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
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。
「この人、家賃を滞納しそう？」AIが予測 入居審査を45分→16分に - ITmedia NEWS いやーこれはまずい。この件に限らず、「悪いやつをAIで予測する」というのはすなわち 「あなたに似た人が悪いことをしたので、あなたも悪い人と見なします」 ということだからだ。 レストランのランプ たとえばこんな例を考えてみよう。ある街でレストランが強盗に襲われる事件が相次いだ。これを防ぐため、レストランの入口に防犯カメラを設置することにした。このカメラはAIで犯罪者の顔を学習していて、「犯罪を犯しそう」な人間を検知してくれるのだ。 もちろん検知するといってもサイレンが鳴ったりするわけじゃない。あくまで「犯しそう」なだけで、まだ犯罪を犯したわけではないからね。でもキッチンに置いてある赤いランプがピカピカ光って、「要注意人物」が来たことはわかるようになっている。ああこれで安心だ。 …さて、これは本
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
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。
グーグル幹部は非常事態を宣言した…ネット検索を根本から変える｢ChatGPT｣の恐るべき可能性 宿題､贈り物､未来予測…すべてAIが答えてくれる
現状、ネットで調べ物をしたいときは、Googleなど検索サイトを利用することが多いだろう。その場合、検索結果にリストアップされる無数のサイトは、質の高い有用なサイトばかりとは限らない。 広告だらけで内容が薄いページや、反対に難解なページばかりを引き当て、目的の情報にスムーズにたどり着けなかったという経験は誰しもあるだろう。 一方、ChatGPTは、質問文を投げかけるだけで、必要な情報を教えてくれる。情報を求めて、複数のサイトをさまよう必要はない。 Google幹部は非常事態を宣言した ユーザーにとって非常に便利なツールだが、Google社には脅威になっている。 ニューヨーク・タイムズ紙は昨年12月、検索の未来を書き換える可能性があるとしてGoogle幹部が危機感を抱き、社内に「Code red（非常事態）」を宣言したと報じている。ChatGPTに太刀打ちすべく、社内の開発体制を根底から変更
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ユヴァル・ノア・ハラリ「非常事態が“日常”になったとき、人類は何を失うのか」 | 『サピエンス全史』著者が「コロナ危機後の世界」を予測
『サピエンス全史』著者が「コロナ危機後の世界」を予測 ユヴァル・ノア・ハラリ「非常事態が“日常”になったとき、人類は何を失うのか」 イスラエルの歴史家ユヴァル・ノア・ハラリ（42）。人類の歴史をマクロ的な視点で読み解いた世界的ベストセラー『サピエンス全史』などで知られる。近著に『21 Lessons』（ともに河出書房新社）がある Photo: Emily Berl/The New York Times
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
1年間に生まれる子どもの数を示す「出生数」について、大手シンクタンク「日本総研」はことし全国でおよそ77万人と、国の統計開始以降、初めて80万人を下回る見通しになったとする推計をまとめました。 ことし80万人を下回れば国の予測よりも8年早く、少子化が想定を上回るペースで進んでいることになります。 日本総合研究所は厚生労働省が公表していることし1月から8月までに生まれた子どもの数などをもとに、1年間の出生数を推計しました。 それによりますとことしの出生数は全国でおよそ77万人で、前の年から4万人余り、率にして5％程度減少し、国が統計を取り始めた1899年以降で初めて80万人を下回る見通しになったということです。 厚生労働省によりますと、出生数は1970年代半ばから減少傾向が続いていて、ことしも国内で生まれた外国人も含んだ8月までの速報値で52万人余りと、前の年より2万7000人余り減少してい
日本の空き家問題は新たなフェーズに突入しようとしています。 これまで人口減少が続く「地方の過疎地」の問題とされてきましたが、近年は県庁所在地などの都市部や大都市圏でも空き家が急増。そして団塊世代が平均寿命を超過し、多くの相続問題が発生する2040年に向けては、更に拍車がかかるといわれています。 今回NHKでは、明治大学の野澤千絵教授に協力を依頼。「2040年空き家数予測マップ」を作成し空き家問題の未来を可視化しました。分かってきたのは、いわゆる「人気の町」「人気のエリア」であっても空き家問題からは逃れられないという深刻な現実。 あなたの町、あなたの実家のある町は大丈夫ですか!? 必見のデータマップです。 野澤千絵さん / 明治大学政治経済学部教授 国土交通省の審議会委員 現場を訪ねデータ解析も用いて空き家や土地政策を研究 マップを見るポイント ―今回の2040年空き家予測マップの特筆すべき
