弁護士よりもAIの方が秘密保持契約書(NDA)の処理を素早く正確に行える
契約書の自動チェックサービスを提供しているLawGeexが、AIと弁護士20人に「5通の秘密保持契約書(NDA)を処理させその精度を調べる」という調査を実施。AIの方が素早く優秀だったという結果が発表されています。 AI vs Lawyers: The Ultimate Showdown | LawGeex https://www.lawgeex.com/AIvsLawyer/ 「弁護士」といってもピンからキリまでいるので、LawGeexが有利になるように弁護士を選んだのでは？という疑問を持つのは当然のところですが、決して「実務経験のない新米弁護士」などは含まれておらず、ゴールドマンサックスやシスコなどの大手企業での勤務経験があるような人など、それなりの経験がある人が選ばれています。 テストに用いられる5通のNDAはかなり一般的な内容のもので、含まれる法的問題は30点。枚数はA4用紙で11
理由と根拠も明示する「説明可能なAI」 page.4 - 日経ビジネスオンラインSpecial
新発見を促す効果にも期待、その蓄積が社会全体の価値に このように「説明可能なAI」を活用すれば、意思決定を迅速化しながら、説明責任も果たせるようになる。しかし「期待できる効果はそれだけではない」と井形氏は指摘する。AIの単独利用だけでは難しかった新たな発見や、AIそのものの改善も可能になるという。 「例えばAIとナレッジグラフの結果が異なる場合、AIの学習内容に問題がある可能性が考えられます。この場合には教師データや学習方法を見直すことで、AIの推定結果の精度を高められるはずです。その一方でAIが出す結果に対して、ナレッジグラフに対応するパスが見つからないこともあります。これはまだ発見されていない知識が存在することを示唆しており、新発見につながる可能性が高いといえます」。 富士通ではAI活用に関して「Human in the Loop」というコンセプトを提唱している。これは、最終的な判断は
理由と根拠も明示する「説明可能なAI」 page.2 - 日経ビジネスオンラインSpecial
ディープラーニング＋ナレッジグラフで 判断の根拠（ロジック）を言語化して実現 富士通は2016年9月に「Deep Tensor」という独自のディープラーニング技術を発表。これは複雑な事象も記述できるグラフ構造のデータを学習できるというもので、セキュリティ分野などで高い推定精度を達成してきた。これに「ナレッジグラフ」構築技術という技術を組み合わせることで、「説明可能なAI」を実現しつつある。 富士通が提唱する「説明可能なAI」の全体像。富士通独自のディープラーニングである「Deep Tensor」に、ナレッジグラフを組み合わせることで、推定結果だけではなくその「理由」と「根拠」も示せるようになる ナレッジグラフとは、実世界の様々な事象の間の「つながり（関連性）」に着目し、この関連性にもとづいて整理されたデータベースのこと。膨大なWeb情報や論文などを収集し、それをナレッジグラフ化することで、
理由と根拠も明示する「説明可能なAI」
ディープラーニングの実用化によって、AIの可能性は飛躍的に高まった。しかし、その判断プロセスはブラックボックスであり、これが適用可能領域を限定する要因になっていた。この問題を解決するために、富士通は世界で初めて「説明可能なAI」を開発した。具体的には、どのような手法でAIが出した回答の理由や根拠を説明できるようになったのか。最先端の研究内容を紹介しよう。 将棋や囲碁でプロ棋士を破ったことで大きな注目を集める人工知能（AI）。最近ではスマートスピーカーや自動運転など適用分野も広がっている。 ここに来てAIが飛躍的に進化した背景には、ディープラーニングの実用化がある。従来の機械学習では、学習のために着目すべき「特徴量」を人間が指定する必要があった。しかしディープラーニングではニューラルネットワークと呼ばれる人間の神経構造を模したアルゴリズムを発展させることで、特徴量を自動的に見つけ出せるように
Appleが示した「現実主義のAI」（2ページ目） - DIGITALIST｜デジタリスト
新規顧客開拓・生産性の向上などの営業戦略や営業DX推進など、営業課題の解決を後押しする情報をお届けします。
Appleが示した「現実主義のAI」 - DIGITALIST｜デジタリスト
新規顧客開拓・生産性の向上などの営業戦略や営業DX推進など、営業課題の解決を後押しする情報をお届けします。
社会人のための「AIガチャ」入門｜マスクドアナライズ
