子ども向け電子工作&プログラミング用マイコンボード「chibi:bit」の基本的な使い方:夏休みの自由研究はこれだ!(1/3 ページ) 子ども向け電子工作&プログラミング用マイコンボード「chibi:bit」の基本的な使い方を紹介する。夏休みの子どもたちの自由研究などに役立てつつ、プログラミングを始めるきっかけにしてみてはいかがだろうか。
グレープシティは2017年7月14日、iOS、Android用アプリ開発者向けのAR(Augmented Reality:拡張現実)アプリSDK(Software Development Kit:ソフトウェア開発キット)の最新版「Wikitude SDK 7」をリリースした。 Wikitude SDKは、JavaScriptやHTML、CSSを使って、既存のアプリにAR機能を追加できるSDK。Wikitude SDK 7では新たに、「SLAM(Simultaneous Localization and Mapping)」と呼ばれる技術によって、物体そのものをマーカーにできる物体認識型ARやトラッキング機能がサポートされた。 ARはカメラで撮影した映像へ3Dモデルや画像などを重ね、現実とは異なる疑似表示を実現する技術。撮影する対象物によって、特定の画像を認識するタイプ、位置情報を認識するタイ
ZMPと日の丸交通は2017年7月11日、自動走行タクシーの実現に向けた「レベル4推進研究会」を立ち上げた。他のタクシー会社などとも協力しながら、2020年までに自動走行タクシーの本格営業を目指す。 レベル4推進研究会では、ZMPと日の丸交通が発起人となって、情報を発信し、他のタクシー会社に広く参加を呼び掛けていく予定。そして2017年6月1日に警察庁が示した遠隔自動運転システムの公道実証実験にかかる道路使用許可のガイドラインを受けて、ZMPと各タクシー会社と協議、協力しながら実証実験に応募していく考え。実証実験で得られたデータを活用して、「プロドライバーの運転技術」を組み込んだ、安全で乗り心地の良い自動走行タクシーの実現を目指す。
プログラミング教育は、2012年度に中学校で必修化され、さらに小学校でも2020年度の必修化が予定されるなど、日本政府は早い段階からのIT人材の育成を推進する目的でプログラミング教育を重視する方針を示している。併せて、論理的な思考力を養う場として、子どもの習い事としての認知も進んでいる。Swimmyは、大学教授や大学講師をメインメンター(指導者、助言者)に据え、「遊びながら学ぶ中に子どもの創造性を育む」とする教育スタイルを採るプログラミング教室。これからプログラミングを始める子どもを対象としている。 体験ワークショップは、2017年8月5日、11日、12日の3日間で実施。ソニー「MESH」などのプログラミングガジェットを使って、プログラミングの基礎を学ぶ体験の場を設ける。1組当たり1人の大学生メンターが付き、MESHの使い方などをサポートする。 開催場所は東京都渋谷区。参加対象はプログラミ
IDC Japanは2017年7月3日、ウェアラブル機器を対象にした2021年までの世界/国内出荷台数予測を発表した。2017年には全世界で1億2550万台、2021年には2億4010万台に拡大すると予測。一方の日本市場では、2021年に135万台の出荷が見込まれ、中でも腕時計型が市場の半数を占めると予測される。 2017年は、腕時計型とリストバンド型が市場のほとんどを占める。腕時計型は7140万台で、市場占有率は56.9%。リストバンド型は4760万台で、同37.9%。その他、靴・衣類内蔵型や耳掛け型などもあるが規模は小さく、それぞれ同2.6%(330万台)と同1.3%(160万台)となっている。 対して2021年には、腕時計型と靴・衣類内蔵型が伸びる。腕時計型は1億6100万台(市場占有率:67%)まで拡大。靴・衣類内蔵型も2160万台(同9%)と、2017年比で約7倍に増えるとみられ
