自民党がデジタル通貨発行に対し政府に提言へ | あたらしい経済
自民党が、中央銀行が発行するデジタル通貨（CBDC）に対し、春にも提言をまとめ政府へ対応を促す意向であることを1月23日、日経新聞の報道で明らかになった。 自民党調査会や議員連盟が個人情報保護や資金洗浄（マネーロンダリング）の視点から意見をまとめるとのこと。 また自民党提言には、スタートアップ企業などによるブロックチェーン技術の開発支援や育成も盛り込まれる見通しでもあるとのこと。 提言に向け経済成長戦略本部は、デジタル通貨「eクローナ」を2021年に発行する予定のスウェーデンを視察し、スウェーデン中銀の幹部から意見を聞いた。また金融調査会では、カンボジア中銀とデジタル通貨「バコン」を共同開発したブロックチェーン開発会社、ソラミツへのヒアリングを実施したとのこと。 1月21日に日銀が欧州中央銀行（ECB）などと共同研究に乗り出したが、前例のない政策であることから、党は独自に将来予想される立法
画像からHTMLを生成する深層学習とは？AIがwebサイト自動コーディング。 | Ledge.ai
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PFNのChainer対応の推論処理ボード、PFUが発売
PFUは、産業向けエッジコンピューティング事業の幅を広げる（ニュースリリース）。その第１弾として、深層学習の推移処理を実行するPCI Expressボード「＜AI400シリーズ＞Deep Learningアクセラレータカード」を発売した。 これまで同社のエッジコンピューティング事業は、コントローラー（産業用PC/コンピューター）の開発・販売に集中していた。今後はコントローラーに加えて、ソフトウエアや周辺（拡張用）ハードウエアの開発・提供も積極的に行い、システム全体に事業領域を広げる。なお、オンプレミスのサーバーやPCへは今回は進出しないという。「ハードウエアとしてはオンプレミスのコンピューターも、エッジコンピューティングのコントローラーもほぼ同じだが、まずは、エッジ・コンピューティング・システム全体に事業を広げることに力を入れる」（同社）。 エッジコンピューティング事業の幅を広げる。従来は
コーディネートの自動生成 - Start Today Technologies TECH BLOG
この服装に合う靴を選んでコーディネートを完成させたいと思います。皆さんはどの靴を選びますか？ データサイエンティストの中村です。今回、このようなタスクを解くためのシステムを開発しました。本記事ではシステムと裏側の要素技術について紹介したいと思います。 概要 ファッションにおいて、コーディネートは何より大事な要素です。安物の服でもコーディネートが整っていればおしゃれに着ることができますし、逆にハイブランドで固めたとしてもダサく見えてしまうことは充分に考えられます。 コーディネートはアイテムの組み合わせであり、コーディネートをよく見せるには一定の規則1に基づく組み合わせの選択が重要です。ところが、この規則は複雑で敷居が高いので、組み合わせに関する表現を直接データから獲得してしまおうというのが今回のトライの内容です。 本記事で紹介するシステムは、コーディネートを学習することで以下のようなタスクを
Googleが最強のチェス・将棋AI「AlphaZero」を発表 わずか24時間の自己学習で最強AIを上回る
世界最強の囲碁AI「AlphaGo Zero」を開発したDeepMind（Google関連会社）が、チェスと将棋のAIに関する論文を発表しました。AlphaGo Zeroと同様の手法を使い、24時間で既存の最強AIを超える実力に至ったとのこと。 AlphaGoは2017年5月、世界トップ棋士である中国の柯潔（かけつ）九段に3戦全勝した囲碁AI。もともと人間同士の棋譜（対局データ）を学習させていましたが、進化したAlphaGo Zeroでは人間の棋譜を用いず、AIによる自己対戦のみで強くする「強化学習」が用いられました。 「AlphaGo」に敗れた最強棋士の柯潔九段 Googleの囲碁AI「AlphaGo」が19歳の最強棋士に全勝 囲碁AI「AlphaGo」が進化した「AlphaGo Zero」開発 自己との対局で学習し強く 今回の論文では、AlphaGo Zeroで用いられた手法を「Alp
