CIOを目指しつつの8makiのアレ

以前、@hrjn がtwitterで言及していたのですが、2007年夏のDropbox創業者：Drew Houston（当時24歳）のYCombinatorに応募するときの応募フォームが公開されていました。
読んでみると向こうのハッカー達の起業感がにじみ出てたので、気付きをまとめます。
個人的にDropboxは、自分が起業する場合のロールモデルかな～と思ったり。

» Y Combinator Funding Application – Dropbox

印象的な質問はこの５つ。

# Please tell us in one or two sentences something about each founder that shows a high level of ability.
（それぞれの創業者はどんなハイレベル能力を持っていますか？）
よく起業は、「何をするか？」よりも「誰とするか？」が重要だ、という話を聞きます。
もちろん「何をするのか？」も重要で、フォームの中でも1番目の質問はこの手の質問なのですが、2，3番目に創業メンバーに関する問いが続いている当たり、日本よりも細かく創業メンバーのスキル・人柄が見られている気がします。

# For founders who are hackers: what cool things have you built? (Include urls if possible.)
（創業者にハッカーがいたら、彼はどんなクールなモノを今までに作りましたか？）
生粋のハッカーであるPaul Grahamが創立したYCombinator”らしさ”が出る質問。
これ対してDrewの答えがまたSVチックw

Programming since age 5; startups since age 14;
（5歳の時のプログラミングを初めて、14歳のときに起業した。）

# How long will it take before you have a prototype? A beta? A version you can charge for?
（プロトタイプを作るまでにどのくらいの期間がかかりましたか？）
Paul Grahamは、サービスを作るときは3ヵ月で作れ、と言っていますが、スタートアップはスピード感が命。
個人的にも、ほとんどのサービスはそんなに時間かけずに出来てしまう印象があって、一つのことにフォーカスできるエネルギーが起業には最も重要なのかも。
Dropboxのプロトタイプは、別の会社で働きながらも8週間でできたそうです。

ちなみに伊藤譲一は1ヶ月半で作れ、と言っていたようなｗ

# Which companies would be most likely to buy you?
（もしあなたの会社を買収するとしたらどの会社？）
# If one wanted to buy you three months in (August 2007), what’s the lowest offer you’d take?
（もし3ヵ月以内で買い手が現れたら、最低いくらで応じますか？）
これは向こうならではの問いですよね。
M&Aマーケットが盛んなシリコンバレーでは、Exitとしてバイアウトは自然に出てくる発想。
日本では中々難しい選択肢ですが、グローバルに打って出る！という気概のある日本のテクノロジーベンチャーであれば、むしろバイアウト狙いの方が現実的な選択肢のような気がします。

そして、Drewの解答の中にも面白いセンテンスがいくつか。

My friend and roommate (redacted) from MIT is helping out too, but he works with me at Bit9, and a non-solicit clause in my employment contract prevents me from recruiting him (and the VP Eng explicitly told me not to recruit him.)
（私のMITからの友人とルームメイトも助けてくれていて、彼は今Bit9で私と働いていますが、私と会社との雇用契約から彼を雇うことができません。）

契約で引き抜きとかが禁止されているんですね。
起業が盛んなシリコンバレーでは当然なのでしょうか。（あるいは、ただの雇用契約をきっちり決めるという向こうのやり方なのか。）

In any case, I have several leads, have been networking aggressively, and fully intend to get someone else on board — either another good hacker or a more sales-oriented guy (e.g. the role Matt fills at Xobni). I’m aware that the odds aren’t good for single founders, and would rather work with other people anyway.
（とにかく、積極的にネットワークを広げて、他の人に加わってほしいと思っています。できれば優秀なハッカーかビジネス系の人（XobniのMattのような）が。私は一人で起業することは不利だと思っており、とにもかくにも他の人と一緒に創業したい。）

私も一人で起業するよりも、数人で役割分担しながら起業した方が良い気がします。
もちろん他のメンツが入れ替わっても一人でもやりぬく、という強靭な意志も必要ですが、互いに切磋琢磨でき、質の高いモノを作るための議論が行え、何より気の合う仲間と働くのは楽しい。

Paul Grahamも下記3つの理由からSingle Founderは勧めていません。
・自信の無さの表れだから。自信があるなら他の人を巻き込みなさい。
・一人で会社を運営するのは大変だし、自分の判断をチェックできるシステムが無い。
・結束力が起業を強くする。
» The 18 Mistakes Than Kill Startups

ちょくちょく向こうの起業家話を聞いたり、読んだりするとテンションが上がります。
下のFacebookの本もすげー生々しくて面白かったです。

8maki proposal, シリコンバレー, ベンチャー dropbox, ycombinator

先日の記事、「今のiPadでできること・できないこと」が割と好評だったので、書き漏らしを追記します。

なんか半分以上、アプリの紹介になってしまいましたが・・・f^^;

・画面の向き固定
・デュアルディスプレイ化
・日本の雑誌の購読
・リモートデスクトップ/Linuxへのアクセス

画面の向きの固定

地味に知ってる人が少ない画面の向きの固定機能。
右側の側面に、音量調節スイッチの上にHOLDスイッチが付いてます。
iPhoneではHOLDができないため、寝転がると向きを変えてしまってすげー不便、と言う声は良く聞いていたのですが、iPadでは解決しています。

