ユニクロのセルフレジで特許侵害訴訟、今後は“取りあえず出願”が増えるか
小売店や飲食店における人手不足対策として普及が進む「セルフレジ」。その導入に積極的なファーストリテイリングが、思わぬ事態に陥っている。傘下で「ユニクロ」ブランドを展開する子会社のユニクロが、セルフレジに関する特許侵害訴訟を起こされたのだ。 ユニクロを訴えたのは、バーコードリーダーやスマートフォン用アプリなどを手掛けるアスタリスク（本社大阪市）だ。従業員数は88人（2018年8月末時点）と決して多くないが、取引先にはトヨタ自動車をはじめとする大手企業の名前がずらりと並ぶ。アスタリスクはかねて知財を重視しており、セルフレジに関してもシステム提供と特許ライセンス供与の“二刀流”で事業展開してきたという。「他社のセルフレジシステムでも、実は当社の特許を利用しているものがある」（アスタリスク代表取締役社長の鈴木規之氏）。 アスタリスクのセルフレジ。「第3回 店舗ITソリューション展 秋」（2019年
富士通が年収最大4000万円で技術者を厚遇、NTTデータ・NECに続く「大盤振る舞い」
国内のIT大手がAI（人工知能）などの分野で高度なスキルを持つIT人材を、高給で処遇する制度を相次ぎ導入する。若手でも顕著な実績を残せば、年収は数千万円に達する。米グーグル（Google）などの「GAFA」を中心に海外のネット大手がやりがいや高額な報酬で世界中の人材をひきつけるなか、国内のIT大手も抜本的な解決策を求められている。 「役員レベルの処遇も」、富士通時田社長が断言 富士通の時田隆仁社長は2019年8月8日、日経 xTECHなどの取材に応じ、2020年3月までをめどに高度人材向けに高給で処遇する制度を採り入れると明らかにした。AIやサイバーセキュリティーといった分野を手掛ける高度人材を対象に、専門性の高さや市場価値などを踏まえて、報酬を個別に設定できるようにする。 制度の詳細はこれから詰めるが、若手でも飛び抜けた実績を残せば、年収は3000万～4000万円に達しそうだ。時田社長は
AWSを捨てて復活、ドロップボックスが上場へ
オンラインストレージサービスの米ドロップボックス（Dropbox）が新規株式公開（IPO）を申請できたのは、「Amazon Web Services（AWS）」をやめて自社環境へ移行したからだった。同社はITストラクチャーの見直しで売上原価率を34ポイントも改善していた。 ドロップボックスは長らく「行き詰まったユニコーン（未上場ながら推定評価額が10億ドルを超えるスタートアップ）」の代表格だった。同社が最後に資金調達したのは2014年1月。当時の推定評価額は100億ドル（約1兆円）にも達したが、その後は失速。2015年10月には米大手投資会社のフィデリティ・インベストメンツ（Fidelity Investments）が推定評価額を20％引き下げるなど、投資家から厳しい目を向けられ、IPOも新規の資金調達もできずにいた。 そんなドロップボックスが鮮やかな復活を成し遂げた。同社は2018年2月
米企業のマーケティング内製化が問う、広告代理店の存在意義
今月の初めに、全米広告主協会（Association of National Advertisers - ANA）から興味深いレポートが発表された。「The Rise of the In-House Agency（インハウス・エージェンシーの台頭）」と題されたそのレポートは、近年米国で広告主がインハウス・エージェンシーを活用する方向に進んでいる状況を記している。 ここでいう「インハウス・エージェンシー」とは、いわゆる「ハウス・エージェンシー」と呼ばれる「親会社の広告宣伝活動をサポートするために子会社として存在する代理店」だけではなく「広告またはマーケティング・コミュニケーションを担う外部の代理店と同様の職務を担う部門やチーム、担当者」を含むようだ。 日本の感覚で考えると「インハウス・エージェンシーの活用」とは、「内製化」という言葉に置き換えるとイメージしやすいだろう。レポートのタイトルであ
ユニクロとニトリ、超ハイテク物流の全貌 | 日経 xTECH（クロステック）
