Mammoth Mediaが最新ニュースとトレンドを要約するCatchUpアプリを公開

最新のニュース、ポッドキャスト、Netflixの番組情報を追いかける方法はないかと探している人には「CatchUp」という新しいアプリが役に立つかもしれない。

CatchUpは、チャット小説アプリの「Yarn」やソーシャル投票アプリの「Wishbone」を提供するスタートアップのMammoth Mediaがリリースした、最新のアプリだ。Mammoth Mediaの創業者でCEOのBenoit Vatere(ベノワ・バテレ)氏は筆者に対し、CatchUpは「Booknotes」という本の要約アプリからスタートしたが、初期ユーザーから「本以外の要約はないの?」との声が常に寄せられたと語る。

まさにその声に応えたのが、最新のニュースとエンターテインメントのトピックをまとめるCatchUpだ。要約は、モバイルソーシャルアプリでビデオを見たことのある人にはおなじみのかたちで提供される。縦長のスライドが数ページあり、テキストのキャプションが添えられていて、ほんの数分で見ることができる。

トピックはMammothのアプリや幅広いソーシャルメディアのトレンドから選ばれるとバテレ氏は説明した。例えば、筆者が米国時間3月25日の朝にCatchUpを開いたときには、誰もが重大な関心を持っている新型コロナウイルス流行の基本情報を示したビデオが表示された。もう少し軽いものとしては、現在公開されているストリーミングサービスを紹介するビデオもある。

CatchUpチームの動きは速いようだ。バテレ氏は、チームはトレンドに対応してわずか1〜2日で新しいビデオを作っていると述べた。さらに、このアプリでは時間が経つと消えるニュース性の高いビデオ(「コンテンツが多すぎるとアプリのリテンションが犠牲になる」とのこと)と、しばらく残るコンテンツを混在させていくとも語った。

バテレ氏は、このアプリはまだ初期バージョンで、CatchUpのチームはユーザーの反応を見てイテレーションをしていく計画だと強調した。現在は英語のみだが、いずれほかの言語が追加されるかもしれない。Mammoth Mediaは、今後は収益化を図り、広告を取り入れて、ゆくゆくはアプリ内購入やサブスクリプションを追加することも計画している。

同氏は、CatchUpの要約は独立したものであるべきだが、さらに深いエンゲージメントを喚起する可能性があることも示唆する。

「みんなが『Love is Blind』(Netflixの人気番組)のことを話しているけどそれって何だろうと思ったら、2分間聞けば何がどうなっているかを知ることができる。それが本当に面白そうだったら番組を見るし、それほど面白そうでなくても何の話かは理解できるようになる」(バテレ氏)。

画像クレジット:Mammoth Media

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(翻訳:Kaori Koyama)

編み物の世界の新製品に繊維産業のハイテクが使われたRed HeartのHeat Wave

私も含めて、編み棒を持った者が初めて使う毛糸は安くてすぐに使えるRed Heartだろう。そこからの売り込みメールを私の受信箱に見つけたときは、ちょっと驚いた。編み物用の毛糸をTechCrunchで私が取り上げることはまずない。でもこのブランドは最近、Heat Waveと呼ばれる新しい毛糸シリーズを発表したばかりそれは同社独自の技術で、日光に当ると熱を発するアクリル製の毛糸だ。

Gloves Woman

Red Heartの古くからあるSuper Saverと同じく、Heat Waveも100%アクリルだが、陽に当てると曇の日でも最大で7度ぐらい温かくなる。私は編み物をSuper Saverで覚えたが、使い残しの糸は今でも大事に保存している。Red Heartが送ってきたHeat Waveのサンプルを開けてみると、毛糸の感触はSuper Saverと区別できないほどなので、これまたびっくりした。Heat Waveの糸玉を晴れた日に外に出してみると、同社の言うとおり、同じ色のSuper Saverや純毛の毛糸よりも温かい。

Red Heartで製品開発を指揮しているAmy Olsen(エイミー・オルセン)氏によると、名前は言えないがあるサプライヤーとの共同開発で、芯に発熱性のある微細なアクリル繊維を開発した。それは繊維の構造の一部なので、スプレーなどとは違って洗っても発熱性は消えない。その繊維はジョージア州アルバニーにあるRed Heartの紡績工場でアランウェイトの毛糸に紡がれる。

実際に商業製品に使われている発熱素材は、ユニクロのヒートテックのようにほかにもあるが、その多くは体が発生する熱を保持することで発熱させる。Red HeartのHeat Waveは太陽のエネルギーを吸収するので、アウトドアで温かさが増す。一方、そのほかのアクリル製品と同じく、家の中に入ると元の温度に戻る。

