Wall Street Journalの「音声アシスタント、広告の新たな戦場に 従来型の広告を嫌う消費者とスマート端末でつながる」（Alexandra Bruell Advertising Reporter）が面白い。
アマゾンの広報担当者によると、顧客エンゲージメントが高いスキルは問題解決型のものが多く、例えばヘルマンマヨネーズのスキルでは、ユーザーの冷蔵庫の中にある材料からレシピを提案して、お昼や夕飯のメニューを決める手伝いをするらしい。
ＩＴ起業研究所ITInvC代表 小松仁
音声アシスタント、広告の新たな戦場に 従来型の広告を嫌う消費者とスマート端末でつながる
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小林秀雄の講演について
茂木健一郎さんが、小林秀雄の講演について、実に素晴らしい、語り口が志ん生のようである、時に深い哲学的問題に至り、また人生の機微に鋭く切り込んで、聞く者の心の奥の方まで響いてくる、多くの人がその講演に耳を傾け続けている、と評しているのはよく理解できる。
ところが、この講演の録音は、本来残るはずのものではなかった、本人がそれを強く拒んでいたからであるというのは、あらためて面白いと思う。
残ることが企図されていないものが残ることの奇跡に私たちが心を動かされるのは、そこに体験というものの原初的あり方が顕れているからだとし、だからこそ、小林秀雄の講演を聞く度に、茂木健一郎さんは目眩を感じるというのも、尤もだと思う。
ＩＴ起業研究所ITInvC代表 小松仁
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巨大な工場はもういらない 米スタートアップが描く21世紀の製造業
Forbes記事「巨大な工場はもういらない 米スタートアップが描く21世紀の製造業」が面白く参考になると思う。
米技術開発企業「ディバージェント3D」の創業者兼CEOケビン・ジンガーは、21世紀の製造業は、郊外のどこにでもある小規模の工場がネットワークでつながるという。
典型的な自動車工場の場合、製造や機材の維持費に年間5億〜10億ドルかかるため、利益を生むにも大量生産が不可欠だが、その点、「ディバージェント3D」なら5000万ドル（約55億円）程度あれば、3D金属プリンターやレーザーカッター、組み立てロボットを揃えた倉庫型の工場で製造ラインを組めるといい、既存企業よりも安価で効率的、かつ環境に優しい方法で製造できるという。
製造業社にライセンスを提供する形のビジネスモデルを考えているというのも尤もだと思う。
フランスの大手「グループPSA」との提携が決まるなど、自動車メーカーからは熱い注目を集めているようで、今後を期待したい。
ＩＴ起業研究所ITInvC代表 小松仁
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ソフトバンクと竹中工務店、建設現場で四足歩行型ロボット「SpotMini」の実証実験
竹中工務店と、ソフトバンクロボティクスおよびソフトバンクの3社は、Boston Dynamics社の四足歩行型ロボット「SpotMini（スポットミニ）」を建設現場で活用することを目指し、6月に実証実験を実施したようだ。
作業所員の大幅な省人化や高効率化を目指して、建設現場における自律的な巡回による進捗管理や安全点検などの業務へのSpotMini活用の可能性を検証するらしい。
今後は、SpotMiniを建設現場で活用するためのデータを収集し、センサーやカメラ、SpotMiniの仕様に基づいたハード技術とそれらを制御するソフトに関わるモジュールなどの開発を行いながら、2019年夏以降の本格活用に向けて準備を進めていくようだ。
今後の展開を見守りたい。
ＩＴ起業研究所ITInvC代表 小松仁
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東大開発のヘビ型ドローン、空中を這い障害物の隙間をすり抜ける！
TECHBLE「東大開発のヘビ型ドローン、空中を這い障害物の隙間をすり抜ける！」が面白い。
ドローンの小型化が進み、屋内利用に焦点が当たっているといい、ドローンが障害物の多い屋内を飛ぶには、小回りや操作性の高さが要求されるが、東京大学システム工学研究室（JSK）の開発する「DRAGON」と呼ばれるドローンは、自由自在に空中を動き回り、12体が連結して飛ぶらしい。
