中国工業情報化部や金融情報プラットフォームChoiceのデータによると、中国では高性能な新材料の自給率が低く、輸入品の割合が84％に達しているという。なかでも主要な材料の52％を輸入に頼っており、耐熱合金の輸入率も50％ほどと、国産品への切り替えが急務となっている。

ここ数年、材料分野でもAIやビッグデータ、IoTなどの技術が活用されるようになり、ビッグデータとAIを組み合わせたデータ駆動型の材料開発が新たなトレンドとなっている。また、多くの企業では開発の効率化やコスト削減を図るため、材料の設計や開発にAIを導入する試みがなされている。

金属材料の開発を手がける「創材深造（Deep Material）」もそのうちの1社だ。2021年2月に設立された同社は、材料情報学や機械学習、ディープニューラルネットワークなどの技術をベースに、AIを活用して高性能金属材料の開発と産業化を推し進めている。

AIを導入した新材料開発企業の多くが、ソフトウエアの販売や開発の受注を事業のメインとしているのに対し、創材深造は材料そのものにフォーカスしており、金属材料の開発・生産・販売に注力している。すでに3Dプリンター用の金属材料や高性能アルミダイカスト材の開発に成功し、量産を始めている。

新材料の開発期間の長さなどの課題解決に向け、創材深造は質の高いデータを確実に取得できるよう、実験データを自動収集して標準化・プロセス化できる装置を独自開発した。さらに、プロセスを高速化したハイスループット実験が可能な実験室や、産業グレードのビッグデータプラットフォームを設け、開発プロセス全体のデジタル化にも対応した。

例えば耐熱合金の開発では、ハイスループット実験室で機械学習や深層学習を用いて大量の実験データを収集したうえで、チームメンバーが耐熱合金材料用の生成モデルを構築し、材料のテストや性能の最適化を進めていく。

創材深造が打ち出すAI駆動型の開発モデルは、開発期間を短縮できるというメリットがある。従来の方式だと開発プロセスに最低5年かかっていたが、同社の方法なら半年間で3～5種類の新材料を開発でき、開発にかかるコストを大幅に削減できる。

AIを活用した新材料開発のプロセス

創業者の王沢軒氏は「AIを活用した新材料開発プラットフォームの効果性はすでに実証されている」と話す。2023年末にはすでに、耐熱合金、高強度アルミ合金、ダイカスト用アルミ合金という3種類の先端合金材料のパイプライン（新材料候補）を開発したという。

「当社の材料は知的財産権を有し、性能やコストの面で輸入材料よりも優れているため、材料の国産化を後押しできる。用途は航空宇宙産業や軍需品、新エネルギー車、消費者向け電子機器など幅広く、需要は非常に大きい」と王氏は語る。

創材深造の金属材料

すでに航空宇宙分野などを手がける国内大手企業と提携を結び、小ロットの試験生産を進めているという。また、大手自動車メーカーとは1000万元（約2億2000万円）を超える新エネルギー車用材料の受注契約を結んでいる。

＊1元＝約22円で計算しています。

（翻訳・畠中裕子）

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51Simは2017年、デジタルツイン技術を手がける「51WORLD」のインキュベートによって設立された。鮑世強CEOは、設計ソフトウエアを開発するAutodeskの中国研究開発センターに長年勤務していた経験がある。

自動車は今や次世代のスマートデバイスとなりつつあり、中でも自動運転機能は自動車メーカーが競い合う大きなポイントとなっている。自動運転技術には高品質なデータの大量生成および学習が必要で、電気自動車（EV）大手の米テスラはこの手法で「FSD（フルセルフ・ドライビング）」の機能を改良している。しかし、実世界のデータを収集してタグ付けする（アノテーション）には時間や労力、コストがかかり、多岐にわたる複雑な運転シーン全てをカバーするのも難しい。

このような問題を解決するために、自動運転シミュレーションと合成データの技術が登場した。シミュレーションでは主に、収集したデータを使用して大量のシーンを生成し、稀に起こるコーナーケースも再現する。

鮑CEOによると、これまで使われてきたシミュレーションソフトウエアの大半は外国製で、車両自体のシミュレーションに重点を置き、基本的な運転支援の機能とシーンをテストするために使われている。しかし、外国製ソフトウエアはバージョンアップが遅く、中国国内の高度な自動運転の検知システムや複雑な市街地シーンを生成するのが難しい。

