覚えたら書く

IT関係のデベロッパとして日々覚えたことを書き残したいです。twitter: @yyoshikaw

NEST 新経済サミット2017 - day2 #NEST2017

NEST 新経済サミット2017 - day2 に参加してきました。 (day1の参加メモはこちら

以下自分用のメモです


概要

NEST(新経済サミット)は、一般社団法人新経済連盟が主催するグローバルカンファレンス。
世界の新経済・新産業を牽引する数多くのアントレプレナー、イノベーターが一堂に会し、時代の潮流を先取りする議論を交わす。

  • 開催日: 2017年4月6日 (木)・7日 (金)
  • 会場: ホテルニューオータニ 東京都千代田区紀尾井町4-1


不透明な世界情勢におけるFinTechの今後

マット・ダンザイゼン (Thiel Capital ポートフォリオマネージャー)
ジェームス・グティエレス (Insikt CEO兼共同創業者 / Oportun 創業者)
クリスト・カーマン (TransferWise 共同創業者)
マイケル・レイブン (Currencycloud CEO)
モデレーター / オスカー・ミエル (楽天株式会社 執行役員)

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  • Currencycloud
    • APIを通してBtoBの事業を行う企業を支援している
    • クライアント250社
  • Thiel Capital
    • 多くのテクノロジー企業への投資を実施
    • PayPal, facebook, Linkedin, Parantirなどに投資
  • TransferWise
    • 国際送金の支援
    • 13億ドル/月 の送金
    • 本当の為替レートが適用された隠れコストがない早くて安い海外送金
  • Insikt
    • 年収の低い個人のクレジットスコアを構築することを支援
    • LENDING AS A SERVICE
  • Fintech Big Trend
    • Fintech企業への投資先の多くが中国に集中している
    • Fintechで突出している企業はほとんど中国にある
  • 昨今の政治の変化がFintechへ与える影響
    • グローバルでの送金のニーズは無くならない
    • 規制が緩和されつつありFintech企業が成長してきている
    • Brexitはマイナス要素だが、短期的には送金量は増えている。
  • 技術イノベーションは政治的な規制や不確実性に対する回避策となるか?
    • イノベーションは消費者が欲しているものに追従している
    • Fintechに関してはまだエキサイティングな段階まではまだ到達していない
    • 将来的にはテクノロジーがドライバーとなる(先に進めてくれる状況となる)
  • ブロックチェーンの影響は?
    • まだ確定的なビジネスモデルは見つかっていない。全員が利用する段階までまだ持って行けていない
  • 仮想通貨が成熟するとどういう影響があるか?
    • 中央集権化したインフラには依存しなくなる。銀行も利用しなくなる可能性もある。
    • が、アクセス時の身元確認の解決が最も難しい。デジタルアイデンティティをどう担保するか
  • 今後、テクノロジーにより銀行取引の方法は急速に大きく変わっていく可能性が高い。


IoTがもたらす社会のイノベーション

ワンチェン・ジャン (Huawei マーケティング&ソリューション部門 バイス・プレジデント)

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  • Future is th Intelligent Society
    • All things Sensing
    • All things Connected
    • All things Inttelligent
  • HuaweiがIoT分野において提供するもの
    • Huawei LiteOS, Chipset, Module
    • Iot Platform
    • 2G, 3G, 4G, eLTE, NB-IoT, 5G
    • Smart Home Gateway, Agile Access Router
    • IoT Security
  • NB-IoT(Narrow Band IoT)
    • Deep coverage
    • 100K connectios per cell
      • 4Gの100倍
    • Low power consumpution
      • 10-year battery life
    • R13が2016年6月にリリース。標準規格化が急速に進んでいる
    • 多くのユースケースが考えられる
      • Smart Water, Smart Gas, Smart Grid, Smart Parking, Smart Trash Bin, Smart Air-Conditioning, Smart Cargo Tracking
    • NB-IoTはWifiよりも接続が切れにくい?


