この記事は、Money Forward Engineering 1 Advent Calendar 2022 7日目の投稿です。 6日目は koyoさんで i18n YAML ファイル中の日本語/英語のズレを検知する単体テスト でした。 本日は私が「メタデータ管理の最初の一歩」について書いていきたいと思います。 はじめに 初めまして、CTO室分析基盤部のnakamoriです。 私は22新卒でこの分析基盤部に配属されてから半年、データ分析基盤の開発と運用を行っています。 今回は入社して一番大きなプロジェクトだったメタデータ管理についてお話ししようと思います。 この記事が想定する読者 分析基盤であるDWH（データウェアハウス）にデータが蓄積されてきたが、メタデータ管理をまだ行っていない人 データカタログツールを導入しようか迷っている人 抱えていた課題 弊社マネーフォワードは40を超えるサービス

EnterpriseZine（エンタープライズジン）編集部では、情報システム担当、セキュリティ担当の方々向けに、EnterpriseZine Day、Security Online Day、DataTechという、3つのイベントを開催しております。それぞれ編集部独自の切り口で、業界トレンドや最新事例を網羅。最新の動向を知ることができる場として、好評を得ています。

楽天グループがオンプレミス（自社所有）環境のプライベートクラウド「One Cloud」を拡充し、グループ企業の各種事業が用いるIT基盤の統合を進めることが日経クロステックの取材で分かった。現在、パブリッククラウドで稼働させているシステムが多数あるが、原則としてOne Cloudへシフトしていく。グループ全社でIT基盤のプライベートクラウドへの集約を進めてコスト効率を高めるほか、IT基盤のノウハウを蓄積し安定稼働やセキュリティー強化につなげる。 プライベートクラウドは、新たに参入を計画する法人向けITサービスの基盤にも活用する。計画するのは本人確認に使うeKYCやWebサイトのアクセス分析、電子決済の機能などだ。いずれもグループの事業で使うために開発した技術で、従量制のパブリッククラウドサービスとして外販する方向で準備を進めている。 部分的だったOne Cloudの利用、まず楽天市場で全面採

新日本製鉄と住友金属工業が経営統合してから10年――。日本製鉄が全社を挙げた改革に取り組んでいる。 2022年11月に発表した4～9月期の連結決算（国際会計基準）で、本業の利益を示す連結事業利益の2023年3月期通期見通しを8000億円から8700億円（実力ベースは6000億円から6300億円）に引き上げた。単独の粗鋼生産量は前期比12％落ちるが、連結事業利益は7％減にとどまり、高水準を維持する。売上高にあたる売上収益は8兆円になる見通しで、実現すれば統合後としては過去最高となる。 好決算の背景には近年進めてきた構造改革や値上げがある。国内にある高炉15基のうち4基を休止し、生産設備の集約を進める。さらに自動車メーカーなど大口顧客との長期契約である「ひも付き価格」の是正にも取り組み、原材料の高騰など外部コストの急激な変動も販売価格に反映していく。数量に頼らず、価格を重視する姿勢への転換を図

皆さんこんにちは！ ABEJAでデータサイエンティストをしている服部といいます。 本記事はABEJA Advent Calendar2022の10日目の記事になります。 背景 引っ越しから2年.... データサイエンティストとしてのリベンジ 前回の反省を踏まえて.... 1. お得そうに見える土地には絶対に理由がある 2. 土地の数はせいぜい限られていて全部探すのも難しくない 今回解く課題 土地探しにおける意見の違いとは？ どうやってデータサイエンスを使って夫婦の擦り合せを行う？ アプローチ 実装 1. 架空の土地条件をランダムに沢山作る 土地条件の項目数や取りうる範囲が増えすぎないようにする 自分たちにとって関連性が高い項目を入れる 2. 作った土地に対して夫婦それぞれで値段をつける LINE Botの概要 バックエンド 土地情報の作成とFireStoreに登録 妻からのフィードバック

5000万円かけて作ったEU渾身のメタバースイベント、やってきたのはたったの6人2022.12.09 12:0074,790 Lauren Leffer - Gizmodo US ［原文］ （ そうこ ） これは、行った人もツラいやつ。 EUの対外支援チームが、およそ38万7000ユーロ（約5500万円）ほどかけて開発したメタバース世界。そこで11月末に開催されたイベントに参加したジャーナリストのVince Chadwickさんが、自分以外に5人しかいなくて孤独感が半端なかったとツイートしていました。 運営チームからも｢恥ずかしい｣の声EUのメタバースプロジェクト｢Global Gateway｣がリリースされたのは10月中旬。18歳から35歳で政治問題を特に注視していない層がターゲットで、ソーシャルメディアを通して若者にEUにもっと関心を持ってもらうのが狙いです。新しい人と出会い、グローバ

