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研究の研究
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moriyuya
October 03, 2018
Business
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研究の研究
Researchってなんだろう?調査? 研究?
今回「研究」について簡単にまとめました。
2018年10月3日にリーン組織開発研究会で発表した資料です。
moriyuya
October 03, 2018
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Transcript
2018/10/03 森 雄哉 witch&wizards inc. 研究の研究 Scrum@Research リーン組織開発研究会
Researchってなんだろう? 調査? 研究? 今回「研究」について 簡単にまとめました。
⽬次 ・⽇本やOECDにおける研究の分類 ・基礎研究、応⽤研究、開発研究 ・基礎研究と応⽤研究によくある誤解 ・魔の⾕、デスバレー(死の⾕)、ダーウィンの海 ・ブリコラージュという⽅法 ・森の個⼈事例から成功例と失敗例を振り返る ・趨勢 ・技術、製品、性能、制約、コンテンツ ・クレイトン・クリステンセンの予⾔
・例 Pixel2のカメラはすごい ・新しくて奇妙な製品と、本物の製品 ・組織的な研究開発に向けて ・社会実装というトレンド ・巨⼈の肩に乗る ・技術に関する必要⼗分な6つの質問
研究の分類
⽇本やOECDにおける研究の分類 0&$%૯লՊֶٕज़ݚڀௐࠪͰఆٛ͞Ε͍ͯΔݚڀʹͭ ͷྨ͕͋Δɻ ɾجૅݚڀʢ#BTJDSFTFBSDIʣ ɾԠ༻ݚڀʢ"QQMJFESFTFBSDIʣ ɾ։ൃݚڀʢ&YQFSJNFOUBMEFWFMPQNFOUʣ ετʔΫε %POBME&4UPLFT
ʹΑΔྨ༻͍ΒΕΔ͜ͱ͕ ͋Δɻ ɾ७ਮجૅݚڀʢ1VSFCBTJDSFTFBSDIɺϘʔΞͷݶʣ ɾ༻్Λߟྀͨ͠جૅݚڀʢ6TFJOTQJSFECBTJD SFTFBSDIɺύεπʔϧͷݶʣ ɾ७ਮԠ༻ݚڀʢ1VSFBQQMJFESFTFBSDIɺΤδιϯͷݶʣ IUUQXXXNFYUHPKQC@NFOVTIJOHJDIPVTBTIJOLPVBUUBDIIUN
基礎研究 Basic Research ఆٛ ಛผͳԠ༻ɺ༻్Λʹߟྀ͢Δ͜ͱͳ͘ɺԾઆཧΛ ܗ͢ΔͨΊɺຢݱ؍Մೳͳࣄ࣮ʹؔͯ͠৽͍͠ ࣝΛಘΔͨΊʹߦΘΕΔཧతຢ࣮ݧతݚڀΛ͍͏ɻ ɾࣗવքͷཧղ͕తɻະݱ͔Βൃݟͱղ໌Λ͢Δɻ
ɾཧɺݪཧɺఆཧɺ๏ଇΛ໌Β͔ʹ͢Δɻ ɾެڞࡒͷੑ͕֨͋Γɺ͕ࢧԉ͢Δ͜ͱ͕ଟ͍ ɾࣗવքͷՊֶతࣄ࣮ͷൃݟͱཱূ͢ΔݚڀͰ͋ΔͨΊɺഉ ଞతͳར༻ݖೝΊΒΕͳ͍ɻͭ·ΓಛڐऔಘͰ͖ͳ͍ɻ ɾΞτΧϜͷҰྫੑೳΛ্͛ΔͨΊʹੑΛ໌Β͔ʹ͢Δ ͜ͱͰదͳύϥϝʔλʔͷվળʹूதͰ͖ΔΑ͏ʹͳΔ IUUQXXXNFYUHPKQC@NFOVTIJOHJDIPVTBTIJOLPVBUUBDIIUN
