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Mastercard、AI＆ML担当バイスプレジデント、スティーブ・フリンターのポッドキャスト
今日のゲストは、Mastercard Labsの人工知能・機械学習担当バイスプレジデント、スティーブ・フリンターです。スティーブと私は、Mastercardが探求している具体的な量子アプリケーションについて、またそれらが一般的な金融サービス企業とはどのように違うのか、何が本番への移行を妨げているのか、などについて話します。
全記録は以下の通り。
ユヴァル：こんにちは、スティーブ。今日はありがとう。
スティーブ：こちらこそ。お招きいただきありがとうございます。
ユヴァル：あなたは誰で、何をしている人ですか？
スティーブ：私の名前はスティーブ・フリンターです。Mastercardの研究開発部門に所属し、特に新興テクノロジーの研究分野をリードしています。量子力学のようなものはもちろんですが、5Gのような分野や、新しい決済方法の研究などにも力を入れています。つまり、Mastercardや当社のお客様に現在、あるいは近い将来関係してくると思われるものなら何でもです。
ユヴァル：素晴らしい。量子コンピューティング・グループはどのようにしてMastercardで始まったのですか？時にはトップから始まることもあります。時には、誰かが余暇にやっている雑用のようなプロジェクトが始まることもあります。Mastercardの場合はどうでしたか？
スティーブ：私たちの場合は、もう少しボトムアップ的だったと思う。私たちの副社長が持っているテクノロジーに関するアイデアから始まったのだと思います。副社長と私は、Mastercardがこの分野に参入するのは適切な時期なのか、この分野の方向性について話し合いました。Mastercardがこの分野に正式に参入したのは、アイルランドのIBMリサーチや大学、新興企業による研究プロジェクトが最初だったと思います。アイルランド政府も共同出資していました。それが、私たちがこのプロジェクトに参加するきっかけとなりました。そこで私たちは、他の大手企業との複数のパートからなるコラボレーションを開始し、そこからチームを作り、成長させてきました。
ユヴァル：チームの規模は？また、お聞きしたいのですが、構成はどうなっていますか？物理学者が中心ですか？ファイナンスの専門家が中心ですか？上記のすべてですか？どのように作られているのですか？
スティーブ：私たちはデータサイエンスや数学的なバックグラウンドを持つ人材に注目しています。私は、量子ネットワーキングなど、量子テクノロジーの他の応用を研究している組織の他の部署の同僚と一緒に仕事をしていますが、彼らは暗号やネットワーキング・タイプのテクノロジーに関する特定の専門知識を持っています。しかし、私が特に興味を持っているのは、ビジネス上の問題を解決するための量子コンピューティングの応用です。
ユヴァル：最近のコンピュータは比較的小さいので、量子コンピューティングは比較的小規模なものだと思われがちですが、企業はより広範なサポートを構築し、将来に備え、量子に関する他の同僚を教育し、おそらく組織内を回って、将来的に量子コンピューティングが適用できるユースケースを探す努力をしています。御社でもそのような取り組みをされていますか？知識を広めたり、他の人に伝えたりするためにどのような努力をしていますか？
スティーブ：あなたがおっしゃったことはすべて、私がしていること、そして私たちR&Dがやろうとしていることに、間違いなくとても関連していると思います。いくつかの方法で考えることができます。ひとつは、御社やIBM、D-Wave、ハードウェア・ベンダーのような企業の技術トレンドがどのようなものかを理解させ、技術分野からどのような技術が生まれ、それが私たちや私たちの顧客にとってどのような影響を与えるのか、そして組織としてどのように考え、投資すべきなのかを理解させることです。私たちはまた、具体的にどのようなユースケースが関連しそうなのか、それをどのように実現させるのか、プロダクト・マネージャーやプロダクト・オーナーが量子に関連するアプリケーションは何かを考えるのをどのように手助けするのか、などといったことを掘り下げていくことにも注力しています。
