2024年前半の生成AI業界まとめ | AI専門ニュースメディア AINOW
これらの数字は、日本のAI技術導入の遅れを顕著に表しています。 急成長する世界の生成AI市場 米国のボストン・コンサルティング・グループの予測によれば、世界の生成AI市場規模は2024年に約350億ドル（約5兆6,000億円）に達し、2026年にはその2倍を超える880億ドルまで成長すると見込まれています。さらに、2027年には1,210億ドルにまで拡大すると分析しています。 同グループは、この成長に伴い、特に金融業界とヘルスケア業界において大きな事業機会が創出される可能性を示唆しています。 AI導入状況 IT・通信、小売、製造、金融、医療など、様々な産業でAI導入が進んでいます。具体例として、LINE、伊藤園、メルカリの事例を紹介します。 ※事例参照：https://metaversesouken.com/ai/generative_ai/case-study/ 1. LINE：エンジニ
明らかになったGPT-4の秘密 | AI専門ニュースメディア AINOW
著者のアルベルト・ロメロ（Alberto Romero）氏はスペイン在住のAI技術批評家で、AINOWでは同氏の記事を多数紹介して来ました。同氏がMediumに投稿した記事『明らかになったGPT-4の秘密』では、OpenAIがGPT-4のアーキテクチャおよび詳細を非公開にしたビジネス上のメリットが解説されています。 「競争と安全上の理由から」学習データやアーキテクチャが非公開だったGPT-4について、2023年6月になってリークがありました。そのリーク内容とは、同モデルは2,200億パラメータの専門家モデルが8つ連結された「専門家混合モデル」だったというものです。このアーキテクチャ自体は、Googleが2021年に発表している何ら革新性のないものです。 実際には既存技術を活用して開発していたGPT-4の詳細を非公開としたOpenAIのビジネス戦略について、ロメロ氏は以下のような3つのメリッ
DXとAIの違いとは｜AI活用事例やDX推進のポイントを徹底解説 | AI専門ニュースメディア AINOW
最終更新日： 2022年10月30日 デジタル化が急速に進む昨今、AIはDX推進において欠かせない要素となっています。 しかし「AIとDXの違いが分からない」「AIの導入方法が分からない」という方も多いのではないでしょうか。 こちらの記事では、DXとAIの違いから、DX推進におけるAIの活用事例・導入時のポイントなどを解説します。 DX・AIの違いとは デジタル技術の発展に伴い、近年「DX」「AI」という単語を耳にする機会が増えてきました。しかし「DXとAIの違いが分からない」「両者の関係性は何か」と悩む方もいらっしゃると思います。 DXは「データやデジタル技術の活用を前提とした経営や組織体系の改善を行い、環境変化の中でも成長し続けること」を指します。対して、AIは「人間の行動や思考を、人間の代わりに実現する技術」です。 DXにおけるデジタル技術には「IoT」や「AI」などが含まれます。つ
機械学習と統計学の徹底的違い – モデルの使い分け方とおすすめの本を紹介 | AI専門ニュースメディア AINOW
機械学習を学ぶ上で、統計学は切っても切り離せない存在であると同時に、内容が似ていることか境目のわからないものとされています。 では、重回帰分析は本当に機械学習手法でしょうか？ 機械学習的手法と統計学的手法の目的をハッキリとさせることで、うまく使い分けていきましょう！ 本記事では、機械学習と統計学の違い、統計学の必要性、おすすめ書籍を紹介しています。 機械学習と統計学（統計解析）の違い 機械学習と統計学には、はっきりとした違いがあります。 文字通りに捉えると、「機械学習」は、機械が自動的に学習するものであるのに対し、「統計学」は、データのルールやパターンを統計的に判断するものだと言えます。 ここでいう“統計的に”とは、確率的に正しいかどうかを判断するという意味です。 ▼AIについて詳しく知りたい方はこちら
AIシステム設計思想の新トレンド「データ中心のAI」入門 | AI専門ニュースメディア AINOW
はじめに 2021年頃から「データ中心のAI」という新しいAI開発思想が提唱されるようになりました。この記事では、従来の「モデル中心のAI」の問題点を確認したうえでデータ中心のAIの概要と動向をまとめて、データ整備に関する具体的なノウハウを紹介します。 92%のAI実務家が遭遇した「データカスケード」問題 従来のAI研究開発において重視されてきたのは、AIシステムの中核となる（機械学習モデルのような）AIモデルでした。AI開発者はAIシステムの精度を目標値まで向上させるために、AIモデルに対してさまざまな技法を駆使するのが慣わしでした。 こうしたなか2021年5月、Googleの調査チームは今まで当たり前に考えられたきたAIモデル中心の開発思想を批判的に検討した論文『「誰もがデータではなくモデルについての仕事をしたがっている」：ハイステークスAIにおけるデータカスケード』を発表しました。同
