はじめまして、今年の1月にInsight Edgeへ参画したData Scientistの山科です。 まだ加入して数ヶ月ですが、画像を用いた異常検知や予兆保全、オペレーションの最適化、生成AI用いたDX案件など、幅広い技術・分野に携わらせてもらっており、日々、調査にデータ分析の試行錯誤と四苦八苦しながら業務に取り組んでいます。 今回は、画像を用いた異常検知に関する案件でPatchCoreという手法を用いたのですが、使い勝手が良く様々なことに使えそうだなと感じましたので、間違い探しを題材にパラメータのケース

はじめに 生成AI（ジェネレーティブAI /生成系AI）は、さまざまな業界で大きな変革を起こし始めています。このブログシリーズは、企業におけるデータ活用の新しい地平を開く、 生成AI の可能性について解説します。その第二弾となる、本ブログでは、生成AIの仕組みであるLLM（大規模言語モデル、Large Language Models）と、そのデータ分析への応用例を紹介します。 生成AIに関する基本的な解説や画像生成AIとしての解説、識別系AIとの違い、生成AIの活用サービスなどについては、既に多くの記事で

自動運転だけじゃない。自動車×AIの最先端 2021.4.14公開　2024.3.25更新 概　要 さまざまな業界でAIの活用が進められている中、消費者の生活に密接に関わり、最も期待を集めている活用分野が自動車です。AIシステムを搭載した自動車はすでに市場に登場し、高レベルでの自動運転の実現に向けて各国・各社が開発にしのぎを削っています。しかし自動車業界で見てみると、AIの活用範囲は自動運転だけに留まりません。さまざまに活用される自動車業界でのAI活用の今を紹介します。 目　次 ・ 自動車業界での代表的な

ミラーワールドへようこそ。「デジタルツイン」とAI 2022.1.17公開　2024.3.12更新 株式会社Laboro.AI　執行役員 マーケティング部長　和田 崇 概　要 製造業を中心に注目を集め始め、内閣府が推進するSociety 5.0においても重要な技術とされる「デジタルツイン」。ミラーワールドさながらサイバー空間上でリアルワールドを再現することを目指すデジタルツインが、なぜ注目を集めているのか、事例を交えて紹介します。 目　次 ・ デジタルツインとは 　・ Society 5.0との関係 　・

「Web3.0」じゃないWeb3と、AIの関係性 2022.12.13公開　2024.3.8更新 株式会社Laboro.AI　リードマーケター　熊谷勇一 概　要 先日公開したコラム「 AI導入企業の初の過半数越え。高品質AIモデルを支えるデータセントリックとは 」では、文字通り-centric（〜を中心とする）を話題にしましたが、今回はその反対のdecentric、「非中心の、非中央集権の」の話題を取り上げます。実は、Web3でdecentricがキーワードになっているのです。ここを押さえることにより、W

企業が利用するべき生成 AI とは 生成 AI とは、最新のディープラーニングモデルを活用したものです。

答えのない、マーケティング×AIの世界への挑戦 2021.10.5公開　2024.3.1更新 株式会社Laboro.AI　マーケティング部長　和田 崇 概　要 製品、価格、流通、広告––。「マーケティング」という概念は非常に広い領域を指し、対象範囲は多岐にわたります。顧客の体験価値を高めるために行われるあらゆるマーケティング活動に対して、AIはどのように活用できる可能性を持っているのでしょうか。マーケティング領域におけるAI活用について、マーケティングの基礎知識も交え、その現状と未来を探ります。 目　次

ハードルを飛び越えろ。金融AIの活用と事例 2021.7.21公開　2024.2.22更新 概　要 長年にわたる取引データを保有する金融業界は、データの存在が前提となるAI関連技術を適用しやすく、導入が進んでいる業種の一つだと言われています。金融業界でなぜAIが注目されるのか、その背景や導入メリット、活用事例をとともに、そこに潜む難しさについても紹介します。 目　次 ・ 金融業界でAIが注目される背景 　・ 金融業界ならではの特徴 　・ 開発環境の高度化と、消費者需要の変化 ・ 金融業界にもらたらされる、

