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Googleは近日中にアメリカ国内で求人情報検索サービスをローンチすると本日（米国時間5/17）発表した。このサービスでは、特別な資格が要らないサービス業から専門性の高い仕事まで、さまざまなタイプの求人情報が掲載されるようになる。さらにGoogleは機械学習やAIといったテクノロジーを活用して、仕事のカテゴリー分けや関連求人情報の掲載などを行う予定だ。

Google CEOのSundar Pichaiは、本日行われたGoogleのディベロッパー向けカンファレンスI/O で「Google for Jobs」と呼ばれる同サービスのプレビューを公開した。

「アメリカの雇用主の46％は人材不足を問題視していると共に、空いたポジションを埋めるのに苦労しています」とPichaiは説明する。「求職者は身近な情報を頼りに仕事を探しているかもしれませんが、その他にも埋もれてしまっている求人がたくさん存在します。そこで、私たちは雇用主と求職者をうまく結び付けられるようなサービスを開発しました。それがGoogle for Jobsです」

数週間のうちに、アメリカのユーザーがGoogleの検索欄へ仕事に関する情報を入力すると、検索内容にマッチした求人情報がハイライトされるようになる。また、Googleはこの新サービスで既存の求人情報サービスに挑もうとしているわけではなく、むしろ彼らとパートナーシップを結ぼうとしている。

Google for Jobsの初期のパートナーには、LinkedIn、Facebook、Careerbuilder Monster、Glassdoorなどが含まれている。

また、求人情報検索に関連した新たなツールとして、職場や役職、仕事のカテゴリーやタイプ、掲載日、フルタイムか否かといったフィルター機能などが実装される予定だ。

仕事の内容に関する情報以外にも、求職者が家から職場までの距離を簡単に把握できるように通期時間などの情報も表示される。

Google for Jobsの面白い点は、各求人の関連度を学習しグループ分けするため、Googleが機械学習テクノロジーを活用しているところだ。

例えば「retail（販売業）」であれば、求人によっては「retail associate」と表記されているかもしれないが、「store clerk」や「store manager」と記されている場合もある。そこでGoogleはこれらの求人をまとめあげ、「retail」という単語の検索結果に全ての関連求人が表示されるようにしたのだ。

さらにPichaiは、ワンクリックの「応募」機能についても触れ、青い大きなボタンを押せば直接求人に応募できると説明したが、その仕組みなど細かな部分については話さなかった。

さらに彼は新サービスのローンチにあたり、現状の求人情報検索サービスに対する不満をあぶり出すため、Googleが何百人という人にヒアリングを行ったと語った。

「この新サービスには個人的にとてもワクワクしています。Google for Jobsは、重要なニーズを満たそうとしているだけでなく、検索や情報整理、AI、機械学習といった私たちのコアにあるテクノロジーを利用していますからね」とPichaiは話した。

Google for Jobsは「数週間以内に」アメリカ国内でローンチし、今後アメリカ国外への展開も予定している。

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（翻訳：Atsushi Yukutake/ Twitter）

Googleには、Pinterestの野望に検索を乗っ取られる気はない。同社は最近、モバイルのWebとAndroidアプリで“類似アイテム”(Similar Items)機能をローンチして、ユーザーが自分の好きな製品をもっとたくさん見れるようにした。ハンドバッグでもサングラスでも靴でも、何でもだ。そして今日（米国時間4/13）はそのアイテムを、小物だけでなくアパレルにも広げた。それには“スタイルのアイデア”(Style Ideas)という新しい機能があって、ファッションアイテムをあこがれのライフスタイル的な画像で見せるのだ。

でもこの“あこがれの”というやつは、Pinterestが何年も前からやっている。ファッションアイテムに、ほかの製品を組み合わあせたりして、あわよくば、そっちも買わせたいのだ。しかもP社はビジュアル検索という技術まで発明して、画像中の製品や、ユーザーのカメラのファインダーに今映っているもので、検索できるようにした（類似品や関連製品を）。

こういう、買い物のための品物探しの検索を、Googleなどの一般的な検索エンジンから取り上げて自分のものにしたい、というP社の野望があった。たとえば、黒いブーツが欲しいなと思ったら、Pinterestへ行けば画像で検索できる。そして、いいのが見つかったら、もうGoogleに用はない。そのまま、お店のリンクをクリックすればよいのだ。

