#03【竹内健】4〜5年周期で新たな領域へ。「軸足」を残しながら越境し続ける流儀

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世界を動かす半導体産業。その最前線を牽引してきたトップランナーたちは、どんな選択と決断を重ねてきたのか。知られざる半生に迫る連載企画、「Silicon is my life」。

今回話を聞いたのは、東芝でNANDフラッシュメモリの研究開発に従事し、世界初の64Mビットから16Gビットに至るNANDフラッシュメモリの商品化に成功した竹内健氏だ。スタンフォード大学でMBAを取得後、東京大学准教授、中央大学教授を経て、現在は東京大学大学院工学系研究科教授として「Computation in Memory（CiM）」の研究を牽引している。 産業界の最前線で半導体の革新に挑んだのち、アカデミアへ転身。常に自分が変化できる場所を求め、技術とビジネス、そしてアカデミアの世界を越境してきた竹内氏のキャリアヒストリーに迫る。（全4回）

（プロフィール）
東京大学大学院工学系研究科 教授
竹内健
1993年、東京大学大学院工学系研究科物理工学専攻修士課程修了後、株式会社東芝入社。NANDフラッシュメモリの研究開発に従事し、世界初の64Mビット〜16Gビットに至るNANDフラッシュメモリの商品化に成功。マルチレベルセル技術の基礎を築き、現在もすべてのNANDフラッシュ製品に採用されている。2003年スタンフォード大学経営大学院修了（MBA）。2007年東京大学大学院工学系研究科准教授、中央大学理工学部教授を経て、現職。脳型データセントリックコンピューティングおよびComputation in Memory（CiM）の研究を牽引する。著書に『世界で勝負する仕事術』（幻冬舎新書）など。

◾️スタンフォードでの「越境」体験と、やりきって迎えた転身

スタンフォードのMBAでは、経営戦略からファイナンスまでビジネスの基礎を徹底的に叩き込まれました。よく「技術者がわざわざMBAに行く価値はどこにあるのか」と聞かれますが、良かったのは「技術」と「ビジネス」両方の言葉を話せるようになったことです

実際、MBAから戻ったあとの僕は、東芝の事業部でマーケティングや事業企画など、ビジネスの最前線に立つようになりました。たとえば、Appleのような世界最大のお客さまと「もっと安くしてくれ」「いや、この技術的な価値は譲れない」とシビアな交渉をする。優れた技術をどう利益に変えるかという、まさにMBAでの学びが直結する仕事でした。

研究開発の泥臭い現場から経営に近い領域までを一通りやりきった頃、フラッシュメモリ事業も会社の屋台骨へと成長していました。少人数のゲリラ戦から「大企業の安定した事業」へとフェーズが変わったことで、ゼロから新しいものを生み出したい僕の中に「東芝でやるべきことはすべてやりきった」という手応えが生まれたのです。

そんな折、2007年に東京大学から声がかかり、アカデミアへの転身を決意します。

実は当時、「フラッシュメモリはあと10年で飽和する」と未来を読み違えていました。その後のスマホやAIの台頭による爆発的成長を見て、「残っていればボーナスが違ったのに」と笑い話にすることもあります。それでも、既存事業の枠組みを離れ、「次世代の技術」にフルスイングできる環境へ移ったことは、僕にとって間違いなく大正解でした。

 ◾️メモリの知見を武器に挑む、次世代半導体「CiM」

現在、僕が東京大学の研究室で注力しているのが「CiM（Computation in Memory：メモリ内演算）」※1と呼ばれる技術です。

※1 CiM（Computation in Memory）：メモリチップの内部に演算機能を持たせるアーキテクチャ。データをプロセッサーへ移動させる際の消費電力や遅延（レイテンシ）を大幅に削減でき、AI処理を劇的に効率化する次世代技術として期待されている。

少し技術的な話になりますが、現在のAIは膨大なデータを処理しますが、実は計算の速度よりも「メモリ（記憶）」から「プロセッサー（計算）」へデータを運ぶ過程の渋滞がボトルネックになっています。

（竹内研究室HPより）

最近話題のHBM（広帯域メモリ）※2も、チップを近づけてこの渋滞を緩和する技術ですが、CiMはさらに一歩踏み込み、「いっそメモリの中で計算もしてしまおう」という発想です。プロセッサーとメモリを極限まで近づけ、最終的には一体化させる。これはある種、半導体の究極の姿と言えます。長年メモリの研究開発に最前線で携わってきた僕にとって、このアプローチには「これこそ自分が挑むべき世界だ」と直感するものがありました。

