ヤフーは6月22日、第26回参議院議員選挙の公示を受け、10個の設問に答えると自分の考えと近い公約を掲げている政党が分かる「政党との相性診断」サービスを公開した。 「新型コロナなどの感染拡大に対処するため、医療機関に対する国の権限を強化するべきだ」「消費税を10％から5％に減税するべきだ」といった設問に対し、「賛成」「やや賛成」「中立」「やや反対」「反対」「この設問をスキップする」から回答を選ぶ。 それぞれの設問には賛成派・反対派の代表的な意見を掲載している。設問と意見は早稲田大学マニフェスト研究所が監修した。 回答を終えると、自分の考えとの“マッチ度”をランキング形式で提示するとともに、設問ごとに各党の見解を紹介する。 関連記事 Web会議・ライブ配信中の選挙カーにご用心？　“身バレ”リスクも　参議院選挙きょう公示 第26回参議院選挙が6月22日に公示され、立候補者の受け付けが始まった。

さらに、Azure Faceを使うには、利用目的などをMicrosoftに申請することが必要になる。画像や動画の顔を自動的にぼかすなど、いくつかのユースケースではオープンアクセスのままになる。 Azure Face APIへのアクセスはこのように制限するが、Microsoftが取り組んでいる障害者向けAIの開発は継続する。「制御されたシナリオに使う場合は役立つ可能性がある」ため。 また、人間の声のサンプルからその人間の声の合成音声スピーチを作成できる「カスタムニューラル音声」へのアクセスも制限する。利用可能なユースケースを定義し、定義から外れる利用は承認しない。カスタムニューラル音声は、著名人の声で不正なプロパガンダを流すなどの悪用、いわゆる音声版ディープフェイクが懸念されている。 これらの機能は、新規ユーザーへの提供を同日から停止し、既存ユーザーへの提供は2023年6月30日に終了する。

大和工業とEVERSTEELは、 脱炭素実現に向けた鉄リサイクルの効率化を目的に、2022年6月より画像認識を用いた鉄スクラップ自動解析AIシステムの効果検証を開始しました。 このAIニュースのポイント 大和工業とEVERSTEEL、2022年6月より鉄スクラップ自動解析AIの実用化に向けた効果検証を開始 従来の等級査定技術に比べ、高精度な等級査定及び異物検出を実現 スクラップの高品位化は世界の重要課題であるため、AI技術の海外展開も視野に入れる 大和工業株式会社と株式会社EVERSTEELは、 脱炭素実現に向けた鉄リサイクルの効率化を目的に、2022年6月より画像認識を用いた鉄スクラップ自動解析AIシステムの効果検証を開始しました。従来の画像単位での等級査定技術に比べ、独自技術の活用により高精度な等級査定及び異物検出を実現します。 属人的なスキルの客観化を図り技術継承を行うため、鉄スクラ

アステリアは、岡谷エレクトロニクスが川崎フロンターレと、アステリアが提供する「Gravio」を利用した「トイレ利用状況可視化システム」を開発し、川崎フロンターレのホームゲームを開催する等々力陸上競技場メインスタンドでの実証実験を開始を発表しました。 このAIニュースのポイント 「トイレ利用状況可視化システム」を開発し、等々力陸上競技場メインスタンドでの実証実験開始 観客の３密の回避や混雑状況の把握用途としてアステリアのGravioを採用 来場者はスマートフォンでトイレの混雑状況をリアルタイムで確認し、３密を回避することが可能 アステリア株式会社は、当社のAI搭載IoT統合エッジウェア「Gravio（グラヴィオ）」の販売パートナーである岡谷エレクトロニクス株式会社が、Jリーグに加盟する株式会社川崎フロンターレと、「Gravio」を利用した「トイレ利用状況可視化システム」を開発し、川崎フロンタ

