「GPT-4超え」とうわさのAI「Claude 3」を試す 仕事は任せられる？ 若手記者の所感
「GPT-4超え」とうわさのAI「Claude 3」を試す 仕事は任せられる？ 若手記者の所感（1/2 ページ） 3月4日（現地時間）にリリースされたチャットAI「Claude 3」がすごい。筆者も記事の執筆を任せられないか少し試しているが、使い方によっては「そこそこいけるな……少なくともGPT-4よりはイケる」と思う程度にはしっかりしている。 過去に記事でも伝えた通り、ITmedia NEWSではChatGPTを活用した記事の制作も行っている。筆者もたまにGPT-4の力を借りて記事を作っているが、ものすごく効率化につながるかと言われれば、正直そこまでではない。 10の労力が9とか8.5くらいにはなるし、それはそれですごく大事なのだが、劇的な省力化にはつながらない。さらにプロンプトを考える手間もある。その辺を加味してギリギリ黒字くらいだ。特にここ半年くらいは以前より微妙なアウトプットしか出
ウィル・スミスがもりもりパスタを食べるAI動画、本人が再現 技術の進化に「手に負えなくなってきた」
俳優のウィル・スミスさんが顔や食器をぐちゃぐちゃにしながらもりもりパスタをむさぼる動画をご存じだろうか。2023年に、当時の生成AIで作ったとみられる映像だ。OpenAIが最新の動画生成AI「Sora」を発表してからは、クオリティーの差から同AIのサンプル映像と並べられ「1年間で技術がこんなに進化した」という比較の好例やミームのようにもなっていた。そして2月20日（現地時間）、この映像がついに実写化（？）した。 ウィル・スミスさんは20日、自身のInstagramアカウントに、生成AIの映像を再現した動画を投稿。AI動画と自身の映像（AIではなく、自身を撮影した映像）を並べ、順に「1年前のAI動画」「今のAI動画」とキャプションをつけて公開した。 【追記：2023年2月21日午後1時39分】スミスさん自身の映像は、AIで生成したものではなく自らを撮影したものであることを明記しました。 AI
AI画家「midjourney」に早速の活用例 Twitter小説「ニンジャスレイヤー」の挿絵作りで活躍
「神イラストが1分で完成する」などと話題を集めている画像生成AI「midjourney」。このAIを、クリエイティブ分野で活用する事例が早速登場した。Twitterで連載している小説「ニンジャスレイヤー」の公式アカウントが、挿絵の作成にmidjourneyを活用。コンテンツ配信サービス「note」で提供する有料コンテンツへの誘導に役立てている。 ニンジャスレイヤーの公式アカウントは、Twitterに小説の一文やタイトルと一緒にmidjourneyで生成したイラストを挿絵として投稿。リプライで、noteで掲載している小説へ誘導している。誘導先の小説は基本的に無料で読めるが、一部分のみ有料だったり、過去に出版した書籍や漫画へのリンクを張っていたりする。 有料コンテンツそのものの作成にもAIを活用している。ニンジャスレイヤー公式アカウントは8月3日、noteで配信する有料コンテンツとして、画像生
GitHubにAIプログラミング機能「Copilot」登場 関数名とコメントから中身を丸ごと自動補完
米GitHubは6月29日（現地時間）、関数名とコメントから、関数のコードを丸ごと自動補完するAIプログラミング機能「GitHub Copilot」（コパイロット、副操縦士の意）を発表した。専用ページから登録すると、テクニカルプレビュー版の招待を順次受けられる。 米Microsoftのコードエディター「Visual Studio Code」と、Visual Studio Codeベースのクラウド開発環境「GitHub Codespaces」向けの拡張機能として提供する。 例えば、コメントとして「// Get average runtime of successful runs in seconds」（成功した実行の平均実行時間を秒の形式で取得する）と書いておき、その下に「func averageRuntimeInSeconds」と関数を書き始めると、Copilotがその先を自動補完。必要な
「この人、家賃を滞納しそう？」AIが予測 入居審査を45分→16分に
