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Channel: IT起業研究所 ITInvC 代表小松仁
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生鮮食料品の即日配達サービスAmazon Fresh

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シリコンバレーのジャーナリスト瀧口 範子さんが、米Amazon.comが提供する生鮮食料品の即日配達サービスAmazon Freshの会員になり、その印象を伝えている内容が面白い。

朝注文すれば、野菜、果物、肉、魚、洗剤などの日用品がその日のうちに届くもので、売れ筋ならば、書籍なども一緒に届けてもらうことも可能らしい。

年会費が299ドルで、Amazon Primeの既存会員であれば、Amazon Primeの年会費である99ドル分が値引きされるが、それでも200ドルというのは一寸高い。

使い心地については非常に良いとし、Amazon Freshはスタートした頃は品数も限られ、「これじゃあ、日常的には役に立たないなあ」と感じたものだが、あっという間に品数が充実、肉類はステーキ肉などもあるし、魚は種類が限られているものの、生のマグロや白身魚がパックされており、野菜や果物にいたっては、普段食べるものはほとんどそろっていると言ってもいいようだ。

Amazon Fresh特製の保冷箱の中に、食品が丁寧に入れられており、保冷箱は次回配達時に配達員が持ち帰る仕組みらしい。

Amazonは注意深くこのサービスを検証しながら拡大してきた模様で、最初、配送センターは本格的なものを設けず、サンフランシスコの南にあるキャンドルスティック球場の駐車場の一角を借り、そこにどこかから食料を積んできた超大型トレーラーを駐車させ、配達トラックは、そのトレーラーにドッキングするようなかたちで荷物を移し替えるという、奇妙なシステムでサービスをスタートさせたらしく、Start Smallの典型のようで、これが成功要因の一つではないかと思う。


http://pc.nikkeibp.co.jp/atcl/NPC/15/262978/070800030/?P=1

「再生可能エネルギー」しか使用しないデータセンター(DC)の建設

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日経紙シリコンバレーNextが、米Facebookと米Googleが2015年6月から7月にかけて、太陽光発電や風力発電などの「再生可能エネルギー」しか使用しないデータセンター(DC)の建設を相次ぎ発表し、米Amazon Web Services(AWS)も2016年末までに、DCの消費電力の40%を再生可能エネルギーで賄う計画など、最近の動向を伝えている内容が興味深い。

Facebookは、米Citigroup EnergyやカナダAlterra Power、米Starwood Energy Groupと提携して、同DCから90マイル離れた場所に、発電量200メガワット(MW)の風力発電所を建設し、2016年までに完成する予定らしい。

Googleがアラバマ州ウインドウズクリークに建設すると発表した新DCも、再生可能エネルギーを使用するもので、再生可能エネルギーは、Tennessee Valley Authority(TVA、テネシー川流域開発公社)が供給し、Googleは同DCの消費電力の100%を再生可能エネルギーで賄うのがゴールだと述べているようだ。

AWSも、DCの消費電力の100%を再生可能エネルギーで賄う予定だと宣言済みで、同社はまず2016年末までに、クラウドサービスを提供するDCの消費電力の40%を、再生可能エネルギーに置き換える計画らしい。

http://business.nikkeibp.co.jp/atcl/report/15/061700004/071300012/

人工知能の進化と適用領域の広がり

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ネットコマース代表取締役斎藤 昌義さんの「コレ1枚で分かる人工知能の実用化を支える技術と適用領域」が判りやすい。

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インターネットの普及と共に膨大なデジタル・データが日々生みだされており、スマートフォン、ソーシャルメディア、IoTの普及は、日常生活や社会活動などの現実世界のデジタル・データ化を加速し、拡大している。

▲蓮璽疋ΕД△寮能向上
ハードウェアの高性能化とコスト低下は、膨大かつ急激に増え続けるビッグデータを格納する受け皿として、さらにこれを分析する巨大な計算資源として使われており、センサーやコンピュータの小型・高性能・低価格化は、ウェアラブルやロボット、IoTを普及させる要件になっている。

