HealthTechとダイエット

今回はFinTechではなく、xTechのなかとしてのHealthTech。といっても医療、バイオではなく、広義のHealthTechということで、各種、食事（カロリー）記録、フィットネス記録のappについて紹介いたします。

最近、体を絞ろうと思い、まずは食事記録、フィットネス記録から始めたのですが、下記のappを活用しています。

あすけんは、食事を記録するアプリで、カロリー計算を行ってくれます。また記録した食事から栄養素を計算し、基準値に対して何が足りて何が足りていないかも表示してくれます。有料版にすると、食事の写真をもとに分析し記録すべきたべものの候補を表示してくれるので便利です。食事はデータにあるものは自動でカロリーがでるのですが、ないものは手入力です。クックパッドとかと業務提携とかしたりすると面白いかもですね。iPhoneで記録している歩数計機能から自動で歩数と消費カロリーを取り込んでくれているのも便利。あと運動も記録できるので、このアプリ一つで総合的にカロリー摂取/消費記録が行えますね。

すごくシンプルな万歩計です。ランニングしたとしても、万歩計としてしかカロリーをカウントしないのが残念です。下記で使用しているNike + Run Clubとうまく連動できたりすると便利なのですが。

ランニングの際に使用しています。上記の万歩計アプリでも記載したように、うまくiPhoneの万歩計機能と同期（ランニング分は万歩計でカウントしない）等の制御を行ってくれればいんですけどね。
なお、あすけんとNike + Run ClubはiPhoneのデフォルトアプリ、ヘルスケアへデータソースとして接続設定可能ですので、設定後はヘルスケア上で二つのデータ両方をみることができます。

上記のappで記録をしつつ、絞りの内容としては、食事制限、ランニング、HIITしてます。絞り方を考えるにあたって、下記の記事が非常に参考になりました。

本気で痩せたい！1ヶ月で10キロ痩せる方法。高校生の私が成功させた運動＆食事のダイエットやり方【改】
https://diet-house.net/tankikandiet/1month-10kg-yaseru

HIITなら筋トレしながらダイエット！自宅で有酸素運動の10倍効果的に脂肪を落とすトレーニングメニュー7つ【やり方・解説】
https://diet-house.net/kintore/hiit-training-menu

ライザップの食事制限はクックパッドで学べ!糖質制限で食べられるメニュー&レシピ105連発
https://diet-house.net/shokuji/rizap-shokuji-menyu-toshituseigen

ダイエット中なのに筋トレしてないの？女性も必見の「痩せるため」の最強マニュアル https://kintore-fitness-diet.com/3825/

上級者向けのHIITはかなりキツそう。。。



いわゆるHealthTechについての記事がこちらなど。

ヘルステック市場は何故成長を続けるのか？
http://weekly.ascii.jp/elem/000/000/409/409196/

HealthTech +
https://healthtechplus.medpeer.co.jp/

人口知能によるフェイクニュース

人口知能のためのフェイクデータに続いて、Wiredの記事から。

「創造性豊かなAI」が、次のフェイクニュース戦争の主役になる
https://wired.jp/2018/04/30/artificial-intelligence-fake-news/



画質もあらいこともあって、まったく違和感がないですね。

記事内で紹介されているNatureの論文。読み応えがあります。
Four ethical priorities for neurotechnologies and AI
https://www.nature.com/news/four-ethical-priorities-for-neurotechnologies-and-ai-1.22960

人口知能のためのフェイクデータ

なるほど。

「フェイクデータ」が、人工知能をもっと賢くする
https://wired.jp/2018/04/29/use-fakedata-to-train-ai/

ディープラーニングによってある画像がなんなのか特定できるようになれば、そこからその画像を作り出すことも確かにできると考えるのは自然かなと。GAN: Generative Adversarial Network（敵対的生成ネットワーク）という技術を使用するとのこと。

人工知能の注目トレンド「GAN：敵対的生成ネットワーク」とは
https://roboteer-tokyo.com/archives/8066

Wiredの記事でもとりあげられているフェイクデータ作成会社neuromationのウェブサイトはこちらです。
https://neuromation.io/ja/

紹介されているDensePoseというソフトウェアの動画がこちら。

作成するデータが静的な"オブジェクト"だけであればいいのですが、記事内で紹介されているにように、下記のような環境（仮想道路）までもフェイクデータで作成するのは、どうなんでしょうか。

アルファベット傘下のウェイモ（Waymo）は、自律走行車で何百万マイルにもおよぶ公道実験を行ったとしている。しかし、その制御ソフトウェアは、シミュレーションされた仮想道路を何十億マイルも走行しているのだ。機械のデジタルダブル［編註：デジタル上の代役］をつくることで、ロボットは工場や家で物をより上手に扱えるようになるだろう。

仮想道路と現実世界のギャップはあるでしょうし、そのギャップから生まれる問題に対しては、誰がどのように責任を負っていくんでしょうかね。

ですが、フェイクデータ、generative data生成データとでも名付けられていくんでしょうが、ますます利用されていくんでしょうね、いきつく先は鈴木光司の『ループ』のような世界でしょうか。

iPhoneの読み上げ機能

重めの書籍を本で買うかKindleで買うか迷っていたら、下記の記事を発見。
iOSの標準機能なんですね、、、すごく便利です。

Kindle（キンドル）の音声読み上げ機能は読書の革命である。
https://soi24.net/2016/01/21/354

デジタルフォレンジック

FinTechというよりはRegTechに位置付けられるかもしれませんが、デジタルフォレンジックに関する記事です。

ＤＦ（デジタルフォレンジック）業者が足りない！－調査委員会激増の中で
http://yamaguchi-law-office.way-nifty.com/weblog/2018/04/post-f6bd.html

