作成者別アーカイブ: 浅野 侑

米、AIを使った軍事利用を急ぐ

米国防総省が人工知能(AI)の軍事利用を急いでいる。関連予算を積み増し、戦闘能力への活用を最優先課題に掲げた。JAICのシャナハン氏は開発を急ぐ理由として中国やロシアの急速なAI開発を挙げ、特に「中国は自律型兵器から指揮統制への活用まであらゆる軍事利用を目指している」と語った。新米国安全保障研究所(CNAS)のケイニア研究員は米国は抑止力を維持・強化するため「中国に対抗し、指導的地位を競う必要がある」と強調する。米国はAI開発への投資を強化するとともに「同盟国やハイテク業界と連携することが重要だ」と話している。 (2019年10月3日日本経済新聞7頁)

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KDDI総研、偽レビューをAIで排除

KDDI総合研究所は、電子商取引(EC)サイトでお薦め商品を示すレコメンド(推薦)機能から、不正な評価の影響を排除する人工知能(AI)を開発した。KDDI総研のAIは、攻撃者による不正データのパターンといった事前情報がなくても、偽レビューを除去しながら一般利用者の嗜好を学習できる。独自のアルゴリズムでデータを効率的に選択して、より多くの利用者の評価データと近い学習結果を検出するという。今後はページの閲覧履歴などより複雑なレコメンド機能を使うネット通販のサイトなどでも使えるように開発を進める。学習に時間を要するディープラーニング(深層学習)を組み合わせて、より複雑な方式に応用する考えだ。 (2019年10月8日日本経済新聞5頁)

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IBMによる第二の人生の適職診断

日本IBMは人工知能(AI)「ワトソン」を使ってシニア世代の適職を診断するシステムを開発した。シニア活用を推進するイベントなどに展示して、社会貢献活動に活用する。新システム「適職診断アプリケーション」では、利用者が趣味やスキル、性格などの質問に口頭で答えると、AIが定年退職後の「第二の人生」に向く職業を診断する。AIが利用者の話し方や言葉遣いなどから性格を分析し、事前に用意された「学習モデル」と照合して適性の高い職業を選ぶ。今後は、活用促進に向けてAIが適性と判断した根拠を示す機能などを追加することを検討している。 (2019年10月2日 日本経済新聞 15頁)

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AI化による失職リスクの男女差

人工知能(AI)など仕事の自動化がもたらす失職リスクの男女差は日本が世界最大になることが、国際通貨基金(IMF)がまとめた調査で明らかになった。日本では女性の仕事の12%が失職リスクにさらされており、男性の約3.4倍に達するという。IMFは格差の原因について明確には言及していないが、女性が「定型的な業務」に就く割合が高い国はリスクの男女差が拡大する傾向が強いと指摘している。IMFは先進国での医療サービスや介護分野での労働需要の拡大を男女差縮小への「明るい兆し」と指摘している。 (2019年9月30日 日本経済新聞15頁)

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DeNAの声からグラフィックを作成する技術

ディー・エヌ・エー(DeNA)は、入力した声からオリジナルのグラフィックが作成できる「フォントグラフィー」をブラウザー上に公開した。同社のAIやデザインの技術をより身近に感じてもらうのが狙いだ。「私のDeNAをつくってください」とスマートフォンに話しかけると、人の声を独自の基準で「エレガント」や「クール」「生き生きした」などの8表現で評価する。結果に合わせたフォントとイメージ画像を選定しグラフィックを作成する。同社のAIやデザインについて取り組んでいる研究の成果として一般公開した。今後のサービス化などは未定である。(2019年9月24日 日本経済新聞5頁)  

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AIによるシフト表の自動作成

アクシバース(東京・渋谷)はローテーション職場がある企業・団体の従業員のシフト表を、人工知能(AI)で自動作成するソフトを手掛けた。職種・役職が異なる従業員の組み合わせを、時間帯別に短時間で作る。人手不足で定型業務の負担を減らしたい医療・介護施設や小売店などの需要を開拓する。ソフト「シフトメーション」は、顧客がシフトに反映させたい様々な条件を初期設定で細かく決められる。従業員の希望を集め、管理画面で「自動作成」のボタンを押すと3~5分で1カ月のシフトを作れる。今後は店の繁閑に応じて最適な接客スキルを持つ従業員を配置するなど、さらに細かい初期設定ができるようにする。(2019年9月25日 日本経済新聞5頁)

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合宿 本

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AIを使った自動要約システム

富士通は人工知能(AI)を活用して記事を自動で要約するシステムをメディア企業などに公開したと発表した。記事全文から重要度の高い文章をAIが判定して180文字以内で抜粋したり、長い表現を言い換えて54文字以内の文章に要約できたりする。顧客企業はサイトに登録し、要約したい文章を入力するだけで無償で要約サービスを試せる。富士通は機能を増やして19年度下期から本格的にサービスとして提供する予定だ。このサービスの利用を促進するため、潜在顧客が90日間の期間限定で試せるようにした。顔写真の背景を着色できるサービスも19年度下期から提供する予定だ。(2019年7月17日 日本経済新聞4頁)

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人工知能による異物検査

異物検査機製造のシステムスクエア(新潟県長岡市)は人工知能(AI)を搭載する異物検査装置を開発した。主力の食品メーカー向け装置は見逃しやすい魚の小骨の自動検出率を大幅に高め、検査時間を従来の2割に縮めた。骨なし魚の製造過程は従来、小骨を検査員が拡大画像を見ながら平均1尾あたり約20秒かけて確認するのが一般的だった。新装置はAIが深層学習(ディープラーニング)し小骨を瞬時に識別。小骨にはモニターにわかるように印をつけ、検査員が取り除く時間を平均で約4秒に短縮した。鶏肉の異物検査過程にも効果がある。 (2019年7月15日 日本経済新聞12頁)  

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AIの自動応答システムによる業務効率化

全国の自治体で人工知能(AI)を活用し、業務を効率化する取り組みが広がっている。東京都墨田区が2018年7月に導入した「ごみ分別案内ボット」は、AIチャットボットによる自動応答システムだ。システムはNTTドコモが開発し、AIにゴミの種類と捨て方の組み合わせを学習させ、自動回答させる。導入前は職員1人が1日9・5回の問い合わせに対応していたが、同6・4回に減った。AIへの依存には歯止めもある。NTTドコモのシステムは「ゴミ捨てなどで、捨ててはいけないものまで勝手に捨て方を回答させないようにする」ため、人がAIに反復して学ばせる仕組みにしている。 (20197月1日 日本経済新聞29頁)

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