Software is eating the world

© 2015 NTT DOCOMO, INC. All rights reserved.
ソフトウェア化する産業
-クラウド2.0のもたらすモノ-
栄藤稔（えとうみのる）
NTTドコモ執行役員，イノベーション統括担当
NTTドコモベンチャーズ社長（スタートアップ投資部門）
CEO, DOCOMO Capital, Inc.(シリコンバレー投資部門）
株式会社みらい翻訳社長（自ら作った新規事業）
16/11/2015

–Marc Andreessen (2011)
In short, software is eating the world.
2

1995年以降創業

1995年以降創業
時価総額合計
１２５兆円（3/2015)

1995年以降創業
時価総額合計
１２５兆円（3/2015)
> 日本の時価総額上位１２社
合計１０４兆円

Network
Display
Actuator
Sensor
Microphone
User Input
Software Speaker
ソフトウェア化とは？
サービス・製品の機能をソフトウェアが支配している状態

Physical World
4
Network
Display
Actuator
Sensor
Microphone
User Input
Software Speaker
ソフトウェア化とは？
サービス・製品の機能をソフトウェアが支配している状態

ソフトウェア化＝IT化？
5

5
90% Yes, でももっと深いこと。

5
90% Yes, でももっと深いこと。
→最適化が自社に閉じない。

Hardware v.s. Software

REST API
Pay as you go, Any device
初期投資不要 
108円∼
ASTB
SGU
GGU
PDU
aTCA
RAID
FS
PDU
DAT
NSW
GISW
UCSW
*

電話機能のソフトウェア化（Twilioの例）
電話会議システム
<Response>
<Dial>
<Conference startConferenceOnEnter="true" endConferenceOnExit="true">
moderated-conference-room
</Conference>
</Dial>
</Response>
<Response>
<Say voice="woman">Please leave a message after the tone.</Say>
<Record maxLength="20" />
</Response>
留守番電話システム
アクションを 
RREESSTT AAPPIIで定義するだけ

で様々なサービスが可能に！

産業のソフトウェア化によっておこること
10
• 知の共有, 機能進化の高速化
• 新しい事業構造への転換
新たな企業間のバリュー
チェーンの創出

産業のソフトウェア化によっておこること
10
• 知の共有, 機能進化の高速化
• 新しい事業構造への転換
新たな企業間のバリュー
チェーンの創出
垂直方向の最適化＋水平方向の最適化の２軸！

900万人以上のユーザー (2015)

Commodity
Originality

Commodity
Originality
使えるものは使う。時間を買う。
その上で５％の違いで勝負。

RepRap Project:自己複製３Dプリンター
13
http://et.wikipedia.org/wiki/RepRap#/media/File:Firs

３Dプリンターの複製系統図（家系図）
14http://reprap.org/wiki/RepRap_Family_Tree

MakerBot (aquired by Stratasys in $403M deal 2013)

シェアリングできる
データセンター
プログラミングできる
データセンター
従来の
サーバープログラミング
クラウドのPaaS機能
を使い切ったプログラミング
“Cloud 1.0” v.s. “Cloud 2.0” coined by M.E.

しゃべってコンシェル開発の話
19

Siri
20

Siri v.s. しゃべってコンシェル (YouTubeの投稿より）
21

Innovation Example
22

Innovation Example
Micro Browser,

Access Co.

1995
22

Innovation Example
2.5G Internet connectivity,

DOCOMO

1998
Micro Browser,

Access Co.

1995
22

Innovation Example
2.5G Internet connectivity,

DOCOMO

1998
Micro Browser,

Access Co.

1995
i-mode,

DOCOMO

1999
Serendipity
22

いつも組み合わせを考え抜く。
i-mode
2G:9.6KbpsX3 1998+micro browser
23

Mobile Multimedia
3G: 64-384Kbps 2001
+CODEC
i-mode
23

Smartphone Platform
as Application Market
3.5G: ～14Mbps 2006
+Smart Phone + Cloud
Mobile Multimedia
3G: 64-384Kbps 2001
+CODEC
i-mode
23

Personal Storage
SNS/Comm. Tools
LTE:～75Mbps2010
+Big data synchronization
Smartphone Platform
as Application Market
3.5G: ～14Mbps 2006
+Smart Phone + Cloud
Mobile Multimedia
3G: 64-384Kbps 2001
+CODEC
i-mode
23

