“ネットワーク型デジタコ”とは

車の速度、走行時間、走行距離などの運行情報を連続的に記録する装置はタコグラフと呼ばれ、特にディジタル式のものはデジタコと呼ばれています。この装置は車に装着されますが、収集する情報を専用のカードへ記録する「カード型」とネットワーク経由でサーバ側へ記録する「ネットワーク型」に分かれます。特に、後者のデジタコが「ネットワーク型デジタコ」と呼ばれます。

タコグラフは、従来はカード型でしたが、最近は徐々にネットワーク型へシフトしつつあるようです。管理が面倒であったり紛失による情報漏えいの問題が考えられるカード型に比較し、ネットワーク型はカードを管理する必要性や紛失する心配から解放されかつ記録された運行情報を遠隔からリアルタイムに利用できるメリットがあります。

ネットワーク型デジタコの最近の製品例として、トランストロン（*）製の「DTS-D1D」が知られています。この製品は、ディジタルカメラを内蔵し、画像認識技術ににより車線逸脱や車間距離を認識する機能を備えているようです。トランストロンは、この製品をベースとする物流向け運行管理サービスの提供なども行っているようです。（*）富士通といすゞ自動車の共同出資会社

DTS-D1Dのプレスリリース（2015.8.3）のサイトは、http://www.transtron.com/products/pdf/release_150803.pdfです。

DTS-D1D製品の紹介サイトは、http://www.transtron.com/products/dts-d1d.htmlです。

 

 

 

 

 

“みまもりビーコン･サービス（OFF Line）”とは

OFF Line（東京品川区、2013年10月に設立）が、2016年8月より正式に提供予定のサービスで、高齢者の在宅や帰宅を検知したり、徘徊時の位置を把握したりできます。今年の4月に、金沢市で実証実験を行い、それを経て今月の正式リリースに至ったようです。

自宅や高齢者の施設などにアンドロイド搭載の固定検知端末（IoTゲートウェイの位置づけ）を設置し、見守り対象の高齢者などには「お守り」と呼ばれるBLEビーコンを携帯してもらいます。

「お守り」を携帯した高齢者などが自宅や施設から足を踏み出した場合、それを固定検知端末で検知し、予め登録された携帯電話番号の端末へショートメール（SMS）、LINE、AirTalk（注：OFF Lineが開発したスマホアプリ）などで、メッセージや位置情報を通知するようになっています。この情報により、高齢者の徘徊や行方不明などを防ぐことができるとのことです。

なお、OFF Lineでは、「お守り」から発信される電波（ビーコン）をドローンで検知し、高齢者の徘徊を空から捜索するようなメニューも用意しているようです。

金沢市での実証実験のニュースリリース（2016.4.27）やドローンによる捜索の実証実験のニュースリリース（2016.6.17）、など、関連のニュースリリースのサイトは、http://off-line.co.jp/news-releaseです

 

“UberEATS（Uber Japan）”とは

Uber Japanが2016年9月に日本で開始予定の料理の配達サービス（Food Delivery Service）です。いわゆる、飲食店向けの出前代行サービスです。

現在、試験運用を行っているようです。Uber自身、このサービスを米国、カナダなど6か国で展開しており、日本は7か国目にあたるようです。

Uberは、消費者からの注文の受付け、決済、および配達を飲食店から請け負うようになっています。また、消費者からの問い合わせにもコールセンターで24時間体制で対応するとのことです。

消費者は専用アプリを使って注文します。決済はクレジットカードのようです。注文後、配達完了までの推定時間がアプリ上に表示されたり、配達員の位置を地図上で確認できたりするようです。

一方、飲食店とUberとの連携は、iPadアプリで行うようになっているようです。Uberは、消費者の注文情報をiPadアプリへ連絡し、これを受けた店舗側は調理時間をiPadアプリ上へ設定、その情報を受けたUberは、対応する配達員を決定し調理完了時刻に店舗へ向かうように指示するといった具合です。配達員が飲食店へ行き、調理済商品を受け取り、注文者へ配達します。

配達員が安定的に確保できるか、実店舗経営だけでなく（繁忙期においても）出前にも対応できる飲食店とどれだけ契約できるか、などの課題も想定され、成功できるかどうか注目されるところです。

