機械学習向け教師データ作成ツール、TISがオープンソースで公開：3種類のデータ作成に向く - ＠IT
TISは機械学習に向けた教師データ作成ツール「doccano」をオープンソースソフトウェアとして公開した。テキスト分類、系列ラベリング、系列変換という3つの基本的なタスクで使用するデータを作成しやすいという。 TISは2018年11月6日、自然言語処理や機械学習に向けた教師データ作成ツール「doccano（ドッカーノ）」をオープンソースソフトウェア（OSS）として公開すると発表した。GitHubから入手できる。 doccanoは、機械学習などで教師データに使うラベル付きデータを作成するアノテーションツール。「テキスト分類」、文中の人名や地名などを特定する「系列ラベリング」、要約や翻訳といった「系列変換」という3つの基本的なタスクで使用するデータを作成しやすいという。 これらの基本的なタスクは表計算ソフトなどの帳票ツールでも実行可能だが、例えば系列ラベリングでは文字単位、単語単位でデータを作
Google Cloudの「コンタクトセンターAI」が面白い
Google Cloudが、2018年7月に開催したカンファレンスGoogle Cloud Next ‘18で「Contact Center AI」を披露した。顧客からの電話に、AIエージェントが人間に近い自然な会話で対応、オペレーターに引き継いだ後も、文脈から自動的に情報を表示して支援する。 Google Cloudが、2018年7月に開催したカンファレンスGoogle Cloud Next ‘18で「Contact Center AI」を披露した。既にアルファ版の提供を開始したといい、同社は今後、ソリューションとして展開していく。 Googleは2018年5月に開催したGoogle I/Oで、Google Assistantが人間に代わり、レストランなどに電話をかけて予約をとる「duplex」という機能を紹介した。今回のContact Center AIは、これと同じ技術を用いながら、
VS CodeでPythonするために必要なこと
なお、本稿の内容は基本的に、Windows版のVS Code（64ビット版）で動作確認し、必要に応じてmacOS版でも確認をしている。 VS CodeでPythonする理由 PythonをサポートするエディタやIDE（統合開発環境）は数多く存在する。例えば、JetBrainsのPyCharmは優れたIDEであり、恐らく、VS CodeでできることはPyCharmでもできるだろう。それでもなお、VS Codeを使う理由とは何だろう。筆者もちょっと考えてみた。 VS Codeは無償で使える、軽量なエディタである（上に挙げたPyCharmにも無償で利用できるCommunityエディションはあるし、オープンソースプロダクトとして無償で利用できるエディタも数多いが） Python拡張機能をインストールすることで、IntelliSenseを利用したコード補完が可能になる 同じくPython拡張機能によ
「東ロボ」を主導した数学者が「読解力がない子どもにプログラミングを教えても、意味がない」と主張する理由
「東ロボ」を主導した数学者が「読解力がない子どもにプログラミングを教えても、意味がない」と主張する理由：特集：小学生の「プログラミング教育」その前に（8） 2020年度から小学生のプログラミング教育が始まる。官庁や教育機関、企業を巻き込んだ教材開発やデモ授業などが進む中、国立情報学研究所の新井紀子教授は、AIや全国の子どもを対象にした研究活動の成果から「プログラミング教育以前に、学校は子どもの『読解力』を伸ばすべき」と主張する。その理由とは。 こんな状況を想像してほしい。あなたは小学生の子どもを持つ親で、AIの導入やモノのデジタル化が進む将来を見据えている。そのため、自分の子どもには、 最新の環境で、優秀な講師によるプログラミングの授業を受けさせるつもりだ。20年後、あなたの子どもは、プログラミングを深く使いこなし、自分のアイデアをコンピュータで形にできる大人に育つだろうか？ 2000年代
TensorFlowを使った機械学習を論文抽出に適用、ヒントは大学入試問題対策の裏ワザ
