新型コロナウイルス禍で在宅勤務などのテレワークが普及するなか、メタバース（仮想空間）でオフィスを再現した「メタバースオフィス」が登場し、在宅勤務によるコミュニケーション不足などの課題解決を目指す新たな働き方として注目を集めている。 内閣府が6月に行った調査によると、テレワークの実施率は全国平均で30.6％。テレワークで不便な点として最も回答が多かった選択肢が「社内での気軽な相談・報告が困難」で34.2％、次いで「画面を通じた情報のみによるコミュニケーション不足やストレス」が30.2％だった。 2300社が利用するサービスも コミュニケーション不足など、テレワークの課題を抱える企業によるメタバースオフィスの導入は徐々に広がっており、同サービスを展開するoVice（石川県七尾市）では、10月末時点で2300社以上、約7万人が利用している。 仮想のオフィスでは、自分の分身となるアバターを動かし、

oVice（オヴィス）は、2次元のバーチャル空間サービスで、ウェブ上にバーチャルオフィスを設置し、その中でアバターを自由に動かすことができる。 会社でoViceを使うと、社員同志のアバターが近づくことで会話が可能となるというのが特徴だ。 今回、oViceは東京大学大学院医学系研究科社会連携講座である「デジタルメンタルヘルス講座（特任教授　川上憲人氏）」と連携し、メタバースオフィスで従業員がどのようなコミュニケーションをとっているかを分析、メタバースオフィスに勤務する従業員の精神的健康やモチベーション、生産性向上に効果があるのかどうかを明らかにし、より効果的な活用方法も模索する。 IoTNEWSは、毎日10-20本の新着ニュースを公開しております。 また、デジタル社会に必要な視点を養う、DIGITIDEという特集コンテンツも毎日投稿しております。 そこで、週一回配信される、無料のメールマガジ

Amazon Web Services ブログ 【開催報告】第 2 回 メタバース x AWS メタバース最前線を走るお客様事例 メタバースに関連する経営戦略やビジネス企画を検討されている方、技術もしくは開発責任者の方を主な対象として、2022 年 11 月 24 日に「 第 2 回 メタバース x AWS メタバース 最前線を走るお客様事例 」を開催しました。本記事ではご登壇された企業様が発表された内容を皆様にご紹介します。 本イベントの開催概要 近年メガトレンドとして着目されているメタバースですが、その定義が揺れ動き、戦国時代のようにさまざまなプレイヤーが現れる中、AWS のお客様でもメタバース関連サービスに着手されている方々が出始めて来ました。本イベントでは、実際にメタバースの最前線を走っているお客様から、どのようなビジネスを展開されているのかや業界の動向に関してお話いただきました。

はじめに 12月初旬に行われた「AWS re:Invent 2022」の基調講演では機械学習を中心にした講演が行われ、多くのアップデートが発表されました。 今年の発表では機械学習プラットフォームの Amazon SageMaker や DWH サービスの Amazon Redshift といった既存サービスに対する機能が中心でした。 MLOps 成熟度モデルなどに代表されるフレームワークを AWS エコシステムで体現に向けた発展体系になっているのが伝わります。 MLOps を構成する要素 MLOps とは？という説明は様々な記事でなされていますが今回は自分なりの整理ですが「MLモデリング」と「運用」の2軸で見たときに、以下を継続的に実現できることが MLOps として捉えられこれらを実現するための要素が機能として提供されいる印象です。 ML モデリング インフラの抽象化 疎結合のワークフロ

こちらの記事はDatabricks Advent Calendar 2022の23日目の記事です。 はじめに 初めまして。カケハシにてデータサイエンティストをしている赤池です。 業種的に、自己紹介の際に統計学のビッグネームとの関係性を聞かれることがたまにありますが全く関係ありません。統計学もがんばります。 突然ですが、あなたの分析環境では「DBから抽出したデータをPythonやRなどで利用する際にうまく連携できていない」なんてことはありませんか？ そして「この処理だけはRでやりたいが、そのためだけに別環境を開きたくない」なんて思うことはありませんか？ このブログでは、データサイエンティストの立場からみた上記の苦しみや悩みが、Databricksの導入により一発で解決した というお話をさせていただきます。 最後までお付き合いいただけると幸いです。 Databricks導入前 私は社員として2

