Innovative Tech： このコーナーでは、テクノロジーの最新研究を紹介するWebメディア「Seamless」を主宰する山下裕毅氏が執筆。新規性の高い科学論文を山下氏がピックアップし、解説する。 米ミシガン大学、米フロリダ大学、電気通信大学による研究チームが発表した論文「You Can’t See Me: Physical Removal Attacks on LiDAR-based Autonomous Vehicles Driving Frameworks」は、自動運転車の周囲を検知するセンサーにレーザー光を物理的に照射して、選択的に障害物を見えなくする攻撃を提案した研究報告だ。偽の情報を注入するスプーフィング攻撃で自動運転車の物体検出モデルに影響を与え安全を脅かす。 自動運転車の知覚システムは、LiDARやカメラ、レーダーなどのセンサーを活用して、障害物回避やナビゲーション制

1.基礎習得に必須！まずは数学や統計など前提知識を学ぼう ・機械学習のための数学を学べる講座2選 ・機械学習に必要な統計学を学べる講座2選 ・データ分析に必要なSQLを学べる講座 2.機械学習の概念や仕組みを学び、さまざまなアルゴリズムや手法を知ろう ・概念から実装まで学びたい方におすすめの講座4選 ・機械学習のライブラリやフレームワークを学びたい方におすすめ講座4選 ・機械学習のスキルアップにおすすめ講座4選 1. 基礎習得に必須！まずは数学や統計など前提知識を学ぼう 機械学習の基礎を習得するには数学や統計などの前提知識が重要になります。 以下の講座では、機械学習に必要な数学や統計、データ分析に必要なSQLの知識を学ぶことができます。 機械学習のための数学を学べる講座2選 本当にわかる、AI時代の数学【超初心者からの数学入門】 👍こんな人におすすめ ・AI時代の教養として、数学を学び直

デジタル技術に秀でた人材を育成するため、政府は学びの指針を策定した。DX（デジタルトランスフォーメーション）を推進するには働き手全体のデジタルリテラシー向上が欠かせない。指針に沿った教育コンテンツを提供し、学ぶ環境を急ピッチで整備する。 政府は2022年10月28日に総合経済対策をまとめた。岸田文雄首相がそれに先立つ同月の所信表明演説で構造的な賃上げに言及し、リスキリング（学び直し）への支援について人への投資策として「5年間で1兆円」のパッケージに拡充すると明言したのは、記憶に新しい。 DX推進において、人材育成計画を立てる企業やスキル獲得を目指す社員には何らかの目安が要る。企業にとってはDX関連の知識や能力を使える社員を育成すること、また社員個人は自らが学ぶ内容を選び取って身に付けることができるよすがとなるものだ。行き当たりばったりでない学びの指針を両者に体系的に示すことがとりわけ重要と

自動化が進む裏側で… 近年、大手チェーン店を中心に飲食業界で配膳の自動化が進んでいる。 回転寿司業界では高速レーンに寿司を乗せて客に届けるのは当たり前となっており、ファミレス業界でも配膳ロボットに料理を運ばせる店舗が多くなってきている。こうしてオペレーションの一部を自動化させることによって、人件費などのコストを減らす狙いがあるのだろう。 ただ余剰人員を削減した結果、別の問題が発生しているのをご存じだろうか。 その代表的な例が、店内衛生環境の悪化だ。なかでも、8月28日にTwitterへ投稿されたツイートが興味深い内容となっている。 ≪100円寿司とか安いチェーン店、自動化自動化で人すごく減らしていってるけど、余剰人員を極限まで減らした結果、ちょっとしたテーブルの下の汚れとか確実に細かいところに影響は出てきてて、店員さんもそれを気にする様子もない。日本なんて人件費安いのにそれでも人減らしをや

製造業を取り巻く変化のスピードは著しく、対応するためにさまざまなデジタル技術が必要になってくる。クラウド「Microsoft Azure（以下、Azure）」を中核に、製造業に向けてさまざまなデジタルソリューションを提供している日本マイクロソフトは、コロナ禍を経て3年ぶりのリアル開催となる「第25回関西ものづくりワールド」（2022年10月5～7日、インテックス大阪）に出展。「デジタルツイン」や「インダストリアルメタバース」をキーワードに、パートナー企業の電通国際情報サービス（ISID）やSCSKと共同してさまざまな展示を行った。 まずは、同展示会のセミナーに登壇したマイクロソフト米国本社で製造インダストリーディレクターを務める濱口猛智氏による特別講演「マイクロソフトの製造業への取組み～インダストリアル メタバースの例など～」の内容を紹介しよう。 マイクロソフトは、製造業の分野において、産

