国内端末メーカのほとんどは数年以内に撤退・縮小を余儀なくされるという趣旨を書いて、携帯電話業界に出入り禁止状態にされた当方としては

ただ、機能が多い分だけ、他のWebベースのコミュニケーションサービス、例えばSNS系、写真共有、チャット系などなどを潰してしまう可能性もありますね。「潰す」という大げさに思う人も多いかもしれませんが、ベンチャーキャピタルは、ベンチャーが新しいサービスを始めようとしていても、Googleが類似したサービスを始めるかもしれないというだけで、出資を打ち切ります。

それはさておき個人的にはクラウドコンピューティングのインターオペラビリティは無理だと思っております。

実は某メディアからコメントを求められたのですが、「ふーん」という程度しか感想はありませんと答えました。ちなみに、そのメディアの方によると、他の方々にコメントを求めて皆さん、似たようなコメントだったそうです。

ちなみにモバイルエージェントが商用化できなかったのは、セキュリティの問題でもなければ、アプリケーションの問題でもなく、特許の問題。特にGeneral Magicの特許は基本的なものなので、General Magicの特許を回避して、モバイルエージェントを実現することは難しく、そのため多くの企業は研究開発まではしましたが、特許侵害を恐れて商用化は断念したというのが裏事情(もちろん、こうした特許侵害に関する情報も企業にとっては機密事項なので表になることはありませんが)。

Amazonがついに伝家の宝刀を抜きましたね。決済サービスを構築できるAPIを正式に公開。Amazonはネット販売の最大手。その背景には(特許としては認められなかったものの)１クリックなどの決済技術があります。このAPIを使って、商取引だけでなく、ネットワーク上のサービスへの課金を実現する企業がでてくるでしょう。

個人的には、課金に限らず、物理世界と仮想世界をハイブリッドにして、物理世界の長所と仮想世界の長所をうまく組み合わせて、コストや手間を小さくした方法が、ここ数年はトレンドになるように予想しています。

さて歴史的にいうと大きな不況の前後では価値感が大きく変わりました。ここからは個人的な見解ですが、今回の不況では経済が回復してもいままでとは価値感が変わってしまうと予想しています。特に「所有」という人間行動が一番影響をうけるのではないでしょうか。そして「所有」に対極にあることは何かというと「共有」です。米国の今後を占う上で「共有」がひとつのキーワードではないでしょうか。

また法律もある種の手順・ルールと考えれば、ソフトウェア検証やプログラム解析手法を使って法律の整合性を調べられるかもしれません。真に本質的な研究ならば対象を選ばないはずで、同じ研究がコンピュータでも社会でも適用できるのではないでしょうか。だから例えばOSの研究が社会組織の効率化や信頼性に役に立ってもいいはずです。

そもそもJava FXはJavaの開発コミュニティがあまり支持していないように感じます。というかJava SE ver.5以降、Javaの開発コミュニティはJavaのバージョンアップについてきていない感じ。

Googleは広告収入をビジネスモデルにしているのでサービス単位の課金技術を提供していないし、実際、Google関係者に聞くと「課金は一番当社が弱いところ」とのこと。つまりApp Engine上にサードパーティがサービスを提供しても、そのサードパーティは広告から間接的な収入はえられても、従量制などを通じてそのサービスから直接収入をえる手段が用意されていないのです。このためAzureがその問題を解決しているとすると、GoogleのApp Engineに対する決定的な優位性となります。

いずれにしても社会そのものが情報システムに頼っています。その情報システムのコア技術であるコンピュータサイエンスは社会そのものをかえる力があると思うのです。つまり、いま世の中を変えようと思ったら、情報システムを使って変えるしかないわけで、コンピュータサイエンスの知識は必要とされていると思います。ただ、その中心となるコンピュータサイエンスの研究者が、コンピュータサイエンスの枠組みから抜け出せないのはもったいないです。

突然ですが「コンピュータサイエンスは終わった」と叫んでみます。

さて米国人研究者たちと話しているとNSFとDARPAの研究予算が減っていることが話題になってしまいます。もちろんそれぞれ状況は研究者によって違うわけですが、複数の研究者の話を総合すると、科学技術予算の減少率のなかでも、コンピュータサイエンス関連予算の減少率はかなり大きい。例えばNSF関連予算でも当初内定予算の80%程度に減額されることは珍しくないそうです。また、サブプライム問題とコンピュータサイエンス系研究予算減が関係がない。米国は来年発足する新政権の政策によっては変わる可能性もあるが、大きく好転することはないというのが米国人研究者の多くの認識のようです。ご存知のようにコンピュータサイエンスはよくも悪くも米国次第というのは否定できない実状です。このため米国でコンピュータサイエンスの研究予算の減少は、コンピュータサイエンスの研究アクティビティが下がることになります。

いくつか理由が考えられると思いますが、そのひとつは情報系の場合、学部教育の実習はプログラミングが主体なのですが、課題プログラムを作ることが最終目標になっていることが多い。つまり作って終わりになってしまう。一方、非情報系の場合、実験をしてその結果の考察をすることが目標になっているので、単に実験をするだけでなく、そのレポートの論述が重視されます。このため洞察能力やディスカッション能力が養われるのでしょう。また非情報系もプログラミングは避けられないわけで、例えばロボットなどの制御系の学生さんは情報系の学生さんよりもたくさんコードを書いていることも多いですし、ハードウェアの知識も豊富。情報関連企業が非情報系学生さんを取りたがる気持ちがわかりますね。