アルゴリズムの進化
機械学習やディープラーニング、神経言語プログラミングなどのアルゴリズムが開発され、状況の分析や判断、最適なルールの生成や解釈など、自律的行動に必要な知識を生成している。

ぅ優奪肇錙璽の低コスト・高速化
高速・大容量のネットワークは、膨大なデータを収拾し、その結果をフィートバックするために欠かせず、さらに近接通信技術により、ウェアラブルとモバイル、あるいは、センサーが埋め込まれたモノが低消費電力で効率よくつながる仕組みができあがっている。

用途としては、

(1)高度な専門的アドバイス(膨大な文献や診断記録から病名や治療法を提示、株式市場やSNSから投資判断など)、

(2)利便性と安心安全(ウイルスと振る舞いからワクチンを自動生成、自動翻訳・通訳など)、

(3)効率化・省力化(自動運転自動車、工作機械・ロボット・搬送機械などの生産設備など)

等が想定されている。


http://blogs.itmedia.co.jp/itsolutionjuku/2015/07/post_108.html

「農耕モデル」と呼ぶSELのビジネスモデル

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IEEEの2014年の半導体製造部門の特許技術評価で、米インテル(3位)や韓国サムスン電子(4位)をしのいで2位に食い込んだ日本企業、従業員830人の約7割を研究者が占める半導体エネルギー研究所(SEL)の紹介を日経産業紙が伝えている内容には元気をもらえる。

企業との共同研究や特許使用料で売り上げのほとんどを稼ぎ、現在の特許登録件数は2万2000件あるという。

半導体に求められるものが処理能力から低消費電力に急速に移っていると分析し、現在取り組むのが電力消費を10分の1以下に抑えた次世代半導体の量産らしい。

独創的な研究によって特許を取得、その収穫物で稼いで次代の技術の種をまく、「農耕モデル」と呼ぶSELのビジネスモデルは興味深い。

http://www.nikkei.com/article/DGXMZO89429410X10C15A7000000/

サイバーダインが開発した「ロボットスーツHAL作業支援用」

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筑波大発ベンチャー企業サイバーダインが開発した「ロボットスーツHAL作業支援用」は、腰に装着して作業を支援するもので、モーターで動くアームが太ももを押すことで、物を持ち上げるなどの作業で腰への負担が4割ほど軽減できると朝日新聞に紹介されている。

出資する大和ハウス工業では、高齢化や人手不足が進む建設現場にロボットスーツを導入し、5月から検証実験を始めたらしい。

海外進出の第一歩となったドイツでは物流会社や国際空港から引き合いがあり、フランスの建設会社などからも問い合わせがあるという。

今後の展開に期待したい。

http://digital.asahi.com/articles/ASH7L51BJH7LUQIP01G.html?iref=comtop_6_04

グーグルの自動運転車の衝突事故

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デトロイト17日ロイターによると、米グーグルは、自社の自動運転車が今月初めに追突され、社員3人がけがを負ったらしい。

2009年、自動運転車の開発を始め、試作車の衝突事故がこれまでに14件発生、うち11件が車両後部への追突事故だったようで、グーグルは、いずれの事故も、自動運転車に過失はなかったとし、ヒューマンエラー、不注意の問題は明らかとしているようだ。

グーグルの自動運転車プロジェクト責任者、クリス・アームソン氏はブログで「他車両の運転者が道路状況に注意を払わず、わが社の自動運転車は驚くほど頻繁に衝突被害にあっている」と指摘しているようで、何か問題が潜在しているのか今後の動きを注視したい。

http://toyokeizai.net/articles/-/77572

人工知能(AI)の一例:IBMワトソン・トーン・アナライザー

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米IBMの研究者が、人工知能(AI)搭載高性能コンピューター「ワトソン」を活用し、メッセージを読んでそのトーンを判断できるアプリケーションソフト「IBMワトソン・トーン・アナライザー」を開発したという発表は興味深い。

