POLAR BEAR BLOG

BLOG BIRTHDAY!

僭越ながら、本日9月10日でこの POLAR BEAR BLOG も開設1周年を迎えることができました。パチパチパチ。ということで、今回は1年間続けてみた感想などを少し。

まずはいくつかのデータから（すべて2006年9月10日0時0分時点のもの）：

• エントリ数（このエントリを含む）：　722
• 被トラックバック数（スパム除外後）：　505
• 被コメント数（スパム除外後）：　611
• RSSフィード（FeedBurner による加工済フィード）購読者数の最大値：　213 （2006年8月30日の値）
• テクノラティ・ランク：　9,205 (540 links from 252 blogs)
• Amazon アソシエイトで得た収益：　11,944円 （ただし「シロクマ日報」経由のものも含む）

アフィリエイトは Amazon 以外貼っていないので、POLAR BEAR BLOG を1ヶ月書いて手にするお金は1,000円以下ということになります。あぁ、やっぱり AdSense も貼ろうかな・・・。

実は「1年間毎日エントリし続けたらどうなるか」という実験を続けていて、そちらを達成するのが9月30日になります。なのでまだ反省会っぽい心境ではないのですが、いちおう現時点で感じていることなどを：

1. 「ブログ読んだよ」が嬉しい

上に書いたように、（僕の場合は）ブログを書くのは割に合いません。時給に換算したら、1時間かけて稼げるお金は何十円の単位になってしまうでしょう。しかしそれでも書き続けられるのは、「ブログ読んだよー」という一言を聞くのが嬉しいからだと感じています。僕はアクセス数やRSSフィード購読者数、各種SBMサービスの被ブックマーク数がとても気になるタイプなのですが、それも同じ理由からでしょう。世のブロガーには外部の反応をまったく気にされない方もいらっしゃいますが、僕はダメです（どちらが良い/悪いを論じるつもりはありません、念のため）。

2. 書いてばかりではネタが無くなる

よく言われることですが、インプット（情報や知識を仕入れること）とアウトプット（情報や知識を発信すること）の関係は水の入ったボトルのようなもので、どちらか一方をし続けるということはできません。アウトプットしていればいつかはネタが尽きますし、インプットし続けていてもいつか飽和点がやってきます。従ってブログを書き続けるためにはインプットが必要なのですが、アウトプットと同時並行に行うというのは容易なことではありません。僕の場合、毎日続けようとしたら（別に続ける必要はまったくないのですが）1日1本分のインプット/アウトプットが限界かなと感じています。クオリティの高いエントリばかりを定期的に（それも短い間隔で）更新されている方がいらっしゃいますが、本当に心から尊敬します。

3. けど書かないとネタは集まらない

2.と矛盾するようですが、書こうとすることでインプットが促されるということもある、と実感しています。ブログ用にわざわざネタ探しをすることには賛否両論あると思いますが、ネタ探しすることで本来であれば気づかなかったような情報に目を向けることができる、という利点はあるのではないでしょうか。個人的には、ブログを書き始めてからインプットの情報量が大幅に増えたと感じています。無理に書こうとして質の低いエントリをしてしまうのも問題ですが（僕のブログにそんなエントリが多いことを正直に認めます）、多少無理する方が得るものは大きいと思います。

4. 質より量

これは『メディチ・インパクト』で訴えられているのを読んで共感したことなのですが、一言で言うと「質は量の中から生み出される」といったところです。実際に過去の偉大な芸術家や科学者の業績を調べると、その代表作となる作品は最も精力的に活動していた（多くの作品を発表していた）時代に生み出されるケースが多いのだとか（ちなみに、逆にこの時期は駄作も多い、とも主張されています）。もちろん、必ずしもたくさん書いていれば良いものが生まれるというわけではないですし、量を書かなくても質の高いコンテンツを生み出せる方がたくさんいらっしゃいます。しかし個人的には、ブログはこの「量の中から質を生む」ということに最も適したツールなのではと感じています。だからこそ、ブログ＋検索エンジン/SBM（玉と石をより分ける仕組み）という組み合わせが既存メディアを凌駕しつつあるのではないでしょうか。また量を生み出していく中で、「こんなの書いても面白くないだろう」というネタが表に出てくるようになり、それが意外に他者からの共感を得る・・・というケースも多いと思います。