家賃保証サービスなどを提供するリース(新宿区）は、賃貸物件に申し込んだ人の属性などのデータから、家賃を滞納する可能性がどれぐらいあるかを判断するAI「滞納予測AI」を開発した。 このAIを搭載した「入居審査支援ツール」のβ版を、家賃債務保証会社10社限定で無料提供する。同ツールを使えば、紙ベースの審査では45分かかっていた入居審査を16分に短縮できるという。 滞納予測AIは、リースが保証事業を運営する中で得た1万件以上のデータを基に開発。年齢や雇用形態、年収など9項目の情報を入力するだけで、滞納発生度合いと滞納発生時期の予測を表示する。 同社が持つ、家賃保証の入居審査と家賃滞納データから20を超える特徴量を抽出し、毎週リアルタイムにデータを加えてモデルを更新。延滞を繰り返す属性の特徴量から滞納発生の予測精度は、70％を超えたという。 今回、AIの学習・情報更新を加速させて予測精度をさらに上
“説明可能なAI”の教科書、日本語訳を公開 「AIに何ができ、何ができないか」理解の手引きに
機械学習モデルによる判断を、人間が解釈・説明するための手法について俯瞰的に解説する名著「解釈可能な機械学習/Interpretable Machine Learning」日本語訳が、このほど公開された。 翻訳プロジェクトを主催したAI企業のHACARUSは、「AIに何ができて何ができないかを正しく理解するために、非常に役に立つ」と紹介。「最初の数章に目を通すだけでも価値がある」という。 Interpretable Machine Learningの原著（英語版）は、データサイエンティストクリストフ・モルナル氏による著書で、書籍で発行されている他、Webで無料公開されている。また、PDF版を有料ダウンロードすることもできる。 同書では、「コンピュータは通常、判断の説明をしない。それが機械学習を採用する障壁になっている」との前提に立ち、機械学習モデルや、その判断を解釈可能なものにするノウハウを
Googleを解雇されたAI倫理研究者が指摘していた「大規模言語モデル」の危険性
Googleを解雇されたAI倫理研究者が指摘していた「大規模言語モデル」の危険性：Googleさん（1/2 ページ） 先週の金曜日、いつも巡回している米国のIT系メディアがいっせいに、GoogleのAI部門、Google AIのEthical Artificial Intelligence（倫理的AI）チーム共同リーダー、ティムニット・ゲブルさんがGoogleをクビになったと報じました。 ゲブルさんが2日の夜、自らのTwitterで、Googleがいきなり自分をクビにしたとツイートしたのです。 ゲブルさんは、AI研究分野では著名で尊敬されている研究者。黒人で女性。かつてMicrosoft Research在籍中、今の顔認識は学習データが白人男性の顔に偏っているので肌の色が白くないと認識率が下がるという有名な論文を共著で発表しました。著者名は覚えていなかったけれど、私もこの論文（の記事）は印
ロボットが契約書をめくって自動で押印 手作業の負担を軽減 デンソーと日立が開発
デンソーウェーブ、日立キャピタル、日立システムズは12月11日、ロボットとRPAを活用して契約書などの押印を自動化するサービスを発表した。金融機関や自治体など、契約書・請求書の電子化が進んでいない業界の押印作業を効率化する狙い。2020年3月から月額制で提供する予定。 デンソーウェーブのロボットアーム「COBOTTA」2台とカメラで構成された専用のマシンを、PCに接続して使用する。COBOTTAは、アームの先端に装着した社印を押す作業と、書類のページをめくる作業を担う。ページをめくるたびに、カメラで書類を撮影し、押印欄を識別する仕組み。 RPAは、カメラで撮影した書類の画像を分析。契約書・請求書といったカテゴリー別に分類した上で、PCにフォルダを作成し、画像を保存する。 デンソーウェーブはCOBOTTAを提供し、日立キャピタルはサービスの提供窓口を担当する。日立システムズはRPAの初期設定
ディープラーニングに向くのは「100点を取らなくていい現場」 東大・松尾研発のVC代表が語る“AIの狙い目”
