電子レンジは持ち運べる時代へ。 どこでも温かく！ レンジバッグ「WILLCOOK」 布が発熱する特許技術で実現した、軽くて持ち運べるカバン型のポータブルレンジバッグ「WILLCOOK」。外出先でもレトルト食材を20分で温めることができます。日常時も非常時も役立てることができる備えない防災「フェーズフリー」にも対応。WILLCOOKがあなたの日常をさらに拡張させます。（特許出願中） 公式オンラインサイトで販売中 ペットボトルを大人がおいしいと感じる60℃で2時間以上キープ 布自体が発熱する特許技術で、実現したポータブルウォーマー「WILLCOOK HO-ON」。コンビニで購入した温かいペットボトルはすぐに冷めてしまいますが、WILLCOOKに入れておくことで、大人がおいしいと感じる60℃を2時間キープすることができます。

この連載について AIやデータ分析の分野では、毎日のように新しい技術やサービスが登場している。その中にはビジネスに役立つものも、根底をひっくり返すほどのものも存在する。本連載では、ITサービス企業・日本TCSの「AIラボ」で所長を務める三澤瑠花氏が、データ分析や生成AIの分野で注目されている最新論文や企業発表をビジネス視点から紹介する。 「Function Calling」という技術がビジネス界で大きな反響を呼んでいます。2023年6月にOpenAIが発表し、その後MicrosoftやAmazon Web Services（AWS）、Anthropicなどの企業も追従しました。この技術は、生成AIが自然言語を理解し、適切なタイミングで外部システムやAPIを呼び出す能力を持たせるもので、企業の生成AI活用戦略に新たな可能性が開かれました。 Function Callingは既存の企業システム

Tweet 前回は人工知能の一番のトピックである“ニューラルネットとディープラーニング（深層学習）”についてお話しました。深い層をもつニューラルネットに、多くのデータを与えて学習させることで、さまざまな予測や判断をしてくれるようになります。この学習というのは、第2回の中で「ニューラルネットの中のニューロンをつなぐシナプスの重みづけを調整していくこと」と、解説しました。今回は、この重みづけの調整のしくみについて解説したいと思います。 その前に、実際にニューラルネットワークを学習させることと、その学習した結果を活用することについて、少し整理しておきましょう。 5. ニューラルネットワークの「学習」の活用 －学習と推論－ 赤ちゃんが成長して、やがて学校に入りさまざまな勉強をしたのちに大人になって仕事に就くのと同じように、人工知能は「学習」してから仕事をします。（正確に言うと「学習」しながら仕事も

増え続ける世界の人口。待ったなしの食料問題。実は日本は問題解決にいくつもの回答をもつ。意外なプレイヤーたちが登場しているのだ。 世界のフードテックを牽引するITの巨人達 ビル・ゲイツ、ジャック・マー、そしてグーグル、テンセント。テクノロジー時代の主役たちに共通するある特徴をご存じだろうか。 それは「食」だ。じつは今、巨大テック企業が大きく投資をしているのが食の領域だ。フードテックおよびアグリテックは、海外で急速に成長しつつある大規模なビジネス分野となっている。農林水産省の調査によると、近年、世界のフードテック分野への投資が急速に拡大している。2021年には、コロナ禍によるフードデリバリーやデジタルサービス等への投資が増加し、532億ドルと過去最高を記録した。しかし、22年にはウクライナ侵攻の影響により、スタートアップ投資の状況が悪化し、投資額は減少したものの、過去10年間で投資額は約10倍

