情報処理とは何かあとbigdataとか

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情報処理とは何か
あとbigdataとか

この資料の背景
一橋大学の一年生向けの講義で利用した資料
を一般公開向けに修正したものです
文系の学生に「情報処理とは何か」を教えるた
めのものです
情報処理の考え方を伝える資料です
効率のいい情報処理のやり方（二分木とか）に
は一切触れません

お前誰よ
@tokoroten
株式会社ドリコム勤務
ソーシャルゲーム事業部
データ分析グループ
R&D&火消し&PM補佐＆PO補佐
高機能雑用
最近、インフラ業務が外れた
社畜グッズとか作ってます
http://please.shachiku.me/

本日のアジェンダ
情報処理って何？
情報処理の力
クラウドって何？
Bigdataって何？
Bigdataが出来る組織、出来ない組織
ソーシャルゲームのbigdata

情報処理は世界の見方、思考方法
事象
モデ
ル化
操作

大学でやる情報は何でツマラナイの？
モデルを操作するだけだから
事象
モデ
ル
操作
ここを教えてはくれない

情報処理ってほかの学問と何が違う
の？
物理学
事象を数式(＝モデル)にする学問
事象
数式
化
実験

の？
法学
事象を法律（＝モデル）にする学問
事象
法律裁判

の？
特許
事象を特許（＝モデル）にする手法
事象
特許裁判

の？
経済学(マクロ経済学、ミクロ経済学)
事象を数式（＝モデル）にする学問
事象
数式実証

の？
数学
モデルを操作する学問
事象は扱わない
事象
モデ
ル化
操作

の？
情報処理は他の学問と同一
科学の基本は、モデルによる抽象化と操作
本質的に違うのは、モデルを操作するプロ
セスを人間の介在無しに、コンピュータが
自動で行うこと
大学で教える情報処理
モデルの操作しか教えてくれない
本当の情報処理は事象のモデリングを
含む

情報処理って何が出来るの？
モデルに対して、人間を超える速度で
計算
モデルを操作することで現実に影響を与え
る
情報処理は人間の力を増幅する
一人の人間が出来ることが増大
情報処理は全自動で現実に影響を与え
る

情報処理の力
情報処理の力によって世界が変わった
例
自動車
F1
戦車
戦闘機
潜水艦
回転寿司
将棋、チェス

自動車
Engine Control Unit
車の進化＝アクセルの抽象化
燃料バルブを開く
機械的な制御
エンジンの回転数を上げる
燃料噴射バルブ、スパークプラグのコントール
車の速度を上げる
ターボチャージャのコントロール
ギアのコントロール＝AT車
ブレーキの抽象化
昔：ディスクブレーキにブレーキパッドを押し
付ける

F1
アクティブサスペンション
バネではなく、コンピュータで揺れを制御
道路の凹凸をモデル化、車体の揺れを最小
化
ルール改定で禁止に
車の性能を向上させすぎる
制御が失敗したときにクラッシュする
BOSEの試作アクティブサスペンション
http://www.youtube.com/watch?v=UOWGopZqwd8

戦車
10式戦車
国産第四世代MBT
アクティブサスペンションを採用
戦車砲の反動をリアルタイムにサスで相殺
反動は射撃精度の悪化につながる
従来は戦車の重量で反動を吸収
結果として車体重量の低減

戦闘機
開発費の六割以上がプログラミング費用
Fly by Wire
操縦桿とラダーがコンピュータを介して接続
毎秒数万回の姿勢制御
現在の戦闘機はコンピュータ制御なしには飛べない
操縦桿から人間の意志を伝えて、コンピュータが解釈
して実行する
コンピュータ制御により機動性が格段に向上
肩翼を失っても飛べる
http://www.defense-aerospace.com/dae/articles/communiques/FighterCostFinalJuly06.pdf
http://www.youtube.com/watch?v=FziBekShqeQ

潜水艦ソナー、レーダー
ソナー
複数のマイクに届く音の時差から相手の位置を推
定
マイクに届いた音の時差を双曲線グラフ化
双曲線：焦点からの距離の差が一定
距離＝時差*音速
マイク2個で線上にいることが分かる
マイク3個で2点、4個で1点に推定可能
電波でも同様のことが出来る
フェーズドアレイセンサー

