2022 年 10 月 28 日 透析中の慢性腎臓病患者における高リン血症の改善を適応症とした テナパノル塩酸塩(KHK7791)の国内製造販売承認申請のお知らせ 協和キリン株式会社(本社:東京都千代田区、代表取締役社長:宮本昌志、以下「協和キリン」)は10 月28 日付で、米国 Ardelyx 社(マサチューセッツ州 Waltham、社長兼 CEO:Mike Raab、以下「Ardelyx」)※1 か ら導入した低分子化合物であるテナパノル塩酸塩(開発番号:KHK7791)※2 について、透析中の慢性腎臓病患 者における高リン血症の改善を適応症とした製造販売承認申請を厚生労働省に行いましたのでお知らせします。 今回の申請は、協和キリンが透析中の高リン血症患者を対象として実施した 4 つの国内第 3 相試験の結果に基づ くものです。これらの試験結果から、本剤の単剤投与によりプラセボと比べて
サイバーエージェントは同社の研究組織「AI Lab(ラボ)」の研究者を、2025年までに現在の倍の100人に拡大する。博士人材の採用に積極的で現在、6割を占める。国際会議・論文の発表が推奨され、給与など待遇は大企業並み、大規模実データが入手できるといった点が誘因だ。独自人事で若手大学教員が転身しやすい仕組みも導入した。人工知能(AI)研究の人材獲得競争が激化する中で、他企業から注目を集めそうだ。 サイバーエージェントは16年にインターネット広告でのAI活用でAIラボを設立したが、企業研究所としての知名度不足が課題だった。そのためエンジニアを含む全社の新卒一括と別に、ジョブ型採用と似た独自人事を打ち出した。 月額50万円で2カ月の博士インターンシップ(就業体験)や、研究発表で情報発信に注力。また科学研究費助成事業(科研費)の引き継ぎ指定機関の認定を受けたり、週1日勤務を可能にしたり、大学教員
こう言い換えろ→論文に死んでも書いてはいけない言葉30 読書猿Classic: between / beyond readers を書いたとき、「あとは穴埋めしたら論文を出力してるものが作れないか」みたいな話があったので、作ってみた。 何であれ、文章を書く骨法は、書きたいことではなく、書くべきことを(そしてそれだけを)書くことである。 問題は何を書くべきかであるが、幸いにして、論文については後述するようにほとんど決まっている。 結論から言えば、以下の表を埋めていくだけで、論文の骨組みができあがる。 必要な項目は揃い、しかるべき順序で並ぶ。 論文穴埋めシート こんな簡単な穴埋め表がこれまであまり取り上げられなかったのは、わざわざ作るまでもないことも勿論あるが、その他にも次のような理由がある。 つまり、こうした穴埋め表が、 あなたは論文が書けないのではない。 研究ができないのだ。 という目の当
はじめに 千葉大学の米倉です.今回は技術の解説の記事ではなく,研究者として企業で行っているデータ分析で感じたことを述べたいと思います.つまりはポエムです.僕は統計学者には珍しくヘルダーリンやツェランを読んでいるのでポエムには自信がある. 目次 1.OKOTOWARI 2.外れ値の存在 3.時系列データの扱い 4.ゴミデータなんてない 5.理解不足 6.頻度論的分析が多すぎる 7.初手ディープの危険性 8.ダメな分析の危険性 9.データの扱いが難しい 10.おわりに 1. OKOTOWARI 今回のポエムは特定の企業などそういった話ではなく,僕が個人なり会社なりで請け負った案件を通し気づいた・思ったことや,同業者から聞かされた話,ネットで見聞きした話しについてなど,様々な話に対してのものです.また僕が所属する企業の見解でもないです. 2. 外れ値の処理が甘いことが多い ほぼ言い切れますが,分