これを行ったのは、東京共済病院腎臓高血圧内科部長、東京医科歯科大学臨床教授などを務める神田英一郎氏。日本腎臓学会の組織した委員会による、慢性腎臓病（CKD）をテーマとした「エビデンスに基づくCKD診療ガイドライン2018」（未出版）の作成に関わった。その作成プロセスにおいて、論文スクリーニング作業の負担が重いことから、機械学習の活用を思い付き、「第3のスクリーニング担当者」を生み出した。 以下では、同氏の説明に基づき、これを紹介する。 「心の折れる作業」をどう軽減できるか 医療の世界では、「EBM（Evidence Based Medicine）」への取り組みが進められてきた。EBMとは、「医療行為は最新、最良の科学的根拠に基づいて行うべき」という考え方だ。診療ガイドラインは、EBM推進の観点から、臨床現場での意思決定における判断材料の1つとして利用することを目的とした文書で、各専門分野の
ガートナーが2017年度版「日本におけるテクノロジーのハイプサイクル」を公開
ガートナー ジャパンは2017年10月3日、「日本におけるテクノロジのハイプ・サイクル：2017年」を発表した。 ハイプサイクルは、市場に新しく登場した技術を横軸に「時間の経過」、縦軸に「市場からの期待度」を表す波形曲線で示したもの。企業がある技術を採択するかどうかを判断する際の参考指標として開発した。今回発表されたハイプサイクルでは、現在の日本の情報通信技術（ICT）市場で、ITリーダーが押さえておくべき代表的な40のキーワードが選定されている。 新技術は一般に、登場直後は過熱気味にもてはやされ、その熱狂が冷めてからその技術の意義や役割が理解され市場が確立する。ハイプサイクルには、こうした時間経過を、「黎明期」、過度な期待の「ピーク期」「幻滅期」「啓蒙活動期」「生産性の安定期」という5つの段階に分け、各段階で市場の成熟の過程が示されている。 ガートナーでは、2017年は「Post Nex
Gartnerが2017年版「先進技術ハイプサイクル」を公開 今後5～10年で見据えるべき技術とは
Gartnerが2017年版「先進技術ハイプサイクル」を公開 今後5～10年で見据えるべき技術とは：3大トレンドは「AI」「没入型体験技術」「デジタルプラットフォーム」 Gartnerが2017年版の「先進技術ハイプサイクル」を公開。今後5～10年のデジタル経済における3大トレンドとして、AIの浸透、透過的な没入型体験技術、デジタルプラットフォームを挙げた。 Gartnerは2017年8月15日（米国時間）、「Hype Cycle for Emerging Technologies, 2017」（2017年版先進技術のハイプサイクル）を公開した。 ハイプサイクルとは、技術の熟成度や市場貢献度、社会への適用度などを計る、Gartnerによる技術分析指針。技術のライフサイクルを黎明期、流行期（「過度な期待」のピーク期）、幻滅期、回復期（啓蒙活動期）、安定期の5つの段階に分けて分析し、市場のハイ
DeNAと横浜市、「AIを用いた地域交通課題解決プロジェクト」を共同で開始
ディー・エヌ・エー（DeNA）と横浜市は2017年4月24日、自動運転社会を見据えた新しい地域交通の在り方を提案する「無人運転サービス・AIを用いた地域交通課題解決プロジェクト」を開始すると発表した。 同プロジェクトは、横浜市とDeNA、横浜DeNAベイスターズ、横浜スタジアムが締結した、スポーツ振興と地域経済活性化などに向けた包括連携協定「I☆YOKOHAMA協定」の取り組みの1つ。高齢化やニュータウンの老朽化などによって交通弱者の増加が予測される地域交通の課題を、無人運転やAI（Artificial Intelligence：人工知能）などの先端技術の活用によって中長期的に解決することを目指す。 このプロジェクトに先駆け、DeNAは自動運転バス「Robot Shuttle」を開発し、2016年7月に導入を開始した。Robot Shuttleは、最大12人が乗車できる運転席のない電気自動
リクルートが社内で育てたDeep Learning／機械学習API群「A3RT」を無料で公開した理由
