12/17 に行われた「さくさくテキストマイニング#6」 に参加してきました。

テキストマイニングとは、例えば製品の評判をweb上のテキストから抽出したり、 大量のアンケートテキストを分析するために用いられる技術です。 特にマーケティングの場で多くの利用例があります。

さくさくテキストマイニングは、テキストマイニングについて興味のある人を対象として、 入門レベルから最新の要素技術や適用事例についての話が聞ける勉強会です。 今回はその6回目になります。

私は第１回と第２回に参加しましたがしばらく多忙で参加できず、 今回久しぶりの参加でした。

以下、発表を聞きながら取った個人的なメモを公開します。（ところどころ完全に抜けているのはご容赦ください）

入門セッション @AntiBayes さん

概要

• テキストマイニング必須用語を20分程度で紹介

毎回恒例となっている、初心者向けの入門セッションです。

分かりやすいスライド資料が公開されているので、詳しくはそちらを見てください
http://www.slideshare.net/AntiBayesian/ss-10620456

ツイートからユーザーをクラスタリングできる？ @gepuro さん

発表資料: http://www.slideshare.net/gepuro/clustering-of-user

概要

• ツイートからユーザを分類できるかやってみた
• 結果: 文字2-gramで非階層型クラスタリングしたらうまくいった

(すみませんが、途中からメモを取りはじめたのでこのセッションのメモがありません)

テキストマイニングのイメージと実際 @AntiBayes さん

発表資料: http://www.slideshare.net/AntiBayesian/ss-10620707

概要

• (Hadoop × ビッグデータ × データマイニング) のイメージとギャップについて

メモ

• Hadoop
  
  • hive を使えば Hadoop は簡単に使える
  • HiveQLの例:
    

       select count(*) from table limit 10
       



• ビッグデータ
  
  • ビッグデータがあっても、どのような指標を作ったり解析したりするかを誤れば何も得られない
    
    • 統計的素養が必要
  • ビッグデータでデータクレンジングは無理
    
    • どうしてもやりたければログ出力部分の設計変更が必要


• 統計解析の基礎
  
  • 例：「給料の増加がパフォーマンスの向上に繋がるかどうか」を調べる
    
    • 操作変数: 給料
    • 説明変数: パフォーマンス
    • 統制変数: それ以外


• ソーシャルアプリのテキストマイニングで苦労したこと
  
  • 原理的な対立が存在
    
    • ゲーム制作側: 新規要素を入れるのが仕事
    • データマイニング側: 要素を統制するのが仕事
  
  
  • 事例1: テキストからトレンドを知りたい
    
    • →外的要因多すぎ
      
      • 新ゲームがリリースされると、それに関連した単語の頻度が急増する
      • ログ出力失敗してる
      • ログ出力の頻度が変わる
  
  
  • 事例2: アクセス端末を調べよう
    
    • →いつのまにかパターンが増えてる
      
      • (PC, 携帯電話)
      • (PC, 携帯電話, スマートフォン)
      • (PC, 携帯電話, iPhone, スマートフォン)
      • (PC, 携帯電話, iPhone, スマートフォン, タブレット)
  
  
  • 事例3: 商品の効果測定をしたい
    
    • →商品が途中で増える、なくなる、単位すら変わる

「分析とは」～モバイル検索の現場より～ @stsuji0303 さん

概要

• 携帯電話向け検索エンジンの改良をした

メモ

• 携帯電話で検索されることの多い語彙
  
  • 季節行事: 初詣, 花見
  • 大規模なイベント: 五輪, サッカーW杯, 甲子園
  • 時事ネタ: テレビで話題になった商品や芸能人
  • ナビゲーションクエリ(特定のサイトの検索)も多い
• どんなクエリに対してどんな結果をどうやって出すか？
  
  • 元データ
    
    • 1,300万行/日 * 365日 * 3年の生ログ
    • date,time,word,UA
  • クエリには同義語、誤記も含まれる
  • 人手で作成した辞書とシソーラスを用いて生ログをクレンジング
  • 時期的な偏り × 検索クエリ数で分類
    
    • 時期的な偏りが大きい AND 検索クエリ数が多い → 短期集中イベント型
    • 時期的な偏りが小さい AND 検索クエリ数が中程度 → レストランの検索など携帯電話ならではのシーンが多く含まれる
  • この２つのパターンを中心に、ユーザの欲しいであろう情報を出す
    
    • 「新宿 初詣」で検索したら、検索結果の上に新宿近辺の神社の情報を表示する
• テキストマイニングの良いところ
  
  • 客観的で定量的なデータを、誰がやっても取れること
  • グループインタビューは、まだ存在しないサービスに対しては向かない
• 分析には目的がある
  
  • 目的：ユーザの利用動向を知ること
  • 手段：過去の検索クエリをマイニングし、可視化する

(ここから先３件のセッションはメモを取り損ねました)

