こんにちは。サービスグループの武田です。このエントリは、2018年から公開しているAWS全サービスまとめの2021年版です。 こんにちは。サービスグループの武田です。 このエントリは、2018年から毎年公開している AWS全サービスまとめの2021年版 です。昨年までのものは次のリンクからたどってください。 AWSにはたくさんのサービスがありますが、「結局このサービスってなんなの？」という疑問を自分なりに理解するためにまとめました。 今回もマネジメントコンソールを開き、「サービス」の一覧をもとに一覧化しました。そのため、プレビュー版など一覧に載っていないサービスは含まれていません。また2020年にまとめたもののアップデート版ということで、新しくカテゴリに追加されたサービスには[New]、文章を更新したものには[Update]を付けました。ちなみにサービス数は 205個 です。 まとめるにあ
またお得なAmazon Monitronスターターキットもご用意されています。 （取り付けキット、5 個のセンサー、ゲートウェイのセット） 運用費用 Amazon Monitronはセンサー1つあたり年間50USDのランニングコストがかかります。 費用例 ■要件 5つのモーターを監視する必要がある。 上記を実現するためにAmazon Monitronスターターキットを購入し、 モーターごとに1つのセンサーを取り付け3年間使用した。 ■試算結果 スターターキット購入費用（715USD）＋ センサー年間利用費用×5（250USD）×3年分 ＝ 1465USD（3年間利用費用） 注意事項 ■ Amazon Monitron 利用可能な地域について 米国、英国、およびEUのみで利用可能です。（2021/04/16時点） ■必要なモバイル端末について Android8.0以降のスマートフォンが必要で
歴史・年表でみるAWS全サービス一覧 －アナウンス日、General Availability(GA)、AWSサービス概要のまとめ－ - NRIネットコムBlog
小西秀和です。 Amazon Web Services(AWS)に関する情報や魅力を様々な観点から記事にしてみていますが、技術史が好きなこともあって今回はAWSサービスの発表の歴史を年表でまとめました。 AWSからもWhat's Newとして公式アナウンスは発表されていますが、アナウンス日、GA日(一般提供開始日)、サービス名、サービス概要といった情報に圧縮して時系列でAWSサービス一覧を一枚もので確認できる記事が今まで欲しかったので自分で作成してみることにしました。 AWS全サービスの歴史年表の作成方法 AWS全サービスの歴史年表の対象となるAWSサービスは次の手順で選定しました。 AWSサービス・製品一覧「Cloud Products(英語版)」にあるサービスのうち「～ on AWS」といったサードパーティー製品がメインとなるサービスを除いたリストを作成 AWSサービス・製品一覧に記載
はじめに 最近、異常検知に関する案件に関わって、結構苦労しました。 その理由の一つとして、異常検知の手法については一部本がでているもののそこまで多くはなく、また、異常検知プロジェクトの進め方という意味では情報があまり見つけられなかったというのがあります。 そこで、プロジェクト実施前に、こんな情報があればよかったなという内容についてまとめました。 自分が関わった案件は、設備のセンサーデータを用いた異常検知だったため、その内容に偏っていますが、全体の流れや考え方としてはあまりドメインや異常検知によらないものと思います。 なお、個別の異常検知のアルゴリズムについては話しません。 また、読者の対象しては、異常検知に興味がある人、機械学習プロジェクトに興味がある人を想定しています。 異常検知を取り巻くコミュニケーション 前提として、「異常検知」という言葉でイメージするものは人によって違います。関係者
AWS re:Invent 2020の会期中に発表された新サービス/アップデートのまとめです。 今年も、後から出来るだけ素早く簡単に振り返ることができるようにまとめました！ 凡例 (無印) 新サービス (Update) 既存サービスのアップデート (APN) パートナー制度に関連したリリース/アップデート 12/1 (火) 今年の開幕は「Amazon EC2 Mac instances」でした。 Amazon EC2 Mac instances macOS用のAmazon Elastic Compute Cloud （EC2） Macインスタンス EC2 Macインスタンスを使用すると、iPhone、iPad、Mac、Apple Watch、Apple TV、Safari用のアプリ開発者は、macOS環境を数分でプロビジョニングしてアクセスし、必要に応じて容量を動的に拡張し、AWSの従量課
