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マッキンゼーのIvan Ostojic氏とのポッドキャスト
今日のゲストは、マッキンゼー・アンド・カンパニーのパートナー、イヴァン・オストジックさんです。アイヴァンと私は、量子コンピューティングの概念実証プロジェクトにおける成功とはどのようなものか、そして失敗を避けるにはどうすればいいかについて話す。また、1000量子ビットが量子コンピューティングの万能薬になるかどうかを知る方法などについてもお話しします。
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全記録は以下の通り。
ユヴァル・ボーガー（クラシーク）：こんにちは、イヴァン。
イヴァン・オストジッチ（マッキンゼー）：こんにちは、ユヴァル、ご一緒できて光栄です。
ユヴァル：それで、あなたは何者で、どんな仕事をしているんですか？
イワン：さて、私は誰でしょう？その質問にはいろいろな側面がありますが、専門的な部分に焦点を当てましょう。私はマッキンゼーのパートナーで、テクノロジー主導のイノベーションに大きな情熱を持っています。マッキンゼーには、グローバル・テクノロジー・カウンシルというものがあります。これはシンクタンクのようなもので、マッキンゼーの社外の人や社内の人を集めています。そこに70人が集まって、テクノロジーの未来について考えています。私はその部分を運営面でリードしており、いくつかの深堀グループを設けています。全体的なグループには、テクノロジーのトレンドと、それがどのように業界の様相を変えていくかを見るグループがあります。そして、特定のテクノロジーに注目するディープ・ダイブ・グループがあり、ひとつは機械学習オペレーション、もうひとつは量子コンピューティングに注目しています。
私は、マッキンゼーの新興テクノロジー・グループの中で、量子に関するすべての活動をリードしています。それから、ヨーロッパ、中東、アフリカのイノベーション・プラクティスと、ビジネス・ビルディング・プラクティスの大部分を担当しています。というのも、これらのテクノロジーは、量子がコアビジネスを変革するように、あるいは企業が新たなベンチャーを立ち上げるように、どちらかの道を見つけるからです。だから、この話をしたんだ。私は二重のバックグラウンドを持っています。私は技術系の企業と一緒に仕事をすることが多いのですが、彼らはよく水平と垂直について話します。つまり、私のようなものです。私は生命科学の博士号を持っているので、他の業界のクライアントにもサービスを提供していますが、私が最もよく知っているのは垂直的な業界です。しかし、水平的な面では、チューリッヒ工科大学で技術経営とイノベーションの修士号を取得しました。
私は3年以上、この技術に注目してきた。量子力学は破壊的で、大きな問題を解決できる可能性を秘めていると思う。だから、私はとても情熱的なんだ。マッキンゼーには大規模なグループがあり、量子の博士号を持つ人が何十人もいました。だから私たちは、非常に深い技術的コンピテンシーを持った友人たちと一緒に仕事をしています。
ユヴァル：素晴らしい。また、主にヨーロッパのクライアントと仕事をされているのですか、それともグローバルなクライアントと仕事をされているのですか？
イヴァン：私はグローバルに仕事をしている。グローバルに仕事をしていますが、量子は極東、ヨーロッパ、そしてアメリカに集中しています。イスラエルもそうですが、私たちの部門ではヨーロッパに集中しています。
ユヴァル：技術主導のイノベーションというお話がありましたが、量子力学を単体の活動としてとらえるのでしょうか？量子力学を単体の活動としてとらえ、企業が量子力学プロジェクトに取り組むとお考えですか、それとも、より大きなイノベーション戦略や企業の成長戦略の一環とお考えですか？
イヴァン：いい質問だと思う。あなたが誰なのかにもよりますよね。技術系企業であれば、企業間取引でいうところのスタンドアロン製品のようなものでしょう。メーカー、ハードウェア、クラウド・サービス・プロバイダー、クラウド・サービス・プラス・コンサルティングなどです。つまり、ビジネスモデルの変革のようなものです。
比較的現実的な例ではあるが、半ばでっち上げのようなものをお見せしよう。今日、あらゆる種類の潤滑油を製造している潤滑油メーカーがあるとする。量子力学を使えば、最適な配合をシミュレートできる可能性があります。つまり、化学プロセスの一部を文字通りシミュレートするプラットフォーム企業を作ることができるのです。
そして、それを製造するラボ・オートメーションがあり、バリュー・チェーンに組み込まれています。つまり、コアビジネスの中にあり、ビジネスモデルは少し異なりますが、新しいベンチャーのようなものです。また、現在のビジネスモデルの中に深く入り込み、劇的に、あるいは劇的ではないが、大幅に改善される企業や業界もある。銀行を例にとると...私たちは皆、この量子の分野で、ポートフォリオの最適化に関する最近の研究を読んだことがある。数パーセントでも改善できれば、大きな収益につながる。そのため、銀行はその活動をマスターする必要があります。製薬会社やその他の企業でも、同じようなことが行われています。
そして、業務改善の可能性もあるだろう。また、スケジューリングや物流の最適化といったユースケースもあります。ですから、どの業界にいるか、また、価値生成チェーンのどの部分に当たるかによって変わってくるでしょう。
要約すると、多くの企業にとっては、コア・ビジネスをやり抜くことになる。一部の企業にとっては、現在の事業の変形であるが、よりプラットフォーム主導型であったり、実際に本物の新しい価値創造であったりする。持続可能性と炭素回収について考えてみよう。分子のシミュレーションが可能になるかもしれない。今日ではないが、適切な量子ハードウェアができたとき、それは本物の新しいビジネスになる。このように、どのように考えればいいのかを少し考えてみた。あとは、さまざまな産業と価値が創造される場所を比較し、最適な道を決める必要があります。
