20 世紀なかばまで，電子回路は基本的にいつもおなじ仕事しかできませんでした． しかし，コンピュータの出現によって，プログラムをかえることによっておなじ電子回路をつかってさまざまな仕事ができるようになりました． プログラムは最初は機械語やアセンブリ言語で書かれましたが，やがて高級言語がつかわれるようになりました． また，Multics や IBM System 370 などにおいてコンピュータの記憶装置や他の資源が仮想化されることによって，複数のユーザが 1 台のコンピュータを同時に，あたかも自分だけがつかっているかのように，つかうことができるようになりました． いわゆるタイムシェアリング・システムの出現です．
こういうプログラマビリティの実現や仮想化は，その後のコンピュータの歴史のなかで，かたちをかえて何度もくりかえされてきました． そして，いま，またネットワークにおいてくりかえされようとしています．
私が研究してきた軸づけ検索や voiscape (仮想の “音の部屋” にもとづくコミュニケーション・メディア)，あるいは CCM (化学的計算のモデル) というテーマは，ひとことでいえば，みとおしのよいコミュニケーションやみとおしのよい検索・計算をめざしてきたといえるとおもいます．
昨年度，私は 「次世代バックボーン」 という総務省の国家プロジェクトのなかで，ネットワーク QoS (Quality of Service，サービス品質) に関する研究を担当してきました． このプロジェクトをふりかえって，論文にはいれられなかった，いくつかの話題をとりあげてみたいとおもいます． (このブログのおもな目的は複数の研究テーマのあいだをつなぐことでしたが，ここではむしろ複数の論文のあいだをつなぐために書いています.)
1980 年代はバブル時代といわれていますが，私の研究生活にとってもこの時代は，いまからみるといささか苦いおもいがする時代です． 企業研究者としては当然なはずの会社の利益への貢献について，あまりかんがえていませんでした．
コンピュータやロボットは人間にとってどういう存在であるべきなのでしょうか? 人間にできない部分をおぎなうことによって，よりよい仕事ができるようにするのがよいのでしょうか? それとも，従来は人間がやってきた仕事を人間にかわってやることによって，人間が楽になるようにするのがよいのでしょうか?
「ユビキタス・コンピューティング」 は Xerox PARC (パロアルト研究所) のマーク・ワイザーが 1990 年ころに提唱した概念であり，いつでもどこでも，のぞみの情報やサービスを供給することを意味しています． しかし，それだけでなく，ワイザーはこのことばに，当時さかんに研究されていた 「エージェント指向コンピューティング」 と対立する意味をあたえていました*．
企業における研究が基本的には製品をめざしたものであることは，いうまでもありません． よい製品をうみだす開発 (さらにはビジネス) と，よい研究 (論文) をうみだす研究とを両立させるのが企業における研究者の理想だと私はかんがえています． これらを両立させるにはどうすればよいのか，私にも真のこたえはわかりませんが，この問題について，例をひきながら，かんがえてみたいとおもいます．
会社でえらんだ研究テーマがあたって，ずっとその関連の研究ができるというきわめて幸福なひとは，それほどおおくないものとおもいます． 私自身は，この研究トピックスをみてもらえればわかるように，ずいぶんいろいろなテーマで研究開発をしてきました． しかしそれでも，この研究トピックスでは，それらのテーマにまたがる目標ややりかたをとろうとしてきたということを書いてきました．
私は現在の GUI の基本技術が確立されるまえに一度 “GUI” のプログラミングをこころみて，もうユーザインタフェースに手をだすのはやめようとおもいながら，ここ 10 年くらいは Web インタフェースに手をそめています． 話の一部は「Perl プログラミング」に書いたことと重複しますが，ここではユーザインタフェースを中心に書きます．
仕事で私くらいいろいろなプログラムを自分で書いてきているひとは，すくなくとも私の会社のなかにはほとんどいないのではないかとおもいます． つかってきたプログラミング言語としても Pascal, Fortran, Lisp, Prolog, Perl, Java など，さまざまですが， ここ 10 年くらいのあいだはおもな言語は Perl になっています．