この記事は、GitHub Blogに4月7日に掲載された「What developers need to know about generative AI」の翻訳記事です。 昨今のニュースを席捲する「生成系AI（Generative AI）」ですが、厳密にはどのようなものでしょうか？ 生成系AIについて知っておくべきこと、また開発者にとってどのような意味を持つのかについて説明します。 皆さんはこれまでに、ChatGPT、DALL-E、GitHub Copilotといった生成系AI（人工知能）ツールについて聞いたことがあるかと思います。生成系AIツールを利用すると、メールの件名からプログラミングコードの関数、アートに至るまで、誰でも瞬時にコンテンツを作成できるため、幅広い関心を集めています。 様々な業界のコンテンツ制作に革命をもたらす可能性があることから、生成系AIとは何か、どのように利
はじめに はじめまして、Martingale（Twitterアカウント）と申します。 10年間、半導体分野の生産技術者をしたのち、データアナリストに転職し、今はデータ分析を使って化学プラントの故障原因の解明や予知保全をやっています。 近年、注目されているディープラーニングをはじめとする機械学習ですが、私の感覚では、製造現場への導入があまり進んでいないように思います。 その背景には従来から品質管理に活用されている統計的品質管理の影響があるのではと感じています。 統計的品質管理が上手く機能しているが故に、製造現場で機械学習の必要性があまり感じられていないのではないか？ということです。 つまり、以下のような会話が繰り広げられているのではないかと。。 製造現場でのやり取り （注）絵の中で、若手エンジニアとベテランエンジニアと書いたのは、あくまでイメージです。若手の方が、学生時代にPythonを触っ
実践 AWSデータサイエンス
AWSではデータサイエンス分野で利用できるさまざまなサービスが提供されています。本書では、それらのサービスを有効に使って、データの収集、分析、モデルの訓練、テスト、デプロイまでの一連のプロセスを行う方法を紹介します。対象とする事例は、ヘルスケアデータ、時系列データ、自然言語処理、画像分類、不正検出、需要予測、レコメンデーションシステムなど非常に多岐にわたります。本書の目的は、Amazon SageMakerをはじめとしたAWSの機械学習サービスの詳細を説明するだけでなく、AWSのサービスを組み合わせることで、データサイエンスとアプリケーション開発の統合を図り、開発を効率化することであり、データサイエンティスト、データアナリスト、データエンジニア、MLエンジニアはもちろん、アプリケーション開発者や管理職にとっても役に立つ一冊です。 正誤表 ここで紹介する正誤表には、書籍発行後に気づいた誤植や
JAWS DAYS 2024 予知保全はできるのか？ Amazon Monitronによるガス火力発電所の機器監視
開催終了間近！自称AWS Summitソムリエによる超面白かったセッションBEST5 #AWSSummit | DevelopersIO
どうも！自称AWS Summitソムリエの春田です。 2020年9月8日から開催されてきましたAWS Summit Onlineですが、残すことあと4日となりました！ クラスメソッドの社員である私もレポート記事を書き続けきましたが、気付いたら計17本も書いておりました(笑)。元々2本くらいでいいかな〜と考えていたのですが、お客様事例セッションがあまりにも面白かったんですよね。こんな面白いドラマをタダで見れるなんて、本当に登壇者の皆様および日本企業の皆様には感謝ばかりです。 レポートで上がっている記事は開催期間が過ぎても確認することができますが、「特に面白かったセッションはぜひ動画でご視聴いただきたい！」と思いまして、私の独断と偏見による面白かったセッションを5つをご紹介していきたいと思います。 第1位 CUS-35: KYBにおけるAWSを活用したIoT-Platform の構築～予知保全
こんにちは、LeapMindでマーケティングを担当している坂口です。 今、AIや機械学習を活用した世の中での取り組みや事例を知ることで、自分の身の回りのどのようなことに活用できそうかを考えるきっかけや土台となるよう、昨年からはじめた AI/機械学習 NEWSのまとめ記事を今年もお届けします！ ただ、「AI」という言葉を使用しているだけ、サービスをリリースしただけといったNEWSではなく、実際に現場に組み込まれた事例や実証実験を開始したものなど具体的なNEWSを厳選してピックアップしています。（※そして特に「画像認識」がメインです。） 興味のある業界だけチェックしてもよし、全部目を通して今年を振り返るもよしです！ わかるものは各企業の関係なども入れてます。 業界ごとの活用マップもつけているのでぜひ見てみてください〜！ ■ ダイジェスト 昨年から大きく変化した部分はないですが、自動車や交通では
