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Channel: IT起業研究所 ITInvC 代表小松仁
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IoT製品開発の黒子

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設計・製造受託会社のブレイブリッジ(福岡市)の小橋泰成COO(最高執行責任者)の話が興味深い。
 
小型通信装置に強く、様々な企業の黒子として、IoT製品を手がけてきているらしい。
 
三城ホールディングスが販売している「雰囲気メガネ」(開発は間チルダ)、ログバー(東京・渋谷)が販売している指輪型端末「リング」、さらに大手との共同開発では、NTTドコモとスマホから離れると通知してくれるアダプター「Tomoru」、デンソーと自動車のハンドルに取り付けてスマホを遠隔操作できるリモコン「KKP(くるくるピ)」などあるようだ。
 
一方、IoTは期待が高い割に画期的な製品がなかなか出てきていない状況に、ゲートウエー問題をまず解決しなければいけない課題として挙げている。
 
IoT機器の多くはブルートゥースという低消費電力の無線技術を使うが、通常ネットへの橋渡しをする機器がスマホのため、本人がスマホを持って出かけてしまったら、家の中にある機器がネットにつながらないことになる。
 
さらに、根本的な問題として、ユーザーが本当に必要なモノなのか見えていなかったのではないかとしているのは、尤もだと思う。
 
低価格で低消費電力の新しい通信技術がでてくれば、今後大きな可能性があるとしているが、個人向けに限ると、当面は難しいという。
 
可能性があるのは企業向けとし、例えば、発電所などの施設に監視センサーを設置するといった用途であれば、すぐに通信モジュールの技術を応用でき、メーカーが直販の売り上げを伸ばすためにも活用できるというのは、よく理解できる。
 
現在開発中のLoRa(ローラ)という新しい通信技術は、伝送距離は新宿など都市部の中心でも3キロ、郊外であれば約15キロ以上もの距離で通信ができ、超低消費電力でボタン電池でも動かせるというものらしく、製品化を期待したい。
 

ICTインテリジェント化影響評価検討会議

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総務省の「ICTインテリジェント化影響評価検討会議」で、構成員の1人として参加している国際大学GLOCOM客員研究員の林雅之さんが紹介している内容が参考になる。
 
人工知能(AI)を実装するロボットなどに代表されるスマートマシンなどのICT分野における技術革新などにより、従来は人間だけに許された頭脳労働などの活動について、機械による人間の支援や代替が技術的に可能となる結果、社会が大きく変化していくことが予想されているとしている。
 
目指すべき社会像の素案は、「人間がインテリジェントICTと共存し、情報・知識を自由かつ安全に創造・流通・連結して知のネットワークを構築することにより、あらゆる分野におけるヒト・モノ・コト相互間の協調が進展し、もって創造的かつ活力ある発展が可能となる社会」としているらしい。
 
製造業においては、「消費者の購買行動から将来の需要をAIで予測できる産業用ロボット・工作機械のスマート化により、高度な多品種変量生産(マスカスタマイゼーション)が実現」とあり、これまでの大量生産(マスプロダクション)の流れから大きな変化が予想されるというのはよく理解できる。
 
その他、「勘・コツ」の技能をAIロボットが習得」「生産工程変更等、複雑な環境変化に対応できる自律型ロボット」「大企業の無人化工場の一般化」とあるように、製造業においては、AIやロボットによるノウハウの習得により、多品種変量生産可能な無人化向上の流れが大きく進むことになるだろう、というのも尤もだと思う。
 
運輸・物流の領域では自動運転化が進み、「地方・高齢者の交通難民の解消」、「幹線物流の自動運転、マイカー通勤の半自動運転」、「タクシー、バスなどの無人旅客運送サービスの実用化」などがあり、自動運転化が進む中、自動車の所有から共有や準公共財へシフトし、自動運転車によるシェアリングエコノミーの進展も予想されるというのは尤もだと思う。
 
