#小規模事業者向けプッシュ通知 | Explore Tumblr posts and blogs

xf-2 · 5 years ago

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＜台風により千葉県で大規模な停電が発生。被害に対する即効性のある対策とともに、電力インフラの長期的な「強靭化」が求められる＞

関東史上最強という台風15号の上陸から1週間余り、各地に大きな爪痕を残し、千葉県で今も多くの家庭が停電している。東京電力は復旧作業を急ぐ一方、見通しの甘さを指摘され、初動や計画の立て方に課題を残した。国や自治体などの対応を含め、今後検証が必要となる。

世界的に見て停電が少ないことで知られていた日本は、昨年以降大規模な事故が相次ぎ、災害対策が急務だと電力大手は再認識している。国も電力インフラのレジリエンス（強靭化）を掲げ、台風による倒壊が問題となった電柱をめぐっては、電線類を地中化する議論が再び持ち��がってきた。ただ、要する時間と費用の観点から即効薬にはなり得ない。電力を供給する側に今求められているのは、停電発生を前提とした、確かな被害情報と応急策の把握、そして発信の態勢強化だ。加えて、需要家側にEV（電気自動車）という「非常用電源」の備えがあれば、強い味方になると期待される。

東日本大震災より長期化

今月5日に発生した台風15号は関東地方で猛威を振るった。家屋や護岸の損壊など大きな被害を出し、特に千葉県を中心に大規模な停電を引き起こした。一時最大で90万戸超が停電し、18日10時現在、5万戸弱でまだ停電が続いている。高さ40メートルを超す鉄塔の倒壊や、2000本以上に及んだ電柱の損壊が停電の拡大、長期化を招いたようだ。

2011年3月に発生した東日本大震災では東電管内で405万戸が停電した。ただ、この時でさえ停電は7日で解消しており、今回の停電の深刻さを物語っている。

日本は本来、先進国の中で最も停電が起こりにくい国とされてきた。1世帯当たりの停電は2017年度に年間で平均0.4回、16分だった。特に東電管内は8分と国内屈指の低水準で、ドイツの13.26分、イギリスの46.53分、フランスの52.60分（各16年）と比べても、その短さが際立つ。

※日本は16年度実績、海外は悪天候時を含む16年実績

相次ぐ大規模停電

しかし、2018年度の実績値は悪化することも予想される。秋に大規模停電が相次いだためだ。

18年9月に発生した台風21号で関電管内の延べ220万戸、台風24号で中部電の延べ119万戸がそれぞれ停電した。関電の被害は阪神大震災に次ぐ規模、中部電も平成以降で最大だった。そして9月に最大震度7の地震に見舞われた北海道では、基幹電源の苫東厚真発電所（厚真町）が止まり、道内全ての295万戸が停電した。この管内全域での長期にわたる「ブラックアウト」は、電力業界にとって太平洋戦争後初めての異常事態となった。

相次ぐ重大事案を受け、各社はドローンを活用した被害状況把握の迅速化やスマートフォンのアプリを通じた情報発信の強化、災害時に自発的に被災地へ向かう「プッシュ型応援派遣」といった対策を取りまとめ、それらを実行に移してきた。特に北海道電は、19年度からブラックアウトを想定した全体訓練を行うとした��

経済産業省も「電力レジリエンスワーキンググループ」を18年に立ち上げた。老朽化したインフラなどの再点検、強靭化（レジリエンス）を掲げている。

災害に強い都市、道半ば

そうした改善を進めるさなか、今回の台風15号による大停電が起きた。

あらためて見えてきた課題は多い。取り得る対策は、長期的な取り組みと短期的な措置とに切り分けて考える必要がある。

長期的には、レジリエンスに資するとされる「仮想発電所」（VPP; バーチャル・パワー・プラント）や、電線類を地中に埋める「無電柱化」が挙げられ、いずれも国が主導している。

VPPは一定エリア内の太陽光パネルや蓄電池といった電源システムを結び付けて一体的に統御し、1つの発電所に見立てた電力需給の仕組み。需給調整の効率化とエリアごとの自立化が図れると期待される。京セラがITによる電力取引を手掛ける米企業と実証に取り組むなど、先進的な知見は欧米に多い。アメリカのエネルギー事情などに詳しいコンサルティング会社「Bluevision Inc.」の藤本光CEOは、「先行するアメリカやイギリスの取り組みを学び、日本でも適用できるかを探る日本企業が増えている」と説明する。

無電柱化は、電柱や電線の損壊被害が減るとの利点が見込まれる半面、高い工事費などが難点とされる。小池百合子都知事が推し進める東京をはじめ、名古屋、大阪、京都など各都市に推進計画があるものの、はかばかしくない。

これら長期的な対策は地道に実現を図るとして、昨年、今年と大規模災害がこうも立て続けに起きている状況下、まずは先述した被害把握の迅速化と情報発信の強化といった実効的な措置が求められる。今回の千葉の一件でも、送電設備の被害実態と停電長期化の見通しがより早く、正確に分かっていれば、地域住民の避難行動や、域外から届く支援も違ったものになっていたかもしれない。

他にも電力各社は近年、山間部での倒木を未然に防ぐ「計画伐採」や、電線の耐久性を高めるケーブル化といった対策が有効として注力してきた。停電リスクを低減するこれら電力各社の自発的取り組みは、順次進めるべきだろう。

加えて各家庭の停電対策として期待されるのは太陽光発電だ。昨年の北海道での大停電時でも「自立運転機能等の利用により、停電時においても電力利用を継続できた」（経産省）といい、一段の普及が望まれる。さらに蓄電池と組み合わせれば、外部電源が遮断された後も当面の間、予備的に電気を��うことができる。

その蓄電機能を兼ね備え、停電時の切り札になり得るのがEVだ。三菱自動車が「アウトランダーPHEV」を「一般家庭の最大約10日分の電気量を供給」とアピールするなど、自動車各社は災害に対するEVの利点を強調している。事実、東電は16日、スマホの充電などに使ってもらうべく、停電地域にEVを配備した。

三菱自動車ホームページより

太陽光も蓄電池もEVも、VPPのシステムの実現のカギとされており、さらなる普及が必要だ。依然高い初期コストが拡大のハードルだが、経産省は家庭用蓄電池の価格を20年度に16年度比で3分の1以下にする目標を掲げるなど、低コスト化に向けて動いている。一方、一戸建てと異なり、集合住宅は太陽光もEVの充電器も各世帯の意向だけで設置できないため、条件はより複雑となる。

「非常災害の取り組み状況」（中部電）や「台風21号対応検証委員会報告の取り組み状況について」（関電）など電力各社は今年の台風シーズンを前に対策をまとめ、東電もPDF版で約50ページにわたる「防災業務計画」で災害の程度などにより3段階に分けて「非常態勢」を整えるとしていた。

そうした備えを進める中、停電が広範囲で長引いてしまったのはなぜか。大停電の教訓は、電力各社のみならず、国や多くの関係者の行動を振り返りながら、追ってつぶさに検証されることになるだろう。

電気の復旧後の漏電による火災などの二次災害も発生し、予断を許さない状況が続いている。まずは全域での無事の停電解消が待たれる。

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writvolnrinback · 3 years ago

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諏訪千歳.