そこで、Googleはあわてる。その前にはGoogleは、一般消費者のモバイル化にも悩まされた。Google検索の、‘デスクトップのWebで検索する’というパターンが、もはや優勢ではなくなった。次は、検索でもP社に負けるのか…。

対策のひとつとして出てきたのが、今度の“スタイルのアイデア”という機能だ。

Googleの説明では、AndroidアプリやモバイルWebでファッション製品の画像を閲覧していたら、画像検索の画面がアップデートされて、その製品を実生活の中でかっこ良く見せる画像が表示される。たとえばハイヒールの写真を見ていたら、モデルがその靴を履いているファッション写真が表示されるだろう。

ファッション製品の検索では、検索結果の中に、似たようなアイテムや、実際にそれを身に着けている合成画像や実写画像が表示される、とGoogleは言っている。

そういう、“スタイルのアイデア”の画像は、人間が介入せずにアルゴリズムが選ぶが、ここでGoogleお得意の機械学習技術が、類似物（ときには同一物）の発見で活躍する。

また、一般的にアパレルの画像検索では、類似アイテムのカルーセルが大きくなった（多品目になった）。2か月前には、財布とサングラスと靴だったが、今では、アウターウェア、ドレス、シャツ、パンツ、スカート、ショーツが加わった。これらは、自分の好きなデザインのが選べるだけでなく、価格の安いものも見つかる。

Googleによると、スタイルのアイデアと、類似アイテムのどちらも、アルゴリズムが画像にランクをつける。そして製品の特徴がはっきり分かる画像や、完全な着こなしになってる画像、そして権威あるファッションサイトの画像、などが上位にランクされる。

GoogleがPinterest対抗策をやるのは、これが初めてではない。2015年には画像検索に“コレクション”(collections)機能を加えて、ユーザーが検索結果の気に入った画像をまとめて保存できるPinterestの機能に対抗した。

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（翻訳：iwatani(a.k.a. hiwa））

クリエイティブ・コモンズのおかげで、ウェブコンテンツのために無料で合法的な画像を見つけることは難しくなくなっている。この非営利団体は、クリエイターたちが、自分の仕事をより広くシェアしつつ、同時にどこでどのように利用されるのか、どのようにクレジットされるべきか、などをコントロールできるような著作権ライセンスを提供している。そして今回、さらにそのコンテンツへのアクセスが簡単になった。CC Search（CC検索）が今朝（米国時間７日）ベータ運用を開始したのだ。

GoogleやFlickrのような、より大規模な画像検索エンジンは、既に何年もCCライセンス画像のフィルターを提供してきたが、クリエイティブ・コモンズ自身の検索エンジンもそれなりの数のユーザーを抱え続けている。発表によれば毎月およそ6万人のユーザーがサイトを検索していると言う。とはいえ、コモンズをよりアクセスしやすくするために、改良が必要だということはずっと言われ続けていた。

クリエイティブ・コモンズのCEOであるRyan Merkleyは「コモンズへの『フロントドア』はありませんし、皆がキュレーションし、共有し、リミックスをするようなツールもまだ存在していません」とブログに書いている。「私たちは、コモンズをより使いやすくしたい。これはその方向に進むためのステップなのです」。

クリエイティブ・コモンズ・ライセンスは、ビデオ、オーディオ、音楽、その他の多くを含む様々なメディアを横断して利用することができるが、当面今回の検索エンジンは、全コモンズの半数を占める画像だけに特化する。

エンジンは、初期段階のソースとして、Flickr、500px、アムステルダム国立美術館、ニューヨーク公立図書館、メトロポリタン美術館からの写真を取り込んでいる。最後のメトロポリタン美術館は、ベータサービス開始に合わせてちょうど今日（米国時間７日）追加されたばかりで、これにより20万点ほどの画像がサービスに追加された。

正確な数字は刻々と変化しているものの、ローンチのタイミングでは合計およそ947万7000点の画像が存在している。

より現代的なルック・アンド・フィールを有することに加えて、新しいCC Searchを使用すると、ライセンスの種類、タイトル、クリエイター、タグ、コレクションそして組織の種類によって検索を絞り込むことができる。またソーシャル機能も含まれていて、個々のアイテムにタグやお気に入りをつけることができるだけでなく、お気に入り画像リストの作成と共有も可能だ。さらに、将来の検索を簡単にするために、検索条件を保存することもできる。

