RNA配列決定に革新をもたらすバイオテックのAmaryllis

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遺伝情報を読み取り記録することは、世界中のどのバイオテック企業においてもその根幹をなす技術だ。よって、その技術が改善すれば、その産業そのものがアップグレードするといってもいいだろう。Amaryllis NucleicsはRNAから遺伝子を転写する技術を飛躍的に向上させることでバイオテック産業の技術革新を目指している。

ところで、今回の話を始める前に断っておかなければならないことは、この話は普通Disruptのステージで披露されるような、所謂テクノロジーとして定義されるものの範疇には入らないということだ。同社の商売道具は試薬とピペットであり、プログラミングと製品を扱っているわけではない。しかし誰かがバイオそのものをバイオテックに注入する必要があり、馴染みのある半導体チップとソフトウェアの場合と同様に、バイオテックを支える分子機構そのものをアップデートすることは大変重要なことなのだ。

Amaryllisを創設したのは二人のPhDを持つ科学者Brad TownsleyとMike Covingtonで、この分野で何年も研究をする間、RNAから遺伝情報を得るのにかかる時間と費用に常に不満を持っていた。もし、高校の生物で習ったことがうろ覚えになっているのなら、RNAというのは細胞のデータ格納所(DNA)と生産施設(リボソーム)を媒介するものだ。

「我々がUCデービスにいた時、RNAシーケンスを大量にこなしていました。あまりに多かったので全部やり切るだけのお金がなかったし、しかも時間がかかりすぎました」と、Covingtonは言った。「だから、我々は結局RNAを機械で読めるようにする新しいプロトコールを作ってしまったのです。そうしたら、そのプロトコールはこれまでのキットより安くて速くなっただけでなく、ずっと正確に読めるようになったのです」

もし、研究者が不満を溜めることで科学が進歩するなら、科学はとっくの昔に進歩しているだろう。しかし現実はそんなに甘くない。幸い、多くの興味深い発見があったおかげでこの新しいテクニックが見つかったが、それは多かれ少なかれかれ偶然の賜物だ。

彼らは既存のRNAシーケンスのプロトコールを整備しているうちに、奇妙なデータに気づいた。「Mikeは情報科学のバックグランドを持っていたので、その現象の背後にあるメカニズムに探りを入れることが出来たのです。その現象の最適化を繰り返すうちに大変うまく動くものを見つけることができました」と、Townsleyは言った。

ここで言っているのは、ちょっとした効率アップといったものではなく、他のテクニックと比べて半分から10分の1のレベルでの時間の短縮と、同規模のコストの削減だ。

こんないいテクニックを自分たちだけのものにしておくのは勿体ない、と彼らは考えた。

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「始めたきっかけは、単に作業を簡単にしたかっただけなんです」と、Covingtonは言った。「会社を興そうとは考えもしませんでした」

「実際のところ、最初は全く自己の利益は眼中になかったのですが、そのうち、これは良い機会かもしれないと思いついたのです」と、Townsleyは付け加えた。「しかし、実際に自分で商品化することは、発見を世に出す上で最良の方法でもあるのです。新しいテクノロジーは、たとえ良いものでもその多くは大学の技術移転部門で朽ち果てています。その技術を活用してもらうには、誰かがあなたの持つまさにその技術を探しており、その人がたまたまその技術がリストされたカタログを眺めていることを願うしかないからです」

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彼らはIndieBioアクセラレーターに参加し少しばかりの資金を得た。その資金と新規の「物質の組成」のカテゴリーの特許により、彼らは発明をキット化し、研究者や大学、民間企業に発送することができた。キットの説明書通りにするだけでRNAの転写は粛々と進み、他のキットよりも速く正確に結果が得られる。

Amaryllisでは仕事の受託も行っているが、得られるデータ量は膨大で、何百ギガにも及ぶため、データファイルをホストするよりデータドライブを直接発送する方が便利なことがしばしばだ。このサービス自体がスケーラブルでないのは彼らも認めるところだが、顧客との関係を築く役には立ちそうだ。もし常連の顧客が何人かできれば、評判も加速的に広まるだろう。

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キットの販売と自ら行う受託サービスにより、Amaryllisは現在の生産レベルのみでも月10万ドル余りのビジネスを行っている。しかし、ほとんどアカデミアのバックグラウンドしかないたった2人だけの従業員が仕事に当たっており、同社は会社としては極めて初期の段階にある。実際、Covingtonがウェブ・アプリのセットアップをしたものの、サービス全体をカバーするには程遠い状況である。

