toto_1212

技術のログをツラツラ書きます。自分用ですが参考にしていただけたら嬉しいです。間違ってたらドンドン突っ込んでください。

【勉強会】第19回八子クラウド座談会 vol2

前回の【勉強会】第19回八子クラウド座談会記事の続きです。

メモが多く情報を纏めるのに時間がかかってしまい今回のは、
第一部 インプットの前半部分2セッションを書きました。

「デジタル・ネイティブ世代と、クラウド・ネイティブ社会」
 Agile Cat 鵜沢幹夫氏
 
ブログをやっている(ゲリラ翻訳ブログ)
AgileCat | Branding and Advertising Agency

1日1本で投稿。スポンサーへのレポート提出が生業
これで食べていける時代になっている。

メディアがデジタル化されていくため、メディア企業が自分たちをどうしていくべきかを
真剣に考えた結果を出している。
https://agilecat.files.wordpress.com/2015/12/bi-media-2015_b.jpeg

世代別に分けている。
世代ごとにどれだけメディアを使っているかを表す。

新聞読むことを止めた。新聞でなくても必要なニュースは拾える。

モバイルデバイスの浸食が大きく、さまざまなメディアをモバイル上で処理する。
アメリカの調査だが、日本でも同じと思える。

世代別分布図

https://agilecat.files.wordpress.com/2015/12/bi-media-2015_c.jpeg


右にシフト(年齢を重ねる)とメディアに対する接し方がドラスティックに変わる。

クラウドネイティブ社会

エンタープライズクラウド思いつくとこを上げた。
20年前にあった会社はMicrosoftIBMCiscoVMWareOracleといったごく一部。

環境が整備されると一番デジタライゼーションしやすいビジネスはEコマースと思っている。
ひとつの裏付けとして、アマゾンができてAWS、アリババができてアリウム。
別のEコマースとしてスナップディール(インド)、フリップカート(自前DC作成でクラウドへ)、
クラウドビジネスへ出ようとしている。
アメリカで起っていることががインドや中国で起きようとしている。

Facebookエンタープライズカテゴリにいれた理由、、、
来年早々にFacebook At Workが出てくる。
エンタープライズ向けに丸ごとFacebookと同じものを提供(有償)
ロイヤルバンクオブスコットランド(イギリス銀行)が第一号。
企業内のコミュニケーションシステムをFacebookが肩代わりする時代。
 →ソーシャルはクラウド
例えばyoutubeが企業内に閉じた教育コンテンツをその会社向けに提供するとかありえる
かもしれない。

デジタルネイティブ世代はこれらがある状態からITを触っていくことになる。
全てオンラインが当たり前といった時代。
そこに最適化したビジネスを考えていくことが大事。

2014年のエンタープライズ

https://agilecat.files.wordpress.com/2015/02/2014-cloud-market-chart.jpeg

売上場$16 billion。

Googleの広告の売り上げは$70 billion。
https://agilecat.files.wordpress.com/2015/01/google-ad-revenue.jpg

Androidは広告を売るためのOS。

FacebookはすぐにTimeWarnerを抜くと思っている。
GoogleFacebookは広告配信、売り買いする場を持っている。Cloud Exchange。

Facebookグループのユーザー数を足すと述べ30億人
https://agilecat.files.wordpress.com/2015/04/social-media-maus.jpg

最近はアジアを追っかけている。

中国とインドの勢いが凄い。

中国のインターネット人口
モバイルが5.57億人
https://agilecat.files.wordpress.com/2015/02/china-mobile-internet-users-in-2014.jpg

インターネット人口が6.49億人
https://agilecat.files.wordpress.com/2015/02/china-internet-users-in-2014.jpg


モバイルがほぼインターネット人口を支えている。

インドに関しても今月インターネット人口が4億人を超える勢い。アメリカより大きい母数。
agilecatcloud.com


昨年夏頃に2019年に30億アカウントになると言われていて、信じられなかったが実際に
2015年現在で中国とインドを足すだけで10億位になっている。
アジアマーケットを対象にどのようなデジタライゼーションビジネスを展開していくかがポイント。

