A New Japanese-English Parallel Corpus − 新日英対訳コーパス − 2021.11.9 Laboro.AI Inc.　Machine Learning Engineer　Zhao Xinyi （※このコラムでは、当社が開発した機械翻訳モデルによる日本語訳を各セクションに掲載しています。翻訳文は、その性能を実感いただくことを目的に、いくつかの用語を置き換える以外は人手による修正は行なっておりません。そのため、一部文章に不自然な箇所も含みますことをご了承ください。） IN

産業別 AI導入事例 コラムダイジェスト 2021.10.12 概　要 第三時AIブームに突入したと言われる近年、AI技術の活用が多くの産業で見られるようになってきました。DX実現の主要技術しても位置付けられるAIですが、具体的には各産業でどのような活用が進められているのでしょうか。これまで当コラムコーナーでは数多くのAI導入・活用事例を産業ごとに紹介していきました。今回は、その総まとめとして、各コラムのダイジェストをご紹介していきます。 目　次 ・ AI市場の動向 ・ 産業別AI導入コラムの紹介 　・

AIはトレンドか。アパレル業界のAI活用 2021.8.11 概　要 昨今の新型コロナウイルス感染拡大の煽りも受け、業界の主要な企業の多くが赤字になるなど、苦戦を強いられているアパレル業界。アパレル業界ではファッションアイテムのトレンドをつかめなくなってきているといった指摘もあり、打開策を見つけることは簡単ではなさそうです。そこで期待されているのが、AIをはじめとした最新テクノロジーの活用です。今回のコラムでは、アパレル業界における課題やAI活用事例をご紹介します。 目　次 ・ アパレル業界の課題 　・

はじめに こんにちは、推薦基盤部の与謝です。ECサイトにおけるユーザの購買率向上を目指し、レコメンデーションエンジンを研究・開発しています。最近ではディープラーニングが様々な分野で飛躍的な成果を収め始めています。そのため、レコメンデーション分野でも研究が進み、精度向上に貢献し始めています。本記事では、ディープニューラルネットワーク時代のレコメンド技術について紹介します。 目次 はじめに 目次 パーソナライズレコメンドとは 深層学習より前の推薦手法 協調フィルタリング Matrix Factorizatio

本記事は Kubernetes3 Advent Calendar 2020 の 24 日目の記事です。 こんにちは。旅行プラットフォーム部エンジニアの小孫です。 昨年のアドベントカレンダーの記事 で、来年はk8sを本番環境で利用してアドベントカレンダーで書くぞと決意表明しましたが、なんとか今年中に有言実行できました。弊社の「 Masstery 」というクラウド型のデータクレンジングサービスのデータ変換のバッチ処理を、Fargate for EKSでk8sのJobとして動かしています。 k8s化に取り組んだ

FORCIAアドベントカレンダー2020 18日目の記事です。 検索プラットフォーム部 エンジニアの石川です。 2019年にキャリア入社し、それ以前はカーナビゲーションのアルゴリズム開発や自動運転技術の開発に従事していました。 ここ数年、AI（人工知能）を搭載した製品やサービスがとても増えており、エンジニアでなくともAIに興味を持つ方が増えているように感じています。 また、AIエンジニアに対する需要も増しており、AIエンジニアを目指す方も増えているようです。 今日はAIがどういうものかをあまり知らない方や

オリジナル日本語版BERTモデルをさらに軽量・高速化 『 Laboro DistilBERT 』を公開 2020.12.18 株式会社Laboro.AI　代表取締役CTO　藤原 弘将 機械学習エンジニア　趙 心怡 概　要 Laboro.AIは、本年4月公開の自然言語処理アルゴリズムBERTを用いて開発した当社オリジナル日本語版BERTモデルに蒸留を施し、より一層の軽量・高速化を図った言語モデル『Laboro DistilBERT』を開発し、非商用途にオープンソースとして公開いたしました。 こちらでは、その

対象は人だけじゃない。「非人体キーポイント検出」の可能性と実例 2020.12.15 株式会社Laboro.AI　リード機械学習エンジニア　濱本 雅史 概　要 姿勢推定や骨格検出に利用されるキーポイント検出について、その全体像と代表的なアプローチをご紹介した 前回 。その際、キーポイント検出が人体だけでなく「非人体」にも応用できることに触れました。今回のコラムでは、人体に比べて行われることが少ない「非人体キーポイント検出」を実際に行った例をご紹介するとともに、その特有の課題について考えていきたいと思います

