Nvidiaの自動運転技術

January 9, 2017, 12:41 am

NvidiaのJen-HsunHuangCEOが、CESで最新の自動運転技術を発表、Audiと共同で完全自動運転車を開発し、2020年までに市場に投入することを明らかにしたと、シリコンバレーVentureclefの宮本和明代表が伝えている。

更に、NvidiaはMercedes-Benzとの事業提携も発表、大手サプライヤーZFと自動運転システム「ZF ProAI」の共同開発を進めることを明らかにし、大手サプライヤーBoschとも自動運転技術を共同開発することも発表したらしい。

NvidiaのオンボードプロセッサDrivePXとBoschのレーダーやセンサーを組み合わせて自動運転技術を開発するようだ。

NvidiaのAIAuto-Pilotはコンセプト段階であったが、Audiとの提携で一気に製品化に向かうことになり、Deep Learningをフルに実装した自動運転車としてその先進性に注目が集まっているようだ。

果たしてAIをフル実装した市販車の開発は可能なのか、その取り組みに注目が集まっているというのはよく理解できる。

ＩＴ起業研究所ITInvC代表　小松仁

http://ventureclef.com/blog2/?p=3295

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ハーバードの教科書になった日本人

January 9, 2017, 4:28 am

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ForbsJapanの記事「ハーバードの教科書になった日本人『アストロスケール』岡田光信」が、面白い。

世界各地で事業者が小型衛星を打ち上げる「コンステレーションの時代」で、アストロスケールの岡田光信さんは、シンガポールを拠点に、宇宙ゴミ（スペースデブリ）の解決に挑む企業として世界的に注目を集める人物のようだ。

ハーバード・ビジネス・スクール（HBS）がテキスト化した宇宙ベンチャーは、「ブルーオリジン」を設立したアマゾンのジェフ・ベゾス以来、2人目らしい。

現在、運用中の人工衛星は約1,300基、これまでは大型の人工衛星を打ち上げ、それが東京上空を一日2〜4回通るというイメージだったが、衛星コンステレーションとは一社で数十から数千基の小型衛星を打ち上げて地球をカバーし、常時接続しようというものである。

道路のような細かいルールがないうえ、一定の確率で衛星は故障し、宇宙のゴミとなる、秒速8キロで飛ぶゴミは凶器となり、衝突、破壊、増殖を永遠に繰り返していくことになる。

ユニークなのは、衛星を除去するのに、「とりもち」のように特殊粘着剤で衝撃を緩和しながらゴミを捕獲し、大気圏に落とすことで”焼滅”させるという技術と、岡田さんのアイデアを支えるチームが地方の中小企業や国境を越えた技術者たちに広がる点らしい。

電車を乗り継ぎ、地方の中小企業を訪ねたとき、初老の職人気質の経営者から岡田さんは「あなたに惚れた」と言われて、協力を取り付けたといい、もちろん、岡田さんが「デブリ問題というものがありまして」と、一から説明すると、変人扱いする者もいるが、地方を歩くと、共鳴して力を貸してくれる研究者や経営者はいたのだという話は、我々を元気づけてくれる。

こうして日本が得意とする技術が集結し、「スペース・スウィーパーズ（宇宙の掃除屋たち）」なるチームが結成されたという。

「アストロスケール」は、15年に最初の資金調達に成功し、工場を建てたらしく、毎日、世界中の若い人々から履歴書が届くが、全員を雇えないのが悔しいと岡田さんは言っているようだ。

履歴書を送ってくる人々の多くは、「政府がやらないのなら、俺がやる」と言っているというのも頼もしい。

ＩＴ起業研究所ITInvC代表　小松仁

http://forbesjapan.com/articles/detail/14798

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創造性の最たるものは自分が変わること

January 9, 2017, 5:16 pm

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茂木さんが、「創造性の最たるものは自分が変わることだが、自分を変えるために邪魔になることはいくつかある、そのうちの一つは、間違ったプライドで、自分のあり方を必要以上に高く評価することは、自分が変わるための妨げになる」としているのは、尤もだと思う。

自分は変わることができるというプライドは、いくつかの要素に支えられなければならない、まずは高度に安定化したメタ認知、自分が変化しても、その変化自体を外から見て、楽しめるような、そんな認知プロセスがなければならない、というのは難しいがその通りだろう。

必要に応じて自分の中に新しい情報が入ってくるというチャンネルを開けたり、変化に対する警戒心をとるための脱抑制をしたり、さらには知らないことに対する好奇心に支えられていなければならない、というのはよく理解できる。

ＩＴ起業研究所ITInvC代表　小松仁

http://lineblog.me/mogikenichiro/archives/8315268.html

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オープンイノベーション

January 10, 2017, 1:09 am

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「オープンイノベーション」はハーバード・ビジネス・スクールの経営学者ヘンリー・チェスブローによって提唱された考え方だが、自社だけではなくベンチャー企業や地方自治体などの他の組織と提携を結び、イノベーションを創出するための方法論とされている。

国内でも、ここ数年で、各大手企業がアクセラレータープログラムを立ち上げ、「コーポレートアクセラレーター」のように大企業とベンチャー企業の共創を推進する考え方も徐々に浸透してきたようで、「Biz/ZineDay2016」の中の「オープンイノベーション大企業発のイノベーションマネジメントをデザインする」というセッションの議事録を読むと、参考になる点が多い。

パネリストとして、INDEEJapan 津田真吾氏、OneJAPAN濱松誠氏、東京急行電鉄㈱加藤由将氏、㈱Vilingベンチャーパートーナーズ栗島祐介氏、モデレーターをINDEEJapan津嶋辰郎氏がつとめている。