5. ブログは生煮えの料理

4.と少し関係してきますが、企業ブログなど公式な意見表明の場合を除き、ブログは未完成の議論を行うことが許される、もしくは未完成の意見をどんどん出すべき場だと思います。以前「生煮えの料理を出すようなマネをしていいのか」という表現が、確か50%ルールの話の時に出てきました（ということで、元はソフトウェア開発の話だったと思います）。ブログの場合、完璧な料理を作ってもらってそれを食べる（＝知識を得る）ことも良いのですが、生煮えの料理を一緒に作っていく（＝コメントやトラックバックで議論に参加する、あるいは「この意見って違うんじゃ」と考えてその問題を深く考えるようになる）ことができるのが醍醐味なのではないでしょうか。以前某ブログで微妙にズレた意見ばかりが書き込まれ、「バカじゃないの」「そんなの間違いだ」という非難の嵐が起きたということがありました。僕もそのブログの内容には「？」と感じることが多かったのですが、ユニークな視点を持っているという意見が多かったことも事実です。書籍や新聞並みのクオリティでないからと罵倒するだけでなく、生煮えだけれどユニークな視点を持つ料理が出されてくることを楽しんで、逆に生煮えの素材を追加してしまうぐらいの態度でも良いのではないでしょうか。

・・・ということで、とにかく POLAR BEAR BLOG は1歳を迎えました。この1年あっという間でしたので、ふと気づいたら2年、5年、10年・・・とずっと続けられるブログにできたらいいなと感じています。来月以降はエントリのペースを落とそうと考えているのですが、ぜひ今後ともよろしくお願いします。

プロフィール作成症候群

ブログ/SNSを始めようとした時に、苦労したことって何ですか？例えば僕は mixi に招待されたとき、まず「プロフィールに何を書こう」というのを非常に悩みました。あんまり少なすぎても寂しいし、かといって面白いことも書けないし・・・と相当時間をかけて入力したことを覚えています。しかしブログ/SNSの流行により、こんな風に「どこでもプロフィールをアピールする」ことをしたがる人も現れるのかも：

■ Wearing your profile on your sleeve (Springwise)

紹介されているのはカナダの t-lists というサービス。サイトにアクセスすると、こんな一文が目に飛び込んできます：

What is a t-list? T-shirt + your top 5 list = t-list!

これで説明は十分でしょう。つまり「自分の何でもベスト5を選び、Tシャツにしてくれるサービス」です。またサンプルを見ると、「興味があること」などベスト5以外のプロフィールもデザインにしてくれるようです。こんなTシャツがあれば、ブログ/SNS上だけでなくいろんなところにプロフィールを出したい！というプロフィール作成症候群の人にはもってこいですね。

まあ実際には、意味なくプロフィールを作りたいという人はそんなにいないと思いますが。しかし考えてみれば、プロフィールというのも CGM 時代の産物のひとつなわけで、「ブログを書籍化する」というようなアイデアの延長線上に t-lists があるのかもしれません。

このアイデアを応用して、「プロフィールが印刷できるマグカップ」「プロフィールが印刷できる扇子」なんてものを mixi や GREE が始めたら、良い副収入源になるのかも。またもしかしたら、プロフィール以外にも見落とされている「売れる」コンテンツが隠れているのかもしれませんね。

最近のネタ探し先を、意味なくまとめてみた。

最近忙しくて・・・という言い訳をよく使ってる気がするのですが、とにかく仕事があるわけです。しかしこんな時こそ「ブログのネタが拾える情報源」を考えてみるチャンス（？）ということで、最近個人的にお世話になっているものをまとめてみました。なお各情報源の横についている％は、ブログネタが拾える確率（あくまでも僕自身が）です。