ディープラーニングに向くのは「100点を取らなくていい現場」 東大・松尾研発のVC代表が語る“AIの狙い目”（1/2 ページ） 「ディープラーニングに向いているのは、100点を取らなくていい現場。大事だけれどクリティカルじゃない領域がいいんです」――こう話すのは、東京大学・松尾豊研究室発のベンチャーキャピタル・Deep30代表の田添聡士さんだ。Deep30は、ディープラーニング技術を開発・提供する企業に特化して投資するファンド。調理ロボットを開発するコネクテッドロボティクスや、「GAN」（Generative Adversarial Network：敵対的生成ネットワーク）で架空のアイドルの顔画像を自動生成する技術を開発したデータグリッドなどに投資している。 さまざまなベンチャーに投資する中で、ディープラーニングでビジネスインパクトが出せそうな領域が分かってきたという。ベンチャーキャピタル
Google、「差分プライバシーライブラリ」をGitHubで公開
米Googleは9月5日（現地時間）、自社サービスの強化に使っている「differential privacy library」（差分プライバシーライブラリ）のオープンソース版をGitHubで公開した。 差分プライバシーを使うデータ分析は、個人データが識別されないようにしながら大規模なデータセットから学習できるようにするアプローチ。分析の結果から個人データを再識別することもできないよう保護できる。例えばヘルスケア分野で、様々な病院の患者の入院平均時間を比較したい場合、患者を個人として特定できない状態でデータを利用できる。 ライブラリはほとんどの一般的なデータサイエンス操作をサポートし、プライバシー保護を確実にするための「確率的差分プライバシーモデルチェッカーライブラリ」を含み、集約機能、プライバシー予算管理などの拡張用モジュールもある。 Googleは、例えばGoogleマップで検索したレ
実在しない人物の顔をAIで生成、フリー素材として公開 「AI人物写真素材」商用利用もOK
写真素材サイトを運営するACワークスはこのほど、人工知能（AI）で生成した、実在しない人物の顔画像を、「AI人物写真素材」としてβ公開した。許可を得て収集した写真だけを使い、機械学習を用いて生成。モデルから写真の使用許可を得る必要なく「安全に利用できる」としている。写真ACに会員登録すればダウンロードでき、改変や商用利用もOKだ。 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ディープラーニングアルゴリズム「GAN」（Generative Adversarial Network：敵対的生成ネットワーク）を活用して生成した。 さまざまな肌色の老若男女の素材があり、いかにも実在しそうな自然な人物画像も多い。「研究段階のため品質に問題がある」としており、顔のバランスや背景などが不自然になっている画像も。ダウンロードできる素材のサイズは各256×256ピクセルと小さめだ
なぜ日本は人工知能研究で世界に勝てないか 東大・松尾豊さんが語る“根本的な原因”
――米国や中国に比べ、日本は人工知能開発で遅れているといわれています。なぜ日本はこの競争に負けているのでしょうか。 松尾さん それは、日本がインターネットで世界に負けた理由と似ているのではないでしょうか。 一つは、技術の取り入れ方が非常に遅い点。1990年代後半には若者たちが「これからはネットの時代だ！」と言っていたのに、上の年代の人たちが理解しませんでした。「信用できない」「オタクが使うだけ」と否定し、新しいものが生まれなかった。 今もそれは同じです。一口にAI、人工知能といっても、新しい技術の中心であるディープラーニングに対して、従来の分野へのこだわりが強く、拒否感が強い人も大勢います。 もう一つは、若い人が力を持っていない点。若い人が自分の裁量で自在に動けるような社会環境になっていません。彼らに裁量を与えて何かやらせれば絶対に何か起こるんですけど、それをやらせないから変化が起こらない
萌えキャラ生成AI、学習データを“ネットの海”からゲッチュするのはアリか？
