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それなりに使える機能であれば、ネットワーク効果と組み合わせることで長期的に大きな影響がある。競合に勝つのに、相手より優れた機能を用意する必要はない。競合相手の魅力を奪えば良い。品質が良くなくても便利であれば、ユーザーが離れる心配はないだろう。

それがInstagram Storiesの背後にある戦略だ。

Snapchatは、日々の生活の1コマを共有する素晴らしいフォーマットを発明した。写真と動画のスライドーショーにコメントがつき、それらは24時間で消えるので、コンテンツの質は荒削りでもよく、ユーザーには自分の見ている世界を共有できる窓となった。Snapchatが提供する10秒のプライベートメッセージは爆発的に人気を博し、アプリのデイリーユーザーは1億5000万人となった。

Snapchat StoriesはInstagramのフィードに投稿するには完成度の低い投稿の全ての行き場所になった。この刹那的な仕組みは、恒久的なFacebookやInstagramとSnapchatを差別化する要因となった。人々がシェアする量は増え、Storiesは、Instagramからコンテンツと人々の関心を奪い、次の大規模なソーシャル媒体となるように見えた。

そこでInstagamはFacebookが2011年に使った戦略を取ることにした。

当時、有名人によるリアルタイムのアップデートが大規模なソーシャル媒体の波になることが予想されていた。そういったコンテンツはTwitterに居場所があった。フィルターのかかっていない他人の投稿は、友人の投稿をアルゴリズムでフィルタリングするFacebookからTwitterを差別化するものだった。

そこでFacebookは、有名人をフォローするための Subscribeをローンチした。

それはTwitterより良いものではなかった。更新はリアルタイムで表示されるものではなかった。最高のコンテンツ・クリエーターがこの機能を活用し、フォロワーを受け付けるような状態でもなかった。ハッシュタグも急上昇中の話題を示す機能もなかった。Twitterにあるような何の準備なく、多くの人と議論ができる雰囲気もそこにはなかった。

しかし、Subscribe機能はTwitterのユーザーを奪い返そうとするものではなかったのだ。「Twitter殺し」のための機能ではなかった。Twitterのユーザー1億人に対し、Facebookは8億人のユーザーがいた。まだ早い段階だったので、そうする必要がなかったのだ。

それなりに使える機能を実装する戦略の目標は、競合他社の将来的な成長を遅らせることで、すでに競合が得たものを奪うことではない。

Facebook SubscribeはTwitterに参加しなくても事足りる、それなりに使える機能と思うユーザーもいただろう。Subscribeは、ユーザーが見ているニュースフィード内にあった。別の新しいアカウントにサインアップしたり、新しい用語やインターフェースを覚える必要もなかった。さらに、新しいオーディエンスやフィードを埋めるための作業をゼロから行う必要もなかった。

Twitterに致命傷は与えることにはならなかったが、すでにFacebookを使っている人にとってTwitterを使う理由を少し減らすことができた。5年後、Twitterのユーザー数は3億1300万人にまでしか成長していないが、Facebookには17億1000万人のユーザーがいる。Facebookは今でもリアルタイム、有名人のコンテンツに関して改良を加える一方、Twitterの課題は誰もが彼らのサービスを使用すべき魅力的なユースケースにたどり着けていないことだ。

今、Instagramは同じ方法でSnapchatと対抗しようとしている。

Instagram StoriesはSnapchat Storiesの品質には及ばない。ジオフィルター、アニメーション付きセルフィーレンズ、3Dスタンプ、スピードを変える演出、スクリーンショットのアラートもない。アプリを立ち上げてすぐに撮影を開始できるよう、カメラがホーム画面に設定されてもいない。アップロードもスムーズさに欠ける。

しかし、Instagram StoreisはSnapchatの成長を遅らせるのに十分かもしれない。特に既存のInstagramユーザーにとってそれはあてはまるだろう。Instagram Storiesはフィードの最上部に登場し、見逃したりはしない。中核となる、お絵描きとテキストの上乗せツールもそこにある。そして最も大事なことに、別のアプリで新しいオーディエンスを獲得する必要がないのだ。