AIエンジニアに将来性はある？やめとけと言われる5つの理由と向いている人を解説 | AI専門ニュースメディア AINOW
この記事を読んでいる方の中には「AIエンジニアになりたいけど、将来性があるか分からず不安だ」と思う方もいるのではないでしょうか？ 近年、AIはさまざまな分野で活用が進んでおり、あらゆる業界を変革して私たちの暮らしと密接に関わり始めています。 AIの発展が進む現代において、AIエンジニアは世界的に注目されている職業であり、需要が高く人気のある職業の1つです。しかし、「AIエンジニアに対する注目や需要がいつまで続くのか分からない」と思っている方もいるでしょう。 そこで本記事では、AIエンジニアの現状と将来性、「AIエンジニアはやめとけ」と言われる5つの理由について解説します。 AIエンジニアとは AIエンジニアとは、機械学習システムの設計・構築を行うAI専門のエンジニアのことです。 さまざまなデータをAIに与え、それを処理させAIを教育することがAIエンジニアの仕事であり、「機械学習」を効率的
PFNが1000円から機械学習や数学基礎, Pythonなどを学べる教材を提供開始 | AI専門ニュースメディア AINOW
最終更新日： 2021年12月13日 株式会社Preferred Networks（PFN）は、機械学習やデータサイエンスを基礎から学びたい大学生・社会人向けに、機械学習・ディープラーニングの基礎学習コンテンツ4種を、個人向けオンラインAI人材育成講座 SIGNATE Questの「Market」で2020年12月7日より提供開始しました。 SIGNATE Questの「Market」は、企業が制作した講座を公開することで、新たな販路やPRの場として活用することができるサービスです。普段は学ぶ機会の少ない専門性の高い講座や、人材育成の実際の取り組みの中で生まれた講座が公開されるなど、多様な講座を提供される場です。Marketリリースの第1弾として、PFNの他にも、RESTECや広島県 データスタジアムが講座を提供しています。 各産業の専門分野にAIおよびデータサイエンスを応用することができ
【伝統産業とAIの共存】後継者不足に直面する酒蔵 AIで伝統を紡ぐimaの取り組み | AI専門ニュースメディア AINOW
最終更新日： 2019年7月10日 連日の暑さで疲れたカラダを癒やすには辛口の冷酒とお刺し身の組み合わせが最高ですよね。 日本酒造組合中央会によると日本酒のはじまりは遡ること奈良時代。「播磨風土記」に初めて米を原料とした酒について明示されたといいます。日本では1000年以上の長きに渡って日本酒が愛されてきました。酒造りはまさに日本の伝統の1つです。 時間をかけ丁寧な手法を重視する伝統産業では、高齢化による従事者の減少による後継者不足問題や、大量生産による安価な製品の普及など、多くの課題に面しています。 長きに渡って伝統を引き継いできた日本の酒蔵においても例外ではありません。 「戦前には国内で5500蔵の酒蔵があったのですが、今は1600蔵※ぐらいになっています。」株式会社ima（あいま）の三浦さんは顔を曇らせます。 ※平成28年時点 参考：国税庁 http://www.nta.go.jp/
【佐藤理事インタビュー】ディープラーニング協会は国内のAI状況をどう見ているのか | AI専門ニュースメディア AINOW
最終更新日： 2019年7月10日 2017年10月、日本ディープラーニング協会（以下JDLA）の設立が発表されました。 ディープラーニングを中心とする技術による日本の産業競争力の向上を目指して設立されました。G検定やE資格などのイメージが強い方も多いでしょう。 日本ディープラーニング協会（JDLA）について詳しくは、この記事を参考にしてみてください。 日本ディープラーニング協会（JDLA） JDLAはいくつかの委員会に分かれて運営されています。検定事業は試験作成委員会が取りまとめており、他にもいくつかの委員会があります。 そして委員会の中で、ディープラーニングの産業活用を推し進めているのが、産業活用促進委員会です。言葉の通りディープラーニングを産業で活用していくために、さまざまな取り組みを進めています。 今回の記事は、普段はなかなか知ることができない産業活用促進委員会の活動について紹介し
