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４年ほど前からデータサイエンス・AI（R,Python）の研修を始めています。

そのなかで、これまでお付き合いのあったSGS社とインドAI研修にかかわらせていただくことになりました。

国内と海外のプログラムで国内での研修を担当します。

インドの素晴らしい先生が担当いただけるので今から楽しみです。

SGSのAI研修

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前エントリーにつづいて量子コンピュータの話です。ご縁があって、今年9月に「図解入門 よくわかる 最新 量子コンピュータの基本と仕組み」を書かせていただき、おかげさまで重版をかさねました。

　量子コンピュータの実現方法は、量子ゲート方式と量子アニーリング方式があり、この本では前者の量子ゲート方式が汎用化という点で今後発展するのではないかという内容です。で、今月の「数理科学2019年1月号　発展する物性物理」の特集で「量子コンピュータと量子アニーリングマシンによる量子シミュレーション」（関　優也・川畑　史郎（著）、ｐ４０－４６）が興味深い内容でした。数式を使わずして説明するのが自分のモットーなので、若干、不正確なところもあるかもしれませんが、だいたい要点は以下です。

・量子アニーリングは最適解、すなわち、目的の状態（基底状態）を得るためにハミルトニアン（物理量）を構築する
・この基底状態を求めるために量子断熱計算を利用する
・量子断熱計算は、状態が量子断熱時間が発展するという条件で基底状態にたどりつくことができる
・この量子断熱時間は、断熱定理により見積もることができる
・で、量子断熱計算は、ある状態からある状態へ計算複雑性を維持しながら変換できるので、上記の量子ゲートと量子アニーリング、別々ではなく、量子アニーリングに由来する万能量子断熱計算によって量子ゲートに近いモデルが実現できる
・この万能量子断熱計算をする際に、何番目のゲートが作用したかをクロックレジスタ（アンシラ量子ビット）が必要
・このアンシラ量子ビットは5次の項で構成されることが知られており、これを5-localハミルトニアンと呼ぶ
・5-localハミルトニアンを実現することは難しいものの、これをハミルトニアンガジェットという手法によって2-localハミルトニアンまで次数削減できる

ざっくりとした理解では、量子アニーリングというアナログ的な手法で量子ゲートというデジタル的な手法に変換するアプローチと理解しました。あくまで理論的な話で、今後実装というフェーズだと思います。で、これ以外にも本書３－３節で取り上げた量子シミュレーションの手法もいくつか紹介されています。

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先日、上梓させていただきました量子コンピュータ本ですが、いつもお世話になっている情報機構さんでセミナーをやらせていただきます。

本の内容をふくめてコンパクトに数式なしでお伝えできればと思います。来年の１月開催です。

量子コンピュータ超入門　数式を使わず解説、基礎からビジネス応用まで
https://johokiko.co.jp/seminar_chemical/AC190103.php

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さて、久しぶりの投稿です。約1年ぶりくらいに本がでます。今回は、「量子コンピュータの基本と仕組み」です。会社の社長がなぜ量子コンピュータ？と思うかもしれませんが、いずれどこかでつなげるかと。まあ、ネットを含めた技術をどうビジネスに活かすかというの自分のライフワークの一つで、これまでビックデータ、スマホ、アジャイル、Fintechと手を変え、品を変え、やってきましたが、今回は量子コンピュータです。気がつけば、これで10冊目です。

　今回というか、毎回そうですが、難産でした、書き始めた3月から半年くらい毎土日、唸ってました。とくに、量子コンピュータの場合、目には見えないものの、数学の世界で成立している量子力学の現象を数式なしで説明するという難しさにくわえて、トポロジカル絶縁体のような新しい物性デバイス、さらには、ショアのアルゴリズムのようなピュアな数学もありました。以前、本を書くことは最初は楽しくて後からつらくなるマラソンみたいなものだと書きましたが、今回はどちらかといえば旅のようでした。

　で、こうした量子コンピュータをめぐる「旅」で気がついたこと。それは今から70年前にコンピュータが誕生しましたが、そのときのコンピュータと今の量子コンピュータの状況は似ているのではないかと。70年前のコンピュータは真空管で構成されていて、プログラムを変えるごとに真空管のケーブルを差し替えたと言います。いまの量子コンピュータも実用化という点ではまだまだです。ただ、70年前のコンピュータはトランジスタというブレークスルーがあり、飛躍的に発展しました。いまのところ、量子コンピュータにおけるトランジスタはこれからですが、いずれ、ブレークスルーが見つかるのではないでしょうか。

　もうひとつ、この手の仕事を始めてから10年近くたちました。10年くらい前は、だいたいUSの動向を追っていればキャッチアップできましたが、ここ数年、とくにFintechあたりから中国の動きがとても大きな影響を与えるようになってきたと感じでいます。量子コンピュータも同じで、動きがあります。

