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OpenPoseとは | ディープラーニングで人のポーズを解析 | Ledge.ai
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スマートフォン撮影のビデオをアップロードし作成する全身モーションキャプチャシステム「RADiCAL」。スーツやセンサ等は不要。iOSアプリ無料リリース
スマートフォン撮影のビデオをアップロードし作成する全身モーションキャプチャシステム「RADiCAL」。スーツやセンサ等は不要。iOSアプリ無料リリース 2018-05-09 米国のスタートアップ「RADiCAL」は、スマートフォンを用いて撮影したビデオをアップロードし作成できる全身3Dモーションキャプチャシステムを開発しています。 本システムは、スマートフォンなどで撮影した動画をクラウドにアップロードし、サーバ側で処理することで全身モーションキャプチャを可能にします。 ユーザは、1台のスマートフォンで撮影するだけですので、スーツ、センサ、カメラなどの特殊なハードウェアを用いることなく使用することができます。使用時のルールとして、全身をビデオに入れる、キャプチャは1人だけ、カメラの動きを減らすなどを注意します。 アップロードしたデータは、専用プラットフォームのダッシュボードにて管理することが
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「
ディープラーニングの限界 | POSTD
(注：2017/04/08、いただいたフィードバックを元に翻訳を修正いたしました。 @liaoyuanw ) この記事は、私の著書 『Deep Learning with Python（Pythonを使ったディープラーニング）』 （Manning Publications刊)の第9章2部を編集したものです。現状のディープラーニングの限界とその将来に関する2つのシリーズ記事の一部です。 既にディープラーニングに深く親しんでいる人を対象にしています（例：著書の1章から8章を読んだ人）。読者に相当の予備知識があるものと想定して書かれたものです。 ディープラーニング： 幾何学的観察 ディープラーニングに関して何より驚かされるのは、そのシンプルさです。10年前は、機械認識の問題において、勾配降下法で訓練したシンプルなパラメトリックモデルを使い、これほど見事な結果に到達するなど誰も想像しませんでした。
AI研究者が発見した「バカの壁」の正体
コンサルタントをやっていた頃、 「話がぜんぜん伝わらない人」 が結構いることに、驚いた記憶がある。 しかし上司は、私に対して 「話が伝わらないのは、お前が悪い。」と言う。 不満を述べると、上司は 「お前の都合など知らん。中学生が理解できるかどうかを判断基準にして話せ。文章や資料も同じだ」と厳しく言われた。 だが私は当時「社会人にそんなことをするのは、失礼なんじゃないか」と思っていた。 大人を中学生扱いするのは、気が引けた。 だが、東大の養老孟司氏の書いた、「バカの壁」を読んで、上司の言っていることが少し理解できた。 知りたくないことに耳をかさない人間に話が通じないということは、日常でよく目にすることです。 これをそのまま広げていった先に、戦争、テロ、民族間・宗教間の紛争があります。例えばイスラム原理主義者とアメリカの対立というのも、規模こそ大きいものの、まったく同じ延長線上にあると考えてい
チャットボットのUX：価値ある会話デザインの方法
Jenniferは、UX戦略、研究、およびデザインの取り組みを15年間にわたって行ってきました。ユーザーを楽しませる、より強いブランドを構築しています。 。 チャットボットはすべて同じではありません。では、チャットボットの良し悪しを決めるものは何でしょうか。 良いチャットボットとは、ユーザーがより効率的に何かを達成できるようにしてくれるものです。中でも優れたものは、チャット体験自体を楽しくしてくれます。一方で悪いボットは、ユーザーの時間を無駄にしたり、意味が通らない返答をしたり、ユーザーをイライラさせたりして、離脱率を高めてしまう可能性があります。 誰も好んで悪いチャットボットを作ろうとはしません。しかし、過去にチャットボットをデザインした経験がないと、開発の大変さに気づかなかったり、あるいは技術がすべてだと思ってしまっているかもしれません。その結果、ユーザー体験を向上するどころか、損ねる
DialogFlowで作るGoogleAssistant Agent - Google スライド
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「日本は機械学習パラダイス」 その理由は著作権法にあり