近年、機械学習（ML）やディープラーニング（DL）といったAI関連技術をプロダクトへ応用し、新たな価値を生みだそうという動きが加速しています。その中で、従来の「DevOps」の考え方を、機械学習向けに発展させた「MLOps」という新しい概念が生まれ、注目を浴びています。MLOpsが注目される背景には、どのような課題があるのか。そして、実際に現場でMLOpsに携わる人々は、何を目指し、どんな取り組みを行っているのか。ヤフーとLaunchableで、それぞれMLOpsをリードしている2人のエンジニアに語っていただきました。 機械学習システムの普及を契機に関心が高まる「MLOps」 黒松：ヤフーの黒松です。私は大学時代に、ビッグデータを研究テーマにしており、OSSとして当時注目されていたHadoopなどを扱っていました。卒業後は富士通研究所に入り、基盤研究の一環として、機械学習のための基盤を作り

2022/06/17 Engineers in CARTA vol.3 #データエンジニアリングの発表資料です

はじめに 初めまして、データ戦略室データサイエンスグループの徳田です。 以前のブログでMarketing Mix Modeling（MMM）を取り上げましたが、弊社では日々手探りの状況でMMMに取り組んでおります。Uber、FaceBook、Googleなどの企業の事例や論文から学びつつ、業務をおこなっております。今回は、その中でUberのMMM論文の紹介をしていきます！なお、MMMの詳細を知りたい方は、前のブログを見ていただければと思います。 目次 UberのMMMの取り組み 背景 方法 結果 論文を読んだ所感 参考文献 UberのMMMの取り組み 今回紹介するのは、こちらの論文（Title:Bayesian Time Varying Coefficient Model with Applications to Marketing Mix Modeling）です。本論文のポイントとしては

「買わない人＝未顧客」を理解する初めての教科書『“未”顧客理解 なぜ、「買ってくれる人＝顧客」しか見ないのか？』（2022年6月、日経BP発行）。経験豊富なマーケティングサイエンティストであるコレクシアの芹澤連氏が様々なエビデンスに基づいた未顧客理解の原理原則と、日々のマーケティング実務で実践できるフレームワークを、マンガと図表で詳しく解説した書籍です。本連載では「未顧客理解」のエッセンスをお届けします。（技術プロダクツユニットクロスメディア編集部） あなたが何か商売をしているとして、「商品を買う人」と「商品を買わない人」、どちらの話に耳を傾けますか。普通は「買う人」、つまり顧客の声を聞き、顧客のデータを分析すると思います。「買わない人のことを考えよう、買わない人を分析しよう」という商売人はあまりいません。 なぜ「買ってくれる人＝顧客」しか見ないのか？ 売り上げは「顧客数×購買頻度×平均単

プラットフォームの概要 AI Platform 生成 AIおよび予測 AIのプラットフォーム もっと詳しく ドキュメント 新機能 ログイン 無料で始める 運用 自信を持ってAIを拡張し、比類のないエンタープライズ・モニタリングとコントロールでビジネス価値を促進 デプロイと実行 再学習と最適化 監視と介入 ガバナンス AIの環境、チーム、およびワークフローを統合し、大規模な範囲での完全な可視性と監視を実現 レジストリと管理 監査と承認 コンプライアンスドキュメント生成 構築 ニーズの進化に合わせて自由に適応できるオープンなAIエコシステムで、迅速なイノベーションを実現 分析と変換 学習とチューニング 組立てと比較 プラットフォーム統合 インフラストラクチャーへのデプロイ ソリューション 業界ごと ヘルスケア 製造 小売業 金融サービス 成果ごと ユースケースのライブラリー お客様事例 Dat

Amazon Web Services ブログ 【動画公開】機械学習プロジェクトの進め方を説明する「ML Enablement Series」が始まりました！ 「MLマックス！」（この掛け声の意味は動画冒頭にて説明しています） AWS Black Belt オンラインセミナーにて、機械学習モデル開発プロジェクトの進め方を解説する「ML Enablement Series」が始まりました。本シリーズはこれから機械学習プロジェクトを始める方向けの「Lightパート」と、すでに機械学習を利用しており、より深いAWSの機械学習ソリューションを知りたい方向けの「Darkパート」から構成されています。毎週1本の動画をお届けし、継続して機械学習の知識を深めることのできるコンテンツです。 機械学習プロジェクトの多くはビジネスインパクトが出せず、失敗しているといわれています。ビジネスインパクトを出すためには

