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オンデマンド倉庫（実際のピックアップとデリバリーを行ってくれる荷物保管サービス）のスタートアップOmniは、お気に入りのアイテムに、クローゼット内のスペースを占めることなく簡単にアクセスできるようにするサービスだ。しかし、同社は今、そうしたアイテムを友人たちや、ローカルコミュニティのなかで共有できるようにするための、大きな一歩を踏み出そうとしている。

Omniだけがオンデマンド倉庫マーケットのプレイヤーではない。Clutter 、MakeSpace、Troveといった企業も、こうしたサービスをオンラインで提供している。しかし、Omniが他の倉庫スタートアップと差別化を図ろうとしている点は、アイテムレベルの分類と、ユーザーの持ち物への個別のアクセスの提供だ。

あなたが持ち物をOmniに保管すると、それは単に倉庫のどこかの埃を被った箱やケースの中にしまい込まれるのではない。同社は、ユーザーはモバイルアプリで管理できるように、受け取ったアイテムをそれぞれ写真をとり、識別タグを付け、カテゴリーに分け、在庫として保管する。ユーザーは、少なくとも2時間前に同社に通知すれば、いつでも倉庫からアイテムを取り出すことが可能だ。

このことで、週末にサーフィンや自転車やゴルフを楽しみたいOmniのユーザーは、スポーツ用具を不要な間は倉庫に預けておき、必要なときに取り出すことが可能になる。しかし、今や同社は、ある程度以上のアイテムを集めることができたので、今度はアイテムを預けているユーザーたちに、それらを友人たちやローカルコミュニティの中で、共有して使えるようにさせたいと思っている。

「私たちが立ち上げようとしているのは、アイテムのオーナーが、その持ち物を友人たちやローカルコミュニティに対して共有できる機能です」こう語るのはOmniのプロダクトVPであるRyan Delkである。立ち上げ以来18ヶ月で10万点以上の品物を集めたOmniにとって、これはもともと計画されていた内容なのだ。

「私たちは倉庫業という姿を、トロイの木馬のような見せかけの姿として位置付けていました」とDelkは私に語った。彼によれば、Omniが今回のサービスを実現できたのは「すべてがアイテムレベルで起こる」からだ。

振り返ってみれば、その計画はおそらく明らかだったはずだ。結局のところ、なぜわざわざ倉庫保管用のアイテムをピックアップして、個別にタグをつけカテゴリーに分け、品物のクラウドデータベースに登録するといった手間をかけていたのだろうか？もちろんユーザーが個別のアイテムに対して何かをすることができるようにだ。

Omniではユーザーは1ヶ月あたり、小物なら50セント、大きい品物はら3ドルで保管することができる。またユーザーがどれほど素早く在庫中の品物にアクセスしたいかによって、ピックアップとデリバリーの費用が変化する。本当に急ぐ（3時間以下）場合でない限り、品物のピックアップは無料だ。反対にアイテムを配達して貰う際には、翌日配達で3ドル、2時間以内の配達を指定すると20ドルが必要となる。

ビジネスの経済性を考えると、Omniで保管するものは、地元のセルフ保管倉庫で使っているような、箱に放り込んでお終いという種類のものではない。Omniでは独自の分類に基づき、商品の29％は「家庭用品と工具」に分類され、25%がアパレルに、そしてスポーツやレクリエーションが全商品の13％を占めていると語る。

これら3つのカテゴリーだけで、Omniユーザーが手持ちの電動工具を隣人に使わせたり、友人にイベント用ドレスを貸したり、キャンプその他のアウトドア用品を共有したりという用途が想像可能だろう。

Omniは既にこのコンセプトを、ベイエリアの限られた数のベータユーザーに対してテストしており、これから一般公開をしようとしているところだ。ユーザーが保管したすべてのアイテムは、デフォルトではプライベートになるが、もし友人たちと共有したり、コミュニティで利用可能にしたいと思った時には、今や簡単にそれを行うことができる。