「日本は機械学習パラダイスだ」。こう提言したのは、早稲田大学法学部教授の上野達弘さんだ。 なぜなのか。その理由は、日本の著作権法にある。 日本の著作権法では、「情報解析を行うために著作物を複製すること」が、営利・非営利問わず認められているのだ。世界にもまれな規定だという。 著作権・AIに詳しい弁護士・柿沼太一さんが10月2日に都内で開いた「AIビジネス法務・知財セミナー」の内容から、機械学習と日本の著作権法の関係についてまとめる。 キモは「著作権法47条の7」 機械学習とは、大量のデータをプログラムに解析・学習させることで、プログラムが自らデータの特徴を見つけ出し、分類・整理できるようにする手法。例えば、大量の猫の写真を学習させ、猫の特徴を学んだモデルに、新たな動物の写真を入力すると、猫か猫ではないかを判別する――といったイメージだ。 機械学習を行うためには、大量のデータをAIプログラムに
「AIに聞いてみた」放送後に教育や企業の現場に起きた小さな出来事の収集／およびGoogleのデータサイエンティストの方による「交差検証」によるチェックの重要性
なお「機械学習」でその「予測」性能の良し悪しを計ろうと思ったら、（AIC及びその派生系も使えないわけではないが）普通は「交差検証」（まだ見ぬ未来への影響が本当にプラスになったか否か）を使うしかない。 https://twitter.com/TJO_datasci/status/888752877388288000 「論点がだいぶ発散している感じなのであえて論点をグッと絞ると「交差検証で汎化性能をチェックしているかどうか」がまともな（統計学的にせよ機械学習的にせよ）モデリングをしているか否かを見分けるカギになると思う。」 https://twitter.com/TJO_datasci/status/889160083711471616
データを確認せずに「できます！」と役員が確約した、ディープラーニング案件の末路
データを確認せずに「できます！」と役員が確約した、ディープラーニング案件の末路：開発残酷物語（4）（1/3 ページ） トラブルの原因は何だったのか、どうすれば良かったのか。実在する開発会社がリアルに体験した開発失敗事例を基に、より良いプロジェクトの進め方を山本一郎氏が探る本連載。今回は「ディープラーニング」にまつわる失敗談を紹介します。 「開発残酷物語」は、システム開発会社比較検索サービス「発注ナビ」ユーザーのシステム開発会社の方々に過去の失敗事例をお話しいただき、契約で押さえるべきポイントやプロジェクト運営の勘所を読者諸氏と共有し、これから経験するトラブルを未然に防ぐことを目的としている。 聞き手は、山本一郎氏。今回、失敗談をお話しいただいたのは、「コンピュータマインド」の常務取締役 萱沼常人氏だ。 同社は山梨県に本社を構え、東京都新宿区に東京本社を置き、沖縄にも事業所がある。従業員数1
「すごすぎる」――地方のパン屋が“AIレジ”で超絶進化 足かけ10年、たった20人の開発会社の苦労の物語
「スゲー。これが今の日本の技術か……」 「世間はここまで進歩していたのか」 開発したのは、兵庫県西脇市に本社を置くシステム開発会社・ブレイン。創業35年、いまも社員20人のうち約16人がエンジニアという、生粋の技術者集団だ。 約10年前にゼロから開発スタート マシンの名前は「BakeryScan」（ベーカリースキャン）。「お店に提供を始めたのは今から4年ほど前。最近になって突然『ネットですごい反響がある』と人に言われて驚いた」――ブレインの原進之介執行役員はこう話す。 BakeryScanの開発が始まったのは2008年にさかのぼる。きっかけは、地元・兵庫県のパン店社長から相談を受けたことだった。 「人が足りなくて困っている。経験の浅い外国人スタッフでもレジ打ちや接客ができるようなシステムを作ってほしい」――。 だが、同社のパンに関する専門知識はゼロ。そこから待ち受けていたのは、約6年にわた
AIは早くやったやつが勝つ 10分の1の時短を実現したソフトバンクのWatson活用法
日本IBMが、WatsonとIBMクラウドの最新情報とさまざまな活用事例を紹介するイベント「Watson Summit 2017」を開催した。その基調講演に、日本でのWatson活用を積極的に推進するパートナーである、ソフトバンクの社長兼CEO、宮内謙氏が登壇。他社に先駆け、自らWatsonを活用し、事例を生み出す同社が、Watsonを導入して業務がどう変わっているのかを紹介した。 「ソフトバンクでは、『一生懸命頑張る』とか『執念』とかではなく、徹底的にITやAIを活用した効率化を進めている」と宮内氏は言う。「システム部門だけでなく、現場の人間に、どこに無駄があるか、どこにムラがあるか、どこに重複した仕事があるかを洗い出してもらい、AIやIoTを活用するアイデアを出させている。自分が一番つらいポイントを、AIを使って改革できないか、考えてもらっている」 こうした取り組みの中で出てきたのが、
ドコモとリクルートの対話 - Qiita
