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四季 報 定期 購読k8 カジノ 「Tech TIPS」のインデックス

北斗 の 拳 スロット 新台 評価連載目次

対象:Windows 10

ツールをインストールするとエクスプローラーの右クリックメニューに項目が追加されるツールをインストールするとエクスプローラーの右クリックメニューに項目が追加されるツールをインストールすると、エクスプローラーの右クリックメニューにそのツールに関連する項目が追加されることがある。場合によっては、右クリックメニューがそうしたツールの項目だらけになってしまうこともある。もし、不要な項目があるのならば、削除して右クリックメニューをすっきりしよう。

 アーカイバソフトウェア(圧縮・解凍ソフトウェア)やウイルス対策ソフトウェア、文書の表示/編集ソフトウェアなどをインストールすると、勝手にエクスプローラーの右クリックメニューに新しい項目が追加されてしまうことがある。その結果、システムを使い込んでいくうちに右クリックメニューに項目がどんどん増えてしまう。

 追加された項目には全く使わないものもあるだろう。また、右クリックメニュー項目が多くなると、目的の項目を探すのが面倒になったり、右クリックメニューを呼び出すのに時間がかかったりするようになる。

 そこで、右クリックメニューの不要な項目を削除して、メニューを整理しよう。

エクスプローラーの右クリックメニューの整理にはレジストリキーの編集が必要

 エクスプローラーの右クリックメニューは、レジストリの[ContextMenuHandlers]キー以下のサブキーに記述されたCLSIDに対応するコンポーネント、あるいは[shell]キー以下のコマンドが呼び出されることによって機能する。これらは[HKEY_CLASSES_ROOT]から参照できる。

 この[ContextMenuHandlers]または[shell]のサブキーを整理することで、右クリックメニューを編集可能だ。なお、レジストリの編集により全ての右クリックメニュー項目が個別に削除できるわけではなく、1つのコンポーネントをメニューから削除すると、そのコンポーネントに属するメニュー項目が全て削除されてしまうので注意してほしい。

 エクスプローラーの右クリックメニュー(コンテキストメニュー)に表示される項目はレジストリによって制御されているが、処理対象となるオブジェクトの種類や呼び出されるメニューの導入方法により、格納されているレジストリのキーはさまざまである。

 以下に、代表的なオブジェクトの種類ごとに該当するレジストリキーの位置を示す。

HKEY_CLASSES_ROOT\*\shellex\ContextMenuHandlersHKEY_CLASSES_ROOT\*\shellHKEY_CLASSES_ROOT\<プログラムID>\shellex\ContextMenuHandlersHKEY_CLASSES_ROOT\AllFilesystemObjects\shellex\ContextMenuHandlers

ファイルに関するキー

HKEY_CLASSES_ROOT\*\shellex\ContextMenuHandlersHKEY_CLASSES_ROOT\*\shellHKEY_CLASSES_ROOT\lnkfile\shellex\ContextMenuHandlersHKEY_CLASSES_ROOT\AllFilesystemObjects\shellex\ContextMenuHandlersHKEY_CLASSES_ROOT\exefile\shellHKEY_CLASSES_ROOT\exefile\shellex\ContextMenuHandlersHKEY_CLASSES_ROOT\AllFilesystemObjects\shell

ショートカットに関するキー

HKEY_CLASSES_ROOT\AllFilesystemObjects\shellHKEY_CLASSES_ROOT\AllFilesystemObjects\shellex\ContextMenuHandlersHKEY_CLASSES_ROOT\Directory\ShellHKEY_CLASSES_ROOT\Directory\ShellEx\ContextMenuHandlersHKEY_CLASSES_ROOT\Folder\ShellHKEY_CLASSES_ROOT\Folder\ShellEx\ContextMenuHandlers

フォルダに関するキー

HKEY_CLASSES_ROOT\Drive\ShellHKEY_CLASSES_ROOT\Drive\ShellEx\ContextMenuHandlersHKEY_CLASSES_ROOT\Folder\ShellHKEY_CLASSES_ROOT\Folder\ShellEx\ContextMenuHandlers

ドライブに関するキーレジストリを編集して右クリックメニューを整理する

 これらのレジストリキーの該当するサブキーを、レジストリエディターで直接編集することにより、不要な右クリックメニューを削除できる。ここでは例として、アーカイバソフトウェアの「7-Zip」をデフォルト設定でインストールしたことにより追加される項目を削除してみる。

[注意]

レジストリに不正な値を書き込んでしまうと、システムに重大な障害を及ぼし、最悪の場合、システムの再インストールを余儀なくされることもあります。レジストリエディターの操作は慎重に行うとともに、あくまでご自分のリスクで設定を行ってください。何らかの障害が発生した場合でも、本編集部では責任を負いかねます。ご了承ください。

 7-Zipをインストールしたことにより、ファイルやフォルダを選択した場合に表示される右クリックメニューの項目が増えていることが分かる。ここでは、7-Zipのインストーラが追加したコンテキストメニューのうち、ファイルやフォルダに対するものを全て削除してみる。

 なお、7-Zipは、以下で紹介するレジストリを操作しなくても、[ツール]-[オプション]メニューを選択し、表示される[オプション]ダイアログの[7-Zip]タブで表示/非表示の選択が行える。同様にツールによっては、オプションで設定できるものもあるので、レジストリを操作する前にオプションなどを調べるとよい。

