マストドンの最新版2.3.3が3月27日に緊急リリースされた。2.3.2で大文字と小文字の認識処理にバグがあり、ユーザーアカウントが二重登録されてしまう問題が発生したため。2.3.2は3月22日に公開された。
リリースノートには、二重登録されてしまった場合の修正方法についても記載されている。
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マストドンの最新版2.3.3が3月27日に緊急リリースされた。2.3.2で大文字と小文字の認識処理にバグがあり、ユーザーアカウントが二重登録されてしまう問題が発生したため。2.3.2は3月22日に公開された。
リリースノートには、二重登録されてしまった場合の修正方法についても記載されている。
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東京メトロは3月27日、ベビーカーを利用するユーザー向けにWebサイト「ベビーメトロ」を試験公開した。エレベーターを利用できる「ベビーカールート」の有無、ホームベンチなどの設備状況、乗り換え位置、構内図などを確認できる。7月31日まで。
トップページから検索したい駅を入力、路線を検索すると、(1)地上出口、ホーム間をエレベーターで移動可能か、(2)乗り換え時もエレベーターで移動できるか、(3)ホームベンチが設置されているか、という情報を「○」「△」「×」で表示する。△は、同じ駅でも路線やホームによって状況が異なるという意味で、「ホーム別情報」というボタンを選ぶと詳しい情報をチェックできる。
今回の取り組みは、ユーザーが抱える「あの駅、ベビーカーで行っても大丈夫かな?」という解消が目的という。利用状況を踏まえながら、サービス拡大を検討する。
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多くの自動車メーカーやIT企業が先を争うように自動運転の技術開発を進めており、ドライバーの介在なしで公道を試験走行できる段階になってきた。しかし、Uberの自動運転車が歩行者をはねて死亡事故を起こすなど、完璧なレベルとは言えない。ただ単に走るだけなら人間よりも安定しているだろうが、不即の事態への対処は難しい。
アップルも秘密裏に自動運転技術の開発に取り組んでいるらしいが、特許までは隠せない。アップルから米国特許商標庁(USPTO)に出願された手信号認識技術のアイデアが、米国時間3月22日に「TRAFFIC DIRECTION GESTURE RECOGNITION」(公開特許番号「US 2018/0082134 A1」)として公開されたのだ。出願日は2017年9月19日。
公開されたアップルの特許(出典:USPTO)
この特許は、自動車に搭載されたカメラなどのセンサを通じ、歩行者のなかから交通整理をする警官や警備員を識別して、さらにその人の出す手信号などを認識する技術を説明したもの。請求項(クレーム)では車載する認識システムとしか述べていないが、実施例で自動運転車へ適用することを想定している。
センサから得たデータは情報処理部で解析され、自動車の近傍や進行方向にある物体が歩行者なのか障害物なのか調べ、歩行者の場合はさらに交通整理をする人かどうか判別する。交通整理員であれば、その人のジェスチャーや掲げる標識の意味を認識し、指示に従った動作をするという。
歩行者が交通整理をする人かどうか判別(出典:USPTO)
指示の内容としては、停止と減速のほか、走行する車線や迂回(うかい)路の指定などが考えられる。指示は手で合図されるジェスチャーだけでなく、標識、音声などで与えることも可能だ。
ジェスチャーや掲げられる標識を読み取る(出典:USPTO)
また、自動車側から交通整理員に対して、指示を認識できたとLEDやディスプレイなどで示すアイデアにも言及している。
NHK(日本放送協会)は3月27日、Eテレの歴史アニメ番組「ねこねこ日本史」がミュージシャン・タレントのデーモン閣下の肖像を無断使用した問題について、「デーモン閣下、関係者の皆さまに大変ご迷惑をお掛けしました」などの謝罪文を発表した。
肖像の無断使用があったのは、同番組の2月28日放送回。高杉晋作が西洋諸国との条約締結に臨む場面を紹介する際、高杉晋作を模したキャラクターがデーモン閣下風のフェイスペイントなどを施し、ロックミュージックを演奏するシーンがあった。
だが、こうしたシーンの放送に当たって、NHKはデーモン閣下への依頼や確認などを行っていなかったという。
そのため、デーモン閣下は3月15日付のブログで「(番組内のキャラクターは)デザイン上『偶然』とか『たまたま』似てしまった」ではなく、名前も含めて明らかに【吾輩の姿の無断使用】である。言い逃れ不可能!」などと投稿。
「公共放送の看板の下、ためらいなくWeb上に画像を公開している思考回路も全く理解できない。(中略)組織としての誠実な対応を求むしかない」と怒りをあらわにしていた。
