クラウド ビッグデータ 3D プリント

タイトルはここ最近のわかったようでよく解らない、革新的とか革命とか言われるが本当にそうなんだろうか？

クラウド

Dropbox, Evernote, iCloud, Google等ののサービスが代表的。ここにSAPやセールスフォース等の企業向けサービスが加わる。ネットを介してデータを保存するストレージだけではなく、端末によらない閲覧、加工ができる事が特徴か。使いやすいサーバーの拡張とも言え、そのための特別なシステム構築が必要だ。
ユーザーはPC等のブラウザ上、モバイル端末のアプリ上であたかも自らの機器にインストールしたソフトが何らかの処理をしている錯覚に陥る。
翻訳サービスもクラウドの一つになる。通常の翻訳サイトを超えたファイルやサイトの翻訳機能もクラウドの一つと言えよう。
そういう意味ではGoogle自体がクラウドみたいなものかもしれない。
クラウドファンド。キックスターターだったかな？商品コンセプトとCAD のイメージデータを公開し、その商品を欲しい人々から出資を募るというやりかたがある

ビッグデータ

数値解析。収拾データ量が桁違いに多い。様々なデータを様々な手法で収拾し、それを何等かの方法で関連付けて情報に加工する作業も含む。
ここで統計学的または数学的手法を用いて一過性で再現性の難しい現象の法則を見出だす事が求められる。
一次回帰やその他の近似解析(物理的根拠がなくてもできる)、フラクタルや相似…直感を裏付ける事が多いが、ご神託の裏付けともいう。

このデータ収拾と解析の両方をクラウドで代行する事も不可能ではない。

翻訳サイトの場合は入力された言語がデータとなる。
"和文A1"を英訳した"英文B1"を得る。"英文B1"を和訳して得られた"和文C1"（自動再翻訳も増えた）をオリジナルの"和文A1"と比較する。そして"和文A1"を修正した"和文A2"を英訳した"英文B2"。・・・としていくうちに"和文An"="和文Cn"と成るときがある。そのとき、翻訳サイトのサーバーには文書の校正情報が蓄積され、和文A1, A2,.....An-1, An=英文Bn=和文Cn, Cn-1, .... C2, C1という関連づけができる。ここで文書を名詞、動詞、形容詞、助詞などの文法的分解を行うことで、PがQする、とかPがQにRする様にSした。とかの基本構文と関連づけすることもできる。

実際どこまでやっているのか、こういう考え自身がもう時代遅れなのかは難しいが、ビッグデータ解析が様々なデータの関連づけと考えると、そう間違っても居ない。
こういう処理は偏微分等の数学的考察が必要な事は事実だ。そして多変量解析につながっていくことがわかる。
データ収拾のセンサーはスマホをはじめとするモバイル機器、車、電車、街中のカメラ、公開されている気温や降水量、為替レート、株価等。そうなると非公開データのハックは必然性が低くなる様だが、重要なのはある程度の取捨選択をする「感性」がないと物理的に無関係なモノ同士に相関があるようにデータをまとめようとしてしまうことがある。

しかし、Amazon等は既に多変量か使役結果を基に我々にお勧めを提示してくる。

クレジットカード会社も購買動向を把握しているだろう。ETC利用履歴、ガソリンスタンドやレストラン等の利用先店舗所在地、利用料、どのようなフラグやタグをつけるかというセンスが問われるが。

3Dプリンター

データをどこから集めるのかってのが課題だ。世の中のものは殆どが相似形である事を考えれば、既存のデータの積み上げで設計図を構築する事が可能だ。
有限要素法の逆の考え方かな。写真から3Dプリンター用の設計図を作るという過程で、不足するデータをある程度想像で作る訳だ。その想像のための試行錯誤に大量の写真⇒3Dプリンター用データの変換公式を使う。この公式というか関連づけをクラウドで収集したデータを活用という訳だ。
そうすることで、CADマスターという職業はルーチン作業から開放されるかもしれない。
それは出来上がったCADデータと画面内の情報、元の写真と設計者の意図、これの擦り合わせにかける時間が短縮化されることに繋がる。結果として3Dプリンターに依る試作までの時間も短縮できるだろう。

ま、そうなるかもねという呟き程度のネタ。