2016年3月21日

札幌にもこういう場所がずっと欲しかった!北菓楼札幌本館に行ってきた

318日にオープンした北菓楼札幌本館を見てきたので、
その感想と中の様子を伝えます。

北菓楼札幌本館とは?


318日にオープンした、北菓楼の札幌初の路面店。
砂川はもちろん、小樽にもありますよね。

そういえば北菓楼って知ってます?
道内の方だったらすぐにわかると思いますが、
道外の方にとって有名なのは、おかき(前職でよく買って行きました)とか
バームクーヘン(大泉洋が食わず嫌いでおみやで持って行き大ヒットしました)ですね。

大正15年に建てられた北海道庁立図書館です。
その後、北海道立美術館>北海道立三岸好太郎美術館、北海道立文書館別館と
役割を変えてきた歴史的建造物。

正直言って、歴史ある建物ってところまではわかっていましたが、
なんの建物なのかわかっていませんでした。
このように歴史的建造物を建て替えることで、
その歴史に改めて目を向けさせる、これが重要ですよね。

そんな設計をしたのが、
安藤忠雄氏です!

札幌に安藤忠雄氏設計の建物ができたんです。

新国立競技場の審査委員長で変に注目されてしまいましたが、
すごい人ですよね。私は詳しくはないですが。

ウィキペディアの作品見るだけでそのすごさがわかります。

ということで、どんな感じなのか見ていきます。

まずは外観


歴史的建造物なので、外から見ても、もちろんいいです。

正面

正面は建物は古いままで、玄関が新しくなっています。



横から見るとこんな感じです。

後ろから
道庁側から見るとこんな感じです。

中に入ってみます


3連休中日でしたが、すごい人です。
初日は行列もできていたそうで、それに比べるとまだいいです。

人多い

中は試食天国ってのもありますが、
オープン記念でバームクーヘンの切り分けなんてのもやっていました。
これはいいイベントですよね、ここでしかって感じと、夢のようという。

バームクーヘン切り分け

多分、すごいのは2階です。
どーん。

2階から

反対側
おしゃれ。。。一番上の本どうやってとるんだろう。
奥にはピアノも見えます。
喫茶スペースになっています。

さらに奥にはメモリアルルームとして、
歴史的資料なんかが展示してあります。

メモリアルルーム
安藤忠雄氏の想いなんかも

安藤忠雄氏の店舗設計に対するメッセージなんかもあります。
”北海道の歴史が息づくこの街の一角から、地域の未来へと向かう健やかな力が育まれていくことを期待しています。”


意外とワクワクしたのが玄関ホール


玄関ホールと言っても正面ではないです。
これです。

玄関ホールの階段

階段

説明

大正15年当時の玄関ホールだそうです。
こういうのを残し、教えて、伝えるって大事だと思います。

ということで、新しい観光スポットの一つがまた生まれたわけですが、
ただただ新しいのではなく、
歴史、ストーリーを
もたせたスポットができたというのが
札幌にとって非常に素晴らしいことだなと思いました。

北菓楼公式サイト



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2016年3月6日

IBM Watsonで予測してみた!コンサドーレの順位は勝ち星と得点が影響する!

上司?小田さんがしつこいくらい紹介しているので、
IBM Watsonを私も使ってみました。

下の方に書きましたが、
今日の岐阜戦の結果が、今年の昇格を占うような結果になりました!



IBM Watsonってなに?


Wikipediaによりますと、
IBMが開発した質問応答システム意思決定支援システムである。

2009年にアメリカの人気クイズ番組にチャレンジすると発表され、
実際に2011年にWatsonが公開され、クイズに挑戦したそうです。
その結果、見事勝利したとのことで。

どうやってクイズをしたかというと、
  1. 本、台本、百科事典(Wikipedia含む)などの2億ページ分のテキストデータ(70GB、約100万冊)をスキャンしてインプット。
  2. 文字で問題を取得
  3. シリンダーでボタンを押す。

当時の様子が、IBMのページにありました。

質問応答システムワトソンがクイズ番組に挑戦!


すご!
あれですね、2001年宇宙の旅のHALですね。
HALIBMの上という意味で、一つ上の文字を並べたというのは
有名な話ですが、まさにその世界ですね。

Watsonが何か?というのもありました。


このWatsonがオープンに使えるんです!
でも、何に使えるの?



IBM Watsonで何ができるのか?


クイズができる!

じゃなくて、つまり何ができるのかというと、

・データ処理
・データからの仮説立て
・失敗に基づくプロセス修正
・料理のレシピ作り
・病気診断
・コールセンターのアシスタント

そう、自然言語、私たちがする会話をインプットし、
処理し、返答することができるんです!

どこかで、このことで思い出すものはないでしょうか。

わかりやすい例でいうと、
ソフトバンクの「Pepper」です。

Pepperの会話能力が評判ですが、
Watsonが入ってるんですね!

