データ活用からビックデータの彼方へ－技術的特異点（Technology Singularity）その二つのFace

Data utilization toward BigData’s edgethe two faces of Technology SingularityRakuten Inc. Masaya Mori

• 森正弥（もりまさや）• 楽天株式会社執行役員• 開発アーキテクチャ部部長• ビッグデータ部副部長 Masaya Mori• 楽天技術研究所所長 Twitter: @emasha• 職掌 – 開発部署のマネジメント – 研究開発の推進・統括

Janus the god of transition: end and beginning ローマ神話終わりと始まりの神 1月（January）の語源過去と未来の間に立つ２つの顔から明暗も示す本講演との関わりは後ほど...

What is BigData? 55 timesBigData = データ活用 4

Foundation’s Edge (1951～) アイザック・アシモフファウンデーション・シリーズ数学者ハリ・セルダンと彼が作った心理歴史学膨大な人間集団の行動は予測できるとする学問本作品以降、ファウンデーション・シリーズとロボット・シリーズの融合が図られたが、これも後ほど BigData = データ活用 5

Rakuten’s caseBigData = データ活用（集合知含む） 6

1997 → 2013創業の理念： Empowerment!日本を元気に 7

日本の小売の特徴 • 地方毎に特産品がある、コアな趣味を持つ人が多い日本は • 販売者もロングテール、購入者もロングテールロングテール • 常識ではかれないものが飛ぶように売れるじゃばらドリンクじゃばら 8

モバイルは若者が中心モバイルは •PC世代では購入しなかったものもモバイルでは売れるパーソナル •モバイルはもっとロングテール（パーソナル）といえる「SILVER BULLET http://www.rakuten.co.jp/silver-bullet/ ｣■業界のモバイル化に成功した事例『これからはアイデアとフットワークを持った「個人商店の時代」がくる！』1年間だけで月商1億突破（2006年11月）子供服から「お兄系」と称される若年層メンズ服に転換、モバイル注力がブレイクポイント11月売上のモバイル構成比は70%を越える。「モバイルで服を買おうよ」と道筋をつけてあげただけ 2,000万円分の福袋が即日完売！「お色気SUMMER」こそ、究極のモバイル戦略の現れモバイルは「戻る」より「先に進む」アクションを促すのがカギ。女性スタッフが書くメルマガは「ギャル語」が好評。 9

干しいも 10

楽天グループ（国内）のサービス E-Commerce Portal and Media Securities Banking Ｔｒａｖｅｌ Credit CardTelecommunications Professional Sports E-money 11

スーパーDB•多様なビジネスがもたらす、バラエティに富んだ、多様なデータを、ひとつの巨大なデータウェアハウスに格納多様なビジネスデータ Rakuten Super DB 12 That is our important core generating revenue.

全体像会員属性集約加工・集計・分析デモグラフィック購入履歴（基本属性）ジオグラフィックアンケート楽天（地理情報）カード情報スーパーDB ビヘイビア（行動）ｽｰﾊﾟｰﾎﾟｲﾝﾄサイコグラフィックデータ提供（心理的属性) アプリケーション楽天ｸｰﾎﾟﾝ・パーソナライズ・リコメンデーションログイン・行動ﾀｰｹﾞﾃｨﾝｸﾞ広告ファイルファイルファイル・営業支援外部データ（Mosaic 等）・・・・利用 13

顧客クラスタリング顧客クラスタリングの考え方顧客の属性データや購買履歴を利用し、顧客をいくつかのグループに分類する。→楽天会員全員をクラスタリング家事はお手軽お任せグルメビューティー D 大好き D I I E H G E H G C C F FA A B J B J 本・CD・ゲーム家でじっくり派おしゃれメンズ 14

レコメンデーションエンジン楽天市場 DVD レンタルブックスダウンロード 15

Rakuten EntameNavi: データ × 集合知 16

AR-HITOKE：データ × 集合知 × 拡張現実他にも、AR-HITOKE という拡張現実型の集合知サービスも開発しています。これは、実店舗にある商品をスマートフォンで覗くことで、人気商品かどうか、他の顧客や友人の評判はどうなのかを視覚的に確認することができ、他のSNSサービスとも連携しながら、ショッピングを支援するサービスです。商品を覗くと、どれだけ人気があるか、評判はどうかを視覚的に確認できる。 17

BigDataじゃなくて、むしろ Small Dataじゃない？ 18

BigData ≠ データ活用本当はもっと壮大な話 19

Mankind history has 2 parts. BB and AB 20

B.B. Knowledge is Power. (Model is power.) Observing Modeling Understanding Controlling 21