精密作業での利用以外にも、検査や災害時の利用などが想定されるDRAGONだが、将来的にはたくさんの足が組み込まれ、ムカデのように地上を歩けるようにすることが検討されているようだ。
Design, Modeling and Control of AerialRobot DRAGON
ＩＴ起業研究所ITInvC代表 小松仁
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ロボットが苦手なことは人間がやればいい 協働が変える製造業の未来
マサチューセッツ州ウォルサムに拠点を置くスタートアップ企業ヴェオ・ロボティクス（VeoRobotics）が、市販の3Dセンサーと独自のソフトウェアを用いて、人間の作業者と隣接して協働できる産業用ロボットを開発しているのを、MIT Technology Reviewが伝えており、興味深い。
This company tames killer robots
人間とロボットが互いの苦手な点を補完して作業を進める、新しい製造業のあり方を模索する動きというのは尤もだと思う。
ロボットはパワフルかつ正確だが、緻密な操作や柔らかい物体を扱う作業のように苦手とする作業が数多くあり、一方、人間は細かい作業に熟達し、即座に臨機応変に対応することが得意な半面、重い物を何時間も運び続けることはあまり得意ではない。
ヴェオの手法は、最先端の機械学習技術は予測が難しく検証がより困難なため使っていないらしく、さらにロボットの作業セルに追加可能で、追加後は通常通りロボットをプログラムできるようだ。
ロボットは周囲の人間を傷つけないようにしつつ、ただ単に自分の仕事に取り掛かるだけで、今後のシステムでは、ロボットが人に物を手渡すなど、ロボットがもっと人の近くで協働できるような仕組みの開発に取り組んでいくという。
ＩＴ起業研究所ITInvC代表 小松仁
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日本がかつての「コスタ・デル・ソル」になっている
TechMom fromSilicon Valley海部美知さんが、日本がかつての「コスタ・デル・ソル」になっている件について、伝えている内容が面白い。
かつて日本がバブルだった頃、物価の高い日本を脱出して、老後は海外に移住しようという日本政府の「シルバーコロンビア計画」というものがあり、スペインのコスタ・デル・ソルが、「日本人リタイアメント・コミュニテイ」をつくる脱出先として想定されていたらしい。
海部さんが、日本で数年を過ごし最近アメリカに戻ってきたアメリカ人の友人が、「東京はよかった、サンフランシスコは臭いし汚いし高いし危険だし、あっちに戻りたい」と盛んにこぼしていたという。
日本のベテラン世代の間では、まだまだ日本はモノが高い、ブランド物は海外で安く買う、みたいなイメージがあると思うが、もうそうではない、特にサンフランシスコは、アメリカでも群を抜いて地価が高いので対比が歴然としているというのも、尤もだと思う。
ＩＴ起業研究所ITInvC代表 小松仁
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AIとロボットの再会が開くそれぞれの新章
MIT Technology Review “This is how the robot uprising finally begins”（Will Knight AI担当上級編集者）が、人工知能（AI）とロボット工学は長らく、近いようで遠い独立した分野として発達してきたが、AIとロボット工学を結びつけることで、AIを次の段階へ進め、ロボットによる自動化の新たな扉を開くことになるかもしれないと論じているのは的を射ていると思う。
ロボットは最近まで、人工知能（AI）の進歩とはほとんど無縁だったが、ここ5年ほどの間に、AIソフトウェアは画像を認識し、ボードゲームに勝ち、ほぼ人間の介在なしに人の声に反応できるようになった。
訓練するための十分な時間が与えられれば、AIは新しい能力を独習することさえできるが、一方、「AIの親類」とも言えるハードウェアのロボットのほうは、ドアを開けたりリンゴを拾い上げるのに悪戦苦闘している。
サンフランシスコに拠点を置く企業オサロ（Osaro）が開発したロボットを制御するAIソフトウェアでは、ロボットは目の前の物体を認識し、つついたり押したり掴んだりしたときに物体がどう反応を示すかを観察し、その扱い方を決定できるようだ。
