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2017年7月15日 (土)

NVIDIAとBoschが、DRIVE PXと呼ばれる、AI自動運転車のコンピュータを発表した。(2) '17.07.15

【NVIDIAとBoschが、DRIVE PXと呼ばれる、AI自動運転車のコンピュータを発表した。(2)】 '17.07.15

 NVIDIAとBoschが、DRIVE PXと呼ばれる、自動運転車用の、新しいAIプラットフォームを紹介した。 2017年3月16日

 By NVIDIA

  世界の最大手の自動車部品サプライヤ、Boschは、ベルリンで開催された、Bosch Connected Worldコンファレンスの参加者に、DRIVE PXと呼ばれる、自動運転車用の、新しいAIプラットフォームを紹介した。

Denso2
 Bosch Connected Worldコンファレンスで、NVIDIAのCEO、Jen-Hsun Huang氏は、自動車産業において、深層学習が、どうように、AI革新を促すかを解説した。

 DRIVE PXと呼ばれる、小さなAI車載スーパーコンピュータが、BoschのCEO、Volkmar Denner博士の基調講演において、発表された。

   (続き)

 Xavier技術を、初めて、採用した、新しいAIプラットフォーム、DRIVE PXの特徴

1)AIパイプラインを高速化する。

 深層学習は、自動運転車の、コンピュテーショナル・パイプライン全体を通して、重要な役割を果たし、自動運転車は、経験に基づいて、学習することで、ますます賢くなっていく。

・検出:車の周囲の世界を理解する。

・地域化:詳細なローカルマップを作成するために、知覚されるものを使用する。

・占有グリッド:車の周囲に、リアルタイムな3D環境を構築する。

・経路計画:マップされたルートに沿って、進行する方法を決定する。

・車載力学:スムースに運転する方法を計算する。

 カメラ、レーダー、ライダー、超音波など、さまざまなセンサーから収集される、膨大なデータを、リアルタイムに分析し、理解するために必要な、車載コンピュータの処理能力を考えてみよう。

 NVIDIA DRIVE PXシステムは、データセンターにおいて、深層ニューラル・ネットワークを最初に開発し、訓練することで、車の周りで起こっている、すべてのことを、リアルタイムで、理解できるようになる。

2)クラウドから車へ

 NVIDIAとBoschは、クラウドのGPUのパワーも使用している。

 NVIDIA HGX-1は、新しいAIスーパーコンピュータ標準であり、データセンターでの、深層学習、および、すべての主な業界で、使用するために設計されています。

3)AIカーの革新

・現在の、多くの車は、高度運転補助システム(ADAS)として知られる、基本的な安全機能を持っている。

 高度運転補助システム(ADAS)は、しばしば、スマート・カメラをベースにしており、障害物の基本的な検出や、車線標識の識別といった機能を提供する。

 高度運転補助システム(ADAS)の機能は、自動車メーカが、車の評価プログラムの安全性を向上させるのを支援できる。

 高度運転補助システム(ADAS)は、車をより安全にする、足がかりになるが、自動運転車を実現するには、遠い道のりがある。

 自動運転車に必要な、カメラや他のセンサーで収集する、データの処理量は、桁違いに多い。

・将来の、NVIDIA AIコックピット技術は、車内のAIアシスタントとしての役割を果たすだけでなく、車外の潜在的な危険性を警告する。

 NVIDIA AIコックピットは、運転手と車の周囲を、360度完全に監視することにより、車の乗員を安全な状態に保つ。

 NVIDIA AIコックピットは、深層学習によって、運転手の顔を認識し、車の特定の機能を、自動的に設定することができる。

 NVIDIA AIコックピットは、運転手が見ている場所を見て、運転者の心の状態を理解するために、運転手の顔の表情を検出することもできる。

 これらの情報を、車の周囲で発生しているものと組み合わせることにより、NVIDIA AIコックピットは、目に見えない潜在的な危険を、運転者に警告することができる。

 さらに、NVIDIA AIコックピットは、音声コマンドだけでなく、読唇能力も持っているので、運転手の指示を理解することができる。

 「NVIDIA AIカーのデモ」紹介ビデオ

 ベストセラーのアプライアンス

2017年7月14日 (金)

