電気化学工業、一部証券は「独自の成長ドライバーを持つ企業」と評価

　一部国内証券は、電気化学工業 4061 の目標株価は従来の550円を500円に引き下げたが、レーティング「1」は継続した。

　11年3月期上期決算は会社計画をやや上回るものの、年間の営業利益は会社計画並みにとどまると指摘。

　一方で、LED材料の拡大、合成ゴム事業の好調などから、12年3月期以降に増益基調を維持できる可能性が高いという。不透明な事業環境下において、独自の成長ドライバーを持つ企業として、投資魅力が高いと考えているそうだ。（編集担当：山田一）

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サイゼリヤが反発、一部証券は「今期会社計画は安心感のある内容」と

　一部国内証券は、サイゼリヤ 7581 の目標株価は従来の2400円を2300円に引き下げたが、「Outperform」のレーティングは継続した。

　11年8月期会社計画営業利益は前期比1．6％増の146億円と増益を確保する見通しは安心感のある内容だという。既存店売上前提の前期比－5％を、新店効果や粗利率改善でカバーする計画だとも。

　同証券予想営業利益は既存店売上会社前提が保守的とみて、150億円を予想（従来並）するという。今後、株価は、前年10月以降のテレビ効果による高い既存店売上ハードルを意識する展開となると指摘。ただ、他社にない生産性改善効果や中国への店舗展開等、注目材料は多いとも。（編集担当：山田一）

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ライフワイド コンピューティングに向けて（2）

生活の様々なシーンで、インターネットに接続されたコンピュータデバイスが使われるようになってきました。家庭でも、通勤/通学途中でも、学校や職場でも、各種のデバイスから多種多様なサービスを利用して様々なことをしています。

このような環境では、これらの多様なデバイスやサービスが連携して、個人の作業を支えることが大切になると考えています。ひとりの人間の様々なシーンでの活動を統合的に捉えるという意味で、このような情報環境に必要となる計算機技術を、ライフワイド コンピューティング（Life-wide Computing）と呼びたいと思います。ひとりの人間の生活全般、人生全般を総合的に捉えるような情報技術となります。

本シリーズでは、ライフワイド コンピューティングについて、数回にわたり解説します。

1. 書見台から生活の中へ

昔は、書斎に入り、書見台に本を乗せて、姿勢を正して書物を読んでいました。

現代では、様々な情報サービスや情報デバイスが、人間の生活の中の様々なコンテキストの中で使われています。しかしながら、前回述べたように、現状では情報サービスや情報デバイスはそれ自身で閉じているものが多く、あちこちに散らばった情報を、人間がひとつひとつ繋げています。

せっかく人々の情報活動が書見台の前から生活の中に解放されたのに、人間が情報を繋げているようでは、書見台で本を読んでいた時代とあまり変わらないのではないでしょうか。

私が提案しているライフワイド コンピューティングでは、デバイス、サービス、タスク、シチュエーションという4つをクロスしたサービスの連携が必要となると考えています。一人の個人の中で、デバイス―サービス―タスク―シチュエーションからなる多様な情報利用シーンそれぞれが、その個人のソーシャルな活動を表現するものとしてみなし、ソーシャルコンピューティング技術を適用することで、「ユーザー」単位ではなく「個人」ごとに情報を集約し、流通させることができると考えています。

今回は、このようなライフワイド コンピューティングの実現へ向けた試みを紹介したいと思います。

2. cSuite: コミュニティやコミュニティサーバーをクロスした情報利用支援の試み

cSuite は、平成15年度未踏事業の支援を受けて、「個人に適応した情報オントロジに基づくコミュニティ支援システム」として私が開発したコミュニティ支援システムです。cSuite が目指していたのは、コミュニティという切り口で個人の情報収集活動を包括的に捉えて、情報の解釈、情報の組織化、情報の取り込みを支援するというものでした。

IT によるコミュニティ支援において平成15年当時によくみられたアプローチは、コミュニティ用のサーバーを立ち上げて、そのサーバ内で情報のやりとりをするというものでした。