デュアルディスプレイ化

iPadをディスプレイとして使っちゃおうという使い方。
iDisplayというアプリを使えば、PCとWifiを通じて外部ディスプレイとして使うことができるようです。
Gizmodeで詳細なレビューがされています。
4月初旬段階ではまだまだバグが多いようですが、今ならもう直ってるかな？
あと、AirDisplayという拡張ディスプレイ用のアプリも、今週中くらいに登場予定。

日本の雑誌の購読

ちょうど昨日リリースされたマガストアというアプリが凄いです。
日本の雑誌をiPadでダウンロードして、読むことができます。
値段はだいたい、本誌の100円引きくらい。
AERAや週刊Newsweek、F1速報というマニアックな雑誌も扱っています。

中身はというと、雑誌のデータをまんま画像データとして入れた感じ。
見開きなどは見れませんが、いちいち本屋に行かずに買え、どこでも読むことができるので重宝しそうです。

リモートデスクトップ/Linuxへのアクセス

LogMeIn Ignitionというアプリを使えば、会社や家のPCのデスクトップにアクセスできるようになります。
￥3,500と割高ですが、かなり人気のアプリのようです。

また、iSSHというアプリは、LinuxへのSSH接続機能を提供しています。
これらを使えば、開発関連のタスクをすべてiPadで行うことができるようになるかもしれませんね。
もちろん、iPadのキータッチ入力だとプログラミングはしにくいので、BlueToothの外付けキーボードの接続をオススメしますが！

8maki IT, proposal, サービス ipad

mixi日記には書きましたが、4/26～5/1まで、WWW2010という学会に参加するためにアメリカに行っておりました。
ついでながら、近くにApple Storeもあったため、iPadを何個か買ってきました。

一番初めに使った衝撃が、「ノートPCを持ち歩かなくて済む！」という印象でした。
ちょうど2週間くらい使ってみて、本当にノートPCの代替として使えるのか、現状何ができて何ができないのか、タスク内容に応じてまとめてみました。

※なお、画像は全てiPad本体でキャプチャしたものです。

・タッチキー入力
・メール/カレンダーチェック
・Webブラウジング
・本・雑誌・新聞
・iPadアプリ
・音声通話
・カメラ
・外部出力
・その他

タッチキー入力

iPhoneみたいに結構めんどいのではないか？というのが、懸念として大きかったのですが、案外入力しやすいです。
というより、横に倒してキーボードを大きくすると、本当に普通のキーボードの8割くらいの速度で打てます。
縦の場合、持って両親指二本でタイプする感じですね。

メールを打ったり、メモを書いたりというときにはあまり不自由しません。
ただ、プログラミングといった細かい文章作業は難しいように思えます。
また、十字キーもないので、文章の途中選択、コピー＆ペーストはiPhoneと同じくめんどい。。。

メール/カレンダーチェック

・メール
メールのリーダーもデフォルトで入ってるものがあります。
ローカルに保存したい（オフラインでも見たい）場合はこちら。

しかし個人的に、圧倒的にGmailをWebで見た方が使いやすい。
メールのスレッドもちゃんと折りたためたり、開いたりできますし。
メール操作はほとんど不満がありません。

・カレンダー
こちらは逆に、Web版のGoogle CalendarのUIはクソでした。
なぜか、週での表示ができない。

カレンダーはiPad付属のカレンダーを使っています。
こちらのテクニック↓を使えば、複数のカレンダーを表示できます。
カレンダーも不満無し。
» iPadで複数のGoogleカレンダーを表示させる方法

Webブラウジング

基本的に、普通のWebブラウザと変わらない感じです。
ただ、タブ（？）が9個までしか開かず、それ以上開こうとすると上書きされてしまうので注意が必要。
操作性、表示は全く問題ありません。
縦で表示するといくらか縮小されますが、横で表示するとほとんどのサイトが等倍で表示されます。

また、PCで見ていて「あとで読む」記事をiPadに送る、という操作も便利です。
Evernoteでそういうプロセスがあるそうですが、完全にオフラインの状態だと中々開かなかったりしてちょっと不満。
そこで私は、pdfdownloadというサイトで、指定のサイトをPDF化してiPadに入れています。
結構めんどいっちゃめんどいですが、じっくり読めるので長文ブログやニュースは全部PDFに落としています。

本・雑誌・新聞

iBookやKindleアプリを使って、英語の本は基本的に読めます。
PDF化した本も、PDFリーダーアプリを使って読むことができます。
また、Wall Street JournalやTime、New York Timesなど、メジャーなアメリカの雑誌も購読することができます。

日本の場合、i文庫というアプリを使って青空文庫という、著作権切れの本を自由に読むことができます。
日本の雑誌はまだ見たことがありませんが、新聞では、産経新聞がiPhoneアプリを出ていて、それを2倍拡大することで結構読みやすくなっています。
追記： 日本の雑誌も読めるようになりました。 » 今のiPadでできること・できないこと２

iPadアプリ

現状あまり良質なアプリがあるとは言えない状況です。
電子書籍（雑誌）、ゲーム、メモ帳（手書き可能）などがやはり主流となっています。

また、ややこしいことに、iPadアプリをiTunes経由で見るには米国アカウントが必要で、さらに米国アカウントだとクレジットカードを登録できないため、米国でしか見れない有料アプリは買えない状態です。
例えば、各ドキュメントアプリのKeynoteやNumbers（Excelのような表計算アプリ）も米国でしか見れないため、落とせない。。。
ただ、普通の有料アプリは、日本のアカウントでも検索してダウンロードすることができるので、重宝しています。
この問題は、日本発売と同時に解決されることでしょう。

