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徒然なるままに、オープンなデータとプログラミングで社会と人間の不思議を可視化する仮想研究室です。あやしうこそものぐるほしけれ... 社会学／データエスノグラフィー／国際唎酒師 & SAKE DIPLOMA／Python／D3.js 内容は個人の見解です。
注意：AI批判目的ではありません。単なる考察結果の共有です。どちらかというと私は思想的にはAI推進過激派です。また、ここでの推測はすべて外れている可能性はあります、あくまで推測です。 DMMボイス最近AI界隈（？）で話題になっている、20人分のアニメ調キャラクターの声で感情的な音声を簡単に生成することができるAIサービス。 https://ai-voice.dmm.com/ それの学習元に、エロゲーのテキスト音声データが使われているのではないかという話。 まずは性能がかなり高くて楽しいのでみんな遊んでみてください。（そして知ってる声優がいないか探してみてください。） 追記11/7現在アクセス増大でサービス一時停止しており、サンプルボイスさえ聞けないので、サンプルボイス集を作っておいた: https://whyp.it/collections/3281/dmm利用規約についてのツッコミ動画が
この技術の実態を明らかにするため、研究者たちはSamsungとLGという2大スマートTVブランドを対象に、英国と米国の2カ国で詳細な実験を行った。 具体的には、6つの主要なシナリオを設定した。まず「アイドル」状態、つまりTVの電源は入っているがホーム画面のままの状態。次に「リニア」視聴、これは従来の地上波放送を見る状況。 「FAST」は、TVメーカーが提供する無料広告支援型ストリーミングサービスの視聴を指す。「OTT」は、NetflixやYouTubeなどの外部ストリーミングサービスの使用。「HDMI」は、ゲーム機やPCなどの外部機器をHDMI接続して使用する状況。そして「スクリーンキャスト」は、スマートフォンなどの画面をTVにミラーリングする使用法である。 さらに、各シナリオで4つの異なる設定を試した。ユーザーアカウントにログインしている状態とログアウトしている状態、そしてACRを含む広
前編では総合ランキングを見ながら、この作品が実は面白いなどをピックアップしてきましたが、後編では、番組別ファン層と、性・年代別ランキングの横比較をしたグラフで面白いアニメを見つけていきます。 前編はこちら 面白いアニメ探しをさらに詳しいグラフで片岡 ここからは、より詳しいグラフを使って、「面白いアニメ探し」をやっていきましょう。大きくは２種類のグラフを使います。１つ目は「番組別ファン層分析」グラフで、簡単に言うと「この作品を見ている人は、他にどんな作品を見ているか？」です。２つ目は「性・年代バランス」グラフで、「総合で順位が高くなくとも、特定の性・年齢層に実は人気がある作品」を知ることができます。グラフを難しく考えず、作品選びの参考になればと思います。 ではまずファン層の方を見ていきましょう。このグラフはレグザ視聴データのサンプル数があってようやく可能になるものです。ほぼ全話見ている人同士
＜前編＞2024夏アニメのネット評判だけだとわからない、67万サンプルの視聴データを元に面白い作品について語ってみた (中間期) この対談の目的 片岡 この10年くらい、おすすめ作品を毎クール放送前に選定 (「みるコレ」サービスにも利用) してきましたが、見る前に選んでるので、実際に見てからどうだったの? ということが発信できてないなと思ってたんです。配信で後からでも見られる時代になりましたし、せっかく毎クール50作品程度見ているのと、膨大な視聴データ分析もあるので、これを情報共有したいなと考えていました。しかし作品は好みもありますから、一人の視点で語ってもねということで、ニッポン放送のアナウンサーであり、アニメ業界でも有名で、「つづきみ」のフロントマンとしても活躍する吉田尚記さんとの対談という形が実現しました。本日はよろしくお願いします。 吉田 よろしくお願いします！ 総合ランキングから
「蓮舫氏は盛り上がったのになぜ？」「石丸氏は若者頼りではなかった？」「小池氏の強さの秘訣」人流データで見えた都知事選候補の本当の「集客力」 都知事選の勝敗を分けたのは何でしょうか。多くのメディアや評論家が様々な分析をしていますが、基本は各社の出口調査のデータをもとにした、「若者に支持された」「無党派層の票を何割取り込んだ」といった分析です。 一方、今回の選挙では街頭演説について「あれだけ盛り上がっていたのになぜ敗れたのか」「あの候補の本当なのか」などの声が上がっていますが、一般に言われていることは定性的な感想のようなものばかりで、定量的に推しはかるデータはありませんでした。 そこで今回、ソフトバンクグループで「人流データ」の分析に長けた企業「Agoop」に分析を依頼。スマートフォンの位置データから、実際にどんな人がどの候補の街頭演説を、どのように聞いたのかをデータで明ら
