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ブックマーク / www.itmedia.co.jp (123)

  • 「校閲・校正ができるAI」登場 “てにをは”や誤字脱字をチェック 「保証」と「補償」の違いも理解

    凸版印刷は10月18日、AI技術を活用して文章の誤りを指摘する「AI校閲・校正支援システム」を開発したと発表した。広告、パンフレット、カタログなどの原稿を読み込ませると、誤変換や誤字脱字を自動で検出する。文脈を分析し、「保証」「補償」といった熟語の誤用も特定できる。法人の文書作成を効率化する狙いで、利用者は結果を基に原稿を修正し、文章を読みやすく改善できる。 業界・企業特有の言い回しや専門用語を学習させ、指摘の精度を高めることも可能。言葉遣いのレギュレーションを複数インプットし、著作物に応じて使い分けられる機能も持つ。読み込ませた文書を社内に回覧できる機能も備えており、修正内容を責任者に確認してもらうことや、必要に応じて人の手で赤字を入れてもらうこともできる。 一連の機能により、文章の質を高める効果の他、人による制作スキルのばらつきや、成果物を2~3重にチェックする手間をなくす効果を見込

    「校閲・校正ができるAI」登場 “てにをは”や誤字脱字をチェック 「保証」と「補償」の違いも理解
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    reboot_in 2019/10/19
    “業界・企業特有の言い回しや専門用語を学習させ、指摘の精度を高めることも可能。言葉遣いのレギュレーションを複数インプットし、著作物に応じて使い分けられる機能も持つ。”
  • 「みんなAIを難しく考えすぎ」「本当に必要か考えて」 AIに振り回される会社の共通点

    「みんなAIを難しく考えすぎ」「当に必要か考えて」 AIに振り回される会社の共通点:これからのAIの話をしよう(AI対談編)(4/4 ページ) メルカリは「価値交換の在り方を変える場所」 ――メルカリは、日企業の中でもAIを自社サービスにうまく取り入れることに成功していると思っています。AI導入の勘所というか、成功のためのセンターピン(質的なポイント)を抑えているのではないかと思うのですが。 濱田:うーん、日ではうまくいっていると思いますが、そこで満足しているわけではありません。僕らは世界で成功したいと思っています。そのためにちゃんとサービスを作っていきたいですし、正直まだまだ課題は多いです。周りからうまくいっていると見えているのは何でしょうね。中は結構カオスですよ(笑)。まだ売ることは空気じゃないし、やれることたくさんあります。 マスクド:AIの使い方がうまいなとは思っています。

    「みんなAIを難しく考えすぎ」「本当に必要か考えて」 AIに振り回される会社の共通点
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    reboot_in 2019/08/23
    “Airbnbは物件を持たない世界最大の宿泊施設、Uberはクルマを持たない世界最大のタクシー企業、WeWorkは物件を持たないテナントオーナー、孫さんが出資しているOYOは物件を所有しないホテル”
  • 「みんなAIを難しく考えすぎ」「本当に必要か考えて」 AIに振り回される会社の共通点

    AIは難しくない」 誰でもエンジニアになれる理由 ――マスクドさんのおっしゃられたイノベーションとオペレーションの話は非常に重要だと思います。この2つを切り分けられる人材は不足していますよね。AIをプロダクトに実装できる人だけでなく、AIで何ができるかを描ける人も少ない印象です。 濱田:みんな「AIを使って」と言われると、難しく考えちゃうんです。GoogleのAutoMLやDialogflowみたいに簡単に実装できるサービスは既にあるので、それを使えば今までやれなかったことが簡単にできるようになります。それらを使うのにプログラミングの知識が必要かと問われれば、そうではないでしょう。みんな真面目に勉強しちゃうから、難しいと感じるんです。 私はよく料理に例えます。おいしいパスタを作ろうというとき、小麦粉の選定から始めるのか、乾麺で間に合わせるのか。乾麺はその辺に売っているじゃないですか。それ

    「みんなAIを難しく考えすぎ」「本当に必要か考えて」 AIに振り回される会社の共通点
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    reboot_in 2019/08/23
    “やりたいことが今ある材料だけでできないときになってから、小麦粉の研究をすれば良いのにと思ってしまいます。”
  • 「みんなAIを難しく考えすぎ」「本当に必要か考えて」 AIに振り回される会社の共通点