NVIDIAとBoschが、DRIVE PXと呼ばれる、AI自動運転車のコンピュータを発表した。(1) '17.07.14

【NVIDIAとBoschが、DRIVE PXと呼ばれる、AI自動運転車のコンピュータを発表した。(1)】 '17.07.14

 NVIDIAとBoschが、DRIVE PXと呼ばれる、自動運転車用の、新しいAIプラットフォームを紹介した。2017年3月16日

 By NVIDIA

 世界の最大手の自動車部品サプライヤ、Boschは、ベルリンで開催された、Bosch Connected Worldコンファレンスの参加者に、DRIVE PXと呼ばれる、自動運転車用の、新しいAIプラットフォームを紹介した。

 Bosch Connected Worldコンファレンスで、NVIDIAのCEO、Jen-Hsun Huang氏は、自動車産業において、深層学習が、どうように、AI革新を促すかを解説した。

 DRIVE PXと呼ばれる、小さなAI車載システムのコンピュータが、BoschのCEO、Volkmar Denner博士の基調講演において、発表された。

 自動車部品サプライヤ、Boschは、センサー、ソフトウェア、および、サービスの分野において、2016年の1年間に、776億ドルの売上を上げている。

 現在、Boschは、大衆市場向けの、AI車載システムのコンピュータを構築している。

 NVIDIAとBoschは、NVIDIAのXavier技術を組み込んだ、自動運転車用の、新しいAIプラットフォーム、DRIVE PXを発表した。

 NVIDIAのXavier技術は、30ワットの電力で、1秒間に、最大30兆もの、深層学習オペレーションを処理することができる。

 車載システムのコンピュータの処理パワーは、人間の運転手がいなくても、自動運転できる、「レベル4の自律性」を実現するために、必要になる。

 「NVIDIAのXavier技術を搭載した、BoschのAI車載システムのコンピュータ」紹介ビデオ

 世界で、すべてのレベルの自動運転車の、合計台数は、2025年までに、1億5000万台に達することが予想される。

 NVIDIAは、2017年末までに、「レベル3の自律性」を実現するための、2018年末までに、「レベル4の自律性」を実現するための、処理パワーを提供できる技術を完成させることを目標にしている。

 現在、Audi、Ford、および、BMWのような、従来の自動車メーカから、Teslaのような、新たな自動車メーカ、および、Waymo、Uber、Baiduといった、IT革新者まで、さまざまなブランドが、自動運転車ソリューションの提供に取り組んでいる。

 自動運転車には、カメラやレーダ、および、加速度、速度、位置、温度など用の、さまざまなセンサーから得られる、膨大なデータを、リアルタイムに分析するために、強力な処理パワーを持つ、車載システムのコンピュータが必要になる。

 例えば、自動運転車の車載システムのコンピュータは、カメラやレーダで捉えた、映像を処理し、周囲の車や人、障害物、路面標識、道路標識、交通信号、路面状態などを、リアルタイムに認識し、さまざまなセンサーで、速度や加速度や位置などをデータを収集し、リアルタイムに分析して、フィードバックする必要がある。

 現在でも、カメラやセンサーを搭載した車は、前方の車や障害物などを検出し、必要に応じて制動することができるが、自動運転車の要件は、劇的に厳しくなっている。

 深層学習技術で、自動運転車は、運転を学習できるようになり、最終的に、より安全に、運転できるようになることが期待されている。

 「自動運転車の車載システム用の、NVIDIAのGPUの紹介」ビデオ

    (続く)

 ベストセラーのアプライアンス

2017年6月 1日 (木)

次世代の広告測定ソリューション、Ads Data Hubの紹介 '17.06.01

【次世代の広告測定ソリューション、Ads Data Hubの紹介】 '17.06.01

 広告測定ソリューション、Ads Data Hubで、広告主は、より安全で、プライバシーが考慮された環境において、さまざまなデバイス・メディア・キャンペーンに関する、詳細なインプレッション・レベルのデータをアクセスできるようになる。 2017年5月24日

 By Geoff Samek、 Googleの広告チームのブログ

 Googleの広告チームから、企業のマーケッタが、自分たちの広告キャンペーンから、洞察を明らかにするために、Google CloudとBigQueryを使用することができるようになる方法である、広告測定ソリューション、Ads Data Hubに関する、ニュースがあった。

 広告測定ソリューション、Ads Data Hubは、BigQueryが、さまざまな企業の用途に渡り、データのアナリストに提供する、優れたパワー、柔軟性、セキュリティ機能の例である。

 モバイルは、我々の暮らしを、基本的に変えた。

 我々は、モバイル・デバイスを使用して、何時でも、何処に居ても、さまざまな商品やサービスを見つけたり、仕様や価格など評価したり、他の人たちの意見を参考にしたりしながら、注文し、購入できるようになった。

