ごとの顧客評価と栽培データの統合を通して、予め収入を予測できるデータドリブン農業を構築。ジェルネイルメーカーのプロモーションを支援する「スポンサープラン」を本格的に提供開始。働き方、サービス業の形。2020.02.21SHARE:自動運転デリバリー・スタートアップ「Nuro」は、2030年までに915億ドルに達するとされる消費者向けデリバリー市場にて、急速な拡大を続けている。無人運転配達車の安全規定適用除外を認められた第二世代カスタム・ビルド・シャトル「R2」を発表した。Nuro自動運転デリバリー・スタートアップ「Nuro」は、2030年までに915億ドルに達するとされる消費者向けデリバリー市場にて、急速な拡大を続けている。無人運転配達車の安全規定適用除外を認められた第二世代カスタム・ビルド・シャトル「R2」を発表した。R2は間もなく、ヒューストン・テキサス地域にて、Nuroが展開する自動運転版プリウスのサービス車隊に加わる。ドミノピザやウォルマート、Krogerなどのパートナー店から消費者宅までのデリバリーを公道で実施していくとしている。対応できるよう、より丈夫にデザインされている。従来の車では一般的であるサイドミラーが存在せず、車体は角がなく丸みを帯びている。R2は様々なセンサーを搭載しており、常時360度周囲の状況を見渡すことができるよう設計されている。具体的には、赤外線カメラ・RGBカメラ・レーダー・短距離及び長距離ライダーセンサー・超音波などを複合的に活用している。収納スペースに関しては、前作R1よりも65%以上の広さが増大されており、穀物や肉・魚・生鮮食品を保存するための気温調節機能も備えている点が特徴である。Nuroボンネットの下には、31kWh(キロワットアワー)のバッテリー、余剰制動制御システム、自動照明・シグナル、歩行者保護のための音声スピーカーを搭載。これら全ての装置によって、同車体の重量は1150kg(2.5トン)を超えている。米国運輸省のプレスリリースによれば、R2は、道路交通安全局の安全規定適用除外を認められたことによって、一般的な乗用車であれば必要となる複数の用件を無視できるため、よりスムーズに開発を推進できることになるという。R2が同局から認可を受けることができた理由は、時速25マイル(時速約40km)というスピードの遅さと、人ではなく商品だけを乗せる利用目的の限定性によるもの。なかで、R2を最大5000台しか製造・運用することができず、随時運用結果についてレポートを提出することを義務付けられている。米国運輸長官のElaine氏は以下のように話す。R2は低速の自動運転車であるため、従来当局が要件としていたミラーやフロントガラスなどの機能装備は意味をなさず、不要だと判断しました。Zhu氏によって2016年に創業された。カリフォルニア・マウンテンビューに拠点を置く同社は、400名以上の従業員と、100名以上の契約社員を抱え、これまで75台以上のデリバリー自動車を開発してきた実績を持つ。向こう数か月以内に、同社はカリフォルニア、テキサス、アリゾナ地域の公道で50台以上のテストを実施する予定である。Technologiesなど、近年大型調達を成功させているスタートアップが存在している。消費者宅まで生鮮食品のデリバリーを行うFarmstead、自動運転デリバリー・ロボットScoutを発表したAmazon、そしてFedExなど、競合例は枚挙にいとまがない。Nuroはソフトバンクの支援を得ている点で大きく優勢だという見方もある。同ファンドは今年初頭に、ソフトバンク・ビジョン・ファンドを通し、Nuroへ約10億ドルを投資すると発表し、同社の評価額は27億ドルに到達した。Nuno会長であるFerguson氏は、本ニュースに関し以下のようなコメントを残している。我々は世界をより安全にする自動運転車を再構築すると言う信念の下、Nuroを創業しました。我々は米国運輸省が、米国運輸長官Elaine氏の下、公共の安全を推進し、自動運転業界に法的正当性を与えてくれたことに大変感謝しており、第二世代製品R2が、ローカル・コマースの変革を押し進めると確信しています。今回の安全規定適用除外の認定は、米国の交通安全を向上させ得るでしょう。弊社の世界トップレベルのチームは、現在のR2のデザインに到達するまでに数え切れないほどの問題を解決し、広範なモデリング、研究、およびテストを実施してきています。CEOであるジャック・ドーシー氏が率いるフィンテック・スタートアップ「Square」は、トロントに拠点を置くAI研究企業「Dessa」(旧DeepLearni.ng)を買収したと発表した。買収金額は明らかにはなっていない。Square社は、本買収が同社の機械学習及びAI技術の向上を加速させ、プロダクト及びその顧客に大きなメリットをもたらすと期待している。CEOであるジャック・ドーシー氏が率いるフィンテック・スタートアップ「Square」は、トロントに拠点を置くAI研究企業「Dessa」(旧DeepLearni.ng)を買収したと発表した。