その数なんと約880万件、URL短縮サービス終了により発行済みの短縮URLがすべて無効化
http://internet.watch.impress.co.jp/docs/yajiuma/1081357.html
（以下太字は上記サイトより引用）
pixivが運営していた短縮URLサービス「p.tl」で、9月29日（金）の12時をもってサービスを終了することが告知されたのだが、新規の受付を停止するだけでなく、これまでに発行された短縮URLが上記期日をもってリンク切れになる
http://internet.watch.impress.co.jp/docs/yajiuma/1081357.html
（以下太字は上記サイトより引用）
pixivが運営していた短縮URLサービス「p.tl」で、9月29日（金）の12時をもってサービスを終了することが告知されたのだが、新規の受付を停止するだけでなく、これまでに発行された短縮URLが上記期日をもってリンク切れになる
９月１９日、ＡＩＴＣ成果発表会に行ってきたので、
その内容をメモメモ。
ちなみに、表題の「キュウリ仕分け機」の話は、最後の
「ディープラーニングを用いたキュウリ選果機の開発」
世間で言われていることとの違いは、
・現在の２号機は、たしかに認識はできるけど、まだ実用には
(ディープラーニング以外のところで）なっていない。
・実用化に近づいた３号機では、
大きさなどはディープラーニング
傷、色の見分け、箱詰めは人間
と人間と人工知能が協業している形になっている。
では、以下メモメモ
■クラウド部会（途中から）
話者識別
・ECHOで搭載されていない
→日本のベンチャーで話者識別
・i-vector：
・学習データを集めて
・やったごと
学習用データ：ＳＲＶ－ＤＢ
特徴量をたくさん出す：OpenSMILE
→音声認識、感情認識
→３８４次元抽出
特徴量を選ぶ
ＳＶＭ
遺伝的アルゴリズム
→単純にやると５５％→いらない特徴量がある：特徴量選択
特徴量の次元数によるペナルティをつける
→１１次元に減った→９８％へ
・考察
遺伝的アルゴリズムを使うことで、人が関与せずに特徴量抽出ができた
→有識者が特徴量選択すれば、もっとうまくいきそう
■コンテキストコンピューティング研究部会
「社会知の作り方」
・情報爆発：ビッグデータ時代
・現在の課題：情報取得から情報活用へ
検索エンジン：大量処理→フレーム問題・記号設置問題
ＳＮＳ：身近な情報→フレームたこつぼ化
→認知限界「消極的自由が積極的自由を奪う」
・Context Computing
人と機械の協働による解決をめざす
人が関係性を定義「意味づけ」
機械が内容を蓄積、関係性を計算「形式論理展開」
・例：快適な目覚め
センサー：バいたるデータ蓄積
どうだった：主観を入力
ランダムフォレスト→トゥールミンモデル
証拠理論と機械学習
革新、信頼とルール
・コンテキスト・コンピューティング
集団的知性
ソーシャルコンピューティング
ヒューマンコンピューティング
クラウドソーシング
コンテキストアウェアコンピューティング
サイバネティクス
・近未来の社会知
今後の活動：
価値きょうそうと知識循環
情報の信頼度と確信度
階層的な連動
構造化コンテンツデータベース
■ビジネスＡＲ研究部会
・我々の考えるＡＲとは
人間の感覚をＩＴで拡張すること（拡張現実（感））
本質は感覚操作テクノロジー（ＲＣＴ）
→３種類の要素
情報提示
情報入力
情報処理（モデリング）
・ＲＣＴのインタラクション（空間のＡＲ）
フィジカルにインタラクションをフィードバック
・研究アプローチ
バックキャスティング
・ＡＲ１００連発からみる今後のトレンド
２０１１年 拡張現実感
