GPT-4oはクレイジーだ―思わず言葉を失うような（信じられない）6つの使用例を紹介 | AI専門ニュースメディア AINOWインド在住のライター兼エンジニアのニティン・シャルマ（Nitin Sharma）氏（詳細は同氏LinkedInプロフィールページを参照）がMediumに投稿した記事『GPT-4oはクレイジーだ―思わず言葉を失うような（信じられない）6つの使用例を紹介』では、GPT-4oの実用的な使用例が紹介されています。 シャルマ氏が紹介するGPT-4oの使用例は、以下の表の通りです。 GPT-4oの6つの実用的な使用例
データサイエンティストの嘘と欺瞞を見破る7つの方法 | AI専門ニュースメディア AINOW
著者のAishwarya Prabhat氏は、オンラインショッピング企業のShopeeに勤務するシンガポール在住のデータサイエンティストです（同氏の詳細についてはこちらを参照）。同氏がMediumに投稿した記事『データサイエンティストの嘘と欺瞞を見破る7つの方法』では、AIソリューションの価値を正しく評価するのに役立つ7つの質問が解説されています。 現在流行している機械学習やディープラーニングを活用したAIソリューションは最先端技術であるために、採用決定権のある企業幹部がそのソリューションの詳細がよく分からないことが少なくありません。Prabhat氏によれば、こうした状況であっても以下のような7つの質問を投げ掛けてみて納得の行く回答が得られれば、信頼できるAIソリューションかどうか判断できます。 ソリューションに使われている「AI」という言葉を分かりやすい喩えで説明できるのか 学習データを
DX成功事例15選｜日本と海外の事例からみた3つの成功ポイントを解説！ | AI専門ニュースメディア AINOW
最終更新日： 2023年4月4日 近年は、コロナウイルス感染拡大や少子高齢化による人手不足の影響で、世界中の企業がデジタルトランスフォーメーション(DX)を推進させる取り組みに注力しています。 一方、日本では経済産業省の「DXレポート」がきっかけとなり、企業へのDX推進に対する重要性が警鐘されました。マクロ視点から見ると、「日本企業はデジタル競争の敗者となってしまうのではないか」という危機感を感じますね。 これからの日本企業はDX推進をはじめとして、さまざまなデジタル化の課題に取り組なければなりません。 とはいえ、「どのようにDX推進していけばよいのかわからない」といった方も多いのではないでしょうか？ そこで、この記事では実際に「DX推進の成功事例」を日本と海外に分けて紹介していきます。 DX(デジタルトランスフォーメーション)の定義 スウェーデンのウメオ大学教授エリック・ストルターマン氏
【保存版】オープンデータ・データセット100選 -膨大なデータを活用しよう！ | AI専門ニュースメディア AINOW
最終更新日： 2020年3月4日 AIの高まりとともにデータの大切さが再認識される今、オープンにさまざまなデータが公開され、気軽に活用できるようになっています。 オープンデータの存在は、膨大なデータから学習を行う機械学習にとって不可欠で、構築したいAIに合わせてオープンデータを選択し、活用することが必要です。 一方、オープンデータのみでは競合優位性のあるAIは構築できません。マクロなオープンデータと、独自に収集したミクロなデータを組み合わせて、独自のAIを構築していくことが重要です。 オープンデータを活用したサービスを構築する際には、サービスのUX（ユーザー体験）を高め、いかにユニークなデータを取得できるかが勝負なのでオープンデータに頼りすぎないようにしましょう。 今回、オープンデータ・データセットを6カテゴリに分類し、100個選出しました。自身のサービスやAIの構築に活かせそうなデータを
データサイエンスはつまらない（パート1）【前編】 | AI専門ニュースメディア AINOW
著者のIan Xiao氏は、顧客企業に機械学習ソリューションを提供するカナダの企業DESSAにおいて「契約リード（Engagement Lead）」という肩書で機械学習プロジェクトを指揮管理しています。同氏がMediumに投稿した記事「データサイエンスはつまらない（パート1）」では、データサイエンス職におけるつまらない側面が解説されています。 同氏の甥はコンピュータサイエンスの修士課程で勉強しており、卒業後はデータサイエンス職に就きたいと考えていると聞いて、同氏は甥が正しい判断を下せるようにデータサイエンス職における「つまらない」側面をあえて伝えようと決意しました。 データサイエンス職を志望する若者は、仕事に就けば機械学習モデルの構築のような知的にエキサイティングな業務に携われると思い込んでいます。しかし、現実には業務時間のほとんどを退屈でつまらない仕事に関わることになる、と同氏は指摘しま
すべてのプログラマーあるいはデータサイエンティストが身につけるべきソフトスキル | AI専門ニュースメディア AINOW
著者のJun Wu氏は、アメリカ・ニューヨークで活躍するテック系コンテンツの執筆を得意とするフリーランス・ライターです（同氏の詳しいバイオグラフィーは本翻訳記事の最後を参照）。同氏がMediumに投稿した記事「すべてのプログラマーあるいはデータサイエンティストが身につけるべきソフトスキル」では、技術者が身につけるべき非技術的なスキルが詳細に解説されています。 職場の同僚と交流したり、AI技術を詳しく知らない顧客にAI技術の価値を伝えるようなコミュニケーションスキルの重要性は、多数のAINOW翻訳記事で繰り返し指摘されてきたことです（本翻訳記事とほかの翻訳記事との関連は訳註で解説）。こうした重要でありながらも時として漠然と語られがちなコミュニケーションスキルについて、同氏は以下のような8項目に分節化して詳述します。 様々なバックグラウンドのヒトと効果的にコミュニケーションできること チームメ