1. 日経流通新聞と日経産業新聞（各80%）

いきなりWEBサイトじゃなくてすみませんが、やっぱり新聞の力はすごいです。個人的にネタの宝庫。本当は日経新聞も含めて、オフィスで3紙をチェックするのが日課だったのですが、現在は客先常駐生活。少ない小遣いの中から、MJを売ってる日はMJを、それ以外の日（火・木）は日経産業を買うというルールにしてます。

新聞が良いのは、やはり斜め読みできる点でしょうか。1分もあれば、ざっと目を通して面白そうなネタがあるかどうかつかめます。特にこの2紙はコラム的な記事も多く、事実だけでなく論点が把握しやすいので、ブログを書くときには重宝させてもらってます。

2. ITmedia （70%）

オルタナティブ・ブログを書かせてもらっているから、というわけではないのですが、ITmediaも最近重宝しています。トップが整理されていて比較的「斜め読み」っぽいチェックができるのと、細かい分析がされている記事・ネタ的で軽い記事が多いことがポイントのような。同じニュースであっても、某CNETの記事よりITmediaの方が「はてブ」のブックマーク数が多い・・・ようなケースをよく見かけるのですが（錯覚でしょうか？）、同じように感じている人が多いのかなぁと思います。

3. Digg (50%)

最近波紋を呼んでいるDiggですが、いずれにしても海外で何が注目されているのかを知るには重宝します。投票の数という定量的な注目度だけでなく、BBS形式のユーザーコメントという定性的な反応について理解することができるのも、他にはない価値ですね。またネタっぽい話題が拾えるのも Digg ならではの特徴です。ただその由来ゆえか、技術系以外の分野が手薄なのと、もろ技術寄りの記事が多い（従って僕がついていけない）ことが短所ですが。

4. TechMeme (30%)

TechMeme も必ずチェックするサイトの1つ。しかし壮大な議論が起きている話題が上位に表示されるようになっている（ついでに議論を行っている関連エントリがすべて表示される）ので、各話題の全体像を把握するのに時間がかかります。なので、最近はちょっと敬遠気味かも・・・ので、面白い話題が見つからないという意味ではなく、見つかっても簡単に書けるブログネタにはならないという意味で30%。ネタ的な記事の扱いもDiggに劣ります（その良否は別問題ですが）。

5. Springwise (30%)

Springwise は技術と関係なく、ひねったアイデアのあるビジネスを取り上げるサイトなので、すぐにネタとして使える割合は低いです。ただ「なるほど」と感じさせられるサービスばかりが紹介されているので、これも最新記事を必ずチェックするようにしてます。1つ1つの記事が短くまとめられているのと、議論を呼ぶネタがない（優れたビジネスを紹介しているだけなので）のも、ブログネタを見つけやすいポイントかも。

6. ブログ (10～80%）

そしてもちろんブログ。Digg や TechMeme 経由で知ったブログをRSSリーダーに登録する、という感じでチェックしてます。しかし当然ながら、いくら面白いブログでも、全てのエントリに興味を引かれるわけではありません。なので、一握りのブログ以外は、毎日RSSリーダーをチェックするよりも Digg や TechMeme 上で話題になったタイミングでチェックする、という方が多くなっているような。そうするとRSSリーダーに登録しとく意味って何？ってことになりますが・・・。

と、よく考えてみると最近ネタ元になっているのは、上記の6つに限られてます。他にも巡回しているサイトはありますが、ブログネタを探すというより読んで楽しむだけという感じ（はてブのホットエントリとか）。う～ん、多いのか少ないのか・・・

< 番外編 >

最近チェックしてるサイト、もう1つだけ忘れてました：

■ Original Signal

WEB2.0系のニュースを扱うサイトを集めた「まとめサイト」。本当にネタが見つからないときは、ここに掲載されている記事にざっと目を通す（記事タイトルにマウスオーバーすると冒頭の数行が見れる）ことで、何かしら書くことが見つかるといった感じです。扱っているサイトのいくつかは、自分のRSSリーダーにも登録しているものなのですが、こっち経由でネタを見つけることが多いですね。つくづく、RSSリーダーの重要性が低くなっているような。