    「みんなAIを難しく考えすぎ」「当に必要か考えて」 AIに振り回される会社の共通点:これからのAIの話をしよう(AI対談編)(2/4 ページ) マスクド:ビジネスを成長させる上でAIがマストかどうかという話ですね。大量のデータが必要な仕事や、勘や経験で意思決定をしてきた職種などは必要になってくると思いますね。ただAIじゃなくても良いんじゃないかと思う分野はたくさんあります。 例えば「FAXや紙書類をAIで読み取って時間を削減できました」というプレスリリースがあります。でも、そこはデジタルな入力フォームを使う選択肢もあるわけですよ。それなのに、わざわざAI化する理由は何でしょうか。AI化にメリットがあるのは当然ですが、AI化する必要性が抜けている。 濱田:AIがマストかどうかは業界によりますよね。 マスクド:この前、を売るためにメルカリアプリを使いましたが、スマホでを撮影するだけで、

    「みんなAIを難しく考えすぎ」「本当に必要か考えて」 AIに振り回される会社の共通点
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    reboot_in 2019/08/23
    “私たちが目指しているのは「売ることを極限まで簡単にすること」で、社内では「売るを空気に」と言っています。なので「売ることを簡単にするためにAIを使うと良いのでは」という仮説からAI導入が始まっています”
  • 40ギガのピカチュウ画像をやりとり、社内データはテラバイト級――ポケモン社が「Box」「Googleドライブ」を使い分ける理由

    40ギガのピカチュウ画像をやりとり、社内データはテラバイト級――ポケモン社が「Box」「Googleドライブ」を使い分ける理由(2/2 ページ) 「電子すかし」で流出防止 一方のBoxは、フォルダごとに「この人はアップロードと編集が可能」「この人は編集・削除ができない」「この人は閲覧のみ可能」などと管理者が細かく権限を設定できる。こうした点に使い勝手の良さを感じ、関さんはGoogleドライブと併用する形で導入を決めた。 また、ファイルに「電子すかし」を入れる機能があることも、関さんがBoxを気に入った理由の1つだという。ユーザーが画像や文書をプレビュー表示した際に、閲覧している人のメールアドレス、IPアドレス、アクセス時刻といった文字列をオーバーレイ表示する仕組みで、第三者による不正流用を防ぐ効果がある。 「私たちが扱っているのは、1枚でも流出させてはいけないポケモン画像ばかり。勝手に使わ

    40ギガのピカチュウ画像をやりとり、社内データはテラバイト級――ポケモン社が「Box」「Googleドライブ」を使い分ける理由
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    reboot_in 2019/08/19
    “他社に画像を共有する際は、特定のフォルダに入れると、自動的に透かしが入るように設定し、情報漏えいを未然に防いでいます”
  • 医療情報を使ったサービス創出を支援するPHR管理基盤「Healthcare Personal service Platform」 富士通から

    医療情報を使ったサービス創出を支援するPHR管理基盤「Healthcare Personal service Platform」 富士通から 富士通は、個人の健康医療情報などのPHRデータを集約・管理する健康医療情報管理基盤「Healthcare Personal service Platform」の提供を開始。PHRを基にしたサービス創出を目指す企業や地方公共団体向けに、堅牢性の高いデータ保管や、効率的なデータ活用を実現する機能をPaaSで提供する。

    医療情報を使ったサービス創出を支援するPHR管理基盤「Healthcare Personal service Platform」 富士通から
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    reboot_in 2019/02/16
  • P&G、シミ隠し専用小型ジェットプリンタ「Opte Precision Skincare System」を参考出品

    米一般消費財大手のProcter & Gamble(P&G)は1月4日(現地時間)、CES 2019で、顔のシミを検出してジェットプリンタで効率的にコンシーラーを吹きつける化粧ツール「Opte Precision Skincare System」を参考出品した。

    P&G、シミ隠し専用小型ジェットプリンタ「Opte Precision Skincare System」を参考出品
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    reboot_in 2019/01/12
  • プログラマーの言語別年収ランキング、2位は「Scala」 1位は……?

    使えると高い年収が得られるプログラミング言語は? 人材会社ビズリーチ(東京都渋谷区)が、同社に寄せられたプログラマーの求人情報約324万件を分析した結果、最も提示年収が高かったのは、基盤ソフトウェアの開発などに使われる「Go」。年収の中央値は600万円、最大値は1600万円だった。 ビズリーチは「Goは、ツールの開発やWebサーバでの活用など、さまざまな分野で利用されており、世界で人気の言語だ。学習の容易さと実用性の高さから開発者の間で急速に人気が上昇しており、国内でもインターネット企業を中心に普及している。今後はさらに注目されそうだ」とみる。 2位は、オブジェクト指向言語と関数型言語の特徴を併せ持つ「Scala」。年収の中央値はGoと同じく600万円だったが、最大値(1300万円)で下回った。 同社は「Scalaは高い生産性と堅牢性が特徴で、米Twitterや米LinkedInなどが利用

