このNOTEの使い方◯ビジネス観点でGenerative AIの考え方を養うため ◯ファクト集・投資動向・インプリケーション ✗生成AIとは・技術解説・技術動向など 注：サマリーはすべて生成AIで要約し翻訳したものです。 とりあえずこれを読め

本記事では、AIエンジニアやAI関連のビジネスパーソン向けに、起業および新規事業立案に関するノウハウ・情報をお知らせします。 AIに特化していない新ビジネス立案関連の内容も多いのですが、ご容赦ください。 AIに関わる内容は本記事の後半部分から始まります。 本記事は、 [1] スタートアップ系での有名なアドバイスを引用掲載 [2] それに対して、私（小川）なりの私見を記載 という構成で執筆します。 AIエンジニア向け記事シリーズの一覧 その1. AIエンジニアが気をつけたいPython実装のノウハウ・コツまとめ その2. AIエンジニアが知っておきたいAI新ビジネス立案のノウハウ・コツまとめ（本記事） 本記事の目次 はじめに 0. 起業や新規事業立案を学ぶうえで知っておきたい人物・組織 アイデアの見つけ方 アイデアの育て方 ユーザーインタビューの仕方 AI新ビジネス立案について MVPの作成

OpenAIのChatGPT、MicrosoftのBing、GoogleのBardなど、言語系のAIサービスが急速に普及し始めました。1ちなみに記事冒頭のアイキャッチ画像は, 会社のロゴ風画像で「GPT」という文字をなんとか表示させようと画像生成AIで1時間悪戦苦闘したが結局、意味不明の文字列しか出てこなかったロゴ」です これらのサービスは、いずれも大規模言語モデル（Large Language Models; LLMs)をベースにしているという共通点があり、社会や産業に極めて大きなインパクトを与えると予想されています。 そこで、このような大規模言語モデル（LLM）に関連するビジネスを展開する際に留意すべき法規制・知的財産権・契約について、何回かに分けてまとめてみようと思います。 今回は、まずは総論部分として「大規模言語モデル（LLM）に関連するビジネス3つの領域」と「それぞれの領域におい

東京大学松尾研究室が開発したAI人材教育コンテンツを、東京大学から正式にライセンスを受け、学外向けに提供している唯一の事業者であるiLectが、非エンジニア・技術職向け「DL4Biz：AI革命とビジネス講座」の提供を開始しました。 DL4Bizは、経営者層や管理職を主な対象として、AI技術（Deep Learning技術）の本質を理解し、自社ビジネスへテクノロジーを活かす知識や思考方法を提供するといいます。 AI技術を聞くだけ・見るだけではなく「実際に体験する」あらゆる分野に多大な影響を与えているのが、ディープラーニング。しかし、技術は聞いたり、見たりするだけでは、本質的な理解とは程遠いです。 テクノロジーを実際に体験することで、

勝手に“天職”を見つけ出す転職AIがすごい： HR Techは人事にとって魔法か、それとも脅威か（1/3 ページ） ～HR Techは人事の現場で本当に「使える」のか～： ここ数年、人材の採用や管理、評価、育成などにITを活用したHR Techが増えている。人事が手で入力したり、膨大なデータを直に見て判断したような作業をプログラムが代行。AI（人工知能）が人材の「評価」まで行うサービスも登場している。 ただ、人事とはもともと「人対人」のアナログな仕事だったはず。デジタルを駆使するHR Techが果たしてどこまで役に立つのか。あるいは使えすぎて人間の仕事を奪わないか。最前線を追った。 就職はときに結婚に例えられる。転職者も採用する企業も、いかに“運命の人”に出会えるか頭を悩ませる。婚活でも出会い系アプリが使われる今、転職者と企業をマッチングするHR Techのサービスは多い。中にはAIを駆使

最終更新日： 2019年7月10日 2017年10月、日本ディープラーニング協会（以下JDLA）の設立が発表されました。 ディープラーニングを中心とする技術による日本の産業競争力の向上を目指して設立されました。G検定やE資格などのイメージが強い方も多いでしょう。 日本ディープラーニング協会（JDLA）について詳しくは、この記事を参考にしてみてください。 日本ディープラーニング協会（JDLA） JDLAはいくつかの委員会に分かれて運営されています。検定事業は試験作成委員会が取りまとめており、他にもいくつかの委員会があります。 そして委員会の中で、ディープラーニングの産業活用を推し進めているのが、産業活用促進委員会です。言葉の通りディープラーニングを産業で活用していくために、さまざまな取り組みを進めています。 今回の記事は、普段はなかなか知ることができない産業活用促進委員会の活動について紹介し

