こんにちは。レッジのデータサイエンティストの松本です。今回が2回目の投稿になります。 レッジでは、クライアント先に常駐してデータ・ドリブンな課題解決に取り組んだり、ダイナミックプライシングアルゴリズムを受託開発したり、クライアント先へのBI導入の推進など、幅広くデータ利活用に関わる業務に取り組んでいます。 さて、近頃の話題といえば新型コロナウィルス（COVID-19）で持ちきりですが、忘れていませんか？毎年冬に流行しているヤツの存在を。 そう、インフルエンザです。新型コロナウィルス関連の報道に隠れてしまって、今年はインフルエンザの報道を見かける機会がほとんどありませんが、ヤツは一体どうなったのか気になりませんか？ 確かに新型コロナウィルスへの感染対策として、ソーシャルディスタンス（社会的距離）やマスク・手洗い等のエチケットの徹底、さらには人の移動の激減によって、インフルエンザを含む感染症の

レッジは、AI活用事例の検索プラットフォーム「e.g.（イージー）」を開発し、Open-β版を本日11月18日にリリースしました。 2020年初頭に正式版としてのサービス提供開始を予定しています。 「e.g.」とは？e.g.は国内外のAI活用事例を網羅的に集め、分かりやすく解説した検索プラットフォームです。ユーザーは事例を無料で検索・閲覧・保存することができ、事例掲載企業への問い合わせもe.g.上で可能です。 事例は大きく業界別、用途別、技術別の3つの要素で絞り込むことができ、ユーザーは求めている事例に短時間でたどり着くことができます。 e.g.の特徴 利用料無料事例数国内1位（※自社調べ、400件）業界・用途・技術の掛け合わせで検索可能事例掲載企業への問い合わせもe.g.上から可能（※許可をいただいた一部企業様のみ）気に入った事例を保存できるClip機能事例ページをそのまま共有できるシェ

近年さまざまな企業でディープラーニングの導入・普及が進んでいる。しかし、多くの企業は、ディープラーニングを活用する上で必要な2つの物を用意するところでつまづく。1つは膨大な量のデータと、データを処理できる能力を有するGPUなどの高価な計算機だ。 一方で、少量のデータから特徴を抽出し、学習と推論を行える技術がある。それが今回紹介するスパースモデリングだ。スパースモデリングについて、京都のAI企業、HACARUSのデータサイエンティストである増井隆治氏に話を聞いた。 増井隆治氏 中学生の頃からプログラミングに興味を持ち、鈴鹿高専で情報学の基礎を学び、その後京都大学に編入し、より高度な数学を学ぶ。大学の実験で仲良くなった大関先生の紹介でHACARUSでアルバイトを始める。3年間のアルバイトの後、HACARUS初の新卒として入社。データサイエンティストの仕事に邁進している。 スパースモデリングとは

日本ディープラーニング協会（JDLA）は「ディープラーニング開発標準契約書」を策定し、9月6日に公開した。 JDLAは、ディープラーニングを中心とする技術による日本の産業競争力の向上を目指す協会。理事長は東京大学大学院工学系研究科教授の松尾豊氏が務める。 スタートアップと大企業間での契約締結を円滑化するディープラーニング技術は、さまざまなビジネスでの活用、社会実装に向けた開発・検討が進みつつある。技術開発を担うスタートアップと業務の委託者である大企業との間で多くの議論が交わされている。 一方で、契約においては、当事者間の契約実務に関する経験・スキル、ディープラーニングに関する認識・理解のギャップがあり、契約の締結がなかなか進まないという課題がある。 JDLAの産業活用促進委員会では、これらの課題を踏まえ、スタートアップと大企業間での契約締結を円滑化しさらなるディープラーニング技術の産業活用

「機械学習を誰でもアクセスできるようにしたい。そのために世界中をこうして講演して回っています」 その少年は、若干15歳とは思えない口ぶりで聴衆に語り始めた。 インド生まれの天才少年タンメイ・バクシ。5歳からコードを書くようになり、9歳でiOSの時刻表アプリを開発。プログラミングに取り憑かれた。 そのときの経験をもとにプログラミング言語「Swift」についての本も出版。YouTubeチャンネル「Tanmay Teaches」を立ち上げ、アプリ開発、数学から科学に至るまでの情報を発信し、現在はIBMチャンピオン（IBMのソリューションやソフトウェアに対し、年間を通してそのテクニカル・コミュニティーに優れた貢献をしてきた支持者）として世界中を飛び回る生活を送る。 「将来は10万人がプログラミングを学べるように助けたい」と語る少年が、2019年3月14日、15日にかけて開催されたビジネスカンファレ