 あくまで、7-Zipを例としてレジストリの操作によって項目を削除している点に注意してほしい。

ツールをインストールすると右クリックメニューに項目が追加される(1)ツールをインストールすると右クリックメニューに項目が追加される(1)標準状態の右クリックメニューでも、さまざまな項目が表示される。▼ツールをインストールすると右クリックメニューに項目が追加される(2)ツールをインストールすると右クリックメニューに項目が追加される(2)アーカイバソフトウェアの7-Zipをインストールすると、関連する項目が追加される。7-Zipの場合、「7-Zip」だけでなく、「CRC SHA」というチェックサムを計算するツールの項目まで追加される。こうした不要な項目を削除しよう。

 [Windows]+[R]キーで[ファイル名を指定して実行]ダイアログを開き、「regedit」と入力して、[Enter]キーを押す。レジストリエディターが起動するので、コンテキストメニューに対応するレジストリキーを探す。

#CmsMembersControl .CmsMembersControlIn {width:100%;background:url(https://image.itmedia.co.jp/images/spacer.gif) #DDD;opacity:0.05;filter:progid:DXImageTransform.Microsoft.Alpha(Enabled=1,Style=0,Opacity=5);z-index:1;}続きを閲覧するには、ブラウザの JavaScript の設定を有効にする必要があります。仮想通貨カジノパチンコアレキシ ス サンチェス

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チップ ポーカー ビッグローブは、MVNOサービス「BIGLOBEモバイル」にて、au回線を利用したプランを10月10日に開始する。既存のドコモ回線を用いたサービスを「タイプD」、au回線を用いたサービスを「タイプA」とする。

 タイプAのプランはSMS機能付きデータSIMと音声通話SIMの2種類で、月額料金はタイプDと同じ。SMS機能付きデータSIMが月額1020円(3GB)(税別、以下同)から、音声通話SIMが月額1400円(1GB)から。タイプAではSMSの付かないデータSIMは提供されないほか、国内での3Gサービスは利用できない。

BIGLOBEモバイル「BIGLOBEモバイル」の月額料金BIGLOBEモバイルBIGLOBEモバイルの主な仕様

 エンタメSIMやシェアSIMなどのオプションサービスは、タイプAでも利用できる。SIMカードはマルチサイズ。料金はクレジットカードか口座振替で支払う。

 タイプAの対応機種として、Motorolaの「Moto G5s Plus」、ASUSの「ZenFone 4」「ZenFone 4 Selfie Pro」を販売する。価格はMoto G5s Plusが1610円×24回、ZenFone 4が2150円×24回、ZenFone 4 Selfie Proが1780円×24回。

BIGLOBEモバイルタイプAの対応機種と価格

 ビッグローブがKDDIグループとなったことに伴い、MVNOサービスでau回線SIMを導入することを予告していた。au回線のMVNOサービスは、大手では同じKDDIグループの「UQ mobile」や、他に「IIJmio」「mineo」などでも提供されている。

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スロット 大都 Microsoftは2021年3月15日(米国時間)、「Microsoft Azure」で提供中のコンフィデンシャルコンピューティングについて、サービスを拡充すると発表した。

 AMDとの技術提携により、新しい「AMD EPYC 7003」シリーズのプロセッサをベースにしたコンフィデンシャルコンピューティング仮想マシン(VM)を、主要クラウドプロバイダーとして初めて提供するという。

 AMD EPYC 7003ベースのAzureコンフィデンシャルVMは現在、プライベートプレビュー段階にある。既存ソリューションを今回のVMが補完し、コードの変更なく新しいコンフィデンシャルアプリケーションを作成できる可能性を開くことで、コンフィデンシャルアプリケーションの作成プロセスを大幅に簡素化する。

 AMD EPYC 7003シリーズは、新たな「Zen3」アーキテクチャベースのサーバ向けプロセッサの第3世代製品。AMD EPYC 7003ベースのAzureコンフィデンシャルVMは、実行時に完全に暗号化され、使用中のデータを保護することで、コンフィデンシャルコンピューティングを実現する。

AMDの技術はどのようなものなのか

 VMの暗号化に使われる暗号鍵は、EPYC CPU上の専用セキュアプロセッサによって生成され、保護される。そのため、クラウド管理者も含めて、誰も暗号鍵にアクセスできない。VM内のワークロードやアプリケーションからもアクセス不能だ。

#CmsMembersControl .CmsMembersControlIn {width:100%;background:url(https://image.itmedia.co.jp/images/spacer.gif) #DDD;opacity:0.05;filter:progid:DXImageTransform.Microsoft.Alpha(Enabled=1,Style=0,Opacity=5);z-index:1;}続きを閲覧するには、ブラウザの JavaScript の設定を有効にする必要があります。仮想通貨カジノパチンコマイナ ポイント を au ペイ

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ayumihamasaki live in casinok8 カジノ photo郵便年賀.jpのFacebookページ

パチスロ ps3 日本郵政グループの郵便事業会社(日本郵便)は、2012年用年賀はがきを11月1日に発売する。今年はFacebookに特設ページを開設、「Facebook上でつながっている友人・知人にもリアルな年賀状を送ることに役立つようなコンテンツを提供していく」という。

 特設サイト「郵便年賀.jp」に加えてFacebookページも新設するほか、相手の住所を知らなくても年賀状を送れる「ミクシィ年賀状」「ウェブポ」を今年も展開する。

 今年の発行枚数は昨年並みの約38.2億枚を予定。寄付金付きの絵入り年賀はがき(1枚55円)は、1枚当たりの寄付金を5円(例年は3円)とし、集まった額の4割を東日本大震災の被災者に贈る。

