楽天ブラックカードをApple Watchで（QuickPayとして）使う方法

Apple Watchで楽天ブラックカードを（QuickPayとして）使う方法を紹介。

Apple Watchはシリーズ2以降、FeliCa方式のIC通信に対応し、電子マネーが使えるようになった。 ただ、説明を読むと、「対応している電子マネーは、Suica、QUICPay、iD」とある。

あれ？楽天カードは使えるの？？となる。

使えます

結論からいうと、楽天カードは「QUICPay」として利用できる。 楽天ブラックカードももちろん登録できる。

手順を紹介。

【登録手順】

１．iPhone上でApple Watchアプリケーションを開き「WalletとApple Pay」を選択

[caption id="attachment_2609" align="aligncenter" width="400"] wallet[/caption]

２．登録手順を進める

[caption id="attachment_2612" align="aligncenter" width="400"] カードを追加[/caption]

[caption id="attachment_2613" align="aligncenter" width="400"] カード情報[/caption]

[caption id="attachment_2614" align="aligncenter" width="400"] カード情報[/caption]

[caption id="attachment_2615" align="aligncenter" width="400"] 利用規約[/caption]

３．カードの認証

４．登録完了

【利用方法】

AppleWatchへのカード登録が完了したら、いよいよ利用開始。

１．お店の店員さんに「QUICPayで支払う」ことを伝える

２．AppleWatchのサイドにあるボタンを２度押しし「楽天カード」を選択

３．AppleWatchをカード読み取り端末にかざす

４．「QUICPay」とカード読み取り端末から機械言葉が出ると支払い完了！

【支払い（引き落とし）】

「QUICPay」は後払い方式のため、楽天カードの通常のクレジット決済として処理される。 使うたびに楽天e-NAVIに順次登録される。

Google Cloud Next in Tokyo '18 まとめレポート

• 開催日／場所
  • 9/19（水）、20（木）
  • ザ・プリンス パークタワー東京 | 東京プリンスホテル
  • 来場者数13.000人
• 概要
  • 新しいクラウドの世界を体験できる Google の基幹イベント。 「クラウドによって、私たちの働き方はどう変わっていくのか、いかにビジネスを成功に導いていくのか」
  • Google Cloud 製品やデバイスの最新テクノロジーや活用事例を学べる様々なコンテンツ
  • 興味やレベルに合わせて選べる 130 を超えるセッション
  • Google Cloud のテクノロジーに直接触れられる体験ブースやハンズオン セッション
  • 様々な IT の専門家、技術者、経営者、そして Google のエキスパートたちと交流できる 2 日間
• 全体所感
  • Google囲い込みでなく開放的な雰囲気
    • 他ベンダーのサービスの受け入れ・連携も簡単に行えることを主張しおり、技術寄りの立ち位置から、ビジネスに寄り添う立ち位置へ変化。
    • セッションもビジネスと技術で分野分けされて実施されたり、ツールやサービスだけでなく、ソリューションも展開しており、よりビジネスに寄り添う姿勢が感じられた。
  • オンプレミスもモジュール入れるだけでGCPとつなげて管理できる（相互）
    • GoogleのAIを様々な環境、サービスからも利用できることで、既存サービスからのリプレイスハードルが大幅に下がっている。
    • 既存インフラベンダー、SIer等のシステム構築ベンダーの仕事がなくなっていく予感。
      • ソフトバンクグループで国内クラウドベンダーである「IDCフロンティア社」も国内初のGCPの「マネージド サービス プロバイダー」に。
    • 「Dedicated Interconnect」「Partner Interconnect」などの具体的な外部ネットワーク接続サービスが用意されている
      • https://cloud.google.com/interconnect/
  • Google内サービスのシームレス連携
    • これまで個別サービスのイメージが強かった各サービスが連携。
      • GCP、MAP&Machine learning APIs、G suit（Gmail、docs、カレンダー、ドライブ）、Chrome&Android
    • GCPだけでなく、「G suit」でもAI活用が進み、GoogleAIへ供給される教師データはさらに拡大する。拡大した教師データで学習を進めるGoogleのAIは最強だと思われる。
  • ソリューションの強化
    • 各サービスを基幹としたブラウザ完結のソリューションが増えていく予想　※コンタクトセンターは一例
    • Google自体が企業へのコンサルタントによるセミナーや勉強会実施もはじめ、日本での布教活動が拡大している。
    • 日本の大手企業へのGoogleコンサルタントやエンジニアを供給してのサービス事例作りを進めている
      • ファーストリテイリングの柳井さんも基調講演に登場し、Googleとのパートナーシップを発表するなど具体的な提携や事例作りをはじめている。
    • 最終的には一般の人がブラウザ上でサービスを組み上げて世の中に提供できる状態を目指していると思われる

