年初からお手伝いしていたPsychic VR LabさんのSTYLYというサービスがプライベートβでローンチしました。
僕はWeb周りを担当しました。

このサービスは、VRによってファッションブランドの持つ世界観の表現力を拡張しようという試みです。

• http://suite.styly.cc/

サイトに飛ぶと再生される動画にあるような、ファッションのVR空間を簡単につくれるツールを作っています。
まだプライベートβなので詳しく知りたい人はエントリーしてみて下さい。

社長の山口征浩さんはVRに関する構想をいろいろ持ってらっしゃる方なので、気になる方はインタビューなどを読んでみてください。

• 会社ホームページ: http://psychic-vr-lab.com/

タイムラインをこれ以上いじるな

Twitterは友達と交流する使い方ももちろん楽しいけど、醍醐味といえば発信した情報が広く拡散する事だと思います。
芸能人とまでは行かないまでも、影響力を持っている人は無数にいます。
漫画家、絵描き、歌い手、コスプレイヤー、ミュージシャン、写真家などでフォロワーが数万人いる人はざらにいます。

Twitterはもうタイムラインをいじるのをやめるべきです。Facebookの真似事はこれ以上いりません。
そして、こういうクリエイティブな人たちを支援する機能を開発するべきです。
タイムラインをこれ以上いじったところで経営が持ち直すほど広告の売上げが増えるとはとても思えないからです。

影響力をお金に変えるモデル

Twitterは広告モデルを採用していますが、これは「お金で影響力を買う」機能と言えます。
しかし既に多くのフォロワーを抱えるクリエイターには不要な機能です。
必要なのはむしろ逆で、「影響力をお金に変える」機能です。
クリエイターの人々はどうやったらお金を稼げるのか、いつも悩んでいるからです。

AppleのApp Storeが成功しているのは、それがお金になるからです。
iPhoneというOSにアプリを簡単に購入できる仕組みを「統合」したことが大きな功績なのです。
同様に、Twitterというメディアにコンテンツを簡単に購入できる仕組みを統合すればよいのではないでしょうか。

有料チャンネル機能

例えば、お金を払わないとフォローできず、ツイートを閲覧できないようなアカウントを作る機能はどうでしょうか。
これはいわゆるメルマガとかニコニコ動画のブロマガみたいなサービスと似ています。
違いは前述の通り、普段見ている「Twitter」というメディアに有料コンテンツがシームレスに繋がっていることです。

用途としては、芸能人のファンクラブ的な使い方とか、アーティストの製作過程をチラ見せとかが考えられます。
あるいはそこにリプを送れば本人から返事がもらいやすいとか、有料ファン限定の放送をそこで告知するなど。

有料ツイート機能

前述の有料チャンネル機能と似てますが、こちらはツイート単体に対して課金をするモデルです。
https://note.mu/ みたいに、続きを見るにはお金を払ってね、というようなモデルと似ています。

アイドルなら握手券を販売したりとか、先行チケットを販売したりとかに使えそうです。あるいは漫画の続きを販売するなど。
Gumroadを使えば同じことは既に出来ますが、やはりプラットフォームに統合していることに意味があると思います。

余白を提供して欲しい

Twitterはその歴史をたどれば、ユーザが新しい使い方を生み出してきました。
リプライも、ハッシュタグも、ユーザが発明しました。
今の公式Twitterクライアントはもともとサードパーティ製アプリでした。

Twitterの仕事は全く新しい機能を発明することではなく、新しい使い方が出来る余白を提供することです。
あとはユーザがよしなにやってくれます。
facebookやSnapchatを追いかける必要は全くありません。

初心に帰って、自分を貫いて欲しいです。

数ヶ月前に話題になったのが「Prisma」という写真アプリ。
これは同技術を使ってデバイス上で手軽に絵画風に変換できるもの。
有名ドコロの絵師のスタイルを模倣できます。
やったもんがち早い者勝ち感の強いアプリですね。
アプリの作りもオシャレな仕上がりで、Instagramユーザをターゲットにしているような感じです。

静止画の次は動画

そして、時間の問題だとは思ってましたが、出ました。動画です。
それが「Aristo」

実際に使ってみたけど、Prismaより少し画質が荒いかな？と感じるぐらいで、スピードは結構速い。
FPSが低いので多少のカタカタ感はありますが、これもそのうち改善されるでしょう。

それにしてもPrismaとくらべて感じるのは「デザイナー不在感」。
アプリのアイコンがダサすぎる・・。
UIも飾りっけが無くてなんか寂しい。
おそらくその辺もわきまえた会社が別のアプリを出しそうな予感がします。