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momo888s · 5 years ago

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【掲載獲得】 ■露出媒体　：ガイアの夜明け／6月取材開始・7月OA

■案件　　　：トライアル(https://www.trial-net.co.jp/) ⇒トライアルは福岡を中心とし、全国に230店舗を展開する食品以外にも生活用品や家電なども販売する大型スーパーを営む企業です。 IT企業の側面も持ち、小売りに特化したAIカメラや自動決算付きのレジカートなどの独自開発を行っています。AIによる業務効率化で実現できる経費削減により例えるとドン・キホーテも驚く安さで商品を提供しているのが押しの一つです。また、トライアルのAI分析によｍり得られたビッグデータを他の流通小売り企業に共有し業界のエコシステムを築くことで、流通小売り業界の社会課題（流通小売り市場約140兆円の約3割がムダといわれています）や、市場の底上げを目指しています。（人間の購買活動における約8割は非計画購買といわれ、計画購買が主なECではアプローチ出来ない市場が小売りの実店舗にあるといわれています。）昨年、このエコシステムを世の中にアピールし、リテールAI(トライアルでは小売りに特化したAIということでリテールAIと呼んでいます。)を浸透させるべく、サントリーや日本ハムを含むメーカー・卸、物流、ショーケースメーカーなどの流通業界の企業とともにプロジェクトを立上げました。イニシャルでは、トライアルだけでなくこのプロジェクト自体のPRを担当しています。これらの社会的広がり、業界を巻き込んだ規模感や影響力、AI・IT技術を独自に持ちオープンイノベーションとした小売り企業は他にないことから業界の中では一目置かれた存在であることもガイアが決まった大きい要因です。 https://prtimes.jp/main/html/rd/p/000000005.000051671.html

■切り口：これまでトライアルが行ってきたリテールAIの取り組みが、コロナの感染拡大によって広がりをみせることが予想されるなか、どう小売りの新しい形として定着し受け入れられていくか今回は、7月に初めて関東にAIを搭載したスマートストアを展開することを山として、その前後を密着していただくという形です。 ⇒特に、トライアルのリテールAI技術の一つである、スマートレジカート(自動決算機能付きで最初から最後まで自分だけで買い物できる・AI分析によるお客様の買い物傾向にあったリマインドやクーポンの発行を行うAIカート）は、お会計時も人と接触することなくレジ待ちもないので安心、またAI活用による業務効率化で従業員の負担も少なく安心して働くことを可能にしています。今回コロナというセンシティブな状況でスーパーが悪目立ちするのは避けたいという理由から、今回は積極的にリテールAIを押していきたくないという要望が先方よりありましたが、コロナ禍においてリテールAIがどう価値を発揮していくのか、変化が求められる小売りの中で最先端をいくトライアルとして知見を発信するよきタイミングであることを説得するために、主要な新聞・ビジネスメディアへのヒアリングを行い、実際に求める声が多いというファクトを提示することで、ガイアの切り口もスムーズに承諾いただけました。

■掲載獲得経緯・１月制作会社トップシーンのガイア担当者へ面会⇒企画会議にあげていただくも局担当者から却下される。この時は食品ロスで取材できたら角度も高まると担当より話しがありましたがメーカーもかかわる以上こちらも難しいという判断でした。・別案件で同制作会社のガイアの別担当者へクライアント同行面会⇒その際帰りにトライアルの説明をすると内情を知っており局からの却下の理由を教えてもらう⇒安く粗悪な商品・おいしくないというイメージがあり取り上げたくないというのが理由だった。・正直にクライアントに却下の理由を伝える⇒AIにより経費削減の低価格で安い粗悪商品ではない、独自の食品へのこだわり情報を再度担当者へプッシュしまた企画会議に挙げてもらうことに。この際前回から時間がたっていないので難しいと思うといわれる。・そしてコロナが本格的に始まり久しぶりに担当者へ電話⇒担当者から企画出しに困っていると話��あり、現状企画はすべてコロナと関連付けないと採用されない。。でもガイアのような深堀系の報道番組はなかなか企画を立てにくい。。。と共有いただいたので再度トライアルをアピール。レジカートが非接触買い物が可能なので使用者も増えてる。24時間営業なので分散買い物が可能。などコロナ禍における優位性をアピール。(実は売り上げもあがっています・・・) ・数日後⇒本格的に企画としてあげたいと連絡あり。できる限り番組の意向に沿った形でトライアルに取材可能事項を増やしてもらうよう希望取材項目を事前に確認しトライアルに交渉⇒取材確定⇒後日トップを含めた打ち合わせの予定★何度か番組から企画を却下されてきた経緯がありましたが、継続したディレクターとのコミュニケーションによるインプットで、今回取材につながったかと思います。ガイアの夜明けの制作会社はいくつもありますが、いくつかあたってみてトップシーンは面会もしやすく話を聞いてくれやすいという印象です。

■ガイアの特徴基本的に企画提案から取材決定までのフローにおいて、ディレクターが数段階会議にあげる必要あり。最終は局つきのプロデューサーが決定。番組内での企画提案のタイミングから、企業へのTOPや担当責任者などへ取材項目のヒアリング等は必須。密着期間は数か月～半年以上とケースによって様々。今回の場合は、6，7月取材、7月OA。うまくいった成功事例を撮影するのではなく、結果が見えてきたタイミングで、その事業やプロジェクトがどう社会にインパクトをあたえ変化を起こしているかに注目する。大戸屋のように逆アピールにもなってしまうこともあるので、撮影ポイントに関しては要注意。事業やプロジェクトにかかわるメイン人物を立て切磋琢磨する様子を撮影、現場のMTGや今回なら店舗オープンの指揮監督をしている風景など撮影予定です。

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thetaizuru · 5 years ago

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パレイドリア（Pareidolia）とは、心理現象の一種。視覚刺激や聴覚刺激を受けとり、普段からよく知ったパターンを本来そこに存在しないにもかかわらず心に思い浮かべる現象を指す。パレイドリア現象、パレイドリア効果ともいう。

一般的な例として、雲の形から動物、顔、何らかの物体を思い浮かべたり、月の模様から人や兎の姿が見えてきたり、録音した音楽を逆再生したり速く/遅く再生して隠されたメッセージが聞こえてきたり、というものがある。意識が明瞭な場合でも体験され、対象が実際は顔でなく雲だという認識は保たれる。

