VentureBeat ゲストライター

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執筆記事

ローコード・データベースとは何か:それでもやっぱりできないこと(3/3)

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(前回からのつづき) Google Formsを含むGoogle G Suiteは、ユーザーからのデータをスプレッドシートに収集する最もシンプルな方法の1つである。GoogleはAppEngineとAppScriptもサポートしているが、これら2つはアプリを作成するプロセスを簡素化するツールではあるもののプログラミング言語を多いに使用するため、非常に使いやすいにもかかわらず「ローコード」とはみなさ…

(前回からのつづき) Google Formsを含むGoogle G Suiteは、ユーザーからのデータをスプレッドシートに収集する最もシンプルな方法の1つである。GoogleはAppEngineAppScriptもサポートしているが、これら2つはアプリを作成するプロセスを簡素化するツールではあるもののプログラミング言語を多いに使用するため、非常に使いやすいにもかかわらず「ローコード」とはみなされない可能性がある。

Amazonもまた新しい選択肢を推進する。Honeycodeは純粋にドラッグアンドドロップをするだけのシンプルなフロントエンドを提供している。 Lambda関数を使用して任意のデータをさまざまなAWSストレージサービスやデータベースのいずれかにルーティング可能だ。また、異なるAWSのサービス間やSalesforceのような外部サービスとの接続も可能なツールであるAppFlowも提供する。

その他のクラウドサービスには、ユーザーから最も近い分散エンドポイントで処理を行うことに特化したものもある。 CloudflareのWorkersはJavaScriptなどの従来の言語をエッジサーバで実行し、最も近いCloudflare CDNノードが迅速に応答する。

Airtableはクラウドでホスティングされているデータベースをより美しく、より洗練されたアプリに変えるブラウザー用のエレガントなプレゼンテーションレイヤーを追加し、ユーザーインターフェイスの改善に注力している。データテーブルの表示方法は、表計算ソフト形式からカレンダー、カンバン・ボードまで、いくつかの主要な方法がある。また、一般的なユースケースを想定したテンプレートも多数用意されている。

ある時点で製品は非常に精巧になるため、単なるデータベースとして見なされたり販売されなくなる。AppianKissflowOutsystemsを含む 「RPA(Robotic Process Automation)」もしくは「ハイパーオートメーション」としてパッケージ化された好例は数十個にのぼる。これらは平均的ユーザーが簡単な方法でコードを記述できるようにするため、その多くで同じ技術が使用されている。いずれも最終的にはデータベースにデータを保存する。しかし、ある時点でデータベースはコードに深く埋め込まれてしまうため「ローコードデータベース」の枠には収まりきらなくなる。

ローコードデータベースでできないことは何か?

ローコードツールの発展と洗練度はかなりのものであり、ベーシックなフロントエンドとしてデータベースが機能するアプリを開発することで、多くの簡単なタスクが実行できる。データベース内でのデータの追加、更新、削除が処理に含まれる場合、ユーザーにツールを提供する最も手っ取り早い方法になるだろう。

ほとんどの場合、ローコードツールは標準的な機能では実現できないケースを処理する可能性があるため、より大きなコード群をインストールするためのバックドアを提供している。ベテランの開発者はローコード機能を利用して迅速に作業を行い、その上で従来のコードにより傾倒することができる。例えば、AWS Lambda関数はHoneycodeをトリガーにするとかなり大きなコードブロックも実行可能だ。一部の人々はLambdaの低コストを活用した精巧なシミュレーションや計算処理を書いている。

ただし、ローコードソリューション、特にローコードデータベースは、ワークフローの中の小さいながらも重要な忠告によってつまずくことが多々ある。たとえば、バックオフィスの誰かが登録処理は毎日行われているが毎月第2火曜日だけは例外であると説明するような可能性だ。あるいは、在庫が少なくなってきたときに、より良い顧客からの注文を先に処理することもあるだろう。こういった類の詳細な部分についてはプログラマーがコードを書く必要がある。

【via VentureBeat】 @VentureBeat

【原文】

ローコード・データベースとは何か:多様なプロバイダたち(2/3)

ローコードデータベースのメインプロバイダ (前回からのつづき)Microsoftは、ローコードデータベースを最初に販売した企業のひとつだ。Accessのオリジナルバージョンは1992年に初めて出荷された。平均的なコンピューターユーザーをターゲットとし、最終的にはワープロソフトなどのOffice製品にバンドルされた。人々はメモを取るくらい簡単にデータベースを作成し、データ入力することができるようにな…

MicrosoftのPower Apps

ローコードデータベースのメインプロバイダ

(前回からのつづき)Microsoftは、ローコードデータベースを最初に販売した企業のひとつだ。Accessのオリジナルバージョンは1992年に初めて出荷された。平均的なコンピューターユーザーをターゲットとし、最終的にはワープロソフトなどのOffice製品にバンドルされた。人々はメモを取るくらい簡単にデータベースを作成し、データ入力することができるようになった。

