AI（人工知能）の発達が目覚ましく、一部では人の能力をしのぐほど進化している。そのうちの1つがAIに俳句を詠ませる俳句AIだ。俳句の場合は人の「心」をくみ取る必要のある芸術的な価値観が問われるが、すでにAIが創作した一部の俳句は人が詠んでいるように感じるものにまで進化している。この俳句AIの研究を通して、人とAIがどう共存していくべきかが見えてきた。俳句AIの研究を進める、北海道大学 大学院情報科学研究院 教授の川村 秀憲氏が俳句AIの研究記録を交えながら、AIとのあるべき関わり方について解説した。 俳句を詠む“AI一茶くん”が凄すぎる 川村氏が所属している北海道大学の調和系工学研究室では、社会と人との調和を前提としたAIの技術、およびその応用を研究しており、AI技術の社会実装を目指して産学共同による研究も行っている。2017年には、AIに俳句を詠ませるプロジェクト「AI一茶くん」をスター

最終更新日： 2020年4月10日 AIに積極的なIT企業といば、どんな企業を思い浮かべるでしょうか。 アメリカのGoogleをはじめとする「GAFA」や中国の百度など「BAT」を思いつく人は多いかと思います。 しかし今回注目したいのは、日系大手IT企業のAI事情です。 例えば、NEC・富士通・日立という日系ITメーカー”御三家”は独自のAI技術を開発し企業が抱える経営課題を解決するソリューションを提供しています。 今回は、ITメーカー御三家企業（グループ企業含む）のAI分野における取り組みの最新情報をご紹介します。 ITメーカー御三家の基礎情報 ITメーカー御三家とはNEC、富士通、日立製作所の３つの企業の総称です。 ”メーカー”と名がついているいるのは、もともと通信機器やパソコンなどハードウェアを製造していたからですが、今ではハードウェアだけでなくシステム開発やITコンサルティング事業

今回紹介するのは、画像生成AI、GAN（敵対的生成ネットワーク）の中身を詳しく調査したという研究です。最近のGANは人でも本物の写真かどうか見間違うほどの性能を発揮しますが、GANがどのように『描いている』かを可視化した結果、簡単には説明できないような描画スキルを獲得していることがわかってきました。(※1) 論文 https://openreview.net/forum?id=Hyg_X2C5FX (1) AIの中身 先週、日本政府がまとめた人工知能（AI）に関する原則が明らかになったと日経新聞が報じました(※2)。AIの社会浸透は急激に進んでいますが、その判断過程がブラックボックスのまま使われることを国、あるいは国際的な枠組みである程度規制するとともに、AIの中身を専門家でなくても理解しやすくするための研究開発が進められています。 今回扱うのはGANを使った画像生成AIです。以前AI-S

機械学習／人工知能（AI）の活用領域は広まるばかりだ。期待が高まる一方で、「人の生命に影響を及ぼしかねない事故や不適切な判断につながるのではないか」と議論を呼ぶこともある。 2019年11月19日に開催された「＠IT ソフトウェア品質向上セミナー 2019 冬～不確実性が高まるDX時代のソフトウェアテスト／品質保証はどうあるべきか」の基調講演において、AIプロダクト品質保証コンソーシアム 副運営委員長であり、国立情報学研究所 准教授を務める石川冬樹氏は、「不確実性」をはじめとするAIの特質を踏まえながら、どのように品質を保証していくかについてのヒントを紹介した。 「帰納法」で作られる機械学習システムにまつわる品質保証上の課題 石川氏はソフトウェア工学に関する研究に携わりつつ、機械学習システム開発、運用に関わる工学的手法の確立、体系化に取り組む「日本ソフトウェア科学会 機械学習工学研究会」（

