GLOBIS 学び放題 法人向けサービス 人材育成のプロが組織の成長に伴走します。生成AIを活用した各種機能、MBA基礎〜DXなど最新知識まで測定もできるeラーニングも用意。 詳細を見る 前回に続き、5月29日に行われた杉山知之氏のご講演「テクノベート時代のリーダーとは～ デジタルハリウッド建学者が描く未来 ～」の一部をお届けします。（全3回） 直面している事実 さて、今、世界の人口は76億人に増えています。1900年時点では16億人しかいなかったんですね。現在のようなテクノロジーで16億人しかいなかったら、誰もがらくらく暮らせる気がしますが、ご存知のように今は爆発的に増えていて、2050年には98億人になると言われています。 毎年増える8000万人という数は、生まれてくる人と亡くなる人の差。だから実際には毎年1億4000万人が生まれてくる。ということは、あと20年で20歳以下の人口は30

人材派遣会社のリクルートスタッフィングは派遣スタッフの研修向けに、人工知能（AI）が表情の良しあしを判断する笑顔のトレーニングシステムを導入した。感情認識の先端技術を持つ米スタートアップ、アフェクティバ社のAIを活用。表情トレーニング用のアプリをベースに「『笑顔』を磨く機能に特化して開発した」（リクルートスタッフィング）という。導入したシステムはシステム開発のシーエーシーと共同開発した。トレー

第3次AI（人工知能）ブームのけん引役であるディープラーニング（深層学習）研究の日本における第一人者の1人、松尾豊・東京大学大学院教授に日本および日本企業が苦境を脱出するための条件を聞いた。松尾氏は「AIなどの先端技術に取り組む優秀な若者を口出しせずに支援すべきだ」と提言する。 松尾豊[東京大学大学院教授] 2002年東京大学大学院博士課程修了。工学博士。米スタンフォード大学客員研究員などを経て、19年4月から現職。ディープラーニング（深層学習）をはじめとするAI（人工知能）研究の第一人者の1人として知られる。19年6月にソフトバンクグループの取締役に就任。（写真：山下裕之、以下同じ） 自動車や産業用ロボットなど一部の産業を除けば日本企業の存在感は低迷し、AIのビジネス活用でも世界に比べて大きく出遅れています。低迷状態から脱出するには何が必要でしょうか。 松尾豊・東京大学大学院教授（以下、

以前にも紹介した日本のMOOC（公開オンラインコース）の「gacco」に、Googleの提供する「Grow with Google」の3講座が加わりました。 新しく登場した3講座：受講期間は年末まで8月27日に始まったこれらの講座は、gaccoのほかの講座と同じように無料。しかも「Grow with Google」は自分で開始日が決められる開始日可変型講座なのがうれしいです。 開始日は自由ですが、閉講日は2019年12月31日なので、思い立ったが吉日。開始日から45日間が受講期間となります。 gaccoの他の講座は、4週間で毎週1週間分のアクセスが加わるように設定されているものが多いのですが、この講座では一度に全てのレッスンにアクセスがあり、時間がある時にはどんどん自分のペースで進められる点がありがたいです。

Collaborator:2019年4月22日~24日にかけて、日本最大級であるグローバルAIカンファレンス「AI/SUM（アイサム）：Applied AI Summit」が開催された。テーマは「AIと人・産業の共進化」。 「ディープラーニングを産業実装するために ：メディア認識を現場で活用するための論点」というテーマで講演したのは、株式会社Laboro.AI代表取締役のCTO 藤原弘将氏。 実際のプロジェクトを通して得た知見と、失敗事例である「アンチパターン」を語った。 AIを使っても素人以下の精度？機械学習およびディープラーニングを用いたプロジェクトを進める藤原氏。その過程で「AIは万能なシステムだ」と思い込んでいるクライアントに会うことも少なくないという。 しかし、現時点で訓練された人間の作業精度を超えるようなAI技術はほとんどないと藤原氏は言う。

報道発表資料 2019年9月2日 日本電信電話株式会社 暗号化したままディープラーニングの標準的な学習処理ができる秘密計算技術を世界で初めて実現 日本電信電話株式会社（本社：東京都千代田区、代表取締役社長：澤田純、以下NTT）は、データを暗号化したまま一度も元データに戻さずに、ソフトマックス関数＊1やAdam（adaptive moment estimation）＊2と呼ばれる最適化処理を含む標準的なディープラーニングの学習処理を行う技術を、世界で初めて実現しました。 通常、データを利活用するためには、通信時や保管時に暗号化していたとしても、処理を行う際には元データに戻して処理する必要があります。このことは、データ所有者からすると情報漏洩のリスクを感じることから、企業秘密や個人のプライバシーに関わるデータの利活用に抵抗感を持つユーザや組織が少なくありません。特に所有者から他者、または同一組