FORCIAアドベントカレンダー2020 7日目の記事です。 検索プラットフォーム部エンジニアの吉成です。 普段の業務では理化学機器などを取り扱うECサイトを担当しています。 フォルシアは以前より、旅行系サイトやECサイトなどにおける、膨大かつ複雑なデータの高速検索を得意分野としてきました。 さらに近年では、検索に関連する周辺技術にも注目して開発に取り組んでいます。 人間が話したり書いたりする「ことば」をコンピュータに処理させる「自然言語処理」もそのうちの1つです。 フォルシアアドベントカレンダー2020

TV 録画から自動構築した音声コーパス 『LaboroTVSpeech』を公開 2020.11.19 株式会社Laboro.AI　代表取締役CTO　藤原 弘将 機械学習エンジニア　安藤 慎太郎（現：東京大学大学院工学系研究科） 概　要 Laboro.AIは、 当社の研究開発として、TV録画から長時間音声と字幕テキストを抽出して音声コーパスを自動構築する独自システムを用い、約2,000時間に及ぶ音声データから構築した日本語音声コーパス『LaboroTVSpeech（ラボロティービースピーチ）』を開発し、学術

みなさま、はじめまして。AI戦略室の嶋村です。 我々AI戦略室では、機械学習・深層学習・数理最適化・時系列解析・画像処理・自然言語処理などの技術を活用した様々な研究開発プロジェクトを推進しています。私はそれらのプロジェクトを統括する研究開発マネージャの立場にいます。 今回、LIFULL全社に対して研究開発成果を大々的に公開する『AI成果展示会』を開催しました。その目的や内容、どのような反響を得たのか、皆さまにご紹介します。 AI戦略室とは？ はじめに、AI戦略室について簡単に紹介をさせて下さい。 AI戦略

“木を見て森を見る”ように。「キーポイント検出」を解説 2020年10月7日 機械学習エンジニア　濱本 雅史 概　要 画像に写っている人などの対象物の特徴点を検出する「キーポイント検出」は、画像解析の領域でも主要なトピックの一つです。オープンソースで公開されているモデルも多くあるほか、ビジネスシーンでも人体等の骨格検出や姿勢推定に利用されるなど多くの事例が生まれています。 このコラムでは、キーポイント検出の概要と、そこで用いられる代表的な手法について最新の研究も踏まえてご紹介していきたいと思います。 目　

サーバーワークスでは代表電話で Amazon Connect を利用しています。 Amazon Connectですもの、もちろん通話録音をしています。 せっかくなので録音した音声ファイルをAmazon Transcribeでテキスト化して、Amazon Comprehendで各種情報を抽出してSlackに投稿しています。 サーバーワークスの電話業務要件としてはテキスト化や自然言語処理はまったく必要ないのですが、そこに技術があれば試していくのがわたしたちサーバーワークスです。 さて、本題からそれてしまいまし

こんにちは。主に BUYMA の検索周りを担当しているエンジニアの伊藤です。 BUYMA ではSolrを利用した検索システムがいくつかあります。 BUYMA の検索というと検索ボリュームが一番大きな商品検索を想像されると思いますが、 今回はデータボリュームが一番大きい検索システムをターゲットとして、インフラ周りを含め全面的にシステムの刷新を行いました。 ここでは、 既存の検索システムがどういったものだったのか なぜシステム更改が必要だったのか(どういう課題があったのか) 更改後の検索システムはどういったも

FORCIA アドベントカレンダー2019  24日目の記事です。 こんにちは。24日目のアドベントカレンダー記事を書かせて頂きます、20卒エンジニア採用内定者の照沼です。 この記事が公開されているであろう12/24のクリスマスイブですが、皆様いかがお過ごしでしょうか。 私はおそらく精神と時の部屋にて絶賛修士論文の執筆最中だと思います。･･･早く卒業したい！ さて、技術記事が中心のこの場で何を書こうか非常に迷ったのですが、フォルシアにとって初の試みであったというサマーインターンを経由して内定を頂