Upgrade to Pro
— share decks privately, control downloads, hide ads and more …
Speaker Deck
Features
Speaker Deck
PRO
Sign in
Sign up for free
Search
Search
研究の研究
Search
moriyuya
October 03, 2018
Business
0
250
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
Tweet
Share
More Decks by moriyuya
See All by moriyuya
トレードオフの連続解決を通して対立を協力に変えるプロダクトマネジメントを実現するぞ/continuous management of Trade offs rsgt2025
moriyuya
11
7.3k
全社プロダクトマネジメント! 職能と職位を乗り越えて若々しいチームを実現しよう/create a agile team beyond roles and ranks
moriyuya
4
710
依頼の理解と活躍設計を通してエキスパートのパフォーマンスを発揮させるぞ/Expert Collaboration and Impact sfn2024
moriyuya
7
1.2k
顧客からのちょろちょろインプットを脱却 顧客からのめちゃ太いインプットを通して何を選んでもアウトカムを生み出すプロダクトバックログを実現する/Break free from narrow customer input 2024
moriyuya
34
14k
「プロダクトマネージャーがプロダクトマネジメントを失敗させる!?」大企業病の罠を乗り越え若々しいチームを実現する/Traps of Optimization in Product Management 2024
moriyuya
42
15k
Speaker DeckにおけるGoogleスライドのフォントの問題解決/problem solving for google slides 2023
moriyuya
44
5.5k
開発だけアジャイルな状況を越えて顧客のアウトカムにつなげる一歩/next step in agile development agile japan 2023
moriyuya
14
6.9k
ChatGPTを前に頭が真っ白を乗り越え人が答えることが困難な認知負荷MAXなタフクエスチョンをどんどん回答させてプロダクト価値を爆速探求するぞ/cognitive_load_question_and_chatgpt
moriyuya
5
1.3k
つい手に取った魅力的なプロダクト 手に取らなかったプロダクト/decided on this product
moriyuya
4
1.1k
Other Decks in Business
See All in Business
因果推論が浸透した組織の現状と未来 / The Present and Future of Organizations Embracing Causal Inference
yusukekayahara
0
630
【全ポジション共通】㈱エグゼクション/会社紹介資料
exe_recruit
1
1.1k
エンジニア職/新卒向け会社紹介資料(テックファーム株式会社)
techfirm
1
3.9k
Cobe Associe: Who we are? /コンサル・市場調査・人材紹介のCobe Associe
nozomi
6
19k
SendGrid Night #10「Email Activityの活用法」
adaisukev
0
180
見積りと提案の力を競う見積りソン/ an estimation-thon to compete on the quality of estimates and proposals
bpstudy
0
200
Space BD - CULTURE BOOK「道」
spacebd
0
830
圧倒的な営業生産性の確立
kotohashi
1
480
株式会社shizai - Recruit Deck
shizai
3
56k
見積り、計画の考え方や手法についてビープラウドの場合を紹介します/ introduce-the-concept-and-method-of-estimation-and-planning-in-the-case-of-BeProud
haru860
5
2.2k
2025.02_中途採用資料.pdf
superstudio
PRO
0
63k
わわわ理念制作所 紹介資料
yuadachi
1
440
Featured
See All Featured
Making Projects Easy
brettharned
116
6k
Scaling GitHub
holman
459
140k
Creating an realtime collaboration tool: Agile Flush - .NET Oxford
marcduiker
27
1.9k
XXLCSS - How to scale CSS and keep your sanity
sugarenia
248
1.3M
Chrome DevTools: State of the Union 2024 - Debugging React & Beyond
addyosmani
4
360
Principles of Awesome APIs and How to Build Them.
keavy
126
17k
Easily Structure & Communicate Ideas using Wireframe
afnizarnur
193
16k
Large-scale JavaScript Application Architecture
addyosmani
511
110k
Become a Pro
speakerdeck
PRO
26
5.1k
How GitHub (no longer) Works
holman
314
140k
The Illustrated Children's Guide to Kubernetes
chrisshort
48
49k
Building a Scalable Design System with Sketch
lauravandoore
461
33k
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
6%& Λݪࡐྉʹͯ͠Έ %& ΛੜΈग़͢ ղܾϓϩηε ֓೦త૬ҧ ɹɾରԠࠔͳةػରԠ࣌ʹࢥߟϓϩηεΘΕΔ 巨⼈の肩にのる 危機制約
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