A.B. It’s revolution. Data is Power. AI creates model. 22

従来の学問の危機• CASBS スタンフォード大学での行動科学の会合• 従来のリーダー分析、組織分析が機能しない現代。• 社会科学、人文科学、自然科学の各領域を統合し、新しい社会分析・価値創出の地平を目指す。 http://www.casbs.org/ 23

We are the 99%.Occupy Wall Street. A variety of ideology A variety of belief A variety of religion 24

正規分布とロングテール（べき乗分布） VS 制約ない所では、人はロングテールとなる（特定の集団ではなくなる） 25

Complex System 管理する中央はなくただ個々のダイナミズムがあるのみ 70億に70億通りのサービスを 26

Out of the box ブレークスルーが必要ビッグデータが解決の鍵に機械学習 27

The BigData 2005年 NIST 後援機械翻訳コンテストアラビア語→英語中国語→英語グーグルチームの初参戦と勝利高度なモデル・アルゴリズムなし 1兆2000億にのぼる語句のデータをあてただけ http://www.itl.nist.gov/iad/mig/tests/mt/2005/doc/mt05eval_official_results_release_20050801_v3.html 28

The BigData一般物体認識でもモデルではなくデータからのアプローチが7900万枚の画像での学習 [Torralba et al. PAMI 2008]20億万枚で更なる向上が [Xin-Jing Wang et al. CVPR 2010] 29

Watson (IBM) 自然言語処理技術を活用 2億ページ分のテキストデータを格納した分散処理システム 2011年2月16日クイズ番組「Jeopardy!」で人間と対戦し勝利 http://www-06.ibm.com/ibm/jp/lead/ideasfromibm/watson/ 30

Technology Singularity （技術的特異点） Complex Systemへデータ + 機械学習人知（科学）をこえた問題解決の彼方へ 31

The future 人との接点はどうなっていくのか。情報アーキテクチャの未来を示唆していくものはあるのか。 32

あから 2010 10の224乗の数を示す数「阿伽羅」将棋の局面の数がこの数に近いとのこと 2010年10月、女流王将のプロ棋士に勝利 86手で後手のあからが勝利 4つのシステムの合議制。うち、「Bonanza」は、過去のプロ棋士による対局棋譜を学習 65手目「５七角」。棋士、次の一手を間違う。人ならざる者に人（意思）を見る単なる真似から人に届くものへ新しい情報アーキテクチャの示唆を期待してもいいのでは 33

The two faces of tomorrow (1979) ジェイムズ・P・ホーガン「人格や意志を持たないAIがなぜ人類に対して反乱を起こすのか」という古典的命題に対し、コンピュータ工学的に裏付けられた合理的な解釈ヤヌス・プロジェクト：スペースコロニーを人類社会にみたて、 AI「スパルタクス」に全制御を預けて、妨害をしていくとどうなるかという実験 34

Foundation and Robot series 数学者ハリ・セルダンと彼が作った心理歴史学膨大な人間集団の行動は予測できるとする学問ファウンデーションとロボット・シリーズ（ロボット工学三原則）の橋渡し的作品実は、心理歴史学の誕生は、ロボットの協力が存在していた新しい情報アーキテクチャを協力して生み出す未来に？ 35

ご静聴いただきありがとうございました 36

Appendix（QA/Discussion用・講演未使用） 37

ワイン 38

城 39

Next Step スーパーDBとの連携基盤の検討 Hadoop基盤とスーパーDBの連携方法および環境検討に着手 MemberUser Profile,Transaction Purchase 集 Rakuten 約透、 Super DB User Card ロ過ー的 Point ドなユ Service ー Marketer Data Matching ザイ Access Log ンフタ Behavior Search Log ァフ Administrator イェルー Docs, PDFｓコスピー Images/videos extract, transform Developer 40

Amazon Mechanical Turk 41

#ANPI-NLP (ANPI=安否) • Right after earthquake, RIT aggregated ANPI information from web and twitter. • We collaborated together with over 70 people outside of Rakuten. •Analyze ANPI tweet •Aggregate ANPI info •Classify ANPI tweet •Matching location •Translate informationhttp://trans-aid.jp/ANPI_NLP/ 42

Human & Computer Intelligence 43

http://sprmario.hatenablog.jp	643
http://www.future-proof.jp	485
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https://twitter.com	23
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データ活用からビックデータの彼方へ－技術的特異点（Technology Singularity）その二つのFace

by World IA Day Japan on Feb 09, 2013

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