［脳に挑む人工知能8］米中と日本、AIビジネスの優劣を分けたのは「実装力」
機械学習や自然言語処理といった人工知能（AI:Artificial Intelligence）の領域で、優秀な人材の奪い合いが世界各地で起きている。ITpro連載「脳に挑む人工知能」第8回以降は、日本、米国を中心としたAI人材獲得の現場をレポートする。 TOEIC 900点、博士号、実装力 東京・千代田区にあるリクルートホールディングスのオフィス。同社が2015年4月に開設した人工知能研究所（Recruit Institute of Technology）を統括する石山洸氏は、毎日のように採用面接を繰り返していた。 その目的について、石山氏は「リクルートが人工知能で世界トップになるため、トップ級の研究者にジョインしてもらうこと」と語る（写真1）。 採用の条件は厳しい。TOEIC 900点以上の英語力と、機械学習に関する博士号相当の研究実績、そして人工知能を具体的なサービスに結びつけるソフト
【連載第1回】ニューラルネットの歩んだ道、ディープラーニングの登場で全てが変わった - 日経BigData
ディープラーニングのビジネスへの活用の可能性を探る。初回はディープラーニングの登場がどんな意味で大事件だったのかを解説する。 機械学習、ニューラルネット、ディープラーニングといった言葉の意味を整理することから始めよう。機械学習は人工知能の一分野で、データの背景にある傾向や法則を探り、現象の解析や予測をすることを目標としている。人間がルールを明示的に与えるのではなく、データから機械自身に法則を学習させるのが特徴だ。ルールで記述しきれない複雑な現象や、季節や時間などで傾向が変わる現象の解析に強みを発揮する。 ニューラルネットは機械学習で扱われる計算アルゴリズムの1つである。脳を模倣したモデルで、入力層、隠れ層、出力層の3種類の層から成る。入力に対して単純な変換を何回も繰り返し、予測結果などを出力する構造をしている。 深い構造、すなわち隠れ層を何層も重ねる構造がニューラルネットの精度向上の鍵とな
【速報】ビッグデータ活用に向け経産省が大幅な規制緩和へ - 日経BigData
経済産業省は4月15日、産業界におけるビッグデータ活用に向け、大規模な規制緩和に乗り出す方針を公表した。産業構造審議会商務流通情報分科会情報経済小委員会が中間とりまとめを行った。法改正や特区導入などでの規制緩和に加えて企業が活用に乗り出すための環境整備が盛り込まれており、欧米大手に比べて後れている、本格的なビッグデータ活用に弾みがつきそうだ。 会議の冒頭、経産省の富田健介商務情報政策局長が「IoTやAI（人工知能）の進展で急激な変化が起ころうとしている。産業の垣根を越えた活用が進み、既存の産業は変容を迫られている。こうした危機感を共有し議論を進めており、産官学がどう対応すべきかの案を示させていただいた」と述べた。 中間とりまとめでは、製造プロセス、自動車などのモビリティ、スマートハウス、健康・医療、社会インフラ、流通、行政といった各分野において、ビッグデータの蓄積・分析を活用し、付加価値を
ITの魔の手がプロフェッショナルに迫る
「杜氏は手抜きの天才」。日経コンピュータ2015年2月19日号の特集でインタビューした旭酒造の桜井博志社長はそう言い切った。伝統の日本酒造りを担う杜氏は、酒蔵とは独立した存在。酒蔵の経営者といえども、杜氏が指揮を執る現場に口を出すことはできない。旭酒造はそんな杜氏制度と決別した。その結果生まれたのが、国内外で高い評価を受ける純米大吟醸酒の「獺祭（だっさい）」である。 「こんなことを言うから、私は業界を敵に回す」と桜井社長は苦笑いする。だが、桜井社長がここまで言い切れるのは、酒の全製造工程でデータを取得し分析し、杜氏の勘やノウハウを見える化した結果、最高品質の日本酒を生み出すことに成功したからだ。 誤解しないようにしたいのは、桜井社長は杜氏が怠けていると言っているわけではないことだ。「腐造」と恐れられる、乳酸菌の混入で酒がすっぱくなる事態を引き起こせば、杜氏は二度と酒造りに携わることができな
ビッグデータとAIは新しい消費市場を作りつつある：日経ビジネスオンライン
前回、「人類が生み出した超知能（神）が次の宇宙を生み出す？？」など、究極のぶっ飛んだお話を書きました。今回は企業が保有するビッグデータの流通の話題などに大きくシフトしようかとも思いましたが、私自身、人工知能に再び取り組んでおり、健全に活用するスタンスの取り方が確定しきっていないので、引き続き現在の人工知能ブームに対して、様々な角度から冷静な目線を向けてみたいと思います。 20年前に予言されていた？ ビッグデータによるシンギュラリティ 昨今、急激に脚光を浴びている「超知能が全人類知を凌駕する」シンギュラリティに似た議論（その後見つけた例）は、30年位前にもありました。当時、自律的、自発的に学習する本格的な人工知能がなかなかできそうにないため、片端から機械に知識を詰め込んでやれば、いつか詰め込んだ以上の知識を類推などで学習できるようになるのでは、という意味での「臨界点」を目指す動きがありました
「Google DeepMind」が驚異的な速さで学習！人工知能への危機感も高まる
