AWSのテキスト読み上げサービスを使ったラジオ放送で、一躍有名になったエフエム和歌山。システムを作った山口さんが、AWSのユーザーイベント「JAWS DAYS 2018」で、AIアナウンサーの裏側を語った。 「年間1000円で働いてくれるAIアナウンサー」。エフエム和歌山のコミュニティーFM「Banana FM」が2017年7月に始めたラジオ放送は、大きな反響を呼んだ。米Amazon Web Services（AWS）のテキスト読み上げサービス「Amazon Polly」を使い、ニュースや天気予報を自動で読み上げるというもので、年間でのコストは1000円程度とも言われている。 あらかじめ新聞社などからニュース原稿を受け取り、エフエム和歌山が開発したプログラムを使い、合成音声で読み上げやすいようにルビや句読点の位置などを自動修正。原稿をエフエム和歌山のサーバに保存しておき、放送直前にAmaz

セキュリティへのAIの応用が進むことで、逆にその限界も見えてきた。一般にAIでは、大量の過去のデータを使ってあらかじめ学習を行う。このためAIは、過去の事例に似た事例は探し出してくれるが、全く新しい事例は検出できないのだ。

のぞみ全車指定のJR西日本、「お乗りになってから初めて自由席がないことにお気付きのお客様」とつい煽ってしまう

米ライドシェアサービス「ウーバー」の運転手は、乗務を始める前にアプリで顔写真を撮る。すると、アカウントに登録された本人と同一人物かどうかがAI（人工知能）にチェックされ、承認されれば運転を開始できる。 実はこのAI、開発したのはウーバー自身ではない。米IT大手のマイクロソフトが自社のクラウド上に開発したAIシステムだ。 同社のクラウドサービス「アジュール」では、アプリなどの開発者向けに、オープンな機械学習のAPI（アプリケーション・プログラミング・インターフェース）を提供している。自分のアプリとクラウド上のAIをつなぐ仕組みだ。APIを使えば、画像や音声の認識、翻訳といった機能をアプリに組み込める。 クラウド事業が急成長 AIを“民主化”する──。マイクロソフトは今、そんなビジョンを掲げる。誰でも気軽にAIを使えるようにするのが狙いだ。APIはその一例であり、世界中のデータセンターを通して

「あと1～2年くらいで人間を超えるんじゃないかと思ってます」 こう話すのは、麻雀AIソフト「爆打」の開発者・水上直紀さん（28歳）だ。爆打は、麻雀界でいま最も強いといわれているAIで、440万超ユーザーを抱える国内最大級のオンライン麻雀サイト「天鳳」で七段（2018年2月時点）の実力を持つ強豪プレイヤーだ。天鳳で21個ある段級位のうち、七段は上から数えて5番目で「天鳳全体で上位0.1％を切るレベル」という。一時は九段まで上り詰めた経験もあり、人間と遜色ないどころか、ほとんどのプレイヤーにとっては一枚も二枚も上手の相手だ。

なぜ私たちは、人工知能を“誤解”し続けてしまうのか：【最終回】真説・人工知能に関する12の誤解（17）（1/4 ページ） 人工知能に対するさまざまな誤解を取り上げてきた本連載ですが、ついに最終回となりました。今回は、なぜ私たちが人工知能を“誤解”してしまうのか、そもそもの理由を考えます。 8カ月にわたって続いたこの連載も、今回が最終回となります。これまで「働き方」「ビジネス」「政府の役割」「法律」「倫理」「教育」「社会」とさまざまな観点から、人工知能に関する“誤解”を検証してきました。 中には「それはお前が誤解している！」とツッコミをもらうような部分もあったかもしれません。事実、SNSでもさまざまなフィードバックをいただきました。今回は、日本に暮らす私たちの多くが、人工知能を誤解してしまっている、そもそもの原因を考えたいと思います。 この連載を振り返ると、人工知能に仕事を“奪われる”、人工

出典：日経SYSTEMS 2018年1月号 p.46 （記事は執筆時の情報に基づいており、現在では異なる場合があります） 2018年に企業の注目を浴びるITインフラ関連の技術・製品・サービスの「本命」として、日経BP社の表彰制度「ITインフラテクノロジーAWARD2018」は「学習済みクラウドAI」を選んだ。汎用的な機械学習モデルをクラウドサービスの事業者がAPI（アプリケーション・プログラミング・インタフェース）で提供するサービスである。 ユーザー企業は、機械学習をさせるための基盤を構築する手間を省いて、人工知能（AI）を活用したシステムを開発できる。 モデル生成の手間を不要に 自然言語処理の学習済みクラウドAIを例に取ると、テキストデータの意図を推定したり、応答に必要な情報をテキストから抽出したりする機能をAPI経由で利用できる。会話内容に応じた処理を実行するスマートスピーカーやAIチ

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2月21日、22日に開催されたイベント「CNET Japan Live 2017 ビジネスに必須となるA.Iの可能性」では、企業における先進的な人工知能（AI）活用事例を紹介し、今後のビジネスでAIが必要不可欠になるかを解説する多彩な講演が催された。 今回は、講演「人工知能（AI）で不動産仲介のスタイルが変わる～不動産仲介におけるAI活用の可能性～」の内容を紹介する。 ここでは、AIによるビッグデータ活用プラットフォームを提供するトレジャーデータでマーケティング担当ディレクターを務める堀内健后氏が、まず技術面などの概要を説明。これを引き取る形で、同プラットフォームを導入しているリブセンスの機械学習エンジニア村田健介氏と不動産ユニット ユニットリーダー芳賀一生氏が、実例を交えながらAI導入のメリットや、今後の展開を話した。 AIでサイロ化データを活用する トレジャーデータは、企業に日々蓄積さ

