ソフトバンクとアリババグループの合弁会社であるSBクラウドはこのほど、スクウェア・エニックス（スクエニ）と機械学習を活用した共同研究を実施したと発表した。スクエニのスマートフォン向けデジタルカードゲーム「ドラゴンクエストライバルズ」を用い、機械学習でプレイヤー間で流行しているカードなどを分析した。その結果を、コンピューター対戦のバランス調整に役立てる。 共同研究では、過去に収集したプレイヤーの行動ログデータを機械学習で分析。流行しているカードやデッキ（カードを組み合わせたセット）、どの行動が勝利に貢献したかなどを推論し、カードの利用状況を可視化した。 カードゲームのコンピュータ対戦において、AIがプレイヤーの行動を予想してカードを選択するには、まず対戦相手のデッキを予測する必要がある。デッキを予測するには、膨大な量になるゲーム内のデータ分析手法を選定することや、データを高速に処理できる環境

Oracleは米国時間20209月15日、Java機械学習ライブラリ「Tribuo」を発表した。JavaベースのTribuoは機械学習の分類や回帰、クラスタリング(クラスタ分析・解析)、モデル開発などの機能を提供する。ソースコードはGitHub(https://github.com/oracle/tribuo)に公開し、Apache License 2.0でライセンスされる。 Tribuo公式サイト 公式ブログによれば、OracleはTribuoの開発に過去数年間を費やし、社内でも数年間利用してきたという。Java 8以降で利用できるTribuoはMicrosoftのONNX RuntimeやGoogleのTensorFlow、OSS(オープンソースソフトウェア)のXGBoostとのインターフェースを備えており、各プラットフォームで訓練したモデルとTribuoで訓練したモデルを一緒に展開で

日本には、世界有数の高度な公共交通機関が広がっています。多くの人々が Google マップで日々の移動ルートを探して、最適なルートを見つけています。一方、自転車での移動を選択する多くのユーザーから、もっと使いやすいルート検索を求める声が寄せられていました。そうした声に応え、本日、東京、神奈川、大阪、愛知、埼玉、千葉、兵庫、北海道、福岡、静岡の 10 都道府県で、Google マップの自転車ルートを公開しました。 日常的に自転車で移動している方や、公共交通機関を使いたくない、運動のために自転車を利用するなどという時に、自転車ルートを使うことで、便利かつ効率的なルートを見つけることができます。自転車ルートは、状況を考慮し、できる限り急坂・トンネル・悪路などを避けたコースや自転車レーンを優先的に表示します。自転車ルートを検索するには、ルート検索で自転車タブを選択します。 推奨ルートは、駒沢通りを

自然言語処理において、テキストをその意味を考慮しつつ固定長のベクトルに変換する埋め込みモデルは重要です。文の意味をよく表現したベクトルを作ることができれば、テキスト分類や情報検索、文類似度など、さまざまなタスクで役立ちます。本記事では、Googleが開発した多言語の埋め込みモデル「LaBSE」を使って、テキスト分類をする方法を紹介します。単なるテキスト分類では面白くないため、学習には英語のデータセットを使い、評価には日本語とフランス語のデータセットを使います。 記事では要点だけを紹介するので、コードについては以下のノートブックを参照してください。 Text Classification with LaBSE LaBSE LaBSEは、Googleが「Language-agnostic BERT Sentence Embedding」という論文で提案したモデルです。109の言語に対応しており

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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。Yahoo! JAPAN研究所で現在インターンシップをしている慶應義塾大学大学院修士1年の前田です！　普段、大学ではラマン分光法に関する研究をしています！ 突然ですが、皆さんはどんなモノ・コトに興味がありますか？　「旅行が好き」「スポーツ観戦が好き」「健康に興味がある」「日本史を学びたい」など、人それぞれ興味の対象があると思います。もし「ある人が○○にどのくらい興味があるか」を的確に知ることができれば、「オススメの精度」を向上させるなどいろいろなことができそうです。 そこでヤフーではユーザーの皆さんにより良いサービスを提供するべく、このような興味を知るための取り組みを行っています！ 今回はその中でもあなたぐβという実証