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スロット 収支 エクセル 米eBay傘下のPayPalは7月13日(現地時間)、NFC(Near Field Communication)を利用したP2Pのモバイル決済システムを発表した。米GoogleのAndroid向けアプリを今夏公開する計画だ。

 同アプリを搭載した端末を背中合わせに重ねることで、指定した金額をユーザー間で送受できる。支払いを受けたいユーザーがアプリ上で金額を設定して送金側の端末と重ねると、端末が通信音を発し、両者の端末上にリクエストが発生したことが表示される。送金側がアプリでPINを入力し「Send Money」ボタンをタップするとPayPalのサーバにデータが送信され、相手への送金が完了する。2台の韓国Samsung製Nexus Sを使ったデモ動画が公開されている。

 PayPalは、まずAndroid端末でこの機能を提供するが、今後対応プラットフォームを拡大していく計画という。

 オンライン決済大手である同社はモバイル決済市場での地位強化に注力しており、8日には親会社のeBayがモバイル決済プラットフォームを提供する米Zongの買収を発表した。eBayは、2011年にPayPalが扱うモバイル決済高は30億ドルになるとみている。

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パチンコ 試打 米調査会社Nielsenが7月28日(現地時間)に発表した月例の米スマートフォン市場に関する調査報告では、OS別のシェアでは引き続き米GoogleのAndroidが首位を占め、米AppleのiOSが2位だった。それぞれ前月より1ポイントずつシェアを伸ばしている。

 Androidが39%、iOSが28%で、カナダのResearch In Motion(RIM)のBlackBerryが3位(20%)、米MicrosoftのWindows MobileおよびWindows Phoneが4位(9%)と順位に変化はなかった。RIMは前月より1ポイント減り、Microsoftは横ばいだった。なお、Windows MobileとWindows Phoneの内訳は不明。

 シェアをメーカー別で見ると、Appleが1位だ。RIMと、AndroidとMicrosoftのOS搭載端末を販売している台湾のHTCが同率(20%)の2位、Android端末を販売する米Motorolaが11%で3位、AndroidとMicrosoft端末を販売する韓国のSamsungが4位だった。

 nielsen 米スマートフォン市場シェア(資料:Nielsen Company)

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パチスロ 花の慶次 天を穿つ戦槍 戦ストック ブリガムヤング大学は2021年3月15日(米国時間)、顔認証技術を強化する手法を開発したと発表した。

 顔の静止画像を使って携帯電話などのロックを解除する技術は、優れたセキュリティとして機能している。しかし、どんな高度な技術であっても、破られる運命にある。例えば寝ている間に顔を撮影されて携帯電話のロックを解除されたり、ソーシャルメディアの写真を使って解除されたりする。指紋や網膜スキャンなど、他の生体認証システムも同じ問題をはらんでいる。最先端の本人確認技術にも重大なセキュリティ上の欠陥があるのだ。

表情の変化や唇の動きを使う

 こうした中、ブリガムヤング大学の電気・コンピュータ工学の教授であるD.J.リー氏は、顔だけでより強いアクセス制限をかける、安全で優れたC2FIV(Concurrent Two-Factor Identity Verification)技術を考案した。

 C2FIVでは顔の静止画像と併せて特定の顔の動きを用いる。カメラに向かって固有の顔の動きを記録するか、または秘密のフレーズを読んだときの唇の動きを1~2秒の短い動画で記録する。C2FIV技術では動画そのものを利用することはしない。静止画の顔の特徴と顔の動きの特徴量をそれぞれ抽出して、ID認証のために保存する。

1~2秒の表情の変化や唇の動きから特徴量を抽出して認証に用いる(出典:ブリガムヤング大学)

 「私たちが解決しようとしている最大の問題は、本人確認のプロセスを意識的にすることだ。誰かが意識を失っていても、その人の指を使って携帯電話のロックを解除し、デバイスにアクセスすることができる。網膜をスキャンすることもできる。トム・クルーズが演じた『ミッション・インポッシブル』の主人公イーサン・ハントが、マスクを使って他人の顔を再現していたように、映画でもよく見掛ける光景だ」(リー氏)

どの程度の性能なのか

 C2FIVでは、顔の静止画の特徴と動画を同時に学習するために、統合されたニューラルネットワークフレームワークを採用した。

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パチンコ jj 笠懸 店 GitHubは2021年3月24日(米国時間)、GitHub Security Labが、Androidシステムコンポーネントのさまざまな脆弱(ぜいじゃく)性に対する攻撃を組み合わせて、「Google Chrome」ブラウザのエクスプロイト(脆弱性攻撃)から、権限昇格、Androidデバイス上でのカーネルコード実行に至る実験に成功したことを紹介した。

 GitHub Security Labの目的は、現在のセキュリティ対策が最新のノウハウを用いた攻撃にどの程度耐えるのかを測定することにあった。「概念実証」(PoC)を越える今回のような取り組みは、セキュリティ研究のコミュニティーがシステムのセキュリティ対策の弱点を特定し、修正して対策を改善するプロセスに貢献するとしている。

 今回の実験のように、複数の脆弱性を組み合わせて一連の攻撃を重ね、最終的に標的のシステムへの特権アクセスを取得することを、攻撃者が使う用語では「フルエクスプロイトチェーンの構築」と呼ぶ。

