TsuyoshiKusakaの日々思うこと その2

(株)クエステトラに所属、ITエンジニア、テニス好き、地域のお手伝いをいろいろ、@tsuyoshikusaka

超交流会2019に参加して

www.johogaku.net

 

今回も印象に残った点など。


最近思うコト (仮)/石黒浩大阪大学)、濱口秀司 (monogoto, Inc.)

これが一番期待していたところであり、一番よかった
今回もオフレコということで差し支えなさそうな部分だけ

・思考を分解して掛け算してみる
・シンボルグラウンディング
・見えるから改善できる、思考も見える化してみると・・・
・ビルを一定期間あえて建てないことで・・・それが多数あると・・・
・感情は知識
・直感には2種類ある、本能的なものと知識や経験に基づくもの


京大起業事情 (仮)/辻庸介 (マネーフォワード)、丹下大 (SHIFT)、矢野貴文 (RUTILEA)

起業家の視点をかいま見ることができておもしろい

コンテンツが強いのはインフラが整っているから、マイナンバーもプラットフォームになるのに・・・
Jenkinsは誰でも使えるようにして広がった

牡蠣小屋のケース、平日昼/夜/土日で客層違う、メニューなくしてオペレーション簡素化、モチベーション高くないホールスタッフで期待させない、焼くとはじけるので盛り上がる
ある喫茶店チェーンのレシート捨ててあるの何枚かから利益率が見える
起業家は多動、好奇心異常、人がやりたくないことやる
ある人が関わってる会社は上場できない、というのがある

会費ドリブンはだめ、タダでやって人集めてから、数が大事
自分が楽しいかどうか、じゃないと続かない
「大衆」がどう感じるかわかるようになったらいける
B2Cは難しい、法人は合理的、目の前にいるので口説ける、財布のひももゆるい
社長不在はみんな嫌がる、あなたたちが好きだとメッセージ出す

・QA 採用について
素直・真面目・のびしろ、ベース良くないといい方向に向かない
自分ごととして言えるか、ストレス性の強い質問する


機械学習を組み込む時のアレコレ(仮)/染田貴志 (ハカルス)、粕谷大輔 (はてな)、吉田康久 (はてな

AIの基礎的なことは以前に学習したのでわかりやすかった

・精度はどこまででも追い求められる

100%保障は難しい
何を解決したいのか、どうユーザにメリット感じてほしいのか
IoT危機の屋外設置だと運用知見がない(未知の問題)
マカレルの場合は誤報減(アラートの精度)を検知モレ(アラート出すべきときのカバー率)より重視
課題設定による、例えばアダルト記事検知なら逆
マカレルのケースは誤検知怖いのと、ユーザ設定部分でカバーもできる
プレシジョンかリコールか
数値目標は難しい、誤報率トラッキングしながら許容できそうか調整

・リリース日をどう決めるか

目標は定める、状況を見て調整
ゲーム業界のクオリティ追求に近い?同様に不確実性高いから?

お客様プロジェクトだと納期あり
保守サポートに重きを置かせてもらうよう強く説明、納品がゴールではない、知らないデータへの挙動はやってみないとわからない

PoCでそもそも解決できそうなことか当たりつける
データがないケースはまずデータ集めてからと説明

アノテーションあれこれ

コストかかる部分

アノテーションガイドライン作る
ラベルの付け方の人による違い、期間があくケース
始めからガイドラインは決まらない、データ見ながら調整
二値分類か多値分類か
良くわからない、というラベルも用意
微妙なケースは具体的にガイドラインに書く
exアダルト判定だと、本文はいいがサイドバーにまずいものあり、アカウント買収されたのかある日から急に内容変わるケース

動画のケースは見るのも大変、3人でまず1日分見て結果もらったり
最初のは捨てるつもりでやるとよかった

医療系はクラウドにデータ上げられないのでデスクトップツールで

確信度つけてもらったことあり
ある分類は確信度高いもの多いが、ある分類は確信度低いものばかりとか
それを見て多値分類ではなく二値分類にしたことも
確信度低いデータばかりだとそもそもそのデータの中に答えがないことになる

意見わかれるので奇数の人でつけてもらうように

・ふだん使いのツールやプロセス

Docker、CI、いつもの開発と変わらないもの
アプリケーションエンジニアが運用できるよう

Python、JupiterNotebook
Dockerは環境によって動いたり動かなかったりを避けるのに

・レビューどうしてるか

一番詳しい人のプルリクを誰がレビューするか
チーム外からレビューア入れる

ソースコードと違ってモデルはvisibleでない
アプリ設計レビューに近い?