講演／セッション

• 基調講演
  • 動画
    • https://www.youtube.com/watch?time_continue=4&v=p7dclQSaDbo
    • https://www.youtube.com/watch?v=mlEUY5vuY6o
    • https://www.youtube.com/watch?v=RxdWzSolL9s
    • https://www.youtube.com/watch?v=QXBFOdy9dlc
  • 概要
    • Google CloudのユニークさはAIとセキュリティにある
    • ファーストリテイリング（ユニクロ）
      • 「情報製造小売業」
      • 検索とAIの技術は世界でもTOP。UNIQLOは企画～製造～販売の技術では世界TOPと自負している。この2社がコラボすることで新しい産業が生まれると思っている。
    • 機械学習のシンプル化をガンガン進めるBigQuery
      • BigQueryML
    • データの80％が非構造化データ
      • ディープラーニングの活用
    • G Suite強化　AI導入
      • セキュリティセンターリリース。 管理者がアカウント管理などをコンソールから簡単に。
      • ミーティングの設定も、会議室の予約まで、会議の参加者を選ぶだけでやってくれるようになる。
    • Machine Learning Advanced Solutions Lab開設
      • 東京に開設
      • Googleが社内のエンジニアに行う為に作成した機械学習のトレーニングと同じプログラムでMachine Learningエキスパートの育成を支援してくれるソリューション
    • AI関連サービス
      • Google Cloud AI： GCPプラットフォーム
        • TPU
          • クラウド上で提供するTPU（Tensor processing unit、GPUのようなグーグル独自のAI用演算処理装置）を使うことによって、機械学習の作業負荷を軽減
        • Cloud Machine Learning Engine
          • AIモデルをGoogle Cloud上で使えるだけでなく、スケールも簡単。
          • TensorFlowやKeras、scikit-learnといった各種AIライブラリが使える。
        • Kubeflow
          • 機械学習をオンプレミスとクラウドの間でシームレスに動かせる
      • Google Cloud AI：AIツール
        • Vision（コンピュータービジョン）Natural Language（自然言語）、Text-to-Speech（スピーチ）、Translation（翻訳）、Video Intelligence（ビデオインテリジェンス）
        • これらのAPIを使えば、たった数行をコーディングするだけでAIが使えます
        • 「Cloud AutoML」
          • AutoML Vision
            • Cloud AutoMLのVisionサービスを、まったく新しい画像認識サービスにカスタマイズ
          • AutoML Natural Language
            • テキスト分析が行える自然言語サービスをカスタマイズできる
            • 業務に特化した独自の情報分析・情報理解がテキストから行えるようになる
          • AutoML Translation
            • グーグルの機械翻訳の技術をカスマイズできる。
            • 専門用語や言葉のニュアンスや比喩を解釈するなど、対象に特化した翻訳が行えるようになるわけです。
            • 現時点で27の言語ペアがある。
      • Google Cloud AI： AIソリューション
        • Contact Center AI
          • グーグルの会話・自然言語のAIを組み込んだ、お客さまの質問に自動対応できるソリューション
          • 簡単な質問回答だけでなく、Contact Centerのエージェントに情報を与えることで複雑な質問に対しても回答をすることも可能。
        • Iron Mountain
          • 大量の文章に対してOCRによる文字認識から文書理解までをシームレスに行う。

Googleが目指す（AIの）民主化をあらためて

「AIの民主化（Democratizing AI）」

２０１７年３月に、GoogleはGoogleCloudNext'17というイベントで、 「AIの民主化（Democratizing AI）」を提唱しました。

[embed]https://www.youtube.com/watch?v=j_K1YoMHpbk&feature=youtu.be[/embed]

• 計算能力の民主化
• アルゴリズムの民主化
• データの民主化
• 才能の民主化

これらの話がされていました。

AIというのは現在様々な捉え方をされていて、人の仕事を担ってくれる（奪う）ものとしての認知が高いように思います。

一方、Googleは「AIの民主化（Democratizing AI）」と呼んでいます。

「民主化（Democratizing AI）」というのは、もう少し身近な言葉でいうと、「誰もが使える」という意味合いに近い形でGoogleは提唱していると思われます。