Very Simpliﬁed Formula
Wireless
Broadband
Innovation X
?
24
❌

Distributed Speech Recognition(DSR) in 2006
First Implementation of ETSI AURORA Project (2000-2003)
16 Khz Sampling MFCC feature vectors --> 5.6 Kbps
25

Distributed Speech Recognition(DSR) in 2006
First Implementation of ETSI AURORA Project (2000-2003)
16 Khz Sampling MFCC feature vectors --> 5.6 Kbps
Mobile Terminal
Feature
Extraction
Result
Encode
Server
Decode Rec.
Engine
Dictionary
25

情報処理の基本形：Thin Client, Fat Pipe, Big Server, Big Data (2007-)
26

“Shabette-Concier” Voice agent service
27

“Shabette-Concier” Voice agent service
• Launched Mar. 1, 2012
• Over 40 services in it
• Including chatting
• 10 million users
Shabette
Voice
=
Concier
Concierge
=
How may I help you?
27

基本アーキテクチャ2010
28

(inspired by Microsoft Bing, and Google Voice Search)
28

ログ収集
音声認識タスク判定
ログ収集
Voice
text
text contents
サービスDB
contents
text
音声合成
28

ログ収集
音声認識タスク判定
ログ収集
Voice
text
text contents
サービスDB
contents
text
音声合成
28
Wireless Broadband Connections here!

システムアーキテクチャ2012
Availability Zone #1
SmartPhone
Management
Server
Log Server for VR
Voice Recognizer(VR) Task Recognizer(TR) Log management system
Same as
AZ #1
TR Servers
ELB
(across multiple
zones)
Tokenizer Access Log Servers
VPC
VR Servers
LB
ELB
(across multiple
zones)
ELB
(across multiple zones)
29

データ量と音声認識正答率
Precision(%)
40
50
60
70
80
90
Text Data Amount in Million Lines
1 10 100 1000
30

横須賀のデータマイニング(2010)
31

横須賀のデータマイニング(2010)
31
Web解析
言語処理

Virtuous Circle！
改善された
ユーザー体験
32

Virtuous Circle！
改善された
ユーザー体験データ獲得
32

Virtuous Circle！
改善された
機械学習
32

Virtuous Circle！
性能向上
改善された
機械学習
32

なんちゃってスカンクワークスの戦い
33

社長からの指令(2009)
34

社長からの指令(2009)
アラジンの魔法の
ランプを作れ
34

いつやるか？

 
ちょっと後でしょう。
35
いつやるか？

R&Dマネージメントの難しさ

何処を攻めるか＝方向性

タイミング＞＞方向性
何処を攻めるか＝方向性

行ける！と思ったのは2010年
37

なんちゃってスカンクワークス(2010)
38

もうそろそろ作っても良いかも．
ただし，ステルスモートでやろう
38

はい，我々には音声認識とデータ
マイニングに関する経験がありますか
38

はい，我々には音声認識とデータ
マイニングに関する経験がありますか
作るならパブリッ
ククラウドで作って
みたい．
38

VoiceIt！完成
(2011年５月)
39

社長からの指令(11/2011)
3/2012までに早く
出せ！名前は
しゃべってコンシェル
39

5/2011
ステルスプロダクト
データーセンター
開発の歴史
40

5/2011
開発の歴史
40
社長に見つかる

5/2011
開発の歴史
3/2012
Version 1
クラウド
40

5/2011
開発の歴史
3/2012
Version 1
クラウド
40
ユーザー急増

5/2011
開発の歴史
AWS
北米
3/2012
Version 1
クラウド
40
ユーザー急増

5/2011
開発の歴史
AWS
北米
3/2012
Version 1
クラウド
40
ユーザー急増トラフィック急増

5/2011
開発の歴史
AWS
北米
11/2012
AWS
東京
Version 2
3/2012
Version 1
クラウド
40
ユーザー急増トラフィック急増