雇用の影響では、世界経済フォーラムの調査によると、技能の低い事務職や、製造業・製造部門における雇用は最も影響を受けるとし、高技能が必要とされる金融部門、管理職、コンピュータ・数学分野では雇用が増加すると予測しているようだ。
 
ASEANやヨーロッパ、米国など世界15カ国・地域では710万の雇用が失われ、200万の雇用が創出されるという予測で、将来深刻な問題となる恐れがあると思う。
 
一方、関連する市場規模予測として、BCCリサーチによると、自律型ロボットやエキスパートシステム(人間の専門家の意思決定能力をルールに基づき実行するシステム)などの世界のスマートマシンの市場は2014年の62億ドルから年平均成長率20.9%で2024年には、412億ドルに達すると予測しているらしい。
 
また、国内市場では、EY総合研究所が、2015年のAI活用機器・システムの国内市場規模の37450億円から、2020年には23638億円、2030年には869620億円に達すると予測しているように、大きな成長率が見込まれているようだ。
 

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社内外での多様性の高い人々との交流

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スタートアップ企業やテクノロジー企業で働く人たちをはじめとして、サンフランシスコやシリコンバレーに暮らす人たちは幅広い知識を持っており、それがイノベーションを生み出すときのコア要素にもなると、米ビートラックスのブランドン・ヒルCEOが話しているが、尤もだと思う。 


似たような価値観を持つ人は一緒にいて心地よいが、半面、新たな発見は得られにくいというのは、間違いないだろう。


社内外での多様性の高い人々との交流を通じて新たなサービスのヒントを得ること、いわゆるインスパイアされることが重要というのは、よくわかる。



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“材料データマイニング”技術が生み出す新たな素材開発スキームとAI

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産総研「日本を元気にする産業技術会議シンポジウム」の「“材料データマイニング”技術が生み出す新たな素材開発スキーム」を聴いたが、なかなか面白かった。
経産省の星野岳穂大臣官房審議官の挨拶で、AIセンターとの連携に触れていたのは、よくわかる。
産総研の浅井美博機能材料コンピュテーショナルデザイン研究センター長による「計算シミュレーションを活用する素材データマイニング技術」で、ケンブリッジ大学、MITとの連携、人口知能搭載ロボットなどに触れ、勘と経験と真逆なアプローチ、逆問題、順方向からの予測など、興味深い展開を進めているようだ。
ノースウェスタン大学のPeter Voorhees Co-Director of CHiMaDthe Center for Hierarchical Materials Design)による「マテリアルズゲノムプロジェクトの米国産業界へのインパクト」では、リチウムイオン電池も1020年立ち上げに要したこと、マテリアルゲノムイニシアチブで開発期間半減を期待していること、オープンで業界内共有の姿勢など興味深い。
テクニカルアドバイザリボードにSpaceXも名前を連ねているのがちょっと目を引いた。
全体の中では、人間のひらめきによるまったく新奇な物資材料の発見が人口知能で可能になるのか、という指摘が興味深かった。

「Robotics  Future2016」(JST)

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JST科学技術振興機構主催の「Robotics    Future2016」で、新たなビジネスのために選抜された18台の大学試作ロボットの展示と説明があり、興味深い内容だった。
 
研究開発費を出すSTARTProgram for Creating STart-ups from Advanced Research and Technology研究成果展開事業 大学発新産業創出プログラム)で、今年度のSTART技術シーズ選抜育成プロジェクト(ロボティクス分野)の成果の提示と連携先の探索が趣旨になっている。
 
元々、STARTは、産学官金が連携して、持続的な科学技術イノベーションの仕組み(イノベーション・エコシステム、日本型イノベーションモデル)を構築しようとするもので、事業プロモーターユニットと研究者が一体でチームを形成、ビジネスモデルを策定、チームによるプロジェクト管理、民間資金の誘因を狙っている。
 