学習データ量に応じて自動的に最適なモデルに変化する教師無し機械学習技術を開発 | 技術・研究開発 | 技術・研究開発 | プレスリリース
【要旨】パナソニック株式会社は、大量の学習データを収集することが困難なリアルな環境に適用が可能なAI技術の実現に向けて、学習データの量に応じて自動的に最適なモデルに変化する教師無し機械学習技術を開発しました。 この技術は当社のビジネスイノベーション本部 AIソリューションセンターの研究成果になります。この度、AI技術における世界最高峰の国際学会であるNIPS2017 (Neural Information Processing Systems)に採択されました。 【効果】当社の主要事業領域である家電・住宅・自動車・B2Bソリューションの中には、大量のデータを集めることが難しいために、AI技術を十分に活用できていないケースも多数存在しています。 この課題に対して、本技術を適用することにより、これまで専門家の介在が必要であったチューニング（モデルの調整）プロセスを大幅に削減することができるため
世界大手企業が目をつけた！AI企業買収リスト【Apple、IBM、Google、Microsoft、Amazon、Facebook】 | AI専門ニュースメディア AINOW
Apple AI企業買収リスト 6社の中で最もAI企業の買収が多かったApple。 2016年8月に買収した「Turi」は、買収金額が2億ドルと大きく報道されました。「Turi」は機械学習のプラットフォームを持っていると共に、レコメンドするエンジンや、クリック率の予測ツール、不正特定システムなどを提供していました。Apple MusicやApple Storeのレコメンド強化に使われた可能性が高いです。 2015年10月に買収した「Perceptio」はスマートフォン内にある画像を分類する技術を持った企業です。現在iPhoneの写真フォルダでは自動的に人物を分類する「ピープル機能」がありますよね。ピープル機能は、2016年9月にリリースしたiOS10からついた機能です。 2016年1月にAR技術に強い「Flyby Media」、2017年6月にはVR/AR技術に強い「SensoMotori
🔭コラム：機械学習パラダイス（上野達弘） – 早稲田大学知的財産法制研究所[RCLIP]
最近、外国で講演する機会が多い。2011年にドイツ留学を終えて以降、いろいろと引き受けているうちに招かれることが増え、今年の予定はすでに5回（ミュンヘン、ジュネーブ、メルボルン、北京、ソウル）を超えている。 ＡＩと知財 テーマは様々だが、最近多いのがAI（人工知能）をめぐる知財問題。2016年11月にはソウルで開かれたSeoul Copyright Forumでこれについて話したのをはじめ、また2017年8月にはメルボルンで開かれた国際人工知能会議（IJCAI）でもこれを取り上げた。このテーマが外国で注目されやすいのは、内閣府・知的財産戦略本部における検討など、日本で盛んな議論が展開されていることにもよるが、実はもう一つ大きな理由がある。それが、著作権法４７条の７だ。 著作権法47条の7という規定 この規定――外国だと“Article 47septies”となって言いにくいのだが――は、コ
IT部門への期待度は高いがAIやIoTは低め--ITR調査
印刷する メールで送る テキスト HTML 電子書籍 PDF ダウンロード テキスト 電子書籍 PDF クリップした記事をMyページから読むことができます アイ・ティ・アール（ITR）は10月5日、IT予算の増減や製品／サービスへの投資意欲、企業課題の解決を担うべき推進部門などに着目した調査結果の一部を発表した。 調査結果を発表した同社取締役／シニアアナリストの舘野真人氏によると、2017年度のIT予算を前年度から増やすとした企業の割合は34％となり、28％だった前年と比較して上昇した。 一方、減らすとした企業の割合は、2001年の調査開始以来で最も低い水準となった。ただし、20％以上の大幅な増加を見込む企業の割合は一貫して低下している。 このIT予算の増減傾向を指数化した「IT投資増減指数」を見ると、2017年度の実績値は「2.58」となり、前年調査時の予想値「1.73」を大きく上回った