ということで、2億ページ分のテキストデータは持っていないので、
何をインプットしようかな?



やっぱりコンサドーレネタをインプットしたい


やっぱりコンサドーレでしょ!

と言ってもインプットさせるデータがない。
システムはあるけどデータはないって、最近よく耳にする問題ですね。
これからの世の中データを意図的にとっておくことは重要です!

そんなことはどうでもよくて、さてどうしよう。

予測」ができると聞いていたので、その時から、
じゃあ、過去の成績から今年の順位予測できちゃうんじゃね?
順位が予測できるということは、今年こそ昇格!かどうかわかるってことじゃね?

ということで、順位表をデータ化!
データ化したものは下記の項目。

・年
・ステージ
・順位
・勝ち点
・勝利数
・引き分け数
・負け数
・得点
・失点

オフィシャルガイドブックから

では、早速やってみよう!



使うには簡単な登録が必要です!


  1. Watson Analytics
    にアクセス
  2. 登録
  3. 認証、サインイン
  4. Watson Analyticsが使えます

ページにアクセスします

登録画面

登録完了。メールで認証してね。


すぐにメールがきます。

サインインします

正直、ここまですごく簡単です。
ページは英語ですが、単語レベルなので大丈夫ですね。



Watson使ってみます!


Watson Analyticsのメニューはこの5つです。

Explore 調査、分析する
Predict 予言、予報する
Assemble 整理、組み立てる
Social Media ソーシャルメディア
Refine 洗練する

Watsonのメインメニュー

チュートリアル用にガイドが出てきます。

ガイドが出てきます

まず、「Add」ということでデータを追加せよということですね。

プロッジェクトやデータを追加からスタート

と思いきや、データではなく、何かプロジェクトを追加せよ
ということなんですね。

UIが英語なので、適当に触ってみることで
いろいろ確かめながら、覚えていきます。

やりたいのは、今年の北海道コンサドーレ札幌は
昇格できるのか?のヒントを得ることです!

ということで、「Predict 予言、予報」を選びます!

プロジェクト名を入力して、
先に作っておいた、順位表データをインプットします。

データ転送中

読み込み中。。。。。。
ドキドキ。。。。。。

data is not valid

Data is not valid

え。
データ不足なのかな。。。
そういえばファイル開きっぱなしだった。

閉じてから、再度インプット!

HIGH QUALITY

今度はうまくいったようです。
77 HIGH QUALITY
何か嬉しいですね。用意したデータが褒められたみたいで。

データを選んで進みます。

Predictの設定画面

Create a new analytics
ということなので分析名を入力して、

select targets to predict
予測したいターゲットを選ぶんですね。
5個まで登録できるようです。

ターゲットもプルダウンから選べるので簡単です。

Create」をポチッとな。

ドキドキ。。。。。。


Predictの結果

出たー!

これは、どういうこと?



分析したことは?


改めてPredict結果

今回、私が分析したのは、
Top predictors of rank

rank(順位)を予測するのに影響を与える要素
のようです。

真ん中のぐるぐるでRankの周りに点があります。
点一つ一つが、その要素で、
距離が近い順に順位に影響を及ぼす要素を示しているようです。

ということで、
順位に影響を与える要素は。。。。。。

1位:win 勝利数
2位:point 得点
3位:lose 負け数
4位:stage J1J2ごちゃ混ぜにしちゃいました
5位:失点

という結果になりました。

そう、順位を上げるためには、
何よりも、勝つこと!

そりゃそうだ。

そして、得点!

つまり、
たくさん点取って勝て!

ということです。

あれ、これって。。。。。。

今日の試合結果を思い出してみましょう。


そうです!
今日の試合は順位を上げるためには必須の結果だったのです!!

前半で4点取り、後半は0点という内容に
物足りなさを感じながらも、
王者のサッカーだったり、
とりあえず勝てて安心
などありますが、
やはり「自動昇格」のためには、
できるだけたくさん点を取っておきたかったところです。



IBM Watsonを使ってみての感想


ということで、なんとなく分析できたっぽい。
感想です。

・思った以上に簡単。
・やっぱり英語オンリーのUIだと自信ない
・これが正しい使い方かどうか。。。他にもできそうなんだけど。
・もっとデータを準備しないと!

あと、クラウド上での分析ツールということで
ひょっとして重いかもと思ったのですが、
Macbook AirChromeという状況でサクサク使えました。

これからもなんかデータあったら、
インプットしてみようと思います。

あれ?このインプットしたデータって、
Watsonくんに蓄積されるってこと?

てことは、コンサドーレデータばっかり突っ込めば、
なんかコンサドーレとかいう日本のサッカーチームはビッグクラブだ!
なんて誤認してくれたりするのかな?


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