    プログラマーの言語別年収ランキング、2位は「Scala」 1位は……?
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    reboot_in 2018/08/07
  • スマホ充電器、街中の“自販機”でシェアサービス 48時間200円で日本上陸

    ベンチャー企業のINFORICH(東京都渋谷区)は4月19日、持ち運び可能なスマートフォン充電器シェアリングサービス「ChargeSPOT」の提供を始めた。充電器の貸し出し、返却の窓口になる自動販売機型の筐体を、駅やカフェなどに設置。まず渋谷区を中心に4月中120カ所へ導入し、6月までに都内1000カ所へ展開する。日初のサービスという(同社調べ)。利用料金は1時間100円、48時間200円。

    スマホ充電器、街中の“自販機”でシェアサービス 48時間200円で日本上陸
  • 「肉の隣にタレ」商法はPC売り場でも通用するのか

    家電量販店のPC売り場に足を運ぶと、陳列されているデモ機の横に、そのPCと組み合わせて使うアクセサリーが陳列されていることがある。PCであればケーブルやキャリングケース、タブレットであれば保護フィルムやカバーといった具合に、それぞれの製品に対応する製品が、小さな什器(じゅうき)に展示されたり、あるいは背後のフックに掛けられる形で売られている。 こうした関連アイテムを体となる製品と並べる販売手法は、もともと品売り場などでよく行われていたものだが(肉の近くに焼肉のタレなどの調味料が置かれた光景は誰もが見たことがあるだろう)、PC売り場でもいつしか取り入れられるようになり、最近ではすっかり見慣れた光景となった。 しかし、こうした陳列方法を採っている店舗で、実際にそれらアクセサリーを手に取ってレジに向かう客を目にしたことがある人は、ほとんどいないのではないだろうか。事実、これらの製品は、決し

    「肉の隣にタレ」商法はPC売り場でも通用するのか
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    reboot_in 2018/03/02
  • 世界中の若者が熱狂 自撮りは“口パク動画”の時代へ

    動画共有サービスのVineやSnapchatの流行で人気に火がついたショートムービーは、InstagramやFacebookにも「ストーリー機能」として導入され、多くのユーザーに愛されている。 中でも、数年前からZ世代(ミレニアル世代の次にあたる1990年代中盤〜2000年代中盤生まれの若者)に人気を集めているのが「リップシンク動画」、つまり「口パク動画」だ。 音楽に合わせてダンスや口パクする様子を自撮りするリップシンク動画は、セルフィーさえ恥ずかしい人には衝撃かもしれない。 連載:“日が知らない”海外ITにまだ上陸していない、IT関連サービス・製品を紹介する連載。国外を拠点に活動するライター陣が、日にいるだけでは気付かない海外IT事情をお届けする。

    世界中の若者が熱狂 自撮りは“口パク動画”の時代へ
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    reboot_in 2018/03/02
    中身を見てみると、例えばDubsmashであれば、あくまで音楽が中心のMusical.lyとは対照的に、ハリウッド映画やNetflixなどで放送されているドラマの音声もデフォルトで用意されている。
  • Uber、医療機関が患者の送迎を予約する「Uber Health」立ち上げ

    米国では、診療時間に来られない患者が年間360万人いるという。Uber Healthは、医師の時間ロスを減らし、通院が困難な患者をサポートできそうだ。 既に100以上の医療機関がβプログラムでUber Healthを使っている。 プライバシー対策として、HIPAA(医療保険の相互運用性と説明責任に関する法律)に準拠し、HIPAAコンプライアンス企業のClearwater Complianceとも提携している。 関連記事 Uberアプリで第一交通のタクシーが呼べるように? 提携を検討か 第一交通産業と米Uber Technologiesが提携を検討か。Uberの配車アプリを通じ、第一交通のタクシーを提供できるよう協議しているという。 Uber、Google系列Waymoとの特許訴訟で和解 2億4500万ドル支払い Uberが買収した自動運転トラック企業OttoのCEOGoogle(後のWa

    Uber、医療機関が患者の送迎を予約する「Uber Health」立ち上げ
  • ヒトが入れない「立ち入り禁止区域」にロボットが潜入するバラエティ番組、TBSが放送

