研究の研究 - Speaker Deck

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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

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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。

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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

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研究の分類

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⽇本やOECDにおける研究の分類 0&$%΍૯຿লՊֶٕज़ݚڀௐࠪͰఆٛ͞Ε͍ͯΔݚڀʹ͸ͭ ͷ෼ྨ͕͋Δɻ ɾجૅݚڀʢ#BTJDSFTFBSDIʣ ɾԠ༻ݚڀʢ"QQMJFESFTFBSDIʣ ɾ։ൃݚڀʢ&YQFSJNFOUBMEFWFMPQNFOUʣ ετʔΫε %POBME&4UPLFT ʹΑΔ෼ྨ΋༻͍ΒΕΔ͜ͱ͕ ͋Δɻ ɾ७ਮجૅݚڀʢ1VSFCBTJDSFTFBSDIɺϘʔΞͷ৅ݶʣ ɾ༻్Λߟྀͨ͠جૅݚڀʢ6TFJOTQJSFECBTJD SFTFBSDIɺύεπʔϧͷ৅ݶʣ ɾ७ਮԠ༻ݚڀʢ1VSFBQQMJFESFTFBSDIɺΤδιϯͷ৅ݶʣ IUUQXXXNFYUHPKQC@NFOVTIJOHJDIPVTBTIJOLPVBUUBDIIUN

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基礎研究 Basic Research ఆٛ ಛผͳԠ༻ɺ༻్Λ௚઀ʹߟྀ͢Δ͜ͱͳ͘ɺԾઆ΍ཧ࿦Λ ܗ੒͢ΔͨΊɺຢ͸ݱ৅΍؍࡯Մೳͳࣄ࣮ʹؔͯ͠৽͍͠஌ ࣝΛಘΔͨΊʹߦΘΕΔཧ࿦తຢ͸࣮ݧతݚڀΛ͍͏ɻ ɾࣗવքͷཧղ͕໨తɻະ஌ݱ৅͔Βൃݟͱղ໌Λ͢Δɻ ɾཧ࿦ɺݪཧɺఆཧɺ๏ଇΛ໌Β͔ʹ͢Δɻ ɾެڞࡒͷੑ͕֨͋Γɺ੓෎͕ࢧԉ͢Δ͜ͱ͕ଟ͍ ɾࣗવքͷՊֶతࣄ࣮ͷൃݟͱཱূ͢ΔݚڀͰ͋ΔͨΊɺഉ ଞతͳར༻ݖ͸ೝΊΒΕͳ͍ɻͭ·Γಛڐ͸औಘͰ͖ͳ͍ɻ ɾΞ΢τΧϜͷҰྫੑೳΛ্͛ΔͨΊʹ෺ੑΛ໌Β͔ʹ͢Δ ͜ͱͰద੾ͳύϥϝʔλʔͷվળʹूதͰ͖ΔΑ͏ʹͳΔ IUUQXXXNFYUHPKQC@NFOVTIJOHJDIPVTBTIJOLPVBUUBDIIUN

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応⽤研究 Applied Research ఆٛ جૅݚڀʹΑͬͯൃݟ͞Εͨ஌ࣝΛར༻ͯ͠ɺಛఆͷ໨ඪΛ ఆΊ࣮ͯ༻ԽͷՄೳੑΛ͔֬ΊΔݚڀ΍ɺطʹ࣮༻Խ͞Εͯ ͍Δํ๏ʹؔͯ͠ɺ৽ͨͳԠ༻ํ๏Λ୳ࡧ͢ΔݚڀΛ͍͏ɻ ɾ໰୊ͷղܾ͕໨తɻ ɾಛڐʹΑΔഉଞతར༻͕ೝΊΒΕΔɻ ɾެڞࡒͰ͸ͳ͘ࢢ৔Λ௨ͯ͡ڙڅ͞ΕΔࡒ͕ͩɺ҆શΛ໨ తͱ͢Δ৔߹ͳͲެڞࡒڙڅ͸੓෎ͷؔ༩͕ਖ਼౰Խ͞ΕΔɻ ɾࢢ৔ʹԿΒ͔ͷࣦഊ͕ൃੜ͠ɺ੓෎ʹΑΔิ׬ͷඞཁੑ͕ ੜ͡Δ৔߹͸ɺ੓෎ͷؔ༩͕ظ଴͞ΕΔɻ ެ֐ͳͲ IUUQXXXNFYUHPKQC@NFOVTIJOHJDIPVTBTIJOLPVBUUBDIIUN