ユヴァル：今日、多くの企業が量子の実験を行っている。それはトップから発信されることもあれば、エンジニアや科学者から発信されることもある。時には、エンジニアや科学者がオフの時間に興味を持って始めることもあります。しかし、今日の量子プロジェクトの成功とはどのようなものでしょうか？古典でできたことを量子でできたと証明するだけでいいのだろうか？本当にユニークな利点なのだろうか？あなたの目には、量子プロジェクトの成功とはどのように映っていますか？
イヴァン：そう、つまり、率直に言って、私はこれに多くの時間を費やした。私たちは、この技術をできるだけ先取りして理解したいと思っています。そして、企業が実験しているユースケースなどをマッピングしようとしたんだ。そして、これまでのところ、純粋に量子ハードウェア（量子に触発されたという話ではありません）が、私たちが作ったものが古典的なアルゴリズムに勝ったり、それを上回ったりするようなユースケースを見つけるのは比較的困難でした。ユヴァル、私はあなたの出版物を読んでいます。エラー訂正などについては、多くの読者がご存知でしょう。つまり、ビジネスへの影響という点で優位に立てるようなものを生み出すには、今のハードウェアではまだ準備が整っていないのです。いくつかのユースケースはあるかもしれませんが、ベンチマークを取るかどうかはまだわかりません。しかし、現在の状況を誇張しすぎることはないと思います。
つまり、現在地と量子開発のロードマップを現実的に考えると、最大の成功はいくつかあると思う。第一に、量子があなたの業界を完全に破壊する可能性があるかどうかを理解することです。暗黙の了解のような業界では、多くのことが科学によって推進されている。今、私たちは化学のように物事をシミュレートすることができます。あるいは、今やっていることをさらに強化することもできるでしょう。そして、最も有望なユースケースは何かを理解し、手を汚さなければなりません。エアバスのチャレンジやフォルクスワーゲンのチャレンジはいい例です。私は、これらの企業と直接話したわけではありませんが、彼らは大金を期待しているわけではなく、技術のフロンティアがどこにあるのか、何を学ぶことができるのか、そして、少なくとも研究レベルでは、ハードウェアが機能すればこのケースは実現可能であることを証明するために、十分に現実的なアルゴリズムを作り出すことができるのか、ということを知りたがっているのだと確信しています。
だから、この3つが、あなたの質問に直接答えるための私の得意分野だと思う。まず、私のバリュー・チェーンのどこでヒットするのか、あるいはチャンスを生み出すのかを理解すること、そして2つ目は、これらの実験による学習、フロンティアはどこなのか？そして3つ目は、研究分野において、これらのアルゴリズムが少なくとも理論的には将来的に役立つ可能性があることを証明することです。ハードウェアの現状を考えれば、それが現実的に期待できることだと思います。そして、多くの企業と話をしたのですが、量子にインスパイアされたアルゴリズムが開発され、有用なことができるようになり、非常に喜んでいました。適切な期待を持って参入すれば、ビジネス上の利害関係者を管理し、技術を過剰に宣伝することなく、実際に今目の当たりにしているような着実な成長を推進することができると思います。
ユヴァル：それがあなたの成功の定義だとすると、失敗とは、CTOのところに行って、20万ドルくれ、TSP問題を解決する方法に革命を起こすんだ、などと高すぎる期待を抱かせることのように聞こえます。そしてもちろん、ハードウェアがまだ完成していないために、非常に高い期待に対して失敗してしまう。それでいいのですか？
イヴァン：そうだね、大げさに宣伝して、1年や2年以内に非現実的な結果を出すと約束するのは、ある意味ありえないことだ。それは本当に成功しないことだと思う。というのも、ハードウェア・プレーヤーの中には、基本的に多かれ少なかれ自信を持っている人もいますが、遅かれ早かれハードウェアを開発する可能性があるからです。また、生産能力に限りがあるのであれば、どのようにしてプロジェクトに参加し、最初の席を確保するかという問題もあります。そのためには戦略が必要だ。一番前の席が必要なのか、そうでないのか。というのも、もしあなたが破壊的な存在になるつもりなら、むしろ早くそこにいるべきだし、もしこれがあなたのビジネスの強化につながるのであれば、少し待つ特権がある。
そういうことが重要なんだ。あなたが言ったケースは、おそらく絶対的な災難だと思います。なぜなら、あなたはこのような企業の仕組みを知っているからです。そして次に誰かがいいアイデアを思いついたら、もしかしたらテクノロジーはもっと整っているかもしれない。そしてその記憶、多くの企業における失敗の記憶、私はそれを目撃した。だから、それは避けるべきだと思う。私たちはただ、責任を持って技術の位置づけをし、何が期待できるかを考え、そして戦略を構築すべきなのです。期待値を高くしすぎず、今ここで何かを手に入れるという意味で、どのようにそれを経験するのか。
ユヴァル：ハードウェアの面では、ハードウェアの強さの目安は量子ビットの数です。というのも、来年には100個の量子ビットができ、その後には1000個の量子ビットができ、ある量子ビット数になるとエラー訂正ができるようになり、あれもこれもできるようになると言われているからです。1000量子ビットのコンピューターが、アルゴリズム能力やビジネス上の価値において、本当に画期的なものになるのか、どうやって知ることができるのでしょうか？
