1つでも該当すると、「会議の成功率」は5分の1以下 AIが導き出した、会議の成功を阻む5要素
働き方が多様化した時代にも柔軟に対応し、最短距離で成果を最大化する「チームマネジメント」について、3回にわけて特集した株式会社SmartMeetingと株式会社SmartHRのセミナー。 本記事では、「成果を上げるための会議」をテーマに、『超・会議術～テレワーク時代の新しい働き方』の著者・越川慎司氏が登壇した、3回目のセミナーの模様をお届けします。日本企業における労働時間に占める社内会議の時間割合や、「会議の成功」の定義、そして会議でアウトプットが出ない理由など、さまざまなトピックが語られました。 延べ17万人超の労働時間を減らし、売上を上げる支援 越川慎司氏（以下、越川）：クロスリバーの越川でございます。はじめの40分で「815社に対応してきた会議データの実情」と「質と量を改善するためにどうしたらいいのか」といった資料を共有させていただきます。「こうやったらうまくいくよ」ではなくて、実例
コースチュートリアル(Python/Django) 全コース共通
この度はご契約いただき、まことにありがとうございます。 こちらはプランをご契約いただいた方向けのチュートリアルです。 MENTAご契約者様以外の方で興味がございましたら、以下よりMENTAをご参照ください。 いろんなプロから学べるNo1メンターサービス。スキルを学んで人生の選択肢を広げよう。｜【MENTA】No1.メンターサービスでプロに直接相談しよう！MENTAにはさまざまなスキルや経歴をもったプロが3,500名以上。あなたが学んでいることのサポートや悩みなど、マンツーマンで相談することができます。料金も1,000円〜とリーズナブル。あなたのロールモデルになりえるプロをみつけて相談してみませんか？menta.work ガイドライン コースの流れ １．Pythonの基本文法が分からない場合はProgate等により学習をお願いします ※当方の講座でも基本文法の説明はございますが、Progat
「G検定」AIプロジェクトの企画など新シラバスに追加、公式サイトで閲覧可能に | Ledge.ai
一般社団法人 日本ディープラーニング協会（JDLA）は4月15日、2021年7月実施の「G検定2021#2」から改訂するG検定（ジェネラリスト検定）の新シラバスを発表した。 新シラバスでは、DX（デジタルトランスフォーメーション）が進む産業界における時代のニーズに対応し、より多くのビジネスパーソンに学んでもらうことを目指して、「データ×AI」の活用を企画・推進するうえで重要となるAIプロジェクトの計画・データ収集・法律／契約など、実践的な内容を追加したという。 新シラバスの内容は以下のとおり。 人工知能（AI）とは（人工知能の定義）人工知能をめぐる動向〔探索・推論、知識表現、機械学習、深層学習〕人工知能分野の問題〔トイプロブレム、フレーム問題、弱いAI、強いAI、身体性、シンボルグラウンディング問題、特徴量設計、チューリングテスト、シンギュラリティ〕機械学習の具体的手法〔代表的な手法（教師
「いらすとや」は要らなくなっちゃう？テキストで説明するとそれに沿った何パターンもの画像を生成するOpenAIが凄まじい
小猫遊りょう（たかにゃし・りょう） @jaguring1 毎日、数学をやっています。抽象度の高い数学が好きで、公理的集合論や数理論理学、圏論に興味があるけど、もっと具体的で実用的な数学も好きです。AI技術と、それがもたらす社会的影響についてよく考えていますが、基本的にテクノロジー全般の最新動向に興味があります。良さげな講義動画を見つけたら、ツイートするようにしてます。 小猫遊りょう（たかにゃし・りょう） @jaguring1 うおぉ、、新年早々、超激ヤバなニューラルネットをOpenAIが2つ発表してきた（DALL-EとCLIP）。視覚データとテキストの両方を用いたAIシステムで、DALL-Eは、テキストで説明すると、それっぽい画像を生成。こんなの創造性以外の何者でもない。テキスト+画像版GPT-3っぽい openai.com/blog/tags/mult… pic.twitter.com/
12時間でAIや機械学習の基礎を学べる人気講座が無料に | Ledge.ai
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フツーの会社でフツーに働く人にオススメするAI・データサイエンティスト本12選｜マスクド・アナライズ
