印刷する メールで送る テキスト HTML 電子書籍 PDF ダウンロード テキスト 電子書籍 PDF クリップした記事をMyページから読むことができます Microsoftは機械学習を利用して、セキュリティに関わるバグレポートを正確に特定しているという。 同社が目指しているのは、バグレポートのラベルのみを分析することにより、大量のバグの中からセキュリティバグを正しく特定することだ。 Microsoftによると、同社では4万7000人の開発者が毎月約3万個ものバグを生み出しているが、開発サイクルでの対応が求められるようなセキュリティ上の重要性を持つバグは、そのごく一部に過ぎない。 同社が開発した機械学習モデルを使えば、セキュリティに関係するバグと関係しないバグを99％の精度で見分けられる。深刻度の高いセキュリティバグも97％の精度で特定できるという。 これにより、バグの分類や優先順位付けも

北米の全店舗を臨時休業しており、手元資金が減少している 米カジュアル衣料専門店のギャップは4月23日、米証券取引委員会に提出した報告書で新型コロナウイルスの感染拡大の影響によって臨時休業している店舗の家賃支払いを延期することを明らかにした。店舗が入居している不動産のオーナーや施設運営会社と交渉し、休業中の家賃の減免などを求める。 交渉が成立するまで、4月分の家賃の支払いを一時的に停止する。同社が毎月支払う家賃の総額は北米で約1億1500万ドル（約124億円）となっている。家賃の減免や支払い延期について、交渉が成立するかどうかは分からないとしている。また、一部の店舗については閉鎖する可能性があると言及している。 同社は世界で約3300店舗、北米で約2800店舗を展開しているが、現在は北米の全店舗を臨時休業しており、店舗従業員の大半をレイオフ（一時帰休）した。 同社の手元流動性（現預金と短期所

エンジニアHub > 記事一覧 > Kaggleは実務の役に立つ？ データサイエンティストがKaggleから学んだ「教師あり学習」の勘どころ Kaggleは実務の役に立つ？ データサイエンティストがKaggleから学んだ「教師あり学習」の勘どころ 機械学習のトレーニングとして、Kaggleに挑む方は多いでしょう。ただ、Kaggleで鍛えて、データサイエンティストとしての実際の業務に生かせるの？こんな疑問にこたえるべく、日本経済新聞社のデータサイエンティスト、石原祥太郎さんが、「仕事とKaggle」の関係性を綴ります。 日本経済新聞社でデータサイエンティストとして働いている石原です。 本稿では、筆者が社外活動として取り組んでいる世界規模の機械学習コンペティション「Kaggle」を紹介します。特に「Kaggleがどのような観点で実務に役立っているか」という筆者の経験談を基に、Kaggleの魅力

新型コロナウイルス対策の一環として、自宅から仕事をすることが推奨されている昨今。ラジオ放送でもテレワーク──J-WAVEナビゲーターなどで活躍するDJ TAROさんは4月11日、自身の番組「J-WAVE SATURDAY NIGHT VIBES」で自宅からの生放送にチャレンジした。 J-WAVE SATURDAY NIGHT VIBESは、毎週土曜日の深夜25時～27時、J-WAVEで生放送される。 DJ TAROさんは、通常でもワンマン生放送でラジオを運営。ラジオ業界では以前から極めてレアな新しい試みにチャレンジしていることで知られる。iPadを使ったDJプレイの先駆者でもあり、実はテクノロジーにかなり強い人物なのだ。 今回のテレワークにあたっては、まず第1回目として3月29日にJ-WAVEスタジオに近い事務所から放送にチャレンジ。成功したことから4月11日、いよいよ自宅へと場所を移した

メルカリで写真検索とEdge AIチームに所属している澁井（しぶい）です。機械学習のモデルを本番サービスに組み込むための設計やワークフローをパターンにして公開しました。 GithubでOSSとして公開しているので、興味ある方はぜひご笑覧ください！ PRやIssueも受け付けています。私の作ったパターン以外にも、有用なパターンやアンチパターンがあれば共有してみてください！ GitHub：https://github.com/mercari/ml-system-design-pattern GitHub Pages：https://mercari.github.io/ml-system-design-pattern/README_ja.html なぜ機械学習システムのデザインパターンが必要なのか 機械学習モデルが価値を発揮するためには本番サービスや社内システムで利用される必要があります。そのた

