速読にはコツがある！今日から実践できるトレーニング方法を解説

仕事で大量の書籍を読まなくてはならないとき、速読術を身に付けていれば、時間を短縮することができます。そこで今回は、速読術について、練習方法を含めて徹底解説。おすすめの本やアプリも紹介します。

テックアカデミーマガジンは受講者数No.1のプログラミングスクール「テックアカデミー」が運営。初心者向けにプロが解説した記事を公開中。現役エンジニアの方はこちらをご覧ください。 ※ アンケートモニター提供元：GMOリサーチ株式会社　調査期間：2021年8月12日～8月16日　調査対象：2020年8月以降にプログラミングスクールを受講した18～80歳の男女1,000名　調査手法：インターネット調査

仕事をしていると様々なものを読むようになります。企画書や参考書など、その種類は多種多様です。しかし1つ1つにじっくり時間をかけることもできません。そこで役立つのが速読です。

速読を身につければ、短い時間で理解ができ今まで以上に他のことに時間を使うことができます。

今回はトレーニング方法も併せ、詳しく解説していきます。

速読術とは

速読術とは、文章をできるだけ速く読むための技術のこと。文章を読む速度を上げ、効率的に大量の本を読破する技術です。

速読ができることのメリット

速読ができれば、短い時間で大量の情報を頭にインプットすることができるのが最大のメリット。
その情報を、ビジネスや生活に活用できるので、忙しい社会人におすすめの技術です。