 2017年の初めに、Googleの広告チームは、モバイル向けに設計された、新しいクラウド・ベースの、YouTube用の広告測定ソリューションを開発しているという、ニュースを、同社のブログに投稿した。

 Googleは、今回、この広告測定ソリューションのβ版である、Ads Data Hubを発表し、ユーザのプライバシーを保護しながら、広告主が、キャンペーン全体の詳細な分析結果を、ディスプレイの画面上に表示できるようにした。

 Googleの広告チームは、Ads Data Hubが、YouTubeの広告だけ用の、広告測定ソリューションではなく、より多くのデータへのアクセスを提供し、Google Display NetworkやDoubleClickを含む、Googleの広告プラットフォームに渡り、実用的な洞察を獲得できるよう支援する、ツールであると発表した。

 Googleの広告測定ソリューション、Ads Data Hubは、β版になり、使用できる人を広げている。

 Google BigQueryを含む、Google Cloudの広告プラットフォーム上に構築された、広告測定ソリューション、Ads Data Hubは、広告主や、推奨測定パートナーに、より安全で、プライバシーを考慮した環境において、さまざまなデバイスに渡り、メディア・キャンペーンに関する、詳細なインプレッション・レベルのデータへのアクセスを提供する。

 Ads Data Hub広告測定ソリューションで、広告主は、CRMシステム、あるいは、マーケティング・データベースといった、他のソースからのデータも、取り込むことができるようになる。

 広告主、あるいは、推奨測定パートナーは、データを分析したり、ビジネスに固有の洞察を引き出したりできるようになる。

 例えば、e-コマースの小売業者は、コンバージョンへのパスを理解したい場合、顧客に関する、オンライン・データを、BigQueryに追加することができるようになる。

 また、Ads Data Hub広告測定ソリューションは、小売業者が、顧客に関する、オンライン・データを、自分たちの広告データと、結合できるようにする。

 プライバシーの観点から、安全なクラウド環境から、ユーザ・レベルのデータを、除去することはできない。

 インプレッション・レベルのデータは、分析の目的と、洞察の生成のためにのみ、アクセスできる。

 将来、広告主は、Ads Data Hub広告測定ソリューションから得た、洞察に基づいて行動でき、より正確に、広告メディアを購入することができるようになる。

 初期のαパートナーとして、Omnicom Media Groupは、Ads Data Hub広告測定ソリューションを定義することを支援してきた。

 Omnicom Media Groupは、Ads Data Hub広告測定ソリューションを通して、利用可能なデータ量と、可能になる、さまざまな分析と、カスタム問合せの両方の観点から、大きな価値を見い出している。

 マーケッタは、これまで以上に困難な、マーケティング上の課題を解決しようとしている。

 Googleとのパートナーシップと、Ads Data Hub広告測定ソリューションの活用で、マーケッタは、より幅広い質問に答えることができ、分析サービスを改善することができる。

 モバイルへの移行に伴い、消費者の行動は、変化してきた。

 マーケッタには、この新しいモバイルの世界における、マーケティングを理解するのに役立つツールが必要であり、Ads Data Hubは、重要な広告測定ソリューションへの、最初のステップを提供する。

 「Ads Data Hub広告測定ソリューション」の紹介ビデオ

 ベストセラーのアプライアンス

2017年5月23日 (火)

将来のスマートフォンに期待される、5つの主な機能(2) '17.05.23

【将来のスマートフォンに期待される、5つの主な機能(2)】 '17.05.23

 将来のスマートフォンに期待される、5つの主な機能を紹介する。

 By Michael Poh

 スマートフォンは、メール、Webブラウザ、カメラ、マルチメディア・エンターテインメント、および、ゲームのような基本機能を提供し、携帯電話よりも、スマートな能力を持っている。

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 これまでのトレンドを観察して、スマートフォンの将来が、どこに向かうか、想像してみよう。

   (続き)