今話題の ChatGPT を Python でいい感じに使ってみよう！ この記事は公式の OpenAI が API を公開する前の記事で、非公式のOSSを採用しています。 現状は、公式API が公開されているので 公式API を使用することをお勧めします。 (現状は、有料プランに入らないとAPI叩けないです) こんな感じで使えます import openai import os from datetime import datetime start_time = datetime.now() openai.api_key = os.getenv("OPENAI_API_KEY") model_name = "gpt-4" question = """ Q: What is the best way to learn ChatGPT using Python? """ response =

この記事は株式会社Nuco Advent Calendar 2022の9日目の記事です。 はじめに いきなりお馴染みの「キャッチーでウィットでセンセーショナルな」タイトルで失礼します。 私自身、業務の中でpandasに大変お世話になっており、自戒も込めてpandasの「アンチパターン」をまとめてみました。 この記事を読んで、より快適なpandasライフを送っていただけると嬉しいです。 対象読者 Pythonを使ったデータ分析や機械学習に携わる方 この記事はpandasの基本的な使い方を解説するものではないので注意してください。 表形式ファイルを加工する必要がある方 pandasの強みはリレーショナルなデータ全般です。必ずしもデータ分析や機械学習だけが守備範囲ではありません。 pandasとは pandasの公式ドキュメントの概要には、以下のように記載してあります。 pandas is a

他にも、入力したデータの学習や評価、解釈、機械学習モデルを開発環境へエクスポートすることなども可能。同社はそれぞれの作業を「わずか5クリック、10秒程度で完了できる」と説明している。 Simple MLで利用したデータはスプレッドシート中に、機械学習モデルはGoogle Driveに保存が可能。他ユーザーと共有もできる。Googleの機械学習ツールキット「TensorFlow」とも連携可能という。 関連記事 AIスゴっ！　下手な漫画が秒で“プロ並み”に　「ネームだけで原稿完成」の時代に？ AIイラストメーカーを使うと、平面っぽい雑な絵が、立体的で表情も動きのある、描き込まれた美しいイラストに変わった。イラストAIが、「絵を描く」の意味を変えつつある。 「幸せになるには？」に答えてくれるAI「ChatGPT」　日本語でさまざまな質問に回答　Twitterでも話題 米AI研究企業OpenAIは

普及が進み始めた、AI契約書レビュー。契約書の内容について、問題点の洗い出しや変更したほうがよい点を推奨してくれるものだ。ただし「弁護士以外が法律事務を取り扱うことを禁じる」、弁護士法72条との兼ね合いが波紋を呼んでいる。 ITmedia NEWS「法務SaaS」に関する読者調査 当社では企業のビジネストレンドを明らかにするために読者調査を行っております。本アンケートのテーマは「法務SaaS」に関する読者調査です。ご回答いただきました方の中から抽選で10名の方にAmazonギフトカード（5000円分）をプレゼントいたします。ご協力賜りますようお願い致します。 調査はこちらから 内閣府が11月11日に実施した「規制改革推進会議 第2回スタートアップ・イノベーションワーキング・グループ」では「契約書の自動レビューと弁護士法」について議論された。業界団体であるAI・契約レビューテクノロジー協会や

業界のトップを走るビジネスパーソンに仕事の「こだわり」を聞く新連載「トップランナーの流儀」が始まります。 今回ご登場いただくのは、おもちゃ開発者の高橋晋平さんです。バンダイ在籍時に手掛けた「∞（ムゲン）プチプチ」が、国内外で累計335万個売れる大ヒットを記録。現在もさまざまなおもちゃメーカーと協業しながら、世間をアッと驚かせるようなおもちゃをつくり続けています。 その一方で、新人時代は企画がなかなか採用されなかったり、体調を崩して1年半も休職したり……すべてが順風満帆なわけではありませんでした。 そうした試行錯誤のなかから、一体どんなこだわりが生まれたのでしょうか。高橋さんのこだわりには、アイデアを生み出し、アイデアを形にする「本質」が詰まっていました。 高橋晋平。1979年、秋田県生まれ。2004年、株式会社バンダイに入社し、「∞プチプチ」などバラエティおもちゃの企画開発・マーケティング