ＩＴ起業研究所ITInvC代表　小松仁

http://bizzine.jp/article/detail/2004

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人工知能（AI）とロボティクス、政策への課題

January 10, 2017, 6:18 pm

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キャノングローバル戦略研究所ＣＩＧＳのInternational Research Fellow櫛田健児さんが、ワシントンDCにあるNational Academy of Sciencesで「人工知能（AI）とロボティクス、政策への課題」というカンファレンスに出席してきた様子を伝えており、興味深い。

大学の人工知能の研究者、ホワイトハウスで経済政策を担当している人、米国の法律が専門の教授、並びに米国以外の国の有識者などが参加していたらしい。

次のようなポイントを挙げているのが面白い。

（1）日本を「アウトサイダーの感覚」で評価することで強みが見える

「インサイダーのみの視座では気づかないことがアウトサイダーの視座から見ると非常に重要に見えることがある」という。

（2）どんな技術でも「インプリメンテーション」された時のインパクトが最重要

インプリメンテーションのプロセスでは政府の政策や、各業界の独特な競争の仕組みを作りあげる制度、そして政治的な力学が働くことが多い。

AIとロボティクスは、どこまでが「発明」の付加価値になり、どこからが「インプリメンテーションの形による付加価値」になるのかというと、長期的には後者である可能性は否定できない。

今、ゴールドラッシュのごとくシリコンバレーでは世界中から集まる資金をバックにAIのトップ研究者が次々に高額な市場価値で一本釣りされているが、これはまだ技術が初期段階だからだという可能性が高い。

（3）雇用と人工知能の関係と政治的力学

アメリカでのAIの政策議論は、雇用の問題を中心に論じられている。

（4）政治的要因で技術の難易度とは逆の順番で進むアメリカの自動運転

電車、ドローン、そして自動車を並べると、どう考えても電車が一番簡単なのだが、アメリカの電車は多くの発展途上国以下の水準でインフラ整備がショッキングなほど遅れている。

例えばニューヨークからフィラデルフィアへの電車は、時刻表を見ると、1960年代よりも現在の方が45分ほど時間がかかっていることがうかがえる。

その理由は駅の数が増えたのではなく、橋などのインフラの老朽化で、50年前に比べて速度を落とさないといけないからだという。

自動車は技術的には非常に難しいのに、実用化に向けて今、猛烈な開発ラッシュが起こっている。

グーグルの完全自動運転の車が発表され、大手自動車メーカーがこぞってシリコンバレーに拠点を作ったり提携をしたり、出資をして自動運転に取り組み、自動運転に向けてプロジェクトを進める開発者たちの市場価値が爆発的に伸びた。

グーグルの自動運転のチームが独立し、長距離トラックの自動運転システムを開発するスタートアップが数カ月後に700億円ほどの価格でウーバーに買収されたり、カーネギーメロン大学のAIとロボティクスのラボの教授と研究者と研究スタッフが40人ほど一気にウーバーに引き抜かれたりしている状況は日常茶飯事となっている。

（5）日本がAIとロボティクスで注目される理由

日本では極度の少子高齢化で、人手不足が深刻化しており、AIとロボティクスは救世主として扱われている。

もちろん、職を奪うという心配はあるが、現在の日本での雇用状況が、少なくとも人々の意識ではアメリカとは決定的に違うのである。

日本ではあらゆる分野でAIとロボティクスのポテンシャルが、多くの場合は好意的に論じられている。

農業系のスタートアップ、ソニーの犬型ロボットのAIBOが長年共にしてきたオーナーを幸せにし、テレビ番組にはソニーからの正規のサポートが終わっているので地域の発明屋さんが修理をしていて、直ったAIBOを本当に嬉しそうに扱っているオーナー老夫婦などの例や、日本の製造業を支える技術者の多くは年齢が上がり、次の世代にどうやってその技術を教えるのかというところも論点となっているが、ここにもAIとロボティクスのポテンシャルを見出しているところがあり、工事現場でも、熟練の操縦士不足を補う形で、初心者でも熟練の動きができるシステムがついたコマツの重機のインプリメンテーションなどの例。

（6））「日本のチャンスとは何か」を冷静に分析する足がかり

人材プールにしても、シリコンバレーは驚くほど高い報酬で世界中からトップ人材を集めるほど資金が潤沢に回っている。

教授も研究員も大学から続々と引き抜かれ、そのあとを埋めるべく大量の学生や研究員がトップの大学研究所に流れ込んでいる。

日本のポテンシャルが「社会への浸透と、そこから取れるデータ」ということだとすると、それは誰が行うのか。

日本の大学や理研のような研究機関の研究者、および日本企業は非常に有力だが、それだけだとどう考えてもプールが小さい。

日本として、日本から出てきたデータを国外で、日本とは関係ない人たちが分析して価値を生み出す場合、その力学とどう向き合うべきなのだろうか、ということを真剣に考えなくてはいけないという指摘は貴重だと思う。

単純にデータを「国外持ち出し禁止」などにしてしまうと、日本を助け得る新しい技術が生まれない可能性があるし、他に先を越される可能性がある。

しかし、データだけを出すことにより、日本も恩恵を受けるかもしれないが、他のところも、他の企業も恩恵を受けるという可能性とはどう向き合うべきなのだろうか、という指摘も尤もだと思う。

ＩＴ起業研究所ITInvC代表　小松仁

http://www.canon-igs.org/column/network/20170110_4096.html

http://www.canon-igs.org/column/network/20170110_4097.html

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「ギガビット・ワイヤレス・ブロードバンド」５Ｇ時代の前哨戦

