8月21日、デジタルハリウッド大学大学院駿河台キャンパスにて「エンタテインメントの未来を考える会　黒川塾（五十ニ）」と題したトークセッションが行われた。コラムニストの黒川文雄氏が主宰しており、エンターテインメントの原点を見つめなおし、ポジティブに未来を考える会となっている。 今回は「誰でもわかるゲームAI（人工知能）の話」と題し、デジタルゲームにおけるAIの活用と展望が語られた。登壇したのはグラフィック・クリエーターであり、ゲーム「がんばれ森川君2号」や「アストロノーカ」などAIを活用したタイトルを手がけたことでも知られる森川幸人氏と、ゲームAI開発者として著名タイトルを手がけている三宅陽一郎氏。 ゲームAIが相手にされなかった「グラフィックス重視の流れ」 冒頭で話題となったのは、8月16日付けで設立されたゲーム専用AI会社「モリカトロン株式会社」について。森川氏が代表取締役モリカトロンA

『週刊東洋経済』8月21日発売号「教養としてのテクノロジー」に連動したテクノロジー（テック）賢人へのインタビュー4回目は、AI（人工知能）ベンチャー・UEIの清水亮社長。清水氏は高校時代からコンピュータ雑誌でプログラミング関連の連載を持ち、大学在学中には米マイクロソフトの次世代ゲーム機の開発に携わったという“天才プログラマー”（独立行政法人情報処理推進機構が認定した公称）である。近年はAIの研究開発にのめり込んでいる清水氏に、AIをめぐるド素人な質問をぶつけてみた。 「機械学習」と「深層学習」の違い ――AIの発展は、マシンラーニング（機械学習）とディープラーニング（深層学習）という2つの技術によるそうですが、この2つの違いが正直よくわかりません。 マシンラーニングっていうのは、統計的に最適な答えを見つけるのが主な目的です。たとえるなら乗換案内やカーナビ。あれはどの経路が一番短いかという最

※サンプル・コード掲載 あらすじ 近年、AIの技術の活用分野は多岐に渡り、その中でも特に、人間の言葉を解釈する技術であるNLP（自然言語処理）が進歩してきています。 テキストマイニングや、対話システム等多岐に渡って使用され、人間のコミュニケーションを一部、チャットボットが代行するという所まで来ています。 今回は、そのNLPの一分野の感情分析と言われる分野で、テキストから人間の感情を読み取る技術について紹介をします。 この技術は、例えば、テキストに未成年に不適切な内容がある場合に、それをブロックするポルノフィルターや、暴力やヘイトスピーチを含んだ内容を検知する、オフェンシブフィルター等、実用的な活用が進んでいる分野です。 使用した環境 Windows or Macを仮定Eclipse（Neon3）を使用Java8.X（最新バージョン）を使用 形態素解析機器（Kuromoji）の準備 以下参照

今日は用語の整理。 AIとBIの違い 具体的なイメージ BIツールの事例 Tableau（タブロー） Power BI（パワービーアイ） QlikView（クリックビュー） 最後に 最近、ITトレンド用語が氾濫していますが、個人的に一番わかりにくい単語は「BI」だと思います。 BI（びーあい） さて、AI（えーあい）とは何が違うのでしょうか！？今回はAIと比較しながらBIを勉強していきましょう。 AIとBIの違い AIとは、アーティフィシャルインテリジェンス（Artificial Intelligence）の略称で、人工知能のことです。BIはビジネスインテリジェンス（Business Intelligence）の略称です。 BIとは、企業が蓄積したデータを分析することで、経営やマーケティング等、ビジネスの意思決定に役立てようというツールを指します。2000年代半ばに小さなブームとなったので