「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
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
今月17日に発表される去年10月から12月までのＧＤＰ＝国内総生産について、民間の調査会社の間では消費税率の引き上げで個人消費が落ち込み、大幅なマイナスに転落するという予測が多くなっています。 これが１年間続いた場合の年率に換算するとマイナス3.5％からマイナス4.4％となり、10社すべてがＧＤＰが５期ぶりにマイナスに転落すると予測しました。 その理由として各社は、去年10月に消費税率が10％に引き上げられたあと家電製品や自動車などの販売が減少したことに加え台風や暖冬の影響もあって、ＧＤＰの半分以上を占める個人消費が落ち込んだことを挙げています。 また、世界経済の減速を背景に輸出も低迷したほか、企業の設備投資も減少したとしています。 ただ、いずれの予測も前回、６年前に消費税率が引き上げられた直後の３か月間のＧＤＰと比べるとマイナス幅は小さくなるとしています。 一方、１月からの次の３か月間に
なんでAIやロボットが進歩しても働かなくては生きていけないのか、そして少しの未来予測 - orangestar2
全体的にぼんやりとした感じと、言葉が足らない感じになりました。 色々と未来予測難しい。ただ、１０年後くらいに答え合わせをしてあっているかどうか確認したいです。 ここは悪いインターネットですね３ 作者:小島アジコAmazon こちらに漫画描いて販売してます。 もしよろしければ読んでください。
東京の感染者数を5週間ぶん予測した (7月12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19日版)) 東京の感染者数を5週間ぶん予測した (6月21日版) から (7月5日版) に至る記事の続き。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 6642人(6月21日版)、6896人(6月28日版)、5737人(7月5日版) でしたが、現実は 5137人 となりました。大きめの数字で警鐘を鳴らすつもりはまったくなくて、本当に上振れの可能性もちょうど半分になるように予測しているつもりなので、統計の大切さを訴える意味からすれば、2週連続で下振れさせたことは歯がゆい思いです。 今回の下振れのいちばん大きな要因は、デルタ株が想定よりも増えていなかったことにあります。もともと変異株の検査体制の遅さから、デルタ株は2週前の推計を頼りにせざるを得ないのですが、前回の予想では 4
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東京の感染者数を5週間ぶん予測した (7月19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26日版)) 東京の感染者数を5週間ぶん予測した (6月21日版) から (7月12日版) に至る記事の続き。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 9642人(6月21日版)、10151人(6月28日版)、8038人(7月5日版)、6461人(7月12日版) でしたが、現実は 7478人 となりました。 重症者数の予測をする目的で、ワクチンの効果を考慮した年代別の感染者数も計算しているのですが、この1週間の数字を振り返ると、高齢者の数字はだいたい予測通りなのに対して、若者の数字だけが予測よりめちゃくちゃ多いという日々が続いています。予測に用いている 3週前の感染者数の最大値 と 2週前の人流 との関係で言うと、主に若い都民が、急増している感染者数に動じることなく人流
新型コロナウイルスの感染対策を巡り、３月に厚生労働省クラスター（感染者集団）対策班の押谷仁・東北大教授から、東京都に示された感染状況の予測文書２通を、都が廃棄していたことが分かった。このうち１通は、５月下旬に本紙が都に情報公開請求した後に廃棄した。小池百合子知事は予測内容を「対策の参考にした」と述べており、廃棄によって感染拡大直前の政策決定過程が不透明になっている。（中沢誠） 都が廃棄したのは、押谷氏らが都内の感染者数などを予測・分析した２通の文書。都の説明では３月１７日と１９日に示された。１７日文書では、現状の対策のままだと２週間後に都内で約１万７０００人に増えると予測。都が提供した情報を基に、押谷氏らが精査した１９日文書では、感染者数が約３０００人に減った。 押谷氏はさらに精査し、都と意見交換した２１日に、最終的な予測として「３２０人」を示した。小池知事は２３日の記者会見で、２１日文書
