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kintone Café METAVERSE Vol.7に参加しました


3月26日に行われたkintone Café メタバースVol.7に参加しました。
告知ページはこちらです。


さて、私がkintone Café メタバース Vol.7で感じた感想はnoteでも速報として書いています。
「3月27日 メタバースにいることがAIエージェント時代が来ることの証し」というタイトルです。

このタイトルこそが、私がメタバースのイベントに参加する意味を表しています。


私が何度かさまざまな場所に書いている通り、メタバース空間の臨場感は、本当にリアルの場と変わりません。しばしば、そこがオンライン上の空間なのを忘れてしまいそうになります。

その一方で、メタバースはコンテンツがまだ少なく、それゆえに「オワコン」(終わったコンテンツ)として揶揄されています。
が、コンテンツの貧しさを度外視して考えると、その技術的な到達点には目を瞠らされます。


メタバースの中で語られるAIの可能性は、リアルの場で聞くよりも説得力を感じさせます。
なぜなら、今、私たちがメタバースの中で臨場感を感じながら会話し、登壇発表を聞いている事自体が、技術の発展の証しであり、それはAIなどの技術が実現する可能性を雄弁に語っているからです。

メタバース空間にいる、すなわち今の技術的到達点の真っ只中にいる事です。技術の進歩の当事者になること、と言い換えても良いかもしれません。

私はメタバースには、まだまだ可能性があると感じており、それはデバイスの機能が拡充し、眼鏡なしでも、手軽に安価にメタバースに入れるようになる事で、より爆発的に普及する可能性を秘めていると思っています。

本稿では、それを踏まえて、VRChatについて、荒巻さんと岩男さんが語ってくれた内容について触れたいと思います。


VRChatとは、いわゆる、仮想のアバターを身にまとい、VR空間内でコミュニケーションするツールだと理解しています。
私も以前、一度だけVRChatに紛れ込んだことがありますが、よくわからないまま、すぐに抜けてしまいました。

私はネット通信の時代からコミュニティーに関わってきました。まだインターネットもなく、パソコン通信と呼ばれていた頃です。夜中になると当時使っていたX68000からモデム経由でつないだものです。

その後、インターネットが始まってすぐの頃に私もインターネットに接続し、コミュニティーにも加入しました。

当時、ひどい鬱に陥り苦しんでいた私を社会にもう一度引き戻してくれたのは、オフ会と言われるコミュニティーでした。メーリングリストのメンバーがリアルで会うイベントでした。

その後、今の妻と知り合ったのも、BBSと言われる電子掲示板上でした。

つまり、コミュニティとは私にとって、インターネットや電子世界と同じ意味を持っているのです。
むしろ、今でこそkintone Caféやその他のイベントではリアルで会うことを楽しみにしている私ですが、当時はコミュニティとはオンライン上でやるものでした。

であれば、今回をきっかけにして、VRChatの世界にも当然入ってみるべきでしょう。


今回、荒巻さんと岩男さんが詳細に語ってくださったことで、私もVRChatについて少しは理解ができたように思います。
今度、VRChatのオリエンテーションを兼ねたツアーを開催して下さるとの事なので、私も時間を割いて参加したいと思います。

まだきちんと利用していないので、私もVRChat内でどのようなコミュニケーションができるのかは、正直よくわかっていません。

ですが、コミュニティとはそもそもお互いが会話によって同じ趣味、同じ境遇、同じ立場の悩みを語り合い、聞き合い、相互理解を深める場であるはずです。
VRChatだからと言って、コミュニティーの本質が大きく変わるとはとても思えません。

アバターの存在も、かつてのハンドルネームやアイコンの文化と同じと捉えればいいでしょう。ままた、メタバースの臨場感に満ちた空間も、オフ会で会うことや、リアルで会う事と顕著な違いはないはずです。

ただ、リアルの場ではどうしても気後れしてしまうと言う方にとって、メタバースのコミュニティーは、ありのままの自分をさらけ出せる場所なのかもしれません。
かつて、鬱に苦しんだ私が、テキストのコミュニケーションを通して社会に出るきっかけを掴んだように。

私はメタバースに期待している事は仕事空間の拡張です。
顧客と無数のディスプレイをメタバース内で共有しながら、より深く案件の仕様を議論できること。2次元の概念では分かりづらかった仕様の理解を3次元、4次元と拡張し、仕様の理解を深める事。

