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年末年始、忙しい時に読んでおきたい AI の話 - Catch up AI stories quickly in your busy season

* English follows Japanese

暮の忙しい時期、でも年末年始の休みには少し時間を取って読書もしたい。そんな頃になってきたのではないでしょうか。
今回は、少しの隙間時間で日頃新聞やメディアで取り沙汰されている AI に関する、わかりやすくそして、先端を走っている人たちのインタビューを紹介します。

いずれも、当面の AI に関する定義、そしてそれにより人に求められる能力・価値について議論されています。
また、メディアでとくにマイナスな印象づけをされている機械に支配されるといった話についても見解が触れられています。

Wired: オバマと伊藤穰一のインタビュー
http://wired.jp/special/2016/barack-obama/
日経（有料）: Satya Nadella
http://www.nikkei.com/article/DGXKZO10049350Z21C16A1FFB000/

また、そんな最先端の技術を使って未来を見ている人のインタビューを２つ紹介します。

TED: Happy MAP
https://www.ted.com/talks/daniele_quercia_happy_maps
効率的、ではなく心地よい、美しいルートを探す。
新しい発想ですね。 
Groco Interview: David James Brunner - ModuleQ
https://www.youtube.com/watch?v=dovVtMtIozA
コンピューターサイエンスが、知的活動の創造性を広げていく発想や、現在実施されている AI を使ったビジネスについての話です。
一般的に言われている AI についての懸念についても広く議論されています。

車が普及し、電話が普及し、インターネットが普及したように、単純作業の自動化は避けられない技術革新と言えるでしょう。
この機会に、少し思いを巡らせてみてはいかがでしょうか。



2016 will be end, and will welcome 2017 soon.   Now, lots of people are enjoying or preparing holiday season.  
In this post, I would like to propose "Why don't you read the lastest interesting discussion briefly?".

Here are two interviews.  Either of them are discussing about AI.  Definitions, What people have to do, What kind of skills are required.
Also, they are discussing about general negative concenrs if Machine controls people.

Wired: Obama & Joi
https://www.wired.com/2016/10/president-obama-mit-joi-ito-interview/ 
Slate: Satya Nadella
http://www.slate.com/articles/technology/future_tense/2016/06/microsoft_ceo_satya_nadella_humans_and_a_i_can_work_together_to_solve_society.html

In addition, I would like to introduce two visionaries interview video.   Hope you enjoying and predicting future world.

TED Happy MAP 
https://www.ted.com/talks/daniele_quercia_happy_maps
David James Brunner & Groco
https://www.youtube.com/watch?v=dovVtMtIozA
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なぜ茶碗を回すのか - Why customers have to rotate the bowl? -

* English follows Japanese

お抹茶のお点前をいただくとき、茶碗を回すところを見たことがある方は多いと思います。もしくは、実際に回していただいた経験を持っている方もいるかもしれません。
でも、なぜ茶碗を回すのでしょうか。

通常、亭主から一服いただく際、茶碗の正面が自分の方に向いて渡されます。
客は茶碗を正面からみて受け取ることができますので、もっとも美しい姿を見ながら茶碗を手にとることができるのです。
さて、その状態で手渡された茶碗ですが、時計回りに 90 度まわしたところでいただき。口元を拭いたら、反時計回りに 90 度回したあと正面を亭主に向けて返します。
この茶碗を回す理由は、亭主の手元に渡った茶碗を見ているとわかります。

亭主は、受け取った茶碗を正面を手前にして手元に寄せます。
お湯を入れてかるくお湯を回して水差しにお湯を流してすすぎます。そのご、茶巾で茶碗を拭くことになります。

実はこの一連の動作に回答があるのです。
亭主が水差しにお湯を流す際、左手で茶碗を持って亭主はお湯を流します。
茶碗を左側に傾けてお湯を流すため、茶碗正面を見て右手の側面からお湯が水差しに流れます。このとき、このお湯が流れる口は先程、客が口をつけたところです。

そう、茶碗を回す理由は客がお茶をいただく際の亭主への心遣いなのです。
言うなれば、90 度という角度すら意味をなさず、亭主の手前の癖などを考えて多少位置をずらしてこそ正解と言えなくもありません。

茶室にはこのように、より意味深いコミュニケーションをとるために客側も常に亭主へ心遣いを怠ることはありません。
こういった気持ちの積み重ねが、お茶をいただきながら交わされるコミュニケーションの質を高めていくことになります。


You might know or do rotating the bow when you have a "matcha"l   However, do you know about the reason why you have to rotate the bowl?  Most of persons cannot answer for this question as far as I know despite he/she is familiar with the…
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さて、おもてなしとは - So, What is Omotenashi?

