アマゾン開発部隊がWeWorkに入居する理由 IT大企業の活用はここまで来た
シリコンバレーから最先端のAI戦略や技術を日本企業に導入する仕事をしている、AIビジネスデザインカンパニー、パロアルトインサイトCEOの石角友愛です。 私の会社はデータサイエンティストを200人ほどネットワーク化してプロジェクトを動かしていますが、開発チームやアドバイザーチームはシリコンバレーをはじめとするアメリカ各地にいます。 各チームではリモートワークが当たり前ですし、実際ほとんどの人が沖縄でも、ニューヨークでも、好きなところから仕事をしています。こうなると、｢チームが仕事をする場所｣としてのオフィスは、ほとんど必要ありません。しかし、ホワイトボードを使って打ち合わせをするとき、クライアント企業とのミーティングのとき（これが一番多いのですが）などに、やはりハブ（活動拠点）が必要です。 そこで私たちはコワーキングスペースを拠点としています。なかでも一番気に入っているのが、日本にも先日上陸
Yield Optimization(SSP)とは : Defining the Future
《連載》ネット広告エコシステム 第一回：Ad Exchange（アドエクスチェンジ）とは 第二回：DSP(Demand-Side Platform)とは 第三回：Yield Optimizationとは 第四回：RTB(Real-Time Bidding)とは 第五回：Data Exchanger（データエクスチェンジャー）とは 本日はネット広告エコシステム連載の第三回。Yield Optimization（イールドオプティマイゼーション）と呼ばれるサービスについて。 Ad Exchangeは市場、DSPは広告主の効果を最大化するもの、そしてYield Optimizationは媒体（メディア）側の収益を最大化させるものです。市場は需要と供給によって成り立つわけですが、需要側が広告主側、供給側が媒体側にあたります。そのためDemand-side Platform (DSP)の逆の存在として
長年停滞したＡＩに、進化をもたらした男
グーグルとの奇跡のタッグ ングは、スタンフォード大学でＡＩラボを率いている。ディープラーニングを実際に実験するには大量のコンピュータ処理能力とデータが必要になり、それを提供してくれたのがグーグルだった。そこでグーグル・ブレーンというプロジェクトを行い、上記のような成果を生んだわけだが、この技術は今やグーグルの検索や画像検索、翻訳などに用いられている。 実は、ＡＩは1950年代に本格的に着手された歴史ある研究分野なのだが、途中で大きな壁にぶちあたって長年停滞していた。最近、ＡＩへ再び注目が集まっているのは、ングの研究のような新しいアプローチが出てきたことと、コンピュータの処理能力が以前とは比べものにならないくらい高まったことが背景にある。 そして、世の中がＡＩの力を欲していることも無視できない。自律走行車やロボット、スマートフォンのバーチャル・アシスタント機能、スマート家電など、ＡＩによって
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自動運転「AIの街」育ち アセントロボ、実車不要に - 日本経済新聞
文科省の「AI研究」新拠点 トップに東大41歳教授 - 日本経済新聞
巨人が群がるAI集団 プリファード・ネットワークス 15日からコンフィデンシャル連載 - 日本経済新聞