Tweet 因果推論の先へ―機械学習で因果効果を予測する『反実仮想機械学習（Counterfactual Machine Learning）』入門 はじめに ARISE analytics の近藤です。本記事では、次世代の意思決定技術として注目されている反実仮想機械学習（Counterfactual Machine Learning：CFML）を紹介します。 本記事は、CFMLを日本語で体系的に整理し、初学者の理解を手助けすることをねらいとして執筆しました。本記事の理解促進につながるように、ベースとなった勉強会資料を記載します。こちらも併せて閲覧いただくことで理解の助けになれば幸いです。 目次 ・ はじめに ・ Counterfactual Machine Learning(CFML） ・ Off-Policy Evaluation（OPE） ・ CFMLを支える技術（オープンデータとツー

この記事は GMOアドマーケティング Advent Calendar 2022 23日目の記事です。 こんにちは、GMOアドマーケティングの平木と申します。 今回は、非エンジニアPdMの自分が、Vertex AIで広告配信用の機械学習モデルを作成してみた体験について書いていきたいと思います。 Vertex AIとは Vertex AIとはGoogle Cloud Platform 上における機械学習プラットフォームで、データの前処理からモデル構築、予測やデプロイまでを一元的に行うことができるプラットフォームです。 Vertex AIのAutoML を使用することで、コードを書かずにGUIベースの操作のみでモデルをトレーニングすることができるため、学習を兼ねて広告配信用の機械学習モデルを作成してみました。 何を予測する機械学習モデルを作成するか 今回は、広告配信用の機械学習モデルとしてより初

この問題は、広告の合計秒数と予算の制約条件のもとで、スコアの最大化を目的とする数理最適化問題となっています。 この問題の制約条件を数式で表すと、次のように書くことができます。 \(30 x_A + 15 x_B \le 300\) \(40 x_A + 30 x_B \le 500\) これらの制約条件のもとで、最大化するべき目的関数は以下で与えられます。 \(5.0 x_A + 3.0 x_B\) 問題を定式化することで、数学的な計算で解を求めることができるようになりました。この問題の制約条件は、次のように図示することができます。 塗りつぶされた緑の範囲の中にある整数の組 \(x_A\) と \(x_B\) のうち、スコアが最大となるものを見つけることがこの最適化問題の目的となります。 数理最適化ツール 上記のような形で定式化された最適化問題を解く方法はいくつもありますが、以下では比較的

AI開発団体のOpenAIが発表した「ChatGPT」は、自然言語処理モデルの「GPT-3」の進化系である「GPT-3.5」がベースになっており、質問文を打ち込むと人間が書いた文章と見分けが付かないほどに高精度の文章で回答してくれます。そんなChatGPTの登場に、ユーザー数世界最大を誇る検索エンジンを持つGoogleの経営陣が事業に対する深刻な脅威への警戒を示して「コード・レッド」を宣言したと報じられています。 ChatGPT and Other Chat Bots Are a ‘Code Red’ for Google Search - The New York Times https://www.nytimes.com/2022/12/21/technology/ai-chatgpt-google-search.html Google at 'code red' over ChatG

配達がキャンセルになった料理のほか、朝食バイキングで余った料理をアプリ上で販売する セブン&アイ・フードシステムズは、ファミリーレストラン「デニーズ」で余った料理をアプリで販売する取り組みを始める。まずは宅配専門店でスタートし、将来的にはデニーズ全店に拡大する方針。 コークッキング（埼玉県東松山市）が運営する食品ロス削減サービス「TABETE（タベテ）」を活用する。12月23日から、東京都品川区にあるデニーズの宅配専門店で取り組みをスタートした。 配達がキャンセルになった商品を「TABETE」のアプリ上で販売する。また、宅配の営業時間外に運営している朝食バイキングで余った料理を弁当にしてアプリ上で売る。これにより、年間約77kgの食品廃棄を削減できる見込み。 宅配専門店での運営状況を確認後、他のデニーズ店舗に順次導入していく計画。デニーズ全店に拡大した場合、年間で約8tの食品ロスを削減でき

