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【編集部注】執筆者のJose Nazario博士は、Fastlyにてセキュリティリサーチ部門のディレクターを務めており、”Secure Architectures with OpenBSD”や”Defense and Detection Strategies against Internet Worms”の著者でもある。

巨大なテック企業から街角の商店を含め、全ての企業はデジタル企業だ。パートナーやサプライヤーといった関係者から成り立つ大きなエコシステムの存在によって、企業はサービスを提供することができている。そして、日々生活がデジタル化していくのを目の当たりにしている顧客もそこにいる。

デジタルサービスがちゃんと機能するため、もしくは無料であり続けるために、ユーザーデータの収集が必要であると多くの消費者が理解している。例えば、地図サービスで位置情報が把握できなければ、サービスの訴求力が弱まってしまう。つまり便利さとプライバシーはトレードオフの関係にあり、ほとんどの人はそれを問題視していない。そして、トレードオフに関する交渉は、消費者とオンラインサイトまたはオンラインサービスとの間で発生している。

しかし、消費者と直接関わりを持つ企業に対してサービスを提供している企業はどうだろうか？舞台裏で動いているパートナーやサードパーティといった存在のことだ。そのうちの多くが、ISPやクラウドサービス企業、コンテンツデリバリネットワーク（CDN)で、インターネットのトラフィックの45％がこのような企業を介している。オリンピックの映像を途切れることなく高速配信し、ECサイトで何十億件もの決済を処理しているのも彼らなのだ。そして彼らのようなサードパーティも、ユーザーのネット上での行動をトラックし、データとして販売している可能性があるということに多くの消費者は気づいていない。

連邦通信委員会（FCC）は、同意なしにユーザーデータを販売しているISPの取り締まりを行っており、最近CDNにもその目を向けはじめた。しかし、ユーザーデータの悪用を止めるためには、規制が作られるのを待っていれば良いということではない。全てのサードパーティは、自分たちがどのようなデータを集めているかをはっきりと公に開示する道徳的責任を負っている。そして、このような情報は契約がむすばれる前に、消費者や法人顧客に対して提供されるべきだ。さらに各企業は、このような消費者中心の個人情報の取扱方法に従うよう、関係するサードパーティに対して強く求めるべきである。

ユーザーデータは少ないほど良い

ユーザーデータの収集は、むしろ善意に基いてはじめられるケースもある。例えばオンラインサービスでは、ユーザーがモバイル端末とデスクトップ端末のどちらを利用してサイトにアクセスしているかというのを知ることで、ユーザーエクスペリエンスを向上させることができる。しかし、オンラインサービスが性別などの人口統計情報を集め出し、消費者にとっては少しパーソナライズされ過ぎているとも映るようなコンテンツを表示するようになると、ユーザーデータの収集・保管に悪意を感じるようになる。

プロバイダは、保管するユーザーデータの量が減ることで、時間と共にその利点を感じられるようになるだろう。もしもプロバイダがユーザーデータを保管しなければ、政府からデータ提出要請を受けても、提出できるデータがないことになる。さらに、サイバーアタックやデータ漏洩から守らなければならないデータの量も減少する。ISP・CDNに関しては特に、ユーザーデータ無しでも何ら問題なく業務を行うことができるのだ。

透明性を向上させユーザーにデータコントロールを返上せよ

Pew Researchの調査によれば、90％以上の大人が、自分たちのデータを企業がオンラインでどのように収集し共有するかに関してコントロールを失ってしまったと感じている。ユーザーデータのアクセス権やデータ保管の期間、また広告をパーソナライズするため、どのようにデータが結合・再構成されるかなどについて、近いうちに企業はユーザーへ情報を開示するよう義務付けられることになるだろう。テック企業最大手のGoogleが、ユーザーデータ収集周りの透明性向上に向けた動きを先導しており、同社のサービスでは、ユーザーがどの情報が共有されても良く、どの情報は共有して欲しくないかというのを簡単に選べるようになっている。