オサロ（Osaro）の創業者デリック・プリドモアＣＥＯは、ディープマインドの技術を活用し、理想的な適用分野として、ロボットによるピッキングに焦点を定めたらしい。
他のAIアルゴリズムと同様、このロボットは経験から学んでいき、市販のカメラと、近くに設置された高性能のコンピューター上の機械学習ソフトウェアを組み合わせて使うことで、ロボットは物体を掴む方法を効率的に見つけ出すという。
十分な試行錯誤を重ねることで、ロボット・アームは出くわす可能性のあるほとんどあらゆるものを掴む方法を学ぶことができるらしい。
AIロボットは、商品の仕分けや解梱、梱包といった作業で人間の代わりを果たすことができるし、雑然とした工場内を動き回ることができれば、AIロボットはさらに多くの製造業の仕事を奪うかもしれないというのも、尤もだと思う。
知性を理解したり再現したりすることは複雑な難題であることが判明し、長い間、AI分野でブレークスルーが生まれることはほとんどなかったようだ。
一方、乱雑な現実世界で役に立つことをするよう物理的な機械にプログラミングすることは、手に負えないほど複雑であることが多かったが、ロボット工学とAIはそれぞれ別の道を歩み始めた。
AIはバーチャルの世界に引きこもるようになったが、ロボット工学の進歩は主に、斬新な機械的設計の観点と、限られた論理的思考力を有する機械の巧みな使用方法の観点によって評価されたという。
AIが機械に与える最初の技能の1つは、大幅に向上した器用さで、アマゾンは過去数年間にわたり、「ロボットによるピッキング作業」のコンテストを開催してきている。
このコンテストで研究者たちは、さまざま商品をできるだけ速やかにピックアップするロボットの性能を競うが、参加チームはすべて機械学習を用いており、各チームが開発するロボットの性能は次第に向上しているようだ。
アマゾンは明確に、同社のフルフィルメントセンターにおける何十億にのぼる商品のピッキング作業と梱包作業の自動化に目を向けているというのはよく理解できる。
今までAIは、主にコンピューター内部に存在し、ビデオゲームや静止画など、現実世界の大雑把なシミュレーションと関わってきたが、現実世界を認識し、現実世界と関わり合い、それについて学べるAIプログラムは、最終的に、論理的思考、さらにはコミュニケーションにおいて、はるかに優れた能力を持つようになるかもしれないというのは、興味深い。
ＩＴ起業研究所ITInvC代表 小松仁
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"Don't win the battle. Win the war." ドーハの悲劇の教訓
校條さんが「ドーハの悲劇」を思い出したというのはよくわかります。
"Don't win the battle. Win thewar." 明治維新以来初めて「カミカゼ」精神を払拭した、西野監督は、偉人なのかもしれない、というのも同感です。
ＩＴ起業研究所ITInvC代表 小松仁
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アシモは『日本のロボット』の問題点の一つの象徴
海部 美知（ENOTECH Consulting CEO）さんが、
「申し訳ないけれど、アシモは『日本のロボット』の問題点の一つの象徴だと思います。技術はすごいけれど、何の課題を解決するのかわからない、適切なコストでできない、だからビジネスにならない。」
「適切なコストで課題を解決するためには、多くの場合、『仕事のやり方／プロセス』全体を組み替え直して、ロボットができることを単純化して集め、そこだけひたすらロボットにやらせるという考え方が必要と思っています。」
「この前にピックした、iRobotとちょうど対極にある感じです。」
と評しているのは、残念ながら的を射ていると思う。
ＩＴ起業研究所ITInvC代表 小松仁
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Amazonがラストマイル配送ビジネスの起業支援プログラムを開始
Amazonが、ラストマイル配送ビジネスの起業支援プログラムを開始したというのは面白い。
このプログラムには、Amazonの配送技術へのアクセス、ハンズオントレーニング、自動車リースや保険といった、資産とサービスに関する割引が含まれているという。
