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最新の研究結果が査読前からarxive上で見られる様になって、研究と応用の距離がぐっと縮まったと思う。ソフトウェアや人工知能の世界では、研究と実装の距離が急激に短くなったことで、もはや研究と応用の境目が意味をなさなくなってきている場合も多い。
このようにリサーチ(R&Dの'R')をより短い時間でビジネス化できる能力は、今後より多くの分野で重要視されるようになっていく。データサイエンスは、探究的知的活動をビジネスの戦略的意思決定や、事業推進活動に持ち込んだという点においてこれを先取りしていると思う。
我々は、人間や社会の定量データの計測とそれを用いた人間中心の情報技術を過去16年に渡って研究開発してきた。この意味では、まさにdeep techである。
 特に、人間や社会やその心理、特に人のハピネス、をデータを使って、ハードサイエンスとして扱う努力をしてきた結果、最近になって世の中に認められるようになった。
 この経験からいうと、深いサイエンスに根ざした研究開発は時間がかかる。一声15年ぐらいはかかることを覚悟した方がいい。我々はまさにそれだけかかった。
 それは、単に技術開発に時間がかかっただけではない。それ以上に、社会が画期的なものを受け入れる準備が整うのに時間がかかったという側面が大きい。また、周辺分野の技術ができないとコアの技術の真価を発揮できない点も重要だ。我々が始めたころは、3Gも4Gのネットワークもなく、スマホもなく、無線ネットワークのプロトコルや通信チップの開発から始めざるをえなかった。時代は全く変わった。
 しかし、15年かかったが、この苦労は他者が真似できないノウハウとグローバルな人的ネットワークと知財という強みを構築できた。
 そしてなにより、これは刺激に満ち、強い絆で結ばれた仲間を創る冒険の旅だった。
 その意味でディープテックを成功させるには、いかに時期が来るまで長く続けられるかが重要なポイントだ。もう一つは、いざその時が来たときに一気に加速できるかも重要だ。
おお、定義みたいのが書いてあるぞ。

『ディープテックとは「科学的な発見や革新的な技術に基づいて、世界に大きな影響を与える問題を解決する取り組み」のこと。』
この定義ですと、核融合はディープテックになりますね。そして今は同時にムーンショットでもある段階です。
ふむう
すっかり便利なワードになりましたね
ワードが技術革新の手助けになってるのは事実