国内PCは家庭で売れず法人頼みが明らかに
IDC Japanは5月30日、日本国内のトラディショナルPC市場出荷実績値について発表した。2018年第1四半期（1～3月）の国内トラディショナルPC出荷台数は、法人市場が前年同期比6.0％増の205万台、家庭市場は同比9.9％減の108万台、両市場あわせて同比0.1％減の313万台になったという。2016年第3四半期から続いていた成長は、一旦減速する結果になったとのこと。 法人市場だけを見ると、成長トレンドが継続しており、今後も好調を維持すると予測。過去の数四半期は大企業が成長を牽引していたが、この現象はWindows XPサポート終了以前にも見られたとのこと。大企業が新しいOSの移行に向けた作業を、時間的余裕を持って開始し、サポート終了を待たずに移行するためだという。Windows 10の移行も現在は大企業を中心に進んでいるが、IDCはまもなく中堅・中小企業にも波及するとしている。
まったく読めねェ！ 「山梨県にしかない漢字」が存在する
皆さんは「垈」という漢字を見たことがあるでしょうか？ 「ない」と答えた方、まあそれが普通だと思います。ご安心を。 「ある」と答えた方、あなたは漢字に相当詳しいか、あるいは山梨県民ではないでしょうか。 実はこの「垈」という字、山梨県にしか存在しない漢字なのです。 幽霊漢字 「垈」は「ぬた」と読み、「藤垈」「大垈」などの形で山梨県の地名で使われる漢字です。逆に、山梨県の地名以外ではまったく使われない漢字で、かつては「幽霊文字」とされていました。 幽霊文字とは、出典不明にもかかわらずJIS漢字に含まれているものを言います。つまり、意味も読みも分からないのに、なぜかPCで変換できてしまう不思議な漢字のことです。 「垈」はしばらくの間、どこで誰が使っているのかも、何と読むのかも分からない幽霊のような状態でしたが、調査の結果、山梨県の一部で地名として使われていることが判明し、無事「成仏」した、というわ
複数業界のデータ活用研究会「セブン&アイ・データラボ」発足
セブン&アイ・ホールディングスは6月1日、データ活用に関する研究会「セブン&アイ・データラボ」の立ち上げを発表した。 発足当初の参加企業として、ANAホールディングス、NTTドコモ、ディー・エヌ・エー、東京急行電鉄、東京電力エナジーパートナー、三井住友フィナンシャルグループ、三井物産などIT分野に積極的に取り組むリーディングカンパニー各社が名を連ねている。 AIをはじめとした先端分野では、活用のためのデータ量が欠かせない。異なる分野、異なる業界のデータ相互活用を積極的に進めることでそのメリットは最大化していく。同社では、"日本国内における人口減少や少子高齢化、世帯人数減少、小売店・社会的拠点の減少から課題が表面化している"ことに言及。研究会発足の第一の目的として、"参加企業が保有する豊富な統計データから得られる知見を相互活用し、そこから生じる新たな知見によって生活課題や社会課題を解決するこ
「データでは解決できない」と言える程、その収集はできているか？ | Forbes JAPAN 公式サイト（フォーブス ジャパン）
私はデータサイエンティストとして、データサイエンスが日々新しい場所で取り入れられ、受け入れられていく現場にいます。 かつて基礎物理を研究していくなかで、「もっと科学で世界とつながりたい」と思い、いまの現場へと飛び出したのですが、むしろ、今日となっては、世界のほうからこちらに迫ってくる勢いです。 とはいえ、最近はデータサイエンスの限界にも嗅覚が鋭くなってきています。「限界を超えてこそ先が見える」という類の限界ではなく、根本的なトレードオフ（両立しない関係性）、少なくともそのように見えるのです。 例えば、「自分は転職するべきなのか」「誰と結婚するべきなのか」「この先何を目標にしようか」といった重要な意思決定ほど、科学の力で答えを見出すことは難しいようです。決断ほど、過去には前例がなく、データもなければモデルもない。そこで、人はそういうときに、偶然に意味を見出してストーリーをつくったり、ジンクス
「係り受け」はここまで簡単になる！ 僕が使っている推敲技術 - Blue あなたとわたしの本
エッセイ Blue ２２ 僕は文章を書くのが好きです。それを知ってる友人がね、書きかけの書類を持って家に来ることがあるんです。 「文章を書く必要があっていま推敲してるんだけど、ちょっとまだ分かりづらいんだよな」とか言って。「どこがどう分かりづらいのかは分からないんだけどまだ分かりづらいということだけは分かる」と、非常に分かりづらいことを口にしながら家のなかへ上がってくるわけです。 僕は文章を推敲するのだけが趣味という変質者みたいな男じゃないですか？ 態度では「めんどくせえなぁ」みたいなポーズを装うんですけど、差し出された書面を手にしてどこか舌舐めずりしてる自分がいるわけです。どないやねん、と自分でも思うんですけど。まぁ── ヘンタイとはそういうもんなんでしょうね。どないもこないもならんという。 ちなみに、「ちょっと見てくんない？」とか言いながら上がり込んでくるヤカラに限って手土産みたいなも