熊谷誠慈 こころの未来研究センター准教授、古屋俊和 Quantum Analytics Inc. CEOらの研究グループは、現代人の悩みや社会課題に対して仏教的観点から回答する仏教対話AI「ブッダボット」を開発しました。 Googleの提供する「BERT」というアルゴリズムを応用し、最古の仏教経典『スッタニパータ』から抽出したQ&Aリストを機械学習させた結果、精度には課題があるものの、ユーザーからの質問に対して文章の形で回答できる状態になりました。 日本における仏教離れの原因は、しばしば葬式仏教などと揶揄されるように、仏教が形骸化してしまったためだと考えられます。仏教が復興するためには「幸せになるための教え」という仏教本来の役割を取り戻す必要があるでしょう。 本技術は、学術研究や仏教界のみならず、メンタルヘルスやコンサルティング、教育産業などの分野への応用も期待されます。また、JST(科学
TOP > Article Theme > AI(人工知能)ニュース > 東大松尾研究室、無料でディープラーニングや自然言語処理を学べる講座開講 松尾豊氏が講師を務める講座も 東京大学 松尾研究室は1月29日から、無料でディープラーニング(深層学習)や自然言語処理について学べる、短期間のオンライン講座の受講者を募集している。対象は学生(大学院、大学、高専、専門学校生、高校、中学など)。募集は2月8日(月)の10時00分まで。選考結果は2月15日(月)までに受講決定者にメールで連絡する。 今回、募集しているオンライン講座は「スプリングセミナー2021:深層強化学習」「プリングセミナー2021:深層生成モデル」「プリングセミナー2021:Deep Learning for NLP講座」の3つ。なお、人工知能(AI)研究の第一人者で、東京大学 松尾研究室を率いる松尾豊氏は企画・監修だけではなく、
複素1変数の微積分 複素関数論は数学の様々な局面で使われるきわめて強力な理論である.本講義では複素数平面,複素関数の微分,複素関数の積分とコーシーの定理といった複素関数論の基礎について解説を行う. 主な内容は ◎複素数平面 ◎リーマン球面と1次分数変換 ◎ベキ級数 ◎複素関数の微分と積分 ・正則関数,コーシー・リーマン方程式,コーシーの積分定理 ◎コーシーの積分公式とその応用 ・ベキ級数展開,リウヴィルの定理,最大値原理,代数学の基本定理 ◎調和関数とポアソンの公式 ◎有理形関数 ・ローラン展開,孤立特異点,無限遠点 ◎留数 ・定積分への応用,ルーシェの定理,逆写像定理 複素解析学I-1 複素解析学I-2 複素解析学I-3 複素解析学I-4 複素解析学I-5 複素解析学I-6 複素解析学I-7 複素解析学I-8 複素解析学I-9 複素解析学I-10 複素解析学I-11 複素解析学I-12
AIの研究で日本を牽引する存在だ。「異能の学者」とも呼ばれる。起業家の育成に熱心なだけではない。「年功序列で金額が決まる」と国からの助成金は受け取らず、企業と組む道を選んだ。年間予算は億単位。そこに見えるのは、資本主義の土俵で勝負する覚悟だ。研究の成果で企業に価値をもたらし、そこからさらに研究費を生み出す循環をつくるという強い信念がある。だから「もうけにつながらないと意味が無い」とさえ言う。 追い風も吹いている。AIの中でも松尾の専門分野はディープラーニング(深層学習)という中核の技術。読み込んだデータから、AIが自ら特徴を見つけ出し、学習できるようになる。大量の画像からネコを認識したり、将棋や囲碁で人間の能力を超える手を見つけたり。AIは1950年代から研究されてきたが、飛躍的に進歩したのは2010年代にディープラーニングが確立されてから。いまはAIの第3次ブームと呼ばれ、車やスマートフ
渡部 裕介(研究当時:生物科学専攻 博士課程3年生) 一色 真理子(研究当時:生物科学専攻 博士課程3年生) 大橋 順(生物科学専攻 准教授) 発表のポイント 47都道府県に居住する日本人約11,000名の全ゲノムSNP遺伝子型データを解析し、現代日本人の遺伝的構造は各都道府県における縄文人と渡来人の混血の程度と地理的位置関係によって特徴づけられることを示した。 都道府県レベルで日本人の遺伝的集団構造を初めて明らかにした。 本研究により、日本人の形成過程の理解が進むだけでなく、疾患遺伝子関連研究において、適切な検体収集地域の選定が可能になると期待される。 発表概要 今回、東京大学大学院理学系研究科の渡部裕介・一色真理子大学院生(研究当時)と大橋順准教授は、47都道府県に居住する日本人約11,000名の全ゲノムSNP遺伝子型データを用いて、都道府県レベルで日本人の遺伝的集団構造を調べた。クラ
