インターネット小売サイトのAmazonでは、日々さまざまな機能が追加・更新されていますが、なかなかどんな機能があるのか全てを把握するのは難しいもの。そうしたユーザーを助けるためか、Amazonが公式ブログにて最近追加された買い物が便利になる機能を5つピックアップして紹介していました。 5 ways Amazon is making it easier to search and shop for products https://www.aboutamazon.com/news/retail/amazon-makes-it-easier-to-search-and-shop ◆1:画像を元に検索できる「Amazon lens」 Amazonアプリの検索欄の右側にカメラマークがあるので、この部分をタップします。 Amazon lensが起動するので、中央の枠内に検索したいものを入れて「検索」
米アマゾン・ドット・コムが米国に持つ一部の大規模倉庫では、商品パッケージの破損状態を確認するためにAI(人工知能)を活用している。従来は従業員が目視検査で不良品を判別していたが、AIによる自動化で倉庫業務の効率化を図っている。 画像認識ステーションで不良品を判別 米ウォール・ストリート・ジャーナルによれば、アマゾンの従業員は、商品の棚入れや棚出し、梱包(こんぽう)の際に、パッケージの状態を目視で確認するよう求められている。箱や袋にへこみや破れ、こすれ痕がないかどうかを確認しているという。 だが、アマゾン・ロボティクスの応用科学ディレクターであるジェレミー・ワイアット氏によると、ほとんどの商品パッケージは良品であるため、破損があるものを見つけ出すには手間がかかる。従業員は極まれなものを探すことになるため、集中力も必要で、骨の折れる作業になるという。 米アマゾンによると、不良品比率は商品100
真野 智之 (Tomoyuki Mano) <tomoyukimano@gmail.com> version 1.0, 2020-06-19
米Amazon.com傘下のAWSは11月30日(現地時間)、ラスベガスで開催中の年次イベント「AWS re:Invent 2021」で、ノーコードで使える新機械学習サービス「Amazon SageMaker Canvas」を発表した。エンジニアではないビジネスユーザーがコードを記述せずに機械学習モデルを構築できるツールだ。 2019年のre:Inventで発表した機械学習のための統合開発環境「Amazon SageMaker Studio」と同じテクノロジーを利用する。 ユーザーはトレーニング用のデータセットを用意する必要があるが、データはスプレッドシートとしてアップロードしたり、社内データからインポートしたりできる。 SageMaker Canvasは、与えられた複数のデータを自動的にクリーンアップして結合し、数百のモデルを作成する。作成したモデルはSageMakerにインポートするこ
AWS、機械学習で量産品の不良を見分ける「Amazon Lookout for Vision」の本サービス提供開始 米Amazon Web Servicesは2月24日(現地時間)、量産品の中から異常を見つけ出す「Amazon Lookout for Vision」の正式版の提供を始めた。2020年11月30日から開催したオンラインイベント「AWS re:Invent 2020」で発表し、プレビュー版として提供していたサービスだ。 Amazon Lookout for Visionは、カメラで写した大量生産品の画像を機械学習モデルで解析し、不良品を検出するサービスだ。初期費用は不要で、モデルの学習や解析にかけた時間に応じた従量課金となる。 米東部(バージニア北部)、米東部(オハイオ)、米西部(オレゴン)、ヨーロッパ(アイルランド)、ヨーロッパ (フランクフルト)、アジア太平洋(東京)、アジ
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