女性目線で考えるスタートアップエコシステム -シリコンバレーとアジア-

アーネスティン・フー (Alsop Louie Partners ベンチャーパートナー)
レイチェル・ラウ (RHL Ventures 共同創業者)
グレース・サイ (Impact Hub Singapore CEO兼共同創業者 Hub Ventures Fund マネージングパートナー)
モデレーター / 谷本 有香 (フォーブス ジャパン 副編集長兼WEB編集長)

  • スタートアップの現在のトレンド
    • シリコンバレーとアジアの違い
      • マインドセットが大きく違う。シリコンバレーは失敗は勲章になる。アジアでは失敗できない
      • シリコンバレーには大きな資金源がある
    • メッセンジャー系のアプリやプラットフォームやエコシステムがアジアで現在最も注目している
    • 問題解決するためのスケーラブルなプラットフォームを持つ企業にチャンスがある
    • AIや機械学習への投資が大きな割合を占めている。既存作業を破壊する可能性があるものに注目している
  • Impact Hub Singaporeはコワーキングスペースを手掛ける
    • 偶然に人が出会うことの重要性。そこからビジネスが生まれる。コネクションを作り学習することで成功までの時間を短縮できる
    • スマートな人たちがどうやって近しい状態になれるかが重要
  • ダイバーシティに関して
    • 創業者自身がパターンマッチングで人を選ぶことで、自身と同じタイプの人間を雇ってしまう
    • 女性であることは、サプライズとして意見を求められることがあり、デメリットはないと感じている
  • 失敗はプロセスの一部。失敗談を共有する。完璧でありたいという考え方に吸い込まれないようにするべき
  • 日本におけるスタートアップのエコシステムの作成はどうすべきか
    • 他の国(例えばシリコンバレー)のモデルのコピーをする必要はない。日本ならではの特性があってよいと思われる


ライドシェア、カーシェア、そして自動運転 -ヒトと車の関係が変わる-

フアン・デ・アントニオ (Cabify 創業者兼CEO)
大崎 真孝 (エヌビディア 日本代表 兼 米国本社副社長)
ムダシール・シェイハ (Careem CEO兼共同創業者)
サム・ゼイド (Getaround 創業者兼CEO)
モデレーター / 松田 憲幸 (ソースネクスト株式会社 代表取締役社長)

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  • Cabify
    • 都市を安全なものにしたいという目標を持っている
    • 移動手段として車両以外にも質の高い選択肢を提供する
    • 南米、スペイン、ポルトガルで事業展開中
  • Careem
    • 中近東でライドシェアを提供している。12カ国で展開
    • 中近東圏のエリアは人口7億
    • 中近東圏では交通インフラが整っていない
    • 羊を移動させる。Sheep on demand というサービスもやっている
  • Getaround
    • 自分の車を貸し出すことができる。それにより収入を得ることができる。
    • サンフランシスコでは各種の車が共有されている
    • 小さなハードを搭載して、車がインターネットや各種センサー等と接続した状態となる
  • NVIDIA
    • 従業員1万人、時価総額7兆円
    • 従業員の90%がエンジニア。その半分がソフトウェアのエンジニア
    • GPUの1つのアーキテクチャでゲーム分野も科学計算の分野も対応している
      • 1つのアーキテクチャしかないので集中投資できている
    • CUDAを提供している。CUDAを学生時代に学んで武器にして起業する人が多数いる。
  • 車は必ずしも効率的ではない。95%は止まっている。渋滞。交通事故
  • ライドシェアリング
    • Careemのサービスは女性が多く利用している。宗教的な観点から自分では運転できないので。
    • Getaroundの立ち上げにあたって、先進国では車を所有するという状況は減ると想定した。
  • 自動運転
    • 2020年に向けて自動運転のニュースが増えてくる可能性が高い
    • NVIDIAでは自分たちで車を買ってきて、そこにハードとソフトをインストールして自動運転用の実験車を作っている
      • この結果を自動車メーカーに実際の量産車に展開してもらう
      • 人の運転の癖を学んで自動運転にフィードバックするシステムを提供する。自動運転酔いを避けることにもなる
    • タクシーなどの人的コストが高いものの置き換えとして自動運転が日本などで普及するのではないか?
      ただし市場によって状況は大きく異なる可能性が高い
  • ライドシェアなどで新しいプラットフォームを提供をすることで、新しい労働を生むことになるのではないかと思っている。失業対策になるかもしれない
  • ドバイには自動運転用のポートが存在している。ドバイなどが自動運転のトレンドをけん引する可能性あり。
  • ライドシェアを利用すれば、そのコンテキストに応じた車を選択することができる。
  • 技術のアベイラビリティを見ていると、自動運転が広まる2025年を待たないように思える。もっとどこかで加速する可能性がある。
    • 自動運転車と今までの自動車との共存する期間が長くなる可能性が高い、それはそれで技術的に解決する必要がある。
    • ライドシェアが進んでいれば車を個人でほとんど所有しないので、自動運転の普及時期を早めることができ能可能性がある。
    • 自動運転などが普及する際には、車の運転手として職を持っている人たちの面倒を見る社会的責任もある
  • 現時点でAIの人材が足りていない。これを何とかする必要がある。
  • 現在の車のサイズは馬車の置き換えから来ていて合理性がない。自動運転車になった際にはこの形も変わる可能性がある。


