［6］国産の深層学習フレームワーク「Chainer」とは何か
比戸 将平＝Preferred Networks America, Chief Research Officer 2015年現在、世間は第3次人工知能ブームの真っ只中にある。人工知能やその応用に関する記事がWebだけでなく一般紙にも連日のように取り上げられ、人工知能の発展がもたらす社会的変化や未来に関する懸念についても盛んに議論されている。 そこで中心的な役割を果たしているのが、機械学習であり、特に深層学習（ディープラーニング）に注目が集まっている。深層学習は大規模かつ複雑なニューラルネットワークモデルを効率的に構築するための一連の手法であり、その威力は様々な機械学習の応用分野に広がっている。 本稿では、Preferred Networks／Preferred Infrastructureが開発したディープラーニングの開発フレームワーク「Chainer」の概要と、Chainerを使ったディ
［4］Apache Spark/MLlibの歴史と特徴を学ぶ
出典：ITpro 2015年 9月 29日 （記事は執筆時の情報に基づいており、現在では異なる場合があります） オープンソースフレームワークであるApache Spark、およびそのエコシステム（周辺ソフトウエア）であるMLlibを活用することで、高速かつ柔軟な機械学習処理を実現できる。本稿では、Apache Sparkを用いた機械学習の特徴や歴史を紹介する。 Apache Sparkとは？ 本稿では、「ポストHadoop」の最右翼と言われているApache Sparkのエコシステムである、MLlibライブラリを用いた機械学習システムについて説明する。 オープンソースソフトウエアであるApache Sparkは、2014年2月にApacheのトップレベルプロジェクトに昇格したほか、ビッグデータ分野のリーディングカンパニーである米クラウデラがサポートを行うなど、安定的な発展が見込まれている。
［1］Amazon Machine Learningで何ができるか
出典：ITpro 2015年 9月 24日 （記事は執筆時の情報に基づいており、現在では異なる場合があります） 皆さんは、Amazon Machine Learning（Amazon ML）というAWS（Amazon Web Services）サービスをご存知だろうか。2015年4月に発表されたこのサービスは、昨今の機械学習ブームも相まって、大きな注目を集めた。 AWS上にクラウドサービスとして機械学習 を行う環境が提供されたことで、今まで機械学習に触れる機会がなかった人々も、様々なデータを用いて機械学習を簡単に試すことができるようになった。 だが、環境が整えられ、機械学習が簡単に試せるようになった一方で、さらに踏み込んで機械学習を利用していくための基本的な知識やノウハウは依然として必要となっている。 そこでこの記事では、Amazon MLを題材に、機械学習とはなにか、どのようなことができ
IoTでユーザー体験を向上、イノベーション型開発で進める
出典：日経コンピュータ 2014年5月15日号 pp.96-99 （記事は執筆時の情報に基づいており、現在では異なる場合があります） 機器の価格下落やネットワークインフラの整備、データ分析技術の向上を背景にIoT（Internet of Things）による産業の発展への期待が高まっている。今後、IoTが広く社会に浸透していくためには、供給者視点ではなく、ネットワークに参加する企業やパートナー、ユーザー視点による価値の見直しが必要だ。 IoTに注目が集まっている。インターネットがモノとモノとをつなぐ領域にまで拡大しており、既に世界の人口を超える機器がインターネットにつながっている。今後、チップの価格下落や技術の向上を背景に、ますます多くの機器がインターネットに接続される。調査会社の米ガートナーが2013年に発表したデジタル技術の展望に関する調査レポートでは、IoTに関連する経済効果は202
到来IoT時代---アマゾン参入で分析を安価に
出典：日経コンピュータ 2014年2月20日号 pp.44-49 （記事は執筆時の情報に基づいており、現在では異なる場合があります） Internet of Things（IoT）を実現する鍵となる膨大なセンサー。そのセンサーで得られるデータをクラウドなどに集め、瞬時に分析し、ビジネス上の判断や処理に生かすための分析基盤が進化している。米アマゾンもIoT向けサービスを開始、安価に導入できる環境が整った。 「アマゾンがこの分野に進出してくるとは意外だった」―。米アマゾン・ウェブ・サービス（AWS）のパートナー企業で、ビッグデータの転送サービスを手掛ける米フライデータの藤川幸一共同創業者は驚きを隠さない。 AWSが2013年12月に開始した新サービスが話題になっている。クルマや工場の機械、各種インフラに設置したセンサーのデータを高速分析するのに使える「Amazon Kinesis」だ。これまで
［ヤンマー］農機初のM2Mシステム、製品寿命伸ばし囲い込み
システム開発を主導した浜田健二ICT推進部部長は、「農機を対象とするM2Mシステムは、国内初だ」と胸を張る。国内農機市場でクボタに次ぐ業界2位に甘んじるヤンマーが、システムを武器にシェア拡大を加速する。 農機のエンジンやモーターには、既に多くの電子部品が使われている。燃料噴射量などをきめ細かく制御し、異常時には即座に運転手の注意を喚起する仕組みを備える。「だがこれまでは、作業が終わったら制御情報を捨てていた」と浜田部長は明かす。こうした情報を捨てずに生かそうというのが、SMARTASSISTの狙いだ。 農機のエンジン回転数や排気の温度、レバーの操作回数などの稼働情報を、GPSを使った位置情報と組み合わせて収集。時系列で蓄積した後、携帯電話回線を利用してヤンマーのデータセンターに送信する。こうした情報を分析することで、故障の未然防止やダウンタイムの削減を実現できる。 主要顧客である農家にとっ
ビッグデータ活用の切り札、「M2Mクラウド」の威力
出典：日経コンピュータ 2012年3月15日号 pp.78-83 （記事は執筆時の情報に基づいており、現在では異なる場合があります） 大量のセンサーから送られる「ビッグデータ」を活用する切り札として、「M2Mクラウド」が注目を集めている。データを収集、蓄積、分析するためのPaaSやSaaSといったクラウドサービスを、大手IT企業が相次いで提供。これを活用し、機器の監視や制御を実現するユーザー企業も登場している。 「システム構築期間は3カ月。世界へ展開するサービスのためのシステムを、これほど短期間で構築できたのは、クラウドがあったからこそだ」。こう話すのは、鋳鉄管製造大手、栗本鉄工所の松田 勝システムグループ長である。 栗本鉄工所は産業設備事業も手掛けており、同社が販売したプレス機について、クラウドを使って遠隔地からの保守サービスを実施している。同社のプレス機は大量のセンサーを内蔵している。
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