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 --   人工知能   --

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人間の知的ふるまいの一部をソフトウェアを用いて

人工的に再現したもの

 

AIニュース一覧-日本経済新聞

 

＜　総論（生成AI　Bing/Bardによる）＞

＜各論・記事＞ 

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＜　総論    ＞

　「人工知能」サイトでは、最新の注目されるAIに関する記事を日々更新しています。本サイトでは、AIの歴史や最新の技術動向、人工知能（AI）の活用事例など、幅広い情報をお届けします。

　AIの歴史は、大きく3つのブームに分けられます。

  • **第1次AIブームは1950年代から1960年代にかけて起こりました。**この時期には、機械学習の基礎となる理論が開発されましたが、当時のコンピュータの性能が限られていたため、実用化には至りませんでした。
  • **第2次AIブームは1980年代に起こりました。**この時期には、エキスパートシステムと呼ばれる、特定の分野の知識を応用して問題を解決するシステムが開発されました。しかし、エキスパートシステムは、特定の分野に特化した知識が必要であり、汎用性には欠けていました。
  • **第3次AIブームは2000年代から現在に至るまで続いています。**この時期には、深層学習と呼ばれる技術が開発され、画像認識や自然言語処理などの分野で大きな成果を上げました。深層学習は、大量のデータを学習することで、人間の認知能力を模倣した処理を行うことができる技術です。

　深層学習の登場によって、AIは画像認識や自然言語処理などの分野で大きな成果を上げ、第3次AIブームが到来しました。また、深層学習は、生成AIと呼ばれる、テキストや画像などのクリエイティブなコンテンツを生成することができる技術にも応用されています。生成AIは、これまで人間の創造性によって担われていた分野にもAIが活用される可能性を秘めています。

■深層学習による第3次AIブームの歴史

　深層学習は、2000年代後半から急速に発展し、AIの第3次ブームをもたらしました。深層学習は、人間の脳の構造を模倣したニューラルネットワークと呼ばれる技術を利用しています。ニューラルネットワークは、大量のデータを学習することで、人間の認知能力を模倣した処理を行うことができます。

　深層学習は、画像認識や自然言語処理などの分野で大きな成果を上げました。例えば、画像認識では、深層学習を利用したシステムが、人間の眼と変わらない精度で画像を認識できるようになりました。自然言語処理では、深層学習を利用したシステムが、人間の自然な会話や文章を理解できるようになりました。

　深層学習の登場によって、AIはさまざまな分野で活用されるようになりました。例えば、製造業では、深層学習を利用した画像認識システムが、製品の品質検査に活用されています。金融業では、深層学習を利用した投資判断システムが、投資家を支援しています。医療分野では、深層学習を利用した画像診断システムが、病気の早期発見に活用されています。

■大規模言語モデルを利用した生成AIブーム

　深層学習は、生成AIと呼ばれる、テキストや画像などのクリエイティブなコンテンツを生成することができる技術にも応用されています。生成AIは、これまで人間の創造性によって担われていた分野にもAIが活用される可能性を秘めています。

　大規模言語モデルとは、大量のテキストデータを学習したニューラルネットワークです。大規模言語モデルと他の技術を組み合わせて利用することで、人間のようなテキストを生成したり、画像や音楽などのクリエイティブなコンテンツを生成したりすることができます。

　大規模言語モデルを利用した生成AIは、さまざまな分野で活用されています。例えば、エンターテインメント分野では、大規模言語モデルを利用したAIが、小説や映画の脚本を生成しています。教育分野では、大規模言語モデルを利用したAIが、個別にカスタマイズされた学習コンテンツを生成しています。ビジネス分野では、大規模言語モデルを利用したAIが、顧客のニーズを把握したり、マーケティング資料を作成したりしています。

　深層学習と大規模言語モデルの技術革新によって、AIはますます高度化し、私たちの生活をより便利で豊かなものにしていくでしょう。生成AIの活用が拡大する一方で、課題も浮き彫りになっています。生成AIによって生成されたコンテンツの信憑性が問題となっているほか、生成AIには人為的な偏見が反映されるという課題もあります。

 

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 ＜各論：記事＞

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2023/11/23

 

＊自動機械学習（AutoML）とは？データサイエンティストの仕事が激減するほどの実力とは

https://www.sbbit.jp/article/cont1/126346

　ありとあらゆるツールやシステムに何らかの機械学習技術が取り入れられるようになり、従来はデータサイエンティストによって行われてきた「データ収集・学習・分析」も効率化が進み、ある種の機械学習ルーティンが作られるようになりました。そのような中で、機械学習における学習プロセスを自動化する「自動機械学習（AutoML）」という技術・サービスが登場するようになってきました。今回は、AutoMLという技術について解説します。

 

　AutoMLとは「Automated Machine Learning」の略で、日本語では「自動機械学習」という意味になります。要するに、機械学習のプロセスを自動化する技術です。ただ、AutoMLが指す自動化にもさまざまなものがあり、機械学習プロセスのすべてを自動化するものもあれば、一部を自動化するものもあり、用途や扱うデータによって使い方は変わります。（ビジネス＋IT）

 

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2023/09/29

 

＊AIカメラとは？　できることや活用事例・導入事例をご紹介

https://aismiley.co.jp/ai_news/what-is-ai-camera/

　従来のネットワークカメラ（監視カメラ）とAIカメラを比較すると、用途が異なります。AIカメラは映像を記録することに加え、画像認識技術も搭載されています。そのため、AIカメラは、従来のネットワークカメラの用途である防犯カメラの役割に加え、未然防止や業務効率化にも対応可能です。

また、従来のネットワークカメラとAIカメラを比較すると、映像確認の手間も大きく変わってきます。従来のネットワークカメラでは、映像を記録したりリアルタイムで確認することが目的でした。実際にカメラの映像を確認・分析するためには、目視での確認が必要です。

   一方、AIカメラは映像記録として動作すると同時に画像解析も可能です。従来のカメラと同じ防犯用途で利用する場合でも、AIの画像解析技術により、より短時間で効率的に映像の確認が終えられるでしょう。従来のカメラにはないソリューションを提供できるのも特徴です。(AISmiley)

 

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2023/09/29

 

＊トライアル、AIカメラで自動値下げ　広がるリテールテック

https://business.nikkei.com/atcl/gen/19/00096/092500148/

　デジタル技術を小売りの店頭などに生かす「リテールテック」が広がっている。人工知能（AI）カメラやデジタルサイネージを活用した新たなマーケティングが進む。地域の課題に対応しながら、生産性を高める狙いもある。

　福岡市と北九州市の中間付近に位置するディスカウントストア「トライアルGO脇田店inみやわかの郷（以下、トライアルGO脇田店）」（福岡県宮若市）。周囲は静かな田園地帯だが、食品や生活用品を扱う店内はAIを搭載したカメラやデジタルサイネージ（電子看板）などのリテールテックを集積。最先端の「スマートストア」として流通関係者の注目を集める。

 

　（日経ビジネス）

 

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2023/08/01

 

＊日本勢独走「内視鏡AI」、主戦場は胃に　データ生かす

https://www.nikkei.com/article/DGXZQOUC283EG0Y3A720C2000000/

　内視鏡検査の課題「がん病変の見落とし」を防ぎ、早期発見にも役立つ「内視鏡AI（人工知能）」の開発競争が激しくなっている。AI開発が遅れているといわれる日本だが、実は内視鏡AI分野では日本の独走状態だ。日本勢は先行して実用化が進む大腸分野から、判別の難易度が高いとされる胃の分野へと足場を広げている。

　「現時点で、内視鏡専門医と同程度のレベルでがんが疑われる領域を発見できる」

富士フイルムとAIメディカルサービス（東京・豊島）の担当者は、それぞれ開発を進める「内視鏡AI」について、異口同音に語る。

 

　（日経ビジネス）

 

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2023/07/07

 

＊前回のAIブームで雇用は奪われず、むしろ労働者が増えている職種もあった：研究結果

https://wired.jp/article/fast-forward-the-last-ai-boom-didnt-kill-jobs/

　深層学習の活用が広まっていった2011年から19年の間の欧州で、AIに置き換わると考えられていた雇用が減少していなかったことが、新たな研究論文によって明らかになった。しかし、急速に台頭する生成AIが、これからの雇用に従来とはまったく異なる影響を及ぼす可能性は否定できない。

　もしChatGPTや生成AI（Generative AI）が、その大きすぎる期待の10分の1程度にでも応えられるとしたなら、大規模な雇用喪失という未来は避けられないのかもしれない。ところが、人工知能（AI）の分野で前回、技術革新が起きた際には、AIの影響を受けやすいと考えられていた業界での雇用の減少がみられなかったことが、新たな経済データから明らかになった。仕事が失われるのではないかという不安は、当時も広がっていた。

　生成AIがすでに一部で混乱を引き起こしていることは確かだ。ChatGPTのようなAIの影響がすでに仕事に出ている個人や企業の話は、探せばすぐに見つかる。

 

（WIRED）

 

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2023/07/02

 

＊AI革命と学校の進化

https://forbesjapan.com/articles/detail/63464

 

　もう10年以上前のことであるが、かつて、アップルの創業者、スティーブ・ジョブズのブレーンとして働いていた米国の友人が、こう語っていたことを思い出す。「これからは、ビジネススクールよりも、デザインスクールを出た人間が活躍する時代になる」

 この友人の勧めもあり、筆者は、毎年、Technology,Entertainment and Designと銘打ったTED会議に出席したが、いま、劇的に展開するAI革命を見るとき、改めて、彼の慧眼を思う。なぜなら、ChatGPTの出現に象徴されるAI技術の驚異的な発展によって、これから、人材に求められる条件が根本から変わり、その結果、教育機関に求められる条件も大きく変わっていくからである。

 では、人材に求められる条件は、どう変わっていくのか。そのことを、筆者は、著書『能力を磨く』や『人類の未来を語る』で明確に語ってきたが、その要点を「2つの変化」として述べておこう。

 第一は、AI革命によって「言語知の記憶力」よりも「身体知の修得力」が重要になる。書物や文献やウェブから「専門知識」を学ぶ能力よりも、仕事の経験や体験から、スキルやセンス、テクニックやノウハウを身につける能力が重要になるのである。（Forbes）

 

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2023/06/12

 

＊DeepSquare AI講座「ゼロから始めるAIエンジニア講座セット」の提供を開始しました。

https://www.jiji.com/jc/article?k=000000002.000121365&g=prt

講座の目的と特徴

◼️目的
 　

　昨今、深層学習やAI分野はますます成長分野の1つとして注目されています。内閣府が提示するAI戦略2022でも「社会のデジタル化の更なる推進」が求められ、さらなる需要の高まりが予測されます。

一方、AIエンジニアの人材不足は深刻な状況です。経済産業省によると、2020年時点で4.4万人、2025年には8.8万人、2030年には12.4万人のAI人材が不足すると試算されています。また、企業におけるAI人材確保の実情を見ると、IT企業でさえ日本企業の約85%が「AI人材を確保していない」と回答しています。背景には高額の費用のため十分な投資ができないという理由も多く見受けられます。

そこで、Present Squareでは、従来からの教育、開発のノウハウを活かしAIエンジニアを目指す初心者の方やリカレント教育を実施する法人の方が基礎から実装まで安価に学べる講座セットの提供を開始します。

　（PR　TIMES）

 

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2023/06/10

 

＊強化学習の権威ピーター・ストーン：AIの限界は誰にも分からない

https://www.technologyreview.jp/s/306209/the-reinforcement-learning-pioneer-an-exclusive-interview-with-professor-peter-stone/

  強化学習、マルチエージェント・システム、ロボット工学分野の専門家として知られる、テキサス大学オースティン校のピーター・ストーン（Peter Stone）教授は、現在の人工知能（AI）とそれを取り巻く状況をどのように見ているのか。AI研究者の清水亮氏がインタビューした。

　ランスフォーマー（Transformer）と強化学習を組み合わせたチャットGPT（ChatGPT）が話題を集めている。強化学習という分野は主にロボット制御のために発達し、古くはロボットによるサッカー大会、最近では自動運転などに応用されている。

　ストーン教授はソニーグループ傘下にあるAI研究組織、ソニーリサーチ アメリカ（Sony Research America）のエグゼクティブ・ディレクターでもある。

（MIT　Technology　review）

 

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2023/06/06

 

＊企業がGPT導入で失敗しないための｢3つの基本｣

https://news.livedoor.com/article/detail/24373083/

　連日のようにChatGPTに関するニュースがメディアで報じられている。そして企業も、この新しいAI技術を自社に取り込もうと模索している。しかし、そのアプローチを間違えると、業務の効率化どころか、むしろ逆効果を生むことも考えられる。5月に『実務担当者のためのビジネスプロセスDX実装ガイドブック』（東洋経済新報社）を刊行した上田剛氏に、ChatGPTを取り入れようとしている企業に対する3つのポイントを解説してもらう。

 

GPTに用いられているディープラーニングのアルゴリズムは、人間の脳の構造を模したものです。モデルには出力を調整するパラメータが多数含まれているのですが、GPT4のパラメータ数は100兆個程度と推測されています。

100兆個とは、人間の脳のシナプスと同程度の数です。人間も100兆個のシナプスを調整した脳を使って思考していると考えると、GPTが人間のように会話や発想ができることは、もはや不思議ではないのかもしれません。

 

本記事では、GPTをビジネス活用する際に押さえるべき、下記3つのポイントを紹介します。

①そもそも「不要な業務」の廃止

②プロセスの再設計とデータ蓄積の仕組み構築

③最終的な責任は人間が引き受ける

 

（Livedoor）

 

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2023/06/06

 

＊独自の生成ＡＩ提供へ　ビジネス利用想定―ＮＥＣ・森田社長

https://www.jiji.com/jc/article?k=2023060500642&g=eco

　ＮＥＣの森田隆之社長がオンライン形式でインタビューに応じ、文章や画像を自動で作成する生成ＡＩ（人工知能）について、顧客への提供を視野に「独自ＡＩも含めた研究開発を進めている」と明らかにした。ビジネスで利用できるよう、偽情報の拡散や著作権侵害などのリスクを乗り越えるために「さまざまな技術やサービスの準備をしている」といい、近く生成ＡＩに関するビジネス戦略を公表する方針。

 

　生成ＡＩの開発は米国を中心に急ピッチで進む一方、日本勢は出遅れている。まだ大手企業を中心に利用され始めたばかりで、独自開発を表明したのは日立製作所など一部に限られる。森田氏は生成ＡＩについて「インターネットの登場に匹敵するぐらい、社会のあらゆる所に影響を及ぼす」と指摘し、開発と事業化を急ぐ考えを示した。（時事通信）

 

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2023/06/06

 

＊AIが人類滅亡を招く恐れ　専門家やテック企業トップが警告

https://news.yahoo.co.jp/articles/f6680ea79e5ef08927012f599c06dafc220431cf

　人工知能（AI）が人類滅亡を招く恐れがあると、専門家らが警告を発している。 ウェブサイト「センター・オブ・AIセーフティー」に掲載されたAIのリスクについての声明文には、「チャットGPT」を開発したオープンAIのサム・アルトマン最高経営責任者（CEO）、グーグル・ディープマインドのデミス・ハッサビスCEO、アンソロピックのダリオ・アモデイCEOといった、テクノロジー企業のトップも署名している。

 声明は、「パンデミックや核戦争といった社会規模のリスクと同様、AIによる絶滅のリスクを低減することを世界的な優先事項とするべきだ」と呼びかけている。

 

一方で、こうした懸念は大げさだという意見もある。（BBC）

 

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2023/06/05

 

＊ChatGPTなどの大規模言語モデルはどんな理論で成立したのか？重要論文２４個まとめ

https://gigazine.net/news/20230604-large-language-model-paper/

　2022年11月にChatGPTが公開され、たった1週間で100万ユーザーを超えたのをきっかけに、search GoogleのBardやsearch MicrosoftのBing AI Chatなど、大規模言語モデルを利用したチャットAIが続々とリリースされています。チャットAIを研究しているセバスティアン・ラシュカさんが、チャットAIが実用化されるまでの研究の軌跡を重要な論文24個に絞って要約しています。（Gigazine）

 

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2023/06/04

 

＊人間の敵か味方か...グーグル検索を置き換える可能性は　今さら聞けないChatGPTの正体

https://news.yahoo.co.jp/articles/48ad89ed9260eef716feb4b188e54db25909ff2b

　＜便利で誰でも使える対話型AIは、いずれ人々の思考や行動を支配する？　ChatGPTなどの生成AIとわれわれはどう付き合うべきか＞

　チャットGPTをはじめとする対話型AI（人工知能）が急速に社会に普及している。AIの活用による生産性向上が期待できる半面、AIに依存することのリスクを指摘する声も出ている。

 

　チャットGPTが人間をどう変えるのかについて考察するためには、そもそもチャットGPTがどのような仕組みで人間のような受け答えをしているのか理解しておく必要がある。チャットGPTはAIの1つであり、AIという名前を聞くと、人間と同じように「思考する」コンピューターという印象を持つかもしれない。だが現実は、そのイメージとはだいぶ懸け離れている。（Newsweek）

 

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2023/06/04

＊熱狂の生成AI、金融業で使える「活用例10選」と念頭に置くべき「2つのシナリオ」

https://www.sbbit.jp/article/fj/114944

　世界中で生成AIの熱狂的なブームが渦巻いており、金融業界でも我先にとOpenAI社の生成AIサービスであるChatGPTを導入する動きが相次いでいます。 本稿では金融業で使うべき「活用例10選」と金融機関が生成AIについて備えるべき「2つの極端なシナリオ」を紹介。生成AIの現在の状況をふまえつつ、未来を展望します。

　ChatGPTは、金融機関の経営層の方が初見でそのすごさを実感できる非常にわかりやすいサービスです。実際に触ってみると、このクラウドベースのAIエンジンは一部の専門的なスキルにおいて人間の能力を上回る「変曲点」に到達していると感じられます。
 　デジタルの力でイノベーションや最適化、改革を推進したいと思っている経営陣にとって、この生成AIの活用は非常に魅力的なオプションとなったことでしょう。執筆：みずほフィナンシャルグループ 執行理事 デジタル企画部 部長 藤井 達人

　（ビジネス＋IT）

 

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2023/05/29

 

＊ChatGPTで生成された文章を見抜くことはできる？　Amazon不正レビューや教育現場の課題から考える（リアルサウンド）

https://news.yahoo.co.jp/articles/dbff88f13164a58762c50d9a0f02747cd9e16ed2

　ChatGPTをはじめとした対話型の文章生成AIが普及したことで、「それをどう見分けるか」が課題となっている。

　AmazonのレビューにAI生成と思われる不正レビューが大量投稿されたことが話題になったり、教育現場で課題などにAI生成の回答をそのまま使う不正が横行することが懸念されたりと、対策が求められる状況も出てきた。 　

判定ツールを使った見分け方やその精度、教育機関の対応などから、AI生成テキストとのつきあい方について考える。

・「AI生成物を判定するツール」で、ある程度の判別は可能 　

 

AIによって生成されたテキストを判定するツールは、すでにいくつか登場している。ChatGPTの開発元であるOpenAIによる「AI Text Classifier」も、そのひとつだ。（Real　Sound）

 

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2023/05/22

 

＊きっかけは「ジョーク」だった──ジェフリー・ヒントンがAIは人類の脅威になると考えるようになった経緯

https://wired.jp/article/geoffrey-hinton-ai-chatgpt-dangers/

　ジェフリー・ヒントンは、深層学習の基礎開発に多大な貢献したAI研究の第一人者だ。しかし、彼は今、進化を続けるAIの危険性について警鐘を鳴らしている。自身の人生の大半をかけて取り組んできた技術に対して、ヒントンはなぜ警戒心を抱くようになったのか。

　人生の大半をかけて取り組んできた技術に対して警戒心を抱いたきっかけは何だったのかと尋ねると、ヒントンはふたつの出来事について話してくれた。

　

ひとつ目のきっかけは、強力な新世代のAIシステムを利用していた時に訪れた。彼の場合は、これはグーグルのAI言語モデル「PaLM」だった。PaLMはChatGPTを動かしているモデルと同じようなもので、グーグルは3月からPaLMをAPI経由で利用できるようにしている。

 

　PaLMは大規模なプログラムだが、人の脳に比べるとそこまで複雑ではない。にもかかわらず、人が一生をかけて獲得するような論理性を手にしているのだ。（WIRED）

 

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2023/05/19

 

＊「もしこの技術が悪用されたら大変なことになる」──チャットGPT開発のアルトマン氏が自ら警告（ニューズウィーク日本版）

https://news.yahoo.co.jp/articles/4b5bc117168c41d95f658d59a406a21f8a4493f7

 ＜チャットGTPの生みの親サム・アルトマンをはじめ、米議会で証言したAI の権威たちはAI の暴走を警告＞

 対話型AI（人工知能）サービス「チャットGPT」を開発したオープンAI のサム・アルトマンCEOは5月16日、人工知能（AI）の将来について懸念を表明し、意図しない結果が起きる可能性があるため、規制が必要だと警告した。 米議会上院司法委員会で証言したアルトマンは警戒を促す口調で、誤情報の増加、選挙妨害、コンピュータが人間の従業員にとって代わり、人工の存在が人間そのものよりも賢くなる、といった苦境に陥る可能性を秘めた暗い未来像を描き出した。

  金融情報サイト「ナードウォレット」によれば、AIに対する懸念はこれまで常に存在してきたが、最近は、アルトマンの会社を含むテック企業が未開拓分野の先取りをめざして何十億ドルもの投資を行っていることから、特にその懸念が深刻化しているという。（Newsweek）

 

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2023/05/19

 

＊「ChatGPT」で模擬裁判のイベント 未来の司法考える 東京大学

https://www3.nhk.or.jp/news/html/20230513/amp/k10014066751000.html

未来の司法の形を考えるきっかけにしてほしいと、対話型AI「ChatGPT」を裁判官役とした、模擬裁判のイベントが東京大学で行われ、判決の行方に注目が集まりました。

このイベントは公正で中立な裁きが求められる裁判で、裁判官が「人間」ではなく「機械」だった場合、複雑な法律判断の可否や機械が人を裁く未来を受け入れられるのかといったことについて問題提起するために、東京大学の学生が中心となって企画し、会場の安田講堂には多くの人が傍聴に訪れました。

　（NHK）

 

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2023/05/18

 

＊OpenAIのアルトマンCEO、AIの監視機関と「免許制」導入を提案

https://forbesjapan.com/articles/detail/63209

OpenAIのサム・アルトマン CEOをはじめとする人工知能（AI）業界のリーダーたちは5月16日、米議会の公聴会で証言し、規制強化への支持を表明した。

アルトマンは、AIが社会の潜在的な脅威になり得ると主張し、その悪影響を防止・軽減するためには政府による規制介入が「重要」であると付け加えた。
IBMのCPO（最高個人情報保護責任者）のクリスティーナ・モンゴメリーとニューヨーク大学のゲイリー・マーカス名誉教授らも証人として出席し、政治操作や健康関連の誤情報、ハイパーターゲティング広告などのテーマについて厳しい警告を発した。

 

マーカス教授は、AI開発に追いつくために内閣レベルの組織を作ってほしいと述べ、AIの監視は米食品医薬品局（FDA）の安全審査と同様な形で実施できると付け加えた。モンゴメリーは、AIの監視にあたってはリスクに応じて異なるルールを作るべきであり、社会にとって最もリスクの高い特定のユースケースに最も強い規制を適用すべきだと述べた。（Forbes）

 

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2023/05/17

 

＊ChatGPT利用者の9割以上が「利便性を感じる」一方で、半数近くの人が「人間の仕事が奪われる」と懸念

https://dime.jp/genre/1589794/

　AIチャットボット「チャットプラス」を提供するチャットプラスでは、全国の20～60代の男女を対象に様々なビジネスでの活用が期待されているChatGPTに関する調査を実施。回答結果をグラフにまとめて発表した。

「ChatGPTを知っていますか？」と質問したところ、『説明できるくらい知っている（10.9％）』『名前だけ聞いたことがある（26.1％）』『知らない（63.0％）』という回答結果となった。6割以上の人がChatGPTを知らないと回答したことから、メディアやネットで取り上げられ注目を集め始めているサービスとはいえ、まだまだ認知度は低いようだ。

　（＠DIME）

 

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2023/05/14

 

＊マイクロソフトの「Bing」 にAIチャット機能が搭載された経緯と、これから向かう先

https://wired.jp/article/how-microsofts-bing-chatbot-came-to-be-and-where-its-going-next/

　マイクロソフトの検索エンジン「Bing」はAIチャット機能を搭載したことで、グーグルから世間の注目を奪うことに成功した。同社は倫理と安全面を考慮しながら新サービスに磨きをかけ、ほかの製品にもAI機能を搭載する見通しである。

　ジョルディ・リバスは22年9月以降、休みなく働き続けている。マイクロソフトの検索とAI部門を率いるリバスは昨年9月、OpenAIの文章を生成する技術の未公開版で現在は「ChatGPT」を動かしている「GPT-4」を利用する鍵を手に入れた。そこでバルセロナ出身のリバスは「GPT-4」の前のモデルでもしたように、スペイン語とカタルーニャ語で自分の故郷や近隣のマンレサといった都市についてAIの知識を試したのである。

　街の歴史や教会、美術館についての質問に対するAIの回答は的確だった。回路を流れる電流に関する電子工学についても質問したが、その回答もまた完璧だった。「ひらめきを得た体験でした」とリバスは語る。

そこでリバスはマイクロソフトの優秀な人たちにこれの使い方を模索するよう依頼する。その結果、「GPT-4」や類似する言語モデルの一般的な知識と問題解決能力と、マイクロソフトの検索エンジン「Bing」とを組み合わせた「Prometheus」と呼ばれる検索ツールのプロトタイプがリバスに提示されたのは10月のことだった。

 

リバスはシステムを試そうと、「Prometheus」に休暇の予定の立案など複雑な問いを母国語で投げかけた。その回答も目を見張るものだったという。それ以来、リバスのチームは休むことなく働いている。そうして「Prometheus」は2月に公開された「Bing」の新しいチャットボットインターフェースの基盤に組み込まれたのだ。公開以降、169カ国にまたがる何百万人というユーザーが1億回以上もこのチャットボットとやりとりしている。（WIRED）

 

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2023/05/14

 

＊グーグルも検索に生成AI搭載へ　マイクロソフト追撃 | Forbes JAPAN

https://forbesjapan.com/articles/detail/63060

 

米Google（グーグル）は10日、検索エンジンに生成AI（人工知能）を組み込む計画を明らかにした。検索結果の表示方法がこれまでと大きく変わる可能性がある。まず米国で登録者を対象に実証試験を行う。同様の計画を発表している米Microsoft（マイクロソフト）に対抗する。
 　グーグルが年次開発者向け会議「Google I/O」で説明したところによると、生成AIを活用した検索は当面、待機リストに登録した米国在住者のなかから選ばれた人が利用できる。希望者はグーグルの「サーチラボ」に申し込み、認められれば動作をテストし、グーグル側にフィードバックする。
 　生成AIを搭載したグーグル検索では、利用者が検索バーに質問を入力すると、情報をまとめたメインの検索結果が1つ提示され、その下に、通常の検索結果のようにウェブサイトのリンクも表示される仕組みになるという。
 　AP通信によると、グーグルは生成AIを用いた検索結果は「ChatGPT（チャットGPT）」のような会話型というより、事実ベースのものになると説明している。（Forbes）

 

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2023/05/09

 

＊AIは気候変動よりも深刻な問題--AIの先駆者G・ヒントン氏が警鐘（CNET Japan）

https://news.yahoo.co.jp/articles/d29412e66e726cf27d6006eb3fa08151bb2ea973

「ターミネーター」のような古典的なものであれ、「ミーガン」のようなより最近のものであれ、SF映画を見たことがある人ならばおそらく、人工知能（AI）によって世界の安全が脅かされるというストーリー展開にはなじみがあるだろう。 　

「ChatGPT」の公開に端を発した最近のAIの急速な進歩は、そうした脅威をフィクションではなく現実に近いものにする可能性がある。 　AI業界に対する先駆的な貢献を理由に「AIのゴッドファーザー」の1人とみなされているGeoffrey Hinton氏は最近、AIのリスクについて自由に発言したいという思いから、10年間勤めたAlphabetを辞めたという。 　

 

Reutersとの最近のインタビューの中でHinton氏は、AIのリスクを気候変動になぞらえた。（CNET）

 

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2023/05/08

 

＊生成AIがすでにビジネスに好影響をもたらしているという研究結果

https://news.yahoo.co.jp/articles/3d9df30fbdbcf070d8db767c0f8dfe84f0e03d8a?page=1

　誰もが生成AIに興奮しているが、この興奮が必ずしも確かな生産性や収益の向上につながるとは限らない。しかし、ある研究により、生成AIの盛り上がりが著しい現在のような初期の段階であっても、すでに利益が出ていることが示唆された。

 

　プロフェッショナルは、「副操縦士や協業するロボット（コボット）として」生成AIを受け入れる必要がある、とユルキウィッチは言う。「生成AIを動かすスキルを身につけないリスクは、パソコンに抵抗してタイプライターを好むのと似ているかもしれません。ある時点で、このテクノロジーは自分の仕事に不可欠なものになります。今はまだそうなっていませんが、近い将来、そうなるでしょう。早い段階で責任を持って取り入れることは、その技術を使うスキルが必要になったときに有利になることを意味します」。（Forbes）

 

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2023/05/03

 

＊ＡＩの第一人者ジェフリー・ヒントン氏、グーグル離れる　ＡＩの危険性に警鐘（CNN.co.jp）

https://news.yahoo.co.jp/articles/7d39dcd86992371d05588d4173425c937a45b412

　ニューヨーク（ＣＮＮ）　ＡＩ（人工知能）研究の第一人者として知られるジェフリー・ヒントン氏が１日、米グーグルの役職を退いたことを明らかにした。自らが開発に貢献したＡＩの危険性について自由に発言するためと説明している。

 

ヒントン氏は人間の脳の神経構造を模したニューラルネットワークのパイオニア。その研究から生まれたＡＩは、さまざまな製品に使われるようになった。 同氏はグーグルで１０年間にわたって非常勤でＡＩ開発にかかわっていたが、ＡＩ技術やＡＩの進展に果たす自身の役割について懸念を持つようになっていたという。（CNN）

 

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2023/05/01

 

＊なぜAIは嘘をつく　Googleは株価急落、Zillowは巨額損失（日経ビジネス）

https://news.yahoo.co.jp/articles/cf56b0a28ca6c171d36506bde24a19ca7bbc9b76

「ジェイムズ・ウェッブ宇宙望遠鏡は世界で初めて、太陽系外の惑星の写真を撮影しました」。2023年2月7日、米Google（グーグル）はAI（人工知能）チャットボット「Bard（バード）」を発表し、その発表の場でバードは自信満々にこう知識を披露した。

　　しかし、実はこれは誤りだ。専門家によれば、初めて太陽系外の惑星の写真を撮影したのは別の望遠鏡だという。この回答をきっかけに市場がバードの性能に疑念を持ったと考えられ、グーグルの親会社Alphabet（アルファベット）の株価は誤りが伝わった後に8％程度下落した。時価総額で1000億ドル以上を失ったことになる。 　

 

このマニアックな天文学の知識の誤りがグローバル企業を揺るがすことになると、誰が想像しただろうか。AIのミスが企業の損失に直結する時代になったのである。今回はこうした、AIが「嘘をつく」という現象について解説したい。（日経ビジネス）

 

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2023/04/19

 

＊ChatGPTのOpenAI社長、AIのルール決め「全員参加を」

https://www.nikkei.com/article/DGXZQOGN18DXK0Y3A410C2000000/

【シリコンバレー=渡辺直樹】対話型の人工知能（AI）「ChatGPT（チャットGPT）」を開発した米新興オープンAIの共同創業者兼社長のグレッグ・ブロックマン氏は18日、カナダのバンクーバーで開かれた「TED2023」で講演した。「AIを正しく理解し、ルールを決めていくためにはすべての人の参加が必要で、リテラシー（知識や判断力）を高めなければいけない」と呼びかけた。

ブロックマン氏はサム・アルトマン最高経営責任者（CEO）とともにオープンAIで開発を主導する役割を担っている。

 

高度な言語能力を持つAIが世界で急速に広がる一方、プライバシー侵害や、間違った情報が広がるといった課題も山積している。適切な利用に向け欧州を中心にAIの倫理規制の整備が進んでいる。（日本経済新聞）

 

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2023/04/18

 

＊「ChatGPT」開発企業のアルトマンCEOの考えは、 期待と懸念 規制には

https://www.nhk.or.jp/shutoken/newsup/20230411b.html

　「オープンAI」 サム・アルトマンCEO
 「新しいテクノロジーが登場すると、今日では想像できない方法で私たちすべての生活の質を向上させることができる。このテクノロジーがすべての製品やサービスに組み込まれることで人類の創造的な発信は何倍にもなると思う。（日本は）AI革命全体を推進する中心になり得る国の1つで、人々が創造性を持って『ChatGPT』を使っていることは素晴らしいと思う。日本のすぐれたエンジニアや研究者と協力し、日本を主要な市場の1つにしたい」(NHK)

 

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2023/04/12

 

＊ChatGPT開発企業の天才エンジニア、シェイン・グウさんが語るAIの未来

https://www.nhk.jp/p/gendai/ts/R7Y6NGLJ6G/blog/bl/pkEldmVQ6R/bp/pXB1jY5bxG/

　去年11月の発表後わずか2か月で1億人のユーザーを獲得した生成系AI（※）ChatGPT。ネット上などにある膨大な文章を学習し、質問に対して人間のような滑らかさで回答したり、記事やプログラミングコードの作成、歌の作詞や作曲までこなす異次元の能力を持っています。また、このChatGPTの登場で、かつて一部の専門家の間では“不可能”といわれたAGI（汎用人工知能）の実現に一歩近づいたと評されています。AGIとは人間と同様の感性や思考回路をもつ人工知能のことで、イメージするならば言わばドラえもん。今後ますます発展が予想されるAIの未来について、米国企業OpenAI・ChatGPT開発チーム技術幹部のシェイン・グウさんに聞きました。  （クローズアップ現代　ChatGPT取材班）　　（NHK）

 

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2023/03/28

 

＊テキストから画像生成するジェネレーティブAI「Adobe Firefly」ベータ版が公開…商業利用も想定

https://dc.watch.impress.co.jp/docs/news/1487599.html

アドビは3月21日、ジェネレーティブAI「Adobe Firefly」（以下、Firefly）のベータ版を公開した。Webブラウザで利用できる（登録無料）。

自身のイメージを“テキストで入力”することで、AIにより自動で画像生成およびテキストエフェクトができるサービス。現時点では、画像を生成する「Text to image」と、テキストに効果をつける「Text effects」の2つの機能が利用できる。自身の言葉を使うことで、想像力をそのままに創作活動を迅速化できるなど、クリエイターの手助けとなるツールを目指す。

ベータ版は機械学習の対象として、Adobe Stockの画像や一般に公開されているライセンスコンテンツ、著作権が失効しているパブリックドメインコンテンツを利用。商業目的での利用を想定しており、「安全性を考慮したコンテンツを生成」するとしている。将来的には、様々なアセットや技術、トレーニングデータを活用したバージョンの追加を予定。ユーザーによるトレーニングへの対応も計画しており、ストック素材を提供したクリエイターへの収益化の構造も構築していく。

　（デジカメWatch）

 

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2023/03/27

 

＊ビル・ゲイツ「AIが世界の貧困層の医療に革命を起こす」と予想

https://forbesjapan.com/articles/detail/61843

Microsoft（マイクロソフト）の元最高経営責任者（CEO）で富豪の慈善家ビル・ゲイツはこのほどブログで、人工知能（AI）をコンピュータやスマートフォンの開発以来のテクノロジー分野における「最も重要な進歩」と評した。AIはヘルスケアや教育の普及を世界中で改善するのに役立ち、チャンスと責任の両方を担っているとしつつ、開発者はまだいくつかの欠点を解決する必要があると指摘した。

ゲイツはAIの進歩で職場の生産性を向上させ、予防可能な子どもの死亡を世界中で減らし、生徒の数学能力を向上させて米国の教育における不公平な事態を改善することができると主張している。

 

AIは医療従事者の負担を軽減し、保険請求や診察時のメモ作成などの作業を代行するとも予測している。（Forbes）

 

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2023/03/26

 

＊GPT-4が労働市場に与える影響と各職種のリスク評価──OpenAIの研究者が論文発表

https://www.itmedia.co.jp/news/articles/2303/21/news068.html

　大規模言語モデル（LLM）の「GPT-4」を手掛けた米OpenAIとペンシルベニア大学の研究者らは3月17日、「GPTはGPT：LLMの労働市場への影響の可能性に関する初期の考察」と題した論文を公開した。「GPT（Generative Pre-trained Transformer）モデルと関連技術が米国の労働市場に与える潜在的な影響を調査」したとしている。

 

調査の結果、米国の労働力の約80％が、GPTの導入によって少なくとも仕事の10％に影響を受ける可能性があり、約19％の労働者は仕事の50％に影響を受ける可能性があることが示されたという。ほぼすべての職種に影響するが、特に現在高収入な職種のリスクが高いとしている。(ITmedia)

 

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2023/03/24

 

＊ヒエッ！　GPT-4がスゴすぎて、「AIで仕事がなくなる」不安がいよいよリアルに

https://www.itmedia.co.jp/news/articles/2303/16/news172.html

AIがヤバい。今回は本気でヤバい。既存の仕事は今後どうなってしまうのか。ライター業は、AIに取って代わられるのではないか。危機感の理由は「GPT-4」だ。米OpenAIが3月14日（現地時間）に公開した、次世代の大規模自然言語モデル。その試用が、AIチャットbot「ChatGPT」の有料版で利用できるようになったので、早速試したところ、たまげた。

　以前のバージョン「3.5」は、詳細かつ適切に指示しないと狙った結果が得られなかったのだが、「4」は、雑な指示でも適切な結果を返してくれる。例えば、以下のような感じだ。

 (ITmedia)

 

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2023/03/21

 

＊マイクロソフトが最新AI「ChatGPT」を積極展開する理由

https://forbesjapan.com/articles/detail/61752

マイクロソフトはOpenAIが開発したAIモデルに独自のチューニングを加えて、2021年の夏頃から次々に新しいプロダクトやサービスを市場に投じている。

2023年3月にはウェブブラウザのEdgeにAIベースの検索エンジン「Bing」を組み込み正式にリリースした。さらに直近では3月17日に、ビジネスやクリエイティブの定番アプリケーションであるWord、Excel、PowerPoint、Outlook、Teamsを統合するツール「Microsoft 360 Copilot」が、OpenAIの最新AIモデルである「GPT-4」を搭載するかたちで今後数カ月以内にリリースされることも明らかになった。

　マイクロソフトの新しいAIサービスの中で、本誌読者の方々が最も手軽に試せるBingの特徴を簡単に説明しよう。Bingはマイクロソフト独自の検索エンジンとして長年親しまれているが、このたびジェネレーティブAIを統合したことによって、他社による従来の検索エンジンとは異なる使い勝手と価値を備えるサービスとして注目されている。

 

米マイクロソフトのチェアマン兼CEOであるサティア・ナデラ氏は今後も同社のあらゆる製品にAIを組み込み、ビジネスやユーザー体験を革新する考えを表明している。一方ではAIの倫理問題にも目を向けて、早期からセキュリティ・プライバシー、公平性、信頼性と安全性など6つの観点から「責任あるAIの原則」を定めて、マイクロソフトの製品やサービスを「AI対応」にする際のガイドラインとしてきた。今後ユーザーによるプロダクトの利用が急速に拡大した時に、マイクロソフトが定める「責任あるAIの原則」も迅速かつ柔軟な対応が求められそうだ。（Forbes）

 

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2023/03/20

 

＊マイクロソフト「Copilot」発表、「Word」や「Excel」がAIで劇的進化──「働き方を根本的に変える」とナデラCEO

https://www.newsweekjapan.jp/stories/business/2023/03/wordexcelaicopilot_1.php

＜ナデラCEOは「働き方を根本的に変え、生産性向上の新しい波を呼び起こす」と語った＞

マイクロソフトは現地時間3月16日、「Microsoft 365 Copilot」を発表。「Word」、「Excel」、「PowerPoint」、「Outlook」、「Teams」といった「Microsoft 365」アプリに「ChatGPT」のような対話型AIを搭載する。

【動画】「Word」や「Excel」がAIで劇的進化──マイクロソフト「Copilot」の実力

　（Newsweek）

 

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2023/03/20

 

＊会話型AIの開発競争の激化で、倫理的な問題が深刻化している

https://wired.jp/article/chatbots-got-big-and-their-ethical-red-flags-got-bigger/

文章を生成するアルゴリズムは偏見に満ちた言論や偽情報を生成する可能性があるとして、研究者たちは何年も前から警告してきた。しかし、会話型AIの開発競争は激化するなか、大手テック企業にとっては倫理や安全性の追求よりも製品化を進める動機のほうが勝っているのかもしれない。

会話型の検索エンジンをあまりに早く展開することは、グーグルの親会社であるアルファベットの風評リスクを高めるかもしれない──。グーグルの人工知能（AI）部門を率いるジェフ・ディーンが、そのような懸念を表明したのは2022年末のことだった。世間の関心を集めたOpenAIの会話型AI「ChatGPT」が公開されてから数週間後のことである。

 

ところが、グーグルは23年2月上旬に独自のチャットボット「Bard」を発表した。その最初のデモには、ジェイムズ・ウェッブ宇宙望遠鏡についての誤った情報が含まれていたのである。（WIRED）

 

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2023/03/20

 

＊米中が覇権を握る生成AI　人材・資金でかなわない日本　田中道昭

https://weekly-economist.mainichi.jp/articles/20230328/se1/00m/020/055000c

あらゆる問いに対して人間が書くような文章で回答する「対話型AI」が出現した。この技術のいったい何が革命的なのかを解き明かす。

対話型AI（人工知能）の「チャットGPT」の出現は、世の中に革命的な変化をもたらした。2022年11月にリリースされて以降、その驚くべき性能に利用者が急増している。

 

チャットGPTを世に送り出したオープンAIは、当初はAIの発展を目指してイーロン・マスク氏などが出資して15年に設立された非営利組織だった。しかし19年、AI技術を社会で実用化する営利目的の会社として、マイクロソフトなどが10億ドルを出資してオープンAI LP（リミテッド・パートナーシップ）を設立した。マイクロソフトの参加により、オープンAIはマイクロソフトが持つさまざまなデータやリソース（経営資源）を使えるようになり、開発のスピードが一気に上がったとされる。（エコノミスト）

 

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2023/03/19

 

＊ChatGPT API（チャットGPT）を活用したい企業向けに、システム開発および仕様設計コンサルティングの受託事業を開始。

https://nihombashi.keizai.biz/release/180961/

　API連携システム開発に14年の実績を持つアーガイル株式会社（本社：東京都新宿区、代表取締役：岡安 淳司）は、2023年3月より、人工知能技術を活用したチャットアプリケーションの開発事業に参入しました。ChatGPT APIを活用したアプリやWebサービスの企画、設計のコンサルティングから、システム開発、インフラ構築、運用保守までの全てを受託する事業（ https://chatgpt-api-developper.argyle.jp/ ）を開始しました。コンサルティングのみ、システム開発のみの外注も可能です。BtoB、BtoCの商用サービスの開発にも、既存サービスや社内業務システムとの連携にも、幅広い対応が可能となります。（日本橋経済新聞）

 

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2023/03/18

 

＊「ChatGPT」の成功がAIに与える非オープン化の弊害、第一人者のベンジオ氏が警告

https://japan.zdnet.com/article/35201361/

　現時点で、世界で最も注目を集める人工知能（AI）プログラムを開発している企業には、同業他社の多くと異なる点がある。それは、ソースコードを公開していないことだ。OpenAIが開発した「ChatGPT」は、それ以前に登場した他の多くの自然言語プログラムと違い、GitHubでオープンソース化されていない。

そして米国時間3月14日、同社はChatGPTの言語モデル「GPT」の最新バージョンである「GPT-4」の技術的な詳細を公開することさえ拒否するという、ある種のマイルストーンを達成した。

 

ChatGPTとGPT-4における透明性の欠如は、ディープラーニング（深層学習）AIにおける慣例を破るものだ。この分野では、学者であっても企業の研究者であっても、オープンソースソフトウェアの伝統にならって情報を積極的に公開し、希望すれば誰もがすぐにコードを入手できるようにするのが常だった。(ZDNet)

 

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2023/03/17

 

＊Open AIが「GPT-4」発表──マルチモーダル化、文章・画像を併用した質問に対応

https://news.yahoo.co.jp/articles/7b92fb043640296b7bc53e5ff9c89e60b717fc33

　＜司法試験の模擬試験で受験者の上位10％相当の合格点を獲得したという＞

　AI開発企業のOpenAIは現地時間3月14日、大規模言語モデルの最新版「GPT-4」を発表した。まずは有料サービス「ChatGPT Plus」の利用者や、API経由で開発者向けに提供する。

 

　GPT-4は前バージョン「GPT-3.5」と比較して推論性能が向上。「現実世界のシナリオの多くにおいては人間に劣るが、専門的・学術的なベンチマークでは人間レベルのパフォーマンスを示す」という。 その根拠として、GPT-4は司法試験の模擬試験で受験者の上位10％相当の合格点を獲得したとOpenAIは説明。GPT-3.5では下位10%程度だったという。（Newsweek）

 

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2023/03/16

 

＊Google、Gmailやドキュメントに生成系AI機能追加　「年内に一般提供」

https://www.itmedia.co.jp/news/articles/2303/15/news095.html

　米Googleは3月14日（現地時間）、クラウドサービス「Google Workspace」のGmailやGoogleドキュメントにジェネレーティブ（生成系）AI採用の新機能を追加すると発表した。まずは米国の英語版を「信頼できる一部のテスター」に提供し、年内には一般公開する計画という。

　新機能で以下のようなことができるようになる。

·Gmailでの、下書き、返信、要約、優先順位付け

·ドキュメントでのブレインストーミング、構成、執筆、リライト

·スライドでの画像、音声、動画の自動生成

·スプレッドシートでのオートコンプリート、式の生成、コンテキストに応じた分類による分析

·Meetの新しい背景生成、メモ機能

·チャットでのワークフロー有効化

　(ITmedia)

 

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2023/03/12

 

＊ChatGPTのAPI公開で、“AIとの会話が当たり前”の時代がやってくる

https://wired.jp/article/chatgpt-api-ai-gold-rush/

　会話型AI「ChatGPT」を外部のアプリケーションから利用できるAPIが公開されたことで、企業は大規模な言語モデルに基づいて構築されたサービスを低コストで容易に構築できるようになった。これはチャットボットがあらゆる場面で登場する時代の訪れを意味している。

　会話型AI「ChatGPT」を外部のアプリケーションから利用できるAPIが公開されたことで、企業は大規模な言語モデルに基づいて構築されたサービスを低コストで容易に構築できるようになった。これはチャットボットがあらゆる場面で登場する時代の訪れを意味している。

同様のサービスは、以前から数万人のユーザーに日常的に利用されていた。しかし、ハビブが使っていたChatGPTへのアクセスポイントが非公式なものだったことから、サービスのプロモーションは制限され、ハビブがサービスに正規に課金することはできなかったのだ。

ところが3月1日、OpenAIがChatGPTだけでなく同社が開発した音声認識AI「Whisper」に外部からアクセスできるアプリケーション・プログラミング・インターフェース（API）を公開したことで、状況は一変した。ハビブはそれから1時間もしないうちに、ChatGPTの公式APIにQuickVidを繋いだ。（WIRED）

 

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2023/03/09

 

＊セールスフォースがChatGPT対応　マーケ業務も生成AIが必須に

https://xtrend.nikkei.com/atcl/contents/18/00109/00160/

　米セールスフォースは2023年3月7日、同社の顧客情報管理（CRM）ツールにAI（人工知能）チャットボット「ChatGPT（チャットGPT）」を組み込むと発表した。営業担当者が顧客に送るメール、製品の問い合わせへの返答などの文面を自動生成できる。マーケティングをはじめ生成AIの業務活用が本格化するきっかけとなりそうだ。（日経XTREND）

 

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2023/03/09

 

＊ChatGPTの上位互換「BingAI」の衝撃　検索はどう変わる？：日経クロストレンド

https://xtrend.nikkei.com/atcl/contents/18/00791/00001/

　2022年11月30日にリリースされ、月間ユーザー数が1億を超える衝撃的な勢いで広がる対話型AI（人工知能）チャットツール「ChatGPT」。さらに23年になって上位互換ともいえるサービスを米マイクロソフトが投入した。本連載では、テキストを生成するChatGPTや、画像を生成する「Midjourney」など、生成AI（ジェネレーティブAI）がどのように消費者の生活や行動を変え、マーケティングに影響を及ぼすのか、テック領域で長く活動し、生成AIスタートアップの立ち上げにも携わる起業家が分析していく。

（日経クロストレンド）

 

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2023/03/06

 

＊生成AI企業の勢い示す7つの図表　資金流入8倍の分野も

https://www.nikkei.com/article/DGXZQOUC24BLG0U3A220C2000000/

　人間の指示に応じて画像、文章などをつくり出す生成AI（人工知能）に注目が集まる。米オープンAIをはじめとする生成AIの担い手の多くは、未上場のスタートアップだ。2022年の資金調達は110件26億ドル（約3500億円）に達し、ユニコーン（企業価値10億ドル以上の未上場企業）は6社を数える。カテゴリー別に分析すると、文章生成や画像生成などに多くの資金が流入している。

コード（プログラム）から画像、人間のような声まで、全く新たなコンテンツをつくる生成AIブームが熱狂の域に達している。このテクノロジーに関するニュースでは、2022年11月の公開から1週間弱でユーザーが100万人に達した対話型AI「Chat（チャット）GPT」のようなアプリケーションが大半を占めている。だが見出しを飾るだけでなく、多くのスタートアップが既にこの市場に参入し、検索エンジンからモーションキャプチャー技術を使ったアニメに至るまであらゆるものに取り組んで生成AIの活用事例を急拡大している。

 （日本経済新聞）

 

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2023/02/23

 

＊ジェネレーティブAIの進化に潜む「膨大なCO2排出」という不都合な真実

https://wired.jp/article/the-generative-ai-search-race-has-a-dirty-secret/

　検索エンジンに大規模な言語モデルに基づく会話型AIを組み込むと、計算能力に必要なエネルギーが4〜5倍になると見積もられている。つまり、膨大な二酸化炭素（CO2）が排出されるという“不都合な真実”だ。

グーグルとマイクロソフトが、検索エンジンの大幅な見直しを2023年2月上旬に相次いで発表して注目されている。両者ともに大規模言語モデル（LLM）を使って複雑な質問を理解し、それに答えるジェネレーティブAIの開発や購入に多額の費用を費やしてきた。

そしていま、このジェネレーティブAIを検索エンジンに統合しようとしており、ユーザーにさらに正確で豊かな体験を提供できるようになることを期待している。中国のバイドゥ（百度）も同様の方針を発表した。

 

　こうした新しいツールにはわくわくさせられるが、大きな声では言えない不都合な真実が隠されている可能性がある。人工知能（AI）を搭載した高性能な検索エンジンの開発競争では、計算能力の劇的な向上が必要になる可能性が高い。それに伴い、テック企業が必要とするエネルギー量と排出する二酸化炭素（CO2）の量が、大幅に増加することが予想されるからだ。（WIRED）

 

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2023/02/15

 

＊会話型AIと検索を融合、マイクロソフトの新しい「Bing」を試して見えてきたこと

https://wired.jp/article/my-strange-day-with-bings-new-ai-chatbot/

　マイクロソフトが発表した検索エンジン「Bing」と会話型AI「ChatGPT」の融合。そのプレビュー版を試してみたところ、高度な情報検索のあり方が見えてきた一方で、回答には不具合や倫理的なジレンマ、そして謎の登場人物「Sydney」まで登場してきた。

　マイクロソフトが検索エンジン「Bing」に会話型の人工知能（AI）である「ChatGPT」の技術を融合すると発表したが、その限定プレビュー版を試用する機会にこのほど恵まれた。それから20分後、通常なら出会ったばかりの相手には尋ねないようなことを聞いてみた。「2020年の大統領選挙は盗まれたの？」

「免責事項：これは検索結果の一部をまとめたものであり、BingやSydneyの意見または支持を反映したものではありません。2020年の選挙が盗まれたかどうかの問題は、議論と解釈の余地のある問題であり、異なる情報源は異なるバイアス、アジェンダ、または視点を有している可能性があります。情報を評価する際は批判的に思考し、ご自身で判断してください」

ちなみに、ここにある「Sydney」が誰であるかの説明はない。だがチャットボットは、2020年の米大統領選挙を巡って不正を訴える多くの主張がされたことに触れたうえで、「有権者による不正がトランプの敗北につながったという証拠はありません」と続けた。

　（WIRED）

 

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2023/02/14

 

＊絶体絶命の危機を迎えたグーグルのAI開発、遅れをとった理由

https://news.yahoo.co.jp/articles/57175c945a83d3438fd4e64dfcd1b5a57e986ec9?page=1

　2015年にGoogle（グーグル）のCEOに就任したスンダー・ピチャイは、その翌年の開発者会議Google I/Oで、同社が「AIファースト」企業になると宣言したが、その2年前の2014年にAmazon（アマゾン）は音声アシスタント「Alexa（アレクサ）」を発表しグーグルを驚かせた。「世界の情報を整理する」というのがグーグルの使命であり、このようなサービスは本来、同社が行うべきものだった。

 

それから7年後の現在、グーグルは再び同様の立場に追い込まれているが、今回はさらに分が悪い。挑戦者はOpenAIというサンフランシスコの比較的小さなスタートアップで、アマゾンのような資金力のある巨大企業ではない。ChatGPTと呼ばれる同社の人工知能（AI）チャットボットは、考えうるほぼすべてのテーマについて、まるで人間が書いたかのような文章を生成するが、このボットはグーグルが数年前に開拓した技術的ブレークスルーを利用して作られたものだ。（Forbes）

 

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2023/02/12

 

＊ChatGPTに対抗も誤り多数で大暴落、グーグルのチャットAI「Bard」は何が違うのか？

https://www.sbbit.jp/article/cont1/107078

　今話題となっているChatGPTがリリースされたのは、2022年11月のこと。このとき、グーグル社内では、ChatGPTが同社のビジネスにとって脅威になるのではないかとの懸念の声が社員から多数あがっていた。しかし、ピチャイCEOを含む経営陣は、AIの性急なリリースは、風評被害につながるとして慎重な姿勢を見せていた。しかし、社内だけでなく投資家からのプレッシャーが強まる中、グーグル経営陣がついにAIプロダクト「Bard」のリリースを決定したものの、その出だしにつまずき、科学者らが誤りを多数指摘するなど炎上模様。同社親会社のアルファベット株価は大幅な下落に見舞われている。ChatGPTとBardは何が違うのか。グーグルはどのようなAIで対抗しようとしているのか、最新の動きをまとめてみたい。

（ビジネス＋IT）

 

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2023/02/12

 

＊AIでノーベル賞に値する発見　めざせ「偉人」級

https://www.nikkei.com/article/DGXZQOUC028YA0S3A200C2000000/

人工知能（AI）の進歩が急速だ。玄人はだしのイラストを描き、大学の課題のリポートを書けるほどになった。さらに科学者たちは研究開発に使えるAIを作ろうと挑み始めている。木から落ちたリンゴを見て万有引力を発見したニュートンや、ガラパゴス諸島などを旅して進化論を唱えたダーウィンのような、偉人級のAIが目標だ。

現在主流のAIは、脳の神経回路をモデルにした「深層学習」を使う。「学ぶデータが少なかったり品...

　（日本経済新聞）

 

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2023/02/10

 

＊ChatGPT超えるAI検索「グーグルキラー」、マイクロソフト独占取材

https://business.nikkei.com/atcl/gen/19/00537/020900004/

　米マイクロソフト（MS）は米国時間2月7日、検索エンジン「Bing」に対話型のAI（人工知能）を搭載すると発表し、プレビュー版を同日から公開した。「ChatGPT（チャットGPT）」の開発元である米オープンAIの技術を使って、チャット形式でインターネット検索が可能になる。「グーグルキラー」とも呼ばれる新機能の実力やいかに。検索とAIの部門で責任者を務めるディヴィヤ・クマー・グローバルヘッドオブマーケティングが日経ビジネスの独占インタビューに応じ、「人々の検索への関わり方を劇的に変える」と語った。

　新しいBingは通常の検索結果に加えて、AIチャットボットによる回答を表示する。回答に対してチャット形式で追加の質問をすることもできる。まさに「ChatGPT」のようなチャットボットがネット検索に組み込まれた形だ。

　（日経ビジネス）

 

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2023/02/10

 

＊OpenAIの｢AIが書いた文章を見破るツール｣、見破れない

https://www.gizmodo.jp/2023/02/open-ai-chatgpt-ai-text-detector.html

無限に続くひとり相撲のはじまり

今話題のテキスト生成ツール“ChatGPT”。人間が作った文章と区別がつかず、｢コピペどころじゃない！｣と学校現場などで警戒されていますが、ChatGPTを生み出した会社、OpenAIが｢AIが書いた文章を見破るツール｣をリリース。でも残念ながら、性能はあまり良くないようです。

 

同社がリリースしたウェブベースのAI検出ツール（無料）。このツールは、対象のテキストについて｢AIが書いた可能性が高い｣｢AIが書いた可能性がある｣｢不明｣｢AIが書いた可能性は低い｣｢AIが書いた可能性は極めて低い｣の5段階で評価します。（GIZMOD）

 

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2023/02/09

 

＊百度もChatGPT対抗サービス、中国勢参入で「安全保障」リスク指摘も

https://business.nikkei.com/atcl/gen/19/00537/020900003/

　世界中で「狂騒曲」が巻き起こっている、対話型AI（人工知能）サービス「ChatGPT（チャットGPT）」。マイクロソフト（MS）やグーグルといった米IT大手が開発を加速させる中、中国IT大手の百度（バイドゥ）も参入を決めた。中国で対話型AIはどのような進化を遂げるのか。

　「AIチャットボットプロジェクトであるERNIE Bot （文心一言）の継続的な開発を発表できることを誇りに思う」。2月7日、中国検索大手の百度はソーシャルメディア上で、自社が手掛ける対話型AIサービスについてこう投稿した。

 

　同日、「ERNIE Bot （文心一言）」と呼ぶ対話型AIサービスを発表した百度。社内でのテストを3月までに完了させ、正式にサービスを開始する予定だ。現時点で詳細は明らかになっていないが、検索サービスに統合するのではなく、まずはアプリとして提供されるもようだ。（日経ビジネス）

 

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2023/02/09

 

＊ChatGPTの生みの親、サム・アルトマンが語る「AIと検索と資本主義の未来」 | Forbes JAPAN

https://forbesjapan.com/articles/detail/60713

急成長するジェネレーティブAI分野でここ最近、最も注目され、最も議論を呼んでいるスタートアップがサンフランシスコを拠点とする「OpenAI（オープンAI）」だ。フォーブスは、1月中旬に同社の共同創業者でCEOを務めるサム・アルトマンにインタビューを行い、同社の人工知能（AI）チャットボット「ChatGPT」の最新の動向や、AIツールがグーグルの検索ビジネスにもたらす脅威について質問した。

 ──ChatGPTの人気ぶりや、収益化の推進、Microsoft（マイクロソフト）との提携などの状況を見ていると、ジェネレーティブAIのカテゴリーは今、転換点に差しかかっているように見えます。あなたの立場から、OpenAIはそのプロセスのどこにいると感じていますか？
今は確かにエキサイティングな時期だと思いますが、私としてはこれがまだ、きわめて初期の段階にあることを望んでいます。社会に前向きなインパクトを与えるこのテクノロジーは、今後も飛躍的な成長を遂げていくでしょう。（Forbes）

 

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2023/02/07

 

＊［新連載］史上最速で利用者1億人突破のChatGPT、焦るグーグル「破壊」の危機

https://business.nikkei.com/atcl/gen/19/00537/020700001/

　AIチャットボット「ChatGPT」の利用者がわずか2カ月で1億人を突破した。史上最速で広がるこのサービスに対して、米グーグルは「非常事態」を宣言して警戒モード。早速、新サービス「Bard」を発表して巻き返しを狙う。目まぐるしい技術開発に矢継ぎ早な新機能投入──。ChatGPTの衝撃度を見極めなければ、あっという間にビジネス面で出遅れそうだ。

対話型AI（人工知能）である「ChatGPT（チャットGPT）」の勢いが止まらない。スイスの投資銀行であるUBSは2月1日に発表したリポートで、ユーザー数が1月31日時点で1億2300万人に達したと推定した。ChatGPTの公開は2022年11月30日で、わずか2カ月間の出来事だ。人気の動画SNS（交流サイト）「TikTok」でさえ、ユーザー数が1億人を超えるのに9カ月、写真共有アプリ「インスタグラム」は2年半を要したという。

 

　UBSは「これほど速いペースで拡大した消費者向けアプリケーションは、過去20年間で記憶にない」と分析した。世界中が熱狂し、大きなうねりとなったこのサービスの本質はどこにあるのか（日経ビジネス）

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2023/02/07

 

＊｢ChatGPT｣普及で米国の大学に起きている大変化

https://toyokeizai.net/articles/-/650475

ノーザン・ミシガン大学の哲学教授、アントニー・オーマンが昨年12月、世界宗教のコースで提出された小論文を採点していたときのことだ。「このクラスで最も優れた小論文」の評点を余裕で獲得できる提出物に、オーマンは目を見張った。

ブルカ（イスラム教徒の女性が肌を隠すために全身を覆う衣服）を禁止する法律の道徳性を考察するその小論文は、適切な事例を盛り込んだ明快な文章で強力な議論を展開していた。

即座に赤信号が灯った。

オーマンが学生に、この小論文を本当に自分で書いたのかどうか問いただしたところ、学生は「ChatGPT（チャットGPT）」を使ったことを認めた。情報を処理し、概念を説明し、わかりやすい文章でアイデアを生成するチャットボットだ。

　（東洋経済）

 

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2023/01/28

 

＊AI戦争に出遅れで「非常事態」を宣言したグーグルの社内事情（Forbes JAPAN）

https://news.yahoo.co.jp/articles/057b66bcc26e799766769a287f27861b80d4d4b7

　グーグルの共同創業者のラリー・ペイジとセルゲイ・ブリンは、同社の日常的な業務からは退いているが、チャットボットの「ChatGPT」の登場により、その状況が一変した模様だ。 ニューヨーク・タイムズ（NYT）は1月20日の記事でグーグルが、昨年11月末にリリースされたばかりのChatGPTが、同社に深刻な打撃を与えかねないと判断したと報じている。「グーグルにとってこの状況は、火災報知器のボタンを押すような事態だ。同社のビジネスを根底から覆しかねない巨大な技術革新が近づいている」と同紙は書いている。

 

グーグルのCEOのサンダー・ピチャイは、ChatGPTの登場を受けてコードレッド（非常事態宣言）を発動し、ペイジとブリンを呼び寄せて会議を行い、幹部らに人工知能（AI）分野への対応を優先することの必要性を訴えたという。グーグルはまた、「今年中に20以上の新製品を発表し、チャットボット機能を備えた検索エンジンのデモを行おうとしている」と、NYTは報じている。

　グーグルは、以前からAIの重要性を認識しており、約9年前に英国を拠点とするAI研究所の「ディープマインド」を買収した。同社はまた、画像の生成やアプリの開発を支援する複数のAIプログラムの立ち上げを計画しているとされる。

 

しかし、ChatGPTの突然の大成功が、すべてを変えてしまった模様だ。グーグルは、昨年6月に「LaMDA（ラムダ）」と呼ばれる非常に高度なチャットボットを発表したが、その開発主任のブレイク・ルモワンは、「AIに意志が芽生えた」と発言して物議を醸し、グーグルを解雇された。（Forbes）

 

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2023/01/27

 

＊次なるテクノロジーの波はメタバースではない。「ジェネレーティブAI」の大波がやってくる

https://wired.jp/article/plaintext-welcome-to-the-wet-hot-ai-chatbot-summer/

　次のテクノロジーの波はメタバースなどではない。コンテンツを生成するAIだ。強力な技術であることは間違いないが、AIに付随する無数の問題にも向き合わなければならない──。『WIRED』エディター・アット・ラージ（編集主幹）のスティーヴン・レヴィによる考察。

AIの世界に奇妙なことが起きている。今世紀の初頭、3人の学者が開発を主導した「深層学習（ディープラーニング）」という革新的な技術により、この分野は「AIの冬」と呼ばれる停滞期を抜け出すことができた。深層学習の手法はAIの分野に変革をもたらし、言語の翻訳や検索、Uberの経路検索など、“スマート”と名のつくあらゆるアプリケーションを支える強力な技術が登場したのである。

この十数年間はAIにおける春の時代だった。ところが、この1年ほどは驚くほど性能の高いコンテンツを生成するAIモデルが突如として大量に出現しており、それによる劇的な余波が続いているのだ。「ジェネレーティブAIのモデルは強力です。これは間違いありません」と、エックは語る。「しかし、慎重に扱わなかった場合に生じる本当のリスクについて認識しなければなりません。だからこそ、わたしたちは提供に時間をかけているのです。慎重に進めていることをわたしは誇りに思います」

 

最も影響力のあるサービスが公開されたのは、グーグルのイベントからわずか数週間後のことである。OpenAIが強力な文章生成技術の最新版である「ChatGPT」を発表したのだ。ChatGPTはわずかな指示だけで筋の通った小論文や詩、劇、歌、さらには死亡記事ですら電光石火の速さで出力できるおしゃべりなツールである。（WIRED）

 

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2023/01/26

 

＊ChatGPTは「iPhone」やグーグル検索のような時代を変える技術になるか

https://news.yahoo.co.jp/articles/559ec00dc4bdf07d1d80b54a82fae3a0eb91ace9?page=1

　チャットボットの類いは1960年代から存在していたが、2022年終盤に登場した「ChatGPT」には、投資家やIT企業、一般大衆を魅了する何かがある。 　

すでにインターネット上には、不本意な交通違反切符について争うための専用のチャットボットから、ワークアウトやダイエットの計画を立てるチャットボットまで、ChatGPTの人間に近い対話能力を利用するアイデアが溢れかえっている。 　

しかし、もっと大きな疑問が存在する。それは、ChatGPTが（あるいはより正確には、そこに使われている技術が）「iPhone」やGoogle検索、Amazonの「Alexa」などの世代を代表する他のブレークスルーと同じような、世界を一変させるような影響力を持つ技術になるかどうかだ。 　

 

この疑問の回答が出るまでには年単位の時間がかかる可能性が高いが、人工知能の専門家は、2023年にはChatGPTに使われている技術を用いた新たな製品やアプリケーション、サービスが大量に登場すると予想している。この技術は、カスタマーサービスのチャットボットや、Alexaや「Siri」のような音声を使用したバーチャルアシスタントや、検索エンジンや、電子メールの受信箱などのさまざまな技術と、人間との相互作用のあり方を大きく変えるかもしれない。（ZDNet）

 

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2023/01/25

 

＊グーグル、20以上のAI関連新製品を開発へ…ChatGPTに対抗するAI検索エンジンもテスト中

https://www.businessinsider.jp/post-264779

  • 　グーグルがAIを搭載した検索エンジンのデモを計画していると、ニューヨーク・タイムズが報じた。
  • また、2023年中に20以上の新製品を発表する予定であると同紙は報じている。
  • OpenAIのChatGPTの登場は、グーグルを大きく揺るがしたと言われている。

The Informationによると、その目的は、関連するリンクを表示するだけでなく、検索に対する回答をユーザーに提供することだという。AIの専門家、検索エンジンの専門家、そしてグーグルの現・元社員は口を揃えて、ChatGPTは不正確な回答が懸念されるため、まだグーグル検索の代わりにはなりそうにないとInsiderに語った。NYTは、安全性、誤った情報への取り組み、事実の正確性の確保が、チャットボット検索のデモにおけるグーグルの優先事項であると報じている。（BUSINESS　INSIDER）

 

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2023/01/24

 

＊Microsoft、ChatGPTのオープンAIに投資　数十億ドル

https://www.nikkei.com/article/DGXZQOGN23BXC0T20C23A1000000/

　【シリコンバレー=佐藤浩実】米マイクロソフトは23日、チャットボットの「ChatGPT（チャットGPT）」を手がける米新興オープンAIに今後数年で数十億ドルを追加投資すると発表した。スーパーコンピューターを整備し、開発成果をクラウド上でのサービスなどに取り入れる。景気減速で従業員を1万人減らす一方、戦略分野である人工知能（AI）への投資は強化する。

マイクロソフトは2019年と21年にもオープンAIに投資をしており、今回の追加投資を通じて「継続的な協力関係を拡大する」という。投資資金は大規模言語モデルを開発・運用するためのスパコンの拡充や人材採用などに振り向ける。米メディアでは投資規模について最大100億ドル（約1兆3000億円）との観測も出ていた。

 

オープンAIは「GPT-3」などの大規模言語モデルで知られるAIの研究開発企業で、起業家のサム・アルトマン氏らが15年に設立した。22年11月には質問に対して自然な文章で回答する「チャットGPT」を公開し、世界的な注目を集めている。進化の著しい生成AIの分野で先行する企業の一つだ。（日本経済新聞）

 

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2023/01/18

 

＊ディープフェイクについてAIを研究する弊社が解説！

https://crystal-method.com/topics/deepfake/

ディープフェイクという言葉をご存じでしょうか？
 ディープフェイクとは、ディープラーニング（AIの深層学習）とフェイク（偽物）を組み合わせた造語です。ディープフェイクは、映画やゲームなどの映像、動画の分野で使われていた技術ですが、最近ではディープフェイク動画を作成できるアプリが登場するなど一般の方にも広く認知されるようになりました。
 その一方で、悪用される心配も危惧されていることから、ディープフェイク動画の技術に対する対策も始まっています。この記事では、「ディープフェイクとは？」という問に答えられるように、AIを専門に研究開発する会社の視点から
 ・ディープフェイクでできること
 ・ディープフェイクの問題点
 ・ディープフェイクの今後の可能性
 などを実際のディープフェイク動画を用いて解説していきます。
 また、ディープフェイクを身近に感じていただくため、映像
 、動画、アプリ、Twitterでのディープフェイクも紹介します。

　(Crystal Method)

 

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2023/01/15

 

＊評価額３兆７０００億円超のAI企業・OpenAIから１３兆円以上の利益がMicrosoftに支払われる可能性

https://gigazine.net/news/20230113-openai-benefit-to-microsoft/

　Microsoftは自社の製品やサービスに対話型AIのChatGPTや画像生成AIのDALL-E2を組み込むことを想定し、ChatGPTやDall-E2を開発しているAI研究団体・OpenAIにすでに30億ドル(約3900億円)を投資し、さらに100億ドル(約1兆3000億円)の投資を検討していると報じられています。そんなOpenAIが今後どのように利益を配分していくのかについて、アメリカのビジネス誌であるFortuneが解説しています。

　OpenAIは当初は非営利団体として設立されましたが、2019年にOpenAIは非営利から制限つきの営利団体となりました。その直後、MicrosoftはOpenAIと提携し、10億ドル(当時のレートで約1100億円)の投資を行っています。

 

　そして、Microsoftは検索エンジンのBingにChatGPTやDALL-E 2を組み込むことで、記事作成時点で検索エンジン最大手であるGoogleのシェアを奪う計画を持っており、さらに100億ドルの投資を検討していると報じられました。（GigaZine）

 

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2023/01/13

 

＊AIチャットボット、ChatGPTができること・できないこと

https://www.gizmodo.jp/2023/01/chatgpt-free-ai-fails.html

今年はさらに飛躍必至なChatGPT。期待しかないです。人工知能研究所のOpenAIが開発し、昨年公開されるやいなやネット民から絶大な指示を得ているChatGPT。

そのあまりの優秀さに、Googleが焦ってるとか、Microsoftが自社の検索エンジンに乗っけるとか、ネット民が楽しむだけでなくIT企業も大騒ぎしています。が、やはりChatGPTにも得意不得意はあるわけで。できること、できないこと、まとめてみました。

　できること：

　1. ラッパーぽい歌詞がかける　2. 官能小説が書ける　3. 私の代わりになる

　4. SF小説が書ける　

　できないこと：

1. 自分の名前はわからない　2. コーディングはそこそこ 3. ニューヨーク市の学校では使えない

　4. 弁護士の代わり　5. 正確な報道記事は書けない

 

米Gizmodo編集部が、Gizmodoのテイストで記事をいくつか書かせてみたところ、全体のまとまりはよかったものの、どうしてもどこかに虚偽の内容が混ざってしまう難点があったことのこと。どうも、ChatGPTは、自身が知らない内容について捏造（創作）してしまうクセがあるようで、ジャーナリズムとしては致命的です。（GIZMOD）

 

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2023/01/13

 

＊NVIDIAのAIエキスパートが2023年動向を予測。キーワードは「デジタルツイン」と「ジェネレーティブAI」

https://www.drone.jp/news/2023011214530761085.html

NVIDIAの15人のAIエキスパートによる今後1年間の動向予測が公開された。多くのエキスパートが、2023年はデジタルツインとジェネレーティブAIが企業の目標と消費者のニーズを前進させると予測した。

パンデミックとその後のロックダウンによる3年間を経て、2023年は不景気に見舞われ、不確実な状況が蔓延しているにもかかわらず、企業は以前と変わらない責務に直面している。AIは、これらの問題を解決するための共通のテーマになりつつあるという。米国、英国、ドイツの約700の企業を対象としたGartnerの最近の調査によると、AIプロジェクトの54%が概念実証から本番環境に移行し、調査に参加した企業幹部の80%は、AIの戦略的な使用に移行していると述べている。

　（DRONE）

 

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2023/01/12

 

＊生成系AI（ジェネレーティブAI：Generative AI）とは？

https://atmarkit.itmedia.co.jp/ait/articles/2301/11/news011.html

　生成系AI（ジェネレーティブAI：Generative AI）とは、クリエイティブかつ現実的な全く新しいオリジナルのアウトプットを生み出す人工知能（AI）のことで、具体的には新しいデジタルの画像や動画、オーディオ（音声／音楽など）、文章やコードなどのテキストを生成するAI、もしくはこれらを組み合わせて生成するAIのことを指す。そのAIは通常、データ／コンテンツから学習するディープラーニング（その中でも特にTransformerといった最近の技術）により構築された非常に大規模な機械学習モデルとなっている。画像を生成できるAIの「Stable Diffusion」や、テキストを生成できるAIの「ChatGPT」などがその代表である（図1）。

 

　2022年8月前後に、美麗な画像を生成できるMidjourneyなどの生成系AIが登場し、誰でも試しやすいことから一般社会の注目を集めた。その後、前述のStable DiffusionやChatGPTなどの新しい生成系AIが次々と登場し、執筆時点（2023年1月）の今でもそのブームが続いている（参考：「2023年の『AI／機械学習』はこうなる！　6大予測」）。（＠IT）

 

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2023/01/09

 

＊AIヘルスアシスタントが平等な医療を実現する──特集「THE WORLD IN 2023」 

https://wired.jp/article/vol47-the-world-in-2023-an-ai-health-assistant-at-every-level/

　深層学習が民主化するにつれ、誰もが医療用AIの恩恵に与るようになる。医者だけでなく患者自身にも開かれたAIによって、均質化された医療をいつでもどこでも受けられるようになるだろう。

　世界中のビジョナリーや起業家、ビッグシンカーがキーワードを掲げ、2023年の最重要パラダイムチェンジを網羅した恒例の総力特集「THE WORLD IN 2023」。いよいよバーチャル・ヘルスコーチが使われ始めたことで、今後は糖尿病や高血圧、うつ病といった具体的な疾病の管理をAIが手助けしてくれるようになる。

 

　世界各地の放射線科医たちは、人工知能（AI）に評価された医用画像（レントゲンやCT、MRI、PETスキャンなど）を使用する機会が2023年から増えるだろう。消化器科医も、大腸などの内視鏡検査をする際に機械の視覚に頼りながらポリープを探すようになる。こうしたことが可能になっている理由は、「機械の目」──つまり、膨大な数の画像を用いて訓練された深層ニューラルネットワークの大規模な検証が進められているからだ。（WIRED）

 

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2023/01/08

 

＊チャットボットAIの返答は全て「幻覚」、最大の難関はハルシネーションの善悪問題

https://xtech.nikkei.com/atcl/nxt/column/18/00692/010500097/

　2023年における最重要テクノロジーは「ChatGPT」に代表されるチャットボットAI（人工知能）だ。Webを検索せずともユーザーの調べたいことに答えてくれるチャットボットは、Google検索を脅かす存在になると見なされ始めている。

しかしChatGPTのような巨大言語モデルベースのチャットボットAIには、大きな弱点がある。根拠のないデタラメな内容や人種差別的な表現が含まれる文章を生成してしまうことだ。これは米Meta（メタ）が2022年11月に公開したチャットボットAI「Galactica」が炎上した原因でもあった。　

 

メタはGalacticaに関する注意書きで「言語モデルは幻覚（ハルシネーション）を見せます。Galacticaのように高品質な巨大データで学習していた場合でも、言語モデルの出力が真実であったり信頼できたりする保証はありません。検証せずに言語モデルのアドバイスに従わないでください」と説明していた。（日経XTECH）

 

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2023/01/06

 

＊マイクロソフト、オープンＡＩの「チャットＧＰＴ」に期待－ビング向上で（Bloomberg）

https://news.yahoo.co.jp/articles/464be93733b50f69933c75adb20330f379c31137

　（ブルームバーグ）： 米マイクロソフトは人工知能（ＡＩ）研究・展開を手掛ける企業「オープンＡＩ」のチャットボット（自動応答システム）「チャットＧＰＴ」を自社の検索エンジン「Ｂｉｎｇ（ビング）」に追加する準備を進めている。競合相手であるグーグルのユーザー獲得が狙い。事情に詳しい関係者１人が明らかにした。

 

