米国政府はセキュリティに関して異例の警戒情報を発表。量子コンピュータが実用化されると現行の暗号化技術が破られると注意を喚起した。政府や企業は機密情報を暗号化して送受信するが、量子コンピュータが悪用されるとセキュリティが担保されなくなる。暗号化技術は全世界で使われており、量子コンピュータの登場でサイバーセキュリティの屋台骨が崩壊する。

米国政府の報告書

サンフランシスコで開催されたセキュリティカンファレンス「RSA Conference」 (上の写真) で量子コンピュータと暗号化技術について議論された。NSA (アメリカ国家安全保障局) はこの危険性に関する報告書「Commercial National Security Suite and Quantum Computing FAQ」を公開し、量子コンピュータが暗号化技術に及ぼす脅威とその対応策について述べている。

量子コンピュータの脅威

米国政府は暗号化技術を標準化し、機密データを安全に扱うためには、これら標準アルゴリズムを使うことを推奨している。このため政府や民間システムで規格化された暗号化技術が幅広く使われている。しかし量子コンピュータの登場で、政府が推奨する暗号化アルゴリズムが破られ、安全にデータを管理することができなくなる。

問題点を指摘するが対策は無い

報告書は問題点を指摘するものの、これに代わるソリューションを示しているわけではない。米国では暗号化アルゴリズムはNIST (アメリカ国立標準技術研究所) が管轄する。NISTは米国の標準技術や規格の制定を通し、産業競争力を育成する任務を担っている。現在使われている暗号化技術はNISTが標準化し、米国だけでなく全世界で使われている。しかし、量子コンピュータに対応できる暗号化技術 (Post-Quantum Cryptographと呼ばれる) については解を示していない。NISTが主導して開発すると述べるに留まっている。

影響を受けるアルゴリズム

NSAが問題としているアルゴリズムはPublic-Key Cryptography (公開鍵暗号) と呼ばれる方式である。Public-Key CryptographyとはPublic Key (公開鍵) とPrivate Key (秘密鍵) のペアを使ってデータを安全に送受信する仕組みを指す。Public Keyでデータを暗号化して送信し、受信者はPrivate Keyでデータを復号化する。実装方式としてはRSA、ECC (Elliptic Curve Cryptography) 、Diffie-Hellmanの三つのアルゴリズムが対象となる。これらのアルゴリズムを搭載したシステムは量子コンピュータの登場で安全性が保障されなくなる。

生活への影響は甚大

Public-Key Cryptographyはインターネットで幅広く使われ、影響の範囲は我々の生活に及ぶ。オンラインバンキングで端末と銀行が交信する際はセキュアなプロトコール「HTTPS」が使われる (下の写真、Bank of Americaとの通信)。ログインIDやパスワードは暗号化プロトコールTransport Layer Security (TLS) で暗号化して送信される。仮に経路上で通信が第三者に盗聴されてもIDやパスワードは解読できない仕組みになっている。量子コンピュータの登場でこの安全性が崩壊し、世界のウェブ通信が危機にさらされることとなる。

なぜ量子コンピュータは暗号化アルゴリズムを敗れるのか

量子コンピュータが暗号化アルゴリズムを破るメカニズムは、量子コンピュータが超高速で処理する能力があるだけでなく、その数学モデルと深い関係がある。量子コンピュータはどんなアプリでも処理できる訳ではなく、特定アルゴリズムだけを超高速で実行する。1994年、Bell Laboratoriesの研究員Peter Shorは、量子コンピュータで整数因数分解 (integer factorization) の問題を解くアルゴリズムを開発した。このアルゴリズムは「Shor’s Algorithm」と呼ばれ、暗号化技法の中心部である数学問題を解くことができるとして早くから課題が指摘されていた。

量子コンピュータの登場

その当時は量子コンピュータの研究開発は進むものの、実際に稼働するモデルについては疑問視されていた。更に、商用モデル登場までには長い年月を要すとみられ、Shor’s Algorithmの危険性は論理の世界に留まっていた。ここにきて、量子コンピュータの開発速度が上がり、危険性が現実のものになってきた。カナダ企業D-Waveは製品を出荷し、IBMはクラウド経由で量子コンピュータを提供している (下の写真)。GoogleやMicrosoftにおける量子コンピュータ研究も進んでいる。Shor’s Algorithmを解く能力を持つ量子コンピュータはまだ存在しないが、Public-Key Cryptographyの安全性が脅かされることが現実の問題となってきた。

Googleが開発するNew Hope

これに対応するためにPost Quantum Cryptographyの開発が始まった。Googleもその一社で、量子コンピュータの登場に備えた暗号化アルゴリズムを発表した。これは「New Hope」と呼ばれ、ブラウザーとサーバ間の通信を安全に行う仕組みを提供する。上述「HTTPS」に代わる方式で、量子コンピュータでも解読できない方式でデータを暗号化する。この暗号化方式は「CECPQ1」と呼ばれ、Transport Layer SecurityにPost-Quantum Cryptographyを実装した構造となっている。これをChrome Canaryに実装し一般に公開された (下の写真、量子コンピュータが登場してもGoogle Playでのオンラインショッピングを安全に実行できる)。