企業が失うものとは？

企業がどのようなデータを収集・販売することができ、どのくらいの期間データを保管できるかについては、まだ法整備が進んでいない。現存する規制も州によってまちまちで、内容もそこまで厳しくはない。しかし、企業がデータ収集を収益源とするのは賢明ではないだろう。オンライン広告ブロッカーが普及していく中、市場ではすでに自己補正の動きが見えはじめている。さらに、ISPのデータ収集量を削減しようとする動きを、FCCは止めないかもしれない。

サードパーティの中には、消費者と直接関わりを持つ企業が受け取った承諾の影に隠れていることに満足している企業がいる一方で、それではいけないとちゃんと感じている企業も存在する。この曖昧な承諾が現状なのかもしれないが、これもそう長くは続かないだろう。今こそ、全てのサードパーティに対してユーザーデータ保護の水準を高く保ち、データ利用の目的を開示するよう求めるべきだ。自分たちのサービスにとって必須ではないユーザーデータを収集・共有・販売したいという気持ちに打ち克った企業こそが、最終的に日の目を見るのだ。

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（翻訳：Atsushi Yukutake/ Twitter）

どの証券会社でも、株式を注文するためには、ユーザーは指定の証券口座に入金する必要がある。けれど、そのためだけにATMや銀行に行って、預金口座から証券口座に送金する時間を取れない人も多いだろう。また、証券口座に送金しても、着金が反映されるまでには時間がかかる。金曜日の夜に送金して、週明けまで着金が反映されないのでは、株を買いたいと思った時に購入することは難しくなる。

証券取引アプリのOne Tap BUYはこの送金作業を簡略化するため、みずほ銀行が提供する「アドバンストデビット」機能と連携し、新しく「銀行においたまま買付」サービスを提供することを本日発表した。その名が示す通り、銀行口座から証券口座に資金を移さずとも、株の買い付けができるサービスだ。

みずほ銀行の預金口座を持つOne tap BUYのユーザーは、スマホから「銀行においたまま買付」への申し込み手続きを行うことができる。手続き完了後、One Tap BUYで株式を購入する時に「入金連携」でみずほ銀行の口座を指定すると、One Tap BUYのシステムが預金残高を確認し、買付金額以上の金額が入っていれば、買付を行う仕組みだ。

「One Tap BUYは、日本で株式投資を身近にしたいという思いで創業しました」とOne Tap BUYの取締役マーケティング部長三好美佐子氏は説明する。それを実現するため、創業時はまず株式の注文の部分を簡単にするサービス開発に注力してきたと話す。昨年開催されたTechCrunch Japan 2015では、スタートアップバトルに出場し、銘柄と金額を指定して3タップだけで株式取引ができるシンプルなアプリUIを披露した。今年の6月に正式ローンチしたOne Tap BUYのアプリは、6万6300以上のダウンロードを達成している。

ただ、ユーザーの中には口座開設はするものの、入金に至らない人もいたと三好氏は話す。そういったユーザーにヒアリングを行い、入金のハードルを下げる施策を検討した結果、今回の「銀行においたまま買付」の開発につながったそうだ。「銀行においたまま買付」を利用するには、1回の取引につき108円を課金する予定だが、2017年3月末までは無料で提供する予定だ。

【編集部注】著者のJoanna GlasnerはCrunchBaseの記者である。

特定の大学が資金を得てスタートアップを起業する人材を多く輩出することは、良く知られている。これらの学校はある種のクオリティを共有している：大学の威信、大規模なSTEMプログラム、研究の技量、そして投資家たちの資金源が集中する場所の近隣にあることなどだ。

CrunchBase内で私たちは、そのような大学間の記録を追跡するための定量化を行ってみた。まず、米国のトップ研究大学のリストから開始した。2016年のファンディングデータと所属大学のクロスレファレンスを使って、どの大学機関が、シードやVCによって資金調達を果たしたスタートアップの創業者（卒業生、在学生）を、最も多く輩出したのかを決定した。