を導入した。システムには機械学習を用いているという。 機械学習で18歳未満の投稿、不正プロフィールを検知システム構成図（出典：マッチングエージェントプレスリリース） 「タップル誕生」は「出会い系サイト規制法」に基づき、18歳未満の青少年の利用を禁止している。 登録ユーザーに対し、運転免許証などの公的身分証明書による年齢確認を実施したうえでサービスの利用を許可する。導入されたシステムでは、機械学習技術を用いて若年層ユーザーの言葉遣いを考慮した検知を実現した。 年齢を偽ってサービスの利用を試みる18歳未満のユーザーをいち早く検出することができる。さらに、文章中の「高校生」といったキーワードとの一致のみを考慮する場合に比べて検出精度が高い特徴があるという。 また、タップル誕生ではなりすましや写真の悪用防止の観点から、プロフィール画像審査も実施している。これまでユーザーが投稿したプロフィール画像は

画像の画素数を16倍に高解像度化させることができる「Photo Refiner」などのSaaSを提供するラディウス・ファイブは、2019年5月15日より特大サイズの画像素材をAIで生成するサービス「OOH AI」の提供を開始した。 これにより、屋外広告・交通広告（OOH）用の特大サイズ画像の制作が容易になる。 ディープラーニングで10分以内で数十万pxサイズまで高解像度化 OOHは、Out Of Homeの頭文字をとった屋外・交通広告の略語だ。 通常、OOHで利用するための画像を制作するためには、画像を引き伸ばして、粗い箇所を画像編集ソフトを使って修正するなど、人が膨大な時間をかけて作業をする必要があった。 OOH AIでは、AIで低解像度の画像から高解像度の画像を生成するため、早く、低コストでクオリティーの高いOOH用の画像を制作できる。 特徴は以下のとおり。 特大サイズ画像の制作ニーズ

サインインした状態で「いいね」を押すと、マイページの 「いいね履歴」に一覧として保存されていくので、 再度読みたくなった時や、あとでじっくり読みたいときに便利です。

2018年6月、日本ディープラーニング協会（以下JDLA）の理事で、AIベンチャーの元代表取締役社長 佐藤 聡氏が新しい会社を起業したというニュースが飛び込んできた。 佐藤氏が代表取締役を務めた会社は、AI開発環境を開発、提供している企業だ。製造業におけるAI技術の適用に力を入れている。 前職を退任した佐藤氏は、AIコンサルティング会社のconnectome.design株式会社を始動。「佐藤が本気で新AI会社を始めました。」というキャッチフレーズのもと、AI技術の社会実装を進めている。2019年4月1日には、同社の技術アドバイザーに東京大学大学院教授、日本ディープラーニング協会の理事長である松尾 豊氏も就任した。 本稿では佐藤氏に、新事業を開始した理由、国内外のAI浸透状況から自身のAI哲学まで、たっぷり語ってもらった。 「AIを1周やった人」が増えてきた近年、AI技術は徐々に既存の業務

TOP > Article Theme > AI（人工知能）ニュース > 【Chainer】ディープラーニング初学者向けのチュートリアルを無償公開。Pythonの使い方から実装までの流れを学べる

サインインした状態で「いいね」を押すと、マイページの 「いいね履歴」に一覧として保存されていくので、 再度読みたくなった時や、あとでじっくり読みたいときに便利です。

サインインした状態で「いいね」を押すと、マイページの 「いいね履歴」に一覧として保存されていくので、 再度読みたくなった時や、あとでじっくり読みたいときに便利です。

と、専務執行役員の松橋氏から発言のあったセブン銀行が、ついにその「あっ」と驚くATMを実現しそうです。 セブン銀行がコンビニに設置されているATMに顔認証機能を搭載し、ATMから口座開設を可能にするとメディア各社が報じています。 口座開設の煩雑さを顔認証で解決これまで銀行口座を開設するには、店頭に出向くか、ネットで手続を行っても本人確認書類のコピーを郵送する必要があるなど、煩雑な手続きが必要でした。セキュリティのためとはいえ、「これ、コンビニのATMでできればいいのに……」と思った方も少なくないはず。 セブン銀行が新たに導入するATMは、高精度のカメラとスキャナーを備え、 で本人確認が完了します。2019年秋から新型ATMへの切り替えを行い、2020年夏までに大都市圏を中心に数千台を設置予定。実現すれば大幅に口座開設の手間が減りそうです。 AIで様々なチャレンジを推進するセブン銀行セブン銀

