<インターネット>の次に来るもの 未来を決める12の法則

〈インターネット〉の次に来るもの 未来を決める12の法則

〈インターネット〉の次に来るもの 未来を決める12の法則

どこかで紹介されていて(本の中だったかネットの記事だったかも忘れてしまった)、それで手にとった記憶がある。 コンテキストをつなげるという意味ではメモしておかないといけなかった。

著者はワイアードの初代編集長で、「テクニウム」なども書いているこの分野では有名人。テクニウムが割りと哲学的な内容であったのに対し、本書は、12のテーマに沿って多くの「変化しつつある実例」が出て来る。AIはもちろん、IoT、ブロックチェーンSNS、VR、自動運転、ライフログクラウドサービス、キュレーション(remixing)、シェアリングエコノミー、シンギュラリティなど、私が思いつくかぎりのITのトピックが網羅されている感じだ。とにかく実例が豊富で網羅性が高いので、一歩引いて俯瞰する見方を得たいときのスタート地点として使える。他分野で最初に本を読むとしたら、こういう本を読みたい。

本書を通じて込められているメッセージは、これらの変化がまさに始まったばかりであり、ある一定の飽和点を超えつつあり、異質の新しい世界に変わる時代の境目であるということだ。

訳者あとがきから、本書を端的に要約した一文を引用しておく。

その12章を簡単にたどるなら、ネット化したデジタル世界は名詞(結果)ではなく動詞(プロセス)として生成し(第1章Becoming)、世界中が利用して人工知能(AI)を強化することでそれが電気のようなサービス価値を生じ(第2章Cognifying)、自由にコピーを繰り返し流れ(第3章Flowing)、本などに固定されることなく流動化して画面で読まれるようになり(第4章Screening)、すべての製品がサービス化してリアルタイムにアクセスされ(第5章Accessing)、シェアされることで所有という概念が時代遅れになり(第6章Sharing)、コンテンツが増えすぎてフィルターしないと見つからなくなり(第7章Filtering)、サービス化した従来の産業やコンテンツが自由にリミックスして新しい形となり(第8章Remixing)、VRのような機能によって新しいプレゼンスとインタラクションを実現して効果的に扱えるようになり(第9章Interacting)、そうした全てを追跡する機能がサービスを向上させライフログ化を促し(第10章Tracking)、問題を解決する以上に新たな良い疑問を生み出し(第11章Questioning)、そしてついには全てが統合され彼がホロス(holos)と呼ぶ次のデジタル環境(未来の<インターネット>)へと進化していく(第12章Beginning)という展開だ。

確率思考の戦略論 USJでも実証された数学マーケティングの力

テーマとして「確率思考」をかかげていて、いくつかのパラメータから表出する確率分布を計算して、コントロール可能なコストパフォーマンスのよい分野に資源を投入して勝つ、という戦略が述べられている。 さらに、いくつかの異なる視点から予測し、それらの予測分析をあわせていくことの重要性も説かれている。

・「本質」によって構造が形づくられて、さまざまな「現象」が生まれてくる 表面的な事象をみるだけでなく、本質が何なのかを、得られるデータを深い洞察にかけて導き出す。 そして100%の確度の成功というのは無いので、成功確度の高い戦略をかけ合わせていく。

・市場構造を決定づけている「本質」は消費者のプレファレンス。ブランド・エクイティーx価格x製品パフォーマンスによって計算できる プレファレンスの肝は、消費者のエボークトセット(evoked set, 買っても良いと思っているブランド群)に入っているかどうか。

・Aided AwarenessとUnaided Awareness USJを例にすると、「USJを知っていますか?→知っている/知らない」の答えがAided Awareness。対して「テーマパークや遊園地のような集客施設として思い浮かぶブランドはなんですか?→USJ」となることが、Unaided Awareness。どちらも異なる視点から重要だが、プレファレンスにとっては、Unaided Awarenessがより重要。

