米グーグル（Google）は2018年7月25日（米国時間）、クラウドのDWH（データウエアハウス）サービスである「BigQuery」に機械学習の機能を追加した「BigQuery ML」を発表した。ユーザーはSQLクエリーを使って機械学習モデルを開発したり、DWH内のデータに対する推論を実行したりできる。

人工知能（AI）の開発者が研究開発に当たって留意すべき原則「AI開発ガイドライン（仮称）」の素案を策定するため総務省が設置した産官学会議から、AIスタートアップのPreferred Networks（PFN）が離脱していたことが明らかになった。 Preferred Networksは深層学習（ディープラーニング）開発のスタートアップ企業で、深層学習フレームワーク「Chainer」の開発元としても知られる。 総務省 情報通信政策研究所は、同ガイドライン素案策定のための産官学会議「AIネットワーク社会推進会議」を主催している。2016年12月には、素案策定に向けた論点整理を公開した。 この素案は、日本政府がOECD（経済協力開発機構）などに提案することを目的に策定するもので、「日本の法制度に直接反映させることを想定したものではない」（同研究所）という。 だがこの方針に対し、2017年1月まで同

AIブームのウソとホントに斬り込む連載もいよいよ最終回。これまでの9回の連載を通して、現在のAIの根幹となる機械学習とディープラーニングの現実的な課題、現在メディアを賑わしているAIを活用したサービスの実情と課題について見てきた。最終回となる今回はこれまでの記事の内容を踏まえ、「技術的に可能」という言葉に惑わされることなく、いまAIを活用するために必要な観点について述べる。 現在の国内市場では「AI詐欺」と呼べるような、「いつかは実現するが、現時点では可能性にすぎない何かを、今すぐ実現できるように見せかける」ことが横行している。それは人工知能（AI）技術に対する導入企業の理解が抽象的なレベルにとどまっていることに起因している。そうした“無知”に乗じて、ITベンダーが「技術的に可能」という魅惑的なセールストークを用いているわけだ。 この連載で繰り返し述べてきたように、いまAIと呼ばれている技

ICリーダーライターを購入し、民間サイトを含む複数のサイトを巡ってソフトをインストールし、設定を完了させる。ITリテラシーの高いユーザーでも、ログイン成功まで至るのは相当な苦労を要する。 さらにJava実行環境は、2013～2014年にかけて、脆弱性を狙ったサイバー攻撃が多発した経緯がある。通常利用のブラウザーに組み込むにはセキュリティ面で不安が残る。 なぜ、マイナポータルはJava実行環境が必須となったのか。今後、改善の余地はあるのか。内閣官房 番号制度推進室 番号制度推進管理補佐官の楠正憲氏に聞いた（取材は文章ベースのやり取りで実施し、表現は一部編集した）。 Java実行環境を必須とする構成にした理由は。 楠氏　店頭で販売され、また実際に利用されている、できるだけ多くのPCとMacに対応しつつ、できるだけ端末ソフトウエアを共通化して開発および保守の工数を最適化するためだ。 e-Taxの

日本発のOSS（オープンソースソフトウエア）が、世界の舞台に飛び立とうとしている。油井誠氏が開発を始めたOSSで、分散データ処理ソフトの「Hadoop」「Spark」用の機械学習ライブラリ「Hivemall」が2016年9月、米Apache Software Foundationの「Incubator（育成）」プロジェクトに認定されたのだ。 Apache Software Foundation（ASF）は、Webサーバーの「Apache」やJavaアプリケーションサーバーの「Tomcat」、Hadoop、Sparkといった有力OSSの開発の中心となっている非営利組織だ。ASFの正式プロジェクトは、OSSにおける「有力ブランド」であり、HivemallはIncubatorプロジェクトに選ばれることで、その候補入りを果たした。 プログラミング言語の「Ruby」やデータ収集ソフトの「Fluent

