イオンリテールは5月13日、「イオンスタイル川口」（埼玉県川口市）を皮切りに、店内カメラの映像を分析し、接客や判断業務、より良い売場レイアウトの実現につなげる「AIカメラ」を2021年度中に約80店舗へ順次導入すると発表した。 ＜山本執行役員、西垣取締役常務執行役員＞ また、7月までにほぼ全店（約350店舗）へ、商品の販売実績や天候・客数などの環境条件を分析し、割引時に適切な価格を提示する「AIカカク」を順次導入していく。 ＜AIカメラ、AIカカクで業務プロセス改革＞ 5月13日行われた同社のDX戦略説明会で、西垣幸則取締役常務執行役員デジタル・営業推進担当は、「イオングループは、2021〜2025年度中期経営計画において、IT投資を増やし、DXを推進、顧客体験、従業員満足度、生産性向上などを目指している。中でも、業務プロセス改革として、年度内に接客や売場作りの改善をサポートするAIカメラ

AI活用サービスの選定、導入・活用を支援するコンシェルジュサービス「AI Market」を運営するBizTechは、AI開発会社やAIサービスをカテゴリ別にまとめた「AI開発会社/AIサービス カオスマップ2021」及び「カテゴリ別レポート」を5月13日に公開した。 同カオスマップでは、AI Marketが各社Webサイトやプレスリリース等の公開情報を元に調査を行い、独自の視点でAI開発会社およびAIサービスを以下のカテゴリに分け、掲載するもの。 受託等サービス系 AI開発会社（総合（画像認識・音声認識・自然言語処理・予測等）・エッジAI・医療／創薬系） アノテーション/データセット（総合・プラットフォーム） AI人材関連サービス（育成／研修・派遣／紹介／活用） ツール系 AI開発／活用プラットフォーム（総合・医療用） AI-OCR AIチャットボット レコメンド／Web接客 法務・知財関

バンダイナムコの「みんなのGOLF WORLD」、ぜんぜん過去作に敬意を込めて丁寧に調整してなくて面白バグ祭りに

株式会社Preferred Networks（本社：東京都千代田区、代表取締役 最高経営責任者：西川徹、以下、PFN）は、物流ソリューション事業を開始し、第一弾としてデパレタイジング（荷下ろし）ロボット用のコントローラーを提供します。また、物流現場でのロボットの普及を目指して「PFNロジスティクスパートナープログラム」を開始し、株式会社PAL（本社：大阪市西区、代表取締役　辻有吾）とインテグレーションパートナー契約を締結、デパレタイジングシステムの開発ならびに複数現場へのソリューションの導入を共同で進めています。 小売業界の販売チャネルの多様化、Eコマース需要の増加に加え、新型コロナウイルス感染拡大の影響により、物流現場では作業効率の改善、労働力不足への対応が必須となっており、物流のデジタル化・自動化に向けてロボットをはじめとするテクノロジー投資を行う企業が増えています。しかし、物流現場で

新型コロナの影響で、鉄道の利用客は大きく落ち込み、業界は深刻な打撃を受けている。 西日本旅客鉄道（JR西日本）が4月30日に公表した2021年3月期の通期決算では、過去最大となる2332億円の最終赤字に落ち込んだ。2022年3月期は最終黒字を見込むものの、最終益はわずかに30億円。財務基盤の見直しは急務だ。 そんななか一筋の希望を見出す話題がある。 決算に先立つ4月14日、長谷川一明社長の会見で、AIと過去2年間で収集されたデータを活用して「自動改札機の故障予測プログラム」を開発し、保守管理コストを3割削減したことを公表した。 鉄道会社が自社の持つノウハウにあたる「故障データ」とAIを組み合わせて保守の効率化を進める、というのは実に今風のニュースに見える。 自動改札のメンテナンスの様子。JR西日本管内だけで約3500台。止まらず動かし続けることの維持コストは大きい。写真提供：JR西日本今回