イヴァン：とてもいい質問だと思います。これまでのところ、私が見てきたのは、中小企業や大手ハイテク企業による、ある特定の問題、例えば化学シミュレーションの問題に焦点を当てた、非常に優れた研究です。そして、数学的に深く掘り下げるなどしている。量子コンピューターがなぜこの問題を解決できるのかを説明し、いくつかのパラメーターを与える。つまり、100ページもあるような非常に基礎的な論文もあり、非常に詳しく書かれている。全体をまとめてみないとわからないと思います。しかし、この理論や、理論からわかっていること、さまざまなハードウェアがどのように機能するのか、そしてそのために必要な方程式は、私たちに自信を与えてくれると思います。つまり、リスクを減らすということだ。100パーセント確実ということではなく、合理的な信頼が得られるということなんだ。リスクは...ハードウェアが意図したとおりに機能すれば、つまり故障などがなければ、アルゴリズムが機能する確率があるということだ。
でも、それが私たちが約束できるベストだと思う。リスク回避のレベルです。製薬業界を少し思い出すよ。新薬を第1段階の終わりに置く場合、90％の確率で効かない。そして、ある段階を超えると、その確率が更新され、期待値や評価、その他すべてが高まる。そして、非常に抽象的なレベルではあるが、このようなことも思い出される。そして、シミュレーターでちょっとしたことをやってみる。あなたが言ったように、何千もの量子ビットをシミュレートするのは簡単ではありません。さらにその上のレベルがあります。つまり、このリスク回避の道筋のどこにいるのかが、「これはうまくいくかもしれない」という確信を与えてくれるわけですが、あなたが言うように100％保証されているわけではありません。つまり、すべてをまとめてみないとわからない。
ユヴァル：企業の方々と心配事や望むことについて話すと、たいてい3つのことが出てきます。ひとつはハードウェアの強化です。1000量子ビットとか100量子ビットとか、必要な数は何でもいい。もうひとつは人材だ。量子情報科学を理解し、アルゴリズムなどを作成できる、訓練を受けた有資格者がもっと必要です。そして3つ目は、ソフトウェア開発プラットフォームです。1000量子ビットのコンピューター用のソフトウェアをどうやって作ればいいのか？ゲートと量子ビットを手作業で接続したりすることはもうできない。そこで2つの質問があります。まず、4つ目か5つ目が欠けていると思うのですが、そう思いますか？そして2つ目は、企業はソフトウェアの部分を本当に心配しているのか、それともClassiqの希望的観測にすぎないのか、ということです。
イヴァン：あなたの言う企業というのは、つまり、量子力学的なトランスフォーメーションを考えるような規模で動いている企業は本当に少ないと思います。多くの企業で多くの混乱を引き起こしているのは、多かれ少なかれ、私はそれを戦略と呼んでいますが、それは高度な戦略よりもはるかに重要です。実際、どのユースケースで実験を始めるべきかとか、そういうことです。ある意味、そこで迷ってしまう人もいる。バリューチェーンのどこにチャンスがあるのか、とかね。私たちが時々アドバイスするのは、人工知能でいうところのビジネス・トランスレーターのようなものが必要だということです。
そのため、量子コンピューティングの量子論を十分に理解し、それがどのような分野に応用できるかを理解できる人材が必要であり、同時に、どのようなビジネス上の問題があるのかを知るためのビジネスに対する十分な理解も必要です。この部分は少し難しいのですが、バリューチェーン全体でケースを注文する必要があるからです。例えば、製薬会社を例にとると、ハードウェアとソフトウェアからの期待に基づいて、欠測データをインプットする必要があります。ですから、ユースケースのロードマップなどにその部分を追加したいと思います。さて、私はあなたに完全に同意します。人々は...私たちには十分な人材がいませんし、そのギャップはおそらくさらに大きくなるでしょう。ハードウェアについては、少しニュアンスを変えて賛成したい。というのも、私たちの技術評議会には、アプローチなどが異なるさまざまな企業の代表がいます。議論は絶えません。NISQの中で何かできるのか、できないのか。
そして、忘れてしまえと言う人もいる。何も有益なものは生まれない。他の人たちは、ソフトウェアでエラー訂正ができるようになり、有益なものが生まれるだろうと言う。私はそのジャッジをしたくない。ご存知のように、これは議論になることですが、私は、企業が1000量子ビットを望むか、それ以上を望むか、それは問題だと思います。つまり、ビジネス上の問題を解決できる有用な量子コンピュータが欲しいのだと思います。それから、ソフトウェアについても同感です。ビジネス上の問題の多くは、ある種のハイブリッド・シーケンスで解決されるでしょう。
つまり、ある種の最適化問題がある。高性能コンピュータを使えば70％の方程式を解くことができる。そして、係数を求めるために量子コンピューターが必要になる...。何が必要なのかを理解し、それをより低いレベルの調停などに変換し、それを大規模に生成するソフトウェアのワークフローに変換できる人がいる。これは非常に重要なことだと思います。また、私たちは人工知能からも学ぶことができます。データサイエンティストたちがAIの実験をしたとき、誰もが「すごい、かっこいい、こんなことができるんだ」と感心しましたが、ビジネスへのインパクトはありませんでした。なぜビジネスインパクトがなかったかというと、最前線の人たちが大規模に使えるように生産化されていなかったからです。そして今、機械学習によるオペレーションは、このような波が押し寄せている。
