LifeあるWebエンジニアのブログ。仕事観・プレゼン・プログラミング・教育などなど。日々思ったことを綴っています。」に行ってきた2017/02/17バレンタインの熱冷めやらぬ2017年2月16日、友人が登壇する&面白そうということで勉強会に行ってきましたので、レポートを残しておきます。18:00から21:00なで約3時間(懇親会も入れると4時間)と長丁場とも思えましたが、そんなことはない、あっという間の3時間でした。開催者側の採用を兼ねているでした。参加者は、4割がエンジニアという構成だったようです。エンジニア・データサイエンティスト向けイベントといっても技術的な話ではなく、キャリアやその人達(※1)を取り巻く環境についてについての話が中心だったと思います。会場は、六本木ヒルズに入っているGoogleでした。自分にとっては、本やネットの中でしか存在していない遠い存在でしたが、実際に場所に赴くと少しだけ距離が近づいた用に感じます。小学生みたいな感想で恐縮ですが、登壇者側からみて上部にディスプレイがあったり、無線LANがあったり(今時どこでもあるか)、壁に日本画やドロイドくんが書いてあったりと、色々とすげーという感じでした。他人事の用に書いていますが自分もエンジニアという勉強会の内容ビジネスドメインや職種も異なるスピーカーが何名も話しをし、なんとなく収集がつかなくなっていた気もしますが、大きく分けると3つに分類できると思いました。技術的な話Googleの鈴木さんから、「Googleがめざす、誰もが使える機械学習」という題目でGoogleが提供する機械学習の技術とその背景にある考え方を説明してもらいました。鈴木さんは、Googleの機械学習(?)のエバンジェリストという肩書で仕事をしているようです。Googleが提供している技術は、大きく分けて3つのサービスに分類できます。APIを提供している。TensorFlow機械学習APIは比較的一般的なモノの分類や認知機能を提供している。ビジネスユースでは、農作物の仕分けや、医療写真からの病変箇所の検知など、特定用途での認識が必要になってくるが、APIだけでは対応できないものが多い。そこで、自前で学習のモデルを記述できるフレームワーク(TensorFlow)の出番というわけ。Learning機械学習を行うには、マシンパワーやスパコン並のネットワークレイテンシーが必要になってくるケースが多々ある。自前のオンプレでやると電気代が馬鹿にならないという企業もあるようだ。計算パワー(GPUや、TPU)があり、レイテンシー改善もされているインフラを、1つのコンピューターに見立て、提供しているサービス。GroupがあるGoogleでは60以上のサービスで機械学習の成果を応用。modeの上田さん/joaoさんから話を聞きました。ビジネス的な観点でいえば、北川さんと北浦さんの話がおもしろかったですね。ブロックバスター戦略」の話、特にスマートフォンではブロックバスター状態(売れるものがより売れる状態)になっているといる話は興味深い話でした。仮設として、スマホでは文字をたくさん打ちたがらず、予測変換やレコメンド、音声検索などによって、クエリそのものや組み合わせがシンプルになってきている、という説明も新たな気付きでした。北浦さんは、カンボジアで事業をしているのですが、文化や教育の違いからくるビジネス環境キャッチーな言葉で説明されていましたが、いくつかピックアップするとこんな感じです。衝撃的な内容が多かったです。農民のITリテラシーがヤバイ1つの村で1つのGoogleアカウントを使っているサイエンスの教育レベルが低い(分数できない大学生もいるとか)お金がなく、プリペイドでROMを購入することもあり、無料アプリもほぼ有料アプリと同じ心境、なかなかDLされないセンサーを置くと盗まれるから、人工衛星で農場を監視するようにしている海外でやっていくのに一番大事なのは、技術でも言語力でもガッツでもなくて、お腹を壊さないことマインドの話(キャリアや起業の話)技術の話や、ビジネスの話は登壇者の発表をまとめる形になりましたが、マインド部分は自分自身で感じた点も多々あったので、自分自身の考えてとしてまとめておきます。働き方・テクノロジーとの関わり方は大きく変わっていくいわれなくても冷静になって、一歩引いてみればそうですよね。自分たちが子供時代と今を比べたら、ハードやソフト、サービスの充実度は大きく違いますね。今の10歳以下の子供が大人になったとき、一体どんな働き方になるのか?それをサポートするテクノロジーはどういった形になるのか、考えてみるとワクワクします。分析、など)により得られた恩恵は誰でも使える技術になる、という話には懐疑的です。Officeや英語のような誰でも使えるツールになる、といいますが果たしてそうでしょうか。英語を使えない現状を踏まえると、誰でも、というのは関係者のポジショントークであると考えています。教育システムが変わったり、技術的な大きなブレークスルーがない限りは、せいぜい一部のエリート階層にある人たちが使うツール程度ではないのでしょうか。関係があって、新しい発見である」・「面白さと発見は反比例する構造である」・「構造があるものは、それを壊すことができる」といくつか示唆にとんだ話をしていました。キャリアに当てはめると、データの蓄積・構造の発見が一歩目、そしてそれの破壊が空を破ることなのかなと今時分が置かれている立場を踏まえ思うところがありました。構造をぶち壊すためには4つのツール(濱口秀司さん・北川さんの合体アイディア)を使うそうです。未来を見通すことは難しいですが、現状と近未来くらいを考えてみるとデータサイエンスの発展、データ構造化の発展により、機械学習の叡智はAPI化・アーキテクチャからされるはずなので、その使い方を学ぶ必要があるサイエンスでは、何をやっても(レコメンド、分類etc)90〜92%の精度が一般的に限界。ビジネスに転用するため99%の精度が求められる。α(データサイエンス、セキュリティサイエンティストetc)が当たり前)ベンチャー企業の存在価値、ビジネスの攻めどころ既存の慣習が残りブラックボックスされた部分を、クリアにしてあげたり、ハイエンドの新商品しか恩恵が受けれないような状態に対して、安価に同等の価値を提供したり、そういったことは大手企業ではリスクをとれず行うことが苦手と言われています。いったところに風穴を開けるのがスタートアップの存在意義なのかなと感じました。最後になんとなくですが、エンジニアとサイエンティストは、似ているけどなんとなく違うなぁと感じました(ドラクエでいうと戦士と武道家みたいな感じ)。真面目には、エンジニアはHowを考える力が強く何かを生み出すことにコミットする、サイエンティストはWhyを考える力が強く、法則因果関係を見出すことにコミットしているのでは、と考えています。あと、プレゼン資料のファイル名に日付を入れておく方がいらして、なるほど、後から検索に引っかかって良いなぁ〜となんとなく考えていました。日記スポンサーリンクスポンサーリンクTweetPocket関連記事-こちらもどうぞ新しくWebサービスを立ち上げる際に参考になるサービスの数々BitnamiでWindows環境にRedmineを構築する(その1)GitHubの簡単なチュートリアル(リポジトリをブランチする)初心者がGitの概念とよく使うコマンドをまとめてみた依存性管理ツールとはGoogleAdsenseにインフィード広告が導入されたので試してみる。いったデザインが実現できるのか。コメントをキャンセルメールアドレスは公開されませんのでご安心ください。付いている欄は必須項目となりますので、必ずご記入をお願いします。コメント内容に問題なければ、下記の「コメント送信」ボタンを押してください。