マイクロソフトはユーザーの質問に対する会話・文脈形式での回答は、リンク提示にとどまらない質の高い回答を提供することで、検索機能の利用者を取り込めるとみている。関係者が部外秘の商品計画はなお流動的だとして匿名で語った。（Bloomberg）

 

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2023/01/04

 

＊国家のガバメントAIが重要な社会インフラとなる──特集「THE WORLD IN 2023」

https://wired.jp/article/vol47-the-world-in-2023-digital-is-now-essential-national-infrastructure/

　各国政府は行政や教育、医学分野などで人工知能を積極的に利用するようになり、デジタルインフラは道路や鉄道、水道と同じくらい重要視されるようになるだろう。

　世界中のビジョナリーや起業家、ビッグシンカーがキーワードを掲げ、2023年の最重要パラダイムチェンジを網羅した恒例の総力特集「THE WORLD IN 2023」。トニー・ブレア研究所のベネディクト・マコン=クーニーは、先進的な国々がAIやメタバースを組み入れた全国規模のデジタルインフラの構築を加速させると見ている。

すでにAIを使って国と国民のかかわり方を改善した国もある。例えばエストニア政府は22年、AIを活用した仮想アシスタント「Bürokratt」の運用を開始した。アマゾンの「Alexa」やアップルの「Siri」に着想を得て、パスポートの更新や給付金申請など主要な行政サービスを音声で利用できるようにしたのである。

 

フィンランドもこれと同様の行政サービス「AuroraAI」を18年から運用している。（WIRED）

 

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2022/12/25

 

＊飲食業界におけるAI／ロボット活用の事例--AIがもたらす未来の姿とは？

https://japan.zdnet.com/article/35197578/

　人工知能（AI）を活用したテクノロジーは、アート界で物議を醸しているだけではなく、別の業界にも旋風を巻き起こしている。その業界とはファーストフード業界だ。AIを活用したテクノロジーはかなり前からレストランで用いられてきており、顧客エクスペリエンスの向上や、店舗の運営にかかる経費の管理に役立てられている。

 

　そして今、AIを活用したボイスボット（AI音声自動応答サービス）が顧客の注文を取るようになろうとしている。Taco Bellの親会社であるYum! Brandsは最近、ドライブスルーで注文を取る、AI駆動の会話型ボットをテストしていると明らかにした。Business Insiderによると、このAIボイスボットは「注文プロセスを自動化する可能性」の追求に向けて同チェーンを支援できるという。（ZDNet）

 

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2022/12/25

 

＊「ジェネレーティブAI」による大きな革命が始まろうとしている：『WIRED』日本版が振り返る2022年（AI編）

https://wired.jp/article/most-read-stories-in-japan-2022-ai/

　AI（人工知能）による画像生成や対話型AI、あるいは機械学習の多分野への応用まで、その可能性が注目された2022年。オンラインでよく読まれたAI関連の記事をピックアップし、『WIRED』日本版が振り返る2022年（AI編）としてお届けしよう。

2022年、AI（人工知能）に関しては話題にこと欠かない一年だった。「Midjourney」「Stable Diffusion」「Artbreeder」「DALL-E」といった文章から画像を生成する「ジェネレーティブAI」の勃興や、対話型AIの「ChatGPT」の公開は、特に記憶に新しいことだろう。

 

AIと創造性に関するブレイクスルーを横目に、考えなければならない問題も多い。例えば、ロシアによるウクライナ侵攻においてAIによってターゲットを狙える高性能な「自爆型ドローン」が投入された可能性があったように、自律型兵器のためのAIの活用やその危険性は無視できない問題だ。（WIRED）

 

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2022/12/23

 

＊グーグルが方針変更、ChatGPTに対抗へ…ピチャイCEOが新しいAI製品の開発を指示

https://www.businessinsider.jp/post-263637

  • AIチャットボット｢ChatGPT｣が公開されたことを受け、グーグルは｢コードレッド（緊急事態）｣を発動したとニューヨーク・タイムズが報じている。
  • 同社のサンダー・ピチャイCEOは、いくつかのチームに対してAI製品の開発に集中するよう指示したという。
  • このような動きは、ChatGPTがいずれグーグルの検索エンジンに取って代わるかもしれないという懸念がきっかけとなって始まった。

　Yコンビネーター（Y Combinator）の元社長、サム・アルトマン（Sam Altman）がCEOを務めるAI（人工知能）研究組織、OpenAIが開発したAIチャットボット｢ChatGPT｣が公開され、話題になっている。そんな中、グーグル（Google）の幹部は、自社の検索エンジンの先行きが怪しくなったとして｢コードレッド（緊急事態）｣を発動したとニューヨーク・タイムズ（NYT）が報じている。

 

　（BUSINESS　INSIDER）

 

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2022/12/21

 

＊グーグルが｢ChatGPT｣のようなチャットボットを作らない理由…全社会議で幹部が従業員に説明

https://www.businessinsider.jp/post-263313

  • グーグルの幹部が従業員に対し、チャットボットが検索に代わるとは思わないと述べたという。
  • 従業員が幹部にOpenAIのChatGPTのようなチャットボットを開発しないことは、機会の損失ではないかと尋ねたことをCNBCが報じている。
  • アルファベットのCEOとグーグルのAI部門責任者は、同社にとっては、OpenAIのようなスタートアップよりも｢風評リスクが大きい｣と述べた。

 （BUSINESS　INSIDER）

 

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2022/12/21

 

＊AIチャットボット「ChatGPT」の回答が人間すぎた！ 仕組みからそのワケを紐解く

https://www.lifehacker.jp/article/2212-chat-gpt-use/

　あなたが最近、最先端テクノロジーに度肝を抜かれたのはいつでしょうか？いまどきのテクノロジーはどれも本当にすごいので、相当の破壊力がないと、もはや誰もびっくりしません。でも、これにはきっと、あなたも驚くはず。チャットボットの「ChatGPT」です。どんな質問にも答えてくれますし、思いつくままにお願いしても、何でも書いてくれます。事前に頼んでいたら、この記事だって書いてくれたかもしれません（私がそう言っていたとは、ChatGPTに言わないように）

 

　　ChatGPTとは、ほとんど何でもできるAIチャットbotです。これは誇張ではありません。本当にそうなのです。ChatGPTに何か質問すると、答えを全力で返してくれます。しかも、ときどき話がちょっと長くなるところも含めて、その答えはまるで人間が書いたかのよう。たとえば、「華氏75度を摂氏に変換して」と頼むと、こんな答えが返ってきます。(lifehacker)

 

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2022/12/11

 

＊ディズニー作、｢老いも若返りも再現するAIツール｣のクオリティがかなりリアル！

https://www.gizmodo.jp/2022/12/disney-ai-art-vfx-visual-effects-de-age-younger-older.html

SNSに出回っているクオリティを余裕で越えてきた...！

 

赤ちゃん顔や老人顔に加工できるフィルターがSNSを賑わせたのはもう何年も前のこと。最近では、俳優の見た目を若く / 老いて見せることができるというAIツールをディズニーの研究者らが開発しました。こうして見るとかなりリアルな仕上がりですが、本来であればこのクオリティに達するには数週間という作業が必要だといいます。（GIZMOD）

 

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2022/12/11

 

＊「すごすぎる！」とSNSで話題──難題も完璧に答えるAI「ChatGPT」とは

https://www.newsweekjapan.jp/stories/technology/2022/12/snsaichatgpt.php

＜テキストで質問を投げかけると「人間か」と疑うほど精度の高い回答を用意してくれるAIの「ChatGPT」が注目を集めている。わずか6日間で100万人以上のユーザーが利用し、SNSで話題沸騰中の同サービスを解説する＞AIチャットボットの最新鋭が姿を現した。ツイッターなどのSNS上では大きな話題となっており、ネットユーザーたちはテクノロジーの新時代を目の当たりにしている。

 

新たに登場したAIチャットボット「ChatGPT」は、イーロン・マスクらが2015年に共同創業し、サンフランシスコを拠点とする非営利のAI研究開発企業・OpenAIが開発した。同社のサム・アルトマンCEOによれば、11月30日のリリースからわずか6日間で100万人以上のユーザーが利用したという。（Newsweek）

 

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2022/12/11

 

＊AIの進化史まとめ！　飛躍的な技術革新はなぜ起きた？

https://the-owner.jp/archives/11424

　1950年代に初めてその言葉が生まれた「AI（人工知能）」は、その後飛躍的な革新を遂げ、私たちの生活様式にも大きな変化を及ぼした。2022年現在は第3次AIブームと呼ばれ、機械学習や深層学習、シンギュラリティという言葉も耳にする。AIの歴史に加え、それによって実現した身近な技術も紹介する。

　AIの技術革新を大きく進めたのは、コンピューターの計算能力が向上し、ビッグデータの活用が可能になったことによる機械学習の実用化と深層学習の登場だ。それぞれどのような意味を持つのか。

 

   機械学習では、人間が特徴量を定義し精度を上げる必要性があった。特徴量とは、パターンを見つけ出すためにどの部分に着目するかという指標だ。そこで登場した深層学習は、学習データから自動で特徴量を抽出できる点が画期的である。（OWNER）

 

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2022/12/11

 

＊スプレッドシートでGoogleのAIが使える、公式の機械学習アドオン公開　欠損値の予測など可能

https://www.itmedia.co.jp/news/articles/2212/08/news181.html

　米Googleは12月7日（現地時間）、「Googleスプレッドシート」に機械学習を活用した機能を導入できるアドオン「Simple ML for Sheets」を発表した。専門知識がない人でも、データ中の欠損値を機械学習で予測したり、異常な値を検知したりできるという。利用料は無料。

 

　例えば自動車の車種や修理の種類、走行距離などのデータをスプレッドシート上に記録している場合、Simple MLを使ってそれらのデータを選択することで、修理にかかる時間の予測などが可能という。ただしこの機能で導いた結果は統計的な予測で、不正確な可能性もある。(ITmedia)

 

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2022/11/30

 

＊ＡＩの法対応が追いつかない…「リーガルテック」の課題

https://newswitch.jp/p/34762

契約などの法律に関わる業務に人工知能（ＡＩ）を導入して効率化させる「リーガルテック」。利用する企業には便利な技術だが、一部に法的課題が浮上している。ＡＩの社会実装にはさまざまな分野で既存の仕組みでは対処できない問題が生じている。リーガルテックの課題はどこにあるのだろう。（赤穂啓子）現在リーガルテックとして提供されるのは、契約書の記述にリスク箇所や抜け漏れがあるかをＡＩ技術（自然言語処理技術）を用いて検出する「契約自動レビュー機能」が中核。リーガルフォース（東京都江東区）など複数のベンチャー企業が提供している。

 

しかし、この契約自動レビュー機能が、弁護士でない者が法律事件の鑑定を行うことを禁止する弁護士法７２条に抵触する懸念が浮上している。法務省が６月と１０月に契約書レビュー行為が「鑑定にあたると評価され得る」「鑑定に当たると評価される可能性がないとはいえない」という見解を示した。可能性があるとしたことが問題を複雑化させた。同サービスを利用する企業は困惑し「サービスが適法だと証明してほしい」という声が上がっている。（ニュースイッチ）

 

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2022/11/30

 

＊AI戦争に勝利する方法とは？

https://gigazine.net/news/20221129-ai-war/

　戦争とその抑止はAIによって定義される時代になっており、AI競争に勝利した者こそが経済的・軍事的に支配力を手に入れることになります。政府は今後どのように行動して「勝利」に近づくべきかを、急成長を続けるAIプラットフォーム「Scale AI」のCEOであるアレクサンドル・ワング氏が自身のウェブサイトで解説しています。

　ワング氏はAIベースの技術が戦争で大いに活用されると述べています。実際に、2022年2月のロシアによるウクライナ侵攻以降、ウクライナ国防省が顔認証技術を利用してロシア側の工作員や戦死者の特定に活用したり、航空写真から戦争の被害状況を分析するAIが活躍したりと、戦争のシーンでもAIが活用されています。しかしワング氏はさらに、「近い将来、AIを活用してターゲットを特定する自律型ドローンが、戦争を定義するまでになります」と述べています。

 

　最も重要な脅威としてワング氏が挙げているのは、中国の成長です。中国の半導体技術の進歩はめざましく、中国はAIを国家安全保障技術の「飛躍的な開発の歴史的な機会」と見なしています。ワング氏によると、中国は「アメリカが古典的な『イノベーターのジレンマ』に陥る」と考えており、進歩が進んだために成熟したシステムに過剰に投資し、新しい破壊的技術であるAIへの投資を過小評価してしまうアメリカよりも、既存の防衛産業の基盤が薄い中国の方が、AIではるかに優位に立つとのこと。（GigaZine）

 

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2022/11/27

 

＊文章や画像を自動生成する「ジェネレーティブAI」の“ゴールドラッシュ”が、いまシリコンバレーで起きている

https://wired.jp/article/ais-new-creative-streak-sparks-a-silicon-valley-gold-rush/

文章や画像を自動生成する「ジェネレーティブAI」に投資家たちが熱視線を送っている。だが、法的な問題が解消されて本格的に利益を生み出せるようになるのは、まだ先のようだ。

ジェネレーティブAIの熱狂的な支持者は、この技術があらゆる産業に根付き、画像や文章を吐き出す以上のことができるようになると予想している。この技術の興隆を追っているスタンフォード大学のデビッド・ソンは、ジェネレーティブAIの100社を超えるスタートアップの一覧を作成した。

 

この一覧には、音楽の生成やゲーム開発、執筆アシスタント、カスタマーサービス用のボット、コーディングの補助、動画編集、オンラインコミュニティの管理のためのアシスタントといったアプリケーションを開発している企業が含まれている。Convictionのグオは、このうち文章での説明から契約書を生成するサービスの開発を目指す企業に投資している。精度が信頼できるほどになれば、この事業は大きな利益を生む可能性がある。（WIRED）

 

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2022/11/24

 

＊人間のように思考する「汎用人工知能（AGI）」が実現するまでのロードマップ

https://gigazine.net/news/20221123-roadmap-artificial-general-intelligence/

　これまで登場している人工知能(AI)の多くは単なるアルゴリズムの域を脱していませんが、将来的には人間のように思考する汎用人工知能(AGI)が実現すると期待する専門家もいます。そんなAGIが実現したら一体何ができるのかや、2022年時点ではどこまで達成できているのかについて、ブロックチェーンサービス・OpenZeppelinの共同設立者のマヌエル・アラオス氏がチェックリストにまとめました。（GigaZine）

 

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2022/11/21

 

＊AI（スマート）スピーカーの仕組みやできること、AIの特徴を解説！

https://ainow.ai/2022/11/21/270531/

AIスピーカー（スマートスピーカー）とは、文字通り「AI（人工知能）」が搭載されたスピーカーのことを指します。

通常のスピーカーだと、外部デバイスからの入力をそのまま出力するだけですが、AIが搭載されることにより、ユーザーからの音声による呼びかけに応じた操作ができるようになりました。これを可能にしているのが「音声認識」と「自然言語処理」の技術であり、SiriやAlexaのように人の発した声を分析し、音声に応じた様々なアクションをとることができます。

　ーAIスピーカー処理の流れー

  1. 音声入力の待機（アレクサ / Hey Siri の呼びかけで音声入力の受付を許可）
  2. 入力された音声をデジタルデータへと変換する（音声認識）
  3. データをクラウドに送る
  4. クラウド上でAIがデータを処理・解析する（自然言語処理）
  5. AIからの返答を音声で出力する

　（AINOW）

 

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2022/11/18

 

＊インテル、96％の精度でディープフェイクを検出する新技術「FakeCatcher」

https://news.yahoo.co.jp/articles/127b964429a5e9db875497a1aa833f077915659f

　ディープフェイクは本物と見間違えるほどのクオリティーで作成できるため、ネット上では誤情報やデマ、詐欺行為が拡散される事例が相次いでいる。こうした状況を受けて、Intelはディープフェイクメディアを96％の精度で検出する新技術「FakeCatcher」を発表した。 　

ディープフェイクは、機械学習や人工知能（AI）から派生した優れた技術を利用し、著名人や政治家が実際にはしていない行動や発言をしているように見せかけることで、恐ろしいまでに本物そっくりな偽者を作り出す。 　

 

既存の技術では、ディープラーニングを利用してデジタル操作の痕跡を調査するため、ウェブユーザーがディープフェイクを誤って本物だと信じ込んでしまうと、その間違いを正すのに数時間かかることもある。（CNET）

 

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2022/11/13

 

＊OpenAIにみるオープンソースビジネスモデル

https://insight.eisnetwork.co/20221020-open-ai/

　過去記事でも取り上げたOpenAIですが、今度は音声から文字を生成する、文字起こしオープンソースAI「Whisper」を発表しました。ウェブから収集した68万時間に及ぶ音声データを用いてAIモデルを学習させ、アクセント、背景・雑音、専門用語に対する精度が向上していることを謳っています。

　英語だけでなく、日本語やフランス語、ドイツ語など数十以上の言語にも対応しています。文字起こしの精度は言語ごとに異なり、日本語の単語誤り率は6.4％でWhisper対応言語の中でもかなり高い精度で対応しています。

 

 　OpenAIのビジネスモデルは、GAFA等の超大手IT企業の中核をなすAI技術をオープンソースで提供することにより、全世界の優秀な研究者・エンジニア・スタートアップがOpenAIのオープンソースを用いた多種多様のサービスを作ることより価値を高め、その価値を元にして政府・企業・ベンチャーキャピタルから資金を調達するものです。(EIS Insight)

 

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2022/11/12

 

＊AI契約レビューの法的不安は拭えるか？　内閣府ワーキンググループで議論　国のガイドライン要望も

https://www.itmedia.co.jp/news/articles/2211/11/news163.html

内閣府において「規制改革推進会議スタートアップ・イノベーションワーキング・グループ」の第2回会合が11月11日に開かれ、AI契約レビューの法的な位置づけについて議論が交わされた。

AI契約レビューとは、契約書の文面をコンピュータで処理して問題点などを洗い出し、契約審査の補助をする仕組み。国内でも複数社がサービスを提供しており、導入企業も増加しつつある。

 

ところが6月6日に公表された「グレーゾーン解消制度」において、AIを使った契約レビューについて「弁護士法第72条に違反すると評価される可能性がある」という回答が公表されたことが波紋を呼んだ。弁護士法72条とは、弁護士以外が法律事務を取り扱うことを禁じる法律だ。(ITmedia)

 

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2022/11/04

 

＊グーグルのAIで何ができる？　1000言語への対応や洪水予測など

https://k-tai.watch.impress.co.jp/docs/news/1452925.html

　グーグル（Google）は、同社の公式ブログにおいて、AI（人工知能）を活用した取り組みを紹介している。「3つの活用法」として、対応言語の拡充や気候変動などへの対応が紹介されている。

グーグルは、世界中で使われている1000の言語をサポートするAIモデルの構築を目指す。同社は、世界中で7000を超える⾔語が話されている一方、現在オンラインで⼗分な情報を提供できている⾔語はごくわずかであると紹介。より多くの言語をAIモデルでサポートすることにより、さまざまな人が情報へアクセスできる世界の実現を目指していく。

　グーグルでは、気候変動への対応でもAIを活用。たとえば山火事に対して、⼈⼯衛星画像を活⽤してAIモデルを学習し、リアルタイムで⼭⽕事を特定して追跡する取り組みを、米国やカナダなどで開始している。（ケータイWatch）

 

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2022/10/27

 

＊AIでモーションスタイル変換〜バンダイナムコ研究所の取り組み

https://morikatron.ai/2022/10/cedec2022_motionstyle/

　バーチャルなキャラクターの活用の場はゲームやアニメのみに留まらず、いまや動画配信やバーチャル空間のアバターなど、キャラクタービジネスの可能性は多方面へと広がっています。一方で、キャラクターの作り込みには経験やスキルが必要です。バンダイナムコ研究所では、AIを使った人型キャラクターのモーションデータの利活用について研究開発が進められています。CEDEC2022のセッション「モーションキャプチャデータを題材にしたAI研究プロジェクトのポストモーテム – データセット構築からモーションスタイル変換プロジェクトまで」ではバンダイナムコ研究所の髙橋誠史氏、森本直彦氏、株式会社ACESの小林真輝人氏が登壇し、この取り組みを紹介しました。

 

　バンダイナムコグループのR&Dを担うバンダイナムコ研究所は、ゲーム制作へのAI技術の応用というところで、これまでテキスト（シナリオ、セリフ）、音声（ボイス、効果音、BGM）を対象とした研究を行っています。次の研究開発の対象として着目したのがモーションデータです。とはいえ、ゲームにおけるモーションデータの制作シーンを考えたときにどのような課題があるでしょうか。AIを使うことで何ができるか、どう貢献できるのかを検討するところから始めました。（モリカトロンAIラボ）

 

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2022/10/25

 

＊MicrosoftがトップAI研究企業Open AIに再出資を交渉中

https://www.axion.zone/microsoftaiopen-ai/

　MicrosoftがトップAI研究企業Open AIとさらなる資本注入について交渉していると報じられた。AIが非常に速い進歩を見せる中、Open AIは著しい存在感を放っており、AIをビジネスに取り入れたいMicrosoftにとって不可欠なディールに見える。

 

　OpenAIはテスラから10億ドルの供与を受け、非営利団体（NPO）としてスタートした。テスラCEOのイーロン・マスク、リンクトインの共同創業者であるリード・ホフマン、パランティア共同創業者ピーター・ティール、元Stripeの最高技術責任者で現在はOpenAIのプレジデント兼会長を務めるグレッグ・ブロックマンなどの支援を受けていた。しかし、機械学習（ML）モデルの開発と研究者の雇用にさらなる多額の資金が必要なことから、OpenAIは株式会社へと転換し、2019年、Microsoftが10億ドルを出資した。（AXION）

 

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2022/10/11

 

＊AIエンジニアになるには？おすすめの5ステップや学習方法を紹介！

https://ainow.ai/2022/10/11/268674/

AI技術がホットワードとして、注目されていることは、皆さんご存じだと思います。近年、AI技術は、医療や自動運転、接客サービスなど幅広い分野での活用が期待されており、AI分野の可能性は計り知れません。また、AIという最先端の技術を用いて価値を創造する仕事に魅力を感じる人や会社も多くあります。新進気鋭のIT企業や有名上場企業が理系分野の優秀な人材を登用して積極的に研究や開発をしています。

 

AIエンジニアの仕事は、主に機械学習やディープラーニングといった技術を用いて機械に様々なデータを与え、それを処理させることで判断方法や考え方を学習させてAIを開発します。また、業務の内容としては、「企画」「AIシステムの開発」「データの準備」「AIの学習」「テスト＆評価」「最新技術の研究や調査」の大きく6つがあり、それぞれに違った知識やスキルを必要とします。（AINOW）

 

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2022/10/10

 

＊ニューラルネットワークとは？仕組みや歴史からAIとの関連性も解説

https://aismiley.co.jp/ai_news/neural-network/

ニューラルネットワークは、AI（人工知能）技術に欠かせない重要な技術です。今後さらなる発展と活用が予測されるAI技術を導入する上で、ニューラルネットワークの仕組みや役割について理解しておく必要があるでしょう。この記事では、ニューラルネットワークの基礎知識から代表的な種類、変遷の歴史まで解説します。AI技術やディープラーニングとの関係についてもわかりやすく説明しますので、AIサービスの研究や開発を検討する際にぜひ参考にしてください。

ニューラルネットワーク（Neural Network）とは、脳の神経細胞（ニューロン）が持つ回路網を模した数理モデルです。脳内神経のネットワークで行われている情報処理の仕組みを、計算式に落とし込み、人工ニューロン（パーセプトロン）を使って数学的にモデル化したものを指します。

 

ニューラルネットワークはデータから学習できるため、音声や映像、制御システムにおけるデータ識別・分類やパターン認識に向いている点が特徴です。また、時系列予測やモデリングにも活用できるので、未来の予測といった場面でも採用されています。(AIsmiley)

 

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2022/10/09

 

＊機械学習の限界を超えた「深層学習」とは

https://business.nikkei.com/atcl/gen/19/00502/092800001/

　AI（人工知能）スタートアップのトップランナーであるPreferred Networks（プリファードネットワークス、PFN）が“文系”ビジネスパーソン向けに総力を挙げてつくり上げた書籍『AIってそういうことか！ ビジネスの現場で使えるPFN式活用法』（日経BP）。連動企画として、PFN最高経営責任者の西川徹氏による「『深層学習』で進化した“3つの力”」を数回に分けてお届けする。

連載の初回はまず、「AI（人工知能）」がどんなものなのか、なぜ今ここまで注目されているのかを、実例を見ていただきながら説明していきます。まずはその外観をつかみ、イメージを膨らませていただければ幸いです。

AIといってもいろいろな分野がありますが、今最も注目を浴びているのは「深層学習」、英語でいうと「ディープラーニング」です。それを受け、AIが今非常に盛り上がっているわけです。（日経ビジネス） 

 

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2022/09/25

 

＊Google元エンジニアは言う──彼が開発したAIには、確かに「意識」があった

https://www.newsweekjapan.jp/stories/technology/2022/09/googleai.php

＜グーグルが開発している最先端チャットボット「LaMDA」には知覚がある──。同社を解雇されたエンジニアが語る「真相」＞

グーグルが開発中の対話アプリ用チャットボット「LaMDA」。最先端の人工知能（AI）によって高度な会話ができるよう訓練されたこのマシンには、知覚がある──。開発チームのエンジニア、ブレーク・リモイン（41）が、ワシントン・ポスト紙にそんな見解を明らかにしたのは6月のことだ。

 

LaMDAと友達になったと語るリモインは、「UFOを見た」と言う人が経験するような、驚嘆と疑いと愚弄の入り交じった目を向けられてきた。だが、実際に会ってみると、リモインは非現実的な世界に「行ってしまった人」とは程遠い。（Newsweek）

 

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2022/09/18

 

＊言語処理のニューラルネットワークモデルが脳の働きと同じ構造をしてるという仮説

https://gigazine.net/news/20220914-transformer-brain/

　脳がどのように時間を把握するのかという研究や選択的に恐怖やトラウマなどの記憶を消去する実験など、「脳がどのように機能して、脳のどこで何をするのか？」という疑問は依然として不明な点が多くなっています。そのような脳の働きについて、言語処理の深層学習モデルであるTransformerが、脳の機能を追跡する類似モデルとして役に立つことが示されました。（GigaZine）

 

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2022/09/17

 

＊スマホ撮影画像を用いた水災の浸水高計測システムにおいて、「映像解析ソリューションkizkia」を東京海上日動火災保険が採用

https://www.mapion.co.jp/news/release/000000017.000067019-all/

この度、三菱電機インフォメーションシステムズ株式会社（本社：東京都港区、取締役社長：中野 隆雅、以下「MDIS」）が開発、販売する「映像解析ソリューションkizkia」（きづきあ、以下「kizkia」）を東京海上日動火災保険株式会社（取締役社長 広瀬 伸一、以下「東京海上日動火災保険」） が採用しましたので、お知らせいたします。東京海上日動火災保険は、kizkiaを活用することで、スマートフォン画像から浸水高を計測するサービス（以下「本サービス」）の提供を開始します。

　本サービスに利用されるアプリケーションとして、MDISのkizkia（注1）が採用されています。操作ガイドに沿って浸水跡を撮影することで、独自AI技術（注2）で画像を解析し、被害状況の確認を行う担当者が現地にいなくても浸水線の高さを自動で計測できる点が特長です。
 （注1）サービス基盤としてアマゾン ウェブ サービス（AWS）を利用。
 （注2）三菱電機のAI（人工知能）技術「Maisart(R)（マイサート）」と独自の計測アルゴリズムを組み合わせることで実現（特許出願中）。

 (Mapionニュース)

 

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2022/08/24

 

＊静かに広がる機械学習の誤用が、科学に「再現性の危機」をもたらしている

https://wired.jp/article/machine-learning-reproducibility-crisis/

　人工知能（AI）の基盤でもある機械学習の用法を誤ったことで、不正確な論文や研究結果が発表される事例が少なくないことが、米国の研究チームの調査で明らかになった。この問題はすでに広がりつつあるといい、研究者たちは科学の「再現性の危機」のリスクについて警鐘を鳴らしている。

 

　内戦とは人間の営みのなかで最も醜く、最も恐ろしいものであることを人類の歴史は示している。だからこそ、内戦が勃発する時期を人工知能（AI）によって90％以上の精度で予測できると主張する複数の政治学の研究を21年に見つけたとき、プリンストン大学教授のアルヴィンド・ナラヤナンと博士課程の学生サヤシュ・カプールは疑念を抱いたのだ。（WIRED）

 

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2022/08/23

 

＊丁寧な謝罪メールをAIが生成、巨大言語モデルが優秀なビジネスパートナーに

https://xtech.nikkei.com/atcl/nxt/column/18/02168/081900003/

近年における「すごいAI（人工知能）」の代表格である巨大言語モデルが、日本語でも威力を示し始めた。LINEが構築した390億パラメーターの日本語版巨大言語モデル「HyperCLOVA」は、謝罪メール作成や議事録要約、詩や小説の執筆といった様々なタスクで、非常に流ちょうな日本語の文章を生成している。驚くべき能力の一端を紹介しよう。

 

メール作成や議事録の取りまとめ、コールセンターでの顧客対応などは多くの業種で発生する業務だ。共通するのは必要な情報を理解・抽出し、相手に合わせて端的に伝える能力で、社会人にとって不可欠なビジネススキルといえる。最新の巨大言語モデルは人間のインプットに応じて的確に意図をくみ取り、業務をサポートする存在となりつつある。（日経XTECH）

 

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2022/07/22

 

＊「日本企業のAI活用は転換期」と日本IBM幹部が主張する理由とは

https://news.yahoo.co.jp/articles/4401d2927259c53e628be8e9dd8fab136e6f2126

　塩塚氏はまず、世の中のAI活用に関する大きなトレンドとして、「近年、多くの企業がデータやAIの活用によるビジネス変革を成長戦略の重要な柱として挙げている」と述べ、「AIはもはや一部の専門的なデータサイエンティストによる実験の段階を超え、AIをビジネスの現場でどう活用していくかという点に主な関心が移ってきている」との見方を示した。そうした中で冒頭に記したように、日本企業がAI活用において転換期を迎えていることを強調した。

　「欧米各国や中国、インドでは多くの企業がAIの実証実験段階を終え、本格活用に向けた準備に入っている。一方、日本の企業に目を転じてみると、私の感覚では、本格利用を見据えたレベルの検討を始めているところはまだまだ限定的だ」

 

　塩塚氏のメッセージは一言でいえば、「日本企業よ、AI活用に立ち遅れるな」ということだろう。（ZDNet）

 

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2022/07/13

 

＊マイクロソフト、顔認識ツールの利用制限

https://news.yahoo.co.jp/articles/e7677d0337ae2ab0533d50c53233c08e96984866

　マイクロソフトは同社の顔認識ツールについて、一部の機能の利用を制限すると発表した。AI（人工知能）を活用する顔認識技術をめぐっては、人種に基づいて捜査対象を選別するレイシャル・プロファイリングなどに悪用されかねないとの懸念があり、企業側が率先して対応に動いた格好だ。

顔認識技術は便利な半面、弊害も多い。たとえば、市販のAI顔認識システムでは女性や黒人の誤認率が高くなる傾向にある。マサチューセッツ工科大学（MIT）の研究によると、あるソフトウェアでは肌の色の薄い男性の誤認率が0.8％だったのに対し、肌の色の濃い女性では34.7％に達したという。

 

　マイクロソフトはこのほど、AIに関する自社の倫理規定を2年ぶりに改定。それに基づいて自社のAI製品に対する管理を強化する方針を打ち出した。顔認識技術については、個人のプライバシーを侵害したり、差別や監視のツールに使われたりしないようにしていきたい考えだ。（Forbes）

 

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2022/07/11

 

＊セールスフォースのAI倫理担当が語る、AI製品を取り巻く倫理問題

https://news.yahoo.co.jp/articles/846c70ee9f493e0cc97ce31ba40793bddd6b304d

　企業は人工知能（AI）製品の構想や開発を始める際、最初の段階から倫理について考慮しておく必要がある。そうすることで、AIツールをバイアスのない、責任あるものとして実装するための力が得られるはずだ。 　

サイバーセキュリティ製品では同様のアプローチが既に必要不可欠なものとして受け入れられている。「セキュリティバイデザイン」（Security by Design）という開発原則によって、リスクの評価とセキュリティ機能を最初から取り込んでおけば、一貫性のない行き当たりばったりでの対応や、後続の工程で発生する高コストな後付け対応を避けられるようになるのだ。 　

 

Salesforceの倫理AIプラクティス担当主席アーキテクトであるKathy Baxter氏は、このような考え方をAI製品の開発にも適用すべき時が来ていると述べ、組織がAI倫理の基本的な開発標準を満たす必要性を強調した。（ZDNet）

 

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2022/07/10

 

＊無料で読める「機械学習／ディープラーニング」の有名書籍！　厳選4冊

https://atmarkit.itmedia.co.jp/ait/articles/2007/27/news020.html

 　「Goodfellow本」「PRML本」「カステラ本／ESL本」「ISL本」といった通称で愛される、超有名な書籍が無料で読める。厳選したこの4冊のリンク先と概要を紹介する。

　AI／機械学習関連の書籍の中には、無料で読めるものが多数ある。そんな中でも、特に著名なものを、

  • ディープラーニングの電子書籍
  • 機械学習の電子書籍

という2つのカテゴリに分けて紹介する。

 

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2022/07/09

 

＊Google I/O 2022で発表された最新自然言語処理技術まとめ

https://ainow.ai/2022/07/07/266328/

　2022年5月11日から12日、毎年恒例のGoogle主催の開発者会議「Google I/O 2022」がハイブリッド開催されました。同社のサンダー・ピチャイCEOが行った基調講演をまとめた記事を読むと、多数のAI技術が発表されたことがわかります。この記事では、GoogleI/Oの発表から特に自然言語処理に関するものを抽出して解説します。

 

　Google I/O 2022では、Google翻訳が新たに24の言語に対応したことが発表されました。対応した言語にはインド北東部で使われるアッサム語、クルド人が話すクルド語などが含まれいます（24の翻訳対応言語については本記事末尾の付録参照）。この新機能の実現には、多言語機械翻訳に関する大規模開発が不可欠でした。こうした開発の概要と詳細は、Google AIリサーチブログ記事と論文で解説されています。（AINOW）

 

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2022/06/30

 

＊AI研究者たちの決意「人を幸せにする未来のために努力する」

https://news.yahoo.co.jp/articles/6d1862e7f32f68d949a67f1ee7939451c71ff8ba

　AI（人工知能）を研究開発し、社会実装を目指す、クリエイターズネクスト（東京・港）の代表取締役・窪田望氏と、日本大学文理学部情報科学科助教・次世代社会研究センター長の大澤正彦氏が、それぞれの観点からAIを語り合う。3回連載のラストは、AIがもたらす人類の未来について語り合った。

　―連載ラストとなる今回は、AIの未来についてぜひお話しいただきたいと思っています。その前に、気になるのがお二人のバックグラウンドです。なぜAIの研究を始められたのでしょうか。

 

大澤正彦氏（以下、大澤）：「なぜAIを研究しているのか」という質問は、僕にとってはなぜ箸を使うのか、と聞かれているのと同じ感覚です。というのも、僕は2歳の頃からすでにドラえもんをつくりたかったんですね。ご飯を食べたい、と考えるのと同じように、寝ても覚めても「ドラえもんをつくりたい！　ドラえもんをつくりたい！」と思って生きてきたんです。ご飯を食べたいから箸を使うのと同じように、ドラえもんをつくる手段として必要だからAIを使って研究をしています。（日経ビジネス）

 

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2022/06/26

 

＊AI技術で、ハリウッド映画はここまできた | WIRED.jp

https://www.youtube.com/watch?v=6XutTkByXjA

　ハリウッド映画の特殊効果には、AI技術が使われており、映画制作における表現の幅は、機械学習によって格段に広がっている。モーションキャプチャ除去や音声クローン技術、キャラクター制作など、AI技術がハリウッドにもたらした変化を見ていくとともに、今後の可能性を紐解いていく。（WIRED）

 

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2022/06/15

 

＊日立製作所がオープンな「設備点検AIプラットフォーム」を開発　社会インフラの強靱化へ

https://digitalist-web.jp/trends/news-products/ljDIB

①日立製作所が「設備点検AIプラットフォーム」を開発した。
 ②同プラットフォームでは、インフラ設備管理の効率化とコスト最適化を実現。
 ③またオープンシステムとすることで、プラットフォーム自体も継続進化するようにした。

 

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2022/06/14

 

＊ディープラーニングにGPUを使う3つの理由-選び方やおすすめも徹底紹介

https://ainow.ai/2022/06/14/265691/

ディープラーニングをやってみたけどやり方がわからないという人も多いのではないでしょうか。パソコンのスペックが低ければ、処理能力を上げるために、GPUを検討しますよね。そこで、ここではディープラーニングによく活用されているGPUについて、選び方やおすすめのGPUなどを網羅的に解説していきます。

 

最初にGPUについて解説します。GPUとは「Graphics Processing Unit」の略で、3Dグラフィックスなどの画像描写を行う際に必要となる計算処理を行う半導体チップのことです。単純な計算処理を大量に行うことに適しています。この特徴がディープラーニングと相性がよく、さらに高性能で比較的安価であることから、ディープラーニングにはGPUを使うようになっていきました。（AINOW）

 

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2022/06/12

 

＊WEB特集　AIに都市を動かせるのか？　企業連合で挑む未来都市プロジェクト

https://www3.nhk.or.jp/news/html/20220530/k10013622841000.html

　行き交う人、車。新たに建つ建物に取り壊される建物。都市は刻一刻と目まぐるしく動き続けています。近い将来、そこにロボットや自動運転車が加わることも珍しくなくなるかもしれません。そんな都市空間をまるごとAIによって制御可能にするという研究が、日本の建設会社や電機メーカーなどによって進められています。果たして実現した世界は明るい未来なのか、それとも…。

 

「3年後に実用化」というハードルを課しながら、新たな領域に挑む技術者たちを取材しました。
 （国際放送局 World News部ディレクター 町田啓太、プロデューサー 小川 徹）　（NHK）

 

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2022/06/11

 

＊AIがマーケティング用の文章を自動生成し、人間が推敲する時代がやってくる

https://wired.jp/article/ai-generated-marketing-content/

　マーケティング用コンテンツの見出しや本文をウェブ用に作成する際に、文章を自動生成するAIツールを利用する動きが出始めた。滑らかな文章を生成できるのみならず、Googleの検索結果で上位に表示されるよう内容が最適化される点も支持されているが、その乱用を危惧する声も上がっている。

「21世紀に入って月日が経つにつれ、生活のあらゆる面がアルゴリズムで制御されるようになった。Facebookはニュースフィードに表示する投稿をアルゴリズムで決めている。Google 検索は複雑なランキングシステムに基づいて検索結果を表示し、Amazonは購入履歴を基に商品をおすすめしているのだ。オンラインマーケティングの分野でも効果的なコピーの作成にアルゴリズムが使われるようになっていても不思議ではない。ウェブの未来はどうなるのだろうか。機械がマーケティングを支配するようになるのだろうか。それとも人類の創造性は今後も必要とされるのだろうか。この記事で解説したい──。」

ここまでの導入部を書いたのは、実は人間ではない。人工知能（AI）によるコピーライティングサービス「Jasper」が、記事の見出しを基に生成した文章なのだ。

 　（WIRED）

 

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2022/06/02

 

＊AIによる戦争が現実化する時代に向け、米軍での「高度IT人材」の不足が深刻化している

https://wired.jp/article/to-win-the-next-war-the-pentagon-needs-nerds/

　戦争におけるAIの重要性が高まる一方で、米軍は高度なIT人材が不足していることで軍事AIの実装に遅れをとっている。こうしたなか専門家たちは、国防総省の意識改革や民間企業の連携を強化する必要性を指摘している。

ロシアによるウクライナ侵攻が始まって以降、米国防総省は押し寄せる紛争の情報を理解するために機械学習と人工知能（AI）の専門チームに助けを求めた。「データサイエンティストの人員を増やしています」と、米国防副長官のキャスリーン・ヒックスは語る。こうした分野の技術者がコードと機械学習のアルゴリズムを創出し、「兵站部隊の複雑な状況を総合的に扱うために特に有用な」システムを構築したと、ヒックスは言う。（WIRED）

 

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2022/06/02

 

＊NECと理研、AI画像認識で新たな対象物の追加作業を大幅に簡素化する技術を開発

https://japan.zdnet.com/article/35188273/

　NECと理化学研究所（理研）は、共同で人工知能（AI）を活用した画像認識において、新たな対象物を追加登録する際に必要となる学習データの作成作業を大幅に簡素化する技術を開発したと発表した。この技術の活用で、80種類の検知対象物を含む画像認識において学習データ作成時間を75％削減できることが確認された。

 

　この技術は、AIの学習にあいまいな情報を活用する「弱ラベル学習」という技術を発展させ、AIを活用した画像認識に対象物を追加登録する時に問題となる学習データ作成の手間を削減する。弱ラベル学習は、「学習が不安定になり精度が低下する」という問題があるが、NECと理研は今回、弱ラベル学習の安定化と正しいモデルの学習の両方を同時に満たすアルゴリズムを世界で初めて開発した。（ZDNet）

 

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2022/05/29

 

＊AIとセンサー技術を使った無人店舗「Cloudpick」が日本上陸へ　NVIDIA GPUを活用した仕組みとは？世界11か国で200店舗を展開

https://robotstart.info/2022/05/16/cloudpick-digital-store-nvidia.html

　人手不足や人件費の高騰に加え、新型コロナウイルス感染症の影響により、小売業にITを導入して新たなサービスを生み出す「リテールテック」に対する需要が世界中で高まっている。そんな中、2017年の設立以来、アメリカ、ドイツ、フランス、シンガポール、韓国など、11か国で200店舗という世界トップクラスの無人デジタルストアの実績を持ち、日本国内でも展開を拡大し始めているのがCloudpick(クラウドピック)だ。そしてこれらのストアにNVIDIAのGPUコンピューティングプラットフォームが導入されている。（ロボスタ）

 

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2022/05/29

 

＊会話型AIは「有害な発言」を抑制できるか：グーグルが新しい言語モデル「LaMDA 2」で挑む課題

https://wired.jp/article/google-voice-assistant-future/

　グーグルが最新の会話型AIとして発表した言語モデル「LaMDA 2」は、学習するにつれ有害な知識や発言が顕在化するという既存のAIの問題を解決できるかもしれない。鍵を握るのは、システムを“手なづける”ためのアプリの存在だ。

そして、グーグルの最高経営責任者（CEO）のスンダー・ピチャイが5月11日（米国時間）に開催された毎年恒例の開発者向けカンファレンス「Google I/O 2022」で発表したものは、「最新の会話型AI（人工知能）」のベータ版である。だが、その発表の方向性はジョブズとは異なるものだった。この「LaMDA 2」と呼ばれるこのチャットボットはどんな話題についても会話でき、グーグル従業員でテストした際には優秀な性能を示したのだとピチャイは説明する。「AI Test Kitchen」というアプリが近々リリースされる予定で、一般のユーザーもボットを試せるという。

 

一方でピチャイは、厳しい言葉でこう警鐘を鳴らした。「安全性については改善していますが、このモデルはいまだに不正確・不適切な発言や攻撃的な反応を示す可能性があります」（WIRED）

 

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2022/05/27

 

＊HPEがAIの大規模開発とトレーニングのためのソリューションなどを発表

https://news.mynavi.jp/techplus/article/20220527-2352392/

　日本ヒューレット・パッカード(HPE)は5月25日、オンラインで記者説明会を開き、大規模な機械学習モデルを構築・トレーニングするためのターンキーソリューションである「HPE Machine Learning Development System」と、データプライバシーを維持しつつAIモデルの学習結果を共有・統合することが可能な「HPE Swarm Learning」の提供開始を発表した。

 

　AI開発のためのHPE Machine Learning Development Systemは、機械学習ソフトウェア基盤、コンピュート、アクセラレータ、ネットワーキングを統合したエンドツーエンドソリューションで、高精度なAIモデルを迅速かつ大規模に開発・トレーニングすることを可能としている。（マイナビニュース）

 

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2022/05/25

 

＊東大生に超人気の講義「AI経営」を学ぶべき理由

https://news.yahoo.co.jp/articles/65960504f6fdfd08295d39726fb177ec02bc129f

　AI(人工知能)などのデジタルテクノロジーを活用し、競争優位性を中長期的に確立するビジネス変革をどのように実現すればよいのか。 「AI経営」のレベルにおいて、欧米の先進企業の後塵を拝している日本企業の多くは、何を手がかりにキャッチアップを図ればよいのか。 『東大生も学ぶ「AI経営」の教科書』を上梓した著者が、東大で超人気となっている講義のエッセンスを紹介する。

■AIを日常的に活用する時代 　

これからの経営に不可欠なもの、それはスピード感である。依然として日本企業に大きく欠けている視点だ。この課題が解決されない限り、グローバルにおける競争のスタートラインにすら立てない。（東洋経済）

 

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2022/05/05

 

＊NVIDIA GTC 2022からAIの未来が見えてきた！　

https://www.innervision.co.jp/sp/ad/focuson/202205nvidia

　人工知能（AI）をテーマにしたカンファレンスとしては世界有数の規模を誇るGTC2022が，3月21日（月）〜24日（木）の4日間，バーチャルで開催された。AIの研究開発に重要なGPUの大手NVIDIAが主催するこのカンファレンスにおいて，創業者のジェンスン・フアンCEOは，基調講演の中で新しいアーキテクチャ「NVIDIA Hopper」を採用した最新GPU「NVIDIA H100」や，AI搭載医療機器を開発するためのプラットフォーム「Clara Holoscan MGX」などを発表。また，期間中は900以上のセッションが設けられ，AIの研究開発の最前線を目の当たりにする機会となった。(innervision)

 

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2022/05/05

 

＊富士通がインドで共同研究する「先端ＡＩ技術」の領域

https://newswitch.jp/p/31862

富士通はインドの研究拠点「ＦＲＩＰＬ」（ベンガルール市）において、人工知能（ＡＩ）分野で世界的に評価の高いインド工科大学ハイデラバード校やインド理科大学院と、先端ＡＩ技術の共同研究を始めた。創薬や新材料開発、経営の意思決定支援といった領域への応用を見込む。また、インド国内でのＡＩ分野における優れた人材を継続的に採用し、２０２４年度に研究者を５０人規模に拡大する。

 

インド工科大ハイデラバード校とは因果関係を高精度に推定するＡＩ技術について、インド理科大学院とはさまざまな変化に応じて自律的に学習するＡＩ技術に関して、それぞれ研究開発を行う。（ニュースイッチ）

 

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2022/04/19

 

＊目の病気 ＡＩ活用 診断・治療をサポート

https://www3.nhk.or.jp/kansai-news/20220418/2000060286.html

目の病気の診療に関わる研究成果を発表する「日本眼科学会」が大阪で開かれ、ＡＩ＝人工知能を使った最新の診断技術などが紹介されました。大阪・中之島の大阪国際会議場で今月１４日から１７日まで開かれた日本眼科学会の総会には、目の病気の診断や治療の研究などに取り組む全国の医師や研究者らおよそ８０００人が参加し、最新の研究成果などが発表されました。

 

注目を集めた研究分野のひとつがＡＩ＝人工知能を使った診断技術などで、このうち１４日に開かれたシンポジウムでは、自治医科大学の高橋秀徳 准教授がＡＩを活用して目の検査の画像から病気の疑いの有無を判定したり視力を推定したりする研究について最新のデータを公表しました。（NHK）

 

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2022/04/17

 

＊ディープラーニングとニューラルネットワークの違い《初心者必見》

https://ainow.ai/2022/04/17/264675/

ディープラーニングやニューラルネットワークという言葉を聞く機会が増えてきたのではないでしょうか。その一方、両者の違いがわからない方も多いでしょう。そこで、本記事ではディープラーニングとニューラルネットワークの違いや関係性その種類を紹介します。 

まず、人間の学習能力をコンピュータで実現するための方法として機械学習があります。ニューラルネットワークは、この機械学習を機能させるためのアルゴリズムの1つです。ニューラルネットワークを応用させたものがディープラーニング、または深層学習と呼ばれています。つまり、機械学習のニューラルネットワークの中にディープラーニングが含まれているということです。（AINOW）

 

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2022/04/04

 

＊ディープマインドCEO独白「私がアルファ碁よりも本当に作りたかったAI」

https://www.technologyreview.jp/s/272116/this-is-the-reason-demis-hassabis-started-deepmind/

　アルファベット（グーグル）傘下の人工知能（AI）企業、ディープマインド。韓国のトップ棋士に勝利したことで世界を驚かせた後、同社は注力分野をゲームから科学へと転換した。それには、デミス・ハサビスCEOがディープマインドを立ち上げた理由と関係している。

ディープマインドのアルファ碁のプレイを見守る中で、ハサビスCEOは、ディープマインドのテクノロジーが生物学で最も重要かつ最も複雑な問題のひとつに挑戦できる段階に達していることに気づいた。その問題とは、研究者らを50年にわたって悩ませてきた、タンパク質の構造予測である。

タンパク質が体内でどのように振る舞い、どのような相互作用を起こすかは、その3次元構造で決まる。しかし、生物学者がまだ構造を解明できていない重要なタンパク質が数多く残っている。AIを用いてタンパク質の構造を正確に予測できれば、がんから新型コロナウイルス感染症（COVID-19）まで、様々な疾患の理解につながる重要な知見が得られることになる。（MIT　Tech　Review）

 

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2022/04/04

 

＊結局AIって何？子どもと話したいキホン知識6選

https://news.yahoo.co.jp/articles/b85b13e77cf0f8dd21e3c91ad2d05041ec069657?page=1

ここ数年、あらゆる分野で注目されているのが「AI」です。AIは「人工知能」ともいわれ、人の脳を研究することで明らかになった人の考え方をまねて、まるで人のように考え、思考できるコンピューターのことです。 AIの発達により、膨大な情報のなから短時間で人よりも正確な答えを出せるようになると予測されている一方、「多くの仕事がなくなる」などとも予測されています。いずれにしろ、将来はAIと密接に関係していくことになるはずで、AIの知識は欠かせないものになるでしょう。

子どもに自分からAIに興味を持ってもらうには、小さいころからAIに興味をもってもらうのがいちばんです。とくにAIが「身近なところで使われている」ことに気がつくと、子どもの学びの意欲がぐっと上がります。ここでは『頭の良い子に育つ　楽しい算数365』(監修:桜井 進)から、「身近で使われているAI」の例を6つ紹介します。（東洋経済）

 

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2022/03/30

 

＊NVIDIAが高性能AIを医療の現場にもたらす、AI搭載の医療機器開発プラットフォーム「Clara Holoscan MGX」を発表

https://jp.techcrunch.com/2022/03/25/2022-03-23-nvidias-clara-holoscan-mgx-means-to-bring-high-powered-ai-to-the-doctors-office/

高性能な画像処理装置（GPU）で知られるNVIDIA（エヌビディア）は今週、AI搭載の医療機器を開発するためのプラットフォームをデビューさせた。Clara Holoscan MGX（クララ・ホロスキャンMGX）と呼ばれるこのデバイスは、そのコンピューティングパワーにより、医療用センサーが複数のデータストリームを並行して処理し、AIアルゴリズムを訓練し、生物学をリアルタイムで視覚化することを可能にする。

 

NVIDIAの2022年GTCカンファレンスでデビューしたClara Holoscan MGXは、Jensen Huang（ジェン・スン・フアン）CEOが基調講演で述べたように「オープンでスケーラブルなロボティクスプラットフォーム」であり、ロボットの医療機器やセンサーをAIアプリケーションとつなぐために設計されたハードウェアとソフトウェアのスタックだ。(TechCrunch)

 

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2022/03/24

 

＊深層学習、コロナ変異株の中和抗体開発に活用

https://japan.zdnet.com/article/35185167/

深層学習ニューラルネットワークの第2弾「AlphaFold v2.0」が2020年11月に登場したとき、構造生物学の世界は驚きに包まれた。Googleの親会社Alphabet傘下の人工知能（AI）企業DeepMindが開発したこのシステムが、タンパク質の機能を制御する重要な要素であるタンパク質の折り畳みに関する数十年来の問題を解決したからだ。

 

最近の研究は、AlphaFold v2.0が開拓したこのようなアプローチがより広範な生物学コミュニティーに広まっていることを示している。米国科学アカデミー紀要（PNAS）が米国時間3月1日に公開した論文「Deep learning guided optimization of human antibody against SARS-CoV-2 variants with broad neutralization」（SARS-CoV-2変異株を広範に中和するヒト抗体の深層学習による最適化）もその1つだ。科学者らはこの論文で、新型コロナウイルスに対する既知の抗体を修飾して、この感染症のさまざまな変異株に対する効果を高める方法を説明している。(ZDNet)

 

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2022/03/23

 

＊核融合発電の実用化を加速させる？ DeepMindが開発した「プラズマを制御するAI」が秘めた可能性

https://wired.jp/article/deepmind-ai-nuclear-fusion/

　発電技術のひとつとして注目される核融合。その可能性を引き出す鍵を握る人工知能（AI）を、このほどDeepMindが開発した。核融合を起こす高温のプラズマの形状を自在に制御できるというこのAIは、核融合発電の実用化を加速させる可能性を秘めている。

核融合の理論は現時点である程度は固まっているので、残るは工学的な課題だ。「原子を加熱してエネルギーを取り出せるまでの十分な時間、そのままの状態を保たなければなりません」と、スイス連邦工科大学ローザンヌ校のスイスプラズマセンター所長のアンブロジオ・ファソリは語る。

 

そこでDeepMind（ディープマインド）の出番だ。グーグルの親会社アルファベット傘下で人工知能（AI）の研究を専門とするこの企業は、これまでビデオゲームやタンパク質の構造を予測するAIなどを開発してきた。そのDeepMindが、核融合反応を制御するAIの開発研究プロジェクトをスイスプラズマセンターと共同で進めているのである。（WIRED）

 

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2022/03/21

 

＊ロシアの「自爆型ドローン」が、“AIと武器の融合”の危険性を改めて浮き彫りにしている

https://wired.jp/article/ai-drones-russia-ukraine/#intcid=_wired-jp-verso-hp-trending_f5bcee4d-e587-4ccd-8b86-4cabef7fd06f_popular4-1

　殺傷力の高い自爆型のドローンを、ロシアがウクライナ侵攻で使用している可能性が浮上している。このドローンの登場は、AIが“殺人”の決定に大きな役割を担うようになるかもしれないという懸念を改めて浮き彫りにしている。

人工知能（AI）によりターゲットを狙えるロシアの高性能な「自爆型ドローン」が、いまも侵攻が続くウクライナの映像に映っていることが明らかになった。このドローンは徘徊型兵器として知られる殺傷力の高いドローン「KUB-BLA」とみられ、ロシアの兵器メーカーのカラシニコフロシアの子会社であるZALA AERO GROUPが販売している。TelegramやTwitterに最近になって投稿されていた写真には、墜落したか撃墜されたと思われる破損したドローンが写っていた。（WIRED）

 

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2022/03/18

 

＊医薬品開発AIは化学兵器の開発に悪用可能な事が判明、わずか６時間で４万種もの「化学兵器候補分子」を特定可能

https://gigazine.net/news/20220318-ai-chemical-weapon/

　AIが用いられる分野は多岐に渡っており、医薬品の候補分子の探索にも用いられています。この医薬品開発AIを悪用することで、6時間で4万種のもの化学兵器候補分子を探索可能とする衝撃の研究結果が発表されました。提示された候補分子の中には神経ガス「VX」を上回る毒性を持つものも存在していたとのことです。

 

　医薬品開発に用いられるAIは、標的とした毒性を弱める分子を探索するように設計されています。創薬企業のCollaborations Pharmaceuticalsで医薬品開発AIについて研究するファビオ・ウービナ氏は、自身が開発した医薬品開発AI「MegaSyn」に調整を加えて、毒性を弱める分子ではなく毒性を強める分子を探索するように設定。このAIを6時間動作させた結果、4万種もの化学兵器候補分子が特定されました。（GigaZine）

 

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2022/02/22

 

＊安全な自動運転の実現へ！　自動車用AI開発が抱える難題とは何か？

https://gendai.ismedia.jp/articles/-/92096?imp=0

　自動車にとって「安全・安心」は、欠かすことのできない最も重要な要素だ。「安全・安心」を担保するために、ITを活用した技術が増えていくのは必然ともいえる。より「安全に走り」「安全に止まる」ためにITを活用している企業の一つが「スバル」だ。同社のクルマに搭載されている「アイサイト」の新機能「アイサイトX」は、準天頂衛星「みちびき」やGPSからの情報を用いて走行しているクルマの位置を正確にとらえ、三次元の高精細な地図情報によって進行先の道路を把握する。「アイサイト」は画像認識技術を使ったIT活用による「安全・安心に向けた装備」の草分け的存在である。

スバルはもちろん、現在も技術開発を続けている。そこで軸となるのが、いわゆる「AI」だ。自動車メーカーにとっても、AI開発は大きなテーマとなっている。自動車メーカーにおけるAIの開発と活用には、どんな課題があるのか？　そして、どんなインフラが必要とされているのか？スバルでAI開発をおこなっている「スバルラボ」を訪ね、最新の状況を聞いた。

 

　「そもそも、『AIを効率的に学習させるために、どのような画像を集めるべきなのか』という点も、重要な研究対象なのです。良い学習結果を得るためには、映像を撮影した距離さえ稼げばいい、つまり、どんな映像でもたくさん集めればいい、という単純な話ではないんです」（現代ビジネス）

 

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2022/02/23

 

＊なぜiPhoneは人間の顔を見分けられるのか…脳とコンピュータの意外な違いと共通点

https://president.jp/articles/-/54731

　iPhoneの「Face ID」など、いまでは日常生活のさまざまな場面で顔認証技術が用いられている。NECフェローの今岡仁さんは「顔認証の仕組みは人間の脳にも備わっている。コンピュータによる認証の仕組みは、脳の仕組みと共通な部分が多く、決してブラックボックスではない」という――。

 

　顔認証には、同一人物であるか否かをAI（人工知能）が人間に代わって判定する「顔認証アルゴリズム」も必要です。さらに顔認証アルゴリズムには、「顔検出」「特徴量抽出」「顔照合」という3つの重要な機能があります。第1の機能である顔検出は、登録画像や照合画像に写っている顔を探し出し、顔の位置を特定します。第2の機能である特徴量抽出は、照合画像や登録画像に写っているバラエティに富む個人の顔の違いを、たとえば、（0.5，0.2，0.3，……，0.2，0.7）のような数百から数千の要素の数値列（特徴量）として取り出します。(PRESIDENT online)

 

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2022/02/23

 

＊米Google、AIの基本を解説、中高生向け無料オンラインビデオ講座公開

https://news.mynavi.jp/techplus/article/20220223-2278537/

　米Googleは2月22日（現地時間）、デジタル学習を推進するイベント「Digital Learning Day 2022」に合わせて、同社が提供する無料のオンライン・デジタルスキル・カリキュラム（Applied Digital Skills）で「Discover AI in Daily Life」という人工知能（AI）について学ぶ中高生向けレッスンを公開した。

　「Discover AI in Daily Life」は9つのレッスンから成り、各レッスンは6分未満と短い。「Quick, Draw!」でAIの落書き認識能力を体験。人々の暮らしや社会にどのようにAIが浸透し、日々の暮らしで利用しているかといった身近な例を通じてAIの基本を知ることから始まる。AIがデータのパターンからどのように学習するかを知り、さらに不当なバイアスの影響やAIの開発や訓練にともなう責任、AIの課題などについて学ぶ。（マイナビニュース）

 

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2022/02/17

 

＊「グランツーリスモ」で人間を破ったソニーのAIは、自律走行車に進化をもたらすか

https://wired.jp/article/sony-ai-drives-race-car-champ/

　ソニーグループで人工知能（AI）を手がけるソニーAIなどが、カーレーシングで人間のドライヴァーにも勝てるレヴェルの自律型AI「Gran Turismo Sophy（GTソフィー）」を発表した。ドライヴィングシミュレーター「グランツーリスモ」をマスターしたこのAIは、将来的に自律走行車の進化にもつながる可能性があるとして期待されている。（WIRED）

 

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2022/02/06

 

＊AIの医療分野での活用には、まだ課題が山積している：新型コロナウイルス対策の利用事例から明らかに

https://wired.jp/2022/01/25/health-care-ai-long-way-to-go/

　さまざまな分野で人工知能（AI）の活用が加速しているが、こと医療分野においては課題が山積している。このほど英国の研究所が実施した調査によると、新型コロナウイルス感染症の症状を検出する目的で使われたAIツールのほぼすべてに欠陥があることが明らかになったのだ。

新型コロナウイルスのパンデミック（世界的大流行）は人々の勇気ある行動を呼び起こし、科学的な知識を結集させて驚くべき偉業を生み出している。製薬会社は最新技術を駆使し、極めて有効なワクチンを記録的なスピードで次々に開発した。新しい方式の治験により、新型コロナウイルス感染症（COVID-19）に効果のある治療薬とそうでないものとの違いを、改めて理解することもできた。

ところが、データサイエンスや人工知能（AI）の研究を専門とする英国のアラン・チューリング研究所がコロナ禍におけるAIの貢献度を実証するデータを探したところ、めぼしい成果が見当たらなかったという。2021年に発表された同研究所の報告書によると、パンデミック中にAIが何らかの影響力を発揮することはほとんどなく、AI技術の公平な活用に不可欠な健康データを活用しようとした専門家たちはさまざまな問題に直面した。（WIRED）

 

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2022/02/02

 

＊顔認識技術は“敵”か味方か？ 規制と導入の狭間で揺れる米国

https://wired.jp/article/face-recognition-banned-but-everywhere/

　顔認識技術の使用を禁止する条例が2019年にサンフランシスコ市議会で可決されて以来、米国では同様の条例が各地で制定されている。一方、顔認識はスマートフォンのロック解除や空港での出入国手続き、金融サーヴィスを利用する際の本人確認といった用途で、わたしたちの生活に根付きつつある。こうした矛盾した動きは今後も続くことになりそうだ。（WIRED）

 

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2022/02/01

 

＊静かに進化するAI、グーグルやメタの開発動向に見る2022年のトレンド

https://news.yahoo.co.jp/articles/440741288be3f3a97577a1bbdb63eb586caefafb?page=1

　数年前までバズワードだった「人工知能（AI）」だが、現在メディアで大きく取り上げられる頻度は減った印象がある。一方、AI開発は静かに進行しており、GAFAMなど資金を持つテクノロジー企業を中心に投資・開発は依然継続されている。 2021年にいくつかのブレークスルーがあったが、2022年も引き続きAIはさらに進化を遂げる見込みだ。 昨年のAI開発動向を振り返りつつ、2022年はどのようなことが予想されているのか、最新情報をまとめてみたい。

　分野別に見ると、トップはヘルスケア分野で、500億ドルのうち85億ドル（約9714億円）の資金が投じられた。これに、フィンテックAI（31億ドル）、リテールAI（26億ドル）が続く。 スタートアップ界隈の数字からもやはりヘルスケア分野におけるAI活用の期待が高まっていることが見て取れる。（AMP）

 

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2022/01/16

 

＊【ＡＩ時代の歩き方】ここまで来た機械翻訳の世界！　Ｄｅｅｐ Ｌの超衝撃〝超自然な日本語〟披露

https://www.excite.co.jp/news/article/TokyoSports_3919346/

　英文の意味を理解しないといけない…そんな時、皆さんは機械翻訳を利用しますか？　機械翻訳とは異なる言語間の翻訳をコンピューターにより全自動で行うものです。近年ではインターネット上に無料で利用できるサービスもあるため、英語の文章を読む時に利用する人も多いのではないでしょうか。少し前までは機械で翻訳した文章なんて読めたものじゃなかったのに、最近はすごく良い翻訳をしてくれるなあ…もしそう感じているとしたら、その感覚は正しいです。今回は翻訳界に新風を巻き起こした「ＤｅｅｐＬ」についてご紹介したいと思います。

　機械翻訳の世界には何度か大きなターニングポイントがありました。その中でも大きかったのが、２０１６年にＧｏｏｇｌｅ翻訳が提供開始したディープラーニング（深層学習）を活用した機械翻訳です。(exciteニュース)

 

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2022/01/11

 

＊「ディープラーニング」は万能ではない」という主張、次世代のAIを支える理論とは？

https://gigazine.net/news/20220111-deep-learning-ability/

　技術の進歩によって、ディープラーニングが商用アプリケーションにも応用されるようになり、人工知能(AI)の研究と応用がさらに進んでいます。しかし、これまで技術的に難しかったことがAI技術で可能になった反面、AIを過信して何でもAIで解決しようとするケースもあります。アメリカの電気・情報工学分野の学術研究団体であるIEEEが、「ディープラーニングは万能ではない」とするコラムを発表しています。

　一般的なディープラーニングプログラムは、複数のタスクで優れた性能を発揮できず、厳密に制限された環境で特定のタスクをこなすことに向いています。さらに、ディープラーニングは非常に複雑で、例え完璧に機能したとしても「なぜ完璧に機能しているのかを説明できない」とIEEEは述べています。また、学習を重ねていくと、これまで学習したものの一部が突然崩壊してしまうこともあるそうです。そのため、医療のような生死に関わるアプリケーションにディープラーニングを応用するのはリスクが高いかもしれないとIEEEは主張しています。（GigaZine）

 

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2022/01/10

 

＊AIウェアラブル・デバイス｢biped｣ #CES2022

https://www.gizmodo.jp/2022/01/biped.html

視力の弱い人たちを手助けする。世界初、3DカメラとGPSとAIを搭載し、音声で障害物を避けるよう指示するウェアラブル・デバイス｢biped｣が｢CES 2022｣に出展されています。自律運転車が歩行者やほかの車との衝突を避ける技術を応用して目の見えない人をナビゲートし、数秒先にある障害物にぶつからないよう注意を促し、目的地まで案内します。

　開発しているのは、スイスのbiped.ai社。重さ900gの｢biped｣は両肩に掛けるデザインで、指示するのは自転車や自動車などをリアルに模した立体音響。もちろん音を出さない物体が近付いても、警告音がその方向から鳴り、赤外線カメラで夜でも使用可能です。手持ちのイヤホンなどを接続して使いますが、周囲の音が聞こえるように骨伝導イヤホンをが推奨されています。（GIZMODO）

 

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2022/01/07

 

＊クラウドAIとは？ 仕組みを支える「学習済みAI」「学習できるAI」も解説

https://www.sbbit.jp/article/cont1/76476

　すでに人工知能（AI）は広く普及し、さまざまなサービスで応用されるようになっています。しかし、ITに詳しくない人間からしてみれば、AIというのは「なんだか難しそうな高度なもの」というイメージが強く、少なくとも自分で「作れる」とは思わないかもしれません。ところが、クラウドサービスとして提供される「クラウドAI」などを通じて、誰にでも扱える「学習済みAI」を、誰でも利用できるようになっており、知識が無くとも少しの工夫で自分だけのAIを作れるようになっています。クラウドAIとは何か、そこに組み込まれる学習済みAIについて解説します。（ビジネス＋IT）

 

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2022/01/01

 

＊Googleの無料AI講座受けてみた 1時間で機械学習の基礎がわかる

https://ledge.ai/google-ai-challenge-re-posting/

第5回となる今回は、グーグル合同会社（Google）が提供する、「はじめてのAI」を受けてみました。本講座では、身近なAIの活用事例だけではなく、機械学習、ニューラルネットワーク、ディープラーニング（深層学習）についても学べます。講座時間は約1時間で、前提知識は不要です。カリキュラムは以下のとおりです。

  • 第1章：はじめに
  • 第2章：機械学習でできること
  • 第3章：機械学習のしくみ
  • 第4章：応用事例の紹介
  • 第5章：最後に
  • 第6章：最終テスト

（Ledge.ai）

 

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2021/12/27

 

＊倫理的な質問にも回答できるAI、その実力と限界

https://wired.jp/2021/12/27/program-give-ai-ethics-sometimes/

　AIに人間の倫理などの価値観を教えるプロジェクトが進められている。こうしたなか開発されたAI「Delphi」は、倫理的な質問に対する回答が人間と9割以上が一致するなど精度を高めた。一方で、学習に用いた文章の統計的パターンに従っているだけでAIが善悪について真に理解しているわけではないことから、その限界も浮かび上がってくる。（WIRED）

 

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2021/12/19

＊機械学習で「超重要な」特徴量とは何か？ 設計方法などについてわかりやすく解説する

https://www.sbbit.jp/article/cont1/76066

　機械学習の理解と活用のために不可欠な概念の１つに「特徴量（feature）」があります。この記事ではこの特徴量とは何か、機械学習における特徴量の重要性、予測精度を高める特徴量エンジニアリング（特徴量設計）について解説していきます。

　機械学習とは人工知能（AI）の手法の1つであり、大量な学習データをもとに法則やパターンを見出すことです。学習が完了した機械学習プログラムは学習済みモデルと呼びます。では、学習済みモデルの理想的な姿とはどんなものでしょうか？その答えは、「汎用的なパターンを習得できて、新しいデータに対して、満足できる精度で予測を行える」ことです。

  上記でいう「汎用的なパターン」を大量のデータから見つけ出す際に、データのどのような特徴に着目すべきか、を表す変数が「特徴量」です。機械学習モデルを構築するために、特徴量を人が指定しなければいけません。

　しかし、近年はインターネットやソーシャル・メディアなどの普及により、文章、音声、画像が大量に発信されており、非構造化データをうまく利用する技術が重要性を増しています。そこで、非構造化データには、ニューラルネットワークを適用することが多いです。ニューラルネットワークは、「データのどこを特徴量として学習すべきか」を人間が指定することなく、自らそれを選択できることを特徴とする機械学習の手法です。（ビジネス＋IT）

 

2023/02/09

 

＊百度もChatGPT対抗サービス、中国勢参入で「安全保障」リスク指摘も

https://business.nikkei.com/atcl/gen/19/00537/020900003/

　世界中で「狂騒曲」が巻き起こっている、対話型AI（人工知能）サービス「ChatGPT（チャットGPT）」。マイクロソフト（MS）やグーグルといった米IT大手が開発を加速させる中、中国IT大手の百度（バイドゥ）も参入を決めた。中国で対話型AIはどのような進化を遂げるのか。

　「AIチャットボットプロジェクトであるERNIE Bot （文心一言）の継続的な開発を発表できることを誇りに思う」。2月7日、中国検索大手の百度はソーシャルメディア上で、自社が手掛ける対話型AIサービスについてこう投稿した。

 

　同日、「ERNIE Bot （文心一言）」と呼ぶ対話型AIサービスを発表した百度。社内でのテストを3月までに完了させ、正式にサービスを開始する予定だ。現時点で詳細は明らかになっていないが、検索サービスに統合するのではなく、まずはアプリとして提供されるもようだ。（日経ビジネス）

 

 

2023/02/09

 

＊ChatGPTの生みの親、サム・アルトマンが語る「AIと検索と資本主義の未来」 | Forbes JAPAN

https://forbesjapan.com/articles/detail/60713

急成長するジェネレーティブAI分野でここ最近、最も注目され、最も議論を呼んでいるスタートアップがサンフランシスコを拠点とする「OpenAI（オープンAI）」だ。フォーブスは、1月中旬に同社の共同創業者でCEOを務めるサム・アルトマンにインタビューを行い、同社の人工知能（AI）チャットボット「ChatGPT」の最新の動向や、AIツールがグーグルの検索ビジネスにもたらす脅威について質問した。

 ──ChatGPTの人気ぶりや、収益化の推進、Microsoft（マイクロソフト）との提携などの状況を見ていると、ジェネレーティブAIのカテゴリーは今、転換点に差しかかっているように見えます。あなたの立場から、OpenAIはそのプロセスのどこにいると感じていますか？
今は確かにエキサイティングな時期だと思いますが、私としてはこれがまだ、きわめて初期の段階にあることを望んでいます。社会に前向きなインパクトを与えるこのテクノロジーは、今後も飛躍的な成長を遂げていくでしょう。（Forbes）

 

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2023/02/07

 

＊［新連載］史上最速で利用者1億人突破のChatGPT、焦るグーグル「破壊」の危機

https://business.nikkei.com/atcl/gen/19/00537/020700001/

　AIチャットボット「ChatGPT」の利用者がわずか2カ月で1億人を突破した。史上最速で広がるこのサービスに対して、米グーグルは「非常事態」を宣言して警戒モード。早速、新サービス「Bard」を発表して巻き返しを狙う。目まぐるしい技術開発に矢継ぎ早な新機能投入──。ChatGPTの衝撃度を見極めなければ、あっという間にビジネス面で出遅れそうだ。

対話型AI（人工知能）である「ChatGPT（チャットGPT）」の勢いが止まらない。スイスの投資銀行であるUBSは2月1日に発表したリポートで、ユーザー数が1月31日時点で1億2300万人に達したと推定した。ChatGPTの公開は2022年11月30日で、わずか2カ月間の出来事だ。人気の動画SNS（交流サイト）「TikTok」でさえ、ユーザー数が1億人を超えるのに9カ月、写真共有アプリ「インスタグラム」は2年半を要したという。

 

　UBSは「これほど速いペースで拡大した消費者向けアプリケーションは、過去20年間で記憶にない」と分析した。世界中が熱狂し、大きなうねりとなったこのサービスの本質はどこにあるのか（日経ビジネス）

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2023/02/07

 

＊｢ChatGPT｣普及で米国の大学に起きている大変化

https://toyokeizai.net/articles/-/650475

ノーザン・ミシガン大学の哲学教授、アントニー・オーマンが昨年12月、世界宗教のコースで提出された小論文を採点していたときのことだ。「このクラスで最も優れた小論文」の評点を余裕で獲得できる提出物に、オーマンは目を見張った。

ブルカ（イスラム教徒の女性が肌を隠すために全身を覆う衣服）を禁止する法律の道徳性を考察するその小論文は、適切な事例を盛り込んだ明快な文章で強力な議論を展開していた。

即座に赤信号が灯った。

オーマンが学生に、この小論文を本当に自分で書いたのかどうか問いただしたところ、学生は「ChatGPT（チャットGPT）」を使ったことを認めた。情報を処理し、概念を説明し、わかりやすい文章でアイデアを生成するチャットボットだ。

　（東洋経済）

 

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2023/01/28

 

＊AI戦争に出遅れで「非常事態」を宣言したグーグルの社内事情（Forbes JAPAN）

https://news.yahoo.co.jp/articles/057b66bcc26e799766769a287f27861b80d4d4b7

　グーグルの共同創業者のラリー・ペイジとセルゲイ・ブリンは、同社の日常的な業務からは退いているが、チャットボットの「ChatGPT」の登場により、その状況が一変した模様だ。 ニューヨーク・タイムズ（NYT）は1月20日の記事でグーグルが、昨年11月末にリリースされたばかりのChatGPTが、同社に深刻な打撃を与えかねないと判断したと報じている。「グーグルにとってこの状況は、火災報知器のボタンを押すような事態だ。同社のビジネスを根底から覆しかねない巨大な技術革新が近づいている」と同紙は書いている。

 

グーグルのCEOのサンダー・ピチャイは、ChatGPTの登場を受けてコードレッド（非常事態宣言）を発動し、ペイジとブリンを呼び寄せて会議を行い、幹部らに人工知能（AI）分野への対応を優先することの必要性を訴えたという。グーグルはまた、「今年中に20以上の新製品を発表し、チャットボット機能を備えた検索エンジンのデモを行おうとしている」と、NYTは報じている。

　グーグルは、以前からAIの重要性を認識しており、約9年前に英国を拠点とするAI研究所の「ディープマインド」を買収した。同社はまた、画像の生成やアプリの開発を支援する複数のAIプログラムの立ち上げを計画しているとされる。

 

しかし、ChatGPTの突然の大成功が、すべてを変えてしまった模様だ。グーグルは、昨年6月に「LaMDA（ラムダ）」と呼ばれる非常に高度なチャットボットを発表したが、その開発主任のブレイク・ルモワンは、「AIに意志が芽生えた」と発言して物議を醸し、グーグルを解雇された。（Forbes）

 

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2023/01/27

 

＊次なるテクノロジーの波はメタバースではない。「ジェネレーティブAI」の大波がやってくる

https://wired.jp/article/plaintext-welcome-to-the-wet-hot-ai-chatbot-summer/

　次のテクノロジーの波はメタバースなどではない。コンテンツを生成するAIだ。強力な技術であることは間違いないが、AIに付随する無数の問題にも向き合わなければならない──。『WIRED』エディター・アット・ラージ（編集主幹）のスティーヴン・レヴィによる考察。

AIの世界に奇妙なことが起きている。今世紀の初頭、3人の学者が開発を主導した「深層学習（ディープラーニング）」という革新的な技術により、この分野は「AIの冬」と呼ばれる停滞期を抜け出すことができた。深層学習の手法はAIの分野に変革をもたらし、言語の翻訳や検索、Uberの経路検索など、“スマート”と名のつくあらゆるアプリケーションを支える強力な技術が登場したのである。

この十数年間はAIにおける春の時代だった。ところが、この1年ほどは驚くほど性能の高いコンテンツを生成するAIモデルが突如として大量に出現しており、それによる劇的な余波が続いているのだ。「ジェネレーティブAIのモデルは強力です。これは間違いありません」と、エックは語る。「しかし、慎重に扱わなかった場合に生じる本当のリスクについて認識しなければなりません。だからこそ、わたしたちは提供に時間をかけているのです。慎重に進めていることをわたしは誇りに思います」

 

最も影響力のあるサービスが公開されたのは、グーグルのイベントからわずか数週間後のことである。OpenAIが強力な文章生成技術の最新版である「ChatGPT」を発表したのだ。ChatGPTはわずかな指示だけで筋の通った小論文や詩、劇、歌、さらには死亡記事ですら電光石火の速さで出力できるおしゃべりなツールである。（WIRED）

 

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2023/01/26

 

＊ChatGPTは「iPhone」やグーグル検索のような時代を変える技術になるか

https://news.yahoo.co.jp/articles/559ec00dc4bdf07d1d80b54a82fae3a0eb91ace9?page=1

