SHOEISHA iD

※旧SEメンバーシップ会員の方は、同じ登録情報(メールアドレス&パスワード)でログインいただけます

新着記事一覧を見る

連載記事

おすすめのイベント

おすすめの講座

'); document.write('
'); document.write('
'); googletag.cmd.push(function() { googletag.pubads().addEventListener('slotRenderEnded', function(e) { var ad_id = e.slot.getSlotElementId(); if (ad_id == 'div-gpt-ad-1653367697895-0') { var ad = $('#'+ad_id).find('iframe'); if ($(ad).width() == 728) { var ww = $(window).width(); if ($('#'+ad_id).closest("#main").length) { ww = ww - 46; $(ad).addClass("opt-article-toc-bottom"); } ww = ww*0.90; var style = document.createElement("style"); document.head.appendChild( style ); var sheet = style.sheet; sheet.insertRule( "#div-gpt-ad-1653367697895-0 iframe {-moz-transform: scale("+ww/728+","+ww/728+");-moz-transform-origin: 0 0;-webkit-transform: scale("+ww/728+","+ww/728+");-webkit-transform-origin: 0 0;-o-transform: scale("+ww/728+","+ww/728+");-o-transform-origin: 0 0;-ms-transform: scale("+ww/728+","+ww/728+");-ms-transform-origin: 0 0;}", 0 ); sheet.insertRule( "#div-gpt-ad-1653367697895-0 div{ height:"+(90*ww/728)+"px;width:"+728+"px;}", 0 ); } else { if ($(window).width() < 340) { var ww = $(window).width(); ww = ww*0.875; var style = document.createElement("style"); document.head.appendChild( style ); var sheet = style.sheet; sheet.insertRule( "#div-gpt-ad-1653367697895-0 iframe {-moz-transform: scale("+ww/320+","+ww/320+");-moz-transform-origin: 0 0;-webkit-transform: scale("+ww/320+","+ww/320+");-webkit-transform-origin: 0 0;-o-transform: scale("+ww/320+","+ww/320+");-o-transform-origin: 0 0;-ms-transform: scale("+ww/320+","+ww/320+");-ms-transform-origin: 0 0;}", 0 ); sheet.insertRule( "#div-gpt-ad-1653367697895-0 div{ height:"+(180*ww/320)+"px;width:"+320+"px;}", 0 ); } } } }); }); } else { document.write('
'); document.write('
'); }
Biz/Zineニュース

Sansan、データサイエンティスト向けに名刺データ化の分析コンテストを開催

8月1日から「人工知能は名刺をどこまで解読できるのか?」をテーマに

  • Facebook
  • X
  • Pocket

 クラウド名刺管理サービス「Sansan」「Eight」を提供するSansan(東京都渋谷区)は、名刺のデータ化を対象にした同社初のデータサイエンティスト向け分析コンテスト「人工知能は名刺をどこまで解読できるのか?」を8月1日から開催することを発表した。(画像は名刺ラベリングのイメージ)

  • Facebook
  • X
  • Pocket

 このコンテストは、一般的な名刺に記載されている各項目の分類を推定して、自動でラベリングできるアルゴリズムを作成し、最も正解率の高いアルゴリズムが優勝するもの。

 Sansanでは2013年4月から文書画像解析のスペシャリストによる専門の研究部門を創設し、現在名刺読み取り技術の主流となっているOCR(光学文字認識)に加えて、事業のグローバル展開のため、言語に依存しない独自の名刺画像解析エンジンや、機械学習を用いて読み取りを効率化する研究開発を行っている。

 また、オペレーションシステムでは、セキュアかつ効率的な入力を実現するために、できる限り名刺を細かく切片化して作業を行っているという。名刺に記載されている項目をOCRを利用して100%正確にレイアウトを解析し、文字を読み取り、項目を推定するにはまだまだ課題があるのが現状だという。