現在、最新版のツールセットは「Power Apps」を掲げて、データベース周りの最先端アプリをサポートしている。このツール類はベーシックなOfficeに緊密に統合されており、同じユーザーグループ向けに販売されている。ユーザーはデータの場所について気にかける時間をあまり取られずに済むが、多くはMicrosoftのハイエンドの中でもフラッグシップであるSQL Serverに接続している可能性がある。

Oracleのデータベースはかつて、インストールするのが最も難しいもののひとつだった。だが現在、同社は「自律型」バージョンも販売している。元々は人間が手作業でしていた雑用の多くを自動化ルーチンが処理してくれるのだ。それらには「自動スケーリング」「自動チューニング」「自己修復」「自動プロビジョニング」などがあり、さらには「自動バックアップ」「自動フェイルオーバー」もある。

こうした機能によって、データベース管理者の作業は楽になり、他の開発者は手元での仕事の処理が簡単になる。データベース作成用のwebインターフェイスもあるが、一般的なユーザーにとってはまだ複雑すぎる節がある。

SAPの「Rapid Application Development」は、クラウド内でデータにアクセスするためのツール類を提供している。たとえば「Ruum」は、アイコンをスレッド化してデータをSAPプロセスに送る。「Robotic Process Automation」ツールは、文字認識で自動的にデータ化してデータベースへ登録するなどのAI機能を持つ。

ローコードデータベースのスタートアッププロバイダ

ローコードデータベースと一般的なアプリケーションとの線引きは難しい。多くのアプリはデータベース機能を一部に限定したフロントエンドに過ぎず、ユーザーは気づかないうちに従来のデータベースに情報を保存していることがある。少なくとも一般的なアプリにおいては、自動化レイヤーでフローが容易になっている。

オープンソースツールキットの一部には、これをシンプルにするように設計されたものもある。たとえば、ページや記事用のデータベースを作成するために設計されたコンテンツ管理システムの「Drupal」や「Joomla」などだ。DrupalのWebformモジュールには詳細な調査を作成する機能があり、ユーザーは独自のデータを入力できる。他のコンテンツ管理システムとして「WordPress」があり、ほぼ同じ機能をもっているが、ブログやその他のテキスト文書作成により重点を置いている。

主要なクラウドサービスは、ツール類を追加して、クラウドデータサービス内にデータを保存するアプリを作成する複数の方法を提供している。Google の「AppSheet」は、G Suiteのオフィス製品に緊密に統合されたアプリを手軽にまとめることができるサービスだ。これは最近廃止された「App Maker」の代替のひとつだ。(次回につづく)

【via VentureBeat】 @VentureBeat

【原文】

ローコード・データベースとは何か:具体的なユースケース(1/3)

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ローコードデータベースは、ユーザーインターフェイスがシンプルで、プログラミングの経験がなくても問題なく使用できるように設計されている。ローコード開発ブームからその需要は高まっている。巧みに設計されたシンプルなインターフェイスによって、プログラマー以外の人々にも門戸を開く新製品が続々と登場している。 「ローコード」という言葉は、プログラミングをあまり必要とせずにタスクを完了させられることを意味してい…

ローコードデータベースは、ユーザーインターフェイスがシンプルで、プログラミングの経験がなくても問題なく使用できるように設計されている。ローコード開発ブームからその需要は高まっている。巧みに設計されたシンプルなインターフェイスによって、プログラマー以外の人々にも門戸を開く新製品が続々と登場している。

「ローコード」という言葉は、プログラミングをあまり必要とせずにタスクを完了させられることを意味している。場合によっては、アイコンをドラッグ&ドロップし、クリックしたりフォーム入力したりするだけで済むこともある。この言葉はさまざまなエンタープライズ製品に使用されており、データベースはほんの一角にすぎない。事実、多くの製品がコアデータベースを取り巻く専門的なサービスを提供している。

こんなシナリオを考えてみよう。受付係のChris氏は、COVID-19の感染が広まっている州からの小包を追跡したいと考えている。広報課のPat氏は、報告者からのリクエスト全てを実行リストとしておく必要があり、そのリストは6人のチームでフォローしアップデートしなければならない。イベントチームは来年開かれる新しい10件のカンファレンスについて、それぞれの参加者を追跡するためのデータベースを構築しなければならない。誰もコード開発のスキルを持っていないが、開発スタッフは新しいツールのリクエストをしようとドアを叩いても居留守を使っている。

