POLAR BEAR BLOG

「枢軸地図」で遊んでみた。

最近のビジネス書・雑誌では「右脳的な能力（感性や創造性など）」を鍛えよう、というのが流行りになっていますが（その最たるものはこちら）、確かに優れた芸術作品は多くのインスピレーションを与えてくれます。で、昨日の朝日新聞日曜版で紹介されていた、「枢軸地図」という作品はいかがでしょうか：

■ Axis by Golan Levin

ニューヨーク在住のアーティスト、ゴーラン・レビン氏によるWEBアート。アクセスすると、以下のような世界地図が表示されます：

地図は国ごとにクリックできるようになっていて（カーソルを合わせると青くなり、クリックで黄色くなる）、3つの国を選択すると画面左上に「選択された3カ国に共通していること」が表示されます。ちなみに上のスクリーンショットでは、日本・マダガスカル・ペルーが選択されているのですが、この国々に共通しているのは「昆虫を食べる習慣があること」だそうです。知らなかった・・・。

"Axis"とはご存知の方も多いと思いますが、「枢軸」という意味で、第2次世界大戦中の日独伊連合を指すのに使われる単語です。最近でもブッシュ米大統領が「悪の枢軸（イラク、イラン、北朝鮮の3カ国）」という表現を使ったのが話題になりましたが、レビン氏はそこからインスピレーションを得てこの作品を作ったのだとか。ただ狙いはもちろんどこかの国を非難することではなく、世界の国々がどれくらい共通項を持っているのかを示すことにあります。

ちなみにこの作品、ホイットニー美術館のCODeDOCというプロジェクトの一環で作成されたもので、ソースコードが公開されています（枢軸地図はJavaで作成されています）。ご興味のある方はこちらのページをご覧下さい。

ブログ/SNSなどが一般化し、WEB上にプロフィールを持つことが普通の時代になりました。もちろんプライバシーの問題はありますが、「枢軸地図」の人間版を作って、「自分と同じ要素（趣味や出身校、出身地など）をn個以上持つユーザー一覧」や、「自分のページに足跡を残してくれたAさんとの共通点一覧」などが確認できるようになったら面白いのではないでしょうか。

ネット上ではふとしたことから争いが起きますが、逆に共通点を見つけることを簡単にするのも可能だ -- という点を「枢軸地図」は示してくれていると思います。クリック数回で「共通点探し」を可能にするようなシステムが、他にどのような仕組みで構築できるか、どのような分野に応用できるか考えてみても面白いかもしれません。

モチベーションを上げる10のステップ

週末なのに仕事してます。まぁそんなの自慢にもならないのですが、やっぱり「本当は休めた時間なのに働いている」と思うと、どうしても気分が乗らないもの。というわけで、「モチベーションを上げる10のステップ」というものを試してみることに：

■ 10-Step Motivation Worksheet (Real Simple)

つい先日も取り上げた"Real Simple"のサイトから。印刷してすぐに使える「モチベーション・ワークシート」が載っているのですが、その内容はこちら：

1. ゴールを決める
2. タスクを楽しくする（ジョギングなら新しいスニーカーを用意する、友人と一緒に走るなど）
3. 感情に訴える（タバコをやめないと健康を失うのだぞ！と考える、など）
4. ゴール達成までに予想される障害と、その解決策を考える
5. ゴール達成までのステップをブレークダウンする
6. 手助けしてくれる人を考える
7. ゴールを達成した時の姿を思い描く
8. 標語やキャッチフレーズを考える（小泉流に言えば「改革なくして成長なし！」みたいなもの）
9. 自分にご褒美を用意する
10. このワークシートを見えるところに貼っておく

割とスタンダードな内容だと思うのですが、8.と10.がちょっとユニークでしょうか。特に「キャッチフレーズを考えろ！」というのはアメリカ人が好きそうなテクニックだと思います。確かに語感の良いキャッチフレーズは、小泉首相の例を挙げるまでもなく人を動かす力があることは明白ですから、プロジェクトなどを始める前に考えてみても面白いかもしれませんね。

というわけで、僕もやってみました。

1. ゴールは資料を仕上げること。
2. PCの隣にポテチを置いて、作業を楽しく。
3. 「これが仕上がらないと、新しい仕事を失うぞ！」と自分を追い詰める。
4. 予想される障害はテレビの誘惑。対策はHDレコーダーのセット。
5. ゴールまでのステップは(1)流れを決める(2)資料を集める(3)清書する。障害は省略。
6. うーん、会社の人にヘルプが頼めるのか・・・？
7. 仕事が評価され、さらに仕事が舞い込む自分・・・ってそれは余計に忙しくなるってことだから、仕事を終えて安らかに眠る自分の姿を想像。
8. 標語「資料なくして プレゼンなし」
9. ご褒美「セブンのクイニーアマン（復刻版）」