新大阪どまりだったおおさか東線が都心へやってきます。 新大阪どまりだったおおさか東線が都心へ JR西日本は2022年12月9日（金）、大阪駅に新設される地下ホーム「うめきたエリア」の運行体系を発表しました。 これは、大阪駅北西側を走っていた、新大阪～西九条方面の短絡線を地下へ移設して大阪駅地下ホームを設けるもの。 ここに、それまでは大阪駅をスルーしていた関空特急「はるか」（上下30本）や和歌山行き特急「くろしお」（上下18本）が停車するようになります。 関空特急「はるか」が大阪駅に停車へ（画像：写真AC）。 さらに、新大阪どまりだったおおさか東線が運行延伸し、うめきた地下ホームへ乗り入れます。また久宝寺から大和路線に直通し奈良までを結んでいた「直通快速」（上下4本）もうめきたへ乗り入れ。大阪～奈良に、あらたなルートが構築されます。さらにJR淡路駅にも停車するようになります。 特急車両や通勤

こちらの記事をご覧いただきありがとうございます。 機械学習についていろいろ勉強している中で、時系列データの分析に関心を持つようになりました。 その練習としていずれ天気予報をしてやろうと思っていますが、その事前準備として時系列データの分析の基本を勉強してきたので、ここにまとめます。 勉強のアウトプットとして書くので見づらい部分もあると思いますが、ご覧いただいた皆様にも学びがあれば幸いです。 詳しく説明すると記事が長く見づらくなってしまうので、この記事では各要素を簡潔にまとめる程度にしています。あと自分がまだそんなに詳しくない。 詳しく知りたい項目があれば各自で調べてみてください。私が参考にしたものはなるべくリンクを貼っておきます。 参考 以下を存分に参考にさせていただきました。 この記事でまとめられていることは、ほぼほぼこの参考資料にまとめられていることと同じです。 時系列データって何ですか

世界で初めて「デジタルトランスフォーメーション（DX）」という言葉を提唱した、インディアナ大学副学部長 エリック・ストルターマン氏。2004年にこの言葉を発表してから18年、ストルターマン氏は「多くの企業がアナログ的価値観から抜け出せておらず、このままではDXが失望に終わる」と深い危機感をあらわにする。そこで、改めてストルターマン氏にDXの意味を問い直し、「真のDX」に向けて経営者が進むべき道について聞いた。聞き手は『1冊目に読みたい DXの教科書』を上梓したデジタルトランスフォーメーション研究所 代表取締役 DXエバンジェリストの荒瀬光宏氏。 言葉の誕生から18年、DXの定義は変わらない 荒瀬光宏氏（以下、荒瀬氏）：2004年、あなたは世界に先駆けてデジタルトランスフォーメーション（DX）の概念を定義されました。改めてこの言葉が生まれた背景について教えていただけますか。 エリック・ストル

インフラ老朽化の予測技術を手掛ける米FRACTAの日本法人、Fracta Japan（東京・渋谷）は水道事業者が保有する水道管路台帳の欠損をAI（人工知能）で補完するサービスの提供を始めた。記録が残る周辺の管路や水道施設の情報を基に、管の口径や素材、敷設年数を自動で推定する。老朽化が進む水道インフラの全体像を見える化して、自治体の更新計画を立てやすくする。 開発したサービス「バーチャルパイプ」は、2022年11月1日に国内提供を始めた。料金は1事業者につき、管路に関する紙の書類やCADデータがある場合で約500万円から。事業合併や被災、職員の人手不足などにより、管路の台帳に不備がある自治体など水道事業者の利用を見込む。 サービスではまず、事業者が持つ管路の位置情報や周辺地域で記録が残っている台帳のデータを用意し、地理情報システム（GIS）とひも付けたデータベース上に整理する。これをFRAC

タイムラインに流れていた『もう発注側企業に要件定義能力はないので、要件定義を専門でやる技術者(Requirement Engineer)が世界でも日本でも出てきている』という話に関する極めて個人的な雑感。あるいは記憶のダンプ。 b.hatena.ne.jp 要件定義を専門でやる技術者(Requirement Engineer)の話はいつか来た道 要件定義を専門でやる技術者という話は新しい話ではなく、ゼロ年代後半から議論がされていたものである。 ゼロ年代後半というと、SIerを中心にわりと適切なプロジェクトマネジメント方法論が普及しはじめて、「要求された通りのシステムは開発できるようになってきた」という時代だ。 一方で「システムは開発できるが、要件定義がゴミだと、完成するシステムもゴミ」という問題が残っていて、要件定義の高度化や専門家育成の議論があったのだ。 要求開発~価値ある要求を導き出す

NHKは12月7日、大みそかに放送する「第73回NHK紅白歌合戦」の特別企画として、シンガーソングライターの松任谷由実さんが、AI技術により再現された50年前の自分（以下、AI荒井由実）と共演すると発表した。 NHKは紅白歌合戦の特別企画について「青春時代の自分との時空を越えた共演は、多くの視聴者にエネルギーを与えるパフォーマンスとなることでしょう」としている。 AI荒井由実は、東京大学大学院の高道慎之介助教授（情報理工学系研究科システム情報学専攻）を中心とする研究グループと東映ツークン研究所がデビュー当時の荒井由実さんの歌声を人工的に再現したプロジェクト。1970年代から80年代にマルチトラック収録された音声を元に、声情報処理技術と機械学習を駆使して当時の声色や歌唱表現を再現したという。 松任谷さんは、1980年ごろに作ったという未発表の楽曲に歌詞を書き下ろし、AI荒井由実とデュエット。

