AIで「やりたいこと」とデータは、両輪で議論する

AIを業務導入する際には、その業務の目的をしっかりと把握し、目的に適したデータを用いることが重要です。では、目的とズレがあるデータを使用してしまうとどのようなことが起き........

ビジネスパーソンが読んでおきたい、AI関連オススメ本７冊！

これからAIの開発を検討されるビジネス担当者の中には「まずは最低限の知識を持っておきたい」「AIや機械学習で何ができるのか知りたい」という方も多いのではないでしょうか？........

AI導入現場から。企業が抱える検討課題の実際とは

AI導入に対する企業の期待が高まる一方、“AI導入の壁”とも言える現実とのギャップが、その実現を難しいものにしていることが多くの調査で明らかになってきました。AI導入を........

トマト画像物体検出データセット『Laboro Tomato』を公開

Laboro.AIは、トマトの画像検出データセット『Laboro Tomato』をリリースいたしました。データセットの作成・公開に至った背景と、想定される用途などについ........

“AI”のギャップが、ビジネスへの導入を妨げる

“AI”と聞いて、「人の代わりになるもの」と思う人もいれば、「限られたことだけできるもの」と思う人がいるように、そのイメージは人によって異なっているのが現状です。こうし........

AIは不完全。本当に必要な「AI人材」の役割とは

「AI人材」の重要性とその確保が叫ばれていますが、この用語は、一般には「AIに詳しい人」くらいの意味で用いられていて、具体的にどのような人材を指しているのかが曖昧になっ........

AI導入に“本当に”必要な知見とは

AI導入に取り組む企業が増加する一方で、PoCの実験開発で終わってしまったというケースも少なくないようです。一般的には技術やデータそのものにその原因があると言われていま........

声や音を聞き分ける、『音源分離』とは

今回のコラムでは、音声認識や音声合成に代表される音声言語処理に用いられる技術「音源分離」について、その技術の概要と応用分野など、音声分離の基本的な考え方についてご紹介し........

Laboro.AIオリジナル 日本語版BERTモデルを公開

近年AI自然言語処理の分野で注目を集めるアルゴリズムBERTを独自に事前学習させた日本語版モデルを開発し、オープンソースとして公開いたしました。........

物体検出モデル、M2Detとは？

このコラムでは、M2Detの論文および実装について解説していきます。M2Detは、AI技術の国際的なカンファレンスAAAI-19で北京大学、アリババ、テンプル大学の合同........

ディープラーニングを軽量化「宝くじ仮説」について

今回のコラムでは、2019年に話題になった「宝くじ仮説 (The Lottery Ticket Hypothesis)」というディープニューラルネットワークのモデル圧縮........