鮑CEOは、リアルさと再現性が自動運転シミュレーションの重要な指標になると考えた。例えば都市部の道路をシミュレーションする場合、実際の天候や道路などで構成される静的環境と、さまざまな車種が行き交う動的環境をそれぞれ再現する必要がある。もちろん、実世界のデータとシーンは実際の路上走行を通じて取得および再構築できるが、大切なのは実世界データに加えて、編集可能な多くの類似シーンを生成することであり、それによって自動運転システムがさまざまなシーンに対応できるようになる。

自動運転シミュレーションソフトウエアは現在、データ駆動型からデータ生成型へと進化している。データ生成は合成データ技術をベースに大量かつ多様なデータを生成するもので、データ取得および処理の難易度とコストを下げられる。

51Simはすでに自動運転シミュレーションプラットフォーム「SimOne」、合成データプラットフォーム「DataOne」などを発表した。SimOneにはスタンドアローン型とクラウド型があり、クラウドのほうでは顧客が関係者とデータを共有することも可能だ。一方、データのマイニングと合成にも重点を置いて、実世界の学習データを補うと共に、検知システムの機能向上を図っている。

ほかに、バイトダンス（字節跳動）傘下のクラウドサービスプラットフォーム「火山引擎（Volcano Engine）」、検査ソリューションの「天准（TZTEK）」、自動運転技術の「美行科技（MXNAVI）」などと共同で、チップやドメインコントローラー、データマイニング、データ処理、機械学習、シミュレーション、テストを含む自動運転の総合ソリューションもリリースした。紹介によると、51Simはすでに世界のさまざまな分野で100社以上と提携しているという。

＊2024年3月11日のレート（1元＝約20円）で計算しています。

（翻訳・大谷晶洋）

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海納は人材採用分野のAIプロダクトとして、2019年という早い時期にリリースされた。AIを活用した面接サービスを提供し、AI技術によって企業の人材採用を支援する。創業者の梁公軍CEOによると、米OpenAIの対話型生成AI「ChatGPT」が登場し「AI2.0」時代が幕を開けたことによって市場が急成長し、さまざまな業界の企業がAIの重要性を認識するようになった。この流れで海納は顧客開拓にそれほど労力をかけずに、事業を急速に拡大できたという。

実際にAI面接は効率が良く、労働集約型企業の大規模な人材採用になじみやすいため、ブルーカラーの採用に導入されるようになった。また、学校での採用活動もAI面接の大きな活用シーンだ。多くの企業は短期間に大勢の学生と面接する必要があるため、AI面接を使えば採用担当者のコスト削減と効率化につながる。

従来の面接には大きな問題点がいくつもある。まず、人材採用のほとんどを社内のマンパワーに頼るため、時間がかかり効率が低い。次に、企業の各支社にある人事部門には人材評価の統一基準がなく、候補者の評価が主観的になりがちで、それによって各支社で採用する人材の質にばらつきが生じる点だ。

海納のAI面接官（デジタルヒューマン）は24時間365日、自動で候補者と面接を進められる。人事部門の代わりに会社紹介や質問を行い、候補者はそれに対してスマートフォンで回答動画を作成するだけでよく、時間と労力の節約につながる。面接が終わると、AIが自動的に候補者を採点し、企業側はバックグラウンドで全候補者の面接結果を確認できる。さらにAI面接は数十万人の面接を同時に進めることも可能で、採用サイクルは最小限に短縮される。

海納の操作画面

AI面接サービスを提供するプロバイダーは少なくない。梁CEOは、類似プロダクトに比べ、人材モデルの正確さが海納の特長だと考えている。ある顧客が海納を導入した際、数百グループの候補者についてAIと社内人事部門の採点を比較したところ、その精度は97.76％に達したという。

この高い精度を支えているのはAI技術と膨大かつ良質な業界データだ。海納はこれまで、画像認識・映像分析、音声認識分析、自然言語処理（NLP）などのAI技術を使って、人材を7つの能力と200以上の項目に分解し、それぞれをAIによって定量評価した。今年2月にはオープンソースの大規模言語モデル（LLM）をベースに、1億以上の面接関連データと専門家の知識を使って、面接に適した業界特化型大規模言語モデルをトレーニングした。