「ITエンジニアには会議室は不要。定例の報告会も廃止した」。こう語るのはスマートフォン向け広告会社CyberZの山内隆裕社長だ。同社は7月にオフィスのレイアウトを刷新し、ITエンジニアのフロアから会議室をなくした。狙いは開発に専念させること。エンジニアにとって働きやすい環境を整え、全社員に占めるエンジニアの比率を現在の3割未満から年内に4割以上へ高める。 アジア太平洋地域のスマホ広告市場は2014年に前年比2.5倍の1兆2000億円規模との推計を発表しました。 はい、日本国内はもとより、アジア太平洋地域全体でインターネット広告のスマホシフトが進むと見ています。最も大きいのは中国で、2014年は前年比4倍近い7100億円規模でした。ほかにも韓国が2018年に、2014年の約2.3倍の1900億円と高い伸びが期待できます。東南アジアも小さいながら大きく伸びる余地が見込めるなど、全般に高成長を見

博報堂ＤＹメディアパートナーズと博報堂ＤＹホールディングスは2015年7月23日、テレビCMとオンライン動画広告をかけ合せた広告効果予測プラニングツールの「TVPlus Simulator」の機能をアップデートし、新ツールの「TVCross Simulator」として新たに提供を開始すると発表した。 TVCross Simulatorでは、テレビCMの出稿パターンやターゲット（性別や年齢など）、業種といった10種類以上のパラメーターを設定することで、キャンペーンの「ターゲットリーチ効率」や「広告認知率」などの向上に向けて、テレビCMとオンライン動画広告をかけあわせた出稿パターンをシミュレーションできる。ターゲットリーチや広告認知に加えて、「テレビCMとオンライン動画広告の複合接触による商品への意識変容」の視点から、商品認知や商品興味関心、商品好意、商品関与意向、商品購入利用意向などの広告指

あるときは銀行の窓口業務をこなし、あるときはがん患者の治療方針を提案し、あるときは独創的な料理を作る――。米IBMの「Watson」が提供するアプリケーションはあまりに多彩で、捉えどころがない。 Watsonとは、いったい何を指す言葉なのか。IBMは、クイズ王を破ったこのコグニティブ（認知）システムを、どうビジネスに結びつけるつもりなのか。英語向けのWatsonを日本語に対応させることは、本当に可能なのか。 これらの問いに最も適切な答えを返せるのは、Watson Groupの指揮を執るIBMシニア・バイス・プレジデントのマイク・ローディン氏だろう。 ローディン氏は、Software Solutions Groupの責任者だった2011年半ば、クイズ番組「ジョパディ！」でWatsonがクイズ王を破ったシーンをテレビで見て、思わず「I want that！（これが欲しい！）」と叫んだという。翌

米グーグルが相次ぎ公開した、人工知能に関する二つの研究（図1、図2）。それが示すのは、人間が視覚で物体を認識する能力と、コトバを操る能力が、地続きの関係にあるということだ。この二つの研究について解説しながら、自然言語処理にニューラルネットワークを応用する研究の最新動向を紹介する。 図1●英語の文章をフランス語に機械翻訳するニューラルネットワーク。英文「A B C」（A～Cは英単語）をA、B、Cの順にニューラルネットワーク（長方形）に入力すると、その英文に対応したフランス文の「W X Y Z」がW、X、Y、Zの順に出力される（詳細は後述）

自動車はスーパーコンピュータを搭載し、人工知能で制御する。Nvidiaは2015年1月にラスベガスで開催した「2015 International CES」で最新の自動運転技術を発表し、人工知能を採用した制御方式を示した。このシステムを自動車に搭載すると、カメラで捉えたオブジェクトを高精度で把握し、周囲の状況を理解する。Audiはこのシステムの採用を表明している。自動運転技術開発が加速しそうだ。 カメラがセンサーを置き換える NvidiaのCEO（最高経営責任者）、Jen-Hsun Huang（上の写真）は1月4日、自動運転開発プラットフォーム「Nvidia Drive PX」を発表した。記者会見のもようはストリーミングで中継された。Huangは、車載センサーのトレンドとして、レーダーなどがカメラにより置き換えられていることを指摘した。スマートフォンなどのモバイル技術により、カメラの解像度

