Name: 日本最大のAIユニコーンがディープラーニングの未来をどう切り開くか (How Japan’s largest AI unicorn is shaping the future of deep learning)
Uploaded: 2025-07-22T18:16:51.000Z
Duration: 14 min 56 s
Description: VoiceTubeの動画で発音を聞きながら英語表現を覚えよう！学べる英語：

Hello and welcome to Managing Asia in this first episode of a two-part series.

こんにちは、Managing Asiaへようこそ！今回は2回シリーズの第1回目です。

様態の副詞

We're diving into the world of innovative Japanese companies that are truly making an impact.

真にインパクトを与える革新的な日本企業の世界に飛び込む。

Today, we're shining a spotlight on Preferred Networks, a tech startup that's rapidly using deep learning and artificial intelligence to improve efficiency and accessibility across various sectors.

本日は、ディープラーニングと人工知能を急速に活用し、様々な分野で効率性とアクセシビリティを向上させているテック・スタートアップ、Preferred Networksにスポットライトを当てる。

Preferred Networks is one of the largest unicorns in Japan who is leading the charge in artificial intelligence innovation in the country.

Preferred Networksは、日本の人工知能イノベーションをリードする日本最大級のユニコーン企業である。

Founded in 2014, the company specialises in AI, deep learning and machine learning solutions.

2014年に設立された同社は、AI、ディープラーニング、機械学習ソリューションを専門としている。

With strategic collaborations across industries such as robotics, healthcare and autonomous driving, the company is developing smarter technologies to address real-world challenges.

ロボット工学、ヘルスケア、自律走行などの業界を横断する戦略的提携により、同社は現実世界の課題に対処するためのよりスマートな技術を開発している。

I recently sat down with the founders in Tokyo to discuss their journey and how they plan to boost Japan's global tech presence with their innovations.

私は最近、東京で創業者たちと面会し、彼らの道のりと、彼らのイノベーションによって日本のグローバル・テック・プレゼンスをどのように高めるつもりなのかについて話し合った。

Both of you founded Preferred Networks in 2014.

お二人とも2014年にプリファード・ネットワークスを設立されました。

Today, Preferred Networks is one of the largest unicorns here in Japan.

今日、プリファード・ネットワークスは、日本で最も大きなユニコーンのひとつである。

Nishikawa-san, as CEO, what was your vision for the company?

西川さんはCEOとして、どのようなビジョンをお持ちでしたか？

Were you trying to use AI and deep learning to solve pressing social problems and issues here in Japan?

AIやディープラーニングを使って、日本の喫緊の社会問題や課題を解決しようとしたのですか？

We are trying to create a lot of new value in the world by focusing on computers and computer science, which we love.

私たちは、自分たちが大好きなコンピューターとコンピューター・サイエンスに焦点を当てることで、世の中に多くの新しい価値を生み出そうとしている。

Our vision is to make the world a better place by making the latest technology available in the shortest possible time, and we are working on various real-world issues.

私たちのビジョンは、最新のテクノロジーを可能な限り短期間で利用可能にすることで、世界をより良い場所にすることであり、現実世界のさまざまな問題に取り組んでいる。

岡野原さん、10年ぶりですね。

As the chief executive researcher, how challenging has it been for you to realize this vision that you've created for yourselves?

最高研究責任者として、このビジョンを実現するためにどのような困難がありましたか？

For the past 10 years, we have been working on using AI to solve real-world problems.

過去10年間、私たちはAIを使って現実世界の問題を解決することに取り組んできた。

We have been working on a wide range of issues, including cars, robots and medicine.

自動車、ロボット、医療など幅広い課題に取り組んできた。

And in the real world, each field has its unique problems.

そして現実の世界では、それぞれの分野に固有の問題がある。

For example, there are fields where there are data problems, there are fields where AI technology itself is still underdeveloped.

例えば、データの問題がある分野もあれば、AI技術自体がまだ未発達な分野もある。

There was also the problem that society had not yet demanded it.

社会がまだそれを求めていないという問題もあった。

We have been solving these problems one by one over the years.

私たちは長年にわたり、これらの問題をひとつひとつ解決してきた。

Well, this vision of yours certainly attracted the attention of Toyota.