【米国株】市場は軟調もS&P500は上昇で最高値更新！今晩の雇用統計に注目が集まる。エヌシーノ、アサナは決算後、大幅上昇！ - ウミノマトリクス
米国株市場の状況の振り返りと私見をまとめていきたいと思います。 S&P500とNASDAQは好調を維持しており今晩の雇用統計に控えています。 市場は軟調もS&P500は上昇で最高値更新！ 今晩の雇用統計に注目が集まる。 エヌシーノ、アサナは決算後、大幅上昇！ *1 毎日レバナスとレバFANGに積立しグロース株中心に投資をしているサラリーマン投資家のうみひろ（@uminoxhiro)です。現在個別株で一番比率が高い銘柄はパランティア【PLTR】です。 ブログを読みに来てくださってありがとうございます。 昨晩の米国株市場の振り返りを今日も行っていきます。 今回の記事も成績に左右されないで元気にいくわよ そうだね！では、まずは結論からまとめていきます。 【今日の結論】チェックポイント チェックポイント【結論】 【主要指数】S&P500とNASDAQは上昇し最高値を更新しています。大型のバリュー株
講師からの講義より参加者同士の学び合い マスクド まず、AI Quest立案の背景を教えてください。 上出さん（経産省） 近年、AIやデータを使って企業の課題を解決できる人材が求められています。AI人材育成を加速させるには、参加者同士の学び合いによる拡大生産性のある育成プログラムの確立が必要と考えました。講師に依存するような形では、講師不足の問題がボトルネックになるからです。 実施に先立ち、中小企業のAI導入による生産性向上効果を分析しました。「機械などへのセンサー取り付けによる予知保全による費用最小化」「売上実績、気候などのデータ分析による需要予測」など、19のAI導入領域を特定し、その領域ごと、また業界ごとの経済効果を推計しました。AI Questの教材は、この分析に基づき、特にAI導入インパクトの大きい領域を優先して作成しています。 「理解度が下がった」という声と「満足度88％」が両
攻めと守りの両面で、規模や業種を問わず不可欠になりつつあるAI活用。もはや「PoC止まり」も許されなくなりつつある今、各種制約がある中でもプロジェクトを進められる方法とは。 AIの本格導入が始まった AI（人工知能）活用が一般企業にも広がりを見せつつある。これまでは一部の先進企業における研究開発やPoC（概念検証）に限られるケースが多かった。だがここにきて、業種や規模を問わず、多くの企業がさまざまな分野でAIの取り組みを加速させている。 例えば、生産設備や製造装置における予防／予知保全だ。装置に振動センサーを取り付け、その信号をAIで分析し、ラインで発生する機械の故障を事前に予測する。その他、購買履歴を基に顧客分析などに役立てている小売業、道路や橋梁（きょうりょう）などの設備メンテナンスに活用している建設業、SNSデータ分析などマーケティング活動に利用しているサービス業、ゲノム解析に活用し
今週の注目決算をまとめておきますので、気になる銘柄が荒ればチェックしておきましょう。 特に今回はハイテクグロース株やSaaS系の銘柄も多くレバナス投資をしている人やハイテクグロース株に投資している人は注視したい一週間となります。 【投資は自己責任】投資に対しての注意事項 投資に対しての注意事項…（クリックで下に詳細を表示します） この記事は私が投資している銘柄を中心に主要指数・セクター別の動きなどをまとめていきます。主に私が投資しているのはハイテクグロース株でありFANG+銘柄とNASDAQ100になります。 レバレッジ型の投資やハイテクグロース株には元本を大きく損なうリスクも有るためご注意ください。投資に対してはリスクを許容した上で投資してください。本記事・ブログにおいての個別銘柄・投資信託・ETFなどについては売買を推奨するものではありませんので予めご理解の上、お読みください。本ブログ
【米国株】雇用統計発表！テーパリング回避予想で全面高に。エヌビディア続伸、ドキュサインが好決算で暴騰 - ウミノマトリクス
米国株市場の状況の振り返りと私見をまとめていきたいと思います。 昨晩の市場は雇用統計の発表がありGAFAMを中心に大きく上昇しています。 【米国株】雇用統計発表！テーパリング回避予想で全面高に。エヌビディア続伸、ドキュサインが好決算で暴騰 *1 毎日レバナスとレバFANGに積立しグロース株中心に投資をしているサラリーマン投資家のうみひろ（@uminoxhiro)です。 ブログを読みに来てくださってありがとうございます。 昨晩の米国株市場の振り返りを今日も行っていきます。 今日も成績に左右されないで元気にいくわよ そうだね！では、まずは結論からまとめていきます。 【今日の結論】チェックポイント チェックポイント 指数全体があがり、全面高となりました。特にハイテクが強かったですね。 雇用統計が発表され予想を下回りテーパリングの心配が薄れたことが株高要因になりました。 私のポートフォリオは微減で
