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2014/7/29 六時五分:アジアにはアジアのスマートホームがある!

六時五分ITニュース
スマートホームは、地域による違いを考慮しないと、確かに広まらないわな・・・ 


【ITビジネス最前線】アジアのスマートホーム市場開拓 


スマートホームで、節電&快適な家の温度調整を考えようとすると、地域による違いや、生活環境の違いまでも考慮しないとシステムになりません。

どうしても欧米の生活が基準で考えがちですが、セントラルヒーティングなどの一か所で家全体をコントロールする欧米に対し、アジア圏では個々の部屋で温度調整しようとします。だからこそ、部屋ごとにエアコンがついてるのですよね。

さらに、湿度の高いアジア圏では、湿度調整が重要なポイントで、日本では、エアコンにドライの機能があるのが当たり前ですが、欧米では、そのような機能がありません。特にアメリカ西海岸は、空気が乾燥してるのが当たり前なので、ドライなんて誰も使わないのですよね。

こういった気候や生活様式の違いを踏まえた上でスマートホームを開発する必要があります。

そこで、香港のベンチャー企業が、アジア向けのスマートホームを作ろうと資金を集めています。

個々のエアコンをコントロールし、部屋を快適にする、湿度も考慮して、天気予報などから不快指数を下げるように調整します。

インターネットが広がり、グローバル化することで、より地域の違いが分かってくることで、それを考慮したサービスや製品を開発することがこれからは特に重要ですよね。

話がずれますが、日本の家電、特に白物家電が世界に出ていけなかったのもそこ。

サムソンなどは、輸出するときに、輸出先の生活を細かくしらべ、場合によっては、社員を1年間生活させて、地域の人たちと交流して何が特徴なのかを探りだして、白物家電をカスタマイズします。

冷凍庫の大きさを変えたり、位置を買える、ドアの開け方を変えるといったことですね。

そういうちょっとしたことで、ヒットするかしないかが違ってきます。

日本の車が海外で人気があるのも、実は、そういう細かなところにもあります。

グローバルになるからといって、標準規格を押し付けてもうまくいきません。情報が多くなればなるほど、便利なことを知り、あっという間に豊かになるからこそ、それぞれの地域の特性を理解して、カスタマイズできるかどうかが、大きな差になります。




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2014/7/28 六時五分:スマホゲームは、パズルがダントツ!

六時五分ITニュース
スマホゲームのユーザの動向で特徴が見えてくるかも・・ 


スマホゲームの課金経験者が増大--よく遊ぶゲームは「パズドラ」や「ディズニー ツムツム」 


MMD研究所が調査した結果ですが、スマホゲームで課金したことのある人が、昨年は22.8%だったのが、41.7%と大きく増えています。

このことから、スマホでコンテンツ課金に対して抵抗がなくなってきている、そういうものにもお金を払う人たち、お金を払ってでも遊びたいと思う人たちが増えているとうことです。

ゲームの種類としては、パズルが56.8%とダントツで多い。ということは、一人で時間つぶしという使い方が多いのでしょう。

また、面白いのは、1週間にどれぐらいスマホゲームをしているのかということですが、男女差が大きく出ています。

毎日、もしくは週に5~6日使っているという人が、男性は42.2%であるのに対し、女性は、53.5%と過半数になっています。

このような傾向は、スマホでのオンラインショップやサービスを提供する上で、参考にすべきでしょう。

これからは、スマホの特徴をうまく活用できたところが伸びるビジネスになるでしょうね。




            
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2014/7/27 六時五分:Google翻訳でクラウドソーシングは、コンピュータのため?

シンギュラリティは近い機械翻訳に便利になるために、人類がコンピュータに教えていかないとね・・・ 


Google翻訳、クラウドソーシングを活用して翻訳精度の向上を目指す 


Googleの機械翻訳、便利なんだけど、大雑把な意味しかつかめないことが多いですよね。

なんだこりゃ?って日本語になることは、まだまだ多い。

Googleは、なんでもかんでもコンピュータにやらせようって企業なのですが、そのためには、膨大な学習データが必要になるのです。

人工知能は、自己学習するようになってきてるので、細かいことを教えなくてもよくなってきています。何万回、何億回と学習させ、トライ&エラーを繰り返すことで修正していき、より精度が高くなります。

しかし、そのためには、『誰かが』教えてやらないといけないのです。勝手に学習するといっても、学習データがないと無理。

そこで、クラウドソーシングで、人が翻訳することで、より精度の高い翻訳データを作り出し、それを使ってコンピュータを学習させるとう算段です。

コンピュータは、一度、学習すると、そのデータを他のコンピュータにコピーすることができますし、さらに他のコンピュータが学習した内容と合わせることもできます。

だからこそ、学習速度は半端なく速くなっていき、そのうち人類が教えるためのデータを作るのがボトルネックになってくるかもしれません。

ともかく、大量の学習データが必要とされている今日、SNSや検索サービス、オンラインの無料サービスは、この人工知能のための学習データを収集することをやっています。

では、そんな人工知能が人類を追い抜くのは、いつになるのか、それとも来ないのか??

先にも書いたように、劇的に学習する速度は速くなるので、ひょっとすると、数十年、場合によっては、10年程度で教えることが間に合わないほど『賢く』なるかもしれないですよ。




            
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