繰り返しになるが、多くのSnapchat愛好ユーザーは、Snapchatを離れたりしないだろう。けれど私の友達の間でも、もう数十人がInstgram Storiesで遊び始めていて、何人かはSnapchatを使うのをやめてしまった。ただ、Instagram Storiesの本当のターゲットは、Snapchatの楽しげなツールや形式に関心があるけれど、過去に使ってみたが定着しなかった、あるいは10代向けのツールだと割り切った、はたまた使い方を覚えるのに時間がかかりすぎると思った人たちだ。

これがうまくいかなくても、InstagramはStories機能を廃止すればいい。開発した時間とSnapcahatを真似たと批判されるコストがかかるくらいだ。InstagramのCEO、Kevin Systromは「 彼らが賞賛を受けるべき」と私とのインタビューで完全に認めている。FacebookがSubscribeがなくても重大なライフイベントや意見を共有する場であったのと同じように、Storiesがあろうとなかろうと、Instagramの洗練されたソーシャルメディアとしての立ち位置は変わらない。

もしInstagram Storiesが成功すれば、最も危険な競合相手の牙を抜くことができるかもしれない。Facebookが過去にPoke、Slingshot、BoltといったSnapchatの機能のクローンを作ることに失敗している。それは、スタンドアローンのアプリとしてSnapchatと真っ向から対立するような「さらに良い」機能を作ろうとしたからと言えるだろう。ここでFacebookは学び、すでに人気のあるアプリに、それなりに使える機能を埋め込むことにした。

Storiesのフォーマットでユーザーを争うのではなく、Snapchatは他の付随機能、信頼性、初期の強力なコミュニティーの力で競争すべきだろう。Instagramのそれなりに使える機能ではSnapchatに致命傷を与えることはできないが、Snapchatが今後拡大する力を奪うことにはなるかもしれない。

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（翻訳：Nozomi Okuma /Website）

スマートフォンで撮影した写真を絵画調のアート作品へと加工するアプリ「Prisma」を愛用している人は多いだろう。しかしその逆のプロセス、つまりアート作品を写真へと変換させることも同様に面白い。そして、そんな逆発想のテクノロジーの実現はそう遠くないと、オランダの研究者たちは断言する。

オランダ、ラドバウド大学の4名の神経科学者は、ディープ・ニューラル・ネットワーク（深層神経回路網）を利用し、似顔絵を写真のようにリアルな顔の画像に転換するモデルに取り組んでいる。この研究（Convolutional Sketch Inversion）の結果は、最初にオンラインアーカイブ「arXiv」にて公表された。10月にアムステルダムで開催予定の「European Conference on Computer Vision」にも先日受理されている。

科学者達によると、このモデルは様々な形で応用が期待できるという。例えば、芸術分野で似顔絵を写真に近い形に変えたり、あるいは科学捜査で、目撃者の情報をもとに書いた犯人の似顔絵を、画像認識ソフトで検知可能なデータにするといったことなどだ。

「最近発表された、ニューラルスタイル変換（neural style transfer）という、写真をアート作品へと変換するアルゴリズムの研究に触発されました」と、29歳のYağmur Güçlütürkと30歳のUmut GüçlüはTechCrunchへのメールに書いた。認知神経科学の博士課程学生である二人は、Marcel van GervenとRob van Lierと共に今回の研究を行った。

GüçlütürkとGüçlüが参考にした論文には、ドイツの街テュービンゲンを、フィンセント・ヴァン・ゴッホの名作「星月夜」の絵画スタイルで再現するテクニックが記されていた。「これを読んだ時、逆の場合はどうなのかと考え始めました。つまり、このフィンセント・ヴァン・ゴッホの作品を写真にするとどうなるか、ということです」とGüçlütürkとGüçlüは書く。

GüçlütürkとGüçlüによると、人工神経回路網を利用した独自のソフトウェアは以下のように機能する：

「例えば、科学者である私が、人工神経回路網であるあなたに、スケッチ（インプット）を写真（アウトプット）に変換する方法を教えたいとしましょう。まず、スケッチと写真のペアを取り込んだ膨大なデータセットを構築します。そしてあなたにスケッチのみを渡し、写真に変換するよう依頼します。あなたは適当に1つ戦略を考え、写真を再現します。初めのうちは、作成した写真とデータセットの写真はかけ離れています。私は、あなたが描いた写真とデータセットの写真を比べ、間違いを指摘します。そのフィードバックをもとに、あなたは戦略を変え、改めて写真を作り直します。すると徐々に、写真のクオリティが高まっていくのです」。

