AI IoT

日立製作所は「製品の打音や設備の稼働音などの音響データから異常音を検知するソリューション」として2つのサービスを販売する。収集した音響データを、日立が独自に開発した音響解析技術で処理し、製品不良や設備故障による異常音を検知する。

Python 3.9で行われたデコレーター式の記述時の制約緩和、新しいパーサーが採用された理由などについて見ていこう。

コロナ禍で初めてテレワークを導入した日本企業は少なくないだろう。コロナ禍はDXの面ではプラスに働くのだろうか。日本企業のDXを難しくしている要因とは何か。デジタルツールを用いた企業変革を専門とするアビームコンサルティングの安部慶喜氏が語った。

コロナ禍で日常業務や大学講義がオンライン＆リモート化した人は多いだろう。そのメリットとデメリットは何か？　デメリットを解消するために、どのような工夫をするとよいのか？　データサイエンティスト人材の育成はコロナ禍でどういう状況なのか？　データサイエンティスト協会主催Webセミナーにおけるパネルディスカッションの一部内容を紹介する。

用語「Garbage In, Garbage Out」について説明。ゴミ（Garbage）のような不良データを入力すると、出来上がる機械学習モデルもゴミのように不良なものになる、という戒め／金言のこと。ゴミを入れないのは簡単なように見えて難しい。

レスポンは、アンケートシステム「respon」を、翻訳サービス「DeepL」と連携させた。イベントなどの参加者が投稿したフリーコメントを、外国語から日本語だけでなく、日本語から外国語にもリアルタイムに翻訳する。

MLOps（機械学習の実運用化）の活動目的＆方針を「デザイン思考」で議論した座談会の内容をレポート。デザイン思考フレームワーク＆ツール「MURAL」を紹介し、MLOps実践時の悩みと対策案を議論。世の中が抱えているMLOpsの課題を解決するためにコミュニティーの方針を検討する。

Python 3.9の新機能や変更点の中から、辞書に対する和集合演算子の追加、文字列からプリフィックスとサフィックスを削除するメソッドの追加などを紹介する。

神戸市とNTTドコモ、ドコモ・システムズは、「AI搭載通信型スマートドライブレコーダーを活用した市バスの運行モニタリング実証実験」を実施すると発表した。クラウドやドライブレコーダーなどを組み合わせた機能とデータ活用について検証する。

データセット「QMNIST」について説明。MNISTを改良してテストデータを1万から6万に増やし、合計12万枚となった手書き数字の「画像＋ラベル」データが無料でダウンロードでき、画像認識などのディープラーニングに利用できる。PyTorchにおける利用コードやTensorFlowにおける情報も紹介。

DATAFLUCTは、トラック運送に最適なルートを最適なタイミングで予測するサービス「DATAFLUCT route-optimization.」の提供を開始する。

機械学習では、普通、多くの変数や係数を同時に取り扱う。そのような場合にそれぞれの変数や係数を別々に取り扱うと数式が煩雑になってしまう。ベクトルや行列を利用すれば、複数の値をひとまとめにして取り扱えるので、数式が極めて簡潔になる。今回はベクトルについて、基本的な計算方法を紹介する。

GANの基本的な構成を見た後に、PyTorchのLinearクラスでMNISTを対象としたGANを実装してみましょう。

Microsoftは、.NET開発者向けのオープンソース機械学習（ML）フレームワークの最新版「ML.NET 1.5.2」を公開した。Model Builderツールで「Azure ML」を使ってオブジェクト検出モデルをトレーニングできるようになった他、ML.NET CLIで画像分類モデルをローカルでトレーニングすることも可能になった。

NTT東日本とイー・コミュニケーションズは、オンライン試験の不正監視サービス「Remote Testing AIアナリスト（仮称）」の事前予約受付を開始した。AIを活用してオンライン試験でのカンニングや替え玉受験を防止するという。

用語「トイプロブレム」について説明。迷路やオセロのようにルールとゴールが決まっている世界の問題をAIで解くことであり、転じて、そのような世界観の問題しか解けないことを指す。第1次AIブームを終焉（しゅうえん）させた理由とされる。

IDC Japanは、世界のAIの支出額に関する予測を発表した。2019〜2024年の年間平均成長率を20.1％と見込み、支出額は2020年の501億ドルから2024年には1100億ドル以上になると予測する。

2020年10月の最新状況に合わせて改訂。はじめてのAIから、機械学習、深層学習、自然言語処理、統計学、社会人のためのデータサイエンス（実用知識）、大学生のためのデータサイエンス（理論知識）まで、全15個の講義内容を紹介。本稿独自に考察した、学習者対象やお勧めの学習方法についても示す。

print関数を使って変数などの値を表示する方法と、その際に区切り文字や行末の改行を変更する方法、文字列と変数の値を組み合わせる方法などを紹介する。

ヤフーなど3社は、AIを活用して過去の写真から指名手配被疑者の今の姿を予測するプロジェクト「TEHAI」を始動した。指名手配被疑者の情報提供の促進が目的。指名手配被疑者の検挙に結び付く有力な情報を提供した人には報奨金が送られる。

慶應義塾大学理工学部の桂誠一郎研究室と東京自働機械製作所は、AIによる演算結果を随時確認しながら対話的にモデルを生成できる「バイラテラルAI」の基盤技術を開発した。

データセット「EMNIST」について説明。81万枚〜7万枚の手書きアルファベットおよび数字の「画像＋ラベル」データが無料でダウンロードでき、画像認識などのディープラーニングに利用できる。PyPIパッケージ、TensorFlow、PyTorchにおける利用コードも紹介。

if文の構文と、比較演算子や論理演算子を使用して条件分岐を行う典型的なコード例を紹介する。

楽天はドローンを活用した目視外飛行での物資配送の実証実験に成功した。長野県の白馬岳登山口にある「猿倉荘」から、山頂の山岳宿舎「白馬山荘」と白馬岳頂上宿舎までの間の高度差約1600メートルで実施した。

用語「モラベックのパラドックス」について説明。機械学習モデルを含むAI（人工知能）やロボット工学において、大人が行うような高度な知性に基づく推論よりも、1歳児が行うような本能に基づく運動スキルや知覚を身に付ける方がはるかに難しい、という定説を示す。

for文で処理を繰り返し実行する際の典型的なコード例を紹介。range関数、enumerate関数、zip関数、break文とcontinue文についても触れる。

ユーザーローカルは、「ユーザーローカル音声議事録サービス」を無償で提供する。オンライン会議の議事録を自動的に作成するサービスで会話の流れを可視化できる。

データサイエンスに興味がある技術者の間で話題になった「データサイエンス100本ノック（構造化データ加工編）」。生みの親である森谷和弘氏によると、この取り組みが生まれた背景には「データ分析の最も大きいニーズに応える環境がない」という課題があったという。

応用脳科学コンソーシアムは、脳科学とAIの融合による脳融合型AIの研究開発を開始する。社会的に中立性の高い組織で、継続的に脳科学とAIの融合研究の産業応用に向けて取り組むという。

データセット「Reuters newswire」について説明。1万1228件のロイターニュース配信テキストに対するトピック分類問題が扱えるデータセットについて説明する。TensorFlow／Kerasにおける利用コードも紹介。

MLOpsコミュニティーのイベントレポート連載。今回は「MLOpsとは何で、今なぜそれが必要なのか」「実際にMLOpsでやることとは何か」「機械学習モデルの開発から運用におけるMLOpsがなぜうまくいかないのか、どうすればよいのか」について学ぶ。