【第5回】 係り受けのむずかしさ│最新テキストマイニング講座│テキストマイニング・ラボ│プラスアルファ・コンサルティング
第2回で係り受け解析（＝構文解析）をご紹介しましたが、 今回は、そのむずかしさの一端をご紹介します。 －日本語文法の基本原則：連用と連体－ 日本語の係り受け文法の基本は、 1. 文の前方から後方に係る。 2. 連用修飾句は用言に係る。 3. 連体修飾句は体言に係る。 という３点に尽きます。簡単明瞭ですね！ 「すっごい美味しい！」と普通に言いますが、ちょっとたどたどしく聞こえるのは 「すっごい」が連体形なのに「美味しい」という形容詞（用言）に係っているからです。 この文には他に係り先となる単語がないのでこれでも解析できますが、文法的には間違いと言えます。 だったら、文法的に正しければ連用・連体の原則だけで機械的に係り受けができるかというと、 そう単純でもありません。コンピュータにとってどんな場合がむずかしいのか、見ていきましょう。 －連用・連体の判断がつきにくい時－ 実は連
「ヘンタイよいこ」新井紀子は明日への希望を忘れない。 - ほぼ日刊イトイ新聞
「ロボットは東大に入れるか」という名の 人工知能（AI）プロジェクトがあります。 通称・東ロボくんはソフトウエアなので、 体はありません。記述試験を受けるときは、 「東ロボ手くん」という筆記装置が手伝ってくれますが、 東ロボくんに姿はないのです。 IBMのワトソンや、 プロ囲碁棋士と互角の勝負をするアルファ碁と同じです。 2011年にプロジェクトが始まってから７年が過ぎ、 東ロボくんは大きく成長しました。 模擬試験で好成績をおさめるようになったのです。 でも、東ロボくんの育ての親・新井紀子さんは、 「うちの子」の偏差値があがったことを喜ぶ “教育ママ”ではありません。 なぜなら、頭のいい人工知能を育てることが プロジェクトの目的ではなかったから。 人工知能に何ができて、何ができないのか？ その限界をわかりやすく示すことで、 人間はこの先どうやって生きていけばいいか、 一緒に考えたい。 新著
本当に知的なAIを作りたいなら、「原因と結果」を教えなさい - Qiita
ベイジアンネットワークという個々の変数の関係を条件つき確率で表す確率推論のモデルの研究によって、コンピューターサイエンスの世界の最高峰の賞であるチューリング賞を80年代に受賞しているジュデア・パール(Judea Pearl)という人が書いた“The Book of Why: The New Science of Cause and Effect” という本を最近読む機会がありました。最近盛り上がっているAIが、我々が期待するほど知的でない理由は、「原因と結果」、つまり因果関係を解明することができないからだというのがテーマです。素人でもわかるように丁寧に書かれているので、皆さんにもぜひ読んでいただきたいと思います。本の方はまだこちらで出版されたばかりなので日本語はまだないかもしれませんが、その彼のインタビュー記事がちょうど最近出ていて、本のメッセージを大まかに掴むことができるのではと思ったの
ロボットが動作手順を自律的に判断 日立が開発
日立製作所は5月31日、ロボットが学習済みの複数の動作を自律的に組み合わせ、全身の制御を行える技術を開発したと発表した。従来なら数カ月以上かかっていたロボットの動作習得の期間を数日ほどに短縮でき、動作のバリエーションも増やせるという。プログラミングが不要な、学習・成長型ロボットの開発に役立てる。 （1）ロボットが、いま置かれている状況が学習済みか否かを判断し、学習済みの場合は動作を自律的に実行する技術、（2）手順が求められる複雑な作業でも、個々の動作を組み合わせて行う技術――を開発した。 まずロボットには、人間がロボットを操作した際の動作を「教示データ」として学習させ、学習済み動作の画像を想起できるようにしておく。その上で、ロボットが搭載するカメラでいま置かれている状況を撮影し、想起した画像との差が小さければ「学習済み」と判断し、記憶している動作を自律的に実行するという。 個々に学習してい
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Amazon Echo Dot Kidsが米国でリリース。子どもの遊び相手にぴったりかも | ライフハッカー・ジャパン
AppleとMicrosoft、点字ディスプレイの統一USB規格で協力