文章によるコミュニケーションのトーンの評価・改善を支援するサービスで、最新のサービスを追加した(ワトソンの開発者向けサービス)『ワトソン・デベロッパー・クラウド』のAPIとソフトウエア開発キット(SDK)は、(IBMが提供するPaaS)ブルーミックスで入手できるらしい。

個人や仕事でのコミュニケーション、セルフブランディング、市場調査、広報マネジメント、問い合わせ先の自動音声応答システムの管理など多くの目的に使えるとしているようだが、今後の本格的な実用化に期待したい。

http://www.nikkei.com/article/DGXMZO89592380S5A720C1000000/

自動運転車が普及した後の社会

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暫く前になるが(2015年2月)、米メンローパーク市で開催された次世代の自動車をテーマにしたイベントで、自動運転車が普及した後の社会を考えている人々が登場し、そのビジョンについて語っている内容が興味深い。

スタンフォード大学 Consulting ProfessorのStefan Heck氏は、「自動運転車や電気自動車、加えて、インターネットに接続された自動車(コネクテッドカー)、さらに自動車をシェアする社会(カーシェア)を実現できれば、かなり効率的な環境を実現できる」としているようだ。

ドイツBMW社傘下のベンチャー投資事業部であるBMW i Ventures Senior AdvisorのMark Platshon氏は、自動運転車をサービスとして提供する事業者が登場すると、住宅にある車庫が不要となり、特に都市部では住宅の持ち主が、この車庫を活用して住戸に転身させることが可能になるとしているのは、尤もだと思う。

自動運転車なら、自動車の室内を寝室に変身させる設計が可能になるといい、一般消費者は自動車内に一泊しながら気楽な旅ができるというのは、一寸夢のような話だが、結構可能性のある話かもしれない。


http://techon.nikkeibp.co.jp/article/COLUMN/20150310/408349/?rt=nocnt

人工知能の進化が多くの人命を救う

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Ventureclefの宮本和明さんが、メディカルイメージをDeep Learningの手法で解析すると、熟練した医師より正確にがん組織などの病変を見つけ出すなど、人工知能の進化が多くの人命を救うと期待されていると伝えている内容が興味深い。

サンフランシスコに拠点を置くベンチャー企業「Enlitic」は、イメージデータをDeep Learningの手法で解析し病気を判定、イメージデータにはレントゲン写真、MRI、CTスキャン、顕微鏡写真などが使われ、検査結果に悪性腫瘍などがあるかどうかを高速にかつ正確に判定するものを開発中らしい。

Enliticが定義する特性とは、組織構造の特徴を示すもので、具体的には、組織表面と細胞の関係や、細胞とそれを取り巻く部分の関係など、検体の組織構造を指すもので、システムはDeep Learningの手法でこれら構造特性を学び、学習が完了したシステムに、被験者の組織イメージを入力すると、5年生存率を算定することが可能という。

この手法は源流をたどると、2011年にStanford Medicine (スタンフォード大学医学部) で開発された。Computational Pathologist (C-Path) と呼ばれた、機械学習の手法でマシンががん組織を識別するもののようだ。

一方、IBMのWatsonは、Cognitive Computingと呼ばれ大量のデータから意味を引き出すことを目的とし、Watsonは医学論文や臨床試験結果など、大量のドキュメントを読み込み、そこから治療に関する知見を得て、医師が治療方針を決定する際に利用するようだ。

いずれにしても、病院における人工知能の役割が大きくなってきているのは、間違いないだろう。


http://ventureclef.com/blog2/

Googleの新通信サービス「Project Fi」

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Ventureclefの宮本和明さんが、MVNO (仮想移動体通信事業者) 方式でネットワーク・インフラを提供するGoogleの新通信サービス「Project Fi」について伝えている内容が興味深い。