そこから学ぶことができると思う。量子力学では、そのような時期があらかじめ用意されていると思います。確かに実験も必要ですが、産業レベルでスケールアップできるようになるには、そこからソフトウェアが学ぶ必要があると思います。というのも、私の予想では、ワークフローは複雑になり、さまざまなライブラリなどを呼び出すことになると思うからです。そのために、ソフトウェアや...バインディング組織が必要なのでしょうか？私が言いたいのは、ちょっとしたデータを使ってRで何かをしよう、というようなことではありません。そしてもうひとつは、ソフトウェアによってスケーリング能力がより強力になるということです。だから、この3つか4つのコンポーネントが必要なのです。ユースケース・ロードマップ。適切に管理された期待、人、ハードウェア、有用なハードウェア、それがより強力かどうかは別として、間違いなく有用なもの。そして3つ目がソフトウェアです。これらはおそらく最も重要な要素だと思います。
ユヴァル：量子作戦、あるいは機械学習作戦やAI作戦に相当するとおっしゃいましたね。量子コンピューターがクラウド上にあることを心配しますか？SLAが必要だったり、レスポンスタイムが必要だったりしますよね。信頼性がなければ、アマゾンやグーグルやIBMは、古典的な世界では何度もやってきているので、それを理解できないでしょう。
好奇心旺盛で、好奇心旺盛で、好奇心旺盛で、好奇心旺盛で、好奇心旺盛で...。ちょっと挑発的なことを言わせてもらえば...。だから、彼らはそれを理解すると思う。でも私にとっては、技術的な側面でのこの疑問、ビジネスモデルとは本当は何なのか？それも100％解決されたわけではなく、誰が最初に市場に参入するかという問題です。ある分野では、量子コンピューティングは不釣り合いなほどの価値を生み出すでしょう。持続可能性のようなものを例にとると、文字通り、今存在しない分子をシミュレートすることで新しい市場を創造することになります。
問題は、企業はそのためにキャパシティを売りたいのか？それとも、生み出される価値に参加したいのか？そして、私たちは豊富な容量を持つことになるのでしょうか？容量が豊富になれば、それがクラウドに移行するのは明らかだからだ。そして、多くの企業がクラウドを利用し、ワークフローを構築するだろう。なぜなら、多くのアプリケーションは、物流やサプライチェーンのリアルタイム最適化を目的としたものだからです。事故があったので、すぐに返事が欲しいのですが......」。実際、量子は標準的なものより完璧に強力ですが、そのためには非常に速い応答時間が必要です。シミュレーションに2、3日かかるような場合は、それでも少しは我慢できる。ということで、1つですが、私の思考回路に戻ります。
ですから、容量が豊富であれば、クラウドと一緒に物事が進むかどうかがわかると思います。容量が豊富でない場合、特定の産業分野で極めて高い価値を生み出している場合、少なくとも最初の時代、例えば最初の5年程度は、量子コンピュータの多くがクラウドに広く公開されることはないかもしれません。あるいは、垂直方向と水平方向のハイブリッド戦略という第3の選択肢もあるでしょう。つまり、特定の業界向けの垂直ソリューションと、それ以外の人向けのクラウドがあるということです。それもありえますが、解決できないのでは......と心配しているわけではありません。
ところで、もうひとつ重要なことがあります。ある量子力学のユースケースを分析したところ、最適化という点では向上が見られたかもしれないが、実際には、量子力学間の情報伝達において多くの損失があったことがわかった。というのも、量子とクラウドなどのハイブリッドで行われたからです。私がもっと心配しているのは、量子情報の転送です。というのも、その力をフルに引き出すには、特定の情報を特定の方法で交換する必要があるからです。これも技術的なボトルネックと言えるでしょう。量子の恩恵をフルに享受するためには、十分な速度が必要です。
ユヴァル：今日の議論が終わりに近づくにつれ、一部の企業は量子を、あなたがおっしゃったような、以前にはなかったまったく新しい製品やサービス、プラットフォームを生み出すことになると考えています。そして今、ハイパフォーマンス・コンピューティングにXドルを費やしている。量子コンピュータを使えば、30％安く、同じような結果が得られるかもしれない。もしあなたが賭け事をする人だとしたら、新製品とコスト削減のどちらがより普及すると思いますか？
イヴァン：だから、あなたが言ったようなコスト削減を考えれば、私は新製品に賭けるよ。お分かりですか？つまり、あなたが言っているのは、ある意味、インフラ・コストの削減ということです。AIに多くを費やしているからこそ、より速くできるようになった。それが考慮されているかどうかはわかりません。私は、このサプライチェーンがあり、より優れたスケジューリング・アルゴリズムがあるため、20％のコスト削減が可能だという意味でのコストだと思います。多くの業界ではそうかもしれません。今度、非常に詳細なユースケースを分析したレポートを発表します。一部の業界向けかもしれません。というのも、多くのアプリケーションは「スモールデータ、ビッグデータ」と呼ばれるものだからです。化学や分子シミュレーションなどです。そこでは必然的に、新たな応用分野を開拓することになります。ですから、もし私が賭け事をする人間なら、1番に賭けます。
ユヴァル：素晴らしい。では、イヴァン、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のですか？
イヴァン：メールで連絡をくれるのが一番だと思う。それに、今、私たちのほうからたくさんのレポートが来ていて、それを分析しようとしているんだ...。数年先のことを分析するのは難しいが、数年先のことなら...。しかし、私たちはさまざまな業界や出版物への影響を分析しようとしています。その多くで私は共著者なので、それを見つけるには別の方法があります。マッキンゼーの『量子コンピューティングのゲームプラン』は、私たちの入門書でした。ハイレベルな内容でしたが、経営者向けの基礎知識をまとめたものでした。それを読むには、別の方法があります。私のメールアドレスはivan_ostojic@mckinsey.com。
ユヴァル：とてもいい。イヴァン、今日はどうもありがとう。