今年のトレンドを映す【急上昇ランキング】では、7 月に起きた銃撃事件により亡くなった元内閣総理大臣の「安倍晋三」氏が 1 位になりました。4 位には、任天堂の大人気アクションシューティングゲーム「スプラトゥーン3」がランクインしたほか、現在開催中のサッカー「ワールドカップ」が 8 位となりました。 【人物】では、「安倍晋三」氏のほか、イギリス史上最高齢かつ最長在位の君主として 96 歳で亡くなった「エリザベス女王」が 9 位となりました。また、2022 年は、北京オリンピックが開催されたこともあり、多くのスポーツ選手が検索されました。【スポーツ選手】ランキングでは、北京オリンピックのスノーボード男子ハーフパイプで金メダルを獲得した「平野歩夢」氏が 1 位に、多くのファンに惜しまれながら競技より引退をした「羽生結弦」氏が 2 位にランクインしました。そのほか、「ネイサン チェン」氏、「坂本花

ようやく！ 交通機関で拡がるVisaのタッチで電車へ…だけじゃない！ 東急は2022年12月8日（木）、東急線でVisaをはじめとする「クレジットカードのタッチ決済」および「QRコード」を活用した企画乗車券の発売や改札の入出場に関する実証実験を2023年夏から開始すると発表しました。24年春には、全駅へ導入するとしています。 拡大画像 東急の電車。クレカのタッチ決済やQRコードに対応する（画像：東急電鉄）。 Visaのタッチ決済やQRコードに対応した乗車方式や改札機は、一部の鉄道やバスなどで導入されていますが、首都圏の鉄道では初になるそうです。外国人も使い慣れた国際的なクレジットカードで改札をそのまま使えるようにするほか、スマホひとつで場所を選ばず様々な企画乗車券を購入してシームレスに電車を利用できる環境を整えます。 今回は東急電鉄、東急、三井住友カード、日本信号、QUADRACの5社によ

バーチャルコンテンツの制作支援などを手掛けるOTAGROUP（広島市）は12月7日、後期高齢者で構成されるバーチャルYouTuber（VTuber）グループ「メタばあちゃん」のプロジェクトを開始したと発表した。まずは85歳の女性が“中の人”を務めるVTuber「ひろこ」さんがデビュー。「75歳以上の女性」「認知症の診断を受けていない」などを条件に、新メンバーの募集も始めた。 デビューしたひろこさんは広島県出身。「バカ孫に勧められてVTuberデビューした。若いころにできなかったことをメタばあちゃんとして実現してくれと言われたので、暴れてやります」（ひろこさん）という。

「Web3」は巨大企業の独占支配を変えられるのか 大手IT企業による「支配と隷従」に対抗しようという動きが、二〇二〇年代になって活発になってきた。それが「Web3（ウェブ3）」と呼ばれるムーブメントである。ウェブ3はインターネットがふたたび「支配と隷従」へと回帰してきていることに対して、「自由」へと揺り戻そうという思想を持っている。 ウェブ3について、できるだけわかりやすく説明していこう。ウェブ3は、ビットコインで有名な技術、ブロックチェーンを中心に考えられている新たなインターネットである。 ブロックチェーンというのは、ごく単純化して説明すると、「あらゆる取引が記録されている台帳」である。そしてこの台帳は、GAFAMのようなビッグテックが独占所有しているのではない。ビッグテックのサーバーに保存されているのではない。そうではなく、インターネットで相互につながった無数のコンピューターに、同時に

印刷する メールで送る テキスト HTML 電子書籍 PDF ダウンロード テキスト 電子書籍 PDF クリップした記事をMyページから読むことができます 串カツ田中ホールディングスは、人工知能（AI）を用いて食材の発注数量を自動で算出する「HANZO 自動発注」を導入した。同社が運営する「串カツ田中」の直営店全154店舗で活用する。2022年10月から一部店舗で稼働を進め、12月に全店への導入を完了する予定。サービスを提供するGoalsが12月6日に発表した。 食材発注は、配属店舗での経験が必要となるため、業務の属人化や適切な発注をするために時間を要しており、発注量の誤差や対応する人材に負担が発生していた。HANZO 自動発注の導入により、売上予測や発注量の算出を自動化することで、省人化とそれに伴うサービスの強化を目指す。 HANZO 自動発注は、天候に左右される売上増減や直近の注文傾向