今週の注目決算と経済指標をまとめておきますので、気になる銘柄があればチェックしておきましょう。 ジャクソンホール会議が終わり一段落の市場ですが今週も注目の決算が数多くありますのでチェックしていきましょう。 【投資は自己責任】投資に対しての注意事項 投資に対しての注意事項…（クリックで下に詳細を表示します） この記事は私が投資している銘柄を中心に主要指数・セクター別の動きなどをまとめていきます。主に私が投資しているのはハイテクグロース株でありFANG+銘柄とNASDAQ100になります。 レバレッジ型の投資やハイテクグロース株には元本を大きく損なうリスクも有るためご注意ください。投資に対してはリスクを許容した上で投資してください。本記事・ブログにおいての個別銘柄・投資信託・ETFなどについては売買を推奨するものではありませんので予めご理解の上、お読みください。本ブログに掲載された銘柄において
【アップデート】AWS DeepLens が国内で予約注文できるようになりました | Amazon Web Services
Amazon Web Services ブログ 【アップデート】AWS DeepLens が国内で予約注文できるようになりました 2017 年の AWS re:Invent で、私たちは世界初の機械学習 (ML) 対応ビデオカメラ、AWS DeepLens を発表しました。開発者はプログラム可能なビデオカメラ、チュートリアル、コード、および ML スキルを拡張させるよう設計された事前トレーニング済みのモデルを使って ML を利用できます。AWS DeepLens を使用すると、コンピュータサイエンスや数学の博士号がなくても効果の高い ML プロジェクトを作成できます。ある程度の開発経験がある人なら誰でも使い始めることができます。 次のウェブサイトで、カナダ、欧州、日本の開発者が AWS DeepLens (2019 年版) を予約注文できるようになりました。 Amazon.ca Amazo
さまざまなデータを用いた機械学習でスマートな製品開発を目指す上で課題になるのが、「分類モデルの選定」と「過学習」への対応だ。本稿では、分類モデルと過学習について概説するとともに、基礎的な対処法について説明する。 エンジニアや科学者は、産業データに基づいた解析によるADAS（先進運転支援システム）や予知保全（predictive maintenance）アプリケーションなど、よりスマートな製品やサービスを構築しています。分析モデリング（analytics modeling）とは、データ準備、特徴量エンジニアリング（feature engineering）、機械学習のためのドメイン固有の技術を使用して、過去のデータからシステムの挙動を記述し、予測する技術のことです。これらと自動コード生成の組み合わせは、エッジからクラウドまでを対象として、アクションと意思決定を自動化しながらの再利用を可能にしま
札幌市のIT企業が開発した音をリアルタイム監視するシステムが注目されている。AIに工場設備の平常音などを事前に学習させ、「聞いたことがない音」を異音として検知させる他、グラフデータで「見える化」もする。 札幌市のIT企業が開発した音をリアルタイム監視するシステムが注目されている。AIに工場設備の平常音などを事前に学習させ、「聞いたことがない音」を異音として検知させる他、グラフデータで「見える化」もする。すでにコンクリート製造工場などで導入されており、設備の予知保全や異常の早期発見などに成果を上げている。 自社開発した音監視システムを説明するバーナードソフトの瓜生淳史代表。正常時は緑色で、異音が短時間続くと黄色に変化し、その状態が長時間続いた場合は赤く表示される＝6日、札幌市中央区（坂本隆浩撮影） 普段の音を学習 全国でも珍しいリアルタイム音監視システム「S-Kaleid」を開発したのは、札
中小企業のＡＩ活用促進について（METI/経済産業省）
これからAI導入にチャレンジする企業向け ① AI導入ガイドブック 構想検討パンフレット ※これからAIにチャレンジする企業は、まずコチラ！ AI取組領域検討のためのワークシート ② AI導入ガイドブック 需要予測（製造） ③ AI導入ガイドブック 予知保全 ④ AI導入ガイドブック 加工図面の自動見積もり 社内にAI人材・IT人材を保有している企業向け ⑤ AI導入ガイドブック 需要予測（小売り、卸業） ⑥ AI導入ガイドブック 外観検査（部品、良品のみ） ⑦ AI導入ガイドブック 外観検査（部品、不良品あり） その他 AI導入ガイドブック 概要版（背景と課題意識） 2019年度 戦略的基盤技術高度化・連携支援事業(中小企業のAI活用促進に関する調査事業)調査報告書 2020年度 戦略的基盤技術高度化・連携支援事業(中小企業のAI活用促進に関する調査事業)調査報告書 別紙１ 別紙２ 関連
