広告クリエイティブに根拠が要求される時代、NTTデータがAIで提案する一つの解 ニュースイッチ by 日刊工業新聞社
人工知能（ＡＩ）で脳を模倣する―。ＮＴＴデータが提供しているクラウド型ソリューション「ＮｅｕｒｏＡＩ Ｄ―Ｐｌａｎｎｅｒ」は、テレビＣＭやパッケージデザインなどに対する消費者の評価をＡＩで定量的に予測・分析する。従来より迅速で安価な評価手法を活用し、分析を繰り返してマーケティングの精度を高める。勘と経験に頼りがちだったクリエーティブ制作に科学的な視点を加える。 同ソリューションは「微妙な差を比較できる」（担当の大山翔氏）精緻さが特徴の一つ。技術基盤は情報通信研究機構（ＮＩＣＴ）と共同開発した二つのＡＩモデルだ。 一つはコンテンツ視聴時の脳活動を予測する人工脳モデル。機能的磁気共鳴撮像法（ｆＭＲＩ）で撮像した血流量変化を秒単位で脳活動として捉え、脳深部の活動を捕捉した。脳活動のパターンに応じて人が抱く感情や思い浮かべやすい言葉を予測する解読モデルと組み合わせて、コンテンツを見た際の脳活動とそ
“信頼されるＡＩ”への試金石…日本IBMが日本語LLMの技術文書公開へ ニュースイッチ by 日刊工業新聞社
来年「グラナイト」国内投入 日本ＩＢＭは米ＩＢＭが開発した大規模言語モデル（ＬＬＭ）「グラナイト」の国内投入に合わせ、信頼性を証明するテクニカルペーパー（技術文書）を日本語で公開する。学習に用いたデータの出所や学習法を明らかにし、生成人工知能（ＡＩ）の基盤技術であるＬＬＭの活用で課題となる透明性や安全性を担保する。こうした取り組みは他に類がなく、日本語ＬＬＭのビジネス活用の本格化で問われる“信頼されるＡＩ”への試金石としても注目される。 グラナイトの英語版は米ＩＢＭが９月に発売。１２月中に学習データを増やした多言語対応版を市場投入する予定だ。日本語版は言語処理が特殊なため、多言語版とは別に日本ＩＢＭが日本語だけを切り出し、現在、追加学習をしている。２０２４年２月に日英のバイリンガル仕様として発売する見込み。 公開する日本語のテクニカルペーパーは数十ページで記述する予定。英語版と同様に、収集
パラメーター1750億個、産総研・東工大など世界トップレベル「ＬＬＭ」公開へ ニュースイッチ by 日刊工業新聞社
産業技術総合研究所と東京工業大学、国立情報学研究所などは、世界トップレベルの大規模言語モデル（ＬＬＭ）の構築に着手した。まずはパラメーター数が１７５０億個のＬＬＭを構築して経験を蓄える。オープンに利用できるモデルになる。これを踏み台に、世界トップレベルのＬＬＭを構築して公開していく。 情報学研が主宰する勉強会「ＬＬＭ―ｊｐ」と東工大が開発主体となり、産総研の人工知能（ＡＩ）向けスパコン「ＡＢＣＩ」を利用してＬＬＭを構築する。１７５０億パラメーターは米オープンＡＩが２０２０年に発表したＬＬＭ「ＧＰＴ―３」と同規模になる。 学習データと学習プロセスを日本で管理できるため、透明性の高いＬＬＭになる。誤情報などが生成される仕組みを押さえられる。学習原理の解明や生成系ＡＩのロボット応用などに展開していく。
スバルが内製で推進するＡＩ開発の現在地 ニュースイッチ by 日刊工業新聞社
ＳＵＢＡＲＵ（スバル）が人工知能（ＡＩ）開発に本腰を入れている。２０２０年１２月、ＡＩ開発拠点「スバルラボ」（東京都渋谷区）を開設し、運転支援システム「アイサイト」に組み込むＡＩを内製している。同社は３０年までに、スバル車による死亡交通事故をなくすことを目標に掲げる。その実現に向けて２０年代後半までに、開発するＡＩをアイサイトに搭載することで運転支援機能をより向上させたい考えだ。 「本当に必要な技術を作るためには他力本願にならず、自分たちで取り組んだ方が良いと判断した」。ＡＩ開発の内製化に本格的に乗り出した背景についてスバルラボの齋藤徹副所長はこう話す。スバルラボを立ち上げるまでは、主に東京事業所（東京都三鷹市）や群馬製作所（群馬県太田市）などの拠点でＡＩを開発していた。そのメンバーをスバルラボに集め、２５人ほどの体制で始動。その後、外部人材の採用にも取り組み体制強化を進めている。齋藤副所
京大が基盤開発に挑む、ＡＩ時代の新しい民主主義の形 ニュースイッチ by 日刊工業新聞社
フェイクニュースやポピュリズムの台頭で民主主義が揺らいでいる。人工知能（ＡＩ）技術は社会の偏見や差別を増長させるという懸念もある。京都大学の伊藤孝行教授らはＡＩと共に熟議を重ねるハイパーデモクラシープラットフォームを開発する。ＡＩが一人一人の意見を吸い上げ、議論のファシリテーションを担う。アフガニスタンではＡＩの差配は人より公平だと評価された。新しい民主主義の形を作ろうとしている。（小寺貴之） 「イスラム主義組織タリバンの実権掌握後、我々の『Ｄ―ａｇｒｅｅ』のユーザーが急増した。活発な議論を見て社会に必要なシステムだと確信した」と伊藤教授は振り返る。伊藤教授らは科学技術振興機構（ＪＳＴ）の戦略的創造研究推進事業（ＣＲＥＳＴ）として、ＡＩと人間が共に作る民主主義のための合意形成基盤を開発する。アフガニスタンでは市民や政府の議論に使われている。 Ｄ―ａｇｒｅｅでは議論の構造に着目して発言を整理
与信管理にＡＩを導入したニコスが感じた変化 ニュースイッチ by 日刊工業新聞社