買収金額は明らかにはなっていない。Square社は、本買収が同社の機械学習及びAI技術の向上を加速させ、プロダクト及びその顧客に大きなメリットをもたらすと期待している。Squareはプレスリリース内で、Dessaと買収後のプランについて、以下のように述べている。Dessaは機械学習技術業界をリードする存在である。買収後にDessa社を離れる従業員はおらず、プロダクトや顧客、ビジネス・オペレーションに早急な変化は加えない(同社の共同創業者も、引き続きポジションは変わらない)。トロントは機械学習の研究開発分野における世界的なハブである。カナダの優秀なエンジニア組織への投資によって、トロントの成長するテクノロジー・セクターにおいて存在感を拡大できることを嬉しく思います。Wong氏ら4人によって2016年に創業され、2017年9月には900万ドルの資金調達に成功している。他の人物のものへと入れ替える技術を開発したことで有名だ。後者の技術は、以下動画の音声ディープ・フェイクに活用されており、その驚くべき性能から、数多くのオープンソース検知技術が誕生するきっかけとなった。Dessaは、同社の企業向けAIプラットホーム「Foundation」の中で、そのソリューションの一部として「Atlas」と「Orbit」と呼ばれるコア・プロダクトを提供している。」のインテグレーションを実現する。Orbitに関しては、実稼働環境での機械学習のための包括的監視ツールであり、モデルの再訓練とデータ品質・メトリック・入力などの追跡、警告及び通知によって、スポットライトの異常とデータパイプラインの障害をサポートする。Dessaはこれら製品の商用化を成功させた後には、ヘルスケアや宇宙、教育分野の組織と提携を行い、”我々人類が直面する大きな問題の解決”への応用を目指している。昨年末、同社は超新星をより早く正確に特定するAIシステム「space2vec」の開発に着手したり、またScotiabankと共同し、クレジットカードの債権回収を向上させるための消費者行動分析システムの開発を進めるなど、様々な応用先を模索していることが分かる。共同創業者の一人Piron氏によれば、Dessaの技術は、ディープ・フェイク乱用を防ぎ、Squareの金融サービス品質向上のために活用されるという。同社はSquareによる買収は昔から検討されていた訳ではないとし、偶然に近い形で築かれた関係によるものだと発言している。同氏はブログポストの中で、本買収に関し以下のようにコメントしている。Squareへの参画は、我々の機械学習の適応可能性を発展させることに繋がり、研究開発へのコミットメントを倍増させてくれるでしょう。長い間、Square社は、既存の金融システムへのアクセスを封じられた人々を経済的にエンパワーメントしてきました。Square社にて、機械学習を用いて、世界中の顧客にとって使いやすい新しい金融サービスを開発できることは、非常に嬉しいことです。Labs」を買収している。機能を追加することを発表した。機能を追加することを発表した。Moovitは、サードパーティーに対する交通データの提供というビジネスも提供してはいるが、複数の交通オプションからユーザーに最適な移動ルートを提供する消費者向けのナビ・乗り換えアプリとして広く知られており、世界中に500万人以上のユーザーを抱えている。ARナビゲーションというコンセプト自体は、何も今に提案された類のものではない。Map内で、スマホカメラを通し方向指示矢印を表示するAR機能を提供開始している。本機能のターゲットは、交通機関の利用開始時や乗り換えの際、徒歩圏内にあるはずの地下鉄の駅やバス停の入り口を見失ってしまいがちな観光客だ。そんな状況では、アプリのマップを見ただけでは、どこにエントランスの階段・バス停があるのかは判断がつかず立ち往生してしまう。Directionをスタートさせる。Finderボタンを押し、スマートフォンを顔正面の位置にまで持ち上げ、カメラフレームに周囲の道路風景を収めると、アプリは画面が上部にAR画面・下部にマップといった形で分割表示される。AR画面内には駅やバス停などの目的地の位置と、その場所までの正確な距離及び時間がポップアップ式で表示され、ユーザーは現在地から最短で目的地に到達できるという訳だ。Mapの大きな違いを強調している。MapのARは散策に特化しているのに対し、MoovitのARは公共交通機関の利用に特化しており、表示される情報も電車やバスの利用・乗り換えに特化しているという点である。appあまりよく知らない街・場所では、一般的なマップ・アプリだけでは自分の位置を正確に把握することは難しい。これまで私たちは、とりあえず歩き出して間違えた方角に進んだり、異なる道を歩いてしまったりと、貴重な時間を失ってしまいかねない。