AIと電力データで不在配送問題の解消へ--佐川急便ら共同研究開発
佐川急便は10月31日、日本データサイエンス研究所（JDSC）、東京大学大学院 越塚登研究室・田中謙司研究室と、「AIと電力データを用いた不在配送問題の解消」に関して、3者共同研究開発に合意したと発表した。 JDSCは、AIを用いた電力データ解析・活用技術を保有しており、東大越塚研究室・田中研究室との連携のもと、スマートメータから得られる電力データを元に、AIが配送ルートを示すシステムを開発。 2018年9〜10月に東京大学本郷キャンパス内で行われた配送試験では、不在配送を9割減少できたという。なお、予めキャンパス内の各建物に、別途収集した住宅の電力使用データと在不在情報を模擬的に割り振った上で、電力データのみから最適ルートを提示するシステムの性能評価を実施。 同システムを用いる場合と用いない場合（人が最短経路を判断し配送）で2輪車による配送を繰り返した結果、同システムを用いた場合の配送成
ポストアプリ時代 「食べログ」はエージェントになる：カカクコム執行役員 宮島 壮洋氏 | DIGIDAY［日本版］
デジタルガレージ、カカクコム、クレディセゾンの3社が運営する研究開発組織「DG Lab」は音声や文字による対話型エージェントを構築していると発表した。ユーザーがチャット形式で地名や食べたい料理の種類、現在の気分などを渡すと、その内容に応じたレストラン情報を提供することを目指すという。 デジタルガレージ、カカクコム、クレディセゾンの3社が運営する研究開発組織「DG Lab」は音声や文字による対話型エージェントを構築していると発表した。ユーザーがチャット形式で地名や食べたい料理の種類、現在の気分などを渡すと、その内容に応じたレストラン情報を提供することを目指すという。 DG Lab CTO （人工知能）、カカクコム執行役員の宮島 壮洋氏はDIGIDAY［日本版］のインタビューに対し、以下のように主張した。 パーソナルアシスタントがインターフェイスの主流になった時代を見据え、ユーザーとの接点をも
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2017年に注目すべきテクノロジーは「インテリジェントなアプリ」「拡張現実」「会話型システム」「メッシュのアーキテクチャ」など。米ガートナー
米調査会社のガートナーは、2017年に企業や組織にとって戦略的な重要性を持つと考えられるテクノロジートレンドのトップ10を発表しました。 このトップ10は、大きく「インテリジェント」「デジタル」「メッシュ」に大別されています。 発表されたトップ10をダイジェストで紹介します。 Top1：高度な機械学習とAI（AI & Advanced Machine Learning） 深層学習、ニューラルネットワーク、自然言語処理などで構成される機械学習やAIなどは、これまでのルールベースのアルゴリズムを超えて、理解や学習、予測、適応といった新しい能力や自律的なオペレーションの可能性を有しています。 Top2：インテリジェントなアプリ（Intelligent Apps） 仮想パーソナルアシスタントによる電子メールの優先度付けや、仮想顧客アシスタントによるセールスや顧客サービスの支援は、仕事の本質とワーク
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