研究の研究

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1. 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

2. 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。
   

3. 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
   

4. 研究の分類

5. 
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6. 
    基礎研究 Basic Research ఆٛ
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7. 
    応⽤研究 Applied Research ఆٛ
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8. 
    開発研究 Experimental development ఆٛ
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9. 
    基礎研究と応⽤研究によくある誤解 ºجૅݚڀͷ͋ͱʹԠ༻ݚڀ͕͋Δɻ
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10. 魔の⾕ デスバレー ダーウィンの海

11. 
     魔の⾕、デスバレー(死の⾕)、ダーウィンの海 ݚڀʹ͓͚Δͭͷোน
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12. 
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13. ブリコラージュ

14. 
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15. 失敗と成功の差

16. 
     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

17. ・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

18. 趨勢

19. 
     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

20. 
     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。

21. 
     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。

22. 
     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。

23. 
     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。

24. 
     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。

25. 
     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。

26. 
     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。

27. 雑感

28. 
     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。

29. 
     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。

30. 
     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。

31. 森の取り組み

32. ڊਓ͸୭͔
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     巨⼈の肩にのる

33. ڊਓ͸୭͔
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     巨⼈の肩にのる 危機制約

34. ޡͬͨԾఆ
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     巨⼈の肩にのる 危機制約

35. 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