Googleは世界で最先端の人工知能技術を有し、音声検索などで活用している。そのGoogleが人工知能ベンチャー「DeepMind」を買収し、技術強化を加速している。DeepMindに関する情報は限られているが、ビデオや論文などから、その輪郭が見えてきた。 DeepMindは驚異的なスピードで学習する人工知能で、Googleは自動運転車などへの適用を視野に入れている。同時に、米国では人工知能が人間を凌駕するとの脅威論が浮上し、安全性に関する議論が活発になってきた。 DeepMindの概要 DeepMindはロンドンに拠点を置くベンチャー企業で、2010年にDemis Hassabisらが創業した。DeepMindはビデオゲームを見るだけで、驚異的な速度でプレーの仕方を学習し、世界を驚かせた。Googleが2014年1月に買収し、今では「Google DeepMind」として研究開発を進めて
AI応用はどこに向かっているのかをざっくり整理する：日経ビジネスオンライン
新年の最初の記事を書いてから2週間の間、ディープ・ラーニングや量子コンピュータを含む、最近の人工知能関連の話題、研究の最前線について問い合わせを受けて調べ、考える機会が顕著に増えました。本業の合間にじっくり考えたり、若手研究者と話をしてきたわけですが詳細は別途お話しするとして、ここ四半世紀、計算量が爆発的に増えるため個人的には懐疑的なスタンスを取ってきた多層ニューラルネット（≒ディープ・ラーニング）について、肯定的に評価するようになったという変化がありました。 お引き合いや問い合わせは、いわゆるビジネス応用についてのものが多いわけですが、人工知能応用の5年後、10年後を語れ、と言われた時に、研究の最前線、その勝算について考えないわけにいきません。とはいえ、基礎的なアルゴリズムの「勝ち筋」が仮に分かったとしても、産業に、生活に、ITインフラに、多彩な影響を与える応用がどうなるかが簡単に読める
みずほ銀 人工知能をコールセンターに NHKニュース
みずほ銀行は、コールセンターの機能を高めようと、問い合わせをしてきた利用者とオペレーターとの会話を聞き取って適切な回答を見つけ出すという、人工知能を備えたコンピューターシステムを導入することになりました。 みずほ銀行が導入するのは、ＩＢＭが開発した「ワトソン」という人工知能を備えたコンピューターシステムで、来年からコールセンターに取り入れます。 この人工知能は、利用者とオペレーターとの電話でのやり取りを聞き取って、みずから回答を見つけ出すということで、例えば、パスワードを忘れたといった利用者の話を理解し、パスワードの再設定の方法を自動的に調べてくれるということです。 これまでコールセンターへの問い合わせに対しては、オペレーターが膨大な回答例の中から調べていましたが、人工知能の導入で、回答を素早く見つけ出すことができるとしています。 銀行などによりますと、コールセンターの業務で人の会話を理解
60年続けてきた半導体製造を手放すIBM、「Watson」に社運を賭ける
「世界中のツイート情報を分析することで、ビジネスの意思決定手法を一変させる」。米IBMのバージニア・ロメッティCEO（最高経営責任者）は、米国ラスベガスで10月末に開催したイベント「IBM Insight 2014」にビデオ出演し、米ツイッターとの提携の意義を語った。膨大なツイート情報をIBMのデータ分析クラウドで利用できるようにするほか、ツイート情報を分析・活用する業務アプリケーションを両社が共同で開発する。さらにIBMは、社内のコンサルタント約1万人を対象に研修し、Twitterデータの活用支援アドバイザーを養成する。 ツイッターとの提携は、ロメッティCEOが推進するオープン戦略の目玉案件の一つだ。この半年だけでIBMは、クラウドサービスとモバイル業務アプリの分野で大手IT企業と相次いで提携。10月22日、クラウド分野で米マイクロソフトと提携することを発表。7月にはモバイル業務アプリの
AIとBI、ビッグデータの危険な香り
AIとBI。アルファベットで一文字違いの古いキーワードが、新たなITトレンドにより華麗なる復活を遂げた。そのITトレンドは言うまでもなく「ビッグデータ」だ。だがAI的な話とBI的な話がごちゃ混ぜに語られることで、AIブームやBIブームの時と同様、“危険な香り”が漂い始めてきている。 AIはアーティフィシャルインテリジェンス（Artificial Intelligence）の略称で、言うまでもなく人工知能のことだ。1980年代半ばに一大ブームとなった。当時、専門家と同様の判断を可能にしたエキスパートシステムなどが一定の成功を収めたが、それ以上に広がらず、ITの先端分野の表舞台から姿を消していた。ところが最近、膨大なデータの中からコンピュータが知識を自動的に獲得できるようにする機械学習の進歩で、AIはビッグデータ分析の中核技術となり、再び脚光を浴びるようになった。 一方、BIはビジネスインテリ
1
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
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
日本IBMが"誰でも"Watson使えるクラウドサービス、無償版も用意