「つながる工場」の本質と課題 | 日本機械学会誌
IoTがもたらす製造業の革新とはどういうものなのか？ 第4次産業革命と謳いドイツが官民一体となり進めているインダストリー4.0 の姿が次第に明らかになり、世界中で製造業のIoT 化に向けた動きが活発になってきた。 わが国でも製造業IoTのプラットフォーム化を進めるIndustrial Value Chain Initiativeに100社以上の製造業が集まっている。 IVIは本会の生産システム部門の「つながる工場」分科会が母体となった。 生産システム部門の元・現・次期部門長が集まり、「つながる工場」の本質、課題、それがもたらすインパクトについて語った。 出席者プロフィール ＜フェロー＞ 西岡 靖之 法政大学 デザイン工学部 教授 第92期（2014）生産システム部門長 ＜正員＞ 日比野 浩典 東京理科大学 理工学部経営工学科 准教授 第94期（2016）生産システム部門長 ＜正員＞ 野中
｢グーグル翻訳｣が急激によくなっている理由
大手ネット企業が「予測力」の改善に力を入れている。かつては「まったく使えない」と揶揄されていた「グーグル翻訳」はどんどん精度を上げているほか、アマゾンは顧客の購入に基づいて、将来的には顧客が注文する前に「欲しがっていることが予測される」商品を配送するサービスを思案している。 アマゾンの予測的中率は現在5％程度 企業の幹部から私たちが最も頻繁に受ける質問をひとつ挙げるなら、「AIはわれわれのビジネス戦略にどのような影響を与えるのだろうか」という質問だろう。それに答えるため、ここで思考実験を行ってみよう。 ほとんどの人たちは、アマゾンでの買い物に慣れている。そしてたいていのオンライン小売業者を相手にする場合と同じく、あなたはアマゾンのウェブサイトを訪れ、目指す商品を買い求め、カートに入れる。支払い手続きを済ますと、アマゾンから商品が送られてくる。現在、アマゾンはこの「ショッピング・ゼン・シッピ
AI開発を円滑に進めるための契約・法務・知財
Semi supervised, weakly-supervised, unsupervised, and active learning
JR東の無人決済店舗で“万引き”してみた - ITmedia NEWS
コソッとカバンに商品を忍ばせた 店舗の利用手順はこうだ。客が入口でSuicaなど交通系ICカードをかざすとドアが開く（一度に入店できるのは3人まで）。入口から出口までは一本道になっており、棚から商品を取りながら進む。棚には、飲料や菓子など約140種類の商品が並んでいる。 出口にある端末に交通系ICカードをかざすと、備え付けのディスプレイに購入した商品名、合計金額が表示される。そのまま決済が完了すれば、出口ゲートが開く仕組みだ。実証実験では、ICカードの残高が不足している場合、商品を棚に戻して一度退店する必要がある。 天井には16台、棚には約100台のカメラがあり、入店した客を追跡する。棚から取り出した商品も同じカメラで認識している。商品そのものに電子タグなど特別な仕掛けはない。技術開発には、ベンチャーのサインポスト（東京都中央区）が協力している。 意地悪な記者は、カメラが誤認識しないか試し
やっとはてなーがAIに疑問を持ってくれたよ
AmazonのAI人材採用システムが女性差別的だったというニュースを見て、ようやく。 http://b.hatena.ne.jp/entry/s/jp.reuters.com/article/idJPKCN1ML0DN 私のイメージでははてな村民のAIに対する認識というのは、 ・AIすげえ。超すげえ。 ・AIこそが社会を救う。 ・AIの活用こそが最もイケてる。 ・AIを理解しない奴は老害。滅べ。 ・AIは仕事を奪うかもしれんがその分BIが捗る！ ・俺もAIを勉強して勝ち組に勝つる！AI王に俺はなる！！ﾄﾞﾝ ・でもAIの勉強難しくてよくわからないからいつかきっとやる（やるとは言ってない） というような感じで、当然はてなーにもいろいろいるが、基本AIは称賛メインだったと言っても主語はさほどデカくはなかろう。 とにかくAIに対して楽観的で無邪気で、AIさえ発展すれば将来バラ色くらいの単純な発想
Amazon Alexaプログラミング入門
Amazonの音声サービスの機能を拡張するアプリケーション（スキル）を初めて作成する方に向けて、サンプルプログラムを示しながら、スキル開発の方法を解説します。
「とりあえずAI」は危険 人工知能で成功する企業、失敗する企業
コンサルティング企業YCP Japanの伊藤聞多ディレクターが、日本企業のAI導入の実態を語った。成功する企業には共通点があるという。 「企業のAI導入への関心はここ1年ほどで急速に高まっているが、まだまだ課題も多い」――コンサルティングサービスを展開するYCP Japan（東京都港区）の伊藤聞多ディレクターは、こう話す。 会社の規模から業種までさまざまな企業のAI（人工知能）導入をサポートする中で、日本企業が抱える課題や、AI導入に成功する企業の共通点などが見えてきたという。 同社は、AI専門のコンサルティングサービス「New Tech Focus」を5月に開始。AIを導入したい企業の課題を聞き、利用するAIサービスの選定から効果測定まで総合的にサポートしている。
アマゾンのあまりにひどい仕打ちに泣いた話。
われわれは日々、ネットを使う。そして、さまざまなサービスにログインする。ログインなしの日々はない。 アマゾンにログインし、グーグルにログインする。ツイッターや、フェイスブックや、インスタグラムにログインする。現代において、ネットをすることはログインすることなのである。 もちろん、ログアウトもある。しばらくアクセスしないと、勝手にログアウトしていたりする。そんなとき、普段とはちがうトップページを見て、「ふうん」と思う。 「ログインしてない時は、そんな顔するんだ？」 たとえば、アマゾンにログインしていない状態で、アマゾンのトップページを見る。「ようこそゲストさん」と言われて、「へえ、知らない人にはそんな感じなんだ？」と思う。 別の女になりすまして、恋人に会うようなものだろうか。 ログインしていないときのアマゾンは、わたしに平気でキャンプ用品をすすめてきたりする。 ふだんはわたしの好みを知り尽く