AI＝ロボット AI＝神様 AI＝仕事を奪う AI＝世界を滅ぼす

このように、世間では「AI 」という未知の機械が、人間の生活を侵食するようなイメージで語られる、あるいは嫌悪されるようなイメージにまでなっている場合があります。

Googleが提唱しているのは「誰もが使える」ということで、「使える」とは「人間が使う」ことなのです。

実は、「AI」は意味や目的を持って自立ができません。

もう少し具体的に書くと、「意味」を理解しないため「目的」を自身で設定することができません。（現状は） ※（現状は）と書いたのは、「AI」が人間の脳を持つような時代がもしくるならあり得るためで、現在の技術や研究レベルでそれが実証されているようなことは公には出ていません。

つまり、Googleは人間が使える道具を技術を使って高めているのです。

ちなみに「意味」とはなんだろう、と思われる場合があるので具体的な例を書きます。

自分の好きな漫画を読み終わったとき、「この漫画おもしろいな」と人間は思います。 単純にそう思います。

このときすごく進化したAIが漫画を読んでいるとすると、 「以前出てきたストーリーを人間が『おもしろい』と言ってた」 「このセリフの文字数は以前人間が『おもしろい』と言ってたのと近い」 「この絵は人間が投票したランキングで１位になっていた」 このような分析をした上で「おもしろい」と答えを出します。

AIが出した「おもしろい」と僕らが感じる「おもしろい」は一緒でしょうか。

そう、全然違うのです。

AIは、計算・分析などは人間より得意ですが、そもそも「意味」が分かっていないのです。

そしてAIは、人間からの指示（目的）やデータ（教育）がないと判断できないです。

少し話はそれましたが、Googleが提唱する「AIの民主化（Democratizing AI）」は、僕らが使える道具をどんどん進化させて身近にしているということです。

研究者も分析官も技術者もいらない。 「あなた自身がAIを使って目的を達成してください」という思想です。

今年2018年も、先日GoogleがCloudNext'18を開催していました。

[embed]https://www.youtube.com/watch?v=vJ9OaAqfxo4&feature=youtu.be[/embed]

「AIの民主化（Democratizing AI）」は、さらに進んでいるようです。

ドコモのdカーシェアは月額料金不要で使いたいときに乗れる

カーシェアサービスはずっと気になって、どれがいいのかいろいろと調べていた。

代表的なのが以下の３社ぐらい。

基本サービス内容は大体似ている。 代表的なのが以下。

・ガゾリン代込 ・10分か15分単位でシェア ・月額料金は利用料金として充当できる ・保険等の補償制度は備え付き ・6時間パック、12時間パック等のボリューム割引あり

「初期費用＋月額料金＋時間料金＋距離料金」というパックを使わない場合の最低料金帯の比較が以下。

カーシェア会社	初期金額	月額料金	時間料金	距離料金
タイムズ カーシェア	カード発行料 1,550円	1,030円	206円/15分	なし
カレコ	なし	980円	130円/10分	16円/km
オリックス カーシェア	カード発行料 1,000円	980円	200円/15分	15円/km

「近所で利用する」

「長距離を利用する」

「短時間利用する」

「長時間利用する」

だいたい、この4パターンで自分の利用スタイルを分けることで、

上の3社を利用パターン別かけ合わせでどれが得かは、以下のとおり。 ※割引やパックを使うとまた変わるので細かいシミュレーションは自分の利用スタイルであらためて検討が必要

「近所で利用する」×「短時間利用する」	カレコ
「近所で利用する」×「長時間利用する」	タイムズカーシェア
「長距離を利用する」×「短時間利用する」	タイムズカーシェア
「長距離を利用する」×「長時間利用する」	タイムズカーシェア

