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#MANABIYA 2018 技術者としての成長のための技術トレンド

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2018年3月18日 MANABIYAでの講演。

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#MANABIYA 2018 技術者としての成長のための技術トレンド

  1. 1. 技術者としての成長のための技術トレンド 及川卓也 @takoratta takuya.oikawa@gmail.com
  2. 2. 及川卓也 フリーランス 早稲田大学理工学部を卒業後、日本 DECに就 職。営業サポート、ソフトウエア開発、研究開発に 従事し、1997年からはマイクロソフトで Windows製 品の開発に携わる。 2006年以降は、Googleにて Web検索のプロダクトマネジメントや Chromeのエ ンジニアリングマネジメントなどを行う。その後、ス タートアップでの勤務を経て、 2017年より独立。 本日の話 ITは日進月歩に進化しており、 1個人ですべての領 域で最新技術を把握し続けることは難しくなってい ます。技術者として、スキルを深め、領域を広げる としても、そこには戦略が必要です。たとえば、機 械学習、IoT、XR (VR, AR, MR)、ブロックチェーン のような技術のどこまでを基礎教養的に知る必要 があるのでしょうか。また、どの領域の専門性を高 めていく必要があるのでしょうか。そこに万人に適 用できる1つの解があるわけではありません。個人 個人が自分の目指す技術者像を考え、さまざまな 試行をし続けることが重要です。今回、私からは技 術トレンドを技術者としての成長に活かす方法をお 話します。
  3. 3. 何をやっている人か?
  4. 4. どういう技術を使えば良いんだろう? 今の作り方は正しいんだろうか? 製品として、これは本当に望まれているも のだろうか? もっと使ってもらうにはどうしたら良いだろ う? 良い製品を作るには・作り続けるための、 組織づくりを一緒に考えて欲しい。 良い技術者を集めたいのだけれど。
  5. 5. 経歴紹介を兼ねた 自分史と技術トレンド
  6. 6. 日本DEC(当時)の「ナレッジエンジニア養成コース」修了記念盾 Knowledge Entineer 総費用が1人540万円の数か月に及ぶ 人工知能研修 人工知能の概論から始まり、 Lispや Prolog、OPS5などの言語研修を経 て、専門家へのインタビュー技術、エキ スパートシステム作成演習などが含ま れていた。 (人工知能は絶対実現しない:仕事と 生活と私――ITエンジニアの人生:オ ルタナティブ・ブログ)
  7. 7. AI(人工知能)
  8. 8. AI技術センター配属を 希望するも叶わず、配 属されたのは、オフィ スオートメーション(も はや死語だが、今で 言うグループウェア) の営業サポート。製品 名はALL-IN-1、略し て、A1。 希望したのは、AI、配 属されたのは、A1…
  9. 9. 開発したPCとの 連携機能 PC側のアプリ ケーションで文書 作成や表計算
  10. 10. ダウンサイジング
  11. 11. DECの主力製品であるVAXはそのメインOSであるVMSと合わせて、シングルアーキテクチャを謳っていた。 今日では、VAX上のOSとしてはUNIXが有名かもしれないが、当時の社内では、 VAX/VMSこそがメインストリームであ り、自社のUNIX OSであるUltrix(後のDEC OSF/1、DIGITAL UNIX、Tru64 UNIX)でさえ主役では無かった。
  12. 12. 社内でも亜流であり、「おも ちゃ」と馬鹿にされることも多 かったPC(やMac)を主に担 当。
  13. 13. 世間的には、ダウンサイジングで用いる OSとして、UNIXとWindowsが競合していた。UNIXが本 格OSでハイエンドにも使用可能と考えられており、 Windowsはローエンドだった。
  14. 14. Windows NTの最初のバー ジョンが3.1。それまでの Windowsと異なり、本格的 なOSとして期待された。 所属していたDECが開発し たAlphaプロセッサー(当時 の世界最速64ビットRISCプ ロセッサー)対応の開発に 参加するために、米国マイ クロソフトに1年間弱出向。
  15. 15. Wintel
  16. 16. 1990年代にInternetが一般にも普及
  17. 17. へ転職
  18. 18. Windowsおよび関連製品の開発