スタート形態素解析 @todesking さん

発表資料: http://www.slideshare.net/todesking/ss-10621137

概要

• MeCab のデータを使って形態素解析器を作ってみた

ソースコード: https://github.com/todesking/okura

@unnonouno さん

概要

• 大規模データに対してオンライン学習可能な Jubatus について

http://research.preferred.jp/2011/10/jubatus/

@sleepy_yoshi さん

概要

• 時空間情報を用いて検索を行う新しいインタフェースを備えた Android アプリ「エリアダス」の紹介

公式サイト: http://www.facebook.com/areadas

那須川さん

概要

• テキストマイニングとは何か
• 何が重要か
• 従来の技術と何が違うか
• 活用事例

「テキストマイニングを使う技術/作る技術」の著者の方です。

IBM で TAKMI というテキストマイニングツールを開発されています。

メモ

• テキストマイニングの本質
  
  • 個々のテキストを読んだだけでは得られない知見を獲得する
    
    • どのような問い合わせが多いのか
    • どのような問い合わせが増えているのか
• 長所
  
  • 膨大な量のデータが利用可能
  • 全体的な傾向が分かる
• 短所
  
  • 導入に工夫が必要
• 人手による分析との違い
  
  • テキストマイニングの目的は「気づき」を得るため
    
    • 人手で集計していた結果を自動化しようとすると失敗する
  • 出てきた結果に含まれるノイズに対する理解が必要
• 件数ではなく分布の偏りと変化を見る
  
  • 再現率が50%以下でも、他と比較することで有意な結果が得られる
• アクションに繋がるテキストマイニング
• 世の中には活用されていないテキストデータが溢れている
• 対象データと目的に応じた分析設定の試行錯誤
  
  • 「必ず何かが出てくる」と信じて深堀りする
• 結果が出るまでに時間がかかることを納得してもらうことが大事
• 最近作っているもの
  
  • 「週刊感動」 iPhone アプリ
  • テキストマイニングで出てきたキーワードを翻訳する→多言語化

(発表時は実際にデモを見せながら実例を交えて説明されていましたが、メモではそこは割愛しています。活用事例についても同様です)

• Togetter http://togetter.com/li/228854
• 第6回さくさくテキストマイニングに参加しました #SakuTeki – nokunoの日記

１．はじめに

AR（拡張現実）というキーワードを聞いたことのあるけれども、実際に何ができるのかよくわからないという方も多いかもしれません。マーカーに対しカメラをかざすと3Dのキャラクタが表示されるといったようなプロモーションや遊びのための技術だけでなく、スマートフォンやハイスペックなPCの普及により、ARが利用される場面が増えてくると思われるARについて、今回のメールマガジンでは技術の概要や活用事例に触れながらご紹介をしていきたいと思います。

２．AR（拡張現実）とは

AR（拡張現実）とは現実の世界に画像、文字、音声といった情報を重ね合わせる技術です。

ARの研究は1990年ころから本格的にはじまりました。当時は、ARを実現するためには大掛かりなコンピュータが必要であり、戦闘機のパイロットが使用するヘルメットのヘッドマウントディスプレイといった軍事目的や医療分野などでの用途として研究されていました。近年になり、PCの性能の向上やスマートフォンの登場により一般の消費者が利用、購入できる機器でもARの利用を行えるようになったことや、ARToolkitのようなライブラリが開発されたことにより、様々な分野での使用されるようになり始めました。

ARというと画像を重ねて表示する技術と思われがちですが、視覚をはじめ聴覚や嗅覚、触感といった人間の知覚すべてが対象となります。

聴覚を対象とした身近な例としては、カーナビゲーションシステムも広い意味でARの技術を利用しているといえます。カーナビは、GPSにより取得した位置情報を地図上に反映することで、現在どこを走行中なのかを運転者にわかりやすく情報を提供するとともに、音声ガイドによりどこで曲がるのかや渋滞が発生しているといった情報を現在位置をもとに運転者にリアルタイムに伝えることにより、運転をサポートしています。その他にも聴覚を対象としたARとして、LookTelというアプリケーションで、視覚障がい者向けにカメラに写ったものが何であるか音声で読み上げガイドするものもあります。

視覚、聴覚、嗅覚も対象になるとはいえ、現時点ではARを実現するための装置としてはPCやスマートフォンが利用されることが多く、これらの機器には香りを発生させる機能等がついていないため、現在ARの技術として利用されているほとんどのものが、画像やテキスト、音声を利用したものとなっています。

３．ARの利用方法

ARの種類は「画像認識型」と「位置情報型」の2つのタイプにわけることができます。それぞれのタイプの特徴を簡単に紹介します。

■画像認識型

マーカー型

マーカーと呼ばれる定型フォーマットを認識し、マーカーのパターンに応じたデータや画像をユーザの画面上に表示させることができます。検知精度を向上させるためにシステムが検知処理を行いやすい定型フォーマットのマーカーを利用するのがこのタイプです。

• ARToolkitなどの、ライブラリが存在するため開発が比較的容易
• マーカーを起点に表示させるため、表示位置などの精度が高い
• マーカーが存在していれば、場所を問わず利用できる
• 暗い場所などでは、画像認識の精度が落ちるため利用できない場合がある
• マーカーのデザインが限定される

