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© DMM.com技術から考える未来これまでの振り返りと予測DMM.com CTO 松本 勇気2020/05/26
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© DMM.com自分とDMMについて2
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© DMM.com• 松本 勇気 (@y_matsuwitter)• DMM.com CTO• 担当：技術・人事・総務・情シス・経営管理・マーケティング• 経歴• 東京大学在学中に3社のスタートアップの立ち上げ・支援• 2013年 Gunosy入社しその後執行役員、CTO、新規事業担当を経てDMM.comへ• 高負荷環境のシステム設計や機械学習、VR、Blockchainなど新技術領域担当を歴任• 未来を感じる技術が好きです。5自己紹介
© DMM.com• 1000人弱の開発組織における採用・育成・マネジメント• DMMユーザーを支えるPlatformの開発• レコメンドエンジンによる売上改善• BigData基盤からの管理会計用Dashboard整備• 事業・子会社各種モニタリングの手法整備• 100億規模のCVC投資担当• 事業買収に向けた月数本のDD• Fintech 関連新規事業立ち上げに向けたリサーチ• Gaming関連新規事業• VRおよびBlockchainのR&Dチーム推進• 大企業等のDX貢献に向けた日本CTO協会立ち上げ• プログラミング教育での事業と社会貢献プロジェクト6CTO、こんなことやってます（一例）
© DMM.com本題7
© DMM.com本日の主題：歴史の延長に5年後を考える2000年代インターネットの10年情報空間が生まれ、誰もがそこにアクセスする道が生まれた。2010年代データの10年データ処理・機械学習の台頭から、情報空間上のビジネスにおける価値の作り方、経営におけるOSが刷新され体系化された。2020年代仮想化の10年物理空間を情報空間に写像し、既存のシステムを大きく刷新する 10年。2030年代情報の次の10年量子コンピュータなど現状のパラダイムと異なる破壊的技術の実用化がこの年代に大きく進むだろうと予想している。シミュレーションの進化。
© DMM.comインターネットの2000年代インターネットでスケーラブルな情報産業へ9
© DMM.com情報空間の誕生物理空間情報 情報 情報情報空間（インターネット）物理空間情報 情報 情報情報流通は元々物理空間に制約されていた。（紙や各種のマスメディア）インターネットにより、物理制約から情報が分離される。
© DMM.com 11インターネットがもたらした変化情報流通が物理的制約から解き放たれ、新たな空間を得た。すべての人間が同じ仕組み、情報・サービスを共有可能な空間永遠のベータ版、常に改善しリリースされる製品計算機リソースに比例したスケーラビリティ情報量の記録的爆発情報空間の誕生がもたらしたもの
© DMM.comデータの2010年代新たな経営OSの確立とモバイルによる市場転換12
© DMM.comデータの話：BigData時代の到来131台のマシンで処理できるデータを大きく超えるものを扱う時代へ。 2000年代半ば以降、Google筆頭に大規模データ処理基盤が普及し始める。 ● Hadoopなどの大規模並列処理基盤 — それまで処理不可能だったTB単位以上のデータを扱える時代へ。 クラウド化進展で計算資源が豊富に ● 大規模な処理基盤構築にあたり、AWS等でさっとCPUなどを確保可能 ● また大量のデータ、それを扱うネットワークもクラウドにより利用が簡便化 背景 何ができるのか大量のデータを集め保存する（ETL処理） ● 毎秒数万件、数十万件という入力を捌き、安定してデータベースに保存する。 大量のデータから知見を得る ● 数十億、数百億というオーダーのデータから複雑な集計を数分で実行する。 大量のデータから自動化につなげる ● 集まったデータを機械学習処理に持ち込むことで高精度な予測エンジンなどを構築可能
© DMM.comデータが生み出したもの14事業をより詳細に理解し、より多くの領域にソフトウェアを活用可能にした。収集されたログデータから事業状況を把握する● 科学的態度 = 測定可能性、定量性、再現性、統計的有意性、論理的整合性— 事業スケールの肝となる Unit Economicsの理解— 事業改善の結果の正確な把握ABテストによる実験主義的な事業改善● 施策の成果を比較により定量的に把握— 失敗影響を最小化することで実験のスピードも飛躍的に向上— 確実な成長の提供事業への科学的態度 機械学習による曖昧なスケーラビリティソフトウェアの適用範囲が大きく広がった。● 厳密でなく、確率的なモデルの運用— クラウド化も大きく寄与— Deep Learningの登場で応用範囲は更に大きく拡大● 情報空間が最適化される。— 必要な人に必要な情報を届ける● レコメンド● 需給予測やリソースのマッチング