近年、大量のデータからシステムが「学習」を行い、その中に潜むパターンやルールを自動的に見つけ出す「機械学習」の活用に向けた取り組みが盛んだ。機械学習によって自動的に作成されたモデル（データのパターンやルール）を、未知のデータに対して適用することで、ヒトの手を介した分析では不可能な、複雑で大規模なデータの分類や、より精度の高い予測ができ、その成果はあらゆるジャンルのサービスやビジネスへ応用できると期待されている。 リクルートテクノロジーズは2017年3月16日、これまで同社がグループ内で開発と活用を進めてきた「機械学習」「Deep Learning」にまつわるサービス群「A3RT」（Analytics ＆ Artificial Intelligence API via Recruit Technologies、読みは「アート」）の無料公開を開始した。 スタート時に利用できるのは、以下の6つの
Dell EMCがTensorFlow、Caffe、MXNetのパフォーマンス比較をNVIDIAのGPU「Tesla P100」で行った理由
Dell EMCがTensorFlow、Caffe、MXNetのパフォーマンス比較をNVIDIAのGPU「Tesla P100」で行った理由：AI／Deep Learning分野で企業に届けたい価値とは Dell EMCがAI／ディープラーニング分野での取り組みを活発化させている。オープンで標準的な技術を使って企業の課題をシンプル化してきた同社は、AI／ディープラーニング分野にどう取り組むのか。 「NVIDIA Tesla P100」の比較検証レポートが話題に 2017年1月、GPGPUやHPC業界で静かに話題になったレポートがある。NVIDIAのPascal世代のGPUを搭載した「NVIDIA Tesla P100」（以下、P100）が実稼働環境でどのような性能を発揮するかについて、実機を使ったパフォーマンス比較検証レポートが発表されたのだ。 2016年4月に発表されたP100は、アーキ
マイクロソフト、ディープラーニング研究開発企業のマルーバを買収へ
米マイクロソフトは2017年1月13日（米国時間）、自然言語理解のためのディープラーニング研究開発企業である加マルーバを買収することで合意したと発表した。 マイクロソフトは、「応答システムや意思決定システムのためのディープラーニングと強化学習に関するマルーバの専門知識とノウハウは、“マイクロソフトがAI（Artificial Intelligence：人工知能）を民主化し、消費者、企業、開発者にとって利用しやすく、有益なものにする”ための戦略を進める上で役立つ」と買収の意図を述べている。また、マルーバのビジョンである、「人のように考え、推論し、コミュニケーションを行える、読み書きが可能なマシンを開発し、汎用AIの実現を目指す」がマイクロソフトのビジョンとも一致していたことも理由の1つに挙げる。 マイクロソフトは近年、ディープラニング技術を利用した音声認識や画像認識で研究成果を挙げている。マ
マイクロソフト、AI研究者向けに“10万件”のデータセット「MS MARCO」を無償公開
マイクロソフト、AI研究者向けに“10万件”のデータセット「MS MARCO」を無償公開：認知システム開発、汎用AI研究の推進に向け マイクロソフトが、AIシステムの訓練に使える10万件のデータセット「MS MARCO」を公開した。匿名化された実際のデータを使った質問と回答のセットが含まれ、AIを用いた認知システムの開発を支援できるという。 米マイクロソフトは2016年12月16日（米国時間）、AI（Artificial Intelligence：人工知能）研究者向けに10万件のデータセット「MS MARCO」（Microsoft MAchine Reading COmprehension）の無償提供を開始した。MS MARCOは、匿名化された実際のデータを使った質問と回答をセットにした例となるデータセットで、AIを用いて人間のように質問を読んで回答できる認知システムの研究や開発に利用でき