※2 HBM（広帯域メモリ）：複数のDRAMチップを縦に積み重ね、プロセッサーと近接配置することで、従来比で数倍〜十数倍のデータ転送速度を実現するメモリ。NVIDIAの最新GPU（H100、Blackwell系列など）に搭載され、生成AIの計算基盤を支える中核部品となっている。

とはいえ、ここに至るまでには長い冬の時代もありました。リーマンショック後に共同研究先のエルピーダメモリ ※3が破綻するなど、「日本の半導体産業・メモリ産業は終わった」と言われた時期が長く続いたのです。それが今、AIの急激な進化でメモリが再び最前線に躍り出て、「ようやくまた僕の時代が来たな」という感覚ですね。

※3 エルピーダメモリ：1999年にNECと日立のDRAM事業が統合して発足した日本唯一のDRAM専業メーカー。三菱電機の事業も統合したが、サムスン電子などとの価格競争に敗れ、2012年に会社更生法の適用を申請し経営破綻。後に米マイクロン・テクノロジーに買収された。日本DRAM産業の終焉を象徴する出来事となった。

アカデミアで新領域を開拓して痛感するのは、揺るぎない「軸」の重要性です。僕がいきなり「NVIDIAを超えるGPUを作る」と言っても誰も信用しませんが、「長年培ったメモリ技術を起点にAI基盤を作る」と言えば説得力が生まれる。過去に企業で積み上げた武器があるからこそ、次の勝負ができるのです。

そういう意味では、僕は今でも1993年に東芝で出会った恩師・舛岡富士夫先生※4のおかげで食べているようなもの。あの場所からのまっすぐな延長線上に、今の僕の研究があるのです。

※4 舛岡富士夫：1980年代に東芝でNAND型フラッシュメモリを世界で初めて発明した研究者。後に東北大学教授。竹内氏が学生時代の会社見学で出会い、東芝入社のきっかけとなった人物（第1回参照）。

 ◾️片足は常に「専門領域」に。リスクを抑えて越境し続ける方法

「メモリ」という一貫した専門性を軸にする一方で、僕にはキャリアにおけるもう一つの原則があります。それは「自分が鍛えられる成長領域を選び、4〜5年に一度は意図的に環境を変える」ことです。

先ほどお話しした通り、未来の成長領域を完璧に見極めることは不可能です。それでも、同じ場所に留まりマンネリ化することだけは避けたい。だからこそ僕は、東芝から東大、中央大、そしてまた東大へと場所を移し続けてきました。

ただし、何の武器も持たずに未知の領域へ飛び込むのは、ただの無謀です。スタンフォードでMBAを学んだ時も、隣にシリコンバレーがあり、「半導体や工学」という自分の文脈で勝負できる場所を選びました。

右足を新しい領域へ踏み出す時には、左足を自分の専門領域にしっかり残しておく。ある種の保険をかけながら、常に「強みの重なり」を作って越境していくのが僕のやり方です。

大企業からMBA、そしてアカデミアへ。端から見れば大きく振り切れたキャリアに見えるかもしれませんが、完全にゼロから新しい世界へ飛び込むような勇敢な真似は、バランス型の僕にはできないのです。

 ◾️専門性だけでなく人間関係にも「重なり」を。キャリアを支える「不義理をしない」作法

専門性において「強みの重なり」を作って越境してきたとお話ししましたが、実は人間関係においても「のりしろ（重なり）」を残すこと。これが、僕が大切にしてきたもう一つのキャリアの原則です。

完全にゼロから道を切り拓いたように見える人も、現実には、前の組織と良好な関係を保ったまま次の場所へ移っていることがほとんどです。現在のアカデミアにも「東芝卒業生」のような緩い支え合いのネットワークが存在します。

だからこそ、僕は東芝を辞める時、絶対に不義理をしないと心に誓っていました。「お前が辞めたせいで後進がMBAに行けなくなった」と、かつて僕を送り出してくれた恩人の顔に泥を塗るわけにはいきません。

スティーブ・ジョブズの「年を取ったら、結局は友達と仕事をするんだ」という言葉通り、一緒に苦労し、約束を守るという小さな信頼の積み重ねが、長い目で見れば最大の財産になると思います。

4〜5年ごとに「越境」を繰り返し、一見すると派手に動き回っているように見えるかもしれません。それでも、僕が今日までこの業界の第一線で生き残ってこられたのは、この「不義理をしない」という一点だけは守り抜いてきたからだと思っています。

＞＞第4回：「何をやるか」より「誰とやるか」。激動の半導体業界をサバイブするキャリア論

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取材：榎並⼤輔、君和田 郁弥（balubo）
執筆・編集：君和田 郁弥（balubo）
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