IEICE ICT PIONEERS WEBINARシリーズ【第5弾】新・半導体戦略~脳とコンピュータと集積回路の歴史とその展望から考える~  黒田 忠広 東京大学教授

半導体技術が社会の隅々まで浸透し、今日の社会の礎を築いていることは言うまでもありません。黒田忠広教授は、半導体分野の第一人者であり、磁界結合を用いたチップ間無線通信の研究で素晴らしい成果を 上げ、国際的にもIEEEフェローとして活躍されています。一方、産業界とアカデミアの両方に軸足を置き、 先端システム技術CIP(RaaS)を設立して両者の 連携を進め、シリコン技術の民主化をパラダイムとして、先端CMOS技術と3次元実装からなるプラットフォームの提供を目指しています。今回は、今までの半導体研究開発の歴史を踏まえて、日本の半導体技術の 未来について語っていただきます。

 

【書き起こし】(2) IEICE ICT PIONEERS WEBINARシリーズ【第5弾】新・半導体戦略~脳とコンピュータと集積回路の歴史とその展望から考える~  黒田 忠広 東京大学教授 

(00:00) お待たせいたしましたそれではあの時刻になりましたので ie ic ict パー4や海なぁシリーズ第5弾を始めたいと思いますこの シリーズでは へ 各回の有名な先生方にご講演をお願いしていまして今回はですね electronic society からの推薦ということで東京大学教授の黒田 先生に a 新半導体戦略ノートコンピューターと集積回路の歴史とその展望から考えるということ で5公演をいただくことになりました はじめにあの先生の a 5略歴をご紹介してそれからここへに入りたいと思います 先生は1982年に東京大学工学部電気工学科を卒業されて高額博士であります 東芝に入社されてその間1988年から90年までカリフォルニア大学バークレー校で 客員研究員を務められました2000年に慶應義塾大 口に移り2002年から教授をに就任されました
(01:08) 2007年にはカリフォルニア大学バークレー校 マッケイプロフェッサーに就任されておりますまた昨年2019年より東京大学教授に 就任され d love センター長 ラース市字長を務められていらっしゃいます ん 先生は a 次回結合を用いたチップが無線通信の研究をはじめとして多数の研究成果を上げられて 論文や著者を 著書出されておりますまた関連して200件以上の特許を取得されております 現在先端 cmos 技術と3次元実装からなるプラットフォームの提供を目指して センサーシステム技術 cip ダーズを設立されております 国際的にはアイドルプーリーレーション店の代表 sscc 委員長 vl 歳シンポジウム院長歴にされ 愛とルピーのフェローでありますまた当学会におきましても フェローでありまして平成20年度には電子情報通信学会の業績賞平成20 年度にはエレクトロニックソサエティ賞受賞されてえ
(02:15) 低床通信学会を代表するあ先生の一人であります それではえーっ黒田先生のご講演を始めたいと思います あのツラ先生どうも大変丁寧なご紹介をいただきましてありがとうございます 参加者の皆様も今241名ということで非常に大勢の皆様にお集まりいただいて ありがとうございますえええっと最初1時間ほど私の方からお話をさせていただきます です後でまああの の話をたたき台にして皆様でいろいろ議論を押して頂ければというふうに思いますので どうぞよろしくお願い致します では私の方からまずスライドショーの方でお話をさせていただきます メリット これで r 準備は整ってますでしゅか 排気隊長と思いますはいそれはまずあの1時間ほどお話をさせていただきます
(03:23) あの皆様最近あのいろいろな報道で半導体という言葉を耳にされる機会が多いと思い ます今あの社会位の皆さん業 そして技術が大きく展開 演じてよと首都のしようとしていますこれはの半世紀に一度50年に一度の大きな深い の展開だという風に考えています まあそういったなかで私たちに本として今後の半導体戦略どう考えるべきなのかという ことで少し私の考えを申し上げながら皆様っぽい犬なの ん 議論をさせて頂ければというふうにおります えっと2010年にハリウッドで公開された alice in wonderland っていう映画がございましたらあの中では 8赤の情報と白の女王が登場します っ子な赤の焼酎のは暴君あばれる君手で白乗っていうのは健くん賢い君主でありました まあを研げば 安心の世界はかように非常に感情にできているのですが しかし我々のつも現実の世界というのははるかに複雑です
(04:32) まず白は登場しません登場するのは赤と青です すなわちこれからお話しするのは米中の技術覇権争いでありますか あの事の発端はは8中国雪道2025というのを中国が2015年に発表したところに なります 木世代の it 産業鳥は5 g だ ai だー 量子コンピューターだというところに政府が宗教的に補助金を投入するいう内容であり ます まあそれだけならばいいんですけども 組融合戦略および国家情報方というのを打ち出しまして国内外から きび技術データの吸い上げを実施するといったところが問題になりました まあこれに cache アメリカを拍手反発したわけであります 2017年の年末には国家安全保障戦略を発表いたし ましてこれはのも部屋2国間の貿易問題では収まらず アメリカの経済覇権あるいは価値観 あるいは安全保障この3つに対する挑戦であるということで安否が強く反発しており なります翌年になりますとその翌年度の国防
(05:40) 受験方というのを成立させましてまあ広範囲にわたってきび技術の管理の強化策が 盛り込まれたわけであります 皆様ご存知に今年に入って矢継ぎ早にその今日 規制が強くなりましたまず4月になりまして リスト規制の強化が進む一方であのエンドユーザーに着目した規制の強化に着手し輸出 管理規制の見直しを発表いたしました 5月になりますとファその他がアメリカンいいつあるいはソフトウェア持ちしたハンド た製品などを第3国から再輸出によって獲得することも防ぐ 直接製品規制を規則というのも変更いたしましたがこれに規則規制を強める一方で で今年の5月になりますと台湾 tsmc の 工場アリゾナに好条件で誘致したりあるいはロー月になりますと半導体製造 インセンティブ創出法はいわゆるチップス法案というのを超党派議員でっ あの議会提出した豊田怒ったりするんですよ あの 地政学で有名なユーラシアグループがつい最近発表した9月のレポートのタイトルが
(06:48) まさに 半導体の地政学でありました それにどういうことが書かれてあるだけど次のようなことであります まず台湾と韓国が半導体先端技術のホットスポットになって地政学で弾リスクが生まれ ているということです ちょっと次のすら草式につい体幹がわかりやすいかもしれません あのここには半導体メーカー 主要メーカー等並んでいます横軸はテクノロジーの ぬ程を示したもので90nm から一番右は さんがのメーターまで右に行くほど微細化が進んでいるということでありますうまー さんのメーターっていうのはこの表を見ていただくとわかるように に世界でできるのは tsmc サムスン intel mac の3社に絞られてき たわけであります インテルは従来の何ラウンド時に少しつまずきましたので まあそういう意味では世界の最先端は今や tsmc とさんつんつまり 台湾と韓国がほっとすぽっぷにんぐ あっているということになります
(07:52) ちなみに穂がといいますとメモリでは記憶し屋さんがここまできてますけども logic デバイスでは32何のを最後に ほんでの生産は出来ない状態ですので さんがのまで時代が間もなくいきますがそうなりますと6世代も差がついてしまって 性能コストで5倍の差がつくと非常にあの奥へ まあ取り戻すことも難しい後れを取っているということになります あの先ほどスライドに戻りますがこのように台湾韓国っていうのはホットスポットに なって自制学的リスクは生まれていると でまぁ中国先ほどあの制度2025というのが出ましたけどもまぁ戦略的な弱点は何か やはりまだ半導体が十分強くはないということであります 今ここに中国はあの巨大な投資をしているのですが まあ先頭集団に入ってくるのは10年くらいかかるだろうというのはあの専門家の意見 です あのこれいろんな意見がありましや骨んで行くだろうという人といややっぱり10年 くらいかかったイカと真ん中がいうぐらいということで なります
(08:55) アメリカの国防権限法の話だけを致しましたけどもこれに基づいて中国の主要な会社へ の制裁措置というのは西側の同盟国で始まって中国排除の動きが始まっていまぁあの 一方でアメリカの tsmc 誘致の話も先ほどシェルに まああの半導体の世界のサプライチェーンが赤い ちょっと青色に色分けされるそういう圧力が今高まっているということになります ねまああのこれは米中覇権争いが進みますと先ほどのホットスポットで台湾の地政学的 な重要性が高まりリスクが高まるというわけなんですがまあ所詮中国がそこに軍事行動 に出る可能性は低いというのが多くの人の意見なんですけどもまぁそうは言いましても 例えばチーズ mc も中国の国内2工場 ロスので直方工場は国有化あるいは 仙人系ありますあのなによりウランが進むなかで中国の国産技術の育成3技術というの は今
(10:01) 中国に行きますからキーワードになっているということですよね 宜しいでしょうかねであのこれに世界の半導体技術が分断するということでまぁ youtube の大統領選挙の結果に関わらずでもを価値観でているわけですけれど も あの先ほどの話もあのちょうど派議員ということもありますように まあ ict 歳あのどのようになってもですねえっ中国等が の関係というのはあの近所のが強くだろうと言われていまして まあ ict 産業界にとってご町道のリスクになるというのがこのレポートの結論で ありますここで重要なのは日本にとって見るとタイが両岸のアメリカと中国の間の半 導体の技術派木原ソイというふうに単純に捉えるわけにはいかないということです これ 日本の ict 産業界にとっても5兆ドルドリス区にあるか極めて高いリスクになる という認識な理由をなります まあこのようにあの社会イキ声 here are これ 基礎
(11:19) してまーころなぁになってしまいます今日のこの講演会もえっとズームでやっている わけですがまぁデジタル革新 イヤー呼びますがこれがあの まあ元々あのえっと 未来の社会は dx でき霊薬というシナリオが心な が 来たことによって加速したという一面があるわけですね 一方0今日もいろいろと話を差し上げますがあの半導体の微細化っていうのはいろいろ と難しくなっているも一方的事実でありまして 2 d から3 d に集積が展開されるだろうというような技術の転換期にも来て いるという事ですそしてこれはもうあの日4アポのコロナ corona が始まる前 から 常に深刻になっているのがエネルギーの問題です あのデータがへ ビッグデータになってあの急拡大して でそれに ai の処理をかけることでデータ苦労型のサービスを展開するとこの データの数が増えるしてか ai 処理そのものもあの 複雑になっていくということでまああの