マーカーレス型

　基本的な原理はマーカー型と同じですが、異なる点はマーカー型のような開発ライブラリで決められたフォーマットに従う必要はなく、企業のロゴや商品パッケージなどをマーカーの代わりに利用することができます。また、特定の画像をマーカー代わりにするのではなく、画像の特徴点を抽出しその特徴点の変化を捉えることで3D空間のマッピングを行い、その空間内に画像を合成するという手法もあります。マーカーに比べシステムが判別をしやすいフォーマットではないため、画像解析の精度や処理のパフォーマンスの点において技術的難易度が高くなります。

• マーカーのような特定のフォーマットに従わなくてもよい
• マーカー代わりにするものが、特徴の少ないものであると認識できない可能性がある
• 暗い場所などでは、画像認識の精度が落ちるため利用できない場合がある
• マーカーレス型のARライブラリがないため、開発難易度が高くコストもかかる

■位置情報型

スマートフォンに搭載されたGPSや電子コンパスを利用し、ユーザの位置や向いている方向を取得し、位置情報に応じたデータや画像をユーザの画面上に表示させることができます。

• GPSを利用できる環境であれば、マーカー等を必要とせずどこでも利用が可能
• データの表示位置はGPSの精度によるため室内や地下などでは精度が落ちる場合がある
• GPSを利用することで、場所に関連付けをしたデータをユーザ間で共有が可能
• ARライブラリがないため、開発難易度が高くコストもかかる

４．ARを実現する技術

５．ARで何ができるのか

ARという技術が身近になることによって、どのようなことができるようになるのかについて活用事例を交えながら説明していきたいと思います。現在ARの主な利用方法としては、「知る」「試す」「楽しむ（遊ぶ）」の3つに分類ができます。

■楽しむ（遊ぶ）：
　　　　宣伝やゲームとして利用するタイプのものです。

６．今後の展望

ARを利用するメリットとしては、現実空間に情報を付加して表示するため、情報を直感的に伝えやすいということがあげられます。また、利用方法が知りたいものに対しカメラをかざせばよいといったように、操作が簡単かつ手間がかからないため、ユーザが知りたいと思った次の瞬間に情報を提供できるといった手軽さもあります。

現在は、どのようにARを実現するかという技術的な課題に対し取り組んでいる状況ではありますが、ARToolkitなどの、ライブラリが充実してきたことから、徐々にマーカー型のARに関してはどのようなコンテンツをのせるのかといった具体的な利用用途を考える実用段階に入りつつあります。

こうしたことから、今後ARはユーザに対し情報を伝えるための有効な手段として、ますます利用される場が増えてくるのではないかと思われます。

ウェブ上で数式を扱う方法として、以下のトピックについて簡単に紹介します。

• MathML
• mathTeX
• MathJax
• Sphinx
• Google Chart API
• iTeX2Img
• CLSI
• Sage
• Wolfram Alpha

MathML

MathMLは数式を 記述するためのマークアップ言語です。MathMLをXHTMLに埋め込むことで、ブラウザ上に数式を表示することが出来ます。但しIEではMathPlayerプラグインが必要となります。数式の出力結果はブラウザや環境に依存します。

MathMLには数式のレイアウト構造を記述するプレゼンテーション・マークアップと、数式の意味的構造を記述するコンテンツ・マークアップの2種類があります。ギリシア文字などの記号は、HTMLエンティティを用いて表します。したがって対応するエンティティが存在しないような記号は、MathMLで表すことが出来ません。またコンテンツ・マークアップで定義されている関数や演算子は初等的なものに限られます。

複雑な数式をMathMLで人手で書き下すのは煩雑な作業となるため、FireMathやMathematicaなどのソフトウェアを利用してMathMLを出力するのが現実的な方法でしょう。

MathML以外に、数式の意味的構造を記述するマークアップ言語としてOpenMathがあります。OpenMathはContent Dictionaryと呼ばれる数学的構造の辞書を備えており、この辞書を拡張することにより様々な数学的分野に対応することが出来ます。現時点でOpenMathをレンダリングするブラウザはありません。次バージョンのMathMLではOpenMathとの連携が進められているようです。

mathTeX

数式を画像で表すことにより、環境によらず同じ見た目の数式を表示する事が出来ます。使用できるフォントや構造の制限もありません。

数式の画像を作成するためには、LaTeXを使用するのが一般的です。TeXファイルをコンパイルし、画像ファイルに変換する事により数式画像が得られます。しかし数式の数が多い場合や、スタイルを調整しながらドキュメントを編集したい場合には、このような方法は適していません。

mathTeXはこの手順を自動的に実行して、LaTeX表記の数式から画像ファイルを生成するためライブラリです。mimeTeXの後継として位置付けられます。mathTeXを実行するためには、TeX環境を構築しておく事が必要です。MediaWikiやWordpressでは、プラグイン中でmathTeX を利用することで記事中のTeXソースコードを自動的に画像で置き換えることが可能となります。とは言え、TeX環境の構築をしたくない場合もあるでしょう。Wordpressの場合には、wordpress.comのLaTeXサーバを利用して記事中に数式を埋め込むためのwp-latexというプラグインが準備されています。