© DMM.com新たな経営のOS15ソフトウェアデータ関連技術より多くの価値を生み出すAgilityログにより多くのデータを生み出す機械学習により高度な自動化を提供する・スケーラビリティ の獲得・レジリエンスの獲得・客観指標の獲得・科学的な事業推進 の提供
© DMM.com 162010年代以降強まった流れ科学的事業推進とソフトウェアによるスケーラビリティが情報空間での産業を大きく成長させる。モバイルの普及によるインターネット人口の爆発的増加経済性の理解による事業成長の再現性向上世界的金融緩和によるスタートアップへの資金流入Data is the new oil.迅速なスケーリングの勝負
© DMM.com仮想化の2020年代現実と仮想の境界が無くなる17
© DMM.com情報空間への再構築なめらかなデータフロー、デジタルツイン18
© DMM.com物理空間が情報空間に複製される物理空間 情報空間時刻、位置、速度、車種、走行距離、残電力…etc記録操作例：物理空間の自動車
© DMM.com物理空間の状態をログに残す● 様々なハードウェアやソフトウェアを駆使し人や物の状態を数値化する。モデル化する● その事業の目的を、各種の計測数値から、全体が整合した数値モデルに落し込んでいく。● 情報空間への再構築。20仮想化において重要な3つのポイント記録、操作、規格化により物理空間の事象をソフトウェア経営の文脈に乗せる。状態を記録できる動きをプログラムする● ロボットやBlockchainなどを駆使し、その挙動をソフトウェアから制御できるようにする。規格化しスケールさせる● 画一的なモジュールにすることで、投下した資本の分だけ拡大可能にする。振る舞いを記述できるABテストの導入● 実行環境を分離し、複数の施策を独立して適用可能にする。— 振る舞いの記述により可能になる。● 施策の結果を数値で評価可能にする。— 状態の記録実験可能である
© DMM.com事例：倉庫物流
© DMM.com倉庫の役目とは入荷ピッキング 梱包 出庫・出荷倉庫におけるワークフロー仕分け 入庫・保管適切に品物を保管し、注文に応じて迅速に出荷し商品を届ける。
© DMM.com物流において目指すことより多品目を扱うより迅速な出荷在庫の滞留を最小化顧客の多様なニーズに即座に応え、事業リスクを最小化する
© DMM.com倉庫物流の継続的改善倉庫内の状態の可視化オーダーに対する出荷の自動化IoT/センサーRobotics倉庫内レイアウトの最適化出荷までの時間可視化需給予測拠点毎傾向への最適化運用出荷の高速化運用の規格化迅速な拡大継続的・定量的改善活動倉庫のAPI化SaaS化得られたデータの活用データ分析などなど…
© DMM.com事例：農業、新しい植物工場
© DMM.com農業の継続的改善農作物や環境状態を記録。作物の収穫などの効率改善IoT/センサーRobotics継続的な作物の品質改良面積あたり収穫量の向上省エネルギー化品質の安定化時間あたり収穫量の向上収穫量の安定化運用の規格化迅速な拡大作物の多様化新商品化品質と環境状態などの分析。データ分析などなど…
© DMM.comRealityの新しい時代VR,ARやその先の世界27
© DMM.com人の存在が情報空間にシフトする物理空間情報空間移動コミュニケーションの場のソフトウェア化音声や映像だけでなく、存在そのものも仮想化される。
© DMM.com 29存在の仮想化による変化VR/ARやビデオ・音声通話などのツールの興隆から様々な変化が生まれる。物理的な空間とその中での位置・時間の意味の変化。空間自体の計測・改善サイクルの確立。誰とでもいつでも会えることによる所属の変化。生物以外の存在と暮らす可能性の増加。ソフトウェアを介したコミュニケーションの先
© DMM.com 30仮想化による様々なシフトの例物理的制約を減らすことで人の動き方が変化する。項目働き方共同体空間設計スポーツファッション今 今後■ 一つの会社に毎日出社する。■ 物理空間を飾る。■ 対面の人間関係中心に。■ 1度作ったら長く使う。■ 物理的なスポーツが中心■ 複数の会社に所属し、自由に働き成果を提供する。■ 情報空間での見え方も飾る。■ 仮想的な空間での人間関係が大きくなる。■ 仮想的な空間を日々改善する。■ e-Sportsとして参加も観戦も多様化する。...etc
© DMM.com最後に
© DMM.com突破すべき課題を理解する● 何が達成されれば実用化されるのか。● その課題はどれくらいの期間取り組まれてきたのか。普及前に取り組む● 普及してからでは勝てない。成長産業になる直前が一番重要。技術が何を変えうるのか● 技術そのものより達成されるものがなにか理解していく。適用される領域の事業を知る● どれほどの利益インパクトが出せるか、コレ抜きに実用化はない。● 実際のところ需要がない領域であることも多い。正しい情報に触れる● 取り組んでいる人や論文、ソースコード。● キャッチーな技術ほどズレた二次資料が多い。実際に使ってみる● 実際にコードを書く、動かすことでインパクトを理解する。32技術から未来を考えるために変化を先導するために大切にすべき 3点。1次情報を集める・触れる 自分なりに解釈する 時間軸に意見を持つ
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