(12:27) データ処理量世界8 それに伴って電力が急増しているということですね でもはも品物対策もしなければ it キーだけで20202030年には今の総電力 の2倍になる2050年だった200倍になるという試算もある でありましてまた編深刻な問題であります でそれはあの データセンターも問題だろうデータセンターをどう冷やすかそのエネルギーをどうする かという問題だろうというわけではなくてですね まあこの電力はエッジ側でもあの非常に使うようになっているとまぁいわゆるエッジ クラウドいうか えっとまぁ先ほどのデーター消費が増えるということを もありましてできるだけデータを地産地消にしよう ということでめっ子がは端末側での安全力消費というのが大きな ば我が国はあのデータセンタークラウド側よりもこのエッジ側の方でこれから産業か 色々なええっ機会を狙っているわけですのでまさにこれは私たちにとっても身近なと いうか非常に重要な問題になっているということになります あの産業の自動カー電動化によってさらに電力消費が増えることは は確実なわけでありましてこれをどうするかということが重要な理由
(13:35) これらの社会の今あの 変革変化の眺めたずになりますがもっと大きな目で見るとこういう変化なんだろうと 思います つまりあの私たちは今目指す 次の理想的な社会ので society 5.0人間中心の社会と言いますが5.0 遡りますと言ってんだろうからあるわけでありまして まあ投手は 狩猟社会脳放射か今これは労働集約型 馬彼の真面目にコツコツと働くというのがあの 意味のあることであるというあの産業理由等第一次産業だったところからですね 戦後日本はまああの工業社会 あるいは情報社会というところで転換を 大復興を行いまあ工業立国電子ディックということで大変強くなったわけであります あのこれは明らかに資本集約型社会でありましてあの 大きいことは良いことだと規模の追求する経済だったわけですね大漁企画生産で対応 商品なわけですもしかしたらこれはあのフリーランチではありま
(14:41) 戦8環境の負荷は増大するしやがって 限られた地球資源に対して成長の限界ということが言われるようになると 一方日本の中だけでもですね人口は減少にチェンジ そして情報社会が進むほど格差が広がりつつあるというので課題を抱えている中で我々 がこれから目指そうとしている society 5.0人間中心社会というのはまあ 資本集約大きいことは良いことではなく知識集約型 みんなで知恵を出し合うことを目指すものでそれを駆動するドライバーがデジタル革新 dx だということであるわけであります データを利活用しデータを苦労型のビジネスを考えると知恵が価値を生むという意味で 地下社会 あの亡くなられた作家の茶会や太一さんが作られた言葉だと思いますが家 が社会というのが我々がこれから目指すのでそこにはこう生かす社会 持続可能なつまり s day 中ですねそして日本的に言えばそう活躍社会で行く スクール留学インクルーシブな社会を目指すとまあこういうふうに社会のパラダイム シフトが今起ころうとしているわけです
(15:48) その中で産業もどうか いうかといいますと先ほどの主本州8型社会から 知識集8型社会になるとか家の作り方が変わりまっすぐ かつての注文主様がた社会では 材料はから部品を作りこの今部品ながらにハンドたチップがあったわけですけどもそれ を集めて製品にしてものにしたと えっとつまり資源は材料で で家中はものにあったわけですねその途中でシェア情報がまあ消費者の満足をつけ達者 とまぁあの同じ のスマートフォンでもアップルのはデザインがいいとか それからあのみんなが持っていて自慢し合う人かまあそういうサービスデザイン マーケット戦略というのはここに入ったとこういうことですねこれあの上に行くほど 価値が高くなるわけでありますがこれがしゅんしゅう型社会から 知識集型社会になります とあの資源は材料じゃなくデータになるわけですね でもデータを iot で集めて ai で分析することになるわけです そこからサービスソリューションを乱して家や情報としてこれが価値を持つということ
(16:55) になるわけですがこれを消費者に届けるのがあのものになるまあグラディいえば 版老体になるとこれが満足を付加するという形でこれまでの社会と 主客が転換していることになるわけでハンド会の役割というのもおのずと変わってくる べきであるということになります あの子の資源がかつては材料だったのがデータに変わるわけですから当然産業インフラ も rolo 港湾鉄道から情報ネットワーク5持病の5時に移っていくということになる わけですね であの まあかつての資本収8型社会の時に私も就職したわけです100鮮魚が10年代でした けどもその時はどこの会社も同じだったと思いますけども コンピューター事業部があって推進事業もらって充電事業部があってそして新しい販路 か10行くっていうのがあってこれはもう成長盛りでこの中は垂直統合で設計から製造 工場まで全部 垂直に統合されてすり合わせが行われていたとねかつ 車内の他の事業部コンピュータや通信をするために必要な半導体中の自社で開発してい たと
(17:58) しかしながら株価授業としてはですね海外でも他社にも得ることで成長したいと思って たんでマジ者に曲付 だけじゃなくて場合によってはコンペティターに モヒ供給するのでネジ得るようなこともよくあったわけです それが現在どうなっていますいるかというかまぁそれぞれの重要部が進化したわけです ねコンピューターも通信も 中でもこのように進化したわけですがハンドガードを買ったかっていうと一言で言うと 垂直統合が国際水平分業になったということです つまり向上と設計が国際的に分担されるようにな たそのファンドリー工場のところが世界の目がファンドリッジので先ほど表に出ていた tsmc とかサンスンとかインテルとか まあごく一握りの女がファンドリーになった 一方設計会社はメディアテックやとかコール com とかまぁこれもいくつかの活躍 する会社に絞られて今日行ったと魔境その2 さて 映像になったということですね さっき派のガーファーがチップを開発するようになったということでマッサージ車用の クラウドコンピューティングのためのあのチップであったり ai がするための
(19:03) チップであったティってみればですねかつての80年代の自社の中のコンピューター 事業通信事業を支える自社用紙 半導体大今度は国際分業であの 設計してチーズ mc で回あの例えば8ミラーファンドリーデー にょしでえっと聖堂になったっていうあなたたちが変わったわけですけどまぁ基本的に やってるかあ同じような理由でこのあいだに えっと連携でし産業界も大きくパウダーに修復したということであります ま今日の話は多少ですねあの phone 聞かを煽るような言い方をしたかもしれませんがあの肌摩擦の歴史という のはあの私たちを経験してきたところなわけです あのかつては日で半導体摩擦だったわけですね選挙か中年であります 1976年に町営レーサー技術研究組合というのが出来まして 翌年それに境界を深めたアメリカが sia を発足させます ら中0ライダーに入ると日米のハンドた今その辺大きくなったわけです
(20:10) ここであの一言申し上げたいのはですね そういった中に私たちの先輩たちが知恵を出して作ったものがあの国際 会議である部英才シンポジウムであります でこの時に何を考えたかっていうととまぁ彼の下政治で解決できない国とクイーンとの 話し合いで解決できるような問題があってもあった場合こそ という半導体のようなハイテクな部分っていうのはえーっと oooo 樂門をやっている研究者技術者が ろお互いに絆あのネットワークをしっかりと作って そしてお互いにリスペクトしてお互いにいろんなことを考えて未来を議論しましょうか それこそ重要なんだというのでまぁ学術人材の交流というのを目指してあのこれが作ら れたわけで ですねでまぁこれがその後これからを話すように日本はどんどん産業としてはハンドた が難しくなって凋落するわけでありますが 今日でもこれこの学会にはですねもう 音色あの重要な国際会議に成長するわけですけども
(21:18) あのに翻訳果たす役割や4人までも大きくなってい で食に 日本の皆さんもですね多く参加して交流を続けているというのはまさに私たちが先輩 から頂いた あの歴史的な非常に大きな財産であるというふうにお坊あるですねまぁちょっと話だけ まずしておきますと あの sa が早速ですね通商法310をもとに尿な 第業界を言えしてやるに何警察の85年翌86年には日米叩い協定が結ばれたと 7これは大変難しい協定でありまして一つは数値目標が入っていて日本のマーケット 海外の端メーカー20%以上解放するということを約束させられたともうひとつは日本 の反対メーカーがランプ未なんて死ぬ んだけどもそんなことをしないという約束をさせられたということでまぁ実際にこれは 20%という目標は92年になるともうあの達成できて すると反比例するように日本の半導体というのはもう凋落の一方 に行くわけでありますまもちろん羽田協定だけが唯一の原因じゃなくいろんな原因が あるわけですが
(22:21) あの破壊 協定があったというのは非常に大きな原因の一つであることは間違いありません まあこういった経験をして今日先ほど最初にお話してるぅな米中技術開け争いというの を今見ているわけですがまぁこういった中で先ほどブレーサーシンポジウムを作った ことが非常に大きな将来の第三になったと いう経験が私たちにはある理由台車のあるわけでありまして 教師腰を話をする東京大学は作った d labo あるいは産業界との と連休をするためのラースというものを作ったというのはまさにこういった精神を 受け継いだものでありまして d labo とカラーしていうのは半導体技術おこう国際公共財にすることを目指す ということ でまぁこういった時こそを確実神代の氷というのを深めたいというのがその根底にある 思想であります てあの少しだけそのじゃあ d labo ラースのお話をご紹介させていただきます 扉持ちのは昨年の10月いっぴに8東京大学が作った研究センターでありますディって 何かっていうと色々とここにあの言葉遊びのように書いてありますが デジタルインクルージョンの時代まあソサエティ5.0目指してですね
(23:28) romi 砦 なぜドミトリーかというとシリコンバレーがガレージでいろんなイノベーションが 起こっているにこれあの大学の寮でというところに若い人も入ってきてほしいと言う まあ願いが少し入っていましてまあ一番重要なのはこのデータですねデータのデータ 苦労がサービス内でを有する者がドア ドメインスペシフィックあシステムデザインを これも d が重要ですね研究するのソフトウェアからデバイスまで一気通貫してやる とまずデバイスをつくってさらにその上に回路設計をしてソフトウェア打って順番に 考えてくれなくて一気通貫で考えるというということでまぁなぜそういうことをするの かというとまあ今日最初からお話してるぅに社会が産業が書士技術がお 木川ってゲームチェンジが大きいるを閉じているかな 半世紀に一度の大部隊の展開があるのでそこで次の新しい舞台にあの 私たちが望むような舞台を作りたいからということなんですねまぁここにそのチェンジ があります あの一言でいうと知識集8型社会での半導体侵略を考えるというのがディーラーこの ミッションになります