応⽤研究 Applied Research ఆٛ جૅݚڀʹΑͬͯൃݟ͞ΕͨࣝΛར༻ͯ͠ɺಛఆͷඪΛ ఆΊ࣮ͯ༻ԽͷՄೳੑΛ͔֬ΊΔݚڀɺطʹ࣮༻Խ͞Εͯ ͍Δํ๏ʹؔͯ͠ɺ৽ͨͳԠ༻ํ๏Λ୳ࡧ͢ΔݚڀΛ͍͏ɻ ɾͷղܾ͕తɻ
ɾಛڐʹΑΔഉଞతར༻͕ೝΊΒΕΔɻ ɾެڞࡒͰͳ͘ࢢΛ௨ͯ͡ڙڅ͞ΕΔࡒ͕ͩɺ҆શΛ తͱ͢Δ߹ͳͲެڞࡒڙڅͷؔ༩͕ਖ਼Խ͞ΕΔɻ ɾࢢʹԿΒ͔ͷࣦഊ͕ൃੜ͠ɺʹΑΔิͷඞཁੑ͕ ੜ͡Δ߹ɺͷؔ༩͕ظ͞ΕΔɻ ެͳͲ IUUQXXXNFYUHPKQC@NFOVTIJOHJDIPVTBTIJOLPVBUUBDIIUN
開発研究 Experimental development ఆٛ جૅݚڀɺԠ༻ݚڀٴͼ࣮ࡍͷܦݧ͔Βಘͨࣝͷར༻Ͱ͋ Γɺ৽͍͠ࡐྉɺஔɺɺγεςϜɺఔͷಋೖຢ طଘͷ͜ΕΒͷͷͷվྑΛͶΒ͍ͱ͢ΔݚڀΛ͍͏ɻ ɾ࣮ࣾձͰͷར༻͕తɻࢢχʔζ͕ॏཁͰ͋Δɻ
ɾ҆શੑɺอकੑɺܦࡁੑͳͲ͕ٻΊΒΕΔ ɾಛڐͳͲʹΑΔഉଞతར༻͕ೝΊΒΕΔɻ ɾॳظ։ൃ ɹɾ࠷ॳͷϞσϧϓϩηεʹద༻͢Δ ɾظ։ൃ ɹɾఔ։࢝ͷաఔ IUUQXXXNFYUHPKQC@NFOVTIJOHJDIPVTBTIJOLPVBUUBDIIUN
基礎研究と応⽤研究によくある誤解 ºجૅݚڀͷ͋ͱʹԠ༻ݚڀ͕͋Δɻ ˓Ԡ༻ݚڀ։ൃݚڀͷ࠷தʹطଘཧͰઆ໌͔ͭͳ ͍ݱ͕ݱΕɺͦͷղ໌ͱͯ͠جૅݚڀ͕ߦΘΕΔ͜ͱ ͕ଟ͍ɻ 基礎研究 応⽤研究 開発研究
魔の⾕ デスバレー ダーウィンの海
魔の⾕、デスバレー(死の⾕)、ダーウィンの海 ݚڀʹ͓͚Δͭͷোน ຐͷ ɹɾجૅݚڀ͔ΒԠ༻ݚڀ·Ͱͷؒͷؔɾোน σεόϨʔʢࢮͷ୩ʣ ɹɾԠ༻ݚڀ͔Β৽Ϗδωε͋Δ͍Խ·Ͱͷؒͷؔɾোน μʔΟϯͷւ ɾ৽Ϗδωε͋Δ͍Խ͔ΒɺࣄۀԽ·Ͱͷؒͷؔɾোน
XJLJQFEJB
魔の⾕、デスバレー(死の⾕)、ダーウィンの海 リチウム電池の例 IUUQTTBOHBLVLBOKTUHPKQKPVSOBMKPVSOBM@DPOUFOUTBSUJDMFT@BSUJDMFIUNM
ブリコラージュ
ブリコラージュという⽅法 ʮ৽ͨͳػձʹରͯ͠ख࣋ͪͷࢿݯͷ߹ͤΛ༻͍ͯؒʹ߹ΘͤΔ͜ ͱʯ Լͷͱؔͳ͘ूΊΒΕͨ࣋ͪ߹ΘͤͷࢿݯΛར༻͢Δ ຊདྷͷ༻్͔Β֎Ε͍ͨํؚΉ߹ͤͰطଘͷࢿݯ͔Β৽ͨͳՁΛੜ Έग़͢ ੍ʹཱ͔͍ͪɺʹର͠ੵۃతߦಈΛࢦ͢Δ͜ͱ l৽ͷ։ൃʹ͓͍ͯɼຊ࣭తʹ৽͍͠ཁૉٕज़௨ৗ΄ΜͷҰ෦Ͱ͋
Γɼେطଘٕज़Ͱߏ͞ΕΔͨΊɼͦ͜ʹϒϦίϥʔδϡ͕ཁٻ͞ΕΔ ·ͨϒϦίϥʔδϡͰҰൠʹ͍׳ΕͨखʹೖΓ͍͢ߏཁૉΛ͏ͨ Ίɼ৴པੑ͕ߴ͘Ձ֨Ͱ࣮༻Խͷෑډͷ͍ٕज़͕ಘΒΕΔͱߟ͑ΒΕΔz IUUQTTUB⒎BJTUHPKQIBSBJSPCPUJDTSPCPNFDQEG
失敗と成功の差
全体像 趨勢 解法 問題 課題 成果物 アウトカム 対価
計 測 学 習 学 習 構 築 外部 内部
・だいたいブリコラージュ的な仕事 ・オペレーションQCDSの向上 ・ほんのたまに開発研究 (特許が絡みそうなのはほんの⼀部) 趨勢の実態が分かっているものはうま くいき、まだ分かっていないことは失 敗した。 森の個⼈事例
趨勢
趨勢 -すうせい- 「物事がこれからどうなってゆくかという、ありさま。 なりゆき。」 5つをみている。 ・コンテンツ ・制約(プラットフォームや法規制) ・性能
