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人気トピックスBEST5（2017年4月分）

第1位

4月19日　夜に使われているプログラミング言語は?

「夜に使われているプログラミング言語は?」、Stack Overflowのデーターの分析です。以前、同社は登録タグのデーターから週末と週日で変化するプログラミング言語利用を紹介していましたが、同様の変化が9時〜5時と、それ以外の時間帯でも繰り返されていると指摘しています。 週日の9時〜5時では、Microsoft、そしてSVNやOracleなどエンタープライズ・ソフトウェアで用いられる技術がよく使われています。C#、SQL、SQL Server、Excelなどが早朝に伸び始めて昼間に使用され続け、そして夕方の17時前後に減少していきます。変わって5時以降によく使われているのは、AndroidやiOSの開発関連、Swift、Node.JS、C++、Cなど。Firebase、Meteor、ExpressなどWebフレームワーク、OpenGLやUnityといったグラフィックスライブラリなどに集中します。最も夜に偏っているのはHaskellです。タグの使用が週日の9時〜5時になると半分に減ってしまいます。

https://stackoverflow.blog/2017/04/19/programming-languages-used-late-night/

第2位

4月23日　Juiceroというスタートアップが提供するジュースシステムは「400ドルの機械でパウチを絞っているだけ?」

Juiceroというスタートアップが提供するジュースシステムは「400ドルの機械でパウチを絞っているだけ?」という議論がネットで広がっています。 Juiceroは野菜・果物ジュースの素材を細かく刻んだものをパックしたパウチを、各家庭でプレスして簡単に生ジュースを作れるようにしています。その小型プレスマシンを399ドルで販売していますが、BloombergがJuiceroのパウチを手で絞ったジュースと飲み比べて、「400ドルのハイテクプレス機が必要か?」という記事を公開しました。それがネットで爆発的に取り上げられたことで、CEOがブログで反論、コネクテッドデバイスの価値の議論にも発展しています。 Juiceroには、Alphabetのベンチャー投資部門やKPC&Bなど著名なベンチャーキャピタルが出資しています。ジュースを作る行程はパウチをプレスしているだけですが、プレス機械はパウチを一つずつ読み取って最適なプレスを行います。使用されている素材に何かの問題があったら、対象のパウチが使われないようにストップをかけられます。またパウチが消費されているペースのデーターを収集して仕入れを調整することで、生の素材を保存することなく、常にフレッシュな状態からパウチ化した製品を届けられます。安全で手軽な新しい食の形を提案しているというのがJuicero側の主張です。

https://medium.com/@Juicero/a-note-from-juiceros-new-ceo-cb23a1462b03

第3位

4月4日　World Wide Web (WWW)の発明者として知られるティム・バーナーズ＝リー氏が2017年のチューリング賞に選ばれた。

World Wide Web (WWW)の発明者として知られるティム・バーナーズ＝リー氏が2017年のチューリング賞に選ばれました。チューリング賞は計算機科学分野で革新的な功績を残した人物に贈られます。「コンピューティングのノーベル賞」と呼ばれる権威を持つ賞です。今年は50回目の節目であり、発表においてACMはバーナーズ＝リー氏を「World Wide Webと初のWebブラウザ、そしてWebをスケールさせる基盤的なプロトコルとアルゴリズムを発明した」と紹介しています。 WWWに関連した特許を一切取得せずに無償で開放。1994年、マサチューセッツ工科大学（MIT）に着任してからWorld Wide Web Consortium(W3C)を設立。2009年のWorld Wide Web Foundation設立に関わるなど、利益よりも社会貢献を優先してWWWを発展させてきたバーナーズ＝リー氏の功績を称える授賞と言えるでしょう。近年ではMITのCSAILの分散情報グループ（Decentralized Information Group）を指揮し、個人データーがどのように利用されているかデータオーナーがチェックできる透明性を実現するプロトコル「HTTPA（HTTP with Accountability）」や、ユーザーが自身のデーターをコントロールできるようにWebを再分散させるプロジェクト「Solid（social linked data）」など、バーナーズ＝リー氏が思い描いたWWWを推進させる活動を今なお積極的に展開しています。

https://news.mit.edu/2017/tim-berners-lee-wins-turing-award-0404

第4位

4月9日　モバイルユーザーのプライバシーを保護しながら、ユーザーの利用データーを機械学習に用いる「Federated Learning」というテクニックをGoogleが公表。

モバイルユーザーのプライバシーを保護しながら、ユーザーの利用データーを機械学習に用いる「Federated Learning」というテクニックをGoogleが公表しました。 モバイル向けの機械学習では、ユーザーの端末利用に関するデーターがトレーニングデーターとしてクラウドに吸い上げられ、クラウドで解析されています。どのような利用データーが送られ、どのように使われているか、不透明なこともあってプライバシー保護の議論に発展していました。Federated Learningでは、ユーザーの利用データーを収集しません。最初にクラウドから、基盤となる機械学習モデルが端末にダウンロードされます。そしてポータブル版のTensorFlowと呼べるようなプログラムが端末内で動作し、端末内でユーザーの端末利用を学習した結果のアップデート（パーソナライズ、改善）だけを暗号化してクラウドに送信します。ユーザーのトレーニングデーターは端末にとどまったまま。Googleは数多くの端末からのアップデートを集成・解析し、基盤モデルをアップデートします。 Federated Learningでは端末にトレーニングデーターを解析する処理能力が必要になりますが、送信するデーターは小さくなって通信への影響を抑えられます。また、端末内でのアップデートの成果がクラウドのアップデートを待たずに、すぐに端末に反映されるというメリットもあります。Googleは現在、スマートフォン用キーボード「Gboard」のクエリ提案にFederated Learningを採用しており、今後Gboardの入力提案や写真のランキングなどへの拡大を計画しています。

https://research.googleblog.com/2017/04/federated-learning-collaborative.html

第5位

4月13日　米Amazonが証券取引委員会（SEC）に提出した書類で、CEOのジェフ・ベゾス氏から株主へのオープンレターが公開される。

米Amazonが証券取引委員会（SEC）に提出した書類で、CEOのジェフ・ベゾス氏から株主へのオープンレターが公開されました。その中で「判断」に関するメッセージが話題になっています。 「ほとんどの判断は、あなたが求める情報の70％ぐらいを得た時に下すべきです。90％では多くのケースで遅きに失することになります」 ベゾス氏は完璧であるよりも「小さく早く失敗」し、挑戦と失敗を繰り返しながら大きな目標にたどり着くアプローチを提唱しています。そうしたリスクを取る判断はスタートアップには容易でも、組織が成長するほどに難しくなって、次第に失敗を避ける判断が重んじられるようになります。でも、勝つために必要なスピードを失ったビジネスはやがて追いつかれ、そして追い越されてしまいます。そしてもう1つ、人は損失を被ったり、失敗した時により痛手に感じる生き物です。成功の可能性よりも、損失や失敗に対する恐怖を回避しようとするのが自然な行動心理なのです。でも、それを克服しなければ成功はありません。「ビジネスで重要なのはスピードです。そして素早く判断できる環境が整っていたら、もっと面白いものになります」と述べています。

https://www.sec.gov/Archives/edgar/data/1018724/000119312517120198/d373368dex991.htm