「平常に戻る」ことはない
イギリスNESTA(科学技術芸術国家基金)より。日本にも当てはまる。 パンデミックは世界を永久に、そして根本から変えるだろう。例えば、各国が今後数か月でCOVID-19の蔓延を抑制できたとしても、政治的、経済的、社会的、技術的、法的、環境的な影響が何十年も続くことになるだろう。 この記事では、世界がどのように変化するかについて、様々な見方(しばしば反対の見方)を要約し、総合的にまとめている。明らかに、これらは空論である。未来がどのようなものになるか誰にも分からない。しかし、危機は必ず深く予期しない変化を促し、パンデミック前の正常な状態に戻ることを期待している人々は、以前のシステム、構造、規範、仕事の多くが消滅しており、戻る事はないと知って愕然とするかも知れない。 そのため、適応能力とイノベーションはこれまで以上に重要になってくる。数か月でビジネスが通常どおり再開することを期待する経営陣にと
この1週間はGPT-3のユースケースの広さに驚かされる毎日でした． シリコンバレーでは話題騒然ですが日本ではほとんど話題になっていないので，勢いで書くことにしました． GPT-3はOpenAIが開発した言語生成モデルです．名前の由来であるGenerative Pretrained Transformerの通り，自然言語処理で広く使われるTransformerモデルを言語生成タスクで事前学習しています． 先月申請すれば誰でもGPT-3を利用できるOpenAI APIが発表され，様々な業種の開発者によって驚くべきデモンストレーションがいくつも公開されています． 特に話し言葉からJSXやReactのコードを生成するデモは著名なベンチャーキャピタルから注目を集め，誇大広告気味だと警鐘を鳴らす事態に発展しています． This is mind blowing. With GPT-3, I built
「アルコールは、むしろ違法薬物よりも健康や社会に対する害をもたらすことがある」と話す、投稿主の国立精神・神経医療研究センター精神保健研究所薬物依存研究部長、薬物依存症センターセンター長である松本俊彦さんにインタビューしました。 薬物をやめた後の代わりにも飲まれているーーなぜあの投稿を？ 患者さんがよく飲むんですよ。違法薬物をやめた後の渇望を紛らわせようとして、ストロング系を飲む。もともとお酒を飲む習慣がある人なわけですが、ストロング系を飲んだ時だけ変な酔っ払い方をして、トラブルを起こす。 それがずっと気になっていたのです。本人たちも、「やっぱりストロング系はヤバいですよね」と気づいている。 お酒の味があまりせず、ジュースのような口当たりなので、女性や若年者がよく飲みます。 今の若い子たちってビールが嫌いな人が多いじゃないですか。だったら飲まなければいいのに、これなら飲む。 お酒を楽しむため
Google Cloud は今年 8 月に Harvard Global Health Institute とのパートナーシップのもとで COVID-19 Public Forecasts を公開しました。このサービスは予測開始日から将来 14 日間における米国内の COVID-19（新型コロナウイルス感染症）陽性者数や死亡者数などの予測を提供しています。この度、本サービスを日本にも拡張し、COVID-19 感染予測（日本版）の提供を開始します。日本版では予測開始日から将来 28 日間のあいだに予測される国内の陽性者数や死亡者数等の予測値を表示します。 米国で提供している COVID-19 Public Forecasts は AI と膨大な疫学的データを組み合わせ、さらに、時系列の予測を扱う斬新な機械学習のアプローチを採用することで実現しました。米国向けのこの初期モデルは今年 8 月に初
(※ 新しい予測を公開しました→ 東京の感染者数を5週間ぶん予測した (7月5日版)) 東京の感染者数を5週間ぶん予測した (6月21日版) の続き。まえがきは前回の記事でご覧ください。 前回の予測はかなり高い精度で当てることができました。日曜までの週単位では 3368人 の予測に対して 3342人 の現実となりました。 今回は、宣言解除による～6月27日の週の人流増を反映し、～7月11日の週の予測を上振れさせました。2人での飲酒が解禁になった影響は、ある程度は人流の増加に織り込み済みとみなしています。ただし、「3週前の感染者数の最大値」を予測に用いている性質上、上振れした週の感染者数は都民を緊張させ、3週後のブレーキにつながるので、全体としての影響は限定的です。新たに追加した～8月01日の週では、5月の大阪並みの緊張感にワクチンの効果も加わって急減速するも、デルタ株を減らすにはまだ及ばな