こちらのサイトから、各カテゴリ毎のアプリランキングを見ることができます。
» iPadアプリのカテゴリ別ランキングリスト – もとまか日記

音声通話

iPadには電話機能は付いていませんが、マイクとスピーカーが内蔵されているので、Skypeアプリ（iPhoneアプリ）を使えば不自由なく音声通話も行えます。
この際なので、Skypeのクレジットも買ってしまいました。
20円/分くらいで携帯電話にも通話ができます。
ただ注意が必要なのが、3G回線ではSkypeは使えないようです。

» Skype – Skype 日本語ブログ – Skype for iPhoneの3G通話対応について

カメラ

標準装備はされていません。
なんか上部にMacBookと同じタイプのカメラっぽいのが付いているんですが・・・
いずれファームウェアかなんかがUpdateされると使えるようになるのか？
追記: 輝度センサーらしいとのこと。

ちなみに、Camera for iPadというアプリを使えば、iPhoneで取った写真・動画を無線経由でiPadに表示する、ということはできるみたいです。

外部出力

iPadのオプションツールとして、VGAアダプタがあります。
要はiPad内のコンテンツを、出力するために必要なコネクタです。
ただ、出力には注意が必要。
基本的に表示できるコンテンツは、以下に限られるようです。

　・ビデオ、Youtube、Safariで表示しているビデオ
　・写真（スライドショー）
　・Keynote
　・Safari上のWebページ（アプリ使用）

» iPad：iPad Dock Connector – VGA アダプタの互換性について

その他

・ドキュメント編集：
OfficeのWord、Excel、Powerpointのようなアプリを、AppleがPages、Numbers、Keynoteというアプリで、それぞれ$10くらいで販売しています。
ただ、アカウントの問題からまだ購入できていません。
Google Docsは問題なく扱えます。

・印刷
デフォルトの機能としては、まだ無いようです。
下記記事を見るといずれ実装されるみたいですが・・・
とは言え、ネットワーク経由で印刷できるアプリはいくつかあるみたいです。
» アップルのS・ジョブズ氏、「iPad」への印刷機能実装を肯定か–米報道

・ラジオ
radikoというiPhone用のアプリを使って、FMラジオも聞くことができます。
バックグラウンドでの再生もできて便利。（Safariのストリーミングページを立ち上げる）

まだまだ未知数なところが多いiPad。
日本発売が楽しみですね。

続きを書きました→今のiPadでできること・できないこと２

8maki IT, proposal, サービス ipad

(8 free Data Visualization frameworks not only for charts [en])

相変わらずData Visualization関係で調査・開発を行っているのですが、その中でJavascriptのライブラリ・フレームワークを探す時間も多いです。

» 20 Fresh JavaScript Data Visualization Libraries

上記記事のようにまとめ記事が結構あって助かるのですが、ほとんどがCharts（グラフ）のライブラリなんですよね。Chartsも線グラフか、棒グラフか、円グラフか、、、みたいにライブラリ化される主要なグラフは8種類くらいしかなく、面白くない。
適切なデータに対して適切なVisualを関連付けるわけですから、もっと多くのVisualが考えられてもいいはず！

そこでChartsに限らない、もっと根本的にData Visualizationを扱っている有名どころのフレームワークをリストアップしてみました。

SIMILE Widgets Exhibit

MITのメディアラボがリリースしているFaceted Search用フレームワークです。HTMLを拡張したテンプレート言語を用いて、簡単にFaceted Searchと、検索結果のリッチなVisualizeを可能にしています。現在、リスト、テーブル、地図、Timeline、TimeplotといったVisualに対応しています。タブなどでVisualを切り替えられるので、ユーザーの目的にマッチした検索機能を提供することができます。

SIMILE Widgetsでは、他にもTimelineや、Timeplot、Runway(Coverflow)などのVisualもAPIとして個別に提供しています。

» SIMILE Widgets Exhibit – US President Search DEMO

ProtoVis

ProtoVisはStanfordのVisualizationフレームワークです。これは巷のライブラリと違い、グラフや地図、といった単位を1つの単位として扱わず、線や面、点といったもっと細かい部品単位でVisualを作成しています。どちらかというとProcessing.jsに近いかも。たくさんのDEMOが載っているので、それらを参考にかなり自由度の高いVisualを作成することができます。

» ProtoVis DEMO

Prefuse Flare (Flash)

Prefuse FlareもData Visualizationのフレームワークとして有名です。Prefuseは、Javaのフレームワークでしたが、今回Flashに対応しました。こちらも豊富なVisualを用意しており、SIMILE同様データ構造をしっかり設計しているので柔軟性が高く、Visualの切り替えや様々なVisualを拡張することができるようになっています。

また、Flashならでわの気持ちのいいインタラクションも高評価です。

» Flare DEMO

Style Chart

こちらは、javascriptでVisualのリクエストを投げるとサーバー側で画像を生成し、それを表示するというフレームワークです。Galleryを見る限りかなり豊富なVisualを扱えるようです。画像だからってアニメーションやアクションが行えないわけではなく、そこにもちゃんと対応しています。扱っているライブラリが少ない、レーダーチャート（スパイダーチャート）も用意している点がいいです。