コンピュータがクイズを出す日

今日の日経産業新聞に載っていたニュース。もしかしたら既に有名なニュースなのかも。人工知能（AI）が人間とチェスで対戦する、などといった話をよく聞きますが、クロスワードパズルで対戦するというイベントが先月末にあったそうです：

■ 眼光紙背 -- 機械が出題？未来のパズル（日経産業新聞 2006年9月7日 第24面）

8月末にイタリアで開かれた人工知能学会の関連行事で、地元シエナ大学が開発した「ウェブ・クロウ（Web Crow）」というソフトウェアが、25人の学者たちとクロスワードパズルで対決したそうです。結果は・・・

■ Computer beats humans at crosswords (ANSA.it)

ということで、コンピュータの勝ち。言語に関係する複雑なゲームにおいても、機械が人間を凌駕する時代がやってきたわけです。と書くと感情的過ぎますが。

人間が負けたという点はもちろんインパクトがあるのですが、勝敗より注目したい点は、このソフトの仕組み。なんと、ネットの検索エンジンと連動し、ネットを巨大な辞書（参考書と言うべきか？）として使っているのだそうです：

Webcrow, the first Italian software able to tackle a crossword, uses the Internet as a gigantic library. （中略） The Web Crow software gleans all this knowledge by studying the millions of texts available on the Internet and examining the relations words can have to each other.

「クロスワードパズルを解く最初のイタリア製ソフトウェアであるウェブクロウは、インターネットを巨大な図書館として利用する。（中略）ウェブクロウはインターネット上に存在する無数のテキストを学習し、そこにある単語の関連性を解析することで知識を得る。」

また日経産業の記事では、以下のように解説されています：

設問からキーワードを抜き出してネットで検索し、関連性の高い言葉を候補として選び、試行錯誤で当てはめながら正解にたどりつく。この方式だと時事問題にも対応でき、もし日本語を覚えさせれば、「怪獣の名を持つ刑事被告人は？」ぐらいの問題は解いてしまうらしい。

おぉ、なんて素晴らしい。まるでタチコマ（略

ただしカンの鋭い方はお気づきかもしれませんが、この方式を採用した場合、ネットから取得できる情報量がソフトの頭の良さを左右します。今回のコンテストでは、英語とイタリア語で問題が出題されたそうですが、人間が負けたのは「英語で出題された場合」と「英語とイタリア語の両方で出題された場合」の2つのケースで、「イタリア語で出題された場合」には人間が勝ったのだとか。ウェブ・クロウ開発者の一人は、この現象について「恐らくイタリア語のテキストよりも英語のテキストの方がはるかに豊富だったことが原因だろう」と分析しているとのことです。

というわけで、ウェブ・クロウに日本語を覚えさせたとしても、まだ人間の方が勝てる余地がありそうですね。ただしこの技術を利用すれば、逆に問題の方をコンピュータが作ることが可能になるそうで、「機械の作ったクイズを解けない人間」は続出しそうです。

考えてみれば、既にビデオゲームにおいてはコンピュータがコントロールする中で人間が遊んでいるわけですし。これからは言語に関するゲームにおいても、機械が自動的に出題するというのが一般的になるのかも。時事問題にも対応できるということは、受験生や社会人の勉強にもAIが活用されるかもしれませんね。

「人間を出せ！」が簡単に -- GetHuman database / Bringo

また自宅のパソコン（NEC製！）が調子悪くなってます。もう買い換える前提で、Vista 登場まで待とうと思っていたのですが、どうも無理そう。修理も考えているのですが、以前ここでも書いたように、カスタマーサポートの対応に非常に嫌な思いをした経験があります。そんなわけで、こちらで紹介されているサービスに興味を持ちました：

■ Things to Do in Customer-Service Hell (Freakonomics Blog)

最近話題を呼んだ、『ヤバい経済学』の著者の方々が開設されているブログから（ちなみにこの本についての感想はこちら）。コールセンターに電話すると、まず機会音声（○○については1を、○○については2を押して下さい・・・というヤツ。上記エントリでは"phone trees"と表現されてます。なるほど）から始まるところがありますが、それを迂回して人間のオペレーターと話すことを手助けしてくれる2つのサービスが紹介されています。

