Groovin' Notes

ぼくは子どもが大好きだ。

男の子は、どう見ても普通の石を拾ってきて宝物だと言うし、拾ってきた木の枝を刀だと言いはる。そういう空想の世界に生きている男の子には、もっともっと空想の翼を大きく広げて、大人が思い込んでいるくだらない限界なんて、どんどんぶち壊していってほしい。
でもまぁ、空想の世界は楽しすぎて、レストランの床に寝そべって忍者になってしまったり、教室の片隅で、勝負のダジャレ合戦で大騒ぎしたりするわけだけど。
女の子には、女の子のペースがある。そんな空想大騒ぎ少年よりも、ちょっとだけ大人で。考え事をするときは、少し静かに考えたい。女の子の空想は、拾ってきた石ころなんて必要ない、もっと純粋に心の中にある世界だ。だから言葉が大切だし、会話が必要なんだ。


そういう女の子にも、自分が思い描く空想の世界を大きく広げて、社会のくだらない先入観なんて軽々と乗り越えて、素晴らしい未来を作って欲しい。
ぼくらがやっているテックパークという場所は、そうしたこどもたちの空想の翼を大きくしてあげる場所。夢見る夢は、もっと大きくてもいいんだと気づかせてあげる場所。つまり、こどもたちの可能性を広げる場所だ。
だから、時々女の子には、女の子だけのペースで、新しい知識と新しいセンスに触れる機会を作ってあげたい。
そんな思いから、開催します。
「ガールズプログラミングデー 」
女の子のペースで、プログラムの楽しさに触れることができます。 参加費無料、7月2日日曜日開催です。
お申込みは、こちらから。

Google Next TOKYO 2017が大盛況のうちに終わりました。

今回の会場では、セミナー会場やイベント会場の混雑具合をリアルタイムに表示していました。


この機能は、実はMAGELLAN BLOCKSの機械学習サービスを使って計測しているのです。

どういうことなのか、ちょっとだけ解説。

スマートフォンって、Wifiをオンにしていると、定期的にprobeデータというパケットを送信します。つまり信号を出すわけです。

この信号は、ちょっと工夫すれば受信することができます。
そしてこの時に、信号がどのくらいの強さで見えているのかという情報、信号強度というのですが、そうした情報も取ることができます。

で、その信号強度は、信号を出しているスマホと、例えば今回収集につかったRasberry Piとの距離や、途中の遮蔽物の存在・材質などによって微妙に変わります。

この微妙に変わるということを利用すると、機械学習が場所ごとの特徴を掴み、来場者の位置を予測することができるようになるわけです。

場所ごとにどのように見えるかは、事前に何箇所かで計測し、BLOCKSに学習させておきました。

イベントがオープンしてからは、来場者のスマホが出すパケットを、Rasberry Piが計測。集めた情報をBLOCKSのIoT機能を使って収集。そのデータを元に、機械学習を使って緯度経度を予測しました。

もちろん、学習した地点ではなくても、位置を予測することができます。

しかも、利用者に特別なソフトやハードを配布することなく、極めて安価に時間帯別の混雑を高い精度で調べることができる。

機械学習を利用すると、こんなこともできるというデモ。
こういう機械学習機能は、Googleが提供しているのではなく、BLOCKSが実現してるんだよ。

その話、ちょっと聞かせて。という方は、ぜひこちらまでお問い合わせください。

人とコンピュータの接点が、キーボードとディスプレイというのは、いつかきっと昔話になると思う。ひとが意思を伝える、とても大切で、自然な方法、会話が、それに置きかわるんじゃないか。



ぼくたちが提供しているMAGELLAN BLOCKSの新機能をテストしていると、そう思わずにはいられなくなる。
新しく発表された機能は、Googleが提供しているサービス「api.ai」との連携機能だ。
api.aiは、Actions on Googleという機能と連携できる。
Actions on Googleというのは、Google Assistantに自分のサービスを連携させる機能なので、つまりGoogle Assistantと連携できるサービスを、BLOCKSでめちゃくちゃ簡単に実現できるようになるというわけだ。
api.ai自体は、Facebookメッセンジャー、Skype，Slack、LINEなどとも連携できるので、テキストベースのチャットボットにも、同じ仕組みで対応できる。
で、このapi.aiなんだけど、人が尋ねた文章から、必要な項目を抽出してBLOCKSに渡し、そこで処理された結果を回答文にして、音声やテキストで応答することができる。
例えば、電力需要を予測するやりとりを作りたいとする。
需要予測するためには、予測する地域と日にちが必要。
例えば「東京の明日の電力需要は？」というのが、想定される質問だ。
でも、実際の会話となると、「電力需要なんだけどさ。」みたいに必要なことが抜けてしまうのが普通。

なので、ざっと想定される文章を定義して、そこで変更される可能性のあるキーワードを指定する。この場合「東京」と「明日の」というのがそれだ。
で、「東京」という部分には、都市名が来て、「明日の」というのは日付に関する言葉がくると定義しておく。ありきたりな言葉だったら、api.aiが自動的に判断してくれるけど、自分で設定することもできる。例えば、「電力」というところが違う言葉になるかもしれないと指定することもできる。