ドライバーは自分の車を使う必要がなく、これにより、荷物を整理するためのスペースが増え、配送車両用の駐車スペースを利用できるようになり、固定用ストラップや台車も持ち運ぶことができるようになるらしい。
Amazonは、UberではなくAmazonのために運転したい人に向けて、車のリース、トレーニング、そしてリソースを提供することで、UPS（米国の宅配サービス）の競合相手を立ち上げたということになる訳である。
とはいえAmazonは、暫くの間は、郵政公社やより小規模のラストマイルパートナーたちに加えて、UPSやFedExを含む既存のパートナーたちとの協業を続けていくことになるだろう、Amazonのビジネスが成長し続ける中、顧客に荷物を届けるにはそうしたパートナーたちの協力が必要なのだ、リースされたPrime車両の一群だけではとても全てをまかなうことはできないからだ、というのも尤もだと思う。
ＩＴ起業研究所ITInvC代表 小松仁
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シリコンバレー経済圏の本質と、活用に向けた日本企業の試み-ワーストプラクティスを超えた模範例と試み
櫛田 健児（米国スタンフォード大学リサーチスカラ、キヤノングローバル戦略研究所International Research Fellow）さんが、次のような話をしているのは面白い。
好きなコンセプトに「両利きの経営」がある。
利き腕の事業は主力として収益を上げ、オプティマイズさせ、さらに上手にする。
しかし利き腕がそぎ落とされたときのことを考え、利き腕でないほうも鍛え上げなければいけない。
ただし、イノベーションのジレンマの解決法として、利き腕でないほうの事業を伸ばす場合、評価軸を利き腕とは変える必要がある。
こうした「両利きの経営」を日本企業もどんどん進めていくべきであろう。
ＩＴ起業研究所ITInvC代表 小松仁
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IoT の実装を成功に導く10の原則
Armが、「IoT の実装を成功に導く10の原則」を挙げているのが、参考になるかもしれない。
（1）実装後、大規模な実装にも対応できる管理機能とメンテナンス機能を確保し、実装から撤退・廃棄まで、デバイスのライフサイクル管理計画を立てる。
（2）過酷な、孤立したオペレーション環境でも安定した接続性を確保できるように計画を立て、設計し、レジリエンシーおよび安全に関する要件を定める。
（3）すべてのケースに当てはまるソリューションはない（個別対応が必要）。電源（バッテリー寿命）、サイズ、信頼性はIoT システムの根幹である。
（4）柔軟性が高くオプションも多い実績のあるエコシステムを活用し、「長きに渡って使える」将来性のあるソリューションを導入する。
（5）取得したデータをどのように活用するかを含むしっかりとした導入計画の作成など、堅牢なビジネスプランを準備する。
（6）従来型システムで運用されている機密データについては、使用しているファイアウォール内で管理と監視ができるオンプレミス型ソリューションを検討する。
（7）標準的なセキュリティ ビルディング ブロックを使用する。それらは業界による長年にわたる評価と維持管理のおかげで本質的に安全性が高く、後で（標準的でないブロックがなくなったときに）システムに変更を加える必要がないため信頼性も高くなるからである。
（8）サイバー攻撃を分離し、壁の中に入れないよう、区分化された設計を採用する。
（9）基本的なセキュリティサービスを提供し、重要なコードやデータ、およびハードウェアを保護するため、ハードウェアベースのRoot of Trust（信頼の基点）セキュリティを使用する。
（10）IoTセキュリティに関するデジタル社会契約は、テクノロジープロバイダーとユーザーとの長期にわたる信頼の基盤になる。
ＩＴ起業研究所ITInvC代表 小松仁
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米スーパー大手、自律自動車での配達を今秋から実験へ
米スーパーマーケット・チェーン大手クローガー（Kroger）は、ロボット車両のスタートアップ企業ニューロ（Nuro）と提携し、今秋、自律自動車によるラストマイル配達として、顧客のテーブルに食品を届ける実証実験を実施するらしい。
Kroger is turning to autonomous cars tosolve the last mile problem for groceries
