あなたたちは、本当に「AI開発プロジェクト」をやる気があるのか？
あなたたちは、本当に「AI開発プロジェクト」をやる気があるのか？：真説・人工知能に関する12の誤解【特別編】（1/3 ページ） データもない、分析技術もない、開発するエンジニアもいない――。AIを開発しようという企業には「3つのカベ」が立ちはだかるといわれていますが、それよりももっと根本的な「当事者意識」の問題があるのを知っていますか？ 第3次AIブームを背景に、最近では多くの企業がAIの導入を検討しています。今や大企業の4社に1社がAIを導入しているという調査もあるほどです。メディアを通じて成功事例が知られるようになってきましたが、AIの導入はそんなに簡単な話ではありません。例えば、次の会話のような状況でプロジェクトを始めると、どうなるでしょうか。 A：AIで新製品の需要予測をしたいんですけども、どうしたらいいですか？ B：予測して、その後どうするんですか？ A：えっ……分析してから考え
DataRobot使ってAI予測モデル4000個完成。リクルート社内で進む人工知能ツールの民主化
＜グーグルを辞めてリクルートAI研究所の所長になったアーロン・ハーベイ氏は、リクルートが社員向けにAIツールを何も用意していないことに驚いたという。日本のテック企業はキャッチアップできるか＞ 「AI for everybody（AIの民主化）」。米Microsoftの最近のキャッチフレーズだ。だれもがパソコンを使えるようになったことで企業の生産性が格段に上がったように、これからのビジネスマンはだれもがAIを使いこなせるようにならなければならない。Microsoftを始め米国のテック企業は、そう考えて動き始めている。日本では、リクルートが一般社員向けにAI関連ツールを導入し始めており、半年間でAIの予測モデルが4000個以上も完成するなど、早くもその成果が表れ始めているという。 AI化の３つのレベル 企業のAI化には３つのレベルがあると言われる。レベル１は、AIの技術者を一人採用する、という
人工知能や機械学習プロジェクトを進める際に気をつけること - bohemia日記
こんにちは。ぼへみあです。 先日、Developers Summit 2017に行ってきました。 去年は登壇していましたが、今年は訳あってHololense体験コーナーで「Hololenseスゴイやろ」ってドヤ顔してましたが、セッションも少しだけ見てきました。 機械学習や人工知能系のセッションは、ブームのせいかどこも人がいっぱいでした。 特に気になったのは、「AI礼賛時代にエンジニアはいかにしてサバイブすべきか」というセッションでした。 speakerdeck.com 特に、機械学習をサービスに導入しようとするプロジェクトの陥りがちなポイントに触れられていて、共感したと同時にとても参考になりました。 そこで本記事では、当該セッションの内容に自分の経験を加えて、機械学習プロジェクトのコツを述べたいと思います。 ゆるく小さく始める 人工知能がブームになって、「よーし、ウチも人工知能やるぞー」と
優良AIスタートアップの見分け方 - 随所に主と作れば、立処皆真なり
ある方にAIスタートアップの評価方法について聞かれ、いろいろ考えてたら面白くなってきたのでここにまとめて記しておく。手短に言えば、秘密主義は良いサインとはいえないし、AIで何でも出来るはウソだし、応用と顧客に寄り添う堅実さがが第一ということだ。まったくの個人的な意見であり、基本的に余計なお世話だとは思うが、笑い飛ばしてもらえれば幸いである。 なおここでのAIスタートアップの意味は、分野や規模は問わず、人工知能・AIという言葉を前面に出している新興テック企業とする。 「秘密の独自AI技術（特許出願中）」を第一にアピールして"いない" ビジネス自体に新規性がない場合、テック企業としては技術力をアピールしなければならないが、言葉にすると「世界最高レベルの自社技術」など情報量のない表現の羅列になりがちだ。 サンフランシスコ界隈で数多くのAIスタートアップを取材している記者の話では、技術のコアについ
「人工知能」をあなたのビジネスで活用するには
1. Copyright © 2016 TIS Inc. All rights reserved. 「人工知能」を あなたのビジネスで活用するには 戦略技術センター AI技術推進室 久保隆宏 2. Copyright © 2016 TIS Inc. All rights reserved. 2 自己紹介 「人工知能」に今起こっていること 研究における革新 プラットフォームにおける革新 ビジネス応用への波及 「人工知能」活用のプロセス 1. 業務への貢献を明確にする 2. シミュレーションを行いモデルを検証する 3. 適切な手法とプラットフォームを選択し、実装する 「人工知能」活用の在り方 目次 3. Copyright © 2016 TIS Inc. All rights reserved. 3 久保隆宏 TIS株式会社 戦略技術センター 化学系メーカーの業
インテル、プログラマブルなLSI「FPGA」大手のアルテラ買収を発表。XeonにFPGAを組み込む計画も表明 － Publickey
インテル、プログラマブルなLSI「FPGA」大手のアルテラ買収を発表。XeonにFPGAを組み込む計画も表明 米インテルは、米アルテラの買収を発表しました。買収額は約16.7ビリオンドル（167億ドル、1ドル120円換算で2兆40億円）で、支払いはキャッシュで行われると説明されています。 アルテラは「FPGA」の大手。FPGA（Field Programmable Gate Array）とは、チップ内部のロジックをソフトウェアによってあとから自由に書き換えられるLSIの一種。ロジックを書き換えることで従来のLSIよりも特定の処理を非常に高速に処理できるようになります。 XeonとFPGAを組み合わせた製品を投入する計画 インテルは同社のXeonプロセッサとアルテラのFPGAを組み合わせ、データセンターやIoT向けの市場へ投入する計画を明らかにしています。下記は発表から引用。 The com
リクルートからMITへ。ビッグデータ分析により人間の意思決定メカニズム解析に挑む数原良彦氏 - エンジニアtype | 転職type
リクルートホールディングスは2015年4月1日、新規事業開発機関「Recruit Institute of Technology」を人工知能の研究所として再編したと発表した。一方では米MITメディアラボとスタンフォード大学に客員研究員を派遣するなど、R&D拡張の動きが活発だ。 弊誌では今回、昨年12月よりMITに出向し、ビッグデータ分析の世界的権威であるアレックス（サンディ）・ペントランド教授とともに研究を進めている客員研究員の数原良彦氏に話を聞くことができた。 数原氏は、2008年に慶應義塾大学大学院の修士課程を修了し、同年NTT研究所に入社。以来6年間、情報検索と機械学習に関わる研究開発に携わった後、昨年9月にリクルートに加わった。 数原氏はどのような思いを持ち、どのような研究をしているのか。そのミッションと構想を語ってもらった。 人工知能は意思決定をどこまでサポートできるのか？ 数原
ディープラーニングはビジネスにどう使えるか?
ディープラーニングはビジネスにどう使えるか? What do you get from deep learning? 2015.05.20 Updated by Ryo Shimizu on May 20, 2015, 13:28 pm JST
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TechCrunch | Startup and Technology News
SENSYにおける深層学習活用事例とTensorFlowの悩み相談 - TFUG#3
“シン・ニホン”AI×データ時代における日本の再生と人材育成
長文日記
実世界の人工知能 〜交通，製造業，バイオヘルスケア〜
https://www.jpo.go.jp/shiryou/pdf/gidou-houkoku/26_21.pdf