デーモン閣下による指摘に対し、NHKは謝罪文に「本来であれば、同キャラクターに(デーモン閣下の)顔の模様・扮装(ふんそう)を施した上で登場させることや、演出方法について丁寧に相談などをしながら進めるべきところ、これを欠いた」と記載し、非を認めた。
NHKは「皆さまに深くおわび申し上げると共に、今後このようなことが無いよう、一層留意してまいります」と謝罪している。
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その大学の中を案内してもらうと、ハリー・ポッターのホグワーツ魔法学校に迷い込んだような気分になる。ただ、その大学に組み込まれているのは魔法ではなく、「十分に発達した科学技術」、大量のIoTデバイスだ。率いるのはダンブルドア校長ではなく、「IoTの父」坂村健氏。
TRONプロジェクトのリーダーである坂村健氏は、東京大学名誉教授であるとともに、2017年4月に開設された東洋大学情報連携学部、通称「INIAD」(イニアド)の学部長も務めている。
INIADとは、「Information Networking for Innovation and Design」の略称で、東京都北区赤羽台にキャンパスを構える。建築設備や内装、建築の総合プロデュースを坂村氏自身が手掛け、世界的な建築家である隈研吾氏が建築設計に関わるなど、一見すると大学とは思えないようなキャンパスだ。
坂村氏が1989年に始めた、1000個以上のチップやセンサーを住宅環境に組み込む「TRON電脳住宅」が今のスマートホームの先駆けとなったように、INIADは最先端の「IoTスマートビル」と言っていい。そんなキャンパス内を坂村氏自身に案内してもらいながら、INIADが目指す教育についてお話を伺った。
INIADのメイン校舎となる「INIAD HUB-1」は、総床面積1万9000平方メートルの建物内にIoTデバイス5000個を備える一大施設だ。このビルは「世界一のオープンAPIコントロールビル」とも言われており、設備機器や環境制御機器等を全てIPv6ネットワークにつなぎ、ネットワーク経由での情報読み取りや制御指示が可能になっている。
天井はケーブルなどがむき出しの状態。これはカメラやセンサー、アクチュエーターなどを設置しやすくするためで、学生たちが常に新たな挑戦をできるよう坂村氏が配慮したそうだ。
SuicaやPASMOといった交通系ICカードを、入退室やロッカーの開閉時の個人認証に利用しているというのも面白い。建物内には複数のデジタルサイネージがあり、脇に設置されたカードリーダーにカードをかざすと、自分の時間割を表示することもできる。
最近ではマンションのカードキーとしても交通系ICカードが導入されているが、大学内で活用されるのは珍しい。交通系ICカードにはユニークな個体識別番号があり、ローコストに利用できるのがメリットだという。
生徒のなかには、このICカードを使ったプログラミングを行い、音声によるロッカーの開閉操作や、任意で設定した生徒だけがロッカーを開けて荷物を受け渡せるといった、一歩進んだ活用法を考えている
また、筆者が一番驚いたのは、ARを活用した案内システムだ。校内の案内図にはARマーカーが組み込まれており、スマートフォンやタブレットをかざすと、現在地や目的地までのルートを案内してくれる。さらに、移動を開始すると、天井に設置されたプロジェクターが目的地までの道案内を壁と床に投射し、目的地のドアの前には赤いピンが表示されるようになっていた。
もちろん、技術としてこうしたことが可能なのは理解しているのだが、実際に体験すると、「魔法みたい!」と思わずにはいられなかった。INIAD HUB-1はただの大学の校舎ではなく、最先端のIoT教材として機能しているのだ。
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Microsoftを含む多くのITベンダーは、クラウド上での機械学習や、学習済みの機械学習ライブラリを用いた高速大容量処理の仕組みを推進している。
一方で、PCやスマートフォンなどを含む“エッジ”デバイスの世界においても、機械学習ライブラリを使った処理高速化の活用が進みつつある状況だ。これは、主に小型エッジデバイス向けSoC(System on a Chip)の性能向上を受けたものだが、専用のコプロセッサや処理ブロックを備えたSoCも登場しており、差異化ポイントの1つとして最近のトレンドとなりつつある。
そんな中、米Microsoftは3月7日(現地時間)に、学習済みの機械学習ライブラリをWindows上でローカルに動作させるためのAPI「Windows ML(Machine Learning)」を発表した。今回はこのWindows MLを巡る最新情報を整理する。
クラウド上ではなく、エッジデバイス上で機械学習ライブラリを動作させるメリットは幾つかある。