事業プロモーターには、ウエルインベストメント()()ジャフコ、DBJキャピタル()()東京大学エッジキャピタル(UTEC,東北イノベーションキャピタル()TICC)、日本戦略投資()、バイオ・サイト・キャピタル()、ウォーターベイン・パーナーズ()360ipジャパン()、野村ホールディングス()()ファストトラックイニシアチブ、()ケイエスピー、MedVenturePartners()Beyond Next Ventures()()経営共創基盤(IGPI)などが名前を連ねている。

 
28年度はIoT分野になっている。
 
一方、出資レベルのSUCCESSSUpport program of Capital Contribution to Early-Stage companieS
出資型新事業創出支援プログラム)というステップが制度上、この後ろに控えている。
 
ところで、今回の発表、展示は、いずれも面白い内容だったが、特に、法政大学「超軽量、装着容易・装着感/威圧感の少ない、低価格パワーアシストスーツの実用化」、奈良先端科学技術大学院大学「睡眠時のいびき・低呼吸状態を改善するための頸部昇降アクチュエーターを搭載した枕型デバイス」、東京理科大学「水撃ポンプによる高効率小型水力発電機の開発」などが興味深いものだった。
 
また、()ZMPの谷口恒社長の講演で、DeNAと共同開発中で、藤沢湘南ライフタウンで実証実験を行ったロボットタクシーなどの紹介があり、興味深く参考になった。

今年の大統領選挙戦ではAIが勝敗のカギを握る勢い

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シリコンバレーVentureclef代表の宮本和明さんが、AITrumpの手法を学び、本人に代わりツイートを発信するロボットが登場、情報発信にとどまらず、Hillary Clintonのツイートを読み、その反論を展開するなど今年の大統領選挙戦ではAIが勝敗のカギを握る勢いだと伝えている内容が興味深い。
 

このロボットは「Trump Twitterbot」と呼ばれ、MITのコンピュータサイエンス研究所「ComputerScience and Artificial Intelligence Lab (CSAIL)」で開発されたものらしい。

 
TwitterbotAIベースのアルゴリズムであるが、Trumpの演説原稿を使って教育され、Trumpのスタイルで文章を生成、「@DeepDrumpf」という名前でアカウントを持ち、Twitterで本人とそっくりな主張を発信しているようだ。
 
また、このアルゴリズムは他者ツイートに反論できるらしく、他者のツイートをTweetbotに入力すると、アルゴリズムはその内容を理解し、反論ツイートを発信、実際に、TweetbotHillary Clinton候補のツイートに反対意見を述べているようだ。
 
実際のプロセスでは、Tweetbotが生成したツイートを開発者がチェックして発信するらしく、まだ人間とアルゴリズムの共同作業で進められるようだが、自然言語開発の技術進化は目覚ましく、このようにテーマ領域が政治に限られていると、人間レベルのTweetbotが出現するのは時間の問題と思われる、というのは尤もだと思う。
 
TweetbotCSAILBradley Hayesにより開発されたとのことだが、ニューラルネットワークを使って教育され、アルゴリズムが自ら文章のパターンを理解するもののようだ。
 

元をたどると、スタンフォード大学研究員Andrej Karpathyが、RecurrentNeural Networks (RNN) を使ってシステムを教育し、そのスタイルに沿った文章を生成する技術で、シェイクスピアをシミュレーションする研究を発表しており、Hayesはこれに触発されTweetbotを開発したと述べているようだ。

 
AIが進化していくと、ますます油断がならない世の中になっていくのは、残念ながら間違いないだろう。
 
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「サード・オフセット戦略」とシリコンバレー

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シリコンバレーのTechMom海部美知さんが、オフセット戦略について、予算や兵員数などある部分で仮想敵国に対し自国が劣っている場合、別の面で圧倒して力の差を打ち消す(オフセット)という軍事戦略用語で、米国の場合はその「別の面」とは常に「最新鋭技術」を指していると紹介しているのが興味深い。
 
