2024年前半の生成AI業界まとめ | AI専門ニュースメディア AINOW
これらの数字は、日本のAI技術導入の遅れを顕著に表しています。 急成長する世界の生成AI市場 米国のボストン・コンサルティング・グループの予測によれば、世界の生成AI市場規模は2024年に約350億ドル（約5兆6,000億円）に達し、2026年にはその2倍を超える880億ドルまで成長すると見込まれています。さらに、2027年には1,210億ドルにまで拡大すると分析しています。 同グループは、この成長に伴い、特に金融業界とヘルスケア業界において大きな事業機会が創出される可能性を示唆しています。 AI導入状況 IT・通信、小売、製造、金融、医療など、様々な産業でAI導入が進んでいます。具体例として、LINE、伊藤園、メルカリの事例を紹介します。 ※事例参照：https://metaversesouken.com/ai/generative_ai/case-study/ 1. LINE：エンジニ
博報堂ＤＹグループの挑戦｜Human-Centered AI Institute が問うAIと人間の新しい関係性 | AI専門ニュースメディア AINOW
最終更新日： 2024年6月25日 私たちは今、AIがもたらす変革の波の真っただ中にいます。生成AIをはじめとする技術の急速な進化は、社会のあらゆる領域に大きな影響を及ぼし始めています。ビジネスや生活の利便性が飛躍的に向上する一方で、倫理的な課題や負の側面への懸念も浮上しつつあります。 AI時代の幕開けとも言うべき今、私たちはこの新たなテクノロジーとどう向き合い、どのような未来を築いていくのか。その答えを探究すべく、博報堂ＤＹグループは2024年4月、「Human-Centered AI Institute」を設立しました。 AIの力を人間の創造性を引き出すために活用し、イノベーションを通じてより良い社会を実現する。それが、Human-Centered AI Instituteのビジョンです。 テクノロジーの進歩を人間性の向上につなげ、機械と人間が調和しながら共により高みを目指す。そんな理
Google I/O 2022で発表された最新自然言語処理技術まとめ | AI専門ニュースメディア AINOW
画像出典：Google I/O 2022におけるサンダー・ピチャイCEOの基調講演をまとめたGoogle公式ブログ記事より引用 前書き 2022年5月11日から12日、毎年恒例のGoogle主催の開発者会議「Google I/O 2022」がハイブリッド開催されました。同社のサンダー・ピチャイCEOが行った基調講演をまとめた記事を読むと、多数のAI技術が発表されたことがわかります。この記事では、GoogleI/Oの発表から特に自然言語処理に関するものを抽出して解説します。 統合学習データを使って24の言語に対応 Google I/O 2022では、Google翻訳が新たに24の言語に対応したことが発表されました。対応した言語にはインド北東部で使われるアッサム語、クルド人が話すクルド語などが含まれいます（24の翻訳対応言語については本記事末尾の付録参照）。この新機能の実現には、多言語機械翻訳
世界の最大手企業は機械学習を活用したアプリケーションをどのように設計しているか | AI専門ニュースメディア AINOW
著者のDaniel Bourke氏はオーストラリア在住の機械学習エンジニアで、同氏が公開したさまざまな機械学習に関する記事はMediumでも人気があり、その一部はAINOWでも紹介してきました（同氏の詳細は公式サイトを参照）。同氏が最近Mediumに投稿した記事『世界の最大手企業は機械学習を活用したアプリケーションをどのように設計しているか』では、世界的な大手テック系企業が機械学習システムの設計に関して定めたガイドラインが解説されています。 機械学習を活用したアプリ開発がさかんになるにつれて、そのようなアプリ開発に対して同じようなアプローチが有効なことに気づかれるようになりました。そこでBourke氏は、機械学習を活用したアプリ開発に共通した設計指針を明らかにするために、Apple、Google、Microsoft、Facebook、そしてSpotifyの設計ガイドラインを調べてみました。
PFN、PyTorchユーザ向けに深層強化学習ライブラリ 「PFRL」を公開 | AI専門ニュースメディア AINOW
最終更新日： 2021年12月13日 株式会社Preferred Networks（PFN）は、PyTorchユーザー向けの深層強化学習ライブラリ「PFRL（ピーエフアールエル）」を、2020年7月30日にオープンソースソフトウェア（OSS）として公開しました。 PFRLは、PFNが深層学習フレームワークをChainerからPyTorchへ移行してPyTorchコミュニティと連携を強化する一環で、ChainerRLの後継ライブラリとして公開されました。 PFNは2019年12月に深層学習フレームワーク「Chainer」のメジャーアップデートを終了すると発表し、研究開発基盤をFacebook社の「PyTorch」に順次移行しました。 【PFRLの特長】 最新の研究に基づく深層強化学習アルゴリズム・深層強化学習機能が実装。それらを比較したり、組み合わせたりして実験することが可能。 特に重要な9
「今機械学習に必要なのはデータマネジメント」5つの秘訣を実例つきで紹介 | AI専門ニュースメディア AINOW
最終更新日： 2020年8月6日 データを活用する多くの企業の価値が向上しています。世界的な企業は、ユーザのデータを巻き込み広告などのビジネスを展開し、現在、多くのビジネスはデータを資本に展開されているといっても過言ではないでしょう。 一方、データの活用の環境が整っている会社ばかりではありません。電子化されていないデータ、管理者がバラバラなデータ、企業によってデータに関する多くの課題があることでしょう。データの課題は、そのままAIの活用を大きく遅らせる足かせにもなってしまいます。 この記事では、重要性が高まる「データマネジメント」について解説します。 バズワード化するAIとデータマネジメントの必要性の高まり 2010年代に入り、今までのシステム以上の精度で画像認識することが可能になり、ディープラーニングなど機械学習への注目が高まりました。 AIの導入に少しでも興味を持った方は、AIの中でも
