VentureBeat ゲストライター

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マイクロソフト、ナデラCEOが披露したスピード重視の開発ツールの数々〜Microsoft Build 2021から

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マイクロソフトが今週開催したカンファレンス「Build」では、同社 CEO Satya Nadella 氏は「スピード」に焦点を当てた。彼は、「開発者がより早くアイデアをソフトウェアに変化させることが出来るツールやサービスを増やし、開発者の速度に貢献する」と表明した。 毎年恒例のこのイベントは、従来の開発者だけでなく、表計算ソフトやその他の「ローコード」ツールを使用する新しい開発者にも楽しんでいた…

マイクロソフトが今週開催したカンファレンス「Build」では、同社 CEO Satya Nadella 氏は「スピード」に焦点を当てた。彼は、「開発者がより早くアイデアをソフトウェアに変化させることが出来るツールやサービスを増やし、開発者の速度に貢献する」と表明した。

毎年恒例のこのイベントは、従来の開発者だけでなく、表計算ソフトやその他の「ローコード」ツールを使用する新しい開発者にも楽しんでいただける内容となっている。今週発表された主な内容は、ローコードプログラミング言語「Microsoft Power FX」と AI 技術の連携、「Cosmos DB」の機能強化などだ。

データをダッシュボードに

Microsoft Power Platform は、技術者ではないユーザが自らデータを作成、自動化、分析することを可能にし、開発者がアプリケーションやプロセスを構築してくれるのを待つ必要がない。Power BI は、複雑なデータをレポートやインタラクティブなダッシュボードに変換するローコードやノーコードのツールの集合体だ。アナリストは、Power Apps を使用してデータ・アプリケーションやプロセスを構築することができる。

Power FX に AI を連携することで、PowerApps で開発する際に、自然言語入力や「Programming by example」の技術を利用しやすくなる。Power FX が Microsoft Excel 上に構築された数式ベースのツールであることは、人々が従来のプログラミング言語を学ぶことなく、カスタムコードを書くことができることを意味している。

Power FX は「誰もが使えるローコードのプログラミング言語」であると、マイクロソフト社のプログラムマネージャー Greg Lindhorst 氏は述べている。

このアプローチには多くの利点があるが、世の中のコーディング量には限界がある。手の込んだインタラクティブなスプレッドシートを作成できる Excel 愛好家は、より精巧なダッシュボードを起動できる、さらに複雑な関数を書けることに大喜びするだろう。しかし、カジュアルなスプレッドシートのユーザは、複雑な構文を理解するのに苦労したり、初心者を夢中にさせるような問題に遭遇したりして、まだまだ学習の余地があると感じるだろう。

結局のところ、ローコードであってノーコードではないのだ。

ビデオチャット機能だけじゃない「Microsoft Teams」

Power Apps は、Microsoft Teams(Office 365)、ビジネスアプリ(Dynamics 365)、開発者クラウド(Azure)など、Microsoft のすべてのクラウド製品にネイティブに連携されている。アプリスタジオが組み込まれた Teams は、メールやビデオチャットをするだけの場所ではない。Microsoft Build では、このリモートコラボレーションツールを、アプリを配信するための完全にカスタマイズ可能なプラットフォームとして位置づけようとしている。

この連携により、組織内のカスタムコードの量が増加する可能性がある。一般的なユーザにとってはあまり意味のない機能だが、チームメイトがチャットだけでなくコードを作成できるようになることは素晴らしいことだ。パワーユーザーは、自分のコードを Teams で共有し、他のユーザがそれを拡張することができるようになる。

いくつかの巧妙なハックによって、何百万時間もの作業を削減することができる。

Cosmos DB の強化

Cosmos DB は、Azure におけるマイクロソフトの主要なツールの1つであり、開発者がデータを保存するための最もシンプルで柔軟な方法の1つであり続けている。マイクロソフトは、Cosmos DB のコスト抑制とサーバーレスのオプションを強調した。

最大のオプションは、カスタマイズされたキャッシュかもしれない。これまで Azure ユーザは、Redis のバージョンを挿入することで、同様のトラフィックのバーストに対応していた。新しいキャッシュは、Cosmos DB に最適化されている。

キャッシュの価格は、そのコンピュートパワーと RAM のサイズ(キャッシュするデータ量を決める最も重要なパラメータ)に基づいて、通常のインスタンスとして計算される。キャッシュがヒットした場合、Cosmos DB にはコストが発生しない。これは、無限にあるかのように見えるデータベースのクエリと、キャッシュマシンの毎月の固定コストを効果的に交換するものだ。

キャッシングは、集中した大きなアクティビティによる高負荷時に役立つ。また、Cosmos DB チームは、断続的なアプリケーションやテスト中のアプリケーションにサーバーレスロードを導入する機会を重視している。サーバーレス版は、Microsoft Build で一般公開された。

Cosmos DB のユーザは、Power BI プラットフォームで作業するパワースプレッドシートユーザーよりも、より本格的な課題を持つ開発者が多い傾向にある。今回の新機能は、開発者が Cosmos DB へのデータ保存をより簡単かつ迅速に開始できるようにするとともに、コストの抑制(あるいは削減)にも貢献することを目的としている。

