数年前「2位じゃダメなんでしょうか？」という某議員の発言により期せずして有名になったスーパーコンピュータ「京」。果たして世界一のコンピュータは何に使われているのか？

そんな疑問にある先生が答えてくれました。兵庫県立大学大学院、シミュレーション学研究科の藤原義久教授です。

藤原教授はスーパーコンピュータの超巨大な演算能力を用いた研究をしています。

まずはスーパーコンピュータがどれほどのスペックなのか？私がこの文章を書いているMacはプロセッサの個数が1、コア数は2です。

それに対し、京コンピュータはプロセッサが8万8千個、そして一つのプロセッサに8個のコアがありますから、コアの総数は70万以上ということになります。このコアが同時に計算を行い…と、Macと比べるな、という話ですがとにかくケタ違いの演算能力を持っています。

それほどケタ違いの演算能力を何につかうのでしょう。藤原教授はその能力を「100万社の企業のデータ」を調べるために使っています。

例えば、

「連鎖倒産はどのように引き起こされるのか？」

「GDPはどうやって決まるのか？」

「企業同士はどのようにつながっているのか？」

といったことを膨大なデータを調査し、共通して見られるパターンを発見しようとしています。

（出典：http://www.simulation-studies.org/academic-staff/fujiwara/research）

エコノミストや社会学者が経験的に語っている部分を「ビッグデータ」を用いることでより定量的に扱うことができる、というわけです。

「京」を使う前はその計算を1回行うのに3日（！）かかっていたそうですが、現在では同じ計算を30分ほどでできるということで、巨大な演算能力の恩恵に預かることができています。

もともと教授は宇宙論や理論物理を志した方でした。しかし、残念ながら理論物理学ではなかなか食べていくことができません。学者として身を立てていけるかどうか、当時は不安だったそうです。

ところがその時期に偶然たまたま出席した研究会で、「複雑系科学」にめぐりあいました。当時は社会科学の方々があまりデータを見ておらず、「これは面白い」と思ったそうです。

そう思った藤原さんはニューヨーク証券取引所からミリ秒単位で変動する株価のデータを購入し、統計的な量を調べてみました。そして、「昨日の株価から、今日の株価はわからない、リターンには全く相関がない」ということを導きました。わかりやすく言うと、「昨日、株価が上がったから、今日も上がる」には全く根拠が無い、ということです。

「株価の予測を色々とやっている人がいるが、統計的には全く根拠はないと思います。その一方で、株価のリターン（上がるか下がるか）ではなく、リスク（上げ下げの大きさ）には注目すべき長期的な記憶や自己相似性というパターンがあります。」

と藤原教授は言います。

その当時から、株価の分析には多くの研究者が参入しています。

藤原さんは「金融市場には研究者が群がっている。大量のデータがあるし、コンサル的には儲かるからね。でも私がもっと研究する必要あると思うのは、実体経済の方で、そちらの研究はまだまだこれから。」といいます。

そして、辿り着いたのが100万社の企業の業績、取引先などのビッグデータでした。

この研究の面白さは？とお聞きすると、藤原教授は

「大量のデータが見せる複雑なシステムの美しい世界、パターンの発見とその謎解きに魅せられた」と言いました。

藤原さん、お忙しい中ありがとうございました。こちらの研究にご興味をもった方は

http://www.simulation-studies.org/academic-staff/fujiwara

までアクセスし、コンタクトを取っていただくようお願い致します。

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(2026/4/30更新)

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