SONY製品のＡＰＩというかＳＤＫというかのまとめサイト

ＳＯＮＹ製品は、ここにまとまっている

Sony製品対応アプリの開発
https://developer.sony.com/ja/

以下、自分へのメモ

一番初めにある
Camera Remote API beta SDK
がネットワークカメラ遠隔操作用のＡＰＩ

Camera Remote API beta SDKに対応しているカメラの一覧は
https://developer.sony.com/develop/cameras/device-support/
にある。4Kまである！！

　

5Gすごい！

５月２５日、
第５回　日経コンピュータサミット
日経コンピュータから読み解く、デジタル・ＩＴの最新潮流
に行ってきた！
つぎは５Gの話

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■5Gがもたらすビジネス変革
・実験システム例
　２８ＧＨｚ帯で５Ｇ
・特徴
　超高速、大容量
　低遅延
　多数端末
・スタジアムを超える観戦体験
　サッカーの試合を同時に（５００ＭＢｐｓ）を束ねて無線で送る
　動的に画像生成、ライブ合成で自在に
　→２Ｇ、３．５Ｇで８本
・低遅延
　車の動きに追随したＶＲ映像
・温故知新
　　ＰＨＳと５Ｇ基地局
・どんなアプリケーションが向くのか
　　ＶＲ，ドローンの操作
　　スタジアム
　→全く違うビジネス、市場、グローバル
・ＩＣＴ産業と自動車産業が接近
　　トヨタ　　　　ＮＴＴ，ＫＤＤＩ
　　日産・ルノー　ＤｅＮＡ，ＮＡＳＡＬ（米）
　　ホンダ　　　　ソフトバンク・グーグル→フィアット・クライスラー
　テレコムインダストリー
　　５ＧＡＡ　ドイツ＆欧米中国
　　　産業同士で結びつく
　　　ソフトウェアのベンダー
　　　日本の企業も入ってほしい

■5G導入に向けたＮＴＴドコモの挑戦
・先頭に立ってやってきたつもり
　５Ｇの動向とスケジュール
　半分以上が動画
　オリンピックで８Ｋ
・システム開発　２～３年
　その前に標準仕様が必要→２０１８年にはできないと・・・
　リリース：機能追加
　　リリース１５の仕様でシステム開発
　　それ以降　５Ｇ＋
・ユースケース
　→２０２０年、どんなサービスを提供したいのか
　　すべての「もの」が無線でつながる
　　無線サービスの拡張・多様化
　　　触覚、ヘルスケア、教育
　５Ｇが目指す世界（目標性能）
　　大容量　　１０００倍
　　高速化　　１０ＧＢｐｓ以上
　　多数端末　同時接続台数１００倍
　　低遅延　　１ｍｓ以下
　　低コスト＆省消費電力

・プロもーしょんビデオ

・２０２０年　５Ｇ導入当初
　　カテゴライズ　
　　eＭＢＢ：エンハンスドモバイルブロードバンド
　　まっしぶＭＴＣ：多数端末　eLTE
　　くりてぃかるＭＴＣ：超高信頼 NewRAT
　→eMBBに５Ｇ，ほかはeLTE
　２０２Ｘ
　　５Ｇ新技術はすべてのユースケースをサポート

・展開イメージ
　必要とされるところから

・５Ｇ実証実験
　２０１４年から
　いろんな周波数帯
　エリクソンさんと１５ＧＨｚ帯　２０ＧＢｐｓ達成
　さむそんさん２８ＧＨｚ　ビーム状に送る（まっしぶＭＩＭＯ）
　　　時速１５０Ｋ、２．５９Ｇ
　表参道、お台場：基地局を車に積んで

・８Ｋも伝送できる　ＹＲＰ
　ＮＥＣ（５．２）、エリクソン（１５）、ＮｏＫＩＡ（７０Ｇ）

・チャネルサウンダ
　２０ＧＨｚ帯チャネル特性の解明
　多素子
　３次元到来角度分布→車が来ると、ドカンと変わる

・５Ｇリアルタイムシミュレーター
　スタジアム
　いなか

・５Ｇトライアルサイト
　お台場エリア、スカイツリーエリア
　　映像系、ＶＲ
　　コネクテッドカー：お台場
　　フジテレビ
　そらからちゃん、８Ｋカメラ
　そらまちに表示

