4/19/2013 18:30-20:00 東京大学　工学部２号館４階241教室 【東大情報理工】メディアコンテンツ特別講義Ⅰ ビックデータによるメディア理解とシリコンバレースタートアップ事情 ＮＴＴドコモ　研究開発推進部長 栄藤　稔　@mickbean 学生の反応は以下。 http://togetter.com/li/490433

1. 【東大情理】メディアコンテンツ特別講義Ⅰ
ビックデータによるメディア理解
と
シリコンバレースタートアップ事情
ＮＴＴドコモ 研究開発推進部長
栄藤 稔 @mickbean
April 19th, 2013
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2. １．ビックデータのまえふり
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3. Primetime Emmy Engineering
Awards for H.264 (2008)
Motorola
Dolby
HHI
SONY Thomson
Microsoft
Docomo
Technology and Engineering
Emmy Award
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4. Web 2.0 (Tim O’Reilly 2005)
http://oreilly.com/web2/archive/what-is-web-20.html
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5. ビッグデータ活用
業務システム様々な CRMシステム Webサイト、 ソーシャル 静止画、動画
のデータ ログファイル の顧客データ ブログ メディア
インターネット
マーケティング リコメンデーション メディア理解 ｵﾍﾟﾚｰｼｮﾝ最適化 セキュリティ 社会ｲﾝﾌﾗ最適化
ビッグデータを用い
ビッグデータからの 多種多様なログに ビッグデータを用い
た辞書構築による ビッグデータを用い 交通機関・公共施
行動パターン分析 基づくクロスレコメン たハザードマップ／
文字認識・画像認 たネットワークルー 設の運行最適化に
によるサービス利 ド／チューニングに 犯罪発生マップの
識精度の向上／ ティングの最適化／ よる待ち時間の最
用促進／ユーザビ よる精度向上／対 高精度化・カバレッ
ソーシャルメディア 解約につながる行 小化
リティ向上 象ユーザ・コンテン ジ向上
情報活用による 動パターン発見
ツのカバレッジ向上
ユーザ動向把握
情報の社会化による”Global Brain”
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6. 2. ビックデータによるメディア理解
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7. © 2013 NTT DOCOMO, INC. All rights reserved. 9

8. © 2013 NTT DOCOMO, INC. All rights reserved. 10

9. 基本戦略
”思い付きの開発はしない.”
”データ量勝負に持ち込む.”
11
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10. しゃべってコンシェルの仕組み
詳細は以下にもあるのでメモ不要
辻野 孝輔，栄藤 稔，礒田 佳徳，飯塚 真也．実サービスにおける音声認識
と自然言語インタフェース技術，人工知能学会誌，Vol. 28, No. 1, pp. 75-
81, 2013.
吉村健, しゃべってコンシェルのQ&A機能を実現する知識検索エンジン開
発, 人工知能学会研究会資料 SIG-FPAI-B203-12, 2013年1月.
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11. しゃべってコンシェルの構成
音声認識エンジン
意図解釈エンジン
各種専門検索エンジン
知識検索エンジン
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12. DSR: Distributed Speech Recognition(2006)
Dictionary
Mobile Terminal Server
Feature Rec.
Encode Decode
Extraction Engine
Result
First Implementation
of ETSI AURORA Project(2000-2003)
16Khz Sampling MFCC feature vectors -> 5.6Kbps
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13. 意図解釈エンジン概要
多様な発話例を収集
ショッピング検索の発話例 機械学習
•傘を買いたい
飲食店検索の発話例
•カレンダーがほしい
•カレーが食べたい
カメラ起動の発話例
•Tシャツのリストを見せて
•渋谷で忘年会したい
・・・・・・ •カメラ起動
•禁煙席のあるファミレス
•写真撮影
・・・・・・
•ビデオを撮りたい
・・・・・・
学習モデル入力
電話タスク
カメラ起動タスク
発話内容： スケジューラタス
e.g.,来週の水曜日に会議の予定を登録
タスク ク
飲食店検索タスク
識別器
・・・・・
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14. タスク判定・キーワード抽出例
キャベツ と 鶏肉 を つかった レシピ
レシピ検索, KW=キャベツ,鶏肉
食材 食材
渋谷 の 近く で おいしい 焼き鳥 レストラン検索, LOC=渋谷
地名 食品
山田さんにメール、いま忙しい メール送信, To=山田,Body=いま忙しい
人名
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15. 意図解釈エンジンにおける処理
発話内容
形態素解析 発話内容を形態素に分割
カテゴリ付与 単語にカテゴリ情報を付与
特徴量抽出 形態素やカテゴリ等から特徴
量を抽出
タスク判定 上記特徴量と学習モデルに基
づきタスク判定を実行
キーワード抽出 発話内容に含まれる名詞とタ
スク判定結果からキーワード
を抽出
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16. 意図解釈におけるキーポイント
学習⽂例の質
 量も当然必要だが、質も重要。
 学習器⾃体はあまりこだわらなくてもよい。
カテゴリ辞書の整備
 短い発話⽂からタスクを判定するキー情報。
 CP等から語彙情報を収集して⼤規模な辞書を
構築。
 ⾃動クラスタリング(教師なし学習）
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17. Natural-Language Question Answering
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18. Q&Aシステムの特徴
 100を超えるENEタイプ
 拡張固有表現（ENEタイプ）を細分化して定義
⼈名，地名，組織名，⼭地名、河川名、⽇付，数
量など
 ENEタイプ毎に辞書とCRF学習モデルを用意
 リアルタイム検索の利用
 直近のことを聞く質問に対してはリアルタイム検索を実
行し、ツイートから回答候補を抽出
 回答の信頼度を推定
 機械学習に基づく信頼度を算出しランキング
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19. Takeaways
機械学習とのカップリング
Sublinear Optimization
for Machine Learning
サービスがデータを生む
データがサービスを生む
正ループの設計
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20. 3. シリコンバレースターとアップ事情
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21. 成功のための３つの質問
Do they want it?
Can we built it?
Can we make money?
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22. シリコンバレーじゃないけど
http://www.techsling.com/wp-content/uploads/2013/01/foursquare.jpg
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23. Andreessen Horowitz の指導
魅力あるサービスが第一。
金儲けは後。
顧客基盤を大きくしろ。
プラットフォームが勝負。
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24. 4sq Data on New York and Tokyo
http://www.youtube.com/watch?v=EyV1Vus226k
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25. http://www.nerdgraph.com/billion-dollar-startups/
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26. http://www.nerdgraph.com/billion-dollar-startups/
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27. © 2013 NTT DOCOMO, INC. All rights reserved. 3737

