自分の技術で周囲のレベルも上げて行ける人が欲しい－クックパッド井原氏
私たちの生活と深く結び付いた「食」の世界をテーマに、月間利用者数1,500万人、レシピ数120万を超える日本有数のレシピサイトとして、現在も成長を続けているクックパッド。近年では、iPhoneやAndroidスマートフォンへの最適化も積極的に行い、「レシピの集合サイト」から「食のプラットフォーム」への拡張も急ピッチで進めている。 激しく変化する市場の状況や消費者の動向にこたえるべく、サービスを拡大していくにあたって、インフラからフロントエンドまでを支えるエンジニアたちが果たす役割は大きい。クックパッドには、どのようなエンジニアが集い、また現在どんなスキルを持ったエンジニアが求められているのだろうか。 マイナビが9月22日に開催する「ITエンジニア転職セミナー」で講演を行うクックパッド人事部副部長 エンジニア統括マネージャーの井原正博氏に、同社におけるエンジニアの役割、そしてクックパッドが求
日本の猛暑の原因はアフリカにあった、三重大が約40年分のデータから解明
三重大学は7月1日、過去39年にわたる観測値の分析と数値シミュレーションにより、アフリカのサヘル地域(サハラ砂漠のすぐ南に位置する帯状の半乾燥地域)で雨雲が大きく発達すると、日本上空の高気圧の引き金となり、結果的に日本の猛暑の一因となっていることを発見したと発表した。 同成果は、三重大 生物資源学研究科の中西友恵大学院生(研究当時)、同・立花義裕教授、同・安藤雄太研究員(研究当時、現・新潟大学特任助教)らの研究チームによるもの。詳細は、地球規模の気候を扱った独・学術誌「Climate Dynamics」に掲載された。 日本での異常気象の原因としては、エルニーニョなど、太平洋の熱帯の気候条件による影響を考察する研究が盛んだが、遠く離れたアフリカの熱帯地域の気候・天候の影響という視点は、これまで見過ごされてきたという。そこで研究チームは今回、日本やアジアの異常気象のメカニズムを、この新たな視点
好調『オモウマい店』“人として接する”取材で驚きの店を発掘 中京テレビが地域密着で培った極意
4月にスタートした中京テレビ・日本テレビ系バラエティ番組『ヒューマングルメンタリー オモウマい店』(毎週火曜19:00～)が好調だ。5月18日の放送も個人視聴率6.3%(ビデオリサーチ調べ・関東地区)をマークし、民放横並びトップに立っている。 想像をはるかに超えるびっくりなお店＝オモてなしすぎでオモしろいウマい店＝“オモウマい店”を、粘りに粘るリサーチと取材スタイルで紹介していく内容で、毎週驚きの料理と独特のキャラクターを持つ店主が登場するが、どのような手法で発見しているのか。演出を担当する加藤優一氏と竹内翔氏に話を聞くと、そこには中京テレビが地域密着のローカル局として培ってきた取材の極意があった――。 『ヒューマングルメンタリー オモウマい店』MCのヒロミ(左)と進行の小峠英二 (C)CTV ■放送に出るのは100軒に1軒 25日の放送では、特大ボリュームのカツカレーを830円出す栃木県
至急、Windows Updateの適用を - IPA
情報処理推進機構(IPA: Information-technology Promotion Agency, Japan)は1月13日、「Microsoft 製品の脆弱性対策について(2021年1月)：IPA 独立行政法人 情報処理推進機構」において、Microsoftから提供された2021年1月の修正プログラムを至急適用するように呼びかけた。修正対象となっている脆弱性「CVE-2021-1647」を悪用した事実が確認されており、今後被害が拡大するおそれがあると指摘している。 Microsoft 製品の脆弱性対策について(2021年1月)：IPA Windows Updateの利用方法ついては次のサイトが紹介されている。 Windows Updateの利用的– Windows 10の利用– Microsoft Security Response Center Windows Update
Pixel Buds実機レビュー Googleの完全ワイヤレスイヤホンをAirPodsと比較
Google Pixel Budsとは Google初の完全ワイヤレスイヤホン「Google Pixel Buds」がついに日本上陸、8月20日に発売予定です。今回、発売に先駆けて触ったPixel Buds実機のハンズオンレポートをお届けしましょう。 Pixel Budsは、本体のハウジングに小さな孔を設けたオープン型イヤホンです。アクティブ・ノイズキャンセリング機能は搭載していません。オンライン直販価格は20,800円（税込）。カラーバリエーションにはホワイト / ブラック / ミントの3色があります。 Pixel Budsの設計は電気的な処理を伴わず、オープン構造によって自然に外音を取り込むことから、同じオープン型イヤホンのアップル製完全ワイヤレスイヤホン「AirPods（第2世代）」との違いにも注目したいと思います。 Pixel Budsの全体像については発表記事でも詳しくまとめてい
Google、テレワーク向けVPN使わず社内Webにアクセスできるサービス