ジェスチャーを学習するAI、DNPと電通大が共同開発
人間の表情やジェスチャーに合わせて自動的に返答・ジェスチャーを生成する「表現AI」を大日本印刷と電気通信大学が共同開発する。 大日本印刷と電気通信大学は8月7日、人間の言葉や表情、ジェスチャーに合わせて自動的に返答・ジェスチャーを生成する人工知能「表現AI」の研究を始めたと発表した。2017年度内にプロトタイプを開発し、ロボットなどがジェスチャー付きで会話できるようにする。「より生き生きと人に語りかけるロボットの開発につなげる」としている。 表現AIは、人間のジェスチャーや表情、言語から相手の状況を自律的に分析し、返答するテキスト情報（言語）やジェスチャーなどを自動的に生成するAI。 大量の人間の映像情報から、返答する言葉とジェスチャーを合わせて自動的に抽出する「教師なし学習」の手法で、「言語－ジェスチャー確率モデル」を構築。人手で設定しなくても、言語に合わせた適切なジェスチャーを自動生成
AI人材が約5万人不足、東大阪大のAI講座は即戦力育成の呼び水となるか
新エネルギー・産業技術総合開発機構は、電機や機械など製造業を中心にAI（人工知能）分野の即戦力人材を育成する特別講座「AIデータフロンティアコース」を、大阪大学（吹田キャンパス）と東京大学（本郷キャンパス）に開講すると発表した。2017～2019年度で総額約2億2000万円を投資し、3年間で250人以上のAI人材を育成する計画だ。 新エネルギー・産業技術総合開発機構（NEDO）は2017年7月28日、東京都内で会見を開き、電機や機械など製造業を中心にAI（人工知能）分野の即戦力人材を育成する特別講座「AIデータフロンティアコース」を、大阪大学（吹田キャンパス）と東京大学（本郷キャンパス）に開講すると発表した。2017～2019年度で総額約2億2000万円を投資し、3年間で250人以上のAI人材を育成する計画だ。 政府が2016年度に立ち上げた「人工知能技術戦略会議」では、AIの研究開発や産
AIで大腸がん見つけるシステム、国立がんセンターとNECが開発
国立がん研究センターと日本電気（NEC）は7月10日、内視鏡検査時に人工知能（AI）を用いて大腸がんや大腸腫瘍性ポリープ（前がん病変）を自動検知するシステムを開発したと発表した。検査時に撮影された画像から、リアルタイムに診断できるという。 狙いは、医師による見逃しを防ぐこと。肉眼での発見が困難な病変や発生部位、医師の技術格差による見逃しを防ぐのが目的だ。 同システムは、ディープラーニングを活用したAIで、独自のアルゴリズムで画像を高速処理。1台のPCで動作する。国立がん研究センター中央病院で診断した約5000例の内視鏡画像を学習させたという。 これを用いて約5000枚の新たな内視鏡画像を評価したところ、前がん病変としてのポリープと早期がんの発見率は98％に達したという。 現段階ではプロトタイプだが、今後はグローバルでの実用化も視野に。また、肉眼での認識が困難な平たん・陥凹病変の学習や精度の
NTTデータ、機械学習プラットフォーム「DataRobot」の提供を開始 | IoT NEWS
2021-09-072017-07-04 NTTデータ、機械学習プラットフォーム「DataRobot」の提供を開始 株式会社NTTデータは、米国DataRobot, Inc.とエンタープライズ向け機械学習プラットフォームである「DataRobot」の販売代理店契約を締結し、サービス提供を開始した。「DataRobot」は、世界の優れたデータサイエンティストの知識や経験、ベストプラクティスを自動化する機械学習プラットフォーム。同プラットフォームを利用することで、スピーディーかつ精度の高い予測モデルを構築できるという。 NTTデータではAI＆IoTビジネス部を主体としてAIを顧客のビジネスプロセスに組み込み、業務変革を支援するAIインテグレーションサービスを約300名の体制で展開している。また、企業においてAIを活用する際に課題となる分析モデルの品質維持の自動化など、分析業務の自動化・自律化（