    チェルノブイリ原子力発電所の立入禁止区域では、内閣総理大臣賞受賞経験を持つ男性が特別に作ったロボットを採用。放射線量が高く31年間誰も入ることのできなかった廃病院の中に初潜入したという。 また琵琶湖の湖底探索では、海底調査のために開発した、いであ社の水中探査ロボット「シーローバー」が潜入。シーローバーによって、これまで日で発見された最も深い湖底遺跡よりもさらに深い、水深71.5メートルで古墳時代の「土師器甕」(はじきかめ)が発見されたという。 (太田智美) 関連記事 「aibo」と触れ合い、写真撮影も 渋谷に「aibo room」登場 ソニーのロボット「aibo」と触れ合えるスペースが渋谷に設置される。 パナと千葉工大、「ロボット工学」分野で連携 ロボティクス家電の製品化目指す パナソニックと千葉工業大学は、次世代ロボティクス家電開発に向けて連携センターを設立した。 羽田を「ロボット空港

    ヒトが入れない「立ち入り禁止区域」にロボットが潜入するバラエティ番組、TBSが放送
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    reboot_in 2017/12/28
  • 「日本は機械学習パラダイス」 その理由は著作権法にあり

    「日機械学習パラダイスだ」。こう提言したのは、早稲田大学法学部教授の上野達弘さんだ。 なぜなのか。その理由は、日の著作権法にある。 日の著作権法では、「情報解析を行うために著作物を複製すること」が、営利・非営利問わず認められているのだ。世界にもまれな規定だという。 著作権・AIに詳しい弁護士・柿沼太一さんが10月2日に都内で開いた「AIビジネス法務・知財セミナー」の内容から、機械学習と日の著作権法の関係についてまとめる。 キモは「著作権法47条の7」 機械学習とは、大量のデータをプログラムに解析・学習させることで、プログラムが自らデータの特徴を見つけ出し、分類・整理できるようにする手法。例えば、大量のの写真を学習させ、の特徴を学んだモデルに、新たな動物の写真を入力すると、ではないかを判別する――といったイメージだ。 機械学習を行うためには、大量のデータをAIプログラムに

    「日本は機械学習パラダイス」 その理由は著作権法にあり
  • “キャンプに特化したAirbnb”の「Hipcamp」 米国の若者になぜ人気

    ミレニアル世代は「モノ」ではなく「体験」を選ぶ 子供の頃の、楽しかった夏の思い出。その1つにキャンプ場での体験を思い出す人は多いのではないだろうか。「体験」とは、何十年たっても色あせず、記憶の中に残っているものだ。 時代は、モノから体験の時代にシフトしている。人々は昔に比べ、記憶に残る楽しい体験を求めるようになってきているといえるだろう。 民泊サービス大手の米Airbnbが、さまざまな宿泊バリエーションを開拓するのも、体験に価値を置く時代のニーズを満たそうとするからに他ならない。ツリーハウスから古城まで、いまやどんな場所でも宿泊できる。 体験を提供するのはAirbnbだけでない。時代の流れに呼応するように、さまざまなサービスが登場している。その1つが、“キャンプ場版Airbnb”とも呼ばれる「Hipcamp」だ。 都会から離れ、インターネットアクセスを一時的に遮断する「デジタルデトックス」

    “キャンプに特化したAirbnb”の「Hipcamp」 米国の若者になぜ人気
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    reboot_in 2017/09/01
    自然のまま土地を有効活用したいと考える所有者と、自然を満喫したいというキャンパーたちをつなげるプラットフォームを提供することで、需要と供給を結び付けようとしたのがHipcampだ。
  • 第5回 LinuxコンテナとDockerの違いをざっくりと比較する

    いよいよ、Dockerコンテナを具体的に解説していきます。Dockerコンテナの理解を進めていただくため、今回はLinuxコンテナの特徴と比較しながら解説します。 Linuxコンテナは、旧バージョンのDockerのコンテナエンジンとして使われていた経緯があります。現在のDockerは、Linuxコンテナなしで稼働することができます。LinuxコンテナやDockerは、フリーLinuxとして日でも定評のあるCentOSやUbuntu Server(ウブンツ サーバ)などに簡単にインストールすることができます。もちろん、商用OSであるRed Hat Enterprise Linuxや欧州で根強い人気のSUSE Linux Enterprise Serverなどでも問題なく稼働します。 FreeBSDはどうでしょう。実は、2015年6月にFreeBSDで稼働するDockerが実験的にリリースさ