　チャットボットの類いは1960年代から存在していたが、2022年終盤に登場した「ChatGPT」には、投資家やIT企業、一般大衆を魅了する何かがある。 　

すでにインターネット上には、不本意な交通違反切符について争うための専用のチャットボットから、ワークアウトやダイエットの計画を立てるチャットボットまで、ChatGPTの人間に近い対話能力を利用するアイデアが溢れかえっている。 　

しかし、もっと大きな疑問が存在する。それは、ChatGPTが（あるいはより正確には、そこに使われている技術が）「iPhone」やGoogle検索、Amazonの「Alexa」などの世代を代表する他のブレークスルーと同じような、世界を一変させるような影響力を持つ技術になるかどうかだ。 　

 

この疑問の回答が出るまでには年単位の時間がかかる可能性が高いが、人工知能の専門家は、2023年にはChatGPTに使われている技術を用いた新たな製品やアプリケーション、サービスが大量に登場すると予想している。この技術は、カスタマーサービスのチャットボットや、Alexaや「Siri」のような音声を使用したバーチャルアシスタントや、検索エンジンや、電子メールの受信箱などのさまざまな技術と、人間との相互作用のあり方を大きく変えるかもしれない。（ZDNet）

 

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2023/01/25

 

＊グーグル、20以上のAI関連新製品を開発へ…ChatGPTに対抗するAI検索エンジンもテスト中

https://www.businessinsider.jp/post-264779

  • 　グーグルがAIを搭載した検索エンジンのデモを計画していると、ニューヨーク・タイムズが報じた。
  • また、2023年中に20以上の新製品を発表する予定であると同紙は報じている。
  • OpenAIのChatGPTの登場は、グーグルを大きく揺るがしたと言われている。

The Informationによると、その目的は、関連するリンクを表示するだけでなく、検索に対する回答をユーザーに提供することだという。AIの専門家、検索エンジンの専門家、そしてグーグルの現・元社員は口を揃えて、ChatGPTは不正確な回答が懸念されるため、まだグーグル検索の代わりにはなりそうにないとInsiderに語った。NYTは、安全性、誤った情報への取り組み、事実の正確性の確保が、チャットボット検索のデモにおけるグーグルの優先事項であると報じている。（BUSINESS　INSIDER）

 

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2023/01/24

 

＊Microsoft、ChatGPTのオープンAIに投資　数十億ドル

https://www.nikkei.com/article/DGXZQOGN23BXC0T20C23A1000000/

　【シリコンバレー=佐藤浩実】米マイクロソフトは23日、チャットボットの「ChatGPT（チャットGPT）」を手がける米新興オープンAIに今後数年で数十億ドルを追加投資すると発表した。スーパーコンピューターを整備し、開発成果をクラウド上でのサービスなどに取り入れる。景気減速で従業員を1万人減らす一方、戦略分野である人工知能（AI）への投資は強化する。

マイクロソフトは2019年と21年にもオープンAIに投資をしており、今回の追加投資を通じて「継続的な協力関係を拡大する」という。投資資金は大規模言語モデルを開発・運用するためのスパコンの拡充や人材採用などに振り向ける。米メディアでは投資規模について最大100億ドル（約1兆3000億円）との観測も出ていた。

 

オープンAIは「GPT-3」などの大規模言語モデルで知られるAIの研究開発企業で、起業家のサム・アルトマン氏らが15年に設立した。22年11月には質問に対して自然な文章で回答する「チャットGPT」を公開し、世界的な注目を集めている。進化の著しい生成AIの分野で先行する企業の一つだ。（日本経済新聞）

 

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2023/01/18

 

＊ディープフェイクについてAIを研究する弊社が解説！

https://crystal-method.com/topics/deepfake/

ディープフェイクという言葉をご存じでしょうか？
 ディープフェイクとは、ディープラーニング（AIの深層学習）とフェイク（偽物）を組み合わせた造語です。ディープフェイクは、映画やゲームなどの映像、動画の分野で使われていた技術ですが、最近ではディープフェイク動画を作成できるアプリが登場するなど一般の方にも広く認知されるようになりました。
 その一方で、悪用される心配も危惧されていることから、ディープフェイク動画の技術に対する対策も始まっています。この記事では、「ディープフェイクとは？」という問に答えられるように、AIを専門に研究開発する会社の視点から
 ・ディープフェイクでできること
 ・ディープフェイクの問題点
 ・ディープフェイクの今後の可能性
 などを実際のディープフェイク動画を用いて解説していきます。
 また、ディープフェイクを身近に感じていただくため、映像
 、動画、アプリ、Twitterでのディープフェイクも紹介します。

　(Crystal Method)

 

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2023/01/15

 

＊評価額３兆７０００億円超のAI企業・OpenAIから１３兆円以上の利益がMicrosoftに支払われる可能性

https://gigazine.net/news/20230113-openai-benefit-to-microsoft/

　Microsoftは自社の製品やサービスに対話型AIのChatGPTや画像生成AIのDALL-E2を組み込むことを想定し、ChatGPTやDall-E2を開発しているAI研究団体・OpenAIにすでに30億ドル(約3900億円)を投資し、さらに100億ドル(約1兆3000億円)の投資を検討していると報じられています。そんなOpenAIが今後どのように利益を配分していくのかについて、アメリカのビジネス誌であるFortuneが解説しています。

　OpenAIは当初は非営利団体として設立されましたが、2019年にOpenAIは非営利から制限つきの営利団体となりました。その直後、MicrosoftはOpenAIと提携し、10億ドル(当時のレートで約1100億円)の投資を行っています。

 

　そして、Microsoftは検索エンジンのBingにChatGPTやDALL-E 2を組み込むことで、記事作成時点で検索エンジン最大手であるGoogleのシェアを奪う計画を持っており、さらに100億ドルの投資を検討していると報じられました。（GigaZine）

 

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2023/01/13

 

＊AIチャットボット、ChatGPTができること・できないこと

https://www.gizmodo.jp/2023/01/chatgpt-free-ai-fails.html

今年はさらに飛躍必至なChatGPT。期待しかないです。人工知能研究所のOpenAIが開発し、昨年公開されるやいなやネット民から絶大な指示を得ているChatGPT。

そのあまりの優秀さに、Googleが焦ってるとか、Microsoftが自社の検索エンジンに乗っけるとか、ネット民が楽しむだけでなくIT企業も大騒ぎしています。が、やはりChatGPTにも得意不得意はあるわけで。できること、できないこと、まとめてみました。

　できること：

　1. ラッパーぽい歌詞がかける　2. 官能小説が書ける　3. 私の代わりになる

　4. SF小説が書ける　

　できないこと：

1. 自分の名前はわからない　2. コーディングはそこそこ 3. ニューヨーク市の学校では使えない

　4. 弁護士の代わり　5. 正確な報道記事は書けない

 

米Gizmodo編集部が、Gizmodoのテイストで記事をいくつか書かせてみたところ、全体のまとまりはよかったものの、どうしてもどこかに虚偽の内容が混ざってしまう難点があったことのこと。どうも、ChatGPTは、自身が知らない内容について捏造（創作）してしまうクセがあるようで、ジャーナリズムとしては致命的です。（GIZMOD）

 

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2023/01/13

 

＊NVIDIAのAIエキスパートが2023年動向を予測。キーワードは「デジタルツイン」と「ジェネレーティブAI」

https://www.drone.jp/news/2023011214530761085.html

NVIDIAの15人のAIエキスパートによる今後1年間の動向予測が公開された。多くのエキスパートが、2023年はデジタルツインとジェネレーティブAIが企業の目標と消費者のニーズを前進させると予測した。

パンデミックとその後のロックダウンによる3年間を経て、2023年は不景気に見舞われ、不確実な状況が蔓延しているにもかかわらず、企業は以前と変わらない責務に直面している。AIは、これらの問題を解決するための共通のテーマになりつつあるという。米国、英国、ドイツの約700の企業を対象としたGartnerの最近の調査によると、AIプロジェクトの54%が概念実証から本番環境に移行し、調査に参加した企業幹部の80%は、AIの戦略的な使用に移行していると述べている。

　（DRONE）

 

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2023/01/12

 

＊生成系AI（ジェネレーティブAI：Generative AI）とは？

https://atmarkit.itmedia.co.jp/ait/articles/2301/11/news011.html

　生成系AI（ジェネレーティブAI：Generative AI）とは、クリエイティブかつ現実的な全く新しいオリジナルのアウトプットを生み出す人工知能（AI）のことで、具体的には新しいデジタルの画像や動画、オーディオ（音声／音楽など）、文章やコードなどのテキストを生成するAI、もしくはこれらを組み合わせて生成するAIのことを指す。そのAIは通常、データ／コンテンツから学習するディープラーニング（その中でも特にTransformerといった最近の技術）により構築された非常に大規模な機械学習モデルとなっている。画像を生成できるAIの「Stable Diffusion」や、テキストを生成できるAIの「ChatGPT」などがその代表である（図1）。

 

　2022年8月前後に、美麗な画像を生成できるMidjourneyなどの生成系AIが登場し、誰でも試しやすいことから一般社会の注目を集めた。その後、前述のStable DiffusionやChatGPTなどの新しい生成系AIが次々と登場し、執筆時点（2023年1月）の今でもそのブームが続いている（参考：「2023年の『AI／機械学習』はこうなる！　6大予測」）。（＠IT）

 

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2023/01/09

 

＊AIヘルスアシスタントが平等な医療を実現する──特集「THE WORLD IN 2023」 

https://wired.jp/article/vol47-the-world-in-2023-an-ai-health-assistant-at-every-level/

　深層学習が民主化するにつれ、誰もが医療用AIの恩恵に与るようになる。医者だけでなく患者自身にも開かれたAIによって、均質化された医療をいつでもどこでも受けられるようになるだろう。

　世界中のビジョナリーや起業家、ビッグシンカーがキーワードを掲げ、2023年の最重要パラダイムチェンジを網羅した恒例の総力特集「THE WORLD IN 2023」。いよいよバーチャル・ヘルスコーチが使われ始めたことで、今後は糖尿病や高血圧、うつ病といった具体的な疾病の管理をAIが手助けしてくれるようになる。

 

　世界各地の放射線科医たちは、人工知能（AI）に評価された医用画像（レントゲンやCT、MRI、PETスキャンなど）を使用する機会が2023年から増えるだろう。消化器科医も、大腸などの内視鏡検査をする際に機械の視覚に頼りながらポリープを探すようになる。こうしたことが可能になっている理由は、「機械の目」──つまり、膨大な数の画像を用いて訓練された深層ニューラルネットワークの大規模な検証が進められているからだ。（WIRED）

 

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2023/01/08

 

＊チャットボットAIの返答は全て「幻覚」、最大の難関はハルシネーションの善悪問題

https://xtech.nikkei.com/atcl/nxt/column/18/00692/010500097/

　2023年における最重要テクノロジーは「ChatGPT」に代表されるチャットボットAI（人工知能）だ。Webを検索せずともユーザーの調べたいことに答えてくれるチャットボットは、Google検索を脅かす存在になると見なされ始めている。

しかしChatGPTのような巨大言語モデルベースのチャットボットAIには、大きな弱点がある。根拠のないデタラメな内容や人種差別的な表現が含まれる文章を生成してしまうことだ。これは米Meta（メタ）が2022年11月に公開したチャットボットAI「Galactica」が炎上した原因でもあった。　

 

メタはGalacticaに関する注意書きで「言語モデルは幻覚（ハルシネーション）を見せます。Galacticaのように高品質な巨大データで学習していた場合でも、言語モデルの出力が真実であったり信頼できたりする保証はありません。検証せずに言語モデルのアドバイスに従わないでください」と説明していた。（日経XTECH）

 

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2023/01/06

 

＊マイクロソフト、オープンＡＩの「チャットＧＰＴ」に期待－ビング向上で（Bloomberg）

https://news.yahoo.co.jp/articles/464be93733b50f69933c75adb20330f379c31137

　（ブルームバーグ）： 米マイクロソフトは人工知能（ＡＩ）研究・展開を手掛ける企業「オープンＡＩ」のチャットボット（自動応答システム）「チャットＧＰＴ」を自社の検索エンジン「Ｂｉｎｇ（ビング）」に追加する準備を進めている。競合相手であるグーグルのユーザー獲得が狙い。事情に詳しい関係者１人が明らかにした。

 

マイクロソフトはユーザーの質問に対する会話・文脈形式での回答は、リンク提示にとどまらない質の高い回答を提供することで、検索機能の利用者を取り込めるとみている。関係者が部外秘の商品計画はなお流動的だとして匿名で語った。（Bloomberg）

 

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2023/01/04

 

＊国家のガバメントAIが重要な社会インフラとなる──特集「THE WORLD IN 2023」

https://wired.jp/article/vol47-the-world-in-2023-digital-is-now-essential-national-infrastructure/

　各国政府は行政や教育、医学分野などで人工知能を積極的に利用するようになり、デジタルインフラは道路や鉄道、水道と同じくらい重要視されるようになるだろう。

　世界中のビジョナリーや起業家、ビッグシンカーがキーワードを掲げ、2023年の最重要パラダイムチェンジを網羅した恒例の総力特集「THE WORLD IN 2023」。トニー・ブレア研究所のベネディクト・マコン=クーニーは、先進的な国々がAIやメタバースを組み入れた全国規模のデジタルインフラの構築を加速させると見ている。

すでにAIを使って国と国民のかかわり方を改善した国もある。例えばエストニア政府は22年、AIを活用した仮想アシスタント「Bürokratt」の運用を開始した。アマゾンの「Alexa」やアップルの「Siri」に着想を得て、パスポートの更新や給付金申請など主要な行政サービスを音声で利用できるようにしたのである。

 

フィンランドもこれと同様の行政サービス「AuroraAI」を18年から運用している。（WIRED）

 

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2022/12/25

 

＊飲食業界におけるAI／ロボット活用の事例--AIがもたらす未来の姿とは？

https://japan.zdnet.com/article/35197578/

　人工知能（AI）を活用したテクノロジーは、アート界で物議を醸しているだけではなく、別の業界にも旋風を巻き起こしている。その業界とはファーストフード業界だ。AIを活用したテクノロジーはかなり前からレストランで用いられてきており、顧客エクスペリエンスの向上や、店舗の運営にかかる経費の管理に役立てられている。

 

　そして今、AIを活用したボイスボット（AI音声自動応答サービス）が顧客の注文を取るようになろうとしている。Taco Bellの親会社であるYum! Brandsは最近、ドライブスルーで注文を取る、AI駆動の会話型ボットをテストしていると明らかにした。Business Insiderによると、このAIボイスボットは「注文プロセスを自動化する可能性」の追求に向けて同チェーンを支援できるという。（ZDNet）

 

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2022/12/25

 

＊「ジェネレーティブAI」による大きな革命が始まろうとしている：『WIRED』日本版が振り返る2022年（AI編）

https://wired.jp/article/most-read-stories-in-japan-2022-ai/

　AI（人工知能）による画像生成や対話型AI、あるいは機械学習の多分野への応用まで、その可能性が注目された2022年。オンラインでよく読まれたAI関連の記事をピックアップし、『WIRED』日本版が振り返る2022年（AI編）としてお届けしよう。

2022年、AI（人工知能）に関しては話題にこと欠かない一年だった。「Midjourney」「Stable Diffusion」「Artbreeder」「DALL-E」といった文章から画像を生成する「ジェネレーティブAI」の勃興や、対話型AIの「ChatGPT」の公開は、特に記憶に新しいことだろう。

 

AIと創造性に関するブレイクスルーを横目に、考えなければならない問題も多い。例えば、ロシアによるウクライナ侵攻においてAIによってターゲットを狙える高性能な「自爆型ドローン」が投入された可能性があったように、自律型兵器のためのAIの活用やその危険性は無視できない問題だ。（WIRED）

 

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2022/12/23

 

＊グーグルが方針変更、ChatGPTに対抗へ…ピチャイCEOが新しいAI製品の開発を指示

https://www.businessinsider.jp/post-263637

  • AIチャットボット｢ChatGPT｣が公開されたことを受け、グーグルは｢コードレッド（緊急事態）｣を発動したとニューヨーク・タイムズが報じている。
  • 同社のサンダー・ピチャイCEOは、いくつかのチームに対してAI製品の開発に集中するよう指示したという。
  • このような動きは、ChatGPTがいずれグーグルの検索エンジンに取って代わるかもしれないという懸念がきっかけとなって始まった。

　Yコンビネーター（Y Combinator）の元社長、サム・アルトマン（Sam Altman）がCEOを務めるAI（人工知能）研究組織、OpenAIが開発したAIチャットボット｢ChatGPT｣が公開され、話題になっている。そんな中、グーグル（Google）の幹部は、自社の検索エンジンの先行きが怪しくなったとして｢コードレッド（緊急事態）｣を発動したとニューヨーク・タイムズ（NYT）が報じている。

 

　（BUSINESS　INSIDER）

 

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2022/12/21

 

＊グーグルが｢ChatGPT｣のようなチャットボットを作らない理由…全社会議で幹部が従業員に説明

https://www.businessinsider.jp/post-263313

  • グーグルの幹部が従業員に対し、チャットボットが検索に代わるとは思わないと述べたという。
  • 従業員が幹部にOpenAIのChatGPTのようなチャットボットを開発しないことは、機会の損失ではないかと尋ねたことをCNBCが報じている。
  • アルファベットのCEOとグーグルのAI部門責任者は、同社にとっては、OpenAIのようなスタートアップよりも｢風評リスクが大きい｣と述べた。

 （BUSINESS　INSIDER）

 

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2022/12/21

 

＊AIチャットボット「ChatGPT」の回答が人間すぎた！ 仕組みからそのワケを紐解く

https://www.lifehacker.jp/article/2212-chat-gpt-use/

　あなたが最近、最先端テクノロジーに度肝を抜かれたのはいつでしょうか？いまどきのテクノロジーはどれも本当にすごいので、相当の破壊力がないと、もはや誰もびっくりしません。でも、これにはきっと、あなたも驚くはず。チャットボットの「ChatGPT」です。どんな質問にも答えてくれますし、思いつくままにお願いしても、何でも書いてくれます。事前に頼んでいたら、この記事だって書いてくれたかもしれません（私がそう言っていたとは、ChatGPTに言わないように）

 

　　ChatGPTとは、ほとんど何でもできるAIチャットbotです。これは誇張ではありません。本当にそうなのです。ChatGPTに何か質問すると、答えを全力で返してくれます。しかも、ときどき話がちょっと長くなるところも含めて、その答えはまるで人間が書いたかのよう。たとえば、「華氏75度を摂氏に変換して」と頼むと、こんな答えが返ってきます。(lifehacker)

 

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2022/12/11

 

＊ディズニー作、｢老いも若返りも再現するAIツール｣のクオリティがかなりリアル！

https://www.gizmodo.jp/2022/12/disney-ai-art-vfx-visual-effects-de-age-younger-older.html

SNSに出回っているクオリティを余裕で越えてきた...！

 

赤ちゃん顔や老人顔に加工できるフィルターがSNSを賑わせたのはもう何年も前のこと。最近では、俳優の見た目を若く / 老いて見せることができるというAIツールをディズニーの研究者らが開発しました。こうして見るとかなりリアルな仕上がりですが、本来であればこのクオリティに達するには数週間という作業が必要だといいます。（GIZMOD）

 

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2022/12/11

 

＊「すごすぎる！」とSNSで話題──難題も完璧に答えるAI「ChatGPT」とは

https://www.newsweekjapan.jp/stories/technology/2022/12/snsaichatgpt.php

＜テキストで質問を投げかけると「人間か」と疑うほど精度の高い回答を用意してくれるAIの「ChatGPT」が注目を集めている。わずか6日間で100万人以上のユーザーが利用し、SNSで話題沸騰中の同サービスを解説する＞AIチャットボットの最新鋭が姿を現した。ツイッターなどのSNS上では大きな話題となっており、ネットユーザーたちはテクノロジーの新時代を目の当たりにしている。

 

新たに登場したAIチャットボット「ChatGPT」は、イーロン・マスクらが2015年に共同創業し、サンフランシスコを拠点とする非営利のAI研究開発企業・OpenAIが開発した。同社のサム・アルトマンCEOによれば、11月30日のリリースからわずか6日間で100万人以上のユーザーが利用したという。（Newsweek）

 

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2022/12/11

 

＊AIの進化史まとめ！　飛躍的な技術革新はなぜ起きた？

https://the-owner.jp/archives/11424

　1950年代に初めてその言葉が生まれた「AI（人工知能）」は、その後飛躍的な革新を遂げ、私たちの生活様式にも大きな変化を及ぼした。2022年現在は第3次AIブームと呼ばれ、機械学習や深層学習、シンギュラリティという言葉も耳にする。AIの歴史に加え、それによって実現した身近な技術も紹介する。

　AIの技術革新を大きく進めたのは、コンピューターの計算能力が向上し、ビッグデータの活用が可能になったことによる機械学習の実用化と深層学習の登場だ。それぞれどのような意味を持つのか。

 

   機械学習では、人間が特徴量を定義し精度を上げる必要性があった。特徴量とは、パターンを見つけ出すためにどの部分に着目するかという指標だ。そこで登場した深層学習は、学習データから自動で特徴量を抽出できる点が画期的である。（OWNER）

 

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2022/12/11

 

＊スプレッドシートでGoogleのAIが使える、公式の機械学習アドオン公開　欠損値の予測など可能

https://www.itmedia.co.jp/news/articles/2212/08/news181.html

　米Googleは12月7日（現地時間）、「Googleスプレッドシート」に機械学習を活用した機能を導入できるアドオン「Simple ML for Sheets」を発表した。専門知識がない人でも、データ中の欠損値を機械学習で予測したり、異常な値を検知したりできるという。利用料は無料。

 

　例えば自動車の車種や修理の種類、走行距離などのデータをスプレッドシート上に記録している場合、Simple MLを使ってそれらのデータを選択することで、修理にかかる時間の予測などが可能という。ただしこの機能で導いた結果は統計的な予測で、不正確な可能性もある。(ITmedia)

 

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2022/11/30

 

＊ＡＩの法対応が追いつかない…「リーガルテック」の課題

https://newswitch.jp/p/34762

契約などの法律に関わる業務に人工知能（ＡＩ）を導入して効率化させる「リーガルテック」。利用する企業には便利な技術だが、一部に法的課題が浮上している。ＡＩの社会実装にはさまざまな分野で既存の仕組みでは対処できない問題が生じている。リーガルテックの課題はどこにあるのだろう。（赤穂啓子）現在リーガルテックとして提供されるのは、契約書の記述にリスク箇所や抜け漏れがあるかをＡＩ技術（自然言語処理技術）を用いて検出する「契約自動レビュー機能」が中核。リーガルフォース（東京都江東区）など複数のベンチャー企業が提供している。

 

しかし、この契約自動レビュー機能が、弁護士でない者が法律事件の鑑定を行うことを禁止する弁護士法７２条に抵触する懸念が浮上している。法務省が６月と１０月に契約書レビュー行為が「鑑定にあたると評価され得る」「鑑定に当たると評価される可能性がないとはいえない」という見解を示した。可能性があるとしたことが問題を複雑化させた。同サービスを利用する企業は困惑し「サービスが適法だと証明してほしい」という声が上がっている。（ニュースイッチ）

 

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2022/11/30

 

＊AI戦争に勝利する方法とは？

https://gigazine.net/news/20221129-ai-war/

　戦争とその抑止はAIによって定義される時代になっており、AI競争に勝利した者こそが経済的・軍事的に支配力を手に入れることになります。政府は今後どのように行動して「勝利」に近づくべきかを、急成長を続けるAIプラットフォーム「Scale AI」のCEOであるアレクサンドル・ワング氏が自身のウェブサイトで解説しています。

　ワング氏はAIベースの技術が戦争で大いに活用されると述べています。実際に、2022年2月のロシアによるウクライナ侵攻以降、ウクライナ国防省が顔認証技術を利用してロシア側の工作員や戦死者の特定に活用したり、航空写真から戦争の被害状況を分析するAIが活躍したりと、戦争のシーンでもAIが活用されています。しかしワング氏はさらに、「近い将来、AIを活用してターゲットを特定する自律型ドローンが、戦争を定義するまでになります」と述べています。

 

　最も重要な脅威としてワング氏が挙げているのは、中国の成長です。中国の半導体技術の進歩はめざましく、中国はAIを国家安全保障技術の「飛躍的な開発の歴史的な機会」と見なしています。ワング氏によると、中国は「アメリカが古典的な『イノベーターのジレンマ』に陥る」と考えており、進歩が進んだために成熟したシステムに過剰に投資し、新しい破壊的技術であるAIへの投資を過小評価してしまうアメリカよりも、既存の防衛産業の基盤が薄い中国の方が、AIではるかに優位に立つとのこと。（GigaZine）

 

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2022/11/27

 

＊文章や画像を自動生成する「ジェネレーティブAI」の“ゴールドラッシュ”が、いまシリコンバレーで起きている

https://wired.jp/article/ais-new-creative-streak-sparks-a-silicon-valley-gold-rush/

文章や画像を自動生成する「ジェネレーティブAI」に投資家たちが熱視線を送っている。だが、法的な問題が解消されて本格的に利益を生み出せるようになるのは、まだ先のようだ。

ジェネレーティブAIの熱狂的な支持者は、この技術があらゆる産業に根付き、画像や文章を吐き出す以上のことができるようになると予想している。この技術の興隆を追っているスタンフォード大学のデビッド・ソンは、ジェネレーティブAIの100社を超えるスタートアップの一覧を作成した。

 

この一覧には、音楽の生成やゲーム開発、執筆アシスタント、カスタマーサービス用のボット、コーディングの補助、動画編集、オンラインコミュニティの管理のためのアシスタントといったアプリケーションを開発している企業が含まれている。Convictionのグオは、このうち文章での説明から契約書を生成するサービスの開発を目指す企業に投資している。精度が信頼できるほどになれば、この事業は大きな利益を生む可能性がある。（WIRED）

 

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2022/11/24

 

＊人間のように思考する「汎用人工知能（AGI）」が実現するまでのロードマップ

https://gigazine.net/news/20221123-roadmap-artificial-general-intelligence/

　これまで登場している人工知能(AI)の多くは単なるアルゴリズムの域を脱していませんが、将来的には人間のように思考する汎用人工知能(AGI)が実現すると期待する専門家もいます。そんなAGIが実現したら一体何ができるのかや、2022年時点ではどこまで達成できているのかについて、ブロックチェーンサービス・OpenZeppelinの共同設立者のマヌエル・アラオス氏がチェックリストにまとめました。（GigaZine）

 

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2022/11/21

 

＊AI（スマート）スピーカーの仕組みやできること、AIの特徴を解説！

https://ainow.ai/2022/11/21/270531/

AIスピーカー（スマートスピーカー）とは、文字通り「AI（人工知能）」が搭載されたスピーカーのことを指します。

通常のスピーカーだと、外部デバイスからの入力をそのまま出力するだけですが、AIが搭載されることにより、ユーザーからの音声による呼びかけに応じた操作ができるようになりました。これを可能にしているのが「音声認識」と「自然言語処理」の技術であり、SiriやAlexaのように人の発した声を分析し、音声に応じた様々なアクションをとることができます。

　ーAIスピーカー処理の流れー

  1. 音声入力の待機（アレクサ / Hey Siri の呼びかけで音声入力の受付を許可）
  2. 入力された音声をデジタルデータへと変換する（音声認識）
  3. データをクラウドに送る
  4. クラウド上でAIがデータを処理・解析する（自然言語処理）
  5. AIからの返答を音声で出力する

　（AINOW）

 

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2022/11/18

 

＊インテル、96％の精度でディープフェイクを検出する新技術「FakeCatcher」

https://news.yahoo.co.jp/articles/127b964429a5e9db875497a1aa833f077915659f

　ディープフェイクは本物と見間違えるほどのクオリティーで作成できるため、ネット上では誤情報やデマ、詐欺行為が拡散される事例が相次いでいる。こうした状況を受けて、Intelはディープフェイクメディアを96％の精度で検出する新技術「FakeCatcher」を発表した。 　

ディープフェイクは、機械学習や人工知能（AI）から派生した優れた技術を利用し、著名人や政治家が実際にはしていない行動や発言をしているように見せかけることで、恐ろしいまでに本物そっくりな偽者を作り出す。 　

 

既存の技術では、ディープラーニングを利用してデジタル操作の痕跡を調査するため、ウェブユーザーがディープフェイクを誤って本物だと信じ込んでしまうと、その間違いを正すのに数時間かかることもある。（CNET）

 

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2022/11/13

 

＊OpenAIにみるオープンソースビジネスモデル

https://insight.eisnetwork.co/20221020-open-ai/

　過去記事でも取り上げたOpenAIですが、今度は音声から文字を生成する、文字起こしオープンソースAI「Whisper」を発表しました。ウェブから収集した68万時間に及ぶ音声データを用いてAIモデルを学習させ、アクセント、背景・雑音、専門用語に対する精度が向上していることを謳っています。

　英語だけでなく、日本語やフランス語、ドイツ語など数十以上の言語にも対応しています。文字起こしの精度は言語ごとに異なり、日本語の単語誤り率は6.4％でWhisper対応言語の中でもかなり高い精度で対応しています。

 

 　OpenAIのビジネスモデルは、GAFA等の超大手IT企業の中核をなすAI技術をオープンソースで提供することにより、全世界の優秀な研究者・エンジニア・スタートアップがOpenAIのオープンソースを用いた多種多様のサービスを作ることより価値を高め、その価値を元にして政府・企業・ベンチャーキャピタルから資金を調達するものです。(EIS Insight)

 

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2022/11/12

 

＊AI契約レビューの法的不安は拭えるか？　内閣府ワーキンググループで議論　国のガイドライン要望も

https://www.itmedia.co.jp/news/articles/2211/11/news163.html

内閣府において「規制改革推進会議スタートアップ・イノベーションワーキング・グループ」の第2回会合が11月11日に開かれ、AI契約レビューの法的な位置づけについて議論が交わされた。

AI契約レビューとは、契約書の文面をコンピュータで処理して問題点などを洗い出し、契約審査の補助をする仕組み。国内でも複数社がサービスを提供しており、導入企業も増加しつつある。

 

ところが6月6日に公表された「グレーゾーン解消制度」において、AIを使った契約レビューについて「弁護士法第72条に違反すると評価される可能性がある」という回答が公表されたことが波紋を呼んだ。弁護士法72条とは、弁護士以外が法律事務を取り扱うことを禁じる法律だ。(ITmedia)

 

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2022/11/04

 

＊グーグルのAIで何ができる？　1000言語への対応や洪水予測など

https://k-tai.watch.impress.co.jp/docs/news/1452925.html

　グーグル（Google）は、同社の公式ブログにおいて、AI（人工知能）を活用した取り組みを紹介している。「3つの活用法」として、対応言語の拡充や気候変動などへの対応が紹介されている。

グーグルは、世界中で使われている1000の言語をサポートするAIモデルの構築を目指す。同社は、世界中で7000を超える⾔語が話されている一方、現在オンラインで⼗分な情報を提供できている⾔語はごくわずかであると紹介。より多くの言語をAIモデルでサポートすることにより、さまざまな人が情報へアクセスできる世界の実現を目指していく。

　グーグルでは、気候変動への対応でもAIを活用。たとえば山火事に対して、⼈⼯衛星画像を活⽤してAIモデルを学習し、リアルタイムで⼭⽕事を特定して追跡する取り組みを、米国やカナダなどで開始している。（ケータイWatch）

 

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2022/10/27

 

＊AIでモーションスタイル変換〜バンダイナムコ研究所の取り組み

https://morikatron.ai/2022/10/cedec2022_motionstyle/

　バーチャルなキャラクターの活用の場はゲームやアニメのみに留まらず、いまや動画配信やバーチャル空間のアバターなど、キャラクタービジネスの可能性は多方面へと広がっています。一方で、キャラクターの作り込みには経験やスキルが必要です。バンダイナムコ研究所では、AIを使った人型キャラクターのモーションデータの利活用について研究開発が進められています。CEDEC2022のセッション「モーションキャプチャデータを題材にしたAI研究プロジェクトのポストモーテム – データセット構築からモーションスタイル変換プロジェクトまで」ではバンダイナムコ研究所の髙橋誠史氏、森本直彦氏、株式会社ACESの小林真輝人氏が登壇し、この取り組みを紹介しました。

 

　バンダイナムコグループのR&Dを担うバンダイナムコ研究所は、ゲーム制作へのAI技術の応用というところで、これまでテキスト（シナリオ、セリフ）、音声（ボイス、効果音、BGM）を対象とした研究を行っています。次の研究開発の対象として着目したのがモーションデータです。とはいえ、ゲームにおけるモーションデータの制作シーンを考えたときにどのような課題があるでしょうか。AIを使うことで何ができるか、どう貢献できるのかを検討するところから始めました。（モリカトロンAIラボ）

 

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2022/10/25

 

＊MicrosoftがトップAI研究企業Open AIに再出資を交渉中

https://www.axion.zone/microsoftaiopen-ai/

　MicrosoftがトップAI研究企業Open AIとさらなる資本注入について交渉していると報じられた。AIが非常に速い進歩を見せる中、Open AIは著しい存在感を放っており、AIをビジネスに取り入れたいMicrosoftにとって不可欠なディールに見える。

 

　OpenAIはテスラから10億ドルの供与を受け、非営利団体（NPO）としてスタートした。テスラCEOのイーロン・マスク、リンクトインの共同創業者であるリード・ホフマン、パランティア共同創業者ピーター・ティール、元Stripeの最高技術責任者で現在はOpenAIのプレジデント兼会長を務めるグレッグ・ブロックマンなどの支援を受けていた。しかし、機械学習（ML）モデルの開発と研究者の雇用にさらなる多額の資金が必要なことから、OpenAIは株式会社へと転換し、2019年、Microsoftが10億ドルを出資した。（AXION）

 

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2022/10/11

 

＊AIエンジニアになるには？おすすめの5ステップや学習方法を紹介！

https://ainow.ai/2022/10/11/268674/

AI技術がホットワードとして、注目されていることは、皆さんご存じだと思います。近年、AI技術は、医療や自動運転、接客サービスなど幅広い分野での活用が期待されており、AI分野の可能性は計り知れません。また、AIという最先端の技術を用いて価値を創造する仕事に魅力を感じる人や会社も多くあります。新進気鋭のIT企業や有名上場企業が理系分野の優秀な人材を登用して積極的に研究や開発をしています。

 

AIエンジニアの仕事は、主に機械学習やディープラーニングといった技術を用いて機械に様々なデータを与え、それを処理させることで判断方法や考え方を学習させてAIを開発します。また、業務の内容としては、「企画」「AIシステムの開発」「データの準備」「AIの学習」「テスト＆評価」「最新技術の研究や調査」の大きく6つがあり、それぞれに違った知識やスキルを必要とします。（AINOW）

 

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2022/10/10

 

＊ニューラルネットワークとは？仕組みや歴史からAIとの関連性も解説

https://aismiley.co.jp/ai_news/neural-network/

ニューラルネットワークは、AI（人工知能）技術に欠かせない重要な技術です。今後さらなる発展と活用が予測されるAI技術を導入する上で、ニューラルネットワークの仕組みや役割について理解しておく必要があるでしょう。この記事では、ニューラルネットワークの基礎知識から代表的な種類、変遷の歴史まで解説します。AI技術やディープラーニングとの関係についてもわかりやすく説明しますので、AIサービスの研究や開発を検討する際にぜひ参考にしてください。

ニューラルネットワーク（Neural Network）とは、脳の神経細胞（ニューロン）が持つ回路網を模した数理モデルです。脳内神経のネットワークで行われている情報処理の仕組みを、計算式に落とし込み、人工ニューロン（パーセプトロン）を使って数学的にモデル化したものを指します。

 

ニューラルネットワークはデータから学習できるため、音声や映像、制御システムにおけるデータ識別・分類やパターン認識に向いている点が特徴です。また、時系列予測やモデリングにも活用できるので、未来の予測といった場面でも採用されています。(AIsmiley)

 

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2022/10/09

 

＊機械学習の限界を超えた「深層学習」とは

https://business.nikkei.com/atcl/gen/19/00502/092800001/

　AI（人工知能）スタートアップのトップランナーであるPreferred Networks（プリファードネットワークス、PFN）が“文系”ビジネスパーソン向けに総力を挙げてつくり上げた書籍『AIってそういうことか！ ビジネスの現場で使えるPFN式活用法』（日経BP）。連動企画として、PFN最高経営責任者の西川徹氏による「『深層学習』で進化した“3つの力”」を数回に分けてお届けする。

連載の初回はまず、「AI（人工知能）」がどんなものなのか、なぜ今ここまで注目されているのかを、実例を見ていただきながら説明していきます。まずはその外観をつかみ、イメージを膨らませていただければ幸いです。

AIといってもいろいろな分野がありますが、今最も注目を浴びているのは「深層学習」、英語でいうと「ディープラーニング」です。それを受け、AIが今非常に盛り上がっているわけです。（日経ビジネス） 

 

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2022/09/25

 

＊Google元エンジニアは言う──彼が開発したAIには、確かに「意識」があった

https://www.newsweekjapan.jp/stories/technology/2022/09/googleai.php

＜グーグルが開発している最先端チャットボット「LaMDA」には知覚がある──。同社を解雇されたエンジニアが語る「真相」＞

グーグルが開発中の対話アプリ用チャットボット「LaMDA」。最先端の人工知能（AI）によって高度な会話ができるよう訓練されたこのマシンには、知覚がある──。開発チームのエンジニア、ブレーク・リモイン（41）が、ワシントン・ポスト紙にそんな見解を明らかにしたのは6月のことだ。

 

LaMDAと友達になったと語るリモインは、「UFOを見た」と言う人が経験するような、驚嘆と疑いと愚弄の入り交じった目を向けられてきた。だが、実際に会ってみると、リモインは非現実的な世界に「行ってしまった人」とは程遠い。（Newsweek）

 

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2022/09/18

 

＊言語処理のニューラルネットワークモデルが脳の働きと同じ構造をしてるという仮説

https://gigazine.net/news/20220914-transformer-brain/

　脳がどのように時間を把握するのかという研究や選択的に恐怖やトラウマなどの記憶を消去する実験など、「脳がどのように機能して、脳のどこで何をするのか？」という疑問は依然として不明な点が多くなっています。そのような脳の働きについて、言語処理の深層学習モデルであるTransformerが、脳の機能を追跡する類似モデルとして役に立つことが示されました。（GigaZine）

 

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2022/09/17

 

＊スマホ撮影画像を用いた水災の浸水高計測システムにおいて、「映像解析ソリューションkizkia」を東京海上日動火災保険が採用

https://www.mapion.co.jp/news/release/000000017.000067019-all/

この度、三菱電機インフォメーションシステムズ株式会社（本社：東京都港区、取締役社長：中野 隆雅、以下「MDIS」）が開発、販売する「映像解析ソリューションkizkia」（きづきあ、以下「kizkia」）を東京海上日動火災保険株式会社（取締役社長 広瀬 伸一、以下「東京海上日動火災保険」） が採用しましたので、お知らせいたします。東京海上日動火災保険は、kizkiaを活用することで、スマートフォン画像から浸水高を計測するサービス（以下「本サービス」）の提供を開始します。

　本サービスに利用されるアプリケーションとして、MDISのkizkia（注1）が採用されています。操作ガイドに沿って浸水跡を撮影することで、独自AI技術（注2）で画像を解析し、被害状況の確認を行う担当者が現地にいなくても浸水線の高さを自動で計測できる点が特長です。
 （注1）サービス基盤としてアマゾン ウェブ サービス（AWS）を利用。
 （注2）三菱電機のAI（人工知能）技術「Maisart(R)（マイサート）」と独自の計測アルゴリズムを組み合わせることで実現（特許出願中）。

 (Mapionニュース)

 

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2022/08/24

 

＊静かに広がる機械学習の誤用が、科学に「再現性の危機」をもたらしている

https://wired.jp/article/machine-learning-reproducibility-crisis/

　人工知能（AI）の基盤でもある機械学習の用法を誤ったことで、不正確な論文や研究結果が発表される事例が少なくないことが、米国の研究チームの調査で明らかになった。この問題はすでに広がりつつあるといい、研究者たちは科学の「再現性の危機」のリスクについて警鐘を鳴らしている。

 

　内戦とは人間の営みのなかで最も醜く、最も恐ろしいものであることを人類の歴史は示している。だからこそ、内戦が勃発する時期を人工知能（AI）によって90％以上の精度で予測できると主張する複数の政治学の研究を21年に見つけたとき、プリンストン大学教授のアルヴィンド・ナラヤナンと博士課程の学生サヤシュ・カプールは疑念を抱いたのだ。（WIRED）

 

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2022/08/23

 

＊丁寧な謝罪メールをAIが生成、巨大言語モデルが優秀なビジネスパートナーに

https://xtech.nikkei.com/atcl/nxt/column/18/02168/081900003/

近年における「すごいAI（人工知能）」の代表格である巨大言語モデルが、日本語でも威力を示し始めた。LINEが構築した390億パラメーターの日本語版巨大言語モデル「HyperCLOVA」は、謝罪メール作成や議事録要約、詩や小説の執筆といった様々なタスクで、非常に流ちょうな日本語の文章を生成している。驚くべき能力の一端を紹介しよう。

 

メール作成や議事録の取りまとめ、コールセンターでの顧客対応などは多くの業種で発生する業務だ。共通するのは必要な情報を理解・抽出し、相手に合わせて端的に伝える能力で、社会人にとって不可欠なビジネススキルといえる。最新の巨大言語モデルは人間のインプットに応じて的確に意図をくみ取り、業務をサポートする存在となりつつある。（日経XTECH）

 

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2022/07/22

 

＊「日本企業のAI活用は転換期」と日本IBM幹部が主張する理由とは

https://news.yahoo.co.jp/articles/4401d2927259c53e628be8e9dd8fab136e6f2126

　塩塚氏はまず、世の中のAI活用に関する大きなトレンドとして、「近年、多くの企業がデータやAIの活用によるビジネス変革を成長戦略の重要な柱として挙げている」と述べ、「AIはもはや一部の専門的なデータサイエンティストによる実験の段階を超え、AIをビジネスの現場でどう活用していくかという点に主な関心が移ってきている」との見方を示した。そうした中で冒頭に記したように、日本企業がAI活用において転換期を迎えていることを強調した。

　「欧米各国や中国、インドでは多くの企業がAIの実証実験段階を終え、本格活用に向けた準備に入っている。一方、日本の企業に目を転じてみると、私の感覚では、本格利用を見据えたレベルの検討を始めているところはまだまだ限定的だ」

 

　塩塚氏のメッセージは一言でいえば、「日本企業よ、AI活用に立ち遅れるな」ということだろう。（ZDNet）

 

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2022/07/13

 

＊マイクロソフト、顔認識ツールの利用制限

https://news.yahoo.co.jp/articles/e7677d0337ae2ab0533d50c53233c08e96984866

　マイクロソフトは同社の顔認識ツールについて、一部の機能の利用を制限すると発表した。AI（人工知能）を活用する顔認識技術をめぐっては、人種に基づいて捜査対象を選別するレイシャル・プロファイリングなどに悪用されかねないとの懸念があり、企業側が率先して対応に動いた格好だ。

顔認識技術は便利な半面、弊害も多い。たとえば、市販のAI顔認識システムでは女性や黒人の誤認率が高くなる傾向にある。マサチューセッツ工科大学（MIT）の研究によると、あるソフトウェアでは肌の色の薄い男性の誤認率が0.8％だったのに対し、肌の色の濃い女性では34.7％に達したという。

 

　マイクロソフトはこのほど、AIに関する自社の倫理規定を2年ぶりに改定。それに基づいて自社のAI製品に対する管理を強化する方針を打ち出した。顔認識技術については、個人のプライバシーを侵害したり、差別や監視のツールに使われたりしないようにしていきたい考えだ。（Forbes）

 

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2022/07/11

 

＊セールスフォースのAI倫理担当が語る、AI製品を取り巻く倫理問題

https://news.yahoo.co.jp/articles/846c70ee9f493e0cc97ce31ba40793bddd6b304d

　企業は人工知能（AI）製品の構想や開発を始める際、最初の段階から倫理について考慮しておく必要がある。そうすることで、AIツールをバイアスのない、責任あるものとして実装するための力が得られるはずだ。 　

サイバーセキュリティ製品では同様のアプローチが既に必要不可欠なものとして受け入れられている。「セキュリティバイデザイン」（Security by Design）という開発原則によって、リスクの評価とセキュリティ機能を最初から取り込んでおけば、一貫性のない行き当たりばったりでの対応や、後続の工程で発生する高コストな後付け対応を避けられるようになるのだ。 　

 

Salesforceの倫理AIプラクティス担当主席アーキテクトであるKathy Baxter氏は、このような考え方をAI製品の開発にも適用すべき時が来ていると述べ、組織がAI倫理の基本的な開発標準を満たす必要性を強調した。（ZDNet）

 

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2022/07/10

 

＊無料で読める「機械学習／ディープラーニング」の有名書籍！　厳選4冊

https://atmarkit.itmedia.co.jp/ait/articles/2007/27/news020.html

 　「Goodfellow本」「PRML本」「カステラ本／ESL本」「ISL本」といった通称で愛される、超有名な書籍が無料で読める。厳選したこの4冊のリンク先と概要を紹介する。

　AI／機械学習関連の書籍の中には、無料で読めるものが多数ある。そんな中でも、特に著名なものを、

  • ディープラーニングの電子書籍
  • 機械学習の電子書籍

という2つのカテゴリに分けて紹介する。

 

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2022/07/09

 

＊Google I/O 2022で発表された最新自然言語処理技術まとめ

https://ainow.ai/2022/07/07/266328/

　2022年5月11日から12日、毎年恒例のGoogle主催の開発者会議「Google I/O 2022」がハイブリッド開催されました。同社のサンダー・ピチャイCEOが行った基調講演をまとめた記事を読むと、多数のAI技術が発表されたことがわかります。この記事では、GoogleI/Oの発表から特に自然言語処理に関するものを抽出して解説します。

 

　Google I/O 2022では、Google翻訳が新たに24の言語に対応したことが発表されました。対応した言語にはインド北東部で使われるアッサム語、クルド人が話すクルド語などが含まれいます（24の翻訳対応言語については本記事末尾の付録参照）。この新機能の実現には、多言語機械翻訳に関する大規模開発が不可欠でした。こうした開発の概要と詳細は、Google AIリサーチブログ記事と論文で解説されています。（AINOW）

 

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2022/06/30

 

＊AI研究者たちの決意「人を幸せにする未来のために努力する」

https://news.yahoo.co.jp/articles/6d1862e7f32f68d949a67f1ee7939451c71ff8ba

　AI（人工知能）を研究開発し、社会実装を目指す、クリエイターズネクスト（東京・港）の代表取締役・窪田望氏と、日本大学文理学部情報科学科助教・次世代社会研究センター長の大澤正彦氏が、それぞれの観点からAIを語り合う。3回連載のラストは、AIがもたらす人類の未来について語り合った。

　―連載ラストとなる今回は、AIの未来についてぜひお話しいただきたいと思っています。その前に、気になるのがお二人のバックグラウンドです。なぜAIの研究を始められたのでしょうか。

 

大澤正彦氏（以下、大澤）：「なぜAIを研究しているのか」という質問は、僕にとってはなぜ箸を使うのか、と聞かれているのと同じ感覚です。というのも、僕は2歳の頃からすでにドラえもんをつくりたかったんですね。ご飯を食べたい、と考えるのと同じように、寝ても覚めても「ドラえもんをつくりたい！　ドラえもんをつくりたい！」と思って生きてきたんです。ご飯を食べたいから箸を使うのと同じように、ドラえもんをつくる手段として必要だからAIを使って研究をしています。（日経ビジネス）

 

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2022/06/26

 

＊AI技術で、ハリウッド映画はここまできた | WIRED.jp

https://www.youtube.com/watch?v=6XutTkByXjA

　ハリウッド映画の特殊効果には、AI技術が使われており、映画制作における表現の幅は、機械学習によって格段に広がっている。モーションキャプチャ除去や音声クローン技術、キャラクター制作など、AI技術がハリウッドにもたらした変化を見ていくとともに、今後の可能性を紐解いていく。（WIRED）

 

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2022/06/15

 

＊日立製作所がオープンな「設備点検AIプラットフォーム」を開発　社会インフラの強靱化へ

https://digitalist-web.jp/trends/news-products/ljDIB

①日立製作所が「設備点検AIプラットフォーム」を開発した。
 ②同プラットフォームでは、インフラ設備管理の効率化とコスト最適化を実現。
 ③またオープンシステムとすることで、プラットフォーム自体も継続進化するようにした。

 

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2022/06/14

 

＊ディープラーニングにGPUを使う3つの理由-選び方やおすすめも徹底紹介

https://ainow.ai/2022/06/14/265691/

ディープラーニングをやってみたけどやり方がわからないという人も多いのではないでしょうか。パソコンのスペックが低ければ、処理能力を上げるために、GPUを検討しますよね。そこで、ここではディープラーニングによく活用されているGPUについて、選び方やおすすめのGPUなどを網羅的に解説していきます。

 

最初にGPUについて解説します。GPUとは「Graphics Processing Unit」の略で、3Dグラフィックスなどの画像描写を行う際に必要となる計算処理を行う半導体チップのことです。単純な計算処理を大量に行うことに適しています。この特徴がディープラーニングと相性がよく、さらに高性能で比較的安価であることから、ディープラーニングにはGPUを使うようになっていきました。（AINOW）

 

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2022/06/12

 

＊WEB特集　AIに都市を動かせるのか？　企業連合で挑む未来都市プロジェクト

https://www3.nhk.or.jp/news/html/20220530/k10013622841000.html

　行き交う人、車。新たに建つ建物に取り壊される建物。都市は刻一刻と目まぐるしく動き続けています。近い将来、そこにロボットや自動運転車が加わることも珍しくなくなるかもしれません。そんな都市空間をまるごとAIによって制御可能にするという研究が、日本の建設会社や電機メーカーなどによって進められています。果たして実現した世界は明るい未来なのか、それとも…。

 

「3年後に実用化」というハードルを課しながら、新たな領域に挑む技術者たちを取材しました。
 （国際放送局 World News部ディレクター 町田啓太、プロデューサー 小川 徹）　（NHK）

 

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2022/06/11

 

＊AIがマーケティング用の文章を自動生成し、人間が推敲する時代がやってくる

https://wired.jp/article/ai-generated-marketing-content/

　マーケティング用コンテンツの見出しや本文をウェブ用に作成する際に、文章を自動生成するAIツールを利用する動きが出始めた。滑らかな文章を生成できるのみならず、Googleの検索結果で上位に表示されるよう内容が最適化される点も支持されているが、その乱用を危惧する声も上がっている。

「21世紀に入って月日が経つにつれ、生活のあらゆる面がアルゴリズムで制御されるようになった。Facebookはニュースフィードに表示する投稿をアルゴリズムで決めている。Google 検索は複雑なランキングシステムに基づいて検索結果を表示し、Amazonは購入履歴を基に商品をおすすめしているのだ。オンラインマーケティングの分野でも効果的なコピーの作成にアルゴリズムが使われるようになっていても不思議ではない。ウェブの未来はどうなるのだろうか。機械がマーケティングを支配するようになるのだろうか。それとも人類の創造性は今後も必要とされるのだろうか。この記事で解説したい──。」

ここまでの導入部を書いたのは、実は人間ではない。人工知能（AI）によるコピーライティングサービス「Jasper」が、記事の見出しを基に生成した文章なのだ。

 　（WIRED）

 

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2022/06/02

 

＊AIによる戦争が現実化する時代に向け、米軍での「高度IT人材」の不足が深刻化している

https://wired.jp/article/to-win-the-next-war-the-pentagon-needs-nerds/

　戦争におけるAIの重要性が高まる一方で、米軍は高度なIT人材が不足していることで軍事AIの実装に遅れをとっている。こうしたなか専門家たちは、国防総省の意識改革や民間企業の連携を強化する必要性を指摘している。

ロシアによるウクライナ侵攻が始まって以降、米国防総省は押し寄せる紛争の情報を理解するために機械学習と人工知能（AI）の専門チームに助けを求めた。「データサイエンティストの人員を増やしています」と、米国防副長官のキャスリーン・ヒックスは語る。こうした分野の技術者がコードと機械学習のアルゴリズムを創出し、「兵站部隊の複雑な状況を総合的に扱うために特に有用な」システムを構築したと、ヒックスは言う。（WIRED）

 

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2022/06/02

 

＊NECと理研、AI画像認識で新たな対象物の追加作業を大幅に簡素化する技術を開発

https://japan.zdnet.com/article/35188273/

　NECと理化学研究所（理研）は、共同で人工知能（AI）を活用した画像認識において、新たな対象物を追加登録する際に必要となる学習データの作成作業を大幅に簡素化する技術を開発したと発表した。この技術の活用で、80種類の検知対象物を含む画像認識において学習データ作成時間を75％削減できることが確認された。

 

　この技術は、AIの学習にあいまいな情報を活用する「弱ラベル学習」という技術を発展させ、AIを活用した画像認識に対象物を追加登録する時に問題となる学習データ作成の手間を削減する。弱ラベル学習は、「学習が不安定になり精度が低下する」という問題があるが、NECと理研は今回、弱ラベル学習の安定化と正しいモデルの学習の両方を同時に満たすアルゴリズムを世界で初めて開発した。（ZDNet）

 

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2022/05/29

 

＊AIとセンサー技術を使った無人店舗「Cloudpick」が日本上陸へ　NVIDIA GPUを活用した仕組みとは？世界11か国で200店舗を展開

https://robotstart.info/2022/05/16/cloudpick-digital-store-nvidia.html

　人手不足や人件費の高騰に加え、新型コロナウイルス感染症の影響により、小売業にITを導入して新たなサービスを生み出す「リテールテック」に対する需要が世界中で高まっている。そんな中、2017年の設立以来、アメリカ、ドイツ、フランス、シンガポール、韓国など、11か国で200店舗という世界トップクラスの無人デジタルストアの実績を持ち、日本国内でも展開を拡大し始めているのがCloudpick(クラウドピック)だ。そしてこれらのストアにNVIDIAのGPUコンピューティングプラットフォームが導入されている。（ロボスタ）

 

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2022/05/29

 

＊会話型AIは「有害な発言」を抑制できるか：グーグルが新しい言語モデル「LaMDA 2」で挑む課題

https://wired.jp/article/google-voice-assistant-future/

　グーグルが最新の会話型AIとして発表した言語モデル「LaMDA 2」は、学習するにつれ有害な知識や発言が顕在化するという既存のAIの問題を解決できるかもしれない。鍵を握るのは、システムを“手なづける”ためのアプリの存在だ。

そして、グーグルの最高経営責任者（CEO）のスンダー・ピチャイが5月11日（米国時間）に開催された毎年恒例の開発者向けカンファレンス「Google I/O 2022」で発表したものは、「最新の会話型AI（人工知能）」のベータ版である。だが、その発表の方向性はジョブズとは異なるものだった。この「LaMDA 2」と呼ばれるこのチャットボットはどんな話題についても会話でき、グーグル従業員でテストした際には優秀な性能を示したのだとピチャイは説明する。「AI Test Kitchen」というアプリが近々リリースされる予定で、一般のユーザーもボットを試せるという。

 

一方でピチャイは、厳しい言葉でこう警鐘を鳴らした。「安全性については改善していますが、このモデルはいまだに不正確・不適切な発言や攻撃的な反応を示す可能性があります」（WIRED）

 

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2022/05/27

 

＊HPEがAIの大規模開発とトレーニングのためのソリューションなどを発表

https://news.mynavi.jp/techplus/article/20220527-2352392/

　日本ヒューレット・パッカード(HPE)は5月25日、オンラインで記者説明会を開き、大規模な機械学習モデルを構築・トレーニングするためのターンキーソリューションである「HPE Machine Learning Development System」と、データプライバシーを維持しつつAIモデルの学習結果を共有・統合することが可能な「HPE Swarm Learning」の提供開始を発表した。

 

　AI開発のためのHPE Machine Learning Development Systemは、機械学習ソフトウェア基盤、コンピュート、アクセラレータ、ネットワーキングを統合したエンドツーエンドソリューションで、高精度なAIモデルを迅速かつ大規模に開発・トレーニングすることを可能としている。（マイナビニュース）

 

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2022/05/25

 

＊東大生に超人気の講義「AI経営」を学ぶべき理由

https://news.yahoo.co.jp/articles/65960504f6fdfd08295d39726fb177ec02bc129f

　AI(人工知能)などのデジタルテクノロジーを活用し、競争優位性を中長期的に確立するビジネス変革をどのように実現すればよいのか。 「AI経営」のレベルにおいて、欧米の先進企業の後塵を拝している日本企業の多くは、何を手がかりにキャッチアップを図ればよいのか。 『東大生も学ぶ「AI経営」の教科書』を上梓した著者が、東大で超人気となっている講義のエッセンスを紹介する。

■AIを日常的に活用する時代 　

これからの経営に不可欠なもの、それはスピード感である。依然として日本企業に大きく欠けている視点だ。この課題が解決されない限り、グローバルにおける競争のスタートラインにすら立てない。（東洋経済）

 

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2022/05/05

 

＊NVIDIA GTC 2022からAIの未来が見えてきた！　

https://www.innervision.co.jp/sp/ad/focuson/202205nvidia

　人工知能（AI）をテーマにしたカンファレンスとしては世界有数の規模を誇るGTC2022が，3月21日（月）〜24日（木）の4日間，バーチャルで開催された。AIの研究開発に重要なGPUの大手NVIDIAが主催するこのカンファレンスにおいて，創業者のジェンスン・フアンCEOは，基調講演の中で新しいアーキテクチャ「NVIDIA Hopper」を採用した最新GPU「NVIDIA H100」や，AI搭載医療機器を開発するためのプラットフォーム「Clara Holoscan MGX」などを発表。また，期間中は900以上のセッションが設けられ，AIの研究開発の最前線を目の当たりにする機会となった。(innervision)

 

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2022/05/05

 

＊富士通がインドで共同研究する「先端ＡＩ技術」の領域

https://newswitch.jp/p/31862

富士通はインドの研究拠点「ＦＲＩＰＬ」（ベンガルール市）において、人工知能（ＡＩ）分野で世界的に評価の高いインド工科大学ハイデラバード校やインド理科大学院と、先端ＡＩ技術の共同研究を始めた。創薬や新材料開発、経営の意思決定支援といった領域への応用を見込む。また、インド国内でのＡＩ分野における優れた人材を継続的に採用し、２０２４年度に研究者を５０人規模に拡大する。

 

インド工科大ハイデラバード校とは因果関係を高精度に推定するＡＩ技術について、インド理科大学院とはさまざまな変化に応じて自律的に学習するＡＩ技術に関して、それぞれ研究開発を行う。（ニュースイッチ）

 

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2022/04/19

 

＊目の病気 ＡＩ活用 診断・治療をサポート

https://www3.nhk.or.jp/kansai-news/20220418/2000060286.html

目の病気の診療に関わる研究成果を発表する「日本眼科学会」が大阪で開かれ、ＡＩ＝人工知能を使った最新の診断技術などが紹介されました。大阪・中之島の大阪国際会議場で今月１４日から１７日まで開かれた日本眼科学会の総会には、目の病気の診断や治療の研究などに取り組む全国の医師や研究者らおよそ８０００人が参加し、最新の研究成果などが発表されました。

 

注目を集めた研究分野のひとつがＡＩ＝人工知能を使った診断技術などで、このうち１４日に開かれたシンポジウムでは、自治医科大学の高橋秀徳 准教授がＡＩを活用して目の検査の画像から病気の疑いの有無を判定したり視力を推定したりする研究について最新のデータを公表しました。（NHK）

 

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2022/04/17

 

＊ディープラーニングとニューラルネットワークの違い《初心者必見》

https://ainow.ai/2022/04/17/264675/

ディープラーニングやニューラルネットワークという言葉を聞く機会が増えてきたのではないでしょうか。その一方、両者の違いがわからない方も多いでしょう。そこで、本記事ではディープラーニングとニューラルネットワークの違いや関係性その種類を紹介します。 

まず、人間の学習能力をコンピュータで実現するための方法として機械学習があります。ニューラルネットワークは、この機械学習を機能させるためのアルゴリズムの1つです。ニューラルネットワークを応用させたものがディープラーニング、または深層学習と呼ばれています。つまり、機械学習のニューラルネットワークの中にディープラーニングが含まれているということです。（AINOW）

 

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2022/04/04

 

＊ディープマインドCEO独白「私がアルファ碁よりも本当に作りたかったAI」

https://www.technologyreview.jp/s/272116/this-is-the-reason-demis-hassabis-started-deepmind/

　アルファベット（グーグル）傘下の人工知能（AI）企業、ディープマインド。韓国のトップ棋士に勝利したことで世界を驚かせた後、同社は注力分野をゲームから科学へと転換した。それには、デミス・ハサビスCEOがディープマインドを立ち上げた理由と関係している。

ディープマインドのアルファ碁のプレイを見守る中で、ハサビスCEOは、ディープマインドのテクノロジーが生物学で最も重要かつ最も複雑な問題のひとつに挑戦できる段階に達していることに気づいた。その問題とは、研究者らを50年にわたって悩ませてきた、タンパク質の構造予測である。

タンパク質が体内でどのように振る舞い、どのような相互作用を起こすかは、その3次元構造で決まる。しかし、生物学者がまだ構造を解明できていない重要なタンパク質が数多く残っている。AIを用いてタンパク質の構造を正確に予測できれば、がんから新型コロナウイルス感染症（COVID-19）まで、様々な疾患の理解につながる重要な知見が得られることになる。（MIT　Tech　Review）

 

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2022/04/04

 

＊結局AIって何？子どもと話したいキホン知識6選

https://news.yahoo.co.jp/articles/b85b13e77cf0f8dd21e3c91ad2d05041ec069657?page=1

ここ数年、あらゆる分野で注目されているのが「AI」です。AIは「人工知能」ともいわれ、人の脳を研究することで明らかになった人の考え方をまねて、まるで人のように考え、思考できるコンピューターのことです。 AIの発達により、膨大な情報のなから短時間で人よりも正確な答えを出せるようになると予測されている一方、「多くの仕事がなくなる」などとも予測されています。いずれにしろ、将来はAIと密接に関係していくことになるはずで、AIの知識は欠かせないものになるでしょう。

子どもに自分からAIに興味を持ってもらうには、小さいころからAIに興味をもってもらうのがいちばんです。とくにAIが「身近なところで使われている」ことに気がつくと、子どもの学びの意欲がぐっと上がります。ここでは『頭の良い子に育つ　楽しい算数365』(監修:桜井 進)から、「身近で使われているAI」の例を6つ紹介します。（東洋経済）

 

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2022/03/30

 

＊NVIDIAが高性能AIを医療の現場にもたらす、AI搭載の医療機器開発プラットフォーム「Clara Holoscan MGX」を発表

https://jp.techcrunch.com/2022/03/25/2022-03-23-nvidias-clara-holoscan-mgx-means-to-bring-high-powered-ai-to-the-doctors-office/

高性能な画像処理装置（GPU）で知られるNVIDIA（エヌビディア）は今週、AI搭載の医療機器を開発するためのプラットフォームをデビューさせた。Clara Holoscan MGX（クララ・ホロスキャンMGX）と呼ばれるこのデバイスは、そのコンピューティングパワーにより、医療用センサーが複数のデータストリームを並行して処理し、AIアルゴリズムを訓練し、生物学をリアルタイムで視覚化することを可能にする。

 

NVIDIAの2022年GTCカンファレンスでデビューしたClara Holoscan MGXは、Jensen Huang（ジェン・スン・フアン）CEOが基調講演で述べたように「オープンでスケーラブルなロボティクスプラットフォーム」であり、ロボットの医療機器やセンサーをAIアプリケーションとつなぐために設計されたハードウェアとソフトウェアのスタックだ。(TechCrunch)

 

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2022/03/24

 

＊深層学習、コロナ変異株の中和抗体開発に活用

https://japan.zdnet.com/article/35185167/

深層学習ニューラルネットワークの第2弾「AlphaFold v2.0」が2020年11月に登場したとき、構造生物学の世界は驚きに包まれた。Googleの親会社Alphabet傘下の人工知能（AI）企業DeepMindが開発したこのシステムが、タンパク質の機能を制御する重要な要素であるタンパク質の折り畳みに関する数十年来の問題を解決したからだ。

 

最近の研究は、AlphaFold v2.0が開拓したこのようなアプローチがより広範な生物学コミュニティーに広まっていることを示している。米国科学アカデミー紀要（PNAS）が米国時間3月1日に公開した論文「Deep learning guided optimization of human antibody against SARS-CoV-2 variants with broad neutralization」（SARS-CoV-2変異株を広範に中和するヒト抗体の深層学習による最適化）もその1つだ。科学者らはこの論文で、新型コロナウイルスに対する既知の抗体を修飾して、この感染症のさまざまな変異株に対する効果を高める方法を説明している。(ZDNet)

 

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2022/03/23

 

＊核融合発電の実用化を加速させる？ DeepMindが開発した「プラズマを制御するAI」が秘めた可能性

https://wired.jp/article/deepmind-ai-nuclear-fusion/

　発電技術のひとつとして注目される核融合。その可能性を引き出す鍵を握る人工知能（AI）を、このほどDeepMindが開発した。核融合を起こす高温のプラズマの形状を自在に制御できるというこのAIは、核融合発電の実用化を加速させる可能性を秘めている。

核融合の理論は現時点である程度は固まっているので、残るは工学的な課題だ。「原子を加熱してエネルギーを取り出せるまでの十分な時間、そのままの状態を保たなければなりません」と、スイス連邦工科大学ローザンヌ校のスイスプラズマセンター所長のアンブロジオ・ファソリは語る。

 

そこでDeepMind（ディープマインド）の出番だ。グーグルの親会社アルファベット傘下で人工知能（AI）の研究を専門とするこの企業は、これまでビデオゲームやタンパク質の構造を予測するAIなどを開発してきた。そのDeepMindが、核融合反応を制御するAIの開発研究プロジェクトをスイスプラズマセンターと共同で進めているのである。（WIRED）

 

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2022/03/21

 

＊ロシアの「自爆型ドローン」が、“AIと武器の融合”の危険性を改めて浮き彫りにしている

https://wired.jp/article/ai-drones-russia-ukraine/#intcid=_wired-jp-verso-hp-trending_f5bcee4d-e587-4ccd-8b86-4cabef7fd06f_popular4-1

　殺傷力の高い自爆型のドローンを、ロシアがウクライナ侵攻で使用している可能性が浮上している。このドローンの登場は、AIが“殺人”の決定に大きな役割を担うようになるかもしれないという懸念を改めて浮き彫りにしている。

人工知能（AI）によりターゲットを狙えるロシアの高性能な「自爆型ドローン」が、いまも侵攻が続くウクライナの映像に映っていることが明らかになった。このドローンは徘徊型兵器として知られる殺傷力の高いドローン「KUB-BLA」とみられ、ロシアの兵器メーカーのカラシニコフロシアの子会社であるZALA AERO GROUPが販売している。TelegramやTwitterに最近になって投稿されていた写真には、墜落したか撃墜されたと思われる破損したドローンが写っていた。（WIRED）

 

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2022/03/18

 

＊医薬品開発AIは化学兵器の開発に悪用可能な事が判明、わずか６時間で４万種もの「化学兵器候補分子」を特定可能

https://gigazine.net/news/20220318-ai-chemical-weapon/

　AIが用いられる分野は多岐に渡っており、医薬品の候補分子の探索にも用いられています。この医薬品開発AIを悪用することで、6時間で4万種のもの化学兵器候補分子を探索可能とする衝撃の研究結果が発表されました。提示された候補分子の中には神経ガス「VX」を上回る毒性を持つものも存在していたとのことです。

 

　医薬品開発に用いられるAIは、標的とした毒性を弱める分子を探索するように設計されています。創薬企業のCollaborations Pharmaceuticalsで医薬品開発AIについて研究するファビオ・ウービナ氏は、自身が開発した医薬品開発AI「MegaSyn」に調整を加えて、毒性を弱める分子ではなく毒性を強める分子を探索するように設定。このAIを6時間動作させた結果、4万種もの化学兵器候補分子が特定されました。（GigaZine）

 

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2022/02/22

 

＊安全な自動運転の実現へ！　自動車用AI開発が抱える難題とは何か？

https://gendai.ismedia.jp/articles/-/92096?imp=0

　自動車にとって「安全・安心」は、欠かすことのできない最も重要な要素だ。「安全・安心」を担保するために、ITを活用した技術が増えていくのは必然ともいえる。より「安全に走り」「安全に止まる」ためにITを活用している企業の一つが「スバル」だ。同社のクルマに搭載されている「アイサイト」の新機能「アイサイトX」は、準天頂衛星「みちびき」やGPSからの情報を用いて走行しているクルマの位置を正確にとらえ、三次元の高精細な地図情報によって進行先の道路を把握する。「アイサイト」は画像認識技術を使ったIT活用による「安全・安心に向けた装備」の草分け的存在である。

スバルはもちろん、現在も技術開発を続けている。そこで軸となるのが、いわゆる「AI」だ。自動車メーカーにとっても、AI開発は大きなテーマとなっている。自動車メーカーにおけるAIの開発と活用には、どんな課題があるのか？　そして、どんなインフラが必要とされているのか？スバルでAI開発をおこなっている「スバルラボ」を訪ね、最新の状況を聞いた。

 

　「そもそも、『AIを効率的に学習させるために、どのような画像を集めるべきなのか』という点も、重要な研究対象なのです。良い学習結果を得るためには、映像を撮影した距離さえ稼げばいい、つまり、どんな映像でもたくさん集めればいい、という単純な話ではないんです」（現代ビジネス）

 

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2022/02/23

 

＊なぜiPhoneは人間の顔を見分けられるのか…脳とコンピュータの意外な違いと共通点

https://president.jp/articles/-/54731

　iPhoneの「Face ID」など、いまでは日常生活のさまざまな場面で顔認証技術が用いられている。NECフェローの今岡仁さんは「顔認証の仕組みは人間の脳にも備わっている。コンピュータによる認証の仕組みは、脳の仕組みと共通な部分が多く、決してブラックボックスではない」という――。

 

　顔認証には、同一人物であるか否かをAI（人工知能）が人間に代わって判定する「顔認証アルゴリズム」も必要です。さらに顔認証アルゴリズムには、「顔検出」「特徴量抽出」「顔照合」という3つの重要な機能があります。第1の機能である顔検出は、登録画像や照合画像に写っている顔を探し出し、顔の位置を特定します。第2の機能である特徴量抽出は、照合画像や登録画像に写っているバラエティに富む個人の顔の違いを、たとえば、（0.5，0.2，0.3，……，0.2，0.7）のような数百から数千の要素の数値列（特徴量）として取り出します。(PRESIDENT online)

 

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2022/02/23

 

＊米Google、AIの基本を解説、中高生向け無料オンラインビデオ講座公開

https://news.mynavi.jp/techplus/article/20220223-2278537/

　米Googleは2月22日（現地時間）、デジタル学習を推進するイベント「Digital Learning Day 2022」に合わせて、同社が提供する無料のオンライン・デジタルスキル・カリキュラム（Applied Digital Skills）で「Discover AI in Daily Life」という人工知能（AI）について学ぶ中高生向けレッスンを公開した。

　「Discover AI in Daily Life」は9つのレッスンから成り、各レッスンは6分未満と短い。「Quick, Draw!」でAIの落書き認識能力を体験。人々の暮らしや社会にどのようにAIが浸透し、日々の暮らしで利用しているかといった身近な例を通じてAIの基本を知ることから始まる。AIがデータのパターンからどのように学習するかを知り、さらに不当なバイアスの影響やAIの開発や訓練にともなう責任、AIの課題などについて学ぶ。（マイナビニュース）

 

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2022/02/17

 

＊「グランツーリスモ」で人間を破ったソニーのAIは、自律走行車に進化をもたらすか

https://wired.jp/article/sony-ai-drives-race-car-champ/

　ソニーグループで人工知能（AI）を手がけるソニーAIなどが、カーレーシングで人間のドライヴァーにも勝てるレヴェルの自律型AI「Gran Turismo Sophy（GTソフィー）」を発表した。ドライヴィングシミュレーター「グランツーリスモ」をマスターしたこのAIは、将来的に自律走行車の進化にもつながる可能性があるとして期待されている。（WIRED）

 

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2022/02/06

 

＊AIの医療分野での活用には、まだ課題が山積している：新型コロナウイルス対策の利用事例から明らかに

https://wired.jp/2022/01/25/health-care-ai-long-way-to-go/

　さまざまな分野で人工知能（AI）の活用が加速しているが、こと医療分野においては課題が山積している。このほど英国の研究所が実施した調査によると、新型コロナウイルス感染症の症状を検出する目的で使われたAIツールのほぼすべてに欠陥があることが明らかになったのだ。

新型コロナウイルスのパンデミック（世界的大流行）は人々の勇気ある行動を呼び起こし、科学的な知識を結集させて驚くべき偉業を生み出している。製薬会社は最新技術を駆使し、極めて有効なワクチンを記録的なスピードで次々に開発した。新しい方式の治験により、新型コロナウイルス感染症（COVID-19）に効果のある治療薬とそうでないものとの違いを、改めて理解することもできた。

ところが、データサイエンスや人工知能（AI）の研究を専門とする英国のアラン・チューリング研究所がコロナ禍におけるAIの貢献度を実証するデータを探したところ、めぼしい成果が見当たらなかったという。2021年に発表された同研究所の報告書によると、パンデミック中にAIが何らかの影響力を発揮することはほとんどなく、AI技術の公平な活用に不可欠な健康データを活用しようとした専門家たちはさまざまな問題に直面した。（WIRED）

 

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2022/02/02

 

＊顔認識技術は“敵”か味方か？ 規制と導入の狭間で揺れる米国

https://wired.jp/article/face-recognition-banned-but-everywhere/

　顔認識技術の使用を禁止する条例が2019年にサンフランシスコ市議会で可決されて以来、米国では同様の条例が各地で制定されている。一方、顔認識はスマートフォンのロック解除や空港での出入国手続き、金融サーヴィスを利用する際の本人確認といった用途で、わたしたちの生活に根付きつつある。こうした矛盾した動きは今後も続くことになりそうだ。（WIRED）

 

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2022/02/01

 

＊静かに進化するAI、グーグルやメタの開発動向に見る2022年のトレンド

https://news.yahoo.co.jp/articles/440741288be3f3a97577a1bbdb63eb586caefafb?page=1

　数年前までバズワードだった「人工知能（AI）」だが、現在メディアで大きく取り上げられる頻度は減った印象がある。一方、AI開発は静かに進行しており、GAFAMなど資金を持つテクノロジー企業を中心に投資・開発は依然継続されている。 2021年にいくつかのブレークスルーがあったが、2022年も引き続きAIはさらに進化を遂げる見込みだ。 昨年のAI開発動向を振り返りつつ、2022年はどのようなことが予想されているのか、最新情報をまとめてみたい。

　分野別に見ると、トップはヘルスケア分野で、500億ドルのうち85億ドル（約9714億円）の資金が投じられた。これに、フィンテックAI（31億ドル）、リテールAI（26億ドル）が続く。 スタートアップ界隈の数字からもやはりヘルスケア分野におけるAI活用の期待が高まっていることが見て取れる。（AMP）

 

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2022/01/16

 

＊【ＡＩ時代の歩き方】ここまで来た機械翻訳の世界！　Ｄｅｅｐ Ｌの超衝撃〝超自然な日本語〟披露

https://www.excite.co.jp/news/article/TokyoSports_3919346/

　英文の意味を理解しないといけない…そんな時、皆さんは機械翻訳を利用しますか？　機械翻訳とは異なる言語間の翻訳をコンピューターにより全自動で行うものです。近年ではインターネット上に無料で利用できるサービスもあるため、英語の文章を読む時に利用する人も多いのではないでしょうか。少し前までは機械で翻訳した文章なんて読めたものじゃなかったのに、最近はすごく良い翻訳をしてくれるなあ…もしそう感じているとしたら、その感覚は正しいです。今回は翻訳界に新風を巻き起こした「ＤｅｅｐＬ」についてご紹介したいと思います。

　機械翻訳の世界には何度か大きなターニングポイントがありました。その中でも大きかったのが、２０１６年にＧｏｏｇｌｅ翻訳が提供開始したディープラーニング（深層学習）を活用した機械翻訳です。(exciteニュース)

 

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2022/01/11

 

＊「ディープラーニング」は万能ではない」という主張、次世代のAIを支える理論とは？

https://gigazine.net/news/20220111-deep-learning-ability/

　技術の進歩によって、ディープラーニングが商用アプリケーションにも応用されるようになり、人工知能(AI)の研究と応用がさらに進んでいます。しかし、これまで技術的に難しかったことがAI技術で可能になった反面、AIを過信して何でもAIで解決しようとするケースもあります。アメリカの電気・情報工学分野の学術研究団体であるIEEEが、「ディープラーニングは万能ではない」とするコラムを発表しています。

　一般的なディープラーニングプログラムは、複数のタスクで優れた性能を発揮できず、厳密に制限された環境で特定のタスクをこなすことに向いています。さらに、ディープラーニングは非常に複雑で、例え完璧に機能したとしても「なぜ完璧に機能しているのかを説明できない」とIEEEは述べています。また、学習を重ねていくと、これまで学習したものの一部が突然崩壊してしまうこともあるそうです。そのため、医療のような生死に関わるアプリケーションにディープラーニングを応用するのはリスクが高いかもしれないとIEEEは主張しています。（GigaZine）

 

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2022/01/10

 

＊AIウェアラブル・デバイス｢biped｣ #CES2022

https://www.gizmodo.jp/2022/01/biped.html

視力の弱い人たちを手助けする。世界初、3DカメラとGPSとAIを搭載し、音声で障害物を避けるよう指示するウェアラブル・デバイス｢biped｣が｢CES 2022｣に出展されています。自律運転車が歩行者やほかの車との衝突を避ける技術を応用して目の見えない人をナビゲートし、数秒先にある障害物にぶつからないよう注意を促し、目的地まで案内します。

