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このページは、フリーランスのライター/編集者、青山祐輔のブログです。

【最近のお仕事】

Make: Japan | DIYツールの先駆け「ミシン」と100年の老舗企業をメイカーに近づけるためのプロジェクトチーム ー ブラザー工業「d-faB」メンバーインタビュー

http://makezine.jp/blog/2018/01/brother_d-fab.html

「まず、1台作り上げる」しっぽ付きロボットを生み出したユカイ工学に見る、これからのロボット開発者の適性 – GeekOut

技術はGoogle、Facebookの5年先を行く? 世界取りを狙う「大喜利AI」開発者たち – 朝日新聞デジタル&M

http://www.asahi.com/and_M/articles/SDI2017122804191.html

『iNTERNET magazine Reboot』(インプレスR&D)

https://nextpublishing.jp/imreboot
2006年に休刊した月刊誌『iNTERNET magazine』の復刊ムック。AI関連記事を中心に編集執筆を担当。

「ディープラーニング×きゅうり」の可能性に、たったひとりで取り組むエンジニア – GeekOut

日本のアカデミズムは危機にあるのか――ノーベル賞受賞者も警鐘 – Yahoo!ニュース

https://news.yahoo.co.jp/feature/766

Make: Japan | 企業内ファブスペースを実現させたメイカーたちが次に目指すもの―リコー新横浜事業所「つくる~む」運営メンバーインタビュー

http://makezine.jp/blog/2017/09/ricoh_tukuroom.html

ハッカソンから生まれたIoTけん玉「電玉」――製造は国内、2018年は海外へ / キーマンズインタビュー – カデーニャ

ハッカソンから生まれたIoTけん玉「電玉」――製造は国内、2018年は海外へ

Make: Japan | 「THETAのために集めた人とガジェット」からすべてが始まった―リコーITソリューションズ「ガジェット研究会」メンバーインタビュー

http://makezine.jp/blog/2017/06/rits_gadget_lab.html

Make: Japan | 「工作室を使いたい」から始まった社内メイカーが博物館の展示品を制作するまで — ローランド株式会社「R-MONO Lab」メンバーインタビュー

http://makezine.jp/blog/2017/05/r-mono-lab.html

【連絡先】

blue[at]buru.jp
アルファベットは半角小文字に、[at]は@に置き換えてください

Twitter:@buru

【お仕事】DIYツールの先駆け「ミシン」と100年の老舗企業をメイカーに近づけるためのプロジェクトチーム ー ブラザー工業「d-faB」メンバーインタビュー

Makezineでの「メイカー×メーカー」連載。第4回はブラザー工業の「d-faB」の皆さんへのインタビュー。

家庭向けにしろ産業向けにしろ、ミシンの未来はどうなって行くのか。

すでに家事のための生活必需品とは捉えられず、またアパレルも産業構造の変革の波のただ中にある今、ミシンという道具をメイカームーブメントとデジタルファブリケーションという、新しいパラダイムから捉えられないか。

そんな大きな目標を持ってブラザー工業の若手社員が草の根で立ち上げた「d-faBプロジェクト」についてお話を聞きました。

http://makezine.jp/blog/2018/01/brother_d-fab.html

【お仕事】「まず、1台作り上げる」しっぽ付きロボットを生み出したユカイ工学に見る、これからのロボット開発者の適性

エンジニア向けの転職情報サイト「GeekOut」で、ロボットベンチャーのユカイ工学にインタビューしました。

今話題のしっぽロボ「Qoobo」についての話題を中心に、社長の青木さん、デザイナーの高岡さん、そして野生のロボットエンジニアの山田さんが考える、ロボットベンチャーで働くために必要なことを聞いてます。

取材していて一番印象に残ったのは、とにかく皆さんが楽しそうに仕事をしているところ。特にエンジニアの場合、仕事とそれ以外の切り分けが曖昧になってきて、それが既存の企業ではコンプライアンスとか就業規則とかとぶつかりがちというのは、オライリーでのメイカー×メーカーの連載でもたびたび出てくること。