AWSが生まれたのは、Amazonが経費削減のためにSunのサーバからHP/Linuxサーバへ切り替えたことがきっかけ。当時の社員が振り返る 1990年代後半に、米Yahoo!などに代表されるインターネット系企業の株が高騰したインターネットバブルが発生しました。 そのバブルが2000年前後にはじけると、ユーザー数の拡大を背景に資金調達をしてきた企業の多くが投資家からの資金を得られなくなり、行き詰まり始めます。 Amazon.comもそうした状況のなかで先行きを不安視された企業の1つでした。2001年4月の週刊東洋経済の記事には、最高値の10分の1程度にまで下がった株価のグラフとともに、「莫大な酸素(キャッシュ)を燃やし続けている」「2000年12月末時点で2000億円を超える債務超過だ」と記されています。 当時Amazon.comのデジタルメディア部門ディレクターであったDan Rose氏
米Amazon Web Services(アマゾン・ウェブ・サービス、AWS)は2020年12月1日(米国時間)、製造現場や食品加工場、物流センターなどに向けた5種の機械学習サービスを発表した。同日から一部サービスの一般提供(General Availability)を始める。これまで特定業種向けのAI(人工知能)サービスを提供していたIT企業にとって強力なライバルが現れた格好だ。 AWSは近年、Amazon SageMakerなどの汎用的な機械学習サービスに加え、医療や金融など特定業界向けの機械学習サービスの開発を強化している。今回、新たに製造業を中心にラインアップを拡充した。日経クロステックの取材に応じたAWS 機械学習担当VPのSwami Sivasubramanian (スワミ・シヴァスブラマニアン)氏は、その狙いについて「我々は顧客の声に基づきサービス開発の方向性を決めている。我
Imaeg Credit:Amazon One ピックアップ:Amazon sees broad audience for its palm recognition tech ニュースサマリ:Amazonは9月29日、シアトルにある2つのAmazon Goストアで「Amazon One」という新しい手のひら認識技術を導入することを発表した。Amazon Oneは手のひらをキーとして、支払い、ポイントカードの提示など本人確認を有する場面を高速で便利にする非接触型の認証デバイスである。 話題のポイント:AmazonはすでにAmazon Goで店舗での決済レスサービスを2018年から展開しています。さらに2020年3月には「Just Walk Out」としてAmazon Goで使用されている決済レスに必要なカメラ、マイクなどのセンサーからAI、導入支援までのシステムを販売することを発表していま
by Canonicalized Amazonと19世紀の「泥棒男爵(robber baron)」との類似を指摘する意見は以前から存在しましたが、新たに、Amazonから出資を受けた会社から相次いで「機密情報の公開を求められ、その後、競合商品を生み出された」という声が上っていることが明らかになりました。 Amazon Met With Startups About Investing, Then Launched Competing Products - WSJ https://www.wsj.com/articles/amazon-tech-startup-echo-bezos-alexa-investment-fund-11595520249 Companies Say Amazon Accessed Proprietary Info | PYMNTS.com https://www.
Amazon Dash Cart ハードウェアとしての3つ特性 7月14日に、Amazonが新しいサービスを発表しました。 サービス名は「Amazon Dash Cart」。いわゆるScan & GO型(タブレットやスマートフォンでセルフスキャンしてもらう)サービスで、お客さん自らの手により売場でお買い上げ商品をスキャンしてもらい、レジ決済をスピードアップするというものです。 https://www.amazon.com/b?ie=UTF8&node=21289116011 今回は、Amazon Dash Cartは他のScan & Go型サービスと何が違うのか? スキャンすら要らないAmazon GoをリリースしているAmazonとして、このサービスの立ち位置がどこなのか? を探っていきます。 まず先に結論を言いますと、Amazon Dash Cartの可能性は「大アリ」です。 タブレッ