最終的には、彼らはこのキット販売をそれ自体で持続的なビジネスにしたいと考えており、その製造を完全に外部に委託するつもりだ。現在、セールス、マーケティング、サポートやその他作業をしてくれる人がいないので、彼らにはまずスタッフが必要だ。

「ロボットはあるのですが」と、Townsleyは言った。「そして、ここはUCバークレーに近いので、インターンの配属を数人分申請してきました」

究極的には資金が必要になるということを彼らは認めた。

「資金調達を考えています、もし一緒に働いてくれるスタッフを直ちに雇わなければ成長はとても遅いものとなるでしょう。10人分の仕事をたった2人でこなしているのが現状です。我々に関しては、キットのことはすべて忘れて新しい製品の開発に集中する方が理にかなっているでしょう」と、Covingtonは言った。「何人かテクニシャンを雇い入れてセールス専門の人員を雇用することでビジネスの規模を大きくしたいですね」

Amaryllisは会社としては最初期の段階にあるが、その製品は既存の物を超越している。バイオテック企業で何10億もの資金と収益を集めるとすれば、それは人気商品であり、その開発に偶然の発見が絡むとなれば、これは極めて稀なケースだ。今から1年後に彼ら自らが、ピペット片手に実験していることはないだろう。

 

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(翻訳:Tsubouchi)

アマチュアでも正確な切削ができるコンピュータービジョンによるCNCマシンShaper Origin

誰もが副業(副収入源)を持つ時代になりつつあるようだが、ここでご紹介するShaper Originがあれば、誰もが余暇時間にクールなガジェットを作り、売っていくことができる。このハンドヘルドなCNCマシンでFalcon 9ロケットをホームメイドすることは無理でも、Etsyで飛ぶように売れる小物類なら、何でも作れるだろう。

CNCマシンというものは昔からあるが、従来のそれは工場などでプロが使う高価な大型機械だった。しかしShaperのOriginは、複雑なコンピュータービジョン〔視覚のコンピューター化〕の能力があるので、プロでない人でも容易に使える。Originでは、細部に苦労する必要がない。プロの目や手が持つ精度を、機械自身が持っているからだ。

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作業台には、特殊なテープが様々な間隔で貼ってある(上図)。カメラがそれを座標系として捉え、ソフトウェアが、求めるカットのAR表現を作ってスクリーンに映し出す。Originによるカット作業は、ドットをつないでいくゲーム並に易しい。マシンを両手で持ち、描かれたルートに沿って移動させる。動きの不正確さは刃自身が補正し、コーナー(角)もきれい切る。

使える素材は、木、カーボン繊維、ビニルなどだ。デザインをクラウドへドラッグ&ドロップすると、数分後にデバイスは使える状態になる。今なら誰もがこの未来的なデバイスを1500ドル弱で買える。今後の平常時小売価格は、2099ドルになる。

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(翻訳:iwatani(a.k.a. hiwa))

Disruptのステージにロボット登場―Boston DynamicsのCEO Marc Raibertが解説とデモ

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サンフランシスコで開催中のTechCrunch Disruptの参加者は四脚ロボット、Spotがステージに登場して身軽に動きまわったことに驚いた。Boston DynamicsのロボットについてはYouTubeに多数のビデオが投稿されているものの、目の前で実物を見るのはやはり印象が強烈だった。

Boston Dynamicsのファウンダー、CEO Marc Raibertはステージ上でTechCrunchのBrian Heater記者のインタビューを受けた。海兵隊が一時テストした四脚ロボットのBigDogから人型二足歩行のPetmanまでまでBoston Dynamicsが開発してロボットを紹介するかなり長いビデオが上映され、Raibertがそれぞれに簡単なコメントを加えた。

ステージに登場したSpotロボットは特に商品の宅配を意識して開発されている。見たところは大型犬のようで、さまざな寸法の階段を上り下りしたり、ドアを開けて室内に入ったりできる。Boston Dynamicsのロボットは世代を重ねるごとに小型化している。数カ月前に発表された最新世代のSpotMiniはSpotをさらに小型化したものだ。同社のモットーは「スモール・イズ・ビューティフル」らしい。

「われわれはロボットをフレンドリーな存在にするためにと努力している。残念ながらわれわれの250ポンド〔113kg〕のロボットには誰も近寄りたがらない」と
Raibertは言う。SpotMiniロボットはなら狭いアパートの部屋でも歩き回れる。デモビデオでは生きた鶏を使ってSpotMiniの折りたたみ自由のアームが安定化されている様子が説明された。SpotMiniは一滴もこぼさずにワインを注いだグラスを運んでくることができる。たぶん世界で一番執事に近いロボットだろう。