労働力とワークフローが自動化するにつれて、この種のシナリオがより頻繁に見られるようになり、企業はローコードデータベースを採用することとなる。

「ローコード」とは、最前線の製品にだけ使われるものではない。データベースのようにより低層にあり一般的に難解なITスタックを含めて、至るところに進出している。無限に続くコマンドラインは、ゆっくりとしかし確実に、セットアップウィザードやわかりやすいユーザーインターフェイスに置き換わってきている。

本当に誰にでも謳われている通りの効果があるかどうかは大いに議論の余地がある。美しい画面とグラフィカルなユーザーインターフェイスは確かにあるが、裏に扱いにくさが隠されていることがある。データを効率的にソート・取得できるようにするための最適な保存方法を理解するには、熟練したコーダーが必要な場合があるのだ。

ローコードデータベースのユースケース

ベテランの開発者でも初心者でも、ユーザーをデータベースに接続する基本的なアプリケーションを作成できる。一般的なユースケースの例を挙げる。

  • 記録管理:オフィスワーカーは、開発者に頼らなくてもオフィス機能を追跡するためのデータベーステーブルを作成できる。
  • 顧客関係:顧客から要望を集めたり、顧客にアップデートを送信したりする必要のある企業は、データの豊富な外部向けアプリを作成できる。
  • パートナーシップ:顧客向けアプリだけでなく、新規契約をサポートするのに必要な反復作業を削減することによって新しいビジネス関係の締結をスピードアップできる。
  • 実験:ローコードデータベースは、プロトタイプやテスト用ワークフローを構築するのによく利用される。大規模なチームに何ヶ月も投資する必要がない。

(次回につづく)

【via VentureBeat】 @VentureBeat

【原文】

Zoomが「ハイブリッド会議室」に向けて新ソフト・ハードウェア統合を発表

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Zoomは本日(2月3日)、ソフトウェアとハードウェアを統合した新機能をZoom Roomsに追加することを発表した。これには、リアルタイムの人数データのダッシュボード表示や、ハイブリッド勤務への移行を容易にする非接触のバーチャル受付モードが含まれる。Zoom Roomsはサブスクリプションサービスを介して提供され、対面会議室やAVシステムを管理する機能が追加されている。 VentureBeatと…

Image Credit: Zoom Media Kit

Zoomは本日(2月3日)、ソフトウェアとハードウェアを統合した新機能をZoom Roomsに追加することを発表した。これには、リアルタイムの人数データのダッシュボード表示や、ハイブリッド勤務への移行を容易にする非接触のバーチャル受付モードが含まれる。Zoom Roomsはサブスクリプションサービスを介して提供され、対面会議室やAVシステムを管理する機能が追加されている。

VentureBeatとのインタビューで、Zoom Roomsの製品責任者のJeff Smith氏は、新たに追加された混雑トラッキング機能や換気モニタリング機能、コミュニケーションを容易にする機能について説明した。プラットフォームで室内にいる人数を把握できるようになったため、パンデミック中には特に役立つはずだ。

「カメラを活用して、画像のコンピュータビジョンセグメンテーションによって室内の人数を特定しています」。(Smith氏)

Smith氏の解説によると、このテクノロジーは人間の形態から室内の人数を数えるという。データはITチームに送られ、会議室外にスケジュールを表示できるそうだ。また、会議参加者向けとしては、「Neat Bar Pros」と呼ばれるデバイスに埋め込まれたセンサーで空気の質データを収集し、Zoomに表示できる。さらに、訪問者を接触せずに迎え入れることのできるバーチャル受付モードも提供する。

「私たちはコンピュータビジョンに焦点を当てた多くの技術革新を行っています。プラットフォームの観点から画素レベルで人であることを特定したり、その人の背景が何であるかを理解したりします」。(Smith氏)

彼はZoomのバーチャル背景や、新しく追加された背景ぼかし機能、より没入感のある背景のトレンドについて説明した。

Zoomはコンピュータビジョンの強化だけでなく、大量のライブデータに対応するためにアーキテクチャを拡張することにも重点を置いている。昨年の3月、Zoomは会議参加者の月間平均がそれまでの記録の1,000万人を大きく上回り、2億人に達したと報告した。Smith氏はこのスケーラビリティについて「エッジコンピューティングを使用することです。Zoom会議で発生する多くの困難について確認することです」と説明した。加えて、Zoom Roomsも例外ではないと述べた。

「画像処理と音声処理の大部分は、エッジとZoomクライアントで行います。エッジコンピューティングを備えた分散アーキテクチャと非常に高速なスイッチングインフラストラクチャについては、企業秘密です」。(Smith氏)

このアーキテクチャ内でZoomをひとつのプラットフォームとして構築し、アプリ間の内部・外部接続ポイント、ワークフローの統合、ユーザーエクスペリエンスを導入することを検討しているとSmith氏は付け加えた。