・プレファレンスは、NBDモデルという負の二項分布の式で計算できる。

この本をよむと、USJだけでなく、P&Gという会社もマーケティングに長けた会社というブランディングが自分の中で強くなってくる。 P&Gは米国だけでなく、日本でも強い存在感がある。

www.reuters.com

trend.nikkeibp.co.jp

もうちょっと深く読み解きたい。時間がきたのでいったんここまで。

headless serviceを使ってVIPを使わずに各podのIPに直接アクセスする

kubernetesはserviceの仕組みの中でVIPを使って背後の複数podへのルーティングを管理していて、多くのケースではよしなにやってくれるので便利なのだが、以前Nettyを使ってservice間のコネクションを管理していて、背後にある複数podへの接続が偏る問題に悩んでいた。やりたいこととしては、背後のpod達に完全に均等に接続を振りたいのに、serviceを使うとランダム要素を排除することができず、一定の確率でコネクションがかたよってしまう。

そのときは接続数を増やす(たとえば3バックエンドに対して3コネクションだとどこかに偏ってしまう可能性大だが、3バックエンドに対して300コネクションはれば平均に回帰するのでだいたい均等になる)&一定時間ごとに接続を貼り直すという対策をとったが、headless serviceを使う手もあるというのを最近知った。

きっかけとしてはこの記事で、gRPCも似たような問題に遭遇することがある。

Kubernetes上でgRPCサービスを動かす | SOTA

  • 公式ドキュメント

kubernetes.io

  • headless serviceについて(日本語)

qiita.com

上記の記事を読むと、serviceのclusterIPをNoneで起動すればheadless serviceになるみたいなので、試してみた。

まずは普通にサービスを起動する場合。

ローカルのminikubeを立ち上げておいて、

minikube start
helm init

ingress controller + バックエンドnginxの組み合わせの公式のhelm chartで試してみる

helm install stable/nginx-ingress --set defaultBackend.replicaCount=3

ingress-controllerのpodが1つ、backendのpodが1つできている。

ᐅ kubectl get pods                                                                                                                                                        
NAME                                                              READY     STATUS    RESTARTS   AGE
opinionated-saola-nginx-ingress-controller-7b64bf5b74-gk6pw       0/1       Running   0          9s
opinionated-saola-nginx-ingress-default-backend-759d876cd-pkgsr   1/1       Running   0          9s
opinionated-saola-nginx-ingress-default-backend-759d876cd-sbdnr   1/1       Running   0          9s
opinionated-saola-nginx-ingress-default-backend-759d876cd-zr8ng   1/1       Running   0          9s
ᐅ kubectl get services                                                                                                                                                     
NAME                                              TYPE           CLUSTER-IP       EXTERNAL-IP   PORT(S)                      AGE
kubernetes                                        ClusterIP      10.96.0.1        <none>        443/TCP                      15m
opinionated-saola-nginx-ingress-controller        LoadBalancer   10.100.231.194   <pending>     80:32561/TCP,443:32723/TCP   24s
opinionated-saola-nginx-ingress-default-backend   ClusterIP      10.97.231.34     <none>        80/TCP                       24s

今回はClusterIPが貼られているのでheadlessではない。この場合はnslookupで引いてもClusterIPが返ってくる。

# nslookup opinionated-saola-nginx-ingress-default-backend
Server:     10.96.0.10
Address:    10.96.0.10#53

Non-authoritative answer:
Name:   opinionated-saola-nginx-ingress-default-backend.default.svc.cluster.local
Address: 10.97.231.34

次にheadless serviceで起動した場合。

helm install stable/nginx-ingress --set defaultBackend.replicaCount=3 --set defaultBackend.service.clusterIP=None

backendのClusterIPをNoneにした。

ᐅ kubectl get service                                                                                                                                                      
NAME                                         TYPE           CLUSTER-IP      EXTERNAL-IP   PORT(S)                      AGE
kubernetes                                   ClusterIP      10.96.0.1       <none>        443/TCP                      19m
original-pig-nginx-ingress-controller        LoadBalancer   10.108.233.23   <pending>     80:30045/TCP,443:30788/TCP   6s
original-pig-nginx-ingress-default-backend   ClusterIP      None            <none>        80/TCP                       6s
# nslookup original-pig-nginx-ingress-default-backend
Server:     10.96.0.10
Address:    10.96.0.10#53