いずれにせよ、どんどんディープラーニングが日常に浸透してきていてワクワクしますね！

• API接続サービスの開始および株式会社マネーフォワードとの公式連携開始について｜住信SBIネット銀行

このプレスリリースの日付は半年前。意外と前ですね。
ただちょっと残念なのが提携先企業限定だということ。
一般にも開放して欲しいなー。

三菱東京ＵＦＪ銀行も模擬APIによるハッカソンを実施してたみたいだし。

• 銀行API開放はまだか？ UFJハッカソン優勝は「事務所の金庫問題」を解決 | TechCrunch Japan

でもまだ実際に使えるAPIは無いみたい。
時間の問題かな。まだまだかかりそうだけど。
みずほのような開発の大炎上を見るに（見なくても想像できるけど）、システムは想像を絶する技術的負債の量とスパゲッティ具合だろうから、その上にAPIを載せるのは至難の業でしょうね。

もしかすると銀行APIなんて待たずにBitcoinに移行したほうが早いし楽だし透明性もあっていいのかも。
でもBitCoinは社会にまだまだ浸透してないからなぁ。
せめて自販機やコンビニでBitcoinが使えたらかなり違うだろうな。

iPhoneがFelicaに対応したし、その勢いでApplePayがBitcoinに対応したりなんかしたら面白い。

• Stripeベータ版の日本の対応状況について問い合わせて確認してみた
• 本番利用の開始に際して審査は特にない
• 海外ユーザからの支払いOK
• ただし円建て請求のみ、米ドルやユーロは対応予定

海外向けサービスを日本で展開する憂い

決済を支援するサービスはいろいろあるわけですが、日本の事業者が国内向けに課金をする仕組みはだいたい出揃いつつあると言ってもいいと思います。
たとえば WebPay などは知人も激推しの激ヤバで開発のモチベもうなぎ登りと評判ですね。
ただし、海外向けとなると事情が変わり、決済代行会社の提携カード会社との契約内容によって許可されないようです。
WebPayのFAQによれば：

海外向けに販売をすることはできますか？

いいえ。基本的にはできません。ただし国内での販売を前提として運営し、海外から申し込み、購入があっても受け付けるという状況であれば問題ございません。 クレジットカード決済の要求上、販売を行う国で現地の決済会社（カード会社、銀行）にて決済処理を受け付けることが必要であり、主だった決済を異なる国で行う（クロスボーダーアクワイアリング）場合には利用停止とさせて頂く場合がございます。

嗚呼、海に囲まれたこの島国ではインターネット空間においてもその地理的制約を受けるのでしょうか。
否、選択肢はまだいくつかあります。

他の決済手段を検討してみる

Amazon Paymentsがいつのまにか日本に対応していました。
これはPayPalと同じで、一度Amazonのサイトに飛んでアカウント認証を挟む特徴があります。
少し調べてみると継続課金も出来るようです。
アカウント認証さえ気にならなければ、検討の余地ありです。

BraintreeはPayPal傘下なので期待できますが、日本はまだ非対応です。
Stripeは去年日本に上陸というニュースが上がりました。
ただ、ネットを検索してみてもイマイチ情報が多くありません。
なので担当者に直接聞いてみました。

Stripeは通貨以外ほぼ完璧

Stripeは日本ではベータ版ということになっていますが、ユーザ登録してすぐに試せます。
プロダクションでの運用もできます。
また、日本語での問い合わせにも対応しているので気軽に質問できますね。
実際に問い合わせてみて分かった情報を記載したいと思います。

審査が無い

これ、重要だと思うんですよ。
WebPayはクレジットカード会社の審査が必要なので、スタートアップのような信用の無い個人や会社にとってはハードル高いです。
ただし、禁止業種に抵触しないサービスである必要があるので注意。

海外からの支払いOK

Visa、MasterCard、American Expressのクレジットまたはデビットカードであれば、海外のお客様からの支払いに対応しているとのこと。
もともとStripeがUSの会社で既に25ヶ国(執筆当時)も展開しているグローバルな事業者なので、そこは心配ないようです。

通貨は円建てのみ

これはベータ版の制約といったところですね。
米ドルやユーロなどを含む多通貨決済については現在開発中とのこと。
対応は概ね今年(2016年)の夏頃を目指しているとのこと。遅れる可能性アリ。
まぁ、取り急ぎはUSDやEURは参考の注釈つきで併記すればいいだけのことかもしれません。

まとめ

米ドルやユーロ建てでの決済に対応すれば、もはや決済のためにデラウェア州で法人設立なんか検討する必要性が無くなります。
筆者は全力でStripeを応援したい。

App Storeも開けないし、なんかCPUが過剰に動いているし、困りました。

VeriSignのSSL証明書が原因

似たような症状の人は多く、以下の記事に概ねの解決方法が示されています。

• MacをOS X El CapitanにしたらApp StoreとかTwitterに繋がらなくなった時の解決方法 ｜ Developers.IO

ようは、VeriSignが悪いんですね。

Keychain Accessが固まる

上記の解決法に倣って操作しようとすると、Keychain Accessがフリーズします。
フリーズする条件は、ログインキーチェーンの以下の項目を選択した時です：

• VeriSign Class 3 Public Primary Certification Authority - G3
• VeriSign Class 3 Public Primary Certification Authority - G5

