はじめに
技術の進歩は日進月歩。日々アンテナを高くして最新情報を取り入れていたいのですが、どうしても日常業務に追われてしまいがち。
そこで、せめて１ヶ月に１回は情報を振り返ろうと意識しています。
今回は、2020年2月のニュースの中から、小売 × Technology だったり、Google Cloud Platform（主にBigQuery）だったり、個人的に気になる目線で、まとめてみたいと思います。
気になったニュース
「AutoML」（自動機械学習）がデータサイエンティストを楽にする？
自動機械学習については、「2020年の「AI／機械学習」界わいはこうなる！ 10大予測」でも「6.AutoMLは大躍進する」として挙がるほどでしたが、最近本当に様々なソリューションが提供されていますね。
以前からある年間ライセンス型のソリューションは、ちょっと高くてうちの部署的に手が出しづらかったのですが、GCPのAutoMLは学習1時間で約1,000円と気軽に試せていい感じです。
ただ、全てがAutoML任せじゃ駄目だよねと、考えさせられる記事です。
AutoMLは実際に使っていって、今後まとめていきたいと思います。
2019年はBERTとTransformerの年だった
自然言語処理は、ウチでも時々話題にあがります。
商品の説明文や、顧客からの問い合わせなど色々な「文章」があるので、それをAIで何かできないのかと。
まあ、「何かできないのか」と言っている時点で、AIのプロジェクト的にはダメダメですが。
でも、1度自然言語処理は試してみたいです。
アクセンチュアが唱える今後3年の技術トレンド5選、前提となる「トラスト」とは
今後3年間で抑えるべきトレンドは、「体験の中の私」「AI（人工知能）と私」「スマート・シングスのジレンマ」「解き放たれるロボット」「イノベーションのDNA」
しかし、その前提として企業が消費者に信頼（トラスト）されることだ
別にAIとかロボットとかじゃなくても、顧客からの信頼がいちばん大事なのは分かっているよ。。。
と言いたいところですが、ついつい日々の仕事の忙しさで、お客さまのことを忘れていないかと自問自答させられます。
技術については理解しつつ、「お客さまに対して本当に提供できる価値は何か」が先にある。それが技術を使って達成できるなら使えばいいし、そうでないなら使わなくて良い。
そういう思いを忘れずにいないといけないですね。
還元競争に冷めた目 スマホ決済、収益モデル見えず
キャッシュレス決済が普及し始めたが、ATMを使った現金チャージが多い。
スマホ決済では、データ事業を収益化する狙いがあったが、収益化できた例は乏しい。
データに偏りがあり、活用が進んでいない
ん～。まあ、当たり前というか何というか。「データ」はもちろん大事ですし、２１世紀の石油と言われるのもよくわかりますが、結局お客さまに何を提供するために手に入れているのか。そのために、必要な量と質は何か。
それを考えずに、ひとまず〇〇Payやら、タブレット決済だけ入れても無意味だと思います。
まさしく、１つ上の「トラスト」を忘れた事例ではないでしょうか。
AI品質基準、官民で作成へ 産業利用拡大で安全確保
経産省は自動車大手などとAIシステムの品質を評価する基準づくり
2020年度中に評価基準、21年度に評価するソフトウェアを構築する
自動車というのは、安全基準が国ごとに違う（国によって危険になるシチュエーションが違うため）らしいで、こういうのは国が主導するといいんでしょうね。
一方で、基準・規制というレベルではない小売のように国ごとの安全基準というものが、あまり無い業界にとっては、如何に自社が正しい品質を担保しているよということの証明が今後必要になってくるのではないでしょうか。
外食データ争奪 商社や通信、スタートアップに出資
三菱商事はクリスプホールディングス（東京・港）と決済・事前注文システムを拡販する。スマートフォン決済が広がり、消費にかかわるマーケティングなどに活用できる外食利用時のデータが新たな商機開拓につながると注目
小売ではないですが、同じ商業ということで。
外食データを保有するスタートアップ企業に、大手が出資するという構造のようですね。
2個上の〇〇Payの二の舞にならなければいいのですが。。。
GCP/BigQueryの新しい機能
情報ソース
もしかしたら、全部が2020年2月のリリースじゃないかも。。。
BigQuery サンドボックスがGAへ
GCPを無料トライアルできるサンドボックスが、GAになりました。
これからGCPを試していこうという方には、いいですね。
整数範囲パーティション分割テーブルがGAへ
前月βになったばかりですが、既にGAへ。
「BigQueryのパーティショニングおよびクラスタ化を比べてみた」でも使ってみましたが、日付テーブル以外でもパーティショニングできるというのは、使い所を理解しておけば良い機能だと思います。
BigQueryの機能や性能を説明する記事
2月にBigQueryの機能や性能を説明するGoogleの記事が複数ありました。
Googleも何か仕込みをしているんですかね。