(24:31) まあ人と申し上げるとじゃあ何でそんなことを東京大学っていうのがするんだという ことになりますと大学の役割も少し変わってきているというお話を一言だけ付け加え たいと思いますあの大学は運営体から携帯に変わろうとしています上交付金だけでは なくて経営資源を じゃ何が計4件かというとこれも無形の価値いわゆる 知的資産をその社会的意義にふさわしい型資源にするという形態になりたい そのためにふさわしいファイナンスイング旧塗膜がプロジェクトファイナンス方から 要する共同研究費をもらうという形からコーポレートファイナンス方へ進化させたいと いうことで先日東京大学は大学債40年債に100億円というのを発行 しましたがまぁこういった動きをしていますこれあのえっと決して扉口が先陣を切って だけ世界的にも起こっているいろんなところで起こっていることで一例を挙げますと まあフランスではあのご存知の食品大手だの からですねまぁフランス f はの利益以外の目標を達成する責任を使命を果たす会社 というのを新たな感謝携帯にフリエタその第1号に王手なのがあって言われて まああのダウンさんの会社どうというのはサーブライフ
(25:40) シェイ面尽くすまず自然があって経済ますと木の重心を 第じゃなく人間だとまあこういう思想であるまあこういったことに 国も支援する試写会もう 価値を見出すというように夜中動いているんですねもう一つは組織と組織であの大学も 研究する時代に入ってきたという一つの例ガクガクが産学共創ということを始めており まして 一例であの人たち灯台ラボっていうのをやっておりますねまぁの人たちの中西会長が あの 未来都市会議の案議事録から引っ張ってきたんですけどもこのようなことをおっしゃっ ていて 日立灯台ラボでは社会課題の解決にどう取り組むのかと テーマのディスカッションからまず始めるかでそれが我々て岡野光さんですねからする とそれが事業目標になっていくこれは大いに期待してるとこういったことでまぁ大学も 変わろうとしているということでもっと社会からですね活用してもらう あの うん 聞かというふうになろうとしているということであっ で花ちょっと here あのディーラーウォッチのつくりましてあの記念講演会を やりました大勢の方にお集まりいただきました
(26:45) あのその頃ですねあの先ほどの未来透視会議で中西小屋の同じ方ですけど経団連会長と して次のコメントサティますあの5時以降は従来の4子とかなり様子が違っを 110議論する中なったもんですから5時の話になってますが自我は我々言ってるんだ けども端末の種族の仕組みのところのバラエティ そこに先ほどこの紙はの東京大学の総長です 五神先生にもお話いただけたらかなりの機能を詰め込んだ新しい分3月の アーキテクチャの操作というあなたの高山線始まるという捉え方をすべきだと そういう意味では国家ですね スマホだけではなく機械をつないでいく様ための様々なしかり 技術開発を産官学の力を合わせてやると日本が大きなチャンスがあるのではないか 五野上先生のことも呼吸をしてさらに経産省も同じ考えを持って終われるようなので しっかりやっていきたいと思っているとまさにあの この頃から経産省でも随分とあの不不不不不不不不不不不不飢餓鹿課税が変わったと いうようなことを聞いていますまあかつて半導体というのはえーっ ng ワードで もう勘弁してくれというぐらい
(27:50) えっと皆さん疲れた時代もあったんですけども 今あのハンドタイプの見直すとそれを戦略的に見直すということを国やを 産業界をそしてあのアカデミアを合わせてですね やる時代に入っているということになりますまあそういった中でえっと とびダークケース mc との戦略的提携というのは昨年十一月に打つ日ました あのティ s 3 c て会社皆さんご存知だと思いますが えっと時価総額ではですねえっこの10年間に10倍になったんですね 2010年に4.5兆円だったんですが今45兆円の大会社で スノ 45と言いますとですねインテルとかあのトヨタ自動車がだいたい20兆円 ちょっとですからまさにその2倍の会社になっているということでまぁあの時価総額 ですからあの将来性が入ってるわけで まあいかに超連射てぃマーク隆会長8ろぐんかみ小京都 冒頭であの提携しておりましたこの時のあの取材を受けて帰っていただいた
(28:59) これ日経新聞の記事が非常にありを繰り返していただいてか一台たものですが少しあの これを使っても説明したいと思いますが まああの人ゲームチェンジャーを着ているということになりますちょっと私 最初にですね4型4 k っていうかあの申し上げたことも書いていただいて大変 うれしかったんでここの少し道を外れあの 横道にそれますがお話したいんですがあのつが先生と20年間非常に楽しく過ごした けど大学で学んだ 一番大きな教訓というのは往復第一が言った言葉だそうですけども落車は国露岩なりと いう言葉がありますあのガンチの渡り鳥でありまして 無料なして飛んでくるわけですがまぁの地上に降りて羽を休めて足元の餌をついばむ中 でですね市場だけ首を高く上げて雪に伸ばして遠くを見張っている がこれほど元というですまあまさにそのようにですね デジタル社会の将来を見据えて現場冷静に判断していますそれがあの子学者の役割だと いうことでまぁこれを肝に銘じてあの今やっているわけであります では先ほどのフェイスブックグーグルもという話もしましたけども
(30:04) キュッキュッコンピューティングで勝とうと思ったら aki コンピューティングに 勝てないとじゃあさあ競争に勝てない ってであの今日なんか文字いきますが電力危機というのがまあデータ社会特有の 非常に大きな課題大きな壁でありましてこれを乗り越えるためには無駄が多くて消費 電力の多い汎用チップではなく用途を特化した専用チップも使わなければならないと いうことですねまぁこれはじゃぁぁぁぬファナティックと三成のメモリを組み合わせれ ば大抵いろんなことができるということ だったんですがまあそれだけでは駄目な時代になったと さらに複雑なあの ai 処理を大量データでやろうと思うとそこに一方通行がきっと それは何でも出来るチップではなくてやることをきれいに整地て余分な介護とか無駄を 全部そぎ落としてその結果として電力を10倍高めたもの これはまあ栄光でエネルギー効率って書きましたけれども あのそれが重要なんだということですねでえっ後輩のチップを前提としたゲームという のがまあこれまでのゲームで実は日本はそこでは何があの
(31:12) 資本の の競争になるわけで最終的に日本は資本の競争に負けたと理解していますあのデバイス のイノベーションで分かったんですけどもちろんの競争に負けたとまぁしかしながら 新しいゲーム地はこのようにですね専用チップをめぐる新しいゲームが始まるわけで 目標はエネルギー効率10倍高くするということだけですねそれができた人が正位置で は 現地を10倍長持ちさせることができるあるいは同じ 出る前兆を使えば10倍複雑な処理をすることができるということでまぁここに大きな 競争が待っているのは先ほどの中にし経団連会長の議事録にあったことはの通りなわけ であります まあそういう中でえっと東大1 sg の共同研究には今後日本企業もいくつか加わっ てもらって まあ古河市最後のメッセージうん良いサービスのネタもデータも技術もあるのに 半導体だけがないとそんな最悪の事態は避けなければならないというのはあのハスた メッセージでありました まあしかしながらそうは言っても反論たいわ プロセスアップメモリでしょうか版 u チップでショット
(32:17) お考えになる方が多いと思いますそのとおりです なのでもう少しとこのお話をしたいと思います これはの横が年代で赤い世界が汎用チップ 緑の世界が専用チップなんですね で やはりですね g ラムやフラッシュメモリといったメモリですね あるいは cpu や gpu といったプロセサ まぁ基本的にはこの勝負なんですねハンドたいっていうの つまり規格大量生産わけですでこれはあの デバイスのイノベーションで dm とかフラッシュメモリーというデバイスが発明さ れてまぁ今時間日本死去に強くて線路を走るんですけども リードするんですけどもやがて春競争で脱落していく中に日本も最後は脱落してしまう ということを置く 理解しているわけですね日本はのメモリ非常に強かったんですけども あの音そういうことで最終的には苦戦をしたということなんですね ところでじゃあこの緑の世界これはあの 逆で取得中のチップ専用チップを まあ少量生産するというような制御チップの世界の時代は実はありました あのまさにこれが私が会社に入って15年ぐらいは80年から2000年くらいの間の
(33:28) 15年間くらいは はまさにこの時代で h 君時代と呼ばれたんですねでこれあの まったく逆でありまして設計開発のリノベーション で始まりですね例えば当時はアメリカン大学 まあバークレーなどを中心としたえっ自動レイアウト自動設計 論理合成なんかもねそうですねそういったものからベンチャーが生まれて まあ今日のケイデンス室っていうタイガーしいくわけですけどもそれを誓うよって 例えば1戦 by 設計構築 があるのでまあ確かに上の世界でハグたが戦うんだけども したを求めているお客様に対してもサービスを展開できるようになると採算が合うよう になるわけですねちょっとこれはムーアの法則で終わるんですなぜか15年も経つと8 集積度が入っ1000倍増えてしまいますのでえっ先ほど一戦 by 設計効率を上げてもですね15年後には残念ながらそのイノベーションで報われ ちゃうわけですねだからムーアの法則でこれはやってそうは言っても設計大変だねって いうふうに戻ってきて主要な客お客さん4回転できなくなるということで戻ったわけ ですね
(34:33) これが今日下向きの圧力が強くなっています三つの要因です1つはエネルギー このエネルギー危機っていうのは何かとまぁプロセッサーとメモリだけではなかなか その間のポニョまあ今日は本今 アーキテクチャプロセッサーとメモリー出てきてるからこの上の世界が反転中止になる わけですけども k アプリすぐでこれもうこちら向きな通路最後あああの ムーアの法則が初てほど元気じゃないのであの逆風ら弱くなったというまあこの3つの 理由からですね 今下向きの越冬圧力が強くなっているとつまり専用チップ汎用チップ化専用チップへの 時代これを市場としてのは頃エネルギー危機ですねこれが 専用チップの ん を必要にしているということになるわけですであの先ほども h 君時代にアメリカの 大学だって言いましたがぜひコンロこういうところにですね
