はじめる人のびぎねっと。

プライバシーポリシー

びぎねっとITニュース

NTTドコモ、人工知能を活用してスマホの個人情報を解析することでプランを提案する損害保険を発表

NTTドコモは10月12日、「AIほけん」のサービスを始めると発表した。

この損害保険は、東京海上日動火災保険と共同開発した新たなサービス。スマートフォンで集めた利用者の個人情報などを人工知能(AI)が分析し、ユーザに最適な損害保険などの商品を提案する。なお、個人情報などを活用し、人工知能が保険を提案するサービスは、業界で初めてだという。

「AIほけん」は、12月から提供開始予定。

(川原 龍人/びぎねっと)

[関連リンク]
サービス概要

沖電気、高速ディープラーニング推論処理をエッジで実現し、クラウドと連携するAIエッジコンピューター「AE2100」を販売開始

沖電気は10月3日、人工知能(AI)によるリアルタイムなデータ活用がクラウドからエッジ領域にシフトしていく市場の要求に合わせ、高速ディープラーニング推論処理をエッジで実現するAIエッジコンピュータ「AE2100」の販売開始を発表した。

「AE2100」は、深層学習の推論環境を提供するインテルのOpenVINOツールキットと、AIアクセラレータ「インテル Movidius Myriad X VPU」を搭載したアーキテクチャーを有する。また、各種センサーを収容するインターフェースや多様な通信方式に対応しているほか、クラウドとの連携機能としてマイクロソフト社のMicrosoft Azure IoT Edge認定を取得しており、クラウドで作成されたAIモデルのエッジへの展開・利用が可能で、IoT活用現場でニーズが高まっている「Intelligent Edge, Intelligent Cloud」のシナリオが実現できるとしている。

近年、5Gに代表される通信技術とデバイス技術の進化により、より現場に近い場所でのリアルタイムなデータ活用が可能となりつつある。これに伴い、AI機能は、クラウド領域からエッジ領域に移り変わろうとしており、ディープラーニングの学習モデル処理をクラウドで行い、エッジ領域ではその学習モデルを利用した推論処理を素早く実行して、その結果をクラウドにフィードバックすることが必須となりつつある。また、すべてのAI機能をエッジ領域で動作させるのではなく、新たな学習モデルをクラウドから配信するなど、クラウド側との連携が可能なAIエッジ装置も必要となる。沖電気では、製造、建設、インフラ、防災、金融・流通、交通、海洋の各注力分野に特化し、センシング技術、ネットワーク技術、データ処理技術のノウハウを活かし、エッジ領域において、IoTとAIを活用した多くのユースケースを保有しており、「AE2100」は、これらのノウハウをベースに開発されている。

(川原 龍人/びぎねっと)

[関連リンク]
プレスリリース
製品情報

NTTコミュニケーションズ、データ利活用に必要な大容量データをセキュアに保管できる「Enterprise Cloud Wasabiオブジェクトストレージ」を提供

NTTコミュニケーションズは9月30日、米Wasabi Technologiesとの協業によって、「Enterprise Cloud Wasabiオブジェクトストレージ」を10月1日から提供開始すると発表した。同社はデータによる企業のデジタルトランスフォーメーション(DX)に必要なすべての機能をワンストップで提供する「Smart Data Platform」を中核として、データ利活用ビジネスを推進している。

「Enterprise Cloud Wasabiオブジェクトストレージ」は、99.999999999%の高い堅牢性に加え、API連携により、Amazon S3と同じ利用法が可能となっている。さらに、データの書き込み/読み込み速度は Amazon S3と比べて高いパフォーマンスを確保している。また、2019年12月に東京リージョンをNTTコミュニケーションズのデータセンターに開設する予定となっており、日本、アメリカ、オランダのリージョンを、顧客の環境に合わせて柔軟に利用できる。

(川原 龍人/びぎねっと)