Name:   original-pig-nginx-ingress-default-backend.default.svc.cluster.local
Address: 172.17.0.5
Name:   original-pig-nginx-ingress-default-backend.default.svc.cluster.local
Address: 172.17.0.6
Name:   original-pig-nginx-ingress-default-backend.default.svc.cluster.local
Address: 172.17.0.8

この場合には、3つのアドレスが返ってくる。

headless serviceを使えば各podのIPに直接アクセスできるので、接続の偏りの問題があるときに、クライアント側での対処方法として使えそう。

人工知能が金融を支配する日

人工知能が金融を支配する日

人工知能が金融を支配する日

金融が人工知能によって大きく変わる、という本にタイトルテーマ真正面の内容も扱われている一方で、海外のロボトレーダーの進化に対して日本社会としてどう対峙すべきかというような社会への提言も書かれている。筆者は東京銀行出身の理工系出身の数理ファイナンスの専門家で、その立場を色濃く反映したような内容になっている。

直近、金融分野を仕事としてやる予定はないのだけど、金融はAIがもっとも劇的に業界を変えていっている業界であること、その流れはいずれマーケティングの世界にも来るであろうこと、 また、個人的に投資を少し始めたこともあって、業界の動向には興味がある。RTBが金融取引を参考にして生まれたように、新たなモデルが広告に持ち込まれる日がそう遠くない日に来るだろうと思っている。

この分野の本というと、「フラッシュ・ボーイズ」の印象が強くあるが、本書も分野的にはかぶっていて、米国や英国のヘッジファンドが、数学・統計・ITの技術を駆使して大きな利益をあげて成長している動向を時系列にまとめてくれている。技術にも詳しいため、AI関連の個々の手法や定義も整理されてわかりやすく書かれていて、その点はすごくよかった。

例えば、ベイズ推定とは何かを考えたときに、定義としては

ベイズ推定(ベイズすいてい、英: Bayesian inference)とは、ベイズ確率の考え方に基づき、観測事象(観測された事実)から、推定したい事柄(それの起因である原因事象)を、確率的な意味で推論することを指す。

(出典:Wikipedia

というような感じで、けっこう一言でいうのが難しいというか、腑に落ちる端的な説明というのが難しい。 本書では、

適当に設定した事前分布から出発して実際の観測値を使って、推定の精度を徐々に上げていくことによって、最終的に精度の高い推定値にたどり着くというのがベイズ推定の神髄です。

というように、ある一面でやや言い過ぎ感はあるものの、それを読者が自分の中で咀嚼する余裕がある前提とすれば、腑に落ちる説明がうまいというか、すっと頭に入ってくる説明が多くて良書だと思った。

話題は金融に閉じておらず、チューリングエニグマの話があったり、ワトソンやアルファ碁にも触れられていたりと、AIや機会学習のメジャーなテーマをさらってくれているので、その中での金融のポジションという感じで俯瞰的に見れて良い構成だと感じる。

後半は人間の仕事がロボットに代替されるという話から、日本が(特に金融分野について)そのへんの進歩についていけてないという展開になり、縦割りな会社文化への批判や過去の護送船団方式の反省もされる。そこに微妙な距離を置いての記述は、東京銀行出身で、三菱東京UFJ銀行に買収された過去と、筆者がソニーに転職しソニー銀行設立にも関わっている経歴と深くリンクしている気がしながら読んだ。

むすびとしての筆者の主張は、一部のヘッジファンドが技術とそこからあがる利益を独占する未来ではなく、公共的な方向に技術が活用される未来に期待するというものとなっている。ただ、そこで日本のとるべき道として、オールジャパン的な横の連帯と制度づくりが重要という主張だったのは違和感があった。金融は法律の縛りもきついだろいうから、そういう文脈では官民共同の取り組みが必要というのもわかるが...。

機械より人間らしくなれるか?