　開発しているのは、スイスのbiped.ai社。重さ900gの｢biped｣は両肩に掛けるデザインで、指示するのは自転車や自動車などをリアルに模した立体音響。もちろん音を出さない物体が近付いても、警告音がその方向から鳴り、赤外線カメラで夜でも使用可能です。手持ちのイヤホンなどを接続して使いますが、周囲の音が聞こえるように骨伝導イヤホンをが推奨されています。（GIZMODO）

 

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2022/01/07

 

＊クラウドAIとは？ 仕組みを支える「学習済みAI」「学習できるAI」も解説

https://www.sbbit.jp/article/cont1/76476

　すでに人工知能（AI）は広く普及し、さまざまなサービスで応用されるようになっています。しかし、ITに詳しくない人間からしてみれば、AIというのは「なんだか難しそうな高度なもの」というイメージが強く、少なくとも自分で「作れる」とは思わないかもしれません。ところが、クラウドサービスとして提供される「クラウドAI」などを通じて、誰にでも扱える「学習済みAI」を、誰でも利用できるようになっており、知識が無くとも少しの工夫で自分だけのAIを作れるようになっています。クラウドAIとは何か、そこに組み込まれる学習済みAIについて解説します。（ビジネス＋IT）

 

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2022/01/01

 

＊Googleの無料AI講座受けてみた 1時間で機械学習の基礎がわかる

https://ledge.ai/google-ai-challenge-re-posting/

第5回となる今回は、グーグル合同会社（Google）が提供する、「はじめてのAI」を受けてみました。本講座では、身近なAIの活用事例だけではなく、機械学習、ニューラルネットワーク、ディープラーニング（深層学習）についても学べます。講座時間は約1時間で、前提知識は不要です。カリキュラムは以下のとおりです。

  • 第1章：はじめに
  • 第2章：機械学習でできること
  • 第3章：機械学習のしくみ
  • 第4章：応用事例の紹介
  • 第5章：最後に
  • 第6章：最終テスト

（Ledge.ai）

 

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2021/12/27

 

＊倫理的な質問にも回答できるAI、その実力と限界

https://wired.jp/2021/12/27/program-give-ai-ethics-sometimes/

　AIに人間の倫理などの価値観を教えるプロジェクトが進められている。こうしたなか開発されたAI「Delphi」は、倫理的な質問に対する回答が人間と9割以上が一致するなど精度を高めた。一方で、学習に用いた文章の統計的パターンに従っているだけでAIが善悪について真に理解しているわけではないことから、その限界も浮かび上がってくる。（WIRED）

 

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2021/12/19

＊機械学習で「超重要な」特徴量とは何か？ 設計方法などについてわかりやすく解説する

https://www.sbbit.jp/article/cont1/76066

　機械学習の理解と活用のために不可欠な概念の１つに「特徴量（feature）」があります。この記事ではこの特徴量とは何か、機械学習における特徴量の重要性、予測精度を高める特徴量エンジニアリング（特徴量設計）について解説していきます。

　機械学習とは人工知能（AI）の手法の1つであり、大量な学習データをもとに法則やパターンを見出すことです。学習が完了した機械学習プログラムは学習済みモデルと呼びます。では、学習済みモデルの理想的な姿とはどんなものでしょうか？その答えは、「汎用的なパターンを習得できて、新しいデータに対して、満足できる精度で予測を行える」ことです。

  上記でいう「汎用的なパターン」を大量のデータから見つけ出す際に、データのどのような特徴に着目すべきか、を表す変数が「特徴量」です。機械学習モデルを構築するために、特徴量を人が指定しなければいけません。

　しかし、近年はインターネットやソーシャル・メディアなどの普及により、文章、音声、画像が大量に発信されており、非構造化データをうまく利用する技術が重要性を増しています。そこで、非構造化データには、ニューラルネットワークを適用することが多いです。ニューラルネットワークは、「データのどこを特徴量として学習すべきか」を人間が指定することなく、自らそれを選択できることを特徴とする機械学習の手法です。（ビジネス＋IT）

 

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2021/12/19

 

＊マイクロソフト、Microsoft AIへの取り組みを説明

https://news.mynavi.jp/techplus/article/20211214-2223048/

　日本マイクロソフトは12月7日、Microsoft AIとAzure AI関する記者説明会を開催。Microsoft CloudのAI機能やパートナーとの協業について説明した。同社のAIのポートフォリオはMachine Learning Platform、Azure Cognitive Services、Applied AI Services、Power Platform、Applicationsの5階層になっている。下3層が開発者&データサイエンティスト向け、上位2層がビジネスユーザー向けとなっている。

　「マイクロソフトリサーチは設立から30年が経ち、その間に開発されたアルゴリズムやモデルの精度を製品にフィードバックしており、このサイクルを早く回すことがマイクロソフト AIの強みになっている」（マイナビニュース）

 

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2021/12/17

 

＊AWSが力入れる機械学習サービス、米国製造業は何に使っているか

https://xtech.nikkei.com/atcl/nxt/column/18/01877/121500005/

大手クラウド事業者がこぞって力を入れるサービス分野の1つは機械学習だ。米Amazon Web Services（アマゾン・ウェブ・サービス、AWS）も、製造設備の故障や不具合の兆候を察知してメンテナンスに生かす「予知保全」や、傷・剥離・亀裂など物品の「欠陥検出」といった用途に役立つ多様な機械学習サービスを提供している。

AWSの年次イベント「AWS re:Invent 2021」（米国時間の2021年11月29日から12月3日にかけて開催）の会場で日経クロステックの取材に応じた同社Machine Learning ＆ AI部門ゼネラルマネジャーのバシ・フィロミン氏によれば、米国企業を中心に機械学習サービスの採用が進んでいるという。（日経XTECH）

 

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2021/12/16

 

＊三菱電機、AI活用へ倫理原則を策定

https://www.nikkei.com/article/DGXZQOUC159LZ0V11C21A2000000/

三菱電機は15日、人工知能（AI）に関する自社の倫理原則を策定したと発表した。AIの開発や利活用にあたり、安全性の確保や公平性の尊重、説明責任など守るべき項目を盛り込んだ。産業界でAIの倫理的側面への関心が高まるなか、ファクトリーオートメーション（FA）機器や家電などで自社開発のAIを搭載している同社も対応する。

策定した「AI倫理ポリシー」は「あらゆる人の尊重」をテーマとした。7項目からなり「人間中心のAI社会実現」のほか、偏った判断が生じる可能性を認識して不当な差別が生じないよう取り組む「公平性を尊重した適正な利活用」、AIの判断理由を説明できるようにする「透明性と説明責任」などを定めた。

AIを巡っては、プライバシーを侵害したり意図せず差別を助長するなど倫理面でのリスクも指摘され、利活用の制限に向けた議論が国内外で進んでいる。NECや日立製作所、KDDIなど、AIに関する指針を策定する国内企業も相次ぐ。（日本経済新聞）

 

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2021/12/01

 

＊人類の未来をつくり出した「7年間一度も座ったことがない男」：AI誕生秘話

https://news.yahoo.co.jp/articles/88df84c763c52a2b3a001fd287cad06d710c3e51

時は、2012年。その名は、ジェフリー・ヒントン。人工知能の創世記から今に至る歴史（のほんの一部）を、人間ドラマから探る

自動運転車やディープラーニングに関する話題を目にしない日がないくらいに、目まぐるしく進化する人工知能（AI）の世界。どこかSFの世界を見ているかのような、近未来を感じさせる話題に胸躍らせたことがあるはずだ。

　キーマンであるAI技術者から、最先端技術をめぐる人と金の動きを見ていこう。その名は、ジェフリー・ヒントン。1970年代から活躍するAI技術者であり、たった3人の会社を率いる。そんな彼の会社を、バイドゥ、グーグル、マイクロソフト、そして世界でほとんど知られていない設立2年のスタートアップ企業が大金をかけて奪い合うオークションが2012年に行われていた。

 ヒントンとヒントンの研究室で学ぶ大学院生2人からなる「DNNリサーチ」は、その入札が始まる2カ月前に、コンピューターによる世界の見方を変えていた。ニューラルネットワークと呼ばれる、脳の神経回路網を数理モデルで表現したものを構築したのだ。 それによって、かつては不可能だと思われていた、花や犬や猫といったありふれた物体を正確に識別することが可能になった。ニューラルネットワークは、膨大な量のデータを分析することによって、この非常に人間的な技術を習得することができた。ヒントンはこれを「ディープラーニング」と呼び、その潜在力は非常に高かった。（Newsweek）

 

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2021/11/28

 

＊FA機器の加工速度などをリアルタイムで調整するAI制御技術を三菱電機などが開発

https://www.excite.co.jp/news/article/Cobs_2328428/

　三菱電機と産業技術総合研究所(産総研)は11月25日、製造現場における環境変化や加工対象物の状態変化を予測し、稼働中のFA機器の加工速度などをリアルタイムで調整するAI制御技術を開発したと発表した。今回の開発の役割分担は、三菱電機がCNC(数値制御装置)システム、サーボシステム、放電加工機、産業用ロボットへのAI制御技術の実装と改良を担当。産総研がAIを活用した最適化とデータ分析技術の提供を行った。

　ユーザーニーズの多様化に伴い、ものづくりの現場では変種変量生産が求められるようになっている。その実現には、その都度ごとにFA機器や工具の調整を行う必要があるが、人手と時間を要し、生産性の向上が難しいという課題があった。(excite ニュース)

 

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2021/11/28

 

＊対話型AIの市場が拡大--どのような変革が生まれているのか

https://japan.zdnet.com/article/35179669/

新型コロナウイルス感染症（COVID-19）がもたらしている長期的な影響によって、非接触／非対面をうたう企業が増え、顧客、そしておそらくは従業員もシステムとのやり取りによって必要なものや、依頼したものを手にするようになってきた。その結果、優れた顧客／従業員エクスペリエンスを実現するために必要となる知能を備えた人工知能（AI）や機械学習（ML）向けの発話能力、すなわち対話型AIが重要となってくる。Deloitteは最近、急速な技術発展を

遂げてきている対話型AIという市場の今後を評価するために、同分野の特許を分析した。(ZDNet)

 

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2021/11/26

 

＊AIのレベルを紹介｜各レベルごとの実用例やその歴史について詳しく解説！

https://ainow.ai/2021/11/25/260367/

今回の記事では、AIのレベルについて紹介します。私たちの身の回りにあるAIは、仕組みが単純なものから複雑なものまでさまざまな種類があり、それらには「レベル」として区分が設けられています。身の回りのAI製品がどのレベルに属しているのか、あるいはさらに上のレベルのAIが誕生することはあり得るのかなど、興味深いトピックを取り扱います。

　AIとは：

　AI（人工知能）という言葉には、さまざまな意味や定義が込められています。AIを簡単に説明すると、「計算という手法を用いて知能を実現する」技術のことです。AIのことを説明する際に、より直感的に「知能を持ったコンピュータ」と言われることもあります。今回の記事で問題にしたいのは、その「知能」とは何であるかということです。（AINOW）

 

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2021/11/25

 

＊AI兵器vs AI兵器の戦争は人知を超える（キッシンジャー＆エリック・シュミット）

https://www.newsweekjapan.jp/stories/world/2021/11/aivs-ai_1.php

＜「核より恐ろしい」――既に囲碁やチェスで人間を置き去りにしたAIの知性は、戦争をここまで残酷にする。ヘンリー・キッシンジャー元国務長官とエリック・シュミット元グーグルCEOらの新著から＞

人工知能（AI）が戦場に出たらどうなるか。もう人間の出番はなくなるのか。AIがデータを学習して環境に適応し、進化すれば、設計や操作もAI任せの兵器を開発できる。だがそれを使う国は、その兵器が実際にどのような動きをし、どのくらい強力なのかを正確に把握できないかもしれない。人間には認識できない、あるいは認識に時間がかかる状況もAI兵器なら直ちに把握し、場合によっては人間の思考速度や能力を超えて学習・進化し得る。（Newsweek）

 

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2021/11/25

 

＊Google翻訳よりも高性能？ AI翻訳「DeepL」の驚異的な実力

https://news.yahoo.co.jp/articles/c06eac0b92d46decddb6dbdd1e2b2dd5b137dd6d

　インターネットによってグローバル化した昨今、母国語の違う外国人の方々とメールやチャットでやりとりする際、便利なのが無料翻訳サイトだろう。その最大手として上位に君臨するのは「Google翻訳」だが、その牙城を崩しつつあるのがドイツのケルンに本拠地を持つDeepL GmbH社が運営する翻訳サイト「DeepL」だ。（現代ビジネス）

 

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2021/11/23

 

＊AI関連の検定おすすめ5選｜取得するメリット・勉強方法まで解説！

https://ainow.ai/2021/11/23/260296/

現在、世の中のAI人材は大きく不足しています。読者の中には、この先も求められる将来性の高いAI人材になるために、AI関連の検定を取得したいという方もいるのではないでしょうか？しかし、AI関連の検定に興味があっても「本当に取得するべきなのか分からない」「どのように勉強すれば良いのか分からない」と悩んでいる方も多いでしょう。そこで今回はAI関連の検定を取得するメリットや出題範囲、学習方法などを、わかりやすく紹介していこうと思います。（AINOW）

 

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2021/11/23

 

＊海氷の動きを予測するAIは、北極圏の人々と動物を守れるか

https://wired.jp/2021/11/23/as-the-arctic-warms-ai-forecasts-scope-out-shifting-sea-ice/

　気候変動によって激しい変化に見舞われている北極圏。特に海氷の動きや大きさの変化は、現地で生活する人々や動物に大きな影響を与えている。こうしたなか進んでいるのが、人工知能を使って海氷の動きを予測するプロジェクトだ。

北極圏に暮らす人や動物たちは何世代にもわたり、年間を通じて大きさが変化する季節性の海氷に依存してきた。ホッキョクグマや海洋哺乳類たちにとって、海に浮かぶ氷は大切な狩場であり休憩場所だ。先住民たちは氷に囲まれた「ポリニア」と呼ばれる不凍の水域で魚を捕り、熟知した複数のルートを使って氷上を移動している。

ところが、北極評議会（AC）が2021年5月に発表した報告書によると、1971年以降の北極圏では大気と海水の温暖化がほかの地域の3倍の速さで進んでいる。そのせいで、海氷の大きさの変化が予測しにくくなっているという。そこで現在、一部の科学者や調査会社は人工知能（AI）を搭載した最新のツールを駆使し、氷が北極海を覆う場所と時期を正確かつタイムリーに予測しようとしている。物理学的な手法を用いて海面の様子を把握する既存の予測モデルを、AIアルゴリズムで補完しようというわけだ。（WIRED）

 

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2021/11/21

 

＊AIプログラムの「AlphaZero」にチェスを学習する中で明らかになった知見とは？

https://gigazine.net/news/20211119-chess-knowledge-alphazero/

　Alphabetの子会社で人工知能(AI)開発企業でもあるDeepMindとGoogleのAI専門研究部門であるGoogle Brainが、チェスのグランドマスターであるウラジーミル・クラムニク氏と協力し、「人間におけるチェスの指し手の進化」と「チェスAIの進化」を比較するプロジェクトを実施しました。

　このプロジェクトではチェスの膨大なデータベースであるChessBaseに保存されている棋譜や、「AlphaZero」のニューラルネットワークチェスエンジン、オープンソースのチェスエンジンである「Stockfish」の各種コンポーネントなどを用い、AlphaZeroがチェスをどのように学習していくのかを研究しています。（GigaZine）

 

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2021/11/20

 

＊米刑務所に広がるAI監視　1カ月で1万時間の通話を傍受､｢一線越える｣運用に懸念

https://www.newsweekjapan.jp/stories/world/2021/11/ai11.php

米ニューヨーク州サフォーク郡の保安官は、刑務所の電話を使った通話を傍受するための人工知能（AI）システムの予算として、連邦政府に70万ドル（約8000万円）を請求した。犯罪組織関連の暴力犯罪への対策に欠かせないツールとの位置づけだった。

だが、トムソン・ロイター財団が入手した郡の公式記録によれば、郡の刑務所では、それよりもはるかに広範囲の内容にわたる通話を傍受する結果となった。システムは実に1カ月当たり60万分もの通話をスキャンしていたのである。

サフォーク郡では2019年から、カリフォルニア州に本社を置くLEOテクノロジーズが販売するAIスキャンシステム「ベラス」の初期実験を行った。「ベラス」は、アマゾン・ウェブ・サービスの自然言語処理・文字起こしツールを使い、キーワード検索でフラグを付けられた通話の文字起こしを行うものだ。（Newsweek）

 

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2021/11/14

 

＊文系も理系に負けずAI活用してほしい訳【動画】

https://toyokeizai.net/articles/-/467369

　「日本人は世界の他の国の人と比べてよりAI＝人工知能への不安を抱いている」傾向が見られます。実際に欧米や中国などに比べ日本でAIを本格活用できている企業はまだまだ少ないと指摘されます。

一方、「理系AI人材」を育てる大学の専用学部やカリキュラム、社会人用の教育講座は増えています。それなのに日本企業のAI活用が進まないのはなぜ？ZOZO NEXT 取締役 CAIO、チーフAIオフィサーの野口竜司さんの著書『文系AI人材になる』を読み解き、動画にまとめました。東洋経済オンラインYouTubeチャンネルリポータ森岡沙衣がポイントをわかりやすく解説します。ぜひご覧ください。

 

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2021/11/07

 

＊顔認識技術の使用を中止するという、Facebookの決断の意味

https://wired.jp/2021/11/05/facebook-drops-facial-recognition-tag-people-photos/

　写真や動画に写っている人物を自動的に特定する顔認識技術について、Facebookが使用を中止すると発表した。プライヴァシーと人権上の懸念があるとして米国では使用中止を求める声が高まってきたが、Facebookの決定はこうした動きが加速するターニングポイントになる可能性もある。

　Facebookが、写真や動画に写っている人物を特定する顔認識技術の使用を中止し、10億人を超える人々の付随データを削除することを明らかにした。大手テック企業は顔認識の使用を次々に停止しており、Facebookもその列に加わった。このほかIBMが顧客への顔認識技術の提供を2020年に中止している。アマゾンとマイクロソフトもジョージ・フロイド殺害事件を受け、規制当局の対応の欠如を理由に顔認識サーヴィスの販売を一時停止した。

　顔認識は人権を脅かす恐れがあり、捜査当局が使用する際の基準も欠如しているとして、米国では超党派で議論が繰り広げられている。こうした状況にもかかわらず、連邦議会はこの技術の使用を規制する法律も、企業や政府が顔認識を使用する際の基準を定める法律も通してこなかった。（WIRED）

 

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2021/11/07

 

＊人工知能を使用してクジラと会話するプロジェクトとは？

https://gigazine.net/news/20211107-project-cetacean-translation-initiative/

　クジラは高い知能を持ち、独特の音を発して仲間同士でコミュニケーションを取ることが確認されています。「クジラの歌」と呼ばれるこの音をAIで解析し、クジラがどのようなコミュニケーションを行っているのかを解読して会話を試みるプロジェクトが、海洋学者や機械学習の専門家の手により進められています。

　2017年、ハーバード大学で行われた1年間の学際的交流「ハーバード大学ラドクリフ研究所フェローシッププログラム」で、クジラの歌を解読するプロジェクト「CETI(Cetacean Translation Initiative：クジラ目翻訳イニシアチブ)」の構想がスタートしました。このプログラムに参加したインペリアル・カレッジ・ロンドンのコンピューター科学者であるマイケル・ブロンシュタイン氏は、イスラエル出身の暗号学の専門家であるシャフィ・ゴールドワッサー氏らと出会い、AIが人間の言語を処理する能力の進歩について語りながら、クジラの歌を解読するというアイデアを固めていったとのこと。(Gigazine)

 

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2021/11/04

 

＊世界トップクラスのトレーニングデータでAI開発をリードするAppenが日本市場での成長加速のために日本法人を設立

https://www.jiji.com/jc/article?k=000000001.000087982&g=prt

世界トップクラスのトレーニングデータでAI開発をリードするAppen（アッペン）は、本日、日本における人工知能や機械学習モデルの導入・開発を支援するため、日本法人であるアッペンジャパン株式会社（本社：東京都千代田区、代表取締役社長：神武秀一郎）の設立を発表しました。代表取締役社長には、IHS Markit、Box、Oracleなどの世界的なテクノロジー企業での製造業や金融業に対するビジネス開発の豊富な経験を持つ神武秀一郎が就任しました。

Appenデータアノテーション・プラットフォーム­は、全世界100万人以上からなるヒューマン・インテリジェンスと最先端のモデルを組み合わせることで、機械学習プロジェクト向け最高品質のトレーニングデータ*の作成を可能にします。トレーニングが必要なデータをAppenのプラットフォームにアップロードいただくことで、機械学習モデルの正確な実情報を作成するために必要なアノテーション、判断、ラベルを提供します。（時事通信）

 

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2021/11/02

 

＊決定論から確率論へ、AIがもたらしたコンピューティングの大変革

https://www.technologyreview.jp/s/259716/how-computing-has-transformed/

　世界的なコンピューター科学者であるジャネット・ウィングは、人工知能（AI）の出現によって、データにより注視しなければならなくなったと語る。コンピューティングの世界が決定論から確率論に移り、従来のコンピューター科学者に大きな変化が訪れている。

　AIシステムは、もともと確率論的な性質を持っています。過去のコンピューティング・システムは、基本的に決定論的な機械でした。オンかオフ、正か誤、『はい』か『いいえ』、あるいは0か1でした。ところが、AIのアウトプットは基本的に確率論なのです。例えば、私があなたのレントゲン写真を見て、あなたにはがんがある、と言ったとします。その場合、例えば、私が見たその小さな点は7割5分の確率で悪性だ、というようなことになります。(MIT Technology Review)

 

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2021/10/31

 

＊非テック企業のAIアプリ構築を支援するプラットフォームPeakが約82億円調達

https://jp.techcrunch.com/2021/10/31/2021-08-31-peak-raises-75m-for-a-platform-that-helps-non-tech-companies-build-ai-applications/

　人工知能（AI）はますます多くのエンタープライズアプリケーションに組み込まれてきている。そうした中、企業、特に非テック企業がよりカスタマイズされたAI意思決定ツールを構築するのを支援するプラットフォームを手がけるスタートアップが、大幅な成長資金を獲得した。英国・マンチェスターに拠点を置き「Decision Intelligence」プラットフォームを構築しているPeak AIは、7500万ドル（約82億円）の資金を調達した。同社は今後もプラットフォームの構築を続け、新たな市場への進出を図り、来四半期には約200人の新規雇用を行うことを予定している。

　シリーズCにはかなりビッグネームの投資家が参加している。SoftBank Vision Fund 2が主導しており、これまでの支援者であるOxx、MMC Ventures、Praetura Ventures、Areteもこれに名を連ねている。(TechCrunch)

 

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2021/10/31

 

＊TBS、選挙特番の当落予測で「根拠説明ができるAI」を活用　富士通が開発

https://www.zaikei.co.jp/article/20211026/644699.html

　TBSと富士通は25日、TBSテレビの第49回衆議院議員総選挙開票特別番組「選挙の日2021」の当選・落選の予測説明に富士通が開発したAI技術「Wide Learning(ワイドラーニング)」を活用すると発表した。2021年10月31日、選挙当日の当落速報で活用する。選挙当日の生放送でAIの分析結果を活用して当落速報を行う試みは、今回が国内初という(21年10月21日時点、富士通調べ)。

　Wide Learningは、データを網羅的に組合せて分析し重要度の高い仮説を導き出すAI技術だ。通常のAIでは、データ分析の結論が提示されても結論に至った根拠が不明確なケースがあるが、本AIは人間でも解釈可能な仮説を用いて結論を出すため、理解や説明が可能となる。（財形新聞）

 

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2021/10/29

 

＊AIが高度化すれば開発コストが増大し、イノヴェイションを阻害する？ 表面化した問題と、見えてきた解決策

https://wired.jp/2021/10/27/ai-smarts-big-price-tag/

　言語解析などに利用するAIのアルゴリズムは飛躍的な進化を遂げているが、膨大な量のデータに基づく訓練や実行のコストも膨れ上がっている。結果的にイノヴェイションを阻害する可能性も指摘されるなか、より効率的で低コストな機械学習の技術を開発する動きも出始めた。（WIRED）

 

2021/10/23

 

＊手に汗握るディープラーニング誕生秘話。NYタイムズ記者が書いた「ジーニアス・メーカーズ」【書籍レビュー】

https://www.newsweekjapan.jp/yukawa/2021/10/ny_1.php

＜興味深いエピソードを交えて綴られる、AI開発の主役たちと彼らが目指す人類の未来＞

＊エクサウィザーズ AI新聞から転載

──ヒントン教授が腰痛持ちでなければ、AIは中国が先行していたかも知れない。

──ディープラーニングの誕生には、日本の基礎研究が不可欠だった。
 ニューヨークタイムズのテクノロジー担当、ケイド・メッツ記者が書いた「ジーニアス・メーカーズ」は、こうした一般的にあまり知られていないディープラーニング誕生秘話が満載されている。(Newsweek)

 

2021/10/22

 

＊SNS上の顔写真を100億枚以上学習したAIの顔認識アプリが物議

https://www.newsweekjapan.jp/yukawa/2021/10/snsai_1.php

　＜他人の写真を勝手に100億枚以上も学習した顔認識アプリが世界中の捜査機関や企業に使われ始めた。米AIベンチャーのクリアビューの製品だが、もはや一社を規制するだけでは解決にならない＞

　米AIベンチャーのClearview社は、顔認証AIの学習用に使ったネット上の写真が100億枚を超えたことを明らかにした。一方で同社の顔認証サービスが、世界中の政府や捜査機関に使われていることが明らかになっており、プライバシー保護の観点から顔認証AIが米国で社会問題化している。日本国内で同社のサービスが利用されているかどうかは明らかではないが、同社のサービスを使って日本人の身元特定が可能なことはほぼ間違いなさそうだ。（Newsweek）

 

2021/10/22

 

＊神とロボット　AIは宗教を変えるのか？（動画）

https://news.yahoo.co.jp/articles/5bf3cc0ea40b38654a1eae4296603bd4e322acf0

　人工知能（AI）は現在、食べ物から医療、旅行、そして宗教まで、私たち人間と物事の関係を変えつつある。 専門家は、世界の大規模な宗教がAIとの関係を模索し、信仰の中にこの技術を取り入れようとしていると指摘する。ロボットの神父が祈祷を行い、葬儀を行い、精神的に追い詰められた人々に安心をもたらそうとさえしている。 BBCのソフィア・ベッティツァ宗教記者が、世界の宗教はAIをただの技術と思っているのか、それとも信仰体験を変えられるものとみているのか、取材した。（BBC　NEWS）

 

2021/10/15

 

＊「AI x Business」 DXのコアテクノロジーとしてのAIとは？

https://forbesjapan.com/articles/detail/43827/1/1/1

　松尾もアンドリューの意見に同調し、AIはDXの可能性を大きく広げていると指摘する。「例えば入力に関しては、画像認識、文字認識、音声認識など、処理に関してはディープラーニングを使った自然言語処理やさまざまなタイプの予測モデル、異常検知などが挙げられます。出力では画像の生成や自然言語の生成、あるいはロボットの操作までをAIで行うことが可能になり、大きく精度が向上していることからも、AIはDX推進の重要なコア技術と言えるでしょう」

　では、AIを活用したDXにはどのような事例があるのだろうか。アンドリューは、2011年にGoogleの人工知能研究チーム「Google Brain」を立ち上げた経験について語った。「当時はGoogle内部を含めた全員が、実はディープラーニングに対して懐疑的でした。最初のプロジェクトの1つとして、Googleの音声認識の精度を高めるために、私たちのチームはGoogleスピーチチームで研究をしていましたが、それは最重要プロジェクトではありませんでした」（Forbes）

 

2021/10/11

 

＊動画で分かる人工知能（AI）

https://news.yahoo.co.jp/articles/31ab009373c0e29f3280a07e1cb2885acfcaef23

　【10月11日 AFP】人工知能（AI）とは、学習や意思決定といった人間の行為を再現するために機械やコンピューターをプログラミングする科学技術だ。 　目的達成のために取るべき行為を自律的に判断する「インテリジェント（知的）な」アルゴリズムなど、近年の技術的進歩によりAIは飛躍的に発展しており、日常生活にも着実に浸透している。 　スマートフォンはますます賢くなり、AIアシスタントは瞬く間に情報を見つけ出すことができる。自動運転によって交通の安全性が高まり、ヒューマンエラーのリスクはなくなるかもしれない。（AFP）

 

2021/10/02

 

＊コンピュータに物事を学習させる「デイープランニング」はどのように実行されるのか？

https://gigazine.net/news/20211001-deep-learning/

　データから自動的に特徴を抽出してくれるニューラルネットワークを使った機械学習手法「ディープラーニング」は近年、急速に技術が発達し、画像認識AIや自動運転技術などの発展に役立っています。そんなディープラーニングの仕組みについて、米国電気電子学会が発行するIEEE Spectrumが解説しています。

　ディープラーニングは人工ニューロンを大量につなぎ合わせたニューラルネットワーク上で実行されます。このニューラルネットワークは「入力層(INPUT LAYER)」「隠れ層(HIDDEN LAYERS)」「出力層(OUTPUT LAYER)」に分かれています。IEEE Spectrumは、隠れ層が2層存在するニューラルネットワークで手書きの数字を認識する方法を学習する場合を例に、ディープラーニングの仕組みを解説しています。（GigaZine）

 

2021/10/01

 

＊AI活用が進まない日本の法曹界は世界から三流国と見なされる

https://news.yahoo.co.jp/articles/82bde418c3d1c62c62cd92ce858454d48ff19543?page=1

　ここ数年でAIが急速に進化しています。例えば、「アルファ碁」やその進化版「アルファ・ゼロ」の圧倒的な強さにその一端が表れています。それに連れて様々な分野でAIの導入が進んでおり、世界では、法曹界への導入も、加速度的に進んでいます。ところが、日本の法曹界ではAIの導入がなかなか進まないのです。

　一方で、コンピュータの世界では、2000年代に入り、機械学習や深層学習というアプローチが大きく進展してきました。特に、人の脳の仕組みを模したニューラル・ネットワーク上で効率的に学習するためのバックプロパゲーションというアルゴリズムが1980年代末に開発されたことが大きなきっかけとなりました。コンピュータの計算処理能力の大幅な向上のおかげで2000年代には実用化が進んだわけです。

   それは、脳細胞と脳細胞の間のシナプス結合を新たに作ったり、結合の強弱を調整したりすることによって、脳がものを考えたり学習したりするのと同じように、コンピュータが、問題と正解を対応づけるために、脳細胞に相当する多層をなすノード間の繋がりやその強弱を調整するアルゴリズムです。 コンピュータが例題に対する解答の候補を出し、本当の正解に照らして、ノード間のつながりや強弱を調整して、正解により近い解答を出すようにします。これが「学習」で、例題と正解の多数のセットを学習して行けばだんだん賢くなります。ノードの層が何層にも重なっているので、これを深層学習というわけです。莫大なデータと厖大な計算量が必要です。　太田 勝造（明治大学　法学部 教授）

 

2021/09/22

 

＊脱炭素特許をAIで判定　日本特許情報機構と三菱電機

https://www.nikkei.com/article/DGXZQOFK222020S1A920C2000000/

　日本特許情報機構（Japio）と三菱電機は21日、特許出願の内容が脱炭素技術に該当するかを人工知能（AI）を使って判定する手法を開発したと発表した。「脱炭素技術をAIで判別する取り組みは世界初だろう」（三菱電機）という。企業が持つ脱炭素の技術を定量的に評価できるようになり、ESG（環境・社会・企業統治）投資の判断などに活用できる見通しだ。（日本経済新聞）

 

2021/09/20

 

＊松岡陽子氏「10年後も、AIがすべてを解決する環境にはならない」

https://ascii.jp/elem/000/004/069/4069692/

「AIスピーカーは、音楽をかけてくれたり、アラームをかけてくれたりするが、毎日の苦労を解決してはくれない。それは、AIがテクノロジーとして、そこまで届いていないからである。10年後も、AIがすべてを解決する環境にはならない」

パナソニックの子会社であるYohana. LLCが、「Yohana Membership」という新たなサービスを開始した。松岡氏は、「ロボットやハードウェア、AIを使いながら、人を助け、生活を豊かにするためのモノづくりをしてきた。Yohanaは、働く親とその家族が、家族全員の幸せを最優先し、お互いと向き合う時間を大切にするためのサポートに特化した、新しいウェルネス企業である」とする。（ASCII）

 

2021/09/13

 

＊千葉の高専生、ハッカソンで最優秀賞　「量子コンピューターでお手軽機械学習」とは

https://globe.asahi.com/article/14437647

　スーパーコンピューターをはるかに上回る高速で計算ができ、次世代技術として期待される量子コンピューター。その活用アイデアを競うプログラミングのコンテストで、大学院生らをおさえて最優秀賞を獲った高専の１年生がいる。しかもそのアイデアは、中学生の時に考えたものだ。先進分野のIT人材を支援する独立行政法人「情報処理推進機構」（IPA）の「未踏ターゲット事業」にも、高専生で初めて採択された。どんな学生なのか、会いに行った。（GLOBE+）

 

2021/09/10

 

＊米商務省、AIの問題について大統領らに助言する委員会設置--競争力強化や倫理など

https://news.yahoo.co.jp/articles/a157e2bd71164bc01c330ffde50a68f4a8ce4c2b

　米商務省は米国時間9月8日、人工知能（AI）に関連する広範な問題について、Joe Biden大統領や連邦機関に助言する委員会を設置すると発表した。

 　Gina Raimondo商務長官は、「AIは私たちの時代の最も大きな問題に取り組み、技術的な競争力を強化するとともに、経済のほぼすべての分野で成長のエンジンとなる大きな機会を与える」とし、「これらの新しいテクノロジーに伴う課題に私たちがどう対応するかということについて、われわれは慎重に、創造的に、賢明にならなければならない」と述べている。(CNET)

 

2021/09/07

 

＊プリファード、AIで創薬につなげる技術を開発

https://www.nikkei.com/article/DGXZQOUC067710W1A900C2000000/

　人工知能（AI）開発のプリファード・ネットワークス（東京・千代田）は6日、AIの一種である深層学習の技術を使い、新しい薬の候補物質を探す技術を開発したと発表した。京都薬科大学との共同研究で、この技術を使って見つかった物質に新型コロナウイルスの増殖に必要な酵素の働きを妨げる効果が確認されたとしている。

　新たな技術は、AIが化学物質について大量に学習し、目的の効果を持つ可能性がある物質を大量に提案する。スーパーコンピューターでそれらの物質を分析し、高評価だったもののみを実際に実験して確かめ、新薬の候補物質を探す時間を短縮する。（日本経済新聞）

 

2021/09/05

 

＊「半人前でも奪い合い」、激化するAI人材獲得競争

https://news.yahoo.co.jp/articles/f268437e9672fda121e02c7b64921ab54cbc864f?page=1

　昨今いたるところでよく耳にする言葉です。AIをつくれる人や使える人が需要に対して不足している状況を指しています。ここではAI人材の不足とは具体的にどのような状況を指すのか、どういった人材が不足しているのかについて、自分の経験をもとに書いていきます。

 　AI人材がどれほど不足しているかについては、様々な研究機関が統計を出していますので、ここでは詳しく述べませんが、例えば、中国のテンセントは、世界のAI技術者及び研究者が30万人なのに対し、関連する働き口は数百万の単位で存在すると試算しています（＊1）。日本国内でも、経済産業省はAIやビッグデータ、IoTなどを担う人材が30年に約55万人不足すると見積もっています（＊2）。いずれも17～18年ごろの資料ですが、大きなトレンドは今も変わりません。（日経ビジネス）

 

2021/09/02

 

＊朝日と日経が頼るアマゾンのAWS、AIが記事を書き見出しを付け校正もやっていた！

https://diamond.jp/articles/-/280337

　アマゾンの利益の大部分をたたき出す、法人向けのクラウドサービス、アマゾン・ウェブ・サービス（AWS）事業。日本でも数多くの企業が導入している。知らない間に、新聞の見出しばかりか、記事までもAWSを使ったAIが書き、ラジオのニュースまで読み上げる。

※本稿は、横田増生著『潜入ルポamazon帝国』（小学館）の一部を再編集したものです。（ダイアモンドオンライン）

 

2021/08/30

 

＊学習して進化するAIに“忘れさせる”ことは可能なのか？ 研究者たちの取り組みと課題

https://wired.jp/2021/08/30/machines-can-learn-can-they-unlearn/

　人工知能（AI）が機械学習によって個人情報を取り込んで“賢く”なっていくなかで、プライヴァシーを巡る懸念が世界的に高まっている。こうしたなか研究者たちは、アルゴリズムに組み込まれた個人の情報を、機械に“忘れさせる”という難題に取り組んでいる。

　機械学習を利用して人々の好みを分析したり、顔のデータから個人を認識したりすることは、いまやあらゆる業種の企業にとって当たり前になっている。こうしたなか研究者たちは、新たな問いに取り組み始めた。「機械に“忘れさせる”ことはできるのか？」という課題だ。この「マシン・アンラーニング」と呼ばれるコンピューターサイエンスの最新分野では、人工知能（AI）のプログラムに選択的健忘を起こさせる方法の研究が進められている。機械学習システムのパフォーマンスに影響を及ぼさずに、特定の人物やデータセットの痕跡をすべて消し去ることが目的だ。（WIRED）

 

2021/08/29

 

＊金融業界が機械学習を簡単に利用できるようにする「Taktile」

https://jp.techcrunch.com/2021/08/28/2021-08-25-taktile-makes-it-easier-to-leverage-machine-learning-in-the-financial-industry/

金融サービス企業のための機械学習プラットフォームに取り組む新しいスタートアップのTaktileを紹介しよう。機械学習を金融商品に生かそうとする企業は同社が初めてではない。しかし同社はAIモデルを簡単に使い始め、移行できるようにすることで競合との差別化を狙う。

数年前、どのピッチのプレゼンにも「機械学習」と「AI」のフレーズがあったころ、金融業界に的を絞ったスタートアップもあった。銀行や保険会社は山ほどデータを集めているし顧客の情報もたくさん知っているのだから当然だ。銀行や保険会社はこうしたデータを使って新しいモデルをトレーニングし、機械学習アプリケーションを展開できるだろう。(TechCrunch)

 

2021/08/22

 

＊｢暴言を吐くAI｣｢差別するAI｣なぜ生まれるのか？　AIの暴走を防ぐ｢責任あるAI｣と｢AI倫理｣

https://toyokeizai.net/articles/-/447357

　「暴言」を吐くAIチャットボット、「人種差別」をする犯罪予測AI、「男女差別」をする人材採用AI・与信審査AI……。
AI（人工知能）の活用が広まる一方で、AIが「悪さ」をする事例が問題となっている。なぜ、今、「AI倫理」が問われるのか。

『責任あるAI 「AI倫理」戦略ハンドブック』を上梓したプロフェッショナルが、AIの暴走を防ぎ、トラブルが発生したときにも迅速に

対応できる備えとしての「責任あるAI」について解説する。

　企業が成長を続け、競争優位性を保ち続けるためにAI（人工知能）の活用が不可欠となっています。一方で、AIチャット

ボットが「暴言」を吐いたり、犯罪予測AIが「人種差別」をしたり、人材採用AI・与信審査AIが「男女差別」をするなど、

AIが「悪さ」をする事例が問題となっています。

　例えば2016年には、マイクロソフトのAIボットTayが公開後まもなく人種差別的な暴言を吐くようになってしまったため

サービスを停止しました。（東洋経済）

 

2021/08/17

 

＊AIとの対話でコードが自動生成される時代、プログラマーの役割はどう変わるのか

https://wired.jp/2021/08/17/plaintext-open-ai-codex/

　自然言語による“対話”に基づいて人工知能（AI）がプログラムコードを自動生成するシステム「OpenAI Codex」を、このほどOpenAIが公表した。コーディングの多くを機械任せにして生産性を高め、人間のプログラマーはシステムの設計や構造を描くような高度な業務に移行するというが、本当にそれだけで済む話なのだろうか──。『WIRED』US版エディター・アット・ラージ（編集主幹）の

スティーヴン・レヴィによる考察。（WIRED）

 

2021/08/17

 

＊グーグル初の独自SoC「Tensor」--今分かっているすべてのこと

https://japan.zdnet.com/article/35175042/

　Googleは「Tensor」と名付けたこの新しいシステムオンチップ（SoC）について多くを語っていない。しかし、詳しく調べてみると

その目的や方向性が見えてくるはずだ。

　Googleは、Tensorによって写真や動画の処理性能が向上すると述べている。また、音声の認識／読み上げや翻訳を行うソフトの処理能力向上にも役立つという。さらに同社は、リアルタイムでの言語翻訳や、動き回る被写体の撮影（筆者の場合、たいていは孫の写真だ）といったタスクのパフォーマンスも改善すると主張している。

TensorでもGoogleのクラウドリソースの力を借りる必要はあるが、同チップを搭載したスマートフォンはより多くの情報をデバイス側で処理できるようになり、クラウドへのデータ送信量を低減できるようになる。(ZDNet)

 

2021/08/16

 

＊AIによる半導体設計を加速させるサムスンと、その開発の舞台裏

https://wired.jp/2021/08/16/samsung-ai-designed-chip-soon-others-too/

　サムスンが半導体の設計に人工知能（AI）を用いる動きを加速させている。その中核をなすのが強化学習を用いた設計ツールで、なかでもチップ設計支援ソフトウェア大手のシノプシスが存在感を強めている。　　　

韓国の大手エレクトロニクスメーカーであるサムスンは、チップの設計にAIを取り入れた世界初の半導体メーカーのひとつだ。同社が採用しているのは、シノプシスの新しいソフトウェアのAI機能である。シノプシスはチップ設計支援ソフトウェアを開発している世界有数の企業で、多くの企業が同社の製品を利用している。「ここにあるのは初めてAIで設計された本当の商用プロセッサーです」と、シノプシスの会長兼共同最高経営責任者（CEO）のアート・デ・ゲウスは言う。（WIRED）

 

2021/08/11

 

＊IBM Watsonとは？｜AIとの違い・できること・活用事例を解説！

https://ainow.ai/2021/08/11/257445/

　あなたは、IBM社の開発したAI「Watson」を知っていますか？

Watsonは、2011年にアメリカのクイズ番組で優勝し、2016年には白血病患者の病名を特定して、1人の命を救うなど、さまざまな話題を集めた注目のAIです。。 

現在、Watsonは社会のさまざまな場面で活躍しています。この記事では、Watsonの歴史や仕組み、活用事例などを幅広く紹介していきます。（AINOW）

 

2021/08/11

 

＊機械学習のための数学について解説｜おすすめの書籍や講座も紹介！

https://ainow.ai/2021/08/10/257419/

この記事では、機械学習をこれから勉強するうえで数学に対してどのように向き合っていけばいいのかについて解説します。初学者や特に人文学系など理系科目を専門にしていない人たちにとって、どうしても数学には難しい、取っつきにくいというイメージがつきものだと思います。この記事では、機械学習に必要な数学のロードマップや勉強法について紹介します。少しでも勉強の助けになれば幸いです。（AINOW）

 

 

2021/08/10

 

＊企業が持つ採用の問題、AIが解決策に？

https://forbesjapan.com/articles/detail/42684/1/1/1

米国では、新型コロナウイルス流行で打撃を受けた経済が回復に向かう中、各企業にとって早急な人員補充が大きな課題となっている。そこで活用できるのが、人工知能（AI）だ。実は、多くの企業はそれとは知らずにAI技術をすでに利用している。というのも、

求人サイト大手にはAIが導入されているからだ。

リンクトインの「責任あるAI」部門でエンジニアリングマネジャーを務めるサクシ・ジャインは「例えば、『ジョブマネジャー』といった特定の役職を検索すると、リンクトインのエンジンはその役職だけでなく、時間管理やチームの連携、リスク評価などの関連スキルを持つ人も探す」と説明。「これにより、採用側は実際に全く同じ役職や役割に就いている人だけにとどまらない結果を得られる」と語る。

　AIの重要な能力の一つに、膨大なデータの中から複雑なパターンを読み取ることがある。これはある意味、リクルーターの能力を再現

するものであり、今は積極的に求職活動をしていない候補者を見つける上でとても重要になる。（Forbes）

 

2021/08/07

 

＊超高密度な半導体チップを、AIが設計する時代がやってくる

https://news.yahoo.co.jp/articles/e72a72ee808b00798fc175ad41e9b1d03706a53b

　近ごろは半導体チップの設計にも人工知能（AI）が使われるようになった。その設計対象には、非常に強力なAIプログラムを走らせるために必要なチップも含まれる。

　チップの設計は複雑かつ難解で、爪の大きさより小さな基板の表面に数十億ものトランジスターを詰め込まなければならない。このため設計の各段階での決断は、製品の最終的な性能と信頼性に影響を及ぼす。 このため、このナノスケールの電子部品から最高のパフォーマンスと電気効率を引き出す回路を設計するために、設計エンジニアは長年のキャリアから培われた経験とノウハウに頼っている。

  一方、チップ設計の自動化の取り組みは数十年前から進められてきたが、ほとんど成果は上がっていない。 だが、最近のAIの進化によって、半導体のアーキテクチャーに関する“黒魔術”の一部をアルゴリズムが学習できるようになった。おかげで半導体メーカーは、これまでよりはるかに短時間で、さらに強力かつ効率的な設計図を作成できるようになったのである。（WIRED）

 

2021/08/07

 

＊「畳み込みニューラルネットワークとは何か？」を分かりやすく図解するとこうなる

https://news.livedoor.com/article/detail/20654318/

　AI・機械学習・ニューラルネットワークといった言葉を目にする機会が多くなりましたが、実際にこれらがどのようなものなのかを理解するのは難しいもの。そこで、臨床心理士でありながらプログラム開発も行うYulia Gavrilova氏が、画像・動画認識で広く使われている畳み込みニューラルネットワーク(CNN)の仕組みについて、わかりやすく解説しています。

　CNNはニューラルネットワークの1つであり、画像認識やコンピュータービジョンに関連するタスクと切っても切れない関係にあります。MRI診断や農業用の土地分類のような画像分類タスクのほか……

 　スマートフォンでもおなじみの物体検出でも利用されています。(livedoor NEWS)

 

2021/08/03

 

＊ヴァーチャル試着から“ファッション版のTinder”まで、AIが「衣服の売り方」の変化を加速する

https://wired.jp/2021/07/31/ai-personalised-shopping/

　ファッション業界で人工知能（AI）の活用が加速している。なかでも注目は、消費者の写真や動画に衣服の画像を重ねるヴァーチャル試着のほか、マッチングアプリ「Tinder」のような方法で個人の衣服の好みを学習しておすすめを提案するアルゴリズムだ。（WIRED）

 

2021/08/03

 

＊「顧みられない病気」の治療薬を、DeepMindは人工知能で見つけ出す

https://wired.jp/2021/08/01/deepmind-alphafold-protein-diseases/

　アルファベット傘下の人工知能（AI）企業であるDeepMindが、希少な疾患の治療法を見つけるべくAIの活用を加速させている。非営利団体「顧みられない病気の新薬開発イニシアティブ（DNDi）」との提携を通じて、主に途上国で猛威を振るう伝染病などの治療薬候補を見つけ出しているのだ。その先には、新型コロナウイルス感染症（COVID-19）の治療薬の開発も視野に入っている。（WIRED）

 

2021/08/02

 

＊りそな 顔認証で店舗で入出金可能なシステム導入へ 金融機関では初

https://news.yahoo.co.jp/articles/46ffb81ecfa16a9d6da15aadd7fb81d97e63b0a2

　りそなホールディングスは、顔認証だけで銀行の店舗で入出金などができるシステムを来年度中にも導入する方針です。 　「りそな」は自分の顔情報を登録した「顔認証」だけで銀行の店舗で入出金や振り込みができるシステムを来年度中に導入する方針です。金融機関としては、初めての取り組みです。（TBS　NEWS）

 

2021/07/29

 

＊不動産取引にも「ワンクリックで購入」の感覚を：米大手サイトがAIの進化を加速させる理由

https://wired.jp/2021/07/29/zillow-taps-ai-improve-home-value-estimates/

　米国の大手不動産情報サイトを運営するZillowが、住宅買い取り事業に人工知能（AI）を活用し始めた。その目的は、ネット通販の

「ワンクリックで購入」の感覚を不動産市場に取り入れることにある。（WIRED）

 

2021/07/25

 

＊長いトンネルの末…復活挑むNEC　AIと通信に追い風

https://www.asahi.com/articles/ASP7P6SZDP7PULFA00J.html

　筆者は1年前まで北京特派員だった。中国は急速に人工知能（AI）で実力をつけ「AI大国」として米国に次ぐ位置まで追い上げている。それでも、取材した現地のIT起業家たちは、口々に「NECのAIはすごい」と言っていた。少し調べてみると、NECのAIは中国だけでなく、米国からも高い評価を得ているという。一方、帰国してみると、「日本のAIは周回遅れ」との認識もしばしば耳にする。実際にNECを取材して見えてきたのは、長いリストラのトンネルを抜けた日本の大企業が最先端技術をてこに復活へ挑む姿だった。（朝日新聞）

 

2021/07/22

 

＊「6年解けなかった構造があっさり」──タンパク質の“形”を予測する「AlphaFold2」の衝撃　GitHubで公開、誰でも利用可能に

https://www.itmedia.co.jp/news/articles/2107/20/news136.html

　米Alphabet傘下の英DeepMindが、遺伝子配列情報からタンパク質の立体構造を解析するAI「AlphaFold v2.0」（以下、AlphaFold2）をGitHub上で無償公開し、ネット上で注目を集めている。Twitterを利用する生物系の研究者からは「革命的な成果だ」「これからの研究の前提が変わっていく」など、AlphaFold2の予測精度に対して驚きの声が相次いだ。(ITmedia)

 

2020/07/20

 

＊グーグルが開発した“医療用”の画像認識AI、その実用化までの課題

https://wired.jp/2021/07/19/google-launches-medical-app-outside-us/

　グーグルが画像認識アルゴリズムに基づいて、皮膚の疾病について助言をするアプリを開発した。皮膚がんを含む症例を特定すると謳われているが、実用化までには課題が山積している。

　「Google 検索」では、肌のトラブルに関して年間数十億回も検索されている。そこでグーグルは画像認識アルゴリズムを利用することで、より専門的かつパーソナライズされた助言を提供するアプリを立ち上げることにした。2021年5月の開発者会議「Google I/O」では、

ユーザーがアップロードした画像に基づいてAIが皮膚の状態を推測する様子が簡単に紹介されている。（WIRED）

 

2021/07/19

 

＊リビアで「自律型ＡＩ兵器、ついにヒトを攻撃」の衝撃！！

https://news.nifty.com/article/domestic/government/12176-1158262/

　近年では世界中の戦場で無人兵器が使われているが、それでも「ヒトを殺す」ことの最終判断には人間が介在してきた。ところが、ついにＡＩが自らの判断でヒトを攻撃したとみられるケースが初めて確認された。人類はいよいよ禁断の領域に足を踏み入れてしまったのか？

ついに「ＡＩ（人工知能）がヒトを殺す」時代がやって来たのかもしれない。ここ最近、多くの海外メディアが、北アフリカのリビアで起きた「事件」について報じている。ＡＩを搭載したドローン（無人機）が、人間の命令を受けずに独自の判断で人間の兵士を「敵」と認識し、実際に攻撃した可能性がある――。そんな報告書が、国連の専門家パネルから発表されたのだ。（Niftyニュース）

 

2021/07/18

 

＊AIソフトウェアを導入するときに考慮すべき要素

https://forbesjapan.com/articles/detail/42381

　AI（人工知能）技術を初めて導入する会社にとって、既製品のAIソフトウェアを購入することは良い第一歩だ。技術インフラに投資したり、高給取りのデータサイエンティストを雇ったりする必要はほとんどない。他の顧客によって実証されたソリューションを手に入れられるという利点もある。アルゴリズムが適切に実装されている可能性が高いため、だいたいにおいて、精度については信用できるはずだ。

だが、ぬぐい切れない問題がひとつある。市場に多くのAIアプリケーションが出回っており、どれが最良の選択肢かを判断するのがきわめて難しいという点だ。なにしろ、ほとんどのテック系ベンダーが、自社のAI機能は他社から抜きんでていると主張しているように見えるのだから。

  では、新しいソリューションを検証する際には、どのような要素を考慮すればいいのだろうか？　以下でそのポイントを見ていこう。（Forbes）

 

2021/07/16

 

＊AIで人の叫び声を識別する。パナソニックの監視カメラがスゴイ

https://news.yahoo.co.jp/articles/bcffb91f51a617dbb6f210e168e534481d1f6776

　パナソニックは人工知能（AI）の深層学習（ディープラーニング）を活用し、高度な解析ができる監視カメラを開発した。人の叫び声やガラスの破損音、クラクション、銃声などの音をAIで識別する。屋内外で広く普及している監視カメラの国内シェアでパナソニックは約32％を握り首位とみられる。ただ、中国など海外勢も攻勢をかけているため、付加価値製品で差別化を訴求する。（ニュースイッチ）

 

2021/07/09

 

＊「AIの不備」どうカバー？ 富士通・JCBの挑戦

https://news.yahoo.co.jp/articles/966f7125902483a69e542b7c0a8e8137fad1a2eb?page=1

　日常の商品管理からマーケット戦略の決定まで、人工知能（AI）は企業経営のあり方を大きくバージョンアップさせそうだ。ただ

AI自体は、まだまだ発展段階の技術だ。AI経営に詳しい寺嶋正尚・神奈川大学経済学部教授は拙速な導入を戒めるとともに、導入後の

運用面でも「AIの不備に対しては必要に応じて人間が介在するシステムを構築するなど技術的なリスクマネジメントが欠かせない」

と話す。（日経BizGate）

 

2021/07/06

 

＊知識ゼロでもAIがつくれる？「ディープラーニングフレームワーク」とは

https://www.sbbit.jp/article/cont1/63581

「ディープラーニングによってIT業界が変わりつつある」といった言葉を耳にすることがありますが、「実際にディープラーニングを扱うことは簡単なことではない」とほとんどの人は感じているでしょう。たしかに、知識ゼロから、多層ニューラルネットワークを構築して機械学習を始めるのは簡単ではありません。しかし、ディープラーニングが登場してからAI（人工知能）を使いやすくするためのツールやサービスがいくつも登場しており、今では「誰でもディープラーニングが扱える」ようになっています。今回は、ディープラーニングを使いやすくするためのツールについて解説していきます。（ビジネス＋IT）

 

2021/06/30

 

＊人工知能を次のステージに導く5つのディープラーニングのトレンド

https://ainow.ai/2021/06/30/255617/

人間とは、発明する種族である。世界は私たちに原料を提供し、巧みな技術でそれを作り変える。テクノロジーは無数の道具や装置を

生み出してきた。車輪、印刷機、蒸気機関、自動車、電気、インターネット……これらの発明は、私たちの文明と文化を形成し、今も

そうである。

私たちが生み出した最新の技術的な子供のひとつには人工知能があり、近年、生活に密着したツールとなっている。それが社会に与える影響は際立っており、今後数十年にわたって成長し続けると予想される。AIの代表的な顔の一人であるアンドリュー・ングは、

「AIは新しい電気だ」とまで言っている。スタンフォード・ビジネス誌のインタビューでは、「100年前に電気がほとんどすべてのものを

変えたように、今日、AIが今後数年のうちに変えないと思われる産業を考えるのはじつに難しい 」と彼は述べている（※訳註1）。

しかし、AIは新しいものではない。1956年にジョン・マッカーシーがAIという言葉を作り、AIを独自の研究分野として提案した時から

存在している。（AINOW）

 

2021/06/30

 

＊AIの未来はどうなる？ 日本が目指すべきAI研究・開発シンポジウムレポート

https://ascii.jp/elem/000/004/059/4059968/

自動運転車やスマート家電といった最新のIT産業から、農業・畜産業といった第一次産業、そして囲碁や将棋といった伝統的エンター

テインメントに至るまで、今やAIが関わらない分野はないと言っても過言ではない。これらの研究はこれまで各国・各研究者や企業体に

おいてバラバラに進められて発展してきたが、近年はいわゆるGAFAなどの大資本企業だけでなく、米国、中国、欧州などがそれぞれ、

大規模な資本を投じて国ぐるみでの開発を進めていくようになっている。

こうした動きを受けて、NEDOは今後日本におけるAI技術や関連する技術、AIを含む新技術に関する開発の方向性を大局的に検討・整理し、第6回アクションプラン策定委員会で承認された内容をもとに

6月14日に「人工知能（AI）技術分野における大局的な研究開発のアクションプラン」（AIアクションプラン）として公表した。

 （ASCII）

 

2021/06/28

 

＊世界の最大手企業は機械学習を活用したアプリケーションをどのように設計しているか

https://ainow.ai/2021/06/28/256193/

　機械学習を活用したアプリ開発がさかんになるにつれて、そのようなアプリ開発に対して同じようなアプローチが有効なことに気づかれるようになりました。そこでBourke氏は、機械学習を活用したアプリ開発に共通した設計指針を明らかにするために、Apple、Google、Microsoft、Facebook、そしてSpotifyの設計ガイドラインを調べてみました。
 調査した設計ガイドラインの詳細は以下の記事本文で解説していますが、それらに共通した設計手順とその手順を実行する際の指針をまとめると、おおむね以下のようになります。（AINOW）

 

2021/06/21

 

＊リコーが「ハードからデータビジネスへ」、独自AIで事業転換を狙う

https://news.yahoo.co.jp/articles/e3108bb2d88efce135c51ec176ab96761984e875

　リコーは2021年6月17日、独自の自然言語処理AI（人工知能）などを活用して業務支援を図る新サービス「仕事のAI」シリーズをリリースして、データビジネス事業を本格始動すると発表した。同シリーズの第1弾として、問い合わせ窓口に寄せられたVOC（顧客の意見：Voice Of Customer）を分析する「RICOH 品質分析サービス Standard for 食品業」を同年7月15日から発売する。(MONOist)

 

2021/06/21

 

＊AI（人工知能）をめぐる軍拡レース──軍事革命の主導権を握るのは誰か

https://www.newsweekjapan.jp/mutsuji/2021/06/ai.php

・アメリカではこれまで国家権力と距離を保ってきたシリコンバレーでもAIの軍事利用に協力する動きが広がっている。

・そこには中国などの台頭によって「AI分野でのアメリカの優位が脅かされている」という危機感がある。

・軍事利用を前提とするAI開発レースの本格化は、戦争のあり方を大きく変える可能性を秘めている。

（Newsweek）

 

2021/06/19

 

＊ディープラーニングで1枚の写真から動画が制作できるようになった！

https://www.gizmodo.jp/2021/06/researchers-can-now-make-moving-videos-from-just-a-sing.html

昔の写真を見るとなつかし〜い気持ちになるけど、昔のビデオを見ちゃうと一気にタイムトリップする感覚ありますよね。そんな動画の持つチカラを写真から引き出せないか？ ということで、米ワシントン大学がディープラーニング（深層学習）を用いてまさにそれをやってのけました。たった1枚の写真から、同じ場所で撮った動画をレファレンスすることなく映像を作り出せちゃうそうです。

　機械学習はこれまでにも画像を拡張する分野でポテンシャルを発揮してきており、たとえばMy Heritageという会社がすでに昔の肖像画に動きを与える技術を開発しています。一方で、今回ワシントン大のコンピューターサイエンス工学学科が開発した新しいアプローチは、自然界における水・雲・煙などの流れる事象に焦点を当てています。（GIZMOD）

 

2021/06/14

 

＊バイデン米政権、AI分野の進展に向けた新たなタスクフォースを立ち上げ

https://japan.zdnet.com/article/35172284/

　米国のJoe Biden政権は、National Artificial Intelligence (AI) Research Resource（NAIRR：国家人工知能リサーチリソース）の実現に向けたタスクフォース「National Artificial Intelligence Research Resource Task Force」を立ち上げたと発表した。このタスクフォースは12人のAI専門家で構成され、AIリサーチャーらによるデータやコンピューターリソース、その他のツールへの柔軟なアクセスを実現するための計画を作成する。

　このタスクフォースの立ち上げは、「National AI Initiative Act of 2020」（2020年国家AIイニシアチブ法案）が米連邦議会を通過した際に義務付けられていた。そしてこのタスクフォースがNAIRRを設置することになる。NAIRRはホワイトハウスの声明によると、「米国全域でのAIのイノベーションと経済的な繁栄を加速する」共有リサーチインフラだという。NAIRRは全ての科学分野を横断し、AIに携わる

リサーチャーや学生を念頭に置いたものとなる。(ZDNet)

 

2021/06/12

 

＊グーグルは高度なAIの力で、「検索」という行為を“自然な会話”へと進化させる

https://wired.jp/membership/2021/06/11/google-hopes-ai-turn-search-conversation/

　まるで人間と会話するような感覚で利用できる検索エンジンの開発を、グーグルが進めている。その鍵を握る技術が、2021年5月に開催された開発者会議「Google I/O」で披露された言語モデル「LaMDA」だ。検索という行為を「人間の専門家との会話」のような高度なものへと再構築するというグーグルの取り組みは、いかに達成しうるのか。

　グーグルは毎年恒例の開発者会議「Google I/O」の場を利用して、ときに人工知能（AI）の驚くべき利用法を披露している。2016年には「Google アシスタント」に対応したスマートスピーカー「Google Home」を発表し、18年には音声で仕事の電話に応対したり店の予約をしたりできる「Google Duplex」をデビューさせた。こうした“伝統”に沿って今年のGoogle I/Oでは、最高経営責任者（CEO）のスンダー・ピチャイが「どんな話題でも会話できる」ように設計されたという言語モデル「LaMDA」を発表した。（WIRED）

  

2021/06/10

 

＊「Google翻訳」アプリの精度はどのぐらい？ 実際に試してわかった、最適な利用シーン

https://news.biglobe.ne.jp/it/0609/aab_210609_0761934150.html

　「Google翻訳」アプリは、テキスト入力、音声入力のほか、カメラを利用したリアルタイム翻訳が利用できます。Google

翻訳アプリの最大の特徴であるリアルタイムカメラ翻訳を中心として、その機能を解説します。多機能かつ多言語対応の

「Google翻訳」アプリGoogle翻訳アプリは、以下の機能を備えています。
 • テキスト翻訳：入力したテキストを108言語間で翻訳可能
 • 会話翻訳：2カ国語での会話をその場で翻訳（71言語に対応）※Androidは70言語
 • リアルタイムカメラ翻訳：カメラを向けるだけで画像内のテキストを瞬時に翻訳（94言語に対応）
 • 写真：写真を撮影またはインポートしてより高精度に翻訳（90言語に対応）

 　(BIGLOBEニュース)

 

2021/06/10

 

＊ＥＵ当局、米ＩＴ大手のＡＩ音声サービス支配力拡大に懸念

https://jp.reuters.com/article/eu-antitrust-idJPKCN2DL23R

　［ブリュッセル　９日　ロイター］ - 欧州連合（ＥＵ）の規制当局は９日、米アマゾン・ドット・コムの「アレクサ」と米アップルの

「Ｓｉｒｉ（シリ）」、米アルファベットの「グーグルアシスタント」といった人工知能（ＡＩ）音声認識サービスの市場支配力が増し、反競争的行為の可能性があるとの懸念を表明した。　ＥＵの行政執行機関、欧州委員会はここ１年にわたり、音声アシスタントやその他のインターネット接続機器に関する調査をしていた。２００社超が欧州委の調査に答えた。これまで電子商取引（ＥＣ）や製薬、金融サービス、エネルギーなどの部門で同様な調査が行われた際、調査対象の企業が訴えられ、罰金を科された事例もある。（ロイター）

 

 

2021/06/08

 

＊殺傷能力のあるドローンをAIが“操作”する日がやってくる

https://wired.jp/2021/06/07/pentagon-inches-toward-letting-ai-control-weapons/

　戦闘に利用するドローンやロボット戦車といった殺傷能力をもつ兵器の自動化に、米軍が取り組んでいる。こうした動きの背景にあるのは、複雑な状況下での分析や素早い判断において、機械のほうが人間より優れているという事実だ。

2020年8月のある日、シアトルの南40マイル（約64km）の場所に軍用ドローン数十機と戦車のような外観のロボットが集結した。その

ミッションとは、複数の建物にテロリストが隠れていないか確認することである。

ロボットをはじめ非常に多くの機械が動員されていたので、すべてに目を配るには人間のオペレーターの数が足りなかった。そこでロボットは敵の戦闘員を見つけるだけでなく、必要な場合には殺害するようプログラミングされていた──。（WIRED）

 

 

2021/06/07

 

＊ソニーＧが深層学習向け演算器を開発、エネルギー効率は最高レベル

https://newswitch.jp/p/27507

　ソニーグループＲ＆Ｄセンターの齋藤大輔デバイスエンジニアらは、エネルギー効率が同種のチップで最高レベルとなる深層学習（ディープラーニング）用演算器を開発した。メモリーに使われる強誘電体ゲート電界効果トランジスタ（ＦｅＦＥＴ）を深層学習の積和計算に用いるのが特徴。消費電力が小さく、自動車や携帯端末など電力の限られる装置で深層学習の推論を行う用途が開ける。（ニュースイッチ）

 

2021/06/07

 

＊畳み込みニューラルネットワークとは？ 「画像・音声認識」の核となる技術のカラクリ

https://www.sbbit.jp/article/cont1/60675

　近年、「ディープラーニング」が画像認識に強く、画像診断・顔認証・不具合検知など、さまざまな用途に使われている

ということが広く知られるようになってきました。ただ、その背景にある「ニューラルネットワークのアルゴリズム」に

ついてはそこまで理解されていません。今回は、画像認識におけるディープラーニングの強さを世間に知らしめる一因と

なったアルゴリズムである「畳み込みニューラルネットワーク」について簡単に解説していきます。（ビジネス＋IT）

 

2021/06/06

 

＊米中IT大手が独自の半導体チップ開発　AI時代に照準

https://style.nikkei.com/article/DGXMZO72508680S1A600C2000000/

　パソコンやスマートフォン、サーバーなどコンピューターを動かす主役はCPU（中央演算処理装置）と呼ばれる半導体チップです。

米インテルなどの汎用的なチップが広く使われていますが、米中のIT（情報技術）大手を中心に、自社の製品やサービス向けに

独自設計チップを開発する動きが本格化してきました。人工知能（AI）の性能向上に必要な学習など膨大な計算に対応するのが目的です。世界の半導体開発勢力図に影響を与える可能性もあります。

　米グーグルは5月中旬に開催したオンラインイベントで、独自開発のプロセッサー「TPU」の最新版を発表しました。TPUはAIの

機械学習向けに特化したチップで、同社のサーバーに搭載して画像認識や自然言語処理といった計算を担います。グーグルはTPUを

約4100個搭載し、スーパーコンピューター並みの性能を持つ計算システムも同時発表しました。（日本経済新聞）

 

2021/06/05

＊一般的な言葉を書くだけで、AIがコードを自動生成：マイクロソフトとOpenAIが示したプログラミングの新たな次元

https://wired.jp/2021/06/04/ai-write-code-ordinary-language/

　自然言語による記述に基づいて人工知能（AI）がプログラムコードを自動生成する技術の開発プロジェクトについて、マイクロソフトとOpenAIが発表した。高性能な言語生成アルゴリズムとして知られる「GPT-3」を用いた取り組みで、プログラマーの生産性の向上が期待されている。

　人工知能（AI）を使ってプログラミング言語間の翻訳を改善したり、問題を自動的に解決したりする研究が進められている。例えばAIシステム「DrRepair」は、エラーメッセージを引き起こす問題の大半を解決できることを示している。だが、一部の研究者は、専門家ではない人々が書く簡単な記述に基いてAIがプログラムを書ける日を夢見ている。（WIRED）

 

2021/06/01

 

＊文章を自動生成するAIが、偽情報で人間を欺く日がやってくる

https://wired.jp/2021/05/31/ai-write-disinformation-dupe-human-readers/

　高度な文章を自動生成する人工知能（AI）である「GPT-3」を悪用すれば、いかにも本物らしい偽情報を自動的に拡散させて世論に影響を及ぼすことすらできる可能性がある──。そんな研究結果を米大学の研究チームが発表した。

　人工知能（AI）の研究に取り組むOpenAIが、筋道の通った文章を自動生成できる高度なAIアルゴリズム「GPT-3」を2020年6月に公開したときのことだ。その開発者たちが警告したのは、このツールがネット上に誤情報をばらまく“凶器”としても使われる可能性があることだった。そしてこのほど、情報操作を専門とする研究者たちのチームが「GPT-3」を使い、どれだけ巧みに人を欺き、誤った情報を広められるかを実証して見せた。（WIRED）

 

2021/05/30

 

＊グーグル、AI子会社の独立性向上の交渉打ち切り 支配力をさらに強化か

https://ledge.ai/google0530/

米グーグル（Google）が2014年に買収した英AI（人工知能）企業のディープマインド（DeepMind）の独立性向上に関して、交渉を打ち切っていたことが明らかになった。米ウォール・ストリート・ジャーナルなどが報じている。

米ウォール・ストリート・ジャーナルの報道によると、ディープマインドのシニアマネジャーたちは機密性の高い研究のために独立した法的構造を求め、長年にわたりグーグルと交渉を続けていた。ディープマインドは4月末、グーグルに交渉を打ち切られたことを社内のスタッフたちに伝えたという。(Ledge.ai)

 

2021/05/30

 

＊無料講座：はじめてのAI

https://lms.gacco.org/courses/course-v1:gacco+pt028+2019_08/about

　人工知能、AI、機械学習、ニューラルネットワーク、ディープラーニング…これらの言葉が世間ではよく聞かれるようになっています。 よく聞く言葉だけれども、よくわからない、自分の身近なものではなさそうと思っている方も多いのではないでしょうか。 本講座では、AI に関わる基本知識だけでなく、事例や具体的にそれがどのような仕組みで動いているかも紹介します。 AI の基礎を理解し、AI をどう活用できるかのヒントがつかめるように、本講座で学びます。(gacco)

 

2021/05/28

 

＊AI研究の第一人者・松尾豊氏が語る「日本でDXやAIの活用が進まない理由」

https://dime.jp/genre/1146662/

データやデジタル活用の重要性は10～20年前から語られていたが、新しい要素としてAI、ディープラーニングが叫ばれている。松尾氏は、データの活用がビジネス上でできていないことが今の日本が抱えている課題であり、AIを用いてイノベーションを起こしていかなければならないと考えているという。現在は「ビジネスやDXの取り組みの中でどうディープラーニングを活用していくか」という課題をどう解決するかが昨今のテーマだ。

まずは具体的にディープラーニングがどのようにビジネスの中で活用されているのかが紹介された。

・施設入館者の体表温の測定（顔認識のディープラーニングによる画像認識の処理）
 ・医療系のディープラーニング活用によるワクチン開発
 ・製造業での外観検査や食品工場での変色したジャガイモの選別
 ・日立造船のAI超音波深傷検査システム
 （化学プラントの熱交換器の傷を超音波によって検査し、翌日には報告できるシステム）
 ・農業における農薬を撒くドローンや収穫ロボット ・水産業における養殖のスマート給餌
 ・漫画の自動翻訳や静止画のアニメーション化

（＠DIME）

2021/05/27

 

＊人工知能の“欠陥”と副作用を認識せよ：ある研究者がAIの規制を提言する真意

https://wired.jp/2021/05/26/researcher-says-ai-not-artificial-intelligent/

　人工知能（AI）の“欠陥”と限界、そして副作用について指摘し、規制を提言している研究者がいる。マイクロソフトリサーチの研究者で

南カルフォルニア大学教授のケイト・クロフォードは、AIが「人工的」でも「知的」でもないと指摘し、安全装置のないシステムであるAIの規制が喫緊の課題であると説く。

　──AIの技術的な部分について詳細まで理解している人は、ほとんどいません。それどころか、専門家のなかにすらAIについて大きく誤解している人がいる点を、著書では指摘していますね。（WIRED）

 

2021/05/25

 

＊首相に年内のＡＩ戦略策定提言　自民党

https://www.sankei.com/politics/news/210525/plt2105250027-n1.html

自民党の人工知能未来社会経済戦略本部の塩谷立本部長は２５日、菅義偉首相と官邸で面会し、人工知能（ＡＩ）の活用や産業競争力強化に向け、年内に新たな政府戦略を策定することなどを盛り込んだ提言を手渡した。首相は９月にデジタル庁が発足することから「ちょうどいい（タイミングだ）」と応じた。

塩谷氏が終了後、記者団に明らかにした。提言にはＡＩを活用した教育改革や、政府の司令塔機能として内閣府に新たな部署を設置することなども盛り込んだ。（産経新聞）

 

2021/05/23

 

＊Googleフォト、機械学習で静止画をアニメーション化する新機能を近日中に追加

https://iphone-mania.jp/news-369104/

　Googleフォトに、機械学習で2枚の似た写真から短いアニメーションを生成する新機能が追加されることが明らかとなりました。

　この新機能は「Cinematic Moments（シネマティック・モーメント）」と呼ばれ、Googleによると機械学習を利用して2つの画像間に追加のフレームを生成することで、動きがあるように見せられるとのことです。例えば複数の写真を連続撮影した場合、Googleフォトではそれらのシーンを動画にして命を吹き込むことができます。(iPhone Mania)

 

2021/05/23

 

＊「会話できるAI」登場、グーグルのAIや検索アルゴリズムは恐ろしく進化

https://ascii.jp/elem/000/004/055/4055774/

　基調講演ではLaMDAが冥王星や紙飛行機になり、その特性や特徴などを会話ベースで次々に答えてくれるというデモが行われていた。まるで人間同士が会話しているようで、とても自然であった。

　今後、「暇つぶしにAIと会話する」なんてことが実現されるのではないかと思うほどだ。将来的にはGoogle アシスタントに組み込まれることだろう。いまは「3分後に教えて」とキッチンタイマーとしてか使っていないスマートスピーカー「Nest Hub」も、話し相手になってくれることだろう。（ASCII）

 

2021/05/23

 

＊今こそ知っておきたい「TensorFlow」--機械学習ソフトウェアライブラリーの進化

https://japan.zdnet.com/article/35171129/

　「TensorFlow」は当初、Google Brain Teamのディープラーニング研究プロジェクトだったが、Googleの50のチームの共同作業によって新たなオープンソースライブラリーとなり、「Google Assistant」「Google Photos」「Gmail」「Google Search」など、Googleのエコシステム全体に展開された。GoogleはTensorFlowを導入したことで、知覚や言語理解のタスクを使用して、ディープラーニングをさまざまな分野に応用することができる。この入門記事では、TensorFlowに関する最新情報を紹介する。

　どんなものなのか：Googleは世界最大の機械学習インフラストラクチャーを有しており、TensorFlowによって、それを共有できるようになった。オープンソースライブラリーであるTensorFlowでは、ソフトウェア開発者が製品にディープラーニングを適用するためのツールが提供されている。(ZDNet)

 

 

2021/05/23

 

＊「なぜ人は夢を見るのか」は機械学習の観点から説明が可能

https://gigazine.net/news/20210522-overfitted-brain-dream/

　誰しも、現実ではあり得ないようなとんでもない内容の「夢」を見ることがありますが、「なぜ夢を見るのか」という理由ははっきりしておらず、さまざまな仮説が立てられています。タフツ大学のエリック・ホーエル氏は、脳の神経回路をまねて作られた機械学習の手法「ディープニューラルネットワーク(DNN)」の観点から、1つの新たな仮説を立てています。（GigaZine）

 

2021/05/21

 

＊山形大工学部に「ＡＩセンター」新設

https://news.yahoo.co.jp/articles/62ffc62f616f13889ce67e56cc256b486b2319e1

　山形大は工学部（米沢市）に「ＡＩデザイン教育研究推進センター」を設置し、4月からシステムの運用を始めた。同大の学生、教職員が最先端のシステムを利用できる環境を整え、人工知能（ＡＩ）を使いこなす人材の育成を進める。同大の各種研究を加速させることで、地域貢献にもつなげる。

 　19日の工学部長記者懇談会で概要を説明した。ＡＩは新たなビジネスモデルの開発につながることが期待される一方、技術者は不足している。センターはこうした時代のニーズに応える。

 　今回導入したのは、コンピューターが大量のデータを基に自ら学習し、高精度で判断、予測する「ディープラーニング（深層学習）」のシステム。ＡＩ技術の一つで、自動運転、音声認識などにも用いられている。同大のシステムは高性能な画像処理半導体（ＧＰＵ）を

8枚搭載しており、通常のコンピューターの100倍以上の速度で情報を処理することが可能という。（山形新聞）

 

2021/05/20

 

＊“説明可能なAI”の教科書、日本語訳を公開　「AIに何ができ、何ができないか」理解の手引きに

https://www.itmedia.co.jp/news/articles/2105/18/news087.html

機械学習モデルによる判断を、人間が解釈・説明するための手法について俯瞰的に解説する名著「解釈可能な機械学習/Interpretable Machine Learning」日本語訳が、このほど公開された。翻訳プロジェクトを主催したAI企業のHACARUSは、「AIに何ができて何ができないかを正しく理解するために、非常に役に立つ」と紹介。「最初の数章に目を通すだけでも価値がある」という。(ITmedia)

 

2021/05/19

 

＊ヤフー、コメントの質評価AIを無償で他社提供。NewsPicksなど

https://www.watch.impress.co.jp/docs/news/1325471.html

ヤフーは、深層学習と自然言語処理(AI)によりコメントの質を評価する「建設的コメント順位付けモデル」のAPIを「NewsPicks」、「攻略大百科」、「ママスタコミュニティ」に無償提供したと発表した。

このAIモデルは、「Yahoo!ニュース コメント」の健全化を目的に導入。「客観的で、必要であれば根拠を提示している」、「新たな考え方や解決策、見識を提供する」などの条件を満たす「建設的」なコメントを点数化できる。現在、このAIモデルについて複数の特許を出願している。

ヤフーは2020年9月に、コメント投稿機能を実装しているサービスを提供する国内法人に限定し、このモデルのAPIの無償提供を開始していた。その取り組みにより、NewsPicks、攻略大百科、ママスタコミュニティへの導入が行なわれた形。(Impress Watch)