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速読を練習する方法

速読にはトレーニングが必要です。正しく練習して速読術をマスターしましょう。

視点トレーニング

視点トレーニングとは、目を鍛えて速読に繋げる練習のこと。本の、できるだけ広い範囲を見る練習をしましょう。また、視点を素早く上下に動かすトレーニングも必要です。

文字をじっくり読まない

本に感情移入をして読むと時間がかかります。どんな書籍にしろ、要点だけを拾う練習をしましょう。文章の漢字だけを追うのもテクニックです。

速読の練習ができる本

詳しく速読術を知りたい人は、本やドリルで勉強するのも有効です。

速読の練習ができるアプリ

ちょっとした合間でもできるのが、アプリを使った練習です。スキマ時間で速読トレーニングをしましょう。

速読術ーsokudoku

リーディング速度や記憶力の向上が見込めるアプリ。20個以上のエクササイズがあります。

Sokudoku

瞬間速読

名作小説で速読を実践したいならこのアプリ。重要語句が次々と画面に表示されるので、速読の練習になります。

瞬間速読

まとめ

大量の書籍をインプットするには、膨大な時間が必要です。しかし、速読術を身に付ければ、短時間で読破できるので、仕事や作業の効率がアップします。

速読のトレーニングには、目の動きを練習する「視点トレーニング」や、文字を読まずに漢字だけ追っていく方法が有効です。

しっかり練習したい人は、本やドリルを使ってトレーニングするのがおすすめ。スキマ時間を利用したいなら、速読トレーニングのアプリをインストールするのも良いでしょう。

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2024年にスコットランドで開催された学会では、Immersion（没入）感が生まれる特徴として、以下の3つが挙げられました。包囲されているという主観的な感覚周囲の環境や状況に完全に取り囲まれているという感覚です。まるでその場にいるかのように、すべての方向から情報や環境が迫ってくるイメージです。例えば、VR（バーチャルリアリティ）を使用した教室で、全方位から視覚や音声で情報が提供されることです。生徒は仮想環境の中で古代ローマを歩くかのように感じ、歴史の授業がリアルで生き生きとした経験に変わります。物語への没入物語やストーリーに引き込まれることを指します。教材が物語形式で提供され、生徒がその物語の登場人物になるような教育が例に挙げられます。経済学の原則を学ぶために、生徒が小さな島の経済を立て直すストーリーに参加し、その過程で学びを深めるようなケースがあります。エージェンシー（主体的な関与）を伴った没入自分が主体的に行動し、影響を与える感覚を伴う没入のことです。生徒が自らの選択で学習の方向やペースを決めるオンラインコースやプロジェクトベースの学習がこれにあたります。例えば、生物学の授業で、生徒が実際に環境プロジェクトを計画し、その実行と結果に基づいて学びを深めることができます。画像引用元：https://www.slideshare.net/slideshow/immersive-learning-that-works-research-grounding-and-paths-forward/269645054 この学習方法の特徴は、五感を刺激し、実際の場面に近い状況で学べる点にあります。例えば、実験室での科学実験や、歴史的な出来事をその場で体験するような学びが提供されることで、単なる暗記ではなく、体感を伴う学習が実現します。 [PR] 生成AIを実務で使うコミュニティがなんと0円！イマーシブラーニングが注目される理由では、イマーシブラーニングが注目される理由は何でしょうか？本記事では2つご紹介します。学習効果の高さ本メディアを運営するテックアカデミーではイマーシブラーニングをいち早く取り入れています。結果も現れており、課題の合格率が150%に向上し、副業に至った受講生の数が300%になるといった成果が表れています。「仲間がいることを感じられて良かった」「仲間がいるという安心感は本物の教室のようだ」といった声が多く聞かれ、同じ目標に向かう仲間の存在を”まるでその場にいるかのように”感じられたことが本事例の鍵になっていると言えます。伝統的な学習方法との違い従来の学習方法では、教科書や講義を通じて情報を得ることが主でしたが、イマーシブラーニングでは学習者が能動的にその世界に入り込み、経験を通じて理解を深めます。これにより、実生活での応用力や問題解決能力が高まるとされています。イマーシブラーニングを研究する組織イマーシブラーニングを研究する組織としてイマーシブラーニング学会があります。学術的背景を詳しく知りたい方向けにご説明します。イマーシブラーニング学会とはイマーシブラーニング（没入型学習）は、新たな学問分野として注目を集めています。2014年に北米と欧州でImmersive Learning Research Networkが発足され、今年で10周年を迎えます。この学会は、最新の学術研究や技術開発を共有し、分野の発展を目的として設立されました。世界各国の研究者たちは昨年度から、Knowledge tree（ナレッジツリー）を中心とした研究のとりまとめを開始しました。分科会では、イマーシブラーニングの本質的な定義や学習効果の評価方法について活発な議論が展開されており、学者や教育者が実践的な知識を交換する場となっています。学会が提供する最新の研究やリソース学会では定期的な研究会に加え、欧米を交互に巡回する年次総会が開催されています。昨年度はアメリカのカリフォルニア、今年度はイギリスのグラスゴーで実施され、来年度はアメリカのシカゴでの開催が予定されています。参加者は現場での課題に対する解決策や新たな教育手法の導入に関する知見を得ることができ、イマーシブラーニングの導入を支援するリソースも提供されています。参考：https://www.immersivelrn.org/ 国内のイマーシブラーニング事例３選世界中の教育機関がイマーシブラーニングを導入し、学習の成果を上げています。