関連動画（YouTube）のサイトは、例えば、https://www.youtube.com/watch?v=CXw7amyR1kYです。

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

“テレマティクス保険”とは

テレマティクス（※）を利用し、走行距離や運転特性などの情報をドライバー毎に取得し、その情報を基に保険料を算定するような自動車保険のことです。

※）自動車などに通信システムを組み合わせリアルタイムに情報サービスを提供する仕組み。

即ち、保険会社は、自動車に設置された端末機から走行距離や運転速度・急ブレーキ等の運転情報を運転者毎に取得し、それを分析することによって保険料率を算定するモデルです。

保険料率を、走行距離に連動させる「走行距離連動型」（PAYD：Pay As You Drive）と運転の仕方に連動させる「運転行動連動型」（PHYD：Pay How You Drive）の2つのタイプがあるようです。

事故リスクの大きさに応じて詳細な保険料を設定することにより、安全運転の促進の効果や事故の減少効果が期待できるようです。

欧米市場では、テレマティクス保険の認知度が向上し、保険料が削減でき、支払う保険料の公平性が感じられることから、保険への加入者が増加すると予測されているようですが、我が国で も、自動車会社及び保険会社において、テレマティクス保険の導入が進みつつあるようです。

例．本田技研のinternavi、オリックス自動者のe-テレマ、損保ジャパン日本興亜のスマイリングロード、三井住友海上火災のスマ保などです。

“Kivaロボット（Amazon）”とは

Amazon Robotics（旧Kiva Systems）が開発した、物流倉庫内の自律型作業ロボットです。

掃除ロボットのルンバのようですが、実際には、棚（ラック）の下に潜り込みそれを丸ごと押し上げて自在に移動させることができるようになっています。

ロボットには、カメラとリアルタイム画像処理システムが組み込まれおり、床に埋め込まれているバーコードを読み取りながら移動をしていきます。物流倉庫内には複数のロボットが同時に稼働していますが、全てのロボットがネットワーク経由でトラフィック制御されているため、ロボット同士がぶつかったり、渋滞を起こしたりといったことはないようです。

このロボットの導入により、物流倉庫内での商品のピッキングプロセスが大幅に改善されたようです。具体的には、（1）ヒトが棚へ移動し、（2）ピッキングを行い、（3）梱包し、（4）出荷する、というプロセスにおいて、（1）と（2）の部分が従来よりも大きく効率化されたようです。この一連の処理が、従来では約60～75分必要であったのに対し、このロボットを利用すると15分でできてしまうそうです。

ただ、ロボットが運搬してきた棚からのピッキングや荷物の梱包までを人手でなくロボットで行えるようにするのは難しいようです。

関連サイトは、http://ecstarter.com/amazon-makes-an-inovation-in-its-warehouse-systems/です。

関連ブログ（2016.8.22）は、http://blog.goo.ne.jp/blspruce/e/ea3283de4d2f6ac00ff85866d29c9e98です。

 

 

 

 

“Kiva Systems（現在、Amazon Robotics）”とは

2003年に創業されたベンチャー企業です。マサチューセッツ州に拠点を置くロボットメーカーで、物流倉庫内を自律移動し荷物を運搬するロボット(Kivaロボット)を開発したことで有名です。2012年3月にアマゾンに買収され、現在は、Amazon Roboticsという名称になっています。

Amazonは、2016年7月時点で3万台を超えるロボットを導入して物流倉庫のオートメーション化を進めているようです。

買収関連のサイト（2012.3.21公開）は、http://www.itmedia.co.jp/news/articles/1203/21/news021.htmlです。

ロボット動画公開（2014.12.1）のサイトは、http://www.itmedia.co.jp/news/articles/1412/01/news129.html、あるいはhttp://japan.cnet.com/news/service/35057276/です。

 

 

“Python（パイソン）”とは

汎用の高級プログラミング言語のひとつです。最初の版（0.9版）のソースコードが1991年、オランダのグイド・ヴァン・ロッサム（Guido van Rossum）によって公開されたとのことです。スクリプト言語あるいは軽量言語（LL：Lightweight Language）の草分けのひとつで、UNIX系OSを中心に広く普及しているとのとこです。

主流のプログラミング言語である「Java」や「C言語」にない魅力として、（1）プログラムの構文がシンプルで覚えやすいこと、（2）ビッグデータの解析や人工知能（AI）などの分野に強みを発揮しやすいことなどがあるようです。

また、他の言語よりも試作が容易であり実現してすぐに性能を確認できる点も魅力のようです。ソフトバンクのヒト型ロボット「ペッパー」の感情認識エンジンの開発はこのような魅力を考慮して利用されたようです。