「YouTubeチャンネルでは嫌いと好きの比率が20対1だった。数年前は50対1で嫌われてきたから、一般視聴者の態度は好意的になっている。しかしメディアはロボットといえばホラースーリーばかり好むのは困ったものだ」とRaibertは嘆いた。

SpotMiniの大型の兄弟、オリジナル版のSpotDisruptのステージを歩き回っただけでなく、足を伸び縮みさせて姿勢を変えたり、横歩きしたり、その他高等馬術で要求されるような動作を披露した。ロボットは二本脚でジャンプしたが安定を崩さなかった。

GoogleがBoston Dynamicsの買い手を探しているとぃう噂について、Raibertはコメントを避けた。

「〔Googleに〕買収されたときに私は『DARPAも大きな予算を持っているがGoogleの予算はもっと大きい。Googleは〔DARPAより〕さらに大きな野心を持っている』と言った。またGoogleグループの一員になったことでBoston Dynamicsの自由度はさらに拡大した」とRaibertは述べた。

RaibertはBoston Dynamicsの製品は恐ろしげな軍用ロボットばかりではないことを証明しようとしている。Disruptの聴衆から上がった「おお」という歓声から察れば、このキュート化キャンペーンは功を奏しつつあるようだ。

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(翻訳:滑川海彦@Facebook Google+

Disrupt SF 2016のStartup Battlefield、優勝はMobalyticsに決定

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初めに、25社のスタートアップありき。そして三日間の激しい競争があり、今、勝者が決まった。

Startup Battlefieldに参加したスタートアップは、全参加社の中から厳しく選別され、その厳しいコンペに臨んだ。彼らは、多くのVCたちや業界のリーダーから成る審査団の前でプレゼンテーションを行い、賞金5万ドルと優勝カップDisrupt Cupを争った。

本誌TechCrunchの編集者たちは審査員たちのノートを数時間かけて慎重に検討し、6社のファイナリスト、BlazingDB, Carbon Health, EverlyWell, Mobalytics, Sqreen, そしてUnifyIDを選んだ。

決勝に出場した6社は、ボスキャラのように手強い最後の審査員たち: Cyan Banister (Founders Fund), Roelof Botha (Sequoia Capital), Padmasree Warrior (NextEv), Susan Wojcicki (YouTube), そしてMatthew Panzarino (TechCrunch)の前で、最後のデモを演じた。

今すでに、Disrupt LondonのStartup Battlefieldの出場社を募集している。Startup Battlefieldの ハブをご覧いただき、Battlefield担当編集者Sam O’Keefe(sam@techcrunch.com)宛に、申し込んでいただきたい。質問も、彼女が受け付ける。

それでは、TechCrunch Disrupt SF 2016 Startup Battlefieldの勝者にお会いしよう。

優勝: Mobalytics

Mobalyticsは競争性のあるゲームのコーチで、プレーヤーの弱点や、もっとうまくなるための調整方法を教えてくれる。eスポーツは今後ますます大きな市場になるから、Mobalyticsには将来のビッグな商機がある。

Mobalyticsを紹介する本誌記事はこれだ

準優勝: UnifyID

UnifyIDは、パスワードが要らない認証方法を提案する。パスワードではなく、個人の特徴(使ってるデバイス、学校、勤務先、などなど)を積み上げたユニークなプロフィールで、その人の本人性を同定する。

同社を紹介する本誌記事はこれだ

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(翻訳:iwatani(a.k.a. hiwa))

TechCrunch Disrupt SF 2016、Startup Battlefieldのファイナリスト6社が決まりました、明日は決勝を実況ストリーミング

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二日間にわたり、5000名を超える来場者と数十万のネット閲覧者の前で、25社が、Disrupt SF 2016 Startup Battlefieldの勝者を目指して競った。

そして、6社が決勝に残った:

BlazingDB

BlazingDBは、データベースに対するSQLクェリを複数のGPUを使って実行し、その効率を大幅に上げる。

Carbon Health

Carbon Healthは、個人のさまざまな保健医療データを一箇所で見られるようにし、医師たちと対話し、医師や薬剤師、研究所などが患者とコミュニケーションできるようにする。医師等とのアポイントのスケジュールや支払いを処理し、患者に本人の記録を提供する。

EverlyWell

Everlywellでは、顧客が郵便で血液検査をしてもらえる。検査は、専門の検査機関が行う。同社は今後のプロダクトとして、家庭でできるSTD(性行為感染症)テストや、母乳の栄養検査、男性の生殖能力テストなどを計画している。