LFWデータセットから合成した似顔絵の例。最初の列が本物、2番目が生成されたスケッチ、そして3番目の列がスケッチから合成した顔写真。（論文「Convolutuonal Sketch Inversion」より）

今回、スケッチと写真を一致させるモデルの習得プロセスにおいて、反復学習がとても重要な役割を果たした（これは神経回路網を訓練させるスタンダードな方法でもある）。

「この最後の2つのステップを何度も繰り返します」とGüçlütürkとGüçlüは書く。「最終的に、合成した写真はデータセットの写真と似てきます。上手くいけば、習得した新たなスキルを使って、すでに見たことのあるスケッチだけでなく、まだ見たことがないスケッチでも素早く高画質な写真へと変換することが可能になるのです」。

このアルゴリズムの訓練とテストを実施するため、研究者達はまずウェブ上で公開されているデータをもとに似顔絵をコンピューターで生成した。使用したのは、CelebAにある20万枚以上の芸能人の写真が保管されたデータセットと1万3000枚の顔写真が保管されているLFWデータセットだ。さらに、手描きのスケッチをCUFSデータセットから入手した。

2人の博士課程の学生がまず始めに試したのは、Güçlütürkが描いた彼ら自身の似顔絵を変換することだった。さらに、このアルゴリズムを使うことで、2人は有名なオランダ人アーティスト3人（レンブラント、ヴァン・ゴッホ、エッシャー）の自画像をもとに、写真のようにリアルな顔の画像を構築することを試みた。

左の列から有名オランダ人アーティストの自画像、スケッチから合成した顔写真、参考写真又は絵。レムブラント（上）、フィンセント・ヴァン・ゴッホ（真ん中）、M. C. エッシャー（下）（論文「Convolutional Sketch Inversion」より）

彼らは現在、この成果を市場に投入する方法を探している。芸術や科学捜査などの領域での収益化を目指している。

「今回の研究からスピンオフして設立した会社Neurantは、そういったアプリケーションの開発をすでに行っています。近いうちに市場に参入したい考えです」とGüçlütürkとGüçlüは締めくくった。

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（翻訳：Tomoya Mori）

エルサレムのLightricksは、今何千もある写真アプリの中で目立つためには何をすべきか、を知っている。彼らがこれまで作ったEnlightとFacetuneは、App Annieのデータによると、今や写真アプリの上位にいる。

CEOのZeev Farbmanにイスラエルでインタビューしたが、そのとき彼はLightricksの写真アプリを使ったトリックをいくつか見せてくれた。そして、これらのアプリが、混雑している写真アプリの世界で上位に行く、と確信した理由も説明してくれた。

彼によると、“Lightricksの写真アプリはどれも、Photoshopのレタッチ機能を使いやすくしたものだ”。そして、Facetuneの成功によって、単純であることが重要、と学んだそうだ。

iOSとAndroidで3ドル99セントのFacetuneは、肌の色のむらをなくし、歯を白くし、にきびなどを消す。こんな処理のできる写真アプリは、ほかにもたくさんあるが、Facetuneでは問題の部分をスワイプするだけでよい。今や自撮りがブームだから、短期間で、写真美化アプリの人気者になった。

同じく3ドル99セントのEnlightはiOSのみで、スマートフォン上の写真をプロが撮った写真のようにする。単なるフィルターではなくて、明るさや色の細かい調整機能が自慢だ。そしてこれもまた、領域を指でなぞるだけでよい。Enlightは、ランドスケープ型の写真や、美術作品的な写真に向いている。

上のビデオが、彼がやってくれたデモだ。

同社はCarmel Venturesから1000万ドルあまりの資金を調達し、エルサレムのヘブライ大学の中にある。Farbmanは、早期に成功した理由の一つとして、技術者が身近にいくらでもいることを挙げる。“これだけの大仕事で成功すると、自然にクリエイティブのエコシステムが出来上がる”、と彼は語る。“人材の大きなプールがあると、そこにまた良質な人材が集まってくるんだ”。

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（翻訳：iwatani(a.k.a. hiwa））