まずは"GetHuman database"。これはアクセスしていただければすぐに分かると思いますが、人間のオペレーターを出すまでに必要なプッシュホン操作を教えてくれるというもの。例えば BMW USA の場合、「"customer relations"と言った後に、クルマなら1を、バイクなら2を押す」といった具合です。まぁ電話をかけて、しばらく自動音声に耳を傾けていれば分かる情報なのですが、そんな時間も惜しいぐらい急いでいる時や、怒りを抑えられない時には非常に便利でしょう（このページにアクセスして、目的の企業の情報を得る時間はどうなるんだ？という点はありますが）。

もっと進んだサービスを提供しているのが"Bringo"。こちらは目的の企業のオペレータを捕まえるところまで自動化してくれています。仕組みはこんな感じ：

1. 用意されているリストの中から、目的の企業を選ぶ
2. 自分の電話番号を入力する（※入力された電話番号は目的の企業には公開されない）
3. Bringo のオペレータが相手企業の人間を捕まえる
4. 入力した電話にコールバックが入り、目的の企業につないでくれる

ちなみに以下のスクリーンショットは、Air Canada を選択したところ：

ここに自分の電話番号を入力して待つだけ、というわけです。この方式だと、人間のオペレーターを捕まえる労力が削減されるだけでなく、相手企業に電話番号を公開せずに済むという利点もありますね。心配なのはこれでどうやって事業を成り立たせているのかですが、サイトを見ると AdSense が貼ってありますし、やはり頼りは広告収入でしょうか（でオペレータはオフショアして安く済ませる、と）。

企業にとってはこんなサービス、自動化で省力化という狙いが達成できなくなるし、貴重な顧客データ（電話番号）も取れないしでたまったもんじゃないですが、消費者にしてみれば大歓迎ですね。不満があるところにビジネスの種あり、という好例ではないでしょうか。GetHuman database も含め、こういったサービスを思いついた人々は、単にカスタマーセンターに対する不満を愚痴るだけに留まらなかったのがエライですね -- 僕も見習わないと。けどNECのカスタマーサポートにはウンザリ。

知識共有を阻む37の壁

ブログの良いところの1つは、様々なブロガーによって過去の知識が掘り起こされることだと思うのですが、今日もそんなエントリがありました。

■ Three-dozen knowledge sharing barriers (Anecdote)

Gabriel Szulanski という方（INSEAD の教授？）が1996年に発表された「知識共有を阻む壁」を紹介しているエントリ。様々な阻害要因を網羅＆個人・組織・技術の3つのレベルに分類してくれていて、参考になります。というわけで自分用に翻訳＆メモ。

※訂正

下のリストは Gabriel Szulanski 氏の論文からの 出展 出典（9/6 再修正しました -- ご指摘ありがとうございました！）ではなく、Andreas Riege 氏の論文、"Three-dozen knowledge sharing barriers managers must consider"(2005) でした。お詫びして訂正します。（誤りを指摘していただいた通りすがりさん、ありがとうございました。）

【個人レベル】

1. 知識を共有する時間、もしくは他人が特定の知識を探していることに気づく時間がない 
2. 共有した結果、自分が職を失うのではないかという恐怖がある 
3. 自分の知識の価値に気づいていない 
4. 共有に手間のかかる暗黙知よりも、形式知を共有することに重きがおかれてしまう 
5. 組織上の特権をふりかざす（※知識の共有はヒエラルキーを超えて行わなければならないので、組織構造が悪影響を及ぼすことがある、という意味か？） 
6. 個人および組織の学習効果を高めるような、過去の失敗を把握し、評価し、そこからフィードバックを得ることが十分に行われていない 
7. 個人ごとに経験値が違う 
8. 知識の提供者と受領者の間に触れ合いや交流がない 
9. 口頭あるいは文章によるコミュニケーション・スキルが不足している 
10. 年齢による違いがある 
11. 性別による違いがある 
12. 人的ネットワークが欠如している 
13. 学歴による違いがある 
14. 他人から所有権を認められないことを恐れて、知的財産を手元に置き続ける 
15. 「誤った使い方をするのではないか」「手柄を横取りされるのではないか」という考えから、他人を信用しない 
16. 知識の正確さや信頼性を疑う 
17. 文化や人種的背景による違い、またそれに付随する価値観等の違いがある（言語もその一部）

