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ボストンコンサルティンググループ、マット・ランギオーン氏とのポッドキャスト
今日のゲストは、ボストン・コンサルティング・グループのパートナーで、ディープテック・ミッションの北米担当リーダーであるマット・ランギオーンだ。彼が企業やベンチャーキャピタル、量子ベンダに与えるアドバイスや、一般的な量子コンピューティング・アプリケーションに関するBCGの考え方が最近どのように進化しているかなど、様々なお話を伺いました。
全記録は以下の通り。
ユヴァル：こんにちは、マット。
マット：やあ、ユヴァル、元気かい？
ユヴァル：夢を生きる。それで、あなたは誰で、何をしているのですか？
マット：私はボストン・コンサルティング・グループのパートナー、マット・ランギオーンです。ディープテック・ミッションは、研究成果を反映した科学的根拠に基づく技術が市場に出てくるのを支援することです。通常、これらの技術は重要な産業を破壊するまでに3年から5年はかかる。量子コンピューティングは、私たちにとってディープテックの代表例であり、私の仕事の多くは量子に焦点を当てています。
ユヴァル：量子に費やす時間は全体の何パーセントくらいですか？
マット：いい質問だね。というのも、私はBCGの枠を超えて個人的な興味を持つようになったからだ。
ユヴァル：へえ、あなたが注目しているこの種のテクノロジーは3～5年先の話だとおっしゃっていましたね。量子力学についてもそうお考えですか？30～50年先だと言う人もいますが、あなたはどう思いますか？
マット：何を指しているのかにもよりますが、そうですね。つまり、クラウドでアクセス可能な量子コンピューティングという意味では、2017年か18年以来、量子は今ここにあります。クラウドで利用可能な量子コンピューターは、強力で、シミュレーターも豊富です。ですから、今後3年も経たないうちに、つまり1年か2年のうちに、本当にそこに到達すると思います。量子コンピューティングは、ある意味、今ここにあるのです。私たちの多くが信じているように、量子コンピューティングは広く変革をもたらす技術なのです。私は、量子コンピューティングが登場するにはまだ時間がかかると考えています。つまり、私たちが非常に期待しているような並外れた価値創造を可能にするためには、工学的な成果だけでなく、科学的なブレークスルーさえも必要なのです。
ですから、ある意味、少し回避しているようなものですが、本当に初期の段階で、ここに来ているのです。そして、技術の進歩のペースに合わせて成長するためには、企業は迅速に行動する必要があると思います。
ユヴァル：BCGはどの段階で入ってくるのですか？また、ボストン・コンサルティング・グループについてよく知らない人のために説明しておくと、戦略を担当するのか、実行を担当するのか、アフターサービスを担当するのか。どのような段階ですか？
マット：まず、私たちが量子コンピューティングの分野で主に仕事をする相手は3つに分けられます。1つ目は技術の提供者で、歴史的に最も大きなセグメントであり、私たちの仕事の50％は量子コンピュータを実際に製造している企業とのものです。そしてもう1つは投資家です。投資家は、明らかに多くの資本を見てきました。量子コンピュータの歴史の中で、投資された資金の90％はここ2年の出来事だと思います。つまり、量子コンピュータは明らかに肥沃で活発な分野であり、技術の理解やデリジェンスに重点を置いているのです。そして最後の15～20％は、この技術の潜在的なエンドユーザーとの取引です。
つまり、量子力学によって破壊される可能性のある産業、つまり創薬、製薬、金融機関、航空宇宙、自動車、計算流体力学などの業界の人々だ。これらは潜在的なエンドユーザーです。そして実は、この最後の仕事は「15～20％」と申し上げました。これは量子コンピューティングの成熟度を示す重要な指標だと考えています。言い換えれば、エンドユーザー、つまり実際にこの技術を導入し、実験している人たちのほうに、私たちの構成比がシフトしているのを見たいのでしょう。そのようなエンドユーザー・コミュニティから、多くの関心が寄せられています。そして問題は、技術プロバイダー、投資家、エンドユーザー、それぞれの中で、私たちはどこで何をすればいいのかということです。あなたの言う通り、BCGは古典的には戦略ファームです。
私たちの仕事の多くは戦略に関するもので、技術プロバイダーにとっては、価値創造のロードマップはどうあるべきか、長期的に価値を最大化するためにはどのようなビジネスモデルを採用すべきか、といったようなことだ。どの業界やユースケースを優先すべきか？スタックの補完的なレイヤーを得るために、どのように提携し、エコシステムを発展させるか？最近、ソフトウェア・プロバイダーとハードウェア・プロバイダーの合併が相次いでいる。そのため、テクノロジー・プロバイダーにとっては多くの戦略的課題がある。投資家にとっては、もちろんディリジェンス業務が中心で、これは戦略という大きなカテゴリーに入ると思います。エンドユーザー向けには、量子コンピュータのインパクトやIQアセスメントと呼ばれるものがあります。