» Style Chart Editor(DEMO)
» Style Chart Gallery

CanViz

有名なVisualizationフレームワークであるGraphvizのJavascript版です。主にグラフ構造のデータを描画するのに適しています。ただ、DEMOを見る限り、アニメーションやイベントの設定ができないようで、本当にVisualizeのためだけのフレームワークのようです。

» CanViz DEMO

Axiis (Flex)

こちらはAdobe FlexのVisualizationフレームワークです。インタラクティブなアクションがかなりリッチに作りこまれています。下記のBrowser Statisticsは一部で話題になりましたね。かなり自由度の高いフレームワークのようです。

» Axiis – Browser Statistics DEMO

Infovis

こちらもグラフ構造のデータ描画ライブラリとして有名です。フレームワークではないので個別のVisualを利用する形になります。グラフ構造しか扱えないのですが、この手のライブラリとしては珍しく、Weighted Graph（ノード間のパスに重みが付いている）/Directed Graph（パスに方向がある）、の描画にも対応しています。現時点で5種類のグラフ系、ツリー系のVisualがありますが、どれもよくできています。

» Infovis DEMO

RGraph

番外ですが、HTML5用のグラフ生成ライブラリも登場しています。HTML5なのでまだまだ本格導入は難しいかもしれませんが、相当クオリティ高く仕上がっており、今後が楽しみなライブラリです。

» RGraph DEMO

8maki IT, proposal, survey, テクノロジー, デザイン Data Visualization, Flash, Information Presentation, Javascript

前回、モノをある切り口で捉え、それを適切な表現方法にあてはめて考えるアイディア出しスタイルと、モノの関連データにVisualizationをあてはめるというData Visualizationのスタイルは、脳の構造・プロセスが同じで、分かりやすいのではないか、という記事を書きました。

» アイディアの発想法とData Visualizationは同じ構造なのではないか？

そこで今回は、上記事で言及している”モノとその関連データ”とは何なのか、深く掘り下げてみたいと思います。

関連データとはプロパティである

「データから自動でVisualizationを行う」という取り組みの中で、どのようにデータを扱えばよいかという問いにぶちあたり、最近RDFおよびRDF Schema、Dublin Coreあたりを調べています。

RDF とは、主語・述語(プロパティ)・目的語(値)という3要素を用いてデータの関係性を表現するWeb上の枠組みのことです。例えば、「New Yorkの略語はNYである。」という例文は下記のようなXMLで表現されます。

<rdf:RDF
 xmlns:rdf="http://www.w3.org/1999/02/22-rdf-syntax-ns#"
 xmlns:dcterms="http://purl.org/dc/terms/alternative">
  <rdf:Description rdf:about="urn:states:New%20York">
    <dcterms:alternative>NY</dcterms:alternative>
  </rdf:Description>
</rdf:RDF>

この例で、主語・述語・目的語はこのような意味になります。↓
主語： New York というモノが存在し、
目的語： NY という関連データがあり、
述語： 略語 という主語と関連データの関連性を意味している。

これだけだとちょっと分かりにくいかもしれませんが、表は、基本的に主語・述語・目的語の構造に落とすことができます。下記は宇多田ヒカルのWikipedia Infoboxの例です。「宇多田ヒカルの出生名は宇多田光である」ということを表しています。

この構造は、前回の記事で示した、モノ⇔関連データ⇔Visualizationの構造に合致しています。

ここの述語、要はプロパティの部分とVisualizationをうまくひもづけるルールを定義できたら、「扱うデータからVisualizationを発想する」ことができるのではないでしょうか。さらに言えば、ルールさえしっかりしていれば、データとプロパティさえ定義すると自動でユーザーが求めるVisualizationを生成することができるようになります。

規格化されたプロパティの定義

ただ、適切なプロパティと適切なVisualizationをひもづけるには、プロパティの規格化が必要です。色々な人が、バラバラのプロパティ名を用いたり、統一化されていないカテゴリをプロパティとして付与したりすると、自動化が非常に困難になります。

そこでRDFでは、Dublin Coreというメタデータ記述語彙集を用いることが推奨されています。Dublin Coreには、TitleやCreatorといった15の基本要素と呼ばれるプロパティ候補があり、これらを用いることで、情報に共通化されたメタデータ、プロパティを付与することができるようになります。

さらにこれを細分化したDCMI Metadata Termsというものも存在します。DCMI Metadata Termsでは、50個以上のプロパティが定義されています。 先程の「略語」という述語（プロパティ）は、DCMI Metadata Termsのdcterms:alternativeというプロパティに置き換えることができます。

考察

このようにWeb上でデータを構造化する動きは、Semantic Webという流れの一つです。Semantic Webとは、コンピュータが理解できるように、Web上の情報に意味を付与しよう、というプロジェクトです。Data Visualizationで扱うデータをSemantic Webに合わせて構造化する方法は、現状は、割と有効だと思われます。

ただ、Semantic Webは分かりにくい上に考え方が古いので、中々浸透していません。Data Visualizationを主軸に考える場合、もっと別なデータの構造化・規格化手法を考える余地は大いにあるとは思います。