結果、資金調達を受けたスタートアップ創業者の輩出数としてスタンフォード大が圧倒的なリーダーとして示された。今年ここまでの実績は225人であり、Crunchbase Pro検索によれば、他のどの大学よりも遥かに多い。MITは第2位で、少なくとも145人を輩出、そのあとに続くのがカリフォルニア大学バークレー校とハーバード大学 だ。

以下に示したのがトップ10の比較である。

高額の資金調達を果たしたスタートアップの創業者の出身大学、という観点で見てもランキングはあまり変化しなかった。

私たちは少なくとも1000万ドルの調達を果たした2012年以降のスタートアップを調べてみた。スタンフォード大学は、ここでも依然トップだった。同大学に所属していた創業者の会社は420社に及ぶ。次はMITの269、ハーバード大学の251、そしてカリフォルニア大学バークレー校の239と続いている。

しかしほとんどの資本をプライベートに調達している企業の創設者の出身大学を見ると、こうした予測は難しくなる。CrunchBaseのUnicorn Leaderboardメンバーの、米国における最も価値ある5社のCEOの出身大学を見てみた結果、過去に大きなスタートアップを創業した卒業生がいることで知られた大学に通っていたことは、ある程度助けにはなるものの、決して必須条件ではないことがわかった。

最も価値ある米国のプライベートなベンチャー支援5社とは以下のものだ：Uber、Airbnb、Palantir、Snapchat、およびWeWork。それぞれの創業者CEOの出身大学は、UCLA、ロードアイランドスクールオブデザイン、スタンフォード、スタンフォード、そしてバルークカレッジである。

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（翻訳：Sako）

【編集部注】著者のClaire Bretton氏はdaco.ioの共同設立者の1人である。daco.ioはディープラーニングを使ったユニークな競合トラッキングツールを開発するするスタートアップである。以前、彼女はパリに拠点を置くトップ戦略コンサルティング会社のマネージャーだった。ESCPヨーロッパから修士号を取得している。

21世紀の最大の課題の1つは、コンピューターをより人間の脳に似たものにすることだ。私たちは彼らに話し、理解し、そして問題を解いて欲しい – そして今、私たちは画像を見てその内容を認識して欲しいと思うのだ。

長い間盲目だった私たちの最も賢いコンピューターたちは、今や見ることができるようになった。

これは、ディープラーニングによって可能になった革命である。

機械学習：最初のステップ

機械学習を理解することはとても容易だ。そのアイデアは、大規模なデータベース上でアルゴリズムを訓練して、新しいデータに対して得られる出力を予測できるようにすることだ。

ここでは単純な例を示そう：私たちは樹齢を直径を使って予測したい。このデータベースには3種類のデータだけが含まれている：入力(x, 木の直径)、出力(y, 樹齢)、そして属性(a, b：木の種類, 森の位置)だ。これらのデータは、1次関数y = ax + bによって関連付けられている。このデータベースを使った訓練を通して、機械学習アルゴリズムは、xとyとの間の相関関係を理解して、属性の正確な値を定義することができるようになる。この訓練段階が完了すると、コンピューターは、新たな直径(x)から正しい樹齢(y)を予測することができるようになる 。

これは、過度に単純化した説明だが、画像認識について説明するときにはもっと複雑なものとなる。

コンピューターの場合、画像は数100万の画素の集まりだ – それは沢山のデータ処理を必要とし、1つのアルゴリズムで処理するには多すぎる入力である。そこで研究者たちはショートカットを見つけなければならなかった。最初のソリューションは、中間の特性を定義することだった。

コンピューターに猫を認識させたいと想像して欲しい。まず初めに、人間は主要な猫の特徴を全て定義しなければならない：丸い頭部、2つの尖った耳、1つの鼻…こうした主要な特徴が定義されれば、良く訓練されたニューラルネットワークアルゴリズムは、十分なレベルの正確さで、画像を分析しそれが猫であるか否かを判断することができる。

