学習管理アプリ「Studyplus」や、教育事業者向けの学習管理プラットフォーム「Studyplus for School」を提供するスタディプラスは9月18日、日本初（同社調べ）となる大学受験生向け電子参考書のサブスクリプションサービス「ポルト」を9月17日に公開したと発表した。料金は月額980円。 サービス開始当初は、主要な教育系出版社12社（アルク、旺文社、学研プラス、KADOKAWA、講談社、新興出版社啓林館、スタディカンパニー、世界思想社教学社、Z会ソリューションズ、第一学習社、東京書籍、山川出版社）の約30冊の参考書を利用でき、2020年度夏には100冊に拡大する予定。 ポルトでは、大学受験の主要科目である5教科（国語、地理歴史・公民、数学、理科、外国語）から、17科目（国語<現代文、古文、漢文>、日本史、世界史、地理、現代社会、倫理、政治・経済、数学1、数学A、数学2、数学B

Gartnerはブロックチェーンに関する最新レポートを発表した。ブロックチェーン技術は今後5～10年間にほとんどの業種において、ビジネスを変えるような影響を与えるとの見通しを示した。特に銀行と投資サービス、ゲーム、小売業界の動向をまとめている。 Gartnerは2019年9月12日（米国時間）、最新レポート「Hype Cycle for Blockchain Business, 2019」（ブロックチェーンビジネスのハイプサイクル：2019年）を発表し、ブロックチェーンは今後5～10年間にほとんどの業種において、ビジネスを変えるような影響を与えるとの見通しを示した。 Gartnerのディスティングイッシュトリサーチバイスプレジデントを務めるデビッド・ファーロンガー氏は次のように指摘している。 「CIO（最高情報責任者）はまだ、ブロックチェーンが自社のビジネスに与える影響について、確かな見通

以前の記事でオートエンコーダによる異常検知は古い！と書いてしまいましたが、 最近は進化しているようです。 今回ご紹介する論文は、損失関数を工夫することで通常のオートエンコーダよりも 異常検知能力を上げる手法です。 ※本稿の図は論文（Improving Unsupervised Defect Segmentation by Applying Structural Similarity To Autoencoders）より引用しています。 論文の概要 通常のオートエンコーダによる異常検知は、微小な異常は捉えられない。 そこで、一枚の画像に対し小さな枠を用意して「輝度」、「コントラスト」、「構造情報」の類似度を計算して異常検知を行う。 本手法を使うことで、通常のオートエンコーダやVAEの異常検知と比べて、AUCで大幅な向上が見られた。 異常部分の可視化についても、通常のオートエンコーダよりも優れ

米ガートナー「先進テクノロジのハイプ・サイクル：2019年」を発表。5Gやバイオチップは過度な期待、レベル4の自律走行や次世代メモリは幻滅期 米調査会社のガートナーは、「先進テクノロジのハイプ・サイクル：2019年」を発表しました。 ガートナーのハイプサイクルは、技術の登場から安定までを5つのステージに分けて説明したものです。5つのステージは、「黎明期」から始まり、「『過度な期待』のピーク期」「幻滅期」「啓蒙活動期」「生産性の安定期」まで。この途中で消えていく技術もあります。 2019年版では2000を超えるテクノロジを分析した上で29の先進テクノロジが提示されています。 左の黎明期からいくつか注目したいテクノロジを見ていくと、黎明期には「非中央集権型自律組織」「転移学習」「説明可能なAI」などが並んでいます。 「過度な期待」のピーク期では、「自律走行（レベル5）」「AI PaaS」「バイ

折り紙ヒコーキ協会の会長の戸田拓夫さんがよく飛ぶ紙飛行機の折り方を、 テレビ番組の特集で、教えてくれていたので実際に折ってみました。 戸田さんの織り方で飛ばした紙飛行機は、本当に良く飛ぶので、家の中では狭すぎて飛距離がわかりませんよ（笑） ただ、すごい豪邸に住んでいる人は除きます…。実際に紙飛行機を作って「飛んだぜ！！」って人はイイねしてくれると嬉しいです！！ ちなみに、私の家の端から端まで10mぐらいあるのですが、楽勝で飛んでいきいました。 戸田さんがスタジオで飛ばした時は25m飛んでいましたよ。 用意するものはA4サイズの紙を一枚です。 紙のサイズはA4サイズでいいのですが、戸田さんによるとツルツルの紙と比べると、片面広告などの使われているガサガサの紙の方がよく飛ぶそうですよ！ より飛ばしたい人はガサガサの広告用紙を使って作りましょう！ あっ！それと、いまから紹介するのは飛距離を伸ばす