 今回のコンテストでは、よりセキュアな環境を構築するべく、自動で項目を推定しラベリングできる、そんなアルゴリズムの作成に挑んでもらうとしている。

 ■コンテスト概要

  • 名称:データサイエンティスト向け分析コンテスト「人工知能は名刺をどこまで解読できるのか?」
  • 主催:Sansan
  • 後援:日本アイ・ビー・エム
  • 運営:オプトホールディング データサイエンスラボ
  • 開催予定日時 : 8月1日~9月30æ—¥
  • 懸賞金:1位30万/2位20万/3位10万
  • コンテストの詳細と参加登録:Webサイト
' ); }

この記事は参考になりましたか?

  • Facebook
  • X
  • Pocket
提供元ページ
この記事の著者

BizZine編集部(ビズジンヘンシュウブ)

※プロフィールは、執筆時点、または直近の記事の寄稿時点での内容です

この記事は参考になりましたか?

この記事をシェア

  • Facebook
  • X
  • Pocket

Special Contents

PR

' ); document.write(''); } $(window).on('load', function() { // 中身が無い広告でslotOnloadを通らない場合がある var show_ad = 0; dfp_special.map(function(ad_id) { var ad_special_flag = 0; var ad = $('#'+ad_id[0]).find('iframe').last(); var contents = ad.contents(); if (contents.find('body').length === 0 || !contents.find('body').html()) { $('#ad_special_' + ad_id[0]).remove(); $('#ad_special_' + ad_id[0]).attr('class', 'noad'); } else { show_ad++; } }); if (show_ad == 0) { $('.ad-special-wrap-sp').hide(); } }); } else { $('.ad-special-wrap-sp').hide(); }

Job Board

PR

' ); document.write(''); } $(window).on('load', function() { // 中身が無い広告でslotOnloadを通らない場合がある var show_ad = 0; dfp_job_board.map(function(ad_id) { var ad = $('#'+ad_id[0]).find('iframe').last(); var contents = ad.contents(); if (contents.find('body').length === 0 || !contents.find('body').html()) { $('#' + ad_id[0]).remove(); //$('#' + ad_id[0]).attr('class', 'noad'); } else { show_ad++; } }); if (show_ad == 0) { $('.ad-job-board-wrap-sp').hide(); } }); } else { $('.ad-job-board-wrap-sp').hide(); }

おすすめ

新規会員登録無料のご案内

メールバックナンバー

アクセスランキング

  1. 1
    ジョブ型ではなく「G型かL型か」で考える経営人材像──「事業家思考」と「投資家思考」を両立するには? NEW
  2. 2
    創業経営者にあり、サラリーマン社長にはないもの──佐藤教授に聞く「事業家思考」と「投資家思考」とは? NEW
  3. 3
    大企業・スタートアップ・経産省が語る、ディープテック領域で日本発ユニコーン企業を生み出す方法
  4. 4
    レゾナックの髙橋CEOと今井CHROがタッグを組んで進める、経営統合を契機とした組織カルチャー変革
  5. 5
    北欧流デジタルプロダクト開発──フィンランド発のReaktorが紹介するデータ活用“3つのポイント”
  1. 6
    中部電力ミライズが進める顧客接点の進化──ADDIXとのワンチームによるデータ起点の新たな価値創出
  2. 7
    非連続的な変化を常識にしていく──レゾナック髙橋CEOと今井CHROに聞く、組織文化変革の今と未来
  3. 8
    人の行為を止める「バグ(不具合)」の種類と「デザイン」による解決
  4. 9
    「いつもマイノリティだった」IBMの人工知能「Watson」エンジニア 村上明子さん
  5. 10
    住友重機械工業がインキュデータと乗り越えたDX組織の分断──アイデアソンによる「共創の成功体験」とは

