Forrester Researchは1年前に、2018年には企業が新技術の取り込みに苦労するだろうと予想した。特に困難だと予想したのは、人工知能（AI）の活用だ。その予想は的中し、有意義な結果が出ないAIに関する試みが続いた。AIの導入は減速しており（2017年の導入率が51％で、2018年の導入率は53％）、AIに期待されるROIやデジタル変革の効果に比べ、投じられる予算は低水準なままだ（2018年は200万ドル未満）。企業はこのまま負けを認めるのだろうか？ Forresterは、この状況とは対照的に
建設機械世界２位のコマツが、創業１００周年の平成３３年にも無人運転の建機を商用化する計画が２日、分かった。油圧ショベルカーと不整地面を走れるクローラー（無限軌道）式ダンプカーの２機種を開発し、今春から実際の土木工事に利用して実証実験に着手。国内建設業界で深刻化する技能労働者不足に対応するため、「現場の省人化」を加速する構えだ。 無人建機は、小型無人機ドローンで地形を計測し、３次元（３Ｄ）データ化した施工計画を入力して運用する。ショベルカーは人工知能（ＡＩ）で現場の画像を分析して土砂を掘り、センサーでダンプ
ソニーは11月13日、ディープラーニングの学習速度で世界最高速（同社調べ）を達成したと発表した。ディープラーニングの認識精度向上のため、学習データのサイズやモデルのパラメータ数が増え、一度の学習に数週間～数カ月かかるケースも出ている中で、学習時間を短縮できる可能性を示したとしている。 AI（人工知能）開発では、さまざまな試行錯誤をする必要があり、学習時間を短縮させることが重要になる。その手段として、複数のGPUを活用した分散学習が注目を集めていたが、GPU数が増えると「一度のデータ処理個数（バッチサイズ）
by rawpixel Googleは人工知能(AI)を用いて医療分野に進出しており、AIに患者のデータを機械学習させることで心疾患で死亡する確率を予測させる研究も行われてきました。このような医療技術は2018年6月現在も改良が進められており、Googleのアルゴリズムがいかに現代医療のムダを削減し効率化しているのか、その取り組みをLos Angeles Timesがまとめています。 Google is training machines to predict when a patient will di
16年10月12日。トヨタ自動車の豊田章男社長（左）と、スズキの鈴木修会長。業務提携に関する協議を開始するに際しての記者会見にて ここ数年、トヨタ自動車はアライアンス戦略に余念がない。自動車メーカーやサプライヤーのみならず、マイクロソフトのようなテック企業やアルベルトのようなデータエンジニアリング会社、小売のアマゾン、サービス産業のウーバー、飲食業のピザハットに至るまで提携や協業関係を構築している。 企業間の話だけではない。エンジニアに関してもそうだ。トヨタのAI（人工知能）研究を担うTRI（Toyota
人工知能（AI）の進化で、作業が効率化されるといわれる分野の1つが「医療」だ。東京大学の研究者がつくった画像診断ソフトは、ガンや脳梗塞などを9割の精度で発見し、診断を助けるという。「生物×IT」で世界のパイオニアになると語る、若者に見える世界とは──。 がんや脳梗塞を9割の精度で発見するソフトウエア 【田原】島原さんは画像解析のビジネスをやってらっしゃる。基本から教えてください。画像解析って何ですか？ 【島原】顕微鏡で細胞を観察するとします。昔は「形がおかしくなった」とか「暗くなった」というように、細胞の