深刻な人手不足に悩む物流が大きく変わる。小売業や商社、ガスなど様々な業種の企業が自ら、物流のデジタル変革を急ピッチで進めている。AIやロボットなど最新技術を駆使する「物流テック」の最前線に迫った。 業績好調のファーストリテイリングとニトリホールディングス。製造から小売りまで一貫して手掛ける両社には共通点がある。倉庫のハイテク化に注力している点だ。ロボが行き交う現場に迫る。 東京・江東区の有明地区。湾岸にそびえる巨大な建物に、トラックがひっきりなしに出入りする。ファーストリテイリングが運営する、ユニクロのEC（電子商取引）サイト向け物流倉庫だ。2018年10月に本稼働した。商品の保管だけでなくECの注文に応じたピッキングから梱包、配送まで一連の作業を担う。
2年で辞めて大学に戻る、AI学生と企業に埋まらぬ溝
「（ディープラーニングを専門とした）学生が新卒で大企業に就職したものの、1～2年で辞めて大学に戻ってくるケースが多い」。東京大学の松尾豊特任准教授は、AI（人工知能）人材をテーマとするパネルディスカッションでこのように語った。 製造業など日本の伝統的な大企業は、新卒に対して専門性を生かした仕事を与えず、一律のプロセスで育てようとする。それなら大学に戻って論文を発表しながら別のチャンスを待った方がいいとの判断だという。 ディープラーニング（深層学習）普及啓蒙団体の日本ディープラーニング協会（JDLA）は2018年6月6日、人工知能学会全国大会で企画セッション「『AI人材』にいま求められることと教育環境の理想と現実」を開催した。セッション冒頭のパネルディスカッションでは、司会のほか6人のパネリストが登壇し、企業が求める人材と学生の期待との間にある「埋まらぬ溝」が語られた。 パネルディスカッショ
カネを稼がない技術は積極公開、フェイスブックのしたたかな戦略
オンプレミスでディープラーニング（深層学習）を活用するユーザーにとって、米フェイスブック（Facebook）は最も頼れる存在になるかもしれない。深層学習フレームワークだけでなく、学習済みモデルもオープンソースソフトウエア（OSS）として公開し始めたからだ。AI（人工知能）クラウドで稼ぎたい競合には追随できない手法で自社製OSSの普及を図る。 フェイスブックは2018年5月1、2日に米サンノゼで開催した開発者会議「Facebook F8」で、AIに関する新しい施策を発表した。2日目の基調講演に登壇したCTO（最高技術責任者）のマイク・シュローファー（Mike Schroepfer）氏は、同社が中心となって開発を進めるOSSの深層学習フレームワーク「Caffe2」と「PyTorch」を統合して数カ月以内に「PyTorch 1.0」としてリリースする計画や、フェイスブックによる学習済みの機械学習
総務省がAI開発ガイドライン作成へ、透明性や制御可能性など求める
総務省が、人工知能（AI）の開発ガイドラインの策定に乗り出した。自動運転、チャットボット、マッチングなど分野を問わない共通の開発原則として、透明性や制御可能性、プライバシー保護などを企業に求める。 同省は、論点を整理した文章を2016年末に公開した。2017年1月31日まで広く意見を募集する。同年6月末に案を取りまとめる考えだ。 AIの開発指針を巡っては、欧米を中心に議論が進んでいる（表）。総務省は広く国内企業や専門家の意見を集めたうえで、経済協力開発機構（OECD）などに先進国共通のAI開発ガイドライン案として提案することで、国際的な議論を主導したい考えだ。 総務省が示す開発原則は、透明性、制御可能性、セキュリティ確保、安全保護、プライバシー保護、倫理、利用者支援、アカウンタビリティの八つだ。 透明性の原則では、AIの挙動を後から検証できるよう、入出力データやログの保存など、技術の特性に
AIベンチャーの雄が総務省の開発指針に反対する理由
人工知能（AI）の開発者が研究開発に当たって留意すべき原則「AI開発ガイドライン（仮称）」の素案を策定するため総務省が設置した産官学会議から、AIスタートアップのPreferred Networks（PFN）が離脱していたことが明らかになった。 Preferred Networksは深層学習（ディープラーニング）開発のスタートアップ企業で、深層学習フレームワーク「Chainer」の開発元としても知られる。 総務省 情報通信政策研究所は、同ガイドライン素案策定のための産官学会議「AIネットワーク社会推進会議」を主催している。2016年12月には、素案策定に向けた論点整理を公開した。 この素案は、日本政府がOECD（経済協力開発機構）などに提案することを目的に策定するもので、「日本の法制度に直接反映させることを想定したものではない」（同研究所）という。 だがこの方針に対し、2017年1月まで同