なるべくvisibleにしようとダッシュボードで可視化したり

 

 

普段の生活の中では、自分は変わりモノだと思われてると思うが、ここに来るともっと変わった人が多い。で、いろいろインプットできる

JP_Stripes Connect 2019 に参加させていただいて

JP_Stripes Connect 2019 にスタッフ(当日のお手伝いだけですが)として参加させていただきました。
connect2019.jpstripes.com

 

ハッシュタグは「#JP_Stripes #JPSC2019」で togetter もあります。
多くの発表資料のリンクもここにあります。

togetter.com

 

twitter 担当をまかされたこともあってこの日はずっと TrackB の部屋にいました。特に担当となった前半は、発表スライドの写真を撮りつつ tweet を繰り返し。なるべく詳しく伝えようとすると気が抜けないので、結構ハードでした。初めてのことだったので、これでよかったのかどうかわかりませんが、よい経験になりました。以下の tweet の一部になっています。
twitter.com

 

普段の参加者の立場であれば、メモを取りつつ、自分の中でいろいろ考えをめぐらせながら聞くのですが、その余裕はなかったです。はじめは PC で tweet しようかと考えていたのですが、それだとスマホで撮った写真とのひもづけがしづらかったので、結局ほぼスマホのみで対応。セッション開始などの決まり文句はあらかじめテキストを準備しておいたりもしつつ。

また TrackA,C の tweet と混ざると思ったので「TrackB #JP_Stripes #JPSC2019」とハッシュタグに加えて、Track 名を入れておきました。
※今から考えると後半を担当された方のように Track 名もタグにしておいてもよかったかもしれません。

 

以下は各セッションについて。主観的にまとめたので発表者の意図と合ってるかどうかはわかりません。

WordPressとWooCommerce+Stripeで作る、グッズ・記事販売ができるECサイトの話」阿部 文人さん

speakerdeck.com

人形道祖神というニッチコンテンツを扱うメディアサイト兼ECサイトを構築されているというお話。
グッズ販売に加えて note のような記事の販売もされるサイトとのこと。
ECサイトとしてどういう成果が出せたのか、続報をお聞きしたいところ。

 

 「ヌーラボサービスの決済10年の歴史 ~Stripe活用への道~」平山 真さん

cacoo.com

発表資料は自社サービス Cacoo で作成とのこと。そんなこともできるとは知らなかった。
PayPal、Webpay、PAY.JP そして Stripe と様々な決済サービスを利用された変遷についてのお話。
銀行振込で地獄のようなオペレーションだった、という表現が印象に残った。
まだ今でも銀行振込は結構あるそう。うちの会社も SaaS サービスを提供しているので、この文化は変わってほしいところ。

 

SaaS プライシングの考察 ~実体験を通じて~」本間 皇成さん

speakerdeck.com

うちの会社も SaaS のプライシングは悩んでいる点なのでかなり興味があったお話
提供するサービスの特性もあると思うが、参考になる点がいくつもあった。
プライシングは難しい。

・vertical なもの(特化型)は値段あげられる、horizontal なものは安い目になる
エンタープライズ相手は単価高いが実績が必要で、時間もかかる
・プライシングの3要素はプラン(機能)・ライセンス(人数)・従量(利用量)
・単一プランだとアップセルがない
・安すぎるのは後悔する
・安さで入ってきた人は安さで他に出ていく、高いプランのユーザはちゃんと使ってくれる
・安いプランはサポートに手かかる
・意思決定者はトライアル利用者だけではない、トライアルしてない人も納得させないといけない
SaaS は獲得より継続が大事

 

「Stripe Connect で C to C イベントプラットフォームの決済から入金までを全自動化する」藤田 勇希さん

ビジネスモデルにおける決済上の課題を Stripe でうまく解決されたお話。
「スライドで話してる感の写真がほしい」というつかみがよかった。
UX 維持のために Charge と Transfer を分離、と言葉で聞いてもピンとこないが、詳細を聞くとなるほどと思う。

