「AIガバナンス サーベイ 2019」を発表｜ニュースリリース｜Deloitte Japan
AI利活用企業の約5割がPoCを実施、その7割が本番運用、6割が目的達成まで実施できている AI利活用の障壁として、AIを理解しビジネスで活用可能にする企画者人材と運用人材の不足がある AIに対する投資規模が小さいと目的が達成できない可能性が高まる AI固有のリスクは認識されつつあるが、対応方法が明確ではない 2020年1月24日 デロイト トーマツ グループ（東京都千代田区、CEO：永田 高士）は、日本企業の「AIガバナンス サーベイ」の2019年版を発表します。本調査は企業におけるAIの利活用状況やリスク管理・ガバナンス構築の実態調査を目的に実施し、172件の有効回答を得ました。 ■主な調査結果 1. AI利活用企業の約5割がPoCを実施、その7割が本番運用、6割が目的達成まで実施できている AIを「利活用している」、もしくは「利活用に向けた取り組みを始めている」と答えた回答者は56%
“フレディ・マーキュリーに似てる度”を判定するAI、Googleとクイーンが公開
米Googleは11月14日（現地時間）、英ロックバンド「クイーン」のブライアン・メイとロジャー・テイラーと協力し、ユーザーが端末のカラオケでクイーンの曲を歌うと故フレディ・マーキュリーにどれだけ似ているかを判定するAI採用Webアプリ「FreddieMeter」を公開した。Android、iOS、デスクトップで使える。 「ボヘミアン・ラプソディ」「ドント・ストップ・ミー・ナウ」「愛にすべてを（Somebody to Love）」「伝説のチャンピオン（We Are the Champions）」の4曲から1曲選んで歌詞が表示されるカラオケに合わせて端末のマイクに向かって歌い、「View Score」をタップすると判定が出る。判定項目は、音程、旋律、音質の3つで、総合的な“似てる度”が「72％Freddie」などというように表示される。
「もはや何が現実かわからん」 “実写にしか見えない3DCG美少女「Saya」”にそっくりな美少女が話題に
2015年10月にTwitterで公開され「実写に見える」と話題になった3DCG美少女「Saya」（関連記事）。そんな人間そっくりな彼女にそっくりな“本物の美少女”が、Sayaのコスプレを披露して大きな注目を集めています。現実とフィクションの交差点だ。 Sayaじゃん…… Sayaは、CGアーティストの石川晃之さん、友香さん夫婦のユニット「TELYUKA」が作成した3DCG美少女。“不気味の谷”を軽々と飛び越えたようなリアルなビジュアルが反響を呼ぶと、アップデートを重ねた2017年には、女性アイドルオーディション「ミスiD 2018」で架空の存在ながらファイナリストに残り、特別賞を受賞する快挙も成し遂げています（関連記事）。 こっちは本物のSaya（2016年版） そんなSayaそっくりのコスプレを披露したのは、モデルとして活動している高山沙織さん。「sayaちゃんに似ていると言われたので
WEEKLY人工無脳【第6号】（2018.5.7~5.13） - 毎日がEveryday、日々 Day by Day
①Googleの電話予約AIシステムDuplex、ついに本物のAIみたいなものがでてきよった… gigazine.net 今週の一番の話題と言えばこれでしょう。Google I/O 2018のイベントで発表された「Goole Duplex」。Googleが数年かけて開発したという、「電話でのお店予約」という非常に限定したシチュエーションでのみ、ほとんど人間のように自然にやり取りをして予約を取り付けるAIシステムの話。 これまでごまんと、「AIで~~~できるようになった」みたいな話を聞いて、「それ、AIじゃなくて機械学習な」「AIじゃなくてただの深層学習な」ってツッコミを入れ続けていたけど、初めて「……なんやこれ…AIじゃん…」って思ってしまったやつ。 美容院とレストランに電話予約をしているデモが公開されたのだが、まだ聞いてない人はとにかくリンク先の音声を聞いて欲しい、凄すぎて笑ってしまうか
なぜ地方のクリーニング屋で機械学習？ 「無人店舗作りたい」 たった1人、独学でAI作る副社長の挑戦 (1/2) - ITmedia NEWS
