AIによる線画の自動着色の精度が凄い未来感

メカ系エンジニアの「たいやま」さんがTwitter上で公開して話題を生んでいました「chainer」がついにWebサービスとして公開されました。

ソースもこちらで公開しています。

人工知能による画像加工は、「Prisma」や「Deep Dream」等、写真を元に絵画風に加工するサービスが一般的でしたが、今回の「chainer」はなんと、線画に対して自動で着色してくれます。

それでは早速使い方等をレビューしてみましょう。

まずは「ファイルを選択」を押して白黒の線画を読み込ませてください。

今回はイラストレーターの闇雲大佐さんに提供いただいた線画で試していきます。

こんな感じで読み込まれますので、１分ほど待ってください。


読み込みが終了しましたら、ペンツールで大体の色を指定します。
失敗した場合は消しゴムツールで削除することも可能。

そして「colorize」ボタンを押して待つこと数分・・・

着色がされました！

指定なしでも着色してくれますし、指定を変えることで別の雰囲気にすることも可能です。

このサービスは、線画と、それに着色したデータのセットを元に学習した彩色パターンで、線画に対して着色するといった仕組みなのですが、線画と着色済みのセットの入手が困難なことから、カラーの画像から線画を抽出したものをセットとして学習しているそうです。

こちらも絵師の方々から線画と着色済みのデータの提供等があれば、ますます精度が高まっていくでしょう。

たいやまさんはここにリリース情報をアップしているので、気になる方は是非定期的にチェックしてみてください！

 

全米初、大統領を「違憲」提訴＝国務省職員１００人抗議へ−入国禁止令に対抗拡大

　米西部ワシントン州のファーガソン司法長官は３０日、トランプ大統領や国土安全保障省などを相手取り、難民やイスラム圏７カ国の出身者らの一時入国禁止を命じた大統領令を「違憲」とする訴訟を同州シアトルの連邦地裁に起こすと発表した。同日中に提訴する。同大統領令をめぐり州司法長官による提訴はワシントン州が初となる。
　一方、複数の米メディアは３０日、１００人以上の国務省職員が大統領令に対し、集団で抗議する計画だと伝えた。オバマ前大統領も報道担当者を通じて「信仰や宗教を理由に個人を差別する考えに根本的に同意しない」と批判する異例の声明を発表。米国では、内外の非難に反論を強める大統領に対抗する異例の動きが広がっている。
　ファーガソン司法長官は、大統領令は憲法に定められた法の下の平等や、信仰の自由などを侵害していると批判した上で「大統領でさえも、法を超越しない」と強調した。ワシントン州など１５州とコロンビア特別区（首都ワシントン）は２９日、大統領令を「憲法や法律に違反し、米国的でない」と非難し、「わが国の安全保障や価値観を守るため闘う」と宣言する共同声明を発表していた。
　司法長官は、訴訟と併せ、大統領令執行の暫定的な差し止めを求める申し立てを行うほか、連邦地裁に対し、２週間以内に審理を開くよう要求することも明らかにした。
　長官によると、ワシントン州に本社を置くインターネット通販最大手アマゾン・ドット・コムやインターネット旅行販売大手エクスペディアも提訴を支持した。
　また、国務省職員の抗議は、同省が設置した外交政策への意見表明制度を利用し、抗議内容を記したメモに署名を集めて提出するとみられる。ニューヨーク・タイムズ紙は「メモがまとめられたスピードと署名者の人数（の多さ）は、国務省がトランプ氏の禁止令への抵抗の中心になったことを示している」と指摘した。
　ＡＢＣテレビによると、メモの草案はビザ（査証）を保有する７カ国出身者によるテロは近年ほとんど発生していないと主張。「禁止令には、公共の安全を改善する効果はほとんどない」と強調している。

＜福島第１原発＞溶融核燃料か…２号機圧力容器下に黒い物体

　東京電力が福島第１原発２号機で実施している格納容器内の調査で、圧力容器の真下にあるグレーチング（格子状の足場）に黒い物体が見つかったことが関係者への取材で３０日分かった。事故の際に溶融した核燃料の可能性があるとみて、詳しい分析を急いでいる。同日夜の記者会見で映像を公開する。

　東電は２６日から内部調査を実施し、３０日午前から、カメラがついた長いパイプを格納容器の貫通部から挿入し、内部の状況を調べていた。

　今回の調査結果を受け東電が２月から、遠隔操作ロボットを投入して本格的な確認作業を始める計画だ。

　２号機の炉内には事故当時、５４８体の核燃料があった。

話題の「AI」を巡る最新事情

　昨今、IT業界では「AI（Artificial Intelligence：人工知能）」の話題が花盛りだ。ここで言う"AI"とは「人間の行動をアシストするコンピュータプログラム」のようなものだと考えてもらえばいいだろう。

　AIにテキスト入力による文章や音声で呼びかけると、適切な答えが返ってきたり、それに応じたアクションをAIがとることで機器の制御が可能となったりする。あるいは、事前に設定した条件に応じてAIが利用者に自発的に呼びかけてくることもある（○時までに家を出ないと本日の目的地に間に合わない、といった注意喚起など）。こうしたアシスタント型のAIサービスは、スマートフォンでの実装も進んでおり、Appleの「Siri」、Googleの「Google Assistant」、Microsoftの「Cortana」などが知られている。

　こうしたAIの中で、最近話題になったのがAmazon.comの「Alexa（アレクサ）」だ。Alexaは2015年に米国でデビューし、スピーカー型デバイスの「Amazon Echo（エコー）」とともに提供が開始された。Echoにはスマートフォンのような画面こそないものの、マイクとスピーカーが内蔵されており、利用者がEchoに呼びかけることでAlexaの機能を利用できる。

　スケジュールやニュースのチェック、音楽再生、そして連動が可能な家電の制御など、Alexaでできることもさまざまだ。このAlexaの機能群は「Skill（スキル）」と呼ばれ、Amazon.comからSDK（ソフトウェア開発キット）が公開されており、サードパーティがストアを通じて一般公開できる。同社によれば、現在Alexaには4000近いSkillが提供されており、つまりそれだけ機能の拡張が可能なことを意味する。

　AWS（Amazon Web Services）で業界屈指のクラウド戦略を進めるAmazon.comだが、クラウド上に存在してさまざまな対応デバイスを通じて呼び出しが可能なAlexaは、Googleが「Google Home」というEcho類似型デバイスをリリースしたり、MicrosoftがCortanaを使って急ピッチでその戦略を追いかけているなど、「AI＋クラウド」の台風の目のような存在となりつつある。

　Amazon.comは2016年末、同年のホリデーシーズン商戦におけるAmazon Echo型のデバイス製品の販売が、前年比9倍の伸びを見せたと報告して話題になった。まだ立ち上がったばかりの市場のため、9倍とはいっても利用者の総数はそこまで巨大なものではないと思われるが、Alexa対応デバイスの市場が急拡大しつつあることは想像に難くない。このトレンドを端的に示したのが今年1月初旬に米ネバダ州ラスベガスで開催された「CES 2017」で、LG Electronicsをはじめ複数の家電メーカーが、Amazon.comとの提携を発表し、自社スマート家電デバイスでのAlexa対応をアピールしていた。

　Alexaだけでなく、Google Assistantへの同時対応をうたうデバイスも存在しており、必ずしもAmazon.comがスマート家電の世界を支配したわけではない。ただ、CESにおける最新トレンドの中心にいたのは間違いなくAlexaであり、迷走しつつあったスマート家電のみならず、スマートフォンやPCの世界においても1つの方向性を示した意義は大きい。なお、このAlexaの米国での利用状況や最近のトレンドをまとめたBusiness Insiderの記事が面白いので、興味ある方はぜひチェックしてみてほしい。

●AI活用に必要なものとは

　一言でAIといっても、その実現にはさまざまな要素が必要だ。Alexaのような音声対話アシスタントの場合、中でも重要なのが「自然言語解析」である。相手の発言内容を理解し、それに適切な形でより自然な受け答えを行うことがAIには求められる。

　AIの強化手法には「機械学習（Machine Learning）」や「深層学習（Deep Learning）」などがあるが、膨大なデータを集めてコンピュータに関係性を理解させることで、こうした人間に近い言語能力や認識能力を持たせることができるようになる。IBMなどがWatsonで提唱している「Cognitive Computing（認知コンピューティング）」は、この仕組みを開発者がサービスとして利用できるようにしたものだ。