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「レジレス、キャッシュレス、ウォークスルーカフェを支える決済テクノロジーの裏側」横田 聡さん

speakerdeck.com

TrackB で一番人気のセッションだったと思います。
このカフェに私も行ってみたいと思っているが、残念ながらまだ行けてない(前に行けそうなときがあってアプリは入れたが・・・)。
Amazon の文化・ビジネスサイクルをパクるためにやってる、というのが非常に印象的。
要件定義のための動画を作られた、というのも印象に残った。
実店舗はスタッフごと居ぬき、12月頭契約で2月中旬オープン、かなり早い。
1日3ドル/店、とクラウドで構築したバックエンドのコストの安さもすごい。
事業会社と同じ目線に立てる、現金がないことをスタッフも喜んでいる、並ばないことに慣れると戻れない、など自分でやってみないとわからないお話が多くあり、非常によかった(スライドの28枚目以降)。

 

「10年間使い続けているPayPalからStripeへ? ~あるウェブディレクターの軌跡~」西山 泰史さん

speakerdeck.com

PayPalクロネコWebコネクト から Stripe に移行されたお話。
決済手数料の差額を、俺流という店のビールに換算された話が個人的にはかなりささった。
PayPal 口座への入金が役員貸付になってしまって会計的にいまいち(他で同様かは不明)、クロネコWebコネクトは新規ウィンドウを開く仕組みに対応できない、といった課題があった、と。
Stripe はサポートが日本語でできて手厚かった、とのこと。

 

「非エンジニア・デザイナーでもできる!サイトに決済機能を導入してクリエイティブの金脈を掘り起こそう!」松本 朋也さん

ちょっとしたサイト修正等の作業のお金をどうもらうか、という多くの人が困ってそうなテーマのお話。
「3大悪習」「ほんとうにあった怖い話」という目をひく見せ方がとても印象に残った。
WooCommerce ほど多機能でなくていいケース向けにプラグインを自作された、とのこと。

Crebow Stripe JP Payment – crebow

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「StripeのUXが無人コンビニ600のUXを支える!」久保 渓さん

仕組みも内容も非常におもしろい自販機型コンビニのお話。
忘年会シーズンはウコンが売れる、頭使う企業では甘いものが高くても売れる(糖分補給)、野菜ジュースと一緒に売れているのはポテチ(贖罪?)、と可視化できる内容がとても興味深い。
商品取り出しの認識は、画像認識ではなく RFID タグを利用。将来的には画像認識になるだろうとのことだったが、タグでも単価+貼るコストが数円にまで下がっている、とのこと。
freee と Stripe との連携により、1購入ごとに明細出て、区域ごと・機械ごとに自動仕訳できる、とのこと。それにより分析の解像度がかなり高くなっている模様。
無人店だが LINE や Slack を使って雑談ベースでやりとりしている、というお話も興味深い。

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最後はいつものポーズ。

 

あと、懇親会はStripe社のご厚意により無料!見た目にもすばらしく、とてもおいしい料理をたくさんいただきました。

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この日は次の予定の関係で、懇親会の途中で抜けさせてもらったのですが、参加させていただいてよかったです。ありがとうございました。

漢字検定(2級)合格までの道のり

子どもと一緒に小学校で漢字検定を受けてみた。その経緯を振り返ってみる。
 
まず、何級を受けるか決めるため、漢検サイトにある過去問で腕試し。
準2級だと合格ラインが70%ということもあってぶっつけでもいけそうな感じ。2級だと合格ラインが80%なのできつそう。ということで、2級に挑戦してみることにした。
ダメならダメで、がんばったとしても不合格になる時もある、と子どもに見せる価値はあるかなと。
 
で、試験対策をどうするか。
・「読み」は普段からしていることなので自信はある。
・問題になるのが普段はしない/使わない「書き」、「四字熟語」、「部首」の3つ。
・上記以外はその場で考えることで対応できる。
と考えて、上記の問題となる3つを重点的に準備することとした。
 
使ったのは、対策本・スマホアプリ・Webサイト。
 
  • 対策本

    www.takahashishoten.co.jp


    ・本屋さんでいくつか見てみて、見やすいと思ったのと、出る可能性が高いものがまとめてあったのでこれを選択。自分が見やすいと思えるものでないと、開くときのテンションが下がるので、そういう点は重要かと。また赤い下敷きを使って回答を隠す形は、むかし勉強していたときのスタイルに近いのもよかった。
    ・あまり範囲を広げると時間が足りないので頻出Aだけを集中的に学習。
    ・「書き」は苦手なものにはチェックをつけて繰り返し。
    ・「四字熟語」は知らなかったものが多く、かなり焦った。巻末の頻出を押さえた後はだいぶわかるようになってきた。まず一部をかためてそこから広げていくのが感覚的にはよかった。ただ実際の問題と形式が違う(読みの候補がない)のはちょっと残念。二文字だけだと複数あてはまるケースがあり得る。例えば、○○自在だと「自由自在」と「緩急自在」のどちらかは確定できない。四字熟語の意味がその場に書いてある点はよかった。
    ・「部首」は「へん」か「つくり」かを迷うケースが結構あったので繰り返し。
    ・巻末の模擬試験もおさらいによかった。
    ・この本での学習に一番時間を使った。購入したのはおそらく試験の1か月程度前。毎日はできないので、できる日に数ページずつ見ていった。
     