基調講演

トム・ケリー (IDEO パートナー D4V (Design for Ventures) 創業者兼会長)

  • ベンチャーの成功のためのデザイン思考
  • デザイン思考
    • ツールセット、マインドセット
    • Empathy(共感)
      • 問題解決の前にニーズを見つける必要がある
      • 投薬のミスをなくすアイディアの例
      • 複雑性に取り組んでシンプルなものを提供する
    • Experimental
      • 天才は一般の人間よりも多くのことを試している。失敗をさんざんやった上で成功を語る
      • 我々もコストを安く抑えた上で多くの失敗(学び)をしたい
      • pulseニュースの例。より多くの実験、試行錯誤を重ねた。重ねることによって多くの学びをインプットできた
    • Storytelling
      • ストーリーを与えることでデータに息吹を与えることができる
      • ストーリーは短くして、聞いた人が瞬時に理解できるようにする必要がある
      • Appleの例。iPod ・・・ “A thousand songs in your pocket” とだけ語った。
  • D4C = Design for Change
  • D4L = Design for Learning
  • D4V = Design for Ventures


広がるドローン活用と空の安全管理

ベン・マーカス (AirMap 共同創業者兼CEO)
モーハナラージャ ガジャン (Rapyuta Robotics 共同創業者 代表取締役社長 CEO)
虎石 貴 (楽天株式会社 執行役員 CEO戦略・イノベーション室 オフィスマネージャー)
田瑜 (YUNEEC technology 創業者兼CEO)
モデレーター / ティム・ホーンヤック (科学技術ジャーナリスト)

  • AirMap
    • 4300万ドル調達
    • 空域管理サービス
  • Rapyuta Robotic
    • Rapyutaはジブリ映画のラピュタが由来
    • ドローンを超越したいと思っている
  • 楽天
    • そら楽・・・ドローンの物流サービス
    • Rakuten AirMap・・・無人航空機管制(UTM:Unmanned Traffic Management)の構築を行う
  • YUNEEC technology
    • 軽量のドローン。500ドル
    • 自動追跡モードを持っている
    • 垂直離着陸型の自動飛行もできる人間が乗れるドローンを飛行機器も開発している
  • UTM
    • 空域をアンロックして飛行を可能にする必要がある
    • 風の状況の監視なども必要
  • クラウドのデータを通じてドローン同士で学習しあえるはず
    • あるドローンが飛んだ空域の情報を別のドローンに教える
  • 日本の政府はドローンに関して他国に比べてかなり味方になってくれている
  • ドローンの有人飛行も今後進めていく
  • ドローンは航空機というよりも紐のない凧のようもの。そういう見方の上での規制を検討する必要がある
  • AirMapによって管理されているからドローンの飛行が安全であると楽天としてはしたい
  • 日本はコンシューマ向けのドローン業界は遅れている。
  • アフリカのルワンダでは地理的な問題で血液をドローンで運ぶということに関して規制の話が進んでいる
  • 千葉をドローンのイノベーションセンターにしたいという話もある
  • 中国はコンシューマ向けドローンのリーダー的存在
  • まだ多くの企業が参加しているわけではない、今後学習や知見が深まって規制が整備されれば多くの企業が参加してくると思われる
  • 旅客用のドローンが提供される場合には、価格はテスラモータ車の2倍ぐらい?
  • 規制は国によって少しずつ違う、基本的には同じような枠組みで進んでいる
  • ドローンの運転に関するライセンス制について
    • 飛行に関しては人間よりもコンピュータのほうが上手い。
    • 人とモノを運ぶことは基本的に同じことかもしれない。その前提の上で昨今の自動車にある流れを見ると、そもそも個人所有のドローンというものが必要ないかもしれない。
      • 個人所有したい人だけ高い保険などに入って所有する。フェラーリを持つような感覚


