JAWS-UG Nagoya 7th 2013.12.07
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JAWS-UG名古屋勉強会第７回の発表資料です。今回はビッグデータの今後についてということで弊社の取り組みとからめて話します。懇親会LTなので気軽に質問してください。
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- 3. 山口陽平 @melleo1978 • 必要なら何でも徹底的にやる研究者 – プログラミング言語・データベース分散 – アルゴリズム・機械学習・ＣＶ・自然言語 – 名古屋工業大学出身・未踏ソフトウェア経験 – 世界を美しく記述することを夢見る３５歳 • 人を驚かせるのが好き – ハードリアルタイムJavaVM – 1000台越え構成のペタバイト分散DB – 秒間1000万クエリ処理できるKVS – 超多クラス対応の超高速物体認識エンジン ※あくまでもイメージです。 実物に髪の毛はありません。
- 4. 来栖川電算 http://kurusugawa.jp/ • 概要：１０周年！ – 名古屋工業大学発ベンチャー（2003年） • 目的：ロボの頭脳を作る – 知的インターフェイスによる社会の変革 – ソフトウェアの品質・生産性の向上 • スタッフ：３０人 – 役員３人，正社員１1人，見習い１０人 – データ作成5人，家政婦１人 – IPA未踏ソフトウェア経験者多数 弊社が目指すロボ ※写真はあくまでもイメージです。 • 社風：難しことを楽しく – 職人，挑戦，自由，昼食・夕食・飲み会は無料
- 5. 事業戦略 知的インターフェイスでよりユーザの近くへ • 新領域に挑戦 – コンサルティン グ，開発，大規 模インフラ構築 – 技術研究・評価 – データ作成 – ライセンス提供 – コンシューマ サービスnew!
- 7. 扱っているデータ 小さなものから大きなものまで種類も様々 • こんな話がよく来る – 小さくても扱い方が分からないデータ – 大きくて捌ききれないデータ – データがある何かしたい、ないけどしなきゃ 分野 種類 流量 蓄積量 毎朝体操 センサー 1 GB/d 100 GB 製造 画像 1 GB/d 100 GB 学校 画像 - 1 TB モバイル・通信 アクセスログ・購買履歴 1 GB/h 10 TB 製造 動画・センサー 100 GB/h 2 PB
- 8. 例えばこういうこと 収集分析の基盤構築、分析活用システム化の支援 • リリースされた製品がどう使われている か知りたい、製品開発に役立てたい – どうやって収集するの？ – 多すぎて見られない、処理できない – そもそも分析の仕方が分からない 市場環境 社内環境 職人
- 9. 機械学習による選別 職人にしかできない業務に専念してもらう • データから技を抜き出し再利用・自動化 – 職人が何から判断しているか – 明文化・言語化が難しくてもＯＫ – 完璧ではないが、分野によっては職人を凌駕 吸収 市場環境 社内環 選別結果 職人 吸収 選別 機械学習
- 10. 2014年は更に増える 乗るしかない！このビッグウェーブに！ • ウェアラブル・ユビキタスきてる！ – BLE，iBeacon，Smart Watch，Smart Glass，Smart Home，Smart Car • BaaSが収集蓄積基盤としてすぐ使える – AWS：S3・SimpleDB・Dynamo・ID連携 • 分析なら：RDS・EMR・RedShift – 他にも便利なのが • Parse.com，Tresure Data
- 14. ラジオ体操アプリ いつでも、どこでも、すぐできる！ • Androidの人は ⇒ http://maiasa.jp/