音声認識やOCR画像認識ソリューションなどを展開するニュアンス・コミュニケーションズは2017年6月13日、同社が開発するコネクテッドカー向けプラットフォーム「Dragon Drive」の機能を拡充したと発表。AI(Artificial Intelligence:人工知能)を用いた音声対話および認知機能を、運転者に加えて同乗者にも対応させた。併せて、クルマと住宅との連携を踏まえた相互運用機能も拡張した。 人物を個別に識別できるようになることで、例えば対話開始のための音声キーワードをしゃべったり、機器の選択ボタンを押したりすることなく、音声アシスタントやナビゲーション、音楽再生などの車載機能を利用者個別の嗜好などに沿って操作できるようになる。また、クルマと住宅間の機能拡張を利用することで、スマートホームシステムやアプリケーションを音声操作する車載インフォテインメントシステムの開発が容易になる
Microsoftは今後の方向性を、日本のデベロッパー/エンジニアにどう示すのか――2017年5月23、24日に開催された「de:code 2017」の基調講演の前半「The New Age of Intelligence」では、「インテリジェンス」をキーワードとしたこれからのシステム開発のトレンドや、それを実現していくためのMicrosoftの技術、サービスが披露された。 後半では、まずMicrosoft データグループのコーポレートバイスプレジデントであるJoseph Sirosh氏が登壇。「Serving AI with Data」と題したプレゼンテーションの中で、システムに「インテリジェンス」を付加するための膨大な「データ」を管理するデータベースの在り方、Microsoftが目指す方向性について説明した。 「AIは特異点に達しつつある」 Sirosh氏は冒頭、AI(人工知能)技術は
日本マイクロソフトは2017年5月23、24日、東京都港区のザ・プリンスパークタワー東京において、デベロッパーイベント「de:code 2017」を開催した。Microsoftが5月中旬に米国で開催したばかりの「Build 2017」で発表したトピックを含む、最新テクノロジーと今後の方向性が日本のデベロッパーに紹介された。 「The New Age of Intelligence」と題された基調講演では、Microsoftから来日した3人のスピーカーが中心となり、「インテリジェンス」をキーワードとしたこれからのシステム開発のトレンドや、それを実現していくためのMicrosoftの技術、サービスを披露した。 デベロッパーにとってチャンスの多い時代が到来 冒頭に登壇したのは、日本マイクロソフト、デベロッパーエクスペリエンス&エバンジェリズムリード、ゼネラルマネージャーの伊藤かつら氏だ。 爆発的
チームメンバーと、どんな手段でコミュニケーションを取っていますか?──伊藤忠テクノソリューションズ(CTC)が、2017年2月に実施した「大手企業のビジネスチャットツール導入実態」の調査結果を発表。「会社として、公式にチャットツールなどのコミュニケーションツールを導入しているか」の質問から、企業導入率は3割に満たない状況が分かった。「全社で導入済み」は12.1%、「一部で導入」は16%、対して「導入していない」は71.8%だった。 導入理由で特に多かったのは、「時短」と「生産性向上」が挙がった。一方、導入していない理由は「業務に必要がない」が多かったものの、「セキュリティが心配」「会社側での管理・運用対象が増える」「社内コンプライアンスや稟議を通すのが困難」といった、「会社の公式ツールとして導入するならば、対策すべきこと」を課題としている企業も多かった。また、「導入したが、使われなかった」
※本稿は2017年3月10日の情報を元に作成しています。この記事内で使用している画面やコグニティブサービスの仕様は変更になっている場合があります。 本連載「認識系API活用入門」では、マイクロソフトのコグニティブサービスのAPIを用いて、「現在のコグニティブサービスでどのようなことができるのか」「どのようにして利用できるのか」「どの程度の精度なのか」を検証していきます。連載第1回の「Deep Learningの恩恵を手軽に活用できるコグニティブサービスとは」では、コグニティブサービスとは何かの概要とAPIを使うための準備の仕方を説明しました。 今回はText To Speech APIを試します。 Text To Speech APIとは Text To Speech APIは、テキストと言語をAPIに渡すと、その言語でテキストを発話した音声データを返してくれます。また、女性の声か男性の声