お店最前線 来店してもらう仕掛けとは? 消費増税の影響やECサイトの広がりにより、わざわざリアル店舗に来店してもらうための工夫が求められている。消費者に支持されるため、各社はどのような取り組みをしているのか。最新事例を追った。 連載第1回:池袋のマツキヨが「アミューズメント」化! 男性向け化粧品を強化した“体験型店舗”に 実際に行ってみた 連載第2回:くら寿司が気合を入れた「グローバル旗艦店」をオープン エンタメと最新テクノロジーの全容とは? 連載第3回:「たばこは無言で買う時代」 セブンが実験店で掲げた“秀逸”すぎるコピーの意味とは? 連載第4回:本記事 会社勤めを辞め、プロフェッショナルCDO(Chief Digital Officer:最高デジタル責任者)の道を歩み始めた長谷川秀樹氏が改革者と語り合う本対談。今回訪れたのは、2019年11月にオープンした「スーパーセンタートライアル田
独自の画像認識AIとは例えば「工場の通い箱(搬送用の箱)の中を撮影した画像から特定の機械部品を検出して名称を出力する」といったものだ。従来はこうした独自の画像認識AIを開発するには、大量の教師データやAIの専門知識を持つ技術者が必要とされ、時間とコストがかかった。Rekognition Custom Labelsを使うと、ユーザーはAIの専門知識を必要とせず、検出したい機械部品ごとにそれが写った画像を10個ほど用意して名称のタグ付けなどをするだけで、独自の画像認識AIを開発できる。 Rekognition Custom Labelsは、AWSが「Amazon Rekognition」として提供する汎用的な画像認識AIに対してユーザーが追加学習できるようにしたサービスといえる。同様の画像認識AIサービスとしては米マイクロソフト(Microsoft)の「Custom Vision」や米グーグル
顔認証をする米アマゾン・ドット・コムの技術「レコグニション」。これを米政府に提供しないよう同社株主が求めるなど物議をかもしている。一方、ユーザー生成コンテンツ(UGC)が日々膨れ上がるなか、不快な動画が含まれないかを自動認識する企業サイドの関心も高く、多くの企業がこのレコグニションを利用している。その実像に迫った。 物議をかもすアマゾンのコンピュータービジョン技術「レコグニション」が今、食べ物のウェブサイトからわいせつ画像を排除するために使われている。 まあ、とにかく1つのケースではそうだ。英ロンドンに本社を構える料理宅配サービスのデリバルーは、コンテンツモデレーション(コンテンツを監視し、不適切な内容を削除すること)の明確な課題を抱えている。同社の顧客は、注文した料理に何か問題があった時、苦情とともに料理の写真を送ってくることが多い。そして、しばしば料理の写真に自分のわいせつ画像を混ぜ込
アマゾンが新しく発表したスマートグラス「Echo Frames」。招待順でのテスト販売中。30gと軽く、販売価格も179.99ドル(約1万9000円)と、今の同種製品よりずっと安い。 撮影:西田宗千佳 「いままでとはまったく違う通信技術だ。この技術の登場により、既存技術では埋められないギャップが存在したことが明らかになるだろう。業界にオープンに公開し、IoTの世界を変えたい」(ベゾスCEO) 9月25日(現地時間)米アマゾンは、ワシントン州シアトルにある同社本社で、2019年末以降に発売する新デバイスの発表会を開いた。発表会後のパーティーに現れた、同社のジェフ・ベゾスCEOは、発表された製品以上に、ある技術について熱っぽく語った。
話題米アマゾンは5日(現地時間)、数か月以内にドローンによる商品配送を開始できるようになる、との見通しを明らかにした。 同社は半径15マイル(24.1キロ)のエリア内であれば、重さ5ポンド(2.2キロ)以下の荷物を30分以内に配達できるドローンの開発に取り組んでおり、世界の消費者向け事業を担当する責任者のジェフウィルケ氏がラスベガスで開催中のイベントで表明した。 アマゾンが開発中のドローンは、垂直モードと飛行モードの両方に対応し、一般的なドローンより多い6段階の制御モードで自由度の高い飛行が可能。また、実運用に際しては飛行時に煙突のような動かない物体やパラグライダー、ヘリコプターといった動く物体を検出する機能を搭載し、飛行時の状態を安定させる。 地面に近づく際は物干し竿、電話線、電線などが着陸を不安定にする可能性があるが、自社で開発したコンピュータビジョン技術を組み込み、配達先の庭に下降し
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