齋藤：左から清湯（チンタン）、白湯（パイタン）、フォン、かつおダシ。これは全部植物性で、香料などは使わずに、基本的に油脂とたん白（※）を組み合わせて味をつくっております。（※「たんぱく」の不二製油グループ本社の表記） 左からまずチンタンのスープ。鶏が入っているような料理のベースのおダシのイメージです。これをベースに塩ラーメンとか中華料理を作れる、というわけです。これがパイタン、豚骨ラーメンのベースになるようなもので、後でご提供します。3番目がフォンでして、洋食のビーフコンソメですとか、デミグラスソースとかのベースになる。これはちょっと牛が顔を出している感じがある味ですね。 なるほど。鶏、豚、牛ときて、最後は。 齋藤：最後はかつおのダシです。東京・麻布十番の堀井さん（総本家 更科堀井）でお使いいただいているのはこれになります。 同じ素材の組み合わせで鶏、豚、牛を再現 この4つは同じ材料で作っ

あれ？　「おいしい」の評価が高いですね。 齋藤：そうなんです。植物性ミートとか、植物性ミルクとか、植物性素材のスープや出汁（ダシ）に対して、それぞれ「おいしかった」という人がもうすでに半分近くもいらっしゃるんです。 ですが、「満足感があったか」という質問に対しては、「あった」という回答は2割に減っているんですね。 ということは。 齋藤：そうなんです。ということは、「おいしさ」と「満足感」は違う、ということになります。実際、我々が行っているユーザーインタビューでも「おいしいけれど、満足感がない、物足りない」という声はひんぱんに出てきていて、そこがブレイクスルーへの最初のとっかかりになりました。 おいしいけど満足感がない。なんとなく分かりますけれど、説明はしにくいですね。満足感は「満腹感」とは違いますよね？ 齋藤：違います。量ではなくて、食べ応えとか、ガツンとくるとか、そういうやつですね。うま

画像認識などのタスクでニューラル・ネットワークがなぜそのように出力をするのか、これまで理由を説明できなかった。MITなどの研究チームが提唱する「KAN」と呼ばれるシンプルなニューラル・ネットワークは、その理由を説明できるかもしれない。 by Anil Ananthaswamy2024.09.05 8 この記事の3つのポイント ニューラル・ネットワークの人工ニューロンを単純化する新手法をMITなどが提案 KANと呼ばれるこの手法は解釈性に優れ、精度向上も早い 欠点は訓練に多くの時間と計算資源を要することである summarized by Claude 3 ニューラル・ネットワークで人工ニューロンが機能する方法に少し手を加えれば、人工知能（AI）の解読がもっと容易になるかもしれない。 多層ニューラル・ネットワークの基本的な構成要素である人工ニューロンは、数十年にわたりほとんど変わることなく使わ

この連載について AIやデータ分析の分野では、毎日のように新しい技術やサービスが登場している。その中にはビジネスに役立つものも、根底をひっくり返すほどのものも存在する。本連載では、ITサービス企業・日本TCSの「AIラボ」で所長を務める三澤瑠花氏が、データ分析や生成AIの分野で注目されている最新論文や企業発表をビジネス視点から紹介する。 大規模言語モデル（LLM）の進化が加速する中、その文化的な理解力と適応能力が新たな課題として浮上しています。最新の研究結果が、多言語LLMの文化的バイアスと、ローカルな知識・文化の理解における限界を明らかにしました。日本企業のグローバル展開とAI活用戦略に大きな影響を与える可能性のある、注目すべき知見をお伝えします。 ペンシルベニア大学の研究では、感情表現に焦点を当て、LLMが異なる文化間での感情の経験や表現の違いを適切に反映できているかを検証しました。そ

この記事の3つのポイント イーロン・マスクのスペースXのロケットが実験に成功 火星植民を目指す狂気の経営者の合理性 新自由主義の短い時間軸では不可能な目標へ突進する ロケットマニアには“目の正月” 2024年6月6日、米企業スペースXが、テキサス州ボカ・チカの同社打ち上げ基地「スターベース」から巨大ロケット「スターシップ」の4回目の試験打ち上げを行った。 同社はウェブ中継を行ったので、リアルタイムで見ていた方もそれなりにいたのではないだろうか。打ち上げが日本時間の午後9時50分で、夜中とか早朝ではなく、比較的見やすい時刻だった。もちろん私も見ていたのだが、圧巻としか形容のしようがなかった。 スターシップは直径9ｍ、全高120m（ほぼ30階建てのビルに相当）、打ち上げ時重量4500トンという2段式巨大ロケットだ。日本の最新鋭ロケット「H3」は、直径5.2m、全高63m、打ち上げ時重量が最大5