ここ数年「もう終わりだろう」と言われ続けたAIブームは、コロナウイルスによってタピオカ屋を巻き込んでトドメを刺された。自宅作業を「WFH」と呼び、同僚や取引先とはZoomでコミュニケーションを取っている。息抜きにNetflixやYoutubeを見て、「AIは『テレワーク』と『DX』に話題も予算も奪われたな」と思ったりする。だがこれは、IT業界で働く人間の姿だ。 一方で自宅で仕事ができない方々も多く、否応なく出勤する光景は日常となった。仕事から帰って息抜きにテレビをつければ「スーパー派遣社員とAIでリストラ」なドラマや、倍返しの人がITリテラシーとコンプライアンスを無視した銀行で歌舞伎役者による顔芸勝負を見て、「月曜日なんてなければいいのに」と思っている。 つまりIT業界のイキリツイッタラーである我々と、現場で働きながら社会を動かす皆様では、住む世界も見ている光景も異なる。むしろ「当然のよう
AIが生成した“実在しないモデル”に全身コーデ 「着こなしの参考に」本間ゴルフがサイト公開
AIが“実在しないモデル”を大量に生成し、ゴルフウエアの全身コーディネートを提案してくれる――ゴルフ用品を扱う本間ゴルフが9月30日、そんなサイトを公開した。京都大学発のAIベンチャー、データグリッドと共同開発したもので、閲覧者が自分に合ったコーディネートを見つけられるようにAIが生成した全身モデルを大量に用意した。 画像を生成するAIと画像を評価するAIを「敵対」させ、精度を向上させていく技術「GAN」（Generative Adversarial Network：敵対的生成ネットワーク）を利用し、大量の全身モデル画像を学習することで架空のモデル画像を生成している。 サイトでは50パターンのコーディネートを提案。モデルのアイコンをクリックすると、ECサイトからウェアを購入できる。 本間ゴルフは「2019秋冬モデルの全ての服をモデルに着用させて撮影するのは現実的に不可能なため、AIを駆使し
糸井重里氏に聞く、雑用をAIにやらせる未来が「ディストピアかもしれない」理由
単純で退屈な作業、あるいは危険な作業や創造的でない作業は人工知能（AI）を搭載したロボットに任せ、人間は楽しい、あるいはクリエイティブな仕事を担当すればよい──。AIやロボットに対し、こうした期待を寄せる声は少なくない。これに対し、「クリエイティブなことを単純作業の上位に置きすぎているように思うのです」と指摘するのが「ほぼ日刊イトイ新聞」主宰の糸井重里氏だ。糸井氏の考えるAI論とはいかなるものか。『僕らのAI論』を上梓し、AIの研究開発などに取り組む森川幸人氏が編著した。 糸井 重里 1948年、群馬県生まれ。「ほぼ日刊イトイ新聞」主宰。コピーライターとして一世を風靡し、作詞や文筆、ゲーム制作など多岐に渡る分野で活躍。1998年にウェブサイト「ほぼ日刊イトイ新聞」を立ち上げる。運営会社の「ほぼ日」は2017年に上場、「ほぼ日手帳」といったヒット商品のほか、近著に『他人だったのに。』、『みっ
企業の「IT雑務」をAIで解決する米国企業、33億円を調達 | Forbes JAPAN 公式サイト（フォーブス ジャパン）
会社のITヘルプデスクにソフトウェアのアクセス権やパスワードのリセットを依頼し、数時間から数日間待たされることほど無駄な時間はない。こうした問題を解決しようとしているのが、ベイエリアのスタートアップ「Moveworks」だ。 3年前に設立された同社は、このほどシリーズAでLightspeed Venture Partnersとベインキャピタルから総額3000万ドル（約33億円）を調達したと明らかにした。同社の製品は、アカウントのロック解除からメールリストの管理まで、様々なテックサポートを自動的に処理する。 単純作業の自動化をソフトウェアが行う「エンタープライズ・オートメーション」は、自然言語処理や機械学習をはじめとするAI技術の進化によって広く普及し始めている。Moveworksは、企業の業種や規模に関わらず、共通して発生するIT関連の雑務をエンタープライズ・オートメーションの技術を用いて
エンジニア以外も「AIの仕組み」を学ぶべき理由 機械学習とディープラーニングの違いは？
エンジニア以外も「AIの仕組み」を学ぶべき理由 機械学習とディープラーニングの違いは？：よくわかる人工知能の基礎知識（1/4 ページ） 本連載で解説してきたように、AI（人工知能）といってもそれが何を意味するのか、またAIをどのように実現するかの答えは1つではない。とはいえ、昨今の「このサービスは人工知能を活用しています」という説明は、機械学習もしくはディープラーニングのことを指していると考えていいだろう。 ビジネスでのAI活用を考える上で、これらの用語の基本的な意味や、何ができるかを把握しておくことは重要だ。これは開発に関わるエンジニアだけでなく、経営者や現場担当者にも当てはまる。そこで今回は、いまのAIブームをけん引する2つのキーワードについてあらためて解説してみたい。 連載：よくわかる人工知能の基礎知識 いまや毎日のようにAI（人工知能）の話題が飛び交っている。しかし、どれほどの人が
富士フイルム､｢写真銀行｣でグーグル超えるか