ベンチャー企業の取り組み

RSA Conferenceではカナダのベンチャー企業「ISARA」が量子コンピュータ登場に備えたソリューションを紹介した。同社は既に政府や金融機関向けに製品を提供している。ISARAのAlexander Truskovskyによると、Post Quantum Cryptographyの問題はアルゴリズム開発だけでなく、システムインテグレーションの問題であるとも述べた。暗号化アルゴリズムはシステムの基幹技術でモジュールは様々な部分に散在している。それを確認したうえで古いモジュールを置き換えたり、新しいモジュールを併設するなどの作業が必要となる。2000年問題 (Y2K Problem) が発生したように、Post Quantum Cryptographyでも大規模なシステム改修作業が必要となる。

今から準備を始める必要がある

主要IT企業で量子コンピュータ開発が進んでいるが、実用に耐えるモデルはまだ登場していない。NSAは報告書の中で、なぜこのタイミングで問題点を公開したのかについて述べている。いま現在は公開鍵方式のアルゴリズムを破る能力の量子コンピュータは登場していない。一方、システム構築は数十年単位で設計する必要がある。過去の事例を見るとアルゴリズム導入には20年程度かかっている。このため、Post-Quantum Cryptographyに対応するには、今から準備を始めないと間に合わないと警告する。つまり、量子コンピュータが普及するのはもう少し先であるが、問題を理解してその対応を検討する時期が到来した。

トランプ大統領は米国に製造業を呼び戻すことを最重点課題として掲げている。自動車メーカーに工場を米国に移転するよう強く求めている。しかし、最新工場はロボットなどで自動化が進み、従業員の数は多くない。新工場が稼働しても生み出される雇用者数は限られる。

本国回帰Reshoringの流れが始まる

これと並行して、工場が高度に自動化されることで、労働賃金の安い国で製造するメリットが薄らいでいる。発展途上国での生産施設を本国に戻す動きが起こっている。この流れはOff-Shoringに対し「Reshoring」と呼ばれている。トランプ大統領に要請されなくても、米国で製造するメリットが大きい時代になってきた。この潮流はトランプ政権の産業政策に大きな影響を与えることになる。

発展途上国で職が失われる

国際連合 (United Nations) の主要組織であるUNCTAD (United Nations Conference on Trade and Development) は2016年11月、Reshoringの流れを分析したレポートを発表。UNCTADは発展途上国への投資や経済支援などを目的に設立された組織で、先進国でロボットが普及すると発展途上国労働者の職が奪われると予想する。労働賃金が低いことで成立していた発展途上国の製造工場が、ロボットの普及で脅かされていると警告している。

自動車とエレクトロニクス

ロボットなどの自動化技術の進化で最も影響を受けるのは発展途上国で、今後2/3の職が失われると指摘する。まだ経済へのインパクトは小さいが、これから多くの企業が製造施設を本国に戻す流れが本格化すると予測している。産業用ロボットは主に自動車とエレクトロニクス産業で使われており、これらの製造工場が集中するメキシコとアジア諸国への影響が大きいと分析している。

中国に産業用ロボットが集中

レポートは世界の産業用ロボットの稼働状況についても分析している (先頭のグラフ)。中国は2013年から産業用ロボットを大規模に導入している。年間の購入金額は30億ドルを超え、2016年末には設置台数で日本を抜くと予想している。今までは日本が産業用ロボットの設置台数で世界をリードしてきたが、これからはロボットは中国に集中することになる。

製造業はアメリカ回帰の傾向

Reshoring先は製品最終仕向け地や製造施設を運用する環境などが判断材料になる。自動車では巨大市場を擁すアメリカに製造施設を移転する可能性が高くなる。ロボットで自動化が進むと、米国内での製造コストがメキシコ工場でのコストと大きな違いがなくなる。Teslaはシリコンバレー郊外でクルマを製造するが (上の写真)、工場は高度に自動化されコスト競争力があることを示している。トランプ大統領の強い要請でFordはメキシコ工場建設計画を撤回し、ミシガン州で製造規模を拡大する。この決断の背景には輸入税 (Border Tax) だけでなく工場の自動化技術があるのかもしれない。

工場は戻るが雇用は限定的

しかし、工場が米国に戻って来てもロボットによる自動化で従業員数は大きくは増えない。産業がアメリカに回帰するものの、雇用を生み出すという面ではその効果は限定的である。更に、AIやロボットにより米国産業全体で職が失われることになる。トランプ政権ではAIによる大失業時代を迎えることとなり、その対策で重い荷を背負うこととなる。

ロボット産業育成が重要

製造業を支える重要な基盤技術はロボットであるが、これら産業用ロボットは欧州と日本で開発されている。強いアメリカを取り戻すためには、ロボット技術を持つことが要件となる。トランプ大統領はロボット政策について見解を発表していないが、New York Timesとのインタビューでこれに触れている (下の写真)。New York Timesが「工場で職を奪うのはロボットでは？」との問いかけに対し、「その通りで、(米国で)ロボット開発を進める必要がある」と答えている。また、米国に産業用ロボット企業が無いことも認識しており、ロボット産業育成が重要であるとの見解を示した。