前回のソースコードはこちらです。今回はこのソースコードを元に機能追加していきます。 フィールドに障害物を配置する まずはAIに「避ける」動作を追加します。フィールド上に障害物を配置し、鬼がそれを避けるような実装をしていきます。 その前に画面に障害物を設置します。今回は障害物は5つランダムに配置される仕様とします。「GameScene.swift」を以下のように修正してください。 class GameScene: SKScene { // 省略 override func didMove(to view: SKView) { player.fillColor = UIColor(red: 0.93, green: 0.96, blue: 0.00, alpha: 1.0) addChild(player) createObstacles() // 今回追加 setCreateEnemyTim
野村総合研究所は、IT関連の重要技術が2021年までにどう発展し、実用化されるかを予測した「ITロードマップ」を作成。2017年3月9日、本書でとりまとめた「AI(Artificial Intelligence:人工知能)」「チャットボット」「AR(Augmented Reality:拡張現実)/VR(Virtual Reality:仮想現実)」「ペイメント2.0」「APIエコノミー2.0」「FinTech」「デジタルマネーマネジメント」「デジタルロジスティクス」「プログラマティックマーケティング」といった技術のうち、チャットボットに関する動向予測を公開した。 チャットボットは2017年3月現在、「AI技術を取り込んで自然な会話が可能になりつつある」ことから、まず、顧客からの問い合わせ対応や商品提案など、顧客との接点で活用したいという企業ニーズがいっそう増加していくと分析する。 野村総研で
翻訳系API「Translator API」の使い方と2017年2月現在のWatson、Google翻訳との違い:認識系API活用入門(2)(1/3 ページ) コグニティブサービスのAPIを用いて、「現在のコグニティブサービスでどのようなことができるのか」「どのようにして利用できるのか」「どの程度の精度なのか」を検証していく連載。今回は、Translator APIの概要と使い方を解説し、他のサービスとの違いを5パターンで検証する。 ※本稿は2017年2月14日の情報を基に作成しています。この記事内で使用している画面やコグニティブサービスの仕様、精度は変更になっている場合があります。 本連載「認識系API活用入門」では、マイクロソフトのコグニティブサービスのAPIを用いて、「現在のコグニティブサービスでどのようなことができるのか」「どのようにして利用できるのか」「どの程度の精度なのか」を検
コグニティブサービスのAPIを用いて、「現在のコグニティブサービスでどのようなことができるのか」「どのようにして利用できるのか」「どの程度の精度なのか」を検証していく連載。初回は、コグニティブサービスとは何かの概要とAPIを使うための準備の仕方を説明します。 ※本稿は2017年1月19日の情報を基に作成しています。記事内で使用している画面は変更になっている場合がありますがあらかじめご了承ください。 本連載の目的 本連載「認識系API活用入門」では、マイクロソフトのコグニティブサービスのAPIを用いて、「現在のコグニティブサービスでどのようなことができるのか」「どのようにして利用できるのか」「どの程度の精度なのか」を検証していきます。 なお、本連載ではVisual Studio 2015とC#で開発しますが、マイクロソフトのコグニティブサービスはREST APIなので、C#に限らずさまざまな
本連載『ゲームの「敵」キャラで分かる「人工知能」の作り方』では、iPhone向け鬼ごっこアプリを作りながら人工知能(AI)について学んでいきます。鬼の動きにAIを活用して、自動でプレイヤーを追い掛けるようなAIを作りたいと思います。 今回はAppleが提供する「SpriteKit」「GameplayKit」の2つのフレームワークを使いながらゲームAIを作っていきます。これらは下記のような特徴があります。 SpriteKit 2Dゲームを作るためのフレームワーク。衝突判定やアニメーションなどゲームの基本的な機能を提供する GameplayKit iOS 9から登場したフレームワークで、ゲームをより便利にする機能を備えている。ミニマックス法を実装しやすくする「The Minmax Strategist」や2点間の最短ルート計算ができる「Pathfinding」などさまざまな機能がある AIの実