ヤフー株式会社は、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 こんにちは。Yahoo! JAPAN研究所の鍜治です。 みなさんはコンテンツにメタデータを付与したいとき、どのようにしていますか？　もちろん手作業で付与することもできますが、コンテンツ量が膨大なときには、自動的にメタデータを付与できる仕組みがあると便利だと思いませんか？ 私がリーダーを務めている研究開発チームでは、Yahoo!ショッピングの商品に属性というメタデータを自動付与するため、BERTを用いた商品属性推定モデルを開発しています。本記事では、そもそも商品の属性とはどういうものなのか、どのようにBERTを使っているのか、既存モデルと精度はどのくらい違うのか、などについてお話したいと思いますので、よろしくお願いします。 Yaho

はじめに 株式会社 RetailAI X Advent Calendar 2022 の 8 日目の記事です。 昨日は@tanabe_shogoさんの『Node.jsを使って、BigQueryからデータを取得するWebAPIを作る』でした。 本日は ML エンジニアの@atsukishが担当します。普段は機械学習モデルの開発以外にも、機械学習モデルの安定的な開発・運用基盤である MLOps の開発も担当しております。MLOps については以下の弊社テックブログでわかりやすい解説がありますので、こちらも参照ください。 機械学習モデルを安定的に開発・運用していくためには、MLOps のような機械学習向けの運用基盤が必要となります。次の図に示すように MLOps において機械学習モデルのアルゴリズムに該当するソースコード（ML Code）はごく一部であり、必要となる周辺要素は膨大で複雑です。ML

九州大学理学部数学科卒後、1983年4月に日本IBM入社。米IBMヴァイスプレジデントを経て、マイクロソフト（現日本マイクロソフト）専務、シスコシステムズ社長を歴任。2015年2月楽天（現楽天グループ）に入社し副社長兼CIOに就くほか通信事業を統括。2016年7月より現職。（写真：陶山 勉） 2015年にCIO（最高情報責任者）に就いてから一貫して、技術をどうビジネスに結び付けるかを職務として担ってきた。現在注力するテーマの1つが、楽天グループが持つデータをビジネス価値に結び付けることだ。そのために単なるデータの分析（アナリティクス）ではなく、データから洞察（インサイト）を得ることに力を入れている。 楽天は日本の事業全体で1億以上の会員IDを持つ。これまではデータを集積するデータレイクの構築チームと、アルゴリズムの開発チーム、データレイクとアルゴリズムを使って分析するチームによってデータ活

はじめに ChatGPTのインパクトが個人的にすごかったので、どういった学習が行われているのか、どういう課題があるのか等を理解しようと思い、OpenAIの記事をベースに情報をピックアップしてざっとまとめました。 あくまで私なりの解釈で情報を整理してまとめたものになりますので、いくつか専門性の低い分野に対しては曖昧な記述になっていたり、理解を誤って記載しているかもしれません。 もし間違い等がありましたらご指摘いただけると大変ありがたいです。 ChatGPT: Optimizing Language Models for Dialogue 参考 ChatGPTは、OpenAIによって開発された、対話に特化した言語モデルである。 特徴としては、 前の対話内容に続く質問への回答が可能。 間違いを認めることもできる。 正しくない前提に対する異議を唱えることもできる。 不適切なリクエストには応じない。

前書き データ活用基盤開発やデータ分析コンサルなどを行っている統計屋のあんちべと申します。 本記事では、筆者らが12/5に出版した書籍「[実践]データ活用システム開発ガイド: 10年使えるシステムへのスモールスタート」を紹介します。 本書は「誰でも簡単にデータ活用ができるシステムを、少人数チーム・低コストという制約の中、将来的な拡張性を持った設計で開発・運用する」ための案内書です。 https://amzn.to/3itEm9d データ活用基盤とは データ活用基盤とは、データ活用に関する様々な機能を有したシステムのことです。 具体的にどのような課題を解決すべく、どのような機能が求められるか説明します。 必要なデータがどこにあるかわからない・アクセスできない → 社内に散らばるデータを一箇所に収集し、それを（適切な権限設定をしつつ）誰でもアクセスして閲覧できるようする データの集計や加工、分

2022-12-05 三菱電機が学習モデルを自動設計しコンパクト化する「量子機械学習技術」を開発、高性能化を実証 近年、量子アルゴリズムを活用し、様々な分野でのビッグデータ解析やAI開発などの進展に寄与することが期待されている。 一方、AIでの進歩が著しい深層学習モデルにおいて、現在普及しているコンピューター上で動作するように設計された機械学習「古典機械学習」は、優れた推論性能を達成できるものの、所要計算規模が膨大になることに加え、学習データが限られる際に十分な性能を発揮できないといった課題があった。 そこで、三菱電機株式会社は、学習モデルを自動設計して最適化することで、計算規模をコンパクト化する量子機械学習技術を開発し、テラヘルツ・イメージングでの高性能化を実証した。 今回開発した量子機械学習技術は、少ない量子ビット数で多くの情報を同時に処理できる量子コンピューターの特性と、従来の古典機

