1.
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情報処理とは何か
あとbigdataとか

2.
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この資料の背景
一橋大学の一年生向けの講義で利用した資料
を一般公開向けに修正したものです
文系の学生に「情報処理とは何か」を教えるた
めのものです
情報処理の考え方を伝える資料です
効率のいい情報処理のやり方（二分木とか）に
は一切触れません

3.
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お前誰よ
@tokoroten
株式会社ドリコム勤務
ソーシャルゲーム事業部
データ分析グループ
R&D&火消し&PM補佐＆PO補佐
高機能雑用
最近、インフラ業務が外れた
社畜グッズとか作ってます
http://please.shachiku.me/

4.
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本日のアジェンダ
情報処理って何？
情報処理の力
クラウドって何？
Bigdataって何？
Bigdataが出来る組織、出来ない組織
ソーシャルゲームのbigdata

5.
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情報処理って何？
情報処理は世界の見方、思考方法
事象
モデ
ル化
操作

6.
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大学でやる情報は何でツマラナイの？
モデルを操作するだけだから
事象
モデ
ル
操作
ここを教えてはくれない

7.
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情報処理ってほかの学問と何が違う
の？
物理学
事象を数式(＝モデル)にする学問
事象
数式
化
実験

8.
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情報処理ってほかの学問と何が違う
の？
法学
事象を法律（＝モデル）にする学問
事象
法律裁判

9.
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情報処理ってほかの学問と何が違う
の？
特許
事象を特許（＝モデル）にする手法
事象
特許裁判

10.
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情報処理ってほかの学問と何が違う
の？
経済学(マクロ経済学、ミクロ経済学)
事象を数式（＝モデル）にする学問
事象
数式実証

11.
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情報処理ってほかの学問と何が違う
の？
数学
モデルを操作する学問
事象は扱わない
事象
モデ
ル化
操作

12.
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情報処理ってほかの学問と何が違う
の？
情報処理は他の学問と同一
科学の基本は、モデルによる抽象化と操作
本質的に違うのは、モデルを操作するプロ
セスを人間の介在無しに、コンピュータが
自動で行うこと
大学で教える情報処理
モデルの操作しか教えてくれない
本当の情報処理は事象のモデリングを
含む

13.
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情報処理って何が出来るの？
モデルに対して、人間を超える速度で
計算
モデルを操作することで現実に影響を与え
る
情報処理は人間の力を増幅する
一人の人間が出来ることが増大
情報処理は全自動で現実に影響を与え
る

14.
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本日のアジェンダ
情報処理って何？
情報処理の力
クラウドって何？
Bigdataって何？
Bigdataが出来る組織、出来ない組織
ソーシャルゲームのbigdata

15.
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情報処理の力
情報処理の力によって世界が変わった
例
自動車
F1
戦車
戦闘機
潜水艦
回転寿司
将棋、チェス

16.
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自動車
Engine Control Unit
車の進化＝アクセルの抽象化
燃料バルブを開く
機械的な制御
エンジンの回転数を上げる
燃料噴射バルブ、スパークプラグのコントール
車の速度を上げる
ターボチャージャのコントロール
ギアのコントロール＝AT車
ブレーキの抽象化
昔：ディスクブレーキにブレーキパッドを押し
付ける

17.
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F1
アクティブサスペンション
バネではなく、コンピュータで揺れを制御
道路の凹凸をモデル化、車体の揺れを最小
化
ルール改定で禁止に
車の性能を向上させすぎる
制御が失敗したときにクラッシュする
BOSEの試作アクティブサスペンション
http://www.youtube.com/watch?v=UOWGopZqwd8

18.
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戦車
10式戦車
国産第四世代MBT
アクティブサスペンションを採用
戦車砲の反動をリアルタイムにサスで相殺
反動は射撃精度の悪化につながる
従来は戦車の重量で反動を吸収
結果として車体重量の低減

19.
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戦闘機
開発費の六割以上がプログラミング費用
Fly by Wire
操縦桿とラダーがコンピュータを介して接続
毎秒数万回の姿勢制御
現在の戦闘機はコンピュータ制御なしには飛べない
操縦桿から人間の意志を伝えて、コンピュータが解釈
して実行する
コンピュータ制御により機動性が格段に向上
肩翼を失っても飛べる
http://www.defense-aerospace.com/dae/articles/communiques/FighterCostFinalJuly06.pdf
http://www.youtube.com/watch?v=FziBekShqeQ

20.
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潜水艦ソナー、レーダー
ソナー
複数のマイクに届く音の時差から相手の位置を推
定
マイクに届いた音の時差を双曲線グラフ化
双曲線：焦点からの距離の差が一定
距離＝時差*音速
マイク2個で線上にいることが分かる
マイク3個で2点、4個で1点に推定可能
電波でも同様のことが出来る
フェーズドアレイセンサー

