【IoT】従来300万円かかっていたコインロッカービジネスを格安で出来る電子コインロッカーSPACER(スペースアール)を開発しました
皆さんこんにちは。
最近ヤマトさんなど多くの配達に関するニュースを見かけますね。
今日はそんな配達問題を解決する電子コインロッカーを開発しました。
まずはこちらの動画をご覧ください
ロッカーへ近づくとアプリがbluetoothを認識し、閉めることができます。
閉めた人だけが開けられます。
セキュリティキーはアプリ内のチャットシステムで譲渡することも出来、これによって送られた人も鍵を開けることができます
何らかの理由でロッカーへ取りに行けなくなってしまった場合にも他の人に取りに行ってもらうことができます。(鍵送信券は120円)
これにより現状初期投資300万円近くかかっていた電子コインロッカーが格安でロッカービジネスを行うことができるようになります。また、ロッカーを使う人も格安で使えます。ロッカーの使用は2時間まで無料。その後6時間ごとに240円かかります。(アプリ内課金でApple社に3割支払うため、オーナー様には半額還元させていただきます)
この筐体を、例えば商店街、コンビニ、駐車場、など様々なところに置くことで、簡単に特大ロッカーを提供できるようになります。固定は自動販売機と同じアンカーで固定しているのでブロック次第でどこまでも重くできます。(写真はテスト用の小さいブロック)
名前はSPACER(スペースアール)と決めました。
このSPACERがいくつか置かれた先に何が起こるかというと、現状ではヤフオクなどすべてのEC取引で配達を行なってます。しかし取引開始からしばらく梱包資材や段ボールを集め、配送業者さんを呼んで、1日待って、届けて頂ける時間まで待機しててうまく時間が合わなければ再配達手続きしてようやく届いたらたくさんの梱包のゴミを出しながら一つの取引を終了する、というような手間を、例えば同じ都内同士などの近い取引で必ず必要でしょうか?
近くのSPACERまで車などで行ってポンと荷物を入れて鍵を送信して終わり。配送料無し(鍵送信は120円)、梱包無し、数日かかっていたEC取引が最短数時間で完了します。もう家で配達の方を待っている必要もありません。お家やお店の前に置いておけば緊急に欲しいと言われたものにも対応でき、24時間いつでも取りに来れる簡易的なお店としても使えるようになります。
現状Androidのリバースエンジニアリングへ対抗できておらず、iPhoneから始めさせていただきます
この後内部テストを経て最短数ヶ月の公開テストを行い洗練させていく予定です。テスト筐体を購入していただける方を募集しております。壊れてもすべての部品でリプレイス可能ですので新しく買う必要はありません。
現在探しているものは下記の通りです。
都内でご協力頂ける筐体テスターのみなさま(価格は筐体によって変動する可能性があります。また価格はテスト段階の価格となります)
弁護士さま
量産できる筐体アイデアがある業者さま
持ち運びのためビバホームで購入したタフボックスを使用させていただいておりますが筐体はなんでも取り付け可能です。(若干穴あけなどの追加工が必要)。安価で、より大きく、より強固な筐体を探しております。
アイデアがあるよという方や、その他お問い合わせされる方はホームページのお問い合わせからよろしくお願いいたします。
http://spacer.co.jp/#otoiawase
SPACER(スペースアール)で皆さまの生活が変わる体験を提供できればと願っております。
ビジネスモデル特許出願中です。
ではまたー^^
P.S.メンバーとワイワイ作ってる写真です^^
6/5 20時追記
みなさま、多くのフィードバックありがとうございました。おかげさまで現時点での市場の反応と多くのアイデアをいただきました。好反応も多く、ありがたいです。テスト筐体はこのアルミボックスでいくと思います。
セキュリティは多分大丈夫だと思いますー^^
Facebookの公開した人工知能fastTextを試してみた
みなさんこんにちは。最近はセキュリティコンテストCTFにはまっていて国内外の様々なコンテストに手あたり次第参戦しています。団体戦だと大体上位6%〜10%、個人だと上位10%くらいの成績です。
さて、2016/8/18にfacebookが新しい人工知能のfastTextを公開したのでとりあえず触ってみました。なんでも今まで5日かかっていた言語処理が10秒で終わるそうです。
fastTextとは何ぞ?fastTextで出来ること
主に2つあります。
- 単語をベクトル表現にする
と
- テキストのクラス分け
の2つです。
テキストのクラス分けは何となく意味が分かるかもしれませんが単語のベクトル表現とはなんぞや?となりますよね。単語をベクトル(数字の組み合わせ)で表すことによってコンピュータがこういう意味なんだなということを把握するために使います。
こうすると何が嬉しいのかというと
「王様」- 「男」+ 「女」= 「女王」
「パリ」- 「フランス」+ 「日本」= 「東京」
などの計算ができるようになります。
詳しくは下記リンクをご覧ください。
単語のベクトル表現例
今流行りのディープラーニングはベクトルで計算して分類しますので単語がベクトルで表せると都合がよいのです。出来たものをディープラーニングでクラス分けします。
流れとしてはベクトル化→分類→推薦といった手順になります。ベクトルが似てるものを分類して商品を推薦するといった形ですね。
もともと人工知能fastTextはfacebookがニュースフィードからスパムを分類するために作ったともいわれます。
具体的に見てみましょう。
まずはgithubから該当ソースを落としてビルドします。OSはUbuntu推奨です。30Gくらいあったほうが良いです。
# apt-get update
# apt-get install git g++ make python
# git clone https://github.com/facebookresearch/fastText.git
# cd fastText
# make
ビルドができたら「fasttext」というシェルが出来てますね。このひとがいろいろやってくれます。
- 単語のベクトル化
では最初に単語をベクトル表現してみましょう。適当にMensa InternationalのwikipediaをコピペしたものをUTF-8でテキストにしてmensainternational.txtとして保存しました。
では辞書ファイルに保存しましょう。
