元茹でガエルなエンジニアの記録

ちょっとやってみたことや考えたことなどを不定期に書き残していきます

リンスタの革新会計を考える

リーンスタートアップの中で、革新会計というものがいまいちイメージ出来ていなかったが、グロースハックやファネル分析について学ぶうちに、少し自分なりに腹落ちした(しかけている)ので整理しておこうと思います。

 

リーン・スタートアップ

リーン・スタートアップ

 

 

 

まず、ファネル分析について

ターゲットが特定の行動をとるまでのプロセスを分解して考え、どこで離脱しているかを明らかにする分析手法。

"特定の行動をとる"ことを、成果達成とかコンバージョンといい、その達成率をコンバージョンレートという。

よくあるのは、webサービスのサイト訪問者が会員登録するまで、の流れをファネル分析で最適化したりする。

この場合、例えば以下のようなファネル構造と考えることができる。

  1. サイトの存在を知る
  2. サイトにアクセスする
  3. 会員登録ページに移動する
  4. 会員登録に必要な情報を入力する
  5. 確認メールを受信する
  6. メール本文にある認証完了URLをクリックする

このステップのどこを開始とし、どこを達成(=コンバージョン)と考えるか、はケースバイケースだが、ビジネス的な価値につながるステップをコンバージョンと置くのが良いと思う。

これらのステップのどこで離脱している人が多いかを計測することで、適切な打ち手を考えることができる。

さらに、ターゲットごとにトラッキング(追跡)できればなお良い。離脱している人たちに共通する特徴が見えるかも知れないからだ。

 

革新会計

リーンスタートアップでの革新会計(innovation accounting)という考えは、このファネル分析を新規事業の成長計測に使おうというものだと理解しています。

ポイントは、"数"や"売上"ではなく"率"でみるところ。ビジネスの成功につながる注目すべきコンバージョンは何かを考え、その達成率を向上させることを目標にする。つまり、"〇〇率"をKPIにする。さまざまな施策を打ちながら、KPIが狙った方向に上昇(もしくは下降)していく傾向があるかどうかで、新規事業の成長が上手くいっているか否かを判断するということ。

 

リアルな世界での話

上記の考え方は、リアルな世界でも適用できると思う。

例えば、サービスを売り込むときを例に考えてみる。

  1. メールでアポを申し入れる
  2. 日程を確定する
  3. 訪問して説明する
  4. 後日、問い合わせが来る
  5. 契約につながる

みたいなプロセスだとして、メールの文面を変えながら、アポの成功率が上がる文面にチューニングしていく、送信相手を変える、という事が当てはまる。さらに、訪問したときの説明の仕方(プレゼンのみ、資料渡す、movie見せる、など)による変化を計測するということもやれそう。

 

まとめ

要は、ちゃんと指標を定めて、それをモニタリングしましょうね、という事ですね。

リクルートさんのリボンモデルについて書かれた書籍でも、『勝ち筋』や『価値KPI』という言葉が出てきていましたが、同様の考え方なのだと理解しています。

リクルートの すごい構“創

リクルートの すごい構“創"力 アイデアを事業に仕上げる9メソッド

 

 

 

MovidiusとRaspberry Pi Zero Wでディープラーニング

Intel Movidius NCS をRasPi ZeroWで使ってみた話です

 

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はじめに

Intel Movidius NCSを手に入れた。正式名称はIntel Movidius Neural Compute Stickというらしいです。

こいつをUSBポートにぶっさすと、DeepLearningを高速化してくれるという代物です。

www.switch-science.com

 

当たり前ですが、何でもかんでも高速化出来るわけではなく、ディープラーニングの領域のうち、トレーニングは無関係です。トレーニングしたモデルを使った推論部分を高速化します。トレーニングによって出力されたモデルを、専用のSDKで提供されるコマンドを使ってNCS用にコンパイルして使います。

ですので、既存のソースコードそのまんまで、挿すだけで高速化という訳ではありません。また、対応しているディープラーニングフレームワークはCaffeかTensorFlowの二つになります(2018.09時点)。