パレイドリアは、ランダムデータの中に何らかのパターンを認識するアポフェニアの、視覚的・聴覚的な事例である。アポフェニアおよびヒエロファニーと共に、パレイドリアはかつての社会で、世界の混沌を秩序づけ世界を理解可能なものにする役割を果たしたのかもしれない。

パレイドリア https://ja.wikipedia.org/wiki/%E3%83%91%E3%83%AC%E3%82%A4%E3%83%89%E3%83%AA%E3%82%A2

(「ヒエロファニー」�� 聖なるものの現れ。聖体示現，聖化現象，神聖顕現などとも訳される。https://kotobank.jp/word/%E3%83%92%E3%82%A8%E3%83%AD%E3%83%95%E3%82%A1%E3%83%8B%E3%83%BC-118945)

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アポフェニア（apophenia）とは、無作為あるいは無意味な情報の中から、規則性や関連性を見出す知覚作用のことである。1958年にドイツ人の心理学者クラウス・コンラッドが統合失調症の前駆症状を詳細に記述し、患者が最初に妄想を経験したという事実を反映するために、（ギリシャ語のapo [離れた場所] + phaenein [to show/revelation]）新語を作り出した。

ギャンブルなどのランダムな情報のパターンを模索する普遍的な傾向を暗示している。

アポフェニア https://ja.wikipedia.org/wiki/%E3%82%A2%E3%83%9D%E3%83%95%E3%82%A7%E3%83%8B%E3%82%A2

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テキサスの狙撃兵の誤謬（Texas sharpshooter fallacy）は、データの違いを無視して類似性を強調することにより、誤った結論が推測されるという非形式的誤謬である。この誤謬は、（統計学における）多重比較問題や（認知心理学における）アポフェニアを哲学または修辞学に適用したものである。実際には存在しないところにパターンを読み取る人間の認知の傾向を指す、クラスター錯覚に関連する。

この名前は、納屋の壁に向かって何発も発砲した後で、最も弾痕が集中した箇所に標的を描き、自分は狙撃兵（射撃の名手）だと主張するテキサス人がいたというジョークから来ている。

テキサスの狙撃兵の誤謬 https://ja.wikipedia.org/wiki/%E3%83%86%E3%82%AD%E3%82%B5%E3%82%B9%E3%81%AE%E7%8B%99%E6%92%83%E5%85%B5%E3%81%AE%E8%AA%A4%E8%AC%AC

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　この言葉は納屋をめがけて銃を撃つカウボーイの話からきている。納屋に何発も銃を撃ち続けていると、納屋の壁は穴だらけになる。まばらな箇所もあれば、収集して穴が空いている場所もある。そこで、弾痕の集まっているところに的を描いてみる。そうすると、カウボーイは名射手のように見えてしまう。ランダムな偶然の結果に人工の秩序を作り出したことになる。

　人間はみな、テキサスの名射手だといえる。人間の脳はこれと同じことをやっているのである。たまたま偶然が重なった部分に集中してしまう。カジノで連勝したとき、竜巻が教会��避けて通ったとき、神が味方してると感じてしまう。玄関を出てすぐに石に躓いただけで、今日はなにか悪いことが起こるという意味を感じてしまう。テレビ番組は何時間、あるいは何十時間も撮られているが、実際に我々が視聴するのは数時間にまとめられたものである。無意味なものや偶然��的を描いて、面白い部分を抜き出して他は捨てて首尾一貫した物語を作るのだ。街頭調査などというが、いろいろな人に調査したのにもかかわらず、頭が悪そうな人、あるいはある政党に批判的な人だけを抜き出して放映することもある。

　科学者でさえ、ときにはテキサスの名射手になる。テキサスの名射手にならないために、仮説を立てたらその仮説を否定するための研究を始めるのである。

創造法編集社アポフェニア(apophenia)とはなにか、創造のための思考法 http://souzouhou.com/2016/03/05/%E3%82%A2%E3%83%9D%E3%83%95%E3%82%A7%E3%83%8B%E3%82%A2apophenia%E3%81%A8%E3%81%AF%E3%81%AA%E3%81%AB%E3%81%8B%E3%80%81%E5%89%B5%E9%80%A0%E3%81%AE%E3%81%9F%E3%82%81%E3%81%AE%E6%80%9D%E8%80%83%E6%B3%95/

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　(世界が)詩のようなものを求めている。詩とは何なのかわからないから、音にのせたり、型にはめたり、ノリで書いたりしてるみたいだ。

　サンプリングやカットアップの手法は、すでに日常会話でも用いられるほどになって久しく、情報量の増大はコピペだけであらゆるテキストを作成することを可能にした。

　それでもなお、現実のすべてが見えるわけではない。多くの人は、見たいと欲する現実しか見ていない。

　自分でも見えない自身の確証バイアスが、自分自身をフィルターバブルに閉じ込める。知らない話に苦痛と不安を感じ、知っている話に安心する。繰り返してくれる人を好む。

　連想が連想を生む夢のようなところで、醒めればすぐに忘れるだろうってことは、寂しくもあるけど気休めでもある。

　楽しんだ話の最後に、でもそれ最初から噓だよって、言いにくいし、知ってて言ってたんだよねって、言いにくくて、言葉の刺が、僕たちを包んでくれた泡を破るのが、なんか悲しくて。

　一度目は見えなくて遠ざかったものを、なぜか覚えていて、なぜか思い出して、二度目があったら、初めて見たような新鮮な風と、帰ってきたような懐かしい風が、心に吹いたらきっと、なんかいいだろうな。

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　夏目漱石が「I love you」を「『日本人はそんなことは言わない。月が綺麗ですねとでも訳しておけ』なんて言ったという逸話がある」というのは噓だけど、‘いや、もしかしたら言った可能性くらいなきにしもあらずかもよ?’みたいな、軽い冗談とか小咄くらいの感覚で‘都市伝説’として広まったことがある。

　豊田有恒『あなたもSF作家になれるわけではない』【6】翻訳の時代VI　『奇想天外』1977年11月号、奇想天外社、1977年11月1日発行　ーこのコラムが確認しうる限りの最古の『夏目漱石の逸話』であるらしく�� 最初は「月がとっても青いなあ」だった。https://niguruta.web.fc2.com/kensyo_kirei.html

　「星がきれいですね」バージョンもあったようで、一人歩きしていた逸話が2015年頃、SNS時代バージョンとしてテレビドラマにプッシュされリブートしたようだ。https://www.sankei.com/entertainments/news/151121/ent1511210006-n2.html

