作業を依頼→Copilotが手順を考え、Windowsデスクトップで“自動RPA” Windows 11に新機能「Power Automate via Copilot in Windows」
この記事は新野淳一氏のブログ「Publickey」に掲載された「マイクロソフト、Copilotに作業を依頼するとユーザーに代わって手順を考え、Windowsデスクトップ上でRPAにより自動操作してくれる新機能「Power Automate via Copilot in Windows」、Windows 11に搭載へ」（2024年2月28日掲載）を、ITmedia NEWS編集部で一部編集し、転載したものです。 米Microsoftは、Windowsに搭載している「Copilot in Windows」の新機能として、Copilotにプロンプトで作業を依頼することで、Windows上でさまざまな操作をユーザーに代わって自動的に実行してくれる「Power Automate via Copilot in Windows」を、開発中のWindows 11 Insider Preview Build
AI時代へ向けて育成すべきはAI人材か?｜楠 正憲（デジタル庁統括官）
今年3月に政府のAI戦略が年間25万人を目標にAI人材を育てるとぶち上げたのに続いて、教育再生会議が全ての大学生がAIなどの基礎的な素養を身につけられるように標準カリキュラムを作成することを提言した。ガートナーが2017年1月に産業界で2020年末時点で30万人以上のIT人材（原典を確認したところAI人材ではなかったようですね）が不足するといったらしいのだが、今からカリキュラムをいじったところで2030年くらいにならないとAIネイティブな新入社員は入ってこないし、その頃まで深層学習が流行っているのか、NVidiaが残ってるのか、PythonやTensorFlowが広く使われているのか、GAFAがどうなっているかなんてさっぱり見当がつかない。 残念ながら私たちは2010年代に深層学習の実用化の局面で米国に負けたのであって、いまから教育をいじるといったって泥棒を捕らえて縄を綯うような話である。
30代の私、どこに向かうべきか - 人生の難易度が高すぎるのですが
5年ほど前にアメリカに移住し、楽しくやってきましたが、アメリカ企業にありがちな「部門ごとサヨナラ」という憂き目にあいました。 個人的にクビになるわけじゃないので、普通のクビに比べて退職までだいぶ余裕があるのが幸いでしたが、とにかく行き先を探していました。 そろそろ現実的な選択肢が見えてきました。 プロフェッショナルファームとAIベンチャーの両方からオファーをもらい、とても迷っています。 意思決定をする前の現在の心境を整理し、あわよくば誰かからアドバイスをもらうためにこの記事を書いています。 というか、あと一週間くらいで決めないといけません。優柔不断な私はあああああとなってます。 スペック 30代 新卒はメーカーのソフトウェアエンジニア C/C++/C#をメインスキルとしてネットワークやBackendを主戦場にしている もともと統計・データマイニングが専門で、データサイエンティストとしての仕
日本人、ようやく「あれは人工知能ではない」と気づき始めたらしい「遅えよ」「何でもかんでも人工知能言い過ぎ」
まぎるぅ @yusumimi 世界規模ではブームが移り変わっているのに、新しいブームにうまく乗れないことがあるのが日本（クラウド→機械学習） pic.twitter.com/7FWNK4p2JB 2018-12-24 08:57:25 リンク Wikipedia 機械学習 機械学習（きかいがくしゅう、英: machine learning）とは、人工知能における研究課題の一つで、人間が自然に行っている学習能力と同様の機能をコンピュータで実現しようとする技術・手法のことである。 センサやデータベースなどから、ある程度の数のサンプルデータ集合を入力して解析を行い、そのデータから有用な規則、ルール、知識表現、判断基準などを抽出し、アルゴリズムを発展させる。なお、データ集合を解析するので、統計学との関連が深い。 そのアルゴリズムは、第一にそのデータが生成した潜在的機構の特徴を捉え、 27 user
