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tham人工知能を開発する

誰でも1時間でAIを設計できる「AI Lean Canvas」を作ってみました!

こんにちは。 AINOW 編集長のかめきちです。 皆さんの会社でもAIの導入を検討されているでしょうか? もうやっているよという方も多いかと思います。 しかし、AIの開発や製品を導入して、効果や精度改善できていますか? もし、うまくいっていないとしたら、導入の段階で間違っている可能性があるかも… そこで、私達のdip AI.Labで活用している、AIを導入したが機能しないという最悪の自体を減らすことのできる、AI開発用のフレームワークを共有させてください。 お話したいラインナップはこんな感じです。 ※ もう知ってるよという人はCanvasへ行きましょう。 リーンスタートアップって何? リーン・スタートアップの手法には、状況によって様々な考え方があるので、ここでは簡単にどんな考え方なのか、かなりざっくりと説明します。ここだけで本が何十冊と書けてしまうので…. スタートアップ企業は資金が潤沢ではなく、リソースもままならないという状態の中、最小のコストで如何に効率よくサービス構築をしなければなりません。その為、資金がショートする前に仮説検証する必要があり、偉人達の失敗からこのようなフレームになりました。現在では、スタートアップだけではなく、新しいサービス機能開発をする際に、活用されるようになってきています。 リーンスタートアップは、状況に応じて活用するフレームワークが異なってきます。大きなフェーズで分けると下記のようになります。 アイデアを考える時 Lean UX(顧客開発) Lean UXを定義する6つの要素とは? / UX for Lean startups 参照:https://calgaryux.files.wordpress.com どこにサービス化するユーザ、課題があるか探る手法 主にインタビューやアンケートなどを基に課題と解決策を特定していく。 アイデアをサービスにまとめる時 Lean Canvas 「MVPとは?」をもう一度考えてみた 参照:https://producthubbpma.files.wordpress.com 立ち上げたい事業やサービスの成功に必要な要素が揃っているか整理するもの Canvasの項目整理には、さらに顧客開発モデルを使うこともある。 サービスが活用されるか検証する時 MVP Canvas MVPとは?をもう一度考えてみた 参照:https://producthubbpma.files.wordpress.com Lean Canvasで考えた各項目が本当に成り立つかどうか、机上の空論でないか確認をしていく際に、仮設検証の方法を整理する考え方。 機能を開発する時 Product Backlog(アジャイル開発) 主にスタートアップで用いられるのがScrum開発、ユーザが使う最小の単位で開発していくやり方、良くある開発手法として、ウォーターフォールモデルと比較される。 サービスを作る上でもこのような手法がありますが、かなり複雑なので、さらに詳しく知りたい方は、こちらのスライドが大変参考になりますので、ご参照ください。言葉の整理ができると思いますよ。 10分でわかったつもりになるlean start up ~リーンスタートアップって何ですか?~ from 圭 進藤…

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ABEJAのテクノプレナーを育てる文化がエンジニアにとって最高すぎる!!