  • スマホアプリ

    android.app-liv.jp


    ・「書き」には非常によかった。上の本で頻出Aだけだと押さえられていない漢字が多く、それをカバーできた。また苦手なものにチェックをつけておいて、それだけを抽出して繰り返し復習できたのもよかった。
    ・「四字熟語」についてはいまいちだった。1文字抜けということで形式が違うのと、「書き」の対象の漢字を問う形で実際の「四字熟語」とは対象が異なる。
    スマホアプリということで、電車での移動時間等でも少しずつやりやすかったのはよかった。またどこまでが完了しているか一覧しやすいのもこういうアプリならでは。

  • Webサイト

    kanken.jitenon.jp


    ・「四字熟語」のおさらいに使ったが、数が多くてわからないものが多数・・・自信を失いそうになった。ただ読み方の候補があり実際のテストと同じ形式なのはよかった。わからないものが多いのはある程度あきらめることにした。

 
総じて、以前よりも記憶力が衰えていることを実感。苦手なものを繰り返しても結構忘れてしまう・・・試験数日前には繰り返して焼き付ける感じ。現時点だと忘れてしまっているものもあるが・・・
 
1/12が試験当日。受験をした後の感覚としては、問題に恵まれたのか、警戒していた「四字熟語」もだいたい書くことができ、全体としてはまずまず。数日後に回答をもらって確認したところ、微妙かと考えていたところも、あまり多くは間違えてなかった感じ。
 
受験から1か月ほどしてから結果が届いた。170点(合格ライン155点/200点満点)で合格!
 
もし不合格だったとしても、改めて覚えた漢字や新たに知った四字熟語があり、やってみた価値はあったかなと考えていた。久しぶりに試験勉強というものをして、成果に結びついたのはうれしかった。
 
上記のやり方がよかったのかどうかはわからないが、一定の効果はあったと考えている。
 
あとせっかくなので家族受験表彰制度を申請してみようかと思う。

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大文字駅伝の全校の過去の順位分析と取組の考え方について

大文字駅伝とは、京都市の小学校対抗の駅伝で、今年で33回目。基本的に6年生しか出場できないので、誰にとってもチャンスは一度きり。
子どもの通う小学校が久しぶりに大文字駅伝の本戦出場したということで、運営のボランティアをさせていただいた。子どもたちは無事フィニッシュでき、良い成績も残せたのでよかった。
 
そんなこともあり、いろいろ調べると、過去の順位成績が公開されていたので分析してみた。
順位が全てではないとは思うが、地域や学区によるレベル差や熱の差があると感じた。西京区東は1ケタ順位を取る学校が必ず毎年あり、西京区全体で見ると3回に2回は優勝しているぐらいのペース。相当その地区のレベルが高いと思われる。
自分自身も参加している毎年11/3のリレーカーニバル(学区対抗のリレー大会)では、右京区西京区が強い。近くに西京極競技場という施設環境があるから、その地域が盛んなのか?と思っているが、駅伝もそれに近いものがあるのかもしれない。リレーで強い学区と駅伝が強い小学校とは結構重なっているように思う。地域に陸上のクラブチームがあるとかかもしれない。
 
また、いくつか先生や保護者等の話を聞いていると、そもそもこの大文字駅伝の取組について、どこに主眼を置くのか、というのは担当される先生や学校による模様。
 
良い点
  • 子ども達にとって貴重な経験になる
  • 部活動充実により問題行動の防止につながる
  • 学校や地域の盛り上がりにつながる
悪い点
  • 勝利至上主義的になってしまうことがある
    →学校へのプレッシャー、保護者や地域を巻き込んで加熱しすぎる、他競技をメインでやりたい子どもであっても本人の意思とは別に巻き込まれる等…
  • 常連校だと一部の陸上部メンバだけの取組になってしまって学校としての取組にならないこともあるとか
 
