平成26年度特許出願技術動向調査（人工知能技術）

August 24, 2015, 6:47 pm

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特許庁は「平成26年度特許出願技術動向調査」で、人工知能技術に関する特許出願動向や研究開発動向の調査結果を発表しているが、特許出願件数を国籍別に見ると、米国籍の出願が最も多く47.5％、次いで、中国籍が19.3％、日本国籍が15.2％、欧州国籍が10.4％となっており、中国の多さは一寸意外の感もある。

特許では、日本国籍出願人もある程度の割合を占めているが、論文発表件数では日本国籍による発表が他の国籍と比べて少なくなっているらしい。

また、ビッグデータ分析技術については日本への出願もある程度みられる一方で、人工知能技術については米国への出願が最も多く、日本への出願が少なくなっているらしい。

研究開発面において、国内では、SIP（戦略的イノベーション創造プログラム）における自動走行システムのプロジェクトや、介護ロボットの事業化に向けたプロジェクトが推進されている。

米国では、DARPAが人工知能技術開発政策を2004年から手掛けており、特に、DARPAチャレンジプログラムでは、無人自動車やロボットの研究開発分野をはじめとする先端的なテーマについて、決められた目標を短時間でクリアするためのイノベーティブなアイデアを競わせるプログラムが実施されている。

欧州では、FP7の後継のHorizon2020が2014年からスタートし、機械翻訳、自動走行、ロボットなどを含む研究開発を推進する予定らしく、中国では、工業の変革のためのロボット活用が推進されており、韓国もロボット事業推進のための未来戦略を策定しているようだ。

http://techon.nikkeibp.co.jp/article/COLUMN/20150811/431680/?n_cid=nbptec_tecfb&rt=nocnt

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日本型イノベーション：大企業からイノベーションが生まれない理由

August 25, 2015, 6:09 pm

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東洋経済オンラインに、WiL共同代表の伊佐山元さんが、「大企業からイノベーションが生まれない理由　一度始めた事業に固執して撤退ができない」という趣旨でインタビューに答えている内容が興味深く参考になる。

ソニーとの合弁会社Qrioを設立、大企業の技術力とベンチャーの機動性を組み合わせる新しい取り組みを「日本型イノベーション」として推進しているのを引き合いに、ベンチャー投資で失敗するケースとは何か、事業の成功の秘訣は何か、こういう話を米国の有名な投資家や経営者とすると、ほとんどの人が「タイミング」と答えるというのは面白く参考になる。

大企業ではなかなか回数を打つことはできず、ひとつのプロジェクトについて、それを絶対に成功させるために議論をやたらすることになり、製品を出すころにはtoo lateになってしまうというのは、的を得ていると思う。



http://toyokeizai.net/articles/-/81418?fb_action_ids=10101851154308723&fb_action_types=og.likes

どんなテクノロジーもいつかはエンドユーザーに普及する

August 27, 2015, 7:37 pm

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ITpro誌（シリコンバレー）記事に、NASAのJaiwon Shin博士の「どんなテクノロジーもいつかはエンドユーザーに普及する（Technology Eventually gets to the end user）」という言葉を引用しているのは参考になる。

ドローンのような無人航空機（UAV、Unmanned Aerial Vehicle）にしても、遠隔操作で水中を探査する米スタートアップのOpenROV「ROV（Remotely Operated Vehicle）」でも、数年来シリコンバレーを席巻する「Maker Movement」も、これまで大企業が独占していた「製造装置」が、スタートアップや個人にも普及することで発生した動きというのは、尤もだと思う。



http://itpro.nikkeibp.co.jp/atcl/watcher/14/334361/073000339/

手術支援ロボット

August 30, 2015, 6:06 pm

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日経産業新聞に紹介されているように、米社の手術支援ロボット「ダビンチ」は、米軍の医療技術が民間に移転されて1999年に生まれ、現在は独占状態にあるが、基本特許はあと１～２年で切れるらしく、高性能で安いロボットを目指す動きが加速する見通しとしているのは興味深い。