ここでは、「東京」と「明日の」というところを指定して、それが必須項目としてしていしておくと、会話の中で抜け落ちていると聞き返す設定ができる。

例えば、日付が抜けていると、「いつの電力需要ですか？」と設定できる。
こういう設定をしておくと、BLOCKSには日付と地域の情報が…

今日行われたGoogle Next TOKYO 2017の前夜祭。
全国のパートナーが集まる会のコンテストで、グランプリに選ばれました。

ぼくは資料を作り、プレゼンという役目を果たした。

でも、投票したのは、Googleのパートナー企業と世界中から集まったGoogleの人たちだから、ぼくが担った表面的なことより、やっぱり中身が大切だ。



つまりBLOCKSという素晴らしいサービスをつくりあげたからだし、それを使って数々の成果をあげたからだし。先週末に「やっぱり新機能を端的に紹介できるのは動画だよなぁ」という無茶振りにもめげず、すばらしい動画を製作したからだ。

だから、社員と、社員の家族と、テックパークに集まってくるこどもたちと。ぼくらが全力でやれる環境を作ってくれた投資家のみなさんと。

そして、なによりも、BLOCKSの可能性を信じ、挑戦し、成果をあげている数多くのお客様。

新しい取り組みが次々はじまり、新しいサービスが次々生まれていること。

そういう一つ一つが、ぼくたちに力を与え続け、例えば今日のような出来事につながったのです。

ほんとにありがとう。ありがとうございます。

もちろん、純粋にチャレンジしている会社、技術力のある会社が大好きなGoogleという、技術力では圧倒的に世界をリードしている会社と触れ合っていられるということも。


そして、明日から、いよいよGoogle Next TOKYOがはじまります。
ぼくたちの驚くような挑戦の一端を、ぜひみなさん見に来てください。

きっと、自分も一歩踏み出そう。そう思えるはずです。

昨日書いた「東京に縛られるな。福岡移住のすすめ。」が、案外反響が大きい。でも、ちょっとだけ理解してほしいのは、東京的な発想と、福岡的・九州的発想は、根本的に違うってことなんだ。

東京って、ほんとに刺激的な街だ。センスの良い美術館はあるし、新しいコンセプトのお店はあるし、ビジネスはドンドン加速できる。人情にあふれた下町もあれば、ツンツンそっけないけど、本当は笑顔が素敵な極めて人間的な店員がいたりもする。
そんな、ぼくも大好きな街なんだけど、残念ながら色んなことが過剰すぎる傾向がある。
通勤も過剰に混みすぎだし、広告やらヘッドハンターからの電話やらも過剰。ビジネスコンテスト的なものもあふれるほどあるし、投資家とスタートアップ企業とメディアのマッチポンプも過剰だ。
だから休みの日くらいは、海に行きたいし、山に登りたい。でも、海に行ったり、山に登ったりすると、そこにはまた様々な情報にあふれていて、道具をどうしようかとか、テクニックがどうとか。
まぁ、でも思い切って海にあるサーフショップや、カイトショップの門をたたき、ショップオーナーや、集まってくる人たちと海に入ると、全く世界は変わるんだけどね。（あー、そういう場所は、そもそも東京じゃなかった）
そんな生活に日々慣らされていると、生活が仕事に飲み込まれているような感覚になってしまう。でもそんなんじゃ、あまりにも辛くなる。"人生は仕事だ"と割り切りたくもない。恋もしたいだろうし、家族の未来も育みたい。
だからみんな、自分にとってワークとライフの程よいバランスってどんな感じなんだろうとか考えてしまう。考えるというか、もがくというか。バランスするために頑張らないと、バランスしない。そんな気分になったりする。
で、福岡に住むようになって、福岡の人たちは、ワークライフバランスなんて考えていないことに気がついたんだな。


だって、仕事は人生の一部でしかないんだから。ライフの中にワークはあるけど、バランスするものじゃない。もっともっと大切なことはいっぱいあるし。ライフのためにワークは捨ててもいい。そういうことなんだ。
で、そのライフの中に、ワークと同じく、家族や、友達や、大好きな人のこと。住んでいる街のこと。行きつけのお店や、よく行く海や、その風景。お祭りや、かき小屋や、放生会の夜店とか。
そういう愛すべきさまざまなも…

ぼくたちの仕事は、だれもが機械学習に取り組める未来を引き寄せることだ。

提供しているのは、機械学習に関する専門知識のない企業が、自分で取り組むことができるサービス「MAGELLAN BLOCKS」。
自分たちでできるということは、事業に熟知している人たちが、「こうなったらいいな」と思えることを実現しているということでもある。
だから、そこには未来がいっぱいつまっている。
やっている人たちもそうだけど、話を聞いているぼくたちも、わくわくするような未来だ。
そして、そんなぼくらには、同じくらい わくわくするような未来が詰まっている場所。
子どもたちのための「TECH PARK」という事業がある。


