スプーキーズの中の人。

スプーキーズの中の人が徒然なるままに、垂れ流します。

今年もあと少し!

初めまして! Tと申します。

いやぁ〜今年もあとわずかですね。

最近は寒くて布団から出るのも一苦労です。(笑)

さてさて、これだけ寒いと体を温める飲み物とか欲しいですよねぇ・・・

おっ? f:id:spookies_toyo:20171215132612j:plain

何とも美味しそうな。

これを飲めば体も心もポカポカに・・・

でも一人で飲むのもなぁ

ん?そういえばみんなで飲むイベントがあった様な・・・

そうだっ!「忘年会」だ!

と、長い茶番は置いておきまして(笑)

ここのところ、ちらほらと忘年会というワードを耳にするようになりました。

忘年会とは文字の如く、「年を忘れる会」

今年に起こった嫌な事や辛い事を忘れよう!

という意味合いで行われる行事ですね。

ではこの忘年会、日本独自の行事らしいですが、

元々はといいますと

鎌倉時代にまで遡るそうで、

お酒を飲み交わすようになったのは

江戸時代に入ってからみたいですね。

一つ賢くなったところで、

お酒を飲んで、

今年の苦労を吐き出してスッキリして年越しをしましょう!(笑)

 

ではまた〜

スプーキーズボードゲーム部マガジン!! Vol.4

「ゲームマーケット2017秋、お疲れさまでした!!」
(by スプーキーズ一同)



お疲れさまでした。お疲れさまでした!!
公式の発表では18,500人来場されたみたいです。



当日、領布いたしました
「さすらば汝は恵まれん」「SWAP5」に関して、
持ち込んだ在庫が完売となり、本当にありがとうございました。



f:id:spookies_sygg:20171208195946j:plain
f:id:spookies_sygg:20171208200908j:plainf:id:spookies_sygg:20171208200925j:plain
当日はすんません。私はいませんでした…


検討していたけど買えなかった・興味がある。そこのアナタ!!



イエローサブマリンさんにて委託販売中でございます。
「さすらば汝は恵まれん」に関しましては若干数ですが、ECでも取り扱い中です。
ぜひともよろしくお願いいたします!




さて。



次回のことを考えねば。
春ぐらいのイベント出展したいなー次の新作考えたいなー出したいなー
では本日はこのへんで



しぐ

スプーキーズボードゲーム部マガジン!! Vol.3

どうもこんにちは!!
しぐです。


ゲームマーケット2017秋も明日から開催ですね!
スプーキーズは「1日目 I-007」で出展します!!

出展概要

イベント名:ゲームマーケット2017秋
 開催日  :2017年12月2日(土) 10時~17時
       2017年12月3日(日) 10時~17時
 開場   :東京ビッグサイト(東京国際展示場) 東7ホール
 住所   :〒135-0063 東京都江東区有明3-11-1 東京ビッグサイト(東京国際展示場)
スプーキーズ出展日:2017年12月2日(土/1日目)
 ブース番号:I-007



お品書き


f:id:spookies_sygg:20171201173253p:plain
f:id:spookies_sygg:20171201173304p:plain



なんと「さすらば汝は恵まれん」は追加ルールを設けました!!
今回購入者特典として「愚人カード」をプレゼントいたします。


もちろん、東京ボードゲームコレクションでご購入されたかたも対象ですので、
ゲームマーケットに来られていてすでにご購入されているかたがいらっしゃったら
ぜひ、「I-007 スプーキーズ」までお越しくださいませ!!


そうそう「さすらば汝は恵まれん」「SWAP5」の説明・プレイ動画も公開中です。
ぜひ一度、ご視聴いただければと思います。
(動画慣れしていないスタッフですがご了承ください…)


www.youtube.com


当日は試遊卓を設けております。
両タイトルとも試遊可能です。スタッフにお申し付けいただければご説明いたしますね。


それでは、みなさんのご来場を心よりお待ちしております。
防寒対策は忘れないでくださいね!!