国内では、東京工業大学と東京医科歯科大学のベンチャー、リバーフィールドが開発した「エマロ」が使い勝手が良い低価格機を志向、米ジョンソン・エンド・ジョンソンが手術支援ロボットの開発でソフトウエアに強い米グーグルと提携するなどの動きがあり、今後の展開を見守りたい。


http://www.nikkei.com/article/DGXKZO90811200R20C15A8X11000/

自律的に走行し水を使わずに太陽光パネルを清掃するロボット

August 31, 2015, 6:18 pm

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日経BPクリーンテック研究所の金子憲治さんによると、自律的に走行し、水を使わずに太陽光パネルを清掃するロボットなどを開発中の、香川大学の研究者が中心となって創業したベンチャー企業「未来機械」へ、ベンチャーキャピタル基金「次世代日本先端技術育成ファンド」のユーグレナSMBC日興リバネスキャピタルが出資を決定したとのこと。

既に中東でテスト運転を実施しており、現在、量産化に向けた開発段階らしく、今後に期待したい。

http://techon.nikkeibp.co.jp/atcl/news/15/083100100/

ロボットICT化の必然

September 1, 2015, 5:50 pm

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情報通信研究機構監事の土井美和子さんが、「ロボットICT化の必然」というテーマで、1）IoTを含めたネットワークインフラの整備、2）データ駆動型社会、3）海外生産のリスク上昇、の3点を論じている内容が参考になる。

あらゆるものがネット接続するIoT時代が到来し、モノ同士が人間を介さず情報共有が可能となり2020年には300億個以上のデバイスがつながると予想されているが、ネットワークインフラが整備されることにより、ロボットも当たり前にネットワークを介して、ロボット同士、ロボットと環境センサ、ロボットと情報端末上のエージェントと連携が可能となってくるのは間違いないだろう。

センサデータだけでなく、スマー トウォッチなどのウェアラブル端末からの、歩数や心拍数などの人間の生理データも取得できるようになり、これらの実世界のデータと人間同士が情報交換をするSNSなどのサイバー空間でのデータを統合し、新たな付加価値を創生するのがデータ駆動型社会（あるいはCPS：Cyber Physical System）としているのは判りやすい。

近年では、発展途上国における高い賃金上昇率に加え、円安や水害、感染病、人材流出など様々なリスクが存在し、このようなリスクの高まりは、ロボット産業にとっては逆にメリットになり、海外移転により生産ラインも簡素化され、ロボットが活躍できる場面が増加するのは大きなメリットとし、ロボットであれば、人件費高騰や人材流出 のリスクから解放されるというのは尤もだと思う。

https://www.ituaj.jp/wp-content/uploads/2015/09/2015_09-02-sp1.pdf

新たなメディアフォーマットの開発（Alliance for Open Media）

September 3, 2015, 2:26 am

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米ハイテク大手7社が、Alliance for Open Mediaという連合を結成し、新たなメディアフォーマットの開発に向けて連携する方針を発表したとWSJ誌が伝えている。

アマゾン・ドット・コム、グーグル、動画配信サービス大手ネットフリックス、シスコシステムズ、
マイクロソフト 、モジラコーポレーションが参加する一方、アップルは、考慮すべき独占所有権のある動画資産を連合創立メンバー各社よりも多く抱えている可能性からか参画していないようだ。

今後の動きをwatchしていきたい。
http://jp.wsj.com/articles/SB12096842380967064583604581210031464592762?mod=WSJJP_hp_LEFTWhatsNewsCollection

AIによる経営判断

September 3, 2015, 4:34 pm

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日立製作所が、議題を入力すると約１分で経営判断の材料になる回答を提供する技術を開発しているという日経紙記事が興味深い。

数万本の新聞記事や省庁などが公開している白書といった「普遍的な知恵」を参考にするほか、議題に関連するあらゆる社内情報を分析した上で判断するらしい。


インターネット上で公開されているディベートデータベースを使って、あらゆる議題に対する賛成と反対の意見を蓄積し、単語に“価値”を見いだす仕組みの「価値体系辞書」と、インターネット上で公開されているディベートデータベースを使って、あらゆる議題に対する賛成と反対の意見を蓄積し、単語に“価値”を見いだす仕組みの「相関関係データベース」を利用し、構文解析を行う点が特徴のようだ。

記事や白書をオフライン処理で事前に分析しているので、議題入力から回答が出るまでの時間は約１分と短いらしい。

今後の具体的な製品化の動きを見守りたい。


http://www.nikkei.com/article/DGXMZO91258780S5A900C1000000/

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クォンティファイド・セルフ（数値化された自分）という表現

