●（インタビュー）書棚から見える中国 書店「万聖書園」店主・劉蘇里さん http://digital.asahi.com/articles/DA3S11960606.html
いまは北京で書店を営む、天安門事件で拘束された元活動家のインタビュー。「人は知識を得ることが力となるし、知識を社会に提供できる仕事をしようと考え、書店を開いた。自分の選んだ本が並ぶ書棚が、私のメッセージを伝える『メディア』でもある」。
「５年ほど前から、日本にかかわる本が売れ始めました。文学、政治、経済、法律、歴史や実用書など非常に幅広い分野にわたります。日本について、もっと深く理解したいと考える中国人が増えているからです。この１００年で初めてのことでしょう」。
●インターネットが消滅する時 http://jp.techcrunch.com/2015/09/25/20150923the-internets-vanishing-point/
ウェブには3つの異なる行動で規定される3つの時代があった：ポータルの時代（インターネットはウェブ版の雑誌＝メディア側がなお主人）／検索の時代（ユーザーが主人＝広大な情報の海）／現在（深い検索とソーシャルなキュレーション＝海のマイクロ化）。
第4の時代は「Thinternet（薄いインターネット）」の時代。「テクノロジーは私たちの行動を変えている。モバイル端末は、ウェブにアクセスするための主要な画面となり、アプリは私たちが最も多くインターネットを利用する方法になった」「（IoTが加わり）世界が接続することでウェブの概念が消滅する」時代へ。
次代の特徴、それは「業界別の縦割り主義（インターネットより前の時代のコンテンツの特徴だった）は、過去のものになる。「薄いインターネット」は横軸で物事をつなぎ合わせるのだ」。
●Appleが満を持して発表した「Apple Pencil」は位置・筆圧・傾きを検知する革新的なスタイラスペン http://gigazine.net/news/20150910-apple-pencil-movie/
Apple Pencilは99ドル(約1万2000円)で2015年11月にiPad Proと同時に発売されるとのことだが、日本での販売価格は記事作成時点で不明。
●［CEDEC 2015］画像認識ではすでに人間を凌駕。ディープラーニングが日本を再生する http://www.4gamer.net/games/999/G999902/20150829007/
人工知能は1950年代に研究がスタート。何度か挫折、沈滞の時期を経験した古い分野。3度目となる今回のブームは「人工知能が学習する能力を獲得している点（Deep Learning（深層学習））に（画期が）ある。
学習能力の欠落から従来の人工知能は、「データから特徴を取り出したり（素体抽出）、データにない例外に対応できたり（フレーム問題）、その特徴が何であるかを判断したり（シンボルグラウンディング問題）といったことができなかった」。
（プレゼン資料 http://www.gdep.jp/seminar/20150526/DLF2015-01-MATSUO.pdf ）
●Bookmarke(ブックマーケ) | 出版連動コンテンツマーケティングサービス http://bookmarke.jp/
商品の販促を電子書籍というツールを使ってやってみませんか。インプレスR&DのNextPublishingとの協業で実現。
「Bookmarke」は、企業が自社内に持っている様々なコンテンツを整理・編集・書籍化。WEBストアを中心とした書籍プロモーションにより、企業のマーケティング活動をより効果的に拡大するマーケティングサービス。
●グーグルは｢アルファベット化｣でこう変わる http://toyokeizai.net/articles/-/80257
「インターネットの先頭を走るグーグルの組織変更は、「インターネットが空気のよう」になり、「After Internet」の時代に完全に移行したことを」意味している。
そしてGoogle自身にとって検索がイノベーションを起こすことで収益を稼ぐステップから、インターネットの次のイノベーションへのチャレンジという意味合いがある。そしてもうひとつ、組織文化の改変という差し迫ったお家事情、組織が抱える課題があったのも事実だろう。「終わりのないベータ版への疲弊」という言い方はその象徴だ。
（個人用のメモです。議事録ではありません）
□ 「学習ビッグデータ分析（LA：Learning Analytics）最前線」 － グローバルな最新情報と学習理論からの考察 － http://www.asuka-academy.com/seminar/20150729.html
■「ビッグデータによる学習解析研究の意義 - 学習理論・教材開発論の観点から」
（講師：放送大学教授 山田恒夫先生）
◎全容は下記動画で確認できます。ここでは個人的に面白いと感じた３点をメモしておきます。
YouTube https://www.youtube.com/watch?v=1aHEgmzxHvo
インターネットを活用した遠隔教育、あるいはｅ-ラーニングの活動とこれまでの実績が、「明治20年問題」同様の変革の時期に来ている、との指摘があった。つまり、電子教科書がいまやプラットフォームを目指している。それゆえ、LMSやMOODLEは今後電子教科書にとって代わられる可能性がある、というのだ。
○人工知能の研究開発をどう進めるか 技術的特異点（シンギュラリティ）を見据えて https://www.jstage.jst.go.jp/article/johokanri/58/4/58_250/_pdf
表1「人工知能に対しに人々がいだく不安」をはじめ、よくまとまっている。「自分がやっていることを上手に人間に伝えらられる人工知能」がキーワード。そのためには、「人工知能がどういう原理に基づいて何をどのように判断し、行動するのかが可能な限り透明に見える必要がある。また人間との相互作用の中で、人間にわかりやすく説明できる機能が重要。
そして、人間と人工知が形成する系全体を認識するためのメタシステムを人工的に作っておかなければならない。
◯すべてがデジタルにつながるIoEの可能性とは http://logmi.jp/58243