Finderの誕生は、数カ月前にFacebookにポストされたユーザーによるアイディアに端を発しており、そのアイディアに触発されたメンバーが半年に一度のハッカソンで開発を開始したのが始まりである。Meydad氏はこう説明する。見慣れない場所を歩き回るのは極めて骨が折れる行為です。私たちは、ハッカソンで始まった独創的なプロジェクトを、実際にユーザーのニーズに応えるレベルのプロダクトにまで引き上げ、Moovitの革新性を次のレベルに発展させることができたことを誇りに感じています。Finderは、目的地までの徒歩移動を快適に変え、そして都市の移動をシンプルにするというビジョンを実現しました。Finderは現在、MoovitのiPhoneアプリからベータ版が利用可能で、またAndroid版でもローンチされると予定だ。解説のような、従来の2D映像のYouTubeストリームを視聴したことがあれば、ストリーム映像は視覚的にフラットであることがわかるだろう。ビデオの隅に人の顔を重ね、コメントが加えられることもある。Appleは、こうしたAR/VRストリーミングのパラダイムに変革をもたらそうとしている。解説のような、従来の2D映像のYouTubeストリームを視聴したことがあれば、ストリーム映像は視覚的にフラットであることがわかるだろう。ビデオの隅に人の顔を重ね、コメントが加えられることもある。Appleは、こうしたAR/VRストリーミングのパラダイムに変革をもたらそうとしている。特許出願の公開により、AR/VR視聴者が自ら選んだ角度からストリーミングコンテンツを視聴できるよう、複数のストリーム映像を合成する取り組みを進めていることが明らかになった。使用するテクノロジーは複雑だが、結果はかなり簡単に理解できる。Appleは、iPhoneやiPadのカメラによる2D映像のシーン内にポケモンなどの拡張コンテンツを合成するような、単一アングルからビデオとオーディオを記録する方法の代わりに、撮影者の視点からのデータと視聴者の体験を変えるためのタイムスタンプ付きデータの両方を、別々のストリームデータとして記録する。ひとつの事例は、同じ3Dモデルと埋め込まれた固定オーディオによる情報を駆使し、MRヘッドセットの視点からシーンを適切に再現することで、視聴者が配信者と異なる角度からAR/VRコンテンツを体験することを可能にする。別の実装では、視聴者自身が簡単に切り替えられる複数のアングルをそれぞれ記録する。ある事例では、ハードウェアの機能に応じて、温度・照明・その場にいる人間などの本来のシーンに存在した要素を、ストリームに持ち込んだり、ストリームから取り出したりすることもできる。Appleが目指すゴールは、さまざまな方法で味わえる「リッチで」深みをもった、保存の簡単なAR/VRレコーディングを作成することだ。ビデオのようではあるが参加すればインタラクティブなものに変化する。した合成コンテンツを受動的に再生する、ウェブプラグインになりうる可能性を秘めている。Appleの歴史上におけるインタラクティブなモバイル広告の観点から捉えてみると、ユーザーを広告に引き付ける手段、またはARゲーム実況のためのビデオ配信において次世代の進化になり得る。これは本日2月6日に公開され、昨年8月に出願されていた特許出願であるため、技術展開のタイムラインはわからない。Arcadeのタイトルをプレビューする新しい方法として実装されるのかもしれない。data」の抄訳になります。Uberは気象テクノロジー企業「ClimaCell」とパートナーシップを締結することで、同サービス利用時に算出されるETA(到着予定時刻)の算出能力向上を目指す。data」の抄訳になります。Uberは気象テクノロジー企業「ClimaCell」とパートナーシップを締結することで、同サービス利用時に算出されるETA(到着予定時刻)の算出能力向上を目指す。ClimaCellは2016年にボストンで創業された、リアルタイムな天候予測に特化したテクノロジー企業である。同社は、政府の衛星から収集される典型的な気象予報データではなく、より地表近くに存在する複数のデータソース、すなわち、自動車やドローン、カメラ、飛行機、ヘルスケアデバイスなどのIoTネットワークから情報を収集する。Things”と呼んでいる。天候と交通の相関性は一般的にもよく知られており、例えばある研究では雨は交通速度を12%程度まで低下させるという結果も出ている。雪・霧・路面凍結などはさらに悪質な交通状況を生み出すことで事故発生を助長し、交通速度の低下を招く。正確な情報は重要であり、リアルタイムかつローカルな天候予測は航空や建築、アウトドア・イベント、流通業界の助けになる。UberはClimaCellが開発するソフトウェア「HyperCast」を活用しており、同ソフトウェアは、雨や雷、空気質指数などの、世界中のローカルな気象データを分単位での閲覧を可能にする。