2018年総括&2019年抱負

新年明けましておめでとうございます。

旧年中は、大変お世話になりました。

本年もどうぞよろしくおねがいします。

 

2018年の前に2017年の振り返りをみていると、2017年は体調がすこぶる悪かったようです。 2018年は、前半は養生しながらですが軽い運動も再開したりで、後半からは胃腸の具合もかなりよくなりました。 あらためて2018年。 2018年は、仕事の関係でほぼ毎週東京に出張という日常でした。 日帰り、1泊、2泊色々。

京都と東京でそれぞれやる仕事が違ったり、仕事をする人が違ったり、 そうこうしながら進めているうちに1年が過ぎました。

両方の地域でなんとか仕事はこなしたかなという感じでしたが、 結局集中しきれない部分もあったかなと、1年を振り返ると思います。

仕事以外のプライベートなどでも、 毎週出張なら東京の友人などにあったりできるかなと思っていたのですが、 思ったほど時間を取れないうちに1年過ぎてしまった感はあります。

やりようによったらもっとうまくできるのかな、とも思いますが。

あとは、プライベートで新しい家族が増えました。 厄年だったのですが、一気に幸せが我が家に訪れました。 これは何にも代えがたい出来事です。

さて、

2018年抱負

2018年の抱負は、「本質」でした。

物事や出来事に対して、一旦落ち着いて「本質」について考えることはやりました。 「忖度」などすることで余計に物事が複雑化することがあるので、「本質」を見極めた上で決断したり意見をしたりすることで、変な方向にずれてしまうようなことはなかったと思います。

ただ、「本質」と自身の意思とは異なることがあるのも実際なので、 「本質」は見極めつつ、自他何にとって適切かなどを判断する必要があるなと感じました。

達成というより、これはまだまだ持ち越して考えていかないとな、という心境で終えた2018年でした。

 

2019年の抱負は、「自分の色を出す」です。 なんかありきたりですが、あらためて必要なことだと感じています。

諸々の事情や状況を含めて最適な答えを出すようなことが多いと思いますが、 それが正しいか間違いか、好きか嫌いか、等は結果でしか分かりません。

となると、あまりいろいろ考えてもしようがないな、という話になると思います。

そこで自分の色を出すことで、 悪い方向になるかもしれないけれど、後悔はないんだろうなと思います。

自分の人生には自分しか責任を持てないので、 しっかり自分の色を出していくことでおもしろい展開になるんじゃないかなと思っています。

今年はこれでいきます。

 

本年もよろしくお願いいたします。

 

 

 

 

さて、2019年の抱負。

 

本年もよろしくお願いいたします。

 

amazonパントリーで日用品を翌日配送

最近、amazonパントリーというサービスを使ってみた。

Amazonパントリー 食品・日用品の宅配、ネット通販 https://www.amazon.co.jp/b?ie=UTF8&node=3485873051

 

例)amazonパントリーの商品(トイレットペーパー)

amazonは、ご存知の通りインターネット通販を行っている。 本から電化製品、化粧品など様々なものが売られている。

日用品などもある。

ただ、「トイレットペーパー1つ」「シャンプー1本」など、日常でよく購入する日用品を買う場合、まとめて買っても箱が別送になったりする。

amazonパントリーはそれらを解決する買い方。 特徴は3つ。

 

1.少量から買える

通常ケース販売されることが多いような商品を、少量から購入することができる。

2.1箱にまとめて受け取れる

購入する日用品は、専用の箱で1箱にまとめて買う方式で、 受け取りや梱包の解体など空き箱の処分も簡単にできる。 日時指定ももちろんできる。 通常のamazonと同じく、在庫品は翌日配送。

3.割引

300円OFFキャンペーン、クーポン割引などが様々行われている。

パントリーは、1箱で届けられるが、 amazonパントリー通販サイトでカートに商品を追加するたびに、 箱の使用量が%(パーセント)で表示される。

あまりたくさん買わない場合(例えば40%)は、 その容量に合わせた大きさの箱で送られてくる。

送料はかかる?

送料はかからないが、1箱あたり390円の手数料の手数料がかかる。 ただ、上記載のように300円クーポンなどをうまく使えば手数料は節約できる。

 

こういう人におすすめ

  • 日用品を購入したいが、子供の面倒をみるために外出を控えたい。
  • 足腰が弱く毎日の外出は控えたい。
  • 重い荷物を持つのが大変と感じている。
  • 日用品をまとめて買いたいが、車はないし、一度にたくさん買うことができない。
  • 食材の購入だけで手がいっぱいで、日用品を買うには何度も買い物に行く必要があり大変。

 

とても便利なサービスなので、ぜひ使ってほしい!

 

 

StackdriverでGoogleComputeEngineで構築したサイトのhttp監視設定

GoogleCloudPlatform(以下GCP)には、監視設定が簡単にできる「Stackdriver」というサービスがある。

サーバー設定等は不要で、 GCPコンソールのブラウザ上で設定が可能。

 

【設定の全体の流れ】

1.監視基本設定「Uptime Check」の作成

2.設定した監視条件でアラートを発生させる「alerting policy」の作成

 

設定はこの2つで、監視設定が完了する。

次は、各設定の細かい設定内容と役割を紹介する。 #細かい設定は後ほど記載

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

Apple Watch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、SuicaQUICPay、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 カードを追加[/caption]

 

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

 

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

 

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

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。