例えば、ある大学では、VRを使用した歴史教育プログラムを通じて、学生が実際に古代文明の遺跡を「訪れる」体験をし、歴史に対する理解を深めました。イマーシブラーニングを積極的に導入している国内の企業や団体の事例をご紹介します。国内のイマーシブラーニングの事例はまだ非常に少ないですが、3つピックアップします。テックアカデミー「副業人数300%UPのプログラミング学習コース」テックアカデミーを運営するキラメックス株式会社は、学習者が学びに没入できる「イマーシブラーニング」を取り入れたコースの提供を2024年9月より開始しました。第一弾として展開される「はじめての副業コース」では、ナビゲーターによる学習支援やバーチャルキャンパスでのメンター相談、双方向型コンテンツなどを導入。実証実験では、副業を開始した受講者が3倍に増加するなど、高い成果を上げています。オンラインで提供されるこの新しい学習体験が、スキル習得の新たな可能性を広げます。報道関係者様の取材はこちらからお問い合わせください：https://www.kiramex.com/contact/ 出典：https://www.value-press.com/pressrelease/343043 株式会社GEKI「劇場型研修イマーシブラーニング」株式会社GEKIでは、エンターテイメントを活用した劇場型研修という形で「イマーシブラーニング」を実現しています。この研修は、脚本や演出、俳優陣を自社で手がけることで、従来の座学型研修にはない没入感のある学びを提供します。参加者が物語の中で主体的に行動しながらスキルを身につけることが特徴で、IT企業や食品メーカーなどの事例では、ロジカルシンキングやリーダーシップが楽しみながら学べると高く評価されています。エンターテイメントの力で人材育成に新しい価値をもたらすGEKIの取り組みは、多くの企業から注目を集めています。出典：https://prtimes.jp/main/html/rd/p/000000008.000102792.html フォレストデジタル株式会社「ECC共催のVR英会話イベント」フォレストデジタル株式会社と株式会社ECCが共同で、保育園児向けのイマーシブ英会話イベントを東京都内で開催しました。このイベントでは、空間VR「uralaa」を活用し、ECCのネイティブ講師が園児たちに没入型の英語学習体験を提供。仮想空間のリアルな景色を使い、楽しさと学びを融合させた新しいアプローチです。対象は2～5歳の園児で、英語学習の最適な時期に自然な形で言語習得をサポートします。保育園という安心できる環境で実施されるこのイベントは、教育とテクノロジーの可能性を広げる試みとして注目を集めています。出典：https://prtimes.jp/main/html/rd/p/000000047.000069887.html 海外/国外のイマーシブラーニング事例６選 Mondly VR（マンドリーブイアール） Mondlyは、VR技術を駆使して言語学習の新たな地平を切り開いた画期的なアプリケーションです。全世界で2000万以上のダウンロード数を誇るこの人気アプリは、その成功を基盤に、さらに没入感のあるVR版を展開しています。バーチャルキャラクターとの対話：VR空間内でAIキャラクターと直接会話することで、リアルな言語使用環境を再現しています。没入型学習体験：VR技術を活用し、ユーザーを言語が使用される実際の環境に没入させることで、効果的な学習を促進します。楽しく効率的な学習：ゲーム感覚で楽しみながら、効率的に言語スキルを向上させることができます。リアルな言語使用シナリオ：日常生活で遭遇する様々な状況を再現し、実践的な言語スキルの習得を支援します。 MondlyのVR版は言語学習に革新をもたらします。没入感のある環境でAIキャラクターと対話し、リアルなシナリオを体験することで、学習効果を最大化し、モチベーションを維持します。Mondlyは、VR技術を活用した言語学習の先駆的存在です。参考：https://ja.mondly.com/ 参考：Mondly VR – Learn languages in Virtual Reality MineCraft　（マインクラフト） Fintropolisは、マイクロソフトとATB Financialが共同開発した革新的な金融教育用VRゲームです。人気ゲーム「マインクラフト」を活用し、中学生が楽しく金融リテラシーを学べる環境を提供しています。フィントロポリスは、家庭で子どもたちに460万回以上ダウンロードされ、若者にお金の管理や投資の重要性を効果的に教育しています。没入型バーチャル都市：プレイヤーは仮想都市で生活しながら、実践的な金融スキルを学びます。ゲーミフィケーション：金融の学習を楽しいゲーム体験に変換し、若者の興味を引き付けます。実践的な学習：予算管理、投資、ローン、税金など、実生活で必要な金融スキルを体験的に学べます。アクセシビリティ：VRヘッドセットを使用せずに、PCでもプレイ可能です。 Fintropolisは、LabsterやNASAのVRトレーニングと同様に、最新技術を教育に活用した優れた例です。このゲームは、金融教育の新しい形を提示し、若者の金融リテラシー向上に貢献しています。参考：https://www.essencemediacom.com/case-studies/ally-fintropolis NASA（アメリカ航空宇宙局）宇宙飛行士の訓練にVRを活用し、宇宙空間での作業をシミュレートしています。 NASAは、宇宙飛行士の訓練にVRシミュレーションを積極的に導入し、宇宙空間での作業や機器操作の練習を効果的に行っています。この革新的なアプローチは、従来の訓練方法と比較して、以下のような顕著な利点をもたらしています高度な没入型体験：コンピューターで生成された精密な仮想環境により、宇宙飛行士は地上にいながら、無重力状態を含む宇宙空間の条件を安全に体験できます。視覚的・触覚的学習：VR技術を活用することで、宇宙飛行士は視覚と触覚を駆使した実践的な訓練を受けることができ、実際の宇宙ミッションに直結するスキルを効率的に習得できます。柔軟性と適応性：仮想環境は迅速に修正・更新が可能であり、様々な状況や緊急事態に対応する訓練シナリオを容易に構築できます。コスト効率と時間節約：従来の物理的な訓練設備と比較して、VRシミュレーションは大幅なコスト削減と時間短縮を実現しています。