「AI同士が連携する社会」

総務省謹製、「AI同士が連携する社会」を想定した報告書の中身
https://japan.zdnet.com/article/35102930/

サーバーレスアーキテクチャ、これのときはこう！

【登壇資料】目的別、サーバーレスアーキテクチャの教科書！これのときはこう！【アーキテクチャ20連発】 #cm_osaka
http://dev.classmethod.jp/cloud/lean-serverless-architecture-pettern/

Ｐｙｔｈｏｎ機械学習ことはじめをきいてきた！

6月２９日
OSSユーザーのための勉強会「#19 Python」
を聞いてきた！その内容をメモメモ

ちなみに、表題の件は、後半の話なんだけど、プレゼン資料は
https://speakerdeck.com/terapyon/pythonji-jie-xue-xi-kotohazime
に、もう上がっているようです

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■ごあいさつ
・飼料はＳＣＳＫのＯＳＳへの取り組みページにおくよ！
・前回５周年
・トップエスイーの講義もみれるぜ！

■Pythonの特徴と注目ライブラリのご紹介
・自己紹介
・今日話すこと
　何
　特徴
　注目ライブラリ
　学ぶには
・Python知っている人　ほぼ１００％
　書いたことある人　３分の２

・Pythonとは
　マルチプラットフォーム
　マルチパラダイム

・マルチプラットフォーム
　ＭａｃでもWindowsでもＬｉｎｕｘでもそのほかでも動くぜ

・マルチパラダイム
　オブジェクト指向言語ではない（でもかける）
　命令型
　手続き型
　関数型

・Python3
　今から使うならPython3一択
　最新バージョンは３．６．１
　日本語の文字コードに悩まされにくい

・豊富なライブラリ
　４００弱の標準ライブラリ
　→探しましょう

　pypiで探す
　　https://pypi.python.org/pypi

・Pythonの特徴
　読みやすいコード
　　構造をインデントで表現→見易さ
　PEP8:（ぺっぷえいと）コーディングスタイル
　　https://www.python.org/dev/peps/pep-0008/
　各種サポートツール
　　pycodestyle:PEP8のエディタ
autopep8：自動的に置き換え
　　flake8：pycodestyle+論理チェック
　PEP:Pythonの拡張提案
　
　できること：いろいろ

・注目ライブラリ
　Pythonライブラリ厳選レシピ
　　標準ライブラリ
　　サードパーティ用
　Awesome Python

　Ｗｅｂ開発
　　Django
　　Bottle
　スクレイピング
　　Scrapy
　データサイエンス
　　Numpy,SciPy
　　　：
　構成管理
　　Ansible
　　　YAML
　ドキュメント
　　Sphinx：

・その他
　OpenPyXL:Excelなくても読み書きできる
　Slackbot
　awscli：AWSのコマンドラインツール

・Pythonを学ぶには
　Ｗｅｂサイト
　　標準ライブラリ
　　チューとリアル
　　How to
　　Dive into Python3日本語版

・学習サイト
　　Paiza: https://paiza.jp/
　　PyQ: https://pyq.jp/

・Ｑ＆Ａサイト
　　すたっくおーばーふろー

・書籍：いろいろ
　　Pythonスタートブック：はじめたひと、２
　　Pythonチュートリアル：書籍になったもの
　　Pythonプロフェッショナルプログラミング第二版

・雑誌
　SoftwareDesign 2017年６月号　今すぐはじめるPython

・コミュニティ
　python.jp
　PyCon JP
　Python mini Hack-a-thon
　PyData.Tokyo
　PyLadies Tokyo

・PYCON JP
https://pycon.jp/2017
　２０１７年９月開催
　有料：一般１万円　早割は売り切れ

・Ｑ＆Ａ

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■Ｐｙｔｈｏｎ機械学習ことはじめ
・自己紹介
　　plone,open edx
・データハンドリング中心
・どのように実行していくのか
　　jypyter notebookで
　　結果はGithubで