では、より複雑なアイテムを選んだ時にはどうなるだろう？

たとえば、ドレスをどのようにコンピューターに説明すればよいだろう？

あなたはここで画像認識のための基本的な機械学習の、最初の限界に突き当たったということだ：100パーセントに近い認識ポテンシャルを持つ識別特徴を定義することは、しばしば不可能なのである。

ディープラーニング：人間の介入なしに、見て学ぶ

2000年代になって、Stanford大学のAI LabとVision LabのディレクターであるFei-Fei Liが、重要な直感を得た：子供たちはどのようにものの名前を学ぶのだろうか？彼らはどうやって猫やドレスを認識することができるのだろう？両親いちいち特性を示しながら教えるわけではない、その代わり子供が対象を見るたびに、その物/動物の名前を教えるのだ。親たちは、視覚的な例を使って子供たちを訓練している。なぜ私たちは同じことをコンピューターに対してできないのだろう？

しかし、このとき2つの問題が残っていた：データベースの存在とコンピューティングパワーだ。

まず、「コンピューターに見ることを教える」ための十分に大きなデータベースはどのように入手することができるだろうか？この問題に取り組むため、Liと彼女のチームは、Image Netプロジェクトを2007年に立ち上げた。180カ国の50000人以上の人と協力して、彼らは世界最大の画像データベースを2009年に作成した：22000のカテゴリをカバーした、1500万枚の命名と分類が成された画像群だ。

コンピューターは今大規模な画像データベースで自分自身を訓練し、重要な特徴を特定することができるようになっている、そしてそれには人間の介入が不要なのだ。3歳の子供のように、コンピューターは名前の付いた数百万枚の画像を見て、自分自身でそれぞれのアイテムの主要な特徴を理解する。これらの複雑な特徴抽出アルゴリズムはディープニューラルネットワークを使い、何十億というノードを必要とする。

これはディープラーニングの始まりに過ぎない：私たちはなんとかコンピューターが3歳児のように見ることができるようにした。しかしLiがTED talkで話したようにまだこれからなのだ：「本当の挑戦はこれからです：私たちはどうすればコンピューターを3歳から13歳に、そしてそのはるか先へ進めることができるでしょうか？」。

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（翻訳：Sako）

リサーチャー向けのクラウドベース・ソフトウェアを提供するBenchlingが700万ドルを調達した。BenchlingはY Combinatorから卒業したバイオテック企業だ。Benchlingはこの資金を利用して、リサーチャーが製薬会社などの調査資料にアクセスできるツールの強化をはかる。

Benchlingをライフサイエンス業界のGoogle Docsと考えてもよいかもしれない。ITソリューションはバイオテック業界の「最もセクシーなもの」とは言えないかもしれないが、調査資料の整理は業界にとって重要なステップであり、Benchlingはそのエコシステムの一部を提供しているのだ。

科学者向けのクラウドベースのコラボレーション・ツールとして2012年に創業したBenchlingは、現在では4万人のリサーチャーが利用するツールへと成長した（2014年には2000人だった）。さらに同社によれば、MITの研究所や、Zymergen、Editasなど、アメリカ国内のトップ20の製薬研究所と提携を結んでいるという。

つい昨年には、Benchlingは同社のソフトウェアをよりパワフルでよりスピーディーなものへと進化させたと話している。これにより、リサーチャーが必要な時に必要な情報を手に入れることが可能になった。Google検索やエクセルのスプレッドシートよりも数倍速いスピードを実現したという。

今回のラウンドではThrive Capitalがリード投資家を務め、既存投資家のAndreessen Horowitz（前回のラウンドのリード投資家）もラウンドに参加した。これらに加え、Y CombinatorのパートナーGeoff Ralston、SequoiaのパートナーMatt Huang、そしてTencentのCXOであるDavid Wallersteinなど、数名のエンジェル投資家も参加している。