パナソニック ソリューションテクノロジー、富士通、三菱電機の三社が、特許調査業務の効率化を図るため、AIを活用した高精度な検索結果を抽出する新しい機能を共同で開発したと発表しました。 今秋開催の特許情報フェアで展示をするそうです。 https://news.mynavi.jp/article/20191101-917848/ パナソニック ソリューションテクノロジー（以下 パナソニック）、富士通、三菱電機の三社は11月1日、企業の知的財産活動における特許調査業務の効率化を図るため、AIを活用した高精度な検索結果を抽出する新しい機能を共同で開発したことを発表した。 この新機能は、サービス利用者が指定した検索文章の意味をAIが解析し、国内の膨大な特許公報から意味が近いと認識した文章を高い精度で検索できるもの。 AIエンジンとして富士通のAI技術「FUJITSU Human Centric AI

住宅設備機器などを手掛けるLIXILが、大便の形状や大きさを国際指標に基づいて自動分類できる“AIトイレ”のプロトタイプを、家電やIoT機器の見本市「CEATEC 2019」（10月15日～18日、千葉・幕張メッセ）で展示している。実用化のめどは立っていないが、介護施設などでの利用を想定。介護施設のスタッフは判定結果を見て、入居者の体調管理に役立てられるという。 便器の内部にセンサーカメラを搭載。利用者が排便すると瞬時に大便を画像認識し、形状を7段階、大きさを3段階でそれぞれ自動判定する。AIが判定したデータは、ネットワークを経由して管理者のPCに集約する。

企業によるAI活用が進んでいる。プレスリリース配信サービスのPR TIMESでは、AI関連のプレスリリース本数は2014年から2018年にかけて32倍に増加した。 関連記事：変わらないまま生き抜けるか？ 大局と現場から読み解く、AI時代の適者生存 AIをビジネスに活用する際は、AIで既存の業務を効率化するものと、AIをベースとしたまったく新しい事業を創り出すものがある。しかし、後者は大企業であればあるほど難しい。既存の自社のビジネスと競合せず、かつ自社のビジネスに貢献するであろうアイデアはそう簡単には思いつくものではない。 そんな中、企業のAI活用やデジタルトランスフォーメーションを推進するSTANDARDとパナソニックとが、AIを活用した事業・サービスの開発力を持った学生たちと協力し、パナソニックが構築するスマートタウンに関するアイデア創出プロジェクトを⾏った。 それに伴い、パナソニック

関連キーワード BI（ビジネスインテリジェンス） | 機械学習 《クリックで拡大》 ビジネスインテリジェンス（BI）やアナリティクスツールのベンダーは、自社製品の利便性を高めようとしている。その中で自社製品や機能群に「拡張分析」（Augmented Analytics）を追加する動きが広がっている。こうした中、企業の間では既に拡張分析の実例が蓄積され始めている。 併せて読みたいお薦め記事 拡張分析とは何か データ分析の3大トレンド「拡張分析」「自然言語検索」「グラフ分析」とは？ 2019年、アナリティクスのトレンドは拡張分析に要注目 Tableauが挑む「拡張分析」とは？　EmpiricalのAI技術で実現へ BI活用の最先端事例 ビール大手がMicroStrategy製BIの社内普及に役立てた「自然言語クエリ」とは？ 「自然言語クエリ」が“分析の民主化”を実現するこれだけの理由 拡張分析

「Gatebox」量産モデル、発売延期から1年の成果　「音声合成は3回やり直し」、武地CEOに聞く舞台裏（1/4 ページ） LINE傘下でIoTベンチャーのGatebox（東京・秋葉原）は10月11日、3Dキャラクターと一緒に暮らせるという“俺の嫁召喚装置”「Gatebox」の量産モデル（GTBX-100）を発売した。発売延期から1年、LINEのAIアシスタント「Clova」との連携や、合成音声の採用など機能追加した最新モデルがベールを脱ぐ。 「この1年間は、早く世に出したいという思いと、時間をかけて優れた製品を作りたいという葛藤がありましたが、最終的に土台から作り直しました」──そう話すのは、Gateboxの武地実CEO。音声合成のベースになる音声の収録を3回やり直したり、キャラデザインを変更したりと、改良を加えたという。武地CEOに1年の成果を聞いた。 Clovaと連携、音声合成で会話

