ビジネスの可能性のありそうなアイディアの集積場

ここでは、情報技術を使ったビジネスの可能性のありそうなアイディアを掲載しています。まじめな本の間にあるコラム程度のおまけページ、その程度で読んでください。

位置ゲーム[編集]

位置ゲームやGPSゲームに代表される、地域をめぐり到達ポイントを収集するゲーム。このゲームの改造案。

位置の変わりにペットや動物（人里に現れる猿とか）や動物園の動物にチップを付けて、写真と一緒に動物を見つけたポイントを収集するペット写真+位置収集ゲーム
位置の変わりに神輿やイベント中の芸能人やイベント参加中の変わった乗り物を見つけた場所を収集していくゲーム、収集対象はかわった雲とか虹とか夜景でもいい

利点と欠点[編集]

1はプライバシーの侵害が起きるので要注意、それにペットは値段が高いので犯罪の対象となってしまう。ただし動物にしろペットにしろ対象が移動するのは楽しいし、綺麗なものを見つけるのは楽しいことです。

遺伝的アルゴリズムを使ったアイディア[編集]

遺伝的アルゴリズムでは操作の集合をSとし、環境や条件として入力されるデータをDとする。遺伝的アルゴリズムが木構造を作り出し、木にはDが入力される。プログラムはDに基づいて木を根元からたどっていく。木の枝にはSの要素が設定され、木をたどる過程でSの要素がDに実行されることでアルゴリズムとなる。

SとDさえ変更すればなんにでも対応できる万能性が楽しそうなところ。

アートアニメ[編集]

アートアニメのアニメーション操作の集合をS。アニメでつかわれる個々の絵や音の集合をDとします。大画面で多数のアニメ、遺伝的アルゴリズムにしたがって生成されたアニメを同時に動かします。アルバイトに画面を見せ、ひたすら気に入ったアニメを選択させ、この選択を評価関数とすることで、最終的に面白いアニメーションが出来るはずです。

個々のアニメの終了条件をロゴの完成とし、アニメ操作Sの逆関数の集合をS(-1)としますとS（-1）の操作の組から木構造を組み立てることで学習効率が上がるはずです。
アニメを３Dキャラのダンスとしても、歌声の順列としてもうまくいくでしょう。
数秒のアニメや歌声やダンスを同時にみせ、ひたすら良いものを選択させ続けます。その次にこの数秒でできた操作を組み合わせ、最後に長い操作を組み合わせます。
個々の短時間ダンスを組み合わせるとき、それぞれのダンスの終わりと始まりの状態が近いものが必要になりますが、これは無数の手法で解決できると考えます。

ダンスとダンスの間にインターバルを挟み、ダンスの開始状態と終わり状態の自動補間をインターバルで行う
ダンスのはじめと終わりが似ているものだけを選ぶように遺伝的アルゴリズムを調整する。
その他にも無数にあると思います

ダンスの学習効率を上げるための手法[編集]

中くらいの長さのダンスや歌になるとアルバイトが選択に要する時間が長くなります、最初にダンスを見せた後続きにふさわしいダンスを選んでもらうなどの手法が考えられます
評価関数の結果を適用するとき個々のダンス同士の類似度を評価させ、評価されたダンスによく似たダンスにも少しだけ評価点を分け与えます、これにより評価時間を短く出来るはずです。
ダンスの評価の質をあげるために、クリック時複数の評価手法から選択できるようにするのも手でしょう、大きな動きが良いや小さい動きにしろだの踊りの前半だけが良い、前半が悪いなどです。

評価関数の質を上げるには？[編集]

自動生成したダンス動画を道行く人に選んでもらうなどのイベントを考えることが出来ます
参加時間は十数秒程度好きな人なら何分でも選択をしてくれるはずです。
これにより多数の人間の評価を取り入れることが出来ます
ネットで公開しても良いでしょう、宣伝しだいで何万人という評価者を確保できる可能性があります。

評価速度を上げるには？[編集]

同時に複数の3Dキャラダンスを画面内で動かすこと
気に入ったダンスをマウスクリックなどで高速で選択できるようにすること
画面を複数に分割し、それぞれの画面で３Dキャラに踊らせ、気に入った動きをマウスでどんどんクリックさせる。
全キャラのダンスが終わり、一通り評価が終わるたびに次のダンスと入れ替えていく
一度全キャラがいなくなる空白時間を作るほうがよいだろう
これは評価中疲労がたまるので、休憩を入れて評価者の疲労を適度にコントロールするためである
システムについては評価者の習熟度に合わせると良い

評価速度を上げるにはその2[編集]

一つの画面の中で大勢のキャラを踊らし、一定時間で次々と入れ替えるというのも手かもしれない
これによりシューティングゲームなどで大勢の敵を短時間で倒せるように、大勢のダンスを短時間で評価できるようになる。
また画面分割がなされていないので、評価者の疲労度が低くなる。

さて記述してみましたが、著者としてはもっと高度な方向性があると思うのです。今のままではこの内容は素人レベルです。識者の編集を待っております。

参考文献　O'Reilly Japan出版　集合知プログラミング

評価方法元ネタ[編集]

Pixivのランダム検索結果から画像を選ぶときのシステムを参考にしました。Pixivは日本の画像投稿サイトであり、毎日膨大な量の絵が上がります。そしてPixivではできる限り全てのイラストにチャンスを与えるために、徹底的に一覧性を高めユーザーが数百枚のイラストから好みの絵を選ぶことが容易な一覧性の高いシステムを採用しています。サイトデザインは非常に視認性がよく多くの絵を短時間で評価できるのです。もしこの手法を遺伝的アルゴリズムの評価手法に応用できたらどうだろうか？

画面が複数に分割され、個々の画面に３Dのダンサーが現れ、ダンスを披露する。気になったダンスがあれば、ダンサーをマウスで次々と選択し良評価か駄目評価を付ける。そしてどのダンサーも一定時間たつか評価をうけると次のダンサーと入れ替わっていく、ダンサーが入れ替わるだけで画面は切り替わらない。

これなら高速で評価を行うことが出来るし、複数人で同時に評価を行えばもっと学習スピードが上がる。そう考え、今回のWikiの記事を記述しました。

その他[編集]

人間のダンスの場合、練習時間が長く、ダンスに対する評価のフィードバックが非常に弱いという特徴があります。ダンスを試せる機会がすくなく、良いダンスと悪いダンスに対する感想がダイレクトに伝わらない。進化速度が遅いわけです。

3Dキャラのダンスに遺伝的アルゴリズムを適用できるアドバンテージはここにあるわけです。また、ダンスというのは見世物としての側面もあり、このときは一方通行の芸術です。相互作用がないものの学習は、あるものよりも簡単な可能性があります。