バイオテック・スタートアップへの追加投資を考えていると言われていた俳優のAshton Kutcherも、少額かつ非公開の金額ではあるものの、今回のラウンドからBenchlingの新しい投資家の１人となった。

Benchlingはこれまでに合計で1300万ドルを調達している。

[原文]

（翻訳： 木村 拓哉 /Website /Facebook /Twitter）

すでに4億5000万人が毎月Facebookの「販売グループ」を訪れている。Facebookは今回、自社アプリ内にピアツーピアの買い物専用のタブをローンチしたことを発表した。

Facebook Marketplace（マーケットプレイス） は、自分と関連性の高い順にソートされた商品を見たり、近くにいる人が販売している商品を購入しり、自分の物も手早く掲載して売りに出すことができる機能だ。Facebook Messengerと連携しているので、相手と交渉したり、会う約束を取り付けたりすることもできる。Facebookのプロフィールのおかげで、Craigslistのように匿名した状態ではなく、どのような人と取引をしているかを知ることが可能だ。

Marketplaceは本日、アメリカ、イギリス、オーストラリア、ニュージーランドでモバイル向けにローンチする。もし人気が出れば、世界各国への展開やウェブ版の展開も行うだろう。しかし残念ながら、この機能には詐欺や悪行を抑制するような双方向の評価システムがない。また、Messenger経由でネイティブに使える専用の支払いオプションもない。これはユーザーの手間になるものの、詐欺の懸念の多い配送より、直接会って取引することを奨励しているということだろう。

「Cragslistが広まったことは、地域内で取引したいというニーズが大きいということだと思います」とMarketplaceのプロダクトマネージャー Bowen Panは言う。

Facebookは現在、Marketplaceに企業ページを許可していないが、将来的には、企業や個人が販売している商品のためにニュースフィードの広告やスポンサード掲載を購入できるようにし、収益を得ることもできるだろう。PanはTechCrunchに「素晴らしい体験を人々に提供するプロダクトを開発できていることが分かり、それに価値があるなら企業にもこの機能を紹介することを検討したいと思います。そのあと、この機能をマネタイズできるかどうかを検討したいと思います」と話す。

FacebookはMarketplaceに大きく賭けていると言える。なんせ、MarketplaceはiOS版FacebookのMessengerへのショートカットアイコンのあった位置にあり、ナビゲーションバーの主要部分に据えているのだから。絶好の位置にあることで、レジ横の衝動買いのような体験をデジタルでも再現することができるかもしれない。

ソーシャルな買い物

Facebookは引き続き インターネットを食いつくす果てしない道を進んでいる。ウェブで人気のある、全ての活動の自社バーションを作成し、人々のエンゲージメントと収益源を得ようとしている。より多くのコマース体験を取り込むほど、Facebookは広告で間接的に収益を得ることができる。この他にもFacebookは、従来の小売店向けにショッピングタブの開発をしているところだ。

Facebookは10年近く、地域コマースを取り込もうとしてきた。2007年、彼らは初めて、人々が売りたいもの、物件案内、求人などのクラシファイド広告の掲載ができる「マーケットプレイス」の機能を試した。しかし、それは人々の関心を多く得ることができず、2009年にMarketplaceのコマースプラットフォームを担うOodleに移管している。2014年には提供を停止した。

そして昨年、Facebookはもう一度似た機能を試した。グループに「For Sale（販売中）」の投稿オプションを追加した。これはFacebookの全ユーザー17億1000万人のうち、4分の1ほどユーザーが毎月使用している。2015年10月から、Facebookは本日ローンチしたMarketplaceの前身となる「Local Market」機能の検証を開始した。