2018-03-142018-03-13 東大 松尾豊氏が語る「ディープラーニング×ものづくり」戦略【前編】　—ABEJA「SIX 2018」 人工知能ベンチャーの株式会社ABEJAは、2018年2月22日、東京都内でAIカンファレンス「SIX 2018」を開催した。 今回は、そこで行われたセッションの一つ、東京大学大学院工学系研究科 特任准教授 松尾豊氏（トップ写真）の特別講演の模様をレポートする。 松尾氏は、日本の人工知能研究の第一人者と言われる。その松尾氏の”濃密な”講演の内容を、次の2つのエッセンスに分け、前編と後編でそれぞれ紹介する。 前編：人工知能の分野でいま注目されているディープラーニングとは何か。それによって社会はどう変化するのか。その本質的な理解を助ける内容。 後編：松尾氏の日本企業へ向けた提言～企業はディープラーニングとどう向き合い、どのようなアクションをとるべきか。

ビジネス書大賞（2014）、統計学会出版賞（2017）を受賞し、累計48万部を突破した大ヒットシリーズの最新刊『統計学が最強の学問である［数学編］』が発売されました。 著者の西内さんは、統計学の数学を学べば、人工知能の重要技術である機械学習の数学もマスターできるといいますが、そのわけは…？ ●　数学者アーサー・ベンジャミンの主張 アメリカの数学者アーサー・ベンジャミンはTEDトークなどの場で、「高校までの数学教育では微積分などより統計学を教えるべきである」と主張しています。 理工学系の学生にとって、確かに微積分は重要です。しかし、それ以外の一般的な人々が日常生活で使うことはほとんどありません。それよりも統計学の方が、全ての人が日々使うものだという理由から、彼はこのような考えに至ったのだそうです。 私はこの話に対して、賛否両方の意見があります。賛成する点はもちろん「統計学は全ての人が学ぶべき

日本マイクロソフトが9月1日に開催したカンファレンス「Microsoft Japan Partner Conference 2017 Tokyo」では、多くのハンズオンセッションが開かれた。ここでは、同社マイクロソフトテクノロジーセンター センター長 兼 サイバークライムセンター 日本サテライト 責任者を務める澤円氏のセッション「AI/BOT は本当にビジネスになるのか？ ～バズワードで終わらせないためのアプローチ法とは」の概要を紹介する。 澤氏はAI（人工知能）やボットに関するシチュエーションとして、「うちもさ、AIで何かやろうよ」「AIってさ、何でもできるんでしょ?」「ところで、どれくらい儲かるかな?」と、社長が社員に問いかける場面を紹介した。「これらはよくあるケースで、AIやボットを理解せずに万能感を期待してしまう」（澤氏）。このようなケースに直面した現場は、既存のアイディアを持ち寄

米Microsoftは7月12日（現地時間）、人工知能（AI）専門研究ラボ「Microsoft Research AI」（MSR AI）を立ち上げたと発表した。米ワシントン州レッドモンドの本社キャンパスに設置し、広範なAIプロジェクトのハブとする。トップに立つのはディープラーニング分野で名を知られるMicrosoft Researchのテクニカルフェロー、エリック・ホービッツ博士だ。 同社は昨年9月、AI採用の製品やサービスの開発を主眼とする5000人規模の新部門「Microsoft AI and Research Group」を設立した。 MSR AIの目的は、より汎用的な学習システムの構築だ。100人以上の研究者が多様なAI関連プロジェクトに取り組む。 同社が2月に発表したドローンのAI学習向けシミュレーション環境のプロジェクトもこのラボに統合される。 Microsoft AI and

Bob Iger said Wednesday that Disney “would like to stay” in India and is considering its options in the world’s most populous country where its TV business continues to pull profit b

こんにちは。TIS戦略技術センターの森真吾です。 2017年6月25日～6月30日に米国に飛び、 シアトル・レドモンドとサンノゼの研修兼視察ツアーを行ってきました！ 同行はAIサービス事業部白石と戦略技術センター井出の二名、合計三名での実施となりました。 非常に有意義な機会となりましたので、可能な限りをお伝えいたします！ シアトル編シアトル近郊のレドモンドという街には、かのマイクロソフトの本社キャンパスがあります。 今回の主目的としては、マイクロソフト社主催による Executive Briefing Center（EBC）での研修参加がありました。 残念ながらEBCツアーの内容は公開不可なのですが、マイクロソフト社と我々ベンダーが どう力を合わせてこの先のビジネス戦略を練っていくかを考える非常に良い機会となりました！ EBCツアーの隙間を縫って、現地の家電量販店を視察。 VRの列は少し寂

前提としまして、【人工知能の正確な定義は存在しません】。 専門家の中でも常に「人工知能とは何か」と議論がされています。 一研究者からの個人的な見解を述べますと、 『人工知能(AI)とは、人工的に作られた知能っぽく振る舞うもの、または作るために必要と思われる技術』 です。この言い方だとかなりの広い範囲のものが入ってきます。 人工的に作られた知能っぽく振る舞うもの ここには、賢く振舞っているようにみえる家電製品も含まれます。 例えばルンバです。あれは(少なくとも初期の型は)あらかじめ決められたアルゴリズムによって掃除していました。「壁沿いに掃除する」「壁にぶつかったらランダムに方向を変える」などです。 このように「人間の決めたルールに従って動いている」だけのものも、「知能っぽく振る舞う」のならば、AIという範疇に収めてしまって良いと思っています。 作るために必要と思われる技術 こちらには以下の