【組織レベル】

1. ナレッジ・マネジメント戦略を企業戦略・目標にどう統合するかが明確になっていない 
2. 知識共有の価値を明確に伝えることについて、リーダーシップが不足している 
3. 知識をシェアし、考察し、新しい知識を生み出す公式/非公式の場が不足している 
4. 人々が知識を共有することに対するモチベーションとなるような、評価・表彰制度が不足している 
5. 知識共有活動をサポートするような社内文化になっていない 
6. 企業内に、知識共有の機会を増やすためのリソースが不足している 
7. 社内の他部署・他部門との競争が激しい（「ここで開発されたのではない」症候群"not invented here syndrome"など) 
8. トップダウンなどの理由により、コミュニケーションおよび知識共有のフローがある一方向のみに規定されている 
9. オフィス環境の物理的なレイアウトにより、効果的な知識共有が妨げられている 
10. 同部署・同部門内での社内競争が激しい 
11. 組織のヒエラルキー構造により、知識共有活動が阻害される 
12. 組織単位が大きすぎて、知識共有を十分に管理・促進できない

【技術レベル】

1. ITシステムとプロセスが統合されていないために、ワークフローが阻害される 
2. 内部/外部の技術サポートの不足により、ワークフローやコミュニケーションフローが阻害される 
3. 技術にできること/できないことに対して、従業員の間に非現実的な期待がある 
4. ITシステムとプロセスの間にコンパティビリティが無い 
5. 個人のニーズとITシステムの間に整合性が無く、知識共有プロセスに制約が課せられる 
6. 従業員がITシステムに慣れていないため、それを使うことを躊躇する 
7. 新しいITシステムとプロセスに関するトレーニングが不足している 
8. 新しいシステムの利点を披露し、伝えることが不足している

例によって意訳している部分や、明確に語られていないところを補っている部分があるので、「？」という部分は原文をご参照下さい。

当然のことながら、システムを導入しただけでは知識共有が成功しないということがよく分かります。しかしあえて社内ブログ/SNSで解決できる部分を挙げるとすると、

• 個人レベル[1]（簡単にエントリできるので、これまで出てこなかったような疑問や知識が表面化する）
• 個人レベル[4]（書き込まれた何気ない内容から暗黙知が共有できる）
• 組織レベル[3]（当然ブログ/SNSがその「場」として機能する）
• 組織レベル[8][11]（ブログ/SNSの構造次第では、ヒエラルキーやトップダウンの流れを突破できる）
• 技術レベル[7]（比較的少ないトレーニングでシステムを操作できるようになる）

辺りが考えられるでしょうか。しかしこのリスト、見てるとなんかめげてきますね・・・提案書の作成が滞りそう。

邪悪なパワーポイント

パワーポイントと言えば、ビジネスには欠かせないツールの1つですが、「パワーポイント使いすぎ症候群」「アニメーション入れすぎ症候群」などといった問題点が発生しているのはよく指摘されるところです。その流れで、Wired にこんな記事が載っていました：

■ PowerPoint Is Evil (Wired)

タイトルからして飛ばしてますが、内容もなかなか。曰く、「パワーポイントはプレゼンする人を楽にするだけで、プレゼンの中身や、オーディエンスにとってはマイナスのツールだ」とのこと。パワーポイントをスターリンに例え、オーディエンスはパワポが強いるスタイルに支配されている、と論じています。（以下、記事内容のまとめですが、意訳した部分や脳内で保管した部分＝多分こういう意味なのだろう、と解釈した部分があります。）

