「Deep」を含む日記

■

有名みたいだし昔のまとめ記事なので読んだことある人も多いかも知れないですが、

「何かを作ることを毎日続けろ付け加えるなら、自分のために働くことを楽しめ」

っていうのを今更初めて見てなるほどなーって思いました！

面白そうなのでやってみようと思いました！！

皆さんは何か楽しんで作り続けてるものってありますか！？

すごく聞いてみたいです。

今から始めようと思ってることでもいいです！新年度ですしね！

ちなみに自分が楽しんでできそうなのはこんな感じかなと思います！！！

アニメを作る

ゲームを作る

秋葉原@DEEPに出てくるような検索エンジンを作る

テレビ番組風の紹介動画を作る

動画配信をする

ブログ記事を書く

曲を作る

旅行記事を作る

旅行プランを作る

続くか全くわかんないですけど、

挙げてみるとかなりいいですね！！ワクワクします！！！

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■anond:20180402214352

This is deep.

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■anond:20180315203708

WeakなDisりに、Deepな韻踏み、

Week Day は Live Stock

しながら Rhyme Stock

Saturday から本気マジだし

陰キャ丸出しお前じゃ勝てねー

ハンデあげたのに、噛んで...

あー、Shit off！

邪魔くせー、お前はいつも、

Sunday は寝たのに Monday は遅刻

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■anond:20180213132809

人の顔を複製して動かせる人工知能アプリDeep Fakeなんかも

現状ではハードウェアの性能が追いついてないから

良い環境でも数分の作業をするのに何時間も、何日もかかっちゃうんだよね

そんな状況なわけだから安っぽいロボットで出来ることなんてたかが知れてる

ファービーに毛が生えた程度のものを売る日本の上辺だけのビジネスはほんとうんざり

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■DJ TA-SHI「1992 MIX」- HIPHOP専門ラジオ局WREP 2017年11月18日放送

01. Gang Starr - Ex-Girl To Next Girl

02. Ill Al Skratch – Where My Homiez? (Come Around My Way)

03. Black Moon - I Gotcha Opin

04. The Pharcyde - Passin' Me By

05. Common - Breaker 1/9 (Beatnuts Remix)

06. HI-C - Sitting In The Park

07. Kool G Rap & DJ Polo - ill Street Blues

08. Black Sheep - Similak Child

09. Gang Starr - Gotta Get Over

10. Redman - Tonight's Da Night

11. Spice 1 - In My Neighborhood

12. The Pharcyde - Ya Mama

13. Arrested Development - People Everyday

14. Chubb Rock - Yabadabadoo

15. Das EFX - Mic Checka

16. Das EFX - Real Hip Hop (Pete Rock Remix)

17. ED O.G & Da Bulldogs - I Got To Have It

18. Nas - Halftime

19. Public Enemy - Shut Em Down

20. Eazy-E - Only If You Want It

21. 欠番（https://twitter.com/WrepRadio/status/931818391764996098）

22. Onyx - Throw Ya Gunz

23. Boogie Down Production - We In There

24. Dr. Dre & Snoop Dogg - Deep Cover

25. Leon Haywood - I Want'a Do Something Freaky To You

26. Dr. Dre - Nuthin' But A G Thang

27. Scraface - A Minutes To Prey

28. Brand New Heavies - Heavy Rhyme Experience Theme

29. Heavy D & The Boyz - Blue Funk

30. Above The Law - Call It What U Want

31. Digable Planets - Rebirth of Slick (Cool Like Dat)

32. Gang Starr - Take It Personal

33. 欠番（https://twitter.com/WrepRadio/status/931822759562244096）

34. Kool G Rap & DJ Polo - On The Run

35. Super Cat - Ghetto Red Hot

36. LB's - Bi*** Get A Job

37. Lords Of The Underground - Check It

38. Naughty By Nature - Hip Hop Hooray

39. Eric B. & Rakim - Paid In Full (Derek B's Urban Respray Version)

40. P.M Dawn - Set Adrift On Memory Bliss

41. Wrecks-N-Effect - Wreckx Shop (Full Crew Mix)

42. A Tribe Called Quest - Hot Sex

43. Main Source - Fakin The Funk

44. Zhiggie - Rankin' In The Dough

45. RUN DMC - Here We Go

46. A Tribe Called Quest - Scenario

47. Black Sheep - The Choice Is Yours

48. Naughty By Nature - Uptown Anthem

49. Wrecks-N-Effect - Rump Shaker (Remix)

50. Kris Kross - Jump (Supercat Mix)

51. M.C Breed & DFC - Ain't No Future In Yo' Frontin'

52. MC Serch - Back To The Grill

53. Pete Rock & C.L. Smooth – They Reminisce Over You

54. Tom Scott and The California Dreamers - Today

55. Mary J. Blige feat. C.L. Smooth - Reminisce (Bad Boy Remix)

56. Positive K - I Got A Man

57. Young Black Teenagers - Tap The Bottle

58. ArtOfficial - Don't Sweat The Technique

59. Def Jef - Cali's All That

60. EPMD - Cross Over

61. Redman - Time 4 Sum Aksion

62. House Of Pain - Jump Around

63. Wrecks-N-Effect - New Jack Swing

64. MC Lyte - Ice Cream

65. Tammy Lucas & Teddy Riley - Is It Good You

66. TLC - What About Your Friends

67. Bobby Brown - Humpin' Around

68. R. Kelly & Public Announcement - She's Got That Vibe

69. Nice & Smooth - Somethimes I Rhyme Slow

70. Jeff Redd - You Called And Told Me

71. Shinehead - Try My Love

72. Kris Kross - Warm It Up

73. Naughty By Nature - Everything's Gonna Be Alright

74. Ice Cube - Check Yo Self (feat. Das EFX)

---

上記の出所は WREP‏ @WrepRadio の https://twitter.com/WrepRadio/status/931810971282059265 から https://twitter.com/WrepRadio/status/931836391440506880 までの一連のツイートより転載

Permalink | 記事への反応(0) | 23:29

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■バニラリミコンエントリー一覧

https://qzin.jp/contest/#entrylist

Permalink | 記事への反応(0) | 00:05

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■https://anond.hatelabo.jp/20170912165015

星新一がエッセーだかで「戦争の記述を歴史上の記録から抹殺して、戦争という言葉を禁止すれば、何世代か先に戦争が無い世界が出来る」みたいな事を（一種の皮肉やユーモアーで）書いていたが。それに近い感じにはなっていると思う。