こんにちは。 AINOW編集長のかめきちです。 ABEJAさんの社内Meetup文化を中心に取材をしてきましたよ! この記事を読めば、ABEJAさんはどんな会社なのか、さらに詳しくなれること間違いありません。 ディープラーニングを活用してAIビジネスを実現させる「ABEJA」 ABEJAさんと言えば、人工知能各界では知らない人はいない程、有名な会社さんですよね。BigData、IoT、DeepLearningを活用したビックデータプラットフォームが武器ですが、この技術を支える文化と仕組みが大変素晴らしいので取材をしてきました! 社内外のエンジニアが交流を深めるInnovation-Meetup Innovation-Meetupとは、ABEJAさんが運営する月数回実施をしている社外のエンジニアとの交流会です。 スタートアップからグローバルのテクノロジーリーディングカンパニーまで、各社のCTOや事業部長の方々をはじめ、実際に最先端テクノロジーを各社で活用している皆さまにお集まりいただき、各社での活用事例紹介や、フレームワークの最新版がリリースされた際には、いち早くその開発者を交えた勉強会に取り組んでいるそうです。 ABEJAさんでは、シーズテクノロジーからイノベーティブなビジネスを創出して、世界中に普及させていくためには、常に最先端テクノロジーに注目をして革新的で社会性の高いビジネスを実現させていくことが大切だと考えています。そのため、最新技術の使い方や、活用事例に関して気軽に情報交換ができ、このMeetupを通じて出会う人々同士でOpenInnovationが実現できればと期待しているとのこと。 ある技術のコミッターの方をはじめ、特定の技術や分野に詳しい方々をお招きしてのLT大会や、少人数制の「ABEJA Pizza Party」もその一つで、ピザやABEJAにまつわる「はちみつ」をテーマにした食べ物を片手に、ABEJAの社員とエンジニアトークを咲かせることができ、ABEJAさんを知る機会になりますね。 ABEJAさんの技術や技術からビジネスを生み出す仕組みに興味のあるエンジニアばかりが集まるので、とても濃い会になっているそうですよ。 先月は、ソラコム,mixi,ABEJA等が登壇!AWS re:Invent2016参加者LT会を開催 ■イベント詳細はコチラ https://abeja-innovation-meetup.connpass.com/event/45987/ イベント概要 ラスベガスで、11月27日~12月2日に開催された「AWS re:Invent2016」で感じたことを各社のエンジニアがLTするイベント。イベント時の取材もしてきましたので、ご紹介します。 北村 聖児氏(ミクシィ mixiシステム部 部長) 「re:Invent での気づきと、気になった新サービス10選(のうち2つくらい)」 SNS mixiの運用を担当されているという北村さん、re:Inventで気になったサービス2つを解説してくださいました。re:Inventで気になったポイントは以下の通り。 ・Amazon Athena S3に保存されたデータに対してSQLを用いて解析できるサーバレスクエリサービス シチュエーションによってはEMRよりもAthenaのほうが運用的・コスト的にメリットがあるシーンがありそう。東京リージョンにはまだはない ・Amazon Rekognition DLを用いた画像認識のマネージドサービス 顧客がアップロードした画像のうち、不適切な画像を検出できないかと、夜な夜な不適切な画像を分析させてみたがうまくできなかったそう。 清水 俊郎氏(ABEJA リードエンジニア) 「フロントエンドエンジニアとして、AWS re:Invent2016に行ってきました」 元Javaエンジニアでスクラムマスターの清水さん、なんとABEJAに入社して、まだ3ヶ月とのこと…ラスベガスについて調べてから挑んだとのことです(笑)re:Inventで気になったポイントは以下の通り。 ・サーバーレス技術を中心に聞いてきた インスタンスを管理しなくていいのがメリット、バックエンドは高度な知識が必要だが、知識がなくても使えることが魅力。 ・Backend for Frontendの可能性 サーバを意識しなくなるので、サービス毎のチームができていくんではないかと思う。 安川 健太氏(ソラコム 最高技術責任者 兼 共同創業者) 「AWS…

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ロボティクス × IoT × クリエイティブ領域をAI技術でつなげる「 1→10」の魅力