こいつを手に入れて、まずはRasPi3で動かしてみました。とりあえず簡単なサンプルが動いたところで、どうせエッジコンピューティングやるなら、もっと安価で小型のラズパイゼロでやってみたいなぁという思いに駆られ、気がつけばAmazonでRasPi Zeroをポチっていました。こうして修羅の道に足を踏み入れてしまったのです。

 

今回やりたいこと

ラズパイゼロでディープラーニングを(そこそこ)高速に動かしたい。

流れ

  1. 学習用の環境構築(Docker for Windowsを使用した)
  2. RaspiZeroに推論実行用の環境構築
  3. 学習環境でトレーニングし、モデル出力(Kerasを使用)
  4. KerasモデルをTensorflowモデルに変換
  5. mvNCComplileコマンドを使ってTensorflowモデルをMovidius用にコンパイル(graphファイルが出力される)
  6. graphファイルを推論実行環境(RaspiZero)にデプロイ
  7. RaspiZeroで推論を行う

ざっくりこんな流れです。ようやくRaspi3でできていたレベルに追いつきました。本当にやりたい事(自分で何か作ってエッジで動かす)はここからですので、頑張ります。

力尽きたので、気が向いたら流れの詳細を書き足していきます。

解説

ネットにもなかなか情報がありませんでしたが、そもそもRaspberry Pi ZeroではNCSDKでのモデルコンパイルはできない事が分かった。でも、変換済みモデルを使って、MovidiusNCSでの実行(推論)はできる。

よって、学習&NCSDKモデル変換用の環境が別途必要になる。面倒だったが、そもそも本気でやるときは学習環境と推論実行環境は異なることになるので、よしとした。 

ハマったポイント
  • Movidius NCSDKのインストール方法がいろんなサイトに書かれているが、なんかGithubリポジトリがつながらなくなっていて、代わりにtarファイルをAmazonS3から取得する手順になっていたこと。git cloneに失敗するので、ブラウザで見てみて気づきました。どうも暫定的っぽいですが。
  • NCSDKが新しくV2が登場しているが、ネットの記事はV1のものも多く混乱した。
  • TensorFlowそのままではなく、Kerasを使いたかったが、MovidiusはCaffeかTensorFlowにしか対応していないのでKerasモデル→TensorFlowモデルへの変換が必要になりました。
  • 当初、RaspiZeroにMovidiusをぶっさすと再起動が走り、はまりました。結局USBバスパワーの電力不足だったようで、ACアダプタ付きのUSBハブを間に挟むことで解決しました。
  • (その後の追記)電力不足については、USBからの給電がデフォルトでは600mAらしく、1200mAに変更することでハブ無しで動くようになりました。やり方は、/boot/config.txtに、max_usb_current=1の設定を追記してラズパイを再起動するだけ。
  • Windows+Dockerの構成だと、ホスト側のUSBを認識させることができないので、Movidiusを挿して推論実行させることはできません。Docker Toolboxを使うとか、VirtualBoxUbuntuVMを起動して、とやればできるが、Docker for Windowsと共存できない(Docker使うときとVirtualBox使うときでいちいち設定を変更して再起動しないといけない)ので断念しました。ホント、最近の開発ではWindows使うとMacと比べてムダな作業が増えることが多い気がする。

 

参考にしたサイト

How to run Keras model on Movidius neural compute stick | DLology

主にこのサイトを参考にしました。使用するTensorFlowのバージョンが新しいので、Pythonコード中のKerasのimport部分を変更する必要があります。

from keras import layers, models

とかを、

from tensorflow.python.keras import layers, models

に変更します。

 

developer.movidius.com

 

AmazonEchoの醍醐味はスマートホームスキルにあり

久しぶりにAmazonEchoの話題。

少し前のことですが、Nature Remoがついに、スマートホームスキルに対応してくれました。

(ベータテスター参加で使っていたのですが、そのあとすぐに一般公開されました)