なぜ地方のクリーニング屋で機械学習？ 「無人店舗作りたい」 たった1人、独学でAI作る副社長の挑戦（1/2 ページ） 「中小企業でお金もない、人もいない。ここ10年でIT化に取り組んできたが、今ある課題や業界の将来を見据え、今はAI（人工知能）を自作している」──福岡県田川市でクリーニング店を8店舗展開するエルアンドエーの田原大輔副社長はこう話す。同社はスーツやズボンなどを判別する画像認識システムなどを導入。人材が不足するクリーニング業界の中で業務効率化を図るためいち早くIT化に取り組み、いずれは無人店舗のオープンを目指す。 IT化に取り組んだ10年 電話からSkypeによるビデオチャットへ、メールからチャットワークへ、ExcelからGoogleスプレッドシートへ──2008年ごろから10年近くクリーニング業務のIT化を進め、15年11月にGoogleの機械学習用オープンソースライブラリ「
株式会社ABEJA｜ゆたかな世界を、実装する｜DX｜AI
「ABEJA Platform」を基盤に顧客企業の基幹業務のプロセスを変革しビジネスの継続的な収益成長の実現に伴走。
3大AIスピーカーの設計、プロの評価は「天才」「秀才」「初心者」
前回の記事はこちら 電機メーカーや部品メーカーでの勤務経験を持つ“熟練”のエンジニアたちの協力を得て実施したAIスピーカー（スマートスピーカー）主要3機種の分解。エンジニアたちは設計に関して、米グーグル（Google）社の「Google Home」を「天才」、米アマゾン・ドット・コム（Amazon.com）社の「Amazon Echo」を「秀才」、そしてLINEの「Clova WAVE」を「初心者」と形容した。 同じAIスピーカーでありながら、どういった違いがこのような印象の差を生んだのか。具体的には、全体設計や製造コストに直結する部品点数、AIスピーカーで重要になる音声の処理の違いなどにあるという。 「まるでパズルのようだ」 「まるでパズルを組み合わせたかのように無駄がない。なんか天才的なエンジニアが、“これでもか”という感じでシンプルな設計を追求した感じがする」 分解されたGoogle
Alpha Zeroの衝撃と技術的失業｜山本一成🚗TURING
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
ガートナーのカンファレンスで聞いたAI応用に関する予測が微妙だった件
世界有数のリサーチ会社、ガートナーが開催したカンファレンスにおけるデジタルコマースにおけるAIの応用についての予測は、微妙な内容であった。 ガートナーと言えばIT業界ではハイプサイクルに代表されるトレンドの趨勢に関するリサーチを発表し、「マジックアドラント」と呼ばれるベンダーの位置付けで知られている。エンドユーザーに技術の動向やベンダーの優劣を検討する際の指標を提供し、ベンダーにとってはマジックアドラントでリーダーと位置付けられることで顧客へのアピールに使えるというほどに、IT業界においては有力な調査会社である。 そのガートナーが企画実施する「Gartner Symposium/ITxpo 2017」と題されたCTO、CEO向けのカンファレンスが東京でも開催された。これは約19万円という参加費を取る有償のカンファレンスで、ガートナーのリサーチャーや日本の錚々たるITベンダー、エンドユーザー
ニューラルネットの逆襲から５年後 | Preferred Research
私が2012年にニューラルネットの逆襲（当時のコメント）というのをブログに書いてからちょうど5年が経ちました。当時はまだDeep Learningという言葉が広まっておらず、AIという言葉を使うのが憚られるような時代でした。私達が、Preferred Networks（PFN）を立ち上げIoT、AIにフォーカスするのはそれから1年半後のことです。 この5年を振り返る良いタイミングだと思うので考えてみたいと思います。 1. Deep Learning Tsunami 多くの分野がこの5年間でDeep Learningの大きな影響を受け、分野特化の手法がDeep Learningベースの手法に置き換わることになりました。NLP（自然言語処理）の重鎮であるChris Manning教授もNLPで起きた現象を「Deep Learning Tsunami」[link] とよびその衝撃の大きさを表して