　一方で、こうした仕組みを実際に一般ユーザーが利用できるよう"落とし込む"にあたっては、サービスを提供する事業者からAIへのさらなる「教育」が必要になる。今後多くのAI関連のサービスや商品が市場に出てくることになるが、前出のAlexaのように、土台となるプラットフォームが存在し、そこにSkillのような「個々の用途に最適化されたサービス」が乗っかる形が一般的となるだろう。

　この「自然言語解析」を使った新サービスとして年末年始に話題となったのが「AI記者」だ。2016年末に西日本新聞がAIを使った天気予報に関するニュースを配信したほか、2017年1月25日から、日本経済新聞がAI記者を利用した決算ダイジェストの速報の配信を開始した。「定型のデータを集めて読みやすい形で要約する」というのがAI記者の役割ということで、新聞記者がいますぐに職を失うようなものではないが、今後はこうした定型ニュースやプレスリリースからのストレートニュース起こしのような比較的単純な作業については人力を借りずにある程度の自動化が可能になるとみられている。

　現時点で人力によるカスタマイズが必要な一方で、高度に進化したAIは人間よりも正確に目的を遂行することが可能だ。例えば2016年末には謎の棋士が現れてオンライン囲碁の世界ランカーらを次々と打ち負かしたことが話題となったが、2017年に入ってGoogleは正式にこの棋士が「AlphaGo」という同社が開発したAIプログラムであることを明らかにしている。

　AIにゲームをやらせて人間と勝負するという構図は、かつてIBMがWatsonをクイズショウの「Jeopardy」に出演させてアピールするという手法にもみられるが、その力を示すうえで非常に分かりやすい。

　ただ、実際にAIを広く活用するにあたっては「より自然に生活や日々の作業に溶け込む」という点が重要になる。例えばGoogleはAI技術の応用で、圧縮された画像を自動補完して高解像度画像に変換する仕組みを用意し、携帯電話ユーザーがより少ない通信容量で写真を楽しむ仕組みを提案している。

　手動の計算では非常に手間と時間がかかるが、必要なデータを大量投入してコンピュータによる判定を行えば、将来的に犯罪の危険度に応じて移動ルートを自動設定したり、狙われやすい駐車場を避けたりといったことも容易になる。こうした判定プログラムの応用で自動保険設定サービスなどの提供も可能になるという、FinTech的な事例も出現しつつある。

　深層学習に必要なプログラミングのアルゴリズムについても、人手を使うよりもコンピュータそのものに任せた方がいいという時代も近いかもしれない。MIT Media Labのレポートによれば、AIが記述したアルゴリズムの方が効率的に学習処理が可能になるという話も出ており、かつてSFの世界での定番ネタとなっていた「機械の能力が人間のそれを上回る」という「シンギュラリティ（Singularity）」の世界はもう間近まで迫っていると感じる。

　このように急速にAIの仕組みが発展したことについて、Googleの共同創業者の1人であるセルゲイ・ブリン氏はBloombergのインタビューで驚きを伝えている。

　ただ、こうしたAIの急速な発展によって人間の職が奪われてしまうのではないかという危惧も少なからずある。筆者が最近の取材で米Bank of Americaの事例を聞いたところによれば、同社ではAI導入によって窓口業務の多くをAIによる自動処理へと移行する一方で、そこでの余剰人員をより高度な作業や対人行動を必要とする作業へと振り分け、最終的に人員の再配置による効率化と成長を計画しているという。似たような話題は米Microsoft CEOのサティア・ナデラ氏が世界経済フォーラムのダボス会議で語っている。昨今、世界経済の成長率が急速にしぼみつつあるなか、この時代を乗り切るためにも逆にAIが必要になるという考えを説いている。

●次の時代を見据えた各社の動き

　当然ながら、ITベンダー各社は過去数年間にわたってAI関連の研究開発投資を続けており、次代のリーダーたるべくすでに競争がスタートしている。2017年に入ってからも話題は絶え間なく供給されており、最近ではMicrosoftが深層学習関連のスタートアップ企業Maluubaを買収したという報道があったほか、カナダのモントリオールにAI専門の研究機関を設けたことが話題になっている。

　Watsonを提供するIBMは、2016年の取得特許が8000件超隣で業界トップとなったことを報告しているが、同時にその分野が主にAIやクラウド方面のものであることにも注目したい。

　Siriというサービスを提供する一方で、AIまわりでは目立った活動があまり見られなかったAppleだが、2016年末には同社としては初のAIに関するホワイトペーパーが公開されたことが話題となった。Forbesの記事中でも触れられているが、秘密主義で知られるAppleはあまり外部に情報を積極的に公開することはない。それが将来の製品開発計画につながるものであればなおさらだ。一方でAIの世界は研究者同士のオープンな交流が推奨されていることもあり、このような形で取り組みの一端が垣間見えた点に注目が集まっている。

　最後にもう1つ興味深い話題がある。"Androidの父"として知られる元Googleのアンディ・ルービン氏は、最近ではデジタルデバイスの開発支援を行うインキュベータ、Playground Globalを設立したことが知られているが、先日Bloombergが報じたところによれば、「AIにフォーカスした"本質的な"携帯電話」の開発をスタートしたという。これがAndroidのようなスマートフォンかは分からないが、これまでの携帯電話の概念を変える新しいタイプのデバイスの開発が進んでいるのかもしれない。

 

旅行中にお金を稼ぐ、5つの方法

外国で言語を教えたり、営業で飛び回ったりなど、仕事のなかには、旅の要素がもとから組み込まれているものもあります。逆に、趣味の旅行をしながら、いくばくかのお金を稼ぐ方法もあります。大金とはいきませんが、ちょっと贅沢な夕食代や博物館の入場料を稼ぐことぐらいなら十分に可能です。


旅行に行けば写真をたくさん撮ることになりますが、そうした旅行写真をお金に変える方法があります。iStock、Alamy、Shutterstock、Getty Imagesなどのサイトを利用すれば、撮りためた写真を簡単に販売することが可能です。サイトに写真をアップロードしておくだけで、あなたの写真を気に入った企業や個人から、写真を買いたいと連絡がやってきます。

スマートフォンから写真を直接アップロードできるFoapというアプリもあります（iOSとAndroidでは無料）。このアプリの特徴は、企業側が特定の国や都市、地域を撮影課題として投稿しているところです。自分が今いる場所や地域にまつわる課題を探し、写真を撮って応募します。買い手がつくかはわかりませんが、使ってみるだけでも面白いアプリです。

GoProを持っていれば、 GoProが主催する「風変わりな交通手段」や 「旅先のストーリー」といった旅行向きのコンテストに参加するのもあり。毎日、優秀作品が選ばれ、写真なら500ドル、撮りっぱなしの動画なら1000ドル、編集した動画なら5000ドルの賞金がもらえます。入賞するのは大変ですが、写真を撮る楽しみが増え、写真の腕も自ずと上達するはずです。


荷物を運ぶ
車の旅なら、道すがらに荷物（ペットも！）を運んでお金を稼ぐこともできます。

Roadieは、特定の場所へ荷物を運んで欲しい人とドライバーをつなげるサービスです。長距離になれば報酬が100ドルを超えるケースも。CitizenShipperはペットに特化した同様のサービスです。こちらはドライバー側が入札する仕組みです。たとえば、こちらの案件は、顧客が「とても人なつっこい犬」をロサンゼルスからジョージアに運んで欲しいと言っています。この依頼に3人のドライバーが400ドルで入札しています。どちらのサービスも運転免許証や自動車保険の確認が求められます。

国をまたいだ旅行ならWorldCrazeを試してみるのもあり。これは、旅行者が自国で預かった荷物を目的地の国にいる人に届けるのを仲介するサービスです。目的地の都市と旅行日を入力すれば、該当する案件情報が表示されます。依頼主との間で交渉がまとまると、WorldCrazeが10％の仲介手数料をとります。


