","naka5":"<!-- BFF501 PC記事下（中⑤企画）パーツ＝1541 -->","naka6":"<!-- BFF486 PC記事下（中⑥デジ編）パーツ＝8826 --><!-- /news/esi/ichikiji/c6/default.htm -->","naka6Sp":"<!-- BFF3053 SP記事下（中⑥デジ編）パーツ＝8826 -->","adcreative72":"<!-- BFF920 広告枠）ADCREATIVE-72 こんな特集も -->\n<!-- Ad BGN -->\n<!-- dfptag ＰＣ誘導枠５行 ★ここから -->\n<div class=\"p_infeed_list_wrapper\" id=\"p_infeed_list1\">\n <div class=\"p_infeed_list\">\n <div class=\"

東京メトロ銀座線の渋谷駅がJRホームの東側、渋谷ヒカリエ前の明治通り上空に移転開業。狭く分かりづらく古かったホームが、バリアフリー対応の広い新しいものになりました。東急など他の鉄道路線との乗り換えはどう変わるのでしょうか。 昭和13年以来、大きな改修がなかった旧渋谷駅 東京メトロ銀座線が、2020年1月3日（金）から「新しい渋谷駅」の使用を開始しました。 これまでの銀座線渋谷駅はJR渋谷駅の西側、東急百貨店の3階にありましたが、新しい銀座線の渋谷駅はJR渋谷駅の東側、明治通りの上空（3階）に移動します。 拡大画像 新しい銀座線渋谷駅の開業セレモニー。車両は昭和初期の銀座線開業当初がイメージされた1000系特別仕様車（2020年1月3日、恵 知仁撮影）。 旧銀座線渋谷駅は1938（昭和13）年12月の開業以来、百貨店の3階にあるという立地などから大きな改修が行われておらず、幅の狭いホームやわ

渋谷駅周辺の再開発に伴う東京メトロ銀座線の渋谷駅の移設工事が完了し、３日の始発から新しい駅舎を使っての運行が始まりました。 ３日朝は明治通りの上に架けられた新しい駅舎のホームで完成を祝う式典が開かれ、関係者によるテープカットが行われた後、午前５時すぎ、始発列車が出発しました。 新しい駅舎は、屋根をＭ字型のアーチ状にすることで柱をなくしていて、ホームの幅はこれまでの２倍のおよそ12メートルまで拡張されました。 また、駅舎内にエスカレーターや多機能トイレが新たに設置され、利便性が高くなったということです。 エレベーターや転落防止用のホームドアなどを設置する工事は東京オリンピックの始まる７月までに夜間を中心に続けられる予定です。 工事を担当した東京メトロの白子慎介さんは「東京オリンピック前に駅舎の完成が間に合ってほっとしています。バリアフリーも備え、時代にあった駅ができました」と話していました。

「かなしみの片手ひらいて渡り鳥」。北海道大学の研究室、色紙に書かれた文を見た俳句専門家は思わずうなった。AIが作った句のレベルが想像よりも高いと感じたからだ。公立はこだて未来大学（北海道函館市）の松原仁教授は、北大の川村秀憲教授らとAIに俳句を詠ませる方法を研究している。俳句のプロをうならせるAIはまず、数十万の俳句に多く登場する単語の並びを学習する。その上で「17文字で作る」といった俳句の

【ニューヨーク=宮本岳則】米国の新規株式公開（IPO）市場に異変が起きている。2019年10～12月期の資金調達額は前年同期比6%減となり、2四半期連続で前年実績を下回った。「ユニコーン」と呼ばれる未上場の成長企業が、上場後に失速する事例が目立ち、投資家が慎重になった。厳格な企業統治や黒字化モデルの確立を求める声も強まり、企業は事業計画の練り直しを迫られた。米調査会社ディールロジックの集計によ

資本主義の常識がほころびてきた。資本を集め、人を雇い、経済が拡大すれば社会全体が豊かになる――。そんな「成長の公式」が経済のデジタル化やグローバル化で変質し、格差拡大や環境破壊などの問題が吹き出す。この逆境の向こうに、どんな未来を描けばいいのだろう。

人工知能（AI）が自ら学習しAIをつくる技術の開発が進んでいる。米グーグルはさらに野心的な計画を明らかにしている。同社のシニアフェローでソフトウエア開発のリーダーを務めるジェフ・ディーン氏は2019年7月に来日した際、一つの機械学習モデルで数百～100万種類のタスクを処理する「万能AI」の開発を進めていると明かした。【前回記事】AIが自らAIつくる　もはや開発者すら不要「万能AI」目指す取り組みも始まる現在のAIは基本的に一つのモデルで1種類のタスクしか処理できない。画像認識AIには音声認識はできないし、大量の種類の昆虫を学ばせたAIは昆虫の種類を判別できるが、魚類の種類は判別できない。グーグルの計画では、一つのモデルに画像認識や音声認識など様々なタスクを学習させる。そうして万能AIのモデルを作り、100万種類を超えるタスクに対応することを目指す。学習していない未知のタスクに対しては、10