はじめに ポケモンについて何となく知っている人向けの記事です（デジモンは知らなくてOK） ３月ごろにポケモンたかさおじさんが集計したアンケートの分析をお手伝いしたところ、アンケートの自由記述回答の6353件中、155件もデジモンについて言及するコメントがあった。 「デジモンと区別付かないよね」 「もはやポケモンじゃない…。デジモン…。昔のデザインに戻ってほしいなぁ…。。。」 「主観ですが、伝説のポケモンが角張った印象で、デジモンのような印象を受ける。」 「全体的に毛がなさそうなツルッとしたフォルムの子達が増えた気がします。デジモンっぽい」 「デザインがごちゃごちゃしすぎて子供が描くのが難しい　デジモンに近くなってきている」 「ダイパまでのデザインがポケモンっぽいデザイン。それ以降はデジモンみたいな雰囲気。」 私は幼少期からポケモンには触れてきたが、デジモンにはあまり縁がなかったため、 デジ

専門家いらずの ソニーのAI予測ツール！ 専門家でなくても簡単に操作でき、 データから予測を算出するソフトウエアです。 Prediction Oneとは 「Prediction One」は、ソニー社内のAI教育にも用いられるAI予測分析ツールです。 機械学習やプログラミングなどの専門知識がなくても数クリックの簡単な操作で予測分析が実現できます。 勘や経験に頼りがちだった業務をAIで行い、業務効率化や属人化解消のサポートをします。 シンプルで簡単 自動モデリングで 高精度な予測 予測の理由が わかる デスクトップ版・ クラウド版の環境で 利用可能 複数メンバーでの 共同作業が可能

背景 平成の次の元号は何になるの？ エンジニアに限らず、多くの人が気になる話題である。 エライ学者先生ががんばって調べたり選んだりして決めるんでしょ。 しかし、時はAIが囲碁や将棋で名人を負かす時代。 そうだ！AIに新元号を決めてもらえばいいじゃん！！ まさに悪魔的発想・・・！ 「OK、Google、新しい元号は何になるの？」 ⇒　教えてくれるワケがない。（元号関連記事くらいは教えてくれる） じゃあ自分で作ってみよう！ 人の判断を一切入れずに、AIだけで新元号作ることが出来るのか？が今回のテーマ 余談： ちなみに大喜利人工知能の、大喜利βさんに聞いたところ 「アメリカ」との答えが返ってきた。 このタイミングで、アメリカ合衆国51番目の州は「本州」です、とせよとの啓示なのか！？ 新元号のルールは？ 以下のように決められているらしい。 1. 国民の理想としてふさわしいようなよい意味を持つもので

最終更新日： 2019年7月10日 工学部女子大生のranranです。 私は彼氏のことが大好きで、いつも彼氏のことばかり考えています。もちろん、将来的には彼氏の「奥さん」へと昇格したいと考えています。しかし、このまま時間の流れに身を任せていてれば、自然と「彼女」から「奥さん」になれるのでしょうか？ 非常に不安です。

2月14日といえば**バレンタインデー(Valentine's Day)**ですね。 日本では、女性から男性へチョコレートを贈る日というイメージが強いと思います。この日を心待ちにしている方も多いのではないのでしょうか。 このように楽しいイベントと認識されているバレンタインデーですが、一方、重要な課題として、**本命チョコ(Honmei Chocholate)と義理チョコ(Obligation Chocholate)**が判別できないという問題が挙げられます。 実際、この問題を解くため多くの先行研究がなされています。（参考[1], [2], [3]） 義理チョコと本命チョコの見分け方！義理チョコをあげる意味や理由って何だろう？ バレンタインの本命と義理の違い＆見分け方！手作りは！？男性必見！ 【バレンタイン】やっぱり気になる、“本命か義理チョコ”かを判断するポイントまとめ しかし、既存手法に

日本マイクロソフトは2月13日、同社が開発・展開している女子高生AIの「りんな」について、同社が開発・展開している女子高生AI「りんな」とコミュニケーションできる「りんなライブ」において、電話をイメージしたリアルタイム性のある音声対話機能「りんなのテレフォンハッキング」を実装した。 りんなは、日本マイクロソフトがAI研究における“人に寄り添う”形で展開している、AIを搭載した女子高校生風のチャットボット。LINEやTwitter、りんなライブなどで、ユーザーと1対1、あるいは1対多人数のコミュニケーションをとっている。 りんなのテレフォンハッキングは、りんなライブにアクセスすると表示される「この後、順番に電話かけてもいい？」というメッセージに承諾すると、電話がかかってくる仕組み。ただし、かかってくるのはランダムだという。これまでりんなライブはテキストでのやりとりだったが、りんなが声を出して

William A. Anders, the astronaut behind perhaps the single most iconic photo of our planet, has died at the age of 90. On Friday morning, Anders was piloting a small…

今回は連載のタイトル「人工知能で明日のビジネスは変わるのか？」というテーマにふさわしく、人工知能もしくは機械学習とその市場もしくは収益について考えてみます。 人工知能でマネタイズできる分野 人工知能はいろんな切り口からの分類がありますが、前回の結びに書いたように「人間を超える」という部分がお金になるものと、「⁠超えないけど人間より隈なく処理をする」という部分がお金になるものがあります。 人間を超えるもの まず前者の「人間を超える」というケースです。 これはビジネスとして大変美しく、理想的です。人間ではできないことをやるのですから、そこに料金が発生するのも納得です。ただ、現時点ではこれはなかなかありません。 ディープラーニングによる画像認識は、人間を超える精度を出しつつあります。画像認識自体をどうお金に変えるかのほうが課題です。囲碁の棋力も人間を超えつつありますが、これもそのこと自体はやはり

家のキュウリが枯れてしまってから知りました。 ある程度パラメータがはっきりすれば 大規模なFPGAで処理できるかもしれません。 12月3日の大垣ミニメーカーズフェアでデジタルフィルタの人と会えたら話してみます。 返信削除

<ピックアップ> The Washington Post experiments with automated storytelling to help power 2016 Rio Olympics coverage ワシントンポストのPRブログに面白い発表がありました。今、まさに開幕しようとしているリオデジャネイロ・オリンピックの報道チームに「ロボット記者」が参加するそうです。 いいですね、未来っぽい。 このロボット「Heliograf君」というそうで、複数のソースから提供される生データを人工知能であらかた読める文章にまとめてくれるそうです。選挙などのビッグデータが必要な報道に向けて開発されており、これまで何時間もかかってスポーツ担当の記者がまとめていたデータに基づく定量的な情報は彼に任せ、人間はより深い考察や解説に専念できるようになる、としています。 2012年のデータを使ったTwi

研究の背景 従来の白黒写真への色付け方法ではユーザーによる介入を必須としていましたが、本研究では自動で白黒画像に色付けを行うことができる手法を確立しました。本手法では、大量の白黒・カラー画像の組から色付けの手掛かりとなる特徴をディープラーニング技術により学習し、その特徴を使って与えられた白黒画像をカラー画像に変換します。特に本研究で開発した新しい手法として、画像全体から抽出される大域特徴と、より小さな領域から算出される局所特徴とを結びつけて利用します。 大域特徴からは、屋外か屋内か、また昼か夜か等の写真全体についての情報を得ることができ、また局所特徴からは、例えば砂か葉か水か等の物体の持つ質感により、その領域をどのように色付けするのが最も適当かという推測をすることができます。これらの組み合わせが、夕暮れの空や人の肌等の、より状況にあった自然な色付けを、人による介入を必要とせずに可能にしまし