Facebook Marketplaceには3つの主要機能がある。

1. 商品検索
   Marketplaceを開くとまず、ユーザーのコミュニティー内において購入可能な商品がフィルタリングして提示される。掲載商品のタグやFacebookのテキスト分析AIの情報、そしてユーザー自身が「いいね！」したページやMarketplace内で閲覧した商品の情報を合わせ、ユーザーにとって関連性の高い順で商品をリテスティングしている。「この商品はまだありますか？」や「商品の状態を教えてください」といった予め用意されたメッセージがあるので、交渉も始めやすい。
2. 販売する
   このサービス用に新たにプロフィールを作成する必要もなく、Marketplaceでなら品物の写真を撮影し、説明文を加え、売り出し価格を設定して、あとはリスティングに投稿するだけだ。
3. 近くで売っているものを検索する
   家具や電化製品といった特定のカテゴリーの商品を検索する機能に加え、地図から位置情報、カテゴリー、価格などをフィルタリングした商品を検索できる。欲しいものを見つけたらそれを売っている売り主のおおよその位置が分かる。具体的な位置は売り主が教えてくれない限り分からない。

「欲しいものが決まってなくとも、ユーザーにとって関連性の高い商品を提示します」とPanは言う。

Craigslistは最も一般的なコマースの共通点を最小限抑えることでアメリカで人気を得てきた。Cragislistは非常に単純な仕組みで、柔軟性があり、他のライバルが出てくるかなり前にローンチしていた。Craigslistには強い引力があり、機能が少ないにも関わらず販売者も購入者もこのサービスに戻るのは、需要と共有を最も多く集めているからだ。

しかし近年では、Cragislistから特定の機能を奪う形で成功した専門分野のサイトが登場した。例えばレビュー、カレンダー、決済機能を内包するAirbnbはCraigslistから短期の賃貸物件のマーケットプレイスを奪った。座席表やフィルタリングオプションを備えたStubhubはチケット再販売分野を確立した。

まだどこもCraigslistからピアツーピアーの売買の立ち位置を奪うことには成功していない。しかし、Facebookはそれができるかもしれない。その理由は大きく3つある。

信頼性

Craigslistでは、リスティングの掲載情報や直接的なコミュニケーション以外で、これから会って取引するかもしれない販売者や購入者のことをほとんど知ることができない。しかし、Facebookのプロフィールからはたくさんの情報を知ることができる。

詐欺師が偽アカウントで多くの友人を獲得することは難しい。相手がプロフィールを埋めていて、友人も多くいるなら、その人がどういった人であるか知ることができる。そこで得られる情報、あるいは情報が欠如しているのなら、その人に直接会うというリスクのある行動を取るかどうかを決めるヒントになる。加えて、双方が互いの名前を警察に出したり、職場を特定したり、ソーシャルメディアで批判することができると分かっていれば、良い態度で接し、信頼の置ける行動を取ることを促すだろう。

Marketplaceに欠落している最大の機能は、購入者と販売者が互いに評価する機能だ。商品の状態が掲載している内容より悪かったり、販売者が最後になって価格をつり上げようとしたり、相手が遅刻したり、来なかったりした時、メモを残すことができない。

ついでに見れる便利さ

人々は大抵何か特定のものを探してCragislistを訪れることが多いだろう。けれど、私たちはすでにFacebook、Messenger、Instagramで毎日50分近くを過ごしている。Marketplaceの機能はFacebookのMoreタブの中に埋もれている機能の1つではなく、たった1タップで見ることができる。

すでにユーザーが使っているアプリにMarketplaceを構築することは、街の中心に市場を作るのと同じだ。ユーザーは退屈した時にMarketplaceを見るかもしれない。Messengerが広く使われているおかげで、販売者と購入者は互いの電話番号を知らずとも簡単にチャットを始めることができる。他のコマースプラットフォームの中は、コミュニケーションの部分でFacebookに依存しなければならないものもあるだろう。さらにFacebookが課金することもない。ユーザーは決済手段は自分で決め、追加料金は必要ないなのだ。