LTEやWiFiなど、異なるネットワーク間で、最適な通信網を選択し、サービスを途切れなく利用できるようで、屋内では、通話やテキストメッセージはWiFi経由でやり取りし、屋外に出ると、Googleの移動体ネットワーク「Fi Network」に接続されるが、ネットワーク間で途切れなくサービスを利用できるらしい。

モバイルサービスは完成形ではなく、まだまだ大きく進化できる余地があることをProject Fiは示しているというのは、尤もだと思う。

http://ventureclef.com/blog2/

その「スマートナントカ」は本当に”スマート”か?

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三菱総研Take It Easyで白須礎成さんが、その「スマートナントカ」は本当に”スマート”か?と論じている内容が興味深い。

マイケル=ポーターは、IoTに関連し、「インターネットは、人をつなぐにせよ、モノをつなぐにせよ、単に情報を伝達する仕組みに過ぎ」ず、その画期的な価値は、「製品の機能や性能の増大とそれが生み出すデータ」であると指摘し、同時に「スマート」であることの説明の一部として、「ソフトウェアの働き次第で性能に何段階もの開きが生じる場合がある」とし、接続機能を持つスマート製品のケイパビリティ(提供される価値・能力)として、「モニタリング」「制御」「最適化」「自律性」の4つの要素を挙げているのは、尤もだと思う。

デバイスが利用者の行動様式、思考や嗜好、またその利用者以外の使い方やベストプラクティスを学習し、利用者の状況に応じて判断し提案できるような形になれば、ストレスは軽減され、利用者が想定していなかった利用の仕方もできるようになるとし、さらにそのデバイスは「自然」な形で利用できなければならないというのはよく理解できる。

現在急速に進行中の人工知能技術が強く絡み合ってくる状況が想定され、今後の進展に期待したい。

http://easy.mri.co.jp/20150721.html

英国旅行

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夫婦で10日間ほど英国を回ってきた。

ロンドンで入国処理を済ませ、スコットランドのグラスゴーに飛び郊外のダンブレーンで宿泊、北から南への旅を始めた。
思った以上に肌寒く、春先の気候というので長袖を沢山トランクに詰め込んできたのがよかった。

グラスゴーの街の中心ジョージ・スクエア周辺はにぎやかな一角で、グラスゴー大聖堂は、宗教改革時の破壊を免れた貴重な存在らしい。

ロッホ・ローモンド湖で湖上遊覧を楽しんだが、何しろ肌寒い。

次いでスターリングに移動、スターリング城は、15~16世紀に建設された如何にも城砦といった趣で、イングランドとの独立戦争、スコットランド王家の興亡などの歴史が刻みつけられているようだ。

エジンバラは、世界遺産にもなっているスコットランドの首都で、エジンバラ城からホリルードハウスまでの通りはロイヤルマイルと呼ばれる一角。

ホリルードハウス宮殿は、スコットランド女王メアリーにまつわるエピソードが数多く残っているらしいが、スコットランドにおける英国王室の宮殿として現在も利用されているようだ。

ロイヤルマイルの中心に、ゴシック様式のセント・ジャイルズ大聖堂がある。

ニュータウンの東にある小高い丘カールトン・ヒルには、ナショナル・モニュメントといって、ナポレオン戦争戦没者記念堂として、アテネのパルテノン神殿を模して建てられたが、予算不足で途中で打ち切りになった遺構がある。

次いで、イングランドに南下、世界遺産にもなっているハドリアヌスの城壁を見学。
ここはローマ帝国がイングランドを約400年間支配していた時代を象徴するもので、世界遺産になっている。
城壁の目的は、北からの蛮族、ビクト族やスコット族の侵入防止にあり、中国の万里の頂上のミニチュア版といった感じである。

