コードベースの全構造を視覚化するCodeSeeがオープンソースバージョンOSS Portを立ち上げ

コーディングのプロジェクトが大きくなり、参加者が増えると、プロジェクトの全体像を把握するのが困難になり、チームが分散しているととくにそうなる。今日(米国時間9/30)、開発チームを助けてコードベースの全体を理解できるようにするアーリーステージのスタートアップCodeSeeがリリースしたOSS Portは、多様な構成のオープンソースのチームにそれができるようにするための、それ自身オープンソースのプロジェクトだ。

また同時に同社は、昨年調達して未発表だった300万ドルのシードラウンドを発表した。そのラウンドはBoldstart VenturesとUncork Capitalが共同でリードし、DCVCとPrecursor VenturesおよびSalesforce Ventures、そしてさらに数名のエンジェル投資家が参加した。

全体としてCodeSeeの目標は、コードを視覚化してそれを理解できるようにすることだ。このところ開発のサイズはますます大きくなり、デベロッパーの数も増えているから、それは至難の課題だ。「CodeSeeはデベロッパーとチームがコードの構造や仕組みを深く理解するためのツールです」、とCEOのShanea Leven氏は語る。氏は、夫でCTOのJosh Leven氏と一緒に同社を創業した。

CEOのLeven氏によると、オープンソースのプロダクトから始めたのは、こんなサービスへのニーズがとくに高いのはオープンソースのプロジェクト、と彼らが見ているからだ。オープンソースのプロジェクトは世界中からいろんなデベロッパーが参加し、絶えず新しい人が加わることが多いので、コードベースの全体観を持つことがとても重要だ。CodeSeeがそんなプロジェクトで役に立つなら、それはプロダクトの商用バージョンにとって概念実証になる、と彼女は考えている。


CodeSeeの創業者でCTOのJosh LevenとCEOのShanea Leven. 画像クレジット: CodeSee

今回のリード投資家BoldstartのマネージングパートナーであるEd Sim氏は、このコードベースを理解する能力が、開発工程から欠落している重要なピースだ、と見なしている。そしてそれは、有能な技術者が定着するためにも重要だ、と氏は言う。技術者は、コードベースを理解できないと1年後に辞めてしまうことが多いからだ。

Sim氏はこう言う: 「コードベースに早く精通できるためのツールがあって、十分に視覚化されていれば、それは開発チームに大きな価値を提供し、良質なコードを迅速に提供できるようになる。それこそが、Shaneaがわれわれに教えてくれたことだ」。

Leven氏が夫と共に同社を立ち上げてから1年半になるが、今では10名の社員がいる。CEOのLeven氏は黒人で、彼女の個人的な経験から、差別のない企業および企業文化を作ることがきわめて重要と考えた。「いろんなスタートアップで仕事をしたけど、今度CEOになったことの最大の喜びは、前から考えていたような、差別や格差のない企業文化を築いていけることです」、と彼女は言っている。

彼女はこう付け加える。「人種構成などが完全な比率ではないし、いろんな意味でまだ何も完全ではありません。でも企業文化の構築は必須であり、毎日の体験の必要な部分です。それらを別々には考えません。会社がこっちにあって、差別や格差の廃絶があっちにある、というものではありません。ダイバーシティとインクルージョンは、この会社の基盤です」。

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同社はパンデミックの間に創業され、チームは地理的に分散しているが、彼女によると、今の形は会社が成長しているときの状態だ、という。そして今でも考えているのは、むしろローカルなハブを複数作って、そこに従業員たちのクラスターを配置する形だ。

「最初からハブ方式で行けたかもしれないけど、今後はチームとしてそれを考え、成長を目指し、それから、みんなにとってこっちの方が良いと思われることをやっていきたい。でもそれは、子ども用のワクチンが出回ってからにしたい」。

文:Ron Miller、翻訳:Hiroshi Iwatani)
画像クレジット: CodeSee

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RDBをノーコード化して人気上昇のAirtableが初めての買収でデータ視覚化のBayesを獲得

ノーコードのリレーショナル・データベースを作っているAirtableが今日(米国時間8/11)、同社の初めての買収として、アーリーステージの視覚化スタートアップBayesを獲得することを発表した。買収の目的は、Airtableの上でデータをもっと視覚化できるようにすることだ。両社は、買収の価額を公表していない。