●マウス操作でディープラーニングプログラミング ソニーとソニーネットワークコミュニケーションズは8月17日、 AI を実現するためのディープラーニングのプログラムを生成できる統合開発環境「Neural Network Console」を無償公開した。 統合開発環境は、直感的に操作できるGUIベースでニューラルネットワークの設計・学習・評価が可能になる。ソニーは6月に、ディープラーニング開発のためのコアライブラリ「Neural Network Libraries」をオープンソース化(OSS)している。 ○ソニー社内で2015年から利用しているConsole Librariesは、同社が2000年以前から行っていた「機械学習」の研究開発に端を発し、2010年以降のディープラーニングの研究開発で構築した第3世代コアライブラリとなる。一方のConsoleは、ライブラリが直接コードを書く必要があるの

両サービスが提供するテスト内容は異なるが、AIを活用するという点は共通だ。AIで専門性のハードルを下げ、より多くの人が簡単にテストを行えるようにしようとしている。Magic Podはプログラミングスキルがなくても、システムテストを自動化できるようにする。Microsoft Security Risk Detectionはセキュリティの専門家でなくても、テストでバグや脆弱性を検出できるようにする。 これまで、AIはコールセンターのオペレーター支援や自動車の自動運転、株の自動売買など、ビジネスや製品、サービスでの活用事例、アイデアが多かった。続々と登場したソフトウエアのテストにAIを活用するサービスは、ITエンジニアの仕事にAIが進出してきた先行的な例といえる。 テスト自動化からプログラミングスキルを不要に Magic Podでは、AIによる画像解析がサービスの要となる。画像解析により、アプリ

人間と同程度の適応能力を持ったAI「汎用人工知能」とは？～General AI Challengeで汎用人工知能を作ろう NextremerのAI研究開発エンジニアが解説する三歩先のテクノロジー 第1回 ここ数年で人工知能（AI）という言葉は身近になりましたが、汎用人工知能（AGI）という言葉は聞き慣れない方も多いのではないでしょうか。汎用人工知能とは、実はその意味さえも完全には定まっていないのですが、「人間に近い適応能力をもった人工知能」と考えられます。特定の製品やアルゴリズムが存在するわけではなく、さまざまなところで完成までの道のりが議論されている段階の人工知能です。しかし最近では、環境の整備が進み、一般のエンジニアでも最先端の開発に参加できる仕組みが整いつつあります。そこで、本記事では汎用人工知能の開発への参加方法として、世界規模のコンペティションであるGeneral AI Chal

近年急激な発展を遂げたAI(人工知能)技術はコンピューター技術の発展が欠かせないものでしたが、実は意外と思えるほど古い時代からその概念が提唱されていました。そんなAIとそれを可能にするディープラーニングの歴史をムービー「History of Deep Learning」が振り返っています。 History of Deep Learning - YouTube 「ディープラーニング」は別名、「Deep Artificial Neural Networks」とも呼ばれ、ここから「ニューラルネットワーク」という呼び名が生まれています。 そのアルゴリズムの基となったのが、人間の脳にある神経ネットワーク「ニューロン」のモデルです。 その歴史は古く、少なくとも1943年にはすでにその概念が存在していたと考えられています。当時はまだ第二次世界大戦まっただ中の時代です。 ニューロンが別のニューロンから電気

「3カ月後に辞めてしまうオペレーターを予測してほしい」。そんな依頼を通信サービス会社から受け、実際に半年で95％まで予測精度を高め、退職予備軍の離職を予防したという事例があります。しかし、そのプロジェクトも順風満帆というわけではなく、三度の失敗を経験していたのです。

日本で、人工知能の導入に取り組んでいる企業（検討段階含む）が10.6％であるのに対して、米国では30.1％と約3倍の開きがあります。日本では「人工知能？　なんかスゴいらしいねぇ」と捉えている人が多いのが現状だと思われます。 では、導入に取り組み始めている人たちの職場では、人工知能にどのような役割を期待しているのでしょうか。以下の結果をご覧ください。 労働力の補完や生産性向上など、日米で差が出た項目は複数ありますが、私が注目したのは、「これまでに存在しなかった新しい価値をもった業務を創出する」という項目で日本が比較的高い点です。「人工知能で一山当てたい」というもくろみのようなものを感じます。 “人工知能とは何か”がよく分からないから、何ができるのかも分からない。だからこそ、数々の制約や特有の問題にまで考えが及ばず、「何か新しいことができそう！」という夢を抱くビジネスマンが多くいるのかもしれま