MathJax

MathJaxはウェブフォントを用いて、HTMLファイル中に埋め込まれたLaTeXのコードを数式に置き換えます。ブラウザ側の設定は何も必要ありません。 現代的なブラウザはほぼ全てサポートされています。 jsMathの後継として位置付けられます。

JavaScriptファイルを読み込むだけで動作するので、WordPress, MediaWikiなどのコンテンツ中に数式を埋め込むことも可能です。 WordPressの場合にはMathJax-LaTeXというプラグインが準備されています。 ウェブフォントはCDN上のものを利用する事も可能ですし、自前のサーバで配信しても構いません。

非常に綺麗な数式が表示されます。ウェブフォントを用いているので(固定的なサイズの画像とは異なり)周囲のフォントサイズに応じて適切なサイズに調節されます。 数式を拡大表示したり、ソースコードをLaTeX, MathML形式で表示したり、コピーする事も可能です。 ウェブフォントの換わりに、MathMLを使用することも可能です。

MathJaxはreST形式(テキスト)で記述するドキュメント生成ツールであるSphinxの中でも使用する事が出来ます。

American Mathmetical Society, Americal Physics Society, Elsevierなどがサポートしていて、 MathSciNet, INSPIRE, MathOverFlowなどのウェブサイト上で採用されています。 学術系においては事実上の標準仕様になっていると言っても差し支えないでしょう。

Sphinx

SphinxはreST形式のテキストファイルをHTML形式やLaTeXなど様々なフォーマットに変換します。Sphinxと一緒にMathJax (あるいはjsMath)を用いることにより、reST形式のテキストファイル中に埋め込まれた LaTeXソースコードが自動的に数式に変換されます。 SphinxをMathJaxを用いる事により、数式を含んだドキュメントを容易に(テキストファイルとして)作成し、HTML/PDFなどの形式で出力することが出来ます。

Google Chart API

Google Chart APIはチャート画像を生成するためのウェブAPIであり、LaTeXフォーマットを利用した数式画像の生成にも対応しています。この機能はGoogle Docsにも組み込まれていて、Googleのアカウントを持っていればすぐに試してみることが出来ます。

iTex2Img

iTex2ImgはLaTeXのソースコードから数式画像を生成するウェブサービスです。 生成された画像をダウンロードする他に、ウェブページに埋め込むためのリンクURLが生成されます。 ちょっとした数式をウェブサイトに埋め込んだり、 Twitterからリンクするなどの利用方法が考えられます。

CLSI

common-latex-service-interface (CLSI) はLaTexドキュメントをコンパイルし、他のフォーマットに変換して返すインターフェースです。LaTex LabはCLSIを利用してLaTeXエディタをウェブアプリケーションとして実現しています。プレビューサイトであるlatex.orgではGoogle Docs上のLaTexドキュメントを編集、およびコンパイルすることが出来ます。

Sage

Sageはオープンソースの数式処理ソフトウェアです。Sageはさまざまなオープンソースソフトウェアと、それらを統一するpythonベースのインターフェースから構成されます。Sage NotebookではSageをウェブ上で使用することが出来ます。ノートブックにはSageの入出力に加えて、HTMLタグやLaTeX表記の数式を挿入することが出来ます。この場合、数式はノートブック上では画像として表示されます。Sageの出力としてチャートを描画する事も可能です。Sage Notebookで作成したノートブックはウェブ上に公開することが出来ます。

Sage以外にも、MathematicaではノートブックをHTML形式を含むさまざまなフォーマットで出力することが出来ます。

Wolfram Alpha

Wolfram AlphaはMathematicaの開発元であるWolfram社が開発・運営する質問応答システムです。Wolfram Alphaの入力フォームに(Mathmatica表記の)数式を入力すると、その処理結果や関連情報が表示されます。表示された結果はPDFファイルとしてダウンロードすることが可能です。

補足 (LaTeXのおける数式表記)

LaTeXに馴染みのない方のために、サンプルコードを上げておきます。

\left(i\gamma^\mu \partial_\mu -m\right)\psi(x) = 0

というソースコードをコンパイルする事により、次のような数式が得ることが出来ます。

１．はじめに

今年初めのメールマガジンでスマートフォンについて触れましたが、スマートフォンの
普及の裏では、WEBサイトを構成する言語であるHTMLの標準がここ数年で大きく変動し
つつあります。
2012年に勧告されると言われているHTML5をApple社がいち早く標準サポートした理由と、
それにより今後どのような変革がもたらされるのかを、今回のメールマガジンでは、
HTML標準の現状をご理解いただくとともにHTMLの歴史を少しだけ振り返りながら
ご紹介をしていきたいと思います。

２．HTMLの歴史

HTML【HyperText Markup Language】はイギリスの計算機科学者ティム・バーナーズ
=リー氏らによって欧州原子核研究機構（CERN）の為に、マニュアルなどの文書の電子化
のための書式の規格であるSGML(Standard Generalized Markup Language)の簡易版として、
1990年代はじめに誕生しました。