4.シームレスな音声制御と、音声対応デジタル・アシスタント

Fsp5
 音声対応デジタル・アシスタントは、AppleのSiri以来、注目されている、分野の1つになっている。

 音声制御技術を採用した、携帯電話もあるが、音声認識機能は、粗雑であった。

 音声認識技術は、進歩してきたが、高度な技術を必要とする仕事であることが判明した。

 Siriは、音声制御と、音声認識を行うべき方法を、突破口にしたかもしれない。

 Siriは、人が、語句を認識するのと同様の方法で、語句の文法や意味を解釈する。

 このような自然言語のユーザ・インタフェースは、より効果的で、正確になっていく。
 Siriは、シームレスな音声制御を実現することが目標のようだ。

 これには、ジェスチャーと組み合わせることで、スマートフォンとユーザの、新たなレベルの対話がもたらされる、可能性がある。

 クラウド・ベースの、主な音声対応デジタル・アシスタントには、AppleのSiriの他に、AmazonのAlexa、GoogleのAssistant、MicrosoftのCortanaなどがあり、スマートフォン、スマート・スピーカ、PC、車載システムなどに組み込まれ、チャットボットとして、ユーザの質問に答えたり、ユーザの要件に対応したり、あるいは、他のスマート・デバイスを制御したり、オンライン・ショッピングしたり、さまざまなことを支援できるようになる。

5.3Dスクリーン&ホログラム

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 3Dスクリーン&ホログラムには、ジェスチャーと組み合わせることで、スマートフォンのユーザにとって、新たなレベルの対話がもたらされる可能性がある。

スマートフォンは、人が知覚できる、十分な鮮明さを提供する、AppleのRetina Displayで、スクリーン画面の解像度において、既に、ピークに達しているかも知れない。

 モバイル・デバイス・ベンダは、スマートフォンのスクリーン画面の、2Dから、3Dへの移行を試みている。

 現在、市場には、LG Optimus 3D、Motorola MT810、Samsung AMOLED 3Dといった、3Dスマートフォンが登場している。

Fsp7
 3Dの次は、何だろう?

 次は、ホログラフィック投影システムかもしれない。

 Mobile World Congressにおいて、MasterImage 3Dは、スマートフォンが、3Dホログラムを表示できるようにする、投影システムの開発状況を継続的に展示していた。

 「Microsoft HoloLensの紹介ビデオ」

 スマートフォンは、タッチ・ディスプレイ、カメラ、マイク、GPSなどの各種センサー、無線通信手段を持ち、極めて柔軟で、汎用性があり、さまざまな機能を提供し、メール、電話、Webブラウザ、生産性アプリ、SNSアプリ、チャット、カメラ、ゲームなどに利用でき、音楽や映画や書籍だけでなく、VRや360度ビデオなどのコンテンツを楽しむこともできる。

 スマートフォンを装着して、使用する、VRヘッドセットは、VRや360度の映像などを体験できる、手頃な手段を提供する。

Fsp8
 ユーザは、スマートフォンを使用して、音声やジェスチャーで、他のデバイスを操作したり、デジタル・アシスタントと会話し、対話できる。

 ユーザは、スマートフォンで、他のユーザや、チャットボットと、音声チャット、メッセージ・チャット、ビデオ・チャットができる。

 さまざまな目的や機能を利用するために、スマートフォンには、必要に応じて、モジュールを、追加したり、取り換えたり、更新したりできる、モジュール・タイプのスマートフォンも開発されている。

 AmazonのEchoのような、スマート・スピーカのシリーズにも、カメラやマイクが付いた、Echo Lookや、さらに、タッチ・ディスプレイも装備し、汎用性を増した、Echo Showも登場し、多機能化されているが、スマートフォンには、柔軟性、汎用性、多機能性、拡張性、ポータブル性といった特徴がある。

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 モバイル・デバイス、スマート・スピーカ、スマート・ハウスのデバイス・ハブ、スマートTV、スマート監視カメラなど、用途や目的に合わせて使用されるだろう。

 Project Araのような、柔軟性、拡張性、カスタマイズ性、多機能性、製品寿命などを狙った、モジュール・タイプのスマートフォンは、コスト、デザイン、ポービリティ、使い易さなどの観点で、あまり人気を得られなかったという経緯もある。

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 ベストセラーのアプライアンス

2017年5月22日 (月)

将来のスマートフォンに期待される、5つの主な機能(1) '17.05.22

【将来のスマートフォンに期待される、5つの主な機能(1)】 '17.05.22

 将来のスマートフォンに期待される、5つの主な機能を紹介する。

 By Michael Poh

 スマートフォンは、メール、Webブラウザ、カメラ、マルチメディア・エンターテインメント、および、ゲームのような基本機能を提供し、携帯電話よりも、スマートな能力を持っている。

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 スマートフォンは、携帯電話の代替として、20年近く前に、市場に登場した。

 スマートフォンで、ユーザは、電話やメールだけでなく、テキスト・チャットやビデオ・チャットで、双方向のコミュニケーションをしたり、Webナビゲートしたり、SNSサイトで、友達と、情報やコンテンツを共有したり、さまざまなクラウド・サービスを利用したりすることができる。