Box Japanは2019年7月23日、国内最大の年次イベント「Box World Tour Tokyo 2019」を開催した。登録者数は年々拡大して今回は5500人を超え、会場となった都内のホテルはBoxのユーザー企業、およびBoxの開発・販売パートナーで埋め尽くされた。 ビジネスプロセスは会社の枠を超える 基調講演の冒頭、来日したBox Inc.CEO共同創業者 兼 会長のアーロン・レヴィ氏は次のように切り出した。 「2005年に創業して以来14年、情報へ簡単かつ安全にアクセスすることに邁進してきた。デバイス、場所を選ばず情報を操れるようになること。それが我々の目指す世界。世界で9万5000社以上のユーザーがいる。業種は問わない。ロンドンの警察、アメリカの司法省などでもすでにコラボレーションのためにBoxを使っている。今朝も米モルガンスタンレーとの協業を発表した」。 クラウドストレー

パパパパパイン @paishio 町田のパイナップルラーメン屋さんパパパパパインです。 現在、店舗カウンター損壊の為、斜め向かいの姉妹店「町田龍聖軒」にて営業中 【営業時間】11~21時無休 姉妹店 ｢81番｣@81banramen 「鶴川龍聖軒」@Ryuseiken_tsuru 「町田龍聖軒」@RyuseikenU パパパパパイン @paishio パイナップルラーメン屋さんパパパパパイン、移転する前の数年前からお子様によるいたずら電話があり、電話番号が変わった移転後もそれは続き、しかも１歳くらいの女の子だったり四歳くらいの女の子だったりして恐怖を感じていたのですが、最近その理由がわかりました。(続) パパパパパイン @paishio (続き)Googleの音声認識機能でお子様が「パパ、パパ」と連呼すると、パパパパパインがトップに出てきて、タッチして電話がかかるという流れです。 本日も「

日本発の“AIブレスト”は、世界の「ムダな会議」を変えるか：世界を読み解くニュース・サロン（1/4 ページ） 長い、非効率、意見が出ない、結論に至らない――。日本企業で、会議が毛嫌いされるようになって久しい。インターネットで「会議」と検索してみると、すぐに「無駄」という言葉が目に飛び込んでくる。 ただ、会議が無駄という意見は、何も日本に限ったことではない。スイスのスケジューリングサービス企業Doodle（ドゥードル）が、世界の1900万件の会議を研究し、米国、英国、スイス、ドイツで働くビジネスパーソン6500人以上にインタビューを行った調査結果によれば、これらの国の企業で行われている会議の3分の2が無駄だと分析されている。さらにこの4カ国では、無駄な会議によって年間5410億ドルの余計なコストを生んでいるという。 日本でも、無駄な会議による損失が年間15億円に達するとの調査もあるくらいだ（

「日本の労働生産性はRPA（ロボットによるプロセス自動化）とAI（人工知能）で上がる。人間は（生まれた余剰時間で）創造性を発揮できるだろう。これが日本復活のシナリオだ」――ソフトバンクグループの孫正義社長（兼会長）は6月13日、RPAツール大手の米Automation Anywhereが都内で開いたイベント「IMAGINE TOKYO 2019」でそう話した。 Automation Anywhereが手掛けるのは、PCを使った事務作業を自動化する法人向けのRPAツールだ。米国のRPA市場でトップシェア（米調査会社・Forrester Research調べ）を誇り、米Googleや米Cisco、米General Motorsなどにも供給されている。 Automation Anywhereは2018年3月に日本法人を設立。11月にはソフトバンク・ビジョン・ファンド（SVF）から3億ドル（約32

