富士通研究所は2020年7月13日、ディープラーニング（深層学習）における教師なし学習の精度を大幅に向上できる人工知能（AI）技術「DeepTwin」を発表した。AI分野の長年の課題だった「次元の呪い」を、映像圧縮技術の知見を活用することで解決したとする。同社は論文を機械学習の最有力学会である「ICML 2020」で7月14日に発表する。 「次元の呪い」とは、データの次元（要素数）が大きくなると、そのデータを分析する際の計算量が指数関数的に増大する現象を指す。次元の呪いを回避するため、一般的に機械学習の高次元データは次元を減らす。 ただ従来の手法には、次元の削減に伴ってデータの分布や確率が不正確になる課題があり、それがAIの精度低下を招く一因になっていた。例えば分布や確率が実際と異なると、正常データを異常と誤判定してしまうような間違いを引き起こしてしまう。 富士通研究所は今回、ディープラー

Red Hatのソリューションアーキテクトの森です。 ビジネスにおける最適化問題を解決するソリューションとして、Business Optimizerがあることをご存知でしょうか？ Business Optimizerは、Red Hat Decision Manager に含まれるAI制約ソルバーです。限られたリソース内で、様々な制約を満たしつつ、最良の結果を得たいというようなケースにおいて、どの組合せが最適かを現実的な時間で探索することができます。 Business Optimizerのユースケースの一例 時短勤務など柔軟な働き方に対応した従業員のシフト作成 スタッフのスキルを考慮した効率的なタスクアサイン 燃料コストを抑えてかつドライバーの作業を平準化した配送ルートの算出 電気代をできるだけ安く抑える機材稼働スケジュール クラウドサーバのコアやメモリを複数プロセスに効率よく割当 収容人数

AIを支える仕組みについて 今日はArtificial Intelligence, AI 支える仕組みについて、あまり語られていない視点で語ってみます。 IBMが誇るWatsonは、誰もがAIと認識していると思います。クイズに勝ったりチェスに勝ったりと、人知を超えるアクションを起こして「すげぇ！」と言われています。確かに凄いです。だって、人の知識量を遥かに超える情報から、応答すべき答えを、限られた時間内で返すんですから。 でも、ちょっと待って。これってWatsonという、なんだかわからない巨大なブラックボックスでしかできないものなのでしょうか？普通の技術でできないのでしょうか？ クイズの回答を例にとって要素技術を見てみましょう。クイズのプロセスは、1. 質問者からの問いかけがあり、2. 回答者が考えて、3. 回答する。これだけです。素人考えですが、コンピュータ側で行うべき技術要素は下記のよ

AI/MLは、当社のお客様と、それらのグローバルな組織を支援しているパートナーの双方において、ハイブリッドクラウドとマルチクラウドのデプロイ全体でRed Hat OpenShiftの新たなワークロードの中でも特に重視されています。IT組織は、業界で最も包括的なエンタープライズKubernetesプラットフォーム上でDevOpsをAI/MLに適用することにより、業界のベストプラクティスの俊敏性と柔軟性に、インテリジェントなワークロードの将来性とパワーを組み合わせることを望んでいます。

顔認証を使って本人確認する「顔パス経済圏」が広がっている。小売店舗やATM、空港での出入国管理など、世界の市場規模は5年後に1兆円に倍増するとされる。一方、先進国では監視の道具になるとの懸念も根強い。NECと情報通信研究機構は量子暗号技術を使い安全性を高めるなど、不安を払拭しながら用途を広げる。急伸する中国企業が米中ハイテク摩擦で足踏みするなか、日本勢が巻き返しの好機とみて攻勢をかける。11月

Top > ビジネス > JR西日本「ベンダーの提案すら理解できない素人だった」新幹線の“着雪量予測”データサイエンスコンペ開催までの「奮闘」

2019.11.14 働き方 『エンジニアtype』は2014年にNECの顔認証技術について今岡仁さん(現・NECフェロー)に対してインタビューを行っている。 ＞＞「顔認証」が切り拓く未来とは？精度・速度で世界一のNECに聞く 同社はその当時、米国国立技術標準研究所（NIST）のベンチマークテストで３回連続の１位評価を獲得中。「精度世界一」の名をほしいままにしていた。 このインタビューで今岡さんは「カードやスマホを使ってやっている決済を、全て顔認証にすることが夢」であり、そのためにクリアしなければならない課題がまだまだあると語っていた。しかし、あれから５年。いまやスマホでの認証は生体認証が当たり前だし、中国では決済どころか鉄道の改札システムにまで一部顔認証を導入したと報じられている。今岡さんのかつての「夢」は、想像を超える速度で現実化していっているのだ。 その間もNECは世界一の座をキープ