攻撃者の攻撃手法をまねる

 GitHub Security Labは実際の攻撃者が試みるように、まず、Androidカーネルのエクスプロイトを目標に定め、その実現方法を見いだした。

 さらに、何をすればよいのか、どのようにすればよいのかを詰めていった。こうしてChromeサンドボックスのエスケープとChromeレンダラのエクスプロイトを狙うことを決めた。目標達成に向けて、モダンWebブラウザのエクスプロイトチェーンをさかのぼり、悪意あるWebページへのユーザーのアクセスを出発点に設定した。

 今回の攻撃チェーンの重要部分で使用されたChrome β版の脆弱性は、GitHub Security Labが脆弱性を報告する前には(2020年を通じて)、実際に悪用されたことがなかった。攻撃チェーンで使用された脆弱性はその後、全て修正されており、GitHub Security Labは、修正後、エンドユーザーがデバイスを更新するのに十分な時間が経過していると述べている。

 GitHub Security LabはAndroidカーネルのエクスプロイトとChromeサンドボックスのエスケープ、Chromeレンダラのエクスプロイトを、次に紹介する3段階で進めていった。

(1)Qualcommドライバの脆弱性を突いたAndroidカーネル攻撃

 GitHub Security Labは「GHSL-2020-375」として報告されている脆弱性(CVE-2020-11239)を使用して、ポピュラーなQualcommチップセットを採用したAndroidデバイス上で権限昇格に成功した。Qualcommチップセットを採用したデバイスには「Google Pixel 4」「Samsung A71」「Samsung S20」などがある。

 この脆弱性は、いわゆる「UAF」(Use After Free:解放済みメモリの使用)に関わる脆弱性だ。UAFの脆弱性はメモリ管理の欠陥の一種であり、攻撃者がこれを悪用するとシステムメモリ上のオブジェクトの内容を操作し、こうしたオブジェクトとやりとりするシステムソフトウェアに、操作したメモリ内容を渡すことができる場合がある。

 GitHub Security Labが選んだ脆弱性は、攻撃者が自分のシステムアクセス権限を、侵害対象のChromeブラウザのようなAndroidアプリケーションのコンテキストから、システムへの特権アクセスができるように昇格させるために必要な、全ての機能を提供できた。

(2)Chromeサンドボックスのエスケープ

 続いて攻撃チェーンをさかのぼり、「GHSL-2020-165」として報告されているChrome β版の脆弱性(CVE-2020-16045)を使用して、サンドボックス化されたChromeのレンダラプロセスからエスケープすることに成功した。

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パチスロ 北斗 の 拳 修羅 の 国 篇 エンディング Macを狙った新手のマルウェアが出現したと米Microsoftが伝えたことに対し、Mac専門のセキュリティソフトメーカーIntegoが反発している。このマルウェアはわざわざアラートを出して騒ぎ立てるほど深刻なものではないというのがIntegoの立場だ。

 Microsoftはマルウェア対策センターの7月25日のブログで、Macを狙ったバックドアの「Olyx.A」が最近見つかったと伝えた。同社によると、Olyx.AはGoogleのアプリケーションサポートファイルを装ってバックグラウンドで動作し、外部のIPアドレスとの接続を確立、リモートの攻撃者がファイルやディレクトリを操作できる状態にしてしまうという。

 これに対してIntegoは26日、「このマルウェアはMacにインストール可能な形で出回っているわけではなく、ほとんど脅威にはならない」とブログで異論を唱えた。同社のセキュリティソフトでは既に6月30日からOlyxの検出に対応していたとしている。

 Integoでは、設計に不備があったりMacには簡単にインストールできなかったりするこの種のマルウェアを定期的に発見していると強調。Olyxを検出できるようにしたのは、万が一このマルウェアが、偽ウイルス対策ソフトのMacDefenderのような有効な攻撃に利用された場合に備えてのことだったという。

 しかしOlyxの脅威はそれほど深刻ではないとIntegoは言い、「われわれはセキュリティアラートを出してこのようなマルウェアを宣伝したりはしない」とMicrosoftを皮肉っている。

 Macを狙ったマルウェアは、MacDefenderが出回ったことを受けてAppleが対応に乗り出したことから脚光を浴びた。しかしセキュリティソフトメーカーが頻繁に警告を出せば、製品を売るために危険性を誇張して騒ぎ立てているのではないかと見られかねないという事情もあるようだ。

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パチスロ 海 物語 設置 店 米Googleは7月28日(現地時間)、フィールドテスト中のソーシャルサービス「Google+」の新機能を紹介するページ「What’s new in Google+」をGoogle+のヘルプセンター内に開設したと発表した。

 Google+ではユーザーのフィードバックを受け、多くの新機能が日々追加されているが、新機能の発表はGoogleの担当者が自身のGoogle+アカウントで投稿しており、これまでまとめて参照できる場所がなかった。What’s new in Google+開設の発表も、Google+プロジェクトのコミュニティーマネジャーを務めるナタリー・ビラロボス氏が自身のGoogle+に投稿している。

 iPhoneアプリの提供開始や実名ポリシーの変更など、既に10件の告知が時系列にまとめられている。

 Google plus

 Googleは多くのサービスの発表を、サービスごとの公式ブログで行っているが、Google+の公式ブログは今のところ存在しない。Google+のサービスの性格上、今後も公式ブログは開設されない可能性があるが、少なくともGoogle+にGoogleのビジネスアカウントが登場するまでは、What’s new in Google+のようなGoogle+の外での告知が必要だろう。Googleはビジネスアカウントを準備中で、開始は年内になるとしている。