まずクラウドに接続する必要がないため、ネットワーク環境のないオフライン状態でも利用できることが挙げられる。またネットワークを介さないことで、膨大なデータが行き来することによるネットワークへの負荷を低減し、秒程度のラグが発生する可能性のあるクラウドアクセス時におけるレスポンスの問題も回避できる。
機械学習ライブラリをエッジデバイス上で動作させることは、特に高速な応答を求められる監視カメラや認証カメラなどのセキュリティ用途、また今後爆発的な普及が見込まれる自動運転車で非常に重要となる。場所によってはネットワークが安定しない可能性があることに加えて、秒単位の遅延が致命的となるからだ。
こうした機械学習によって認識力の強化されたエッジデバイスは「インテリジェントエッジ」のようなキーワードで表現されることが多いが、インテリジェントエッジはインフラや産業向けデバイスだけの話ではない。
最近ではスマートフォンの機能が大幅に向上したことで、“遊び”の部分でも活用されるケースが増えてきている。一般の目にはむしろ、こちらの方がなじみがあるかもしれない。Facebookの顔認識や、SNOWようなAR型コミュニケーションアプリ、ビューティーモードの付加された中国系スマートフォンのカメラ機能など、画像認識の仕組みだけでも身近に広く浸透している。
QualcommはSnapdragon SoCの世代ごとにどのようなAI機能が実現可能かをデモストレーションしているが、現在はクラウド頼りの音声認識と構文解析も、待ち時間なしで手元のデバイスだけで完結できるようになるなど、より自然なコンピュータとの対話が行える世界が近づきつつある。
では、Windows上にこうした仕組みを取り込むことで、どのようなことが実現できるのだろうか。
Windows 10デバイスは世界中で6億台(2017年末にMicrosoftが発表した台数)が稼働しており、既にさまざまな用途で使われている。
インテリジェントエッジ化するWindows 10デバイスは、フィルターを使った単純な画像加工をはじめ、カメラを組み合わせたリアルタイム監視、リアルタイム翻訳など、できることは非常に多い。全てはアプリの作り方次第だが、ホビーからプロフェッショナル、そして企業や産業向けまで、幅広い用途で活躍することだろう。
MicrosoftはWindows MLのリリースに合わせて「Windows Machine Learning」と「ONNX Models to be Runnable Natively on 100s of Millions of Windows Devices」という2種類の文書を公開した。
Windows MLの仕組みを簡単にいえば、「機械学習ライブラリの共通フォーマットであるONNX(Open Neural Network eXchange)を介して、学習済みの機械学習ライブラリをWindows 10で動作するUWP(Universal Windows Platform)アプリに直接組み込める」というものだ。
ONNXとはMicrosoft、Amazon Web Services(AWS)、Facebookが主導で開発した、異なるAIフレームワーク間で機械学習ライブラリを交換するための仕組みだ。このオープンソースのプロジェクトはGitHubで公開されており、AMD、Arm、Huawei、IBM、Intel、Qualcommといった主要なプロセッサベンダーが対応を表明し、2017年12月には「ONNX 1.0」が正式リリースされた。
Windows MLの使い方はシンプルで、用意するものは「Spring Creators Update(1803)」の名称がうわさされるWindows 10次期大型アップデート「Redstone 4(RS4)」相当ビルドのWindows 10 Insider Preview、「Windows SDK - Build 17110」以降、そしてONNXの学習済み機械学習ライブラリ(Microsoft Azureなどであらかじめ学習させたもの)だ。
Caffe 2、PyTorch、CNTK(Microsoft Cognitive Toolkit)、ChainerといったONNXが標準でサポートする形式からの出力に加えて、WinMLToolsを使ったCore ML、Scikit-Learn、XGBoost、LibSVMといった既存ライブラリからのコンバートも可能になっている。
Visual Studio version 15.7 Preview 1以降の環境では、こうしたライブラリをUWPプロジェクトに組み込むことでWindows ML APIを呼び出すラッパークラスを自動生成する仕組みが用意されており、学習済みライブラリの仕組みを比較的容易にUWPアプリから利用することが可能だ。YouTubeにもWindows MLの簡単な紹介動画がある。