グリーは優秀な「辞めグリ」リストを作ってあなたの帰りを待っている
出戻り、歓迎――。対談したCTOの一致した感想だ。IT人材の獲得競争が激化するIT業界にあって、辞めた優秀な人材は貴重な「採用候補」。グリーの藤本真樹氏は、同社を辞めた優秀な人材のリストを毎月更新して、出戻ってくるのを首を長くして待っているという。 性別や年齢をはじめとする人材の多様性（ダイバーシティ）については、みなさんどのようにお考えですか。 藤本 モノ作りをするうえでいろいろな人がいた方がいいとは思います。もちろん、考え方がばらばらな人が集まってもチームとして機能しなくなってしまいますから、チーム運営という意味では筋を通さないといけませんが。 ただ、多様性を前面に押し出して人材を求めるかというと、どうでしょう。わざわざ（多様性を）求めもしないが、許否も全くしない、という姿勢でいいのではないでしょうか。一緒に働きたいと思った人がいれば、それでいいというくらいの。このテーマは難しいね。
金食い虫の「機械学習」と実用に堪えない「ディープラーニング」
「AI詐欺」が横行する日本のIT業界。AIブームのウソとホントに斬り込む連載の第3回では、主にコスト面から「機械学習」や「ディープラーニング」のビジネス導入の非現実さをあぶり出す。AIのシステム構築コストだけに意識が向いてしまい、従来の業務システムと同様の感覚で運用コストを見積もっていると、後に重大事態を招くと警鐘を鳴らす。 現在の人工知能（AI）の代表格は機械学習とディープラーニング。どちらも今後、世界を変える大きな可能性を秘めていることは言うまでもない。だが、世界を変えるにはまだまだ遠い。例えば（筆者はいまだ聞いたことはないが）、統計アプローチではない新たな手法の発見など、機械学習やディープラーニングの根幹技術の飛躍的な発展でもない限り、ビジネスでの活用を通じて世界を変えるには、多くの課題を抱えている。 機械学習やディープラーニングのビジネス上の課題は、大きくコスト視点と効果視点に分け
深層学習がさらに進化、動画生成や「学習方法の学習」も
Preferred Networks（PFN）は、機械学習分野で最大級の国際会議「Neural Information Processing Systems（NIPS）2016」で発表された論文（ProceedingsのWebサイト）を有志が紹介する「NIPS2016読み会」を1月19日に開催した（イベントのWebサイト）。招待講演3件、口頭発表2件、ポスター発表15件のそれぞれで注目論文を取り上げて解説。論文の紹介をポスター形式で実施するのは珍しいが、「口頭発表と比べてより深い議論ができ、より多くの論文を扱えると考えたため」（主催したPFNの大野健太氏）という（発表資料の一覧）。 参加応募者121名に対して当初60名だった参加者枠を70名に増やしたり、ポスター発表者の数を10名から15名に増やしたりするなど、参加者、発表者ともに関心の高さが伺えた。なお、NIPS 2016での発表内容につ
PFNの深層学習フレームワーク「Chainer」が大幅な高速化へ、分散処理に対応
Preferred Networks（PFN）が開発するディープラーニング（深層学習）フレームワーク「Chainer」が間もなく、分散処理に対応することで大幅に高速化する。PFNの西川徹社長が2017年1月26日（米国時間）に米サンフランシスコで開催された「Deep Learning Summit 2017」で明らかにした（写真1）。 現在のChainerは、マルチノード（複数サーバー）での学習に対応にしておらず、1台のノード上で複数のGPU（Graphics Processing Unit）を使用する場合も、どのGPUで何の処理を実行するのかをプログラマーが記述する必要があった。PFNはマルチノードでの学習に対応した分散バージョンのChainerを開発中で、社内ではテストも始めている。この分散バージョンのChainerでは設定を変更するだけで、マルチノード環境やマルチGPU環境に対応する