ファースト・オフセットは第2次世界大戦時の核兵器で、大戦後にソ連陣営が追いついてきたので、今度は70年代から、インターネット・GPS・ステルス機などによる「セカンド・オフセット」を実施したが、現在は3番目の新しいオフセット戦略を実行する、ということが2014年に発表されているらしく、技術要素としては、ディープ・ラーニング、ドローン、ロボティクス、メッシュネットワークなどといったものが想定されているようだ。
 
「民間の新興企業との協力」というのも、そのコンセプトの中に含まれているようで、この方針に基づき、昨年秋に、国防省のリエゾンオフィスがシリコンバレーに設立されているらしい。
 
やっていることやその苦労話は、AT&Tのような米国の域外大企業がシリコンバレーとのつきあい方に四苦八苦しているのとまるっきり同じである、というのは、よくわかる。
 
 

Facebook AIの画像認識機能

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シリコンバレーのジャーナリスト瀧口範子さんが、Facebookは、AIの画像認識機能をますます先鋭化させていて、今ではかなりのことができるようになっているようだと伝えている内容が興味深い。
 
画像をアップする際に「大丈夫ですか?」と聞いてきたり、「この写真をアップするのはどうでしょう」と勧めたりする機能も計画中らしい。
 
例えば、その画像がユーザー自身の酔っぱらった醜態であるということまで認識できるようで、「この写真を上げて、本当に大丈夫ですか」と聞いてくるようになったり、ヌード写真も同様の扱いになるようだ。
 
有り難くもあり、時に迷惑でもあるこのような機能は、AIの能力と人間の判断によって作られるもので、ケースが増加すれば学習を重ねていくのだろうが、ここまでできるのかというそのレベルに驚くばかりというのは、尤もだと思う。
 
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中国人民大学名誉教授・人口社会学者の周孝正氏の講演(テーマ「転換期中国のディレンマ」)

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中国人民大学名誉教授で人口社会学者の周孝正氏の講演(テーマ「転換期中国のディレンマ」)を、富士通総研中国通セミナで聴いたが、非常に興味深かった。
 
経済分析だけでは中国社会が抱える矛盾を解明できないため、中国社会の深層の矛盾について、政治、経済と社会の3つの側面から問題を明らかにしようという趣旨のようであった。
 
氏は、1947年生まれ、11年目 2回目の訪日とのことだが、名刺など作ったことがないなど大分変った生活ぶりで、招待の連絡もなかなかとれず苦労したらしい。
 
“一流の研究者は、専門家だけでなく素人もわかる”と言われる通りで、熱のこもった内容を通して感じることができた。
 
第一世代毛沢東の国民党との闘争、文化大革命での下放と日々革命、第二世代小平の都市と農村、対外二つの開放と経済建設、天安門での発砲、第三世代江沢民の時代からの農民工、暫定居留証など例を引きながらの説明は、中国語で意味は分からないながら、語気の強い発声ぶりで話されると、一層理解できた感がある。
 
習近平と軍の関係について、習近平には過去の指導者たちと違って、自身には実戦経験がないことを指摘していたのは、一寸印象的であった。
 
ダブルスタンダードを取りあげた中で、中国の憲法はあっさり“偽物”とし、当時全く法律など無かった状況の中、毛沢東の指示で世界中の憲法の良いところを寄せ集めたものと解説していたのは面白い。
 
また、最近の中国からの観光客殺到に触れ、帰国者たちの多くが、日本は素晴らしい、手本にすべきと率直に述べているらしく、中国も、50年後、100年後にはこのような素晴らしい民主国家になってほしいとしている由である。
 
澄んだ空気、綺麗な水、安心な食品の三つを願っているのは間違いないようだ。
 

司会者の富士通総研主席研究員の柯隆(かりゅう)さんや、Q&Aの中で共同通信の人たちが、3回目の訪日がダメにならないようにと、半分本気で口にしていた様子は、最近の香港の書店員失踪事件などを思い出させてくれた。