またエンジンは、クレジットの適用も簡単にしてくれる。もし提供されている場合には、事前にフォーマットされた表記が提示され、それをコピー＆ペーストすることが可能だ。

これはベータ版であるため、コモンズは新しい機能に関するフィードバックを募集中である。そうしたフィードバックに基いて、次に入れるべき機能や、次はどのような種類のメディアをサポートすべきか、そしてどのアーカイブを追加すべきか、といった次の施策立案を行う予定だ。クリエイティブ・コモンズは、すでに将来のCC検索リリースには、Europeana collection、DPLAの精選サブセット、そしてFlickrコモンズのより大きなサブセットを含めることを計画している。

その他に計画されている追加機能としては、共有リンクのカスタマイズ、キュレーションした作品の検索手段、認証済みユーザーによるメタデータ（タグなど）の登録提案、そして色による検索 、タグによるドリルダウン、パブリックリストの検索などの先進検索手段などがあるようだ。

コモンズをより簡単に検索する試みは、小さなサービスによっても何年も行われていた。例えば独自のCC Searchツールを立ち上げた、CompfightやOpenphotoなどが挙げられるだろう。しかし、クリエイティブ・コモンズ自身のサイト上でも、こうした先進的検索機能が提供されることには意味がある。やがて画像だけの検索を超えていくのだ。

「これは、CCのための重要な瞬間です、私たちはいつでも、皆がコモンズを見つけて利用する際に手助けをしたいと願って来ましたし、新しいものを創作した際のコネクションをつくる手助けをしたいとも思っているのです」Merkleyは発表でこのように述べている。

ベータ版の検索エンジンは、ccsearch.creativecommons.org から利用可能だ。

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（翻訳：Sako）

コンピューターが完璧な記憶力を持っているとすると、なぜコンピューター上での探し物はあんなに大変なのだろうか？もしかしたら、私たちの記憶とは違った働き方をするからなのかもしれない。Atlas Recalは、”全方位検索機能”を武器にこの問題を解決しようとしている。このアプリは、ユーザーが全てのデバイスでやったことや見たものにインデックスを付け、人間の記憶の仕方に沿って情報を整理することができる。そして、本日からAtlas Recallのオープンベータテストが開始された。

私は今回、Atlas Recallの開発元であるAtlas Informatics CEOのJordan Ritterと、マーケティング担当ヴァイスプレジデントのTravis Murdockに話を聞くため、アプリのローンチ前に、シアトルにある彼らのオフィスを訪れた。以前はNapsterに勤務していたこともあるRitterは、会社や製品の成り立ちについて説明してくれた。要点をまとめると、資金的な自由が生まれたことで、新しい冒険に乗り出すことができ、彼はすぐに検索機能の改善に取り組みはじめたのだ。

「私は自分がしたことを、デバイスごとではなく、複数のデバイスをまたいで覚えているんです」と彼は話す。しかし、私たちも間違いなく経験したことがある通り、それぞれのサービスや検索エンジンがアクセスできる領域は限られている。

Googleはインターネット上を検索するためのもであり、Facebookはプライベートの写真や友人との記録を残すためのものだ。Outlookは連絡先やメールや予定を記録するためにあり、Spotlightではローカル上のファイルを検索することができる。そしてSpotifyは音楽やプレイリストを管理するためにある。この他にも、同じような例はいくらでも挙げることができる。

そしてどの辺り（もしくはどのプラットフォーム上）にデータがあるかわかった後も、実際にそこへ移動して探しているものを掘り起こさなければならない。Slackのどのチャットルームにミーティング時間を記載していただろうか？どのスレッドにファイルが添付されていただろうか？ルームメイトが話していたプレイリストはどれだろうか？といった具合に。

「検索には大きくわけてふたつの種類があります。ひとつは、今まで見たことがない新しいものをみつけるための検索。そしてもうひとつが、どこにあるかは分からないけど、絶対に見たことがあるものをみつけるための検索です」とRitterは語る。