２０１２年 五感＋脳
２０１３年 ウェアラブル＋空間ＯＳ（Google ぐらす）
２０１４
２０１５
２０１６年 事例が減ってきた
・２０１２年
デジタルサイネージ、ぷろじぇくとぐらす（後のGoogle ぐらす）
空間を拡張する
・２０１３
ウェアラブル、ＤｅｅｐＭｏｔｉｏｎ，スマートフォンの次
・２０１４年
目の筋電を測って・・メガネ型デバイス
自動運転→ＡＲ
キーボードの動作を伝える
ポテトチップスの振動から会話
・２０１５年
静脈を見れるようにする
パワードスーツ
スマートハウス
３Ｄプリンター
・２０１６年
テスラ：人が死んだ
音声アシスタント技術
Ｕｎｉｔｙ
・２０１７
画像解析で人感センサー
ドーム作って８Ｋ：裸眼ＶＲと同じ
ファンライフ：ハーフミラーで中心曲がってることを教えてくれる
嗅覚拡張、身体拡張（手）
・２０１７年現在から振り返る
位置情報が引っ張ってきた
ウェアラブルは早すぎ
韓国の透明になる高層ビルは今
カメラ認識ＡＲはプラットフォームに吸収
・位置情報
セカイカメラ、Ingress、ポケモンＧｏ
・ウェアラブル早すぎた
ＲＩＮＧ
Jawbone UP
・韓国の透明になる高層ビルは今
背景を投影
・カメラ認識ＡＲ
Ａｐｐｌｅ，Ｇｏｏｇｌｅ，Ｍｉｃｒｏｓｏｆｔが提供
ＫＤＤＩ さち→フランス トータルイマージョン メターヨ→Ａｐｐｌｅ
AR Core：モバイルＡＲ（Tango？）
・我々５年間何を見てきたのか？
デバイス・人・場所の進化
・デバイスの進化
専用機で浸透させる
・人の進化
人工知能、ＢＭＩ
ナチュラルＵＩ
テレイグジスタンス
ソーシャルＶＲ
・場所の深化
ＧＰＳ、ＬＰＷＡ
ビーコン
物理空間
・今年
未来を感じさせるニュースがない
仮説１：東芝→現実シビア
仮説２：クラウドファンディング、最近下降気味
仮説３：早すぎたウェアラブル（セキュリティ）
仮説４：シンギュラリティさわぎすぎ
仮説５：技術の透明化
・技術の透明化の例
タッチコントロール：考えなくても操作できる→背後の技術も言わない
ＣＡＤのコミュニティと合流
■デジタルガジェット祭りを振り返る
・ＮＵＩ（ナチュラルユーザーインターフェース）部会とは
調査：実際のデバイスに触れてみたい
勉強会、ハンズオン
→デジタルガジェット祭り
バックプロジェクション
Leap Motion TheEyeTrack
IRobot2 掃除機から、掃除機能を抜いたもの。掃除はできません
■ＵＸ技術部会
・ユーザーインターフェース大事
ＩＣＴ機器利用者の拡大→様々な利用シーン
リビングのリモコン：高機能
寝室：簡単
→利用シーンが大事
ＵＸ
利用者 Ｘ 使ったとき ＝ 経験
・マンガ駆動開発
コミュＰＯを使って書いた
関係者全員がユーザー体験を認識しながら開発
大きく３つのステップ、９つのフェーズ
きゃらつくり ：取材、分析、キャラ
シナリオつくり：プロット、ネーム、マンガ→操作手順ではない
モノづくり ：寸劇、実装、評価
・取材
インタビューよりロケハン
ユーザー観察（師匠・弟子モデル）
・分析
インタビュー分析、エンパシーマップ、カスタマージャーニーマップ
・キャラ
ペルソナ：具体化
・プロット
ものがたり、ストーリーボード
・ネーム
機能の洗い出し：ブレスト、ＫＪ法
ブレストは、アイデアが発散する可能性→分析、キャラ、プロットから外れない
実現可能性
・マンガ
ユーザー体験を共有：コミュＰｏ！、ＣＬＩＰ ＳＴＵＤＩＯ
→インターフェースは記入しない
・寸劇（あくてぃんぐ・アウト）
・実装
ペーパープロト、
Adoe Experience Design,Mockups,STUDIO
開発ツール(VisualStudio/xCode)
・評価