また、海納は5年をかけて職種ごとの標準作業手順書（SOP）を作り上げた。顧客企業への業務ヒアリングなどを通じて、外見、健康状態、心理状態、表現力、一般教養、専門スキルなどさまざまな要素を基に企業の人材モデル作成を支援する。人材モデルは職種によって異なる。そして面接では、AIが人材モデルに基づいて候補者を選別した後に面接評価レポートを作成する。ある顧客企業では候補者の入社後も海納が業務パフォーマンスデータなどを追跡し、それを人材モデルにフィードバックすることで、評価システムの改善につなげている。蓄積されるサンプルデータが多いほど、機械学習モデルの精度は上がる。

梁CEOによると、海納の強みは「業界トップの顧客企業の数と面接量が最も多い」ことだ。これまでに物流の順豊控股（SFホールディング）、小売りのウォルマート、自動車メーカーの吉利（Geely）、通信機器の中興通訊（ZTE）、コングロマリットの万達（Wanda）など業界トップ3に入る数十社の企業で700万人以上の面接に対応してきた。また、大企業だけでなく、各業界の中小企業もターゲット顧客としている。

海納の人材モデルは業界の人材基準を確立するだけでなく、技能訓練や資格試験など職業訓練の発展も後押しする可能性がある。海納は将来的に1000の職種に関する人材モデルを作り、人材訓練と採用を一体化したプラットフォームの構築を目指している。

＊2023年12月11日のレート（1元＝約20円）で計算しています。

（翻訳・大谷晶洋）

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バイトダンスは、TikTokなど世界に数億人のユーザーを抱えるプロダクトをいくつも抱えている。こうした人気プロダクトを支えているのが、機械学習を活用した強力なレコメンド機能だ。膨大なユーザー行動の指標を秒速レベルで分析し、それぞれのユーザーにぴったりのコンテンツを推薦する機能は、世界的に高く評価されている。

世界最高峰のレコメンド技術、日本に到来。DXを知り尽くしたBytePlusが示す勝ち筋

BytePlusは現在、シンガポール法人を中心に運営されており、レコメンド技術を含む先進的なネットサービスを外部の企業に提供するビジネスモデルを確立している。2021年には日本市場向けのサービスを開始し、2年間の営業活動で一定の受注を獲得した。その中で、日本の顧客のニーズがレコメンド関連に集中したことから、BytePlusの日本チームは23年初め、レコメンド関連のソリューションに特化した戦略を打ち出した。24年は、この取り組みをさらに強化する方針だという。

同社のレコメンド技術の特徴は3つある。1つ目は、リアルタイム・レコメンド機能で即時に情報を提供できる点。2つ目は、新規ユーザーや新たな商品が追加されるとデータ分析や行動予測が困難になる「コールドスタート問題」を解消した点。3つ目に、顧客企業の業界に適したレコメンド機能を提供できる点が挙げられる。日本市場ではすでに、ECや人材、コンテンツ、エンターテインメントなどの業界に関する経験や知見を蓄積している。

24年は、「レコメンドならBytePlus」というブランドイメージの確立に向けた取り組みを強化する。まず、日本の顧客とより緊密な関係を築くため、日本人の営業担当者を拡充する。また、BytePlusのサービスを日本向けに販売するパートナー（代理店）を増やし、販売チャネルを拡大する計画だという。

（36Kr Japan編集部・田村広子）

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同社はAI活用を目指す企業に合成データのソリューションを提供している。生成AIとシミュレーションの技術を組み合わせて物理法則に沿った汎化可能な3D合成データを提供し、自動運転技術などの開発における実世界データの利用率の低さ、アノテーション（データへのタグ付け）コストの高さ、コーナーケース（Corner Case）の不足といった問題の解決を図る。すでに複数の自動運転およびロボット開発企業がサービスを利用し始めている。

創業者兼CEOの謝晨博士はシミュレーション分野の第一人者で、半導体大手のNVIDIA（エヌビディア）、自動運転技術開発のCruise（クルーズ）、電気自動車（EV）メーカーの蔚来汽車（NIO）などで自動運転シミュレーション部門の責任者を務めてきた。合成データ開発に関する豊富な経験を有し、世界で初めてシミュレーションに生成AIを取り入れたことで知られる。

