POLAR BEAR BLOG

エストニアが小学校にプログラミングの授業を導入

エストニアといえばスカイプ発祥の地、そしてヨーロッパにおけるオフショア開発の中心地の一つですね（そんなの知るかという方は、こんな本はいかがでしょうか）。IT系の産業で国力を維持するという方針を打ち出しているわけですが、その流れを受けて、小学校からプログラミングの授業を導入することが決まったそうです：

■ By next year, all Estonian schools will be able to offer programming classes (The Next Web)

ちょっと気になったので、他の報道も参照しつつどのような内容なのかまとめてみました：

• エストニアで"ProgeTiiger"なるプログラムが進められている。小学校1年生から高校3年生に相当する生徒たちが、学校でプログラミングを学べることを可能にしようというもの。
• このプログラムのパイロット版が、いよいよ今年から開始される。当初は小学校を中心に対応が進められ、教師に対するトレーニングの進捗に応じて、中学や高校にも展開する。対象となる学校はすべての公立校。
• 教科書などのマテリアル類は独自開発のもの。
• どこまで強制力を持つものになるのか（選択科目なのか必修科目なのか）は不明だが、将来的には「国語」「算数」といった一般的な科目と同じレベルの存在にすることを目指している。
• どの程度のプログラミングを学ばせるつもりなのかも不明。ただウェブアプリケーションやモバイルアプリの開発が課程の中に組み込まれている模様。
• 当然ながらエストニアのIT系企業はこの動きを歓迎しているとのこと。マテリアル作成や教師のトレーニングといった形で、プログラムに貢献する企業も。

こんな感じでしょうか。私立の学校であれば、早い段階からプログラミング技術を学ばせる（希望者に）という話は既に出ていますが、すべての公立校を対象にしたプログラムというのはなかなか野心的かもしれません。

高校生ぐらいになれば話は別として、果たして小学校低学年レベルからコンピュータのことを教えるのが得策なのかどうか。国語や算数など、基礎的な学力を身に付けさせた方が良いのではないか。技術の発展が日進月歩であることを考えると、5年後10年後には新たな技術を覚えなおすことになるのではないか。それに（エストニアの状況が特殊だとして）誰もがプログラマーを目指すべきではないだろう――など、「義務教育でプログラミングを」には多くの反対の声があると思います。プログラミングを教えられる先生を用意するだけでも、莫大な投資が必要でしょうし。

ただ個人的な経験で恐縮ですが、子供のころBASICでプログラムを組んでいたことがある（MSXで！）身からすると、その時に学んだ「アルゴリズムを考える」という姿勢は、プログラムを組んでいない今でも様々な面で役立っていると思います。少なくとも算数・数学で学んだことが何かしら役立っている、というぐらいには。なのできちんとした授業さえできれば、小学校でプログラミングを教えてもまったくの無駄になることはない、という感覚を抱いています。

それよりも考えるべき点は、もしかしたら「小学校の授業という形でプログラミングを教えることが効率的か」という点かもしれないですね。特に米国を中心に効果的なオンライン教育の発展が加速していること、そしてその中で多くのIT系・プログラミング系コースが展開されていることを思うと、例えば早いうちから英語を学べる環境＋ネットが自由に使える環境を用意して、生徒自らが自分に合ったオンラインコースを探す、という方が良いのかもしれません。

ともあれエストニアは、小学校でプログラミングを学べる環境をつくるという施策に賭けたわけで。その成否は別として、新しいことに取り組んでみるという姿勢、そして新しいことに取り組めるエネルギーの存在が羨ましかったりします。

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政治広告の裏側を見抜くアプリが登場

世はまさにアプリ時代。ゲームから勉強、運動、健康管理、さらには有権者の個人情報収集までアプリでできてしまいますが、ついに政治広告の裏側を暴いてくれるアプリが米国に登場したとのこと：

■ Super PAC APP

テレビの音を拾うだけで、画面上で流れているのが何の番組かを把握、その番組に「チェックイン」することを可能にするShazamというアプリがあるのですが（他にも類似アプリが存在します）、Super PAC APPも同様の解析を行ってくれます。ただし識別するのは政治的意見に関するCM。識別した上でそのCMの広告主（政治団体）は誰か、彼らはどのような主張をしていて、誰を支持しているのか、どのくらいの資金力があるのかといった情報を教えてくれる、という仕組みです。

さらに特定されたCMに対して評価（好ましい、公平である、疑わしい）を行ったり、コメントをつける機能も提供されています。なのでCMを通じて他のユーザーとディスカッションして、より関連テーマについての理解を深める、ということもできそう。