 今日のスマートフォンには、高品質のレンズや高度な機能を持つカメラ、生産性アプリ、仮想現実(VR)、音声対応デジタル・アシスタント、ビデオやオーディオ・ストリーミング、多くのユーザとの接続性など、さまざまな機能を拡張できる、能力が装備されている。

 今後、5年から10年で、開発される、スマートフォンの機能を予想する。

 ただし、速いペースで、技術が進化しているため、正確に、将来を予想することは困難である。

 これまでのトレンドを考察して、スマートフォンの将来が、どこに向かうか、想像してみよう。

 1.拡張現実(AR)
Fsp2
 拡張現実(AR)とは、コンピューターを利用して、現実の風景に、情報を重ね合わせて表示する技術のことである。

 ARは、コンピュータのデータを、我々が、実生活で、見るものと重ね合わせることにより、我々に、より多くの情報を利用できるようにする。

 例えば、スマートフォンのカメラで撮った、風景や建物などの映像に、これらに関する情報や、GPSで得られる位置情報などが、オーバーレイ表示される。

 スマートフォンは、ARのプラットフォームとして適している。

 ARアプリは、位置に関する情報の検索を促すために、GPSの、いくつかの形態を使用するようになるだろう。

2.折り曲げることができる、スクリーン画面
Fsp3
 スマートフォンは、ポータブル性を維持しながら、映画やビデオを見たり、本を読んだり、ゲームをプレーしたりするために、大きなスクリーン画面を提供できるようになる。

 例えば、有機LED技術を使用することで、スクリーン画面は、折りたたんだり、広げたりできるようになる。

 将来のスマートフォンには、この紙のような薄さの、折りたたむことができる、スクリーン画面を持つものも登場するだろう。

 将来のスマートフォンは、2つのスクリーン画面を持ち、一方を、コントローラとして使用しながら、片方を、写真やビデオなどのコンテンツを見るために使用できるようになる。

 また、何社かのベンダは、消費者向けの、ウェアラブルなスマートフォンを作成することを計画している。

 例えば、Nokiaは、ウェアラブルなスマートフォンである、腕時計型のコンセプト・スマートフォン、Morphを、試験的に作成した。

Nokia

 「Nokiaのコンセプト・スマートフォン、Morphの紹介ビデオ」

3.内臓プロジェクター
Fsp4
 スマートフォンの、小さなスクリーン画面を、補完するために、内臓プロジェクターを統合した、スマートフォンには、2010年後半にリリースされた、Samsung Galaxy Beamがある。

Fsp
 このスマートフォンは、15ルーメンのサイズで、最大、50インチまで、投影できる、内臓DLP(Digital Light Projection)WVGAプロジェクタを搭載している。

 プロジェクターを内臓した、スマートフォンは、TVを必要とすることなく、壁などの平な所に投影することで、大画面で、対話型のゲームや、ビデオなどのコンテンツを楽しめるようになる。

 プロジェクターを内臓した、Microsoftの、動きセンサー、Kinectに似た、スマートなカメラや音声制御機能を持つ、スマートフォンは、ユーザの動きを捉えることができ、音声コマンドで操作することもできる。

 これにより、ユーザは、コントローラに変わりに、スマートフォンを使用して、動きや声で、操作したり、ゲームをプレーしたりできるようになる。

   (続く)

 ベストセラーのアプライアンス

2017年2月22日 (水)

Cloud 2.0とは何か?(2) '17.02.22

【Cloud 2.0とは何か?(2)】 '17.02.22

 Cloud 2.0とは何で、ビッグデータを、どのように利用できるようにするのだろう? 2016年6月3日

 By SADA、Cloud Computing Blog

 この20年間に、さまざまなエキサイティングな技術が出現した。

 我々は、さまざまなインターネット関連の技術を、ゆっくりと理解し、生活、仕事、教育、娯楽などに受け入れ、利用してきた。

 我々は、クラウドの概念を、ゆっくりと理解している内に、Cloud 2.0の概念が出現しているのを見ている。
Cloud2_2
 Cloud 2.0は、これまでのクラウドと何が違うのだろう。

 Cloud 2.0は、データに焦点を合わせており、データに関連した、あらゆることであるということができる。

 Cloud 1.0が、ベア・メタルやオンプレミスの仮想化で行っていることをする能力を提供するのに対し、Cloud 2.0は、データに関連した、あらゆることを表しているという、新たな概念である。