まだ今の時点では、デバイスがそこまで到達しておらず、使い勝手の悪さやコンテンツの貧しさだけが取り沙汰されるメタバース空間ですが、VRChatの世界に入ることで、私にとって新たな気づきがあるかもしれません。それを楽しみにしたいと思います。

今回参加してくださった皆さん、話してくださった西見さん、荒巻さん、岩男さん、そして主催の藤村さん、ありがとうございます。


ChatGPTにkintone アドベントカレンダーのネタを聞いてみた


kintone Advent Calendar 2023の5日目の記事です。

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今年もこの季節がやってまいりました。Advent Calendarです。
今年もAdvent Calendarにエントリーしようと思ったところ、まだカレンダーができていませんでした。
そこで、私がその場で作ってみました。

ところが、作ったはよいですが、私も作りっぱなしで放置していました。
昨日、思い出してアクセスしてみたところ、枠は結構埋まっていましたが、6日ほど枠が余っていました。しかもそのうち一つは昨日。

折角作ったのだから、枠が埋まった方がうれしいわな、というわけでエントリーするためのネタをChatGPT氏に聞いてみました。
返ってきた答えを今後も皆様のお役にたてるため、5日枠の埋め草としてアップしてみます。

2.ネタを聞いてみた

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kintone Advent Calendarに書くべきネタを最近の技術動向も含めて教えてください

「kintone Advent Calendar」に寄稿するためのネタを考える際、最近の技術動向を考慮に入れることは大切です。2023年の技術トレンドを踏まえて、以下のいくつかのアイデアを提案します:
1.kintone と AI の統合:

最新のAI技術(特に自然言語処理や機械学習)をKintoneのデータ管理や自動化プロセスに統合する方法について探求。
AIを利用して、ビジネスデータの分析や予測、ユーザーエクスペリエンスの向上などについて説明。

2.クラウドコンピューティングとkintone:
クラウドサービスとの統合、特にAWS、Azure、Google Cloudなどのプラットフォームとの連携について。
クラウドベースのデータストレージ、セキュリティ、スケーラビリティの利点をKintoneユーザーにどのように提供できるか。

3.モバイル技術の進展とkintone:
5G、エッジコンピューティングの進展によるKintoneのモバイルアプリケーションの強化。
モバイルファーストのアプローチと、ユーザビリティやパフォーマンスに関する最新の技術動向。

4.kintoneでのセキュリティとプライバシー:
GDPR、CCPAなどのデータ保護規制への対応。
エンドツーエンドの暗号化、多要素認証など、最新のセキュリティ技術の統合とベストプラクティス。

5.ブロックチェーンとkintone:
ブロックチェーン技術を使ったデータの透明性と追跡可能性。
スマートコントラクトや分散型台帳技術(DLT)を利用したビジネスプロセスの自動化。

これらのトピックは、最新の技術動向に基づいており、kintoneプラットフォームのユーザーにとって興味深い内容になるでしょう。また、これらのアイデアは、具体的な事例や実装方法を提供することで、より実践的な洞察を提供できます。

なるほど。列挙された内容は確かにkintoneのこれからを占う上で必要ですね。ちなみに、IoTとの連携は欠かせません。ここでは言及していませんが、「モバイル技術の進展とkintone」について深堀りして聞いてみたら、エッジコンピューティングについて触れてくれました。そのやりとりは以下に載せています。

3.kintone と AI の統合

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kintoneとAIの統合について、もう少し詳しい説明をお願いします

kintoneとAIの統合について詳しく説明します。kintoneはカスタマイズ可能なビジネスアプリケーションプラットフォームであり、AI技術との統合により、ビジネスプロセスの自動化、効率化、そしてインテリジェンスの向上が可能になります。以下に、kintoneとAIの統合の主な側面をいくつか挙げて説明します:

データ分析とインサイトの抽出
予測分析:
機械学習モデルを使用して、kintoneに格納されたデータからトレンドやパターンを特定し、ビジネスの意思決定を支援します。
カスタマイズされたレポート: AIアルゴリズムを活用して、ユーザーのニーズに応じたダイナミックなレポートやダッシュボードを生成します。

