Preferred Networksは日本国内ではあまり知られていない企業ですが、トヨタによる支援を受けたこの人工知能ユニコーンは、深層学習を活用して「現実的な」問題を解決し、最終的にはグローバルに展開する大きな計画を抱えています。CEOの大塚博之氏によると、同社は10年以上にわたりAIを用いて現実世界の課題に取り組んできました。事業範囲はトラッキング、ヘルスケア、ロボティクスなど多岐にわたります。
Preferred Networksは、2017年にトヨタから105億円（約9540万ドル）の投資を受けたことからも分かるように、自動車業界の大手に注目されています。実際、2015年には初回投資として10億円を受けており、同社は日本のユニコーン企業の一つであると言えます。日本のスタートアップエコシステムは成長していますが、国際通貨基金（IMF）の調査によると、評価額が10億ドルを超える日本の企業は全体のわずか0.5%に過ぎません。
深層学習に特化したこのスタートアップは、商社の三井物産との自動運転分野での合弁事業も行っています。CEOの西川徹氏によると、トラッキング業界には「非常に長い」労働時間や減少するドライバー数といった問題があります。このため、両社はそれに対処するために共同して企業T2に投資しています。
自動車業界は競争が激しいため、Okanohara氏は「普通の車の問題に取り組むことは非常に困難である」と認めています。彼は、AIソリューションがデジタル領域での成果を得やすい一方で、現実問題に取り組むには時間がかかることを強調しました。また、AIベースの材料発見分野では、技術が収益を上げ始めるまでに最大5年かかる可能性があると西川氏は述べています。このプロセスにおいては、まず企業との共同研究を行い、その後商業化できるかを判断し、商業化が可能であると判断された段階で製品化に向けて取り組むとのことです。
さらに、Preferred Networksは最近のAIの進展において、「非常に良い技術」を持つDeepSeekに注目しており、同業界への新規参入者が増えることを期待しています。同社は、Nvidiaの生成AI戦略が成功を収めたが、グラフィックスプロセッシングユニット設計において最適とは言えないことも認識しており、競争優位性を得るための「より高度なプロセッサ」を開発中です。
IPOの計画については、同社は海外の投資家に目を向けており、エンターテインメント、半導体、コンピュータ分野で多くの問い合わせを受けていると西川氏は述べました。「日本だけでは限界があり、グローバル市場は日本市場よりはるかに大きい」と彼は強調しています。最後に、Okanohara氏は、同社がハードウェア製品、特に半導体を世界に紹介する時期に大規模な資金が必要となると述べ、CEOは「そのタイミングで上場を目指す」と言っています。これには約3〜5年かかる見込みです。