・Jypter Notebook+pandas + matplotlib
　Scikit-learn

・使用するツール
　python
　NumPy
　SciPy
　pandas
　matplotlib
　scikit-learn
　jupyter

・データ系
　１０ぷんでわかるPython

・今回扱う
　教師あり
　データを取ってくる

・題材
　千葉市のオープンデータ
　気象情報からインフルエンザの予想

・機械学習の流れ

・データを探す
　ＣＳＶ
　→pandas：データフレーム
　　なんかうまいことやってくれる

・可視化
　日本語出す
　plot
　→pandasからmatplotlibを利用

　基本統計量

・説明変数と目的変数を決める
　目的：流行しているかどうか１、０
　説明変数は様々な気象データ
→pandasで

・学習
　学習用と評価用　train_size=0.8
　scikit-learnで
　 fit：学習
　 予測

・混同行列で確認

・適合率、再現率、Ｆ値

・クロスバリデーション

・グリッドサーチ：パラメータ調整
　　→グリッドサーチ

だから「PMO」はこんなに嫌われる

だから「PMO」はこんなに嫌われる
http://itpro.nikkeibp.co.jp/atcl/watcher/14/334361/060700852/

マイコン基礎の基礎

宮崎 仁のQ＆Aでよく分かるマイコン基礎の基礎
https://e2e.ti.com/tags/MCU%2bQ_2600_amp_3B00_A?HQS=epd-mcu-msp-basicblog-fb-blog-ad-jp

「人間・ロボット混成部隊」

米国防省が「人間・ロボット混成部隊」編成へ…ロシア軍も同様の計画を開発中
https://roboteer-tokyo.com/archives/9414

Androidで別ネットワークにある家電を音声遠隔操作するには？

【お題】
iPhoneで、同一ネットワークにある家電を音声(Siri)を使って操作することはできる。

例：

Raspberry Pi + HomeKit + IRKit = Siriで家電を音声操作できるようにする
https://datahotel.io/archives/725

こんな感じでしょうか


では、Androidで別ネットワークにある家電を音声操作するには？どうする？
・ここで、Androidのネットワークから家電のネットワークは、見えないものとする
　というか、Androidは３G/LTE回線にあるものとする
・上記URLのシステムは出来ているものとして、それに何を追加（代替）するか
　を考える。


【こんなの考えた】
こんなかんじ。


（１）iPhoneの代わりにAndroid＋自作アプリ
　自作アプリは以下の機能をもつ
　・音声で話しかけると、

　Docomo 音声認識API
　https://dev.smt.docomo.ne.jp/?p=docs.api.page&api_name=speech_recognition&p_name=sdk

　等を使って、文字にする

　・その文字の内容をTwitterでつぶやく


（２）RaspberryPiのHomebridgeの代わりに自作サーバー
　サーバーの機能は、以下の通り

　・一定時間おきにTwitterにアクセス
　　家電操作指示があったら、IR KitのREST APIにアクセス

（３）あとIR Kitの動きは、iPhoneの場合と同じ

※Twitterの代わりに、どこか外部にサーバーをおき、
　そこにAndroid,Raspbery piからアクセスするようにしてもよい、
　というか、そっちのほうが普通だと思う。

Javaが1.4から８までの間にどう変わったかとか、なぜStreamAPIを学ぶべきか聞いてきた！

6月28日
JJUG ナイト・セミナー 「Java エンジニアのためのJava(再)入門
に行ってきた！ので、メモメモ

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■from old Java to modern Java
- Java初心者から次のステップへ
　あるいは３５歳からのＪａｖａ再入門

・今のＪａｖａって、こうなっているっていう話
・自己紹介
・書籍を書きました：Ｊａｖａ本格入門
・アンケート
　Ｊａｖａ：どのバージョン
　　７　３分の１、４分の１
　　６　結構いる
　　５，１．４
　　８　一番多い
・古いバージョンのJavaを最新のＪａｖａに変える

