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AI、ビッグデータ、ライフサイエンス、テクノロジービッグプレイヤーの動向、これからの働き方などの「未来」に注目して考察するブログです。

リモートワークとAlpacaの新オフィスの話

以下のエントリーを書いたのだが、そういえば、こっちのブログは全く更新していないことに気づいた。

blog-jp.alpaca.ai

もうすでにAlpacaで半年くらいリモートワークをしていて、いよいよ丸の内にオフィスができるわけだが、 さすがに半年くらいリモートワークをするとリモートワークの勘所的なものもわかってくる。

以前、「強いチームはオフィスを捨てる: 37シグナルズが考える「働き方革命」」などを読んでリモートワーク に関してある程度理解をしていたと思って入るのだが、実際にやってみるとたしかにリモートワークというのは、 コツというものがある。

強いチームはオフィスを捨てる: 37シグナルズが考える「働き方革命」

強いチームはオフィスを捨てる: 37シグナルズが考える「働き方革命」

  • 作者: ジェイソン・フリード,デイヴィッド・ハイネマイヤー・ハンソン,高橋璃子
  • 出版社/メーカー: 早川書房
  • 発売日: 2014/01/24
  • メディア: 単行本
  • この商品を含むブログ (5件) を見る

まだ、第一に信頼できるメンバーであること。それは技術においてもそうだし、プロフェッショナルであるか という点においてもそうだ。きちんとわからない部分をわからないと早めに連絡し、技術的な検討をこなし、 わからない箇所ではまることを避けたり、曖昧な仕様を早めに整理できないと、そのロスがだんだん肥大化していく。 このロスはスタートアップでは、基本許容できないと思うので、単純にここをカバーできないなら、リモートワーク は基本するべきではないと思う。

じゃー、良いメンバーが揃っていればできるかというとそうでもない。例えば、メンバーの半分以上は一つの 拠点にいるけど、残りの数名がリモートワークをしているケース。これは、リモートワークをしているメンバー にとっては情報の偏りがかなり負担になってくる。

僕はこの問題をヘッドクオーター(原則意思決定を行う拠点)が存在するかの問題だと思っていて、ヘッド クオーターがあるとどうしてもそこで全てが決まっていくので、リモートワークに参加できるメンバーは 「意思決定にあまり参加しないメンバー」ということになっていく。これもスタートアップのスピード感に はあまりマッチしない。

と考えると意外にリモートワークはスタートアップには向いてないのではないか、という気になってくるが、 たぶん向いてないのだと思う。いや、まじで。

逆に、以下の2つを満たすというレアなケースにおいて、とても強力な手段になってくると思う。

  • 信頼できるメンバーで問題を早め早めに潰すことができる
  • ヘッドクオーター的な拠点がなく意思決定もリモートワークの方法論で行える

このあたりの機微をきちんと理解して、オフィスができてもリモートワークを活用していきたいなー、と 考えている。

そんなAlpacaですが、新しい丸の内オフィスで働いてくれるメンバー、特にデザイナーを大募集していますので、 興味ありましたら、ぜひご応募ください!

www.wantedly.com

小さなスタートアップがスピードを上げるためのツール選定

Alpacaで働き始めてから、バックエンドは非常に強力なメンバーがそろっているので、主にフロントエンドを担当しています。 もともと大企業で仕事していたということもあり、やはりスタートアップのスピード感とヒリヒリ感は想像するよりもずっとずっと早いわけですが、 ちょうどCTOの@umitanukiが面白いエントリーをAlpacaブログに掲載していたのでご紹介。

blog-jp.alpaca.ai

まさにこのあたりのツールの選定やそれを使ったチームの動き方は主に@umitanukiが設計している部分なのですが、上に上がっているツールは、 ほぼすべてAlpacaに入ってから使い始めました。ぼくが非常に面白いと感じたのは、それぞれのツールは非常にとんがっているので、 どういうふうにチームを動かすかの思想と、ツールの設計思想がマッチしているかがツール選定の最重要となる点です。