これらの証明書が悪さをしているのは、もう明らかですね。

ターミナルから証明書の削除を試みる

Keychain Accessで削除できないんじゃ、お手上げだ！！という方、あきらめないでください。

間違っても、Mac – El capitanにアップデートしてCPU使用率がやばくなった時の対応法 – Qiita で示されているようにキーチェーンをリセットするなんて方法はとらないでください。

CLIから削除を試みます。
まずはログインキーチェーンから、VeriSignの証明書を探します：

$ security find-certificate -c Veris
keychain: "/Users/***/Library/Keychains/login.keychain"
class: 0x80001000
attributes:
    "alis"<blob>="VeriSign Class 3 Public Primary Certification Authority - G3"
    "cenc"<uint32>=0x00000003
    "ctyp"<uint32>=0x00000001
    "hpky"<blob>=0xF0115C20ABF0D0FE3D0842EF9571E372C11C1256  "36021134 253360320376=10B357225q343r3013422V"
    "issu"<blob>=0x305F310B300906035504061302555331173015060355040A130E564552495349474E2C20494E432E31373035060355040B132E434C4153532033205055424C4943205052494D4152592043455254494649434154494F4E20415554484F52495459  "0_1130110603U04062302US1270250603U04122316VERISIGN, INC.17050603U041323.CLASS 3 PUBLIC PRIMARY CERTIFICATION AUTHORITY"
    "labl"<blob>="VeriSign Class 3 Public Primary Certification Authority - G3"
    "skid"<blob>=<NULL>
    "snbr"<blob>=0x4AC9EA088EE6F78CC7A5F9FA39A49396  "J311352102163463672143072453713729244223226"
    "subj"<blob>=0x3081CA310B300906035504061302555331173015060355040A130E564552495349474E2C20494E432E311F301D060355040B1316564552495349474E205452555354204E4554574F524B313A3038060355040B1331284329203139393920564552495349474E2C20494E432E202D20464F5220415554484F52495A454420555345204F4E4C59314530430603550403133C564552495349474E20434C4153532033205055424C4943205052494D4152592043455254494649434154494F4E20415554484F52495459202D204733  "02013121130110603U04062302US1270250603U04122316VERISIGN, INC.1370350603U04132326VERISIGN TRUST NETWORK1:080603U0413231(C) 1999 VERISIGN, INC. - FOR AUTHORIZED USE ONLY1E0C0603U040323<VERISIGN CLASS 3 PUBLIC PRIMARY CERTIFICATION AUTHORITY - G3"

悪い子たちが出てきました。以下のコマンドで、駆逐しましょう。

$ security delete-certificate -c "VeriSign Class 3" <ログインキーチェーンのファイル名>

実行後、何もアウトプットされないので不安になりますね。もう一度実行してみると以下のように表示されます。

$ security delete-certificate -c "VeriSign Class 3" /Users/nora/Library/Keychains/login.keychain
Unable to delete certificate matching "VeriSign Class 3"%

Keychain Accessを開いて、悪さをしていた証明書が削除されていることを確認しましょう。
これで、TwitterなどのVeriSign系SSLサイトが再び開けるようになりました。

インターネットライフを楽しみましょう。

参考

• security(1) Mac OS X Manual Page

the four painters from takuya on Vimeo.

Abstract

Deep Learning is newly emerged Machine Learning technology and it has high quality in image recognition.
With this technology, the computer now can understand artist’s painting style and can imitate it.
This means people can see the ‘scenes’ where the painters were seeing because a work is a scene seen through the painter’s eyes.
This video is trying to reproduce four famous artists’ view in their daily life by imitating their painting style.

The computer now can convert picture into image in style of artistic style

There’s a number of stuffs which allows to leverage Machine Learning tecnnology in daily use for everyone who is even not a professional in Neural Network, Deep Learning, etc.

The Deep Learning has very high accuracy in image recognition, so recently I made an iOS app called Ramelier which recommends ramen shops from ramen images.

This entry introduces a video work that I created with Deep Learning.
This technology can imitate painting style from artist’s work: New Neural Algorithm Can ‘Paint’ Photos In Style Of Any Artist From Van Gogh To Picasso.
And that means that the computer now can understand artist’s sense!

Fortunately, there’re people who implemented this algorithm easy to use for frameworks such as Chainer and Torch.
I chose neural-style this time.

Make my painting style imitated

I also like drawing, so tried imitating my painting style as following:

It seems to be difficult to learn the painting style because this work is painted with neither oil nor watercolor.
I chose below picture to be converted which is a view in Europe:

Here is the result and it’s working fine!