はじめまして、マスクド・アナライズと申します。 AI（人工知能）やデータサイエンティストなITベンチャーで働いており、Twitterでこんな内容を発信しております。 毎週のように「AI搭載製品をリリース」「業務にAIを導入しました」というニュースが流れる昨今、一見AIとは無縁な会社でもこんなやり取りがあるようです。 この場合、外部のIT企業に開発を依頼するのが一般的な流れです。 しかし、AIを開発できる会社は、口にパンをくわえて「遅刻するぅ～」と走っている女子高生並みに希少です。 山ほどあるIT企業から、数少ない「AIを開発できる」会社を見つけなければいけません。 さて、こんな状況はどこかでみたことがありますね。 運試し、リセマラ、当たるまで引く、レアとハズレ……はい、「ガチャ」でした。 つまり、AI開発を依頼するのは、非常に高額な「ガチャ」となります。 しかもAIは一回で完成するものでは
AIを導入したい経営者 タッチパネルが使えない客｜マスクドアナライズ
弊社では毎日ように、「AIを導入したい」と相談が来る。 世の中では「AI導入でコスト削減」「AIによる業務効率化」というニュースが流れており、乗り遅れまいとする会社が躍起になっているからだ。 会社で偉い人が部下にAI導入を命令するも、部下は部下で丸投げするため、弊社に連絡が来る構図なのだが。 そこまでやりたい「AI」で、本当にコスト削減や業務効率化は実現できるのだろうか？ こうした疑問を実情と照らし合わせてみたところ、世間の反応が大きかった。 今回はこの問題について、掘り下げてみたい。 AIを導入すれば成功するのか？問い合わせがある会社は「AIを導入したい」という手段が先で、「AIで何をやるのか？」という目的が欠落している事例が多い。 さらにAIを含めたITに関するリテラシーも欠落しており、「AIはすごい」「AIで何でも出来る」という「現代の魔術師」的な誤解がある。 そもそも現代を含めて過
「変なホテル」総支配人が語る、完全無人化が不可能な理由
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「変なホテル」総支配人が語る、完全無人化が不可能な理由 (4/5) - ITmedia ビジネスオンライン
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「変なホテル」総支配人が語る、完全無人化が不可能な理由 (3/5) - ITmedia ビジネスオンライン
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「変なホテル」総支配人が語る、完全無人化が不可能な理由
特集「営業部 AI課」： AI（人工知能）に自分の仕事が奪われるかもしれない――。あなたはそんな不安を感じていませんか？ 20XX年、オフィスにはAIがあふれ、公園には失業者があふれる日がやってくるのか。答えは「否」である。AIをうまく活用することで、いまよりも生産性を引き上げることが可能なのだ。 「そんなことを言われても、イメージができないのでよく分からないよ」と思われたかもしれないが、心配無用である。本特集「営業部 AI課」では、最新の事例を紹介しながら、私たちのこれからの働き方も提案していく。 いまを知り、これから鍛えることで……。「AIと一緒に働くことが楽しい！」そんな日が必ずやってくる。 長崎県佐世保市のテーマパーク、ハウステンボスが運営する「変なホテル」が開業から丸2年を迎えた。 変なホテルは開業当初から、多言語対応のロボットが受付業務を行い、ロボットアームで荷物を預かるなど、
RPAとは？意味やAIとの違い | メリット・導入手順をわかりやすく解説 | BOXIL Magazine
RPAとは、ソフトウェアロボットによる業務プロセスの自動化のことです。RPAが得意な業務は、ExcelやWebのコピー＆ペーストなどの定型業務です。RPAとはなにか、仕組みや種類、導入の注意点、具体例までわかりやすく解説します！ RPAとは、ロボティックプロセスオートメーション(Robotic Process Automation)の略で、PC上で行う業務をソフトウェアロボットによる業務の自動化のことです。データの入力や転記、ファイルの複製といった単純作業の定型業務を自動化してくれるツール・端末のことを指します。 近年人件費の高騰や働き方改革などから定型業務の見直し、自動化に目が向けられるようになりました。RPA導入によって、従業員の工数削減や満足度向上、正確性の担保があるため、業務改善や働き方改革などの恩恵が受けられることから、導入の流れは世界的に広まりつつあります。 RPAの仕組み 最