Windows MLの利用により、CPUとGPUの併用によるハードウェアアクセラレーションに加えて、動作の最適化が可能となる。Intelによれば、Windows MLは汎用(はんよう)のGPUだけでなく「Intel Movidius Myriad X VPU」のようなAIプロセッサにも対応しているとのことで、この辺りは対応デバイスの多いWindowsならではのメリットかもしれない。
またMicrosoft動向に詳しい米ZDNetのメアリー・ジョー・フォリー氏によれば、Win32とWinRTのいずれのAPIからもアクセス可能とのことだ。これは、いわゆるUWPでパッケージ化されたデスクトップ型アプリケーションだけでなく、Windows PC以外のプラットフォームからの利用も可能なことを意味している。
Windows MLはまだまだ走り始めたばかりだが、この辺りの仕組みは今後も継続的にMicrosoft自身がフォローアップしていくと思われるので、引き続きウォッチしていきたい。
同社はどちらかといえばAzureクラウドや自社データセンター上で動作する「BrainWave」のような大規模な仕組みに注力している印象があるが、Windowsを搭載したエッジデバイスにおいてもこの最新の仕組みを積極的に導入していくことで、AIの世界でもWindowsの存在感をアピールしていくようだ。
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3月22~25日の4日間、東京ビッグサイトにて一般社団法人アニメジャパンが主催するイベント「AnimeJapan 2018」が開催。アニメコンテンツをテーマとした大型イベントとして毎年開催されているもので、今回は過去最高の15万人を動員。そのなかでもスマートフォン向け「Fate/Grand Order」が大型ブースを出展したほか、aiboやヘッドホンなどのソニー製品とのコラボを大きく展開していた。
メドピアは3月26日、同社が運営する、医師専用コミュニティサイト「MedPeer(メドピア)」において、スマートフォン向けアプリ(iPhone版)をリリースしたと発表した。
キレイに撮れるカメラを搭載しているのはハイエンドモデルだけだと思ってないか? 今は3万円以下(税別)の“お買い得”なスマホでも、あなどれない感じなのです。
今回紹介するのは、ファーウェイ・ジャパンの「HUAWEI nova lite 2」と、NTTレゾナント(ウイコウ・ジャパン)の「gooのスマホ g08(Wiko View Prime)」の2機種。
両者ともに販路がやや限られているけれど、標準価格ベースで税込み3万円を切っている。格安SIM(MVNOサービス)とのセット販売だと、買い方次第で2万円未満で買えちゃうこともあるぐらい。
nova lite 2はリアカメラがデュアルで、「背景ぼかし」が得意技。それに対し、g08はインカメラがデュアルで、得意技は「超広角自撮り」。
「デュアルリアカメラ vs デュアルインカメラ」って構図が何とも面白い。
nova lite 2は海外では「HUAWEI P smart」という名で売られているミドルレンジの主力モデル。
先述の通り、アウトカメラはデュアル構成。センサーは1400万画素と200万画素という組みあわせ。画素数に極端な差があるけれど、200万画素の方はいわゆる「背景ボカシ」用。つまり、被写体の前後関係を見極めるためだけに使っていると思って良い。
レンズはF2.2の明るさで、画角は26mm相当。広角寄りの設定となっている。
ということで早速、いつもの女子大生さまにカメラを向ける。
標準アプリのユーザーインタフェース(UI)や機能構成は、最近のHuaweiスマホと同じ。写真モードの中に「ワイドアパーチャ」「ポートレートモード」があり、人を撮るときは「ポートレート」が基本。というか、普段からポートレートにしといても良いかも。顔を検出しないときは通常撮影なのだし。
ということで見比べてみる。
通常モードとポートレートモードでは、これだけの差がある。ポートレートモードにすると肌を滑らかにしてくれるのみならず、顔に写真の明るさを合わせ、なおかつ陰影を弱めてくれる。
ハードスケジュールの中、今回はムリを言ってモデルをお願いしたわけで、通常モードではお疲れ気味の顔がそのまま出ちゃったが、ポートレートモードではしっかりカバー。これ、使わないと損ですよ、皆様。
ということで、ポートレートモードで、ビューティーレベルは5(中央)を選択して、小雨交じりの曇り空の下、菜の花を背景に撮影してみる。
さすがHuaweiという肌の処理。
さらに「ボケ味」をオンにするとほど良く背景をぼかしてくれる。
続いて、g08のアウトカメラ。シングルカメラだけれど、センサーは1600万画素ある。レンズはF2.0だ。
標準カメラアプリはちょっとiPhone風。左右のフリックで撮影モードを切り替えるタイプだ。
右にフリック(あるいはポートレートのとこをタップ)すると通常から「フェイスビューティー」へ切り替わる。
