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2000年前後、クラウドという言葉が立ち上がった時、クラウドビジネスを立ち上げた企業の多くは失敗しました。
(例:opsware 彼らはその後システム運用ツール提供で生き残ることができました)。
クラウドという言葉はそれ以降あまり聞くことはなくなりました。2006年GoogleのErick Schmidtがクラウドという言葉を再登場させ、AmazonがAWSを提供開始します。それ移行クラウドは爆発的に普及し、ITの戦場は全てクラウドに移行しつつあります。
(IBMですら、半導体部門を売却しクラウドに移行できるかに社運をかけています link
自社運用やDC運用をしている企業もまだ多く存在しますが、パブリック・クラウドを利用している企業の競争力は増すため、今後10年ぐらいを考えるとパプリッククラウドの影響力はさらに増していくと考えられます。

IoTという言葉も1999年から存在します。私自身も何回かIoTパネルディスカッションに参加したことがありますが、皆、口を揃えて、概念は分かるが、まだ時期尚早だし、そもそもどのように儲けるのか分からないと話していました。私もその一人でした。弊社の西川も今年の講演会でIoTに注力するといった時、いまさらIoTか?と言われたといいます。
しかし今年に入りIntel, Cisco, Google, Apple, MicrosoftらITの巨人たちが急速にIoTに舵を変えてきています。この波はスマホの時と同様のものになるかもしれません。

私自身も過去に何度か「時機」というものを痛く経験しました。

2010年にPFIは電通とXappyというサービスを始めました。ウェブをザッピングして視聴するというサービスであり最適なニュースやウェブを見つけ出しすというサービスです。その当時はiphoneが普及し始め、ipadが出始めた頃で、今がタイミングだろうとサービスをローンチしました。Xappyはウェブ先読みをしたり、ニュースのコンテンツやユーザーの視聴行動を解析し(機械学習も使って)ユーザーに配信するというサービスでした。
コアなユーザーはそこそこいたが一般に普及することはなくサービスは離陸しませんでした。スマホが爆発的に普及したのはその1年後でした。一方で今のSmartNews, Gunosyはここしかないというタイミングで離陸し爆発しました。それより前、後に出たサービスはこの二社に追いつくには相当な努力が必要だと思われます(SmartNewsの浜本さんはその頃crowsnestを提供し、その後スマホ向け&マスに情報提供すべきだということでsmartnewsに舵を切ります)

ニューラルネットという技術は1960年頃からありました。しかし機械学習の世界はSVMやCRFといった”実用的”な技術が中心となりニューラルネットはどちらかというと素人が触れてはいけない技術でした。
しかし、2006年以降の深層学習の波は、機械学習の考え方をほぼ変えてしまいました。マルチタスク、マルチモーダル、スケーラビリティ、様々な部分で深層学習は既存の手法を凌駕しています。
そしてその波に乗った人たちは他の人達が追いつけないところまで進んでいます。

数年前、モバイルサービスで非常に好調な企業の方と話す機会がありました。その当時はガラケーが主流で、「スマホ対応しないんですか」と聞くと「そうだと思うんですが、今の殆どのユーザーがガラケーなので、ガラケーに注力しています。スマホのユーザーが増えてきてから考えます」と話していました。その企業はスマホの波に乗り遅れ、苦戦を強いられ続けています。

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「私達もあの技術を持っていた。技術では負けていない」
「彼らは運がよかったんだ」
「そうだとは思うんだが、今の顧客に聞くと○○なので、、」
「私達もxxを始めました」

タイミングが早すぎたか遅すぎたかどうかを見極めるのは専門家ですら困難です。しかし十分確度が高い情報を集めている間に勝負が始まることがあります。
一方で気づかないうちに勝負が始まっていることがあります。例えばAWSは、実際にビジネスを始める前に彼ら自身でAWSインフラを利用しクラウドサービスを洗練させていました。市場に投入した後、他のプレイヤーも追従したが追いつくことはできていません。また、突然成功した技術もよくよく聞いてみるとその数年前から試行錯誤していることが分かります。

まとめ

(1)時機を見極めるのは専門家でも難しい。しかし勝負をしないと舞台に上がることすらできない。

(2)成功してからの後追いは自分でゲームを変えられるぐらいでないと難しい。しかも成功している方は
100倍ぐらいの差はあっという間につけることはできる

(3)成功する時機のスイートスポットは半年〜1年である。それより前より後でも成功することは難しい

(4)一方で準備は数年前からはじめていなければならない

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