NTTは、深層学習において過去の学習過程をモデル間で再利用する新たな仕組みとして「学習転移」技術を開発した。生成AIなど大規模な基盤モデルを、用途ごとに追加学習（チューニング）して利用する場合に不可欠な、基盤モデルの更新に伴う再チューニングのコストを大幅に削減できる。生成AIの運用容易化や適用領域拡大、消費電力の削減に貢献するという。 生成AIを利用する際には、各企業や組織の要件に対応するため、個々のデータセットを用いた追加学習により基盤モデルをチューニングするのが一般的だ。しかし、チューニングした生成AIは、基盤モデルの更新時や変更時に再チューニングが必要となり、多大な計算コストが生じることが課題となっている。 NTTは今回、ニューラルネットワークのパラメータ空間にある高い対称性に着目。置換変換と呼ばれるニューロンの入れ替えに関する対称性の下で、異なるモデル間の学習過程同士を近似的に同一

魚のおいしさは、漁獲時期や場所、魚の締め方、流通方法、養殖魚なら育て方などによっても変わる。しかし現状、魚のおいしさに関する分かりやすい評価基準が確立されていない。そのため、魚の価値が実態に基づいて正しく評価されていないという課題がある。そうした中、ソフトバンクでは、魚の価値向上を目指して、コンソーシアムを形成しながら魚の品質規格の標準化に向けて取り組みを進めている。同社のIT&アーキテクト本部アドバンスドテクノロジー推進室室長の須田和人氏と、同室担当部長の石若裕子氏に話を聞くと、「魚の品質を測る物差し」を作る意義とともに、魚食に対する見方が大きく変わりそうな未来が見えてきた。 魚のおいしさを可視化する理由 ――2024年3月、マダイを対象にした「魚のおいしさを測る物差し」ともいうべき指標と、その指標をベースにした測定器の確立を目指すそうですね。そもそも、なぜ「魚のおいしさ」に関する指標を

幼児の頭部に装着したビデオカメラの映像を用いて訓練されたニューラル・ネットワークは、大規模言語モデルよりもはるかに少ないデータで、単語と対象物を一致させられるようになることがわかった。 by Cassandra Willyard2024.02.05 14 22 人間の赤ちゃんは、どんなに優れた大規模言語モデルよりもはるかに高い学習能力をもっている。オープンAI（OpenAI）の「チャットGPT（ChapGPT）」がまともな英語を書けるようになるには、数百万～1兆語の単語を用いた膨大なデータセットによる訓練が必要だった。それに比べて子どもがアクセスできるデータ量ははるかに少ないが、3歳までにはかなり高度なコミュニケーションが可能となる。 ニューヨーク大学の研究チームは、人工知能（AI）が赤ちゃんと同じような方法で学習できないかと考えた。はるかに少量のデータセット、つまり会話を学ぶ一人の子ども

ドイツの光学機器メーカーであるZEISS(カールツァイス)が、ラスベガスで開催されているエレクトロニクス関連の見本市・CES 2024で、自動車への応用に重点を置いた多機能スマートガラスシステムについて発表します。今回発表されるテクノロジーの中には、窓やガラスに統合可能な「透明で見えないカメラ」も含まれていると話題になっています。 ZEISS at CES 2024 https://www.zeiss.com/corporate/en/about-zeiss/present/newsroom/press-releases/2023/microoptics-ces.html This holographic camera turns any window into an invisible camera | Digital Camera World https://www.digitalca

