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国土地理院の「浸水推定図」で、AIリアルタイム危機管理情報サービス『Spectee Pro』を活用 ー スペクティ

【サイト説明】 当サイトでは無料でTwitterの動画を保存することが出来ます。 iPhoneやAndroidはもちろんのこと、PCにも対応していますので、安心してご利用下さい。 【使い方】:• 保存したいTwitter動画のURLをコピーします。 当サイト［ URL欄］にコピーしたTwitter動画のURLをペーストし［ 抜き出し］ ボタンを押してください。 下に動画URLと動画が表示されます• PCの場合は動画もしくはURLを右クリックして保存できます。 【iPhone】• 抜き出した動画の画像を長押し• リンク先のファイルをダウンロード• 右上矢印をクリック• 動画ポップアップをクリック• 左下アクティビティをクリック• 下にあるビデオを保存をクリック もしくは• iPhoneの場合、事前にアプリ：DropBoxを入れておくと便利です。 動画URLをタップし、動画を開きます。 アクティビティから、DropBoxに保存することが出来ます。 サブアカウントのAPIで復旧済みです。。

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国土地理院の「浸水推定図」で、AIリアルタイム危機管理情報サービス『Spectee Pro』を活用 ー スペクティ

2020年07月07日 12時30分 新型コロナウイルスの第2波をGoogleやTwitterのリアルタイムデータから予測するアルゴリズムを研究者が開発 世界中で猛威を振るう新型コロナウイスル感染症 COVID-19 は、記事作成時点で。 東京でも緊急事態宣言が解除されてから ており第2波の到来が懸念される中、ハーバード大学やノースイースタン大学などの研究チームが、「GoogleやTwitterのリアルタイムデータから新型コロナウイルスの第2波を予測するアルゴリズム」を開発しました。 - The New York Times COVID-19の流行を抑えるには人々の社会的距離を保つ政策が有効であるとされていますが、地域経済や社会の運営といった点を考慮すると、行政側はどこかのタイミングで規制を緩める判断を下さなくてはなりません。 各国の政策立案者は新たな症例数や死亡者数、病床の埋まり具合といった数値を元にして、可能な限りCOVID-19の第2波が来ないように慎重な判断を行っています。 しかし、新型コロナウイルスに感染してから発症するまでの潜伏期間や、発症してから病院に行って検査を受けるまでのタイムラグなどにより、発表される感染者数などの情報は2週間前の行動の結果ともいわれています。 つまり、症例数や死亡者数といった数値を基にした警報システムをベースに対策を始めても、COVID-19の流行を食い止めるには遅すぎる可能性があります。 そんな中、ハーバード大学やノースイースタン大学の研究者らが、「COVID-19の流行が発生することを2週間以上前に予測するアルゴリズム」を発表しました。 査読前の論文を投稿するarXivに投稿された論文によると、研究チームが開発したアルゴリズムは、Google検索やスマートフォンの位置情報、SNSへの投稿といった複数のリアルタイムデータを分析してCOVID-19の流行を予測するものです。 2008年にはGoogleのエンジニアが、「疲労感」「関節の痛み」「タミフルの投与量」といった単語の検索トレンドを追跡することで、インフルエンザの流行を予測するモデルを開発しました。 このモデル自体はそれほど精度が高くありませんでしたが、多くの研究者らがリアルタイムデータに着目した感染症の流行予測を行ってきたとのこと。 今回、COVID-19の流行を予測するために開発された新たなアルゴリズムでは、Google検索に加えて「位置情報が付いたCOVID-19関連のTwitter投稿」「医師の臨床診断支援ツール『 』のデータ」「スマートフォンから収集した匿名の位置情報データ」「スマート体温計『 』からアップロードされた体温のデータ」を分析。 これらのデータをノースイースタン大学の研究者らが開発した予測モデルと組み合わせ、COVID-19の流行を予測する仕組みとなっています。 実際に研究チームが開発したアルゴリズムを用いて2020年3月～4月におけるアメリカのデータを分析し、データソースの重み付けなどを最適化したところ、平均して21日前にCOVID-19の流行が発生することを予測できたそうです。 ハーバード大学の小児科および疫学の准教授である 氏は、「ほとんどの感染症モデリングでは、事前に想定された仮定に基づいてさまざまなシナリオを予測しますが、私たちのアルゴリズムは仮定を立てずに観察しています。 私たちの方法は即時の行動の変化に反応し、それを予測に組み込むことができます」とコメントしています。 のコンピューターサイエンティストである 教授は、「単一のデータストリームがそれだけで役立たないことを私たちは知っています。 この新しい論文の貢献は、彼らが優れた幅広いデータストリームを持っている点です」と述べました。 Santillana氏は新たに開発されたアルゴリズムが従来の流行監視システムに取って代わるものではなく、監視システムの結果に対する確信を深めるものだと指摘。 政策決定者はこのアルゴリズムを使用して、「1週間様子を見るのではなく、今すぐ決断を下そう」と考えることができるとのことです。 なお、アルゴリズムはジョージ・フロイド氏の死亡に関連してアメリカ全土で発生した抗議行動のように、「これから起きる感染拡大につながりかねないイベント」について予測することはできません。 また、ソーシャルメディアや検索エンジンのワードから得られる予測精度も、人々が病気に慣れるほど低下する可能性があると研究チームは認めています。 といった公衆衛生機関もソーシャルメディアなどのデータを参照しているそうですが、これらのデータを流行予測の中心にはしていません。 の生物学者である 氏は、リアルタイムデータを用いた新たなCOVID-19の流行予測アルゴリズムが重要なものだと認めつつも、アルゴリズムが間違っていた際に引き起こされる害が非常に大きいと指摘。 そのため、時間をかけてアルゴリズムを検証する必要があると主張しました。