利用者がカメラを見る静止画方式だけでなく、自然なふるまいの中で顔認証が行われる動画方式のセキュリティシステムがすでにさまざまな企業や施設で導入されている。それを可能にする顔認証技術の最新版がNECの「NeoFace」だ。 精度世界一の顔認証技術 ●NEC NeoFace(顔認証AIエンジン) オフィスの入退室もハンズフリーでOK! NeoFaceを使った「顔認証ソリューション for オフィス」は、IDカードをかざすなどの操作が不要で、立ち止まらずにビルの入退室が可能になる。 近年はビルや企業のセキュリティが厳しくなり、利用者もIDカードの携帯やパスワード管理など負担が大きい。その負担を一気に解消するのが、NECの顔認証技術「NeoFace」である。 同社は古くから顔認証の研究をしており、米国政府機関主催のテストで4回連続1位を獲得した実績を誇っている。特に、利用者がカメラを見る静止画方式

｢あの強いAIはいったいどこがから来たの？｣ 日本国内有数のオンライン麻雀サービス｢天鳳｣のプレイヤー間で3月頃から話題になっていた“謎”の答えはマイクロソフトだった。 8月29日、マイクロソフトは、同社の研究開発部門であるMicrosoft Research Asiaが開発したAI｢Microsoft Suphx（スーパー・フェニックス）｣が、人間とともに日本の麻雀サービス｢天鳳｣でプレイし、トッププレイヤーランクのひとつである｢十段｣に初めて到達した、と発表した。

「AI（人工知能）は誤解を生みやすい多義的な言葉である一方、コンピューターサイエンスの先端を開拓し、果ては科学の在り方を変えるポテンシャルを秘める」――。 Preferred Networks（PFN）の丸山宏氏は2019年6月5日、新潟県で開催された人工知能学会全国大会の招待講演に登壇し、AIの限界とポテンシャル、AI研究者が果たすべき役割について、メイン会場を埋め尽くした学会員にこう語った。 丸山氏は1983年に日本IBM入社。同社東京基礎研究所所長、統計数理研究所教授を経て、2016年にPFN入社。現在はPFN Fellowを務める。 AIの過剰宣伝を正せ まず丸山氏が問題提起したのが、AIという言葉の多義性と、それによる混乱だ。 同氏は「人工知能（AI：Artificial Intelligence）」という学問分野について「人間の知性をソフトウエアで模倣し、モデル化することで知性

今年3月に政府のAI戦略が年間25万人を目標にAI人材を育てるとぶち上げたのに続いて、教育再生会議が全ての大学生がAIなどの基礎的な素養を身につけられるように標準カリキュラムを作成することを提言した。ガートナーが2017年1月に産業界で2020年末時点で30万人以上のIT人材（原典を確認したところAI人材ではなかったようですね）が不足するといったらしいのだが、今からカリキュラムをいじったところで2030年くらいにならないとAIネイティブな新入社員は入ってこないし、その頃まで深層学習が流行っているのか、NVidiaが残ってるのか、PythonやTensorFlowが広く使われているのか、GAFAがどうなっているかなんてさっぱり見当がつかない。 残念ながら私たちは2010年代に深層学習の実用化の局面で米国に負けたのであって、いまから教育をいじるといったって泥棒を捕らえて縄を綯うような話である。

過去の成功体験と前例主義にとらわれた組織は、遅かれ早かれ衰退する運命にあります。 よくあるのは、カリスマ創業者によって隆盛を極めた企業が時代に取り残されて失墜してしまうパターンです。中国や韓国など新興メーカーに顧客を奪われ、優秀な人材は流出し、売上とシェアが低下して業績不振に――近年では液晶、半導体、携帯電話など、日本の製造業が諸外国にシェアを奪われています。 それでも現場で働く若手中堅社員は、会社を変えようと動いています。現状を打破するきっかけとしてAI（人工知能）が注目されていますが、ときには理解のない経営陣や組織の壁に対峙（たいじ）することになります。 閉塞（へいそく）感のある現状を変えるにはどうすればいいのでしょうか。実は、プロレス業界も似たようなつらい時代を乗り越えた経験があります。人気が低迷した「暗黒期」を乗り越えてV字回復を達成したプロレス業界に学べることは多くあるのではない

