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Web Squared − 次のWebコンセプト(5) - 情報の影


Web Squared
少し間が空いてしまったが、前回に引き続き、自身の英語力を顧みずに「Web Squared」という重要なコンセプトの、日本語訳に挑戦します。もっといい日本語化されたものがあればご指摘下さい。また、何か翻訳権を持っているとか、その類は何もありません。ご指摘あればすぐに引っ込めるので、関係者のご指摘をお待ちします。

ウェブが「世界」と出会う:「情報の影」とモノのインターネット

「センサベースのアプリケーション」と言えば、多くの人々がRFIDタグかジグビーモジュールで動かされたアプリケーションを想像するでしょう。

この機能はテスト的に展開後に、いくつかのおもしろい初期のアプリケーションがありましたが、便利と言うにはほど遠い状態です。

しかし、多くの人々が気付かないことは、センサ革命が既にどれくらい進んでいるかということです。
それは、モバイルマーケットの隠された面である爆発的な機会の創出です。

今日のスマートフォンはマイクロホン、カメラ、モーションセンサー、近接センサ、および位置センサー(GPS、携帯の電波塔の三角測量、およびいくつかの場合コンパスさえ)を含んでいます。

これらのセンサはスタンドアロン(単独起動する)アプリケーションのユーザーインタフェースを変革しました。それ(変革)を見るためには、例えば、iPhoneでSmuleのOcarina(iPhoneアプリ)をプレーするだけで分かります。

しかし、次の事を忘れてはいけません。

モバイルアプリケーションは接続するアプリケーションです。
Web2.0の基本的なレッスン(学習した事)は、ウェブかモバイルであるかにかかわらず、どんなネットワーク・アプリケーションにも適用されます。(そしてこの2つの間の線はますますぼやけそうです)

センサベースのアプリケーションは、より多くの人々が彼らを使用すれば使用するほど、より多くの用法を作成する徳の高いフィードバックループを作成するデータを集める事で、より良くなるように設計されます。
GoogleのモバイルAppの音声認識はそのようなアプリケーションの1つです。

新しいインターネットで接続されたGPSアプリケーションには、内蔵のフィードバックループがあります。例えば、あなたの速度を使用し、あなたの目的地に関する知識や交通状況に基づく到着時間を見積もれます。

今日、交通・パターンは広く見積もられており、今後ますます、それらはリアルタイムに測定されるでしょう。

ネットはあなたが思うより早く賢くなっています。

写真にジオタギング(位置情報を付加)する場合を考えてください。

初めは、ユーザは、それらに(位置情報を)タグ付けをすることによって、写真と(地理的)位置との関係をコンピュータに教えました。

カメラが、それらがどこにあるかを知っているなら、人間が入れるよりもはるかに高い精度で、あらゆる写真がジオタギング(位置情報を付加)されるでしょう。

そして、1つのデータセットの精度向上は別のものの可能性を増大させます。

ジオタギング(位置情報を付加)された Flickrの写真によって作られた、米国のFlickrジオタグ地図やテキサスのFlickrジオタグ地図といった、これらの地図の精度を考えてみてください。

何十億枚の写真があれば、これらの地図は現在よりどれだけ正確になるでしょうか?

また、ネットの視覚センサーネットワークのための補助輪は位置情報に制限されないでしょう。

まだ初期段階であるにも係らず、アンドロイドのWikitude旅行ガイドアプリケーションはさらに画像認識も行います。

携帯電話のカメラを、記念碑などの興味があるポイントに向けてください。するとアプリケーションが、何が見えているのかオンラインデータベースに(「何がこの辺りのどこかでそれに似ていますか?」という様に)問い合わせます。
スクリーンにはあなたのカメラが何を見ているかをあなたに示していますが、ウィンドウには、ヘッドアップディスプレイを見ている様に、見えていることに関する追加情報が表示されます。

それは「拡張現実」機能の最初です。

あなたが興味があるポイントとの距離を見て、あなたの見ているところを追跡するためにコンパスを使用します。あなたは、近くのおもしろいもののために、携帯電話で周り見回して、その領域をスキャンすることができます。
Layarはさらにこのアイデアを得て、あなたの携帯電話のカメラを通してアクセスされた複数層の「拡張現実」コンテンツのための枠組みを約束しています。
センサベースのアプリケーションがあなたにスーパーパワーを与えると考えてください。

