Peerspaceビジネスミーティングから料理教室や映画セットにいたるまで、場所を見つけて借りることができる個人間取引のオンラインマーケットプレース「Peerspace」は、1100万ドルの資金調達を実施したと発表した。このシェアリングエコノミー業界のルーキーは、十分に活用されていない空間や見つけにくい場所の有効活用を提案する。PeerspaceはウェブサイトやiOSアプリを通じて、放棄された駅、他に類のないフォトスタジオ、隠れ家的屋上テラスなどの場所へのアクセスをユーザーに提供する。VentureBeatの取材に対し、Peerspace創設者兼CEOのRonyChammas氏は「個々のユーザーのニーズに最適な空間を提供するための洗練されたレコメンドエンジンを構築しました。プロダクトチームがオフサイトの戦略ミーティングを開催する場合に最適な場所の情報を提供するようなことができるんです」。Peerspaceはサンフランシスコ、ロサンゼルス、ニューヨークで運営されており、近々シアトル、オースティン、シカゴでもサービス開始する。Peerspaceは場所を提供する人から15%、場所を借りる顧客から5%の手数料を徴収する。この料金には、24時間365日のカスタマーサポート、ケータリングなどの追加サービスのための事業者ネットワークへのアクセス、および1,000万ドルの保険賠償金が含まれる。Chammas氏は、約10万件の予約照会が既にPeerspaceを通じて実施されていると語る。「Linkedinによる在宅勤務場提供、Google、Deloitte、Facebook、BuzzFeedのイベント開催から花嫁付添人によるカスタムオーダーのブライダル、またはBBCのニュース速報の収録等、何千もの異なる方法でスペースが使われています」。通じて人々に事例紹介している。Peerspace同社は不動産やホスピタリティ業界に進出して間もない。この分野の最大手は家屋やアパートを貸し借りするためのAirbnbと、共同作業スペースのカッコいいコミュニティを提供するWeWorkがある。注目に値する新参の1つは、カスタマイズ可能な本社機能を提供するKnotelだ。Peerspaceは、ロケーション・スカウトやイベントプランナーのような仲介者の必要性をなくしたいと考えている。Chammas氏はこう語る。「ホテルやタクシーに代わってAirbnbやUberを利用しているビジネス旅行者が増えています。同じように、企業会議やイベントの分野でも変化が起こると考えています。人々は、ホテルの大宴会場みたいな場所をPeerspaceのような独特なものに置き換えようとしているんです」。Peerspaceはホテルチェーンや伝統的なイベント会場を競合他社とみなしている。Partners、日本の不動産開発会社である三井不動産が参加している。Peerspaceはアジアへの拡大計画については言及しなかったが、Chammas氏は同社には新たな都市への拡大計画があると話す。Peerspaceは今回の資金でプロダクト開発を推進し、既存市場での存在感を深める。Peerspaceは2014年に設立され、合計1800万ドルを調達し、現在はサンフランシスコ本社、ニューヨークとロサンゼルスのオフィスに37人の従業員を擁している。言葉で受ける指導というのは常に定性的で曖昧だ。ここに誰もが正しいと判断できる基準やスコアリングがあったとしたら、このトレーニングでの会話が大きく変わるかもしれない。そんなデバイスを公開したのがLEOMOだ。スポー...この記事を読むLEOMO発表会は米国の競技用コースで開催された「もうちょっと足を上げて、そうそう、そんな感じ」ーーランニングやフィットネス、各種スポーツをやったことのある人であればこういうコーチングを受けたことがあるんじゃないだろうか?しかし言葉で受ける指導というのは常に定性的で曖昧だ。ここに誰もが正しいと判断できる基準やスコアリングがあったとしたら、このトレーニングでの会話が大きく変わるかもしれない。そんなデバイスを公開したのがLEOMOだ。スポーツ向けIoTデバイスを開発するLEOMOはウェアラブルデバイス「TYPE-R」を3月9日に発表している。競技アスリートがトレーニングをする際にパフォーマンスを最大化できるデータを各種センサーおよび表示用デバイスによって提供してくれる。