すしろー
回転寿司
見込み生産の典型例
注文があってから作るわけではない
機械学習による生産最適化
客の年齢性別から何をどれくらい食べるか推定
客層にあわせてロスが少なくなるように寿司を流
す
客がどれくらい食べたかを計測、あとどれくらい
食べるかを推定して流量を決定
廃棄率が4%に(業界平均6%)

将棋、チェス
あから2010
清水女流王将に勝利
169台、676コアの並列コンピュータ
チェス、IBM Deep-Blue(1997)
チェス専用VLSIを480基搭載したマシン*30
台
人間に勝つことを目標にしたベンチ
マーク

本日のアジェンダ
情報処理の力
Bigdataって何？
Bigdataが出来る組織、出来ない組織
夏休みの宿題

仮想化されたコンピュータ？
そんなものはメインフレームの時代からあった
並列化されたコンピュータ？
そんなものはメインフレームの時代からあった
クラウドの本質は何？
コンピュータ自体の抽象化
資本の壁の突破
一人の人間が出来ることを増大させる仕組み

資本の壁
2000年代は、インフラの能力がサービスの
スケーラビリティを決定していた
素人が面白いサービスを作っても、10台程度の
サーバで設備投資が限界に来てしまう
その間に大企業が資本にモノを言わせて、同様
のクローンのサービスを投入
中小企業は大企業に勝てない時代
後だしジャンケンで勝てる時代

クラウドによる資本の壁の突破
クラウドにより5秒でサーバが調達可能に
ソフトウェアからサーバ追加が可能に
設備投資ゼロで100万人規模のサービス
ユーザ数 * ARPU > 運用コストなら成り立つ
DropboxやInstagramは1000万人以上の
ユーザがいるのに、設備は持ってない
ほとんどがAmazon AWS上で動いている
大企業が後だしジャンケンで勝てない時代

一人の人間が出来ることを増大させる
コンピュータリソースが抽象化される
コンピュータリソースがコンピュータで制御可
能
ボタンひとつでコンピュータがいくらでも
クラウドは人間の力を増大させる装置
管理コストが不要、資本の壁の突破

Bigdataって何？
バズワード
言う人によって定義が異なる、セールス
トーク
ここでは以下のように定義
「テータ解析をビジネスに反映する仕組
み」
例
ツタヤ：Tポイントカード
小松製作所：KOMTRAX

Tポイントカードの仕組み
ユーザメリット
Tポイントによる割引
店舗のメリット
Tポイントによる消費の拡大
Tポイント利用者の行動履歴の把握
カルチュア･コンビニエンス･クラブ
Tポイントカードの解析
セグメントをまたいだデータの分析

TポイントカードはPOSシステムとは何が違うの
か？
POSシステムは人の追跡が出来ない
POSは年齢性別セグメントと商品の対応
主眼は同時に購買される商品（と在庫管理）
Ex)カレーの材料は近くに置くとよく売れる
Tポイントは人の追跡をする
レストランでドリアを食べた人は、ドラッグス
トアで何を買うか？
初回にドリアを食べた人は、次もドリアを頼む
か？
頼まれやすいけど、二度と頼まれないメニュー

小松製作所：KOMTRAX
小松製作所
世界シェア2位の重機メーカー
TOPIX Core30 企業
KOMTRAX
コマツの重機を衛星通信で管理するシステ
ム
重機の稼働状況を集中管理

KOMTRAXのビジネスモデル
数千万円の車体に、月額5000円の衛星電話
費用対効果としては十分
http://www.komatsu-kenki.co.jp/service/product/komtrax/

KOMTRAXのビジネスモデル
重機の異常を事前に把握
稼働率やエンジンやオイルの状態を常時監視
兆候が出たらメンテナンスを推奨
重機が故障することによる機会損失の回避
小松以外がメンテナンス出来ないため、利益率向上
重機の遠隔ロック
GPS管理で盗難防止、ローンを払わない顧客対策
銀行が融資の条件として、コマツの重機を要求
重機の稼働率から住宅着工件数を把握
リーマンショック前に北米住宅市場の崩壊を把握してた
数少ない企業 → 重機の生産調整
世界の石炭産出量もコマツは知っている