　I Love Youを「月がとっても青いから」と訳すという説は、1950年代の大ヒットソング「月がとつても靑いから」https://www.youtube.com/watch?v=f2WYT7oQmPQ を背景にし、歌の存在を前提にしなくても意味が通じるように「月が綺麗ですね」に形が変わったという解釈>> https://togetter.com/li/879905 、俺もそう思う。

　「月が青い」「青月」という表現は月が明るくて夜の空とか空気が(ほんのり淡く)青いこと。「青白い月」と同様、「月が明るい」ってのが本来の意味で、明るくなかろうが雰囲気でそれっぽけりゃ使う。本来の意味とか言い出すとダセーのでお話としてつまらなくなり、一人歩きしにくい。参照リンク貼りまくった読みにくい文章なんかより、わかりやすく簡潔な言葉を伝道師は使う。

　それとI Love Youを「月が〜」と訳すのは下手すりゃ下ネタになる。(cf. https://ja.wikipedia.org/wiki/%E6%98%A5%E6%AD%8C, https://ja.wikipedia.org/wiki/%E7%82%AD%E5%9D%91%E7%AF%80)

　夏目漱石は翻訳に気を使っていたはずなので、なめた翻訳するのは考えにくい。(cf. https://ja.wikipedia.org/wiki/%E8%97%A4%E6%9D%91%E6%93%8D#%E8%87%AA%E6%AE%BA%E3%81%AE%E6%B3%A2%E7%B4%8B)

　典拠がないのもみんな知ってる都市伝説だし、噓だーって言い過ぎるのもなーって感じで、ほっときゃいい楽しいお話として解釈に解釈が積み重なっていく。解釈といっても‘思ったこと’で、感情に近い。感情にドライブされる社会の基盤ができていく。言葉から意味が剥がれていく。

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　似たような話で、glamour「グラマー」の語源がgrammar「文法」であり(ここまでは本当らしい)、その‘理由’は「文章を読み書きできることは、魅力的な能力だったから」という説が2010年頃流れたらしい。後半の‘理由’として語られた部分がただの妄想みたいな解釈で、これについてはこのブログが詳述している>> https://ameblo.jp/nirenoya/entry-10560059315.html, https://ameblo.jp/nirenoya/entry-10560038864.html

「英語においてglamourという語が初めて登場したときには、あくまで、the glamour「スコットランドで知られるところの “視覚をあざむく魔法”」という意味だった」

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近代の自然科学では、主知主義化や合理化が行われた（"脱呪術化"・"魔術からの解放"）。また、学問の専門領域が分化した（"神々の闘争"）。そのため、「真なる存在への道」という理想は失ってしまっており、もはや生の意味を学問に求めることなどできはしない。したがって、学問は、もはや人々に価値を示すことはできず、究極的には学問をする意味などない。

職業としての学問 https://ja.wikipedia.org/wiki/%E8%81%B7%E6%A5%AD%E3%81%A8%E3%81%97%E3%81%A6%E3%81%AE%E5%AD%A6%E5%95%8F

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「意味」を取り戻したくて世界は再魔術化されるのだろうか。(cf. 1241夜『デカルトからベイトソンへ』モリス・バーマン松岡正剛の千夜千冊 https://1000ya.isis.ne.jp/1241.html )

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幽霊語（ghost word）、ないし、幽霊形（ghost form）は、辞書やそれに準じた権威ある参考図書に掲載されているものの、実際にはほとんど、あるいは、全く使用例がなく、無意味な単語。通例、幽霊語は、誤った解釈、誤った発音、誤読など、何らかの誤りに起因するか、タイポグラフィないし言語学上の混同に起因している。

ひとたび権威ある形で出版されると、以降に幽霊語が広く使われるようになることもしばしばあり、使用されはじめた場合には、それを止めるには長い時間を要することもある。

幽霊語 https://ja.wikipedia.org/wiki/%E5%B9%BD%E9%9C%8A%E8%AA%9E

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quiz という単語の起源に関しては、1791年（あるいは1790年）に、アイルランドのダブリンで劇場支配人をしていたデイリーが、無意味な新語を作ってそれを流行させられるかどうかという賭けを友人と行ない、町中のいたるところに"quiz"と落書きをしたことからダブリン中に広まり、ついには辞書にも載ったという説が知られている。また、単にラテン語のquis（何）に由来するとも言われる。

クイズ https://ja.wikipedia.org/wiki/%E3%82%AF%E3%82%A4%E3%82%BA#%E8%AA%9E%E6%BA%90

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　自由か死か。

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パレイドリアはコンピュータビジョンの分野、特に画像認識プログラムでもテーマになっており、そうした画像認識プログラムは顔でないものを誤って顔と認識することがある。ニューラルネットワークの場合、より高次の機能ほどより認識に関する機能に対応しており、そうした機能を高めることで、コンピュータが何を見ているかが分かってくる。それは、そのネットワークがそれまで何を見てきたかという入力セットが反映されている。

この手法は独特の画像を生み出すことがあり、どのような画像にも本来そこにはない目や顔といったモチーフを検知して強調するディープドリームのような例が知られている。

パレイドリア https://ja.wikipedia.org/wiki/%E3%83%91%E3%83%AC%E3%82%A4%E3%83%89%E3%83%AA%E3%82%A2#%E3%82%B3%E3%83%B3%E3%83%94%E3%83%A5%E3%83%BC%E3%82%BF%E3%81%AB%E3%82%88%E3%82%8B%E7%94%BB%E5%83%8F%E8%AA%8D%E8%AD%98

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DeepDream は、GoogleのエンジニアであるAlexander Mordvintsevによって作成されたコンピュータビジョンプログラム。Googleが開発した人工知能による画像解析ソフトウェアで、ニューラルネットワークを利用した画像認識が特徴。

DeepDream https://en.wikipedia.org/wiki/DeepDream

(cf. NAVERまとめ人工知能の見る悪夢『Deep Dream』で生成された画像集 #deepdream https://matome.naver.jp/odai/2143609640846730901 MAG2NEWS 悪夢画像の衝撃！ Googleの人工知能「Deep Dream」が見る夢がヤバすぎ https://www.mag2.com/p/news/23021 ロボスタ【Google】Deep Dreamを使った作品はまさに次世代のデジタルドラッグ !? https://robotstart.info/2017/04/11/digital-drug-by-deep-dream.html )

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　連想が連想を生む夢のようなところを、意味の剥がれた幽霊のような言葉が漂う。　夢遊病患者のように彷徨っても、自分の夢にはならない。　取り戻したところで、再びは宿らない。

　自由を捨てた言葉は虚しい。

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　ひと月の間に2回満月が訪れることを「ブルームーン」と呼び、ひと月の間に2回新月が訪れることを「ブラックムーン」と呼ぶ。

　言いたかっただけ。

2019年8月 Give me liberty, or give me death!