[関連リンク]
プレスリリース
サービス概要

NTTコミュニケーションズ、秘密計算を用いたデータサイエンス分野における連携協定を締結

NTTコミュニケーションズと和歌山県は9月19日、秘密計算を用いた「データサイエンス分野における連携に関する協定」を締結したと発表した。

「秘密計算」は、異なる事業者が保有するデータを秘匿化したまま相互に統合・分析を行い、結果のみを出力する技術。今回締結された協定に基づき、異なる事業者間のデータ利活用により、産業の活性化や社会的課題の解決および、データ利活用のための人材育成に関する実証実験を実施する。

異なる事業者間のデータ利活用においては、暗号化データの分析であっても、プロセスの途中で平文に復号する必要があり、セキュリティリスクの観点から、取り組みが進んでいないのが現状。今回、NTTコミュニケーションズのクラウドサービスやネットワークサービスに加え、NTTが開発を進めてきた秘密計算を活用し、これらの課題解決に取り組んでいく。両者は、秘密計算を中心とした「相互に機密データを見ない・見せない」環境を構築することで、産学官の枠を越えたデータ利活用の推進を目指す。具体的には、和歌山県および事業者、研究施設からデータを集積し、秘密計算の社会実装モデルの構築を目指して利活用を進める。併せて、大学におけるデータサイエンス分野(AI・ビッグデータ解析など)の人材育成のための教育への活用を試みる。

(川原 龍人/びぎねっと)

[関連リンク]
アナウンス

東芝と統計数理研究所、製造現場向け機械学習アルゴリズム「HMLasso」を発表

東芝と統計数理研究所は8月2日、製造現場向け機械学習アルゴリズム「HMLasso (Least absolute shrinkage and selection operator with High Missing rate)」を発表した。

「HMLasso」は、多くの欠損値が含まれている製品データからも、品質低下や歩留悪化などの要因を高速・高精度に特定する技術。これまで利用されてきたアルゴリズム「CoCoLasso」と比べ推定誤差を約41%削減することに成功した。この技術によって、従来は活用の難しかった欠損値を多く含むデータでも高速・高精度な要因解析が可能となり、工場・プラントなど製造現場の生産性・歩留・信頼性の向上が期待できるようになるという。

東芝と統計数理研究所は、本技術の簡易プログラムをオープンソースソフトウェアとしてWebサイトに公開している。

(川原 龍人/びぎねっと)

[関連リンク]
アナウンス

慶應義塾大学の研究室とYahoo! JAPANがAIを活用した最適なプッシュ通知の技術を発表

 慶應義塾大学環境情報学部の中澤仁教授の研究室は8月8日、Yahoo!Japanとの共同研究の成果として、アプリのプッシュ通知においてAI(人工知能)を活用して最適なプッシュ通知を最適なタイミングで出力する技術を開発したと発表した。

 今回発表された技術は、慶應義塾大学の中澤仁教授の研究室に所属する大越匡特任准教授らとYahoo! JAPAN研究所の共同研究として進められた技術。スマートフォンのセンサーデータと機械学習技術を利用し、スマートフォンのプッシュ通知を開封しやすいタイミングを推定する。タイミングを計ることによってユーザの心理負荷が下がり、プッシュ通知が開封されやすくなるという。

研究を通して推定されたタイミングをベースに、Android版「Yahoo! JAPAN」アプリで効果を検証したところ、最大60%以上の開封率向上効果を得ることができたとしている。

(川原 龍人/びぎねっと)