東大発AIベンチャー、工場敷地内の自動運転トラックの開発を開始 -工場の完全自動化へ | AI専門ニュースメディア AINOW
最終更新日： 2021年12月13日 TRUST SMITH株式会社は、 自動運転トラックを活用した工場敷地内での自動搬送ソリューションの開発を開始したと発表しました。 同社は、障害物回避型ロボットアームや、 自律走行型AGV（無人搬送車）、 自律走行型フォークリフトのアルゴリズム、 画像処理の技術を活用した工場機械の異常検知AIなどの技術を開発してきた企業で、今回の自動運転トラックを開発することで、完全自動化のスマートファクトリーの実現を目指すとしています。 スマートファクトリーとは、 工場内のさまざまな機器や設備、 作業データなどを、 IoTなどを活用して取得・収集し、 このデータを分析・活用することで新たな付加価値を生み出せるようにする工場を指します。 日本国内の工場では人手不足が過大視されています。経済産業省が毎年発行している「ものづくり白書」の2018年版によると、 人材確保につ
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
日系ITメーカー御三家のAIに関する最新の取り組み | AI専門ニュースメディア AINOW
最終更新日： 2020年4月10日 AIに積極的なIT企業といば、どんな企業を思い浮かべるでしょうか。 アメリカのGoogleをはじめとする「GAFA」や中国の百度など「BAT」を思いつく人は多いかと思います。 しかし今回注目したいのは、日系大手IT企業のAI事情です。 例えば、NEC・富士通・日立という日系ITメーカー”御三家”は独自のAI技術を開発し企業が抱える経営課題を解決するソリューションを提供しています。 今回は、ITメーカー御三家企業（グループ企業含む）のAI分野における取り組みの最新情報をご紹介します。 ITメーカー御三家の基礎情報 ITメーカー御三家とはNEC、富士通、日立製作所の３つの企業の総称です。 ”メーカー”と名がついているいるのは、もともと通信機器やパソコンなどハードウェアを製造していたからですが、今ではハードウェアだけでなくシステム開発やITコンサルティング事業
【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
ブラックホールの可視化にも使われた「スパースモデリング」とは / ディープラーニングは唯一の選択肢なのか！？ | AI専門ニュースメディア AINOW
ディープラーニングのデメリット ディープラーニングでは学習データを用いることでパラメータを自動的に調整していきます。 言い換えると、パラメータの数が多くなるとその分だけ大量の学習データが必要となります。 例えば医療分野において、症例数が少ない病気に対して AI を適用しようとするとこの学習データが準備できないという問題に直面します。また、大量のパラメータを自動的に調整してくれる反面、計算過程を全て追従することが難しくなり、意思決定の過程がブラックボックス化しやすいというデメリットもあります。 これにより、「なぜ目の前の患者を手術するべきか」といった理由が説明ができないと現場導入ができないこともあり得ます。 また、産業分野においても、例えばFA（ファクトリーオートメーション）の現場で品質保証のために必要な外観検査ではAIが導入されることがありますが、日本のモノづくりは非常に優秀で、そもそも不
自然言語処理研究の最前線 ー海外でのビジネス事例6選ー | AI専門ニュースメディア AINOW
最終更新日： 2019年7月31日 「自然言語処理」という言葉を目にしたことがある人も多いでしょう。人間の言葉を機械が扱えるようにする自然言語処理は、チャットボットなどに活用され、研究も盛んに行われています。 今まで人間の言葉を「理解する」ことに主眼が置かれていた自然言語処理の研究ですが、現在の英語圏における自然言語処理の最新記事においては、「予測」や「生成」といった単語がキーワードとなっています。 そこでこの記事では、グローバルな自然言語処理研究のトレンドを紹介し、それを生かしたどんなビジネスが生まれているのか、そして生じてくる課題を詳しく紹介していきます。 世界の自然言語処理研究の最前線 解析から予測、そして生成へ 自然言語処理（英語表記：Natural Language Processingの頭文字をとってNLPと略記されることもある）とは、コンピュータに（英語や日本語のような）ヒト
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、
ありそうでなかった！日本のAI関連の大学研究室をまとめた「AI Lab Map」Ver1.0.4を公開 | AI専門ニュースメディア AINOW
こんにちは、AINOWの亀田です。 2016年は、産学連携プロジェクトが盛んになり、AIを研究している研究室の名前を目にすることが増えたと感じた方も多いはず。そこで、AINOWでは、日本のAI関連の研究をされている研究室をまとめてみました。 （まだまだあると思いますので、Ver1.0ということで出します…!） 「私の出身研究室がない」、「あの有名な先生が抜けている」とのご指摘、大歓迎です！ どんどん追記・修正いたします。 ※追記：2/1 Ver1.0.2に更新いたしました。 ※追記：2/6 Ver1.0.3に更新。50名を追記しました。 ※追記：2/10 Ver1.0.4に更新。6名を追記しました。 この研究室マップから、各企業と研究室が繋がり、企業からは、AIに関わる事業の推進、研究室側からは、AIを研究する学生の就職活動の役に立つを願っています。
1
リリース、障害情報などのサービスのお知らせ
最新の人気エントリーの配信
j次のブックマーク
k前のブックマーク
lあとで読む
eコメント一覧を開く
oページを開く
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