AWS 導入事例：KYB 株式会社 | AWS
IoT と機械学習で設備予知保全システムを構築 AWS 活用により、従来の手法と比較して 97% のコスト削減を実現し、耐障害性も向上 四輪車や二輪車のショックアブソーバー、建設機械用油圧シリンダー、コンクリートミキサー車などの技術や製品を提供する KYB 株式会社。同社は 2017 年頃から、IoT や機械学習を活用した設備の予知保全の実証実験を開始し、翌年にはクラウドネイティブの予知保全システムが稼動。アマゾン ウェブ サービス（AWS）の活用により、オンプレミス環境と比べて 97% ものコストを抑えた予知保全システムを構築し、製品領域への IoT／AI 活用を推進しています。 膨大な AWS のサービスから当社の目的に合ったものを選択できるよう、CTC や AWS の担当者に相談しました。マネージドサービスも含めていろいろな選択肢を吟味し、オンプレミスと比べてスピーディかつ、大幅に小
【米国株】米国株は反落。雇用統計控えもみ合いの展開債権・原油・金融政策が不透明。スノーフレークは決算で大幅下落！ - ウミノマトリクス
米国株市場の状況の振り返りと私見をまとめていきたいと思います。 ウクライナ情勢が続く中、雇用統計を控えて不透明ななかもみ合う展開となり結果全面安となっています。 *1 毎日レバナスとレバFANGに積立しグロース株中心に投資をしているサラリーマン投資家のうみひろ（@uminoxhiro)です。現在個別株で一番比率が高い銘柄はパランティア【PLTR】です。 ブログを読みに来てくださってありがとうございます。 昨晩の米国株市場の振り返りを今日も行っていきます。 今回の記事も成績に左右されないで元気にいくわよ そうだね！では、まずは結論からまとめていきます。 【今日の結論】チェックポイント チェックポイント【結論】 【主要指数】雇用統計を控えた昨晩は米国株は大幅安となっていいます。ウクライナ情勢、原油、債権、金融政策の見通しなどが不透明なかもみ合っていました。原油が一時116ドル台まであがって、1
楽天グループと米OpenAIは2月26日、協業して通信業界向けのAIツールを共同開発・提供すると発表した。モバイルネットワークの計画や構築、管理で発生する通信事業者固有のニーズと課題に対処するAIツールになるという。 楽天のAIプラットフォーム「Rakuten AI」を、ネットワーク最適化や、不具合を事前に察知し故障を防ぐ予知保全ソリューション、カスタマーサービスなどを含むプラットフォームに進化させる。 両社は2023年11月に戦略的協業を発表。AIを使ってさまざまな企業活動を支援するAIプラットフォーム「Rakuten AI for Business」を2024年以降に提供する計画も明らかにしている。
ハイグロ銘柄が大きく下落？ タックスロスセリングとは 具体的にどんな銘柄が売られやすいのか 最新（2021年12月2日）じっちゃまさんツイート まとめ（所感） ハイグロ銘柄が大きく下落？ 最近、ハイパーグロース株が急落、銘柄によっては暴落レベルになっているものがたくさんあります。 こちらはC3ai（$AI）のチャートです。 一時期は180ドルぐらいまで上昇しましたが、現在は30ドルぐらいまで下落しています。 これは怖いですね。怖すぎる。 シースリー・エーアイは米国のエンタープライズAI(人工知能)ソフトウェア企業。企業向けのAIソフトウェアをSaaSアプリケーションを通じて提供する。予知保全、不正検知、センサーネットワークの健全性、供給ネットワークの最適化、エネルギー管理、マネーロンダリング防止、顧客エンゲージメントなど、あらゆる業界に適したAIプラットフォームやアプリケーションを提供する
カメラによる動画解析やセンサーを用いた3次元画像処理など、コンピューターにデジタルな画像や動画を理解させてさまざまな処理を行わせる研究分野を「コンピュータービジョン」といいます。このコンピュータービジョンを取り入れたシステムを開発する企業・Voxel51が、コンピュータービジョンが製造業で応用されるケースについて語っています。 How Computer Vision Is Changing Manufacturing in 2023 - Voxel51 https://voxel51.com/blog/how-computer-vision-is-changing-manufacturing-in-2023/ 産業用ロボットでコンピュータービジョンが応用される作業の1つが、ビン(部品置き場)からオブジェクトを選択して持ち上げて別の場所に配置する「ビンピッキング」です。ビンピッキングを行うた
