こばかなさんと、グリッド分割の話をしてるときに出たネタなのだけど。 グリッドの59分割ヤバイよねぇというお話。 画面を59分割すると、様々な比率で端数がでない。汎用的なグリッド分割できて素敵。個人的にはnoteで図表を描く時は、 ・幅620px ・天地左右マージン15px ・グリッド59分割 10pxを意識すると、色々と便利だと思う。 これ全部、ピクセルパーフェクトに分割できる。 1分割 = 590px grid 2分割 = 290px grid 3分割 = 190px grid 4分割 = 140px grid 5分割 = 110px grid 6分割 = 90px grid 8分割 = 65px grid （厳密には10の倍数でないので△） 10分割 = 50px grid 12分割 = 40px grid 15分割 = 30px grid 20分割 = 20px grid 24分割

TBS NEWSさんのバーチャルキャスターを、SIXの大八木さんと一緒にプロデュースいたしました。まさかの「いらすとや」さん起用です。 そんなバーチャルキャスターが、生まれるまでの裏話。 ことの始まり去年の後半、SIXの大八木さんから誘われ、一緒にTBS NEWSさんのデジタル展開をサポートすることに。主にアドバイザリとしてお手伝い。抑えるべきテクノロジ、これからくるサービス、ソーシャル展開のコツなどを、入れ知恵するお仕事です。 そんな中、TBSさんから「若者向けの番組作りたいんだけど、一緒にやろーよ」というお話があり…そこで企画提出したのが、 バーチャル・ユーチューバーを作成し、そのままニュース報道をしちゃうまでを記録した、プロジェクトX的ドキュメンタリーこれが、いらすとキャスター計画の始まりです。 なぜ「いらすとや」なのか？世間的にVTuberといえば、バ美肉（バーチャル美少女受肉、バ

前エントリで論じられた、正しいランキング設計の考察の続き。第2回は、ランキングの収奪性、格差の固定性を軽減する手段を、具体的に論じてみる。 前回の記事へのTwitter上のフィードバックは、Togetterにまとめてある。こちらもご興味があれば、一読の価値がある。いくつか被ってしまったものもあるけれど、諸々の後半記事。 「ランキング」以外の名称を用いるこれはほぼ確定。ランキングという名前は、「noteとして競争原理を推奨する」という強いメッセージを発する。noteの全てのユーザーが、競争原理で動いているわけではないので、これは望ましくない。 おそらく最終的には「注目」「人気」などの名称を使うことになるかと思われる（「オススメ」はパーソナライズ用にとっておく）。また、「ランキング」という名称やスタンスをやめることで、後述するようないくつかの公平性のための施策を行う余地が生まれる。 時間による

新入社員のこばかなさんが、「こばかなスケッチ」という自分企画を頑張っている。THE GUILDでの日々の仕事と、読書で学んだことを、一枚のスケッチにまとめるチャレンジだ。 第三回はこの絵。「穴あきバケツの成長モデル」のお話。 サービスの成長を「バケツと水」に例える様々なビジネス指標の中で、「継続率」こそが最重要だと考えている。売上よりも、PVよりも、DAUよりも、「継続率」がもっとも尊い。 そんな継続率を大事にしつつ、サービスを着実にグロースさせるモデルが、「穴あきバケツの成長モデル」だ。 このモデルは非常にシンプルだ。一言で表すと以下のようになる。 「サービスとは穴の空いたバケツであり、マーケティングという蛇口から新規ユーザーを流し込んでいる」 ・バケツ: サービス。 ・蛇口: マーケティグ等の流入経路 ・蛇口からの水: 新規流入ユーザー ・溜まった水: アクティブユーザー ・バケツの穴

新入社員のこばかなさんが、「こばかなスケッチ」という自分企画を頑張っている。THE GUILDでの日々の仕事と、読書で学んだことを、一枚のスケッチにまとめるチャレンジだ。 彼女のスケッチが溜まってきたので、復習とサポートを兼ねて、解説を書いていきたい。第二回はこの絵。 行動 = 動機 × 実行能力 × きっかけ今回のこばかなさんのイラストは、「フォッグの消費者行動モデル」という概念モデルだ。ざっくり言うと、ユーザーが行動を起こすために必要な3条件を示している。 このモデルでは、「ユーザーが何かアクションを起こす」条件を、 B = MATという、とてもシンプルな式で表現する。 その意味は、「行動(Behavior)」には、「動機(Motivation)」と「実行能力(Ability)」があるタイミングで、「きっかけ(Trigger)」が訪れなければならない…というものだ。 ・動機(Motiv

隠れAIプレイヤーだったAdobeが、今回のMAXでいよいよ表舞台に立った。 前記事では、Adobeの構造と収益体制について解説した。今回は本編として、AdobeがAI戦略で、何を狙っているのかを考察する。 ＊注 筆者はAdobe社から、Adobe MAX 2017への招待を受けて参加しています。…が、それはそれとして中立で書きます。Adobeさん、都合の悪いこと書いてたらごめんなさい！ Adobeが学習しているモノは何か？AdobeのAIプレイヤーとしては、特殊性なポジショニングを持つ。その特殊性を理解するには、まずAdobeが何を学習しているのか？を理解しなければならない。多くの人々は、「AdobeのAIは画像認識」だと考えている。だが、それは大きな間違いだ。画像認識は、AdobeのAI群のわずか一部分にすぎない。 では、AdobeのAIの本質は何か？ Adobe Senseiの本質は

今年のAdobe MAXの話題は、人工知能「Adobe Sensei」一色だった。 ステルスぎみのAI企業だったAdobeが、いよいよ浮上してきた今回のMAX 2017。 数年前から「AdobeはAI銘柄」と言い続けてきた僕としては、とても感慨深い。 以下、自身の雑感まとめ。大きな戦略レイヤーの話がメインなので、個々のテックはICSさんの記事などをご参考。 ＊注 筆者はAdobe社から、Adobe MAX 2017への招待を受けて参加しています。ですが、それはそれとして中立で書きます。Adobeさん都合の悪いこと書いてたらごめんなさい。前半エントリではAdobeのAI戦略を理解する前提として、「AdobeがAIや未来に投資しだした背景」、「Adobeのビジネス構造」の2つを論じる。 AI戦略の始まりは月額課金へのシフト まず最初に、AdobeがAIプレイヤーとして、急速に浮上してきた背景を

中長期のための大きなデザインも大事だけど、そのために日々の改修が犠牲になってはならない（その逆は言語道断）。そんなわけで、しばらくの間は、1〜2日で終わる小さな改修を、コンスタントにnoteチームに提案したいなぁと考えている。 もちろん、「リソースが許せば」だけれども。なぜならpiece of cakeにはまだデザイナーが1人しかいないことだ。そんなわけで、中長期でどういうチームを作るべきかウンウン唸っている。 並行して走るスロットが3-4つ欲しい理想を言えば、デザイン/開発リソースを3つのグループにわけたい。「大局リソース」、「開発リソース」、「カイゼンリソース」の3つだ。これらはそれぞれ独立しているのが望ましい。複数のレイヤーを1人のスタッフが兼任していると、どれかが忙しくなると、他の全てがストップしてしまうからだ。 大局リソース ガイドライン、コンポーネントなど、会社全体にストックさ