車や駐車スペースを貸し出す
空港に車を停めて駐車場代を払う代わりに、車を誰かに貸し出すこともできます。Turoは、空港に停めている自分の車を貸し出せるサービスで、貸出中は100万ドルの保険がついてきます。サンフランシコ空港やロサンゼルス空港にはTuro専用の駐車場があります。また、他の空港でも、Turoを利用すれば、たとえ車が貸し出されなくても、駐車場代金をTuroが肩代わりしてくれます。

旅行中に自宅の駐車スペースが空く場合は、そのスペースを貸し出すこともできます。JustPark、ParkCirca、ParkEasierといったサイトは、駐車場の1区画であれ、自宅のガレージであれ、私道であれ、あなたがふだん使っている駐車スペースを登録しておくことができます。地域によって、1日あたり5ドルから15ドルの収入となります。駐車スペースを登録すれば、残りの作業はアプリがすべてやってくれます。あなたはただ、駐車したいと言ってきた人を確認し、承認するだけです。駐車スペースが利用可能となる時間を指定することもできます。


ボランティアで働く
旅行先によっては、オーガニックファームで働くこともできます。お金は稼げませんが、宿泊場所と食事が無料で手に入るので、その分、旅の資金を節約できます。

WWOOFを使えば、ボランティアを募集している世界120カ国のオーガニックファームを簡単に検索できます。たいていは、宿泊場所と食事と引き換えに、4〜6時間の労働が求められますが、観光する時間は十分に残ります。登録費用が少し（たとえばハワイなら30ドル）かかりますが、節約できるお金に比べれば微々たるものです。ほとんどのボランティアは最低1週間となっていますが、数日だけ参加したい場合はホストと直接交渉するといいでしょう。また、ファームの説明欄を見れば、ホストがどの言語を話すのかがわかります。

HelpXとWorkawayはあまり有名ではありませんが、WWOOFと同様のサービスを提供しています。つまり、旅行先で労働力を提供し、宿泊場所と食事を無料で手に入れることができます。 HelpXでは、1日2時間の労働で、宿泊だけ無料で食事はつかない、という案件も見つかります。ほかにも、1日働くと、乗馬や観光ツアーなどのアクティビティが提供されるという案件もあります。

Workawayなら、ボランティアの種類を選んで応募することができます。たとえば、個人のいろいろな雑用を手伝うという仕事もあります。いわば、AirbnbとTaskRabbitを足したような感じです。

ただし、こうしたサービスは、厳格な安全ポリシーに基づいてホストを検証しているわけではありません。つまり、信頼とレビューだけが頼りですので、自分の目でホストを慎重に見極めなければなりません。ほとんどのファームはほかの旅行者たちの評価やレビューがついていますので、それらをよくチェックするとともに、犯罪歴がないかなど、ホストのバックグラウンドも調べるようにしましょう。


歩き回ってチャリティに寄付する
旅行中は歩き回ることが多いと思います。Charity Miles（iOSとAndroidともに無料）は、旅行に特化したアプリではありませんが、ウォーキングをしてゲットしたポイントをさまざまなチャリティに寄附することができるうえ、それがどれくらいの寄附に相当するのかも教えてくれます。たとえば、7マイル歩くと、パーキンソン病の研究17分に相当する寄附をしたことになります。お金が稼げるわけではありませんが、あちこち歩き回るだけで、自分の財布を痛めることなく、楽しく寄附ができるのはいいですね。Charity Milesは、Humanaなどの企業からのスポンサー収入と、広告収入で成り立っています。チャリティのお金を提供するのはHumana社ですが、どの団体に寄附するかはあなたに選択権があります。

こうしたアプリやサービスは、たいしたお金が稼げるわけではありませんが、農場で地元の人たちと交流したり、旅行先で美しい写真を撮ったりなど、旅行の楽しみを間違いなく増やしてくれます。

初デートのとき、男性がやってしまいがちな「9つのミス」

気になる女性との初デートは、誰にとっても一大イベントです。何をどうすればいいか不安というあなたのために、「Elite Daily」のライターDanielle Harrodさんが「女性を失望させてしまう9つの行動」をまとめています。

つまり、ここに書かれていることを気を付ければ、次へのチャンスが広がるかも知れないってこと！

01.
沈黙…かと思えば
自分のことばかり話し出す
デート相手の前で緊張して黙りこんでしまうよりは、相手にどんどん質問して会話を続けようとすることが大切です。
女性からすれば、何も聞かれないことほどつまらないことはありません。もちろん、自分の事ばかり話すのもNGです。

02.
スマホをチラチラ
気にする
忙しいふりをして、デート中にひっきりなしにスマホをいじっていたら、誰だって気分を害してしまいます。人気者のふりをしてカッコつけても、意外と相手にはバレバレです。
デートしてる間くらいは、必要なとき以外にスマホを見るのはやめましょう。

03.
女性の頼んだ
注文にケチをつける
女性でも、大きなハンバーガーやフライドポテトが食べたいときもあれば、サラダを頼んでその半分も食べないときだってあります。
いちいち、女性の注文にケチを付けないようにしましょう。お互いの意思を尊重しあうのがベストです。

04.
ノープランデート
「今日は、何がしたい？」
「わかんない、あなたは何がしたいの？」
「なんでもいいよ」
「私もなんでもいい」
初デートで、これ以上のヒドイ会話はありません。
付き合いが長くなれば、いずれこんな会話をするときが来るかもしれませんが、それを初デートでしてはいけないのです。いざというときのバックアッププランも含めて、しっかり計画を立ててから待ち合わせ場所に向かいましょう。

05.
いきなり遅刻する
遅刻は多くの人がやってしまいがちなミスですが、とくに初デートでは最低限、遅刻だけはしないように気をつけましょう。きっと「時間通りに行動できない人」という印象が付いてしまうでしょう。
最初の印象はあなたが思う以上にとても大事だ、ということを肝に銘じておくこと。

06.
とにかくモテたがり
カッコよく振舞うのは素晴らしいことですが、それを他の女性に向かってする必要はありません。デート中は、相手の女性にだけカッコよく振舞っていればいいのです。
他の女性に気を取られてなんていたら、すぐに愛想を尽かされてしまうでしょう。

07.
初デートなのに
グチを言う
小さなことにいつまでも文句を垂れている男性に、魅力は感じられません。職場のことだったり、家族や友人のことであっても、グチを聞いていて楽しいわけがありません。
ネガティブな人より、ポジティブな人のほうが魅力的なものです。将来、必要なときに励ましてくれて、つらい経験をしたときも一緒に乗り越えていけるような人を求めているのです。
初デートからぐだぐだ文句を言っているような人には、ごめんなさい、さようなら。

08.
自慢やアピールが
くどい
今月の売上成績だったり、自分の車の価値だったり、両親が持っている別荘を自慢されても、あなたが魅力的に見えるわけではありません。むしろ、逆効果です。
謙遜して、少し恥ずかしそうにしているくらいのほうが、魅力的に映るでしょう。

09.
泥酔して
迷惑をかけちゃう
初デートは緊張するでしょうから、話しやすくするために1、2杯のワインくらいなら飲んでもいいかもしれません。でも、間違っても泥酔するほど飲むのはNG。女性に迷惑をかけるくらい泥酔してしまったら、もう2度目のデートはないと思っていいでしょう。
誰だって酔っぱらいを介抱してタクシーまで連れていく、なんてことしたくないものです。

人民元安是正とドル・円相場の行方

市場関係者の間からは、「株式は強い動きを見せているが、トランプ政権の不確実性が完全に払拭されたわけではない」、「通商問題を巡って米中間の対立は深まる可能性がある」との声が聞かれている。米上院民主党のシューマー院内総務が中国を為替操作国として認定するよう要請したことも市場関係者の間で警戒されている。

為替操作国と認定する3つの基準のうち、対米貿易黒字だけが抵触し、「GDP比3％超の経常黒字が続いていること」や「持続的かつ一方的な為替介入を行っていること」の基準は満たしていないことから、中国が為替操作国として認定されることはないとみられている。

ただ、中国の対米黒字額は突出しているため、米国の製造業保護を目的とする何らかの措置が導入される可能性は否定できないとの声が聞かれている。人民元相場が米ドルに対して大幅高となる可能性が浮上した場合、米ドル安・円高が急速に進行するとの見方も出ている。