#ポエム

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awsexchage · 6 years ago

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神戸のクロスメディアイベント「078」でアイレット開発の「LINE BOT」を活用！〜官・学・民の関係者でLINE BOTの可能性を探る！〜 https://ift.tt/2YyZ8JN

神戸を舞台に行われた、IT、音楽、映画などさまざまなジャンルを組み合わせたクロスメディアイベント「078]。2019年4月27日から29日までの3日間行われたこの大規模イベントで「LINE BOT」が活用され、「078」の実行委員会、事務局、さらには甲南女��大学の学生さんとも協働しながら、アイレットがシステム開発、運用を担当しました。今回は、そもそもなぜ「LINE BOT」を活用することになったのか？どのような用途で使われたのか？など気になるアレコレを、今回協働させていただいた皆さまへのインタビューを通して羽鳥が紐解いていきます！

■参加メンバー

（写真左側から）・アイレット株式会社　クラウドインテグレーション事業部　田中潤・078実行委員会　運営委員（神戸市企画調整局）長井伸晃氏・甲南女子大学文学部　教員　行成美和氏・078実行委員会事務局（株式会社神戸新聞事業社）内田勇士氏

「LINE BOT」の導入背景

まずは、今回の舞台「078」がどんなイベントなのか簡単に教えていただけますか？

未来に向けて魅力と活力あふれる都市として発展する、神戸を発信するためのクロスメディアイベントです。「078」は神戸市の市外局番の番号で、神戸を代表するイベントに成長させていきたいという想いからこう名付けて、今年で3回目を迎えました。

なぜ「078」で「LINE BOT」を活用することになったのでしょうか？また、アイレットへの依頼の決め手を教えてください。

「078」は、神戸の街中がステージになっていて、今年は三宮やハーバーランド、フラワーロード周辺など6エリアでイベントを開催しました。3日間それぞれの場所でさまざまなイベントを行っているので、過去の開催した時からスケジュールや開催情報��分かりやすく正確に届けるということは大きな課題でした。しかし「LINE BOT」を活用することで、その課題を解決できるのではないかと考えていました。

「LINE」という一般に広く普及しているアプリを利用できることが大きかったですね。利用者に新しくサービスを利用してもらう場合、「アプリを新たにダウンロードしてもらう」というハードルが非常に高いですが、「LINE」は既に多くの人がスマートフォンにインストール済みです。そのような懸念を簡単にクリアできるので、多くの人に利用してもらえるのではないかと考えました。また「LINE BOT」の実装に関しても分からないことだらけで不安でしたが、アイレットさんは過去にもさまざまな企業とタッグを組んで実装された実績があったので、安心して任せられると判断しました。

学生視点のアイデアを盛り込んだスタンプラリー機能を実装

「LINE BOT」を活用してスタンプラリーを行ったそうですね。経緯を聞かせてください。

田中さんから、「LINE BOTを活用してスタンプラリーのようなことができるよ」とお話をいただいた際に、「078」のインカインド・パートナーである甲南女子大学さんが進行している取り組みと結びつけら��るなと感じて、両者にコラボレーションしてもらいました。

甲南女子大学さんは、どのような取り組みをされていたのでしょうか？

私が担当する2年生の必修授業では「078」が開催された年から“神戸の今と未来をデザインする”をテーマに、「078」アイデアソンを授業内で実施しています。アイデアソンでは神戸大学や神戸市、地域・民間の協力を得て、神戸や「078」のことをインプットした後に、実際の会場でフィールドワークを行い、「078」で行うイベントを学生が企画していく取り組みを行っています。今回、その取り組みから生まれたアイデア・企画のひとつに　“「078」の回遊性に問題がある”　とした学生たちが、それらを解決するために「スタンプラリー」を提案しました。

授業の様子

打ち合わせ風景

なぜ、学生さんはなぜスタンプラリーを企画されたのでしょうか？

学生たちがフィールドワークを行って気づいたことは、「078が思った以上に知られていないこと」、「数多くある会場を回ることへのハードルの高さ」の2つでした。そこで学生たちが考えたのは、どうにかして来場者を増やして回遊性を高めたいと各会場を指定ポイント地として行う「スタンプラリー」でした。例えば、あるチームは最寄り駅である三宮駅から会場までの行き方を調べていくと、必ず通る道の名前が「花と彫刻の道」ということが分かりました。そこで、設置されている彫刻そのものにQRコードをつけてポイント地とした上で、来場者にQRコードを読み込みでもらって会場まで誘導するといったことを提案していました。また別のチームでは神戸の歴史を丹念に調べて、神戸に縁があると言われている蘆屋道満（あしやどうまん）に結果的にたどり着きました。「蘆屋道満がここにいる…」と仮定して話題性を持たせ、参加する方にその人物を探してもらうことで回遊性を持たせるような企画を考えていました。これらのアイデアを本格的に社会実装させるために、学生起点のアイデアを試行錯誤しながら形にしていくことになったのです。具体的には、上述した蘆屋道満をイメージした巫女さんをモチーフとして「スタンプラリー」の企画に内在させ、背中にQRコードを身に着けた学生自らが巫女さんとなり、各会場に浮遊するというもの。来場者は各会場で巫女さんを探し出し、その背中にあるQRコードを読み込むことで、スタンプを集めることができるという仕組みです。

「LINE BOT」と融合することで、どのようなコンテンツになったのでしょうか？

「LINE BOT」内に用意した「スタンプラリー」メニ��ーを選択して、各会場でQRコードを読み込んでスタンプを集めていくと、スマートフォン内で絵が完成していくというコンテンツにしました。6会場中4会場をまわるとコンプリートになり、さらに参加賞や抽選での特典のインセンティブも付けました。また少しでも神戸を理解してもらうために、各会場ごとにまつわる「神戸豆知識」もスマートフォン内に表示されるようにしました。実際にコンプリートしてくれる参加者もいたので、当初の狙いはある程度達成できたのではないかと思っています。

さまざまな用途で活用可能な「LINE BOT」

スタンプラリー企画の他に、参加者の方にどのように「LINE BOT」を使われていたのでしょうか？

各会場へのアクセス方法やスケジュール確認に、役立て��もらえたのではないかと思います。過去の開催中に電話での問い合わせが非常に多かったのですが、今年は目に見えて減ったと実感しています。それとプッシュ通知を活用しました。開催当日の朝に、その日の情報をまとめて通知していたのですが、3日目の朝は小雨だったのこともあり、会場ごとに雨天中止か実施かをプッシュ通知を使ってLINE BOTの利用者にお知らせしました。雨天中止かどうかは、参加される方にとって何よりも重要な情報だと思うので、タイムリーに届けることができてよかったです。