「AI開発ミステリー ～そして誰も作らなかった～」 とある大手製造業の怖いハナシ (5/5) - ITmedia NEWS
「AI開発ミステリー ～そして誰も作らなかった～」 とある大手製造業の怖いハナシ：マスクド・アナライズのAIベンチャー場外乱闘！（5/5 ページ） エピローグ：そして誰も作らなかった 話は変わって、秋の夜長には読書がおすすめです。ミステリーなどいかがでしょうか？ こんな童謡が聞こえてきました。 「10人のAIおじさん」 AIおじさんが10人、「我が社もAI導入」と社長が株主総会で自慢したくて、残り9人 AIおじさんが9人、定年間近で失敗と挑戦を恐れた本社のIT部長が責任回避して、残り8人 AIおじさんが8人、はやりのワードを並べた戦略コンサルタントがプレゼンして、残り7人 AIおじさんが7人、工場のIT担当が忙しい現場にお伺いだけ立てて、残り6人 AIおじさんが6人、工場の頑固職人はAI導入に協力するつもりはなく、残り5人 AIおじさんが5人、大手SIerが慣習とお付き合いでむちゃ振り仕事
「AI開発ミステリー ～そして誰も作らなかった～」 とある大手製造業の怖いハナシ (4/5) - ITmedia NEWS
「AI開発ミステリー ～そして誰も作らなかった～」 とある大手製造業の怖いハナシ：マスクド・アナライズのAIベンチャー場外乱闘！（4/5 ページ） 第5章：“自称AIベンチャー”の甘いワナ AIエンジニアが不足する（そもそも最初からいないような……）昨今ですが、次々とAIベンチャーが誕生しています。ベンチャーキャピタルによる出資、大学の協力、企業の独立支援など、活発な動きが見られます。 AIベンチャーは、今回のように他のSIerにパシr……協力して開発する場合もあります。ここで選択肢に「答え4：AIベンチャーに依頼して解決」が登場して、万事解決でしょうか？ 私は自己紹介で、"自称"AIベンチャーと申し上げました。AIベンチャーを名乗るには、師匠による特訓もなければ、ライセンスに合格する必要もありません。雨後の筍のごとく増え続け、さながら戦国時代の様相を呈すなか、各社は実績作りに必死です。
「AI開発ミステリー ～そして誰も作らなかった～」 とある大手製造業の怖いハナシ (3/5) - ITmedia NEWS
「AI開発ミステリー ～そして誰も作らなかった～」 とある大手製造業の怖いハナシ：マスクド・アナライズのAIベンチャー場外乱闘！（3/5 ページ） 第3章：請負の罪、下請けの闇 外注という仕組みは、開発を依頼する側からすればとても楽です。難しいこと（今回はAI開発）を外部でやってくれますし、長年の付き合いで社内業務を把握しているSIerなら細かい要望も聞いてくれます。今回も依頼に合ったAIを開発してくれると思っているでしょう。 では、大手SIerには社内にAIエンジニアがたくさんいるのでしょうか？ しかしながら人数は限られますし、他のプロジェクトも担当しているはずです。昨今のAIブームはあれど、会社によっては研究部門など一部の担当者だけかもしれません。 そして大手SIerといっても、自社で全て開発するわけではありません。これはAIに限ったことではなく、システム開発全般に該当します。一般的に
「AI開発ミステリー ～そして誰も作らなかった～」 とある大手製造業の怖いハナシ (2/5) - ITmedia NEWS
「AI開発ミステリー ～そして誰も作らなかった～」 とある大手製造業の怖いハナシ：マスクド・アナライズのAIベンチャー場外乱闘！（2/5 ページ） 製造業のIT部長と言えど、システム開発現場からのたたき上げから、ジョブローテーションによるお飾りな人までいろいろ。年功序列が残る組織であれば、おおむねIT部長の年齢は50代ぐらいでしょう。老眼と戦いながら家族とLINEするITリテラシーはあれど、AIについて詳しいわけではありません。 「ウチもそろそろAIに取り組まないと、先を越されますよね」と、同業他社の動向を気にするのが精いっぱいです。「こんなこともあろうかと」と、「ファクトリーAIストラテジープラン2022 Limited Edition 2nd GIG」をさっそうとプレゼンできる有能キャラではありません。 そこでIT部長は権限と予算を使い、外部からお知恵を拝借するのです。戦略系コンサルタ
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増えるAIとRPAのニーズ、減るSIerの出番 | 日経 xTECH（クロステック）
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