(35:42) 日本の大学も力を合わせていろんなイノベーション石鹸イノベーションを起こしていき たいというのが考えていることになります でまだちょっと話を達成しましたで戻しますと d labo っていうのが昨年でき ましてそして 300円強する場として今年ラースというのを8月に設立しまして東許諾のほかに凸版 印刷さんパナソニックさん日立酸味 life さん 未来さんというのは8 a パトデンソーのヘッド半導体研究所になりま ですがこの4社に加わっていただきました 猫らのラースと呼びます今茎ずに言うとアズアサービスで リサーチャーがサービスと心の中でつぶやきながら あの産業界の人たちとここで勉強しています でディーラームドラー州でどういう関係かといいますとオープンクローズ戦略であり まして リーダーはキャンパスで非常に半導体産業と のはエコシステムも含めると裾野が広いのであのば器楽からあの素材装置から設計机は 知ったのシステムコンピューター通信っていう風なところまで行くわけですからそう いった皆さんに集まってもらって学術社会電球をする場というのはオープンなパワーが
(36:51) 欲しいんですがこれは d labo でありまして 一方 をあの産業界との連携は非常にクローズのに取り情報をきちっと管理して 者も0にならないように国がにも漏れていかないにきちっと完了してやればというので プラースというのを作ってこれオープンクローズ戦略であの 両輪としてまーしてるということになります ヘッドここまでがあの最近の世界の情勢 それにをミラ見ながら8私たちの周りでいろいろと新しい仕掛けを作っているという話 をさせていただきました ここから先は少し技術のお話をさせていただきたいと思いますつまりこういう仕掛けを 作ってどういう技術を目指そうとしているのかという話をさせて頂ければと思います えっとまぁ私たちの技術目標なんですがこれは半導体のタイムパフォーマンスの改善 です 聞き慣れない言葉かと思いますコストパフォーマンスという言葉よく言われますが タイムパフォーマンスがコストパフォーマンス以上にこれから重要になるのではないか
(37:59) と考えています あの子のポイントについ ではこの後でももう少し詳しく話をしたいと思いますがここで歌い打つのは何かという と 開発効率まあ主に設計の技術で開発効率を例えば中 by よくするということです それからパフォーマンスこれはもうた巨大話が出てますよねエネルギー効率ですね エネルギーが入っ側室中でエネルギー効率を10倍高めた人がパフォーマー を10倍高めることができるという状態なのでまあ大パフォーマンスの改善はあの開発 効率10倍に立候補10倍ということになるわけですね でこれは赤の世界赤と緑の世界がまあタヌキとキツネみたいですけども 赤がですね agile 設計プラットフォームこれからお話しますがどうやれば ササッと設計できるかもっとあの人でをかけずに短い時間で設計できるかアジア的な 素早い的です 8あるいは自分ひとり頑張るんじゃなくて世界いうの力を借用できるかオープン アーキテクチャですねこういったことを追求します もう一つのエネルギーこいつ10倍緑の世界は先端 cmos と3次元集積になり ますこれあのそれぞれこれから少しずつお話をしていきたいとおもいます
(39:06) まああのチップがまああの dx をか 考えるような方がですねサービスをチップに落とそうとする気にそのユーザーが dx を考える人がちょうどソフトウェア書くように自分に必要な専用チップを作れるように しようということで まあこののシリコン技術にあのより多くの人がアクセスしやすくするまあシリコン技術 の民主化と書きましたでえっと目標としては アジャイル開発できる人でイノベーションとしはシリコン困憊はまあそれぞれちょっと うんお話をもう少しずつしていきたいとおもいます ねば最初にあのエッグ緑の世界エネルギー効率10倍ですがこれはの一つは最先端の cm 頭を使うのでまぁ先ほどの女がパウンドりーち smc 山村といったところを といかにうまく連携するから雨ですがもう一つは プレはもともと日本が割と強いところでありまして3次元の集積技術でありますこれも 何十年という研究開発が 蓄積が日本の中にはあるわけですねなんて古い diga ティガプロセッサーと思っ てくださいチップ b がメモリーだろそこは別の
(40:12) パッケージに入っていてこれデータアクセスしようと思うと 例えば100mm ぐらい距離が離れているわけですね そこまでデータを持ってくだけで市ビックあたり50ピコジュールのエネルギーが必要 なんですねこのメモリーが同じパッケージの中で ましたに来たらここの距離は4ケタ短くなるわけです ソフト データ動かすためのエネルギーは3桁ぐらい小さくできるわけですね 松任的に今データ動かすことがエネルギーを 裏にというか使っているのでそこを徹底的に減らすという意味で3次元の集積というの は重要になるんだということです でまぁイメージとしましてはあのううううメモリーをこのように積み増してねこれは s ラムですけども そしてカスタムカスタム愛ををつけてそして a 顧客イベの専用チップと このように重ねるとっていうことでまぁまさにへ建物平屋建てからタワーマンションに 変わっていくようなこういう行動を目指す わけですねまあグってじゃああーこれまで二次元であって3次元になるわけですから その3 d 方向が競争軸になるわけでそこを制作する技術として機械的にある tsb
(41:20) 随分と研究されてますし 実は私がこの20年ぐらいやってるのはそれを代替するもっと安い技術ということで 次回結合の実をやっています で重要なのはですね10分で何度も一緒なんですけども あの面白いと思ってるのは d ラムを積むんじゃん哲也持つ事に今実は興味があり ましてそれはなぜかというと ディーラー網ってアメリカにまあ複雑なデバイスでありましたねコードも複雑ですし かなり難しい株設計も必要なんですか どもあの馬はその結果 s ラムに比べてこれ縦軸は容量なんですけども あの非常に大容量化できるはですねあるいは市ビックあたりの値段が安いわけです まあまあ例えばあの以前は40倍ぐらい9差があったと思ってくださいそれがですね イランはやちょっと微細からもそろそろ 限界であのちょっと前からもうブレーキがかかってるんですね s an 宇宙のはこれはのロジックプロセスで作るので先ほどのあの tsmc サムスンが 7分のさんが乗っていうふうにまだ進んでいるわけです なのでまぁあの現在同ぐらいカットかつて40倍くらい後の今4倍ぐらいに近づいて
(42:29) いると思ってください これはどっかでクロスオーバーするしないというのはあの専門家でも意見が分かれるの でまぁそれはいいんですけども d ラムがこれ以上微細化が難しくなってくるので dm を重ねましょうっていう 動きがあって それに対して sm も重ねましょうそうするとですね まあ実は s ドラムの方が d ラムよりも薄くできるし 重ねやすいのでまあそれからの d ラムは d ラムメーカーでないと作れないんですけど萌えスラムはあの tsmc とかまぁ世界に目がファンドリーを使えば作れるのでこれを使って大容量のメモリ を作るとそうすると例えばこれは ai に使った場合ですけども あの ai の dna 布系数名なものはロングバースで d 欄から一気にボーン と思ってきて でやればいいんですけども途中計算の結果を出しですような時にはこれらのイスラムの ようなランダムアクセスが速いというのは一 に重要になるのでまああの s ラムーンのそういう良さを活用した英訳者データのか その一つの例なんですけども ことが色々と覆い隠しも考えられるということでまぁこういったところが非常に面白い
(43:35) 子じゃないかなと思っています もう職があのエネルギー高時給バイトもう一つが開発50倍ですねえっ 緑の世界とこっちは赤の世界アジアへ見にしたいということなんですね それであのえっと nb こいつの観点から同社も専用チップが重要なんですけど専用 チップの問題はですねこの図で見ていただくとわかるように ま大変設計が大変なんですよえーっ200人がかりで1年近くかかっちゃうわけです 眠い人がやることですから当然水もあるしで 何大勢の人たち長い時間使うわけだからここの設計開発者の人件費にもうすごいですね でもチョコに ip とかかつての g 1の人件費が積層されたもの学校荷物が 集まりますかあこんな感じですねあそれを比べると目がファンドリーで作った高い高い て皆さん 思うかもしれないけどなのは高いと彼がそう言ってみろ工場も完全にロボット自動化さ れていて4ヶ月でものが出てきてあの 確実に動きましまあ誰か言ったってこっちのが圧倒的なんですねなので目標はこの設計
(44:45) をですね できる限り1使わずにコンピューターで短い時間 で確実にやることによってやすくするということなんですねこれを味わえると言ってる んですがまぁその歴史は次郎設計っていうので自動レイアウト区 論理合成機能号作これまで続いてきたその延長なんです ねまぁシリコンバレーという言葉はあの1970年代から実はあった言葉なんで何を 今更誇りの壁たものをとあの思われる方ご支援もの方なんですけども あのうどういうイメージかというとこういう感じですよねえっとソフトウェアを書くと ですねえコンパイルしてくれて普通コンパイルするとき介護2個 by されるわけですけども8この場合はシリコーンへ張り aki を本気で考える 人たちは自分でハードウェアを作ることになるということは卵形 非常に含蓄のある言葉だなぁと思っ エイ でまぁこれがあの回復率10倍でで両方合わせて退部パフォーマンスをよくするという ことなわけですねあの日あの人にコストパフォーマンスの皆さん400色のところで
(45:57) 議論されると思うんですけども 8それに比べて今後はあのパインパフォーマンスがもうしかしそれ以上に重要なの私の 主張であります タイムは開発効率パフォーマンスはエネルギーなぜかというと一つはやはり一番ゼロ エネルギー効率になったんですけども このエネルギー道を高くしようと思うと専用チップが重要でも専用チップは非常に開発 効率が悪いので開発リスクが高いこれ何とかしなきゃいけないということから a 老翁 開発効率は被るって言うのはヒョンジュようなもう一つはですね ai が日進月歩の進化をしているので例えば1年かかって開発する人と極端に言うと 3ヶ月で開発できる人がいた場合は3ヶ月者からできる人は3カ月前の ai 技術を 入れることができるわけですね まあそういう意味でも非常に中 ようだとせか最初のほうに少し議論しましたけども社会の公共台になってきたという ことを考えるとですね 特にインフラなんかを考えていただくとそうなんですけどもあのアートですぐに 買い替えるやすいのがちょっと安くってちょっといいのが出たから買い換えるわけに いかないわけですいろんなところにも埋め込んでるわけですから社会に