アクセスランキング

  1. 1
    ジョブ型ではなく「G型かL型か」で考える経営人材像──「事業家思考」と「投資家思考」を両立するには? NEW
  2. 2
    創業経営者にあり、サラリーマン社長にはないもの──佐藤教授に聞く「事業家思考」と「投資家思考」とは? NEW
  3. 3
    大企業・スタートアップ・経産省が語る、ディープテック領域で日本発ユニコーン企業を生み出す方法
  4. 4
    レゾナックの髙橋CEOと今井CHROがタッグを組んで進める、経営統合を契機とした組織カルチャー変革
  5. 5
    北欧流デジタルプロダクト開発──フィンランド発のReaktorが紹介するデータ活用“3つのポイント”
  6. 6
    中部電力ミライズが進める顧客接点の進化──ADDIXとのワンチームによるデータ起点の新たな価値創出
  7. 7
    非連続的な変化を常識にしていく──レゾナック髙橋CEOと今井CHROに聞く、組織文化変革の今と未来
  8. 8
    人の行為を止める「バグ(不具合)」の種類と「デザイン」による解決
  9. 9
    「いつもマイノリティだった」IBMの人工知能「Watson」エンジニア 村上明子さん
  10. 10
    住友重機械工業がインキュデータと乗り越えたDX組織の分断──アイデアソンによる「共創の成功体験」とは
  1. 1
    大企業・スタートアップ・経産省が語る、ディープテック領域で日本発ユニコーン企業を生み出す方法
  2. 2
    レゾナックの髙橋CEOと今井CHROがタッグを組んで進める、経営統合を契機とした組織カルチャー変革
  3. 3
    非連続的な変化を常識にしていく──レゾナック髙橋CEOと今井CHROに聞く、組織文化変革の今と未来
  4. 4
    コーセーと森永製菓の協業事例に学ぶ、大企業が新規事業の壁を突破する方法
  5. 5
    パーパスは浸透させるものなのか──JTの取り組みに学ぶ、策定後に存在する重要な二つの活動
  6. 6
    創業経営者にあり、サラリーマン社長にはないもの──佐藤教授に聞く「事業家思考」と「投資家思考」とは? NEW
  7. 7
    北欧流デジタルプロダクト開発──フィンランド発のReaktorが紹介するデータ活用“3つのポイント”
  8. 8
    ジョブ型ではなく「G型かL型か」で考える経営人材像──「事業家思考」と「投資家思考」を両立するには? NEW
  9. 9
    両利きの経営に必須となる「イノベーション・マネジメント・システム」とリード人材である「IMP」とは?
  10. 10
    なぜトヨタはデジタル人財へのリスキリングに注力するのか──モノだけでない、移動体験全体のデザインへ
  1. 1
    パーパスは浸透させるものなのか──JTの取り組みに学ぶ、策定後に存在する重要な二つの活動
  2. 2
    富士通の新規事業創出プログラムはどのように社内外に受け入れられたのか──FIC事務局が語る共創の未来
  3. 3
    大企業・スタートアップ・経産省が語る、ディープテック領域で日本発ユニコーン企業を生み出す方法
  4. 4
    レゾナックの髙橋CEOと今井CHROがタッグを組んで進める、経営統合を契機とした組織カルチャー変革
  5. 5
    両利きの経営に必須となる「イノベーション・マネジメント・システム」とリード人材である「IMP」とは?
  6. 6
    なぜトヨタはデジタル人財へのリスキリングに注力するのか──モノだけでない、移動体験全体のデザインへ
  7. 7
    ベネッセのDX組織が体現する顧客体験の分断の乗り越え方。横串組織はべき論ではなくQuick Winを
  8. 8
    なぜ小売企業グループのアークスはDX推進に成功したのか──人材不足の解消、個客に寄り添う伴走型支援
  9. 9
    「挑戦が当たり前の企業文化」を目指す富士通の取り組み──運営者に聞く“学び”と“実践”の場づくり
  10. 10
    非連続的な変化を常識にしていく──レゾナック髙橋CEOと今井CHROに聞く、組織文化変革の今と未来