これにより、アスリートのフォームや力の効率を最適化できるほか、怪我の防止や回復を助ける効果もある。サイクルコンピューターと同様にバイクに取り付ける同社共同創業者でCEOの加地邦彦氏によれば、当面は招待制で販売する予定で、5月頃の一般販売を目指すという。LEOMOの創業は2012年で、翌年にフィットネス系ログアプリ「Lemonade」(※当時の社名も同じ)をリリース。2015年8月にはFoxconnグループらから580万ドルを調達して今回のデバイス開発を進めてきた。社員数は28名で、アメリカ・サンディエゴと東京にオフィスを構える。モーションキャプチャを普段のトレーニングにLEOMO人の動きをデータ化する仕組みとしてはモーションキャプチャが有名かもしれない。人の体にマーカーを付けてスタジオの中に設置されているカメラで定点観測して動きをデータ化する。TYPE-Rの特徴はこのモーションセンサー類を外に持ち出した点にある。「従来のモーションキャプチャはオペレーターが必要で数百万円の投資が必要です。キャリブレーションするためにカメラが必要なので場所が制限されたんです」(加地氏)。これによりアスリートやコーチのトレーニング環境と同じ条件下でモーションデータを収集することができるようになる。コーチング対象のアスリートがフォームを変えた場合、データに反映されるので指導が的確に伝わったかどうかを確認することができるようになる。「思った通り体を動かすのって実は難しいんです。自分ではまっすぐだと思っていても実際は違う。この脳と体の動きのギャップは言語化できてないんですね。言葉になっていないものを本人に認識させることは難しい」(加地氏)。体に付ける5つのモーションセンサーTYPE-Rでは5つのセンサーを体に付けて計測し、ペダル速度や上下運動、骨盤の前傾角度などから動きを言語化していく。これらのデータはWifi経由でクラウド上にアップロードされ、どこでも解析できるようになるため、例えば遠く離れたコーチからリモートでの指導を受けるということも可能になる。「美しいフォーム」の言語化に取り組む会場でのデモを受けて「Type-Rは私たちにどのように、そしてなぜ私たちがそうすべきか教えてくれる。「正しいこと」を一度でも知れば、コーチはアスリートにベストのパフォーマンス改善プランを伝えることができるようになるよね」というフィードバックも例えばバイクレースで成績優秀な選手だからといって、そのフォームが美しいとは限らない。そもそもその「美しい」という表現は何をもってそういうのか。Analysis)の設立を発表している。IMAはトップスポーツに使用されているスポーツ科学を客観的データの側面から評価し、モーション解析をさらに有効活用できる領域を開拓するのが目的だ。LEOMOのプロジェクトにはスポーツ科学やアスリートなどの有識者も多数参加する例えばスポーツの世界に食べログのようなスコアリングができる世界観をイメージすれば分かりやすいかもしれない。トップアスリートのランニングのフォームは総合得点で4.5、自分は3.0でどこにその差があるのか。いった体の動きの違いをデータで見える化し、人類に共通認識を与える。これが実現すれば例えば怪我の少ない動きとはどういうものか、速く走るためにはどのような重心が必要なのか、そういった説明が可能になる。加地氏はLEOMOの可能性についてこう語っていた。「真円って美しいじゃないですか。誰一人としてフリーハンドで真円は描けない。プロってそれに近いものを描ける人だと思うんです。あなたにとってのベストの動き、自分にとっての真円を描くための判断基準を作りたいんです」。今日(原文掲載日:3月6日)、2017年のシンガポール・コホートに参加するフィンテック・スタートアップ12社を発表した。これらのチームは450社を超える応募の中から選ばれ、ウェルスマネジメント、決済、インシュアテックを含むフィンテックセクターの要素をカバーしている。今日(原文掲載日:3月6日)、2017年のシンガポール・コホートに参加するフィンテック・スタートアップ12社を発表した。これらのチームは450社を超える応募の中から選ばれ、ウェルスマネジメント、決済、インシュアテックを含むフィンテックセクターの要素をカバーしている。