TISにおける、研究開発のメソッド

Copyright © 2016 TIS Inc. All rights reserved.
TISにおける、研究開発のメソッド
戦略技術センター
久保隆宏

Copyright © 2016 TIS Inc. All rights reserved. 2
 自己紹介
 はじめに
 研究開発のプロセス
 企画: 情熱を持てる課題に取り組む
 検証: 議論より検証
 開発: 博打を打たない
 広報: 博打を打つ
 学習: 先端に身を置き続ける努力をする
 おわりに
目次

久保隆宏
TIS株式会社戦略技術センター
 化学系メーカーの業務コンサルタント出身
 既存の技術では業務改善を行える範囲に限界があるとの実感から、戦略技術セ
ンターへと異動
 現在は機械学習や自然言語処理の研究・それらを用いたシステムのプロトタイ
ピングを行う
自己紹介
人とロボットを連携させた接客シ
ステムmaicoの発表
(@対話システムシンポジウム)
OpenAI Gymを利用した、
強化学習に関する講演
(@PyConJP 2016)
kintoneアプリ内にたまった
データを簡単に学習・活用
(@Cybozu Days 2016)
icoxfog417

所属するチームのミッション
chakki
すべての人が、ティータイムに帰れるようにする
すべての人が、ティータイム(15:00)に帰れる(茶帰)
社会を実現します。
この実現には、既存の仕事を効率化するのでなく、
根本的に「仕事の仕方」を変える必要があります。
しかし、慣れた仕事の仕方というのは簡単には変わ
りません。だからこそ、実際に「体験」をし、効果
を「実感」してもらうことが重要になります。
そのため、私たちは先進的技術を用い、仕事の仕方
が変わる体験を提供していきます。

はじめに

新技術をどのようにビジネスにつなげるか、というのは研究開発において
大きなテーマです。
機械学習や自然言語処理についても、その技術的なチュートリアルは多く
ありますが、これをサービスにつなげるための方策についてはあまり触れ
られていないと思います。
私達も、研究開発部門としてこの問題に取り組んでいます。そして、失敗
をしながらそのプロセスを改善してきています。
本日はその一端をご紹介します。これが皆様の活用の糧になればと思いま
す。
本日のテーマ

!
これからするお話は内実に迫った部分も多く、お話し
できるのは今日限りになる可能性があります。

研究開発のプロセス(2017/1時点)

広報検証
企画
開発
学習
ミッションをベースに企画を立
てる。学習する技術も、これに
関連したものになる。
企画は検証を経てから、開発を
行う。
学習・検証・開発過程で得られ
たものは、戦略的に発信を行う。

各プロセスのポイント
 企画: 情熱を持てる課題に取り組む
 検証: 議論より検証
 開発: 博打を打たない
 広報: 博打を打つ
 学習: 先端に身を置き続ける努力をする

企画：情熱を持てる課題に取り組む

研究開発では、通常の開発よりもアイデア・ひらめきといった創造性が占
める部分が大きい。
そして、人はモチベーションが向かないことについて良いアイデアを出す
ことができない(あえて言いきる)。
よって、モチベーションがわかないような研究テーマは、端的に言えば失
敗する。
企画: 情熱を持てる課題に取り組む
メンバーのモチベーションが向かない研究テーマは失敗する
三菱電機の炊飯ジャーの研究風景
米なんてたいてあればどれも同
じだろ？という思いではこの研
究の継続も進展も難しい。

具体例
市場ニーズや技術動向などから設定された研究テーマは、このパターンに
陥りがち。
 東京オリンピックがもうすぐ開催されるから、観光をテーマにする
 ○epperが発売されるから、対話ロボットをテーマにする
 ロボットに接客をさせてみたいというお客様が増えてきたので、接客
をやる
メンバーは別に観光好きでもないし、接客業務にも興味
はない。対話ロボットの実現性についても懐疑的。
しかし顧客からのニーズもあるし技術的には確かにトレ
ンドだから・・・(という会社の意向)

大変なことになった
（※詳細割愛※）

市場ニーズや技術動向などの外的要因は驚くべき速さで変遷する。そして、
それが来る/来ないについての捉え方はメンバーにより様々。
よって、よほどの確固とした根拠の提示がない限り、「個人的にはそうは
思わないけど顧客と会社のニーズで・・・」という状況になる。
これによるモチベーションの低下は、研究の質の低下や離職といった形で
表出する。
そもそも同じ会社、部門、またチームに所属しているからには、何等か共
通する「仕事に対する思い」があるはず。その「モチベーションの源泉」
を探し、具体化し、共有していくプロセスなしに、情熱を持てる研究テー
マの設定はなしえない。そして、これなしに成果を生む研究開発は起こら
ない。
その研究テーマに大義はあるか。あるいは共感できるか。

自分達にとって、一番身近な問題に取り組むことにした。
 全員開発者で、それにまつわる問題には関心が持てる
 実際現場の経験からそれがなかなか上手くいかないことも知っている
 これを解決することは、みんなが純粋に「良い」と思えた
こうした「純粋に良いと思える状態」をまず共有する。そして、これをイ
メージがずれないように具体化する(「ティータイムに帰れる」)。
 マイクロソフト: すべての机と、すべての家庭にコンピュータを
 Google: 世界中の情報を整理し、世界中の人々がアクセスできて使え
るようにすること
この「共有された、具体的な理想状態」へ至るための課題であれば、情熱
を持って取り組めるものになる。

karura
“Analyst for Analysis”
データの分析や機械学習などはデータをためる
段階から始まっている。そのため、増えていく
データに対し、現時点での精度はどれくらいか、
どの項目がどれくらい効いているかを提案する。
WatchMe
“Minimizing Time to Think Error”
エラーが発生した瞬間に、StackOverflowなど
から該当の回答を提案する。また、Slackのチャ
ンネルにエラー情報を流しリプライがついたら
ポップアップで回答内容を表示するなど。
開発者が開発環境から出ずに課題を解決できる
ようにする。

