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#PR そもそも「BERT」とは？2022年8月においてもAIは進化を続けており、SNSではAIが特定の単語や文章によって、それらしい絵を描く技術が話題になっている。そのような状況で今回紹介する「BERT」は2018年に発表されており、既に後継となる技術も登場する中で「古い」と感じる方もいるだろう。しかし、現在の技術はBERTを基礎としており、BERTを学ぶことで現在の自然言語処理を理解することもできる。その点が改めて今の時代にBERTを学ぶ意義があると言えるだろう。 対象読者と前提スキル前提としては自然言語処理、機械学習、プログラミング（Python）について入門書レベルの内容を把握している読者が対象となる。また、ビジネス向けに活用したい場合は、本書内で課題なども言及されている部分を参考にすると良いだろう。一方で、ビジネス側で企画立案などを担当する立場にあって、自然言語処理や機械学習に関

ここ数年「もう終わりだろう」と言われ続けたAIブームは、コロナウイルスによってタピオカ屋を巻き込んでトドメを刺された。自宅作業を「WFH」と呼び、同僚や取引先とはZoomでコミュニケーションを取っている。息抜きにNetflixやYoutubeを見て、「AIは『テレワーク』と『DX』に話題も予算も奪われたな」と思ったりする。だがこれは、IT業界で働く人間の姿だ。 一方で自宅で仕事ができない方々も多く、否応なく出勤する光景は日常となった。仕事から帰って息抜きにテレビをつければ「スーパー派遣社員とAIでリストラ」なドラマや、倍返しの人がITリテラシーとコンプライアンスを無視した銀行で歌舞伎役者による顔芸勝負を見て、「月曜日なんてなければいいのに」と思っている。 つまりIT業界のイキリツイッタラーである我々と、現場で働きながら社会を動かす皆様では、住む世界も見ている光景も異なる。むしろ「当然のよう

AI・人工知能EXPOの感想 来場者が多い スーツ姿が多い よく見るとおっさんしかいない 各社の展示内容がコピペを疑うほど似ている Chatbotが減ってGUIのAI開発ツールが増えた GRID社のブースがでかすぎる SIベンダの無理やりAIに寄せました感がスゴイ 人材育成とオフショアがトレンドっぽい — マスクド・アナライズ (@maskedanl) April 5, 2019 こんな主観まみれな感想がやたら伸びてしまったので、ちょっと真面目にAI・人工知能EXPOの感想を書いてみる。 ■全体の印象来場者はスーツ姿が多く、年齢は30-50代といったところ。6-70代と思しき人もいるが、ボケ防止AIを探しているのか、老後の資金をAIに投資するのか、ただの展示会マニアなのかはわからない。 来場者は業種のカードを下げており、「製造」「通信・IT」が6割程度、残りは金融・社会インフラ・医療・専門

■本記事の概要 現在の所属組織（AI・IoT・データ分析ベンチャー）での勤務が6月末日までとなり、その後の仕事は決まっていません。話をしたい、カジュアル面談、転職オファー、イベント登壇や記事執筆の依頼、仕事を頼みたい、起業の誘いなどを受け付けております。平日・10時～19時・東京23区内であれば、直接ご訪問いたします。Twitterのダイレクトメッセージまたは、問い合わせフォームより、お気軽にご連絡ください。 ■目的 急遽決まったので、転職するのか、個人事業主で働くのか、起業するのかなど、今後について決めかねております。これを機に幅広くお話を聞きながら、今後の仕事についてより良い方向性を選択できることを目指しております。経歴としては新卒からIT業界で働いておりますが、データサイエンティストやエンジニアではありません。現職を含めて営業・プリセールス寄りとキャリアとなります。本件につきまして、

クリスマスとか関係ないし！（挨拶）。 ITmediaで連載（マスクド・アナライズのAIベンチャー場外乱闘！）が始まる前は、「没になったネタをnoteでやればええやろ」ぐらいに思ってました。 が、ITmediaのガバガ……ではなく、優しさあふれる掲載基準のおかげで書きたいことが書けるため、noteのネタが無くなってしまいました。 それでも日々増え続けるnoteのフォロワーを見て見ぬふりは出来ず、「需要はありそうだけど商業媒体に載せるのは面倒そうな企画」として、今回の更新と相成りました。 昨今のブームから「AI人材」「AIエンジニア」「データサイエンティスト」になりたい人が増えています。 しかし弁護士や公認会計士のように、国家試験に合格すればなれるものではありません。 ディープラーニング協会の資格は知識や技術を持つ人材として認定されますが、必須ではありませんし、取ればなれるわけでもありません。

「合格対策 Google Cloud認定資格Cloud Digital Leader テキスト＆演習問題」でDXを実現しよう #PR クラウドを利用するのはエンジニアだけじゃない IT業界において「クラウド」が当たり前になって久しいものの、「クラウド」＝「エンジニア」という認識は変わりません。実際にクラウドで"開発"するのはエンジニアですが、"利用"するのは職種や役職を問いません。むしろ様々なITサービスを利用する立場だからこそ、理解すべきではないでしょうか。 ここ数年で隆盛している「DX（デジタル・トランスフォーメーション）」においても、ITを利用する側のリテラシー向上が叫ばれています。IT