キユーピー、機械学習を生かした原料不良検査は、「現場力を生かすためのAI」の第1章
「AIは使い物になるかどうか分からない、それなら試してみよう」 食品メーカーのキユーピーは、TensorFlowを使った機械学習によるベビーフードの原料検査を、2017年8月に稼働開始する。検査対象は「ダイスポテト」と呼ばれる、細かなサイコロ切りにしたポテトが中心。カット後に、皮が付着していたり、変色していたり、形状が異なったりしているものを取り除く。 形や色が多少異なるからといって、安全でないというわけではない。だが、「安全だからといって、必ずしも安心につながるわけではない」と、キユーピー生産本部次世代技術担当担当次長の荻野武氏はいう。ブランド価値を維持するためには欠かせない作業、ということになる。 とはいえ、微細なポテト片が多数、ベルトコンベヤー上を流れてくるなかで、色や形状が多少異なるものを見つけ排除するという作業は、製造業における検査で一般的に使われるマシンビジョンシステムなどでは
キユーピーがAI導入、1日100万個以上のポテトをさばく「ディープラーニング」の威力
1日100万個以上流れるダイス型のポテトを1つ1つ、人の目で見分け、異物混入や不良品がないか確認していた――にわかに信じにくい話かもしれないが、これは実際に、大手食品メーカー、キユーピーの工場で行われている原料検査の作業だ。 「画像処理技術などを使った機械化を長年検討してきましたが、精度やコストの面で現実的ではありませんでした」 こう話すのは、キユーピーの生産本部で次世代技術担当次長を務める荻野武さんだ。ベビーフードの品質と“安心”を支えるために行われている業務ではあるが、スタッフの人海戦術では限界が来ており、増産のボトルネックになっていたという。そんな状況が今、「ディープラーニング（深層学習）」で大きく変わろうとしている。 膨大な原料検査にブレイクスルーを起こす「ディープラーニング」 キユーピーは原料検査の基準を厳しく設定している。特にダイスポテト（さいの目状にカットされたジャガイモ）の
Yahoo! JAPAN、ディープラーニングに特化したスパコンを開発 スパコンの省エネランキング「GREEN500」にて世界第2位を獲得 - ニュース - ヤフー株式会社
ヤフー株式会社は、2023年10月1日にLINEヤフー株式会社になりました。LINEヤフー株式会社のコーポレートサイトはこちらです。 当ページに記載されている情報は、2023年9月30日時点の情報です。 ヤフー株式会社（以下、Yahoo! JAPAN）は、株式会社ExaScaler（以下、エクサスケーラー）、HPCシステムズ株式会社協力のもと、ディープラーニング活用に特化した省エネ性能の高いスーパーコンピュータ（以下、スパコン）「kukai（クウカイ）」を開発し、本日発表されたスパコンの省エネ性能ランキング「GREEN500」において世界第2位を獲得しました。 Yahoo! JAPANのディープラーニングは、2015年5月、自社で開発した音声認識エンジン「YJVOICE（ワイジェイボイス）」へサービスとして初めて実装し、以降、ニュースなどコンテンツ配信の個別最適化（パーソナライズ）の精度向
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日本ディープラーニング協会が発足、資格試験で技術者3万人育成
窓ガラスがディスプレイに――AIスピーカーとつながる「未来の窓」、YKK APが開発 プロトタイプを見てきた
AIに“期待しすぎた”ソフトバンク 身をもって実感した、AIの企業導入を成功させるコツは
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