写真共有サービスの「インスタグラム」や米グーグルのAIソフトなど世界でも利用され、日本でも利用が広がり始めているようです。

Pythonの基本的な特徴として、豊富なデータ型とコンテナ型、ガベージコレクション、Unicodeによる多言語対応、プログラムのモジュール（部品）化による他のプログラムへの容易な組み込み、プログラムの仕様の文書化（ドキュメンテーション）を支援する機能などがあるようです。

バージョンアップの状況は、1.0版（1994年1月）、2.0版（2000年10月）、3.0版（2008年12月）です。最新は3.5版（リリースは2015年9月）のようです。

 

“エフェメラル系ＳＮＳ”とは

エフェメラル（ephemeral）は英語で、つかの間の、はかない、短命な、などの意味があります。エフェメラル系SNSとは、投稿したメッセージや写真、動画などが一定期間が経過すると消えるような類のSNSのことです。

この種のSNSとして「Snapchat」（リリースは2011年、開発者はエバン・スピーゲルとボビー・マーフィー）が主流のようで、最近「SNOW」（リリースは2015年、開発者は韓国NAVER子会社のCAMP MOBILE）と呼ばれるものも人気を集めているようです。利用者は、10～20代です。

Snapchatは、（1）ユーザーが写真や動画を個人またはグループに送信できる、（2）その画像や動画を加工できる、そして最大の特徴が（3）送信者は1秒から10秒の間で閲覧時間を設定でき、開封後、閲覧時間が終了するとその写真や動画は見られなくなる、というものです。米国の10代が人気を牽引しているようですが、日本ではまだそれほど浸透していないようです。

また、SNOWは、カメラアプリで、撮影された顔写真を自動で認識し、動物の耳や鼻などを付けて変身させたりできる機能（スタンプ装飾機能）やふたりで撮った写真の顔を相互に交換したりする機能などが用意されているようです。このような機能で加工された写真や動画は、24時間後に自動消滅するようになっているようです。また、ストーリー（タイムライン）上に公開された写真や動画も48時間経過後に消滅するようです。

 

 

 

 

 

 

“スナップチャット”とは

2011年9月に初版がリリースされた、動画や写真を共有するアプリ（米国発の写真投稿の交流サイト）です。

動画や写真の視聴時間を送信者が１～10秒の間で指定することができ、その時間を過ぎると画像が消えてしまう点が最大の特徴です。このようなSNSは、「エフェメラル系SNS」と呼ばれるようです。

第三者には知られたくない写真や本音の話などのやり取りに適しているようで、10～20代の若者に人気があるようです。アクティブユーザー数は1億5000万人（2016年6月）にも達しており、ツイッターの1億3600万人を超えているようです。

マーケティングの観点から若者へアプローチする場合のメディアとして注目されつつあるようです。サイバーエージェント子会社のCyberZは、広告代理店として、初めて、このサイトへ広告を出すサービスを8月中に始めるとのことです。

 

 

“Xperia X Performance（ソニーモバイルコミュニケーションズ製） ”とは

NTTドコモ、ソフトバンク、ＫＤＤＩが、2016年6月24日に発売したスマートフォンです。ソニーモバイルコミュニケーションズ製です。

昨年までのZシリーズに代わって、今年はXシリーズに刷新したようです。新シリーズはユーザーの使い勝手の良さなどをコンセプトにしているようです。

画面サイズが5型でありながら片手で持ちやすい設定にしたり、カメラの撮影はスリープ状態から側面のシャッターをいきなり押すだけで可能にしたり、インカメラに複数人での自撮りを考慮して広角レンズを採用したり、などです。

その他、メイン/サブカメラの有効画素数は約2300万/約1320万、OSはAndroid 6.0 Marshmallow、内蔵メモリRAM/ROMは3GB/32GB、本体サイズ/重さは約71×144×8.6mm／約165gなどです。

メーカの製品紹介サイトは、http://www.sonymobile.co.jp/xperia/au/sov33/です。

通信事業者毎のプレスリリースのサイトは以下です。

http://www.sonymobile.co.jp/company/press/entry/2016/0511_2_docomo_release.html（ NTTドコモ）、

http://www.sonymobile.co.jp/company/press/entry/2016/0511_1_softbank_release.html（ ソフトバンク）、

http://www.sonymobile.co.jp/company/press/entry/2016/0510_1_au_release.html（KDDI）