ぺんてる株式会社　経営戦略室 デジタルシフト課 様　大手製造業におけるAI/IoTを活用したDXを一気に加速、ノーコードでオフィス内DXを短期間のうちに実現 NEW:ぺんてる様のインタビュー事例動画をリリースしました。 大手の文具事務用品メーカーであるぺんてるは、同社のビジネスの中核である「モノ作り力」をDX活用により一層強化すべく、2019年から「工場のIoT化」に取り組んでいる。この取り組みの一環として、同社のIT部門では工場の本番環境と切り離して独自にAIやIoTの検証を行える環境をGravioを使って構築した。その結果、温度・湿度センサーや人感センサー、AIカメラなどを用いたオフィス内データを活用したDXの仕組みを実現するとともに、若手技術者のAI/IoT開発スキルも大幅に向上した。 課題 IT部門がAI/IoT技術の検証やテストを自由に行える環境がなかった。 AI/IoTのスキル

当初公開したタイトルに誤りがありました。本ブログはChatGPTではなく2022年初頭にトレーニングを終えたGPT-3.5シリーズのモデルをAPIとして実行したものになります。ChatGPTのAPIがAPIで実行できるようになり次第ブログを更新したいと思います。※ChatGPTはGPT-3.5シリーズのモデルをベースに微調整を加えたもの 各所で盛り上がっている ChatGPT を 使い慣れた LINE から使えるようにしてみました。 簡単なやり取りであればコードを書く必要すらないのでノーコードツール（Make）を使って実現してみます。 今回の成果物はこちら(15 分程度で作成することができます) ChatGPT とは 作り方の説明に入る前にまず簡単に ChatGPT とは何かについてChatGPTに聞いてみます。 だそうです。 少しだけ補足すると ChatGPT はOpenAIが開発した言

花王がローコード開発で製造現場のDX（デジタルトランスフォーメーション）を進めている。その一例が衣料用洗剤や住居用洗剤などを製造する和歌山工場に見て取れる。製造現場で働く社員4人が3週間で原材料を管理するスマートフォン向けアプリケーションを開発し、年間の作業時間を約480時間短縮した。 手書きの「紙」での管理を脱却 同工場では原材料の種類や保管場所、量を管理するために長らく紙のカードを使っていた。カードは原材料ごとにあり、その種類は約300。カードでの管理はカードを探す手間がかかるだけでなく、手書きのため一目で判別しづらいといった課題があった。カードを紛失した場合、生産に支障を来す恐れもあった。 課題を解決するために米Microsoft（マイクロソフト）のローコード開発ツール「Power Apps」を使って2021年7月に開発を始めたのが「原材料管理アプリ」だ。アプリ画面上で製造する製品を

非営利の人工知能（AI）研究組織OpenAIは米国時間11月30日、対話型言語モデル「ChatGPT」を発表した。2022年初めに学習を終えた「GPT-3.5」シリーズのモデルを改良したもので、フォローアップの質問に答えたり、誤りを認めたり、間違った前提に異議を唱えたり、不適切な要求を拒否したりできるという。 テストのためのプレビュー期間中は、ChatGPTを無料で利用できる。日本語にも対応しており、Twitterでは「有能すぎる」などと話題になっているようだ。 ただし、ChatGPTは現段階では、もっともらしく聞こえるが不正確な回答や意味不明な回答をすることがあるという。また、言葉数が多すぎる一面もあり、OpenAIが訓練した言語モデルであることを強調するなど、特定のフレーズを何度も繰り返す場合も多い。不適切な要求を拒否すべきところ、有害な指示に反応したり、偏った動作を見せたりすることも

米Googleのヘルスケア部門Google Healthは11月28日（現地時間）、マンモグラフィAIモデルを米医療技術企業iCADにライセンス供与したと発表した。両社はこのマンモグラフィAI技術を検証して製品化し、このモデルを採用した乳がん検出システムを臨床現場に投入する計画だ。 現行のマンモグラフィによる乳がん検出では、精度や臨床医の作業負荷に大きな課題がある。iCADの乳房画像ツールポートフォリオとGoogle HealthのマンモグラフィAI技術により、医師は患者に集中できるとGoogleは説明する。 iCADはGoogle Cloud上でマンモグラフィAIを利用する。これにより、インフラが不十分な病院でもツールへのアクセスが可能になる。 Googleは2020年、AIによる乳がん診断に関する論文をNatureで公開し、開発したAIシステムが放射線科医より正確に乳がんを特定したと発