人工知能技術の新潮流「ディープラーニング」が、物体認識を筆頭に音声認識、自然言語解析、医薬品候補の探索などで、他の技術を圧倒する性能を示している。ディープラーニングは、コンピュータ科学の最新の成果であると同時に、コンピュータを劇的に省電力化する新アーキテクチャの実現や、脳が人間に知性をもたらす秘密の解明につながる可能性がある。 「コンテスト初出場で、米グーグルのチームがここまで他を圧倒するとは…」。ある人工知能の研究者は驚きを隠さなかった。 2014年8月、コンピュータによる物体認識の精度を競う国際コンテスト「ILSVRC（ImageNet Large Scale Visual Recognition Challenge）」の最新結果が公開された。 ILSVRCは、飛行機や人、ピアノなど様々なものが映っている写真データから、コンピュータに「何が映っているか」を検出・識別させる、人工知能のコ

PFIが深層学習専業の「Preferred Networks」を設立、NTTが出資しトヨタと共同研究も プリファードインフラストラクチャー（PFI）は2014年10月1日、ディープラーニング（深層学習）やIoT（Internet of Things）の専業会社であるPreferred Networksを設立したと発表した。Preferred NetworksはNTTと資本・業務提携をし、NTTが10月8日に2億円を出資する。Preferred Networksは同日、トヨタ自動車と自動運転車の実現に必要となる機械学習やディープラーニング技術に関する共同研究を行うとも発表している。 Preferred Networksは、脳の仕組みを模した「ディープ・ニューラル・ネットワーク」を使用する機械学習であるディープラーニング技術や、様々なIoTセンサーから集めた情報をネットワークのエッジで処理する

ベネッセコーポレーションの顧客データベースから漏えいしたことが確実な個人情報は、同社の顧客、あるいは過去に顧客だった世帯約760万件で、保護者および子供の名前（漢字とフリガナ）、住所、子供の生年月日、性別が含まれるという。過去に顧客でなかった世帯は含まれない。 1世帯を1件とカウントしているため、少なくとも保護者1人、子供1人が含まれるとして、1500万人～2000万人分の個人情報が漏えいした計算になる。漏えいした可能性のある件数まで含めると約2070万件にのぼり、4000万人～5000万人が対象になる計算だ。 ベネッセホールディングス（HD)の原田泳幸会長兼社長は、都内で開いた記者会見で「信頼回復の第一歩として、情報の拡散防止に全力を尽くす」と言明（写真）。全容が判明し次第、ベネッセHD副会長の福島保氏、取締役兼CIOの明田英治氏は責任をとって辞任する。 史上空前といえる個人情報漏えいは

ニュースキュレーションアプリ、ニュースまとめアプリの動向をキーパーソンに聞く本連載の第4回目。JX通信社による「Vingow」の特徴は、記事の自動解析機能と自動要約機能にある。アプリが提示するタグを選択していくことで、自分の興味に沿った記事が抽出される。タイトルをクリックすると、自動要約エンジンが作成した要約を表示し、本文を読むかどうかを判断できる。 同社の米重克洋代表取締役はVingowのコンセプトを「スマホ時代の専門紙」と説明する。サービスの特徴や狙い、収益化の方法について、米重氏と細野雄紀取締役兼COO（最高執行責任者）の2人に聞いた。 Vingowではユーザーが読みたい記事に準じたタグ、例えば「新興国」「ベンチャー」「アルゴリズム」といったものを選択していくことで、自分の好みの記事が自動抽出されます。また、記事の自動要約機能も特徴的です。 米重　「スマホ時代の専門紙」をキャッチフレ