AIにとってデータはいわば燃料だ。深層学習では情報タグを付与された大量データを通じてさまざまなパターンとルールを学習するため、AIモデルの信頼性を高めるには完全で良質な訓練データが大量に必要となる。いま注目を集めている大規模言語モデル「GPT」は、データとパラメータを増やすことによって進化を遂げている。

ベルギーの半導体研究機関imecが主催する年次イベント「ITF World 2023」でNVIDIAのジェンスン・フアンCEOは、次のAI業界トレンドが「Embodied AI（具現化AI ）」になるとの見方を示した。これはロボットや自動運転車などが実世界を理解、推論し、相互に作用し合えるインテリジェント・システムを指す。このような最新のAI開発には大量の高品質な3Dデータを要する。

しかし、大規模なデータ取得には膨大な時間がかかる。

これまで自動運転やロボットなどをめぐるデータ収集とアノテーションは手作業に頼ってきたため、コストが高く、品質を確保するのが難しい。また、実世界のデータは車種やプラットフォームが異なると利用しづらいため、利用率は低く、保存コストばかりがかさむ。さらに自動運転の分野ではごくまれにしか起きない特殊なケースを網羅するのも大変だ。こうした理由から自動運転のデータ取得はかなりの長期戦となる。

長期的に見ると、良質な実世界のデータはますます希少になるだろう。

現在のアルゴリズムがすでに大量のデータを「食べ尽くして」おり、自然なデータの蓄積ではAIモデルのニーズを満たすのが難しくなるという研究もある。マサチューセッツ工科大学などが共同で発表した論文では、2026年までに大規模言語モデル（LLM）の学習に必要なデータが使い尽くされ、良質なデータが枯渇すると予測しており、自動運転やロボットの開発に必要とされる正確な3Dデータの取得はますます困難になるとみている。

このデータ枯渇問題の大部分を解決すると期待されているのが合成データだ。名前の通り、生成AIとシミュレーションを通じて少量の実世界データをもとに生成される。その特長はデータ収集コストの低さ、自動アノテーション、プラットフォーム間の汎用性などで、必要に応じてリスクが潜むケースやエッジケースを作ることもできる。

自動運転分野ではテスラ、Waymo、クルーズ、NVIDIAがさまざまなかたちで合成データ事業に関わっている。

謝CEOは、業界で一般的なシミュレーションベースの合成データでは、良質なデータを要するAIモデルのニーズを満たすことができないと説明した。シミュレーションに生成AIを組み合わせれば、少量の実世界データを元にデータ量を拡大し、独自開発の「エンドツーエンド・オーセンティック評価・アルゴリズム」を介してデータの品質と性能を確保することで、情報量の多い訓練に適したデータを生成できる。

「生成AI技術はこの1年で急速に発展し、正確性、汎用性、品質が大幅に向上した。生成AIとシミュレーションの組み合わせによって、当社は顧客のデータをもとに自動車百万台規模のデータ量を顧客へ提供することができる」。謝CEOによると、これにかかるコストは実世界のデータの10分の1にとどまるという。

ChatGPTの開発元OpenAIを創業したサム・アルトマン氏は「合成データは大規模言語モデルのデータ不足に対する最も効果的な解決策になる」との考えを示している。光輪智能は、これまで人間主導だったデータの取り扱いをAI主導に置き換えて業界の構造改革を進め「データ業界のNVIDIA」を目指す。

（翻訳・大谷晶洋）

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BytePlusは、TikTokなど世界的な大人気アプリで知られるByteDance（バイトダンス）グループの一員で、現在30カ国以上で事業展開しており、2023年7月には日本市場への本格参入を発表した。すでに日本最大級の小説サイトのテラーノベル、ファッションECのBUYMA、カラオケ動画コミュニティのKARASTAなどと業務提携を行っており、日本を最も重要な市場の一つと位置づけている。

先日、求人サービス企業を対象としたプライベートセミナーが都内で開催され、BytePlusは、機械学習や深層学習などのAI技術を活用した強力なレコメンドシステムを通じて、求人業界に新たな未来を切り拓くというという意気込みを示した。バイトダンスは、世界で数億人のユーザーに支持されるプロダクトを展開しているが、その成功の背後には、機械学習による優れたレコメンド機能がある。膨大なユーザー行動の指標を分析し、それぞれのユーザーに合ったコンテンツを薦めることで、圧倒的な支持を得ている。