概要 low-codeで、機械学習ができるライブラリのPyCaretがついに、v1.0になりました。 機械学習モデルの 可視化 が便利なので、モデルの可視化 に着目し、まとめてみます。 ソースを確認すると、部分的に内部でYellowbrick@HP（Yellowbrick@qiita）を利用しているようです。 なお、QiitaでもPyCaretタグの下記で取り上げられています。 最速でPyCaretを使ってみた 機械学習を自動化するライブラリ『PyCaret』入門 やること 列挙してみると下記の通りですが、pycaretの自動化により数行で実行できます。 ①データ（クレジットカードのデフォルト）をロード ②前処理 ③モデル比較（アルゴリズム間の性能比較） ④パラメータチューニング ⑤モデルの可視化（★ここがメインなので、冒頭でここを説明★） やってみる（⑤モデルの可視化） 手順上は １番最

コーポレートエンジニアリング担当 VP の @kani_b です。 新型コロナウイルス感染症の拡大リスクを鑑みて、従業員や関係者の皆さまの安全確保を目的に、クックパッドでは 2/18 (火) から、国内拠点の全従業員（正社員、契約社員、パート・アルバイト、派遣社員、通常在席の業務委託）を対象に在宅勤務の原則化を実施しています。現在は5月末まで継続する予定としています。 クックパッド、新型コロナウイルス感染症の拡大に伴う在宅勤務（Work from Home）を5月末まで継続のお知らせ | クックパッド株式会社 また、クックパッドでは、今の状況にあわせた、料理に関する様々な取り組みを進めています。そうした取り組みを集めたページをオープンしていますので、こちらもぜひご覧ください。 私たちは、料理でつながろう | クックパッド株式会社 さて、在宅勤務が開始された 2 月に、在宅勤務に対する取り組

※この投稿は米国時間 2020 年 4 月 14 日に、Google Cloud blog に投稿されたものの抄訳です。 機械学習はかつては専門の研究者の領域で、ソリューションの構築には複雑なモデルや独自のコードが必要でした。しかし、Cloud AutoML によって機械学習はこれまでになく身近なものになりました。モデルの構築プロセスを自動化することで、ユーザーは最小限の機械学習の専門知識（しかも最小限の時間）で高性能のモデルを作成できます。 ただし、多くの AutoML チュートリアルや入門ガイドでは、適切に整理されたデータセットがすでに用意されていることを前提としています。とはいえ実際には、データを前処理して特徴量エンジニアリングを行うために必要な手順は、モデルの構築と同じくらい複雑になることもあります。この投稿では、実際の元データからトレーニングされたモデルに至るまでどのような道のり

KDDIホーム 企業情報 ニュースリリース一覧 2020年 新型コロナウイルス感染症対策に向け、位置情報ビッグデータ分析ツール「KDDI Location Analyzer」を全国の自治体へ無償提供 KDDI株式会社 2020年4月22日 KDDIは、「緊急事態宣言」全国拡大の発令を受け新型コロナウイルス感染症対策に活用いただくことを目的とし、2020年4月22日から2020年7月31日までの期間中、位置情報ビッグデータ分析ツール「KDDI Location Analyzer」を47都道府県および20の政令指定都市 (以下 対象自治体) へ無償提供します (注1)。 これにより、対象自治体は「緊急事態宣言」前後の人口滞在の推移や、性別・年齢層や居住者などの動向把握ができ、今後の自治体施策などへの活用が可能になります。 ■「KDDI Location Analyzer」の特徴 「KDDI L

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TL;DR・Alluvial Plotはいいぞ ・Pythonで良いかんじに描けるライブラリがなかったからつくった ・https://github.com/nekoumei/pyalluvial はじめに皆さんはデータを分析するときに、ある状態の数量などの遷移を可視化したい（たとえばWebページのPVやサービス利用ユーザのクラスタの時系列変化など）とき、どんな可視化を検討しますか。 いろいろあると思いますが、Sankey Diagramは代表的な手法のひとつだと思います。 こういうやつですね 引用: https://plotly.com/python/sankey-diagram/ 一方、知名度は低い（というより私が最近まで知らなかった）Alluvial Plotという可視化手法もあります。こんなかんじ。 引用: https://cran.r-project.org/web/package