そこをクリアする意味でも「楽しい」というのは大切なのかもしれません。

【お仕事】「ディープラーニング×きゅうり」の可能性に、たったひとりで取り組むエンジニア

またAIの記事を、今度はGeekOutというキャリア系オウンドメディアに書きました。

これまでにもいろんな媒体で取りあげられている、ディープラーニングできゅうりの選別器をつくった小池誠さんへのインタビューです。

実は『iNTERNET magazine reboot』にも、小池さんのインタビューを書いているので、その時から2カ月挟んでの再訪でした。

GeekOutは、パソナのエンジニア向けのキャリアサービスのオウンドメディアなので、エンジニア目線を意識しつつ、小池さんのきゅうり選別器の開発ヒストリーをスタートから現在までまとめる形にしています。

そのせいもあってか、はてブでもエンジニアらしき人が「俺もDL触ってみる」というひとがチラホラ。

そして、この記事もMaker Faire Tokyoが発端になっており、小池さんはメイカーでもあるのです。記事の後半で書いている、選別器の新しいアイデアも、来年のMaker Faire Tokyoで実現したものが見られるかもしれません。

【お仕事】Make:リコーITソリューションズ「ガジェット研究会」インタビュー

メーカーのなかのメイカーを紹介する連載。第2回は、リコーITソリューションズのガジェット研究会の方々にご登場いただきました。

Make: Japan | 「THETAのために集めた人とガジェット」からすべてが始まった―リコーITソリューションズ「ガジェット研究会」メンバーインタビュー
http://makezine.jp/blog/2017/06/rits_gadget_lab.html

リコーITソリューションズは、ソフトウェア開発専門のリコーの子会社。なのでリコーブランドの製品にもいろいろ関わっています。

そしてリコーと言えばTHETA。THETAと言えばイノベイティブで大ヒットした製品としてだけでなく、その開発経緯の「特別さ」もたびたびニュースになっています。実は、リコーITソリューションズのガジェット研究会も、THETAによって生み出されたメイカーサークルでした。

先だっては親会社のリコーの決算が大きな減益だったため、カメラ事業を手放すのではとの報道がありました。また、ソーシャルでも「保守的で危機感が薄い」といった外聞が流れていました。確かに、全体の従業員が10万人を越える日本の大企業なので、保守的な部分は小さくないでしょう。

しかし、リコーの中の人たちはTHETAのような製品を生み出しただけでなく、ガジェット研究会のようなあいまいなグループの活動を支援したり、「つくる~む」という社内メイカースペースの先駆けであったりと、少しでも何かを変え、新しいものを生みだそうと腐心しています。

【お仕事】 Make:Japanで「メーカーの中のメイカー」連載を始めました

Make:Japanで「メーカーの中のメイカー」にフォーカスした連載を始めました。

Make: Japan | 「工作室を使いたい」から始まった社内メイカーが博物館の展示品を制作するまで — ローランド株式会社「R-MONO Lab」メンバーインタビュー
http://makezine.jp/blog/2017/05/r-mono-lab.html

いろいろ言われている日本の製造事業者ですが、そこに踏みとどまりダイナミズムを生みだそうと奮闘している人達がいます。そのなかでも個人のメイカーとして活動している人々に注目しました。彼らの個人的活動が、所属企業にも良い影響を与えていると思われる例を目にするようになったからです(例えば、ソニーでSAPの立ち上げに関わった田中章愛さんとか)。

以前なら企業側もそうした活動にはあまり良い目をしませんでした。しかし、従来のものづくりが成果を上げられない一方で、メイカー達は自ら新しい技術を学び、アイデアを磨き、新しいものを生み出しています。そこで、メイカー達の活動を後押しして、そのダイナミズムを変革のエネルギーに活かそうと考える企業も出てきました。
そうしたメーカーとメイカーの新しい関係のなかから、今の時代のイノベーション(またはオープンイノベーション)について、考えて行くというのが連載の目的です。

第1回目は電子楽器の雄、ローランドの社内でメイカー活動を行っている方々にお話を聞きましたです。近年、資本の主導権を巡るお家騒動で注目されることが多かったローランドですが、創業者の梯郁太郎さん自身がメイカーであり、そのDNAは確かに引き継がれていました。また、IAMASの小林茂先生もローランドの出身で、社員時代から社内でユニークな活動をされていたとか(いろいろなエピソードが残っているそうです)。

ただし、お話を伺った社員の方々は皆、特別に気負っているわけではなく、単に自分が面白いと思っていることをしているだけで、心底メイカーとしての活動を楽しんでいる様子でした。その辺の緩さも、もしかしたらポイントなのかもしれません。

