新たな領域で
大きなインパクトを生み出したい

テクノロジーの進化に伴い、私たちの社会はさまざまなものを制御する技術を獲得してきたが、一方で現状の技術ではまだたどりつかない技術的領域もある。例えば、自動運転技術は進化を見せているが、分散した自動運転車が相互に協調し安全性や快適性を高めていくような技術の確立はこれからの課題と言える。丹羽は現在、分散処理技術の研究を通じて、こうした全体最適化を見据えた技術の確立をめざしている。
「車やデータセンターのサーバなど、分散した機器群がネットワーク通信を介して自律的に学習し、高度に協調するシステムの実現をめざしています。具体的に今取り組んでいるのは、人間では制御できない巨大な系（社会全体、交通網全体、世界中のデータセンター網全体など）にある計算資源、制御系、データ群を自律的に分散協調するための学習則についての研究開発です。世界中に散らばったデータを集め、それらを処理することで、端末一台、車一台ではなく、街全体、交通網全体で最適化が自動的に生み出され、世界がよりスマートになる。そうした技術に挑戦しています」

大きなチャレンジに向き合う丹羽だが、以前は音声・信号処理の領域を専門として集音技術の研究を行っていた。2014〜15年当時、音声・信号処理領域に機械学習活用の大きな波が到来し、時代の転換を意識し、それまで築き上げてきたキャリアを横に置き、機械学習領域への転身を果たした。そして現在は、機械学習を応用した機器群の自動学習・高度協調に関する基礎研究と可視化に挑んでいる。
「研究内容を移行した当初は、なかなか成果も出にくい状況がありました。しかし、今となってはこの選択により、迷いなく研究指針を立て、基礎理論の研究とメディア処理の応用の研究を両立できるようになったので、良い選択をしたのではないかと思っています。時間をかけて培ってきたものを大切にする姿勢ももちろんリスペクトします。けれど私の場合は、恩師の影響も大きいと思うのですが、10年も経てば時代は変わる。ならばまったく違うことにチャレンジしてみよう、その方が面白そうだな、と思うタイプなんですね。現在の研究はまだ小規模な基礎研究ですが、いずれはNTTだからこそできるような大規模な社会実験にまでつなげ、大きなインパクトを残せればと考えています」