クラッソーネは7月14日、国交省が公募した「令和3年度住宅市場を活用した空き家対策モデル事業」において、同社が提供する「AIによる解体費用シミュレーター活用促進事業」が採択されたと発表した。 国交省が公募した本事業は、地方公共団体と専門家（NPO、法務、不動産、金融等）が連携して、空き家に関する相談窓口の整備といった取り組みと、民間事業者が空き家の発生防止や除却（解体）を推進する新たなビジネスモデル構築などの取り組みを支援するもの。支援した取り組みの成果を全国へ展開して、空き家対策を加速させることを目的とする。 総務省が2019年9月30日に発表した平成30年住宅・土地統計調査によれば、全国の空き家数は848万戸で、全住宅に占める空き家の割合は13.6％という結果が判明したという。さらに、2033年には国内の空き家率は現在の2倍弱の25.2％になる可能性があるともいわれ、「空き家問題」とし

前橋市などは人工知能（AI）やドローン、官民のビッグデータを活用して空き家を正確に判定するノウハウを開発する。従来の調査員を使う方法に比べて低コストで迅速に実態を把握できるようにする。人口減少などで空き家が増え、その対策は各自治体にとって重要な課題になっているが、実態調査には費用や時間がかかる。開発した方法はほかの地域で利用してもらうことを目指す。今回のプロジェクトは前橋市や東京大学、帝国デー

PwC Japanグループは、2021年4月6日、日本が抱える「空き家問題」の解決に向けた取り組みとしてAI/VR技術を活用した新しい不動産購入のプラットフォーム「Virtual Vintage Residence Lab」の提供を開始したと発表した。売買マッチングの精度向上による空き家問題の解決を目指し、行政や不動産、建材/インテリア業界など各方面と連携に向けて議論を開始しているという。 総務省の統計によると、全国の空き家数は846万戸、空き家率は13.55%に上る。空き家の増加は、景観や治安の悪化にもつながり、深刻な社会問題に発展している。空き家が増加する要因として指摘される「魅力的な中古物件が少ない」という課題に対し、同グループはAIやVRという先端技術を使った新しいプラットフォームを開発したとのことだ。 本プラットフォームは、物件購入検討者が、壁紙、床材、家具のレイアウトの変更など

衛星写真・ドローン・区画技術・AIで空き家発見を効率化、都内で実証実験を開始：ドローン（1/2 ページ） 空き家のデータベースサービスを運営する空き家活用と衛星とドローンで取得した写真やAI、区画技術を用いたサービスを展開するサグリは、空き家の発見を効率化するアプリケーションの開発を進めている。 空き家のデータベースサービスを運営する空き家活用と耕作放棄地検出アプリ「ACTABA」を展開するサグリは2020年12月21日、東京都世田谷区の世田谷区役所で、ドローンによるリモートセンシング技術を活用した空き家調査の実証実験を行った。 会場では、空き家活用 代表取締役 和田貴充氏とサグリ 代表取締役 坪井俊輔氏が、各社の事業概要やドローンを用いた空き家調査の内容と開始した経緯を説明した。 2033年には全住宅のうち3件に1件が空き家になる可能性 空き家活用は、2014年設立の会社で、2018年8

検索速度を得るために、証券コード(scode)と日付(tday)にインディクスを張る。 株価データは、例えば下記のサイトよりダウンロードする。 http://souba-data.com/ ダウンロードした株価のZIPファイルを解凍して、CSVファイルの中から証券コード、終値を読込んでSQLiteに保存するサンプルコードを記載する。 def data_dl(): conn = sqlite3.connect("chart.db"); c = conn.cursor() d = datetime.datetime.today(); for i in range(0,365): d = datetime.datetime.today() - datetime.timedelta(days=i); zip_path = "data\\T%s.zip" % (d.strftime("%y%m%d"

Dwango Media Villageの孝橋です。 昨年DMVでは競馬予測AI「Mamba」を開発し、2回の競馬予測AIプロジェクトを実施しました。 1つ目は2018年3月から6月まで、ニコニコ生放送で「人工知能募金」という公式番組を放送し実際に馬券を購入しました。 ユーザーから動物愛護団体への募金を集め、それと同額をドワンゴが用意して競馬で運用し、その利益も募金するという内容でした。 本運用の3ヶ月間で回収率135%、テスト期間を含めた4ヶ月間でも回収率100%を超える好成績を納めました。 競馬予測AIプロジェクト「人工知能募金 -あなたの募金を増やします-」結果発表 競馬予測AI「Mamba」の本運用期間の回収率は135.13% 寄付総額は倍増の107万4090円 2つ目は2018年10月から12月まで「Mamba 2nd Season」という、ユーザーの買い目をMambaが評価する

ドワンゴが、AIによる競馬予測実験企画「競馬予測AI Mamba 2nd Season」の結果を発表しました。2018年10月6日～12月28日のレースを予測した結果、平均回収率131.7％を達成。合計収支は約730万円になったとのことです（予測のみで、馬券は未購入）。 多少の浮き沈みはあるものの、トータルでは大勝ち 同年3月に行われた「人工知能募金 -あなたの募金を増やします-」（関連記事）の後継。独自のAI「Mamba」で立てた予測を、馬券の発売締め切り直前に特設サイトとニコニコ生放送で公開していました。 今回はMambaの予測モデルに改良が加えられ、馬券の発売締め切り直前の、確定値に近いオッズで購入判断が可能になったとのこと。また、三連単や三連複、馬単での予測も可能となったため、期待値の高い目をより多く探せるようになったといいます。 その結果、毎月の回収率は130％前後で安定し、最終