市場でもロボット産業育成の声

米国産業界でロボット開発を進める必要性について議論が高まっている。ロボットニュースサイトRobot Reportによると、ロボットの2/3が米国外で生産されている。更に、産業用ロボットについては全て海外製である。産業用ロボットは米国で生まれたが、今では米国は全てを輸入に頼っている。シリコンバレーに拠点を置くAdept Technologies社が米国における最後の産業用ロボット企業といわれてきた。しかし同社はオムロンに買収され、米国から産業用ロボット企業がなくなった。

トランプ大統領への提言

米国の産業用ロボットが衰退した理由は政府からの補助金が少ないためという意見が多い。米国の実業家で投資家であるMark Cubanは、トランプ大統領に対してロボット開発を推進するよう提言した。トランプ大統領は1兆ドル (100兆円) をインフラ整備に投資するとしているが、Cubanはその中で1000億ドル (10兆円) をロボット開発に投資すべきとしている。米国で生まれたロボットを復活させる必要があると主張する。政府はEVや再生可能エネルギー産業の育成で成功したように、今度はロボット産業に注力すべきとの見解を示している。

高度なAI技法をロボットに適用

ロボット開発ではGoogleが最新のAIを活用し研究開発を加速している。Googleのアプローチはコモディティ・ハードウェアに最新のAI技法を取り込み高度なロボットを開発するというもの。この背後では「Reinforcement Learning」といわれるAI技法が使われている。この技術は囲碁ソフトAlphaGoで使われ、人間のチャンピオンを破り世界の注目を集めた。今度はこれをロボットに応用する。

ロボットがお互いに教え合う

ロボットは学習したノウハウを他のロボットと共有する。数多くのロボットがReinforcement Learningの手法で学習するが、習得した知識はクラウド「Cloud Robotics」に集約される。ここで知識をポリシーに昇華し他のロボットと共有する。つまり、数多くのロボットが並列で学習することで、技能の習得が格段に早くなる。この手法は「Transfer Learning」と呼ばれ注目されている。(下の写真は4台のロボットがドアの開け方を学習している様子。それぞれのロボットが学んだことを4台で共有する。)

ロボットが人間のように学ぶ

人間や動物は試行錯誤で新しいスキルを学習するが、このモデルをロボットに応用したのが上述のReinforcement Learningである。ロボットは失敗を繰り返しながら、目的を完遂できるよう自ら学習していく。人間や動物はこれに加え、物に触るとそれがどう動くかを理解している。人間は内部にメンタルモデルを構築し、アクションを起こすとそれに応じて環境がどう変わるかを予想できるとされる。

ロボットがタッチ感覚を習得

Googleはこれと同じモデルを構築し、ロボットに物の扱い方を教える。テーブルに様々な文房具を置き、ロボットが特定のオブジェクトに触るとそれがどう動くかをこのモデルは予測する。このモデルで教育すると、ロボットは人間のように意図を持った操作ができるようになる。つまり、ロボットにオブジェクトと場所を指示すると、ロボットはそれを指定された場所に移動する。このモデルは「Deep Predictive Model」と呼ばれ、ロボットは人間のようにタッチ感覚を習得する。

Googleロボット開発の行方

先進技術を生み出すGoogleロボット開発であるが、この事業は中止されるとのうわさが絶えない。GoogleはBoston Dynamicsを5億ドルで買収したが、2016年にはこれをToyotaまたはAmazonに売却すると報道された。これに先立ち、プロジェクト責任者Andy RubinはGoogleを離れた。Alphabet配下の開発プロジェクトが相次いで中止される中、Googleのロボット開発がどこまで進むのか注視されている。

Boston Dynamicsの四つ足ロボット

先行きが見えない中でもBoston Dynamicsはロボット開発を積極的に進め、新技術を相次いで公開している。同社が開発するロボットは動物のように四本足で走行するのが特徴で、足場が悪くても歩けるため軍事への展開を目指していた。最近ではロボットを小型化し、家の中で移動し家事をこなす機能を実装している。下の写真は「Spot」というモデルで手 (頭に見える部分) で物を掴み操作できる。主人にビールを運び、シンクから食器を持ち上げウォッシャーに入れることができる。高度なインテリジェンスを持つが、外見は小型恐竜のようにも見え、家で使うにはデザイン面で工夫が必要かもしれない。

米国ロボット産業が再び花開く

Googleロボット事業の先行きが不透明なものの、ロボット開発はAIと密接に関係し、Googleの強みを生かせる分野である。GoogleはDeepMindと連携してロボット開発を進めており、世界最先端のAI技法を取り込むことができる。自動運転車と並んでロボット開発は将来の事業を支える柱に成長する可能性を秘めている。また、トランプ政権がロボット開発を国策として後押しする可能性もあり、開発が一気に加速するかもしれない。米国ロボット産業が再び花開く兆しを感じる。