日頃お世話になっているGoogle Apps が、Docs やSpreadsheetsなど、
Chrome OS に備えてか、共有機能などを中心に、色々と機能の強化がされたようです。
Microsoft Office Online の件もあり、
今後、企業・ユーザーでシェア争いが気になりますよね。
Twitter連動 UCC CANKERI キャンペーンがちょっと凝ってます
昨日から始まっているらしいUCC の「THE CANKERI THE CLEAR」。
Twitter との連動ものですが、UCC の管理者アカウントから10分ごとにTwitter 上で伝えられるヒントをもとに、
参加者がオニとなって、ソーシャルメディア内に潜む逃亡者を探しだすというもの。
参加者は、逃亡者を発見してTwitter でその名前をつぶやくそうです。
逃げろ！捕まえろ！クリアしろ！ THE CANKERI THE CLEAR（ザ・カンケリ ザ・クリア）｜UCC上島珈琲
Twitter の特性を活かし、制限時間（60分）を持たせ、
リアルタイムでのヒントのつぶやきをヒントに、参加者とやり取りを行いながらゲームを進行させるというのも、ちょっと面白いですよね。
Google Commerce Searchに新機能が追加
未だ、日本での片鱗を見ることができない(?)Google Commerce Searchですが、
よりカスタマイズを行うことが出来るようになるそうです。
※Google Analytics とも親和性良さそうみたいですし..
AdWords なども含めて、海外でのEC関連のGoogle β（ベータ）版テストなどを見ると、
いろいろと小売り（リテール）業者として、期待してしまうようなものが多々あり、
日本での開始が、個人的には待ち遠しく思います。
Bing も負けじと、SERP等でのコマース関連へ注力をしそうですし、
基本的なところは変わらずとも、Searchでのリーチの仕方（姿勢？）が、徐々に変わっていくのかも知れませんね。
Google Commerce Search – fast, hosted search for retail sites
MicroformatsとRDFaのhReviewを比較
もろもろの準備のため、各種徐々にテストしているのですが、
hReview をちょっと比較してみたので、そのまとめです。
動作（抽出）を確認したかったので、
もしご覧頂いた方がいらっしゃれば、詳細については説明等ありませんがご了承ください。
※Extracted Rich Snippet data from the page→ Google のテストツールで抽出した結果
hReview – Google 説明のRDFaにMicroformatsを混ぜたもの
<div xmlns:v=”https://rdf.data-vocabulary.org/#” typeof=”v:Review”>
<span class=”item”>
<span property=”v:itemreviewed” class=”fn”>レビュー対象名</span>
</span>
レビュー:
<span property=”v:reviewer” class=”reviewer”>レビューを書いた人</span>
<span class=”dtreviewed”>
<span property=”v:dtreviewed” content=”2009-01-06″ class=”value-title” title=”2009-01-06″>1月6日</span>
</span>
<span property=”v:summary” class=”summary”>レビュー対象概要見出し（ショップ名など）</span>
<span property=”v:description” class=”description”>レビューコメント,レビューコメント,レビューコメント,レビューコメント,</span>
評価:
<span property=”v:rating” class=”rating”>4.5</span>
</div>
Extracted Rich Snippet data from the page
hreview
summary = レビュー対象概要見出し
item fn = ショップ名など
reviewer hcard
fn = レビューを書いた人
dtreviewed = 2009-01-06
rating
value = 4.5
value =
description = レビューコメント,レビューコメント,レビューコメント,レビューコメント,
Review
itemreviewed = レビュー対象名
reviewer = レビューを書いた人
dtreviewed = 2009-01-06
summary = レビュー対象概要見出し（ショップ名など）
description = レビューコメント,レビューコメント,レビューコメント,レビューコメント,
rating = 4.5
Review
itemreviewed = レビュー対象名
reviewer = レビューを書いた人
dtreviewed = 2009-01-06
summary = レビュー対象概要見出し（ショップ名など）
description = レビューコメント,レビューコメント,レビューコメント,レビューコメント,
rating = 4.5
hreview – RDFaにMicroformatsを混ぜたもの（Yahoo!検索プラグイン仕様）※Search Monkeyも
<div class=”hreview”>
<span class=”dtreviewed”>5月28日<span class=”value-title” title=”2010-05-28″ ></span></span>
<div class=”item”><a lang=”ja” class=”url fn” href=”https://kazunoriiguchi.com/”>kind of the Scenery(<span lang=”ja”>kots</span>)</a></div>
<span class=”summary”>class=summary kots RDFa – Yahoo!検索プラグイン テスト</span>
<span class=”description”>class=description RDFa のテストを行ってます</span>
<div rel=”review:hasReview”>
<span typeof=”review:Review”>
<span property=”review:rating” datatype=”xsd:float” class=”rating”>4.5</span>
<span property=”review:minRating” datatype=”xsd:integer”>0</span>
<span property=”review:maxRating” datatype=”xsd:integer”>5</span>
<span property=”review:totalRatings” datatype=”xsd:integer”>45</span>
</span>
</div>
</div>
Extracted Rich Snippet data from the page
hreview