ケイ・ハラ 𝙿𝚛𝚘𝚓𝚎𝚌𝚝／おしらせ on Twitter: "この動画、電動キックボードの構造上の問題、使用者の技能の問題、使用者の意識の問題（行動）と危険性のポイントが多岐にわたっているのがわかりますね。 あと運転者から歩行者に見えて、次の挙動への予測を誤らせている例もあるように思える。 https://t.co/z53nhsyDNJ"
この動画、電動キックボードの構造上の問題、使用者の技能の問題、使用者の意識の問題（行動）と危険性のポイントが多岐にわたっているのがわかりますね。 あと運転者から歩行者に見えて、次の挙動への予測を誤らせている例もあるように思える。 https://t.co/z53nhsyDNJ
ことしのノーベル物理学賞の受賞者に、大気と海洋を結合した物質の循環モデルを提唱し、二酸化炭素濃度の上昇が地球温暖化に影響するという予測モデルを世界に先駆けて発表した、プリンストン大学の上級研究員でアメリカ国籍を取得している真鍋淑郎さん（90）が、ドイツとイタリアの研究者とともに選ばれました。 日本人がノーベル賞を受賞するのはアメリカ国籍を取得した人を含めて28人目で、物理学賞では12人目になります。 真鍋さんは現在の愛媛県四国中央市の出身で、東京大学で博士課程を修了後、アメリカの海洋大気局で研究を行いました。 そして、大気と海洋を結合した物質の循環モデルを提唱し、二酸化炭素が気候に与える影響を世界に先駆けて明らかにするなど地球温暖化研究の根幹となる成果などをあげてきました。 真鍋さんは現在、アメリカのプリンストン大学で上級研究員を務めていて、アメリカ国籍を取得しています。 アメリカのノーベ
リクナビ問題の本質を山本一郎氏・高木浩光氏らが斬る 内定辞退予測を始めた背景に「得意先からの頼み」「個人情報理解の甘さ」
リクナビ問題の本質を山本一郎氏・高木浩光氏らが斬る 内定辞退予測を始めた背景に「得意先からの頼み」「個人情報理解の甘さ」（1/3 ページ） 情報法制研究所（JILIS）が、リクナビ問題が起きた要因などを議論するセミナーを開催。山本一郎氏、高木浩光氏ら有識者が登壇し、各自の専門分野に基づいた意見を述べた。今回の問題を招いた背景には、顧客企業からの要望と、個人情報に対する理解の甘さがあったという。 「リクルートキャリアが内定辞退率の提供を始めた理由は、リクルートグループのセミナー事業に大規模な資金提供をしている企業から頼まれたからだ。（競合の）マイナビがエントリーシートを分析して内定辞退率を算出するサービスを先に始めていたこともあり、断りづらく、強いプレッシャーがあったのだろう」――。 就職情報サイト「リクナビ」を運営するリクルートキャリアが、学生の同意を得ないまま内定辞退率の予測データを顧客
JIPDECがリクルートキャリアのプライバシーマークを取り消した。学生の内定辞退率を予測して他社に販売するサービス「リクナビDMPフォロー」に個人情報の取り扱い不備があったと判断したため。同社はJIPDECの認定個人情報保護団体からは脱退しない。 就職情報サイト「リクナビ」を運営するリクルートキャリアは11月14日、学生の内定辞退率を予測して他社に販売するサービス「リクナビDMPフォロー」（8月4日付で廃止）に個人情報の取り扱い不備があったとして、日本情報経済社会推進協会（JIPDEC）からプライバシーマーク（Pマーク）を取り消す措置を受けたと発表した。 リクナビDMPフォローは、リクルートキャリアが2018年3月に始めたサービス。（1）顧客企業から応募者の個人情報（19年2月まではCookie情報、3月以降は氏名など）を提供してもらう、（2）リクナビの持つ情報と照合し、利用ブラウザや個人
就職情報サイト「リクナビ」を運営する会社が、就職活動をしている学生の内定を辞退する確率を予測し販売していた問題で、東京労働局は、職業安定法に抵触していた可能性もあるとして、週明けから関係する企業の調査を本格的に始めることになりました。 職業安定法では、求人サイトの個人情報の取り扱いについて業務の目的以外に使う場合は本人の同意を得るよう指針で定めていますが、リクルートキャリアは学生から同意を得ていなかったことを明らかにしています。 またデータの販売先には、りそなホールディングスや大和総研ホールディングス、それにＮＴＴグループの２社が含まれていることが分かり、各社はいずれも「採用選考の合否の判断には使っていない」と説明しています。 東京労働局はリクルートキャリアに加えて、これらのデータを購入した企業についても職業安定法に抵触していた可能性もあるとして週明けから本格的な調査を始め、個人情報の扱い
東京の感染者数を5週間ぶん予測した (7月26日版)