といいつつも、規制業種である金融業ではRegは切っても切り離せないでしょうし、広義のFinTechのなかで語るべきなんでしょうね。

20180504 weekly review

■FinTechにおけるシステム開発手法、アジャイルかウォーターフォールか

https://fintechstrikesback.blogspot.jp/2018/04/fintech_24.html

あらためてエンタープライズアジャイルについて。といっても上記でもとりあげた鈴木氏の引用ですが。

エンタープライズアジャイルとは「エンタープライズという持続的で複雑な変化を嫌う環境において、アジャイルという変化と適応を実現する挑戦」のこと

FinTechでは、金融業の規制と関わるざるをえないですし、そもそも純アジャイルじゃなくてエンテープライズアジャイルになるのかと。現場としては、ウォーターフォール対非ウォーターフォール（スパイラル、アジャイルなど）の間のいいとこどりを目指しながら開発をし、時にバグの多さや後から出てくる要件によっての設計変更等辛い目にあったりするわけですが、今後はエンタープライズアジャイルという概念で捉え直していくのがいいんでしょうね。

他にも↓なのを参考にしたい。

非ウォーターフォール型開発（プロトタイプ型、スパイラル型、アジャイル型）をざっくり理解する

https://qiita.com/bremen/items/32a4cb2b74662e03db65

スパイラルモデルとウォーターフォールモデル、そしてアジャイルモデル

http://hnishim.hatenablog.com/entry/2014/08/24/013803

■デジタル資本主義

https://fintechstrikesback.blogspot.jp/2018/04/blog-post_30.html

友人にデジタル資本主義を説明するにあたり、消費者余剰と生産者余剰についてうまく説明できなかったため。改めてとりまとめると、価格-コスト=生産者余剰でGDPにカウントされ、支払意思額-価格=消費者余剰で、GDPにカウントされない、ということですね。でもっても支払意思額は人（または、同じ人でも”場合"=時と場所）によって金額がかわる主観的な数字なので、計測がしにくい。

その他、覚えておきたいことをメモ。

交換様式と社会構成体

	不平等	平等
拘束	B 国家 （略奪と再分配：支配と保護）	A 共同体 (互酬：贈与と返礼）
自由	C 資本 （商品交換：貨幣と商品）	D X -> デジタルコモンズ （シェアリング）

柄谷行人のモデルをもとに、上記のように交換様式と社会構成体をマップした後、デジタル資本主義で生まれるデジタル ・コモンズはC寄りであるものの、CとDの両方に位置付けられるものがある。例えばシェアリングエコノミーのビジネスモデルはC要素が強いもの、D要素が強いものに分けられる。ウーバーはCがつよく、ラズーズはDが強い。
Dに該当する純粋なシェアリングとは、貨幣による対価をもとめない、多対多で起こる「シェアリング」である。（例：wikipedia、シンギバーズ、あと私が思うにエンジニアのコミュニティであるStack overflowも）
・シンギバーズのようにdonationが設定されていると支払意思額が顕在化する
・GDPのピンボケ現象はDの領域の存在感が増していることにより起きている

つぎに川田順造の技術文化モデル。下記のようにA,B,Cと表現されていますが、柄谷行人のモデルとの掛け合わせを行うので、私はそれぞれ順に、モデル1,2,3としたいと思います。

1. モデルA：人間代替型：デジタルによる脱人間化（アマゾン自動倉庫）
2. モデルB：人間補完型：デジタル技術の人間化（ロボットスーツHAL)
3. モデルC：人間強化型：人間のデジタル化（サイボーグ）

上記の交換様式（柄谷モデル）と技術文化モデル（）をかけあわせたシナリオが下記のように説明されます。

1. シナリオ1（リアリズム）: デジタルがCを強化する「純粋デジタル資本主義」C領域における人間代替型デジタルの活用。民主主義の抑圧と大量失業が生み出される
2. シナリオ2（リアリズム＋ユートピアニズム）: デジタルがCとDの両方を強化する「市民資本主義」。人間補完型のデジタル技術。シェアリング・エコノミー専門家のスンドララジャンの「21世紀の経済は「クラウド（民衆）ベース資本主義」にあたるもの。ここでは、お金だけでなく、各人が持つスキル、未稼働資産（自家用車など）も価値を生み出す資本になる。このシナリオでも理論的には、交換によって格差是正に寄与できるとのこと（詳細な説明はありませんでした）
3. シナリオ3（ユートピアニズム）: デジタルがDを強化する「ポスト資本主義」

ハンナ・アレント『人間の条件』で論じた「労働」「仕事」「活動」についても言及されます。人間の条件読みたくなりました。

自分が何者かをさらす「活動」

人間の想像力をベースに世界を作り出す「仕事」

「労働」はロボットやAIに代替される。