第4回　コンピュータはもはや足枷（1）「解けない問題」を解く技術01｜希望の大国・日本｜WEB連載

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第4回　コンピュータはもはや足枷（1）「解けない問題」を解く技術

越えられない大きな壁

　「コンピュータで何でもできる」。そういう“幻想”がつくられたのはいつごろのことだろうか。かつてコンピュータの草創期に製作されたＳＦ映画などでは、コンピュータが何でも答えを出してくれるようなシーンがよく見られたものである。人間がコンピュータの指示や判断に従う社会が印象的に描かれる物語も、いくつもあった。
　それはまさに、コンピュータが基幹産業として勢いよく成長しはじめた段階で、多くの人に共有された「夢」、あるいは「畏れ」だったのかもしれない。
　だが、本当にコンピュータが「何でもできる」ようになるときが来るのだろうか。私は、もう間もなくコンピュータに対する“幻想”が“幻滅”に決定的に変わる時がやって来ると考えている。おそらく、そう遠くないうちに、ほとんどの人がパソコンなど使わない時代が来るのではないか、とすら思う。

　先月号では、「コア技術」がなぜ大切で、いかにすればそれを生み出せるのかということを語った。また、もはやコンピュータが基幹産業である時代は過ぎたとも語った。
　では、新たな基幹産業を生む「コア技術」はいったいどのようなものなのか。そして、そのコア技術に基づく「ポスト・コンピュータ」の社会はどのような社会になるのか。その見取り図を、これから述べていきたいと思う。
　まず考えるべきことは、コンピュータにできること、できないこととはどのようなことか、ということである。

　２００６年９月、搭乗した飛行機でたまたま手にした新聞に、科学史家の米本昌平氏が執筆された次の文章が掲載されていた。
　「２００３年にヒトのゲノム（全遺伝子情報）解読が終了し、ほかのいくつかの生物でもゲノムの全解読は終わっている。生命の設計図が読まれた以上、その仕組みが一気に見通せてもよいはずなのだが、全体の光景は逆のように見える。ものすごい勢いで蓄積されるＤＮＡの配列情報の大海原を、多様なプログラムを走らせて、かすかな意味もコンピュータで読み取らせようとするのだが、成果はかんばしくない」（『毎日新聞』平成１８年９月１７日付）
　あまりに本質を衝く議論だったので、私は米本氏と直接話をさせてもらったのだが、やはり凄い人であった。要するに、「コンピュータによる情報解析では、この問題は解けない」ということを、米本氏は直感的に理解したのである。

　だが、なまじコンピュータを信じている人たちは、そこのところが見えない。スタンフォード大学のコンピュータサイエンス学部の研究者たちに問うたときには、「これはコンピューティングパワーが足りないから解けないのだ」などという答えが返ってきた。きっとＩＢＭやインテル、マイクロソフトなどの技術担当のトップも、「もっとコンピュータの性能が向上しさえすれば、必ずや解ける」、と同じ答えを出すはずだ。

　現在のコンピュータを信じるなら、それもいいだろう。ただいえることは、そういう考え方をしている人びとや会社は、次なる新しい時代は切り拓けないということである。
　コンピュータには間違いなく「解けない問題」がある。なぜか。それは、いまのコンピュータが基本的に、「構造化」したデータを扱うのは得意だが、「半構造」のデータ、あるいは「非構造」のデータについては、とても十全に扱えているとはいえない状況だからである。

　「構造化」されたデータとは、すべて属性が決まっており、しかもその属性がほぼ固定化されているものである。たとえば、名簿をつくるときに、名前、勤務先、電話番号、住所、趣味などと入力していくが、そのそれぞれの項目が「属性」である。
　それぞれの項目に必要な情報を入力することによって、はじめてコンピュータはそれぞれの違いを判別できる。もし、たんなる白い紙に名前や住所をバラバラに書き込んだら、もうコンピュータにはわからない。人工知能ソフトウェアを使って、「これは名前らしい」「これは住所らしい」「これは趣味らしい」などと属性を与えて、コンピュータでも判別できるようにすることも可能だが、それだけで膨大なコンピューティングパワーを食ってしまい、その割に見合うような成果は出せないだろう。ただただＣＰＵ（中央演算処理装置）が熱くなって、ムダにエネルギーが浪費されるだけになるはずである。

　さらに、現在のコンピュータで主流となっている「リレーショナル・データベース」の論理構造では、構造化データしか扱えない。そして世界中の会社、学校、政府機関などあらゆる組織のデータベースの９９％はこのリレーショナル・データベースで成り立っているのだ。
　リレーショナル・データベースの構造は、まさにいま挙げた住所録の一覧表をイメージするとわかりやすいだろう。一人の人物のデータを、住所、電話番号、勤務先などと属性ごとに分けて分類していく仕組みである。

　商品のインターネットカタログをつくるとしよう。リレーショナル・データベースの性質上、ある属性の“記入欄”には一つの情報しか入れられないから（たとえば名前という属性で定義された記入欄には、一つの名前しか入れることはできない。ネットを使って商品を買ったり、飛行機の予約をするときに、名前の欄には一つの名前しか書けないことを経験的に皆さん知っておられることだろう）、型番の欄には一つの型番を書かなければいけないし、値段の欄には一つの値段を入れなければいけない。一物二価の商品は取り扱えないのである（もちろん、特殊な環境を設定してやれば、できないことはないが、その代わりほかの多くの機能が犠牲になる）。そうでなければ、比較対照もできなくなる。

　だが、たとえば住居用のドアは、ヒンジの付き方が一ミリでも違ったら、目的用途には使えない。だから、本当に使い勝手がいいドア販売のネットカタログをつくろうと思ったら、一つの商品に少しずつ違うヒンジの幅で品番を付けていくしかない。だが、それでは、あまりに膨大で項目がいくらあっても足りなくなってしまうだろう。
　あるいは、まったく新しい性能の商品が出てきたら、インターネット上のカタログにどう反映すればよいだろうか。

　たとえば、画期的な衝突安全の新システムが付いた車が売り出されたらどうなるか。まず、“安全性”という属性をカタログに加えることが重要であると、そのカタログをつくるネットマネージャーが理解できていなければ、この属性は足されないだろう。また、ほかの車が追随して衝突安全システムを装備してこなければ、その属性を付加するのは後回しということにもなりかねない。どれほど新開発された安全システムが画期的であろうと、少なくともそのカタログ上では、それはうまく評価されないことになってしまう。
　また、新しい属性として足すことになっても、それからが大変だ。一つの商品だけに新しい属性を付け足しても意味はない。全商品の属性の定義を再検討して、マスターデータベースを全部やり替えなければならないのである。

　マスターデータベース更新のために、大変な費用も掛かる。だから、ネット通販の会社でもそのような大更新は、せいぜい年に数度の規模でしか行なえないはずだ。
　顧客のデータベースをつくる際にも、まったく同じ問題が起きる。当然のことながら、顧客はそれぞれさまざまな個性や特性、購買性向や好みをもっている。厳密にいえば、まったく同じ属性で区分けできるような人間は、ただの一組だっているわけがない。
　そのような顧客を、いまのデータベースでどこまで的確に把握することができるだろうか。そこには越えられない大きな壁がある。

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