私がプログラミングを学ぶ理由、そして「無能な記者」である理由
自分はなぜプログラミングに興味を持っているのだろう。その答えらしきものに思い当たったので、このコラムでまとめておこうと思う。 私がプログラミングの学習に没頭していたのは十数年前のことだ。毎日のようにIT系の勉強会に参加し、実際に手を動かしてコンピューターサイエンスを学ぶ勉強会の世話役もしていた。単純計算で少なくとも数百時間はプログラミングの学習に費やしたことになる。今でもプログラムを書くことはそれほど嫌いではない。 勉強会の他の参加者から「職業プログラマーになる気はないのか」と聞かれたことも何回かある。だが、自分自身を振り返ってみて、職業プログラマーになりたいと思ったことは一度もない。 「記者がプログラミングを学ぶ」と聞くと、データの取得やその分析、記事の効果的な見せ方などにその能力を生かすと考えるのが普通だろう。日本経済新聞で記者として勤務した後、海外に留学してデータサイエンスを学び、現
日本企業がDXで忘れがちな基本の「き」、日米比較の白書で判明
日本企業の76％がDX（デジタルトランスフォーメーション）を推進する人材が足りないと感じているにもかかわらず、6割超は社内にどんなITスキルを持つ人材がいるのかさえ把握していない。情報処理推進機構（IPA）が日米のDXの取り組み状況を調査したリポート「DX白書2021」から、こんな実態が判明した。自社の現状の把握といったDXを進める基本の「き」といえる活動を忘れていないか、日本企業は点検を求められている。 「DXに取り組む日本企業は増えつつあるが、米国企業と比べると中身に大きな差がある」――。2021年10月11日に公表したDX白書のとりまとめ役を務めたIPA社会基盤センターの古明地正俊イノベーション推進部部長はこう指摘する。中でも人的リソースの確保については、日米の企業に隔たりがあったと明かす。 例えばDXを推進する「変革を担う人材」の数について日本企業は、「大幅に不足している」が30.
何社知っている？注目AIベンチャーの業界地図
長期化する新型コロナウイルス感染拡大。世界中で進む、SDGs（持続可能な開発目標）への取り組み。産業構造が大きく変化する中で、2022年に飛躍が見込まれるのはどんな業界なのか。『日経業界地図 2022年版』から、要注目分野の「業界地図」を紹介する。今回は、AIベンチャーの業界地図を見ていこう。 AIはArtificial Intelligenceの略で人工知能と訳される。画像や言語の理解、推論、問題解決などの知的作業を人間に代わってコンピューターで処理する技術を指し、60年以上の歴史がある。 現在は、第3次AIブームと呼ばれている。ビッグデータと高い演算能力がそろい、ディープラーニング（深層学習）の実用化が進み、注目されるようになった。 2030年への展望 2021年現在、医療や金融、製造、流通など様々な分野で、ディープラーニングを中心にAI導入が進んでいる。IDCジャパンは2025年の国
IoT住宅の業界地図、異分野企業の相互乗り入れを図解
長期化する新型コロナウイルス感染拡大。世界中で進む、SDGs（持続可能な開発目標）への取り組み。産業構造が大きく変化する中で、2022年に飛躍が見込まれるのはどんな業界なのか。『日経業界地図 2022年版』から、要注目分野の「業界地図」を紹介する。今回は、IoT住宅の業界地図を見ていこう。 IoT住宅は、GAFAと呼ばれる巨大IT企業などが提供する「AIスピーカー」などをユーザーインターフェイスとして、各種センサー、ロボット家電やコミュニケーションロボット、IoT住宅設備が連携してエネルギー消費などを最適に制御する住宅のこと。「スマートハウス」とも呼ばれる。異分野の企業が相互乗り入れしながら連携する産業構造となり、多様な産業／企業が参入している。 2030年への展望 この分野の世界市場規模は2025年に1353億米ドルに達すると予測されている。コロナ禍による住宅滞在時間の増大、脱炭素に向け
福井県の企業支援サイトが消失、バックアップが残っていた意外な場所
福井県の企業支援サイト「ふくいナビ」が2020年11月1日に“消失”した。サーバー運用を受託した事業者が、クラウドの更新手続きを怠ったのが原因だ。情報漏洩を警戒し、契約終了後にクラウドの全データを消去する契約だった。オンプレミスにデータがバックアップされていたため最悪の事態は免れた。ただしオンプレミスにバックアップがあることを、ユーザー側は知らなかった。 「クラウドサーバー上のデータが完全に消失していることが判明しました」─。福井県の公益財団法人ふくい産業支援センターは2020年11月5日、県内企業・団体向けポータルサイト「ふくいナビ」が、2020年11月1日から利用できなくなったと発表した。 ふくいナビを運営するクラウド上の仮想サーバーを管理していたNECキャピタルソリューションが、クラウド事業者との間でサーバーの契約更新手続きを怠ったために、ふくいナビのクラウド上のバックアップを含む全
《日経Robotics》ラズパイ4の新GPUをハックしてディープラーニング推論を高速化、ベンチャーIdeinはなぜ開発できた？
