codexa（コデクサ）チームでも、従来のノートブックからJupyter Labへ移管をしたメンバーが多いです。本記事では、機械学習のIDEの決定版「Jupyter Lab」について、新しく追加された素晴らしい新機能の使い勝手やメリット/デメリットなどをまとめました。これから機械学習を学ぼうと考えている初学者にもオススメの開発環境ツールですので、是非ご参考ください。

Jupyter Labとは？Jupyterプロジェクトについて

まずはJupyterプロジェクトとは？について。Jupyter（ジュピターと読みます）は、オープンソースの対話型コンピューティング（Interactive Computing）の開発を行うプロジェクトです。

このJupyterプロジェクトが開発したのがJupyter Notebookです。Jupyter Notebookはブラウザ上で使えるコーディング環境で、同僚やチームとのコードの共有をしたり、インタラクティブな分析結果を開発したり、大規模なデータの統合や扱いを簡単に行えることが可能です。その手軽さと使い勝手から、世界中の機械学習エンジニアが利用しており、人気の高い開発環境（IDE）の一つです。

私も長年利用していますが、Jupyter Notebookはデータ解析のプロセスの全体を簡潔かつクリーンな形で図解することが可能で、さらに共有できることに大きなメリットがあると考えています。

チーム内の個々がそれぞれコードを書いたり、データの解析を行うのを統合するのは容易ではありませんが、Jupyter Notebookではコードがセルごとに分解されており、その都度のアウトプット（出力結果）が伴いますので、他の方が書いたコードでも非常に短時間かつ少ない労力で理解をすることが可能です。

今回ご紹介するJupyter Labですが、データサイエンティストや機械学習エンジニアの作業工程を統合的かつ効率的に行えるようにするためのIDEとして、開発プロジェクトが進められています。

すでにエンジニアとして活躍されている方なら、何かしらのIDE（Integrated Development Environment / 総合開発環境）を使われているかと思います。とてもシンプルに考えると、Jupyter Labは機械学習とデータサイエンスのためのIDEとなります。

Jupyter Labですが、従来のJuyter Notebookと非常に似ていますが、多くの新機能が追加されています！本記事では、Jupyter Labのインストールの仕方、さらにはメリットやデメリットをまとめました！

Jupyter Labのインストール

さて、まずはJupyter Labのインストール方法についてです。PipでもAnacondaでもインストール可能なので、どちらかが使える環境でしたら、どちらかを使ってインストールするのが簡単です。

# Anacondaのcondaコマンドを利用してインスートル
conda install -c conda-forge jupyterlab

# pip経由でJupyter Labのインストール
pip install jupyterlab

より詳細のインストール方法ですが、公式のドキュメント（英語）にまとまっています。私はすでに4台のマシンにインストールを行いましたが、特にエラーは出ませんでした。もしエラーが出てしまった方は、公式ドキュメントを参照してみてください。

Jupyter Labの起動

無事にインストールが済みましたら、早速Jupyter Labを起動してみましょう。Macの方であればターミナル、WindowsでAnacondaを使っている方はAnaconda上で下記のコマンドで起動します。

# Jupyter Labの起動
jupyter lab

Jupyter Labが起動すると、自動的にデフォルトのブラウザーに「http://localhost:8888/lab」のURLでJupyter Labのインターフェースが開くはずです。従来のJupyter Notebookを使っている方だと、このタイミングで新機能ににワクワクしてしまいますね（タブ！！！）。

Jupyter Labのメリット/デメリット

Jupyter Labを実際にいくつかのプロジェクトで使ったので、私個人が思うメリットとデメリットについて簡単にまとめたいと思います。（あくまで、私個人の感想です）

メリット

• ノートブックと似た感覚で触れるがより洗練されたインターフェース
• タブ！（一押し）
• ノートブック、テキスト、CSV、コンソールなど複数のウィンドウ表示が可能
• Google Driveとの統合
• ドラッグ＆ドロップが可能なセル
• ファイルエクスプローラー（一押し）

デメリット

• R Studio IDEのような変数を編集する機能があればより◎
• 重い処理を行うとフリーズしてしまう

デメリットは基本的にほとんどありませんので、Jupyter Notebookを親しんで使っている方なら、Jupyter Labへ移管した方が良いかと思います！ただ、まだ動作（？）が不安定に感じる部分もあり、膨大なデータの訓練などをする場合は、JupyterLabが止まってしまうケースが何度かありました。（全く同等のコードでNotebookは問題なく処理完了しました）。