デジタルオーバーレイと共生する時代。物理的（環境）のその上にデジタルが重なっている。「これによって、今までになかった新しい世界」が現出してくる。物、データ、アプリケーション、この3つのエレメントによって社会が変わる。「IoTを超えて次に何が来るかというのが重要です」。
「データ、情報、知識というものが英知と共にどんどんプラットフォーム化していきます、これによってスマートホスピタル、スマートハイウェイ、スマートファクトリーというものがうまれる」。
●2016年、我が家がIT業界の主戦場になる http://www.digimonostation.jp/news-trend/other/id27340
米国ではGoogle主導のAndroidスマートホームが確実に動き始めている。Amazonは、音声認識アシスタント機能を搭載したリビング向けの喋るコンピュータ「Amazon Echo」を投入。AppleやFacebookも虎視眈々とこの市場を物色中。
●AI、IoT、ビッグデータなど知っておくべき4つの俯瞰図 http://it.impressbm.co.jp/articles/-/12595
俯瞰図（ランドスケープ）。業界の構造や、プレーヤを一望にするツール。
●ＧＥ、ドコモと日本開拓 橋や水道をネットで監視 老朽対策、需要見込む スマホで異常察知 http://www.nikkei.com/article/DGKKASDZ07HG6_X00C15A7MM8000/
「橋梁や上下水道など、戦後の高度成長期に整備された国内のインフラは老朽化が急速に進んでいる。水道やガス、送配電設備などにＧＥがセンサーを設置し、振動や回転数、流量や温度など様々なデータをドコモの携帯回線を通じて遠隔地から収集する。
集めたビッグデータを解析することで設備の破損を事前に予測し顧客に伝えたり、保守コストを引き下げたりできる」。
●自転車の盗難対策はSIM内蔵で貼り付けるだけの『TrackerPad』で！ http://weekly.ascii.jp/elem/000/000/356/356374/
IoTの応用事例。駐輪場から自転車が移動された際にスマホに移動警告を通知することができるように。
●開発した人工知能の予測精度は94%ーー不動産投資家に相場価格から乖離した物件情報を届ける「VALUE」 http://thebridge.jp/2015/07/use-value-to-figure-out-real-estate-pricing-info
VALUEでは、市場に流通した物件の価格解析を行い、相場価格から乖離した裁定取引の可能性がある物件を抽出。こうした物件情報を、月額5,000円の登録ユーザーに対して配信。
●グーグルのストリートビューがAIを使ってものすごい進化をしていた http://www.gizmodo.jp/2015/07/ai.html
人工知能を使うことで、画像の見えない部分までを演算により、「そちらを向けば見えるはずの画像」を自動生成、立体的に見せてくれる技術。
●人工知能に挑戦する注目の新興企業5選 http://japan.zdnet.com/article/35067047/
MetaMind：再帰型ニューラルネットワークと呼ばれるテクノロジをベースにしたディープラーニング（深層学習）によって、センチメント分析や画像分類のソリューションを提供する。
Sentient Technologies：スケーラビリティに優れた大規模AIを作り出す。
The Grid：人に代わってウェブサイトの構築とカスタマイズを行ってくれる。
Enlitic：X線画像やMRI画像、CTスキャン画像といった医療画像を分析し、データの傾向や異常を見つけ出す。
x.ai：スケジュールを調整してくれるAIアシスタント。
●（今さら聞けない＋）拡張現実〈ＡＲ〉 魔法の世界、ＩＴで実現 http://www.asahi.com/articles/DA3S11849480.html
ＡＲは「Ａｕｇｍｅｎｔｅｄ Ｒｅａｌｉｔｙ」の略。「拡張現実（感）」。情報機器を使って、現実の環境に情報を追加する技術。感覚に直接働きかけたり、周囲の環境を変えたりすることで、「新たな現実」を作り出す。
●シリコンバレー・ロボティクスの実態 http://techon.nikkeibp.co.jp/article/COLUMN/20150707/426602/
「ハードウエアのコストの大きな割合を占めていたセンサーのコストは、スマートフォンが普及することで大幅に低下した。その一方でプログラミングのコストは高止まりしている」。
「過去のロボットはメカニクスこそが重要だったが、今のロボットは、人工知能などのソフトウエアがより重要になっている。それに伴い、ロボット産業におけるシリコンバレーの重要性がますます高まっている」。
●ロボットベンチャーのRT.ワークス、シニア向け歩行支援ロボを発売開始 http://venturetimes.jp/venture-news/manufacturing/3871.html
下り坂で傾斜を感知する自動ブレーキ機能を搭載。GPSなどの位置が確認できるネットワーク機能も兼ね揃えており、大切な家族の見守りができる。
●筑波大と大日本印刷、内部構造が見える臓器の立体模型を３Ｄプリンタ―で作製 http://www.nikkan.co.jp/news/nkx0720150709eaai.html
医療の現場では、手術前のシミュレーションや練習、治療の計画を立てる手術プランニングなどにおいて、患者一人ひとりに対応した臓器立体模型を使用する場面が増えている。問題はコスト。
今回の取り組みのポイントは、内部のほとんどを空洞化し(略）樹脂の使用量を削減でき、従来の約3分の1の価格で製作できる。（略）従来の透明樹脂で起きていた、光の屈折などの影響で内部がゆがんで見えるといった問題が解消され、血管などの内部構造の視認性」を向上させた。
●思想としてのインターネットとネット原住民のたそがれ http://wirelesswire.jp/2015/07/44145/
「オープンなインターネットがいいとか、オープンソースがいいとか言ってるんだけど、(略）あんまりロジックがなくて、それがカッコいいとかクールだとかそういうところの気持ちに支えられてる部分が少なからずあると思うんですよ。で、川上さんはそういうところを一刀両断してて、そんなのは共産主義的であり、宗教を信じている人たちと変わらない」、と。
いわばネットを通じて世界をよくしていこうという理想を支える層、「ネット原住民」、