Airtableと同じく、Bayesもノーコードを重視しているので、両社は共に、かつては専門の技術者を必要とした仕事を単純化する、というビジョンを共有している。AirtableのCEOで共同創業者のHowie Liu氏によると、買収を考えていたわけでないが、そんな機会がたまたまやってきてしかも、そのチームとプロダクトがAirtableのノーコードという考え方に沿うものだった、という。

Liu氏は曰く、「チームとプロダクトに一目惚れした。それは、データの視覚化を面白くてユーザーフレンドリーなものにするというビジョンに貫かれていて、これならうちでも使える、と直感した。そんなデザイン思考はAirtableのプロダクトにも合うものであり、顧客が前よりもずっと良いデータの視覚化をできるようになる」。

Bayesの4人の社員はAirtableに加わり、数か月後には製品を閉鎖し、その機能性をAirtableに合体させるつもりだ。

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Bayesの共同創業者であるWill Strimling氏によると、彼のスタートアップはAirtableとの相性がとても良い。そもそも2019年にBayesを創業したときも、Airtableが大きなヒントになったのだ。そして実際に話を始めてみると、これは一緒になった方が良い、という気になってきた。「お互いのロードマップや将来計画を突き合わせてみると、これは一緒にやった方が両社の単なる和以上のものになれる、と直観した。ユーザーにとっては、Airtableから得られる情報がより濃くなるし、レポート機能はワークフローの管理をずっと充実するだろう、と感じられた」、とStrimling氏は言っている。

Airtableは、現状のプロダクトでも若干の視覚化機能はあるが、しかしLiu氏によると、Bayesはやれることのレベルが違う。Bayesがあれば、Airtableのユーザーがその上に独自のインタフェイスを作れる。Liu氏はこう語る: 「データのグラフ化やリポート作成が、もっと高度なやり方でできる。Airtableの本当にカスタムなインタフェイスの作成能力を私たちの顧客に与えるために、投資をしてるんだ」。

Liu氏によると、これまでの同社は買収を考えるほどの大きさではなかったが、社員が500名になった今では、十分に大きいと感じられるし、今では役員たちにも買収を進める能力があるだろう。「自分の会社が小さいと思っている間は、買収という考え方はなかなか飲み込めないが、十分な規模に達したら、人材を取得してロードマップを加速するのも悪くない、と思えるようになる」、という。

Airtableは2013年に創業され、これまで6億ドルを調達している。最近のラウンドは2億7000万ドルのシリーズEで、評価額は57.7億ドルと大きかった。だから、買収へ向かうほどの財務的余裕もあった、と言える。近い将来、もっと買収を検討してもよいだろう。

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(文:Ron Miller、翻訳:Hiroshi Iwatani)
画像クレジット: ConceptCafe/Getty Images

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WazeがEsriとパートナーして道路/交通情報の分析、情報取り出し、視覚化をリアルタイムに

Wazeはこれまでの4年間パートナーの都市に、、その無料のConnected Citizens Programでおびただしい量のデータを送ってきた。その集積され匿名化されたデータには、交通状況や道路状況、危険物や事故や災害、犯罪などに関する貴重な情報が含まれているが、しかしそのようにデータを具体的に理解することは都市の側の仕事であり、それが往々にして重荷だった。

そこで今度Wazeは、マッピングとアナリティクスのプラットホームEsriとパートナーして、都市に一種のデコーダーリングを提供し、クラウドソースで提供された大量のデータから情報を取り出せるようにした。そのためにコードを書いたり、別のソフトウェアを買う必要はない。

両社の火曜日(米国時間7/10)の発表によると、これからWaze Connected Citizens Programのメンバーは、Wazeのライブ・アラート・データ(リアルタイム警報データ)を、EsriのArcGIS Marketplaceから無料で入手できる。Waze Connected Citizens Programは、2014年の10月にローンチした、交通状況/道路状況データの双方向交換の仕組みだ。Wazeは会員の都市や町にデータを配布し、ユーザーにとって重要かもしれない情報を受け取る。たとえば都市はWazeに、近く行われるマラソン大会やフェスティバル、あるいはスポーツ行事中のリアルタイムの道路閉鎖の情報などを提供できる。

しかしWazeが都市に提供するデータは、そこから対応可能な情報を取り出すために、専門技術者や特殊なソフトウェアを必要とした。今回のEsriとの広範囲なパートナーシップにより、Wazeの地図上の警報情報(事故、渋滞、道路損傷など)が、いろんなアプリケーションですぐに利用できるようになる。

全世界で700以上の都市が、Connected Citizens Programを利用している。新しい参加都市が日に日に増えている、とWazeのグローバル・パートナーシップ・マネージャーAdam Friedは言っている。