AI導入のメリット、コスト、気にすべきデメリット 2020.11.13公開　2024.2.16更新 概　要 AIの導入を検討する企業が増加している今、そのトレンドや導入によるメリットやデメリットを押さえることも必須です。画像認識や自然言語処理のトレンドを紹介しつつ、AIによる三つのメリットとさまざまなコスト、そして気にすべきデメリットを紹介します。 目　次 ・ AIは何ができるのか ・ AI導入によるメリット 　・ 作業の効率化 　・ 顧客のビジネスの成功を支援 　・ 画期的な新サービスの創出 　・ 高い

はじめに こんにちは、ZOZO研究所AppliedMLチームの古澤です。私たちは商品画像の検索の基礎として、深層距離学習という技術を研究しています。本記事では、本研究所からICLR2024に採択された「Mean Field Theory in Deep Metric Learning」という研究について紹介します。対象読者としては、機械学習系のエンジニアや学生を想定しています。 目次 はじめに 目次 Notation 深層距離学習 磁性体と平均場理論 磁性体 平均場理論 磁性体と深層距離学習のアナロジー

こんにちは、クラウドエース SRE ディビジョン所属の茜です。 今回は、現在最も普及している対話型 AI サービスである ChatGPT で使用されているモデルと、LLM を使ったアプリケーション開発に特化したライブラリである LangChain を用いて社内向けのチャットボットを作成します。 ターゲット 任意のデータを元に回答を行うチャットボットを作成したい方 任意のデータを元に回答させる仕組みを知りたい方 ChatGPT とは ChatGPT とは、ユーザーが入力した質問に対して、まるで人間のように自

こんにちは、クラウドエース SRE ディビジョン所属の茜です。 今回は、現在最も普及している対話型 AI サービスである ChatGPT で使用されているモデルと、LLM を使ったアプリケーション開発に特化したライブラリである LangChain を用いて社内向けのチャットボットを作成します。 ターゲット 任意のデータを元に回答を行うチャットボットを作成したい方 任意のデータを元に回答させる仕組みを知りたい方 ChatGPT とは ChatGPT とは、ユーザーが入力した質問に対して、まるで人間のように自

AIと機械学習、ディープラーニング（深層学習）の違いとは 2020.11.12公開　2024.1.31更新 概　要 AI、機械学習、ディープラーニングは同時に語られることが多いですが、これらはAIの一つの技術領域として機械学習があり、機械学習の一つの技術としてディープラーニングがあるというカテゴリ関係にあります。近年AIがブームになっているのは、機械学習の一手法としてディープラーニングが登場し、AIのレベルを大きく引き上げたことが大きな要因だとされています。 目　次 ・ AIと機械学習、ディープラーニング

このブログは 2023 年 11 月 27 日に Doug Buser 氏によって執筆された内容を日本語化したものです。原文は こちら を参照して下さい。 AWS re:Invent にて、Riot Games のグローバルインフラストラクチャとオペレーションの責任者である Brent Rich 氏が、同社が 2024 年初頭で完了予定の数年にわたるグローバル規模なデータセンター廃止の取り組みの最終段階にあることを発表しました。Riot Games は『リーグ・オブ・レジェンド』・『VALORANT』・『

1.はじめに Turingで自動運転の開発をしている猪狩と申します。現在、私達のチームは2024年末リリース予定の少量生産車に搭載される自動運転システムの開発を行っております。Turing では以前より「end-to-end deep learning modelによる自動運転システム」を謳っているわけですが、いま現在deep learningモデルがどこまで運転操作を代替できるのか、2024年末リリース予定の少量生産車に搭載されるADASシステムの開発者の視点から紹介出来ればと思います。 2.Deep