教師なし学習でも「世界最高クラス」の精度で不良品を見分ける画像分類AI
東芝は2021年4月28日、教師なし学習でも高精度でグループ化できる画像分類AI（人工知能）を開発したと発表。ラベル付け作業を行っていない画像データから、高精度に不良品や製品欠陥を検出することが可能になる。 東芝は2021年4月28日、教師なし学習でも高精度でグループ化できる画像分類AI（人工知能）を開発したと発表した。ラベル付け作業を行っていない画像データから、高精度に不良品や製品欠陥を検出することが可能になる。 教師なし学習の分類精度向上に貢献 今回東芝が発表した画像分類AIは、分類基準を指定するラベル付けを行っていない画像から有効な特徴を抽出、学習して、それに基づいた画像分類を高精度で実行するものである。 この画像分類AIは、1枚の画像を1つの分類基準とする「疑似的な教師あり学習」を行う。これによって背景のように多くの画像に表れるものを除き、一部の画像にだけ存在する特徴を抽出できる。
ラズパイとAI-OCRで生産日報を電子化する（後編）
今回は、前回に引き続き、小型ボードコンピュータの「Raspberry Pi（ラズベリーパイ、略してラズパイ）」と、機械学習などのAI（人工知能）技術を活用したOCR（光学的文字認識）である「AI-OCR」を組み合わせた事例として「生産日報の電子化」をどのように実現するかについて具体的に解説します。 ⇒連載「ラズパイで製造業のお手軽IoT活用」バックナンバー 生産日報の電子化は、以下の手順で進めます。 手書きで日報を記入する 手書き日報をラズパイで読み取り、テキストデータに変換する テキストデータに変換した日報データを現場画面に表示して内容の確認をする。誤認識している部分は手で修正する 修正した箇所を機械学習して認識率を向上させる 前回は1．と2．について説明しました。今回は3．と4．について解説します。 3．テキストデータに変換した日報データを現場画面に表示して内容の確認をする OCRは1
製造業のAI導入で最重要な「MLOps」、機械学習モデルができたら終わりじゃない
アマゾン ウェブ サービス（AWS）が、2020年9月8～30日に開催したオンラインのユーザーイベント「AWS Summit Online」に、東大発のAI（人工知能）ベンチャーであるアイデミー 社長の石川聡彦氏が登壇。「製造業におけるIoT×AI/ML基盤の構築とその運用事例」をテーマに講演を行った。本稿は、この石川氏の講演内容に、別途行った取材の情報を追加して構成した。 「MLモデルができた後から長い戦いが始まる」 2014年6月設立のアイデミーは、製造、金融、SIerなど企業向けを中心に50社以上に同社のAI技術が採用されている。これら採用企業の内、実に6割が製造業となっていることから、製造業が重視するIoT（モノのインターネット）とAIの活用に関するさまざまな知見やノウハウを持つ。 石川氏はまず、AIの主要技術となっているML（機械学習）で重視すべき「MLOps」について説明した。
ラズパイとAI-OCRで生産日報を電子化する（前編）
小型ボードコンピュータ「Raspberry Pi（ラズパイ）」を使って、低コストかつ現場レベルでIoT（モノのインターネット）を活用する手法について解説する本連載。第4回と第5回では、AI技術の活用事例として注目を集めるAI-OCRとラズパイの組み合わせによる生産日報の電子化について前後編に分けて解説します。 今回からは、小型ボードコンピュータの「Raspberry Pi（ラズベリーパイ、略してラズパイ）」と、機械学習などのAI（人工知能）技術を活用したOCR（光学的文字認識）である「AI-OCR」を組み合わせた事例となる「生産日報の電子化」をどのように実現するかについて、前後編に分けて解説します。 ⇒連載「ラズパイで製造業のお手軽IoT活用」バックナンバー 生産日報電子化の課題 生産日報は、全ての生産現場で、必ずといっていいほど記録されています。生産日報を記録することにより、生産現場の状
機械学習で入ってはいけないデータが混入する「リーケージ」とその対策
機械学習で入ってはいけないデータが混入する「リーケージ」とその対策：もう失敗しない！製造業向け機械学習Tips（1）（1/2 ページ） 製造業が機械学習で間違いやすいポイントと、その回避の仕方、データ解釈の方法のコツなどについて、広く知見を共有することを目指す本連載。第1回では「リーケージ」について取り上げる。 ⇒連載「もう失敗しない！製造業向け機械学習Tips」バックナンバー 筆者はデータサイエンティストとして、機械学習自動化プラットフォーム「DataRobot」の導入サポートをさまざまな製造業のクライアントに提供してきました。本連載では、その経験に基づいてお話させていただきます。 機械学習が使われる製造業特有の分野は、物性予測、工程管理、予防保全、故障予測、要因分析など多岐にわたります。しかし筆者は、それらの多くで同様のミスが繰り返されていることに気が付きました。これらの間違うポイント