※ 8月2日版(anond:20210802194616)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21日版) から (7月19日版) に至る記事の続き。まえがきは初回(6月21日版)の記事でご覧ください。 まず、最初の6月21日の予測から5週が経過したので、全体を振り返っておきます。6月21日版予測 現実 差 ～6月27日 3,368 3,342 -0.8% ～7月04日 4,679 4,074 -12.9% ～7月11日 6,642 5,137 -22.7% ～7月18日 9,642 7,478 -22.4% ～7月25日 12,482 10,175 -18.5% 期間合計 36,813 30,146 -18.1% あとでも触れますが、～7月25日の週は連休の減少を考慮していないため、予測との差は1000人ほど縮まります。また、これまで何度か触れてきたように、本予測の
「リクナビ」問題に揺れるリクルートキャリアが、8月26日に記者会見を開催。小林大三社長が登壇し、学生の内定辞退率を予測したデータを企業に販売していた件の背景を語った。採用担当者負担を軽減する狙いでリリースしたが、学生への配慮が不足していた他、社内のチェック体制が機能していなかったという。 就職情報サイト「リクナビ」を運営するリクルートキャリアは8月26日、学生の内定辞退率を本人の十分な同意なしに予測し企業に販売していた件について、事態の経緯と再発防止策を公表した。問題視されているサービス「リクナビDMPフォロー」（4日付で廃止）は研究・開発を目的に企画したもので、いち早く市場に投入し、顧客企業の反応を見ながら改善することを重視したため、社内のチェック体制が機能していなかったという。今後は10月をめどに、リクナビ事業にプライバシー責任者を設置する他、2020年1月をめどに新卒事業の経営体制を
本記事では、時系列予測に利用できるpythonのライブラリの使い方について説明をします。 パッとライブラリを使うことを目指すため具体的なアルゴリズムの説明は省きます。 ※説明が間違えている場合があればご指摘いただけると助かります。 目次 利用データ ライブラリ Prophet PyFlux Pyro Pytorch Lightgbm 補足:Darts まとめ ソースコード このブログで記載されているソースコードはGitHubに上げておいたのでもしよろしければ参考にしてください。 github.com 利用データ 今回用いるデータはkaggleのM5 Forecasting - Accuracyと呼ばれるコンペティションで利用されたデータを用います。 作成したランダムなデータよりも実データのほうが予測をしている感があるからです。 予測に使うデータはwalmartの売上データです。 下図はその
「自分の長年の研究は何だったのか」廣瀬陽子教授はウクライナ侵攻を予測できず悔やんだ。それでも研究を続ける理由とは？
「自分の長年の研究は何だったのか」廣瀬陽子教授はウクライナ侵攻を予測できず悔やんだ。それでも研究を続ける理由とは？ ロシア政治の専門家として連日テレビに出演する廣瀬教授。これまでの研究成果から「侵攻はない」と自信を持っていたが、現実は違った。研究は戦争を止められないのか。
加藤勝信官房長官は18日の記者会見で、米グーグルが人工知能（AI）を活用した新型コロナウイルスの感染予測情報の提供を日本向けに始めたことについて「前提条件によって結果が大きく異なるため、厚生労働省が条件を聞くことにしている」と明らかにした。 グーグルは16日（日本時間17日）、日本全体の今月15日～12月12日の陽性者数が累計で5万3321人になるとの予測を公表した。加藤氏は国内の感染状況について「新規感染者数が過去最多となる日があるなど、極めて警戒すべき状況が続いている」と述べた。
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就職情報サイト「リクナビ」を運営するリクルートキャリア（東京・千代田）が、就活学生の「内定辞退率」を本人の十分な同意なしに予測し、38社に有償で提供していたことがわかった。個人情報保護法は、個人情報の外部提供に本人の同意取得を義務付けており、違反の恐れもある。個人情報保護委員会が事実関係の確認を始め、リクナビは7月末でデータ販売を休止した。【関連記事】就活、問われるデータ管理 「辞退予測」に学生困惑リクナビは年80万人の就活生が利用する。内定辞退率の予測データは本人に不利な影響も
予測と結果にズレ 今回の衆議院選挙で、自民党は選挙前の議席を減らしたものの、事実上の「勝利」と言える議席を確保しました。 一方、野党第一党の立憲民主党は、選挙前の議席を下回る「敗北」。 ＮＨＫは衆・参両院の選挙をはじめ大型選挙では、毎回、投票日の投票が締め切られると同時に、各党が最終的にどのくらいの議席を獲得するかを予測して数字を放送しています。 ＮＨＫが午後8時の投票締め切りと同時に打ち出した各党の議席予測と、実際に獲得した結果は以下の通りです。 自民党・予測212議席～253議席、結果261議席（追加公認2人含む）。立憲民主党・予測99議席～141議席、結果96議席。公明党・予測27議席～35議席、結果32議席。共産党・予測8議席～14議席、結果10議席。日本維新の会・予測34議席～47議席、結果41議席。国民民主党・予測7議席～12議席、結果11議席。れいわ新選組・予測1議席～5議席