こんにちは、かめきちです。 VR技術を用いてVRMMOの世界を再現した「ソードアート・オンライン ザ・ビギニング Sponsored by IBM」やAIを活用したキャンペーン、Pepper活用で有名なワントゥーテングループ様(以下、1→10)を訪問してきました。 お話を伺ったのはクリエイティブ・IoT・ロボティクスの各専門領域の社長様!   株式会社ワン・トゥー・テン・デザイン(1→10design) CEO 小川さん 株式会社ワン・トゥー・テン・ドライブ(1→10drive) CEO 梅田さん 株式会社ワン・トゥー・テン・ロボティクス(1→10Robotics) CEO 長井さん 1 → 10グループはどんな会社? 1 → 10グループは、京都の四条烏丸に本社を構え、東京は天王洲アイル、上海やシンガポールにも進出している、広告・コミュニケーション、IoT、ロボット開発、空間プロデュース・エンターテイメント事業までを総合的にプロデュースしている9社からなる企業グループです。 手がけられた有名なコンテンツはこんな作品! 見かけた事ありますよね? 他のポートフォリオは[コチラ] 今回は、良くあるWebサービスへのAI導入やチャットボットだけではなく、デジタルマーケ、IoT、ロボティクスにおいてAI活用が活発になっているとお聞きして取材をしてきました! デジタルマーケ×AIの期待値とは?「1→10design」 バズって、ブランドとして何が残るのか?マーケティング目標を元にAI活用を考えないと 何をゴールにしたかったのか、ただバズって終わるだけになるそうです。今のAIというキーワードには、その危険性があるので、3社間でセンシティブに取り組んでいるそうです。 IoTの普及に必須なAI「1→10drive」 クライアントとの共同プロジェクトにおいて、IoTにAIをどのようなステップで組み込んでいくか(製品普及のために今何をすべきか、どのようにデータを貯めていくか、データをどの時点でどう活用していくか等)、ということをしているそうです。 ロボットと一緒に生活して見えたこと「1→10Robotic」 現状のロボットやチャットボットなどの会話の部分は、キーワードマッチングを使って、人工無脳で話せるものが多いと思いますが、リアルタイムにコミュニケーションできるAIは限られていると思います。しかし、ここがチャンスでもあるので、自然言語処理や機械学習ができるエンジニアの採用に踏み切ったとのこと。 メンバーも増えており、面白い研究成果も出ているとのことでしたよ。 ロボットとの自然な会話を目指して ロボットの場合、言われたこと待たせるのは不自然だと言う長井さん。 確かに、イメージするロボットは自然な会話していますもんね。 処理速度を上げるために、ロボット側で処理する事とサーバ側で処理するなどを分ける工夫をしているそうです。 なんと、長井さんは実際にロボットと暮らしてみて、24時間魅了させるものを作るのはまだまだ難しいと感じているそう。連続した時間を人間と体験させることの大切さを学ばれたそうです。それでいて、未踏の挑戦でありワクワクするともおっしゃられていました。 すごい… 1 → 10の目指す未来 数年後にはいろんな成功事例が世の中的にもできてくると思いますが、ロボティクス、デザイン、IoT、全てがAIでつながってくる世界で一貫してプロダクトを作れるのが1→10の強み。 技術を理解しながら、シナリオをかけるライター。 自然言語処理の仕組みを知っているAIディレクターが必要となるので、絶賛人材を募集中とのことです。機械学習・ディープラーニングもわかるけど、ディレクターとして働いてみたいエンジニアさんはご応募してみてはいかがでしょうか? 未来のプロダクトを作ってみたい方はコチラから。 求人票を集めて置きました! 募集中の求人一覧 https://www.wantedly.com/companies/1-10design/projects

イベント

【2017年1月開催】人工知能・機械学習関連イベント&勉強会

2017年が始まります。 1月の人工知能・機械学習関連イベントや勉強会をまとめてみました。 既に満席のところもあるようですが、補欠登録からの繰り上がりも多いので諦めずに申し込みしてみることをお勧めします。 ※本記事への掲載をご希望のイベント主催者様いらっしゃいましたら、お気軽にご連絡ください! 1/11(水) 【学生&若手エンジニア向け勉強会】ディープラーニングの基礎 2017/01/11(水) 19:30 〜 21:30 サポーターズオフィス 東東京都渋谷区神泉町8-16 1/12(木) Jupyterで触れながら学ぶ機械学習速習会@Wantedly 2017/01/12(木)19:30 〜 21:30 ウォンテッドリー白金台オフィス 東京都港区白金台5-12-7 MG白金台ビル4階 1/14(土) 農業AIハッカソン 2017/01/14(土)10:00 〜 2017/01/15(日) 18:00 株式会社セラク 東京都新宿区西新宿7-5-25 西新宿(木村屋ビル) 機械学習論文読み会・懇親会 2017/01/14(土)14:00 〜 18:00 株式会社Nextremer 東京オフィス 東京都板橋区成増1-30-13 トーセイ三井生命ビル(7F) 1/16(月) Tech Night @ Shiodome # 2 2017/01/16(月)18:30 〜 22:00 汐留住友ビル 14F ソフトバンク新館汐留キャンパス 東京都港区東新橋1-9-2 (汐留住友ビル) ディープラーニング・ハンズオン @ Google 2017/01/16(月)19:00…