【レポート】 AWS re:Invent 2020 Machine Learning Keynote #reinvent #KEY005 | DevelopersIO
[2020.12.11 Update] Keynoteには含まれていませんでしたが「SageMaker JumpStart」に関する情報を末尾の方に追加しました。事前準備済みの機械学習ソリューションテンプレートや学習済みモデルを利用して、機械学習の敷居を大幅に下げられる強力な新機能です！ データアナリティクス事業本部の貞松です。 本記事は、AWS re:Invent 2020のMachine Learning Keynoteに関するレポートです。 リアルタイムでは、12/９(水)の1:00-3:00(JST)に配信され、これまでのre:Invent 2020開催期間中に発表された機械学習系の新機能・新サービスをおさらいしつつ、本Keynoteで初出の新機能・新サービスが発表されました。 本記事では、Keynoteで発表された内容について全体的にざっくり網羅する為に、発表された新機能・新サー
Amazon SageMaker JumpStart で事前構築済みモデルと機械学習ソリューションへのアクセスを簡素化する | Amazon Web Services
Amazon Web Services ブログ Amazon SageMaker JumpStart で事前構築済みモデルと機械学習ソリューションへのアクセスを簡素化する 本日、Amazon SageMaker の新機能である Amazon SageMaker JumpStart の提供を開始したことを発表します。人気の高いモデルのコレクション (別名「モデルズー」) および一般的なユースケースを解決するエンドツーエンドのソリューションに、ワンクリックでアクセスして機械学習ワークフローを高速化することができます。 近年、機械学習はビジネスプロセスの改善と自動化に役立つ技術であることが証明されています。実際、過去データでトレーニングされたモデルは、金融サービス、小売、製造、通信、ライフサイエンスといった幅広い業界において結果を高精度に予測できます。しかし、これらのモデルの使用には、データセッ
はじめに 下記の記事では、Cassandraデータベースの利用によるKappaアーキテクチャーについての情報を整理しました。 また、下記の記事では、LambdaアーキテクチャーからKappaアーキテクチャーへの移行についての情報を整理しました。 上記の記事は下記のKai Waehnerによる記事の内容を元にしていました。 本稿では、同記事から、「イベントストリーミングプラットフォームの活用によるKappa アーキテクチャ実装」についての情報を整理し、記事では特に掘り下げられていない、KafkaとPulsarの違いについての情報を追記したいと思います。 費用対効果が高くスケーラブルな Kappa アーキテクチャ これまでイベントストリーミングプラットフォームを活用して、Kappa アーキテクチャを実現する上での大きな問題は、イベント ストリーミング プラットフォームに膨大な量のデータを格納す
大手クラウド事業者がこぞって力を入れるサービス分野の1つは機械学習だ。米Amazon Web Services（アマゾン・ウェブ・サービス、AWS）も、製造設備の故障や不具合の兆候を察知してメンテナンスに生かす「予知保全」や、傷・剥離・亀裂など物品の「欠陥検出」といった用途に役立つ多様な機械学習サービスを提供している。 AWSの年次イベント「AWS re:Invent 2021」（米国時間の2021年11月29日から12月3日にかけて開催）の会場で日経クロステックの取材に応じた同社Machine Learning ＆ AI部門ゼネラルマネジャーのバシ・フィロミン氏によれば、米国企業を中心に機械学習サービスの採用が進んでいるという。
工場の取材では時々、「ちょっとエッジが立ちすぎているかな」という疑問が頭をよぎることがある。デジタルトランスフォーメーション（DX）に関するケースでは特に多い。人工知能（AI）やAR（拡張現実）／VR（仮想現実）を駆使し、独自開発の無人搬送車（AGV）を利用して、予知保全や大胆な自動化に挑む――。そんな実例の取材が連続すると、一般的な読者が憧れはするものの距離を感じてしまうのではないか、と不安を覚えるのだ。そもそもエッジが立っているケースを選択しているのだから、当然と言えば当然なのだが。 ローカル5G（第5世代移動通信システム）に関する取材でも、同様の不安を抱えていた。 総務省から免許を取得した企業などが、オフィスや工場など限定された範囲で5Gのネットワークを構築できる「ローカル5G」。「高速・大容量」「高信頼・低遅延」「同時多接続」という5Gのメリットに加え、高度なセキュリティーや独自ネ