去年の９月頃、Unityで機械学習を行う ML-Agent（ver 0.01)が公開されました。 このライブラリを使用すると、Unity上で作成したゲームで機械学習によるAIを実行したり出来そうです。 最近このML-Agentを使用して色々と試していたのですが、ある程度形になったので色々とこちらの記事にメモを残します。 目次 機械学習？ 強化学習？ 報酬は"結果"ではなく"連続した動作"に与えられる Unityと強化学習 独自のプロジェクトを作ってみる シーンのセットアップ アクションの設定 Stateの設定 Reward（報酬）の設定 終了とリスタート 学習 その他 関連 機械学習？ 機械学習は最近騒がれている技術の一つで、AIの一種です。 その特徴は、「明示的にプログラムされる事なく、経験から学習する」という点にあります。この学習のプロセスは、提供されたデータに基づいてパターンを抽出、

Fisker is issuing the first recall for its all-electric Ocean SUV because of problems with the warning lights, according to new information published by the National Highway Traffic Safety Administration.…

今朝、人工知能や統計的処理の界隈で話題になっていた記事はこちら。 （魚拓）採用選考に「AI」を導入しようとしたが、断念した会社の話が面白かった。 https://megalodon.jp/2018-0208-1612-38/blog.tinect.jp/?p=48905 結論から言うと、こんな馬鹿な導入事例は存在しないだろう（少なくとも人工知能を生業にしている業者の周辺では）ということで、あっさりガセネタ判定というか与太話だろうで終わったんですけれども、問題は「人工知能に対するありがちな誤解が詰まっているよなあ」ということでありまして。 先に結論を言うと、人工知能はそもそも何かを判断しません。出すのはおおよそのスコア（点数）であって、その点数に足りる人か足りない人か、採用の可否を判断するのは「このスコア以上は合格」と決める企業の人事の側です。 また、記事中では「なぜその人を採用するに至った

最近とある企業の採用担当者と会い、大変興味深い話をうかがった。その方の会社は中々に革新的で、昨今話題のAIによる採用判定を書類選考に絞って導入してみたのだという。 結果はなかなかに上々だったとの事だけど、最終的には採用におけるAIの導入は断念した。 AIの採用を見送った理由はAIの判断が悪かったからではない。結果だけみれば、AIの判断はプロの採用担当者と比較して、そう悪いものではなかったようだ。 問題となったのは、AIが「なぜこの人を選んだのか。なぜこの人を選ばなかったのか」を説明してくれなかったところにあったという。 これは実に大変興味深い指摘で、今後AIが導入される社会を生きる私達にとって非常に有益な知見が詰まっている。今日はこれを掘り下げて、僕なりのAIが導入された後の社会の行方についてみていく事にしよう。 AIの思考回路は人間と随分違う AIは囲碁の世界チャンピオンを打ち倒したり、

「職員は膨大な量の事務作業に追われている。ロボットにできることは任せて、職員はより創造的で丁寧なサービスを住民に提供する時間を増やせると期待している」。茨城県つくば市の五十嵐立青市長は2018年1月に開催した記者会見で、PCを使った定型作業を自動化する「RPA（ロボティック・プロセス・オートメーション）」を導入する意義を強調した。 つくば市はNTTデータとRPA導入に向けた共同研究プロジェクトを始めた。税務など数業務で試行した後に全庁へ展開する計画だ。限られた部署や業務にRPAを導入した事例はあるが、全業務を対象にする自治体は初とみられる。「日本一ロボットが活躍する自治体を目指す」（五十嵐市長）。 市民税の業務に適用 今回の共同研究プロジェクトは、つくば市が様々な技術や業務を対象に2017年に始めた官民共同事業の一環。つくば市はITなどによる効率化が進んでいない業務をRPA導入対象としてお

2016年、Google DeepMind社から恐ろしい論文が出された、AlphaGoその名を冠した囲碁プログラムが既存の囲碁ソフトに勝率99％を叩き出したのだ。AlphaGoは強化学習とDeep Learningを組み合わせた囲碁プログラムで、その年に最強の囲碁棋士の一人である李世ドルさんに4勝1負で勝利した。その後も進歩を続けて今のAlphaGoの強さは人類が体感できるレベルを超えるほど強くなったと予想される。 2017年も終わりのころ、Google DeepMind社からまた途方もない論文が発表された。囲碁とほぼ同じ手法で最強レベルのチェスや将棋プログラムを超えたということだった。実際のところ正確に超えたのかどうかちょっとだけ疑問もあるのだが、まず前提として彼らの新手法が途方もない成果をあげたこと素直に祝福したい。彼らは自分たちのプログラムをAlpha Zeroと名付けた。 コンピュ

Microsoftが文章からイメージを自動生成できるAI技術を開発しました。「黄色い体で、黒い翼を持ち、短いくちばしの鳥」と入力すれば、まるで実在する鳥であるかのような自然な画像を自動生成できます。 [1711.10485] AttnGAN: Fine-Grained Text to Image Generation with Attentional Generative Adversarial Networks https://arxiv.org/abs/1711.10485 Microsoft researchers build an AI that draws what you tell it to https://blogs.microsoft.com/ai/drawing-ai/ 写真や画像から説明文(キャプション)を自動生成するAIはGoogleなどによって開発されてきました。

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