デジタル絵に関心があって、イラスト投稿プラットフォーム「pixiv」を知らない人は今やほとんどいないだろう。2007年にスタートしたpixivは、翌年には月間4億PVに。10周年を迎える17年現在、会員数2300万人、月間26億PV（2月時点）の巨大サービスに成長している。 しかし、そんなpixivも近年ある問題を抱えていた――「ユーザーの作品投稿頻度が落ちていた」（清水智雄 プロダクトマネージャー） これを打開するために、彼らが始めたのがお絵描きサービス「pixiv Sketch」。簡単に言えばWebブラウザやスマホアプリ上でイラストを描いて共有できるサービスだが、そこにはAI（人工知能）による“魔法”も隠されている。 「pixiv Sketch」とは何か ピクシブのお絵描きサービス「pixiv Sketch」。最新の機能「pixiv Sketch LIVE」は画面キャプチャーやWebカ

「ノーベル委員会を相手にチューリングテストを挑む」というソニーCSL所長の北野CEO。「ノーベル賞を取れるAI」の未来像と、AIが打破すべき科学の課題を語った。 2050年までに、AI（人工知能）にノーベル医学生理学賞を取れるような科学的発見をさせたい──。デジタルガレージなど3社が共催し、最先端のインターネット技術やビジネス動向を議論する「THE NEW CONTEXT CONFERENCE 2017 TOKYO」で7月26日、ソニーコンピュータサイエンス研究所（ソニーCSL）のCEOでもあり、自身が2000年に設立したシステムバイオロジー研究機構（SBI）の代表である北野宏明さんが登場。「ノーベル賞を取れるAI」の未来像と、AIが打破すべき科学の課題を語った。 「AIでノーベル賞を取る」という北野さん。「今の科学的発見は運任せ」だと指摘する。AIが本当のブレークスルーを生み出すのは「知

AI（人工知能）の世界で注目されるのは、AIスピーカーで人気を獲得しているアマゾンや、スマートフォンなどでAIに力を入れているグーグル、アップルなどなど、米国の大手IT企業が中心だ。 だがそのIT大手も、AIの「プラットフォーム化」に本格的に取り組むようになったのは比較的最近のこと。AIスピーカーとて、世界的に見ればまだ市場が本格的に立ち上がっているとはいいがたい。まだ多くの企業に参入機会があるのだ。 そのため、米国以外でもAIプラットフォームを手掛ける企業が増えている。もちろん、日本企業の動きも活発化しているのだ。 総力を結集､アジアを狙うLINEの｢Clova｣ 中でも大きな注目を集めているのが、メッセンジャーアプリ大手のLINEである。LINEは今年2月、スペイン・バルセロナで実施された見本市で、独自のAIプラットフォーム「Clova」の開発を発表した。 Clovaを搭載した独自のA

シンガポール南洋理工大学の研究室。どこにでもいそうなカナブンに人工知能（AI）による「命」が宿っている。同大学の佐藤裕崇助教授らが研究を進める昆虫サイボーグだ。生けるドローン背中に埋め込まれた電子回路が筋肉を刺激し、羽を動かす。衝突回避など虫が持つ生体機能とAIを組み合わせた「生けるドローン」として無線で飛行を制御する。災害時にがれきの間に入って被害者を発見するといった応用が期待されており、