ヒューリスティック法、ユーザビリティーテスト、ログデータ分析、
観察法、ＮＥＭ法、インタビュー／ヒアリング
ＦｉＴ＆ＧＡＰ評価
・今後の活動
マンガ駆動開発
■共同プロジェクト「空気を読む家」
「空気を読む家」
センサー・アンケートと睡眠の関係
→残念ながら、空気をよめなかった
■オープン活動の紹介
■ディープラーニングを用いたキュウリ選果機の開発
小池 誠氏
・自己紹介
静岡県でキュウリ農家をやっている
自動車関係やっていた（Ｃを使って、制御ＥＣＵ）
Interfaceに作り方書いた（ラズパイにON！Google人工知能）
workpiles.com
・今日話すこと
農家の仕事
きゅうり
テクノロジーの民主化
・キュウリ農家の仕事
トラクターの自動運転：北海道は走ってる（走りやすい）
ハウスは難しい？おそらくできる？→ハウスは高価！
キュウリ：根っこはかぼちゃで、接ぎ木する
定植（植える）も、自動化したい
年間３作、７月１か月夏休み（７月は露地栽培がでる）
・エンジニアから農家になって
よかったこと
夜ぐっすり寝れる
健康的な気がする
自由時間増えた（夜は畑作業できない）
ワークライフバランス→ワークイズライフ
ＩＴ化：効率化→農家：生活の一部、楽しいか？
大変なこと
収入激減、安定しない
体力的にきつい単純作業→なんとかしたい
・キュウリ選果機の開発
選果作業：９等級 なかなかむずかしい
明確な基準ない
時間かかる：時間をかけても、キュウリの品質は上がらない
・きっかけ
Alpha Goのニュース
機械学習ライブラリ
試作１号機 画像を撮影して試す
ＣＮＮで３そう程度で試した（やってみた）
→８０％の正答率
・２号機
人間の仕分けに近づける（人間は３６０°見る）
撮影台
４そう：全結合層を１層追加
ベルトコンベアづくり
Ａｒｄｕｉｎｏのステッピングモーターで
クラウド
django+Tensorflow
機械
RasPi:Tensorflow+OpenCV
・実機テストでわかったこと
認識精度が周りの明るさで低下：実質７０％
後ろの扇風機
傷、つや
ベルトコンベヤはキュウリに傷がつく
大きさ、形にかたより
・仕分け熟練者に見てもらった結果
識別部分はいい感触
まだまだ実用には程遠い
・３号機の開発
着手
ＡＩによる自動化→ＡＩのサポートによる効率化
ソフトウェア
TensorFlow
OpenCV
Kivy
システム機能
判定モード
学習モード
情報表示モード
ＯｐｅｎＣＶ
マーカー、輪郭
画像＋長さ、表面積、太さ
５そう
SPP(Spatial Pyramid Pooling)
バッチノーマライゼーション
熟練：等級判断基準を変えている
→時期によって、基準が上に上がる
運用時にきゃりぶレーションを書ける
長さと太さを調整
→７９．４％の正解率
まとめ
・たたみこみで等級判定
きゃりぶレーションも手ごたえ
大宇進歩したなといわれた
おまけ
・てーぶる型ＵＩはつかいやすいかも
・テクノロジーの民主化
人工知能の民主化
オープンソース
ＡＩに限らず、さまざまなテクノロジーが無料、低コストで誰でも使える
数千円で、オリジナル基盤
・農家とメイカームーブメント
便利な道具を作ってきた→デジタルファブリケーション
ＣＡＤで設計、印刷
個人でラピッドプロトタイプ
・オープンイノベーション
技術公開
・オープンにすること
改善して教えてくれる人
ハイパーパラメータチューニングしてくれる人
二値化して高速
・ＡＩに期待する未来
英語の論文を読む速さ１０倍になったＧｏｏｇｌｅ翻訳
質問
・色と傷とかは、どうなった？
人間が判別する（それは人間が可能）。
つまり、
大きさなどはディープラーニング
傷、色の見分け、箱詰めは人間
という形で行う。