Mobalytics

Mobalyticsは、人と競争や対戦をするゲームのコーチで、弱点や矯正すべき点、矯正方法を教えてくれる。

Sqreen

SqreenはユーザーのWebアプリケーションをコンスタントにチェックして、セキュリティの危機を見つける。わずかなコマンドラインでインストールでき、アプリケーションのセキュリティを分析しチェックするためのダッシュボードが提供される。

UnifyID

UnifyIDは、パスワードを不要にする方法を見つけた、と主張する。同社の方法はパスワードを使わずに、個人のさまざまな特徴(使っているデバイス、行った場所、などなど)を積み重ねて、それらのプロフィールから本人性を同定する。

さて、誰が勝者になるか? 明日は決勝をライブでストリーミングするから、ぜひご覧いただきたい。おまけに、TwitchのEmmett ShearやCruiseのKyle Vogt、Boston Dynamicsの Marc RaibertとロボットのSpotmini、ILMxLABのDiana Williamsらの、ステージ上のチャットも見られますぞ。

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(翻訳:iwatani(a.k.a. hiwa))

完全自動のドローン集団で、倉庫の在庫を把握する

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映画「インディー・ジョーンズ」第1作のラストで当局が聖櫃を隠そうとしたとき、誇り高き官僚的組織が必ず取る手段を選んだ。巨大な倉庫の中にしまい込んだのだ。

十分整理の行き届いた倉庫でさえ、中を動き回るのは容易でない。在庫紛失の管理はまさに悪夢だ。スタッフ総動員で何かなくなっているものはないかと何日もパレットを数え続ける。しかも実際のところ人間は物を数えるのが得意ではない。その点ロボットは、そのために作られたようなものだ。

「在庫紛失は毎年数十億ドルの損失を企業に与えている」とMarc Gyongyosiは言う。IFM(Intelligent Flying Machines)のCEOは、BMWで人間・ロボットインターフェースについて長年学んだ知識を、大きな損失を生む在庫紛失問題に生かそうと、自ら会社を起こした。

「産業ロボット工学の経験から、現在倉庫で使われているシステムでは、商品の紛失がいつでも起きることがわかっていた。信じられないほどのど物が行方不明になっている。それを探すために、フォークリフトやはしごを駆使しなければならない。時には双眼鏡を持ちだすことまである。

在庫紛失問題に対するIFMの答は、ドローンの小集団だ。高精度の計数システムを塔載したロボットたちが、人間の直接介入なしに倉庫内の上空を巡回する。IFMのドローンは倉庫のシフト交替時に自動的に離陸し、在庫検査を終えると着陸して充電する。

プロセスは倉庫の大きさや配備されるドローンの数によって異なるが、通常20分ほどで終る。検査で集めた情報はアップロードされて会社の在庫管理ソフトウェアと照合される。エラーがあれば通路の端に置かれたタブレットに警告が送られるので、作業者はシフト開始時にそれを見て紛失したものがないかを確認する。

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IFMは既に複数の企業でパイロットテストを実施しており、ある匿名の自動車メーカーは、来年から商業運用を開始する計画だ。Gyongyosiによると、このシステムには当初計画した在庫管理以上の可能性があるという。「屋外にはGoogleマップがある。しかし屋内には相当するものがない。しかも製造現場は全部屋内にある。屋内で集められるデータは山ほどあり、このテクノロジーは自立的にこの情報を集められるシステムを作る最初のステップだ」と付け加えた。

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(翻訳:Nob Takahashi / facebook

GPUの並列処理でSQLクェリを超高速化するBlazingDB、AWSのGPUインスタンスなどを利用

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顧客データを数ペタバイトも集めるのはクールだけど、でもそれをどうやって有効利用するのか? BlazingDBは、大量のGPUを使ってデータベースに対するSQLクェリを高速化する。同社はTechCrunch Disrupt SFのBattlefieldコンペで、そのソリューションの無料のコミュニティエディションを披露した。

複雑なSQLクェリは、実行時間が長すぎてこっちが眠ってしまいそうになることもある。それは、クェリをCPUが実行していて、必要十分なスケーリングができないからだ。

BlazingDBの協同ファウンダーでCEOのRodrigo Aramburuはこう言う: “サーバーをスケールアップすることはできるが、リニアー(線形)な処理の場合、効果的なサーバーの増設は難しい”。

データベースにGPUを使うのは、なかなかおもしろい。GPUは大量のタスクを並列に動かせるから、一部の限られた種類のタスクにとってはとても有利だ。とくに今では、画像処理や機械学習のアプリケーションでGPUが多用されている。でも、データベースでGPUを使うという話は、今回が初めてだ。

クラウドコンピューティングのおかげで、大量のデータをデータベースに保存することは、とても簡単になった。でも企業のデータベースは今では、アナリティクス(データ分析)のダッシュボードやビジネスインテリジェンスのためのツールなどを構築するためにも使われている。