Service Cloudのビジネスが伸びている 人の仕事を奪うか奪わないかにかかわらず、今やITベンダーの多くがAI、機械学習技術に熱を上げている。そんな1つがSalesforceだ。彼らは自分たちが提供してきたCRMやSFA、さらにはMarketing AutomationなどのSaaSの裏側でAI技術を活用している。それにより自社のサービスをより賢く便利にする。そのために技術を買収し、研究開発にも大きな投資をしている。 その結果から生まれるAI実装の機能を、Salesforceは「Einstein（アインシュタイン）」と呼んでいる。これは、Salesforceのサービスに、Einsteinという新しいAI機能が1つ加わったわけではない。Einsteinは、Salesforceが提供するAI、機械学習機のブランドネームだ。今後はあらゆるサービスの裏側でAI技術が活用されるようになり、そ

『AIの衝撃 人工知能は人類の敵か』（小林雅一/講談社現代新書） モノとネットワークの繋がりを指す「IoT」や、自動運転技術などへの関心から昨今は「AI（人工知能）」の話題が尽きない。ひと昔前にはSF映画の話のように思われていたが、2045年にはAIが人間の脳を追い越すという「シンギュラリティ（技術的特異点）」の問題など、様々な視点からの議論も繰り返されている。 AIを取り巻く世界は目まぐるしく変化しているが、その現状と功罪両面からの可能性を検証する書籍が『AIの衝撃 人工知能は人類の敵か』（小林雅一/講談社現代新書）だ。本書で取り上げられるAIの“今”から何が見えてくるのか、その内容を紹介していこう。 ◎米国で生まれたAIの概念。今では自律的な思考をするまでに 通販サイトで「おすすめ商品」を提示される。じつはこれも、AIによる働きのひとつだ。多岐にわたる役割を求められるAIだが、この場合

自動運転技術や投資運用など、AI（人工知能）の実用化が注目を集め、「将来はAIに仕事を取られてしまうのでは？」という悲観的な見方も広がりつつある。元ソフトバンク・モバイル副社長の松本徹三氏は、情報通信コンサルタントとして海外の著名業界人などと議論を交わし、「AIが人々の生活に想像を絶するほどの変革をもたらす“シンギュラリティー”の実現への道は10年以内に開ける」と確信したと言う。本コラムでは迫り来るAI時代に備え、日本がAIを経済成長に結びつけるためのヒントを、AIに詳しいキーマンとの対談形式でお伝えする。第一回は、慶應義塾大学大学院政策・メディア研究科の夏野剛特別招聘教授に日本企業の問題点を聞いた。 松本：夏野さんにこうしてお目にかかるのは久しぶりですね。AIについては、ネガティブな見方をする人も結構いるのですが、夏野さんはポジティブなので、心強いです。 夏野：何でもネガティブに見る人が

アクセンチュア・セールスフォース・ビジネス・グループ（SFBG）は、セールスフォースのNo.1グローバル・パートナーとして、多くのお客様に高いビジネス価値を提供しています。セールスフォースを活用した変革をもたらすエクスペリエンスの設計・実装・推進、また、業界をリードするイノベーションへのこだわりと、データに基づく結果をバランスしつつ、お客様のビジネス課題を解決します。 SFBGの強みは、戦略・コンサルティング、インタラクティブ、テクノロジー、オペレーションなど、すべての事業分野における社員の深い専門知識にあります。SFBGはアクセンチュアの中でも最も急速に成長しているプラットフォームの1つであり、強力で活気に満ちたSalesforceコミュニティは、最高の人材を惹きつけ、発展しています。

by Bjorn Hovdal 赤色に「トマト」、黄色に「レモン・シフォン」など、色には抽象的な名前が付けられることがあります。これには、見分けにくい中間色を正確に見分けられるようにするという目的と、名前によって消費者に選ばれやすくするという目的がありますが、では人工知能(AI)が人間と同じように色に対して抽象的な名前を付けることは可能なのか？という点を、研究者のJanelle Shane氏が実験しています。 Letting neural networks be weird • New paint colors invented by neural network http://lewisandquark.tumblr.com/post/160776374467/new-paint-colors-invented-by-neural-network Letting neural netwo