・製品開発 ・技術研究
ゲーム機の趨勢 制約 ・半導体⾯積が240平⽅mmがコスト限界 ・240平⽅mmに詰め込めるトランジスタ数は製造プロセスに制約さ れる ・製造プロセスの改善は年々鈍化傾向。ムーアの法則の源。 性能(ざっくり ・性能の⼤きな割合がトランジスタ数によって決まる。
・2006年 PS3の発売時の製造プロセスは90nmで、258平⽅ mm、約3億トランジスタ、約220GFLOPS。 ・2013年 PS4の発売時の製造プロセスは28mnで、361平⽅ mm、約30億トランジスタ、約1840GFLOPS(サイズはCPUと合算)。 ・2016年 Geforce GTX1060 製造プロセス16nm 200平⽅ mm、約46億トランジスタ、約4400G FLOPS。
ゲーム機の趨勢 製造プロセスの趨勢を⾒ていれば、何年にどれくらいの性 能のゲーム機が出てくるのかが分かる。 2020年であればGeforceGTX1070+α? 最新技術としてもてはやされているVRでも、いつ、どれ くらいの計算資源を⽤いた提案をぶっこめるかは推測がつ く。(PS3時代は30FPS、VRは90FPSでないと酔って しまいやすいのでPS4以降でないと難しかった。)
*ただしNPUやレイトレーシングといった今までは別⽅向 にトランジスタを裂く動きが出てきているので読みはぶれ やすくなっている。趨勢がぶれる。
産業への⼤きなインパクト プリキュアのエンディングは3Dで作られている。 ・昔ながらの⽅法では出⼒に1枚あたり50分かかってい た。1秒30枚必要なので1分の映像に1800*50分の時間 がかかることになる。 ・Unityを⽤いてリアルタイムレンダリングにしたとこ1 枚当たり15秒となった。50倍近い速度となる。 今までレンダーファームといった、データセンターなら
ぬ、計算センターを⽤いて映像制作していたのが、個⼈機 でも⼗分にいける速度感になった。
産業への⼤きなインパクト 2018年9⽉に発売されたGeforceRTX2080は、レイト レーシング処理がハードウェア実装されることとなった。 これによって光源処理速度の桁が変わるインパクトにな る。ハリウッド映画の制作⼯程や規模、レンダーファーム ビジネスが⼤きく変わる可能性がある。 つまり川下産業の構造やプロセスが⼤きく変化する。 また桁違いの光線のシミュレーションができるという特性
を活⽤した、新たな製品カテゴリーが誕⽣する可能性が⾼ い。
クレイトン・クリステンセンの予⾔ 研究による趨勢や、企業内の意思決定が製品カテゴリー にどのような影響を与えてきたのかを語った。 ・イノベーションのジレンマ提唱者 ・破壊的イノベーションの提唱者でもある ・Intel Celeronの発案者 ・Intel⾃ら互換CPU駆逐に向けて製品開発
・第⼀世代は性能的に⼤失敗。 ・第⼆世代は⼤ヒット。300Aは伝説。 ・フラッシュメモリー技術(USBメモリやSSD)のメ ジャー化を1995年あたりに予⾔。
Pixel2のカメラはすごい Google Pixel2の写真はボケを後から調整できる。 撮影時にRGBと深度マップを同時に撮影する。 deep laningによって被写体と背景を区別し、深度マッ プを⽤いて⾃由に調整できる。 また⾁眼で⾒た光景と、カメラで撮影した光景は異なる