GoogleHomeをDialogflow(旧:API.ai)でスプラトゥーンアシスタントにする - Qiita
はじめに Google Homeを買ったはいいものの、テレビ無し、外出ない、家電使わない自分には少々物足りないので 生活の大半を占めるスプラトゥーンのアシスタントをGoogle Homeには勤めてもらいます。 目標 スプラトゥーン用お供AI 機能 実装する機能は2つです。 ブキ毎の勝敗の登録 ブキ毎の勝率の呼び出し 使用ツール・環境 Google Home IFTTT Dialogflow python3.5.2 webhookの置き場にheroku使用しました。 1.勝敗の登録 まず、お手軽にIFTTTを使ってGoogleスプレッドシートへ勝敗を入力します。 GoogleAssistant → spreadsheetのAppletを作ります。 IFTTTの設定は先人の方参考に 同様に負けた時用のApletも作ります。 これで 「勝利 スプラシューター」「負けた キャンピングシェルター」等
米国で始動したAI対話型サービス - 株式会社三井物産戦略研究所
AI対話型サービスとは 米国では2015年にミレニアル世代（1982-2004年生まれ）がベビーブーマー世代（1946-1964年生まれ）の人口を抜いて最大構成となり、その台頭が目立ち始めている。“デジタルネイティブ”ともいわれるミレニアル世代（約7,500万人）は、80％超はスマートフォンと一緒に寝起きする、70％超はスマートフォンを利用してモノやサービスを購入する、1日のうち約1.8時間をSNS（ソーシャル・ネットワーキング・サービス）に費やすなどといわれており、スマートフォンを基軸とした生活を送り、IT等の技術に精通している特徴が挙げられる。近年、このミレニアル世代の取り込みが各業界の重要な攻め筋となり、例えば大手投資銀行のゴールドマン・サックスはCEO自ら、その重要性に言及し、いち早くフィンテック（金融×技術）分野に注力するなど、動き出している。 この社会変化に呼応して、最近登場し
ディープラーニングの判断根拠を理解する手法 - Qiita
ディープラーニングは特定分野で非常に高い精度が出せることもあり、その応用範囲はどんどん広がっています。 しかし、そんなディープラーニングにも弱点はあります。その中でも大きい問題点が、「何を根拠に判断しているかよくわからない」ということです。 ディープラーニングは、学習の過程でデータ内の特徴それ自体を学習するのが得意という特性があります。これにより「人が特徴を抽出する必要がない」と言われたりもしますが、逆に言えばどんな特徴を抽出するかはネットワーク任せということです。抽出された特徴はその名の通りディープなネットワークの中の重みに潜在しており、そこから学習された「何か」を人間が理解可能な形で取り出すというのは至難の業です。 例題：このネットワークが何を根拠に猫を猫として判断しているか、ネットワークの重みを可視化した上図から答えよ(制限時間:3分) image from CS231n Visua
ベーシックインカムとは何か？ なぜ、いま議論が盛り上がっているのか？
世界で感染が拡大する新型コロナウイルスは、世界経済に大きな打撃をもたらそうとしている。 CNNなどの報道によると、アメリカでは3月中旬からの3週間で、失業保険を申請した人が、合わせて1600万件を超え、過去最悪の水準が続いている。 そうした状況の中、世界中でベーシックインカム（BI）の導入が改めて議論されている。そもそもベーシックインカムとは何か？ なぜいま話題になっているのか？ここで改めて、ベーシックインカムの基礎知識から最新情報までをまとめてみた。 ※本記事は、2017年5月公開の記事をもとに情報を加筆・修正したものです 目次： ベーシックインカムとは何か？ なぜいまベーシックインカムなのか ベーシックインカムで仕事はどう変わる？ 財源はどこから確保するのか ベーシックインカムの実証実験をしている国は？ ベーシックインカムが導入された後の社会 1. ベーシックインカムとは何か？ ベーシ
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