警察庁は2019年7月19日までに、自動運転レベル3（条件付き運転自動化）が改正道路交通法の施行で解禁されるのを前に、自動運転に関する違反行為の点数や反則金について示した「改正道交法施行令案」を公表した。 改正道路交通法では、自動運転システムの使用には走行データを正確に記録できることなどが条件とされているが、こうした条件を満たさずに自動運転システムを使用した場合、普通車では9000円、大型車では1万2000円の反則金を科すというもの。違反点数は2点としている。 警察庁が公表したこの改正道交法施行令案は7月22日からパブリックコメント（意見公募）を開始し、広く意見を募る。報道などによれば、この自動運転に関する改正内容の施行は来年5月を目指しているという。

様々な分野でのAI活用の今を紹介（ピックアップ） この後、医療、災害対策、環境保護、農業支援、アクセシビリティ、文化保存活動と、バラエティに富む9つのAIプロジェクトを、各スピーカーが紹介。 Google Healthのプロダクトマネジャー、リリー・ペン博士は、肺がん、乳がん、糖尿病性網膜症の早期発見プロジェクトを紹介。世界のいくつかの病院と提携して機械学習システムを訓練し、精度を高めています。 環境保護については、Google AIのプロダクトマネジャー、ジュリー・カットー氏が、米国海洋大気庁（NOAA）と協力して絶滅が心配されているザトウクジラの生息地域を可視化したプロジェクトを紹介。「歌うクジラ」として知られるザトウクジラの歌の録音（人が聞いたら19年かかる量）をAIで解析したんだそうです。 もう1つ、環境保護で登壇したのはGoogleのAI技術を使っているNPO、Rainfores

グーグルは、外部の請負業者がユーザーの音声データを聞いている事実について、同社のプライバシーポリシーのページで言及していない。 ベルギーの公共放送局のVRT NWSは7月10日、スマートスピーカーの「グーグルホーム（Google Home）」をはじめとするグーグル機器に組み込まれている人工知能（AI）アシスタント機能「グーグル・アシスタント」によって録音された音声データが数千件漏洩したと報じた。これらの音声データは、ソフトウェアの正確さを向上させるための取り組みの一環として、音声データをテキストに書き起こす請負業者と共有されていた。 音声データには、ユーザーの住所から寝室での会話、暴力を受けている悲痛な女性の声といった、極めてプライベートな会話の断片が含まれている。これらの音声の多くは、スマートスピーカーが「起動ワード」を誤って識別し、うっかり録音されてしまったものだ。4月の記事で述べたよ

フィンランド発の通信機器大手としていまや世界を代表するグローバル企業として知られるNOKIA（ノキア）。その成長ぶりから「北欧の巨人」とも呼ばれるノキアだが、じつは過去に倒産の危機に瀕したことがあることをご存じだろうか。そんな危機の最中にある2012年、同社のかじ取りを任されたのがリスト・シラスマ氏。一時は世界シェアの過半を誇った携帯事業を「捨てる」という決断を下すと、ノキアをそこから奇跡のV字回復へと導いていったのだ。 そんな大復活の立役者であるシラスマ氏が、このほど『NOKIA　復活の軌跡』（原題『Transforming　NOKIA』）を上梓した。来日したシラスマ氏を立教大学ビジネススクール教授の田中道昭氏が直撃、瀕死の巨大企業が大復活した全舞台裏が明かされた。 破滅を待つ日々 2012年、ノキアは殺伐とした株主総会を迎えていた。同社が「北欧の巨人」と呼ばれ、「フィンランドの軌跡」「

みなさんこんにちは。@ryuzeeです。 スクラムでスプリント1を開始する前にどんな準備をしておくと良いかについては、Regional Scrum Gathering Tokyo 2018で話をしたのですが、改めて文章化してみました。 なお、かなり長いので関係なさそうなところは適宜読み飛ばしてください。 1. はじめに1.1 この記事の目的スクラムでは、プロダクトバックログが用意されていて、それを元にスクラムチームでスプリントプランニングを実施し、スプリント期間中毎日デイリースクラムを行い、最後にスプリントレビューとレトロスペクティブを実施することになっています。 つまりプロダクトバックとスクラムチームが存在するところがスタート地点になっています。言い換えるとそれらがないとスプリントが開始できません。 本稿では、実際にスクラムでスプリントを開始する前にどんな準備を行うと良いのかを考察してい

「機械学習」「ディープラーニング」「ブロックチェーン」「ドローン」など、社会経済を大きく変える可能性があるとして注目を集める先端テクノロジー。ニュースや新聞でも取り上げられることが多くなっており、その重要性は社会に広く認知され始めているといえるだろう。 一方、イノベーターや起業家の間ではすでに次に来る技術への準備が着々と進められている。 次世代テクノロジーの中でも、実現可能性が高く、インパクトが非常に大きいといわれているのが「AR（拡張現実）クラウド」だ。 ARと言えば、ポケモンGOやIKEAのARアプリが有名だろう。スマホのカメラが映し出す現実空間に、CGの3Dモデルを重ね合わせ、仮想の物体があたかもそこに存在するかのように表現できる技術。 これまでのARアプリでは、スマホに映し出される3Dモデルや情報は、そのスマホでしか見ることができなかったが、クラウド化することで複数のスマホでシェア

