Googleに何の対価を支払うのか推測すると、検索や機械学習の分析材料を与えることだと考えられます。無償のものを与えた上で本業の収益を改善するビジネスは、自分でビジネスを考える際にも参考になります。
もくじ
対価なくしてものは使えない
対価なくしてものやサービスは利用できません。対価がないとみえるものについては、どこで対価が出ていっているかを考えてみましょう。
ビジネスを思案する人には、その対価の出どころが参考になります。
また、ビジネスはWin-Winでなければ続かないと考えれば、相手に何も払っていないのにもらっている状態は不自然です。どこかで何かとられていて、そのとられたものは大切なものではないことを念のため確認しておいてもいいでしょう。
Google photoには何を払っているか
Googleは機械学習に力を入れています。Googleの大きな収入源は広告です。その広告のクリック予測精度が0.1%改善するだけで数億ドルの広告収入が上がるそうです。
つまりは、機械学習の教材データの提供を受けることで機械学習の予測精度を高めて広告収入をあげる基礎研究等に利用していると考えられます。
一時期、Googleに預けたデータの所有権の話が話題となりました。所有権は本人に帰属するとしても、利用権はGoogleにも付与している状態になっています。
条文を見直すとそのように理解できます。
本サービスにユーザーがコンテンツをアップロード、提供、保存、送信、または受信すると、ユーザーは Google（および Google と協働する第三者）に対して、そのコンテンツについて、使用、ホスト、保存、複製、変更、派生物の作成（たとえば、Google が行う翻訳、変換、または、ユーザーのコンテンツが本サービスにおいてよりよく機能するような変更により生じる派生物などの作成）、（公衆）送信、出版、公演、上映、（公開）表示、および配布を行うための全世界的なライセンスを付与することになります。((https://www.google.com/intl/ja/policies/terms/))
日本でも研究用にフリーのデータはあまりありません。上手に見つけましょう
機械学習を始めるにあたって、データがないという話をよく聞きます。分析方法を練習するにしてもデータをどのように持ってこれるかというのは課題です。
一方で上記のGoogleのように、データの収集に費用をかけてくる会社もあります。アメリカで機械学習が進んでいるのは、基礎データの差も鑑みれば当然のことかもしれません。
学習用のデータをどう持ってくるか、あるいは、どう前処理するかはビジネスに機械学習を応用する際の課題になってきます。営業管理のSFAと成果や人事考課の相性も良いでしょう。
いずれにせよ、現場で上手にデータをとってこれることが機械学習応用の鍵になってきます。
【編集後記】
機械学習の研究がどんどんはやってきてますね。日本では応用分野が少し狭いように感じます。一般の企業がIT投資に二の足を踏むことが多いように、機械学習分野もで遅れてしまうのでしょうかね。
機械学習の研究がどんどんはやってきてますね。日本では応用分野が少し狭いように感じます。一般の企業がIT投資に二の足を踏むことが多いように、機械学習分野もで遅れてしまうのでしょうかね。
【昨日のはじめて】
外国フェリーの調査
【子どもと昨日】
保育所の募集をみております。一歳の倍率が高いのは、みんな育休の手当をギリギリまでもらってから復帰するからでしょうか。もちろん０歳を預けるのは忍びないということでしょうか。
東京の激戦区では、共働きでも保育所に入る資格点数が足りないので、結局やめてしまうそうです。国が労働人口をふやしたいのであれば、もっとインセンティブを高める必要があるでしょうか。
離乳食もむしゃむしゃと食べ始め、元気です。