(※ 新しい予測を公開しました→ 東京の感染者数を5週間ぶん予測した (6月28日版)) いまこの瞬間にあなたがコロナに感染したとしても、潜伏→発症→検査→確定のタイムラグがありますから、1人の感染者数として発表されるのはずっと先のことです。つまり、ある程度先の未来は、「いま感染したばかりの人々」によってすでに決まっていると言えます。 ここでは、人々の緊張感と行動に影響する「3週前の感染者数の最大値」と、感染に影響する「2週前の人流」という、いずれもこれまで比較的高い相関を示してきたデータを元に、すでに決まっているはずの近い未来である2週ぶんについて、感染者数の推移を予測しました。さらに、予測した結果得られる「今後の感染者数の最大値」を二段ばしごのように活用し、計5週ぶんの未来まで予測しています。(ただし、3週目から先は、いまから変えられる未来でもあります) あれこれ条件を変えたシミュレー
リタイア世代から外国人家族まで、さまざまな人が住むタワマン。最大のネックは「修繕費」の問題で、見て見ぬふりをしているうちにタワマンが廃墟になってしまった、という可能性もあるのだ。 「修繕ラッシュ」が来た 都心の最高級リゾートをあなたの手に――。 東京湾を望む一棟のタワーマンション。歯の浮くようなコピーに夢を抱き、当時は購入希望者が殺到した人気レジデンスだったが、いまは見る影もない。 築15年、400戸近いマンションに、現在の居住者は3割にも満たない。外壁に割れが目立ち、エントランス前は雑草が伸び放題になっている。 ジムやバーなどの共用部は閉鎖されて数年が経つ。次のマンションの頭金にもならないほど資産価値は下がり、引っ越すこともできず、逃げ場を失った人たちがただ住んでいるだけ……。 いま、タワマン人気はピークにある。不動産経済研究所の調査によると、'08年から'17年の10年間で、首都圏には
小売業の特徴は、いわゆる｢ニッパチの法則｣（売り上げを支える売れ筋商品は全体の2割という法則）。いかにして売れ筋商品の在庫を把握し、将来の需要を予測して、欠品なく並べ続けるかは生命線だ。 一方、ダイソーの特徴は、取り扱う商品点数が非常に多いことだ。 大創産業情報システム部課長の丸本健二郎氏によると、ダイソーは全世界27カ国で5270店に展開し、新商品は毎月約800。｢均一価格｣は日本と同じだが、価格レンジは各国地域の物価に合わせている。 こういう状況では、｢人間の能力では在庫を把握するのは難しい｣という前提に立って、丸本氏が取り組んだのが、POSデータの統計的解析から個店ごとの需要予測をして欠品をなくす｢自動発注システム｣（2015年導入）だった。 着想後、いくつかの店舗で試験的に導入したところ、着実に欠品率が下がり、｢チャンスロス｣が解消された。
拝啓 コロナに関わるみなさまへ
溜まった思いを書き散らしました。 拝啓 すべてのみなさまへワクチンを打って安心するのは、まだ早いです さすがに1回目の接種の翌日からマスクを外して動き回るような人はいないと思いますが、効果が十分あらわれるとされる2回目の接種から2週間経ってもなお、安心しないでほしいという話をします。あなた自身の重症化の確率は小さくなりますが、あなたが感染しなくなるわけではありませんし、あなたを経由して周りの人に感染させる可能性は十分に残っています。特にデルタ株に対しては、ワクチン接種後に他人との接触機会を2倍にしたら、あなたが打ったせっかくのファイザー製ワクチンの効果も、あなたが疑問視している中国製のワクチンを打ったのと変わらないレベルになってしまいます。まして、接触機会を5倍にしたら、ワクチンを打っていないのと同じです。周りの人のことを思いやれるなら、羽を伸ばすのは周りの人も含めてワクチンが行き渡ってか
2020年04月29日18:00 大学教員やがアフターコロナの世界で起きる世界的緊張について質問ある？ Tweet 1: 名無しさん＠おーぷん 20/04/29(水)08:28:41 ID:fDg 需要有ったら解説するやで 3: 名無しさん＠おーぷん 20/04/29(水)08:29:31 ID:lgl 軍事的？ 6: 名無しさん＠おーぷん 20/04/29(水)08:30:08 ID:fDg >>3 それもあるかもしれん 4: 名無しさん＠おーぷん 20/04/29(水)08:29:48 ID:IRW 何教えてるの 6: 名無しさん＠おーぷん 20/04/29(水)08:30:08 ID:fDg >>4 国際経済・日米関係 7: 名無しさん＠おーぷん 20/04/29(水)08:32:49 ID:JBT アフターっていつよ？ 10: 名無しさん＠おーぷん 20/04/29(水)08:33