使いやすさ

Craigslistを始め、他の多くのパアツーピアのコマースプラットフォームは、1ページに大量のテキストのリスティング情報を載せることに注力し過ぎている。誰でもいつもカメラを持つようになる前に作られたウェブ向けのサイトだからということもあるが、これらのサイトはブラウズするのが楽しいものではなかった。また、ユーザーの行動や興味関心についての情報がないため、ユーザーの好みを把握することもできない。Marketplaceは写真を軸としたモバイルファーストの設計だ。そして、ユーザーとの関連性の高い順による商品のソートは、商品のブラウズ体験を効率的で魅力的なものにしている。

これらの特徴は、ユーザーにランダムなブラウズを促すことになるだろう。ユーザーは、販売者が早く処分したいがために、従来の小売店ではありえないほど大幅に値引きした商品を見つけることができるかもしれない。そういった要素は蚤の市やガレージセールで掘り出し物を見つけるのに似ている。機能の検証期間中、洋服、車、家具などが最も人気のあるカテゴリーであることが示された。

MarketplaceはOfferUp、LetGo、Wallapop、Close5を始め、他のCraglisitの後釜を狙うスタートアップと競合することになる。ただ、Facebookには需要と供給を同時に育てなければならない鶏と卵の課題もある。ユーザーにとって便利なのは、これを利用するのに新しいアプリをダウンロードする必要がないということだ。それにFacebookはMarketplaceをアプリタブの中央に掲げたので、見逃すこともないだろう。

次の問題はFacebookはMarketplaceを広めるためのプロモーションをするか、そして体験の安全性をいかにして守るかだ。「Facebookのユーザーは本当の自分を表明してサービスを利用しています」とPanはどの購入者も販売者も、彼らのプロフィールが他のユーザーに認められている状態のメリットについて話す。

偶然の出会いとショッピング

Facebookが他のMarketplaceユーザーに迷惑をかけている場合、PanはFacebookが商品の掲載を削除したり、Marketplace機能からそのユーザーをバンするなどの対応を行うとした。Marketplaceでは、銃、アダルトサービス、違法な物の売買を行うことはできない。

しかし、Facebookは決済における詐欺や他の問題などに関しては責任は取らない。これはeBayのように他のEコマースサイトやプラットフォームにはある商品の決済機能がない理由のひとつでもある。ソファーを購入するために相手先を訪れて強盗に遭ったり、あるいはカメラの代金を支払ったにも関わらず商品が届かないということがあった場合には警察に相談する必要がある。「私たちの役目は購入者と販売者をつなげることだと考えています」とPanは説明する。

Facebookは動画消費で使った手法をショッピングにも応用することができるだろう。「偶然の発見を促す」ことだ。ユーザーはYouTubeを使う時のように、特定の動画を見るためにFacebookを訪れるわけではないが、Facebookで最終的に動画を見ているのは、プラットフォームが賢く動画をニュースフィードに挿入しているからだ。そのようなカジュアルな動線はコマースにも適応することができるだろう。

「多くの人は商品をブラウズしているというのが分かりました。特定の商品を探しているのではないのです。彼らはフィードをスクロールして、何か面白そうなものがないか見ているのです」とPanは言う。「サンデーマーケットやモールを回る人々のオフラインの購買行動と部分的に似ています。特定の欲しいものがあるわけではないのですが、商品を見る気持ちはあるのです」。

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（翻訳：Nozomi Okuma /Website）

先月本誌TechCrunchは、Roverの4000万ドルの資金調達を報じた。そのラウンドがこのほど完了し、同社は今日（米国時間10/3）、シリーズEによる4000万ドルの調達を発表した。

このラウンドはFoundry GroupとMenlo Venturesがリードし、Madrona Venture Groupが参加した。いずれも、前からの投資家だ。これでRoverの資金調達総額は9000万ドルになる。

Menloの専務取締役Venky Ganesanが今日の発表声明で述べている: “われわれはこれまで、Uber, Siri, Hotmail, Gilead Sciencesなどの企業を支援できて幸運であった。Roverもこれらと変わらぬ優良企業であり、だからこそ今回の大きな投資を決定できたのである”。