 Googleによると、Cloud 2.0は、データを分析し、理解することであり、コンピューティングの、コスト効果的で、信頼性の高い方法を提供するという。

   (続き)

・Cloud 2.0における、ビッグデータ

 分析により、Netflixにおいて、極めて多くのユーザが、「House of Cards」を見ていることが判明した。

 Netflixは、データを分析し、David Fincherのソーシアル・ネットワークが、巨大なフォローを持っていることを見つけた。

 Cloud 2.0は、ビジネスへの洞察を提供できるので、企業が、製品やビジネスの戦略を導くために、知識のある決定を行えるようにする。

 IBM、Amazon、Googleといった、代表的なクラウド・サービス・プロバイダは、分析、ビッグデータ、および、マシン学習のメカニズムを構築し、提供ている。

 Googleは、得意な検索技術を活用し、ビッグデータ&分析の分野のクラウド・サービスで、優位に立っている。

 AmazonやIBMといった、他のクラウド・サービス・プロバイダは、マシン学習や、データ分析ツールを模索している。

 Googleは、複雑で、知的な検索アルゴリズムや、索引アルゴリズムを開発している。

 また、Googleは、大量のデータを保存するために、BigTableのような、ビッグデータ技術を開発することにも取り組んできた。

図1)ビッグデータのライフサイクル全体を管理する。

・データの捕獲

・データの処理

・データの保存

・データの分析
Cloud2
 HealthcareITNewsによると、Cloud 2.0における、エキサイティングなプレーヤの1つである、Google Cloud Machine Learningは、大規模なデータセットを処理するためのBigQuery、パイプラインを作成するためのCloud Dataflow、データ探査のためのCloud DataLabなどを含む、他のクラウド・サービスと統合されているという。

 予測的なモデルを開発し、クラウドに存在する、データを分析するために展開する、プロセスを簡素化するために、さまざまな統合ツールが、適所にある。

   (続く)

 ベストセラーのアプライアンス

Cloud 2.0とは何か?(1) '17.02.22

【Cloud 2.0とは何か?(1)】 '17.02.22

 Cloud 2.0とは何で、ビッグデータを、どのように利用できるようにするのだろう? 2016年6月3日

 By SADA、Cloud Computing Blog

 この20年間に、さまざまなエキサイティングな技術が出現した。

 我々は、さまざまなインターネット関連の技術を、ゆっくりと理解し、生活、仕事、教育、娯楽などに受け入れ、利用してきた。

 我々は、クラウドの概念を、ゆっくりと理解している内に、Cloud 2.0と呼ばれる概念が出現しているのを見ている。
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 Cloud 2.0は、これまでのクラウドと何が違うのだろう。

 Cloud 2.0は、データに焦点を合わせており、データに関連した、あらゆることであるということができる。

 Cloud 1.0が、ベア・メタルやオンプレミスの仮想化で行っていることをする能力を提供するのに対し、Cloud 2.0は、データに関連した、あらゆることを表しているという、新たな概念である。

 Googleによると、Cloud 2.0は、データを分析し、理解することであり、コンピューティングの、コスト効果的で、信頼性の高い方法を提供するという。

 Google Cloud Platform(GCP)の場合、Cloud 2.0は、企業が、Googleのデータセンターにおいて、仮想マシンを実行でき、ストレージを維持できるようにすることを意味している。

 Googleのデータセンターにある、Google Cloud Platform(GCP)を利用することで、企業は、マシンを保守したり、ハイパーバイザを維持したり、電力や冷却を心配したりする必要がなくなる。

 Cloud 2.0は、ビジネスが、コンピュートする方法を変える。

 Hadoopで、VMを実行する代りに、Googleは、ユーザが、基盤やソフトウェアを心配することなく、巨大なデータセットで、問合せを実行できるようにする、BigQueryを提供する。

 Googleのデータセンターの写真
Cloud1
 SADAによると、Cloud 2.0は、例えば、Google Container Engine(GKE)に関することであるという。

 Cloud 1.0において、ユーザは、コンテナを管理し、実行するために、クラウドVMをスピンアップし、これらのVMを管理し、KuberneteとDockerをインストールし、クラスタにより消費される、リソースを管理する必要がある。

 Google Container Engine(GKE)で、Kubernetesは、Googleによりホストされ、自動的に、基盤をスケールするので、マニュアルで編成する必要はない。

 Cloud 1.0は、企業が、コンピューティング、ストレージ、ネットワーキングなどの基盤、電力、サーバ、ディスク・ストレージなどを所有し、自分たちで維持管理する、必要性をなくしている。

