった課題があり、どういった優先順位でアプローチしなければいけないのかがわかっていないと、せっかくのテクノロジーが活かせません。

仁木日本でも、GAFAの創業者たちのように、技術的バックグラウンドに裏付けされた起業家を増やしたい。その手法として、ここまでお話してきたように、ディープラーニングに照準を定め、既存の産業界と若いAIエンジニアや研究者をつなげようとしています。

また私個人としても、ソフトバンク時代は主にレイトステージの海外企業に投資していて、「もっと日本国内の無名だが若い起業家を応援したい」という想いを抱いていた。そういった過去もあるので、ビジネスアイデアすら持っていなくても構わないから、意欲がある優秀な若者を集めたコミュニティをつくりたいんです。今までのように、一流企業への就職や研究の道だけでなく、起業をキャリアの選択肢の一つに入れてほしいと思っています。

渡邊こうしたビジョンのもと、「コミュニティ」「実証実験」「起業支援」の3本の軸で事業を展開しています。「コミュニティ」は、若手AIエンジニアが切磋琢磨しあえるKERNEL HONGOのような共同体の構築を目指しているという意味です。「実証実験」は、既存産業と若手AIエンジニアの接続という目的で、課題はあるがAI人材がいない企業が、コミュニティ内のエンジニアの力を借りて実験できるような場づくりを目指しています。そして「起業支援」は、一般的なVCと同様、技術面と事業面の両輪で起業家やスタートアップをサポートしているという意味です。これら3つを実現するのが、DEEPCOREなのです。

渡邊KERNEL HONGOのメンバーは、ビジネスサイドも一定数いますが、20代のAIエンジニアの割合が多いです。リアルな場所を設けることにより、人脈や情報はもちろんのこと、若手エンジニアにはなかなか手が届きにくい計算機資源や、24時間空いている作業スペースなども利用できます。本郷という場所柄、メンバーは東京大学の学生さんが多いですが、他の大学や社会人の方、フリーランスエンジニアの方もいらっしゃいます。

渡邊「DEEPCORE TOKYO1号」というファンドで、KERNEL HONGOで生まれたAIスタートアップや、すでに設立済みのスタートアップへの投資活動も進めています。総額60億円規模で、外部企業からもLP（リミテッド・パートナー）として出資いただくオープンなファンドとして運営しています。現在発表しているものだと、防犯カメラ解析AIを提供する株式会社VAAK、AIアシスタントを開発する株式会社UsideU、AI運動データ分析のUplift Labs, inc.、病理画像診断ソフトを開発するメドメイン株式会社の4社に投資しています。

今後は、「OPEN」「COMMUNITY」「GLOBAL」の3つの軸、すなわちオープン・中立的に連携先を拡大し、起業家育成拠点を各地で増設しつつ、グローバルな連携や投資を強化 する方向性で事業を推進していく予定です。