そのため、ROI（投資対効果）に影響を与えるような決断を下すことができるよう、かなり詳細な情報を提供しています。どのように導入するかというのは、単にベンダーを選ぶだけでなく、実装に関わることです。もちろん、エンドユーザーの多くはClassiqやIBMのような企業と提携する必要がある。しかし、人材戦略の策定や、変革のロードマップに量子を組み込むことも必要です。私たちが導入に携わる場合、通常はより広範なデジタルトランスフォーメーションの文脈で行われます。ユヴァル、私たちの仕事のほとんどは戦略面ですが、エンドユーザーのために実装面にもフォーカスしています。
ユヴァル：では、それぞれのセグメントに飛び込んでみましょうか。
マット：もちろん。
ユヴァル：ベンダー、つまりコンピュータやソフトウェアのクリエイターについて、また投資家についても少し触れたいのですが、垂直統合戦略についてどう思われますか？つまり、私たちは、ハードウェアからアプリケーションに至るまで何でもできる一枚岩の会社を形成するようなM&Aをいくつか見てきました。投資家や企業に対して、またエンドユーザーに対して、そのような企業についてどのような意見をお持ちですか？モノリシック・ベンダーを探すべきか、それともベスト・オブ・ブリード・アプローチを選ぶべきか？
マット：実に、実に良い、深い質問だ。ユヴァルが言及した垂直統合に呼応するように、私たちもよく聞かれる質問だ。エンドユーザーが量子化の旅のどの段階にいるのかにもよりますが、量子化技術をより深く理解するためにパートナーとなり、本当に量子化能力の構築に投資したいのかどうかを判断しようとしているのだと思います。時には、垂直統合された......事実上、フルスタックのプロバイダーがいることで、行動までのスピードなどが単純化される。そのため、ある種のユーザーにとっては、大きな投資を決断する前に、短期的なプロジェクトに参加することができるのです。
私は、このような垂直統合型のプロバイダーは、量子にコミットしている企業や、すでに人材を採用している企業、あるいは小規模なチームにとって、本当に有益な場合があると思います。最終的にはベスト・オブ・ブリードのアプローチになると思うのですが、それは古典的なテクノロジーで起こったことと似ています。古典的なコンピュート・テクノロジーは、長期的には勝利する可能性が高い。そしてもちろん、それこそが、私がクラッシックに熱意と興味を抱く理由のひとつであり、不可知論的であり、どこにでもデプロイできる能力なのです。というのも、単一の物理的な実装の文脈の中で運営されている企業では、どのような物理的な実装にもリスクが伴うと思うからです。
ユヴァル：それに関連して、企業はIPについてどう考えていますか？というのも、IPを社内で開発したい、IPを開発できる人材を採用したい、そしてそれを後で再利用したい、と言うことができるからです。あるいは、XYZ社と共同開発契約を結び、IPの一部はそのサードパーティプロバイダーが所有する、あるいは他のIPの取り決めがあることを理解する、と言うこともできる。そして、その知的財産の一部が、いつか競合他社の製品に使われるかもしれないというリスクがあるかもしれません。
マット：いい質問ですね。つまり、私たちが話をするほとんどの企業は、IPの所有権を持ちたがっていると思うんです。だから、モデルのライブラリを構築したり、自分たちだけのカスタム回路を作ったりしたいんだ。だから、そのためのイネーブラーを探しているのです。自社で、あるいはパートナーなしでそれを実現するのは非常に難しいと思います。しかし、エンドユーザーがIPを所有できるようにする企業は、この分野で本当に有利になると思います。もちろん、それが不可能なケースもありますし、知的財産を創造するための深い研究のような才能が必要な場合もあります。しかし、私たちが見ている一般的な傾向として、人々はできるだけIPを所有したいと望んでいると思います。
ユヴァル：C-suiteを見ると、CTOやCIOが量子について耳にし、量子を探求したいと思うのは想像がつきます。しかし、つい先日、CISO（最高情報セキュリティ責任者）のグループに会ったとき、RSA-2048を破ることはもちろん、量子コンピューティングを最適化、リスク分析、機械学習などに利用することについて話していました。あなたの経験では、量子コンピュータに最も興味を持ち、熱狂するCレベルの経営者は誰ですか？
マット：いい質問ですね。私がBCGに来てディープ・テクノロジーをやろうと思ったのは、ディープ・テクノロジーの価値を、重要な意思決定者にわかりやすく説明することに興味があったからです。政府機関以外では、重要な意思決定者はフォーチュン500企業のCスイートであることが多い。それが私たちの仕事です。質問に対する答えとしては、二択のようなものです。セキュリティ・リスクの観点から量子のことを耳にしたことがある人たち。そして、機会という観点から量子について聞いたことのある人もいます。セキュリティ・リスクの観点からは、CISOやCIOが一般的です。
機会という角度から見ると、それは事業部の部長や最高収益責任者のようなものになりがちです。そのため、暗号のような会話をすることができ、それは現実的であり、多くのマイナス面があるため、経営幹部にとって本当にやる気を起こさせるものだと思います。少なくともアメリカでは、新しい暗号プロトコルを実装するのに15年から20年かかるのが普通です。量子コンピューティングが実現するのはもう少し先のことだと思っていても、時系列をざっと見てみると、行動を起こすべき時期は昨日のようなものだとわかる。CISOやCIOのモチベーションを高める会話になると思います。上向きの話というのは、大企業のCEOや事業部門の責任者に向かってする話です。
