天下一品のロゴ、ホンダ車が「進入禁止」と再び誤認識 | 自動運転ラボ
出典：Flickr / Tatsuo Yamashita (CC BY 2.0 DEED)ホンダのADAS「Honda SENSING（ホンダセンシング）」による「天一騒動」が再燃しているようだ。ホンダセンシングが、ラーメンチェーン「天下一品」の企業ロゴを「車両進入禁止」の道路標識に誤認識してしまう案件だが、ローソンが「天下一品こってりフェア」を開催したことで「遭遇率」が高まり、再び話題となっているようだ。 この誤認識による本質的なトラブル事例は出ておらず、あくまで「ネタ」としてトピック化されているわけだが、こうした事案が自動運転レベル3以降で発生すると厄介だ。 ■天下一品のロゴが車両進入禁止標識に酷似している件標識認識機能が「ネタ」に……天下一品の企業ロゴは、赤い丸枠に筆で描いたような「一」の字が白抜きで刻まれたものだ。このロゴが、赤い丸枠に白抜きで横線を入れた「車両進入禁止」の標識と酷
新NISAでの個別株投資を考えてみる｜UKI
はじめにUKIです。 いよいよ来年2024年から新NISAが始まります。今回の記事では、新NISAにおける投資戦略、特に個別株投資の戦略について考えてみます。この時期にこのテーマを取り上げることは、一般層にデータ投資を知ってもらう上で避けて通れないと考えました。 この記事を読んでいらっしゃる方は、「NISAで個別株投資なんかいらんやろ、米株インデックス（もしくはオルカン）でいいやん」と思っていることでしょう。本記事は、そのように投資に対して一定以上のリテラシーをお持ちの方を対象としています。そのような方にこそ、是非ご拝読頂きたいと思っています。 本記事では、まず新NISAの概要をざっくり説明し、続いて新NISAで個別株投資を考えるべき理由について説明します。その後、個別銘柄の選定手法について説明を進めます。今回筆者は、各企業の株価データと財務諸表を元に、どのような個別株が購入検討の余地があ
Midjourney、Stable Diffusion、mimicなどの画像自動生成AIと著作権（その2）｜知的財産・IT・人工知能・ベンチャービジネスの法律相談なら【STORIA法律事務所】
前回記事「Midjourney、Stable Diffusion、mimicなどの画像自動生成AIと著作権」は、おかげさまで沢山の方に読んで頂き、いろいろな意見や御質問や取材を頂きました。 それらの意見・御質問や取材を通じて、自分の中で新たな整理ができたので、続編の記事を書きたいと思います。 第1 どのような場合に著作権侵害になるのか みなさんの興味関心が強いトピックとして「画像自動生成AIを利用して画像を自動生成し、既存著作物の類似画像が生成された場合に著作権侵害に該当するか」があります。 前回の記事では「学習に用いられた画像と同一の画像が『偶然』自動生成された場合、著作権侵害に該当するか」について解説をしましたが、今回の記事では、もう少し多くのパターンについて検討をしたいと思います。 まず、その前提として「著作権侵害の要件」と「著作権侵害の効果」について説明をします。 この「要件」と「
Midjourney、Stable Diffusion、mimicなどの画像自動生成AIと著作権｜知的財産・IT・人工知能・ベンチャービジネスの法律相談なら【STORIA法律事務所】
ホーム ブログ 人工知能（ＡＩ）、ビッグデータ法務 Midjourney、Stable Diffusion、mimicなどの画像自動生成AIと著作権｜知… はじめに Midjourney、Stable Diffusion、mimicなど、コンテンツ（画像）自動生成AIに関する話題で持ちきりですね。それぞれのサービスの内容については今更言うまでもないのですがMidjourney、Stable Diffusionは「文章（呪文）を入力するとAIが自動で画像を生成してくれる画像自動生成AI」、mimicは「特定の描き手のイラストを学習させることで、描き手の個性が反映されたイラストを自動生成できるAIを作成できるサービス」です（サービスリリース後すぐ盛大に炎上してサービス停止しちゃいましたが）。 で、この手の画像自動生成AIのようなコンテンツ自動生成AIですが、著作権法的に問題になる論点は大体決ま
「アコム」に迫る勢いのLINEポケットマネー “10代とやり取り多い40代”は延滞リスクが低い？
「アコム」に迫る勢いのLINEポケットマネー “10代とやり取り多い40代”は延滞リスクが低い？：金融ディスラプション（1/3 ページ） スマートフォンを使い、個人向けに与信から貸し出しまでを行う、LINEポケットマネー（LINEクレジット運営）が好調だ。2019年8月のサービス開始から、22年3月末で申込件数が累計100万件を突破した。累計貸付実行額も500億円を超えている。 LINEクレジットサービス企画部の山岡巧部長は、「消費者金融大手に匹敵する件数」だと話す。大手消費者金融アコムの場合、年間の新規申し込み数が60万件程度。2年半で100万件のLINEポケットマネーの規模感が分かる。 キャッシュレス特化の利用体験 LINEポケットマネーの特徴は大きく2つある。1つは、キャッシュレスに特化した利用体験を提供している点だ。これまでの消費者向けローンは、申し込むと銀行口座に入金され、ATM
Google のクチコミの仕組みについて
行ったことのない場所を検索するとき、地域の多くの情報が詰まった Google のクチコミを使えば、お店やレストランなど、あなたにぴったりの場所やビジネスの情報を見つけることができます。 日々、世界中のユーザーから数百万件にのぼるクチコミが投稿されており、Google は情報の有益性と正確性を保つため 24 時間体制でサポートしています。不適切なコンテンツを防ぐための作業の多くはあまり知られていませんが、今回はユーザーがクチコミを投稿した時の舞台裏を紹介します。 ポリシーの作成と実施 クチコミが実際の体験や来店に基づいていることを確認し、関係性のないコメントや不快なコメントを Google ビジネス プロフィールから除外するために、 厳格なコンテンツポリシー を作成しています。 世界が進歩するにつれて、Google のポリシーと保護も進化しています。これにより、不正行為の対象となる可能性があ
機械学習をプロダクトに入れる際に考える採用基準について - yasuhisa's blog
サービスに機械学習技術(例えばSVM)を入れる際に、「この機械学習技術は本番サービスに投入しても大丈夫なものか?」を考える基準がまとまっていると人に説明するときに便利だなとふと思ったのでまとめてみました。散々言われ尽くされている話だとは思います。 前提 考慮に入る採用基準 予測精度 (コードの)メンテナンスの容易性 計算オーダー 学習時 予測時 挙動のコントロールのしやすさ/予測説明性の容易さ チューニングの必要性 その他 まとめ 前提 機械学習がプロダクトの主要な武器になる(例えば最近話題になっているGoogle翻訳におけるNMT)ものではなく、サービスにデータがまずあり、機械学習でデータを活用することにより、そのサービスを支えていくようなものを前提に考えています(例えばCGMサービスのスパム判定)。また、投稿内容は私個人の意見であり、所属組織を代表するものではありませんとお断りしておき
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