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2月18日に日本語版APIを6つ公開したIBMのWatsonだが、Watsonを使って新しいアプリやサービスを生み出そうというハッカソン「第2回 IBM Watson日本語版ハッカソン」の決勝戦が昨日、東京・汐留にあるソフトバンク本社で開催された。ぼくは審査員の1人としてデモデイに参加したのだけど、AIやチャットUI、音声によるインタラクションを使ったアプリケーションの応用について、いくつか目を引くものがあったので紹介したい。

ちなみに、ここでは「AI」と書いたけど、ハッカソン主催者の1社である日本IBM自身はWatsonのことを話すときに「コグニティブ」（認知）という言葉を使っている。人間と同じように情報から学び、自然な対話から相手の意図を酌むことを指しているそうだ。どんな用語を使ったところで、これは「クラウド」なんかと同様に多数の要素技術を含んだアンブレラタームだ。だから、どうしてもモヤッとした印象が残るのだけど、今のところ具体的には以下のようなAPIが使える。注目は、人間が話しかけたときに、それが何の話題であるかなどを分類する「自然言語分類」（NLC）、機械学習を使った「検索＆ランク付け」（R＆R）あたりだろう。店員との対話で買い物をするようなインターフェイスが実現できる。

「AIに聞く」ではなく、「隣でAIが聞いている」

ハッカソン最終日のデモデイで、応募46チームから決勝に残った5チームがアプリ（サービス）を披露した。このうち、ぼくがいちばん面白いと思ったのは、まだ設立まもないスタートアップ企業である「ブライトビュー」のグルメコンシェルジュアプリだ。

今まで「AI＋チャット」といえば、検索のように、ユーザーが明示的にクエリ（質問）を投げて、それに対して膨大なデータから関連性の高いものを提示するというのが最も基本にある構図だった。「女の子を口説くのに適したおしゃれなイタリアンでワインのおいしいお店を教えて」というように。1月末に資金調達を発表しているグルメQ＆Aサービスの「ペコッター」は、まさにそういう感じだ。

ブライトビューは、これとは違うアプローチだ。

どこで何を食べるのかを複数人でチャットしながら相談することはないだろうか？ 少しずつ各人が嗜好やその時の気分をシェアし、場所のリクエストを出すようなチャットだ。ブライトビューが実装しているアプリでは、こうした複数人のチャットを解析して、タイミングよく飲食店をリコメンドするというサービスだ。ポイントは、明示的に「どこかいいところない？」と聞くのではなく、タイミング良く「こんなのどう？」とポンポンとAIが提示してくれるところだ。さらに、「予約して」というキーワードに反応して、予約までしてくれるようになるのだという。面白いのは、予約を迷っていることは言葉遣いやタイミングから読み取れるので、その場合に「お安くしますよ」と割引クーポンを提示するようなことも可能だということ。送客は自明なマネタイズ方法だが、クーポン提示をオプションとして店舗側に対して課金もできるのではないかと考えているそうだ。

みんなのチャットを実はこっそりWatsonが聞いていて、ほどよいタイミングでアイテムをオススメする。これを実現するために「スルー機能」を実装している。あまり全ての会話に反応したらウザいと言ってリムられるだろうし、何かを提示すべきタイミングで何も発言がないと「使えねぇやつ」となってしまうだろう。

開発したブライトビュー創業者に話を聞くと、この辺のチューニングはまだこれから。果たして人間が「なんだ気が利くじゃないか」と微笑むレベルの実装が可能なのかどうかは、まだ分からない。ただ、複数人のチャットをひっそりと聞いていて、あれこれ情報を持ってくるというアプローチは、あまり聞いたことがなくて、いろんな応用がありそうだと思う。実際、ブライトビューではグルメコンシェルジュ以外にも、旅行にも同様のやり方が使えそうだと検討した経緯があると話していた。具体的な実装面では、店舗アカウントによる1対1トークや、ユーザーごとの嗜好の蓄積もするそうだ。

心疾患の突然死を防ぐ「心臓MRI自動診断」をWatsonで

5チームの中で優勝したのはシステム開発会社のメディアマートのチームが作った「心臓MRI自動診断」だった。心臓MRIといっても馴染みがない人が多いだろう。それもそのはず。早期に心臓とその周辺の疾患を発見できるこの診断ができる医師や技師は不足しているのだそうだ。