世界的にも希有な起業家・投資家はどのような思想をもち、社会に影響を与えているのか。気鋭の哲学者、関西学院大学准教授・柳澤田実が読み解く。 決済システムPayPalを創業し、現在は、先駆的なビッグデータ解析企業パランティアを率いて巨万の富を築くピーター・ティール。メディアに登場する彼の像は、ポジティブなものとネガティブなものとに二分される。一方にあるのは、天才的な起業家にして投資家、医療や教育のために多額の寄付をするフィランソロピストという、光り輝くティールの姿である。 他方で、彼は冷酷なヴィラン（悪役）でもある。民主党（リベラル政党）支持者が多いシリコンバレーにあって逆張りをする共和党（保守政党）支持者。個人年金制度を極限まで活用して5000億円以上蓄財した金の亡者。左派の政治運動を敵視して極右勢力に資金援助を行い、2016年のアメリカ大統領選挙ではドナルド・トランプを推薦した人物。この光

Retrieval-Augmented Generation は、外部ソースから取得した情報を用いて、生成 AI モデルの精度と信頼性を向上させるテクノロジです。 生成 AI の最新の進歩を理解するために、法廷を想像してみてください。 裁判官は、一般的な法律の理解に基づいて審理し、判決を下します。時には、医療ミス訴訟や労働争議など、特定の専門知識が必要なケースもあるため、裁判官は裁判所書記官を法務図書館に送り、引用できる判例や具体的な事例を探させます。 優れた裁判官のように、大規模言語モデル (LLM) は人間の様々なクエリに答えることができます。しかし、出典を引用した信頼できる回答を提供するためには、モデルにも調査を行うアシスタントが必要です。 AI の裁判所書記官は、Retrieval-Augmented Generation 、略して RAG と呼ばれるプロセスです。 名前の物語 こ

世界では4万種以上の生物が絶滅の危機にあるといわれる。現代の「ノアの箱舟」を作り、そこにのせた「種」をもとに子孫を育もうという取り組みが進む。環境を壊して絶滅に追い込みながら、先端技術で守ろうとする。人類のエゴはどんな未来を作るのだろう。環境省によると、国内には絶滅危惧種が3700以上いる。中でも汽水・淡水魚は開発など環境変化の影響を受けやすく、評価対象の約4割が指定されている。海洋に生息する

AIによる画像の無断利用にアーティストたちが対抗する新たなツールが開発された。人間の目にはわからない加工を画像データに施すことで、この画像データを訓練に使った生成AIモデルを破壊できるという。 by Melissa Heikkilä2023.10.27 41 22 アーティストがこの新しいツールを使用すると、自分の作品をインターネット上にアップロードする前に、作品内のピクセルに対して目に見えない変更を追加できる。人工知能（AI）企業が、この変更を加えた作品を収集し、生成AI（ジェネレーティブAI）の訓練に使用すると、AI学習モデルが無秩序で予測不可能な状態に破壊される可能性がある。 「ナイトシェード（Nightshade）」と呼ばれるこのツールの目的は、アーティストの許可なく作品を使用してモデルを訓練しようとするAI企業に反撃する方法を提供することだ。「ダリー（DALL-E）」、「ミッドジ

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理化学研究所（理研）開拓研究本部 田中生体機能合成化学研究室の田中 克典 主任研究員（東京工業大学 物質理工学院 応用化学系 教授）、チャン・ツンチェ 特別研究員（研究当時、現 客員研究員、東京工業大学 物質理工学院 応用化学系 特任助教）、イゴール・ナシブリン 特別研究員（研究当時）、吉岡 広大 特別研究員らの研究チームは、血液中でも数日安定で、大量の抗がん剤を体内で触媒的に生産できる世界初の遷移金属触媒[1]を開発し、マウス体内で本当に触媒的ながん治療を行うことに成功しました。 本研究成果は、少量の遷移金属触媒で実施可能な実用性の高い生体内合成化学治療[2]の例であり、副作用の少ない次世代の治療戦略として大きく役立つことが期待されます。 がん細胞だけを狙って血液中で抗がん剤を合成できれば、抗がん効果が高く副作用が少ない治療ができる可能性があります。一方、有機化合物合成における遷移金属触