自分ができることしかやらない人は、決して失敗することはない

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シリコンバレーのWiL共同創業者兼最高経営責任者の伊佐山 元さんが、あなたは最近失敗するような挑戦をしていますか、と問うているのが興味深く参考になる。
 
失敗というのは、自分で明確な意思決定をしない限り、意識することはない結果であり、自分ができることしかやらない人は、決して失敗することはない、失敗をしていないというのは、自分の能力を超える課題に挑戦していないことの証拠でもあるというのは、実に的を得ていると思う。
 
際だった個性や発想を伸ばすことによって経済をけん引する力を生みだそうとするシリコンバレーのような社会では、挑戦した結果としての失敗の多さが勲章になり得る、このような環境が、少数ではあるが天才的な起業家を生み出しているというのは、よく理解できる。
 

電気自動車を開発しているベンチャー企業のテスラモーターズや民間宇宙旅行ベンチャーのスペースXを創業したイーロン・マスク氏も、「何も失敗ごとが起こっていないのだとしたら、十分にイノベーションを起こしていない証拠だ(If things are not failing,you arenot innovating enough)」と言っているらしく、尤もだと思う。

 
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日本企業の技術ノウハウの保有状況と流出実態に関する質問票調査(RIETI)

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経済産業研究所RIETIファカルティフェローの渡部俊也氏、東京大学政策ビジョン研究センター平井祐理氏が、「日本企業の技術ノウハウの保有状況と流出実態に関する質問票調査」で、日本の技術ノウハウが、特許よりもやや少ないものの、概ね同程度の量的保有が確認でき、近年形式知化された技術ノウハウは増加傾向にあると推定されること、小規模企業では技術ノウハウの活用頻度が高く、また特許と補完関係のある比率も高いことなどが明らかになったと報告している内容が興味深い。
 
重要技術の流出の兆候や流出の事実があれば、それが明らかになるような検知活動とそれを支える体制が必要で、そのような体制と活動が、技術ノウハウの流出被害の件数を削減する効果も期待できることを強調しているのは、尤もと思う。
 

自動運転車向けのAIスーパーコンピューターとして、デファクトスタンダードを目指すNVIDIA社

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「日経ものづくり」に紹介されている、米シリコンバレーに本社を置くNVIDIA社(CEO Jen-Hsun Huang氏)の内容が興味深い。
 
NVIDIAの技術の特徴は、AIで高度な機械学習を実行することに適している点にあり、プログラミングは不要で、大量の画像データを入力すると、コンピューター自身がディープラーニングの手法を使って、特徴を抽出してそれぞれが何であるかを高速で学習することができるようだ。
 
自動運転車の開発プラットフォーム「NVIDIA DRIVE PX2」は、12個のCPUコア、同社の「Pascal」という新世代のGPUを搭載し、8TFLOPSの浮動小数点演算を実行できる性能を持ち、さらに画像認識を得意とするAIであるディープラーニング(深層学習)に特化した演算では、その3倍の24TFLOPSで実行することが可能らしい。
 
20161月に米ラスベガスで開催された展示会「CES」で公開され、消費電力は250Wで、発生する熱を冷ますために液体で冷却する仕組みを採用し、日本の弁当箱を大きくしたような「ランチボックス」サイズに収められていたという。
 
CESでは、車載カメラの映像から、歩行者、他の自動車、道路標識などを判別するデモ映像を公開したようだが、ドイツのAudi社、Daimler社、BMW社、米国のFord Motor社などに加えて、日本勢では自動運転技術を開発するベンチャーのZMPやトヨタ自動車が出資するPreferred NetworksPFN)が、NVIDIAの技術を採用しているらしい。
 