この南一帯は、湖水地方と呼ばれ、美しい自然、風景の世界を楽しめる。
詩人ワーズワースが亡くなるまで過ごした家、ライダル・マウントを散策、SL「レイクサイド&ハヴァースウェイト鉄道」とウィンダミア湖遊覧を楽しんだ。

ヒル・トップにあるビアトリクス・ポターの家は、その作品「ピーターラビット」の物語そのものの世界となっている。
ナショナル・トラストにより買い取られ保存されているが、他にも各地の遺跡が同様に保護保存されているようだ。
入場料の一部がナショナル・トラストへの寄付になっており、記念のバッジをくれた。

次いで、チェスターに移動、城壁に囲まれ4つの門とメインストリート、それが交差するロウズと呼ばれる木組みの商店街があり、中世の世界に入ったような感覚がある。
チェスター大聖堂が町のシンボルになっている。

更に南下、ストラットフォード・アポン・エイボンは、ウィリアム・シェイクスピアが生まれ骨を埋めた町で、その生家、妻アン・ハザウェイの家、シェイクスピアとその身内が埋葬されているホーリー・トリニティ教会を見て回った。

さらに南下し、コベントリーでは、ヒドコート・マナー・ガーデンを散策した。

コッツウォルズの一帯は、世界遺産になっており、まさに英国のカントリーサイドといった風情を楽しめた。
ボートン・オン・ザ・ウォーターは「コッツウォルズのベネチア」とも呼ばれているらしく、バイブリーの村のたたずまいは何とも言えぬ郷愁を感じさせてくれる。

南のバースは、ローマ時代に温泉の町として栄え、温泉の語源にもなっており、世界遺産に登録されているが、ローマ浴場博物館に立ち寄り、さらに、バースを代表する、三日月のようにきれいな曲線を描くロイヤルクレッセントの建築を眺めた。

ここから少し離れた場所にある巨石建造物ストーンヘンジは、今回の旅の目玉としていたが、期待は裏切られなかった。
いつ頃どのように作られたのかは大分判ってきているようだが、やはり古代のロマンを感じさせる。
ただ、人気も高まる一方のようで、大変な人出になっていた。

ソールズベリー大聖堂のチャプターハウスには、マグナカルタの原本のうち1冊が収められており、1ページを観覧できた。

最後にロンドンでは、大英博物館でロゼッタスーン他の見学、あいにくストライキ中で一部展示のみとなったナショナルギャラリーでゴッホのひまわり他見学、その他ロンドン塔、タワーブリッジ、ビッグベン、バッキンガム宮殿衛兵の交代行進、ウェストミンスター寺院、セントポール大聖堂など観て回った。

駆け足の旅行であったが、スコットランドの荒涼とした風景、イングランドのカントリーサイドの自然など十分に楽しむ事ができた。
帰国後の日本の猛暑にはまいったが・・・

Volkswagenの自動運転車(愛称「Jack」)

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Techon誌に、2015年1月に、サンフランシスコ近郊のベルモント市にあるVolkswagen グループの開発拠点、ERL(Electronics Research Lab)から、ラスベガスで開催中のCES(Consumer Electronics Show)会場まで、566マイル(約906km)を自動運転で走破した車(愛称「Jack」)の試乗体験会が2015年7月6~12日、米カリフォルニア州のソノマレースウエイで実施された状況を伝える内容が興味深い。

Jackの走行モードは、
1)自動運転の開始時期を通知するマニュアルドライビングモード、
2)自動運転への切り替え可能状態のマニュアルドライビングモード、
3)自動運転が作動中のモード、
4)自動運転の解除をドライバーに予告しているモード、
の四つがあるようだ。