 Cloud 2.0は、企業が、仮想化、自動化、および、ソフトウェアに、あまり焦点を合わせることなく、データやアプリに、焦点を合わせられるようにしている。

 Cloud 2.0は、データセンターが、知性を持ち、ユーザが、より多くの時間を、本来の業務に費やすことができるよう、「コンピュータとしての、データセンター」の概念を、さらに抽象化している。

 Cloud 2.0は、企業が、事業における意志決定を支援することを目的にしている。

   (続く)

 ベストセラーのアプライアンス

2017年1月13日 (金)

IFTTT(If This Then That)サービス '17.01.13

【IFTTT(If This Then That)サービス】 '17.01.13

 IFTTT(If This Then That)サービス

 by Margaret Rouse、WhatIs.com

 IFTTT(If This Then That)サービスは、Webベースの作業を自動化する、オンライン・サービスであり、ユーザ特定の事象が発生すると、追跡している作業が、トリガーにされ、処理されるようになる。

 IFTTTサービスは、複数の作業を、ユーザが、スマートフォンをタップすることにより、開始される、「明かりを薄暗くする」といった、単一的な行動である、「Do recipes」や、ユーザが、他のWebサービスへの変更に基づいて、トリガーされた、シンプルな条件的ステートメントのチェーンを作成できるようにする、「If recipes」に分解する。

Ifttt
 「If recipes」の例を紹介する。

・Instagramに、画像を投稿したら、その画像ファイルを、Dropboxに保存する。

・社長が、レジスレーションに署名したら、ユーザに、テキスト・メッセージを送信する。

・外出中に、家庭に、人などの、動く気配が検知されたら、ユーザに、警告メッセージを送信する。

・Gmailのメッセージに、自分の名前が掲載されていたら、そのメッセージを、Evernoteに保存する。

・ファイルを、Dropboxに投稿したら、Googleドライブに同期する。

 IFTTT作成者によって、見通された目的を超えて、開発者は、IFTTTサービスを使用する、さまざまな、うまい方法を見つけている。

 例えば、Manythinと呼ばれる、iPhoneアプリは、IFTTTサービスを使用して、古いiPhoneを、CCTV監視システムに変え、スマート・ホームなどに対応した、クラウド・ベースの監視カメラとして使用できるようにする。

 ユーザは、動きセンサーとして動作するよう、2台のiPhoneをセットアップすることにより、動きを検知したら、ビデオの録画を開始するようにして、1台を監視カメラとして、もう1台をコントローラとして、利用できるようになる。

 「IFTTT(If This Then That)のチュートリアル」紹介ビデオ

・「110種類のベストIFTTTレシピ

 ベストセラーのアプライアンス

2016年12月20日 (火)

Microsoftは、新たなデバイスの開発者が、Cortanaスキル・キットとCortanaデバイスSDKで、Cortanaのビジョンに参加できるようにする。(2) '16.12.20

【Microsoftは、新たなデバイスの開発者が、Cortanaスキル・キットとCortanaデバイスSDKで、Cortanaのビジョンに参加できるようにする。(2)】 '16.12.20

 Microsoftは、新たなデバイスの開発者に、Cortanaパーソナル・アシスタントで、カレンダー、コミュニケーション、コミットメントといった機能やサービスを提供し、開発者が、Cortanaスキル・キットと、CortanaデバイスSDKを使用して、Cortana技術を利用できるようにする。 2016年12月13日

Cortena
 By Windowsアプリ・チーム

   (続き)

2)Cortanaデバイス・メーカ用のSDK (CortanaデバイスSDK)

 Microsoftのパーソナル・アシスタント、Cortanaは、ユーザの場所(家、職場、移動中など)に関わらず、ユーザを支援してくれるだろう。

 Cortanaは、ユーザが使用している、プラットフォームやデバイスに関わらず、ユーザに接続するだろう。

 これは、Cortanaが、Windows 10、Android、iOS、Xboxなどのプラットフォームで利用できる理由である。

 Cortanaは、IoTデバイスを促す、Windows 10 Updateの、IoT Core版に含まれるだろう。

 Microsoftの次のステップは、あらゆるプラットフォームに、スマートなデバイスを構築するために、Cortanaを、すべてのOEMやODMに利用できるようにする、CortanaデバイスSDKである。

 Microsoftは、Cartanaを、Skype、メール、カレンダ、および、リストと統合し、リアルタイムで、双方向のオーディオ・コミュニケーション能力を提供する。