28. © 2013 NTT DOCOMO, INC. All rights reserved. 39

29. シリコンバレーのベンチャー業界の特徴
 世界のイノベーションをリード
 世界中から優秀なエンジニアが集結
 確⽴されたエコシステム(起業家・投資家・経営
者・サービス)
 ⻑いベンチャーマーケットとしての蓄積 (経験・
データ)
 ここから世界を変えていくという誇り
 圧倒的なスピード
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30. イノベーションを生み出すエコシステム
⼤企業 イグジット
ベンチャーキャピタル (IPO/M&A)
事業提携
成⻑資⾦
スタンフォード エンジェル
起業家 起業資⾦
起業インフラ (経営者・技術者・投資家・プロフェッショナルサービス)
雇⽤の創出 資本の集中
2010年カリフォルニア州の新規雇⽤数 M&A件数 投資件数
66,000のうち、12,000 シリコンバ
85% 61%
つまり18%は レー
シリコンバレーから⽣まれた ⽶国 その他 14% 23%
(NBC Bay Area, March 2011) 世界 その他 1% 16%
(TechCrunch SF, September 2011)
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31. Five Top Venture Capital
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32. ベンチャーマーケットとしての歴史
90年代
00年代
60年代 70年代 80年代
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33. Future
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34. ベンチャー業界を取り巻く環境
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35. 事業形態でこれだけ違う投資
ウェブサービス・アプリ系
資金需要 エンジェル資金
従来型エンジェルファンド
インキューベーター
スーパーエンジェル
成長ステージ
創業 顧客獲得 マネタイズ 事業拡大 Exit
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36. 成長分野はウェッブサービスへ
スーパー
エンジェル ウェブサービス・アプリケーション 成長分野
クラウド・インフラ
ウェブ・インフラ
従来型
VC ネットワーク
OS・ソフトウェア
チップ・ハード
コモディティ化
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37. 「リーンスタートアップモデル」
アイデア
アドバイザー 学ぶ 構築する 素早い投資判断
少ない予算と⼈数
で素早い製品展開
ユーザーの声 データ 製品 柔軟な資⾦調達
計測する
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38. 様々な資金調達形態が登場
クラウドファンディング アクセラレーター
ネットを介して、⼀般ユーザーや投資家から資⾦調 少額資⾦、メンター、オフィス等、起業に必要なリ
達を実現するシステム。少額資⾦を⼤勢の⼈々から ソースを提供し、スタートアップの成⻑をサポート
募り、その合計で希望調達額を達成させる。 するシステムを提供する
スーパーエンジェル ベンチャーキャピタル
事業の成功や株式売却等から得た資⾦を元にスター 有望なスタートアップ企業に投資を⾏う投資機関。
トアップに対して投資を⾏う個⼈投資家の中で特に 他の形態に⽐べて多額の資⾦を提供する⼀⽅で、投
影響⼒が⼤きい⼈々。 資決定までに時間がかかる。
ロン・コンウェイ リード・ホフマン ユーリ・ミルナー
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41. http://onstartups.com/tabid/3339/Default.aspx?Tag=cartoon
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42. まとめ
シリコンバレーではComputer Science
出身者は元気
技術者が投資家、起業家
東京との違い？、エコシステムの存在
ネットワーキングは大事
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