ヨドバシカメラが運営する国内の代表的なECサイトの1つである「ヨドバシ.com」は、同社が内製するプライベートクラウドによって支えられています。 そのプライベートクラウドはどのように作られ、どのような機能を備えているのかについて、クリエーションラインが主催し10月14日に開催されたオンラインイベント「Actionable Insights Day 2022」でその内幕がはじめて語られました。 この記事では、その内容をダイジェストで紹介します。 はじめて語られるヨドバシ.com を支えるプライベートクラウドの全容 株式会社ヨドバシリテイルデザイン サービスデプロイメント事業部 事業部長 戸田宏司氏。 ヨドバシリテイルデザインの戸田と申します。よろしくお願いいたします。「はじめて語られるヨドバシ.comを支えるプライベートクラウドの全容」というタイトルでお話をさせていただきます。 弊社は「いつ

「3つのD」が示すAIの最新トレンド Gartner バイス プレジデント アナリスト カーリー・アイディーン氏 講演の冒頭でアイディーン氏は「今、AIは複雑なものになってきたと同時に、とても面白い段階にある」と語った。同氏は講演の中で10のトレンドを取り上げ、それぞれを「Democratized：民主化」「Dynamic：ダイナミズム」「Data-Centric：データ中心」の3つのDで整理した（図1）。 図1：データサイエンスと機械学習の将来を示す3つのD 出典：ガートナー 1つ目のDは、データサイエンスや機械学習を組織の中のあらゆる人たちが使えるようにする「民主化」である。ややもすれば、機械学習モデルのライフサイクルにおける大半の仕事が、データサイエンティストだけが担うものと捉えられてきた。ほとんどの社員にとって、データサイエンスは敷居の高い存在であり、専門家に任せた方が合理的と思え

ホーム ニューストップ ニュース（ニュースリリース） ブレインパッド、データ活用・分析の成熟度を人材・組織から診断する「データドリブンアセスメントサービス」を提供開始 ブレインパッド、データ活用・分析の成熟度を人材・組織から診断する 「データドリブンアセスメントサービス」を提供開始 － 診断結果を元に、各企業に有効なデータ活用戦略・施策に関するアドバイスも提供 － 株式会社ブレインパッドは、企業におけるデータ分析・活用の成熟度を人材の育成面や組織力から総合的に診断する「データドリブンアセスメントサービス」を提供開始したことを発表いたします。 「データドリブンアセスメントサービス」は、ブレインパッドが企業のデータ活用・DX（デジタル・トランスフォーメーション）を支援してきた実績・ノウハウをもとに独自に構築したフレームワークを用いて、企業におけるデータ活用・分析の成熟度を診断・評価する新サービ

Amazon Web Services ブログ 「もう悩まない！機械学習モデルのデプロイパターンと戦略」を解説する動画を公開しました！ 「ML Max。こんばんは。」 ということで今回はシックなナレーションから始まりました、機械学習の価値を最大化するための解説動画、ML Enablement Series (※)の、 Amazon SageMaker 推論 Part3（前編）もう悩まない！機械学習モデルのデプロイパターンと戦略【ML-Dark-05】【AWS Black Belt】 を公開しました。 ※ ML Enablement Series とは、機械学習プロダクトにかかわる全ての人向けの機械学習の知識をお届けする Light パートと、機械学習のマネージドサービスを活用して MLOps を推進したいエンジニア向けの Dark パート から構成されており、週１回を目安に Light と

このうち、最初の2つはPythonプログラム実行中にPythonで記述された関数が呼び出される際の処理の高速化やメモリ使用の効率化に役立っている。最後の特殊化適応的インタプリターは、さまざまな型を扱えるように生成されたバイトコードを、特定の型のオブジェクトに適応するバイトコードに変更することで処理の高速化を狙うものといえる。 フレームオブジェクトの遅延作成 ここでいうフレームオブジェクトとは、関数を呼び出すごとに作成され、その関数の実行情報を格納するオブジェクトのことだ。関数内のローカル変数や評価スタック、コードオブジェクト（実行するコードを表すオブジェクト）などは一般にフレームオブジェクトに保持される。 Python 3.10まではこのフレームオブジェクトが関数呼び出しのたびに作成され、CPythonを実装しているC言語側のヒープに確保されるようになっていた。しかし、メモリ確保は高価な処