自然言語処理(NLP)
チャットボット: カスタマーサポートや内部のFAQシステムとして、チャットボットをkintoneに統合し、自然言語での問い合わせに自動的に応答します。
テキスト解析: NLPを使用して、kintoneに格納されたテキストデータから有用な情報を抽出し、分類します。

オートメーションとプロセス改善
ワークフローオートメーション: AIを利用して、繰り返し発生する作業の自動化や、複雑なビジネスプロセスの最適化を行います。
予測的メンテナンス: 機械学習を使って、kintoneで管理されている機器やシステムのメンテナンスニーズを予測します。

カスタマイズとユーザーエクスペリエンスの向上
パーソナライズされた体験: ユーザーの行動や好みに基づいてカスタマイズされたUI/UXを提供します。
音声認識と制御: 音声コマンドを通じて、kintoneのアプリケーションを操作する機能を統合します。

実装方法
API統合: kintoneのAPIと外部AIサービス(例:Google Cloud AI、IBM Watson、Amazon SageMakerなど)を統合し、必要なAI機能を実装します。
カスタムアプリ開発: kintone上でカスタムアプリケーションを開発し、特定のAI機能を組み込むことも可能です。

kintoneとAIを統合することで、ビジネスプロセスをよりスマートかつ効率的にすることが可能です。これにより、時間とコストの節約、意思決定のスピードアップ、顧客満足度の向上などの利点が得られます。

ワークフローオートメーションの部分はAIエージェントを指しているのでしょうね。このくだりは納得です。

4.クラウドコンピューティングとkintone

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クラウドコンピューティングとKintoneについて、もう少し詳しい説明をお願いします

kintoneとクラウドコンピューティングの統合について詳しく説明します。クラウドコンピューティングはリソースの柔軟性、スケーラビリティ、コスト効率という点でビジネスに多くの利点をもたらします。kintoneは既にクラウドベースのプラットフォームであり、さらに他のクラウドサービスと統合することで、その機能性と柔軟性を高めることができます。

主な統合ポイント
データストレージと管理:
kintoneを主要なクラウドストレージプロバイダー(例:Amazon S3、Google Cloud Storage、Microsoft Azure Blob Storage)と統合して、大量のデータを安全かつ効率的に管理します。
クラウドベースのアプリケーション開発:
AWS LambdaやAzure Functionsのようなサーバーレスコンピューティングサービスとkintoneを統合して、オンデマンドでスケーラブルなアプリケーションを構築します。

セキュリティとコンプライアンス:
クラウドサービスプロバイダーが提供するセキュリティ機能(暗号化、アイデンティティとアクセス管理)を利用して、kintone内のデータを保護します。
GDPRやCCPAなどのコンプライアンス要件に対応するために、クラウドプロバイダーのコンプライアンスツールを活用します。

ビッグデータ分析と機械学習:
Google BigQueryやAmazon Redshiftのようなクラウドベースのビッグデータ分析サービスを使用して、kintoneのデータを分析し、洞察を得ます。
AWS SageMakerやAzure Machine Learningのような機械学習プラットフォームと統合し、データ駆動型の意思決定をサポートします。

実装方法
API統合: kintoneのAPIとクラウドサービスプロバイダーのAPIを統合して、データの双方向流れや機能の相互作用を実現します。
カスタムコード開発: クラウド機能を活用するためのカスタムコード(JavaScript、Pythonなど)をkintoneアプリに組み込みます。
プラグインとアドオン: クラウドサービスに対応するプラグインやアドオンをkintoneに組み込むことで、ユーザーは追加の設定なしでクラウド機能を利用できます。

kintoneとクラウドコンピューティングの統合により、ビジネスプロセスがより効率的かつ柔軟になり、データ管理、セキュリティ、ビジネスインテリジェンスの面で大きなメリットを享受できます。また、この統合は、企業がリソースをより効果的に利用し、イノベーションを促進するための道を開きます。

カスタムコード開発の中に「カスタムコード(JavaScript、Pythonなど)をkintoneアプリに組み込み」という記述がありますが、Pythonは外部サーバーで動かすはずなので、kintoneアプリに組み込むという記述は誤解を与えるように思います。
それと、「クラウドサービスプロバイダーが提供するセキュリティ機能(暗号化、アイデンティティとアクセス管理)を利用して、kintone内のデータを保護」という記述も屋上屋を架す表現ですね。kinotne単体でもセキュリティ的にはやれる保護対策を施しているはずなので。