2020年のITはどうなる？ -２- テクノロジー編 (後編)

[Yoji_Inoue]

2020年以降のITの未来を予測するシリーズ、2回目のテーマ、「ITテクノロジー」後編です。前編では、マシンインテリジェンスとバーチャルリアリティに関して解説しましたが、後編ではポスト「ムーアの法則」時代の新しいコンピュータの要素技術や3Dプリンターの活用例などについて解説します。

ポスト「ムーアの法則」時代のコンピューター

1965年にGordon MooreはICに実装されるトランジスタの密度が毎年2倍になることを発見、今後も同様の割合で伸びることを提唱しました。いわゆるムーアの法則ですが、この法則はここ数年で限界に達すると見られています。理由の一つは高密度化に技術的限界が見えてきたことです。 現在のICは14ナノメーター（人間の髪は約75,000ナノメーター）で設計されており、Intel社は10ナノメーターチップの開発も発表しています。しかしながらそれも5ナノメーターまでが限界と言われています。そのレベルになると電子が量子の影響を受けて不安定になり、それはつまりデジタルの０と１が定まらなくなることを意味するからです。一方別の理由で現在のコンピュータの限界が見えてきています。エネルギー消費量です。世界のコンピュータをランキングするTop500によると、2017年11月時点での世界最速コンピュータはSunway TaihuLightでその消費電力は約15MW（メガワット）、標準的な家庭1万2千軒に匹敵します。また全世界のパブリッククラウドで消費されるエネルギーは全世界の航空業界の消費量を上回っています。仮にパブリッククラウドが国家だとしたら、エネルギー消費量は中国、北米、ロシア、インドに次いで第5位、日本全体の消費量よりも多いのです。

今後出てくる5Gも含め、データ通信に使用されるエネルギーは2030年までに全世界の電力の51%を占め、世界のグリーンハウスガスの23%を排出すると見られています。 そのためまったく新しい素材、構造、アーキテクチャーからなる新しいコンピュータを定義する必要があるといわれています。Magnetic charge iceやカーボンナノチューブといった新素材から、ニューラルネットワークを利用した量子チップのようなものまで、新しい技術の発表が活発化しているのもそのような背景からです。そして量子コンピュータ、光コンピュータのような従来と全く異なる技術が必要になると考えられています。 一方全体のアーキテクチャーとしてはリバースコンピューティングと言われるように、従来のCPU中心のアーキテクチャーからメモリー中心のアーキテクチャーに変わって行くと見られています。「データにはグラビティ―がある」という言葉を聞かれた方もいらっしゃると思いますが、データを様々なケーブルを介してプロセッサーまで移動し、処理した内容をまた遠くのストレージに移動するのは極めてエネルギー効率が悪いのです。皆さんのパソコンですら大量の熱を発生していると思いますがそれも電気でデータを移動しているからです。これを光通信に変えると一気に電力量が小さくなります。また従来プロセッサーの近くに配置しなければいけなかったメモリーも、遠くに置くことができ、それをすべてまとめると大きなメモリープールができます。従来の外部ストレージは今後はこのメモリープールに置き換わっていきます。これは次世代型不揮発性メモリー（NVM: Non-Volitile Memory）と呼ばれますが、メモリーなみの高速性を実現しつつ外部ストレージクラスの巨大な容量のメモリープールを実現できることからストレージクラスメモリーとも呼ばれています。このように巨大なメモリーが中心となりその近くでCPUやGPU、FPGA、SoC等様々なプロセッサーでデータ処理をするアーキテクチャーをメモリードリブンコンピューティングと呼んでいます。

このような背景からか、先ほどのTop500とは別にGreen500のランキングもあります。こちらには日本のコンピュータが軒並み上位にランキングされています。成熟した技術で効率を突き詰める日本の特徴が出ていると思います。

 すでに各社から量子コンピューターの成果が発表されていますが（2018年3月現在では72キュービット：2値ではないためビットではキュービットと呼ぶ）HPE Labsの見通しでは商用化には10年から15年かかると見られています。そんなHPE Labではさらにその先の技術にも着手しています。それが脳コンピュータ、人間の脳は860億のセル（ニューロン）もの計算能力を持ちながらも消費電力はわずか20W、薄暗い電球レベルです。HPE Labではこの人間の脳をモデルにした将来のコンピュータを開発しています。ここでもニューロンの代わりに光通信を利用することで極めて高いエネルギー効率を実現できます。