東京の感染者数を5週間ぶん予測した (7月5日版)
(※ 新しい予測を公開しました→ 東京の感染者数を5週間ぶん予測した (7月12日版)) 東京の感染者数を5週間ぶん予測した (6月21日版)、(6月28日版) の続き。まえがきは初回(6月21日版)の記事でご覧ください。 先週の予測は、日曜までの週単位で 4679人(6月21日版)、4502人(6月28日版) でしたが、現実は 4074人 となりました。少し下振れしたのでそれに合わせて今後の予想も下振れしますが、必ずしもこれから毎週累積で下振れしていくというわけではなく、週単位ではあくまで上下ともにブレる可能性が半々になるように予測しています。また、前回の記事で書いた上振れの時と逆ですが、下振れした週の感染者数は都民をそれほど緊張させず、3週後のブレーキが弱くなるため、やはり全体としての影響は限定的になります。 下振れのいちばん大きな要因は、人流データによるものでした。というのも、予測に
2019年6月12日、ソニーネットワークコミュニケーションズ株式会社は、機械学習を用いた予測分析サービス「Prediction One」の無償提供を開始した。 過去の実績データから将来の結果を予測するAI技術により、営業や業務管理、人事など幅広いビジネスへの適用が可能だ。 無償提供で企業の予測分析導入の第一歩に 企業が予測分析AIを導入する際、 の2つが必要になる。 多くの企業は「実績データ」を蓄積している。しかし、「機械学習」を扱える専門性を持つ人材の不足が障壁となっている。 そこで機械学習の専門知識がなくても簡単に操作できるのが「Prediction One」だ。本サービスの無料提供により、企業は簡単に予測分析ツールを導入できる。 シンプルで簡単な操作で高精度予測「Prediction One」には4つの特徴がある。 シンプルで簡単まずは、操作が簡単なことだ。学習から分析まではたった6
pohotos by Ronnie Macdonald 「AIが人間の仕事を奪う」と言われ始めてしばらく経ちますが、今や「幻滅期に入った」なんて言われ方もしています。おかげで僕は仕事を奪われることもなく、毎日満員電車に揺られています。奪う奪う詐欺もいいとこです。 そんなAIの発展にはもう少し時間がかかりそうな一方で、学べる環境は簡単に手に入るようになりました。触るなら、皆が幻滅しかかっている今な気もします。ということで、今更ですがAIの力を知るべく、ディープラーニングに触れてみることにしました。 いろいろ試したのですが、ここでは結果をメインに「無知の状態から勉強しても、ディープラーニングでこれぐらいは楽しめるよ」ということを伝えてみます。プログラムはお手本になるようなものではないので、見たい人だけに有料で公開してみます。 Kaggleでディープラーニングのお手並み拝見 最初にディープラーニ
出生率の低下により、世界の人口は2064年にピーク（約97億人）を迎えた後、今世紀末には約88億人にまで減少するという予測を、米ワシントン大学の研究チームが発表した。研究者たちは、社会に「仰天するほどの」衝撃をもたらすことになる出生率の低下に対して、世界は準備不足だと指摘している。
戦争の霧の渦中にいると、どうやって前に進むべきか、道をみつけるのは大変だ。外交の舞台裏から聞こえてくる騒音。愛する人や家を失った人たちの感情。こうしたものに取り囲まれて、私たちは押しつぶされそうになる。なので今、一歩引いて、ウクライナの紛争が今後どうなり得るか、考えてみようと思う。各国の政府幹部や軍部の戦略担当はどのようなシナリオを検討しているのか。自信をもって未来を予言できる人はほとんどいないが、実現可能性のある展開をいくつか並べてみた。そのほとんどの見通しは暗い。 このシナリオでは、ロシアは軍事行動をエスカレートさせる。ウクライナ全土で無差別の砲撃が増える。これまでの作戦では目立たずにいたロシア空軍が、壊滅的な空爆を開始する。国の主要インフラを狙った大規模なサイバー攻撃が、ウクライナ全土に及ぶ。エネルギー供給と通信網が遮断される。市民の犠牲は数千人に達する。首都キーウ（キエフ）は果敢に
「あっちがEVなら、こっちは水素エンジンだ！」