アリババが作った11月11日のSingles Day

アメリカのサイバーマンデーのような感じで、買い物の日という感じ。
昨年は1日で$9.3 billion、今年は$15 billion = 2兆円。

GDPの考え方

https://agilecat.files.wordpress.com/2015/11/eu-us-china-india-gdp.png

購買力平価:為替の不均衡が無くって関税がゼロだったら、、、
中国の経済、インドの経済が伸びている。

破壊と再生(Mckinseyレポート)

途上国との成長と都市化が一番のパワー
 →デジタライゼーションを促進する力
2025年までに世界のGDPの半分以上が途上国に移っていく。
中国大連のGDPとスゥエーデンのGDPが同じ。ヨーロッパの1国が中国の都市と同じ。

技術の急速な進歩
 →OSSの貢献
  中国グレートファイアウォール(テクノロジーやビジネスが入りにくい)かったが
  Linuxは入っていた。
  中国のトップ企業はそれらを使ってトップレベルの技術力を誇る。

人口動態
 →ロケーション観点、世代観点がある。
  これを見ていかないとマーケットも見えない、人材採用の失敗する。

アジアのクラウドニュースを纏めているサイトが参考になる。
cloudnewsasia.com


「industry5.0 - Everything is Connected! Everything is Automated! -」
 株式会社ABEJA
 代表取締役CEO 岡田 陽介氏

ABEJAはAI(人工知能)のベンチャー企業
AIに関する日本のトップレベルの研究者を全員顧問に招聘している。
なので日本では絶対に負けないようなエンジンを持っている。

人工知能が最近になって急速にに進化しいていることが話題になっている。
その元が「Deep Learning」になっている。

Deep Learningとは、、、

2007年位から検索され始めていて2013年のあるタイミングから爆発的に検索数が伸びる。
Googleが猫の画像人工知能に学習させたところ猫の画像を勝手に猫として認識し始めたという
ことがバズ化して話題になった。

人工知能DARPAで産まれた。DARPAとは国防高等研究計画局でアメリカの軍事技術。
DARPAで何が産まれてきたかというと、「GPS」、「インターネット」、「ルンバ」とか。

軍事技術を持つ方達が自動的に画像収集するとかアナリティクスするとかが課題になって
おりそれを自動化するための技術として開発され始めた。
その技術をビジネスに応用したのがDeep Learning。

Deep Learning技術の過去と今。

昔は目、鼻、口等を1つ1つ切り離してそれを覚えさす作業(人手で)
データ量が集まらず制度も出ない。
Deep Learningだと全てお任せ。顔写真を100万枚とか1000万枚とか覚えさせると
勝手にコンピュータがニューロン形成してくれる。勝手に学習し始める。

Deep Learningはエラー率が圧倒的に下がった。
もともと第一次人工知能ブームの時はエラー率60%、第二次で20%台、Deep Learningになると
10%以下になった。
今の研究しているものだと5%位まで下げられた。

テクノロジカルイノベーションをビジネスにしていくとビジネスイノベーションになる。
インストアナリティクスを採用している。

インストアナリティクスとは?

POSレジ通過したお客様の購買情報は取得できているが、お客様の状況に合わせた在庫最適
従業員最適が全くできない現状。
データをきちっと取る。人工知能の顔認識を使って来場者の年齢性別が一瞬で分かるとか
映像を解析して人の流れとか滞在をを出すとか。
これらデータを活用してプレディクティブシュミレーション(未来予想)が出来る。
明日必要な在庫や必要従業員数といったものが高い精度で予想ができる。

ABEJA今後考えていること

町の最適化。
全く取れていなかったデータをたくさん取る。
ビルやストアのリアルスペースデータや、メディアに訪れたビジターデータ、店舗の周りの
天気や気温、ソーシャルでつぶやかれていることをABEJAのエンジンいれる。
そうすることで店舗最適が簡単に行える。
リアルな最適化が出来る。

未来的な話、、、

IoTと人工知能が全ての産業に影響を与える = インダストリー4.0という文脈

ABEJAがやりたいのはインダストリー5.0
全ては自動化される。リアルにあるものウェブにあるものを繋げるオートメイティッドクラウド
を作っている。
具体的にはエネルギー管理、工場生産管理、流通管理、ストア管理、交通公共機関、
ヘルスケア、自動運転等にコネクションしていき自動化クラウド人工知能をベースに作る。
最適化効率化をするべく需要供給のマッチングする。