はじめに 機械学習では，変数の「標準化」というものが出てきますが，この標準化についてよく理解できなかったので調べてみました．また，実際に標準化がある時とない時で比較してみました． Feature Scalingについて Feature Scaling とは，特徴量の取りうる値のスケールを変えることであり，その種類として「標準化」と「正規化」があります．データセットの特徴量間でスケールが異なることは多くあります．例えば，体重と慎重，家の価格と部屋数ではその単位と値の範囲が異なります．そのような異なるスケールのデータセットを学習させると，うまく学習できなくなるので，学習前の前処理で特徴量間のスケールを揃える必要があります． 標準化とは 標準化とは，特徴量を標準正規分布（平均を0，分散を1）のスケーリングに合わせる処理のことです．変換の式は，次式となります． $$x_{std, i} = \fr

数理最適化技術は、「データ活用の促進を通じて持続可能な未来をつくる」を企業ミッションとするブレインパッドにとって、必須の注力技術の1つです。 2021年4月15日（木）には、数理最適化技術の研究で大変著名な大阪大学の梅谷 俊治先生による社内向け講演会を開催しました。 本ブログでは、当社のデータサイエンティストが講演の模様をレポートします！ こんにちは、アナリティクス本部の日吉です。先日、当社では数理最適化に関する社内向け講演会を行いました。 当日は、データサイエンティスト以外の社員も多数参加しとても有意義な会となりました。本ブログでは、講演会の内容をレポートします！ 講演会の概要 ブレインパッドは、数理最適化を今後の必須技術の1つと位置づけ、社内の技術力向上に努めており、以前発表したプレスリリースの通り、大阪大学数理最適化寄附講座を開設しました。そしてその一環として、寄附講座教授の梅谷俊治

世界中のデータサイエンティストら15万人以上が参加する「Kaggle（カグル）」。企業や公的機関によるデータ分析のコンペティション（コンペ）が常時開かれ、多くの参加者が腕を競う。彼らの最高峰に立つのが、世界で約200人、日本人では数えるほどとされる「Kaggle Grandmaster」。米国GPU（画像処理半導体）大手のNVIDIA（エヌビディア）で働く小野寺和樹さんは、その称号を持つ一人だ。プログラミング、数学、分析対象となる分野の知識など、幅広い力が求められるコンペで勝ち続ける彼は、現在「Kaggleに参加すること」が仕事なのだという。世界最高峰のデータサイエンティストはどんな思考をするのか、そして、時に寝る間も惜しんで熱中するというKaggleの魅力とは何か。小野寺さんに聞いた。【松本香織、藤崎竜介】 〈Profile〉 小野寺和樹（おのでら・かずき） エヌビディア合同会社 シニア

今中雄一 医学研究科教授、國澤進 同准教授、長野広之 同博士課程学生らの研究グループは、新型コロナウイルス感染症（以下COVID-19）の流行が市中肺炎の緊急入院に与えた影響を検証しました。 COVID-19はその感染自体だけでなく、患者の受診控えやCOVID-19対応のための手術・手技延期、市民の行動変容などを介して医療システムに大きな影響を与えています。中でも呼吸器感染症はマスク・手洗いなどの行動変容を介して患者数が減少しているのではと言われていました。 本研究グループは同分野のQuality Indicator/Improvement Project（QIP）のデータベースを用いて、入院日が2019年8月1日から2020年7月31日の市中肺炎の緊急入院数、その他の疾患による緊急入院数を入院日が2018年8月1日から2019年7月31日と比較しました。COVID-19流行時の2020年

NPS®(顧客推奨度)業界別ランキング 企業の成長率や収益性との相関が高い、顧客ロイヤルティを計る指標「NPS」。 NTTコム オンラインでは、2016年から業界別のNPSベンチマーク調査を実施し、業界別のNPSランキングトップ企業を公開しています。

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 Factorization SVD（Singular Value Decomposition） Factorization Machine 深層学習を使った推薦手法 ニューラルネットワーク推薦手法に対する警鐘 Recboleプロジェクト Recboleプロジェクトを用いた各アルゴリズムの検証 General Re