自動運転車向けのAIスーパーコンピューターとして、デファクトスタンダードを目指すというのも、あながち誇張ではないように見える。
 
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富士通のAI技術「Zinrai」

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自社のAI技術を体系化し「Zinrai」(ジンライ)と名付けている富士通での、AIの普及が先行している生産分野だけではなく、設計分野でも活用しているという紹介例が興味深い。
 
最先端のAIは、投入したデータの量によって性能が大きく左右されるが、日常的にビッグデータが生まれる生産分野と比べて、設計分野での活用はハードルが高いため、過去の膨大な設計資産を活用することによって、この問題を解決しているらしい。
 
設計分野における具体的な活用例として多層プリント配線基板の設計、また生産分野での活用例として、最も成果が出ている生産ラインの検査工程などに使う画像認識プログラムの作成などあり、参考になる。
 
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書くことを真剣に捉えている人々のコンテンツを集めるサイト「ミディウム」

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ツイッターの共同創業者エヴァン・ウィリアムズが創設した「ミディウム」サイトを、シリコンバレーのジャーナリスト瀧口範子さんが紹介している内容が興味深い。
 
サイトの狙いは、人々が信頼できるコンテンツを掲載するサイト、書くことを真剣に捉えている人々のコンテンツを集めるサイトを作ろうということだったらしい。
 
読むと数分以上かかるものがほとんどで、場合によっては1本読むのに15分かかるような長い記事もあるようだ。
 
現在、ミディウムは中味のあるコンテンツが読めるサイトという評価が定着し、にぎやかな他のコンテンツサイトとは明らかに異なったアイデンティティーを確立するのに成功しているらしい。
 
一時悲観論が蔓延していたが、今やアメリカのメディアは大きな実験場に変わっており、その顕著な一例がミディウムであるというのは、よく理解できる。
 
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人間の脳の働きをまねるよう設計されたマイクロプロセッサー

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米政府傘下のローレンス・リバモア国立研究所が、人間の脳の働きをまねるよう設計されたマイクロプロセッサー、米IBM2014年に開発した「TrueNorth16個を搭載した、初のコンピューターの試験を開始すると、WSJ紙が伝える内容が興味深い。
 
TrueNorth」では内蔵された54億個のトランジスターが100万個のニューロン(神経細胞)を構成、それがシナプス(神経細胞の結合部)によって接続される構造となっているらしい。
 
また、IBMのほかに、クアルコムも同様のプロセッサー「Zeroth(ゼロス)」の開発を進めているし、マイクロソフトでは同社の検索エンジン「Bing(ビング)」と連動するように設計されたプログラム可能なプロセッサーの実験が行われているようだ。
 
企業は機械学習で使われている計算の実行速度を加速する方法を模索していることから、ディープラーニングが得意なプロセッサーは大規模なデータセンターや自動車などありとあらゆる製品に採用されるようになるというのは、間違いないだろう。
 
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「ロボットスーツHAL」の山海嘉之CYBERDYNE 代表取締役社長/CEOの話

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2016 ワールド・アライアンス・フォーラム ITあわじ会議」で講演、パネルディスカッションにも参加した山海嘉之CYBERDYNE 代表取締役社長/CEOの話の内容が興味深い。
 
「ロボットスーツHAL」の採用が、医療・福祉分野では、欧州に続いて日本で医療機器承認を取得、保険適用も決まっており、米国についてはFDAの承認を申請済みで、2016年春~夏にも承認が得られる見通しなど、大きく広がっているようだ。
 
さらに、iPS細胞などを使った再生医療との融合、薬剤との併用療法など異質なものと一体となって新たな分野を開拓することを進めているらしい。
 
また、「サイバニクス国際メディカルイノベーション」拠点の形成(神奈川県川崎区)、ロボットと人間が共生する街づくりの試みである「サイバニックシティ構想」(茨城県つくば市)への参画推進など、今後の進展に期待したい。
 
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EVベンチャーTesla Motors社のJB Straubel CTOの話