現実的な交通の便の良さや何やらが良ければ、遠い昔○○地区でしたみたいなの、あんまり関係無いんだよね住む人にとっては。

余談だけど。最近本が売れてホクホクの東京DEEP案内の執筆者は、たびたび地区の説明文の中で「この辺りは被差別地区で…」みたいのを入れてきて、それ自体は確かに単なる事実だろうし、差別的意図は無いって事なんだろうけど。ネットに公開され続ける事には、ちょっとひかっかりも感じるし、かと言って禁止しろ！ってのも変だしなぁ…と、なかなか難しい面がある話だなと。

Permalink | 記事への反応(0) | 17:15

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■https://anond.hatelabo.jp/20170804191130

東京DEEP案内

Permalink | 記事への反応(0) | 20:29

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■動画コンテナが闇だった

仮想化の勉強をしていたらGoogleの検索に引っかかった。

サーバにアップされた動画に対してパスワードをかけて、ひとまとめにして相手に送れるという

昔ながらのアップローダに毛が生えたようなものだった。

パスワードを公開している掲示板も検索に引っかかり、エロ動画でも発掘できるのでは？とウキウキしながら内容を確認する。

児童ポルノの山。。。そっ閉じ即通報である。

Deep Webでやれ。

Permalink | 記事への反応(0) | 22:07

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■ポケモンgoシカゴフェスト感想

ご存知だろうが、フェスは最悪だった

https://headlines.yahoo.co.jp/hl?a=20170723-35104627-cnn-int

http://japanese.engadget.com/2017/07/22/pokemon-go-fest-lugia/

増田は12時間かけて車を使ってシカゴに行ったので、すでに疲れも溜まっていた

しかし参加者は約2万人

9時に着いたが、すでに長蛇の列ができており、10時開門で入れたのは12時近くだった

セキュリティを通過し、いざ記念メダルを手に入れようとしゲームを起動したが、ログインができなかった

呆然とするしかなかった。。。

入り口すぐのInformationブースには列ができており、みなログインできないことを問い合わせるための列だった

しかし、キャリアの問題なので解決できないとの返答

その周辺の怒りが爆発した

"We can't play!"や"Fix the game!"コールも起こっていた

ニュースになっていた通り、メインステージでアナウンスがあるたびにブーイングが起こっていた

タイプボーナスの途中経過なんぞどーでもよかった

ただ、全てのスマホがダメだったわけではない

一緒に参加していたBoost Mobileのスマホを持つ友達はプレイできていた

このBoost MobileはSprint系列のキャリアで、安いプリペイド料金が魅力だが、エリアカバー率やつながりがよくない

しかし、このフェスではBoost Mobileの方が、全米のエリアカバー率が高いAT&Tよりも使えるキャリアであった

SprintとBoost Mobileはポケモンgoのスポンサーだったし、フェス内に独自のブースも持っていたので、おそらく優遇されていたのだろう

増田はAT&Tだったので、グラントパーク内で割と人の少ないところに行かないと使えなかった。。。

これは人気のモンスターやレイドバトルが始まっても参加できないことを意味する

これはAT&Tだけではないようで、現地で知り合ったVerizonの友達もつながらないと激怒していた

（この人は10分で売り切れてしまったチケットをオークションで$200にて落札したと言っていたが。。。）

仕方ないので、Boost Mobileの友達にテザリングしてもらいなんとかログインし、プレイしていた

こういう知り合いがいない参加者は、このフェスずっと座っているか寝るかしかできなかった

お詫びの対応は当然だと思う

http://pokemongolive.com/en/post/pokemongofestupdate

そのうち、チケットの全額返金、100ドル分のポケコインをイベントの参加者全員に配布、参加者全員に伝説のポケモン『ルギア』を配布は良い

ちなみにイベント終了後、「詫びルギア」がバズってたのには笑った

しかし、「会場内に出現する予定だったレアポケモンやタマゴを、公園を中心に2mile（注、日本の一部のニュースサイトでは2kmとなっているが、実際は2mile）圏内のシカゴ市街でも出現するよう変更」について少し言いたい

フェス終了直後からこの変更が起こり、ルギアやフリーザーのレイドも始まった

この2mile内がポケモントレーナーの群衆により、軽く騒動になっていた

さらにシカゴの狭い道の中にあるビルやホテルがジムになってたので、群衆が道路にはみ出し車の渋滞も引き起こしていた

まるでお台場で起こったラプラス騒動のような。。。

結局、この群衆では通信障害が起こってしまうので、増田は滞在を日曜日の午前中まで延長し、レアポケモンやルギア、フリーザーをたくさんゲットした

CHICAGOのアンノーンや、ヘラクロスをゲットできたことで、フェスの不満は40%くらい解消された

（ちなみに、グラントパークから2mile内のレイドでのルギアやフリーザーの捕獲チャンスは100%捕獲できるようだったので、皆パインの実を使ってキャンディー倍にして捕まえてた）

フェスでよかったのは、アメリカにしては安い料金でフードを食べられたことや、各チームのコンセッション内に充電器が完備されていたことだろうか

シカゴのdeep dishを$3で食べられたのはよかった

脱水症状にならないように、水の補給は常にできるようになっていたし、救急班がすぐに出動できる体制になっていたのは評価したい

動画があったので、載せておく

http://www.businessinsider.com/pokemon-go-fest-chicago-video-niantic-john-hanke-booed-lugia-2017-7

特に以下のYouTube動画はフェスの早乗りしたところから、フェス終了後の様子まである

https://www.youtube.com/watch?v=KpoxnJGHGrA

ちなみに、7PMになると同時に会場は撤収

特に終了だというアナウンスもなくスタッフが"Leave imadiately!"と叫んでいたり、裏方がメインステージの液晶やライトの片付けを始めた様子を見て、

なんだったんだ、このフェスは。。。と思わせるのに十分であった

（追記）

7/26 6:30(JST)、nianticlabからメールにてお詫びがきた。チケットの返金は9月、100ドル分のポケコインとルギアは7日間のうちに自動的に入るとのこと。

7/27 10:20(JST)、気がつくと詫びルギアされてた。100ドル分のポケコインも振り込まれていた。

170ドルのガソリン代と120ドルの3泊分のホテル代を費やし、寝不足と戦い、炎天下の中でほとんどゲームができなかったストレスと引き換えるにはちょっと安いかな。。。

Permalink | 記事への反応(1) | 08:57

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■謎の映像「Blank Room Soup.avi」(「freaky soup guy」「soup torture」)について　(その2)