というのも、あなたもよくご存知のように、またリスナーの皆さんもご存知のように、この問題についてはまったく違った方法で考える必要があるからです。そして、ソフトウェアやエンジニアリング、コンピューター・サイエンスのアプローチから問題にアプローチするという古典的な考え方が、必ずしも正しいとは限りません。そのため、教育や意識を高める必要があるのは確かです。それから、研究開発部門だけでなく、Mastercardの組織全体にわたって、技術者やエンジニアの幅広いグループの教育を支援することも考えています。特に、この分野に意欲と関心を持つ開発者のために、製品開発や研究開発とは直接関係なくても、自分自身のスキルや意識を向上させるために、どのような社内トレーニングや教育リソースを配置できるか、どのようにすれば開発者が自分自身の力を高め、学習の旅に出ることを支援できるかについて、学習・開発部門の同僚と緊密に協力して考えています。つまり、これらすべての要素が含まれているのだ。
ユヴァル：量子コンピューターについて語られるとき、誇大広告について語られることがあります。ある種の誇大広告は、興奮を呼び、資金を集め、人材を確保するのに役立つので良いことだと思います。それとも、ビジネス上の問題にどのように応用できるかを学び、理解したいという渇望があるのだろうか？
スティーブ：それは挑戦であり、間違いなくナビゲートすべきものだ。世の中には、10年、20年先のことで、まだSFの世界の話だという人もいる。明日にでも欲しいという人もいれば、いつになったらできるんだ？そのため、この2つの間でバランスを取りながら、技術の現状や発展のペース、量子コンピュータがビジネス価値を提供し始める現実的な時期を見極め、現実的な期待値を設定する必要があります。Mastercardや一部のお客様にとっては、2～3～4年後を視野に入れ、その間に何が起こり、どのような価値を提供できるかを考えています。
しかし、私たちは短中期的な時間軸に焦点を当て、その分野への私たちの対応や、その時間軸で実用的あるいは現実的と思われるアプリケーションのタイプについて考える傾向があります。しかし、あなたの質問に戻ると、全体的には、もっと学びたいという意欲は間違いなくあると思います。そして、その期待を現実的なものにし、ワクワクさせ、切迫感を与え、しかし売り込み過ぎないようにするのが、私の仕事であり、私たちのチームの仕事でもあります。
ユヴァル：あなたの答えを聞いていると、比較的近い将来の実用的な応用にとても重点を置いているように聞こえます。では、応用について少しお話ししましょう。Mastercardのウェブサイトを読むと、量子力学を顧客特典に応用しようとしているようですが、これは量子機械学習に少し似ています。これらのアプリケーションやその他のことについて、もう少し詳しく教えていただけますか？
スティーブ：まず、金融サービスにおけるアプリケーションをググったり調べたりすると、デリバティブのプライシングやクレジット・リスク・スコアリングなど、この種のアプリケーションが出てくることがよくあります。これらのアプリケーションは投資銀行や証券市場の世界観には非常に適していますが、Mastercardや私たちの顧客にはあまり関係がないでしょう。私たちがここ数年取り組んでいることのひとつは、世の中にどのようなアプリケーションがあるのか、それをどのように特徴づけるかを検討することです。例えば、マスターカードは非常に大きなロイヤリティとリワードビジネスを持っています。リスナーの皆さんにはあまり知られていないかもしれませんが、私たちのビジネスの重要な一部であることは間違いありません。
この分野には、あるエンドユーザーやエンドカスタマーに与える最も適切な報酬やオファー、ロイヤルティ・イベントをどのように見つけるかという、難しくて興味深い問題がたくさんあります。その中には、さまざまな制約条件のもとで、さまざまな最適化問題があります。ですから、私たちが興味を持ち、探求している分野のひとつであることは間違いありません。Mastercardの本質はネットワークビジネスです。私たちは、加盟店や小売店からアクワイアリングシステムを経由して、実際にペイメントカードを発行する銀行である発行会社に情報を移動させます。そのため、これらの情報をすべて移動させるためには、ルーティングに大きな問題があります。