summary = class=summary kots RDFa – Yahoo!検索プラグイン テスト
item fn = kind of the Scenery(kots)
url = https://kazunoriiguchi.com/semantic/test01.html
dtreviewed = 2010-05-28
rating
value = 4.5
value =
description = class=description RDFa のテストを行ってます
hReview – Google 説明のRDFa
<div xmlns:v=”https://rdf.data-vocabulary.org/#” typeof=”v:Review”>
<span property=”v:itemreviewed”>レビュー対象名</span>
レビュー:
<span property=”v:reviewer”>レビューを書いた人</span>
<span property=”v:dtreviewed” content=”2009-01-06″>1月6日</span>
<span property=”v:summary”>レビュー対象概要見出し（ショップ名など）</span>
<span property=”v:description”>レビューコメント,レビューコメント,レビューコメント,レビューコメント,</span>
評価:
<span property=”v:rating”>4.5</span>
</div>
Extracted Rich Snippet data from the page
hreview
summary = レビュー対象概要見出し
item fn = ショップ名など
reviewer hcard
fn = レビューを書いた人
dtreviewed = 2009-01-06
rating
value = 4.5
value =
description = レビューコメント,レビューコメント,レビューコメント,レビューコメント,
Review
itemreviewed = レビュー対象名
reviewer = レビューを書いた人
dtreviewed = 2009-01-06
summary = レビュー対象概要見出し（ショップ名など）
description = レビューコメント,レビューコメント,レビューコメント,レビューコメント,
rating = 4.5
Review
itemreviewed = レビュー対象名
reviewer = レビューを書いた人
dtreviewed = 2009-01-06
summary = レビュー対象概要見出し（ショップ名など）
description = レビューコメント,レビューコメント,レビューコメント,レビューコメント,
rating = 4.5
hReview – Microformats
<div class=”hreview”>
<span class=”item”>
<span class=”fn”>ショップ名など</span>
</span>
レビュー:
<span class=”reviewer”>レビューを書いた人</span>
<span class=”dtreviewed”>1月6日
<span class=”value-title” title=”2009-01-06″ ></span>
</span>
<span class=”summary”>レビュー対象概要見出し</span>
<span class=”description”>レビューコメント,レビューコメント,レビューコメント,レビューコメント,</span>
評価:<span class=”rating”>4.5</span>
</div>
Extracted Rich Snippet data from the page
Review
itemreviewed = レビュー対象名
reviewer = レビューを書いた人
dtreviewed = 2009-01-06
summary = レビュー対象概要見出し（ショップ名など）
description = レビューコメント,レビューコメント,レビューコメント,レビューコメント,
rating = 4.5
Microformatsでレビューを集計したもの
<div class=”hreview-aggregate”>
<span class=”item”>
<span class=”fn”>レビュー対象名</span>
</span>
<span class=”rating”>
<span class=”average”>9</span>/<span class=”best”>10</span>点</span>
評価<span class=”votes”>24</span> 件
ユーザーレビュー<span class=”count”>5</span>件
</div>
Extracted Rich Snippet data from the page
hreview-aggregate
item fn = レビュー対象名
rating
value =
best = 10
average (normalized to 5.0 scale) = 4.5
average = 9
count = 5
votes = 24
RDFaでレビューを集計したもの
<div xmlns:v=”https://rdf.data-vocabulary.org/#” typeof=”v:Review-aggregate”>
<span property=”v:itemreviewed”>レビュー対象名</span>
<span rel=”v:rating”>
<span typeof=”v:Rating”>
<span property=”v:average”>9</span>/<span property=”v:best”>10</span>点</span>
</span>
評価
<span property=”v:votes”>24</span>件
ユーザーレビュー<span property=”v:count”>5</span>件
</div>
Extracted Rich Snippet data from the page
Review-aggregate
Rating
average = 9
best = 10
itemreviewed = レビュー対象名
votes = 24
count = 5
やはり、おなじRDFaでも抽出のされ方が違いますね..。
Microsoft Xbox360 Kinect で勝手に想像する世界
いよいよ、Microsoft のXbox360 『Kinect』が発表されたようです。
センサーやマイクを利用し、ジェスチャーなどでゲームを操作できるというもの。
昔何かで見かけたもので、それを利用しゲーム以外の日常生活での利用シーンなどがあったかと思いますが、
ソーシャルシーンでの利用も、今後期待できそうな気がします。
しかしながら、PCや企業向けなど、様々な選択肢のある中、
『ゲーム』を皮切りにこういった新しい技術（？）が使われていくのって、ほんと面白いなと思います。
自分たち世代が想像していたような環境が、
ある種、当り前のように日常に溶け込んでいる環境が、案外近い将来実現するかも知れませんね。
※Kinect って、以前見かけたProject Natalというものの正式名称なんでしょうか？