このブログは、拡張現実 及び 仮想現実 が使用された最新の情報と事例などを掲載しています。---This blog publishes latest information and the case where AR (Augmented Reality) and VR (Virtual Reality) are used, etc.
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  • Unite Tokyo 2017

    Unite 2017 Tokyoは、Unityユーザーのためのテクニカルな講演やブース出展が数多く行われる、国内最大のUnityカンファレンスイベント。ARでは世界トップクラスの PTC Vuforia も出展。 2017年5月8日(月)・9日(火)に開催。
    AWE USA JUNE 1-2 2017

    AWE returns to Santa Clara, California on June 1-2, 2017 for its eight consecutive year in the USA. In 2016, AWE saw nearly 4000 people hear from 200 speakers and demo the latest in AR, VR and wearable tech from 200 exhibitors in our largest event yet. Mark your calendars for AWE USA 2017.
    ユビキタスバーチャルリアリティ(ISUVR)

    国際シンポジウム「ユビキタスバーチャルリアリティ(ISUVR)」 は、ユビキタスコンピューティング時代のバーチャルリアリティの新たなパラダイムを提示するための開催される国際シンポジウム。2017年6月27 - 7月1日に奈良と関西で開催される。
    AR / VR and HMD / Smart Glass - Latest News October 2016
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    Etsuji Kameyama (亀山悦治)

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    拡張現実(AR)や仮想現実(VR)の技術は、BtoC・BtoBの分野での活用が始まっている。このブログではAR、NUI、各種センサーに関わる最新の事例や技術を中心に紹介。
    ARやVRのシステムやソリューションの導入を検討されている方は、こちらか、私までご連絡ください。エンターテーメント分野、印刷分野、家具や機器の配置シミュレーション、操作支援、などへの技術選定、アプリケーション開発、運用、コンサルテーションに対応します。

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    あらゆる産業において、様々な新規デバイス・システム開発や新規サービスを創り出すべく注目が集まっている。とくにセンサー素子開発やセンサ・センシングシステムなどの研究開発者の方、ロボット開発における感覚器代替分野の研究者の方、関連業界の方々へ。
    よくわかるAR〈拡張現実〉入門

    次世代のプロモーション手法として脚光を集めるほか、エンターテイメントやコミュニケーション、教育や医療のツールとして幅広い活用・発展が期待されているARの世界がよくわかる入門書が電子書籍で登場
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    Inform社のメインの顧客は出版社などのマスメディア企業で、セマンティックWebを同社独自に実装したソリューションにより、コンテンツのカテゴリー分類や関連性〜適切性分析、顧客のアーカイブやWeb全域から互いに文脈的に関連性のある複数の記事/画像/ビデオを取り出す、といった処理を提供する。また同社はSEOサービスも提供し、分類概念の適切化と、各記事への有意義なリンクを増やすことによって、それらが検索結果の上位に出るように図る。

    CBS Interactive、CNN、NBC、The EconomistなどはInform社のソリューションを使ったユーザの参加性、トラフィック、広告のインプレッション(到達数)の増加に努めている。同社のWebサイトへ行って、任意のカテゴリ(たとえば‘Internet’)を入力し、同社の技術を試してみよう

    via TechCrunch
    http://www.techcrunchit.com/wp-content/uploads/2010/06/inform-logo.png



    料理のレシピーを提供しているインターネットサイトは、EpicuriousAll RecipesBingFoodNetwork.comなどいろいろある。この混み合った領域に今度新たに、セマンティックな食べ物検索という新たな武器で乗り込んできた新顔がいる。そのYummlyと名乗るサイトは、その新しい検索方法によって、Web上の50万あまりのレシピーからの、発見と共有を行う。

    ほかのレシピーサイト同様に、YummlyもWeb全域からレシピーを集める。しかし、既存サイトと異なるのは、フィルタと検索機能が詳細で強力なことだ。フィルタは、食品/食材のタイプ、コース、原料などだけでなく、ダイエット、アレルギー、栄養、価格、料理法、時間、味、ソースなどなど、いろんな項目で行える。


    via TechCrunch
    http://jp.techcrunch.com/archives/20100621yummlys-semantic-search-engine-is-the-ultimate-online-cookbook-for-foodies/