データサイエンティストという職業における第三の波 | AI専門ニュースメディア AINOW
著者のDominik Haitz氏はドイツのインターネットサービス会社IONOSでデータサイエンティストを務めており、前職ではCERN（欧州原子核研究機構）で量子物理学の研究をしていました。同氏がMediumに投稿した記事では、現代のデータサイエンティストが身につけておくべきスキルセットが解説されています。 同氏によると、データサイエンスの歴史はまだビッグデータがあまりビジネスに関係しない2010年代以前、ビッグデータが注目され始めた2010年代、そしてAIとディープラーニングが流行した2010年代末という3つの時代に区切ることができます。現在のデータサイエンティストは3つめの時代に属しているので、「第三の波」に属していると表現されます。それぞれの時代において求められる「データサイエンティスト像」は異なっていましたが、第三の波に属する現在のデータサイエンティストは「ビジネス・マインド」「ソ
ディープラーニング関連オススメ書籍TOP20＆テーマ別38冊を紹介！ | AI専門ニュースメディア AINOW
最終更新日： 2020年4月16日 2019年2月4日、日本ディープラーニング協会（JDLA）ホームページ上にて、「日本ディープラーニング協会 G検定合格者が選ぶディープラーニング関連おすすめ書籍ランキング」が公開されました。 JDLAによるG検定は、「事業にディープラーニングを活用する人材」を対象とし、エンジニアだけでなく、経営者や企画者などビジネスサイドの人も受験する検定です。 この記事ではG検定の合格者約500人が選んだオススメ書籍や、テーマ別のオススメの書籍、またオススメのサイトやTwitterアカウントまで幅広く紹介します。漠然とAI・人工知能について学びたいと考えている方におすすめです。ぜひ自分に合った本からAIについて学び、奥深いディープラーニングの知識もつけてみてください！ 日本ディープラーニング協会G検定合格者が選ぶディープラーニング関連オススメ書籍ランキング このランキ
12の機械学習スタートアップと働いてわたしが学んだこと | AI専門ニュースメディア AINOW
著者のDaniel Shenfeld氏は、AI製品開発や企業のAI導入を支援するAIコンサルタントを個人で営んでいます。同氏がMediumに投稿した記事では、同氏がAIコンサルティングを通して学んだ8つの教訓がまとめられています。 学んだ8つの教訓は、それぞれに付けられた見出しを見ると大意がわかります。それらは、以下のようなものです。 製品を作るのであって、AIを作るのではない 考えるべきは問題であり、手段ではない データと製品のシナジーを探す データがはじめ、AIは後 効果的なコミュニケーションへの投資 早いが鈍くさいのは実は鈍くさくない 迷ったら、データを見せろ 信頼を築く なお、以上の教訓が解説されるにあたっては、本翻訳記事の元記事とは別のMedium記事で論じられた「製品とデータの適合」「モデル価値グラフ」「データ債務」といった概念が援用されています。こうした概念については、注釈を
スーツで溢れたAI EXPO、どんなAIが注目されているかレポートします。｜ 第3回AI・人工知能EXPO | AI専門ニュースメディア AINOW
最終更新日： 2019年7月10日 おざけんです。4月3日から5日にかけて開催された「第3回AI・人工知能EXPO（以下AI EXPO）」が終了しました。 この記事では3日間にかけて多くの人で賑わったAI EXPOの様子をお届けします。 やたらスーツが多いAI EXPO ｜ 商談の場として発展 AI EXPOに参加した率直な感想、それは「スーツが多い！」ということです。 250社が出展し、過去最大の規模のAI EXPOはどこを見渡してもスーツだらけ。「商談の場」としての面がさらに強くなっていることが感じられました。 まずは来場者の様子を以下の画像でご覧ください。 幻滅期に入ったとも言われるAI関連技術ですが、一方で多くのビジネスサイドの方がAIに注目していることがわかります。 実際にブースの担当者からは「商談の予約が事前に埋まっている」という嬉しい声もあり、まさに過去最大の展示会と言えるで
RPAを実際に使ってみた！ | AI専門ニュースメディア AINOW
最終更新日： 2019年7月10日 2018年は有効求人倍率が１を超える状況が続き、賃金の高騰が話題になりました。と同時に、業務効率化の一つの手法としてRPAが注目され、上場したRPA関連企業の初値が公募価格の4倍を上回るなどして、話題になっています。 それに加えて、NTT東日本はイチロー選手を起用してRPAのプロモーションを行っているなど、「RPA」という言葉が多くの方の目に触れられるようになってきました。 しかし、インターネット上ではRPAに関するさまざまな記事がありますが、「画像つきで使用方法を解説している記事」は、それほど多くありません。 ということで、この記事では実際にRPAを活用して、その利用方法を紹介してみようと思います。今回は、RPAツールの中でもクラウド上でSaaSとして使える「RoboticCrowd」を、実際に使ってみました。 画面の見やすさ、わかりやすさはもちろん、
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【283件】2018年10月のAI・人工知能関連イベントまとめ | 人工知能ニュースメディア AINOW