Evil なポイント(1)は「短い議論を必要以上に長くしてしまう」こと。確かに日本でも「高橋メソッド」に入れ込み過ぎて、やたらでかい文字を使う「だけ」の人がいたりしますが、そういう人に限って「それって1枚のスライドにすれば10秒で終わるんじゃ・・・」っていう内容を延々説明したりします。薄い内容を長くするのがパワポというツールで、観客はそれに長々とつき合わされているのだという主張。

Evil なポイント(2)は、(1)とも関係するのですが、1つの文脈や主張が複数のスライドにまたがることにより、前後の関係が捉えにくくなってしまうこと。延々と目の前を通り過ぎていくスライドを眺めているうちに、「で、何が言いたかったんだろう？」という気分になってしまうというやつです。

Evil なポイント(3)は、テンプレート機能やグラフィック機能により、ゴミのようなデータでもキレイに見えてしまうこと。また記事中では、「本当に重要なデータでも、カラフルな図表機能を多用することにより、分かりづらかったり軽く見えるものになってしまう」という逆の例も指摘されています。

あらゆるメディア、というか、コミュニケーションのためのツールに共通することですが、仕組みの側に中身の方が引っ張られてしまうことがあります。パワポの例で言えば、「アニメーション機能で遊んでいたら、90%以上が動くオブジェクトになってしまった（スライドショーの時には真っ白から始まるページばかり！）」などといった感じでしょう。アニメーションは分かりやすい例ですが、よく考えてみると、気づかないうちにパワポに引っ張られている面はいろいろとあるのかもしれません。

記事の締めには「観客に敬意を払え」という言葉が掲げられているのですが、あらゆるコミュニケーションツールの「邪悪さ」から逃れるためには、この点を常に気にしているしかないのでしょうね。

類似画像で台風予測

以前「台風情報2.0」というエントリを書きましたが、その中で紹介していた「台風前線」というサイトの姉妹サイト「デジタル台風」が今日の朝日新聞日曜版で解説されていました：

■ ぶらりネット -- 台風画像25年分14万枚、検索も自在（朝日新聞 日曜版 2006年9月3日 第2面）

あれ？前回の朝日新聞土曜版では「25年分約13万枚」と紹介されていたと思うのですが、今回は「約14万枚」という表現になってる。まぁいずれにしても、膨大な数の台風画像（衛星から撮影したもの）が閲覧・検索可能になっているわけです。また過去25年間の台風とサイクロンのデータ、約940個が網羅されているとのこと。

記事の中でも「独自な機能」として取り上げられているのが、画像検索機能です。ある台風の画像をクリックすると、雲の姿を自動的に分析して、よく似た過去の台風を検索・表示してくれます：

ちなみに上のスクリーンショットは、現在発生中の台風12号に雲の形が似ている台風の一覧（本当はこの下にあと5つ、計14個の検索結果が表示されています）。12号は非常に強い台風ということで、類似台風にもなんとなく不気味なものが多いと感じるのは気のせいでしょうか。いずれにしても、こうして過去の類似台風をチェックすることによって、現在の台風に関する予想の手助けになるわけです（ちなみに個々の台風の詳細情報を確認することも可能）。

画像認識技術というと、最近 Riya などWEB2.0的なサイトで利用が始まっているのを目にしますが、こういった研究目的でのサイトにも応用が可能なわけですね（当然ですが）。昆虫や植物など、「この虫（植物）の姿に似た別の種類を探す」という画像検索は、様々な分野で応用できそうです。

しかし台風12号、このままだとあさってに東京に近づくのですね。気になる方は、こちらでチェックしてみて下さい。

■ Yahoo! 台風情報

ゲームで集合知 -- Google Image Labeler

Web2.0List 経由で知ったネタ。Google がスタートした新しいサービス、というかゲーム：

■ Google Image Labeler

ゲームをスタートすると、サムネイルサイズの画像がランダムに表示されます。それに合うラベルを次々に付けていくというもの（言語は英語のみ）。2人1組で行うようになっていて、パートナー（世界のどこかにいる誰か）と同じラベルを付ければスコアをゲット＋次の画像が表示されます。制限時間は90秒。