ボストン コンサルティング グループ（BCG）が仕掛ける デジタル産業イノベーション事例【ビジネス（経営）×データサイエンス】 - TECH PLAY Magazine
世界の主要都市50カ国90以上にオフィスを構え、2万人以上のメンバーで大手企業の経営戦略をサポートするコンサルティングファーム、ボストンコンサルティンググループ（BCG）。クライアントからのリピート率が高く、現在も毎年約15％の成長を誇る。 そのBCGが、2020年7月に京都・大阪にオフィスを開設。近年特に注力する、デジタル活用によるビジネスインパクトの創出を推し進めている。イベントで紹介された実際のイノベーション事例を紹介する。 ●登壇者プロフィール ボストン コンサルティング グループ マネージングディレクター＆パートナー ド・ロービエ ロマン氏 BCGデジタルアナリティクス組織”GAMMA” のNortheast Asiaのリーダー。産業財グループのグローバルリーダーシップチーム、およびコーポレートファイナンス&ストラテジーグループのコアメンバー。 ボストン コンサルティング グルー
秒間32兆回の演算で日本の課題を解決。Jetson AGX Xavierがつくる、AI製品成功までの確かな道筋。 | APS｜組み込み業界専門メディア
秒間32兆回の演算で日本の課題を解決。Jetson AGX Xavierがつくる、AI製品成功までの確かな道筋。 CPUやDSPに比べて圧倒的なコア数を有する「GPU」。このGPUの性能を日々進化させることにより、クラウドからエッジまで、世界中のシステムに革新を起こしてきた「NVIDIA」。そして、2018年12月に発売された、組み込みシステムにAIを統合するためのプラットフォーム「NVIDIA Jetson AGX Xavier」。IoT×AIが始まる今だからこそ、NVIDIAが考えるAIの在り方は大きな羅針盤になる。ブームだけではない、本質的なAIをテーマに、豊富な事例を交えながら最新情報と将来的な展望をNVIDIAに聞いた。 集合写真（左より） エヌビディア インダストリー事業部 事業部長 齋藤 弘樹 氏 エヌビディア フィールドアプリケーションエンジニア 小室 正明 氏 エヌビディ
東工大発AIベンチャー、少量データからPCで学習・推論可能なAIの販売開始 | DXを推進するAIポータルメディア「AIsmiley」
SOINNは、予測、 異常検知・予知保全、エネルギマネージメント、ロボット・機器装置の制御、の4種のAIモジュール・パッケージの販売を開始したことを発表しました。 このAIニュースのポイント 「SOINN の AI」は、少量データからの学習や追加学習、教師なし学習、転移学習などが可能 超省電力・超省演算でエッジ運用も可能 市販のPCで学習・運用も可能 SOINNは、予測、 異常検知・予知保全、エネルギマネージメント、ロボット・機器装置の制御、の4種のAIモジュール・パッケージの販売を開始したことを発表しました。これにあわせ、お試し無料 キャンペーンを、2021/4/30までの期間限定で実施致します。無料キャンペーンは、1~3が対象になりまして、4は対象外になります。 お試し無料キャンペーン 本キャンペーンは 2021/4/30までの期間限定です。お客様のデータを用いて、弊社側で 1. 予測
オムロンは、廃棄ロス低減や熟練技術者の不足といった生産現場の課題に対応すべく、AI・IoT技術を搭載した制御機器やロボットの開発を積極的に進めている。将来的には、センシングにより4M〔人（Man）、設備（Machine）、材料（Material）、工法（Method）〕の変動をとらえ、AIがそれを学習して自律的に生産設備を制御して、不良発生や設備停止のない「ラインイベントゼロ」生産の実現を目指している。 その代表格となる製品が、2018年10月に発売したPLC（Programmable Logic Controller）にAI機能を融合させた「AI搭載マシンオートメーションコントローラ」（以下、AIコントローラ）だ（図1）＊1。機械学習機能を搭載したエッジコンピュータで、センサーや機器からのデータに基づいて、学習済みAIモデルが瞬時に異常・正常を判断したり、その結果を制御にフィードバックす
生成系AIについて開発者が知っておくべきこと