それは、子どもたちのこれからに、圧倒的な可能性を与えてあげる場所。
ぼくが自信を持って勧められる天才エンジニア社員が、ITを遊び道具として扱えるようにコンテンツを提供している場所。
プログラミングや、ロボット製作や、ものづくりのさまざまなことを、ボール遊びをしたり、自転車を乗ったりと同じように学べる場所。
そんな場所で、サマースクールの募集をはじめました。
今回は、忙しい子どもたちでも参加できるように、1日単位で来る日を選ぶことができるようにした。
コンテンツ見て、1日だけ来てもいいし。もっと来てもいい。
小学生の夏休みは、プールも行きたいし、スイカも食べたいし、海も行きたいし。忙しいからね。
愛すべき子どもたちの、きらきらした目に会えるのが、今から楽しみ。
サマースクールについては、こちらまで。

九州の人には信じがたいことかもしれないけれど、東京の人たちは「どこの出身」とか「どこに本社がある」とかは、大して興味がない。そんなことより、その人、その人の感性、その人たちがやっていること、ポリシー。そういうことのほう興味があるし、重要だ。

でも、九州の人たちは、地元から来たとか、地元企業だというだけで、放っておけなくなる。

しかも、地元では「九州」というカテゴリはほとんど意味がないのに、東京に来た瞬間に「九州」は、大切な地元。九州全県出身者が、がぜん愛すべき地元出身者になるわけだ。



だから、ぼくは東京でのプレゼンで、「本社は福岡です。」「今日は福岡から来ました。」と呼びかけてみたりする。

呼びかけてみなくても、福岡に住んでいる間にしみついてしまった博多弁の片鱗が出てしまって

「あのですね」
「それでですね」
「ですからですね」

とか全く無自覚に言ってしまったりする。そうすると、なんかプレゼン終わった後にニヤニヤ近づいてくる人が必ずいる。

まー、つまりこういうことっていうのは、ある意味ボーナスポイントみたいなもんで、本当ならコンセプトで勝負し、中身で訴えなければならないのに、「地元」というプレゼントをもらってしまえる。図らずも心の友が登場する。という感じなんだな。

でも、それは今九州に住んでいる人のおかげというよりも、これまでの長い歴史の中で、先人たちが築きあげてきた文化だったりするわけだ。

そして素晴らしいことに、ぼくのように東京から移住した人間であっても、やっぱり地元なのであって、放っておけない仲間として扱ってくれる。

だから東京で最高のビジネス経験をした人は、例えば福岡に拠点を移し、そして福岡を飛び出して仕事を広げるのがおすすめ。どこへ行っても、愛すべき「地元」の仲間、先輩がいて、放っておけない気持ちでさりげなくアドバイスしてくれる。

そういう人は、東京から離れているとか離れてないとか、全く関係ないもんな。

デキるやつほど、東京に縛られるなよ。ということなんだけどな。

あるイベントでMAGELLAN BLOCKSについて説明したことがキッカケで、福岡本社まで来ていただいた製造業の社長。その会社の製品は、非常に斬新な方法で工場の電力消費を抑えるものだった。取り付けさえすれば効果は出るんだけど、取り付けないとどのくらい効果があるのか説明しずらい。

なので、BLOCKSを使って「どのくらい効果があるのか」を、事前に予測できないか。というのが相談だった。

話を伺うと、「どういうことが結果につながるのか」ということについて、当たり前なんだけど、かなり深い知識と経験があるのはハッキリとわかった。

なので「きっと、できると思います。だから、ぜひやってみてください。」と回答した。
そしたら、表情がちょっと曇った。「え？やってくれないんですか？」

なので、機械学習に取り組む人たちにとって大切なことについて説明した。



１．自分たちで取り組む
機械学習に取り組みたいほどの内容というのは、たいていの場合何かをドラスティックに変えることだ。

確かに世の中、機械学習のエキスパートはいる。

お願いしたら色々やってくれると思う。でも、色々やってもらうということは、色々わからないまま進むということだ。

ある企業は、１年以上にわたりエキスパートを起用して、すごい結果を出せるようになってきた。で、どうなったのかというと、やっぱり自分たちは以前と変わらず、大したことはわかってなくて、そのエキスパートがいないと何もできない状態だった。

自力で考えることができないというのは、とても危険な状態だ。相手の都合でスケジュールは決まる。相手の都合で、できること、できないことが決まる。さらには機械学習で何事ができるようになった時、その先の未来を自力で見抜くことができない。

相手がコンサルだったりSI会社だったりすると、会社の情報は漏らさないとしても、そこで得たノウハウは同業者に持っていく可能性もある。


２．プログラムよりデータ、データより業務、業務より社会
機械学習の勉強をするために、プログラミングからはじめている人がいる。仕組みを理解することは重要だと思う。でも同時に、やればやるほど、重要なのはプログラムではないことに気がついてくると思う。

ニューラルネットワークのプログラミングには、人それぞれの流儀があるのではなく、実績のあるネットワークモデルというのがあって、課題にあわせて適切な…