こんにちは。
元野村證券女性営業マンのフリーファイナンシャルアドバイザーNatsumiです。
これからの画像技術に革命を与えるらしいんだけど、どういう会社が作っているんだろう？
教えて！
昨今「自動運転」や「AI」という言葉を聞かない日はないくらい、それらの技術は私たちの生活に定着し、また私たちの生活をこれからも変化させていくとされています。
今日は、そんな私たちの生活に関わる「目」「画像」を変化させていく技術を開発している
アメリカ・NVIBIA
の企業分析をし、
- NVIDIAの事業内容
- NVIDIAの強み
- NVIDIAの今後の戦略
を明らかにしたいと思います。
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NVIDIAってどんな会社？
半導体の製造開発
をしている会社です。
ジェン・スン・ファンが、1993年にクリス・マラコウスキーらと共に設立した会社です。
さて、皆さんは「半導体」がどのようなものかご存知ですか？
半導体とは
半導体で作られた電子回路（半導体デバイス）のこと
を言います。
こんな装置を見たことはありませんか？
これが、「半導体で作られた電子回路＝半導体」です。
そもそもは「半導体」という「状態のこと」を表している言葉ですが、今では「半導体で作られた電子回路」のことも「半導体」というようになりました。
半導体という「状態」のことを指す場合は
物質は電気の通りやすさで、銅のように電気をよく通す「導体」と陶磁器のように電気を通さない「絶縁体」、そしてその中間の性質を持つ「半導体」に分けられます。
以上のような性質のことを「半導体」と言います。
半導体は身の回りのあらゆるものに使われています。
パソコンやゲーム機、TV、スマートフォン、そして自動車にいたるまでです。
半導体はそれらの製品で、
情報を記憶する、数値を計算するというような人間の頭脳にあたる役目
を担っています。
そしてこの半導体を利用し、革新的な製品を作っているのがNVIDIAです。
NVIDIAは、2017年にMITテクノロジーレビューが発表した「賢い会社50ランキング」で1位を獲得しており、その技術は高く評価されています。
| 企業名 | 事業内容 | |
| 1 | NVIDIA (米) | 半導体の製造開発 |
| 2 | Space X (米) | ロケット開発 |
| 3 | Amazon (米) | EC・クラウドサービスの提供 |
| 4 | 23andMe (米) | 遺伝子検査の実施・レポート販売 |
| 5 | Alphabet (米) | 検索エンジン・クラウドコンピューティング |
| 6 | iFlytek (中) | 音声認識システムの開発 |
| 7 | Kite Pharma (米) | バイオ医薬品の研究開発 |
| 8 | Tencent (中) | メッセージアプリ・オンラインゲーム開発 |
| 9 | Regeneron (米) | バイオ医薬品の研究開発 |
| 10 | Spark Therapeutics (米) | バイオ医薬品の研究開発 |
NVIDIAの事業内容・強み
NVIDIAの注目するべき半導体製品は
GPU
です。
略さずにいうと、
「Graphics Processing Unit」の略で、3Dグラフィックスなどの画像描写を行う際に必要となる計算処理を行う半導体チップ
のことを言います。
パソコンの頭脳に当たるCPU開発ではインテルという手ごわい競争相手がいたため、NVIDIAは画像処理に特化したGPU開発に事業を特化しました。
そして、このGPUの性能が格段に優れているために注目されています。
「どれくらい優れているのか」というと
従来GPUは、PCやゲームの分野で画面上に画像を表示するために使われてきた。
3次元の画像や高画質の画像を表示するには、大量の情報を処理しなければならない。
CPU（中央演算処理装置）だけでは処理できない作業を補完する部品として、画像の高速処理に特化してきた。その性能は数字を見れば明らかだ。
AI半導体「エヌビディア」は何がすごいのかより
CPUで画像を処理する場合、1秒間に処理できる画像の枚数は約5枚。
それに対し、エヌビディアの最新GPUを用いると1秒間に900枚もの画像を処理することができる。
ということで、
「1秒に画像5枚しか処理できないCPU」に比べ、NVIDIAの「GPUは1秒に900枚もの画像を処理できる」
とは、圧倒的な優れた性能です。
そしてこの高い技術力を使うことで今一番期待されている分野が
ディープラーニング／AI技術
の分野です。
