読書的な何か。

読書と読書にまつわるテクノロジー、雑記など。

FUTUREBOOK CONFERENCE 2017

はじめに

イギリスの老舗・THE BOOKSELLERによるFUTUREBOOK CONFERENCE 2017。去年、このブログで取り上げようとしてすっかり忘れておりました。

2016年は「the BookTech Awards」でしたが、2017年は「BookTech Company of the Year 2017」となっていたようです。最終に残った6社、それぞれ面白いBook Techをお持ちなので、紹介してみようと思います。

2016年の記事はこちら。

doksyo-tek.hatenablog.com

紹介する6社のサマリ記事はこちら。

www.thebookseller.com

以下、doksyo-tekの意訳+感想です。間違いが含まれているかもしれませんので、ぜひリンク先の本家サイトも訪ねてみてください。

Authorfy

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子どもたちの読み書き能力を向上する教室を提供するサービス。プロの作家による創作に関するムービーを見て、その後でワークシート等、Authorfyが用意する活動を進めることで、読み書き能力が向上するよう設計されている。

このサービスは、識字率の向上のみならず、読者⇔作家のインタラクティブを通じて読書ファンを増やすという側面も兼ね備えている。

Time Traveler Tours

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歴史とポケモンGoマッシュアップしたようなサービス。サービス利用者はタイムトラベラーであり、彼らは歴史的な場所でスマホアプリを利用することで、歴史的な出来事に関するゲームやARを体験することができる。

このサービスは、電子書籍、オーディオブック、印刷物と共存する新しいタイプの参考書になりうる。

Sweek

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物語シェアサービス。自分で物語を書いて出版することも(売ることも)、誰かが書いた物語を読むことも(買うことも)、また、著者でもあり読者でもある参加者同士つながることもできる。

このサービスは、いわゆるソーシャル読書アプリだが、出版に関する全ての側面をモバイルだけで完結できるように設計されている。

Reading in Heels

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"intelligent, stylish modern women"向けのデジタルブックの詰め合わせサービス。月額制。文学、美容、ライフスタイル等に関連するデジタルブックが読めるとともに、レビューやコメントの共有、その他コンテンツを利用できる。

このサービスは、特定読者層をターゲットしているところがよい。詰め合わせるにしても、大枠の興味が同じで、かつある程度のボリュームがいる層を狙っている。鮮度の高い情報提供にも価値がありそう。

Bookship

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家族、友人、同僚等と自分の読書体験を共有できるソーシャル読書アプリ。特にインスタグラムやSnapchat等を使いこなす世代をターゲットにしており、気になるページのスクリーンショットを投稿したり、これから本を一緒に読もうと誘ったりする対話型インタフェースを備えている。

このサービスは、一言でまとめるならば、今風。読む行為は基本的に自分が本と向き合う内向的な行為だが、あえてコミュニケーション機能を設けることで、読書会的な要素を提供してくれる。

Last Seen Online

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没入型フィクションアプリ。行方不明の女の子とその家族に何が起こったのかを解明することが目的。7日間にわたって、テキスト・写真・ビデオメッセージを受け取り、それに基づいて真実を発見することを行う。

これは、読書というより、様々なメディアを総合的に使った体験型物語なのだと思う。こういうアプリ型コンテンツ、とても面白いけど、どうマネタイズするんだろう。

まとめ

 2016年のアワードは、データ連携するビジネスモデルと、書籍に付加価値を付けるビジネスモデルが主流でした。それに対して、2017年はもうずばり、ソーシャルリーディング。読むという個人的体験にコミュニケーション機能を加え、読書体験を共有するタイプのビジネスモデルが多く見られました。

この動き、日本ではあまり活発でない感じがします。ただ、もし「コミュニケーション」を「著者と読者をつなぐ仕組みとしてのソーシャルリーディング」と捉えれば、例えばDeNA/ドコモのエブリスタやヒナプロジェクトの小説家になろうなど、新人発掘・応援という文脈で広がりを見せており、また、これらはライツ販売というビジネスモデルが構築されつつあります。

いずれにせよ、データ連携、書籍に付加価値というベースに、ソーシャルというコミュニケーション要素が加わり、読書周辺の環境が整いつつあることが見てとれるのが、今年のアワードでした。

さてさて、来年はどう進化することやら。今から楽しみでなりません。

参考

併せてこんな本(と映画)も読んでおきたい!