Jupyter Labの新機能

さて、ここからはJupyter Labに追加された便利な新機能についてご紹介します。

刷新された新しいインターフェース

すでに上記のメリットでも軽く触れましたが、NotebookからJupyter Labへ移管して、一番最初に気づくのがインターフェースの刷新かと思います。従来のNotebookのインターフェースですが、とてもシンプルなので大好きでしたが、Jupyter Labはシンプルに加えて、実用性の高い新機能が多数追加されました。

インターフェースに加えられた新機能の一つとして、ファイルビューアーが搭載されました（遂に！）。サイドバーから、現在実行しているカーネルの確認を行えるのも便利な機能です。このサイドバーと新しく追加された「タブ」機能により、Jupyter Noteobokでは複数のカーネル間での移動が非常にスムーズになりました。

下のキャプチャーを見て分かる通り、ほぼ全てのインターフェースが改善されていますが、ノートブックに関しては今までの使い勝手で使えるのも嬉しいポイントです！欲しいと思っていた機能がついて、さらに、変えて欲しくない機能はそのままという印象です。

旧 jupyter notebookのインターフェース。これはこれで、シンプルで使いやすくて大好きでした。

こちらが新しくベータ公開されたJupyter Labのインターフェース。デフォルトのスキンです。ご覧の通りランチャーやタブ、サイドメニューのファイルビューアーなどインターフェースが一新されています。

データファイルをテーブル形式で表示

Jupyter Labに新規追加された機能ですが、CSVファイルなどのデータをテーブル形式で表示してくれる新機能です。正直・・これは本当に便利。R Studio（R言語のIDE）では付いていた機能ですが、Jupyterでも使えるようになって助かります。

機械学習ではデータの確認はかなり頻繁に行う作業ですので、このように、気軽にJupyter上でファイルが確認できるのは作業時間の短縮に直結します。

マルチプルウィンドウ（複数のウィンドウ表示）

これも・・便利な新機能の一つです。Jupyter Notebookから移管してきた最初の時期は、いまいち使い方がぎこちなかったのですが、慣れると手放せない機能。

従来のNotebookでは、使いたいファイルが複数ある場合、複数のウィンドウを開いておく必要がありました。この新機能で複数のウィンドウをドラッグ＆ドロップすることで、好きな場所へ配置することが可能です。特にデータセットを確認しながらコーディングを行う作業が劇的に楽になりました。

下のキャプチャのように、メイン画面のNotebookでコーディングしながら、隣の補助ウィンドウでデータセットを確認して、さらに下部にコンソールを出して作業が可能です。

Googleドライブと連携が可能

オフィスやチーム内でGoogleドライブを活用しているケースも増えているかと思いますが、まさにこの新機能はそんな方々にぴったりです。

こちらの新機能ですが、拡張機能をインストールして、Jupyter LabのサイドメニューからGoogleのアカウントにログインすることで利用することが可能になります。何ができるかというと、Jupyter Lab内で作ったノートブックを直接Googleドライブに保存が可能で、さらにはチーム内で共有をすることもできます。

いちいち、ノートブックを保存してE-mailで送りつける作業が無くなります。Googleドライブを既に活用しているチームでしたら、是非設定してみましょう！

セルのドラッグ＆ドロップ

さて、今回のJupyter Labへの移管において、新機能の便利さランキングをつけるとしたら・・個人的にはこの機能が堂々の1位となります・・・それがセルのドラッグ＆ドロップです！

Jupyter Notebookを既に使っている人であれば、おそらく最低でも一度は感じたことがありませんか？セルの上下移動や場所移動が非常に面倒なことに。最初にコードを適当に書いて、後付けで足していくときなど・・コードの順番を編集したりするのがとても面倒でした。

この新機能は・・そんな無駄な作業を解決してくれます！少し下のキャプチャでは解りにくいですが、指定のセルを掴んで好きな場所へ落とせます。

まとめ

如何でしたでしょうか？今回は新しくベータ版として正式に公開されたJupyter Labの便利な新機能のご紹介、またメリット/デメリットについてまとめました。

Jupyter Labですが、熟練の機械学習エンジニアから初学者まで非常に幅広い層によって利用されているツールだと思います。まだベータ版として開発中のフェーズです。これからどのように変化していくのか・・非常に楽しみですね！個人的な要望としては・・R Studio IDEのように、変数ビューアーが追加されたら嬉しいなと思っています！