ABEJA Advent Calendarの10日目です。 はじめにのはじめに 以下は、あくまでテストデータで上手く行ってるよという話で、本当にこれをやったら儲かるかというと、まだまだわかりませんのであしからず！あとネタがネタだけに、今回のはあくまで個人のやってみた記録であり、組織の取り組みとは関係ありません。 はじめに お金が欲しい！無限に寿司が食いたい！株で儲けたい！ 研究やエンジニアリングをしながら生きてく上で、将来のキャリアや技術スタックについて日々考えてるんですが、よくよく原点に立ち返るとそもそも技術スタックとかどうでもよくて、好きなものを作って漫画読んで生きていきたいんです。つまり結局、世の中は金なんですよね金。なので、何とかして寝てても圧倒的に儲かる仕組みを作りたい！そんな気持ちで私利私欲のために機械学習を使ったという記録です。 以下は、今回紹介する方法で実験したテストデータ

研究開発 ソフトウエアはインターフェイス転換を繰り返し人に近づき続けており、21世紀初頭の深層学習技術の普及により、人とソフトウエアの境界は融解し始めています。今、私達は人とソフトウエアの共進化の始まりに立っています。大学研究室から始まったPKSHA Technologyは様々な企業と研究室と連携し、先端情報技術とその社会実装の方法、その先にある未来社会のあり方を探究しています。 ソリューション/プロダクト 「PKSHA ReSearch」で行った各アルゴリズムの研究開発を各企業の課題や目的に合わせてソリューション・プロダクト化し提供しています。 主に、「顧客接点の高度化・効率化」領域と、「社内業務の効率化/高度化」領域に、ソリューションとプロダクトを提供しており、人の業務を効率化し、能力を拡張していく形で、多様な形でのビジネス支援や企業の課題を解決しています。 提供しているSolutio

PKSHA Technologyは、「未来のソフトウエアを形にする」というミッションを基に研究開発・ソフトウエアの社会への提供を行い、「人とソフトウエアの共進化」というビジョンのもと、個の多様性が輝く社会を目指し、アルゴリズムソリューションを展開しています。 主に自然言語処理、画像認識、機械学習/深層学習技術を用いたアルゴリズムソリューションを各種ハードウエア端末（サーバ、スマートフォン、医療機器、各種IoT機器）向けに開発・ご提供。アルゴリズムを軸にしたデジタル技術で貴社ビジネスのインテリジェント化に貢献すべく、事業展開して参ります。

『俺の妹がこんなに可愛いわけがない』（以下、俺の妹）のキャラクター新垣あやせのなりきりAIが発表され、10月11日に放送された 『伏見つかさチャンネル』でついにその内容が明かされました。 あやせAIは、NTTとドワンゴが開発したなりきり質問応答サービスを利用し、『俺の妹』メインキャラクターの1人、新垣あやせの対話AIをユーザーのみなさんと一緒に作ろうという企画です。 放送では、開発担当者の東中竜一郎さんにあやせAIを解説していただき、声優の藤田茜さん、木戸衣吹さん、電撃文庫の三木一馬さんが実際にあやせAIをプレイしました。 左から藤田茜さん、木戸衣吹さん、三木一馬さん。―関連記事― やっぱり、小学生は最高だな！ 『ロウきゅーぶ』『天使の3P』原作者に色々聞いてみた「ロリを執筆する上でのこだわりは？」 厳選50シーン！ 悶えるほど萌える『エロマンガ先生』紗霧のかわいいシーンまとめ 『俺の妹』

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2016 - 07 - 03 HTM 関連の文献まとめ HTM 機械学習 SDR 概要 HTM (Hierarchical Temporal Memory) は、 Jeff Hawkins らが中心となって開発されている アルゴリズム です。 ニューラルネットワーク の一種で、可変長の時系列データの扱いに長けています。 ソースコード は こちら で公開されています。 随時更新していく予定。 HTM 初心者の方は、まずは Numenta 公式の HTM School から始めることをおすすめします。 英語が必要ですが、HTM に使われている理論を簡単なデモとともに教えてくれるので、論文を読むより分かりやすいです。 論文 HTM そのものに関するもの HIERARCHICAL TEMPORAL MEMORY including HTM Cortical Learning Algorithms

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Jeffrey Hawkins is an American businessman, computer scientist, neuroscientist and engineer. He co-founded Palm Computing — where he co-created the PalmPilot and Treo — and Handspring.[1][2] He subsequently turned to work on neuroscience, founding in 2002 the Redwood Neuroscience Institute.[3] In 2005 he co-founded Numenta, where he leads a team in efforts to reverse-engineer the neocortex and ena

Sparse distributed memory (SDM) is a mathematical model of human long-term memory introduced by Pentti Kanerva in 1988 while he was at NASA Ames Research Center.[1] This memory exhibits behaviors, both in theory and in experiment, that resemble those previously unapproached by machines – e.g., rapid recognition of faces or odors, discovery of new connections between seemingly unrelated ideas, etc.