メルカリのITインフラを支える「SRE」、ソフトの力でハードを活かす
「SRE（Site Reliability Engineering）」。耳慣れないこの言葉が、メルカリのITインフラを理解するキーワードだ。目標はいつでも快適かつ安全な、「信頼できる」サービスの実現。ハードウエアが司るITインフラの力を、コーディングやソフトウエア構成の最適化で引き出す。視線の先にあるのは、太平洋と大西洋をまたいだアーキテクチャーの実現だ。 「ユーザー向けの新しいサービスや機能『以外』のシステム開発全般を担う」。メルカリの長野雅広プリンシパルエンジニアは、同社が2015年11月に設けた、「SRE」と呼ぶエンジニア組織の役割をこう説明する。 SREとはコーディングやソフトウエアエンジニアリングによって、ハードウエアを含めたシステム全体の性能や可用性、セキュリティを高める方法論のこと。明確な定義はないが、「ハードウエア寄りの業務が多い印象のあるインフラエンジニアに比べて、ソフト
HTTP/2サーバー「H2O」の開発者である奥一穂氏が次世代CDNの米Fastlyに転職
HTTP/2に対応したHTTPサーバーソフトウエア「H2O」など多くのオープンソースソフトウエアの開発で知られる奥一穂氏が2017年1月12日、DeNAから米Fastlyに2017年1月1日付けで転職したことを自身のブログで明らかにした（ブログエントリ）。Fastlyは、配信拠点サーバーのキャッシュを高速に更新できる次世代のCDN（コンテンツデリバリーネットワーク）サービスを運営する。 同氏は転職の理由として、Fastlyが「H2Oの世界最大の利用者であり、世界有数の規模のHTTPトラフィックを捌く事業者であり、HTTPを高度に運用することを事業のコアとしている」（同氏のブログエントリより）ことを挙げている。同社は、著名なソフトウエアエンジニアである宮川達彦氏が在籍していることでも知られる。同氏は「最も尊敬するエンジニアの一人である奥氏と働けることにとても興奮している」（原文は宮川氏のツイ
理化学研究所が人工知能の研究拠点「革新知能統合研究センター」設置、3省連携体制整う
理化学研究所は2016年4月13日、人工知能（AI）の研究拠点「革新知能統合研究センター」を4月14日に設置すると発表した。文部科学省が進めるAIPプロジェクト（AI／ビッグデータ／IoT／サイバーセキュリティ統合プロジェクト）の中核拠点として、先進的なAI基盤技術をはじめとする研究開発を進める。研究センター長として、東京大学大学院教授の杉山将氏が内定している。 AIPプロジェクトは革新的なAI技術を中核とし、ビッグデータ解析やIoT（Internet of Things）、サイバーセキュリティ技術を統合する次世代プラットフォームを形成して、科学技術研究の革新や様々な分野での実用化を進めることを狙うもの。革新知能統合研究センターは同プロジェクトの目標に向け、AIの研究開発に加えて、生物科学などのサイエンスへの適用や、高齢化などの課題解決に向けた技術開発に取り組む。具体的な研究テーマや体制、
「国内トップ人材のハブに」、産総研・人工知能研究センター設立の狙いをセンター長が語る
人工知能に関わる研究開発が日本でも活発化するなか、“真打ち”とも言える拠点が誕生した。産業技術総合研究所（産総研）が2015年5月1日付で設立した「人工知能研究センター」だ。臨海副都心センターとつくばセンターの2拠点でスタートする。 「人工知能は創薬、自動車、金融など産業のあらゆる領域に浸透する。ここで遅れを取ると、産業全体が負けてしまう」。研究センター長の辻井潤一氏（写真）は、日本の人工知能研究の現状に危機感を隠さない。辻井氏は機械翻訳など自然言語処理の研究者として、東京大学や英マンチェスター大学の教授を歴任。2011年からは中国・北京のマイクロソフトリサーチアジアで首席研究員を務めていた。 「日本は、人工知能の人材戦略で徹底的に失敗している」 「日本は、人工知能の人材戦略で徹底的に失敗している」。辻井氏はこう主張する。「海外では、米スタンフォード大学の研究者がグーグルや百度（バイドゥ）
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