 また、Microsoftは、Cortanaの専門スキルを、あらゆるデバイスにもたらし、エコシステムを拡大させていく。

 Microsoftは、コネクティッド・カーを含む、さまざまな業界やハードウェアのカテゴリに渡り、多くのパートナーと協調している。

 CortanaデバイスSDKは、多様性を向上させるよう設計されており、Windows IoT、Linux、Androidを含む、さまざまなプラットフォーム、オープンソース・プロトコル、および、ライブラリに渡り、サポートするようになる。

 初期のデバイス・パートナーである、プレミアム・オーディオのリーダ、Harman Kardonは、Cortanaと、プレミアム・オーディオを統合し、2017年に、スマート・スピーカの分野に、より多くのニュースをもたらすだろう。

 CortanaデバイスSDKは、現在、プライベート・プレビューの段階にあり、2017年に、広く提供されるようになる。

 ベストセラーのアプライアンス

2016年12月19日 (月)

Microsoftは、新たなデバイスの開発者が、Cortanaスキル・キットとCortanaデバイスSDKで、Cortanaのビジョンに参加できるようにする。(1) '16.12.19

【Microsoftは、新たなデバイスの開発者が、Cortanaスキル・キットとCortanaデバイスSDKで、Cortanaのビジョンに参加できるようにする。(1)】 '16.12.19

 Microsoftは、新たなデバイスの開発者に、Cortanaパーソナル・アシスタントで、カレンダー、コミュニケーション、コミットメントといった機能やサービスを提供し、開発者が、Cortanaスキル・キットと、CortanaデバイスSDKを使用して、Cortana技術を利用できるようにする。 2016年12月13日

 By Windowsアプリ・チーム

 Microsoftは、新たなデバイスの開発者が、Cortanaスキル・キットとCortanaデバイスSDKで、Cortanaのビジョンに参加できるようにする。

 何時、何処でも利用できる、Cortanaパーソナル・アシスタントは、カレンダー、コミュニケーション、コミットメントといった機能やサービスを提供し、ユーザが、仕事から、日常生活まで、あらゆる行動を支援する。

Cortena
 Microsoftは、AIにおける、技術的な革新の初期にいる。

 Cortanaパーソナル・アシスタントは、インテリジェンスで、ユーザの行動の支援を促す、インタフェースである。

1)Cortanaスキル・キット

 Cortanaスキル・キットは、開発者が、1億4500万人のCortanaユーザの参加者に、到達するのを支援するよう、設計されている。

 Cortanaは、ユーザが、プラットフォーム(Windows、Android、iOS、Xbox、および、新たなCortana技術を組み込んだデバイス)に渡り、発見やエンゲージメントを促しながら、作業を遂行するのを支援する。

 CortanaデバイスSDKは、OEMやODMが、ディスプレイがないか、大きなディスプレイがない、パーソナル・デバイスの新世代を作成できるようにする。

 Cortanaスキル・キットは、開発者が、Microsoft Bot Frameworkで作成された、ボットを活用できるようにし、新たなスキルとして、Cortanaを発行できるようにする。

 また、Cortanaスキル・キットは、開発者が、自分たちのWebサービスを、スキルとして、Cortanaに統合できるようにする。

 Cortanaスキル・キットは、開発者が、ユーザの好みや、コンテキストを活用することにより、経験をパーソナライズするのを支援する。

 今日、サンフランシスコで開催される、イベントにおいて、Microsoftは、初期の開発パートナーに、Cortanaスキル・キットの、プライベートなプレビューで、作業する方法を紹介する。

・Knowmailは、メールの過負荷の問題に、AIを適用し、Cortanaを発行できるようにする、チャットボットを構築するために、Bot Frameworkを使用している。

 知的な、Knowmailソリューションは、メールを優先付けるために、ユーザのメールの習慣を学習する、OutlookやOffice 365で動作する。

・金融サービス会社が、サインオンするためのプラットフォーム、Capital Oneで、顧客は、Cortanaと、自然言語で会話して、金銭を効果的に管理できるようになる。

・Expediaは、Microsoft Bot Frameworkを使用して、Cortanaの新たなスキルとして、Skypeに、チャットボットを提供している。

 このチャットボットは、ユーザが、Skypeで、ホテルやレストランを予約するのを支援する。

・TalkLocalのCortanaスキルは、ユーザが、自然言語を使用して、地元のサービスを見つけられるようにする

 例えば、TalkLocalのCortanaスキルは、ユーザが、家の水道管の水漏れを発見した時に、Cortanaとの会話を通して、地元の配管工を探せるようにする。

   (続く)

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