Category Archives: ネットのサービス

buttsss – 尻イラストサイトの決定版

(credit: buttsss.com CC-BY-4.0)

buttsss は、フリー尻イラスト素材サイトです。わかりやすく言うと「お尻のいらすとや」と言った感じでしょうか。

現在サイトで公開されている丸尻イラストの数は46個。メガネ尻、スーツ尻、サンバ尻、天才尻、マジック尻、非同期尻、宇宙尻、など様々なバリエーションが用意されています。

サイト作者パブロ・スタンリーさん自身によるブログ記事では、どのような経緯で Buttsss を制作したか、そもそもの発想からゴール設定、制約と苦闘、プロジェクト管理、単独創業者チーム内のコミュニケーション問題、UXデザインとユーザビリティテスト、スケッチとワイヤフレーム、プロトタイピング、レスポンシブデザインとパフォーマンス、振り返りまで、ウェブサービスのより正しい制作に必要なあらゆる要素を解説してくれています。

(credit Pablo Stanley CC-BY-4.0)

サイトリリースを記念した動画も公開されています。多才な人ですね。

すべてのイラスト/アニメーションは商用非商用を問わず、クリエイティブコモンズ(CC-BY-4.0)で再利用することができます。お尻のアニメーション画像を必要としているすべての人への素晴らしい贈り物ですね。

Scoot Scoop – 放置された電動シェアスクーターを無料回収するサービス

アメリカ・サンディエゴの Scoot Scoop は、Bird や Lime など乱立する電動シェアスクーター(キックスクーター)の利用ルール違反に着目して立ち上げられた周辺サービスです。

街中に溢れる電動スクーター

路上でスマートフォンから開錠して借り、どこでも乗り捨てられる電動シェアスクーターのサービスがサン・ディエゴではたいへんな普及状況になっているそうで、Bird や Lime をはじめ Lyft, Uber, Razor らのスクーターもあらゆる場所に乗り捨てられているということ。

電動シェア自転車と違い、充電するための専用ステーションもないので、これらの会社は公道を自由に駐輪場として使っているわけですね。そうなると、歩道や玄関前の通行の邪魔になるところに置いたり、他人の家の前庭や店の前に置いたり、置かれた方には不満が高まってくるわけです。

# サン・ディエゴに住んでる人の「数十台の放置された電動シェアスクーターが道や店の前に積み重なっている」といったコメントが複数ありました。

ビジネスモデル

この会社は、私有地に放置されたこれらのスクーターを無料で回収するサービスを提供しています。スマートフォンのアプリ(Android 版しかなさそうです)で連絡すると、30分で引き取りにくるとか。サービス利用者には、自分の私有地に置かれたものを撤去することに同意させています。

Scoot Scoop 社は、こうやって回収した電動スクーターを倉庫に保管し、Bird や Lime などに引き取りと保管料を請求する、というところで儲けるビジネスモデルだということ。

訴訟

4月には Bird と Lime がこの業者を訴えたことがニュースになっていますが、裁判資料によれば、Bird 社は訴訟前に 1800台のスクーターを4万ドル(4400000)で、Lime 社は1300台のスクーターと285台の自転車を5万ドル(5500000)で、それぞれ買い取ったそうです。一台あたり2~3000円(27.27)というとこでしょうか。

東京で放置自転車を持っていかれると2~3000円(27.27)なので、スクーターの方がサイズは小さいですがそこまで吹っ掛けているようにも思えないですけどね。

本来は Bird や Lime が街に電動スクーターをこれだけばらまいているのですから、停められない場所に放置されたスクーターを停めていい場所に移すとか、回収チームを巡回されて苦情に対応するとかする責任があるようにも思うし、充電と同じで一部の利用者にインセンティブを与えれば働いてくれると思うのですけどね。

via The Verge

米アニメエキスポで評判を呼んだ「俺の嫁(Waifu)自動販売機」

Waifu Labs は、一点もののアニメ風の少女イラストを機械学習によって生成してくれるという webサービスです。

内部の生成の仕組み自体は、Gwern さんのThis Waifu Does Not Exist (解説) を流用しているもので、StyleGAN による自動生成された「存在しない(=既存作品等に無い新規の)アニメイラスト」画像です。

今回のサイトは、完全なランダムで一枚を生成するというオリジナルとは違い、生成の段階で16種類提示される「最初の好み」「色の傾向」「細部」「ポーズ」を選んでいくことで、自分が選択した好みのオリジナルのイラストが得られる、というものになります。

生成された一点画像は、枕やポスターとして購入できる、というのがサイトの狙っているビジネスモデルでしょうか。

作者チームはこのシステムをアメリカ・ロスアンゼルスの Anime Expo に持ち込み、ブースを設けてカスタムのイラストを販売(英語圏でいうところの commission)し、希望者の長蛇の列を作ったのだと、ブログで裏話が公開されています。

ツイッター等のソーシャルメディアでアイコンをこういったアニメ絵にしてる人が特に日本語圏では多く、既存の作品から切り取ったものを使ってる場合は著作権や利用権について突っ込みが入ることも多いと思います。こんな風に自分の希望から他にないイラストが自動生成できてしまうのですから、こういったものを使えばその問題も解消しますね。

