2020年8月6日のブックマーク (8件)

  • 日本企業が開発のスマートマスク、8カ国語翻訳の機能も

    (CNN Business) 日でロボット製作を進めていたベンチャー企業が、その技術を応用して新型コロナウイルス感染のパンデミック(世界的大流行)に対応した「スマートマスク」を開発し、話題を呼んでいる。 ドーナッツ・ロボティクス社の小野泰助CEO(最高経営責任者)によると、スマートマスク「C―FACE」は通常のマスクの上に装着し、スマートフォンのアプリと連携させて使う。 素材はプラスチックとシリコン。内蔵マイクと自分のスマホを近距離無線通信「ブルートゥース」でつなぎ、音声を文字で表示したり増幅したり、翻訳したりすることができる。 翻訳機能は日語と英語のほか中国韓国、ベトナム、インドネシア、スペイン、フランスの各言語に対応。スマホとの距離は最大10メートルまであけられる。 同社は2014年、小野氏とチーフ・エンジニアの岡部崇史氏が福岡県北九州市内のガレージで創業。羽田空港の翻訳ロボット

    日本企業が開発のスマートマスク、8カ国語翻訳の機能も
  • AI開発は「成功するまで失敗する」(JBpress) - Yahoo!ニュース

    (木村 優志:Convergence Lab.株式会社 代表取締役CEO) ■ 失敗が成功につながるAIプロジェクトとは AI人工知能)の飛躍的な発展が注目されたことで、事業応用できないかと多くの企業がPoC(概念実証)に乗り出している。社内に技術者がいない企業はIT企業に開発を外注し、業界は「PoCバブル」とでも言うべき案件に湧いた。AIへの企業の期待は根強く、IDC Japanの調査によると、2019年の国内AI市場は前年比56%増の818億4400万円と成長を続けている。 一方、AIの開発プロジェクトは失敗しがちだ。ITのように外注するほど成果から遠ざかるAIプロジェクトの特徴は、前回の記事で紹介した通りだ。成果につながる開発体制へとシフトしなければ、不毛なプロジェクトが量産されてしまう。 失敗しがちなAI開発プロジェクトだが、成果につながる開発体制では失敗が起こらないかといえば、

    AI開発は「成功するまで失敗する」(JBpress) - Yahoo!ニュース
    gengohouse
    gengohouse 2020/08/06
    いい記事ですね。自然言語処理についても書かれている通りで、そんなに甘くない(一発で成功などしない)と思います。
  • テキストマイニングとAI・機械学習を活用したVOCソリューションを開始

    伊藤忠グループのリサーチ会社として、インターネット調査を中心にテキストマイニングツールの提供などを行っているマイボイスコム株式会社(東京都千代田区、代表取締役:高井和久、以下マイボイスコム)は、テキストマイニング並びに、AI機械学習のノウハウを活用したVOCソリューションサービスを開始します。 マイボイスコムでは2015年10月から、独自に開発した「テキストマイニングツール(TextVoice)」の提供を開始し、多くの企業様にご活用をいただいてまいりました。 引き合いの中には、VOC対応を希望される企業様が多くございますが、必要な機能がマイニングツールなのかチャットボットなのかをご理解されないまま、情報収集をされている企業様が多く見受けられます。 このような企業様のためにツールの提供だけでなく、企業様の課題を理解し、会社にとって重要な資産となるお客様の声を最大限活用するため、最適なソリュ

  • 医療分野の大規模テキストデータで学習した分散表現から、疾患の類似度を求める

    概要 人間が記述した文章から特定の意味や関係性を抽出する行為は情報抽出と呼ばれ、自然言語処理におけるタスクの一つです。人間により収集された情報はオントロジーや知識グラフのような関係性を持つ構造として表現することで、抽出した概念の関係性を理解してきました。こうした知識の構築は、言語の文法構造を利用しルールベースで半自動で抽出する方法が広く用いられていますが、近年では単語の意味的な情報を活用し自動獲得する方法が出てきました。 私は最近Ubieという医療の問診AIを開発している会社にジョインしたのですが、医療自然言語処理の世界でもこうした情報抽出の研究が行われています。そうした特定のドメインでの自然言語処理ではデータやタスクにユニークなものが多く、そうした分野間の違いが現れるところが自然言語処理の面白いところです。 そこでこの記事では、ウェブから収集した医療分野における大規模テキストデータから、