ですから、私たちは、量子力学をこれらの問題の解決に応用するチャンスがあると考えています。素晴らしい例がいくつかあります。Mastercardは機械学習をさまざまな分野で活用していますが、特に不正行為の検出や不正行為の削減はその最たるものでしょう。このような分野への量子力学的なアプローチへの応用が期待されています。特に、先ほどの話に戻りますが、テクノロジーが現在どの位置にあるのか、今後3～4年でどの位置になるのか、そして5～10年先のデバイスを必要とするような問題を攻撃していないことを確認する必要があります。つまり、現在利用可能な技術、あるいは今後数世代で利用可能になる技術に適した問題を見つけようとしているのだ。
ユヴァル：トランザクションのルーティング問題について、ちょっと興味があります。というのも、トランザクションのルーティングというと、数ビット、あるいは数多くのビットを移動させるだけのように聞こえます。ある通貨から別の通貨に変換しなければならないというのは、裁定取引のようなものなのでしょうか？それは送金手数料のことですか？このお金を移動させるのにいくらかかるのか？最適なルーティングのコスト関数やコストドライバーは何か？
スティーブ：コストはひとつの問題かもしれませんが、Mastercardのもうひとつの長期的な戦略として、私たちはここ数年でマルチレールと呼んでいるものを構築してきました。これは基本的に、さまざまな決済手段を持つというコンセプトです。消費者から加盟店への支払いは、Mastercardにとって誰もが知っているものですが、私たちは、ある市場では口座間の支払いに、別の市場では企業間の支払いに発展させてきました。対応できる決済の形態が増えれば増えるほど、ルーティングの選択肢は指数関数的、あるいは組み合わせ的に増えていきます。そのため、私たちが運営・管理するネットワークやネットワークの集合体を流れる決済を管理する方法は、さまざまなものが考えられます。そのため、決済エコシステムのさまざまな部分にサービスを提供しようとすると、こうした問題はますます大きくなっていきます。
ユヴァル：推測するに、これらのアプリケーションの1つが本番稼動するまで、あるいは1つがすでに本番稼動しているとしたら、どれくらいかかるでしょうか？
スティーブ：現時点では量産には至っていませんが、今後数年のうちに量子力学のアプリケーションを量産に持ち込むことを目標に取り組んでいます。正確な時間枠を示すのは難しいし、早いに越したことはありませんが、私たちは比較的近いうちに、つまり2～3年以内に、実際のビジネスに利益をもたらすような使用例を見つけたいという意欲を持っています。私たちは、量子力学をただ単に生産に投入することに興味があるわけではありません。それよりも、従来のCPUやGPUを使ったコンピューティングに比べ、量子を使ったプロセスで問題を解決できることを実証することが重要なのです。そして、より良いということは、さまざまなことを意味する。
より良い結果、より良い最適化ということもありますが、同じ結果をより短時間で得ることができる、あるいはエネルギーや計算能力などの面でより低コストで行うことができる、ということもあります。つまり、より良いということはさまざまなことを意味するのですが、本当に重要なのは、先ほど申し上げたように、商業的な利益をもたらすことができるアプリケーションやアプリケーションのセットを組織に提供できるかということです。私たちはそこに焦点を当てています。そして、もう1つ付け加えると、それを推進する原動力の一部は、実際に何かを本番稼動させるためには何が必要かを考え抜くことです。私たちにとってそれは、Jupyter NotebookやPythonのインターフェイスを使って手作業で何かを実行できるだけではありません。パイプラインにどう接続するか？どのように24時間365日稼働させるのか？他の作業とどのようにスケジューリングするのか？つまり、本番稼動させるための運用面だけでなく、根本的な問題を解決する行為もあるのです。
ユヴァル：本番への移行に関して、より速く移行するための鍵となるものは何ですか？より優れたコンピューターが必要ですか？より優れたソフトウェア開発プラットフォームが必要ですか？より多くの人が必要ですか？もし3つの望みがあるとしたら、より早く生産体制に移行するためには何が必要でしょうか？