滋賀大データサイエンス学部1期生の学生ら2人が、データ分析や人材育成などを手掛けるベンチャー企業を彦根市で立ち上げた。国内で初めて設置された同学部では実際の企業データも扱う。研究で培った実践力を生かして「地域企業の活動に貢献して共に発展していきたい」と意気込む。 代表社員の4年井本望夢(みゆ)さん(21)が6月、知人と2人で合同会社「mitei(ミテイ)」を設立した。研究を進める中で、データを読み解いて活用できる人材が少ないと感じ、データ活用による課題解決のサポートをしたいとの思いから起業した。 主な事業として、マーケティング分野を中心に、中小企業や自治体などに対してデータ分析や分析結果を基にしたコンサルティングを行い、業務をサポートする。現在、彦根市内の企業のデータ分析に取り組んでおり、会員制交流サイト(SNS)上のキーワードから企業イメージを特定し、商品開発に生かすという。 教育事業で
東京大学大学院の研究グループは、慢性期統合失調症、発達障害、および健常対照の方から計測された磁気共鳴画像(MRI)の脳構造データを用いて機械学習を行い、疾患群同士でも70%以上を判別可能な機械学習器を開発しました。 この研究グループは 総合文化研究科附属進化認知科学研究センター 小池進介准教授 東京大学医学部附属病院精神神経科 笠井清登教授 浜松医科大学医学部精神医学講座 山末英典教授(前東京大学医学部附属病院精神神経科准教授) らが所属しています。 東京大学によると、これまでに精神疾患脳画像を用いた機械学習は、主に疾患群と健常群を分けるものでした。しかし、臨床の現場では、ほぼすべての対象者が研究上は疾患群であり、その中での鑑別診断、疾患Aなのか、疾患Bなのかを区別する技術が求められているといいます。 今回開発された機械学習器は統合失調症の異なる臨床病期の脳画像データを当てはめると、統合失
共同研究に当たり、基礎研究のテーマ10件と研究リーダー10人を決定。限られた教師データから予測モデルを構築する仕組みや、AIによる脳機能の拡張、量子信号を解読するAI、AIがもたらす倫理観などの研究を行う。 東京大学の研究チームと約50人のソフトバンクの事業化推進チームが連携することで、事業化を前提とした研究を行うのが特徴。10年間で10件の事業化と3件の新しい学術分野の確立を目指す。 事業化には、経済産業省が制定したCIP(Collaborative Innovation Partnership)制度を活用する。CIPは企業と大学が共同で立ち上げた研究機関を株式会社化し、研究を事業化できる制度。 Beyond AI 研究推進機構には、ソフトバンク、ソフトバンクグループ、ヤフーが10年間で最大200億円を拠出。医療やヘルスケア、スマートシティー、MaaSなどの分野で事業化に取り組む。 関連
伊勢武史 フィールド科学教育研究センター 准教授、大庭ゆりか 学際融合教育研究推進センター 特定助教の研究グループは、ブラックボックスであるディープラーニングの特徴を逆手に取り、トップダウン型の研究を行うことで、気候をつかさどる物理現象の数式を用いずに、気候パターンの分類に成功しました。 世界の気候を理解しパターン化することは、気候変動の影響が懸念される現代において特に重要なことですが、物理学の法則にのっとって現象を理解しようとするボトムアップ型の研究では限界がありました。気候という現象に影響を与える要素は無数にあり、またカオス的な挙動を引き起こすあまたのフィードバックが存在するからです。これらの要素のすべてを明示的な数式で表現することは困難です。 本研究では、ある30年間の気候に関する8つの変数(月別の気温・降水量・湿度など)から選んだ最大3つの変数について、デジタルカラー画像を構成する