経済産業省の調査では、２０２３年に約１３万人の先端ＩＴ人材が確保できるものの、約４万８０００人が不足するという。データサイエンティストは今なおその需要は高く、企業の間で激しい奪い合いが繰り広げられている。 人工知能（ＡＩ）時代を下支えする先端ＩＴ人材の増加は歓迎すべきことである。だが危惧もある。データサイエンティストの数だけ増やしても、経営に対してインパクトを与えることはできない。 データサイエンティストはもちろん機械学習などビッグデータの取り扱いには慣れている。ところが現場の経営課題を理解し、解決策の提案までできる人材はほとんどいない。肝心の経営課題を解決できなければ、ＡＩ活用はかけ声に終わる。 組織にはデータサイエンティストだけではなく、業務に精通し、データサイエンティストほどではないがデータを駆使してトップラインを伸ばしたり、コスト削減をしたりすることができる人材が必要なのだ。 昨今

時系列予測のベストプラクティスを共有するGitHubリポジトリを開設、Microsoft：PythonやR向け Microsoftは、時系列予測のベストプラクティスを共有するためのGitHubリポジトリを開設した。PythonやRを使っている開発者に向けたものだ。 Microsoftの「R」コミュニティー向けブログサイト「Revolutions」は、2020年4月14日（米国時間）、時系列予測のベストプラクティスを共有するためのGitHubリポジトリ「Time Series Forecasting Best Practices & Examples」を開設したと発表した。 Microsoftはこのリポジトリについて、README.mdで次のように説明している。 「時系列予測は、データサイエンスで最も重要なトピックの一つだ。的確な意思決定と効果的な資源配分を行うために、ほぼ全ての企業には未来

米Facebookのマーク・ザッカーバーグCEOは4月20日（現地時間）、米カーネギーメロン大学（以下CMU）と協力してFacebook上で実施しているオプトイン形式調査に基づく新型コロナウイルス感染症の感染者分布マップを公開したと発表した。来週にも同じ調査を世界規模で実施し、他の地域のマップも公開していくとしている。 公開されたマップは、全米で新型コロナウイルスに感染した人の郡別の人口に占める割合を色で示したものだ。 このマップは医療機関の検査で確認された症例数ではなく、Facebook上で実施したCMUの調査アンケートで感染の症状があると自己申告した人のデータに基づく。 CMUによると、この調査の回答を全米から毎週約100万件受け取っているという。この回答データがFacebookに渡ることはなく、FacebookはCMUがまとめた集計データのみを受け取り、感染マップに反映させている。F

ベイクルーズ グループはこのほど、自社ECサイト「ベイクルーズストア（BAYCREW’S STORE）」にジグザグが提供する越境EC対応サービスのワールドショッピングビズ チェックアウトを導入し、世界125カ国に向けた海外販売対応を開始した。 多言語対応、 海外決済、 海外発送を一気通貫で行う同サービスでは、多言語によるナビゲーションやかな入力を不要にすることで海外ユーザーがストレスなく買い物をすることができる。海外ユーザー専用のカートで注文を受け付け、主要クレジットカードのほか、ペイパルや銀聯カードなど多様な決算手段に対応する。配送時のインボイスの作成や国際郵便の手配、およびカスタマーサポートはジグザグが行う仕組みだ。

pip install pycaret 今回はタイタニックのデータを使って試してみます。PyCaretはPandasのデータフレームにも対応しているので、Pandasで読み込んでPyCaretに放り込んでみます。 df = pd.read_csv("./train.csv") print(df.shape) df.head()

はじめに 早速ですが、先日リリースされた機械学習ライブラリーPyCaretを使用してみました。 誰でも簡単にモデリングができるなと実感しました。本当にめちゃくちゃ簡単でした！ 10行もコードを書かずに前処理から、チューニング、予測ができます！ 引数などまだ把握できていない部分が多くありますが、PyCaretの記事を1番に書こうと思い書きました。 気づいた点があればコメントお願いします。 0. 環境とversion PyCaret 1.0.0 Google Colaboratory 1. まずはインストールから 下記のコードを実行しインストールします。 体感ですが、2,3分で終わりました。 ローカルでインストールしたらエラーが出てきたので、一旦断念しています。