・イントロダクション
　今回のお題；ＣＳＶファイルの読み書き
　リソースはfinallyでクローズする
　→今見せたコードはJava1.4で動きます

＜＜From 1.4 to 5.0＞＞
　JavaSE 5.0
　今のＪａｖａ文法の基礎

・文字配列の結合
　StringBuilder：性能を上げた
　foreach文（拡張for文）

・ファイルの読み込み
　Genericsで型を明確にする→castしなくてよくなった
　アノテーション @override　→ミスを防ぐ

＜＜form 5.0 to 7＞＞
Ｊａｖａ　ＳＥ　７
　・try-with-resources
　・ダイアモンドオペレーター
→このへんからあやしくなる・・

・ファイルへの追記
　try-with-resourcesで（）で宣言したリソースがクローズされる
　　finallyでcloseするのは古い定石
　　catchしなくてもクローズできる
　charsetを文字列で書いていたが、規定済みのものが使えるようになった
　ダイアモンド演算子＜＞
　複数の例外をまとめてcatchできる
→try-with-resourcesはとにかく非常に大切な機能

＜＜to　８＞＞
　ストリームＡＰＩ
　Ｌａｍｂｄａ
　　：
・StreamAPIとlambda式で一気に文法が変わった

・ファイルの追記
　　String.join
　　Files のnewBufferedWriter(Paths.get()・・・
　　　→オプションを渡せる。作成・書き込みルール
　リストを渡して書き込みFiles.write
　ArraysAsList,Collection.singleton
　→Filesのwriteには改行コードが入る

　日付：新しいクラス　LocalDateで日付のみを扱う（時間は扱わない）
　→LocalDateTime,offsetDateTime,Zone
　ハイフン区切りのＩＳＯ８６０１形式の日付ならフォーマッタなしでパース可能
　LocalDate.ofで年月日指定。月は１から始まる

　→有用なＡＰＩが増えている

・で肝心なストリームＡＰＩとLambda式は
　→後半に続く

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■数値計算をきわめるたしなむ
・自己紹介
・Ｊａｖａ本格入門たくさんの反響、ありがとうございます！！
　→ご要望いただいた数値計算、やります

・これどうやって保持します？
　商品の単価、購入数　int
　主キー　int
　日付 int
　売り上げ int

にすると・・・

テーブルの主キー
　１秒に１００件データが登録されると、２４９日にＩＤがオーバーフロー
売り上げ
　２１億円超えたら使えない

だったらlongを使えば・・・整数はこれでしのげる

・話変わって小数

int price = 100 * 1.08

　エラー発生。doubleを使うと・・

・期待した通りの計算ができない
　小数○位で四捨五入
　数値を正しく表現できない→２進小数の限界

　０．１→循環小数になる：どこかで打ち切られる

　１円単位の
　BigDecimal
　「期待した」計算
　基本的には、この２つ
　　　new BigDecimal(String val)
　　　BigDecimal.valueof

　　　new BigDecimal("0.7")→0.7
　　　new BigDecimal(0.7)→0.699999999
　→ご利用は計画的に
　BigDecimal　BigInteger と スケール
　BigDecimalはいみゅーたぶる

たしざん
　　BigDecimal#add
　ひきざんはsubtract
　割り算は、利用方法に注意

　スケール：足し算、引き算は大きい方

　掛け算の場合；スケールの値が足しあわされる

　丸めモードを使って、端数処理しよう
　　　MathContext

　BigDecimalで割り算をするときは、必ずスケールと丸めモードを指定
　→計算結果が無限小数になると、ArithmeticExceptionが発生

　比較0.7+0.3

　BigDecimal#equals()を使った場合
　BigDecimal#compareTo()を使った場合
　BigDecimal#equals()を使った場合
　　→スケールも同じかどうかを判定します

・話が変わって
　Money and Currency APIが採用される予定
　　→採用される予定
　参照実装Monetaでは利用できる
　　　デフォルトの丸め
　　　通貨変換
　→日本円だけならtoo much　

