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The future from software technology

The future from software technology

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y_matsuwitter

May 26, 2020
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  1. © 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
  2. © 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 6 CTO、こんなことやってます(一例)
  3. © 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。
  4. © 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。
  5. © DMM.com データの話:BigData時代の到来 13 1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 

  6. © 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
  7. © DMM.com 新たな経営のOS 15 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
  8. © 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
  9. © 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…
  10. © 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…
  11. © 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
  12. © 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