高速なグラフィック処理を必要とする3Dゲームの分野でよく使われていたNVIDIAのGPUですが、その3Dゲームの分野で技術が鍛えられ高性能に進化したGPUの汎用計算処理の能力に機械学習や深層学習（ディープラーニング）の研究者が着目し、利用し始めました。
大量のデータをコンピューターに入力して特徴を探す「機械学習」と膨大なデータを基に膨大な計算処理を行う「ディープラーニング」には、CPUの代わりにGPUを搭載した「GPUサーバー」が活用されています。
例えば、人間の顔の画像データを大量に学習させればさまざまな画像からAIが人間の顔を見分けられるようになります。
GPUを用いることで、通常1年ほどかかるディープラーニングの処理を1カ月程度で終えることができ、開発効率を大幅に向上させることができるということで、今やGPUはAIに欠かせない技術となっています。
ということで、
「AI技術とGPU」
は、切っても切れないテクノロジーであり、そのGPUの中でも優れたGPUを作る「NVIDIA」が、これからの未来を作る企業として注目されています。
「GPUはAI技術に欠かせないテクノロジー」であるため、様々な会社と提携し、そのテクノロジーを提供しています。
例えば、日本の「トヨタ自動車」との提携を、2017年5月に発表しています。
自動車のトヨタと半導体のエヌビディアがどのような分野で提携を結ぶこととなったのでしょうか？
それは
自動運転
の分野です。
トヨタは、今後数年以内に自動運転市場導入を見込んでいます。
自動運転には様々な技術が使われていますが、自動運転システムの性能を高める1つの技術として
NVIDIAのGPUによる画像分析
に力を入れています。
自動運転をするには、車につけたカメラから得た情報を「瞬時に」分析する必要があります。
なおかつ、その画像分析に「間違いがない」ように、「高精度で高解像度な分析」ができる必要があります。
それができるのが「NVIDIAのGPU」というわけです。
2019年3月には「自動運転分野の提携拡大のニュース」も出ており、自動運転分野におけるNVIDIAの存在はますます大きくなっていくと予測できます。
2019年6月にはボルボグループとも戦略的提携を結ぶというニュース、2020年7月にはコンチネンタルが車両のAI（人工知能）システム開発用に、エヌビディアの技術を導入した自社のスーパーコンピューターを構築したというニュースを発表しています。
NVIDIAの今後の戦略
CEO、ジェンスン・フアン氏は2019年10月22日（現地時間）開催された通信関連のイベント｢MWC Los Angles 2019｣のパートナープログラム講演の中で｢EGX Edge Supercomputing Platform｣という新しい“エッジコンピューティング”と呼ばれる最新技術向けのサーバー製品群を発表しました。
また、これを活用した5G向けの通信機器を、スウェーデンのエリクソン、米国のレッドハットと協業して提供していくと明らかにしています。
NVIDIAはかつてTegra（テグラ）というスマートフォン/タブレット向けの半導体でモバイル市場に参入したものの、Qualcommとの競争に敗れて撤退したという経緯があります。
そのため、IT業界のなかでNVIDIAは通信キャリア向けの市場にはあまり興味がないと考えられていましたが、今回、端末側ではなくインフラ側という違いはあるものの通信キャリア向け事業への再参入をした格好となっています。
また、2020年5月にオンラインで配信された「GTC2020」基調講演で「NVIDIA A100」が発表されました。
AI機能では従来比約20倍も高速化したとされ、マイクロエッジ サーバーからHPC、大規模データセンターでの活用まで幅広く活用できるそうです。
EGX A100を搭載したサーバーは、前述の空港などで数百台のカメラを管理することを想定し、EGX Jetson Xavier NXは、コンビニエンスストアなどで数台のカメラを管理することが想定されています。
5GにおいてもAIにおいても欠かせないものとなってきているNVIDIAの技術・動向はこれからも注視していく必要があるでしょう。
NVIDIAの株価について
NVIDIAはニューヨーク市場に上場しており、アメリカ株の取引ができる証券会社に口座があれば取引をすることができます。
気になる方はNVIDIAの株価をチェックしてみてください。
まとめ：将来有望な企業に投資をしよう
未来の自動車の運転は、人間が運転席には乗っているものの「自動運転」での運転が当たり前になる時代となるかもしれません。
そうなったときに、間違いがなく高性能な画像分析のできるNVIDIAが自動運転技術に用いられるというのは、当たり前のことかもしれません。
今後もどのような企業との提携がされていくか注目したいところです。
それでは今日はこれで＾＾