例えば、上にあがっているダイレクトサポート・コミュニケーションツールであるIntercomなどは非常に良い例だと思うのですが、 Intercomを採用するというのは、ある一定以上の権限を持った人がそのままチャットでダイレクトサポートをするというのが最も効率の良い 形になります。これは、なかなか大企業のサポートチームでは採用しづらい。きちんとしたディスカッションをして、企業としての整合性を 保つことが企業として大きくなればなるほど重要ですが、逆にそこにスタートアップはIntercomを全面採用して漬け込む隙があるわけです。

www.intercom.io

あとはPivotalTrackerですが、これはもうアジャイルやるぞ~というチームしかまさに採用できない、思想の塊のようなツールです。 しかし、これでチームが動くことになれれば、仕事のプライオリティをCTOがきちんと毎日並べ替えていれば、あとは各人がひたすら作業 するだけに集中できます。まさにマネージメントレイヤーの力がそのまま問われるツールだと思います。

www.pivotaltracker.com

こういう一つは一つの局所戦での最適化が、最終的にスタートアップがスピードを上げて、大企業とのゲリラ戦で勝利をおさめる鍵になって いるのではないかと感じている今日このごろです。

Kindleストアで大規模40%ポイント還元セールが開催中

ひさしぶりにKindleストア覗いたら、大規模セールしているようなのでチェックしてみました。 おそらく、12日までということで、気になるものあったら購入推奨でございます。

ではみていきましょう。

まずはヴィンランド・サガの最新刊がセール対象ですね。これは結構珍しい気がします。

シドニアの騎士も40%ポイント還元ですね。

山賊ダイアリーの最新刊もきてます。山賊ダイアリーなにげに好きなのでありがたい。

ジャイアント・キリングもセール対象。ただ、最新刊だけ30%の模様。

ヒストリエの最新刊も対象なのはうれしいですね。その他の刊もセール対象なので未読の方はぜひ。おもしろいです。

あとはざっとながめて気になった商品。たぶん、何点か購入するとおもいます。

あの超名作おひっこしも対象。

久しぶりの大規模セールなので、気になったものは購入推奨です。

Labellioのリリースと画像認識がどうしてDeep Learningで重要視されるのか

この前のエントリーで紹介した僕も参加している機械学習系スタートアップのAlpacaですが、本日ファーストプロダクト Labellio(ラベリオと読みます)をリリースしましのたで、お知らせします。

blog-jp.alpaca.ai

このプロダクトのおもしろいところは、かなり面倒(はまったら簡単に2,3日消えます)なDeep LearningライブラリのCaffeのセットアップも、 GPU付きPCの確保も全て不要で、いきなりDeep Learningの画像認識ができる部分で、たぶん皆様が画像認識に期待する多くのことをかなり うまく達成することができると思います。

もう一個おもしろいのが、作成した画像認識モデルを自分のプロダクトで利用する方法もオープンソースですべて公開しています。 GithubのLabellio_cliとLabellio_web_apiですね。つまり、Labellioは間違いなく今画像認識機能を試すなら一番簡単なソリューションです。

blog-jp.alpaca.ai

あと、このブログ読んでいる人はLabellioのバックエンドのこととか、そもそもDeep Learningをこんなに簡単に行える仕組みってどうなっているん だとかそういうテクニカルなことに興味あると思うので、それはおいおいCTOの@umitanukiにブログを書かせるとして、ちょっと画像認識の 一般的なことについて書いてみようと思います。