Top > エンジニアリング > AIが一般人を一瞬でダンサーに。OpenPoseを応用した「Everybody Dance Now」がすごい

JDLA（一般社団法人日本ディープラーニング協会）のG検定が2018年11月24日、いよいよ実施されます。 皆さん、準備はできていますか？ 今記事では、受験前の最終確認として、G検定の問題や対策についてまとめたのでお届けします。 G検定ってなに？G検定は東京大学特任准教授 松尾 豊氏が中心となり発足したJDLA（日本ディープラーニング協会）が実施する、ディープラーニングの知識を適切に活用し、事業に応用できる人材の育成を目的に始まった検定です。 2017年のJDLA発足より2度実施されており、合計受験者は約3,400名。合格率は57%程度で、現時点（2018年11月20日）の合格者数は2,000名未満と少ないですが、その分合格者同士の繋がりが強いようで、合格者の6割が参加するコミュニティがSlack上に形成されています。 Slackコミュニティでは勉強会の案内や情報共有が活発なため、合格後の

今年7月、サイバーエージェント、DeNA、GMOインターネット、ミクシィが発足した「SHIBUYA BIT VALLEY（シブヤ・ビットバレー）」プロジェクト。 9月10日にはテックカンファレンス「BIT VALLEY 2018」が開催。サイバーエージェント藤田社長、DeNA南場社長、GMO熊谷社長の基調講演は、渋谷区のIT企業集積地としてのプレゼンス復興の象徴として、話題を呼びました。 カンファレンス当日はAI、ブロックチェーンなどの最新技術のセッションも開かれました。本記事ではDeNAのデータサイエンティストである田中一樹さんのセッション「深層学習や強化学習を用いたGame×AIの取り組み」をピックアップしてお届けします。 DeNAが提供するゲームアプリ「逆転オセロニア」のユーザー体験向上において、どのようにAIが使われているのかが語られました。 逆転オセロニア オセロをベースとした対

サインインした状態で「いいね」を押すと、マイページの 「いいね履歴」に一覧として保存されていくので、 再度読みたくなった時や、あとでじっくり読みたいときに便利です。

AmazonのAIを使用した人材採用システムに、女性差別的な判断をする欠陥が見つかり話題になりました。Amazonは2014年からこの採用システムを開発していましたが、2017年にプロジェクトを中止しています。 AIを活用した採用システムの開発目的は、もちろん女性差別をすることではなかったはず。なぜ、AIは偏った判断をするようになってしまったのでしょうか？ 採用効率化のはずが女性差別にAmazonは、人材採用業務を効率化させるため、過去10年間分の履歴書パターンを学習させ、AI採用システムを開発していました。応募者をランク付けし、5点満点の応募者を明示して、採用をおこなうことがシステム開発の狙いだったといいます。 しかし「女性チェス部の部長」や女子大卒といった、「女性」に関する単語が履歴書に記されていると、応募者の評価が下がることが明らかとなりました。過去の技術職の応募がほとんど男性だった

サインインした状態で「いいね」を押すと、マイページの 「いいね履歴」に一覧として保存されていくので、 再度読みたくなった時や、あとでじっくり読みたいときに便利です。

みなさんが普段メディアで目にする情報は、主に記者やライター、編集者といったメディアの中の人が執筆しています。記者・編集者が情報を得る方法のひとつとして、企業がメールやFAX、PR TIMESなどで発信するプレスリリースがあります。 しかし、このプレスリリース、発信される量が尋常ではありません。発信されるプレスリリースの量はPR TIMESだけでも月間1万本以上（2018年3月時点）もあるといいます。これだけ多いと情報の取捨選択だけでも大変ですよね。 2018年3月にPR TIMESから発表された「リリースAI受信」は、そんなメディアの“情報受信及び仕分け”の作業を根本からなくし、働き方を大きく変える可能性を秘めています。詳しい話を株式会社PR TIMESのお二人に聞いてきました。