ちなみに、本連載は5回くらいまでは取材先等もろもろ決まっているのですが、その先がまったくの未定。なので、取材先を絶賛募集中ですので、メイカーという文脈での面白そうな人、企業またはイノベーションの事例をご存じでしたら教えていただければ幸甚です。

すでに始まっているAIプラットフォーム競争のなかでIBM Watsonが目指すもの

とあるメディアのタイアップ企画で書いた文章なんだけど、クライアントからNGとなり全面的にボツとなったので、供養替わりにここで公開。微妙にタイミングを外しているけど、賞味期限が切れるほどではないので。

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Watson日本語版の発表会において日本IBMの与那嶺社長が「Watsonの起源のひとつが日本語処理技術にある」と話したように、IBM Watsonの特徴は「ことば」の処理能力が高いことにある。一方、現在の人工知能ブームのきっかけとなったディープラーニングは、強力な画像認識が特徴だ。IBM Watsonにも画像認識の機能は備わっているが、なぜIBMはWatsonの強みとして「ことば」をアピールするのだろうか。

現在、さまざまな人工知能関連のサービスが登場している。そのひとつが、ディープラーニングと呼ばれる、多層構造のニューラルネットワークを利用した機械学習技術だ。ニューラルネットワークは以前からあった技術だが、近年になってブレイクスルーが起きて飛躍的に進化した。例えば、画像を認識に利用することで、そこに何が映っているのかをコンピュータが正確に判断できるまでになった。

犬にはさまざまな種類があり、体の大きさや色、または年齢によって、その外見が大きく異なる。また、写真によって明るさや向き、大きさなどはバラバラで従来の画像認識技術では、それをすべて「犬」と自動的に判断することは非常に難しかった。しかし、ディープラーニング技術によって、こうした画像認識技術が大幅に発展し、現在ではすでに人間を越えるほどの認識精度を実現している。

発表会においてデモンストレーションを行ったカラフル・ボードのコーディネート支援アプリ「SENSY」も、このディープラーニングを用いて、ファッションアイテムの認識を行っている。そのアイテムが、シャツなのかセーターかTシャツかスカートなのか、人間なら容易に見分けられるが、それと同様の「目」をディープラーニングが行っているのだ。SENSYはさらに、その人工知能にアイテム同士の組み合わせによるコーディネートを認識させようとしており、ディープラーニングはこれまで人にしかできなかった認識だけでなく、コーディネートのような感性といった曖昧さを含んだ分野をコンピュータ化できる可能性を秘めたものなのだ。

このディープラーニング技術において、早くも主導権争いが始まっている。Googleの「TensorFlow」、日本発の人工知能ベンチャーとして注目されているプリファードインフラストラクチャーの「Chainer」、マイクロソフトの「Computational Network Toolkit」などの解析エンジンがオープンソースソフトウェアとして公開されている。

これらのディープラーニングエンジンは、誰でも自由に使うことができ、エンジンを利用したアプリケーションやサービスをビジネス展開することも可能だ。それは、人工知能のプラットフォームとしての地位を確立することが、これからのIT業界において強い競争力を獲得することになると考えられるからだ。

これまでのインターネットにおいては、強力な検索サービスによってウェブへの入口という地位を獲得したGoogleが、その後広告事業で高い収益を上げ、ウェブにおける巨大な存在となった。AIにおいても、そのような地位を得ることをGoogleやMicrosoftは狙っていると言える。なぜなら、これからのITにおいて、AIは必須の技術となることがほぼ確実視されているからだ。その理由はIoTにある。

IoTはすでにバズワードとなりつつあるが、さまざまな機器がネットに繋がり、自らデータを生み出す世界はすでに始まっている。身近な所でも、すでに自動車は高度なセンサーの塊となっており、将来的に自動運転が実用化されたなら自動車間およびでのセンサーデータの共有は不可欠となる。そして、自動車などの機械が生み出すデータは、現在までに人間が生み出しているデータとは比べものにならないほど膨大な量となる。このIoTが生み出すビッグデータを処理するために、人工知能が必要なのだ。

IoTが生み出すデータ量は、あまりに膨大で、もはや人間が直接対処することは不可能だ。つまり、人工知能技術なくして、IoTは絵に描いた餅になってしまうのだ。そして、ビッグデータを処理するAIとしてのデファクトスタンダードの地位を得ることが、その後のAI時代における今のGoogleのような地位となりうるだろう。