ちなみに「Super PAC（スーパーPAC）」というのは政治家の支援（献金など）を行う団体のことで、これが米国の政治にいろいろと悪影響を及ぼしていると言われています。根拠が怪しいネガティブ広告を打ちまくるというのもその一つ。というわけでこんなアプリが必要というわけですが、興味のある方はこの辺のリンクをどうぞ：

■ ことば：スーパーPAC （毎日jp）
■ ２０１２年大統領選、混迷の要因は「スーパーＰＡＣ」にあり （Newsweek）

Super PAC APPで提供される情報のソースとなっているのが、PolitiFactとFactCheck.orgなど政治的イシューや様々な主張の調査を行っているサービス。なので政治広告を見た瞬間に、彼らのサイトを開いて関連情報を確認すれば良いのですが、そんな手間をかける人も少ないはず――ということで、「CMを目にする＞ネットにアクセスして検索する＞背景情報を得る」というプロセスを簡単に行えるようにしたのが今回のアプリ、と言えるでしょうか。簡単に聞こえるかもしれませんが、AR（拡張現実）系アプリが示しているように、情報取得を楽にするという点には大きなメリットがあると思います。

ちなみにこのアプリは特定の党派を支持するものではなく、完全に中立な立場で開発されているとのこと。無料でダウンロード可能ですが広告が出ることもなく、Knight Foundationから24万ドルの助成金を得て完成したそうです。幸い日本にはまだこんなアプリは必要なさそうですが、いい加減なことを言う政治家がこれ以上増えると、似たようなアプリが開発されないとも限らないですね。

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ゲームの必勝法を「見て」編み出す機械

適切なフィードバックを与えることで、機械自らに正しい答えを考えさせる機械学習の世界。先日もMUNI（サンフランシスコ市営鉄道）が機械学習を応用した新しい監視カメラシステムを導入し、映像から自動的に不審者を割り出す試みを行っているというニュースがありましたが、Wired UKの記事によれば、今度はゲームをプレイしている映像を見せるだけで、必勝法を編み出すことのできるプログラムが開発されたとのこと。

開発したのはパリ・ディドロ大学（第7大学）のコンピュータ科学者、Łukasz Kaiser氏。四目並べ（Connect 4）や五目並べといった簡単なパズルゲームを遊んでいる映像（勝ち負けがつくパターンや引き分けで終わるパターンなど数種類）を用意し、それを画像解析技術を通じて機械に学習させることで、たった2分間の映像だけで勝ち方を考えさせることができるのだそうです。

しかも面白いことにこのプログラムは、IBMのディープブルーやワトソンといったスーパーコンピュータを必要とせず、4GBのRAMが搭載されたラップトップがあれば走らせることができるとのこと。もちろんルールが簡単なゲームであればという制約はつきますが、ウェブカム付きのPCの前でしばらく人間同士で遊んでいれば、何も教えなくても機械がゲームに参加してくれる――なんて未来がやってくるかもしれないわけですね。

もちろんこうしたプログラムの可能性は、ゲームの分野にとどまりません。例えば「自動車がぶつかることなくスムーズに流れてゆけば勝ち」という前提で交通整理の場面を観察させれば、優秀な交通整理ロボットが誕生する（しかもものの数分で！）可能性があります。あるいは優秀なシェフの横にしばらく立たせて、絶妙な分量や調理時間などの秘伝を盗ませたり。様々なアイデアが浮かぶのではないでしょうか。

そうなると伝統的な日本の徒弟制度というか、「秘伝は師匠から盗め！」的な指導スタイルが逆に効率的な世界が到来したりして。一足飛びにスカイネットの世界が到来する可能性は少ないと思いますが、いろいろと大きな変化をもたらしてくれそうな技術です。

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ロボット・ペースメーカーとジョギングを

SF映画のロボットといえば銃器で人を殺しまくるというのが相場なわけですが（偏見）、現実のロボットは人を健康にしてくれる場合もあるようです。オーストラリアのロイヤルメルボルン工科大学（RMIT）が、ジョギング中のペースメーカー（ペースランナー）になってくれるロボット"Joggobot"を開発中とのこと。

開発を行っているのは、RMIT内に設置された"Exertion Games Lab"という研究プロジェクト。ペース「ランナー」といってもASIMOのような二足歩行型ロボットを作っているわけではなく、パロット社が販売中のカメラ搭載型ラジコンヘリ"AR Drone"をベースに、走者の前をフワフワと飛びながら先導してくれるというロボットになります。