もしここまで読んで、まだ先も読むつもりなら神の祝福を。このサービスがこの先狙っているところを次に説明したい。Omniは単純な「借り入れ」と「貸し出し」からこのサービスを開始する。しかし考えてみて欲しい…ここからユーザーが普段使っていないものをレンタルしてお金を稼ぐまではほんの1歩に過ぎない。そうなったらOmniはそこから手数料を抜けば良い。

実際Delkは、友人や隣人からアイテムを借りるときにピアツーピアのVenmoまたはPayPal支払いを使ってシステムに取り込み、すでにこのようなことを行っているユーザーがいることを認めている。そして同社が、既にプラットフォーム上で起こっているこうした商取引の一部を、どれほど取り込みたいと思っているかを想像することもできるだろう。

とはいえ、それはいつの日かやってくる別のアップデートの話だ。Omniは、こうしたものが人びとが本当に求めているものであることを、証明していかなければならない。そして時間と支持だけがそれを証明する。また数ヶ月後に戻ってきて、その時このシステムがどのように運営されているかをチェックしてみたい。

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（翻訳：Sako）

専門情報誌の日経FinTechが6月23日、全日イベント「Nikkei FinTech Conference 2017#2」を東京・神田で開催した。イベントには官公庁や金融機関、Fintechスタートアップなどが集まったが、ここでは主にスタートアップ企業が登壇したNikkei FinTech Startups Awards 2017の参加企業を紹介しよう。

登壇7企業は既存企業の子会社も含まれるため「スタートアップ企業」の枠に入れて良いのかどうかという議論はあるが、Fintechに関連する新サービスに取り組みはじめたばかりのところだ。

優勝したのはマネーフォワード子会社の「MF KESSAI」。2位は「Studio Ousia」、3位は「Smart Trade」だった（これを書いているTechCrunch Japan編集長の西村賢は審査員の1人として審査に参加している）。

MF KESSAI代表の冨山直道氏（右）と審査員の岩下直行氏（左、京都大学公共政策大学院 教授）

・MF KESSAI（優勝）
今回見事に優勝を勝ち取ったのはマネーフォワードが100％出資する子会社として設立したMF KESSAIだ。すでにTechCrunch Japanでも発表時に記事にしているが、MF KESSAIは企業間の売上代金の回収を代行してくれるサービスを提供する。売掛債権を現金化する、いわゆる「ファクタリング」にも見えるが、むしろ狙いは請求業務のアウトソーシングという部分だと代表の冨山直道氏はいう。与信審査、請求内容の入力など一連の売掛金回収のフローをクラウドで提供する。親会社のMFクラウドで得た知見と日々動いている支払い実績のデータから精度の高い与信審査ができることがキモで、98％という高い審査通過率と、1.5〜3.5％という低い料率を実現できたカギだという。例えば業種ごとの未入金率なども常時データを更新しているそうだ。ネットやECの興隆によって一次産業の直販化という流れがあるが、農家や漁師が直接飲食店に食材を卸すといっても、小規模な事業者は回収リスクを取れなかったり、請求業務になれていなかったりする。冨山氏はそうした地方企業にこそ、MF KESSAIを使って欲しいと話した。

・Studio Ousia（2位）
TechCrunch Japanでも何度か紹介したこのあるStudio Ousiaは自然言語処理による質問応答システム「QA Engine」を開発している。特徴はディープラニングやエンティティリンキングといった自然言語処理の中でも最先端の成果を取り入れていること。Studio Ousiaは国際学会における人工知能クイズコンテストで優勝した実績もある。ディープラニングは表現・表記の揺れに強く、通常の質問応答システムでは1つの回答に対応する質問文を10個ほど用意しなければならないところ、もっと少ない質問文で十分な精度を出せるという。すでに導入しているクラウド会計「freee」の例だと、例えば「家事按分」について説明する回答というのは、この用語を知っている人にとっては未知語。直接このキーワードを含まない質問文でこの回答が引き出せるのが強みだという。QA Engineの差別化要因は、日本語で精度が出ること、学習データが少なくても精度が出ること、質問文を入れるためのツールが揃っていて業務が分かっている担当者であれば、1日数千の質問文を作れるとのこと。