京都大、京都大iPS細胞研究財団への寄付について会見する(左から)本庶特別教授、柳井社長、山中教授=24日午後、京都市左京区・京大 カジュアル衣料品店「ユニクロ」を展開するファーストリテイリングの柳井正会長兼社長(71)は24日、いずれもノーベル医学生理学賞受賞者の京都大の本庶佑(ほんじょたすく)特別教授(78)と山中伸弥教授(57)の研究に対し、個人で総額100億円を寄付すると発表した。山中氏が所長の京大iPS細胞研究所が進める新型コロナウイルス感染症対策などを後押しする。 【動画】100億円、柳井氏「微力ながら」 3氏が同日、京都市左京区の京大で会見した。寄付が実現したのは、柳井氏が山口県内の同じ高校出身の本庶氏から50億円の寄付を打診されたのがきっかけ。柳井氏は快諾の上、山中氏にも同額の寄付を申し出たという。理由について「本庶先生も山中先生も本物。私利私欲でなく全世界、日本のためにや
プラットフォームの概要 AI Platform 生成 AIおよび予測 AIのプラットフォーム もっと詳しく ドキュメント 新機能 ログイン 無料で始める 運用 自信を持ってAIを拡張し、比類のないエンタープライズ・モニタリングとコントロールでビジネス価値を促進 デプロイと実行 再学習と最適化 監視と介入 ガバナンス AIの環境、チーム、およびワークフローを統合し、大規模な範囲での完全な可視性と監視を実現 レジストリと管理 監査と承認 コンプライアンスドキュメント生成 構築 ニーズの進化に合わせて自由に適応できるオープンなAIエコシステムで、迅速なイノベーションを実現 分析と変換 学習とチューニング 組立てと比較 プラットフォーム統合 インフラストラクチャーへのデプロイ ソリューション 業界ごと ヘルスケア 製造 小売業 金融サービス 成果ごと ユースケースのライブラリー お客様事例 Dat
この資料は2020年度人工知能学会第34回全国大会のオーガナイズドセッション「広告とAI」にて発表した際の資料です。 広告クリエイティブは主に画像やテキストなどから構成され、デジタル広告において購買対象となる顧客に対し、効果的に製品の情報を届ける重要な役割を担っている。こうしたクリエイティブは主に人手により、大量に作成および運用されている。しかし効果の高いクリエイティブを作るのは非常にコストがかかる。そのため、配信効果の高いクリエイティブの作成や運用のために、機械学習技術を用いた研究開発が世界中で盛んに行われている。特に広告クリエイティブを構成する素材の分析や、広告クリエイティブの配信効果を事前に予測するCTR予測・CVR予測、配信効果の高い広告クリエイティブの自動生成といったタスクが注目されている。本講演では、データマイニング分野で最難関国際会議であるKDD2019において発表した広告ク
地方の大学では、学生のマイカー通勤に悩むケースがしばしば見られます。駐車場不足だけでなく渋滞やマナーの面で地域とのトラブルにもつながる問題に、路線バスの格安フリーパスで対応した筑波大学のケースなどを見ていきます。 増えすぎると問題「マイカー通学」抑える一手は? 日本国内の大学は、平成初期から進められた規制緩和によって30年で約6割も増加し、学部の増加もあって学生数が大幅に増えています。そうしたなか、地方にキャンパスを構える大学では、学生の「マイカー通学」に悩むケースがしばしば見られます。 多くの学生がマイカーで通学すれば、周辺地域に渋滞を起こしやすいうえ、学生用の駐車場も限られているため、ほとんどの大学でマイカー通学は推奨されていません。学内の駐車場は事情がある学生のみ(たとえば身体的事情や遠距離通学など)の許可制、あるいは抽選制というところもあり、駐車場を確保できなかった学生の一部が大学
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