(47:03) 実装しているわけですからねそうなるとですねだれ早く市場に明日人が全部を取ると いうチャンスが増えるということも考えなければいけない でまぁもちろんこのタイムパフォーマンスのタイムは タイムイズマネーなので8ぱ4コストパフォーマンスも入っているということにも つながるということですね 例えば一例をご覧いただきたいと思います 5 g の基地局 これあのえっと4 g から5時になってさらにあの 電波が飛ばなくなっていうのは皆さんご存知だと思いますね高い周波数を使うので伝播 直進性が強くなって飛ばなくなってるつまり 基地局をの数をものすごいを増やさないといけなくなったわけですね であのう 多分ハグちーのホットスポット子があのユーザが一番いいなと回でしょうから東京とか 大阪とか名古屋とかで拡散と基地局をおけと言われたら まあ土地代の高い土地のない大都会の中に置くわけですから 何が重要な制限になるかというと制約は子 at 5 l 5kg と言われたんです ね
(48:08) 8電力がそんなに使うとファーを回さなきゃいけなくなると路面チャーサターンになり ますよね それから重かったり大きかったりするとですね 置き場所が無いわけですねちょっとあの電池の上にを貸してくださいとかちょっとやれ ばいいのかせてくださいができなくなるわけですね こういう観点で考えると1本で5 gd あると多様なサービスとかユースケースに対応できるように基地局のソフト化がこれ からもっと重要だというようなことを言われて まあやっぱりサーバーあの普通基地局の仲はいい宿でこれまで作ってましたあの多少 プログラムビートやあげようと思って fpg を使ったんだけどもやっぱりサーバか なっていう議論が最近強くなっています でも触ってたし 開発期間開発費用はゼロなんでこういう負担が減るわけですけども けっ決して安くないし決して電力はないわけじゃないし いやむしろ高くてあの後比べてください 8電力も何たくさん使うし面積容積もあのをの差も大きいですよねそういうつもりで 作ったものでも愛ですよ やっぱこれと比べると a sick っていうのはですね全力で言うとやっぱり
(49:15) まあ10倍逆ぐらい効率が良くなるわけですところが昨夏源泉に a sick を やろうと思うと14カ月もかかってしかも開発技巧中にはマスク台が10億とか あの先ほどの人権委がに何所とか入っているわけですね なあ からえっとそれでもですねあの10万台進めばチップを製造するのは安いんですよ だから合わせるとこれ50億円と500億円だから本当にこっちもまだ安いんですけど も 遅いし リスクが高いわけです開発の でその間に競合が入って自分たちのが入れなくなったりとかあるいはここにパクがあっ たら作り直さなきゃいけないとか言う頃からだんだんと不可になってるわけですね まあプログラムめっちゃかあのー様もプログラマビリティが欲しくなってるパティ p ジーっていうのも apan ですねっの中間で越冬かー 基幹的に詣でるピアノ中間なわけですがやはりですね 電力という観点から見るとこれ配線をプログラマブルにしているのでエネルギーは結構 使うんですねというので求められているのはもっと agile
(50:22) そしてもっと電力の小さい fpga や hp それを私たちアジャイル3 dfe アジャイル3 h 9と呼んでいてこういうのを 目標に研究開発をしているところなんです つまりアジャイル開発校いつも短くそして3 j にすることでエネルギー効率の高 電力消費を小さくというところが目標になるんですねまぁあのあまり 細かい話はあの えっとまだ今日はあのは時間がないのですができないと思うんですがあの えっ内部メモリーをと gb クラスにしたい pga を用意して出来る限りコンピューターで で購入してきた ip だとかあるいは自分車で会派あなたに作った fc ゲーム たいぴーだとかあるいは ai 負0正出てきたパイそうに抱えた 信号処理だとかいうのを混ぜてコンピューターでぐるぐるっとやって時にカ月で 行儀のシステム設計検証を終えて そしてそれはですねまたチップイン脅すところもできる限りコンピューターに任せると 一例が入らないかあの
(51:29) ああああああ レイプ 専門のあの設計者が頑張り過ぎない巨 でこれをですねシリコン80対20の法則っていう風に書いて表現しているんですが これ何かあって夕日あのよく夜中には89の法則でありますよね頑張り過ぎちゃいけな いっていうこと言う時にいきなり80%仕上げ の100%まであと20%あげようと思うとこれまでにかかった時間の4倍ぐらい さらに必要になるよとまぁいわゆる82中の高速ですねまぁあのチップの設計も例えば そう思ってですねちょっと悪い 20%ぐらいクロック周波数は低い新チップ面積も大きくていいよといえば もっとなくに設計できるんじゃないよそんなこと言ってくれるとは言いませんからこれ まで会ったことはないんですけどもえええっと20%の設計者と時間であの例えば チップ設計もできるんじゃないのというのを知り今8うん中の法則から仮説ですこれ からケアの 本当にそれほどできるかするためには何をしなきゃいけないかということだっていく わけですけどね まぁ予想される皆さんの反応は
(52:34) 村が20%も犠牲にしたら勝負にならないよと まあそう当然そうなんですねそれを私は最先端 cmos と3 d 実装で取り戻せ ないのかなぁとコストパフォーマンスのところ いう取り戻してあまりがないかということですねでエコからちょっと話 じゃあ日本になるのでもうあのパラパラっと飛ばしたいと思うんですけどもまず 性能見るとですね今ならなのっていうのはだからあの非常にそういうリスクが高いので 皆さんなかなか入れないで16なおであのもうちょっと頑張ろうという方が多いです けども やはり16から習うにするとですねえっと 性能は2.3倍ぐらいよく なるはずなんですえっとその内訳は35%高速になって60%低電力になって今電力星 薬科なんでこの部分も全部性能にあの引き出すことに回すことができるので下記ダンス と2.
(53:29) 3倍に良くなると一方者らに3 d 実装すればその芸た六堂が短くなるという のは先ほど話したところで でそのデータの移動に必要な電力は全体の3分の1だと仮定するとほぼ全力を3分の2 相当に低減できるので に文のさんばい電力効率を良くできるということで合計するとですね に3.5倍ぐらい改善できるのでそれだったら20%ぐらい ちょっと知恵を抜いてもいいんじゃないのっていうのがまずここなんですね いつも20%待ってを抜いてもまあそれなりに高性能だってのはわかったけども20% 超を抜いて20%チップ面積が大きいな許せんというのが普通の反応だと思うんですね えっえっと特にならな打ってますクライム高いんだよと でさらにチップ第二地区面積の20%大きくなったら全くコストが合わないじゃないか というふうに思われると思いますね コスト計算を少してみるとこれもあの細いので笹アップ見ていただきたいんですけども えっと16だのか何微細化するとますくらいは3回円から10億円に高くなっちゃうん ですね それから上版製造コストもあの1枚当たり100万円から200万円たくなっちゃうん ですねしかし50なんですね
(54:33) 尾西から進むとですね集積では4.5倍高くなるので必要な上羽根枚数はよんてんご くの一に l んです でまぁここらへんの冷静に全部計算するとちょっともう時間が少なくなってきたので ここらへん飛ばしたいと思うんですけども 結論を言いますと167 h ぷ習うねぇ敷くと アジャイルにしたなぁなの石工の設計だいますくらい上肌そして全体のそう 開発機を見ると味あるなぁの石工のほうがかえって小さく出来るんですねその答えは 設計費を大幅に下げられるからです 多少をますくらいガタガタ所でありますではかなり高くなりますし 上肌妹えーっとあの1本植え肌が減るんですね 先ほどの1.4て 5分の1に減るわけですから多少千種で大きくなってもやっぱり微細化ってのはすごい ですね あそこらへんのあの力を合わせると実は冷静に計算する区なのは元が取れるんじゃない のと いや味あるにすればさらにコスト欄になるんじゃないのということなんですね こういうのをちょっとまとめてみたらあのこれでありましてもあのうぷっ
(55:40) この件についてはえっとしゃべりすぎたかも知れません内の h 916などとなあ などとアジャイル3 da 4区を比べるとですね 開発期間を短くしまー 主要も安くしそしてへと性能も良くなるのでまーたいむパフォーマンスがこのくらい コストパフォーマンスもこのくらい良くなるだろうとまぁコストパフォーマー の方は どのくらい量産するかによってこの効果が違ってくるんですけどもこういうことがある のでこういう技術をぜひ つまりいかに早くちょちを抜いていかに早くコンピューターに合わせるかということの 際演奏やることが重要です で実はこういう考えはあの私たちだけのものではなくて 8アメリカの darpa のプロジェクトをみるとじつに共通点が多いというのは この赤い部分がその共通点でありまして あのやはり伊勢会場同じようなことを考えているわけであります ちょっと視点をですね今度はあの産業界に持って行きますと まあ日本の産業界花たはあのデバイスはダメなんですけど実は非常に強いのは 素材メーカー装置メーカーば器楽メーカーこういったところは強いんですね
(56:46) それからその反動かのユーザーも非常に強いんですねその日本の版型の強みと 結果これから来る機会を強みを機会にかして大きく成長させるにはどうしたらいいかと いう戦略 世界弱みを補強して機会を生かすにはどうしたらいいかという戦略逆に強みを生かして 今度は脅威ですね を避けたり機会として活かすにはどうしたらいいか湯浴みを理解して脅威を避けた 影響最初一にはどうしていければこういうマトリックスで考えていいので エスト w ストレングスとウィークネスそれからをポチンティトスレッドということ で座って分析んですけども 今後じゃってみるということがわかるかというと一つ えっとの産業界は素材装置それを使った製造 そしてその上に設計があるのですがこの強い素材装置はさらに強く吸うにはどういう 戦略がいるのかと まあこれあの82 d から3 d に修正技術が動くときにそれをどう 今の強い業界が その発言力を生かしてディードするのかリードを確保するのか 二つ目は性が全く追いつかないことを先ほど言いましたけども
(57:54) しかしならえっと2 d から3 d になるとですね製造で一部分が3 d 集積と いう形で新たなビジネスが生まれます これは例えばこういうことなんですねこれまでは ツリーだとまいこうって way ファーコートいうか後工程パッケージ工程で でまぁこの枚工程のところパンロリー day 8日本も全く微細化から遅れてしまっ たわけですが 今度3 d なるとこの中間にですね3 d の皇帝というのができる新しいビジネス が生まれるわけですねここをいかに抑えるかという話になるわけです バリューチェーン彼に言うとまっシステム の設計したの感謝ら自分の必要なチップを設計してそして2 d 集積して3 d 集積 してそしていろんなチップと今度は3 d 実装してデジタルサービスに持っていくと いうこの バリューチェーンの途中にですね あの choke point な技術を持つことができればそれはあの日本にとって も次の舞台において非常に強い戦略を作れる 先日を取れるということになるということになります ちょっとあのこのあたりはもうこのぐらいでお話を終えたいと思いますあの後でご質問