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10代の約3割が、動画のリアルタイム視聴時に、「SNSなどで実況」｜株式会社ジャストシステムのプレスリリース

関連キーワード 日本においてTwitterは今なお、ユーザー比率、広告売り上げ額ともに堅調に伸びている。 この有望市場の成長を加速すべく、日本法人であるTwitter Japanでは、新たな広告商品を続々と投入している。 特に注力しているのが動画だ（関連記事：「」）。 今回のリリースで、Twitterは既存の「ファーストビュー」「プロモビデオ」などと合わせ、認知から検討、行動へと至る、いわゆるマーケティングファネルを全て動画でカバーしたことになる。 動画活用はデジタル広告全体のトレンドであり時代の要請ともいえるが、Twitter Japan シニアプロダクトマーケティングマネージャーの犬飼裕一氏は「Twitterは世界中で起きている出来事とそれにまつわる会話がリアルタイムに繰り広げられる場所であり、ことに日本においてはTwitterこそが動画広告の配信に最適な場所」と語る。 どういうことか。 Twitterを古くから利用し続けているユーザーはかえって気が付いていないかもしれないが、アプリストアにおけるTwitterアプリのカテゴリーも、2016年に「ソーシャルネットワーキング」から「ニュース」に変更している。 Twitterの日本における月間アクティブユーザー数（MAU）は4000万。 グローバル全体で3億2800万、米国で6500万という数字と比較しても、いかに日本でのビジネスが好調かがうかがえる。 さらに広告売上額に関しては、日本だけでグローバル全体の売り上げの10％を占めている。 10％に達した国は日本だけだ。 アクティブなTwitterユーザーは動画を好む。 Twitterにおける動画視聴回数（注）は、グローバルでは1日12億回。 12カ月前と比較して2倍になっており、1人当たりの視聴回数も確実に増えている。 日本に限定すると1日に2億回の動画が再生されており、グローバルの16％を占める。 今起きていることを動画で知り、それを拡散するというユーザー行動がスタンダードになりつつあるのだ。 MAU4000万は2016年9月の段階の数字。 現在はさらに増加しているという 注：MRC（Media Rating Council）が策定したガイダンスにのっとって算出 Twitterが動画広告に向いている3つの理由 Twitterの特徴について犬飼氏は「インクリメンタルリーチ」「高い利用頻度」「ディスカバリーマインドセット」という3つのキーワードを挙げる。 また、「若者のテレビ離れ」といわれるように、テレビを見ない層が一定数存在するが、マクロミルが2016年12月に実施した調査によると、テレビを見ずにTwitterだけを利用しているユーザーが22％いる。 テレビでリーチできない層にTwitterは有効だ。 一方で、テレビを見ながらTwitterを使う人も多い。 映画『天空の城ラピュタ』のテレビ放送時、クライマックスで主人公が滅びの呪文を口にする瞬間に視聴者が一斉に「バルス」とツイートすることが恒例行事化している。 Twitterはテレビとの相性が抜群に良い。 昨今では、テレビ局が番組宣伝のための動画広告をTwitterに出稿する例も増えている。 Twitter広告はテレビのリーチを補って余りあるということだ。 若者向けとみられがちだが、実は利用者の年齢層には、ほとんど偏りがない。 実際利用者を年齢別に分けてMAUベースで中央値を取ると「30歳」となる。 日々の利用傾向も曜日に左右されない。 また、利用シーンも「自宅でくつろぎながら」が66％と最多だが、「ベッドや布団の中」（43％）「テレビを見ながら」（40％）、「電車・バスに乗りながら」（38％）と多岐にわたる。 「トイレの中」（15％）、「家族・友人と話しながら」（14％）という使い方も皆無というわけではなく、1日中利用されているのだ。 地震があるとテレビをつけるよりまずTwitterを見てしまうという人は少なくないと思われるが、交通機関の遅延情報や災害情報など、リアルタイムに情報を得られる場所としてTwitterを活用する人は多い。 調査でも「今起こっている出来事がリアルタイムに分かる」という期待値は他のSNSに比べて圧倒的に高い。 情報を得るだけでは終わらない。 Twitterの投稿はリツイートによって拡散されていく。 また、リアルな会話でも、スマホの画面を家族や友人に見せて会話する人は非常に多い。 オンラインのみならずオフラインでの認知拡大も期待できるのがTwitterなのだ。

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