いくつか映像が公開されていますので、それを見ていただいた方がイメージがつかみやすいでしょう：

それからこちらも：

走者が着ているTシャツには四角形のマーカーが印刷されていて、これをAR Droneに搭載されたカメラで認識。走者との間合いをつかみながら、適切な距離を保って飛んでくれるわけですね。また走者のペースで並走してくれる「コンパニオンモード」と、速めのペースで走者を引っ張って行ってくれる「コーチモード」の2種類が用意されていて、目的に応じて飛び方を変えることができます。理論的には走者の前ではなく後ろを飛行することも可能なものの、それだとロボットが追い立てるような格好になってしまうのでやらないのだとか（笑）

残念ながらバッテリーの関係で、現在は20分ほどしか飛ぶことができないそうです。従ってまだ商品化の予定は無いとのことですが、既に20人ほどの走者でテストを実施済みで、メディア上での注目も高まっているようですね。確かにこんなロボットがジョギングのお供をしてくれるとなったら、大人気になるかもしれません。

せっかくだから商品化の際には、GPSも組み込んで自分からコース案内もしてくれるようになったら面白いだろうなぁ。また画像認識技術の進歩を思えば、そのうちマーカー付きのシャツを着なくても、走者の顔を認識して先導してくれるようになったりして。ついでに体重計と連動して、一定の体重を超えたら玄関で「ジョギングしましょう！」なんて待ち構えている……それはそれで怖い未来かもしれません。

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従業員データ分析は救世主か、それともビッグブラザーか

去る2月28日から3月1日にかけて、米カリフォルニア州サンタクララでO’Reilly Media主催のイベント"Strata 2012"が開催された。これはデータ活用をテーマにしたカンファレンスで、最近大きな注目を集めているキーワード「ビッグデータ」を中心に、関連技術や導入手法などについて100以上のセッションを実施。ベンダーやユーザー企業だけでなく、研究者やジャーナリストなども集まり、熱心な議論が繰り広げられた。

同イベント初日のセッション"Business Intelligence: What have we been missing?"（ビジネスインテリジェンス：欠けている要素は何か？）に登場したのが、従業員測定というユニークなサービスを提供するベンチャー企業、e22 Alloyである。彼らは従業員によるオフィス系アプリケーションの使用、ウェブサイトの閲覧、コミュニケーションツールの使用といった幅広い行動のデータを収集し、生産性の測定や問題行動の早期発見など様々なレポートの作成を手がけている。「これまでのビジネスインテリジェンスは、顧客やサプライヤーなどといった外部にばかり目が向けられており、同様の分析を従業員に対しても行うべきだ」というのが同社の主張である。

従業員の行動を数値で把握するという発想は珍しいものではないが（製造ラインの作業員やノルマ制の営業員などにとっては当たり前の話だろう）、ホワイトカラーを対象にしていること、またSaaS型で実現されるサービスであることがe22 Alloyのユニークな点である。コーヒー片手にパワーポイントと格闘するのが仕事だという人であっても、彼らのサービスとは無縁でいられない。ある日会社に出てきたら、急に行動測定の対象になっていた、などという状況が起こりうるわけだ。

e22 Alloyは彼らのサービスを通じて、組織の本当の姿が明らかになり、何らかの改革を行う際にも事実に基づいた決断が下せるようになると主張している。確かにデータ分析が持つ力は様々な分野で実証されつつあり、従業員の行動測定というアイデアにも可能性は十分にあるだろう（あとはどこまで正確な評価ロジックを構築できるかという話である）。しかし問題は、分析対象となる従業員が否定的な感情を抱きかねないという点だ。消費者の行動分析に対しても活発な問題提起がなされている状況で、こうした発想がどこまで受け入れられるのか。どんなに慎重に導入しても、「ビッグブラザー」という印象を与えるリスクは避けられないだろう。

e22 Alloyはこの問題について、これまでサービス導入を行ってきた経験から、批判を避けるためのアドバイスとして3つの対応を挙げた。

第一の対応は、ウェブサービスで一般的な「プライバシー設定」を従業員に対しても認めるというものだ。つまり自分の行動データの公開範囲を自ら設定可能にすることで、従業員が望む範囲でのデータ収集であることを担保するわけである。第二の対応は、分析目的の明確化だ。これも消費者の個人情報を収集する際には、その利用目的を明らかにするという対応が取られていることと比較して考えることができるだろう。例えば「集めたデータは職場全体としての改善計画に反映させるだけで、個人評価には使用しない」などの意図を従業員に伝えることで、彼らが感じる不安を和らげるわけだ。そして第三の対応が、行動分析の価値の訴求である。職場環境が改善される、チームとしての生産性が上がるといった形で、従業員自身にもメリットがある話であることを訴えれば、抵抗感が和らぐことが期待できる。これらの対応を徹底することで「ビッグブラザー」批判は解消される、とe22 Alloyは主張している。