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■ＳｔｒｅａｍＡＰＩ入門

・なぜStreamAPIを学ぶべきなのか？
　新しいから？
　性能がいいから？
　簡潔に書けるから？
→物事のとらえかたが今後数年のコーディングに必要だから
　まずは、「簡潔に書けるから」

・StreamAPIとは
　Stream：流れ
　大量データを逐次処理する→コレクションの操作も簡単に書ける
　手続きを書くのではなく、目的をかく
　コレクションの絞り込みなど・・

　とはいえ

　無理してStreamAPIで書く必要はないです

・Lambda式
　StreamAPIを簡潔に書くために欠かせないもの
　実装すべきメソッドが１つしかないインターフェースを簡潔に書く
　例：Comparator
　　無名クラスにもできる
　　実装すべきメソッドが１つしかない：関数型インターフェース
　　→StreamAPIの引数は基本的に関数型インターフェース

・Lambda式の文法
　()→{}
　引数の型は省略できる
　処理が１行だったら returnと{}も省略できる
　引数が１つなら（）も省略できる
　メソッド呼び出し１つなら ::

・StreamAPIの書き方
　作る
　操作する
　まとめる

　Stream()で作り
　map()で加工し
　filter()で絞り込み
　collect()でまとめる

　操作：絶対に覚えてほしいmapとfilter
　そのほか limit,distinct,
　mapなどの変換処理では要素の数は変わらない
　filterで分岐することもできない
　flatmap

　終端操作：まとめる
　一番使うのがcollectとCollectorsの組み合わせ
　終端処理は１回だけ

・さっきのto 8
　try with resouecesにする

・なぜ重要なのか
　Collectionを簡潔に扱えるようになるかわりに
　結構、覚えることが多い
　対して融通も聞かない
　StreamAPIの目的はStreamを扱うこと
　　Collectionはすでに内容が決まっているデータ
　　　cold stream
　　本来のＳｔｒｅａｍは内容や上限が決まっていない
　　　hot stream
　Java8はcold stream
　主戦場はHot Stream
　　→ウィンドウ関数が必要　Java9で少し入る
　　　RxJava
　　→マイクロサービス
　　　ノンブロッキングな非同期ＡＰＩ

・hotStreamを扱うためにColdStreamで練習する

中国インターネット安全法って、知ってる？

中国インターネット安全法　～2017年6月1日施行、法文には何が書かれている？～
https://cte.trendexpress.jp/blog/20170606-2.html

いつからＩＣタグを導入したらよいか・・・

６月２８日

誰でもわかるＩｏＴ　未来のお店はどうなる？
https://startuphub.tokyo/event/20170628e3

を聞いてきたのでメモ。
ちなみに、表題の件は、回答が分かれていて
　１つは　　「レンタルサイクル」のところ（真ん中から後半ぐらいのところ）
　もう１つは「ＲＦＩＤぶっちゃけどう」のところ（後半）
に書いてある

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■挨拶
ハッシュタグ　#スマレジIoT

■会場について
・はじめてのひと：ほぼみなさん！
・東京都の創業支援拠点　まだ半年
　創業準備者のための拠点
　創業コンシェルジュサービス
　　コンシェルジュコーナー

■基調講演　ＩｏＴ，ＡＩで世界が変わる
　さくらいんたーねっと　社長　田中氏

・ＡＩ，ＩｏＴを大きな流れから
・自己紹介
　学生起業した
・事業紹介
　インターネットに使っているお金
　　接続のお金
　　コンテンツのお金
　→どちらでもない
　コンテンツ事業者からお金をもらう
　　インフラ提供
　代表的なお客様
　　メルカリさん
　　最近ＡＩ系
　　　ぽなんざ：北海道

・ＩＴ革命とはなんだったのか？
　インターネットがこの世の中にやってきた
　　インターネットとウェブの進化
　　　古くからあった
　　　　ＴＣＰ／ＩＰ：１９８２年
　　　　インターネットは８０年代に全世界につながっていた
　　　→一般の人にはいきわたらなかった
　　ウェブ
　　　　もざいく：ぶらうざ→９３年
　　　　リンク：インターネットがひろまった