まず、前述のrenaissancemenがアップしているこの動画を観てほしい。

「Video from My Phone (Sierra walks.3g2)」

https://www.youtube.com/watch?v=lXCvMWxwOiY&t=11s

次に、Raymondのオフィシャルアカウントがアップしているこちらの動画を。

「Sierra's Journey」

https://www.youtube.com/watch?v=SD9TXypng4E&t=117s

動画のタイトルを信じるなら、どちらの映像にも「Sierra」という女性が登場する。

この女性は恐らく、Raymondの妻のSierra Aiko Persiだ。

下記のflickrに彼女の写真がある。

https://www.flickr.com/photos/rebeccadru/13684061944

Raymondのアカウントに、Sierraの動画があるのは分かる。

だが、renaissancemenがSierraのプライベート動画をアップしているというのはどういうことだろう？

renaissancemenが、どこかにアップロードされていたSierraの動画を無断で転載している可能性も無くはないが、正直これはrenaissancemen＝Raymond S. Persiである、と考えるのが妥当だろう。

ちなみに先ほどのflickrの画像の左側に映っている男が、Raymondだ。

…改めて「freaky soup guy」「soup torture」を観てほしいのだが、スープを食べている男は、Raymondに似てないか？

下記サイトにも彼の画像がある。

http://disney.wikia.com/wiki/Raymond_S._Persi

…「freaky soup guy」も「soup torture」も、どちらもRaymond S. Persiの自作自演動画なのではないかと、私は考えている。

ちなみに、RayRayのアカウントが、metacafeにも存在する。

http://www.metacafe.com/channels/RayRayTv/

ここでは他のRayRay動画に加えて、「これらは私たちが作ったものではない」という趣旨のコメントと共に、「freaky soup guy」「soup torture」の2本の動画もアップされているのだ。

また、下記の動画で、「ReignBot」というyoutuberが、

・Raymond S. Persiにインタビューしたところ、「LAのKey Clubという劇場でRayRayのパフォーマンスをした際、何者かにRayRayのコスチュームを盗まれた」と彼は話した。

・「コスチュームが盗まれた後、「freaky soup guy」の映像と、「soup torture」へのリンクが、Eメールで私のところに送られてきた。」「このビデオを作った人々が、私がイメージしているRayRayの挙動をきちんと行えていることに驚いた」と彼は語った。

という趣旨の話をしているが…如何にも嘘くさい。

「Blank Room Soup.avi "Deep Web" Video EXPLAINED(?) (w/info from character creator)」

https://www.youtube.com/watch?v=sFd2wTvhQHg&t=417s

renaissancemenがアップしている動画には、バッドテイスト的なものも多い。

例えば、下記の動画を観てほしい。

https://www.youtube.com/watch?v=ZaTqs06tZok

動画説明によると、1993年にドイツで発見された野生児の映像だ…ということらしいが、どう考えてもこれはジョーク・フィルムだろう。そして注目すべきは、この映像のVHSテープ風の画質処理が、「freaky soup guy」に酷似していることだ。

恐らく、どちらの映像もRaymondがジョークとして作ったものなのではないか？彼はこういうバッドテイストな冗談を好む人なのだろう。

…という訳でこの謎は解決、ということにしたいのだが…。

実は、不可解な映像がもう1本存在する。

(その3に続く)

Permalink | 記事への反応(0) | 02:00

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■本屋大賞以外のランキング②ジャンル別（9選）

http://anond.hatelabo.jp/20170414012241

（人文、文学、新書、文庫、経済、経営、ビジネス、ITエンジニア）

Permalink | 記事への反応(1) | 01:33

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■深層学習って誤訳なんじゃない？

なにが深層だ！多層学習だよね？なんでdeep learningを深層学習なんて訳しちゃったの？

たしかにdeepって深いって意味だから多層のニューラルネットワークを表すのに深層。分るよその気持はわかるよ。

でも日本語で深層って言うと深層心理という言葉もあるとおり深いところにあるものというイメージだよね。

英語のdeepは深さ、つまり奥行き=層の厚さというイメージをちゃんと与えている。

なのでそれをそのまま深層って訳しちゃだめなんじゃないの。

みなさん御存じのとおり、deep learningが学習するのは深層ではなく表層です。

例えば画像認識がdeep learningのアプリケーションとしてよくとりあげられますが、

あれはおもにCNN(Convolution Neural Network)という層があって、従来の画像認識問題では、

前処理にあたるものをneural networkの中でできるようにしたために可能になっています。

これはネットワークのなかでは前段で深層というより表層ですよね。

人工知能の深層というと、画像の意味を理解したり(そういうアプリケーションもあるようですが、やはりパターン認識の域を出ていないと思います。)

論理を構成したりということが知識としてではなく知能として学習が可能になってこそ深層と呼べるのだと思います。

しかし、deep learningが人工知能研究のイノベーションを起したことも事実です。

このいきおいで研究が進めば真の深層学習が実現する日も近いかもしれないですね。

Permalink | 記事への反応(0) | 10:41

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■SAO劇場版を見た。

初めに言っておくと、劇場版はアニメ2期より後の話らしい。SAOはアニメ1期しか見ていなかったが、最初の数分のダイジェストは1期の内容だけだったし、前提知識は概ね問題なかった。しっかり楽しみたい人は2期まで予習しておくのが良いだろう。

さて、パット見の客層は、ほぼ(95%ぐらい)男で、年齢層は10台後半〜20台前半ぐらいだった。まぁ大体は時間のある学生時代に原作やアニメを見た人たちだろうし、SAO自体、言ってしまえば男子中学生の妄想みたいな作品だから女子率低いのも納得感ある。

以降は軽くネタバレあるので引き返すならここで。

まず、今回はARの話で、現実のここ数年でAR→VRに流行が一気に持っていかれたのに反して、VR→ARの流れで描かれている。

SAOはラノベ系俺TUEEEEの先駆けでありながら、近未来的設定が特徴的な作品であると理解しているが、その点については頑張っていたとは思う。ARアイドルとか、どこでも仮想ステージとか、日常からバトルへの遷移演出とか、出だしはなるほどという感じであった。

……が、次第に雲行きは怪しくなり。

例えばAR時の身体能力おかしくね？とか。最初の方で、ARだから殴って痛いみたいなシーンなんて無かったんや。

とまぁ設定は総じてお察し。やっぱリアル成分増えるとガバガバ感が強まっちゃうんだなというのが正直な所。こまけえことはいいんだよ。

それからとにかく東京ネタが多かったなと。大岡山の東工大キャンパスとか、結構な人が分からないんでね？君の名は......は監督の趣味にしても、地名レベルまでガッツリ作品に取り込むのは、まぁどうなのだろうね。よく知らなくてもウケるのかな。あまり気にならないのか。あと新国立競技場はワロタ。