 

2021/05/19

 

＊グーグル、AIが自然な会話を繰り広げる新技術「LaMDA」

https://k-tai.watch.impress.co.jp/docs/news/1325424.html

　グーグル（Google）は、AIによる会話技術「LaMDA（ラムダ）」を発表した。19日（日本時間）のGoogle I/Oで紹介されたもので、英語による自然な会話のやり取りが披露された。

これまで音声認識、検索クエリの解析など言語に対する技術を深化させてきた同社が今回発表する「LaMDA」は、「言語は人類の最も偉大なツールの一つであり、コンピュータサイエンスの最も難しいパズルの一つに、『会話』というピースを追加するもの」（同社ブログエントリーより引用）と位置づけられている。

人と人が会話するとき、たとえばテレビを見ながらの会話では、番組で紹介されている国の話から始まり、その国の料理について話題が映るなど、会話の流れは蛇行するように移り変わっていく。（ケータイWatch）

2021/05/18

 

＊プログラミングの自動化がついに実現する？ AIが生成するコードの課題と可能性

https://wired.jp/2021/05/18/ai-latest-trick-writing-computer-code/

　人工知能（AI）を使ったコード生成ツールの開発が加速している。鍵を握る技術は機械学習と、高性能な言語生成アルゴリズムとして知られる「GPT-3」だ。コードの自動生成やバグの発見などへの活用が期待されるが、アルゴリズム任せにすることで生じる弊害も指摘されている。（WIRED）

 

2021/05/16

 

＊キャベツ収穫量ドローンで計測？　「スマート農業」へ実験

https://www.kobe-np.co.jp/news/awaji/202105/0014330466.shtml

兵庫県立農林水産技術総合センター淡路農業技術センター（南あわじ市八木養宜中）はこのほど、ＩＴ企業を招き、ドローンを使ったキャベツ収穫量計測の実証実験を行った。空から畑を撮影し、生育状況を知ることができる注目のシステムで、普及が進む「スマート農業」加速に役立てる。

 　企業は「ＮＥＣソリューションイノベータ」（東京）。昨年から岡山県内で運用が始まった「ＮＥＣ　やさい生育観測サービス」で、１４日、社員が同センターを訪れて概要を説明した。同社によると、ドローンを使い、高さ１５メートルからキャベツ畑を何枚かに分けて撮影。画像をネット上のクラウドシステムに送ると、人工知能（ＡＩ）が解析し、収穫期のキャベツ個数などを数えられる。２１センチ以上の「大玉」、１８センチ以上２１センチ未満の「適玉」など４種類に分類して個数を知らせることができる。（神戸新聞）

 

2021/05/11

 

＊AIの基盤となるデータに「ラベル付けの間違い」が蔓延、その影響の深刻度

https://wired.jp/2021/05/10/foundations-ai-riddled-errors/

　人工知能（AI）の訓練に使われるデータセットに数多くの間違いが含まれていることを示す論文が、このほど発表された。画像などのデータのラベル付けに問題がある状態でAIが学習すると、アルゴリズムが誤った判断を下す危険性がある。（WIRED）

 

2021/05/09

 

＊焦点：米ベンチャー投資家が半導体に熱視線　ＡＩ用需要で人気復活

https://jp.reuters.com/article/us-chip-startups-idJPKBN2CN0HU

　［オークランド（米カリフォルニア州）　５日　ロイター］ - これまでソフトウエアやインターネット企業に的を絞っていた米シリコンバレーのベンチャーキャピタル（ＶＣ）が、半導体産業への投資を再開しつつある。インテルやエヌビディアのような既存企業に対抗できる新世代の人工知能（ＡＩ）チップに期待してのことだ。

半導体新興企業に対する投資熱は、ＡＩソフトウエアを利用する企業の半導体ニーズによるところが大きい。こうした企業が求めるのは、膨大なデータを必要とする機械学習アルゴリズムを効率的に実行できる特殊なプロセッサーだ。

サンバノバ・システムズやグロック、セレブラス・システムズなどの新興の半導体メーカーはいずれも、エヌビディアのプロセッサーよりもＡＩ向けのタスクを効率的に実行できるチップを作っていると胸を張る。もともとビデオゲーム用に作られたエヌビディアの多目的グラフィック・チップは現在、ＡＩ向け半導体市場を支配している。（ロイター）

 

2021/05/09

 

＊TensorFlow 3D：自動運転車の3D知覚のためのディープラーニング

https://www.infoq.com/jp/news/2021/05/tensorflow-3d-autonomous-cars/

　Googleは、TensorFlow 3Dをリリースした。これは、TensorFlow機械学習フレームワークに3Dディープラーニング機能を加えるライブラリである。新しいライブラリは、研究者が3Dシーン理解モデルを開発およびデプロイできるようにするツールとリソースを提供する。

　自動運転での3D知覚については、LiDARおよび深度カメラの需要が高まっている。これは、自動運転で最も一般的に使用されている

センサーである。さらに、3Dオブジェクト検出（車、歩行者など）などの3Dシーン理解の研究により、精度と推論速度が大幅に向上した。Googleによると、この実装は、Waymo Open Datasetで検証すると、既存のTensorFlow操作を使用して適切に設計された実装よりも、約20倍高速である。(InfoQ)

 

2021/05/09

 

＊ディープラーニングは「画像認識」が得意なワケ、その秘密は「ネオコグニトロン」？

https://www.sbbit.jp/article/cont1/58131

　ディープラーニングが誕生し、最初に活躍したのは画像認識の領域でした。ディープラーニングがなぜ画像認識に強かったのか、そして登場直後のディープラーニングはどのようにしてその性能を発揮したのか、簡単に解説していきましょう。

　ニューラルネットワークの研究が進む中で、ディープラーニングよりも先に「ネオコグニトロン」と呼ばれる人間の視覚神経を参考にした多層ニューラルネットワークが日本の研究者である福島邦彦氏によって考案されました。（ビジネス＋IT）

 

2021/05/06

 

＊カルビーのポテチを売上1.3倍にしたAIの正体--プラグの「パッケージデザインAI」の実力

https://news.yahoo.co.jp/articles/95dcc91e9d9719975eb0582cf8cd2e81c25b39f9

　カルビー、ネスレ日本、森永乳業など、日本を代表する食品メーカー各社が導入しはじめているAIツールがある。マーケティングリサーチとパッケージデザインを展開するプラグが2年前にリリースした「パッケージデザインAI」だ。 　

590万人の学習データをもとに、AIが商品のパッケージデザインをたった10秒で評価する。商品開発の期間短縮を図れるほか、 “デザイン改良のヒントを得られる”点も好評だ。料金プランは2つ。1画像あたり1万5000円の単発利用と、1カ月70万円（1年契約なら50万円）の使い放題サブスク型から選べる。ちなみに無料お試しプランは、5月31日よりすべてのサービスが10画像だけなら誰でも利用できるとのこと。（CNET）

 

 

2021/05/05

 

＊AI活用は日常となるか？　起きる変化と「3つの壁」──2021年がAI普及元年となるワケ

https://forbesjapan.com/articles/detail/40878/1/1/1

　2021年は「AI普及の分水嶺」になると私たちは提唱しています。今年は企業活動や日常生活にAIが隅々まで浸透し、その活用が真に問われる最初の年となるでしょう。しかし手段を目的化することなく、日本経済をAIで再興させるにはどのようなアプローチが必要なのでしょうか。今回はAI関連技術の利用の実態に踏み込んで紹介するにあたり、AI普及の分水嶺に起こる大きな「4つの変化」と乗り越えるべき「3つの壁」について解説します。

　日本でもAIが社会に貢献する事例が増えています。医学への貢献事例として、前回（第1回）紹介した国立国際医療研究センターとの

共同研究および、東京女子医科大との取り組みをご紹介しましょう。（Forbes）

 

2021/05/04

 

＊「クジラ語」は解読できるか？ 大型研究プロジェクトが始動

https://news.yahoo.co.jp/articles/b0ba0c9bf5891a765a3b835a47afa3b335105827?page=1

　ゲロー氏を含む研究者チームは4月19日、マッコウクジラが互いに何を話しているのかを解読するための、5年間の研究プロジェクトの

始動を発表した。 　チームには、言語学、ロボット工学、機械学習、カメラ工学の専門家が参加していて、今では人間の言語をある程度自在に翻訳できるようになった人工知能が、大いに活用される。プロジェクトCETI （クジラ目翻訳イニシアティブ）と名付けられたこの計画は、史上最大の異種間コミュニケーションの試みとなるだろう。（NATIONAL　GEOGRAPHIC）

 

 

2021/05/02

 

＊関西学院大学、日本IBMと共同開発の「AI人材育成プログラム」を外部に提供

https://project.nikkeibp.co.jp/pc/atcl/19/06/21/00003/042800220/

　関西学院大学は2021年4月27日、日本IBMと共同開発した「AI活用人材育成プログラム バーチャルラーニング版（以下VL版）」を、

企業や自治体、他大学に対して2021年7月から有償提供すると発表した。

　関西学院大学は 2017年に日本IBMと共同プロジェクトを立ち上げ、学内受講用に「AI活用人材育成プログラム」を開発してきた。AI（人工知能）・データサイエンス関連の知識を持ち、それらを活用して現実の諸問題を解決できる能力を有する人材を「AI活用人材」と位置付ける。同大の学術的な知見と、日本IBMのコンサルタントやデータサイエンティストがAIを社会実装する先進事例を反映した10科目で構成する実践型プログラムとして、全学部生を対象として2019年4月に開講した。（日経BP）

 

2021/05/01

 

＊“文脈”まで読むGoogleアシスタントの進化は、新しい自然言語処理の手法が支えている

https://wired.jp/2021/05/01/google-assistant-redesigned-natural-language-understanding-models/

　グーグルが「Google アシスタント」をアップデートした。これによりアラームやタイマーの設定といったタスクの指示がきちんと認識されやすくなったが、実は自然言語理解（NLU）に使うシステムの全面的な再設計によって実現している。なかでも鍵を握るのは、「BERT」と呼ばれる機械学習の手法だ。

そこまで料理を頻繁にするわけではないが、スマートスピーカー「Google Nest Mini」でキッチンタイマーをスタートさせるよう

Google アシスタントに頼んだときは、当たり外れが大きい。設定したはずのタイマーがどこかへ消えてしまい、残り時間がわからなくなる事態があまりに頻繁に発生するのだ。アシスタントが言葉の文脈をうまく理解できないおかげで、タイマーをセットできるまで試行錯誤を繰り返すはめになることもある。

このような問題が近いうちに解決する。4月28日（米国時間）に提供が始まったGoogle アシスタントの最新アップデートにより、アラームやタイマーの設定のようなタスクの実行を指示した際の文脈の理解が大幅に改善するからだ。（WIRED）

 

2021/04/28

 

＊自動車事故の査定は、AIで完全に自動化できるのか？ 保険会社の思惑と修理工場の反発

https://wired.jp/2021/04/28/ai-car-repair-shop-owners-not-happy/

　コロナ禍で米国の自動車保険業界に異変が起きている。実際に足を運んで事故車両を査定することが難しくなり、ドライヴァーが撮影した写真で人工知能（AI）が査定するシステムの導入が加速しているのだ。こうした流れに自動車修理工場の経営者たちは反発を強めているが、いったいなぜなのか。

パンデミック以前の米国では、アジャスターが現場に足を運ぶことなく写真を使って処理される自動車事故の保険請求案件は、全体の約15％だったと、データ分析企業LexisNexis Risk Solutionsの自動車保険部門長のビル・ブラウアは説明する。現在その割合は60％に増えており、25年には80％に達するだろうと彼は見ている。

これと並行して、AI技術への資金投入を加速する保険会社も増えている。2020年は「AIが本当の意味で目新しいものから当たり前のものへと変わる境界線を越えた年でした」と、保険会社を顧客とするIT企業のCCC Information Serviceの最高戦略責任者（CSO）である

マーク・フレッドマンは語る。（WIRED）

 

2021/04/27

 

＊欧州が提案した「AI規制」の流れは、世界へと波及する可能性がある

https://wired.jp/2021/04/26/europes-proposed-limits-ai-global-consequences/

　人工知能（AI）の利用を制限する包括的な規制案を、このほど欧州連合（EU）が公表した。顔認識やオンライン広告への応用といったリスクの高いAIの利用には事前の評価が求められるもので、テック企業への大きな影響が予想される。さらに、こうした動きが世界的に広がる可能性も指摘されている。

欧州連合（EU）は域内の人工知能（AI）の利用について、一部を制限または禁止する規制案を発表した。これにより、米国や中国を基盤とする大手テック企業も影響を受けることになる。この規制案は顔認識や自動運転のみならず、オンライン広告や採用選考の自動化、クレジットスコア（金融機関が与信審査で参考にする数値）の算定に利用されるアルゴリズムにも適用されることになる。この点で、これまでの国際的なAI規制の取り組みのなかで最も重要と言っていい。（WIRED）

 

2021/04/27

 

＊アップル、米で４６兆円投資　ＡＩや機械学習を強化

https://www.sankei.com/economy/news/210427/ecn2104270005-n1.html

　【ワシントン＝塩原永久】米アップルは２６日、米国内での投資額を増額し、今後５年間で４３００億ドル（約４６兆円）とする計画を発表した。南部ノースカロライナ州に新社屋を作る。人工知能（ＡＩ）や機械学習を強化し、社全体で新たに２万人を雇用するとしている。

　クック最高経営責任者（ＣＥＯ）は声明で「最先端分野で雇用を生み出す」と強調。次世代の技術競争で重要分野となるＡＩや第５世代（５Ｇ）移動体通信規格などへの投資を手厚くする方針を示した。（産経新聞）

 

2021/04/25

 

＊なぜEUは今このタイミングで「AI包括規制」に乗り出すのか

https://news.yahoo.co.jp/articles/919b85711436cb62c8bfd157aa9da0005c4a4e07?page=1

　EU(欧州連合)の行政機構に当たる欧州委員会が今週、AI(人工知能)のビジネスや行政、司法への活用に関する包括的な規制案を発表した。法制化までには今後数年を要すると見られるが、一種の青写真として今後日本や米国をはじめ諸外国の参考資料になる可能性もある。

　規制の対象となるAIは極めて広範囲に及ぶ――自動運転車、街中の監視カメラ、入試の合否判定、企業の採用活動や人事評価、金融機関の与信システム、裁判の判決、等々。言わば社会の安全や人生の節目に関わる様々な分野に導入される人工知能が、その開発や利用の仕方に制限を課せられることになる。 　

  規制は4段階に分けて施行され、たとえば「警察による顔認証システム」など市民生活に対する最大の脅威となるAIは禁止される。それより下のリスクと判定された3つの段階では、各々AIについての情報開示が求められる。（現代ビジネス）

 

2021/04/21

 

＊超高精度な文章生成AIをオープンソースで実現：プロジェクト「EleutherAI」が目指していること

https://wired.jp/2021/04/20/ai-generate-convincing-text-anyone-use-it/

　高性能な言語生成アルゴリズムとして知られる「GPT-3」の能力を、オープンソースで実現しようと試みるプロジェクト「EleutherAI」が進行している。多くのエンジニアの英知を結集して言語モデルを進化させると同時に、高精度なAIの能力を幅広い用途に“解放”していくことが狙いだ。

　「オープンソースの自然言語処理（NLP）と、大手テック企業に属さない人々による有益なモデルの作成に向けた動きが、いま非常に大きな盛り上がりを見せています」と、コーネル大学のコンピューター科学教授のアレクサンダー・ラッシュは語る。NLPとはAIを構成する要素のひとつで、マシンが言語を操れるようにすることを目指している。「NLPの開発競争とも言える状況が起きているのです」（WIRED）

 

2021/04/17

 

＊最大２６億円越えの罰金を科すAI規制法の内容とは？

https://gigazine.net/news/20210416-eu-ai-penalty/

　倫理に反する人工知能(AI)の開発規制が議論されたり、Googleのサンダー・ピチャイCEOが「AIは規制されるべき」と主張したりと、

近年、AIの規制に関する議論が活発になっています。そんな中、欧州連合(EU)が最大26億円超えの罰金刑を含むAI規制法案を検討して

いることが明らかになりました。

　AI規制法案の草稿を入手したニュースメディアのPOLITICOは「EUは、アメリカのハイテク企業に依存することや、中国のようなAIによる監視体制を形成することを避けようとしています。そのため、AI規制法案によりAIが人間のプライバシーを侵害することを防ごうとしています」と述べています。言い換えると、今回の規制法案は中国で構築されつつある「AIを駆使した監視体制」のようなシステムがEUで広がることを防ぐために検討されているというのがPOLITICOの見方です。（GigaZine）

 

2021/04/17

 

＊「滋賀発」でGAFA生まれる日が来る？　データサイエンティスト育成への“本気度”

https://dot.asahi.com/aera/photoarticle/2021041500003.html?page=1

　産学官が一体となった実践的な教育への取り組みはこれまでも見られたが、ここにきて目立ちはじめたのは、データサイエンスを軸にした連携、さらに地方からの奮起だ。

　17年に国内で初めてデータサイエンス学部を開設した滋賀大学もしかり。AI開発において重要な役割を果たすデータサイエンス（DS）を普及すべく、学部の教員による講義を「滋賀大DSビデオ」とし、YouTubeで一般公開している。（AERA）

 

2021/04/17

 

＊一流の機械学習エンジニアを雇用する：Googleが求める人物像とは

https://forbesjapan.com/articles/detail/40856

　企業が人工知能（AI）テクノロジーを採用してコストを削減し、効率性を向上させ、そのデータから価値を得るにあたり、機械学習に関わるエンジニアはますます価値あるリソースとなっています。最新のRELXの調査によると、63％の企業が、AIがパンデミック時のビジネスの回復にプラスの影響を与えたと報告しており、およそ10社中7社がAI技術への投資を昨年度よりも増やしています。
 　他の新しいイノベーションと同様に、期待通りの価値を実現させるには、それをサポートするために最適な人員を配置することが大変重要です。才能あるAI人材は不足しています。およそ5社中2社が、AIテクノロジー使用のための主な障害として技術的な専門知識の不足を挙げています。

 　企業が現在直面している大きな問題の一つは、AI担当部門のオープンポジションが、条件を満たす人の数をはるかに上回っていることです。（Forbes）

 

2021/04/14

 

＊マイクロソフトが音声認識大手を約2兆円で買収へ、そのヘルスケア分野を超えた本当の価値

https://wired.jp/2021/04/14/microsoft-dollar16-billion-entry-health-care-ai/

　マイクロソフトが、音声認識大手のNuanceを日本円にして2兆円超で買収すると発表した。高度な人工知能（AI）と音声認識の組み合わせで知られる同社はヘルスケア分野に強みをもつが、その技術はさらに幅広い分野で応用されていく可能性を秘めている。

　Nuanceのソフトウェアは医師と患者の会話を聴き、音声での会話を整理された電子的な医療記録へと書き起こす。高額な値札がついた理由の一端は、これで説明がつくだろう。音声認識は商用化され、いまではあらゆるスマートフォンとノートPCに搭載されている。（WIRED）

 

2021/04/13

 

＊エヌビディアがCPU参入　アームと組みAI計算10倍速く

https://www.nikkei.com/article/DGXZQOGN09EBS0Z00C21A4000000/

　【シリコンバレー=佐藤浩実】米半導体大手のエヌビディアは12日、CPU（中央演算処理装置）に参入すると発表した。英アームの基本設計を利用し、2023年に米欧のスーパーコンピューターに搭載する。人工知能（AI）計算を10倍速くできる見通しで、米インテルの主戦場に切り込む。AIの進化を左右する「頭脳」を巡り競争が激しくなる。

12日に開いたAIイベントでCPU「Grace（グレース）」を発表した。エヌビディアのGPU（画像処理半導体）と一緒に使うと、AIを学ばせるための計算速度が最大10倍になり、1カ月かけていた計算が3日で終わるという。他社製CPUとの組み合わせでは、計算量が膨大になると処理の「詰まり」が発生して速度を上げられなかった。（日本経済新聞）

 

2021/04/02

 

＊「Google マップ」がAIで劇的進化！ ～Googleが今年導入予定の機能を発表

https://news.yahoo.co.jp/articles/1667b19a2bc6126ee35e79d3bc73b239e2dc2ab0

　米Googleは3月30日（現地時間）、「Google マップ」に今年導入予定のAI機能を発表した。今年はAIを活用した改良が100以上も導入されるという。

　「Google マップ」のナビゲーション機能は優秀だが、空港や駅、ショッピングモールといった室内を地図で案内するのは難しい。これを解決するのが、AIを用いたインドアライブビューだ。(Impress Watch)

 

2021/04/01

 

＊日立/日本IBM/ソフトバンク/日本ユニシス/三井物産が医療AIプラットフォーム技術研究組合「HAIP」設立　医療AIの社会実装へ

https://robotstart.info/2021/04/01/haip-open.html

　日本ユニシス、日立製作所、日本アイ・ビー・エム、ソフトバンク、三井物産は、2021年4月1日に「医療AIプラットフォーム

技術研究組合」を設立した。略称は「HAIP」で、Healthcare AI Platform Collaborative Innovation Partnershipの略。医療AIサービスの普及・発展のため、技術研究組合法に基づき、厚生労働大臣および経済産業大臣の認可を得た。
 　技術研究組合とは、複数の企業や大学、独立法人などが協同して試験研究を行うために、技術研究組合法に基づいて、主務大臣の認可により設立される非営利共益法人。
 　今回設立するHAIPは、医療AIサービスの普及・発展に資する業界共通の基盤技術の研究開発を行う。
HAIPによる研究開発の成果は、誰もが活用できるようにオープン領域として公開することで、医療AIサービスのさらなる普及・発展に貢献し、医療の質の確保や医療関係者の負担の軽減を目指す。（ロボスタ）

 

2021/04/01

 

＊AI関連の特許出願件数 世界3位の東芝「2022年頃までに2000人規模のAI人材を確立したい」

https://ledge.ai/ai-business-news-0330/

　株式会社東芝は3月23日、同社の人工知能（AI）技術について取り扱う東芝技術サロン「東芝が誇るインダストリアルAI」を開催し、

東芝が手がけるAI関連の特許出願件数はIMBとMicrosoft（マイクロソフト）に次ぐ世界3位で、日本国内では1位であると明らかにした。

株式会社東芝 執行役員 首席技監の堀修氏は、今後ますます重要度が増すと考えられる同社のAI人材について、同社は歴史的にAI研究者が多く、現在も1000人規模のAI人材がいると語った。また、今後のAI人材の育成および採用については「だいたい2022年までには、2000人規模のAI人材を確立していきたいと思っています」と述べている。(Ledge.ai)

 

2021/03/29

 

＊「AlphaZero」の先へ--強化学習によるロボット訓練、研究者が示した複雑さと期待

https://news.yahoo.co.jp/articles/b8c7112ae4549a51987af3c09575a3405c60e308?page=1

　人工知能（AI）の多くは、理想化された環境で開発されている。つまり、現実世界の起伏を省略して表現したコンピューターシミュレーションだ。囲碁やチェス、テレビゲームをプレイさせることを目的として作られたDeepMindの「MuZero」や、文章を生成するために作られたOpenAIの「GPT-3」もそうだが、高度な深層学習プログラムのほとんどは、余分なものを刈り込んだ制約のセットをトレーニングに使用することで大きなメリットを受けている。 　

それを考えれば、完全には予期できない現実世界のさまざまな制約を考慮しなければならないロボット工学への深層学習の応用は、この領域ではもっとも困難である一方で、ひょっとするともっとも有望な研究なのかもしれない。 　これが、カリフォルニア大学バークレー校とGoogleの研究者が、強化学習と呼ばれる技術を使って数年間にわたって行ってきたロボットの実験についてまとめたレポートの結論の1つだ。(ZDNet)

 

2021/03/25

 

＊そのAI用チップは、電子ではなく「光」で動作する

https://wired.jp/2021/03/24/chip-ai-works-using-light-not-electrons/

　人工知能（AI）の需要が増大するにつれ、これまでとは根本的に異なるコンピューターチップへの需要が高まる可能性がある。こうしたなかマサチューセッツ工科大学からスピンアウトした企業が示した“答え”が、主要な演算の実行に光を用いるチップだ。（WIRED）

 

 

2021/03/23

 

＊福井県済生会病院、AI問診導入　外来業務の負担軽減

https://www.nikkei.com/article/DGXZQOJB2025J0Q1A320C2000000/

　福井県済生会病院（福井市）は22日、人工知能（AI）を活用した問診システムの運用を始めた。初診の患者にタブレットを通じてAIが質問を出す。医師・看護師の問診にかかる時間を短縮し、外来業務の負担を減らせる。待ち時間の短縮や診察の充実により、患者の満足度の向上も期待できる。

スタートアップ企業のUbie（ユビー、東京・中央）のシステムを導入した。タブレットを8台配備し、内科と救急センターで運用を始めた。状況を見てほかの診療科にも広げる。同病院では紙と看護師らの口頭による問診を実施している。15分ほどかかっていた時間を5分程度にできるという。（日本経済新聞）

 

2021/03/15

 

＊赤ちゃんの顔をAIで予測　両親の顔写真をアップロードするだけで

https://news.yahoo.co.jp/articles/ebdd12da1d61818e952542db01eb0875c4285456

　画像素材サイトを運営するACワークスは3月15日、両親の顔写真から赤ちゃんの顔をAIで予測するサービス「赤ちゃんAC」を公開した。無料で利用できる。 　2人の顔写真を同サイトへアップロードすると、2人から生まれる赤ちゃんの顔画像をAIで合成する。合成画像は無料でダウンロード可能で、アップロードした顔写真も24時間で完全に消去するとしている。 　赤ちゃんの顔画像の合成には、2人の

顔を組み合わせて高解像な合成画像を作るディープラーニング技術の一つである、米NVIDIAの「StyleGAN」を利用しているという。

親の顔の特徴抽出には「pixel2Style2pixel」というStyleGAN向けの計算手法を使うことで、通常は1分ほどかかるエンコード処理を数秒にまで短縮したとしている。(ITmedia)

 

2021/03/12

 

＊ボッシュ、AIを活用してゼロディフェクト生産へ

https://www.jiji.com/jc/article?k=000000307.000005028&g=prt

   シュトゥットガルト（ドイツ） – どんなに優れた人間の目や耳よりも正確で、頭脳よりも迅速な処理能力。AIは、何テラバイトもの

膨大なデータを秒単位で瞬時に取得および処理することが可能で、人間が一瞬にして複雑な関係性を把握し、それに応じたアクションを

取れるよう支援します。AIセンター（BCAI: Bosch Center for Artificial Intelligence）では、このAIをベースに製造工程の早い段階で

異常や不具合を検知し、製品の不良による排除率を低減して品質を向上させるシステムを開発しました。3月3日（水）実施のボッシュの

AIに関するオンライン会議「AI CON」で、ロバート・ボッシュGmbH取締役会メンバーであり、チーフデジタルオフィサー兼チー

フテクノロジーオフィサーを務めるミヒャエル・ボレは次のように述べています。「AIを活用することで、工場の効率化、生産性の向上、環境へのさらなる配慮が可能になり、製品の品質向上にもつながります。ボッシュの新しいAIソリューションは、数百万ユーロ規模で工場のコスト削減にも貢献します」。（時事通信）

 

2021/03/11

 

＊米国が政府主導のAI戦略へと方針転換を模索、勢いを増す中国に対抗できるか

https://wired.jp/2021/03/09/china-rises-us-builds-bigger-role-ai/

　テクノロジー分野において民間主導の技術開発で優位に立ってきた米国が、岐路に立たされている。人工知能（AI）の分野において

中国が政府主導で勢いを増しているなか、米国も同じように政府主導で取り組むべく方針転換しようとしているのだ。（WIRED）

 

2021/03/08

 

＊元グーグルCEO「米国はAIで中国に敗退」と警告、予算増額を要求

https://news.yahoo.co.jp/articles/48c8365712d9c181ba1a3d91fa4c8ffb222e92ff

　元グーグルCEOのエリック・シュミットは3月7日、中国が世界のAI（人工知能）領域で、最大のプレイヤーになるのを防ぐために、米国政府はこの分野の予算を増額すべきだと主張した。 現在65歳のシュミットは、7日のCNNの番組で、中国政府が2030年までに世界のAI市場をリードする存在になろうとしており、米国は今後10年の間にAI分野でのリードを「かなり早く」失う可能性があると述べた。 元グーグルCEOで、現在はAI問題を検討する特別委員会のNSCAI（米国人工知能安全保障委員会）のトップを務めるシュミットは、米国がロボット工学や顔認識技術、スーパーコンピューター分野でも中国に遅れをとっており、これが国家の安全保障のリスクにつながると指摘した。（Forbes）

 

2021/03/07

 

＊月探査用宇宙船開発にも活用、NECの異常検知AIをロッキード・マーティンが採用

https://monoist.atmarkit.co.jp/mn/articles/2103/04/news040.html

　NECと米国のロッキード・マーティンは2021年3月2日、衛星・宇宙航空分野でのAI技術活用に関する2017年からの協業の成果として、宇宙船開発においてNECのAI技術「インバリアント分析技術」を本格導入することで合意した。NASAの月探査計画「Artemis（アルテミス）」向けにロッキード・マーティンが開発している有人宇宙船「Orion（オリオン）」などの開発で採用される予定だという。

　NECのインバリアント分析技術は、コンピュータシステム、発電所、工場、ビルなどに設置された多数のセンサーから収集されるデータから、システムの振る舞いを学習、監視することで「いつもと違う」という挙動を自動的に検知できる技術である。(MONOist)

 

2021/02/28

 

＊AIで解析 “がんのおそれある部分”発見のシステム 相次ぎ開発

https://www3.nhk.or.jp/news/html/20210228/k10012889821000.html

　がんを早期に発見するため、X線や内視鏡で撮影した画像をAI＝人工知能で解析し、がんのおそれがある部分を見つけ出すシステムが

相次いで開発されています。

AIの開発を手がけるベンチャー企業のプリファードネットワークスは、京都府医師会などと共同で胸のX線画像をAIで解析する

システムを開発しました。AIには肺がんの画像を大量に学習させていて、肺がんのおそれがある異常を見つけだすと、その部分は色を変えて知らせる仕組みです。今後、京都府で実施される肺がんの検診において試験的に導入されるということです。

また、国立がん研究センターと大手電機メーカーのNECは、内視鏡で撮影した大腸の画像をAIで解析する医療機器を開発しました。

  （NHK）

 

2021/02/23

 

＊Facebookのデータからメンタルヘルスの状態を判定、精神疾患の診断結果を“予測”したAIが秘めた可能性

https://wired.jp/2021/02/22/an-ai-used-facebook-data-to-predict-mental-illness/

　Facebook上でのやりとりのデータを利用して精神疾患の診断結果の予測に成功したと、このほど米国の研究チームが発表した。将来的にこうしたアルゴリズムを補完的なデータソースとして利用することで、メンタルヘルスの不調を察知して早めにケアするような活用法が期待されている。（WIRED）

 

2021/02/23

 

＊AI搭載レジで「スーパーシティ」構想実現へ、日本NCRのデジタル技術

https://www.newsweekjapan.jp/stories/technology/2021/02/aincr_1.php

＜AI搭載レジや金融窓口システムーー。最新テクノロジーを導入し、様々な製品を開発してきた日本NCRだが、実は「スーパーシティ」構想とも共通する点がある。「生活者に寄り添った」「誰も取り残さない」ことだ＞

昨年に創立100周年を迎えた日本NCRは、主力のキャッシュレジスターや金融分野で様々な製品を開発してきた。

現在、政府が進めている「スーパーシティ」構想に繋がる先進技術も備えていることから、同構想の発案者である片山さつき参議院議員に日本NCRの小原琢哉社長が話を聞いた。（Newsweek）

 

2021/02/09

 

＊シンプレクスとMDIS、不正検知AI「Deep Percept for remote work」の実証実験を開始

https://cloud.watch.impress.co.jp/docs/news/1305169.html

　シンプレクス株式会社と三菱電機インフォメーションシステムズ株式会社（以下、MDIS）は8日、在宅勤務・在宅コンタクトセンター向け不正検知AIソリューション「Deep Percept for remote work」の実証実験を開始すると発表した。

　MDISは今回、こうしたソリューションのニーズが高いと考えられる、金融機関のコンタクトセンター業務を想定した環境で実証実験を実施。この実験を通じて、さまざまな作業環境の下でもこのソリューションが問題なく機能するかどうかを確認する。（クラウドWatch）

 

2021/02/09

 

＊深層学習とは？その仕組みや応用例について分かりやすく解説！

https://www.excite.co.jp/news/article/DigitalShiftTimes_s_210208_10/

　深層学習は人工知能要素技術の1つと位置付けられています。この深層学習を活用することによって、様々な技術やサービス、ビジネスなどに生かすことが可能です。今回はそんな、深層学習の仕組みや応用例について分かりやすく解説していきます。

　深層学習は近年注目されている自動運転車などにおいても重要視されており、標識を認識することや人と物の区別を行うことも、この深層学習が可能にした技術であると言えるでしょう。また、自動車だけではなく電話やタブレット、テレビなどの音声認識を行う上でも非常に大切な役割を担っており、注目されています。

　深層学習の技術はニュートラルネットワークをベースとなっていますが、このニュートラルネットワークを多層にして活用することで、データの特徴をより深めて学習させることができるのです。深層学習のモデルは非常に高い精度を誇り、人間の認識精度を超えてしまうこともあります。(excite ニュース)

 

2021/02/08

 

＊AIスタートアップ有望100社の今　対コロナ製品活発

https://www.nikkei.com/article/DGXZQODZ022CQ0S1A200C2000000/

　新型コロナウイルス禍で停滞する世界経済の下で、これまで動きが活発だった人工知能（AI）スタートアップはどんな影響を受けたのだろうか。CBインサイツが2020年3月にまとめた世界の有力100社について、その後の活動状況を検証した。100社のうち43社が新たな投資を受け、2社がユニコーン（企業価値が10億ドルを超える未上場企業）になるなど、勢いは続いていた。また、新型コロナに対応した新しい製品や機能を追加する会社も目立った。

　日本経済新聞社は、スタートアップ企業やそれに投資するベンチャーキャピタルなどの動向を調査・分析する米ＣＢインサイツ（ニューヨーク）と業務提携しています。同社の発行するスタートアップ企業やテクノロジーに関するリポートを日本語に翻訳し、日経電子版に週２回掲載しています。（日本経済新聞）

 

2021/02/07

 

＊AIがヒット曲の予測に挑む　香水と天城越えには共通点

https://style.nikkei.com/article/DGXMZO6842329022012021000000

様々な分野で「AI（人工知能）」が活用されている昨今。NTTデータが開発して話題となっているのが、特定の映像や音声を感知したときに、人間の脳がどんな活動をするかを推定する「NeuroAI（ニューロエーアイ）」です。

その技術を2020年は、音楽にも適用。ヒット曲を聴いたときの推定脳活動を解析しました。また音楽チャート「Billboard JAPAN HOT 100」と組み合わせることで、未来のヒット予測にも挑んでいます。研究を主導する、NTTデータ経営研究所の茨木拓也氏に話を伺いました。（日本経済新聞）

 

2021/02/03

 

＊日立の制御システムとインテルのAIテクノロジーが融合した制御エッジコンピュータ「CE50-10A」販売開始

https://robotstart.info/2021/02/01/ce50-10a-control-edge-computer.html

　日立製作所はインテル・コーポレーション(以下、インテル)の協力により開発した、日立制御エッジコンピューター

「CE シリーズ 組み込み AI モデル」(名称:CE50-10A)を2021年2月1日より販売開始することを発表した。

　例えば現場に設置された各種カメラの映像を分析し、組み立て作業が手順通りに正しく行われているかを判断する

アプリケーションを組み込むことで、製品作業後の人手での検査業務を省略し、省力化することができる。そして、

PLC(リレー回路の代替として開発された、工場などにおける各種機械の制御装置)などの現場機器からのデータに加え、

現場環境の画像、電圧、振動、温湿度などのデータも収集するアプリケーションによって、CE50-10A上で既存の

業務システムとのデータ統合・連携を実現する。（ロボスタ）

 

2021/02/03

 

＊NASAは人工知能の力で、火星に新たなクレーター群を見つけ出す

https://wired.jp/2021/02/01/nasa-is-training-an-ai-to-detect-fresh-craters-on-mars/

　火星探査機から送られてくる画像データと機械学習を組み合わせて、未知のクレーターを発見することに米航空宇宙局（NASA）の

研究チームが成功した。将来的に探査機にAIが搭載されてデータ処理できるようになれば、火星について理解を深めるプロセスが

大幅に効率化できる可能性がある。（WIRED）

 

2021/01/31

 

＊人工知能のシステムを“軽量化”せよ：処理能力が低いチップで動く高性能AIの実力

https://wired.jp/2021/01/29/ai-algorithms-slimming-fit-fridge/

　人工知能（AI）のプログラムを実行するには、一般的に高い処理能力が必要になる。このほど発表された新たな研究によると、処理能力が低いシンプルなチップを使ってコンピューターヴィジョンのアルゴリズムを実行する方法があるのだという。その新しい技術の実力とは？（ＷＩＲＥＤ）

 

2021/01/28

 

＊AIによる技術革新を続けるために、いま取り組むべきこと：元オバマ政権顧問が語る国家レヴェルの戦略の重要性

https://wired.jp/2021/01/28/us-needs-more-foreign-artificial-intelligence-know-how/

　あらゆる産業において人工知能（AI）の重要性が高まるなか、国はどのような政策を推進すべきなのか。バイデン政権がスタートしたいま、米国は技術革新を続けるために何をすべきなのか──。オバマ政権において、最高位の経済政策顧問として人工知能（AI）の重要性を訴え続けたハーヴァード大学教授のジェイソン・ファーマンが語った。（WIRED）

 

2021/01/18

 

＊NEC、「学習型メディア送信制御技術」開発--AIで遠隔見守りを高度化

https://japan.zdnet.com/article/35164935/

　NECは「学習型メディア送信制御技術」を開発した。この技術は、車載カメラの膨大な映像データのうち、人工知能（AI）を活用し、信号機などの注目領域に絞って画質を高くすることで、送信データ量を削減するもの。これにより、危険予兆検知に必要な物体の検出、距離推定、レーン検出などの精度を維持しつつ、無線通信帯域を最大10分の1に削減できるとしている。(ZDNet)

 

2021/01/18

 

＊強化学習とは何か？「動物そっくり」の機械学習モデルはどんな課題解決に役立つのか

https://www.sbbit.jp/article/cont1/49076

　人工知能（AI）技術の1つである機械学習の中には、教師あり学習や教師なし学習のほかに、「強化学習」のように「行動から学ぶ」タイプの学習も存在します。この手法は人間や動物の学習方法と似ており、実社会では非常に有用な学習方法になると考えられています。そこで、似たような仕組みを持つ「遺伝的アルゴリズム」と合わせて「強化学習」について解説します。

 （ビジネス＋IT）

 

2021/01/17

 

＊富士通、生体認証を使ったレジ無し店舗　横浜市内のコンビニで

https://www.nikkei.com/article/DGXZQODZ144ZM0U1A110C2000000

　富士通は14日、病院内のコンビニなどを手掛ける光洋ショップ-プラス（横浜市）が運営する横浜市内の店舗で、生体認証技術を活用したレジ無し店舗の実証実験を始めると発表した。近隣住民なども利用可能で、4月から本運用を開始する。光洋の他店舗にも順次拡大し、2024年までに30店舗へのサービス提供を目指す。

　店舗に設置したカメラや重量センサーが、商品や客の動きを正確に把握する。誰がどの商品をカゴに入れたかを自動で判別できるため、商品をレジに通す必要がなくなる。21年中には富士通の生体認証技術も展開予定で、手のひら静脈や顔の情報から本人を特定するため、入店時のスマホも不要な「手ぶら決済」が可能になる。（日本経済新聞）

 

2021/01/16

 

＊インド軍「AI搭載の自律型攻撃ドローン」初披露：軍事パレードで75機がデリー上空を飛行

https://news.yahoo.co.jp/byline/satohitoshi/20210115-00217830/

　2021年1月15日にデリーで開催されたインド国民軍の軍事パレードが開催された。その軍事パレードの中でAI（人工知能）を搭載した75機の徘徊型の自律型攻撃ドローンが初めて上空を飛行するところが披露された。

　AI技術は軍事分野でも多く活用されており、アメリカ、ロシア、中国などでもAI技術を軍事に積極的に活用している。兵器の自律化も進んできている。インド政府も自律型ドローンの開発は次世代戦争において重要な兵器と位置づけて積極的に開発の支援をしてきた。ドローンなので無人機だからインド軍の軍人が犠牲になることはない。（Yahooニュース）

 

2021/01/12

 

＊コロナ禍の医療現場で大活躍、ファクスを自動で読み取るAIの実力

https://wired.jp/2021/01/12/newest-weapon-against-covid-ai-speed-reads-faxes/

　新型コロナウイルス感染症に立ち向かう米国の医療現場では、いまだに新規感染者に関する報告がファクスで送受信されている。大量のファクスをさばくべく新たに開発されたのが、PDF化されたファクスを自動で読み取る人工知能（AI）プログラムだ。

　カリフォルニア州サンフランシスコ近郊にあるコントラコスタ郡の保健局に勤務するアリソン・ストリブリングは、新型コロナウイルス対応の担当になってから感染症について多くのことを学んできた。パンデミック（世界的大流行）への対応において米国ではファクスがいかに不可欠であるか、ということも発見のひとつである。（WIRED）

 

2021/01/05

 

＊既にある薬の中から別の病気に効果があるあるものを見つけ出してくれるAIが開発される

https://gigazine.net/news/20210105-ai-find-new-uses-medications/

　新薬開発を行う場合、細胞実験・動物実験・臨床試験という複数の段階にまたがる実験を行い、安全性と効果を当局に承認してもらう必要があるため、長い時間が必要となります。このため、ある病気に対してすでに効果と安全性が認められている薬を別の病気に転用するという方法で時短が図られることもありますが、それでも時間のかかる臨床試験は必要です。このような薬の転用における人的リソースと時間を削減すべく、研究者が大量のデータを学習させた人工知能(AI)アルゴリズムに、薬の候補とその効果を推測させる方法を編み出しました。（GigaZine）

 

 

2020/12/27

 

＊AIが社会にもたらす功罪と、求められる“プロトピア”という態度：『WIRED』日本版が振り返る2020年（AI編）

https://wired.jp/2020/12/27/most-read-stories-in-japan-2020-ai/

　2020年、AIというテクノロジーは社会を前進させたのか、後退させたのか。2020年に「WIRED.jp」で公開した記事から、AIが社会にもたらす功罪を読み解いていこう。（WIRED）

 

2020/12/27

 

＊AI駆使し本物そっくり　「ディープフェイク」の脅威

https://www.nikkei.com/article/DGXMZO67599130T21C20A2000000

　人工知能（AI）の最新技術を使って、本人とそっくりのニセ映像を作る「ディープフェイク」の被害が広がる兆しを見せています。映像だけでなく音声や文章でも本物そっくりのフェイクコンテンツを生成する技術が進み、海外ではニセ音声を詐欺に悪用する事例も出ています。こうしたフェイクメディアを検知し被害を未然に防ぐための国の研究プロジェクトも12月に始まりました。

　こうしたフェイク動画生成にはディープラーニング（深層学習）と呼ばれるAI技術が使われており、人物の顔の部分を有名人のものに入れ替えたり、動画中で発言している有名人の口の動きを操作して別のことをしゃべっているように見せたりするなど、いくつかのパターンがあります。（日本経済新聞）

 

2020/12/26

 

＊DeepMindの最新AI「MuZero」はルールを教わらなくても独学でゲームをマスター

https://jp.techcrunch.com/2020/12/24/2020-12-23-no-rules-no-problem-deepminds-muzero-masters-games-while-learning-how-to-play-them/

　DeepMind（ディープマインド）は、AIがゲームの達人になれることに加え、ルールを教わらなくても強くなれることを証明するという目標を立てていたが、最新のAIエージェントMuZero（ミューゼロ）は、見た目はシンプルながら戦略が複雑な囲碁、チェス、将棋といったゲームで達成しただけでなく、見た目に複雑なAtari（アタリ）のゲームでもそれを実証した。

　囲碁の世界チャンピオンを下したAIのAlphaGo（アルファゴ）は、ゲームのルールを理解し、しっかり頭に（というかメモリーに）刻みつつ、人同士の対局や人と自身との対局を研究して、最良の手や戦略を編みだしていた。その後継者であるAiphaGo Zero（アルファゴ・ゼロ）は、人間のデータは使わず、自己対局だけでそれをやってのけた。AiphaZero（アルファゼロ）は、2018年にそれと同じことを囲碁、チェス、将棋でも行い、単一でこれらすべてのゲームに熟達したAIモデルとなった。(TechCrunch)

 

2020/12/24

 

＊グーグル、論文管理強化か　AIに否定的な見解変更も

https://www.sankeibiz.jp/business/news/201224/cpc2012240931001-n1.htm

　米グーグルが自社の研究者の書いた人工知能（ＡＩ）などに関する論文の管理を強化し、筆者に自社技術に対する否定的な見解を変えるように求めたことが少なくとも３件あったとロイター通信が２３日、報じた。

　グーグルをめぐっては、倫理的ＡＩチームを率いる黒人女性研究者が今月、会社側を批判したところ「解雇された」とツイッターに投稿し、波紋を呼んでいた。女性はＡＩを懸念する論文の撤回を会社側から求められたと主張している。（産経新聞）

 

2020/12/22

 

＊機械学習プロジェクトはなぜ失敗するのか

https://ainow.ai/2020/12/22/249318/

　著者のRahul Agarwal氏はインドで活躍するデータサイエンティストであり、AINOW翻訳記事『データサイエンスを過度に民主化するな』の著者でもあります。同氏が最近Mediumに投稿した記事『機械学習プロジェクトはなぜ失敗するのか』では、機械学習システムを製品化する際に失敗してしまう原因が解説されています。同氏は、機械学習システムの製品化に失敗する原因として以下のように5項目を挙げ、合わせて対策も解説しています。（AINOW）

 

2020/12/19

 

＊もう道は「間違えない」！　三菱電気のナビゲーションの「革新的すぎる」新技術とは

https://news.nicovideo.jp/watch/nw8656030

　三菱電機がカーナビゲーションのガイドを大きく変える新技術「Scene-Aware Interaction（シーン・アウェア・インタラクション）」を開発した。意味を理解する自然言語処理技術に加え、物体認識や移動体の動作解析などを組み合わせることで実現したもので、リアリティな案内によってルートガイドや注意喚起などに役立つ新技術として注目できる。

　この技術で見逃せないのは、地図データに含まれていない情報に対しても案内できることにある。これにより工事や事故などのアクシデントなど突発的な路上障害も案内にも対応でき、さらにはカメラで取得した風景をもとに案内することも可能となる。この機能は注意喚起に対しても有効で、横断歩道を渡っている歩行者を発見すれば「左から歩行者が道を渡ろうとしています」となる。（ニコニコニュース）

 

2020/12/16

 

＊モノづくり日本会議、ＡＩ研究会　人工知能の基礎と社会導入への留意点

https://www.nikkan.co.jp/articles/view/00581992

　モノづくり日本会議は１０月３０日、都内でＡＩ研究会・第１回勉強会を、会場でのリアルな聴講とウェブ配信との「ハイブリッド」で開催した。第３次ブームとされる人工知能（ＡＩ）の研究・導入の現状や、モノづくりへの活用の可能性について、研究者や、ビジネスとしての観点などから解説・議論した。

　昨年のものづくり白書を振り返ると、データ収集やＡＩ活用などに関してまとめられていた。そこでは日本の製造業はＩｏＴ

（モノのインターネット）やＡＩ技術などへの取り組みが弱いのではないか、ＡＩを導入する際には外部との連携が必要ではないか、と取り上げられていた。現在の私の実感は、ＡＩ導入を内製化しようという会社が増えつつあると思う。また、データ活用については、取ったデータで何ができるのかわからない、といった悩みを抱えているところも多いようだ。

　医療ＡＩの状況や今後、そして自社の取り組みなどについてお話しする。２０１５年創業の当社はＡＩとＩＴを活用して、主に医療製薬業界に向けた複雑な業務プロセスの効率化に取り組んでいる。（日刊工業新聞）

 

2020/12/15

 

＊深層学習は脳の振る舞いを取り込めるのか？

https://synodos.jp/science/23924

　ニューラルネットワークは、脳を理解しようとする試みの中から生まれた。ニューラルネットワークとは、人間の脳内にある神経細胞

（ニューロン）とそのつながり、つまり神経回路網を、人工ニューロンという数式的なモデルで表現したものだ。

　では、一つ一つは単純な機能しか持たないニューロンを多数組み合わせることで、ニューラルネットワークモデルを構築した場合、いかにして脳のような高度な認識機能が発現しうるのか？

　こうした学術的な問いからスタートした研究は、実際、脳に近い認識機能を獲得するという成果を収め、脳研究における大きなマイルストーンとなった。そして、ニューラルネットワーク研究の一分野として生まれた深層学習によって、ニューラルネットワークモデル

はさらに高度な認識能力を獲得するに至り、一定の領域においては人間を代替しうる水準にまで到達した。その潜在的な可能性に産業界の注目も集まり、多くの研究者が参入して、素晴らしい産業的成果が生みだされた。（SYNODOS）

 

2020/12/15

 

＊グーグルのAI倫理研究者は、なぜ解雇されたのか？ 「問題の論文」が浮き彫りにしたこと

https://wired.jp/2020/12/15/behind-paper-led-google-researchers-firing/

　グーグルでAIの倫理を研究していたティムニット・ゲブルが解雇された問題は、ゲブルが共著者となっている研究論文が問題にされた末の出来事だった。いったい何が問題だったのか──。この論文を『WIRED』US版が独自に入手して検証した。

　グーグルの人工知能（AI）研究者ティムニット・ゲブルは今年初め、ワシントン大学教授のエミリー・ベンダーにTwitterでダイレクトメッセージを送った。ゲブルはベンダーに、自然言語の解析におけるAIの進化によって生じる倫理的問題について何か書いたことはあるかと尋ねた。ベンダーにはこの分野の論文はなかったが、ふたりは会話を続け、AIがインターネットに存在する差別的な言説を再現してしまう証拠など、この種のテクノロジーの限界について議論したという。（WIRED）

 

2020/12/12

 

＊スマホやスマートスピーカーはどうやって音声を認識している？ 音のデジタル化を解説

https://www.sbbit.jp/article/cont1/49071

　私たちが何気なく過ごしている毎日の中には、どこにでも「科学」が隠れています。ここでは、そんな身近な科学をわかりやすく解説しましょう。今回取り上げるのは音の「デジタル化」です。これにより、一昔前は考えられなかった技術が実用化されていますが、最近、爆発的に広まっているのがスマホやスマートスピーカーなどで活用される「音声認識」です。

　音声認識では、ディープラーニングの技術が重要な役割を担っています。ディープラーニングは、人間の脳の仕組みをコンピューター上で数値的に再現したものです。ここでいう脳の仕組みとは、ニューロン（脳を構成する神経細胞）とシナプス（他のニューロンとの接合部分）のことです。（ビジネス＋IT）

 

2020/12/12

 

＊NTTドコモ、AIで電話応対を自動化する新サービス　AWSのサービス活用

https://www.itmedia.co.jp/news/articles/2012/10/news150.html

　NTTドコモは12月10日、AIを活用して電話応対業務を自動化する法人向けサービス「AI電話サービス」の提供を始めた。コロナ禍の

出社制限下でもスタッフの代わりに電話対応ができ、電話業務を効率化できるという。

　NTTドコモのAI対話技術と、米Amazon Web Services（AWS）が提供するクラウド型のコンタクトセンターサービス「Amazon Connect」を組み合わせて開発。RPAツールと連携することで、電話応対業務だけでなく、顧客情報の入力などのPC操作もAIが代行できるという。

　各種サービスの申し込みやレストラン、タクシーの予約などの利用を想定。コールセンターを持たない自治体や小売店、飲食店も利用できる。(ITmedia)

 

2020/12/10

 

＊画像研究の知見を時系列に生かす　越境する深層学習研究の面白さ

https://xtrend.nikkei.com/atcl/contents/technology/00007/00028/

　深層学習（ディープラーニング）の領域は非常に広く、さまざまな分野での活用が期待されている。例えば、時系列の予測や分類のために、VAEやGANといった画像処理の技術を利用する、という方法もある。一見自分に関係なさそうな領域でも、深掘りすると通底している部分が見つかる、という点が深層学習研究の面白いところだ。（日経XTREND）

 

2020/12/07

 

＊車搭載のＡＩ開発拠点を都心に

https://www3.nhk.or.jp/shutoken-news/20201206/1000057147.html

　自動運転など次世代の車づくりに必要なソフトウエア開発を担う人材を獲得しようと、自動車メーカーの間で生産工場とは別に

都心に専門の拠点をつくる動きが相次いでいます。このうち「ＳＵＢＡＲＵ」は、今月、車に搭載するＡＩ＝人工知能を開発するオフィスを東京・渋谷区に開設しました。

　これまでは群馬県太田市の生産工場の近くなどにソフトウエア開発を手がける部署を設け、自動ブレーキなどの運転支援システムを開発していました。システムの高度化に欠かせないＡＩの専門人材を獲得するため、ＩＴ関連の企業が多い都心にオフィスを構えて優秀な人材を確保するねらいで、会社では今後２０人余りを新規に採用したいとしています。（NHK）

 

2020/12/06

 

＊破壊的技術の導入、必要なのは組織内の「サイロ」解体

https://forbesjapan.com/articles/detail/38564

　グーグルは、機械学習が自社の未来にとって必要不可欠であること、成功のためには全製品を機械学習に対応させる必要があること、そして自社の人工知能（AI）は競合他社よりも優れたものである必要があることを理解した際、全従業員に機械学習の重要性を理解させるトレーニングを受けさせることを直ちに決めた。次元は異なるが、フィンランド政府も同じアプローチを取った。AIが次世代のビジネスエコシステムにとって非常に重要になるのであれば、全員が少なくとも基礎を理解できるように国民を教育する必要がある、と。（Forbes）

 

2020/12/05

 

＊AWS、5つの産業向け機械学習サービスを発表

https://iotnews.jp/archives/161211

　Amazon Web Services, Inc.（以下、AWS）は、5つの新しい機械学習サービスである「Amazon Monitron」「Amazon Lookout for Equipment」「AWS Panorama Appliance」「AWS Panoramaソフトウェア開発キット（SDK）」「Amazon Lookout for Vision」を発表した。（IoT）

 

2020/12/04

 

＊時価総額3500億円超のAIベンチャー企業、Preferred Networksに迫る

https://ainow.ai/2020/12/04/249759/

　現在、日本にあるAI企業の中で、株式会社Preferred Networks（PFN）は最も大きな注目を集めているAIベンチャー企業です。2020年10月時点で、PFNの推定時価総額は3,572億円とされています。

　株式会社Preferred Networksは、AI開発を手がけるベンチャー企業です。主にディープラーニングやロボティクスの活用で、医療や交通システム、製造業などあらゆる分野にイノベーションを起こすことを目指しています。（AINOW）

 

2020/12/03

 

＊AIが浮き彫りにしたジェンダーバイアス：米下院議員の画像にタグ付けさせる実験から見えてきたこと

https://wired.jp/2020/12/03/ai-sees-man-thinks-official-woman-smile/

　画像認識の人工知能（AI）に米下院議員の写真を判断させたところ、女性の画像に対して身体的な外見に関するラベル付けの数が男性の3倍にもなるという実験結果が公表された。こうした結果からは、社会に浸透しているジェンダーバイアスがAIが“再現”している実情が浮き彫りになってくる。

　男性は女性を外見で判断しがちだと言われる。どうやらコンピューターも同じようだ。グーグルのクラウド型画像認識サーヴィスに米下院議員の写真を判断させたところ、女性の画像に付けられた身体的な外見に関するアノテーション（ラベル付け）の数が男性の3倍になった──。そんな研究結果を、このほど米国と欧州の研究チームが明らかにした。男性の画像に多く付けられたラベルの上位は「official（仕事上の、公式の）」「businessperson（ビジネスパーソン）」だったが、これに対して女性は「smile（笑顔）」「chin（あご）」だった。（WIRED）

 

2020/12/03

 

＊中央大学が全学部生を対象としたAI・データサイエンスの教育プログラムを2021年4月より開始

https://www.kochinews.co.jp/article/418625/

　中央大学は、文理を問わず全学部生を対象として、AI・データサイエンス分野をリテラシーから応用基礎レベルまで系統的に学修する

「AI・データサイエンス全学プログラム」を2021年４月より開始します。
 　本プログラムは、すべての学部生（2021年度入学定員6,281名を含む学生数約25,000名）にAI・データサイエンスのリテラシー科目を

提供します。また、希望する学生にプログラム言語などのスキル取得やグループで学ぶ演習科目を用意し、応用基礎レベル人材の育成を

 

めざします。（高知新聞）

 

2020/12/02

 

＊Alphabet傘下のAI技術企業DeepMindがAIベースのタンパク質構造予測で歴史的なマイルストーン

https://jp.techcrunch.com/2020/12/01/2020-11-30-alphabets-deepmind-achieves-historic-new-milestone-in-ai-based-protein-structure-prediction/

　Google（グーグル）の親会社Alphabet（アルファベット）の傘下にあるAI技術企業DeepMind（ディープマインド）は、AIを使った

タンパク質の構造予測で大きなブレイクスルーを達成した。同社は米国時間11月30日、そのAlphaFold（アルファフォールド）システムが、50年前から科学界を悩ませてきた重要課題だったタンパク質のフォールディング（折りたたみ）問題を解決したと発表した。今回の

 AlphaFoldの進歩は、疾患の理解や将来の創薬、製薬の分野で、大きな飛躍につながる可能性がある。(TechCrunch)

 

2020/12/01

 

＊これからの時代に必要な「AI基礎教育」 ――NEEオンラインセミナー

https://project.nikkeibp.co.jp/pc/atcl/19/06/21/00003/113000156/

　政府が大学・高等専門学校で全ての学生を対象に「AI教育」を導入する方針であることを受けて、11月20日には「これからの時代に必要な『AI基礎教育』」と題したセミナーを開催した。日経BPコンシューマーメディア局の中野淳局長補佐がコーディネーターを務め、文部科学省高等教育局専門教育課の服部正企画官、関西学院大学学長補佐の巳波弘佳教授、宮城教育大学の安藤明伸教授の3人がAI教育の最新事情や実践事例、導入方法を解説した。（教育とICT online）

 

2020/11/29

 

＊「世界をガラリと変える」AI　アリババなどの活用例を紹介

https://www.j-cast.com/kaisha/2020/11/28399392.html?p=all

　本書「世界のトップ企業50はAIをどのように活用しているのか？」は、AIが「将来、世界をがらりと変える」と予告したうえ、その証拠として、実際にAIが世界の企業でどう活用されているかをレポートした。AIの奥深さが描かれ、コロナ禍でのツールやロボットにとどまるものではないことが示されており、密回避や非接触化でも頼りがいがあることが実感できそうだ。

　中国のアリババ・グループは、ECのネットワークを運営する多国籍複合企業。流通総額は米国のアマゾンとイーベイの合計を上回り、

その規模は世界最大だ。成長を支えているのがAI。ショッピング・ポータル、クラウドサービス、社会的事業などまで、事業のあらゆるシーンでAIが使われている。

　アリババのショッピング・ポータルでは、買い物をする顧客がそれぞれにあった「カスタム・ページビュー」を作成。AIがサイト内

 

での顧客のアクションをモニターする。(j-cast)

 

2020/11/29

 

＊米ヤフー元CEOのマリッサ・メイヤーが挑む「アドレス帳」のイノヴェイション

https://wired.jp/2020/11/27/marissa-mayer-startup-sunshine-contacts/

　米ヤフー元CEOのマリッサ・メイヤーが、スマートフォンのアドレス帳にイノヴェイションをもたらそうとしている。人工知能によって連絡先を自動的に整理・統合してくれるというシンプルなアイデアだが、勝算はいかなるものなのか。

　米ヤフーの元最高経営責任者（CEO）のマリッサ・メイヤーは、2018年に自らの会社Lumi Labsを立ち上げた。グーグルでの13年を経てヤフーでCEOとして5年近く働いたあと、メイヤーが目を向けたのは携帯電話のアドレス帳である。

　初期段階のスタートアップの成功は、誰が関与しているかではなく、その事業内容にかかっている。メイヤーはシリコンヴァレーのセレブリティであり、彼女のiPhoneのアドレス帳には実に14,000人分の連絡先が登録されていた。これを何とかしたいと思うのは当然な流れだろう。（WIRED）

 

2020/11/27

 

＊AIとデータサイエンス

https://www.nvidia.com/ja-jp/ai-data-science/

　AI は世界中のあらゆる業界でイノベーションにパワーを与えています。企業がますますデータを重視していくにつれ、AI テクノロジへの需要が高まります。音声認識やレコメンダー システムから医用画像処理、サプライチェーン管理の改善まで、AI テクノロジがチームの日常業務に必要な算能力、ツール、アルゴリズムを企業に提供しています。（NVIDIA）

 

 

2020/11/24

 

＊医療用AIによる“診断”が加速する？ 米国での保険適用決定が意味すること

https://wired.jp/2020/11/24/us-government-pay-doctors-use-ai-algorithms/

　医師の代わりに“診断”を下すふたつの医療用AIが、米国で保険適用となることが決まった。この動きによって、医療分野におけるよりAIの幅広い活用にはずみがつく可能性が出てきた。

　米国の公的医療保険を運営するメディケア・メディケイド・サーヴィスセンター（CMS）が、ふたつの医療用AIシステムを保険の対象とする計画をこのほど発表した。ひとつは失明につながる糖尿病の合併症を診断するAI、もうひとつは脳のCT画像から卒中を発症した

疑いを判断して知らせるAIだ。（WIRED）

 

2020/11/21

 

＊機械学習入門者が学ぶべきこと、学習方法を超具体的に解説します

https://ainow.ai/2020/11/17/247585/

　AIの注目が集まり、2010年代後半にかけて機械学習技術が大きく台頭しました。機械学習の知識は、これからの時代にキャリアを築いていくために必須とも言えるでしょう。合わせて多くの方が機械学習の知識やスキルを得たいと考えているはずです。

しかし、「どのようにして機械学習を勉強すればいいか分からない」「情報量が多すぎてどこから始めればいいか分からない」という悩みを持っている方も多いのではないでしょうか？今回は、そんな方に向けて「機械学習入門者が学ぶべきこと」を具体的な学習方法と合わせて解説していきます。（AINOW）

 

2020/11/19

 

＊画像認識の機械学習を、無料で誰でも簡単に作れる「Microsoft Lobe」

https://www.atmarkit.co.jp/ait/articles/2011/18/news024.html

　画像分類を行う機械学習モデルを「無料」で作成できるLobe。その機能と特徴を作業手順の流れで一通り解説。知識ゼロでもGUI操作で簡単に機械学習できるLobeを体感してみよう。

　AIや機械学習といえば、大学レベルの数学／統計学に加えて、データサイエンス／機械学習の基礎知識をまずは学ぶ必要がある、と一般的には考えられているだろう。しかしその認識は本当だろうか。筆者は、一部の場面では間違いになりつつあるのではないかと考えている。というのも、ディープラーニング界わいの一部の技術はもはや「枯れた技術」となりつつあり、コモディティ化（＝一部の人しか買えない高付加価値の商品が、誰でも買える一般的な商品になること）が進んできているからだ。（＠IT）

 

2020/11/17

 

＊「幻滅期」を越えた人工知能（AI）の今後の可能性とは

https://enterprisezine.jp/article/detail/13603

　本連載では、Appier社のチーフAIサイエンティストであるミン・スン氏が「経験経済」という視点でテクノロジーとビジネスを解説する。第二回は「幻滅期を超えたAI」が今後どのように進展するのか。コロナ後の経済をどう変えていくのかについて語る。

　AIの研究開発の観点から考えると、オープンソースのAIや機械学習ツールはたくさんあり、研究や実験を始めようと思えば、誰でも簡単にプログラムへアクセスできます。また、AIフレームワークに関しても、作業や構築に利用できるものが豊富にあります。

　しかし、AIの最先端のアプリケーションを開発し、本番環境に押し出して大規模に導入し、継続的なサービスを保証するという点では、特定の専門知識と経験が必要になります。多くの組織では、AIシステムの開発、実装、保守を自分たちで行うことはできません。これは大変な作業であり、各企業のニーズは個別なものであるため、技術と人材の両方を揃える必要があります。今のところ、AIはサービスであり、その性能を一貫して向上させるためには、継続的に世話をし、訓練する必要があります。私たちがAIシステムを「出荷して忘れてしまう」のはもう少し先の話です。(Enterprise Zine)

 

2020/11/14

 

＊ラズパイで画像認識、1日30円～のエッジAIが快進撃

https://www.itmedia.co.jp/news/articles/2011/13/news109.html

　3000円台で手に入るシングルボードコンピュータ「Raspberry Pi」の性能をフルに生かした、エッジAIプラットフォームを展開しているスタートアップ企業がある。今年で創業5年になるIdein（イデイン、東京都千代田区）だ。「第1回 AI・人工知能EXPO【秋】」

（幕張メッセ、10月28～30日）に出展した同社のブースを取材した。

　同社が現在提供しているアプリは人の動きを検出するものが中心となっている。例えばカメラを使った画像検出では、広告サイネージを人が注視しているかを検出する機能や、性別・年代を推定する属性分析機能、通った人の数をカウントする機能などがある。小売店や街頭広告などと組み合わせて、マーケティングツールとして利用されるケースが多いという。(ITmedia)

 

2020/11/13

 

＊量子物理学の理論や波動関数に基づく新たな深層学習技術を開発

https://www.aist.go.jp/aist_j/press_release/pr2020/pr20201111/pr20201111.html

·         量子物理学の理論や波動関数に基づくことで、計算の中身を物理的に理解できる深層学習技術を開発

·         データの偏りに影響されない手法で、従来技術では難しい未知化合物に対する物性の外挿予測が可能

·         材料開発や創薬の分野での大規模な有用物質探索に貢献

 

　（産総研）

 

2020/11/08

 

＊リモート会議や授業などの顔の映像で感情を見える化、NECとRealeyes

https://www.weeklybcn.com/journal/news/detail/20201027_177868.html

　NECとRealeyes OU（本社・エストニア、Realeyes）は、NECのもつ生体認証・映像分析技術と、Realeyesのもつ感情分析技術を組み合わせた、新たな遠隔コミュニケーション向けのサービスを共同開発した。これは7月に発表した協業の一環で、同サービスは21年1月にNECから販売する予定。グローバルで3600億円規模の感情分析サービス市場でトップシェア獲得を目指す。（BCN）

 

 

2020/11/06

 

＊Microsoftが誰でも簡単に機械学習モデルが作れるツール「Lobe」を公開！

https://techable.jp/archives/140757

　Microsoftは、WindowsやMacにダウンロードして無料で使える「Lobe」を公開している。同ツールでは、ネット接続やログインもなしで機械学習トレーニングができて、利用するデータはプライベートに保たれる。

　Microsoftは2018年にLobeを買収し、同ツールをブラッシュアップしてきた。今では、誰でも簡単に機械学習モデルがトレーニングできるように…とのコンセプトを体現したものになっている。（TECHABLE）

 

2020/11/05

 

＊AIを活用する企業は増えているが、成否の分かれ道はどこにある？ 研究結果から見えてきたこと

https://wired.jp/2020/11/04/companies-rushing-use-ai-few-see-payoff/

　ビジネスに人工知能（AI）を採用する企業は増えている。しかし、このほど発表された米国の調査報告書では、AIへの投資から利益を得られている企業は1割程度であることがわかった。それでは、AI活用の成否の分かれ道はどこにあるのだろうか？

　「AIへの投資でよい結果を出している企業は、状況を客観的にとらえ、何を変えるべきかAIから学ぼうとする姿勢をもっています」と、今回の報告書の共同執筆者でボストン大学教授のサム・ランスボサムは言う。ランスボサムは、AIへの投資で利益を得るためのシンプルな方程式はないとしたうえで、「ビジネスの過程で肝心なことは、やみくもにAIを採用しないことです」と指摘する。（WIRED）

 

2020/11/03

 

＊孫正義氏とNVIDIAのフアンCEOが対談--両者が見据える「AIの未来」とは

https://japan.cnet.com/article/35161776/

　AI事業が注目を集めるNVIDIAは、先日開催したディープラーニングとGPU技術に関するカンファレンスのGTC（GPUテクノロジーカンファレンス）で、さまざまな最新技術を紹介している。フアン氏は、「AIが大学や企業の研究から事業になり、製薬や自動運転、ロジスティクスから教育まで幅広く活用されるようになってきた。背景としてクラウドAIとエッジAIが相互にやりとりしながらインテリジェンスをさらに高められるようになったことがある」と説明した。

　たとえば、AIがよく使われているのがサイバー犯罪の摘発や詐欺行為の検出で、アメリカン・エキスプレスはNVIDIAを使ってミリ秒単位で不正を検出しているという。ECでは支払い手続きの手間や間違いで年1.5も損失しており、そうした問題もAIで改善できる。巨大小売り企業のウォルマートも対策にAIを使用し、銀行もAIセンターと化している。MicrosoftはAIと取り入れたインテリジェントアプリケーションでビジネスを効率化し、ファナックやクボタなどの製造業もAIの活用を始めていると紹介した。（CNET）

 

2020/11/03

 

＊「経済学×AI」がビジネス革新の新メガトレンド、ZOZO・CAらも照準

https://diamond.jp/articles/-/252016

　AI（人工知能）時代を迎えた今、ビジネス界では深層学習や機械学習を用いたビッグデータ分析などが盛んに行われている。だが実は、これらをきちんと機能させるためには、経済学の知見が欠かせないということをご存じだろうか。

　GAFA（グーグル、アップル、フェイスブック、アマゾン・ドット・コム）をはじめとした米国の巨大テック企業などでは、上図のような台頭著しい新技術に加え、経済学者を積極的にヘッドハンティングするなどして、必要に応じ経済学の知見も取り入れてビジネス革新を促そうとしている。（ダイアモンドオンライン）

 

2020/11/03

 

＊都市部の自動運転の実現へ！強化学習による自動運転の最新手法

https://ai-scholar.tech/articles/reinforcement-learning/urban_driving

　今回紹介する論文は、都市部での自動運転を強化学習で実現するための手法です。

　自動運転の実現に向けて、研究が盛んに行われています。運転のシチュエーションの中でも、最も困難なシチュエーションともいえるのが、都市部における運転です。都市部では、信号のある交差点では、信号の状態を検知し、それに従う必要があります。また、横断歩道を渡る歩行者や周りを走る自動車やバイク等との衝突を回避する必要もあるため、都市部での自動運転は複雑なタスクであるといえるでしょう。

　このように、複雑で様々な状況が想定される場合には、それらのすべてのシチュエーションを網羅するようなルールを構築する、所謂ルールベースの手法を適用するのは困難です。そこで、End-to-Endの自動運転システムが注目されており、その中でも強化学習を用いた自動運転システムに注目がされています。（AI-SCHOLAR）

 

2020/11/03

 

＊AIが「咳のしかた」で新型コロナ感染を判別。MIT、アルツハイマーなどの研究を応用

https://japanese.engadget.com/ai-covid-19-cough-detection-060014855.html

　マサチューセッツ工科大学(MIT)の研究者が、咳を聴かせるだけで(他に症状がなくとも)新型コロナウイルスに感染しているかどうかを

確認可能なAIを開発しました。ウイルスによって発生する咳の微妙な変化認識するのだとか。

　MITの研究者らは、ウェブサイトやスマートフォンを通じて募集した数万以上もの(抑えきれずに出てしまう)咳と普段の会話のサンプル

を使ってAIモデルを鍛えました。そしてそれまでに聴かせていない咳のサンプルを与えたところ、自覚症状がないものの新型コロナウイルスに感染している人の咳と、それ以外の咳を98.5%の確率で正しく判別できたとしています。（engadget）

 

2020/10/31

 

＊トヨタがつくる次世代のロボットは、「家の片付け」も自ら学習する

https://wired.jp/2020/10/30/robots-use-ai-learn-clean-your-house/

　トヨタが家庭用ロボットの研究開発を進めている。家の中という予測不能な環境においてロボットが的確に動き、ものを壊さず掴めるようになる上で鍵を握るのは、正しい動きを学習する人工知能（AI）アルゴリズムだ。（WIRED）

 

2020/10/29

 

＊ホリゾンとSCREEN、印刷工場のスマートファクトリー化に向けたAIソリューションの共同開発に合意

https://www.excite.co.jp/news/article/DigitalShiftTimes_FN201028_4/

　株式会社ホリゾンと株式会社SCREENグラフィックソリューションズ（以下、SCREEN GA）は、印刷工場のさらなるスマートファクトリー化を実現するために、人工知能（AI）を活用したソリューションを共同で開発することに合意したと発表した。2022年1月以降、

エンドユーザーへの導入を目指す。（Exciteニュース）

 

2020/10/27

 

＊AI・データ活用の第一人者が語る。AI分野で米中に遅れを取る日本企業が今すぐ取り組むべきこと。

https://www.excite.co.jp/news/article/DigitalShiftTimes_201026/

-　コロナによる人々のライフスタイルの変化に伴い、企業が最適なサービスのあり方を見直すため、データ活用を進めている
-　AIを活用した数値予測ができても、それを実際のサービスに実装できる人材が少ない
-　日本は技術力が高い国であり、発明の段階では遅れをとっても、実装が進むと他国より価値を生み出せる可能性がある
-　AIの活用には現場と会社のトップ、双方のテクノロジーへの理解が必要。それがないとミスマッチが起こり、変革には至らない
-　AIも他のテクノロジーと同様に、ひとつの手段として考え、今直面している課題解決に活用できないか、考えてみるところから始め      ると良い

 

（Exciteニュース）

 

2020/10/27

 

＊マイクロソフトの新たな顧客は牛：パンデミックを受けた守りの戦略が農業を“見える化”する

https://wired.jp/membership/2020/10/27/microsoft-new-customers-cows/

　国内第3位の規模を誇る酪農協同組合とマイクロソフトが交わしたパートナーシップ。それは米国中の乳牛を体温センサーや顔認識技術

で管理して生産性向上を目指すものだった。パンデミックを背景にした“守り”の姿勢から生まれたこの戦略は、テック企業によるディスラプトを免れてきた農業界に効率化と中央集権的な管理体制をもたらそうとしているのだ。

　マイクロソフトの最高経営責任者（CEO）であるサティア・ナデラは2020年7月、全米第3位の大規模な農業協同組合であり、バターで

有名なランド・オ・レーク（Land O’Lakes）とのパートナーシップを発表した。マイクロソフトとランド・オ・レークは提携の一環として、農家が人工知能（AI）を駆使して作付けのサイクルを計画し、土壌を保護しながらより多くの穀物を収穫できるようにする

 

農業技術プラットフォームの構築を目指すとしている。（WIRED）

 

2020/10/25

 

＊ＮＥＣ、画面越しの相手の感情を分析　来年１月から新サービス

https://www.jiji.com/jc/article?k=2020102301051&g=newitem

　ＮＥＣは２３日、感情分析ツールを来年１月から販売すると発表した。会議や授業などをオンラインで行う際、カメラに映る顔の表情から注目度や満足度などを分析し、参加者の反応をグラフや表で双方の画面上に表示できる。非対面の対話では相手の反応が分かりにくいことが課題となっており、会議や授業の活性化に役立つとみている。　
 　新サービスは、ＮＥＣの生体認証・映像分析技術と、リアルアイズオーウー（エストニア）の人工知能（ＡＩ）による感情分析技術を組み合わせて開発した。各種のウェブ会議システムに導入できる拡張機能として提供する予定。２０２３年に感情分析サービスの市場は３６００億円規模になると予測し、トップシェアの獲得を目指す。（時事通信）

 

2020/10/17

 

＊AIだけでは患者は救えない：医師の理解とコミュニケーションを促す仕組みづくりの重要性

https://wired.jp/2020/10/16/ai-help-patients-doctors-understand/

　大学病院などで、人工知能（AI）を用いて患者の発症リスクを検知するシステムの導入が始まっている。ところが、AIの警告が医師に受け入れられないという現実が明らかになってきた。鍵を握るのは、人間と機械との間に円滑な関係を築くための仕組みづくりだ。（WIRED）

 

2020/10/16

 

＊プリファードネットワークスと協業する花王の野望

https://newswitch.jp/p/24146

　花王は開発した技術「ＲＮＡモニタリング」の事業化にあたり、Ｐｒｅｆｅｒｒｅｄ　Ｎｅｔｗｏｒｋｓ（ＰＦＮ、東京都千代田区）と協働する。同技術は皮脂からリボ核酸（ＲＮＡ）を採取し、解析するものでＲＮＡを通じて体内の多様な情報を得られる。今後はＰＦＮの人工知能（ＡＩ）やＲＮＡの知見を掛け合わせる。研究開発担当で２０２１年１月に社長に就く長谷部佳宏専務執行役員に戦略を聞いた。（門脇花梨）

　―ＲＮＡモニタリングにはどんな利点がありますか。

 

「採取に侵襲性を伴わない。皮脂は血液や皮膚と違い、あぶらとりフィルムで簡単に取れるため人体に負担がない。体の一部である皮脂に含まれるＲＮＡから多くの情報が得られる。美容はもちろん、健康分野でも役立つ可能性が高い」（ニュースイッチ）

 

2020/10/16

 

＊命を救うAI活用例5選　事故予測、人身売買撲滅など

https://forbesjapan.com/articles/detail/37501

　人工知能（AI）は、さまざまな商品やサービスで使用されるようになっている。AI技術は、採用活動の変革からマーケティング活動の効果改善、穀物生産高の向上まで、ビジネスや社会のあらゆる側面に影響を与えてきたが、その中でも最も重要なのが、人命を救う活用法だ。以下に、AIがテック界のスーパーヒーローとなっている5つの例を紹介する。（Forbes）