そして、その1つはもちろんエキサイティングだ。なぜなら、現時点で量子コンピューティングは...私が2016年から2018年にかけて調べ始めたときは、本当に奥の深い技術で、奥が深かった。今、私は量子コンピューティングがかなり台頭してきたと感じており、私が話をするとき、ほとんどの人はこの技術について少し説明を受けたことがあるでしょう。そして、ある業界における潜在的な破壊について、より深い話をすることができる。私がユヴァルに感じる興味深い点は、量子がその業界の問題を解決するかどうかということです。そして、実際のところ...。ある業界では、別の見方をすることで、ほとんど自明な利点があります。仮に膨大な計算能力を手に入れたとしたら、どんなことができるだろうか？
そして、量子の影響評価を行ったときにわかったのは、人々は計算がもたらす価値について非常に狭い視野しか持っていない傾向があるということだ。つまり、艦隊の最適化のためにコンピュートを使っているわけではないんですね。多くの異なることをするためにコンピュートを使っているわけではないんだ。量子コンピューティングの出現は、これらの企業にとって、働き方全体を再構築する方法を考える上で有益なことだと思います。
ユヴァル：私たちが成功した方法のひとつは、人々がROI（投資利益率）について尋ねることです。私たちは基本的に、量子コンピュータへの投資額はそれほど大きくはないと言っています。量子コンピュータを購入する必要はなく、数人の従業員を雇い、クラウドの時間を購入すればいいのです。つまり、将来必要な技術を確実に手に入れるためにお金を払うという、保険のようなものです。そうしなければ、壊滅的なダメージを受けるかもしれない。このように保険のように考えている経営者はいますか？
エンドユーザーと技術プロバイダーの両方と仕事をしている私たちは、ROIとIの両方を非常に重視しています。つまり、これは製造、アイデア、生産が非常に困難な技術であり、価値創造の公正な分配は、スタックの上下にある技術プロバイダーに行くべきですが、リターンもまた巨大なのです。ですから、長期的なROIをどのように表現しようとも、その技術が実用化され、私たちが考えているような形で機能するようになれば、ROIがエンドユーザーにとって非常に有利なものになるとは、ほとんど想像できないのです。
しかし、ユヴァルも知っているように、量子コンピューティングはケースバイケースだ。あるいは、非常に計算量の多いタスクのコストを削減できる可能性もありますよね？今のところ、古典的なコンピューターでは非常にコストがかかる。また、他の分野では、コスト削減を明確にすることで、コスト支出を避けることができます。例えば、計算流体力学の分野では、HPCに費やしている費用とは異なります。ROIについて考える正しい方法は、翼の屈曲先端試験や本当に高価なトンネル試験といったものを避けることでしょう。つまり、どのような非計算アクティビティを無効にできるかということです。ROIを複雑にするには、非常に広範で包括的な視点を持つ必要があると思います。
ユヴァル：量子というと、コンピューティング、センシング、通信の3つを思い浮かべます。聞くのを忘れていたのですが、あなた方はこの3つすべてを扱っているのですか？
マット：最初の質問にお答えすると、はい、私たちはこの3つすべてを扱っています。私たちの専門性は量子コンピューティングに偏っていると言えますが、通信やセンシングに関するディリジェンスやケースワークも行っています。しかし、私たちの専門性が量子コンピューティングに傾いているのは、BCGに寄せられる問い合わせの多くが量子コンピューティングに関連するものだからです。センシングの良いところは、現在でも多少なりとも利用できることですね。ロードマップ的な技術ではなく、量子センシングは今ここにあるのです。確かに、センシングに対する政府の防衛関連の関心は高い。量子通信もまた、かなり近い将来に実現する技術です。量子通信にも多くの取り組みが行われていますが、私たちの見解では、最も近い将来ではないにせよ、最も大きな価値を生み出すのは量子通信だと考えています。そして、クライアントから最も多くの質問を受けるのが、量子コンピューティングです。
ユヴァル：量子コンピューティングというと、量子機械学習や最適化、化学分析などが話題になりますね。最前線に来るアプリケーションと、「いや、これは2、3年先の話だから、まずは別の話をしよう」というアプリケーションはありますか？
マット：あなたがそのことをおっしゃったのは興味深かったので、私たちの見解から言わせてもらえば、すべては大きなスパース行列の数学に集約されます。これは、この業界全体がある種の基礎としている、量子力学的に有利な数学的関数のようなものです。さて、この大きな疎行列数学に基づく計算問題には、4つのタイプがあることがわかった。シミュレーション、最適化、機械学習、暗号。しかし、この4つの問題は、産業界における非常に価値の高い問題、例えば創薬や製薬のような問題、あるいは先ほど申し上げた「航空宇宙や自動車のCFD」のような問題にまで広がっているのです。シミュレーションでは、保険のリスク管理や金融のポートフォリオ最適化などがあります。機械学習では、もちろん、技術や金融など、さまざまなユースケースがあります。
