再確認、ニューラルネットワークの仕組みと分類の基本

ニューラルネットワークはディープラーニングの根本的なモデルであり、現在のAI・機械学習の基盤とも言えます。その仕組みや発生し得る問題と解決方法、種類など、基本を解説しま........

機械学習の鍵 「特徴量」。その重要性を考える

大量のデータを学習することでパターンや一貫性を見つけ出す機械学習では、データの中のどの部分を指標にするかという「特徴量」を考え抜くことが鍵を握ります。特徴量の概要や具体........

自動運転だけじゃない。自動車×AIの最先端

さまざまな業界でAIの活用が進められている中、消費者の生活に密接に関わり、最も期待を集めている活用分野が自動車です。AIシステムを搭載した自動車はすでに市場に登場し、高........

不動産×AI、「固定」資産ビジネスこそAIで柔軟に

不動産業界も多種多様・膨大な量のデータを扱っています。AI活用の大前提となるビッグデータが既に蓄積されていると見ることもでき、業務の効率化や新しいサービスが生まれ始めて........

「生命線」としてのデータ。ヘルスケア&医療×AI 活用事例

ウェアラブルデバイスをはじめとしたセンシング技術の高度化、そしてAI技術の発達によって、近年、ヘルスケアに関するデータを非侵襲で収集し、またそのデータの分析を通して新た........

ミラーワールドへようこそ。「デジタルツイン」とAI

製造業を中心に注目を集め始め、内閣府が推進するSociety 5.0においても重要な技術とされる「デジタルツイン」。ミラーワールドさながらサイバー空間上でリアルワールド........

「生成」と「創造」の差。最高のアニメを生み出すのはAIか、人間か。

AIが人間に取って代わる可能性の懸念の1つは雇用について、そしてもう1つは人間のクリエイティブな表現が侵食されるのではないかということです。今回は、生成AIアシスタント........

「Web3.0」じゃないWeb3と、AIの関係性

データセントリックのコラムでは、-centric（〜を中心とする）を話題にし、今回はその反対のdecentric、「非中心の、非中央集権の」です。Web3ではdecen........

エッジAIの活用に必要な、二つのデザイン

デバイス側にAI機能を搭載した「エッジAI」をうまく導入・活用するためには、「二つのデザイン」ができるかが重要なポイントになります。エッジAIの概要やメリット・デメリッ........

画像認識AIの世界。その仕組みと活用事例

AIはさまざまな領域で活用が進められており、特に進歩が著しい技術が機械学習と呼ばれる技術領域であり、その中でもビジネス活用が積極的に進んでいるのが画像認識の分野です。機........

答えのない、マーケティング×AIの世界への挑戦

顧客の体験価値を高めるために行われるあらゆるマーケティング活動に対して、AIはどのように活用できる可能性を持っているのでしょうか。マーケティング領域におけるAI活用につ........