このような、データベースの高性能な利用が求められる場面が、BlazingDBの出番だ。短時間で、集計をしたり、述語を使ったり、データベースの大量のエントリーを操作しなければならない。同社が顧客を受け入れ始めたのは2016年の6月だが、すでにFortune 100社に挙げられる大企業数社がBlazingDBを使っている。

Aramburu曰く、“彼らがそれまで使っていたツールはSQLの処理に数時間を要していたが、うちのツールなら数分だ。BlazingDBは何千ものコアを使って大規模な並列処理を行う”。

BlazingDBが実際に使うのは、Amazon Web ServicesやIBMのSoftLayer、Microsoft AzureなどのGPUインスタンスだ。だから企業はサーバーを(少なくとも今のところは)自分で管理する必要はないが、大量の機密データを扱うような企業はサーバーの自己管理を選んでもよい。

“うちのインフラストラクチャは、サーバーの種類やタイプを特定しない”、とAramburuは語る。“われわれが構築したコードベースは、そのための問題解決に尽力しているから、けっこう複雑だ”。

顧客は、そのほかのSQLデータベースと同じく、BlazingDBにプログラムでアクセスできる。たとえばPythonでETLのスクリプトを書いて、BlazingDB上のデータにアクセスしてもよい。

今BlazingDBのチームは6名だ。同社は今、大企業の顧客を獲得していくための概念実証の構築を、計画している。一方BlazingDBには無料のコミュニティエディションもあるから、ちょっと遊んでみることもできる。

SQLデータベースの企業というと、あまりセクシーには響かないが、BlazingDBがやってることはおもしろい。今、多くの企業がデータ駆動型になりつつあるが、BlazingDBは大量のデータから意味を見つけ出す作業を助ける。

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Q&A

Q: これまでのどんなツールより速いようだが、切り替えの費用は?
A: コネクタを提供していますから、データが数テラバイトあっても、切り替えはかなり容易です。

Q: 御社のスライドにはDeepMindが登場するけど、AlphaGoもGPUを使っているからか?
A: あれはとても多層的なニューラルネットワークを使っていますが、それはGPUの集合で構成されています。

Q: このソリューションの欠点は何か?
A: トランザクション型のデータベースではないことです。その方面では、そんなに速くありません。また、SQLの規格のすべてを実装してはいません。ウィンドウファンクションやストアプロシージャはありません。

Q: 類似特許は存在していないか?
A: 特許については詳しくないんですけど、既存のSQLツールをGPU利用バージョンに改装しているところは、いろいろあります。われわれは、スクラッチから(ゼロから)スタートしました。

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(翻訳:iwatani(a.k.a. hiwa))

Facebook チャットボット経由の支払サポートへ―Messenger Platform v1.2発表

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TechCrunch Disrupt SF 2016カンファレンスに登壇したFacebook Messengerの責任者、David Marcusが大きな発表をした。FacebookはこれまでMessengerボットの機能の最大の穴だとされていた部分を埋めた。ユーザーを他のサービスに送り出すことなく、Messengerボットは内部で支払処理が可能になるという。

デベロッパーは商品購入が可能なボットの開発において、ユーザーがすでにFacebook本体ないしMessengerに登録してあったのクレジットカード情報をその場で利用できるようになる。Messengerでのこうしたボット開発は限定的なベータテスト中だが、デベロッパーはFacebookに参加を申し込むことができる。

Marcusは4月にスタートしたこのプログラムに3万4000のデベロッパーが参加し、3万のボットが開発されたことを明らかにした。5月にはデベロッパーが1万、7月には開発されたボットの数が1万1000だった。

Messengerを利用した支払を助けるため、Marcusによれば、FacebookはStripe、PayPal、Braintree、Visa、MasterCard、American Expressを始め、支払サービス業界における主要なプレイヤーすべてと協力して作業中だという。

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Disrutpでの壇上インタビューでMarcusはMessengerのユーザーが10億人に達したと述べた。もっともこれにはFacebookのメインのアプリからMessengerを独立させ、ユーザーにこのアプリのインストールを強制した効果があるかもしれない。またMarcusとCEOのマーク・ザッカーバーグが親密な関係にあることも影響しているだろう。200ヶ国で利用されるようになったチャットボットだが、リリース当初にはつまづきもあった。