./fasttext skipgram -input mensainternational.txt -output mensa
これでmensa.binというファイルが出来ました。skipgramというのは単語をベクトルに変える時の最新のアーキテクチャのことです。ご興味ある方は下記を参照してください。
【論文シリーズ】CBOWとSkip-gramについて - Qiita
そして下記のコードを打つと、
./fasttext print-vectors mensa.bin < mensainternational.txt
こんな感じでコンピュータが認識します。
最初からフェースブックが用意してくれている単語のベクタ表現群は下記のコマンドでもらえます。
(なお、シェルの実行にはnumpyが必要なのでない場合は
apt-get install python-numpy
でインストールしてください)
./word-vector-example.sh
と打てば勝手に大量のデータを学習してくれます。
- テキストのクラス分け
クラス分けのほうをやってみましょう。facebookが先に用意してくれているサンプル結果は下記のシェルからもらえます。
./classification-results.sh
yelpやyahoo_answerやamazonのレビューをクラス分けしてくれます。
amazonのレビューなんかは6割であんまりですがagnewsなんかは非常に高精度で分類できていますね。amazon review polarityは評価の平均の3を飛ばして評価が高い4,5と低評価の1,2だけを集めたものでそうすると分類精度が跳ね上がるのは面白いですね。
さて、ここでアマゾンのレビューを評価してもらいましょう。
単純にテキストにgreat,good,normal,badと書かれたテキストをそれぞれgreat.txt,good,txt,normal.txt,bad.txtとして保存します。
評価コマンドは下記のようになります。
./fasttext predict result/amazon_review_full.bin great.txt
(デフォルトではresultフォルダに結果のbinファイルが置かれる
ちゃんと5段階で評価してくれていますね。
それでは実際のamazonレビューをとってきてテキストを評価してもらいましょう。
無事評価5のレビューで5をいただきました。
では評価2のレビューはいかがでしょうか?
ちゃんと評価2のクラス分けに分類できてますね。
以上になります
これから人工知能で言語学習してみようとする方には便利な道具になると思います。
今のところ大容量のテキストを分類する方は巨大なECサイトを運営しているとか限定されるかもしれません。
しかし、これからの強いAIの流れとして
画像認識処理→感情概念理解→自然言語理解→ネットの知識吸収
の順で進んでいこうとしているようですのでいづれ重要な部分を占めるようになると思います。今のうちに少し触っておくとよいかもしれません^^
次回はRSA暗号の解読の仕方でも書いてみましょうかね。
ではまたー^^
こちらの文章もおすすめです
マウスなんてもう古い!ジェスチャーでパソコン、iPhoneを動かすVR時代へ
みなさんこんにちは。
今為替の値動きを人工知能で解析して遊んでます。1分足の終値-始値データを10本づつまとめて10分のデータセットにして、これを元に後の10分を予測するリカレントニューラルネットワークを実装してみましたが収束せず発散してしまいました。やっぱり為替ってランダムウォークなんですかねT^T
さて、今日は新しいおもちゃを手に入れたのでご紹介します。みんな大好きVR(バーチャルリアリティ)に最高に相性の良いジェスチャーコントロールMYOデバイスです。
こちらの動画をご覧ください〜
なんとなく近未来のデバイスを予想させます。
今はアマゾンとかでも売ってるようです
さて、買ったらまずMYO connectというソフトをインストールします。OpenGLのバージョンが古いと動かないのでご注意ください。
インストール出来たら指示に従ってBluetoothでデバイスとパソコンを繋ぎます。
完了したらMYO marketに行き、やりたいことが出来るアプリをダウンロードしてきます。
私はパワポでプレゼンしたりiPhoneの撮影がしたかったのでそれらを試しました。iPhoneの撮影は面倒な設定がいらずアプリをダウンロードするだけでしたが使ってみたところまだまだという印象でした。
パワポは優秀です。この様に手振りだけでプレゼンしたらみんな驚くんじゃないですかね^^
これからAR、VRが続々登場します。Myoはキーボードの割り当てもできるのでより仮想世界に没入できるのではないでしょうか?^^
ご参考までに今後のVRはこの様なところに注目です。
PlayStation VR
日本人おなじみのプレステ。10月発売。ソニーがんば。
HTC Vive
台湾製VR。
https://www.htcvive.com/jp/product/
参考サイト
また現実世界にマッピングするARではMicrosoftのHololensに大注目。
以上MYOの紹介でした。
ではまた〜
PS 僭越ながら人工知能系の会社を作りました。ロゴ募集してます。よろしくお願いいたします〜^^
http://www.lancers.jp/work/detail/1060221
エンジニアが左うちわPart4。猫でもわかる金融の歴史
今日は猫でもわかる簡単な金融の歴史を記事にします。うちの猫のテンテンくんは餌をもらった後にスリーステップで食べたことを忘れてしまい2つある餌場をウロウロ往復しているので難しいですが、普通の猫くらいなら分かるほど簡単です。








エンジニアが左うちわPart3。夏場はバカンスで為替値動きが少ないことの証明。月、日、時間ごとのボラ強度測定
皆さんこんにちは。



http://ginzastudy.net/time_strength.html

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私の人生、後数十年しか無いのに一年間で数回の取引なんて待ってられるか。という事で優良パターンをEAにしてどんどん回転数を上げていこうと考えましたので軌跡を残していきます。




エンジニアが左うちわでホクホクする。AmazonEC2を使い月額1000円程度で24時間FX自動売買環境を整える方法

まず、必要な準備として証券会社とAmazonEC2のアカウントが必要になります。