しぐ

利き○

こんにちは、ジャンプです。

f:id:umqra:20171124143409p:plain

いきなりですが、銃を撃つ想像をする時、どっちの手に銃を持っているイメージが浮かびますか?
映画「タクシードライバー」のパロディを最近何回か目にしたので、自分でもイメージしてみたのですが、僕の場合はなぜか左です(利き手は右) 実際は、パーツの位置や薬莢の排出口などの問題で銃にも左利き用・右利き用とあるので、基本的に右で扱うようにしたほうがいいようです。

身体の中でも手は日常で使う頻度が非常に高く、どっち利きなのか意識しやすいと思うのですが、手以外にも利き○というのがあるようです。
今回は普段意識しない利き○について書きたいと思います。


利き脳

一昔前(?) SNSなどで話題になった「利き脳」です。 脳には「左脳」「右脳」があります。 情報のインプット or アウトプットそれぞれの場合に使う脳の組み合わせで、性格や適性がわかるというものです。

組み合わせは、左右の読み一文字「さ・う」をとって、「${Input} ${Output}脳」で表記されます。
Input = 左脳 Output = 右脳なら、「さう脳」、 両方右脳なら「うう脳」という感じですね。

右脳・左脳のおもしろ診断-診断

判別方法

* インプットの利き脳 * 両手を組んだ時、親指が下に来る方の手と同じ方向

  • アウトプットの利き脳
    • 両腕を組んだ時、下側に来る方の腕と同じ方向

信憑性

自分で紹介しといてなんですが、信憑性は微妙です。
アメリカの神経心理学者が唱えた学説らしいので信じてしまいそうですが、 天才肌である「うう脳」が日本人で33%もいるらしいので、 日本人の3人に1人が天才感を醸し出していなければならないです。 身の回りを見れば、そんなわけ無いとわかりますね。 164s.net

ただ、自然に組んでしまう方向と逆に組んだりすると違和感が半端ないので、左右の利き○はあると言えるんじゃないかと思います。 利き腕組... 推理ドラマぐらいしか使いみちが無さそうです


利き目

目にも「利き」があるようです。 僕の場合は右目か利き目でした。

Vol.8 利き目はどちら? | 目のおはなし | 株式会社ニデック

利き目は、簡単に調べることができます。
1. 数メートルほど離れたものを、よく見てください。(たとえば、壁に掛けた時計を見てください。)
2. 見続けながら、見ているものを指さしてみてましょう。 (指には焦点が合っていませんので、2本にぼやけて見えるはずです。)
3. この状態で、片目ずつ交互に閉じたり開けたりしてみましょう。
片方の目は、しっかり見ているものを指さしていて、もう片方の目は少しずれた方向を指さしていますね。 しっかり指さしているほうの目が“利き目”です。  

活用しているケースとして、野球選手がバッターボックスに立っているシチュエーションがあげられています。
振り返ると、僕自身も対象に顔を斜めに向けて見る時、顔の右側が前に出ています。

また、利き目ばかり使うことによって、体の歪み・姿勢の崩れなども起こるようです。
1日の50%以上は座って過ごしていますが、誰も見ていない時だとテーブルに対して斜め45度ぐらいの角度で座ってしまって体の歪みが激しすぎたので、イスに座れない状況にならないよう、今後は気をつけよう、と思います。

最近良く聞くITワード3つについて調べてみた。

こんにちは。ロックです。

いつもテックなことを探してやっていますが、すっかり手をつけていませんでした。

マンガアプリを日々ぽちぽちして。

休日は友達に声をかけて「よっしゃ!ボドゲやるぞ!」、お酒片手にわいわいがやがや。

技術的な進歩より、日々の平穏求めてく。

本日はそんな平穏の中で見聞きしたワード

どこの企業も口をそろえて飛び出す言葉たちを簡単におさらいしてみようと思います。

IoT

Internet of Things 物と物のインターネット、ということです。

例えば、

  • スマホから家のエアコンを付ける(スマホ -> エアコン)
  • スマホ経由で雨が降りそうなら傘立てが光る(スマホ -> 傘立て)

物と物が繋がっていますね(スマホの例はとてもわかりやすいと思います)

ですが、IoTの真髄は「ただ繋げる」だけに非ず。

インターネットに繋がっているということは「データ」を取ることができますよね?