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スマートホームスキルとは

AmazonEchoで使えるさまざまな追加機能(スキル)には、いくつか種類があります。

と言っても、ユーザーから見ればあまり違いは分からず、開発者が意識することの方が多いのですが。

2018年4月時点では、以下の3種類から選択して開発することになります。

 

カスタムスキルというのは、会話モデルを1から考えて作り上げるもので、汎用性が高い反面、ユーザーが話すであろうさまざまなフレーズをある程度想定して設定する必要があります。Alexaは、設定されたサンプル発話をベースに学習し、ユーザーの話す内容を処理に振り分けます。

 

これに対して、スマートホームスキルでは、スマートホーム(主にリモートコントロール)というコンテキストのためのサンプルフレーズが事前に設定されています。開発者は、会話モデルを設計して、設定する必要がありません。

 

で、何が便利なのか

ここまでは開発者目線の話。

ユーザーからして1番の違いは、『スマートホームスキルでは、スキル名を言わなくてもよい』ということです。

いざ使用してみると、ユーザー体験としてこの差がとても大きいと感じました。

 

カスタムスキルでエアコンONできるスキル(仮にスキル名を"俺リモコン"とします)を作った場合、「アレクサ、俺リモコンでエアコンつけて」と話しかける必要があります。

スマートホームスキルでは、「アレクサ、エアコンつけて」でOKです。

この"俺リモコン"の部分が邪魔なのです。Amazon Echoというか、Alexaでは、基本的に会話モデルを学習し、多少の表現の違いは吸収してくれ、これがAIスピーカーならではの強みでもあります。

しかし、スキル名の部分は、キーワード扱いなので、間違わずに発話しないといけないですし、そもそもスキル名なんだっけ?となりがちです。

※実際には、発話するのはスキル名ではなく、呼び出し名なのですが、ここでは触れません

 

今後に期待

便利なスマートホームスキルですが、まだまだ足りない部分があります。そもそも、スマートホーム向けなのでそれ以外のことを実現したいスキルでは使えません。

また、スマートホーム用途でも、事前に用意されている会話モデル以外のことはできません。例えばエアコンのモード切替などは対応していません。

 

※2018/04/28

近々、Alexaの機能強化が行われ、スキル名なしでも適切なスキルを起動して対応してくれるようになる予定らしいです。ただ、日本での公開はしばらく先になりそうです。

デザインシンキングとは何だ

デザインシンキング、デザイン思考

デザインシンキング、デザイン思考を最近よく耳にします。まあ感性の高い人たちにとっては今さら!?というはなしなのですが、私の周りは非常に感性の低い組織なので、、、。

 

さて、では、デザインシンキングとは、何ですか?

突っ込んで聞かれるとドキッとしてしまう質問のひとつです。何やら正体がつかみにくいモノです。

 

デザイン思考が世界を変える (ハヤカワ・ノンフィクション文庫)

デザイン思考が世界を変える (ハヤカワ・ノンフィクション文庫)

 

 



イカの場合

イカって何?と聞かれたら、

『スイカは人の頭より少し大きいぐらいの大きさで、緑と黒のしま模様の固い皮で覆われていて、中の赤い果肉を食べると甘い果物です。』という説明でまぁだいたいスッキリします。要するに、スイカは果物(の一種)ということになります。(野菜でしたっけ、、。)

 

ところが、デザインシンキング、デザイン思考となると、ググってみてもなかなかこれだ!という説明に出会えません。と、少なくとも私は思っています。

 

デザイン+シンキング??

そもそも、違和感があるのが"デザインシンキング"ということば。design thinking。うーん。。。分からん。

ロジカルシンキングは、英語でlogical thinking。直訳すると"論理的な思考"となり、思考法の1つであると言えそうですし、実際にその理解で良いでしょう。

対して、デザインシンキングってなると、design thinking 。designは動詞か名詞、thinkingはこの場合、"考え、思考"という意味の名詞と捉えるのが自然です。で、デザインという言葉を少し補足して、デザインにおける思考法。とかデザインにおけるマインドセット。と説明するようにしています。

 

そう考えると、『デザインシンキングやります』という表現は誤りですね。デザインシンキングやります、とかデザインシンキングを取り入れますが正しい表現だと思うのです。

 

デザインって?