最初の数年間は、このプロジェクトのニーズに適合するものを見つけることに費やしました。オープンソース・プロジェクトを立ち上げ、その周りにコミュニティを形成することで、Vodafoneなど当時の優れた企業にも採用してもらうことができました。そして、2015年には本格的なチーム編成を開始できるようになり、マネージドサービスの提供を始めました。2019年にはイギリスの投資家からシリーズAラウンドの出資（400万ポンド）を受け、直近（2022年6月）ではNew Enterprise AssociatesなどからシリーズBラウンドの調達（4000万ドル）をしています。 Webやモバイルの顧客接点から行動データを生成し、分析に役立てる ――プロダクトについて詳しく教えてください。 私たちのプロダクトは、データパイプラインを作るためのものです。Webサイトやモバイルアプリなどに、当社のSDK（Softwa

企業のデジタルトランスフォーメーション（DX）では、相変わらず「ノーコード」や「ローコード」が大人気だ。全くコードを書かずに開発できるのがノーコード、少量のコードで開発できるのがローコードである。プログラミングに比べて学習コストが低く、アイデアをすぐに形にできるというメリットがあるとされている。 DXの文脈でよく名前が挙がるサービスやツールとしては、サイボウズの「kintone」や米マイクロソフトの「Power Apps」がある。ほかには米セールスフォースの「Lightning Platform」、あるいは米アウトシステムズやウルグアイ・ジェネクサスの製品なども使われているようだ。 kintoneを見ていつも思い出すのが、2008年に開発が停止した「Tuigwaa」（トゥイガーと読む）というオープンソースソフトウエアだ。情報処理推進機構（IPA）の「未踏ソフトウェア創造事業」に採択され、2

文章(プロンプト)を入力するだけで画像を生成してくれるAI「Stable Diffusion」は、2022年8月に一般公開されて以降、有志によって簡単に動かせるUIや各種拡張機能が続々と生み出されています。そんなStable Diffusionについて、Appleが機械学習フレームワーク「Core ML」への最適化を発表しました。同時にMacBookやiPhoneなどのAppleシリコン搭載デバイス向けのコードもオープンソースで公開されています。 Stable Diffusion with Core ML on Apple Silicon - Apple Machine Learning Research https://machinelearning.apple.com/research/stable-diffusion-coreml-apple-silicon GitHub - app

鉄道事業（安全の取り組み） 鉄道事業（安全の取り組み）トップ JR西日本グループ鉄道安全考動計画2027概要 安全管理体制 安全管理体制に対しての第三者評価 福知山線列車事故後の安全性向上に関する取り組み 安全の取り組みの紹介 事故などの発生状況 お客様にご迷惑をおかけする事象への対策 お客様・沿線の皆様との連携 鉄道を支える人たち～社員紹介～ 鉄道安全報告書 踏切事故防止 安全研究所 鉄道事業（快適にご利用いただく取り組み） 鉄道事業（快適にご利用いただく取り組み）トップ CS向上の取り組み 技術開発の取り組み プロジェクト工事 JR WEST LABO 創造事業（物販飲食・不動産・SC・ホテルなど） 創造事業（物販飲食・不動産・SC・ホテルなど）トップ 物販飲食事業 ショッピング ホテル 住まい くらし 企業・IR・採用・法人向け情報 企業・IR・採用・法人向け情報トップ 企業理念・安

目次 目次 はじめに アイデア 検証方法 データ準備 分析アプローチ データ取得 前処理・特徴量エンジニアリング 学習 結果 考察 まとめ ABEJAについて はじめに はじめまして！今年2月にABEJAにデータサイエンティストとして入社しました真鍋と申します。 こちらは、ABEJAアドベントカレンダー2022の2日目の記事になります。 2日目にしていきなり限界野球オタク丸出しの記事ですが 野球は2番最強打者論もあるくらいなので縁起の良い数字ですね、はい。 アイデア ある程度野球を見ている方なら想像ができるのではないかと思いますが、野球の試合では、｢あ、そりゃ打たれるわ」という球があったりしますよね。 ど真ん中に棒球が行ったりとか、同じ球が何球も続いたりとか… ただ、それが｢打たれるべくして打たれた｣球なのか、｢打者が上手くて打たれた｣球なのかは、結構感覚によるものだと思います。 そういう