あなたの会社には、組織が危機に陥ると颯爽と現れ、どんな問題でも解決してくれる「英雄」がいるかもしれない。それは称賛されるべきことではなく、組織が未熟な証拠だ。危機が起きるから英雄が誕生するのではなく、英雄に依存しているから危機がなくならない可能性がある。また、ヒーローとして称えられるために、不必要に自分を追い込んだり、自分の頑張りを不自然にアピールしたりする従業員もいる。こうした不健全な企業文化を脱して、成熟した組織に生まれ変わるために、4つの点に注目すべきだと筆者は主張する。 最近、ある会社の経営会議に招かれた。その会社はピンチに直面していた。大口顧客の注文対応をしくじったのだ。経営幹部は、ダメージを最小限に抑え、顧客に機嫌を直してもらい、体制を立て直すトリアージモードに入っていた。 会議の終わりに、いつもの精鋭チームの動員が決まった。「うちの会社の特殊部隊だ」と、好感を込めて呼ばれるマ

はじめに この度、PythonライブラリであるPandasGUIとpandas-profilingを、Pythonをインストールしていない環境においても使用できるEDAツール**『Pandas Anywhere』**を作成したので公開します。本ツールを使用することで、誰でもどこでも簡易にビッグデータ※の分析が可能となります。 ※本記事でいうビッグデータとはMicrosoft ExcelやAccessで扱うのが困難な大容量データを指します。 作成の動機 前回書いた記事「Python初学者のためのPandas100本ノック」では、知り合いにPython・機械学習を始める人が増えてきていることから、そのような人たちの学習を支援するコンテンツを作成しました。私の周りでは、このコンテンツをきっかけにPython、pandasを用いたデータ分析ができるようになった人もおり、目的通りの効果があったと思い

Googleアカウントさえあれば無料でPythonの機械学習プラットフォームが使えるColaboratory(通称Colab)というサービスがある。既に本連載でも何度か紹介したことがあるが、3月末に待望の有料プランが日本でも始まった。有料プランでも制限はあるもののGPUを備えた超高性能マシンが月1072円で使い放題になったのは大きい。実際に有料版を試してみたので使い勝手を紹介しよう。 1072円で高性能マシンが使い放題に Colabについて復習してみよう まずは、改めてPythonのColabについて紹介しよう。一言で言うならGoogle Colabはブラウザ上で使えるPythonの実行環境だ。Googleが無料で提供しており、教育用途や研究用に使えるものだ。 そもそもPythonで人工知能(AI)を、特に機械学習を試してみたいという人は多いことだろう。ところが、Pythonや機械学習の実

株式会社Preferred Networks（最高経営責任者：西川 徹、以下「PFN」）およびENEOS株式会社（社長：大田 勝幸、以下「ENEOS」）は、新物質開発・材料探索を加速する高速の汎用原子レベルシミュレータを提供する合弁会社の設立について合意しましたので、お知らせいたします。 PFNとENEOSは2019年度より戦略的な協業体制の構築に合意しており、AI技術を活用したマテリアルズインフォマティクス分野での革新的事業創出を検討してまいりました。新会社では、2021年夏を目途に、両社の知見をもとに開発した 高速の汎用原子レベルシミュレータをクラウドサービスとして提供いたします 。 今般、材料探索技術の高速化と汎用性向上を実現するため、従来の物理シミュレータに深層学習モデルを組み込み、原子レベルで材料を再現して大規模な材料探索を行うことのできる汎用原子レベルシミュレータを開発しました

東芝は2021年4月28日、教師なし学習でも高精度でグループ化できる画像分類AI（人工知能）を開発したと発表。ラベル付け作業を行っていない画像データから、高精度に不良品や製品欠陥を検出することが可能になる。 東芝は2021年4月28日、教師なし学習でも高精度でグループ化できる画像分類AI（人工知能）を開発したと発表した。ラベル付け作業を行っていない画像データから、高精度に不良品や製品欠陥を検出することが可能になる。 教師なし学習の分類精度向上に貢献 今回東芝が発表した画像分類AIは、分類基準を指定するラベル付けを行っていない画像から有効な特徴を抽出、学習して、それに基づいた画像分類を高精度で実行するものである。 この画像分類AIは、1枚の画像を1つの分類基準とする「疑似的な教師あり学習」を行う。これによって背景のように多くの画像に表れるものを除き、一部の画像にだけ存在する特徴を抽出できる。