アメリカとぼくらの挑戦と ~ Google NEXT 2017

国内を何度も何度も往復していると、日本が東京を中心に回っているというのは幻想だとわかってくる。

都市というのは、もっとフラットな存在なんだ。
だからこそ、フラットな都市の地平には、海外のさまざまな都市が連なっている。

そして、この連なりを、ぼくたちなりにつなげることができれば、それがぼくらの海外ビジネスなんじゃないか。そんな想いが、あふれるように強くなってきた。

キッカケは、Googleからのメール。過去最大のイベントとなる、アメリカはサンフランシスコで開催されるGoogle NEXT 2017への出展依頼メール。世界中のGoogle社員。世界中のGoogleパートナー。世界中のユーザーが集まるイベント。もちろん即決だった。

当たり前と言ってはダメなんだろうけど、アメリカにはどんな企業が機械学習ビジネスをやっているのか。どんな企業が注目を浴びているのか。大手の動き以外は何も知らない。

でも、そんなことはどうでもいい。あきらめたらそこが限界だ。あきらめなければ限界なんてない。

始まってみると、サブ会場を含めて、参加者1万人を超えると発表されていた会場は、英語もフランス語もスペイン語も。もちろんどこの言葉だかわからない言葉も。アメリカらしいというか、カルフォルニアらしい多様さにあふれた、まさしく世界がそこにはあった。

そして、ぼくの誇りでもあり、大好きな社員が、全力で作りあげたMAGELLAN BLOCKS。

ブースのデザインも、brochureも、giveawayも。そんな社員が自発的にドンドン準備してくれた。だからこそ、高ぶりもなく。普通に日本の展示会に出るのと同じような感覚で、イベントは始まった。

オープニングの初日。展示会場で準備をして、訪れる人達に対応していたら、いつもぼくたちのことをサポートしてくれているGoogle Japanの人たちや、日本でGoogleのパートナーをやっている仲間というか戦友のような人たちから、「エリック・シュミットが、Googleには素晴らしいパートナーがいるという下りで、グルーヴノーツを紹介したんだよ。」と、ちょっと興奮気味に、教えてもらった。

驚いたというか、ありがたいとうか。やっぱり来てよかった。

そう、ほんとうに来てよかった。

どんなに良いサービスを作っても、姿を見せ、直接会って話すことは重要だ。

ハイデッガーじゃないけど、存在とは認識することなんだ。

そして、世界中のGoogler、パートナー、ユーザー。あらゆる人から、使いたい、試してみたい、resellerになりたい。たくさんのポジティブな意見をいただいた。

同時に、アメリカや、ヨーロッパや、南米や。あらゆる人達との接点ができた。

彼ら。日本人からしたらずっとプラグマティストな彼らは、ぼくらが日本の会社だとか、まだまだ小さな会社だからということではなく、やっていること、できあがっているサービスが評価できるのか。そこを見てくれた。

まだまだやることはたくさんある。
ぼくたちは、最初の一歩を踏み出しただけだ。

次の一歩も、その先の一歩も。そのひとつひとつが、ぼくららしく、グルーヴノーツらしく。そして、誇りを持って福岡の企業らしく。そんな一歩でありたい。

ますます、そう思えた。

BLOCKS機械学習サービスβリリース

これまで希望者だけにリリースしていたBLOCKSの機械学習サービス「MLボード」が、だれでも利用できるようになりました。

ぼくたちがBLOCKSを通じて伝えたいことは、機械学習は機械学習の専門家のものではないということ。

コンピュータの仕組みというのは、プログラムで動いている。やりたいことを紐解いて、プログラムに解決方法を組み込む。それがこれまでのやり方だ。

でもぼくたちが取り組んでいる機械学習は、解決方法を人間が指示するものではない。データと結果だけを見せると、コンピュータが自力で特徴を掴み、予測をしてくれるものだ。

例えば、気温や天気、曜日などと同時に来場者数を見せると、コンピュータがどのような時に来場者数が変わるのかという特徴を見つけ出し、精度の高い予測をしてくれる。

気温や天気という情報は、1ヶ月先くらいまでなら正確な情報が手に入るので、数週間先の予測に充分使えたりする。

ポイントなのは、ここなんだ。つまり、データを見せることで予測ができるようになるということ。プログラムではなく、データ。

予測するものはまちまちかもしれないけど、それぞれ原因となる何かがあるはずだ。それは価格かもしれないし、天候なのかもしれない。経験豊富な社員は、空気の湿り具合で機械の調整をしているかもしれない。

正確な因果関係はわからなくてもいい。理由は不明でも、何かが変わると結果に影響があるもの。しかも、強い相関がなくてもいい。少しだけ、なんか影響があると思われるもの。

そういうデータをコンピュータに見せていくと、精度はグングンあがる。

だからこそ、機械学習を使って精度をあげられるのは、機械学習の専門家ではなく、ビジネスの専門家、現場で頑張っている人、ウンチクありすぎて話すと止まらない愛すべき先輩たちなんだ。

一度精度の高い予測ができるようになると、時々予測が想像以上に外れることがある。そういう時が一番おもしろい。なぜ外れたのか。それは、見過ごしていた因子があるということ。だから、その日に起きたことを調べ、現場を見て考える。

そうやって見過ごしていた因子が見つかると、今度はそれもコンピュータに見せ、現場の改善も行う。

見過ごしていたということは、わかってなかったということだからね。

こういう活動は、自分たちの製品やサービスが、なぜ顧客から選ばれるのか、なぜ顧客は行動を起こしてくれたのかを真剣に考える活動でもある。

そうした意義のある活動を。そして効果の高い機械学習を。ぜひBLOCKSで体感してください。

ひとの“考える”を、もっと自由に。
だれもがつかえる機械学習。

それが、ぼくたちのBLOCKSです。