日本マイクロソフトは8月29日、人間のトッププレイヤーに匹敵する強さの麻雀AI「Suphx」（Super Phoenix、スーパーフェニックス）を開発したと発表した。国内最大級のオンライン麻雀サイト「天鳳」で、AIとして初めて十段に到達した。 研究開発機関のMicrosoft Research Asiaが開発した。Suphxは19年3月、4段以上のプレイヤーのみが参加できる天鳳内の「特上卓」に出現。人間のプレイヤーと5000回以上対局し、6月に十段になった。天鳳のユーザー数は33万人で、19年8月時点で十段を維持するプレイヤーは12人しかいないという。 麻雀は、対戦相手の手牌などの情報が把握できない「不完全情報ゲーム」だ。自分の手牌と捨て牌以外の情報が分からず、運の要素も大きいため、AIで解析するのが難しいとされている。 Suphxでは、与えられた環境における価値を最大化するようにエージェ

2019.08.22 働き方 AI等のテクノロジー で「売ることを空気に」することを目指すというテックカンパニー・メルカリ。同社では現在すでに国内外から集まった約40名のAIエンジニアが活躍しており、10月にはさらに約16名の新入社員を迎えるという。 そして今、メルカリの中でも特に偉才っぷりを発揮しているのが、AIエンジニアの松岡玲音（まつおかれいん）さん（27）だ。 株式会社メルカリ AIエンジニア 松岡玲音さん（@lain_m21） 1992年生まれ。東京大学薬学部卒業後、アメリカの大学院へ渡り宇宙工学を専攻。その後、機械学習のロボットへの応用へ興味を持ち、マサチューセッツ工科大学（MIT）の航空宇宙工学専攻へ転学。ロボットAIなどについて研究を重ねた後、中退。2018年10月よりメルカリでインターンシップをはじめ、2019年１月に入社し、現職 メルカリに入社するまで「Pythonは独

アメリカのＩＴ企業、グーグルの研究グループが最新の人工知能を使った囲碁のコンピューターソフトを開発し、人間のプロ棋士に勝利したと発表しました。囲碁でコンピューターが人間のプロに勝つのは初めてです。 囲碁は、将棋やチェスと比べて打てる手の数が桁違いに多いことから計算が複雑で、コンピューターが人間のプロの実力に追いつくにはこの先、１０年以上かかるとされてきました。 論文によりますとグループが開発した囲碁ソフト「ＡｌｐｈａＧｏ」には膨大な可能性を計算して打ち手を探す従来の方法に加え、「ディープラーニング」と呼ばれるコンピューターがみずから学習する最新の技術が使われているということです。 そのうえで、碁石の位置データに基づいた戦況の見極めと、次に打つ手の選択を２種類の別々の人工知能を組み合わせて計算することで、より強い手を見つけ出す能力が格段に高まったということです。 グループによりますと、中国出

「暴力表現のあるビデオゲームの子どもへの販売は禁止すべきか？」 「カジノは合法化すべきか？」──。 賛否のあるテーマについて、肯定側・否定側に分かれて、互いに主張の理由と根拠を提示する「ディベート」。人間の論理思考力が試されるこの行為に、人工知能（AI）が挑んでいる。 ディベートAIの研究から透けて見えるのは、本当に人を納得させる意見をAIに作らせようとすると、人間の論理思考力を再現するだけでは不十分、という事実だった。 自然言語処理の新領域に挑む 日立製作所は2015年7月、大量の英文ニュース記事を解析し、賛成・反対の理由と根拠を英文で表現できるディベートAIを開発したと発表した（図1）。東北大学大学院情報科学研究科の協力を得て開発したもので、コンピュータとの論理的な対話を実現するための基礎技術になるという。

