スマートライフのパートナーを目指すドコモｒ＆ｄ(予告編）

© 2013 NTT DOCOMO, INC. All rights reserved. 1
NTTドコモ　研究開発推進部長
栄藤　稔 (@mickbean)
July 1st , 2013
ＮＴＴドコモの技術開発戦略
スマートライフパートナーへの道 2013
予告編

© 2013 NTT DOCOMO, INC. All rights reserved.
世間で
言っている
なんちゃって
クラウド
技術的な意味
でのクラウド
≠　
2

なんちゃってクラウド

こうでなきゃ

さらに　Follow the Moon
5

クラウドストレージ
嗚呼　電気代が。。。
6

Ｓ３容量１００ヶ月で２倍
1,000円/年で保管できるデータサイズ
GB/Y1000
0
5
10
15
20
25
30
35
2005 2010 2015 2020 2025
Amazon S3利用時
2012
Blu-ray （片面）
*100円/枚
DVD-R
*30円/枚
6年で1.7倍
7

© 2013 NTT DOCOMO, INC. All rights reserved. API
フォトコレクションサービス
API
8

ネットワークの取り組み
9

LTE-Advancedの主要技術
10
機能概要
キャリアアグリゲーション
（ＣＡ）
• 複数のLTEキャリア（不連続ｏｒ連続の周波数帯）を束ねた、
送受信（最大１００ＭＨｚ幅）を行い、伝送速度を高速化
ＭＩＭＯの拡張
• ＭＩＭＯ多重伝送数の拡張（下り：最大８、上り：最大４）
• マルチユーザＭＩＭＯの拡張・適用
ヘテロジーニアス
ネットワーク（ＨｅｔＮｅｔ）
• 異なる基地局（例：送信電力等）を同一エリア内で混在させて展開
するネットワーク
• ネットワーク内で基地局間連携を行い、セル端スループット等を改善
する技術も検討
セル間協調送受信
（ＣｏＭＰ）
• 複数の基地局で協調して信号を送受信し、セル端スループット等を
改善
リレー伝送
• 再生中継による無線でのバックホールリンクのサポート可能とし、カ
バレッジ、エリア展開の柔軟性を確保

LTE-Aって何がええん？
11
キャリアアグリゲーション、スモー
ルセルはそれぞれ単体やといけて
ませんが、連携させるとこれが
ええんですわ

LTE-Advanced やりまっせ！
ベースバンド装置
親局（マクロセル基地局）
アドオンセル（スモールセル基地局）
12

WiFiの話
技術よりもビジネスモデル、
サービスとの連携が勝負だと思う。
オペレータ目線で考えている限り
先は無い。
13

ネットワーク仮想化は技術トピック
だけじゃない。
エコシステムの再設計の契機
14

コモでティ化がどこまで進むか？
その境界はどこか？
15
論理ネットワーク
…
MME
（ｿﾌﾄ）
…
NW
Ops
VM manager
OpenFlow controller
SDN controller
統合
制御
IP-BB
通信リソースプール
CSCF
（ｿﾌﾄ）
HSS
（ｿﾌﾄ）
拡張仮想化基盤
（ハイパーバイザ）
OS
OS
OS
North Bound
APIs
South Bound
APIs

ビックデータとAPI
16

Web 2.0 (Tim O’Reilly 2005)
http://oreilly.com/web2/archive/what-is-web-20.html
17

これをマジでやってます
でも結合していません
インターネット
ビッグデータからの
行動パターン分析に
よるサービス利用促
進／ユーザビリティ
向上
多種多様なログに
基づくクロスレコメン
ド／チューニングによ
る精度向上／対象
ユーザ・コンテンツの
カバレッジ向上
ビッグデータを用い
た辞書構築による
文字認識・画像認
識精度の向上／
ソーシャルメディア情
報活用によるユーザ
動向把握
たネットワークルー
ティングの最適化／
解約につながる行
動パターン発見
たハザードマップ／
犯罪発生マップの高
精度化・カバレッジ
向上
交通機関・公共施
設の運行最適化に
よる待ち時間の最
小化
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
情報の社会化による”Global Brain”
18

横須賀のデータマイニング（2010)
19

静岡のデータマイニング(2011)
20

基本戦略
21
”思い付きの開発はしない.”
”データ量勝負に持ち込む.”
21

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.
22
しゃべってコンシェルの仕組み

データがサービスの原資→
サービスがデータの呼水
v ダウンロード数
1000万超
v 総利用回数
3億2000万回超
2013年3月末時点
23

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
24

流行り言葉のビックデータ
に踊らされた企業は
高いDBやツールを買ったり、ややこしいＯＳＳ
をインストールした後、
“夏にサンダルシンドローム”
に陥って投資が回収できなくなる。
25

@AntiBayesianのブログより
26
日経コンピュータの話。
ビックデータ神話に乗り、多額の費用で解析
した靴屋の話、解析結果、冬にブーツが売れ、
夏にサンダルが売れるw。
https://twitter.com/yawachi/status
/326460494154194944

統計的予測なら、サンプリングで解決できる。
→　なんちゃってビックデータ
ビックデータを持つからこそ
特徴次元　Ｘ　サンプル次元での
スパースネスを制御できるということが大事。
スパースネス制御とは、ある識別をするに最
適な特徴ベクトルと十分なサンプルを確保す
ること（栄藤の持論）。
ビックとはそれが制御できるくらい大きいとい
うこと。

（最初は）極低頻度の振る舞いの検出
v 「ある⼀一発芸⼈人のブレーク
」を３週間前に当てる。
v ⿃鳥インフルエンザ流流⾏行行の
２⽇日⽬目に対応が打てる。
v 「じぇじぇじぇ！」
　　が放送直後に
　　⾳音声認識識できていた。
v LookかSpecializedの
どちらの⾃自転⾞車車を買おうか
迷っている「私」にシマノの
SPD-SLペダルを薦める。
28

不足しているという
データサイエンティスト
その定義は？
29

なんちゃってデータサイエンティスト
30

栄藤の定義：データサイエンティスト
＝統計モデリングができる人
＝ICDM,ICML,KDDに論文が通るような人

31
→日本で１００人くらいしかない？
→育成するなら大学から

→多くの企業に不在
→夏にビーチサンダルが売れる症候群
に陥る事例が多数を占めビックデータ
ブームが終焉

Right People to Right Jobs
32

イノベーションとは何か？
Joseph Schumpeter‘s
“neuer Kombinationen”
新結合
Theorie der wirtschaftlichen Entwicklung
(1911)
33

ドコモの事例
2.5G PDCパケット,
DOCOMO
1998
マイクロブラウザ,
Access Co.
1995
i-mode,
DOCOMO
1999
幸運
34

技術・データ・システムをアセット化
35
詳細は　http://www.docomo-de.net/09/village/div_01_3.html
課金
音声認識
SMS
電話帳クラウドストレージ
翻訳

Takeaways
　　　　　発表会場で！
36

@mickbean
余談

ソフトバンク様による接続率No.1のアピール
http://mb.softbank.jp/mb/
special/platinum_bands/extra/
より引用

重点サンプリングくらいやってよ
セル端の大きなルーラル地区と小さ
な都会を比べるのはいかがなものか。

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