まあ、あなたのこのビジョンは確かにトヨタの注目を集めた。

They became a key investor in your company, and in two preferred networks.

彼らはあなたの会社と2つの優先的なネットワークの重要な投資家になった。

Nishikawa-san, as CEO, what does it feel like to have one of the biggest automakers in the world as a key investor?

西川さん、CEOとして、世界最大級の自動車メーカーが重要な投資家であることをどう感じていますか？

We have received a large investment from Toyota, but I cannot give details about what is currently in progress.

トヨタから多額の投資を受けたが、現在進行中のことについては詳しくは言えない。

When we first received the investment, we had a strong desire to apply AI to the field of automated driving.

出資を受けた当初、AIを自動運転の分野に応用したいという強い思いがありました。

With this in mind, we received investment from Toyota and accelerated this business.

このことを念頭に置いて、私たちはトヨタから出資を受け、この事業を加速させた。

And one area they were hoping to address with its autonomous driving technology is Japan's trucking industry.

そして、彼らが自律走行技術で取り組みたいと考えていた分野のひとつが、日本のトラック業界だ。

The technology would mean that elderly truck drivers remain active in the workforce, while reducing the physical and mental strain that comes with long hours on the road.

この技術は、高齢のトラック運転手が現役で働き続け、長時間の運転に伴う肉体的・精神的負担を軽減することを意味する。

As part of our current efforts in the field of automated driving, we have invested in a company called T2.

自動運転分野における現在の取り組みの一環として、私たちはT2という会社に投資している。

This company is kind of a joint venture that originally came around through a collaboration between us and Mitsui & Co.

この会社は、もともと三井物産との共同出資で生まれたジョイント・ベンチャーのようなものだ。

The field we are currently working on is the automated driving of trucks.

私たちが現在取り組んでいる分野は、トラックの自動運転です。

The problem in the world of logistics is that you have to drive for many hours, and sometimes you have to drive late at night.

物流の世界で問題になるのは、何時間も運転しなければならないこと、そして時には深夜に運転しなければならないことだ。

However, there is a problem in Japan that the number of truck drivers is decreasing.

しかし、日本ではトラックドライバーの数が減っているという問題がある。

Like any unicorn, the ultimate ambition is to list one day.

どのユニコーンもそうであるように、究極の野望はいつか上場することだ。

Investment is also necessary for software development, but compared to software, investment in hardware requires a much larger amount of money.

ソフトウェア開発にも投資は必要だが、ソフトウェアに比べ、ハードウェアへの投資ははるかに多額の資金を必要とする。

In order to raise such large-scale funding, we believe that raising funds from the market will become essential in the future.

こうした大規模な資金調達を行うためには、今後、市場からの資金調達が不可欠になると考えている。

Therefore, we aim for an IPO as one of the goals of our business.

ですから、私たちは事業の目標のひとつとしてIPOを目指しています。

I'm here with Toru Nishikawa, co-founder and CEO of Preferred Networks, one of Japan's largest tech unicorns.

日本最大のハイテク・ユニコーンのひとつであるPreferred Networksの共同創業者兼CEO、西川徹氏と一緒だ。

He is giving me an exclusive look inside the company's chip room, where all the groundbreaking research and development takes place.

画期的な研究開発が行われるチップルームの内部を独占取材させてもらった。

One of their most impressive achievements is the creation of Japan's most powerful supercomputer, developed in collaboration with Kobe University, the MNCore AI processor series.

彼らの最も印象的な業績のひとつは、神戸大学と共同で開発した日本最強のスーパーコンピューター、MNCore AIプロセッサー・シリーズの誕生である。

Your MNCore series managed to top Green 500's list for the world's most energy-efficient computer chips.

御社のMNCoreシリーズは、Green 500の世界で最もエネルギー効率の高いコンピューター・チップのリストでトップになりました。

In terms of software and architecture, I'm looking at the chips now.

ソフトウェアとアーキテクチャーに関しては、今チップを見ているところだ。

What software and hardware architecture and design went into creating these chips?