    Google がセマンティック技術を利用した新しい検索機能を実現していた。
    質問した内容に対して、答えを返してくれるとういうもの。全ての答えを返してくれるかというと、そうではない。
    また、日本語での対応は容易ではないと思う。しかし、世界のGoogleだから、言語の差異は関係なく対応することだろう。

    Googleは米国時間6月10日、「Android」搭載デバイス、「iPhone」、または「webOS」デバイスから検索クエリを入力すると、短い答えが検索結果に表示される機能を発表した。現在は英語でのみ使用できる。一般的によく知られていること、例えば国の首都や大統領、映画の公開日、著名人の誕生日などを検索すると、その答えとウェブ上のソースが検索結果の最上位に表示される。

    via CNET Japan
    http://japan.cnet.com/news/service/story/0,3800104747,20415016,00.htm
    MetaMoJiは5月10日、オントロジー工学に基づく機能モデリングツール「OntoloGear」評価版の無償提供を同日より開始したと発表した。MetaMoJiでは、評価版の提供開始を機に、ツールの名称を3月に発表した「OntoGear」からOntoloGearに変更したこともあわせて告知している。同ツールは、OntoloGear製品紹介ページからダウンロードできる。  

    OntoloGearは、大阪大学 教授の溝口理一郎氏を中心に研究が進められてきたオントロジー工学の応用および実用化研究の成果として開発された。オントロジー工学とは、対象世界の概念構造を計算機利用可能な形式でモデル化する方法論で、人工物の機能構造を明示化するモデリング手法は、オントロジー工学において機能分解木を記述することに相当するという。

    via ZDNet Japan
    http://japan.zdnet.com/news/devsys/story/0,2000056182,20413173,00.htm?ref=rss

    OntoloGear製品紹介ページ
    プロセス・セマンティック分析ソリューションは、IBMの東京基礎研究所と米国IBM Thomas J. Watson Research Centerが開発した分析手法で、大量の業務システムログから事務フローの実態を可視化し、業務の課題となる情報を取り出すことができるというもの。東京基礎研究所では、複雑な事務工程が存在する保険の事務プロセスに、同ソリューションを適用することに着目し、第一生命との共同研究を開始した。その結果、各案件の業務実態や課題が可視化でき、保険金や給付金支払い業務の一部への適用だけで年間数千万円のコスト削減が可能な改善点を見出すことができたとしている。

    via ZDNet Japan
    http://japan.zdnet.com/news/software/story/0,2000056195,20411953,00.htm?ref=rss
    セマンティック技術を利用したTwine。私も半年位前に登録しているが、暫くアクセスしていない。久しぶりのニュースだ。

    『Webから意味を取り出すことは大仕事だし、大規模にそれをやるのは至難のワザだ。従来の単純なキーワード検索は、Webページに閉じこめられている意味の表面をかすめるだけで、さわりもしない。さまざまなセマンティック検索の技術は、Webページに構造的なデータを加えてより深い検索を行おうとし、いわばWebを一種のデータベースのように扱う。

    しかし、Webにセマンティックなメタデータを加える作業は膨大な労力と時間を要する。たとえばTwineはどうだろう。このサイトは今のところ、会員がこのサービスに保存したWebページにだけセマンティックなデータを加えている。 今年の初めには、Twineもやっと集客力がついたかと思われたが、その後だめになった。

    トラフィックが落ち込んだ(下図)のは、トラフィックを買うための広告をやめたためと、このサイトに対するGoogleのインデクシングの仕方が変わったためだ。結局のところTwineは、約25万人の熱心なファン層を超える、より大きな集客力を持ち得ていない。』
    http://jp.techcrunch.com/archives/20090918sneak-peak-at-t2-twines-semantic-search-engine/



    http://japan.cnet.com/blog/nomura/2009/04/09/entry_27021688/trackback/
    「Mextクリッパー」は、メタデータ株式会社が開発した、日本語テキスト(普通の文章)から意味情報を自動抽出し、表現の統一正規化)や数値化を行なうサーバソフトウェア「Mextractr」(Metadata extractor)をサーバ側で動作させているサービスのこと。