softwareClimaCellは創業以来、ソフトバンクやフォードなどの名だたる投資家らから、累計で約8,000万ドル以上の調達を成功させており、DeltaやUnited、JetBlueなどの航空会社や、AWSやフォードなどの企業を顧客としている。ビッグデータは、生命保険契約の発行、都市・人間の行動のインサイト活用、交通の改善などあらゆる現代的なデジタル・サービスの裏側で活用されている。2月初旬も、配送・物流大手であるUPSが、リアルタイムデータを基に最適な配送ルートを発見する新しい動的ルーティング機能を発表している。当然だが、Uberは兼ねてからビッグデータ活用を強く推進してきている。過去にも移動時間推定に対する天候データ活用に取り組んでいる。休日や宗教行事、コンサート、フェスティバルなどのビッグ・データを収集し、サービス需要の増減予測を行う「PredictHQ」とパートナーシップを結び、サービス需給の最適化を図る試みを行なってきた。そんな中、ClimaCellの導入は、同社サービスにおける移動時間の推定能力を向上し、さらなるユーザー・エクスペリエンスの向上を実現するだろう。ラウンドで約2億円を超達したと発表した。ラウンドで約2億円を超達したと発表した。昨年実施したシードラウンドに続くフォローオンでの出資。)らが参加できるプラットフォーム。約250万人以上の治験希望者データベース、10以上のヘルスケア関連媒体メディア、10以上の患者会や患者団体への治験情報拡散が可能。新薬開発から市場投入を行うとする製薬会社の活動を支援する。Concierge)」の開発を加速する。治験情報の提供を行う。して「ミライク」の開発に着手しており、2020年中のサービス開始を目論む。ミライクでは、ユーザデータをもとにした治験情報やヘルスケア情報のマッチングを行い、「ヘルスケア型情報銀行」を目指すとしている。有料購読サービスを提供。有料記事の閲読、全記事への回数無制限閲読、5万社を超える企業データベースへの無制限アクセス、カンファレンスへの限定割引などの特典があります。いうファッションのレンタルプラットフォームを試していた。有料購読サービスを提供。有料記事の閲読、全記事への回数無制限閲読、5万社を超える企業データベースへの無制限アクセス、カンファレンスへの限定割引などの特典があります。いうファッションのレンタルプラットフォームを試していた。サービスの順番待ちリストが3,000人以上にまで成長すると、シンガポールを拠点とする2人は、このアイデアには追い求める価値があると決断した。彼らは母国でプラットフォームをローンチし、そして2017年にインドネシアに進出した。地理的なカバー範囲や資金面で抜きん出ている。ラウンドも含め、2,500万米ドルを調達している。次のように語っている。今後数か月間でさらに多くの資金、おそらく200万米ドル以上を調達する機会があります。同社のプラットフォームには20万人以上の登録ユーザがいるとしている。見た目はファッションのスタートアップ、中身はロジスティクスのスタートアップ服のレンタルは新しいビジネスではない。以前からいくつものブティックがこのサービスを提供している。一般的には、直接ショップに出向き、服を借り、着た後で返却する。ようなウェブサイトで、ドレスのコレクションをオンラインで借りることができる。これらのサイトが注力しているのは、結婚式や式典といった特別なイベント用の服である。注力しているのは普段着だ。同社が提供しているサブスクリプションサービスでは月額料金を払い、コレクションの中から無制限に、一度に3着から5着までを借りることができる。氏はこのプラットフォームを「クラウドワードローブ」と例えている。このアプローチで同社はユーザを引き留めているが、ロジスティクスの観点からは悪夢のようなものだ。弊社のビジネスは本当にユニークです。出て行ったものは戻ってくる必要があります。コマースとは大きく違います。始めたときは、30社以上のサードパーティのロジスティクス企業とパートナーシップを結び、様々な倉庫管理システムを使用していた。一般的なロジスティクスビジネスにとってリバースロジスティクスは比較的小さな部分であるため、彼らの多くはそこに十分な投資をしていないということに同氏は気づいた。とっては消費者への商品発送と同じく重要だったのだ。不十分なリバースロジスティクスのソリューションは、顧客にとって多くのペインポイントを生じさせかねない。返却のロジスティクスのプロセスは複雑だ。スケジュールに合わせて洗濯できるように、そして偽物でないことを確認しなければならないので、商品は時間通りに到着しなければならない。別の顧客が借りたいと言った際に簡単に取り出せるように、システムは服がどこに保管されているのかを理解しておかなければならない。最終的に私たちは、これはどうやったら落とし込めるのだろうと自問しました。ビジネスの経済的な面を享受することはできるのだろうか?そのときから全てを査定し始め、ロジスティクスと倉庫のシステムを一から作り始めたのです。