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カワサキさんとはSOMPOを始めとした様々な日本関連のプロジェクトでご一緒してきました。このインタビューを通じて、ピーター・ティール、アレックス・カープ以外にも、多くのメンバーが世の中を良くしたいという強い思いを持っていることを知って頂ければと思います。

数年前までパランティアはまさに特殊部隊という言葉が相応しいくらい顧客の元に高い技能を持つエンジニアを送り込み、顧客のサービスを作り込むモデルが中心でしたが、今は顧客の現場の方々が自律して活用できるサービスになってきています。昨日もコメントした様に、今後日本でも数多くのインパクト溢れるプロジェクトが進むことを願いたいです。
パランティア幹部のKevin Kawasaki氏へのインタビューです。もともとは創業者のピーター・ティール氏が運営する、ファウンダーズファンドというVCで働いていた人物で、10年前にパランティアに送り込まれました。

彼らのビジネスも奥深いのですが、もっとも印象を深く受けるのが、彼らが「アメリカの国益」「同盟国(allies)」という言葉を、インタビュー中に何度も使ったことです。テクノロジーの上流には、いつも安全保障や戦争というものがあるという現実を、彼らつなに直視しているからでしょう。

ちなみに共同創業者のアレックスカープ氏と、ピーター・ティール氏は、同じスタンフォードで法学を学び、その後は哲学の道を修めたひとたちです。故に、彼らがビッグデータを「西欧文明と民主主義のために使う」と名言しているのは、その賛否はあるにせよ、迫力をもって聞こえます。いまや米中テック冷戦をふくめて、国家とテクノロジーの距離を、これだけ感じる時代になっているわけですから。ぜひご一読ください。
機械学習の専門家でなくても、そのツールを使いこなせれば、分析の幅は広がる。
それを現実に2500人でアプローチできていることがすごい!
憧れます。

金融出身で、金融工学は勉強してるが、エンジニアではない私が、今コツコツとpythonでアルゴリズム書いてます。大学で学んだ20年前に比べて、明らかに簡素になってますが、それでもキャッチアップにはちと時間かかります。
専門分野の違う人間たちが、同じレベルでデータ分析できる環境構築できている。
そのインフラ使わせて欲しい!お金ないので、まずは資金調達頑張ります涙
やっていることはこれまで課題として言われてきたことだし、またビッグデータやAIも目新しいものではない。
彼らは何が凄いのかというと、高度な技術を社会実装していることだと思う。

そして何故これを他の企業で出来なかったのかを考えないといけない。
単なるお金の価値でしかないユニコーンという言葉は好きではないが、日本だからこのレベルの事業は何故出てこないんだろうか?

自分ならばどうするんだろうかなども含めて考えていきたい。
巨大なデータの山を瞬時に加工してアウトプットする。それができるのは、パランティアが長年かかって構築してきたプラットフォームと知見があるからでしょう。

IoT社会になればもっと大量のデータが取れるようになります。スマートシティやスマート国家にパランティアのようなテクノロジーは不可欠のものになってきます。

データ統合のスピードには驚きました。
航空機の整備については、確かに以前は「壊れてから直すか交換する」であったのが、「壊れる前に必要なパーツを交換して機能維持を図る」という予防整備という考え方に変わってきています。これに対して必要なのは、膨大な経験値です。航空機製造メーカーのもとには、航空会社からの不具合報告と同時に、パーツの製造から何年か、飛行時間や離着陸回数、その他不調に至った環境などのデータがたくさん、そして詳しく集められています。これを分析してやれば、故障回数が多く学習データがたくさん得られているものほど、精度良く故障を予測し事前に対応を打てるようになります。これは、そもそも航空機部品については分業されつつもデータを共有する仕組みがしっかりあるから可能なことです。

しかし同じ航空会社でも、気象についてはデータ共有の仕組みがまだ弱く、例えば揺れの情報については日本国内の航空会社間ではデータを共有する仕組みがありますが、海外の航空会社とはデータを共有できていません。そもそも揺れのデータそのものも、未だパイロットによる主観で報告されているものなので客観性がなく、そういう意味でも予測に用いるのには困難になりそうです。揺れの情報については客観的な揺れの指標について航空会社やNOAAなどで策定した指数があり、北米の航空会社を中心にその仕組みに参加しつつあります。こうしたデータが揃ってくれば、やがて飛行中の揺れについても予測し、パイロットに対して「5分後にベルとサインをONにせよ」と指示するようなシステムを構築できるかもしれません。
AIとかのエンジンではない。データ統合のノウハウとスピードの差ができるできないを決めるか「なぜパランティアが、コロナ対策のために有効なソリューションを作れたのか。その理由は、他の会社が、超短期間でそうしたデータ統合をやり遂げると言えなかったからです」
後藤さんに、もう少し掘っていただきたいのは、どうやって「数ヶ月を数週間に短縮しているか(できるか)」の部分です。

今後の連載に出てくることを期待しています。

※個人的な見解であり、所属する会社、組織とは全く関係ありません
パランティア。そんなに汎用性があるのか?? 驚きしかない。

でも、結局それがどのようなものなのかよく分からない。好奇心が溢れてきた。
ビッグデータ×機械学習で問題解決や意思決定,最適制御を実践するのはありですね.
この連載について
シリコンバレーの心臓部にありながら、常に謎に包まれてきた秘密企業のパランティア。膨大なデータを統合して、未来を予測することを約束する彼らの現実のビジネスに、NewsPicks編集部が迫った。