暗号は、暗号化と復号化のユースケースがあるのは明らかです。私たちの見解は、最初の価値創造レポートを書いた2018年から少し変わりました。しかし、私たちの見解は、最初のユースケースはシミュレーションになるだろうということです。その部分は実は変わっていないんですね。量子システムのダイナミクスを正確かつ効率的にシミュレーションできるという考え方です。そこで最も大きなユースケースとなるのは、触媒を設計する化学分野や、低分子化合物以外の創薬分野でしょう。以前は、機械学習はデータ取得のボトルネックに阻まれるため、最適化が次に来ると考えていました。機械学習はデータ取得のボトルネックに邪魔されるため、最適化がその次に来ると考えていました。
そして、機械学習では、もちろん、アンチマネーロンダリングであれ、アンチフラウドであれ、ハイテクにおける検索や広告の最適化であれ、多くのユースケースがあります。つまり、今ある機械学習のユースケースは、すべて翼の上にあるようなものなのです。そしてその次は、サプライチェーンの最適化、ポートフォリオの最適化、ロジスティクスなど、伝統的な最適化のユースケースでしょう。シミュレーションが先で、次に機械学習、そして最適化というのが、私たちのスケジュール感です。
ユヴァル：今日のお話も終わりに近づきましたので、そのプロセスについてお話したいと思います。例えば、私がCTOで、量子がとても魅力的で、このポッドキャストを聴いていて、あなたがとても流暢で魅力的で、BCGにデジタルトランスフォーメーションと量子コンピューティングの戦略を考える手助けをしてもらいたいとします。BCGにデジタル・トランスフォーメーションと量子コンピューティング戦略の立案を依頼したいのですが、BCGには一定期間働いてもらい、ユースケースの特定を手伝ってもらい、その後、Classiqのような企業に委託して実際に概念実証を実施してもらうことになると思います。そのプロセスにはどれくらいの時間がかかりますか？BCGが私と一緒に仕事をし、このロードマップを特定し、提供してくれるまでの平均的な予算はどのくらいでしょうか？
マット：私たちはかなり柔軟で、そこには明らかに多くの依存関係や要因がありますが、正直なところ、10～16週間というような時間枠に収束することが多いのです。BCGと仕事をする利点のひとつは...。BCGで働くことの利点のひとつは......実は、BCGで働くことの難しさのひとつは、私たちの仕事が非常に速いということです。私たちはあなたのチームに深く深く入り込み、本当に素早く専門家を連れてきます。私たちは量子力学の分野で多くの経験を積んでいるため、迅速な対応が可能なのです。ですから、最初の電話連絡からプロジェクト終了時の引き渡しまで、10～12週間はかかるでしょう。それから、あなたの言う通り、実装は通常...。このようなプロジェクトの最後には、人材のオンボーディングに関する何らかの勧告が行われるのですが、人材のオンボーディングは、CIOやCTOなどが量子力学的に想像するよりもはるかに複雑なものである傾向があります。
そして、最終的には、BCGが導入やイネーブルメントのサポート役となり、Classiqのような企業がその役割を担うというのが一般的です。
ユヴァル：そして、最初に電話をかけてくるきっかけは、一般的に量子について読んだことがあり、それが自分にとってどんな効果があるのか知りたいということなのだろうか？それとも、向かいの競合他社が何かを発表しているのを見て、取り残されたくないということでしょうか？
BCGのバリュー・クリエイションに関する記事を読んで、あなたのテッド・トークを見ました。私は今ここに座って...に座っています。ファイザーだったか、ダウだったか、そんなところだ。「あなたが強調している業界のひとつにいます。そして、概要を少し説明し、仕事の内容を伝えます。しかし、Classiqと提携したり、IBMと提携したりして、実に興味深い先行成果を出している企業を見るにつけ、FOMOがますます大きな役割を果たす可能性は否定できない。しかし、Classiqと提携したり、IBMと提携したりして、実に興味深い結果をいち早く出している企業を見ていると、FOMOがますます大きな役割を果たす可能性は否定できない。現在、これらはすべてかなり公開されており、今後、量子コンピューターに対するC-Suiteの関心を高める原動力になることは間違いないでしょう。
ユヴァル：ではマットさん、あなたの仕事についてもっと知りたい人は、どうやって連絡を取ればいいんですか？
マット：そうだね。langione.matt@bcg.com。ホワイトペーパーはググればすぐにダウンロードできるし、テッド・トークも見られる。bobier.jeanfrançois@bcg.com、ヨーロッパのリードのようなものです。私たちは一緒に、絶対にサポートすることができますし、導入に興味のある方々にお会いできるのを楽しみにしています。エンドユーザー、技術プロバイダー、そしてもちろん、あなたのような方々と接するのが大好きです。
