過去記事一覧 (2020 年)

1 月

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選手の安全性向上のためのAI活用

NFLがAWSのAIで構築した「選手のデジタルツイン」とは?

AWSとNFLの新たな提携は、機械学習などのAI(人工知能)技術を利用して、選手のけがのリスクを軽減することを目指している。この提携は、両者が「Next Gen Stats」プログラムで進めてきた協業に基づいている。

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特選プレミアムコンテンツガイド

人工知能が偏見を助長する? 原因は学習データにあり

AI技術には性別や人種のバイアスに基づいた判断をしてしまうリスクがある。バイアスを軽減し、公平かつ正確な判断をするAIシステムを構築する方法を考える。

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ベンダーに課題を残すモバイルBI【前編】

“期待外れのモバイルBIアプリ”がなくならないシンプルかつ悩ましい理由

BIベンダーの中には、簡潔な洞察を提供する効果的なモバイルアプリを開発している企業がある。一方でPC向けのダッシュボードをスマートフォンで再現しようと奮闘しているBIベンダーもある。

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データベースのモダナイズ【後編】

マイクロサービスに最適なNoSQLデータベース、インメモリデータベースの台頭

NoSQLデータベース、インメモリデータベースが成熟し、リレーショナルデータベースの代替たり得る存在となった。さらにマイクロサービス化がこの流れを後押ししている。

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「サーバレス」で開発にまつわる負担を軽減

機械学習アプリを「FaaS」で開発すべきこれだけの理由

機械学習を導入する際は、幾つかのハードルを越えなければならない。その有力な手段となり得るのが「FaaS」だ。それはなぜなのか。

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「RPA」から「IPA」へ【後編】

「学習」するロボットは業務の自動化にどう役立つのか

RPAを高度化した技術である「インテリジェントプロセスオートメーション」(IPA)は、ソフトウェアロボットに「学習」させることができる点が特徴だ。学習によって何が可能になるのか。IPAの利用例を基に説明する。

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特定分野・用途向け検索サービス【前編】

Googleでは実現しない特化型検索サービスの世界

Googleの検索エンジンがいかに優れていても、汎用的であるが故に限界がある。一方で特殊な用途や特定の業界に特化することによってしか実現しない検索サービスが存在する。

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量子コンピュータの向いている分野とは

「量子コンピュータ×機械学習」は何の役に立ち、何の役に立たないのか

量子コンピュータは、機械学習をはじめとする人工知能技術の可能性を広げると専門家は指摘する。両者の組み合わせは、どのような業界に、どのようなメリットをもたらすのか。

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ハックしたくなる要素山盛り

独自アプリも実装可能なTensorFlow Lite搭載スマートウォッチ「Bangle.js」

JavaScriptで独自アプリを開発・実装でき、TensorFlow Liteを利用したAIアプリも作れる。ハードウェアは分解も容易。そんな開発者を刺激する要素満載のスマートウォッチとは?

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映画の予告編を効率的に短縮

Netflixがカスタマーエクスペリエンス向上に利用する「感情分析」とは

感情分析では言葉で表現されない顧客のフィードバックが入手できる。Netflixは加入者を引き付け、つなぎとめる目的で、この手段を利用した。

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食品産業とブロックチェーン【後編】

「ブロックチェーン」を食品のトレーサビリティ確保に使うのは是か非か?

ブロックチェーンの信頼性はフードトレーサビリティの確保に役立つ。ただし新技術にありがちな課題から、ブロックチェーンの可能性に懐疑的な視線を向ける専門家もいる。

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結論の明確化に照準

Googleが発表した「説明可能なAI」で実現すること

Googleは、ユーザーがもっと説明可能なAIモデルを開発してデプロイできるようにする新たな製品群「Explainable AI」を発表した。その中身とは

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「RPA」から「IPA」へ【前編】

RPAと「インテリジェントプロセスオートメーション」(IPA)の違いとは?

「RPA」より高度な業務自動化技術として、AI技術を組み込んだ「IPA」がある。IPAはRPAと何が違うのか。

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データで変わる女子テニス【後編】

2020年全豪オープンでも活躍か 「女子テニス分析システム」の意外な効果

女子テニス協会(WTA)がSAPと開発した分析ソフトウェアの新機能が、2020年の「全豪オープン」に合わせて利用可能になる見込みだ。こうした分析ソフトウェアは選手やコーチにどのようなメリットをもたらすのか。

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Computer Weekly製品ガイド

Uberらの仕事割り当てアルゴリズムは公平・適切か

アルゴリズムによる仕事の割り当ては、従業員にとっても雇用主にとっても恩恵があるかもしれない。だが人材を尊重しながら公正に仕事を割り振ることはできるのか。

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