はじめに 最近、機械学習ネタを書いていなかったので、久々に、機械学習で記事を書こうとPyCaretを触っていたら色々新機能が増えており、中でも意外と便利な 「ゲインチャート」 が加わっていたので、使い方をご紹介してみたいと思います。 やること ツールの使い方だけでは面白みが無いので、「ダイレクトマーケティングの効率化」 をお題（想定）としてゲインチャートがどう使えるか？を見て行きます。 設定 販促でお客様にカタログを送付するシナリオを考えます。 特に何も考えなければ、すべてのお客様にカタログを郵送すると思うのですが、やはり コストがかかります。 本当は、 買う！、買うかも。なお客様にはカタログを郵送。 買わない。なお客様にはカタログは郵送しない。 がうまくコントロール出来ると、コストも下げられますし、エコですし、これを実現したい。 （ユーザ視点でも、不要なカタログは送付不要ですので、CS的

これは何？ 本記事は、XAI（説明可能なAI）について日本語で執筆されている書籍のまとめです。以下にまとめる書籍はXAIの概要や複数のXAIの手法について書かれています。これにより、俯瞰的に把握することで手法の選択に役立ちます。それぞれに対して、@daikikatsuragawaのコメントをつけています。 機械学習を解釈する技術〜予測力と説明力を両立する実践テクニック 実務を見据えたXAIの概要、実務において特に有用であろう手法について解説されています。線形回帰モデルの解釈性に加え、ブラックボックスなモデルに解釈性を与える手法であるPFI（Permutation Feature Importance）、PD（Partial Dependence）、ICE（Individual Conditional Expectation）、SHAP（SHapley Additive exPlanatio

【ラスベガス=白石武志】米アマゾン・ドット・コムは29日、サプライチェーン（供給網）の在庫水準などを人工知能（AI）で管理するクラウドサービス「AWSサプライチェーン」を外部提供すると発表した。子会社のアマゾン・ウェブ・サービス（AWS）が米ラスベガスで開催中の年次イベントで発表した。米国や欧州の一部地域で試験提供を始める。日本市場への導入は顧客の要望に応じて検討するとしている。30年近くに

「（農協に作物を卸す）一般的な農家は今週、来週の収量を予測できれば十分なケースが多い。だがカゴメは生鮮トマトの生産に加え営業も手掛けている。小売店などとの商談の方針を固めるうえで、約1カ月後に生鮮トマトがどのくらい収穫できるか予測が立つことに意義がある」。カゴメの今森久弥イノベーション本部農資源開発部生鮮トマト開発グループ主任はこう語る。 カゴメは5週先の生鮮トマトの収量を予測するAI（人工知能）モデルを開発し、2022年4月から国内の5菜園で栽培するトマトの収量予測に活用し始めた。収量予測AIの開発には、カゴメと契約している各地の菜園が週次で作成しているリポートを学習・検証用データとして活用した。週次リポートのフォーマットはカゴメが指定しているため、各菜園で共通だ。菜園の担当者がトマトの種類ごとに気温や湿度、水やりの量などを記録している。

渋谷駅のなかでも、かつて大きく南側へズレていた旧埼京線ホームの解体工事が大詰め。遠かった乗換の記憶ごと、その面影を無くしつつあります。その旧埼京線ホームを経由して到達していた新南口は、どうなるのでしょうか。 ついに一部が「跡形もなくなった」ホーム 拡大画像 ホーム撤去が進むJR渋谷駅の旧埼京線ホーム（乗りものニュース編集部撮影）。 JR渋谷駅の埼京線ホームが今の位置へ移設されてから、2年半となります。かつては山手線ホームに対して南側へ完全にズレた位置にあり、東急や銀座線へ乗り換える際は、延々とホームや通路を歩く必要がありました。 こんなヘンテコなホーム配置であったのは、貨物線を埼京線として旅客化した際に、山手線の周辺にホームを設置するスペースが無かったからです。 その後、山手線ホームの真横にあった東急東横線の渋谷駅は地下化。そして渋谷駅周辺の再開発にともない、埼京線ホームは山手線と同じ位置

同志社大学では、2022年12月7日より、京セラ株式会社（以下、京セラ）が現在開発中である「わかりやすい字幕表示システム」の実証実験を実施いたします。 同システムは、本学の今出川(京都府京都市)および京田辺(京都府京田辺市)の両校地にある、スチューデントダイバーシティ・アクセシビリティ支援室（以下、SDA室）およびラーニング・コモンズに計4台を設置します。 同志社大学における「わかりやすい字幕表示システム」実証実験概略 実施の背景と目的 本学は、2021年にダイバーシティ推進宣言を発表し、男女共同参画・ライフサポート、多文化共生・国際理解、障がい学生支援、SOGI理解・啓発、の4つを中心課題としたダイバーシティに関わる取組を推進しているところです。 中でも、障がい学生支援においては、障害者雇用促進法および障害者差別解消法に基づき、本学では、聴覚に障がいのある教職員や学生に対する合理的配慮と