ユヴァル：素晴らしい、マット、今日は本当にありがとう。
マット：ありがとう。
今日のゲストは、ボストン・コンサルティング・グループのパートナーで、ディープテック・ミッションの北米担当リーダーであるマット・ランギオーンだ。彼が企業やベンチャーキャピタル、量子ベンダに与えるアドバイスや、一般的な量子コンピューティング・アプリケーションに関するBCGの考え方が最近どのように進化しているかなど、様々なお話を伺いました。
全記録は以下の通り。
ユヴァル：こんにちは、マット。
マット：やあ、ユヴァル、元気かい？
ユヴァル：夢を生きる。それで、あなたは誰で、何をしているのですか？
マット：私はボストン・コンサルティング・グループのパートナー、マット・ランギオーンです。ディープテック・ミッションは、研究成果を反映した科学的根拠に基づく技術が市場に出てくるのを支援することです。通常、これらの技術は重要な産業を破壊するまでに3年から5年はかかる。量子コンピューティングは、私たちにとってディープテックの代表例であり、私の仕事の多くは量子に焦点を当てています。
ユヴァル：量子に費やす時間は全体の何パーセントくらいですか？
マット：いい質問だね。というのも、私はBCGの枠を超えて個人的な興味を持つようになったからだ。
ユヴァル：へえ、あなたが注目しているこの種のテクノロジーは3～5年先の話だとおっしゃっていましたね。量子力学についてもそうお考えですか？30～50年先だと言う人もいますが、あなたはどう思いますか？
マット：何を指しているのかにもよりますが、そうですね。つまり、クラウドでアクセス可能な量子コンピューティングという意味では、2017年か18年以来、量子は今ここにあります。クラウドで利用可能な量子コンピューターは、強力で、シミュレーターも豊富です。ですから、今後3年も経たないうちに、つまり1年か2年のうちに、本当にそこに到達すると思います。量子コンピューティングは、ある意味、今ここにあるのです。私たちの多くが信じているように、量子コンピューティングは広く変革をもたらす技術なのです。私は、量子コンピューティングが登場するにはまだ時間がかかると考えています。つまり、私たちが非常に期待しているような並外れた価値創造を可能にするためには、工学的な成果だけでなく、科学的なブレークスルーさえも必要なのです。
ですから、ある意味、少し回避しているようなものですが、本当に初期の段階で、ここに来ているのです。そして、技術の進歩のペースに合わせて成長するためには、企業は迅速に行動する必要があると思います。
ユヴァル：BCGはどの段階で入ってくるのですか？また、ボストン・コンサルティング・グループについてよく知らない人のために説明しておくと、戦略を担当するのか、実行を担当するのか、アフターサービスを担当するのか。どのような段階ですか？
マット：まず、私たちが量子コンピューティングの分野で主に仕事をする相手は3つに分けられます。1つ目は技術の提供者で、歴史的に最も大きなセグメントであり、私たちの仕事の50％は量子コンピュータを実際に製造している企業とのものです。そしてもう1つは投資家です。投資家は、明らかに多くの資本を見てきました。量子コンピュータの歴史の中で、投資された資金の90％はここ2年の出来事だと思います。つまり、量子コンピュータは明らかに肥沃で活発な分野であり、技術の理解やデリジェンスに重点を置いているのです。そして最後の15～20％は、この技術の潜在的なエンドユーザーとの取引です。
つまり、量子力学によって破壊される可能性のある産業、つまり創薬、製薬、金融機関、航空宇宙、自動車、計算流体力学などの業界の人々だ。これらは潜在的なエンドユーザーです。そして実は、この最後の仕事は「15～20％」と申し上げました。これは量子コンピューティングの成熟度を示す重要な指標だと考えています。言い換えれば、エンドユーザー、つまり実際にこの技術を導入し、実験している人たちのほうに、私たちの構成比がシフトしているのを見たいのでしょう。そのようなエンドユーザー・コミュニティから、多くの関心が寄せられています。そして問題は、技術プロバイダー、投資家、エンドユーザー、それぞれの中で、私たちはどこで何をすればいいのかということです。あなたの言う通り、BCGは古典的には戦略ファームです。
私たちの仕事の多くは戦略に関するもので、技術プロバイダーにとっては、価値創造のロードマップはどうあるべきか、長期的に価値を最大化するためにはどのようなビジネスモデルを採用すべきか、といったようなことだ。どの業界やユースケースを優先すべきか？スタックの補完的なレイヤーを得るために、どのように提携し、エコシステムを発展させるか？最近、ソフトウェア・プロバイダーとハードウェア・プロバイダーの合併が相次いでいる。そのため、テクノロジー・プロバイダーにとっては多くの戦略的課題がある。投資家にとっては、もちろんディリジェンス業務が中心で、これは戦略という大きなカテゴリーに入ると思います。エンドユーザー向けには、量子コンピュータのインパクトやIQアセスメントと呼ばれるものがあります。