41
クラウド利用は必然だった

41
サーバー調達時間
従来のデータセンター：２ヶ月〜
パブリッククラウド　　　：１分〜

41
量の変化　→質の変化

41
量の変化　→質の変化
ソフトウェア化による開発手法の劇的変化
従来のデータセンター：ネットワーク＋サーバー
＋データベース＋ウェッブ技術者　
パブリッククラウド：フルスタックエンジニアによ
る開発運用の一気通貫

Auto-Scaleで追いつかない爆発的トラフィック
42

0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23
30x traffic
# of servers
42

0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23
30x traffic
# of servers
20:38 20:40 20:43 20:45
10min
42

栄藤個人の想い
43

”思い付きの開発はしない.”
43

”データ量勝負に持ち込む.”
43

”データ量勝負に持ち込む.”
”安く早く自分たちで作ることに拘る.”
43

DOCOM as Availability 99.9999% Big AWS User
44

DOCOM as Availability 99.9999% Big AWS User“現状維持”
神社
44

神社
“99.9999%”
寺院
44

神社
“99.9999%”
寺院
社長
44

神社
“99.9999%”
寺院
社長
なんちゃって
スカンクワークス
44

クラウドに対する懸念
セキュリティ
SLA
スイッチングリスク
45

要求
設計
実装
試験
運用・保守
46

発注委託型サービス開発に巣食う病巣

事業部：過剰な要求仕様、
技術トレードオフの軽視。

運用部：リスクゼロに向けた
変化への過剰な抵抗。

技術部：事業部のリソースとして
お客様満足は二の次。
バグゼロ化のための過剰な試験。
運用部：リスクゼロに向けた
変化への過剰な抵抗。

アジャイル開発チーム in スカンクワークス
アジャイル
開発
Core engineer
Core engineer Development
promoter
Development
promoter
Product owner
48

要求
設計
実装試験
運用・保守
“UX向上”の追及
49

「リーンスタートアップモデル」
構築する
製品
学ぶ
データ
少ない予算と人数
で素早い製品展開
素早い投資判断
柔軟な資金調達
アドバイザー
ユーザーの声
アイデア
計測する
50

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
51
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）

コスト可視化ツール：多数部署の利用が見て取れます
52
RIの有効利用度表示
• 有効なRI数
• RI利用数
• RI利用率
• RI余剰数
時系列でのコスト表示
• 利用料表示
• 利用台数表示
• 利用アカウント別
• 利用サービス別
• 日付指定
• 円換算（為替反映）
• 1時間毎/1日毎
• リザーブド(RI)指定
• 利用サービス絞込
• 利用AZ絞込
表示形式
• 利用アカウント別
• 利用サービス別
• 日付指定
• 1時間/1日毎
• リザーブド(RI)指定
• AZ
• インスタンスタイプ

大組織において複数プロジェクトで
AWSを利用していると
53

• 内製ならまだしも外注文化では
53

• 設計手法はバラバラ。
53

• セキュリティ対策もバラバラ。
53

• セキュリティ対策もバラバラ。
• コスト最適化もバラバラ。
53

これはシステム・インテグレータでは
解決できない問題＝クラウドを使う
ユーザ企業として解決すべき問題。
54

54
• クラウドを使う上での内部統制

54
• セキュリティポリシーの制定

54
• クラウド利用時のシステム構築の注意点

54
• クラウド利用時のシステム構築の注意点
• クラウド利用におけるコスト管理方法や、
セキュリティ管理

年金情報125万件流出番号・氏名・住所など
（日経新聞朝刊1面 2015年6月2日）
ベネッセ顧客情報流出
（朝日新聞朝刊 2014年7月19日）

230

当社情報セキュリティ部のセキュリティチェック項目
56
230

情報セキュリティ部
法務部
R＆D
ビジネス部（新規事業）
情報システム部

ドコモのセキュリテイ（詳しく言えませんが）
58
情報管理規定
情報管理細則
故意による不正行為抑止
セキュリティ対策基準
サイバー攻撃対応
情報管理マニュアル
顧客情報管理マニュアル

ドコモのセキュリテイ（詳しく言えませんが）
58
情報管理規定
情報管理細則
故意による不正行為抑止
セキュリティ対策基準
情報管理マニュアル
顧客情報管理マニュアル
内部・外部のログ
定期的なログ調査の実施
アラートシステム
権限付与ルール
アカウント管理
入退室管理
データ暗号化
立ち入り監査
情報セキュリティ監査