結構バズったので、AIによる自動着色の現状とその使い方についてまとめた～～人工知能技術の衝撃～～ - Togetter
自動着色ソフト（style2paints V4）が誰でも無料で使えるようになった。このソフトが生み出した様々な作品と、それを見た人々の反応をまとめました
日本は“AI後進国”なんかじゃない。世界に誇る深層学習技術 ── Preferred Networksが「全自動お片付けロボット」を発表 | Ledge.ai
10月15日、Preferred Networksが「全自動お片付けロボット」を発表。技術博覧会CEATEC JAPAN 2018にてその実物を披露しました。 このロボットは、「これを、あそこに運んで」といった人間の指示を理解し、部屋のなかに散らかった洋服やおもちゃなどといった物体を認識、対象をアームで掴み指示された場所へ運ぶことができます。 それだけでも驚きなのですが、じつは中身には世界と肩を並べるほどの、日本の高度な技術が詰め込まれています。 その技術力の高さはまさに、“AI後進国”というレッテルを吹き飛ばすほど。 「全自動お片付けロボット」には、日本産の深層学習技術が詰まっている10月16日CEATEC初日、Ledga.ai編集部では、実際に披露された様子を取材しました。
「ディープラーニングの世界は早い者勝ち」差をつけるのはデータの量と課題を見つける力 | Ledge.ai
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ガートナー、先進テクノロジーのハイプサイクル2018年版を発表、AIの民主化が進む | IT Leaders
IT Leaders トップ ＞ テクノロジー一覧 ＞ 業界動向 ＞ 技術解説 ＞ ガートナー、先進テクノロジーのハイプサイクル2018年版を発表、AIの民主化が進む 業界動向 業界動向記事一覧へ [技術解説] ガートナー、先進テクノロジーのハイプサイクル2018年版を発表、AIの民主化が進む 2018年8月22日(水)日川 佳三（IT Leaders編集部） リスト ガートナー ジャパンは2018年8月22日、「先進テクノロジのハイプ・サイクル：2018年」の日本語版を発表した。ディープラーニングやIoTプラットフォームは過度な期待のピーク期にあり、ブロックチェーンは過度な期待のピーク期から幻滅期へと移行しつつある。AR（拡張現実）は幻滅期に位置している。ガートナーは2018年のハイプサイクルに見られるトレンドとして、AIの民主化など5ｎあつを挙げている。 米ガートナー（Gartner）
《日経Robo》機械学習の「工学」としての体系化目指す組織が発足 | 日経 xTECH（クロステック）
JAXAと自工会がタッグ 自動運転などへの応用を見据え、まずは自動車技術の業界団体である日本自動車工業会（自工会）が動いた。セーフティクリティカル分野での安全確保の技術で日本トップレベルの知見を持つ組織であるJAXA（宇宙航空研究開発機構）と組んだことを2018年3月に発表した。 JAXAは一般にはソフトウエアやAIのイメージは薄いかもしれないが、JAXA 旧・情報・計算工学（JEDI）センター（現在の「第三研究ユニット」）において、ソフトウエア工学やソフトウエア検証技術などに積極的に取り組んできている。日本でのセーフティクリティカル向けソフトウエア技術のコミュニティにおいてリーダー的役割を果たしてきた組織だ注1）。 ディープラーニング（深層学習）技術についても既に宇宙機への応用を踏まえ、その安全確保のアプローチについて検討を始めている。宇宙機向けで培った安全確保のための手法は、機械学習を
【松尾豊】ＡＩロボット「日本企業はピークの20代につまらない作業をさせている」 ニュースイッチ by 日刊工業新聞社
ロボットとともに働き、ともに生活する―。そんな世界が急速に近づいてきた。ディープラーニング（深層学習）で画像認識精度が向上し、ロボットが“目”を獲得したように、人工知能（ＡＩ）技術がロボットの開発戦略を大きく変えた。第１回目は、東京大学特任准教授の松尾豊さんのインタビュー。ロボットの新潮流を見据え、日本企業はどう戦っていけばいいのか語ってもらった。 ロボットの目が見えるように ―ＡＩ技術の進化はロボットにどんな影響を与えますか。 「簡単に言うと、ロボットは目が見えるようになった。２０１５年にディープラーニングで画像認識の精度が人間を超えた。モノを認識してつかんだり、操作したり、作業ができるようになる。これまでのロボットは目が見えない状態で、単純な動作を繰り返していただけだ。それでも失敗しなかったのは人間が周辺の環境を整えていたからだ。工場の生産ラインでは必ず特定の場所に、決まった部品が配置