PyCaretとは つい先日Announcing PyCaret 1.0.0という記事を拝見しました。 面白そうなライブラリだったため、この記事では、実際にPyCaretの使い方を解説していきます。 PyCaretとは、機械学習のモデル開発においてデータ前処理や可視化、モデル開発を数行のコードで出来てしまうPythonのライブラリです。 PyCaretはいくつかの主要な機械学習ライブラリ（scikit-learn, XGBoost, LightGBMなど）をPythonでラッパーしたものです。 分類や回帰、クラスタリング、異常検知、自然言語処理が扱えます。 言わば、PyCaretは、DataRobotの無料版のようなイメージです。 基本的に、前処理、モデリング、性能評価、チューニング、可視化まで一通り出来るそうです。 さらに、スタッキング等も出来ます。 （時系列解析やLog lossなどの

TIS、自然言語処理で企業名認識を行うための辞書「JCLdic」を無償公開企業名のカバレッジ範囲が高い辞書で、自然言語処理など多様なシーンでの活用を目指す TISインテックグループのTIS株式会社（本社：東京都新宿区、代表取締役会長兼社長：桑野 徹、以下：TIS）は、自然言語処理で企業名認識を行うための辞書「JCLdic」（日本会社名辞書）を無償公開し、辞書を生成するコードをオープンソースソフトウェア（OSS）として公開することを発表します。 ・「JCLdic」公開ページ：https://github.com/chakki-works/Japanese-Company-Lexicon （利用は上記のページからダウンロード） 「JCLdic」は800万以上の企業名を収録している企業名辞書です。国税庁が公開している法人情報(2019年12月27日まで)の商号に対して、別名生成手法を適用してTI

ヤフー株式会社は、2023年10月1日にLINEヤフー株式会社になりました。LINEヤフー株式会社の新しいブログはこちらです。LINEヤフー Tech Blog こんにちは。サイエンス統括本部でヤフオク!やPayPayフリマの検索や出品支援機能の改善を担当している土井です。 ヤフオク!やPayPayフリマには、出品時に商品の写真から商品名候補となるキーワードを推薦する機能があります（アプリ版のみ提供中）。 出品画像と類似した過去の商品を高速に検索し、その商品のタイトルに基づいて下図のようにタイトル候補となるキーワードをユーザーに推薦します。 この記事では本機能を実現するために必要となる、商品画像を特徴ベクトル化する仕組み、NGTにより類似度の高い画像（特徴ベクトル）を高速に検索する類似画像検索基盤等を紹介したいと思います。 ※本記事はYahoo! JAPAN Tech Conference

ファッション業界の御意見番であるコンサルタントの小島健輔氏が、日々のニュースの裏側を解説する。収束の兆しが見えない新型コロナウイルスの感染拡大。ファッションビジネスへの大きな打撃を与え、各社はパラダイムシフトを急がなければ生き残れない状況になっている。 新型コロナウイルスの蔓延で緊急事態宣言が発令され、商業施設の休業が広がって生活維持以外の消費はほぼ止まり、ファッション業界は冬眠状態に陥っている。いつ終わるか読めない氷河期状況の中、かろうじて生き永らえてきたゾンビなビジネスが次々に行き詰り、コロナ後の新消費秩序に対応できるビジネスモデルが模索されている。 深刻化するアパレルの売り上げ減少 パンデミック（世界的な流行）が迫ってもまだ週末休業にとどまっていた3月の既存店売り上げを一覧すると、百貨店やドラッグストアのインバウンド（訪日客）売り上げはほぼ消滅し、大手百貨店はそごう・西武の前年同月比

しかし、このアトラクションはわずか1年間でクローズし、従来の（単なる）ローラーコースターとして復活しました。その他、多くのVRアトラクションが登場しては消えているというのが現状です。 連載：テック・イン・ワンダーランド 老若男女の笑顔があふれるテーマパーク。その裏側には、AR／VR、ビッグデータ分析など来園者をもてなす最新テクノロジーの数々が隠れています。人々を魅了するエンターテインメントは、どのようにして創られているのでしょうか。宮田健氏が解説します。 著者紹介：宮田健（みやた・たけし） ITセキュリティに関するフリーライターとして活動する傍ら、“広義のディズニー”を取り上げるWebサイト「dpost.jp」を1996年ごろから運営中。パークやキャラクターだけではない、オールディズニーが大好物。ポッドキャスト「田組fm」も、SpotifyやApple Podcastで配信中。 ディズニー