自動運転、無人で田植え クボタが新型トラクター発表

　農機大手のクボタは２５日、人が乗らずに作業する自動運転トラクターを、６月からモニター販売すると発表した。自動運転農機を売り出すのは日本のメーカーで初めてという。担い手が不足する国内農業の大規模化を見すえ、２０１８年には一般向けに売り出す計画だ。

　この日、京都府久御山町で公開した開発中のトラクターは、全地球測位システム（ＧＰＳ）を使って位置を把握し、あらかじめ指定した範囲を無人で耕す。近くで人が見守る前提で、始動や停止はリモコンで操作する。障害物があると自動で止まるなど、安全機能も高めた。価格は非公表。

　普通のトラクターと同時に自動の１台を使うと、作業効率は３割ほどアップするという。この日は、開発を進めている自動運転の田植え機とコンバインも初めて公開した。飯田聡・研究開発本部長は「かなり実用化に近づいた。土壌などのデータとの連携で、効率化が実現できる」と話した。

＜賃貸住宅＞内閣府が「バブル」警鐘 相続税対策で着工急増

　国内の賃貸住宅の新規着工戸数が急増し、世帯数の増減などを加味した潜在需要を２０１６年以降上回り、供給過剰となる可能性が高いことが、内閣府のリポートで分かった。利用者のニーズに合わない狭小住戸も多いと指摘しており、相続税の節税対策を背景にした賃貸住宅の「建設バブル」の発生に警鐘を鳴らしている。

　国内の住宅建設は、１４年４月の消費税率８％への引き上げで急減したが、１６年以降急速に持ち直している。１１月の新設着工戸数は８．５万戸と増税前の駆け込み需要があった３年前並みの水準となった。

　けん引役が賃貸住宅だ。日銀のマイナス金利政策を受けた低金利で建設資金が調達しやすくなる中、１５年１月の相続税増税後の節税対策として賃貸アパートなどを建設する個人が増加している。１６年１〜１１月の累計着工戸数は３８．４万戸と１５年１年分（３７．８万戸）を上回り、０８年以来の多さとなっている。

　内閣府は今回、老朽住宅の更新や世帯数の増減などを考慮した賃貸住宅の潜在需要を試算した。すると、１４〜１５年は各４０万戸前後と実際の着工戸数を上回ったが、少子高齢化の進展で１６年以降の潜在需要は３５万戸程度で推移するため、着工戸数が潜在需要を上回り続ける可能性があるという。

　また、面積別では、「６１平方メートル以上」より、「３０平方メートル以下」の住宅が急増していると分析。今後増加が見込まれる高齢者は広い賃貸住宅のニーズが高く、狭小住宅の増加は「家賃下落で貸家オーナーに打撃を与える可能性がある」（内閣府担当者）と見ている。

　一方、東京都豊島区は０４年６月から、３０平方メートル未満の住戸を建設する場合、建築主１戸につき５０万円を課税する「ワンルームマンション税」を導入。リポートは、１２〜１５年の間、豊島区以外の東京都区部では狭小住戸が５割以上増加したが、豊島区ではやや減少していることも紹介したうえで、「入居者のニーズに合わせた供給を促す経済政策を工夫すべきだ」と主張している。【小倉祥徳】

　◇キーワード【相続税】

　死亡した人から不動産や現預金、株式などを譲り受ける際にかかる税金。２０１５年１月から、富裕層への増税策として、▽課税対象の遺産額から差し引ける「基礎控除」を従来の５０００万円から３０００万円に引き下げ▽相続する人数に応じた控除額を１人当たり１０００万円から６００万円に引き下げ▽最高税率を５０％から５５％に引き上げ−−などを実施した。

　相続する土地や建物の評価額は、国土交通省が公表する公示地価や建築費などから算定する。更地より賃貸住宅を建てた方が評価額が下がり、納税額を減らせる可能性がある。国税庁によると、１５年の課税対象者は前年比８割増の約１０．３万人に増えた。

福島第１原発２号機調査を中断 カメラ付き機器入らず

　東京電力は24日、福島第１原子力発電所２号機で溶け落ちた核燃料の調査に向け、カメラを取り付けた棒状の機器を原子炉格納容器内に入れる作業を始めたが、入り口付近で先に進まなくなったため作業を中断した。原因を調べている。25日以降に作業を再開するか検討する。

　24日午前５時から作業を開始したが、棒状の機器を穴に通す作業に手間取り、途中で断念した。

　２号機の調査は、まずカメラを取り付けた棒状の機器で格納容器の内部を調べる。その後、より長い機器を原子炉の中心にある圧力容器の入り口付近まで入れる。ロボットの通り道に障害物がないかなどを確かめ、カメラを載せたロボットを圧力容器直下まで送り込む計画だ。

　炉心溶融を起こした福島第１原発１〜３号機では、溶融燃料は圧力容器を破り、外側にある格納容器の底に溶け落ちたと考えられている。

水力発電機器でデータ偽装—東芝

　東芝が２０１６年１１月に出荷した水力発電所向け機器の検査で、データを捏造（ねつぞう）していたことが２３日、分かった。横浜市の京浜事業所で行った出荷前の試験で、必要な検査をしていないのに行ったようにデータを偽装した。東芝は担当者を処分し、組織的な関与はなかったと説明している。業績への影響はないという。

　出荷前に検査薬を使い、目に見えない傷が溶接部分にないことを確認したはずだったが、電力会社の立ち会い試験で傷が発見された。対応策を検討中に担当者２人から不正の申告があった。２人が過去に検査した機器では問題が生じていないことは確認した。

トランプ相場がこれ以上続かない理由とは

　オバマ政権下での驚くほどの強気相場の後、トランプ政権下でさらなる大幅な株価上昇が難しいであろうことは当然とも言える。その主な理由は、オバマ政権発足時には市場が低迷し、株価が割安になっていたことがあげられる。しかし、全体的な経済情勢と企業利益のあり方の変化も、その理由のひとつだと言えるだろう。

　バラク・オバマ大統領の就任初日から任期最終日の前日（1月19日）までに、S＆P500種株価指数は166％も上昇した。オバマ氏が就任した当初、S&P500指数の予想PER（株価収益率）は11倍だったが、今では17倍になっている。ドットコム・バブル当時の28倍ほどではないが、それでも割高だろう。

　また米国株の時価総額は2008年の時点で対国内総生産（GDP）比85％だったが、2016年末時点では推計169％に膨らんだ。1999年末に記録した177％にも迫る水準だ。市場の今後の動向を判断するためにも、投資家はこの数字も頭に入れておくべきだろう。

　市場の動向を国の経済情勢と比較するのは重要だ。これによって過去8年間にわたるGDPの上昇分が労働者などではなく、企業側にどれだけ多く流れ込んだかを知ることができる。

　オバマ政権の8年間で企業はコスト削減に務め、賃金上昇は漸進的なものにとどめ、新たな設備投資も積極的には行わなかった。その傾向は失業率が低下し、労働需給のひっ迫で賃金が上昇してくる最近まで変わらなかった。

　賃金上昇は、米国経済の成長分が企業利益より労働者に多く配分されることを意味する。人件費が上昇すれば企業は生産拠点を海外に移すか、国内での製造に輸入部品を使うなどして対応してきた。しかしドナルド・トランプ大統領が就任した今、それは難しくなりそうだ。

　そのため、企業が手にする経済の取り分が今後より大きくなるとは考えにくい。どちらかと言えば、それは小さくなると言えるだろう。株価が対GDP比でさらに上昇を続けることは可能だが、そうなればバリュエーションはドットコム・バブルの水準を大幅に上回ることになる。

　トランプ政権下で株式市場が大幅に上昇し続けるためには、大幅な経済成長が必要だ。そうすれば企業の利益も増える。ただそれでも経済全体に対する企業利益の割合は変わらないままか下がることになる。トランプ氏は経済成長を実現させるとしているが、試練は今始まったばかりだ。

電子カルテ x 普及しない理由

　大病院を除いて、一般診療所に電子カルテが広く普及しないのはなぜか。

　最大の理由は、導入にかかるコストの高さだといわれている。そして導入以降も、メンテナンスやアップデート、サーバーが故障した際の修理代などがかさんでいき、結果費用対効果に合わないというのだ。そもそもが、設置型電子カルテは、セキュリティーや運用保守への意識が高いものであり、そのぶんコストも高かった。