    マイクロソフトからのコメント
     「Mextクリッパー」アクセラレータの発表を歓迎します。アクセラレータをはじめとしたIE8 のアドオンは、日本で既に100以上のサービスがリリースされており、これらはIEアドオンギャラリーで公開されています。メタデータ株式会社様が最初にリリースした「5W1H Mextractr」は、日本語を解釈して5W1Hの意味で色分けし、検索エンジンを経ずにサービスに誘導する大変ユニークなアクセラレータでした。

    ⇒どんどん進化を続けるメタデータ株式会社のMextractrシリーズ。応用的な使い方も出来そうだし、今後の展開にも目が離せない!!
    http://at-aka.blogspot.com/2009/02/ntt-nazeqa.html
    http://at-aka.blogspot.com/2009/02/ntt-r.html
    『「nazeqa」は、自然言語検索の一つ。ユーザーが入力した「なぜ (Why)」の質問文に答えを返してくれる。
    デモでは、ニュースのテキストを大量に読み込ませて、インデックスを作成していた。「質問」は、NTT 側が予め用意したものが用意されていた。例えば、「蛍はなぜ光るの?」とか、そんなの。回答は、ちゃんと答えているものもあれば (大体、上位 3 つに正解が出ていた)』

    NTT R&D フォーラム
    http://event.ecl.ntt.co.jp/forum2009/info/index.html

    ⇒海外で、PowersetやHakiaが取り組んでいる技術に近いようだ。日本で、質問に対する答えを返す検索エンジンに取り組んでいる具体的な会社があるとは知らなかった(もちろん無いわけがないとは思っていたが)。精度は少し怪しい気がするが、簡単な質問であれば近い回答は得られるだろう。
    http://shinyai.cocolog-nifty.com/shinyai/2009/02/zemantagmailyah.html

    一戸 信哉さんのブログから...
    「意味解析によって、ブログの内容に合致したFlickr上の写真を探してきてくれたり、Kakuteru.comでタグクラウドを作ってくれたりしている、Zemantaというサービス。今度はGmailとYahoo! Mail(Japanではない)で、メールの内容にあった画像をFlickrで探してきてくれる」

    ⇒Zemanta、海外のGmailとYahoo! Mailにも対応したとの情報。ZemantaのようなAPIが提供されたら、日本でもいろいろなところで使える。

    米Yahooが2008年に「Yahoo Search BOSS(Build your Own Search Service)」を発表した際、同社はこのサービスから収益を上げる計画であると述べていた。そして米国時間2月11日、同社は検索データの大量使用に課金するという新たな方法を発表した。

    YahooのBOSSチームに所属するAshim Chhabra氏によるブログ投稿によると、YahooはBOSSのアプリケーションプログラミングインターフェース(API)の使用に課金する予定であるという。

    「SearchMonkey」との連携
     Yahooはまた、SearchMonkeyが採用している一部のテクノロジをBOSSに取り込むことも発表した。SearchMonkeyでは、ウェブサイト側でマイクロフォーマットと呼ばれるコンピュータ指向の記述を付加しておくことで、Yahooの検索結果に特定の情報(例えばレストランであればその住所など)を含めることができるようになる。このアイデアは長期にわたって開発されており、「セマンティックウェブ」と呼ばれているものである。これによって理論上、ウェブページに表示されている内容をコンピュータに把握しやすいものとすることができる。

    http://japan.zdnet.com/news/internet/story/0,2000056185,20388092,00.htm?tag=zdnw

    ⇒APIの有料化に踏み切ったYahoo。今後はAPIに付加価値を付けて有料化をすることで収益を上げようとするサービスが増えていく予感がする。
    ■サイジニア、複雑系理論でおすすめ抽出・推奨エンジンに挑む人々(1)
    http://it.nikkei.co.jp/internet/news/index.aspx?n=MMITbe000014052008&cp=1

    『推奨エンジンには、あらかじめコンテンツに付随する「メタデータ」と呼ばれる属性情報をもとに類似性を判断する「コンテンツマッチ」型と、ユーザーのウェブ閲覧や商品購入などの行動パターンの類似性に着目して推奨する「行動履歴」型の大きく2種類がある。デクワスはこの行動履歴の分析に、吉井氏が北海道大学で研究を続けてきた「複雑ネットワーク」の研究成果を反映したアルゴリズムを使っているという。』