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ビット コイン 売る 手数料k8 カジノ 「AI・機械学習のクラウドサービス」のインデックス

新台 沖 ハナ連載目次

本稿は、2020年6月22日に公開、2021年7月8日に改訂した記事を、2022年6月2日の最新情報に合わせて改訂したものです。

 開発対象のアプリやサービスにAI/機械学習(ML:Machine Learning)モデルの機能を搭載したい場合に、すぐに「機械学習/ディープラーニングをやろう」と判断するのは待ってほしい。というのも、作ろうとしているAI機能は、既にクラウドのAPI/サービス(=事前トレーニング済みのAI/機械学習モデル)として提供されている可能性があるからだ。そんなAI/MLサービスを提供する主要なクラウドサービスといえば、下記の4つが挙げられる(※GCP=Google Cloud Platform)。

AWS(Amazon Web Services): AIサービスMicrosoft Azure: Cognitive ServicesGoogle Cloud(GCP): AIビルディングブロックIBM Cloud: Watson API

 これらのクラウドが提供する機能には、主に次のようなものがある。

視覚認識: 画像分析(カスタム画像分析)、動画分析(カスタム動画分析)翻訳: 翻訳(カスタム翻訳)テキスト(NLP): テキスト分析(カスタムのテキスト分析)スピーチ: 音声合成(カスタム音声合成)、音声認識(カスタム音声認識)会話: チャットボット構造化データ: AutoML(回帰/分類)推奨: パーソナライズその他: 時系列データの相関分析、文書検索

 上記の中でも用語として特に分かりづらいものを簡単に説明しておくと、

NLP(Natural Language Processing:自然言語処理)とは、テキスト文書を分析/解釈する機能構造化データ(Structured data)とは、いわゆる表形式にまとめられるデータのこと。AIサービスでは、このデータを使って、回帰(=数値予測)や分類が行える推奨(Recommendation)とは、「お勧めの商品」などをレコメンドするパーソナライズ機能

のことである。また、

カスタムとは、もしニーズに完全に合致する機能がもともとのAIサービスにはない場合に、そのニーズに合うようにカスタマイズするための機能(例を後述)AutoML(Automated ML:自動化された機械学習)とは、自動的に最適な機械学習モデルを選択できる機能

である(※ただしGoogle Cloudでは、AIサービスの一般的なカスタム機能にも「AutoML」という名称を付けているので注意してほしい)。

 「カスタム」が分かりづらいので、例を挙げておこう。例えば「茶葉の種類を認識する」という機能が必要なケースで、そのような機能がもともとの「画像分析」サービスにはなかった場合、「茶葉の写真画像」とそれに対応する「正解ラベル」(例えば「緑茶の茶葉」「紅茶の茶葉」など)を与えてAIサービスをカスタマイズできる、ということである。カスタマイズの際、必要となる写真画像が数十枚などごく少数で済むことも多いので、カスタム機能はAutoMLと比べて非常に効率的である。なお、「パーソナライズ」や「AutoML」もカスタム機能の一種と見なすこともできるだろう。

 こういった機能を実現しようとするのであれば、まずはクラウドのAIサービスを検討してみてほしい。もちろん「利用料金がかかる」「API/サービスがいつか廃止される可能性がある」という欠点もあるものの、効率的にアプリやサービスの開発が進められるという利点の方が大きいからだ。

 そこで本稿では、上記の4大クラウドのAIサービスの機能を比較表で示し、個々の機能を1行(~数行)でコンパクトに紹介する。

クラウド間で大まかな機能比較

 まずは、上記の機能ごとにクラウド間でどのような機能の違いがあるかを表1にまとめた。

表1 クラウド間で大まかなAIサービス機能の比較表1 クラウド間で大まかなAIサービス機能の比較

 この分類方法は筆者によるものであり、必ずしもこのようにきれいに切り分けできない場合もあるのでご了承いただきたい。というのも、各クラウドで類似のサービス機能であっても、機能が完全に同じということはないからである。また、サービス機能ができるだけ基本的なAPIレベルのものを表記している。高次元なソリューションレベルのサービス機能は、それに関連するAPIレベルの中に統合した。例えば「顔認識(感情分析)」という顔に特化した高次元なソリューションは、「視覚認識」内の「画像分析」という基本機能の中に含めて表記している。

 それでは以下では、それぞれのAIサービスが具体的に「どのようなAPI/サービスなのか」を1行程度で説明していく。各クラウドのAIサービスの構成図を掲載するが、筆者独自の分類方法であり、公式のものと異なる可能性があるので注意してほしい。対応している言語については、各サービスのドキュメントを参照してほしい(※日本語に対応しているかどうかは、本稿では記載していないため)。

 なお前掲の表1には、「検索」を含めたが、これはAmazon KendraやAzure Cognitive Search、Watson Discoveryが、公式にはAIサービスの一つにグルーピングされているためだ。以下の解説では、このような検索機能は「AIサービス」として取り上げないこととする。

AWS(Amazon Web Services): AIサービス

 まず、各プラットフォームが提供するAI/MLに関する機能は、何もAIのAPI/サービスだけではない。例えば機械学習(ML)を効率的に進めるためのサービスや、機械学習が行える環境(インフラストラクチャー)自体も提供している。つまり大きく分けると、

AIのサービス(API)ML/MLOpsのサービス(プラットフォーム)インフラストラクチャー

の3種類が提供されている、ということだ。本稿で解説するのは「AIのAPI/サービス」だけであるので注意してほしい。いずれのクラウドプラットフォームも、この3種類に大別した。