Wazeはつねに、アラートデータをライブでパートナーの都市に提供してきた。しかしそれらのデータは生データなので、都市側が分析や地図上の視覚化をする必要があった。

実はすでに、Wazeの会員都市の多くがEsriのソフトウェアを利用している。でもそんなユーザーでもこれからは、Esriの上でワンクリックするだけでWazeのデータにアクセスでき、直ちに分析と視覚化を開始できる。それは都市にとって大きな進歩であり、これまでのように何か月もかけてWazeのライブのアラートデータを分析する必要がなくなった、とFriedは言っている。

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(翻訳:iwatani(a.k.a. hiwa

生物学を3Dで視覚化する強力なツールAllen Integrated Cellで感動しよう

細胞ってどんな形をしているのだろう? 絵を描(か)けと言われたらたぶん誰もが、中央に卵黄のある目玉焼きのようなものを描き、リボゾームを二本ぐらい添えるだろう。凝り性の人なら、さらに小胞体をざっと描くかもしれない。でも本物の細胞はそれよりもずっと複雑で、しかももちろん立体だ。そして細胞を実際に体(からだ)にあるとおりに、誰もが視覚化できるツールが、ここでご紹介するAllen Integrated Cellだ。

このツールを作ったAllen Institute for Cell Science(アレン細胞科学研究所)は、Microsoftの協同ファウンダーPaul Allenがシアトルに作った研究施設だ。この研究所は長年、主に細胞の視覚化を研究してきたが、今日(米国時間5/9)やっとそれをAllen Integrated Cellと名付けた企画として一般公開し、Web上でも見られるようにした。

このアプリケーションは、もっぱら幹細胞が対象だ。その3Dモデルは一般的な理論だけでなく、彼らが研究所内部で行った記録や観察にも基づいている。細胞のタイプは数十種類あり、プロテイン(タンパク質)をはじめ、細胞を構成しているさまざまな物質を像を切り替えながら見ることができる。

オルガネラやプロテインの位置を観察できただけでなく、このシステムはそのほかの類似の細胞を調べることによって、それらの位置を予測できるようになった。そこで、特定の物質を探索しなかった細胞についても、その存在を確率モデルから推測できる。

それが重要なのは、特定の物質やオルガネラを選んで蛍光染色し、顕微鏡で直接見るやり方が細胞にとって良くないからだ。そうやっていろんなものをタグ付けしていると、細胞が死ぬこともある。しかしモデルによって、細胞膜Bの存在と形からオルガネラAの所在を導けるのなら、タグ付けは不要だ。

研究所の常勤取締役Rick Horwitzがプレスリリースで述べている: “これは、人間の生きている細胞の内部を見る新しい方法だ。将来的にこの方法は、新薬の発見や疾病の研究など、人間の細胞の研究を必要とする研究開発の、あり方を変えるだろう”。

微生物学者でない人が見ると、これらは岩を描いたヘタな絵か、モダンアートに見えるだろう。しかし、ある種のプロテインの生体内の働きや、特定の医薬やホルモンへの反応、その分布を支配している体内的過程、などを研究している者にとっては、強力なツールになりえる。

関心を持たれた方は、研究所にある、人間の細胞のヴィジュアルガイドをご覧になるとよいだろう。それも今日公開され、見る人に高校時代の生物学を思い出させるだけでなく、撮影された動画等ではなくWebそのものの技術で描かれる、3Dのすばらしいビューアーを体験できる。

画像クレジット: Allen Institute for Cell Science

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DatadogのコンテナマップはKubernetesアプリケーションの内部〜各コンテナの可視性を提供

コンテナへ移行する企業が増えている中で、個々のコンテナと、それがアプリケーションに与えているインパクトをモニタすることが、課題になっている。それがとくに難しいのは、コンテナがきわめて短時間だけ存在する短命な実体だからだ。モニタリングとアナリティクスの専門企業Datadogは今日(米国時間5/3)、この問題を解決するための視覚化ツール、コンテナマップを発表した。

Datadogのプロマネ担当VP Ilan Rabinovitchはこう語る: “コンテナマップはユーザーのシステムにあるすべてのコンテナを見せる。顧客はすべてのコンテナを、どんなときでも見られて、それらをタグに基づいてグループ化し、その中で起きていることを詳しく知ることができる”。

同社はタグとメタデータを利用してコンテナの各部とそれらのお互いの関係、そしてそれらを支えるインフラストラクチャを識別する。そのツールはコンテナを、Datadogのそのほかのエンティティとまったく同じようにモニタする。