日本には1兆円規模とも言われる巨大な採用市場がある。個々の企業の差別化が難しく、競争が激しい求人業界において、BytePlusのテクノロジーが変革をもたらすと考えている。今後の求人業界は、「求人を探す」から「求職者に適切な求人案件を提供する」方向へ進化していくとの見方を示している。TikTokの成功事例からもわかるように、ユーザーに最適なコンテンツを提案するアプローチは効果的である。

同社のパーソナライゼーション・ソリューションを導入する企業は成長が加速し、導入後の収益は40%増加するとも述べており、日本での成功例として業界最大級のアルバイト求人サービス・バイトルとの取組みについて紹介した。BytePlusとの協力により、自動かつリアルタイムのレコメンデーションや、徹底した最適化が実現し、収益性が20%増加、コンバージョン率も15%向上したという。

現在の日本では有効求人倍率が高く、企業にとって採用難の時代が続いている。求人企業はデジタル化による変革を求めており、BytePlusのようなテクノロジー企業のAIサービスが求人業界の未来を明るく照らすことが期待される。

（36Kr Japan編集部）

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WHO（世界保健機関）のレポートによると、世界では3億人以上がうつ病に罹患していると推測され、平均発症率は4.4%とされている。中国では生涯有病率が6.8%にもなるという。また、疾病負荷ではうつ病が2030年までに世界最大になると予想されている。

多くのうつ病患者は医療アクセシビリティなどが理由で誤診を受けたり、必要な支援にたどり着けなかったりするのが現状だ。うつ病の診断はこれまで精神科の専門医が問診や患者の観察を行い、診断基準に基づいて行われてきた。しかし中国では精神科の医師が不足し、うつ病の診断が一層困難になっている。中国の精神科医は2017年時点で2万7000人。国民10万人に対して平均2人の割合だった。WHOのデータによると、ロシアでは国民10万人に対して精神科医は11人、米国では12人だ。中国でも20年になると精神科医は4万人にまで増えたが、中国の人口を考慮するとそれでもかなり不足している。

また、患者自身が症状の重さを自覚していなかったり、医師に対して病状を偽ったりすることもあり、従来の診断方法では診断を誤るケースもしばしば存在する。

近年、生理データや心理データを非侵襲的かつ継続的に観測するのにモバイル端末向けのAI技術やウェアラブル端末が大いに活躍している。同時に、意味認識や機械翻訳などの技術が徐々に成熟し、音響学や音声コマンド処理が進歩したことで、診断に用いられる新興分野として機械学習が浮上してきた。

人間の声は神経や筋肉が複雑に協調しあう過程で生じる。肺からの空気が声帯を通過することで声帯を震わせ、声帯の共鳴や共振によって声が生じるのだが、人間の声は音響学的なデータに加え、言語、感情といった複雑な情報も伝える。また、うつ病患者の話し声は抑揚に欠け、単調で声量もないことが過去数十年の研究からわかっている。

現在では声帯音源特性、周波数特性、韻律的特徴など一連の音響学的な特徴がうつ病の特定要素になっている。機械学習ならば人の耳では捉えられないような音響学的特徴の客観的変化を検出することができ、うつ病など精神疾患の発見にも目覚ましいポテンシャルを発揮する。

中国では19年、北京大学第六医院の岳偉華教授の研究チームと音声AIを手がける企業「宇音数康（Voice Health Tech）」が音声を用いたうつ病スクリーニング評価の共同研究プロジェクトを開始している。同プロジェクトは研究デザイン、倫理審査、データ収集、技術開発などの段階を経て、現在は臨床研究に進んでいる。

プロジェクトチームは22年11月、国際精神医学誌「Frontiers in Psychiatry」で臨床研究論文を発表した。純粋な音響信号処理用深層学習モデルをベースにした方法を用い、スマートフォンからの約30秒の音声でうつ病診断が可能になり、感度は82.14%、特異度は80.65%に達したという。より厳しい評価基準（DSM-5：精神疾患の診断・統計マニュアル第5版）を用いても、この深層学習モデルが臨床研究で発揮したパフォーマンスは欧米の関連企業が出した数値を超えるものだったという。