インフルエンザ等の病気によるメンバー落ちがあったり、子ども達の頑張りにも関わらず順位が思わしくないときもある。そういうことも含めてどう進めるか。
 
あと、そもそも児童数が多い方が有利で、現状の8区制だと7,8番目あたりのメンバーの底上げに全体の人数がきいてくる模様。また地域にクラブチームがあるようなところでは小さい頃から鍛えられていて強いのかもしれない。
 
自分の子どもはメンバーに入れなかったが、みんなでチームを応援して、せっかく出るのなら少しでもいい順位に入ってほしい、と関係する一人の保護者としては思った。ただ、それが高じてしまうと、この取組本来の目的と違うところの話になってしまいかねない。
 
勝つことが全てということにならないように気をつければ、とてもよい取組ではないかと思う。少なくとも自分の学区では、これがあることでより学年全体がまとまって、地域からの応援もいただけて、とてもよかったと考えている。来年以降も良い結果を残してくれればと思う。

※自分が小学生の頃にはまだなかったが、あったらどうだったんだろう?うちは人数が少なかったので出場できてないかな

(後日加筆 弟の学年のときには予選に出場していたらしく、弟はアンカーだったらしい。そんなに速かったとは知らなかった)

第8回 八子クラウド座談会in関西 「データ・ドリブンのクラウドビジネス」に参加

第8回 八子クラウド座談会in関西 「データ・ドリブンのクラウドビジネス」に参加させていただきました。

eventon.jp

togetterは以下。

togetter.com

 

以下、気付きや印象的だった点のメモ。


▼オープニングトーク 八子知礼さん

後半の討議のメモを含む八子さんの説明資料は以下。

www.slideshare.net

・新規参加は4割ぐらい

・50人集めるのでやってくれ、という依頼があれば地方ででも開催する


▼基調講演:データで稼ぐ時代の到来 八子知礼さん

・オンラインデータの増える量のすさまじさ
 60秒で数十万件、一方でemailはここ3年で25%減(2億→1.5億)

 

・グローバルのデータ総量から見ると日本のデータ割合は下がる傾向あり

・タイヤの回転数での課金モデル(ミシュラン)もある

-複数業界またいでデータカバレッジあげないといけない(ex.ヘルスケアなら医療だけでなく飲食なども)
-自分達だけでデータはまかなえない
-データが集まるところにデータは集まる(DataGravity)

情報銀行の法整備
 データをためるだけでなくプラットフォームを作ってどうデータ流通させるかすでに始まっている


パナソニックが目指すくらしアップデート業
 ~Vieureka:眼を起点とした IoT エッジコンピューティングが実現する世界~ 宮崎秋弘さん

tech.panasonic.com

・カメラではなくデータを売る
 POSデータとのかけ合せで見えてくることも

トヨタさんが車ではなく、というのと同じ考え方に、パナソニックさんも動き出す感じか?


▼シャープがAIoTで実現するスマートライフ 宇徳浩二さん

・シャープの家電はよくしゃべる、スマホヘルシオ・エアコン

cocoroplus.jp.sharp

ヘルシオ、食材を元に献立提案
 →どういう食材がどういう時間帯で多いか

・エアコン、操作履歴
 →都道府県別の稼働累積時間傾向

・やはりシャープさんはおもしろいことを考える社風なのかな?

※この方が後のグループ討議で同じグループとなった


▼いつものように当日資料作成な雰囲気がしてまいりました(仮) NTT西日本 太田敦士さん

・随所に笑いのあるプレゼン、NTTにこんな人がいるの?と意外な感じ

無人店舗での行動分析、社員寮のメンバーの属性分析の事例など

・n-cafeという社内相談所
 いろんなネタが社内にありそうなのでそこをうまく組み替え・組み合わせすることですごいものが出てきそうな気がする


▼センシングデータ流通市場(SDTM)実現に向けて大切なこと オムロン 李 相烈さん

・SDTM(センシングデータ流通市場)
 データ流通推進協議会での活動

data-trading.org

シンガポールの事例
 混雑時の料金変更、オフピーク時利用にインセンティブ→見に行ったが住民が混乱して破たんしていたと・・・電子マネーとかが主流になるとなんとかなるかも?

