熊本県立大学理事長／東京大学特別教授

おはようございます。このような貴重な機会、今朝いただきまして、誠にありがとうございます。 　私は、学者として、あるいは教育者として、この半導体とＡＩの技術と産業の将来展望について意見を申し上げます。 　では、お手元の資料、早速一ページめくって御覧ください。まずは歴史を振り返ります。 　この地上に脳が誕生したのは約五億年前、そしてホモサピエンスが誕生したのは七百万年前と言われています。このホモサピエンス、これは非常に弱い生き物ですので、生存のためには助け合いが必要でした。そこで社会が生まれました。次に、社会の中で何をしたいかを思う心が生まれました。心を通わせるために脳は言語を獲得しました。さらに、曖昧な認識やあるいは独り善がりの思考を補う道具として、脳は数学を生み出しました。数学、当初、税金の計算や土地の測量などに使われましたが、やがて計算よりも数学の内部世界が興味の対象となり、数学は

この最先端という言葉は時代とともに移っていきます。そのときで切り取りますと、今のような新しい革新が起こって、そんなに要らないんじゃないかという話はいつも出ます。しかしながら、それからやがて様々な更に需要が生まれてきたというのがこれまでの半導体の五十年の歴史であります。 　したがって、十年後に今日を振り返ったときには、あのときにそういう議論もあったけれども、あのときから比べると更に高精度な大容量、大規模な半導体が必要になって、それが今社会の隅々に使われているねと、必ずこうなっているというふうに私は思います。 　以上です。

ありがとうございます。大変重要な御質問いただきました。 　確かに前工程は微細化がますます難しくなっている、もう少し言うと、微細化に必要な投資が巨額になっている、経済的に難しくなっているという状況でございます。しかしながら、先ほども議論にありましたように、このエネルギー危機を乗り越えるためにこれはどうしても乗り越えなければいけないところでございますので、ここに投資をする価値は引き続きあると思います。 　一方、ここでエネルギーが節約されるのは、計算をしているところのエネルギーであります。計算するためには、実は頻繁にデータをメモリーから持ってきて、またメモリーに戻すという操作が要るわけですね。これはメモリーとプロセッサーの協調作業になるので、プロセッサーだけが微細化されてもメモリーだけが微細化されても、その間を行き来する大量のデータが、その移動に伴うエネルギー損失があるというところ、そこは先

大変重要な御質問をいただきまして、ありがとうございます。 　まず、端的に申し上げるならば、今の足りない人材を世界で取り合っている状況の中で、この同じパイの中で取り合っているのでは解決になりません。いかにこのパイを大きくするかという観点で考えたときに、幾つかポイントがありますが、ここでは一点だけまず申し上げると、やはり私は女性の活躍だと思っています。 　これは、かつて東京大学に国会議員の先生方が視察に来られて、それで説明申し上げた後、ある女性議員の方から質問が出まして、何でこの集合写真に男の人ばっかり写っているんですかと言われて、あっ、なるほど、それは気が付きませんでしたと。調べてみると、日本の電子メーカーの新卒技術系採用の中に占める女性の割合って確かに一〇％ぐらいなんですね。台湾のＴＳＭＣを見ますと、これが二〇％あるんです。それから、私たちが教えている現場、工学部電気電子工学科のような

はい。 　私も同じ意見です。ＡＩがこれからは身体を共にして発展していく、フィジカルインテリジェンス、これが狙いだと思います。 　そのためには、これまでのように、リチャード・ファインマンが小さい世界が面白いと言ってからナノテクノロジーを追求してきましたけれども、これからはビッグデータも使った要するに情報処理をどうするのかということで、物理から情報まで、デバイスからシステムまで、ハードからソフトまで、全体を俯瞰できるそういう人材の育成、これが重要になると思います。

二人の参考人と同じ意見であります、そこは繰り返しませんが。 　しかし、現実に、サンフランシスコに行きますと無人のタクシーが走っていて、スマホで呼んで行き場所まで連れていってもらえます。中国でもそういうことはもう既に行っております。つまり、社会が求めることと、それから、その逆のいろいろな今日議論しているような問題との折り合いをどう取るかということは、この社会の議論の中で行われなければいけないと。 　私、最近九州によく行くものですから、山間部に行きますと、お年寄りの方々、もう運転が難しいので免許証を返還しますと。しかしながら、食料を買い求めに遠くまで山を下りていかなきゃいけない。食料だけが自動運転の車で上がってくるのはいいと思いますけれども、医療の問題もありますよね。遠隔医療というので、インターネットを通じてお医者様に相談することはできるけれども、やっぱり自分が行かなければいけないときがあ

礒崎委員、大変重要な質問をいただきまして、ありがとうございます。 　ダイバーシティーが重要だということを先ほど申し上げました。そういう意味でいうと、本来は、文系、理系と分けて理系が働く職場なんだというのも考え直す時期にはあると思います。 　工場の中はもうデータサイエンティストを求めているという話を先ほどしました。実際に工場を運営している、あるいは研究をしている人たちが集まる学会に行っても、一昔前までは物理の話をしていました、微細な物理の話をしていましたが、最近ではビッグデータをどう分析するかという話をしています。 　時代とともに必要な人材というのはこのように変わっていくわけであります。したがって、アカデミアも柔軟にそういう時代の求める、あるいは次の時代が求める人材はどういう人材であるかという観点からそういう必要な人材を育成していくということが物すごく重要なことだろうと思います。 　

岩渕先生、どうもありがとうございます。 　私、その記事をもう一度読み返してみたいと思いますが、恐らく私が申し上げたことは今日申し上げたことと変わらず、微細化を進めることは今後も非常に重要であると同時に、いわゆるチップレットという時代に入りますので、様々なチップを組み立てる、特に３Ｄに実装するという技術は日本に強みがあるし、投資効果も高いので、今後はそこに投資するということも同様に重要になるという趣旨の発言をしたんだろうと思います。 　私からは以上です。

先生、大きい質問ありがとうございました。 　まさに、世界が協力して生きていく時代に入った中でいかに世界と連携するかは、自分が世界に貢献できるユニークな強みを持っているかということなんだと思います。全部を自分でやることはもうできません。したがって、自分が強いものを、世界から期待されるものを持っていれば、自分に足りないところは世界と連携することによって補って、一緒に作っていくことができると。まさにそういう時代に入った中で、日本の強みというのは最先端の半導体を製造する力であると、こう理解しています。 　私からは以上です。