同社のブログ記事は、こう書いている:

“ホストマップが個々のインスタンスに対してするように、コンテナマップはメタデータを使ってコンテナを容易にグループ化し、フィルタし、点検できる。メタデータは、サービス、可利用性ゾーン、ロール、パーティション、そのほかのユーザーが望む特質など、何でもよい”。

問題が見つかったとき、Datadog自身が顧客企業のシステムにライト(write)アクセスして問題を修復することはしないが、その企業はWebhookや、あるいはAmazon Lambdaのファンクションのようなサーバーレスのトリガを使って、何らかのアクションを呼び出すことができる。

  1. container-inspect

  2. container-list

  3. dashboard

同社は、すべてのコンテナが正常に動作していることを監視するサードパーティにすぎない。“コンテナに対してやるべきことは、もっぱらKubernetesを信用している。でも異状が起きたら、何が起きたのかを知らなければならないが、それはKubernetesにできることではない”、とRabinovitchは語る。この新しいマップの機能は、コンテナシステムの内部に対する、その欠けていた可視性を提供し、ユーザーは個々のコンテナの内部を詳細に調べて、問題の原因を特定できる。

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お天気の視覚化は目的別分野別に多様であるべき、と主張するスイスの大学のプロジェクト

空の雲を見て、“犬”や“綿毛”を連想する人もいる。あるいは、“あれは衰退中の積雲で、羽毛のようなエッジは北からの高気圧が上昇気流によって終わりつつあることを示唆しているが、そのためにたぶん乱気流が生じるだろう。それに、ちょっと犬にも似ているな”、と思う人もいる。天候データの複雑で美しい視覚化は、後者の人びとが作っているのだ。

ETH Zürich(スイス連邦工科大学チューリッヒ校, ETHZ)のMarkus Grossが率いるプロジェクトは、天候データの視覚化はその利用目的や利用分野によって多様であるべき、と考えている。そこで彼のチームは、大量の天候データと格闘しながら、テレビ局や各種の研究所など、いろんなところにいるいろんな気象学者たちのための、それらのデータの正しい表現方法を模索してきた。

“われわれの視覚化の科学的価値は、既存のツールでは見ることができなかったものを見えるようにできるところにある”、とチームの一人、学部学生のNoël RimensbergerがETHZのニューズリリースで述べている。天候を、“比較的シンプルなわかりやすい方法で表現できる”、とも言っている。

問題のデータはすべて、2013年4月26日の夜のものだ。そのときは、ある大規模な気象学のプロジェクトにより、複数の研究機関が協力して大量のデータを集めたのだ。チームはそのデータを視覚化するためのさまざまな方法を作り出した。

たとえば、ひとつの郡全体を見るときには、雲に生じる小さな波動に注目することに意味があるだろうか? 必要なのはもっと大きな傾向であり、寒冷前線の生成や雨になりそうな領域など、重要なデータポイントを見つける方法だ。

  1. flights

  2. vorticity

  3. updrafts

  4. drafts

  5. clouds

しかし、局所的な雲の生成について知りたいときは、そんなマクロなデータは役に立たない。たとえばそこだけは、台風の風雨が異様に激しいかもしれない。

あるいは、あなたが小型飛行機のパイロットだったらどうか。ちょっとした雨や雲は気にならないかもしれないが、どこかに乱気流が起きそうなパターンがあって、それが今後どっち方向へどれぐらいの速さで動いていくのか知りたいときはどうする? または、先日墜落事故起きた、その場所の今の気象状況を知りたいときは?。

視覚化のこれら複数の例は、大量のデータ集合を解釈し表示する方法が、いろんな目的によってさまざまであることを、示している。

このプロジェクトにおけるRimensbergerの指導教官Tobias Güntherによると、膨大なデータを解釈してシミュレーションを作りだすために今使っているアルゴリズムが、とても遅すぎる。今は、その改良に取り組んでいるところだ。でも、時間条件がゆるい利用目的なら、現状でも十分使える、と。

彼らがETH Zürichの視覚化コンテストのために作成したペーパーの全文が、同大学のWebサイトにある。

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詳細迅速なデータ視覚化で人気のPeriscopeがシリーズBで$25Mを調達

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データの詳細な視覚化を短時間で作ってくれるPeriscope Dataが、2500万ドルの資金調達を行った。

情報筋によると、投資前の評価額は1億ドルで、ラウンドをリードしたのはPeriscope Dataのこれまでの投資家DFJだ。DFJはPeriscope Dataの950万ドルのシリーズAのラウンドもリードした。