その内容をメモメモ。
ちなみに、表題の「キュウリ仕分け機」の話は、最後の
「ディープラーニングを用いたキュウリ選果機の開発」
世間で言われていることとの違いは、
・現在の２号機は、たしかに認識はできるけど、まだ実用には
(ディープラーニング以外のところで）なっていない。
・実用化に近づいた３号機では、
大きさなどはディープラーニング
傷、色の見分け、箱詰めは人間
と人間と人工知能が協業している形になっている。
では、以下メモメモ
■クラウド部会（途中から）
話者識別
・ECHOで搭載されていない
→日本のベンチャーで話者識別
・i-vector：
・学習データを集めて
・やったごと
学習用データ：ＳＲＶ－ＤＢ
特徴量をたくさん出す：OpenSMILE
→音声認識、感情認識
→３８４次元抽出
特徴量を選ぶ
ＳＶＭ
遺伝的アルゴリズム
→単純にやると５５％→いらない特徴量がある：特徴量選択
特徴量の次元数によるペナルティをつける
→１１次元に減った→９８％へ
・考察
遺伝的アルゴリズムを使うことで、人が関与せずに特徴量抽出ができた
→有識者が特徴量選択すれば、もっとうまくいきそう
■コンテキストコンピューティング研究部会
「社会知の作り方」
・情報爆発：ビッグデータ時代
・現在の課題：情報取得から情報活用へ
検索エンジン：大量処理→フレーム問題・記号設置問題
ＳＮＳ：身近な情報→フレームたこつぼ化
→認知限界「消極的自由が積極的自由を奪う」
・Context Computing
人と機械の協働による解決をめざす
人が関係性を定義「意味づけ」
機械が内容を蓄積、関係性を計算「形式論理展開」
・例：快適な目覚め
センサー：バいたるデータ蓄積
どうだった：主観を入力
ランダムフォレスト→トゥールミンモデル
証拠理論と機械学習
革新、信頼とルール
・コンテキスト・コンピューティング
集団的知性
ソーシャルコンピューティング
ヒューマンコンピューティング
クラウドソーシング
コンテキストアウェアコンピューティング
サイバネティクス
・近未来の社会知
今後の活動：
価値きょうそうと知識循環
情報の信頼度と確信度
階層的な連動
構造化コンテンツデータベース
■ビジネスＡＲ研究部会
・我々の考えるＡＲとは
人間の感覚をＩＴで拡張すること（拡張現実（感））
本質は感覚操作テクノロジー（ＲＣＴ）
→３種類の要素
情報提示
情報入力
情報処理（モデリング）
・ＲＣＴのインタラクション（空間のＡＲ）
フィジカルにインタラクションをフィードバック
・研究アプローチ
バックキャスティング
・ＡＲ１００連発からみる今後のトレンド
２０１１年 拡張現実感
２０１２年 五感＋脳
２０１３年 ウェアラブル＋空間ＯＳ（Google ぐらす）
２０１４
２０１５
２０１６年 事例が減ってきた
・２０１２年
デジタルサイネージ、ぷろじぇくとぐらす（後のGoogle ぐらす）
空間を拡張する
・２０１３
ウェアラブル、ＤｅｅｐＭｏｔｉｏｎ，スマートフォンの次
・２０１４年
目の筋電を測って・・メガネ型デバイス
自動運転→ＡＲ
キーボードの動作を伝える
ポテトチップスの振動から会話
・２０１５年
静脈を見れるようにする
パワードスーツ
スマートハウス
３Ｄプリンター
・２０１６年
テスラ：人が死んだ
音声アシスタント技術
Ｕｎｉｔｙ
・２０１７
画像解析で人感センサー
ドーム作って８Ｋ：裸眼ＶＲと同じ
ファンライフ：ハーフミラーで中心曲がってることを教えてくれる
嗅覚拡張、身体拡張（手）
・２０１７年現在から振り返る
位置情報が引っ張ってきた
ウェアラブルは早すぎ
韓国の透明になる高層ビルは今
カメラ認識ＡＲはプラットフォームに吸収
・位置情報
