「博士」活かせぬ日本企業 雑感
タイトルの通り「「博士」活かせぬ日本企業」という記事が話題になっていたので、日本の博士問題に関する自分なりの意見を書き記してみます。
記事によれば、日本における博士号取得者はここ10年で16%減少したとのことです。博士号を取得した後の選択肢が限られているという事実は大きな要因の一つでしょう。日本の場合、1990年代に始まった「大学院重点政策」によって博士号取得者は急激に増加しましたが、その活用先は増加しなかったという構造的な問題が背後にあります。仕方なくポスドクという任期付き研究員の職を作ったところ、今度はいつまでも正規雇用職にありつけない「ポスドク問題」が深刻となっています。
こうした博士量産の弊害は何も日本に限った話ではなく、多くの先進国で問題となっているものです。アカデミアにおける職は大まかに言ってどこも減少傾向にありますから、博士号取得者が民間企業でキャリアを歩めるようにすることが重要です。ところが、米国などと比較して、日本においては民間企業における博士号取得者の割合が低いという特徴があります。
なぜでしょうか。こういう場面であまり話題に上がらないのが不思議なのですが、そもそも同じ「博士号」と言えど、その内実は国によって大きく異なるものだという事を考慮すべきだと思います。例えば、日本では修士課程（2年間）と博士課程（3年間）が明確に分かれていますが、米国では基礎科学系の大学院は5~7年を要する博士課程しか設けていない場合がほとんどです。米国において（特に理学系での）修士号とは、この博士課程の途中でドロップアウトした者に与えられる学位を意味します。したがって、ほとんどの学生は博士号を目指して努力するそうです。
修士課程の中身も、米国と日本ではかなり異なります。米国の修士課程は実質、博士課程の最初の1～2年に相当しますが、日本と比べて必修科目が多く、その期間のほとんどを授業とその宿題に費やします。大学院によると思いますが、ここでまずい成績を取ると博士過程を去る必要さえ出てきます。一方で、日本の修士課程は必修単位の分量はそれほどでもなく、研究がメインです。専攻によっては、学部から研究を始めるところも多いです。以上のことから、日本においては米国と比較して、修士号の価値が高く、また修士卒業時点での研究経験も長いのだと考えられます。
もちろん博士課程に進んで3年間自らの研究に打ち込んだ方には大きな尊敬を覚えますし、修士卒にはない迫力も感じます。「自分自身で」考えた研究テーマに立ち向かい、誰も到達した事の無い暗闇の中から新たな知識の灯を探し出す経験は、博士課程を卒業した人のみが得られるものです。一方で、就職の問題を考える際は、企業のニーズがどのレベルにあるのか、という視点からの相対位置で物事を考える必要が出てきます。今までの日本企業の伝統的な採用状況を考えると、一部の企業にとって、修士卒の能力が十分だと見えてしまっている可能性が否定できません。
新卒一括採用や年功序列制といった、伝統的日本企業のやり方も博士制度とあまり相性が良くありません。「配属リスク」という言葉があるほど、日本企業は入社後の配属先を明確にしないまま採用をする事が珍しくありません。一方で、海外では採用時に企業がJob Descriptionという形で具体的な業務内容を提示することが多いと聞きます。博士号取得者のような専門的な人材にとっては、後者のやり方が望ましいのは言うまでもないでしょう。また、博士課程は卒業時には27才前後となるのが一般的なので、年功序列の歯車にも上手くはまらない側面があります。
こういった構造的問題が、博士号取得者の民間企業採用が進まない要因にあるのではないかと感じています。しかし博士号は研究の世界で生きるためのパスポートみたいなものですから、博士課程が敬遠されるのは科学技術立国を目指す国としては深刻な問題です。日本社会の多様な場所で博士号取得の経験が活きるような場を作っていく事は喫緊の課題であることは疑いようがありません。
例えば最近では日本でも、新卒一括採用を廃止する動きが出てきました。こうした取り組みが進めば、日本において人材の流動性が高まり、博士号取得者の就職に追い風がふくかもしれません。また、博士課程在籍者に対して、高額な給与を与える例も出てきました（情報系ですが）。こうした例から、博士課程の価値が社会的に認知されていけば良いな、と思っています。
デジタル写像で取り残されるもの
CDを買って音楽を聴く人が今どれくらい残っているのか分かりませんし、私も最近はお金が無くてストリーミングサービスで聴いてしまいますが（CDはやっぱり高い）、そういったデジタルなプラットフォームに搭載しきれない体験があることは確かです。CDの表現はディスクの中に記録されている音楽だけではありません。