AI（人工知能）の話題が連日のようにニュースに登場するようになりました。富士キメラ総研の「2020 人工知能ビジネス調査」によると、2020年度の国内AIビジネス市場規模は、前年度比15.4％増の1兆1084億円に拡大すると見込まれています。また、2021年度以降はDX（デ... AIの進歩により変化する採用業務 毎年3月から夏にかけて、就職活動をする学生たちが、一斉にエントリーシートを提出し、選考が始まります。 人気企業や各業界の大手企業には、数万枚ものエントリーシートが届きます。各企業の担当者は膨大な工数を割いて、エントリーシートを振り分けていきます。 エントリーシートが通過すると、次は、個人面接や集団面接を行います。面接を担当する人は、1日あたりで多くて数十人を面接する作業が数週間続きます。 このように採用業務にはたくさんの工数がかかっています。そのような中、最近の企業では、AIを活

コロナに関する論や方向性もそろそろ固まってきたようだ。各国でワクチンの開発が粛々と進められており、人類がいずれこの脅威のウイルスに打ち勝つことは明白、その期間は長くても1年程度と想定される。 このコロナショックをあえて前向きに捉えるならば、「数十年動かなかったアパレル業界を変革するトリガーになる」と考えられる。その理由を示すとともに、アフターコロナのアパレルビジネスの世界にお連れしよう。 RyanJLane / iStock アフターコロナが全く別の世界になる理由 「前向きに捉えれば、このコロナショックは、数十年、鉄の山のように動かなかったアパレル業界を変革するトリガーとなるだろう」。 このようにある経営者は言ったが、私も同意見だ。私は様々な人たちと討議を繰り返しているが、彼らと合致している論点は、「アフターコロナは全く違う世界になる」ということである。ロックダウン、オーバーシュートなど、

使える統計モデル10選（後編） 前回の記事では、使える統計モデル10選の前編として、主に回帰モデルに焦点を絞って紹介しました。 今回はその後編に当たる生成モデル編です。生成モデル（generative model）は、端的に言うと、コンピュータシミュレーションによりデータを人工的に作ることができるモデルです。データが作られる過程をうまく表現したモデルを構築することができれば、予測だけではなく異常検知やデータ圧縮など幅広いタスクに応用することができます。 生成系（教師なし系） 回帰モデルと同様、生成モデルも数個のパラメータから構成される簡単なものから、複数のモデルを巧みに組み合わせた複雑なものまで無限に存在します。ここでは、データ圧縮から自然言語処理、ソーシャルネット解析までさまざまなデータ解析のタスクで利用されている代表的な生成モデルを5つ選んで紹介します。また、生成モデルのすべては潜在変

ひらめきの裏側にある思考法 田岡　（前編は、こちら）今日お話をお伺いしていると、伊東さんは吉野家へ入社して以来、「ライザップ牛サラダ」で高たんぱく・低糖質の食事を食べたい人を取り込んだり、朝食やテイクアウトを訴求することで新たな利用シーンを開拓したり、いろいろなアイデアが次から次へと出ていますよね。どうすれば、そんなふうにできるんですか。 田岡 敬 エトヴォス 取締役 COOリクルート、ポケモン 法務部長（Pokemon USA, Inc. SVP）、マッキンゼー、ナチュラルローソン 執行役員、IMJ 常務執行役員、JIMOS（化粧品通販会社）代表取締役社長を経て、ニトリホールディングス 上席執行役員。2019年1月21日より、エトヴォス 取締役 COO。 伊東　アイデアを出すには、ずっとアンテナを張っているしかないと思っています。私の場合、吉野家の平日／休日・時間帯、そして立地別の客数、

新型コロナウイルス感染症の拡大とともに、企業やビジネスパーソンも働き方を模索しています。 そんな中、話題を集めるのが「テレワーク」です。家電量販店や通販サイトでは Web カメラやマイクなどの関連商品の品ぞろえも充実し、需要の高まりもうかがえます。 ところがテレワークで通常のオフィス勤務時のように働くことはなかなか難しく、試行錯誤している人や企業も多いのではないでしょうか。以前からテレワークを通常の働き方の 1 つとして推進してきた Google が、効果的なテレワークの方法を紹介します。 オンオフの“切り替えスイッチ”が重要、集中力を途切れさせないためにテレワークには在宅勤務、モバイルワーク、施設利用型勤務（サテライトオフィスなど）が含まれますが、特に通勤が不要な在宅勤務ではその分効率的に時間を使えます。一方で、オンオフのマインドを切り替えるのが難しいかもしれません。その場合は、特定の部