FacebookがチャットボットののプラットフォームとしてMessengerに賭けていることを証明するために、Marcusはあらゆる種類のニュースフィード広告がチャットボットを利用でき、ユーザーはボットを友達と共有できるようになることを発表した。またまたボットを経由するやり取りがすべて文字列である必要はない。デベロッパーは自らのウェブサイトのページをチャットボットのインターフェイスに組み込むことができる。たとえば、フライト情報を表示してスクロールさせる、各種のメディアのコンテンツを見る、あるいはチャットのウィンドウを離れずに簡単なゲームをプレイすることもできる。

これらはすべての機能は今日(米国時間9/12)ローンチされたMessenger platform v1.2に含まれている。Marcusによれば「スレッド内でデベロッパーはユーザーの身元情報が利用できるだけでなく、取引、UI、ネイティブ機能を備えたボタンなどのインターフェイスを作成することができる。われわれはこうした能力をすべてMessengerのプラットフォーム上で関連付けた」という。

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またMarcusによれば、Messengerは非常に高速にWebViewをプリフェッチすることができる。これはここ数ヶ月で行われた一般ユーザーの目に触れない部分でのパフォーマンス改善の一つだ。これによりモバイルアプリの起動時間を始めとして多数の遅延が大きく低減された。

こうしたことはすべてFacebook Messengerがボットのプラットフォームとして当初の約束を果たすために必要だったという。Marcusはチャットボット・プラットフォームがスタートした当初は実際の機能が約束に追いついていない部分があったことを認めた。

「問題はあまりにも〔Messengerチャットボットの〕評判が先行しすぎたことだろう。あっという間にそうなってしまった。スタート時点でわれわれが提供したのは基本的な機能であり、これは日々利用されている従来のアプリを全面的に置き換えるレベルまで機能もインターフェイスも成熟していなかった」とMarcusは認めた。

またデベロッパー向け公開から一般ユーザー向けの本番スタートまでに十分な時間がなく、デベロッパーはチャットボットを成熟させる時間もリソースも不足気味だった。当初のユーザーの多くは従来のモバイルアプリやブラウザ内サービスと比べて、新しいボットはさして優れていない(それどころかはるかに劣る場合も多々ある)と感じた。

私はMarcusにデベロッパーがチャットボットの機能などの技術的詳細を教えられてから本番公開までにどれほどの余裕があったのか尋ねた。.「2、3週間」というのがその返事だった。「それは高品質なボットを開発するのに十分な時間だったと思うか?」とさらに尋ねられてMarcusは「たぶん〔時間は〕足りなかっただろう」と認めた。

しかしMarcusはMessengerボットのようなプラットフォームをリリースする際の困難を説明した。「実際そう簡単ではない。 時間がかかる。F8カンファレンスでわれわれが望んだのはデベロッパーが自身で独自のボットを開発するにせよサードパーティーのための開発を行うにせよ、3万4000人のデベロッパーすべてをプラットフォームに参加させることだった」。

その結果一部のボット―ニュース提供に目的を絞ったボットなど―は出来栄えがよかった。しかし他の分野のボットには完璧な体験の提供に遠い状態となった。

しかしWwebViewと支払機能の追加で、たとえばフライトとホテル予約のHipmunkの使い方は大きく変わるかもしれない。ユーザーはMessengerボット内で目的に合致したフライトを探しし、チケットやホテルを予約し、それらの支払を済ませるだけでなく、旅行日程を作成することもできるようになるだろう。

新機能の追加と同時に、デベロッパーはボット開発にあたっての基準を受け取ることになる。Marcusによれば、FacebookはデベロッパーがMessengerプラットフォームを利用して優れたユーザー体験を得るためのガイドラインも提供するという。


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(翻訳:滑川海彦@Facebook Google+

Meter Maid Monitorは駐車違反取締りを出し抜くサービス

今年のTechCrunch Disruptハッカソンでおそらく一番気に入ったハックは、非常にサンフランシスコらしい問題を解決するものだった。Meter Maid Monitorはハイテクなクラウドのマジックを使って、市内の2時間制限駐車スペースに止めた時の、メーターメイド[駐車違反を取締る婦人警官]とのバトルを自動化する。

「私はカストロ地区に住んでいる」と、このハックの作者、John Naultyは言った。「私は家で仕事をすることが多いのだが、近くの道は全部2時間駐車制限だ。つまり、同じ場所に2時間以上駐車したところをメーターメイドに見つかると、違反キップを切られる。ちなみに時計が動き始めるのは車を止めた時からではなく、メーターメイドが最初に来て車を見つけた時からだ。

Naultyは優れたギークらしく、自分の問題をこのハッカソンで解決することにした。

Naulty in full flow showing off

イタズラ好きを如何なく発揮するNaulty。大したものだ。

印象深いソフトウェアの数々Impressive software stack

Disruptive!

Disruptive!