弊社では毎日ように、「AIを導入したい」と相談が来る。 世の中では「AI導入でコスト削減」「AIによる業務効率化」というニュースが流れており、乗り遅れまいとする会社が躍起になっているからだ。 会社で偉い人が部下にAI導入を命令するも、部下は部下で丸投げするため、弊社に連絡が来る構図なのだが。 そこまでやりたい「AI」で、本当にコスト削減や業務効率化は実現できるのだろうか？ こうした疑問を実情と照らし合わせてみたところ、世間の反応が大きかった。 今回はこの問題について、掘り下げてみたい。 AIを導入すれば成功するのか？問い合わせがある会社は「AIを導入したい」という手段が先で、「AIで何をやるのか？」という目的が欠落している事例が多い。 さらにAIを含めたITに関するリテラシーも欠落しており、「AIはすごい」「AIで何でも出来る」という「現代の魔術師」的な誤解がある。 そもそも現代を含めて過

「ドームですよ、ドーム」と言えば「闘強導夢」ですね（挨拶）。 IT業界だけでなく様々な業種業界で需要の高まる「データサイエンティスト」ですが、優秀な人材は東京ドームでコンサートが出来るアイドル並に希少です。 ココらへんは地下アイドルと同じく「名乗ったもの勝ち」な側面もあり、全く役に立たない"自称"データサイエンティストも存在します。 では「優秀なデータサイエンティストをどう確保するか」という課題に向き合う事ことが、今回の趣旨となります。 ここでデータサイエンティスト不足に悩む、弊社の状況をまとめてみました。 ・都内のAIベンチャー ・設立数年なので知名度はまだ低い ・今年になって取引先や案件が増えてきた ・社員数は20人いない程度でエンジニア中心 ・可能であれば他社で実績や経験のある即戦力を採用したい ・社内データサイエンティストのOJTによる育成も検討 ・給料はそんなに高くない ・毎日K

キンシャサ！（挨拶） このnoteやTwitterを見ている方の多くは、IT業界で働く方が中心です。 私もIT業界の人間であり、同じ業界で働く者同士で技術、企業文化、労働環境などの共通認識があり、ギャップを感じることはありません。 しかしながら、世の中において「IT業界で働く人」というのは、ごく一部です。 日本の生産者人口は約6500万人のうち、IT業界の従事者は約210万人です。 例として日本を代表するものづくりの「製造業」は、約1100万人が従事しており、IT業界の約5倍です。 弊社は製造業との取引も多く、一緒に仕事をするのは「工場で働くおじさん」であり、「勘と作業服と私」という平松愛理的な方々です。 IT業界とはまた違った世界の方々であり、お付き合いの中で色々な気付きやカルチャーの違いを感じます。 今回は異業種との交流、刺激とリスペクト、モノづくりの精神を学ぶ機会として、製造業と一緒

火曜日だけど水曜日！（挨拶） 前回「社会人のためのAIガチャ入門」を公開したところ、アレな内容でも炎上もせず（無視されたとも言える）、ファミレス1回分ぐらいの課金を頂いたので、また記事を書いてみました。 なお、今回は真面目な内容となります（前回比）。 「社会人のためのAIガチャ入門」は、「AI開発を依頼する側」の視点で書かれました。 今回もデータサイエンティストやAIエンジニアなどの「作る側」ではなく、「依頼する側」を想定しています。 「作る側」の情報は書籍やネットで豊富にありますが、「依頼する側」や「利用する側」の情報不足を懸念しており、今回の記事を書いた次第です。 なお、「技術記事を書けないだけでは？」と邪推しないこと。 「AI開発を他社に依頼しても失敗する」が前回の結論でしたが、昨今のブームにより「我が社でもAIを導入したい」「AIで何かやりたい」という要望が、社内（特に偉い人）から

はじめまして、マスクド・アナライズと申します。 AI（人工知能）やデータサイエンティストなITベンチャーで働いており、Twitterでこんな内容を発信しております。 毎週のように「AI搭載製品をリリース」「業務にAIを導入しました」というニュースが流れる昨今、一見AIとは無縁な会社でもこんなやり取りがあるようです。 この場合、外部のIT企業に開発を依頼するのが一般的な流れです。 しかし、AIを開発できる会社は、口にパンをくわえて「遅刻するぅ～」と走っている女子高生並みに希少です。 山ほどあるIT企業から、数少ない「AIを開発できる」会社を見つけなければいけません。 さて、こんな状況はどこかでみたことがありますね。 運試し、リセマラ、当たるまで引く、レアとハズレ……はい、「ガチャ」でした。 つまり、AI開発を依頼するのは、非常に高額な「ガチャ」となります。 しかもAIは一回で完成するものでは