・流通用メタデータ=属性や売買契約条件に関するデータ
 めんどうだがデータ価値高まる

・お肉と同じく?データは安全性と嗜好性

・自社のUSBのセンサの紹介も

www.fa.omron.co.jp


▼データによるエネルギー革命 ウイングアーク1st 大畠幸男さん

・データは燃料、エネルギーは人の活動

・BIはデータなければただの箱

・データ取得は目的が重要

・来店継続率が高いのは1品50万購入と2品50万購入どちら?複販率の高い後者がいい

・EBPM、根拠に基づく政策立案
 品川区のオープンデータ分析

・魚の衛生管理

・農業データの見える化、若者がやってくれるように

・全員に挙手させるクイズをはさむのはいいかも

・データ分析ツールMotionBoardを活用しつつツール売りではないアピール


▼AI/ディープラーニングにおけるITインフラトレンド IDCフロンティア 岡田悠司さん

・インフラのお話だったため個人的には印象が薄かった(ごめんなさい)


▼Data is the new oil(商品データプールビジネス eBASE 窪田勝康さん

食材えびす

食材えびす

  • eBASE CO.,LTD
  • ユーティリティ
  • 無料

・バーコードを読むと情報表示できるアプリ、そのデータを持ってる

・流通業にツールを無償提供して商品データが集まるように
 10年かかったということだがすごい

・BtoBで14万社、業界の85%カバーは驚異的

・無償提供部分のまわりで有償サービスを提供

・商品データマスタとPOSデータをかけあわせると見えてくること

・データ提供のAPI接続で協業可能


▼パネルディスカッション データ中心にビジネスを再構築する時のポイントとは

※討議メモは上の方にリンクあり

・データ提供元への還元の考慮

・印刷業ではデータ大量にあったが自分のものではなく、メディアに課金してた
 そこからコンテンツを持つ方向にシフト

・聞いてみないとわからないこと
 こんぶのおにぎり毎日同じ時間に買う人、すごい好きなのではなくそれしか選べなかったと・・・

・まず目的、後から出てこない

・経験や勘が邪魔するケース、「ウソだ」と言われる、見せ方や見せる相手重要

・データの読み方
 まずデータを見てみないとわからない
 温度ためて、グラフにしてみて、なぜ?となったらそこからさらに

・ストーリー
 想像しながら分析していく
 温度計つき血圧計、朝は寒く高く出る、エアコンつけなさいと医師が指導できる

それぞれの企業扱うデータの特性に違いがあるので、それによる視点の違いを感じた
-センサ等で取得したもの(産業データ、医療データ)
-商品データ等の構造化されたもの
-オープンデータ
-インターネットデータ(GAFAおさえてる) ・・・
産業データ、医療データならまだ勝ち筋あるのでは?と


▼グループ討議&発表

■テーマ「データから始まるビジネスで目指す姿とはなにか?」
・どんなデータがビジネスになるんだろう
・どんな風に進めればよいのだろう
・データドリブンビジネスで何を目指すんだろう

※討議メモは上の方にあり、以下は自グループでのトピックなど

・IT部門はそういう発想になりにくい、事業部門から人入れるとか

・目的がわかないケースは走りながら考える
 まずは課題解決か
 進めていくにはエネルギー必要

・IT会社がヘルスケアやろうとしたケース
 大義名分がないと説明できない、社会貢献とかはいいかも

・データためて、可視化・診断・予測・意思決定
 →これだとBIでできる、その次を考えないといけない

■テーマ「データ・ドリブン経営を実現しようとした時の困りごとと解決策とは」
・データドリブンの経営とはなんだろう
・どんなところでつまづいたり困ったりするんだろう
・どんなふうに解決していけば良いだろう