そもそも、デザインということばが日本では限定的な意味で捉えられることが、デザインシンキングって何だ?となる原因のひとつのように思えます。

デザインシンキングというのは、デザインにおける思考法(というよりマインドセット)と言いたくてつけた名称なのですが、日本ではデザイン=アート、に近い理解なので、ここでまたつまづくわけです。図案や外観に限らず、何かを設計することが本来のデザインの意味のはずですよね。

 

 

必須ではないもの

誤解を恐れずに言うと、以下のことは、デザイン思考、デザインシンキングとして必須ではありません。

ポストイットを使う

・メンバーが一堂に会してワーッとディスカッションする

・ラフな服装で取り組む

 

これらは、デザインシンキングの本質ではありません。デザインシンキングをデザインシンキングたらしめている核となるモノではありません。

 

デザインシンキングは万能ではない

デザインシンキングは、『問題解決のアプローチのひとつ』です(と、私は自分なりに定義することにした)。特徴として、問題の起こっている現場や人に対して深く理解する(共感)ところから始めること、が挙げられます。

問題と、その問題で困っている人を深く理解し、本当に解決すべき問題をあぶり出し、簡単なプロトタイプで小さく仮設検証と学習、新たな気づきを繰り返して進めます。

そうすることで、本当に解決すべき問題を、当事者にとって好ましいやり方で解決することを目指します。

 

しかし、ビジネス要素には全く言及していません。

なので、デザインシンキングで導き出したアイデアが、ビジネスとして儲かるモノになる(=マネタイズできる)か、は別です。ココをわかっていない人が多いです。

ここを分からないままに、デザインシンキングに過剰な期待を抱き、新しいビジネス企画に中途半端に取り入れようとして失敗する、というケースを見かけます。

社内の問題を解決する上ではデザインシンキングはそれ単独でも有効です。しかし、新しい製品やサービスとして儲かるものを考える場合には、デザインシンキングだけでは不足しています。どこでお金を得るか、いくら支払ってもらえそうなのか、そのとき収支バランスはプラスなのか、、、。ビジネスとして成立させるために必要な要素は他にもたくさんありますが、デザインシンキングはそこはカバーしていないのです。決してデザインシンキングがダメということでは無くて、新しいビジネスを創出するときにデザインシンキングだけでは足りない部分があるんだ、ということを知っておく必要がある、ということです。

 

なんかとりとめのない文章になってしまいましたが、このぐらいにしておきます。

自分用のメモ

あくまで自分用のメモです

いろんなことばの定義や調べたことを覚え書きとして残しておくためのページ

 
ビジネスモデル
  • ミニマムな定義としては、お金をどうやって儲けるか。誰に何を売ってお金をもらうのかということ。『ピクト図解』で表現すると良さげ。
  • 広い定義としては、上記に加えてどういう顧客にどんな価値を提供するのか、であったり、顧客との接点(チャネル)やコスト構造などを含む。ビジネスモデルキャンバスの各ブロックの内容に相当する。『ビジネスモデルキャンバス』で表現すると良さげ。
コンセプト
  • サービスや活動の全体を貫く方針、基本理念を文章で表現したもの。あえて文章としておく。
  • ≠キャッチコピー。キャッチコピーはコンセプトを短い言葉やワンセンテンスで伝えるためのもの。なのでコンセプトの方が上位概念である。
  • コンセプトは“自然と人工の調和”です。というときも、実際は詳細な補足説明があるはずで、それも含めて初めてコンセプトとして成立する。なので、コンセプトを一文や短い言葉のみで表現することのみに注目すると失敗する。
  • とはいえ、説明する際やプレゼンにおいては、「今回のイベントのコンセプトは○○です」という表現をする。

 

