「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
OpenAI announces leadership transition
Chief technology officer Mira Murati appointed interim CEO to lead OpenAI; Sam Altman departs the company. Search process underway to identify permanent successor. The board of directors of OpenAI, Inc., the 501(c)(3) that acts as the overall governing body for all OpenAI activities, today announced that Sam Altman will depart as CEO and leave the board of directors. Mira Murati, the company’s chi
NTT東西、ナンバー・ディスプレイ無償化 70歳以上が対象
NTT東日本、西日本は3月22日、5月1日からナンバー・ディスプレイサービスを無償化すると発表した。70歳以上の契約者、または70歳以上の人と同居している契約者の回線が対象。無償化により、特殊詐欺防止に役立てる。 ナンバー・ディスプレイサービスは、住宅用加入電話の場合、月額440円。通常、工事費が2200円かかる。今回、月額料金、工事費ともに無料化する。 特殊詐欺犯罪は2022年には1万7520件が確認され、被害額は361億円に上る。固定電話の利用者が被害を受けていることも多い。そこで、発信者の番号を表示できるナンバー・ディスプレイサービスを無償提供することで「知らない番号からの不審な電話に対してより注意を払っていただく」（NTT東西）ことを目指す。 併せて、通話録音データをAIで解析し、特殊詐欺の疑いがある場合は通知する「特殊詐欺対策サービス」も人数を限定して無償化する。また、特殊詐欺の
Anker、3Dプリンタに参入 競合の5倍速で印刷、AIカメラで監視・タイムラプス撮影も
米Ankerは4月5日（現地時間）、同社初の3Dプリンタ「AnkerMake M5」を発表した。Kickstarterによるクラウドファンディングを開始しており、11月の出荷を予定している。競合機種の5倍の高速印刷とAIカメラ搭載による利便性を訴求している。 Kickstarterでは早々にプレッジの目標額をクリアしており、1台429ドル、499ドルのプレッジは終了済み。執筆時点では599ドルのプレッジが残っている。希望小売り価格は759ドル。 FDM（熱溶融積層型）方式で、印刷サイズは最大235×235×250mm。印刷速度は競合機種が秒速50mmなのに対し、エクストルーダーやアルゴリズムなどの改良などにより秒速250mmをうたう。ノズル径は0.4mmで、0.1mmの高精細印刷が可能。高速CPU、AIカメラを搭載し、印刷物がデータ通りに出力されているかどうかをリアルタイム監視するとともに
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
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
麻雀 AI Microsoft Suphx が人間のトッププレイヤーに匹敵する成績を達成 - News Center Japan
すべての Microsoft 製品 Global Microsoft 365 Teams Copilot Windows Surface Xbox セール 法人向け サポート ソフトウェア Windows アプリ AI OneDrive Outlook Skype OneNote Microsoft Teams PC とデバイス Xbox を購入する アクセサリ VR & 複合現実 エンタメ Xbox Game Pass Ultimate Xbox とゲーム PC ゲーム Windows ゲーム 映画とテレビ番組 法人向け Microsoft Cloud Microsoft Security Azure Dynamics 365 一般法人向け Microsoft 365 Microsoft Industry Microsoft Power Platform Windows 365 開発者
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
【これは】世界のメイカーズが注目するM5Stack本社に行ってきた!【勝てない】
【これは】世界のメイカーズが注目するM5Stack本社に行ってきた!【勝てない】 2019.08.19 Updated by Ryo Shimizu on August 19, 2019, 07:00 am JST ブログを書いている役得というのがあればまさにこのことだろうか。 スイッチサイエンス高須さんの紹介で、今世界で最も注目を集めているIoTプロトタイピング端末、M5Stack社の本社を訪問する僥倖に浴した。 とはいえ、IoT界隈に疎い方々には「M5Stack」と聞いてもなんのことだかわからないかもしれない。「M5Stack」は「エムファイブ・スタック」と読み、中国製の、CPUとWi-FiとBluetoothを内蔵した安価なワンチップSoC(System on Chip)である「ESP32(イーエスピーさんじゅうに)」をコアとした5cm×5cmの正方形のマイコンで、タッチスクリーンと
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
スマート農業界初！生産者が開発した生産者向け生産性管理SaaS型システム「Farm OS」発売開始のお知らせ
スマート農業界初！生産者が開発した生産者向け生産性管理SaaS型システム「Farm OS」発売開始のお知らせ度々メディアにも取り上げられている井出トマト農園の代表井出寿利が、株式会社ファームオーエスを設立し、スマート農業界初となる生産性管理SaaS型システム「Farm OS」の発売開始をお知らせ致します。 株式会社ファームオーエス（神奈川県藤沢市 代表取締役：井出寿利）から、生産性管理SaaS型システム「Farm OS」を発売することをお知らせ致します。 ■Farm OSとは 農業の生産性と労務生産性を管理するクラウド型生産性管理システムです。 FarmOS（ファームオーエス）は、トマトの生産者でもある株式会社井出トマト農園代表の井出寿利が、「生産量や雇用の管理技術向上」のために5年掛けてエンジニアと作ってきたソフトウェアです。 生産者がソフトウェア事業？と思われるかもしれませんが、開発の
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。
「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
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