Raspberry PiPi Cameraモジュールを載せ、動作感知機にはOpenCVを使った」とNautyはMeter Maid Monitorを作るための高度な技術が並ぶ長いリストをよどみなく読み上げた。「カメラで路上を走る車の写真を撮りAWSにアップロードする。そこではTensorflowが組み込まれた学習プラットフォームの走るEC2インスタンスが画像認識を行う。システムはメーターメイドのパトカーを認識するよう私が教え込んだ。今は、75%以上の確率でメーターメイドだと認識したら、Twilio経由で私にメッセージが送られてくるので、キップをもらう前に移動できる。

理解できただろうか?私もさっぱりだ。Naultyは親切にも普通のことばに翻訳してくれたのだが。要するに、写真を撮り、アップロードして、メーターメイドを探す。見つけたら、テキストメッセージを送って警察を出し抜く、ということだろう。

思った通りだった。実にサンフランシスコらしい。すごく気に入った。

都市交通局の駐車規制を欺こうとしている時以外のJohn Nautlyは、Nuageの開発エンジニアで、Neuro Tech Xのファウンダーでもある。

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(翻訳:Nob Takahashi / facebook

Meter Maid Monitorは駐車違反取締りを出し抜くサービス

今年のTechCrunch Disruptハッカソンでおそらく一番気に入ったハックは、非常にサンフランシスコらしい問題を解決するものだった。Meter Maid Monitorはハイテクなクラウドのマジックを使って、市内の2時間制限駐車スペースに止めた時の、メーターメイド[駐車違反を取締る婦人警官]とのバトルを自動化する。

「私はカストロ地区に住んでいる」と、このハックの作者、John Naultyは言った。「私は家で仕事をすることが多いのだが、近くの道は全部2時間駐車制限だ。つまり、同じ場所に2時間以上駐車したところをメーターメイドに見つかると、違反キップを切られる。ちなみに時計が動き始めるのは車を止めた時からではなく、メーターメイドが最初に来て車を見つけた時からだ。

Naultyは優れたギークらしく、自分の問題をこのハッカソンで解決することにした。

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イタズラ好きを如何なく発揮するNaulty。大したものだ。

印象深いソフトウェアの数々Impressive software stack

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Raspberry PiPi Cameraモジュールを載せ、動作感知機にはOpenCVを使った」とNautyはMeter Maid Monitorを作るための高度な技術が並ぶ長いリストをよどみなく読み上げた。「カメラで路上を走る車の写真を撮りAWSにアップロードする。そこではTensorflowが組み込まれた学習プラットフォームの走るEC2インスタンスが画像認識を行う。システムはメーターメイドのパトカーを認識するよう私が教え込んだ。今は、75%以上の確率でメーターメイドだと認識したら、Twilio経由で私にメッセージが送られてくるので、キップをもらう前に移動できる。

理解できただろうか?私もさっぱりだ。Naultyは親切にも普通のことばに翻訳してくれたのだが。要するに、写真を撮り、アップロードして、メーターメイドを探す。見つけたら、テキストメッセージを送って警察を出し抜く、ということだろう。

思った通りだった。実にサンフランシスコらしい。すごく気に入った。

都市交通局の駐車規制を欺こうとしている時以外のJohn Nautlyは、Nuageの開発エンジニアで、Neuro Tech Xのファウンダーでもある。

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(翻訳:Nob Takahashi / facebook

Disrupt SF 2016ハッカソンの最優秀賞は、PointShop.space

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昨夜のハッカソンには1000人近い熱心な参加者が集まり、冷たい霧にけむるサンフランシスコ・ベイブリッジを背景に行われたDisrupt SFの開会に花を添えた。

会場いっぱいに集まったデベロッパー、プログラマー、ロボット科学者、エンジニア、万能ハッカーらは144のチームに分かれ、エナジードリンクとアドレナリンが充満したインスピレーションの渦の中、24時間連続でプロジェクトの設計と開発に没頭した。

今日(米国時間9/11)午前、ステージ上で審査員を前に不眠の成果が発表された。数々の優れた作品が登場したが、5000ドルのグランドプライズを持ち帰れるのは1チームだけだ。

最優秀賞:PointShop.space


最優秀賞にはPointShop.space appが選ばれた。拡張現実を利用して、スマホのカメラをリアル店舗の商品にかざすだけで、クラウドベースの関連情報を見ることができる。

次点#1: Support Cooperative


Support Cooperativeは、複数の企業が情報を出しあって、Eメールアドレスに基づくカスタマーサポート履歴を蓄積する。参加企業は他社の顧客情報を活用できるようになる。