イヴァン：面白かったと思う。ユヴァル、呼んでくれてありがとう。あなたとの会話を楽しみました。
今日のゲストは、マッキンゼー・アンド・カンパニーのパートナー、イヴァン・オストジックさんです。アイヴァンと私は、量子コンピューティングの概念実証プロジェクトにおける成功とはどのようなものか、そして失敗を避けるにはどうすればいいかについて話す。また、1000量子ビットが量子コンピューティングの万能薬になるかどうかを知る方法などについてもお話しします。
インサイトのページで「ポッドキャスト」を選択すると、その他のエピソードを聴くことができます。
全記録は以下の通り。
ユヴァル・ボーガー（クラシーク）：こんにちは、イヴァン。
イヴァン・オストジッチ（マッキンゼー）：こんにちは、ユヴァル、ご一緒できて光栄です。
ユヴァル：それで、あなたは何者で、どんな仕事をしているんですか？
イワン：さて、私は誰でしょう？その質問にはいろいろな側面がありますが、専門的な部分に焦点を当てましょう。私はマッキンゼーのパートナーで、テクノロジー主導のイノベーションに大きな情熱を持っています。マッキンゼーには、グローバル・テクノロジー・カウンシルというものがあります。これはシンクタンクのようなもので、マッキンゼーの社外の人や社内の人を集めています。そこに70人が集まって、テクノロジーの未来について考えています。私はその部分を運営面でリードしており、いくつかの深堀グループを設けています。全体的なグループには、テクノロジーのトレンドと、それがどのように業界の様相を変えていくかを見るグループがあります。そして、特定のテクノロジーに注目するディープ・ダイブ・グループがあり、ひとつは機械学習オペレーション、もうひとつは量子コンピューティングに注目しています。
私は、マッキンゼーの新興テクノロジー・グループの中で、量子に関するすべての活動をリードしています。それから、ヨーロッパ、中東、アフリカのイノベーション・プラクティスと、ビジネス・ビルディング・プラクティスの大部分を担当しています。というのも、これらのテクノロジーは、量子がコアビジネスを変革するように、あるいは企業が新たなベンチャーを立ち上げるように、どちらかの道を見つけるからです。だから、この話をしたんだ。私は二重のバックグラウンドを持っています。私は技術系の企業と一緒に仕事をすることが多いのですが、彼らはよく水平と垂直について話します。つまり、私のようなものです。私は生命科学の博士号を持っているので、他の業界のクライアントにもサービスを提供していますが、私が最もよく知っているのは垂直的な業界です。しかし、水平的な面では、チューリッヒ工科大学で技術経営とイノベーションの修士号を取得しました。
私は3年以上、この技術に注目してきた。量子力学は破壊的で、大きな問題を解決できる可能性を秘めていると思う。だから、私はとても情熱的なんだ。マッキンゼーには大規模なグループがあり、量子の博士号を持つ人が何十人もいました。だから私たちは、非常に深い技術的コンピテンシーを持った友人たちと一緒に仕事をしています。
ユヴァル：素晴らしい。また、主にヨーロッパのクライアントと仕事をされているのですか、それともグローバルなクライアントと仕事をされているのですか？
イヴァン：私はグローバルに仕事をしている。グローバルに仕事をしていますが、量子は極東、ヨーロッパ、そしてアメリカに集中しています。イスラエルもそうですが、私たちの部門ではヨーロッパに集中しています。
ユヴァル：技術主導のイノベーションというお話がありましたが、量子力学を単体の活動としてとらえるのでしょうか？量子力学を単体の活動としてとらえ、企業が量子力学プロジェクトに取り組むとお考えですか、それとも、より大きなイノベーション戦略や企業の成長戦略の一環とお考えですか？
イヴァン：いい質問だと思う。あなたが誰なのかにもよりますよね。技術系企業であれば、企業間取引でいうところのスタンドアロン製品のようなものでしょう。メーカー、ハードウェア、クラウド・サービス・プロバイダー、クラウド・サービス・プラス・コンサルティングなどです。つまり、ビジネスモデルの変革のようなものです。
比較的現実的な例ではあるが、半ばでっち上げのようなものをお見せしよう。今日、あらゆる種類の潤滑油を製造している潤滑油メーカーがあるとする。量子力学を使えば、最適な配合をシミュレートできる可能性があります。つまり、化学プロセスの一部を文字通りシミュレートするプラットフォーム企業を作ることができるのです。
そして、それを製造するラボ・オートメーションがあり、バリュー・チェーンに組み込まれています。つまり、コアビジネスの中にあり、ビジネスモデルは少し異なりますが、新しいベンチャーのようなものです。また、現在のビジネスモデルの中に深く入り込み、劇的に、あるいは劇的ではないが、大幅に改善される企業や業界もある。銀行を例にとると...私たちは皆、この量子の分野で、ポートフォリオの最適化に関する最近の研究を読んだことがある。数パーセントでも改善できれば、大きな収益につながる。そのため、銀行はその活動をマスターする必要があります。製薬会社やその他の企業でも、同じようなことが行われています。
そして、業務改善の可能性もあるだろう。また、スケジューリングや物流の最適化といったユースケースもあります。ですから、どの業界にいるか、また、価値生成チェーンのどの部分に当たるかによって変わってくるでしょう。
要約すると、多くの企業にとっては、コア・ビジネスをやり抜くことになる。一部の企業にとっては、現在の事業の変形であるが、よりプラットフォーム主導型であったり、実際に本物の新しい価値創造であったりする。持続可能性と炭素回収について考えてみよう。分子のシミュレーションが可能になるかもしれない。今日ではないが、適切な量子ハードウェアができたとき、それは本物の新しいビジネスになる。このように、どのように考えればいいのかを少し考えてみた。あとは、さまざまな産業と価値が創造される場所を比較し、最適な道を決める必要があります。