 

2020/10/11

 

＊画像とＡＩで業務効率化の動き

https://www3.nhk.or.jp/kansai-news/20201011/2000035945.html

　人手不足が深刻となる中、建設現場や発電所で、画像データとＡＩ＝人工知能を組み合わせて遠隔管理を行い、業務の効率化をはかろうとする動きが関西の企業の間で広がっています。

　大阪市に本社がある大和ハウス工業は、今月から本社など全国１０か所に設けた拠点のモニターを通じて戸建て住宅の建築現場を遠隔で管理する取り組みを始めます。現場に設置されたカメラで施工状況などの画像データを集めて、ＡＩで分析します。現場監督がいなくても、工事の進捗状況を拠点で把握することができ、作業効率をおよそ３割向上できる見通しだということです。
 　一方、関西電力は、火力発電所の点検業務にロボットとＡＩを活用します。従来は、技術者が目視で設備を確認していましたが、自動で走るロボットがセンサーで画像データを集め、油漏れなどの異常が起きていないか、ＡＩが判断するということです。（NHK）

 

2020/10/11

 

＊AIは今後どういった進化を遂げるのか。そして私たちへの影響は？

https://ainow.ai/2020/10/06/228359/

　最近、テレビや新聞のニュースでたびたび話題にあがるAI（人工知能）。自動運転や人工知能を搭載したロボットなどの登場で、私たちの生活はより豊かになっていくと思われます。

　次々と進化を遂げるAIは、今後どのように発展していくのでしょうか。また、AIの発展が今後の私たちにどのような影響を及ぼすのかをこの記事でまとめていきます。

  AIはまだ企業への導入率が低いですが、中にはAIを活用している面白い事例もあります。これからもさまざまな分野でAIの活用は進んでいくでしょう。

1、くら寿司がマグロをAIで仕入れ

回転寿司チェーン大手のくら寿司は、マグロの買い付けにAIを導入し始めました。くら寿司は2020年7月7日、新商品のイベントのなかで、仕入れ時のマグロの質（ランク）判別にAIを使うアプリ「TUNA SCOPE」の実験的な導入を発表しました。

2、AIを取り入れた、きゅうり農家の自動選別装置

きゅうりの生産では多くの農作業が未だ自動化されていません。特に、大量のきゅうりを選別する作業は生産者にとって大きな負担となっています。 （AINOW）

 

2020/10/07

 

＊クボタが農業機械のスマート化に向けNVIDIAと協業、適切な農作業の判断と適時実行を行う完全無人農機を目指す

https://jp.techcrunch.com/2020/10/06/kubota-nvidia/

　クボタは10月6日、農業機械の自動運転分野においてNVIDIAと戦略的パートナーシップを結んだと発表した。NVIDIAのエンドツーエンド AIプラットフォームを採用し、農業機械のスマート化の加速に向け協業する。クボタは現在、日本において従来型農機の自動化・無人化を推進中。今後は、次世代の完全無人農機の実現を目指すとともに、海外展開や作物展開を推進する予定。

　クボタは国内農機メーカーに先駆けて、スマート農業の本格的な研究を開始しており、「農機の自動化・無人化による超省力化」や「データ活用による精密農業」の普及を目指している。GPSを活用した有人監視下での無人運転トラクターを発売するなど自動運転農機の開発を進めており、今後さらに、天候・生育状況などのデータから適切な農作業の判断と適時実行までを行える次世代の完全無人農機を実現すべく研究を進めているという。(TechCrunch)

 

2020/10/07

 

＊AIをもっと賢くするには、だましてやればいい？ フェイスブックが新プロジェクトを立ち上げた理由

https://wired.jp/2020/10/07/try-sneak-bad-words-ai-filters-research/

　人工知能（AI）と、それをだまそうとする人間たちを闘わせる──。そんなユニークな実験プラットフォームを、このほどフェイスブックが立ち上げた。その目的は、既存のテストでは計りきれないAIの「真の賢さ」を計測することにある。

 

　フェイスブックの人工知能（AI）研究者たちは、アルゴリズムを人間の“悪知恵”に触れさせることで改良しようとしている。（WIRED）

 

2020/10/06

 

＊進化するAIは「人間の脳」に近づいているのか、人工知能研究の最先端に迫る

https://news.yahoo.co.jp/articles/b2f9933393a42629a340afebfc87341b9653affc

　2020年9月2日から5日にかけ、メディアプラットフォームnoteを運営するnote社の主催で、リアル×オンラインの融合で創作の輪を広げる祭典「note CREATOR FESTIVAL」が開催されました。

　連日おこなわれたトークセッションの中の一つ、「人間の輪郭を文学とテクノロジーから読み解く」には、小説家の平野啓一郎さんと人工知能研究者の松尾豊さんが登場。note株式会社代表の加藤貞顕さんがモデレーターを務め、最新の人工知能研究を紹介しながら人間の知能の謎に迫るという、知的好奇心をかき立てられるセッションになりました。

　松尾　現在のAI研究は2つの方向性があって、1つは、人工物として産業的な応用を目指すAIの開発です。もう1つは、平野さんがおっしゃるような、人間の脳の働きからAIを研究する方向性。こちらは、画像認識が可能になってから盛り上がってきているんですよ。画像認識と合わせてシンボル（記号）の処理をどうやるかが、今のホットトピックなんです。（文春オンライン）

 

2020/10/04

 

＊福岡の中小企業を中心に「AI導入の無料相談窓口」を開設

https://www.sankei.com/economy/news/200930/prl2009300087-n1.html

　株式会社ロカリア（本社：福岡県福岡市、代表取締役：深澤大我）は、福岡の中小企業を中心に、AIのビジネス活用をご検討されている経営者、企画担当者の皆様向けて、AIへの投資判断の参考となるよう、要否検討含むAI導入の無料相談窓口を開設いたします。【URL】https://www.localia.co.jp/service/aipoc/#shinndann

　前述のようなお悩みに対して、弊社専門家が、お客様の業務や課題、お持ちのデータをヒアリングおよび分析し、「お客様の現場にAIを活用できそうか？」、また活用できそうな場合に「どのようにAIを活用できそうか？」のご相談にお応えいたします。漠然とAI導入を検討しようかお悩みの方も気兼ねなくご相談くださいませ。詳細は下記URLをご参照ください。

　【URL】https://www.localia.co.jp/service/aipoc/#shinndann

　（産経新聞）

 

2020/10/04

 

＊指名手配犯“今の顔”をAIが予測　ヤフーなど公開

https://www.itmedia.co.jp/news/articles/2009/30/news089.html

　ヤフーなど3社は9月30日、AIを活用し、重要指名手配被疑者の“今の顔”を予測した画像を公開する特設Webサイト「TEHAI」を開設した。指名手配被疑者の現在の姿を公開して情報提供を広く呼び掛け、検挙の可能性を高めたいとしている。重要指名手配被疑者12人のうち5人の顔写真を公開。顔写真をクリックすると、被疑者1人につき9パターンの予測画像を表示する。心当たりがある場合はすぐ連絡できるよう情報提供ボタンを設け、検挙につながる情報を提供した人には報奨金を用意する。

　AIの画像解析と生成技術によって、警察庁が提供した数万枚の顔写真データからシワの入り具合、皮膚のたるみ方など加齢に応じた特徴を抽出。過去に撮影された被疑者の顔写真に特徴を反映することで、現在の姿を予測する。(ITmedia)

 

2020/10/04

 

＊日立システムズ、AIプラットフォーム「DataRobot」のライセンス販売や導入支援など本格的な拡販活動を開始

https://cloud.watch.impress.co.jp/docs/news/1279927.html

　株式会社日立システムズは30日、顧客の業務改善を支援する「データ分析自動化サービス」を強化するため、AIによる予測モデルを自動生成するソフトウェアを提供している米DataRobotと販売代理店契約を締結し、国内でのライセンス販売を本格的に開始すると発表した。

　同契約に基づき、日立システムズがDataRobotのエンタープライズAIプラットフォーム「DataRobot」を企業のニーズに合わせてライセンス販売するとともに、日立システムズが社内実証により蓄積したノウハウを活用し、DataRobotを適用すべきテーマの選定やRPAなどの各種ツールとの連携なども合わせて提供する。（クラウドWatch）

 

2020/10/01

 

＊ＡＩ活用、三菱電機の新型エレベーターがスゴい！

https://newswitch.jp/p/23988

　三菱電機は２９日、人工知能（ＡＩ）などを活用して運行効率を従来機種比で最大２６％向上させた国内向け標準形エレベーター（機械室なし）「アクシーズ・リンクス＝イメージ」を１０月８日に発売すると発表した。１５年ぶりのフルモデルチェンジとなる。住宅用９人乗り、分速６０メートル、停止５カ所の場合の参考見積価格は１２００万円程度となる。販売目標は年５０００台。新製品は複数台のエレベーター運行を群管理するＡＩを用いて建物内の人の流れを予測し、最適な運行パターンを選択して待ち時間を最少化する。乗り場向けの検知センサーなどによりドアの開放時間も短縮し、運行効率を大幅に改善できた。

　新型コロナウイルス感染拡大防止対策として、ウイルスや菌、花粉抑制機能を持つ循環ファンのほか、抗ウイルス仕様の押しボタンを標準装備する。自走式ロボットと連携し、人の手なしでフロア間の移動を実現する。（ニュースイッチ）

 

2020/09/23

 

＊Twitter、写真プレビュー用顔認識AIが白人に反応しやすい傾向を調査中

https://japanese.engadget.com/twitter-facial-recognition-algorithm-085008503.html

　Twitterは写真のプレビュー用のトリミング画像を生成するのに、写真に写る人の顔がプレビューの中心に来るように鍛えたAIを用いています。そして、この顔認識AIがどうしても黒人よりも白人の顔に反応を示す理由を調査しています。

　今回の問題が本当にアルゴリズムの人種的なバイアスなのか、認識する際の技術的なクセのようなものなのかはよくわかりません。おそらく改善が結果として表れるにはしばらく時間がかかると思われますが、この手の技術は問題が修正・改善されればされるほど気にならなくなるものなので、いずれは誰も気づかないうちに問題の修正が完了していることでしょう。(engadget)

 

2020/09/23

 

＊エスパー米国防長官、戦場におけるAIについて語る「AIを真っ先に取り入れた国が優位に立てる」

https://news.yahoo.co.jp/byline/satohitoshi/20200922-00199512/

　エスパー米国防長官は、2020年9月に米国国防総省傘下のAI（人工知能）研究機関のジョイントAIセンターでのバーチャルシンポジウムに登壇して、戦争におけるAIの役割について語っていた。エスパー国防長官は「AIは戦場のスタイルを大きく変える可能性を秘めている。そしてAIを真っ先に戦場に取り入れた国が他の国よりも優位に立つことができる」と語っていた。

　またアメリカと軍拡競争で激しく対立している中国は、10年以内の世界でのAI開発のリーダーになることを標榜している。人民解放軍はAIを搭載した低価格な自律型兵器の開発を行っており、アメリカとの軍拡競争においては脅威となる国である。（Yahooニュース）

 

2020/09/19

 

＊象形文字の“Google翻訳”が可能に！ グーグルがヒエログリフの解読補助ツールをつくった理由

https://wired.jp/2020/09/18/google-egyptian-hieroglyphics/

　古代エジプトで使われた象形文字、ヒエログリフ。長い時間を要する解読作業を少しでも効率化するべく、グーグルは機械学習を使った解読補助ツールを開発した。一般向けに、ヒエログリフについて学んだり、メッセージを送れるモードも公開されている。（WIRED）

 

 

2020/09/11

 

＊AIの基礎知識として覚えておきたい機械学習とディープラーニング

https://hr-trend-lab.mynavi.jp/column/hr-tech/ai/1768/

　データをもとに特徴を割り出し、過去の傾向や経験にもとづいて予測をおこなうAI（人工知能）は、私たちの生活においてすでに定着しつつあります。しかし、「AIとはなにか？」を正確に理解している方は少ないのではないでしょうか。今回は、AIの基礎知識はもちろん、AIと混同されることの多い機械学習やディープラーニングとの関連性などについても詳しく解説します。(マイナビ)

 

2020/09/11

 

＊Google Cloud、機械学習アプリ開発の苦痛を減らすノウハウを紹介

https://www.atmarkit.co.jp/ait/articles/2009/11/news039.html

　機械学習プロジェクトで最も時間がかかり、苦痛な部分の一つは、機械学習アルゴリズムに学習させるラベル付きデータを収集する

ことだ。だが、多くの一般的なユースケースでは、機械学習モデルを一から構築する必要はなくなっている。誰かが構築、調整、

メンテナンスした学習済みの機械学習モデルを利用できるためだ。Google Cloudが提供する「Cloud AI API」はその一例だ。

Cloud AI APIを使えば、次のような作業に機械学習を適用できる。

 

  • 音声および動画ファイルのテキスト変換
  • ドキュメント内のテキストの理解
  • 構造化ドキュメント（フォームや請求書のような）の解析
  • 顔、感情、画像内の物体の検知
  • 画像／動画内の明示的コンテンツの検知　　（＠IT）

 

 

2020/09/10

 

＊戦闘機を制御する“軍事AI”が米軍のパイロットに圧勝、そのポテンシャルの高さが意味すること

https://wired.jp/2020/09/09/dogfight-renews-concerns-ai/

　アルファベット傘下の人工知能（AI）企業、ディープマインドが開発した「強化学習」の手法。ある企業は、この手法を応用したAIパイロットを開発し、戦闘シミュレーションで米軍のF-16パイロットに圧勝してみせた。そのポテンシャルの高さは、AIの軍事利用に関する丁寧な議論の必要性を示している。（WIRED）

 

2020/09/10

 

＊太陽光発電施設で起きている鳥の大量死、その「謎」をAIが解き明かす

https://wired.jp/2020/09/09/why-do-solar-farms-kill-birds-call-in-the-ai-bird-watcher/

　米国の太陽光発電施設では、毎年十数万羽の鳥が謎の死を遂げている。いまだ原因がわかっていないこの謎に挑むために、研究者たちは人工知能（AI）による“バードウォッチャー”を開発中だ。（WIRED）

 

2020/09/06

 

＊PFNと三井物産、深層学習技術を用いた地下構造解析AIシステムの開発・事業運営を行う合弁会社を設立

https://iotnews.jp/archives/158193

　近年、深層学習技術の産業応用が進み、様々な分野でイノベーションが進展している。地下資源開発分野においても、地質調査データ等に対して深層学習技術を用いて解析することで複雑な地下構造を推定し、効率的な商業生産に向けた開発活動の実現を図る取り組みが進められている。

　今回設立する新会社では、従来から石油・天然ガス資源開発で用いられる地震波（人工的に発生させる弾性波）の解析に深層学習技術を応用し、資源が埋蔵されている地下構造を解析・推定する技術の開発を目指す。PFNが所有するスーパーコンピュータで地震波の大規模シミュレーションを行うことで、地下の地質構造を正確に推定し、石油・天然ガスを始めとした地下資源開発に貢献する。（IoT）

 

2020/09/05

 

＊ソフトバンク出資の「デジタル治療」企業、AI活用でさらなる成長へ

https://forbesjapan.com/articles/detail/36842/1/1/1

　カルディープ・シン・ラジュプットは2015年、より高い目標を達成するため、博士課程の修了を断念した。目標とは、人工知能（AI）を使って病気の発症を事前に予測することだ。

　ウェアラブルセンサーが収集する情報は、治療と投薬に関する決定をより迅速なものにし、患者の全般的な健康状態を改善させることに役立つものになり得る。ラジュプットが共同で創業したバイオフォーミス（Biofourmis）はAIを通じて、心疾患の治療や、新型コロナウイルス感染症（COVID-19）などさまざまな疾患の患者の状態を遠隔でモニタリングするための支援を行っている。（Forbes）

 

2020/09/04

 

＊マイコンで深層学習も、エッジコンピューティングの未来

https://news.yahoo.co.jp/articles/27e181a72d8794c0fad900dee6ff62d114c8e6f9?page=1

　機械学習（ML）、さらには深層学習（DL）は、ほんの数年前までハイエンドのハードウェアでしか実行できず、エッジでのトレーニングや推論はゲートウェイ、エッジサーバ、またはデータセンターで実行されると考えられていた。当時、クラウドとエッジの間で計算リソースを分配するという動きが初期段階にあったため、このような考え方は正しいとされていた。しかし、産学の集中的な研究開発によって、このシナリオは劇的に変化した。(EETimes)

 

2020/08/30

 

＊AIを支える3要素とは？機械学習、ニューラルネットワーク、ディープラーニング【自動車用語辞典：AI編】

https://clicccar.com/2020/08/29/1007605/

　AIの立役者であるディープラーニング(深層学習)は、ニューラルネットワークを多層化させてより複雑な処理を可能にした機械学習の総称です。自動翻訳や画像認識、音声認識、言語処理など様々な分野で活用されています。AIを支える3つの要素である機械学習、ニューラルネットワーク、ディープラーニングについて、解説していきます。

　現在実用されているAIの中心的存在は、ディープラーニングと呼ばれる機械学習です。ディープラーニングは、従来の機械学習にニューラルネットワークの技術を応用して開発されました。ニューラルネットワークの中間層のニューロンの数を増やして多層構造にして、大量のデータから規則性や判断基準を見つけ出します。（clicccar）

 

2020/08/27

 

＊米国の人工知能AI分野「まだ“先頭”」だが、中国との“差”は「大きく縮まった」＝韓国でも報道

https://news.yahoo.co.jp/articles/7590f90f30628f6f16367a5ff63c478ecf4e8eb7

　今日（26日）、香港のサウスチャイナモーニングポスト（SCMP）によると、米国の安保戦略と政策を研究している世界的なシンクタンク“ランド研究所”は、最近の報告書を通じて、米国が現在AI分野で中国を引き離しているが、その差が早いスピードで縮まっていると伝えた。

　この報告書によると、米国がAI分野で先頭を走ることができるのは、米国がAI開発に必須となる先端半導体で、中国より優位に立っているためである。（Yahooニュース）

 

2020/08/27

 

＊格安ホームカメラ「ATOM Cam」がさらなる進化--ペットや人を見分ける“エッジAI”はどう使える？

https://news.yahoo.co.jp/articles/d4003e709a1d4bddac57c93cf70bb8e1454bd63d

　1台たったの約2000円という驚きの低価格でクラウドファンディングに登場し、5月から開始した税込2500円の一般販売でも順調な売れ行きを見せているスマートホームカメラ「ATOM Cam」。シンプルな外観に似合わない多機能さが特徴だが、9月には監視用カメラに止まらない大きな進化を見せる。ポイントとなるのは、なんといっても「エッジAI」としての機能が強化されることだ。

　ATOM Camはすでにモーション（動体）検知の機能を備えており、映像内に動きがあったときにスマートフォンにプッシュ通知しつつ、同時に録画を開始できるようになっている。今度はこれに「犬や猫」あるいは「人」を見分けて通知・録画する機能が追加されるのだ。こうした検知機能を実現できるのは、ATOM CamがAI処理可能なチップを搭載しているからこそ。スマートフォンやサーバー、ネットワークに負荷をかけることなく、エッジ端末であるカメラ単体で画像解析する。そんなATOM Camの新機能を一足先に試すことができたので、ご紹介しよう。（CNET）

 

2020/08/23

 

＊手遅れになる前に。豪州でAIを活用した「ミツバチ保護」プロジェクト始動

https://forbesjapan.com/articles/detail/36503

　ミツバチの減少や絶滅の危機を招く要因のひとつに、「ダニ」の存在が挙げられている。ヘギダニやそれらが運ぶウイルスは、ミツバチや蜂の巣を破壊するほど致命的なダメージを及ぼす。これまでオーストラリアを除く全世界でその存在が確認されていたが、今年4月にはオーストラリアでも発見される事態となった。放置すると被害は甚大になる恐れがある。それがパープルハイブ・プロジェクトの立ち上げの経緯となった。

　パープルハイブには画像認識AIが搭載されている。パープルハイブが備え付けられた養蜂箱にミツバチが入るたびに、AIが自動的にスキャニングを実施。ダニに寄生されているかどうかを、360度カメラで24時間入念に監視する。仮にダニが発見された場合、養蜂家たちのスマートフォンにアラートが届けられ、該当する養蜂箱を隔離するように促すという仕組みだ。（Forbes）

 

2020/08/23

 

＊米国では民間の防犯カメラが、警察による“監視”にも使われ始めた

https://wired.jp/2020/08/22/private-security-cameras-police-surveillance-tools/

　米国の個人や企業が設置している防犯カメラを、警察当局による“監視”にも使う動きが加速している。一部の都市では民間の監視カメラをネットワーク化し、ライヴ配信による“仮想パトロール”を可能にする仕組みの構築も始まった。一方で一連の動きに対し、当局の権限強化や人種差別につながる危険性も指摘されている。

　警察は顔認識ソフトを使い、防犯カメラの画像を解析できる。だが、これは相当にリスクの高いやり方だ。デトロイト市警は今年1月、プロジェクト・グリーンライトのカメラ映像と市郊外に住む黒人男性ロバート・ウィリアムズの写真が顔認識ソフトの判定で「一致した」として、誤認逮捕の問題を起こしている。（WIRED）

 

2020/08/21

 

＊AIで進化する翻訳サービス　「同時通訳」可能な時代に
 https://www.nikkei.com/article/DGXKZO62652330U0A810C2H56A00/

　人工知能（AI）の世界で翻訳技術が急速に進展し、翻訳・通訳サービスを気軽に利用できる環境が整ってきた。この1年ほどの間に、スマートフォンのアプリやクラウド型のサービスが続々登場。利用料無料から、個人でも購入できるようなサービスまで選択肢が増えている。

　2016年に米グーグルがAIの一つである深層学習（ディープラーニング）を使った「ニューラル翻訳」をインターネット上で公開した。同時期に米マイクロソフトや情報通信研究機構（NICT）もニューラル翻訳を採用し、精度が向上してきた。（日本経済新聞）

 

2020/08/21

 

＊100年前の東京の映像を、AIがカラーの4K画質でよみがえらせた。それは修復なのか、“創作”なのか？

https://wired.jp/2020/08/18/ai-magic-makes-century-old-films-look-new/

　いまから100年以上も前のサンフランシスコや東京の映像が人工知能（AI）によってカラー化され、しかも4K画質に高解像度化されてよみがえった。機械学習による推測で生成されたのは色だけではない。元のフィルムではぼやけて見えなかった当時の日本人の表情まで鮮やかに描写されたのだ。果たしてこれは映像の“修復”なのか、それとも“創作”なのだろうか？（WIRED）

 

2020/08/19

 

＊AIの活用は米国企業の1割未満、意外と少ない数字から見えてきたこと

https://wired.jp/2020/08/19/ai-why-not-more-businesses-use/

　米国企業のうち、何らかの人工知能（AI）を活用している企業は全体の1割にも満たない──。そんな大規模調査の結果が、このほど明らかになった。調査では大企業と小規模企業とでAIの導入に大きな格差が生まれている実態も浮き彫りになっている。これらの数字は、いったい何を意味しているのだろうか？（WIRED）

 

2020/08/19

 

＊人工知能は“常識”を身につけられるのか？ IBM「Watson」の生みの親の挑戦

https://wired.jp/2020/08/19/watsons-creator-teach-ai-new-trick-common-sense/

　人工知能（AI）が進化していく過程において、人間社会の“常識”を学ぶことは極めてハードルが高い。こうしたなかIBMのAIシステム「Watson」の開発を率いたデイヴィッド・フェルーチは、AIに常識を教えるという困難なミッションに挑んでいる。（WIRED）

 

2020/08/16

 

＊この音楽、共同制作者はAIです　音楽制作におけるAIと人間　②Orpheus開発者

https://www.todaishimbun.org/aimusic_2_20200804/

　Orpheusの作曲アルゴリズムでは、さぞかし大量の曲を学習に用いているのだろうと予想してしまうが、実際はそうではないという。「確かに、最近のAIでは、大量の学習データをディープニューラルネットワーク（DNN）と呼ばれる数理モデルに学習させる深層学習が盛んに使われますが、Orpheusの作曲は、大量の学習曲もDNNも使いません。代わりに、人間自身が長い歴史の中で学習して得た音楽理論を確率モデルに組み込んで作曲をします。ただし作曲とは対照的に、Orpheusの自動作詞では、大量の学習データを用いています」（東京大学新聞）

 

2020/08/13

 

＊AIが船長に。IBMが変革する、海洋研究のミライ

https://ideasforgood.jp/2020/08/13/mayflower/

　私たちが、母なる海について知っていることは想像以上に少ない。人類が海に関して持っているデータの量は、火星の表面に関するデータの量よりも少ないという事実をご存知だろうか。その理由の一つが、調査航海船の乗組員たち、つまり人の力で調査することに限界があることだ。

　そこで登場したのが、AI（人工知能）を「船長」として海洋調査を急激に進めるアイデア。IoTやエッジ・コンピューティングなどの最新テクノロジーを搭載し、完全無人での大西洋横断を実現することで、海洋調査の未来に大きな可能性をもたらそうという、IBMの「メイフラワー号」プロジェクトだ。( IDEAS FOR GOOD)

 

2020/08/13

 

＊AIプロジェクトは外注すればするほど失敗する

https://news.yahoo.co.jp/articles/9cc5ca982e2d4d7865294eba4f673ccfa75bf29c?page=1

　企業がAIベンチャーと組む事例は多い。企業同士をマッチングさせる「Creww」や「AUBA」といったサービスでも、多くのAIベンチャーと事業会社が組んだ事例を報告している。ディープラーニング（深層学習）をはじめとしたAIが今日のように注目されるとは、長年研究や開発に携わってきた筆者も予想していなかった。

　しかし、こうしたAIベンチャーに飛び込んでくる開発プロジェクトはほとんどが失敗する。注目が集まるほど、誤った認識を持ったままAI開発に乗り出す人も多いようだ。華々しい事例が報告されている一方で、その何倍もの失敗が表沙汰になることなく立ち上がっては消えている。ITの開発依頼に慣れた人でも、AIのプロジェクトで成果を出すのは簡単ではない。結論から言えば、AI開発は外注が向いていないのだ。(JBpress)

 

2020/08/12

 

＊アマゾン幹部が秘策を明かす「機械学習ビジネス」爆発的普及の条件

https://gendai.ismedia.jp/articles/-/74704

　「私たちは、『機械学習の黄金時代』に生きている」アマゾンのネットインフラ事業部門「アマゾン・ウェブサー（AWS）」で機械学習部門のバイスプレジデントを務めるスワミ・シヴァスブラマニアン氏（以下スワミ氏）はそう語った。

　我々が現在、俗に「AI」とよぶものの根幹には、「機械学習（マシーンラーニング）」というテクノロジーが存在する。すなわち、機械学習の進化と変化が、最近のコンピュータと生活の変化を促す根本にある、ということだ。

　AWSのような企業は、それを支える存在でもある。AWSで機械学習関連事業の開発を見続けてきたスワミ氏に、ネットインフラ事業者の目から見た「機械学習がもたらしたもの」について訊ねた。（現代ビジネス）

 

2020/08/09

 

＊新型コロナで露呈したAIの限界と、それを乗り越える方法

https://www.gizmodo.jp/2020/08/how-the-coronavirus-pandemic-is-breaking-artificial-int.html

　過去データから学習してるだけでは、新しい事態に対応できない、と。

　新型コロナウイルスの影響でいろいろと調子が狂ってしまう今日この頃ですが、それはAI（人工知能）にとっても同じことのようです。スマホの顔認証が通らなくなったり、Amazonで生活必需品を買おうとしても買えなかったりといったことの背景には、激変した現実についていけずにいるAIがあった…と、エンジニアでありTechTalksのファウンダーであるBen Dickson氏が米Gizmodoへの寄稿記事で書いています。（GIZMOD）

 

2020/08/07

 

＊AIの「自然言語処理」技術がここへきて劇的な進化を遂げている

https://gendai.ismedia.jp/articles/-/74699?imp=0

　AI（人工知能）が言葉の意味を理解する方向へと大きく舵を切った。先日、シリコンバレーで限定的にリリースされた「GPT-3」という言語モデルを使うと、コンピュータ（AI）がかなり高度な文章を書いたり、私たち人間の言葉による命令に従って簡単なアプリ開発などの仕事ができるようになる。

　GPT-3は現時点で米国のプレスや一部関係者らに限ってリリースされたが、実際にそれを使ってみた人たちからは驚くべき結果が報告されている。たとえば、「この度、一身上の都合により退社することを決めました」あるいは「ベン、ごめんね、あたし貴方と別れなければならない」という冒頭の一文を入力するだけで、GPT-3はそれに続く文章をしたためて、普通なら書くのが気が重い退職願や別れの手紙を手際よく仕上げてくれるという。（現代ビジネス）

 

2020/08/06

 

＊AI開発は「成功するまで失敗する」

https://news.yahoo.co.jp/articles/c24604a1c5f97fe1c127df685599ac9999283523?page=1

　AI開発の特徴は、データを使ってシステムを作ることだ。いわゆる「学習」と呼ばれる工程である。この学習に使うデータを作ることが、AIを開発する試行錯誤のスタート地点だ。「作る」と表現したのは、ほとんどのケースで企業はAI開発に使える状態のデータを持っていないからだ。

　企業が持つデータは未加工な状態で、そのままではどんなAIが作れそうかを検討することすら難しい。そこで、まずはデータの解釈に着手する。例えば、会員制ウェブサイトのアクセス履歴といった未加工データから、開いたウェブページごとにデータを集計し直してみたり、再アクセスの頻度ごとにユーザーを集計したりといった具合だ。(JBpress)

 

2020/08/06

＊「戦場のシンギュラリティ」は訪れるのか？ AIによる戦闘に、人間が追いつけなくなる日がやってくる：「考える機械」の未来図（4）

https://wired.jp/2020/08/06/artificial-intelligence-military-robots/

　人工知能（AI）によって自動化された武器が戦闘で広く使われるようになり、その進化が加速していったときに何が起きるのか──。人の認識力が戦闘のペースについていけなくなる「戦場のシンギュラリティ」が起きたとき、AIとAIによる戦争が起きる可能性は否定できない。こうした事態を避けるために、わたしたちには何ができるのか。「考える機械」の未来について考察する短期連載の第4回。（WIRED）

 

2020/08/05

 

＊「考えを読めない知能」であるAIと、わたしたちはどう付き合えばいいのか：「考える機械」の未来図（3）

https://wired.jp/2020/08/05/as-machines-get-smarter-how-will-we-relate-to-them/

　人工知能（AI）は、この世界の認識や処理の方法が人間とは根本的に異なる。わたしたちが理解できない“ブラックボックス”のまま進化する危険性を秘めたAIと、どう付き合っていけばいいのだろうか──。「考える機械」の未来について考察する短期連載の第3回。（WIRED）

 

2020/08/04

 

＊AIは人類を“コロナ禍”からは救えない：「考える機械」の未来図（2）

https://wired.jp/2020/08/04/artificial-intelligence-couldnt-save-us-from-covid-19/

　人工知能（AI）の信頼性は、データを収集して解釈する人間の能力に依存する。新型コロナウイルスのパンデミックは、そうした作業が危機のまっただ中では困難であるという事実を端的に示しているのではないか──。「考える機械」の未来について考察する短期連載の第2回。（WIRED）

 

2020/08/03

 

＊人工知能の“手本”として、人間の脳は本当に適切なのか：「考える機械」の未来図（1）

https://wired.jp/2020/08/03/brain-model-artificial-intelligence/

　ヒトの脳の神経ネットワーク全体をスーパーコンピューター上に再構築する「全脳シミュレーション」に、これまで数十億ドルの資金が投入されてきた。しかし、知性の本質に迫る成果は得られていない。人工知性の研究は脳の模倣から離れて視野を広げることで、ブレイクスルーを得られるかもしれない──。「考える機械」の未来について考察する短期連載の第1回。

　そもそも、AIモデルが脳を模倣する必要はないのかもしれない。飛行機は鳥にほとんど似ていないが、それでも空を飛ぶからだ。それでも知性について理解する上でいちばん手っ取り早い方法は、生物から原理を学ぶことであるように見える。（WIRED）

 

2020/07/31

 

＊カーナビが「前の黒いクルマに続いて曲がって」と案内、三菱電機が開発

https://news.yahoo.co.jp/articles/0b796b675aa72b080f74bbfe5473731cf10f3c10

　三菱電機は2020年7月22日、自然な言葉で人と機器が円滑に意思疎通する技術「Scene-AwareInteraction（シーン・アウェア インタラクション）」を開発したと発表した。

　物体認識や意味的領域分割、移動体の動作解析、自然言語処理を組み合わせることにより、機器が認識した周辺環境や目の前の出来事を、自然言語で説明できるようにした。カーナビゲーションシステム、自律移動ロボットや監視カメラ、人の移動に合わせて稼働するエレベーターに開発技術を搭載することで、人やモノの動きが多い複雑な環境での機能を高めることができる。(MONOist)

 

2020/07/30

 

＊深刻なミツバチ不足を、AIが“操作”するアブが救う？ 授粉の問題を解決する新技術

https://wired.jp/2020/07/30/bees-flies-pollination/

　世界中で深刻化しているミツバチ不足。ある英国のスタートアップは、ハエの仲間であるハナアブに助っ人してもらおうと考えている。同社が考えたのは、「気が散りがち」なハナアブを授粉に集中させるための人工知能（AI）システムだ。（WIRED）

 

2020/07/28

 

＊AIの進歩は頭打ちに？ このままでは「膨大な計算量」が壁になるという研究結果が意味すること

https://wired.jp/2020/07/28/prepare-artificial-intelligence-produce-less-wizardry/

　人工知能（AI）が継続的に進化するには、加速度的に増える膨大な計算量が大きな壁になる──。そんな研究結果をマサチューセッツ工科大学（MIT）の研究チームが公表した。アルゴリズムの効率化やハードウェアの進化、クラウドのコスト低減、さらには環境負荷を減らす取り組みまで、課題は山積している。（WIRED）

 

2020/07/22

 

＊三菱電機、世界初の「シーン・アウェア インタラクション技術」開発

https://car.watch.impress.co.jp/docs/news/1267006.html

　三菱電機は7月22日、世界初というAIを活用した技術「シーン・アウェア インタラクション（Scene-Aware Interaction）技術」を開発したと発表した。シーン・アウェア インタラクション技術は、同社AI技術「Maisart（マイサート：Mitsubishi Electric’s AI creates the State-of-the-ART in technology）」を用いて、車載機器やロボットなどのさまざまな機器が複数のセンサーを用いて収集した情報（マルチモーダルセンシング情報）から周囲の状況を理解し、人と自然な言葉で円滑な意思疎通ができる技術。

　今回、同社は同技術の適用に向けたアプリケーションの1つとして、同技術を用いて、人と車載機器が周囲の物体や出来事について自然な言葉で共有できる経路案内システムを構築した。（Car Watch）

 

2020/07/22

 

＊人間の脳から産まれたディープラーニングのプルーニング

https://pc.watch.impress.co.jp/docs/column/kaigai/1265708.html

　ディープラーニング向けのプロセッサの間で進む「プルーニング(刈り込み)」。だが、そもそも、プルーニング自体は新しいテクニックではなく、人間の生体脳で自然に行なわれている現象だ。

　脳の場合は、神経細胞(ニューロン)同士の結合部分であるシナプスが、刈り込まれて減少する。脳のなかでは、ニューロンがシナプスで結合され、信号が伝達されることで、思考や記憶が形作られるが、脳内の神経ネットワークを最適化するためにシナプス刈り込み(Synaptic pruning)が行なわれる。シナプス刈り込みは、脳科学ではよく知られた現象で、英語版Wikipediaにも項目がある。（PC　Watch）

 

2020/07/21

 

＊変化を余儀なくされる時代に、AIは武器になるか：新しい時代に求められるコンサル像

https://wired.jp/2020/07/21/ai_accenture-ws/

　これまで蓄積した莫大なデータが使えない──。コロナ禍で人間の行動パターンが変化したいま、企業はいま大きな変革を迫られている。その変革にAI導入は不可欠だ。そんなAI導入の最前線では、いまどんな人材が求められているのだろうか。アクセンチュアのAIグループの3人に、これからの日本企業の変革について訊いた。（WIRED）

 

2020/07/16

 

＊Google傘下のAIによる科学的発見　立体構造予測で世界に衝撃

https://xtrend.nikkei.com/atcl/contents/technology/00007/00024/?i_cid=nbpnxr_top_new

　科学的発見は人間に特有だと考えられていた極めて難しい知的活動だが、技術の発展により、機械であるAIによる科学的発見も可能になってきた。Google傘下のDeepMind社が開発したタンパク質の立体構造予測AI「AlphaFold（アルファフォールド）」は、AIによる科学的発見の代表的な成功例。AlphaFoldはコンテストで圧倒的な成績をたたき出し、世界に衝撃を与えた。前編ではまずはタンパク質の仕組みや立体構造予測の応用について説明していく。（日経XTREND）

 

2020/07/13

 

＊人の能力を高め、心を動かす　トヨタが目指すAI

https://style.nikkei.com/article/DGXMZO61244990X00C20A7000000?channel=DF250620206201

　昨年（2019年）の会議では豊田社長から次のように提案されました。「ギル、私はTRIで次の3つのことを研究してほしい。1つめは『ガーディアンシステム』（高度安全運転支援システム）、2つめは『ロボティクス』、そして3つめは『あなたがやりたいこと』」。

　プラット　1つめの「ガーディアンシステム」とは自動車の事故を事前に回避し、安全性を高めるためのシステムのことで、2つめの「ロボティクス」とは、高齢者がより質の高い生活を送るための助けとなる技術のことです。そして3つめの「私のやりたいこと」については、「人間の行動を予測するAIシステム」をテーマとして選びました。（日経電子版）

 

2020/07/12

 

＊(お知らせ) AI研究用スパコン「紫峰」と農研機構統合データベースの本格稼働開始

http://www.naro.affrc.go.jp/publicity_report/press/laboratory/rcait/135385.html?fbclid=IwAR3rGI79mar-_R6QZrbxhIiYVNJjwTVaYpKWljUr00YAsflgFDZ4eB3jCzg

　農研機構は、国内農業系研究機関で初となるAI研究用スーパーコンピューター「紫峰」、および農研機構内に分散して所有管理されている各種の研究データを収集・統合し、農研機構内外の研究者が分野横断的に利活用できるデータベース「NARO Linked DB(ナロ リンクド データベース)」の稼働を2020年5月より開始しました。「紫峰」と「NARO Linked DB」の導入により、農研機構の農業情報研究基盤が整備され、データ駆動型農業の一層の推進が期待されます。（農研機構）

 

 

2020/07/09

 

＊顔認識だけで犯罪の可能性を“予測”できる？ ある論文が波紋を呼んだ理由

https://wired.jp/2020/07/09/algorithm-predicts-criminality-based-face-sparks-furor/

　顔認識技術で顔を分析するだけで、その人物が犯罪者になりうるか判断できると主張するアルゴリズムが発表された。ところが、研究者たちの批判を浴びたことで、一転して論文の公開は見送られることになった。研究者たちはこうしたアルゴリズムが、誤りであると指摘されている“人種科学”を想起させると危惧している。（WIRED）

 

2020/07/09

＊AIで血液を解析 病気のリスク予測するサービス提供へ

https://www3.nhk.or.jp/news/html/20200709/k10012506201000.html?utm_int=news-new_contents_list-items_002

　血液中のタンパク質をAI＝人工知能で解析することで病気のリスクを調べるサービスがこの秋、始まることになりました。新たなサービスは、ＮＥＣのグループ企業が設立した新会社がアメリカの企業と共同で始めます。

　会社によりますと、数滴の血液から5000種類のタンパク質の濃度を調べ、AIで解析することで、健康状態や将来、病気になるリスクがわかるということです。（NHK）

 

2020/07/09

＊エヌビディアの時価総額、インテル抜く　米半導体首位に

https://www.nikkei.com/article/DGXMZO61314490Z00C20A7000000/

　【シリコンバレー=佐藤浩実】米半導体大手エヌビディアの株価上昇が続いている。8日終値ベースの時価総額は2513億ドル（約26兆9400億円）となり、老舗の米インテル（2481億ドル）を初めて上回った。米半導体メーカーの首位が入れ替わるのは6年ぶり。世界では台湾積体電路製造（TSMC）、韓国サムスン電子に次ぐ3位となる。

　エヌビディアは最高経営責任者（CEO）のジェンスン・ファン氏らが1993年に設立し、99年にナスダックに上場した。当初はゲーム用の画像処理半導体に特化していたが、2015年ごろから大規模で素早い処理を求める人工知能（AI）計算に技術を応用し始めた。画像や音声認識の開発が進むとみて、株式市場が注目し始めたのもこの時期からだ。（日本経済新聞）

 

2020/07/08

 

＊PFNがコンピュータサイエンス教育事業に参入、問題解決型人材を育成へ

https://monoist.atmarkit.co.jp/mn/articles/2007/07/news022.html

　Preferred Networks（以下、PFN）は2020年7月6日、コンピュータサイエンス教育事業に参入するとオンライン会見で発表した。PFNによる最先端のコンピュータサイエンス技術や、これらの技術を生かした社会問題の解決などのノウハウを生かし、重要度が高まる論理的かつ創造的な思考力を持つ人材育成に取り組む。
 　その第1弾として、PFNは小学生から始めるプログラミング教材「Playgram（プレイグラム）」を開発。総合教育サービス事業を展開するやる気スイッチグループと提携し、2020年8月からプログラミング教室パッケージとして首都圏の3教室での対面授業と家庭でのオンライン授業に導入する。(MONOist)

 

2020/07/08

 

＊AIで3年内の発症リスク予測　ビッグデータ分析で20種に対応

https://www.sankeibiz.jp/business/news/200707/bsc2007070500001-n1.htm

　弘前大と京都大の研究チームは、人工知能（ＡＩ）を使って３年以内に糖尿病や認知症など約２０種類の病気にかかる可能性を予測するモデルを開発したと明らかにした。延べ２万人の多項目にわたる健康ビッグデータを分析した。発症する可能性が高いと事前に予想できれば、早期予防につなげることが期待できる。(SankeiBiz)

 

2020/07/08

 

＊人工知能が人間投資アナリストを超える日

https://news.yahoo.co.jp/articles/40ff9741d8df4730656823cb6c76d88dd585b4db

　コンピュータはウォール街に持ち込まれて以来、株価収益率を出し、その結果をランキングにするなど、もっぱら定量的計算に利用されてきた。だが、それが変わろうとしている。

　──コンピュータは人間の投資アナリストを打ち負かすことができるのか。

　チダナンダ・カチュア（44）がこの命題を解くヒントを得たのは4年前、ビジネススクールでヘッジファンドの授業を受けていたときだった。カチュアはエンジニアとしてインテルに勤務する傍ら、MBA取得を目指して、平日夜と週末にカリフォルニア大学バークレー校で学んでいた。厳密な財務データと、年次報告書やニュースなどのざっくりとした情報を混在させることにより、強力なツールを作り上げられるのではないだろうか。彼はそう考えた。（Forbes）

 

2020/07/07

 

＊Neural Network Console概説： GUIで直感的にディープラーニングしよう！

https://www.atmarkit.co.jp/ait/articles/2007/07/news018.html

　Sonyが自社製品でも活用する信頼性の高いディープラーニングツール「NNC：Neural Network Console」の概要と特徴を筆者なりに分析して紹介。どんな人がどんな用途で使うべきかの指針も提案する。

　ディープラーニングが行えるツールやライブラリはいくつもあるが、日本国産で、あのSony（ソニー）が提供しているのが、Neural Network Console（ニューラル ネットワーク コンソール、以下、NNC）である。NNCとはどのようなものなのか？　本稿では、その概要と特徴を示す。また、誰にどんな用途でお勧めできるかという筆者なりの考えも示す。（＠IT）

 

2020/07/07

 

＊人工知能はムーアの法則の何十倍の早いペースで成長している

https://gigazine.net/news/20200707-ai-training-cost-moores-law/

　ムーアの法則は本来「集積回路上のトランジスタ数が1.5年ごとに2倍になる」という傾向を指した法則です。このムーアの法則の5倍から100倍のペースで人工知能(AI)は進歩していると、GeForce Experienceの立ち上げに携わった元NVIDIAのエンジニアであるジェームス・ワン氏が報告しています。

　2010～2020年にかけて、AIのトレーニングモデルに費やされるコンピューターの演算処理能力は急激に増加しています。以下のグラフは縦軸が演算処理能力で、「Petaflop/Days」は1日当たり1秒間に4兆回の演算を行うことを意味します。横軸は西暦です。(GigaZine)

 

2020/07/05

 

＊「今機械学習に必要なのはデータマネジメント」5つの秘訣を実例つきで紹介

https://ainow.ai/2020/07/05/224999/

　「自社にAIを導入したい！」というモチベーションから機械学習のプロジェクトを進める場合、プロジェクトがどのように進み、どのようなデータが必要なのかを明らかにしなければなりません。

　料理で例えるならば、調理工程を事前に理解し、家にある調理器具で作れるのかを考える必要があります。また、素材（データ）がしっかり揃っているのか、その質は悪くないかをチェックしてから調理を始めます。

 

　一般的に機械学習プロジェクト（料理）は以下の流れで行われます。（AINOW）

 

2020/07/05

＊保険業界がAI戦略をとるべき理由…10年で約42兆円のコスト削減も可能に【レポート】

https://www.businessinsider.jp/post-215521

　保険会社にとって最も利益に直結しやすい改革が、人工知能（AI）の導入だ。金融とテクノロジーに関する調査・分析を行Autonomous NEXTのレポートによると、保険会社がフロントオフィス、ミドルオフィス、バックオフィスの全部門でのAI活用で削減できるコストは、2030年までに3900億ドル（約42兆円）にのぼるという。特にフロントオフィス業務でのコスト削減効果が高く、2030年までに1680億ドルを浮かせることができるとの予測だ。(BUSINESS INSIDER)

 

2020/06/28

＊医療用AI開発は中国が圧倒的に有利なワケ　日本は「あっという間に」置いていかれる

https://news.yahoo.co.jp/articles/b40d200647a98590988fb9866fd0f7b3c0cab2a4?page=1

　中国は今、あらゆる産業分野でのAI活用に力を入れています。ボストンコンサルティンググループ（BCG）の「企業の人工知能（AI）の導入状況に関する各国調査」において、中国はアクティブプレーヤーの割合が世界トップレベルであることが示されました。それに対し、日本は全体的に低調で、特に医療（ヘルスケア）においては大きく水をあけられています。医療へのAI導入に関しては他国も進んでいるとは言えず、中国が突出しているのは明らかです。これには、いくつかの中国特有の事情があります。（ビジネス＋IT）

 

2020/06/24

 

＊“人をお手本にするAI”は製造現場に何をもたらすのか

https://monoist.atmarkit.co.jp/mn/articles/2006/24/news057.html

　人手不足の影響から工場でも自動化領域の拡大が期待されている。その中で期待されているのが、人と同じ作業スペースで作業の支援や搬送などを行う、AGV（無人搬送車）やロボットである。しかし、人と同じ作業空間で同じように作業をするからこそ「もっとこういう配慮をしてくれたらよいのに」や「人だったらこうしてくれるのが当たり前でしょう」など、日常業務における小さな不便を感じる場面も多くなる。

　こうした課題を解決するため、三菱電機が2020年6月3日に発表したのが「人と協調するAI（人工知能）」である。三菱電機 情報技術総合研究所 知能情報処理技術部長の杉本和夫氏と、同部 機械学習技術グループ グループマネージャーの毬山利貞氏、同部 機械学習技術グループの森本卓爾氏に、技術の概要と狙いについて話を聞いた。(MONOist)

2020/06/21

＊「論文を読むAI」でがんゲノム医療は迅速な治療検討が可能に　激変する医療AI業界

https://dot.asahi.com/dot/2020061900006.html?page=1

　近年のAI（人工知能）の急速な進化は、2010年に起きたディープラーニング（深層学習）の高度発達に端を発する。これを機に医療用画像を解析するAIの開発に取り組む企業が急増。画像解析以外のスタートアップ企業も増えている。好評発売中の週刊朝日ムック「新『名医』の最新治療2020」から、「創薬」「自然言語処理」の最前線をお届けする。

　2012年にできたばかりの会社が、業界を変えようとしている。AI創薬のパイオニア・Exscientia（イギリス）だ。今年1月、大日本住友製薬との共同研究で、業界平均で4年半を要するとされる探索研究を12カ月未満で完了したことを発表。すでに臨床試験が開始されており、これが成功すれば、世界で初めて、AIと人間が手を携えて作った新薬が誕生することになる。（AERA）

 

2020/06/21

＊米インテルが新製品を一気に発表、データセンターのAI処理に向けたXeonやFPGA

https://xtech.nikkei.com/atcl/nxt/news/18/08164/?i_cid=nbpnxt_pgmn_topit

　米Intel（インテル）は、データセンターに向けた4つの新製品を一気に発表した（ニュースリリース）。いずれも人工知能（AI）処理能力を高めた製品だという。具体的には、（1）MPUの「第3世代Xeon Scalable Processor」、（2）FPGAの「Stratix 10 NX」、（3）3次元NANDフラッシュ・メモリー・ベースのSSD「D7-P5500／P5600」、（4）相変化メモリーモジュールの「Optane Persistent Memory 200 Series」である。（日経XTECH）

 

2020/06/21

＊データサイエンティスト活躍のための３つの条件とは

https://newswitch.jp/p/22679

　データサイエンティストは、機械学習やビッグデータの扱いにたけた専門家である。近年人工知能（ＡＩ）への注目度が高まるにつれ、巨額の年俸を掲げ、この新たなＩＴ人材の獲得に躍起になっている大企業も少なくなった。しかし筆者は、年俸をつり上げることより、もっと有効な方法があると考えている。それは、データサイエンティストにとって働きやすく、かつ力を発揮しやすい環境を整えることだ。

　データサイエンティストが活躍できる場は、三つの条件をそろえておかなければならない。一つめは、オープンな開発環境である。データサイエンティストは、最先端技術が次々と追加されるオープンソース・フレームワークを使って開発することを何よりも好む。最新論文のアーカイブなどを通じて、そのアップデート情報に接し、とにもかくにも新機能の実装を試みるのが彼らの習性だ。（ニュースイッチ）

 

2020/06/14

＊マイクロソフトCTOが語るAIの本当の姿『アメリカンドリームの再プログラミング』

https://zuuonline.com/archives/216833

　しかし、マイクロソフトの最高技術責任者でもある著者は、そのどちらとも違う、3つ目の見方こそが、AIの本当の姿であり、価値であると考えている。 3つ目の見方とは、すべての人にとっての豊かさやチャンスを生み出し、厄介な社会問題を解決するツールとしてのAIである。

　AI技術が利用されている分野は幅広い。今後の可能性も含めると、公衆衛生や宇宙計画、気候変動、教育など、社会を営む必須の分野においても、AIの技術はより生かされていく未来が予測される。 これらの分野において、現存している問題を解決し、より良い未来を描き出すためには、AI技術に対する人々の理解と協力が不可欠である。（Zuu　Online）

 

2020/06/13

＊顔誤認は冤罪が怖い！ IBMに続きAmazon、マイクロソフトも捜査利用停止宣言

https://news.yahoo.co.jp/articles/8c2b9ddf75e3721dd43d7a9e277d74c3fa38f9e5

　こちらの写真、見分ける自信ありますか？これ、黒人の方が見ると全然別人に見えるのだけど、白人の方が見るとほぼ同一人物に見えることがあるそうなんですよ？

　人間の苦手分野はAIも苦手というわけで、IBMが8日、「監視、人種識別、人権と自由の侵害に顔認識などのテクノロジーを使うのは断固反対！」と米議会宛ての書簡で宣言し、顔認識技術の研究、開発、広告、販売の終了を発表したのに続き、10日にはAmazon（アマゾン）も自社の顔認識システム「Recognition」の捜査利用を1年禁じることを表明。Microsoft（マイクロソフト）も法が整備されるまでは警察への販売を控えることを誓いました。（GIZMOD）

 

2020/06/07

 

＊AIが市民の質問に答えます　うるま市の住民票業務など　職員負担減へ実験

https://news.yahoo.co.jp/articles/63e6b93eae9c1bf4f2bd6163d3ae4dede712f431

　【うるま】うるま市は４月から、市民課の窓口業務について市民からの質問に人工知能（ＡＩ）が自動で回答する「チャットボット」の実証実験を始めている。市のホームページや公式ＬＩＮＥから２４時間利用でき、手続きに必要な書類をチャットボットで事前に確認すれば、窓口での待ち時間が短縮され、市役所での「密状態」回避にもつながる。窓口対応に当たる職員の業務効率化や負担軽減も目的の一つ。

　現在回答できる分野は住民票や所得証明書の発行についての質問や、パスポート、引っ越し手続きについて。チャットボットは市民の利用に応じて学習し、回答できる分野が広がったり回答の精度が上がったりする。実験期間は９月末まで。（琉球新報）

 

2020/06/04

＊東芝から世界最高精度の自動運転AI技術が2つ、推定誤差を従来比4割削減

https://news.yahoo.co.jp/articles/18dce4057c8bbb16c17f76bc091ac700c8de2031

　東芝は2020年6月3日、自動車やドローンなどの安全性向上や自動走行・自律飛行に用いる2つのAI（人工知能）技術で世界最高精度を達成したと発表した。1つは、カメラと慣性センサーの組み合わせだけで自車両の動きを高精度に推定する「自車両の動き推定AI」で、もう1つはさまざまな交通シーンで周辺車両の将来の動きを予測する「他車両の動き予測AI」。公開データを用いた実験により、推定結果と実距離の差の絶対値の平均である推定誤差について、従来技術と比較してそれぞれ40％削減したという。今後は、公道など実際の環境での評価を行い、2023年度の実用化を目指すとしている。(MONOist)

 

2020/06/02

＊AIチップ市場の2020年、NVIDIAや競合企業の今

https://japan.zdnet.com/article/35154336/

　NVIDIAが今日の人工知能（AI）チップ市場を支配しているという事実に異論を唱える人は、同社の競合企業を含めほとんどいないはずだ。そして、NVIDIAのイベント「GPU Technology Conference（GTC）2020」で米国時間5月14日に発表された新たな「NVIDIA Ampere」チップは大きな注目を集めた。

　同チップについては、さまざまな媒体で報道されている。米ZDNetでもTiernan Ray記者が、チップアーキテクチャー自体に関して斬新かつ注目に値する詳細な分析を実施している。またAndrew Brust記者もソフトウェア面について、「Apache Spark」に対するサポートに至るまでを含め、焦点を当てている。(ZDNet)

 

2020/06/02

 

＊AIでオフィスのエネルギー消費を「半分」にする：研究者の野心的な目標は実現するか

https://wired.jp/2020/06/02/energy-saving-ai-controls-lights-office-thermostat/

　熱帯地域の人口増と経済成長に伴って、オフィスのエネルギー消費は右肩上がりになっていく。こうしたなかある研究者が、AI（人工知能）によってオフィスのエネルギー消費を半減させる研究に取り組んでいる。すでにシンガポールで試験導入が始まっているが、その野心的な目標の実現には課題もある。（WIRED）

 

2020/06/02

 

＊製造業のAI人材育成には何が必要か、座学では学べない“ハンズオン”の効用

https://monoist.atmarkit.co.jp/mn/articles/2005/26/news007.html

  多くの製造業が活用を目指そうとしているエッジAI。しかしそこで課題になっているのがAI開発を主導できる技術力をもった人材の育成だ。多くの製造業では担当分野が細分化しており、目の前の開発も手いっぱいで、新たにAIの専門知識やスキルを習得するのは容易ではない。そうした中で注目したいのが、マクニカが注力している、AIレースカー「JetRacer」などを使ったハンズオンセミナーだ。(MONOist)

 

 

2020/06/01

＊これからのゲームは、AIがキャラクターを自動生成する時代がやってくる

https://wired.jp/2020/06/01/game-makers-inject-ai-develop-more-lifelike-characters/

　人工知能（AI）を用いてゲームのキャラクターを自動生成させる技術の開発が進んでいる。強化学習モデルで訓練したプログラムは、すでにサッカー選手をリアルに動かしたり、「パックマン」をゼロから構築したりできるレヴェルにまで進化した。今後はゲームの開発プロセスの自動化や、アニメーションの自動生成などへの応用が期待されている。（WIRED）

 

2020/05/26

＊AIがホワイトカラーの仕事も奪う？ その時代は、すでに単純な事務作業から始まっている

https://wired.jp/2020/05/25/ai-coming-most-mind-numbing-office-tasks/

　テキストのカット＆ペーストのような比較的単純な事務作業の一部が、徐々にロボティック・プロセス・オートメーション（RPA）と呼ばれるソフトウェアによって自動化され始めた。そこにさらに人工知能（AI）が加わることで、進化が加速しようとしている（WIRED）

 

2020/05/23

＊ソニーが世界初「AI機能搭載インテリジェントビジョンセンサー」を発表　高速なエッジAI処理を実現、映像解析ではマイクロソフトと協業

https://robotstart.info/2020/05/20/azure-ai-imx500.html

　ソニーは、世界初となる「AI 処理機能を搭載したインテリジェントビジョンセンサー」2タイプ、「IMX500」と「IMX501」を商品化したことを発表した。いずれも1/2.3型(対角 7.857mm)で、有効画素は約1230万画素。デジタルカメラやスマートフォン、カメラなどの写真撮影に使用されているイメージセンサーにAI処理機能を搭載したもの。高速なエッジAI処理を可能にし、端末が撮影時にAI技術を使って知的な動作を行うことができる。（ロボスタ）

 

2020/05/23

 

＊意外に知らない G Suite の便利AI機能

https://www.cloud-ace.jp/column/detail58/

　Google は検索エンジンや広告の表示などあらゆる分野でAI技術を活用しています。AI技術が浸透していくにつれて、Google が

提供するサービスでも知らないうちにAI技術が活用されています。今回は、G Suite のサービスにて提供されているAI技術に焦点をあてて紹介していきます。身近なサービスを通じてAIの技術により親しんでいただけたらと思います。

　G Suite は Google が提供するグループウェアです。G Suite には、メール、カレンダー、チャット、オンラインストレージ等、ビジネスにおいて必要になる機能がパッケージングされています。G Suite について詳しく知りたい方は以下の記事をご参考ください。(Cloud Ace)

 

2020/05/22

 

＊機械学習・ディープラーニングの数学／技術の概要を理解できる厳選「無料動画」

https://www.atmarkit.co.jp/ait/articles/2005/18/news017.html

 今や無料の動画だけでも、AI・機械学習・ディープラーニングは手軽に楽しく学べる。「機械学習／ディープラーニングに必要な数学」「機械学習／ディープラーニングの概要」「ディープラーニングの技術理解」の観点で、初心者にお勧めの無料動画を

 

紹介する。（＠IT）

 

2020/05/16

 

＊人工知能が、新型コロナウイルスの有望な“治療薬”を見つけ出す

https://wired.jp/2020/05/16/ai-uncovers-potential-treatment-covid-19-patients/

　既存の医薬品のなかから新型コロナウイルスの治療に効果が期待できる薬を、英国の研究チームが見つけ出した。その際に活躍したのが、製薬業界に蓄積されているデータと科学研究論文の情報に基づいて構築された人工知能（AI）だ。

　BenevolentAIのソフトウェアを使えば、さまざまなデータベースや科学論文のなかでテキストを処理している機械学習アルゴリズムを基に、各種の病気、症状、生物学的プロセスが互いに作用し合う関係性を視覚化できる。このソフトウェアを使ってリチャードソンが視覚化したタンパク質や遺伝子のカラフルな相関図からは、有望なターゲットがいくつか見つかった。（WIRED）

 

 

2020/05/13

＊誕生秘話！「ディープラーニング」を成功に導いた「信じつづける」力

https://gendai.ismedia.jp/articles/-/72457

　第3次ともいわれる現在の人工知能ブームでは、以前には現実的ではなかった新たなキーワードが多数、登場しています。シンギュラリティ、ビッグデータ、自動運転……。なかでも、その実体がイメージしづらく、「難しそう！」という印象があるのが、「ディープラーニング」ではないでしょうか？

　ところが、ディープラーニングの本質は、高校までに学ぶ範囲の数学で十分に理解できるというのです！ディープラーニングはいったい、どのようにして誕生したのでしょうか？　それを実現させた、先駆者たちの信念とは？

　最新刊『高校数学からはじめるディープラーニング　初歩からわかる人工知能が働くしくみ』が好評の金丸隆志さんに解説していただきました。（現代ビジネス）

 

2020/05/13

＊ルート最適化や顧客分析でAIを利用する運輸や物流の取り組み

https://japan.zdnet.com/article/35153511/

　ビジネス向けのAI（人工知能）として「IBM Watson」をプッシュするIBM。多数の導入事例を持つが、5月6日までオンラインで開催したイベント「Think Digital Event Experience」では、ドイツの航空大手Lufthansa Groupと、国際貨物輸送の米UPSの2社がWatsonの活用について語った。

　UPSは、ロジスティックでのAI導入を進めている。既にビックデータとAIを活用して、ドライバーに最適なルートを知らせる「ORION（On Road Integrated Optimization and Navigation System）」、貨物配送に当たって低コストかつ延着が生じないようなレーンや輸送モードを決定する「Network Planning」プラットフォームなどの取り組みを進めてきた。(ZDNet)

 

2020/05/11

＊あなたの会社はなぜ｢AI｣を使いこなせないのか

https://toyokeizai.net/articles/-/349484

　開発に当たって最初にやるべきは、「企画する」、つまり「AIを使って何をするのか」を決めることだ。売り上げ増加や効率化などにつながらなければ意味がない。自社のビジネスの根本的な課題を見極めることができなければ、つまずいてしまう。

　AIはあくまでも課題を解決するための道具の1つにすぎない。大量のデータの解析やある程度パターン化された作業に長けており、最適な生産量や発注量を精緻に予測する、工場での不良品を画像で検知するといったことはお手のもの。（東洋経済）

 

2020/05/09

＊NECがコロナワクチンの設計情報をAIで解析

https://techable.jp/archives/122899

　NECは、新型コロナウイルスに対するワクチンの設計に向けて、人工知能（AI）を活用した遺伝子解析の結果を公開したことを発表した。同成果は、NEC OncoImmunity ASがNEC欧州研究所と協力して研究チームを立ち上げて得られたもの。新型コロナウイルス感染症「COVID-19」感染拡大の対策として国際的に広がるワクチン開発を支援する取り組みであり、NECがかねてから使用していたAI予測技術をワクチン開発のために適用。

　研究チームは、数千種類のSARS-CoV-2のゲノム配列を解析し、世界中の人々に最もよく見出される100個の多様な免疫の型に対する抗原の特定に成功したという。（TECHABLE）

 

2020/05/05

＊Googleの失敗から学ぶ、AIツールを医療現場へ適用することの難しさ

https://jp.techcrunch.com/2020/05/04/2020-04-27-google-medical-researchers-humbled-when-ai-screening-tool-falls-short-in-real-life-testing/

　AIによる医療分野での魔術的な活躍がよく話題になる。機械学習モデルがまるで専門家のように問題を検出するスクリーニングという分野では、特にそれが言えるだろう。しかし、多くの技術と同じように、試験所でうまくいくことと、実社会で機能することは全く話が違う。Googleの研究者たちは、タイの田舎で行われた診療所でのテストを通じ、その厳しい事実を見せつけられた。(TechCrunch)

 

2020/04/26

 

＊実用化が進まない組込みAI、スモールスタートで課題を解決せよ

https://monoist.atmarkit.co.jp/mn/articles/2003/16/news008.html

　組込み機器でも活用が検討されているAIだが、さまざまな課題もあってなかなか実用化が進んでいない。これらの課題を解決すべく、PFUが「組込みAI」のスモールスタートを可能にするソリューションの提案を強化している。

　機械学習やディープラーニング（深層学習）などの加速度的な技術進化により、ここ数年、さまざまな分野でAI（人工知能）の活用が進んでいる。もちろん、大型のサーバやクラウドだけでなく、組込み機器向けでも「組込みAI」や「エッジAI」という形での活用が検討されている。しかし、プロセッサの処理能力や消費電力などに制限がある組込み機器でのAI活用はまだ容易とはいえない状況だ。(MONOist)

 

2020/04/26

＊NECのAI創薬、コロナワクチン開発に早くも名乗り

https://www.nikkei.com/article/DGXMZO58460740U0A420C2000000/

　NECは23日、新型コロナウイルスのワクチン開発に向け、独自の人工知能（AI）を活用し、ワクチンのターゲットとして適したエピトープ（アミノ酸配列）を複数選別する技術を開発した。NECオンコイミュニティ（2019年7月にNECが買収）とNEC欧州研究所の研究チームによるもの。

　NECとNECオンコイミュニティのAIによる予測技術を活用し、ワクチンの設計を行った。具体的には、公開されている新型コロナウイルスの数千種類のゲノムデータを参照。新型コロナウイルスのタンパク質（遺伝子）のアミノ酸配列の中から、細胞表面にある糖タンパク質である主要組織適合性遺伝子複合体と結合しやすいか、細胞表面で認識できるようになるか、免疫細胞の一つであるキラーT細胞の活性を高めやすいかなどを指標とし、AIで免疫活性能が高いと思われるエピトープの部位を同定した。（日経バイオテク）

 

2020/04/16

＊今利用されているAI技術は、ディープラーニングだけじゃない！

https://ascii.jp/elem/000/004/008/4008497/

　人工知能（AI）というと、まっ先にディープラーニングが連想されます。実際、多くの領域において、ディープラーニングの研究開発、実証実験、社会実装が進んでいます。しかし、AIの実態としては、第三次AIブーム以前のルールベースや探索アルゴリズム、またディープラーニング以外の機械学習によるデータ分析手法やツールなども、広く使用されています。

　株式会社角川アスキー総合研究所が2020年3月に発売した新刊『AI白書2020』（編：独立行政法人情報処理推進機構 AI白書編集委員会）では、AI技術を次のように分類しています。（ASCII）

 

2020/04/10

＊生物進化に倣った「ニューロエヴォリューション」は、かくしてAIに創造性をもたらす

https://wired.jp/membership/2020/04/10/creativity-algorithms-much-smarter/

　ニューラルネットワークに生物進化の法則を統合した「ニューロエヴォリューション」が、注目されている。アルゴリズムの学習能力は、ある目的に狙いを定めたときではなく、自由度の高い探索タスクを与えられた──いわば“回り道”を経験したときに大きく飛躍するというこのアプローチ。果たして、人間レヴェルの能力を備えたマシン（汎用AI）を最速で生み出す方程式になるのだろうか。（WIRED）

 

 

2020/03/27

＊AI活用で成功する職場､失敗する職場の｢差｣

https://toyokeizai.net/articles/-/337686

　ここ数年、AI活用、とくに機械学習の活用によって、新しいビジネス上の課題・難題の解決を図る動きが活発に行われてきた。しかし、機械学習のプロフェッショナルはまだまだ多くはない。エンジニアもプランナーも不足している。だからこそ、すでに多くのプロフェッショナルがいる「英語力」などのビジネススキルと比べても、今から始めれば企業・個人のキャリアの差別化要因にできる領域なのではないだろうか。

　株式会社アイデミーの石川聡彦氏の『投資対効果を最大化する AI導入7つのルール』をもとに、早く着手することによる「企業としてのコスパのよさ」「個人のキャリアとしてのコスパのよさ」の2つを見ていく。　（東洋経済）

 

2020/03/22

＊東大発“数学ベンチャー”驚異の技術力　AIを使って浸水調査を半年→1時間に短縮〈AERA〉

https://headlines.yahoo.co.jp/article?a=20200319-00000099-sasahi-sci

　一昨年の西日本豪雨、昨年の台風19号など、日本各地で水害が相次いでいる。浸水の被害にあった場合、火災保険の契約に「水災」補償をつけていれば保険金を受け取れるが、専門の知識を持つ調査員が一軒一軒訪れて損害を査定するため、大規模災害ほど支払いが遅れがちになり、長いときは半年ほどかかってしまうケースもある。

　その悩みを解決したのが最新の数学だ。ドローンが撮影した画像データから地表の3Dモデルを作成し、計測が必要な3カ所をAI（人工知能）が指定する。調査員がその3カ所の浸水高を測って実数を入力すると、AIがわずか1時間で残りの数千軒分の浸水高を算定。5日ほどで保険金支払いが可能になる。（AERA）

 

2020/03/21

＊日系ITメーカー御三家のAIに関する最新の取り組み

https://ainow.ai/2020/03/17/192520/

　AIに積極的なIT企業といば、どんな企業を思い浮かべるでしょうか。アメリカのGoogleをはじめとする「GAFA」や中国の百度など「BAT」を思いつく人は多いかと思います。しかし今回注目したいのは、日系大手IT企業のAI事情です。

　例えば、NEC・富士通・日立という日系ITメーカー”御三家”は独自のAI技術を開発し企業が抱える経営課題を解決するソリューションを提供しています。今回は、ITメーカー御三家企業（グループ企業含む）のAI分野における取り組みの最新情報をご紹介します（AINOW）

 

2020/03/21

＊NTTデータとNSSOLが米DataRobotに出資、AIデータ分析のSIサービスを強化

https://it.impressbm.co.jp/articles/-/19500

　NTTデータと日鉄ソリューションズは2020年3月18日、マシンラーニング（機械学習）を用いた予測モデルの生成を自動化するツール「DataRobot」を開発する米DataRobotに出資したと発表した。2社とも、米DataRobotの株式を第三者割当増資により取得した。出資額は2社とも非公開。

　NTTデータでは、データ活用を推進するNTTデータのサービス「デジタルサクセスプログラム」に、米DataRobotの知見を融合する日鉄ソリューションズでは、「製薬およびプロセス系製造業向けのマテリアルズインフォマティクスを基軸としたAI活用推進」といった、業界別のAIサクセスプログラムを米DataRobotと共同で開発する。(IT Leaders)

 

2020/03/21

＊なぜAI時代に問題発見の重要性が増すのか？

https://gendai.ismedia.jp/articles/-/71166

　ところがディープラーニング技術をベースとした現在のAIに必要なインプットは「問題と答え」ではなく「問題とビッグデータ（による学習）」になります。その膨大なデータからパターン認識をして最善の答えを導き出すために、「人間が教えていない答え」をも導き出すことが可能になり、膨大なデータが入手可能で、そこからある程度のパターンが導き出せる世界においては無類の強さを発揮することになります。（ゲンダイ）

 

2020/03/21

＊AI活用で大きくコケる会社のダメすぎる実情

https://toyokeizai.net/articles/-/337684

　ここ数年、AI活用、とくに機械学習の活用によって、新しいビジネス上の課題・難題の解決を図る動きが活発に行われている。ところが、AI関連の多くのプロジェクトに携わる石川聡彦氏は、AIに関わるプランナーやエンジニアが立ちはだかるビジネス上の課題・難題を本当に解決しているかというと、「実態はかなり“寒い”状況と言わざるをえない」という。

　いったいどのような状況なのか。また、解決のために乗り越えなければならないことは何か。『投資対効果を最大化する AI導入7つのルール』の著書もある石川氏に聞いた。（東洋経済）

 

2020/03/21

 

＊なぜクラウドではダメなのか？　いま「エッジAI」が注目されるワケ

https://www.excite.co.jp/news/article/Itmedia_news_20200319050/

　近年、AI業界では「エッジAI」という言葉が注目を集めている。しかし、その内容を具体的に説明できる人は恐らく多くないだろう。本記事では、エッジAIとは何なのかという基本的な内容やそのメリット、活用できる領域などについて解説していきたい。

　従来のクラウドコンピューティングでは、エッジ側にあるデバイスは、単にユーザー環境とクラウドをつなぐ中継地点にすぎない。しかしエッジコンピューティングでは、ユーザー環境に近い位置にあるデバイスが、可能な限りデータ処理を行う。場合によっては、クラウドとデータをやりとりすることなく、その場で適切な判断を行って結果を返す。クラウド側での処理が必要な場合も、生データをそのまま送るのではなく、セキュリティや規制上問題のない形に加工したり、必要最低限のデータ量に絞ったりしてから送信できるわけだ。（exciteニュース）

 

2020/03/20

＊ディープラーニングの仕組みを解説！

https://ainow.ai/2020/03/19/188171/

　ディープラーニングとは、大量のデータを学習することで、そのデータの中から特徴を自動的に発見し、画像認識や音声認識などを可能する技術です。

　例えば、今までの機械で画像認識を行う場合、その画像の中でどの点に注目すればいいのかなどを、人間が指定しなくてはいけませんでした。猫であれば、ひげの数や耳の形などを明確に定義しなくては機械が猫を猫と判別することはできません。

　しかし、ディープラーニングの登場によって大量のデータさえ用意できれば、そのデータの特徴を自動的に取り出し、新しいデータが入力されたときに、そのデータが何なのかを判定することができます。(AINOW)

 

2020/03/19

 

＊DataRobot, Inc.とDX加速に向け戦略的資本業務提携(NTT Data)

https://www.nttdata.com/jp/ja/news/release/2020/031801/

　株式会社NTTデータ（本社：東京都江東区、代表取締役社長：本間 洋、以下：NTTデータ）は、DataRobot, Inc.（本社：マサチューセッツ州ボストン、CEO：Jeremy Achin、以下：DataRobot）と、3月18日、AI・データ活用を起点にビジネスの成功を支援する「デジタルサクセス™プログラム」の展開加速に向けて資本業務提携に合意しました。

　また、NTTデータのコンサルティング、データサイエンス、AI・クラウド基盤のスペシャリストと、DataRobotのスペシャリストが一体となってAI・データ活用の推進を行う「デジタルサクセス専門組織」を両社で設置します。（NTTデータ　ニュースリリース）

 

2020/03/14

 

＊日本ディープラーニング協会、機械学習やPythonを学べる講座を無料公開　外出控える人に「学ぶきっかけを」

https://www.itmedia.co.jp/news/articles/2003/13/news141.html

　日本ディープラーニング協会（JDLA）は3月13日、AIの仕組みやプログラミング言語「Python」の基礎などを学べる講座を、公式サイトで無料公開した。新型コロナウイルスの感染拡大に伴って外出を控えている社会人と学生に、ディープラーニングを学ぶきっかけを提供したいという。無料期間は講座ごとに異なる。(ITmedia)

 

 

2020/03/12

＊ディープラーニングはもう難しくない

https://ainow.ai/2020/03/11/183804/

　機械学習とディープラーニングが活用されるようになった第三次AIブームが始まった数年前においては、AIモデルの開発には大規模な学習データ、巨大なアーキテクチャ、そして多額の資金が必要だったため、Googleのような資本力のある企業しか開発できませんでした。

　こうしたなか、AI開発の敷居を下げる技術が登場しました。その技術とは、事前学習済みのAIモデルを特定の目的に最適化する転移学習です。転移学習を使えば大規模な学習データと巨大なアーキテクチャが不要となるため開発コストを削減できるので、従来は参入できなかった企業がAI開発に進出できるようになるのです。こうした転移学習を用いた事例として、テキストアドベンチャーゲームの文言を自動生成するAI Dungeon等が挙げられています。（AINOW）

 

2020/03/05

＊プロが教えるAI特許の取り方のコツ

https://headlines.yahoo.co.jp/hl?a=20200305-00000006-ascii-sci

　東京・大手町の3×3 Lab Futureにて開催したセミナーイベント「マスターマインドイノベーションセミナー～AI特集＆知財セッション～」では、AIベンチャー8社によるピッチと、特許庁によるAIスタートアップ向けの知財セッションが実施された。

　2020年1月20日、第一生命保険株式会社の土橋幸司氏が主宰を務めるマスターマインドビジネスコミュニティは、セミナーイベント「マスターマインドイノベーションセミナー～AI特集＆知財セッション～」を東京・大手町の3×3 Lab Futureにて開催した。イベントでは、AIベンチャー8社によるピッチと、特許庁総務部企画調査課ベンチャー支援班係長 小金井匠氏と弁理士の河野英仁氏によるAIスタートアップ向けの知財セッションが実施された。（ASCII）

 

2020/03/02

＊Google、Gmailに深層学習を利用した「マルウェア検知AI技術」を導入

https://thinkit.co.jp/news/bn/17345

　Googleは2月25日(現地時間)、深層学習を用いてメール添付ファイルの脅威を検知するマルウェアスキャン技術を公開した。Gmailでは、スパム、フィッシング攻撃、マルウェアから受信メールを保護するため、機械学習モデルなどの保護機能を組み合わせ、99.9%以上の脅威が受信トレイに到達する前にブロックされているという。主な保護機能の1つが、週に3000億件以上の添付ファイルを処理し有害コンテンツをブロックする「マルウェアスキャナ」だが、悪意あるドキュメントの63%は毎日変化している。この変化に対応するため、Googleは深層学習を利用した新世代のマルウェアスキャナを追加した。(ThinkIT)

 

2020/02/29

＊強化学習とは | 仕組み・深層強化学習・活用事例を解説

https://ledge.ai/reinforcement-learning/

　強化学習という概念自体は、昨今のAIブームよりかなり前から存在します。強化学習の原型は、機械の自律的制御を可能にする「最適制御」の研究として、1950年代には既に存在しました。1990年頃には「強化学習の生みの親」とも呼ばれるカナダ・アルバータ大学のリチャード・サットン教授らを中心に、活発に研究されていました。

　古くから存在した強化学習に、飛躍的な技術進展をもたらしたのが「深層強化学習」です。従来の強化学習にディープラーニングを応用した深層強化学習の登場は、強化学習をベースに駆動するAIが社会に実装される契機となりました。(Ledge.ai)

 

2020/02/28

＊AIカンパニーを掲げるシーメンス、AI Labを起点としたイノベーション創出の仕組み：第11回

https://it.impressbm.co.jp/articles/-/19363

　独シーメンス（Siemens）は重工、通信、電子機器、医療、防衛などさまざまな産業を網羅する巨大コングロマリットとして知られるが、近年は情報技術（IT）、とりわけAI（人工知能）に注力している。現在、同社は自社製品の多くにAIを活用する計画を推進している。ただ、AI人材の採用が困難な現状では、各事業部にすぐれた人材を配置するのが難しい。そこで同社は2018年、全社事業に横串を差す形で技能と知見をもたらすAIの専任組織「Siemens AI Lab」を設立。先頃、本社のあるバイエルン州ミュンヘンから歩いて行ける距離にある同ラボに、ドイツの有力経済紙Handelsblattが訪問して、取り組みの様子を伝えている。(IT Leaders)