この記事は、「STORIA法律事務所」のブログに掲載された「萌えキャラ生成AIを題材に「AIビジネスと法律」を学ぼう」（2017年09月21日掲載）を、ITmedia NEWS編集部で一部編集し、転載したものです。 AI（人工知能）に関するセミナーやお話をする機会が最近増えているのですが、いつも冒頭で「AIと法律・知財に関する問題領域の概観」をお話しするようにしています。「AIと法律」「AIと知財」は、とにかく論点が多いので、「それらの論点がどこの領域に関するものなのか」を意識しながら聞いて頂くと、より理解が深まるためです。 そこでいつも使っている図がこちら。 上の段がAIの生成フェーズ、下の段がAIの利用フェーズです。ただ、これはあくまで抽象的な図なので、より理解を深めていただくために「AIと法律・知財」に関する論点をカバーするような具体的事例がないかと思っていたところ、見つかりました。
「このイラスト、価格はいくら？」 AIがプロ目線で見積もり
「企業からイラスト作成を発注されたが、提示された価格は安すぎないだろうか」──SNSなどで、イラストレーターからこんな声が時折上がっている。客観的に、イラストの工数や価格を評価できないか。こんな要望を叶えるシステムを、コンテンツ制作会社がAI（人工知能）で試作した。 「塗り方」「描き込み量」「難易度」「価格」 AIが評価 このシステムに、食べ物を持った女の子のイラストを入れてみる。すると、AIが数秒かけてイラストを解析し、「水彩塗り」「ギャルゲ塗り（※）」といった塗り方の割合判定や、背景画像の比率、描き込み量、制作難易度、総合スコア、想定制作価格を提示してくれる。 ※ギャルゲ塗り：美少女ゲーム（ギャルゲー）でよく用いられる塗り方。主にエアブラシツールなどで、キャラクターの柔らかな陰影や色のグラデーションを表現する手法を指す。
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？
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最小二乗法」で物議 東大・松尾豊氏「深い関数の方が重要」
「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
「Pixel 3」発表イベントでGoogleが周到に隠したもの - ITmedia NEWS
今年のMade by Googleイベントは、いろいろと違和感が残りました。ちなみに先週のこの連載で予想した「Pixelbook 2」が出なかったことと、サードパーティ製スマートウォッチが紹介されなかったことは、いずれも希望的観測だったのでそれほど違和感はないのですが。 違和感を列記してみます。 ピチャイCEOが出てこなかった 前日に騒ぎになったGoogle+での情報流出の可能性のあるバグについて何も言わなかった 同日発表した新Chromecastを紹介しなかった Androidという単語がまったく出てこなかった 最初の2つはペアなのかなと思います。過去2回はイベントの最初に登場したピチャイさんですが、もし今回も登壇していたら、バグをこっそり修正して公表しなかったことについて触れずに終わらせるのは、とても難しかったでしょう。 「これらのハードウェアでは、あなたが提供してくれる個人情報に基づ
家庭向け「Office 365」、10月2日から無制限インストール、同時に5サインイン可能に
米Microsoftは8月30日（現地時間）、家庭向けクラウド版オフィススイート「Office 365 Solo」のインストールおよび同時サインイン数を拡大すると発表した。10月2日に実施する。 現在日本で提供している家庭用Office 365（年額1万2744円、月額1274円）をインストールできる端末は、「同一ユーザーが使用する2台のWindows PCまたはMac、2台のタブレット、2台のスマートフォン」となっているが、この制限がなくなる。「つまり、どこにいても、どのデバイスを使っているかに関係なく、Officeを使うことができます」。 さらに、同時に5つの端末にサインインすることが可能になる。6番目の端末にサインインしようとすると、「制限に達しました」というメッセージが表示される。既にサインインしている端末からサインアウトすれば、新たな端末にサインインできる。 また、10月2日から
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