September 3, 2015, 4:58 pm

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クォンティファイド・セルフ（数値化された自分）という表現が出てきたように、ウエアラブル機器を身につけるようになり、人々は自分のことを数字で理解するのに懸命だと、シリコンバレーのジャーナリスト瀧口範子さんが伝えている内容が興味深い。

アフェクティーヴァAffectivaという会社が、人々の感情の露呈を75カ国で集め、110億ものデータポイントにしたレポジトリーを持っており、それを元にして新たな顔の表現が何を意味しているのかがすぐにわかるようなツールを開発したらしい。

人工知能を備えた家庭用デバイスや家庭用ロボットなどが、こうしたテクノロジーを利用して、ユーザーの今の気分にあった音楽をかけたり、気持ちに添う受け答えをしたりするような技術を目指しているようだ。

ただ、感情がはっきりわからないからこそ、あるいははっきりさせなかったからこそ、相手に対する包容力や許容力が養えるのではないか、何でも計測できる時代のリスクは、まだ見えてはいないとうのは、尤もだと思う。


http://www.nikkei.com/article/DGXKZO91096450Y5A820C1H56A00/

顔認識技術の進歩

September 4, 2015, 11:48 pm

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NECは、顔検出／顔照合ソフトウェア開発キット「NeoFace」に米国標準技術研究所（NIST）による顔認証技術ベンチマークテストFRVT2013 （Face Recognition Vendor Test）で第1位を獲得した世界最高レベルの顔認証アルゴリズムを搭載し、新バージョンとして販売を開始したと発表したが、顔認識技術は着実に進歩しているようだ。

http://jpn.nec.com/press/201509/20150904_01.html

スマート工場に向けた取組み

September 6, 2015, 4:51 pm

≫ Next: Fintechフィンテック

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日経ものづくりに紹介されているように、スマート工場に向け先行しているのは、ドイツの「Industry 4.0」や米国の「Industrial Internet」だろう。

特に、日本が異業種連携や国際標準化といった面で見劣りするのは残念ながら現実と思える。

そういう中で、コマツが約160社在籍するサプライヤー組織「コマツみどり会」を含めて工場の可視化を進めていくことで、部品レベルからの底上げを図り、グローバル競争を勝ち抜こうとしているのは、参考になる。

サプライヤーと一緒になって品質や生産性を高めるという日本企業の強みが、今後活きてくると期待したい。


http://techon.nikkeibp.co.jp/atcl/mag/15/082000002/082000001/?n_cid=nbptec_tecfb&rt=nocnt

Fintechフィンテック

September 13, 2015, 2:35 am

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日本ＩＢＭがFintechフィンテック事業に参入するらしい。

国内では、ＮＴＴデータがベンチャーの発掘や技術検証サービスを提供し、みずほ銀行が導入を決め、富士通も金融機関とベンチャー100社超が技術を持ち寄るコンソーシアムを新設するなどの動きがあるようだ。

Fintechは金融（ファイナンス）と技術（テクノロジー）を組み合わせた造語であるが、ＩＴに秀でたベンチャー企業の技術を生かし、便利な金融サービスを創出するとされている。

Ventureclefの宮本和明さんは、米国で銀行がFintechベンチャーに侵食されているが、銀行側は事態を静観している訳ではなく、名門投資銀行Goldman Sachsは逆襲に転じたと伝えている。

同行はFacebookよりハイテクな会社とも言われ、銀行の体質を大きく変えており、更に、Uberなど新興企業に幅広く投資し、ベンチャーの手法を学んでいるというのも面白い。


http://ventureclef.com/blog2/?p=2815

高精度マップ企業の買収

October 13, 2015, 5:22 am

≫ Next: 人工知能がヒトのインテリジェンスを追い超し、高度に進化した人工知能はクラウド上に実装される

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自動運転技術開発で、高精度マップ企業の買収が相次いでいると、Ventureclef代表の宮本和明さんが伝えている。

自動運転車が高度に進化すると、高精度マップ無しで自律的に走行できるとされるが、今の技術ではまだ無理で、自動運転車を運用するためには、高精度マップが不可欠のようだ。