フォトバンクで使うAIも、まずは保存された写真を効率よく整理するために使用する。AIが人物や場面ごとに「誕生日」や「旅行」など、キーワードごとに分類。ピンボケなどのミスショットや同じ場面構成の複数枚の写真をAIが判別し、残したい写真だけが残るようにサポートする。 また、サービスはまず日本国内向けに限定する。というのも、七五三や初詣、花見など、日本独特の文化を分類できるようにするためだ。「グーグルなど世界各地の画像を同時に解析しているタイプのAIでは、現地の細かい文化まで分類するのは難しい」（松崎氏）という。日本人のライフステージに合わせて写真を整理するツールになることを目指している。 写真事業とのシナジー効果も見込める 富士フイルム社内では、これまでの写真事業との相乗効果を期待する声もある。同社はデジタル化の進展に合わせ、アナログのフィルム写真のデジタル化を代行するサービスを行っている。フ
【3分でわかる】AIってなんだろう - Engineerの研鑽
こんにちわ！ 現役大学生のゆきぽんずです 今日は少し硬い話になります 興味のある方だけどうぞ AIとは 第1次AIブーム 第2次AIブーム 第3次AIブーム まとめ AIとは 人工知能（じんこうちのう、（英: artificial intelligence、AI）とは、「『計算（computation）』という概念と『コンピュータ（computer）』という道具を用いて『知能』を研究する計算機科学（computer science）の一分野」を指す語。 人工知能 - Wikipedia 意味わからないですよね AIをひとことで言えば『コンピュータが自分で考え、判断できるもの』です では、AIについてもっと知るために、AIの歴史を一緒に見ていきましょう AIを知らない人向けに書いているので、ぜひAIについての知識がない人は見ていってくださいね 第1次AIブーム AIは、1966年にできた「E
AIは「単なる関数」、数学は「言語の一つ」、「文系出身」でも問題ない――Pythonで高校数学の範囲から学び始めよう：「AI」エンジニアになるための「基礎数学」再入門（1） - ＠IT
AIは「単なる関数」、数学は「言語の一つ」、「文系出身」でも問題ない――Pythonで高校数学の範囲から学び始めよう：「AI」エンジニアになるための「基礎数学」再入門（1） AIに欠かせない数学を、プログラミング言語Pythonを使って高校生の学習範囲から学び直す連載。初回は、「AIエンジニア」になるために数学を学び直す意義や心構え、連載で学ぶ範囲について。 AI人材の不足 2015年にDeep Learningを利用したモデルが、画像認識率において人間を上回る結果を残したことを皮切りに、世の中はAIブームに突入しました。その勢いはすさまじく、業界を問わずビジネス形態が目まぐるしく変化しています。世界中のサービスが即座に利用できてしまう現代では、各業界の各企業にとってのライバルは、もはや同業他社だけではありません。これからの時代は、Googleをはじめとした最先端テック企業をライバルとして
チャットbotを導入して、「社内ヘルプデスクの電話対応」をやめてみた結果
チャットbotを導入して、「社内ヘルプデスクの電話対応」をやめてみた結果：問い合わせが「10分の1」に（4/4 ページ） ユーザーからは「電話よりも早く回答を得られていい」「今さら聞けないようなことでも気軽に質問できる」といったポジティブな声が出てきているという。メリットやデメリットを検討した結果、現在は毎日電話の問い合わせを受け付けるよう、ルールを元に戻したが、電話での問い合わせは10分の1程度にまで減ったままなのだそうだ。 「電話での問い合わせは、現在は1日あたり3～4件程度です。対応で作業が中断することがないので集中して仕事ができています。また、単純な質問が減ったので精神的に楽になりました。自分自身も分からないことがあったら、ラッキーに聞いています」（システム開発運用部 第四課 梶原千帆さん） システムトラブルなどの対応もあることから、ヘルプデスクへの問い合わせ件数の総数は、チャット
Web3.0、GAFAのその先！中央集権型からから自律分散型へ。情報のインターネットから価値のインターネットへ｜国光宏尚 (Hiro Kunimitsu)
Web3.0、GAFAのその先！中央集権型からから自律分散型へ。情報のインターネットから価値のインターネットへ gumi国光です。アメブロのパスワード忘れたのでnoteデビューw 新年なので少し先の未来の話をしたいと思います。今日から3日連続投稿に！w 2007年から始まったスマホ、ソーシャル、クラウドが牽引したWeb2.0時代。その先にXR、IoT、クラウドAIが牽引するWeb3.0が来ると話しましたが、未来がもう少し明確に見えてきました。 ウェブ3.0がやってくる！ーークラウドがAIと一体化、個人に紐づいたデータが爆発する世界（前編） https://thebridge.jp/2017/05/web30-hironao-kunimitsu-the-first-part 出会った人の情報が直接目に飛び込むMR、その実現へのステップーーウェブ3.0がやってくる！（後編） https://t