- 15. デモを見よう スマホを持って体操すると腕のモーションを認識 • ラジオ体操を採点！ – モーションを音声で通知 – みんなのデータから学習 – ラジオ体操第2 • 素敵なレポート – 努力（回数・カロリー）を数値化 – モーションをアニメ化 – SNSで共有 • 分かりやすい統計やランキング – いつ・どこで・どのくらいやって るかを可視化
- 17. Facebookでは 10000いいね！突破！ • 中高年に人気 – スマホなのに変な 層にリーチ！ – 工場・老人ホーム いけるかな？
- 21. レポート 体験から行動を誘発する可視化 • 説得力があるスコアやグラフ – 一喜一憂は記憶に深く残る – 課題が見えればすぐに考えだす • アニメ化されたモーション – オドロキとカワイイは共有したい • 数値化された努力 – やればやるほどに自慢したい • 添えられた文脈 – 他のことまで思い出し、語りだす
- 22. 統計 毎週更新、観点もどんどん増える • どこにもなかった集合知 – 大規模で頻繁に更新される詳細な実 績に基づく統計はモバイルならでは – 外部情報で補われリッチに • ヤル気がでる事実 – 自分とみんなとの違いや順位 – 継続は力なりの実証 • 生活習慣や地域性の発見 – 検索・仲間探し・旅行のきっかけ
- 25. 統計の例 日本各地、世界各地、離島でも！ • 15ヶ国 – 日本のストアのみな のになぜ？ – 駐在さん？旅行者？ – 毎朝体操なら習慣を 継続できる！！！
- 29. 変な使い方の発見 秒数・スコアごとの実施回数 • 途中で中断 – バグ，操作ミス， アプリ紹介，外 的要因 • 低スコア – バグ，認識精度 不足，楽曲不備， 楽曲再生目的， 体操未習得，外 的要因
- 33. 認識精度の把握 みんなのデータを活用し、アルゴリズムを改良 • 大規模データからの学習、網羅的な検証 – データのクリーニングが重要！ モーション学習 アルゴリズム 辞書 モーション認識 アルゴリズム
- 34. ラジオ体操の総熱量 みんなの頑張りの凄さを社内で共有 • 3.0 ～ 4.0 GJ 11月28日時点 – 実はラジオ体操は運動強度が高い！ 熱量 状況 1.5 GJ 雷の平均のエネルギー 1.77 GJ 質量1kgの物体が木星の引力圏から脱 出するために必要な運動エネルギー 1.956 GJ プランクエネルギー 2.00 GJ マグニチュード3の地震のエネルギー 3.0 ～ 4.0 GJ 毎朝体操の総熱量 11月28日時点 運動強度 状況 2.0 METS 電車の中で立っている 3.0 METS 庭仕事・野球の野手 3.5 METS 平地での自転車 4.0 METS ハイキング・速足 4.5 METS ラジオ体操 4.184 GJ TNT火薬1トンの爆発のエネルギー 6.0 METS 階段昇降・卓球 8.532 GJ 世界の人口1人あたりの年間消費電力 量（2002年） 9.0 METS 水泳・高強度の長距離 走・筋力トレーニング
- 36. Q. なぜ安いのか？ A. スマホでDirect Hosting Patternだから • スマホでコンテンツを生成 ⇒ S3へ配置 – スケールアウト：S3 • スパイクだってへっちゃら – セキュリティ：IAM ID連携 • ユーザスペース楽勝 – 監視：EC2ないしS3見るだけ レベル S3 Bucket/Path 本人 非共有 priavte.maiasa.jp/u/g /${ID}/${時刻}/${データ名} GET PUT DELETE LIST 共有 maiasa.jp/u/g /${ID}/${時刻}/${データ名} GET PUT DELETE LIST 他人 GET
- 38. 健康スポーツが熱い 認識技術×ウェアラブルデバイスで波に乗る！ • これからの時代に – 高齢化，成人病，オリンピック，… • ホットな技術で挑む – モバイル，ウェアラブル，センサー，BLE ， LOD，ビッグデータ，データマイニング，パ ターン認識，機械学習，…
- 39. 要するに 電脳コイルみたいな世界を作るぞ！ • 認識技術で – 勝手にいろいろやってくれる • 未来ガジェットで – 何かカッコいい