退職代行モームリ累計利用者15,934名分のデータ・利用された企業情報を公開～Z世代と新卒で増加する退職代行利用者、労働者の本音はどこに～ 報道関係各位 2024年8月7日 株式会社アルバトロス 退職代行モームリを管理している株式会社アルバトロス（本社：東京都港区、代表取締役：谷本慎二）が、2024年8月1日（木）に退職代行の利用状況の調査を行いましたので、その結果を公開致します。 株式会社アルバトロス https://www.alba-t退職代行モームリ https://momuri.com/ 退職する会社に本当の退職理由を伝える方はほとんどいないと言われています。 退職代行モームリには利用者15,934名の生の声を反映させたデータがあり、日々蓄積されています。 当社の保有している膨大なデータは、労働者はもちろん企業の方にとっても非常に有益かつ貴重な情報となるかと思いま
中野区は7月16日、2023年7月に閉館した「中野サンプラザ」の3Dスキャンデータを、オープンデータとして無償公開した。商用利用も可能で、「VR空間に中野サンプラザを蘇らせ、バーチャルツアーやコンサートを開催するなど、自由な発想でデータをご活用ください」としている。 データは外観と建物内部（エントラス、コンサートホール、チャペル、レストランなど）をレーザースキャナなどを使って計測し、las形式の点群データを作成。これをもとに3Dモデルを作り上げた。データは、クリエイティブ・コモンズ（CC-BY4.0）に準拠しており、原作者（本データでは中野区）のクレジットを表示すれば、営利目的を含めて自由にデータを改変・複製・再配布できるという。 外観の計測には、航空測量センサーの「CityLiDARセンサーを搭載した「iPh
吉田樹さん /福島大学経済経営学類准教授 地域公共交通の戦略的マネージメントを研究 マップを見るポイント: 隣接する町の状況も確認を! ―今回のバス路線減少マップはどんなデータを基に作成したものですか? 今回のマップは国土交通省のHPにある国土数値情報の「バスルートデータ」を基に作成したものです。青線のルートは最新発表（2022年度）の定期運行バス路線、赤線は2011年度から2022年度の間に廃止、もしくは予約型のデマンドバスのほか、自治体等が自家用車で輸送する、いわゆる白ナンバーのバスで運行される部分です。バス会社が定期運行する路線が減少したことが分かります。 ―赤線であってもデマンドバスや白ナンバーのバスが運行していれば問題はないのでは？ 過去の例から、デマンドバスや白ナンバーのバスに切り替わった後、利便性が低下してしまうことが少なくありません。白ナンバーのバスは、費用を自治体が丸抱え
東京の新宿駅は、複数の路線が乗り入れて複雑な構造をしていることからしばしば「ダンジョン」と呼ばれることもあります。そんな新宿駅については、法務省のG空間情報センターが屋内地図のオープンデータを公開しています。そこで、エンジニアのSatoshi Komatsu氏がこのデータを用いて、Three.js上に新宿駅の構内図を3Dで再現したデータを公開しました。 Shinjuku Station Indoor https://satoshi7190.github.io/Shinjuku-indoor-threejs-demo/ Three.jsで新宿駅構内図を3Dで可視化してみる #ita https://qiita.com/satoshi7190/items/23d192372877af75b283 これがKomatsu氏が作成した「Shinjuku Station Indoor」
今回の記事では、ちょっと感覚的でふわっとした話をしようと思います。それは「『仮説ドリブン』という考え方には往々にして落とし穴があるのではないか？」という問題提起です。 そもそも、「仮説ドリブン」（仮説駆動型：hypothesis-driven）というアプローチは実験科学分野出身の我が身にとっては、個人的には馴染み深いものです。まだ僕がポスドクだった頃、国際会議に際して日本人研究者同士で集まる会が毎回あったのですが、その席上でお話を聞く機会があった当時のトップ研究者の先生から「この世の森羅万象は網羅しようとするにはあまりにも広大過ぎる、故に森羅万象を区切って『仮説で白黒つけられる範囲』に絞り、これを検証するということを繰り返して前に進むべき」ということを聞かされ、感銘を受けたのを覚えています。 実際、仮説ドリブンの考え方は非常に有用なものであり、今現在僕自身が主戦場とする広告・マーケティング
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2023/10/18 歴史的地名の「行政区画変遷」を大規模オープンデータ化 ～『日本歴史地名大系』を平凡社地図出版との協働により機械可読データとして強化～ 情報・システム研究機構 データサイエンス共同利用基盤施設 人文学オープンデータ共同利用センター（以下ROIS-DS CODH、センター長 北本朝展）と株式会社平凡社地図出版（代表取締役 西田裕一）は、『日本歴史地名大系』の機械可読データ化に向けた協働を推進し、このたび歴史的地名の「行政区画変遷」に関する大規模オープンデータを公開しました。 『日本歴史地名大系』（用語解説1）とは、全国の歴史研究者の協力を得て地名研究・地域史研究の全成果を結集し、株式会社平凡社が25年（1979年～2004年）をかけて出版した50巻51冊の地名辞典です。この地名辞典の編集にかつて関わった人々の全面的な協力を得て、地名辞典の内容の更新や位置情報（緯度経度）の
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