時事はかなり反映しててここまでやっちゃうのかと1周回って感心。ただディープラーニング(笑)とか、あのコンテキストでこの言葉を使う意味は全く無いので、どう考えても言ってみたかっただけ。まともに突っ込む気も失せるレベルなので、多分我々の知っているDeep Learningではない別の何かなのだろう。

作画は平均的な劇場版アニメのクオリティ。現実世界はリアル風景写真をベースにした(?)静止画＋動く何か（なぜか蝶々が多い）でごまかすシーンも多いが、まぁ許容範囲だろう。ただクライマックスの演出については、ポケモンショックを想起させる短間隔の激しいイフェクトと連続カットインで、直視できなかった。ちょっとやり過ぎだったのでは。

音楽は悪くなかったが一発で印象に残るほどのインパクトは無かったかな。

シナリオはSAOらしく可もなく不可もなく、まっこんなもんだろね感。

改めて考えてみると、総じて深海的要素を取り入れてたなと。よく研究したんじゃないかな、て思ってたら、監督の伊藤氏は何度か深海作品の助監督やってたみたい。知らなんでスマンな。

てことでまとめると、勢いで乗り切った部分は否めないが、SAO臭さを許容出来る人であれば、十分楽しめる作品にはなっているかと思う。

以上。

Permalink | 記事への反応(0) | 21:13

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■http://anond.hatelabo.jp/20170120042157

…と、昔は思われていたが、Deep Learning技術の発達により、音楽や芸術もＡＩで作成できるようになりましたとさ。

Permalink | 記事への反応(0) | 04:34

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■ブクマカクラスタリング

特に説明するまでもない事実だと思うが、はてなブックマーカーには特定の話題に特定の同様のコメントをしがちなアカウントからなるクラスタが複数存在する。はてサ、ニセ科学批判クラスタ、・・・（モヒカン？）

とすると、ある程度のブックマークが集まったページのブックマークコメントを形態素分解し、同じようなページに同じようなコメントを付けるようなアカウントをあらかじめクラスタリングして、各ページについてその各クラスタのブックマーカーによるコメント頻度や各クラスタごとのコメント傾向を表してくれると、ブックマークされたページがどういうものかあらかじめわかりやすい。Deep Learningならもっとうまくやれるのかもしれない。実装してくれないかな。最近暇がないから、無駄なページを読みたくないんだよ。

xevraやmidas、blueboyのようなブックマーカーをoutlierとしてクラスタリング除外する機能も実装している必要がある。無論、midas閣下とxevra先生については独立して鑑賞したいのだが、それはお気に入りを使えばいい話である。

Permalink | 記事への反応(2) | 19:36

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■はてブで「Amazon」と検索してみると

昨今話題になってるヤマトや佐川関連のブックマークが上位を占めるかと思いきや、まったく違った。

（2016年12月29日10：54時点、本文、新着順で検索）

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（以下略）

ECサイトを連想させるトピックがほとんどなくて、AmazonがB2B向けサービスを充実させていることに驚いた。

Amazonって表向きは物流業界に革命と問題を起こしている要因に挙げられているけど、EC以外のインパクトがどれだけ大きいのか門外漢なので分からない。

↑でブクマ付けた人、何が起きるのか教えて

Permalink | 記事への反応(1) | 11:08

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■

凄い今さら感があるが、Deep Learningのフレームワークのchainerの作者が日本人だと知って、開発者のサイト覗きに行ったら、すごく珍しい苗字で良く知ってる名前で、すぐに知人だと気づいた。

いやいやいやいや、どうして彼方と此方が陸続きだと言えるのだろう？

半信半疑の目には、大人びた雰囲気が加算されてたら小さめの実写アイコンじゃ全く分からなくて、プロフィールをつい探してしまった。修士卒業年2012年。浪人したから一年違いで、つまり動機だ。学部。どこだったかな。さらに辿ったら、中学、高校......54期生とあります。自分もそうです。本当にありがとうございました。

紛れもなく、一時期一緒に登校してたくらいには親しかった(と自分が思い込んでいた)元クラスメイトだった。

好きなテレビ番組のどんなSEなら今の心境にあうのか、みくりさんじゃあるまいし、俺には全く分からない。

まだ高校生だった頃、文転する前も彼がお昼休みに知人と黒板を囲んで議論していた内容はほとんど分からなくて追い付けない感じがあった。そして今、卒業から十年以上経過してニライカナイに行っちゃったんだなという自分勝手な寂寥感に襲われてる。

任天堂の岩田さんの同級生みたいにいつか語れる？そんな贅沢ができるほどにはまだ、自分の道は到達線には程遠い。言葉も出てこない。

Permalink | 記事への反応(0) | 12:49

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■ML・NLP米中対決 日本は蚊帳の外

ML米中対決

日本は蚊帳の外

でもおいら

ワクワクすっぞ

Deep learning, the field obsessed with "being first". Or is it every field that has preserved an "academic" culture? pic.twitter.com/4y9DTmkX6b— François Chollet (@fchollet) 2016年12月16日

Permalink | 記事への反応(1) | 12:14

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■現代の必須知識: 確率統計

賭け事からDeep Learningまで確率と統計の知識とセンスさえあればあとはなんとかなる．

Permalink | 記事への反応(0) | 00:07

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■言語ってなんだ、状態か？

まずは【お前自身が機械翻訳に駆逐されろ】"iwatani"の翻訳した記事が上がっていた。

＜GoogleのAI翻訳ツールは独自の内部的言語を発明したようだ、そうとしか言えない不思議な現象が＞

http://jp.techcrunch.com/2016/11/23/20161122googles-ai-translation-tool-seems-to-have-invented-its-own-secret-internal-language/

http://b.hatena.ne.jp/entry/jp.techcrunch.com/2016/11/23/20161122googles-ai-translation-tool-seems-to-have-invented-its-own-secret-internal-language/