当初は、文章の論理構造を記述する言語でありましたが、World Wide Web（WWW）の
普及が進むにつれて文書の見栄えに関する仕様が追加されていきましたが、このHTMLの
標準化には、多くの企業や組織の思惑により、覇権争いを繰り広げてきた歴史でもあります。
古くはNetscape とMicrosoft から近年では Apple vs Microsoftのようにブラウザ開発やOS、
標準化団体などそれぞれの立場で標準を主張してきました。その結果HTMLのバージョンは、
とても複雑で難解なものとなり、ブラウザによる解釈の違いにより、ユーザーの利便性は
損なわれ、各ブラウザに合わせた対応を余儀なくされていきました。

長年にわたる標準化闘争も、2000年にW3Cが「HTML 4.01 strict」をISO標準として
発表した事や、MicrosoftがIEをバンドルさせ、Netscapeの息の根を止めた事で、2000年
からの10年間にわたり、HTMLの進化が止まることとなりました。一方その間、W3Cでは
「XHTML + CSS」という新たな標準化規格を進めていましたが、XHTML 1.0という規格は
思うように普及せず、XHTMLの規格策定の流れについてもストップしてしまいます。

以後、HTML標準化をめぐる流れはブラウザのベンター(Apple, Mozilla, Opera, Google)
達によって新たに動き出すこととなり、W3Cでもその流れを汲み、 HTML 4.01リリース
以来のHTLM改定版となる草案「HTML5」が10年ぶり2008年に発表されることになりました。

現状ではHTML5は2012年3月頃に正式に勧告される予定となっており、今後の HTMLの
規格はHTML5の方向性に統一されていくものと考えております。

参考：http://ja.wikipedia.org/wiki/HyperText_Markup_Language
参考：http://yoppa.org/taumedia10/1695.html
参考：http://d.hatena.ne.jp/silvervine/20100213/1266029173

３．HTML5で何が変わるのか？

ようやくHTMLの規格が統一される方向に動いており、これは我々ウェブ開発者には大変
有難い流れでありますが、具体的にHTML5によって、どのようなことが可能になるので
しょうか。幾つかの例をあげていきます。

■文章からマルチメディアへ　YouTubeやUSTREAMに代表される動画配信サイトを始め、
Facebookや個人サイトにおいても、以前に比べ容易に動画を配信できるようになりましたが、
その流れを汲み、HTML5では で動画を表し、 で音楽を表す事が出来るようになります。

■マルチメディアコンテンツの可能性　さらに今まではプラグインを使う必要のあった
リッチなコンテンツについても、 HTML5ではタグとJavascriptを利用することで表現する
ことが可能になりました。後ほど「HTML5/CSS3の実例」の章で、様々なサイトを取り上げ
ますが、ここではタグを使ったデモをご紹介します。

・キレイなパーティクルを自由にカスタマイズして表現できます。　
→ Particle System：http://www.mrspeaker.net/dev/parcycle/

・イラストのカラーパレットを変化させる事で美しい滝の流れのアニメーションを
実現しています。　
→ 8 Bit Color Cycle：http://www.effectgames.com/demos/canvascycle/

■ブラウザとアプリとOS 　HTML5の新しい機能としてウェブストレージ
(ローカルストレージ) というものがあります。これはブラウザにデータを蓄積させる仕組み
であり、クッキーと似てはいますが、様々な面で違いがあります。ここでは以下の2点を
例として紹介します。

１．複数のトランザクションを同時に実行する事が出来ます。　
２．大量のデータを蓄積しておくことが可能です。

例えば「１」は同一のサイト内を２つのウィンドウで見ていた時に、片方の
ウィンドウでチェックボックスの値を変更した時に他のウィンドウにも同時に反映させる…
と言った事が可能で、例えば重複購入などのミスを減らすようなアプリケーションの開発が
可能です。

また、「２」はマイページやメールボックスのデータなど大きなデータをブラウザ側に保持
させておく事で、必要な時にだけ必要な分だけ読み込むよう工夫することができ、サイト
表示のパフォーマンスや、アプリケーションの使い勝手を向上させることができます。

つまりは、HTML5により、これまで各OS毎に専用のアプリケーションを作る必要が
あったようなリッチなアプリケーションを、ブラウザ経由で提供することができるように
なる可能性を秘めていることになります。

４．HTML5対応ブラウザについて

HTML5がどんなに優れた機能を持っていても、ウェブブラウザが対応していなければ、
その全てを体験することが出来ません。ここ数年のブラウザのシェアを見てみると圧倒的に
「Internet Explore（IE）」が多い事は、周知の事実です。また、その利用者のほとんどが、
アップグレードせずに標準装備のまま使用されており、現実問題として、HTML5対応
ブラウザの普及にはまだまだ時間がかかる事と思われます。

また最近のブラウザの多くは、HTML5に段階的に対応していますが、その対応状況も各
ブラウザにより違いがある為、利用できる機能にも制限があります。

現状でのHTML5対応状況は以下の通りとなっています。

【HTML5対応ブラウザ（PC）】・Google Chrome 3.0 以降・Safari 3.1 以降・Firefox 3.5 以降
・Opera 10.5 以降・Internet Explorer 9 以降