独Audi、BMW、Daimler連合は、Nokiaのマップ部門で、世界で最高水準の技術を持っているとされ、2010年から高精度マップの開発を始め、2015年までに、30か国で500万キロをカバーしているHEREを28臆ユーロで買収している。

米国では、Googleに次いで、Uberが高精度マップの開発を急いでおり、Appleも水面下で動いていると噂されているらしい。

また、Uberは、自動運転技術の開発を積極的に進め、無人タクシーを運用することを目指しており、今年2月にCarnegie Mellon University (CMU) と戦略的提携に合意し、研究センター「Uber Advanced Technologies Center」をピッツバーグに開設、実際には、UberはCMUより30名の研究者を引き抜き、社会問題になっているらしい。

6月にMicrosoftからBingのマップ部門を買収することで合意、Microsoftから100名のエンジニアがUberに移籍しており、さらに8月には、University of Arizonaと自動運転車を共同研究することに合意している。

自動運転関連の動向は、今後も目を離せない状況といえそうだ。

http://ventureclef.com/blog2/?p=2856

人工知能がヒトのインテリジェンスを追い超し、高度に進化した人工知能はクラウド上に実装される

October 14, 2015, 6:04 pm

≫ Next: DellがEMCを670億ドル（約8兆円）で買収

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ロボティックスのカンファレンス「RoboBusiness」で、未来学者Ray Kurzweilが、テクノロジーは幾何級数的に進化するがヒトは生物でその進化は緩慢であり、2029年人工知能がヒトのインテリジェンスを追い超し、2030年高度に進化した人工知能はクラウド上に実装され、同時にロボットは幾何級数的に形状が小さくなり、赤血球程の大きさの「Nano Bot」 (ナノロボット)となりヒトの体内で機能するという、まさにＳＦ的、衝撃的な話をしたと、Ventureclef代表宮本和明さんが伝えている。

Kurzweilは、Neocortex (大脳新皮質) をソフトウェアでシミュレーションし、ヒトのインテリジェンスを構築することで究極の人工知能とするプロジェクトをGoogleで進めているようだ。

Neocortexは3億個のモジュールから構成されており、言わば3億個のプロセッサーを持った並列計算機だが、これらモジュールがパターン認識の機能を持ち学習を重ねていくわけで、優秀なプロセッサーであるが、3億個あれば言語を習得できるものの、外国語の習得に10年以上時間がかかるなど制限もあり、Google代表Larry Pageは3億個ではなく、数十億個のモジュールにアクセスしたいと述べているらしい。

当然のことながら、ヒトがハイブリッドとなるとの考え方は頭脳を正しく解釈していない、人間の価値は抽象的な思考、推論、計算能力で判断すべきでなく、人間である所以は「Consciousness」(自覚、自分の存在を意識すること) を持つことにあるとの意見も少なくないようだ。

Consciousnessがあるからこそ、人間は厳しい環境を生き抜いてきたのであり、子供を生み、教育し、文化を継承してきた、そして、家族や友人と社会生活を共にしてきた、人間は生物体であるからこそ人間であるという考えにやはり賛成したい。

http://ventureclef.com/blog2/?p=2847

DellがEMCを670億ドル（約8兆円）で買収

October 15, 2015, 6:21 pm

≫ Next: Googleの人工知能はロボットアーム操作から自動車運転まで汎用的に学習する

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日経ビジネス記事にあるように、米Dellが生き残りをかけて、米EMCを670億ドル（約8兆円）で買収するという発表があった。

良好な補完関係にあるように見えるDellとEMCだが、新生Dellにとっても最大の脅威は、米Amazon Web Services（AWS）や米Microsoft、米Googleといったパブリッククラウドの事業者とみられているようだ。

これらの提供するIaaS（Infrastructure as a Service）やPaaSを利用するユーザー企業は、新生Dellが販売するサーバーやストレージ、ネットワーク機器、VMwareの仮想化ソフトを購入する必要が無く、AWSやGoogleはクラウドを実現するソフトだけでなく、サーバーやストレージ、ネットワーク機器といったハードも自作しているらしい。