これから機械学習を始める初学者の方も、既にゴリゴリにデータを掻き回している機械学習エンジニアの方も、是非Jupyter Labを使ってみましょう！機械学習の環境（IDE）として、おそらくこれ以上のオプションは探しても見つからないと思います。

2016年の全世界のチャットボット市場規模は約795億円と試算されており、さらに2021年までには6倍の約3500億円まで急成長すると言われています。（ReportsnReports社調べ）

とは言え、今の所、実際にチャットボットを使ってみると・・「人工知能」とは到底言えない、会話どころか単純な質問すら汲み取ってくれないチャットボットが多数あるのも事実です。

そもそも人工知能チャットボットとは？日本ではどの様なプレイヤーがいるのか？世界で一番「人間」に近いチャットボットって？など、人工知能チャットボット界隈にまつわる素朴な疑問をまとめました。

そもそもAIチャットボットとは？

まず、チャットボットとは「チャット」と「ボット」に二つの単語で作られた言葉です。Botとは、英語でロボットの略称であり、チャットを行うロボット＝チャットボットです。実はチャットボットの歴史は長く、世界で初めて開発されたチャットボット「イライザ」は1966年に生まれています。

従来のチャットボットは人間がプログラミングを行い、それに従ってコンピュターが会話を行うものでした。チャットボットを動かすアルゴリズム（人間でいう脳みたいなもの）にもいくつかのパターンがあり、「事前に決められたシナリオを人間が選択して機械が話を進める方法」や、「人間の発言した単語と事前に登録された単語を見つけて応答をする」ものなどが主流でした。

技術・ハードウェアの爆発的な進歩により登場したのが、「人工知能チャットボット」です。機械学習やディープラーニングの発達により、膨大なデータを機械が「学習」して応答が可能になりました。従来のチャットボットと異なり、人間が決めたルール（アルゴリズム）ではなく、機械が「学習」する部分が、「人工知能」と言われている所以です。

日本でも急性中のAIチャットボット業界

冒頭でも触れましたが、人工知能チャットボットですが、日本でも急激に成長をしています。主にオンライン通販を中心として、カスタマーサポートやさらにはチャットによるユーザーへの提案を行うなど、ビジネスソリューションとして活用されています。

無料枠があるサービスもあり、気軽に導入が可能なサービスも続々と登場しています。またウェブサイトでのチャットのみならず、LineやFacebookなどの他プラットフォームとの連携も簡単に行えるサービスもあります。

【AIチャットボットのパッケージ販売】

• User Local
• KDDI Evolva
• hitto
• Repl-AI
• NTT COTOHA Chat
• AI-Messenger

また、自分でチャットボットを開発してみたい！自社のデータをもっと活用した、頭の良いチャットボットを開発したい！という方には、クラウドで使えるAIチャットボットの開発リソースもあります。ただし・・非常に残念なことに現段階ではほぼ全てのサービスにおいて「英語のみ」の対応となり、日本語は未対応となります。ですが、近い将来、日本語対応になると思われますので、今から触ってみても良いかと思います！

【クラウドでAIチャットボットの開発環境を提供】

• IBM Watson Conversation
• AWS Amazon Lex
• Azure Bot Service

人間と区別のつかないAIチャットボット？

AIチャットボットが何かわかったところで、やはり次に気になるのは、「本当に人間が対応しているみたいな返答ができるの？」ですよね。それを評価する方法として、チューリング・テスト（Turing Test）があります。

チューリングテストとは、イギリスの著名な数学者「アラン・チューリング」が1950年の論文の中で書いたテストで、機械と人間に対して質問を行い、それを別の人間が確実な区別ができなかった場合、合格をとする方法です。つまり、チューリングテストで合格をしたAIチャットボットは、他の人間が機械と区別できないくらい頭の良い人工知能と言えることができます。

さて、このチューリングテストですが、1950年から長い間、合格者（合格機械？）は出ていませんでしたが、2014年にイギリスのレディング大学が開催したTuring Test 2014にて、なんと合格者が出たと発表されました。