参考

こちらに、Semantic Webの概念図が載っています。コンテンツにメタデータの付与→メタデータの語彙規格化→語彙の意味把握(Ontology)→論理式を用いて結論を導く(Rules,Logic Framework)→結論の証明(Proof) という流れはいい線いっている気がしますが、先は長そうですね。

8maki IT, proposal, survey, テクノロジー, デザイン Data Visualization, Dublin Core, RDF, Semantic Web

(Data Visualization is the same as how to organize ideas [en])

先日、元サイボウズでアメリカでLUNARRを立ち上げられた高須賀さんにお会いしました。そこで、最近研究している Data Visualization について発想が沸いたので書き残します。各データの種類（スキーマ）から自動で適切な Visualization 方法を選択して表現する、という研究です。

高須賀さんのお話

「アイディアをひねり出すとき、いきなりすごいアイディアを考えるよりも、切り口を見つけてそこから発展させた方がいい。アイディアと切り口のバランスが取れた位置が一番エネルギーがある。」ものすごく簡単にまとめるとこういうお話でした。

つまり、ものごとを構造化してとらえ、ツールを使って着想を得た方がアイディアを出しやすい、ということ。

例： 新しいレーザーを考える。レーザーは点であり直進する。点の反対は面で、直進の反対は曲がる。これらを2次元グラフにプロットし、各象限に何が当てはまるか頭をひねる。面・曲がるという象限、つまりどこにおいても光を反射させ、面に映し出すという切り口から、スクリーンの前に置かなくてもよいプロジェクターというアイディアが生まれた。

このとき、切り口からアイディアをひねるために用いたツールが、高須賀さん曰く2×2というもの。要は2軸ある2次元グラフで昔私もマトリックスとも呼んでいました。構造化してアイディアを得る・まとめる方法は以下の高須賀さんの記事が分かりやすいです。

» 事業を考える切り口 – Toru Takasuka の起業・経営ブログ

» 新しい concept のはじまり – Toru Takasuka の起業・経営ブログ

松岡正剛の編集学校で教える編集術

こういった発想の訓練、実は以前にも受けたことがありました。松岡正剛の編集学校で体験授業です。

割と戦略コンサルのケーススタディ訓練に似ているのですが、MECEに限らず、もっと自由に発想する、ということが目的で楽しかったのを覚えています。そこでいただいたパンフレットに、6個のツールが載っていました。

1. Combination (一種合成型)
2つのものを合成して新しいアイディアを生み出す。

2. Triple Jump (三間連結型)
ホップ・ステップ・ジャンプ型で発想を展開。大・中・小や過去・現在・未来などの切り口もあり。

3. Branching (二点分岐型)
一つのものを2つに展開。この例ではブランドを切り口に展開した。

4. Trinity (三位一体型)
三位一体型、3点セットで考える発想パターン。3Cなどが代表例かも。

5.1 All Around (二軸四方型1)
Branching型の枝が2つ増えて、四方へと分岐する発想法。

5.2 2×2 (二軸四方型2)
2軸を決めてそれぞれのマスに何が入るか考える。マトリックス型。

※英語は勝手に私が変換したものです。

Data Visualizationとの関係

さて、本題ですが、切り口をツールにあてはめアイディアを得るという発想法と、Data Visualization は、頭の中では同じ構造で処理しているのではないか？というのが今回のパラダイム・シフトでした。

どちらも「分かりやすく考える」「分かりやすく表現する」ということで、頭の使い方が非常によく似ているような気がします。Data Visualization というと Computer Science チックですが、何か考えを図にまとめるときのことを考えると分かりやすくて、まず扱う対象があって、それを一つの側面で切ったデータ群があり、それをどう Visualize するか？というのは、高須賀さんのおっしゃる構造的な思考と同じプロセスを踏むのではないでしょうか。

普通 Data Visualization を調べる場合、どういった Visualization があるのか、どうプログラミングで表現するのか、といったことに目が行きがちになります。オライリー本の”Visualizing Data“もアルゴリズム中心の本でした。

そこを、扱うデータから Visualization を発想するというパラダイムに変換することで、おもしろい表現ができるだけでなく、説得力のある Data Visualization 手法を考案できる気がしました。

参考までに、こちらの図↓は様々なチャートを目的別に一覧表示しています。チートシートとして使うと便利かも。

» Chart Suggestions – A Thought Starter

p.s.

オフィスにお邪魔した際、VentureBEATの勝屋さんもいらっしゃいました。Blogに写真を載せてさらにリンクまで張っていただきました。ありがとうございました！最強のコネクターと言われるだけのことあって、超人懐っこいでしたｗ

» 人のつながりは無限（∞）につながる – 勝屋久の日々是々

Ben Fry, 増井 俊之 (監訳), 加藤 慶彦 定価 : ￥ 3,780 発売日 : 2008/12/01 出版社/メーカー : オライリージャパン おすすめ度 : (6 reviews) 可視化の一つの手段としてProcessingの概要を知りたい人に 情報の可視化入門 目からウロコが。。。 日本人の本より読みやすい 既存のマッシュアップAPIを使うのとは違ったWeb情報の楽しみ方