サイバーセキュリティがますます重要になる

IDCは2020年には150億人以上がデータ漏洩を経験すると予測しています。クラウド、IoT等世界がつながればつながるほどリスクは高まりますし、サイバー攻撃者もよりインテリジェントになっていきます。また感染速度が従来とはケタ違いに早く、さらにインパクトも大きいことが2017年に流行したランサムウェアWanna Cryで実証されました。Wanna Cryは数日で世界150カ国・30万台ものサーバーを感染させることに成功しています。この事件は改めて従来型サイバー対策の見直しが必要なこと、サイバー攻撃被害に対する認識を改める必要がることを教えてくれました。従来のセキュリティ対策はすでにあるインフラへの後付けでしたが、今後はインフラや、ハードウェアの設計時点からセキュリティ対策を盛り込む手法が求められてきます。このようにセキュリティ機能の「ハードウェアへの組み込み」は今後懸念されるIoTデバイスの乗っ取り被害をも防いでくれることになると思います。サイバー攻撃の被害といえばデータ漏洩による罰則金や被害者への賠償金、さらにはブランド力低下、といったものを思い起こされるかと思いますが、実際もっとも恐ろしいのはダウンタイムです。Wanna Cryのようなランサムウェアの感染はデータを失うことと同じです。さらにはサーバー自体を永久に使えなくするようなマルウェアもすでに出まわってきています。ダウンタイムによる被害額は以下の図のように皆さんのビジネスに大きなインパクトを与えるようになってきています。

 前の章で説明した量子コンピュータの出現は、サイバー犯罪者の視点で見ると、ブロックチェーン攻略の最高のツールとなってしまいます。従来のコンピュータの性能では解読に何十年もかかる暗号データも、量子コンピュータなら数秒で解読できるようになるでしょう。このようにサイバー対策は今よりもずっと高度になる必要があります。暗号化、生体認証、AIや機械学習、リアルタイム分析等の技術が重要になります。生体認証の例としては、2012年にオリンピックが開催された英国のヒースロー空港での顔認証システムの採用あります。また日本では2020年の東京オリンピックにむけて指紋認証システムが開発されています。このシステムではグッズの購入や様々なサービスも「手ぶら：スマートフォンさえ不要」で実現できる利点があります。またセキュリティ対策は今後自動化、人間の免疫システムのようにウイルスが侵入したら抗体を作り、次からは同じまたは派生したウイルスに感染しないようにする必要があります。ただし、人間の体のシステムよりも何万倍も速くその作業を行う必要がありるでしょう。世界中に張り巡らされたネットワークにより、数秒で数億のコンピュータやデバイスに感染することもあり得るからです。そのためには高速の深層学習ができる大規模メモリー空間が必要になるでしょう。 

デジタル・プラネットの実現

デジタルプラネット実現の重要な技術として有望なものを3つ挙げるとすれば、IoT、新素材、3Dプリンターでしょう。Gartnerの予測では2017年に49億個だったIoTデバイスは2020年には約4倍の210億個になると見られています。IoTデバイスの数が全人類の数を超える時代はすぐそこまで来ています。そんなデバイスがデータを生成し、デバイス同士が自らコミュニケーションし（M2M：Machine To Machine）、いままで遠くのデータセンターで行われていたことが、IoTデバイスやその周辺で行われるようになるでしょう。これらはエッジコンピューティング（HPE LabsではDistributed Mesh Computing）と呼ばれます。「メインフレーム」から「パソコン」へ、そして「クラウド」・「メガデータセンター」時代と、集中と分散を繰り返してきたコンピュータの世界、今後はIoTデバイスの急速な増加により、エッジコンピュータへの「分散」に流れが移行するかもしれませんね。IoTと言えばインダストリアルIoTもよく聞く言葉です。日本ではあまり知られていませんがGE:（General Electric）社は鉄道列車も製造しています。彼らはすでに250個のセンサーを搭載した列車を開発しており、そのセンサーから生成される1分あたり15万データポイントを測定しています。これらのデータから故障予知を行い稼働率の向上、効率的なメンテナンスを実現しています。

 新素材分野ではナノテクノロジーが有望でしょう。癌と闘うバイオナノドローンや、テラヘルツ通信 ・高集積記憶媒体にも応用が期待されるナノ粒子等がありますが、とくに有名なのはカーボンナノチューブでしょう。ダイヤモンドと同じ硬度で鉄の100倍の強度を持ちながら、人間の髪の毛の10000倍の表面制度を実現します。この素材と3Dプリンターを組み合わせると、産業用3Dプリンターとして多くの製造業での活用が現実味を帯びてきます。3Dプリンターはすでにあらゆる分野で実用化されています、例えばGEではジェットエンジンの燃料噴射ノズルを3Dプリンターで製造しています。この部品は非常に繊細で、数千度の高熱にも耐える必要があるため、従来は20種類のパーツを別々のサプライヤーで製造してそれを組み上げていました。3Dプリンターの導入で製造工程を一つにでき、さらに重量も25%低減できました。カーボンナノチューブのような新素材が安定して供給できるようになれば、さらなる軽量化が可能になるでしょうし、他の産業での利用も広がることでしょう。

デジタル変革成功のために

世界全体を見渡せば世の中はメガクラウド時代から、エッジコンピューティング時代に緩やかに移行が始まっているとみてよいでしょう。今までにないスピードで増え続けるエッジからのデータ、それをデータセンターやエッジデバイスで処理するためには、メモリーを中心とした新しいコンピューターアーキテクチャーへの移行を前提としたITインフラ全体の見直しが必要です。またAIを活用したインフラの自動メンテナンスや、IoTデバイスをフル活用するためのアプリケーション開発環境の充実化、そしてセキュリティを根本から見直す組織作りも急務でしょう。

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