女子大生理子が行く

『女子大生理子が行く』東急電鉄がホームドアをめちゃくちゃ作って2020年のオリンピックをパーティーさせる件について、AIが使えないか小一時間考えてみた

皆さん、はじめまして!! AINOWでインターンをやっている 大学1年生の理子と申します!! こんな顔です。 恋ダンスの途中のポーズみたいになっていますが そういうつもりではありません。 最近勉強していたら寝落ちしていて こんな体制で寝ていました。 アクロバティックでした。 ・・・・ぽぴぽぴ。 本題に入りたいと思います。 皆さんは電車は好きですか? 好きですか????? 好きですか?????????????? しつこいですね。 私は電車の広告(中刷りとか車体全体が広告のやつとか)を見ることと、 こう シャーっと来た時の電車の先頭の様子が見える時の喜びが好きです。 栃木で、東京からは3時間かかりますが、 毎日ときめいています。 いきなりですが、そんなたくさんの人の通勤通学を支えている 東京急行電鉄さんはご存じでしょうか。 あの、広告の東急エイジェンシーとか 不動産の東急リバブルとかやってる 東急の電車バージョンです。(さらに分かりづらくなりました。) 実はそんな東京急行電鉄さん 東京オリンピックパラリンピックに向け さらなる安全性の向上のために2020年を目標に東横線、田園都市線、大井線の全64駅にホームドアを設置するそうです。 この三路線すべてにホームドアを設置して下さる・・・ お客様の安全のためにここまで徹底的に尽くしてくれるなんて・・・ 付き合ってほしいです(?) ・・・はい。 これまで現在では当たり前になっていますが 東京急行電鉄さんは非常停止ボタンを設置したり、安全柵を作ったり、、、 様々な取り組みを行ってきました。 しかし、転落防止の柵を作っても、、、 →ドア付近になってしまうと柵が無いため落下してしまう 非常停止ボタンをつけても →誰かが気づかなければ効果は発揮されない そういった問題点があったため、 新しい安全装置を設置しても事件が急激に減るといったことはあまり無かったそう。 難しいですねぇ。ひぃ。 ちなみに、ホームドアを設置した場合 電車のドアとホームドアの誤差は、35センチ以内と決められており、 運転士はその範囲内に停止させなければならないらしく。 「え!電車とホームドアの距離って決まっているの???嫌だ絶対電車運転したくない!!!!あああああああああああ」 と、思ってしまいますね。 電車の関係者の方に失礼ですね。ごめんなさい滅びます。 35センチの範囲内に運転士の手でぴったり停車させるのは非常に難しい業であり、 「神業」に近いものです。 そのため、運転士の負担を減らすため、どういった取り組みが行われているか。 気になりますよね??? ねぇ、気になりますよね????? しつこいですね。 これから書いていきたいと思います。…

イベントレポート

第7回 Machine Learning 15minutes! 〜ディープラーニングだけがAIではない、成果の出せるAIの秘密〜

第7回 Machine Learning 15minutes! 今日は、12月17日(土)Machine Learning 15minutes! に参加してきましたのでレポートをお届けします。今回は実例が多く、AIの活用がどの程度まで進んでいるか知れるイベントになっていましたよ。 参加してきたイベントはこんなイベント! 株式会社メンバーズキャリア様主催 第7回 Machine Learning 15minutes! 「Machine Learning 15minutes!」は、「機械学習」について「15minutes以内」で語るLTを6~9人程度で行い、DeepLearningなどの先端的な事例、強化学習などの流行している技術、ビジネスへの応用例など、様々な角度から機械学習についての知見を広げ、LT終了後の懇親会でネットワーキングを行うイベントです。 東京大学(講師) 牛久 祥孝【Deep Learningによる視覚・言語融合の最前線】 画像キャプションの自動生成 from 祥孝 牛久 東京大学で講師をされている牛久さんからスタート。 画像キャプションの技術紹介を実例を基に説明していただきました。 写真であれば、どんな写真なのか、それっぽいキャプションを生成します。 それぞれは別々の技術であったが、2分野が融合して新しい分野になっていますよね。しかし、画層認識は比較的カンタンだが、自然言語処理による文章生成が課題とのこと。 この発展型として、現在では、翻訳の分野で画像と文章を合わせることで、文章生成の精度を上げる試みもされているそうです。 カラフル・ボード株式会社(CEO) 渡辺 祐樹【最新AI活用法〜SENSYの事例を参考に〜】 ※記事は追加され次第更新します。 SENSYで有名なカラフルボードの渡辺社長から、パーソナルAIの実現に向けたSENSYの活用事例をお話いただきました。 SENSYの目指すパーソナルAIのプロダクトマップとして、ファッションとグルメから取り組みを始めています。 今回は、その中でもSENCY CLOSETをご紹介頂きました。 手持ちの洋服とECサイトの商品を組み合わせて提案してくれるAIです。 この実現の難しかった部分としては、背景の切り抜きに課題があったとのこと。 洋服の写真を組み合わせる際に色が混ざらないする必要があったそうです。 株式会社ビズリーチ 安田 京太【現場で機械学習を使うまで】 ※記事は追加され次第更新します。 今回は書類の合格可能性を判定するレコメンドについてお話いただきました。 当初は協調フィルタリングを利用したとのこと。 やはり現場で運用すると、期間とコストが見合わないので、小さく成果を出せる方法を選択したそうです。 いきなりディープラーニングをやっても精度も出ないし、ビジネスでは活用できないのは納得される方も多いのでは? そもそも機械学習を使う必要があったのかも知りたかったそうです。 新会社 設立準備中 古川 朋裕【私が新事業で目指す自然言語処理ビジネス、その未来】 新事業で目指す自然言語処理ビジネス、その未来…