５．HTML5/CSS3の実例

徐々にではありますが、HTML5/CSS3で作られているサイトが登場してきています。
海外ではHTML5で作られているサイトを紹介するギャラリーサイトも登場しています。

■HTML5ギャラリー集

また、主要ブラウザベンダーなどがHTML5のサポートを正式に表明後、各企業がHTML5を
使ったデモサイトなどを立ち上げています。

PCではブラウザの対応が待たれるところではありますが、既に対応しているタブレット
端末やスマートTVの普及とともにHTML5/CSS3を使ったサイトが引き続き増えて行くことは
間違いありません。

６．今後の展望

今後HTML5は気付かぬ間に急激に普及する可能性を秘めてます。

■タブレット端末による普及　標準搭載されているウェブブラウザがHTML5に対応している
からです。これは、スマートフォンも同様で、多少の違いはあるにせよ、基本部分は同じです。
今後、ガラケーからスマフォに乗り換える方が増え、タブレット端末のシェアが増えればその分
だけHTML5の活躍の場は広がる事になります。

■自宅のリビングにも　すでにテレビCMをご覧になった方も、いらっしゃるかと思いますが、
ソニーから「インターネットテレビ」という商品が発売されました。テレビでTwitterやSkype、
YouTubeを楽しむ事が出来ます。インターネットを自宅のリビングで家族と一緒に楽しむ事が
出来る日が来ています。そして、ここにもHTML5の技術は使われています。

■学校からビジネスユースまで既に米国では学校の現場にもタブレット端末が普及しつつ
あるようです。「普及広がるタブレット端末、米国の一部学校では必須アイテムに」http://jp.reuters.com/article/topNews/idJPJAPAN-21592120110608
日本でも時間の問題かもしれません。

またご存知の通り、ビジネスの現場でも頻繁にタブレット端末の活用についての話を聞き
ます。製薬会社ではMRを中心に全社的にタブレット端末の導入がされていますし、不動産
業界では営業担当者にスマートフォンを配布して業務の効率化を図る話を聞きます。
———

前述の通り、まだまだ対応ブラウザは限られている一方で、いつの間にか HTML5に触れて
いる場面は増えています。今後はその利便性を感じるエンドユーザがHTML5をけん引していく
ことになるでしょう。

弊社では、すでにHTML5への取り組みを開始し、既に実績を積み重ねつつあります。

御社におかれましてもHTML5を最大限利用し、エンドユーザの満足度を高めるサービスの
開発にチャレンジしてはいかがでしょうか。

１．クラウドとは？

ここ最近、CM等でも「これからの時代はクラウド」などと「クラウド」という言葉
が頻繁に使用されるようになりました。
では、クラウドとはどのようなものなのでしょうか？


言葉通り「クラウド」（雲）は、ネットワーク（通常はインターネット）を表しておりますが、
クラウドという言葉自体は、GoogleのCEOであるエリック・シュミットが、2006年8月9日に
「クラウド・コンピューティング」と表現したのが初めと言われております。

クラウドはコンピュータ処理の使用形態で、それ自体は新しい技術ではなく、特定の
技術を指す用語でもありません。
具体的な定義もなく「何だかよくわからないが業界トレンドらしいから」というだけの
根拠で推し進めている企業も多く、実際は、従来のASP、SaaS、PaaS、HaaS、など
サービスを言い替えたものがほとんどというのが現状であります。

クラウドの定義に関しては、多くの団体等がまとめております。
文章量の都合上、定義内容自体の紹介は割愛させて頂きますが、
以下のような団体からクラウドの定義がそれぞれ公表されてきました。

・NIST(アメリカ国立標準技術研究所)による定義
・マッキンゼーによる定義
・ガートナー・ジャパンによる定義(見解)
などなど

以上のように、一つの定義に集約されているわけではなく、一見して混乱してしまい
がちです。クラウドを理解するにあたっては、定義の細かな違いよりも、
「所有から利用へ」という形態の変化に着目する必要があります。

２．クラウドサービス分類（用語説明）

現存するクラウドサービスは各種分類に分けることができます。
以下に分類のための前提知識及びサービス分類の説明及びサービス例を記載します。

　クラウドサービス分類を理解するためのITシステムの階層構造(前提知識)
　クラウドサービス分類を理解する前に、一般的なITシステムの3階層の概念
　を押さえる必要があります。

■ITシステムの3階層概念
　【上位層】 ソフトウェア(アプリケーション層)
　　 ↑
　　 ｜ 　 ミドルウェア・OS(プラットフォーム層)
　　 ↓
　【下位層】 ハードウェア・マシン(インフラストラクチャ層)

普段お使いのパソコンでイメージして頂くと、
アプリケーション層： MS-Office, InternetExplorerなどのソフトウェア
プラットフォーム層： Windows, LinuxなどのOS
インフラストラクチャ層： 実際のパソコン筐体・メモリ・ハードディスクと、なります。