Periscope Dataは、さまざまなソースからデータを取り出す。主なソースは、MySQL, PostgreSQL, Amazon Redshift, Salesforce, Microsoft SQL Serverなどだ。AmazonはPeriscope Dataとパートナーしているが、投資はしていない。同社のユーザーは、いくつかの短いコマンド書くだけで、数字の意味がよく分かるグラフィクスを作ることができる。

同社の魅力は、視覚化処理の速さにもある。同社によると、今市場に出回っているそのほかのデータ視覚化ツールに比べて、Periscope Dataは150倍速いそうだ。

その理由の一部は、視覚化機能が偶然の産物だったことにもある。同社は元々、クラウド上のデータに対するクェリをユーザーのために行うサービスだったが、そのサービスの一環として視覚化もあった。ところが、ユーザーのデータサイエンティストたちはその視覚化機能を大いに気に入り、そこで同社は、視覚化を独立のサービスにすることにした。

2012年にPeriscope Dataを創ったのはGoogle出身のHarry Glaser(同社CEO)と、MicrosoftのプログラムマネージャーだったTom O’Neillだ。

今Periscope Dataに、この記事に関するコメントを求めているので、得られ次第記事を更新しよう。

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(翻訳:iwatani(a.k.a. hiwa))

Tableauが作るデータ視覚化図表に自然言語の説明文を自動的につけるNarrative ScienceのChromeエクステンション

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(ビッグ)データ分析のTableau Softwareが、シカゴの自然言語生成(natural language generation NLG)ツールのデベロッパーNarrative Scienceとのパートナーシップを発表した。その直後にTableauの株価は13%跳ね上がった。このパートナーシップの結果として生まれる無料のChromeエクステンションNarratives for Tableauにより、Tableauが作るデータ視覚化図表に、自動的に説明文がつけられる。

たとえば一定期間の売上と利益を表す、Tableauが作ったチャートがあるとすると、Tableau Server 10.0や無料のTableau Publicサービスのユーザーなら、このエクステンションにより、たとえばこんな説明文が生成される: “Sales and profit ratio moved in opposite directions from January 2011 to December 2014(2011年1月から2014年12月まで、売上と利益率は互いに逆方向に推移している)”。その例が、ここにある

Narrative ScienceのCEO Stuart Frankelはこう語る: “このエクステンションは、TableauとNarrative Scienceのきわめて密接なコラボレーションの成果だ。このエクステンションがない環境では、通常のTableau体験とほぼ同じ体験が得られる”。

Narrative Scienceのプロダクトの中では、Quillが特に有名だ。これは、データ、たとえばスポーツのスコア、を見せると、それの記事を作る。Narratives for TableauはQuillの応用のようなプロダクトだ、とFrankelは述べる。

Tableauのチーフプロダクトオフィサー(CPO)Francois Ajenstatによると、同社はこのプロジェクトに出資していない。今後はNarrative Science以外のところからも、類似のエクステンションをリリースする計画だ、という。

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Narratives for Tableauが生成したテキストは、ユーザーが適当に編集できる。たとえば、特定のパラグラフだけを残したり、データの主な特徴を箇条書きにする、など。もちろんテキストを好みの文体に書き換えてもよい。

Frankelの説明によると、“ユーザーの設定次第で、そのデータに関するコンテキストを書き加えたり、パッケージの取捨選択によって説明文を変えたりできる。もちろんエクステンションが生成するテキストはふつうのドキュメントにコピペしたり、変更を加えることができる”、という。説明文とTableauの対話的な視覚化を、Webページに載せてもよい。

そのChromeエクステンションは現状ではまだ公開プレビューで、今後はもっと高度なNLGをもっと深くTableauに統合することを目指している。また、現在はChromeのみだが、次の段階ではそのほかのいろんなプラットホームでデプロイできるようにしたい、とFrankelは語る。

このパートナーシップの発表の24時間前にTableauは、Adam Selipskyを社長兼CEOに任命した(正式就任は9月16日)。Tableauの協同ファウンダーで現CEOのChristian Chabotは、取締役会の会長になる。

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8月の初めに発表された本年第二四半期のTableauの決算報告は、経費の増嵩のため予想を下回った。今日(米国時間8/23)のニューヨーク証券取引所では、7ドル35セント(13.4%)上昇の62ドル22セントの終値となった。

Narratives for TableauはChrome Web Storeのここで入手できる。入門的ドキュメントはここにある

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(翻訳:iwatani(a.k.a. hiwa))