January 12, 2017, 12:35 am

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米国のインターネット、通信業界を専門とするジャーナリスト、リサーチャーの小池良次さんが、ＣＥＳで、エヌビディア、クアルコム、インテル、エリクソンなどの先端企業が、別名「ギガビット・ワイヤレス・ブロードバンド」５Ｇ時代を前に激しい前哨戦を展開していると伝えている内容が興味深く参考になる。

仮想現実（ＶＲ）/拡張現実（ＡＲ）や自動運転車、音声操作によるスマートホームなどはいずれも５Ｇビジネスの前哨戦といえ、ブームの予兆は確実に始まっているらしい。

モバイルチップの最大手メーカー米クアルコムは、ＣＥＳでＶＲ/ＡＲ機能や高精細ビデオ、ギカビットクラスのＬＴＥに対応する新チップ（17年上半期出荷予定）や人工知能（ＡＩ）のディープラーニング（深層学習）機能を搭載した車載用チップを紹介したようだ。

さらに、同社は米ＡＴ＆Ｔ、スウェーデンのエリクソン、韓国ＳＫテレコムとともに、携帯標準化団体３ＧＰＰが進めている５Ｇ規格に合わせて、伝送実験の準備を進めているという。

一方、エヌビディアは、長年開発してきたグラフィック処理半導体（ＧＰＵ）技術をテコに、ＡＩプラットフォームの面から５Ｇ時代を攻めようとしているらしい。

クアルコムは、高度な無線通信チップの強みを生かして攻めており、同じＡＲ/ＶＲやＡＩアプリケーションでも、自動運転車や家庭内を狙うエヌビディアに対し、モバイル端末分野を狙うクアルコムという違いがあるというのも面白い。

ＩＴ起業研究所ITInvC代表　小松仁

http://www.nikkei.com/article/DGXMZO11480540Q7A110C1000000/?dg=1

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ロボット関連市場の見通し（IDC）

January 12, 2017, 3:40 am

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米IDCがロボット産業に関し、ロボット関連市場の世界支出は、2016年の915億ドル規模から2020年には1880億ドルへと2倍以上に拡大する見込みと発表している。

対象として、ロボティクスシステム、システムハードウエアおよびソフトウエア、関連サービス、アフターマーケットハードウエアに加え、商用ドローンおよびドローン向け周辺器機まで含めているようだ。

今後最も急速な成長が予測されるのはドローンおよび周辺機器で、2020年には200億ドル近い規模になるという。

地域別で見ると、日本を含むアジア太平洋地域が2020年まで世界支出の3分の2以上を占める見込みで、2015～2020年に2倍以上に拡大するとしているのは、興味深い。

ＩＴ起業研究所ITInvC代表　小松仁

http://www.nikkei.com/article/DGXMZO11541810R10C17A1000000/

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ＡＩカルテ解析で精神疾患患者の予後を予測

January 12, 2017, 5:22 pm

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日経デジタルヘルス記事「カルテ解析で精神疾患患者の予後を予測」に示される、米IBMのWatsonを活用した精神科向け電子カルテ解析システム「MENTAT」の効用は面白い。

桶狭間病院藤田こころケアセンター（愛知県豊明市）院長の藤田潔氏が、日本IBM、大塚製薬と共同開発し、2016年7月から稼働を開始しているとのこと。

Watsonが電子カルテにある経過記録や退院サマリ、看護メモなどの文章を解析し、そこから患者ごとに「未治療期間」「初発時年齢」「拒薬傾向」といった入院長期化や再発の予測に関わる60の要素を抽出、こうした情報を全て収納したデータベースをWatsonが自動で作成するらしい。

精神疾患患者のカルテの記載は自由記述文が多く、分量も多いため、膨大なカルテ情報が眠ったまま活用されていない状況の解決につながるようだ。

ＩＴ起業研究所ITInvC代表　小松仁

http://techon.nikkeibp.co.jp/atcl/feature/15/011000049/011200004/?ST=health&P=1

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プラットフォーム・エコノミー（Platform Economy）

January 12, 2017, 6:04 pm

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経済産業研究所ＲＩＥＴＩの岩本晃一上席研究員が、「IoTが雇用に与える影響；欧米での議論の動向」の中で、「仕事の未来（Future of Job）」に関して世界で行われている議論は主に以下の3点に集約されるとしている。

特に、（3）の「プラットフォーム・エコノミー（Platform Economy）」に関する議論が興味深い。

（1）これまでindustrie4.0を推進してきたドイツで主に行われてきた議論であり、製造現場で働く単純労働者が減り、システムを開発、設計、保守ができるシステムエンジニアが増えてくる。

（2）過去の雇用に関する統計データをみると、スキル度が中レベルの人々の職が失われ、スキル度が低・高レベルの職が増えてきている。

またスキル度が中レベルでも、減少したのは単純な繰り返し作業を行う作業（日本でいえば、たとえば、銀行のATMが代替した作業）であり、創造的でコミュニケーションを必要とする仕事は増えてきている。

スキル度が低レベルの仕事は、たとえば、介護の仕事は、現場にさまざまな支援機器が導入され、人々はきつい労働から徐々に解放されてきたが、人間自体を機械が全て代替することはなく、先進国では高齢化に伴い介護に従事する人の数は増えてきている。

ビルの清掃員もまた、現場にさまざまな支援機器が導入されてきたが、人間自体を機械が全て代替することはなく、ビルが増えるに伴って清掃員数は増えてきている。

（3）最近、欧米で議論されるようになった「プラットフォーム・エコノミー（PlatformEconomy）」に関する議論。

当初は、複数の企業が併存していても、プラットフォームビジネスには、規模の経済、ネットワーク外部性が効くため、やがて多くの補完企業が参加するグループと、先細りグループに分かれ、ついには極少数のプラットフォーム企業に集約される。