スティーブ：私たちが量子コンピューティングの分野に取り組んでいく上で、大きな課題のひとつは、Mastercardが抱えている多くの問題やシステムが、もともとビッグデータであるということだと思います。私たちは膨大な量のトランザクションと、そのトランザクションが生み出すデータを扱っています。あなたもリスナーもご存知のように、量子コンピュータはその処理に苦労しています。量子コンピュータはビッグデータ処理マシンではありません。ですから、私たちが行っていることの多くは、ビッグデータ環境で発生した可能性のある問題を、量子的なアプローチで実用的な計算問題に変えるにはどうすればいいかを考えることです。
圧縮やクラスタリング、あるいはデータ密度の削減やデータ・サイズの削減といったアプローチです。どうすればこのような問題を解決できるのか、大規模なデータという特徴を持つ問題を解決できるのか、これが私たちが取り組もうとしていることの中心的な部分だと思います。
ユヴァル：今日の対談も終わりに近づいたので、関係のない話題を2つお聞きしたいと思います。ひとつは世界の地政学についてです。マスターカードはグローバル企業であり、いつでも世界中で何かが起こっているように見えます。特に最近は、量子の軍拡競争と呼ばれるものに注目が集まっています。誰がより大きく、より速いコンピューターを持つのか、誰が誰の暗号を解読できるのか、などなど。それが心配ですか？影響はありますか？それとも、政府だけに任せておくのですか？
スティーブ：確かに政府レベルという側面は大きい。マスターカードは世界中のほとんどの国に進出しており、それらの国々と関係があります。ですから、私たちはそのような問題にはなるべく触れないようにしています。しかし、今申し上げたように、私たちが関心を持っているのは、さまざまな地域から生まれる最高のテクノロジーと協力すること、そして、そのテクノロジーを使って顧客に利益を提供できるようにすることだと思います。そして、その技術を使って顧客に利益をもたらすことができるようにすることです。
そして、それぞれの地域が独自の政策やガバナンスを持ち、それぞれの地域で量子コンピューティングをどのように活用していくかを考えている。例えば、ヨーロッパは独自の量子産業を確立し、アメリカや中国と競争できるようにすることに非常に熱心です。そのため、我々自身の戦略においても、そのような動きを考慮する必要が出てくるかもしれません。しかし、我々はグローバル企業として物事に取り組み、グローバルな顧客ベースのために物事を解決しようとしている。
ユヴァル：量子コンピューターがサイバーセキュリティーや暗号技術に与える影響も注視しているようですね。
スティーブ：ええ、その通りです。繰り返しになりますが、この分野の報道を読むと、量子コンピュータがすべての暗号を破壊するという悲観的なシナリオが最初に出てくることがよくあります。また、先ほどの誇大広告の話に戻りますが、量子コンピュータは10年、15年先の可能性を秘めたものです。つまり、そこにある可能性に対する関心と行動と反応を適切なレベルにすることだ。例えば、NISTのような機関は暗号標準を検討し、どのように進化させる必要があるかを検討しています。
現在、そして将来にわたって使用する暗号が量子的な耐性や量子的な証明を持つことを保証することは、間違いなく私たちの戦略の大きな部分を占めていますし、今後もそうあり続けるでしょう。実際、私たちは昨年、非接触決済に関する標準規格を発表しました。先ほども言及されたと思いますが、その標準規格は、その標準規格が完全に実装され、展開されるまでに量子耐性を持つように、使用する暗号方式に関して意図的な決定を下しました。システムアーキテクトやセキュリティアーキテクトが、量子デバイスの将来的なパワーや能力を考慮して標準を策定することは、今後ますます増えていくと思います。このような標準の策定には時間がかかりますし、普及には長い時間がかかる可能性があります。
ユヴァル：スティーブ、あなたの仕事についてもっと知りたいとか、チームに空きがあるかどうか知りたいとか、そういう人はどうやって連絡を取ればいいんですか？
スティーブ：LinkedInは僕を捕まえるのに一番いい場所だろうね。スティーブ・フリンター。LinkedInで見つけるのは簡単だろう。この分野に興味がある人たちと関われるのは幸せなことだ。間違いなく、私たちはチームを成長させ、ユースケースを構築し、アプリケーションの構築に近づいていくにつれて、専門知識を追加し続けたいと考えています。ですから、この分野は非常に熟していると思いますし、時間をかけて投資を拡大していく分野だと思います。
