Laboro.AI の技術ブログ
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薬局DX。AIは薬剤師業務を変革できるか
2021/03/15
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薬局DX。AIは薬剤師業務を変革できるか 2021.3.15 概 要 AI技術を活用したシステムやサービスはさまざまな業界で導入が進められており、業務の効率化や品質向上だけでなく、新たなビジネスモデルの創出にも役立てられています。一方で、サービス内容や業務形態の違いにより、業界によってAIの導入レベルには差があるのが実際です。 調剤薬局、具体的には薬剤師業務
５Ｇの普及は、AIに何をもたらすのか
2020/12/28
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５Ｇの普及は、AIに何をもたらすのか 2020.12.28 概 要 ５Ｇを使った通信サービスが日本でもスタートし、これまで実現できなかったさまざまな技術やサービスへの活用が期待されています。実はこの５Ｇ、企業でのAI活用を考える際にも無視できない存在になりつつあります。このコラムでは、５Ｇの特徴やAIとの関係などについてご紹介していきます。 目 次 ・ ５Gの特
AIとIoT、その密接な関係を知る
2020/12/22
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AIとIoT、その密接な関係を知る 2020.12.22 概 要 「AI」「IoT」といった言葉もよく聞かれるようになりました。すでにAIやIoTを用いたさまざまなサービスが登場していますが、改めてAIとIoTにはどのような関係があるのでしょうか。このコラムでは、AIやIoTの概要やその関係性、実際の活用事例についてご紹介します。 目 次 ・ AIとは ・ AIの定義 ・ 機械学習 ・ IoTとは
オリジナル日本語BERTを軽量・高速化 『 Laboro DistilBERT 』を公開
2020/12/18
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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
「教師あり学習」「教師なし学習」とは。文系ビジネスマンのための機械学習
2020/12/16
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「教師あり学習」「教師なし学習」とは。 文系ビジネスマンのための機械学習 2020.12.17 概 要 総務省の情報通信白書 令和2年版によると、国内企業のAI導入率は14％を超え、ビジネスでのAI活用は、DXブームの波も受けながら、ますます重要な取り組み事項になってきています。 企業におけるAI導入シーンでは、AI開発を得意とするAIベンダーと協力してプロジェクトを推進
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
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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、
今、『AI戦略2019』を振り返る。企業のあるべき姿
2020/12/03
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今、『AI戦略2019』を振り返る。企業のあるべき姿 2020.12.4 概 要 政府が2019年に発表した『AI戦略2019』。今後日本がAI産業で世界をリードしていくことを目的に、AI人材を教育するための教育改革や技術体系を確立するための仕組みが戦略目標として定められました。国を揚げてAIの競争力強化に取り組む中、企業がAIを取り入れる際にはどのような点に注意する必要がある
AI精度に不可欠な評価基準の検討
2020/11/26
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AI精度に不可欠な評価基準の検討 2020.11.26 株式会社Laboro.AI 代表取締役CTO 藤原 弘将 概 要 AIは新しい技術を使って開発すれば良いというものではなく、精度・性能を正しく評価することが当然ながら必要になります。この際、不適切な評価基準でAIの性能を測ってしまうと、やはり意味のあるツールとして使えることはありません。異常検知を例に、「精度９割」 とい
TV 録画から自動構築した音声コーパス『LaboroTVSpeech』を公開
2020/11/19
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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
AI開発の基礎。概要から開発の流れ、必要なものを解説
2020/11/11
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AI開発の基礎。概要から開発の流れ、必要なものを解説 2020.11.11 概 要 将来的にAIを導入したいと考えていても、具体的な知識がない中で一から企画を立ち上げるのはかなり難しいことです。具体的に何から手をつけていいか分からない方も多いかもしれませんが、まずはAIとは何かについて理解し、開発に必要な事柄を整理することも重要なプロセスです。 このコラムで
時系列データに異常発見。「時系列異常検知」とは
2020/10/20
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時系列データに異常発見。「時系列異常検知」とは 2020.10.20 株式会社Laboro.AI リード機械学習エンジニア 大場 孝二 概 要 気温や降水量をはじめとする気象データや交通量データなど、時間の変化に沿ってまとめられた情報は、時系列データと呼ばれます。時系列データは、時期や時間ごとの変化を捉えるため主に用いられますが、ビジネスシーンではこうした時系列
“木を見て森を見る”ように。「キーポイント検出」を解説
2020/10/07
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“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
最新HRテックはココまできた。AI研究のいまを探る
2020/09/08
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最新HRテックはココまできた。AI研究のいまを探る 2020.9.8 機械学習エンジニア 山下 宙元 （現在はペンシルバニア州立大学 博士課程 在籍） 概 要 採用活動に退職予測、キャリア形成に至るまで、人材領域でのデータ活用がここ数年で改めて注目されはじめ、日本でのビジネス導入・活用事例も多く見られるようになってきました。 このコラムでは、HRテックと呼ばれる
AIで「やりたいこと」とデータは、両輪で議論する
2020/08/19
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AIで「やりたいこと」とデータは、両輪で議論する 2020.8.19 代表取締役CTO 藤原 弘将 概 要 AIを業務導入する際には、その業務の目的をしっかりと把握し、目的に適したデータを用いることが重要です。では、目的とズレがあるデータを使用してしまうとどのようなことが起きてしまうのでしょうか。また、データがない場合にはどう対応すれば良いのでしょうか。実例
ビジネスパーソンが読んでおきたい、AI関連オススメ本７冊
2020/08/05
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ビジネスパーソンが読んでおきたい、AI関連オススメ本７冊 2020.8.4 シニアソリューションデザイナ 寺田 響 概 要 これからAIの導入や開発を検討されるビジネス担当者の中には「まずは最低限の知識を持っておきたい」「AIや機械学習で何ができるのか知りたい」という方も多いのではないでしょうか？今回は、AI開発を始めるにあたって参考になりそうな書籍を、ソリ