深層学習初心者向けの無料オンライン学習資料を公開
Preferred Networks（PFN）は2019年4月10日、オープンソースの深層学習フレームワーク「Chainer（チェイナー）」の学習者向けに、日本語のオンライン学習資料「ディープラーニング入門：Chainerチュートリアル」の無料公開を開始した。 Chainerは、2015年6月にオープンソース化した、Pythonベースの深層学習フレームワーク。今回発表したChainerチュートリアルは、大学の授業や企業研修、商用セミナーなどでの利用を想定した、深層学習初心者向けの無料オンライン学習資料となる。 現在は入門編として、機械学習に必要な数学の基礎から、Python入門、機械学習とデータ分析入門、ディープラーニング入門を公開している。順を追って解説しており、深層学習の基礎から実践まで、無理なくコーディングと理論が学べる。 また、「Google Colaboratory」を利用すると
クラウドでOSSの脆弱性を管理、IoTデバイス向けセキュリティサービス
日本システムウエアは2019年4月9日、トレンドマイクロが提供するIoT（モノのインターネット）機器向けのセキュリティソリューション「Trend Micro IoT Security（TMIS）」を活用した、IoTデバイス用セキュリティソリューション「Toami Edge Security」の提供を開始した。 同サービスではセキュリティ管理対象のIoTデバイスにソフトウェアエージェントを組み込み、トレンドマイクロのクラウド型セキュリティ技術基盤「Trend Micro Smart Protection Network」と連携させる。これにより、同ネットワークに蓄積したセキュリティデータをさまざまなリスク検知に活用できる。 リスクに対する防御や堅牢（けんろう）性を高めるシステム保護機能も備えた。ネットワークレピュテーションでは、接続先の安全性をTrend Micro Smart Protec
脳細胞の活動を深層ニューラルネットワークに写し取る手法を開発
東京大学は、目で見た画像に対して脳細胞がどのように活動するかを深層ニューラルネットワークに写し取る手法を開発した。脳内における感覚情報の処理機構の解明や、人間に近い振る舞いをする人工知能の作成につながることが期待される。 東京大学は2019年3月7日、目で見た画像に対して脳細胞がどのように活動するかを深層ニューラルネットワークに写し取る手法を開発したと発表した。これは、同大学大学院医学系研究科教授 大木研一氏らの研究グループによる研究成果だ。 動物が視覚から物体の位置や動きなどの情報を得る際、それらの情報は大脳皮質の多くの領域で段階的に処理されている。最初の段階（1次視覚野）から何段階も先の側頭葉には、顔の画像に対して特異的に反応する神経細胞があり、こういった特定の画像に神経細胞が良く反応する性質は「反応選択性」と呼ばれている。 従来の研究では、実験に用いる画像の数が限られることや、実験者
Web上で学べる、初心者向けロボットプログラミング学習ツールを無償配布
ヴイストンは2018年12月14日、Web上でロボットプログラミングが学べる無償の学習ツール「プログラムランド」をリリースした。小学校のプログラミング授業をはじめ、プログラミング初心者の学習を支援する。 プログラムランドは、ブロックを並べる直感的な操作でロボットのプログラミングを行える。目的地までの移動やライントレースなど、各ステージに設定された課題を達成していくことで、楽しみながらプログラミングを学ぶことが可能だ。 また、同社の教材用ロボット「ビュートレーサー」「ビュートローバー（ARM、H8）」用のプログラムを出力できる。作成したプログラムを変換して、ロボット実機にリンクさせることも可能だ。実際のロボットへの書き込みや、ブロック形式とフローチャート形式の比較学習なども行える。
人工知能「Watson」の無期限試用が可能に、日本IBMがビジネス利用の拡大を強化
