2020年は新日本プロレスの獣神サンダー・ライガー選手の引退という時代の終焉に始まり、世界が大きな危機に見舞われた1年でした。本記事ではAI・データサイエンスを取り巻く環境変化を、社会情勢とともに振り返ります。 自称“AI（人工知能）ベンチャーでの経験を基に、情報発信するマスクマン”こと、マスクド・アナライズさんが、AIをめぐる現状について、たっぷりの愛情とちょっぴり刺激的な毒を織り交ぜてお伝えします。今後は、AI情報だけでなくIT業界全般に役立つ情報もお届けしていきます。 お問い合わせのメールは　info@maskedanl.com　まで。Twitter：@maskedanl （編集：井上輝一） 年明けは平穏　AIテーマの作品や無人決済店舗などが注目 年明けは平穏な世の中であり、2019年9月から放送されていた、AIやアンドロイドをテーマにした「仮面ライダーゼロワン」や、AIの暴走をテー

プロ野球助っ人外国人に注目！　海外エンジニア採用・育成のコツとは？：マスクド・アナライズのAIベンチャー場外乱闘！（1/4 ページ） IT業界では常にエンジニア不足が叫ばれています。昨今のAIやデータサイエンス領域も例外ではなく、人材育成が課題となっています。新型コロナウイルスによる影響はあれど、高いスキルを持つITエンジニアへの高い需要は変わりません。一方で企業の新卒採用では他業種との競合があり、中途採用にも限界があります。 そこで人材採用の視点を広げてみましょう。日本の歴史を振りかえると、大陸から技術や制度を学ぶ遣唐使や遣隋使に始まり、戦国時代の鉄砲伝来、明治の文明開化や戦後の経済復興において、重要な役割を果たした人々がいます。 われわれは外国人の助力により、新しいものを取り込んで普及させてきました。これはAIやデータサイエンスを始めとする、IT分野においても同様です。 自称“AI（人

さくらインターネットは3月10日、プログラミング言語Pythonの基礎が学べるというオンライン講座「Tellus×TechAcademy 初心者向け Tellus 学習コース」を無料で提供すると発表した。新型コロナウイルスの感染拡大に伴い、外出を控えている人向けに開講する。同日から申し込みを受け付け、16日から提供する。定員は100人（応募多数の場合は抽選）。 講座では、機械学習に必要なPythonの文法に加え、行列計算を行うライブラリ「NumPy」、グラフを描画できるライブラリ「Matplotlib」、データ解析を行えるライブラリ「Pandas」、画像ファイルを読み込むためのライブラリ「Pillow」、機械学習のフレームワーク「scikit-learn」の使い方を学べる。 さくらインターネットが構築・運用している、人工衛星が取得したデータを分析できるプラットフォーム「Tellus」も活用

日本IBMと山形大、ナスカで新たな地上絵を発見　AIで空撮写真を分析　「そこにあるとは……」担当教授は驚き 日本アイ・ビー・エムと山形大学は11月15日、AIを活用してペルーのナスカ台地を調査し、新たな地上絵を1点発見したと発表した。発見済みの地上絵のデータを機械学習したAIに空撮写真を読み込ませ、未発見の可能性がある地上絵の候補を抽出。研究グループがそれらを目視で選別し、現地調査の末に発見した。 見つかった地上絵は、全長約5メートルで、2本足で立ち、棒のような物を持つ人間を描いたもの。台地の石を面状に除去して描かれた。制作時期は紀元前100年～紀元後100年ごろ。同大によると、道しるべとして使われた可能性が高いという。 調査は、2018～19年に実証実験として実施した。AIの学習に使用した教師データの量は「指で数えられるほどわずか」（日本IBMの担当者）だったというが、地上絵に共通するパ

住宅設備機器などを手掛けるLIXILが、大便の形状や大きさを国際指標に基づいて自動分類できる“AIトイレ”のプロトタイプを、家電やIoT機器の見本市「CEATEC 2019」（10月15日～18日、千葉・幕張メッセ）で展示している。実用化のめどは立っていないが、介護施設などでの利用を想定。介護施設のスタッフは判定結果を見て、入居者の体調管理に役立てられるという。 便器の内部にセンサーカメラを搭載。利用者が排便すると瞬時に大便を画像認識し、形状を7段階、大きさを3段階でそれぞれ自動判定する。AIが判定したデータは、ネットワークを経由して管理者のPCに集約する。