例えば、ケースに付属しているブックレットは通常、それぞれのアーティストが作品のコンセプトに沿って工夫を凝らしたデザインが施されています。歌詞カードと言ってしまえばそれだけですが、ちょっとしたアートブックとも捉えられます。ジャケット後ろの曲リストもちょっとしたアートワークです。また、紙ジャケ仕様だったり、スリーブのついたCDもあったりして、それも楽しい。また、海外のCDだとアーティスト解説の白い紙が入っていて、熱のこもった解説には、たまにクスっとなるものも。
こういった仕掛けを通して、本題の音楽に入る前に、その作品のコンセプトを視覚的に体験することができるのです。ディズニーのアトラクションには、客が並んでいる間に退屈せず、その作品の世界観に入り込めるようにあらゆる仕掛けが施してあることはご存知かと思います。ああいう感じです。これは、今のところデジタルプラットフォームでは再現できません。
ある旧来の表現をデジタルに落とし込もうとすると、「何が重要で何が不必要か」という価値観を無意識のうちに反映せざるを得ず、不必要だと判断されたものをそのデジタル空間上で表現するのは非常に難しくなります。「VRの父」であり、同時にミュージシャンでもあるジャロン・ラニアーによると、MIDIの登場が、それまで音符の背後にあると考えられていた豊かな多様性を排し、音楽表現に大きな影響を与えたといいます。
しかし最近、こんなことはデジタルに限らず、日常茶飯事で起こっているのではないかと思うようになってきました。例えば私が書いているこの文字列はどうか？文字が存在しない音声言語は世界にたくさん存在します。そうした言語を文字に落とし込もうとしたとき、元の発声に見られた抑揚や話すスピード、込められた感情などは一切捨象されて、同一の線の組み合わせで表現されることになります。文字言語は、音声言語を100 %再現しているわけではないのです。
文字の発明は人間に知識の蓄積を許し、文明発展の大きな契機となりました。そうした利点は非常に目につきやすい。しかし、その代償として私たちの世界認識がどのような変化を被ったかを意識することは極めて困難です。それでも、私たちは上手くやっていけている気になっています。
砂漠に住むつもりかい？
2018年に創業したパリのInterstellar Labというスタートアップが、アメリカのモハべ砂漠にSFの世界を実現するようです。人間が火星などで生きる方法を模索するための実験場です。イメージ画像がかっこいい。
完成すれば100人が暮らせるようになるという巨大なバイオーム網。一年のうち半分は研究者向けに、もう半分は観光客向けに開放されるとのこと。観光向けの料金は１週間で$3,000 ~ $6,000程度を計画しているようです。
驚くのはInterstellar Labが、エンジェル投資家から多少の寄付を受けているとはいえ、主に自己資金で運営されているっぽいところです。創業者は日本にも進出しているVCであるHardware Clubの共同創業者としても知られるようで、投資業界で蓄えた資産があるのでしょうか。しかし個人の情熱だけでここまで大規模なプロジェクト構想が持ち上がるとは。わくわくする世の中です。
犬と飼い主
飼い犬に手を噛まれれば痛い。小型犬だって本気の臨戦態勢に入れば、大の大人に怪我を負わせることくらいできる。怒って歯をむき出したりすると、結構怖い。しかし、そんな時に犬に文句を言っても仕方がない。飼い犬との健全な主従関係を築き上げられなかった飼い主の責任である。
これが犬でなくて、SONYのアイボだったとすると話がややこしくなってくる。当然SONYが現に販売しているアイボには、そんな恐ろしい機能はついていない。しかし、もしこういった愛玩ロボットが写実主義に走ると仮定すれば、その外見や動作は生身の犬の姿に近づいていくだろう。となれば、物を噛むしぐさの再現は犬を犬たらしめるために不可欠だ。すると間違って人間を噛むこともあるかもしれない。
アイボに噛まれた主人は自身を責めるだろうか。たぶん彼は自分自身の落ち度を責める前に、SONYに苦情を入れるだろう。こんな危険なロボットを販売するとは何事か。見ろ、手から出血しているんだぞ。犬と飼い主の間で閉じていた共生関係に、第三者的責任者が侵入する。これらのネットワーク内で生じた問題の責任所在は、この第三者に吸収されていく。このことは、犬と飼い主の関係を変容させずにいられるだろうか。
拒絶に慣れる
Yコンビネータ（YC）といえば今やアメリカで大成功するアクセラレータとして比類なき知名度を誇っていますが、以前『Yコンビネーター シリコンバレー最強のスタートアップ養成スクール』を読んでいて、記憶に残ったエピソードが、YCに参加する創業者の一人が語った「拒絶セラピー」体験です。
そこでは拒否される痛みに慣れるために、「毎日一回以上違う人から拒絶されるように無理な要求をしなくてはならない」のだそうです。例えば、無料でファーストクラスにアップグレードしてくれるようにフライトアテンダントに頼んだり、列車に乗り合わせた女性に電話番号を聴いたりしたとか。実際にやったら、拒絶に慣れると同時に、ちょっと変な人への道のりを歩み始める事になりそうですが。