IoT向けの安価な小型コンピュータとして注目を集める「Raspberry Pi（ラズパイ）」の全シリーズに、GPUが標準搭載されていることをご存じだろうか。 元は教育用途として始まった同デバイスだが、ユーザーが3次元グラフィックスに触れられるよう、米Broadcom社製のメインチップにGPUコア「VideoCore」が搭載されているのである。 IoTやAI技術を手掛ける日本のベンチャー、Idein（イデイン）は、このラズパイ1～3のGPUをディープラーニング（深層学習）推論のアクセラレータとして使えるようにしたことで知られる1）。このラズパイのGPUは米NVIDIA社のGPGPUと異なり、グラフィックス以外の汎用演算を行うための開発環境やツールがチップ開発元から提供されている訳ではない。 本誌が2019年3月号で解説したように、Ideinは当時、公開されている命令セットアーキテクチャ（IS
「ビールとおむつ、同時に買うのは本当はどんな人？」現場で使えるデータサイエンス、デンソー吉野氏が解説
「ものづくりの現場に即したデータリテラシー（データを扱う能力）を十分に備えているデータサイエンティストが少ない」。デンソー 生産技術部担当次長で技師の吉野睦氏（工学博士）は「東京デジタルイノベーション 2020」）最終日に「ものづくりのためのデータリテラシー」について講演した。
説明可能AIは幻想か
人工知能（AI）あるいは機械学習（ML）の分野でこの数年間ホットなトピックとしてあり続けているのが、自らの推論の根拠を自ら説明できるAI（説明可能AI）です。機械学習、特に深層ニューラルネットワーク（DNN）とその学習法である深層学習（DL）は推論の中身がブラックボックスで、そのままでは説明責任が問われる医療や金融の投資判断には使えないという声が大きいことから、脚光があたるようになりました。 米国防省（DoD）傘下の研究機関である国防高等研究計画局（DARPA）は、これをeXplainable AI（XAI）と命名して研究しています。2019年11月には米グーグルがXAIに対する最近の研究成果をホワイトペーパーとしてまとめて発表。モデル解析のためのツール「What-if Tool」も公開しました。 エキスパートシステムの再来？ こうした動きを見ていると、説明可能AIの研究は一定の成果を出し
「AIをどう習得したのか教えて」と大募集し、技術者から集まった記事49本を紹介
BERTの衝撃、進化する機械学習ツール 米グーグル（Google）が2019年10月、キーワード検索に組み込んだことで話題の自然言語処理モデル「BERT」。「とにかくBERTを触ってみたい」人向けの環境構築チュートリアルの記事を紹介する。JPOPの歌詞を可視化するデモが面白い。 37：超初心者向け爆速BERTチュートリアル この他、自然言語処理モデルの環境構築には以下の記事もお薦めだ。 38：BERTをお手軽に試すための環境 BERTの登場以来、BERTを改良した様々な自然言語処理モデルが登場しているが、その1つである「GPT-2」を実際に使ってみた記事だ。「川端康成『雪国』の続きを生成できるか」「日経 xTECHの記事冒頭からフェイクニュースを生成できるか」という面白い課題に挑戦。その結果は？ 39：危険すぎるAI「GPT-2」は実際どこまで自然な文を生成できるのか 三菱ケミカルホールデ
深層学習の「ゴッドファーザー」3人が指摘した、現在のAIに足りない点とは
米人工知能学会の年次国際会議「AAAI-20」が2020年2月上旬、米ニューヨークで開催された。「深層学習のゴッドファーザー」と呼ばれるヤン・ルカン氏、ジェフリー・ヒントン氏、ヨシュア・ベンジオ氏の3人が招待講演でそろって登壇し、次に解決すべき「課題」を示してみせた。 深層学習を含む現在のAIが、人間並みの論理的思考を可能にする「人間級のAI（Human-level AI）」へ進化するために必要なピースとは何か。現地で交わされた議論の中身を明らかにする。 「考えを改めた」というルカン氏の気づき 「ジェフ（ジェフリー・ヒントン氏）は数十年にわたり『教師なし学習』の重要性について議論していた。私はこれまで気に留めていなかったが、考えを改めた――」 米フェイスブックのチーフAIサイエンティストを務める米ニューヨーク大学のヤン・ルカン教授は講演でこのように語った。 2010年代にいわゆる「第3次A
［AI／機械学習］年間記事ランキング、首位は海外人材がメルカリに殺到する秘密
2019年の「AI（人工知能）／機械学習」の分野で最もよく読まれた記事は「『シリコンバレーよりメルカリ』、海外のすご腕AI技術者が殺到する秘密」だった。AIの理論や実装に精通した「AI人材」を獲得する手段として、海外の人材を広く採用しているスタートアップ企業3社の取り組みを追った。AI人材の獲得手段として機械学習コンペ「Kaggle」に着目した記事「AI道場『Kaggle』の衝撃、DeNAが人材採用の特別枠を設けた訳」も上位に入った。 AI人材を含めた突出した技術者を獲得しようにも、同期横並びの給与では採用はおぼつかない。2位「1位は野村総研、給料が高いと思う会社ランキング」、3位「富士通が年収最大4000万円で技術者を厚遇、NTTデータ・NECに続く『大盤振る舞い』」、5位「『できる社員には社長より高い給料も』、富士通の復活シナリオ」など、技術者の待遇を巡る記事が上位を占めた。 機械学習
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ランサムウエア攻撃「虎の巻」が流出、犯罪支援クラウドRaaSを巡る仁義なき戦い