Web APIに携わる開発・企画担当者向けのオープンな勉強会「API Meetup Tokyo #17 ~年末スペシャル~」が2016年12月9日に開催された。今回の勉強会では、Web APIの適用事例として、LINEのWeb API担当者をスペシャルゲストに迎え、「LINEのchatbot展開」をテーマにした講演が行われた。本稿では、この講演の内容についてレポートする。 なぜLINEは「Messaging API」を公開したのか LINEは、2016年4月にトライアルでWeb APIを公開し、2016年9月から正式公開として「Messaging API」の提供を開始している。「LINE社内では、すでに2011年ごろからニュースボットや翻訳ボット、天気ボットといったチャットボットが使われていた。また、2014年からは、法人向けに、チャットボットを活用したメッセージサービス『LINEビジネス
書籍の中から有用な技術情報をピックアップして紹介する本シリーズ。今回は、秀和システム発行の書籍『図解入門 最新 人工知能がよーくわかる本(2016年7月4日発行)』からの抜粋です。 ご注意:本稿は、著者及び出版社の許可を得て、そのまま転載したものです。このため用字用語の統一ルールなどは@ITのそれとは一致しません。あらかじめご了承ください。 ※編集部注:前回記事「ロボットにDeep Learningを導入して画像認識の精度が向上すると、どう便利になるのか」はこちら 自動運転車の現状と未来 自動車の運転では、事故を未然に防いだり、より快適なドライビングに対して、以前よりAI関連技術が研究され、既に導入されてきました。米国のドラマ「ナイトライダー」に熱中した世代には、ある財団が開発した夢のクルマ「ナイト2000」との会話にワクワクした人もいるでしょう。 自動車に導入されるAI スマートフォン等
書籍の中から有用な技術情報をピックアップして紹介する本シリーズ。今回は、秀和システム発行の書籍『図解入門 最新 人工知能がよーくわかる本(2016年7月4日発行)』からの抜粋です。 ご注意:本稿は、著者及び出版社の許可を得て、そのまま転載したものです。このため用字用語の統一ルールなどは@ITのそれとは一致しません。あらかじめご了承ください。 ※編集部注:前回記事「FinTechにおけるロボット/人工知能の活用事例――集客、接客、資産運用アドバイス、ファンドマネージャ」はこちら ロボットのディープラーニング活用法 現時点で、ディープラーニングが最も効果を発揮できるのは、画像認識や音声認識だと言われています。従来のパターン認識やパターンマッチングに代わって、ディープラーニングが大きな効果を上げることがわかってきたのです。 従来の画像認識とディープラーニング 従来、画像認識で最も一般的に利用され
書籍の中から有用な技術情報をピックアップして紹介する本シリーズ。今回は、秀和システム発行の書籍『図解入門 最新 人工知能がよーくわかる本(2016年7月4日発行)』からの抜粋です。 ご注意:本稿は、著者及び出版社の許可を得て、そのまま転載したものです。このため用字用語の統一ルールなどは@ITのそれとは一致しません。あらかじめご了承ください。 ※編集部注:前回記事「人工知能を搭載したコミュニケーションロボット、スマホアプリの事例――コンシェルジュ、会話アプリ」はこちら フィンテックとAI活用 金融とIT技術を組み合わせた「フィンテック」分野も、AIの活用が期待されています。ここでは、その初期的な取り組みの例として、みずほ銀行のフィンテックコーナーや、ロボアドバイザーによる資産運用、三菱東京UFJ銀行が描く「Watsonとロボットによる未来の接客」、また、コンピュータによるファンドマネージャな
リリース、障害情報などのサービスのお知らせ
最新の人気エントリーの配信
処理を実行中です
j次のブックマーク
k前のブックマーク
lあとで読む
eコメント一覧を開く
oページを開く