We can see the ‘scenes’ where the painters were seeing?

I’m not a famous painter though, as one of painter, I can say that a work is a scene seen through the painter’s eyes.

According to the brain science, human doesn’t recognize image as he/she saw, and the human summerizes the image to reduce information.
With this summerization, unnecessaries are removed and important points are emphasized from the image.

In other words, the scnene is possibly a view that emphasized with his/her feelings of past and now.
If it’s true, can we think the painting style is a part of process of the artist’s summerization?
We may be possible to reproduce their view in their daily life a little by creating video with imitating their painting style.

the four painters

This video consists of four short videos which are generated in style of four famous artists.

Vincent van Gogh: Jellyfish

Starry Night:

Jellyfish:

Result:

Edvard Munch: Sunlight

The scream:

Sunlight:

Result:

Kiyoshi Yamashita: Rose

Fire works in Nagaoka:

Rose:

Result:

This is breath-taking, like a jeweled flower!

Katsushika Hokusai: Wave

Kabarinagashi:

Wave:

Result:

took 1 month with my iMac

I used my iMac(Late 2013) at home and that was tough.
This iMac has nVidia video card so fortunately I could use CUDA framework.

Split image into 4 parts

My iMac has 2GB of GPU memory because it’s for home-use.
It’s insufficient size for larger image output.
It can output a little bit larger result when its display resolution set down to 640px x 480px.

It still needed to split images into 4 parts for 720p high quality video.

It caused a side effect which each frame has a border at the joint of the parts.

200-400 iterations

For getting better result, it needs about 1000 iterations but it takes much time as iteration increases.

300 frames at 1 video, 1200 images after splitting each frame.
It will take a month if it performs 1000 iters for 1 video.

So I decided to limit iters to 200-400 which is minimum number possibly.

Deep Learning is new brush

I realized it sometimes unexpectedly got beautiful results.
I like Rose in style of Kiyoshi Yamashita, it’s so breathtaking.

It must be so fun if we could use this technology more easily and casually.
Painting style mash-up will be emerged as DJs are mashing up music every day!

PC向けもやる場合はRTMPでの配信が必要となる。
これもCloudFrontはプロトコルに対応している模様。
AWS S3 + CloudFront で動画ストリーム – Qiita

videoタグの記述例：

  <video width="320" height="240" preload="none" controls
     src="http://d18672pjq89e1s.cloudfront.net/hlsdemo/index.m3u8">
  </video>

  <video width="320" height="240" preload="none" controls>
     <source src="rtmp://s2ev6wge2z2w04.cloudfront.net/cfx/st/&mp4:PyConAPACTW2014terada.mp4” type='rtmp/mp4' />
     <source src="http://dgk03b4kg3q7d.cloudfront.net/ios/hls_400_.m3u8” type="application/x-mpegURL" />
  </video>

かかる費用の参考：

• https://aws.amazon.com/jp/cdp/cdn/

npm名前空間を宇宙、パッケージを星として、依存関係を線で繋ぎ描写しています。
まるで宇宙にインクをこぼしたかのような印象。
有名なパッケージ名で検索すると面白いですよ！

• npm universe

操作方法

• WASDキーで移動
• Lキーで依存関係の表示切り替え
• Spaceキーでステアリングモードの切り替え

参考

ドキュメントレベルのロック

待ちに待ったdocument-level lockingです。
MongoDBは書き込みが弱い事が自分の中で有名(笑)ですが、それが大幅に改善されます。

MongoDB 2.6(stable)では、データベースレベルの書き込みロックです。
つまり、あるデータベースのコレクションに対して書き込みを行っている間は、同じデータベースのどのコレクションに対する読み書きもできないということです。
これがドキュメントレベルになることによって、同一のドキュメント以外なら読み書きできるようになる、という事です。

下図は、カンファレンスでのデモンストレーションの様子のキャプチャです。
同時に複数のクライアントが書き込みオペレーションを実行しています。
赤いグラフで縦軸が書き込み数です。左側の小さい山がdb-level lockingで、右の大きな山がdoc-level lockingです。
書き込みパフォーマンスが大幅に改善している事がわかります。

昔は書き込みロックはグローバルだったのを考えると、やっとまともに使えるようになったなぁという感じです。

そのほかのアップデート

プラッガブルなストレージエンジン

MongoDBのストレージエンジンはあんまり性能が良くない事で評判なんですが、プラッガブルになった事でMySQLみたいに付け替え可能になりました。
これで有志による性能がより高いストレージエンジンの開発が期待されます。

圧縮

On-dick compressionによってI/O効率が30〜80%よくなるそうです。

参考

さらに詳しい情報は以下をチェックしてください。

• Announcing MongoDB 2.8.0-rc0 Release Candidate and Bug Hunt
• Keynote at MongoDB World