MRIはX線による撮像があるCTスキャンと違って、秒間10枚といった高速な映像化ができる。近年、拍動する心臓の立体映像を得ること自体は比較的容易になっている。MRIという設備自体は普及しているので「検査」は可能だ。だが、それを見て心肥大や血栓の兆候などを見つける「診断」ができる医師が不足しているのが現状。

メディアマートが作ったのは、Watsonの画像解析と機械学習のAPIを使ってMRI撮影画像を放り込むというもので、心臓画像診断の専門家である寺島正浩医師による「教師あり学習」によって、Watsonに専門医のノウハウを教えたというもの。実際には画像解析といっても陰影を見つけるようなものだけではなく、性別や年齢、各種血液のデータなどを組み合わせた診断が必要になるそうで、デモは、まだ実装の第一歩ということだそうだ。

開発したメディアマートのチームによれば、2014年の日本の死亡者数上位はガンの37万人を筆頭に、心疾患19万人、脳血管疾患13万人が上位となっている。心疾患のうち7割は突然死で、この突然死は避けられる。心臓MRIで事前に危険な状態であることが診断できるからだ。

寺島医師のような専門医がいない病院に対して、心臓MRIの診断をWatsonで提供できれば、この診断に対して病院は3〜5万円の診断料を取ることができる。メディアマートでは初年度1億円、3年で15億円ぐらいのビジネスになるだろうとデモでは話していた。もし実用化できれば突然死の悲劇を大幅に減らすことができるのかもしれない。

ハッカソンデモデイの発表では、このほかにも、VRデバイスと音声対話を使った旅行先案内サービス「こまち」（開発はクレスコ）や、ユーザーの時間的余裕や嗜好を考慮して寄り道スポットを提示してくれる「りこなび」（開発は日本情報通信）、「スマートシティコンシェルジュ」（伊藤忠テクノソリューションズ）などがあった。

深層学習という技術を軸にサービス開発するスタートアップ企業のAlpacaが、汎用の画像認識プラットフォームからトレーディングへとピボットして100万ドルを新規調達したことは昨年10月に本誌でお伝えした。それから数カ月の開発期間とベータテストを経て、Alpacaは今日「キャピタリコ」を正式リリースした。

テスト期間中のユーザーの声を反映し、当初ウェブで作っていたサービスはiOSアプリの完全モバイルとしていて、取引のアルゴリズムの作成まで含めてモバイルで完結するという（Android対応は年内の予定）。テクニカル分析やシステムトレードといえば、大型ディスプレイを3枚も4枚も縦横に複数並べる印象があるのでモバイルアプリのみというのは時代を反映しているとはいえ、珍しいのかもしれない。

キャピタリコは利用者が投資アルゴリズムを作成し、それを検証することができる分析ツールだ。リリース当初は主要通貨7ペアのFXのみ対応だが、数カ月のうちに米国株に対応するほか、日本株やそれらの先物などを入れていく予定で、さまざまな資産クラスに対応していくという。

投資アルゴリズムを作るためのUIは、具体的には上下左右に分割された画面上で4つのコンポーネントの内容を決めていくというもの。例えば、チャートで「ダブルトップ」「波状」などといった値動きのパターンや移動平均線といった時系列データのパターンをみて、どの部分でエントリーする（買う）のかといった条件定義をしていくといった具合。従来こうしたことは人間が画面に張り付いてタイミングを監視するか、プログラミングが必要だった。キャピタリコは、そうしたトレーダーの負荷を取り除くためのツールだ。キャピタリコのアプリで定義したアルゴリズムは、実際にはクラウド上のCPU＋GPUのクラスター上で稼働することになる。

儲かるならツール作りじゃなくて自分でやれ、という批判

値動きや各種指標パターンを見て儲かるのなら、そもそもキャピタリコなんていうツールを作っている時間が無駄で、自分で投資すればいいだけなのでは？ と、思う人もいるかもしれない。Alpaca創業者の横川CEOによれば、ここにはちょっと違う事情があるらしい。

まず、あるアルゴリズムによる投資を考えたとき、それに対する許容度は人によって異なるということ。自己資金で売り買いするのと、機械化するのとでは全然違ってくる。自己資金の運用だと、せいぜい数千万円程度の元手で、利回りも稼げて数十％程度。これだと稼げて年に数百万円にとどまる。つまりアルゴリズムを使って儲けられるといっても、たかが知れているのだ。