同プロジェクトの音声モデルは4万3000もの臨床会話から成るデータセットを用いてトレーニングを施したもので、独立した検証用データセットでもテストと研究を重ねてきた。会話データを採取した患者はいずれもDSM-5に基づいて診断を受けており、収録はさまざまなスマートフォンを使い、さまざまな環境で行われた。

「これは世界の関連領域でも現段階で最高品質のデータセットかもしれない」。宇音数康の共同創業者でCMO（最高医学責任者）の何恭誠氏はこう述べている。

遠くない将来、うつ病などのメンタル問題に悩む人々がプライバシーが保たれた環境でたった30秒の音声収録をするだけで、客観的かつ専門的な診断結果が簡単に得られるようになるかもしれない。

（翻訳・山下にか）

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IEEE（米電気電子学会）の学会誌「IEEE Spectrum」によると、昨年全米の技術者の平均年収は9万7859ドル（約1125万円）から6.9％増の10万4566ドル（約1200万円）となり10万ドルの大台に乗った。

しかし機械学習、自然言語処理（NLP）、AI（人工知能）の3分野の平均年収はそれぞれ前年比で2.1％、7.8％、8.9％減少しており、AI分野では1万1739ドル（約135万円）も減っている。

図表：IEEE

平均給与が減少したのはAI業界が急成長したここ数年で初めてのことだ。以下ではテクノロジー系求人サイト「Dice」のリポートを見ていく。

AI関連では給与減少の傾向

まず上述のAI関連の3分野（AI、自然言語処理、機械学習）を見てみよう。

3分野とも2018～20年の3年間は平均年収が右肩上がりに伸びているが、21年には下がっていることがわかる。

2021年のAI分野の平均年収は前年比8.9％減の12万168ドル（約1381万円）で、18年の12万709ドル（約1388万円）よりも少なかった。自然言語処理は同7.8％減少、機械学習でも同2.1％減少しており、ともに下落傾向にあることがわかる。

ディープラーニング分野の平均年収は一足早く2020年から大幅に下落し（18年の回答人数は100人未満のため統計に入れず）、19年に比べると12.8％減少している。21年にはやや持ち直しているが、それでも19年に比べると9.3％の減少だ。

このような傾向は自然言語処理や機械学習だけにとどまらない。AIに関連するビッグデータやデータサイエンスの分野でも2021年には同様の傾向が見られた。

データサイエンス分野の平均年収は2018～20年の3年間は安定して増加しているものの、21年には前年比で3.1％減少。ビッグデータも同1.3％減少している。

テクノロジー業界の勢いに陰りが見え始めたのだろうか。しかしこれはAI分野に限ったことで、業界全体では2021年も給与が上がる傾向にあった。

テクノロジー業界全体では給与増加の傾向

Diceによると、2021年はテクノロジー業界全体で平均年収が増加。伸び幅は前年比6.9％増の平均6707ドル（約77万円）だった。

職種別に見て行くと、平均年収が15万1983ドル（約1748万円）のCEO、CTO、CIOなどの管理職以外に、システムアーキテクト（SA）とクラウドエンジニアの平均年収の伸びが顕著だ。

全体的に見ると大部分の職種で給与が増加していることがわかる。

図表：Dice

システムアドミニストレータの平均年収は6.2％、システムアーキテクトが5.1％と大幅に増加、このほかサイトを制作するソフトウェア開発者が8%、UI/UXデザイナーが10.1%と年収の増加が顕著だ。

中でも平均年収の増加率が最も高かったのはWeb開発エンジニアだ。21.3％という伸び率は他を大きく引き離している。このほか、DBA（データベース管理者）、データアナリスト、テクニカルサポートなども伸びが期待できそうだ。

AI分野の平均年収が下がったことに関してDiceのCMO（最高マーケティング責任者）であるMichelle Marian氏は「AI技術を使える人材が増えたため」だと考えている。

メタバース分野では給与増加

AR、VRなどメタバースに関係する分野では給与が増えている。

AR分野の平均年収はここ数年安定して増えており、2021年は19年に比べ5.9％増加している。VR分野では2019年には一時的に減少したものの、21年には持ち直して19年に比べ2.1％の増加となった。

リポートの中には興味深いデータがある。収入アップに最も寄与したスキルはApacheプロジェクトが開発・公開しているオープンソースの全文検索ソフトウェア「Solr」であることがわかったのだ。