・Smart Trade（3位）
システムトレードのアルゴリズムを売買できるマーケットを提供するのが「Smart Trade」だ。米国ではアルゴリズムによる売買が証券市場の30％程度、3.2兆ドルにも膨らんでいて「クオンツトレード」と呼ばれている。一方の日本を始めとするアジア市場は、まだこれから。海外にはQuontopianという似たサービスがすでに存在しているが、Smart Tradeの差別化は日本株を扱うことと、開発したアルゴリズムを過去データに適用した場合にどの程度のパフォーマンスとなるのかを検証する「バックテスト」が高速である点。Smart Tradeは公開2週間後ですでに70個程度のアルゴリズムを集めているそう。2つのアルゴリズムが合成可能な場合には、機械的にアルゴリズムを生成することで自動化と最適化を進めていくという。

・enigma
ネオキャリアの子会社であるenigmaが取り組むのは、非正規労働者向けの前払い給与サービス「enigma pay」だ。勤怠打刻データや給与データを参照して、アルバイトの給与データを前払い申請に基づいて企業に代わって振り込むサービスを展開する。enigma代表取締役COOの小口淳士氏によれば求職者の検索キーワードの上位には「日払い」が常時入っているほど若年層非正規労働者は自由に使えるお金が減っているという。こうした層には給料日にまとめて1カ月ぶんの支払いをするよりも、いつでも引き出せるということのほうが歓迎される。現在バブル期を超える求人難となっていることもあり、導入企業にはアルバイト人材確保という面でメリットがある、という。現在20社、10万ユーザーで導入企業しており、今後2000万人いるとされる非正規労働者の25％をユーザーとして獲得していく、という。親会社のネオキャリアが持つ勤怠管理システム「jinger」の20万社という導入基盤があるからできるサービス展開とも言えそうだ。

・App Socially
接客チャットサービス「ChatCenter iO」を展開し、日米双方に顧客のを持つ。App Socially自体は2013年の設立で日本人起業家としては数少ないシリコンバレーのアクセラレター、500 Startupsの参加企業でもある。AI、チャット、というと導入して失望した人も多いのではないか、とApp Sociallyの高橋雄介CEO。ChatCenter iOではAIによる接客の代替ではなく「会話の50％を自動化」するような半自動化の部分をユースケースごとに増やしていく取り組みを大手企業と組んで行なっているという。ホテル予約で日時を調整するとき、空き部屋の提示や支払い方法の提示を半自動化するといったことや、タクシーであれば配車時の位置情報の提示で機械学習の支援を接客担当者が活かせる仕組みを作っているそう。現在はむしろ大手企業との取り組みの中で受託コンサル的にユースケースから自動化する部分を増やしているフェーズ。そうした半自動化や自動化のユースケースは同一業界内であれば比較的容易に横展開できるだろうという。

・Emotion Tech
「感情xテクノロジー」を掲げるEmotion Techは、接客業におけるサービス品質改善のためのデータ分析プラットフォームを提供している。創業者の今西良光氏はユニクロでフロアマネージャーを務めたことがある。それは組織マネジメントを学ぶためだったが、結果としてスタッフ各人が顧客からどう評価されているのかは管理者には分からないことがある、ということを苦い体験から学ぶこととなった。そこで仕組みで解決しようと創業しようと設立したのがEmotion Techだそうだ。現在は説明時間がある窓口業務でのアンケート調査の分析を中心に200社ほどで導入されているという。今後は顧客の感情的変化をさまざな形で集めていくそうだ。