その一方で、実はディープラーニング技術などの最先端のAIは、なぜ上手く動作するのか完全には解明されていない。同時に、ディープラーニングのシステムが学習した結果、つまり人間の「記憶」に相当するデータも、実は人にはほとんど理解できないデータの塊だ。そのため、人工知能が学習した成果を人間が把握するためには、人工知能によって人間の言葉として表現してもらう必要があるのだ。そこでIBM Watsonのように言語処理に優れた人工知能のもうひとつの活躍の場がある。

こうした人工知能は、IoT以外にも活用できる。たとえば、企業はいわゆる「データ」と呼ばれるもの、すなわち小売におけるPOSデータ、製造におけるプラントのデータ、顧客データなどだけでなく、日常業務のなかでさまざまなドキュメントも発生してる。日報や報告書、申請書やビジネスメールなどだ。こうしたテキストデータは、あまりデータとして活用されてこなかったが、人工知能技術によってそれらも「データ」として分析できるようになる。

それによって、これまで「人」が持っていたさまざまな業務上のノウハウが、明確なナレッジとして誰でも再利用可能なかたちで共有できるようになる。ソフトバンクが、デモ映像で見せた「ソフトバンクブレイン」が、そのひとつの形だ。Watsonが、社内文書から過去の事例を検索してくれるだけでなく、具体的に営業するための作戦まで考えてくれる。そうやって機械ができるところは機械に任せ、人間は人間にしかできない仕事に集中し、全体として生産性を上げる。これが当面のビジネスにおける人工知能活用のビジョンだ。

IBMはこれまで企業を相手にビジネスをしてきた。そして、企業が持ちながらデータとして十分に活用されていないものの多くは、テキストデータだ。つまり、企業向けのITシステムやサービスを手がけてきたIBMにとって、人工知能で処理する対象として「ことば」にフォーカスするのは自然流れといえる。

また、競争が起きているのは、AIのエンジン部分だけでない。それを高速に動作させるためのハードウェアもGPUベンダーのNVIDIAを筆頭に開発競争が起きているほか、アプリやサービスを動かすインフラとしてのクラウドにおいても、各事業者がAIエンジンを利用しやすいサービスやメニューの提供を始めている。このように、AI技術は、基礎的な部分はすでに実用的なサービスやプロダクトとして出そろいつつあり、AIのために必要なプラットフォームの各レイヤーにおける事業者間の競争も始まっている。

IBMはその競争に勝つため、「ことば」に強いWatsonを用いて企業が今取り組んでいるビジネスを支援するところから攻めようとしている。また、IBM WatsonのAPIを「Bluemix」というPaaSのなかに組み込んで提供しているのも、企業や開発者にとって利用しやすくするというメリットがある。そして、エンタープライズの領域からAIプラットフォーム競争に勝つことがIBMの本当の狙いなのだろう。

快適な睡眠を与えてくれる扇風機

扇風機を買った。モノはバルミューダのGreen Fan 2+。2013年の型落ちモデルが、amazonのタイムセールで45%オフとなっていたので、脊髄反射でポチってしまった。使い初めてまだ3日だが、非常に快適で重宝している。

昨年までは、シロッコファンを使った縦に長い省スペース型の送風機を使っていたんだけど、子どもがひっくり返してしまい壊れてしまった。この送風機を選んだ理由は単純で、部屋の隅に置きたくて、そのスペースにおける寸法で、かつ安価だった(確か4千円前後)ため。使用感はそれなりに満足していたけど、騒音や風の爽快感などはまあ値段なりのもの。

そこから一気にGreen Fan 2+にステップアップ(?)したわけだが、想像していた以上に快適なのに驚いた。DCモーターは、とても静かで、4段階の風量のうち、もっとも弱いとまったく音が聞こえない。2段階目でも、昼間の住宅地で窓を開けていたら、わからない程度だ。3段階目になって、やっと扇風機らしい音が聞こえてきて、最強にしてさすがにはっきりそれとわかる感じだ。

そしてGreen Fanシリーズの売りである、自然な風も気に入った。もっとも弱くても、緩やかな風が離れた場所でも広がりつつ届くので、風に長く当たっていても気にならないのだ。正直、自然なそよ風のように、柔らかくて大きな空気の流れとは違うモノだが、従来の扇風機ともまた別もの。

関東地方の梅雨が明けたこの時期、夜中は熱帯夜ではなく、かといって涼しいというほどでもない、中途半端な気候だ。エアコンでは寒すぎるので、扇風機がちょうどいい。そして、睡眠時に音や風が気にならないGreen Fanはとても重宝している。