ユヴァル：今日、多くの企業が量子の実験を行っている。それはトップから発信されることもあれば、エンジニアや科学者から発信されることもある。時には、エンジニアや科学者がオフの時間に興味を持って始めることもあります。しかし、今日の量子プロジェクトの成功とはどのようなものでしょうか？古典でできたことを量子でできたと証明するだけでいいのだろうか？本当にユニークな利点なのだろうか？あなたの目には、量子プロジェクトの成功とはどのように映っていますか？
イヴァン：そう、つまり、率直に言って、私はこれに多くの時間を費やした。私たちは、この技術をできるだけ先取りして理解したいと思っています。そして、企業が実験しているユースケースなどをマッピングしようとしたんだ。そして、これまでのところ、純粋に量子ハードウェア（量子に触発されたという話ではありません）が、私たちが作ったものが古典的なアルゴリズムに勝ったり、それを上回ったりするようなユースケースを見つけるのは比較的困難でした。ユヴァル、私はあなたの出版物を読んでいます。エラー訂正などについては、多くの読者がご存知でしょう。つまり、ビジネスへの影響という点で優位に立てるようなものを生み出すには、今のハードウェアではまだ準備が整っていないのです。いくつかのユースケースはあるかもしれませんが、ベンチマークを取るかどうかはまだわかりません。しかし、現在の状況を誇張しすぎることはないと思います。
つまり、現在地と量子開発のロードマップを現実的に考えると、最大の成功はいくつかあると思う。第一に、量子があなたの業界を完全に破壊する可能性があるかどうかを理解することです。暗黙の了解のような業界では、多くのことが科学によって推進されている。今、私たちは化学のように物事をシミュレートすることができます。あるいは、今やっていることをさらに強化することもできるでしょう。そして、最も有望なユースケースは何かを理解し、手を汚さなければなりません。エアバスのチャレンジやフォルクスワーゲンのチャレンジはいい例です。私は、これらの企業と直接話したわけではありませんが、彼らは大金を期待しているわけではなく、技術のフロンティアがどこにあるのか、何を学ぶことができるのか、そして、少なくとも研究レベルでは、ハードウェアが機能すればこのケースは実現可能であることを証明するために、十分に現実的なアルゴリズムを作り出すことができるのか、ということを知りたがっているのだと確信しています。
だから、この3つが、あなたの質問に直接答えるための私の得意分野だと思う。まず、私のバリュー・チェーンのどこでヒットするのか、あるいはチャンスを生み出すのかを理解すること、そして2つ目は、これらの実験による学習、フロンティアはどこなのか？そして3つ目は、研究分野において、これらのアルゴリズムが少なくとも理論的には将来的に役立つ可能性があることを証明することです。ハードウェアの現状を考えれば、それが現実的に期待できることだと思います。そして、多くの企業と話をしたのですが、量子にインスパイアされたアルゴリズムが開発され、有用なことができるようになり、非常に喜んでいました。適切な期待を持って参入すれば、ビジネス上の利害関係者を管理し、技術を過剰に宣伝することなく、実際に今目の当たりにしているような着実な成長を推進することができると思います。
ユヴァル：それがあなたの成功の定義だとすると、失敗とは、CTOのところに行って、20万ドルくれ、TSP問題を解決する方法に革命を起こすんだ、などと高すぎる期待を抱かせることのように聞こえます。そしてもちろん、ハードウェアがまだ完成していないために、非常に高い期待に対して失敗してしまう。それでいいのですか？
イヴァン：そうだね、大げさに宣伝して、1年や2年以内に非現実的な結果を出すと約束するのは、ある意味ありえないことだ。それは本当に成功しないことだと思う。というのも、ハードウェア・プレーヤーの中には、基本的に多かれ少なかれ自信を持っている人もいますが、遅かれ早かれハードウェアを開発する可能性があるからです。また、生産能力に限りがあるのであれば、どのようにしてプロジェクトに参加し、最初の席を確保するかという問題もあります。そのためには戦略が必要だ。一番前の席が必要なのか、そうでないのか。というのも、もしあなたが破壊的な存在になるつもりなら、むしろ早くそこにいるべきだし、もしこれがあなたのビジネスの強化につながるのであれば、少し待つ特権がある。
そういうことが重要なんだ。あなたが言ったケースは、おそらく絶対的な災難だと思います。なぜなら、あなたはこのような企業の仕組みを知っているからです。そして次に誰かがいいアイデアを思いついたら、もしかしたらテクノロジーはもっと整っているかもしれない。そしてその記憶、多くの企業における失敗の記憶、私はそれを目撃した。だから、それは避けるべきだと思う。私たちはただ、責任を持って技術の位置づけをし、何が期待できるかを考え、そして戦略を構築すべきなのです。期待値を高くしすぎず、今ここで何かを手に入れるという意味で、どのようにそれを経験するのか。
ユヴァル：ハードウェアの面では、ハードウェアの強さの目安は量子ビットの数です。というのも、来年には100個の量子ビットができ、その後には1000個の量子ビットができ、ある量子ビット数になるとエラー訂正ができるようになり、あれもこれもできるようになると言われているからです。1000量子ビットのコンピューターが、アルゴリズム能力やビジネス上の価値において、本当に画期的なものになるのか、どうやって知ることができるのでしょうか？