オリックスカーシェアは中間価格になると想定される。

ただし、3社ともほぼ価格は変わらないのが実際だと思う。

長時間、長距離の場合は、レンタカーのほうが得な場合がある。

3社とも変わらない中で、１つ生活スタイルで変わることがある。

月に1回も使わない（2ヶ月に1回）

この場合だ。

使わない月も月額料金が3社ともかかる。

そこで、月額がかからないサービスを探していたらあった！ そして初期費用も無料！

ドコモのdカーシェア

カーシェア会社	初期金額	月額料金	時間料金	距離料金
dカーシェア	なし	なし	220円/15分	なし

本当に使いたいときだけ使えるカーシェアのサービス。 時間料金は少し高めだが、使い方によったらこのサービスが一番気軽に安く使える生活スタイルもあると思う。

たまーにしか乗らない人にはオススメ。 dポイントもたまる。

カーシェアは、自分の利用スタイルに合わせて選ぼう。

中古マンションの売り時

中古マンションの売り時は難しい

「高いときに売ればいいじゃん」

当人でない人はそういう感じで話をする

「売ったあとにどこに住めばいいの？」

「また買えばいいじゃん」

「高く売れるってことは他のマンションも高いから買えないよ」

こういう会話になる（笑）

パターンはいろいろ。

１．買ったときの金額と同じ金額のマンションを買えば、家賃を払わず住めたということ。

２．買ったときの金額以上で売り、売った金額より安いマンションを買えば、それまで住んできた分の家賃はタダで、差分が儲け。

※手数料分は含みで売買する必要あり

こんな感じになる。

では、売らない選択をして得であろう場合もある。

１．買った時より上がった金額が未来に渡って下がらない場合、大きな価値ある資産を持つことができる。

ただ、未来に渡って上がるか下がるかは誰にも分からない。

下がるなら売ったほうがいい。

結論、住む家を投資の対象として考えると、勝機を逃したりすることがでてくる。

投資物件であれば、短期と長期の勝負を自分で決めて、基準に従って売買すると問題ない。 投資はリスクとリターンの計算なので。

住む家についてはリスクを犯して住むのは難しい。 リスクを考えるなら賃貸のほうがよかったりする。

こういうこと考えずに素人がマンション投資などを行うと、詐欺にあったり、大損することがある。

気をつけないとね・・・

H&Mの古着回収でリサイクル、断捨離で社会に貢献。

H&Mで古着の回収サービスを行っている

GarmentCollecting

H&Mの店頭に家で利用しなくなった衣類を持っていき、店員さんに渡すだけ。

古着を渡すと買い物で利用できる500円クーポンがもらえる。

H&Mはこの古着回収サービスを次のコンセプトで行っている。

 REWEAR（リウェア）

まだ着用できる衣料品は 古着として世界の市場で販売されます。

 REUSE（リユース）

もう着ることのできなくなった衣類は リメイクコレクションや清掃用品などの別の製品に 作りかえられて再利用されます。

RECYCLE（リサイクル）

再着用・再利用できない布地は 織物繊維として使用するか自動車業界で 制振材や絶縁材などに利用されます。 衣類回収で余った服・布地は 繊維リサイクルの研究機関や社会活動に寄付されます。

捨てようと思うけどまだ使える、使えないけれど別の用途に利用できる、そんなことを企業が推進して行っている。

素晴らしい取り組み。

紹介しているブログ

https://debriefing.hatenablog.com/entry/tips/hm

コンサルティングのビジネスモデルの最後はコンテンツ

コンサルティングは、優秀な人材を仕入れとし、優秀な人材を売り物（売上）にする。 基本的に労働集約モデルになる。

ビジネスをスケールするためには、段階的に進める必要がある。

１．コンサルタント　フェーズ

コンサルタントで評判があがり、顧客がついたら、 顧客の悩みを解決するのではなく、 顧客のビジネスをプロデュースすることになる。

２．プロデューサー　フェーズ

ブランディングからビジネス展開。 コンサルタントではなく、プロデューサーだ。

顧客のプロデュースができるようになると、ビジネスを作ることを支援できる。

この段階で、ビジネスの汎用化ができるため労働集約が少し軽減されるが、 新たな分野の開拓は優秀なプロデューサー頼みになるのは否めない。

３．コンテンツビジネス　フェーズ

プロデュース時期の次の段階はコンテンツビジネス。

これまで培ったノウハウを、書籍、記事として世に出していく。 ここでやっと労働集約から解消される。

ここでやっとビジネスモデルとして安定する。

この段階にはかなりの時間を要する。 数年ではなく数十年かもしれない。

と考えると、このビジネスモデル、他の商売と比べてどうなのだろうか！？ と思えてくるが、自己実現が目的であれば最後の段階までくると大成功だ。 一方、商売として成功することが目的なら、別の分野のビジネスをするほうがよいのかもしれない。

最終的には個人が主観的に判断することなのだと思われる。