確かに値段はバカ高い。他の扇風機との差を考えても、やっぱり定価で3万超えは、どう考えても高い。だけど、ものそのものは本当に満足度が高い。アップル製品並みのデザインであることを合わせて考えても、やっぱり高い。なんとかセールなどで2万円前後で買えれば、個人的にはギリギリ納得できる範囲だと思う。

ChromeとSynapticsタッチパッドの相性問題の回避法

VAIO ProなどのSynapitcs製タッチパッドを搭載しているノートPCとGoogle ChromeのVer.34以降で発生している相性問題(タッチパッドで2本指スクロールをするとChromeがキーボードによる操作を受け付けなくなる)について。

Chromeの開発者フォーラムにはすでにIssueとして登録されているものの、Ver.36 Betaに至ってもまだ修正されていない。そこでフォーラムにレジストリ操作による暫定的な回避方法が投稿されていたので、こちらでも紹介しておく。

レジストリエディタを立ち上げ次のkeyを開く。

HKEY_LOCAL_MACHINE\SOFTWARE\Synaptics\SynTPCpl\Controls\2Scrolling\Dialog\1Under pointer

そうすると「Visibility」というvalueがあるので、そのデータを「0」に変更する。

さらに次のkeyを開く。

HKEY_LOCAL_MACHINE\SOFTWARE\Synaptics\SynTPCpl\Controls\2Scrolling\Dialog\2Selected item

こちらも「Visibility」というvalueがあるので、これも「0」にする。

そして「コントロールパネル」から「マウス」の設定を開き、「デバイス設定」のタブから「設定」ボタンをクリックする「デバイス設定:Synaptices ClickPad」が開く。

そこで「スクロール」の項目を開くと、「スクロース速度」の項目に「ポインタで示したアイテムをスクロール」という選択肢が増えている。デフォルトでは「選択したアイテムをスクロール」となっているはずなので、前者を選んで設定ウィンドウを閉じる。

これで、今のところ問題は発生しておらず、使い勝手も以前(Chrome 33より前)と変わらない。

丈夫で履き心地が良いスリッパ探し

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この冬に引っ越した。引っ越しに当たって、家具とか家電とかいろいろ買い直したんだけど、それはひとまず置いておいて、今回書きたいのはスリッパ。

実家は2階建ての戸建てで、床はすべてフローリングなのもあって、スリッパを履くことが習慣になっている。なぜって、靴下で板張りの階段を上り下りするのは、かなり怖いよ。子どもならともかく、大人が転げ落ちたら確実に怪我をする。だから、今の実家に住んでいた10年以上にわたり、スリッパ生活を続けていた。

そのせいもあって、今でもスリッパを履かないと落ち着かない。で、問題なのがスリッパの耐久性。体重が70kgを越える男がスリッパをヘビーに履くと、1カ月も経たずにへたってくる。無印良品とかのそこそこ作りが良さげなスリッパでも、そのくらいなので、百均とかの安物だとあっという間に形が崩れ、色あせ、底が破れてくる。

というわけで、しっかりしたスリッパが欲しいと思っていた時期に見つけたのが、ビルケンシュトックのアムステルダム。ビルケンシュトックのショップで見つけたんだけど、それまでビルケンにルームシューズのシリーズがあるなんて、まったく知らなかった。

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フットベッドと呼ばれるコルクとゴムで出来たベース部分は、通常の外履き用のサンダルと同じだけど、アッパーがフェルトで底が柔らかい素材になっているのが違うところ。あの足裏をじんわりと押し上げるような履き心地は、まさにビルケンシュトック。

2~3日、履いているうちにフットベッドが少しずつ沈み込み、足裏にピタッと合うようになる。使い初めて1カ月ほど立ったけど、足に馴染みこそすれ、へたるような気配はない。これなら1年くらいは問題なく使えそう。

ただ、布製のスリッパよりは、どうしても吸湿と発散は劣るようで、気温が上がってくるにしたがって、蒸れるような感覚がある。アッパーのフェルトが、厚さ5ミリはあろうかという丈夫なのも一因かもしれない。

実はビルケンシュトックのルームシューズには、アムステルダム以外にも、ストラップタイプもラインナップされている。つま先が解放されているので、たぶん蒸れとは無縁。梅雨入りしたら、そっちに履き替えるのもいいかもしんない。

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