セカイカメラ、Ingress、ポケモンＧｏ
・ウェアラブル早すぎた
ＲＩＮＧ
Jawbone UP
・韓国の透明になる高層ビルは今
背景を投影
・カメラ認識ＡＲ
Ａｐｐｌｅ，Ｇｏｏｇｌｅ，Ｍｉｃｒｏｓｏｆｔが提供
ＫＤＤＩ さち→フランス トータルイマージョン メターヨ→Ａｐｐｌｅ
AR Core：モバイルＡＲ（Tango？）
・我々５年間何を見てきたのか？
デバイス・人・場所の進化
・デバイスの進化
専用機で浸透させる
・人の進化
人工知能、ＢＭＩ
ナチュラルＵＩ
テレイグジスタンス
ソーシャルＶＲ
・場所の深化
ＧＰＳ、ＬＰＷＡ
ビーコン
物理空間
・今年
未来を感じさせるニュースがない
仮説１：東芝→現実シビア
仮説２：クラウドファンディング、最近下降気味
仮説３：早すぎたウェアラブル（セキュリティ）
仮説４：シンギュラリティさわぎすぎ
仮説５：技術の透明化
・技術の透明化の例
タッチコントロール：考えなくても操作できる→背後の技術も言わない
ＣＡＤのコミュニティと合流
■デジタルガジェット祭りを振り返る
・ＮＵＩ（ナチュラルユーザーインターフェース）部会とは
調査：実際のデバイスに触れてみたい
勉強会、ハンズオン
→デジタルガジェット祭り
バックプロジェクション
Leap Motion TheEyeTrack
IRobot2 掃除機から、掃除機能を抜いたもの。掃除はできません
■ＵＸ技術部会
・ユーザーインターフェース大事
ＩＣＴ機器利用者の拡大→様々な利用シーン
リビングのリモコン：高機能
寝室：簡単
→利用シーンが大事
ＵＸ
利用者 Ｘ 使ったとき ＝ 経験
・マンガ駆動開発
コミュＰＯを使って書いた
関係者全員がユーザー体験を認識しながら開発
大きく３つのステップ、９つのフェーズ
きゃらつくり ：取材、分析、キャラ
シナリオつくり：プロット、ネーム、マンガ→操作手順ではない
モノづくり ：寸劇、実装、評価
・取材
インタビューよりロケハン
ユーザー観察（師匠・弟子モデル）
・分析
インタビュー分析、エンパシーマップ、カスタマージャーニーマップ
・キャラ
ペルソナ：具体化
・プロット
ものがたり、ストーリーボード
・ネーム
機能の洗い出し：ブレスト、ＫＪ法
ブレストは、アイデアが発散する可能性→分析、キャラ、プロットから外れない
実現可能性
・マンガ
ユーザー体験を共有：コミュＰｏ！、ＣＬＩＰ ＳＴＵＤＩＯ
→インターフェースは記入しない
・寸劇（あくてぃんぐ・アウト）
・実装
ペーパープロト、
Adoe Experience Design,Mockups,STUDIO
開発ツール(VisualStudio/xCode)
・評価
ヒューリスティック法、ユーザビリティーテスト、ログデータ分析、
観察法、ＮＥＭ法、インタビュー／ヒアリング
ＦｉＴ＆ＧＡＰ評価
・今後の活動
マンガ駆動開発
■共同プロジェクト「空気を読む家」
「空気を読む家」
センサー・アンケートと睡眠の関係
→残念ながら、空気をよめなかった
■オープン活動の紹介
■ディープラーニングを用いたキュウリ選果機の開発
小池 誠氏
・自己紹介
静岡県でキュウリ農家をやっている
自動車関係やっていた（Ｃを使って、制御ＥＣＵ）
Interfaceに作り方書いた（ラズパイにON！Google人工知能）
workpiles.com
・今日話すこと
農家の仕事
きゅうり
テクノロジーの民主化
・キュウリ農家の仕事
トラクターの自動運転：北海道は走ってる（走りやすい）
ハウスは難しい？おそらくできる？→ハウスは高価！
キュウリ：根っこはかぼちゃで、接ぎ木する
定植（植える）も、自動化したい
年間３作、７月１か月夏休み（７月は露地栽培がでる）
・エンジニアから農家になって
よかったこと