あるプラットフォームが、一定数以上の顧客を獲得すると、製品の量産効果に加え、補完財供給も増えるため、サービスの価値が益々増加する。

プラットフォーム構築には膨大な投資が必要な上、既存プラットフォームの顧客には他社への乗り換えコストが大きい。

そのため、一度形成された寡占または独占は、勝者の独り勝ち、莫大な利益を得る。勝者を狙うプラットフォーム企業は、補完財を供給してくれる補完企業を増やすため、オープン戦略を採用する。

米国では、グーグル、アマゾン、フェイスブックなどはモノを売らず、ビッグデータを扱うだけで、わずか十数年で創業から一気に巨大企業に成長した。

これらの企業の稼ぎ出す収益は巨大であり、従業員の賃金も高いため、いまシリコンバレーは日本のバブル期を凌ぐバブル状態にある。

そしていま、ウーバー（Uber）、エアー・ビーアンドビー（Airbnb）などが一気に巨大資本に成長しようとしている。

彼らのビジネスモデルが、巨額の投資により優れたアルゴリズム「プラットフォーム」を作り、オープン戦略で協力企業を加速度的に増やし、一気にマネーを吸収しようというものである。

ＩＴ起業研究所ITInvC代表　小松仁

http://www.rieti.go.jp/users/iwamoto-koichi/serial/036.html

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人間の仕事はAIに代替されてしまうのか？（ICC カンファレンス〔AI特集〕）

January 14, 2017, 4:22 am

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日本のトップクラスの人工知能研究者の一人である東京大学大学院特任准教授の松尾豊さんが、Industry Co-Creation ™ (ICC) カンファレンス「〔AI特集〕人間の仕事はAIに代替されてしまうのか？」の中で、論じていた内容が興味深く参考になる。

・ディープラーニングが一番出来るのは、一番ローデータに近いところでの認識や特徴量の生成が出来るようになって認識が出来るようになるところが一番のイノベーションです。

・今までAIにそこだけがごっそり欠けていた部分なんですね。ですからそこが出来るようになることによって、今までAIでやってきたことが次々に本当に出来るようになる世界が来るはずだと思います。

・僕が今やるんだったらとにかく画像が一番いいと思いますし、もし自然言語処理に適応するんだったら、今まで長年やってきた例えば翻訳とかですね。

・（20年後とか30年後）

まず、ロボットががしがし動いているはずです。もうボストン・ダイナミクスとか動いていますけど、例えばGoogleがロボットアームを、ピッキングというのを何度か試行錯誤することによって、上手に持てるようになるというのも、そういう動作系がすごく向上すると思います。

・例えば、調理とか掃除とか、今まで人の認識をすごく必要とするから、人じゃないと出来なかったようなことが自動化できる可能性が劇的に上がってくる、というのが1つ目の大きな変化です。そして、もう1つが自動翻訳だと思うんですね。

・基本的に肉体労働系でコストがかかっている仕事を出来るようになりますね。

そうなると農業とか建設の仕事だと思っています。

・言葉の意味理解というのも出来るようになると翻訳が出来るようになるので、日本からすると世界が日本語になるのと同じですから、多分いきなり世界観が変わりますよね。

大学は国内の大学に行く理由がないし、東京で働く理由もないしとなってくると、人々の生活は相当変わりますし、企業の競争力もすごく変わっていくんじゃないかと思います。

ＩＴ起業研究所ITInvC代表　小松仁

https://industry-co-creation.com/special/7547

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ディスレクシア（失読症）、将棋の感想戦

January 14, 2017, 6:03 pm

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リクルートワークス研究所機関誌WorksのNextAgeの対談で、茂木健一郎さんが話している中で面白い内容がある。