このようなVR技術の活用は、NASAの宇宙飛行士訓練プログラムに革命をもたらし、より効果的で効率的な準備を可能にしています。これは、Labsterやスタンフォード大学の「The Stanford Virtual Heart」と同様に、先端技術を教育や訓練に応用する優れた事例といえます。参考：https://www.nasa.gov/virtual-reality-lab-doug/ ウォルマート従業員のトレーニングにVRを導入し、顧客サービスや店舗管理のスキルを向上させています。アメリカの大手小売チェーン、ウォルマートでの導入事例は、VRトレーニングの有効性を明確に示しています。VRトレーニングは、実践的な学習体験を提供することで、高い教育効果を発揮します。この革新的な手法は、学習者の自信向上と記憶力強化に顕著な効果をもたらしています。テスト結果の向上：VRトレーニングを受けた従業員のテスト結果が10～15％改善しました。間接的な学習効果：VR体験を直接行わなかった従業員でも、記憶力の向上が確認されました。全国規模での導入：これらの成果を受けて、ウォルマートは全国の店舗にOculus GoというVRゴーグルを導入しました。均一な高品質トレーニング：VR技術の活用により、全店舗で一貫した質の高いトレーニングが可能になりました。このウォルマートの事例は、VRトレーニングが従業員教育に革命的な変化をもたらす可能性を示しています。Labsterのような教育プラットフォームと同様に、VRトレーニングは従来の教育方法を補完し、より効果的な学習体験を提供する強力なツールとなっています。参考：https://corporate.walmart.com/news/2018/09/20/how-vr-is-transforming-the-way-we-train-associates スタンフォード大学アメリカ・スタンフォード大学が開発したVRコンテンツ「The Stanford Virtual Heart」は、先天性心疾患のある心臓についてVRを使って学び、理解することができる革新的な教育ツールです。このシステムでは、VR空間上に描き出された心臓を、コントローラを使って回転させたり、心臓の内部を観察したりすることができます。この技術により、以下のような利点が得られます正確な解剖学的理解：心臓の構造や血流、異常部位を詳細かつ正確に確認することができます。インタラクティブな学習体験：学習者は能動的に心臓モデルを操作し、様々な角度から観察することができます。患者家族への説明ツール：家族が子供の心臓の状態を視覚的に理解するのに役立ちます。このようなVRを活用した医療教育は、Labsterのようなプラットフォームと同様に、従来の教育方法を補完し、より深い理解を促進する可能性を秘めています。参考：https://www.360immersive.com/vr-training-for-surgery/ Labster（ラブスター） Labsterは、デンマークの会社が作ったVR（バーチャルリアリティ）を使った科学教育ツールです。普通の教室では難しい、安全で高度な理科実験や最新機器の使い方を体験できます。「デジタルツイン」という新しい考え方を教育に取り入れ、科学や技術の学習を大きく変えています。難しい理論と実際の体験をつなげることで、今までの教え方では難しかった学習方法を実現しています。学生たちは、まるで本当の実験をしているような感覚で、さまざまな学習体験ができます。高度な没入型学習環境：コンピューターで生成された精密な仮想実験室により、学生は安全かつリアルな環境で複雑な実験を体験できます。理論と実践の融合：VR技術を活用することで、抽象的な科学概念を視覚化し、直感的な理解を促進します。柔軟性と適応性：仮想環境は迅速に更新可能であり、最新の科学的発見や技術革新を即座に教育内容に反映できます。コスト効率と時間節約：高価な実験器具や危険な化学物質を使用せずに、多様な実験を繰り返し行うことができます。このようなLabsterの革新的アプローチは、STEM教育に新たな地平を開き、次世代の科学者や技術者の育成に大きく貢献しています。従来の教育方法を補完し、拡張する強力なツールとして、Labsterは現代のSTEM教育に完全に適合したプラットフォームとなっています。参考：https://www.labster.com/ これらの事例は、イマーシブラーニングが教育機関だけでなく、様々な産業分野で活用され、効果を上げていることを示しています。田島メンター今日の記事で紹介した「イマーシブラーニング」、どうだった？大石ゆかりすごく興味が湧きました！でも理解のために改めて質問させてください、普通の学習とどう違うんですか？田島メンター一番の違いは、学習者が能動的にその学習に「参加する」こと。能動的に学ぶから、記憶にも残りやすいんだよ。大石ゆかりなるほど、自分がその世界に入る感じですね！試してみたくなりました。田島メンターいいね、その意欲が大事です。機会があったらぜひ体験してみてね！大石ゆかり今日はありがとうございました！友達にも教えます！テックアカデミーのイマーシブラーニングの取り組みテックアカデミーでは、最新の教育技術を取り入れた「はじめての副業コース」を皮切りに、イマーシブラーニングのサービス提供を開始します。このコースでは、受講者が仮想的な職場環境に没入し、実践的なスキルの習得を促進する臨場感あふれる学習体験を提供しています。その効果として、最終課題の合格率が1.5倍に向上し、副業に至った受講生の数が3倍になるなどの成果が表れています。また、「仲間がいることを感じられて良かった」「仲間がいるという安心感は本物の教室のようだ」といった声が多く聞かれ、同じ目標に向かう仲間の存在を肯定的に捉える受講生が多くいます。 VRヘッドセットなどが学習に不可欠となるにはもう少し時間がかかるかもしれませんが、バーチャル空間での学習はすでに確かな成果を上げています。この革新的な学習方法に興味のある方は、ぜひ詳細をご確認いただき、新しい学びの形をご体験ください。報道関係者様の取材はこちらからお問い合わせください：https://www.kiramex.com/contact/