(59:04) の中で あの少しスイカをさせて頂ければと思います でまぁそうは言いましてもですねもうムーアの法則終わるのではと もう今更コンカ半導体の話はいいんじゃないのと思われるかも知れませんちょっともう 少し目を長く道してですねコンピューターと ic の歴史を振り返ってあの広い視点 から時間軸から考えてみたいと思います 8吊ら先生少し遅れてますがもう少しだけあの 国家が飛ばしますので経営お時間をください 問題ありません voodoo で宇宙のせ宇宙と生命の誕生まで話を戻すのが僕はれそうですけども ザーッと言いますとですねあの巨大なエネルギーの塊が突如として出現車ビッグバン ですね でエネルギーと物質が倉庫されるして物理法則に従って家を発見したいい子れいむしー の擾乱わけですね地球が誕生してご覧の bigbang 時の由来や各 だして銀河系が形成されて地球が感じでしたけどやがって生命が誕生したわけですね あの物質はあの別に法則に従ってあの変化する中で自分のその構造を情報として dna
(01:00:15) に保存して自国製する女性名の安城市わけですねこの声明が環境まだ 技研する中でですねえっと突然フェイントを適者生存 いうような進化の法則を使ってたように更新するわけですね 誕生したのが脳なわけですまあつまり動物が誕生して動物が外界からの信号を受け取っ て自分の行動しようかということを考える 神経中枢型として論が誕生した日ですねこれは当初 非常に小さな組織だったわけですところがこれが発展した方 ミュール市は4とパンを登場するわけですねそして人類に分化してますます no な 発展するわけですね でまぁあの哺乳類は準備は弱い生き物ですから 製造しようと思うと何をしたかというと脳はですね 助け合いが必要だと考えたわけですつまり脳は社会をつくったわけですね 社会ができるといろんな人がいろんなことを思うわけで相手の考えていることを理解 する自分のことを自分が何をしたいかつの相手に伝えるっていう まぁこ コロが必要になるわけで心を生み出したわけですねであの それを伝えるための言語ツナ当然必要になるわけだしてからその言語を操る 論理っていうのが必要になるわけですねでこの論的な思考を買う前たのが数学
(01:01:24) な分ける3000年くらい前でしょうかで最初はすごくて皆さんあの人間の能力 っていうのはですね目の前にパップ七人の侍が登場したが7人いるとは思わないんです 埋もれないんですよね 一つ二つ三つたくさん涙たくさんいるとしかわからないわけで指を凍って壁た7人侍が いるって言うわけですねやあるいは歩数を数えて長さを知るわけですね長さが分かって 計算ピタゴラスの定理を使うなりして メンズ 木を求めてそして税金の問いかけをする組めずあの土地を箱面識なかったらまあそう いうふうにあの進退能力の認知能力を加害するために体を使って 計算術をしたというのが数学の味やナースが怪我30通なわけで あの頭の中に半分暗記度も体も使ってるので あのそこに半分でてるわけです でこれがですねやがて人の興味地はそういう道具からその数学の内部世界に行くわけ です志向の方に行くわけですねだからズッポリも8頭の中に入っていくわけです例えば ですね 紙を渡されてその上に空間を描けと言われたらまぁ私がせるできるのは紙の上で3次元
(01:02:30) の空間を まあ描くくらいですけど を希望を使えば4次元なんて書けるわけで10次元だできるわけで100次元だって 好きなだけ拡張できるわけですよね あるいは微積分って何かとも皆さんも同じように連続ってなんだっての厳密に定義する んですね その果てに極限ってなんだということになるわけ それが微分と積分で私たちの直感を超越するわけですねさらに 20世紀に入るとですね数学するってどうなってるんだと頭の中じゃあ何が起こってる んだということを 通学する という頃にまで出てきまして まああの非常にそういうふうにですね8地下の まあ曖昧なものがその全部取り払われても純粋に抽出したものが今度は脳から飛び出す た 結果生まれたのがコンピューターだということですつまりコンピュータは数がから 生まれたという話がしたかったわけですね 最初の電子コンピューターでは皆さんご存知の a 200のようなもので女にゃくの 場合だと 沢山の真空管1万7000本使って人手によるハンダ付け500万下しまったからいく つか課題があったわけです1つはシャーシん空間ですから
(01:03:36) ねあの家の電気といっしょ豆電球と一種であのやがて切れるわけで壊れよく壊れると デバイスの信頼性の問題ですね だからあんな熱を加えて電子を放出させてガスの中でえっとその流れを制御するって いうような機体の中における電子の制御ダメなんで 答えの中におけるで純正プロジェクター 詰めが行われてこの問題解決した訳ですね次はあのまあこのえ new はあの子の 裏側に大敗前があるわけです500万箇所もハンダ付けだった10くらいんですねこれ が 要するに小さな部品を廃炉をいっぱい宣伝 a あの敗戦して集めてる大きな あのーコンピューターを作るわけで距離約の物心の持っている えっと能力位の寄せ集めなわけですからそれを超える複雑な問題だといけないわけです よね これを規模制約の問題と言いますだから大規模の問題であって得なかよこれに対して フォンノイマンが企業に考えたわけです もう 回路はプロセッサとメモリだけにしよう配線もそれだけにしよ そうすると手順とデータをメモリにおいて一個一個メモリから
(01:04:46) 手順を読み出してデータを乱したプロセサで1回処理をしたらまた元に戻して次の手順 書を読み出してまたうっていうのを繰り返せばいろんなに複雑な問題もこっちコツコ 引越つやってるうちに使っておけるでしょっていうので 規模制約の問題を解決したというのは本能今んなわけですね でこれは買いでしょ3つ目に残ったなら最大の問題でこれが大規模システムの所属問題 そうは言っても配線がいっぱいあるわけで500万勝ちも半助があったわけなんだけど もこれをですねぼく大きな規模にしていこうと香りともう爆発的に配線が不要などう する これが まあ10年くらいかかって解けたのが集積回路ちょうど写真を撮るように設計図を写真 でパチッと取ってそれを知りこのようにパチッといないというのが皆さんご存知の修正 回路の技術になるわけですねで今日例えば1センチ角のチップにですね中に配線が粉飾 入ってるんだけどパティ1ショップで撮ってるわけです これちょっとに引き出して全部伸ばす 数キロメートルになるようなものなわけですねでこういうふうにえっと単純化されて 局長深されたあの縁談資源をチップに集積し並列化することでコンピューターは性能を
(01:05:54) 上げる コンピューターが性能があるとですね8それによって いやより複雑なチップの設計ができるようなということでコンピューターとチップ 繋がっ 手と手を取り合って発展していくわけですでコンピューターはまさにこのように ダウンサイジングして言って高性能になってついに皆さんのポケットに入るわけですね これが ムーアの法則であってこの感指数関数的になっをマーヤ8脳の神経細胞数を 2010年くらいには超える集積度か まあまもなく体の細胞数に匹敵するようなものまで 集積できるようになるでしょう ねこれがあの馬の法則で私たちあの木樹系の人達はこういう指数関数のグラフで書く 片方あの対数グラフで書くんですけどもこれあのえっと私たちの直感にははまあ エンジェル人は理系の人がわかるんですけども 普通は分からないですね私たちは逃走 君浪している動物とあそこでぶつかるなっていうような感覚しかないわけですからこれ リニアに見るとですね まぁこうなるわけですねでソフト何かあっとすごいもがような感じてきたらこの勢いだ と10年かかるなあっていうのがもっと早く40年かかなと思うのが5年後には
(01:07:03) ポーターするってこれがまああの指数関数の驚くべき世界なわけで まあ経営者っててもスイッチ去年と今年の延長で来年を回想する直線会社を作りにこう いうお気を付けない これがハイテクのあの非常に面白いところで指数関数のすごいところなんですが この10年20年の間にですねえっとこれはあのいろんなプロセッサーですけども 電力効率の面成功一度撮るとこういうふうに両方上げながら言ってきたわけですこれは の秒開けなきゃいけない理由はですね この戦よりも内側に入ると f 電力の面性こいつぁの8声 単位で考えてもらうどこ よこれで割ってもらったら分かるようにこの斜めの線ての1ワッパー mm 救えで これよりも違いに入るととても風であの 冷やすきれないのでこの限界を空冷の限界に沿って両者を良くしてきているわけですね あのろう者 ai が出てきたので人間と比べがちなんですけどもなかなか apple ii アプリに比べられないんだ 助けるも脳と比べると2桁ぐらいの全力をいつまで来ていて でもまぁえっとこれ今2019年がここですけども
(01:08:08) だからあと20年くらい経ったらまぁあのーぐらいに行くのかなっていうのは あのこれまで通りだったらそういうシナリオなんだけどもさすがにも3歳母そろそろ 難しくなったのでいろんなことをやらなきゃいけないねっていう中でこれがどんだけ いけるかというところでさっきのあのう影が信頼が出てきてもうそろそろ反応たら 終わりなんじゃないのというもう人はいるわけです ところがですねそうしたときに まあ今何は話をしたかっていうとうまっ整理とかなきゃいけないのは脳の神経細胞より もたくさんトランジスターが入るようになったと言ったんだけども 実は物の前からエネルギーの問題が顕在化してきましてね 主席ができるんだけども全部使っちゃうと熱がすごいよねと電力 は大きすぎるよねあるいは電池の消耗が激しすぎるよねっていうので全部をとても使い 切れないんですね 極端に言うと十分の一しか使っちゃダメと残りの9/10はこの瞬間使っちゃダメ 電源が入らないからダークシリコンっていうんですねダークシリコンちょっとなんか 暗黒物質みたいでかっこいい子だけど結局は 集適したのに性能を引き出せないと言う ことで性能が飽和しているんですねだからあの知ってる人はもうそろそろ
(01:09:14) 半導体難しいんじゃないのも次の漁師とか何かにパラダイムシフトするんじゃないのと いうことなんだろうと思います ところがこのタイミングにおいてですね ai が登場したわけです ai てこれ です例えばこれはの人間の神経回路網に見たようなもので上からデータが入るとここの 接続関係に応じて太く接続されたところあるいは接続がないところはいかがデータが するっと水が流れ落ちるようにして pro て出るとまさにこの配線そのものが えっと信号処理を決めているという意味では昔の eniac の あれは付箋論理って言うんですけどもあの時代に戻ったようなんですね ニョアクロサーこれがあの登場したわけですよ で面白いことにこれが今どんどん 成長しているわけですねでその成長している あのいろんなあのえっと技術があるわけですけども一つ here till って いうのはですね刈り込みじゃないかと さっきのネットワークフルに結合させるとこうなんだけども学習させると機械学習さ せるとあんまりデータが通らなくてもいいところがいっぱいあって