  19. 19. 「良いキャリアを積んでいるが、マイクロソフト に依存している。技術だけでなく、経営などに も関与するようにすれば?」 「技術者にこだわりたいので、マイクロソフト 技術以外を学ぼう」 及川
  20. 20. e-Japan戦略 “電子政府の早期実現、学校教育の情報化、通信・放 送の融合化に対応した制度の整備など、多岐にわた る課題についても、「IT戦略会議」における議論を踏ま えつつ、果敢に取り組んでまいります。また、先端イン ターネット技術等の研究開発、IPバージョン6などによ るグローバルインターネットの課題解決への積極参加 など、インターネットの発展に対する大きな国際的貢 献を目指します。” 第150回国会 森首相の所信表明演説 (https://www.kantei.go.jp/jp/morisouri/mori_speech/2000/0921jpg_syosin.html ) ちょうど日本がIT立国を目指し、e-Japan戦略を立てていた。
  21. 21. e-Japan戦略 “電子政府の早期実現、学校教育の情報化、通信・放 送の融合化に対応した制度の整備など、多岐にわた る課題についても、「IT戦略会議」における議論を踏ま えつつ、果敢に取り組んでまいります。また、先端イン ターネット技術等の研究開発、IPバージョン6などによ るグローバルインターネットの課題解決への積極参加 など、インターネットの発展に対する大きな国際的貢 献を目指します。” 第150回国会 森首相の所信表明演説 (https://www.kantei.go.jp/jp/morisouri/mori_speech/2000/0921jpg_syosin.html ) 利用者が多いWindowsの仕様確認や動作変更の要求があったの で、その担当者に手を挙げた。
  22. 22. Intenet
  23. 23. へ転職
  24. 24. Chrome Chrome OS
  25. 25. Web
  26. 26. 振り返り ● トレンドに乗れなかったとしても、「知る」ことが出来た。「知る」だけでも後に役立った。 ● トレンドが「当たる」かどうかはその時点ではわからなかった。 ● トレンドに乗るかどうかの判断は、偶然と必然(自分の意思によるかどうか)。 ● 掛け合わせで強みを発揮した。 乗れた乗れなかった 乗れた 乗れた 乗れた
  27. 27. エンジニアとしての成長とは
  28. 28. 知識には、グラデーションがある。 ● 知っている ● 使える ● 使いこなせる
  29. 29. 知識 知ってる 使える 使いこなせる 技能
  30. 30. 知識 学習 知ってる 使える 使いこなせる 技能 学習により、知識は得 られる。
  31. 31. 経験 知識 学習 知ってる 使える 使いこなせる 技能 学習により、知識は得 られる。 知識を元に実践するこ とが経験。 経験から学ぶ。
  32. 32. 経験 知識 学習 知ってる 使える 使いこなせる 技能 学習により、知識は得 られる。 知識を元に実践するこ とが経験。 経験から学ぶ。
  33. 33. 経験 知識 学習 知ってる 使える 使いこなせる 技能 学習により、知識は得 られる。 知識を元に実践するこ とが経験。 経験から学ぶ。
  34. 34. 経験 知識 学習 知ってる 使える 使いこなせる 技能 学習により、知識は得 られる。 知識を元に実践するこ とが経験。 経験から学ぶ。 (あらかじめ)知識を得る必要性 (ループを「経験」から始めないのは…) xxxを知っている・わかる ⇒ 自信 xxxを知らない・わからない ⇒ 不安とそれによる機会損失
  35. 35. (自然)言語学習を例にとって
  36. 36. 第n言語習得 (n≧2) (※外国語習得) 必要になるとき: ● 外国を訪問 ● 外国人と仕事 ● 外国人中心のコミュニティに入る
  37. 37. 第n言語習得 (n≧2) (※外国語習得) 必要になるとき: ● 外国を訪問 ● 外国人と仕事 ● 外国人中心のコミュニティに入る 目的 手段 1. 外国語を習得 2. 通訳を雇う
  38. 38. 第n言語習得 (n≧2) (※外国語習得) 必要になるとき: ● 外国を訪問 ● 外国人と仕事 ● 外国人中心のコミュニティに入る 目的 手段 1. 外国語を習得 2. 通訳を雇う ちょっと脱線するが…
  39. 39. 第n言語習得 (n≧2) (※外国語習得) 必要になるとき: ● 外国を訪問 ● 外国人と仕事 ● 外国人中心のコミュニティに入る 目的 手段 1. 外国語を習得 2. 通訳を雇う
  40. 40. 利用機会が1年に1度の海外旅行し か無いのであれば、通訳を雇うほう が有効なお金と時間の使い方であ るという考え方。 果たして、利用機会が無い技能の 習得は無駄だろうか?