・atone
ネットプロテクションズの「atone」（アトネ）は個人向け審査不要のスマホ活用後払いサービスだ。現在スマホの普及で個人間取引や小規模事業者と個人との間での決済が増えているが、同時に売手には未回収リスクがある。そこで独自の与信データ・アルゴリズムにより数万円から数十万円のクレジットを買い手に与えるのがatoneの狙い。具体的にはスマホのケータイ番号とパスワードで会員登録をして利用を開始する。スマホで買えば、翌月にコンビニ払いができる。売り手の料率は1.9％＋30円とカード決済などと比較すると安く、売上代金も100％保証する。未払い顧客の利用を停止するほか、継続利用客の与信枠を実績に応じて拡大することで、利用者全体の7割をリピーターとすることで実現できる数字だという。ネットプロテクションズは15年に渡って法人向けのコンビニ後払い決済サービス「NP後払い」を展開していて、累計1億人のユーザー基盤と取引データーを持つ。非会員であるにもかかわらず流通総額は1500億円となっている。こうしたデータと知見を生かす。

元マイクロソフトCTO、ネイサン・マイアーボルド氏が設立したIntellectual Ventures Lab(IVL)が、飛んでくる害虫だけを識別して撃ち落とすレーザー機器「Photonic Fence」を、もうすぐ実用化します。2009年から開発を始めたPhotonic Fenceは現在、米農務省での実地検査中とのことで、承認が出ればまずは害虫被害に悩む農家向けに商品化する計画です。

Photonic Fenceのすごいところは複数の光学測定器を使用して、飛んできた虫の羽ばたく周波数、形状、大きさ、対気速度(大気の流れとの相対速度)を測り、狙撃対象かどうかを判別できるところ。たとえば蚊のような小さな虫でもその雌雄までを判別可能です。

検出距離は100mと長いうえ幅30m、高さ3mの射程範囲を備えるため、田畑をカバーするように配置すれば、まさに見えない電撃フェンスを構築できます。さらに毎秒20匹の速度で識別、狙撃が可能なため、IVLは虫が群れでやってきた場合でも99%は駆除できるとしています。

IVLはPhotonic Fence開発の動機はアフリカ・サハラ砂漠周辺での公衆衛生の改善を目的としていました。しかし、開発中に米国ではミカンキジラミ被害が深刻化しており、フロリダでは過去15年で70%も柑橘類の生産量が減少していることを知り、現在はまず害虫被害に悩む農家に向けた商業プロジェクトへと進路変更しています。

IVLは農務省の検査が問題なく完了し次第、いろいろな害虫に悩む農家に向けてPhotonic Fenceを売り出したいとしています。

ちなみに、IVL共同設立者のマイアーボルド氏は料理研究の大家でもあり、科学的に料理を解説する2438ページ(英語版)の著作「Modernist Cuisine」シリーズを各国で出版しているほか、2011年にはTEDカンファレンスでも料理本出版のためにあらゆる調理器具を真っ二つにした話が好評を得ていました。

Engadget 日本版からの転載。

時として、グラフィック技術が1980年代から進歩しなければよかったのに、と思わせるものを見ることがある。この「スターウォーズ：最後のジェダイ」予告編を場面ごとに再現した作品はその一つだ。

作ったのはTwitterユーザー、Wahyu Ichwandardiで、1984年製のヴィンテージApple IIと、同じ年に発売されたビットマップペイントソフト、Dazzle Drawを使って制作した。このプロジェクトはフロッピーディスク48枚に保存され、6MBという当時なら破壊的なデータ量になった。

比較のために、スターウォーズ エピソード8の公式トレーラーを載せておく ―― ネタバレ注意：Ichwandardiは完璧だった。

彼はわずか3週間でこの短編ビデオを作った。制作過程では透明なプラスチックシートをモニターに重ねることもあったという。Kickstarterかなにかで同じことを映画全編について彼にやらせたら ―― 数十年しかかからないだろう。

[原文へ]

（翻訳：Nob Takahashi / facebook ）