AIは未来をどう変えるか

ジェイ・ベリシモ (IBM ワトソン&クラウドプラットフォーム ジェネラル・マネジャー兼チーフ・レベニュー・オフィサー)
松尾 豊 (東京大学大学院 工学系研究科 特任准教授)
森 正弥 (楽天株式会社 執行役員兼楽天技術研究所代表)
モデレーター / 辻 庸介 (株式会社マネーフォワード 代表取締役社長CEO)

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  • 歴史上はじめての情報の量、スピード、形式に人類がついていけていない。データの発生量に圧倒されている
  • ディープラーニングの進展
    • コンピュータが不得意とした認識ができるようになってきた。発展してきて、エラー率が人間を下回っている。静止画であれば人間の認識力を超えている
    • 「眼の誕生」
      • カンブリア爆発では、生存戦略において眼の誕生が重要だった可能性がある。これと同じことがディープラーニングの世界でも起こる可能性あり
      • これからの機械は眼が見えるようになる。網膜+視角野(ディープラーニング)
        これにより既存産業が一気に自動化される可能性がある
        • 農業、建設、食品加工、組み立て加工
    • 日本の戦略
      • 人手不足は、目を持った機械で補うことができる可能性がある
    • ディープラーニングはコモディティ化して使いやすくなっている。各市場で"眼"がどのような役割を担っているかを把握して適用していく必要がある
  • 楽天でのAI
    • 楽天技術研究所では最先端の技術をビジネスの世界にリアルタイムに適用している
    • ドローンの安全な着陸のために技術にAIを利用
    • 楽天市場では価格と在庫の最適化システムで大規模にAIを利用している
    • 人ひとりのディスカウントが異なってくるはずである。これを在庫の状況や各種コンテキストを見て各人に異なるクーポンを配る
    • AIで隠れたニーズを見つける。ユーザの頭の中にある隠れた商品ジャンルを作成して提案する
    • AIの人材は世界中から応募者がいる。が、日本人の応募者はほとんどいない。
  • IBMワトソン
    • 人間の専門知識を獲得して拡張している。技術というよりもデータが重要
    • AI=拡張知能。どうやって人間の知能を拡張するか
    • AIに関して、各企業はビジネスモデルをどうすればいいのかを求めてくる
    • 企業内の人の入れ替わりに関してナレッジをどうやって保持・継承するかにつての問題の解決などにAIを利用する
  • シンギュラリティについて
    • 既存の仕事を奪われる奪われないという話に関しては、そもそもAI関係なく技術の進化も進んでいるので、一度学んだことでずっと通用するということはなくなる。
    • 世間で言われていることは、知能と生命を混同している。自分を守りたいというのは生命由来。
    • たとえば、retailの現場では、ユーザの動きが進化しすぎていて、そもそも既存の手法ではユーザの動きをとらえ切れていない。そういう場面でAIを活用する。
  • AIに関する倫理観
    • 一般の人に対するテクノロジーの啓蒙やガイドラインの制定は必須
    • 競合他社とも手を組んで各種活動を行っている
    • 人工知能研究者と社会の対話を行って、お互いに理解を深めるようにしている。これは研究者の見落としを防ぐ役割にもなる。
  • 今でも、知らず知らずのうちにユーザが利用しているITの裏に未熟なAIが隠れている。これが高度なAIに置き換わっていく。



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