Zero-Shot Learningは分岐のない翻訳などではない。これは正しくOne-shot Learningの延長線上にあり、

ワンショット学習すらしないで（この場合対応ペアでの事前学習をおこなわず）、新規ペアでの処理を行うっていうことだ。

この語は翻訳に限った話でもない。だからほとんどの訳がおかしい。むしろ機械翻訳の方がマシ（背景を理解していない翻訳者より機械翻訳の方がマシという皮肉な状況）。

ワンショット学習っていうのは人間ができることでもある、極めて少ないサンプル(多くの場合一サンプルでもいい)から学習する方法。

（ちなみに実際に脳内でもOne-Shot Learningは繰り返し学習とは別パスなのではという示唆もある）

＜グーグルの翻訳AIが「独自の言語」を生み出したといえる根拠＞

http://wired.jp/2016/11/24/google-ai-language-create/

http://b.hatena.ne.jp/entry/wired.jp/2016/11/24/google-ai-language-create/

なんだ英語を介さない翻訳手法って。もうなんなの。

これらは古くから考えられてきた「基底となる」文法等を完備した「中間言語」などではない。

論文で触れられている「『Interlingua』な表現形式」は『semantic representations』とされていて、まさに多言語間で共通する「『意味表現』の表現空間」であり、

ツリー状に開かれてもいない。人が想像する構造化された言語などではない。

ただしその空間を共有していて、つまり共通の意味表現を持っていることは論文(arXiv:1611.04558)で実験的に証拠を提示されている。

今までも多対多の翻訳でネットワークを共有することでBLEUを向上できるという論文は出ていたが、今回のは、翻訳に関して言えば、十分普遍化した意味空間を内部的にもったネットワークに新規ペアをぶち込んでも能動的な転移学習すらせずにそれなりの結果が得られる、結果の向上だけでなく未知ペアを処理できるって事である。

　そしてその効果は汎用性↑↑、そして最大のメリットはサンプルが少ない言語ペアもやりやすくなるぞ、マイナー言語にも早く適用できるかもって所だ。

One-shot Learning系（小サンプル）とDeep Learning系（巨大サンプル）によるネットワークについて、意味という（我々にも見えない）上位構造の下に配置された構造である「言語」を扱う特別な例では、両方を一つで達成できる可能性が垣間見えた論文なのでもある。

Permalink | 記事への反応(1) | 17:32

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■http://anond.hatelabo.jp/20161026180144

その状態からwaifu2x使ったら無修正画像が見られるんじゃね！？？？

というか

Permalink | 記事への反応(0) | 23:57

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■http://anond.hatelabo.jp/20161023044837

NVIDIAと組んだことが裏目に出る気がして仕方がないのだがどうだろうか。

NVIDIAはGPUでは唯一の成功者になっていてGPGPUだDeep Learningだと元気がいいが、

モバイルでの施策は悉く潰えている。

Android 3.x HoneycombはNVIDIAが driverを公開しないためにAOSPの黒歴史扱いでなかったことになっているし、

SHIELD TABLETは全機回収騒ぎを起こした。

TEGRA K1はすぐに後継のTEGRA X1が出てSDKが禄に更新されなくなり、

TEGRA X1は車載メインだが自動運転などさせようと思ったら非力だ。

OSやライブラリなどソフトウェアを全部任天堂の部隊が担当して

アプリケーションを作りやすい開発環境を用意できても、

NVIDIAのハードウェアは陳腐化するのが早すぎる。

Permalink | 記事への反応(0) | 17:19

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■WebデザインやWebシステムは、相手の企業の事業が失敗しないように話を進めるべき

雑談

最近LINEが株式上場(証券コード:3938)したようだ。一時は高値で5,000円まで上がったが、安値4,310円(2016年7月16日 17:44現在)まで下がり、なんと690円も下がっている。一瞬の差し足で儲ける連中は賢い。

今流行の統計的な手法やdeep learning(機械学習・人工知能)を駆使し、株価が3,000円台まで下がるタイミングは何月何日か？を探り空売りできないかを考える今日この頃。

さてここからが本題。金融に関する仕事、コンサルタントなどはできないと思い、とりあえずWebシステムもどき、あるいはWebサイトらしきものを作る仕事を始めた人の愚痴である。

商品販売〜広告戦略立案〜Webサイト制作までの流れ

まずA社が商品販売するところから、B社がWebサイト制作をするまでの流れを簡単にまとめた。

[Step1]:商品を売ろうと企てる

[Step2]:商品の開発期間・開発コスト・広告や集客を考える(Plan)

[Step3]:2におけるチラシ・ホームページを外注に投げる

[Step4]:外注先がそれらを一件○万円で引き受け、広告完成(Do)

[Step5]:広告効果がどれだけであったか？を調べ、問題点について調べる(Check)

[Step6]:商品販売を取りやめるべきか？広告の打ち方を変えるかの改善を図る

[Step7]:改善された広告・販売戦略を基に動き直す(Action)

さて、かの有名な電通鬼十則( こちら参照)にも「「大きい仕事」と取り組め。小さい仕事は己を小さくする」と言う言葉がある。

先日その大きい仕事のお膝元というべき会社で、Step4を担当している人と話した。それが意外に俺と同じ事を考えててビビった。って事は日本の広告業界すべてが、派手な物を作って...って発想なのかと思った。

さて案件の規模が小さい程[Step1〜7]全体の大部分に関与でき、大きい程[Step1〜7]全体が見渡しにくく、関与もしにくい場合もある。そして自分でアクションを起こしたが、結局[Step1〜7](PDCA)全体が回ってない事もあるのは何処も一緒なようだ。

もちろん自分は[Step4]の工程の1部品として動いていて、基本1〜7の大枠の中の1部品として動いているに過ぎない。ここでStep4の仕事をしていて愚痴りたい事の1つに、「[Step4]の人たちって、どうして[Step4]の事しか考えないのだろうね？」と言う事だ。以下その愚痴を書きたい。

愚痴:デザイナーに居る「俺が作ったデザインすばらしい」な意識高い系

どうも俺は「俺が作ったデザインすばらしい」「よそがやらないようなデザイン」をひけらかす為に話を進めている場合程、やる気なく仕事している。

過去の嫌な事例

過去酷いと思ったのは、[Step1〜3]側のクライアントと会議で決まった内容を、[Step4]のこちら側で無理矢理ひっくり返した物を作った事だ。無論自分らの意見を押し通すのも商談の上で必要な事もあるが、必要ないならやらなくて良いと思う。

上は上で「クライアントでなくウチがやりたいんだ」と一点張り。それに対し、実際に手を下す俺は「既に決まった物なのに、そもそも全体の進捗を狂わす事はないんじゃない？ただただ作業日数も増え、俺のやることも増えるだけだし、俺そこまで能力ないし」と思っていた。