8maki IT, proposal, エンジニア Data Visualization, 松岡正剛, 編集学校, 高須賀宣

会社のスクリプト言語がPythonに統一されて、今月からPythonをメインに使っているのですが、MySQLに接続する際なぜかものすごくメモリを食う時がありました。その備忘録。

最近技術ネタが続いていますがf^^;

結論から先に書くと、MySQLdbのfetchallの部分を下記のように書きなおすとメモリリークが起きなくなりました。

sql = "SQL文"
con= MySQLdb.connect(db = db, host = host, user = user, passwd = passwd)
cur = con.cursor()
cur.execute(sql, params)
result = cur.fetchall()

↓

sql = "SQL文"
con = MySQLdb.connect(db = db, host = host, user = user, passwd = passwd)
con.query(sql)
r = con.store_result() # use_result()も可
result = []
while(True):
　　row = r.fetch_row()
　　if not row: break
　　result.insert(0, row[0]) # 初めにデータを挿入してリストの再構成を防ぎ高速化！
con.close()

» ueBLOG | PythonをつかってMySQLの巨大な結果を返すselect文を処理する
主にこちらのブログを参考にしたのですが、cursorを使わず直接connectからクエリを投げるようにしています。
大きな違いは、一度にデータを取得するのではなく、1行ずつ取得するようにしている、ということだと思います。6～9行目で取得する行を一つ一つリストに格納しています。

なお、4行目でstore_result()を使っていますが、use_result()も可能で、use_result()を使うとデータをサーバに保持しそこから一行ずつ取得するようになるので、よりメモリの消費が抑えられる、気がしますf^^;
確認していないので何とも言えないのですが。

SQLAlchemyだとメモリリークしない、と聞いて試してみたのですが、ORマッピングで導入が面倒くさそうなうえに、生SQLを叩く際は結局MySQLdbを使うようで問題は解決しませんでした。
大量のデータをMySQLに保存しそこから全文検索（エンジンはSenna）でデータを引っ張る処理を行っていて、ある特定のSQLを書く必要があったので。

参考：
» MySQLdbのメモリー・リーク – スコトプリゴニエフスク通信
» [Python] MySQLdbのメモリリーク (それなりブログ)

8maki IT, proposal, エンジニア memory, MySQL, MySQLdb, python

BusinessWeekと、ベンチャー企業のマーケットリサーチを行っているYouNoodle（独自のアルゴリズムでベンチャー企業の数値評価をしているサービスで、割とVCの間でも好評なようです via Techcrunch）が、国の枠を超えて注目を集めているテクノロジーベンチャーを発表していました。

Our list includes fledgling tech companies—most started in 2005 and later—from the U.S., China, India, Israel, and Russia that are attracting some early buzz and are poised to grow beyond their regional or niche-market origins.
» Fifty Tech Startups You Should Know

また、Track In – Indian Business Blogでは、リストの中でインド人が創業者の会社はいくつあるか調べていました。結果、6/50社とのこと。実際私がシリコンバレーに行ったときも、インド人起業家・エンジニアの多さを実感しました。（Amazon AWSのイベントでは3割近くがインド人だったように思えます。）

しかし、、、日本人が創業しているベンチャーが一つもないですね。。。もちろん、アメリカでの指標ですし、外に出るだけが能ではないですが、リストにはアメリカに限らずスペイン（1社）やブラジル（2社）なんかのベンチャーも入っていて、なんか、悔しいですよね。早いとこ弊社も外に出てみたいものです。