    医療分野の大規模テキストデータで学習した分散表現から、疾患の類似度を求める
  • ロボットの書いた演劇が2021年1月に初演! | Techable(テッカブル)

    「ロボット」という言葉が初めて登場したのは1920年のこと。チェコで上演された演劇「R.U.R」上で取り上げられたのだという。今年はロボットが世に出て100周年ということで、チェコではこれを記念した演劇プロジェクトが進行中だ。 カレル大学の研究者が中心となって進める「THEaiTRE」では、ロボットの書いた演劇の上演を目指している。初演は2021年1月と決まっており、これに向けた台生成の取り組みが進められる。 台生成はGPT-2で台生成には文章生成AI、GPT-2などが用いられるようだ。数行の文章を入力すると続きを生成してくれる同AIだが、これまで演劇に関するデータセットでトレーニングされたモデルはなかったという。 チームはWeb上や演劇データベースなどから英語/チェコ語の台データを収集し、これをトレーニングデータとして用いる。その際必要な台の要約などもAIで生成する計画。また、

    ロボットの書いた演劇が2021年1月に初演! | Techable(テッカブル)
    gengohouse
    gengohouse 2020/08/06
    GPT-2にシナリオを書かせるそうだ。日本の人工知能創作小説のときもそうだったが、人間がかなり手を加えないと難しい気がする。少なくとも「面白い」と感じる台本をGPT-2に書かせるのは無理なのでは。
  • FRONTEO、OSINTの研究を開始

    FRONTEO、OSINTの研究を開始計算社会科学の第一人者水野 貴之先生と静岡大学狩野 芳伸先生の協力のもと、公開情報から世界情勢を分析し、企業戦略や政府政策の意思決定への寄与を目指す 株式会社FRONTEO(社:東京都港区、代表取締役社長:守 正宏、以下 FRONTEO)はこの度、SNS分析、企業情報分析、人事情報分析を3つの柱とした「OSINT研究」を開始いたしました。2020年5月に当社技術アドバイザーに就任した水野 貴之先生と、静岡大学 情報学部 行動情報学科 狩野 芳伸先生の協力を得ながら、企業・人脈モニタリング、世論・動向分析を目的として研究してまいります。 OSINTとはOpen Source Intelligence(公開情報に基づく調査)の略称で、新聞・雑誌・テレビ・インターネットなど、一般に公開されている情報を収集・分析することで断片的なデータの集まりから意味を持

    FRONTEO、OSINTの研究を開始
    gengohouse
    gengohouse 2020/08/06
    “静岡大学 情報学部 行動情報学科 狩野 芳伸先生の協力を得ながら、企業・人脈モニタリング、世論・動向分析を目的として研究してまいります”
  • 第一生命、顧客提案力の向上にAIやVRなどを活用する実証実験

    印刷する メールで送る テキスト HTML 電子書籍 PDF ダウンロード テキスト 電子書籍 PDF クリップした記事をMyページから読むことができます 第一生命保険は、アビームコンサルティングと共同で顧客に対応する「生涯設計デザイナー」の教育人工知能AI)や仮想現実(VR)などの技術を活用する営業ロールプレイング実証実験を開始すると発表した。8月から新人教育研修で導入する。 今回の取り組みは、生涯設計デザイナーがオンラインで自己学習できるよう、AIの自然言語解析を利用した営業スキルの評価、VRなど動画像技術を利用した現実の営業現場さながらの臨場感を演出するAI営業ロールプレイング研修の実現を目指すもの。スマートフォンなどで受講できるアプリケーションとして研修コンテンツを生涯設計デザイナーに提供し、時間や場所を問わず顧客とのコミュニケーションを体験するころで、入社が間もない生涯設計デ

    第一生命、顧客提案力の向上にAIやVRなどを活用する実証実験
    gengohouse
    gengohouse 2020/08/06
    今度は生命保険。自然言語処理で営業力を判断するというところも面白いが、それ以前に営業の練習ができること自体に興味がある。たくさんの対話シナリオを作りこんであるのだろうか。
  • TechCrunch | Startup and Technology News

    Line Man Wongnai, an on-demand food delivery service in Thailand, is considering an initial public offering on a Thai exchange or the U.S. in 2025.

    TechCrunch | Startup and Technology News
    gengohouse
    gengohouse 2020/08/06
    これは自然言語処理にとっても大きなデータ。ありがとうございます。