フェイスビューティー時はシャッターボタンが「ピンク色」になるのがなんとも微妙なセンスであるが、まあそれは置いておこう。
フェイスビューティーモードのレベルは3段階用意されているが、レベル2で撮影するとこんな感じになる。
肌色はナチュラルでいい良い感じだが、ちょっとさらっとしている。つまり、あでやかさが弱い……のだが、なんか違和感を覚える。あれ? リップはもうちょっと赤かった気がするぞ……。
そこでnova lite 2で撮った写真を見返すと、肌は白くなっているが、唇は赤くなっている。背景にちょっと写っている花も赤い。肌がちょっとくすんで見えるのはそのせいかも。
現実の色味は両機種の中間くらいなのだけれど、「フェイスビューティー」って“現実的な”リアルさを追い求めるよりも、「こう写って欲しい」という“脳内リアル”優先モード(ヘンな日本語だ)であるわけで、どっちが望む雰囲気なのかは難しい。
今回は天候条件が良くなかったので、晴れている時に撮影すると違うかもしれない。
次は背景ぼかしなのだが、g08ではフェイスビューティーとは別モード。なので、背景をぼかすとフェイスビューティーしない。ちと残念である。
シングルカメラのぼかしにしてはエッジの処理はできているけれど、やっぱフェイスビューティーが掛からない上、背景のボケ方はあまりナチュラルじゃないので、使用頻度は高くないかも。
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2017年9月に発表され、7色のカラーリングで話題になったのがダイキン工業のエアコン「risora」(リソラ)だ。価格で選ばれることの多いエアコンにあって、ダイキンが積極的にカラー展開を行った理由は何か。2015年からダイキンのデザイン顧問を務めているプロダクトデザイナー、坂井直樹氏とリソラのデザイン責任者、関康一郎氏に話を聞いた。
多くのエアコンは壁と同じ白い外観をしている。室内で存在を主張せず、脇役に徹するためのカラーリングだ。「高級ホテルなどに行くと、エアコンを隠してあったりしますよね。人はエアコンが必要なのではなく、生み出す快適な空間が必要なだけなんですよ」と坂井氏は指摘する。一方でデザイナーとしては疑問も持ったという。「エアコンは隠さなきゃいけないほどのデザインなのでしょうか?」(坂井氏)
坂井氏といえば、四角いクルマが主流だった1980年代にレトロデザインの「Be-1」(日産自動車)コンセプトを打ち出し、その後の自動車デザインに多大な影響を与えたコプロダクトデザイナー。他にもオリンパスのコンパクトカメラ「O-product」(1988年)、外部デザインディレクターとしてau携帯電話のプロダクトデザインに携わるなど、数々のヒット商品を生み出してきた。しかし、これまでエアコンをデザインした経験はなかったという。
「携帯電話でもカメラでも車でも、デザインに関する考え方やアプローチは変わりません。人が快適に使えるとか、デザインを受け入れたくなるための“キーワード”さえクリアすれば、どんなジャンルのものでもデザインできます。エアコンは確かに主役になるような製品ではありませんが、隠さなければいけない製品でもありません。そうした部分を考慮してデザインするのは面白いなと思ったんです」(坂井氏)
2015年11月、坂井氏のデザイン顧問就任と同時期にダイキンは大阪に研究開発拠点「テクノロジー・イノベーションセンター」(以下、TIC)を開設した。同社が誇る空調技術を用い、新たな価値創出を目指すコア拠点であり、リソラはそのメッセージを背負って生み出された象徴的な商品といえる。
「リソラの企画が出てきたのはTICが設立された頃でした」と語るのは、デザイングループ責任者の関さん。「その頃、複数回のユーザー調査で『薄くスタイリッシュなエアコンが欲しい』という声が必ず挙がっていました。そこから『リソラ』の企画は始まりました」(関氏)
ダイキンは「UXシリーズ」という欧州デザインのマルチエアコンを逆輸入する形で販売しているが、「日本の家庭にはやや大きく、またマルチエアコン自体のニーズが少なかったので、販売台数はそこまで伸びませんでした。しかし、多くのメディアに取り上げられ、ユーザー調査の中でも『UXシリーズのようなスタイリッシュな普通のエアコンがあれば……』といった声が一定数あったので、坂井さんなどとも相談し、色で選べるエアコンがあってもいいと『リソラ』の開発が本格的にスタートしました」(関氏)
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ラジオのネット配信サービス「radiko.jp」を提供するradikoは3月26日、ジャニーズ事務所所属出演者の番組が有料サービス「エリアフリー」とタイムシフトサービス「タイムフリー」で、4月1日午前5時から聴取可能になると発表した。これまで、ジャニーズタレントが出演する番組はライブ放送(同時配信)のみに対応していた。