今日は「課題解決」をするためには思考する順番を意識することが大切だよねという話を書きます。 例として開発を例えに出していますが、他の仕事でもプライベートでもありとあらゆる場面で使えるんじゃないかなと思います。 「◯◯のように改善してください」 チームメンバーからプロダクトの機能追加や改修を依頼されるときに「具体的な機能として修正内容を伝えられる」ことがあります。 「なぜその機能が必要だと考えたのか」とヒアリングしてみると、困っている事があって解決したいからだということが出てくる。さらに、どんな課題であるのか、その背景にはどんな前提条件があるのか……と深掘りしていくと、実は当初言っていた「◯◯のように機能改修」を実施しても表面的な部分しか解決できず、本来解決したかった問題が悪化したり、それどころか別の課題をも増やすということがわかる……こういうの、珍しいことではなく、この手の仕事しているとよ

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。 米ジョージア工科大学に所属する研究者らが発表した論文「The feces thesis: Using machine learning to detect diarrhea」は、トイレに設置したセンサーで排便の音を録音し、下痢かどうかを判断する機械学習モデルを提案した研究報告である。コレラなどの腸に関する病気の早期発見に役立てたいという。 コレラは、コレラ菌によって汚染された食物を口から食べることで胃で死滅しなかった菌が小腸に達し、定着、増殖して病態を引き起こす。一般的には数時間から1日以内の潜伏後、発熱はせず下痢を主症状として発症する。重症になると下痢に加え、嘔吐（おうと）やショックなど

日本で世界の主要国と比べてDX（デジタルトランスフォーメーション）の遅れが指摘されて久しい。人手やコストがかけられない中小企業だけでなく、大企業でもDXがなかなか進まないのはなぜか。 ラクスルの社長CEO（最高経営責任者）とジョーシスの社長CEOを兼務する松本恭攝氏は、「DXといった大きな課題に取り組む前に、IT管理基盤やセキュリティ対策といった“足元”の困り事で立ち止まっている。事業規模を問わず、こうした企業が多いのが日本の課題だ」と分析する。 なぜ資本力も人手も比較的豊富であるはずの大企業が、DXの“手前”で立ち止まってしまうのか。その理由を松本氏が語った。 松本氏は「IT投資の絶対額が増えていないことは、デジタル化時代を迎えていくために大きな課題だと思っている。デジタル化を推進したくとも、人材が不足していることも課題だ」と指摘する。 総務省が調査した「日米のICT投資の現状」によると

はじめに この記事は GMOアドマーケティング Advent Calendar 2022 21日目の記事です。 おはようございます。こんにちは。こんばんは。 GMOアドマーケティングのY-Kです。 今回は、 「最近話題の自然言語処理の機械学習のモデルを自分でも軽く触ってみたい！ でも、難しいこと書かれててわからない(号泣)」 という層に向けて、 数ある自然言語処理モデルの中でも有名なBERTモデルを使って、文同士の意味の類似度を計算するという簡単なタスクを難しいことは極力置いといてやっていきます。 準備 今回もGoogle Colab上で行います。 https://colab.research.google.com/?hl=ja BERTの学習には時間と膨大な学習データ、豊富なインターネットリソースが必要なので、 Hugging Face上で公開されている学習済みBERTモデルを利用してい

株式会社博報堂のプロジェクトチーム「Human X（ヒューマンクロス）」は、東京大学大学院情報理工学系研究科の鳴海拓志准教授と共同で、クロスモーダル知覚（五感の相互作用）を企業のブランド体験開発に活用する実験活動「Human X Experiment（ヒューマンクロス エクスペリメント）」を開始しました。 生活者インターフェース（企業・ブランドと生活者の接点）を、人間の身体や感覚の観点から感性的・科学的にデザインする取り組みです。 博報堂は、ブランドを起点とした生活者発想による事業成長・事業変革を「ブランド・トランスフォーメーション（BX）」として提唱し、その実現に向けた企業支援やソリューション開発を行っています。すべてがデジタルで接続する時代に、ブランドが生活者から選ばれ、生活者と長くつながり続けるためには、テクノロジーやデータの活用だけでなく、“生活者の感覚や感情にはたらきかける豊かな