  41. 41. 第n言語習得 (n≧2) (※外国語習得) 必要になるとき: ● 外国を訪問 ● 外国人と仕事 ● 外国人中心のコミュニティに入る 目的 手段 1. 外国語を習得 2. 通訳を雇う * 一般的には、手段と目的を混同することは良くないとされる。 * 外国語を頻 繁に使わない環 境にいることをリ スクと捉え、その ような環境に身 を置く。
  42. 42. 第n言語習得 (n≧2) (※外国語習得) どの言語を習得するか? 【ニーズ】最も使う言語 【汎用性】多くの言語を使う場合の基軸言語
  43. 43. 第n言語習得 (n≧2) (※外国語習得) どの言語を習得するか? 【ニーズ】最も使う言語 【汎用性】多くの言語を使う場合の基軸言語 A言語 英語日本語 B言語 C言語 例えば、英語を基軸とすると
  44. 44. 多言語を習得する場合 言語間の距離が重要となる。 A言語 C言語 D言語 B言語 E言語 G言語 H言語 F言語 I言語 K言語 L言語 J言語 距離の近い言語の習得は楽。 ● 距離が近い言語の集合(同一ドメ イン) ● 異なるドメインの言語への距離は 遠い
  45. 45. ここまでの振り返り 技能習得のためには、経験を含めた学習ループを回し、知識を技能へと発展させる必 要がある。 成長にも戦略が必要である。
  46. 46. 成長戦略
  47. 47. 専門を深める 専門を広げる 専門外にも 深める領域を作る 厚みを作る 専門を増やす T型の進化
  48. 48. n次元幾何学的空間における容積を 最大化する 軸となる技術 2軸目の選択(m°>n° ∴こちらを選択する) 3軸目の選択 n° m°
  49. 49. 自分をレアカード化する(藤原和博氏) 1万時間で100分の1のレベルの専門性を持った人間になれる。 100分の1のレベルの専門性を 3つかけ合わせれば、 100万分の1 となる。 掛け合わせる専門はベクトルが異なるものだとその価値は高まる (クレジット)。希少性の高い人間となる戦略を作る。 藤原和博氏が語る、年収 1000万〜1億円 を目指す人生戦略 http://logmi.jp/94488
  50. 50. ドメインの選び方 距離が遠い・ベクトルの異なるドメインを選 ぶ。 A言語 C言語 D言語 B言語 E言語 G言語 H言語 F言語 I言語 K言語 L言語 J言語
  51. 51. A言語 C言語 D言語 B言語 E言語 G言語 H言語 F言語 I言語 K言語 L言語 J言語 ドメインの選び方 距離が遠い・ベクトルの異なるドメインを選 ぶ。 距離が遠い・ベクトルの異なる ドメインを選ぶことで: ● 異なるドメインの技術を習得することで差別化・希少化できる ● 習得済み技術と同じドメインの技術習得をしやすくなり、自分 の汎用性が高まる
  52. 52. 機械学習から学ぶ
  53. 53. 人間の行動を自動化するIT 人間の脳の動きを模倣したAI ITやAIから学ぶ
  54. 54. 強化学習 「報酬」が与えられることにより学習を進める機械学習の手法。 https://upload.wikimedia.org/wikipedia/commons/thumb/f/fe/Kernel_Machine.svg/1000px-Kernel_Machine.svg.png
  55. 55. 学習のための動機付け 動機付け ● 外発的動機付け ○ 義務、賞罰、強制などによる動機付け ○ 例)昇進や昇給 ● 内発的動機付け ○ 好奇心や関心などによる動機付け ○ 例)外国語学習で、その国や文化を知りたいと思う気持ち
  56. 56. 転移学習 特定のドメインで学習されたモデルを別のドメインに適用する手法。Google Cloud AutoMLなどで利用。