AIが人類を超える日は来るの？→もう来てるよ - すなぶろ
先日買い物に行きました。ごま油が欲しかったのですが、目の前にあったのは 298円のごま油（250g、セール中） 378円のごま油（340g、通常価格） の2つ。私は安ければ何でも良いのですが、オトクなのはどちらだ？と考えたとき、暗算が苦手なのですぐに答えが出ません。そこでGoogleアシスタントさんにご登場願いました。 「250グラム298円のごま油と340グラム378円のごま油、安いのはどっち？」 「お調べしました」 「えっ」 機械に知性は宿るのか 最近、AIが流行っています。Artificial Intelligence、直訳すると人工知能、あるいは人工知性です。なぜ流行っているのか、まずは歴史をちょっとだけ紐解いてみましょう。 あらゆる問いに答えるプログラムは存在する 1950年代、ノイマン型コンピュータが発明されて実用化されました。0と1で動作するCPUベースの計算機、要するにパソ
人工知能に「仕事を奪われる」ことの何がいけないのか？
人工知能に「仕事を奪われる」ことの何がいけないのか？：真説・人工知能に関する12の誤解（2）（1/3 ページ） 人工知能に仕事が奪われる――。この言葉は、昨今の人工知能ブームを生んだ原因の1つでしょう。しかし、言葉だけが先行してしまい、誤った認識が広まっているのも事実だと言えます。 日本における第3次人工知能ブームのキッカケの1つは、2013年9月に発表されたマイケル・A・オズボーン博士の「THE FUTURE OF EMPLOYMENT」という論文だと私は思っています。“10年後になくなる職業について分析した論文”といえば、覚えのある方もいるのではないでしょうか。 この論文には「米国労働省が定めた702の職業のうち、自動化される可能性が高い仕事は47％ある」という衝撃的な結果がまとめられています。中には自動化は無理だと思われるバーテンダーなどの職業も含まれており、「なぜロボットが代替可能
巨人たちが語るディープラーニングの未来（翻訳記事） - Preferred Networks Research & Development
比戸です。スムージーの美味しい季節ですね。 今回は「ディープラーニングの未来」というパネルディスカッションに関するブログの翻訳をお送りします。この業界の有名人が多数参加していて、とても興味深い内容だったため、日本のコミュニティでも共有できたらと思ったのです。 それは2015年7月に開かれた機械学習の国際会議・ICML内のDeep Learning Workshopの企画でした。元記事はワークショップ主催者のKyunghyun Cho氏のBrief Summary of the Panel Discussion at DL Workshop @ICML 2015です。ご本人の許可を得られたので、以下に日本語訳を掲載します。なるべく原文に忠実に訳したつもりですが、分かりづらい部分は意訳が入っているため、もし誤りがあればご指摘下さい。 — ここから翻訳 <はじめに> ICML 2015で開かれた
#超AI時代の生存戦略 (落合陽一,2017)の10分解説動画atDMM Lounge
ラウンジで撮った本の概要動画です．補足にもなるかも． 追記（ビデオ中であやふやだったところの補足＆訂正）： 最小不幸って言葉は鳩山由紀夫内閣でなく菅直人内閣のときに出てきた言葉．それ自体はセンの言葉を発端にしてるかロールズの言葉を発端にしているかわからない．この動画の中では，アマルティア・センのケイパビリティアプローチを意図して例示したかったのだが，最小不幸という言葉しか出てこなかった，うっかり． ワークライフバランスからワークアズライフへ． 近代はタイムマネージメントの問題であったが，現代はストレスマネージメントの問題ではないか？ 近代化は教育によって人のクロックを合わせ，個人の性質を切り捨てることで労働力としてプロトコルのそろった人々を生産して来た．しかし，それは現代ではコンピューティングが持つべき特徴であり，脱近代，脱現代を考えたとき，時間も性質も多様な中で個人と個人がつながりあっ