という単純なルールなのですが、やってみるとこれが面白い。"sea""sky""cat"のように描写しやすい画像ならよいのですが、なにしろ画像はランダムに表示されるので、「こんなの形容できるか！」というようなものが登場することもあります。しかもパートナーとの息が微妙にズレてしまったり（英語でラベルを付けなければならない、というところもポイント）。難しい画像の場合には「パス」も可能なので、「英語はちょっと」という方もぜひ一度お試しを。

とここまでルールを説明してきてお気づきかもしれませんが、このゲームを通じてプレーヤーが入力した単語は、Google イメージ検索の精度を向上させるためのデータとして使われます。賢い。このルールならプレーヤーたちは「自分が付けたいラベル」ではなく「相手（＝一般的な人間）が付けそうなラベル」を入力するわけですから、収集するデータとしては最高です。

以前もこのブログで書いたことがありますが（タグではフォークソノミーを実現できない）、コンテンツの製作者が自身のコンテンツに付けるラベルは恣意的なものになる可能性があるはずです。鳥を写した写真に、「明日への夢」という自分にしか分からないようなラベルを付けることもあるでしょう。しかし Google Image Labeler の方式であれば、「鳥」というラベルを付けるのだというデータが収集できる可能性が高い、ということになります。ゲームという形式で参加の敷居を低くしながら、ちゃっかり良質なデータを取るという点で、他のサイトでも参考になるアイデアだと思います。

例えば「はてブ」などでも、付けるタグが他の人と被れば被るほどメリットが得られる・・・などという仕組みが作れたら、よりタグの精度が上がるのではないでしょうか。逆に証券市場などと同じ理屈で、人気のあるタグが集中し、個性的なタグが失われてしまう（それによってニッチな基準による検索が不可能になる）という危険性はありますが。

(´･ω･｀)の検索

さて問題。このエントリのタイトルにある (´･ω･｀) というマークは何を意味しているでしょうか。このマークがどの程度一般的に使われているのか、すっかりネットに毒されている僕には検討もつかないのですが、答えは「ショボーン」という意味を示す顔文字になります（詳しくはこちらのページをどうぞ）。

検索エンジンの英 Ask.com が、こうした顔文字の意味（ただし海外のもの）を教えてくれる機能を追加したとのこと：

■ Search with a :-) (The Ask.com Blog)

ご存知の方も多いと思いますが、海外で顔文字は emoticon （感情"emotion"とアイコン"icon"を組み合わせた造語）もしくは smiley と呼ばれています。こうした emoticon を検索キーワードに入れ、検索するとその意味を教えてくれたり、詳細解説ページへのリンクを教えてくれたりするというのが今回の機能。また emoticon だけでなく、LOL (Laughing Out Loud) など短縮表現の意味も教えてくれます。

例えば ;-) の検索結果はこちらで、LOL の結果はこちら。

確かに海外のブログのコメントを見たり、チャットルームに参加すると訳の分からない短縮表現が乱れ飛んでいますから、Ask.com の新機能はなかなか便利かもしれませんね。

さて日本ではというと、(´･ω･｀) を検索エンジンにかけるとキーワードとして有効なのは「ω」の部分だけになり、(´･ω･｀) ショボーンだけでなく (`･ω･´) シャキーンまでヒットしてしまいます。という訳で海外の :-) 同様、何らかの対応をする余地は残されているかもしれませんね。ただ AA（アスキーアート）辞典というものがあちこちに存在しているので、これを参照すればある程度の顔文字はすぐに意味を調べることができるのですが。

日本の場合、顔文字はより使う人の層が限られていて、バリエーションも多いため（しかも新しい種類が次々に追加されている）こうした検索エンジンの1機能として付け加えるのはより難しいかもしれません。しかし種類が豊富なだけに、検索エンジンから意味が調べられたり、そもそも顔文字を1つのシンボルとして検索したいというニーズは強いかもしれませんね。ここ1～2年のうちに、goo あたりで何か画期的なサービスが生まれるでしょうか。