はじめに この記事はドコモアドベントカレンダー19日目の記事になります。 NTTドコモサービスイノベーション部2年目社員の上田です。 業務では主に、AI等デジタルマーケティング技術の企業活動適用を行っております。 最近はVUCA (Volatility、Uncertainty、Complexity、Ambiguity) の時代で、不確実性が高く将来の予測が困難とも言われております。 しかし、予測しづらいから何もしなくていいや〜というのではなく、過去蓄積されてきたデータと最新のAI技術を用いてある程度定量的に未来を予測したいですよね。 ということで、今回はPythonで将来の時系列予測を行うことができる、Greykiteという、2021年にLinkedInが開発したライブラリを紹介いたします。 執筆当時は実装に関する日本語の記事がほとんどなく、Greykiteを利用する際はぜひ本記事をご参考

株式会社電通デジタル（本社：東京都港区　代表取締役社長執行役員：川上 宗一　以下、電通デジタル）は、電通グループでAI（人工知能）開発をリードしてきたデータアーティスト株式会社（本社：東京都港区　代表取締役社長：山本 覚　以下、データアーティスト）を、2023年4月1日付で合併いたします。</p>\r\n"}}" id="text-50c9f390dc" class="cmp-text"> 株式会社電通デジタル（本社：東京都港区　代表取締役社長執行役員：川上 宗一　以下、電通デジタル）は、電通グループでAI（人工知能）開発をリードしてきたデータアーティスト株式会社（本社：東京都港区　代表取締役社長：山本 覚　以下、データアーティスト）を、2023年4月1日付で合併いたします。 電通デジタルは、国内最大級のデジタルカンパニーとして、約1,100社のクライアント企業のビジネスを支援しています。

プレスリリース ECと店頭を横断した生活者の購買行動を調査 －商品認知の場は店舗が多数も、購買行動はデジタル化が加速－ 株式会社電通デジタル（本社：東京都港区　代表取締役社長執行役員：川上 宗一　以下、電通デジタル）は、生活者の行動が著しく変化している昨今において、生活者の行動に寄り添った購買体験設計の支援に向け、EC（オンライン）と店舗（オフライン）を横断した「EC・店頭をまたぐ購買行動実態調査」を実施しました。</p>\r\n<p>本調査では、主要商品11カテゴリ（30商品）をベースに、認知・比較検討・購買・購買後の各フェーズにおいて、ユーザーがどのようなチャネルに触れ行動をしているのか、3,000人を対象にアンケートを行いました。<br>\r\n本レポートでは調査の一部結果を発表します。</p>\r\n"}}" id="text-7d25def0e5" class="cmp-text

両者によると、冷凍マグロの品質の判別は一般に、マグロの尾の断面を熟練者が目視で確認する「尾切り選別」などが主流という。ただ、尾の周辺でのみ判断しているため実際には品質が悪かったり、そもそも海外では断面から鮮度を判別できる人材が不足していたりするといった課題があった。 富士通は「従来不可能と思われていた冷凍物を含む冷凍マグロについて、測定可能な周波数の超音波を見つけた」（富士通研究本部人工知能研究所自律学習プロジェクトの酒井彬氏）ことと、超音波で得られたデータから冷凍マグロの鮮度を判別するAIを世界で初めて開発したことで、冷凍マグロを切らずに鮮度を評価できる仕組みの構築に成功した。 富士通は今後の実用化として、簡単に持ち運びが可能なポータブル型のほか、ベルトコンベヤー型の超音波検査機などを検討しているという。冷凍物を扱う畜産業や医療・バイオ分野などへ同技術を応用する研究も進める方針だ。

JP楽天ロジスティクスは、埼玉県秩父市の大滝地区で、市街地からの遠隔監視・操作による山間地域へのドローン配送の実証実験を11月7日～17日に実施したと発表した。 実験は「Society 5.0」の実現に向けて山間地域での持続可能な物流・公共交通ネットワーク「秩父モデル」の構築を目指す「秩父市生活交通・物流融合推進協議会」が、「秩父モデル」の構築に向けた取り組みの一環として実施した。 「Society 5.0」は、内閣府が提唱する、IoT、ロボット、AIなどの先端技術をあらゆる産業や社会生活に取り入れ、格差なく、多様なニーズにきめ細やかに対応したモノやサービスを提供することを指す。 今回、JP楽天ロジスティクスは、参画企業として、ドローンの配送ソリューションの提供や運用を担当した。 ドローンポート 具体的には、出発地点となる市内の「道の駅大滝温泉」から約14km離れた市街地拠点でオペレーター