エリアフリーは、月額350円(税別)で放送エリアを越えて全国のradiko.jp参加ラジオ局を聴取できるサービス。2014年4月にサービスを開始し、登録会員数は約47万人という。
タイムフリーは、無料で過去1週間のラジオ番組をさかのぼって聞けるサービス。16年10月に実証実験を始め、月間ユニークユーザーは約270万人としている(18年3月現在)。
現在radiko.jpには、民放ラジオ91局と放送大学が参加。月間ユニークユーザーは約1000万人、日間ユニークユーザーは約120万(いずれも18年3月時点)。
ジャニーズ事務所は、これまでタレントの肖像権保護の観点などから写真のネット利用を制限していたが、1月31日に条件付きでこれを解禁した。
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カルビーは3月27日、代表取締役 兼 CEO(最高経営責任者)の松本晃氏が退任すると発表した。取締役も辞任する。理由は「全役職の任期を満了したため」(広報部)という。
松本氏は6月下旬開催予定の定時株主総会をもって退任する。新体制は4月下旬開催予定の取締役会、同株主総会、同株主総会終了後の取締役で決議し、正式決定する予定。
松本氏は1947年(昭和22年)生まれの70歳。2009年に会長 兼 CEOに就任し、11年3月にカルビーを東証1部に上場させると、以降7期連続で増収増益に導いた手腕で知られる。
松本氏の退任発表を機にカルビーの株価(東証1部)は大きく下げ、午後1時37分現在は前日比160円安(−4.4%)の3510円を付けている。
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ナイアンティックとポケモンが提供するスマートフォンアプリ「Pokémon GO(ポケモン ゴー)」で、近日、幻のポケモンとも称される「ミュウ」が登場する。これに関連し、今週中にも、新たな要素「リサーチ」が追加されることになった。
新要素の「リサーチ」では、ユーザーが「フィールドリサーチ」「スペシャルリサーチ」に挑戦できるようになる。ポケストップにアクセスすると、フィールドリサーチに挑戦できるようになり、ポケモンを捕まえたり、タマゴをふ化させたり、バトルへ参加したりするなど、さまざまなお題(タスク)にチャレンジできる。
クリアすると、何らかの賞品がもらえる。フィールドリサーチは、1日に何回でも楽しめるとのことで、数をこなせばこなすほど、賞品(リワード)はより大きくなる。1日1回、お題をこなしたことを示すスタンプがもらえ、7個あつめると、ウィロー博士の研究が進展する「大発見」が発生して、より貴重なリワードが受け取れる。また伝説のポケモンに出会える可能性が高まる。
一方、「スペシャルリサーチ」は、ゲーム開始時に案内をしてくれるキャラクターのウィロー博士から依頼が発生するという形。目標を達成するとストーリーがすすんでいく。
マサチューセッツ工科大学(MIT)の研究チームは、濃霧を通して障害物の存在を認識できる技術を開発した。人間の目だと見通せないほど濃い霧のなかでも障害物の形と距離が計測可能で、自動運転車のLIDARに適用できそうだ。
濃霧を見通して障害物の形と距離を計測(出典:MIT/YouTube)
自動運転車が周囲の状況を認識するシステムでは、可視光に反応するカメラがよく使われる。これは、標識や路面のサイン、車線のペイントなどを高い解像度で識別するのに適しているからだという。しかし、濃い霧を通すと光が散乱されてしまい、人間と同様に障害物の発見が難しくなる。
濃い霧のなかでは障害物の発見が難しい(出典:MIT/YouTube)
この問題を解決するために、研究チームはレーザー光線を発して周囲を把握するTOF(Time-Of-Flight)カメラを採用した。これは、照射したレーザー光パルスが物体に反射して戻ってくるまでの時間を計ることで物体までの距離を決定する一種のセンサだ。しかし、濃霧の場合は水滴の影響で時間がばらつき、正確な計測ができない。
霧の濃さを変えるなどして実験した研究チームは、レーザー光の戻る時間パターンが霧の濃度と関係なくガンマ分布に従うことを確認。そこで、1024ピクセルある光センサの各ピクセルでガンマ分布の性質決定に必要な2つのパラメータをリアルタイムに計算するシステムを開発し、濃霧のなかでも正確に計測できるTOFカメラを実現させた。
開発したシステム(右)は霧が濃くなっても障害物が見える(出典:MIT/YouTube)
実験室で霧を再現し、人間だと36cm離れると見えなくなる状況下でも、このシステムは57cm先にある物体の形を描き出すことに成功した。これだけ見通すことが可能であれば、実際の環境で人間の能力を上回る視界の確保が可能になるという。
台湾のFoxconn Interconnect Technology(FIT)が、米Belkin Internationalを8億6600万ドル(約914億円)で買収することで合意したと発表した。スマートデバイス向け周辺機器で知られるBelkinは他にLinksys、Wemoのブランドを抱えている。