どのようなソフトウェアとハードウェアのアーキテクチャとデザインで、これらのチップは作られたのか？

私たちはソフトウェアとハードウェアの両方を開発しています。

For hardware, we focus on how much computing power we can pack into a limited number of transistors, and we use a very unique architecture.

ハードウェアについては、限られた数のトランジスタにどれだけ演算能力を詰め込めるかに重点を置いており、非常にユニークなアーキテクチャを採用している。

In addition, through tuning and optimization using software has enabled us to create a high-performance chip.

さらに、ソフトウェアを使ったチューニングと最適化によって、高性能チップを作ることが可能になった。

We have been able to greatly increase the performance per power.

電力あたりのパフォーマンスを大幅に向上させることができた。

When you talk about AI technologies, you cannot not talk about the big elephant in the room, NVIDIA.

AI技術について語るとき、部屋の中の大きな象であるエヌビディアについて語らないわけにはいかない。

How do your proprietary MNCore AI processors compare to the chipsets made by NVIDIA?

御社独自のMNCore AIプロセッサは、NVIDIA製のチップセットと比べてどうですか？

By focusing on deep learning and AI, we are creating more advanced processors and are aiming to gain a competitive advantage by only installing what is necessary for the use of AI.

ディープラーニングとAIに注力することで、より高度なプロセッサーを生み出し、AIの活用に必要なものだけを導入することで競争優位に立つことを目指している。

We believe that this approach will help us maintain our competitive advantage.

このアプローチが競争上の優位性を維持することにつながると信じている。

Okanohara-san, when it comes to developing those AI processors, do you have NVIDIA in mind when you want to beat them in terms of speed, in terms of power?

岡野原さんは、AIプロセッサーの開発において、スピードやパワーでNVIDIAに勝つことを念頭に置いていますか？

One of the things we place importance on is performance and efficiency per unit of power.

我々が重要視していることのひとつは、パフォーマンスと単位出力あたりの効率だ。

The biggest issue for all semiconductors in the next generation is that they require more power.

次世代のすべての半導体にとって最大の問題は、より多くの電力を必要とすることだ。

But this also generates heat and limits the amount of computing power they can perform.

しかし、これは熱を発生させ、計算能力を制限することにもなる。

The processors and related devices we are currently developing are chips that handle data transfer, and they require a lot of power.

私たちが現在開発しているプロセッサーや関連デバイスは、データ転送を扱うチップであり、多くの電力を必要とする。

We are working hard to install new innovations into these important areas as quickly as possible to give us a competitive advantage.

私たちは、これらの重要な分野に新たなイノベーションをいち早く導入し、競争上の優位性を確保するために懸命に取り組んでいる。

NVIDIA is the dominant player in the entire generative AI industry.

エヌビディアはジェネレーティブAI業界全体における支配的なプレーヤーである。

As a tech startup here in Japan, do you think Preferred Networks has what it takes to really beat NVIDIA in this field?

日本の技術系スタートアップとして、Preferred Networksはこの分野でNVIDIAを打ち負かすだけの力があると思いますか？

Regarding our processors, for example, NVIDIA dominates the field of AI.

例えば、プロセッサーに関しては、エヌビディアはAIの分野を独占しています。

But of course, we aim to break into this field.

しかし、もちろん、私たちはこの分野に参入することを目指している。

And as DeepSeek has shown, even if you don't have the most advanced hardware, you can still create cutting-edge models by improving software.

また、ディープシークが示したように、最先端のハードウェアを持っていなくても、ソフトウェアを改良すれば最先端のモデルを作ることができる。

I think that in the future, various players will enter the world of chips and continue to create new products.

今後、さまざまなプレーヤーがチップの世界に参入し、新しい製品を生み出し続けると思う。

Okanohara-san, I want to talk to you about China's open-source AI model, DeepSeek, trying to shake up NVIDIA.

岡野原さん、エヌビディアを揺るがそうとしている中国のオープンソースAIモデル、ディープシークについてお話を伺いたいと思います。

この脅威をどう見ていますか？

Are you trying to change your own AI strategy as a result?

その結果、自らのAI戦略を変えようとしているのか？

First of all, even before DeepSeek became famous, we thought it was a company with very good technology and paid close attention to it.