まず、どうしてDeep Learningといえば画像認識なのか。これはいろいろな理由があるとおもうんですが、近年で一番わかりやすく、これまでは 人間の方が明らかに上だったことを機械学習がそれ以上にうまくやりだした、というのが大きいかなとおもっています。俗に人間の物体認識率は95% というのがよく言われていますが、これを超えてしまったわけです。この物体認識率の競争はいまも非常に激しく続いていて、ILSVRCで 百度がさいきんやらかしたりしていました。

gendai.ismedia.jp

今年に入っても彼らの競争は続いており、年初にマイクロソフトがエラー率4.94%を記録すると、間もなくグーグルが4.8%を達成。ちなみに、人間がILSVRCと同様の画像認識テストを受けると、そのエラー率は5%と言われるので、ディープラーニングというAI技術は(少なくとも画像認識の分野では)人間を抜いたことになる。

画像認識と音声認識はそれぞれ人工知能系のInputの要の部分であり、この部分がうまくできれば、Inputから最適なOutputを導き出すDeep Learning技術の 最高のとっかかりになるわけです。つまり、フローでいうと多くの流れは本当に大雑把に書くと以下のようになるわけですね。

[動画認識/画像認識/音声認識] => [意味解析/言語解析] => [特定問題に対するソリューションレイヤー] => [出力]

で、この各用途ごとに最適なニューラルネットワークが異なっており、画像認識ではCNN/RNNの混合だとか、言語的表現を格納するLSTMとかが利用されています。

結局どのあたりの問題にどのニューラルネットワークを組み合わせるかというのが間違いなく今後の複雑な問題を解くときの鍵になるわけで、このあたりPFIがリリースした ChainerというDeep Learningのライブラリは非常によく考えられており、複雑な問題をとくための複雑さをそのままPythonで記述できるというとても上手い 設計になっています。

chainer.org

たぶん、上記のことは人工知能関連のプロジェクトに関わる人にとってはほぼ前提条件になっていて、例えばいまや日本最大の人工知能コミュニティになった 全脳アーキテクチャでも以下のような仮説が提唱されています。

脳はそれぞれよく定義された機能を持つ機械学習器が一定のやり方で 組み合わされる事で機能を実現しており,それを真似て人工的に構成された機械学習器を組み合わせる事で人間並みかそれ以上の能力を持つ汎用の知能機械を構築可能である.

このあたりの背景を理解すると、すごくすんなり今のDeep Learningにまつわる動きがわかると思うので、僕も非常に注目しています。

すでに水面下で機械学習のための横断的データの争奪戦がはじまっている

AI強化月間ということで、ちょくちょくニュースを拾っていこうと思います。

最近気になったのは以下の記事です。

米Facebookは6月12日(現地時間)、ニュースフィードに表示する投稿の表示優先度を決めるアルゴリズムの変更を発表した。同日から数週間かけて“ローリングアウト”していく。

ユーザーが、たとえ「いいね!」やコメントをしなくても、長く表示した投稿はそのユーザーにとって重要であると判断し、同様の投稿の表示優先度を高める。

単純に表示秒数などで判断すると、接続環境が悪くて読み込みが遅い場合もカウントしてしまう可能性もあるため、相対的な長さで判断するとしている。

特に書いてないけど、おそらく内部は典型的なDeep Learning関連技術の利用と思われます。そもそも、Input・Outputさえはっきりしていれば、中身の特徴抽出を自動でやってくれるのが、Deep Learningの強みなので、おそらくスクロールの動き・記事のクリック率・交友関係などのパラメータをInputにして、Outputに興味のある内容(もちろん広告を含む)とすれば、これほどわかりやすい機械学習の応用事例はないと思います。「News Feedの感情伝達実験」が過去に話題になりましたが、今回はそういう意味では海外の記事を見ても結構慎重な発表になっていますね。

この手のInputからDeep LearningがゴニョゴニョしてOutputを最適化する問題に関しては、すでにある程度技術は確定しており、現状はどういうデータを横断的に集めてどういう風に活用すればよいか、という当たりに議論がシフトしてきています。といってもディスプレイの表示から記事のクリック率、ユーザーのプロファイルまで一気通貫でデータを取得できるのがFacebookの強みなので、技術はあっても活用できないというのが他の会社のステータスかな、と。