滋賀大データサイエンス学部１期生の学生ら２人が、データ分析や人材育成などを手掛けるベンチャー企業を彦根市で立ち上げた。国内で初めて設置された同学部では実際の企業データも扱う。研究で培った実践力を生かして「地域企業の活動に貢献して共に発展していきたい」と意気込む。 代表社員の４年井本望夢（みゆ）さん（２１）が６月、知人と２人で合同会社「ｍｉｔｅｉ（ミテイ）」を設立した。研究を進める中で、データを読み解いて活用できる人材が少ないと感じ、データ活用による課題解決のサポートをしたいとの思いから起業した。 主な事業として、マーケティング分野を中心に、中小企業や自治体などに対してデータ分析や分析結果を基にしたコンサルティングを行い、業務をサポートする。現在、彦根市内の企業のデータ分析に取り組んでおり、会員制交流サイト（ＳＮＳ）上のキーワードから企業イメージを特定し、商品開発に生かすという。 教育事業で

はじめにこんにちは。 データ分析界隈でたまに、「サンプルサイズ大きすぎると良くない」って話を聞きます。 主に、検定を行いp-valueから有意差を確認する文脈で言われているようです。 サンプルサイズ設計に関してー理論編より引用 基本的に、多くの検定では例数が大きくなると、有意差があるという結果が得られやすくなります。 （中略） 例数が多すぎる場合：実際には差がなくても有意と判定してしまう 統計的仮説検定をするときのサンプルサイズの決め方より引用 現実には仮説検定でつかうサンプルサイズは大きすぎないほうがよいといわれています。 （中略） 標語的になってしまいますが、別のいいかたをすれば、サンプルサイズをいくらでも大きくできれば、どんな仮説検定でも棄却できるということもできます。 他にも色々な方が言及されていることをまとめると、「サンプルサイズが大きいとどんなにわずかな差でもp-valueが小

最終更新日： 2021年10月4日 DX（デジタルトランスフォーメーション）に注目が集まっています。 ディープラーニングなどのAI技術が注目され、現在までに多くの事例が生まれています。同時にデータの重要性が再認識され、データを社内で幅広く活用しようという流れが生まれています。 今までのAI活用は、特定の課題を解決するための「点」で終わりがちでした。これからは、点と点をつなげ、スムーズな体験を提供する「線」や「面」のサービス設計が必要です。 そのために、ユーザや従業員に対する体験（UX：User Experience, EX：Employee Experience）を根幹から見直し、構築していく必要があります。 1973年に創業されたイーオン（AEON）は現在、直営254校を運営する国内大手の英会話スクールです。同社は、AEON DXと銘打ち、従業員からユーザまで一貫した体験を提供することで

「あれっ！こんなところを間違えてるよ」―。パソコン画面上で何回も確認して間違いがなかったのに、紙に印刷すると原稿のミスが...。こんな経験をした人も多いはず。だが、その理由がよく分からない。もちろん、できる限り間違いを減らし、仕事はスムーズに進めたい。紙と画面の違い、その使い分けを考察してみた。 「反射光」と「透過光」 画面よりも紙のほうが、間違いに気がつきやすい。これは私が今まで何度となく経験してきた。新型コロナウイルスの感染拡大に伴い、リモートワークを始めてからは、自宅などにプリンターが無かったり、あってもその能力不足で印刷に手間取ったり。だから、紙でのチェックを怠りがちになり、ミスが生じて後で大きなしっぺ返しを食らう。 情報処理学会の研究報告（注）が、紙と液晶ディスプレーにおける「反射光」と「透過光」の性質の違いなどに着目し、実験を行った。反射光はいったん紙に反射してから目に入る光、

山手線の3区間を遊べます。 初代『電車でGO！』が遊べるスマートフォン向けウェブサイトがオープン（画像：カヤック）。 2020年9月14日（月）、初代『電車でGO！』（1996年誕生）をスマートフォンで遊べる運転士体験サイトがオープンしました。 電車運転シミュレーションゲーム『電車でGO！』のシリーズ最新作として、スクウェア・エニックスからPlayStation4（PS4）とNintendo Switch向けに『電車でGO!! はしろう山手線』が発売されます。これを記念して、カヤックが今回の特設サイトを企画・制作しました。 サイトでは、JR山手線の渋谷～恵比寿間、恵比寿～目黒間、目黒～五反田間の3区間を、初代と同様に再現。懐かしい音源とともに楽しめます。運転評価はTwitterでシェアが可能です。初代と最新作の山手線走行プレイ比較動画も閲覧できます。 動作環境は、iOS12以上（Safar