人工知能「Watson」の無期限試用が可能に、日本IBMがビジネス利用の拡大を強化：人工知能ニュース（1/2 ページ） 日本IBMは、AIの活用に関するユーザーイベント「AI Business Forum TOKYO」を開催し、同社が展開する人工知能「Watson」の価値と先進事例について紹介。同時に「Watson」を含むクラウドサービスを無期限で試用できる「IBM Cloud ライト・アカウント」の開始についても発表した。 日本IBMは2017年10月27日、都内で同社のAI（人工知能）「IBM Watson（以下、Watson）」の活用に関するユーザーイベント「AI Business Forum TOKYO」を開催した。同時に「Watson」を含むクラウドサービスを無期限で試用できる「IBM Cloud ライト・アカウント」の開始についても発表した。 ビジネスのためのAIであるWats
こいつ、動くぞ！――Raspberry Pi 2でWindows10 IoT Coreを動かしてみる
こいつ、動くぞ！――Raspberry Pi 2でWindows10 IoT Coreを動かしてみる：ラズパイ2で遊ぼうぜ（1/2 ページ） 2015年4月末にリリースされた「Windows 10 IoT Core」。Raspberry Pi 2やGalileoといったボードコンピュータで動くこのWindowsでどんなことができるのか。まずはインストールから始めてみたい。 「Windows 10 IoT Core」（以下、Windows 10）のInside Previewがリリース（関連記事：Raspberry Pi 2で動く「Windows 10 IoT Core」プレビュー版が提供開始）されてから、Raspberry Pi 2やGalileoを持っている人は、ココロが「ざわっ」としただろう。 筆者ももちろんそのひとりで、一体何ができるのか取りも直さずインストールしてみることにした。そ
会社を辞めないで起業する方法
モノづくり特化型クラウドファンディングサイト「zenmono」から、モノづくりのヒントが満載のトピックスを紹介する「zenmono通信」。今回は、「チーム・0→1（チーム・ゼロイチ）」代表の赤木優理さんにお話を伺った。 enmono三木氏 本日は、「チーム・0→1（チーム・ゼロイチ）」代表の赤木優理さんをお招きしています。「スタートアップ44田寮（よしだりょう）」というコワーキングスペースを立ち上げられた経緯を教えてください。 赤木氏 私は建築の出で、父親も建築家です。小さい頃から、「建築家にはならなくていい。アーキテクトになれ」と言われてきました。アーキテクト＝「物事の始まりを構築する人間になりなさい」と。約2年半前に「起業家をサポートする仕事をしよう」と思ったのが、きっかけです。 enmono三木氏 有名な「schoo（スクー）」（の創業者さん）も、44田寮の出身なんですよね。 赤木氏
「Raspberry Pi 2」をイジリ倒す（基礎編1）、まずはOSを入れるのだ
「Raspberry Pi 2」をイジリ倒す（基礎編1）、まずはOSを入れるのだ：ラズパイ2で遊ぼうぜ（1/3 ページ） 手のひらサイズマシン「Raspberry Pi」のバージョンアップ版、「Raspberry Pi 2」が登場した。Raspberry Piではどのようなことができるのか、今回はまずOSインストールするまでを紹介する。 Raspberry Piが機能強化、バージョンアップして登場 読者の中にはすでに手にしている人も多いであろう「Raspberry Pi 2」。「Raspberry Pi」は2012年2月に登場して以来、“名刺サイズのポケコン”として人気を博し、一時期は半年以上購入できないほど品薄になったというマシンだ。 これまでのシリーズでは、「Raspverry Pi Model A」「同Model A＋」「同Model B」「同Model B＋」など、2系統4種類のデ
ベテラン設計者の“頭の中”を組み込む、図研のプッシュ型ナレッジ管理ツール
ベテラン設計者の“頭の中”を組み込む、図研のプッシュ型ナレッジ管理ツール：医療機器開発の効率を上げるコツ 医療機器を開発する上で重要になるのが、部品や規約に関する情報など、いわゆるナレッジと呼ばれるものだ。膨大な量のナレッジを共有するのは難しく、設計や製造で不具合が起こる原因の1つにもなっている。ナレッジ共有のための新しいシステムを手掛けているのが図研だ。 「製造業では、技術情報の共有に関して“機能不全”が起きている」。図研 新事業開発プロジェクトでプロジェクトリーダーを務める正野公昭氏は、「MEDTEC Japan 2014」（2014年4月9～11日）で開催した同社のセミナーにおいて、このように切り出した。 「さまざまな製品メーカー/機器メーカーと話す機会があるが、CADやPDMなど設計ツールの進化で作業効率は上がったが、“どうやってモノを作るか”というノウハウの部分が弱くなってきてい
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