Atlas Recallは、後者を現存するどのサービスよりも上手くこなすために開発されたのだ。このアプリを使えば、ユーザーがコンピューターやモバイル端末上で見る全てのものにインデックスが付けられ、あとで検索できるようになる。ウェブ上にあるもの、Facebook上の情報、Outlookの中身、ローカルファイルなどユーザーが見るもの全てだ。びっくりする前に以下を見てほしい。

• 検索対象のサービスにアクセスする必要はなく、API連携も不要
• やりとりされる情報は常に暗号化される
• ユーザーはアプリが記録する対象を簡単にコントロールできる

さらにAtlas Recallは、検索対象となるアイテムやそのコンテンツだけではなく、関連情報まで記録することができる。いつ・どの順番でそのアイテムを見たか、当時他にどんなウィンドウやアプリを開いていたか、アクセス時ユーザーがどこにいたか、その情報は以前誰とシェアされていたといった情報の他にも、たくさんのメタデータが関連情報には含まれている。

「シアトル・シーホークス　試合」といった曖昧なワードで検索すると、すぐにさまざまな領域をまたいだ全ての検索結果が、関連度の高いものから表示される。このケースで言えば、メールで受け取ったチケットや友人と立てた試合観戦の計画、Facebookの招待状、以前読んだチームに関する記事、フォットボールのファンタジースポーツチームのページなどが検索結果に含まれるだろう。そしてそのうちどれかをクリックすると、すぐに探している情報のもとへたどり着くことができる。

ほかにも、例えばユーザーが空港で読もうとした記事を保存し忘れた際にも、「LAX（ロサンゼルス国際空港）」と検索すれば、空港にいる間にやったことや見たもの全てが表示される。ファイルがノートパソコン、デスクトップ、Google Docs、Dropbox上に散乱する中、同僚へプレゼン資料や関連情報を送ろうとしたときも、一か所からファイルを検索し、必要なものを選び出すことができる。

コンテンツのタイプや期間のフィルターを使って、検索結果を絞り込むこともできる。さらには、記録してほしくないウェブサイトやアプリも選べるため、確定申告の作業中や秘密のポエムを書いているときなどは、一時的に記録をストップすれば良い。

一度試してみると、このアプリが今後すぐに欠かせないツールになると感じることができる。私は記憶力が悪い方だが、もしそうでなかったとしても、ひとつのPDFファイルを探し出すために、仕事中に4つのウェブアプリを順番に確認したくはない。どこにそのファイルが”生息”しているかに関わらず、プロジェクト名を入力するだけで、自分と同僚が送受信した全ての関連情報がすぐに表示されるとしたら、どんなに素晴らしいことだろう。

これがコンピューター上でのAtlas Recallのインターフェースの様子で、似たような機能がモバイル版にも採用される予定だ。さらにモバイル版では、GoogleやSpotlightとAtlasを連携させることで、いつも通り検索すれば関連情報が全て表示されるようにも設定できる。

全てのデータはもちろんクラウド上に記録されるため、ここまで詳細なオンライン行動の記録が、誰かのパソコンに保存されることを心配に思う人も中にはいるかもしれない。Ritterも今後ユーザーとAtlas Informaticsの間で、信頼関係を築いていかなければならないと認めている一方で、元セキュリティエンジニアとして、セキュリティ面にも真剣に取り組んでいると彼は話す。

プライバシーについて、GoogleやFacebookはユーザー情報をもとに広告を販売して収益を挙げているものの、Atlas Informaticsではデータの中身が確認されることはない。さらに同社はフリーミアムモデルを採用する予定で、広告掲載は検討されていない。そもそもプライバシーに関する保証なしでは、誰もこのようなサービスを利用しないだろう。そのため、Atlas Infromaticsは誰（ユーザー）がデータを所有して、どのようなデータ（コンテンツではなくメタデータ）に同社がアクセスできて、利用をやめるときには何の痕跡も残らないようにするということを名言している。

Microsoft、Nathan Myhrvold、Aspect Venturesから調達した2070万ドルの資金を使って、Ritterと彼のチームは”私たちのデジタルライフの検索可能な写真記憶”を実現しようとしている。なお、オープンベータにはこちらからサインアップできる。おわかりの通り、バグを減らし、インターフェースを改良するほか、ユーザーが好きな機能や使っていない機能、見もしない機能を発見することなどが、このバージョンの目的だ。アプリは現在macOSとiOS向けに公開されており、Windows 10とAndroid向けも近日中に公開予定だ。