編み物にハマっているテクノロジー記者としての私は、この2つがつながるとき心がワクワクする。例えば、研究者が編んで作った生地をソフトロボットに使っている。またジョージア工科大学の数学者で物理学者の編み物の好きなElisabetta Matsumoto(エリザベッタ・マツモト)氏は、自分が編んで作ったさまざまな生地の性質を予測できるAIのモデルを、5年のプロジェクトとして研究している。また、機械編みの方面では、MITの研究者が編み物やデザインの経験のない人が自分の衣類を作れるAIソフトウェアを開発した

Red HeartのHeat Waveは、新しい繊維産業技術が手編み用毛糸のメインのセールスポイントになっているという希少な例だ。これを機に、STEMと繊維工芸の接点にもっと多くの人たちが興味を持ってくれるといいね。オルセン氏によると、Heat WaveはRed Heartの通常製品になり、色数も増やす予定だそうだ。

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(翻訳:iwatani、a.k.a. hiwa

Facebook、JavaScriptの新パッケージマネージャ、Yarnをリリース―Google他が協力

OAKLAND, CA - NOVEMBER 30:  A FedEx worker sorts packages being uloaded from a truck on a conveyor belt at the FedEx Oakland Airport sort facility November 30, 2005 in Oakland, California. FedEx and UPS are beginning to feel large volumes of packages as the holiday shipping season gets underway with a high level of online shopping.  (Photo by Justin Sullivan/Getty Images)

今日(米国時間10/11)、FacebookはJavaScriptの新しいパッケージマネージャーYarnをローンチした。読者が日頃JavaScriptとNode.jsを使っているなら、 既存のコードを探して再利用する(あるいは自分で開発したライブラリを公開する)ためにnpmパッケージマネージャを利用している可能性が高い。

しかしnpmはFacebookのような巨大な規模の企業の業務を処理するには能力が足りなかった。そこでFacebookは社内のデベロッパーの意見に従って独自のパッケージマネージャを部内用に開発した。その後開発チームはGoogle、Exponent、Tildeなどの外部のエンジニアの協力も得るようになった。

こうして開発されたのがYarnだが、特に重要なポイントは以下の点だ。つまりYarnはFacebookのような巨大企業以外のデベロッパーにも画期的な効率アップを約束するものの、あくまでnpmレジストリを利用しているユーザーが対象であり、npmクライアントをドロップインで代替するプロダクトだという点だ。

Facebookのソフトウェア・エンジニアのSebastian McKenzie、エンジニアリング担当マネージャーのTom Occhinoが私に語ったところによれば、Facebookは社内でnpmを中心として多くのインフラを構築してきたという。McKenzieによれば、「しかし時間が経つうちに、npmに新しい機能やツールを次々に付け加えていくやり方ではうまくいかなくなってきた。そこでnpmの能力の限界をハッキングして拡張しようとする代わりに、Facebookは新しいパッケージマネージャをゼロから作ろうと決めた」という。

数百万人のデベロッパーのところでnpmが役に立っているのに、なぜFacebookでは問題が起きたのだろうか?  Facebookの開発チームの話によれば、同社のワークフローに適合しない根本的な問題がいくつかあったのだという。ひとつはパフォーマンスが低すぎたことで、Yarnはローカルに保存されたファイルを得るのが効率化されている。つまりネットワークへのアクセス回数を従来よりずっと減らし、負荷をかけずにすむようになった。Yarnはまたいくつかの作業を平行化することができ、新しいモジュールのインストールが高速になった。

Facebookのワークフローでは常時新しいモジュールが統合されている。npmはこのプロセスのネックとなり、スピードをダウンさせていた。当初、Facebookのエンジニアはマニュアルでnpm installコマンドを入力していたが、これはサンドボックスやセキュリティーや信頼性への配慮からネットワークから孤立した環境でのモジュール統合では作動しなかった。レポジトリにあるすべてのモジュールをチェックする仕組みも、どんなわずかな変更でも巨大なコミットを引き起こすことになったので非効率だった。たとえばReact Nativeモジュールには68の依存関係があり、依存先もまた独自に依存関係があり、合計すると12万1358個のファイルになる。これらをすべて引き出してくるのは効率的とはいえない。

Facebookが直面したもうひとつの問題は、npmは本質的にノン・デターミニスティック(非決定性)のデザインだという点だった。FacebookのエンジニアはDevOpsのワークフローで一貫性と信頼性のあるシステムを必要としている。npmの場合、すでにインストールされたモジュールとの依存関係によって、あらゆるプロジェクトに存在するにもかかわらず、node_modulesのディレクトリはマシンごとに全く違った見え方となる。Yarnではロックファイルとデターミニスティックなインストール・アルゴリズムを用いることにより、すべてのマシンを通じて統一的なファイルを構造を得ることができるという。

またnpmはデフォールトでデベロッパーがインストールの過程で必要になれば他の場所にあるコードを参照して実行できるようパッケージを書くことができる。これはセキュリティー上の問題を引き起こす原因になるため、Yarnではこの機能は削除された。