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米シリコンバレーに拠点を置くEVベンチャーTesla Motors社のカリスマ経営者Elon Musk CEOの相棒として、Musk氏のビジョンを技術で形にしてきたJB Straubel CTOの話が興味深い。 

既にソフトウエアの無線更新で簡易の自動運転機能「Autopilot」を実用化させているが、ソフトウエアを重視する同社の企業文化に関し、他の自動車メーカーよりもより堅牢な車載セキュリティー性能を確保できているとして、そのための方法の一つとして、社外のハッカーとの協力関係も構築しているらしく、彼らにクルマを評価してもらい、深刻な脆弱性やセキュリティーホールを見つけてくれたハッカーに対しては、報奨金を支払っているようだ。 

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「トラックは移動するデータセンターになる」(独ダイムラー社)

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25年までに自動運転トラックを実用化する計画を公表している独ダイムラー社が、「トラックは移動するデータセンターになる」として、「インダストリー4.0(I4.0)」とも関わりながら、物流に関する情報がインターネットにつながる「コネクテッド・ロジスティックス」分野で攻勢に出るという話は興味深い。
 
トラックに400個のセンサーを内蔵し、車両同士やインフラと通信しながらあらゆるデータを逐一交換、こうして集めた交通に関するビッグデータを活用し、隊列走行を含め最適な運転に生かす狙いと、物流の効率化を図りサービスなど新分野への事業拡大を狙っているようだ。
 
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米家庭用IoTショールーム「Target Open House」

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シリコンバレーのジャーナリスト瀧口範子さんが、大手ディスカウントストア米Targetが運営するサンフランシスコダウンタウンの家庭用IoTショールーム「Target Open House」を紹介している内容が興味深い。
 
スマートサーモスタット、スマート煙探知機、スマート電球から、ドアノブ、スピーカー、コーヒーメーカー、加湿器、体重計、体温計、バスケットボールや赤ちゃん服、ペットの餌やり器まで、本当にいろいろなものがあるらしい。
 
IoTとはデザインである」と言ってもいいほど、このカテゴリーにおいてはデザインが重要になっていることが分かるというのは、説得力がある。
 
小売りにもイノベーションが必要と、「アントレプレナー・イン・レジデンス」で、社外の起業家を社内に迎え、優れた起業家のアイデアを取り込もうとしているのは、参考になる。
 

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IoTは「ものごとのインターネット化」

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新しいモノ作りの拠点として注目されているDMM.make AKIBAのプロデューサー小笠原治さんが、TOKYOの進化の方向性を中心に、日本のモノ作りの未来や東京という都市の強みについて語っている内容が、興味深く参考になると思う。
 
モノ作り大国であるはずの日本に、モノ作りのアクセラレーターがいなかった要因として、過剰な「ジャパンクオリティー崇拝」を挙げ、モノ作りを長年担ってきたのは、大企業か精緻な技術を継承する町工場のどちらかというイメージで、アイデアが豊富にある個人が参入できる隙間がなかったというのは、尤もだと思う。
 
さらに、モノ作りに大切なキーワードは、「オープン」「シェア」「ジョイン」としているのは、参考になると思う。
 
これまで、ビジネスの大半は「モノを売る」ことで完結していたが、これからは、「モノのサービス化」で稼ぐ時代になるというのもよく理解できる。
 
また、IoTは、「モノのインターネット化」と訳されることが多いが、「ものごとのインターネット化」であるとし、IoTは日本が勝負できる「最後のチャンス」として、汎用性の高いサービスのプラットフォームを構築できれば世界に挑めるというのは、参考になる。
 
人間の体の中にセンサーが入り込んでより早く体内変化をセンシングするなど、IoA(インターネット・オブ・アビリティ=ネットによる能力拡張)が、IoTの次に来ると言われているキーワードとし、センシティブデータを取り扱うならば、認証制度のような整備は急がないといけないというのも、尤もだと思う。
 
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