ポジショニングなどのトピックを網羅した特別授業に参加することができる。それぞれのチームは25,000シンガポールドル(約200万円)を受け取り、3万平方フィート(約840坪)あるフィンテックハブ「Lattice80」で6ヶ月間にわたり無料のオフィススペース提供が受けられる。アクセス機会を得ることができる。いった、シンガポール政府が支援するイノベーション団体も、これらのスタートアップを支援する予定だ。アクセラレーションは3月にわたって展開され、7月5日のデモデイで終了を迎える予定。参加するスタートアップ12社は次の通りだ。インタフェースを活用し、ハッシュタグや特別なショートリンクによって、ソーシャルメディア・プラットフォーム上での小売業者の商品販売や決済回収を支援する。ウェブアプリを使って、ビッグデータ予測やビッグデータ予測により、企業が顧客のインサイトを集めたり、ユーザ体験を最適化したりするのを支援するアナリティクス・プラットフォームだ。投資家が短期間で正確な金融情報の収集できるようにするのを目指すデジタル証券会社だ。shorts(いわゆる「物言う株主」で、短期で株式売却を狙う)のデータ収集を通じて、株式市場における短期売買に関するデータの収集を支援するプラットフォームだ。株式市場において、ライブデータを配信したり、短期売買に大きな変化が生じた時にアラートを送出したりする機能を持つ。エンジニアが取引アルゴリズムを開発したり、利用したり、共有するのを支援するクオンツ取引(数量的な分析に基づく取引)プラットフォームだ。ウェブアプリを使って、人工知能による見積や金融指標を評価するアルゴリズムを開発できる。正確な仕様分析と予測、最適化されたポートフォリオ運用を提供するための、ディープモデリングを用いた取引プラットフォームだ。価格変動を最小限に抑えるシステムとともに、取引を最適化するロボットアドバイザーを提供している。金融やクラウドファンディング・プラットフォームを活用した、オルタナティブ投資のマーケットプレイスである。マイクロファイナンス組織や銀行向けの、コアバンキングシステムの開発に特化している。システムをサポートしている。プラットフォームである。よる越境送金マッチングプラットフォームである。高価な送金手数料を排除するシステムだとしている。最適化を支援するロボアドバイザーである。データサイエンス、金融クオンツ分析、投資家や専門家のこみゅにてぃを通じて、投資家が自らの投資目標に到達するのを支援する、オンラインアドバイザリー/投資プラットフォームである。植野力氏による寄稿である。2014年8月の創業、2015年1月にサムライインキュベートからシードラウンドで10万ドルを資金調達していることを明らかにしている。植野力氏による寄稿である。2014年8月の創業、2015年1月にサムライインキュベートからシードラウンドで10万ドルを資金調達していることを明らかにしている。現在、イスラエルのスタートアップと投資家のマッチングプラットフォーム「MillionTimes」を運営。Tokyo」を開催している。ブレインテック(脳神経科学)という言葉に馴染みのある読者の方はどれくらいいらっしゃるだろうか?イスラエルでは現在、脳神経科学を活用したスタートアップが100社以上活動している。2017」の様子をお届けしようと思う。Technologies。氏が設立を主導した団体だ。ようなグローバルカンファレンスの他にも、ブレインテック・スタートアップ企業の創業支援を行うアクセラレータープログラム「Brainnovations」や、投資家や大企業のネットワークを活用してブレインテック・スタートアップの資金面での支援を行う「Braingels」などを通じて、ビジネス化に向けて時間やナレッジ、資金を必要とするブレインテック・スタートアップの創業からスケールアップ支援を行っている。)、脳卒中や鬱などといった脳神経や中枢神経関連の疾患の原因特定や治療法に関する最先端の研究や取組みなどを紹介、議論を行った。Interface)、ソフトウェアアルゴリズム技術の発達により、メディカルデバイスを用いたアプローチも増えているという。優勝、サンフランシスコ行きの航空チケットを獲得した。