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　７月３０日の日経の記事に「社会人が学び直し、政府が支援拡充」という記事があり、よいことと思いました。

自分はもう４年近く前から、主にエンジニア向けに統計・データサイエンス・プログラミングをＲ・Ｐｙｔｈｏｎの実習を含めながら教えています。

そのなかで伝えたいことの一つは数学の面白さです。ピュアに数学をやるわけではないのですが、正規分布の考え方、ｔ分布によるスモールデータ、回帰分析と二乗誤差、ロジスティクス回帰とオッズ、主成分分析の次元削減、サポートベクターマシンとラグランジュ未定乗数法、ベイズ推定の事前分布・事後分布、ディープラーニングの数理（活性化関数、勾配降下法、ボルツマン機械学習など）、なかには理解するのに骨が折れるものもありますが、ちゃんと理解できると新しい世界が広がる、ファインマンさん的にいえば「The Pleasure of finding thing out (ものごとをつきつめるよろこび）」だと思うのです。

で、残念なことに、この手の数学の話、自分の感覚だと半分くらいが中学・高校で「もういいや」となってしまうケースがおおいようです、その主たる原因は数学の先生の説明がつまらない、よくわからない、怖かった、からだと。まあ、これはありますよね。逆に、中高一貫校で魅力的な数学の先生に感化されて数学の道に進むという人もいるので、やはり、中学高校時代の数学との出会いというのはとても大事だと思います。

でも、最近思うのは数学の入り口は、別に中学高校でなくてもよいと思います。社会人になって、Excelからはじめて統計って面白い、それも大事な入り口だと思います。そして、その入り口を積極的に支援する、それが回り回って日本の技術力の裾野を広げるのかもしれません。

で、番宣になってしまいますがｗ、だいたい月に１～２回程度、この手のセミナーをやらせていただいております。直近で申し込めるものだと、ＮＴＴデータ数理様によるR で始める R コマンド不要の機械学習、ちょっとライトな感じですが、雰囲気はつかめるかと思います。

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　もう先月の話になりますが、平成最後のダービーは福永ジョッキーの素晴らしい勝利で幕を閉じました。彼は今年こそはダービージョッキーと言われ続けてはや19年、ようやく勝利をつかみました。残念ながら自分の馬券はかすりませんでしたが、いいレースでした。

　さて、ダービーに次ぐ、6月のスポーツイベントは、やはり、ワールドカップですね。競馬にサッカーに来年はラグビーと自分はイギリスかぶれかもしれません。とはいうものの、ワールドカップ、ひいては、サッカーからマネジメントを学ぶところがとても多いと思います。

　当たり前ですが、サッカーでは、監督と選手が分離しています。ま、スーツ着ている監督が、ユニフォームに着替えて、ドリブル・シュートってないですよね。野球では、たまに、捕手兼監督みたいなプレイングマネージャーはありますが、サッカーはないです。

　で、自分でドリブル、シュート、得点を決めることができない監督は何ができるか？これってマネジメントそのものですよね。当たり前ですが、チームの目的は勝つこと。勝つためにどうするか、これを考えるのが監督の仕事だと思います。会社であれば、マネジメントが売上・利益を達成するために、どうするか、を考えるに近いかもしれません。

　もちろん、選手一人一人も勝つために、どうするか考えているはずです。会社でも計画を達成するために、社員一人一人がどうするか考えますよね。そのなかで、監督の役割は、選手一人一人の方向性（ベクトル）を合わせることなのだと思うのです。たとえば、４－４－２のフォーメーションの場合、オフェンスの際、あるいは、ディフェンスの際、どう動くべきか、その方向性を示して徹底させる。そして、個々の選手がその方向性のもとに動いた結果、チーム全体もベストな方向になる。監督がこうした方向を示して、結果を出すことが、監督の役割なのだと思います。

　これは、会社も同じですよね。営業でガンガン攻めるというオフェンスの時もあれば、獲得した案件を確実にこなすディフェンスもあります。そして、いまの状況が、オフェンスのときか、ディフェンスのときか、個々人が臨機応変に判断する、あるいは、そうした方向性がマネジメントから示されて実践する、これができる会社は強いと思います。

　もう一つは、選手の入れ替えも監督の役割と思います。バレーボールなんかもそうですが、流れを変えるために選手を入れ替える、これは監督の特権です。会社も同じですよね。ある部署がうまく行ってないとき、新しい人材を入れる、あるいは、配置転換する、それによって、組織が活性化して結果が出る、こうした入れ替えの巧拙が会社の業績に影響します。進むべき方向を示して、人材を配置する、自分はあまりできてないですが、これが監督、マネジメントの腕の見せ所と思うのです。

　というわけで、今年のワールドカップ、日本代表の活躍にも、もちろん期待ですが、それぞれの監督がどう考えて、どうアクションするか、これも楽しみたいと思います。