イヴァン：とてもいい質問だと思います。これまでのところ、私が見てきたのは、中小企業や大手ハイテク企業による、ある特定の問題、例えば化学シミュレーションの問題に焦点を当てた、非常に優れた研究です。そして、数学的に深く掘り下げるなどしている。量子コンピューターがなぜこの問題を解決できるのかを説明し、いくつかのパラメーターを与える。つまり、100ページもあるような非常に基礎的な論文もあり、非常に詳しく書かれている。全体をまとめてみないとわからないと思います。しかし、この理論や、理論からわかっていること、さまざまなハードウェアがどのように機能するのか、そしてそのために必要な方程式は、私たちに自信を与えてくれると思います。つまり、リスクを減らすということだ。100パーセント確実ということではなく、合理的な信頼が得られるということなんだ。リスクは...ハードウェアが意図したとおりに機能すれば、つまり故障などがなければ、アルゴリズムが機能する確率があるということだ。
でも、それが私たちが約束できるベストだと思う。リスク回避のレベルです。製薬業界を少し思い出すよ。新薬を第1段階の終わりに置く場合、90％の確率で効かない。そして、ある段階を超えると、その確率が更新され、期待値や評価、その他すべてが高まる。そして、非常に抽象的なレベルではあるが、このようなことも思い出される。そして、シミュレーターでちょっとしたことをやってみる。あなたが言ったように、何千もの量子ビットをシミュレートするのは簡単ではありません。さらにその上のレベルがあります。つまり、このリスク回避の道筋のどこにいるのかが、「これはうまくいくかもしれない」という確信を与えてくれるわけですが、あなたが言うように100％保証されているわけではありません。つまり、すべてをまとめてみないとわからない。
ユヴァル：企業の方々と心配事や望むことについて話すと、たいてい3つのことが出てきます。ひとつはハードウェアの強化です。1000量子ビットとか100量子ビットとか、必要な数は何でもいい。もうひとつは人材だ。量子情報科学を理解し、アルゴリズムなどを作成できる、訓練を受けた有資格者がもっと必要です。そして3つ目は、ソフトウェア開発プラットフォームです。1000量子ビットのコンピューター用のソフトウェアをどうやって作ればいいのか？ゲートと量子ビットを手作業で接続したりすることはもうできない。そこで2つの質問があります。まず、4つ目か5つ目が欠けていると思うのですが、そう思いますか？そして2つ目は、企業はソフトウェアの部分を本当に心配しているのか、それともClassiqの希望的観測にすぎないのか、ということです。
イヴァン：あなたの言う企業というのは、つまり、量子力学的なトランスフォーメーションを考えるような規模で動いている企業は本当に少ないと思います。多くの企業で多くの混乱を引き起こしているのは、多かれ少なかれ、私はそれを戦略と呼んでいますが、それは高度な戦略よりもはるかに重要です。実際、どのユースケースで実験を始めるべきかとか、そういうことです。ある意味、そこで迷ってしまう人もいる。バリューチェーンのどこにチャンスがあるのか、とかね。私たちが時々アドバイスするのは、人工知能でいうところのビジネス・トランスレーターのようなものが必要だということです。
そのため、量子コンピューティングの量子論を十分に理解し、それがどのような分野に応用できるかを理解できる人材が必要であり、同時に、どのようなビジネス上の問題があるのかを知るためのビジネスに対する十分な理解も必要です。この部分は少し難しいのですが、バリューチェーン全体でケースを注文する必要があるからです。例えば、製薬会社を例にとると、ハードウェアとソフトウェアからの期待に基づいて、欠測データをインプットする必要があります。ですから、ユースケースのロードマップなどにその部分を追加したいと思います。さて、私はあなたに完全に同意します。人々は...私たちには十分な人材がいませんし、そのギャップはおそらくさらに大きくなるでしょう。ハードウェアについては、少しニュアンスを変えて賛成したい。というのも、私たちの技術評議会には、アプローチなどが異なるさまざまな企業の代表がいます。議論は絶えません。NISQの中で何かできるのか、できないのか。
そして、忘れてしまえと言う人もいる。何も有益なものは生まれない。他の人たちは、ソフトウェアでエラー訂正ができるようになり、有益なものが生まれるだろうと言う。私はそのジャッジをしたくない。ご存知のように、これは議論になることですが、私は、企業が1000量子ビットを望むか、それ以上を望むか、それは問題だと思います。つまり、ビジネス上の問題を解決できる有用な量子コンピュータが欲しいのだと思います。それから、ソフトウェアについても同感です。ビジネス上の問題の多くは、ある種のハイブリッド・シーケンスで解決されるでしょう。
つまり、ある種の最適化問題がある。高性能コンピュータを使えば70％の方程式を解くことができる。そして、係数を求めるために量子コンピューターが必要になる...。何が必要なのかを理解し、それをより低いレベルの調停などに変換し、それを大規模に生成するソフトウェアのワークフローに変換できる人がいる。これは非常に重要なことだと思います。また、私たちは人工知能からも学ぶことができます。データサイエンティストたちがAIの実験をしたとき、誰もが「すごい、かっこいい、こんなことができるんだ」と感心しましたが、ビジネスへのインパクトはありませんでした。なぜビジネスインパクトがなかったかというと、最前線の人たちが大規模に使えるように生産化されていなかったからです。そして今、機械学習によるオペレーションは、このような波が押し寄せている。
そこから学ぶことができると思う。量子力学では、そのような時期があらかじめ用意されていると思います。確かに実験も必要ですが、産業レベルでスケールアップできるようになるには、そこからソフトウェアが学ぶ必要があると思います。というのも、私の予想では、ワークフローは複雑になり、さまざまなライブラリなどを呼び出すことになると思うからです。そのために、ソフトウェアや...バインディング組織が必要なのでしょうか？私が言いたいのは、ちょっとしたデータを使ってRで何かをしよう、というようなことではありません。そしてもうひとつは、ソフトウェアによってスケーリング能力がより強力になるということです。だから、この3つか4つのコンポーネントが必要なのです。ユースケース・ロードマップ。適切に管理された期待、人、ハードウェア、有用なハードウェア、それがより強力かどうかは別として、間違いなく有用なもの。そして3つ目がソフトウェアです。これらはおそらく最も重要な要素だと思います。