　リンクをたどるとあたかも１つ
　　　総理官邸から５つクリックすればアダルトサイトにつながる？
　リンクを解析して大儲けした会社
　　　Google：
　これが起こる前：世界ＴＯＰ２０のうち１５社→日本強かった
　　その後ＧＤＰ横ばい→ＩＴ革命に乗り切れていない

・第４次産業革命
　第三次：ＩＴ革命
　第二次：産業革命
　第一次：農業
　→日本も第二次までは強かった

　時価総額：日本が入っていない、ＩＴ中心

・２００６年のワールドカップと２０１４年のワールドカップ
　で持っているデバイス違う
　　→Ｉｐｈｏｎｅが１０年、その前はスマホなかった
　その前はフィルムだった
　　→いつのまにか市場を変えている

・レジ
　→スマホでレジになる
　　サービスを買う

・データ：２年ごとに倍増
　　→いっきに２０枚：昔そんなことなかった
　ビッグデータ

・ＡＩの市場　８７兆円
　ＩｏＴ　２０２０年で１４兆円
　ＩＴを作った人　：大儲け
　　　　使った人　：もうかった
　　　　使わない人：退場

・ＩｏＴとはなんなのか
　ＩｏＴ：モノのインターネット
　　ブラウザを使う時間：アプリ・モノがつながる
　昔から、つながってた：
　　タクシー無線
　　オンラインバンキング
　　不動産：レインズ
　→全然別々のネットワーク
　今は：スマホでタクシー
　→一つのネットワークの中に入っている
　　直接自分でアクセスできる

・ＩｏＴの特徴
　通信経路の多様化：
　　　コストの低下
　センサーの低価格化／モジュール化：
　　　開発の技術的経済的障壁排除
　クラウドの発展：
　　　大量データ処理手法の確立

・すでに始まっているＩｏＴ
　いままでも、物をつなげていた
　　工場などで、センサーや遠隔監視でモノをつなげていた
　　　コマツ：遠隔監視
　　　　　お金払わなかったら止めるということができる

・ＩｏＴは、社会を変えるインフラになる
　ＩｏＴの普及でなくなるビジネスもあれば、新たなビジネスのチャンスもある
　　人不足：ＩｏＴ
　　農家に発注する可能性→食品ロスなくなる
　　自動運転

　Akerun（あけるん）：すまほで開く
　食・農クラウド：お酒が造れる

・ＩｏＴによって暮らしやすい社会に
　検針・棚卸がなくなる
　課題：セキュリティ

　ＩｏＴのもたらすイノベーション
　　ＩｏＴ，ＡＩのキーワードを探す
　　自社に関係ある情報

■IoT有識者とお店の人のパネルディスカッション
・お客様と対話する感じで
・パネラー紹介
　　さくらインターネット社長
　　ＩｏＴニュースのこいずみさん
　　ナノ・ユニバースさん：アパレルなどのセレクトショップ
　　タビオ株式会社さん：ＳＰＡ

・ＩｏＴの定義
　いままでと、なにがちがうの→ＩｏＴという言葉にとらわれない
　ものがインターネットにつながる流れは必然
　つながったらＩｏＴ：もやはインターネットの定義がわからない

　入力：人の手で入れるのはＩｏＴっぽくない？
　→自動生成がポイント。ただ手動か自動かは問題　例：体重計

・なぜ今ＩｏＴなのか

・お店のＩｏＴのいま　ＲＦＩＤタグ、店内カメラ、各種センサーetc
　なんでも収集しだしてる fitbit→センサーの高度化、安くなった
　無人店舗：一足飛びに画像認識
　　　　　　ＩＴ革命でダメだった理由：やらなかったから