ユーザーの情報が「物」を通じて、「インターネット」を通じることで、「データ」として記録しておくことができるわけです。

ユーザーがどのように行動しているのか、ということがアンケート調査をしなくても、自動でどんどんデータが流れ込んで来る状況。 このようにデータを集めることこそがIoTの真髄です。

「Q. ユーザーの行動を集めてどうなるの?」 答えは簡単です。

「A. その商品やサービスは誰が使うのか、ということ」 より良いものを作るためにはマーケティングが不可欠。

人間中心設計、なんていうワードで調べてみても面白いかと思います。

IoTはデータを取得という優れた能力を持ちながら、ユーザーの生活をより良くするテクノロジーというわけですね。

(IoTが発展した背景にはセンサー技術の進歩、ということもあるのですが、ここでは割愛)

ビックデータ

皆さんご存知の「データベース」とほとんど同じものです。

唯一の大きな違いは「大量のデータ」というだけです(名前の通りですね)

そういった大量のデータを

  • 「どのような形式で保存するのか」
  • 「どのような仕組みで扱っていくのか」

こういったことも焦点の当て所ではありますが、とにかく従来の方式で扱いきれるデータでないということです。

なぜこのワードが出てきたのでしょうか。 それはテクノロジーが進んできたからと言わざる終えません。

大量のデータを保存することができるハードウェアが出てきた。 サーバーに大量のデータを保存できるクラウドというものが出てきた。

そして何より重要なのは先ほど話しました「IoT」だと、私は感じております。 ユーザー1人の細やかな情報をしっかり保存していくことがどれだけの情報量になるのか。 大まかな情報だとしても何百万のユーザーからの情報が来ることも考えられます。

  • 大量のデータを保存できる環境
  • 大量のデータを取得できるテクノロジー

これら2つが合わさって、脚光を浴び始めたのが、まさしくビックデータなのです。

AI

皆様お馴染みの「人工知能」ですね。

その古くは1769年のナポレオンと戦ったとされるチェスを指す機械人形のターク!! ...かもしれませんね。

そんな冗談はさておき、AIとはなんでしょうか?

青い猫型ロボットのように動くものでしょうか?

それとも将棋で最善手を指し続けてくるアルゴリズムでしょうか?

ファミコン時代のゲームでは、私の操作する自機に対して玉を飛ばして来たり、近づいてきたりしてきた、彼らもまたAIなのでしょうか?

主観的な結論となりますが、ファミコン時代のゲームにもAIがいたと言えます。

あるルールに基づき結論を出す、それがAIなのではないかと。

といっても、昨今のAIはとても良く進化しています。

我々がルールを策定しなくとも、勝手にルールを見つけてしまう、そんなことが平然と行われている世界になっています。

ですので、最近のAIに基づいて述べるならば、少々冗長ですが、以下のようになるでしょうか。

  • 与えられたデータから推論し、ルールを学習する機械。
  • ルールに基づき結論を出す(ファミコン時代はこれだけ)

人気の言葉としては「機械学習」「深層学習」が上げられます。 簡単にこの2つについて説明いたしますと、

  • 機械学習は、与えられたデータを分析してルールを導くこと
  • 深層学習は、機械学習を何回もぐるぐるforのようなもので回すと強そうだよね!ってことです。より洗練されたルールが導かれます。

ファミコン時代は人間がこのように動けと手入力してできたAI

一方で、最近は人間がこういう風に動いたデータがあるから分析して見て? それじゃあその分析結果(ルール)に沿ってよろしく~。

AIは「データさえあれば」自らで学習していく、ルールも結論も。

そんな時代なわけですね。

ちなみに、必要なデータというのは10個や100個では足りず、まさしく「ビックデータ」に相当する量のデータが必要です。

個人で始めようとするときの難所は案外このデータ部分だったりします。

まとめ

長々と語ってしまいました。

何を言っていたかわからなくなっては行けないので、技術のつながりを示し、まとめとしたいと思います。

IoT -> ビックデータ -> AI

すべては繋がっています。

どれが1つに手を出せば、自然と全てに手を出さざる終えない状況だろうかと、思っています。

もちろん別のつながり方も見えると思いますが、現在の王道はこれでしょう。

ここに繋がっていくとすれば、「AI -> ロボット」ですね。

IoT(入力)から始まりロボット(出力)で終わる。

おやおや人間がロボットに完全に則られてしまいそうな自動販売機の完成ですね。

少しでも、理解の助けとなれば幸いです。

ありがとうございました。

本記事を図で見る

f:id:ishiyamacocoa:20171121155547p:plain

どんな技術もそれ単体では意味はない。

物事の関係性を図で示していけば、そこにはきっと見えてくる。 ビジネスチャンスは規則性の穴に隠れているからだ。