自称“AI（人工知能）ベンチャーで働きながら、情報発信するマスクマン”こと、マスクド・アナライズさんが、AIをめぐる現状について、たっぷりの愛情とちょっぴり刺激的な毒を織り交ぜてお伝えします。お問い合わせのメールは　info@maskedanl.com　まで。Twitter：@maskedanl （編集：ITmedia村上） ときめくAI導入における「お片付け」 一見すると人間が行う作業は、AIでも簡単に再現できると思われがちです。しかし、簡単な作業をAIに実行させるために作業全体の流れを洗い出し、データを準備して、判断基準を学習させるのは容易ではありません。人間にとっての単純作業が、AIにとっては難しく手間がかかるものだと後から気付いても遅いのです。 単純作業や事務手続きを全て自動化できるとは限りませんし、求められる精度、開発費用、維持コストなどを人間の場合と正確に比較するのも大変です。

自称“AI（人工知能）ベンチャーで働きながら、情報発信するマスクマン”こと、マスクド・アナライズさんが、AIをめぐる現状について、たっぷりの愛情とちょっぴり刺激的な毒を織り交ぜてお伝えします。お問い合わせのメールは　info@maskedanl.com　まで。Twitter：@maskedanl （編集：ITmedia村上） 時は太平洋戦争が近づく1933年（昭和8年）、日本海軍における軍艦建造計画が舞台となります。海軍上層部の間では、強力な大砲を搭載した「戦艦派」と、戦闘機を搭載する「空母派」で意見が分かれています。 意思決定を下す大臣のためにお互いが建造費を提示するものの、戦艦の建造費が不自然に安いことが明らかになりました。そこで空母派は戦艦の正確な建造費を算出するため、天才数学者である主人公を軍にスカウトするのです。 現代に置き換えれば、企業における買収案件で不当な評価額を根拠にする

日本と中国、AIで明暗分かれる理由は　メルカリ×マスクド・アナライズ対談：これからのAIの話をしよう（AI対談編）（1/4 ページ） 「日本はAI後進国になってしまった」「AIを中途半端にかじった評論家、学者が『AIに何ができる』と低く評価するのは、時代錯誤も甚だしい」――7月18日に開催されたイベント「SoftBank World 2019」に登壇した孫正義社長が飛ばした“げき”が、起業家や研究者の間で話題になりました。 店の前でうなだれて微動だにしないPepper君を引き合いに出して「お前が言うな」と憤る人もいれば、インドのOYO Hotels and Homesなどへの投資実績を前に「おっしゃる通り」と頷く人もいます。しかし、世界中で業界を変革するようなAIサービスが次々と生まれていることは間違いないでしょう。 日本はこのままAI後進国の地位に甘んじるのでしょうか。それとも、世界に向

自称“AI（人工知能）ベンチャーで働きながら、情報発信するマスクマン”こと、マスクド・アナライズさんが、AIをめぐる現状について、たっぷりの愛情とちょっぴり刺激的な毒を織り交ぜてお伝えします。Twitter：@maskedanl （編集：ITmedia村上） 第一章：契約 都内で働く「鹿日ありさ」さんは新卒で某通信会社に入社し、いまは携帯ショップ店員として働いています。社会人も3年目になると、日々の仕事は単調に感じ、将来に対して漠然とした不安を抱えるようになります。 世間でも「AIで仕事がなくなる」「終身雇用が崩壊する」といった、毎日を憂鬱（ゆううつ）にさせるような話題があふれています。焦りを感じたありささんは、新しいスキルを身に付けたいと思って上司に異動願いを出すものの、却下されてしまいました。 自分の特技や能力を生かすには、いまの会社ではダメなんじゃないか。このまま埋もれてしまっていい

未経験からデータサイエンティストになれる？　「死の谷」を越えた独学プログラマーが伝えたいこと：これからのAIの話をしよう（独学エンジニア編）（1/4 ページ） 「データサイエンティストになりたい」「エンジニアになりたい」――そう思うものの、思っているだけでは夢はかなわない。そんな悩める人に送る独学のすすめ。 最近、Excelにすら苦戦していた元上司や営業の友人から「実はデータサイエンスの勉強を始めたんだ」「プログラミングを始めてみたんだけど、苦戦してるよ」という報告を受けました。 社会人になっても新しいことを学ぼうとする姿勢は本当に素晴らしいと思いますが、独学ならではの苦労もあるようです。勉強方法が分からないという人もいれば、具体的な目標がなく「勉強のための勉強」をしているような人もいます。例えば「プログラミングを学んだけど何を作ればいいの？」といった相談は、なかなか答えるのが難しいです。