ディープラーニング（深層学習）に関連する、開発事例や最新技術動向を情報発信するコミュニティー「DEEP LEARNING LAB」は2019年6月8日、2周年を記念するイベントを都内で開催した。本稿では基調講演で語られた内容を紹介する。 最初に登壇した東京大学大学院工学系研究科 人工物工学研究センター／技術経営戦略学専攻 教授 松尾豊氏は、2006年7月に発表されたGeoffrey E. Hinton氏およびSimon Osindero氏の論文「Deep Bellef Net」から始まり、2019年5月発表のJonathan Frankle氏およびMichael Carbin氏による「宝くじ仮説」に至るまでの歴史をひも解きつつ、「深層学習技術は進み、事例も増えてきた一方で、課題が残る」と指摘する。 平成元年（1989年）時と平成30年（2018年）時の世界企業時価総額ランキングを比較して、

いまの学生の中で「AI人材やエンジニアになりたい」と考える人は少数派――マイナビの調査で、そんな結果が出た。ビッグデータ分析やアルゴリズムの作成など、AIに関連した業務を行える人材の需要が高まっているが、企業側のニーズと学生の志望度には大きな乖離（かいり）があるようだ。 データサイエンティストの志望者は3.3％ 同社が2020年に卒業予定の大学生・大学院生に意見を聞いた結果、75.4％がデータサイエンティスト、各種エンジニア、コンサルタントなど「AI・IT職」を志望しないと答えた。専攻との関連性が強い理系でも、男子の67.1％、女子の81％が同様の回答をした。 特に志望度が低かった職種は、セールスエンジニア（1.1％）、カスタマーエンジニア（1.7％）、システムコンサルタント（2.8％）、データサイエンティスト（3.3％）、システムの保守・運用担当（4.2％）、ネットワークエンジニア（4.

このところ、日本企業の経営者に流行している言葉がある。「AI（人工知能）を使って何かやれ」である。ポイントは「何かやれ」だ。言葉を補って「何でもよいから何かやれ」とすれば、さらに分かりやすくなるだろう。 経営者が「何かやれ」と言う相手はもちろん部下だ。CIO（最高情報責任者）やIT部門、あるいは急ごしらえのCDO（最高デジタル責任者）やデジタル組織かもしれない。いずれにしろ、多くの企業から「社長が突然『AIだ』『データ活用だ』と騒ぎ出して困っている」といったぼやきが漏れてきている。 はっきり言って部下に「何でもよいから何かやれ」と命じるのは、経営者として「超」が付くほど恥ずかしい。言うまでもなくAIは手段である、それを活用する前提として経営上の目的が必要だ。にもかかわらず、具体的な目的を示さないのは経営者がAIを活用する経営上の目的をよく考えていないからである。経営上の目的探しまで部下に丸

実は、今の値段があまりにも高すぎるのかもしれない。五輪を前に、供給がピークに達し、マンション価格は下落を始める。その「底」が、2025年だ。これからいったいなにが起こるのか。 AI（人工知能）が予測する「マンションの未来」 2025年、マンションの9割近くが値下がりする――。衝撃的な予測をAI（人工知能）がはじき出した。 今回本誌は、全国の主要マンション200棟を厳選し、AIを使って'25年の価格予測を実施した。その予測結果を掲載したのが本記事後半の表だ。値下がりするマンションは実に170棟。都市部でも都心、郊外を問わず軒並み下落するとの予測結果になっている。 「都心部のマンション開発はこれまで旺盛な需要に支えられてきましたが、資材価格や人件費の上昇で、サラリーマンには手が出ない値段まで価格は高騰しています。 すでに都心一等地の富裕層向け高級マンションを除けば、デベロッパーは在庫を抱えはじ

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先ごろ公開された調査研究報告によると、人工知能（AI）モデルはわずか半日で偽の国連演説文の書き方を覚えてしまうという。 このオープンソースの言語モデルは、Wikipediaのテキストと国連総会で行われた7000件を超える演説の台本を使って訓練されたもので、政治指導者らと同じ論調の演説を簡単に模倣できたと、国連研究員のJoseph Bullock氏とMiguel Luengo-Oroz氏は述べている。 同研究員らによると、このモデルにいくつかの単語をインプットするだけで、理路整然とした「質の高い」テキストを生成できたという。たとえば、モデルに「The Secretary-General strongly condemns the deadly terrorist attacks that took place in Mogadishu」（国連事務総長は、モガディシュで死者を出したテロリスト攻