インタビュー

【教授インタビュー】規制ではなく、進化の為に必要なロボット法とは?

こんにちは、かめきちです。 人工知能について、企業の取り組みを主に紹介してきましたが、新企画として大学のAI研究室紹介をスタート致します! そこで、記念すべき初回は、慶應義塾大学SFC研究所に新設された「AI社会共創・ラボ」が「人と情報のエコシステム(HITE)」にプロジェクト採択されたとご連絡頂き、慶応のSFCへ取材に行ってきました。 お話をお伺いしたのは、慶應義塾大学 総合政策学部 新保教授。 新保先生の紹介 新保 史生/慶應義塾大学総合政策学部。『情報ネットワーク法学会ロボット法研究会主査』専門は、憲法、情報法。ネットワーク社会における法律問題を研究。 委員歴 ・2016年9月 内閣官房情報通信技術(IT)総合戦略室 データ流通環境整備検討会AI、IoT時代におけるデータ活用ワーキンググループ ・2016年5月 内閣府 人工知能と人間社会に関する懇談会 ・2016年3月 – 2018年3月 内閣府 総合科学技術・イノベーション会議専門員 ・2016年1月 神奈川県「さがみロボット産業特区協議会」 ロボット共生社会推進検討会議座長 ・2015年12月 ロボット革命イニシアティブ協議会 会員 人工知能と共にある社会の倫理・制度とは? SF映画に出てくるようなロボット社会について、今から議論をしていくのかと思っていたのですが、少しづつシーンを切り分けて定義していくそうです。 このプロジェクトには、慶應SFC研究所 AI社会共創ラボラトリ、全脳アーキテクチャイニシアチブ、ドワンゴ人工知能研究所など技術分野の専門家の方も参加しているので、より深い議論が繰り広げられますね。 現在、様々なAIやロボットが登場してきていますが、特に関するガイドラインはありません。かなり先の未来かと思っていましたが、自律するAIも技術的に可能なことが見えてきたので、本格的に検討しないといけないですね。 規制することが目的ではない、ロボット法の中身とは? 確かに、法は規制するイメージが強いですが、何か事故が起こってから法を作ると必要以上に制限されてしまう気がしますよね。 その為、先にガイドラインを示すことで、外からの情報をうまく統制でき、各社の目指すべき方向性も定まって、より高い技術が生まれるとのことです。。 言われてみれば、人間も同じ状況下ではAIと判断は変わらないのですよね。 責任の所在がAIにあるのか、人間になるのかということ。 最悪のケースを起こることを前に遡って定義することは普段からやっていますものね。 AIの内部セキュリティを固める必要性 確かに、セキュリティというと外からの防御は進んでいますが、入ってしまえば脆いですよね。AIの場合は全く別の方法で守りを固めて行かなかればなりません。 新保ゼミのORFにも参加してきました 数人でチームを作り、各自がテーマを持って調査・発表をしていました。 民法、労働基準法、刑事法、ロボット法などなど、実際の事例を基に法の定義・あり方について深い議論を展開していくそうですよ。 まとめ 研究室インタビュー募集中!! AINOWでは、各大学の研究室をビジネス現場と繋いで、AIの技術促進、AIへの理解を深めていければと考えています。 インタビュー希望の方はコチラ