夜ぐっすり寝れる
健康的な気がする
自由時間増えた（夜は畑作業できない）
ワークライフバランス→ワークイズライフ
ＩＴ化：効率化→農家：生活の一部、楽しいか？
大変なこと
収入激減、安定しない
体力的にきつい単純作業→なんとかしたい
・キュウリ選果機の開発
選果作業：９等級 なかなかむずかしい
明確な基準ない
時間かかる：時間をかけても、キュウリの品質は上がらない
・きっかけ
Alpha Goのニュース
機械学習ライブラリ
試作１号機 画像を撮影して試す
ＣＮＮで３そう程度で試した（やってみた）
→８０％の正答率
・２号機
人間の仕分けに近づける（人間は３６０°見る）
撮影台
４そう：全結合層を１層追加
ベルトコンベアづくり
Ａｒｄｕｉｎｏのステッピングモーターで
クラウド
django+Tensorflow
機械
RasPi:Tensorflow+OpenCV
・実機テストでわかったこと
認識精度が周りの明るさで低下：実質７０％
後ろの扇風機
傷、つや
ベルトコンベヤはキュウリに傷がつく
大きさ、形にかたより
・仕分け熟練者に見てもらった結果
識別部分はいい感触
まだまだ実用には程遠い
・３号機の開発
着手
ＡＩによる自動化→ＡＩのサポートによる効率化
ソフトウェア
TensorFlow
OpenCV
Kivy
システム機能
判定モード
学習モード
情報表示モード
ＯｐｅｎＣＶ
マーカー、輪郭
画像＋長さ、表面積、太さ
５そう
SPP(Spatial Pyramid Pooling)
バッチノーマライゼーション
熟練：等級判断基準を変えている
→時期によって、基準が上に上がる
運用時にきゃりぶレーションを書ける
長さと太さを調整
→７９．４％の正解率
まとめ
・たたみこみで等級判定
きゃりぶレーションも手ごたえ
大宇進歩したなといわれた
おまけ
・てーぶる型ＵＩはつかいやすいかも
・テクノロジーの民主化
人工知能の民主化
オープンソース
ＡＩに限らず、さまざまなテクノロジーが無料、低コストで誰でも使える
数千円で、オリジナル基盤
・農家とメイカームーブメント
便利な道具を作ってきた→デジタルファブリケーション
ＣＡＤで設計、印刷
個人でラピッドプロトタイプ
・オープンイノベーション
技術公開
・オープンにすること
改善して教えてくれる人
ハイパーパラメータチューニングしてくれる人
二値化して高速
・ＡＩに期待する未来
英語の論文を読む速さ１０倍になったＧｏｏｇｌｅ翻訳
質問
・色と傷とかは、どうなった？
人間が判別する（それは人間が可能）。
つまり、
大きさなどはディープラーニング
傷、色の見分け、箱詰めは人間
という形で行う。
トップYouTuberに限るとしても、年収2億や3億という数字はどこまで現実的なのだろうか？
これについてマックスむらい氏は「全然いけると思う」と即答する。ただし、内訳は人によって違い、広告の繁忙期（12月や3月）と閑散期で収益が変動するため、x12カ月のような単純計算にはならない。
【引用元】
年収数億円は本当か。元トップYouTuberが語る収入の実態
https://www.businessinsider.jp/post-104412
これについてマックスむらい氏は「全然いけると思う」と即答する。ただし、内訳は人によって違い、広告の繁忙期（12月や3月）と閑散期で収益が変動するため、x12カ月のような単純計算にはならない。
【引用元】
年収数億円は本当か。元トップYouTuberが語る収入の実態
https://www.businessinsider.jp/post-104412
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