【レコメンド】内容ベースと協調フィルタリングの長所と短所・実装方法まとめ - Qiita
※この表は神嶌 敏弘先生が人工知能学会誌に連載した解説記事『推薦システムのアルゴリズム』から転載したものです。 アルゴリズムの説明 ■ 協調フィルタリングとは アイテム利用者の行動履歴を元にレコメンドする方法です。Amazonの『この商品を買った人は、こんな商品も』機能が有名です。協調フィルタリングによるレコメンドはユーザの行動を元にレコメンドする方法です。 ■ 内容ベース（コンテンツベース）フィルタリングとは アイテムの特徴ベクトルで類似度ソートしてレコメンドする方法です。 グルメサイトでユーザが入力した『新宿・エスニック料理』というキーワードに関連付けられたお店が表示される場合が該当します。内容ベースによるレコメンドはアイテムの特徴を元にレコメンドする方法です。 特性の詳細について ■ 多様性 協調: o 内容ベース: x 内容ベースでは商品内容に記載されていない情報はレコメンドされま
「AIは人間を超える」なんて、本気で信じているんですか？（西垣 通,千葉 雅也） @gendai_biz
ところが、カントを前提にすると、そんなことは言えない。じゃあそうなったときに、「客観的な科学」というのものは近代以後は不可能になってしまったのか、という疑問が出てくる。 メイヤスーはそれをちゃんと考えて、言ってみれば「一周回ってまた素朴実在論をやる」というか、改めて素朴実在論的とも言えるような、単に「モノそのもの」について記述するような自然科学を、どうすれば正当化できるかということを考えるんですよ。 AIの「責任」や「主体性」とは？ 西垣：ほとんどの科学者や科学技術者がそうしたカント的なことを考えないのは、それで事実上は問題が起きないからです。例えば天文学とか、多くの物理的な現象の分析については、「人間が考えられる範囲がどうのこうの…」と考えなくても、通常の手続きを踏めばほとんど問題はない。 千葉：実際、実用に耐えるものができるわけですね。 西垣：天体がこういう軌道を描くだろう、といったこ
ASCII.jp：
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本当に知的なAIを作りたいなら、「原因と結果」を教えなさい - Qiita
ベイジアンネットワークという個々の変数の関係を条件つき確率で表す確率推論のモデルの研究によって、コンピューターサイエンスの世界の最高峰の賞であるチューリング賞を80年代に受賞しているジュデア・パール(Judea Pearl)という人が書いた“The Book of Why: The New Science of Cause and Effect” という本を最近読む機会がありました。最近盛り上がっているAIが、我々が期待するほど知的でない理由は、「原因と結果」、つまり因果関係を解明することができないからだというのがテーマです。素人でもわかるように丁寧に書かれているので、皆さんにもぜひ読んでいただきたいと思います。本の方はまだこちらで出版されたばかりなので日本語はまだないかもしれませんが、その彼のインタビュー記事がちょうど最近出ていて、本のメッセージを大まかに掴むことができるのではと思ったの
「Google Home」が「Amazon Echo」を抜き初の首位--スマートスピーカ市場調査
Googleのスマートスピーカの出荷台数がついに「Amazon Echo」に追いついた。 「Google Home」はEchoから約2年遅れて登場し、性能や顧客の認知度、販売台数で大幅にリードされていた。しかし、Google Homeは性能面で次第に差を縮め、Google HomeとEchoはどちらが優れているのかという議論が多くのオフィスで交わされるまでになった。そして2018年第1四半期、ついにGoogleがAmazonを超えた。 「Google Home」や「Google Home Mini」などGoogleのスマートスピーカ製品は、2018年第1四半期の世界出荷台数で首位となり、初めてAmazonのEcho製品を抜いた。出荷台数はGoogleが320万台、Amazonは250万台だった。 米国市場が全体に占めるシェアは50％以下となった。GoogleやAmazonが米国以外の市場へ
5分でわかる、Google “次の一手”。「Google I/O 2018」の注目ポイントを解説 (1/2) - Phile-web
2008年以降、毎年5、6月頃に開催される開発者向け会議「Google I/O」。その年に投入されるGoogleの新技術、Android OS関連の新機能が発表されることから注目度は高く、昨年も人工知能関連の取り組み「Google.ai」や次期OS「Android Oreo」が話題となった。 果たして今回は…？ 注目すべき項目をピックアップし、キーワード解説を交えつつ紹介してみよう。 ■AI技術の基盤を支える「TPU 3.0」登場 登壇したCEOのSundar Pichai氏は、立て続けにAI関連の取り組み・新機能を紹介した。音声認識の「Google アシスタント」などクラウド上での技術開発を押し進めるGoogleのこと、この部分が今回の発表における肝と言ってもいい。
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人工知能（AI）インフラ製品、主要ベンダー18社の特徴をつかむ
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