Zoom Roomsは現在、いくつかの接続ポイントを取り入れている。ユーザーがモバイルデバイスをペアリングして、接触することなく会議の対面オプションを管理できる新機能も搭載された。また、ユーザーは自身のデバイスから共有デスクトップを制御したり、会議で使ったホワイトボードをチャットやeメールで保存したりすることもできる。

「私たちは、会議中だけでなく、会議前や会議後も含めて情報の流れを作り出そうとしています」。(Smith氏)

【via VentureBeat】 @VentureBeat

【原文】

PinterestのAR技術とデータ戦略:素敵なものを見つけるための2つのデータベース(3/3)

(前回からのつづき) VentureBeat: 実験のシステムでは成功率が30~40%とおっしゃっていましたが、成功率はどうやって測っているのでしょうか? King:私たちは何百もの異なるメトリクスを追跡しています。時にはユーザーのエンゲージメントであることもあります。ただ、サイトに滞在している時間は人々を何かに向かわせる指標としては適切ではありません。というのも、実際にここで何かを見つけてそれを…

(前回からのつづき)

VentureBeat: 実験のシステムでは成功率が30~40%とおっしゃっていましたが、成功率はどうやって測っているのでしょうか?

King:私たちは何百もの異なるメトリクスを追跡しています。時にはユーザーのエンゲージメントであることもあります。ただ、サイトに滞在している時間は人々を何かに向かわせる指標としては適切ではありません。というのも、実際にここで何かを見つけてそれを行動に移すことが重要だからです。例えば壁にペンキを塗りに行ったり、子供のために何かクリエイティブなことをしたり、夕食に何を作ろうかと考える。繰り返しになりますが、私たちはここで何かを見つけて実際に外出し、そして行動に移して欲しいのです。

VentureBeat: Pinterestをより感覚的に、かつ広告と関連性の高いものにするために技術とバックエンドデータをどのように調整していますか?

King: 私たちのコンピュータビジョン技術は何十億ものピンがボードに投げられている状態で、かつユーザーがオーガニックな体験にあったとしても、関連性のある広告を表示できるようにしています。

何百、何千もの広告がありますが、ユーザーが考えていることに非常に関連性のある広告を表示することができます。そして、ほとんどの場合、広告が正しく表示されると、どれがダメな広告でどれがダメな広告なのかさえ分からなくなります。私たちは、人々がポジティブな気持ちになり、インスピレーションを得られるような方法でPinterestを意図的にエンジニアリングしているというフィードバックをたくさんもらっています。また『ピンを隠す』とか『この広告を隠す』とか『二度とこれを見せないで』といた手動のオーバーライド機能があるので、それを通じたフィードバックループが非常に意図的に実行されています。

VentureBeat: Pinterestの全体的なデータ戦略はどのようなものですか。また、数年前にPinterestに入社してからの過程はどのようなものだったでしょうか

King: 高いレベルでは、以前のPinterestは完全に画像のシグネチャーが中心でした。だから、私たちがすることはすべてピンや画像を中心に構築されていました。一方でカタログのようなことをするときには、それが必ずしもベストではないことが分かりました。定型的なカタログです。Tシャツの色が20色だったり、花瓶の色が50色だったり、口紅の色が何百色だったり。だから、特定のアイテムを特定したい場合は、そのアイテムを固定しておきたくなるんです。そうすると正規のデータベースになります。

今、私たちはPinterestの2つの部分を構築していますが、インスピレーションの部分は画像技術を使ったもので、ショッピングカートの部分はより伝統的なデータ構造を使っています。私たちが行っていることは、EtsyやeBayなどの大規模で評判の良い小売業者の何億ものアイテムを時間をかけてインポートし、テーブルやソファ、ランプなどのアイテムを見つけたときに、そのアイテムだけでなく、それに非常に似たアイテムを見つけることができるようにすることです。そのおかげでこの1年半の間にショッピングの利便性は格段に向上しています。

まだまだ長い道のりです。何千億ものピンがあります。その中にはアイテムが入っているものも多く、商品タグを付けるために、できるだけ多くの企業やカタログを素早く調べています。これがStory Pinsで商品タグ付けを発表している理由のひとつです。

【via VentureBeat】 @VentureBeat

【原文】

PinterestのAR技術とデータ戦略:新機能開発の成功確率は30%程度(2/3)

(前回からのつづき) VentureBeat: データを使って、どのようにしてインスピレーションポイントにたどり着くのですか?使用しているフレームワークや言語の種類は決まっていますか? King: 私たちは、長年にわたって強化してきたオープンソースや機械学習技術をたくさん使っています。Pinterestを動かしている私たちのコアテクノロジーはグラフステージと呼ばれるシステムで、巨大なグラフデータベ…

(前回からのつづき)

VentureBeat: データを使って、どのようにしてインスピレーションポイントにたどり着くのですか?使用しているフレームワークや言語の種類は決まっていますか?