イベント

特化型AIと汎用AIの未来とは? 全脳アーキテクチャ若手の会カジュアルトーク#19

昨今話題の「汎用AI」。「特化型AI」と「汎用AI」とは一体何なのでしょうか。もし、「汎用AI」が目指すべきゴールなのだとしたら、今、何を考えるべき?か…をカジュアルに考えたいというイベント。 こんにちは。AINOW編集部、くぼちです。 今回は「第19回 全脳アーキテクチャ若手の会 勉強会 カジュアルトーク」をレポートいたします。 概要はこちら。 https://wbawakate.connpass.com/event/45450/ 『特化型AI』と『汎用AI』2つの進化で作られるミライ AINOW編集長 亀田重幸氏 「長野にある実家での農作業・土地管理をAIにやらせてゲームで老後を過ごしたい」というAINOW編集長かめだ。 汎用AIとはなんだろう?特化型AIとはなんだろう?をふりかえり、ぼんやりと未来を考えています。 特化型AIと汎用AI2つの進化で作られるミライ from Shigeyuki Kameda 17:04 自然言語処理における特化型AIの最新動向 Nextremer 田嶋隼平氏 鎧がしゃべっちゃう「AI Samurai」がかっこいいNextremerの田嶋さん。 ニューラルモデルを使って人との対話を再現できないか?という研究をなさっています。なんと、なんと、腰を痛めながら高知県から駆けつけてくれました…! 発表では、「自然言語処理」「言語モデル」などをおさらいした上で、ニューラルネットワークを用いた言語モデルと最新の活用事例を紹介。 自然言語処理における特化型AIの最新動向 from Junpei Tajima 最新AI活用方法 SENSYの活用事例を参考に カラフルボード 渡辺祐樹氏 パーソナルAI「SENSY」を展開するカラフルボードさん。渡辺さんは、大学時代に勾配法をスピーディーに、精度をいかにあげるか?を研究していたとのこと。発表ではAIのビジネスの活用事例を中心に、何が求められているか、課題はどこにあるか、という点を紹介しました。 脳は誤差逆伝搬しているか? ウサギィ 五木田和也氏 ご存知『コンピュータで脳がつくれるか?』の著者、五木田さん。 最近作っているものは、複数botの自然な雑談をうまくやるAIだそうです。 学際領域研究者のたまごが思うこと10選 -認知,神経,人工知能の視点から- 慶應義塾大 修士2年 大澤正彦氏 最近、ご自身の連載のシェアが伸び悩んでいるという大澤さん。ディープラーニングの研究をしています。 なんと、PPAPや逃げ恥の話も…!? 学際領域研究者のたまごが思うこと10選-認知, 神経, 人工知能の視点から- 全脳アーキテクチャ若手の会 第19回勉強会 カジュアルトーク from Osawa Masahiko 懇親会も大盛り上がりでした…!!

AIについてちょっと調べてみた人工知能とは?

何にも知らない大学生がAIについてちょっと調べてみた。

AINOWでインターン始めました。 初めまして、AINOWインターン生の小川(写真左)です。 大学では4年間ストリートダンスをやって遊びまくってた大学生です。(ウェイ系の大学生は嫌いです。) これから私からもAIに関する情報をお届けしたいと思います。 まだまだAIに関して未熟者ですがぜひとも暖かく見守っていただければと思います。 さてAINOWの記事作成を担当することになったのですが、ここで問題が一つ… AI(人工知能)について全くもって知らないのです。 人工知能が人間に囲碁で勝った… 人工知能の開発がいろいろやばい… などのニュースを小耳にはさむ程度でAIについてほぼ0といってもいいほど知識がありません。 なのでこれを機にAIについて学生でもわかっちゃうくらいにまとめることにしました! AIに詳しい方にとってはまったく役に立たないコンテンツなので、暇つぶし程度で読んでいただけると嬉しいです。 少々お付き合いくださいませ… 人工知能ってなんなんだ そもそも人工知能とは何なんでしょうか。 人工知能というのは 人工知能とは人間の脳が行っている知的な作業をコンピューターで模倣したソフトウェアやシステム。 具体的には、人間の使う自然言語を理解したり、論理的な推論を行ったり、経験から学習したりするコンピュータプログラムなどのことをいう。 人工知能の応用例としては、専門家の問題解決技法を模倣するエキスパートシステムや、翻訳を自動的に行う機械翻訳システム、画像や音声の意味を理解する画像理解システム、音声理解システムなどがある。 人工知能を記述するのに適したプログラミング言語としてLispやPrologなどが知られている。 参照:http://e-words.jp/w/%E4%BA%BA%E5%B7%A5%E7%9F%A5%E8%83%BD.html うん、専門用語が多すぎる!! 4年間遊んでばっかの大学生は読む気なくします… 簡単に要約すると 人間の脳のように考えられる知能を持った機械 ということです。 ふむふむ… 人間の脳のように考えられる… なんかわかるようでわからないような… もうちょっと調べてみましょう。 機械学習と深層学習 AIができることで2つのキーワードが出てきました。 ①機械学習 ②深層学習 の2つです。 順番に解明していきましょう。 機械学習 機械学習とは、データから反復的に学習し、そこに潜むパターンを見つけ出すことです。そして学習した結果を新たなデータにあてはめることで、パターンにしたがって将来を予測することができます。これは予測分析におけるモデル構築の自動化につながり、データサイエンティストの人材不足を補うものになると、大きく期待されています。 参照:http://www.sas.com/ja_jp/insights/analytics/machine-learning.html 機械学習とはたくさんあるデータを分類、分析してくれる機能です。 膨大なデータをコンピューターに学習させることで、コンピューターにルールや規則性を見つけさせ、勝手に「これはA」「これはB」といったように分類してくれます。 そんなん人力でもできんじゃんと思いますが、ビジネスの世界だと何万ものデータがあるわけで、 人間がやんのめんどくさい!ってことでとても便利なわけです! 深層学習 ディープラーニング、深層学習(英: deep learning)とは、多層構造のニューラルネットワーク(ディープニューラルネットワーク、英: deep neural network)を用いた機械学習である[1]。 参照:https://ja.wikipedia.org/wiki/%E3%83%87%E3%82%A3%E3%83%BC%E3%83%97%E3%83%A9%E3%83%BC%E3%83%8B%E3%83%B3%E3%82%B0 深層学習、またの名をディープラーニングは簡単に言うと機械学習の強化版ということですね! しかしニューラルネットワークという聞き慣れない言葉がありますね。 調べてみると、ニューラルネットワークとは コンピューターで人間の思考に近いもの作っちゃいました。…