    第5回 LinuxコンテナとDockerの違いをざっくりと比較する
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    reboot_in 2017/08/31
    Linuxコンテナ、Dockerともに、分離されたファイルシステム上にホストOSとは異なる種類のLinuxディストリビューションを稼働させることが可能です。
  • 「勉強しないと世界滅亡」 スマホゲームと連動した中学参考書が登場 人気声優起用、ゲームは課金なし

    「勉強しないと、世界滅亡!?」――学研ホールディングスはこのほど、無料のスマートフォンゲームと連動した中学生向け参考書「スマホゲームで勉強できるApplication×Study AppliS」(アプリケーション×スタディ アプリス)シリーズを発売した。参考書で勉強し、連携ゲームアプリで問題を解くと、ゲームのストーリーが進む仕組み。プロのシナリオライターや人気声優を起用し、「ゲームも学校の勉強も同時に攻略できる、まさに夢のような参考書」に仕上げたという。中1用、中2用、中3用の3冊で、各2680円(税別)。 中学の5教科(英語数学・国語・理科・社会)の要点をまとめ、学年ごとに1冊の参考書にした。専用ゲームアプリ(無料・課金なし)をスマートフォン(iOS/Android)にインストールし、参考書の「チェック問題」のページ上のQRコードにかざすと問題が出現。問題を解いて獲得したアイテムを使い

    「勉強しないと世界滅亡」 スマホゲームと連動した中学参考書が登場 人気声優起用、ゲームは課金なし
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    reboot_in 2017/06/30
  • カラオケボックスが第2のオフィスに? ビッグエコーが新サービス

    カラオケボックスが第2のオフィスに? ビッグエコーが新サービス:実証実験を行ったところ(1/2 ページ) 取引先で商談をしなければいけないのに、まだプレゼン資料ができていない。そんなときに、カフェなどに駆け込んで作業をしたことがある人もいるはず。ただ、資料をつくる際に、社外秘のデータを机の上に置かなければいけない。できれば個室で作業をしたい……。そんな人にオススメなのが、カラオケボックスである。 例えば、第一興商が運営している「ビッグエコー」。首都圏の27店舗で、ワークスペースを提供する新サービス「ビジネスプラン」を開始した。テレワークを導入する企業が増えているが、カラオケルームは第2のオフィスとして活用することができるのだろうか。同社でビジネスプランを担当している鈴木敬之さんに話を聞いた。 実証実験の結果 ――なぜカラオケボックスをワークスペースとして提供することになったのでしょうか?

    カラオケボックスが第2のオフィスに? ビッグエコーが新サービス
  • Apple、AI企業Lattice Dataを2億ドルで買収か

    Appleが米AI企業Lattice Dataを約2億ドルで買収したと、米TechCrunchが5月13日(現地時間)、この件に詳しい筋の情報として報じた。 買収は数週間前に行われたもので、Latticeの約20人のエンジニアApple入りしたという。 Lattice Dataは2015年創業の、カリフォルニア州メンロパークに拠点を置く非公開企業。スタンフォード大学コンピュータサイエンス学科の准教授であるクリストファー・リー氏らが立ち上げた。文章や音声、画像など、構造化されていない「ダークデータ」と呼ばれるデータを構造化データに変換する技術を開発している。 Appleは、Siriで収集するユーザーの音声データを解析するのにLatticeの技術を活用する狙いとみられる。 同社はこれまで、EmotientやTuriなどのAI関連企業を買収している。 関連記事 AppleWorkflow

    Apple、AI企業Lattice Dataを2億ドルで買収か
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    reboot_in 2017/05/15
    文章や音声、画像など、構造化されていない「ダークデータ」と呼ばれるデータを構造化データに変換する技術を開発
  • コレ1枚で分かる「機械学習の仕組み」

    この連載は カップめんを待つ間に、電車の待ち時間に、歯磨きしている間に“いまさら聞けない”ITトレンドが分かっちゃう! 今さら聞けないITの最新トレンドやビジネス戦略を、体系的に整理して分かりやすく解説する連載です。「この用語、案外、分かっているようで分かっていないかも」「IT用語を現場の社員にもっと分かりやすく説明できるようになりたい」――。情シスの皆さんのこんな課題を解決します。 人工知能を支える中核的な技術に「機械学習」があります。機械学習とは、大量の学習データを機械に読み込ませ、分類や判断と言った推論のためのルールを機械に作らせようという仕組みです。そのプロセスは、大きく「学習」と「推論」の2つに分けることができます。 学習 大量の学習データから特徴を抽出し、推論を行うための「ひな型」となる「推論モデル」を生成するプロセスです。 学習を行うには、入力された学習データにどのような特徴

    コレ1枚で分かる「機械学習の仕組み」