また、「Jack」はあくまでも高速道路での走行向けとして開発しており、都市部の渋滞で頻発するストップ&ゴー向けの設定はしておらず、渋滞対応の自動走行は、他の開発チームが2015年5月に上海で開かれた「CES Asia」で公開したA7ベースの他の実験車両で行っているというのも面白い。


http://techon.nikkeibp.co.jp/article/NEWS/20150722/428900/?ST=skillup&rt=nocnt

プリファード・ネットワークス(PFN)の人工知能戦略

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日経紙に紹介されているプリファード・ネットワークス(PFN)の戦略が、深層学習をハードウエアと組み合わせることができるため応用の範囲が広いこと、技術の独自性を核として、個々のロボットが学習の経験をリアルタイムに共有できる「分散学習」を謳っている点は興味深い。

産業用ロボットであれば、工場内に配置した複数のロボットにディープラーニングを処理する演算装置と各種センサーを取り付け、ネットワーク回線でつなぐ、センサーの情報を解析し、ロボットに動作を考えさせつつ、作業を実行する、その後、続けてセンシングする、そのループを回していくことで、各ロボットがシステム全体を効率化する動作を学習していくとしている。

これまでのインターネットの経路上には、主に人間が作り出したデータが流れていたが、今後、人工知能を備える大量の機械が接続されていくことで「機械中心のインターネットに変わる」という見方も面白い。


http://www.nikkei.com/article/DGXMZO89792620X20C15A7000000/

人工知能が音楽業界再生の切り札となるのか

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Ventureclefの宮本和明さんが、人工知能が音楽特性を正確に把握できることが分かってきて、この研究結果が業界に衝撃を与え、人工知能が音楽業界再生の切り札となるのか、様々な試みがなされているという最近の状況を伝えている内容が興味深い。

Deep Learningの技法である「Convolutional Neural Network」(CNN、特徴量を高精度で把握するセンサー) を音楽に適用することで、飛躍的な進展があったらしく、この技法は、ベルギーの大学「Ghent University」のSander Dielemanらが、学術論文「Deep content-based music recommendation」として発表したもので、人工知能の手法で音楽の特性を把握し、推奨精度を大幅に向上できるという内容のようだ。

CNNによる音楽推奨精度が向上すると、ここに大きなビジネスチャンスが生まれるとして、音楽ストリーミング会社は一斉にCNNを活用した音楽推奨機能を急ピッチで開発しているようだ。

音楽業界は典型的なロングテールで、購入される音楽は一部のヒット曲に限られ、テール部分には視聴者の好みの音楽が数多く眠っているが、これが活きてくるかもしれない。

また、作曲面でも、市場には人工知能を導入した編曲システムが登場するなど、AI化が加速しているらしく、作曲家はアルゴリズムで創った音楽をベースラインとし、そこに自身のインスピレーションを重ね、新曲を創作、新しいアイディアやテーマをアルゴリズムで試作することが可能となるというが、どうだろうか。

http://ventureclef.com/blog2/

アメリカの「プラグマティズム」とシリコンバレーの「ビジネス志向」

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シリコンバレーの瀧口範子さんが、シリコンバレー・テクノロジーの次のトレンドは、AIとロボットとし、ロボットの開発を見ていても、そこにアメリカの「プラグマティズム(実践主義)」とシリコンバレーの「ビジネス志向」がしっかりと出ているのがわかると伝えているのが、興味深く参考になる。

最近よく見られるタイプのロボットは、自律走行して目的地に向かうとか、障害物が目の前にあったら一時停止する、あるいはよけて通るといったようなことができる台車を基本にしているもので、ともかく現時点で作れる機能性を組み合わせ、儲かりそうなビジネスや受け入れられそうな市場を見据え、そこに向けてロボットを作るようで、実際、これらのロボットはどんどんと市場に受容されているという。