これで果たして、首尾よく任務達成となりますかどうか。

大切な人をより深く知るための79の質問＋6つのアドバイス

たまにはこんな Lifehack もいいんじゃないか、ってことで。仕事が忙しいと、どうしても家族のことがなおざりになってしまいがちですが、そんな時はちょっとした質問をきっかけに、大切な人をより深く知る時間を取ってみては。

■ Get to Know Your Family, Friends Better (Real Simple)

Lifehack ・・・というより、「主婦の知恵」を集めたサイト"Real Simple"の記事より。この Real Simple、堀内さんの『発想七日！』で推薦されている本"A Whole New Mind"（邦題：ハイ・コンセプト）の中でも、お役立ちサイトの1つとして紹介されています。

身近な人だからこそ、改まって何か喋ろうとすると何をテーマにしていいか分からない・・・ということがありますよね。そんな時に「こんな質問をしたらどう？」というサンプルが79も挙げられています（全ての質問がまとめられたPDFファイルはこちら）。ちなみに質問は以下のように、6つのセクションに分かれています：

1. 子供時代
   （例）
   □ 子供のころ住んでいた家はどんな感じ？
   □ 子供のころ、一番幸せに感じたのはどんなとき？
2. 仕事
   （例）
   □ 最初にしたのはどんな仕事？どうやってその仕事に就いたの？
   □ 仕事に関して、ご両親の影響はあった？
3. 恋愛と家族
   （例）
   □ 配偶者とは一目ぼれだった？それとも時間をかけて仲良くなった？
   □ 一番楽しかった家族旅行は？
4. あなたと私
   （例）
   □ 今まで私に話してないことってある？
   □ 二人の似ているところと、似ていないところは？
5. あなた自身
   （例）
   □ 誰があなたのことを一番良く知っている？
   □ あなたのことを一番笑わせてくれる人は？
6. あなたの歩んできた人生
   （例）
   □ 今までに下した一番辛い決断は？
   □ 人生で一番重要なことは？

などなど、簡単なものから重いものまで、様々な質問が紹介されています。でもそんなに上手く話せるかな・・・という人のために、話をするときの6つのコツまであります：

1. 話のきっかけを見つけよう。
   いきなり質問表を持ち出して、頭から始めるというのも不自然。それよりも、何気ない会話の中から質問をするきっかけを見つけてみよう。
2. 詳しく聞こう。
   好奇心を抑えずに、詳しい話をしてもらうようにしよう。すると自然に話が弾むし、何に興味があるのかが分かるようになる。
3. 相手の話を信じよう。
   たとえ相手の話が、自分の覚えている内容と違っていても、それを指摘するのはやめよう。会話の目的は「何が事実か」を見極めることではなく、相手との関係をより深めることなのだから。
4. 不安な気持ちを打ち明けよう。
   この種の話をするのが初めてなら、自分が緊張していたり、不安に思っていると最初から打ち明けてしまおう。そうすれば、少し気が楽になる。
5. 空気を読もう。
   記憶を呼び戻すのに疲れてしまうこともある。ちょっとした態度から「今は話したくないのだな」と察してあげよう。そしてその日の会話は終わりにしよう。
6. 感謝を示そう。
   会話の後には「ありがとう」の一言を忘れずに。

普段仕事で使うのとは、ちょっと違った会話テクニックですよね。たまにはこの記事に習って、馴染み深い人と「馴染み深くない会話」をしてみるというのも良いかも。実際に「君が子供だった頃って・・・」と突然話し始めたら、薄気味悪く思われるかもしれませんが・・・。

50の質問

シロクマ日報の方で「50の理由」というエントリを書いたのですが、その関連で。創造性を刺激するために、50の質問をしようという提言がありました：

■ Creative Exercise: Become a Sponge (HOWdesign.com)

デザインの雑誌"How magazine"のウェブサイト"HOWdesign.com"から。このサイトには様々な「創造性を発揮するには？」という記事が掲載されていて、なかなか面白いです（実は"A Whole New Mind"で紹介されていたのを読んで知ったサイト）。

で、この記事。非常に短いのですが、要は「情報を吸収するために質問をしよう」という提言。確かにいくら大量の情報があったとしても、漫然と摂取しているだけでは（例：スナック片手にテレビをボーッと観る）ほとんど後に残らないものです。それを防ぐために、とにかく先に質問を（それもたくさん）作っておき、能動的な態度で情報にあたれということですね。

しかし50個も無理やり質問を作るというのは、やってみると結構難しいものです。逆に知っているつもりでも、あえて質問にしてみると、実はよく知らなかったというのが出てきたりして・・・。簡単な提言ですが、実は奥深いものなのかも。

優れたブレインストーミングのための8ヶ条

週末なのでサラッと。「出されたアイデアを批判するな」「（アイデアの）質より量を目指せ」など、ブレインストーミングに関する Tips は既に数多く存在していますが、最近の Business Week でもこんな記事が出ていました：

■ Eight Rules To Brilliant Brainstorming (Business Week Online)