Bigdataが出来る組織と出来ない組織
2種類のbigdata
トップダウンのbigdata
サービスの提供が目的
Tポイントカード、KOMTRAX
ボトムアップのbigdata
自社の改善が目的
ソーシャルゲーム屋

Bigdataはどこで生まれるのか？
データが生まれるのは運用の現場
研究部門がログデータを手に入れる必
要
研究部門から運用の現場は遠い
研究開発運用
ログデータ

Bigdataが出来ない大企業
持株会社
研究
所
事業会社
運用会社
外注外注
運用会社
外注外注
事業会社
運用会社
外注外注
運用会社
外注外注
運用会社
外注外注
ログ

BigdataのPDCA
BigdataのPDCAは従来の組織構造では
まわせない
Plan
Do
Check
Action 運用会社
研究所？
事業会社
Research
研究所
×

Bigdataは何を変える？
Bigdataは意思決定を迅速にする
金鉱を探す
早い段階から兆候を見出す
意思決定とは戦略を変えること
現場で生まれたデータを意思決定に反
映
現場と距離が開いてしまった大企業は、
意思決定の速度が大幅に遅れてしまった

ソーシャルゲーム屋の組織構造
基本的に社員はすべてのデータが見れ
る
組織が近いので、やり取りが迅速
分析者はアプリチームに入ってディレク
ターの真横で分析作業
ソーシャルゲーム事業部
陰陽師
ビックリマ
ン
ドラゴン×
ドライツェ
ン
戦国フロン
ティア
データ解析インフラ部
ユーザサ
ポート
アプリケーションごとの開発・運用ライ
ン

ソーシャルゲーム屋さんのPDCA
ログデータと開発が近い、PDCAが回る
Plan
Do
Check
Action 開発ライ
ン
データ解析
開発ライン
Research
基盤部
開発ライ
ン

ユーザの属性情報
年齢、性別
ユーザのゲーム内の属性
レベル、お金、所持カード、行動力
ユーザの行動
どこのページにアクセスしたか
アクセス頻度
アイテムの購買、使用履歴

データ解析の流れ
仮説構築
「スマホユーザはガラケーユーザよりも、
お金をたくさん使うのではないか？」
仮説検証
アクセスログからスマホとガラケーのユーザ抽出
売り上げのログから、それぞれを集計
母集団が異なるので、母集団で割って正規化
課金率の算出
平均課金額の算出

ABテスト、対照実験
ABテスト：異なる情報を提示して観察
広告とゲームメニューの位置関係
文字の大きさ
※特定のユーザが不利になることはしない
異なってしまったものを元に解析する
ユーザの利用端末ごとの分析
年齢性別セグメントの分析
初期にドロップしたレアの差から、その後を追跡

生涯収益の計算
生涯収益の予測
新規ユーザを獲得した場合、そのユーザが生涯において
いくら支払ってくれるか
広告出稿の基準にする
100万円の広告で1万人が獲得できる
獲得単価＝100円
生涯収益＞獲得単価
広告費をかければかけただけ利益が上がる状態
サーバを増やせばユーザ数はスケールする
生涯収益を計算することで、獲得単価の高い広告を利用
できる（テレビアニメ化など）

データ分析者に必要なもの
仮説を構築できる直感、経験値
仮説を数式に変換できる統計力
ログの海から必要な情報を引き出す
データを可視化できる
図からゲームの状態を読み取る
生データを加工して、特性を探し出す
現場に伝えるコミュニケーション能力
分析結果を活かすための企画力

まとめ
情報処理は抽象化した世界を操作する
情報処理は世界を全自動で高速に書き換える
クラウドはコンピュータの抽象化
人間の限界を上昇させる
bigdataは意思決定の高速化、自動化
bigdataは組織論
ソーシャルゲーム屋のデータ分析はビジネスに直結
データ分析は現場とのコミュニケーション
データ分析と運用の現場が近くないと意味がない

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