そのため、ROI（投資対効果）に影響を与えるような決断を下すことができるよう、かなり詳細な情報を提供しています。どのように導入するかというのは、単にベンダーを選ぶだけでなく、実装に関わることです。もちろん、エンドユーザーの多くはClassiqやIBMのような企業と提携する必要がある。しかし、人材戦略の策定や、変革のロードマップに量子を組み込むことも必要です。私たちが導入に携わる場合、通常はより広範なデジタルトランスフォーメーションの文脈で行われます。ユヴァル、私たちの仕事のほとんどは戦略面ですが、エンドユーザーのために実装面にもフォーカスしています。
ユヴァル：では、それぞれのセグメントに飛び込んでみましょうか。
マット：もちろん。
ユヴァル：ベンダー、つまりコンピュータやソフトウェアのクリエイターについて、また投資家についても少し触れたいのですが、垂直統合戦略についてどう思われますか？つまり、私たちは、ハードウェアからアプリケーションに至るまで何でもできる一枚岩の会社を形成するようなM&Aをいくつか見てきました。投資家や企業に対して、またエンドユーザーに対して、そのような企業についてどのような意見をお持ちですか？モノリシック・ベンダーを探すべきか、それともベスト・オブ・ブリード・アプローチを選ぶべきか？
マット：実に、実に良い、深い質問だ。ユヴァルが言及した垂直統合に呼応するように、私たちもよく聞かれる質問だ。エンドユーザーが量子化の旅のどの段階にいるのかにもよりますが、量子化技術をより深く理解するためにパートナーとなり、本当に量子化能力の構築に投資したいのかどうかを判断しようとしているのだと思います。時には、垂直統合された......事実上、フルスタックのプロバイダーがいることで、行動までのスピードなどが単純化される。そのため、ある種のユーザーにとっては、大きな投資を決断する前に、短期的なプロジェクトに参加することができるのです。
私は、このような垂直統合型のプロバイダーは、量子にコミットしている企業や、すでに人材を採用している企業、あるいは小規模なチームにとって、本当に有益な場合があると思います。最終的にはベスト・オブ・ブリードのアプローチになると思うのですが、それは古典的なテクノロジーで起こったことと似ています。古典的なコンピュート・テクノロジーは、長期的には勝利する可能性が高い。そしてもちろん、それこそが、私がクラッシックに熱意と興味を抱く理由のひとつであり、不可知論的であり、どこにでもデプロイできる能力なのです。というのも、単一の物理的な実装の文脈の中で運営されている企業では、どのような物理的な実装にもリスクが伴うと思うからです。
ユヴァル：それに関連して、企業はIPについてどう考えていますか？というのも、IPを社内で開発したい、IPを開発できる人材を採用したい、そしてそれを後で再利用したい、と言うことができるからです。あるいは、XYZ社と共同開発契約を結び、IPの一部はそのサードパーティプロバイダーが所有する、あるいは他のIPの取り決めがあることを理解する、と言うこともできる。そして、その知的財産の一部が、いつか競合他社の製品に使われるかもしれないというリスクがあるかもしれません。
マット：いい質問ですね。つまり、私たちが話をするほとんどの企業は、IPの所有権を持ちたがっていると思うんです。だから、モデルのライブラリを構築したり、自分たちだけのカスタム回路を作ったりしたいんだ。だから、そのためのイネーブラーを探しているのです。自社で、あるいはパートナーなしでそれを実現するのは非常に難しいと思います。しかし、エンドユーザーがIPを所有できるようにする企業は、この分野で本当に有利になると思います。もちろん、それが不可能なケースもありますし、知的財産を創造するための深い研究のような才能が必要な場合もあります。しかし、私たちが見ている一般的な傾向として、人々はできるだけIPを所有したいと望んでいると思います。
ユヴァル：C-suiteを見ると、CTOやCIOが量子について耳にし、量子を探求したいと思うのは想像がつきます。しかし、つい先日、CISO（最高情報セキュリティ責任者）のグループに会ったとき、RSA-2048を破ることはもちろん、量子コンピューティングを最適化、リスク分析、機械学習などに利用することについて話していました。あなたの経験では、量子コンピュータに最も興味を持ち、熱狂するCレベルの経営者は誰ですか？
マット：いい質問ですね。私がBCGに来てディープ・テクノロジーをやろうと思ったのは、ディープ・テクノロジーの価値を、重要な意思決定者にわかりやすく説明することに興味があったからです。政府機関以外では、重要な意思決定者はフォーチュン500企業のCスイートであることが多い。それが私たちの仕事です。質問に対する答えとしては、二択のようなものです。セキュリティ・リスクの観点から量子のことを耳にしたことがある人たち。そして、機会という観点から量子について聞いたことのある人もいます。セキュリティ・リスクの観点からは、CISOやCIOが一般的です。
機会という角度から見ると、それは事業部の部長や最高収益責任者のようなものになりがちです。そのため、暗号のような会話をすることができ、それは現実的であり、多くのマイナス面があるため、経営幹部にとって本当にやる気を起こさせるものだと思います。少なくともアメリカでは、新しい暗号プロトコルを実装するのに15年から20年かかるのが普通です。量子コンピューティングが実現するのはもう少し先のことだと思っていても、時系列をざっと見てみると、行動を起こすべき時期は昨日のようなものだとわかる。CISOやCIOのモチベーションを高める会話になると思います。上向きの話というのは、大企業のCEOや事業部門の責任者に向かってする話です。