史上初の人間認定（？)を得れたAIチャットボットこそ、Eugene（Wiki 英語）です。Eugineですが、ロシア人とウクライナ人が開発したスーパーコンピューターで、設定はウクライナ在住の13歳と言う設定だったらしいです。

当時のEugeneのインターフェース

非常に残念なんことに、現時点ではEugeneは使えないようです。当時Eugeneがアップされていたウェブサイトですが、現在はサンフランシスコにあるAI関連の企業のホームページとなっています。残念ですね・・。（当時開発者が設立した会社かどうか不明です）。また、このEugeneですが、チューリングテストに合格したと発表したのちに、著名な複数の専門家が異論を唱えた経緯もあります。

その後に、チューリングテストを公の場で合格したAIチャットボットはいませんが、冒頭でも触れた通り、市場規模は爆発的な勢いで伸びている業界ですので、合格となる機械もそんな遠くない未来に出てくるのではないでしょうか？

目次
・スマートスピーカーとは？
・スマートスピーカーは何が便利なの？
・日本国内で発売予定・発売済みのスマートスピーカー比較
・まとめ

そもそもスマートスピーカーとは？

名前にもついている通り、基本的にはスピーカーとなりますが、従来のスピーカーと異なる点として、新しい時代のインターフェース「Voice User Interface」を備えているところです。私たちが普段、頻繁に使うスマホやパソコンはGUI（Graphial User Interface）と呼ばれており、コンピューターグラフィックスとマウス（またはタップ）などのデバイスを使い操作をする方法でした。

すでにApple SiriやGoogle Assistantなどで「声を使って操作をする」ことも多くなってきていますが、スマートスピーカーはまさにこの声を使って操作をする為に作られたデバイスなのです。Siriのような人工知能がスピーカーに搭載されて、声で操作そして欲しい情報ややって欲しいことが支持できるスピーカーが、スマートスピーカーです。

一般的な仕事などはまだまだパソコンで操作した方が効率的かつ便利ですが、特定の状況下においては、「声で操作」する方が便利な状況も多々あります。例えば、キッチンでご飯を作っているときに、レシピサイトをスマホで確認するのは面倒ではりませんか？手が塞がっていたり、汚れていたりなど、すぐにスマホを確認するのが面倒くさい時に、声で操作をして欲しい情報を得る、という使い方などがあります。

スマートスピーカーは何が便利なの？

よくスマートスピーカーと聞くと、音楽を声で選択できるだけというイメージをお持ちの方も多いですが、それ以上に便利な機能があるからこそ、アメリカで大流行しています。各機種、また使う地域により使える機能が異なりますが、ここではスマートスピーカーの便利な機能事例として、いくつか紹介させていただきます。

基本的な機能

• あなたに合った音楽をオススメしてくれる
  • 例：リラックスした曲を再生して
• 音声リモコンで家電を操作できる
  • 例：テレビをつけて
  • 例：照明少し暗くして
• 天気・ニュースなどの情報を教えてくれる
  • 例：今日は雨は降る？
  • 例：今朝の主なニュースを教えて
• 電話をかける/受ける

特殊な機能

• Lineの簡単な返信ができる（Line Clova Wave)
  • 例：お母さんにLine送って
  • 例：新しいLineを読んで
• Amazonへ注文ができる
  • 例：トイレットペーパーをまた注文して

上記は、あくまで機能の一例ですが、スマートスピーカーのすごいところとして、アプリのような機能も搭載されています。今までのスピーカーは一度購入したら、使えるきのは一緒でしたが、スマートスピーカーは使える機能が、スマホのアプリを落とすような感覚で増やすことが可能です。

日本では、各社スマートスピーカーの発売が開始されたばかりなので、多くの機能はありませんが、日々、色々なサービス・会社が自社のサービスをスマートスピーカーに組み込むため、開発を進めています！

下記は、Amazon Echoで人気のスキル（スマホのアプリのようなもの）の一例となります！日本で使えるかどうか、まだ発売前ですので不明ですが、似たようなサービスは出てくるのも時間の問題かと思います。