・３つのテーマ
（１）ＩｏＴでお客様との関係は変わるのか
　　リテールネクスト
　　画像解析の精度が上がっている
　Ａｃｃｅｓｓのビーコン
　動画
　　個人情報保護が甘かったので、台帳がつかえた
　　今
　　　スマホでチェックイン
　　　ボイスメモ
　店頭の接客レベル
　　　→のちほど、ネットで売れている場合
　　　　買うというコンバージョンだけで判断する時代ではない
　　アプリインストールのハードル
　　　店頭スタッフを味方につけない限りは、ＩＴでの成功はない
　　　ポイントが付くのに、そんなに手間でない
　　店員さんの教育
　美容室の顧客台帳

　スマホの会員アプリ
　　会員の人の客単価はそうでない人より１．５倍たかい

（２）ＩｏＴで脱アバウト　商品管理を効率化できる？
　工場数：極秘（あえて委託）
　物流；１か所→全国へ供給
　　初回店頭投入分だけ、はじめ作る
　　翌週売れるものだけをつくる（２日で作れる）
　　→在庫管理が生命線

　ＩＣタグ：チロルチョコまで
　２０分前の売り上げデータを見ながら
　ＡＩ：気にはしている
　　　→需要予測はまだできない
　　画像認識で商品を見分ける

　レジの省力化＋なにかが必要

　バーゲン用をつくる（バーゲンしろといわれる）

（３）ＩｏＴで人件費は下がる？
・店頭の人件費を下げるのは必須事項
　→店頭に人があつまらない
　接客：必要がある接客、必要がない接客
　体験→ストレスを取り除く

・飲食事業のＩｏＴ
　スタッフの生産性

　カメラを使った
　ピークタイムとそうでない時間：適当なシフト

　おすすめ商品を変える

　スマレジタイムカード

・レンタルサイクル
　いつからＩＣタグを入れるか？　はじめから
　最初からＩＴ化しないと・・・
　XXXTech：ビジネスと融合
　　ＩＴからすべてが始まる
　　ＩＴが入っているかどうかで、ビジネスの形が変わってしまう
　　→ＩＴエンジニアがサービスを展開したほうが

■スマレジ・ユーザーによるＩｏＴ事例トークセッション
・#スマレジ会
　店舗運営にまつわるヒント
　コミュニティを作るきっかけ：ほかの相談
　　→店舗業者の横のつながり
　アパレル・小売り
・参加対象
　スマレジ：情報共有
・#スマレジ会ポリシー
　発言しやすいように
　情報発信
・参加方法：Facebookグループ→グループに参加
・favyさん
　実現したい世界：飲食店が簡単につぶれない世界

　いい商品
　いいサービス

・主力事業
　集客支援
　クラウドファンディング　焼かない焼肉
　　→店舗をやる前に修正できる
　キャッシュポイント
　　→ＡＢテスト

・ＩｏＴ飲食店で使ってみました
　画像認識とロボットアーム
　ヌード noodoe http://tech.s-cubism.jp/noodoe/
　人がやることで価値が出てくるところに導入

・こんなＩｏＴがほしい

・ＩｏＴへの期待
　マーケティング：おすすめ商品が変わる
　効率化

＜＜電子タグを活用した着物レンタル＞＞
・和心　ＳＰＡ
　もの
　　　超ＳＰＡ　
　　　アクセサリーＯＥＭ：バンダイナムコ、ＡＶＡＸなど
　こと
　　　観光きものレンタル：月刊日本１　かんざし月間２万本
　→ベトナムに４０人のエンジニア
　　浴衣レンタル

・冠婚葬祭着物レンタル

　　夜のおねーさん
　　冠婚葬祭
　　観光着物レンタル
　の３つがある

　事前に着物をＷｅｂで選ぶことができる

　そのためには
　　・着物の単品管理
　　　　以前：バーコードで読んでいた：大変
　　　　→システムはあるけど、現場が活用できない
　　　電子タグの提案
　　　　アパレルコンサルティング
　　　　電子タグＲＦＩＤで実現できること
　　　富士通さんに
　　　１２月契約、稼働開始２月
　課題
　　洗濯しても大丈夫○
　　金属に弱いらしいけど、金糸いけます？着物○、帯Ｘ
　　桐たんすにいれても読み込めます？○