[関連リンク]
アナウンス

日立ソリューションズ、画像認識人工知能を活用した「類似図面検索AIソフトウェア」を発表

日立ソリューションズは7月8日、画像認識人工知能(AI)を活用し、大量の図面から類似率の高い順に図面検索できる「類似図面検索AIソフトウェア」を発表した。

 「類似図面検索AIソフトウェア」では、日立ソリューションズの独自技術によりAIが図面の特徴を学習することにより、10万件を超える図面から類似する図面と図面内の部品を数秒で検索できる。同製品を利用することで、技術者は既存の図面を再利用して設計するなど、業務の効率向上を図ることも期待できるほか、不良が発生した部品の類似品を見つけ出すことで、早期に対策を打てるようになり、不良の再発生のリスクを抑止することも可能になるという。同製品の導入については、Web APIによって既存の業務システムとシームレスに連携することで、既存環境を大幅に変更する必要がないことも特徴。

 日立ソリューションズは、同製品を「画像判定ソリューション」のラインナップに追加し、製造業などを中心に図面を扱うさまざまな業界に提供していく。

 販売価格は個別見積り。

(川原 龍人/びぎねっと)

[関連リンク]
プレスリリース

チェックポイント、AIを搭載したマルウェア検出エンジンを同社のソリューションに追加

チェック・ポイントは6月20日(現地時間)、人工知能ベースの新しいマルウェア検出エンジン「Malware DNA」を、セキュリティ対策ソリューション「SandBlast Network」に追加したと発表した。

「Malware DNA」は、人工知能を用いて新種のマルウェアを既知のファミリーに分類することで、ゼロデイの脅威を検出することができるエンジン。「Malware DNA」の機械学習では、同社の「ThreatCloud」によって検出されたマルウェアのサンプル情報を利用して学習する。既知のマルウェアと合致するコードや、類似した動作をチェックすることによって、新しい脅威を検出することができるという。

(川原 龍人/びぎねっと)

[関連リンク]
Press release

アイアクトとアシスト、異種のAIを活用した人事部門向け採用業務の自動化ソリューションで協業

アイアクトアシストは7月3日、アシストが提供するエンタープライズRPA「AEDAN(Ashisuto Enterprise Decision AutomatioN)」とアイアクトの人工知能 導入・開発支援サービスを組み合わせた人事部門向け採用業務自動化ソリューションについて協業することを発表した。

アシストが提供する「AEDAN」は、ヒトが行う情報の処理を「情報取得」、「情報分析」、「意思決定(行動選定)」、「行動実行」に分類し、この4つのステージモデルごとに最適なツールを使い分け、業務フロー全体の自動化を支援するソリューション。推論型AI 「Progress Corticon」を中核に据え、人による判断を自動化することで、既存の業務自動化領域を拡大し、組織における生産性向上を目指す。

アイアクトは、大規模Webサイトの構築・運営、人工知能・コグニティブソリューションでのチャットボット開発等の提供、IoTシステム開発などを手がけている。今回、アイアクトとアシストが協業することで、採用業務における書類や面接の内容を機械学習で分析し評価を行い、その評価結果を正しい基準で合否を判断することで、採用業務のプロセスを効率化する。機械学習型人工知能の導入支援や開発をアイアクトが、そしてAEDANおよび豊富な実績に基づく業務自動化支援をアシストが提供することで本ソリューションを展開する。

(川原 龍人/びぎねっと)

[関連リンク]
プレスリリース

Facebook、深層学習レコメンデーションモデル「DLRM」リリース

 Facebookは7月2日(現地時間)、深層学習レコメンデーションモデル「DLRM」をオープンソースソフトウェアとしてリリースした。

 「DLRM」は、PyTorchとCaffe2によって実装されており、Glow C++の実装も提供可能。ニューラルネットワークを利用してレコメンデーションシステムを構築するアプローチは、カテゴリカルデータなどを利用する深層学習モデルとは異なるものになる。今回公開された「DLRM」は推論とトレーニングに利用でき、Kaggle Display Advertising Challenge Datasetなどのデータセットによる推論にも対応している。

 「DLRM」は、GitHubに公開されている。

(川原 龍人/びぎねっと)

[関連リンク]
DLRM(GitHub)
アナウンス

 

このページのTOPへ

Powered by Wordpress