Foxconnは、Belkinの研究開発能力の強さと消費者製品のチャネルを活用し、さらにプレミアムアクセサリーやスマートホーム市場に参入できると考えているそうだ。
Belkinブランドや製品のポートフォリオの成長を促進し、世界的に米国と主要市場でFoxconnとBelkinのプレゼンスを拡大するための研究開発とエンジニアリングのさらなる投資をサポートすると説明している。
FITの子会社として、Belkin、Linksys、Wemoなどのブランドは維持するという。
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田辺三菱製薬と日立製作所(以下、日立)は2018年3月26日、新薬開発における臨床試験の効率化に向けた協業を開始したと発表した。
国内の新薬メーカーは、継続的な事業成長に向けて、アンメット・メディカル・ニーズ(有効な治療方法のない疾患に対する医療ニーズ)に応える新薬の早期開発プロセスの見直しが求められているという。中でも、新薬を人に投与して有効性や安全性を検証する臨床試験は、新薬開発の成否を左右する重要なプロセスであり、精緻な実施計画の立案と多大な時間、熟練者の知識や経験を基にしたノウハウが必要とされる。
そこで両社は、臨床試験の計画段階で、医学論文や臨床研究関連情報のデータベースであるClinicalTrials.govなどからの専門的な医学情報の検索・収集に多くの時間を要していることに着目し、2017年初めから共同で、情報検索・収集の自動化を検討。日立の自然言語処理技術やディープラーニングを用いる医療向けのAI技術を活用することで、熟練者のノウハウに依存していた従来の作業と比較して、情報収集の時間を約70%短縮できることを確認した。また、収集・整理されたデータの正確性も検証し、十分に活用できる見通しを得たという。
両社は今後、日立のIoTプラットフォーム「Lumada」やAI技術などを用いて、臨床試験全般の幅広い業務を効率化し、新薬開発の期間短縮と開発コスト削減、成功確率向上を目指す。将来的には協業範囲を拡大し、さまざまな実証実験を行う予定だ。
なお、日立は今後、協業を通じて開発したソリューションをベースに、第1段階として、医学文献などからの情報収集を自動化する技術を汎用化し、2018年度から順次、国内外の製薬業向けに広く提供していくとしている。
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デルは3月27日、法人向け製品を大幅値引きして提供する「年度末決算応援!1億円大還元セール!」の開催を発表した。実施期間は2018年3月27日から4月2日まで。
期間中、法人向け製品のオンライン購入時に各種割引が適用されるキャンペーン。エントリーノートPC「New Vostro 15 3000(3568)」およびスリムデスクトップPC「New Vostro 3267スモールシャーシ」を1万9800円で購入可能なクーポンコード(先着計1000台限定)や、PC購入時に最大10万円の割引が適用されるクーポンコード(先着計4550台限定)、ビジネス向けディスプレイを最大1万円割引するクーポンコードなどを用意した。
法人向けキャンペーンの詳細、およびクーポンコードの確認はこちら。
また個人ユーザーを対象とした「新生活応援セール」も開始。XPSシリーズ、Inspironシリーズ購入時に利用可能な割引クーポンを提供する他、「Microsoft Office Home & Business 2016付新生活応援特別モデル」(AURORA R7 及び Inspiron 3000除く)購入者から抽選で2000名にAmazonギフト券5000円分をプレゼントする抽選キャンペーンなども実施される。
個人向けキャンペーンの詳細はこちら。
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ソフトバンクは、高速移動中のトラックと5G基地局との間で遅延が1ms以下になる通信の実験に成功したと発表した。
高速移動時における1ms以下の低遅延通信は、5Gの候補のひとつである4.7GHz帯を使って実験が行われた。5Gの実験基地局と、高速移動するトラック(5G移動局)との間の無線区間(片道)の信号伝送において、1ms(1000分の1秒)以下の低遅延通信に成功した。これらの技術は遠隔監視や遠隔制御などさまざまな活用が期待されるとしている。
実験ではまた、28GHz帯を用いて、隊列を組んで走るトラックの先頭車両と後続車両のそれぞれの5G移動局の間で直接通信を行い、後続車両のカメラでとらえた4K映像を約1Gbpsの通信速度で先頭車両にリアルタイムに伝送する実験にも成功した。この技術は走行する車両の周囲の映像を共有する安全運転・協調運転で活用が期待されるとしている。