すべての人にソフトウェア開発を

基調演説するマイクロソフト CEO Satya Nadella 氏
Image credit: Microsoft

Nadella 氏は、ソフトウェア開発を世界の隅々まで押し広げることを目標としている。そのためには、ローコードツールが理想的な環境であると指摘する。

彼は基調演説で次のように語った。

自動車業界では、昨年1年間で機械系エンジニアよりもソフトウェア系エンジニアの方が多く採用されました。

【via VentureBeat】 @VentureBeat

【原文】

米HSR.healthの地理情報システム、コロナ禍で医療資源の地域ターゲティングに貢献

新型コロナウイルスの危機を解決するには、感染力の高い変異種が広がる前に、政府がどれだけ早く個人にワクチンを接種できるかにかかっている。そのために重要な役割を果たしているのが、Health Solutions Research(HSR.health)が開発した地理情報システム(GIS)プラットフォームで、クラウドサービスとして提供されている。 HSR.health が開発した「GeoHealth P…

昨年4月、メリーランド州プリンスジョージズ郡で必要な人工呼吸器の数を示したマップ
Image credit: HSR.health

新型コロナウイルスの危機を解決するには、感染力の高い変異種が広がる前に、政府がどれだけ早く個人にワクチンを接種できるかにかかっている。そのために重要な役割を果たしているのが、Health Solutions Research(HSR.health)が開発した地理情報システム(GIS)プラットフォームで、クラウドサービスとして提供されている。

HSR.health が開発した「GeoHealth Platform」は、健康の社会的決定要因とソーシャルメディアのデータおよび推定医療費を組み合わせて、潜在的なホットスポットを抽出する。HSR.health CEO の Ajay Gupta 氏は、VentureBeat に対し次のように語った。

このプラットフォームは、Esri の地理空間マッピングソフトウェアと、地理空間データを共有するためのオープンソースの Geoserver ソフトウェアを使って作られた Health Risk Index モデルに基づいている。我々は健康の社会的決定要因を追跡したかった。

感染拡大が始まって間もなく、HSR.health はさまざまな機関が公開しているオープンデータソースを使ってそのモデルを拡張し、例えば、将来の発生場所を予測したり、郡、郵便番号、国勢調査区ごとに死亡や重症化のリスクが最も高い地域を特定したりすることができる、より幅広い指数モデルを作成した。

また、感染率の増減に合わせて、分析されたすべてのリスク要因に基づいて、入院率が上昇しそうな特定の地域をピンポイントで特定することが可能になると、Gupta 氏は指摘する。また、これらの情報は、何らかの理由で予防接種を受けることをためらっている人々がいる地域やコミュニティを特定するのにも重要な役割を果たす。

これまでに HSR.health が作成した指数は、中米の新型コロナウイルス感染拡大に対応すべく、WHO(世界保健機構)傘下の汎米保健機構(PAHO)に採用された。この取り組みは、Open Geospatial Consortium の努力によって実現された。

コロナ対応で威力を発揮した GIS の力

HSR.health CEO Ajay Gupta 氏
Image credit: HSR.health

これとは別に、オープン API を整備している Graph Foundation は、HSR.health が作成した感染リスクと死亡リスクの指数を用いて、WHO のアフリカ地域事務所にリスクマップなどの情報を提供している。

また、米国の州政府機関は、医療機器指数を利用して、現在入院している新型コロナウイルス患者の治療に必要な人工呼吸器の台数を把握し、個人防護具メーカー各社はコンサルティング会社 Portals Global を通じて提供された医療供給指数を利用して、サプライチェーンの最適化方法を検討した。

また、米国連邦緊急事態管理庁(FEMA)をはじめとする緊急事態対応機関では、特定の災害の影響を受ける人々の健康および医療ニーズを特定するために、健康リスク指数を採用している。

新型コロナウイルスの感染拡大は、GIS プラットフォームがあらゆる医療危機の緩和に重要な役割を果たすことを決定的に証明したと Gupta 氏は述べている。例えば、メリーランド州ボルチモア市では、妊産婦の死亡リスク層別指数のコミュニティ試験の初期段階にある。この指数は、陣痛や出産の合併症、その他の子供の健康問題のリスクがある妊産婦の健康の社会的決定要因を特定するものだ。

パンデミックが発生したとき、医療界ではコミュニティ・アウトリーチへの関心が高まり始めていた。多くの医療プロバイダは、患者の治療実績に応じて報酬を得ていたため、医療施設周辺のコミュニティに影響を与える可能性のある疾病の根本原因をより深く理解する必要があった。現在の当面の課題は、新型コロナウイルスの予防接種プログラムへの参加に消極的な地域を特定することだ。このようなインサイトがあれば、医療関係者は啓蒙活動のターゲットを絞ることができる。

新型コロナウイルスの感染拡大の影響は、各国が現在直面している医療上の大きな危機だけにとどまらない。感染拡大が終息すれば、糖尿病や癌などの広範な疾患に対処するために、より多くの時間とエネルギーが注がれるようになるだろう。しかし、新型コロナウイルスをはじめとする多くの病気にとって、場所の情報は主要な指標であり、新型コロナウイルスに関して言えば、それは最新のものであり、間違いなく最も緊急性の高いものだ。

【via VentureBeat】 @VentureBeat

【原文】

 

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)

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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

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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

【原文】

【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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