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PoWとの違い！PoS（Proof of Stake）とは【仕組みや特徴を解説】

今回は、PoS（Proof of Stake）について解説します。 PoW（Proof of Work）を聞いたことはあっても、PoSは聞いたことがないという人も多いでしょう。一体どんな原理でマイニングが行われ報酬が決められているのか知っておきましょう。田島悠介今回は取引検証のひとつ、PoS(Proof of Stake)について解説するよ。大石ゆかり田島メンター！取引の検証というとPoWというのがありましたが、あれとはどう違うんですか〜？田島悠介 PoSでは通貨の保有量がブロック生成に関わってくるんだ。PoWと比較しながら見ていこう。大石ゆかりお願いします！ PoSとは PoSとは、PoW（Proof of Work）への代替案でProof of Stakeの略称です。 PoWとは、Proof-of-Workの略称で、日本語で言うと仕事により証明することを意味します。ビットコインでは、マイニングという作業を行う事で、正しいブロックであることを証明を行うという事になります。サイコロで考えるPoW PoWについて、サイコロを投げるゲームで説明してみます。複数人のプレイヤーが2つのサイコロを投げます。勝利条件は、サイコロの和が、特定数値以下であれば勝ちとします。ここでサイコロを投げることをビットコインで言うマイニングと考えます。サイコロの和をNonce（ノンス）と呼びます。この勝利条件である特定数値をDifficulty Target（閾値）と呼びます。参加者が1人の場合のDifficulty Targetは非常に高く、ある程度のNonceでも勝利できます。しかし、参加者が1,000万人のように増えていくと、Difficulty Targetの値は低い数値になり、サイコロでNonceを出すことが非常に難しくなります。マイニングとサイコロのPoW違いサイコロでDifficulty Target（閾値）が低い場合は、全員同じ確率でサイコロのNonceを出す必要があり、同じ条件下でPoWの難易度が高いという状況になります。マイニングでDifficulty Target（閾値）が低い際には、最新式のAsicマイニング機器を使用することで、PoWの難易度を自分だけ下げることが可能です。つまり、マイニングにおけるPoWは、Asicマイニングが優遇されるということを意味しています。 PoSとPoWの違い PoWは、Asicマイニングを行い、最初にブロックを生成する計算を完成させることができた人が報酬を受け取ります。 PoSは、コインの保有割合や、保有コイン数と保有年数による独自係数を元に、ブロック生成しやすくなります。つまり、PoSは先行者利益が非常に高いということです。 PoSの特徴先行者利益が高いコインの保有割合や、保有年数によってマイニングの難易度が変わるということは、先行者利益が非常に高いです。早く始めたほうが良いという意味にもなりますが、後から参入しづらいということも言えます。処理速度が早い PoWを採用しているビットコインの決済速度は10分から20分必要です。これは、PoWを採用していることだけが理由ではありませんが、PoWでノードが一斉にブロック生成を競い、年々ブロック生成が難しくなってきていると言うことも原因です。 PoSは、2018年2月現在であれば、数秒で決済が可能です。消費電力が少ない PoSは、PoWに比べマイニングによる消費電力が少ないです。これは、PoWがマイニング能力によって、正しいブロックを決定するのに対し、PoSがコインの保有数により決定するためです。 51%攻撃のリスクを減らす PoSでは、コインの保有数により正しいブロックを決めるコンセンサスを行います。コンセンサスとは合意という意味で、PoWではマイニング能力が高い51%以上のノードがコンセンサスを取ります。これに対して、PoSはブロックの保有数が51%を超える必要があるため、51%攻撃を行うことが、PoWに比べると更に難しくなります。 Asicマイニングが優遇されづらいマイニングを行うには、CPUマイニング、GPUマイニング、Asicマイニングがあります。 CPUマイニングとは、ビジネス用ノートパソコンにも搭載されている、パソコンの脳と言えるCPUを使用するものです。PoWのマイニングの場合、マイニングすることが現状不可能な立ち位置のマイニング方法です。 GPUマイニングとは、ゲーミングPC等に搭載されているGTX1080等のグラフィックボードパワーを利用してマイニングを行う方法です。PoWのマイニングの場合、マイニングできることもあります。 Asicマイニングとは、PoWのマイニング用に開発されたマイニング用機器です。マイニング以外の用途がなく、高価なため、PoWというルールのマイニングがなくなった場合使いみちがありません。そうはいっても、AsicはPoW条件下ではもっともマイニングできる可能性が高いだけでなく、他のマイニングにくらべ消費電力も少ないです。ただ、Asicが優遇されるPoWの場合、組織的なマイニングが優遇されることが結果的に51%攻撃にもつながりかねないという不安点が存在します。これいにたいして保有コイン割合をコンセンサス基準にしているPoWでは、Asicを利用したマイニングが優遇されづらいという点が特徴になります。 [PR] 生成AIを実務で使うコミュニティがなんと0円！PoSの仕組み Proof of Stakeの基礎ルール Proof of Stake（PoS）では、コインの保有割合が多い人に対して、PoWでマイニングした状態と同様に報酬を支払います。 Proof of Stake（PoS）には大きく3種類の報酬確定方式が存在します。ただし、今後様々な方式を組み合わせることでPoSだけでなく、PoW・PoI・PoCの方式は増えてきます。 Proof of Stake（PoS）だけを利用する方式アルトコインのNxt（ネクスト）がPoS単体方式を採用しています。報酬は、コイン保有割合が高い人からランダムに決定されるため、マイニングを行うことがありません。つまり、初期から参加しておけば、マイニング不要で、利子がつく確率も非常に高くなるということです。このことは、一定期間を過ぎた時点でアルトコインへの興味を失いかねないというデメリットが存在します。 Coin Ageの優遇とProof of Stakeの組み合わせ Coin Ageとは、コインを保有している年数です。 Coin Ageが長ければ長いほど優遇されたポイントを加算した状態で、コインの保有割合が高いノードに対して、マイニング不要で報酬が支払われます。ただし、この方式を採用した場合、初期から参入しているコイン保有者がコインを売却しない方が特をするため、コインの流動性が非常に低くなります。 Coin Ageの冷遇とProof of Stakeの組み合わせ Coin Ageが長ければ長いほどポイントを減算し、コイン保有者を冷遇した状態で、コインの保有割合が高いノードに対して、マイニング不要で報酬が支払われます。単にコイン保有割合が高いノードであっても、保有コイン自体が古ければ、報酬を受け取ることができづらくなります。このことは、コインの流動性を高めることに寄与します。 Reddcoinがこの方式を採用しています。田島悠介 PoSの基本システムと、3つの報酬確定方式についてだね。大石ゆかり量だけじゃなくて、保有年数も関係してくる場合があるんですね。田島悠介最後にPoSを採用している通貨を挙げてみよう。 PoSを使っている通貨の種類、特徴 Nxt アルトコインのNxt（ネクスト）がProof of Stake（PoS）を採用しています。 PoS単体方式のため保有しているだけで利子がつくような形で報酬を獲得することができます。時価総額は20158年2月現在で280億円程度となっています。ただし、最大供給量の99%以上のコインが供給済みです。また、後継のアルトコインにArdorというコインが存在しますが、最大供給量の100%のコインが供給済みとなっています。 Reddcoin ReddcoinはCoin Ageの冷遇とProof of Stakeの組み合わせ方式を採用しています。 Reddcoinが採用している方式を、PoSv（Proof of Stake Velocity）と呼びます。 Reddcoinは最大供給量を年間約数%づつ小出しにしていくという特徴を持っています。ただし、2014年のリリース後、開発が思うように進んでいないという注意点も存在します。 Ethereum Ethereumでは今後、PoSが導入される予定です。現在のEthereumでは、Ethashと呼ばれるPoWアルゴリズムを使用しています。今後、Casperと呼ばれるPoSアルゴリズムを採用する計画があります。以上、PoS（Proof of Stake）について解説しました。 PoWとの違いなどマイニングの文化が違うので、知っておきましょう。田島悠介同じPoSでも、その形式によって仕様が少し異なってくるのが分かるね。大石ゆかりそれまでPoWだったものが、PoSになるという可能性もあるわけですね。田島悠介 PoSには51％攻撃のリスクが減るという点もある一方、場合によっては新規の参入が難しくなるという面もあるんだ。PoWの特徴についても復習しておこう。大石ゆかりそうですね、見直してみます。ありがとうございました！また、オンラインのプログラミングスクールTechAcademyでは、ブロックチェーンオンライン講座を開催しています。ブロックチェーン技術の仕組みを理解し、実際に分散型アプリケーションを開発することができます。現役エンジニアがパーソナルメンターとして受講生に1人ずつつき、マンツーマンのメンタリングで学習をサポートし、最短4週間で習得することが可能です。この記事を監修してくれた方中本賢吾（なかもとけんご）アジマッチ有限会社　代表取締役社長開発実績：PHPフレームワークを利用した会員制SNS・ネットショップ構築、AWSや専用サーバー下でLinuxを使用したセキュアな環境構築、人工知能を利用したシステム開発、店舗検索スマホアプリ開発など。その他にも地域の職業プログラマー育成活動を行い、2018年には小学生がUnityで開発したオリジナルAndroidアプリをGooglePlayでリリース。ゲームで遊ぶより作ろうぜ！を合言葉に、小学生でも起業できる技術力を育成可能で有ることを証明し続けている。