そういう観点では、先日リリースされた機械学習系をたっぷり使ったGoogle Photosも機械学習の能力がすごいというより、あの一定サイズまでの無限に使えるストレージとそれを支える分散系のバックエンドシステムがあって、はじめてできることなので、Deep Leraningそのものが価値を生み出すというよりは、横断的な学習用データをユーザーから引き出すことができる企業が有利になる、というステージにあると考えてよいのではないかと思っています。

さらにGoogle Photosは明らかに時系列を意識した解析も行われており、大量の写真 + 時系列の技術って、シーン解析からの自動運転までつながるまさに機械学習の王道分野です。

このあたりの時系列なり、複数種類の統合なり、横断的なデータの争奪戦がすでにはじまっていると考えると、かなりしっくりくる、と考えています。

どうしてこのタイミングで機械学習系スタートアップに参加したのか

私事ですが、友人のHarada Hitoshi(@umitanuki)の起業したAlpacaに参加することになりました(正式な参加はもう少し先になりますが)。

もともとDeep Learningに代表される機械学習に強みを持つチームを@umitanukiがCTOとして率いるということで、 このタイミングで人工知能関連に関連するプロダクト開発に参加して、これまでと異なるプロダクト開発の 経験を積みたいという思いもあり、僕もエンジニアとして参加することにしました。

今日からJP Blogも開始しておりますので、興味ありましたら、ぜひ閲覧いただければ、と思います。

blog-jp.alpaca.ai

さてさて、どうして今機械学習系のスタートアップに参加することにしたかを簡単に説明したいと思います。 一番の理由はなんといっても昔から@umitanukiが起業する時は一緒にやろうという話をしていたからなのですが、そういう個人的な事情を抜きにすると、 おそらく機械学習は今後のテクノロジーのテクノロジードライバーになるだろうという思いがあったからです。

インターネットが登場した時、スマートフォンが登場した時、それぞれこれはすごいことになるだろう、という思いがありました。 ただ、インターネットのタイミングは単純に経験不足、スマートフォンの登場したタイミングは育児で身動きが取れず、 なかなかチャレンジすることができませんでした。もちろん、その期間、じっくりと一箇所で経験を詰めたという点において、逆に非常によかったと おもっているのですが、いよいよこのタイミングで友人もチャレンジするということで、一緒にチャレンジしてみたいという思いが強くなりました。

といっても、実際問題、インターネットやスマートフォンの時のような爆発力が、機械学習にあるかというと、これは結構難しいと思っています。

というのも、インターネットもスマートフォンも明らかに、新しい体験を提供するという意味で、極めてわかりやすい形で世界を変えていきましたが、機械学習は どちらかというと何も表面上のインパクトを与えないまま、静かにしかし大きく世界を変えていくだろうと考えているからです。つまり、これは新しい何かが 登場するというよりは、既存のシステムの刷新・または従来と異なるヒトと人工知能のワークフローの提案という形で浸透すると考えています。

これはインターネットやスマートフォンのような旧来のなにかをひっくり返すというよりは、何もひっくり返さずにバックエンドが変わっていくという形で進行 すると考えることが出来ますので、その中で新しいプロダクトを開発していくためには、なによりも既存のシステム自体に強くなければいけません。 そういう意味では、より実際の業務やシステムの背景を知り尽くした上での、プロダクトのデザイン力が求められていくだろうと思っています。 そして、これは相当難しいだろうとも予測しています。

というわけで、かなり厳しい道になりそうですが、何事も楽しんで突き進んでいこうと思いますので、皆様よろしくお願いします。ブログや下記Twitter、 Facebookなどで近況を紹介しつつ、プロダクトリリースなどの主要なタイミングではこのブログでも紹介していこうと思います。

Kindle久しぶりの特大セール「最大50%ポイント還元セール」が開催中!

ひさしぶりにKindleの特大セールがきているようですね。Amazonのポイントは即日付与されるので、一冊買ってからすこし待って2冊目を買えば、実質半額で全巻購入可能です。期限がわからないので気になるヒトはすぐに購入推奨でございます(すでに終了したもよう、実質一日でしたね)

早速チェックしていきましょう!