電子書籍は電子書籍としてのコンテンツの見せ方があるし、電子書籍は電子書籍として使い方、例えば検索やリンクをいれることもできたはず。非電子的世界の流儀を電子的世界に無理にいれたことでマーケットをつぶしたいい例になってしまいました。

Googleのように負荷分散に成功しているシステムではクロック可変手法は無用ということかもしれません。いわゆるグリーンITには怪しいものが多いのですが、

クラウドコンピューティングではサービスを実行するマシンはGoogleやMicrosoftのサーバなので、マシンやネットワークは彼らが用意してくれるので、ネットワークやサーバーの設計・設置で利益を得ているSI事業者は大きな収益源を失うことになります。当然、SI事業者で働いているネットワークエンジニアはいらなくなります。また、データベースなどのミドルウェアもGoogleやMicrosoft側で用意されるので、データベースのインストール・チューニングの必要はありません。これらの業務はSI事業者の収益源だったのですが、当然、SI事業者で働いているデータベース担当のエンジニアは多くいらなくなります。結局、SI事業者に必要な業務はサービスを開発すること、既存のサービスを組み合わせて大きなサービスを作るということが中心になってしまうかも。

日本の研究助成予算は今後減っていくの確実です。そうなると我々研究者には、少ない国内予算を細々とやっていくか、海外の予算を取りに行くか、海外に拠点を移すかの３つの選択しか残されていません。

ところで以前、Googleはサービスの数を増やしすぎではないかという疑問を抱いていたのですが、関係者にいわせるとサービスでも簡単に始められるという魅力がGoogleの就職希望者が多い理由なので、社員のモチベーションを維持するために完成度の低いサービスでも始めることになるそうです。ご存知のようにGoogleは優秀な社員をたくさん抱えていますが、その社員の優秀さがGoogleを自滅させないことを祈りたいです。

こうしたことを書くと怒られるのですが、この10年間でコンピュータサイエンスは進歩したといえるのでしょうか、そしてこれからの10年間はどうなのでしょうか。

さらに独占禁止法などの縛りをうけて、Googleは現状のようにサービス開発とサービス提供インフラのどちらか一方を捨てるまたは分割させられ、Googleは後者のサービス提供インフラをとるのではないでしょうか。

GoogleはCloud Computingという観点から見ると、Googleは分割を求められるかもしれませんね。

その研究がダメなのか、その研究が先に行きすぎているかのどちらかです。前者ならダメダメなのですが、後者は投稿するタイミングを考えるか、別分野でその研究を論文にした方がいいと思います。スジがいい技術というのは特定の分野とは限らず、いろいろな分野で使えるのではないでしょうか。個人的には、ネットワーキングと物流を区別していないのと同様に、物理世界と仮想世界の区別をつけないようにしています。いい技術はどちらでも使えるはずです。

研究助成機関や学会はともかく、世の中の方はすでに変わってきているので、今回はまずは報道発表で世の中の方で先に出してみたのです。

5,6年前にやっていたネットワークの経路制御に関する研究で、アクティブネットワークと呼ばれる方式向けのプログラミング言語を作ったのですが、それの物流に応用しようという話。ネットワーキングと物流は大きく違っているように思われるかもしれませんが、そもそもインターネットの経路制御は物流の配送システムを真似てつくられたので、逆に経路制御用に開発された技術を物流に応用できるはずですよね。このため実はネットワーキングの研究といいながら、変な言語を作っていたのは研究当時から物流狙いだったのです。

報道発表(発表資料はこちら)は、タイトルや研究目的だけ見るとかなりトンデモ系に見えますが(ちなみにタイトルは事務局からいただきました)、適応可能事例を調査して、実現上問題になりそうなところはかいけつしてありますから。

日本全体のCO2排出量のうち、運輸部門は約20％、さらにその中の約90％を自動車が占めるといわれている。特にその多くを占める物流トラックのCO2排出量削減は、地球温暖化対策にとって急務とされている。

トラックの運用計画書からプログラム言語への自動変換が可能で、トラックへの機材搭載は不要だという。また、システムに対する集配経路や集配条件の入力はブラウザ経由で行うため、専用端末は不要。導入・運用コストを最小限に抑えることが可能だという。さらに、このプログラミング言語はRFIDタグや2次元バーコードに記述することもできるため、商品に添付したタグやバーコードから最適な集配トラックを選択することも可能だという。

トラックの集配経路や集配条件を簡潔に記述できるプログラミング言語を開発した。集配業者は自社のトラック運行経路をこの言語で記述し、システムのデータベースに登録する。一方、集配先は自社が望む集配条件を同じく記述し、システムに問い合わせる。するとシステムの経路選択エンジンが登録済みの集配経路から条件にマッチし、さらにトラックの移動距離が最短で済むものを独自アルゴリズムで選択・提示するという仕組みだ。このアルゴリズムに、コンピュータプログラム実行・検証の技術が応用されている。