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

デジカメは平成の時代に生まれた。アップル「QuickTake100」に始まり、多くのメーカーから特徴的なデジカメが登場した。めったにない改元の機会なので振り返ってみよう。 せっかく改元の機会なのだから、昔話でもしようかと思ってしまったのである。 カシオが元祖コンデジともいえる「QV-10」を出したのが平成6年なんだけど、話はもうちょっと遡って1992年から。平成4年ですな。 この年、何があったか。コダックが「PhotoCD」を始めたのである。 平成4年（1992年）：PhotoCD PhotoCD……これ知ってる人はかなり昔から写真のデジタル化に手を出してた人くらいじゃなかろうか。 現像したフィルムをCDに焼いてくれるサービス。 CD-ROM1枚につき写真100枚。 値段は覚えてないけど、1枚フルに写真を詰め込むと1万円くらいかかったんじゃなかろうか。「高いなあ」と思った記憶ある。 これが

「自分だけのキャラを作りたい」　AIで美少女を「無限生成」、若きオタクエンジニアの挑戦（1/4 ページ） 女の子の瞳、髪形、表情が変化し、何体ものキャラクターが生まれていく――Preferred Networksが深層学習を活用し、アニメキャラクターを自動生成するサービス「Crypko」（クリプコ）を提供している。開発したのは、中国出身の若きエンジニア。「自分の想像通りのキャラクターを形にできるサービスを作りたい」と意気込む2人に開発の舞台裏を聞いた。 女の子の瞳、髪形、表情が万華鏡のように目まぐるしく変化し、何体ものキャラクターが生まれていく――AI（人工知能）ベンチャーのPreferred Networks（PFN、東京都千代田区）が、アニメやゲームの制作会社向けにそんな技術の提供を始めた。深層学習（ディープラーニング）を活用してアニメキャラクターを自動生成するサービス「Crypko」

「AI人材がいません」「とりあえず事例ください」　困った依頼主は“本気度”が足りない　AIベンチャーの本音：これからのAIの話をしよう（AIベンチャー対談編）（1/4 ページ） AIベンチャーの立場で、日本企業のAI開発に物申す！　人工知能の対話エンジンなどを開発する田中潤さんと、AI開発の現場に詳しいマスクド・アナライズさんが本音トーク。 「日本企業のAI活用について物申す！」――AIベンチャー Shannon Lab代表取締役の田中潤さんとAIベンチャーで働くマスクド・アナライズさんで、AI開発の“リアル”に迫る本対談。 前回の記事では、「依頼主に時間を奪われるAIベンチャーの苦悩」「失敗を恐れすぎる大企業」「怪しいAIベンチャーの見破り方」について語っていただきました。 後編となる本記事のテーマは「AI人材不足に嘆くなら世界に目を向けよう」「すごい技術＝ビジネスになるわけではない」「

AIイベント「SIX 2019」で、AIベンチャーで働くマスクド・アナライズ氏やABEJAの岡田社長らが、企業のAI導入を阻む要因とその対策について議論した。 「PoC（概念実証）止まりで終わる企業は多い」「PoCというタダ働きをさせられることも結構ある」――AI（人工知能）ベンチャーで働く自称“イキリデータサイエンティスト”のマスクド・アナライズ氏は、こう話す。同氏は3月4日に都内で開催されたAIイベント「SIX 2019」に登壇。ABEJA 岡田陽介社長、ABEJA 小島英揮氏（Managing Director）と日本企業のAI導入を阻害する要因や、その解決策について議論した。