一方、人から資金を集めてアルゴリズムを使った投資ができるのは、規制や登記の問題があるので、今のところ法人内にいるトレーダーだけに限られている。ここを民主化するのだというのが横川CEOの中長期の狙いという。

金融商品やサービスが作れるのは法人内にいる金融のプロだけ。しかし、実はそうしたファンドマネージャーのパフォーマンスを上回っている市井のデイトレーダーというのがいる。そうした人々は有名ではないし、表に出てこない。こうしたトレーダーたちが作るアルゴリズムを投資助言業の「助言」として載せていくプラットフォームを目指す―、それがキャピタリコの目指してる姿で、「金融商品を作る人たちを法人から自由にしたい」と横川CEOはTechCrunch Japanに話している。「投資商品を作る個人と、それを買う個人の2者が直接繋がるオンラインの投資商品のマーケットプレイスになることを目指しています」。

当初のアプリはアルゴリズムを作るような玄人向け。当初は為替のみ対応なのでダウンロード数も10万程度が目標というから控えめだ。ただ、2017年初頭にリリースを目指しているマーケットプレースはアルゴリズムに対する投資家（運用したい人）が入ってきて一般向けに近づくという。ちなみにキャピタリコのユーザーはベータ期間中は6割が海外ユーザーだったという。

起業家には多くの人に見えていない何かが見えていて、それが本当に未来の姿なのだとしたら大きな可能性を秘めているものだろう。ぼくには正直良く分からないのだけど、次のような横川CEOの比喩による説明は興味深い。

「ロボアドバイザーは国際分散するだけで、それほどの価値はないと思っています。しかし技術の進化によって新しい機会を捉えようとするアルゴリズムがどんどんできてきます。個々のアルゴリズムは流行り廃りのあるデータになっていくのではないかと思うのです。ちょうど音楽のようなフローメディアです。一昔前ならば高価な機材を使って音源を録音していたのが、今や個人がiPhoneで安価に簡単に音楽を作れますよね。その音楽をiTunesに出して簡単に他人に流通させることもできます」

「音楽産業では途中に入っていた法人が消えて行っています。この比喩で言ったとき、投資で何が残るのかといえば、金融商品を作る人たちと、それをキュレーションする人たち。キュレーションというのは、音楽業界で言えばハイパーメディアクリエイター高城剛のような人です。彼が作るプレイリストというのは、くまなくインディーズも含めてあらゆる音楽を見て推薦してくれるものです。でも、誰もが膨大に存在する全ての音楽をくまなく見るなんてできないのでキュレーションに価値がある。金融商品も、あらゆる金融商品をくまなく見て評価した上で投資家に推薦する役割の人たちが残っていくのではないかと思っています」

そうそう、キャピタリコは国内Fintech系イベントでは有数の「金融イノベーションビジネスカンファレンス」（FIBC）」で2月25日に大賞を受賞していることを加えておこう。

Sootheはオンデマンドのマッサージサービスで、既存投資家からシリーズBで3500万ドルを調達した。累計調達額は4770万ドルとなる。これでSootheは競合相手であるZeelを引き離すことができるだろう。Zeelはこれまでに1320万ドルを調達している。Sootheは9月には、 Unwind Meという別の競合を金額は非公開だが、買収している。

年内に20の市場に進出するための資金調達だったとSootheは話す。ここ数ヶ月で月間の売上が23から30%上昇していると、先月SootheのCEOであるMerlin Kauffmanは私に話していた。Sootheには多くの伸びしろがあり、既存投資家はさらなる成長を期待していると彼は話す。

Sootheは現在、22の都市でサービスを展開している。最近では新しくロンドンでサービスをローンチした。Sootheはロサンゼルスでサービスを開始したが、ニューヨークが最も急成長している市場で、直にロサンゼルスを超えることが予想されるとKauffmanは言う。

Sootheのマッサージ・セラピストのネットワークには3000名以上がいて、それぞれ独立契約者だ。セラピストは自分自身でテーブル、シーツ、マッサージオイル、保険などを用意する必要がある。セラピストはSootheを利用することで、1時間辺り70ドルの収入を得ることができ、これは業界の標準より高いとSootheは言う。通常のマッサージ価格は1時間99ドル、2時間169ドルからだ。

[原文へ]

