Japan Blog
Google のサービスや技術に関する最新情報が気になる方へ
Android のブランドが ”カラフルに” 新しくなります
2019年8月23日金曜日
この 10 年、 Android は、オープンプラットフォームとして製造メーカーやデベロッパーが開発したデバイスやアプリを世界中のユーザーに届けるコミュニティを創出してきました。利用はスマートフォンやタブレットにとどまらず、自動車、スマートウォッチ、テレビなどあらゆるデバイスへと拡大し、今では、アクティブ デバイス数は世界で 25 億以上に達しています。
あらゆるユーザーに向けて Android を開発していくにあたり、 Android のブランドは、多様性を尊重し使いやすいものであるべきだと考えています。
Android Q は Android 10 へ
Android リリースのバージョン名を変更します。Google のエンジニアチームは、これまで各バージョンのコードネームに、美味しいお菓子やデザートの名前をアルファベット順につけてきました。この伝統は、社内だけではなくリリース名としても一般に公開され、毎年の OS リリースの楽しみとなってきた一方で、世界のユーザーやコミュニティにとっては、必ずしもわかりやすいものではないというフィードバックも頂いていました。
たとえば、アルファベットを主要言語として使わない地域では、Android Lollipop が OS バージョンとして KitKat よりも前なのか後なのか、直感的に分かりづらいといった声もあれば、たとえばパイは、地域によってはデザートではなかったり、甘くて美味しいマシュマロでも国によっては馴染みのないお菓子であることもあります。このルールに慣れていない新しい Android ユーザーは、自分のスマートフォンの OS が最新バージョンなのかを把握することが困難でした。
世界中で使われているオペレーティングシステムとして、リリースの名称をわかりやすく、すべてのユーザーにとって親しみやすいものにするために、Android の次のリリースは、 Android 10 と呼ぶことにしました。"Q" のつくお菓子はたくさんあって悩みましたし、後ろ髪を引かれる思いですが、バージョン 10 そして 25億台のデバイスというこの節目に変更を決めました。
Android ブランドの新デザイン
Android ブランドは、その歴史とともに進化してきました。ロゴとブランドカラーを更新した 2014 年に続き、今年は、時代にあったよりモダンでアクセシブルなデザインを導入します。
Android ロゴのデザインは、コミュニティに広く認知されている Android ロボットに着想を得たものです。このロボットは、コミュニティの中心的存在として、長年にわたって Android の楽しさと好奇心を象徴してきました。そして今回、このロボットは Android ロゴの中に特別な場所を見つけました。
ロゴの色も緑から黒へと新しくなります。ちょっとした変更ですが、これまでのロゴに使われていた緑色は、特に色覚障害のある方にとって見えづらい色で、読みづらい背景色と組み合わせて使われることが多かったため、今回はロゴと組合わせて使う色のセットも用意し、色のコントラストも改善しました。
Android の次の進化は
数週間以内に提供開始を予定している Android 10 の最新リリースより、本日発表した新しいロゴを正式に使用します。これまで長年にわたって Android を支え、インスピレーションを与え続けてくれた Android コミュニティに改めて感謝いたします。今後のさらなる発展に向け、これからも Android をよろしくお願いします。
Posted by
Sameer Samat,
VP of Product Management, Android
Google マップ : どのように世界の地図を作っているか
2019年8月14日水曜日
世界は美しく、乱雑で、変化し続けています。常に新しい道路が作られ、ビルが建設され、新しいお店などがオープンしています。Google マップチームの役割は、進化を続けるこの世界を正確にモデル化して、デジタルマップに反映させることです。どのようにして、これを実現する地図を作っているのかという質問をよくいただきます。その答えは、多くの異なる手順、そして人、テクニック、テクノロジーの最適な組み合わせです。
10 億人以上の利用者がいる Google マップがどのように作られているか。これから数か月をかけて、いくつかの記事に分けて詳しくご紹介します。今回はまず、基本の概要から見てみましょう。
すべては画像から始まります
世界のどこに何があるのかを特定するために、ストリートビューと衛星画像は長年に渡って重要な役割を果たしてきました。地域の道路、建物、住所、企業の場所に加え、道路の制限速度や建物名など、その他の重要な情報を画像から得ることができます。ストリートビューは、南極大陸からキリマンジャロ山頂まで、人々が世界中を探索できるようにするため 2007 年に誕生しました。以来 12 年間、Google のストリートビュー カーやトレッカーは、世界 87 か国で 1,700 億枚以上の画像を撮影してきました。より高解像度のセンサーと大口径のレンズを備えた
最新のトレッカー
により、撮影される画像の品質は大幅に向上しています。
そしてデータを追加します
信頼性の高いデータは、マップには欠かせません。世界 1,000 以上の第三者機関からのデータを活用しています。例えば、アメリカ地質調査所 (USGS) やメキシコ国立統計地理情報院 (INEGI) など、国全体の情報が提供されている例もありますが、地方自治体、非政府組織、宅地開発事業者など、より小さな地域固有の組織によるものもあります。Google は、すべての信頼できるデータソースをさらに慎重に検証し、最も正確かつ最新のデータを入手する努力をしています。最近では、地方自治体が地域の新しい道路や住所に関する情報を Google マップにアップロードしやすくするため、