    ■「U30世代が求める情報のカタチ」チームラボ猪子社長・推奨エンジンに挑む人々(2)
    http://it.nikkei.co.jp/internet/news/index.aspx?n=MMITbe000021052008
    『使っている推奨エンジンは、動画のメタデータや動画について語っているブログのコメントなどをもとに関連性を判断する「コンテンツマッチング」、アクセスログを解析して「この動画を見ている人はこれも見ている」という行動の類似性をもとにする「協調フィルタリング」の2つの技術を組み合わせている。さらにおすすめ動画をマップ上に視覚的に表示する仕組みにも推奨エンジンを使うなど、検索技術のオンパレードだ。』

    ■マーケティング視点で感性検索・アルベルト山川会長――推奨エンジンに挑む人々(3)
    http://it.nikkei.co.jp/internet/news/index.aspx?n=MMITba000029052008
    『アルベルトの強みは、様々なタイプの推奨エンジンをサイトの特性に合わせてカスタマイズできることにある。購買履歴をもとにお薦め商品を提案する協調フィルタリングの「ログレコメンダー」や、形や色が似た商品を推奨する「イメージセレクトサーチ」、商品スペックの希望などを入力することで求める商品を絞り込んでいく「ニーズインプット型推奨エンジン」などを自社で開発。マーケティング理論をもとに仮説を立て、自社で運営するショッピングサイトで検証した成果をふまえてASP形式でユーザー企業に提供している。』

    ■技術は世界レベル、目標はグーグル・PFI西川社長――推奨エンジンに挑む人々(4)http://it.nikkei.co.jp/internet/news/index.aspx?ichiran=True&n=MMITbe000004092008&Page=1
    『岡野原氏が開発した独自技術をもとにした大規模全文検索サービス「Sedue」を核に、キーワードと関連の深い単語を判別して提示する連想検索の「Reflexa」、文章の内容を比較して関連性の高い記事を推奨する関連記事推薦エンジン「Hotate」など様々なタイプのエンジンを用意する。これをサイトの目的に応じて部品を組み合わせるようにカスタマイズして提供している。』

    ⇒この記事、約1年前のものだが、興味深い内容。やっぱりメタデータが要か…


    http://plaza.rakuten.co.jp/toinde/diary/200706040001/
    『単数一個の選択だと、期待にあっているかいないかのデジタル2者択一となってしまう...「多数の」(これが魔法のポイントである。)将来選択肢を用意してそのいくつかが「期待合致らしき」ものであれば、「期待の期待感」を満足させるという心理的構造になっているとよめる。本当は、数学的なないし統計的な実体など、どうでもいいのだ。それが実は推薦ないし「推奨エンジン」の実体....』

    ⇒2007年のブログからの抜粋ですが、面白い内容だったので、メモ。
    推奨エンジンは、期待感をどれだけ満足させるかということ、なるほどと思いました。
    未来なんて完全に予測できるわけじゃない。期待されていることにどれだけ心理的な満足感を
    与えれられるかだと思いました。
    http://sigswo.org/A803_program.html
    『Wikipediaのコーパスとしての有用性は,ここ数年でNLP,AI,Semantic Web,IRなど各種の研究分野で広く認識されるに至りました.しかし,Wikipediaを解析するためには,大規模データの取り扱い方法や,データベースの有効な利用方法,ノイズデータの除去など,いくつかのポイントがあり,これらのポイントをクリアしなければ,解析が困難である上に精度低下の要因にもなります.』
    植村吾彦さんのブログ《 ニコ働で行こう 》からの引用です。

    「9日-13日開催されたInterop Tokyo 2008 韓国パビリオンに、イントラの情報をテキストマイニングにより分類し、蓄積された情報の活用を支援するツールを提供する、Saltlux(ソルトルックス)社が出展していましたので紹介します。」
    http://nicodobiz.blog110.fc2.com/blog-entry-66.html

    YoutubeのIMC TOKYO2008part6
    http://jp.youtube.com/watch?v=lBE86tKDJFg&feature=related

    韓国のSEMANTIC社が提 供するQroboとい検索エンジン。
    ・自然言語を解析して、自動的にカテゴリ化してくれる
    ・自分の過去の検索傾向を自動解析して、検索結果をパーソナライズしてくれる
    ・自分の過去の検索傾向を自動解析して、傾向をグラフで示してくれる

    ■日本のページ
    japan.qrobo.com/index_se.php

    ■SEMANTICS社のサイト
    http://www.semantics.co.kr/about/english/default.php

    ■Youtube
    http://jp.youtube.com/watch?v=t0PiJ_6StGg
    http://jp.youtube.com/watch?v=UWglzQlydvI&feature=related
    www.inside-games.jp/movie/movie_view.php
    www.tyuumonya.ecnet.jp/report.html
    →日本のNEPRO JAPAN社と提携し日本でサービスを開始?