2015/7/28 30日連続の大型特集「2020年のモバイル」の最終回は、スマートニュース（SmartNews）の鈴木健CEOが登場。『なめらかな社会とその敵』の著者でもある鈴木氏は、経営者でありながら、研究者、思想家としての顔も持つ。東京大学大学院時代は人工生命を研究し、「PICSY」という仮想通貨も考案するなど、メディアの枠を超えて活動。インタビューは、モバイルの分野に限らず広範囲におよんだ。スマホの秘める可能性からニュースアプリの将来、果ては人工知能まで。国内外で存在感を示すモバイルキューレションメディアのパイオニアが90分間、語り尽くした。 スマホの未来は「リモコン化」と「ハブ化」 ──本連載は「2020年のモバイル」というテーマですが、スマートフォンの未来を考えるうえで、どんなトレンドが生まれると思っていますか。 鈴木：スマホの未来について言えば、2つ大きなトレンドがあります。

楽天は2015年7月29日、同社の研究機関「楽天技術研究所」の海外拠点を、シンガポールと米国ボストンに新設したと発表した。東京、ニューヨーク、パリに続き、今回の新設で4カ国5拠点の体制となる。シンガポール拠点ではモバイルソーシャル分野を、ボストンの拠点ではAI（人工知能）分野の研究者を集める。 シンガポール拠点は、心理学や行動科学などの知見に基づき、顧客満足度の向上につながる研究を担う。心理学とモバイルソーシャルの専門家であるエワ・シジマンスカ氏がチームを率いる。 ボストンの拠点では、深層学習（ディープラーニング）を含めた機械学習、人工知能領域の研究を、各地域のビッグデータチームと連携して実施する。ECサイト企業でチーフサイエンティストを務めた経歴を持つアンカー・ダッタ氏がチームを率いる。 楽天がシンガポール、ボストンに研究拠点を新設した理由について、楽天技術研究所代表の森正弥執行役員は「

2015.07.08 スキル 大企業からスタートアップまで。BtoBサービスからエンターテインメントまで。日々取材をしていて、いまや人工知能という言葉を聞かない日はない。過去2度のブームと冬の時代を繰り返してきた人工知能研究に、3度目の春が訪れている。 その主役は「ディープラーニング」と呼ばれる新しい機械学習の手法だ。 2012年に行われた画像認識技術を競う世界的なコンペティション「ILSVRC」で、トロント大学の研究チームがこの技術を用いて、それまでの常識を覆す圧勝を記録。同じ年に発表された有名な「Googleのネコ認識」と呼ばれる研究も、ディープラーニングを用いたものだった。 東京大学大学院工学系研究科・准教授の松尾豊氏も、まだ「ディープラーニング」という名前がなかったころからこの技術に注目し、研究を続けてきていた。松尾氏は著書『人工知能は人間を超えるか』の中で、ディープラーニングを「

機械学習や自然言語処理といった人工知能（AI:Artificial Intelligence）の領域で、優秀な人材の奪い合いが世界各地で起きている。ITpro連載「脳に挑む人工知能」第8回以降は、日本、米国を中心としたAI人材獲得の現場をレポートする。 TOEIC 900点、博士号、実装力 東京・千代田区にあるリクルートホールディングスのオフィス。同社が2015年4月に開設した人工知能研究所（Recruit Institute of Technology）を統括する石山洸氏は、毎日のように採用面接を繰り返していた。 その目的について、石山氏は「リクルートが人工知能で世界トップになるため、トップ級の研究者にジョインしてもらうこと」と語る（写真1）。 採用の条件は厳しい。TOEIC 900点以上の英語力と、機械学習に関する博士号相当の研究実績、そして人工知能を具体的なサービスに結びつけるソフト

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ゴールデンウィークの狭間で、平日だが授業のない休講日である。有給休暇にしようかとも思ったのだが、午後に大学に行く用事があったので、結局出勤することに。 午前中は六本木ヒルズへ。いつも新宿乗り換えで大江戸線の六本木駅から歩くのだが、新宿での乗り換えも歩く（というか潜る）し、大江戸線の六本木駅はミッドタウンに行くには便利なのに、ヒルズへはけっこう歩かないといけない（地上に出ないといけないし）のが、ちょっとマイナス。日比谷線からヒルズは地下でつながっていて行きやすいので、恵比寿まで行って日比谷線に乗り換える手もあるが、乗り換えの回数が多いのが嫌なのである（歩くこと自体は好きなので、新宿乗り換えで困っていないが）。 そこで、今回は趣向を変えて、渋谷からヒルズ直通バスに乗ってみた（たぶん2回目）。バスだと渋滞があるかな？と思ったが、そもそも短い距離だし、朝の時間帯でも全然道路が混んでいなかった（バス

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