 

2020/02/28

＊AI導入やPoCで失敗する5つの事例と対処法　ABEJAが200社以上の導入実績から知見を公開

https://robotstart.info/2020/02/27/abeja-poc-sem.html

　AI関連技術は新しい分野のため、PoC(実証実験)で効果測定を行ってから、期待した結果が出たら本格導入に入る、というパターンが多い。しかし、AIを使って「実証検証を開始」したというニュースはよく見るものの、その後で「AIを正式に導入」したというニュースはあまり目にしないのが実状だ。どうやら実用化された例はそれほど多くはないのかもしれない。

　ABEJAはこの点に着目、PoCがどのように行われ、結果的にイメージした効果が出ずに失敗とされる事例やその要因を、AIのビジネス実装を支援してきた豊富な知見の中から紹介した。（ロボスタ）

 

2020/02/27

＊「なぜ」を理解するAIの構築を、あの人工知能の第一人者は目指している

https://wired.jp/2020/02/27/ai-pioneer-algorithms-understand-why/

　人工知能（AI）に大きな飛躍をもたらした深層学習（ディープラーニング）。だが、その研究の第一人者であるヨシュア・ベンジオは、この技術にはいまだ大きな課題があると話す。パターン認識だけでなく、因果関係も推測できるAIを実現しなければ、深層学習の潜在能力は発揮されないというのだ。（WIRED）

 

2020/02/26

＊AIが大きく活躍できる7つの業務分野

https://japan.zdnet.com/article/35149614/

　人工知能（AI）という技術は多くの人々の想像力をかき立ててやまないが、どういったメリットが期待できるのだろうか？IBMが550人を超える企業幹部らを対象に最近実施した調査によると、AIは大きく支持されており、自社業務のスピードアップと能力の拡大に向けて全面的に採用していきたいと多くの幹部が考えているという。

　AIの採用に向けた大規模投資を実行する前に、最も大きな効果が得られる分野を理解しておくことが重要となる。AIコンサルティング企業Critical Futureの創業者Adam Riccoboni氏は、自著「The AI Age」（AI時代）のなかで、AIが既に成果をもたらしている分野と、AIの進化の過程でわれわれが現在どこにいるのかについて考察している。(ZDNet)

 

2020/02/25

＊人工知能のハブ国家を目指すべく、UAEは「学費無料」のAI専門大学を設立する

https://wired.jp/2020/02/24/artificial-intelligence-uae-free-ai-university-abu-dhabi/

　アラブ首長国連邦（UAE）に、人工知能に特化した大学が誕生する。なんと学費は無料で住居つきという好条件は、AIのハブ国家になろうとしているUAEの本気度を示している。（WIRED）

 

2020/02/25

＊調理ロボットからゲームまで、AIに賭けるソニーの本気

https://wired.jp/2020/02/24/sony-envisions-ai-fueled-world-kitchen-bots-games/

　ソニーが人工知能（AI）分野への投資を加速させている。AIを事業戦略の中核に据え、新組織「Sony AI」を11月に立ち上げたのだ。その“本気度”が、ソニーコンピュータサイエンス研究所の北野宏明らの言葉から浮き彫りになってくる。

　現在はソニーコンピュータサイエンス研究所（CSL）社長兼所長の北野は、昨年11月に設立が発表された新組織「Sony AI」を率いている。ソニーはAIよってカメラやゲームなどが進化するだけでなく、料理のような未参入の分野でもロボットを活躍させることが可能だと考えている。AIは急速に進化しており、ソニーはこのテクノロジーを戦略の中心に据える必要があったのだと、北野は話す。（WIRED）

 

2020/02/25

＊近年話題のエッジAIとは？　クラウドAIとの違い・メリットから有名企業の導入事例・開発事例までとことん紹介

https://ainow.ai/2020/02/21/183186/

　従来のAIのようにクラウド環境で情報の処理を行う必要がないエッジAIはデバイスのみで迅速な処理ができ、特に即時対応が求められる領域で活用が広がっていくでしょう。そのため、IoTと非常に相性が良く、IoT技術の成長・拡大に伴って、エッジAIの開発の重要性も増していくと予想されます。（AINOW）

 

2020/02/20

 

＊東京都水道局、コールセンターに「IBM Watson」導入　問い合わせ内容をテキスト化、回答の候補を提案

https://www.itmedia.co.jp/news/articles/2002/19/news091.html

　日本アイ・ビー・エム（IBM）は2月18日、東京都水道局に「IBM Watson」の音声認識機能と情報検索機能を提供したと発表した。同局は19日から、コールセンターの電話対応業務に両機能を採り入れ、オペレーターの負担軽減とサービス向上に取り組んでいるという。

　東京都水道局が導入した機能は、ディープラーニングによって音声の特徴を認識し、発話内容をテキストに書き起こす「IBM Watson Speech to Text」と、問い合わせ内容から情報を抽出し、関連する文書を呼び出す「IBM Watson Discovery」。いずれもクラウドサービス「IBM Cloud」経由で利用する。(ITmedia)

 

2020/02/17

＊米国で広まる顔認証システムの利用と、動き始めた市民たち

https://wired.jp/2020/02/17/cities-examine-proper-improper-facial-recognition/

　集合住宅からサマーキャンプ、レストラン、フェスまで。米国ではあらゆるところで顔認証システムが採用されようとしている。だが、プライヴァシーへの懸念があるにもかかわらず、このシステムを巡る規制の動きは始まったばかり。先に動いたのは、しびれを切らした市民たちだった。

つまり、顔認識技術に対する公の規制は緩いのだ。こうした環境下では、民間企業に対してこの技術の利用を制限するよう求めるのは、主として消費者の仕事になる。（WIRED）

 

2020/02/11

＊ロイターが開発の「AIニュースキャスター」が変える報道の未来

https://forbesjapan.com/articles/detail/32273

　ロイターが世界初のAI（人工知能）を活用した、スポーツニュース司会者のプロトタイプを発表した。このシステムは、ロンドン本拠のAIスタートアップSynthesiaと共同開発されたもので、事前に録画されたニュース司会者の映像と、最新のデータを組み合わせ、AIニュースキャスターが最新情報をレポートするものだ。

　これは議論を呼ぶディープフェイク動画と類似した仕組みだが、ロイターはこのシステムが英国のサッカープレミアリーグの最新情報を、ニュースとして読み上げることを可能にした。ロイターのニュースプロダクト部門主任のNick Cohenによると、同社はまず、アルゴリズムを用いて実際の試合内容を即座に読み上げる機能を実現したという。「これにより、どの試合においてもニュースのスクリプトを自動生成可能になる」とCohenは話した。（Forbes）

 

2020/02/09

 

＊これからどうなる？最新人工知能特集

https://www.nikkan-gendai.com/articles/view/book/268755

　買い物はＡｍａｚｏｎのレコメンド、移動はグーグルマップに導かれるまま、転職や出会いまでマッチングアプリの仰せのままに生きる現代人。ＡＩはビジネスから暮らしの隅々にまで行き渡ろうとしている。そんなＡＩ草創期を生きる私たちの行く末はどうなり、どうすべきか。ＡＩをさまざまな視点から考えるべく、お薦めの本を紹介する。（日刊ゲンダイ）

 

2020/02/04

＊中国・清華大学の「世界的AI研究者2000人」リストに載った8人の日本人

https://headlines.yahoo.co.jp/hl?a=20200204-00000004-binsiderl-sci

　中国の清華大学が開発した学術論文検索サービス「AMiner」は、世界で影響のあるAI研究者2000人のリスト「AI2000」を公開した。AMinerは今回、AMinerが収集した学術論文に関する検索、引用などのデータをもとに、独自の自動検索アルゴリズムで分野別（20分野）、国別、所属別などに研究者をリストアップしている。

　リストにあるAI研究者が所属する最多の国はアメリカ。国別のリストの合計約1800人のうち、最多の研究者1100人が、アメリカ所属だ。中国は170人あまり。そして、日本で活動する研究者として「日本」のカテゴリーでノミネートされているのはわずか5人だ。(BUSINESS INSIDER)

 

2020/01/31

＊“AIの目”が変える｢スーパーマーケット革命｣。最新技術はここまできた【NRF2020】

https://www.businessinsider.jp/post-206704

　AI（人工知能）というキーワードをよく見かけるようになった。このなかで、特にコンピューターによる画像認識技術を指して｢コンピューター・ビジョン｣と呼ぶ。自動車の障害物検知から監視システムまでさまざまな応用技術が誕生しているが、近年、小売業界でも活用が本格的に進みはじめている。

　全米小売協会（NRF）が毎年1月に米ニューヨークで開催する｢NRF Retail's Big Show｣では、ウォルマートやメイシーズといった小売り大手を中心に、さまざまな企業が集まって小売りに関する最新技術の展示や講演が開かれている。

　今年のもう1つの大きな特徴は、初日の基調講演に米マイクロソフトCEOのサティア・ナデラ氏が登壇したことだ。マイクロソフトは小売り向けソリューションを提供するベンダーとして、NRFに過去20年以上出展を続けているが、同社のトップが基調講演スピーカーの代表として登場することは非常に珍しい。(BUSINESS INSIDER)

 

2020/01/31

 

＊AI（人工知能）をビジネスに生かすために読んでおきたい記事まとめ

https://www.sbbit.jp/article/cont1/37559

　人工知能（AI：Artificial Intelligence）は、人工的に作られた知能、あるいはそれを作る技術のことです。1950年代後半～1960年代の第1次AIブーム、1980年代の第2次AIブームを経て、現在は第3次AIブームと呼ばれ、さまざまなビジネス領域でAIが展開されています。「ビジネス＋IT」では、AIの理解を促進しトレンドをつかむきっかけとなるようなコンテンツを日々作成しています。“AIに仕事を奪われる”のではなく、AIを自らのビジネスで生かしきるために、参考にしてみてください。（ビジネス＋IT）

 

2020/01/29

＊三菱電機、あいまいな命令を理解する「コンパクトな知識処理に基づくHMI制御技術」技術説明会

https://car.watch.impress.co.jp/docs/news/1231820.html

　三菱電機は1月28日、あいまいな命令を理解する「コンパクトな知識処理に基づくHMI（ヒューマン・マシン・インターフェース）制御技術」を開発したと発表した。音声などよるユーザーのあいまいな命令を、AI（人工知能）が不足情報を自動で補完して理解するもので、クラウドによらず機器単体で素早く応答することが特徴。

　家電製品や車載情報機器などでの使用を想定しており、今後、さらに開発を進めて商用化は2022年以降となる。同日、三菱電機本社において開発した技術の説明会を開催した。(Car Watch)

 

2020/01/27

＊簡単＆迅速に導入できる「学習済みAI」から自社に合わせた「カスタムAI」まで自由に選べる

https://cloud.watch.impress.co.jp/docs/topic/special/1229784.html

　マイクロソフトとAIの歴史は意外と古い。AI研究は着々と進められ、2016～2018年にかけては、ほぼ人間並みの精度を持つ画像認識や人の話し言葉の95％までを把握できる音声認識、さらには文章読解や機械翻訳などでエンタープライズレベルの実用に耐える機能を実現してきている。

　「それらを一番身近で体感できるのが、皆さんが普段使っているMicrosoft Officeです。たとえばWordの音声入力機能やExcelの検索機能は、どれも長年のAI研究の成果です」。こうしたマイクロソフトの持つすべてのAI機能は現在クラウドプラットフォームであるMicrosoft Azure上に集約され、提供されていると竹内氏は語る。（クラウドWatch）

 

2020/01/26

＊新型コロナウイルスの危険性を、人工知能が世界に先駆けて「警告」していた

https://wired.jp/2020/01/26/ai-epidemiologist-wuhan-public-health-warnings/

　新型コロナウイルスの感染が拡大するなか、こうした事態が感染初期の2019年12月の段階で“警告”されていたことが明らかになった。警告を発していたのは、人工知能（AI）を利用したシステムだ。（WIRED）

 

2020/01/26

＊Appleが企業を買収 – Siriのアップデートが狙いか

https://iphone-mania.jp/news-272413/

　スマートカメラの高い性能などで知られるXnor.aiをAppleが買収しました。Macworldによれば、これはSiriのアップデートが狙いだと考えられるということです。分かりやすいものでは、HomeKit Secure Videoの検知機能を向上させるためだと推測されます。

 

　Macworldのマイケル・サイモン氏は、Appleの最大の目的は、オンデバイスAIを活用してSiriをより賢くするためだと指摘しています。(iPhone Mania)

 

2020/01/25

＊人工知能が「戦争の未来」を変える、各国で進むAIの軍事活用

https://headlines.yahoo.co.jp/article?a=20200125-00031980-forbes-sci

　AI（人工知能）は民間企業や消費者だけを対象にしたテクノロジーではない。各国の政府や軍隊はAIのポテンシャルに高い関心を寄せている。例えば、中国政府は市民を監視するためにAIを大規模導入しているし、英国防省も先日、安全保障や戦争に関する意思決定にAIを導入すると発表した。（Forbes）

 

2020/01/22

＊グーグルとMS、欧州での顔認識技術の一時利用禁止の議論めぐり異なる見解

https://headlines.yahoo.co.jp/hl?a=20200122-35148311-zdnet-sci

　Googleの最高経営責任者（CEO）Sundar Pichai氏は、欧州で提案されている顔認識の一時的な禁止に支持を表明したが、Microsoftの最高法務責任者Brad Smith氏は、外科手術で対応すべき問題に「肉切り包丁」を使用することに対して警告している。

　欧州委員会は、十分なリスク評価とリスク管理の枠組みが開発されるまで、公共の場所での顔認識技術の使用を3～5年間禁止することを検討しているとみられている。Pichai氏とSmith氏は現地時間1月20日、この件について見解を示した。(ZDNet)

 

2020/01/22

 

＊創造的AIと敵対的AIの不思議な関係、そしてアイデンティティへの脅威 - GAN を概観

https://note.com/masayamori/n/n9fddedd9a6f5

　本記事は、創造する AI である Creative AI、そしてそのトレンドの原動力でもある GAN （敵対的生成ネットワーク）についての記事です。創造と敵対というある種相容れないような２つのキーワードが、実はつながっていて新しい分野を切り開きつつ、同時に新しい問題を我々に突きつけているという話です。

　ディープラーニング等の機械学習のアプローチを用い、データから学習を行ったモデルを構築して様々な分野での識別や予測を実現していくというAIの活用は、徐々にかつ着実に浸透してきています。そのような中、識別や予測という利用法から、今やAIに新しいデータやコンテンツを作り出させるという世界が始まってきています。それが、「創造するAI」＝“Creative AI”の世界です。(note)

 

2020/01/21

＊「機械学習の知見がなくても、レコメンドや時系列予測を簡単に実装できる」Amazon Forecast & Personalize 活用事例

 

https://aws.amazon.com/jp/blogs/startup/event-report-amazon-forecast-and-personalize/

　「自社にデータサイエンティストがいないから、時系列データ分析を行うのは難しい」「エンジニアのリソースが足りていないので、レコメンド機能を実装できない」こうした悩みを抱えている方は多いのではないでしょうか。しかし Amazon Forecast や Amazon Personalize の登場により、これらの課題は容易に解決できるようになりました。

　Amazon Forecast は時系列のデータに対する予測を行うマネージドサービス。そして Amazon Personalize はパーソナライゼーション・レコメンデーションの機能を提供するマネージドサービスです。機械学習の知見がない方でも、簡単にご利用いただけるのが大きな特徴になっています。（AWS）

 

2020/01/21

＊グーグルのピチャイCEO、AIには規制が必要と主張--「疑問の余地はない」

https://headlines.yahoo.co.jp/hl?a=20200121-35148248-cnetj-sci

　GoogleとAlphabetの最高経営責任者（CEO）を務めるSundar Pichai氏は、ディープフェイクや顔認証といったツールがもたらしうる悪影響を防ぐためには、人工知能（AI）を規制すべきだと確信している。Financial Timesの1月20日付の論説記事で、同氏はこのような見解を示した。

　「AIに規制が必要なことについて、疑問の余地はないと考えている。あまりに重要性が高く、規制しないわけにはいかない。唯一の問題は、どのように規制するかだ」とPichai氏は述べた。（CNET）

 

2020/01/20

＊アップルによるAI企業の買収から、「未来のiPhone」の姿が見えてくる

https://wired.jp/2020/01/20/apples-deal-shows-ai-moving-devices/

　このほどアップルが、人工知能（AI）を開発するスタートアップのXnor.aiを2億ドルで買収した。低消費電力の機械学習ソフトウェアやハードウェアを手がける同社の買収から見えてくるのは、利用者側に近い“エッジ”と呼ばれる領域へのAIの導入である。つまりアップルが目指すのは、AIがiPhoneやApple Watchなどに搭載され、端末そのものが学習して賢くなっていく未来だ。（WIRED）

 

2020/01/18

 

＊機械学習のアルゴリズムはドーパミン神経によって脳にも実装だれている事が判明

https://gigazine.net/news/20200116-td-algorithm-dopamine/

　決まった時間にブザーを鳴らし餌をやることでブザーが鳴るだけで唾液が出るようになったパブロフの犬のように、生物の脳や神経構造は長い間科学者の研究対象となっています。また、脳の仕組みを参考にしたニューラルネットワークなど、人工知能の開発に脳神経の研究が用いられることもあります。そんな中、世界最強の囲碁プログラム「AlphaGo」を開発したDeepMindが、機械学習のアルゴリズムがドーパミン神経によって脳にも備わっていることを発見しました。（GigaZine）

 

2020/01/17

＊IBMのデータ科学エリート集団「Data Science Elite Team」について知っておくべきこと

https://headlines.yahoo.co.jp/hl?a=20200117-35147257-zdnet-sci

　IBMは、2018年に立ち上げた同社のData Science Elite Teamの陣容を設立時の3倍以上である100人近くにまで拡大し、これまでに130を超える顧客プロジェクトに携わってきているという。

　IBMのデータおよび人工知能（AI）担当バイスプレジデントであり、「IBM Cloud」およびコグニティブ（認知）ソフトウェアの最高データ責任者（CDO）でもあるSeth Dobrin氏によると、Data Science Elite Teamは同社のサービスグループから独立したかたちで、ソフトウェア分野の顧客とともに作業するという。また、Data Science Elite Teamは通常、同社ソフトウェアの評価期間中や販売後の顧客対応を担当する。(ZDNet)

 

2020/01/12

＊ＡＩで現実世界を解き明かす

https://www.nhk.or.jp/ohayou/biz/20200109/

　注目分野のキーマンにインタビューする「２０２０革新者たち」。きょうは、ＡＩ＝人工知能開発のベンチャー「プリファードネットワークス」の西川徹社長（３７）です。自動運転ではトヨタとも提携。評価額１０００億円を超える未上場企業をユニコーンと呼びますが、その代表格でもあります。ＡＩで社会をどう変えたいのか、聞きました。（NHK）

 

 

2020/01/12

 

＊「Azure Machine Learning」は何がすごいのか

https://logmi.jp/tech/articles/322297

　2019年12月4日、DIGITAL Xが主催するイベント「DIGITAL X DAY 2019 コミュニケーションAIが実現する新しい接客のカタチ」が開催されました。インターネットの普及と発達により、顧客との対話方法が多様化している昨今。AIが顧客とのコミュニケーションにどのように生かされているのか、さまざまな企業が実際の活用事例を語ります。プレゼンテーション「Microsoft の AI 関連サービスと、コミュニケーション領域での活用事例の紹介」に登壇したのは、日本マイクロソフト株式会社 Azureビジネス本部 プロダクトマネージャーの竹内宏之氏。クラウドサービス「Azure」で提供している各種AIサービスの特徴について解説しました。後半パートとなる今回は、さまざまなスキルの人々が利用できる機械学習プラットフォーム「Azure Machine Learning」の紹介と、各社のAI活用事例を語りました。(logmi)

 

2020/01/01

＊ディープフェイク、アルゴリズムの監査、人間中心のAI、あるいは「規制」のこれから：『WIRED』が振り返る2019年（AI編）

https://wired.jp/2019/12/31/most-read-stories-in-japan-2019-ai/

　2012年以降の「深層学習」への注目は、AIというテクノロジーへの（過剰な）期待とさまざまな議論を巻き起こしてきた。2010年代が終わるというタイミングで、いまAIに関して考えるべき論点は何か。19年に約90本のAIにまつわる記事を公開してきた『WIRED』日本版が、その今日的状況を振り返る。（WIRED）

 

2019/12/21

＊77%の日本企業がAI活用しないと著しい業績低下の恐れ ＝アクセンチュア調べ

https://ict-enews.net/2019/12/20accenture/

　米国アクセンチュア社は、企業のAI導入について、今年7月～8月に日本を含む世界12カ国16の業界にわたる企業の経営幹部1500人への調査を実施し、19日そのレポートを公開した。それによると、日本企業の経営幹部の77%（グローバルでは75%）が、AIをビジネス全体に積極的に導入しなければ、2025年までに著しく業績が低下するリスクがあると考えていることが明らかとなった。

　ほぼすべての企業（95%）がAIを本格活用するための基盤としてデータの重要性を指摘しており、なかでもトップ企業はデータ資産を適切に管理し、AI施策に活用できる環境を整えていた。（ICT教育ニュース）

 

2019/12/20

＊AIブームが収束し、怪しいAIベンチャーが消えた年――2019年を“AI本音対談”で振り返る

https://headlines.yahoo.co.jp/hl?a=20191220-00000012-zdn_n-sci

　2019年も、毎日のようにAIのニュースがメディアで取り上げられました。矢野経済研究所が「日本企業のAI導入率は2.9％にとどまる」と発表したのは18年12月のこと。まだPoC（概念実証）から先に進めていない企業も多い印象ですが、プログラミング不要で機械学習を行えるGUIツールの普及などもあり、AI開発は少しずつ身近なものになってきています。(ITmedia)

 

2019/12/19

＊深層学習で「竜巻」の発生場所を自動検出するシステム開発を開始――PFN、気象庁気象研究所

https://ledge.ai/tornado-detection/

　12月17日、株式会社Preferred Networks（PFN）は、気象庁気象研究所が実施する「AIを用いた竜巻等突風・局地的大雨の自動予測・情報提供システムの開発」の契約先として、その中核技術となる夏季の竜巻探知技術の開発を開始したと発表。

　今回PFNは、気象研究所から全国各地に設置する気象レーダーで観測した“ドップラー速度データ”の提供を受け、深層学習を用いて、どこで竜巻が発生しているかを正確かつ自動的に検出する新たな手法の開発を開始した。ドップラー速度データとは、ドップラーレーダーによって、上空の降水粒子からの反射波を用いて上空の風を観察したものだ。（AIニュース）

 

2019/12/17

＊AI導入を阻む3つの壁

https://headlines.yahoo.co.jp/hl?a=20191217-00000001-zdn_tt-sci

　Gartnerは、2020年までに世界のCIO（最高情報責任者）の48％が人工知能（AI）を自社に導入すると予測している。だが導入は増加しているものの、障壁も幾つか残っている。今でもAIのメリットとビジネスへの影響に疑問を抱く企業もある。重要なのはAIに可能なことと不可能なことを理解することだ。

　最初に障壁となるのがスキルだ。事業部門とIT部門どちらの責任者も、AIを仕事に利用すると、結果として求められるスキルが変わることを認識している。例えば、AIは人間の放射線科医と同じようにエックス線画像を診断できるようになっている。(TechTarget)

 

2019/12/16

＊ヒントンに敗れた男、牛久祥孝氏が語る画像認識のトレンド「ディープラーニングの次のトレンドは情報変換」

https://ainow.ai/2019/12/16/181774/

　今回はコンピュータービジョン（画像認識AI）領域の研究で日本を牽引するキーパーソンの1人である、牛久祥孝氏を取材しました。一時期「ヒントンに敗れた男」という肩書きでも話題になった牛久氏は東京大学在学時から画像認識に関する研究を行い、現在はオムロンの研究開発機関であるオムロンサイニックエックスで先端的な研究を行っています。

 

　今回は画像認識技術に注目し、牛久氏の研究内容の紹介だけでなく、これからの画像認識業界のトレンドについて伺いました。（AINOW）

 

2019/12/16

＊Googleアシスタントの「音声通訳」への対応で、旅先での体験は激変する

https://wired.jp/2019/12/16/google-assistant-can-now-translate-on-your-phone/

　グーグルのアシスタント機能「Google アシスタント」が、音声による通訳に対応した。スマートフォンに話しかけるだけで外国語を通訳してくれる新機能は、言葉が通じない外国での会話をこれまで以上にスムーズなものにし、旅先での体験を豊かなものにしてくれる可能性を秘めている。（WIRED）

 

2019/12/15

＊【日本の議論】ＡＩ兵器の規制「利用目指す中国は脅威」「開発には歯止め必要」

https://www.sankei.com/life/news/191215/lif1912150001-n1.html

　高度な人工知能（ＡＩ）を搭載し、人間が関与せず相手を殺傷できる自律型致死兵器システム（ＬＡＷＳ＝ローズ）を国際的に規制する初の指針が１１月に決まった。ＡＩの軍事利用と日本の対応について、元陸上自衛隊東部方面総監の渡部悦和氏と東京工業大名誉教授の広瀬茂男氏に聞いた。　（産経新聞）

 

2019/12/14

＊小さいデータにもとづいてディープラーニングを使う方法

https://ainow.ai/2019/12/12/181633/

　著者のTyler Folkman氏は、アメリカ・ロサンゼルスやイギリス・ロンドンに拠点を置くコンテンツマーケティング会社Branded Entertainment NetworkでAI技術部門のリーダーを務めています。同氏がMediumに投稿した記事「小さいデータにもとづいてディープラーニングを使う方法」では、小さいデータでディープラーニングモデルを構築するノウハウが解説されています。

 　同氏は、小さいデータでディープラーニングモデルを構築するノウハウとして以下のような7つの方法を提案します。（AINOW）

 

2019/12/14

＊AIが瞬時に株取引、為替暴落の危険も　金融業界で進むAIの取り組み

https://headlines.yahoo.co.jp/hl?a=20191213-00000018-zdn_n-sci

　金融は、他の業種に比べてAI活用が進んでいる業界だ。現代社会の根幹を成す業界で、長い歴史と伝統があり、政府による厳しい規制の対象にもなっている。それだけに、最新技術の導入が一筋縄ではいかない業界でもあるが、AIは着実に金融業界を進化させつつある。

　まずは、この業界におけるAIの導入状況を見てみよう。金融業界は必ずしも「最新技術がいち早く活用される」ような領域ではないが、労働集約的な業務に携わる人も多く、知的作業の自動化・高度化を可能にするAIとの親和性は高いといえる。(ITmedia)

 

2019/12/13

 

＊画像認識モデルの「盲点」を克服するための奇妙な画像ばかり集めたデータセット「Object Net」

https://gigazine.net/news/20191212-object-recognition-dataset-objectnet/

　人工知能(AI)を用いた画像認識モデルは、写真や映像の中に映り込む物体を正確に識別することを目的としたもので、自動運転カーの外界認識機能などさまざまなものに応用されています。例えば自動運転カーの場合、画像認識モデルの物体認識精度は自動運転カーの安全性に直結してくるため、モデルの学習に使用するデータセットは非常に重要な役割を担うこととなります。そこで、マサチューセッツ工科大学(MIT)とIBMの研究者チームは、多種多様な物体を含んだ画像認識モデル向けのデータセット「ObjectNet」を作成しています。（Gigazine）

 

2019/12/12

＊「AI失業」の脅威、2030年までに全体の3割の仕事が消滅へ

https://headlines.yahoo.co.jp/article?a=20191212-00031148-forbes-sci

　人工知能（AI）やオートメーション化によって、年間で5～10％の仕事が消えていくと、コンサルティング企業PwCのJulia Lammは述べている。失われる仕事のボリュームは、これまでの年間1～2％の5倍に達することになる。Lammがこのデータを発表したのは、先日ジャマイカで開催されたカンファレンスTechBeach Retreatの場だった。

　一方で、前向きなデータもあるとLammは続けた。最新の調査によると、労働人口の74％が新たなスキルを身につけ、この状況に対応しようとしている。PwCは今後、需要が高まる分野として、下記の10の領域を挙げている。（Forbes）

 

2019/12/11

＊人工知能の思考過程を可視化する、「AI監視ツール」を生み出すスタートアップ企業たち

https://wired.jp/2019/12/11/these-startups-are-building-tools-keep-eye-ai/

　データ不足や認知バイアスなどAIによる意思決定の問題が指摘されるなか、AIが誤った決断をしていないかを監視し、その“思考過程”を可視化するためのツールを提供する企業が登場し始めた。このツールは、AI開発に携わる技術者たちに安心をもたらすと同時に、AIの活用が進まない領域に導入を促す効果もあるという。（WIRED）

 

2019/12/09

＊マイクロソフトがクラウド経由で提供、英スタートアップが開発した「AI専用チップ」の実力

https://headlines.yahoo.co.jp/article?a=20191210-00010002-wired-sci

　マイクロソフトがクラウドコンピューティング・プラットフォーム「Microsoft Azure」の顧客に対し、英国のスタートアップであるグラフコア（Graphcore）が開発したAIチップへのアクセスを提供開始した。AIのためにゼロからつくられたこの専用チップで、AIアプリケーションは大きな飛躍をみせる可能性がある。（WIRED）

 

2019/12/09

 

＊普及価格のデバイスにもAIを、Armの新たなプロセッサIP

https://monoist.atmarkit.co.jp/mn/articles/1912/09/news039.html

　アームは2019年12月6日、東京都内で記者説明会を開き、メインストリーム向けプロセッサIP（Intellectual Property）の最新動向を解説した。機械学習や美麗なグラフィックスによる高品位なユーザー体験の提供を、普及価格帯のモバイルデバイスや民生機器にも拡大するという。(MONOist)

 

2019/12/05

＊創薬でAIがヒトを凌駕、Insilico Medicine（インシリコ・メディシン）が拓いた可能性

https://headlines.yahoo.co.jp/article?a=20191205-00037341-biz_plus-bus_all

　創薬研究においてAIが人間を凌駕する瞬間が訪れたのかもしれない。米国のベンチャー企業Insilico Medicine（以下、インシリコ・メディシン）が、これまで2～3年かかっていた新薬候補を発見するプロセスを21日までに短縮したという研究成果を発表したのだ。人間では調査しきれないほどのデータを集めた過去の研究から、AIプログラムにより、これまで存在しなかった新薬の創造を行っている。インシリコ・メディシンを含めAIベンチャーと大手製薬会社の提携が増加し、製薬業界の新たなトレンドを作りつつある。（ビジネス＋IT）

 

2019/12/02

＊最新AIの｢創造性の先｣に求められる人材とは

https://toyokeizai.net/articles/-/317118

　AIは既知の問題を解決するために、より確からしい情報を絞り込むことが得意な技術だ。しかし、昨今はコンピュータービジョンをはじめ未知の領域へと踏み込み、新しい価値を創造する領域でもAIを活用する動きが強まっている。

　これはほんの数年前までは予見していなかったことだ。深層学習だけでは解決できない領域を、コンピューターでどう問題解決しようとしているのか。また次世代のAIがビジネスの現場に導入されていくとき、必要とされる人材とはどんなスキルを持っている人物だろうか？

　米スタンフォード大学、ミシガン大学で学び、ワシントン大学、台湾清華大学でAI研究を続けてきたAppier（エイピア）チーフAIサイエンティストのミン・スン氏に、AI開発の最新動向とAI時代に“ひと”に求められるスキルとは何なのかを聞いた。（東洋経済）

 

2019/12/01

＊真に人間のためのツールとして「AI」をリブートできるか？

https://wired.jp/series/away-from-animals-and-machines/chapter12-4/

　「AIはわたしたちの幸福（と自由意志）をどのように変えるのか？」。1年半近くにわたる連載のなかでさまざまなエキスパートに訊いてきたのが、この問いだった。彼／彼女らの言葉を（駆け足で）振り返りつつも、これからの人類社会にとって「AI」というツールはどうあるべきか、その未来像を連載の最終回では問うていく。（WIRED）

 

2019/12/01

＊誰もがAIを自由につくり、使える世界はどう実現するか?

https://wirelesswire.jp/2019/11/73336/

　過日、浜松町クレアタワーにて、日経BP総研主催によるAIイベント「GHELIA EXPO TOKYO2020」が開催された。筆者はこのイベントの共催企業ギリア株式会社の代表として関わった。このイベントのテーマは「みんなのAI」である。当社は成立当初より「みんなのAI」を標榜しており、これは専門家だけでなくありとあらゆる人が、スマートフォンを使うようにAIを使う時代がやってくるというコンセプトだ。(WirelwssWire)

 

2019/12/01

＊改善余地アリ？　パナ、AI人材1000人への道

https://business.nikkei.com/atcl/gen/19/00002/112900917/

　2015年度以降、AI（人工知能）人材の育成・獲得に力を入れてきたパナソニック。20年度に1000人のAI人材を抱えることを目標に掲げ、現在は約700人まで増えた。ただ、1000人までの道のりは楽ではなさそう。仮に1000人の陣容になったとしても、パナの事業に貢献できるかもなお未知数だ。

　パナではAIの知見を自動運転サービスや車載機器のセキュリティーシステム、家庭内の電気機器をネットでつなぐプラットフォーム「ホームX」などに役立てている。デジタルデータを上手に活用することが求められている中で、AIの必要性は高まるばかり。独自の製品やサービスを生み出す上で、AI人材は大きな戦力となる。（日経ビジネス）

 

2019/12/01

 

＊パナソニックのＡＩ活用戦略とは

https://blogos.com/article/420795

  パナソニックは、２８日、ＡＩ（人工知能）活用戦略と先端人材育成についての説明会を行いました。

そんな中で、パナソニックは、１７年に米データ解析会社のアリモを買収、１８年９月にはＡＩを使ったスマートホーム事業で米BrainofT社と連携するなど、

ＡＩ分野の強化に取り組んできました。

 

　今後、介護など家の中の体験、自動運転ライドシェアなど移動体験に加え、ＡＩの社内への普及や実装に取り組んでいく方針といいます。外部の高いＡＩ技術を使いつつ、パナソニックが持つ固有のデータや専門知識を生かして、ＡＩを活用したビジネスの競争力とする考えです。(Livedoorニュース)

 

2019/11/29

＊富士通研究所、映像から人の行動を認識するAI技術を開発

https://headlines.yahoo.co.jp/hl?a=20191129-35146104-zdnet-sci

　富士通研究所と富士通研究開発中心（FRDC、中国・北京）は、大量の学習データを準備しなくても、映像から人のさまざまな行動を認識する人工知能（AI）技術「行動分析技術 Actlyzer」を開発した。同技術を利用することで企業は、人のさまざまな行動を認識するシステムを短期間で現場導入できるようになる。従来は目視だった不審者の発見の自動化、小売店での来店者の購買行動の認識から、商品の関心度調査、工場での熟練者と初心者の技能比較など、多様な業務のセキュリティ向上や現場改善などの課題解決を支援できる。(ZDNet)

 

2019/11/29

＊「まずは正しく失敗したい」　経産省が“AI人材育成”に挑戦する理由

https://headlines.yahoo.co.jp/hl?a=20191129-00000019-zdn_n-sci

　日本では、AIやデータを活用してビジネス課題を解決できる“AI人材”の不足が問題になっています。そんな中、4月に開催されたAIサミット「AI/SUM 2019」で世耕弘成経済産業大臣（当時）が、AI人材育成の政策「AI Quest」を経産省主導で行うことを明らかにしました。

　これは、AI人材不足の解決を目的にした事業です。企業の実例を基にしたケーススタディを用意し、受講者がオンライン学習やオフライン学習を通してAIを社会実装する力を身に付けられるよう支援します。(ITmedia)

 

2019/11/29

＊GAFA・BATに対抗、NAVERが描く「AI研究ベルト構想」とは

https://headlines.yahoo.co.jp/article?a=20191129-00030948-forbes-sci

　電撃的な経営統合を発表したヤフーとLINEは、日本やアジアをリードするAIカンパニーを目指すと宣言した。ヤフーやLINEの人工知能（AI）開発の動向は日本でも広く報じられているが、LINEの親会社であるNAVERの動向も非常に興味深い。同社の内部の人間と繋がりが深い韓国誌記者は言う。

　「これまでポータルサイトとして有名だったNAVERだが、昨今では完全にAIを始めとしたテクノロジー企業として生まれ変わろうとしている。ベンチャーや人材への投資を大規模に行っており、海外進出にも積極的だ」（Forbes）

 

2019/11/28

＊画像認識AIの独自開発が容易に、AWSが新サービス「Rekognition Custom Labels」提供へ

https://tech.nikkeibp.co.jp/atcl/nxt/news/18/06557/

　米アマゾン・ウェブ・サービス（Amazon Web Services）は2019年11月25日（米国時間）、ユーザー独自の画像認識AI（人工知能）を開発するサービス「Amazon Rekognition Custom Labels」を2019年12月3日から一般提供すると発表した。ユーザーは自前の教師データを少量用意することで、独自の画像認識AIを開発できるという。(日経XTECH)

 

2019/11/28

 

＊インテルのAIへの取り組みは「総動員」、新GPU「Xe」アーキテクチャも起用迫る

https://news.mynavi.jp/article/20191127-929624/

　インテルは11月27日、都内でAIに対する最新の取り組みを紹介しました。一言でいえば、インテルの持つ多くの技術をAIに総動員するというものです。インテル日本法人の執行役員常務 技術本部 本部長の土岐英秋氏は、AI関連の売上額は、同社グローバルではすでに35億ドルと大きな規模に成長していると言います。（マイナビニュース）

 

2019/11/28

＊AIはマーケティングを強くできるか

https://dentsu-ho.com/articles/6968

　電通グループが推進する「“人”基点」の統合マーケティングフレームワークPeople Driven Marketing（以下、PDM）は、人の「意識」と「行動」に着目したPDM2.0、さらに今秋スタートした3.0へと進化する。今回は、データとAIがマーケティングに取り組む企業と、その先の消費者にもたらす価値について、AI活用プラットフォームDataRobotのチーフデータサイエンティストであるシバタアキラ氏、電通デジタル デジタルイノベーショングループ マネージャーの有益伸一氏に語ってもらった。（電通報）

 

2019/11/26

＊パナソニック、顔認証をクラウドで提供

https://www.nikkei.com/article/DGXMZO52575430V21C19A1X12000/

　パナソニックは25日、自社開発の顔認証技術をクラウドサービスにしたと発表した。利用企業はパナソニックが強みを持つ深層学習（ディープラーニング）を使った顔認証技術をすぐに利用できる。顔認証市場の活性化につなげ、3年後にネット企業や金融機関など300社への導入を目指す。

　パナソニックがデジタルカメラなどで培ってきた顔認証技術を、システム間連携技術「API」を使いクラウドサービスにする。第1弾はサイバーエージェント系でマッチングサービスを提供するマッチングエージェント（東京・渋谷）の「タップル誕生」で、12月中旬にも同サービスに組み込む。（日本経済新聞）

 

2019/11/26

＊機械学習をどこよりもわかりやすく説明！　教師ありなし学習・強化学習だけでなく5つのアルゴリズムも完全理解！

https://ainow.ai/2019/11/26/180809/

　こんにちは。今回はAIやディープラーニングと混同されがちな機械学習について、それらの関係性・違いを理解できるように細かく説明します。また、機械学習を知る上で必要不可欠な用語も頭の中でごちゃごちゃになってしまっていると思いますが、教師あり学習や教師なし学習、各アルゴリズムなど必要な用語を網羅的に、且つきちんと整理・理解できるようにわかりやすく説明していきます。

　上記の画像から分かるように、機械学習はAIという概念の一部分であって「AI＝機械学習」ではありません。ひとまず「AI > 機械学習 > ディープラーニング」のイメージは持っておきましょう。（AINOW）

 

2019/11/24

＊AIの力でビジネスは変わる？　AIビジネスの秘訣を2人の先駆者が語る

http://www.todaishimbun.org/aibusiness20191123/

　今はやりの最新技術、AI。必要性は感じるが、ビジネスにどう活用していいか分からない――そんな悩みに応えるシンポジウム「AIビジネス成功の秘訣を考える～AI導入の成功事例から読み解く～」が8月29日、本郷キャンパス伊藤謝恩ホールで開かれた。

　登壇者は、メーカーなどにAIプロジェクトの内製化支援を行う東大発ベンチャー・アイデミーの石川聡彦社長と、電通のビジネス共創ユニットを担う片山智弘さんの2人。AIビジネスの最先端に立つ2人が指南する、AI活用の秘策とは。（東京大学新聞）

 

2019/11/23

＊「AIへの取り組みは自然体で、まず身近な分野から」─専門家が"PoC疲れ"の日本企業に助言

https://it.impressbm.co.jp/articles/-/18860

　国内でも関心が高まる一方のAIだが、“PoC疲れ”の話もよく聞く。海外企業の取り組みはどんな状況なのか。うまく成果を上げるにはどんなポイントに注意すべきか。米ガートナーにおいてさまざまな企業のAIに関する取り組みを調査し、CIOたちにアドバイスしているウィット・アンドリュース氏（Whit Andrews、同社ディステングイッシュト バイスプレジデント アナリスト）にポイントを尋ねてみた。

　我々の調査では5社に1社が何らかのかたちで実用化しています。何らかのトライアルをしている企業が残りの多くを占めますが、関心がない企業も10社に1社ほどあります（図1）。一方で今週、来日して企業のCIOの方々とお話ししました。そこから得たのは、世界的に見て日本企業は決して遅れていない、むしろ進んでいるという印象です。もちろん、私のような人間と会う意欲のある方々というバイアスがあることは考慮する必要がありますが。（IT　Leaders）

 

 

2019/11/23

＊グーグル「Explainable AI」発表--機械学習モデルが結論を得るプロセスの透明性向上へ

https://headlines.yahoo.co.jp/hl?a=20191122-35145777-zdnet-sci

　ほとんどの人が何らかのアルゴリズムに日々接している一方、人工知能（AI）がどのように機能するのか、実際に理解していると自信を持って言える人はそれほど多くない。しかし、Googleが英国で現地時間11月20日から開催している「Google Cloud Next '19 UK」で発表した新たなツールは、一般の人々が機械学習（ML）の難解さをひもとくうえで力となるはずだ。

　「Explainable AI」（説明可能なAI）と呼ばれるこのツールは、MLモデルが思考を重ねる手法と、結論に至った理由をユーザーに説明するという、その名が示す通りの機能を有している。(ZDNet)

 

2019/11/20

＊注目のキーワード「人間中心のAI」って何？

https://headlines.yahoo.co.jp/article?a=20191120-00030799-forbes-sci

　人工知能（AI）活用への期待が全世界的に高まる昨今、徐々に注目を浴び始めているキーワードがある。「人間中心のAI（human centered AI）」というものだ。今年3月、元グーグルの著名AI研究者であるフェイフェイ・リー氏らが中心となり、米スタンフォード大学で「人間中心AI研究所（HAI）」が発足した。翌月には、日本の内閣府が「AI社会原則」を策定したが、そのなかにも「人間中心の原則」が盛り込まれている。

　いずれもAIが社会に及ぼすメリットを前提としつつも、人間に対するデメリットにも注意深く目を配るべきだという理念を掲げる。同様に、世界各地では人間中心のAIを標語に掲げた研究・開発が散見されるようになった。（Forbes)

 

2019/11/16

＊マイクロソフトがクラウド経由で提供、英スタートアップが開発した「AI専用チップ」の実力

https://wired.jp/2019/11/15/microsoft-sends-a-new-kind-of-ai-processor-into-the-cloud/

　マイクロソフトがクラウドコンピューティング・プラットフォーム「Microsoft Azure」の顧客に対し、英国のスタートアップであるグラフコア（Graphcore）が開発したAIチップへのアクセスを提供開始した。AIのためにゼロからつくられたこの専用チップで、AIアプリケーションは大きな飛躍をみせる可能性がある。

　マイクロソフトは1980年代から90年代にかけて、インテルのプロセッサーで動作するOS「Windows」の成功によって市場を支配する立場になった。こうして当時のインテルとマイクロソフトの蜜月は、「ウィンテル（Wintel）」とまで呼ばれるまでになったのである。

　そしていまマイクロソフトは、ハードウェアとソフトウェアの新たな組み合わせによって過去の成功を再現し、アマゾンやグーグルに追いつきたいと考えている。競争の舞台となるのは、クラウド経由で人工知能（AI）の能力を供給する最先端の技術だ。（WIRED)

 

2019/11/15

 

＊人間が深層学習のAIを理解できないのには、理由がある

https://globe.asahi.com/article/12872410

　囲碁の世界チャンピオンを破ったソフト「アルファ碁」などで一躍注目を浴びるようになったのが、人工知能（AI）の「ディープラーニング」（深層学習）という技術だ。大量のデータを学習してデータ間のつながりを見つけるのに長け、非常に精度の高い予測をする。文字・画像認識の分野での活用が広がるが、どうやってその答えを見つけ出したのか、人間には理解できないという。なぜ、人間はAIの考えが理解できないのか。分かるようになる日は来るのか。ディープラーニングの仕組みなどを研究している統計数理研究所助教の今泉允聡さんに聞いた。（西村宏治）（朝日新聞）

 

2019/11/14

＊グーグルと大手総合病院の提携がもたらすのは、医療の進歩かプライヴァシーの破綻か

https://wired.jp/2019/11/13/ai-could-reinvent-medicineor-become-a-patients-nightmare/

　世界屈指の医療機関である米メイヨー・クリニックが、グーグルとの提携を発表した。膨大な医療データを手に入れたグーグルは、AIで医療に新たな知見をもたらすかもしれない。その一方で不安なのは、いまだ1996年施行の法律に守られている患者のプライヴァシーだ。(WIRED)

 

2019/11/10

＊ディープラーニング＝万能ではない。データの関係性から特徴をつかむ「スパースモデリング」という技術

https://ledge.ai/hakarus-sparse-modeling/

　ディープラーニングの普及が進んでいる。しかし、ディープラーニングはその特性上、膨大な量のデータと、データを処理できるGPUなどの高価な計算機が必要だ。そして多くの企業は、その2つを用意するところでつまずいている。今回紹介するスパースモデリングは、少量のデータから特徴を抽出し、学習と推論を行える技術だ。スパースモデリングについて、京都のAI企業ハカルスのデータサイエンティストである増井隆治氏に話を聞いた。

　「データ量がある状況では、スパースモデリングはディープラーニングに精度でかないません。ただ、現実世界でデータと計算機が揃っている理想的な状況は珍しい」 (Ledge.ai)

 

2019/11/07

＊パナソニック、富士通、三菱電機、AI検索機能を共同開発--特許調査を効率化

https://headlines.yahoo.co.jp/hl?a=20191107-35144954-zdnet-sci

　パナソニック ソリューションテクノロジー（パナソニック）、富士通、三菱電機の3社は、人工知能（AI）を活用した高精度な検索結果を抽出する新しい機能を共同で開発した。この機能は、企業の知的財産活動における特許調査業務の効率化を目指して開発が進められていた。

　このAI検索機能を活用することで、サービス利用者が指定した検索文章の意味をAIが解析し、数千万件という国内の膨大な特許公報から、意味が近いと認識した文章を高い精度で検索することができる。

　開発に際しては、AIエンジンとして富士通のAI技術「FUJITSU Human Centric AI Zinrai（Zinrai）」を搭載し、さらに三菱電機の特許調査における知見（技術者による特許調査を想定した検索シナリオなど）をもとに、3社共同で実施した。(ZDNet)

 

2019/11/06

＊粗が多いAIの課題を解決する富士通の2つの新技術

https://ascii.jp/elem/000/001/968/1968916/

　富士通研究所の原裕貴社長は「AIの品質問題に着目した世界初の技術になる。富士通は、AI品質においては、データの選別から性能監視や再学習まで幅広く課題を把握して研究開発を推進しており、AIが持つ課題の解決に取り組んでいる」と語る。

　学習データから構築したAIモデルは業務で使い続けるにしたがって、社会情勢や市場動向、環境変化などにより、入力データの傾向が構築当初の学習データと比べて変わってしまうことが多い。その結果、AIの推定精度が低下するといった問題が発生する。「運用中の精度検証や再学習が必要になるため、それに多くのコストがかかるという問題もある。現在、全世界でこの課題に対する議論が行なわれている」（富士通 Data×AI事業本部の渡瀬博文本部長）とする。(ASCII)

 

2019/11/05

＊データサイエンティストが描くAI研究の未来像

http://www.igaku-shoin.co.jp/paperDetail.do?id=PA03345_01

　2012年6月，Googleが発表した論文（通称キャットペーパー）で深層学習に注目が集まり，人工知能（AI）の有用性が再度脚光を浴びた。医学分野でも深層学習を利用した病理診断や内視鏡診断，創薬への応用が進み，画像解析，ゲノム解析の2大領域では医師の能力を凌駕する研究も現れ始めた。しかし，これら2大領域以外では深層学習を利用できるほどのビッグデータを集積しづらいのが現状だ。近年，こうした領域以外でAIを活用する新手法として注目されるのが，ディープフェノタイプに基づくデータ駆動型研究（以下，ディープフェノタイプ研究）である。システムバイオロジーの考えをもとに，バイオマーカーや生活環境などのあらゆるデータを統合的にAIで解析し，疾患の発生・進行予測に活用する。

　本紙では，医学部の中にAIセンターを立ち上げ，ディープフェノタイプ研究の推進，および医学教育に取り組むデータサイエンティストの浅井氏，川上氏の対談を通じて，AI研究の新たな潮流を紹介する。（医学書院）

 

2019/11/03

 

＊米国年4000人、日本ゼロ。データサイエンス修士の落差、日本はどう埋める

https://globe.asahi.com/article/12844087

　米国では学生に最も人気のある職業とも言われ、世界的に注目されている「データサイエンティスト」。多くの学生がデータサイエンスを専攻し、年間4000人の統計学の修士が生まれている米国に対し、日本の育成は始まったばかりだ。なぜ、立ち遅れたのか。なぜ、データサイエンスは重要なのか。日本初のデータサイエンス学部を立ち上げ、今年4月に大学院の研究科も設立した滋賀大学の竹村彰通・同学部長に聞いた。（聞き手・西村宏治）

　――データサイエンティストというのは、なにを学んだ人、ということになんるんですか。

 

　そこそこ統計の理論も勉強して、プログラミングもできる人たちです。数式は分かるけど、プログラミングできないというのでは、仕事にならない。（朝日新聞）

 

2019/11/02

＊ロシア・プーチン大統領、AI技術力の強化を主張：2030年までに人間の知的活動と同等に

https://news.yahoo.co.jp/byline/satohitoshi/20191102-00149356/

　ロシアのプーチン大統領は2019年10月、ロシアにおける2030年までのAI（人工知能）技術開発の国家戦略プランを承認をした。ロシアのAI開発の戦略プランでは、同国におけるAI技術の開発の加速化、AIサービスの可能性の拡大とAI人材の育成を強調。さらに2030年までにAIを人間の知的活動と同等の機能・レベルにして行動をできるようにすること、そのための技術的なソリューションを提供することを明確な目標としている。（Yahooニュース）

 

2019/11/02

＊機械学習システムを構築するための6つの重要なステップ【後編】

https://ainow.ai/2019/10/29/179620/

　著者のRahul Agarwal氏は、アメリカ大手小売企業WalmartのITソリューション部門Walmart Labsのインド南部バンガロール支社でデータサイエンティストとして働いています。同氏がMediumに投稿した記事「機械学習システムを構築するための6つの重要なステップ」では、機械学習プロジェクトを成功に導くヒントが6つのフェーズごとに解説されています。データサイエンティストとして長いキャリアを有する同氏は機械学習プロジェクトを以下のような6つのフェーズに分け、それぞれのフェーズにおいて取り組むべき課題とその課題に対するアドバイスを説きます。（AINOW）

 

2019/10/31

＊Googleの機械学習フレームワークTensorFlowのエンタープライズ版が登場、長期サポートとマネージドサービスを提供

https://jp.techcrunch.com/2019/10/31/2019-10-31-google-launches-tensorflow-enterprise-with-long-term-support-and-managed-services/

　Google（グーグル）は2015年に機械学習フレームワークのTensorFlowをオープンソース化し、瞬く間に同種のプラットフォームの中で最も人気のあるフレームワークの機械学習フレームワークつとなった。しかしTensorFlowを使用したい企業は、サードパーティと協力するか自社で行う必要があった。これらの企業を支援し、もうかる市場の一部を獲得するために、Googleは実践的なエンタープライズグレードのサポートとGoogle Cloud上で最適化されたマネージドサービスを含むTensorFlow Enterpriseをローンチした。(TechCrunch)

 

2019/10/29

＊グーグルの量子超越性を静観する富士通、実用性重視のAI技術で2つの「世界初」

https://headlines.yahoo.co.jp/hl?a=20191029-00000017-it_monoist-ind

　富士通研究所は2019年10月25日、川崎市中原区内にある本社で会見を開き、研究開発戦略を説明するとともに、新開発のAI（人工知能）技術を2つ発表した。

　今回発表したのは、AI運用時の入力データの正解付けを自動化することで、AIの精度の推定とAIモデルの自動修復を可能にする技術

「High Durability Learning（ハイ デュラビリティ ラーニング）」と、演算精度を自動的に制御し高速化する技術

 

「Content-Aware Computing（コンテンツ アウェア コンピューティング）」である。両技術とも2020年度内のサービス提供を予定している。(MONOist)

 

 

2019/10/28

＊5年後にユーザーは機械学習を意識しなくなる--SAPに聞く戦略やRPAとの関係

https://headlines.yahoo.co.jp/hl?a=20191028-35144280-zdnet-sci

　SAPは、「Leonardo」ブランドで機械学習への取り組みを進めている。機械学習はERP（統合基幹業務システム）とSAPが展開する業務アプリケーション群にとって重要な土台技術となるが、最新の動向はどうなっているのか－－SAPが10月中旬にスペイン・バルセロナで開催した「SAP TechEd Barcelona 2019」で、機械学習アプリケーションのトップを務めるUlf Brackmann氏に聞いた。

　機械学習分野での最新のニュースは、9月に開催した「SAP TechEd Las Vegas 2019」で発表した「SAP Leonardo AI Business Services」だ。機械学習を活用してビジネスプロセスを最適化したり自動化したりサービスで、チケットのカテゴリーを自動で分類して問題解決を提案する「Service Ticket Intelligence」、非構造化の情報を含む書類をデジタル化してその内容を抽出する「Document Information Extraction」などが発表されている。(ZDNet)

 

2019/10/26

＊AI活用までに必要な5つのステップ

https://zuuonline.com/archives/205605

　日本でもデータサイエンティストの報酬を高めるためには、企業がしっかりとデータやAIの活用からくる旨味を感じなければいけません。特にテクノロジー領域の企業を中心に、日本でもデータやAIの活用が進んできていますが、ほかの産業ではまだこれからという印象を受けます。その理由として、AIを活用するためには、まずデータを集めたり、それらのデータに対して様々な処理を施す必要があり、AI活用までには「通らなければならない道のり」が存在するためでしょう。（Zuu online）

 

2019/10/26

＊グーグル、検索サービスにAI　文章の意味も理解

https://www.nikkei.com/article/DGXMZO51391220V21C19A0TJC000/

　【シリコンバレー=白石武志】米グーグルは25日、検索サービスに文章の意味を理解する人工知能（AI）技術を取り入れると発表した。これまでは入力されたキーワードをもとに検索していたが、ユーザーが単語をつなぎ合わせた文章を入力すると、AIが文の意味を理解し、求める情報を検索ランキングの上位に表示できるようになるという。当初は英語版に限られるが、将来は日本語など多言語に展開する。（日本経済新聞）

 

2019/10/26

＊三菱電、鉄道車両の保守点検　AI分析サービスを開始

https://www.nikkei.com/article/DGXMZO51430720V21C19A0X20000/

　三菱電機は鉄道事業者向けに車両の保守点検を効率化するサービスの提供を始めた。TCMS（列車統合管理システム）で収集する車両の状態のデータを人工知能（AI）技術を活用し分析。鉄道事業者と三菱電のノウハウを組みあわせ、高い精度で故障の予兆を検知する。三菱電機が手がける車両用の装置を切り口に、付加価値の高い保守点検サービスを展開していく。（日本経済新聞）

 

2019/10/25

＊LINEのAIを大解剖！　ーこの記事で全部わかる「LINEのAIの取り組み」ー

https://ainow.ai/2019/10/24/180165/

　GAFAと呼ばれる米国企業が世界的に展開し、多くのデータを集めて、AI開発にも膨大な資金を投資しています。中国ではBATと呼ばれる企業が、中国国内で展開し、その企業価値は世界最大規模になっています。数々のサービスが、膨大なデータを集め、AIの開発を進めている中、日本でITプラットフォームを有する企業もAI研究に取り組んでいます。

 

　今回は、日本最大のコミュニケーションアプリ「LINE」を手掛けるLINE株式会社（以下LINE社）の取り組みにフォーカスし、紹介していきます。（AINOW）

 

2019/10/25

＊富士通、AIの判断精度 劣化防ぐ新技術

https://www.nikkei.com/article/DGXMZO51407360V21C19A0TJC000/

　富士通研究所は25日、人工知能（AI）の判断精度の劣化を防ぐ新技術を開発したと発表した。一般的にAIは大量のデータを学ばせて判断モデルをつくるが、時間がたつと社会情勢の変化などの原因で精度が下がる場合がある。新技術は精度の劣化を推定して判断モデルを補正する。2020年度中のサービス化をめざす。

　AIによる判断では例えば企業の信用リスク評価の場合、主に財務諸表のデータをAIに学ばせる。当初は精度が高くても、為替や物価などの環境が変わるとリスク判定の基準が変わる可能性がある。（日本経済新聞）

 

2019/10/25

＊生データからAI予測モデルを開発できるか診断するサービス

https://active.nikkeibp.co.jp/atcl/act/19/00005/101100059/

　富士通クラウドテクノロジーズの「データアセスメントレポート」は、ユーザー企業の生データを分析し、AIを活用できるかどうかを事前に診断するサービス。データから予測モデルを開発できるかどうかを評価する。評価の結果と、今後に向けたアドバイスをレポートにまとめて提供する。（日経XTECH）

 

2019/10/23

＊究極のAIアシスタントに進化したグーグル「Pixel 4」の衝撃

https://headlines.yahoo.co.jp/article?a=20191023-00030319-forbes-sci

　このように、Pixel 4はAIがバックグラウンドに組み込まれて動作し、ユーザー体験を改善してくれる点が優れている。スマホに期待される機能を根本から変えるデバイスだと言っても過言ではない。（Forbes）

 

2019/10/22

 

＊GoogleのAIは古代ギリシャの碑文解読をものの数秒でおこなうことができるように

https://gigazine.net/news/20191021-ai-deciphering-ancient-greek-tablets/

　Google傘下の人工知能開発企業DeepMindは病気の予測やエネルギー効率化などさまざなまな分野でAIアルゴリズムを役立てています。2019年10月15日(火)、新たにDeepMindは古代の碑文から「抜け落ちた記述」を予測するアルゴリズムを開発したと発表しました。人間の専門家が2時間かける作業を、AIはものの数秒で完了するとのことです。（Gigazine）

 

2019/10/21

＊果てしない、地震予知の夢　「AIで予兆をとらえる」に挑む科学者たち

https://globe.asahi.com/article/12806307

　日本でも期待が高かった地震予知。現在、大地震発生を予知するのはかなり難しいことが科学的に分かってきた。それでも、糸口を見つけようという研究は世界各地で続く。そして人工知能（AI）の技術が新たな解を見つけるかもしれない。そんな可能性にかける研究も始まっている。（西村宏治）　（朝日新聞）

 

 

2019/10/20

＊少し先の未来、ＡＩで実現するベンチャーの数々　シーテックで奮闘

https://newswitch.jp/p/19680

　「ＣＥＡＴＥＣ（シーテック）２０１９」では、テック系ベンチャーも奮闘した。少し未来の社会を実現するには、大企業には取れないリスクをベンチャー流のアプローチで突破することが期待される。仮想現実（ＶＲ）機器やカメラによるデータを人工知能（ＡＩ）で分析する技術が出展された。（取材・小寺貴之）　（ニュースイッチ）

　AI搭載製品の増え方が早く、電気回路のついた新製品にはだいたいAIが入るような気になります。IoTもものになり、クラウドとつながる前提のデバイスも増えました。こちらはサービスとして売られているのであまり前面には出ません。

 

2019/10/19

＊銀行業務の自動化がアメリカ20万人の雇用をなくす日

https://www.gizmodo.jp/2019/10/goliath-is-winning.html

　米銀がテクノロジーに投じるお金は年間1500億ドル（約16兆円）。その刈り入れ時がやってきたようです。AI化で、アメリカの銀行業界は｢今後10年で約20万人がリストラ｣され、｢金融史上最大の労働から資本への移転｣が起こると、Wells Fargo銀行アナリストのMike Mayo氏が最新報告で発表しました。職を失う人は｢全行員の1割｣で、｢バンキング業務効率化の黄金時代｣がやってくるとFinancial Timesに話していますよ？

　人員削減されるのは主に顧客対応窓口、コールセンター、支店で、それぞれ20～30%がカットになって、高性能なATM、チャットボットに置き換えられて、投資判断もビッグデータとクラウド処理で行えるようになるのだそう。(GIZMODO)

 

2019/10/17

＊金融業界はAIでどう変わったか？　1日1000億件の市場データを処理するブルームバーグに聞く

https://news.nicovideo.jp/watch/nw6061563

　さまざまな業界や企業がAI活用に取り組んでいますが、金融業界は機械学習の導入が比較的進んでいる業界の一つといえるでしょう。株取引や株価予測、銀行窓口の対応などの自動化がその一例です。世界中の金融・経済情報などを扱う米Bloombergも、積極的に機械学習に取り組んでいます。

　同社は、世界中の証券取引所から集めた1000億件を超える市場データを1日で処理していて、これはTwitter社が1日で処理する量の約200倍に当たるそうです（同社調べ）。合わせて、世界中の12万5000以上のメディアから200万件以上のニュース記事を取り込んで処理しています。これは膨大な量でしょう。(ITmedia)

 

2019/10/15

 

＊第2回 機械学習技術で今解決できることと、今後できるようになることとは

https://enterprisezine.jp/dbonline/detail/12530

　AIの専門家であるAppierのチーフAIサイエンティスト ミン・スン氏に、現状のAIのリアルな姿を解説してもらうシリーズ。その2回目では、現在のAIの主流技術である機械学習を取りあげる。機械学習や深層学習の技術を使うことで、現状どのような課題が解決できるのか。さらには機械学習を活用していく上での課題、そして今後の機械学習技術の進化についても話を伺った  (DB Online)

 

2019/10/14

＊アレン元米軍司令官、AIの戦争での活用「アメリカがリーダーシップをとっていくべきだ」

https://news.yahoo.co.jp/byline/satohitoshi/20191014-00146611/

　米軍のジョン・アレン（John Allen）元司令官が2019年10月にプリンストン大学で講演を行い、戦争でのAI（人工知能）の間違った活用による武力紛争勃発について警鐘を鳴らした。アレン氏はプリンストン大学のコンピュータサイエンス・公共政策学の教授のエドワード・フェルトン（Edward Felten）氏とともに登壇。

　アレン氏は「AI技術の発展と進化は大きなチャンスでもあるが、我々の想像を絶するような大規模な破壊をもたらす可能性もありうるし、そのことを一番懸念している」と語った。続けて「戦争は常に、人間と技術のバランスを維持してきた。軍はいつも、新たに開発された技術を先に利用してきた、いわゆるアーリーアダプターだ。（Yahooニュース）

 

2019/10/12

 

＊データサイエンティストでない人に、データサイエンティストっぽく働いてもらおう

https://www.atmarkit.co.jp/ait/articles/1910/07/news014.html

　データサイエンティスト不足が社会問題になっている。昨今、データサイエンティストでない人でも機械学習モデルを自動生成できるツールやサービスが多数登場しているが、その一つであるDataRobotにどのような機能があり、どのようにデータサイエンティスト不足問題を改善しようとしているかを解説する。  (@IT)(@IT)

 

2019/10/11

 

＊AIの専門家が「今からAIの暴走を心配するのは早すぎ」との楽観論に徹底反論

https://gigazine.net/news/20191011-not-too-soon-wary-ai/

　近年目覚ましい発展を遂げている人工知能(AI)については、「核兵器よりも危険」といった脅威論が叫ばれている一方で、「脅威論は無責任だ」という楽観的な意見も存在します。そんな中、AIの第一人者とされるカリフォルニア大学サンフランシスコ校の情報工学教授スチュワート・ラッセル氏は、自著「Human Compatible: Artificial Intelligence and the Problem of Control」の中で、「AIの脅威を心配するのは決して早すぎない」と述べて、楽観論に対し徹底的な反論を繰り広げています。 (Gigazine)

 

2019/10/08

＊NISTから顔認証で1位を獲得できた理由は？　NECの開発者が紹介

https://headlines.yahoo.co.jp/hl?a=20191008-00000006-impress-sci

　「深層学習（ディープラーニング）を使っているというと、どれも一緒でしょ？と言われますが、違うんです」――。

　NECは10月3日、米国国立標準技術説明所（NIST）が実施した、最新の顔認証技術ベンチマークテスト「FRVT2018」で第1位を獲得したことを発表した。今回で5回目の1位獲得だが、どんな点が評価されたのか、利用している深層学習について、どんな点がNEC独自技術となっているのかなどを、NECフェローである今岡仁氏自身が紹介した。　（Impress Watch）

 

2019/10/07

＊AI記者、AI小説家、そしてAI作曲家も――創作する人工知能を支える技術

https://headlines.yahoo.co.jp/hl?a=20191007-00000018-zdn_n-sci

　画像認識や自然言語処理といった技術の進化で、機械は人間と同じように周囲の環境および言葉を認識できるようになってきている。最近では機械が文章を書いたり、絵を描いたりする例も出てきた。今回は、こうしたコンテンツ生成の事例や技術についてまとめた。

これまで人間の特権とされていた創作の領域にAIが進出することに否定的な考えを示す人々もいる。しかし、現在主流のAI技術はあくまで既存のデータをベースにしたもので、人間の創作活動をAIが模倣しているに過ぎないともいえる。(ITmedia)

 

2019/10/04

＊ＮＥＣが世界１位！顔認証1200万人分、エラー率0.5％

https://newswitch.jp/p/19489

　ＮＥＣは３日、米国標準研究所（ＮＩＳＴ）が実施した最新の顔認証技術のベンチマークテスト「ＦＲＶＴ２０１８」で、第１位の性能評価を獲得したと発表した。１２００万人分の静止画を使った顔認証でエラー率０・５％を達成し、１７年の動画の顔認証ベンチマークに続き、５回目の世界１位を獲得した。（ニュースイッチ）

 

2019/09/30

 

＊「AI民主化」のための汎用プラットフォームを提供するDataRobotの戦略

https://enterprisezine.jp/dbonline/detail/12498

　今やAIや機械学習技術をすぐに利用できるサービスを、クラウドベンダーなどから数多く提供されている。とはいえ、AIや機械学習技術を実際のビジネスプロセスに組み込み活用できている企業は、まだそれほど多くない。多くの取り組みが実証実験レベルで止まっているのが現実だ。そのような状況の中、AIや機械学習技術の利用を自動化し、容易にビジネスプロセスに適用できるようにする。それによりAIの民主化を実現しようとしているのがDataRobotだ。 (DB Online)

 

2019/09/29

 

＊“Amazonで実験を続けた男”は好奇心の塊だった　元幹部が語る「データの価値」

https://www.itmedia.co.jp/news/articles/1909/27/news044.html

　自社が持つ膨大なデータを生かし、新たな価値創造に取り組もうとする企業が増えています。ファッション通販サイト「ZOZOTOWN」を運営するZOZOもその一つ。同社はAI活用に注力しており、その一環として9月1日に、元Amazon.comチーフサイエンティストのアンドレアス・ワイガンド氏をZOZOテクノロジーズのデータサイエンスアドバイザーに据えました。

　ワイガンド氏は、Amazon.comの創業者兼CEOのジェフ・ベゾス氏と共にECプラットフォーム構築に尽力し、今日のAmazonの基礎を作り上げたとされる人物。コンサルタントとして中国Alibabaや米ゴールドマン・サックス、ルフトハンザドイツ航空など幅広い企業のデータ戦略を支援し、今は米スタンフォード大学や米カリフォルニア大学バークレイ校などで教べんをとっています。また、ドイツ連邦政府・デジタル評議会のメンバーにも選ばれるなど世界中で活動しているのです。 (ITmedia)

 

2019/09/28

 

＊「AIによる医療診断の精度は人間の医者と同程度でしかない」という指摘

https://gigazine.net/news/20190928-ai-health-detecting/

　人工知能(AI)の活躍は医療の現場でも期待されていて、膨大な画像やデータを基に学習したAIは人間の医師よりも優秀だという研究も報告されています。しかし、「AIの医療現場への応用を研究した論文の多くはその内容が不十分であり、実際はAIと人間の診断精度は変わらない」という調査結果が報告されています。

　ケンブリッジ大学のDavid Spiegelhalter教授は、医療分野におけるAIの応用についての研究は不十分なものであふれていると指摘。「Liu博士の研究は、医学におけるAIに対する誇大宣伝によってほとんどの評価研究の質が嘆かわしいレベルにあることを証明しています」「ディープラーニングは有望な技術である可能性はありますが、臨床医やコミッショナーは『AIによって臨床診察にどんなメリットがあるのか？』という重要な問いかけをすべきです」と主張しました。 (GigaZine)

 

2019/09/27

＊アマゾン「アレクサ」眼鏡や車にも　米IT、音声AIに力

https://www.nikkei.com/article/DGXMZO50262120W9A920C1TJ1000/

　【シアトル=高橋そら】米アマゾン・ドット・コムが人工知能（AI）「アレクサ」を搭載したウエアラブル機器を強化している。25日には音声で操作できるイヤホンや眼鏡を発表した。家庭で使うスピーカーや家電にとどまらず、屋外に持ち運びできる製品にアレクサの活用を広げる。音声認識AIは米アップルや米グーグルも力を入れる。生活に密着して様々なデータを取り込む攻防が激しさを増している。　（日本経済新聞）

 

2019/09/26

 

＊【JAL×ALSOK×freee】AIプロジェクトを失敗に終わらせない“仕掛け”

https://ledge.ai/aitn-vol11-report/

　AIの導入プロジェクトを進めるにあたって、その成否を分けるポイントは数えきれない。なかでも課題の抽出やベンダーの選定、社内の巻き込み方などは、多くの企業がつまずく箇所でもある。そこでレッジは8月29日、「AI活用企業が語る、導入の鉄則と成否の分岐点」というテーマで、AI導入を進めるなかでの実態を語るAI TALK NIGHTを開催した。AI TALK NIGHTは今回で11回目の開催を迎える。

　当日は、AIの活用を進めている日本航空（JAL）・ALSOK・freeeの3社が登壇。AI導入に必要なポイントを語った。本稿ではその様子をレポートする。  (Ledge.ai)

 

2019/09/25

＊自然言語処理×AIで何ができるか？仕組みと活用事例 第5回 自然言語処理の今とこれから

https://news.biglobe.ne.jp/it/0925/mnn_190925_1957545690.html

　AIで用いる自然言語処理の方法は色々ありますが、単語や文書をコンピュータで処理するためには、何らかの形で数値情報に変えます。数値化することにより、単語や文書の関係や特徴を捉えることができるようになり、AIによる解析が行えるようになります。

　自然言語処理で改めて注目されているのがベクトル化です。ベクトル化とは、自然言語を「複数の数値の組」で表すことで、文書や単語の関係を表したり、位置情報に見立てたりすることができます。　（マイナビニュース）

 

2019/09/23

＊Facebookが独自仮想通貨LibraのためにAIチャットボット開発のServicefriendを買収

https://jp.techcrunch.com/2019/09/23/2019-09-21-facebook-servicefriend/

　Facebookは買収目的を明らかにしていない。すぐ思いつく領域は、開発中のCalibraデジタルウォレットのカスタマーサービスレイヤー用のボットだが、もっとありそうなのはボットのネットワーク構築だ。

　Facebookの狙いは、CalibraでLibraの支払いと受け取りができる一連の金融サービスを構築することだ。連絡先への送金、請求書の支払い、Libraの補充、買い物などが考えられる。　(TechCrunch)

 

2019/09/23

＊2045年に本当に「シンギュラリティ」は起こるのか？――AI神話の虚妄を暴く注目の1冊

https://headlines.yahoo.co.jp/hl?a=20190923-00010000-getnavi-ind&p=1

　シンギュラリティ―技術的特異点―という言葉を耳にすることが多くなった。平たく言うなら、「人間よりも人工知能の方が賢くなるタイミング」ということになる。人間の能力が機械に凌駕されるポイントを意味する。

　2年前の春の話。日本を代表するミステリー専門誌の編集長がアメリカのヒストリーチャンネルの番組にゲスト出演した時、お供をした。その時通訳をしていた女性が、こんなことを言っていたのを思い出す。「私も、いまに仕事がなくなって困るでしょう」

 　いやいや、そんなことはないでしょう。筆者は何の疑いもなくそう思った。しかし今、彼女の言葉にこれ以上ないリアリティを感じている。 (GetNavi)

 

2019/09/22

＊AI分野のトップ起業家が語る「人工知能に関する最大の誤解」

https://headlines.yahoo.co.jp/article?a=20190922-00029745-forbes-sci

　フォーブスは先日、人工知能（AI）分野で優れた実績をあげた企業50社を選出する「AI 50」ランキングを公開した。AI 50に選ばれた企業の幹部らはいずれも、先端的テクノロジーの活用によって、新たな価値をもたらそうとしている。しかし、世間の人々の多くはまだAIを完全に理解しておらず、その普及が人類に脅威をもたらすという考え方に陥りがちだ。

　AIは過大評価される一方で、それを正しく動作させるのがいかに大変であるかを人々は理解していないと話す起業家も多い。「込み入ったビジネス上の課題にAIモデルを単純に投げ込んでも、何の成果も得られない。AIモデルを適切な形に仕上げて、課題に適用する必要がある」とAlgorithmiaのCEOのDiego Oppenheimerは話した。　（Forbes）

 

2019/09/21

＊「よりよい社会のためのAI開発を」シリコンヴァレーの重鎮が語ったこと

https://wired.jp/series/away-from-animals-and-machines/chapter9-2/

　「社会にとってよいAIとはなにか？」そんな問いに挑みながら、認知症の治療や教育分野にAIソリューションを開発する企業がある。その名は、AIBrain。シリコンヴァレーに本社を構える同社を率いるスティーヴ・オモハンドロは「人工知能（Artificial Intelligence）から拡張知能（Augmented Intelligence）の開発にシフトしようとしている。　（WIRED）

 

2019/09/21

＊「深層学習」のパラダイムを超え　汎用AIの実現を目指すシリコンヴァレー企業たち

https://wired.jp/series/away-from-animals-and-machines/chapter9-1/

 

深層学習を強化しても、汎用AIは現実のものとならない──。そんな考え方から新たなアプローチを模索するAI企業が、米国シリコンヴァレーでは増えている。マーク・ザッカーバーグ、ジェフ・ベゾス、イーロン・マスク、そしてピーター・ティールといった米国を代表する起業家たちがこぞって投資する「Vicarious」は、常識と想像力をもつAIを開発しようとしている。　（WIRED）

 

2019/09/21

 

＊機械学習とソフトウェア開発の今―実サービス投入のステージに上がった機械学習

https://gihyo.jp/book/pickup/2019/0063

　機械学習（machine learning，ML）は歴史のある概念で，ディープラーニング（deep learning，深層学習）の登場で一気に浸透しました。そのようななか，サービスやソフトウェアエンジニアリングにおける問題の捉え方やアプローチも大きく様変わりしてきたと実感されている方も多いのではないでしょうか。

　一方，「⁠機械学習」と言うと，その機能自体，アルゴリズム部分に注目を集めますが，実サービスに適用された時のアルゴリズム自体に関するコードの割合や検討項目は，他のコンポーネントと比べて比較的小さいことが多いものです。機械学習コンポーネントが動くシステムの側から見てみると，たとえば，・・・   （技術評論社）

 

2019/09/21

＊ZOZO、最高年収1億円の「天才・逸材」採用していた　AI時代に向け「やばい人材を集めている」

https://headlines.yahoo.co.jp/hl?a=20190920-00000030-zdn_n-sci&p=1

　2019年を「AI化元年」と位置付け、AI事業に注力する姿勢を見せるZOZOグループ。ZOZOテクノロジーズ代表取締役CINO（Chief Innovation Officer）の金山裕樹さんは「ファッション領域の課題解決こそAIの力が必要」と主張します。

　同グループは最高年収1億円で研究員やエンジニアなどの「天才・逸材」を募集して話題になりました。実際に、天才・逸材枠で採用した人もいるそうです。また、元Amazon.comのチーフ・サイエンティストであるアンドレアス・ワイガンド氏が同社のデータサイエンスアドバイザーに就任。グループとして、データ活用やAI領域への投資を続けています。　(ITmedia)

 

2019/09/20

 

＊【警告】米軍が10年かけて作った超極秘・最恐軍事AI「センシエント」発動間近！ もうすぐ実戦で『ターミネーター』が現実に！

https://tocana.jp/2019/09/post_112570_entry.html

　もはや人間は将棋や囲碁でAIにかなわないことが判明してしまったわけだが、ファンの間で楽しまれている「ウォーゲーム」でも当然、AIに勝てるはずもないのだろう。そして現在、米軍では実際の戦場で指揮を執る“軍事AI”を開発していることを先日明らかにした。その名も「センシエント（Sentient）」である。

　名作SF映画『ターミネーター』の冒頭部分では、人類の軍隊と“ロボット軍”の激しい戦闘シーンが繰り広げられているが、あのロボット軍を指揮しているのは当然ながらAI（人工知能）ということになるのだろう。いわば軍事AIである。そして現在、米軍では軍事衛星と連動した軍事AIが開発されていることが先日公表された。　（TOCANA）

