Jun 3, 2012

IT融合有識者会議メモ


IT融合有識者会議(6/1)のメモを無加工で載せておきます。

開催情報: http://www.meti.go.jp/committee/notice/2012a/20120531004.html
配布資料: http://www.meti.go.jp/committee/kenkyukai/shoujo/it_yugo_forum/001_haifu.html

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コマツ 三輪氏

KOMTRAX

- 車両の位置
- 稼働状況
- メンテナンスまでの時間

世界中で27万台

建設機械のライフサイクルコスト
車両価格+運用コスト(保守費+燃料費+オペ工賃+その他経費-下取り価格)

運用コストの見える化
- タイムリーなメンテナンス
- 機械の予防保全
- より効率的な使い方
- オペレータのトレーニング

KOMTRAXレポート(月毎)
- 改善を支援(燃料、CO2排出量など)

顧客にとっての価値
- 稼働の見える化

代理店にとっての価値
- バリューチェーン
- 業務の改革

コマツにとっての価値
- ...

統計データ
国別平均稼働時間の日々推移(8月)
土日、お盆、トルコの金土、イスラム圏月末はラマダンで稼働率が下がっている
中国は土日関係なしに稼働している

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ウェザーニューズ 大木氏

ウェザーニューズ
個人・企業向けの気象台・情報交信台
リスクコミュニケーション

みんなで参加して情報(写真、文章)を共有(クラウドソーシング)

- 30万人
- 5,000通/日 (写真つき)
- 300,000通/日 (写真なし)
レポートを送る(アウトプット)とその先10分ごとの天気予報を返す(reward)

ゲリラ豪雨防衛隊
- 3万人
- 300社
- ゲリラ雷雨メール利用者 20万人
- 80%程度の確度

東日本大震災特設サイト
- 減災レポート/災害の記憶を記録する
- カテゴリーごとに分類されたレポートをアイコン化してGoogle Maps上に表示

自助/共助/公助による減災プロジェクト

- 公的機関: トップダウンな天気予報
- 産・学: コミュニティベースの天気予報

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中央大学 竹内健氏

フラッシュメモリ
ハード・ソフト・サービス協調による高速/低電力データセンタ

急拡大するデータセンタ市場
2020年 35Zバイト

東日本のDCは鉄道網の2倍の電力を消費
世界中のDCは日本全体と同様の電力を消費
高速・大容量化と省電力化が必要

短期ソリューション
- SSDとHDDのハイブリッドストレージ
- 50%のアクセスが5%のストレージに集中

長期ソリューション
- ストレージクラスメモリ
- MRAM, RRAM, PRAM, FRAM

データの特徴(アクセス頻度、サイズ)、アクセス履歴に応じて
最適なメモリにデータを配置するコントローラソフトウェアを竹内らが開発

フラッシュメモリに比べ、電力1/10、性能11倍、書き換え耐性?倍

欧米
- コントローラソフトはベンチャー企業が活躍
- anobit
- sandforce

サービス/ソフトだけ、ハードだけでは勝てない
ハードとサービス・ソフトの融合・協調が鍵

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東京大学 松尾氏

ウェブにおけるビッグデータ活用と人工知能

テキストデータをいかに活用するか
特にソーシャルメディア

- 検索
- 自然言語処理
- 機械学習

関係の強さ
検索エンジンを対象に共起行列を得る
ページの内容から共起の因子を得られる(同僚なのか、趣味なのか、など)

それを使って機械学習

・Spysee
・ブログから選挙結果を予測する

social data, web dataを社会事象の予想に使う(選挙、株価)
- 総選挙 241選挙区(300中) 正解
- ウェブからの日経225の予測→商品化されている。
- twitter fund

towards bigdata

- データのうち何がクリティカルかを決定するのが難しい
- これは人工知能に関する重大な問題

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以降、自由討議

企業・公的機関がデータを出すようにするにはインセンティブが必要

- グーグルは自力で買って公開
- 日本ではインセンティブを備えた仕組みをベースとして分散したデータを共有

垂直統合と水平分業

- 垂直統合 自動車? テスラ?
- デジタルデータの流通によって縦の壁がなくなる社会

# この論点は混乱気味。既存の自動車産業が垂直統合で、テスラが水平分業というのはおかしい。
# また、Appleのような垂直統合モデルが正義という立場なのだが、これからは水平分業というメッセージはおかしい。

ITS
- 企業が持っているデータは利害さえあえば公開される
- 国が持っているデータは出ない。出るようにしたい。

ビッグデータの一番の価値
- 将来予測、未来情報。未来情報は状況によっては時間に相当する価値を持つ。

user-generated contents
- 共有可能な価値観があるとうまく行く。
- 天気情報。

アップサイドだけではなくダウンサイド。

ダウンサイドの例

- 自販機→ユーザのプリファレンスを応じて提示するだけで売上が10%上がる
- ソーシャルゲーム→データに基づいた最適化の極端な例

# 自販機の例は物珍しさで売上が上がっている要素を除外できないから怪しい?

データが科学のやり方を変える
- 典型的にはライフサイエンス

産学

- evidence-based medicine
- evidence-based systemとしてのsociety
薬なら当たり前、交通システムなどでできればすごいのに。

# 大航海の「情報薬」

大航海P

- ビッグデータ自体は2004年から訴えられている
- ビッグデータが必要で役に立つことはみんな分かっている。

ともかく公共データを開放→あとで考える
ともかくプラットフォームを作る→あとで考える

持っている人と使いたい人が隔絶している
シェアする仕組みには人材の流動性がセットで必要

持っている人に使うこと勧めても開放は進まない。
出すこと自体にインセンティブが必要

インセンティブ <=> コスト+リスク
- コストはクラウド化で下がる、リスクが問題
- リスクが見積もれない→無限大に見積もる→絶対に出さない
- リスクを無限大に見積もるのではなく、evidence-basedに見積もる
- ITSのケースでは、社会貢献がインセンティブとなり得た。

公共データ開放
- 官のデータを出すだけではなくて、官が必要なデータを「集めて」出す。
- 欧米でのprinciple (Open By Default) →日本でも基本的には一緒だが、公開「事業」のコスト大
- 過去のものはさておいて、現在のものからでよいとする。

WDC (World Data Center) -> WDS (World Data System)?

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分科会に向けてキーワード

- 民、官
- 共有
- 人材
- リスク

# あまりまとまりなかった

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全体的にビッグデータに議論が集中して、
IT融合が当初から想定している、社会システムの変革やグローバル化という観点への食いつきが悪かった。
そのため、喜連川先生などは過去議論しつくされた話題が繰り返されていると指摘していた。

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