人間は機械ではないので、面と向かって拒絶されるとふにゃふにゃ落ち込んでしまいますが、その立ち直りを素早くできれば役立ちそうです。YCの話の流れからスタートアップの例を取り上げると、YCに応募したスタートアップがプログラムに参加でき、かつ成功する確率は大体0.5 %くらいだと言われます。この確率を額面通りに受け取ると、私が１回YCに応募して最終的に成功する確率は当然0.5%。一方で３回挑戦すれば、1.49%。100回挑戦すれば、少なくとも一回は成功する確率が大体40%程度になります。打席に立つことが大事ということをストレートに表しています。
スタートアップの失敗は潜在顧客からの拒絶を意味しますが、一回やそこらの失敗で投げてしまうとあくまで成功確率は微小なままです。どうせ99.5%避けられないような失敗をいちいち嘆いていては、人生がいくつあったって足りません。成功確率を上げるためにおそらく最も手っ取り早いのは、不屈不撓のベルヌーイ試行マシンと化して何度も何度も何度も挑戦を繰り返せばよい。しかしやっぱり現実的には難しい。それゆえに「拒絶セラピー」のような試みを通した慣れが重要になるのだと思います。
量子コンピュータ開発 雑感
Googleの量子超越性実証で一気に沸き立った量子コンピュータ。昨日はなんとAmazonも独自のサービスを発表しました。盛り上がってますね、量子コンピュータ。ところで、その開発は今世界的にどのような状況にあるんでしょうか。気になったので少し調べてみます。
量子コンピュータ開発はハードウェア面とソフトウェア面に分けることができそうです。そして現在のところ、ハードウェアを作ることができるプレイヤーは限られそうです。日経XTECHの記事を見ると、開発企業として挙がるのは米国のGoogleやIBM、MicrosoftやIntel、中国からはBaiduとAlibaba、日本からNECなど、そうそうたる企業が名を連ねます。他はスタートアップが少しいて、米国のIonQ（イオントラップ型）、Quantum CircuitsとRigetti computing（どちらも超電導型）、それからカナダのD-Waveなど。Quantum Circuits と IonQ はMicrosoftのAzure Quantumというサービスで提携しています。また、IonQとRigetti computing、それからD-Waveの量子コンピュータはAmazon Bracketから利用できるようになります。特にAmazonは自社内に量子コンピュータ研究部署を持たず、必要な技術要素をほとんどスタートアップから調達する形です。スタートアップ側から見ると、AWSのチャネルを使って広範囲のユーザーに使ってもらえますから、Win-winな関係だと言ってよさそうです。
（なおアーキテクチャ的には、D-Waveだけちょっと異色で、彼らが売っているのは量子ゲート型ではなくアニーリング型であり、こちらは組み合わせ最適化問題（より具体的にはスピングラス問題）を解く用途に特化しています。なんだそれだけか、と一見思いますが、組み合わせ最適化問題はいわゆるNP困難と呼ばれる、古典コンピュータでは全く手に負えない、しかし極めて一般的に見られる問題なので、ビジネス上の利益は大きいのだと考えられます（ただし量子コンピュータでもNP困難問題を多項式時間内に解くのは難しいらしい。さもないとNP=Pとなってしまうから？）。）
量子コンピュータの有用性を測る一つの指標が量子ビットの数です。今GoogleやIBMが達成しているのが53 qubits。量子コンピュータが高速な計算を行えるアルゴリズムとしては、素因数分解を多項式回数の計算で行えるShorのアルゴリズムや、データベース探索を高速化するGroverのアルゴリズムなどが有名ですが、特にShorのアルゴリズムはRSA暗号の安全性との関連で話題になることが多いです。セキュリティ会社Entrustの資料によれば、2048-bit RSA暗号をクラックするには4000 qubitsが必要になるとか。というわけで、まだまだ量子ビットが必要そうです。
また、量子コンピュータを実現する上でもう一つ難問なのが量子エラー訂正です。自分の理解する限りにおいて、これは大雑把に次の事情によります。すなわち、古典コンピュータでは、送ろうとする情報をいくらでも複製することができるため、データ輸送の途中で一部のビットがフリップしてしまっても元の情報を復元できるように、ある程度の冗長性を持ったビット列を送ることが可能です。一方で量子コンピュータでは、量子状態を複製するためにその内容を調べた瞬間、量子状態が壊れてしまうため、これを複製できません（量子複製不可能定理）。したがって、量子コンピュータでエラー訂正を行うためには、量子的性質を上手く考慮した方法が必要になるわけです。