#リクルートのAI リクルートが無料のAIを公開しました https://a3rt.recruit-tech.co.jp/ その中に会話AI(TalkAPI)があります https://a3rt.recruit-tech.co.jp/product/talkAPI/ 少し触ってみましたが、完成度は低いと感じました。 #ドコモのAI だいぶ前ですがドコモも雑談対話のAPIを公開しています（2013年頃） https://dev.smt.docomo.ne.jp 雑談対話APIがあります https://dev.smt.docomo.ne.jp/?p=docs.api.page&api_name=dialogue&p_name=api_usage_scenario #比較してみるか．．．あっ、どうせなら会話させちゃえ ということで、ドコモとリクルートのAPIを叩いて会話させてみました ##コー
「商売上手すぎる! 課金せざるを得ない」美少女AIアプリのまさかの課金システムが大評判 | GetNavi web ゲットナビ
SoftBankのPepperなど、徐々に生活に浸透しつつあるAI（人工知能）技術。「ペッパー君も可愛いけれど、美少女AIがあれば……」と夢みる男性陣の期待に応えるAIアプリが誕生したのだが、アプリ内のとある課金システムに注目が集まっている。 出典画像：「SELF」プレスリリースより 3日しか記憶が持たない!? 悲しすぎる美少女AIに課金したくなる20万ダウンロードを記録した人工知能アプリ「SELF」は、愚痴を聞いてくれる「バーチャルオカマバー」機能や、気持ちがつらいときにユーザーをフォローしてくれる「全肯定的ロボ」など、様々な機能を搭載した人気アプリ。90年代に人気を博した江川達也の「まじかる☆タルるートくん」の発言データを基に、タルるートくんとリアルなやり取りが楽しめる機能など、まさに未来を感じさせるアプリとなっている。そしてこの度、「SELF」に美少女型ロボット機能を搭載。やはりユー
リクルートがAIをまさかの無料公開。さっそくすべてのAPIを試しまくってみた | Ledge.ai
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AIベンチャーの雄が総務省の開発指針に反対する理由
人工知能（AI）の開発者が研究開発に当たって留意すべき原則「AI開発ガイドライン（仮称）」の素案を策定するため総務省が設置した産官学会議から、AIスタートアップのPreferred Networks（PFN）が離脱していたことが明らかになった。 Preferred Networksは深層学習（ディープラーニング）開発のスタートアップ企業で、深層学習フレームワーク「Chainer」の開発元としても知られる。 総務省 情報通信政策研究所は、同ガイドライン素案策定のための産官学会議「AIネットワーク社会推進会議」を主催している。2016年12月には、素案策定に向けた論点整理を公開した。 この素案は、日本政府がOECD（経済協力開発機構）などに提案することを目的に策定するもので、「日本の法制度に直接反映させることを想定したものではない」（同研究所）という。 だがこの方針に対し、2017年1月まで同
「石の上にも三年」はあやしい？ 社員が活躍できる職場、AIで実現 セプテーニに学ぶ ｜ doda X キャリアコンパス
doda X（旧：iX転職）は、パーソルキャリアが運営するハイクラス転職サービス。今すぐ転職しない方にも登録いただいています。 今の自分の市場価値を確かめてみましょう。 プロダクトやサービスにおいてAI（人工知能）の活用、実用化が進んでいます。「あなたの仕事がAIに置き換えられる」などといったニュース記事を読んで、人を脅威にさらすようなネガティブなイメージを持っている人もいるのではないでしょうか。 まだ遠い未来のこと… と思われがちですが、先ごろ、人事業務領域において「AIを導入した」と大きな話題になった企業があります。ネットマーケティング事業などを手がけるセプテーニ・ホールディングスです。 セプテーニ・ホールディングスでは人材育成の柱に独自の考え方を置き、膨大な人材データをAIで分析することで、「人事の最適化」を図っています。今回は、その研究に取り組む人的資産研究所 研究員の進藤竜也さん
Google機械翻訳の仕組み&できるようになったこと/まだ難しいことについて、社内の機械学習勉強会で説明します - yasuhisa's blog
社内の機械学習勉強会で最近話題になった機械学習関連のエントリを取り上げているのですが、ここ一ヶ月ではGoogle Neural Machine Translation(GNMT)がとても話題になっていました。GNMTで使われているEncoder-Decoderやattentionのような仕組みを直近で使う予定は特にはないですが、機械学習を使うエンジニアとして知っておいて損はないし、技術的に何が変わったことにより何ができるようになって、何はまだできないのかを知ろう、というのが目的です。技術的な項目は興味ない人も多そうなので、最後に持っていきました。 Google Neural Machine Translation(GNMT)の最近の進化について できるようになったこと 定量的な評価 まだまだ難しいこと 技術的な詳細 Encoder-decoder Attention based encod
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