McKenzieが私に話したところによると、開発チームは当初npmのこうした問題の「修正」を試みたという。だが努力を重ねるうちに、既存のnpmクライアントの機能にFacebookのワークフローで作動しないものが多数あるのはバグではなく、そういう仕様であることが分かってきた。Occhinoは「それにFacebookが必要とする機能の多くはnpmのコミュニティーに受け入れられない可能性があった」と付け加えた。

npmプロジェクトを支える商業組織であるNpmはもちろんFacebookが新しいパッケージマネージャを開発中であることを知っていた。しかしNpmのビジネスモデルはクライアントよりレジストリを中心としており、一般に想像されるよりも相互の競合ははるかに少なかったという。

YarnはすでにGitHubから利用可能だ。Facebook以外の多くの企業が協力したことをふまえ、開発チームはFacebook独自のレポジトリを利用することを避けた。ただしYarnの今後の管理体制がどのようなものになるのかについてはまだ不明な点が多い。「これまで開発に協力してくれた企業が引き続き将来の管理についても助けてくれるというのがわれわれの希望だ」とOcchinoは述べた。

画像: Justin Sullivan/Getty Images

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(翻訳:滑川海彦@Facebook Google+

ビデオを検索してマッチするシーンの短いクリップを見つけ、メッセージングでシェアできるすぐれものアプリYarn

yarn-logo

2015年はGIFをシェアする年だった。と少なくともYarnは思いたいだろう。同社の最新のモバイルアプリは、友だちとのメッセージングを一桁も二桁も楽しくする。なにしろ映画やテレビや音楽ビデオなどから短いクリップを検索して見つけ、それを会話の中に挿入できるのだ。今のところYarnがサポートしているのはFacebook Messengerだけだが、今後はもっといろんなメッセージングアプリで使えるようにしたい、と同社は言っている。

しかしMessengerのアドオンとしても、Yarnは十分に楽しい。それに、Facebookのインスタントメッセージングアプリをあまり使わない人にとっても、使えるクリップが山のようにあるYarnのWebサイトは便利だろう。そこでは、人気上位のクリップを見たり、言葉でクリップを検索できる。友だちと共有したい引用句や歌詞などがあれば、それらに合ったクリップを見つけることもできる。

自分のメッセージの中に映画の名(迷)セリフとか、キャッチフレーズなどを散りばめる趣味のある人は、Yarnを人一倍楽しめるだろう。

クリップを見つけたら、そのWebページには、Messengerで送る、FacebookでLikeする、ツイートする、Pinする、Google+にポストする、などのオプションがある。もちろん、そのクリップのURLをメールなどでシェアしてもよい。

Screen Shot 2015-12-29 at 10.41.27 AM

Messenger用Yarnのモバイルアプリからも、クリップの閲覧や検索ができ、ボタンをタップすればそのクリップをFacebook Messengerへ送れる。絵文字で検索すると、見つかったビデオクリップをその絵文字の代わりにメッセージに挿入できる。

たとえば、いつものスマイリーフェイスの代わりに、Beyoncéの”Halo”の、”I got my angel now”を歌ってる箇所のクリップはどうだろう?…つまりこんな使い方。

途中でちょちょ切れているクリップもたまにはあるけど、できたてほやほやのアプリにしては、良くできている。

Yarnを作ったのは、MITの仲良し同窓生たちだ。前にPolar(Googleが買収)とIntelにいたChris Butler、同じくIntelにいたJeffrey Krauseは、共にIntelの”RealSense 3D camera”のWebインタフェイスを2014年に作った。だから二人とも、メディア関連のアプリケーションやプロダクトのデザインと開発の経験があるわけだが、彼らの最大の不満が、ビデオの検索だった。

“ビデオコンテンツを取り込んで分析するための、いろんな技術を今研究している。それらにAIとユーザの対話と、ユーザの年齢性別や好みなどの特性を加味して、‘スマートな’ビデオタイムラインを作りたい”、とKrauseは語る。“ビデオ検索ならYarn、という評価を確立したい”。

YouTubeなどのビデオサイトと違って、Yarn自身はオリジナルのビデオコンテンツをホストしない。元の素材を指し示すだけだ。同社自身がホストするのは、小さなクリップと、タグなど関連のメタデータのみ。要するに一種の画像検索エンジンだが、対象はビデオクリップだ。