三菱ＵＦＪニコスは２０１８年、経営企画本部内にデジタル企画部を立ち上げ、同部が社内への人工知能（ＡＩ）導入を推進してきた。１９年には、クレジットカード会員の与信管理業務やコールセンターの業務にＡＩを導入した。与信管理業務の一部では、会員の利用実績を基に、利用限度額を引き下げるかどうかの判断にＡＩを活用している。一定の特徴のあるグループごとではなく、個々の会員に即した判断ができるようになったのが特徴だ。 同社はＡＩ製品として高評価の米データロボットのＡＩプラットフォーム（基盤）「データロボット」を導入した。導入支援サービスの実績が豊富な日鉄ソリューションズのコンサルティングを受けた。 主な導入対象が与信管理業務だ。担当部門は、各会員の与信枠の金額が適正かを常に観察し、判断している。利用実績の中で支払い遅れや未入金があった会員には、利用限度額を引き下げる措置を取ることがある。判断には外部の信用
ＡＩで特許・論文の類似度を分析、NISTEPがツール開発 ニュースイッチ by 日刊工業新聞社
科技政策の立案を支援 文部科学省の科学技術・学術政策研究所（ＮＩＳＴＥＰ）の小柴等主任研究官は、人工知能（ＡＩ）技術で特許や科学論文の類似度を求める分析ツールを開発した。広範な研究活動を分類したり、似た研究を検索したりできる。検索システムのようなツールとし、ＮＩＳＴＥＰに加えて文科省の職員が使える。科技政策の立案や学術界の俯瞰（ふかん）的分析を支援する。 自然言語処理技術で研究開発の類似度を算出する。特殊なインデックスを用いて、類似しそうなものだけに絞って類似度を計算する。既存技術は全ての内容について類似度を求めていた。先に絞り込むことで計算負荷を抑えた。例えば１件の特許に対して２００件の類似特許を求めるのに７ミリ秒と高速で計算が終わる。過去１５年分の特許４００万件に対し類似度を求めるのに７時間４７分で済む。 技術としては、特許の文章を数値ベクトルの分散表現にして、高次元ベクトル近傍探索と
ＮＴＴドコモと富士通が共同展開、「顔データなしで不審者検知」 の仕組み ニュースイッチ by 日刊工業新聞社
【事故の未然防止】 「事前の顔データ登録がなくても、危険な行動をする可能性を数値化できる。未知のトラブルを未然に防止可能だ」―。ＮＴＴドコモ５Ｇ・ＩｏＴビジネス部の織田敦先進ソリューション第一担当課長は、富士通と共同で展開する「不審者検知ソリューション」の特徴をこう説明する。 同ソリューションは、人の行動や動作を映像から分析・数値化し、不審な行動を起こす可能性のある人物を検知する。「不審者に多い（身体の）振動パターンがある」（織田担当課長）といい、解析所要時間は２―３秒。不審な行動を検知した場合、その旨を警備員が持つタブレット端末に知らせる。検知された場所に警備員が駆けつけるなどすれば、犯罪や事故の未然防止につながる。 【顔認証と競合】 セキュリティー関連製品市場には、既に顔認証技術を活用したシステムが存在する。だが、こうしたシステムでは、犯罪歴を持つ人物の顔をあらかじめ登録しておく必要が
ＮＴＴが「ジョブ型」人事制度を全管理職に拡大。新規事業の加速なるか ニュースイッチ by 日刊工業新聞社
ＮＴＴは１０月から、主要グループ会社の大半において、職務の内容に応じて従業員を処遇する「ジョブ型」の人事制度の適用範囲を全管理職に拡大する。従来は部長級以上を対象としていたが、課長級以上に改める。終身雇用は維持しつつも、外部環境の変化や社員の実力に応じ、柔軟に登用や降格といった人事を行う。ＮＴＴは新規事業の加速や海外売上高の拡大が課題。人事制度の改定がこうした課題解決に寄与するかが焦点となる。 ＮＴＴは自社および、ＮＴＴ東日本やＮＴＴドコモといった主要子会社の大半で、２０２０年７月から部長級以上にジョブ型人事制度を導入した。大きな混乱もなく定着しつつあると判断し、２１年１０月以降、対象を管理職全体へ広げる。 会社ごとに若干の差異はあるが、主要子会社では管理職における部長級以上の割合は４分の１程度。残りの約４分の３を占める課長級が、新たにジョブ型の適用対象となる。 ジョブ型は「ポストに給料を
普通のデータサイエンティストと世界トップクラスのデータサイエンティストの違い ニュースイッチ by 日刊工業新聞社
「データサイエンティストと名乗るのは厚かましいというか、自分はむしろ外れ値です」そう切り出した小野寺和樹さんは現在、ＤｅＮＡのＡＩ本部データサイエンス第一グループに所属している。 確かにデータサイエンティストには数学や物理学の修士や博士といった理系のバックグラウンドを有する人が多い中、小野寺さんは経済学部出身で数学の知識も「二次関数の頂点がわかるくらい」だという。 そんな小野寺さんだがKaggle Grandmaster（カグル グランドマスター）という称号を持っている。世界では163人、日本では10人程度しかいない（2019年11月現在）。 【補足説明】Kaggle（カグル）とは、データサイエンティストや機械学習エンジニアが集まる世界最大のコミュニティ。大きな特徴は、誰でも参加可能なコンペティションがあることだ。世界中の企業や研究機関などが提供したビッグデータと課題に対し、モデルの精度を
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