・今、ディスレクシア（失読症）が非常に注目を集めているんです。

トム・クルーズやヴァージンアトランティック航空の社長、リチャード・ブランソンもディスレクシアだといいます。

脳の情報処理の問題で、英語の場合には主にp、b、d、qといった文字の認識に混乱が起こるらしく、文章がうまく読めないから学生時代の成績はよくない。

それでも特定の領域で大きな才能を発揮し、社会的に成功を収めています。

・ディスレクシアの人たちが一様に言うのは、「読めないから、人の話をよく聞くようになった」。

米国の著名な法廷弁護士にもディスレクシアだと開示している人がいます。

彼は、読めないから一切メモを見ない。

法廷で、一般的に弁護士は記録を見ながら話すので見落としや聞き逃しがあるものですが、彼は証人の証言を全部、完璧に聞く。

そして緻密なロジックを組み立てて攻めるから強いのです。

・ブランソンはレコードショップを経営していたときからアウトソーシングがうまかったそうです。

優等生は全部自分でやろうとする。

世の中に自分より能力のある人、優れた人がいることが経験的にわからない。

他者の強みや知のネットワークをもっと活用すればいいにもかかわらず、です。

・メンタルトレーニングというけれど、やる気がない社員をやる気にさせるのはハードルが高い。

その手法として、脳科学的には定説はありませんが、至近距離でのフェイス・トゥ・フェイスが効果的だといわれています。

松下村塾の吉田松陰も、ものすごく近い距離でコミュニケーションを取っていたそうです。

Eメールでの指導とか、スカイプの指導ではダメ。

脳が本気にならないんですね。

至近距離、フェイス・トゥ・フェイスだと、脳の回路の活動の仕方が変わるんです。

外国語の習得も、生身の人間とフェイス・トゥ・フェイスでやらないと上達しない。

でも、なぜそうなのかはわかっていません。

・失敗して、振り返りをしないと成長しません。

人は後悔や振り返りを眼窩前頭皮質（Orbitofrontal Cortex：OFC）というところでやっています。

将棋の感想戦が、ここを使っているいい例です。

プロ将棋と素人将棋の大きな違いは、素人将棋は打ったら終わり。

でもプロは、終局の後、対局以上の時間をかけて棋符を振り返る。

自分はこの手を打ったけれど、このときにこの打ち手にすれば流れは変わっていた、とか。

人生の感想戦を、人はあまりやりませんよね。

ＩＴ起業研究所ITInvC代表　小松仁

http://www.works-i.com/publication/works/works-web-special/

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グリットでやり遂げるゴール自体の吟味が大事

January 15, 2017, 5:36 pm

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最近「グリット」がよく話に上る。

元々、ペンシルバニア大学心理学教授のAngela Lee Duckworth氏が、心理学者になる前の教師時代に、中学校の最も成績の良い生徒と最下位の生徒との違いはIQだけでは説明がつかず、IQの数値は特別優れているわけではないにも関わらず、テストで上位の成績をとる子もいるという驚きから、IQの数値に関係なく生徒たちは誰でも皆、時間をかけて勉強に取り組みさえすれば、必ず出来るようになるという確信を得たことから研究を始め、才能・努力ではない第３の成功因子として提唱しているものである。

現地調査として、「ウェスト・ポイント・ミリタリー・アカデミー（アメリカ、ウェスト・ポイントにある軍事教育学校）」、「ナショナル・スペリング・ビー」［単語の綴り（スペル）の正確さを競う競技会の全米大会］、過酷な環境の中で働いている教育現場（「どの先生が年度末までその教育現場に残ることができるか？」「そのうち、最も生徒に影響を与え、その生徒が持つ学力を引き出し、結果に結びつけることができた先生は誰か？」）、一般企業（「どのセールス担当者がセールス担当者として生き残れるか？」「トップセールスを記録したのは誰か？」）の４つを調査分析している。

「グリット」とは、物事を最後までやり遂げる力で物事に対する情熱であり、また何かの目的を達成するためにとてつもなく長い時間、継続的に粘り強く努力することによって、物事を最後までやり遂げる力のことで、1週間、1ヶ月といった短期間の短距離走ではなく長距離走だとされている。

ただ、どうしてもやみくものやる気やガッツなどと混同されやすい恐れがあるとも思う。

また、最近茂木健一郎さんが、アメリカの文脈でグリットを議論する時には、ハーバードとか、ピュリッツァー賞とか、フットボール選手権の優勝とか、「わかりやすい」文脈のゴールが強調されがちであるが、人生のゴールは、ほんとうはもっと多様で、わかりにくいものであろう、ゴールを達成するという文脈の受け入れが常に良いとは限らない、時には、その文脈から逸脱することが、その人の人生にとって良いという場合もあるだろう、グリットでやり遂げるゴール自体の吟味が大事だと指摘しているのは、尤もで重要だと思う。

ＩＴ起業研究所ITInvC代表　小松仁

http://logmi.jp/32006

http://lineblog.me/mogikenichiro/archives/8316375.html

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研究開発型ベンチャー企業の振興に向けた調査成果報告書

January 16, 2017, 5:44 pm

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経産省からの委託でデロイトトーマツコンサルティングがまとめた「平成27年度産業技術調査事業（研究開発型ベンチャー企業の振興に向けた調査）成果報告書―ベンチャー・エコシステムの構築に向けて―」が、ちょっとボリュームは大きいが、参考になる点が多い。

特に目を引いたポイントを挙げると次のような点になる。

・世界6か国（日本、米国、英国、独国、イスラエル、シンガポール）の企業のケーススタディで、M&A、IPO、未上場企業を扱っている。

・各国相対的にM&A比率が高い分野があり、日本はHi-Tech、米国はHealthとEnergy。

・2000年以降のAll M&Aで、GEは分野横断的にM&Aを行い、他社は総じて自社の関連分野の割合が高い。

・2000年以降起業した新興企業のM&Aで、Googleの占める割合が相対的に高くなり、富士フィルムのHealthは比較的高い。

・米国に本社を置くベンチャー企業における地域別の累積投資額では、主要3都市で累積投資額の56%を占め、シリコンバレーが37%（他はボストン、ニューヨーク）。

・Corporate Venture Capital(CVC)投資で、 DealベースではEarlyStageのStage（productsare mostly in testing or pilot production)が最も多く、Stageが上がると共に投資金額が増える。

（Seed―Early Stage―Expansion―Later Stage）

・シリコンバレーにおけるベンチャー・エコシステムで、起業の好循環は主に4項目から構成。

① Ambition(熱意)

•ローカル地域で起業し、成功を掴もうとする意欲的な志向や野心

•必要要件（1）優れたローカル地域の環境、（2）起業した会社を成功させようとする強い意志

②Growth(成長)