図表：Dice

コンピューター分野では、使えるスキルによって年収が変わる。高収入をもたらすスキルは上位からSolr、Mokito、SOAで、平均年収は14万ドル（約1600万円）以上に達している。

Diceの調べでは企業向けインフラ、特にデータストレージやクラウドに関連する技術には高額報酬を惜しまない企業が多いという。

これまでは主に米国のデータを見てきたが、次は中国国内を見てみよう。

中国では安定して増加傾向に

中国国内の大手企業ではAIに関連する職種の月収は基本的に安定しており、一部では増加している。例えば、TikTokを運営するバイトダンス（字節跳動）では機械学習関連の職種は修士課程修了者で月収3万～6万元（約54万～108万円）、学部卒業では2万元（約36万円）スタートとなっている。

顔認証技術で知られる「センスタイム（商湯科技）」では、在職者によると2021年の平均月収は3万1355元（約56万円）で20年の2万7846元（約50万円）に比べると13％増だ。

AI関連の平均月収は3万5000～5万6000元（約63万～100万円）前後で、全体の平均月収よりも高い。

大手求人サイトの「拉勾網（Lagou.com）」によると、中国のAI業界では依然として給与が増加傾向にあるという。また、AI分野の求人も拡大傾向にある。拉勾網の調査では2021年のAI関連の求人は前年比95％増だった。

図表：拉勾数据研究院

作者：量子位（WeChat ID：QbitAI）

（翻訳・山口幸子）

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大制科技は2015年、上海で設立された。機械学習、時系列データベース、産業用インターネット、エッジコンピューティングなどの技術を組み合わせ、設備の予知保全、品質管理を行う次世代技術プラットフォームを自主開発。自動車、コア部品、ハイエンド製造設備など製造業のトップ企業に提供している。

製造業では、製造設備が予定外に停止すると巨大な損失につながる。産業用インターネットが進化するにつれ、効果的に機器のメンテナンスを行って機器のダウンを防ぐとともに、メンテナンス費用を削減する方法が多くの製造企業の関心事となっている。IoTを専門にインサイトを調査するIoT Analyticsの推計では、2018年の世界の予知保全市場は33億ドル（約3600億円）規模で、2024年までの年平均成長率は39%を超え、235億ドル（約2兆5800億円）規模に達する見込み。

予知保全市場には工業分野に特化したベンチャー企業が存在する。米ユニコーン企業「Uptake」は多業種にサービスを提供し、中国の「締声科技」は音響信号を用いた故障診断や予知保全を多業種に提供する。その他、米IBM、独SAP、独シーメンス、米マイクロソフトのクラウドコンピューティングサービスAzureなども、IoTや予知保全のソリューションを手がける有力プレーヤーだ。

大制科技は製造の過程で収集した高密度データを機械学習技術などで処理し、フィードバックされた結果を製造ラインへすぐに転送する。顧客に提供しているのは品質検査や工程改善、故障早期警報などのサービスだ。スポット溶接、ビス止め、吹き付け塗装、輸送など複数のシナリオ向けにソリューションを開発した。

郭雲CEOによると、同社には三つの強みがある。

一つ目はデータ粒度が細かいことだ。同社製品は0.02〜0.05秒間隔で一次データを収集し、その密度によって収集したデータの分析や予測の確実性を保証している。

二つ目は、取得の難しい製造データを収集できることだ。製造過程で用いられる設備はほとんどが専用装置だが、大制科技はこれらに比較的精通しており、さまざまな製造設備の構造を理解している。製造過程に関するデータを収集するには企業の許可を得て製造現場に入らないとならないため、こうした意味でもデータ収集は簡単ではない。

三つ目は、製造技術やデータの理解力だ。データは多次元であり、トラブルの原因も多岐にわたる。これらのデータを一カ所にまとめて分析するには、製造技術を深く理解していないとならない。

データ収集の際、大制科技は顧客に高性能データ収集ボード（DAQ）と同社独自の製品、プラットフォームと互換性のあるエッジコンピューティング機器を提供する。顧客に提供される大制科技の製品とは、アプリとそのバックエンドにある工業用プラットフォームだ。異なるシナリオに向け複数のアプリが提供されるため、顧客は必要に応じてアプリを選択してエッジプラットフォームに配置、クラウド上でこれらを一元管理する。