そして、その1つはもちろんエキサイティングだ。なぜなら、現時点で量子コンピューティングは...私が2016年から2018年にかけて調べ始めたときは、本当に奥の深い技術で、奥が深かった。今、私は量子コンピューティングがかなり台頭してきたと感じており、私が話をするとき、ほとんどの人はこの技術について少し説明を受けたことがあるでしょう。そして、ある業界における潜在的な破壊について、より深い話をすることができる。私がユヴァルに感じる興味深い点は、量子がその業界の問題を解決するかどうかということです。そして、実際のところ...。ある業界では、別の見方をすることで、ほとんど自明な利点があります。仮に膨大な計算能力を手に入れたとしたら、どんなことができるだろうか？
そして、量子の影響評価を行ったときにわかったのは、人々は計算がもたらす価値について非常に狭い視野しか持っていない傾向があるということだ。つまり、艦隊の最適化のためにコンピュートを使っているわけではないんですね。多くの異なることをするためにコンピュートを使っているわけではないんだ。量子コンピューティングの出現は、これらの企業にとって、働き方全体を再構築する方法を考える上で有益なことだと思います。
ユヴァル：私たちが成功した方法のひとつは、人々がROI（投資利益率）について尋ねることです。私たちは基本的に、量子コンピュータへの投資額はそれほど大きくはないと言っています。量子コンピュータを購入する必要はなく、数人の従業員を雇い、クラウドの時間を購入すればいいのです。つまり、将来必要な技術を確実に手に入れるためにお金を払うという、保険のようなものです。そうしなければ、壊滅的なダメージを受けるかもしれない。このように保険のように考えている経営者はいますか？
エンドユーザーと技術プロバイダーの両方と仕事をしている私たちは、ROIとIの両方を非常に重視しています。つまり、これは製造、アイデア、生産が非常に困難な技術であり、価値創造の公正な分配は、スタックの上下にある技術プロバイダーに行くべきですが、リターンもまた巨大なのです。ですから、長期的なROIをどのように表現しようとも、その技術が実用化され、私たちが考えているような形で機能するようになれば、ROIがエンドユーザーにとって非常に有利なものになるとは、ほとんど想像できないのです。
しかし、ユヴァルも知っているように、量子コンピューティングはケースバイケースだ。あるいは、非常に計算量の多いタスクのコストを削減できる可能性もありますよね？今のところ、古典的なコンピューターでは非常にコストがかかる。また、他の分野では、コスト削減を明確にすることで、コスト支出を避けることができます。例えば、計算流体力学の分野では、HPCに費やしている費用とは異なります。ROIについて考える正しい方法は、翼の屈曲先端試験や本当に高価なトンネル試験といったものを避けることでしょう。つまり、どのような非計算アクティビティを無効にできるかということです。ROIを複雑にするには、非常に広範で包括的な視点を持つ必要があると思います。
ユヴァル：量子というと、コンピューティング、センシング、通信の3つを思い浮かべます。聞くのを忘れていたのですが、あなた方はこの3つすべてを扱っているのですか？
マット：最初の質問にお答えすると、はい、私たちはこの3つすべてを扱っています。私たちの専門性は量子コンピューティングに偏っていると言えますが、通信やセンシングに関するディリジェンスやケースワークも行っています。しかし、私たちの専門性が量子コンピューティングに傾いているのは、BCGに寄せられる問い合わせの多くが量子コンピューティングに関連するものだからです。センシングの良いところは、現在でも多少なりとも利用できることですね。ロードマップ的な技術ではなく、量子センシングは今ここにあるのです。確かに、センシングに対する政府の防衛関連の関心は高い。量子通信もまた、かなり近い将来に実現する技術です。量子通信にも多くの取り組みが行われていますが、私たちの見解では、最も近い将来ではないにせよ、最も大きな価値を生み出すのは量子通信だと考えています。そして、クライアントから最も多くの質問を受けるのが、量子コンピューティングです。
ユヴァル：量子コンピューティングというと、量子機械学習や最適化、化学分析などが話題になりますね。最前線に来るアプリケーションと、「いや、これは2、3年先の話だから、まずは別の話をしよう」というアプリケーションはありますか？
マット：あなたがそのことをおっしゃったのは興味深かったので、私たちの見解から言わせてもらえば、すべては大きなスパース行列の数学に集約されます。これは、この業界全体がある種の基礎としている、量子力学的に有利な数学的関数のようなものです。さて、この大きな疎行列数学に基づく計算問題には、4つのタイプがあることがわかった。シミュレーション、最適化、機械学習、暗号。しかし、この4つの問題は、産業界における非常に価値の高い問題、例えば創薬や製薬のような問題、あるいは先ほど申し上げた「航空宇宙や自動車のCFD」のような問題にまで広がっているのです。シミュレーションでは、保険のリスク管理や金融のポートフォリオ最適化などがあります。機械学習では、もちろん、技術や金融など、さまざまなユースケースがあります。