Darkslideは、あなたの近くの写真を見せることで、あなたに最高の視力を与えます。iPhone Twitterアプリケーションは、「あなたの近くで行われた最近のtweetを見つけ」ることで、あなたが最高の聴覚を得ることができ、あなたの周辺に関する会話が弾みます。

フォトシンセ、ギガピクセルの写真、および無限のイメージ、センサデータと機械の学習能力の両方が向上する事による豊かさは、世界の創造的な表現と想像的な再構成における新しいフロンティアへと通じるでしょう。

マイクロソフトのPhotosynthは、コンピュータがクラウドソースからの写真からの3Dイメージを統合するパワーを示します。ギガピクセル写真は人間にとってさえ目に見えなかった詳細を明らかにします。

AdobeのInfinite Imagesはさらに何か驚異的なものを明らかにします:コンピュータが1セットの写真から完全な3D体験を推定して、イメージ的な世界を統合する能力は決して存在しませんでした。ビデオデモンストレーションは信じさせるために見せる必要があります。

これらのブレークスルーのすべては、本当のリアルな物には、サイバースペースにおける「情報の影」があるというThingMのMike Kuniavskyによって提唱された事実が反映されたものです。

例えば、「本」はアマゾンに、Google Book検索に、Goodreadsに、Shelfariに、およびLibraryThingに、BookMoochに、eBayに、Twitterに、そして、何千ものブログに、情報の影を持っています。

「曲」はiTunesに、アマゾンに、Rhapsodyや、MySpaceや、Facebookに情報の影を持っています。

「人」には、多くのメール、インスタントメッセージ、電話記録、tweet(Twitterの内容)、ブログ記事、ビデオ、
および公文書に、情報の影があります。

スーパーマーケット棚の上の製品、ディーラーの店先の車、ローディングドックの上にある新たに採掘されたホウ素のパレット、小さな町の大通りの店先、すべてに情報の影があります。

多くの場合、これらの情報の影はユニークな識別子によって、それらのリアル世界のモノにリンクされます:それは、ISBN、ASIN、部品番号、より詳細には、社会保証番号、車両登録番号、または通し番号、といったものです。

他の識別子は、より緩い関係で、アイデンティティを三角測量することができます:名前とアドレスか電話番号、名前と写真、アリバイを確固たるものにする特定の位置からの電話。

「モノのインターネット」に関する話の多くが、生活必需品のための超安価なRFIDとIPアドレスの組み合わせが、私たちがそこに到達させる事を示しています。

この仮定には、あらゆる物には「モノのインターネット」が扱うユニークな識別子がなければならないということです。

Web2.0的なセンサーが我々に教える事とは、そうして寄せ集めたり、ボトムアップされたり、それらから手渡されるデータから機械学習するアプリケーションにより、「モノのインターネット」に達するということである。

スーパーマーケット棚の上の1瓶のワイン(または、他の物)には「モノのインターネット」を接合するRFIDタグがある必要はなく、単にあなたがラベルの写真を撮るだけでいいのです。
あなたの携帯電話は、画像認識して、検索し、感覚的なウェブが残りをするでしょう。

私たちは、スーパーマーケットの各商品にはユニークな機械可読なIDがある必要はありません。
代わりに、単純な方法で現実世界からのアイデンティティを力ずくでやる方法である、バーコードや、写真のタグ、および他の「ハッキング」で間に合わせることができます。

Jeff Jonas氏が、アイデンティティを解決するためにした彼の仕事で行った、素晴らしい事例があります。
Jonasの仕事は、様々な情報源から有名な米国の人々のデータベースを構築する事もしていました。
システムにすべてのバリエーションを認識出来るほどの情報が搭載される前、彼のデータベースは約6億3000万「アイデンティティ」まで成長しました。
しかし、ある一定のポイントでは、彼のデータベースは、学ぶ事で縮まり始めました。
それぞれのデータの新しい追加で、データベースは、より大きくなるのではなく、より小さくなりました。
「文脈蓄積("context accumulation")」による認識の微妙な微積分学が魔法を使ったとき、6億3000万足す3000万は6億になりました。

情報の影が、より厚くより実質的になるのに従い、明白なメタデータの必要性は減少します。
私たちのカメラ、私たちのマイクがウェブの目になり、耳になり、私たちの動きがセンサであり、近接センサが固有の感覚であり、GPSはその位置の感覚となります。