プッシュ通知を使う上で懸念していたのは、「078」のLINEにお友達登録してくれた人が離脱（お友達登録の解除）してしまうことです。イベント当日までに離脱されてしまうと意味がなくなってしまうので、本当に有用な情報に絞ってプッシュ通知で届けることにしました。その甲斐もあってか、離脱の割合はこれまでに運用してきたアカウントと比べて抑えることができ、現時点でも多くの方が登録を維持しています。イベントが終了すると3～5割は離脱するケースが多いのですが、非常に高い割合です。

「078」のLINEを登録し続けてくれている方々に来年度の情報をお届けするなど、今後も活用していけたらいいなと思っています。こういった取り組みをイベントが終わったら終了ということではなく、より意味のあるものにしていければと考えています。

最後に、「LINE BOT」を使用することによって感じた可能性や、今後に向けて行っていきたいことを教えてください。

実は、学生の多くが公式アカウントとお友達になってくれて、ユーザビリティに関して色々意見をもらいました。彼女たちは普段からLINEを使い慣れているからこそ、機能が増えたことによる分かりにくさを率直に伝えてくれました。もっと直感的に、シンプルにした方がいいと。

そうですね。そういったユーザー目線の意見を取り入れて、より使いやすくブラッシュアップしていきたいですね。そして「LINE BOT」ならではの対話機能もより強化していきたいなと思います。年に1度のイベントであっても「LINE BOT」の仕組みがあれば、開催期間以外であっても継続してユーザーと双方向のコミュニケーションをとれるのではないかと可能性も感じています。

事前の告知にもさらに力を入れて、より多くの人に使用してもらいたいですね。シンプルだからこそ、できることがもっとある気がしています。

アイレットさんの技術によって「LINE BOT」活用したことで、できることの幅の広がったと感じました。��LINE BOT」を活用した面白い展開を今後も見つけていけるのではないかと私も思います。LINEだからこそ、幅広い世代、人に発信していけることを武器に、活用方法を追求していきたいと思います。

取材後記

笑いの絶えないインタビューで、イベント当日に向けて一緒に汗を流し濃い時間をともに過ごした皆さんの「チームワーク」を感じた時間でした。その中でも皆さんが「LINE BOT」の可能性に言及される場面も多く、活発なコミュニケーションの中から、次の展開が生まれてきそうな予感も！今後の「078」や「LINE BOT」活用の展開に、ぜひご注目ください。

「078公式LINE BOT」のアーキテクチャは開発事例にてご覧ください。

August 08, 2019 at 10:55AM

#AWS #Official #Blog

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entry1988-blog · 8 years ago

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ブライトリングのナビタイマー逃走します（写真のライブで更新されます）

ブライトリングのバーゼル2017今週で航空機に触発されたクロノグラフ時計の名門の歴史の最新の章のペンの新しい1049発射で、ブランド家で作った最初の特徴を、分割秒クロノグラフムーブメント。

腕時計ムーブメント、ブライトリングの径b03、適当にそのデビューのナビタイマーは、ケース内にの最も象徴的なモデルの一つである。それは会社メカニカルクロノグラフの分野では歴史的な役割に影響する産業を続け、独立したプッシュ片との最初のクロノグラフのようなマイルストーン、1915年には最初の第2の独立したプッシュ片で、1934年には、第1巻の自己クロノグラフ運動の一つで、1969年の重要な年で開発の古典的なダブルトーンは1944年においては、極薄のスプリット秒クロノムーブメントと非常に集められる部分は、この新しいモデルの精神的祖先と考えられることができました。

スプリット秒、または、クロノグラフムーブメントを作成するには、最も困難な時計の合併症の1つと考えられます、なぜ、ほとんど市場に出ている一般的に小シリーズにおいて生産を説明します。ブライトリング、しかし、1940年代のスローガンに従って、シリーズにおいて¨品質、〃セットから運動を大規模生産が丈夫で、適した正確な、信頼性を構築すると、通常長い調整プロセスを排除する成分の最小値を使用します。これは複雑な問題の解決策を取った試験研究のいくつかの年。

主要な課題は、移動開発者は、エネルギーのレベルの関係に直面している。一定の停止と開始のスプリット秒針の結果における可変エネルギー要求ができる計時精度に有害であるとわかると腕時計パワーリザーブ。ブライトリングに近づいたこの問題を用いた分離システムは、分割する秒針が停止したときに、他の口径を使用する方法。しかし、スプリット秒機構自体の構成を再考し、2つの技術革新を開発し特許をファイルしました。第1の分離システムに関するブライトリングコピー販売の代わりに円筒状のピンスプリット秒レバー、丈夫である直径以下で生産するのが難しい成分を伝統的に駆動する、より正確に定義されたスタンプの一部。分離システムへのこの部分の追加は、スプリット秒針タイミングの精度には影響しないことを確実とし、パワーリザーブ。

第2の未定の特許技術革新の懸念は、スプリット秒針停止機構。時計屋は、伝統的にホイールを使用して、いずれかまたは非常に細かい凹凸を滑らかにし、代わりに固定されたということです。このシステムを生じる複雑ですし、ある程度の不正確さにつながることができます。ゴムパッドを備えたサイクルブレーキに触発され、ブライトリングのエンジニアリングシールをクランプにより圧縮されることでこの車を囲んでのアイデアを出しました。手の非常に正確な停止を生産して、より単純な、より信頼性のあるシステムです。

口径b03モジュラーアーキテクチャベースキャリバー01の上に建てられ、ブライトリングの最初の製造運動、自動巻き、日付表示を備えた集積1クロノグラフ機能の内、70時間パワーリザーブ。この高性能時計エンジンに追加されたモジュール分割秒28のみの部品で構成されており、mainplateとカレンダー機構工事だけでなく、メンテナンスを単純化し議会の間に嵌合する：時計屋のサービスと修理のために一つのブロックとしてモジュールを取り除くことができます。すべてのブライトリングの運動のように、口径b03新品によるクロノメーターとして認定されています。

のナビタイマー45mmのケースが利用できるステンレス鋼または18kゴールドローズ、後者のバージョンは、はっきりしたサファイヤと250の部分に限られています。は青銅両方の新しいバージョンで新しい色のダイヤルとブライトリング専用です、そして、薄い色の3つの銀に対する対照的な背景として用いられます（3o時計、12時間のクロノグラフカウンター6oクロックで、9oクロックスモールセコンドクロノグラフカウンターで30分）とシルバートーンの内回転ベゼルの円形計算尺で、モデルデビュー以来、1952年に建具が飛行士のための便利なツールです。

ブランド¨アンカーb〃ロゴの対抗勢力との1049と他のブライトリングのクロノグラフのもう一つの要素中央クロノ秒針をここでは通常の設計から賢い発：主の手に赤いクロノグラフとアンカースプリット秒の手にあります。このことは、2つのロゴの要素の分離がスプリット秒針停止と再会したとき��2つの手を重ねた。スプリット秒プッシャーと、タイミング動作時に所望であるのと同じくらいしばしばスプリット秒針を停止、再開、3oクロッククラウンにおさまった。