オリンパスは3月8日、内視鏡画像を解析して医師の診断を支援するAI（人工知能）製品を発売した。検査中にリアルタイムで腫瘍を判別できる。内視鏡分野で薬事承認を受けたAIは同製品が初めて。しかし、海外に目を向けると既に実用化された「医療用AI」もあり、開発競争は激しさを増している。 オリンパスは3月8日、医療用AI（人工知能）の「EndoBRAIN（エンドブレイン）」を発売した。内視鏡画像を解析して、検査中にリアルタイムで大腸がんを判別できる。内視鏡分野で国内の薬事承認を得たAI製品は、エンドブレインが初めてだ。 大腸にできる「イボ（ポリープ）」のうち約8割は「良性腫瘍」とされ、内視鏡で撮影したポリープの形状や表面の構造から、医師が切除の必要性を判断できる。しかし実際の診断には熟練した技術が必要で、正診率は7割程度にとどまっていたという。このため、良性腫瘍だと判断したポリープが実はがんだったと

AI Transformation Playbook How to lead your company into the AI era PLAYBOOK AI (Artificial Intelligence) technology is now poised to transform every industry, just as electricity did 100 years ago. Between now and 2030, it will create an estimated $13 trillion of GDP growth. While it has already created tremendous value in leading technology companies such as Google, Baidu, Microsoft and Facebook

IT Leaders トップ ＞ テクノロジー一覧 ＞ IoT／M2M ＞ 新製品・サービス ＞ IoTとAIで養豚場の生産性と職場環境を向上―日本ハムの「スマート養豚プロジェクト」 IoT／M2M IoT／M2M記事一覧へ [新製品・サービス] IoTとAIで養豚場の生産性と職場環境を向上―日本ハムの「スマート養豚プロジェクト」 ニッポンハムグループ知床第一農場で、NTTデータ/NTTデータSBCが技術支援 2018年12月20日(木)IT Leaders編集部 リスト AIやIoTを駆使して、豚の健康状態や豚舎内の環境を正確に判定し、養豚場の生産性向上と働き方改革を推進していく──。日本ハムは2018年12月19日、「スマート養豚プロジェクト」を開始したことを発表した。ニッポンハムグループのインターファームと、NTTデータ、NTTデータSBCの協力の下で進める。 写真1：日本ハム 中央

「スゲー。これが今の日本の技術か……」 「世間はここまで進歩していたのか」 開発したのは、兵庫県西脇市に本社を置くシステム開発会社・ブレイン。創業35年、いまも社員20人のうち約16人がエンジニアという、生粋の技術者集団だ。 約10年前にゼロから開発スタート マシンの名前は「BakeryScan」（ベーカリースキャン）。「お店に提供を始めたのは今から4年ほど前。最近になって突然『ネットですごい反響がある』と人に言われて驚いた」――ブレインの原進之介執行役員はこう話す。 BakeryScanの開発が始まったのは2008年にさかのぼる。きっかけは、地元・兵庫県のパン店社長から相談を受けたことだった。 「人が足りなくて困っている。経験の浅い外国人スタッフでもレジ打ちや接客ができるようなシステムを作ってほしい」――。 だが、同社のパンに関する専門知識はゼロ。そこから待ち受けていたのは、約6年にわた

無償のエディタであるVisual Studio Codeの拡張機能として、AIがコーディングをAIが支援してくれる「Visual Studio IntelliCode」（以下IntelliCode）が、Javaに対応したと発表されました。 IntelliCodeはコードの入力や補完において、もっとも適切と思われるコードをコンテキストに即してレコメンデーションをしてくれるというもの。さらにコードレビュー時のアドバイス、問題がありそうな部分の指摘や、コードスタイルと書式の規則の推測もしてくれます。 これまでC#とPythonに対応していましたが、今回新しくJavaにも対応しました。 AI機能はGitHubで100以上スターが付いているオープンソースプロジェクトのコードを用い、コードのパターンやプラクティスなどに関する機械学習が行われたと説明されています。 これによりJava SEやSpring