新しいツール
も導入しました。
Google のデータパートナーのひとつ、メキシコ国立統計地理情報院から提供される道路の概要
人間の力
地図を作る上でデータと画像は重要な要素ですが、それらは静的な情報なため、世界が変化するスピードについていけないこともあります。そこで 3 つめの要素、すべての情報を結びつける人間の力が必要になります。ストリートビュー画像の収集、信頼できるデータソースの検証、不正確な地図の修正、機械学習モデルのトレーニングなど、マップを作るためのあらゆる業務に、世界中のチームが関わっています。（詳しくは後述）
加えて、
ローカルガイド
や、
Google マップ
の [ フィードバックの送信 ] ボタンから地図の修正を依頼できるようにすることで Google マップユーザーのコミュニティの力も活用しています。Google マップ チームは、寄せられる情報を検証し、それらが実際の道路、企業、住所に一致するという確信を得られれば、Google マップ上に公開します。
Google のデータオペレーション担当者が作業を行う様子
機械学習によるスピードアップ
画像、信頼できるデータ、そして人間の力は、現在の Google マップへと導いてきましたが、Google はもっと多くの人がマップを便利に使えるよう、進化の速度を早めたいと考えています。そこで、マッピングの速度を上げるために、機械学習を活用しています。機械学習により、情報の正確性を高い水準で維持しながら、マッピングプロセスを自動化することができます。
例として、建物の輪郭をマッピングする方法を見てみましょう。以前は、画像の一部が建物であるかどうかを推測するアルゴリズムによって、私たちが「あいまいな建物」と呼ぶ、地図上に描いても実際の建物には見えない不定形の形が存在しました。これは私たちにとって悩みの種でした。建物はランドマークであり、地図を見たときに今いる場所がどこかを知るための重要な要素だからです。この問題を解決するために、データオペレーションチームと共に一般的な建物の輪郭を手動でトレースし、次にこの情報を使って、どの輪郭や形状が建物を表しているか特定できるように機械学習アルゴリズムをトレーニングしました。このテクニックが効果を発揮し、過去 10 年間でマッピングした建物の数をわずか 1 年でマッピングできるようになりました。
「あいまいな建物」の輪郭
建物のポリゴン形状がマップに正確に描画された様子
Google は長期的な視点でマップに取り組んでいます
マップは地域の成長を助ける重要な要素だと考えています。人々をつなげ、新しいお店やレストランを見つけられるようにし、人々が物事を進める手助けをしています。現在までに 220 以上の国や地域でマップを作り、提供していますが、私たちの仕事はまだ終わっていません。地域ごとにニーズは異なり、独自の課題があります。
次回は、マップの大切な要素のひとつである画像がどのように構成されているかを詳しく解説します。
Posted by Andrew Lookingbill, Director of Engineering, Google Maps
Ethan Russell, Director of Product, Google Maps
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Project Sunroof で自宅の太陽光発電量を見てみましょう
2019年8月5日月曜日
太陽光は低炭素かつ豊富な電力資源で、Google は、およそ 10 年前にカリフォルニア州マウンテンビュー市の本社に、当時の企業としては最大規模の 1.6 メガワットの太陽光発電パネルを導入するほど、早い時期からその可能性を感じていました。その長期にわたる
持続可能性
への関心に加え、太陽光発電量の予測に関する精度の高い情報を活用し、2015 年に Project Sunroof をアメリカで提供開始しました。そして、本日より、
Project Sunroof
の情報を日本でもご覧いただけるようになりました。
Project Sunroof とはGoogle Earth のマッピング技術や機械学習などを活用し、各住宅の屋根が太陽光パネルの導入に適しているか、また、導入した場合どれくらいの電気代を節約できるのかなどをシュミレーションするサービスです。
Project Sunroof を可能にする技術
太陽光発電量を予測するのは簡単なことではありませんが、テクノロジーがその手助けをしてくれます。すべては航空写真からはじまります。まず、航空写真を使って
3D マップを作成
します。その後、緑ではない一定の高さのもの（緑のものは木の可能性が高いのです！）を屋根として抽出し、これを教師データとして機械学習モデルを作ります。
次に、太陽光です。標準気象年データを元に、屋根の 1 ピクセルごとの年間の直接太陽光と間接太陽光の日射量を、影を作り出す周囲の木や建物も考慮しながら 365 日毎時分計算し、算出しています。
最後に、それぞれの屋根に設置できる太陽光パネルの数を見積もります。設置場所についても、できるだけ効率よく発電ができるよう太陽が当たりやすい場所からはじめます。
パネル数と年間の日射量によって、それぞれの屋根の太陽光発電量がわかります。
日本でも公開
本日より、Project Sunroof の技術を活用し、
東京電力ベンチャーズ
が新しい太陽光発電シミュレーションサービス、
サンクル
の提供を開始しました。サンクルでは、 各住宅が太陽光発電システムに適しているかどうかを検討いただくため、どのくらいの二酸化炭素削減ができるのか、電気代を節約できるのかなどといった情報を提供しています。
Posted by Google Earth Outreach プログラムマネージャー、松岡朝美
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