しかしながら、あるコミュニティのアクティビティとして集めた情報の中には、別のコミュニティの場面において役立つ情報があるかもしれません。また、その情報を得た時点ではあまり価値が認められなくても、後になって大きな価値が見出せるような情報もあると考えられます。

cSuite の構築にあたっては、コミュニティサーバー内の情報のやりとりだけではなく、コミュニティサーバー外の Web 閲覧に対しても、コミュニティが持つリソースを役立てたり、コミュニティサーバー外にある情報リソースを、コミュニティの視点で組織化してコミュニティ内でのアクティビティに役立てることを目的としました。

このように cSuite は、異なるコミュニティ、異なるサービス、異なるシチュエーションをクロスした情報収集の支援がおこなえるようなものとして開発しました。

ですから、cSuite は、ライフワイド コンピューティングに必要な基本的な要素の多くを持っていたと考えられます。結果として cSuite は、cGlossary、cScope、cSorter、cIris という4つのサブシステムから構成される、レコメンダーシステムとなりました。本稿ではこの中から、cScope と cSorter というサブシステムについて、ライフワイド コンピューティングという文脈に沿って説明します。

2.1 個人用 HTTP プロキシ cScope による情報の集約

cScope は、一言でいえば個人使用のための HTTP プロキシサーバーです。一般にプロキシサーバーは、組織内で多人数に利用されるものとして使われています。子供に不適切なコンテンツをフィルタリングしたり、企業においてアクセス履歴を収集/保管したりすることを目的として、プロキシサーバーが運用されています。

これに対して cScope は、個人がアクセスした URL とコンテンツに関する情報を履歴として記録するためのものです。様々な PC や情報端末から cScope を経由して各種情報サービスを利用すると、それらの利用履歴を貯めることができます。cScope を介して情報にアクセスすることで、デバイスをまたいだ情報利用のアクティビティを集約することができるようになりました。



もちろん、cScope は HTTP プロキシとして実装されていますので、プロキシの設定ができる PC や情報端末からのアクセスしか集約することができません。その意味では、cSuite が扱うことができるのは、ライフワイド コンピューティングの中の一部分です。

しかしながら、どのような種類の情報をどんな風に収集するとどんな履歴が集まるかといったことを含めて、ライフワイド コンピューティングの考え方を垣間見るには、シンプルでわかりやすいプロトタイプツールであったと思います。



2.2 cScope が収集するコンテンツ情報

cScope では、文書（Web ページやファイルといったひとかたまりの情報の単位）を、bag-of-words（順序を考慮しない単語の集合）というモデルで保存します。

bag-of-words では、文書を単語に分割し、どの単語が何回使われたのかというリストをつくることで、文書をモデル化します。cScope では、すべての単語を考慮する訳ではなく、Wikipedia などのグロッサリ（用語集）に登録されたキーワードのみを対象としています。ここでは詳しくは触れませんが、cSuite では、cGlossary というサブシステムで、そういったグロッサリを管理していました。

cSuite は、cScope が収集した bag-of-words を利用して情報を流通させます。テキストや画像、動画などが埋め込まれた文書について、テキスト情報を分析し、その文書全体の内容についての bag-of-words モデルとしていました。

例えば、“http://www.example.com/example/page.html”にアクセスしたとします。そのページに表示されているテキストの内容が、「今日はサッカーの日。だから私は今日はテレビでサッカー観戦です」だったとします。グロッサリに「テレビ」「サッカー」「観戦」という三種類の単語が登録されていたとすれば、下記のような情報が、その Web ページへのアクセス履歴情報として生成され記録されます。

{url: http://www.example.com/example/page.html,
bow: {テレビ: 1, サッカー: 2, 観戦: 1},
date: 2010/9/27 1:23:45.67}

2.3 cSorterによる情報の組織化

このように cScope は、個人が複数の PC や情報端末から閲覧した Web ページを、タイムスタンプとともに履歴データベースに集約します。ライフワイド コンピューティングで次に必要となるのは、集約された情報から適切な情報を選んで利用することです。それができてはじめて、4つのクロスを連携させたと言えるでしょう。