「宅急便」で知られ、2019年に創業100周年を迎えたヤマトグループが改革を進めている。 1976年に始めた宅急便は、サービス開始初日は、わずか11個の荷物からスタートした。それから46年後の現在、ヤマト運輸の取扱荷物量はなんと約22億7562万個（2021年度実績）にまで増えた。 預かった荷物をトラックで運ぶ宅急便はこれまで、配送ルートの決定や車両の手配などを社員の経験と勘に頼っていた。しかし不確実性が高い昨今、膨大な量の荷物を効率よく運ぶには、もはや人の力だけでは間に合わない。デジタルの力を活用した、より効率的で無駄のない配送サービスの実現が不可欠だ。 そこでヤマト運輸は「宅急便のDX（デジタルトランスフォーメーション）」に舵を切った。これまで活用できていなかった大量の配送データを使って配送現場の業務を効率化し、企業経営に生かす仕組み作りを進めている。こうしたデータ・ドリブン経営を含む

『CTO兼PMがぶつかった壁とその乗り越え方 vol.2』登壇資料 ▼イベント詳細はこちら https://cto-pm.connpass.com/event/245506/ ▼テックブログを始めました！ https://link-and-motivation.hatenablog.com/ ▼会社紹介はこちら！ https://speakerdeck.com/lmi/introduction-to-link-and-motivation-for-software-engineers

博多駅からバスでひと山越えて1時間強。都市圏の交通網に慣れた人にとっては便利とは言えない場所に、サントリーや花王など名だたる有力ブランドの企業のDX（デジタルトランスフォーメーション）担当者が月に１度、１週間集まる場所がある。大手ディスカウントストア、トライアルカンパニーの「musubu AI」だ。課題を共有し巻き込む力とロケーションの妙は、新型コロナウイルス禍でもあえてリアルで集う意義を生み出す。 博多駅からダムを横目に犬鳴山を越えると、2016年に廃校になった旧吉川小学校が現れる。周囲を川や山に囲まれたのどかな風景に、様々な鳥のさえずりが響く。2022年5月17日、校舎の面影を強く残す建物の中にはサントリー、花王、カルビーや日本ハムなど名だたるブランドの企業のDX担当者が集まっていた。 旧吉川小学校は2021年7月29日、宮若市とトライアルカンパニーの共同プロジェクトでmusubu A

小売業のデジタルトランスフォーメーション（DX）では依然としてビッグデータの分析をどのように進めるかという課題がある。その中で、ドコモ・インサイトマーケティング（東京都：以下、DIM）の販売するモバイル空間統計®は小売業の売上の最大化・コストの最小化をするための判断指標として活用され始めている。 モバイル空間統計の最大の特長は、統計的に推計精度が高い人口を全国のエリアで24時間365日把握できる点にある。 画像　i-stock コロナ禍で注目された モバイル空間統計 「先週の金曜日に比べて人出が3割増えています」をよくニュースなどで耳にする。人出に関する話題だ。このような鮮度や精度の高い人口データは、国や自治体の施策、企業のマーケティングなどに活用されている。とくにコロナウイルス感染拡大により、DXやデータ分析結果をもとに意思決定をする業務プロセスが急速に浸透し、活用が広がりつつある。 D

ビックカメラが米Amazon Web Services（アマゾン・ウェブ・サービス、AWS）と米Salesforce（セールスフォース）の各クラウドサービスを全面採用し、システム内製に乗り出す。日経クロステックの取材で2022年6月13日までに分かった。投資額は数十億円規模に及ぶとみられる。 オンプレミスで稼働する既存の基幹システムをAWSに移行しダウンサイジングするほか、ローコード開発が可能なセールスフォースのPaaS（プラットフォーム・アズ・ア・サービス）「Salesforce Lightning Platform」を導入し、開発の内製化により脱ベンダー依存を進める。日本ではまだ導入事例が少ない米ミュールソフトのAPI（アプリケーション・プログラミング・インターフェース）型接続ツール「Anypoint Platform」なども取り入れる方針だ。同ツールは米国の大手小売業で採用が進んでい