これはなかなかチャレンジングなので、ひとまずエラー率の高い量子コンピュータでも何かに応用できないか考えよう、という動きが当面の動きです。こうした量子コンピュータはNoisy Intermediate Scale Quantum computer、略してNISQと呼ばれます。応用先としては量子科学計算や機械学習などがあるそうです。なぜNISQで量子化学計算ができるのかは、今のところ自分にはさっぱり分かりません。しかし量子化学計算はものによっては死ぬほど時間のかかる代物なので、十分有用な応用先だと考えられます。量子コンピュータのスタートアップと化学系メーカーが提携する例もよく聞きます。
こうした応用に不可欠なソフトウェア開発の話題を、最後に少し調べたいと思います。量子コンピュータ向けのアルゴリズム開発やコンサルティングを行っている会社は、めちゃめちゃあります。このページにリストがあるのですが、スクロールするだけで大変です。日本にも、Qunasys（量子ゲート型）やJij（アニーリング型）などのスタートアップが量子アルゴリズムを開発しています。東洋経済とかにも取り上げられていました。Quansysは直近で新たな資金調達も行っています。
まだ量子コンピュータが実用段階にない現在（Googleの量子超越性は、古典コンピュータが再現できないほどのスーパー複雑なプロセスで、”ほぼランダムな数列”を作っただけとも言える）、量子アルゴリズムを開発する企業がどうやって収益をあげるのかは純粋に疑問なのですが、Qunasysの例を見る限り、今後量子コンピュータの活用を見込んだ企業との共同研究や、勉強会の開催などで売り上げを得ているといったところなのでしょうか。
量子アルゴリズムの開発には通常のコンピュータによるシミュレーションを用いることも多いようですが、こうした企業向けにIBMは既にオンラインで自社の量子コンピュータを一般に開放していますし、MicrosoftやAmazon、それからGoogleなどもこれからそうしていくでしょう。したがって、よりオープンイノベーション的な開発が進みそうです（しかしあくまで実機のコントロールを巨大IT企業が握ると、結局今のAIとかと同様に、使われれば使われるほどGoogleやAmazonの懐でチャリンチャリン音が鳴る……っていう風になったりするのでしょうか）。
さて、今回は雑感ということで、こんな感じで切り上げたいと思います。今は投資家の機運的にも量子コンピュータブームがきているようで、世界の投資額はどんどん増えています。Amazon Bracketで導入が決まったRigetti computingなんかは、あのY combinatorの出身らしくてびっくりします。グレアムは創業者が「ハッカー」であることを重視するらしいですが、これからはもはや「量子ハッカー」の時代かも？とかいって。
量子コンピュータのこれからの発展が楽しみです。
マートン・ノルム
アメリカの社会学者ロバート・マートンは1942年、科学者に求められる精神的態度を以下の４つにまとめた。これは現在マートン・ノルムと呼ばれるものである。
①「公有性（Communality）」知識を私的に所有してはならない
②「普遍性（Universality）」科学理論の心理性は科学者の人種、性別、国籍、宗教などによらない
③「無私性（Disinterestedness）」個人的な利害に囚われて不正を行ってはならない
④「組織的懐疑主義（Organized Skepticism）」宗教的・政治的ドグマに基づいて判断を下してはならない
これらは頭文字をとって「CUDOS」とも呼ばれ、当時の科学研究の様子を物語っている。ところが第二次世界大戦後の科学は一般的に、「アカデミズム科学」から「産業化科学」へと大きく変貌を遂げることとなる。大学の研究室という象牙の塔にこもり、自らの好奇心に基づいて研究する「アカデミズム科学」は現在ももちろん行われているものの、しかし同時に、科学が軍事や産業と結びつき、政府や企業から巨額の資金援助を受けてプロジェクトを推進するような「産業化科学」の色合いが多かれ少なかれ色濃くなってきてきたのは明らかだ。また、最近は大学が学内の研究成果によって知的財産を取得できるようになってきたため、より産業との関わりが深くなったと言える。そしてこれに伴い、科学者像も徐々に変容し始める。J. ザイマンはこの新たな科学者像をCUDOSに代わってPLACEと表現した。
①「所有的（Proprietary）」知的所有権の要求
②「局所的（Local）」当面の与えられた課題の解決を目指す
③「権威主義的（Authoritarian）」社会的権威としてふるまう
④「請負い的（Commissioned）」政府や企業から科学研究を請負う
⑤「専門的仕事（Expert work）」細分化された専門分野の仕事を行う
もちろんこの表現はやや偏った風刺的な視点で科学者を眺めている印象も受けたりするが、しかし現代の科学者の在り方の特徴を鋭く浮彫りにしていると思う。特に①の知的所有権の要求などは、アカデミック・キャピタリズムと呼ばれることもある最近の（特にアメリカにおける）大学の傾向と密接に結びついている。大学が資本主義におけるプレーヤーの一員として積極的に利益を得ようとするアカデミック・キャピタリズムに関しては、いずれきちんとまとめてみたい。
