感謝祭明けの25日、全米でブラックフライデーと呼ばれる年末商戦がスタートし、街やショッピングモールは買い物客で溢れている。例年繰り返されるこうした風景だが、今年はちょっと趣が異なるようだ。米CNNによれば、米国にある2つのモールで買い物客の持つ携帯電話の発する電波を使い、その行動パターンを分析する試みが今年からスタートしたという。 同件を報じているCNNによれば、南カリフォルニアにあるPromenade Temeculaとバージニア州リッチモンドにあるShort Pump Town Centerの2つのモールで、25日のブラックフライデーのタイミングからこうした携帯電話の電波を使った顧客の追跡調査を開始しているという。例えば、Nordstromのデパートに来た客がどれだけStarbucksに立ち寄り、下着屋に注意を奪われ、あるいは逆に客があまりやって来ない不人気な場所はどこなのか、その行動
電力使用を細かに監視し制御できる「スマートメーター」のデータから、視聴しているテレビ番組を解析することが可能なことが分かったそうだ (The H の記事、本家 /. 記事より) 。 ミュンスター応用科学大学の行った研究によると、ドイツのスマートメーター「EasyMeter」のデータの電力消費パターンを解析することで、視聴している DVD やその他媒体で再生されるコンテンツ、TV 番組を判別することが可能であるとのこと。その画面遷移の明るさや暗さ、データ量などが分析の鍵となるとのことで、他機器からの干渉が少ないことも重要であるという。 スマートメーターの電力データは電力事業者によって利用されることとなっている。今までスマートメーターで分かることと言えば「電子レンジを使ったか」「オーブンを使ったか」くらいであると考えられていたが、より詳細な解析が可能であることが明らかとなり、今後はデータ保護の
IT業界に新しい流行語がやってきた。「ビッグデータ」である。巨大なデータを、高度なデータマイニング手法によって深く分析し、その結果を活用する。そうすることで、専門家でさえ気づかない事象の変化への対応や、人を介さない意思決定が実現可能になる。ネット企業でなければ難しかったビッグデータの活用は、最近になって一般企業にも可能になってきた。そのためビッグデータの注目度が、一気に上がっている。 ビッグデータの活用は、米グーグルや米フェイスブックといったネット企業にとっては、企業競争力の源泉である。例えばグーグルは2010年6月の学会「ACM Symposium on Cloud Computing（SOCC）2010」で、同社が自社開発した分散バッチ処理基盤「MapReduce」を使って、月間94万6460テラバイト（2010年5月時点）というデータを処理していることを明らかにした。グーグルは毎月、
例えば最近のデジカメが搭載している顔の自動追尾。これはパターン認識技術が裏にあるのですが、10年前なら民生機での実現などまず考えられなかった。それが可能になったのは、アルゴリズムの確立はもちろん、アルゴリズムの性能アップに欠かせないデータの量が増えたからです。 パターン認識は大まかにいえば、大量のデータから何らかの意味を見いだす技術です。画像認識や音声認識、文章解析などといったパターン認識のエンジン、それから機械学習のフレームワークが確立できれば、あとはそこに投入するデータ量の勝負です。ですので、パターン認識の分野ではしばしば、「データはパワーである」と言います。認識処理に使えるデータの量が増えれば増えるほど、アルゴリズムの性能、つまり認識の精度は指数関数的に高まるからです。 最近はソーシャルメディアによる消費者自身の情報発信、それからセンサーとネットワーク技術の発達により、さまざまな種類
「感性に頼りすぎないゲーム設計というのを心がけている」「企画・開発はもちろんのこと、分析や事業戦略まで手を出しつつやっていく」など、これまでのゲーム作りの方法論を覆すという制作体制をとっているGREE、彼らはどのようにして数々のトップセールスを誇るプロダクトを作り上げているのでしょうか？ 日本最大のゲーム開発者向けカンファレンス「CEDEC2011」にて、これまでのゲーム機業界での手法との対比を交えながらGREEが「セールスランキングNo.1プロダクトの作り方」というタイトルで、ソーシャルゲームの未来への展望について講演を行いました。 講師は過去にフロントミッションシリーズ、FFシリーズなどを手がけ、今年スクウェア・エニックスを退社してGREEに入社した土田俊郎氏、そしてソーシャルゲーム初期の名作「釣り★スタ」のプロダクトマネージャーを努めた岸田崇志氏の両名です。こちらの濃密な講演の全内容
今思えば、HPのレオ・アポテカーCEO（最高経営責任者）は、PC事業の分離検討やタブレット型PCからの撤退を割と早い時期から考えていたふしがある。今年3月2日、記者がアポテカー氏にインタビューした際、2010年11月～2011年1月期の業績について、「サーバーやストレージ、プリンターは好調だが、個人向けPC事業の不調には落胆している」と、ふがいなさにいらだっていた。 今年2月に発表した独自OS（基本ソフト）「WebOS」搭載のタブレット型PCの投入については、2010年11月にCEOに就任したばかりのアポテカー氏の決断なのかどうかが不明だったこともあって、「タブレット型の投入を決めたのはあなたですか？ 前任者ですか？」と聞いてみた。すると、「自分ではない」と述べるだけで、思い入れはさほどないといった素振りだった。 ＰＣビジネスは“賞味期限切れ” サービス事業や企業向けサーバー事業、プリンタ