確かにデータ収集の意図を説明する、メリットを強調するといった対応を取ることで、不安感の解消に一定の効果があるだろう。しかし職場という有形無形の圧力がかかりやすい環境で、一人だけデータ収集に反対し、プライバシーレベルを上げるような行動が果たしてどこまで可能だろうか。またどのようなデータが収集されているかを明らかにすること、つまり分析のアルゴリズムを（一部とはいえ）明らかにすることは、その裏をかく行動が取られるリスクを高めてしまう。まるで「社内ステマ」のような行為が横行する恐れについても考えざるを得ないだろう。

一方で、企業にとって組織改革というものが重要なテーマであることも事実だ。これまでこの分野では様々な理論が試され、そして失敗してきた。データに基づく対応という発想に、救いの光を見る経営者も多いだろう。メリットとデメリットをどこでバランスさせれば良いのか、その見極めが確立されるかどうかで、従業員分析サービスの将来が決まるのかもしれない。

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虐殺とプライバシー

些細なデータの山でも高度な分析を行うことで、女性買い物客の出産予定日まで分かるという時代になっているわけですが、それはとりもなおさずプライバシー侵害への懸念が高まることも意味しています。もちろんプライバシーを守ることは重要な問題であるとはいえ、その対価として得られるものが非常に大きくなる場合にはどう考えるべきなのでしょうか：

■ Bizarre Insights From Big Data (New York Times)

中でこんな話が紹介されています：

A few years ago I was speaking with the founder of an African mobile phone company, called CellTel. He told me that his company realized that they could predict the location of impending massacres in the Congo, because there were spikes in the sale of prepaid phone cards.

At first the company researchers thought that this was because there were more calls around the planning or fleeing of the massacre. In fact, the reason was that the prepaid cards were denominated in dollars, not the local currency. People, sensing impending chaos, wanted to have something valuable they could carry with them that was protected against local inflation.

数年前、CellTelというアフリカの携帯電話キャリアの創業者と会話する機会があった。彼が言うには、CellTelはコンゴで起きようとしていた大量虐殺の場所を予測することができたそうである。というのも、その場所で携帯電話のプリペイドカードの売上が急増したからなのだそうだ。

同社の研究員は当初、売上が増えたのは虐殺の計画やそこからの避難を行うためではないかと考えた。しかし実際には、プリペイドカードは現地通貨ではなく、ドル建てで取引されるという点に理由があった。人々は混乱が起きるのを察知すると、そこから逃げる際に、インフレの影響を受けない金目のものを持っていこうとする傾向にあったのである。

つまりプリペイドカードの売り上げというデータを使うことで、今後虐殺が起きることやその場所を直前に察知できるかもしれないと。もちろんこのケースでは、購入者の属性の大部分を隠したとしても同じ効果が得られるでしょう。しかしある程度属性を含めた形で分析することで、より詳細な情報が手に入る可能性が容易に想像できます。その場合、虐殺防止という非常に大きな価値を実現するために、プライバシー侵害への懸念は脇に置かなければならないのでしょうか。

簡単には結論を出せませんが、1つだけ紹介したいのは、ジョージワシントン大学ロースクールの教授、ダニエル・ソロブ氏が著書"Nothing to Hide"で指摘しているポイントです。彼は「僕には何も後ろめたいことはないから、政府が個人情報を探っても問題はないよ」という考え方に対して、「プライバシー＝恥ずかしいもの」という前提を暗黙のうちに置くことになり、危険ではないかと疑問を呈しています。また「社会を脅かす犯罪者を捕まえるためには多少のプライバシー侵害はやむを得ない」という議論についても、同じく暗黙のうちに「プライバシーは『個人の権利』であり、社会全体の価値よりも低い存在」という前提を置くことになり、プライバシー保護の意識を弱めてしまうことにつながると批判しています。今回の虐殺予測のケースは、これと同じ構図が当てはまるのではないでしょうか。つまりそもそも「虐殺かプライバシーか」という二者択一のように考える時点で、プライバシー保護の観点からはマイナスになっているのかもしれません。