その結果中間会議でクライアントに「やらない方がいいんじゃないですか？」と言われ、ざまーみろと思った事もあったっけ(笑)。こうなると「俺はこんなに素晴らしいと思っているのに、お前はそう思わないのか」と言う流れになり、相手からすげえ嫌がられることも少なくない。

確かに「とりあえず始めて見て反響を見る」と言う事も重要だ。しかしながらStep4の自分らが、デザインをひけらかすが目的ならこれは論外だ。以上。こうして俺はデザインを仕事ではやりたくないなあと思うようになった。

商品の広告をお客さんに見てもらい、売上を上げる事がそもそものやる事

この時自分がやっていた仕事は、「商品Pの広告をターゲットとする客層のx%に見てもらい、商品Pにおける売上高をy%向上させる」事の一部ではなかろうか？ならば見た目自慢よりも、サイトに依ってお客さんにどれだけ反応が呼べたか？という事を調べ、クライアントと一緒に[Step5〜7]に活かす事も重要だと思う。

サイトの見た目、機能、SEO(検索エンジン・ソーシャル対策)などがそれぞれバラバラなのもいけない。そしてそもそものところで「どのようなお客さんに見てもらったり使ってもらったか？」「そもそもの事業戦略」が無視されている。

そんなに見た目や機能が重要か？必要最小限で良いから会社の事業が回るようなものにする事こそ、自分ら[Step4]の人間のやる事だと思う。

クライアント、各Step毎の人と連携する姿勢を忘れない

そのためにクライアント、各Step毎の人と連携する姿勢を忘れてはいけない。先ほどの愚痴みたいに各Step毎にバラバラに行動するようなやり方は、今後世界的にも流行らないと予想する。又、システムやホームページが内製化されるのも、Step毎の連携を良くする為である。

ツールを作る事に頼らず、他のみんなができるように

さて、商売柄わからないことがあると、はてなブログ、Qiita、StackOverflowなどのレシピサイトを見る事が多い。ここで最近Qiitaを読んでいて、「マーケティング担当者にSQLを完全マスターさせた話:Qiita」と言ういい記事があったので紹介したい。以下デザインの話から離れるが、是非聞いて欲しい。

みなさんこの試みをどう思うだろうか？俺はこの動きに賛成だ。俺の推測を書くが、恐らくこの会社の社員数は多くて100人前後まで位で、上記の[Step1〜7]までの多くの部分を1社で担当していると思う。

無論顧客情報や売上情報に関するデーターベース(SQL)にアクセスし、それを分かりやすく画面に表示してくれるアプリはあるはずだ。これをみて経営や商品を売るのをどうしていくか？を考えて行く訳だ。

例えば、1ヶ月に100回以上データベースに対し特定の処理がなされるのなら、アプリにした方が良い。しかし「この時だけ単発にデータベースに○○な処理をさせて、△△な事を調べたい」と場合もあるはずだ。こうなってくると、「マーケッターの人に単発のSelect文案件を片付けてもらおう♪」という流れになる。

以下何故この作戦が必要かを熱く語る。例えばファミコンのボタンは「Aボタン、Bボタン、STARTキー、SELECTキー、十字キー」しかなく、それ以外の事は一切できない。これはアプリケーションも同じで、アプリケーション化する事でユーザーの動きを制限することにつながる。

必要最小限に仕事をまとめたい場合は別だ。しかし今回の場合「火属性の敵に対し、どう対処するか？」「そもそも相手を属性E_1,E_2,…,E_nに切り分け、それぞれに対しどう対処するか？」の場合ならば敵の弱点も変わってくる。そのため制限ありだと対処できないケースも出て来る。

こうなれば「賢者、すっぴん、すっぴん、すっぴん」では某エ△スデスに勝てないだろう。それに賢者が戦闘不能の時はもう冷あせもんだ。レイズ、アレイズ、フェニックスの尾がないときは、誰がケアルやエスナしてくれよう。そこで全員が「賢者、赤魔導士、赤魔導士、赤魔導士」位ならば、賢者が忙しい時にケアルが使えてラクだし、全体を有利に進める事が可能になる。

[Step4]の会社にいる立場としてこんな選択が出来るのが羨ましい。なので新しくツールを作るだけが選択肢ではなく、みんながある程度できるようにしておきたい。

その為に自分は何ができ、どうしていきたいか？

以下その為に自分は何ができ、どうしていきたいか？について話す。まず自分は学生時代、どちらかと言えばxとyが嫌いだった人が絵や音楽をやる事もあるようだ。俺はその逆で、絵を描くのをサボってでもxとyをやり続けていたい人だった。なためどうも絵が好きな人、音楽が好きな人の話が抽象的に感じる事がある。(俺、Webシステムの方がリクツが分かるほうだから得意かも...)

起業は無いものとして考えた時、どの道Step1〜7のPDCAサイクルなど早々回りゃしない。ならば、少しでも自分の出来そうな方で仕事したいと思っている。わがままを言えば[Step1〜3]寄りの仕事がしたいと薄々思っている。

このまま堅い商売を続けるなら、それこそ物理学者みたいに世の中の物事を数値やy=f(x)化し、扱いやすくしてやりたいとも思う事もある。例えば商売なら、未来を予測しきる無敵の関数y=f(x)を編み出してもうけるとか。

又は経営層やマーケッターがxとyを見やすく、確認しやすくするデーターベースツールの開発が出来て、売っぱらう事ができれば…(用語言うなら、Microsoft PowerBIと言ったツールかな？)

xとyをフル活用することで、できる限り失敗しない線を探して勝ちを拾う。又はマーケッターなどの人と協力し、無難な商品Pを売る上での最強の市場(＝有利な戦場)を見つけて行ければとも思う。

最後に「無理に成功を夢見る」ではなく、「出来る限り失敗しないように無難にやる」「無難にやる策を模索する」で行きたい今日この頃。まあ、難しいんだけどな。

Permalink | 記事への反応(0) | 21:40

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■断言しよう、チャットボットブームは去るし関連ビジネスも失敗するよ