ブロックチェーン

ビットコインを採掘！仮想通貨のマイニングとは【初心者向け】

この記事では、仮想通貨のマイニングについて解説します。 2017年にビットコインをはじめとする仮想通貨を手にした人は多いでしょう。マイニングは、仮想通貨やブロックチェーン技術を知る上で欠かせない知識です。マイニングとは何なのか、マイニングを行うマイナーとはどんな役割なのかよく分からない人はぜひ理解しておきましょう。田島悠介今回はマイニングについて解説しよう。大石ゆかり田島メンター！マイニングというのは何ですか～？田島悠介仮想通貨の取引に関する計算処理を行う作業のことなんだ。もう少し詳しく見ていこう。大石ゆかりお願いします！目次マイニングとはマイナーの役割マイニングの仕組みこれからマイニングをするのであればマイニングとはマイニングとは、日本語で言えば「採掘」という意味です。ただ、金のように実際に採掘作業を行うのではなく、ビットコインやアルトコインで行う計算処理を分散型ネットワーク内で代わりに処理することをマイニングと言います。ビットコインをはじめとする仮想通貨は、一定期間の間の取引を取引台帳に記録して管理されています。つまりマイニングとは、「AさんからBさんに◯◯コイン移動しました」といった仮想通貨の取引を追記する作業になります。こういったデータの整合性を記録することでデータの改ざんなどを防ぐことができます。また、マイニングを行うためには分散台帳の種類に応じた方法を取る必要があります。 [PR] 生成AIを実務で使うコミュニティがなんと0円！マイナーの役割マイナーは、分散台帳を管理運営していく計算処理を分担して計算します。例えば、ビットコインでは、全取引記録を取引台帳に記録しています。分散台帳では取引記録を「コントラクト」と言います。また、この取引台帳を「ビジネス・レジャー」と言います。そして、この記録作業を「トランザクション」と言います。ビットコインでは、一定期間毎に新しい取引（コンセンサス）を取引台帳（ビジネス・レジャー）に追記します。その追記処理（トランザクション）は、ネットワーク上に分散保存されている全取引台帳データ（ビジネス・レジャー）と、追記する取引データ（コンセンサス）の整合性を取りながら行う必要があります。追記処理（トランザクション）で生成したデータをブロックと考え、そのブロックが整合性を保った状態で取引台帳データ（ビジネス・レジャー）として形成する事から、ブロックチェーンと呼びます。この処理を正確に行った成果報酬として、マイナーにビットコインが提供されます。田島悠介マイニングとそれを行うマイナーについての説明だね。大石ゆかりブロックチェーンは、取引データのブロックが繋がっているものでしたね。田島悠介次はマイニングの具体的な方法について紹介するよ。マイニングの仕組みマイニングは、分散台帳の管理・運営処理を行うための計算処理を、マイナー（ノード）と呼ばれるクライアントPC側で行うことです。一言で言うと、今まではインターネット上のサーバーで行っていた計算処理を、世界中のインターネットに繋がった手元のパソコンで行うということです。マイニングは、2種類の方法で可能です。 CPUを使用したマイニングモネロ(XMR)やビットゼニー(ZNY)をマイニングすることが可能です。一般的なパソコンに搭載されているCPU(中央処理装置)を利用して、分散台帳の計算処理の一部を行い、処理結果が正しい場合の対価としてコインを獲得します。 GPUを使用したマイニングビットコインやアルトコインや分散台帳のシステム全般で利用されるのがGPUを利用したマイニングです。 GPUというのは一般的なパソコンには搭載されていない部品で、グラフィックスプロセッシングと言います。マイニング用途以前には、高解像度のオンラインゲームを行う場合に使用されていました。マイニングに使用するGPUは市販のものの場合、GTX1080というチップを搭載した機種が70,000円程度で販売されています。これからマイニングをするのであればマイナーの役割の部分でビットコインを例に挙げましたが、ビットコインはマイニング事業会社がほとんど掘っており、個人で行うにはハードルがかなり高くなってしまっています。初期投資や電気代のことを考えるとマイニングによる報酬よりも支出の方が多くなる可能性が高いです。これからマイニングをして報酬を得たいという方は、以下のようなアルトコインでもマイニングすることができるので、参考にしてみてください。 Ethereum（イーサリアム） Monero（モネロ） Zcash LTC（ライトコイン） Mona（モナーコイン）今回は、マイニング（採掘）について解説しました。日々いろんな仮想通貨が取引されていますが、どう管理されているのかイメージがついたのではないでしょうか。通貨としてはビットコインが有名ですが、仮想通貨によってマイニングの仕組みや報酬額も違うので、マイナーに興味がある方はいろいろ調べてみることをおすすめします。田島悠介実際にマイニングをするには、それなりの用意が必要となるということだね。大石ゆかりビットコインもこうやってシステムが維持されてきたんですね。田島悠介分散台帳とトランザクションの仕組みについては、別のところでまた詳しく説明するよ。どちらもマイニングと深く関係する用語なのでぜひ覚えておこう。大石ゆかり分かりました。ありがとうございます！この記事を監修してくれた方中本賢吾（なかもとけんご）アジマッチ有限会社　代表取締役社長開発実績：PHPフレームワークを利用した会員制SNS・ネットショップ構築、AWSや専用サーバー下でLinuxを使用したセキュアな環境構築、人工知能を利用したシステム開発、店舗検索スマホアプリ開発など。その他にも地域の職業プログラマー育成活動を行い、2018年には小学生がUnityで開発したオリジナルAndroidアプリをGooglePlayでリリース。ゲームで遊ぶより作ろうぜ！を合言葉に、小学生でも起業できる技術力を育成可能で有ることを証明し続けている。