•起業した会社を成功に導く

•必要要件（1）顧客（2）資本・資金（3）人材（4）起業能力

③Commitment(コミットメント)（成功を収めた起業家たち）

•成功を収めた地域で、後続の意欲ある人材をサポートするというコミットメント

•必要要件: （1）優れたローカル地域の環境、（2）自身の成功によって得たリソースを割く意志

④Reinvestment(再投資)（成功を志向する起業家たちに対し）

•後続の起業家に対して、リソースや資本を再投資

•必要要件: （1）エンジェルとVC投資（2）インスピレーション（3）メンターシップ（4）スピンオフ事業

・シリコンバレーには世界トップクラスの大学であるStanford Universityが必要不可欠。

StanfordUniversityは過去6,000社の起業実績からベストプラクティスを提供

UCBerkeleyは大学の技術を社会に還元する技術移転の一環として起業活動を推進

・米国ボストン

ライフサイエンス分野のクラスターで、複数の協会やイニシアティブ、非公式なネットワーク等を駆使し、クラスターを構成分析、

バイオテクノロジー、メディカルやヘルス分野への投資割合が相対的に高い

HarvardやMITでPh.DやMBAを取得した卒業生が地域に再投資するエコシステム

エネルギー・IT・バイオのベンチャー企業やベンチャーキャピタルがMIT周辺に集積

・英国ロンドン、ケンブリッジ

・ビジネスモデル分析

顧客価値の提案、利益方程式、カギとなる経営資源とプロセスの4要素を検証軸に設定

・我が国におけるベンチャー・エコシステムの状況

ＩＴ起業研究所ITInvC代表　小松仁

http://www.meti.go.jp/meti_lib/report/2016fy/000682.pdf

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アメリカで学歴もコネも無い人向けの心構えと使えそうなサービス

January 19, 2017, 1:19 am

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MakeSchool留学記（—シリコンバレーのスタートアップが創るエンジニアのための大学にて-）のサイトで紹介されている「学歴もコネもない人がシリコンバレーでエンジニアとして職を得るには：心構えと便利なサービスまとめ」の内容が、日米の環境の違いも含め、非常に面白く参考になると思う。

・アメリカの有名大学に通っていれば、企業からリクルーターがわざわざキャンパスまで足を運んでくれるし、学歴のお陰でリクルーター経由でなくとも面接までは進める（レジュメ審査で落ちない）ことが多いようだ。逆に、学歴もコネも無い人がアメリカで職を得るのは大変だ。

―これはちょっと意外の感もある。

・「エキスパートたれ」

アメリカに日本のような総合職は存在しないし、何でも薄くできる（深くはできない）エンジニアの需要は無い。

―これはよく聞く話。

特定の分野で職歴、プロジェクト歴（＋可能なら学歴）を重ね、経験値を溜めることが重要だ。

履歴書やLinkedInのプロフィールも自分がどういった職種・ポジションに付きたいかの方向性を明確に打ち出し、特定企業への応募の際は、その企業が公開しているJob Description（職務記述書）に沿って内容をカスタマイズするべきだ。

―基本的な心構えで、日本と考え方が異なる点で、ここが分かっていない限り、オファーを勝ち取ることは難しいだろうという。

・「数を撃て」

ベイエリアでエンジニアの求人が（日本と比べて相対的に）多いのはスタートアップだ。

少数精鋭のスタートアップでは、定期的な採用（大学生向け採用含む）はAirbnbやUberのようなユニコーンやGoogleなどの上場企業でなければ行っていない。

スタートアップが採用してくれるタイミングは資金調達のタイミングに依存するので、どれほど自分が優秀でも雇ってもらえない場合のほうが多いのだ。

タイミングは運次第なので数撃って当たるのを待つしかない。

―この辺は、だいぶ日本と事情が異なるようだ。

・「コネを作り、生かせ」

アメリカで学歴がない場合、学歴フィルターが大きく道を阻む。

―優秀な人材を確保する有効な手段として、自分の信頼のおける人からの紹介、所謂コネが最も有効だという話はよく聞く。

また、労働ビザのサポートが必要な場合は、（法律では、国籍などについて本来採用時に聞いてはいけないはずなのだが）応募フォームにはビザのサポートの必要有無のチェック欄が設けられていることが多いので、更に書類で落ちてしまう可能性が高くなる。

なんとか面接に持ち込むためには、企業の社員と知り合いになって推薦してもらう、または、その企業に友人を持つ人から推薦してもらうのが効果的だ。

繋がりがなければネットワーキングイベントや開発者向けのカンファレンスやミートアップに参加して作り出すしかない。

・履歴書代わり、登録必須系サービス

LinkedIn（必須のビジネスSNS）、Github（エンジニアは必須）、AngelList（スタートアップではLinkedInとともに良く使われるSNS）

・登録しておけば勝手に連絡が来る、受動系サービス

Hired、underdog.io、500 Miles、StartUpers

・試験のスコアが良ければ紹介してもらえるチャレンジ系サービス

Triplebyte（ YCombinator出身のプログラマー採用試験代行会社）、HackeRank（プログラミングの課題を解き、他の挑戦者とポイントの高さを競う）、interviewing.io（匿名でUberやDropboxのエンジニアとコーディングインタビューの練習をすることができる）

とにかく数を撃つために、目についたものは片っ端から登録してみるのがいいだろう、コミュニティ内での存在感やオーガナイザとの関係性が強くなってくれば、自分の履歴書を送り、興味を持ってくれそうな会社を紹介してもらうことも可能だ、というのは、厳しい環境の反映かもしれない。

ＩＴ起業研究所ITInvC代表　小松仁

https://makeschoollife.wordpress.com/2017/01/17/how-to-get-a-job-without-us-college-degree-and-connection/

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AIが画家のスタイルを手本に油絵を制作

January 22, 2017, 4:25 am

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Ventureclefの宮本和明代表が、「ピカソが東京駅を描いたら、AIが画家のスタイルを手本に油絵を制作する」で、AIが著名画家のスタイルを学び、写真を油絵に変換するアプリのことを紹介している。

一般に、芸術家の技法を手本に作成された作品はPasticheと呼ばれるらしいが、GoogleはAIが画家のスタイルを習得し、そのタッチで絵を描く技術を開発したと発表しているようだ。