会社名を明かせないが、業界大手のベンチャーキャピタルに所属している。

主な出資先は所謂ミドル、レイターと呼ばれる「成長、拡大期」のベンチャーである。

私自身も一回事業立ち上げ、売却した経験を持つ。

さて、そんな私も最近は起業前、もしくは新規事業を立ち上げようとしている方にアドバイスをすることが多い。

そしてその中でもここ1ヶ月は会う人の3割がチャットボット系のサービスのアイデアを語るのである。

「やめたほうが良い」と毎回アドバイスするのだが、毎回伝える3つの点についてここに記したい。

願わくばこの記事が広まり、浅はかな「対話型サービスの未来」を考えているベンチャーが断念し、より可能性の高いビジネスに切り替えて欲しい。

そしてこの記事を受けても尚、私の予測を上回り成功するチャットボットサービスが出てきてほしいとも思う。

前置きが長くなったが、以下3点がチャットボットが失敗する理由である。

1. ユーザーの利用シーンが無い

一番の理由がこれだ。

ここで注意したいのが、 クライアント ではなく ユーザーである点だ。

よくある「チャットボットを簡単にECサイトに導入できます」サービスを事例に出してみよう。

彼らはこういった切口で法人クライアントに売り込む。

「今まで大変だった顧客対応がチャットボットで代替できます。」

「チャットボットが商品のアピールをすることで売上が上がります。」

確かに正論に聞こえるし、無料キャンペーンや優先登録などに興味を示すクライアントは多いだろう。

プレスリリースを出せばクライアントの問い合わせは殺到するだろう。

しかし、その先の「ユーザー」のことを考えているだろうか？

ユーザーは商品についてわからないことがあった際に、いきなり得体の知れない自動応答システムに話しかけるだろうか？

そもそも埋込み型の顧客問い合わせサービス（zopimやolarkなど）について、ユーザーの利用率が5%未満に過ぎない事例が多いことを知っているだろうか？

私もこれらの問い合わせサービスに関わったことがあるが、日本人の性質としてチャットボットにいきなり話しかける（しかも想定された問答を想定通りの言い回しで）例は少ない。

ユーザーが使わなければクライアントも離れる。

無料期間でクライアント数は増えるだろう。

また、少ない額であれば導入する事例も増えるだろう。

しかし、ユーザーがチャットボットを使うシーンは少ないだろうし、結果として売上にもコストダウンにも繋がらないケースがほとんどだろう。

厳しい言い方をすると、話を聞くチャットボット関連サービスは現状、 「ユーザーのことを考えず提供者側の視点しかない マスターベーショナリサービス」

なのである。

2. そもそも自然言語処理の精度はそこまで高くない

自然言語処理を簡単に説明すると、「コンピュータが会話を理解し適切な回答を返す処理」である。

この技術は現状、正直言ってそこまで高いレベルに達していない。

言い換えるならば「ユーザーの期待値」と「提供できる技術レベル」の均衡が取れていない。それどころかユーザーの求める「自然な対話」レベルにはほど遠く失望させるものなのである。

よく非技術者の創業者や流行りものが大好きなコンサルが「Deep Learningの登場で自然言語処理の精度が高まり自然な対話を実現できる」とドヤ顔で語るのだが、これは大きな勘違いだ。

画像認識については、「文脈」などその対象以外の外部要因が発生することは少ない。

その為、その特徴量を見出しやすくDeep Learningを使用することで精度をかなり高めることが可能である。

しかし、「対象そのもの」以外にも文脈や発する人間のパーソナリティなど様々な外部要因が発生する対話において、特徴量は見出しづらい。

特に日本語は主語が省略される、漢字の読み方で大きく意味が異なる、「空気」を重視する等のハイコンテクスト文化であり、自然言語処理は難しい。

その為にDeep Learningが自然言語処理を圧倒的に成長させ、「機械であることを感じさせない自然な応答」を可能にさせることはほぼ不可能なのである。

そんな精度をユーザーが求めていないのでは？と思うのは提供者側のエゴだ。

不自然な対話、自分の想定していない回答が続くようであればユーザーはサービスから離れてしまうだろう。

3. 対話である必要性が無い

「飲食店などの予約がチャットボットでできる」系サービスも良く聞く。

彼らには必ず「それってチャットボットである必要性ってあるんでしたっけ？」と質問するのだが、納得のいく回答を得られたことは無い。

対話のほうがかっこ良い、対話でできたら未来っぽい、アメリカで流行っているから、実際にそんな浅はかな考えで通用するほどビジネスは甘くない。

「対話によりニーズを深掘りできる」等もよく聞くが、2で挙げた通りそんなに自然言語処理の精度は高くなく、深掘りする以前に離脱してしまうだろう。

「なぜ対話なのか」

「なぜ対話でなくてはいけないのか」

「なぜ対話のサービスが従来型のリストサービスを上回るのか」

これらの質問に自信を持って答えられるだろうか。

それができない限りはビジネスは成立しない。

今すぐチャットボット事業を畳み、↑の質問に答えられる別の何かの可能性を考えたほうが良い。

以上である。

チャットボットブームは、クライアントが導入した後に「ユーザーに全く使われない」と気づきその悪評が広まる、あと半年の寿命といったところだろう。

そんなチャットボットだが、現状で可能性があるとしたら「チャネルの1つ」として使う程度だろう。

LineやFacebookメッセンジャーに組み込み、「既に展開しているサービスの広報的役割として活用する」、「メディアの記事を配信させる」役割であれば優秀なツールとなるだろう。

繰り返しとなるが最後にもう一度。

願わくばこの記事が広まり、浅はかな「対話型サービスの未来」を断念し、より可能性の高いビジネスに切り替えて欲しい。

そしてこの記事を受けても尚、私の予測を上回り成功するチャットボットサービスが出てきてほしいとも思う。

追記

一部コメントについて返信させていただきます。

＞BtoBでの事例

そんなステマ記事をよく反例として書けますね...

導入事例のステマ記事（メディアとクライアントと内容は詰めている）はこの半年で沢山出てくると思いますが、実際の導入でコストが下がった、売上に繋がったという話は決して多く出ないだろう（むしろネガティブな話ばかりだろう）と私は予測します。