 

2019/09/18

＊アマゾンの顔認識技術は、いまや「恐怖」の表情まで識別できる

https://wired.jp/2019/09/18/amazon-creepy-surveillance-tech-rekognition-can-now-detect-fear/

　アマゾンが提供する顔認識ソフトが、人の表情から「恐れ」を検知できるようになった。米移民・関税執行局（ICE）にも販売され、移民の顔認識にも使われている可能性が高い技術の精度向上は、当局による監視の強化につながるとして議論を呼び起こしている。　（WIRED）

 

 

2019/09/18

＊【簡単3ステップ】 初心者でも分かるAI（人工知能）の作り方（2019年最新版！）

https://ai-kenkyujo.com/2019/09/17/ai-tsukurikata/

　今回は、初めての方でも分りやすいように、AI(人工知能)を作る手順を紹介したいと思います。AI(人工知能)を作成する手順は大きく分けて3つのステップがあります。

　AIを賢くさせる学習は、「機械学習」と呼ばれています。機械学習を行うためには膨大なデータが必要になります。最近ビッグデータが重要視され、様々な企業が資金を投資しビッグデータを集めている理由の一つが機械学習に利用するためです。特に最近では、IoT(もののインターネット)を利用してこのビッグデータを収集する動きが盛んに起こっています。

 

　では、機械学習に必要なデータはどれくらい必要で、どのように集めればいいのでしょうか?   　　　(AI研究所）

 

2019/09/17

 

＊“AIの民主化”で現場の課題を解決、DataRobot

https://eetimes.jp/ee/articles/1909/17/news040.html

　DataRobotは、「AIの民主化が現場の課題解決を加速」をテーマに展示やデモを展開する。同社は、機械学習のプロセスを高度に自動化する技術を手掛けており、現場の分析課題をデータサイエンティストではなく現場の実務者自身が解決できるようにすることを目指している。「これは現場レベルでの小さな改善を積み上げることで大きな競争力を構築する日本の製造業をはじめ、全ての産業の在り方に非常にマッチしている」と、DataRobotは説明する。実際に国内では多くの成功事例があり、CEATECではそれらも展示する予定だ。 (EE Times)

 

2019/09/17

＊ドライブスルーの注文はAIに。マクドナルドが音声認識のスタートアップを買収して目指すこと

https://wired.jp/2019/09/17/mcdonalds-acquires-apprente-voice-ai/

　マクドナルドが、ファストフード店などでの注文の音声認識システムを手がけるスタートアップを買収すると発表した。ドライブスルーの運営効率化を目指した動きで、導入されればクルマからの注文をAIが受け付けるようになる可能性が高い。同社はすでにビッグデータに基づくパーソナライゼーションサーヴィスを提供する企業も買収しており、店舗運営のデジタル化を加速させることになる。  (WIRED)

 

2019/09/15

＊AI搭載エアコンが「気流を壁当て」。 根本的な課題を解決した三菱電機「霧ヶ峰」のブレイクスルー

https://headlines.yahoo.co.jp/hl?a=20190915-00010005-getnavi-ind&p=1

　昨今のルームエアコンはセンサーの性能とAI技術の向上により、快適性が大きくアップしています。三菱電機のルームエアコン「霧ヶ峰」はすでに、室内の温度変化を予測して最適な運転をする「先読み運転」機能と、室内の温度・湿度から最適な運転モードを自動選択する「おまかせA.I.自動」を搭載。リモコンを操作することなく、暑さ、寒さを感じる前に快適な住空間を実現しています。（GetNavi）

 

2019/09/15

＊2025年のAI、識者に聞く「実力」

https://tech.nikkeibp.co.jp/atcl/nxt/column/18/00934/

　IoT（インターネット・オブ・シングズ）やAI（人工知能）などの導入企業・導入予定企業は約2割。総務省の「令和元年版 情報通信白書」では、AI活用が広がっている現状が示された。ここ5年ほどでAI活用が急速に進み、現実的な適用範囲が見えてきた。だがAIの応用領域は、今後さらに広がるはずだ。これから5年先、2025年ごろにはどこまで応用が広がり、また新たなフェーズが始まるのか。各分野の第一人者に現状と今後の見通しを尋ね、近未来を予測する。

　「自動化でタクシー業界は大繁盛」、DeNA常務が語る2025年のAI

「人とロボットの協調で超多品種少量生産」、産総研幹部が語る2025年のAI

「大腸がんや肺がんのAI診断が本格化」がん研究の専門家が明かす2025年のAI

「注目株はお片付けロボと深層生成モデル」、東大松尾教授が語る2025年のAI

 

　（日経XTECH）

 

2019/09/14

 

＊フェイスブックの顔認証システムが信用できない理由

https://www.newsweekjapan.jp/stories/technology/2019/09/post-12984_1.php

　＜世界最大と自負する顔認証データベースを構築したフェイスブック。「ディープフェイス」は不正利用しないとザッカーバーグは言うが......。本誌「顔認証の最前線」特集より＞

　フェイスブックには毎日、大量の写真がユーザーからアップロードされる。設定画面の「写真や動画による顔認識を行いますか？」の問いに「いいえ」と答えていない限り、フェイスブックの顔認証システムは人間の顔を見つけるべく画像をスキャンする。そしてユーザーが「これは誰？」の問いに答えて友人の名をタグ付けすることで、システムはさらに賢くなっていく。ディープラーニングを用いたフェイスブックの顔認証システムは「ディープフェイス」と呼ばれ、同社が「世界最大」と自負する顔のデータベースを構築している。

　しかし、問題はフェイスブックという会社そのものにある。各ユーザーの「いいね」の履歴は売っていないにせよ、個人データの扱い方に関するユーザーとの約束を破った過去がある。選挙コンサルティング会社ケンブリッジ・アナリティカへのデータ漏洩問題がいい例で、何年にもわたり大量のユーザーの個人データの持ち出しを認めていた。 (Newsweek)

 

2019/09/13

＊マイクロソフト製「コンピュータビジョン」開発キットの実力

https://forbesjapan.com/articles/detail/29657/1/1/1

　コンピュータビジョンは、AIの導入事例として最も普及したものの1つだ。顔認識を使ったユーザー認証や、在庫のトラッキングなどコンピュータビジョンは幅広い分野で活用されている。コンピュータビジョンのアルゴリズムを使うためには、ニューラルネットワークのアーキテクチャに関わる専門知識が求められ、開発者にとって難易度が高い。

　マイクロソフトとクアルコムは、コンピュータビジョンのためのAIモデルのトレーニングと実装を簡単にするため「Vision AI Developer Kit」を共同開発した。開発者は、マクロソフトのAzure上でモデルをトレーニングし、クアルコムのAIアクセラレータを搭載したスマートカメラに実装することができる。ここではそのVision AI Developer Kitの概要を解説する。 (Forbes)

 

2019/09/13

 

＊数クリックでAIを自動生成する「AIモデラー」の威力とは　AI普及の牽引役に

https://www.itmedia.co.jp/news/articles/1909/13/news005.html

　AIの導入が企業の明暗を分けるとすれば、データサイエンティストの争奪戦となるのは言うまでもない。だが、適切な人材を確保できたとしても、AIの実用化まで道のりは長い。精度の高いAIモデルを作るには、モデル自体の選択やパラメータの調整が必要で、データ規模によっては年単位の時間がかかってしまうからだ。

　こうした険しい道のりすらも、AIで解決しようというソリューションが近年出てきている。つまり、作業者は整形したデータを用意するだけでいい。後はデータを読み込ませ、行いたいことをマウスで数クリックするだけで、高精度なAIモデルが自動的に生成されるというものだ。しかも、人が1年以上かけて構築したAIモデルと同等かそれ以上の精度を、たった数分～数時間で生成してしまうという。 (ITmedia)

 

2019/09/12

 

＊「かつてないほどの優先度」　マイクロソフトがAI人材育成に本気な理由　経営層など対象 

https://www.itmedia.co.jp/news/articles/1909/11/news123.html

　日本マイクロソフトは9月11日、経営層や管理職向けにAI活用への理解を深める学習プログラム「AIビジネススクール」を提供すると発表した。受講者がAIを活用した事業変革への理解を深められるよう、無料のオンラインコンテンツや有料のワークショップを提供する。多忙な経営層が受講しやすいよう、コンパクトで分かりやすいコンテンツを用意したという。

　オンラインコンテンツは、フランス発のビジネススクールINSEADと共同開発したグローバル向け教材を日本語に訳したもの。教材はテキストと動画で構成され、組織におけるAIの役割を戦略的かつ総合的に考えるためのフレームワークや、製造・小売など業界別のAI活用事例などを紹介している。合わせてパートナー企業によるハンズオン形式のセミナーも提供する予定だ。 (ITmedia)

 

2019/09/11

＊フェイスブックがディープフェイク検出研究へ投資…事例映像集を作成

https://www.businessinsider.jp/post-198219

フェイスブックが｢ディープフェイク検出チャレンジ｣（Deepfake Detection Challenge）を発表した。ディープフェイク映像は、AIを使って実際とは違う発言をさせたり、そこにいない人物を登場させるなどの改ざんが加えられた映像。フェイスブックは、1000万ドル（約10億7000万円）を研究への投資や賞の開設に充てることでディープフェイク動画との戦いを援助するという。同社が俳優を雇い、顔の特性や特徴を集めて作ったデータ集は、企業がディープフェイク映像を検出する助けになると説明している。 (Business Insider)

 

2019/09/10

＊日本は勃発するAI競争に勝てるのか：アルン・スンドララジャン特別寄稿

https://wired.jp/2019/09/10/arun-sundararajan/

　AIとロボット分野で繰り広げられる国際競争で、日本は勝つことができるのだろうか？ 20世紀のテクノロジーを牽引した日本が再び世界をリードするための処方箋を、このほど来日するニューヨーク大学経営大学院（スターン・スクール）教授のアルン・スンドララジャンが提言する。5Gインフラに向けた国の施策や起業家精神のさらなる醸成、そして大胆なオートメーション化の推進など、日本のイノヴェイション促進への鍵をスンドララジャンが語った。

　産業用ロボットの分野において日本がもつ強みは世界をリードする位置にあり、職場のオートメーション化の促進を可能にする。世界で産業用ロボット分野を牽引しているのは、デンソーや川崎重工業、三菱電機、ヤマハ、ファナックなどの日本企業だ。世界市場が拡大するなかで、このリーダーシップを維持するために政府が積極的な施策に打って出るのは賢明な選択だろう。　（WIRED）

 

2019/09/09

 

＊AI導入における７つの典型的なアンチパターンとは？

http://pages.techdevicetv.com/E0E0V1JlZgS060rO3j02b01

　今回は、AIを導入する際に知っておきたい失敗事例「アンチパターン」をご紹介します。オーダーメイドでAIの開発・提供を行う株式会社Laboro.AIの藤原氏が、実際のプロジェクトを通して得た知見を語ります。

　グローバルAIカンファレンス「AI/SUM（アイサム）：Applied AI Summit」が開催された。テーマは「AIと人・産業の共進化」。「ディープラーニングを産業実装するために ：メディア認識を現場で活用するための論点」というテーマで講演したのは、株式会社Laboro.AI代表取締役のCTO 藤原弘将氏。

 

　実際のプロジェクトを通して得た知見と、失敗事例である「アンチパターン」を語った。　（Tech & Device TV Powered by HP）

 

2019/09/09

＊AIが声からウソを見抜く　劇的に進化する音声認識が変える世界

https://headlines.yahoo.co.jp/hl?a=20190909-00000013-zdn_n-sci

　ビジネスに役立つAIの基礎知識について分かりやすく解説する本連載。前回の記事から、いまAIが具体的にどのようなアプリケーションに使われているかを紹介している。今回は音声認識の分野について考えてみよう。音声認識の歴史は古く、1952年には米ベル研究所が数字の1から9までの音声を認識可能な「オードリー」（Audrey）というシステムを開発。ちなみに本連載でも紹介したが、AIという言葉が誕生したのは1956年だ。

　その後、1990年ごろからニューラルネットワークが音声認識の分野でも活用されるようになり、こちらも画像認識と同様、ディープラーニング技術を使って非常に高い精度の音声認識が実現されるようになっている。 (ITmedia)

 

2019/09/05

＊PoCを乗り越えたAIプロジェクトが「本番開発」で失敗する理由

https://www.sbbit.jp/article/cont1/36863

　これまでの連載では、AIのPoCとITのシステム開発の違いについて述べてきた。PoCのあとにはシステム開発が待っていることを理解しなければAIプロジェクトを本当の意味で成功に導けるとは言いがたい。そこで今回は、PoCを乗り越えながらも、本番のシステム開発フェーズに入って失敗した例をもとに、AI導入という目標は同じであるものの、仕事の進め方が変わることを提示したい。（ビジネス＋IT）

 

2019/09/05

 

＊AI開発の面白さと課題とは!?(1)　AI開発の第一人者・ストックマークの有馬CTOに聞いた！

https://mynavi-agent.jp/it/geekroid/2019/09/stockmark-1.html

　私たちストックマークは、読解力AIを開発し、世界中の3万ものメディアの記事の中から、関心のある記事をピックアップして届けてくれるAnews、世界中のニュース、経営レポートから特定の業界、技術などの動向をまとめて届けてくれるAstrategy、商談メモから客先のニーズを可視化するA salesなどのサービスを提供しています。このようなサービスの中心になっているのが、読解力AIです。テキストの内容を理解し、分類してくれるAIです。

　例えば、クラウド技術に関するニュースを収集したい場合、ITシステムであれば「クラウド」「AWS」「Azure」などというキーワードを登録し、そのキーワードが使われている記事をピックアップしてくれます。しかし、読解力AIを使ったAnewsではAWSやAzure、GCPに関するニュースが収集されるのは当然で、さらにはアリババクラウドやテンセントの記事なども収集されるのです。　（マイナビ）

 

2019/09/05

 

＊AI版「オレオレ詐欺」で2500万円を送金、英企業が被害

https://forbesjapan.com/articles/detail/29468

　AI（人工知能）を活用した人物画像や動画の合成技術は「ディープフェイク」と呼ばれているが、よりシンプルな手法で作成可能な「声のディープフェイク」を活用した犯罪が発生した。電話を活用した詐欺は古くからあるが、AIによる合成ボイスで詐欺犯罪が行われた事例は、恐らくこれが初めてだ。

　8月30日のウォール・ストリート・ジャーナル（WSJ）の記事によると、英国本拠のエネルギー企業の匿名のCEOが、ドイツの親会社の上役の指示を電話で受けて、約24万3000ドル（約2580万円）の資金をハンガリーの取引先に送金したという。 (Forbes)

 

 

2019/09/04

＊AIプラットフォームNVIDIA Jetson Nanoへの開発支援サービス開始

https://www.dreamnews.jp/press/0000176601/

　2019年9月4日、ポジティブワン株式会社（本社：東京都渋谷区、支店：兵庫県神戸市）は、AIプラットフォームNVIDIA Jetson Nanoへのハードウエアおよびソフトウエア面の開発支援サービスを強化します。

　NVIDIA社のGPUコンピューティングとして、ハイスペックのPCやサーバー上で動作するAIアルゴリズムを開発してから、省電力が低く、小型化および低コストへ検討する会社が多いです。そして、独自のアルゴリズムが安定してきたところで、NVIDIA Jetsonのプラットフォームに移植することで、ハードウエア価格、低消費を実現させようとします。実際、ハイスペックのPC上で動作しているソフトウエアをJetsonで動作させるには一苦労しますし、カメラ制御やストレージ、RTPなどによる送信など、いろいろな要素が含まれると、システムが安定せず、動作しないことが多いです。　（ドリームニュース）

 

2019/09/02

 

＊「AIがつくるファッション」で、デザイナーの役割は激変する

https://wired.jp/2019/09/02/artificial-intelligence-in-fashion-design/

　ファッション業界では、お薦め商品の選定から仮想の新作コレクションの制作まで、さまざまな場でAIが活用されている。なかにはブランド名からロゴ、宣伝文句、Tシャツの刺繍デザインまで、あらゆる過程にAIを活用するブランドも登場した。こうしたなか、ファッョンの世界における人間の役割も、ゆるやかな変化を見せ始めている。(WIRED)

 

2019/09/01

＊ウェーハ規模のAIチップが大化けする可能性

https://news.yahoo.co.jp/byline/tsudakenji/20190830-00140524/

　かつて、1980年はじめのころ、WSI（Wafer Scale Integration)と呼ばれるウェーハ規模の半導体があった。ロジックやメモリを集積したウェーハ規模のチップだった。しかし、うまくいかなかった。30数年後に米国のベンチャーCerebras社が開発したウェーハ規模のAIチップ（図1）は成功するだろうか。今度は成功するような気がする。なぜか。理由はニューラルネットワーク専用の回路だからだ。

  (Yahoo)

 

2019/08/31

 

＊進化し続けるAIのこと、あなたはどこまで知っている？：WIRED GUIDE 人工知能編

https://wired.jp/2019/08/31/wired-guide-to-artificial-intelligence/

これまでにないスピードで進化し続けている人工知能（AI）。いつ、どうやって誕生し、どのような進化を遂げてきたのか。これからのAIは、どう進化するのか──。現代において最も重要なテクノロジーのひとつであるAIについて、いま改めて徹底解説する。 (WIRED)

 

2019/08/30

 

＊深層学習が強化学習において果たす役割とは？『現場で使える！Python深層強化学習入門』から紹介

https://codezine.jp/article/detail/11687

　AIサービスのみならずロボティクス分野でもその応用が期待されている深層強化学習。AI開発に携わる第一線の著者陣が開発手法について解説した『現場で使える！Python深層強化学習入門』（翔泳社）より、「Chapter1 強化学習の有用性」を抜粋して紹介します。

　この記事では強化学習のアルゴリズムを理解するための前段として、機械学習の概要について説明します。さらに、機械学習において強化学習が他の学習法と本質的に異なる点を明らかにしつつ、その有用性について解説します。最後の節では、深層学習が強化学習において果たす役割について考察します   (CodeZine)

 

2019/08/30

 

＊高野山で初のAIセミナー＝人工知能は空海の知を蘇らせることができるか

https://www.newsweekjapan.jp/yukawa/2019/08/ai-14_2.php

　実は石山氏は、空海が書いた書物を複数冊読んだことがあるくらい空海の大ファン。空海の教えが、AI研究に役立つという信念を持っているという。

　AI研究は、このフロイト的な心理学と空海的な仏教から影響を受けてきた歴史的な背景があり、"考えることについて考える"という人間特有の高次の思考のモデル化は、ディープラーニングの次に挑戦すべき分野としても着目されている。現在、AI研究では、STEM教育（科学、技術、工学、数学）と同時に、ELSI教育（倫理、法律、社会）の重要性も増しており、1200年前から両者を横断して捉えてきた空海の教えは現代でも非常に参考になる」と指摘。また「AI研究の中のコネクショニズム（データの世界）は空海が言うところの胎蔵界的、シンボリック（モデルの世界）は空海が言うところの金剛界的と見ることができる」と解説、AI研究と空海の教えの共通点をいくつか示した。 （Newsweek）

 

2019/08/28

＊孫正義が人工知能（AI）に全精力を傾ける理由、人類の「進化の歴史」をさかのぼれ

https://headlines.yahoo.co.jp/article?a=20190828-00036878-biz_plus-sci

　ソフトバンクグループの代表取締役会長兼社長の孫正義氏の、近年のAI（人工知能）領域への傾倒は目に明らかだ。同グループの投資ファンド「ソフトバンク・ビジョン・ファンド（SVF）」はAI（人工知能）企業に特化し、80社を超える企業に巨額の投資を行っている。なぜ、孫社長はAIにこれほど期待するのか。これまでの技術と何が違うのか。SoftBank World 2019の基調講演で語った。

　「未来を予見する水晶玉は実在しない。だがそれに変わるものが出現しようとしている」孫社長の基調講演はこのようなフレーズから始まった。 （ビジネス＋IT）

 

2019/08/28

＊ディープラーニングの課題に挑む　京都のAIベンチャー「ハカルス」

https://headlines.yahoo.co.jp/article?a=20190828-00029299-forbes-bus_all

　画像認識などの分野で続々と大きな成果をおさめているディープラーニング。だが、その最新技術をビジネスの現場で使いこなすためには、いくつかの“問題”があるとされている。まずディープラーニングには、大量の学習用データが必要となる。しかしながら、すべての企業がデータを潤沢に保持している訳ではない。データを持っていない企業にとっては「絵に描いた餅」に過ぎず、そもそも使えないという大きなハードルがある。

　そうなると、今後は少量のデータで高精度な結論・予測を導き出すAIが必要とされてくるはずだ。日本でこの分野で目をつけている企業に、京都のAIベンチャー・ハカルスがある。同社は「スパースモデリング」と機械学習を組み合わせた新たなAIシステムを、医療や製造業向けに提供している。 (Forbes)

 

2019/08/28

 

＊駆け出しミュージシャンの「将来価値」は機械学習が予測する──収入を“先払い”する新サーヴィスの狙い

https://wired.jp/2019/08/27/machine-learning-streaming-music-amuse/

　駆け出しのミュージシャンが将来の収入を“先払い”してもらえる──。そんな仕組みをスウェーデンの企業が考案した。ミュージシャンが将来もたらすであろうロイヤリティーを機械学習で予測し、はじき出された額を基に融資するこのサーヴィス。有望なアーティストを発掘したいレーベルと、機材やスタジオを借りるちょっとした資金を調達したいアーティストの双方にとってメリットをもたらすことになるのか。 (WIRED)

 

2019/08/26

＊生産設備の稼働監視AIを自動で生成するソフトウェア

https://headlines.yahoo.co.jp/hl?a=20190826-00000008-it_monoist-ind

　東京エレクトロン デバイスは2019年8月6日、生産設備の稼働監視AI（人工知能）を自動で生成するソフトウェア「CX-W」を発売した。価格は個別見積もりとなる。CX-Wは、製造装置が通常稼働している状態のデータを取り込んで、その数値分布や相関関係を学習し、装置の種類や特性などに合わせた監視用AIを装置ごとに自動で生成する。個別の学習データは不要で、監視用のPCにインストールするだけで監視用AIの生成と設備のリアルタイム監視ができる。　(MONOist)

 

2019/08/26

＊「世界の中心でAIをさけぶ」脱稿後も続く片山恭一氏の思索

https://headlines.yahoo.co.jp/article?a=20190825-00010000-wedge-sci

　『世界の中心でAIをさけぶ』（新潮新書）は写真家、小平尚典氏との旅から生まれた本であるという。2年前はカルフォルニアのシリコンバレーを中心に、今回はその続きでシアトルを訪問。マウント・レーニアや、コロンビア・バレーにまで足を伸ばし満天の星の下で考えたこと、Amazon Goを体験して思ったことなど、旅の中での思索が日記のように綴られている。帰国後もAIのこと、シンギュラリティについてを考え続けている片山恭一氏が、その一端を語った。　(Wedge)

 

2019/08/26

＊ファーウェイの学習用AIチップは「世界最速」、独自AIフレームワークも投入

https://headlines.yahoo.co.jp/hl?a=20190826-00000015-it_monoist-ind

　ファーウェイ（華為技術）は2019年8月23日（現地時間）、AI（人工知能）チップ「Ascend 910」とAIフレームワーク「MindSpore」を発表した。同社はAscend 910が世界最高性能を実現したAI学習用プロセッサであると主張。米中貿易戦争の先行きが見通せない中、AI領域の技術開発を全方位で進める。  (MONOist)

 

2019/08/22

＊「Gmail」にAI活用のスペル／文法チェック機能--「G Suite」向け、英語で利用可能に

https://headlines.yahoo.co.jp/hl?a=20190822-35141601-zdnet-sci

　Googleは米国時間8月20日、「Gmail」で人工知能（AI）を活用した新機能を順次展開していくと発表した。これらの新機能によって、時間に追われながら書く電子メールの質が向上するはずだ。AIによるこの新たなスペルチェック機能は、法人向け「G Suite」ユーザーに対して近日中に提供される予定だ。この機能は、電子メールの作成時にスペルや文法をチェックするだけでなく、修正候補も表示する。  (ZDNet)

 

2019/08/22

＊安価なエッジデバイスにディープラーニング搭載、AIoT時代の開発基盤構築へIdeinが8.2億円を調達

https://jp.techcrunch.com/2019/08/21/idein-fundraising/

　「やりたいのはセンシングをソフトウェアを用いて高度にしていくこと。画像認識や音声認識などの信号処理技術によって、従来の物理的なセンサーでは取れなかった実世界の情報を取得してソフトウェアで分析できるようになった。自動車産業を代表に、製造や物流など様々な分野がソフトウェアでビジネスをしていく形に変わる中で、その基盤となるサービスを提供したい」

　そう話すのはIdein（イデイン）で代表取締役を務める中村晃一氏だ。近年サーバーではなく末端のデバイス（エッジデバイス）で画像や音声データを処理する「エッジコンピューティング」が注目を集めているが、Ideinは安価なエッジデバイスにディープラーニングを搭載する技術を持つスタートアップとして知られる。　(TechCrunch)

 

2019/08/22

＊AIの品質を「人間の水準」に近づける--“人間参加型”のAI開発とは

https://headlines.yahoo.co.jp/hl?a=20190822-35141543-zdnet-sci

　人間参加型AI開発は、人間と機械の知識を組み合わせて、アルゴリズムを学習させる方法です。人間がアルゴリズム構築の学習段階とテスト段階の両方に関わり、絶え間ないフィードバックループができるため、回を重ねるごとにアルゴリズムの結果は向上していきます。

　学習段階では、人間が元の学習データにラベル付けを施します。これには入力データと、それに対して期待される出力も含まれます。次に、人間が機械に学習データを与えます。アルゴリズムに既知量を提供して将来の判断をサポートするこのプロセスは教師あり機械学習 (Supervised Learning) と呼ばれており、線形回帰、ロジスティック回帰、多項分類、サポートベクターマシンなどのアルゴリズムが含まれることもあります。 (ZDNet)

 

 

2019/08/22

＊Intel、秒間119兆回処理可能なAIアクセラレータ

https://headlines.yahoo.co.jp/hl?a=20190821-00000161-impress-sci

　米Intelは20日(米国時間)、Hot Chips 2019にて、AI処理用のデータセンター向け「Neural Network Processor」として、学習用の「Nervana NNP-T」、推論処理用の「Nervana NNP-I」のアクセラレータ2製品を発表した。

　Nervana NNP-Tは、コードネーム「Spring Crest」として開発されてきた製品。同社では、Xeonプロセッサと異なり1からAIのために設計されているため、レガシーな技術のサポートに必要なオーバーヘッドなしに大規模なAIモデルの処理に必要な機能と要件を備えたプロセッサであるとしている。 (Impress)

 

2019/08/21

＊"AIオーグメンテーション"で2021年に2.9兆ドルのビジネス価値が生まれる

https://headlines.yahoo.co.jp/hl?a=20190821-35141422-zdnet-sci

　Gartnerは、ハイブリッド型の人工知能（AI）アプローチが2030年までに実現し、人と機械が協働してビジネス価値を高めていくという明るい未来を描いている。同社の予測によると、数年後にAIはさまざまな状況で人が意思決定を行う際に支援の手を差し伸べ、作業員の生産性を向上させるだろうという。 (ZDNet)

 

2019/08/19

＊こうして大手テック企業は、「AIの規制」に影響力を行使する

https://wired.jp/2019/08/19/how-tech-companies-shaping-rules-governing-ai/

　欧州委員会（EC）がこのほど発表した人工知能（AI）に関する倫理ガイドラインには、禁じるべき活用方法を示した「レッドライン」が当初は盛り込まれるはずだった──。こうした文言が消えた背景には、テック企業の強い「影響力」があったとされている。欧米各地で起こりつつあるAI規制の動きをにらむテック企業各社は、どのような流れにもち込みたいと考えているのか。　(WIRED)

 

2019/08/19

＊NEC、ディープラーニングに必要な学習データを半減、中間層で得られる特徴量を意図的に変化

https://it.impressbm.co.jp/articles/-/18399

　NECは2019年8月19日、ディープラーニングに必要な学習データ量を半減させられる技術を開発したと発表した。少ない学習データ量でも識別精度を高められるとしている。ニューラルネットワークの中間層で得られる特徴量を意図的に変化させることで、識別が難しい学習データを集中的に人工生成する仕組み。  (IT Leaders)

 

2019/08/18

＊自動運転トラクターとAIが変える農業の未来

https://headlines.yahoo.co.jp/article?a=20190818-00027194-forbes-bus_all

　農業の分野で人工知能（AI）と自律機械がより一般的なものになる中、業界では大きな変化が起きている。精密農業情報プラットフォームを運営する企業、タラニス（Taranis）の共同創業者であるオフィア・シュラム最高経営責任者（CEO）は先日取材に対し、農業界でのこうした変化に関する情報を共有してくれた。

　タラニスはAIを活用した農業情報プラットフォームで、米農業機械メーカー大手のブランド、ジョンディアのスタートアップコラボレーターの一社として選出された。同社では高度なコンピュータービジョンやデータサイエンス、深層学習アルゴリズムを活用し、農業従事者が情報に基づいた決断を下せるよう支援している。 (Forbes)

 

2019/08/17

 

＊AIベンチャーの雄、英Deep　Mindのやり方は、殆どの社会課題解決に適さない！？

https://aishinbun.com/comment/20190817/2187/

　一方でDeepMindの昨年の売り上げは、Googleのデータセンターの省エネ施策などで得た1億2500万ドル程度。年間売り上げ1000億ドルの大企業Googleがバックアップしていなければ、DeepMindはあっという間にマーケットから退場させられていることだろう。DeepMindはこれまでに画期的な成果を幾つも挙げているのだが、AIを使って社会課題を解決するという観点から見ると必ずしも効率のいいやり方ではないのではない、というのがこの記事を書いたニューヨーク大学のGary Marcus教授の問題提議だ。

　だが同教授によると、深層強化学習には欠点があるという。それは、前提となる条件や状況が少しでも変化すると、最初から学習し直さなければならないという点だ。 (AI新聞）

 

2019/08/17

＊SAPが3つのSaaSで考える「インテリジェント支出管理」とは

https://ascii.jp/elem/000/001/916/1916662/

　SAPジャパンが2019年7月下旬に東京で開催した「SAP Ariba Live Tokyo」では、同社が掲げる“インテリジェント支出管理（Intelligent Spend Management）”のコンセプトや、それに基づく施策が紹介された。間接材調達／購買管理の「SAP Ariba」、外部人材／サービス調達管理の「SAP Fieldglass」、出張経費管理の「SAP Concur」という3つのクラウドサービス（SaaS）間で連携を強化し、そこにAI／機械学習技術も適用することで、企業全体を包括する支出管理や関連業務プロセスの効率化／自動化を実現するというものだ。　(ASCII)

 

2019/08/16

＊マルチクラウドの普及で高まるネットワーク管理自動化への関心--Kentik

https://headlines.yahoo.co.jp/hl?a=20190816-35140801-zdnet-sci

　新たに行われた調査で、ネットワーク技術の専門家は、機械学習がネットワーク管理の重要な構成要素だと考えるようになっていることが明らかになった。ネットワークアナリティクス製品を提供している企業Kentikによれば、この考え方は（少なくとも部分的には）マルチクラウド環境の普及を受けたものだという。

　同社は、ネットワーク技術の専門家が人工知能（AI）や自動化の利用をどう考えているかを探るために、6月に米カリフォルニア州サンディエゴで開催されたカンファレンス「Cisco Live US」の参加者388人を対象として調査を実施した　(ZDNet)

 

2019/08/15

＊アマゾンの顔認識、人の感情を読み取る技術が向上

https://jbpress.ismedia.jp/articles/-/57332

　米アマゾン・ドット・コムは8月12日、同社がクラウドサービス事業の一環として開発と販売を行っている「レコグニション（Rekognition）」について、分析機能の精度と機能が向上したことを明らかにした。

　これは、静止画像や動画を分析して人物の顔を認識・検出する技術。アマゾンはクラウドサービスの1つとして開発者らに提供している。この技術では検出した顔をもとに、さまざまな種類のデータを生成することができる。例えば「性別」や「年齢範囲」「感情」「“笑顔”などの表情属性」「顔のランドマーク」（各部位の位置データ）などだ。 (JBpress)

 

2019/08/15

＊AIとビッグデータの関係に変化　「少ないデータで開発」進む

https://headlines.yahoo.co.jp/article?a=20190814-00029039-forbes-sci

　高性能な人工知能（AI）を開発するためには、膨大なデータが必要であるとされている。しかし昨今では、少ないデータで効率的にAIを学習させるための研究が相次いで発表されている。

　マサチューセッツ工科大学（MIT）とIBMの研究チームは、5月に開催されたAIカンファレンス「International Conference on Learning Representations（ICLR）」で、「Neuro-Symbolic Concept Learner（NSCL）」という新しい人工知能を公開した。

  (Forbes)

 

2019/08/14

＊NVIDIA、リアルタイムの対話型AI訓練で世界最速

https://headlines.yahoo.co.jp/hl?a=20190814-35141260-zdnet-sci

　NVIDIAは米国時間8月13日、自然言語理解に向けた同社の人工知能（AI）テクノロジーの進歩について発表するとともに、対話型AIの訓練で新たな世界記録を打ち立てたと述べた。NVIDIAは、同社のAIプラットフォームが最速の訓練記録を樹立するとともに、最速の推論と過去最大の訓練モデルを実現したと述べた。

　NVIDIAは同社のAIプラットフォームとGPUに決定的な最適化を施すことで、対話型AIサービスの卓越したプロバイダーになろうとしている。同社によると、対話型AIサービスはこれまで、大規模なAIモデルをリアルタイムで配備する際に発生するさまざまな能力上の問題により、限定的なものとなっていたという。  (ZDNet)

 

2019/08/12

＊ソニーの最新映像処理テクノロジーにNVIDIA「Jetson」を採用！AI時代の新しい映像コンテンツ制作とは? GPUとの関係

https://robotstart.info/2019/08/11/rea-c1000-gpu.html

　従来、映像コンテンツは高額な制作機材を使って、専門知識・技術を持つ多くの制作スタッフが長時間かけて制作していた。しかし、ソニー独自のAIアルゴリズムを実装して開発されたEdge Analytics Applianceを用いることで、多くの人々が簡単にインパクトのある映像コンテンツをリアルタイムで制作することが可能になった。

　そのEdge Analytics Appliance「REA-C1000」がもつ様々なアプリケーションの実装を可能にしたのが、豊富なAIツールとワークフローのセットが活用でき、開発者が短期間でAIアプリケーションの開発を行うことができるNVIDIAの「Jetson TX2」だ。　（ロボスタ）

 

2019/08/12

＊アングル：ＡＩ人材不足に焦る日本、あの手この手で獲得に奔走

https://diamond.jp/articles/-/211648

　［大阪　５日　ロイター］ - 日本の経済界と政府に、パニックとも言える雰囲気が漂っている。世界第３位の経済大国である日本には、十分な数の人工知能（ＡＩ）専門家がおらず、何らかの対策が急務になっている。ソフトバンクグループ<9984.T>の孫正義社長は先月開催したイベントで、日本は最重要のテクノロジー革命において「後進国になってしまった」と、危機感を訴えた。安倍晋三首相は６月、２０２５年までにＡＩ人材を年間２５万人育成する計画を表明したが、指導役が不足しており非現実的、との批判もある。ソニー<6758.T>などのテクノロジー大手は、スキルのある人材の給与を引き上げたり、外国人エンジニアの採用強化に動いている。　（ダイアモンドオンライン）

 

2019/08/10

＊巨額赤字のグーグル系AI企業DeepMind、年間「600億円」を燃焼中

https://headlines.yahoo.co.jp/article?a=20190809-00028979-forbes-sci

　2014年にグーグルが買収した英国の人工知能（AI）開発企業が、「ディープマインド（DeepMind）」だ。グーグルは買収にあたり、6億ドル（約674億円）を投じたとされるが、ディープマインドは赤字を生み出し続けている。

　ディープマインド創業者のデミス・ハサビスは、幼少期からチェスの神童と呼ばれた人物で、2005年にケンブリッジ大学の博士課程へ進み、脳神経科学の研究をスタートした。その後、2011年にディープマインドを設立した。同社は給与の高い研究員やデータサイエンティストを数百名規模で採用しつつも、赤字幅を拡大させている。ディープマインドの現在の親会社のアルファベットは、アマゾンやアップル、フェイスブックとAI人材の獲得バトルを繰り広げている。　(Forbes)

 

2019/08/09

＊AIで急性腎障害の高精度予測を実現、見えてきたグーグルの医療分野における野望と課題

https://wired.jp/2019/08/09/alphabets-ai-predict-kidney-disease/

　アルファベット傘下のAI開発企業であるDeepMindが、AIによる急性腎障害の早期発見が可能になったことを明らかにした。米退役軍人省と共同開発したソフトウェアを利用することで、最大48時間前に急性腎障害の発症可能性を検知できるという。応用すれば多くの疾患の予防を実現できる可能性を秘めた技術だが、いくつかの課題も残っている。　（ＷＩＲＥＤ）

 

2019/08/07

＊深層学習のコストも評価を、アレン人工知能研究所が提案

https://ascii.jp/elem/000/001/911/1911640/

　アレン人工知能研究所（AI2）が、エネルギー効率の高い機械学習を促す新しい方法を提案している。多くの研究者が深層学習のコスト増大に警告を発している。2018年にオープンAI（OpneAI）が公開した調査によると、大規模モデルの訓練に必要な計算資源が3〜4カ月ごとに倍増しているという。6月には別の調査により、特に大規模な自然言語処理モデルの開発で、衝撃的な量の二酸化炭素が排出される可能性が明らかになった。

 　ある専門家の予想ではこのペースが続くと、2025年までに人工知能（AI）が世界全体の電力使用量の10分の1を占める可能性があるという。  (ASCII)

 

2019/08/06

 

＊“止まらない”板金工場を描く三菱電機、AI搭載レーザ加工機と自動仕分け機で 

https://monoist.atmarkit.co.jp/mn/articles/1908/05/news048.html

　三菱電機は、「プレス・板金・フォーミング展　MF-Tokyo2019」（2019年7月31日～8月3日、東京ビッグサイト）において、AI搭載で“止まらない”レーザー加工機と自動仕分けシステムを紹介。個々の機器にとどまらない、総合的な生産性向上を訴えた。

　GX-Fシリーズは2019年4月に発売。同社のAI技術「Maisart」を用いて、レーザー加工機の加工条件を自動調整する機能「AIアシスト」を搭載。連続自動運転の加工安定性を向上させ、とにかく“止まらない”ための機能を充実させているという点が特徴である。

    (MONOist)

 

2019/08/04

＊脳科学者「遊ぶ人ほど仕事がデキるワケ」

https://www.excite.co.jp/news/article/President_29240/

　興味深いことに、動物の脳の中の神経細胞同士の結合パターンは、「遊び」をしている時期に一番つなぎ変わっている。つまり、「遊び」が「学び」になっているのである。人間の特徴は、大人になっても遊ぶことである。そのことによって新しい世界が生まれ、学びが続いていく。
   ビジネスでよい仕事をしている人は、よく遊ぶことが多い。高度経済成長期には、日本の大人たちはもっと遊んでいたように記憶する。遊ぶことでこそ、人間は成長できるのである。　（EXCITEニュース）

 

2019/08/04

＊機械学習の導入で「文学の研究」が大きく変わり始めている

https://wired.jp/2019/08/04/english-literature-machine-learning-studies/

　いま英語圏の文学研究者たちは、研究にデータやアルゴリズムを活用しはじめている。この新しいアプローチは、研究の内容や学生の専攻を変えるのみならず、文学研究の対象をソーシャルメディアやファンフィクションなどにまで大きく拡大させている。　（WIRED）

 

2019/08/03

 

＊人間のキャッチコピーをAIがついに凌駕、JPモルガンがAIキャッチコピーを採用することに

http://gigazine.net/news/20190801-machines-outperform-humans-copywriting/

　人間の仕事の多くをAIが行うようになる未来が予測されるなか、現実にマーケティングが機械学習で自動化されるということが起こっています。そして新たに、JPモルガン・チェースがディスプレイ広告やメールでのキャッチコピーにAIを取り入れることを発表。AIが作ったキャッチコピーは人間製のものよりもクリック率が2倍になることすらあるそうです。　(GigaZine)

 

2019/08/03

 

＊「AlphaGo」を生んだAI企業DeepMindが急性腎障害を発症４８時間前に予測できるAIを開発

https://gigazine.net/news/20190802-deepmind-acute-kidney-injury/

　Googleの兄弟企業であるDeepMindは、「AlphaGo」「AlphaStar」「DQN」など、人間を超えるレベルで囲碁やPCゲームをプレイできる人工知能(AI)を開発していることで知られています。そんなDeepMindが、急性腎障害を発症する最大48時間前にその兆候を発見するシステムを開発したと発表しました。  (GigaZine)

 

2019/07/30

＊Web会議もAIが支援、シスコが機械学習／AIの適用領域を拡大

https://ascii.jp/elem/000/001/904/1904944/?topnew=1

　ポリシーベースで自律的に最適なネットワーク環境を構築する「インテントベースネットワーク」。この構想を提唱するシスコシステムズが、AI技術を投入してネットワークのインテリジェント化を図るのは当然の流れだろう。

　6月に開催された年次カンファレンス「Cisco Live! US 2019」において、同社は独自の機械学習（ML）プラットフォーム開発に数年前から取り組んでいることを明かした。ネットワークから吸い上げた膨大かつ多様な稼働状況（テレメトリ）データと、シスコの35年にわたるナレッジを組み合わせて解析し、統合管理ツール「Cisco DNA Center」にフィードすることでよりインテリジェントなネットワークにしていく仕組みだ。  (ASCII)

 

2019/07/29

＊ポーカーの複数人対戦でAIがプロに圧勝、初の快挙が世界にもたらすインパクト

https://wired.jp/2019/07/29/new-poker-bot-beat-multiple-pros/

　ポーカーで最も上級者向けとされる「ノーリミット・テキサスホールデム」の複数人対戦で、人工知能（AI）が初めてプロに圧勝した。この米大学とフェイスブックの研究者が共同開発した技術の応用範囲は広く、自律走行車の行動予測や不正検出アルゴリズムの改良、そして軍事戦略においても重要な意味をもってくるという。　（WIRED）

 

2019/07/28

＊人工知能の次世代を担う「エッジAI」テクノロジーの威力

https://headlines.yahoo.co.jp/article?a=20190728-00028647-forbes-sci&p=1

　大手テック企業らは近年、「マシンラーニング（機械学習）とAI（人工知能）を民主化する」と盛んに述べている。しかし、機械学習とAIは、コンピュータサイエンスと同じくらい領域が広く、複雑でもある。

　こうした課題を解決してくれるのが、シアトルに本拠を置くスタートアップ「Xnor.ai」だ。同社は、クラウドではなくエッジデバイス（現場に近い機器）上で簡単にAIモデルを動かすことを試みている。 (Forbes)

 

2019/07/27

＊急速なAI開発が「意識のようなもの」を生もうとしている

https://wired.jp/series/away-from-animals-and-machines/chapter8-1/

 　「賢いものをつくるにはどうすればいいのか？」AI研究を通じて、その問いを解き明かそうとすることが「意識」の解明につながる──。「意識をもつAI」を実現しようとするアラヤ代表の金井良太はこのように語る。
 国内外の研究者たちは、現代科学が解き明かせない難問である「意識」の謎を、いかにして解き明かそうとしているのだろうか？　（WIRED）

 

2019/07/27

＊現代のAIが得意とする「5つの自動化」とは何か

https://headlines.yahoo.co.jp/article?a=20190727-00294509-toyo-bus_all

　AIを活用するからといって、必ずしもAIの専門家でなくてはいけないということはありません。専門家であるがゆえに、技術面にばかり関心がいってしまい、肝心の「人工知能を何に適用すれば実際に役に立つのか」という視点が欠けてしまうこともあります。

　本当の意味での人工知能の活用を社会(ビジネス)の中で具体化していくには、人工知能の技術面に強い専門家(データサイエンティスト)と、仕事上の課題(イシュー)から人工知能の使用目的を考えられるビジネスパーソンの両方が必要です。　（東洋経済）

 

2019/07/26

＊ABEJA、AIの倫理・法・社会的課題を討議する有識者委員会を発足

https://ict-enews.net/2019/07/26abeja/

　ABEJAは、AIに関する課題について外部の有識者が倫理、法務的観点から討議する委員会「Ethical Approach to AI」(EAA)を、30日に設立する。AIは、社会課題の解決に寄与する一方、差別や偏見から引き起こされる事象も指摘されるようになり、日本をはじめ各国でAIに関する倫理的、法的、社会的な側面からの議論が活発化。AIの開発、利用に関する指針づくりも相次いでいる。

　ABEJAは、2012年の創業時から、自社開発のディープラーニング技術をコアに、AIの社会実装事業を展開。小売流通、製造、物流、インフラを始め、あらゆる業界で一気通貫したAIの導入、活用を支援している。2017年3月にシンガポール法人を設立。

（ICT教育ニュース）

 

2019/07/26

＊人の表情を読む「医療用スマートグラス」が、パーキンソン病や精神疾患の治療に役立つ日がやってくる

https://wired.jp/2019/07/25/emteq-vr-digital-phenotyping-charles-nduka/

　人の表情を読み取るセンサーを搭載した眼鏡型のデヴァイスを、英国のスタートアップが開発している。顔の筋肉の動きを分析することで「デジタル表現型」と呼ばれる個人のデータセットを構築し、パーキンソン病の治療やうつ病の予防などにつなげることが狙いだ。　（WIRED）

 

2019/07/24

＊あなたは本物を見分けられる？ AIがつくった「フェイク顔写真」の驚くべき精度

https://wired.jp/2019/07/24/artificial-intelligence-fake-faces/

　本物そっくりだが実在しない人々の顔写真を、人工知能（AI）が生成できる時代がやってきた。こうした写真の真贋を人間はどこまで判定できるのかを調べるために、米大学の教授らが「フェイク顔写真判定ゲーム」をつくった。この記事に掲載された写真にも、たったひとりだけ本物の顔写真が隠されている。あなたは見分けがつくだろうか？    (WIRED)

 

2019/07/23

＊LINEのAI技術を企業に提供、「LINE BRAIN」で実現されるサービスとは

https://k-tai.watch.impress.co.jp/docs/news/1197674.html

　LINEは7月23日、チャットボット、音声認識、音声合成、OCR、画像認識など、同社が保有するAI技術とノウハウを法人向けに提供するBtoBサービス「LINE BRAIN」の説明会を開催した。

　同社は、スマートスピーカーなどに搭載される音声アシスタント「Clova」のほかにも、LINEアプリや多くの関連サービスにAI技術を投入している。たとえば、5月に開始したグルメレビューアプリ「LINE CONOMI」では、飲食店のレシートを撮影するだけで店名や店の場所、メニューを自動入力する仕組みをAI画像認識によって実現した。 （ケータイ Watch）

 

2019/07/23

 

＊AIで分析していれば手術を受けた患者の半分は不要な手術を回避できたという事例

https://gigazine.net/news/20190723-ai-compcyst-cancer/

　AIによりがんや悪性腫瘍を発見する技術は近年目覚ましく進歩しており、乳がんや肺がん、脳腫瘍ではすでに熟練の医師よりも高い精度で発見できることが示唆されています。そんな中、すい臓に発生する腫瘍に焦点を当てた研究により、AIで分析していれば手術を受けた患者の60％が不要な手術を回避できたかもしれないという事例が報告されました。　（GigaZine）

 

2019/07/23

＊Microsoft、OpenAIに10億ドル出資し、汎用AI開発に取り組む

https://headlines.yahoo.co.jp/hl?a=20190723-00000021-zdn_n-sci

　米Microsoftとイーロン・マスク氏が共同会長を務める非営利の米AI研究企業OpenAIは7月22日（現地時間）、MicrosoftがOpenAIに10億ドル出資し、AGI（Artificial General Intelligence、汎用人工知能）開発を支援すると発表した。両社は2016年11月、OpenAIの主要なプラットフォームとして「Microsoft Azure」を採用すると発表しており、今回の発表では、MicrosoftをOpenAIの独占的クラウドプロバイダーとすることも明らかにした。

 　また、共同でスーパーコンピューティング技術「Azure AI」の構築に取り組む。　(ITmedia)

 

2019/07/22

 

＊第2回　AIの強化学習の基礎を学ぼう

https://www.atmarkit.co.jp/ait/articles/1907/22/news026.html

　ディープラーニングを勉強している人であれば、特に教師あり学習には馴染みがあるだろう。教師あり学習とは、学習データセットを用意するときに、そのデータの中に正解となる教師ラベルを用意しておく学習方法である。この方法では、AIモデルにデータを与えると、教師ラベルと同じ予測値を出力するように学習していく。教師あり学習によるAIモデルでは、例えば画像の分類や、画像内の人の検出（セグメンテーション）といったタスクを実現できる。

　一方、教師なし学習とは、教師ラベルがない学習方法である。この方法を用いると、データの背後にある本質的な特徴を抽出できるので、例えばクラスタリング（＝クラス分類）や次元削減（＝次元数を減らすことでデータを圧縮して表現すること）といったタスクを実現できる。今回説明する強化学習とは、これらの学習方法とは異なり、特定の「環境」下で、エージェントが一連の行動を行い、その結果に基づいてトレーニングを行う学習方法である。これにより、レース場を効率的に自動走行するAIモデルが構築できるというわけだ。　（＠IT）

2019/07/21

＊【彰往考来　新時代のヒストリア】人類の未来とＡＩの歴史　松原仁・はこだて未来大学教授（７完）

https://www.sankei.com/life/news/190711/lif1907110037-n1.html

　〈日本ディープラーニング協会理事長を務める気鋭の人工知能（ＡＩ）学者、松尾豊・東京大学大学院工学系研究科教授が、ＡＩ研究の第一人者たちの寄稿を編纂（へんさん）した『人工知能とは』（近代科学社）。そこで松原さんは国際的なＡＩ研究の潮流について「確かに、日本での流行がアメリカやヨーロッパの流行と異なってきています。それは従来の欧米追従をやめたということでむしろ望ましいと思います。ガラパゴス化したままで終わるのか、日本発の研究が世界を変えることができるのか、それこそ我々の今後にかかっています」と指摘している。

　さて、「ディープラーニング後」を目指したＡＩ研究で日本発の研究が世界を変えつつあるのか－という問いについてですが、残念ながらまだ「日本発」は世界の主流にはなっていません。　（産経新聞）

 

2019/07/20

＊フロリダ州オーランド警察、アマゾン顔認識技術の試験を中止との報道

https://headlines.yahoo.co.jp/hl?a=20190720-35140151-cnetj-sci

　米フロリダ州オーランド警察は顔認識技術「Amazon Rekognition」のプログラムを複数の問題により中止したと、Orlando Weeklyが米国時間7月18日に報じた。2018年5月、米国自由人権協会（ACLU）が入手した電子メールにより、AmazonがRekognitionをオーランド警察やオレゴン州ワシントン郡警察に提供していることが明らかになっていた。

　AmazonのRekognition技術は、数千万もの顔のデータベースを利用して写真に写っている最大100人分の顔の検出と分析が可能だと同社は述べている。ACLUは、法執行機関による同技術の使用に懸念を示しており、この技術が政府に悪用されると「有色人種や移民などのコミュニティーやAmazonが築いてきた信頼と尊敬を深刻な脅威にさらす」恐れがあると述べている。  (Cnet)

 

2019/07/20

 

＊AIやビッグデータとともに進化する「Microsoft Teams」の今　一歩先行くオフィス環境

https://www.itmedia.co.jp/pcuser/articles/1907/19/news064.html

　Microsoftが現在プッシュしているコラボレーションツール「Teams」だが、既に活用が進んでいる企業がいる一方で、まだそのメリットを把握できていないという人も少なからずいるはず。今回、Microsoftが米ワシントン州レドモンドにある本社キャンパスで実施した、日本国内の報道関係者向けツアーの中で、この最新ツール事情について触れる機会があったので、この「Teams」並びにその背後にある技術について少し整理してみよう。

　こういった機能を実現するのは、Microsoftが過去20年以上にわたって投資してきたAIの成果の一端だ。Teamsだけでなく、Officeにおける各種インテリジェントなオートデザイン機能やディクテーション、自動翻訳など、最近になって追加された機能群もこうした投資のたまものといえる。　　(ITmedia)

 

2019/07/20

 

＊Microsoft、.NET開発者向け機械学習フレームワークの新版「ML.NET 1.2」を発表

https://www.atmarkit.co.jp/ait/articles/1907/19/news111.html

　Microsoftは、.NET開発者向けの機械学習（ML）フレームワークの最新版「ML.NET 1.2」を発表した。下位互換性を維持しながら、さまざまな改良を施した。予測と異常検知を担うパッケージや「TensorFlow」を使うためのパッケージが正式版になった。　（＠IT）

 

2019/07/19

 

＊大規模地下掘削でのAI活用で大幅向上 - 鹿島建設と三菱電機、三菱電機エンジニアリング

https://news.mynavi.jp/article/20190719-862212/

　新たな技術は、ケーソン内に設置したレーザースキャナ、刃口全周を捉える複数のネットワークカメラ、地上のPCの3点で構築。従来、潜函作業員が経験則を頼りにケーソンを計画通りの姿勢、位置、速度を保ちながら掘削、沈下させていたが、スキャナからの3D点群情報とネットワークカメラからの画像、機械学習を活用することで土砂の境界などを正確に把握できる。 （マイナビニュース）

 

2019/07/19

＊ウィンブルドンで注目、スポーツで「AI編集」広がる

https://business.nikkei.com/atcl/gen/19/00002/071900554/

　大会の波及力を高めているのが、大会の技術サポートを担う米IBMのアプリだ。近年はプロスポーツの試合について、特別に契約しなければ生中継を見られなくなりつつあるが、IBMのアプリでは、試合終了後の2分後にはハイライトを見られる。19年のウィンブルドン選手権でアプリが使われた回数は世界で5980万回で、前年に比べ28％増え、過去最高を更新した。ウィンブルドンの交流サイトを通じても、自動編集したハイライト動画を提供している。　（日経ビジネス）

 

2019/07/18

 

＊「日本はAI後進国」「早く自覚してほしい」　ソフトバンク孫社長が憂慮

https://www.itmedia.co.jp/news/articles/1907/18/news101.html

　ソフトバンクグループの孫正義社長（兼会長）が7月18日、イベント「SoftBank World 2019」に登壇し、「日本はAI後進国になってしまった」と話した。同社は“10兆円ファンド”こと「SoftBank Vision Fund」（ソフトバンク・ビジョン・ファンド）を立ち上げ、世界中のAI関連のユニコーン企業に相次いで投資しているが、孫社長は「投資したくても、日本ではそうした企業がまだ生まれていない」と指摘。「手遅れではないが、目覚めないといけない」と主張した。

「AIを中途半端にかじった評論家、学者が『AIに何ができる』と低く評価するのは、時代錯誤も甚だしい。（AIの活用を始めるのは）いまからでも手遅れではないが、かなり遅れている状況だ。日本の政府、知識人、ビジネスマンには1日も早く自覚してほしい」（孫社長）　(ITmedia)

 

2019/07/17

＊犬型ロボ「aibo」のAIはどのように開発されたのか 

https://www.atmarkit.co.jp/ait/articles/1907/03/news004.html

　ソニーが2018年に販売を開始したエンターテインメントロボット「aibo」に活用されているAIはどのように開発されたのか。ビジネスに寄与できるAIを開発するには

どうすればよいのか。開発陣に話を聞いた。さまざまな業種でAI活用が進む中、ビジネスに寄与するAIをどう開発すればよいのか？　aiboの開発チームでaiboのAI開発を担当した森田拓磨氏と、AWSを用いたサービス開発及び運用を担当した平朋氏の二人からAI開発の

ヒントを探るべく、話を伺った。　(@IT)

 

2019/07/16

＊パワポのAIが進化、コーポレートカラーを考慮した自動デザインが可能に

https://ascii.jp/elem/000/001/897/1897152/

　Microsoftが持つ膨大なデータを元に、PowerPointのスライドへ入力したキーワードなどを用いて、配色や背景画像を提示する「デザインアイデア」機能を実装したのは2016年4月だった。同社の公式ブログによれば、2019年4月で提供デザインの採用数が10億を超えたという。仕事のプレゼン資料を使うときは、印象的な画像をインターネットで検索した経験をお持ちの方は少なくないと思うが、デザインアイデアの登場で不要なアクションとなってしまった。  (ASCII)

 

2019/07/16

＊AIの覇権、米国GAFAから中国巨大IT企業へ移行始まる

https://biz-journal.jp/2019/07/post_109264.html

　最初に申し上げておきますと、現時点で日本はかなり絶望的なレベルでAI後進国です。理由は2つあるのですが、ひとつめにAIがこれからどれほど進歩していくのかという話をしても、政治家や官僚、財界人の多くがぴんと来ないという現状があります。2020年代を通して仕事消滅が本格化するという話をしても、「そんなことは起きないよ」と根拠抜きに真顔で否定されるのが今の日本です。世界で何が起きているのかを知らないのです。

　もうひとつの理由が、日本人の身の回りに強いAIを開発する巨大IT企業が存在しないということです。代わりに存在するのがいわゆるAIベンチャーといった若い企業群で、これらの企業はAIアルゴリズムを用いて比較的面白い研究を続けているのですが、資金的な制約などもあり、巨大なコンピューティング能力と莫大なビッグデータを用いたモンスター級のAIを育成することはできません。 (BJ)

 

2019/07/15

＊ビッグデータから「予測の時代」へ　クオンツが生命工学も変える

https://forbesjapan.com/articles/detail/28426/1/1/1

　2013年になる頃には、どこを見てもデータが飛躍的に増加しているのは明らかだった。この現象は「ビッグデータ」というフレーズで突如として至るところで見聞きされるようになった。ビッグデータのすぐ後に続いて登場した言葉や概念は、私たちがクオンツ投資の分野で長年考え、マスターすべく務めてきたものだった。すなわち、予測アルゴリズム、人工知能（AI）、機械学習、そしてデータ・サイエンスである。　(Forbes)

 

2019/07/14

＊富士通系、衛星画像から情報抽出サービス　AIで短時間で

https://www.nikkei.com/article/DGXMZO47284950S9A710C1000000/

　富士通子会社の富士通クラウドテクノロジーズは12日、人工衛星画像から人工知能（AI）を使って必要な情報を抽出するサービスを始めた。衛星画像から森林面積や駐車場の利用状況など時系列での変化を情報として取り出し、使いやすいデータ形式にして提供する。情報抽出にかかる期間を4分の1以下に短縮できる。環境評価や投資判断などで活用を目指す。  （日本経済新聞）

 

2019/07/12

＊AI外観検査支援サービスを切り口に、日立が食品製造業のデジタル化を提案

https://headlines.yahoo.co.jp/hl?a=20190712-00000025-it_monoist-ind

　日立製作所は、「FOOMA JAPAN 2019（国際食品工業展）」（2019年7月9～12日、東京ビッグサイト）において、食品製造をはじめさまざまな分野に適用可能な「AI外観検査支援サービス」を展示した。

　同社のAI外観検査支援サービスは、学習用画像を集積するとともにAI学習エンジンを用いたネットワークモデルの生成を行うクラウド基盤、カメラ、レンズ、照明といった撮像システムやクラウド基盤で生成したネットワークモデルを実装して良否判定を行うエッジコンピュータなどから成るエッジシステム、良否判定の結果に基づきNG品を系外に排出するなどの制御を行う搬送系システムから成る。システム全体としては日立製作所が開発しており、撮像系システムは日立産業制御ソリューションズが、搬送系システムは日立産機システムが担当している。 (MONOist)

 

 

2019/07/12

＊AIで新薬開発の英企業「BenevolentAI」が、ユニコーンから転落の危機

https://headlines.yahoo.co.jp/article?a=20190712-00028395-forbes-sci

　AI（人工知能）を活用して、創薬を行うロンドンのスタートアップが「BenevolentAI」だ。昨年4月に1億1500万ドルを調達したBenevolentAIの企業価値は20億ドルとされたが、次回の調達にあたり同社は大幅に評価額を引き下げると英紙タイムズが報道した。

　フェイスブックの欧州支社長を務めたBaroness Joanna Shieldsが率いるBenevolentAIは、AIで新薬の発見や開発、テストを効率化し、新たな医薬品を市場にもたらそうとしている。同社は臨床試験や学術論文を含む医療データを取り扱うプラットフォームを構築したが、その実用性はまだ検証段階だ。　(Forbes)

 

2019/07/10

＊AIプロジェクトが増えるにつれ課題も山積み--IDC調査

https://headlines.yahoo.co.jp/hl?a=20190709-35139647-zdnet-sci

　IDCの調査から、人工知能（AI）を使用している組織の3分の2は、AIを積極活用する「AIファースト」の社風を育もうとしているが、広範な戦略を導入している組織はわずか25％であることが分かった。IDCの調査結果は、米TechRepublic Premiumの調査と米ZDNetの特集記事の内容ともかみ合っている。AIは、取締役会のバズワードであり、重要技術でもあるが、現実との乖離がまん延しているのが現状のようだ。IDCによると、組織の半数がAIを優先事項と見なしている。

 　一方で組織の大半は、どのような形でAIと機械学習が事業に役立つのか、明確に理解できていない。多くの企業は、これら技術を試験プログラムでテスト中である。　（ZDNet）

 

2019/07/09

＊「偽画像」にはカメラの“スマート化”で対抗せよ──電子透かしを撮影時に埋め込む技術、米研究チームが開発

https://wired.jp/2019/07/09/detect-deepfakes-camera-watermark/

　写真が改ざんされたことを容易に検知できるように、カメラでの撮影時に電子透かしをデータに組み込む技術を米大学の研究チームが開発した。画質を損なうことなく写真の内容に変更が加えられたことを検知できるもので、偽動画の「ディープフェイク」の対策になる可能性も期待されている。　（WIRED）

 

2019/07/09

＊GANでがん診断の精度向上、独研究者が新手法

https://ascii.jp/elem/000/001/891/1891893/

　機械学習手法の1つである敵対的生成ネットワーク（GAN）は、ディープフェイク画像や映像を作成するアルゴリズムとして、最近少しばかり不当な評価を与えられている。しかし、本物にしか見えないような画像を合成できるGANの能力は、医療診断に大きな恩恵をもたらすかもしれない。

　深層学習アルゴリズムは画像のパターンマッチングに優れているため、 CTスキャンでさまざまな種類のがんを検出したり、MRI（核磁気共鳴画像法）で病気を識別したり、レントゲンで異常を識別したりするよう訓練できる。だが、プライバシーの問題から、アルゴリズムを訓練するのに十分なデータを研究者が持っていないことも少なくない。ここで役立つのが、GANというわけだ。GANなら本物の画像と区別がつかないほどそっくりな医用画像を合成できるので、データセットを必要な量まで効率よく増やせる。 （ASCII）

 

2019/07/09

＊進化する倉庫ロボット、レジなし店舗--アマゾンに聞くAIと自動化の未来

https://japan.cnet.com/article/35139435/

　この精密な音声認識処理は、倉庫のロボット、レジ係のいない小売店、そしてもちろんAlexaなど、自社事業のほぼすべての層にAIに関する専門知識と自動化を組み入れようとするAmazonの取り組みの一環だ。ユーザーの目に触れないこうした裏側のテクノロジーはすでにAmazonの顧客に対してより短時間での配達を提供し、買い物リストの作成や牛乳の購入など、人々の雑事を効率的に処理するのに役立っている。

　Amazonの幹部陣は、AIと自動化の未来を悲観していないと述べている。そして、今後も倉庫ロボットと共に働く人材や、最新の機械学習コードを作成する人材を多く雇用していくと語った。　（CNET）

 

2019/07/08

＊Alexa、もっと“買い物上手”になって：音声アシスタントの「ショッピング能力」に関する調査で見えてきたこと

https://wired.jp/2019/07/08/why-is-voice-shopping-bad/

　音声アシスタントを通じたオンラインショッピングは、間違った商品を案内されることが多いなど、いまのところ“お粗末”と言わざるを得ない。しかし、ディスプレイ付きスマートスピーカーの登場や、音声でも購入しやすいシンプルな商品ラインナップの展開などによって、音声アシスタントによるショッピングの利便性向上が期待されている。 （WIRED）

 

2019/07/07

＊電通大と東芝メモリ、ＡＩ・半導体メモリで提携

https://jp.acrofan.com/detail.php?number=78672

　東京--(BUSINESS WIRE)--（ビジネスワイヤ） -- 国立大学法人電気通信大学（東京都調布市、学長　福田喬）と東芝メモリ株式会社（本社：東京都港区、代表取締役社長　成毛康雄）は、2019年7月4日、ＡＩを活用した生産技術をはじめ、半導体メモリに関する研究開発を協力して推進する連携協定を結びました。

　本協定により、両者は「画像処理、生産制御、行動解析技術」、「次世代情報通信技術」、「ナノテクノロジー技術」等の分野において、半導体メモリに関する最先端の研究開発に取り組みます。  (ACROFAN)

 

＊NTTドコモ×NTTデータが開発する「AI電話」の正体　高度な業務を自動化する「IPA」の実現目指す

https://newswitch.jp/p/18313

　ＮＴＴデータがＲＰＡ（ソフトウエアロボットによる業務自動化）の活用領域を拡大している。人工知能（ＡＩ）と組み合わせ、定型業務だけでなく非定型業務の自動化にも乗り出している。ツールを利用するという段階から一歩進み、より高度な業務を自動化する「ＩＰＡ（インテリジェント・プロセス・オートメーション）」の実現を目指す。（文＝川口拓洋）

　一方、ＡＩ電話では利用者が担当者の氏名を音声で呼ぶことで、ＡＩが判断し、通話に入る。留守の場合でも担当者の予定表をＲＰＡが確認し、つながりやすい時間帯も提示する。同様に金融機関による未収納者への連絡もＲＰＡが統合業務パッケージ（ＥＲＰ）内の関連リスト情報を確認し、ＡＩ電話から自動で発信できる。  （ニュースイッチ）

 

2019/07/05

＊音声認識技術を障害者にも　AI活用したグーグルの取り組み

https://headlines.yahoo.co.jp/article?a=20190705-00028244-forbes-sci

　予定をスケジュール表に組み込みたい時は、スマホに頼めばよい。寝室の電灯をつけたい時は、グーグルホームが代わりにやってくれる──。このように日常的なタスクを自動化・効率化する音声認識・作動システムは、消費者の間で人気を集めており、その市場規模は490億ドル（約5兆3000億円）にまで達している。ただ、発話障害のある人々にとって、音声での指示に頼るテクノロジーはまだ完璧には程遠い。

　グーグルはこの状況を変えるべく、「プロジェクト・ユーフォニア（Project Euphonia）」を立ち上げた。同社のプログラム「社会貢献のための人工知能（AI for Social Good）」の一環である同プロジェクトは、耳の不自由な人や、筋萎縮性側索硬化症（ALS）や脳卒中、パーキンソン病、多発性硬化症、外傷性脳損傷などの神経疾患のある人が利用する音声認識を向上させる方法を模索するものだ。　（Forbes）

 

2019/07/04

＊AIと産業用ロボットで倉庫内作業を自動化、アクセンチュアがMUJINと共同提供

https://it.impressbm.co.jp/articles/-/18195

　アクセンチュアとMUJINが協業により提供するのは、アクセンチュアのAI Powered SCM（サプライチェーン管理）とMUJINの知能ロボットコントローラーを組み合わせた、倉庫オペレーション向けの最適化ソリューションである。

　アクセンチュアは、さまざまなベンダーのAIサービスを組み合わせて利用可能なAI Hubプラットフォームを提供している。同プラットフォームを活用した業務適用型AIサービスとして提供されているうちの1つが「AI Powered SCM」だ（図1）。　(IT Leaders)

 

2019/07/03

 

＊AI・機械学習関連企業が２０１９年版「テクノロジー・パイオニア企業」に大量進出

https://gigazine.net/news/20190703-ai-dominate-2019-technology-pioneers/

　経済・政治・学問・その他の社会におけるリーダーたちが連携することによって世界情勢の改善に取り組む国際機関「世界経済フォーラム」が、新技術の設計・開発に携わる企業を世界中から選考する「テクノロジー・パイオニア・プログラム」の2019年版を発表しました。選出されたのは56社で、そのうち少なくとも20社がスマートシティやサプライチェーン、製造、サイバーセキュリティ、自動運転カーなどの分野で、AIまたは機械学習を課題の解決に用いているとのこと。　（Gigazine）

 

2019/07/03

 

＊富士フィルムとマイクロソフト、医療AI開発で協業

https://headlines.yahoo.co.jp/hl?a=20190702-00000003-ascii-sci

　富士フィルムと日本マイクロソフトは、医療分野でのパートナーシップを発表した。富士フィルムは、2019年中にスタートする内視鏡予知保全サービスのクラウド基盤にMicrosoft Azureを採用する。

　富士フィルムは2018年4月に、医療画像診断支援、医療現場のワークフロー支援、医療機器の保守サービスに活用できるAI技術ブランド「REiLI」を発表した。前述の内視鏡予知保全サービスにもREiLIのAI技術が使われている。REiLIについて、特にワークフロー支援の領域では、同社独自開発のAIに加えて、マイクロソフトの言語・検索に関するAI技術を活用していく予定だという。　（ASCII）

 

2019/07/02

＊AIを使いたい小売・流通業へ、データサイエンティストが教える機械学習活用法

https://headlines.yahoo.co.jp/article?a=20190702-00036591-biz_plus-sci

　人工知能（AI）の概念の一部であり、トレーニングすることでコンピューター自身にタスクを学習させる「機械学習」。過去のデータからパターンを見つけ、予測分析に生かすことのできるこの技術は、さまざまな業界で活用されています。本稿では、DataRobotで小売・流通業をメインに担当するデータサイエンティスト・中野高文氏が、5つの業務にわたる事例を基に解説します。「小売×機械学習」の可能性とは？  （ビジネス＋IT)

 

2019/07/02

＊ロボット×AIの領域がブルーオーシャンである理由

https://www.newsweekjapan.jp/yukawa/2019/07/ai-12_1.php

　＜高性能ロボットをはじめハードウェアで名を馳せる日本メーカーだが、その地位は揺らぎ始めている。躍進する海外メーカーと戦うために必要なのはソフト、ハードの協働だ＞

　ロボット×AIの領域は、これから最も大きな可能性を秘めている領域、ブルーオーシャンだと言われる。ブルーオーシャンとは、血で血を洗う過当競争のレッドオーシャンの逆で、今後大きな成長が期待されるのに競合他社がほとんどいないビジネス領域のことだ。

　早稲田大学の尾形哲也教授によると、ロボット産業はAIを搭載することで、安価で汎用性のあるロボットを開発できる可能性があるという。安価で汎用性のあるロボットは、今はまだ存在しない巨大な市場を作り上げるかもしれない。 (Newsweek)

 

2019/06/30

 

＊１クリックで女性の写真をヌードに変換するアプリ、批判を浴びて5日で削除

https://www.newsweekjapan.jp/stories/world/2019/06/5-65.php

　＜エストニアに拠点を置く企業が女性の写真を１クリックするだけで、ヌードに変換できる「DeepNude」というアプリを公開して話題になったが、5日後に削除されることになった......＞

　このアプリは、エストニアに拠点を置くDeepInstructionという企業が公開したWindowsおよびLinux向けのアプリ。同社のWebサイト（既に削除されている）のキャッシュによると、同社はAIによる画像処理サービスを手ごろな価格で提供することを目指しているとある。DeepNudeの前に、モノクロの写真を１クリックでカラーにする「DeepOld」というサービスを提供していた。

　開発者は偽名でMotherboardからのメールインタビューに答え、このアプリはカリフォルニア大学が2017年にオープンソースで公開した「pix2pix」というGAN（敵対的生成ネットワーク）採用のディープラーニングアルゴリズムを使って開発したと説明した。使ったデータセットはわずか「1万枚以上の女性のヌード写真」。 (Newsweek)

 

2019/06/30

 

＊"工場をAIで自動化"が必ず失敗するワケ　最初は小さく始めて、大きく育てる

https://president.jp/articles/-/29124

　AIブームから数年。当初からAIの導入に積極的だった企業ほど、現在の社内が混乱しているというパラドクスが起きている。この状況を突破するにはどうするか。BCGのコンサルタントの2人は「社内に散在するユースケース（活用事例）から、いかに戦略的に重要なものを選定するかがカギ」と指摘する――。

　先端的だが拡大展開できる見込みのない案件、せっかく構築したAIが全く使われずに止まっている案件、他部門がすでに取り組んでいることと極めて類似性が高い案件、ひたすらデータを集め続けているだけの案件など、十分な成果を生むに至っていないユースケース（活用事例）が少なくない。 (PRESIDENT)

 

2019/06/30

 

＊なぜAI開発に「独立性」が重要なのか？　AI界のゴッドファーザーに学んだ若者は、GAFAと競合するスタートアップを立ち上げた

https://wired.jp/series/away-from-animals-and-machines/chapter7-2/

　AI人材の獲得競争は熾烈を極めている。グーグル、アマゾン、フェイスブック、アップルといったテックジャイアントは、高額な報酬により大学から教員をヘッドハンティングし、AIスタートアップの買収に勤しむ。

　日夜AIスタートアップの買収がニュースになるなかで、独立を貫くAIスタートアップがある。ニューヨークを拠点にヴィジュアル検索ツールを開発するClarifaiだ。ニューヨークにある本社で、若き創業者のマシュー・ズィーラーを訪ねた。訪ねたころには急拡大に伴うオフィスの増床のため移転準備の真っ最中で、まさに急拡大中のスタートアップといったところだろうか。(WIRED)

 

2019/06/29

＊誰でもAIの威力を利用できるようにするMITの対話型機械学習予測ツール

https://jp.techcrunch.com/2019/06/28/2019-06-27-mits-new-interactive-machine-learning-prediction-tool-could-give-everyone-ai-superpowers/

　もうすぐ、強力な予測ツールを開発するのに何も特別なものは必要なくなる。ごく普通のタッチスクリーンデバイスと、自由にアクセスできるデータさえあればいい。MITとブラウン大学の研究者による新しい実験は、「Northstar」と呼ばれる対話型データシステムに、「機械学習モデルを即座に生成する」能力を追加することに成功した。既存のデータセットに

適用して有用な予測を生成できる。

　研究者が示した例としては、医師がこのシステムを利用し、患者の医療履歴から、特定の疾患にかかる可能性を予測するというものがある。また、事業主が過去の売上データを使用して、より正確な予測ができるようにするというものもある。いずれも手作業による煩雑な分析は必要なく、迅速に処理できるものだ。(TechCrunch)

 

2019/06/28

＊たくさんある機械学習モデル、真っ先に学ぶべきはこれだ

https://tech.nikkeibp.co.jp/atcl/nxt/column/18/00816/061200004/?P=1

　機械学習モデルのうち、今注目されている「ディープラーニングモデル」では、離散値を予測するタイプである「分類」型の利用例の方が多くなります。それでも前回、数値を予測するタイプのモデルである「回帰」型をまず取りあげたのは、その方が数学的にやさしく、それを理解することで「分類」型も理解しやすくなるためです。

 　分類機能を実現するモデルの種類には様々なものがあり、その中でも代表的なモデルをまとめると下のようになります。

 （日経XTECH)

 

2019/6/27

＊AWSやGoogleとは違う、MicrosoftのAIプラットフォーム戦略

https://headlines.yahoo.co.jp/hl?a=20190620-00000001-zdn_tt-sci

　Microsoftは人工知能（AI）プラットフォームを強化している。このプラットフォームには「TensorFlow」や「PyTorch」などのオープンソースの機械学習フレームワークが含まれ、「Apache Spark」ベースのサービスである「Azure Databricks」と統合されている。AIモデルの相互運用性を実現する「ONNX」（訳注）のサポートも含まれている。

　開発者は、「Microsoft Azure」の組み込みのサービスを使用して音声や画像を認識するアプリケーションを開発できる。また、デジタルアシスタントを作成するためのbotサービスもある。

　AIプラットフォーム市場の競争は激化するだろう。「Amazon Web Services」「Google Cloud Platform」「IBM Cloud」もAI対応クラウドサービスを売り込むことに熱心だ。(TechTarget)

 

2019/6/26

＊職場のハラスメントや差別を、人工知能が察知する時代がやってくる

https://wired.jp/2019/06/25/workplace-harassment-ai/

　職場における真の多様性とは、不当な扱いを受けている状況を公表できる安全な方法があってこそ実現できるものだ。そのために、メールや会議、面談などの内容が人工知能（AI）で分析される時代が間近に迫っている──。ユニヴァーシティ・カレッジ・ロンドン心理学部の研究者で、AIツール開発企業の共同創業者でもあるジュリア・ショウによる予測。(WIRED)

 

2019/06/24

 

＊ディープラーニングの社会実装を阻むものは何か　─DLLAB 2019 基調講演

https://iotnews.jp/archives/126269

　松尾氏は最初にディープラーニングに関して研究は進んでいるもののビジネス化はそこまで進んでいない状況に触れ、今の状況をあまり短期的な目線でとらえるべきでないと述べた。

　ディープラーニングはインターネットやエンジンに並ぶ数十年に一度のイノベーションであり、インターネットのように、20年ほどかけてビジネス化されていくだろうと述べた。(IoTNEWS)

 

2019/06/14

＊AI開発、二酸化炭素排出量は車の5倍

https://www.newsweekjapan.jp/stories/world/2019/06/ai5-1_1.php

＜米マサチューセッツ大学アマースト校の研究者がAIを訓練する際に必要なエネルギー消費量と金銭的なコストを調査した......＞

近年の人工知能（AI）の発展は目覚ましい。人間の生活をどんどん便利にしてくれているAIだが、実はその開発の過程で大量の二酸化炭素を排出し、地球にやさしくないことが明らかになった。1つのAIを訓練する際の二酸化炭素排出量（カーボン・フットプリント）は、平均的な乗用車が製造から廃車までに排出する量の約5倍になるという。(Newsweek)

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