aisamuraiインタビュー

PPAPまで理解する人工知能「AI Samurai」を作ったNextremerの対話型技術とは?

こんにちは、かめきちです。 今日は、AI Samuraiやアパホテル社長をフロント担当にした、対話型ホテル受付ボット『MINARAI』など、対話型AIで有名なNextremerさんに自然言語の対話処理についてお話を聞いてきました。 AI Samuraiの仕組み 実際に、AI Samuraiってどうなの? という方もいらっしゃると思いますので、こちらの動画をどうぞ! 今回は音声認識のみでの受け答えですが、こちらの質問に対して、必ず何かを回答してくれるとのこと。ちゃんと、武士っぽい口調ですね。 実はこのフェイス部分もこだわっていて、七彩さんのインタラクティブマネキンを使用しています。 会話中の表情とは違い、スタンバイ中はこんな表情もするそうです。 近未来な感じがカッコイイですね。 トレンドにも敏感でおちゃめなAI Samurai AI Samuraiの事をもっと知りたいので、個人的な事も聞いてみました。 ちゃんとトレンドを押さえてますね。 もっと色々試したかったのですが、今日はここまで。気になる裏側の仕組みを聞いてきましたよ。 AI Samuraiの頭脳、対話型AIのヒミツ AI Samuraiの裏側をエンジニアの興梠(こうろき)さん、広報の村上さんに伺いました。 『MINARAI』が「A.I.Galleria」のハブのようなことをしているそうです。別事例で、「A.I.Galleria」は、Hondaさんと共同開発した対話システムツールキットに置き換えて使用することもあるとのこと。 対話型AIの仕組みを活用した様々な案件が増えていますが、企画内容によって対話エンジンを使い分けることができるのは便利ですね。Hondaさんが開発された対話システムツールキットの事例も増えていくとのことです。 難易度が高いからこそ、自然言語技術へ取り組む この発想は思いもしなかったので、驚きました。 自然言語解析でいきなり難しい要求は実現できませんが、段階を追って技術を導入すれば実現できないこともないそう。 例えば、簡単な問い合わせや予約確認などを聞けるシステムの場合、まずルールベースの簡易な自然言語解析を利用し、ゆれを抑えるために機械学習を活用。ルールにないものが来たら、近しい質問を返すAI的な対話エンジンを使うようにする等の対策をしているそうです。。 これなら、難易度が高いと言われる自然言語解析も着実に事例を作りながら技術研究できますね。 自然言語を研究するならNextremerが最高の環境 なんと素晴らしい方針!! 受託となると、中々研究に時間・予算を割くことが難しいですがNextremerさんでは技術研究を十分にやらせてもらえるそう。 こんな最高の環境で働いてみたい方はコチラから。 求人票を集めて置きました! 募集中の求人一覧