＞「二次元アイドルとの会話」みたいな路線なら弾けるとこあると思うよ

これは私もそう思います。ただそのサービスだけでのマネタイズは難しく、記載した通り「チャネルの１つ」としての活用だと思います。

＞いま成功している企業に対して、過去の時点で成長すると断言できたのかな？

私の担当案件は同僚と比べてROIが高いほうだと自負していますが、それでも100%ではありません。

当然予期できていないものもありますが、ここで挙げた3つの課題がクリアできない、もしくは突破できる切口が見つからない限り難しいだろうと考えています。

また同時にそのようなサービスが生まれて欲しいという期待もしています。

＞本名で書けばいいのに、VCなら。

君なら知っていると思いますが、VCといってもサラリーマンです。

君みたいなネットタレントでも私は承認欲求が強いわけでもないので、実名で注目されることでのメリットが無いのです。

＞概ね合っているとは思うがこの人自然言語処理は理解してなさそうだ

私のもともとのバックグラウンドはエンジニアで、セキュリティソフトの迷惑メールフィルタリングシステムを開発していました。

自然言語処理は業務で取り扱ってきましたが、どういった点が自然言語処理の理解が足りなそうか教えていただけますか？

あまり冗長にならないように書いたのですが、不足している箇所があれば修正したいのでご教示いただければ幸いです。

＞1.多くのユーザーは凸る前にカタログやQ＆A等を見るでしょ普通。ボットはその中間でしょ。2.検索性の悪いQ＆Aよりはマシな可能性は？　3.何故に二者択一よ。

「カタログやQ＆A等を見るでしょ」

これがなぜ対話になるのですか？なぜチャットである必要があるのですか？いきなり不明点を話しかけると思いますか？

「検索性の悪いQ＆Aよりはマシな可能性は？」

検索性の悪いQ＆Aよりはマシレベルのものがビジネスとして成立すると思いますか？

チャットボットはゆらぎも含めた大量のインプットデータが必要です。

そのメンテナンス費用を考慮すると検索性の悪いQ＆Aを直せと言いたいですね。

「3.何故に二者択一よ」

対話システムとしてビジネスをするのであらば、対話である必要があるのか、なぜ対話なのかといった観点は必要になると思いますがいかがでしょうか？

なかなかご理解していただけないようなので、この質問をさせていただきます。

「あなたはユーザーとしてチャットボットで質問をしますか？まだ使ったこと無い場合、質問ができそうでしょうか？」

＞まずもって中身のサービスが素晴らしく、それをチャットUI（また、それが載っているプラットフォーム）をもってレバレッジかけるような感じ

私もこれは完全に同意です。

既存製品の新たなチャネルとして、そのUIがフィットするのであれば良いかなと思っています。

ただ、チャットボットですという売り方では難しいと考えています。

（実際チャットボットでこれから生きていくみたいなビジネス相談が多いのです。）

＞ナゼに増田にとは思うが、社員ならしゃーないとも。

ご理解いただきありがとうございます。立場上、実名発言が難しいのですが、この「チャットボットで俺は生きていく」層が多くそれに警鐘を鳴らしたい、鳴らさなければいけないと感じ増田に書きました。

＞LOHACOのチャットボットは人件費削減に成功

ネットメディアの導入事例系はマーケティング的な要素が強く、またあの記事の人件費削減の根拠も曖昧です。

サービスの広報としては優秀だったと思いますが。

＞ユーザー側が求めてるサービスの質次第なんじゃないかな。未成熟な技術分野だからこそ、提供者側が工夫すれば良いだけ。

工夫というのは同意です。

ただ現状、完全自由対話のインタフェースを用意すると、ユーザーの期待値をサービスが超えることは無いと考えています。

ある程度選択肢を絞らせる、スタンプを使うなど「工夫」がなければ難しいでしょう。

またその工夫でもこのインタフェースだけでビジネスとして成り立つかというと...我々は慎重に考えています。

＞複数人が入っている部屋での稼動があると思うんだ。

アイデアは面白いと思います。

趣味でSlack上で司会進行的に喋るBotを仲間内で開発しましたが、これは非常に面白かったです。

ただ、やはりビジネスとなり例えば1,000社が有料で導入するレベルのものかというと...

＞成功しそうなの教えて

そうですね、ポジティブな話もしないとですね。

個人的にはBIツールに可能性がまだまだあると考えています。

昔からあるものですが、どうもインタフェースが特殊で事例が中小企業規模まで降りてこない。

Google Analyticsの焼き直しや、他の埋込み型トラッキングサービスも伸びています。

コンシューマ向けだと、所謂CtoCにはまだ可能性があると思っています。

炎上はしましたが、個人の写真売買など「今までプロが提供してたけど素人でも提供できる、かつ流通量が多いもの」に可能性はあると思います。

更に追記

もうご覧になる方はほとんどいないと思いますが、最後の追記です。

予想以上の反響をいただいて驚いています。

活用方法や実際の導入の声など、参考になるコメントもたくさんいただけて私自身も勉強になりました。

※はてなの方から他のシリーズもやってくれとコメントを頂いたので、IoTやVRなど他のトレンドについての課題も今後「増田で」挙げていこうと思います。

これらの意見をいただいても尚、ビジネス化をしていくには難しいだろうと私は考えています。

それほど、私が挙げた3つの課題をクリアしかつビジネスとして回していくことは難しいからです。

そして、同時に「未来はどうなるかわからんぞ」といった意見には賛同します。

Webもアプリも「こんなもの流行るわけがない」という世論があった中で、ここまでの発展を遂げています。

「若くチャレンジしようとする芽を潰すな」という意見もありましたが、そもそもこの意見を聞いて諦めるような起業家ではその先にある苦難に立ち向かえないでしょう。

もともと「チャットボットが新たなインタフェースになるんだ」と確信し強い気持ちを持っている起業家は、こんな意見を聞いても全く諦めようとはしません。

私も実際、起業前の方に「止めておいたほうが良い」と伝えたことは何回もありましたが、それでも彼らは起業しサービスをローンチしています。

私自身もそうでした。みんなに反対される中、当時全く広まっていなかった人工知能系のベンチャーを立ち上げました。

勝手ながら彼らの信念がいつの日か実り、少しでも世の中に良い影響を与えられる存在になってほしいと思っています。

VC的にはIPOか売却というゴールを期待してしまいますが（笑）

私が本当に警鐘を鳴らしたかったのは、どちらかというと「チャットボットが万能だ」、「チャットボットで何でもできるようになる」と伝えるメディアやコンサルの方です。

口々にチャットボットだと言って誰にも使われないサービスやスタートアップを量産しようとしている話を聞くと心が痛みます。

過度な期待をしたくなるのはわかりますが、私が挙げた3つの課題はどうしても避けては通れません。

起業家の方々が「周囲の過度な期待」に流されず、これらの課題から目を逸らさず、新しいインタフェースを開拓してくださることを期待しています。

※上から目線のようですみません。ただ立場抜きにして1ユーザー、サービスを享受する1人の人間としても期待しています。

最後に

過激な表現などを使ってしまい申し訳ありませんでした。

多くの方にご覧いただきたいということもあり、こういった表現を使用してしまいました。

特にけんすう氏にも良くない表現を使ってしまいました。申し訳ありませんでした。

ここにお詫びいたします。

Permalink | 記事への反応(12) | 21:15

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