無理。もうEVには非EV車は勝てない。内燃技術をベースにしたテクノロジーは、純粋にコスト面でEVに太刀打ちできなくなる。ICE（内燃）車もダメ。ハイブリッドもダメ。水素エンジンもダメ。内燃じゃないけどFCVもダメ。 なぜかといえば、EVは、今までのクルマよりずっとシンプルに作れるから。 まず圧倒的に部品点数が少ない。自工会予測では3万点から2万点に減る。内燃車はエンジンだけで7000点ぐらい構成部品があるけど、EVだとeアクスルというモジュールに、エンジンに相当する駆動用モーター・インバーターと、変速系に相当する減速機・デフ・ギアボックス類と、電装系に相当する回路類が全部入ってパッケージ化され、これをティア1のサプライヤーが1社で供給する。極端な話、あとは駆動系・操作系・バッテリー・充放電制御機構があれば、EVは走ってしまう。それぐらいシンプル。自工会が「EV化で雇用の大多数が失われる」と
2020年代のネット業界はこうなるんじゃないか予測｜けんすう
未来を視るセンスがあるか？といわれると、僕はかなりない方だと思います。自分でもびっくりするんですが、過去の掲載された「○年後はこうなる」みたいな予測の外れっぷりは異常です。 ただ、未来について考えた、その的中率はどうでもよくて、それに向けて、どういうロジックを立てて予測し、そして現実にあわせてそれを修正し続けるほうが大事なんじゃないか・・・と思って、たまにはこういう未来予測のエントリーを書いてみようと思いました。 あと、「うわ、すげえ外している！」というのが未来で読むのも面白いかなーと思っています。 というわけで、10年後に恥をかくために、2020年代を予測してみました。 ちなみに2020年代に「ネット業界」みたいなくくりは微妙な気もしているんですけど、テクノロジーというと広すぎてよくわからない、になりますし、スタートアップ、といっても、Web業界周りくらいしかわかっていないので、こういう
「6年解けなかった構造があっさり」──タンパク質の“形”を予測する「AlphaFold2」の衝撃 GitHubで公開、誰でも利用可能に
米Alphabet傘下の英DeepMindが、遺伝子配列情報からタンパク質の立体構造を解析するAI「AlphaFold v2.0」（以下、AlphaFold2）をGitHub上で無償公開し、ネット上で注目を集めている。Twitterを利用する生物系の研究者からは「革命的な成果だ」「これからの研究の前提が変わっていく」など、AlphaFold2の予測精度に対して驚きの声が相次いだ。 なぜAlphaFold2はこれほどの驚きや賞賛をもって迎えられているのか。タンパク質構造解析の難しさをひも解く。 未知の部分が多いタンパク質の構造 タンパク質は数十種類のアミノ酸からできており、配列によってさまざまな性質に変化する。例えば筋肉、消化酵素、髪の毛はそれぞれ役割が異なるが、いずれもタンパク質で作られている。タンパク質の構造が分かれば、生体内の化学反応の理解が進む。アルツハイマー型認知症やパーキンソン病
ウクライナからの農産物の輸出が8月再開され、世界の食料危機への懸念は緩和されたかのような印象を受けますが、国連のWFP＝世界食糧計画の担当者はNHKとのインタビューで「来年は世界の人口を養うために十分な食べ物がない状況に陥る可能性がある」と述べ、危機的な状況は決して終わっていないと訴えました。 世界各国で食料支援を行っているWFPでウクライナのほか中東や北アフリカなどを担当するフライシャー局長が12日、NHKのインタビューに応じ、ロシアによる軍事侵攻で滞っていたウクライナからの農産物の輸出が8月、再開されたことを重要な一歩だと評価しました。 しかし、今後については「農地や農業インフラが破壊されている上、農業が盛んな東部が戦いの前線となっていて、農家も兵士となって戦闘に加わっている」と述べ、ウクライナでは農作業が例年どおり進められない事態に陥っていると指摘しました。 その上で、この秋から来年
カメラシステムをCANONからSONYに移動すべきかどうか、色々と悩みながら考えたこと。結論からいうと、これからのカメラはソフトウェア。 カメラはハードでなくてソフト10年ぐらい前、カメラアプリを当てて、いくつかのカメラメーカーさんと意見交換をしたころから「これからカメラはハードではなくソフト」と言い続けてる。 ・マルチレンズでデプス撮った方がいいのでは？ ・ピクセル毎の距離がとれると、切り抜き合成がリアルタイムにできる。 ・超広角で光だけ大量にいれれば、望遠はソフトウェアでシミュレートできる みたいなことを、昔から言い続けてるけど、あまりカメラメーカーの人には刺さらない模様。多分、物理カメラの多くのフィーチャーは下記みたいな展開になると思う。 レンズ画角複数レンズ合成で超広角・超パノラマをつくり、そこからソフトウェアで望遠をシミュレートと思われる。求められるのはレンズモジュールの数か。