ユヴァル：素晴らしい。今日はあなたの洞察をお聞かせいただき、ありがとうございました。
スティーブ：光栄です。呼んでくれてありがとう、ユヴァル。
今日のゲストは、Mastercard Labsの人工知能・機械学習担当バイスプレジデント、スティーブ・フリンターです。スティーブと私は、Mastercardが探求している具体的な量子アプリケーションについて、またそれらが一般的な金融サービス企業とはどのように違うのか、何が本番への移行を妨げているのか、などについて話します。
全記録は以下の通り。
ユヴァル：こんにちは、スティーブ。今日はありがとう。
スティーブ：こちらこそ。お招きいただきありがとうございます。
ユヴァル：あなたは誰で、何をしている人ですか？
スティーブ：私の名前はスティーブ・フリンターです。Mastercardの研究開発部門に所属し、特に新興テクノロジーの研究分野をリードしています。量子力学のようなものはもちろんですが、5Gのような分野や、新しい決済方法の研究などにも力を入れています。つまり、Mastercardや当社のお客様に現在、あるいは近い将来関係してくると思われるものなら何でもです。
ユヴァル：素晴らしい。量子コンピューティング・グループはどのようにしてMastercardで始まったのですか？時にはトップから始まることもあります。時には、誰かが余暇にやっている雑用のようなプロジェクトが始まることもあります。Mastercardの場合はどうでしたか？
スティーブ：私たちの場合は、もう少しボトムアップ的だったと思う。私たちの副社長が持っているテクノロジーに関するアイデアから始まったのだと思います。副社長と私は、Mastercardがこの分野に参入するのは適切な時期なのか、この分野の方向性について話し合いました。Mastercardがこの分野に正式に参入したのは、アイルランドのIBMリサーチや大学、新興企業による研究プロジェクトが最初だったと思います。アイルランド政府も共同出資していました。それが、私たちがこのプロジェクトに参加するきっかけとなりました。そこで私たちは、他の大手企業との複数のパートからなるコラボレーションを開始し、そこからチームを作り、成長させてきました。
ユヴァル：チームの規模は？また、お聞きしたいのですが、構成はどうなっていますか？物理学者が中心ですか？ファイナンスの専門家が中心ですか？上記のすべてですか？どのように作られているのですか？
スティーブ：私たちはデータサイエンスや数学的なバックグラウンドを持つ人材に注目しています。私は、量子ネットワーキングなど、量子テクノロジーの他の応用を研究している組織の他の部署の同僚と一緒に仕事をしていますが、彼らは暗号やネットワーキング・タイプのテクノロジーに関する特定の専門知識を持っています。しかし、私が特に興味を持っているのは、ビジネス上の問題を解決するための量子コンピューティングの応用です。
ユヴァル：最近のコンピュータは比較的小さいので、量子コンピューティングは比較的小規模なものだと思われがちですが、企業はより広範なサポートを構築し、将来に備え、量子に関する他の同僚を教育し、おそらく組織内を回って、将来的に量子コンピューティングが適用できるユースケースを探す努力をしています。御社でもそのような取り組みをされていますか？知識を広めたり、他の人に伝えたりするためにどのような努力をしていますか？
スティーブ：あなたがおっしゃったことはすべて、私がしていること、そして私たちR&Dがやろうとしていることに、間違いなくとても関連していると思います。いくつかの方法で考えることができます。ひとつは、御社やIBM、D-Wave、ハードウェア・ベンダーのような企業の技術トレンドがどのようなものかを理解させ、技術分野からどのような技術が生まれ、それが私たちや私たちの顧客にとってどのような影響を与えるのか、そして組織としてどのように考え、投資すべきなのかを理解させることです。私たちはまた、具体的にどのようなユースケースが関連しそうなのか、それをどのように実現させるのか、プロダクト・マネージャーやプロダクト・オーナーが量子に関連するアプリケーションは何かを考えるのをどのように手助けするのか、などといったことを掘り下げていくことにも注力しています。
