『インセプション』ラストの意味は?ノーラン監督が「正解」を話す © 2010 Warner Bros. Ent. All Rights Reserved 観客に解釈が委ねられた映画の描写について議論するのは楽しいことだ。余韻をもたらす曖昧なラストをもつ作品の代表例として、クリストファー・ノーラン監督の2010年の作品『インセプション』がある。 この映画は現実と夢、さらに深い階層の夢が入れ子に折り重なる複雑な作品だ。登場人物と観客は、自分がいま現実にいるのか、それとも夢の中にいるのかを判断する手法として「コマ」を使う。回転するコマがやがて停止すればそこは現実で、いつまでも回り続けていれば、夢の中にいるということがわかる。 『インセプション』(2010)結末に関する描写があります。 この映画のラストでレオナルド・ディカプリオが演じた主人公のコブは、現実と虚無を何度も行き来する長き戦いを経て、つ
Published 2023/07/24 22:33 (JST) Updated 2023/07/25 00:01 (JST) 損害保険ジャパンが中古車販売大手ビッグモーター(東京)に2011年以降、計37人の出向者を出していたことが24日、分かった。自動車保険の保険金の不正請求が横行した時期に事故車両の修理を担う板金塗装部門の担当部長を務めた者もいた。不正行為を見抜けなかった責任を問う声があり、金融庁は保険業法に基づく報告徴求命令を損保ジャパンに出すことも視野に、運営実態を調べる。 ビッグモーターが記者会見の実施を検討していることも判明した。同社が共同通信の取材に「説明責任に関するさまざまな意見を真摯に受け止め、今後の対応を検討する」と回答した。 損保ジャパンは「不正を認識していた出向者はいない」と説明しているが、客観的な視点が必要だとして外部弁護士による調査を検討している。 担当部長は
ChatGPTを筆頭に生成系AIサービスが世界的に浸透するとともに、個人だけでなくビジネスシーンにおける利用も増加の一途を辿っています。文章や画像、動画などさまざまな生成AIサービスが登場する中、テキスト向けAIモデルにおいて欠かせないのがLLM(大規模言語モデル)です。 生成系AIサービスの登場に伴い、AI技術が専門の域を超えて社会生活に浸透している現在、LLMの基本的な情報や課題を押さえておくことはAIサービスを活用する上で重要です。とはいえ、専門的な知識を基礎を一から理解するとなると大変な場合もあるでしょう。 本記事では、LLM(大規模言語モデル)の概要や種類、LLMでできること、代表的なLLM製品などについて解説します。大企業におけるLLMの活用事例やLLM搭載のAIサービスを実際に導入している企業事例も紹介しますので、大規模言語モデルについて理解を深め、自社の生成系AIサービスの
「chatgptを使って要件定義の工数を削減したい」 「そもそもchatgptを使って質の高い要件定義ができるのだろうか」 とお悩みなのではないだろうか。 結論、chatgptで質の高い要件定義を短時間で実現することは可能だ。 実際に私もchatgptを使って下記のような要件定義書を完成させた。 通常この要件定義書を0から自力で作ろうと思うと40時間はかかるが、chatgptを使う事によって4時間で完成させることができた。 しかし、ただプロンプトをなんとな投げ掛ければ良いというわけではない。 目的を達成するために綿密に設計をしたプロンプトを投げかける必要がある。 また、要件定義の中でも ・chatgptに丸投げして良いところ ・自分で手直しをした方が良いところ を精査することも大切だ そこで今回は上記のような要件定義書を4時間で完成させるために、私がchatgptへ投げかけたプロンプトを全
機械学習モデルを構築する際に欠かせないのが、機械学習ライブラリです。様々な機械学習ライブラリがインターネット上で提供されていることが、昨今の機械学習ブームを支えているのは間違いありません。 しかし、一言で機械学習ライブラリといっても、その用途は様々です。どのライブラリを、機械学習モデル構築の流れの中のどの工程で用いればいいのかがわかっていなければ、スムーズにモデル構築を進めることはできません。 そこで本稿では、機械学習ライブラリとは何なのか、それぞれのライブラリがどのような特徴を持つのかをまとめました。機械学習モデル構築の流れと併せて、機械学習ライブラリについての確かな知識を身につけましょう。 機械学習ライブラリの定義と実装の流れ まずは、機械学習ライブラリの定義について確認し、機械学習モデル実装の流れを概説します。これによって、次節で紹介するライブラリを、それぞれどのような場面で利用すれ
教師あり学習を用いてAIにデータを学習させる「パターン認識」を用いることで、画像や音声などのビッグデータを処理できるようになった現代において、これまで以上にAIサービスの品質を高める結果に繋がっています。 音声認識や画像認識、文字認識など、さまざまなパターン認識によるAIサービスを取り入れることで、ビジネスや人々の生活はより便利に・豊かに変化してきています。本記事では、パターン認識と機械学習の違いや、パターン認識を活用したAIサービスなどについて徹底解説します。 教師あり学習について詳しく知りたい方は以下の記事もご覧ください。 教師あり学習とは?手法・具体例・教師なし学習との違いを紹介 パターン認識とは、画像や音声などの大量のデータの中から、特定のルールやパターンに沿ったデータを認識し、特徴抽出を行うことです。近年、人々の生活を支えるAI(人工知能)は、多くがパターン認識機能を備えています
大阪・関西万博のパビリオン建設が大幅に遅れている。 労務費や物価の高騰など遅れの要因は一つではないが、根底にあるのは万博協会のマネジメント能力の欠如。 日本はオペレーションの高さを世界に誇ってきたが、その部分も劣化し始めているのかもしれない。 (植村 公一:インデックス代表取締役社長) 2025年国際博覧会(大阪・関西万博)のパビリオン建設が遅れているという報道が連日のようになされています。 私が代表を務めるインデックスは建設・インフラプロジェクトのプロジェクトマネジメントが本業であり、いくつかのパビリオン建設のプロジェクトマネジメントに実際に関わっているため、着工前に必要な建築基準法上の仮設建設物許可申請が進んでいないという話は少し前から聞いていました。 それでも、万博開催まで2年を切っている今、許可申請を出した国内パビリオンが全体の約3割に過ぎず、参加国・地域の海外館に至っては申請数が
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