iOS11、32ビットアプリは動かなくなる

ご注意：32ビットアプリはiOS11で動かなくなる――アップデートすると多くのゲームが忘却の彼方へ
http://jp.techcrunch.com/2017/09/20/20170919before-you-update-to-ios-11-heres-how-to-check-which-apps-wont-work/

キュウリ仕分け機について、聞いてきた！

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

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■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。

YouTuber、年収数億円は本当？

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

個人データ保護に関するEU法であるGDPR、2018年5月施行

対応しないと企業のリスクに? 施行が迫るGDPR対策に必要な情報を効率的に収集するには
http://news.mynavi.jp/kikaku/2017/09/04/003/
って、ＩＩＪの宣伝？
まあ、一応メモ・・・

現場と経営者・学者の差ＰＡＲＴ２ー電気自動車は今でしょ！（at 中国）

経産相「いきなり電気自動車にいけるわけでもない」
http://www3.nhk.or.jp/news/html/20170915/k10011140721000.html

これも、現場と経営者・学者で差がある話？

たしかに日本では電気自動車まだだけど、
中国では、電気自動車が売れているわけだし、
日本の市場より、中国市場を押さえることが大事なんだから、
電気自動車をやるのは、「今」でしょ！

ここで中国市場で日本が出遅れると、
日本市場も、中国市場を取った会社にとられてしまう

クレーム対応、「電話を切る」よりも想定外な対応とは・・・

「大好きなお母さんが対応します」

【引用元】
韓国のクレーム対応が斜め上！「大好きなお母さんが対応します」
http://www.mag2.com/p/news/264063

現場と経営者・学者の差ーＡＩで仕事を奪われるのは、今でしょ！

『人工知能と経済の未来――2030年雇用大崩壊』
http://president.jp/articles/-/21446
（以下太字は上記サイトより引用）

15年経てば社会は激変する。30年の社会が、現在からは想像できないくらい大きく変わっていても不思議ではない。

本書はさらに議論を進める。AIに打倒された大半の労働者階級は飢えて死ぬしかないのか。なんの社会保障もなければそうなるであろう。


ソフト関係の経営者や学者さんは、この程度の時間の流れでＡＩをとらえている。
だけど、現場にＡＩが入ってこようとしているのは、「今」でしょ！

音声認識は、もうそろそろ、次の開発のインターフェースとして入っているし、
画像認識は、ＣＮＮが始まりかけている。

ってことで、ＡＩが入ろうとしているんだけど、実際にＡＩを導入するとなると、

　・クラウド（ＡＷＳ）の知識、
　・ＡＩを使うライブラリ(TensorFlow,Keras)や言語(Python)対応
　・システムパラダイムの変更（マイクロサービス、ＳＰＡ、ＲＥＳＴ　ＡＰＩ）

に対応できるプログラマ・ＳＥがいないといけない。
さらに、１５年どころか、３年ぐらいで時代は大きく変わった。
　Linuxはsystemdベースなので、systemctlを使った操作が中心になったし、
　Javaのフレームワークでは、strutsは使わなくなった
　というか、サーバーにフレームワークを入れるより、ブラウザ側に入れる
　ＴＤＤが、めずらしくなくなった。
などなど・・考え方が大きくかわった。これについていけないプログラマ・ＳＥ、そういう人を多く抱えてしまったソフトハウスは、「飢えて死ぬしかない」（仕事は来ない）という感覚が、現場ではあるんだけど、経営者には、薄い気がする。

　まだ、ＡＩが他人事なんだよね。それに対応できないと、受注がとれない、できる人がいないと、残業代が増えてしまうっていうことが、わかってない・・・

経産省が「日本の絶景写真」をフリー素材として公開

記事
経産省が「日本の絶景写真」をフリー素材として公開。
http://tabi-labo.com/275841/photo-meti

公開サイト
https://find47.jp/ja/

実際に利用するために、検索するならこちら！
https://search.find47.jp/ja

統計解析手法を活用した品質分析は、従来からやっていた。今後は点を面に

9月１４日

データサイエンティスト協会　勉強会2017 第2回
https://techplay.jp/event/631147

に行ってきたので、その内容をメモメモ
（表題は、真ん中あたりの
　「やってみてわかったこと、日本企業の現在地」
　に出てくる）

　

---

■コグニティブ・ファクトリーの実像と
　IoT時代に求められるデータ・サイエンティストとは？
　ー製造業の視点からー

IoTによるスマートファクトリー
・インダストリー４．０
　ＩｏＴ国際競争力指標：日本３位
　→日本でＩｏＴ事例多い
　　２位中国（１位アメリカ）
　中国も新しいテクノロジ進んでいる