2017年3月にNintendo Switchが発売されて7年になる。発売からこれだけの年数を経ても売れ続けるゲームハードは非常に珍しく、おそらく最終的には1.5億台強を売り上げたニンテンドーDSを超えて任天堂史上最大のヒット商品となるだろう。だが、Switchが最新ハードとして活躍し続けることはなく、近い内に新型ハードが発表されるのは確実だ。 信頼性の高いもの、低いものも含め多くの憶測記事がでて、その真偽を問われるたびに任天堂は記事内容の否定を続けている。本記事もその憶測記事のひとつに過ぎないので話半分で読んでほしい。 新ハードの発売時期・価格・スペックについて、2024年5月時点における数々の記事や過去ハードに関する情報、市場動向などを基に可能な限り"正解"に近づくように推測してみた。 なお、理由は後述するが新ハードがSwitchとの互換性を持つことはほぼ間違いないと思われるので、任天
新型コロナウイルスの感染に関わる、せきなどの飛まつがどう広がるのか、最新のスーパーコンピューターで予測した動画を、神戸市の理化学研究所が公開しました。 この動画は、理化学研究所の坪倉誠チームリーダーなどのグループが、研究の中間報告として報道各社に公開しました。 予測には最新のスーパーコンピューター「富岳」が使われていて、机をはさんで人が対面しているケースでは、1人がマスクをせずにせきをした場合、口元を隠すくらいの高さの仕切りを間に置いていても、向かいにいる人の顔に飛まつがかかっています。 一方、頭の高さより高い仕切りであれば、飛まつをせき止めています。 また、時速80キロの電車が窓を開けて走行した場合でも、通勤ラッシュ時のような満員の状態だと、空気の流れが止まり、十分な換気ができないこともわかったということです。 坪倉チームリーダーは「『富岳』の計算能力によって、飛まつや空気の流れを細かく
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COVID-19 感染予測 (日本版) の公開について | Google Cloud 公式ブログ
東京の感染者数を5週間ぶん予測した (6月28日版)
東京の感染者数を5週間ぶん予測した (6月21日版)
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
「悪いやつをAIで予測する」のがなぜいけないか - yhara.jp
Satoshi Nakajima @NounsDAO 🇺🇦 on Twitter: "話題のchatGPT3ですが、そのベースになっているGPT3について連投で解説します。元々は「途中で切れている文章の次の単語を予測する」だけの人工知能を作り、それにインターネット上にある大量の文章で教育してみる、という実験から始まったものです。(1/n)"
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
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
「外出自粛、22年まで必要」 米ハーバード大が予測：朝日新聞デジタル
ことしの出生数 初めて80万人下回るか 国の予測より8年早く | NHK
日本の空き家問題を考える 2040年 空き家数全国予測マップ - 住まいの問題 - NHK みんなでプラス
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」
ＧＤＰ 大幅マイナス予測 消費税率引き上げで 民間調査会社 | NHKニュース
新型コロナ第9波に突入 欧米の流行状況から見える日本の予測
都が感染状況の予測文書２通を廃棄 １通は本紙の情報公開請求後に＜新型コロナ＞ ：東京新聞 TOKYO Web
ノーベル物理学賞に真鍋淑郎氏 二酸化炭素の温暖化影響を予測 | NHKニュース
リクナビ運営元に「Pマーク」取り消し措置 “内定辞退予測”を問題視
内定辞退の確率を予測販売 法に抵触か 本格調査へ 東京労働局 | NHKニュース
詳報・リクナビ問題 「内定辞退予測」なぜ始めた？ 運営元社長が経緯を告白
時系列予測で使えるpythonライブラリ一覧 - ざこぷろのメモ
Apple Vision Pro買ってきた日記 1日目:「予測された未来」がついに目の前に!【西田宗千佳のRandomTracking】
AI感染予測の前提条件を確認へ 厚労省がグーグルに ｜ 共同通信
データ収集からディープラーニングまで全て行って競馬の予測をしてみた - Qiita
就活生の「辞退予測」情報、説明なく提供 リクナビ - 日本経済新聞
衆議院選挙 NHKの議席予測はなぜ外れたのか | NHK政治マガジン
次世代Switchの現実味のある予測(2024年5月現在)
飛まつの広がり スーパーコンピューター「富岳」が予測 | NHKニュース