　大変だったこと
　　電子タグを縫い付けること
　　オペレーションが難しい：誰でもできるわけではなかった
　　探索機能が動作しなかった：チューニング

　メリット
　　管理工数　１０分の１
　　在庫をたくさん持てる

　ＲＦＩＤぶっちゃけどう
　　いいです！
　　　ある程度システムの環境が整っていて
　　　業務拡大をイメージした初期段階
　　ＲＦＩＤの導入タイミング
　　　スケールするタイミング：オペレーションをどうすればいいかわかるから

　スマレジさんがＲＦＩＤ連携予定
　　７５３レンタル、訪問着

　苦労しているところ
　　ＩＴリテラシー

　おいくら：５００万くらい

・ＩｏＴベンダーに期待すること
　ＩＴリテラシーが低いことが多い：わかりやすいマニュアル、ユーザビリティの追及
　飲食店のＩｏＴで思うこと：会員を思える→システムで
　　どの店舗さんでも使っていただける時代が来るんじゃないか？
　画像認識がポイント

　次回すまれじかい８月２２日

AIのりんなさんが、都議選に立候補したとしたら・・・

NHKスペシャルで、韓国では、AIで政治家を出そうとしているのをやってたけど、

じゃあ、りんなさんが、立候補したら・・・
いや、１７歳なので、被選挙権ないんですけどね・・・

でも、出馬したら、・・・
票を入れてくれる人はある程度、いそうな気がします・・

で、その場合の参考資料

女子高生AI「りんな」に選挙の話をしつこく振ってみたら、予想外に深刻な展開になった
http://go2senkyo.com/articles/2016/02/23/15064.html
(以下太字は上記サイトより引用）

選挙権があるという話になっただけで、結局最後は・・・

「なんの意味これ結局同じやんしたところで」

はい、そうですね・・・選挙しようが、しなかろうが、結局同じような気もします。
なんの意味？ってりんなさんに聞かれたら、返す言葉もありません・・・

正しい判断のような気も・・・
高校生って、たぶんこう思っているんでしょうね・・・
・・・でも、AIに政治家やってもらうには、遠い道かもしれません・・・

電子行政サービスはAPIを先にして欲しい。

AIで申請が自動化できれば、人間のUIを向上させても無駄な投資になるから
と、以下の記事から思った。

電子行政サービスは使いにくいままでよい、APIさえあればね
http://itpro.nikkeibp.co.jp/atcl/watcher/14/334361/062100864/

ソニー、ＡＩソフト無償公開 のありか

以下の記事

ソニー、ＡＩ開発で外部連携　ソフト無償公開
http://www.nikkei.com/article/DGXLZO18141510X20C17A6MM8000/

の公開しているソフトってこれ？

Neural Network Libraries
by Sony
https://nnabla.org/ja/

自動運転はレベル２が面白いのかも？

Audi Innovation #03
水口哲也が「レヴェル2」を体感：
「自動運転はぼくらに運転を取り戻す」
http://wired.jp/waia/2017/audi-innovation_03/

自動運転には２つの世界があるといわれる。
　ひとつは、いわゆる完全自動運転の世界で、こっちが有名だけど、
　車好きの人むきに、運転作業を軽減する自動運転
というのがあって、後者は、レベル２の自動運転を達成するのがいいのではないか
といわれている・・・と思った。

上記の記事は、このレベル２の話。こっちのほうが、実は面白いのかもしれない・・

なぜ日本企業はシリコンバレーで失敗するのか

「メルカリうまい、トヨタ存在感なし」なぜ日本企業はシリコンバレーで失敗するのか —— 元米Yahoo!VPの日本人女性に訊く
https://www.businessinsider.jp/post-34539