コンテキストの時代―ウェアラブルがもたらす次の10年

コンテキストの時代―ウェアラブルがもたらす次の10年

 
Reading the Comments: Likers, Haters, and Manipulators at the Bottom of the Web (MIT Press)

Reading the Comments: Likers, Haters, and Manipulators at the Bottom of the Web (MIT Press)

 

『戦略読書』定点観測 - 2017年12月

はじめに

もう年度末ですが、2017年12月の戦略読書を振り返って、2017年を締めておきたいと思います。

こちらは戦略読書の投稿では毎回出している読書ポートフォリオ・マトリクス(Reading Portfolio Matrix, RPM)。

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図1 2017年版のRPM

定点観測

以下はRPMに基づく分類別読んだ本と一言メモです。

鍛錬基礎

なし

 

鍛錬応用

最適解の技術

最適解の技術

 

これくらいシンプルに最適解を選択するスキルが整理されているとすぐに実行に移せそう。まずは目の前の小さな事例で試してみようと思う。

 

あなたを天才にするスマートノート・電子版プラス

あなたを天才にするスマートノート・電子版プラス

 

とりあえず部分的に試してみてもいいかも。ただ、感じ方は人によって異なると思うけど、全体に漂うちょっと上からの視点は、doksyo-tek的にはあまり好みでなかったかも。あと、最後の電子版おまけも、個人的には不要でした。

 

死ぬまでに行きたい! 世界の絶景

死ぬまでに行きたい! 世界の絶景

 

世界にはたくさんの見てみたい場所があるもんだ。ということを改めて実感。何ヵ所かそこそこお手軽に行ける場所もあり、次の旅行先の候補地としてストック!

 

趣味基礎

悪魔のようなあいつ 上

悪魔のようなあいつ 上

 
悪魔のようなあいつ 下

悪魔のようなあいつ 下

 

本当に阿久悠が原作なのか。三億円事件がモチーフになっているのに途中で気付き楽しみに読み進めたが、うーん、なんかエンディングまで含めて、自分の好みではなかったかな。まぁ、こういう感じの話があってもいいけど。

 

東京シャッターガール 2

東京シャッターガール 2

 
東京シャッターガール 3

東京シャッターガール 3

 

カメラに向き合う少女がとてもよかった。次のフレーズが写真の要諦なのかもしれない。

今は冴えない この現在も
不滅の光に照らされて フィルムの中に しっかりと記録され
いつしか時が来て 記憶がよみがえった時
僕達の心からの 羨望の的となる

 

福家警部補の挨拶 (創元推理文庫)

福家警部補の挨拶 (創元推理文庫)

 

Prime Readingで読了。読みやすい推理小説倒叙形式で福家警部補が犯人を論理的に追い詰めていくくだりは痛快。犯人も完全な悪ではなく、微妙な思いをこじらせた末の犯行である点もなかなかいい。

 

趣味応用

マンガで読む名作 ソクラテスの弁明

マンガで読む名作 ソクラテスの弁明

 

不慣れな哲学もマンガならなんとか。

p93

もしかしたら死は人間にとって最高に素晴らしい出来事かもしれないのにまるでそれが史上最悪な出来事だと決めつけて恐れている

知らない事を知っていると思い込む事こそ 人間として最も恥ずべき無知なのではないでしょうか。

もしも私が・・・ 他の人よりも優れていたり賢いというのなら・・・

"無知の知"とでも言いましょうか

それは 私が死後の世界について「知らないという事を自覚」しているからなのでしょう

 

分析

12月はAmazonのPrime Readingを活用した月になりました。読了の9冊中、実に7冊がPrime Reading。新しいサービスにそれなりに触れてみた感があります。

主にここで気になっていた本から読みました。

doksyo-tek.hatenablog.com

Prime Readingについては、当時の記事でこう書いています。

選択の基準はいろいろかと思いますが、個人的には、Prime Readingかなと思っています。月額料金で読み放題というより、Prime Readingを使って好きな作家を発掘したり、手に取ることのなさそうなジャンルの本を読んでみたりして、購入前の目利きがしたい。そんな意味合いを持って接したいサービスだなと思っています。