 AWSでは、「AIのAPI/サービス」をAIサービスと呼んでいる。そのAIサービスの構成図が図1である。

図1 AWS(Amazon Web Services): AIサービスの構成図図1 AWS(Amazon Web Services): AIサービスの構成図

 それぞれ次のような機能を提供している。

Amazon Rekognition: 画像やビデオを分析し、物体や人物、テキストを認識する。フォームとテキストを認識してキー&値のペア形式で情報を取得する「Amazon Textract」というAIサービスもあるAmazon Rekognition(カスタムラベル): 独自の画像/ビデオと正解ラベルを与えて、画像分析/動画分析の挙動をカスタマイズする機能Amazon Translate: テキストを他言語に翻訳するAmazon Translate(カスタム用語集): 独自の用語集を与えて、翻訳の挙動をカスタマイズする機能Amazon Comprehend: テキストを分析し、情報(構文やキーフレーズ、肯定/否定の感情など)を検出する。医療用語に対応した「Amazon Comprehend Medical」もあるAmazon Comprehend(カスタムラベル): 独自のラベル情報(カスタムエンティティ)を与えて、テキスト分析の挙動をカスタマイズする機能Amazon Polly: テキストを分析し、リアルな音声に変換(=音声合成)するAmazon Polly(カスタム音声): カスタムのブランド音声を構築できるが、標準機能としては提供しておらず、AWSに問い合わせる必要がある(2022年6月1日時点)Amazon Transcribe: 音声を認識し、テキストに変換するAmazon Transcribe(カスタム用語集): 独自の用語集を与えて、音声認識の挙動をカスタマイズする機能Amazon Lex: 対話型のボットである「チャットボット」を作成できるAmazon Forecast: 時系列データから、未来の数値を予測する。いわゆる「AutoML」だが、時系列データの予測のみに対応Amazon SageMakerでAutopilot: このSageMakerは、AWSではAIサービスではなくMLサービスに分類されているが、構造化データから回帰(数値予測)や分類を行うための最適な機械学習モデルを自動作成できるAutopilot機能(いわゆるAutoML)を持つAmazon Personalize: 与えられたデータに基づいて、個人に最適化(=パーソナライズ)されたレコメンド(推奨)機能を構築できる

 この他に、

メトリクス/センサーデータ/コンピュータビジョンを使用して異常を検知する「Amazon Lookout for Metrics/Equipment/Vision」産業機器の異常を検知することで計画外の機器のダウンタイムを削減する「Amazon Monitron」ヘルスデータを安全に保存/変換/クエリ/分析するための「Amazon HealthLake」Lenovo ThinkEdge SE70などのエッジデバイスにコンピュータビジョンを追加する「AWS Panorama」機械学習の予測に対する人によるレビューが組み込まれたワークフローを簡単に構築できる「Amazon Augmented AI(Amazon A2I)」コードレビューを自動化する「Amazon CodeGuru」企業内の検索サービスを構築するための「Amazon Kendra」オンライン詐欺を検知する「Amazon Fraud Detector」

といったAIサービスも存在するが、個別の課題を解決する「ソリューション」に近い、高次元の機能を提供するものなので、上記の低次元のAIサービスの中には含めなかった。

 他のクラウドと比べるなら、本当によく使う機能を優先してAIサービスを充実させていっているという印象を筆者は持った。

Microsoft Azure: Cognitive Services

 Azureでは、「AIのAPI/サービス」をCognitive Services(コグニティブ・サービス)と呼んでいる。また、よりソリューションに近い応用的なAIサービスをAzure Applied AI Servicesと呼んでいる。そのAIサービスの構成図が図2である。

図2 Microsoft Azure: Cognitive Servicesの構成図図2 Microsoft Azure: Cognitive Servicesの構成図Computer Vision: 画像やビデオを分析し、物体や人物、テキストなどを認識する。顔画像から人物の感情などを検出できる「Face API」や、画像やPDFファイルからフォームとテキストを認識してキー&値のペア形式で情報を取得する「Azure Form Recognizer」というAIサービスもあるCustom Vision: 独自の画像/ビデオと正解ラベルを与えて、画像分析/動画分析の挙動をカスタマイズする機能Translator: テキストを他言語に翻訳する。音声を他言語に翻訳する「Speech Translation」というAIサービスもあるTranslator(カスタム用語集): 独自の用語集を与えて、翻訳の挙動をカスタマイズする「Custom Translator」機能Text Analytics: テキストを分析し、情報(構文やキーフレーズ、肯定/否定の感情など)を検出するLanguage Understanding(カスタムラベル): 独自のラベル情報(カスタムエンティティ)を与えて、テキスト分析の挙動をカスタマイズする機能Text to Speech: テキストを分析し、リアルな音声に変換(=音声合成)するText to Speech(カスタム音声): 独自の音声を与えることで音声合成をカスタマイズして、独自ブランド音声を構築する「Custom Voice」機能。音声出力を調整する「Audio Content Creation」機能もあるSpeech to Text: 音声を認識し、テキストに変換する。音声に基づいて話す人を特定できる「Speaker Recognition(プレビュー版)」というAIサービスもあるSpeech to Text(カスタム用語集): 独自の用語集を与えて、音声認識の挙動をカスタマイズする「Custom Keyword」機能。認識できる音声をカスタマイズできる「Custom Speech」機能もあるLanguage Understanding: 対話型のボットである「チャットボット」を作成できる。ちなみに、かつての名称が「Language Understanding Intelligent Services」だったため、「LUIS」とも呼ばれているAzure Machine LearningでAutoML: このAzure MLは、AzureではAIサービスではなくMLサービスに分類されているが、構造化データから回帰(数値予測)や分類を行うための最適な機械学習モデルを自動作成できるAutoML機能を持つPersonalizer: 与えられたデータに基づいて、個人に最適化(=パーソナライズ)されたレコメンド(推奨)機能を構築できる