日本ディープラーニング協会 E資格試験における認定事業3社を発表 | AI専門ニュースメディア AINOW
最終更新日： 2019年5月10日 日本ディープラーニング協会が行う検定事業「G検定」と「E資格」。G検定はディープラーニングの基礎知識を問うもので、エンジニアよりも、さまざまな分野の人がディープラーニングを活用していくことを求めています。また、E資格はディープラーニングの理論を理解することでエンジニアリング・実装力を有していることが求められます。 G検定については、シラバスからの出題とされており、各自が学習に臨むことが求めらますが、E資格は日本ディープラーニング協会の認定する教育サービスの受講が必要となります。 2018年4月2日、E資格の認定事業が日本ディープラーニング協会によって発表されました。概要は以下です。 ＜2018年度 第1回E資格（エンジニア資格）について＞ 名称 JDLA Deep Learning for ENGINEER 2018 概要 ディープラーニングを実
Chainerは数多くの企業に支えられている！Preferred Networksこれまでの歴史 | AI専門ニュースメディア AINOW
最終更新日： 2019年7月10日 こんにちは。AINOWのなっぴです。 機械学習ライブラリは何を使っていますか？ ライブラリの中でも代表的なものが“Chainer”ですね。 Chainerはオープンソースの深層学習プラットフォームで、国内でAI業界を牽引するPreferred Networksが中心となって開発しています。 今回は、Preferred Networksのこれまでの歴史を追いました。 どのような企業がどんな形でPFNに関わっているのか。一目でわかるようにPFNの沿革を画像でまとめました。 Preferred Networks これまでの歴史 編集後記 PFNがChainerを作っている会社、ということしか知らなかった人も多いのではないでしょうか？ 大会で優秀な成績を残していたり、DeNAと会社を設立していたりなど、意外なPFNの沿革がわかりました。 IT企業だけでなく、大手
ゲーム人工知能の行方 (日本デジタルゲーム学会理事 三宅陽一郎氏) | AI専門ニュースメディア AINOW
2017年 アドベントカレンダー企画「AIの未来予測」の記事です。寄稿してくださったのは日本デジタルゲーム学会理事の三宅陽一郎さんです。 毎日が出会いの連続である。その出会いに感謝して生きている。だから、ここでは特定の人物を出すことはできない。出すのは、ポストペット、モモさんである。「アドテック東京」という広告テクノロジーの高名なカンファレンスで、講演前、緊張のあまり準備室を抜け出した僕は、モモさんに偶然（！）出会ったのである。 ポストペット！なんと甘美な響きだろう。たぶん僕は最後まで（3Dになっても）ポストペットを使い続けた一人である。2000年初頭には、たくさんのキャラクターたちが、コンピュータ上で活躍していた。有名な助っ人イルカ、カイル君から、インストールを手伝ってくれる魔法使いのおじいさんまで、しゃべって人間の手助けをしてくれる素敵なキャラクターたちいた。インターフェースとしてキャ
学生 × 落合陽一 「未来臭」が新たな発想の鍵になる | AI専門ニュースメディア AINOW
最終更新日： 2019年5月10日 2017.12.12 取材・編集：おざけん@ozaken_AI 取材・インタビュー：らんらん@pascarrr おざけんです。2017年12月10日。東京・千駄ヶ谷にあるGOOD MORNING CAFEにらんらんと共に落合陽一さんのイベント取材に訪れました。 メディアアーティストで筑波大学准教授の落合陽一さんはTDK株式会社が始動した“TDK Attracting Tomorrow Project”に参加しています。 その中で落合さんが取り組むのがさまざまなものが浮かんでいる“浮揚空間”の制作に挑む「Silver Floats」プロジェクト。その一環として未来を担う学生と落合さんのワークショップイベント「Project Meeting Tokyo」が開催されることになりました。 あらゆるものが浮揚する不思議な体験を生み出す「Silver Flo
第19回Machine Learning 15minutes!レポート-楽天のAI活用やSENSYが取り組む育成制度など- | AI専門ニュースメディア AINOW