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概念を理解しよう！深層学習（ディープラーニング）とは

最近、人工知能（AI）関連のニュースでキーワードとしてよく取り上げられる深層学習（ディープラーニング）について解説します。 2010年代から、コンピューターの性能向上とともに、人工知能が盛り上がりを見せています（第3次人工知能ブーム）。この人工知能の盛り上がりのきっかけとなったのが、深層学習（ディープラーニング）という技術です。人工知能の実態を知るためにも深層学習（ディープラーニング）技術の理解は欠かせないでしょう。深層学習（ディープラーニング）とはどのような技術か、実際にどのようなサービスに使われているのか、ぜひ知っておきましょう。なお本記事は、TechAcademyのAIオンライン講座の内容をもとに作成しています。目次深層学習（ディープラーニング）とは深層学習（ディープラーニング）の仕組み、原理とは深層学習（ディープラーニング）の事例深層学習（ディープラーニング）のライブラリ田島悠介今回は深層学習（ディープラーニング）について解説するよ。大石ゆかり田島メンター！深層学習というのは具体的にどのような技術なんですか〜？田島悠介人工知能の学習方法の1つなんだ。詳しく見ていこう。大石ゆかり分かりました！深層学習（ディープラーニング）とは人工知能（AI）を活用したテクノロジーが次々と発表されています。例えば以下の事例はニュースとして聞いた方も多いのではないでしょうか。囲碁AIのAlphaGo（アルファ碁）が囲碁チャンピオンを破った自動運転技術の発展グーグルのAIが動画を見て猫の概念を学習したこれらに共通して使われているのが深層学習（ディープラーニング）という技術です。人工知能とは、「コンピューターが物事やルールを理解するための仕組み」の様々な技術の総称です。コンピューターが物事やルールを理解するためには、人間が学習するプロセスと同様に、情報を与えて物事の特徴やルールを学習させなくてはなりません。この学習方法のことを機械学習（マシーンラーニング）と呼び、その中でも、より人間の脳に近い学習手法の1つが、深層学習（ディープラーニング）という技術です。 [PR] 生成AIを実務で使うコミュニティがなんと0円！深層学習（ディープラーニング）の仕組み、原理とは深層学習（ディープラーニング）とは、人や動物の脳の神経回路をモデルにした、多層のニューラルネットワーク（ディープニューラルネットワーク）による機械学習の手法です。「神経回路」「ニューラルネットワーク」「多層」、いろんなキーワードが出てきましたね。まずは、神経回路から確認していきましょう。神経細胞（Wikipedia）こちらが神経細胞です。神経回路は、この神経細胞が複数接続されたものです。神経細胞は、他の細胞からの入力を樹状突起（左側の紫色の部分）で受け、他の細胞に軸索（右側の紫色の部分）で出力します。このとき神経細胞では、複数の細胞からの入力を受けたり、内部で入力信号を変化させることで、情報の修飾が行われます。この情報の修飾が、神経回路全体として行われることで、感覚の伝達、視覚の認識、そして脳の知覚、すなわち知能が実現されています。例えば、人間が「0」や「1」といった数字を目で見たとしましょう。この時、1つ1つの視覚細胞では、入力された視覚信号をもとに情報を修飾し、他の細胞に伝達することが行われています。この時の情報の修飾により、「0」であれば「丸い円」、「1」であれば「縦方向の直線」といった「特徴」が認識されます。また人間は、その視覚情報に対して、「0」や「1」といった概念（正解、機械学習ではラベルといいます）を教えてもらうことで、「数字の特徴」と「数字」という概念を対応づける「学習」を行うことができます。この学習を繰り返すことで、人間は、少し違った形の数字であっても、視覚情報から得られる特徴から「数字」と認識できるようになります。では次に、神経回路をモデルにしたニューラルネットワークについて確認します。こちらはニューラルネットワークにおいて、神経細胞と同等の役割を果たすものです。パーセプトロンと呼ばれます。個々のパーセプトロンでは、人間の神経細胞と同様に、他のパーセプトロンからの入力を左側のInputで受け、他のパーセプトロンに右側のOutputで出力します。また、複数のパーセプトロンからの入力を、内部で変化（数学的な計算）させることで、情報の修飾を行っています。ニューラルネットワーク（Wikipedia）パーセプトロンを複数接続したのがニューラルネットワークです。個々のパーセプトロンでは、人間の神経細胞と同様に、入力された値をもとに情報の修飾（数学的な計算）を行い、他のパーセプトロンに伝達することが行われています。この情報の修飾により、入力された情報の「特徴」が認識されます。ただしこれまでは、コンピューターの能力に限界があり、ニューラルネットワークの層（左から右に伝達する間に存在するパーセプトロン群）を増やすことができませんでした。そのため、パーセプトロン同士の接続が（人間の神経回路に比べて）単純であり、特徴を十分に学習させることができない問題がありました。ディープニューラルネットワーク（Wikipedia）しかし近年のコンピューターの著しい能力向上、そして情報修飾（数学的な計算）方法におけるブレークスルーなどがあり、ニューラルネットワークの層を増やしたモデルの構築が可能となりました。それがディープニューラルネットワークです。ディープニューラルネットワークでは、より人間の神経回路に近いパーセプトロンの接続を行うことができます。これにより入力された情報から、多くの特徴を認識できるようになり、機械学習の精度が飛躍的に向上しました。深層学習（ディープラーニング）の事例深層学習には、前出のAlphaGo（アルファ碁）や自動運転技術の他、多くの場面で利用されています。ここでは代表的な例を見ていきましょう。