研究開発部門におけるマネージャーの役割は、端的にはメンバーのモチ
ベーションを上げること。なぜなら、それなしに研究成果は起こりえない
ため。
つまり、会社から振ってきた「やらざるを得ない案件・仕事」をごまかし
てメンバーに納得してもらうことはマネージャーの役割ではない。
これらを躱していくのは正直容易な仕事ではないが、その「容易ではない
仕事」がマネージャーの仕事であると、自覚する必要がある。
※これを躱すのに一番大きな武器は「実績」になる。個人的な感覚として
は、一千万規模の売上か、外部との提携実績があればだいぶ楽になる。そ
のため、これらに向けて上が納得できるロードマップと、実績の蓄積を
行っていくことが肝要になる。
マネージャーはマネージャーの戦いをする

検証：議論より検証

「理論上完璧にうまくいく」というプランは山ほどある。
検証: 議論より検証
検証されていない企画はすべて仮説である
理論上よさそうに見えるが、
遊びに来た人の応対にロ
ボットが対応できず、人に
引き継いでしまうといった
現象が発生
⇒理想と現実の差異は、
やってみて初めて分かる。

逆に、ダメと思っていたものが意外な効果を生むこともある。
検証されていない企画はすべて「平等に」仮説である
「TOKYU CARD」の案内に活用する「Pepper」のアプリの構築をTISが支援
クレジットカードの入会のためのロボットで、お客様の要望により入会を
断られたら「だだをこねる」というアクションを追加。
クレジットカードの入会に断られたらダダをこねるって・・・と思ってい
たが、実際はかわいいと好評だった。

そもそも新しい技術を使うのだから、「やってみないとわからない」こと
の方が多い(特にVRやロボットの領域)。それを議論により決着させること
には無理があるし、予断を生む。
※その意味では、先ほどの会社から振ってくるものも食わず嫌いになる必
要はない。やってみて、検証結果をだし納得してもらうのも手。
そのため、「まず試してみる」ことが重要。実際にアプリケーションを作
らなくても、ホワイトボードやポストイットを使った「ハリボテプロトタ
イプ」で十分事足りる。

開発: 博打を打たない

開発の段階で、新しいフレームワーク、手法を試すことを目的にしない。
検証により確信が持てたユーザー体験をスケールさせるために、アプリ
ケーションなどの媒体に落とし込むことが開発の目的。
 速く: 慣れたフレームワーク、資産のあるコードを使い手早く仕上げる
 軽く: コードの量はなるべく少なく
 堅く: ちゃんとテストを書く
新しいフレームワークなどを使うと開発のスピードが落ちるほか、性能面
でも問題をきたす可能性がある。企画・検証の熱が冷めないうちに、さっ
さと作り上げられることが需要。
開発: 博打を打たない
開発の最大の目的は、実証された仮説を再現することである

広報: 博打を打つ

まず、知名度が皆無であることを自覚する。
「我々が新しいサービス作った！みんな使ってくれ！」
こういってどれだけの人が使ってくれるか？通常は皆無である。あの人
(達)の作ったサービスなら使ってみよう、という下地の構築をしていくこ
とが重要になる。そのためには、サービスのユーザーになってくれそうな
人たちに対して、自分たちのプレゼンスを築いていく必要がある。
私達のチームの場合、対象は「システム開発者」になる。
広報: ファンを増やす
広報なくして、研究開発の出口なし

 どんなメディアに出すのがいいのか
 どんなテーマなら注目してもらえるか
これらは、実験してみないとわからない。そのため、色々仮説を立てなが
ら実験＝博打を打っていく。
広報: ファンを増やす
広報については、積極的に博打を打つ
英語での情報発信様々な媒体での広報様々なテーマ
GitHub Star 2000越え
(>Chainer)
論文実装やライブラリ
の最新機能など

学習: 先端に身を置き続ける努力をする

技術動向へのキャッチアップは常に怠らない。
実装のために必要になることもあるし、アイデアのタネにもなる。最新の
トレンドについて解説を求められることも多いので、学び続けることを怠
らない。
学習: 先端に身を置き続ける努力をする
日々の鍛錬により筋肉が生まれる
会社をまたいでの論文輪講、
GitHubでの論文サマリ共有など

おわりに

機械学習や自然言語処理といった、いわゆる人工知能と(メディアに)称さ
れる技術は、実際大きな可能性を秘めています。
しかし、それらの技術を使えば良いサービスができるというわけではあり
ません。単純に機械学習や自然言語処理といってもその分野は膨大であり、
「来る」と謳われる領域は刻一刻と変化し、予想しないところで技術革新
が発生します。これを単純に追っていると、毎年やることが変わるような
事態になり、モチベーションの低下を招き、研究開発としての実績を上げ
ることはできません。
今日ご紹介したプロセスは、ここから抜け出すための一つの提案になりま
す。新しい技術を基にサービスを立ち上げたいと思う方にとって、少しで
も参考になれば幸いです。
おわりに

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