Exploration & Exploitation （探索と活用） 人とAI が共に成⾧していく新しいビジネスモデル Masaya Mori 森正弥 Nov/30/2019 https://note.mu/masayamori

2 • 楽天株式会社 執行役員 • 楽天技術研究所 代表 • 企業情報化協会 常任幹事 • 日本データベース学会理事 • APEC（アジア太平洋経済協力）データ・アナリ ティクス人材育成プロジェクトアドバイザー • AI / Deep Learning, 5G, IoT, DX を中心に Note に100本近くの解説記事を執筆 森 正弥 Masaya Mori Twitter: @emasha https://note.mu/masayamori

3 「 探索と活用）」 https://note.com/masayamori/n/nd4a3e2cfd1b4 • 近年成功している垂直型スタートアップが体現 しているモデル • 人と の共創に対する実践的な回答でもある

4 は、プロセス・カルチャーのシフトにまで及ぶ • 等の技術発展を背景に競争環境は激変し、 は企業にとって重要テーマに • 特に機械学習は従来のモジュール型開発アプローチだとそのポテンシャルを活かせず、デジタルネイティ ブを中心とした新しい企業プロセス・カルチャー・環境へのシフトが求められる • クラウドネイティブが新しいITサービスにおける基盤として注目を集めているが、単にアーキテクチャにとど まらず、プロセス、文化にまで踏み込んでいる。 https://note.com/masayamori/n/n2dd16d646eea

5 後の新しいモデル: （ 探索と 活用） • 昨今成功している、 で見られるモデル。 「人と が共に成⾧するモデル」 • 一般的には「探索と活用」はトレードオフの関係。それを と の組 み合わせで実現することで、逸失利益を極小化した継続的成⾧を目指すことが可能 • ルールやポリシー、過去データが存在す るところで人をこえるパフォーマンス • インターネットスケールを持ち、ロング テールに対応でき、何十億人それぞれに 個別のサービスが可能。 • 既存の性能向上・機能拡張を繰り返し、 開発の方向性が迷走しやすい • トップクライアントのニーズを吸収し、 今までにないチャレンジ・PoCを行う • 過去事例のないことも扱える • M&A、他業界進出等、より上の視点にた ち、ルールや枠組みをこえた提案・実行 が可能 • Platform と棲み分けて関わらない、ある いは単なるセールスに留まる • で本質的なニーズや、今までにな い新規チャレンジ・ を「探索」 • Consultant （HVC）「探索」 • BigData / AI Platform 「活用」 プラットフォームは拡大していき、 HVCは新しいテーマを更に開拓 • 他クライアントに展開できるものをプ ラットフォームに実装し、「活用」 リーダーシップを発揮 開発へつなぎこむ仕組み

6 モデルを意識した体制 • がデータを集め、 が 等でビジネスに提供し、 が、ビジネスと共に新領域への挑戦を行う。 • 学術的な進化の著しい 等の最新技術（ はそれぞれに先端技術で支援 Data Lake Product / Platform Consultant & Analyst Data Source Business 活用 Core Science Cloud Native Business 探索 開発の方向性を提供 各組織に学術技術提供 データ提供

7 新しい局面としての社会的責任と「健全な成⾧」 https://www.theguardian.com/technology/2019/oct/30/faceb ook-agrees-to-pay-fine-over-cambridge-analytica-scandal • しかし、 を中心に、テック企業のビジネスや行き先に様々な批判が噴出 • 、デジタル課税、プラットフォーマー規制等、コンプライアンス、 投資等の新 しい企業の社会的責任を踏まえつつ破壊的技術をビジネスへ組み込み、「健全な成⾧」を目指すべき https://hbr.org/2019/10/what-do-we-do-about-the- biases-in-ai https://www.cnbc.com/2019/06/10/g20-agrees-to-wrap-up- digital-tax-rules-on-facebook-amazon-google.html デジタルビジネスのいきすぎた税対策 Bigdata & 広告によるPrivacy への脅威 過去データに基づくAI によるBias の強化

8 型組織もしくは場 • デロイトGreenhouse • ソリューションのショーケースで終わらず、クライアント・ユーザーに、産業横断的なクリエイティブな 刺激を提供することで、新しいアイデアを引き出し、 のプロジェクトとしてつなげていく • AWS Loft Tokyo • LODGE (Yahoo! Japan) • アクセンチュア・イノベーショ・ハブ Tokyo • 業界問わず、共創の場作りは広がる • は現在 ターゲット • イノベーション・ハブ は、部 ⾧職から レベル • や は、ユーザーやビジネ スパートナーを中心とした場となって おり、プラットフォーム上の課題や ユーザーが目指したいことの方向性を 吸収し、 プラットフォームの開発の 方向性へとつなげている

9 • モデルを意識した、組織・アセット・データ連携のビジョン策定とプランニングと実行 • 人がリーダーシップを発揮し、 （技術） とビジネスが共に「健全に成⾧」していくビジョンを発信 • グループ内のチーム・アセット・データの整理 – 保持しているデータの整理・拡充・活用 – API 化, Microservice 化の状況の整理 • 連携のためのコミュニケーション、フィードバック、情報共有プロセスの検討 – 各組織・コンポーネントのメトリックス・KPI を整理し、プロセス連携のための再定義 – 連携のためのメトリックスの定義とモニタリング • クライアントと新しいテーマを「探索」 – 現在のクライアントの課題・ニーズからのプラットフォームへの開発要件整理 – キーパーソンと新規チャレンジ・PoCを「探索」する場を持つ – クライアントとのワークショップ、CXO勉強会やハッカソンの開催 ・・・・・

10 Appendix

11 「 ネイティブなる世代に向けて」 https://note.mu/masayamori/n/n61f93076442e • 機械学習、深層学習を中心とした サービスが、 従来のモジュール型発想の開発手法とあわず、 新しいアプローチを要求している • それらを自然に身につけた ネイティブの世代 が来ている

12 「 を経営戦略の中心に据えるには?」 https://note.mu/masayamori/n/n4311ffd303d5 • 機械学習・深層学習の本質的な特徴を、いかに 単機能の改善ではなく、組織的なプロセスに組 み込んでいくか。 • そのためのマネジメントフレームワークとして、 の「 」を紹介

13 「 と未来の職場、働き方」 https://note.mu/masayamori/n/n4311ffd303d5 • 活用の様々なユースケースや、将来の方向性 について • 特に、デジタルネイティブが求めている環境の 必要性について