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10/20/2016
ドコモの取り組みを事例例と
したクラウドとAIの展望
栄藤 稔(えとう みのる）
NTTドコモ執⾏行行役員イノベーション統括部⻑⾧長
株式会社 みらい翻訳社⻑⾧長
⼤大阪⼤大学サイバーメディアセンター招聘教授
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←これは一般名詞
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クラウド知識識チェック！：以下の⾔言葉葉を何個ご存知ですか？

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AI,IoT知識識チェック！：以下の⾔言葉葉を何個ご存知ですか？
ウーバー
インダストリー4.0
しゃべってコンシェル
ボッツ
インダストリアル
インターネット3

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ソフトウェア化されたデータセンターの
破壊⼒力力を知るべき。もはや価格の問題ではない。
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Hardware v.s. Software

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シンプルな
Webサーバ
しゃべってコンシェル（Cloud-native）
データ分析基盤（On premise-hybrid）
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プログラムできるデータセンターの⼤大規模利利⽤用が進展

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21世紀初頭
6
5世紀

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Web解析
⾔言語処理理
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横須賀のデータマイニング(2010)

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Client
Redshift
Data Source ET Temporary
Storage
Direct
Connect
State
Management
Forwarder
Loader
Sandbox
VPC
Peering
S3
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データ解析基盤

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❖ クラウドの統一ルールが出来て、
パブリッククラウドの利用が広がった
❖ クラウドに関して個々の是非は別としても
建設的な議論ができるようになった
❖ 子会社からオフショアまですべての管理を
一つにまとめることが出来た
❖ 見えないコストを見える化出来て柔軟性の
ある適材適所なリソース配置が可能になった
ドコモではセキュリティ規範，効率の良い設計規範
を形式知化して販売中 →企業間連携の切り札に．
課⻑⾧長決済で買える20万円

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=
ICT⼤大企業でしか持ち得なかったセキュリティやデータマイニングの
システムを瞬時に ⾮非ICT分野に展開可能。
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ソフトウェア化の⼒力力

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❖ ⽣生成物のデザインは組織構造を反映する．
❖ 組織の構造やコミュニケーションがそのままソフトウェアのアーキテクチャ
となる.
❖ ⼤大⼈人数のチームはコミュニケーションコストが指数関数的に⾼高くなるので
サービス開発に不不適であり低品質となることが多い.
コンウェイの法則（Marvin Conway, 1968）

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www.bonkersworld.net/organizational-charts/12
有名テック企業の概念念的組織図（2011年年6⽉月）

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https://viethip.com/category/architecture/page/2/13

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https://viethip.com/category/architecture/page/2/
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You build, you run it.

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外からの⾒見見え⽅方 実際の形
AWS
EC2 RDS S3
VPC EMR DynamoDB
… … …
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Micro Services

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oブルックスの法則
➢新たに投⼊入された開発者が⽣生産性の向上に寄与するまで時間がかかる
➢⼈人員の投下はチーム内のコミュニケーションコストを増⼤大させる
oリンゲルマン効果
➢⼈人間は集団になればなるほど ⼿手抜きをする
oタックマンモデルも踏まえると，新たに投⼊入された⼈人員がチーム内で安定して機能するまで
には時間を要するため，明らかなプラス材料料でもない限りはスピード向上に寄与しない
o特にビジョンや⽅方向性が共有されていない⼈人員はチーム全体のモチベーションを下げる効果
もあるため，⼈人員増加は慎重に実施すべきことである（メンバーの⼊入れ替えも同じ）
oスタートアップには30⼈人，50⼈人，100⼈人の壁があると⾔言われる
➢主にコミュニケーションコストの増⼤大に起因する
⼈人を増やせば開発スピードが上がるか？

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http://www.roger-wilco.net/flight-object-ion/
システムの各機能を疎結合にするために縦割り⾃自⼰己完結組織を作る。部⾨門間のコミュニケーションを意図的に減らし個別最適化を図る
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”管理理職のエネルギーの８０％は部⾨門間調整”症候群を避けるには？