ロボットが人間と自然に話すための技術――音声認識、音声合成、知的エージェント、感情認識、感情生成
書籍の中から有用な技術情報をピックアップして紹介する本シリーズ。今回は、秀和システム発行の書籍『図解入門 最新 人工知能がよーくわかる本（2016年7月4日発行）』からの抜粋です。 ご注意：本稿は、著者及び出版社の許可を得て、そのまま転載したものです。このため用字用語の統一ルールなどは＠ITのそれとは一致しません。あらかじめご了承ください。 ※編集部注：前回記事『シンギュラリティ（技術的特異点）――人間の脳を超える「強いAI」はいつ生まれるのか』はこちら 人間と自然に会話するコンピュータ SF映画やコミックに登場するロボットや人工知能は、まるで人間のように会話をすることができます。人間が話しかけた内容や人間同士の会話を正確に理解し、必要としている情報を回答したり、アドバイスをしたりしてくれる……そんなシーンが描かれています。これには、どのような技術が必要なのでしょうか。 会話に必要な技術
Pythonで機械学習／Deep Learningを始めるなら知っておきたいライブラリ／ツール7選
プログラミング言語「Python」は機械学習の分野で広く使われており、最近の機械学習／Deep Learningの流行により使う人が増えているかと思います。一方で、「機械学習に興味を持ったので自分でも試してみたいけど、どこから手を付けていいのか」という話もよく聞きます。本連載「Pythonで始める機械学習入門」では、そのような人をターゲットに、Pythonを使った機械学習について主要なライブラリ／ツールの使い方を中心に解説していきます。 連載第1回は、ライブラリ／ツール群の概要説明からです。各ライブラリ／ツールの詳細な使い方や実用上のテクニックは連載第2回以降で解説していきます。ここで挙げるライブラリ／ツール群は「普段、筆者が仕事で使っているもの」という基準で選定されています。そういう意味で全く網羅的ではなく、独断と偏見であることを自覚していますので、ご了承ください。 連載初回である本稿で
インテル、大規模なAI戦略を発表 AIプラットフォーム「Intel Nervana」を投入
インテル、大規模なAI戦略を発表 AIプラットフォーム「Intel Nervana」を投入：今後3年で、ディープラーニングの訓練時間を100倍高速に インテルがAIの活用促進に向けた新しい製品、技術、投資計画を多数発表。AIの包括プラットフォーム「Intel Nervana」を中心に展開する。 米インテルは2016年11月17日（米国時間）、AI（Artificial Intelligence：人工知能）の活用促進に向けた新しい製品、技術、投資計画と統合プラットフォーム「Intel Nervana」を発表した。 インテルは2016年現在、AIが「今後のビジネスや生活の在り方を大きく変える」との考えから、小規模工場からドローン、スポーツ、詐欺検知、自動運転車まで、AIを利用するための多種多様な技術的選択肢を提供する事業に注力している。米インテル CEO（最高経営責任者）のブライアン・クルザニ
AIとは何か、人工知能学会会長が語った常識と誤解
人工知能（AI）がブームになっているが、これまでのブームとどう違うのか。AIは、どのような発展段階にあるのか。人間の仕事を奪う「敵」なのか。人工知能学会会長である山田誠二氏の、こうした疑問に答えるような講演を要約してお届けする。 人工知能（AI）がブームになっているが、これまでとどう異なるのか。人工知能は、どのような発展段階にあるのか。人間の仕事を奪う「敵」なのか。こうした疑問に答えるような講演を、人工知能学会会長の山田誠二氏が、2016年11月1日に開催したイベント「SAS Analytics Next 2016」で行った。これを要約してお届けする。山田氏は国立情報学研究所教授、総合研究大学院大学複合科学研究科情報学専攻教授、東京工業大学情報理工学院情報工学系特定教授を務めている。 なお、以下は山田氏の講演を要約・再構成したものであり、文責は筆者にある。 「強いAI」と「弱いAI」 何を
フェイスブックのザッカーバーグCEOは、なぜMacBookのカメラにテープを貼っていたのか