 この他に、

文章作成の支援(GPT-3モデル)や、コード生成(Codexモデル)、類似性/テキスト検索/コード検索(埋め込みモデル)などのさまざまなユースケースで、OpenAIにより事前訓練済みの大規模言語モデルを活用するための「Azure OpenAI Service(プレビュー版)」潜在的な問題を早期に発見(=異常検知)するための「Anomaly Detector」攻撃的なコンテンツや不要なコンテンツを検出するための「Content Moderator」質問と回答のセットを作成するための「QnA Maker」文章の読み上げや言語翻訳機能を提供する「Immersive Reader」メトリクスを監視して問題を診断する「Azure Metrics Advisor」ビデオ分析ソリューションを構築するための「Azure Video Indexer」モバイル/Webアプリ用の検索サービスを構築するための「Azure Cognitive Search」

といったAIサービスも存在するが、個別の課題を解決する「ソリューション」に近い、高次元の機能を提供するものなので、上記の低次元のAIサービスの中には含めなかった。

 他のクラウドと比べると、AIサービスの機能性が細かく充実している印象だ。

Google Cloud: AIビルディングブロック

 GCPでは、「AIのAPI/サービス」を「AIビルディングブロック」と呼んでいる(※なお、かつてAI Platformと呼んでいたMLサービスが2021年5月にAutoMLやMLOps機能を含めて強化されて、Vertex AIと呼ばれるようになった。これに伴い、AIビルディングブロックのページがAIと機械学習プロダクトのページに統合されたので注意してほしい)。そのAIサービスの構成図が図3である。前述したようにGCPでは、AIサービスのカスタマイズ機能を「AutoML」というブランド名で呼称しており、必ずしも一般的な意味での「AutoML」とは限らないので注意してほしい。

図3 Google Cloud: AIビルディングブロックの構成図図3 Google Cloud: AIビルディングブロックの構成図Vision API: 画像を分析し、物体や人物、テキストを認識する。手書き文字を認識したり、この機能をベースとした「Document AI」によりフォーム(表)を抽出したりすることも可能だAutoML Vision: 独自の画像と正解ラベルを与えて、画像分析の挙動をカスタマイズする機能Video Intelligence API: ビデオを分析し、物体や人物、テキストを認識するAutoML Video Intelligence(ベータ版): 独自のビデオと正解ラベルを与えて、動画分析の挙動をカスタマイズする機能。動画を分類するための「AutoML Video Classification(プレビュー版)」と、物体の検知と追跡が行える「AutoML Video Object Tracking(プレビュー版)」があるTranslation API: テキストを他言語に翻訳する。音声を他言語に翻訳する「Media Translation API(ベータ版)」というAIサービスもあるAutoML Translation: 独自の用語集を与えて、翻訳の挙動をカスタマイズする機能Natural Language API: テキストを分析し、情報(構文やキーフレーズ、肯定/否定の感情など)を検出する。医療テキストを分析できる「Healthcare Natural Language API(プレビュー版)」というAIサービスもあるAutoML Natural Language: 独自のラベル情報(カスタムエンティティ)を与えて、テキスト分析の挙動をカスタマイズする機能。「二値分類」「多クラス分類」「エンティティの抽出(上記と同様に医療テキスト向けもある)」「感情分析」といったタスクを選択できるText-to-Speech API: テキストを分析し、リアルな音声に変換(=音声合成)するText-to-Speech API(カスタム音声): 独自の音声を与えることで音声合成をカスタマイズして、独自ブランド音声を構築する「Custom Voice(ベータ版)」機能Speech-to-Text API: 音声を認識し、テキストに変換する独自の用語集を与えることによるカスタム音声認識の機能は提供されていないが、特定の単語やフレーズをより高い頻度で認識できるようにするモデル適応機能が提供されている(2022年6月1日時点)Dialogflow: 対話型のボットである「チャットボット」を作成できるAutoML Tables(ベータ版): 構造化データから回帰(数値予測)や分類を行うための最適な機械学習モデルを自動作成できるRecommendations AI: 与えられたデータに基づいて、個人に最適化(=パーソナライズ)されたレコメンド(推奨)機能を構築できるCloud Inference API(アルファ版): 入力された時系列データに対する相関分析が大規模かつ迅速に行える。異常検知などに活用できる2022年2月の新APIとして、時系列データストリーミングからリアルタイムで分析/予測/異常検知が行える「Timeseries Insights API」が承認制のプレビュー版で登場している#CmsMembersControl .CmsMembersControlIn {width:100%;background:url(https://image.itmedia.co.jp/images/spacer.gif) #DDD;opacity:0.05;filter:progid:DXImageTransform.Microsoft.Alpha(Enabled=1,Style=0,Opacity=5);z-index:1;}続きを閲覧するには、ブラウザの JavaScript の設定を有効にする必要があります。仮想通貨カジノパチンコau wallet カード 情報