Googleは4月21日(米国時間)、「Keep your teams working safely with BeyondCorp Remote Access｜Google Cloud Blog」において、リモートワーカーがどこからでも社内のWebアプリにアクセスできるようにするサービス「BeyondCorp Remote Access」の公開を伝えた。 BeyondCorp Remote Accessは、Googleが10年近く社内で利用してきたゼロトラストアプローチに基づいて開発されており、VPN(Virtual Private Network)を使用することなく、大規模な従業員に対してどこからでもあらゆるデバイスから社内のWebアプリにアクセスする機能を提供する。同サービスは既にニューヨーク市サイバーコマンドなどを含む数千のGoogle Cloudの顧客によって本番環境ですでに使わ
機械の目が見たセカイ -コンピュータビジョンがつくるミライ(23) 一人称視点(1) - 概要
今回から、頭部に装着することができるウェアラブルカメラで撮影する一人称視点映像に関する技術についてご紹介していきます。一人称視点は、英語ではFirst-person vision、またはEgocentric visionと呼ばれています。 一人称視点映像 一人称視点映像を撮影するためのカメラは、「GoPro Hero」が最も有名でしょう。国内のメーカーでは、ソニーが「アクションカム(Action Cam)」、パナソニックが「ウェアラブルカメラ(Wearable Camera)」、オリンパスが「STYLUS TG-Tracker」を製品化しています。スタートアップ企業では、視線トラッカー機能付きの一人称視点カメラを開発しているPupil Labs、画像認識用の小型コンピューターを備えたウェアラブルビジュアルシステムを開発しているOrCamなどがあります。また、Snapchatが10秒動画を撮
Microsoft Research、データ可視化アプリケーション「SandDance」をGitHubに
Microsoft Researchは現地時間10日、データ可視化Webアプリケーション「SandDance」をOSS化し、新たにJavaScriptやReactで動作する形でGitHubに公開したことを公式ブログで発表した。 公式ブログより 「SandDance」は、Microsoft ResearchのSteven Drucker(スティーブン・ドラッカー)氏とRoland Fernandez(ローランド・ヘルナンデス)氏が開発を率いるWebベースで動作するBIツールで、2011年の発表以来、機能向上を重ねている。公式Webには数千から数万の単位を持ついくつかのサンプルデータソース(BabyNames、CofeeSales、Colleges、DemoVote、Sales、Titanic)が設置されており、グリッド、コラム、分布(Scatter)、密度(Density)などのアイコンをク
機械の目が見たセカイ -コンピュータビジョンがつくるミライ(36) 領域分割(3) - CRFを用いたSemantic Image Segmentation
今回からは、「Semantic Image Segmentation」について、詳しく説明していきたいと思います。今回は、「Conditional Random Field (CRF)」を用いた手法をご紹介します。 Conditional Random Fieldとは? まずは、CRFとは何かをみていきましょう。CRFは、系列ラベリングという問題を解く手法です。機械学習の中では識別モデルに分類され、構造学習を行えるものがCRFです。 系列ラベリングとは 文章のような文字の系列データに、主語、述語、目的語などのラベルを付与する問題のことです。入力が画像データの場合は、画素が2次元に配置された系列データとみなし、どの領域が人で、どの領域が道路で、といったラベルを付与することになります。 識別モデルとは 第15回で紹介したSVMやAdaBoost、Random Forestなどは、機械学習の中の
ゼロからはじめるPython(31) Pythonから英単語データベースを操作してみよう
今回は、PythonからSQLを用いて、SQLiteデータベースを操作する方法を紹介する。SQLiteは、インストール不要で使える軽量でシンプルなデータベースだ。全てのデータがファイル一つにまとまるので、有益なデータがSQLiteの形式で配布されることもある。ちょっとした用途に便利なので、使い方を覚えておくと便利だ。今回は、SQLiteの英単語データベースを利用して、使い方を覚えよう。 Pythonで英和辞書データベースから「orange」を取り出したところ SQLiteとは？ 一般的にデータベースを使おうとすると、専用のデータベースアプリをインストールする必要がある。しかし、SQLiteは軽量なので、特別なインストール作業は必要がない。しかも、Pythonには標準でSQLiteのライブラリが入っている。軽量というのは、それだけで大きなメリットだが、SQLiteは高性能でもある。そのため、
機械の目が見たセカイ -コンピュータビジョンがつくるミライ(8) カメラを用いた3次元計測(2) - ステレオカメラ