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2020 年東京オリンピック誘致のためのプレゼンで、滝川クリステルさんのプレゼンからのひと場面「お・も・て・な・し」が話題になっていますが、さて、おもてなしの精神とはいかに。

言葉として考えてみると「もてなす」を名詞化して「もてなし」。そこにさらに「お」をつけて丁寧語にしているものと考えられます。では、「もてなす」とは？
たいていの国語辞書では、こういった意味で説明されています。


こころからの歓待の意を表して相手を丁重に扱うこと。
ここで気づくのは、おもてなしには常におもてなしをする側と、それを受ける側が必ずいることがわかります。
では、歓待の意を表するとはどうすればいいのか？これはさすがに言葉だけからは意味をつかみかねます。

歓待の意の表現方法は、千差万別といっても過言ではありません。
日本とアメリカ合衆国でも違いますし、同じ日本でも極端に言えば家庭ごとに違うともいえます。
それでは、歓待の意はもてなす側の方式で行うのか、もしくは受ける側の方式で行うのか、という疑問がわきます。
私は、どちらも。というより、いずれにも共通する要素をいれていくことがおもてなしだと考えています。
となると、「もてなす」という行為はもてなす側の動作を示しているようで、一方、もてなされる側の表現も必要とされていることがわかります。
ここが、日本式のおもてなしの難しさで、歓待の中にどういった意が含まれているかということを受ける側はしっかりと察知し、認識することを求められるのです。
このあたりが、仕事の分担からうまれた Service や、いかに相手のことを注意深く丁寧に扱うかという Hospitality といった概念とは大きく異なる所以です。

ここで、以前、炭屋、おもてなしはお茶の心でという本を読んだ時のことに触れておきたいと思います。
炭屋先代のご主人は、炭屋のおもてなしの方法を守り続けた人でした。茶事の様式を基に最上級のくつろぎを提供する京都の旅館ですが、もちろんそこで提供されるものはリッツカールトンなどが提供するものとは大きく異なります。
先代のご主人はこの違いのわからない方には、ご利用いただかなくて結構という姿勢だったそうです。
例えば、一枚板の廊下でキャリーバッグを引こうとする人。これは、若い人でありません。女中さんが、「お持ちします」と言っても、「…
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AI がカスタマーサポートを担えるのか？Misfit 編 - Is AI able to work on Customer Support on behalf of a human? Misfit case

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京都の虎屋でいただいた桜餅が関東風だったことが気になる今日このごろですが、春雨もふってすっかり春の陽気。ことしは幾分暖かいです。
※桜餅の関東風・関西風については、探してみてください。
今回は、アメリカ企業が提供する製品・サービスに対して受けたカスタマー サービス対応の問題をベースに、人工知能（以下 AI にします）による代替の有効性について考えてみたいと思います。

今回ご紹介したいのは Misfit の対応です。
Misfit は iPhone や Android ベースのタブレット電話と連携してフィットネストラックがデキるデバイスとサービス アプリケーションを提供しています。
デバイス自体は他社のものに比べて安く、軽量で、デザインがシンプルなためシーンによらず身に着けやすいのが特徴です。
この手の製品の特徴として、消費者としてはデバイスを買ったというより、アプリケーションとデバイストータルで得られるサービスを購入している感覚といえます。

この製品で発生した故障対応の経験について紹介したいと思います。
まず今回のサポートサービス利用に至った背景は次のようになります。
 - 購入して数週間後から断続的に iPhone とバンドの連携にしばしば失敗する現象が発生
 - アプリからレポートを送っては、カスタマーサポートから連絡が来て、同じ手順を案内される
 - 案内された手順では直らない
 - ほっておくと、３日くらいでまた連携がもどる
 - 大体月に１回位は起きて、レポート、案内、放置が繰り返される

上記のような経緯があり、今回に関してはついに一週間経ってもデバイスとアプリが連携できなくなったので、改めて、サポートに連絡をしました。
安の定ですが、まずは同じ手順が送られてくるので、効果なかった旨を返し、次に写真を求められたので写真をとって返し、ここでだいたい一週間くらいが経過します。
この後、連絡が来なくなったので諦めて Web から違うモデルを購入しました。
すると、翌日に「故障と思われるので交換します」という連絡が入りました。

一つ一つの対応はマニュアル プロセスにそったものかもしれませんが、これであれば人が解す必要はない時代に入っているかもしれません。
例えば、アプリと連携できない時にアプリから自動的に通知で…
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