楽天における機械学習アルゴリズムの活用 楽天株式会社の平手勇宇さんによるセッションです。 楽天技術研究所では，楽天グループが保有する様々な大規模データを対象とした，機械学習・データマイニング・自然言語処理等の研究を実施しています。 膨大な出展数がある楽天市場において機械学習のアルゴリズムはどのように活用されているのでしょうか。 楽天では画像をもとにアイテムを自動的にカテゴリ分けする機能などを開発中のようです。 また、市場のデータを使って潜在性の高い顧客を抽出したいというニーズから、金融サービスのユーザとして可能性が高いユーザを推定するなどの取組もしているんだとか。 楽天市場のユーザと金融サービスの50%のユーザは重なることをうまく活かしたそうです。 他にもテレビドラマドメインに特化した機械翻訳モデルの構築についても発表していました。 最適化の視点から見た人工知能とSENSY社でのリサーチャ
Yahoo! JAPANの月間約800億PVのデータはサービスにどのように活かされているのか | AI専門ニュースメディア AINOW
最終更新日： 2019年7月10日 おざけんです。 東京・紀尾井町。ヤフー株式会社を訪れた。 機械学習をはじめとした人工知能技術には「データ」が肝心だ。今や各IT企業はいかにデータを収集し、どのように自社サービスに還元していくかに躍起になっている。 Googleをはじめとした海外大手は、スマートスピーカーなどを販売する他、数々のプラットフォームを運営することで、ユーザとの接点を増やし、それをサービス改善に活かしている。 また、Google Photosなどの自社プラットフォームで得たデータをもとに画像や音声認識などのツールを提供している。 では国内有数のIT企業であるヤフーではデータはどのように活用されているのだろうか。 取材に快く応じてくれたのは全社的な研究開発を担うYahoo! JAPAN研究所の田島所長だ。 Yahoo! JAPAN研究所 所長 田島 玲 （博士（理学）） 研究所の所
【第18回 Machine Learning 15minutes!】NewsPicksの記事推薦アルゴリズムやSONYのNeural Network Consoleなど | AI専門ニュースメディア AINOW
【第18回 Machine Learning 15minutes!】NewsPicksの記事推薦アルゴリズムやSONYのNeural Network Consoleなど 最終更新日： 2019年5月10日 ranranです。 11月25日に開催された「第18回 Machine Learning 15minutes!」に参加してきました。 Machine Learning 15minutes!とは、毎回6〜9人が機械学習について15分間のLTをイベントです。DeepLearningや強化学習などの先端技術技術のビジネスへの応用例などを学び、様々な角度から機械学習についての知見を広げることができます。 私は今回初めて参加させてもらったのですが、LTの内容はアカデミックなものとビジネス的なものが半分ずつくらいで取り上げている技術のジャンルも幅広く、とても楽しく勉強させてもらえました！ そんな「第
世界IT六大巨頭のAI年表【Apple、IBM、Google、Microsoft、Amazon、Facebook】(2018年6月更新) | AI専門ニュースメディア AINOW
HOME/ AINOW編集部 /世界IT六大巨頭のAI年表【Apple、IBM、Google、Microsoft、Amazon、Facebook】(2018年6月更新) 最終更新日： 2019年5月10日 ※2018年6月28日更新 こんにちは。AINOW編集部のみかみです。 今回は世界的に有名な企業であるApple、IBM、Google、Microsoft、Amazon、Facebookの6社が現在(2018年6月)まで取り組んできた人工知能に関する代表的な発表を1つの年表にまとめました。 世界時価総額ランキング(2017年9月末時点)でも1位Apple、2位Alphabet(Google)、3位Microsoft、4位Facebook、5位AmazonとAIに力をいれている企業はランクインしいています。 世界トップ企業が今までどのような人工知能を活用した戦略を出してきたか、この1枚で比
リリース、障害情報などのサービスのお知らせ
最新の人気エントリーの配信
j次のブックマーク
k前のブックマーク
lあとで読む
eコメント一覧を開く
oページを開く
AIにおける研究の分野・概要を解説｜研究室や研究企業も紹介！ | AI専門ニュースメディア AINOW
機械学習プロジェクトはなぜ失敗するのか | AI専門ニュースメディア AINOW
フェイスブックがＶＲ端末 スマホの次、先陣争い | AI専門ニュースメディア AINOW