(01:10:21) そういう だとかシナプスとかニューロンはどんどんと刈り込んで行くなくしていくとますます スマートなぁ 回路網になって無駄が減ると まあエネルギーの商品も減るということになるわけですね これが実に人間脳のそうらしいんです あの私たち生まれた時にはのは未完成で生まれています 完成するとですねそこからさらにまあ6歳ぐらいまでの間に完成するそうで20倍 ぐらい 神経回路もが増えるみたいなんですねこんな感じで生まれてくると頭が大きくなりすぎ ていて出産のリスクが高すぎるので 美香 音声で生まれて生後幼稚園に行くぐらいまでは一生懸命 論が成長して完成するとネットワークとしては最大のこっから小学校中学校高校大学と 学ぶ中で 刈り込みをするんですね あの無駄な先ほどの上の説明と同じようなことが行われてより効率の高い もうパッと見たらパッと答えを連想できる直感できる あのあるいは予想できるというようなネットワークに生えていくんですねまぁまさに これと同じようなことを
(01:11:26) 人間もこういう風になってるんだけどもそれと同じようなことを今 シリコン脳でもやっているのではないかなというふうに見ると 非常に興味深いなと思います少し駆け足になってきたんですよムーマなくで終わります あのコンピューターの話あの先ほど言ったようにですね殺到しは 線論理でこれは行動プログラムしてへっ実行すると男子大規模専属問題というぶつかっ たとそこでフォンノイマンが現れ手続きをプログラム c 喜久治 じっコツコツコツコツと実行するしかしそのコツコツコツコツというのはまあもう ちょっとあの ic の発明もあってこの2つが手と手を取り合って えっとぉおお いろんなものを集積することによってコツコツがものすごく1 ghz くらいの周波 数で動くようになり同時にいろんなあの 連山素子が並列でも動くようになるっていうのでどんどん コンピューターが進化したとしかしながらごめんなさいこれがそろそろあの一方でこの もともとあった付箋論というのはテスターとかでますか あえてますしあるいは fpga なんかでも使われているとこれがですね今あの ここで外そろそろエネルギーの見解にぶつかってきたとちょうどす心
(01:12:34) しかしながらインターネットからビッグデータが生まれそしてこの計算能力が十分に 高くなったことでマシンランニングということになって でえっと ai がワタシ達の色んな実用的なアプリケーションで効力を発揮し始めたと そしてディープニューラルネットというまさにこれは付箋論理の延長にあるところに またあの スポットがあたってまぁこれを二つを組み合わせていろんなことをやるのはプロセスザ フォンノイマンであるし 分かっていることを非常に効率よく ai 処理をしたいと思ったら dena は なくとをやろうということが今これを三次元に集積してさらに進化させようとまあこう いうことになってるわけで まああの アーキテクチャで言うとこれだけではなく今こういったことも加わっているということ ですねと言うので まぁ話は何かっていうと脳から溢れた数学がコンピュータを生み出しその コンピューターが半導体等であって大きく成長した結果 ai が実用になってきて その ai が今脳の神経もを
(01:13:39) に習いながらというかを見ながらですね非常に大きく成長しているということになり ます したがってですねこれからはこのノートコンピューターと ai を誕生させた数学半 導体と神経網のアン組み合わせから新たなイノベーションが生まれるかもしれないと という風に考えているわけですまあ半世紀前にコンピューターが誕生した時のように ですね 技術が今あの舞台が大きく展開しているということでそれぞれの周りにはですね あの多くの学術の蓄積があるわけでまあこういったいう様々な学問の融合で新たな確実 を生み出す金 頑張っているとまさにあの社会がですねこれまで以上に大学の公有地の蓄積というのを 活用していただける時代に入ってきていいんじゃないかな 思いますあのパラダイムシフトということで言いますとですねもっと過去にさかのぼっ てみるとずーっとパラダイムシフトがつながって 指数関数的なコンピューターの成長というのはあるわけで次のパナ第3週からここで 起こっておこうあのさらにつながっていくだろうということを楽観的に考えています まああのいつも混
(01:14:45) 泊まらせているのでご紹介するんですけどもロバートロイスが入ったのは イノベーションを起こすためにはなく点滴でなきゃいけないんだということですね 8 考えずイノベーションが8起こるだろうとなく停的に考えています 最後に 最初のリスインワンダーランドのあの映画が話から始まったので最後も映画の話で 終わりたいと思いますがこれは2014年に8ハリウッドで作られた映画で イミテーション警部というのをご覧になられた方も多いと思います でその中でですねアプラのアランチューリングに関する映画でしたけども あの次の言葉が にか言われるんですね1回目はまだ彼が若い頃に彼も後から言われます 6回目は映画の終盤であの年を置いてから大切な人から言われるんですけど3 times a day the people know i carry me ni スイングフードゥバージョンですね 慣れも予想しなかった人物が誰も予想しなかったよう 1ビルことだってあるという まああのう8これがアランチューリングだから私たちは納得できるわけだけども もしかすると皆さんかもしれないしあるいは皆さんの隣にいる人かもしれないと
(01:15:51) まあそういうふうに思って今は大きな舞台が回っているということで半世紀に一度の この大きな舞台のえっと回すぜひ大きな仕事を 皆さんの力でなさっていただければいいなと私も等できたらいいなというふうに思って おります ちょっと時間をはしてしまいましたが私から一通りあのご説明はこれでをやってあの後 は皆様からのご質問に答えながら 引越し足りなかったところを発足させて頂ければと思います宜しくお願いします 路線生どうもありがとうございましたそれではあの q & a ですねあのすでに4 つ入ってますけどもあの日あお願いしますうちょっと最初の質問はあの非常にシンプル で をの様からえーっ中国に勝てますかという質問が来ております はいえーとこれはスライドはないので今後もお話ししますよ えっと中国が私すごいなと思うのはアジャイルですね あのご質問の背景には中国の資本力に欠けますかっていうことだろうと思うんですね で私もう一つ注目したいのは中6のあの速さですアジャイルですねでこれは私もう
(01:17:03) ちょっと見習いたいと思いますあの私はどこにも学生で中国の留学生が来て 時々言われちゃって頭かくんですけど先生準備に時間かけすぎよチーンよって二つは ちまったなと思うんですけどあの中国のかさせバイトサッとやって現場対応ですっ高い ですよね あの そういったことは私たち見習うべきなんじゃないかなと思います 特にこの ai の時代これからの時代というのはですね 3年技をかけて練り上げて研究開発してなんとかするって駄目だと思いますね3年以下 にパニックまずはシンプルに作り上げてジャスト だしたアプいろんなあの声に耳を傾けてあの現場対応していくと細かく変えていく開業 していくと気がついたら最初だしたもっと全く違う 市場で全く違うようにそのアイディアが生きていくということが起こるのが好きなぜ ないかと思いますね かなぁ勝てると思いますかという答えに触手 その舞台はなりませんが8中国の素晴らしいところは資本力だけじゃなくって
(01:18:09) agile だというところは私たちも見習いたいと思います はいそれでは2番目の質問に移りたいと思います 内容そのんは読み上げます質問者抜きた様でしょうか 半導体製造について露光装置が核心であると考えております 恨んだ asml の露光技術が先端リソグラフィー製造装置のすべてに採用されて いる 背景を踏まえて先端プロセスと半導体地政学をどのようにご覧になりますか というご質問ですありがとうございますこれもば大変あの力ご存知な方からのプロなご 質問だと思います今の質問の中にあった通りです euv って言いますが えっとその eub の光源を使った リソグラフィアーマーの半導体の聖堂の要ですね でこれができる会社が今ご紹介のあったオランダの会社1社になっていると でそれの底が精度する露光装置の大半を買い上げているのは台湾ちー smc になっ ていると他が買えるフォロワー変えるような状況になっている
(01:19:15) これがあのえっと今先ほどの紹介に待ったよ21 s mc が今独走体制をつくろう としている 力になっていてあの非常に重要ですね えっとじゃあどっ社員のかっていうかソロあのちょちじゃなかなか答えにくいところ あの なってご質問にちゃんと応えるのは難しいなぁあああもご質問は へ 黒そんなんじゃいけないんですよえっそうですよねって言ったらその通りですといいな 答えですよねっ 8質問の方は8 a asml の六甲措置が先端リソグラフィー 製造装置は全てに採用されている背景を踏まえて先端プロセスと半導体地政学をどの ようにこれになりますかねこれ 埋めですよね それでですねハハハ立税額という意味から言うと今言ったようにまさにホットスポット のあの技術的な背景がそこにあるわけですあの家 smc がよりホットスポットになっているユは今もうあのご質問の通りなわけですね でっあ多分室ももうちょっと考えるあの解釈すると
(01:20:20) ってどういうふうにあの今後を考えた でいいのかと いうことでいうと私の提案という形申し上げるならば今日お話しした中にあってるん ですね 3 d のところでチョークポイントの技術を作るというのを考えるべきかなと思って いますあの微細化はもはやまあ日本から1スーとちょっと遠いのであの キャッチアップするというのはこれも連携でつないだ で8 tsmc なりあのさんそんなリトの非常に強い連携で最先端のところはやると 門町ああああごめんなさい重要な事いいわせたあの露光装置だけで出来るわけありませ んから 例えばレジストがいいデジスコがなきゃいけないしに戦場をができなきゃいけない 要するにばけがクソ台が同様に重要な理由ですね装置だけあっても へパキが素材がないといけないわけですねこれにはあの日本が圧倒的に強い5えっ えっとシェアで言うとたぶん募集パーセント65%ぐらい取ってるんですね で装置は30パー車