昔も今も変わらず、ビジネスの現場でかかせないのは「名刺」です。しかし、その管理方法はというと、個別に保管されていたり、そもそも管理されていなかったりします。 そこで、交換しただけでそのままになっている名刺をデータベース化することで、ビジネスに活用できないかと目を付けたのがSansan株式会社です。 営業先のキーマンが誰なのか分からない攻めるべき部署、会うべき人に関する一元的な管理ができていない検討から契約までの期間が長くなってしまう再購入や再契約、解約阻止などのための関係性のマネージメントが必要 といった課題に、データ分析やAIを駆使して取り組んでいます。本稿では、ビジネスにおける人と人との繋がりを研究する、Sansan データサイエンティスト 真鍋友則（まなべ とものり）氏に話を聞きました。 「出会い」のデータには無限の可能性がある――名刺を研究しようと思ったきっかけを教えてください。

（写真左から）エリック・プラトン氏、板倉謙氏、多田雅斗氏、代表取締役の佐藤由太氏 キュレーション機能を介したニュース配信アプリが、メディア・ユーザーの双方から注目を集めている。だが、手軽にニュースが読めるようになった一方で、メディア企業とコンテンツホルダーの相対的な価値は下がる一方だ。そうした中、世のオンライン・メディアに違った形の価値を提供することで、メディア企業から大きな反響を得ているスタートアップが東京・六本木ヒルズにある。 2013年設立で、アクティブ・コメントシステムと呼ばれるAI（人工知能）テクノロジーを開発・提供するクーロン株式会社だ。 このシステムを使った同社のサービス『Quelon（クーロン）』は、2014年に毎日新聞で取り上げられ、その後Yahoo!トピックスにも掲載された。 >> コメント欄:炎上しない「クーロン」開発　ニュースサイトの導入目指す タイトルを見ても分か

独自のAI（人工知能）を簡単に開発したい。このニーズに応えるツールとして注目を集めているのが、追加学習が可能な学習済みAIのクラウドサービスだ。比較的少ない学習データでAIを開発できる上に、AI開発の高度なスキルやノウハウを必要としないとされる。 世界3大クラウドの事業者では米アマゾン ウェブ サービス（Amazon Web Services）を除く、米マイクロソフト（Microsoft）と米グーグル（Google）の2社が提供している。Googleは画像識別の「Cloud AutoML Vision」、テキスト分析の「Cloud AutoML Natural Language」、機械翻訳の「Cloud AutoML Translation」の3つで、2019年5月17日時点ではいずれもベータの提供である。 一般提供で先行するのはマイクロソフトだ。同年3月26日に、追加学習が可能な画像識別

ソフトバンク：工藤公康　改め　海辺のクレマチス https://aikaimei.jp/kaimei/share/6wJ1jA2983160 日本ハム：栗山英樹　改め　マックスジュレ https://aikaimei.jp/kaimei/share/D6cbzC2983355 ロッテ：井口資仁　改め　食後の歌 https://aikaimei.jp/kaimei/share/oPaJye2983533

突然ですが、ビジネスの世界で「最も知名度が高いアルファベット」は4文字は何でしょうか。筆頭候補に挙がるのは「PDCA」だと思います（他候補として推したいのはNJPW・NOAH・CMLL・WWWFなど）。今日も日本の職場で回っているPDCAサイクルですが、念の為おさらいしておきましょう。 ご存じの通り、PDCAは実務において、Plan（計画）→ Do（実行）→ Check（評価）→ Action（改善）というサイクルを回すこと。AIベンダーとしてさまざまな企業のAI導入を見てきましたが、「AI導入においてはPDCAサイクルはうまく回っていない」と感じています。 なぜ日本企業で実績のあるPDCAサイクルは、AI導入では通用しないのでしょうか。現実に即した“リアル”な視点で原因を探るべく、ビジネスの現場で陥りがちな失敗例に“ガチ”で迫ってみます。