そうそう。今回も、普段であれば選ばないコミック、選ばない小説、選ばないビジネス書を読んでみました。いきなりお金をかけるよりも、お手軽な感じがとても気に入っています。

 今月のRPMグラフはこちら。積み上げ縦棒が冊数(色は形態)、折れ線グラフが読書時間です。

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図2 今月のRPM

累積はこちら。このグラフが、2017年の読書を物語るグラフになるわけですが、、、反省点がかなりありそうな形になってます。。ま、その振り返りは別の記事でしたいと思います。

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図3 累積RPM

次に読む本

今月は次の本を選んでみました。選び方は、2017年1月のブログをご参照ください。

後悔病棟 (小学館文庫)

後悔病棟 (小学館文庫)

 

 

以下、「次に読む本」ストックリストです。ついに10冊になってしまった。。

参考

 

アレクサ、本を読んで

はじめに

先日公開されたAlexaによるKindle本の読み上げ。いかほどのものなのか、せっかくなので、試してみました。

本来であれば、読み上げの精度を定量的に測るものなのでしょうが、一般的な音声合成の評価手法やツール類を知らないので、今回はあくまで、どうやってKindle本を読み上げるのか、読み上げた声はどんな感じか、というところにフォーカスしてまとめてみたいと思います。

準備

1. Alexa端末の準備

Alexa端末とは、AIスピーカーのEchoのことのようです。Alexa自体はAmazon音声認識技術を指すので、将来的には他の端末が出てくるかもしれません。doksyo-tekはEcho dotを購入したので、今回はEcho dotを用います。EchoやEcho dotの説明は、、、他に説明ページがたくさんあるので割愛します(^^;

2. Alexaアプリの準備

Alexaアプリとは、Alexa端末を操作するためスマートフォン等にインストールする操作用のアプリを指します。PCブラウザからも操作できるようです。 ちなみに、doksyo-tekはAndroid端末を使用しているので、Android版をインストールしました。

3. Kindle本の準備

いわゆるKindleで読める本のことです。対象となるのは、以下の3種類だそうです。

  • Kindleストアから購入した本
  • Kindleオーナー ライブラリーで利用中の本
  • Kindle UnlimitedまたはPrime Readingで利用中の本

青空から作った本とか、パーソナル・ドキュメントは対象外みたいです。

いざ再生

チュートリアルには以下のようにあります。

読み上げを開始するには、「アレクサ、本を読んで」または「アレクサ、『(タイトル)』を読んで」と話しかけます。

確かにこれで読み上げが開始されます。「アレクサ、本を読んで」はKindle本リストの一番最新の本(一番最近読んでいた本)が再生されます。「アレクサ、『(タイトル)』を読んで」は、Alexaアプリで、ホーム→ミュージック&本→KindleKindle本プルダウン→〇〇さんのEcho Dot、のリストにある本のタイトルを言うと再生されます。

で、肝心の。実際の再生は以下のような感じになります。光文社古典新訳文庫ヘミングウェイ老人と海』の冒頭です。

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Alexaの音声データ

ちなみに、Google翻訳って入力文/翻訳文を読み上げてくれるので、まったく同じ文章を入れてみました。

Google翻訳の音声データ

当初、Alexaを聞くと、うーん、なかなかがんばってるのはわかるけど、もう一声かなぁ等、上から目線で聞いてしまいましたが、Google翻訳の読み上げと比較すると、これはだいぶいいことがわかります。

まぁ、それぞれ目的が違うし、聞いた感じをdoksyo-tekが主観的にAlexaのほうがいい!って思ったに過ぎない話なので、なんとも言えないところはありますが。

ちなみに、声による操作もできますが、もちろんAlexaアプリを使ってもっと細かな操作も可能です。

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さすがAmazonさん、音声フィードバック(音声の品質確認)も怠りません。

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感想

Echoが出た当初、Alexaの日本語読み上げは未対応でした。それからすぐに日本語対応したので、すごいスピードだなぁと思いつつも、突貫過ぎて、読み上げ精度はいまいちなのでは?と思っていたのも事実です。