さらに、4.7GHz帯を使い5G基地局を経由して、4K映像を約200Mbpsの伝送速度と低遅延で先頭車両に伝送する実験にも成功している。
マーケティングの世界では、データを収集して解析することが重要だ。マーケティング会社でのAI活用の最前線は−−。2月27日に開催された「CNET Japan Live 2018」において、電通 事業企画局 チーフ・プランナーの児玉拓也氏が「『コミュニケーションの会社』は、AIをどう見るか」と題して講演した。
「AI活用の論点は、顧客体験のデザインだと考えている」と児玉氏は切り出した。「(フレームワークとしては)技術のシーズがあり、ビジネス活用・汎用化のソリューションができる。導入して個別化し、その次に訪れるのが顧客体験のデザインだ。例えばチャットボットを当てはめると、自然言語処理ができ、汎用チャットボットツールが開発された。チャットボットの導入により、自社のコールセンターの稼働を減らせたなどの効果が出る。その次は、顧客からのブランドリフト(ブランドに対するロイヤリティの高まり)を目指して改善していく。そこが、これからの課題になってくる(児玉氏)」。
また、AIが当たり前になっていくにつれ、AIをインストールするだけではく、目的に沿ってアイディアを盛り込み、ユーザーの体験を設計・運用・改善し、最大の体験価値を得られるようにすることがゴールになってくると児玉氏は述べた。
さらなるパラダイムシフトとして「AIのビジネス活用」にも触れたが、児玉氏は「ビジネスへのAI活用」と定義すべきだという。「テクノロジがあり、それを使ってどのようなビジネスチャンスがあるか、どのようにお客様に喜んでいただけるのか、主語をどちらにするのかが大事だ。私どもは技術オリジンの会社ではない。顧客に寄り添い、顧客の課題を主にマーケティングの領域で解決するというアプローチを取っている。テクノロジドリブンではなく、"ビジネス課題ドリブン"、または”ユーザードリブン”な開発アプローチが重要になってきている(児玉氏)」。
同氏によると、電通ではAIの相談にマーケティングでの解決方法を案内することもあれば、広告の相談にAIを提案することもあり得るという。AI活用におけるマーケティング発想が重要になると両者の関連性をまとめた。
課題を解決するためにAIを使うという順番で発想する
続いて、電通が立ち上げているAIプロジェクト「AI MIRAI」を紹介した。これは、同社が持つAIに関するノウハウと社内外のネットワークを集約し、AIに特化した全社横断のプロジェクトチーム。クリエイティブ、メディア、情報システム、働き方改革などの各領域のプロフェッショナルが集結し、マーケティング、ビジネスデベロップメント、ワークスタイルの3つの領域に分け、AIのビジネス応用を推進する。
現在、約50名のメンバーで構成され、25以上のプロジェクトが立ち上がっているという。企業や学校など20以上のパートナーが参画しているそうだ。同社では、2018年2月にマーケティング領域におけるAI活用強化の一環として、データアーティストを子会社化している。AI MIRAIの中に技術部隊が入ることで、開発部隊の内製化への体制が整い、よりスピーディな対応が可能になるとのことだ。
AI MIRAIの取り扱いジャンルとデータアーティスト社の役割
続いて、電通の事例が発表された。まず、「カーナビとの対話による音声広告の実証実験」だ。車を運転し始めるとカーナビアプリが「キャンペーンを実施中です」と案内。そこに行きたい場合は目的地にセットできる。走行中にも近隣店舗を感知した際に来店を促すという広告だ。実証実験では、リアルに人を引っ張れるという大きな広告効果が得られていると児玉氏は述べる。現在は顧客にどういったトーンで語りかけたら良いのか、「はい、いいえ」で答えやすい質問は何か、どのように訴求したら良いのかといった研究をしている。
カーナビとの対話による音声広告の実証実験
また、放送局と連携したAlexaアプリ「声優タイマー」の開発事例も紹介された。声優二人のどちらかが180秒カウントダウンするアプリだが、それに留まらず、この二人が出演しているラジオ番組で声や対話の内容をユーザーとやりとりして決めている。作りきり、売り切りのアプリではない。「AIや対話の領域に留まらず、ユーザー体験をいかに最大化させるかが我々の大きな課題であると捉えている(児玉氏)」。
さらに、NECのワイヤレスイヤフォンのプロトタイピング事例も発表された。このワイヤレスイヤフォンは高度な位置測定や耳の穴の形で生体認証ができるが、活用法について相談されたため、決済システムへの活用を提案したという。実際に、サッカーの試合会場で実証実験を行った。ハンズフリーの決済システムは高い評価を得られたと児玉氏は語った。
上記のようなプロトタイピングのメソッドは社内で体系化しているという。このチームではデザイン思考で発散してそれを形に落とし込み、市場でテストするまで2カ月程度のパッケージソリューションとなっている。