  57. 57. 技術の類似性 異なる技術であっても、共通性はあり、過去の技術の知識が新しい技術の習得にも役 立つ。 https://commons.wikimedia.org/wiki/File:Twins_2004.jpg
  58. 58. ドメインの選び方 同じドメインの技術を習得していたなら、ド メイン内の他技術の習得はしやすい。 A言語 C言語 D言語 B言語 E言語 G言語 H言語 F言語 I言語 K言語 L言語 J言語
  59. 59. ここまでの振り返り 学習には動機付けが必要。 ベクトルの異なるドメインの技能を身につける。
  60. 60. 技術トレンドとエンジニアとしての成長
  61. 61. (今までの話、全体の)総括
  62. 62. トレンドと動機付けで考える 仕事で必要か?(外発的動機付け) ⇒ Yes/No 心踊らされるか?(内発的動機付け) ⇒ Yes/No 異なるドメインか?(転移学習の応用) ⇒ Yes/No * Noだとダメなわけではない。異なるドメインに基軸を設けることも可能。
  63. 63. トレンドと動機付けで考える(シンプルな例) 仕事で必要 か? 異なるドメ インか? 心躍らされ るか? y 習得 (P1) 心躍らされ るか? y n n y y 習得 (P1) 習得 (P2)
  64. 64. トレンドと動機付けで考える(シンプルな例) 仕事で必要 か? 異なるドメ インか? 心躍らされ るか? y 習得 (P1) 心躍らされ るか? y n n y y 習得 (P1) 習得 (P2) 結局、それかよ…
  65. 65. トレンドと動機付けで考える(シンプルな例) 仕事で必要 か? 異なるドメ インか? 心躍らされ るか? y 習得 (P1) 心躍らされ るか? y n n y y 習得 (P1) 習得 (P2)
  66. 66. トレンドと動機付けで考える(シンプルな例) 仕事で必要 か? 異なるドメ インか? 心躍らされ るか? y 習得 (P1) 心躍らされ るか? y n n y y 習得 (P1) 習得 (P2)
  67. 67. 学習のための動機付け 動機付け ● 外発的動機付け ○ 義務、賞罰、強制などによる動機付け ○ 例)昇進や昇給 ● 内発的動機付け ○ 好奇心や関心などによる動機付け ○ 例)外国語学習で、その国や文化を知りたいと思う気持ち * 外国語学習と同じ
  68. 68. 興味を持った技術に注目する 興味を持った技術 面白いと思った技術 pixabayhttps://pixabay.com/ja/mario-%E3%83%AB%E3%82%A4%E3%83%BC%E3%82%B8-%E6%95%B0%E5%AD%97-%E3%81%8A%E3%81%8B%E3%81%97%E3%81%84-%E3% 82%AB%E3%83%A9%E3%83%95%E3%83%AB-%E9%9D%A2%E7%99%BD%E3%81%84-%E3%81%8B%E3%82%8F%E3%81%84%E3%81%84-1557975/
  69. 69. IoT AIメインフレーム ミニコン サーバー PCサーバー データセンター クラウド 端末 端末 ワーク ステーション パソコン スマートフォン タブレット
  70. 70. IoT AIメインフレーム ミニコン サーバー PCサーバー データセンター クラウド 端末 端末 ワーク ステーション パソコン スマートフォン タブレット 登場当時は「おもちゃ」レベルの技術に置き換えられていく
  71. 71. 内なる声に耳を傾け 試行する
  72. 72. まとめ 成長戦略は、偶然と必然の組み合わせ 異なるドメインを増やしていく 一番大事なのは、自分が興味を持てるかどうか

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