ブースなどに多くの人が集まっていた。本カンファレンスには、イスラエル内外のVCやIBMなどのIT企業、日本からも大手企業の研究者が訪れるなど、世界中から1,000名以上の参加者があった。脳神経や中枢神経の活動を明らかにすることで、患者にとってはより効率的で安価な治療法を提供、一般消費者に対しても集中力や認知能力、興味の度合いを明らかにすることで生産性向上やマーケティング、スポーツ、教育などの分野での活用が始まりつつあるブレインテックに、世界中の企業や投資家からの密かな注目が集まりつつあることが感じられた。2017.03.12SHARE:Facebookが偽ニュース(フェイク・ニュース)の問題に取り組むと宣言したのが昨年11月。その後、具体的なプランとして5つの項目を挙げて対策すると公表していました。この内のトップバッター、「ユーザーが不正確と判断したストーリーに警告ラベルを追加」が静かにスタートしているようです。発見したのがGizmodoで、偽情報と思われるサイトの記事の下に表示されることになるそうです。...この記事を読むFacebookが偽ニュース(フェイク・ニュース)の問題に取り組むと宣言したのが昨年11月。その後、具体的なプランとして5つの項目を挙げて対策すると公表していました。この内のトップバッター、「ユーザーが不正確と判断したストーリーに警告ラベルを追加」が静かにスタートしているようです。発見したのがGizmodoで、偽情報と思われるサイトの記事の下に表示されることになるそうです。2017個人的にFortuneの解説が分かりよかったのでそちらを読むと、嘘かどうかの判断はPolitifactやSnopes.comなどの独立した調査機関によってチェックされるとしています。Instituteによって運営されている。この原則には資金と情報源において中立性および透明性が盛り込まれている。Insiderの記述ではもう少し詳しく解説しています。Facebookはジャーナリズム非営利団体Poynterが運営する国際的で超党派的なファクトチェッキングネットワークに参加する多数のメディアと提携した。News、PolitiFactの4つを採用している。(すべてのファクトチェッカーは、Poynterが作成した原則規定を遵守する必要がある)。Insiderより引用)ただ、やっぱり第三者機関によるチェックといってもチェックするまでの時間(Recodeの報道では数日)が必要で、誰かが嘘じゃね?と通報してから第三者機関でチェック、「みんな!これは嘘の情報です!拡散しないで!」と警告するまでのタイムラグだけで十分に延焼する可能性があります。日本ではまだ(少なくとも私が見たところですが関連情報もないので)始まっていないこの通報システムですが、それ以前の偽情報かどうかを判断する第三者機関としては、今年春に偽ニュース対策に取り組む協議会が設立されると朝日新聞が報じています。システム同様に難しいのは判断の基準で、明らかなクリック詐欺みたいなサイトは別として、匿名のリークサイトみたいなとこに流れる真偽不明の情報や、思いっきり右・左に寄った、片方からは嘘としか思えないトンデモ情報の扱い、個人的にもこのネットらしいと言えばネットっぽい話題を、特定団体やプラットフォームがどう判断するのかというのは興味深いところであります。Kastanis氏による。Kastanis氏による。innovation.機械学習(ML)と人工知能(AI)の今後への期待は驚くものである。スマホと話せたり、お気に入りアプリは写真に写る友人や家族を識別してくれる。これは一晩で実現したものではない。ネットワーク自体が拡大したことと、高度なコンピュータ科学技術がこれらを導いたのだ。現在の「すごく繋がった」世界において一番の利益をもたらす分野は、情報、通信、コマース、エンターテインメントである。「ネットワーク化された社会」については多くのことが書かれているが、この常に変化し続ける過程では、ネットワーク自体がその社会の本質的な貢献者となっている。AIとMLは現在の学習ネットワークからデータ認識ネットワーク、自己駆動ネットワーク、自己修復ネットワークに至る4つの進化段階を通じてネットワークを成長させる。今日のネットワークはステージIにある。