Laboro.AI の技術ブログ
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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
企業がAI導入を迷ってしまう障壁とは。 AI活用の現場から。
2020/07/20
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企業がAI導入を迷ってしまう障壁とは。 AI活用の現場から。 2020.7.21 シニアソリューションデザイナ 上田知広 概 要 AI導入に対する企業の期待が高まる一方、“AI導入の壁”とも言える現実とのギャップが、その実現を難しいものにしていることが多くの調査で明らかになってきました。AI導入を検討する企業が実際にどのような点に課題を感じているのか、そしてそ
トマト画像物体検出データセット『Laboro Tomato』を公開
2020/07/15
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トマト画像物体検出データセット『Laboro Tomato』を公開 2020.7.15 CTO 藤原 弘将 機械学習エンジニア ロマン・トリグベンコ 概 要 Laboro.AIはこの度、トマトの画像物体検出データセット『Laboro Tomato』を公開いたしました。以下では、開発・公開に至った背景や内容、期待される用途などについてご紹介いたします。 目 次 ・ 農業の現状とAI活用 ・ Laboro Tomatoについて ・
“AI”のギャップが、ビジネスへの導入を妨げる
2020/06/22
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“AI”のギャップが、ビジネスへの導入を妨げる 2020.6.22 代表取締役CTO 藤原 弘将 概 要 “AI”と聞いて、「人の代わりになるもの」と思う人もいれば、「限られたことだけできるもの」と思う人がいるように、そのイメージは人によって異なっているのが現状です。こうした認識の一致がないまま社内で“AI”プロジェクトが進んでしまえば、その結果がどうなるかは明