有料版には、グループ間での共有機能や、管理者向けツールなどの追加機能が搭載される予定だが、Atlas Recallの基本機能は無料で提供され続ける。

今後数週間のうちにこのアプリをテストして、機能性やパフォーマンス上の問題、このアプリを気持ち悪く感じるようになるかなどを見ていきたい。読者の皆さんも是非自分で試してみてほしい。Atlas Recallは次の必須デジタルツールになる可能性を秘めている。

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（翻訳：Atsushi Yukutake/ Twitter）

ここ数年でHuluやNetflixを始め、動画ストリーミングサービスが一気に普及した。視聴できるコンテンツは増えたが、見たいものがどこで見られるか分からないと思ったことはないだろうか。特に海外ドラマなど、1つのストリーミングサービスで、全シーズンを配信していないことも多い。どのシーズンをどの配信サービスで見られるか、全てのストリーミングサービスを横断的に検索できたら便利だろう。今回紹介するJustWatchはそのニーズを満たすサービスだ。ベルリン発のJustWatchは、現在17カ国でサービスを展開し、本日日本でもサービスをローンしたことを発表した。

JustWatchの特徴は、検索項目が充実している点だ。各動画配信サービスで公開している作品を公開年、ジャンル、評価などを指定して検索することができる。

例えば、この画像では、検索ボタンで「NetflixとHuluで提供している映画で、アクションとドラマのジャンル」を指定して検索している。もちろん見たい映画が決まっているのなら、検索ボックスに映画のタイトル入力して探すことも可能だ。

現在、日本版JustWatchはNetflix、Hulu、dTV、U-NEXT、GYAO!、Amazonビデオ、Apple iTunes、Microsoft Store、Google Play、MUBIで提供しているコンテンツが検索対象だ。

見たい作品の詳細結果には、その作品を配信しているサービスの一覧が表示される。各サービスのアイコンをクリックすると、そのサービスの視聴ページに飛べる仕組みだ。「視聴リストに追加」のボタンをクリックして、見たい作品を保存しておくこともできる。

特に見たい作品が決まっていない場合は、ページ上部にある項目から人気作品の一覧をチェックしたり、各サービスで最近公開された作品を「新作」のページからブラウズすることができる。

少し気になったのは、検索ボックスから検索できるのは映画名と番組名のみという点だ。私の場合、映画のタイトルを正確に覚えていないことも多い。検索ボックスから例えば、キーワードや監督名でも検索できればもっと便利かもしれない。またUIに関しては、時折ぎこちない日本語訳がある。ただ、総じて使い方は分りやすく、見たい映画を見つけたらすぐに動画配信サービスに飛んで、視聴を開始できるのは便利に感じた。

JustWatchは2014年10月にベルリンで創業している。JustWatchのCEO、David Croyé氏は映画やテレビ番組を見たいと思った時、各動画サービスの情報や劇場で上映中の映画の情報をばらばらに存在していることに気がついたのが創業のきっかけになったとTechCrunch Japanに話す。「JustWatchのミッションは、世界中の映画ファンと彼らの求めるコンテンツをつなげること」とCroyé氏は説明する。

JustWatchはウェブ版、iOSとAndroidアプリを提供している。JustWatchは無料で利用でき、現在のユーザー数は1500万人ほどとCroyé氏は言う。JustWatchはユーザーには課金せず、映画配信企業向けに独自のアドテクツールを提供することでマネタイズしているという。JustWatchにはユーザーの映画の好みや購入行動といった情報が多く集まっているとCroyé氏は説明する。それを元に、主にYouTubeやFacebook上で、最適なユーザーに対し、最適なタイミングで映画の予告を配信する広告テクノロジーを開発しているのだそうだ。クライアントにはソニー・ピクチャーズ、パラマウント、ユニバーサル、フォックスなどを抱え、今月初めて黒字化を達成したという。

現在、JustWatchは30名のチームで運営している。最近、新しくロサンゼルスオフィスを立ち上げたばかりで、数ヶ月内にさらに人材採用を進め、50名体制まで拡大する予定とCroyé氏は話す。今後、ユーザーフィードバックを見て、検索対象のサービスの追加や機能開発を進めたいとCroyé氏は言う。