最近では日本のベンチャーも海外を視野に入れてきていて、数年後また事情が変わってきている気もしますが、中々厳しいのが現状かもしれません。

ただ、全く日本人がベンチャー界隈で活躍していないかというと、そうでもなくて、VC・投資家として活躍している日本人企業がいくつかあります。

別エントリ”日本人色のするベンチャー関連企業@世界”にまとめてみたので、ご興味ある方はご覧ください。

アメリカ以外をベースにするベンチャーをマークアップしてみます。↓

Company	Headquarter	Total Funding (in Million Dollars)	Year Funded	CEO
Cotendo	San Carlos, Calif.	7.0	2008	Ronni Zehavi
Proclivity Systems	New York	6.2	2006	Sheldon Gilbert
Monitise	London	19.0	2004	Alastair Lukies
Cloudera	Burlingame, Calif.	11.0	2008	Michael Olson
Bloom Energy	Sunnyvale, Calif.	N/A	2002	K.R. Sridhar
Positive Energy	Arlington, Va.	15.5	2007	Daniel Yates
Nila	Los Angeles	0.6	2004	Jim Sanfilippo
Fusion-io	Salt Lake City	66.5	2006	David Bradford
Raydiance	Petaluma, Calif.	20.0	2005	Barry Schuler
Pelago	Seattle	22.4	2006	Jeff Holden
SynapSense	Folsom, Calif.	11.0	2006	Peter Van Deventer
Modu	Kfar-Saba, Israel	85.0	2007	Dov Moran
Inrix	Kirkland, Wash.	31.1	2004	Bryan Mistele
Sermo	Cambridge, Mass.	37.5	2006	Daniel Palestrant
Livescribe	Oakland, Calif.	18.6	2007	Jim Marggraff
Palantir Technologies	Palo Alto, Calif.	36.7	2004	Alex Karp
SecondMarket	New York	N/A	2004	Barry E. Silbert
Better Place	Palo Alto, Calif.	200.0	2007	Shai Agassi
Boxee	New York	4.0	2008	Avner Ronen
Mochi Media	San Francisco	14.0	2005	George Garrick
Huddle.net	London	4.0	2006	Alaisdair Mitchell
Metaweb Technologies	San Francisco	57.0	2005	Thomas Layton
Fon	Madrid	48.0	2005	Martin Varsavsky
Loopt	Mountain View, Calif.	13.3	2005	Sam Altman
Xobni	San Francisco	14.6	2006	Jeff Bonforte
KupiVIP	Moscow	11.0	2008	Oskar Hartmann
Spotify	Stockholm	20.0	2006	Daniel Ek
TokBox	San Francisco	14.0	2007	Ian Small
PBworks	San Mateo, Calif.	2.5	2005	Jim Groff
Kosmix	Mountain View, Calif.	55.0	2005	Venky Harinarayan
Evernote	Mountain View, Calif.	13.5	2005	Phil Libin
Yola	San Francisco	25.0	2007	Vinny Lingham
Adconion Media Group	London	80.0	2005	T. Tyler Moebius
QueBarato	Brazil	6.0	2007	Pending confirmation
TheFind	Mountain View, Calif.	26.0	2006	Siva Kumar
Daylife	New York	8.3	2007	Upendra Shardanand
Jajah	Mountain View, Calif.	28.0	2005	Trevor Healy
AdMob	San Mateo, Calif.	47.2	2006	Omar Hamoui
Ibibo	Gurgaon, Haryana, India	N/A	2007	Ashish Kashyap
Justin.tv	San Francisco	4.0	2006	Michael Siebel
Komli Media **	Mumbai, India	7.0	2006	Amar Goel
RockYou	Redwood City, Calif.	68.5	2006	Lance Tokuda
Etsy	Brooklyn, N.Y.	31.6	2005	Maria Thomas
Sonico	Buenos Aires	4.3	2007	Rodrigo Teijeiro
Scribd	San Francisco	12.8	2007	Trip Adler
Slide	San Francisco	58.0	2005	Max Levchin
OpenDNS	San Francisco	2.5	2005	David Ulevitch
Tudou	Shanghai	84.5	2005	Gary Wang
Ning	Palo Alto, Calif.	104.0	2004	Gina Bianchini
Zynga	San Francisco	39.0	2007	Mark Pincus

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昨今、新しいインターフェースを採用したアプリケーションが多く出てきている印象があります。先日Blogでも紹介したGAPMINDERですが、こういった統計データをグラフ化して公開するサービスは、最近になって注目を集めている気がします。

データが溢れてしまって、次はそれを「いかにわかりやすくまとめて表示するか」に焦点が向うのは自然かもしれませんね。そこで今回は、どういったアプローチがあって、具体的にどんなアプリケーションとして実装されているのか、調べてみました。

【目次】

• ２D（プロバイダーがデータを提供）
  • 莫大なDBからデータを提供するアプリケーション
  • 関係性の視覚化
• ２D（ユーザーが自分のデータを表示）
  • Web上の描画支援
  • 脳内の視覚化
• 3D

■2D（2次元）

大きく分けて２Dと３Dの方向性があって、２Dはいかに2次元ブラウザ上でうまくデータを表示するか、というアプローチになるでしょう。２Dはさらに、コンテンツプロバイダー側のデータをグラフ化して提供するアプリケーションと、ユーザーのデータをWeb上でわかりやすく表現するアプリケーションの二つに分類できます。

■２D（プロバイダーがデータを提供）

○莫大なDBからデータを提供するアプリケーション

Wolfram Alpha（画像↓1枚目）と最近開発が発表されたGoogle Squared（to Techcrunch）は（画像↓2枚目）有名ですよね。前者は１０TBもの統計データを、検索キーワード（SQLのようなクエリ？）に応じて図を示してくれるアプリケーションで、5月にリリース予定です。あの数学アプリケーションMathematicaの作者Wolframのプロダクトとしても有名です。

一方、Google Squaredの方ですが、下記の画像を見るとわかるように、Web上の検索結果をグリッド上に表示して、それぞれの結果を比較できる、というインターフェースになっています。莫大なWebデータを保有するGoogleならではのサービスですね。Google Analyticsがアクセス解析の会社を一掃したのように、巷のバーティカルサーチエンジンを恐怖に陥れるのでしょうか。

また、先日紹介したGAPMINDERも統計データの表示なので、こちらのアプローチに入ります。

→検索エンジン系
扱うデータが膨大なため、検索エンジンの様相を呈していくのではないでしょうか？となると、データの表示は主に今までなされてきたようなグラフ化に落ち着きそうです。それよりも、検索クエリの構文とか、検索方法といったユーザーインターフェースに改善の余地が出てきそうです。

○関係性の視覚化

また、検索エンジン系のアプリケーションでは対象としていない、データ同士の関係性を示そうとする試みもあります。一番わかりやすいのはmixigraphではないでしょうか？ノードとノードがあってその間をつなぐ線があるという図は、実生活ではよく目にしますが、なかなかWeb上では目にしません。

ただ、関係性の抽出という意味では、一つ有名な領域があります。

→レコメンドエンジン系
レコメンドエンジンです。主なレコメンドエンジンは、商品同士の関連を計算して、類似商品を表示します。サイジニアのデクワス（画像↓）というレコメンドエンジンでは、ユーザーの指向から類似コミュニティを見つけて、そのコミュニティを利用して関連商品を出しているようです