モダン開発組織の構築ノウハウをはじめ、2022年現在の開発トレンドを紹介し、明日からのビジネスを加速させる知見を届ける「POST Dev produced by nijibox」。ここで広木氏、佐藤氏、古川氏が「フロントエンド組織論」をテーマに登壇。まずは「DX Criteria」などの指標を活用した、フロントエンド組織のアップデートについて話し合います。 広木氏・佐藤氏の自己紹介 古川陽介氏（以下、古川）：最初のパネルディスカッションは「フロントエンド組織論」についてのテーマを上げました。登壇いただく方には、私から紹介した上で、さらに自己紹介をしていただこうかなと思います。 株式会社レクター 取締役／一般社団法人 日本CTO協会の理事も務められている広木大地さんと、サイボウズ株式会社 執行役員 開発本部長である佐藤鉄平さんのお二人に来ていただいています。 お二人とも最初はエンジニアとして

こんにちは。プロダクトマネージャーの横山です。 今回は私が担当しているYappli Liteというサービスでどうユーザーデータを活かして開発しているかについてご紹介させていただきます。 Yappli Liteとは まずは概要のご紹介となります。 Yappli LiteとはYappliより価格帯を抑えたスモールビジネス向けの料金プランとなります。 Yappliと大きく異なる点はユーザーが1からアプリを自身で作成するPLG型のサービスであることと、 まずはサービスを試していただける無料期間があることです。 無料期間中にいかに良い体験を提供できるかがサービスを利用してもらえるかどうかの鍵になるので、 ユーザーデータを見ながら日々改善を繰り返して開発にあたっています。 yapp.li ユーザーのデータをどう取得し分析するか ユーザーのデータの取得には、ユーザーの分析に優れたサービスであるPendo

NECの新人データサイエンティストの方々が、野菜の値動きに関して分析されていました。 jpn.nec.com オープンデータを使って、野菜の値動きと相関の高い指数は何か？を色々調べられています。 単に相関状況はこうでした、で終わるのではなく、なぜそのようなデータになったのかについても考察を入れられていたのは素晴らしいと思います。 ただ、「なぜこのようなデータを分析したのか？」「そこから何が言えるのか？」「この分析を行うと何が良いのか？何につながるのか？」といった点なども検討され、そのためのシナリオが練りこまれていると、もっと良い分析になるだろうな、とも感じました。 例えばですが、冒頭の分析にあるように、野菜の値動きは需要と供給の関係からも「流通量」の影響を大きく受けていることがわかります。 特にトマトやほうれんそうは流通量の逆数との相関が高いとのことでした。（一方キャベツやじゃがいもは値段

LINE株式会社は、2023年10月1日にLINEヤフー株式会社になりました。LINEヤフー株式会社の新しいブログはこちらです。 LINEヤフー Tech Blog LINEで働くエンジニアにいろいろと話を聞く「LINE Engineer Insights」。LINEの技術組織で働く個々人に、何を重視して技術者としてのキャリアを歩んでいるのか、今LINEで何に取り組んでいるのか、今後実現したいことなどを聞いていきます。 今回インタビューするのは、ML&DS Planningチームのプログラムマネージャーである仁ノ平将人。Data Scienceセンター（以下、DSC）という部門では、LINEアプリを含むすべてのサービスの競争力を最大化することを目的に、データサイエンス技術の研究・開発および分析を行っています。そのDSCの横断組織としてサービスの分析や改善、新サービスの実現をリードするのがM

日立製作所は2022年11月1日、主に製造業や社会インフラを手掛ける企業向けに、DX（デジタルトランスフォーメーション）を支援するサービスの提供を始める。DXの構想策定からデータ利活用基盤の設計・構築、運用までを包括的に支援する。 日立が2022年10月25日に発表した。サービス名称は「Hitachi IoT Platform for industryクラウドサービス」。日立はIoT（インターネット・オブ・シングズ）関連の「Lumada」で培った技術やノウハウを業種・業界ごとに最適な形にまとめてクラウドサービスとして提供する戦略を推進しており、今回はその第1弾という位置付けだ。 具体的には、日立のデータサイエンティストやシステムエンジニアが、社内のDXプロジェクトや顧客事例を踏まえ、DX構想やデータモデルの策定を支援する。それらを基に、データ利活用基盤を設計・構築した上で、データ管理に必要