Twitterはプラットフォームにおける写真と動画のユーザー体験を向上させるため2週間前にMagic Ponyを買収し、機会学習の精度を高めようとしている。Googleも同じ道をたどる。本日、Androidと検索大手は、Moodstocksを買収したと発表した。Moodstocksはパリに拠点を置くスタートアップで、機械学習によるスマホの画像認識技術を開発し、「画像版Shazam」と呼ばれるAPIを開発者に提供している。

MoodstocksのAPIとSDKは近いうちに使用できなくなると、同社はホームページの声明で伝える。「私たちは、Goolgeで卓説した画像認識ツールを構築することに注力します。現在Moodstocksを有料で使用しているカスタマーに対しては、サブスクリション期間満了までは使用を続けられることを保証します」。

買収の詳細は開示されていない。またMoodstocksがこれまでいくら調達したかも定かではない。Crunchbaseにはベンチャーキャピタルから調達した資金は記されていないが、 2010年私たちが始めて同社のことについて書いた時、ヨーロッパの投資家から50万ドルをシードで調達したと伝えた。ちなみにTwitterは少し前に買収した、イギリスのMagic Ponyに対して1億5000万ドルを現金で支払っている。

Magic Ponyは創業から短く、広く買収対象となりうる段階で買収されたが、Moodstocksは2008年からモバイル端末での画像認識精度の向上を目指し取り組んできた。「私たちの夢は、カメラをスマートセンサーにすることで、周りのことを理解できるよう機械に目を与えることです」と同社は買収発表／さよなら／初めましての挨拶を兼ねた声明で伝える。

当初Moodstocksは自社開発のコンシューマーアプリを制作していたようだ。SNSのようなアプリだ。ユーザーは本などのメディアの写真を撮り、そのメディアに対して自分のコメントをつけることができる。他のユーザーの写真の個別の「フィンガープリント」を合致させる画像認識技術で、コメント同士をリンクさせるというものだ。

面白いアイディアだが、人気は出なかった。そこでMoodstocksはその技術を他の開発者に提供する方向にピボットした。少なくとも1つのアプリ「Moodstocks Scanner」は、開発者がアプリに機能を実装する前にSDKを試すツールに変わった。

Googleは、開発者がアプリに画像サービスを実装できるよう自社でもSDKをローンチするかどうか示していない。また、このテクノロジーをGoogleがコンシューマー向けサービスに活用するかも分からない。分かっていることは、MoodstocksのチームはGoogleのフランスにある研究開発運用拠点に参加することだ。MoodsotcksはDenis BruleとCedric Deltheilが共同創業したスタートアップだ。

短い声明で、Googleのフランスのセンターを率いるVincent Simonetは、MoodstocksはGoogleに高精度な画像検索をもたらすことを期待していると伝える。すでにGoogleが提供しているサービスを改良するという。「画像認識の面で、大きく前進することができました」と彼はフランス語で伝えている。「しかし、この分野ではまだまだ改良できる部分が多くあります」。

Moodstocksの取り組みが、引き続きスマホ向けに留まるのか、他のところで活用されるのかはわからない。Moodstockの機械学習アルゴリズムが活用できる箇所は多くある。例えば、Google検索で検索単語と一致、あるいは関連する画像を見つけるために「学習」することができる。Googleは、このテクノロジーを、例えばGoogleフォトなどの既存アプリに活用することもできるだろう。

あるいは、将来ローンチするプロダクトに採用するのかもしれない。ただ、スマホなら分かりやすいユースケースが目の前にある。小さな端末のタッチスクリーンだとテキスト入力はやや手間がかかる。また、ユーザーは自分で撮った品質の低い画像から類似したものを探そうとするだろう。両方の課題に対し、強力な画像認識ツールは便利だ（例えば、何かの写真を撮って、それを検索「キーワード」として使用するような場合だ）。

Googleはフランスで他にもスタートアップの買収を行っている。例えば、スマホのパフォーマンスを向上させるFlexyCoreなどだ。また、顔認識のJetPacやPittPattなど、複数の画像関連テクノロジーも買収している。他の大手テクノロジー企業もこのエリアでテクノロジーの買収を行っている。今年には、Amazonが静かに、AIやニューラルネットワークを活用する写真認識テクノロジーを開発するスタートアップOrbeusを買収している。

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（翻訳：Nozomi Okuma /Website）