しかも、AWSの成長スピードは、DellやEMCグループを大きく上回る年率81％という。

Dell、EMCともクラウドに関しては、ユーザー企業の社内に構築するプライベートクラウドが事業の中心であるが、現状では、AWSのパブリッククラウドが金融機関やGEのような大手製造業にも受け入れられているらしい。

また、670億ドルという買収金額の半分近くをEMCの子会社である米VMwareが占めるようで、VMwareがDellの傘下となることで、HPや中国Lenovo、米Cisco SystemsといったDellの競合サーバーメーカーとの関係が悪化する懸念もあるようで、なかなか厳しそうだが、今後を見守っていきたい。

http://business.nikkeibp.co.jp/atcl/author/15/061700007/

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Googleの人工知能はロボットアーム操作から自動車運転まで汎用的に学習する

October 16, 2015, 7:18 pm

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Ventureclef代表宮本和明さんが、Googleが開発しているロボットの動向について、 人工知能がアーム操作から自動車運転まで汎用的に学習するものと伝えている。

Googleは今年9月、「Continuous control with deep reinforcement learning」という論文を発表している。

人工知能をロボットに適用する究極の目的は、入力シグナル (カメラの画像やセンサーからのデータ) を読み込み、複雑なタスク (炊事・洗濯・掃除など) を制御することとし、開発している高度な人工知能「DeepMind」は、センサーからのデータ (ビデオゲームのスクリーンイメージ) を「Deep Q Network (DQN)」というアルゴリズムで処理し、人間の技量を大きく上回ることを証明しているらしい。

DQNとはDeep Learning (深層学習) とReinforcement Learning (強化学習) を組み合わせた構成のようだ。

ロボットは対象物を見ながら、数多くの複雑な操作を自ら学習するが、事例として、2013年12月にGoogleに買収されているBoston Dynamicsが開発している犬型のロボット「BigDog」を挙げている。

四本足のロボットで、雪道や山道など、歩きにくい場所で荷物を担ぎ、安定して歩行するもので、戦場で兵士とともに歩き、物資を運ぶ目的で開発されたようだ。

Googleは、高度な人工知能を使い、ロボットが四本足でバランスを取ることを学習するアプローチを取ろうとしているらしい。

一方、Googleのロボット開発は始まったばかりで、いつ製品が出てくるのか疑問の声もあり、DeepMindの開発は長期プロジェクトで、完成までには数年単位の時間を要すとも言われ、これをロボットに応用し、汎用的なロボットを開発するには、それなりの時間を要するため、Googleから直ぐにロボットが出荷される状況では無さそうだ。

また、論文はロボット操作に加え、クルマの走行を制御できることも示しているようで、Googleの人工知能関連の技術研究開発とビジネスへの展開には、今後も注視していきたい。


http://ventureclef.com/blog2/?p=2866

森信三「人間の真の値打ちは、その人がどこまで『人のお世話』が出来るかどうか、という一事に帰するともいえよう」

October 17, 2015, 4:37 pm

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森信三「人間の真の値打ちは、その人がどこまで『人のお世話』が出来るかどうか、という一事に帰するともいえよう」

SBIホールディングス北尾吉孝氏が、森信三の「人間の真の値打ちは、その人がどこまで『人のお世話』が出来るかどうか、という一事に帰するともいえよう」という言葉を紹介している。

人間には人間としての生き方や役割があるということで、即ち天が人間に使命（ミッション）を負わせ此の世に送り出したという考え方は参考になると思う。

人間は基本的に今この時代、自分と共に此の地球上で生きている誰か或いはそうした複数人のプラスにならんことを本来使命として背負っており、それを成就させることが結果としてその人間の生き甲斐になって行くというのは、どうも間違いないように思う。

一方で、「これでもう自分は思い残すことなく世のため人のため十分やりきった！」と、心底納得して此の世を去れたらばどれ程幸せかというが、どれだけの人間ができるのかとも思わざるを得ないが・・・。

http://www.sbi-com.jp/kitao_diary/archives/2015101510303.html

Deep Learningの実力と限界

October 18, 2015, 6:27 pm

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昨今、人工知能の将来について過剰な期待と警戒の両方が見られるように思う。

Deep Learningの実力と限界について、New York UniversityのGary Marcus心理学部教授が、2015年8月人工知能学会「SmartData Conference」 で講演した内容を中心に、Ventureclef代表宮本和明さんが報告している内容が興味深く参考になりそうだ。