　また、電子カルテによる作業の効率化などのメリットは理解できているものの、紙カルテから切り替える際に、診療の混乱や入力作業の手間があるのではといった懸念も挙がっているという。

　以上が基本的な部分だが、ここからはクラウド電子カルテに詳しいクリニカル・プラットフォーム鐘江康一郎代表取締役による解説をお届けする。最新トレンドをぜひチェックしてほしい。なお、本連載では、第三者による医療関連情報の確認として、病院経営の経営アドバイザーとしても著名なハイズ株式会社の�（はい）代表による監修も受けている。

　スウェーデン、デンマーク、イギリス、オランダでは、すべての開業医が電子カルテを使用しています。フランス、アメリカの導入率は約70％に達しています。一方、日本の診療所における電子カルテの導入率は約35％と言われています。医療者にも患者にも大きなメリットがあるはずの電子カルテが、全体の3分の1の診療所でしか使われていないのはなぜでしょうか？

　2013年にメドピア社が行なったアンケート調査によると、電子カルテ未導入の医療機関の42％が「コストが高い」ことを理由に挙げています。つまり「電子カルテは使いたいが、高すぎるから導入できない」というのが、多くの方が持っている感覚のようです。私は、この「コスト」という言葉には2つの意味があると捉えています。1つは「絶対額」としてのコストで、もう1つは「費用対効果」という意味でのコストです。いわゆる「コスパ」ですね。

　電子カルテと同じく高額な費用のかかる医療機器は、使うたびに収入を得られますが（例えば、心電図を1回計測すると1300円の収入となります）、電子カルテはどれだけ使っても1円の収入にもなりません。この点が「電子カルテ導入はコストに見合わない」と言われる所以なのでしょう。紙でもできる「記録」「保存」をデジタル化しただけの電子カルテでは、これ以上の導入が見込めないのかもしれません。

　クラウド時代の電子カルテは「コスパを高めるため」に「紙カルテではできないことができる」が1つのキーワードになると考えています。前回挙げたような「医療者と患者さんをつなぐ機能」や「蓄積したデータを分析する機能」、「AIを活用して診療を支援する機能」など、デジタル化をしたからこそ実現できる機能が、今後の電子カルテの必須機能になってくると思われます。

国際結婚あるある！ケンカポイント７選〜手料理にタバスコシャワー攻撃！？〜

国際結婚をしていると、「日本人同士ならありえないんじゃないかなあ」とため息をつきたくなるような夫婦ゲンカに発展することがしばしばあります。

もちろん「国際結婚」とひと括りにはできませんし、アメリカ人の夫と日本人妻の例が中心になりますが、国際結婚カップルの間で「あるある」とネタになるケンカの理由をお伝えします。

１、味付け問題
日米・国際結婚カップルのケンカポイント７選〜モッタイナイにも程がある！〜c TABIZINE 提供 日米・国際結婚カップルのケンカポイント７選〜モッタイナイにも程がある！〜
私たち日本人が愛する和食の風味、残念ながらアメリカ人の舌には物足りないそうです。まるで離乳食のように味気ない、と。

それを言うなら、ドレッシングの味しかしないアメリカのサラダ、胸焼けするほど甘いドーナッツなんて食べられたもんじゃないわと日本人は思うのですが、ともかく圧倒的に食文化が違います。

そのため、家で料理を作ると「味付けが足りない」あるいは「味が濃すぎる」と揉めることがあります。日本人妻がていねいに作った料理にアメリカ人旦那がシャワーのようにタバスコをかけ、妻を悲しませることもあります。ケンカを避けるため、別々に料理を作っているお家もあります。

２、ごはん粒問題
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食文化の違いは、味付けだけではありません。食べ方にも大きな違いが潜んでいます。

日本人のみなさんは、「お米ひと粒には7人の神様が宿っているから、ひと粒も残してはいけない」「お米を残すと目がつぶれるぞ」と教えられたことがありませんか。日本人が食べ物の中でもとりわけお米を大切にしてきた証拠でしょう。白いごはんが毎日食べられるようになったのは、長い日本の歴史の中ではごく最近のことですもんね。

「ごはんは残さず」の教えが体に染みついている日本人には、ごはん粒をべたべた食器に残して捨てるアメリカ人の態度が許せません。海外ではおいしいお米が手に入りにくいから、ひと粒も残したくないという現実的な理由もあります。

そのため「お残しは許しませんよ！」という日本人と、「日本人のモッタイナイ根性は度が過ぎる」というアメリカ人の間では、しばしばケンカが起きます。

３、冷暖房問題
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西洋人とアジア人は、体感温度が違うのでしょう。日本人が「今日は肌寒いな」と思う日でも、アメリカ人は「暑い暑い」と冷房をガンガンかけます。そのため、エアコンの設定温度はいつ何時も議論の的です。

アメリカでは、夫婦はひとつのベッドで1枚の毛布を共有することが多いので、毛布の厚さでもケンカが起きます。日本人が「もう秋だから厚手の毛布にしよう」といっても、アメリカ人は「まだ暑い」と聞きません。日本のようにひとり一組ふとんが敷けたらどんなに楽か。

冬は冬で、暖房を猛烈にかけてきます。本人はTシャツ1枚しか着ていないのに。「そんなに寒いなら服を着れば」と言うと、「家じゅうを春のようにぽかぽかにして、Tシャツだけで過ごすのが文化的生活だ」と言い返されます。アメリカの家は気密性が高くセントラルヒーティングや暖炉が完備されているので、そんなに電気代はかかりません。でも同じことを日本でされると困ります。

４、朝シャン問題
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アメリカ人の多くは、朝にシャワーを浴びます。夜は浴びません。1日外でいろいろな場所に触れてきた体を、清潔なベッドに横たえるのです。

日本人は「ベッドに入るなら着替えてからにして！」と責め、アメリカ人は「疲れて帰ってきたんだから少しはゆっくりさせてくれよ！」と応戦します。

ちなみに「シャワーは夜に浴びてくれ」リクエストは、とうの昔に諦めています。

５、手続き問題
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国際結婚をすると、夫婦のどちらか（またはふたりとも）は必然的に外国で暮らすことになります。外国に暮らすほうは、外国人ビザの申請・更新に始まり、銀行口座の開設やら健康保険への加入やらピザのオーダーやら（笑）、異国のややこしい手続きを外国語でこなさなければなりません。非常にストレスが溜まります。

結局、日本に住んでいるなら日本人が、アメリカに住んでいるならアメリカ人がその手続きを一手に引き受けることになります。そのほうが正確で手っ取り早いですからね。

ただ、手続きを引き受けた側はどうしても「なんで自分ばっかり」と思い、任せている側は「自分は無力だ」と思って精神的にイライラが募り、結果ケンカになってしまうことがあります。

６、おもてなし問題
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アメリカ人は、友人知人をほいほい気軽に自宅へ招きます。いわく、「リビングは半公共的なスペースだから」。「誰でも気軽に出入りできるものだし、モデルルームのように完璧に整えられている必要もない」そうですが、日本人としては「掃除しなくちゃ」「見られてまずいものは隠さなくちゃ」と慌てます。

「ちょっと友だちに会いに行こう」と突然友人のお宅へ向かったり、「近くまで来たから」と勤務先へ連れていかれることもあります。

付き合い始めの段階なら、友人知人に会わせて出方を伺うという目的もあるでしょう。でも、結婚後にまでそんな抜き打ち検査はいりません。

「人が来るなら言ってよ！ 料理作っておいたのに！」という日本人と、「そんなに見栄張ってもてなさなくてもいいんだよ！」というアメリカ人。なかなか相容れることがありません。

７、ピーナッツバター問題
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ピーナッツバターといっても、砂糖がたっぷり含まれている甘〜いピーナッツクリームではありません。SKIPPY（スキッピー）のようにほとんどがピーナッツでできているバターのことです。

アメリカではピーナッツバターは、良質のたんぱく源として食事に使われています。セロリにピーナッツバターを添えた一品は、子どもがよく食べる"健康おやつ"。パンにピーナッツバターとジャムをぬったピーナッツバターとジェリーのサンドイッチ（略してPB&J）は、たんぱく質が手軽にとれる"食事"としてアメリカ人に愛されています。