「第6回 カメラを用いた3次元計測(1)」の続きです。今回はSubaruのEyeSightで採用されているステレオカメラ(パッシブステレオ法)にフォーカスを当て、OpenCVに実装されている一般的な手法について説明します。 ステレオカメラによる3次元計測は、下記の要素技術に大別できます。 カメラキャリブレーション レクティフィケーション 対応点探索(ステレオマッチング) カメラキャリブレーションとレクティフィケーション ステレオカメラでは、図1に示すとおり視点の異なる2台(または3台以上)を用いて、三角測量の原理で距離を求めます。たとえば、実空間中の3次元点P1をCameraLとCameraRで撮影すると、CameraLで撮像された点の座標pLと、CameraRで撮像された点の座標pRにズレが生じます。この見え方の差(視差)から距離を計測する手法です。 視差を求めるためには、CameraL
AI人材に必要なもの [3] Google 大薮氏/下田氏 「MLリテラシーが問われる時代に」
ビジネスへのAI導入が急ピッチで進められているが、すべての企業が成果を出しているわけではない。導入してみたものの目に見える成果が出なかったり、導入段階でつまずいたりする企業がまだまだ多いのが現状だ。 AI導入の成否を分けるのは何なのか。今後、AI時代においてどのように人材を育成していけばいいのか。AIプラットフォームを提供するGoogleの大薮氏、下田氏に、AI導入のノウハウを聞いた。 画像、音声、動画 ― これまで使えなかったデータが活きる ――企業のAI活用の現状について教えてください。 大薮氏 : GoogleではAI(機械学習)を活用するためのプラットフォームやサービスを提供しています。ビジネスでの活用を考える時には、まずAIは万能ではないというところから始めるといいのではないかと思います。 前提としてAIはコミュニケーションやサービスを構築するための「部品」なんです。利用シーンに
![AI人材に必要なもの [3] Google 大薮氏/下田氏 「MLリテラシーが問われる時代に」](https://cdn-ak-scissors.b.st-hatena.com/image/square/6e976efb31a0bf89e881e68608ba51998156981a/height=288;version=1;width=512/https%3A%2F%2Fnews.mynavi.jp%2Fitsearch%2F2018%2F01%2F31%2Faigoogle%2F004_aigoogle.jpg)
東京農工大、古典籍のくずし字をAIが認識するコンテストで最優秀賞
東京農工大学は、同大学の学生が考案したアルゴリズムが「第21回アルゴリズムコンテスト」において、最優秀賞を受賞したと発表した。古典籍画像の指定領域に含まれるくずし字をAIに認識させる課題で、優秀な認識性能を示したということだ。 くずし字を認識するDCRNの構成 同アルゴリズムは、東京農工大学大学院工学研究院の中川研究室の修士課程2年リー・トゥアン・ナムと博士課程1年グエン・コング・カーが考案したもので、11月に開催された4th International Workshop on Historical Document Imaging and Processing(HIP 2017)でも、最優秀論文賞を受賞している。 同アルゴリズムコンテストは、パターン認識・メディア理解分野の若手研究者・学生の育成および研究会活動の活性化を目的として、毎年開催されているもの。提示される課題には、代表的・基礎
機械の目が見たセカイ -コンピュータビジョンがつくるミライ(20) 行動認識(1) - Dense Trajectories
第14回の記事で、機械学習を用いて画像から顔・人を検出する技術をご紹介しましたが、動画像中から人物の行動を認識する技術もあります。今回は、その行動認識のために開発された「Dense Trajectories」(参考文献:H. Wang, A. Klaser, C. schmid, and C. Liu, “Action Recognition by Dense Trajectories”, in CVPR2011)をご紹介したいと思います。 Dense Trajectoriesとは? 簡単に言うと、密な特徴点追跡と特徴記述の2つの要素技術からなります。特徴点追跡によって得られる、密な特徴点の軌跡を用いることから、Dense Trajectoriesと呼ばれています。 密な特徴点追跡 Dense Trajectoriesでは、フレーム間(時刻tと時刻t+1)のOptical Flow(各特徴
日本マイクロソフトのCTOが語る「Microsoft Research」の強み
日本マイクロソフトは2017年9月15日、これまで部分的に紹介してきたAI(人工知能)に関する取り組みを、網羅的に披露するプレスセミナーを開催した。米国本社がAIに特化した「AI and Research Group(以下、AI&R)」を設立しているが、この基盤となる同社R&DのMicrosoft Researchは、設立から数えて26年目を迎える。 世界各国に10カ所の拠点を持つMicrosoft Researchの本拠地は本社(レドモンド)敷地内のBuilding 99。さらにサンタバーバラには、量子コンピューティングの研究を専門で行うStation Qがあり、Microsoft Researchメンバーでも訪れるのは限られた人だという。下図に示した地図を見るまでもなく、残念ながら日本にMicrosoft Researchの拠点はない。日本マイクロソフト 執行役員 最高技術責任者 榊原