King: 私たちは、長年にわたって強化してきたオープンソースや機械学習技術をたくさん使っています。Pinterestを動かしている私たちのコアテクノロジーはグラフステージと呼ばれるシステムで、巨大なグラフデータベースといくつかの技術を使って、お互いに似ている写真や画像を識別しています。Pinterestを使えば使うほど、ボードに物を追加すればするほど、もちろん私たちの技術は向上していきます。また、それらの技術の多くをオープンソース化しています。

Pinterestでの検索は非常にオープンな仕組みになっています。探し出すために変わったクエリを必要としないのです。Googleと同じように、7~10のワードのクエリを使うことも珍しくなく、例えばPinterestではよく「インスピレーション」とか「インスピレーションのあるリビングルーム」とか「シャビーシックなベッドルームセット」といった言葉で検索されるので、いろいろなものを表示する機会に恵まれています。インスピレーションに上がったいくつかの結果を素早く提示し、そして画像結果を絞り込んでもらうことができるのです。

VentureBeat:Pinterestは頻繁に新機能をリリースしています。既存の技術インフラは、どのようにして今日の発表のような機能追加を可能にしたのでしょうか?

King: Pinterestの基礎となるフレームワークには、このグラフデータベースだけでなく、ゼロから構築した実験プラットフォームも含まれています。一度に何百もの実験を行い、ユーザーベース毎に分けてさまざまなユーザーにさまざまな領域を試してもらうようにしています。その結果、迅速に機能を反復することで、実際にうまくいったものを公開することができるようになりました。機能を立ち上げたときの成功率は約30~40%です。うまくいかない場合、作業の70%を捨ててしまうというのは、よくあることです。

(次につづく)

【via VentureBeat】 @VentureBeat

【原文】

PinterestのAR技術とデータ戦略:明らかになった「Story Pins」計画(1/3)

Pinterestは広告主やクリエイターが写真に商品をタグ付けできるようにする新たな機能「Story Pins」の計画を明らかにした。タグ付けした商品をショッピング可能にするもので、商品タグのベータ版を拡張するものになる。また、同社は本日(訳註:原文掲載日は1月22日)、ARアイシャドウの発表とともに、Try on Platformも追加している。これらの機能はちょうど1年前にPinterestが…

Pinterestは広告主やクリエイターが写真に商品をタグ付けできるようにする新たな機能「Story Pins」の計画を明らかにした。タグ付けした商品をショッピング可能にするもので、商品タグのベータ版を拡張するものになる。また、同社は本日(訳註:原文掲載日は1月22日)、ARアイシャドウの発表とともに、Try on Platformも追加している。これらの機能はちょうど1年前にPinterestが公表した、フェイシャルAR技術に関連する一連の幅広い機能として構築されているものになる。

PinterestのシニアVPであるJeremy King氏は、同社のデータ戦略がどのようにしてこれらの技術的な革新を可能にしたのかについて、VentureBeatのインタビューに答えてくれた。King氏は、Pinterestがいかにコンピュータビジョン技術に支えられているかを力説し、サイトをよりショッピングしやすいものにするためにAR機能を進化させたと語っている。ということでインタビューの一部を編集してお送りする。

VentureBeat. Pinterestが『Try on with eyeshadow』を拡大し、ショッピング可能な『Story Pins』を追加することに至った経緯を教えていただけますか?この技術は1年ほど前から開発されているそうですが、このイノベーションを後押しするデータレベルでの確証があるのでしょうか

Jeremy King: この種のAR技術で最も難しいのは、データにバイアスがかからないようにすることです。機械学習側とコンピュータビジョン側の両方に素晴らしい技術者がいて、さまざまな肌の色の範囲や口紅の色をテストするのに役立っています。

興味深いことに、パンデミックのせいで多くの人たちは大量のフェイスマスクをつけるようになりました。それがコンピュータにバイアスを加えていると想像できます。なぜならコンピュータはそれが普通の顔なのか、それとも誰かがフェイスマスクをつけているのかを知らないからです。しかもそれは変化します。結果的にアルゴリズムが劇的に変わりました。一方、私たちのシステムには何十億もの人々の写真がありますから、そのデータを使ってシステム内のバイアスを取り除くこともできます。

PinterestにおけるNo.1リクエストは 『こんな素敵なものを見つけたら手に入れたい』というものです。私たちはそれを行動へのインスピレーションと呼んでいます。何千もの小売店から何百万ものカタログを取得し、価格設定や在庫が正しいかどうかを確認すること、時には退屈に見える技術と多くのことが関係しています。例えばライフスタイルの画像にある20の異なるアイテムから選んだヒーローイメージ(ライフスタイルタイプイメージと呼んでいるものです)が最新の画像であることを確認し、理解できるようにすることもそのひとつです。