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カジノ サイコロ ゲーム KDDIは11月21日、都内で「au HOME発表会 with au 2017 冬モデル」を開催した。この発表会では、au(KDDIと沖縄セルラー電話)が推進する家庭向けIoT(モノのインターネット)サービス「au HOME」に関連する新しい取り組みのほか、2017年冬商戦向け携帯電話の追加ラインアップが発表された。

→「au HOME」のサービス拡充 Google Homeと連携 auひかり以外のユーザーも利用可能に→auが冬モデル4機種を発表 「isai V30+」「AQUOS R compact」とケータイ2機種

 この記事では、この発表会で行われた質疑応答と、発表会終了後に行われた報道関係者との囲み取材での主なやりとりを簡単にお伝えする。KDDI側の対応者は、商品・CS統括本部長を務める山本泰英常務と、ホーム・IoT サービス企画部の渡辺和幸部長の2人。

 果たして、どのようなやりとりが交わされたのだろうか……?

山本氏と渡辺氏質疑応答に臨む山本泰英常務(左)と渡辺和幸部長(右)冬商戦モデル2017年冬商戦向けモデル(既に発表済みのものを含む)無線通信アダプタ(A)Qua Station自宅に「auひかり」回線がなくてもau HOMEを使える「無線通信アダプタ(A)」(写真=左:Wi-Fi環境のある家庭向け)と、「Qua Station」(写真=右:Wi-Fi環境のない家庭向け)赤外線リモコン 01スマートプラグ 01au HOME対応機器として新たに登場する「赤外線リモコン 01」(写真=左)と「スマートプラグ 01」(写真=右)質疑応答

―― au HOMEを使う上で毎月支払う(月額料金の)490円の使い道がよく分からない。一体何に使っているのか教えてほしい。

渡辺氏 端的にいうと、au HOMEのアプリに対する利用料金だと思っていただいて良い。

 アプリではいろいろな機器のデータを一元管理できる。例えば、「ドアが開いた」「(部屋の)温度が分かる」といったことに加えて、「赤外線リモコンを通してエアコンをオン・オフする」といった一連の動作を1つのアプリで行えるようになる。

 それを実現するためのデータを安全に保存し管理する仕組みを実現するための料金が、月額490円ということになる。

―― au HOMEとGoogle Homeの連携についてお伺いしたい。Google Homeは「『Google Assistant』に対応したGoogle製スマートスピーカー」という認識だが、Google Assistantに対応する他社製スマートスピーカーでもau HOMEと連携できるのか。

渡辺氏 (連携の)ベース技術はGoogle Assistantとなる。そのため、(他社製のスマートスピーカーだけではなく)Google Assistantの使えるスマートフォンに話しかける形でも連携できるようにする。

―― 最近、「Amazon Alexa」が日本語に対応した。Google Assistant以外のアシスタント機能と連携する計画はあるのか。

渡辺氏 Alexaについては対応を検討していく。

 これから、お客様の家庭内にさまざまなスマートスピーカーが導入されていくと思う。それとau HOMEが連携することで、互いがより便利に使えるようになるはずなので、積極的に対応を進めていきたい。

Echo DotAmazon Alexaとau HOMEの連携も検討しているという(写真はAlexaに対応する「Amazon Echo Dot」)

―― 今回、au HOMEを「auひかり」ユーザー以外でも使えるようになるという話があった。そのためのオプション品として用意される「無線通信アダプタ(A)」の必要性が良く分からない。家にすでにWi-Fi(無線LAN)ルーターがあれば必要のない機器であるような気もする。何のために必要なのか、もう少し詳しく教えてほしい。

(筆者注:無線通信アダプタ(A)は、自宅にWi-Fi環境があるユーザーがau HOMEを使う際に必要なオプションとして案内されている)

渡辺氏 このアダプターは、(au HOME対応機器が用いる)「Z-Wave」という無線通信のゲートウェイとなる。au HOME対応機器と通信する際に、Wi-Fiルーターと機器の仲立ちをするものであると考えて頂ければ良い。このアダプターを使う場合、(Wi-Fiルーターの先にある)インターネット回線はどこの会社のものでも構わない。

無線通信アダプタ(A)無線通信アダプタ(A)の利用イメージ。コンセントに直接差し込んで、Wi-FiルーターとZ-Wave規格を使うau HOME対応機器との「仲介」を行う

―― 新製品の中に「isai V30+」というものがある。「isai(イサイ)」はauオリジナルブランドで、V30+はLG Electronicsのグローバルブランド。従来のisaiシリーズのスマホよりもLG色が強く、「auオリジナル」という特色が薄れているように思えるが、御社のisaiブランドに対する考え方を聞かせてほしい。

山本氏 isaiという名称を使い始めて(2017年で)4年目となり、今では「isaiファン」もいらっしゃる。一方で、「V30+」はおっしゃる通りLG Electronicsのグルーバルブランドである。

 今回、「isai」と「V30+」のダブルネームにすることで、グローバル(端末が好きな)ユーザーにも従来のisaiファンにも訴求できるのではないかと思った。

isai V30+ LGV35(正面)isai V30+ LGV35(背面)「isai V30+ LGV35」は、auオリジナルモデルである「isai」シリーズのファンと、グローバル端末好きのユーザーの両方を狙うべくあえてダブルブランドとしたという関連キーワードau | au HOME | IoT | スマートスピーカー | Google Assistant | KDDI | Google Home | Alexa | BIGLOBE | Z-Wave | LGエレクトロニクス囲み取材ではどのような話が……?仮想通貨カジノパチンコマルハン 貯玉 期限