今のロボット流行の第一波が終わって、介護用や家庭用ロボットなどもっと難しいロボットが求められる時代になったら、日本のロボットの底力が発揮されるのだと期待しつつ、実際の現場で使われて、市場の要望を聞き入れて試行錯誤していくうちに、本当に役に立つとは何かを学んでいくことの重要さを説いているのは尤もだと思う。

http://www.newsweekjapan.jp/column/takiguchi/2015/07/post-942.php

テレプレゼンス・ロボット

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三菱総研「Take IT Easy」で松本 尭さんが、行きたくても行けないときやちょっとしたことで行かないで済ませたいとき、代理になって動いてくれるテレプレゼンス・ロボットを取り上げている内容が面白い。

移動する台車の上に棒が立っていて、棒の先の人でいえば胸ぐらいの高さのところにタブレットがついているだけのロボットであるが、必要な機能のみに特化し、安価な価格設定により普及しつつあり、普及に苦戦してきたロボットの一つの成功例としているのは、尤もだと思う。

http://easy.mri.co.jp/20150804.html

最も大切なロボットは人工知能

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野村證券マネージング・ディレクターの和田木 哲哉さんが、半導体業界をウォッチする証券アナリストの視点から、最も大切なロボットは人工知能であり、ここでは、日本は圧倒的に出遅れている、ヒト型に目を奪われて勘違いしがちだが、我々がロボットの将来を予想する時により重要と考えるのは、ロボットのボディではなく、頭脳の方であると指摘しているのは、実に尤もだと思う。

具体的にどの領域でロボットが歓迎されるかについて、介護、電力業界、軍事産業(DARPAは人工知能開発の最大のスポンサーの一つである)、自動車部品業界などを挙げているのも、的を得ていると思う。


http://techon.nikkeibp.co.jp/article/COLUMN/20150810/431520/?ST=device&P=1

Gartner先進テクノロジのハイプサイクル2015と自動走行車

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国際大学GLOCOM客員研究員の林 雅之さんが紹介しているように、Gartnerは、先進テクノロジのハイプサイクル2015を発表したが、注目すべき変化として自動走行車をあげ、すべての主要な自動車メーカーが今後の自社の開発ロードマップにおいて、自動走行車を展開していくだろうとしているのは興味深い。

米Googleや米Tesla Motorsなどの企業が開発を進めており、米Appleも自動走行車の試験走行の準備を進めていると言われている一方、日本では、日産自動車が2013年8月に「日産自動車、自動運転の取り組み」を公表し、2020年に『高速道路、一般道路を含めた公道上で、人間の操作がほとんど不要な自動運転技術を実用化する』で発表しており、トヨタ自動車など主要自動車メーカーも自動走行もしくは自動走行支援に向けた開発を進めているようだ。

また、経済産業省と国土交通省は6月に、「自動走行ビジネス検討会中間とりまとめ報告書」を発表し、日本が自動走行において競争力を確保するとともに、世界の交通事故の削減などに貢献するために必要な取組について、産学官で検討を進めている状況らしい。

McKinsey Global Instituteが2013年5月に発表した「Disruptive technologies(破壊的技術)」にあるように、自動走行車もしくは準自動走行車の2025年の経済的効果は、2000億ドル~1兆9000億ドルの規模との予測もあり、異業種参入による市場成長が見込まれているのは、ほぼ間違いないだろう。


http://japan.zdnet.com/article/35069131/

人工知能のビジネス適用の動き

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NECは人工知能と顔認識技術を合わせた防犯ソフトを国内で提供、不審者が映り込んだ防犯カメラの画像を1000枚用意し読み込ませると、特徴を自ら探しだして記憶、防犯カメラにそれに類した画像が映ると自動的に検出し、警告音と共に表示するという。

日立製作所は賛否の分かれる新規事業などの判断に役立つ助言ソフトを開発するなど、人工知能のビジネス適用のニュースが多くなってきているようだが、米調査会社によると、企業向け人工知能の世界市場は2015年に2億250万ドル、24年には111億ドルに拡大するという予想もあり、今後に期待したい。



http://www.nikkei.com/article/DGXLASDZ20HP0_Q5A820C1TI1000/?dg=1
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