AWSのセキュリティ機能
59
IAM ROLEは一時的なトークンで、予め設定された
権限を制御するサービス。
AWSリソースに対するアクション、アクセス権限を管理
できるサービス。Identity Access Managementの略。
IAM ROLE
IAM
CLOUDTRAIL
CLOUDTRAILはAWS API の呼び出しを記録し、
ログを残すことができるサービス。

Cloud2.0の設計・構築のポイント
60
● Design for failure
あらゆるものはいつでも故障する
前提で設計する
● コンポーネントの疎結合化
コンポーネントを独⽴立立させ，ブ
ラックボックス化する
● スケーラブルな構成
伸縮⾃自在性があり，再起動が可能な
構成にする
● 全レイヤでのセキュリティ
AWSとの責任分担モデルを理理解
し，全てをAWSに任せない
● 並列列処理理の実装
アプリケーションやバッチ処理理の
並列列化を検討する
● ストレージの使い分け
EBSやデータベース，S3などの
ストレージを使い分ける

AWS Summit Japan 2014 E-JAWSセッションにて・・・
61

AWS Summit Japan 2014 E-JAWSセッションにて・・・
61
羨ましいわ．
そんなノウハウ，ドコモさん
だけに貯めとかんと外にも出しく
れはったらええのに
（東急ハンズCIO 長谷川秀樹氏）

そうか！
62
ユーザー企業によるユーザー企業のための
クラウドソリューション誕生の瞬間

そうか！
62
＝当社の偉大なアセット
ユーザー企業によるユーザー企業のための
クラウドソリューション誕生の瞬間

共有責任モデル

ログ管理理Firewall/
NACL
アクセス制御
AWS自体
が対策
AWS機能を利用
して対策
ドコモ独自
で対策

ログ管理理Firewall/
NACL
アクセス制御
AWS自体
が対策
AWS機能を利用
して対策
ドコモ独自
で対策
パターン化＆テンプレ化

AWS Cloud Formation
–環境構成をスクリプトに従ってデプロイする
–利用料無料

効果
65
「ドコモ・クラウド
パッケージ」 
を利用しなかっ
た場合
「ドコモ・クラウド
パッケージ」 
を利用した場合

M2M

Server

データストレージ
スマートフォンアプリ
水位・水温
気温・湿度
ピンポイント天候予測、農作
業記録、病害虫注意報など
地図情報・航空写真を利用し
た営農管理
水田センサ
多圃場の管理
ベジタリア+ウォーターセル + 新潟市 +d

15世紀

15世紀 21世紀初頭

=
ソフトウェア化の力
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実現

私の部署は”壁打ちテニス”と揶揄(2005)
69

我々がなぜAWSで成功したか
70
何もしない。
考える
検討

70
何もしない。
考える
飛び込む
検討

70
何もしない。
考える
飛び込む
検討
使ってみる。
試してみる。
解析する。
反省する。
考える。
周囲の理解が進む
改良。

既存事業部門のリソースとならない！
71
しがらみのない組織クラウドネイティブな開発手法
新しい道具（クラウド）と新しい文化のシナジー

大企業でやるイノベーションの条件
1. 資産の利用
人材・才能，技術・知的財産，製品・
サービス，文化・風土，ブランド，など
2.最上位の企業理念に合致
3.本社・本業から隔離
4.トップの支援・権限委譲の明言
5.法制度未整備リスクへの挑戦
（初島会議2014の議論より）
72

OHaNAS: talking robot by Tomy and NTT docomo

http://www.bitkom.org/de/themen/74733.aspx
Graphic: BITKOM
74

75
ソフトウェア化の時代
それは産業界の文明開化。
これまでの常識が非常識になる。
新しい技術を使いこなすには
企業文化の変革が必要。

76
いつか、あたりまえになることを。

Software is eating the world

Recommended

Recommended

More Related Content

What's hot

What's hot (20)

Viewers also liked

Viewers also liked (20)

Similar to Software is eating the world

Similar to Software is eating the world (20)

More from Osaka University

More from Osaka University (20)

Recently uploaded

Recently uploaded (12)

Software is eating the world