“このツールを作るにあたっては、YouTubeも大きなヒントになった。つまり、YouTubeの最大のフラストレーションが、ビデオ中の特定の瞬間を見つけて取り出すことが、簡単にできないことだ。スクラビングは、かったるいたいへんな作業になるしね”、とButlerは語る。“しかも、そのままショートクリップとして使える短いビデオは少ない。ほとんどのビデオが、長い。15秒〜30秒以上あるビデオは、もう長いよ。たとえばDonald Trumpの出馬声明ビデオから、あの珍発言のシーンだけをクリップとして取り出したい。ユーザが見つけて、気に入ってしまうシーンは、どれもそれぐらい短い。そこだけを、1/100秒の精度で正確に切り取るのが、われわれの仕事だ”。

今後付け加えるべき機能として、いろんなものが同社の予定表に載っているが、その中の一つ、政治オンリーバージョンは今非公開ベータ中で、Messenger以外のプラットホームにも提供していくつもりだ。またYarnの技術をビデオ企業(ないしビデオを利用する企業)にライセンスすることも構想していて、今二社でパイロット中だ。それにより企業は、自分のビデオのアップロードや分析、検索などが迅速にできるようになる。

“コンテンツ企業がうちの技術を利用すれば、ユーザを特定のコンテンツやサイトに誘導することができる。彼らは、Yarnの技術で作ったクリップを、広告のようなものとして利用できる。ユーザがコンテンツを検索したら、それにマッチするクリップを提示すればよい”、とKrauseは述べる。

同社はまだ、自己資本だけでやっている。アプリは、iOS用Android用も無料でダウンロードできる。

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(翻訳:iwatani(a.k.a. hiwa)。

AmazonのリアルタイムデータストリーミングサービスKinesisが公開ベータへ, 問題点も露呈

AmazonのリアルタイムデータストリーミングサービスAmazon Kinesisが、公開ベータに入った。デベロッパがこのサービスを利用すると、クラスタ群の面倒なお世話を自分ですることなく、単純にリアルタイムアプリケーションを構築展開できる。しかし、新しいタイプのリアルタイムアプリケーションプラットホームと喧伝されてはいるものの、11月に行われたAWSのRe:Inventカンファレンスでローンチして以来今日まで、いくつかの欠点も浮かび上がってきた。

AWSのKinesisは、毎秒何千ものデータストリームをストリーミングする。デベロッパは、データの量やデータソースの数を制限されず、必要に応じて自由にスケールアップ/ダウンができる。AmazonのCTO Werner VogelsはRe:Inventのステージで、このプラットホームは、多数/多種類のセンサがいろんなやり方で情報を送信しているようなところでのデータ処理で真価を発揮する、と述べた。彼は、センサを利用してデータを記録するアプリケーションは今後各方面で増えるだろう、と言った。たとえば建設現場では、Kinesisが送ってくるデータを見ながら、コンクリートを基礎に流し込むベストのタイミングを判断できるだろう。

Kinesisは複数の可利用性ゾーンに対応でき、またそれらの複製も可能なので、高い可利用性を提供できる。データを複数のストリームにシャーディングでき、一つの分割単位が毎秒1000回のライト(書き込み)トランザクションと最大20のリード(読み取り)トランザクションを扱える。

下のKinesis入門ビデオは、Dellのクラウド担当シニアディレクターBernard Goldenが先週作ったものだ。

AWSはKinesisを、Hadoopに代わるものと位置づけているが、Hadoopは主に、既存の大量データをバッチで処理するためのフレームワークだ。またHadoopとその周辺には多様な要素から成るエコシステムがあり、たとえばその一員であるYarnは、コンピューティングリソースをクラスタで管理し、リアルタイム処理にも対応するので、リアルタイムアプリケーションのベースになりえる。

またG Gordon Worley IIIはブログで、KinesisはTwitterがオープンソースしているデータ処理ツールStormに似ている、と言っている。〔記事: Amazon Kinesis compared to Storm〕

Kinesisを試用したWorleyは、Kinesisはエラスティックで、負荷に応じて自動的にスケールするからEC2のクラスタを自分で管理する負担がない、と言っている。Amazonの主張どおりなら、KinesisはStormのやや面倒なセットアップに比べて相当簡単に、クラスタの運用ができるだろう、と彼は書いている。

同じくWorleyは、AWSはHadoopのバッチ処理に比べて敷居は低いが、しかし全体的に見てKinesisは、複雑なデータストリームの統合化には向いていない、とも言っている。

しかしKinesisの欠点は、個々のKinesisアプリケーションが単一のプロシジャで成り立っているため、Stormにできるような複雑な処理は、複数のKinesisアプリケーションを互いに接続しないとできないことだ。ぼくには、この点が心配だ。

Kinesisは、データをストリーミングする点で、従来のデータ分析サービスに比べて新しいと言える。しかしAWSは必ずしもその始祖ではないし、またデータ分析分野のリーダーでもない。オープンソースのコミュニティには今でもさまざまなオプションが増えつづけており、それらは、AWSとそのプロプライエタリなインフラストラクチャに、十分代わりうるものだ。

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(翻訳:iwatani(a.k.a. hiwa))