・インダストリー４．０で言及されてきたトピック
　低労働資本に頼らない生産
　マスカスタマイゼーション
　作業者
　　人ができる作業は、機械・ロボットで
　　人とロボットの共生
　　熟練工の技術伝承

　設備
　　ＩｏＴ・センサーデータによる設備監視および故障予知、不良検出
　　多能工ロボット、設備のＡＩ化による自律運営

　生産方式
　　リアルタイム・ダイナミックな生産方式
　　ＭＥＳの見直し
　部品
　　マスカスタマイゼーション
　　３Ｄプリンタ

・どのように進んできていて、これからどこに行くのか
　ＩｏＴ　スマートファクトリー
　インダストリー３．０の見直し（ＭＥＳ，スケジューラー、バリューチェーン）
　人工知能：こぐにてぃぶふぁくとりー

・ＩｏＴ／スマートファクトリー
　３年前のビデオ
　　部品とか：いたるところにセンサーは埋め込まれた製造現場
　　ＩｏＴによるデータ収集
　　アナリティクス・ＡＩ
　　　状況可視化
　　　設備誇張予知
　　　製造品質予知

　部品；センサーをはって、ラインの通過→画像処理
　　　　金型の歯：部品ＩＤ
　設備；音まで
　作業者：一、生体
　製品：フィードバック

・事例：設備の故障予知
　　→溶接ロボットの軸劣化の予知保全

　　劣化状態の実態：鉄粉濃度
　　止まる前にメンテナンス

　故障予知の取り組み
　　決定木を中心としたモデリング
　　壊れる２日前に故障予知

・事例：製造品質予知～鋳造工程
　Before：全数検査が必要
　パラメータ
　品質スコアの算定
　　　良品
　　　絶対不良品→検査せずにとかす
　　　あやしいのだけ、検査

・事例：塗装工程要因特定
　工程　種類　品質不良　加工条件　材料

・やってみてわかったこと、日本企業の現在地
　　統計解析手法を活用した品質分析は、従来からやっていた
　　しかし、統計解析を得意とする担当者は実施していた（単発で）
　　初心者でも使いやすい統計ツールＳＰＳＳ→可視化
　　Ｒのブラックボックスが見えるようになった
　　点を面に
　　　定常的な業務運営に落ち仕込む
　　　共通基盤化
　　　育成、組織化


コグニティブ・ファクトリー
・世界的なインダストリアルＩｏＴイニシアチブの「各動き」
　　インダストリー４．０：工場、マスカスタマイゼーション、工場の未来
　　ＩＩＣ：データ、産業用に二次ネス革新
　　ＩＶＩ：人の知識、オープン戦略とグロース、現場から

・日本製造業の課題
　　人材育成がダントツの問題
　　匠の知の継承
　　　自然言語：文章／作業日報・トラブル報告書
　　　五感：音、におい、雰囲気、目；炎の形とか
　　　人の動き：
　　→競争源泉

・増大化する非構造データ

・事例：自然言語ＩＢＭ　Ｗａｔｓｏｎ
　　クイズ番組の動画
　→製造業で
　　文章の中に眠っているアドバイスの事例
　天然資源の発掘

　技術者
　Ｗａｔｓｏｎ
　　→うち手の候補、参照文章の判断根拠を見せながら

　安川電気とＩＢＭで目指すこと
　　～協業プロジェクト
　　復旧支援：ロボット　チョコ停もふくめると、結構止まる
　　復旧のやり方をガイド

　Watson デモ

・五感
　いろんなセンサー：匠の判断→形式知化、完全自動化
　画像解析
　　Image Anomaly Detection
　　Embodied Cognition/Visual Perception on 3D
　　Dynamic boltzmann machine
　　Affective Computing

・人の動き
　　工場の作業員の動作・姿勢分析（ねじしめ等）
　　Eye Tracker分析（視線解析）
　　作業動線　帽子、ネームタグ、ビーコン：群集分析


・やってみてわかったこと、日本企業の現在地
　非構造データ活用
　　熟練工のノウハウ：日本企業らしい
　　熟練工のノウハウを形式知に

・いけん
　　Ｗａｔｓｏｎ：Industory4.0
　　非構造データを製造業に生かす
　　センシングの限界

求められるデータサイエンティスト像
・人材不足がＩｏＴ／ＡＩ化を進めるうえで大きな障害である

・いままで：ＥＲＰ化
　顧客対面、分析・洞察、コラボレーション：これから
　　→形式知化、
　データ解析視点での必要スキル：活用、課題と手法→変化点をとらえる

・データサイエンティスト研修→人材像
　　課題の提案
　　手法→変革プログラム
　　リード、マネージ
　　企画・啓蒙
　→スマートファクトリー　グランドデザイン
　　テクノロジードリブン
　　技術ロードマップ
　３年前のデータサイエンス
　→全体のテクノロジーへ