というのも、あなたもよくご存知のように、またリスナーの皆さんもご存知のように、この問題についてはまったく違った方法で考える必要があるからです。そして、ソフトウェアやエンジニアリング、コンピューター・サイエンスのアプローチから問題にアプローチするという古典的な考え方が、必ずしも正しいとは限りません。そのため、教育や意識を高める必要があるのは確かです。それから、研究開発部門だけでなく、Mastercardの組織全体にわたって、技術者やエンジニアの幅広いグループの教育を支援することも考えています。特に、この分野に意欲と関心を持つ開発者のために、製品開発や研究開発とは直接関係なくても、自分自身のスキルや意識を向上させるために、どのような社内トレーニングや教育リソースを配置できるか、どのようにすれば開発者が自分自身の力を高め、学習の旅に出ることを支援できるかについて、学習・開発部門の同僚と緊密に協力して考えています。つまり、これらすべての要素が含まれているのだ。
ユヴァル：量子コンピューターについて語られるとき、誇大広告について語られることがあります。ある種の誇大広告は、興奮を呼び、資金を集め、人材を確保するのに役立つので良いことだと思います。それとも、ビジネス上の問題にどのように応用できるかを学び、理解したいという渇望があるのだろうか？
スティーブ：それは挑戦であり、間違いなくナビゲートすべきものだ。世の中には、10年、20年先のことで、まだSFの世界の話だという人もいる。明日にでも欲しいという人もいれば、いつになったらできるんだ？そのため、この2つの間でバランスを取りながら、技術の現状や発展のペース、量子コンピュータがビジネス価値を提供し始める現実的な時期を見極め、現実的な期待値を設定する必要があります。Mastercardや一部のお客様にとっては、2～3～4年後を視野に入れ、その間に何が起こり、どのような価値を提供できるかを考えています。
しかし、私たちは短中期的な時間軸に焦点を当て、その分野への私たちの対応や、その時間軸で実用的あるいは現実的と思われるアプリケーションのタイプについて考える傾向があります。しかし、あなたの質問に戻ると、全体的には、もっと学びたいという意欲は間違いなくあると思います。そして、その期待を現実的なものにし、ワクワクさせ、切迫感を与え、しかし売り込み過ぎないようにするのが、私の仕事であり、私たちのチームの仕事でもあります。
ユヴァル：あなたの答えを聞いていると、比較的近い将来の実用的な応用にとても重点を置いているように聞こえます。では、応用について少しお話ししましょう。Mastercardのウェブサイトを読むと、量子力学を顧客特典に応用しようとしているようですが、これは量子機械学習に少し似ています。これらのアプリケーションやその他のことについて、もう少し詳しく教えていただけますか？
スティーブ：まず、金融サービスにおけるアプリケーションをググったり調べたりすると、デリバティブのプライシングやクレジット・リスク・スコアリングなど、この種のアプリケーションが出てくることがよくあります。これらのアプリケーションは投資銀行や証券市場の世界観には非常に適していますが、Mastercardや私たちの顧客にはあまり関係がないでしょう。私たちがここ数年取り組んでいることのひとつは、世の中にどのようなアプリケーションがあるのか、それをどのように特徴づけるかを検討することです。例えば、マスターカードは非常に大きなロイヤリティとリワードビジネスを持っています。リスナーの皆さんにはあまり知られていないかもしれませんが、私たちのビジネスの重要な一部であることは間違いありません。
この分野には、あるエンドユーザーやエンドカスタマーに与える最も適切な報酬やオファー、ロイヤルティ・イベントをどのように見つけるかという、難しくて興味深い問題がたくさんあります。その中には、さまざまな制約条件のもとで、さまざまな最適化問題があります。ですから、私たちが興味を持ち、探求している分野のひとつであることは間違いありません。Mastercardの本質はネットワークビジネスです。私たちは、加盟店や小売店からアクワイアリングシステムを経由して、実際にペイメントカードを発行する銀行である発行会社に情報を移動させます。そのため、これらの情報をすべて移動させるためには、ルーティングに大きな問題があります。