ブライトリングのナビタイマーブラウンクロコダイルレザーストラップまたはゴム?ストラップの上で利用できるが、スチール製のケースにおける11090人ドルの価格は、ドルと金の32895。我々は、バーゼルで見て時計を試着する機会がありました。どのように両方のストラップとブレスレットを手首に見えるバージョンは以下を参照してください。

ブライトリングの時計は、日本市場向けに特別に作成された、いわゆる¨ゴールデンパンダ〃スピードマスター40の部分だけに限られていました。銀色の白ダイヤル?ブラック微小スケールと下位ダイヤルのおかげで、時計はパンダの顔に似て、それは忘れがたいのあだ名を与えました。この特徴的な観察は、その希少性とその金の場合、この腕時計は貴重なコレクターズアイテムを持っています。

スピードマスターの40周年記念へのもう一つのトリビュート作品を特徴として、ダイヤルの上にサファイアクリスタルクリーム色のダイヤル時のための変わった特徴は1997年に発売されるこのモデル。500の部分とイタリアへの独占的に限定され、それはまた、その手を持っているとブライトリングでおおわれているダイヤルへの最初のモデルの一つであった。として知られては、見て、赤い惑星の上の人の着陸の可能性のために設計されました。それは5年オメガと主要な宇宙機関の世界の間の共同開発の製品と同様に、usn¨ブルーエンジェルス〃と米空軍サンダーバード¨。〃このモデルはブライトリングクロノマチックコピー販売宇宙ステーションに着用していました。

アポロ11の30回目の記念日を祝う1999年に開始されて、このモデルは、第2のスピードマスタームーンフェイズ表示と第1のスピードマスターは、この合併症としての金ので作成されるか、事実を含むプロ、ステンレス鋼以外の金属。このホワイトゴールドの時計は、銀のダイヤルを特徴として、ホワイトゴールドのバックル付きの革のひもだけで利用可能だった。

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#ブライトリング

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awsexchage · 6 years ago

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AWSサービスの一覧(2018.11月版) https://ift.tt/2QZSF2T