突然ですが、ビジネスの世界で「最も知名度が高いアルファベット」は4文字は何でしょうか。筆頭候補に挙がるのは「PDCA」だと思います（他候補として推したいのはNJPW・NOAH・CMLL・WWWFなど）。今日も日本の職場で回っているPDCAサイクルですが、念の為おさらいしておきましょう。 ご存じの通り、PDCAは実務において、Plan（計画）→ Do（実行）→ Check（評価）→ Action（改善）というサイクルを回すこと。AIベンダーとしてさまざまな企業のAI導入を見てきましたが、「AI導入においてはPDCAサイクルはうまく回っていない」と感じています。 なぜ日本企業で実績のあるPDCAサイクルは、AI導入では通用しないのでしょうか。現実に即した“リアル”な視点で原因を探るべく、ビジネスの現場で陥りがちな失敗例に“ガチ”で迫ってみます。

囲碁AIブームに乗って、若手棋士の間で「AWS」が大流行　その理由とは？：週末エンプラこぼれ話（1/4 ページ） 人間の能力をAIが完全に上回りつつある「囲碁」の世界。最近では、AIを活用した研究を行う棋士も増えているそうだが、その裏側でAWSが若手棋士の中で大流行しているという。一体何が起こっているのだろうか。 ここ数年、将棋や囲碁といったボードゲームの世界では、AI（人工知能）の能力が人間を上回りつつある。特に、Alphabet傘下のDeepMindが開発した囲碁AI「AlphaGo」は、世界のトップ棋士を次々と破ったことで、昨今の人工知能ブームの“火付け役”となったのは記憶に新しい。 最近では、プロ棋士たちも研究にAIを使い始めているが、その影響で、若い囲碁棋士たちの間で今「AWS（Amazon Web Services）」を利用する人が急速に増えているのだという。一体何が起きている

「ディープラーニングは、原理的には単純な最小二乗法にすぎない」――2月18日付けで日本経済新聞電子版が公開した記事について、Twitterでは「ディープラーニング＝最小二乗法」という解釈は異なるのではという指摘が相次いだ。19日には「ディープラーニング」「最小二乗法」といったワードがTwitterでトレンド入りし、波紋が広がっていた。 日経の記事では、慶應義塾大学経済学部の小林慶一郎教授がAI技術について解説。「近年、驚異的な発展を見せているAIのディープラーニング（深層学習）は、原理的には単純な最小二乗法（誤差を最小にする近似計算の一手法）にすぎない」と言及し、「ディープラーニングは『最小二乗法』」と題する図版が掲載された。 最小二乗法は、測定で得られたデータの組を、1次関数など特定の関数を用いて近似するときに、想定する関数が測定値に対してよい近似となるように、モデル関数の値と測定値の差

AIがダジャレ判定→面白いと布団が吹っ飛ぶ　“Qiita映え”バッチリ、話題のAI開発した若手チームを直撃：これからのAIの話をしよう（ダジャレ編）（1/4 ページ） 2018年に行われた漫才コンテスト「M-1グランプリ」は、いろんな意味で注目を浴びました。例えば「淡路島は私の庭」でおなじみの審査員・上沼恵美子さんが付けた得点が偏っているとネットでバッシングを浴びた事件です。 漫才、コント、落語、バラエティ……さまざまな「笑い」の素養を持ったM-1の審査員が真剣に付ける得点だからこそ価値があると私は思います。むしろ他と比べて偏って当然です。もしそうしたバックグラウンドのないAI（人工知能）による自動判定だったら、どんなに無機質な大会になっていたことでしょう。 そもそもAIは「面白さ」を判定できるのでしょうか？　そんなことを考えていた所、AI系サービス開発を手掛けるブレインパッドの有志チーム

自称“AI（人工知能）ベンチャーで働きながら、情報発信するマスクマン”こと、マスクド・アナライズさんが、AIをめぐる現状について、たっぷりの愛情とちょっぴり刺激的な毒を織り交ぜてお伝えします。Twitter：@maskedanl （編集：ITmedia村上） 採用のミスマッチで起きる「ゴレンジャイ問題」 取引先から寄せられる相談に、「良いAI人材を採用できない」という悩みがあります（本記事では「AI人材」を「AIを開発できるエンジニア」とします）。 紆余曲折を経て何とか採用したものの、業務で役立つAIを開発できないそうです。結果として弊社にトレーニングを依頼するものの、受講者の技術力が乏しさが判明するなど、即戦力採用に疑問が残る事例もありました。 どうやら「AI人材」として企業が求める能力やスキルと、採用された人材の間に大きなミスマッチがあるようです。本記事ではこの現象を「ゴレンジャイ問題