画像認識、映像解析ディープラーニングが大きく注目されるようになったきっかけは、2012年に開催された「ILSVRC2012」という画像認識の大会です。この大会では、ImageNetという大量のラベル付き画像（画像と写っている物の名前のセット）を基に画像認識率を競い会います。前年度までの正解率は、高くても70%台前半でした。ところが2012年、ディープラーニングを使ったモデルが、一気に約85%の正解率を叩き出します。翌年からは、ディープラーニングを使ったモデル同士が競い合うようになり、正解率もどんどん向上して行きました。現在では正解率95%以上、人間を超えるレベルにまで到達しています。現在は、この画像認識／映像解析の技術が、多くの製品で実装されています。 Deep Learning を応用した監視カメラソリューション（株式会社システム計画研究所）日立がカメラ映像の人物を深層学習で特定する技術 IBM Watsonによるガン診断（画像解析）音声解析日本でも、「LINE Clova」や「Google Home」、「Amazon Echo」といったスマートスピーカーが次々と発売されています。また、iPhone／Macの「Siri」やAndroidの「Googleアシスタント」、Windows10の「Cortana」などといった音声入力システム。これらには、ディープラーニングを使った音声解析技術が用いられています。音声解析は、リアルタイムに大量のデータを処理しなければなりません。また、一般用途向け製品、スマートフォンやスマートスピーカー、パソコン等、多くのコンシュマーデバイスから日々情報が入力されています。各社とも、具体的な規模は明らかにしていませんが、サーバ数万台が連携した音声解析のクラウドシステムを構築し、対応しているものと思われます。翻訳、言語解析 2016年の秋、Googleはディープラーニングを用いた、Google Neural Machine Translation(GNMT)と呼ばれる新しい翻訳システムを導入しました。これは、これまでの語句レベルでの翻訳から、文章全体を見た、より適切な翻訳を行うシステムです。実際、Google翻訳を使用すると、ほとんどの文章において、自然な文章で翻訳されているのが実感できると思います。また、翻訳の研究は、日本でも古くから行われています。NICT（独立行政法人情報通信研究機構）が開発した音声翻訳アプリには、NICTが開発した多言語翻訳エンジンが使われています。もう一つの事例として、Googleの絶滅危惧言語プロジェクトを紹介しましょう。これは、世界で絶滅の危機に瀕している言語の保存、ドキュメント化を目的としています。これまでの翻訳では、多数の人力を必要としていました。ところがディープラーニング技術を用いると、翻訳例をもとに、モデル自らが学習を進めていきます。そのため、より低コストで質の高い翻訳を行うことが可能になり、従来は費用などの制約から行われてこなかった、利用者の少ない言語の翻訳も行えるようになりました。深層学習（ディープラーニング）のライブラリでは最後に、深層学習（ディープラーニング）のライブラリをいくつか紹介しましょう。 TensorFlow 世界で最も使われている（であろう）深層学習のライブラリです。チュートリアルや解説本も多く、初心者が入門するには最適のライブラリです。 TensorFlow Chainer Preferred Networks(プリファード・ネットワークス、PFN)社が開発した、日本製のライブラリです。日本ではよく使われています。 Chainer Caffe/Caffe2 画像認識に特化しており、高速な処理が可能です。 Caffe / Caffe2 NNabla SONYが開発したライブラリ。Neural Network ConsoleというGUIツールを用いてモデルを作成できるのが特徴です。 NNabla Keras こちらは深層学習を、より便利に使うためのライブラリです。深層学習は層が増えてくると、コードの記述が面倒になりがちですが、それらを解消するためのライブラリです。TensorFlowの他、CNTKやTheanoといったライブラリにも対応しています。 Keras 田島悠介深層学習について、理解は深まったかな？大石ゆかり仕組みや活用事例など、勉強になりましたー！田島悠介深層学習は、これからエンジニアの必須の知識として必要になってくるよ。機械学習や画像認識、自然言語処理については、また別のところで勉強するね。大石ゆかり了解です。ありがとうございました！今回は、深層学習（ディープラーニング）について解説しました。これから深層学習を勉強したい、深層学習を使って何か作ってみたいという方は最初に理解しておきたい内容でしょう。また、オンラインのプログラミングスクールTechAcademyでは、AIオンライン講座を開催しています。 AI（人工知能）の構築に必要な機械学習・ディープラーニングについて実践的に学習することができます。現役エンジニアがパーソナルメンターとして受講生に1人ずつつき、マンツーマンのメンタリングで学習をサポートし、習得することが可能です。この記事を監修してくれた方太田和樹（おおたかずき） ITベンチャー企業のPM兼エンジニア普段は主に、Web系アプリケーション開発のプロジェクトマネージャーとプログラミング講師を行っている。守備範囲はフロントエンド、モバイル、サーバサイド、データサイエンティストと幅広い。その幅広い知見を生かして、複数の領域を組み合わせた新しい提案をするのが得意。開発実績：画像認識技術を活用した駐車場混雑状況把握（実証実験）、音声認識を活用したヘルプデスク支援システム、Pepperを遠隔操作するアプリの開発、大規模基幹系システムの開発・導入マネジメント地方在住。仕事のほとんどをリモートオフィスで行う。通勤で消耗する代わりに趣味のDIYや家庭菜園、家族との時間を楽しんでいる。

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