ただ「プリペイドカードを買った」などという些細な情報を提供することが、従来の観点で「プライバシー侵害」と言えるのかどうか。そのままなら危険のない情報の場合、情報を受け取った側の能力（つまり高度な分析を行って秘密を暴く能力があるかどうか）に応じてプライバシーが侵害されたかどうかを決めて良いのか、などなど。まだ多くの問題が残されています。「データとプライバシー」というテーマについては、いまようやく議論が始まったに過ぎないと言えるかもしれません。

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両親データ分析で募金集めする学校

米小売チェーン・ターゲット社が購買履歴から女性顧客の妊娠と出産予定日を把握していた、なんて話が先日ありましたが、「顧客」のデータ分析を行うのは何も小売業界だけとは限らないようです。米国の私立学校では、両親の財力を分析して、資金集めに役立てるという取り組みが行われているとのこと：

■ Private Schools Mine Parents’ Data, and Wallets (New York Times)

日本でもそうですが、私学は在校生の両親からの寄付金が財源の一つであり、それをどれだけ集められるかが重要になっています。で様々な形で募金活動が行われるわけですが、闇雲にお願いしても効率が悪い――そこでデータ分析の出番になると。別に調査員を雇ってプライベートを暴くなどというのではなく、オンライン上で得られる両親に関する様々な情報（住んでいる住居や所有している自動車、自家用ジェット、株式や社会活動などなど）をもとに、彼らがどのていど寄付をする意識があるか・どのくらいの金額を寄付しそうかが把握されるそうです。

こうした分析は他業界では目新しいものではなく、実際に前述のターゲット社の例でも、顧客が同社の店舗でどの程度お金を落としてくれそうかについても分析が行われていました。どのくらい買い物してくれそうか、どのくらい寄付してくれそうかが分かれば、それに応じて相手へのアプローチを最適化できるわけですね。

それではこの取り組みの効果はいかほどのものか。記事ではこう指摘されています：

These efforts are paying off. In New York City, the median amount of annual giving raised per school increased 268 percent over the last decade, to $1.7 million from $462,341, according to data provided by the National Association of Independent Schools. The national median, by comparison, has increased 63 percent, to $895,614 from $548,651 (the New York sample included 20 schools; the national one, 246).

こうした努力が実を結び始めている。全米私立学校協会（NAIS）によると、ニューヨーク市で一年間に集められる寄付金の学校当たり平均額は、過去10年に対して268%上昇し、462,341ドルから170万ドルへと増えた。一方で全米平均では、上昇率は63%であり、548,651ドルから895,614ドルにしか増えていない（サンプル数はニューヨークで20校、全米で246校）。

ということで、一定の成果をあげつつあるようですね。それに伴って、募金対応を行う責任者の地位も向上しているようで、寄付金を集めるというのはこれまで以上に戦略的な取り組みになっているそうです。

ただ親の立場からすれば、学費を払っている上にプライベートまで探られて（あくまでも公開情報をベースにした分析ですが）、あまり良い気分はしなさそうですが……と思ったらやはり反発している親がいるらしく、データ分析と親へのアプローチをどうバランスさせるか、身もフタもない話をすれば「どうやって気分良くお金を寄付してもらうか」が重要なようですね。この点についても、例えばイアン・エアーズの『その数学が戦略を決める』で紹介されていた、カジノの「痛みポイント」という概念（顧客がどの程度お金をすっても楽しんで帰ってもらえるかを数値化したもの）などがあり、他業界でのデータ分析の取り組みが応用されるようになるかもしれません。

ともあれ、意外な場面にもデータ分析が浸透し始めているということで。私たちが接する様々な機関や組織が、予想以上に私たちのことを深く知っていると思って応対した方が良いのかもしれませんね。

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#CES 着脱可能なキーボード付きタブレット"IdeaTab S2110"

そんなこんなでラスベガス滞在も最終日となってしまいましたが、書けていなかった話を少しずつ。

#CES2012 に見る「デコスマホ」の普遍性

いよいよCESが開幕ということで、会場をダラダラと眺めてきましたよ。真面目なことはシロクマ日報で書くとして、こっちでは気になったことを少し。

こんな感じで会場はやたら広いのですが、個人的に目移りして仕方なかったのは大企業がブースをデーン！と構えている中央会場ではなく、そこから離れた場末のエリアだったりします。せっかくスペース確保したのに、スカスカに製品並べてだべってる人とかいるし（笑）

#CES フラットパネルとPCが融合した"IdeaCentre A720"

というわけで、長い記事はシロクマ日報に任せつつ、こちらは感想などをつらつらと。

昨夜はレノボさんのプレス向け発表会ということで、新しい製品が次々と紹介されていたわけですが、タブレットだのスマートフォンだのが注目される中で個人的に気に入ったのがコレ：