農業とデータサイエンス、人工知能をテーマにしたオープンな勉強会、高知アグリ・データサイエンス・ラボ。 いちおう私が発起人で、これまで IoT 温湿度計をビニールハウス内で設置したりであるとか、 また、栽培管理記録から収穫量予測の研究などを行ってきました。 ここ数ヶ月は、農作物の物体検知に取り組んできました。 対象となる農作物は、高知県の特産花卉グロリオサです。 そして、物体検知について勉強していくうちに、この技術を応用したスマホアプリを作ろうという話の方向性になりました。 AI 搭載 iPhone アプリ「花みっけ高知」 そして先日 6 月 9 日に、無事、Apple の審査に通過し、アプリの配信が決定しました。 アプリの名前は「花みっけ高知」です。 花みっけ高知 Yuzo Kusunaga 教育 無料 apps.apple.com アプリ内でカメラを起動し、花にレンズを向けます。高知で生

はじめに 突発的なゲームチェンジが頻発する不確実性の高い時代においては、変革の成否がビジネスの鍵を握ります。そのような状況下において、多くの日本企業がデジタルトランスフォーメーション（DX）を自社の重要アジェンダと捉え、積極的に取り組んでいます。しかし、グローバル企業と比べるとその取り組みが遅れていると言わざるを得ず、また、成功確率の低さを指摘されています。 本レポートでは、日本企業におけるDXの現状を解説し、DXを成功に導くキーアジェンダを取り上げます。その上で、今後DXに着手する予定の企業や、DXの推進に行き詰まっている企業に対して提言を行います。 本レポートをまとめるにあたり、PwCコンサルティングは2022年1月より日本企業に対してDXに関する調査を実施し、DXを推進している企業（売上高10億円以上）に所属する1,103名の幹部（管理職以上）から回答を得ました。（売上別回答者比率　

こんにちは，米国データサイエンティストのかめ(@usdatascientist)です． 機械学習入門講座第35回です．(講座全体の説明と目次はこちら) 追記) 機械学習超入門本番編にて，ハイパーパラメータのチューニングについてさらに詳しく解説をしています！ 長かった本講座も今回の記事で最終回です．ここまで学習した人は，機械学習についてかなり詳しくなれたことと思います． 今回の記事は最適なモデルやハイパーパラメータを探索するやり方を解説します． モデルを実際に構築する際には様々なアルゴリズムで様々なハイパーパラメータを試し，最終的に精度がいいモデルを選択するのが一般的です． 高精度のモデルを構築する必要がある場合は必ず実施するものであり，これをうまくやれるかがデータサイエンティストとしてのスキルだったりもします． Scikit-learnのPipelineとGrid Searchと呼ばれるも

はじめに 時系列性を持つデータに対してターゲットエンコーディングをしたいと思っていて、いざ実装する時に手が詰まったので、メモ代わりに実装を残しておきます。 「もっと良い方法知ってるのに...」や「実装面でもっとこうするといいのにな」等のImpressionがありましたら、ぜひコメントでご指摘していただければ嬉しいです:) ターゲットエンコーディングとは ターゲットエンコーディングとは何かについて、以下に自分の理解をまとめておきます。 ターゲットエンコーディングとは、 教師あり機械学習において、ターゲット(統計学的な文脈では目的変数・被説明変数?)の値を用いて特徴量を生成する方法論。 Kaggleのコンペ等でもよく用いられているみたい。 一方でリークが発生しやすく、特徴量の生成段階での工夫が必要。 本記事で使うデモデータ 本記事では、以下の時系列性を持ったログデータを想定します。 impor

iYellとSREホールディングスが業務提携を行い、住宅購入者への最適な住宅ローン提案を支援する住宅ローンテックサービス「SRE CLOUD × いえーる ダンドリ」の提供を開始しました。 このAIニュースのポイント 住宅購入者への最適な住宅ローン提案を支援する住宅ローンテックサービスが提供開始 顧客の条件に基づいて全国多数の金融機関から最適な住宅ローンをレコメンドするAIを活用 住宅購入者の満足度向上と差別化の実現や、ローン審査承認率の向上にも寄与 iYell株式会社が、SREホールディングス株式会社と共同し、住宅不動産企業の住宅ローン業務を効率化するとともに、住宅購入者への最適な住宅ローン提案を支援する住宅ローンテックサービス「SRE CLOUD × いえーる ダンドリ」の提供を開始しました。 住宅ローン業務は、住宅・不動産企業における営業業務の約25％を占めており、また、顧客の相談対