21.
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すしろー
回転寿司
見込み生産の典型例
注文があってから作るわけではない
機械学習による生産最適化
客の年齢性別から何をどれくらい食べるか推定
客層にあわせてロスが少なくなるように寿司を流
す
客がどれくらい食べたかを計測、あとどれくらい
食べるかを推定して流量を決定
廃棄率が4%に(業界平均6%)

22.
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将棋、チェス
あから2010
清水女流王将に勝利
169台、676コアの並列コンピュータ
チェス、IBM Deep-Blue(1997)
チェス専用VLSIを480基搭載したマシン*30
台
人間に勝つことを目標にしたベンチ
マーク

23.
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本日のアジェンダ
情報処理って何？
情報処理の力
クラウドって何？
Bigdataって何？
Bigdataが出来る組織、出来ない組織
ソーシャルゲームのbigdata
夏休みの宿題

24.
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クラウドって何？
仮想化されたコンピュータ？
そんなものはメインフレームの時代からあった
並列化されたコンピュータ？
そんなものはメインフレームの時代からあった
クラウドの本質は何？
コンピュータ自体の抽象化
資本の壁の突破
一人の人間が出来ることを増大させる仕組み

25.
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資本の壁
2000年代は、インフラの能力がサービスの
スケーラビリティを決定していた
素人が面白いサービスを作っても、10台程度の
サーバで設備投資が限界に来てしまう
その間に大企業が資本にモノを言わせて、同様
のクローンのサービスを投入
中小企業は大企業に勝てない時代
後だしジャンケンで勝てる時代

26.
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クラウドによる資本の壁の突破
クラウドにより5秒でサーバが調達可能に
ソフトウェアからサーバ追加が可能に
設備投資ゼロで100万人規模のサービス
ユーザ数 * ARPU > 運用コスト なら成り立つ
DropboxやInstagramは1000万人以上の
ユーザがいるのに、設備は持ってない
ほとんどがAmazon AWS上で動いている
大企業が後だしジャンケンで勝てない時代

27.
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一人の人間が出来ることを増大させる
コンピュータリソースが抽象化される
コンピュータリソースがコンピュータで制御可
能
ボタンひとつでコンピュータがいくらでも
クラウドは人間の力を増大させる装置
管理コストが不要、資本の壁の突破

28.
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本日のアジェンダ
情報処理って何？
情報処理の力
クラウドって何？
Bigdataって何？
Bigdataが出来る組織、出来ない組織
ソーシャルゲームのbigdata

29.
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Bigdataって何？
バズワード
言う人によって定義が異なる、セールス
トーク
ここでは以下のように定義
「テータ解析をビジネスに反映する仕組
み」
例
ツタヤ：Tポイントカード
小松製作所：KOMTRAX

30.
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Tポイントカードの仕組み
ユーザメリット
Tポイントによる割引
店舗のメリット
Tポイントによる消費の拡大
Tポイント利用者の行動履歴の把握
カルチュア･コンビニエンス･クラブ
Tポイントカードの解析
セグメントをまたいだデータの分析

31.
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TポイントカードはPOSシステムとは何が違うの
か？
POSシステムは人の追跡が出来ない
POSは年齢性別セグメントと商品の対応
主眼は同時に購買される商品 （と在庫管理）
Ex)カレーの材料は近くに置くとよく売れる
Tポイントは人の追跡をする
レストランでドリアを食べた人は、ドラッグス
トアで何を買うか？
初回にドリアを食べた人は、次もドリアを頼む
か？
頼まれやすいけど、二度と頼まれないメニュー

32.
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小松製作所：KOMTRAX
小松製作所
世界シェア2位の重機メーカー
TOPIX Core30 企業
KOMTRAX
コマツの重機を衛星通信で管理するシステ
ム
重機の稼働状況を集中管理

33.
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KOMTRAXのビジネスモデル
数千万円の車体に、月額5000円の衛星電話
費用対効果としては十分
http://www.komatsu-kenki.co.jp/service/product/komtrax/

34.
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KOMTRAXのビジネスモデル
重機の異常を事前に把握
稼働率やエンジンやオイルの状態を常時監視
兆候が出たらメンテナンスを推奨
重機が故障することによる機会損失の回避
小松以外がメンテナンス出来ないため、利益率向上
重機の遠隔ロック
GPS管理で盗難防止、ローンを払わない顧客対策
銀行が融資の条件として、コマツの重機を要求
重機の稼働率から住宅着工件数を把握
リーマンショック前に北米住宅市場の崩壊を把握してた
数少ない企業 → 重機の生産調整
世界の石炭産出量もコマツは知っている