まとめ
　ＩｏＴセンサーデータ；故障予知、品質予知
　　面の活動へ
　コグニティブ：匠の伝承
　データサイエンティスト：企業変革をリード

GoogleAdSense審査に承認されるには

ＰＶ！

約１年かかってGoogleAdSense審査に承認されて考えた、承認されるための理由。
http://change-mind.com/wordpress/googleadsense-ok/

業者に騙されないための遠隔診療

だまされないためにメモメモ
【シェア歓迎】情弱医師向け業者に騙されないための遠隔診療スターターガイド
https://www.slideshare.net/KensukeIgarashi/20170911-79616319
診察するのには、フリーソフトで十分。

NTTデータ、日立製作所、富士通、bitFlyer

bitFlyerが、全国銀行協会（全銀協）が推進する実証実験プラットフォームを提供するベンダーの1社に選ばれた（発表資料）。同社のブロックチェーン製品「Miyabi」を、新たな決済・送金サービスや本人確認・取引時確認（KYC）、金融インフラの分野での実用化に向けた実証実験に投入していく。今回選ばれた選ばれた他のベンダーはNTTデータ、日立製作所、富士通の各社で、日本の最大手システムインテグレータとスタートアップ企業が並ぶ形となった。

【引用元】

bitFlyerが全銀協ブロックチェーン実証実験でNTTデータら大手3社と競争へ
http://jp.techcrunch.com/2017/09/15/zengin-bitflyer/

Zabbixを始めるにあたってのトラップあれこれーその４：設定には２段階ある

Zabbixを始めるにあたってのトラップあれこれーその３
http://blog.goo.ne.jp/xmldtp/e/bf5d58e7d54a4332083c20287b2172fd

のつづき。ログインしたあと、zabbixで監視をはじめ、メールで通知するまでの話。

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■概要：設定には、２段階ある

　　第一段階：どのサーバーの何の値が、どのようになっていたら、障害とみなすか
　　第二段階：障害を、誰に、どのように通知するか

※第一段階の設定は、

　　　どのサーバーの→ホスト
　　　何の値　　　　→アイテム
　　　どのように　　→トリガー

　で設定する。ただし、アイテムとトリガーがいっぱいになってしまうので、
　典型的なものは、「テンプレートで設定できる。

　これらの設定は、「設定」タブで行う。

※第一段階の設定が終わると、Web上で確認できる
　これらは、「監視データ」タブや「レポート」タブを使って確認する。

※第二段階は

　　　障害を→第一段階で設定
　　　誰に　→ユーザー
　　　どのように→メディア→メディアタイプ
　の設定が必要になる。

　これらの設定は「管理」タブで行う。

※だが、しかし、全ての設定の前に、まずは、日本語にしよう！

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■日本語にする
Zabbixを始めるにあたってのトラップあれこれ（zabbix3.4＆RHEL7)ーその２
http://blog.goo.ne.jp/xmldtp/e/ca29dcce18e337809d77ad7b5829e1e9

の最後で、ログイン画面で

ユーザー名、パスワードを入れたら

という画面になった。この画面は英語。

まずは、日本語にする。右上の人物をクリック

言語を日本語に変えて、更新

PHP7.2って、何が変わるの？

（１）スクリプト実行速度の高速化
（２）高度な暗号機能の標準サポート
（３）レガシー機能の廃止

・・・ときめかない。

【引用元】
PHP業界の重鎮　廣川類氏のコラム「次のPHPはどうなる？ バージョン7.2でここが変わる」を公開しました。
https://column.prime-strategy.co.jp/archives/column_1276

中国、ビットコイン、取引停止したの？

ビットコイン中国、取引停止へ＝政府が指示―価格は一時３０％急落
https://news.goo.ne.jp/article/jiji/business/jiji-170914X097.html

仮想通貨まとめでは、そこまでは書いていない

中国が仮想通貨取引所へ閉鎖通知報道｜ICOが要因か“米国、香港、韓国、他も発言
http://virtualmoney.jp/I0001334