【松尾豊×ABEJA岡田陽介対談】日本企業でDX、AI活用が進まない５つの理由とその処方箋 - エンジニアtype | 転職type
2020.07.09 ITニュース 2018年９月に経済産業省が発表した「DXレポート」は、2025年までにDXを終えないと日本企業、日本経済は相当まずいと警鐘を鳴らす内容。その後、こうした問題意識は広く一般のものとなり、今ではDXという言葉を聞かない日はないくらいになった。 必要性は明らか。にもかかわらず日本企業のDXが遅々として進まないのはなぜなのか。AIテクノロジー企業ABEJAが2020年６月５日に主催したオンラインイベント「DX2020」も、こうした問題意識の下に開催された。 当日は、東京大学大学院の松尾豊教授とABEJA岡田陽介代表が「With/Afterコロナ時代におけるDXとAI」と題して対談。日本企業でDXが進まない理由とその解決策、AI活用のポイントを語った。二人が日本企業に対して抱く問題意識は概ね一致している。DX、そしてAI活用が遅々として進まないのにはいくつかの理
「機械学習」入門：4つのアルゴリズムと導入のポイントを基礎から解説 - ホワイトペーパー [AI／機械学習／ディープラーニング]
大量のデータから反復的に学習することで傾向を分析し、高精度な予測と判断を可能とする機械学習。既に、画像・映像の識別やゲノミクス、自動運転車などの分野でイノベーションを生み出しており、自社のビジネスへの活用を検討中の企業も多いはずだ。 しかし、その導入を成功させるためには、「教師あり学習」「半教師あり学習」「教師なし学習」「強化学習」という4つのアルゴリズムと、その適用分野を知っておくことが重要となる。そこで本資料では、機械学習を導入する上で押さえておきたい基礎知識を初心者にも分かりやすく解説する。 うまく展開するためのベストプラクティスや、機械学習の導入準備度を知るためのチェックリストも収録しているため、機械学習の導入に際しては、ぜひ本資料を活用していただきたい。
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人工知能、機械学習、ディープラーニングの違いとは | NVIDIA
本稿は、長年のテクノロジ・ジャーナリストであるマイケル・コープランド（Michael Copeland）氏がディープラーニングの基本を説明する一連の記事の第一弾です。 「人工知能は未来のテクノロジだ」、「人工知能はサイエンス・フィクションだ」、「人工知能はすでに私たちの日常生活の一部だ」――これらの説明はすべて事実であり、単にAIのどの面を指して言っているかによります。 たとえば、今年、Google DeepMindが開発したプログラム「アルファ碁」（AlphaGo）が囲碁の対局で韓国のプロ棋士イ・セドル（Lee Se-dol）氏を破った際に、DeepMindが勝った経緯を説明するため、「AI」、「機械学習」、「ディープラーニング」という言葉がメディアでさかんに取り上げられました。この3つは、どれもアルファ碁がイ・セドル棋士を打ち負かした理由の一部ですが、同じものではありません。 その関係
「人工知能にできないことを知るために研究所を作った」川上量生氏が明かす、一人勝ちするサービスの作り方 - エンジニアtype | 転職type
KADOKAWAとの経営統合による新会社の設立や、スマホ用ライブ配信サービス『nicocas（ニコキャス）』をリリースからわずか3日で終了・出直し発表するなど、2014年もWeb業界にさまざまな話題を振りまいてきたドワンゴ。 その中の一つとして、11月末に発表した『ドワンゴ人工知能研究所』の設立がある。 人工知能（AI）は、GoogleやEvernoteといったアメリカの先進企業が研究開発を進める一方（参照記事）、テスラモーターズのイーロン・マスク氏や理論物理学者のスティーブン・ホーキング博士が「いずれ人類に対する脅威になる」と話すなど、その扱い方に賛否両論が巻き起こっている。 その渦中において、ドワンゴはなぜ自社内に研究所を発足させる決断を下したのか。 代表取締役会長の川上量生氏に真相を直撃したところ、「この程度の規模の研究所で何か革新的な成果を生み出せるとは思っていない」と語る。それで
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三宅陽一郎 | IT、都市、ヘルスケア、あらゆる領域で人工知能と人間が共創する未来 « INNOVATION INSIGHTS