しかし日本人には、あのデザートのようにねっとりと濃厚な固まりが食事だなんて、どうしても受け入れられないのです。「バナナはおやつか否か」議論に次ぐ大テーマとして、「ピーナッツバターは食事か否か」問題は今日も世界のどこかで論争を巻き起こしています。

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とまあ、夫婦ゲンカのネタは尽きないのですが、このあたりでおしまいにさせていただきます。

「日本人夫婦でもそう！」という共感、あるいは「うちはまだマシ」という安堵、はたまた「国際結婚って大変だと思ってたけど、これくらいのケンカならへっちゃら」という希望、何かしらを感じていただければうれしいです。

トランプが手本にしているのは「日本」なのか

トランプ大統領が誕生したことをうけ、国内メディアでもさまざまな論調があふれている中で、「産経新聞」が『「日本第一」主義でいこう』という首を傾げてしまうような提言をしていた。

　目には目を、毒をもって毒を制すではないが、トランプ大統領の代名詞ともなった「アメリカファースト」の波に飲み込まれないためには、英国がEUから離脱したように、『「米国第一」主義には「日本第一」主義で対抗するしかない』（産経新聞 1月22日）というのだ。

　「日本第一主義」といえば、在特会の桜井誠氏が立候補時に掲げたスローガンを思い起こす方もいらっしゃるかもしれないが、愛国ぶりでは「産経」も負けていない。

　『日本で商売したいなら、この国に投資するのは当たり前。日本人は日本でつくった製品を買い、この国の農産物を食べよう。安全保障も米国におんぶにだっこではなく、もっと防衛力を整備しよう。もちろん、装備品は国産が原則だ』

　もちろん、ディズニーランドの「イッツ・ア・スモールワールド」のような世界観をお持ちの方たちからすれば到底受け入れられる話ではない。「そんなのやったら戦争に突入だ」という批判だけではなく、「食料やエネルギーの自給率が低いこの国でそんなのできるか」という突っ込みまでさまざまな意見が出ている。

　ただ、筆者が首を傾げているのはそこではない。

　『「日本第一」主義でいこう』もなにも日本もとっくの昔から「自国第一主義」を進めている。トランプに対抗してというが、むしろトランプが日本の流儀を真似ているようにすら見えるのだ。

　「バカも休み休み言え、日本は自国の利益だけではなく、世界経済や世界平和に多大な貢献をしているぞ、トランプみたいな差別主義者と一緒にすんな」という怒りの声が聞こえてきそうだが、大統領就任のスピーチでトランプが述べた以下の言葉がすべてをあらわしている。

　「ルールは2つだ。アメリカ製品を買え、アメリカ人労働者を雇え」

●日本に「暮らそうと思っても暮らせない」

　アメリカのメディアや、ワシントンのインテリは「史上最悪の演説だ」「品格がない」とバッシングしているが、実はこの2つを口に出すことなく粛々と進めてきた国がある。そう、日本だ。

　あまり実感はないだろうが、実は我々は「日本製品を買え」と仕向けられているのに近い。確かに、食品やエネルギーの原料は海外に依存している。しかし、日本に溢れかえる「海外製品」は海外メーカーによるものではなく、国内メーカーがアウトソーシングしたものが圧倒的に多い。つまり、厳密に言えば、「中国やベトナムでつくった日本製品」なのだ。

　我々が「日本製品」を買いまくっているのは、日本の輸入比率の落ち込みが如実に示している。1980年代、日本の輸入比率はアメリカの2倍だったが、バブル崩壊を経てアメリカ以下に落ち込んでいる。高度経済成長期のイメージでいまだに日本を「貿易大国」だと勘違いをしている方も少なくないが、デービッド・アトキンソン氏が新著『新・所得倍増論』（東洋経済新報社）で指摘しているように輸出額もドイツの半分。実は貿易ではなく「内需」に依存した国なのだ。

　さらに言えば、「日本製品」がしっかりと守られる強固なシステムがあることも大きい。それは、「ムラ」にたとえられるほどの閉鎖的な市場だ。その代表が「ガラケー」を生み出した携帯電話市場だというのはよく聞く話だが、ソフトブレーン創業者として知られる宋文洲氏は、他産業でも多く見受けられると指摘している。

　『日本を見渡すと、メディアや自動車販売など、あらゆる業界で、携帯と同様に、日本勢以外の新規参入を阻む壁が実は多い。あくまでも慣習的な壁であるため、規制緩和などの措置は意味がない』（日経ビジネス 2014年11月24日）

　そんな「壁」など存在しない、とムキになって反論する方も多いかもしれないが、事実として日本ほど外国企業、外国人が働くことが難しい国はない。

　2016年6月の在留外国人は約230万人。これは日本の人口のわずか1.8％に過ぎないのだ。

　ご覧になっている方も多いと思うが、最近テレビで「日本はスゴい」「日本文化は世界一」と褒めちぎる外国人がたくさん登場している。にもかかわらず、なぜこれっぽっちしか「日本で暮らそう」という外国人がいないのか。「そりゃ物価が高いからさ」と言う人がいるが、日本より物価が高くても外国人がわんさか暮らしているシンガポールやスイスもある。

　もうお分かりだろう、「暮らそうと思っても暮らせない」のだ。

●太平洋と日本海の壁

　ご存じのように、日本はこれまで日本人と一緒に暮らし、働くという「移民」を積極的に受け入れてこなかった。これも先ほどの閉鎖的な市場と同様に、法律的には外国人が住むことは問題がない。しかし、言語や文化の違い、雇用や住宅における契約の難しさなど「慣習的な壁」があることで、外国人が働きにくい国となっているのだ。これは裏を返せば、移民が極端に少ないこの国では他の先進国と比較して外国人労働者に職を奪われる恐れが少ないということだ。

　いや、日本でも隣国からかなり「不法滞在」が流れてきているだろうと懸念する方もいるだろうが、日本の不法滞在は約6万人。もちろん、この数は問題だが、日本の3倍弱の人口である米国の違法移民は1000万人を軽く超える。また、雇用主や斡旋者も3年以下の懲役、300万円以下の罰金に問われる「不法就労助長罪」に基づいて入管が目を光らせているので、不法滞在者がまともな職に就くのは難しい。つまり、日本は「移民」が自国労働者の職を脅かすリスクが低いという極めて稀有な先進国なのだ。

　実はこれがトランプの決めたルールのもうひとつ「米国人労働者を雇え」と密接に関係している。

　トランプ政策の一丁目一番地の「メキシコの壁」の本質は、安価な労働力である「違法移民」の流入を阻止して、自国民の雇用が増やすことにある。そんな短絡的な、と呆（あき）れるかもしれないが、実はこれを「太平洋と日本海の壁」で実行に移しているのが何を隠そう、日本なのだ。

●外国人労働者の流入を防ぐ「壁」

　トランプは就任演説で「大虐殺」という言葉で米国経済の疲弊ぶりを世界中へ訴えたが、実はリーマンショック以降もちゃんと経済成長をしている。一方、日本は先進国の中で唯一経済成長をしていない。しかし、G7の中で最も低い失業率となっているのだ。

　経済成長を遂げていない日本が失業率をこのレベルでキープできているのが、「外国人労働者」の流入を防ぐ「壁」にあることは明らかだ。

　「損得」に誰よりも敏感なトランプが雇用問題を考えたとき、こういうモデルケースを見たらどう思うか。

　1987年、トランプは『ニューヨーク・タイムズ』などに、「日本やサウジアラビアのような金持ちの同盟国に防衛負担をさせない外交政策は軟弱だ」という意見広告を載せた。その後、三菱地所がロックフェラーセンターを買収してから「ジャパンバッシング」はさらに加速。日本人の金満ぶりを茶化すジョークも飛ばしていた。

　その一方で、自身の資金繰りが悪化していくと、日本の金融機関や、白木屋買収で注目を集めた横井英機氏に接近し、ビジネスの交渉を進めていた。そんな時代、トランプはこんなことを言っている。

　「日本人と日本企業の競争力は尊敬しているが、好意は抱かない」（日本経済新聞 1990年7月6日）

　トランプにとって日本は「憎き手本」だったのだ。

　日本人の多くは、トランプの「排外主義」や「保護主義」に嫌悪感を抱いている。だが、それは我々がこれまで頑なに隠してきた「本性」が彼の中に見えてしまっているからではないのか。