※2つの視点、ビジネスそのものと経営どうするか

・データは事実ではなく一側面

・センサーデータはまだしも営業データは主観

・ある会社では課単位で日次で赤字になるかどうかわかるのでリカバリ
 ただ、利益伸ばす投資しづらい側面もあると

・別のある会社では期初にほぼ今期の数字が見える
 ツールと文化が必要、恐怖政治にならないように

・ツールとインセンティブ設計が大事、入力しないとペナルティ
 数字がおかしいと叱られるのではなくサポート
 入力することでメリット

・日本だとある人のためのデータ提供とかあって二重入力とかに・・・
 外資系だと1つのツールでまとめる、週ごとに少し項目変わったりするが、1つなのであまり問題なし

・0から1を産み出すのにNTTさんの n-cafe はよさそう

・SXSWでのパナソニックさんの出展は社内コンテストで上位のものを完成品でなくても出展、そこで協力できるパートナーを探されていた、今までではできなかったと感じる


▼LT つかってみてわかったスマートホーム 自宅研究家 重田 大助さん

・Slackで家内の様々ないろいろコントロール、状況流れる

・iftttでつないだり、Grafanaで可視化したり

・電力の動きでプレステをいつやってたかわかる

・かなり楽しそう


▼LT 八子クラ関西から4年、MOTEXのコミュニティ進化 エムオーテックス 中本 琢也さん

・syncpit、情シス業務自動化

www.syncpit.com


 問合せ対応のチャットボット
 「情シス業務自動化」というのはマーケティング的にうまい表現

・入口をチャットにしぼる
 MOTEX製品が入っているエージェントで端末特定

・八子クラきっかけで会場の場所貸しをするように
 実施したのは100イベント超、来場7000名超
 社内メンバのコミュニティも活性


懇親会に参加できなかったのだが、これは調整して参加しないともったいない

※ブログ公開後に作成された togetter や後から公開された資料のリンクを、後から追加しています

マイクロソフト エバンジェリスト 西脇資哲さんの講演を聞いて

先日、大学のOB会の総会で、マイクロソフトエバンジェリストをされている西脇資哲さんに講演してもらった。
プレゼンに関する本を出版されている方でもあり、期待高めで聴いて満足できるものだった。内容的に興味があるテーマ(詳しくは後述)だったことはもちろんのこと、話し方等についてもいろいろマネできそうな点があったので話されたことともにメモ。

プレゼンは「目線」で決まる(西脇資哲)


まず、入り方、総会の中の記念講演だったといことで、「貴重な会合の時間をいただいてお話の機会をいただき・・・」とお礼から。こちらから講演をお願いしたのに、そういう形で入られるのがいいなと。また他の大学関係の組織のケースと比較して「大学の集まりは高齢の方が多いが、今回は若い人が多い」とのコメントがあり、どういう属性の人が集まるかをあまり事前に確認されてなかったのかな?と思いつつ、柔軟に対応されているのかなと。


自己紹介と職歴・業績などの説明。
あまりマイクロソフトの色を出さずに技術的な話題をいくつか。

  • ドローン特化の投資ファンド立ち上げ(サッカー本田選手やコロプラ創業者も出資)
  • 堀江さん出資のドローンレースチームの参加
    レースは万里の頂上などの世界遺産が舞台、日本は規制が厳しいが清水寺とかでやったらいいのに・・・と言われていた通り、反対するのはカンタン、やってみる姿勢が大事、というのは同意。またレーサーで中3の子がいて、海外で転戦するのに、校長に直談判して、授業はネットで受ける、と話を通した、と。
    できない理由ではなく、できる方法を考える姿勢は大事。
  • ラジオ番組で乃木坂46と共演
  • 京大の山中教授のアドバイザ(ES細胞の論文はかなり読んだ、とのこと)
  • 立命館の小中高で情報や英語プレゼンの授業(短期ではなく3か月)

かなり多岐に渡る経験をされている。


そこから話が切り替わって、10年ごとの時価総額のトップ10の動きとともに、10年経てばガラっと変わっていることを説明。今はIT、10年前は石油・中国、20年前は通信・石油・金融。ちなみにマイクロソフトは25年ほどトップ10以内だとか。

個人情報はあまり心配しなくてもいい、なくなるかもと。
なくなるとは思ってないが、個人情報はもはや守ることはできないなものかとは思っている。

またGAFAは10年先に何をやりそうかわかるが中国はわからないので怖い、と。
iモードは技術的にすごかったが世界をまわすことができなかった、スマホはそれをやった、と。


IoT事例の紹介

  • バルセロナのガス灯会社
    ガス灯にセンサーつけて、20m間隔で環境気象データを取って、データを販売
    大学、気象、観光会社、自治体、建築会社、輸送会社など
  • ロンドンの地下鉄
    安定してる、十分に駅も路線もある
    どこも先進国はそうなる、新興国は違うが
    エスカレータの振動からAIで故障予測(他の機械が動いてない時間帯、故障前の振動パターンなどから)
  • 家畜の足にセンサーまく
    体温、心拍数、健康状態、位置、歩数
    効率よい繁殖のためにAIでペアリング(繁殖期前に歩数増えることを利用)
  • 個室トイレ
    トイレはセンサのかたまり
    日本だと、プライバシー大丈夫?どういうセンサいれる?という質問が来る
    ドアのヒンジに照度センサつければ安価
    韓国は世界で最も汚いトイレと言われてた
    小田急東京メトロのトイレの空き状況アプリ
    日本だとさらに質問、それで何がうれしい?と
    車イスや障がい者はトイレに並べない、空いてるところに行く
    またLGBTは多いとこ並びたくない、マイノリティが過ごしやすいように技術を活用


