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はてなキーワード: Deepとは
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
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
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
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
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
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
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。。。
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。
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？
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…。
(その3に続く)
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）
| 名前 | 2016年のベスト | リンク | 所感等 |
|---|---|---|---|
| 紀伊國屋じんぶん大賞 | [『戦争まで―歴史を決めた交渉と日本の失敗』加藤陽子 | 発表！！紀伊國屋じんぶん大賞2017──読者と選ぶ人文書ベスト30 | 高くて長くて購入を躊躇しがちな人文書を適切にセレクトしてくれてありがたい。 |
| Twitter文学賞 | 国内 『吸血鬼』佐藤亜紀 国外 『すべての見えない光』アンソニー・ドーア | Twitter文学賞投票結果上位一覧1-7回｜文学賞の世界 | 発起人は豊崎由美。売れ線から距離を置く感じ。 |
| 新書大賞 | 『言ってはいけない(新潮新書)』橘玲 | 新書大賞｜特設ページ｜中央公論新社 | 中央公論新社が主催。 |
| おすすめ文庫王国 | 『雪の鉄樹』遠田潤子 | ― | 埋もれていた良書を発掘してくれる。 |
| ベスト経済書（週刊ダイヤモンド） | 『人口と日本経済 - 長寿、イノベーション、経済成長(中公新書)』吉川洋 | ― | 2016年は学者ほか107人が選考。真面目。 |
| ベスト経営書（ハーバード・ビジネス・レビュー） | 『ビジネススクールでは学べない 世界最先端の経営学』入山章栄 | ハーバード・ビジネス・レビュー読者が選ぶベスト経営書2016の結果発表 | ベスト経営書｜DIAMOND ハーバード・ビジネス・レビュー | 意識高い。 |
| ビジネス書大賞 | 『HARD THINGS』ベン・ホロウィッツ （2015年発行が対象） | ビジネス書大賞 | 2010年～ |
| ビジネス書グランプリ | 『LIFE SHIFT』リンダ・グラットン | 「ビジネス書グランプリ2017」結果発表ーービジネスマンの来し方、行く末を考える（1/2） - HONZ | 5分野（イノベーション・マネジメント・政治経済・ビジネススキル・リベラルアーツ）が対象。 |
| ITエンジニア本大賞 | 技術書 『ゼロから作るDeep Learning Pythonで学ぶディープラーニングの理論と実装』斎藤康毅 ビジネス書 『最強の働き方』ムーギー・キム | ITエンジニアに読んでほしい！技術書・ビジネス書 大賞 2017 | 翔泳社が主催。 |
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。
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。
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。
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）
Amazonの検索結果 (絞り込み: 3 users 以上) 約 3,423 件中 1 - 40 件目 (0.26 秒)
（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
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。
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＞
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）。
（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/
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。
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、
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、
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。
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。
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。
[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。
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。
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。
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。
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。
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。
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。
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。
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。
「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。
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。
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。
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。
「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」
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。
＞BtoBでの事例
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。）
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。
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。
＞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。
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。
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。
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
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。
色んなライブラリが出てるから、Deep Learningを使うこと自体は全然難しくない。
おかげで暇人がDeep Learningをちょっと試してみたみたいな記事がよくホッテントリに上がってくる。ブクマをつけてるやつらは大抵、自分で試してみる気力とか能力のない残念な人たち。
ところが、記事の内容を見てみるとマジで単に使ってみてるだけなんだよな。なんでDeep Learningを使わなきゃいけないのかさえ考えてない思考停止。ほとんどの場合は、昔からある3層のニューラルネットとかSVMで十分な性能が出る問題になんとなくDeep Learningを当てはめているだけ。
あのな、Deep Learningみたいに膨大なパラメータを持ってる学習モデルは簡単に過学習を起こすから、素人が下手に扱うとむしろ精度が落ちるもんだ。そこそこ難しいタスクに対して上手く学習するには、とんでもない量の訓練データが必要になる。しかも、Deep Learningは手動で設定する必要があるハイパーパラメータの数も膨大で、学習率とかノード数、正則化のパラメータみたいなやつらを地道に調整しなけりゃいけない。はっきり言ってめちゃくちゃ泥臭い作業だ。
なんでGoogleとかがDeep Learningで成功しているか、少しでも考えたことあるか？あいつらは過学習なんて関係なくなるほど、無茶苦茶たくさんのデータを手元に溜め込んでるんだ。しかも、ハイパーパラメータ設定の勘所を掴んでる職人みたいな技術者を金の力でどんどん集めている。
Deep Learningは理論的な下支えがほとんどなくて、勘と経験則で成り立ってる世界だ。数年前の定説が簡単にひっくり返ることが多いし、正直なところあれは研究と呼べるものではないと思う。「なぜかは知らんがやってみたらうまくいった」みたいな事実が羅列されてるだけ。思いついた手法が上手くいくかが運任せという意味では、ガチャを引いてるのとだいたい同じ。無課金勢がいくら知恵を絞っても廃課金勢には勝てない世界。
というわけで、お前らがぽっと出のアイディアでDeep Learning使ったところでゴミみたいなアプリが出来るだけだからやめとけ。
そんな時間があったら、ちゃんとした機械学習の本読んどけ。PRMLとか。
日本語と混ぜれば行けるのか？ → いけた
The best way to learn English is just to study. The most important factors which you get matured in English are how long and how deep you studied.