そのような仕組みのひとつが cSorter です。cSorter は、明示的な検索文字列などを使わずに、膨大なアクセス履歴の中から場面場面に応じて適切な情報を選択して提供する、一種のレコメンダーサブシステムとして、cSuite のために開発したものです。

cScope が集約するのは、個人の Web 情報へのアクセス履歴を時系列に沿って記録したものです。そういった記録の中では、その個人の生活の中の様々なコンテキストでの情報アクセスが貯まっていきます。たとえば私のアクセス履歴には、サッカーの話題や情報推薦技術の話題、機械学習、プログラミング言語など、多くのコンテキストでのアクセスが混在しています。

cSorter は、このようにして収集されるアクセス履歴を、コンテキストごとに仕分け（sorting）します。cSorter では、各個人が自分の＜コンテキストを定義する＞ことができます。＜コンテキストを定義する＞といっても、分類のためのルールを記述したり、キーワードを指定したりというように、何か明確にそのコンテキストを定義するわけではありません。単に「同じコンテキストだなぁ」と思うアクセス履歴情報をいくつか集めてグループとして例示するだけで、そのコンテキストが定義されるのです。

たとえば、サッカーに関連すると思うアクセス履歴情報を集めてひとつのグループとしたり、Ruby に関連すると思うアクセス履歴情報を集めてひとつのグループとするといった具合です。Bookmark フォルダと似ていますが、アクセス履歴情報をひとつひとつ分類していく訳ではありません。あくまで、気持ちや場面といった漠然としたコンテキストがあって、それに関連するものを集めてくるといったイメージです。当然、同じアクセス履歴情報が、2つ以上のコンテキストで集められることもあります。

cSorter は、それぞれのグループを構成するアクセス履歴情報の集合の bag-of-words モデルを参照し、それによって、そのコンテキストの特徴を学習します。cSorter では、単純ベイズ分類器という機械学習アルゴリズムを使って＜定義されたコンテキスト＞の学習をしています。

cSorter は、このように学習した結果に従って、今はグループに入っていないけれどもそのコンテキストに属するであろうと推定したアクセス履歴情報をリストして、ユーザーに提示します。

これらの提示されたアクセス履歴情報に対して、ユーザーは「確かにこのアクセスもこのコンテキストだな」と思ったアクセス履歴情報を、そのコンテキストに追加することができます。これを繰り返すことで、cSorter はそのコンテキストの特徴を学習していきます。

このようにして、人間と cSorter が協力しながら、時系列に並んでいたアクセス履歴情報を、生活のそれぞれの場面に応じた＜コンテキスト＞として組織化していくことになります。cSorter を使うことで、「平日の夜に大画面でワールドカップをみたいなぁ、テレビを買おうかなぁ」というコンテキストで見ていた（集めていた）Web ページが、「サッカー」に関するコンテキストにも関連していたことに気づく、といったことが起きてきます。


3. cSuite の発展

cSuite では、cScope によって情報を集約し、cSorter によって情報の内容に従って情報を仕分けました。cSuite は、ライフワイド コンピューティングを完全に実現している訳ではありませんが、それに必要となる要素技術を理解するための部分プロトタイプとして位置づけることができます。このような情報の連携を介して、様々なデバイス、サービス、タスク、シチュエーションの間のクロスが可能になっていくと考えています。

今後は、cSuite の発展形として、よりソーシャルな技術を取り入れていきたいと思っています。

例えば cSuite では、プロキシサーバーを介して情報を一旦集約し、それをまた仕分けるというアプローチをとっています。このような方式で、デバイス、サービス、タスク、シチュエーションという4つをクロスして情報を連携させることができるます。

しかしながら、単にクロスさせるだけでなく、各デバイスやサービス、タスク、シチュエーションの特徴を捉えて、その特徴を生かして情報を連携させることもできるのではないでしょうか？

私は現在、ライフワイド コンピューティングの基盤となるフレームワークの開発を進めています。1つは pyCR という機械学習や自然言語処理のライブラリで、情報の組織化に必要な技術要素を実装しています。もう1つは pcard という、個人の中のソーシャルで情報流通をさせるためのフレームワークです。

pcard では様々なデバイスが収集した情報を集約し、各デバイスに再分配をおこないます。pyCR と pcard を組み合わせることで、各デバイスのサービス、タスク、シチュエーションの特性に合わせて再分配し、効果的な情報連携を可能にすることを目標としています。