。

結局mixigraphも、共通の知人や関連性の高い友人を見つるのに使うのが主な目的だと思うので、ある種レコメンドエンジンと言えますね。多くのレコメンドエンジンもmixigraphのような、ビジュアル的アプローチができる気がします。

■２D（ユーザーが自分のデータを表示）

○Web上の描画支援

Google Visualization APIは、ユーザーのデータをWeb上に表示する際に便利なAPIです。仕組みは簡単で、データを投げるとグラフの画像が返ってきます。また、Google Analyticsやなかのひと、といったアクセス解析ソフトも、ユーザーのデータをわかりやすく表示するアプリケーションと言えばこちらの分類ですね。

→API系
今後も自分のデータを簡単に、かつ分かりやすく示したいというニーズは増えてきそうですし、こういった描画支援系のサービスはAPIやASP/Saasといった方向で出てくるのではないでしょうか。

○脳内の視覚化

Mindmapに代表されるような、脳を整理するアプリケーション群です。これはこれで別エントリでまとめたいほど多くのアプリケーションがありますが、基本はツリー構造のアプリケーションですよね。個人的にはFrieve Editor（画像↓）というのがオススメです。普通のMindmapではツリー構造しか表現できませんが、こちらは多対多の関係を表現できます。

→認知系
Webに限らず、多くの形が考えられそうな領域です。スライドをインタラクティブに作れるツールとか、ワークフローに特化したアプリケーションとか、それこそ無限に考えられます。けれども、人間の脳をいかに効率的に表現するか、という領域に収まる気がするので、認知系とまとめてみました。

■3D（3次元）

上記のグラフ化と一線を画すのが、３Dの方向です。２Dの、「人間が紙の上にまとめる」という考え方が、３Dでは「人間がその中で行動する」という考え方になり、よりインタラクティブなアプリケーションが出ています。

iFree3D（to Techcrunch）（画像↑）は立方体空間の中で、Webブラウジングするアプリケーションで、サイトや画像といったアイテムを、より直観的にいじれるように３Dを活用しています。ま

た、FoxTab（画像↓）というFirefox Addonも、今開いているサイトを、３Dで表示してくれます。

→ブラウザ系
これらのアプリケーションに共通しているのが、ブラウザあるいはブラウザ支援ツールということです。より実世界に近い形でWebを動き回れたらいいんじゃないか、というのは自然なアプローチはな気がします。AR（拡張現実）も注目を集めていますし、IE vs Firefox vs その他Webブラウザ、という構図が大きく変わりそうな気配がします。

————– まとめ —————

こうみると、本当に分野横断的に色々なアプローチ、アプリケーションがありますね。とはいえ、今回まとめたものだけでも、一通りのトレンドを網羅しているように思えます。つまり、新しいイノベーティブなアプリケーションには、イノベーティブなインターフェースも必須になりつつある、ということなのではないでしょうか。

【参考】
こちらのブログ↓では、扱うデータによってでData Vizualizationの視覚化アプローチを7個にまとめています。

» Data Visualization: Modern Approaches | Graphics | Smashing Magazine

• Mindmaps
• Displaying News
• Displaying Data
• Displaying connections
• Displaying Web-sites
• Articles &  Resources
• Tools and Services

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最近、Data Visualization（情報の視覚化）というテーマで調べ物をすることが増えました。
ようは「データをいかに人がわかりやすく、接しやすいインターフェースで表示するか？」という意味で私は捉えていますが、非常に曖昧な言葉だと思います。Infographicsも「情報の視覚化」という意味で同義な気がします。

Data Visualizationのアプローチで、最もポピュラーなのがデータのグラフ化。Googleが検索結果にグラフを表示（via Techcrunch）するようになったのも記憶に新しいですが、データ描画検索エンジンとも言える、Wolfram Alpha（via Techcrunch）も注目を集めています。

そんな中、2次元グラフの推移を動画のように再生できるようにして、時間推移をわかりやすく表現するサイトがありました。 

» GAPMINDER

デフォルトで、横軸に「一人当たりGDP」、縦軸に「寿命」がプロットされていますが、さらに横軸の下を見ると、時間軸があるのが分かります。以下で5つほど、推移をお見せします。中くらいの大きさの赤い丸が日本なので、注目して見るとおもしろいです。

↓ほとんどの国が同じような位置に。

↓欧米（オレンジ・黄色の丸）の国々が右上のほうにシフトしています。

↓日本を始めとするアジア諸国が追随しています。

↓終戦付近で、日本の寿命がものすごい勢いで落ちています。

↓高度経済成長で、日本は世界一の長寿国に。左下のアフリカ諸国の格差が目立ちます。

。実際に再生して連続で見てみるととてもわかりやすいので是ご覧ください→GAPMINDER

Data Visualization: Modern Approachesにもある通り、様々なグラフ化のアプローチが試されていますが、2次元グラフに時間軸を取り入れて時間推移もわかる3次元グラフにする、というアプローチは非常に有効なのではないでしょうか。意外に使われていないアプローチなので、取り上げてみました。

このサイト自体も、様々なデータを扱っているので、うまく使えば教育等の分野に使えそうですね。

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