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アジャイル開発の変遷
第1世代＝開発（リリース）の⾼高速化
第2世代＝DevOps
第3世代＝NoOpS？
ベストプラクティスな
開発環境の選定
クラウド
ソフトウェア開発ツール
Micro Services
マイクロ事業部
以下の実装が必須
組織・⽂文化への
マッピング
チームに権限委譲．
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今意識識していること

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⼈人⼯工知能，AI(Artificial Intelligence)
AI第1次ブーム〜～探索索・推論論の時代
1956­−1960年年代
AI第2次ブーム〜～知識識表現の時代
1980-‐‑‒1990年年代
現在〜～機械学習＋ビッグデータの時代
2010年年代
冬の時代
Deep Learning
の登場（2006)
⽇日本の
第５世代コンピュータプロジェクト
IBMワトソンがクイズ番組で優勝（2011）
Google AlphaGoが
欧州囲碁チャンピオンに勝利利（2016）
コンピュータの顔画像認識識能⼒力力が
⼈人間を凌凌駕（2015）
AIという⾔言葉葉の出現(1956)
ビッグデータという
⾔言葉葉の出現（2010) 産業応⽤用が活性化
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AIって
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多くのメディアの⾒見見⽅方 技術者の⾒見見⽅方

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IoT ＝これまでコンピュータとは無縁
だった産業の⾃自動化・⾃自律律最適化
IoT = ICT + OT (Operational Technology)
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ドメイン技術通信がらみのデジタル化

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IoT = ICT + OT (Operational Technology)
今起きている⼤大変化＝ ICT+OT＋(弱い）AI
（弱い）AI= ビッグデータ＋機械学習
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農作業・⾷食品加⼯工・配送の⾃自動化
画像診断＆問診の⾃自動化
（ロボット読影医＆内科医）
アダプティブラーニング
(ロボット家庭教師）
サイバーセキュリティーの⾃自動化
⼈人材獲得の⾃自動化
（ロボットリクルーター）
エージェントによるサービス管理理（列列⾞車車・ホテル予約
ソフトウェア開発，業務モニタリング）
Amazon Picking ChallengeにおけるPFN
今後５年年以内に起きるであろうインパクトのある変⾰革
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Bloomberg BETA(VC)によるトレンド分析資料・2016向けより抜粋
エージェント/アシスタント 自動制御(ドローン、自動車、船、工場機器)
Security HR Marketing カスタマーセンター 社内稼働管理 市場分析
基盤機能提供(機械学習基盤、音声認識、画像認識・･･･)
広告 農業
小売
財務管理
法務
医療
ヘルスケア
教育 流通 投資分析 AIサービス提供者向け各種ツール提供
社会問題 材料/製造
AI関連といわれる企業数は1100社以上※。
適⽤用分野は対話/⾃自動制御/ｾｷｭﾘﾃｨ/･･･広告/医療療/農業･など多種多様。
※Pitchbook調査に基づく
米国内AI関連事業の概況
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⾃自動制御，農業，
流流通，製造，ヘルスケア
社会問題等
がIoT領領域と共通．

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McKinsey Global Institute
The Internet of Things: Mapping the Value beyond the Hype (June 2015)
９つの領領域で３９０兆円から１１１０兆円
有望？
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インターネット
ペタバイト級のデータ＋機械学習＋並列列分散計算モデル
ビッグデータからの⾏行行動パ
ターン分析によるサービス
利利⽤用促進／ユーザビリティ
向上
多種多様なログに基づくク
ロスレコメンド／チューニ
ングによる精度度向上／対象
ユーザ・コンテンツのカバ
レッジ向上
ビッグデータを⽤用いた辞書
構築による⽂文字認識識・画像
認識識精度度の向上／ソーシャ
ルメディア情報活⽤用による
ユーザ動向把握
ビッグデータを⽤用いたネッ
トワークルーティングの最
適化／解約につながる⾏行行動
パターン発⾒見見
ビッグデータを⽤用いたハ
ザードマップ／犯罪発⽣生
マップの⾼高精度度化・カバ
レッジ向上
交通機関・公共施設の運⾏行行
最適化による待ち時間の最
⼩小化
マーケティング リコメンデーション メディア理理解ｵﾍﾟﾚｰｼｮﾝ最適化 セキュリティ 社会ｲﾝﾌﾗ最適化
業務システム
のデータ
様々な
ログファイル
CRMシステム
の顧客データ
Webサイト、
ブログ
ソーシャル
メディア
静⽌止画、動画 センサデータ
Business Intelligence Data-Driven Innovation
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ドコモにおけるビッグデータ活⽤用