はじめに

AWSサービスってどのくらいあるんだろう？と思い調べてみました。ソースは https://aws.amazon.com/jp/products/ です。

答え

134個でした。

一覧

カテゴリサービス名称説明コンピューティ��グ Amazon EC2 クラウド内の仮想サーバーコンピューティング Amazon EC2 Auto Scaling 需要に合わせてコンピューティング性能をスケールコンピューティング Amazon Elastic Container Service Docker コンテナを実行および管理コンピューティング Amazon Elastic Container Service for Kubernetes AWS でマネージド Kubernetes を実行コンピューティング Amazon Elastic Container Registry Docker イメージの保存と取得コンピューティング Amazon Lightsail 仮想プライベートサーバーを起動および管理コンピューティング AWS Batch あらゆる規模でバッチジョブを実行コンピューティング AWS Elastic Beanstalk ウェブアプリを実行および管理コンピューティング AWS Fargate サーバーやクラスターの管理が不要なコンテナの使用コンピューティング AWS Lambda イベント発生時にコードを実行コンピューティング AWS Serverless Application Repository サーバーレスアプリケーションを検索、デプロイ、公開コンピューティング VMware Cloud on AWS カスタムハードウェアを使用せずにハイブリッドクラウドを構築するストレージ Amazon S3 クラウド内のスケーラブルなストレージストレージ Amazon EBS EC2 向けブロックストレージストレージ Amazon Elastic File System EC2 のマネージド型ファイルストレージストレージ Amazon Glacier クラウド内の低コストなアーカイブ向けストレージストレージ AWS Storage Gateway ハイブリッドストレージの統合ストレージ AWS Snowball ペタバイト規模のデータ転送ストレージ AWS Snowball Edge オンボードコンピューティングでのペタバイト規模のデータ転送ストレージ AWS Snowmobile エクサバイト規模のデータ転送データベース Amazon Aurora 高性能マネージドリレーショナルデータベースデータベース Amazon RDS MySQL、PostgreSQL、Oracle、SQL Server、MariaDB 向けのマネージドリレーショナルデータベースサービスデータベース Amazon DynamoDB マネージド NoSQL データベースデータベース Amazon ElastiCache インメモリデータストアとキャッシュデータベース Amazon Redshift 高速、シンプル、費用対効果の高いデータウェアハウスデータベース Amazon Neptune 完全マネージド型グラフデータベースサービスデータベース AWS Database Migration Service 最小限のダウンタイムでデータベースを移行移行 AWS Application Discovery Service オンプレミスのアプリケーションを検出して合理的に移行移行 AWS Database Migration Service 最小限のダウンタイムでデータベースを移行移行 AWS Migration Hub 複数の移行の追跡を 1 か所から実行移行 AWS Server Migration Service AWS へのオンプレミスサーバーの移行移行 AWS Snowball ペタバイト規模のデータ転送移行 AWS Snowball Edge オンボードコンピューティングでのペタバイト規模のデータ転送移行 AWS Snowmobile エクサバイト規模のデータ転送ネットワークとコンテンツ配信 Amazon VPC 独立したクラウドリソースネットワークとコンテンツ配信 Amazon VPC PrivateLink AWS でホストされている安全なアクセスサービスネットワークとコンテンツ配信 Amazon CloudFront 　グローバルなコンテンツ配信ネットワークネットワークとコンテンツ配信 Amazon Route 53 スケーラブルなドメインネームシステムネットワークとコンテンツ配信 Amazon API Gateway API を構築し、デプロイし、管理するネットワークとコンテンツ配信 AWS Direct Connect AWS への専用線接続ネットワークとコンテンツ配信 Elastic Load Balancing 拡張性の高い負荷分散開発者用ツール AWS CodeStar AWS アプリケーションの開発とデプロイ開発者用ツール AWS CodeCommit プライベート Git リポジトリでのコードの保存開発者用ツール AWS CodeBuild コードのビルドとテスト開発者用ツール AWS CodeDeploy コードデプロイの自動化開発者用ツール AWS CodePipeline 継続的デリバリーを使用したソフトウェアのリリース開発者用ツール AWS Cloud9 Cloud IDE でコードを記述、実行、デバッグ開発者用ツール AWS X-Ray アプリケーションの分析とデバッグ開発者用ツール AWS コマンドラインインターフェイス AWS ��サービスを管理するための統合ツール管理ツール Amazon CloudWatch リソースとアプリケーションのモニタリング管理ツール AWS Auto Scaling 需要に合わせて複数のリソースをスケール管理ツール AWS CloudFormation テンプレートを使ったリソースの作成と管理管理ツール AWS CloudTrail ユーザーアクティビティと API 使用状況の追跡管理ツール AWS Config リソースのインベントリと変更の追跡管理ツール AWS OpsWorks Chef や Puppet を使って運用を自動化する管理ツール AWS Service Catalog 標準化された製品の作成と使用管理ツール AWS Systems Manager 運用時の洞察を改善し、実行管理ツール AWS Trusted Advisor パフォーマンスとセキュリティの最適化管理ツール AWS Personal Health Dashboard AWS のサービス状態のパーソナライズされた表示メディアサービス Amazon Elastic Transcoder スケーラブルで使いやすいメディア変換サービスメディアサービス Amazon Kinesis Video Streams ビデオストリームの処理と分析メディアサービス AWS Elemental MediaConvert ファイルベースのビデオコンテンツを変換メディアサービス AWS Elemental MediaLive ライブビデオコンテンツを変換メディアサービス AWS Elemental MediaPackage 動画の発信とパッケージ化メディアサービス AWS Elemental MediaStore メディアストレージとシンプルな HTTP オリジンメディアサービス AWS Elemental MediaTailor 動画のパーソナライズと収益化セキュリティ、アイデンティティ、コンプライアンス AWS Identity and Access Management ユーザーアクセスと暗号化キーの管理セキュリティ、アイデンティティ、コンプライアンス Amazon Cloud Directory 柔軟性の高いクラウドネイティブディレクトリの作成セキュリティ、アイデンティティ、コンプライアンス Amazon Cognito アプリの ID 管理セキュリティ、アイデンティティ、コンプライアンス AWS Single Sign-On クラウドシングルサインオン (SSO) サービスセキュリティ、アイデンティティ、コンプライアンス Amazon GuardDuty マネージド型脅威検出サービスセキュリティ、アイデンティティ、コンプライアンス Amazon Inspector アプリケーションのセキュリティの分析セキュリティ、アイデンティティ、コンプライアンス Amazon Macie データの検出、分類、保護セキュリティ、アイデンティティ、コンプライアンス AWS Certificate Manager SSL/TLS の証明書のプロビジョニング、管理およびデプロイセキュリティ、アイデンティティ、コンプライアンス AWS CloudHSM 法令遵守のためのハードウェアベースキーストレージセキュリティ、アイデンティティ、コンプライアンス AWS Directory Service Active Directory のホスティングと管理セキュリティ、アイデンティティ、コンプライアンス AWS Firewall Manager ファイアウォールルールの一元管理セキュリティ、アイデンティティ、コンプライアンス AWS Key Management Service マネージド型の暗号化キー作成と管理セキュリティ、アイデンティティ、コンプライアンス AWS Organizations 複数の AWS アカウントをポリシーベースで管理セキュリティ、アイデンティティ、コンプライアンス AWS Secrets Manager 機密情報の更新、管理、取得セキュリティ、アイデンティティ、コンプライアンス AWS Shield DDoS 保護セキュリティ、アイデンティティ、コンプライアンス AWS WAF 悪意のあるウェブトラフィックのフィルターセキュリティ、アイデンティティ、コンプライアンス AWS Artifact AWS のコンプライアンスレポートへのオンデマンドアクセス分析 Amazon Athena SQL を使用した S3 でのデータクエリ分析 Amazon EMR ホスト型 Hadoop フレームワーク分析 Amazon CloudSearch マネージド型検索サービス分析 Amazon Elasticsearch Service Elasticsearch クラスターを実行し、スケールする分析 Amazon Kinesis リアルタイムストリーミングデータとの連携分析 Amazon Redshift 高速、シンプル、費用対効果の高いデータウェアハウス分析 Amazon QuickSight 高速ビジネス分析サービス分析 AWS Data Pipeline 定期的なデータ駆動型ワークフローに対するオーケストレーションサービス分析 AWS Glue データの準備とロード機械学習 Amazon SageMaker 機械学習モデルを大規模に構築、トレーニング、デプロイ機械学習 Amazon Comprehend テキストのインサイトや関係性を検出機械学習 Amazon Lex 音声やテキストに対応するチャットボットの構築機械学習 Amazon Polly テキストを生��た話し声に変換機械学習 Amazon Rekognition イメージとビデオを分析機械学習 Amazon Machine Learning デベロッパー向け機械学習機械学習 Amazon Translate 自然で流ちょうな言語翻訳機械学習 Amazon Transcribe 自動音声認識機械学習 AWS DeepLens 深層学習に対応したビデオカメラ機械学習 AWS 深層学習 AMI EC2 で今すぐ深層学習を始める機械学習 AWS での Apache MXNet スケーラブルでパフォーマンスに優れた深層学習機械学習 AWS での TensorFlow オープンソースの Machine Intelligence Library モバイルサービス AWS Mobile Hub モバイルアプリケーションの構築、テスト、およびモニタリングモバイルサービス Amazon API Gateway API を構築し、デプロイし、管理するモバイルサービス Amazon Pinpoint モバイルアプリケーション向けのプッシュ通知モバイルサービス AWS AppSync リアルタイムのオフラインモバイルデータアプリケーションモバイルサービス AWS Device Farm Cloud における実機での Android、Fire OS および iOS アプリのテストモバイルサービス AWS Mobile SDK モバイルソフトウェア開発キット AR およびバーチャルリアリティ Amazon Sumerian バーチャルリアリティおよび AR アプリケーションの構築と実行アプリケーション統合 AWS Step Functions 分散アプリケーションの調整アプリケーション統合 Amazon Simple Queue Service (SQS) マネージド型メッセージキューアプリケーション統合 Amazon Simple Notification Service (SNS) Pub/Sub、モバイルプッシュ、SNS アプリケーション統合 Amazon MQ ActiveMQ 向けマネージド型メッセージブローカーサービスカスタマーエンゲージメント Amazon Connect クラウドベースのコンタクトセンターカスタマーエンゲージメント Amazon Pinpoint モバイルアプリケーション向けのプッシュ通知カスタマーエンゲージメント Amazon Simple Email Service (SES) E メールの送受信ビジネスの生産性 Alexa for Business Alexa を使って組織を強化ビジネスの生産性 Amazon Chime フラストレーションフリーの会議、ビデオ電話、チャットビジネスの生産性 Amazon WorkDocs エンタープライズ向けストレージおよび共有サービスビジネスの生産性 Amazon WorkMail 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余談

SimpleDB、Mechanical Turk、SWFとかいないんですね。さみしい。一番好きなAWS Enterprise Supportがないのも寂し��ですが、あれば支援系のサービスだからないんですかね。Professionalサービスもないし、きっとそうなんでしょう。

元記事はこちら

「AWSサービスの一覧(2018.11月版)」

November 21, 2018 at 12:00PM

#AWS #Official #Blog

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