本当に、赤ん坊は成長しています。
私たちはインターネットを満たしています、そして、それは私たち自身でもあります。

センサとモニタプログラムはそれぞれ単独に行動するのではなく、彼らの人間のパートナーとして協力しています。
私たちはより簡単に分類できるように、顔認識するように写真プログラムに教え、私たちが心配するニュースを共有し、私たちのtweetにタグを付けます。
自分達のための価値向上において、私たちはまた、ソーシャルなウェブの価値を高めています。
私たちの装置は私たち自身を拡大します、そして、私たちはそれら(装置)を広めます。

また、この現象は消費者向けウェブに限ったことではありません

……ビジネス向けのこうした「情報の影」とは……

IBM社のSmarter PlanetイニシアチブとNASAとシスコによる「惑星の皮膚("planetary skin")」プロジェクトは、どちらもビジネスがセンサーウェブによってどれくらい深くまで変えられるかを示しています。

私たちがウェブアプリケーションで見るセンサとまさに同じ種類の機械学習アルゴリズムで、精油所、製鋼所、工場、およびサプライ・チェーンにセンサー器具を取り付けています。

しかし、あまりにしばしばケースのように、未来は大企業の宣言で明確になるのばかりでなく、初期採用者(early adopters)と「アルファギーク」の賢明な最適化が明確にします。

RadarのブロガーNat Torkingtonは、彼がニュージーランドのウェリントンで乗ったタクシー運転手の話に言います。彼(タクシー運転手)は6週間の乗客に関するログ(GPS、天気、乗客、および他の3つの変数)を保持し、それら(データ)が彼のコンピュータへ供給され、彼の稼ぎを最大にするために、1日に彼がどこにどれくらいの時間いるべきであるかを分析をしていた、という事です。
その結果、彼は他のタクシー運転手よりはるかに少ない労力で非常に良い生活をしています。

世界にセンサー器具を取り付けるのはうまく行きます。
データのパターンを見るためのデータ分析、想像、および他のテクニックはますます貴重なスキルセットになるでしょう。雇い主はそこに注意を払います。

これは、モノ、特に(本や音楽コレクションのような)周知のクラスのためのユニークな識別子を見分けるという大きな役割のためであると、言いたいわけではありません。

しかし、これらの証拠は、先験的な意味をディジタルデータに追加する公式的な機能が、実際には特徴から認識することで、その意味を取り出す非公式のシステムより非力であることを示しています。

ISBNは本のためのユニークな識別子を提供しますが、タイトル+作者(というデータ)は、あなたを(その本に)十分に近づけることができます。

系統的に生のセンサデータを分類する、「私たちは、記録保管所のどんなに無秩序の状態でも今までの、集めて、過去や将来に撮られた、あらゆる役に立つ天文画像のための正しくて、規格に準じたことのastrometricメタデータも作成する、天文測定学エンジンを建てている」と創設者がAstrometryプロジェクトの線に沿って訴える、プロジェクトが創設されるでしょう。

このエンジンを使用して、Flickr astrotagger(宇宙タグ付け)ボットは、天体のイメージのためにFlickrを巡回して、次にそれら天文画像が名前で検索が可能となる適切なメタデータをそれらに与えます。
これはCDDBの類似のサービスです:乱雑なセンサデータを整理されたデータベースに移し変える検索サービス。

よくあるように、初期の例は熱狂的な仕事です。
しかし、彼らは企業家が同じ原理(原則)を新しいビジネスチャンスに適用するという世界を告知します。私たちの世界のますます多くがセンサ化される事が可能となり、どのくらいの意味や価値に驚異的なレバレーションがあるか、彼らのデータ・ストリームから抽出できます。

いわゆる「スマートグリッド(smart electrical grid)」を思い浮かべてください。

AMEE(エネルギー関連のセンサデータのための中立的ウェブサービスバックエンド)の創設者であるGavin Starks氏は、研究者がイギリスの120万の家からのスマートメーターのデータを集め、家の各装置にはユニークなエネルギーパターン(サイン)があるという事を発見したと発表しました。

それが装置に書かれているワット数によってだけではなく、それぞれの大型家電のメーカーとモデルをも決定することが可能です。センサー器具や家電のためにCDDBを思い浮かべてください!

非構造化データから構造化データまで写像するのは重要なWeb Squared能力となるでしょう。

【今回の意訳はここまで】次はTwitterをはじめとする、リアルタイム検索と「心の集合」についてです。



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アット・ニフティストア

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