・５Ｇサービス創出
　Ｄｏｃｏｍｏベンチャーズ：アイデアそん
　２０１７年も

・連携
　　こんちねんたる
　　ＮＨＫ　８Ｋ
　　フジテレビ　コンテンツ開発
　　こまつ　遠隔制御
　　パナソニック
　　ＶＲ＋５Ｇ＋ロボット制御

・５ＧＦａｃｔｏｒｙⅡ
　４ＫマルチストリームＬｉｖｅ　ソニー
・５Ｇ　Ｔｏｋｙｏ　Ｂａｙ　Ｓｕｍｍｉｔ
　東京ビッグサイト

チャットボット接客が続々

「無人」だから客が集まる、チャットボット接客が続々
http://itpro.nikkeibp.co.jp/atcl/watcher/14/334361/052400843/

機械学習の手法、ハイパーパラメータを決めてくれるDataRobotを聞いてきた！

5月25日
第５回　日経コンピュータサミット
日経コンピュータから読み解く、デジタル・ＩＴの最新潮流
を聞いてきた！話のつづき

次はAI話

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■ＡＩは敵か味方か
・自己紹介
・概要
　人手不足　ＡＩに期待→人の仕事なくなる？
・ＡＩはどれだけすごいのか
　将棋、囲碁、質問応答、推論・・・
　たくさんのデータを学習
　人工知能１００
　ＲＰＡ，チャットボット
　ＩｏＴ１００
　　３０分後のタクシー需要を推測
　
・しんぎゅらりてぃはおとづれる
　特定の領域では、すでに（とっくに）人の能力を超えた
　今に始まったことではない
　　オリンピックに自動車がでることはない。
　　人より自動車が速く走ってもニュースにはならない
　切符切り、工場のライン：なくなったが、ほかの仕事は出てくる
　「頭脳」は優れるが、良し悪しの判断はできない
　「Tay」

　自由に動き回るのは不得手
　　生産ラインのロボットなど、決まった動作は得意
　　生活支援ロボのハードルは実は高い
　お茶入れてきてに必要な技術
　　ミリ・センチ単位の正確な３次元地図
　　あらゆるびったいの属性情報
　　安全確保
　　人が入れたほうが早い

　敵になるのか
　　世界を征服するロボットはＳＦの世界
　　自立よりは、恐れるべきは人による悪用（学習、ハッキング）

　主導権をどう保つか
　　新たなアーキテクチャ
　　保障
　　結果責任は人にある、使いこなせるところから

■予測起点でビジネスを加速する
　～機械学習を自動化するプラットフォーム「ＤａｔａＲｏｂｏｔ」～

Ｑ。機械学習／予測はどこで役立つか
Ａ．データがとれるすべての業務
　→予測起点で意思決定を高度化
課題：人材不足
　データサイエンティスト
　人材不足：できる人が少ない、育ったころには転職

・そこでＤａｔａＲｏｂｏｔ
　よりよい予測をより早く
　　高精度の予測モデルを自動的に生成
　　生産性向上
　　モデルのグレーボックス化・可視化
　Kaggleの上位ランカー
　　ブループリントが１０００種類くらい
　　→アンサンブルモデルも自動化
　レンジでチンする機械学習
　　予測サーバーにＡＰＩで
　　理由までわかる（リーズンコード）

・ＤａｔａＲｏｂｏｔの活用
　教師あり機械学習
　問題の種類
　　２値分類問題
　　回帰問題
　→カテゴリー処理とかは、ほかに処理必要

　業務・業種は多岐

　導入事例：三井住友カード
　　　精度の高い予測モデル
　　　新しい知見
　　　数日～１週間に単色

・デモ