「笑い」を理解するAIを作ってみました　～ボケ判定AIを作ろう！ (ボケてコンペ ＃1) 1st place solution ～画像処理自然言語処理機械学習NLP 株式会社バンダイナムコ研究所のlaiです。Nishika株式会社が主催した「ボケ判定AIを作ろう！ (ボケてコンペ ＃1)」コンペに参加しました。本記事で私の取り組みの共有と振り返りをしたいと思います。 概要 本コンペでは、株式会社オモロキ様提供の「ボケ缶データセット」を用い、ボケ画像とボケテキストのみから、そのボケが面白いか・面白くないかを予測するコンペです。「ボケて」では星をつけることで面白いボケに投票できるようになっており、その数をもとに面白さを定義しています。ある時点のボケての星の数を2段階にビニングしたもの（面白いものを1、 面白くないものを0）が本コンペの目的変数となります。 ボケ画像とテキストのペアの例： 結果

新型コロナウイルスの世界的大流行やロシアによるウクライナ侵攻など予想もしなかった出来事が次々に起こる不確実性の時代が訪れている。企業を支えるSCM（サプライチェーン・マネジメント）にも新しい時代に即応でき得る大きな変革が必要だ。こうした問題意識で書籍『ダイナミック・サプライチェーン・マネジメント　レジリエンスとサステナビリティーを実現する新時代のSCM』を執筆した、コンサルティング会社クニエの笹川亮平氏、多田和弘氏、宍戸徹哉氏に、執筆の背景などを聞いた。（聞き手は松山貴之＝技術プロダクツユニットクロスメディア編集部） 新型コロナウイルスによるロックダウンや、ロシアによるウクライナ侵攻など、想像もしなかったようなことが起きています。サプライチェーンへの影響が大きいことは想像できるのですが、実際の現場はどのような状況なのでしょうか 笹川亮平氏　新型コロナウイルスによってロックダウンや出社規制が

最終更新日： 2022年10月30日 デジタル化が急速に進む昨今、AIはDX推進において欠かせない要素となっています。 しかし「AIとDXの違いが分からない」「AIの導入方法が分からない」という方も多いのではないでしょうか。 こちらの記事では、DXとAIの違いから、DX推進におけるAIの活用事例・導入時のポイントなどを解説します。 DX・AIの違いとは デジタル技術の発展に伴い、近年「DX」「AI」という単語を耳にする機会が増えてきました。しかし「DXとAIの違いが分からない」「両者の関係性は何か」と悩む方もいらっしゃると思います。 DXは「データやデジタル技術の活用を前提とした経営や組織体系の改善を行い、環境変化の中でも成長し続けること」を指します。対して、AIは「人間の行動や思考を、人間の代わりに実現する技術」です。 DXにおけるデジタル技術には「IoT」や「AI」などが含まれます。つ

日本フードサービス協会が発表した10月の外食売上高（全店ベース）は、前年同月比14.8％増だった。（i-stock/Thank you for your assistant） 日本フードサービス協会が発表した10月の外食売上高（全店ベース）は、前年同月比14.8％増だった。全国旅行支援や水際対策の大幅緩和で人の流れが活発化し、店舗数が減少するなかでも客数が増加した。前年実績を上回るのは、11カ月連続。 客数は6.3％増、客単価は8.0％増だった。メニュー改定で価格を引き上げた効果もあった。2019年同月との比較では5.5％増となり、初めてコロナ禍前の水準を上回った。ただ、同協会は「新たにインフレとの闘いという難問に直面している」としている。 業態別では、ファーストフードが9.9％増、ファミリーレストランが20.3％増、パブ・居酒屋が49.7％増、ディナーレストランが24.8％増、喫茶が19