近年，ランダムさをとりいれた計算法がさかんに研究されています． 遺伝的アルゴリズム (genetic algorithms) や遺伝的プログラミング (genetic programming) などの進化的計算 (evolutionary computation) もそのひとつですが，ボルツマン・マシンをはじめとするシミュレーテッド・アニーリングや，古典的なアルゴリズムに計算の効率化のためにランダムさをとりいれる方法なども研究されています． 私が以前に研究していた 化学的計算モデル (CCM) や ランダムな非同期セル・オートマトン も ランダムさをとりいれた計算を使用しています．
このエントリーは研究というよりは趣味のはなしが中心です．
大学 2 年になるまで，私にはソフトウェアというものにはほとんど縁がありませんでした． 一方で小学生のころからハードウェアには興味があり，ラジオやその他の電子工作をしていました． 中学・高校のころにはオーディオファンになって，いまもある 「無線と実験」，「ラジオ技術」 などの雑誌をみて，ステレオアンプをつくりました． そういう私にとって，秋葉原で Intel 8080 が売られるようになると，それをつかって マイクロコンピュータをつくるというのは，むしろ自然なことでした． このマイコン製作についてはブログのエントリーに書いています． ここにも書いているように，デジタル回路の実装をよく しらなかったために，おそろしく複雑な配線をすることになり，もうハードウェアは やめようとおもうにいたりました． そしてソフトウェアの世界にはいってきたわけです．
金田がいくつかの研究テーマにおいて共通して追究してきたことのひとつは，ひとことでいえば 「デジタルとアナログの融合」 ということです． アナログ・コンピュータ というものもありましたが，現在ではほとんど過去のものとなっていて， いまコンピュータといえばまちがいなくデジタル・コンピュータのことをさします． しかし，人間の感覚はもともとアナログなものであり，人間のつかい勝手をかんがえれば，コンピュータもアナログにちかづく必要があるとおもっています． デジタルのよさとアナログのよさをうまくくみあわせる，あるいは融合させることが必要だということです． アナログ・コンピュータはすたれてしまいましたが，それにかわって (?) 登場してきた ニューラルネット はアナログのよさをもっていました． それに触発されて以来，いつも 「デジタルとアナログの融合」 について かんがえてきました．
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N クイーン問題 (下記を参照) は他のおおくの制約充足問題 (これについても下記を参照) と同様に，とくのに時間がかかります． そのため，それを高速にとくためのさまざまなくふうがかんがえられてきました． 金田の研究のなかでも，この問題をしばしば例題としてとりあげてきました．
研究者としてスタートしたときはほとんど自分の趣味で研究テーマをきめていましたが，その後は会社や社会のニーズに応じて，さまざまな分野の研究開発をしてきました． それらの研究テーマは一見なんのつながりもないようにみえるかもしれませんが， 私にとってはそれらに共通する背景やかんがえかたなどがあります． ここではこのような，研究テーマにはかきにくい，複数の研究テーマにまたがる比較的おおきな問題をとりあげまることにします． 最初は一般のブログとまぜて書こうとかんがえていましたが，わけてみることにしました． 個別の研究テーマに関する比較的ちいさな話題は一般のブログであつかいます． 英語版のブログもつくりました．
なお，仕事の話を書いていますが，研究者個人として書いているのであり，これらの記述に会社はかかわっていなせん．
これまで創発的計算のためのモデル CCM (化学的キャスティング・モデル)， 軸づけ検索， 3 次元音声コミュニケーション・メディア voiscape などの研究を してきました． 上記の 3 つの研究に共通する “テーマ” は “デジタルとアナログの融合”，あるいは “記号と記号下のものの融合” だとおもいます．