開発の工程定義

いちおうシステムエンジニアなので、ときどきは工程を意識したお仕事もします。そんなとき、自分なりにプロセス定義を持っていないとクライアント企業と会話が空中戦になるので整理。

 

個人的に好きな工程(フェーズ)定義
  1. 企画
  2. (業務)要件定義
  3. (システム)要件定義
  4. 基本設計
  5. 詳細設計
  6. 実装、プログラミング
  7. 単体テスト
  8. 結合テスト
  9. システムテスト
  10. 運用テスト

以降、システムリリースを経て運用フェーズとなる。

最近苦労したのが、システムということば。ITシステムを意味するときもあれば、仕組み全体としてのシステムを指すときもある。

なので、要件定義をあえて細かく区切りました。ビジネスとか、サービスとしてとらえたレベルでの要件と、それを実現するために必要なITシステムに求められる要件を分けるべきだと考えました。

結局このあたりは正解とか唯一の答えは無いと思っていて、ウチではこう考えています、こう呼んでいます、というのを資料ベースで認識合わせするしかないです。

 

中国でWeChatペイメントしてみた

12月に、また中国に行きました。前回は7月末だったのですが、今回は12月ということで、かなり寒いです。

さて、前回の中国出張のときから気になっていたWeChatでの支払い(WeChatペイメント)にチャレンジしてみました。

 

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WeChatについて

何それ?

WeChatというのは、 中国のメッセージングアプリで、日本のLINEのようなものです。ですが、WeChatは単なるメッセージのやりとりだけでなく、タクシー配車サービスと連携していたり、以前の記事で書いたMobikeというシェアサイクルサービスを利用することもでき、さまざまなサービスのプラットフォームとなっています。

日本のLINEもプラットフォーム構想を打ち出していて、宅急便の再配達の申し込みなどができますが、WeChatはそれをさらに充実させて、かつ国民に広く普及している、という点が特徴です。中国ではスマホ所有者の90%以上がこのWeChatアプリを使っていると言われています。

 

日本では

日本では、LINEでもLINE Payという機能がリリースされていて、支払いに対応しているのですが、まだまだ普及はしていないように感じます。ApplePayやその他の電子マネーもいろいろありますが(多すぎるぐらい)、どれもまだまだ浸透しているとは言いにくい状況だと感じています。

 

使い方

使い始めるには

まず、WeChatアプリをインストールします。iPhoneですと、日本のアプリストアからインストールできます。 

ただし、注意点があります。日本のストアからインストールしたアプリはデフォルトでは制限がかかっているらしく、ペイメント機能に関するメニューが表示されません。また、本来は中国の銀行口座との紐付けが必要になります。ですが、誰かからWeChatで送金してもらうことで日本版アプリで、かつ銀行口座が無くてもWeChatPayが使えるようになります。

詳しくはこのあたりのサイトを参考にしてください。

clifehack.com

 

私は現地の知り合いに現金で100元を渡し、知人から私のWeChatアカウントあてに100元を送金してもらいました。

WeChatアプリ下部の「本人」タブを開き、[ウォレット]が表示されればOKです。

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利用方法

WeChatに対応しているお店では、WeChatのアイコンが掲示されていたり、支払い用のQRコードが掲示されていたりするので分かります。

店員さんに「ウェイシン(=微信)」と言うと分かってくれます。"微信"とは、WeChatの中国での正式名称で中国人はみな、「WeChat(ウィーチャット)」とは言わずに、ウェイシンと言います。

 

お店にQRコードが掲示してある場合

この場合は、自分のWeChatアプリで店のQRコードを読み取り、表示された画面で支払い金額を入力し、確定ボタンをタッチします。支払パスワードを要求されるので、6桁のパスワードを入力すると、支払いが完了します。

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コンビニなどの小さな店舗ではこのパターンが多かったです。

 

お店側に自分のQRを読み取ってもらう場合

こちらはお店側の人がスマホもしくはQRリーダ(バーコードリーダも)で読み取る場合です。セブンイレブンやスタバなど、ある程度ちゃんとしたお店だとこのパターンが多いようです。