ユヴァル：量子作戦、あるいは機械学習作戦やAI作戦に相当するとおっしゃいましたね。量子コンピューターがクラウド上にあることを心配しますか？SLAが必要だったり、レスポンスタイムが必要だったりしますよね。信頼性がなければ、アマゾンやグーグルやIBMは、古典的な世界では何度もやってきているので、それを理解できないでしょう。
好奇心旺盛で、好奇心旺盛で、好奇心旺盛で、好奇心旺盛で、好奇心旺盛で...。ちょっと挑発的なことを言わせてもらえば...。だから、彼らはそれを理解すると思う。でも私にとっては、技術的な側面でのこの疑問、ビジネスモデルとは本当は何なのか？それも100％解決されたわけではなく、誰が最初に市場に参入するかという問題です。ある分野では、量子コンピューティングは不釣り合いなほどの価値を生み出すでしょう。持続可能性のようなものを例にとると、文字通り、今存在しない分子をシミュレートすることで新しい市場を創造することになります。
問題は、企業はそのためにキャパシティを売りたいのか？それとも、生み出される価値に参加したいのか？そして、私たちは豊富な容量を持つことになるのでしょうか？容量が豊富になれば、それがクラウドに移行するのは明らかだからだ。そして、多くの企業がクラウドを利用し、ワークフローを構築するだろう。なぜなら、多くのアプリケーションは、物流やサプライチェーンのリアルタイム最適化を目的としたものだからです。事故があったので、すぐに返事が欲しいのですが......」。実際、量子は標準的なものより完璧に強力ですが、そのためには非常に速い応答時間が必要です。シミュレーションに2、3日かかるような場合は、それでも少しは我慢できる。ということで、1つですが、私の思考回路に戻ります。
ですから、容量が豊富であれば、クラウドと一緒に物事が進むかどうかがわかると思います。容量が豊富でない場合、特定の産業分野で極めて高い価値を生み出している場合、少なくとも最初の時代、例えば最初の5年程度は、量子コンピュータの多くがクラウドに広く公開されることはないかもしれません。あるいは、垂直方向と水平方向のハイブリッド戦略という第3の選択肢もあるでしょう。つまり、特定の業界向けの垂直ソリューションと、それ以外の人向けのクラウドがあるということです。それもありえますが、解決できないのでは......と心配しているわけではありません。
ところで、もうひとつ重要なことがあります。ある量子力学のユースケースを分析したところ、最適化という点では向上が見られたかもしれないが、実際には、量子力学間の情報伝達において多くの損失があったことがわかった。というのも、量子とクラウドなどのハイブリッドで行われたからです。私がもっと心配しているのは、量子情報の転送です。というのも、その力をフルに引き出すには、特定の情報を特定の方法で交換する必要があるからです。これも技術的なボトルネックと言えるでしょう。量子の恩恵をフルに享受するためには、十分な速度が必要です。
ユヴァル：今日の議論が終わりに近づくにつれ、一部の企業は量子を、あなたがおっしゃったような、以前にはなかったまったく新しい製品やサービス、プラットフォームを生み出すことになると考えています。そして今、ハイパフォーマンス・コンピューティングにXドルを費やしている。量子コンピュータを使えば、30％安く、同じような結果が得られるかもしれない。もしあなたが賭け事をする人だとしたら、新製品とコスト削減のどちらがより普及すると思いますか？
イヴァン：だから、あなたが言ったようなコスト削減を考えれば、私は新製品に賭けるよ。お分かりですか？つまり、あなたが言っているのは、ある意味、インフラ・コストの削減ということです。AIに多くを費やしているからこそ、より速くできるようになった。それが考慮されているかどうかはわかりません。私は、このサプライチェーンがあり、より優れたスケジューリング・アルゴリズムがあるため、20％のコスト削減が可能だという意味でのコストだと思います。多くの業界ではそうかもしれません。今度、非常に詳細なユースケースを分析したレポートを発表します。一部の業界向けかもしれません。というのも、多くのアプリケーションは「スモールデータ、ビッグデータ」と呼ばれるものだからです。化学や分子シミュレーションなどです。そこでは必然的に、新たな応用分野を開拓することになります。ですから、もし私が賭け事をする人間なら、1番に賭けます。
ユヴァル：素晴らしい。では、イヴァン、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のですか？
イヴァン：メールで連絡をくれるのが一番だと思う。それに、今、私たちのほうからたくさんのレポートが来ていて、それを分析しようとしているんだ...。数年先のことを分析するのは難しいが、数年先のことなら...。しかし、私たちはさまざまな業界や出版物への影響を分析しようとしています。その多くで私は共著者なので、それを見つけるには別の方法があります。マッキンゼーの『量子コンピューティングのゲームプラン』は、私たちの入門書でした。ハイレベルな内容でしたが、経営者向けの基礎知識をまとめたものでした。それを読むには、別の方法があります。私のメールアドレスはivan_ostojic@mckinsey.com。
ユヴァル：とてもいい。イヴァン、今日はどうもありがとう。
イヴァン：面白かったと思う。ユヴァル、呼んでくれてありがとう。あなたとの会話を楽しみました。