図１　日本列島周辺のプレートの配置と活火山 (三角) の分布太平洋プレートの沈み込みによって東日本火山帯が、フィリピン海プレートによって西日本火山帯が形成されている。 111の活火山※1が点在する火山大国日本にあって、フィリピン海プレートが沈み込む西日本では、九州には10以上の活火山が密集するにもかかわらず、中国・近畿地方には活火山は2つしかありません。また近畿地方には活火山は存在しない一方で、有馬には高温の温泉が湧出します。神戸大学海洋底探査センター、大学院理学研究科、都市安全研究センターでは、防災科学技術研究所と共同でこれらの謎を統一的に解くために、過去のプレート運動の再現とプレートの沈み込みに伴う熱現象について解析を行いました。 その結果、九州の地下には古くて冷たいプレートが、中国・近畿地方では若くて熱いプレートが沈み込み、近畿地方では有馬の直下でプレートから高温流体が放出されて温泉

消費インサイド 今の世の中、いったいどんな商品やサービスが流行っているのか？ それを日々ウォッチすることは、ビジネスでヒントを得るためにも重要なこと。世間でにわかに盛り上がっているトレンド、これから盛り上がりそうなトレンドを、様々な分野から選りすぐってご紹介します。 バックナンバー一覧 新型コロナウイルスの感染拡大に伴い、店舗休業に追い込まれたアパレルは大打撃を受けた。だが、逆風下でＳＮＳを駆使して顧客とのエンゲージメントを高め、商品によってはＥＣの売り上げがコロナ前のおよそ4倍になるなど、成果を上げたのがＧＵ（ジーユー）だ。今後も起こり得るパンデミックの中での有効な施策を聞いた。 大切なのは 生活者同士をつなげること アパレル業界は、コロナの影響で店舗の休業や営業時間短縮を余儀なくされ、厳しい局面に立たされた。そうした中、どのような施策を打つべきか逡巡していたメーカーも少なくないだろう。

この記事は、Merpay Tech Openness Month 2020 の17日目の記事です。こんにちは。メルペイのMachine Learningチームのhmjです。 検知精度とオペレーション負荷のトレードオフ解消 取引の連続性に着目した検知 と不正決済の検知への機械学習の適用の内容にて投稿してきました．今回は「集団的な不正の検知」がテーマとなります． 昨今，Web不正検知やセキュリティに関わるでもECサイトでの集団による不正の手口は多様化や複雑化してきていることが報告されています[1]． メルペイでも，今後起こり得る集団的な不正決済への対策を講じる必要があると考えています． 集団的な不正は検知できたとしてもその全体像がみえにくいこともあり，ソリューションとしては「検知できること」と「すばやく全体像を把握できる」を満たすものが求められています． 両者を満たす解決方法として，グラフ理論

お伝えしているとおり、iOS 14/iPadOS 14をインストールしたデバイスと「AirPods Pro」の組み合わせで、様々な機能が追加された。まったく新しいイヤホンに生まれ変わった感覚を覚えるほどだ。 なんと言っても、「空間オーディオ」が今回のアップデートの目玉だろう。当サイトでもすでにレポート記事を掲載しているが、私も実際に体験してみて、本当に驚いた。「イヤホンでこれだけの包まれるようなサラウンド感覚が得られるのか」という驚きもあったが、頭を動かすと音がそれに追従し、リアルタイムに音像定位が変化すること、そしてその精度と追従速度に度肝を抜かれた。 たとえば頭を右に向けると、キャラクターのセリフは主に左耳から聞こえてくる。さらに頭をぐっと後ろにそらすと、アゴの方から音が鳴っているように聞こえる。つまり、あたかもiPhoneやiPadから、音が直接鳴っているような感覚が得られるのだ。