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気になる海外IT記事まとめ(8/5~8/10)

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1週間の海外IT関連記事を【起業&転職TIMES】編集者がピックアップ!
仕事に役立つ&起業に必要な情報を毎週お届けします。

日本語まとめ

  • Googleの研究者は、これまで顔認識やオブジェクト検知といった既存技術での悩みとされた「検出速度の遅さ」や「不正確性」を解決する人工知能を開発した。
  • システムは
    「モデルのアーキテクチャを学習、サンプリングする再帰型ニューラルネットワークコントローラ」
    「モデルを構築してトレーニングするトレーナー」
    「モデルの検出速度を測定する機械学習ライブラリ「TensorFlow Lite」仕様のインターフェースエンジン」の3点から構成される。
  • テスト結果では、画像認識においてはMobileNetV2の1.5倍、NASNetの2.4倍の速度で、オブジェクト検知においてはMobileNetに比べて「精度と高速性」において結果を出した上に、SSD300モデルに比べて計算コストが35分の1であった。
  • この技術によって、モバイル端末での複雑なタスクにおいて最適なパフォーマンスが実現できるとしている。
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日本語まとめ

  • 中国最大の電子商取引プラットフォームAlibabaと、ソーシャルメディア&ゲーム大手のTencentとのライバル関係が、それぞれネットワークを広げた東南アジアテクノロジー市場での勢力争いにまで発展し、現在のSoftbank-Alibaba vs Google-Tencentの構図が出来上がっている。
  • SoftbankとAlibabaの関係は、18年前にSoftbankの孫氏による出資と協力によって始まった。両社の大胆かつ迅速な意思決定により、中国技術大手Lazadaの株式を入手し、東南アジア市場に大きく進出した。
  • 一方Googleは中国や東南アジア市場への進出に積極的であり、Tencentの出資企業であるJD.comに出資、またsoftbankが共同経営権をもつGrabのライバル会社Go-jekに、Tencentとそろって投資している。
  • 両社は出資によって東南アジアの物流サービス、決済ソリューション、電子商取引プラットフォームでシェアを獲得しており、激突は避けられない。
    決済ソリューションと電子商取引に関してはSoftbank-Alibabaが出資するLazada&Tokopedia vs Google-Tencentが出資するJD.com&Sea、Uberが撤退した後の物流サービス市場においてはGrab vs Go-jekの構図がある。
  • 客観的に見ると両社ともに柔軟性に優れ、強力なバックグラウンドと同程度の時価総額を持つ。鍵は急速に成長する現地のニーズに対応していけるかにかかっている。
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日本語まとめ

  • Kridsada Chutinatonは、タイの中小企業向けクラウド会計ソフトFlowAccountの共同創設者兼CEOである。
  • もともとメディア会社を経営していたKridsada Chutinatonは、国内で使用できそうなすべての会計ソフトを試してみたが、海外のソフトはタイのローカルワークフローに適したものがなく、自作しようと思ったのが始まりだった。
  • 当時はクラウドベースのプラットフォーム自体、世界から10年遅れており、またタイでは会計に関わる全てが紙ベースで、その上、見積もりや請求などの基本的な決まりが確立していなかった。
    10人のチームでシステム開発を始めた6か月後、ビジネスコンテストで優勝し、シンガポールの投資家から資金を調達することに成功した。
  • 現在は定期的にタイの起業家向けにワークショップを行い、情報を共有するとともにタイの市場とユーザーに密着したビジネスを目指している。
    将来的にはチームを拡充し、チームリーダーによる適切な意思決定で会社が動き出すような企業文化を育てることが目標だ。
  • 起業家に向けて一言「まずは持っている情報をもとに決断を下すこと。その決断は間違っているかもしれないが、そこから学ぶことができる。決断を下すことができず時間がかかればかかるほど、その時間は無駄になります」
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日本語まとめ

  • ニューヨーク市議会は、UberやLyftなどの自動車送迎サービスのための新車免許発行を12か月間停止する法案を承認した。
  • 送迎サービス会社は、車いす対応などの措置をとる以外に新しい車両を追加することは出来なくなった。
  • IDGの設立者であるジム・コニリアロ氏は、「ニューヨーク市だけでなく、世界中でより公正に産業が守られることを願っている。いわゆる「ギグ経済」企業が法律の抜け穴を悪用することは許されない」と述べた。
  • これにより、UberやLyftは相次いで反対声明を発表。既に登録されている車両を最大限利用するために、ドライバーの確保や仕組み作りの方策を模索することになる。
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