35.
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本日のアジェンダ
情報処理って何？
情報処理の力
クラウドって何？
Bigdataって何？
Bigdataが出来る組織、出来ない組織
ソーシャルゲームのbigdata

36.
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Bigdataが出来る組織と出来ない組織
2種類のbigdata
トップダウンのbigdata
サービスの提供が目的
Tポイントカード、KOMTRAX
ボトムアップのbigdata
自社の改善が目的
ソーシャルゲーム屋

37.
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Bigdataはどこで生まれるのか？
データが生まれるのは運用の現場
研究部門がログデータを手に入れる必
要
研究部門から運用の現場は遠い
研究 開発 運用
ログデータ

38.
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Bigdataが出来ない大企業
持株会社
研究
所
事業会社
運用会社
外注 外注
運用会社
外注 外注
事業会社
運用会社
外注 外注
運用会社
外注 外注
運用会社
外注 外注
ログ

39.
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BigdataのPDCA
BigdataのPDCAは従来の組織構造では
まわせない
Plan
Do
Check
Action 運用会社
研究所？
事業会社
Research
研究所
×

40.
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Bigdataは何を変える？
Bigdataは意思決定を迅速にする
金鉱を探す
早い段階から兆候を見出す
意思決定とは戦略を変えること
現場で生まれたデータを意思決定に反
映
現場と距離が開いてしまった大企業は、
意思決定の速度が大幅に遅れてしまった

41.
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ソーシャルゲーム屋の組織構造
基本的に社員はすべてのデータが見れ
る
組織が近いので、やり取りが迅速
分析者はアプリチームに入ってディレク
ターの真横で分析作業
ソーシャルゲーム事業部
陰陽師
ビックリマ
ン
ドラゴン×
ドライツェ
ン
戦国フロン
ティア
データ解析 インフラ部
ユーザサ
ポート
アプリケーションごとの開発・運用ライ
ン

42.
Copyright Drecom Co., Ltd All Rights Reserved.
ソーシャルゲーム屋さんのPDCA
ログデータと開発が近い、PDCAが回る
Plan
Do
Check
Action 開発ライ
ン
データ解析
開発ライン
Research
基盤部
開発ライ
ン

43.
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本日のアジェンダ
情報処理って何？
情報処理の力
クラウドって何？
Bigdataって何？
Bigdataが出来る組織、出来ない組織
ソーシャルゲームのbigdata

44.
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ソーシャルゲームのbigdata
ユーザの属性情報
年齢、性別
ユーザのゲーム内の属性
レベル、お金、所持カード、行動力
ユーザの行動
どこのページにアクセスしたか
アクセス頻度
アイテムの購買、使用履歴

45.
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データ解析の流れ
仮説構築
「スマホユーザはガラケーユーザよりも、
お金をたくさん使うのではないか？」
仮説検証
アクセスログからスマホとガラケーのユーザ抽出
売り上げのログから、それぞれを集計
母集団が異なるので、母集団で割って正規化
課金率の算出
平均課金額の算出

46.
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ABテスト、対照実験
ABテスト：異なる情報を提示して観察
広告とゲームメニューの位置関係
文字の大きさ
※特定のユーザが不利になることはしない
異なってしまったものを元に解析する
ユーザの利用端末ごとの分析
年齢性別セグメントの分析
初期にドロップしたレアの差から、その後を追跡

47.
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生涯収益の計算
生涯収益の予測
新規ユーザを獲得した場合、そのユーザが生涯において
いくら支払ってくれるか
広告出稿の基準にする
100万円の広告で1万人が獲得できる
獲得単価＝100円
生涯収益 ＞ 獲得単価
広告費をかければかけただけ利益が上がる状態
サーバを増やせばユーザ数はスケールする
生涯収益を計算することで、獲得単価の高い広告を利用
できる（テレビアニメ化など）

48.
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データ分析者に必要なもの
仮説を構築できる直感、経験値
仮説を数式に変換できる統計力
ログの海から必要な情報を引き出す
データを可視化できる
図からゲームの状態を読み取る
生データを加工して、特性を探し出す
現場に伝えるコミュニケーション能力
分析結果を活かすための企画力

49.
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まとめ
情報処理は抽象化した世界を操作する
情報処理は世界を全自動で高速に書き換える
クラウドはコンピュータの抽象化
人間の限界を上昇させる
bigdataは意思決定の高速化、自動化
bigdataは組織論
ソーシャルゲーム屋のデータ分析はビジネスに直結
データ分析は現場とのコミュニケーション
データ分析と運用の現場が近くないと意味がない