しかしながら、聞いてみて驚きました。もちろん改良の余地はあると思いますが、十分にコンテンツを楽しむことができるレベルにあると思いました。

Amazonには「音声による読書」としてAudibleというサービスがあります。このサービスを試したときのことは、聴く読書にまとめてあります。

doksyo-tek.hatenablog.com

doksyo-tek.hatenablog.com

この時は、電車通勤での利用が主だったせいか、なかなか聴くことに集中できず、自分の利用に合わないとして、結局解約してしまいました。しかし、改めて、AIスピーカーのように室内に置かれるデバイスを用いれば、「音声による読書」も楽しめるのではないかと思い直しています。

例えば、料理中。カウンターで両手をふさがれて作業をしている間、音楽を聴くのもいいですが、ラジオ感覚でお気に入りの小説を聴くのもありだと思います。あるいは寝る前。部屋を暗くして、読書代わりに、音声読書を楽しみながらリラックスした時間を過ごすのは楽しそうです。

今回、ほんのさわりですが、AlexaによるKindle本の読み上げを試し、生活の中に「音声による読書」があるなぁと感じられたのは大きな収穫でした(まぁスマホの朗読アプリでもいいわけですが)。

ということで、せっかくなので、今度は1冊通してAlexaによるKindle本読み上げを楽しみたいと思います。

おまけ

今回のお試しに使った本。名著を読んで、読み上げて、繰り返し楽しむのもありかもしれません。

老人と海 (光文社古典新訳文庫)

老人と海 (光文社古典新訳文庫)

 

感情分析の応用

はじめに

今回の投稿は以下の記事を参考にしています。原文も併せて参考にしていただければと思います。

the-digital-reader.com

感情分析の応用

さて、世の中には電子書籍分析サービスを行う会社があります。例えば、Jellybook社は、電子書籍分析のスタートアップ企業のひとつだそうです。

電子書籍分析とは、どのページが最も人気があるか、ユーザが読むのをやめたり、あるいはどれくらい放置したか等、その使用状況を整理して出版社にレポートするサービスです。

今、電子書籍分析の世界では「読者が本についてどのように感じているか」、つまり、本についてどのような感情を持っているか、を把握することがホットトピックとなっています。いわゆる読者アンケートなどでは表出しない、本音を知りたいということです。

本に対する感情を知る方法のひとつとして、感情分析(Sentiment analysis)という技術があります。

Wikipediaによると、感情分析とは「自然言語処理、文章分析、バイオメトリクス等を用い、情動状態や主観的情報を特定、抽出、定量化する研究全般」を指します。テキストや画像、動画から感情的な部分を特定するための感情分析ソフトがあり、たとえば、Facebookは定期的に感情分析ソフトを用いてユーザをフィルタリングしています。

IHE(INSIDE HIGHER ED)のレポートによれば、生徒たちの顔をカメラで撮影し、飽きている・懸念している・混乱している・無関心であるといった感情を検出、インストラクター(先生でしょうか)が能動的に教室を活性化するよう働きかける、という実験があるようです。

このような試みを、読書に活かしてはどうか。スマホタブレットで読書している間、例えば数秒刻みで顔写真を撮り、それを解析することで、どのシーンで最も気持ちが盛り上がったか、等を特定できるようになる可能性があります。

元ネタの記事では、この可能性について、”Yes, that is creepy”、つまり、キモイ!、と全否定しています。そりゃそうですよね。だって、純粋に読書を楽しんでいる時の顔写真を何枚も撮られ、今あなたこう思ったでしょ? と分析されたら、誰でもいい気分はしないと思います。

考察

この技術、読書中の人の分析ではなく、本の表紙を見た時の感じ方に応用できないかなと思いました。

ハードカバーの装丁でも、文庫本の装丁でも、もっと言うと電子書店の書影でも、表紙は本を選ぶのに重要な要素だと思います(本のジャケ買いもあるくらい)。

そのため、まず表紙を見た時の表情をカメラでとらえて感情を分析し、「こういう絵柄の時はこういう感情を持つ人が多い」というデータをディープラーニングで学習していくと、人が心地よく感じる表紙、人が怖いと感じる表紙、人が・・・な表紙、等、いろいろな表紙が作れると思うのです。GANとか使って(素人発言^^;)

将来的には、今このタイミングで表紙を見せるならこんな感じがいい、とかそういうチューニングもできちゃうかもしれません(統一感がなくなるからダメかな)。

表紙生成の話はおもしろそうですが、読書は非常に個人的な体験。そこを分析することの難しさを感じさせてくれる記事でした。

参考

やっぱりこの本ですよね!