「Amazon Forecast」が正式リリース。過去の時系列データを与えるだけで機械学習による予測をしてくれる、専門知識不要のサービス
「Amazon Forecast」が正式リリース。過去の時系列データを与えるだけで機械学習による予測をしてくれる、専門知識不要のサービス Amazon Forecastは、なんらかの時系列データおよびその時系列データに影響を与えたであろう周辺情報、例えばある店舗の売り上げの時系列データおよび、その店舗の場所の天候、気温、交通量、曜日や祝祭日など売り上げに影響すると思われる周辺情報を与えると、予測に必要な機械学習モデルの構築、アルゴリズムの選定、モデルの正確性の検証や改善などを全て自動で実行し、売り上げに関する予測のデータを出力してくれるというサービスです。 一般に、機械学習を活用するには、学習用のデータと検証用のデータを用意し、学習用のデータから求められた予測結果を検証用データで検証して正確性を評価し、より適切なモデルやアルゴリズムを選択する、といった作業が発生します。 Amazon Fo
はじめに みなさん競馬はお好きでしょうか？ 私は今年から始めた初心者なのですが、様々な情報をかき集めて予想して当てるのは本当に楽しいですね！ 最初は予想するだけで楽しかったのですが、『負けたくない』という欲が溢れ出てきてしましました。 そこで、なんか勝てる美味しい方法はないかな〜とネットサーフィンしていたところ、機械学習を用いた競馬予想というのが面白そうだったので、勉強がてら挑戦してみることにしました。 目標 競馬の還元率は70~80%程度らしいので、適当に買っていれば回収率もこのへんに収束しそうです。 なのでとりあえず、出走前に得られるデータを使って、回収率100パーセント以上を目指したいと思います！ 設定を決める 一概に競馬予測するといっても、単純に順位を予測するのか、はたまたオッズを考えて賭け方を最適化するのかなど色々とあると思います。また、買う馬券もいろいろな種類があります。 今回
すぽんちゅ @Iwatekko6969 岩手県の百姓たちが「今年は冷夏になる」と口を揃えて言ってる。 何でも、経験則的に、この時期まで本格的な山背がしつこく居座り、7月までに台風が10個以上発生していない年は、過去必ず冷夏になったとのこと。今年はまさにそれだと。 話半分に聞きたいものだが、気になる発言だ。 2020-07-20 22:44:06 すぽんちゅ @Iwatekko6969 そういや今年は、やけに早池峰山に近づく度に雨が降ると思っていた。 沿岸の百姓たちは山背の居座り方から、既に「今年はなにかおかしい」ことを察しており、夏の日差しが生育に必要不可欠なスイカは今年は諦めろと言っている。 恐ろしいもんだ。今年ダメになる作物の指南までされてしまった。 2020-07-20 22:48:06
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GPT-3の衝撃 - ディープラーニングブログ
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東京の感染者数を5週間ぶん予測した (6月28日版)
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2022年、タワマンの「大量廃墟化」が始まることをご存じですか（週刊現代） @moneygendai
ダイソー快進撃を支える｢毎晩105億件データ処理｣する需要予測システムはどう生まれたか
大学教員やがアフターコロナの世界で起きる世界的緊張について質問ある？ : 哲学ニュースnwk
予測分析ツール「Prediction One」をソニーが無償提供。導入後は38倍の作業効率化 | Ledge.ai
ディープラーニングさえあれば、競馬で回収率100%を超えられる - Qiita
世界の出生率、驚異的な低下 23カ国で今世紀末までに人口半減＝米大学予測 - BBCニュース
【解説】 ウクライナでの戦争の結末は 5つのシナリオ - BBCニュース
「来年は世界の人口養う十分な食べ物ない可能性」世界食糧計画 | NHK
カメラという機械の行く末｜深津 貴之 (fladdict)
機械学習で競馬の回収率100%超えを達成した話 - Qiita
岩手の農家たちが口を揃えて『今年は冷夏になる』と言っているらしい「農家の経験則と専門家の予測が正反対なのも怖い」