ことが知られていた。⾁眼で⾒たままの光や⾊を再現す る性能をフィデリティ性能という。ソフトウェア処理を 何⼗ステップにも重ねることで、⼀眼レフなどでは難し かったフィデリティ性能を⼀気に⾼めることができた。
新しくて奇妙な製品と、本物の製品 実はGoogle Pixel2の4年前に、ボケを後からでも調整 できるLYTRO ILLUM(ライトロ イルム)というカメラ があった。 ⼆世代発売されたものの撤退。
たしかにボケを後から調整できるのは魅⼒だったが、そ れだけでメジャーになるほどの魅⼒は無かったのかも知 れない。
雑感
組織的な研究に向けて 基礎研究や応⽤研究はほぼ携わったことがないといえそう。ただ 特許取得の狙いのある開発だったり、セオリーになっていない技 術利⽤においては開発研究要素が幾分か含まれるかもしれない。 製品がユーザーにfitしているかを確かめる段階では顧客同席、顧 客開発が有効そう。リンスタがフォーカスしているところ 製品カテゴリーが急成⻑だったり競争が激しい段階ではマーケ ティングが中⼼になりそう。
受託開発や、キャズム以後の参⼊で研究の占める割合は少なそ う。研究と設計はどのような違いがあるのだろう。
組織的な研究に向けて ⽇々の過ごし⽅(スクラム)も⼤事だけど、質の良いイン プットと問題提起ができる⼈、つまり⽬利きができる⼈ といかに働けるか、どのように採⽤するかの影響が⼤き い気がする。 論⽂や専⾨誌、業界のシンポジウムでの意⾒交換をチー ムが⽇常的にできるようにする…だろうか。 ただ社会実装という考え⽅があたりまえになりつつある
という趨勢なので、今後は仕事として応⽤研究や開発研 究に関係することは増えていくかも知れない。
組織的な研究に向けて TOC思考プロセスを改善するというのは、開発研究に あたるのだろうか? 参考に私の⽅法を共有します。
森の取り組み
ڊਓ୭͔ ·ͩӨڹΛٴ΅͍ͯ͠ͳ͍ະղܾྖҬԿ͔ ڊਓͷݞʹͷΔ ڊਓͷղܾࡦԿ͔ͩͬͨ ֓೦త૬ҧԿ͔ ܶతʹվળ͞Εͨݱ࣮ͱ৮ΕΒΕͳ͔ͬͨྖҬͷҧ͍ ޡͬͨԾఆԿ͔
巨⼈の肩にのる
ڊਓ୭͔ΰʔϧυϥοτത࢜51 ·ͩӨڹΛٴ΅͍ͯ͠ͳ͍ྖҬ ɹɾฏ࣌ ةػʹ͍ؕͬͯͳ͍ͱ͖ ɹ˞50$ͷಋೖ݅ةػͱ͍͏ೝ͕͋Γ50$ ͷಋೖʹΑΓظؒͰେ͖ͳՌ͕ݟࠐΊଟ͘ͷվ ֵΛࢼ͕ͨ͠ঢ়گ͕վળ͍ͯ͠ͳ͍ീํ࠹͕Γͳঢ়گ ڊਓͷղܾࡦ ɹɾࠔΓ
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ޡͬͨԾఆ ɹɾਓةػʹؕͬͨͱೝࣝ͢Δ͜ͱͰมΘΔ ɹɾةػكগػձͰ͋Δ ɹ˞ࠓ·Ͱͷ50$ةػ੍Ͱ͋Δɻ ɹɹɾਓͼͱΛมԽͱۦΓཱͯΔಈػΛ50$ίϛϡ χςΟׇ͠ɺةػΛͦͷมԽͷಈػͷҰछͱͯ͠ ׆༻͍ͯ͠Δɻ50$ίϛϡχςΟʹͱͬͯةػ͔͋ͨ كগࢿݯͷΑ͏ʹѻ͏ɻ ɹɹɾةػͱ͍͏كগࢿݯΛੜΈग़͢ࡦ ɹɹɹɾڝ૪ɺຖͷେ͖ͳɺϚονϙϯϓ
ɹɹɹɹɹ50$FSٹ໋ফ͔࢜ɺࢮͷثਓ͔ʜ 巨⼈の肩にのる 危機制約
問題 危機のみを機会とするのではな く、平時も機会とするには どうすればよいか