スロバキアのセキュリティ企業ESETは2016年10月26日（現地時間）、公式ブログ WeLiveSecurity.comでWebカメラのセキュリティ問題を取り上げ、注意を呼び掛けた。以下、内容を抄訳する。 米フェイスブックのマーク・ザッカーバーグCEO（最高経営責任者）が2016年6月、自身のFacebookに投稿したある写真が話題を呼び、Webカメラのセキュリティやそれに関連する脆弱（ぜいじゃく）性の認知度が高まった。その写真に写っていた同氏のものとされるMacBookは、内蔵Webカメラのレンズとマイクがテープでふさがれていたからだ。 Webカメラに関するセキュリティ問題は、ネットワーク化が進み、あらゆるデバイスがインターネットに接続されつつある現在、今後、さらに深刻化しそうだ。ザッカーバーグ氏の投稿が、期せずしてWebカメラのセキュリティへの関心を高めることになったのは、歓迎すべき
マイクロソフト、「Text Analytics API」を複数言語で利用可能に
マイクロソフト、「Text Analytics API」を複数言語で利用可能に：非構造化データから構造化データへの変換を支援、日本語にも対応 マイクロソフトは、非構造化データを分析して構造化データ抽出するAPI「Text Analytics API（プレビュー版）」を複数の言語で利用できるようアップデート。日本語にも対応した。 米マイクロソフトは2016年6月21日（米国時間）、構造化データ抽出API「Text Analytics API（プレビュー版）」を複数の言語で利用できるようアップデートしたと発表した。 Text Analytics APIは、アプリケーションに組み込むために視覚、音声、言語、知識といった知的情報の構造化を支援する「Cognitive Services」に含まれる、言語識別のためのAPI。人工知能アルゴリズムを用いた自然言語処理を行い、一般的な文章（非構造化データ）
OSSのサーバ構築自動化ツール、4製品徹底検証 2016年版
OSSのサーバ構築自動化ツール、4製品徹底検証 2016年版：実際に検証済み！OSS徹底比較（3）サーバ構築自動化【前編】（1/9 ページ） 今回は、サーバ構築・運用自動化ソフトの中でも特に利用者の多い、「Chef」「Ansible」「Puppet」「Itamae」の4製品をピックアップ。「各ソフトの実行環境の構築手順」「OSSのブログ／CMS基盤であるWordPressの構築」を通じて、その違いを探る。 増え続けるサーバと比例して増大する運用コスト パーソナルコンピュータに加えて、スマートフォンなどのモバイルデバイスの普及により、インターネットを経由したシステムの利用規模や利用時間の拡大が続いている。B2B、B2C分野でもシステムを利用することが当たり前になっており、ビジネスにおいてコンピュータは不可欠なものとなっている。 そのビジネスを支えるシステムで利用されるサーバの台数も、増加の一
今の日本には、「人工知能」に関する研究を社会実装につなげるエンジニアが必要
今の日本には、「人工知能」に関する研究を社会実装につなげるエンジニアが必要：特集：「人工知能」入門（3） 「画像解析」は、近年の「人工知能」と呼ばれる技術によって品質とスピードが著しく向上している分野の1つだ。画像解析エンジンを独自に開発し、生体認証をはじめとしたさまざまな分野に応用しようとしている日本のベンチャー企業にLiquidがある。代表の久田康弘氏に、Liquid設立の経緯や、「人工知能」に対する考え方について聞いた。 「人工知能（AI）」という言葉が、近年再び多くのメディアを騒がせている。50年以上前から、「人工知能」は数度のブームと収束を繰り返しながら研究が続けられてきたが、今回の「AIブーム」は、過去のものとは少し状況が違うようにも見える。 特集第1回の「Deep Learningが人工知能の裾野を拡大。ビジネス、社会、エンジニアはどう変わるのか？」で述べられている通り、「機
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