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Business Intelligenceの進化編
• ロングテール解析
– ニッチ商品の多品種少量量販売に不不可⽋欠
• 極低頻度度の異異様な振舞いの検出
– fraud detection
– Pandemic Analysis
– 新語
– プライバシー保護
• データ突合・シーケンス処理理
– アンケートXログデータ
– 時系列列コンテクスト
• 個別処理理がサービスの本質
personalization
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Firehose
・
・
・
3月中旬からR&D希望者に提供し試験
運用
•障害を閾値により自動抽出
•抽出した障害をメールで通知
•グラフ表示機能の提供
•ツイート閲覧機能の提供
•任意キーワード追加機能の提供
監視ツール（イメージ）
障害検知
ツイート閲覧ツール
ポジ・ネガによるツ
イートの出しわけ
ポジ・ネガによるツ
イートの出しわけ
Twitter 障害検知システム
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or
無線品質の予測 ドコモ スピードテスト
我々は遅れているのかも知れないという危機感あり。
DevOpsへの展開
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Download speed
Upload speed
DST App
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Radio quality measurement with DOCOMO Speed Test App
Release: June, 2014
Installs: 300K (as of August 31, 2015)
Usage counts: 7M
from iTunes Store / Google Play

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既存手法
成⻑⾧長曲線（ロジスティクモデル等）
耐久消費財の普及に適合
衰退を表現できない
提案手法
Reaction-‐‑‒Diffusion-‐‑‒Decay モデル※
ユーザ同⼠士の活性化やクチコミ、広告効果をモデル
Alexa提供のブラウザツールバー利利⽤用者の
22サイト（Facebook等）の閲覧履履歴
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サービスの栄枯盛衰予測

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DAU(Daily Active User)数で予測できちゃう

デジタル変革
＝ ICT+OT＋(弱い）AI
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今⽇日はこの話はしません．
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農業生産/流通
・ 土壌/生育/気象/消費者購買データ
・ 画像解析/技術伝承/需給・予測
・ ドローン/ロボット、物流ネットワーク
遠隔検診・診療
画像解析診断
データヘルス
・ バイタル/検診/レセプトデータ、ＰＨＲ
・ 画像解析、対話エンジン
・ 地域健康医療介護産官学ネットワーク
医療(診断・検診)
生産・加工最適化
流通・販売最適化
第６次産業化
公共インフラ
・ 人流/交通流/街生活データ
・ 最適配備/異常検出・予測/施設運営
・ 自治体/産業界連携
施設運営
地域交通網
防災・安心安全
次世代交通システム
ドローン管制
走行・駐車
都市計画
センサーデータ
画像・映像・数値
データ
ハード・ソフト
ネットワーク
センサー
画像・映像・数値
機械学習
顧客情報・
履歴・趣向
ＣＲＭ
シェアリング・
マッチング
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マルチモーダル
処理・解析
統計解析
クラウド・ＨＰＣ・ネッ
トワーク・ＡＰＩ
コンピューティング
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コンサルティング
人材
クレンジング・
構造化・匿名化
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ビジネスモデル・
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情報管理・
信憑性保証
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対話・レコメンド
翻訳
コミュニケーション
・ 走行/運行/交通流データ
・ 交通管制/最適運営
・ 自治体/産業界連携
社会問題解決ＡＩプラットフォーム
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社会問題解決ＡＩプラットフォーム
Coming Soon

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Smart Cityに向けて
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DOCOMO Developer Support

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APIエコノミーを通じた +d の世界