昨今のニュースを席捲する「生成系AI（Generative AI）」ですが、厳密にはどのようなものでしょうか？ 生成系AIについて知っておくべきこと、また開発者にとってどのような意味を持つのかについて説明します。 皆さんはこれまでに、ChatGPT、DALL-E、GitHub Copilotといった生成系AI（人工知能）ツールについて聞いたことがあるかと思います。生成系AIツールを利用すると、メールの件名からプログラミングコードの関数、アートに至るまで、誰でも瞬時にコンテンツを作成できるため、幅広い関心を集めています。 様々な業界のコンテンツ制作に革命をもたらす可能性があることから、生成系AIとは何か、どのように利用されているか、誰が利用しているかを理解することが重要です。今回は、生成系AIとは何か、どのような仕組みか、実際の応用例、既に人々（および開発者）の働き方をどのように変えているか
AWS IoT 再入門ブログリレー Amazon Kinesis Video Streams編 | DevelopersIO
1 はじめに CX事業本部平内（SIN）です。 本企画は、弊社チームIoTメンバーが初心に返ってIoTサービスについて学びなおし、解説してみようというものです。 本エントリーでは、AWSへ動画をライブで簡単かつ安全にストリーミングできる「Amazon Kinesis Video Streams（以下、Kinesis Video Streams）」について紹介します。 Kinesis Video Streamsの主要な機能は、以下のとおりです。 数百万ものデバイスからのストリーミングデータを取り込むために必要な、すべてのインフラストラクチャ扱うマネージドサービス ストリーム内の動画データの耐久性に優れた保存、暗号化、インデックス作成 APIを介したデータへのアクセスが可能 ライブやオンデマンド視聴用の動画再生が可能 コンピュータビジョンと動画分析を活用するアプリケーションを迅速に構築可能 ビ
光半導体デバイスの専業メーカーである京都セミコンダクター（以下、京セミ）は2020年12月4日、同社の工場がある恵庭事業所（北海道恵庭市）と上砂川事業所（北海道空知郡）において、旧式の製造設備をIoT（モノのインターネット）化した「スマートFab」の運用を開始した。京セミは同年12月10日、東京本社で記者説明会を開催し、詳細を紹介した。 稼働25年の装置もIoT化 光半導体デバイスの専業メーカーである京都セミコンダクター（以下、京セミ）は2020年12月4日、同社の工場がある恵庭事業所（北海道恵庭市）と上砂川事業所（北海道空知郡）において、旧式の製造設備をIoT（モノのインターネット）化した「スマートFab」の運用を開始した。京セミは同年12月10日、東京本社で記者説明会を開催し、詳細を紹介した。 京セミにおけるDX（デジタルトランスフォーメーション）の一環として行ったもので、システム全体
TOTOが2020年から行っているユニークな取り組みに、社内留学制度によるデータサイエンティストの育成がある。各部門から選出された社員を、データ革新活動を推進する部門で一定期間「留学生」として預かり、AIや統計解析等を駆使してビッグデータを解析できる人材を社内で育てるというものだ。 留学を終えたデータサイエンティストは、各部門へ帰任。それぞれの現場で、製造設備の予知保全、生産時の製造条件レコメンド、計画業務自動化など、さまざまなデータ革新を起こして効率化や新たな価値創出に結び付けているという。TOTO技術本部技術統括部でデータ革新推進室長を務める上田忠雄氏に、この制度について話を聞いた。 衛生陶器工場の良品条件の分析から発展 社内留学を請け負うデータ革新推進室の発端となったのは、同じ技術統括部のCAE（Computer Aided Engineering）技術グループだったと上田氏は振り返
徐々に広がる産業用IoTとエッジコンピューティング
モノのインターネット（IoT）の応用例には、コネクテッドカーなどの華やかで興味深い例が無数にある。しかし、実際にIoTが使われているのは舞台の裏側であり、例えばエンジン用のセンサーや、予知保全、制御機器の時系列分析といった、製造現場や、産業用の機械やシステムを支える場面だ。産業用IoTはそのイメージ通り、生産を支える力だと言える。 ところが、産業用IoTの導入は大規模で複雑な作業であるため、物事はかつて期待されていたようなペースでは進んでいない。Bain & CompanyのMichael Schallehn氏とChristopher Schorling氏が公開している、ハイテク企業の役員600人を対象とした調査によれば、2018年には、製造業の顧客が予知保全の潜在的な可能性に対して持っている関心は、その2年前よりも低下していたという。Schallehn氏とSchorling氏はレポートの
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