未来学者Ray Kurzweilは、特異点「Singularity」として、ムーアの法則に見られる技術の「幾何級数的進化」を根拠に、人工知能が2045年に人類の英知を追い越すと述べているのは、よく知られるところである。

これに対して、人工知能が人類を追い越す特異点「Singularity」は来ない、深層学習「Deep Learning」が大流行しているが壁に突き当たる、人工知能は目先の技法にとらわれることなく本来の目的に向かって進め、つまり人工知能は人間のインテリジェンスを目指せ、というショッキングで考えさせられる講演だったらしい。

Marcus教授は、Singularityに対し、幾何級数的な進化はハードウェアの部分で、人工知能を司るソフトウェアの進化は緩慢であり、人工知能は我々が考えているより”未熟”である、という考え方があるようで、Deep Learningを含む人工知能の技法を正しく理解し、その限界を知ることが重要としているらしい。

人工知能開発者を前に、このように厳しい意見が続き、会場は重い空気に包まれたようで、改めて指摘されるまでもなく既に分かっている、との雰囲気も感じられたらしいが、人工知能は本来の目的を見失っているという指摘には、賛同する開発者も少なくなかったようだ。

http://ventureclef.com/blog2/?p=2827

触覚フィードバック技術

October 20, 2015, 5:56 am

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CEATEC JAPAN 2015で紹介された、各社の触覚フィードバック技術を伝えるTechon誌の内容には、興味深いものが多い。

産総研の技術移転ベンチャーのミライセンスによる「錯触力覚技術」を基にした「3D触力覚技術」は、触覚（ザラザラやデコボコなど）や力覚（ギュー、プッチン、グイングインなど）に加え、圧覚（コツコツ、トントンなど）を提示できることを特徴にしているらしい。

H2Lのコントローラー「UnlimitedHand」は、血圧計のように腕に巻いて利用、VR用コンテンツの操作向けで、装着者の動きを検知するために、筋変位センサーと3軸の加速度/ジャイロセンサーを搭載しているらしい。

京セラは、圧電素子を利用した触覚フィードバック技術「Haptivity」、アルプス電気は、アクチュエーターで触覚フィードバック機能を実現したコントローラー「ハプティックトリガー」、村田製作所は、フィルム型の圧電素子、NLTテクノロジーは、光学式タッチパネルにマトリクス状の透明電極を配置して、ディスプレーに表示した映像に合わせて、「プニュプニュ」や「ザラザラ」といった感覚をユーザーに提示する技術などを展示していたようだ。

いずれにしても、「Taptic Engine」のような触覚フィードバック技術がiPhoneやApple Watchに搭載されたことが追い風になっている、というのは間違いないようである。

http://techon.nikkeibp.co.jp/atcl/mag/15/320925/101600016/

air gapとAmazon Snowball

October 20, 2015, 7:18 pm

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air gapとAmazon Snowball

シリコンバレー在住の渡辺千賀さんが、air gapとAmazon Snowballについて伝えている内容が面白い。

トムクルーズ・バージョンのミッション・インポッシブルの最初の映画で、コンピュータ・エクスパートとヘリのパイロットと３人でチームを組み、ヘリコプターから換気口を抜け物理的にサーバルームに入り、持って行ったディスクにコピーするというストーリーに対して、リモートアクセスしてハックすればよいのではと当時思ったという。

しかし、データのセキュリティが頻繁に大問題になっている現在では、「インターネットにマシンを繋げない」ことをair gapというが、「ネットワークにつないで世界中のハッカーと戦う」よりは、「air gapして、忍び込んでくるトムクルーズと戦う」方が勝てそうな感じがすると思ったりするらしい。

最近Amazonが発表したSnowballは、「50テラバイトのデータが格納できる箱」で、ここに大容量データをいれてAmazonに送るとAWS S3というパブリッククラウド上にデータを移してくれるようで、面白い商売が始まったものと感じる。

単に大容量のデータを送るのはネットワークコストもかかるし時間もかかるので、利便性・経済性を考えてのアプライアンスで、ちなみに6Gまでの衝撃に耐えられるそうである。

http://chikawatanabe.com/2015/10/20/aws_snowball/