パナソニックAWS活用の衝撃。勝ち残る日本メーカーはもう｢モノ売り｣には頼らない | BUSINESS INSIDER JAPAN
パナソニック・ビジネスイノベーション本部 PaN/Vieureka プロジェクト CEOの宮崎秋弘氏。手にしているのはVieurekaで利用しているエッジAI搭載カメラ。 パナソニックは、急速に｢家電メーカー｣からソリューションカンパニーへのシフトを進めている。それを象徴するような説明会が、米ラスベガスで開催中のAmazon Web Services（AWS）年次開発者会議｢re:invent 2018｣の会場で開かれた。 ｢もはやモノを売るのではない。管理を売る｣ そんな発想の元に、パナソニックはAWSと提携し、AIを使った新しい企業向けサービスを展開しようとしている。｢Vieureka（ビューレカ）｣と名づけられたこのサービスで、パナソニックは何をしようとしているのだろうか？ パナソニック・ビジネスイノベーション本部 PaN/Vieureka プロジェクト CEOの宮崎秋弘氏に話を聞い
存在しない“アイドル顔”を自動生成 京大発ベンチャーがAI開発
京都のスタートアップ企業であるデータグリッドは、クリエイターの仕事をAIに委ねる「クリエイティブAI（人工知能）」の開発を進めている。“何かを作り出すAI”の1つとして、アイドルの顔を「生成」するAIを作成し、今後の新しいAIの利用法を提案する。 昨今の女性アイドルの顔というと、大勢が踊り歌うユニットなどの印象から、私たち人間は「こんなイメージかな？」と思い起こすことができる。そうしたいわゆる“アイドル顔”を、ディープラーニングによって無数のバリエーションで作り上げる。京都大学発のスタートアップ企業、データグリッド（京都市左京区）が開発した「アイドル自動生成AI」が提供する機能がそれだ。架空のアイドルの顔を高解像度・高品質で自動生成し、同社のWebサイトでは生成した多くのアイドルの顔を連続的に変化させた様子を動画で紹介している。変化するどの顔も確かにアイドルらしい顔つきをしているが、それぞ
エラーに野良ロボに……RPA導入、かくも現実は厳しかった リクルートテクノロジーズが歩んだ「試行錯誤の道」 (1/3) - ITmedia エンタープライズ
業務現場の生産性を高める手段として熱い視線を集めているRPA（Robotic Process Automation）だが、その運用は一筋縄ではいかないことも多い。場当たり的な導入をすると、コストがかさむだけでなく、エラーで止まったり異常な動きをしたりするロボットのメンテナンスに追われるはめになる。そんな状態では業務プロセスの見直しが進むはずもなく、せっかくの導入が裏目に出てしまうことにもなりかねない。 今、RPAによる業務の自動化に成功している企業は、どのような試行錯誤を重ねてきたのか、そこからどんな知見を得て運用を改善しているのか――。2018年9月19日、ITmediaエンタープライズ編集部主催のイベント「実践的デジタルレイバー導入カンファレンス RPA、AI、botで働く人の能力を開放せよ」が開催され、RPAやAI、botなどの活用にいち早く取り組む企業の事例や、デジタルレイバーを取
AI分野で最注目のスタートアップ「Clarifai」創業者、30歳の野望 | Forbes JAPAN 公式サイト（フォーブス ジャパン）
2013年の夏、マシュー・ズィーラー（Matthew Zeiler）はニューヨーク大学で人工知能の博士課程を修了しようとしていた。就職を控えたズィーラーは大手テック企業から引く手あまただった。グーグルのAI部門でのインターンを終えて数週間後、ハドソン川の岸辺をジョギング中に見慣れない番号から電話がかかってきた。 電話の主は後にグーグルのエンジニアリング部門を率いることになるAlan Eustaceだった。ズィーラーのAI分野における傑出した才能を耳にした彼は、「グーグルに入らないか」と誘いをかけてきたのだ。Eustaceはグーグルがこれまで新入社員に提示した中で最高額の報酬を提示した。ズィーラーは金額を明かさないが、関係筋によるとグーグルが特定分野の知見を持つ社員に提示する金額は、通常の給与に数百万ドルが上乗せされるという。 しかし、グーグルからの誘いをZeilerは断った。その数日後には
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Quoraのようなシステムは、一般の企業（グループ）内でもナレッジの共有や新しいアイデアの創造のために役立つのではと思ったのですが、そのようなことをしている企業があれば教えていただけませんか？