機械より人間らしくなれるか?: AIとの対話が、人間でいることの意味を教えてくれる

機械より人間らしくなれるか?: AIとの対話が、人間でいることの意味を教えてくれる

チューリング・テストに関するエピソードを軸に、コンピュータと比較したときの「人間らしさ」について考える本。 Amazonのレビューにも近い意見があるが、雑多なエピソードが無秩序に散りばめられている印象を受ける。 個々のエピソードはそれなりに面白いが、本の中で中心のテーマとどれくらい関わってくるのかが不明だし、たとえもわかりにくい。 第5章あたりで読むのを中断。

MacOS SierraでSSHのパスフレーズをキーチェーンに保存させる

Sierraを使っていると、SSH接続するときに毎回パスフレーズ入力を求められる。 以前のOSでは自動でやってくれたはずなのに。

h2ham.net

www.reddit.com

.ssh/configで下記の行があればOK。

AddKeysToAgent yes
UseKeychain yes

カイゼン・ジャーニー

スクラムの本はいくつか読んでいるが、この本は最近出版されて、Kindleで体験版を読んでみたら面白かったので読んだ。

数あるスクラムの本の中でも、ストーリー仕立てになっていること、日本の開発会社の現場を舞台にしたストーリー仕立てになっていて、親しみやすかった。2018年2月に出たばかりの本ということもあって、モブプロなどの比較的新しい?トピックまで含んでいる。 ただ、多くの要素をストーリーの中にいれようとするあまり、無理矢理感が多少出てしまっているのが苦笑したポイント。

いくつか印象に残った部分をメモ。

重要度x緊急度のマトリックス

f:id:road288:20180326081423p:plain

「緊急度が低いが、重要なもの」に取り組めるよう時間をつくる。

建設的相互作用(constructive interaction)

2人で考えることで、理解が促進される 「他者と一緒に考えて理解が進む」建設的相互作用について調べてみた - 学んだことの記録

学習する組織(氷山モデル)

f:id:road288:20180326083138p:plain

出来事はパターンから発生し、パターンには構造が存在し、根底にはメンタルモデルがある。 何か問題が起きたときは、事象だけを見るのではなく、背後にある構造や、メンタルモデルを考える。

それぞれの持ち場でがんばれ。

スクラム関係ないんだけれど、いま自分が置かれた状況に思いを馳せて思い出した。 自分が高校生のときに教えてもらった近い(ようで違うけど)言葉が、「自分で落とし前つけろよ」。

むきなおり

f:id:road288:20180326083122p:plain

  • ふりかえりは、過去を顧みて現在を正す
  • むきなおりは、進むべき先を捉えて現在を正す 大きく変えないといけないときはふりかえってばかりでもダメ。むきなおりが必要

リードタイムとプロセスタイム

最近これがポイントだと気付かされることが多かった。

  • プロセスタイム:事実上そのプロセスを実行している作業時間(=実作業時間)
  • リードタイム:プロセスが次のプロセスに移行するまでの所要時間(≒待ちの時間を含む)

JavaでスレッドとかメソッドのCPU使用率見るときも同じだが、分けて考える必要がある。

ECRS

  • Eliminate
  • Combine
  • Rearrange
  • Simplify

価値と原則

 

価値

  • 越境
  • 自分たちから始める
  • フィードバック
  • フレーミング
  • 巻き込み巻き込まれる

原則

  • 思考
    • Whyから始めよ
    • 自分は何者か
    • 意味を問う
    • 視座を変える
    • 制約から捉える
    • 思いやりファースト
  • チーム

    • 全員で考え抜く
    • 共通認識を持つ
    • みんなのゴールを決める
    • 自分たりでやり方もあり方も変える
    • お互いに学ぶ
    • 期待マネジメント
    • みんながヒーロー
  • 時間

    • リズム
    • 遅すぎるということはない
    • 見直すことをいとわない
    • 立ち止まって考える
    • 時間を味方につける
  • プロセス
    • 見える化
    • 全体を俯瞰する
    • 小さく試みる
    • 一個流し
    • 分割統治
    • 外に出る
    • 場をつくる
    • 全員同席