Nuroは、Googleの自動運転車開発部門に在籍していたエンジニアが立ち上げた新興企業で、ロボット工学やAI、コンピュータビジョンの専門家らが、ソフトウェアとハードウェアの専門知識を組み合わせて、日常生活のためにロボット工学の利点を加速する製品を設計しているようだ。
Nuroは企業や地域、家庭の間で、商品を輸送するために開発された、無人で自動運転を行うロボットカーで、車体の全幅は、一般的な乗用車のおよそ半分、超軽量の素材で作られているらしい。
今後の展開に注目していきたい。
ＩＴ起業研究所ITInvC代表 小松仁
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シリコンバレーの著名投資家が明かす『伸びる企業』の共通点
Forbes記事「シリコンバレーの著名投資家が明かす『伸びる企業』の共通点」が、参考になるかもしれない。
シリアルアントレプレナーであり、シリコンバレーの「Yコンビネーター（Yコン）」のパートナーの1人で、エンジェル投資家でもあるDalton Caldwell氏は、投資を決めるのに重要な5つのポイントを挙げている。
（1）どれほど投資するか（自分のバジェット）
（2） 投資先にどのくらい良いエンジニアがいるか
良いスタートアップを作るために一番大事なのは“素晴らしいチーム”だ、それでも、良いプロダクトができるかはわからないという。
（3）どれぐらいの市場規模か
市場規模については、考えるタイプと考えないタイプ、投資家でも意見が分かれるらしい。
例えばウーバーの場合、ローンチ前にはこれほどの拡大は想像できなかったように、予測は当てにならないことも多いようだ。
（4）すでにどのくらいのユーザーがいるか
（5）どれほどの期間でどれくらいのリターンが期待できるか
実際にスタートアップとのミーティングでは、どんなことを話すべきか、Yコンでは、以下の4つをベーシッククエッションとしているという。
（1）あなたの会社は何をしていますか？
（2）あなたのチームには誰がいますか？
（3）いま、会社はどのステージにありますか？
（4）これまでにどれぐらいの資金調達していますか？
さらに、新しさを生み出す「ヒップスター」が、どのくらい投資先のスタートアップにいるかがカギになると言う。
ヒップスターとは日本語訳が難しいのだが、“流行に敏感でサブカル好きなクールな若者”というイメージで、そうした若者たちが出入りするスタートアップでは、新しい独自のカルチャーが生まれやすいという。
ＩＴ起業研究所ITInvC代表 小松仁
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3Dプリントで『生きた肺』臓器の大量製造を目指す米バイオ企業の夢
MIT Technology Review記事「3Dプリントで『生きた肺』臓器の大量製造を目指す米バイオ企業の夢 Inside the effort to print lungs and breathe life into them withstem cells」（Antonio Regalado 米国版 医学生物学担当上級編集者）が面白い。
組織のバイオプリンティング自体は、決して目新しいアイデアではなく、3Dプリンターは今や、人間の皮膚や、網膜さえ作製できるが、3Dプリンターで作れる組織はこれまで非常に小さいか薄くて、血管のない組織に限られていたようだ。
ユナイテッド・セラピューティクス（United Therapeutics）のロスブラットCEOは、現在の3Dプリントされたレプリカは最初の一歩にすぎない、すべて人工的に作られた臓器が近い将来に実現することは期待できない、ユナイテッドの見通しでは、あと12年は無理だろうというのは尤もだと思う。
ＩＴ起業研究所ITInvC 小松仁
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女優・萬田久子が初めて明かす、『柳井正に愛された経営者』の肖像
Forbes記事「女優・萬田久子が初めて明かす、『柳井正に愛された経営者』の肖像」が面白く、感慨深い。
リッキー佐々木（佐々木力）氏の死から、もうすぐ7年、タレントやプロアスリートはもちろん、多くのビジネスパーソンをつなぎ、多くの人たちに愛された同氏の人生について、長年連れ添った萬田久子さんが伝える内容は、暖かく元気が出る。