サムスンのスマホ発火事故 「原因はバッテリーの欠陥」

　韓国サムスン電子は２３日、スマートフォン「ギャラクシーノート７」の発火事故の原因について、「バッテリー自体の欠陥だった」とする最終調査結果を発表した。今後はバッテリーの安全性を検査する新たなシステムを導入するなど再発防止に全力を挙げる姿勢を強調した。

　サムスン電子によると、ノート７の事故原因を調べるため、製品２０万台、バッテリー３万台を使った大規模な充電、放電試験を繰り返し、発火現象を再現した。その結果、ノート７に使われた２種類のバッテリーが、それぞれ別の原因で焼損する現象が確認された。海外の専門機関も、調査した結果、同じようにバッテリーに問題があったとの結論に達したという。

　「ノート７」は昨年８月に発売したが、発火事故が相次いだ。９月に回収・無償交換に乗り出したが、交換した製品でも発火が相次いで報告され、１０月に生産・販売の打ち切りを決めた。サムスン電子によると、販売済み３０６万台のうち、９６％が回収されたという。ノート７は日本では発売されていない。

米陸軍がホバーバイク試作機の飛行デモを公開。目標は「30分以内に補給物資を配達する戦場のアマゾン」

米陸軍は、開発中のホバーバイクの試作機が飛行するフライトデモの映像を公開しました。このホバーバイクは『スター・ウォーズ』で空中を滑るように疾走した「スピーダー・バイク」を具現化したような機体ですが、今のところは無人で飛行。試作機は順調な動作を披露しており、ゆくゆくは30分以内に補給物資を配達できる「戦場でのアマゾン」を目指すと語られています。
動画を見る

この映像は米国防総省・戦略機能局の局長が米メリーランド州のアバディーン性能試験場を視察した際に収録されたもの。JTARV（Joint Tactical Aerial Resupply Vehicle）と呼ばれる試作機は二種類あり、一つはヒトが乗れるサイズ。こちらは地上から数十cmの高さを浮遊するに留まっていますが、もう一つの小型化されたバージョンは上空を軽やかに旋回し、運んだ荷物を落下させる様子が公開されています。

元々ホバーバイクは、2012年設立の航空関連ベンチャーである英マロイ・エアロノーティクスが、クラウドファンディングのKickstarterで資金調達して民生用として開発をスタート。そこに米国防総省の資金が投入され、米防衛関連エンジニアリング企業のサービス・エンジニアリングと共同開発を進めるようになったといういきさつ。昨年5月に研究開発の開始は発表されており、今回はその成果が公開されたかたちです。

 

まずハイブリッド（複数の動力源）推進システムを開発し、電動の試作機よりも長い航続距離（最大125マイル＝約200km）を達成すること。そして800ポンド（約363kg）のペイロード（最大積載量）や高度なナビゲーションシステムおよびミッションプラニングを実装する必要があるとのこと。

軍用として開発が進められ、厳しいテストや安全基準をクリアした後に民生用にフィードバックされることは、今までの技術革新が繰り返してきた歴史です。ヘリコプターと同じ原理ながらヘリに比べて部品点数が少ないためコストも安く、メンテもしやすく、狭い場所でも動けるーーといったメリットが活かされた製品が実現する日を待ちたいものです。

AI software is figuring out how to best humans at designing new AI software

Who programs the programmers? Soon enough, it might not be people behind the development of advanced machine learning and artificial intelligence tech, but other AI. MIT looks at the most recent work done by a range of different organizations, including Google Brain, who are working on AI that can develop machine learning software – and finds that in many cases, the results that come from machines coding other machines match or even exceed equivalent work done by humans.

Does that mean even machine learning programmers are facing employment extinction? Not exactly, and not yet – efforts to create machine learning programs that best their human-designed equivalent require a lot of computing firepower thrown at the problem; Google Brain's person-besting experiment in building image recognition systems via AI development used 800 ugh-powered graphics processors working together, which is a costly endeavor to be sure.

But the advantages are clear, and there's a path towards lessening the resource burden in creating these systems, too. Offloading machine learning development to machines would help address the serious shortfall in human expertise in the area, for instance, which is currently leading to a land grab for startups and academic talent with any kind of AI chops. It could also free up human researchers to work on more important problems, rather than spending their time on more rote or mundane training of AI systems using massive data sets.

AI tuning AI has another potential benefit – improving the learning curve for AI systems so that the volume of data required to produce meaningful results is also cut down. This would help greatly with endeavours like self-driving automobile systems, for which even millions of miles driven is little more than a good start in terms of delivering real-world usable results.

MIT Media Lab is open-sourcing its own efforts to create learning software from other machine learning programs, and this should help with industry-wide efforts to make this a practical way to create new software.

AI industry experts are quick to point out that developing machine learning requires an immense human effort at the outset, but offloading some of that work to other machine learning systems could drastically reduce the human input required at the beginning of the process and throughout. That'll mean much-improved go-to-market times or products that require AI, including self-driving cars – but it definitely won't help alleviate concerns that machine systems will replace an increasing number of human jobs in a growing number of fields.

 

リチウムイオン電池に難燃剤を入れることで爆発を防ぐ技術

スマートフォンなどに使われるリチウムイオン電池の過熱・発火事件が相次いでいるが、スタンフォード大学の研究者らが「消火機能」を内蔵するリチウムイオン電池を開発したそうだ（iPhone Mania、Science Advances誌掲載論文）。

熱に反応するセパレータを電池内に組み込み、加熱が発生してバッテリの温度が150℃を超えると、難燃性のポリマーがバッテリの電解質に浸透して発火を防ぐという仕組み。テストでは過熱から0.4秒でバッテリーを停止させることに成功し、さらに開発された素材はバッテリの性能に影響を及ぼすことがないという。

 

トランプ氏の政策は米国の経済成長低迷にする--ジョージ・ソロス氏

　著名投資家ジョージ・ソロス氏は、ドナルド・トランプ次期米大統領の政策が不透明な点を考えると、世界の金融市場は今後低迷するとの見通しを示した。

　ソロス氏はブルームバーグに対して「現段階で不確実性の度合いは最高潮に達しており、こうした不確実性は長期的な投資家の敵だ。だから市場が順風満帆な局面を迎えられるとは思わない」と語った。

　トランプ氏の政策についてソロス氏は、規制緩和や減税といった市場の希望がかなった半面、国境税や環太平洋連携協定（ＴＰＰ）脱退などの提案が米国の経済成長にどういった影響を及ぼすのかが不明だと指摘。「トランプ氏が実際にどう動くかを正確に予測するのは無理だ」と言い切った。

　米大統領選では民主党のクリントン候補を応援して多額の選挙資金を提供したソロス氏は「個人的にはトランプ氏は失敗すると確信している。それはわたしのように失敗を望む人がいるからではなく、彼の考えが本質的に自己矛盾をきたし、そうした矛盾が既に周囲のアドバイザーや閣僚候補によって体現されているからだ」と述べた。

　

キヤノンITS、在宅勤務導入企業向けに「パソコンの前にいることをカメラで確認する」システムを発売

在宅勤務を導入している企業向けの管理システムを発売しているキヤノンITソリューションズが、在宅勤務中の社員をカメラで監視するシステムを提供するそうだ。

このシステムは「テレワークサポーター」と名付けられており、カメラ映像から写真の顔を認識し、在席・離席を自動判別して記録するという。また、登録した社員以外の顔が認識された場合、画面をブラックアウトさせたり、画像とスクリーンショットを遠隔から自動記録する機能も搭載しているとのこと。

在宅勤務では給与が発生する勤務時間中に離席して仕事をしない、といった点が問題とされており、それを防ぐためにこういったシステムを導入。「できる人を評価するシステム」として提供しているという。

 

fMRIで脳をスキャンすれば知能が測定できる？

fMRIで脳をスキャンすることで人の知能を測定できる、という話があるという（Lifehacker）。

元々の研究はイェール大学の研究者らが2015年に発表した、fMRIで得られる脳の活動情報は個人ごとに異なる、という話が発端。さらに、fMRIで得られた情報から計算力や暗記力、思考力、集中力などの「流動性知能」を計るテストのスコアを予測できたという。

過去にはfMRIを使った測定結果から自閉症を判別できるという話があったが（過去記事）、脳の活動と知能は密接な関係がありそうだ。

 