まず、普段なかなかセールしないヒストリエがセール対象なのは見逃せません。まちがいなくおもしろいので、未読なら購入してもよいかと思います。

「くまみこ」もセール中。ほのぼのギャグマンガですが、ビレッジバンガードのくだりが有名すぎて、逆にあまり読まれてないかもしれません。

沙村広明の新作「波よ聞いてくれ」もセール対象。1、2話だけ読んでいたのですが、絶対におもしろいのですぐに買ってしまいました。

ちょっと気になったのが、週刊アスキーの紙媒体の最終号。記念に買っておきたかったけど、ちょっと家には置きたくないというヒトにはKindleはベストの選択肢かと思います。

なんやかんやいっても、最近の漫画では間違いなく必読だと思う「進撃の巨人」もセール対象。未読の方は最高のチャンスではないでしょうか。

僕の大好きな漫画「少女ファイト」もセール中。これも未読ならガチでおすすめのシリーズでございます。

うわさによると今回の銃夢がかなりおもしろいということで、こちらも買ってみました。

こちらも気になっていたリストにはいっていたのですぐに購入してみました。

ざっと、見た感じ、きになったのは以上です。最後に未読ですが、買ったもの・気になったものもリストにしておきます。

とりあえず以上です。また、読んでいて気になったものがあったら紹介したいと思います。

GW中にGoogle Playの映画が一つ無料なクーポンと家で映画を見るならGoogle Playが楽ちんな話

ほぼタイトルの通りなのですがGW中Google Playの映画が一本無料のクーポンが配布されています。

これ、結構最近だとうれしくして、というのも今家で映画見る時は、Google Playで購入したのをiPhoneのGoogle PlayアプリからChromecastに飛ばすというのをよくやっているからです。Chromecast慣れると、スマホですべて完結して操作できるので楽ちんなのですよね。

値段的にはキャンペーンをよくやっていて、クーポンも配りまくっているAmazon Instant Videoなのですが、こちらはテレビにうつす気軽な方法がないので、現状購入してもPC・タブレットで見るしかなく、家の大きなテレビでみるにはあまり向いていません。

そんなわけで上のクーポンで見逃していたけどメディア芸術祭とかでも非常に高評価だった「たまこラブストーリー」をみようかな、と思います。

ついでに成田空港・品川駅でもクーポン配っているので、近くにいる人はこちらもチェックするとよいのではないかと思います。

「小説家になろう」の初心者向け楽しみ方をまとめてみる - 作品紹介編

以下のエントリーで「小説家になろう」の初心者向け楽しみ方を紹介してみました。

基本的な楽しみ方は上のとおりなのですが、ちょっとだけ追加でいろいろネタを書いてみようかと思います。

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祝!ロジクールの最強マウスの系譜MXシリーズの最新作「MX Master」が発表

まさかのロジクールの最強マウスの系譜MXシリーズの最新作「MX Master」が発表された模様です。これ開発継続していること全くトラックできてませんでした。まさかのマウスのニュースではてなブックマークも250 overですからその話題性がわかりますね!

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時間効率と場所効率と持たないことを重視した一人暮らしのセレクト

以下のエントリーをみつつ、自分が一人暮らしするなら今どうするかを考えてみた。

僕が家電などを選ぶときの基本的な考えは「時間をお金で買う」なので、少々高くても、それが長期的に見てペイするなら買います。逆に安いものを買うとそのメンテナンスとか、やりくりにお金や時間を使うことも多いので、どちらかと言うとそれを避けたいというのがあります。

あとは、できるだけ買わないようにするということ。一人暮らしで重要なのはなによりスペースなので、モノをかってそれを置くために家賃を払うというのは馬鹿らしい。このあたりの場所効率も最大化したいところです。

なので、時間効率と場所効率と持たないことを重視してセレクトしたいと思います。

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