(01:21:24) でぐらいなんですけどもそっちの今日話がちゃい曲でましたけども その素材のところが日本が強いのでパキ額が強いので そこでこの最先端の技術に食い込む地のがこれは重要な1つ もう一つはえっ軸を変えて2 d から3 d に行くとにランダーその先にどういう 装置部材あ素材パケ学 そして設計が必要かというところを先回りしてチョークポイントの技術 積み上げるとこの2つだと思います はいありがとうございますそれでは次の質問に移りたいと思います ティは2月様からの質問で全文読み上げます 半導体は数が出なければビジネスにならないと聞きますが 日本国内だけのマーケットでは小さすぎビジネスにならないと伺っております 一方半導体や開発できても開発効率を決める開発ツールなど ツールチェーンは言語の壁または白豪主義が原因なのか 国際的にユーザー規模が伸びず結果的にからパコず賢くないで頑張ってもビジネスに ならないように思います何か良い打開策はありますでしょうか
(01:22:32) 呪文不毛に 世にも難しい大変素晴らしい質問ですえっと人事でこうすれば打開できるかいいあのの なかなかいいに申し上げられないですね えっと ん やはり国債市場というのはその通りだと思います一方でしかしながら 8こういう ai だとかえっと5時 を使った新しい社会のえっとシステムを試すときの市場として日本の市場が世界から 期待されているの確かに ですねえっとローカル5 g を使って工場をオートメーションするとかあるいはあの 自動運転の技術を磨くだとかそういったことに対する日本の市場に対する期待っていう のもあるわけで日本市場だけではだめでしょうけども 日本の修行を試金石としてって日本 非常に非常に大きな期待を持ってるのもたしかですそれから えっと半導体が風が出ないとダメっていうのは昔の資本あの [音楽]
(01:23:39) 競争の時代の越冬 あの薄利多売でどれだけメモリをたくさん売るかどれだけプロセッサーを得るかという 世界はその通りでしたら えっとこれからはですねそれを使う側が えっとそれを作るという痛いそうにガーバーが作る時代になるわけで えっと先ほどのスライドの中でもですね部品から えっと [音楽] ちら価値を持った時のそれをどう社会に届けるかというところに今いるわけですから そういう役割の中でそのビジネスを考えると少し見方も変わってくるんじゃないかなと 思います あの後皆さん大変良い質問ですが良い答えを持っていません ん はいえーちゃ次の質問に移りたいと思いますいとしは部屋の山中先生かですかねあの ちょっと2つに分かれてるで前半読みます はい大変エキサイティングなお話ありがとうございます 知識集約型の社会に移行した時に大量にられるデータを分析 利用してサービスを作ることになるのですが先生はサービスそれ
(01:24:47) いうしょんとええええ 地情報の間にもの半導体を入れています iot とか ai のとかのところは彼のですがあえてその市にあるっていう教えて ください あのえっと iot 8集めて情報を集めて越冬 ai で分析してそしてあの サービスなんとかに転換するまでは いや分かりやすいけどもその上にハンド会があるって何なのかというのはこれからみな さんで議論していくべきことだと思います つまりそれは度ローカル55 g ポスト5 g の世界が開く世界新しい未来を議論 することに等しいんじゃないでしょうかね そこに関する半導体というのは8か気になっているはずです えっとあの もう一回行っ考えるとなんでガーパーが反対を使う作っているのかということに近いん だろうと思いますね ごめんなさいやこんな曲です答え4 a またロッカーでお目にかかりましょうはいじゃあ後半は8学生の話で 大学で学生を育てているので教えてほしいのですが知識集約型の時代に必要な能力やり
(01:26:00) 方経験しておくべきことを期したくださいと言う 向け支出もバッチリですねあっ えっとですねー ちょっとこれはみなさんで議論させてください 大学がどう変わるかっていうことですね社会があのナレッジドリブン地化社会になった ときにそれは多分先ほどの説明の中で言うともう少し大きく考えるとですね あの その知恵が皆で知恵を出し合う これまでのそのえっと規模を大きくしてえっとこいつを上げてということを目指す社会 から皆が知恵を出し合って でそれが価値になっていくというところを ん 当然それがでいろんな子が活かされるはずだし えっとを備えね言いあのインクルーシブだとかいろいろな えっと配慮が入るというかあぁん考えがめぐるはずなのでそういったことを理解したり
(01:27:10) 考えたりあるいは想像できる人材っていうの がより重要になるのでしょうねあのこれまではそうだったというとちょっとにこれまで の人間に申し訳ないんですけども私もそうだけどもういかに効率を上げるかいかに スケールを大きくするかっていうことを主に考えてた節があるけれどもこれからは えっとそれ以下に行為菓子 でいかにインクルーシブにしてそしてあんん [音楽] えっと 知恵から価値を生むまさにその知恵をどう考えるかということになるんだろうと思い ますね すみません回目チョップ 夜星助けてじゃ次ついたいと思いますあの 結構答える問題が質問がいっぱい来ている感じはありますが 次は8川島さんはからです8ソフトディファインド5 g ネットワークやクラウドも ソフトディファインドになりそうですが大きすぎるのでそうなるように思います ハードウェアとしての役割は 比重が少なくなるでしょうか これがですねあの先ほどえっと
(01:28:16) 5 d のあのサーバーだけでやったらこうなってそこに a 宿とカフェ fpga を使うとこうなってさらにこうしたいねっていう表あのご覧いただいたときに少し議論 したことなんですが私はの表をつくってみて意外だったんですね 何でもサーバーでできちゃうのかなと思ったらそういかない kiara ああとソフトウェア tiyo てこれを社会の中 実装しよりあのスマートに実装していこうと思えば思うほど そこが重要なんかあのデータセンターをですね地球ロッカーのトークの回転にあの作る とかあぁそういう話ですなー非常に流動高く私たちの社会の中に埋め込んで行こうとし たところで特に重要になるんだろうと思いますね ていた here 8ソロ static 柄様から
(01:29:36) アナログの設計のアジャイルカードを考えますか 星様から私は東工大でソフトウェアアナログ analog 合成ツールを撮影しまし たその数ツールを使えば1ヶ月の設計がわずか1分で設計出来上がりました 体先生はこのようなソフトウェアにより自動設計を目指しているのでしょうか あの今日の葉 足は主にデジタルでありますでアナログノアが6 じゃああるがなくなるわけでは全くありませんアナログはますます重要になるわけで そこにはえーっとそこもコンピューターでやろうという動きが実はないわけじゃないん です 8 a はいを使ってえっ高い周波数の rf のインターフェイスをせ 経営者ら何が起こるかとかまあそういう研究は盛んにアメリカでももう始まっています そこからなんかおもしろい話が出てくるかもしれませんただ今日のできれば人が海外せ ずに8履歴書コンピューターでって濃集マン in the loop てアメリカで は言いますけれどもそれはのデジタルの 5が割と強いですねですからアナログのところはやはり やの
(01:30:39) 専門家の持つ高度な知識と経験と頭の中で起こる複雑がバランスをトレードオフを取る という作業は今後の重要な気がしますが コンピューターが急に何かすごいことをやり始める始めんとも限りません 一つ飛ばしてやはり同じような質問がありました agile 設計ではアナログ 変えりゃ adc ダック設計がクリティカルパスになのではそれらの回路設計も ai でやる時代に なるのでしょうかね あのそういう試みがんってことは知っています あの分かりませんよねあの子の世界でコンピュータが勝つようになったらですね 日本の消費で勝つようになったらあのアナログの世界でもコンピュータが設計できる ようにならんとは限らないですからね 分かりませんすいません はいしっ うん
(01:31:49) すいませんねちょっと私あの見るとなってましたえっとちょっと時間が迫ってきたので 少しあの最後の方はあの質問を受けられないかもしれませんが えっと 一つ次いきます半導体の開発について 新しい設計を研究開発してそれを tsmc などに提示して製造してもらうという形 と思います新しい設計法で製造できる能力が製造メーカーにいつもあるんでしょうか というご質問はいこれあの逆で製造メーカーの方からこの 枠内枠内で設計してくださいというフレームワークがなされるんですね で設計者その中で基本的にありますでそれを超えたものをやると話して製造できるか どうかっていうのは保証できなくなりますし 浮き輪てぃ作ってはみたものの歩留まりが悪かったり えっ予想どおりの性能が出ないということが起こります ですからあの制度メーカー側があの えっとその情報を設計者に掲示してそのフレームの中で中で設計師くださいということ になります
(01:32:54) はいケットそれではちょっと時間なんだと一つということで申し訳ないですけどあの たくさん質問がありますが全部受けられませんが次の最後にしたいと思います 8辻本様から a へ個人が1個マイコンをいじるようにシャトル便でカスタムチップ を作ってもらえる時代になりそうでしょ ねそれになっていたらすいませんってユース google がそういう提案を最近し ていますねぇっっそうなるといいなと思いますよねえっなにがいいかっていうと あのますコラボレーションにつながればいいなと思いますね からですねえっと花たがなかなか設備投資が必要なあの工場を今のようにですね皆さん の手元に届けるというのはあそこにローいうビジネスがありそうかっていうそこ のイノベーションが必要になるんだろうと思います あの でもそれがあの 究極の半導体の民主化ということになるんだろうと思いますあの テクノロジーはえっと指数関数的に進んでますから
(01:34:03) あの20年前のテクノロジーっていうのはもはや えっと産業界ではフォローしないくなってますけども それでも830年前に比べるとものすごい て黒字な理由それをもっと多くの人の手元に届けたら何が起こるだろうかという議論は 大変重要な議論だろうと思いますちょっと google に注目したいと思いますね google がそういうことを始めました はいえーとまだは質問はあるんですけども8予定の時間の15時を過ぎましたので 8今日の蛯名はここまでとしたいと思います最後に黒先生から一言あの 8今日のご講演あるいは質問2して何かありましたらお願いしたいと思いますこれだけ あのたくさんの方にこれだけあのすぐ素晴らしい質問をいただいた というのはあのオルド驚いてますし大変嬉しく思っています えっとあのもう一度ぜひいろんな機会を別の期間いただいてですね この2基をやらせていただければなぁと思いますあの皆さんどうもありがとうござい ました クラブ先生どうもありがとうございましたそれでは今日の海な終わりたいと思います皆
(01:35:08) 様ありがとうございました 西します2します

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