リビングルームの写真を撮ると大体20~30個のアイテムが写っていると思いますが、それらのボードに追加された理由は様々なので、VMOはそれらのアイテムをひとつ一つ特定しています。たまにPinterestを巨大な人間によるラベリングシステムだと考えることがあります。人々はまるでアイテムにタグ付けするボードゲームをやっているような感覚ですね。しかしこれこそが、私たちのコンピュータビジョン技術に力を与え、私たちがアイテムを識別できるようになるのを助けてくれているのです。

(次につづく)

【via VentureBeat】 @VentureBeat

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【Zoom新機能】ZoomからSlackが使える新アプリ統合「Zapps」公開(1/2)

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Zoomはパンデミックによって企業や学校、さらには医療従事者にとって不可欠なツールとなった。そして今日、同社は「Zapps」と呼ばれる新たなアプリ・インテグレーションを発表しサービスの拡張性の幅を広げた。 Zappsは、Zoomのワークフローに統合されたサードパーティ製アプリケーションで、ユーザーはビデオ通話中に情報へのアクセスやコラボレーションをより簡単にできるようになる。同時にZoomはオンラ…

Zoomはパンデミックによって企業や学校、さらには医療従事者にとって不可欠なツールとなった。そして今日、同社は「Zapps」と呼ばれる新たなアプリ・インテグレーションを発表しサービスの拡張性の幅を広げた。

Zappsは、Zoomのワークフローに統合されたサードパーティ製アプリケーションで、ユーザーはビデオ通話中に情報へのアクセスやコラボレーションをより簡単にできるようになる。同時にZoomはオンラインイベントプラットフォーム「OnZoom」も公表している。

Zoomの既存のアプリマーケットプレイスでは、開発者が自社のアプリにZoomの機能を追加することができる。一方、新しい「Zappsマーケットプレイス」では、サードパーティのアプリ機能をZoomに持ち込むことができる。同社は今年後半、Atlassian、Dropbox、HubSpot、Salesforce、Slackなど約35社のZappsパートナーとの提携を予定しているとしている。また、同社はCourseraやKahootのような教育パートナーがバーチャル学習を強化するとしており、ロックダウンが無期限に続く中、非常にタイムリーな結果をもたらすことになるかもしれない。

ZoomはZappsによって企業がより多くの成長と収益を上げることができるとしており、今年以降、すべての開発者にプラットフォームを開放することを考えている。2020年4月時点で、Zoomのデイリーミーティング参加者数は約3億人(デイリーアクティブユーザーとは異なり、「会議参加者」は同じユーザーを複数回カウントできる)となっている。(次につづく)

【via VentureBeat】 @VentureBeat

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新型コロナ感染拡大、安全確保と自由のバランスをどう取るか?

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世界中の国々が人類の最も身近な脅威に注目している。コロナウイルスは、雇用、世界的な経済活動、国際関係、愛する人の健康、私たち自身の生活を脅かしている。疫学者は感染拡大と闘うために、コロナウイルスがどこでどのように広がっているかをより深く理解するためのデータを必要としている。世界レベルから地方レベルまで、世界のリーダーは、資源の管理、避難所設置制限への対応、事業再開などについて、十分な情報に基づいた…

シンガポールで導入された接触追跡アプリ「TraceTogether」。
日本でも、このアプリをベースとした同種のアプリが開発されているとの報道がある。

世界中の国々が人類の最も身近な脅威に注目している。コロナウイルスは、雇用、世界的な経済活動、国際関係、愛する人の健康、私たち自身の生活を脅かしている。疫学者は感染拡大と闘うために、コロナウイルスがどこでどのように広がっているかをより深く理解するためのデータを必要としている。世界レベルから地方レベルまで、世界のリーダーは、資源の管理、避難所設置制限への対応、事業再開などについて、十分な情報に基づいた意思決定を行うために、ウイルスの広がりを追跡できる必要がある。

政治家がテストしているスマートフォンを使った接触者追跡、熱スキャン、顔認識などのテクノロジーは、すべて監視することを言い換えただけのもので、現在検討されているトレードオフは、今回の危機以降にも拡大する可能性がある。

コロナウイルス感染拡大が起きる前、倫理と社会正義における最も重要かつ人気のある運動の一つは、テクノロジーによる監視、特に顔認証のような AI 技術に反対する運動だった。それは、ビッグテックの最もよくない部分、行き過ぎた法執行、政府乱用の可能性に対して、日常生活者を対抗させる権力に特化した枚挙にいとまのない話題である。「監視資本主義」は、読んで字のごとく品の無いものだし、特定の種類の権力について真実を語ることは気分がいい。