ですから、私たちは、量子力学をこれらの問題の解決に応用するチャンスがあると考えています。素晴らしい例がいくつかあります。Mastercardは機械学習をさまざまな分野で活用していますが、特に不正行為の検出や不正行為の削減はその最たるものでしょう。このような分野への量子力学的なアプローチへの応用が期待されています。特に、先ほどの話に戻りますが、テクノロジーが現在どの位置にあるのか、今後3～4年でどの位置になるのか、そして5～10年先のデバイスを必要とするような問題を攻撃していないことを確認する必要があります。つまり、現在利用可能な技術、あるいは今後数世代で利用可能になる技術に適した問題を見つけようとしているのだ。
ユヴァル：トランザクションのルーティング問題について、ちょっと興味があります。というのも、トランザクションのルーティングというと、数ビット、あるいは数多くのビットを移動させるだけのように聞こえます。ある通貨から別の通貨に変換しなければならないというのは、裁定取引のようなものなのでしょうか？それは送金手数料のことですか？このお金を移動させるのにいくらかかるのか？最適なルーティングのコスト関数やコストドライバーは何か？
スティーブ：コストはひとつの問題かもしれませんが、Mastercardのもうひとつの長期的な戦略として、私たちはここ数年でマルチレールと呼んでいるものを構築してきました。これは基本的に、さまざまな決済手段を持つというコンセプトです。消費者から加盟店への支払いは、Mastercardにとって誰もが知っているものですが、私たちは、ある市場では口座間の支払いに、別の市場では企業間の支払いに発展させてきました。対応できる決済の形態が増えれば増えるほど、ルーティングの選択肢は指数関数的、あるいは組み合わせ的に増えていきます。そのため、私たちが運営・管理するネットワークやネットワークの集合体を流れる決済を管理する方法は、さまざまなものが考えられます。そのため、決済エコシステムのさまざまな部分にサービスを提供しようとすると、こうした問題はますます大きくなっていきます。
ユヴァル：推測するに、これらのアプリケーションの1つが本番稼動するまで、あるいは1つがすでに本番稼動しているとしたら、どれくらいかかるでしょうか？
スティーブ：現時点では量産には至っていませんが、今後数年のうちに量子力学のアプリケーションを量産に持ち込むことを目標に取り組んでいます。正確な時間枠を示すのは難しいし、早いに越したことはありませんが、私たちは比較的近いうちに、つまり2～3年以内に、実際のビジネスに利益をもたらすような使用例を見つけたいという意欲を持っています。私たちは、量子力学をただ単に生産に投入することに興味があるわけではありません。それよりも、従来のCPUやGPUを使ったコンピューティングに比べ、量子を使ったプロセスで問題を解決できることを実証することが重要なのです。そして、より良いということは、さまざまなことを意味する。
より良い結果、より良い最適化ということもありますが、同じ結果をより短時間で得ることができる、あるいはエネルギーや計算能力などの面でより低コストで行うことができる、ということもあります。つまり、より良いということはさまざまなことを意味するのですが、本当に重要なのは、先ほど申し上げたように、商業的な利益をもたらすことができるアプリケーションやアプリケーションのセットを組織に提供できるかということです。私たちはそこに焦点を当てています。そして、もう1つ付け加えると、それを推進する原動力の一部は、実際に何かを本番稼動させるためには何が必要かを考え抜くことです。私たちにとってそれは、Jupyter NotebookやPythonのインターフェイスを使って手作業で何かを実行できるだけではありません。パイプラインにどう接続するか？どのように24時間365日稼働させるのか？他の作業とどのようにスケジューリングするのか？つまり、本番稼動させるための運用面だけでなく、根本的な問題を解決する行為もあるのです。
ユヴァル：本番への移行に関して、より速く移行するための鍵となるものは何ですか？より優れたコンピューターが必要ですか？より優れたソフトウェア開発プラットフォームが必要ですか？より多くの人が必要ですか？もし3つの望みがあるとしたら、より早く生産体制に移行するためには何が必要でしょうか？
スティーブ：私たちが量子コンピューティングの分野に取り組んでいく上で、大きな課題のひとつは、Mastercardが抱えている多くの問題やシステムが、もともとビッグデータであるということだと思います。私たちは膨大な量のトランザクションと、そのトランザクションが生み出すデータを扱っています。あなたもリスナーもご存知のように、量子コンピュータはその処理に苦労しています。量子コンピュータはビッグデータ処理マシンではありません。ですから、私たちが行っていることの多くは、ビッグデータ環境で発生した可能性のある問題を、量子的なアプローチで実用的な計算問題に変えるにはどうすればいいかを考えることです。