近い将来、pyCR ならびに pcard があなたのお役に立てる日がくることを楽しみにしています。


■著者プロフィール
小田 朋宏 (おだ ともひろ)氏
1969年生。1994年3月九州大学大学院情報工学専攻修士課程修了。同年4月株式会社 SRA 入社。平成15年度未踏事業「個人に適応した情報オントロジに基づくコミュニティ支援システム」をはじめ、レコメンダーシステムならびにソーシャルシステ ムの研究開発を行っている。

記事提供：（株）SRA 先端技術研究所

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レノボ、NVIDIA Optimus対応の「ThinkPad T」

　レノボ・ジャパン株式会社は、NVIDIAのOptimusテクノロジに対応したノートPC「ThinkPad T410s」、「同510」を発売した。
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　起動しているアプリケーションをプロファイル情報からチェックし、ディスクリートGPUとCPU統合グラフィックスを自動的に切り替えるNVIDIA Optimusテクノロジに対応。高性能と長時間バッテリ駆動を両立できるという。

　「ThinkPad T410s」は14.1型ワイド液晶と光学ドライブを搭載しながら1.79kgの軽量性を実現したモバイルノート。主な仕様は、CPUにCore i5-560M(2.66GHz、ビデオ機能内蔵)、メモリ4GB、Intel QS57 Expressチップセット、GPUにNVIDIA NVS 3100M(512MB)、250GB HDD、DVDスーパーマルチドライブ、1,440×900ドット表示対応14.1型ワイドLEDバックライト液晶ディスプレイ、OSにWindows 7 Professional(64bit)を搭載し、価格は232,050円。

　インターフェイスは、ExpressCard/34スロット、SDカードスロット、USB 2.0×3(うち1基はeSATA共用)、DisplayPort、ミニD-Sub15ピン、Gigabit Ethernet、IEEE 802.11a/b/g/n対応無線LAN、WiMAX、Bluetooth 2.1+EDR、200万画素Webカメラ、音声入出力などを備える。

　バッテリは6セルリチウムイオンで、駆動時間は約4.7時間。本体サイズは337×241.5×21.1～25.9mm(幅×奥行き×高さ)。

　「ThinkPad T510」は15.6型ワイド液晶を搭載したノートPC。主な仕様は、CPUにCore i5-560M、メモリ4GB、Intel QM57 Expressチップセット、GPUにNVIDIA NVS 3100M、320GB HDD、DVDスーパーマルチドライブ、1,600×900ドット表示対応15.6型ワイドLEDバックライト液晶ディスプレイ、OSにWindows 7 Professional(64bit)を搭載し、価格は207,900円。

　インターフェイスは、ExpressCard/34スロット、SDカード/メモリースティック対応スロット、USB 2.0×4(うち1基はeSATA共用)、IEEE 1394、DisplayPort、ミニD-Sub15ピン、Gigabit Ethernet、IEEE 802.11a/b/g/n無線LAN、WiMAX、Bluetooth 2.1+EDR、200万画素Webカメラ、音声入出力などを備える。

　バッテリは9セルリチウムイオンで、駆動時間は約8.4時間。本体サイズは372.8×245.1×32～35.8mm(同)、重量は約2.72kg。


【PC Watch,劉 尭】


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携帯版「エキサイト翻訳」がキャリア公式サイトに

　エキサイトは、携帯電話向け翻訳サービス「エキサイト翻訳」をキャリア公式サイトで開始した。無料で利用できる。

　「エキサイト翻訳」は、英語/韓国語/中国語/フランス語/ドイツ語/イタリア語/スペイン語/ポルトガル語に対応したWeb翻訳サービス。従来、「エキサイトモバイル」やパソコン向けに提供されてきたが、13日より、iモード・EZweb・Yahoo!ケータイの公式サイト、独立したコンテンツとなってスタートした。

　サイトには、iモード版が「辞書/学習/便利ツール」→「辞書/翻訳」から、EZweb版が「辞書・便利ツール」→「便利ツール」から、Yahoo!ケータイ版が「辞書・ツール」→「辞書」からアクセスできる。


【ケータイ Watch,津田 啓夢】