もう少し丁寧に、告知の手続きを踏んでほしかったなあ。それが、記者の偽らざる実感だった。 ヤフーとカルチュア・コンビニエンス・クラブ（CCC）は2014年6月2日、共通ポイントサービスに関するプライバシーポリシーなどを変更した（ITpro関連記事）。CCCがTカードで収集した商品購入履歴と、ヤフーが収集したWeb閲覧履歴を共有できるようにする。 両社が持つパーソナルデータを連携させれば、Tカードで集めた実店舗での購買情報を基に、Webサイトでクーポンを配る、リターゲティング広告を打つなど、広告効果やサービス品質の向上が見込める。 その一方で、Web履歴や購買履歴などのプライバシー情報が企業を超えて交換されることに、違和感を覚える消費者も少なくない。 ヤフーとCCCは今回、ポリシーの改正を事前にWebサイトで告知したほか、個人の判断で情報提供を停止できるオプトアウト機能も用意した。その意味では

サイバーエージェントは2014年4月30日、データサイエンティストを育成する無料講座を開催すると発表した。講座を通して優秀な人材を発掘し、同社が力を注ぐインターネット広告技術の強化を目指す。定員は20人で、20代の技術者が対象だ。 2014年6月7日から約1カ月間、「第2回データサイエンティストアカデミー」を開催する。統計学や統計プログラミング言語の「R」を教えるほか、ケーススタディーを基にしたビッグデータ分析の演習などを実施する。週に1度、全4回の講義を無料で提供する。 募集対象は、2年以上のシステム開発経験を持つ20代の技術者で、SQLを使えることが条件だ。成績が優秀だった受講者は、サイバーエージェントが採用する。2014年2月に開催した第1回では、受講生15人のうち、2人に内定を出したという（写真）。 サイバーエージェントは、広告配信事業のさらなる強化を目指している。2013年10月

広告代理店の東急エージェンシーは2014年5月2日、産業技術総合研究所と提携し、流通・小売業向けのビッグデータ分析ツールを開発すると発表した。顧客データを分析する際に、年齢や性別といった情報を使わないのが特徴だ。2015年3月までの商品化を目指す。 確率的潜在意味解析という顧客分類手法を用いる。購買データのみで、顧客の好みなどに対応したクラスタに分類できるという。年齢や性別などの情報を使わないため、個人情報の流出を懸念する企業向けに売り込む。 価格は数百万円を予定している。データ分析の専門的な知識やスキルを持たない人材が利用できるようにするという。東急エージェンシーは、ソフトウエアの導入や販促活動の支援といったコンサルティングも手掛ける。

サイバーエージェントでCTOを務める佐藤真人執行役員全社システム本部最高技術責任者は、インターネット広告技術であるアドテクノロジーの強化を最優先課題と捉え、グループを挙げてノウハウの一元化を急ぐ。 関連技術は最新のものを自前で整備。米Amazon Web Servicesのデータウエアハウス「Amazon Redshift」と同等のシステムを内製した。CTOの佐藤氏に内製へのこだわりを聞いた。 サイバーエージェントでCTOを務めるまでの経歴を聞かせて下さい。 実は25歳くらいの頃、SF小説を書いていました。会社員としては、出版社のIT部門が最初のキャリアです。ここでは泊まりがけで開発したこともありましたね。その後、ブロードバンド配信会社やネットメディアでシステム開発を手掛けました。 サイバーエージェントに入社したのは2006年です。当時、アメーバブログのレスポンスが遅くて、それを直すのに2

「NTTグループの『セット割』解禁検討か、総務省が乗り出した制度見直しの今後」を読んでいて、気になる一節がありました。セット割についてではありません。以下に引用します。 「携帯電話市場では、大手3社が横並びでiPhoneを発売しており、月額料金は高い水準のまま、各社ほぼ変わらない状態となっている。先述の情報通信審議会での資料も、消費支出に占める通信費の割合は、2002年の3.6％（1万2056円）から2012年には1万6889円（5.4％）に上昇していると指摘。問題を提起している。 かつて『マーケットリーダー』だったソフトバンクも、もはや見る影もない。ソフトバンクの孫正義社長は2月12日に開催した決算会見において、『これからソフトバンクは強者の立場として戦える。これまでは弱者の戦略だった。曲芸のような無理をせずに、着実に一歩一歩利益を伸ばしていけるポジションになれた』と語るなど、すっかり“