1. 旅行を計画する
   アメリカ旅行検索サービスの大手「Kayak」が提供するスキルで、航空チケットの価格を比較できたり、予算を伝えると、その予算内でいける旅行を提案してくるなどの機能があります。
2. 配車サービス
   日本ではUberやLyftの利便性はまだまだ低いですが、配車を簡単に手配してくるスキルもあります。日本のタクシー会社がこのようなスキルを出せば、家からわざわざタクシー会社へ電話をしなくても、簡単に配車ができるのは魅力的ですね！
3. 出前を取る
   Domino Pizzaなどが出しているスキルで、スマートスピーカーに話しかけることで、簡単に出前を取ることが可能です。

色々な会社がスキルを提供することにより、より便利に進化していくスピーカーがスマートスピーカーです。2017年7月のデータですが、Amazon Echodeはすでに15000以上のスキルが提供されていて、なおかつ、爆発的に成長をしているそうです。

日本国内で発売予定・発売済みのスマートスピーカー比較

スマートスピーカーですが、操作が言語のため、日本語を理解するAI（人工知能）が必要なため、日本での発売は遅れがちでしたが、2017年10月にGoogle Homeをはじめとして、Line Clova Wave（2017年10月より発売中）の登場により、使えるスマートスピーカーのオプションが増えました。

さらに、スマートスピーカーの火付け役でもある、Amazon Echoも2017年内に日本国内で発売開始となります！（現時点で発売予定のモデルおよび価格の詳細は不明です）

簡単ではありますが、主要各社のスマートスピーカーを比較してみました。

価格で比較

すでに発売されているGoogle Home、Line Clova Wave、Sony スマートスピーカーの価格と、来週2017年11月8日に発馬されるAmazon Echoの価格となります。Amazon Echoですが、発売は決定していますが、発売される機種と日本円での価格は現時点での公表はありませんので、米ドル奇祭としています。これは個人的な予測ですが、おそらく初期時点ではAmazon Echoと安価モデルのDotのみの発売になるのではと予想しています。

Line Clova Waveはモデルが一つのみとなりますが、Google Home、Amazon Echo共に安価モデルが用意されているのは嬉しいですね。

また、Appleもすでにスマートスピーカーの発売を2017年12月に予定していますが、現時点では日本での発売は未定となっています。先行発売として、最初はアメリカやオーストラリアで販売開始となるようです。

*Amazon Echoの日本国内の販売詳細が発表されましたので、価格を更新しました（11月9日）

音で比較

まだ日本未発売のものもありますので、一概に音を比較するのが難しいですが、アメリカのオンラインレビューや機種スペックなどと比較すると、やはり安価モデルとなる「Amazon Echo Dot」と「Google Home Mini」は、ウーファーが搭載れていない＆搭載スピーカー数も最低限であることから、音質は劣るかと思います。

音にこだわりのある方は、35mmオーディオ出力のあるモデルの購入を検討するのも良いかと思います。アメリカで発売されているスマートスピーカーで35mmオーディオ出力が付いているモデルは下記となります。

• Amazon Echon （第二世代）
• Amazon Echo Plus
• Amazon Echo Dot
• Google Home Max

アプリの数で比較

スマートスピーカーでもっとも重要な機能（？）となるアプリの数ですが、各社ともに日本での発売がまだ間もないことからデータがありませんので、アメリカの比較をしてみましょう。

2017年7月時点での比較となりますが、下記が各社のスマートスピーカー上で動くアプリの数となります。

1. 15,069 (Amazon Alexa Skills )
2. 378 (Google Assistant Voice Apps)
3. 65 (Microsoft Cortana Skills)

現時点では、Amazon Alexaが圧倒的に一位となっており、おそらく日本でもAmazon Echo向けのスキル（アプリ）を優先的に開発される会社・サービスも多くなることが予測できます。また、特筆すべき事項として、Line Clova Waveに関しては、現時点では他社のようなサーとパーティーが開発できる環境が無いようです。アプリでより便利になるスマートスピーカーですが、自社のみのアプリケーションに絞ってしまうのは、少しユーザー的にはマイナス面かと思います。（今後の発表される可能性もありますので、あくまで現時点でのお話です）

まとめ

筆者、個人的な意見ではありますが、使えるアプリ数（スキル数）やAmazon Shoppingとの連携という面を考えても、Amazon Echoが個人的には一番魅力的に感じます。間も無く日本でも発売開始となりますので、早く実際に使ってみるのが待ち遠いでしいです！

以上、スマートスピーカーの比較まとめでした。