ピケティ用語集

●IoTはデータが「通貨」 だから日本の出番?! オープンへの舵切りができるなら

C:技術で/技術が/技術を(ICT:社会・法・制度論と技術文化論)

●あなたの生活も経済も変える!「モノのインターネット=IoT」入門 http://wol.nikkeibp.co.jp/article/column/20150619/208523/?rt=nocnt
「モノのインターネット(Internet of Things : IoT)とは、簡単に言えば、これまでインターネットにつながっていなかったものをインターネットに接続することを意味する。IoTの最大のポイントは、データの収集・解析、活用だ。それにより、サービスの効率化や製品の改善、危険防止などにつながっていく」。

●IoTでルール一変、日本の経営者はわずか16% 世界は68%--アクセンチュア調査 http://www.sbbit.jp/article/cont1/29926
日本の経営者は「カイゼン」の延長線上でIoTをとらえているか、だれかから、あるいはどこかの部署から稟議があがってくるのを待っている。社内にIT部門を持っているか、またIT部門のヘッドがどこまで全体経営にタッチしているかの、企業文化の相違にも、この原因がある。


●「インダストリー 4.0」に日本はどう対抗するのか - 次世代工場 http://techon.nikkeibp.co.jp/article/NEWS/20150610/422601/
「2015年版ものづくり白書」はドイツや米国を中心に起きているIoTを軸にしたものづくりの変化と日本の対応に多くのページを割いていた。
「現状の日本型生産システムの延長線上で考えている限り、我が国製造業は大きな遅れを取る」。「企業や業界の壁を超えて『横の連携』を強化することが、IoT時代に日本の製造業が競争力を向上させるためには大変重要」。

●IoT時代はGoogle支配にならず日本にも勝機 - "日本のネットの父"、村井氏に聞く"IoT" http://news.mynavi.jp/articles/2015/07/02/murai/
「人間、進歩するにはオープンが重要。Internet Explorerだって、15年前は市場を独占していたが、Firefoxが牙城を崩し、今はGoogle Chromeもある。標準化努力によって世界が変わってきたし、そういう歴史は経験としてみんなが培っている」。
「IoTの世界はデータをセンサーから数字にして呼び出す世界であって、言語依存性は」ない。この点がこれまでのネット現象と基本的に異なる。つまり、英語に疎い日本でも、といえるのがIoTの世界。

●データは「通貨」だ--IoT/IoEで到来するデータエクスチェンジの時代 http://japan.zdnet.com/article/35066661/
データは「通貨」化する。データ流通のバリューシフトを説明するのに適したメタファー、それは世界各国で流通している「通貨」。
円とドルに相場があるように、データ同士にも相場が発生するはず。データも利用価値に応じて「高い」相場が付く可能性がある。
ただしだからといって、囲い込むと覇権の力は減衰する。ドルが基軸通貨なのは、貿易決済通貨として広く利用されておればこそ。


●【第21回】IoTが導く第3のドリブンは“エモーション(感情)” http://it.impressbm.co.jp/articles/-/12539
これまでは、「個人情報と販売履歴が中心のデマンドドリブン型」。しかし今後は「客の要求やモノのイベントに依らないエモーションドリブン型」。
心理学の世界。高額商品の近くにある類似の商品に対しては安心感を覚え、手が届く範囲の安価な商品を購入してしまう、アンカリング効果。
「未完成だから魅力的」という心理的効果を狙うツァイガルニック効果。
ある種の苦痛の後に安堵感を与えることで、購入をうながす気分一新効果

●GEは78兆円の新市場に参入、IoTは事業モデルを転換させる:アクセンチュア調査 http://japan.zdnet.com/article/35066790/
B2B領域でのIoTにもよく目配りする必要がある。「IIoT(Industorial IoT)」。ここでのキーワード、「成果を売るビジネス」とはプロダクトとサービスを売る、の意味。
たとえば、エンジンというモノを売るビジネスから、エンジンを遠隔監視する保守サービスを売るビジネスへと移行する。この意味での認識のギャップが、日本企業経営者と世界との差になっている。GEはこの領域のトップバッターだが、他にもたとえば車のタイヤのミシュランは、「tire as a service」と言い始めている。

●IoT-あらゆるモノがネットでつながる時代のイノベーション http://diamond.jp/articles/-/73069
GEは「世界中に納品した産業機械をインターネットでつなぎ、個々の機械の稼働状況や問題などをリアルタイムでモニタリングして迅速なメンテナンスサービスを実現している。また、世界中の機械から集まる情報をビッグデータ解析して、故障の予防や新製品開発などに役立てている」。
キーワードは「Software-Defined Machines(SDM、ソフトウエアに定義される機械)」。

●WP29、高速道路での自動操舵を認める基準策定を促進するガイダンス案で合意 http://response.jp/article/2015/07/06/254987.html
WP29は、自動車安全・環境基準の国際調和と認証の相互承認を多国間で審議する場。
「自動運転は、完全自動運転から運転支援システムまで広範囲にわたるものの、国際的な定義は存在しない。今回のWP29では、日本が「自動運転の定義に関する検討の進め方」を提案し、その議論が開始された」。

●「人生の目的って?」グーグル人工知能の答えが深い http://weekly.ascii.jp/elem/000/000/353/353476/
対話型の人工知能。「神経対話モデル(Neural Conversational Model)といい、ITヘルプ関連のチャット、映画字幕の会話データベースを参照し、前後の文脈から適切な答えを導くもの」。

「Human: what is the purpose of life ? Machine: to serve the greater good.」
「Human: what is the purpose of living ? Machine: to live forever.」
「Human: what is the purpose of existence ? Machine: to find out what happens when we get to the planet earth.」

●仮説を作ることさえも人工知能の仕事になる http://techon.nikkeibp.co.jp/article/COLUMN/20150630/425642/
GoogleやAmazon.comが集めているデータは、人が意識的にインターネットの世界に書き込んだ情報。一方行動データは人が無意識に生み出す情報。このデータを使ってどうやってビジネスにするか、お金にするか、その観点から開発されたのが、人工知能、「H」。
これを使い、「売り場をもっと大きくした方が、売り上げが増えます」「従業員をこの辺りに配置した方が、商品が売れます」といった提案ができるようになった。
ここでのポイントは、「人が仮説を作って、コンピューターとデータを使ってそれを検証する」のでは「ない」、という点。あくまで「H」に機械学習させてこそ、人間が思いつかないような、仮説を提示してくれる。

● IT業界の先駆者たちが語り尽くした「2015年、IoTの可能性」 http://itpro.nikkeibp.co.jp/atcl/news/15/070702255/
「ログが誰のものかを明確化すべきだ。IoTを通じて膨大なログを集め、私の人となりを人工知能が解析してサービスをしてくれるのは結構なことだが、仮にサービスを乗り換えたい場合、ゼロからデータをインプットするのは一苦労。だから、人工知能を乗り換える際には、データの移行はあってしかるべきだ」。