GTC Japan 2016 - NVIDIAの推論エンジン「TensorRT」
GTC Japan 2016において、NVIDIAの森野氏が、同社の推論エンジン「TensorRT」について発表を行った。CaffeやTheano、Torch、TensorFlowなどのフレームワークと呼ばれるソフトは、ニューラルネットの開発用のツールで、ネットの入力から、学習、推論の一連の機能を持っているが、TensorRTは、以前は「GPU Inference Engine」と呼ばれており、Caffeで学習を終わったネットワークのprototxtを入力として、高性能の推論を行うシステムを作るツールである。 TensorRTターゲットとしているのは、ビデオ画像のストリーミング識別、自動運転車のリアルタイム画像認識、巨大データセンタでのWebからの大量の認識要求を捌くなどのレーテンシとスループットを要求される用途である。 森野氏がCaffeとTensorRTとの性能の比較に当たって使用した
AIで大腸がんおよびポリープを98%検出するシステム開発 - 国がん・NEC
国立がん研究センターとNECは7月10日、人工知能(AI)を活用し、大腸がん、および前がん病変(大腸腫瘍性ポリープ)を内視鏡検査時に発見する「リアルタイム内視鏡診断サポートシステム」の開発に成功したと発表した。 大腸がんは通常、前がん病変であるポリープから発生することが知られており、それを内視鏡的に摘除することで、大腸がんの罹患率を76%～90%抑制し、死亡率を53%抑制したという研究結果が明らかにされている。 そのため、ポリープを内視鏡検査時に見逃さないことが重要となるが、肉眼での認識が困難な病変や発生部位であること、また医師の技術格差などにより、24%が見逃されているという報告もある。同システムはこうした要因による見逃しを未然に防ぎ、医師の診断をサポートする目的で開発された。 AIによる画像診断、ポリープ発見率98％を達成 今回発表されたのは、画像解析に適した深層学習を活用したAI技術
機械の目が見たセカイ -コンピュータビジョンがつくるミライ(27) 動く人・物を追跡する(1) - OpenCVによるトラッキング
本連載の第13回から16回にわたって機械学習による顔・人・物体の検出、識別についてご紹介しました。1枚の画像から顔・人・物体を検出するだけでなく、動画像の連続するフレームから検出する場合は、トラッキング処理が必要となります。トラッキング処理を用いた場合、一度物体を見つけた後はその周辺のみを探索すれば良いので、誤検出や未検出を抑制することができます。さらに、フレーム間の物体の対応関係から動きの軌跡を求めることができます(動画1)。 オープンソースライブラリ OpenCVによるトラッキング OpenCV 3.0以降では、エクストラモジュール(opnecv_contrib)を追加することで、さまざまな機能を使うことができます。そのエクストラモジュールにはトラッキングが含まれているので、OpenCVを使って人や物体の追跡をすごく簡単に実装できます。ただ、エクストラモジュールを使用するためには、cm
実用化が進むAIの「今」- 深層学習はインダストリアルIoTに何をもたらすか?
去る2月10日、DeNAが主催する技術カンファレンス「DeNA TechCon 2017」が渋谷ヒカリエで開催された。AI（人工知能)を中心に、DeNAが展開する幅広いサービスと技術について、5トラック・30超のセッションが繰り広げられた。ここでは、Preferred Networks(PFN)の岡野原大輔氏による基調講演「実世界の人工知能」の模様をレポートする。 IoT×AIの現在位置 - 進む自動運転の研究開発 PFNは、「IoT時代に合わせた分散知能を備える新しいコンピュータを創造すること」を目的に、2014年3月に設立された。ファナックやトヨタ自動車、NTTらが出資し、実業ベースでの先端ITを共同研究しており、東京とシリコンバレーに構えたオフィスでは60人のエンジニアが働く。 岡野原氏は、このPFNの創業者・取締役副社長であり、DeNAとのジョイントベンチャーであるPFDeNAの取
機械の目が見たセカイ -コンピュータビジョンがつくるミライ(29) 動く人・物を追跡する(3) - OpenCVのトラッキング手法(中編)
第28回では、OpenCVに組み込まれているトラッキング手法の5つの手法のうち、Boosting、MIL、Median Flowをご紹介しました。今回は、残りの2つの手法のうちTLDの概要についてまとめたいと思います。 TLD (Tracking Learning Detection) TLD[1]は、追跡対象の物体の画像を随時学習しながら追跡を行う手法です。学習、検出、追跡の3つのStepを毎フレーム行います(図1)。 ・Step1: 最新の学習データを用いて2クラス識別器の学習を随時行います。追跡を開始する初期フレームでは、追跡対象のBounding Boxを手動で与え、そのBounding Box内からPositiveサンプルを、その周辺の領域からNegativeサンプルを生成します。 ・Step2: 次に最新の学習結果を用いて、画像全体を探索し追跡対象の物体を検出します。このとき、
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