葬儀で、喪主として気丈に振る舞う萬田久子の姿や、出棺の際の日野皓正によるトランペット演奏が弔問客の涙を誘うと同時に、多くの弔問客の脳裏に焼き付いたのは、「ファーストリテイリング」CEOの柳井正による弔辞だったであろうという。
「佐々木さん」
遺影に呼びかけた柳井から続いて発せられたのは、普段、緻密で合理的な経営者として知られる彼からは想像のつかない言葉だった。
「僕は、あなたを愛していました」
そして柳井は、人目を憚らず、声をあげて泣いたという。
毎年一回、箱根の別荘に『力組』といって「リッキーさん大好き男性」ばかりが香港や国内から集まってお酒を飲んで、みんなで雑魚寝をするんだそうです。
男性限定なので私、萬田久子は参加できませんが、台所に立っているお手伝いさんにどんな会なのか尋ねたら、こう言うんです。
「毎年、リッキーさんの武勇伝をみんなで語り合うんですが、毎年同じ話で、しかも同じところで笑っていて、オチまで同じなんです。みなさん、本当にリッキーさんを愛してますよね」
ＩＴ起業研究所ITInvC代表 小松仁
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トランプ氏はなぜ破壊を行うか
宋文洲さんが、次のようなコメントを出しているが、的を射ていると思う。
米国は余裕がなくなってきたことを日本人や中国人よりも米国人自身が一番実感しています。余裕があったから国連、G７、NATO、WTO、IMFなどを好きなように操れたのです。しかし、国際組織を纏めるには援助や市場開放などのコストが必要なのです。国力が相対的に落ちた米国は金融危機以降にその無駄に気付き始めたのです。既存のシステムを果敢に破壊し、その中から新たな覇権を模索する米国の勇気に感服せざるを得ません。
中国語には「不破不立」という言葉があります。既存の社会システムに不満があればまずそれを破壊することです。破壊しない限り、自分たちに有利な新たなシステムを打ち立てることは不可能なのです。
数十年後、トランプ氏はアメリカ帝国を再び強固にした偉大な革命家と言われるか、それともアメリカの衰退をただ加速させただけの人物になるのかは分かりませんが、私達は自分に都合の良いように思い込むミスだけは避けるべきでしょう。
ＩＴ起業研究所ITInvC代表 小松仁
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新商品開発における技術導入戦略
RIETI経済産業研究所のノンテクニカルサマリー「新商品開発における技術導入戦略」［蟹雅代 (帝塚山大学)／元橋 一之 (ファカルティフェロー)］の内容が参考になると思う。
外部技術の導入戦略を共同研究開発といった相手先と協働する「双方向型の導入」と、ライセンス・インのような協働無しに金銭的取引を主とする「片方向型の導入」の2つに分け、「完全に自社開発」（外部技術導入なし）を加えた3つの戦略オプションの選択に関する多項ロジットモデル分析を行っているようだ。
大企業グループでは探索型プロジェクトで片方向型の導入の可能性が高まる一方、小企業グループでは探索型プロジェクトで双方向型の導入の可能性が高まることが分かったというのは、尤もだと思う。
また、市場主導型のプロジェクト（顧客アイディアの新商品）の場合双方向型の導入、技術主導型のプロジェクト（大学アイディアの新商品）の場合片方向型の導入が行われやすくなるというのもよく理解できる。
ＩＴ起業研究所ITInvC代表 小松仁
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ロボットに一発で芸を仕込む新手法
MIT Technology Review記事「ロボットに一発で芸を仕込む新手法、UCバークレーが開発」が面白い。
ＵＣカリフォルニア大学バークレー校の研究者は、「ワンショット学習」と呼ばれる手法（1つのデータ要素を与えるだけでタスクを実行できるAIソフトウェア）を使って、ロボットがそれまでに見たことがない物でも持ち上げられるように教育したという。
機械学習では、アルゴリズムを訓練するために大量のデータと時間を要するが、ワンショット学習が進歩すれば、機械学習プロセスが効率化され、AIに新しい「芸」を仕込むのに必要なコンピューティング・リソースを劇的に減らせる可能性があるというので、今後に期待したい。
ＩＴ起業研究所ITInvC 小松仁
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