米IBMは現地時間2011年8月31日、犯罪捜査や詐欺防止のための情報分析ソフトウエアを手がける英i2を買収することで最終合意したと発表した。IBMはi2買収により、爆発的に増大する情報（ビッグデータ）を分析するソリューションの拡充を図る。 i2は英国ケンブリッジを本拠とし、米バージニア州に米国本社を置いている。銀行、医療、保険、小売り販売のほか、防衛、警察、国家安全保証に関わるさまざまな業界にわたる4500以上の顧客を世界150カ国に抱えている。 IBMは自社のリアルタイム分析ソリューションとi2の技術を統合し、詐欺やセキュリティ脅威の撲滅に取り組む公共機関や民間企業を支援する。ソーシャルメディアや生体認証、犯罪データベースに分散した、膨大な非構造化データを有効活用できるようにしていく。 IBMは金額などの買収条件については明らかにしていないが、英メディア（Financial Times
When you buy through affiliate links in our content, we may earn a commission at no extra cost to you. Learn how our funding model works. By using this website you agree to our terms and conditions and privacy policy. We uphold a strict editorial policy that focuses on factual accuracy, relevance, and impartiality. Our content, created by leading industry experts, is meticulously reviewed by a tea
Computer scientists at Johns Hopkins University determined that Twitter posts reveal key patterns and trends related to health, from which ailments are on the rise in certain areas of the country to which medicines are actually working. Researchers fed 2 billion public tweets posted between May 2009 and October 2010 into computers and used software to filter out the 1.5 million messages that refer
「つながる」をテーマとしたイクリプス『AVN-F01i』。それを実現したのが、ドライブ中に遭遇した渋滞、思いがけないスポットなどの情報をTwitterを通して共有できる新コミュニケーションサービス『TwitDrive』だ。 この機能では、カーナビを介することで現地で見つけた様々な生の情報を位置情報付きで発信できるだけでなく、「つぶやき」としてTwitされている情報を目的地として設定できる。カテゴリーには交通状況や天候、シーンなどが用意され、任意カスタマイズにも対応する。美味しいラーメン店や、思いがけず見つけたスポットなど、気になった場所の情報を共有できる。 Twitする時は、交通情報や天気予報といったカテゴリーを選び、用意された定型文を使って行う。たとえば交通情報なら「渋滞有り」を選ぶとその場所が位置情報付きで発信され、写真付きで投稿すれば臨場感はさらに増す。その情報を見た人はその場所が渋
ゼットエムピーは13日、自動車のセンサ情報をTwitterに自動投稿するアプリケーションを開発したと発表した。 運転者の運転の様子を表す「アクセルペダル（10段階表示）」、「ブレーキペダルのオン/オフ」、「ハンドルの切り方」と、ブレーキの踏み加減により車両が前後、左右、上下に揺れる具合を三軸の加速度、角速度で表示することが可能。 さらに、自動車の位置をGPSで捉えると同時に、気圧、温度、湿度といった外部環境のデータも同時に記録することができる。 今後は、バッテリー残量や回生エネルギーの状況の記録にも対応して行く。 現在は、同システムを組みこんだ次世代モビリティ・EV開発用プラットフォーム「RoboCar MEV」のつぶやきをTwitterアカウントで公開しており、自由に利用することができる。今後はこのデータを活用したアプリケーション開発を可能とするため、APIを公開する。新たな実験なども順
リリース、障害情報などのサービスのお知らせ
最新の人気エントリーの配信
j次のブックマーク
k前のブックマーク
lあとで読む
eコメント一覧を開く
oページを開く