AlphaGoの論文解説とAIが人間を超えるまで - A Successful Failure
2016年06月03日 AlphaGoの論文解説とAIが人間を超えるまで Tweet Google DeepMindによって開発されたAlphaGoが世界最強のプロ囲碁棋士の1人である李世ドルを4勝1敗で破ったことは世界に衝撃を与えた。現時点でAlphaGoは世界ランキングにおいて柯潔九段に次ぐ2位につけており、もし柯潔九段との対戦が実現すれば誰をも寄せ付けない孤高のトップに君臨することだろう。 もともと囲碁は将棋やチェスに比べて場合の数が膨大であり（チェス=10120, 将棋=10220, 囲碁=10360）、コンピュータには複雑すぎて人間よりも強くなるにはまだしばらくの時間がかかると見られていた。実際、将棋でプロを圧倒する実力を達成した（参考: コンピュータ将棋のトッププロを凌ぐ強さが確認されるまで）情報処理学会は、次の目標として囲碁を挙げていたところだった。最後に残ったグランドチャレ
IoT技術者はフルスタックのスーパーマンであるべき？
IoTシステムを設計するエンジニア、すなわちIoTアーキテクトには、どのような資質やスキルが求められるのだろうか。やはり、組み込み系とエンタープライズ系、そして人工知能やビッグデータなどの知識を合わせ持った、スーパーマンのようなフルスタックエンジニアが必要なのだろうか？ 実際、「IoTシステム技術検定試験」や「IoT検定」などのIoT関連試験は、非常に広い範囲の技術について出題される。人工知能だけでなく、アジャイルもデータベースも電子工学も法律も範囲に含み、広大である。これらを全て勉強し、経験を積まないといけないのだろうか。 今回は、IoTを設計するアーキテクトに求められるスキルや知識を定義してみることにする。 悪いアーキテクトの条件 良いアーキテクトの条件を知るには、悪いアーキテクトの例を見ていくことが早道だ。悪いアーキテクトはいくらでもいるが、その一端を紹介しよう。 （1）実装を知らな
人工知能テクノロジーの現状と可能性 [松尾豊] | ISSUES | WORKSIGHT
このところ「人工知能を使ったシステム」や「人工知能を搭載した電化製品」が登場し、世間の注目を集めています。 将棋の世界では人工知能がプロ棋士と互角に戦い、元名人を負かしたりもしています。2011年にＩＢＭが開発した人工知能「ワトソン」はクイズ番組で人間のチャンピオンを破って優勝、今後その技術は医療分野に応用されて、膨大な蓄積データから患者の治療方針を示すのに使われるといいます。三井住友銀行とみずほ銀行は2014年11月に、コールセンターへの問い合わせで適切な回答を抽出するためにワトソンを利用すると発表しました。 ソフトバンクはフランスの企業と共同で人工知能搭載のロボット「Pepper」を発表しました。人の感情を読み取ることができると話題になりましたよね。アップルはiPhoneに人工知能を使った音声対話システム「Siri」を搭載していますし、グーグルは自動車を自動で運転する技術を開発中です。
![人工知能テクノロジーの現状と可能性 [松尾豊] | ISSUES | WORKSIGHT](https://cdn-ak-scissors.b.st-hatena.com/image/square/c0180a190a845a75a66de3ac44b408de395bc3ec/height=288;version=1;width=512/https%3A%2F%2Fwww.worksight.jp%2Fwp-content%2Fuploads%2F2015%2F06%2Fforesight_matsuo_1_main-300x201.jpg)
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Google AlphaGo に対する、日中韓の棋士による評価まとめ
Googleが囲碁ファンに「AlphaGo同士の対局データ」を置き土産。棋譜が意味不明すぎると話題に : IT速報
“シン・ニホン”AI×データ時代における日本の再生と人材育成