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10年後、人工知能に取って代わられる職業とは [松尾豊] | ISSUES | WORKSIGHT

前編で人工知能の発展の歴史や成果について話しましたが、後編では技術の進展が社会にどんな影響を与えるかを考えてみます。図１は技術の発展と社会への影響を図式化したものです。横軸の（１）から（６）は前編でも触れた、ディープラーニングの発展のステップです。 2030年ごろには人工知能が秘書を務めるか（１）の段階だと画像の認識精度が上がるので、例えば医療現場でより正確な画像診断ができるようになったり、広告の分野でもターゲティングの精度が上がったりすることが期待できます。（２）でマルチモーダルな（複数の感覚の）認識ができるようになると、Pepperのように人の感情を認識できる、防犯で怪しい人を見つけられる、ビッグデータから購買行動のおかしな人を見つけたり典型的な行動パターンを抽出したりといったことができるようになります。次の（３）の段階で行動とプランニングができるようになると、自動運転や農業の

yuiseki 2015/06/10

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人工知能テクノロジーの現状と可能性 [松尾豊] | ISSUES | WORKSIGHT

このところ「人工知能を使ったシステム」や「人工知能を搭載した電化製品」が登場し、世間の注目を集めています。将棋の世界では人工知能がプロ棋士と互角に戦い、元名人を負かしたりもしています。2011年にＩＢＭが開発した人工知能「ワトソン」はクイズ番組で人間のチャンピオンを破って優勝、今後その技術は医療分野に応用されて、膨大な蓄積データから患者の治療方針を示すのに使われるといいます。三井住友銀行とみずほ銀行は2014年11月に、コールセンターへの問い合わせで適切な回答を抽出するためにワトソンを利用すると発表しました。ソフトバンクはフランスの企業と共同で人工知能搭載のロボット「Pepper」を発表しました。人の感情を読み取ることができると話題になりましたよね。アップルはiPhoneに人工知能を使った音声対話システム「Siri」を搭載していますし、グーグルは自動車を自動で運転する技術を開発中です。

yuiseki 2015/06/10

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「ビッグデータ」で儲けるための３原則 [矢野和男] | ISSUES | WORKSIGHT

ビッグデータという言葉が流通する以前から大量のデータを収集する技術やその分析に注力してきましたが、正直なところ、長い間泣かず飛ばずでした。最近になって成果を得られ始めたのは、ビッグデータを活用するポイントが見えてきたから。われわれは10年間、それに反することをして、ことごとく痛い目にあってきました（笑）。最初に理解しなければいけないのは、ビッグデータはこれまでのデータと扱い方がまったく違うということです。人間の能力では、大量のデータの概要どころか、ほんの表面のごく一部すら把握できません。ところがビッグデータ以前のデータの活用法は、「人間が仮説をつくり、コンピュータで検証させる」というのが基本。できるはずがないんです。そこで大切になるのは「人間が仮説をつくらず、コンピュータに仮説をつくらせる」という発想の転換です。これも含めて、私は「ビッグデータ活用のための３原則」をまとめています。第

yuiseki 2014/08/29

矢野和男

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オープンデータが実現するデータ循環社会 [庄司昌彦] | ISSUES | WORKSIGHT

「オープンデータ」という言葉を日本語に翻訳すると、多くの方が「公開データ」「公開情報」と考えるのではないでしょうか。でも、この訳語は本質を外しています。中国、台湾では「開放資料」と書きますが、こちらの方が的を射た表現といえるでしょう。オープンデータとは、自由に使えて再利用もでき、かつ誰でも再配布できるデータのこと。主に政府や地方の行政機関、企業などが持っている資料を、広く一般に開放して自由に使える状態にするわけです。ですから、単なる情報公開ではないんです。「オープン」は「公開」ではなく「開放」。オフィスや建築物などを「公開します」と言われると見学だけできる印象ですけど、「開放します」と言われたら中に入って自由に使えるイメージですよね。それと同じで、ウェブ上に情報を公開しているだけではオープンとはいえません。閲覧できるだけでなく、オープンライセンス、すなわち開かれた利用条件のデータにする

yuiseki 2014/03/18

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日本企業が「新しいこと」に挑戦できない理由とは？ [濱口秀司] | ISSUES | WORKSIGHT

大企業においてイノベーションがなぜ難しいのか。あらゆる経営者がその必要性を認識しているにも関わらず、自社のビジネスを革新する動きはなかなか生まれてこないものです。私は米国ポートランドにあるデザインコンサル会社「ジバ」で戦略ディレクターを務めています。その業務がら、大企業の悩みやジレンマによく直面します。資金力もリソースもネットワークも潤沢な大企業で、なぜイノベーションが生まれにくいのか。今からその理由を解説します。でもその前に「イノベーションとは何か」について整理しましょう。そもそも「イノベーション」とはどんなものか？イノベーションとはビジネスに革新をもたらすものだ、とよく言われます。その厳密な定義は何でしょうか。面白いもので、例えば、ここに偉い学者を5人連れてきたら、5人ともイノベーションについての異なる定義を口にします。「継続的何とかをするための新しい何とか」であるとか、「技術的

yuiseki 2013/12/01

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ネット×家電の組み合わせでイノベーションを生むアキバ発ベンチャー [岩佐琢磨] | ISSUES | WORKSIGHT

セレボの「LiveShell」はビデオカメラに繋ぐとそのまま映像をネット配信できる機器。「SmartTrigger」はスマホと連携して一眼レフカメラのシャッターを離れた場所から切る機器です。「CEREVO CAM」はもう製造終了していますが、単体でUSTREAM配信ができるデジタルビデオカメラ。僕たちがやっているのはずっと同じことなんですね。つまり、ネットと家電を組み合わせて生活をもっと便利に豊かにする。興味を持ったのは家電の前にネットなんです。ただ、僕が就職活動をしていた2002年というのはドットコムバブルが過ぎたころで。ネットサービス系、ソフト系のビジネスについてはキープレイヤーが決まっていました。じゃあネットと何を組み合わせるか。最初はネット×自動車というのを考えたんですが、自動車は商品化まで5年10年かかると聞いて、ネットが進化するスピードに合わないなと。その点、ネット×家電は