<関連記事>

しかし今、何百万人もの人々が突然失業し、アメリカだけでもコロナウイルスによる死者が約8万人も出ている中で、問題はもはや企業の利益でも、プライバシーや安全性でも、権力に対する取り締まりの有効性でもない。世界的感染拡大においては、プライバシー、安全性、権力、生命そのものとのトレードオフが非常に重要になるかもしれない。

コロナウイルスの蔓延は、すぐに生死に関わる脅威となる。これほどの規模の感染拡大を経験した人は現代の世の中にはいないので、誰もが適応しようと必死になっている。このような悲惨な状況下では、データのプライバシーや顔認証による政府の過剰な監視についての理論的な懸念は、簡単に脇に追いやられてしまう。

コロナウイルス関連の医療記録が大規模なデータベースに蓄積され、最前線の医療従事者がこの病気と闘うのに役立つとしたら、それは本当に悪いことなのだろうか? あるいは、そのデータが、疫学者がウイルスを追跡し、それがどこでどのように広がっているかを理解するのに役立つならば? あるいは研究者が治療法を開発するのに役立っているとしたら? コロナウイルス患者と接触したかどうかを調べるために、スマートフォンのデータを共有しなければならないとしても、誰が気にするだろうか? もしそれがスーパースプレッダーが何百人も何千人もの人々に感染するのを防ぐことができるのであれば、顔認識監視システムを導入することは本当にそんなに手間のかかることなのだろうか?

これらの疑問は正当なものだが、全体としては危険なほど浅はかな視点である。

9.11後のアメリカでは、同じような時代の流れが浸透している。恐怖心——そして連帯への強い願望から、議会は超党派の幅広い支持を得て愛国者法を速やかに可決した。しかし、アメリカにはガードレールを要求・実装するだけの先見の明が無く、連邦政府はそれから約20年間、広範な監視権限を維持してきた。我々が9.11と愛国者法から学んだこと(少なくとも学ぶべきだったこと)は、脅威への積極的なアプローチが、将来を見据えた保護を排除すべきでないということだ。それ以下であれば、パニックに陥ることになる。

プライバシーやその他の自由を、急ぎ足で大々的に放棄することによってもたらされる危険性は、理論的なものではない。コロナウイルスがもたらす脅威のように、すぐにはっきりとしたものではないのだ。プライバシーを手放すことは自分の権力を手放すことであり、誰が全てのデータを保持しているのかを知ることは重要である。

データを保持するのは、Apple や Google のようなテック大手のこともあれば(彼らは、すでに広く信頼されていないが)、PalantirClearviewBanjo のような極右過激派とつながりを持つ AI 監視テック企業である可能性もある。他にも、あなたの権力が直接政府の手に流れるケースもある。時には、顔認証監視のようなタスクを実行するために、政府がテック企業と契約している場合、あなたのデータと権力が同時に奪われる可能性もある。

おそらくもっと悪いことに、一部の専門家や倫理学者は、感染拡大中に構築または配備されたシステムは解体されないと考えている。つまり、あなたが今スマートフォンのデータを携帯電話会社に提供することに同意した場合、彼らはそのデータを(感染収束後も)取り続ける可能性が高いということだ。あなたが街中に展開された顔認識システムなど検疫措置に同意した場合、それらのシステムは、検疫が終わった後も、法執行のスタンダードの一部になる可能性が高い、といったところだろうか。

感染拡大に、困難なトレードオフは必要無いと言いたいわけではない。困難ではあるが非常に重要なのは、どのような譲歩が受け入れられる必要があるのかを理解し、どのような法的・規制上の保護措置を講じる必要があるのかを理解することである。

手始めに、いくつかの一般的なベストプラクティスに目を向けることができる。世界中の何百もの組織が署名した「通信監視への人権の適用に関する国際原則」は、いかなる集団監視の取り組みも、必要かつ適切で、相応のものでなければならないと長年にわたって主張してきた。データ収集に関する意思決定は、法執行機関ではなく、保健当局が行う必要がある。プライバシーへの配慮は、連絡先追跡アプリのようなツールに組み込まれるべきだ。公衆衛生の名の下に行われた妥協は、プライバシーへのコストとのバランスをとる必要がある。また、監視システムが設置されている場合は、コロナウイルスの緊急性の高い脅威が収まった時点で解体する必要がある。感染拡大時に収集されたデータは、誰が、どのような目的で、どのくらいの期間、そのデータにアクセスできるかについての厳格な制限を含む法的保護を持たなければならない。

今回の VentureBeat 特集連載「AI と監視(AI and Surveillance)」では、議員が取り組んでいるプライバシーと監視のトレードオフを探り、コロナウイルスを追跡する方法を概説し、政治、テクノロジー、人々の生活が交差するところで政府が直面する課題のケーススタディとしてフランスを取り上げる