暗号は、暗号化と復号化のユースケースがあるのは明らかです。私たちの見解は、最初の価値創造レポートを書いた2018年から少し変わりました。しかし、私たちの見解は、最初のユースケースはシミュレーションになるだろうということです。その部分は実は変わっていないんですね。量子システムのダイナミクスを正確かつ効率的にシミュレーションできるという考え方です。そこで最も大きなユースケースとなるのは、触媒を設計する化学分野や、低分子化合物以外の創薬分野でしょう。以前は、機械学習はデータ取得のボトルネックに阻まれるため、最適化が次に来ると考えていました。機械学習はデータ取得のボトルネックに邪魔されるため、最適化がその次に来ると考えていました。
そして、機械学習では、もちろん、アンチマネーロンダリングであれ、アンチフラウドであれ、ハイテクにおける検索や広告の最適化であれ、多くのユースケースがあります。つまり、今ある機械学習のユースケースは、すべて翼の上にあるようなものなのです。そしてその次は、サプライチェーンの最適化、ポートフォリオの最適化、ロジスティクスなど、伝統的な最適化のユースケースでしょう。シミュレーションが先で、次に機械学習、そして最適化というのが、私たちのスケジュール感です。
ユヴァル：今日のお話も終わりに近づきましたので、そのプロセスについてお話したいと思います。例えば、私がCTOで、量子がとても魅力的で、このポッドキャストを聴いていて、あなたがとても流暢で魅力的で、BCGにデジタルトランスフォーメーションと量子コンピューティングの戦略を考える手助けをしてもらいたいとします。BCGにデジタル・トランスフォーメーションと量子コンピューティング戦略の立案を依頼したいのですが、BCGには一定期間働いてもらい、ユースケースの特定を手伝ってもらい、その後、Classiqのような企業に委託して実際に概念実証を実施してもらうことになると思います。そのプロセスにはどれくらいの時間がかかりますか？BCGが私と一緒に仕事をし、このロードマップを特定し、提供してくれるまでの平均的な予算はどのくらいでしょうか？
マット：私たちはかなり柔軟で、そこには明らかに多くの依存関係や要因がありますが、正直なところ、10～16週間というような時間枠に収束することが多いのです。BCGと仕事をする利点のひとつは...。BCGで働くことの利点のひとつは......実は、BCGで働くことの難しさのひとつは、私たちの仕事が非常に速いということです。私たちはあなたのチームに深く深く入り込み、本当に素早く専門家を連れてきます。私たちは量子力学の分野で多くの経験を積んでいるため、迅速な対応が可能なのです。ですから、最初の電話連絡からプロジェクト終了時の引き渡しまで、10～12週間はかかるでしょう。それから、あなたの言う通り、実装は通常...。このようなプロジェクトの最後には、人材のオンボーディングに関する何らかの勧告が行われるのですが、人材のオンボーディングは、CIOやCTOなどが量子力学的に想像するよりもはるかに複雑なものである傾向があります。
そして、最終的には、BCGが導入やイネーブルメントのサポート役となり、Classiqのような企業がその役割を担うというのが一般的です。
ユヴァル：そして、最初に電話をかけてくるきっかけは、一般的に量子について読んだことがあり、それが自分にとってどんな効果があるのか知りたいということなのだろうか？それとも、向かいの競合他社が何かを発表しているのを見て、取り残されたくないということでしょうか？
BCGのバリュー・クリエイションに関する記事を読んで、あなたのテッド・トークを見ました。私は今ここに座って...に座っています。ファイザーだったか、ダウだったか、そんなところだ。「あなたが強調している業界のひとつにいます。そして、概要を少し説明し、仕事の内容を伝えます。しかし、Classiqと提携したり、IBMと提携したりして、実に興味深い先行成果を出している企業を見るにつけ、FOMOがますます大きな役割を果たす可能性は否定できない。しかし、Classiqと提携したり、IBMと提携したりして、実に興味深い結果をいち早く出している企業を見ていると、FOMOがますます大きな役割を果たす可能性は否定できない。現在、これらはすべてかなり公開されており、今後、量子コンピューターに対するC-Suiteの関心を高める原動力になることは間違いないでしょう。
ユヴァル：ではマットさん、あなたの仕事についてもっと知りたい人は、どうやって連絡を取ればいいんですか？
マット：そうだね。langione.matt@bcg.com。ホワイトペーパーはググればすぐにダウンロードできるし、テッド・トークも見られる。bobier.jeanfrançois@bcg.com、ヨーロッパのリードのようなものです。私たちは一緒に、絶対にサポートすることができますし、導入に興味のある方々にお会いできるのを楽しみにしています。エンドユーザー、技術プロバイダー、そしてもちろん、あなたのような方々と接するのが大好きです。
ユヴァル：素晴らしい、マット、今日は本当にありがとう。
マット：ありがとう。