    ■Technorati, Inc 
    Videos / Semantics unveiled the 'Qrobo' at CeBIT 2008 (02:03)


    IMC TOKYO2008part4 ― Qrobo ―

    Jawerset

    http://www.machu.jp/diary/20080517.html#p01

    Powersetは、自然言語検索の技術を使い、通常の人間の言葉による質問に対して、それに適した回答を探し出してくれる。
    ・入力された検索語句(日本語)を英語に変換⇒翻訳エンジンには
    Google AJAX Language API
    ・Powerset で検索⇒Powerset の検索には Yahoo! Pipes(Pipes では、 Fetch Page を使って Powerset のページを取得し、 JSONP に変換している。自分で作ったのは Powerset のページを取得する Pipesと、呼び出し側の JavaScript だけ)
    ・検索結果(英語)を日本語に変換⇒翻訳エンジンには
    Google AJAX Language API

    ⇒実用的かという意味では確かに精度の問題は有ると思うが、複数のサービスを利用した実験的な取り組みとしては非常に興味深いサービス


    ■グーグル先生を超える良回答連発、Powersetを使ってみた
    http://www.atmarkit.co.jp/news/200805/15/ps.html

    http://www.hakia.com/

    http://blog.hakia.com/?m=200901

    ■検索語の意味を解釈する新しいWeb検索エンジン「Hakia」
    http://www.computerworld.jp/news/sw/59389.html

    ■米hakia、パーソナライズページが作成できる「my.hakia.com」
    セマンティック検索を開発する米hakia.comは2008年12月23日、パーソナライズしたホームページが作成できる「my.hakia.com」をリリースした。my.hakia.comは自分が興味・関心のある情報だけを収集して1ページにまとめて表示できるパーソナライズドサービス。同様のことはiGoogleやYahoo!などのサービスでも実現可能だが....
    http://www.sem-r.com/08h1/20081228001426.html

    ■COMPUTER WORLDの記事
    http://www.computerworld.jp/news/sw/59389.html

    www.slideshare.net/kurubushionline/web-117399

    ⇒Slide Shareというサイトで、野田 健夫さんがWeb事例をもとに説明資料を公開していた。
    これを見れば、セマンティックWEBについて、基本的なことは理解できるはず。
    Semantic Web Committee Committee
    http://s-web.sfc.keio.ac.jp/intap-public/index.html
    『当協会では、セマンティックWebはIT産業だけでなく、経済活動、社会生活全般にわたって広く影響を与える重要技術であるとの認識に基づき、2001年 11月にセマンティックWeb委員会を設置し、慶應義塾大学・W3C等の国内外研究機関と連携を取りながら、同技術の調査・研究開発および我が国での普及啓発活動を進めておりました。
    セマンティックWeb技術のベースとなるRDFやOWL等の標準化が進み、セマンティックWeb技術の実用化に向けた環境も整いつつあり、本委員会も 2005年4月から「次世代Web委員会」と名称を変更し、セマンティックWeb技術の更なる実用化に向けた活動をしております。』
    『"セマンティック" って何?といえば、『意味処理』のことだよ、と簡潔に答えることはできます("意味"って何?という難問はスルーしちゃって ;-)。しかし、なぜ今"セマンティック"なアプローチが必要とされるようになったか、Web 3.0の本命とまでいえるのか、そもそも何が"セマンティック"なのか(普通の自動処理と何が違うか)、などの様々な疑問に答なければ、、ちゃんと理解したことになりませんよね?』
    http://japan.cnet.com/blog/nomura/2009/01/09/entry_27019325/trackback/
    野村さんの「はてな」のブログ
    http://d.hatena.ne.jp/nomuran7/20090110

    ⇒今年は「セマンティック"なサービス」が日本でも普及する兆しを感じる。単に技術を追求するのではなく、他の様々な技術やサービスといかに組み合わせて実用化するかが今年の課題だと思う。
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