（翻訳：Nozomi Okuma /Website/ twitter）

サンバーナーディーノ事件に関わるApple、連邦政府間の舌戦は、今日（米国時間3/10）司法省が提出した43ページの文書で、Appleが本件について「虚偽の」「腐敗した」レトリックを使っていると指摘したことで、いっそう激しさを増している。

Appleのレトリ ックは偽りであるだけでなく、国民の自由と権利を保護する最高の立場にある制度である、法廷、憲法修正第4条、長年の前例、尊重すべき法律、および選挙で選出される政府部門を腐敗させるものだ。

CNBCが公開した同文書は、Appleは政府が1台の端末にアクセスする必要があると言っているものを、大がかりな暗号化の話へ転化することで状況を偽って伝えようとしていると指摘している。

Appleとその支持者らは、ネットワークセキュリティー、暗号化、秘密の裏口、およびプライバシー等の問題によって法廷に危険を煽り、議会やメディアに大きな議論を引き起こそうとしている。これは陽動である。Appleは、この件が「1台の個別iPhoneの問題」ではないことに、是が非でもしたがっている ― 是が非でもする必要がある。

政府の文書は最終的に、法廷がAppleの申し立てを却下し、FBIがFarook容疑者のiPhoneをアンロックすることに協力するよう、同社を説得することを推奨している。

[原文へ]

（翻訳：Nob Takahashi / facebook）

Wikipediaは、本日iOSアプリのアップグレード版をローンチした。今回のアプリはユーザーの関心に合った記事や画像コンテンツを提示することに注力している。また、アプリはAppleの新しいOSと最新iPhone（6sと6s Plus）に最適化され、3D TouchやSpotlight検索にも対応している。

Wikipediaはユーザーに毎日の調べ物の用途以外にもWikipediaのモバイルアプリを使ってもらうために取り組んでいる。

過去には、 オフラインアクセスやモバイル編集といった実用的な機能を実装してきた。昨年には 「ファクトカード」を共有できるようにし、ソーシャル路線も試していた。（この機能はまだあるが、以前ほど打ち出していない。今はテキストを選択して「ファクトを共有」することができる。）

アプリの最新版では、ユーザーが面白いと思う読み物やその人に合ったコンテンツの提供に注力している。ユーザーに「Explore（探索）」フィードから最も読まれている記事、特集記事、今日の注目写真、ランダムに選んだ記事、関連記事を提示し、ユーサーのアプリの使用状況に応じて記事のレコメンドもする。ユーザーがアプリ内から読んだ記事を元に提案を行っているとWikipediaは言う。

それに加え、今回のアップデートにはマルチタッチ・ジェスチャー（スワイプ、タップ、3D Touchなど）の操作に対応し、ホームスクリーン上のアプリアイコンの3D Touchも可能となった。これを使うとすぐに検索画面、ランダムに表示される記事の閲覧、関連記事、前回読んでいた記事の続きを読むといった操作ができる。iOSだけの機能Handoffにもこのリリースで対応している。

後で読むための記事を保存する機能ではオフラインでも記事の閲覧が可能となる。画像ギャラリー、そしてソーシャルメディアやメールで簡単に共有できるようツールも改善されている。

過去に行った機能変更や今回の変更でも、WikipediaのiOSアプリがユーザーを惹き付けられるかは分からない。アプリはApp Storeの「レファレンス」のカテゴリーで大抵15位から20位くらいの上位を保っている。（最近30位台に落ちていた。）ただ、ブランドの認知度は高いにも関わらず、iPhoneアプリ「全体」の中で人気のあるものとは言えないだろう。

問題は、多くの人がWikipediaを特定のものを調べる場所であって、新しく何かを見つける場所だと思っていないことだろう。iOS 8以降は、AppleのSpotlight検索でWikipediaのウェブコンテンツを閲覧することができ、ちょっとしたことを調べたい人のニーズをもうすでに満たしていることも関係しているだろう。WikipediaはiOSアプリがより定常的に使われるようにするための施策を考えているが、これは「Explore（探索）」フィードの改良版を展開して上手くいくほど単純な問題ではないように思う。

とはいっても、アプリ自体はデザインも良く洗練されていて、SnapchatやVineで時間を潰す代わりに何か学びたいと考える人にとってはダウンロードする価値があるように思う。WikipediaのアプリはiTunes App Storeで入手可能だ。

Wikipedia Mobile 5.0 for iPhone and iPad from WikimediaFoundation on Vimeo.

[原文へ]

（翻訳：Nozomi Okuma /Website/ twitter）