同社は昨年、従来のペットシッター紹介から犬の散歩(dog walking)にも手を広げ、同社によると、登録シッター/ウォーカー(walker)の数は65000名を超えている。利用件数は、1四半期平均で100万件である。

Roverによると新たな資金により、“製品開発と地理的拡大と市場の継続的拡張による、ペットケア業界のさらなる革新を目指す”、という。買収もある、と言っている。

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（翻訳：iwatani(a.k.a. hiwa））

工事業者間で重機の貸し借りができるプラットフォームのDozrが、シードラウンドで250万カナダドル（米ドル換算で190万ドル）を調達した。

カナダのオンタリオ州にあるKitchenerを拠点とするDozrを利用すれば、掘削機やスキッドステアローダー、ドローン、産業用ロボットなどをレンタルすることができる。器材を単体で借りることもできるし、その器材を操作できる免許を持ったオペレーターも一緒にレンタルすることも可能だ。

2015年に創業のDozrはすでに2000社以上の顧客を抱え、同社のマーケットプレイスには合計で5000万ドル相当にものぼる器材がリストアップされている。

今回のシードラウンドは、Fairfax Financial Holdings Ltdの傘下であるFair Venturesからの単独出資だ。

Fairfaxのグループの中には、保険業および再保険業を手掛ける会社がある。その中のひとつ、Federated Insuranceは実際、Dozrのプラットフォーム上で重機のオーナーに対して保険を販売しているのだ。

現状はカナダ市場にフォーカスしているものの、Dozrの投資家たちは将来的なアメリカ市場への進出も期待しているところだ。

より短い期間の目標としては、今回調達した資金を利用してプラットフォームに新しい機能を追加する予定だとしている。さらに、セールス、マーケティング、プロダクト、エンジニアリング部門の人員を強化する。

Dorzの創業者は全員、建設業界での経験を持ち、さらに全員が家族のメンバーでもある。KevinとTim Forestell兄弟、そしてKevin Forestellの妻のErin Stephensonだ。

プラットフォームに追加される予定の新機能は、ビデオのアップロード機能だ。重機をプラットフォームにリストアップする際に、一緒にビデオもアップロードできるようになる。

「ビデオの要素をDozrに加えることによって、レンタル時や返却時の器材のコンディションを見ることができます。実際の仕事の現場において、その器材がどのように使われていたのかということも見ることができるのです」とKevin Forestellは話す。

映像を利用することで、器材のコンディションを「キーキー音」などから判断することができるかもしれない。また、保険会社にとっても利点がある。レンタル前に撮影したビデオを利用すれば、レンタル中の故障や事故の原因が貸した側にあるのか、もしくは借りた側にあるのかをはっきりさせることができるからだ。

同社は現在、PCとモバイルのブラウザで動作するマーケットプレイスを提供している。だが、今回のシード資金によってモバイルアプリの開発にも着手する予定だ。

Fair VenturesのGerry McGuireは、シェアリングエコノミーのコンセプトは建設業界や重機業界にも通用するとの判断からDozrへの出資に踏み切ったと話す。

産業設備は高額であり、かといって仕事を受注した時に設備がなければ困ってしまう。産業設備のユーザーは常にこのような選択を迫られているとFair Venturesは話す。

「設備を購入することを選択した場合、設備の稼働率の問題に向き合わなければなりません。それを考えれば、過剰設備のレンタルを可能にし、設備が必要でありながらそれを購入することを望まない業者のニーズを満たすことは道理にかなっていると言えるでしょう」と彼は語る。

Yard Club、 Getable,、EquipmentShareなど、米国市場においてDozrと同じく産業設備のマーケットプレイスを提供するスタートアップが彼らの競合となる。

Dozrは、器材のオーナーに直接提供する保険や、器材と併せてレンタルできるオペレーター、そしてなにより、長い間この業界で荒波を乗り越えてきた創業者たちの経験こそが、これらの競合とDozrの違いだと話す。

[原文]

（翻訳： 木村 拓哉 /Website /Facebook /Twitter）