この場合は、WeChatアプリを開き、本人->ウォレットの画面で、左上の[マネー]をタップして表示される画面を、店員さんに見せます。すると、店員さんが画面に表示されているコードを読み取り、支払いが完了します。

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この画面を見せるだけ。

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いずれの場合も、支払ったあとすぐにアプリに通知が来て、取引履歴が残ります。とても便利です。どこでいくら使ったかが、アプリ上で一目瞭然です。

 

友人に送金する場合

ごはん代を割り勘したときなど、日本だと1人2000円ずつね〜。みたいな感じで現金をやり取りしますが、これもWeChatで対応できます。

アプリから友人を選び、画面下部のプラスボタンをタップして、

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送金をタップします。

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金額入力画面が表示されるので、入力して送金を実行するだけ。細かいのがないからあとで、、みたいな事が無いので非常に便利です。

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送金のやりとりもチャット上に残り、相手が受け取ったかどうか分かります。

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最後に

現金よりもWeChatな理由

日本は現金の信頼性が高く、治安も良いためか、現金での支払いが圧倒的に主流ですね。

アメリカではコンビニでのちょっとした買い物もクレジットカードで支払う人が多かった記憶があります。これは、現金を店に置きたくない、ということも理由の1つのようです。多額の現金を置いておくと強盗に狙われますので。

そして、中国では現金でもクレジットカードでもなく、WeChatやアリペイ(アリババの決済サービス)が主流という感じです。

その背景として、中国でもアメリカなどと同様に、現金はあまり扱いたくない(偽札や安全性の面で)が、かといって国民のかなりの層が、クレジットカードを持てない人たちであるといった事情があるのではないかと考えています。

クレジットカードは信用取引なので、使った分のお金を後払いする形です。でも、収入が安定しない人は信用が低く、カードを使った分、ちゃんと支払えるかが怪しいので、クレジットカードを持っていないのです。

 

その点、WeChat Payなどは、銀行口座と紐付けてチャージする形で電子マネーを使えるようになるので、借金ではありません。自分が現在所有しているお金以上の支払いはできません。銀行のデビットカードと同じですね。

現金を直接扱わず、かつ信用のない人々でも使えるところがここまで普及したポイントなのでしょう。

 

導入も簡単

もうひとつ、WeChat Payが広く普及している理由は、店舗やサービス提供側の導入コストの低さ、簡易さだと思います。

クレジットカードや日本の各種電子マネーWAONとかEdyとかいろいろ)の決済に使用するような専用リーダーは不要で、QRコードを読み取るだけなので、初期コストほぼゼロで導入できます。

また、最近は、店側にQRリーダーが無償で配布され、それをPOSにつないで使用している店舗もあるようです(たぶんスタバはこのパターン)。

 

日本でもWeChat Payのような便利なサービスが普及するといいですが、やはり有力候補はLINEになるのでしょうかね。個人的には、LINEかApplePayかなと思っています(Googleもかな?)。理由は、やはりできるだけ簡単に使えるから。AppleGoogleだとスマホそのものやOSと統合できるので少ない操作で決済できそうです。もしくはLINEのように普段から使うアプリで、わざわざインストールしなくても皆が使っているものが広がりやすいと思います。ですが、日本におけるLINE以上に、中国でのWeChatの普及率はすさまじいです。通信キャリアやOSに依存せず、かつ日本企業のプラットフォームアプリが出てくると面白いですね。(楽○は勘弁して。。。)

 

Amazon Echoがやってきた(後編)

後編として、開封の儀と、使ってみての米国版との違いなどを書いてみます。

 

開封の儀 

Amazonから荷物が届いたので、さっそく開封。

こんな感じの箱です。アメリカ版と基本的には同じですが、説明や対応企業などが、ちゃんと日本版になっています。

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 箱の上部から開けます。ツマミのような部分を持って、ズズッと引き出すように取り出します。