まず、ディープシークが有名になる前から、私たちは非常に優れた技術を持つ会社だと思い、注目していました。

So, to some extent, we expected it to achieve the position it has now.

だから、ある程度は今のポジションを獲得することを期待していた。

I think some companies will continue to strengthen their models as they have been doing, while others will challenge themselves to take a new approach and break new ground.

これまで通りモデルを強化していく企業もあれば、新たなアプローチで新境地に挑戦する企業もあると思う。

I think DeepSeek was the first to take the lead in this.

ディープシークが先陣を切ったのだと思う。

When you look at the AI technologies out there, it seems that the US and China are leading the race.

AI技術を見ると、アメリカと中国が競争をリードしているように見える。

As founders of preferred networks, do you want to change that?

好ましいネットワークの創設者として、あなたはそれを変えたいと思いますか？

We have been working on semiconductors, and we have also been focusing on several areas in the field of AI, and as a result, we hope that the Japanese industry will become more competitive through us.

私たちは半導体に取り組んできましたが、AIの分野でもいくつかの分野に力を入れており、その結果、私たちを通じて日本の産業がより競争力を持つことを期待しています。

Above all, we want to provide our products and services to the world in the future.

そして何よりも、私たちは将来、自分たちの製品とサービスを世界に提供したいと考えている。

Preferred Networks is leading the way in AI innovation with Plamo, its open-source large-language model, which the company built from scratch.

Preferred Networksは、同社がゼロから構築したオープンソースの大規模言語モデル「Plamo」でAIイノベーションをリードしている。

Plamo excels at Japanese-specific tasks, while also supporting multiple languages, including English.

Plamoは日本語に特化したタスクを得意とする一方、英語を含む多言語にも対応している。

I sat down with Daisuke Okanohara to learn more about Plamo's capabilities and the company's vision for its future.

岡野原大輔と対談し、プラモの実力と今後のビジョンについて聞いた。

The Plamo tool now supports 30 languages as well, but our most current interest area is the H-site.

Plamoツールは現在30ヶ国語に対応しているが、現在最も関心があるのはHサイトである。

Therefore, we focused on robotics, automobiles, or industrial sites.

そこで、私たちはロボット、自動車、あるいは産業現場に焦点を当てた。

In robotics or automobiles, this is a promising field because maybe the generative AI technology can change the world.

ロボット工学や自動車の分野では、ジェネレーティブAI技術が世界を変えられるかもしれないので、これは有望な分野だ。

Therefore, maybe it is challenging to get money only from the LLM business, but we may find a way to get money from such a robotics or other H-site business.

だから、LLMビジネスだけでお金を得るのは難しいかもしれないが、ロボットや他のH-siteビジネスでお金を得る方法はあるかもしれない。

In terms of leadership and management style, are both of you very different or very similar?

リーダーシップやマネジメントのスタイルという点で、お二人は大きく異なるのでしょうか、それとも似ているのでしょうか？

I think there are a lot of similarities in our management styles.

私たちの経営スタイルには多くの共通点があると思う。

In terms of management style, it has changed a lot over the last 10 years, depending on the state of the company.

経営スタイルに関しては、この10年間、会社の状態によって大きく変わってきた。

When the number of employees was quite small, the organizational structure was quite flat.

従業員数がかなり少なかった頃は、組織構造はかなりフラットだった。

But as the number of employees gradually increased, we created a more structured organization in order to make it easier to gather opinions and easily share them.

しかし、社員数が徐々に増えていくにつれて、意見を集約しやすく、共有しやすくするために、より構造的な組織を作った。

In terms of leading and managing the employees, how do you differ from Nishikawa-san?

従業員を率い、管理するという点では、西川さんとどう違うのですか？

I'm more of a person who trusts and delegates to others, and if there are talented people, I will select and promote them.

私はどちらかというと、人を信頼して任せるタイプで、才能のある人がいれば私が選んで登用する。

In the first place, our company is involved in various projects, so I will choose and promote people who are suitable for each project.

そもそもうちの会社はいろいろなプロジェクトに携わっているので、それぞれのプロジェクトに適した人材を選んで登用していく。