大制科技の製品はクラウドプラットフォーム上で工程管理、設備管理、製造スケジュール、在庫管理などのサードパーティーシステムにも接続でき、互換性や拡張性が高く、総合的な管理を支援できる。ハードウェアからOS、アプリまでを網羅したトータルソリューションを顧客に提供するのが大制科技の事業モデルだ。

同社提供のデータによると、ある自動車メーカーは大制科技の製品を導入後、製造作業における価値創造時間の比率が倍増し、60％となった。総合的な運用コストも現在より15％、年間4〜6億元（約70〜100億円）を削減できると見込まれる。

大制科技は「上汽大衆汽車（SAIC Volkswagen Automotive）」「長城汽車（Great Wall Motor ）」など中国トップクラスの自動車メーカー、「華域汽車車身科技（Huayu Automotive Body Components Technology）」などのコア部品メーカーを顧客に持つ。
（翻訳・愛玉）

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AI分野のスタートアップ「深勢科技（DPTechnology）」は、直近のシリーズAで数千万ドル（約数十億円）を調達し、一躍注目の的となった。

出資を主導したのは高瓴創投（GL Ventues）で、マトリックス・パートナーズ・チャイナ（経緯中国）や、バイドゥ（百度）系の創薬メーカー百図生科（BioMap）も参加した。深勢科技は昨年8月にはエンジェルラウンド、今年3月にはプレシリーズAで資金を調達している。なぜこれほどまでに投資業界の人気を集めているのだろう。

AI✕分子シミュレーション

公開されたデータによると、深勢科技の事業内容はAI技術による量子力学の課題解決（AIによる分子シミュレーション）だ。電子、原子、分子レベルで組成・設計を行い、特定の物理的性質および化学的性質を有する工業設計を実現する。医薬品設計、材料設計、物性予測などに活用でき、大きな価値を発揮するという。

同分野には長年にわたる難局が存在する。ミクロ組織の物性予測の多くは、原子間相互作用を精確に求めることが不可欠だ。原子間相互作用を記述する鍵となる物理量は、原子間のポテンシャルエネルギー局面（PES）だ。しかし、経験的力場を用いる方法は速いが不正確、量子力学的方法は正確だが遅く、さらに「次元の呪い」のリスクを伴うという苦境にしばしば直面してきた。

そこで深勢科技が取り出した「切り札」が、AIと分子ミュレーションを組み合わせた技術だ。

マルチスケールモデリング、機械学習、高性能計算（HPC）を組み合わせた初めてのパラダイムで、「DeePMD」と名付けた方法を編み出した。量子力学の正確さを基礎としながら、分子動力学の計算速度を5桁以上高めた方法だ。さらに、計算力においては需要とシステム内の原子量が線形依存関係を呈する。

こうした技術が評価され、深勢科技は昨年11月、HPC応用分野の最高賞ゴードン・ベル賞を受賞した。

直近の資金調達ラウンドでは、資金の用途を「次世代の分子シミュレーションプラットフォームに代表されるサイエンティフィック・コンピューティングのプラットフォームを構築し、関連技術を医薬品や材料の設計などで実用化する」としている。

アカデミックなメンバー構成

企業の技術以外に資本市場が重視するのが、メンバーのバックグラウンドだ。この点で深勢科技は「北京大学元培学院（Yuanpei College of Peking University）」という強力なバックグラウンドを持っている。

創業者でチーフサイエンティストの張林峰氏は北京大学元培学院を卒業後、米プリンストン大学で応用数学の博士号を取得。主に統計物理学や分子シミュレーション、機械学習を研究し、化学、生物、材料分野などでの応用に取り組んできた。共同創業者でCEOの孫偉傑氏も北京大学元培学院の出身で、テクノロジー、教育、企業サービスなどの分野で分析や投資の経験を豊富に積んできた。

そのほかのコアメンバーは中国科学院のフェローが筆頭となり、多くが北京大学、復旦大学、プリンストン大学、ジョンズ・ホプキンス大学などの名門校や中国科学院薬物研究所、アリババ、バイドゥ（百度）など有名な研究機関や大手企業の出身者だ。

作者：WeChat公式アカウント「量子位（ID：QBitAI）」、金磊
（翻訳・愛玉）

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