次点#2: SafeRoute

名前の通り、Safe Routeは目的地までの安全なルートを教えてくれる。GoogleマップとGoogle PlacesとCrimemapping.com APIを使って、A地点からB地点へ行く最適な経路を探しだす。たとえ距離が長くなったとしても。

審査員

・Ryan Broshar(Techstars retail Accelerator)
・John Melas-Kyriazi (Spark Capital)
・Jeff Queisser(Box)
・Chris Rill(Canary)
・Michal Segalov(Google)
・Bonnie Schulkin(Hackbright Academy)
・Emily Zhao(Airbnb)

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(翻訳:Nob Takahashi / facebook

PeppAR Waiterは、メニューを3Dで見せてくれるロボットウェイター

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レストランメニューの安っぽい写真はもういらない!これからはロボットと拡張現実が取って代る。

それが未来に向けてのプランだ。少なくとも、先週末TechCrunch Disrupt SFハッカソンに登場した大胆かつ先進的なプロジェクト、PeppAR Waiterを見る限りは。

作ったのは恐れを知らぬハッカーYosun Changで、このハッカソンで4つのプロジェクトに関わっている。PeppAR Waiterは、Softbankの愛らしいロボットPepperとChang独自の拡張現実サービス — Holo Yummy — を使って作られた未来的注文体験だ。

Pepperはウェイターになって、メニューを載せたタブレットを手に注文を受ける。タブレットではARを利用してホログラムによる料理のプレビューが作成され、客は専用アプリを通じて自分のスマホやタブレットで見ることもできる。

注文とプレビューが完了したら、Pepperは立ち去り、やかて出上がった料理を運んでくる(キッチンにもロボットがいる可能性はあるが、それはまた別の話)。

Pepperをウェイターに使う例は前にもあったが、ARを付加したことは一歩前進だ。Changはこの他に、SnapGlass.esPokeTrump.clubPoint.Shopでもハッカソンに参加している。デモに使ったメニューは、サンフンシスコのトレンディーなレストラン、Atelier Crennのもので、そこではプラットフォームにHolo Yummyを使っているが、他のレストランにも対応可能で、料理以外にも応用できる。

いずれこの種の技術は高級レストランやホテルなどで使われる可能性があるとChangは言う。どんな料理が出てくるのかを客が事前に知りたいと思い、ロボットによるサービスが受け入れられるような場面だ。PeppAR Waiterはそれを実現できるサービスではないかもしれないが、未来に向けて魅力的な一品を提供したことは間違いない。

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(翻訳:Nob Takahashi / facebook

GoogleのクラウドサービスのトップDiane Greeneはどんな人か…Disrupt SFで会えるよ

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Googleが自社のサービスを駆動するために使っているクラウドサービスは、一級品だ。しかしあまりにも長きにわたって同社は、成長著しいクラウドコンピューティングの分野で地歩を築くことができなかった。その一方で、AmazonのAWSやMicrosoftのAzureといった競合相手は、どんどん伸びている。そこで同社は、この船を正しい方向へ向けるために、昨年BeBop Technologiesを3億4800万ドルで買収し、Google Cloud Enterpriseを担当するVPとしてDiane Greeneを迎えた。

Greeneは9月に本誌が主催するDisrupt SFで、Googleのクラウドにおける意欲と、多くの企業をGoogleのプラットホームへ連れてくるための彼女のプランを話してくれるだろう。

エンタープライズ経験の長さと豊富さで、Greeneの右に出る人はいない。BeBopを自分の企業として立ち上げる前には、彼女はVMwareのCEOだった。そこで彼女は、同社のEMCによる買収などの交渉を、差配してきた。また2007年のVMwareのIPOも彼女が担当し、そして2008年に同社を去った。

Greeneは2012年以来、Googleの取締役だから、同社にとって彼女は他人ではない。同じビジョンを共有している仲だ。

この前の本誌インタビューで、彼女はこう言っている: “エンタープライズに関しては、今はGoogleの出番だ。Googleには外部に提供したいものがたくさんあり、しかもそれらの状態がとても良い。エンタープライズ方面の取り組みもかねてから多く、しかもそれらは、Google内部のいろんなもののセットアップに良い結果をもたらしている”。

Googleのエンタープライズ提供物は、それらを今や同社の大量のリソースが支えている。ディスラプトでも、この点が話題になるだろう。

Disrupt SFは再び第48埠頭で行われる。先着順のチケットはまだ少し残っているが、ただし、ほんの少しだ。

ディスラプトを開催できるのも、スポンサーのおかげだ。スポンサーになっていただける方は、sponsors@techcrunch.comにメールをいただきたい。

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(翻訳:iwatani(a.k.a. hiwa))