広がりつつある人工知能、Eコマースへの活用方法とサービスの選び方

人工知能・AIといったワードがここ数年流行していますが、Eコマースやマーケティングに関わる方は、頻繁にEコマース関連の人工知能・AI新サービスのリリースを耳にすることが増えたかと思います。

この記事では最近広がりつつある人工知能が現時点でどのようにEコマースに活用できるのか、

今後どのような可能性があるのか、広がりつつある人工知能を利用したサービスに対し

Eコマース事業者はどのように対応すべきか？についてお話いたします。

■現状のEコマースにおける人工知能の活用方法は主に３種類

現状では、ECサイトの接客領域やコンテンツマネジメント領域における人工知能を利用したサービスは、いくつかリリースされていますが、大きくわけるとWeb接客ツール系、レコメンドエンジン系、分析系の3種類があります。また、それぞれの機能が混在しているサービスもあり、徐々に導入が進んでいます。

しかし一方で、Eコマースにおける人工知能・AIツール活用にはいくつか課題もあります。

まずは、人工知能とは何か？どう活用されているのか？Eコマースに活用するにはどんな課題があるか？を解説します。

■広まりつつある人工知能を利用したサービスに対し、Eコマース事業者はどう対応すべき？

結論からいいますと、長期的に見るとEコマースへの人工知能の活用は今後、更に広がっていくと考えられます。

将来的に人工知能が今より発達した際に、処理できるデータ量・スピード・判断力において人間が行うよりもより多くのデータを素早く正しく判断を下し、最適化を進めることができるため、人工知能を活用できているサイトと、そうでないサイトで、ユーザーが求めている情報を表示するという部分で優位性に大きな差が出てしまうためです。

しかしながら、現状リリースされているサービスでできる事は、顧客属性や行動履歴にあわせて、レコメンドやオファー表示、アップセルやクロスセルを出すといった、部分的な施策に留まっている状況で、人が行うよりも結果に圧倒的な差が出るというものではないため、自身のサイト規模や予算、課題感、人員などを踏まえた上で、想定される費用対効果によって必要に応じて導入するのが得策であるといえます。

■そもそも人工知能とは？

人工知能とは Artificial Intelligence、略してAIと言われコンピュータを使って、学習・推論・判断など人間の知能のはたらきを人工的に実現したものです。

「推論」とは、知識をもとに新しい結論を得る思考力を指し、「学習」とは、過去のデータから将来使えそうな知識を見つけることを指します。

最近では、グーグルの人工知能が囲碁の欧州チャンピオンに5連勝したニュースや、古くは、IBMが開発したチェス専用のスーパーコンピュータ「ディープ・ブルー」などが有名かと思います。

■Eコマース領域よりも進んでいる金融領域での人工知能の活用

現在、金融領域では、テキストマイニングや音声認識とその意味の分析であったり、データマイニングによるマーケット分析、投資戦略の構築、システム構築への活用など、複数の分野で人工知能の活用が進められており、Eコマースより進んだ取り組みが行われています。

そのため、金融領域での人工知能の取り組みを知ることは、今後、人工知能がEコマース領域でどのように活用されるようになるか？のヒントになります。

現状のEコマース領域での人工知能の活用には、学習データの準備、分析軸や分析ロジックの検討、そして、分析した結果の判断などで必ず人間の介在が必要になることがほとんどです。

機械学習を活用したレコメンドやWeb接客ツールなど、限定的な分野での活用が多い状況ですが、金融領域での活用を見る限り、この部分は将来的にはEコマースでも人間が介在せずに可能になるものと思われます。

つまり、どのデータをどう見て、どの数値だった場合にどんな行動をとるか？予め決められた施策を打つのではなく、データの分析から仮説立案、実行から改善まで、一連のPDCAを自律的に回すようになると予想されます。

 

·         機械学習とは

ルールを自動的に獲得させることを目的としているのが機械学習です。

すべてを人間が手作業でプログラミングするのは大変なので、機械が自動的に学習できるようにしています。

では、具体的にどうやっているかというと、例えば、ECサイトに訪問する顧客がどれだけ購入する気があるか？を判定する場合、「来訪頻度が5回だからプラス2点、直近3ヵ月以内に購入しているからプラス3点…」というようにあらかじめ決めたルールにしたがって顧客ごとにスコアリングし、点数が何点以上だったらロイヤル顧客にする。
何点なら一見顧客、何点なら休眠顧客というように、自動的に顧客ランクを判定して、顧客ランクごとに最適なコンテンツを見せるというようなことができます。

それぞれの履歴に何点をつけるか？というルール決めが、判断の精度をわけるキーポイントになってきます。

■現状のEコマース領域における人工知能を活用したサービス

最初にお話したように、人工知能を活用したEコマース向けのツールは、大きくわけるとWeb接客ツール系、レコメンドエンジン系、分析系の3種類があります。
具体的なツールをいくつかご紹介します。

・購買行動解析・販促サービス「ZenClerk」（Emotion Intelligence株式会社）

・ファッション人工知能「SENSY」（カラフル・ボード株式会社）

・人工知能運用型Web接客「SPIKEオートメーション」（株式会社メタップス）

・Flipdesk（株式会社 Socket）

・人工知能分析サービス「AIアナリスト」（株式会社WACUL）

・レコメンドエンジン「ZERO ZONE RECOMMEND」（株式会社ゼロスタート）

最近メディックスで導入事例の多いツールは「ZenClerk」と「AIアナリスト」なので、それぞれの概要を紹介させて頂きます。

·         ZenClerk

販促に最適なタイミング（購入を迷っている瞬間）を自動検知し、販促を行うツールです。

「商品画像を何度も切り替える」

「商品レビューを読み込む」

「価格のところでマウスが行ったり来たりする」
など、お客様が無意識に行っているページ上の行動から、感情を解析する人工知能がリアルタイムに

「お客様の気持ち」を推測し、ポップアップでクーポンを表示するなどの販促を行います。

担当者が詳細なシナリオ設計をする必要がなく、導入の手間がかからないというのが大きな特長です。

 

·         AIアナリスト

Google Analyticsのアクセス解析データを自動で分析し、わかりやすい言葉で改善策を提示するサービスです。

Webサイトのデータを分析するだけのサービスは多いですが、それだけでなく、具体的な改善方法まで提示してくれるので、迷わずアクションにつなげることがでることが大きな特長です。

■人工知能を活用したツールはどのように選ぶべきか？

·         サイト規模（料金体系）で選ぶ

　サイト規模によっては導入費用や最低月額をペイすることが困難な場合があります。

　特に、過去の購買データや顧客データの連携に初期費用がかかるサービスもありますので、現状や今後のサイト規模をふまえて選ぶことが必要になります。

·         新規／リピートの比率で選ぶ

　サービスによっては、既存顧客のリピート施策が中心のものと、新規顧客のCVRアップが中心のものとに分かれるので、現状のサイト訪問者の割合やボトルネックを踏まえた上で、サービス選定をする必要があります。

·         システム連携の可否で選ぶ

　現状利用しているカートシステムによってはシステムの連携が困難なケースもありますので、システム連携に対応しているか否かも検討要素として必要となります。

■まとめ

現状では、人工知能を活用できる領域は限られている上に、人手によって分析、仮説立て、アクションを行うのに比べて、圧倒的な差をもたらすというよりも、効率化をもたらすという役割が大きいようです。

効率化により空いた時間で、人にしかできない領域（戦略立案やコンセプト立案など）で価値を作り出した上で、限られた領域での最適化に人工知能を活用するという使い方になります。

とはいえ、将来的には高い確率でEコマースのマーケティングに必須となることは、金融領域での人工知能の活用を見る限りは高い確率で予想ができる状況です。

Eコマース事業者はどうするべきでしょうか？

どんなにテクノロジーが発達しても、できるのは商品と顧客のマッチング精度をどれだけ高められるか？

ということに尽きるので、マッチング精度が極限まで最適化された状態では、商品そのものの魅力を高める努力や

その魅せ方、想いやコンセプト立案といった人にしかできない部分が、より重要となってくるといえるでしょう。

テクノロジーは道具でしかないということ、見るべきは数字ではなくお客様の心ということを忘れずに、

より多くのお客様に支持される商品開発や魅せ方、お客様との関わり方を考えていくべきと思います。