圧縮やクラスタリング、あるいはデータ密度の削減やデータ・サイズの削減といったアプローチです。どうすればこのような問題を解決できるのか、大規模なデータという特徴を持つ問題を解決できるのか、これが私たちが取り組もうとしていることの中心的な部分だと思います。
ユヴァル：今日の対談も終わりに近づいたので、関係のない話題を2つお聞きしたいと思います。ひとつは世界の地政学についてです。マスターカードはグローバル企業であり、いつでも世界中で何かが起こっているように見えます。特に最近は、量子の軍拡競争と呼ばれるものに注目が集まっています。誰がより大きく、より速いコンピューターを持つのか、誰が誰の暗号を解読できるのか、などなど。それが心配ですか？影響はありますか？それとも、政府だけに任せておくのですか？
スティーブ：確かに政府レベルという側面は大きい。マスターカードは世界中のほとんどの国に進出しており、それらの国々と関係があります。ですから、私たちはそのような問題にはなるべく触れないようにしています。しかし、今申し上げたように、私たちが関心を持っているのは、さまざまな地域から生まれる最高のテクノロジーと協力すること、そして、そのテクノロジーを使って顧客に利益を提供できるようにすることだと思います。そして、その技術を使って顧客に利益をもたらすことができるようにすることです。
そして、それぞれの地域が独自の政策やガバナンスを持ち、それぞれの地域で量子コンピューティングをどのように活用していくかを考えている。例えば、ヨーロッパは独自の量子産業を確立し、アメリカや中国と競争できるようにすることに非常に熱心です。そのため、我々自身の戦略においても、そのような動きを考慮する必要が出てくるかもしれません。しかし、我々はグローバル企業として物事に取り組み、グローバルな顧客ベースのために物事を解決しようとしている。
ユヴァル：量子コンピューターがサイバーセキュリティーや暗号技術に与える影響も注視しているようですね。
スティーブ：ええ、その通りです。繰り返しになりますが、この分野の報道を読むと、量子コンピュータがすべての暗号を破壊するという悲観的なシナリオが最初に出てくることがよくあります。また、先ほどの誇大広告の話に戻りますが、量子コンピュータは10年、15年先の可能性を秘めたものです。つまり、そこにある可能性に対する関心と行動と反応を適切なレベルにすることだ。例えば、NISTのような機関は暗号標準を検討し、どのように進化させる必要があるかを検討しています。
現在、そして将来にわたって使用する暗号が量子的な耐性や量子的な証明を持つことを保証することは、間違いなく私たちの戦略の大きな部分を占めていますし、今後もそうあり続けるでしょう。実際、私たちは昨年、非接触決済に関する標準規格を発表しました。先ほども言及されたと思いますが、その標準規格は、その標準規格が完全に実装され、展開されるまでに量子耐性を持つように、使用する暗号方式に関して意図的な決定を下しました。システムアーキテクトやセキュリティアーキテクトが、量子デバイスの将来的なパワーや能力を考慮して標準を策定することは、今後ますます増えていくと思います。このような標準の策定には時間がかかりますし、普及には長い時間がかかる可能性があります。
ユヴァル：スティーブ、あなたの仕事についてもっと知りたいとか、チームに空きがあるかどうか知りたいとか、そういう人はどうやって連絡を取ればいいんですか？
スティーブ：LinkedInは僕を捕まえるのに一番いい場所だろうね。スティーブ・フリンター。LinkedInで見つけるのは簡単だろう。この分野に興味がある人たちと関われるのは幸せなことだ。間違いなく、私たちはチームを成長させ、ユースケースを構築し、アプリケーションの構築に近づいていくにつれて、専門知識を追加し続けたいと考えています。ですから、この分野は非常に熟していると思いますし、時間をかけて投資を拡大していく分野だと思います。
ユヴァル：素晴らしい。今日はあなたの洞察をお聞かせいただき、ありがとうございました。
スティーブ：光栄です。呼んでくれてありがとう、ユヴァル。