KDDI株式会社 2020年4月23日 KDDIは、東日本旅客鉄道株式会社 (本社: 東京都渋谷区、代表取締役社長: 深澤 祐二、以下 JR東日本)、株式会社プロドローン (以下 プロドローン) の協力のもと、2020年2月4日と2月5日に鉄道用保守基地内において、スマートドローン (注1) を活用した線路設備点検の効率化に向けた実証実験 (以下 本実証実験) を実施しました。 <本実証実験概要> 鉄道会社における列車運行では、異常時には車両や線路設備などの点検によって、安全の確保を行う必要があります。そのためには、昼夜を問わず係員を現地に派遣し、目視などによる確認と、迅速かつ正確な係員間の情報伝達が必要になりますが、この作業には多くの時間と労力を要しています。 ドローンを利用することで、移動時間の削減や、迅速かつ正確な当該現場の状況把握などを行えることが期待されています。 本実証実験では

エッジAIを加速する「Jetson」、次モデルは「Nano Next」と「Orin」に：GTC Digital（1/2 ページ） NVIDIAは「GTC Digital」の講演で組み込みAI開発プラットフォーム「NVIDIA Jetson」を紹介した。AIコンピュータの他、各種SDK、NVIDIAのパートナー企業の解説を行った。 NVIDIAは2020年3月22～26日に米国サンノゼで開催予定だったユーザーイベント「GTC（GPU Technology Conference） 2020」に替えて、新型コロナウイルス感染症（COVID-19）の感染拡大に対応した完全オンラインイベント「GTC Digtal」を開催している。GTC Digtalでは、同年3月下旬から4月23日までの約1カ月間でさまざまな講演がオンラインで無料で見られるようになっている。 本稿では、これらの中から、IoT（モノの

POI（Japanese Point Of Interest、ジェイ・ピー・オー・アイ）データベースは、（株）デジタルアドバンテージが独自開発したWebクローラーで毎日情報収集している国内80万店舗に対して、ユニークなコード（JPOIコード。24桁の数字列）を割り当て、幅広い用途でオープンに利用可能にしたものです。 JPOIコードについては、無料かつ制限のない使用権がすべての利用者に許可されます。JPOIコードと、自身が権利を持つデータとを組み合わせた派生データは、再販や公衆送信を含め、自由に流通可能です。JPOIコードは、（株）デジタルアドバンテージが販売するGISデータに添付されて提供されるとともに、店舗名や住所、電話番号などからJPOIコードを特定するWeb APIなどが公開される予定です。 詳しくは以下の資料をご覧ください。

当社独自開発のWebクローラーにより、チェーン店Webページより毎日取得した店舗情報をご提供するサービスです。 【お知らせ】当社のGISデータが、米Apple社のApple Mapsにて利用可能になりました。詳しくはニュースリリースをご覧ください。 【お知らせ】国内80万店舗にユニークでオープンなコードを割り当てる「JPOI（Japanese Point Of Interest）データベース」を発表しました。 独自開発のWebクローラーで毎日自動で情報収集 当社で独自開発したWebクローリングシステムにより、チェーン店ホームページから、毎日最新の店舗情報を収集しています。 圧倒的なカバー率 飲食業・小売業・サービス業にわたる国内主要チェーンの店舗情報を網羅。 9327チェーン、約103万店舗に対応（2023年11月時点）。 情報収集対象チェーンは鋭意追加中。 これまでにない更新性 独自開発

News Release corporate 2020年04月24日 事業・サービス 海外 マグロ品質判定AI「TUNA SCOPE」を活用した輸出事業が水産庁補助事業に採択 日本の目利きを継承したAIが最高品質と選別したマグロをニューヨーク、シンガポールで提供 株式会社電通（本社：東京都港区、社長：五十嵐 博、以下「電通」）および株式会社三崎恵水産（本社：神奈川県三浦市、社長：石橋 匡光、以下「三崎恵水産」）は、マグロ品質判定AI「TUNA SCOPE※」による認定を受けたマグロの輸出事業を行っています。同事業が水産庁の「令和元年度水産物輸出拡大連携推進事業」に採択されました。三崎恵水産は、日本の熟練仲買人によるマグロ尾部断面からの「目利き」の技を継承した、電通開発のAI「TUNA SCOPE」を商品仕入れフローに導入し、米ニューヨークとシンガポールの店舗において、最高品質と認定された「