The way of studying is not so important. You must choose the way what you feel most comfortable to study, because you can keep studying much more with such things.
I think the grammar have huge importance for second language learners. Grammar is the key to correctly communicate each other.
And if you are Japanese, you have to practice pronunciation and intonation carefully. Sound structure of Japanese language is too poor. You never distinguish English's fertile sound representations without strict learning.
Free! Eternal Summer キャラクターソング
山崎宗介 "Just wanna know" の歌詞を英訳しました。
間違いや改善点などありましたらご指摘いただけると幸いです。
二次使用も可能です。使用する際はコメント欄にて一言いただけると嬉しいです。
I've translated the lyrics of "Free! Eternal Summer character song by Sousuke Yamazaki" "Just wanna know".
Translating Japanese, making rhyme in English, trying to sync translated lyrics with the music, etc, all at the same time were quite hard...lol
I'd appreciate any feed-backs like pointing out my mistakes or giving me some improvements.
Using my version of translated lyrics is always fine, but before u use it, plz let me know in the comment section herein below.
Plus I'd really love to hear if u guys sing this and upload it to YouTube/Tumbler/etc :P
somethin' in your eyes
is the reason movin' you
beyond the world 'bout to close off
on the path to the new picked hope
on the path to the new picked hope
let's go back to the same summer
just wanna know the reason
in the tie of relay
there'll be the feelin'
was I able to hide my face surprised?
you're always on your way, way
by sendin' off your runnin' back
(woah-woah) (woah-woah) (woah)
meddlin' even in the each way of thinkin'
wasn't a choice for us two (,was it?)
somethin' in your eyes
is the reason movin' you
someday I just wanna know the meanin' of "team"
the moment to be real is just in there
(woah-woah) (woah-woah) (woah-woah)
how deep was your heart healed
by the scenery showed by those guys?
you are questionin' to my empty heart
a tiny but brand new dream
things like "ties" are enough for me, right?
but seems like there're more than that
different from those days
(something I just wanna find)
kickin' the water straight
divin' to reach beyond the light
just a few meters ahead, ahead
just wanna know the reason
the tie of relay will tell me, me
somethin' in your eyes
is the reason movin' you
beyond the world 'bout to close (off)
on the path to the new picked hope, hope
the scenery in your eyes
(ah-ah) (woah)
検査薬で陽性が出て喜んで向かった病院で告げられたのはおそらく陽性と思われるが腫瘍があり、出産は難しいだろうとのこと。
そしてその言葉の通り、一ヶ月も経たずしてお腹の子は育つことを諦めてしまった。
ちょうどその頃、手術で落ち込んでいるわたしの耳に流れてきたのは彼女が卵巣腫瘍の手術で活動休止するとのニュースだった。