また、これぐらいのイラストが数分で無料で手に入ってしまうとなると、ちょっとしたカットを描くような仕事にも影響がでるかもしれませんね。

それから、著作権やオリジナリティという意味では、こういった自動生成のデータを大量に公開し続けておくと、後から人力で描かれたイラストと非常に似たものも存在し、「先行公開していた」と主張することだってできるかもしれません。機械的な自動生成が簡単に使えるようになることで、いったい著作権って何だ、というような騒動が起き、仕組みの対応も迫られる近未来があるかも。

機械学習で3塁コーチの盗塁サインを見破る

実験工作系有名YouTuberのマーク・ローバーさんの新作は、実用的で面白く、機械学習がどんなものかを野球ファンに強く印象づけるような動画です。野球のコーチが出すブロックサインを、機械学習を使って当ててしまおうという企画。

まずは子供の野球を使って単純なサインを当てるのですが(02:00)、これはサインと盗塁したかどうかを3通り入力しただけで当てられるようになってしまいます。この時点では、帽子と左耳を連続で触った時だけが盗塁の指示でした。

動画は04:00 あたりから機械学習の簡単な紹介をし、06:00 からは、50人の草コーチに尋ねたブロックサインの作り方を説明します。

ほとんどのコーチが、あらかじめ決めておいた場所=インディケーターを触った後にどこを触るかで、盗塁を伝えていることから、機械学習を使うまでもなく、90%の盗塁サインは見破れるとなりました。

残りの10% を見破るものとして、ニューラルネットワークを適用します。

正しいデータの入力は、まだ泥臭い方法を使っています。3塁ベースコーチの様子をカメラを設置して撮影し(11:40)、学習結果を用意しておきます。

そして、スターバックスの空のカップに隠した GoPro で映したコーチをスマートフォンで見ながら、すべての動作をアプリ上で入力すると… アプリが盗塁か否かをたちどころに教えてくれます。

今は動画で撮影したコーチの膨大なサインから、一挙手ごとに正解データを入力しているのでたいへんでしょう

ローバー氏は動画の終わりに、「各リーグにはそれぞれ、こういった機械を使ったサイン破りを禁ずるルールがあるはず」「決してルール破りを奨励するものではありません」と(12:40)。

実際にプロの試合でこんなものを使ってしまっては、野球の面白さが無くなってしまいますからね。個人的にはもう、コーチもバッテリーもハンドサインじゃなくて無線で連絡しちゃってもいいのではと思いますが。試合時間短縮にもつながるでしょうし。

野球とサインという日常的でわかりやすい事例(北米と日本だけかもしれませんけど)で、機械学習の活用法やその仕組みをおもしろく解説しているよい動画だと思いました。

Year Progress – 一年の何パーセントが過ぎたか教えてくれるツイッターアカウント

ツイッターアカウント @year_progress は、一年間の時間の経過を百分率で通知してくれるという単機能の bot です。

ちょうど一年の半分を過ぎたところだったようで、50% のツイートが流れてきたことで知りました。

単純な bot ですが、

グラフはテキストで作られていますね。やろうと思えば画像にしていくらでも凝ったものにできるでしょうけど、これも味わいがあって面白い。

▓▓▓▓▓▓▓░░░░░░░░

27万人ものフォロワーがついています。日時の経過を定期的にリマインドしてもらうことで、何かやらなきゃな、という気持ちになれるのかもしれません。

LockScream – MacOS X のロックスクリーンを偽装してパスワードを横取りするツール

悪用しか使い道が無いように思えますが、GitHub で公開されてて入手できるツールです。

LockScream は、Mac で動かすと本物のスクリーンロックに代わって画面をロックするツールです。

起動すると OS に設定した本物の壁紙を表示し、メニューやドックを非表示にし、いろいろなキー入力を無効にします。画面を見ていつものロック画面だと思い込んだユーザーは、ロックを解除しようとパスワードを入れるわけですが、この LockScream がその入力されたユーザー名やパスワードを横取りできてしまえるというわけです。

パスワードはこのツールの裏側で本物のOSに問い合わせられるため、ユーザー名・パスワードが合っているかどうかも正しく判定でき、でたらめなパスワードでは(本物と同じように)エラーになります。動作も本物と同じため、パスワードを奪われたこと自体に気づくこともないでしょう。

横取りしたパスワードは特定のファイルに XOR + Base64 エンコードされて保存されるので、後でこのファイルを回収すれば、所有者のユーザー名/パスワードが入手できてしまいます。

仕込む際と取得したパスワードを回収する際の2回、アンロック状態のMac にアクセスできないといけないので、うかつなユーザー相手でなければそんなに誰でもが引っ掛かるわけではない、かもしれません。

攻撃者としては、ウェブからダウンロードさせて仕込むとか、回収したパスワード情報をネット経由でどこかに送信させるとか、複数の手法を組み合わせることで盗むよう全体を設計するのでしょうね。

ここまで偽装されると、ロック画面がニセモノだと気づいて回避できるかどうか自信がありません。こういったツールが仕込まれないように、アンロック状態でPCを放置しない、がまず重要かと思います。