最終更新日： 2022年6月9日 近ごろAIが私たちの生活に影響を与える中で、「機械学習」や「ニューラルネットワーク」という言葉をビジネスの場や学校で聞く方もいるのではないでしょうか。 みなさんは、この「機械学習」と「ニューラルネットワーク」の違いや関係性について理解できていますか。 この2つの用語は紛らわしく、混同しやすいため、それぞれのイメージをしっかり掴むことが大切です。 そこで本記事では、「機械学習」と「ニューラルネットワーク」の違いやそれぞれのアルゴリズムを詳しく解説することによって、みなさんの理解を深めていきます。 さらに記事の後半では、「機械学習」と「ニューラルネットワーク」それぞれを学べる書籍や活用事例についても解説しているので、ぜひ最後までご覧ください。 機械学習をおさらい まず、機械学習のおさらいをするためにその定義を説明します。 機械学習(Machine Learni

三井物産株式会社 KDDI株式会社 2022年6月9日 三井物産株式会社 (本社: 東京都千代田区、社長: 堀 健一、以下 三井物産) とKDDI株式会社 (本社: 東京都千代田区、社長: 髙橋 誠、以下 KDDI) は、人の流れを中心とした地理空間上の情報をAI分析・可視化ができるデータプラットフォームの提供を行い、都市DXを推進する株式会社GEOTRA (ジオトラ) (本社: 東京都千代田区、社長: 陣内 寛大、以下 GEOTRA) を設立しました。 三井物産とKDDIは2021年3月、AIやau位置情報を活用し、人々の移動手段・時間・目的などを把握・予測可能とするプラットフォーム・分析サービスを開発しました。 GEOTRAでは2022年6月9日から、上記を「GEOTRA地理空間分析プラットフォーム」(以下 本プラットフォーム) として提供を開始します。 ■背景 近年、都市生活をデジタ

ワークマン（群馬県／小濱英之社長）が5月9日に発表した2022年3月期連結決算は、営業総収入が対前期比9.9％増（ワークマンでは22年3月期首より「収益認識に関する会計基準」を適用している。増減率の前期数値は組替前の数値、以下同）の1162億円（前期から104億円増）、営業利益が268億円（同11.9％増／同28億円増）、当期純利益183億円（同7.4％増／同12億円増）の増収・増益だった。 「収益認識に関する会計基準」変更により、加盟金の収益計算や仕入れリベート利益組み入れ額などに影響が出たが、当該影響を除外しても、かねて続く増収増益の大きな流れは変わらない。 新店効果により大幅増収！ 2022年3月期決算において増収増益を果たしたワークマン。チェーン全店売上高は同6.8％増で、客数（同6.1％増、全店ベース）・客単価（同0.7％、同）ともに前期実績を上回っている。売上伸長の主要因は新店

社員向けの福利厚生として、さまざまな企業が導入する書籍の購入補助制度。社員の学習促進などを目的に取り入れる企業が多い一方、制度の利用が少ないと嘆く声もある。 建築業界向けSaaSを提供するスタートアップ、アンドパッドもその一社だ。同社はITエンジニアの成長支援を目的に書籍の購入補助制度を導入していたが、あまり利用されていなかった。そこで2月に制度を刷新したところ、本の購入数が14倍に。「利用がヤバいくらい増えた」（下司宜治VPoE）という。アンドパッドは既存制度をどのように変更し、エンジニアの学習意欲を刺激したのか。 個人所有を許可、電子書籍解禁 アンドパッドが採用する書籍の購入補助制度は、社員が自ら購入した本の経費精算を認める形だ。IT系など一部ジャンルの書籍のみ購入でき、金額の上限はなし。ただし旧制度では、買った本の個人所有を認めていなかった。 会社の資金で買った書籍になるので、読み終