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中身を全部出したところ。マニュアルなんかは本当にペラペラです。最初の接続の説明ぐらいで、あとは基本的にはアプリの画面とechoがしゃべってくれる内容にしたがって初期設定を進めて行くだけです。

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alexaアプリを起動し、画面の指示に従ってecho自体のWiFiにつなぎます。接続すると、画面が自動的に切り替わるので、家庭で使っているWiFi の接続情報を設定します。

テスト接続が成功すると、セットアップ完了となります。

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「アレクサ」と呼びかけることで本体上部のリング状のライトが青白く光り、反応していることが分かります。ですが、別に反応を待たずにしゃべりきってしまって大丈夫です。

「アレクサ、今何時?」とか「アレクサ、タイマーで5分測って」とかしゃべることでやり取りできます。

 

音楽に関しては、狙いどおりの曲をかけるのはまだまだ難しいですね。着メロバージョンやインストゥルメンタルなどの複数バージョンあるとき、残念な結果になります。

 曲名などを一覧から選んだり、細かく指定するようなときはアプリのGUIを使うのが適していますね。

ボイスコントロールにもGUIにもそれぞれ長所があるので、無理にすべてを音声でやろうとするのがそもそも間違いなのでしょうね。

ちょっとしたことを手を使わずに「ながら」で実現できるのはかなり便利で、スマートホームとの相性は良いと思います。

 

米国版と比べてみて

さて、日本に上陸したAmazon Echoとalexaですが、もともと持っていて使っていた米国版とは、違いがあることに気づきました。

  •  個人の音声識別がまだ使えない
  • 設定リストが少ない
  • 動画サービスが選べない

などなど。

 

個人の音声識別が使えない

米国版では、家族で使う場合などに個々人の声を学習させておき、識別することができます。これにより、「私のカレンダーに登録して」や「私のタスクに追加して」というだけで、それぞれの予定やタスクに追加できます。

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また、ショッピング機能を特定のユーザーの発話に限定することもできて、子供やテレビによる誤発注を防止できます。

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設定項目が少ない

米国版と比べると、使えない機能や設定がいろいろあります。

上は日本版です。メニューを開くと、ミュージック〜スマートホームの4つのコントロールが可能です。

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同じ画面を米国版で見てみると、[ルーチン]という項目があります。これは、一連のアクションを事前に登録しておき、一括で呼び出せる機能です。

例えば、[出かける]のルーチンとして、天気予報と交通状況をアナウンスし、テレビと照明をオフにする、と設定しておけば、出かけるのルーチンを呼び出すだけで、これらを全て実行してくれます。便利。

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[設定]メニューを開いたときも、こんなにいろいろな項目がありますが、[交通情報]など、日本版ではまだ表示されていない項目があることが分かります。

日本版でも順次使えるようになると思いますので、今後に期待ですね。

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動画サービスが選べない

個人的にはこれが痛かったです。我が家ではKindle Fire TVを愛用していて、echoから音声で操作したかった。。

 

こちらは日本版の[ミュージック&本]メニューを開いた画面。現時点では、選べるのはミュージックのみ。

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こちらは米国版アカウントの場合。ビデオ、ミュージック、本の3つのタイプのメディアに対して設定やコントロールができる。

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まだまだこれから

米国版を触っていた自分にとっては少し残念な状況です。リストなどはToDoistアプリと連携するようにしていたので、日本版で出来ないとなると、面倒です。

とはいえ、ずっと対応されないということは無いと思うので、対応されるのを待つことにします。

GoogleHomeが日本でリリースされたので、Amazon Echoも予定を繰り上げてリリースをしたのではないでしょうか。なので、最低限の機能しか使えないのかなぁと。たぶんですが。

日本より1カ月ほど早くリリースされたインド版は、このあたりどうなんでしょうかね??

 

 

Amazon Echo (Newモデル)、チャコール (ファブリック)

Amazon Echo (Newモデル)、チャコール (ファブリック)

 
Amazon Echo Dot (Newモデル)、ブラック

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