ネットワーク状態の監視とリアルタイムに近い最適化のフィードバックループで問題を解決したり、パフォーマンスを向上させたりする。知覚システムとネットワークを最適化するやり方は、人間が作成した簡単な記述分析ルールと経験則に基づいている。信号AがC秒間設定値のBを上回る場合、動作Xを開始する、といった具合だ。これらのルールは通常、解釈が容易であるがハードコード(固定化)され、変化する環境に適応することができず、さまざまな状況に効果的に対処するための複雑さがないため、最新のデータ駆動型の代替案としては最適ではない。実際、これらのルールは経験豊かで知的な人でさえ、ネットワークKPIに影響を与える意味のある相関関係や影響を与える要因の膨大なデータセットの中において見つけることができないだろう。「リアルタイム」が制限となり最適なパフォーマンスで対処しきれないトラブルを予期するのは人間の手では叶わない。ステージII:予測ネットワークーー「何が起こるか知っている」タイミングが全てだ。ステージIIネットワークは、過去のネットワークデータ内のパターンを継続的に見つけ、将来の行動を予測するためにそれらを使用する。MLは、時間/日、ネットワークイベント、1回限りか定期的な外部イベントや要因(選挙、自然災害、YouTubeの傾向など)など、インパクトがあると思われる要因を分析するよう指示できる。データの価値は、過去のネットワークパフォーマンスと将来の最適化を提供する手動ソリューションとの間の確率的相関関係にある。MLは、データ科学者とドメイン専門家が協力し合って、ノイズから信号を分離し、MLモデルを実用する前にテストすることで、モデルの複雑さが許す限りの相関を取得できる。MLモデルは、ネットワークKPIの徹底的な分布と外部の影響要因のめまぐるしい配列を明らかにし、将来の結果を予測するための相関関係を細部まで明らかにすることができる。これらの予測は、人間の監視者に、どのようにネットワークリソースを配布し、最適化を実行するべきかという高度なアドバイスを提供し、低コストでパフォーマンスを向上させる。ネットワーク型の「オートパイロット」は、最適な経路からのわずかな予測偏差を検出し、実際の問題が現れるずっと前に人間のオペレータに警告を出すことができる。データを継続的に収集し、現実と予測を比較することで精度が向上し、次世代モデルの改善につながる。ステージIIのML法には、線形および非線形の監視方法、ツリーベースのアンサンブル、ニューラルネットワーク、およびバッチ学習(例えば、一夜漬けトレーニング)が含まれる。ステージIIの予測的支援とは人間のオペレータが変更を実施するまでに余裕ある時間を与えることに他ならない。その結果はネットワーク性能の突破口となり、機械が予測を行い、人間は時間に余裕を持って解決策を見つけることができるようになる。生徒はいずれ指導者となる。ステージIIIでは、AIアルゴリズムが過去のパフォーマンスをレビューし、人間の指示とは無関係に、ヒューマンロジックのガイダンス外の将来のパフォーマンスに影響を及ぼすであろう、発見されていない相関要因を特定する。ネットワークデータや初期のガイダンスを超えて、生成されたデータやシミュレートされたデータなどの外部データセットに目を向ける。機械は監督された方法から得られた知識を使用し、その知識を監督されていない方法に適用し、人間の介入や指導なしに未発見の相関係数を明らかにする。ステージIIIネットワークは、管理者が将来のビジネスの影響を判断するための複数パターンの予測をネットワーク自己の理論的行動に基づいて作成する。ネットワークは人間の管理者に可能性のある将来の結果から選択肢を与える(スーパーボウル中の最適なパフォーマンス、または休暇中の最低電力使用量等)こうして、ネットワークは単一の未来を予測するだけでなく、人間の同僚に多元的な先見情報を提供することで、戦略的ネットワーク最適化の時代を切り開く。ステージIIIのMLメソッドには、ディープラーニング技術、シミュレーション技術、その他の高度なコンピュータ科学技術(高度な統計、モデルガバナンス、オートマモデル選択など)が含まれる。非常に有能ではあるが、ステージIIIのネットワークは技術的に「インテリジェント」ではない。大きな飛躍はステージIVで発生する。