それまでは単なる１ファンとして彼女の音楽を楽しんでいたのだけど、それがきっかけで親近感が深まったのも確かだった。
当時わたしより8つも若い19歳だった彼女にとっても、それは女性としての将来に大きな不安だったに違いない。
その時彼女はまだ独身で、だからといって辛いことに変わりはないのだけど、わたしにはそれが彼女にとってせめてもの救いのように感じられたのだ。
そんな彼女の復帰はアルバム「Deep River」の発売とともに伝えられた。
SAKURAドロップスやtraveling、FINAL DISTANCE、光などどれもヒット作が並び、彼女の作るアルバムはいつでもベスト盤みたいなものだ。
でも今回はちょっと違ってた。
アルバムのタイトルにはそれまでヒットした曲を選ばず、全くの新曲である「Deep river」を選んでいた。
そしてその曲はそれからわたしを何度も泣かせることになった。
点と点をつなぐように
線を描き指がなぞるのは
私のきた道それとも行き先
線と線を結ぶ二人
怖くないけれど
この歌い出しに、わたしは自分の誕生と妊娠をイメージし、そして全てが辿り着く先を思った。
お腹のこどもはたまたまわたしより先に辿り着いてしまったけど。
Oh Oh 何度も姿を変えて
小さな血の塊みたいだったけどたしかにわたしのこどもは存在した。
あのまま育っていたらどんな姿をしていたのだろう。またわたしのもとに舞い降りてくれる日は来るのだろうか。
わたしはその時、そんなことばかり考えてはこの曲を繰り返し聞いていた。
この歌は、「潮風に向かい鳥たちが今飛び立った」という言葉で締めくくられる。
わたしにはそれが、渡り鳥のように次の場所を目指して飛んでいってしまった自分のこどもを強く思わせた。
テレビに何度も流れたこの曲のＰＶでは、彼女は浜辺で静かに横たわりながら歌っていた。
その姿は、それまで前向きに考えようと強がっていたわたしにそうやって静かに悲しむこともできるんだと教えてくれた。
そんな曲を聞いたばかりだったわたしは、うれしいと思いながらちょっとだけ不安にも思った。
その後の彼女が発表する曲が「Be My Last」「誰かの願いが叶うころ」と続くと、その不安はさらに強くなった。
なにか消化しきれない悲しみを抱いているような、そんな彼女を見るのが辛くなってきてしまった。
ライブにも足を運んだけど、大きな衣装から顔だけだして歌っている彼女を見て、もうわたしが好きだった彼女はいなくなってしまったのかもしれないと思った。
その反動で今度は彼女の曲があまり好きではなくなってしまったんだ。
その後は全米デビューとか離婚のニュースとか断片的に聞こえてはいたけど、正直そんなに興味はなかった。
なんとか彼女にも明るいニュースがあればいいなと思っていたけど、おかあさんが自殺したニュースが流れた時にはその不遇さに少しだけ同情した。
並外れた才能をもってしまうと普通の生活はできないのか、もっと当たり前の幸せが彼女に訪れてくれればいいのに。
そうなんだ。ちょっとだけ境遇が似ていたからって、わたしなんかが心配するような人生ではないんだ。
そんな中、そうして先日の出産とアルバム制作中の発表があった。
妊娠の発表もせずに、ちゃんと生まれてから発表したのはきっと生まれるまで不安だったからなんだ。
アルバムの制作を発表したのも、きっと世に出してもいいって彼女が納得できるものができあがったからなんだって。
それに比べて、わたしはちょっとだけあきらめていた。
もう失う悲しみを味わいたくなかったし、自分の人生を肯定しようと必死にもがいているような彼女をすこし軽蔑していたのかもしれない。
でも、そんな風に考えていたのはわたしだけだったんだって。
そうやって月並みに自分が傷つくことから逃げようとしていただけなんだって。
そうして久々に聞いたDeep Riverには、当時聞き逃していた歌詞があった。
全てを受け入れるなんてしなくていいよ
私たちの痛みが今 飛び立った
そうなんだ。
もう痛みはとっくの昔に飛び立っていたんだ。
なんであの時に気づけなかったんだろう。
そう思うと、あの時よりも涙が止まらなかった。わたしはどれだけ無駄に悲しみを貯めこんできてしまったのだろう。
今も昔も、わたしは彼女にささえられてばかりなんだ。
あれから10年以上もこんなわたしを何も言わず支えてくれただんなさんに、今日すこしだけ相談してみよう。
1980〜1988： アニソン（３歳くらいに聴いたゴダイゴの999が意識的に音楽を聴くようになった起点）
→ 1988〜1990： 邦楽
→ 1990〜1991： ハードロック
→ 1993〜1995： 洋楽ヒットチャート系(９０年代のTokio hot 100) 、J-Wave経由で渋谷系、HipHop
→ 1995〜1996： アシッドジャズ 、洋楽ヒットチャート系(９０年代のTokio hot 100)
→ 1997〜2000： テクノ、ブレイクビーツ、ビッグビーツ、ミニマル、ディスコ、ソウル、ドラムンベース
→ 2000〜2005： ディープハウス、ドラムンベース、ジャズ、ディスコ、トリップホップ、アニソン
→ 2005〜2009： chillout、ambient、deep-house、アニソン、ボカロ
→ 2009〜2014： EDM( dubstep、brostep、drumstep、drum ＆ base、trap、glitch-hop、deep-house、Juke/Footwork、trip-hop、chillout、chiptune、electro、disco)、アニソン、ボカロ
→ 2015〜 ： アニソンremix(ナードコア類,Jトランス類を除く）、EDM (ワブルベースonlyのdubstepを除く)、邦楽remix
ワブルベースは聴き過ぎると飽きるけど、ワブルベース＋なんか だとまだ聴ける
アニソン＋EDMのremix的な相性は凄く良い。ただしナードコアやJトランスやユーロビート（！）の系譜のremixが多いのは辟易とする。なんていうかインドネシア方面におけるFunkotを彷彿とさせる。だけどEDMシーンを下敷きにしてるremixは凄く良い。
soundcloudの多様性は凄いし、みんなsoundcloud聴こう