ベストセラーコード 「売れる文章」を見きわめる驚異のアルゴリズム

ベストセラーコード 「売れる文章」を見きわめる驚異のアルゴリズム

 

こっちは読んでないですが、実践的で目次トピックが気に入ったのでご紹介。

Chainerで作るコンテンツ自動生成AIプログラミング入門

Chainerで作るコンテンツ自動生成AIプログラミング入門

 

 AI全般はこちら。かなりわかりやすいし、Kindle本だとたまにセールで安く買えます。 

書評『ハーバード・ビジネス・レビュー2017年5月号』

はじめに

ハーバード・ビジネス・レビューの2017年5月号特集は「知性を問う」。人間は人工知能とどう接していくべきなのか、問題提起となるとても良い特集記事でした。

その中で、朝井リョウさんのインタビュー「小説は何者が生み出すのか」がとても面白かったので、紹介してみたいと思います。

概要

朝井さんのインタビューには「作家の創造性の原点を探る」という副題がついており、小説を創造するという点において、人間(作家)とAIの違いを軸に話が進められていきます。

王道のパターンと作家性

インタビューでとても納得したのは、次の3点です。

その1

AIでもいわゆる王道のストーリー展開(doksyo-tekは寅さんや水戸黄門ドラえもんのような長生きをしているコンテンツを想起しました)は作ることができるが、作家が文章に込める「発見」や「気づき」(こういう作家の世界観が顕著にあらわれるのはエッセイだそうです)は最もAIから遠いところにあるものだ、という部分。

p50

弱い者が強い者をあっと言わせる、というようなゴールを定められる作品であれば、その出口に行きつくまでのプロットはAIに任せられるような気がします。

p51

こうした「パターン」「プロット」「あらすじ」を出すことは、AIのほうが得意なのではないでしょうか。

 その2

作家は、AI(≒AIの文章生成技術)と創作の仕事を奪い合うのではなく、例えばAIは様々なシーンを生成し、作家はそれらを自分の世界観に基づいて選択的に活用する、といった住み分けが可能だという部分。

p51

小説の世界において、AIと人間は、けっしてバーサスの関係ではありません。

~略~

むしろ、時間的な制限で諦めてきた選択肢を吟味することができるようになるのではないかと、僕はプラスにとらえています。

その3

決定的なのは創作をする意思があるか否かという点。人間には意思があり、AIには意思がない。

p57

本を書く一番の動機か、作者の意志にある。いまのところ、人間とAIの間にある決定的な差は、その意志なのではないかと思っています。

 朝井さんは「機械音痴でテクノロジーはよくわかりません」というスタンスを示していますが、人工知能の現状をとてもよく理解しており、かつ、どう利用するのがもっとも効果的か、さらにAIは意思を持たないという点で決定的に人間と異なるという本質も見抜かれていると思いました。

所感

朝井さんのインタビューから見えてきた「作家の創造性」。これは小説家に限らず、日々クリエイティブに暮らしている我々人間(クリエイティブ、とはデザイナーとかそういう方々を指しているわけではありません。日々、料理を作ったり、趣味に興じたり、週末どう過ごそうかと考えたり、そのような所作ひとつひとつがクリエイティブなのです)にも十分当てはまることだと思います。

最近だと、AIに仕事を奪われてしまうという文脈の話をよく見聞きしますが、それよりもむしろ、AIと人間の違い(意思のありなし)を考慮して、どう使えば仕事や活動が楽しくなるかを考える方がいいのだと思います。

参考

ということで、朝井リョウさんのテクノロジーについて考える本。

ままならないから私とあなた

ままならないから私とあなた

 

インタビュー中にも出てくる以下の本も読みたいです。

コンピュータが小説を書く日 ――AI作家に「賞」は取れるか

コンピュータが小説を書く日 ――AI作家に「賞」は取れるか