つまり、大雑把に表現すると、ITシステムはハードディスク上にOSが搭載され、
そのOS上でソフトウェアが動作するという仕組みとなっています。

■クラウドから提供される3つのサービス
クラウドサービスは上記のITシステムの各階層(アプリケーション層・プラットフォーム層・
インフラストラクチャ層)を基準として、一般的に下記キーワード
にて分類されています。

・SaaS(サース:Software as a Service)
　～アプリケーション層のサービスをネットワーク上で提供～
　利用者が”ネットワークを利用して”クラウド上の”アプリケーションを”
　利用するサービスです。SaaSで提供されるのは実際のアプリケーション
　ですので、インターネットなどのネットワークを介して各種ソフトウェア
　をそのまま利用することができるサービスです。
　【サービス例】
　　Google Apps, NetSuite, Salesforce CRMなど

・PaaS(パース:Platform as a Service)
　～プラットフォーム層のサービスをネットワーク上で提供～
　利用者が”ネットワークを利用して”クラウド上の”OS(プラットフォーム)を”
　利用するサービスです。PaaSで提供されるのはあくまでOS(プラットフォーム)
　であるため、実際のアプリケーション(ソフトウェア)は、利用者が使いたい
　アプリケーションをPaaS上に自分でアップロードすることによって、クラウド
　上のアプリケーションとして利用していきます。
　【サービス例】
　　Google App Engine, Windows Azure, Amazon S3など

・IaaS(イァース/アイアース:Infrastructure as a Service)
　～インフラストラクチャ層のサービスをネットワーク上で提供～
　利用者が”ネットワークを利用して”クラウド上の”インフラストラクチャ
　(サーバやストレージ資源等)を”利用するサービスです。IaaSで提供されるのはあくまで
　サーバやネットワーク等のインフラであるため、利用者がOS(プラットフォーム)と
　アプリケーション(ソフトウェア)をIaaS上に構築することでクラウドサービスを利用して
　いきます。
　【サービス例】
　　Amazon EC2, Amazon Virtual Private Cloud, Eucalyptusなど

３．メリットデメリット

これらクラウドを使用するメリットとデメリットについて考えてみたいと思います。

■メリット
・初期投資を抑えることができる
・スケーラビリティを確保できる
・通常時はリソースをあまり使わないが特定のイベントや処理が発生した時
　にだけ大量のサーバリソースを必要とするような場合に柔軟に対応できる
・インフラ構築や運用はクラウド提供事業者に任せられるため、インフラ
　運用コストを削減できる

■デメリット
・データを社外に置くことになるため、クラウド環境が障害になるとサービス
　を利用できなくなるなど完全なコントロールができない
・サービスの仕様に従う形になりカスタマイズできない
・バージョンアップにより仕様が変わることがある
・不具合が存在していた場合に、その対応がいつ行われるかはサービス
　提供事業者次第、基本的には機能や不具合対応などについてはサービス
　事業者に依存する

４.代表的なサービス

代表的なクラウドサービスについて比較検討をしてみたいと思います。

■アプリ系サービス

・Salesforce CRM（SaaS型CRM）
統合CRM（顧客関係管理）アプリケーション。SFA（営業支援システム）、
マーケティング、サービス&サポート、代理店管理、モバイル、アイデアス、
コンテンツ管理の各アプリケーションに加え、GoogleのGoogle AppsやGoogle AdWords
との連携アプリケーションも提供。利用機能などによって、5つEditionが用意されている。

１．Unlimited Edition（月額30,000円/1ユーザー）
２．Enterprise Edition（月額15,000円/1ユーザー）
３．Professional Edition（月額7,500円/1ユーザー）
４．Group Edition（月額3,000円/1ユーザー、上限5ユーザー）
５．Contact Manager Edition（月額600円/1ユーザー、上限2ユーザー）

・Google Apps
Google Appsは独自ドメインでいくつかのグーグル製品を使えるようにする、グーグル
によって提供されているサービスです。Google Appsには従来のオフィススイートに
似た機能を持つ、Gmail、Googleカレンダー、トーク、ドキュメントやサイトといった
ウェブアプリケーションが含まれ下記の3つのエディションが用意されています。

１．Standard Edition （無料）
２．Premier Edition （1アカウントあたり年間50USドル）
３．Education Edition （”認可された教育機関” では無料）

■プラットフォーム/インフラ系サービス

・Salesforce　Force.comプラットフォーム（PaaS）
Salesforce CRMもForce.com上に構築されたアプリケーションです。
このForce.comの各機能を利用することで、カスタマイズや他のアプリケーション
との統合も可能です。高度なアプリケーション開発には、Javaに良く似た
Force.com Apex Code（エイペックス コード）という独自のプログラミング
言語を利用します。ユーザーインターフェース開発に用いられるVisualforceは、
Java Server Facesに似た構文で、HTML、Ajax、Adobe Flexに対応しています。

Google App Engine、Amazon Web Service、Facebookなど、クラウドコンピュー
ティングモデルで提供されるプラットフォームとの連携もサポートしています。
利用機能などによって、3つEditionが用意されています。

１．Force.com Unlimited Edition（月額9,000円/1ユーザー）
２．Force.com Enterprise Edition（月額6,000円/1ユーザー）
３．Force.com Free Edition（無料/100ユーザー）