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開発研究 Experimental development ఆٛ جૅݚڀɺԠ༻ݚڀٴͼ࣮ࡍͷܦݧ͔Βಘͨ஌ࣝͷར༻Ͱ͋ Γɺ৽͍͠ࡐྉɺ૷ஔɺ੡඼ɺγεςϜɺ޻ఔ౳ͷಋೖຢ͸ طଘͷ͜ΕΒͷ΋ͷͷվྑΛͶΒ͍ͱ͢ΔݚڀΛ͍͏ɻ ɾ࣮ࣾձͰͷར༻͕໨తɻࢢ৔χʔζ͕ॏཁͰ͋Δɻ ɾ҆શੑɺอकੑɺܦࡁੑͳͲ͕ٻΊΒΕΔ ɾಛڐͳͲʹΑΔഉଞతར༻͕ೝΊΒΕΔɻ ɾॳظ։ൃ ɹɾ࠷ॳͷϞσϧ΍ϓϩηεʹద༻͢Δ ɾ޻ظ։ൃ ɹɾ੡଄޻ఔ։࢝΁ͷաఔ IUUQXXXNFYUHPKQC@NFOVTIJOHJDIPVTBTIJOLPVBUUBDIIUN

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基礎研究と応⽤研究によくある誤解 ºجૅݚڀͷ͋ͱʹԠ༻ݚڀ͕͋Δɻ ˓Ԡ༻ݚڀ΍։ൃݚڀͷ࠷தʹطଘཧ࿦Ͱ͸આ໌͔ͭͳ ͍ݱ৅͕ݱΕɺͦͷղ໌ͱͯ͠جૅݚڀ͕ߦΘΕΔ͜ͱ ͕ଟ͍ɻ 基礎研究応⽤研究開発研究

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魔の⾕デスバレーダーウィンの海

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魔の⾕、デスバレー(死の⾕)、ダーウィンの海 ݚڀʹ͓͚Δͭͷোน ຐͷ઒ ɹɾجૅݚڀ͔ΒԠ༻ݚڀ·Ͱͷؒͷ೉ؔɾোน σεόϨʔʢࢮͷ୩ʣ ɹɾԠ༻ݚڀ͔Β৽Ϗδωε͋Δ͍͸੡඼Խ·Ͱͷؒͷ೉ؔɾোน μʔ΢Οϯͷւ ɾ৽Ϗδωε͋Δ͍͸੡඼Խ͔ΒɺࣄۀԽ·Ͱͷؒͷ೉ؔɾোน XJLJQFEJB

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ブリコラージュ

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ブリコラージュという⽅法 ʮ৽ͨͳ໰୊΍ػձʹରͯ͠ख࣋ͪͷࢿݯͷ૊߹ͤΛ༻͍ͯؒʹ߹ΘͤΔ͜ ͱʯ ໨Լͷ໰୊ͱ͸ؔ܎ͳ͘ूΊΒΕͨ࣋ͪ߹ΘͤͷࢿݯΛར༻͢Δ ຊདྷͷ༻్͔Β֎Εͨ࢖͍ํ΋ؚΉ૊߹ͤͰطଘͷࢿݯ͔Β৽ͨͳՁ஋Λੜ Έग़͢ ੍໿ʹཱͪ޲͔͍ɺ໰୊ʹର͠ੵۃతߦಈΛࢦ޲͢Δ͜ͱ l৽੡඼ͷ։ൃʹ͓͍ͯ΋ɼຊ࣭తʹ৽͍͠ཁૉٕज़͸௨ৗ΄ΜͷҰ෦෼Ͱ͋ Γɼେ൒͸طଘٕज़Ͱߏ੒͞ΕΔͨΊɼͦ͜ʹ͸ϒϦίϥʔδϡ͕ཁٻ͞ΕΔ ·ͨϒϦίϥʔδϡͰ͸Ұൠʹ࢖͍׳ΕͨखʹೖΓ΍͍͢ߏ੒ཁૉΛ࢖͏ͨ Ίɼ৴པੑ͕ߴ͘௿Ձ֨Ͱ࣮༻Խͷෑډͷ௿͍ٕज़͕ಘΒΕΔͱߟ͑ΒΕΔz IUUQTTUB⒎BJTUHPKQIBSBJSPCPUJDTSPCPNFDQEG

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失敗と成功の差

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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

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・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

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趨勢

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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

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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。

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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。

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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。

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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。

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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。

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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。

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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。

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雑感

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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。

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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。

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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。

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森の取り組み

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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