こんにちは，米国データサイエンティストのかめ(@usdatascientist)です． 少し時間が経ちましたが，機械学習超入門動画講座を公開したので内容などを記事にしたいと思います． 今回は前編と後編の2部作の全23時間の超大作となっております！→追記) 前後編の後続として，本番編を公開し3部作完結となりました！（全38時間） 【前編】米国データサイエンティストがやさしく教える機械学習超入門【Pythonで実践】(講座の受講は下の画像をクリック!!↓) 【後編】米国データサイエンティストがやさしく教える機械学習超入門【Pythonで実践】(講座の受講は下の画像をクリック!!↓) ☆4.8と☆4.9であらゆるUdemyの機械学習講座の中で最高評価!! 公開１ヶ月で累計4000人の受講生を記録!! と，かなりの反響をいただいております．(高評価を付けていただいた方，ありがとうございます) ゼロ

※この投稿は米国時間 2022 年 10 月 19 日に、Google Cloud blog に投稿されたものの抄訳です。 3 分の 1 以上の組織が、データ分析と機械学習は、今後 3 年から 5 年の間にビジネスの進め方を大きく変える可能性があると信じています。しかし、データドリブンな組織はわずか 26% にすぎません。このギャップの最大の理由の一つは、今日生成されるデータの大部分が、画像、文書、動画などの非構造化データであることです。非構造化データは、全データの約 80% を占めると言われており、これまで、これらのデータは組織によって活用されないままとなっています。 Google のデータクラウドの目標の一つは、お客様があらゆる種類と形式のデータから価値を実現できるようにすることです。今年初めには、Google はデータレイクとウェアハウスを単一の管理フレームワークで統合し、BigQu

新規顧客開拓・生産性の向上などの営業戦略や営業DX推進など、営業課題の解決を後押しする情報をお届けします。

KDDIは10月27日、「都市連動型メタバース」として、渋谷区内のさまざまな情報をデジタル空間上に再現し、リアルとバーチャルの位置情報を同期させられる「デジタルツイン渋谷」の実証実験を行うと発表した。渋谷にあるアパレル店舗と商品をバーチャル空間に再現し、リアル空間の店員がバーチャル空間の顧客を接客する。 デジタルツイン渋谷は、スクランブル交差点やセンター街など現実の渋谷から収集した写真データなどをデジタル化した空間。 リアル空間では、スマートフォンを街にかざすとバーチャル空間の参加者が街に現れ、バーチャル空間では、リアル空間の参加者がデジタルツイン内に出現するという形で、双方を連動させる。 実証実験では、実在する店舗の内装や買い物導線、陳列などをそのままバーチャル世界に再現。顧客は店員に直接質問でき、指差すなどのジェスチャーだけで気になる商品を伝えられる。 今後はデジタルツインを活用し、ア

はじめにWyscoutみたいなかっこいいデータレポートを作って見たいぜ、という欲望は全アナリスト共通です。とはいえ、それはアナリストのエゴなので(泣く泣く)捨て去ってしまって、大切なのは「せっかく睡眠時間を削って集めたデータをどうすれば効果的にチームに還元できるのか」を考えることです。 90分のデータを集めるために、少なく見積もっても3時間はかかります。僕が遅いだけかもしれませんが。それをいちいちエクセルに手作業で入力するとなると…想像もしたくありません。とはいえ一回徹夜すれば大体の物事は完結するので、それならいけそう、と思ったそこのあなた。毎週のようにリーグ戦に合わせて徹夜をしていては身が持ちません。なので、一回徹夜して「テンプレート」を作成してしまえば、今後徹夜はしなくても良くなるのです！素晴らしい！そして、エクセルさえあればほぼ自動でデータをぱぱぱっと綺麗なレポートにする仕組みを作る

サッポロビール株式会社（本社：東京都渋谷区、代表取締役社長：野瀬裕之、以下サッポロビール）と、日本アイ・ビー・エム株式会社（本社：東京都中央区、代表取締役社長：山口明夫、以下日本IBM）は、2022年11月にRTD（注1）商品開発AIシステム「N-Wing★（ニュー･ウィング･スター）」をサッポロビールの開発システムとして本格実装させます。 サッポロビールはこの「N-Wing★」を活用し、2023年夏以降にRTD基軸ブランドで新商品の開発を目指します。 これまでサッポロビールのRTD新商品開発では、サプライヤーから得た原料情報を元に、過去のレシピ等を参照し、長年経験している開発者から情報収集も行うなど、時間と労力をかけて試行錯誤を繰り返して取り組んでいました。本システムは2021年11月よりテスト運用を開始（注2）し、本格実装に向けて協議・検証を続けてきましたが、このたび実装した「N-Wi