"Eight Rules"ってことで8つの提言がなされています。曰く：

1. アイデアを出すだけならブレインストーミングは時間の無駄（「目安箱」でも設置しておけば十分！）。出されたアイデアをつなげてみたり、ふくらませてみたりする場にせよ。
2. いくらブレインストーミングが「何を言っても許される場」だったとしても、毎年従業員の10%がリストラされるような職場では、自由な発言など望めない。そのような環境でのブレインストーミングは諦めよ。
3. 創造性は、一人でアイデアを考える行為と集団で考える行為の融合により生まれる。グループでのブレインストーミング・セッションの前後に、個人でブレインストーミングせよ。
4. 生まれたアイデアが行動につながらなければ、ブレインストーミングは時間の無駄。
5. ブレインストーミングに参加するのも、ブレインストーミングをファシリテートするのもどちらも技術と経験を要求される。特にファシリテーターは重要だ。ファシリテーションのスキルはリーダーシップスキルの1つであり、習得には時間がかかることを認識せよ。
6. ブレインストーミングには競争心が大切だが、「よいアイデアを出したものに褒美を与える」などという方法は誤りだ。グループが全体として議論に貢献し、良い結果を出すように競争が行われるべきであり、そのために正しい手を打つこと。
7. ブレインストーミングは単なるアイデア出し以上の場となる。例えばIDEOでは、ブレインストーミングのために幅広い部門・分野の人々が一堂に会することで、知識が共有されたり、ミックスされたりする効果が生まれている。直接的なゴールはアイデア出しでも、クリエイティブな仕事には欠かせない効果が同時に生まれていることを認識せよ。
8. ルールに従え。さもなくば、それはブレインストーミングではない。

ブレインストーミングの進め方というよりも、それが行われる環境や、前後に何が起きているか・何が行われるべきかという点に関する助言が含まれているのがユニークなところでしょうか。確かにブレインストーミングは万能薬ではなく、それと周囲の環境がどう関わっているかによって効果が大きく左右されるわけで、ブレインストーミングそのものに目を向けているだけでは不十分なのでしょう。

また「単なるアイデア出しなら目安箱（従業員からアイデアを募集するシステム）で十分」というのもその通りですね。「これってただ一人一人の意見をホワイトボードに書いているだけじゃ・・・」っていうミーティングも多かったりして。その場にいて同じ時間と空間を共有しているからこそ、初めて得られる結果や効果というものを重視しなければならないと思います。

実際、最近はブログやSNS、Wikiなどを通じ、ネット上だけでも多くの議論が行えるようになりました。ほとんど顔を合わせなくても、ある課題について多くのことを決定できてしまうほど。一方で「合宿」という形態で議論することも流行っていたりして、バーチャル/リアルの議論のあり方・補完関係というものが見直されつつあるのでしょう。顔をつき合わせて行う「ブレインストーミング」という手法にも、これから全く新しい価値（上記7.のような知識/社内文化共有機能など）が見出されていくのかもしれません。

「○○な時だけ」サービス

これちょっと便利かも。天気が変わりやすいいまの季節にピッタリ？な、「雨が降るときだけ通知してくれる天気予報」：

■ 雨が降る時だけメールで通知を受け取る（ITmedia Biz.ID）

紹介されているのは月形半平太というサイト。記事のタイトルが全てを物語っていますが、雨が降るとき「だけ」、メールでそれを通知してくれるというサービスです。仕事で外回りをする人に便利、というのが一般的な発想でしょうが、小売業を営んでいる人（「雨の日タイムセール」の実施準備や、青空市をしている物品の撤去etc.）などにも便利なのではと思います。

最近は様々なサービスがカスタマイズできるようになって、「何をしてもらう/してもらわない」という細かい指定ができるようになりました。例えば天気予報でも、関東・関西といった単位はもとより、「東京都三鷹市」というレベルまで限定して調べることができるようになっているのはご存知の通り。そこに「天気が雨の場合にのみ通知」という条件設定までできるようになったのが、今回のサービスですね。考えてみれば、「もうこれ以上条件をブレークダウンできない」と考えられているものでも、実はより細かな条件設定が可能だった・・・というものが他にもあるのかもしれません（もちろん、単純な細分化はユーザーの混乱を招いてしまうだけですが）。

ただこのサービス、「雨がふるとき」があるのなら、「晴れるとき」「雪のとき」といったオプションがあっても良かったのではないでしょうか。「雨が降ったらタイムセールをしなくてはならない」というケースと同様に、「晴れたら○○しなければならない」「雪だったら○○・・・」といったケースもあるはずです。また「気温が○度以上ならアイスをセールの対象にしよう」など、気温をアラートの条件にしても嬉しい人がいるのではないでしょうか。

そう考えると、自分の視点から見ているだけでは、「○○という条件があったら嬉しい」というのはなかなか発見できないのかもしれませんね。昨日の深夜は凄い雷雨でしたが、「カミナリだったら通知して欲しい！」という人も中にはいるのかも・・・。

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。

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