・GAE（Google App Engine）
Google App Engine（GAE）は、グーグルの提供するサービスの1つです。
ウェブアプリケーションをPythonやJavaを使用して開発し、Googleのインフラ
ストラクチャー上で実行し、バージョン管理することができます。

Python用、Java用にそれぞれソフトウェア開発キット(SDK)が用意されています。
Java用のSDKはSDK単体のものと、Eclipseのプラグインが同社より提供されて
おり、Google Web Toolkitの開発と統合されています。
GAE上で動くウェブアプリケーションはデータベースとしてグーグルのBigTableに
APIを通じてデータを格納するもので、グーグルのインフラのスケーラビリティを
利用することが可能です。

それぞれの Google App Engineアプリケーションは、一定レベルのコンピュー
ティングリソースを無料で使用できます。可能な使用量は、一連の割り当てに
よって管理されます。無料の割り当ての上限より多くのリソースを使用して
アプリケーションを拡張したい場合は、アプリケーションの課金を有効にして、
Google Checkoutを使用して 1 日のリソース予算を設定することで、必要な時に
追加リソースを購入できるようになります。

課金対象の割り当ての単価

リソース 単位 単価
発信帯域幅 GB $0.12
受信帯域幅 GB $0.10
CPU 時間 CPU時間 $0.10
保存データ GB/月 $0.15
メール受信者 受信者 $0.0001


・Amazon EC2
Amazon Elastic Compute Cloud（EC2）とは、商用ウェブサービスであり、
計算資源を借り、アプリケーションの実行を可能にするものです。
EC2はアプリケーションのスケーラブルな展開を可能としており、
ヴァーチャルマシンと呼ばれるサーバインスタンスを作成することで、
希望するソフトウェアを実行することができます。
サーバインスタンスを必要に応じて作成、実行および停止することができ、
起動しているサーバに対し毎時の対価を払うため “elastic” と呼ばれます。
サーバインスタンスを互いに隔離されたゾーンに作成することにより、
障害時において互いにバックアップとなり、ダウンタイムを最小化するような
構成をとることができます。

Amazon EC2では利用用途にあわせた契約プランが用意されています。
各プランについての具体的な内容は以下のとおりです。

1.オンデマンド インスタンス
長期間のコミットメントや事前の支払いなく、時間単位で、計算処理能力に
対して料金を　支払うというものです。アプリケーションの需要に応じて、
計算能力を自在に増減できます。また使用するインスタンスについて、
特定の時間料金を支払うだけで済みます。通常はこの契約で利用すること
になります。

参考費用
スタンダード オンデマンド インスタンス Linux/UNIX 料金
スモール（デフォルト） $0.085/時
ラージ $0.34/時
エクストララージ $0.68/時

2.リザーブド インスタンス
予約したい各インスタンスについて、低額での予約金を一括払いすることで、
そのインスタンスについて、時間あたりの使用料金に対して大幅な割引を
受け取るというものです。期間中に、割引使用料金でインスタンスを実行
することができます。またインスタンスを使用しない場合は、その時間あたり
の使用料金は発生しません。

この契約は次のようなケースで効果的となります。
・利用量が安定している、または予測可能なアプリケーション
・障害復旧など、予約された能力を必要とするアプリケーション
・事前の予約金支払いにより、計算処理コストの総額をさらに削減したいユーザー

スタンダード リザーブド インスタンス １年間 Linux/UNIX 料金
スモール（デフォルト） $227.50 $0.03/時
ラージ $910 $0.12/時
エクストララージ $1820 $0.24/時

3.スポット　インスタンス
使用されていない Amazon EC2 リソースに「逆オークション」のように値段
をつけることができます。そしてその値段が現在のスポット価格を上回る限り、
これらのインスタンスを実行することができます。

この契約は次のようなケースで効果的となります。
・フレキシブルな開始および終了時間を有するアプリケーション
・非常に低額のコンピューティング価格でのみ実行可能なアプリケーション
・大容量の追加能力のための、緊急のコンピューティングニーズを有するユーザー

参考費用
スタンダード オンデマンド インスタンス Linux/UNIX 料金
スモール（デフォルト） $0.031/時
ラージ $0.117/時
エクストララージ $0.251/時

その他にAmazon EC2に[受信]と[送信]されるデータ転送量に応じた課金設定が
あり、受信データ転送 $0.10 /GB　送信データ転送10TBまで/月 $0.15 /GB
が別途インターネットデータ転送料金として課金されます。

EC2をはじめとするAmazon Web Serviceの利用料は、公式サイトで提供されている
SIMPLE MONTHLY CALCULATOR ( http://calculator.s3.amazonaws.com/calc5.html )
というツールを利用することで試算が可能です。


■参考：Wikipedia
（出典： http://ja.wikipedia.org/wiki/Salesforce ）
（出典： http://ja.wikipedia.org/wiki/Google_App_Engine ）
（出典： http://ja.wikipedia.org/wiki/Google_Apps ）
（出典： http://ja.wikipedia.org/wiki/Amazon_EC2 ）

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