これは生死に関わる問題だ。しかし、それは現在の生と死であるとともに、この先何年にもわたっての生と死の問題なのだ。

【via VentureBeat】 @VentureBeat

【原文】

Amazon Go Groceryがもたらすフード革命

Amazonは同社史上初となるフルサイズのキャッシャーレススーパーマーケットのオープンにより、フードシステムに大規模なパーソナライゼーションをもたらし、第二次世界大戦の終わり以降長らく保たれてきた常識を覆そうとしている。 戦後、連邦政府の法案に反映された食糧政策は、食糧を豊富に、手頃な価格で、そして安全に保つことだった。Cargillの前CEOであるGreg Pageの言葉を借りれば、米国連邦政府…

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シアトルにオープンしたAmazon Go Glocery店舗(Image Credit : Taishi Masubuchi)

Amazonは同社史上初となるフルサイズのキャッシャーレススーパーマーケットのオープンにより、フードシステムに大規模なパーソナライゼーションをもたらし、第二次世界大戦の終わり以降長らく保たれてきた常識を覆そうとしている。

戦後、連邦政府の法案に反映された食糧政策は、食糧を豊富に、手頃な価格で、そして安全に保つことだった。Cargillの前CEOであるGreg Pageの言葉を借りれば、米国連邦政府は、地球上には各人たった1ドルですべての人に十分な食料があることを保証している。

これは、特にカロリーとタンパク質の生産にフォーカスした食糧政策だ(原料となるトウモロコシ、パンになる小麦、家畜飼料のための大豆とする)。この政策の結果、商品価格が大幅に低下し、中西部の農作物生産者は生計を立てることができなくなり、一人前の分量が数年ごとに倍増するほど安価で糖尿病を引き起こす「ファストフード国家の食品」に行き着いた。全く、誰も得をしない食糧政策だ。

食品システムの反対側で、消費者にも目を向けてほしい。Hellmann’sなどの「レガシーブランド」が衰退している一方で、Sir Kensington’sのようなオーガニックブランドは急速に成長している。これは消費者が食に対し、価値観、味、願望を反映するようになりつつあることの表れである。

ほぼすべてのレガシーフードブランドの売上は横ばいまたは減少しているが、小さなエキゾチックフードブランドは急成長している。小売業者はとにかくCheeriosのような商品では稼げないため、より稼げるNature’s Path、Cascadian Farms、Bob’s Red Millのような商品を棚に置きたがっている。そして、消費者が欲しているのもそれらのブランドなのだ。

もちろん、Amazonのホールフーズは、主流になりつつある最新のニッチフードサービスを実験していく発信者でありマスターだ。ホールフーズは、ヴィーガン、肉中心の古食、ナッツ中心のスーパーフード、ナッツを含まない低刺激性スナックなど、トレンドの完全食に対応している。

大きなストアは通常、価格や機能をスマートフォンを使って比較する消費者を恐れる。しかしAmazonは、販売を促進するハイパーパーソナライズされた情報を顧客に提供する道を切り開いた。考えられるあらゆる倫理的、実践的、また物理的な軸に沿って、各ストックユニットを探索できるプロジェクトとの関係性を目の当たりにできる。

また、数百台のカメラとセンサーで消費者を追跡するキャッシャーレススーパーマーケットでの最新実験にも注目したい。 Amazonは「自動運転車で使用されているのと同じタイプのテクノロジー:コンピュータービジョン、センサーフュージョン、ディープラーニング」を使用して、どの顧客がどの製品を排除(または閲覧のみ)するかを特定および監視する。

商品への視線や接触、足取りなどが分析され、この発表後にKrogerやCostcoのようなレガシー食料品チェーンが株式市場において大敗していることに驚きはない。Amazonが成したのは、それが偶然であれ意図的であれ、戦後の食糧システム全体をかき回し、作物助成金によってではなく、背後にいる消費者によって動かされる仕組みに変えたことだ。

消費者は、Amazon Goのかなり正確にパーソナライズされたレコメンドにより、オーガニックスペルト、インコーン、エンマー小麦入りの朝食シリアルなどを列に並ばずに購入できる。それだけでなく、他の農家が育てている冬小麦を栽培していないがために突然生計を立てられるようになった農家に対して、より多く支払おうという意思が逆伝播する。

多様な植物、サステナブルな生産過程、またテロワール(場所・気候・土壌などの栽培環境)など、特定の属性を持つ食品をより多くの消費者が望むほど、農場システムは分解され、農家が生計を立てるための実行可能な道を提供する。アメリカの田舎にとっては、よいことなのではないだろうか?

VentureBeat編集部注:この記事をゲストポストしてくれたAdam Wolf氏はアグリテックスタートアップのArable Labs.の創業者であり、チーフサイエンティスト。

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