AIに関して

2045年シンギュラリティはもっと早くなる
人類と戦うことはない
画像認識/音声認識/文章読解/翻訳、それぞれ向上

人間がやってしまうこと(疲れる/さぼる/忘れる)、人工知能はしない
単純な通訳(変換)はいらなくなる
じゃあ英語勉強しなくていい?→N、自ら発信するため必要
メジャーリーガは付加価値を高められるような通訳を連れていく

  • マクドナルドの注文
    言葉理解だけでなく、オーダー理解もこなせるようになってきた
  • 文字が読める、手書きも
    JFKの事件の公文書の公開、30万ページある

    JFK Files

    人名から書類を抽出、さらにその人に近い人が誰か推定、そしてその人の名前が出てる文書を抽出
  • 写真から年齢や表情を推定
    正確ではないが間違いではない
    おおよその分類として使えるケースに
    何人店舗に並んでる?、男性?女性?、どのくらいいる?
    東京サマーランド、2.5万人、男女差、年齢わかる
     10代女性が多いとわかったら監視員を女性にするとか
     高齢層多いならメニュー変えるとか
    -講演で寝てる人も特定できる
     寝るのは話す側の責任ということで、教員評価に使われる・・・
    -病院で患者が立入禁止のところに行ったら(徘徊)モニタに警告表示
  • tikitok の顔認識技術はトップレベ
    メガネをつける技術、反射まで再現
    ネコの動画を見てるとそればかりすすめられる、それも好みのガラまで合わせて
    (ZEPETO も流行ってる)
    ただし、ネコの絵・ネコのクッション・本物のネコを区別できない
    人口知能は答えがないものが苦手といったところもある

※「SeeingAI」というアプリのデモをされていた、iOSアプリなので手元で動かせない・・・

japanese.engadget.com

 

最後は20世紀初頭のニューヨークで、馬車→自動車に変わったことと対比して、いまの仕事はなくなるが新たな仕事が生まれる、と。
これは自分自身も以前から思ってたことだが、仕事はなくなるのではなく変わるだけかと。確かに職業という意味ではなくなるものもあると思う。歴史を振り返れば、刀鍛冶だったり、電話交換手だったり、なくなってるものはいくらでもある。

 

発表で写しているプレゼンの中で線を引いていく見せ方もおもしろかった。
マネしてみようかと。

あと、講演の後の懇親会にも少し顔を出していただけたので、事前に facebook をチェックしておけばよかったなあと思ったと反省。

Google Home(Google Assistant)向けアプリを作ってみた

「テニスランキング」という Google HomeGoogle Assistant)向けアプリを作りました。

assistant.google.com

 

自分が聞きたい情報だったのと、Action on Google や Firebase を触るいい機会だったので。

男女のテニスの世界ランキング上位10名と錦織選手・大坂選手のランキングを教えてくれます。(注:最初のリリースでは男子と錦織選手のみで、後から女子とかを足したのですが、この記事を書いた時点では、まだうまくリリースできていないかも)

難点は、人名の読みがちょっとおかしいところで、Action on Google 内の Text to Speech がもう少し賢くならないかと期待。

 

さて、今回作成したアプリの内部構成は以下のような感じです。

 

f:id:tk_4dd:20181102100106p:plain

ポイントは以下。

  • Firebase から外部に http リクエストを送ろうとすると有償利用となるので、外部の Google Apps Script(GAS)から API 経由で書きこむようにした。GAS が得意だったということもあって、Firebase での実装部分を最小化できたことで手早く実現できた
  • 元データはスクレイピングでしか作れないかと思っていたが、API を探したら OpenDataSoft を見つけられた。おかげでかなり楽に実現できた。

 

今回はアプリをとりあえず1つリリースしてみることが主目的でしたので、アイコンは「いらすとや」さんの画像を利用、プライバシーポリシーもシンプルに情報取得なしとしました。

アプリは10/29の夜に審査に出したら、10/30の昼過ぎには Accept されました。

今後は、錦織選手や大坂選手の直近の出場大会の成績等がわかるようにできたらと思うのですが、取得しやすいデータソースを見つけられるかどうか次第。