例えば、「Loving Vincent」という映画のように、AIが写真を見てそれをゴッホのスタイルに変換するもののようだ。

Googleは絵画に関するPasticheをDeep Neural Networkで実装し、その成果を「A NeuralAlgorithm of Artistic Style」という論文で発表したわけだが、この技法は入力された写真を著名画家の作風で再構成することができるらしい。

ネットワークはConvolutional Neural Network (CNN、イメージを認識する機能) を使っており、単一ネットワークが二つの機能を持ち、入力された写真を変換し、同時に、画家のスタイルを習得するようだ。

前者のプロセス (Content Reconstructions) で、入力された写真の細部は切り落とされ、大まかな全体像が生成され、後者のプロセス (Style Representations) で、画家の作品をネットワークに入力してスタイルを教育するという。

ネットワークの各段で特徴量を抽出し、絵画のタッチなど画家のスタイルを把握、最後に写真と絵画を重ね合わせて最終イメージを生成するらしい。

更に、Googleは上述の技法を強化した論文「A Learned Representationfor Artistic Style」を発表しているようだ。

現在、既にベンチャー企業からPasticheアプリが出荷されており、その中でも注目のアプリは「Prisma」で、2016年夏にリリースされ5000万回ダウンロードされているという。

大作の絵画などでは、著名な芸術家のもとに弟子達のサポートが必須で、完成に至るというのは、よく伝えられている事実なので、ここにAIの役割があるように思う。

例えば、AIはアニメ制作で大きな可能性を秘めており、著名アニメアーティストのスタイルをAIが学習し、人間に代わりアニメ映画の製作などが期待されるとし、Prismaはアニメスタイルに変換するオプションを備えていて、人間は創作活動に打ち込み、AIが作業を代行するという区分けができつつあるという指摘は、理解できる。

ＩＴ起業研究所ITInvC代表　小松仁

http://ventureclef.com/blog2/?p=3297

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学習型IoTシステム

January 22, 2017, 6:09 pm

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MEMS（微小電子機械システム）やナノテクの研究開発を進めているNMEMS技術研究機構を中心に、使えば使うほどセンサー端末が有益な情報のみを出力するように進化する“学習型IoT”システムの開発が始まったという日経テクノロジーOnline記事が興味深い。

新エネルギー・産業技術総合開発機構（NEDO）の「IoT推進のための横断技術開発プロジェクト」に提案した「超高効率データ抽出機能を有する学習型スマートセンシングシステムの研究開発」で、2016～2020年度の5年計画で進めているようだ。

開発を担当するNMEMSで、実質的に開発を担当する企業は、学習機能搭載のコンセントレーターについては、社会イノベーション事業を推進している日立製作所、産業機器に設置して有用性を検証するのは、東京電力ホールディングス、センサー端末のうち高信頼で長距離に対応した無線通信技術と、学習結果をセンサーに動的に反映できるようにする回路技術に関してはロームが担当しているとのこと。

センサー端末とクラウドサーバーとの間に「コンセントレーター」と呼ぶ機器を設けて、過去のセンサー情報に基づく学習を実行する構成で、センサー端末は、学習結果を反映したセンシング条件になるよう、各種パラメーターを更新していくらしい。

生データを垂れ流す場合に比べてデータ量を1/100に減らす（同じデータ量で有益情報を100倍に増やす）ことを目標にし、クラウドサーバーはAI（人工知能）による機械学習など、より高度な処理を担うようだ。

熟練工の知見をIoTで代替するには、工場とIoTの双方の知識を持ち寄って専門家が個々に最適化することが一般的だが、最適化作業は、IoTを多様な環境に大量に実装する「トリリオンセンサー」時代になると、IoTのベンダーとユーザーの双方にとって大きな負担になるだろうとし、学習型の機能は、IoTの実装に伴う負担を大幅に下げようとしているようだ。

さらに各種センサーも開発予定で、ガスセンサーは富士電機、赤外線アレーセンサーはオムロン、無線センサー端末の自立電源の開発も鷺宮製作所と東京大学が開発中とのこと。

設置時とその後の運用時の手間をなくすために、無線ネットワークを採用するとともに、電池の交換や充電を不要にしようとしており、無線ネットワークは接続信頼性の高いメッシュ型、電源として、従来よりも2桁効率が高い振動発電技術を採用するらしい。

クラウド偏重やその反動の「エッジヘビー」でもないバランス重視を目指した挑戦というのは、よく理解できる。

ＩＴ起業研究所ITInvC代表　小松仁

http://techon.nikkeibp.co.jp/atcl/column/15/011800092/00004/?P=1

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暴動だけではない！　大統領就任式で見た意外な「応酬」

January 23, 2017, 5:46 pm

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ＮＹ拠点のジャーナリスト津山恵子さんが、『緊急現地ルポ　暴動だけではない！　大統領就任式で見た意外な「応酬」』で伝えてくれたワシントンの様子が、一般のニュースメディアと一味違っており、興味深い。

怖いと思っていたトランプ派は静かに就任式を迎え、多様な人種が集まるため「許容範囲が広い」と思っていたリベラルな反対派は一部が過激化したが、対立する両者がたまたま一堂に会したことにより、不思議な対話もあちこちで起こっていたという。

トランプ支持派と、トランプ反対派の人々が、「会話」しているのを何度も見た、もちろん、半ば口論に発展したものも見た、しかし、決していがみ合ったりせずに、「辛抱強い」と思えるほど長いこと論争していたという。

「トランプ氏は、期せずして、支持派と反対派を初めて同じ空間に集めることができた」というのは、面白い指摘だと思う。

津山さんは、2016年夏、トランプ派が圧倒的に多い中西部を集中してロードトリップしているが、普通の市民のなかに分断があったとし、例えば人工中絶反対派が中絶クリニックを攻撃し、医師が殺害された事件も取材している。

また、キリスト教の神が世界を創造したと信じるキリスト教原理主義者が、ケンタッキー州に「ノアの箱舟」博物館を開いたことなども書いていた。

共和党大会では、見るからに怖そうな白人至上主義者やキリスト教至上主義者が練り歩いていたとしていたが、就任式会場付近に集まった、つまり、安くはない旅費をかけてワシントンまで来て、トランプ氏の晴れの舞台を見ようとした人々は、もっと普通の人々が多かったようであり、パレードを待つ間も、驚くほど静かだったようだ。

対立する両派が、同じ場所で、お互いを傷つけずに長時間を過ごし、ときには握手につながった、トランプ氏の就任式がもたらした、何とも不思議な実験の場だった、彼がまいた悪い種が原因ではあるが、そこから、何かが生まれてもらえれば、というのは、よく理解できるし、視点を変えて視た場合の貴重なコメントだと思う。

ＩＴ起業研究所ITInvC代表　小松仁

https://courrier.jp/news/archives/74118/

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白人の低所得者たちの雇用を奪ったのは、グローバリゼーションよりも技術革新によるところが大きい

January 24, 2017, 12:22 am

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ネットイヤーグループの石黒不二代社長が、今回の大統領選挙でシリコンバレーはマイノリティーにすぎないことを知った、今の米国を数の上で代弁しているのは、グローバリゼーションに否定的な白人の低所得者たちであることを痛感したというのは、よく理解できる。

一方、トランプ氏が選挙戦で声高に主張した方法で格差をなくし雇用を創出できるのだろうか、には疑問を示し、白人（特にブルーカラーの男性）の雇用を奪ったのは、グローバリゼーションよりも、技術革新によるところが大きいからだと指摘しているのは的を射ていると思う。

例えば、米国で輸送業に従事している人たちの数は約900万人にのぼるが、うち350万人がドライバーであり、日本も同様だが、電子商取引（ＥＣ）の発達でドライバーの求人数は急拡大しており、当面、この傾向は一段と強まるだろうが、自動運転が実用化されれば、これらの雇用は一挙に喪失することになり、私たちはこのような劇的な変化に対応する能力を備えているのだろうか、という指摘も尤もだと思う。

技術の進歩を社会全体で受け止める覚悟が必要だという総括も、よく理解できる。

ＩＴ起業研究所ITInvC代表　小松仁

http://www.nikkei.com/article/DGXKZO11831140Y7A110C1X12000/

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IoTやAIによる人間社会の変化ビジネスからの観点、少ないデータであってもどういった条件が揃えば上手くいくのか

January 24, 2017, 5:30 pm

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ICCカンファレンスKYOTO 2016の、IoTやAIによる人間社会の変化を議論したセッションの総集編が紹介されているが、日立の人工知能ラボラトリ長矢野和男さんの話していた内容が興味深く参考になると思う。

特に、ビジネスからの観点、少ないデータであってもどういった条件が揃えば上手くいくのかなどのアプローチが的を射ていると思う。

・需要は複雑化し、短期で変化し、多様化しています。これに人手で対応しようとすると、人件費がかさみ利益が生まれないので、これをAIによって自動適応させるのが、AIの最大唯一の役割だと考えています。

・最近は深層学習なども話題になっているものの、儲かったという話がどこからも聴こえていないというのは、まだ何か足りていないということです。

・例えば、ブランコの実験ですと、数分の間に200回の結果しかないわけですよね。

たった200回のデータで色々なことを学習するというのは難しいのですが、我々はものすごく少ないデータで学習するAIを集中して研究してきていて、少ないデータであっても、どういった条件が揃えば上手くいくのかという評価関数の当たりがつけられるということを、コア技術として開発しています。

・ビジネスのデータはそんなに多くないので、少ないデータ数に対応し、100万個ある仮説を自分で作って、コントロールするアクションを自分で作れるということが重要な点です。

・ビジネスの世界でいくと、データを集めて、データから分析して、分析してアクションを決めて、アクションからインプリケーションや実装、デプロイするかを決めるという4段階で展開していくようなやり方をやってはダメですね。

・そもそもアウトカムが何か、ビジネスでコントロール出来ることは何かを見定めた上で、必要なデータを決め、そのアウトカムと入力に対して作るモデルを決めるという順番である必要があります。

・AIの最大の特徴を話したいと思います。AIはアウトカム、つまり目的を与えると、データからやり方を自分で考えます。なので、AIにいい目的を与えれば、とってもいいことをやるし、大した目的を与えられなければ、大したことが出来ません。

なので、機械学習のアルゴリズムよりも、どれだけいい目的を与えられるかということの方が、よほどAIの価値を決めます。

ＩＴ起業研究所ITInvC代表　小松仁

https://industry-co-creation.com/special/7706

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進化するAIの現状と今後の産業発展のために（AI Conference2017）

January 24, 2017, 6:37 pm

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先日行われたAI Conference2017で、人工知能学会会長で国立情報学研究所教授の山田誠二さんが、「進化するAIの現状と今後の産業発展のために」というテーマで基調講演を行ったが、AIのここ数年のトピック（統計的機械学習の発展、ニューラルネットワークの復権―ディープラーニング深層学習、AI実用化の背景にあるもの）、AIの得手/不得手、今後の有望な応用分野、日本企業におけるAIの可能性、企業に期待されること/準備すべきことなど興味深く参考になる点が多かった。