人工知能を開発し、事業化
目次 次世代人工知能 ロボット中核技術開発 の取組 ~ 人を豊かにする社会に向けて~ 1.NEDOについて 2. ロボット 人工知能を取り巻く政策 3.NEDO 次世代人工知能 ロボット中核技術開発 の取組 4. 次世代人工知能の技術開発と社会実装 5. まとめ 1
... また、当該分野は、互いに密接に関連しており、総合的かつ集中的に行うことが必要、かつ、適切であると考えられますので、 拠点 （※） において、産学官の英知を結集することにより実施する。そのため、次世代人工知能技術分野の提案に当たっては、 拠 点への参画を原則 とする。 （※） ...
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Microsoft Word - 【H29実施方針】次世代人工知能・ロボット中核技術開発
... また、少子高齢化、労働力不足、インフラ老朽化対策、災害等課題対応先進国である日本において高度な 人工知能を備えたロボットを用いた解決の切り札を創り出し、世界に先駆けた技術を示すことで、世界へ売 り出す魅力ある製品・サービスの実現につなげることができる。 ...
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技術戦略研究センターレポート Vol. 24 人工知能 食品分野の技術戦略策定に向けて 2018 年 2 月 1 章 2 章 人工知能 食品分野の概要 2 人工知能 食品分野における技術の置かれた状況 市場規模 特許出願件数 論文件数の動向 各国の研究開発政策の状
... 各国の研究開発政策の状況 を策定し、この中で農林水産業・食品産業の将来ビジョ ンも示された。 表 3に示すように、内閣府は、「次世代農林水産業創 造技術」の中で、農業機械の自動走行や農業データ連 携基盤の構築を進めている。また、農林水産省は日本食 の価値評価や、人工知能の生産現場での活用に関する ...
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その人工知能は本当に信頼できるのか? 人工知能の性能を正確に評価する方法を開発 概要人工知能 (AI) によるビッグデータ解析は 医療現場や市場分析など社会のさまざまな分野での活用が進み 今後さらなる普及が予想されています また 創薬研究などで分子モデルの有効性を予測する場合にも AI は主要な検証
... 概要 人工知能（AI）によるビッグデータ解析は、医療現場や市場分析など社会のさまざまな分野での活用が進み、 今後さらなる普及が予想されています。また、創薬研究などで分子モデルの有効性を予測する場合にも、AI は 主要な検証手段として重視されています。ところが、私たちは肝心の AI の性能を正しく評価できているので しょうか？ ...
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クロムハウンズにおける人工知能開発から見る
... （１）マップ上のどの点からどの点でも、 ゲーム中にリアルタイムに経路を探索し移動できる。 （２） 平面的につながっていれば、どんな地形にも対応できる。 （３） マップの情報をデータに埋め込みやすい。 ...
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142 1 人工知能将棋 とは 表 1 のように ボード ゲームでは出現し得る局 面の数が多くなればなるほど難易度が増し 人工 知能が人間に追い抜く シンギィラリティ に到 人工知能の目標は 1 人工物 達するまでの研究時間を要する将棋では 平均 やロボット に人間のような知能を持たせること 合法手
... 囲碁でも，同様の動きが見られる。日本棋院は， 2017 年 3 月 21 日∼ 23 日，大阪・日本棋院関西 総本部で「ワールド碁チャンピオンシップ」を開 催すると発表した。日本で 6 冠を持つ井山裕太 6 冠，中国代表（ビー・イクテイ 9 段），韓国代表（パ ク・ジョンファン 9 段）と人工知能を応用した囲 碁ソフトの 4 ...
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人工知能（AI）を活用した災害時のSNS情報分析のための訓練ガイドライン
... SIP4D が提供するデータは府省庁の公的なデータが中心なので真正性は高いが、局所的な 情報はカバーできない。 一方、 SNS 情報は発信者が不特定であるため真偽の判定が難しいが、 局所的・突発的な情報を捉える可能性がある。そこで、SIP4D と SNS 情報分析システムを連 携させ、両者のデータを相互補完的に統合し、災害の状況把握に役立てる手法が開発されて ...
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人工知能技術戦略会議について
... • テキストの意味的に深い分析結果と気象データや交通データを連携させた問題の自動検出や、 解決に有効な情報の提示をリアルタイムで行う技術の研究開発 リアルタイム社会知解析技術の 複数言語対応基盤技術の研究開発 リアルタイム社会知解析技術の研究開発 ...
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人工知能（AI）と弁理士業務 人工知能（AI）の進化により弁理士の業務をどのように変化させるべきか。
... 昨年（2016 年）3 月に世界を驚かせたニュースの一 つに，米 Google 社が開発した囲碁ソフト「アルファ 碁（AlphaGo）」が世界トップの韓国棋士を 4 勝 1 敗で 負かしたことがある。これまで，ゲームの世界にコン ピューターが進出した事例は数多く知られている。 チェスの分野では 1997 年に米 IBM 社が開発した ...
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1. 人工知能の進化と現状
... コンピュータ創作物の著作物性については、 現時点では、人が思想感情を創作的に表現するための 「道具」として使用したと認められる場合が多い。当初は、人工知能の開発や諸分野の自動化が進むと 考えられていたが、技術の活用に関する実態把握を進めていくうちに、人工知能や諸分野の自動化が ...
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人工知能搭載英会話ロボットチャーピーを利用した日本人英語学習者のシャドー
... 習教材の分野でも英会話ロボットなどの家庭学習への導入が実施されているが、AI を搭載した英会話ロボットを活用することにより、高等教育機関での要求に応えうる、 多人数授業と個別指導に対応した新しい語学教育システムの開発が実現可能となる。 また、真のグローバル化には語学はそれほど重要ではないとの意見もあるが、グロー ...
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Microsoft PowerPoint 人工知能と法律業務
... • Northpointe社（現在はequivant社）が開発 • 被告に１３７問の質問（犯罪歴、年齢、⼈種、雇⽤状況、教育レベル、 薬物使⽤状況、家族の犯罪歴など）に答えさせ、過去の犯罪データと の照合により、再び犯罪を犯す危険性を１０段階の点数として割り出 し、保釈・判決・仮釈放などを決定する ...
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寄稿 人工知能技術を俯瞰する
... 集中によって成長した企業ではない。言ってしまえば無数に存在した企業の中で偶然成長 した企業がポジティブフィードバックによって高い成長力を獲得したと捉えたほうがよい。 例えば Facebook は、登場した当初は世界中には無数にあるソーシャルメディアの一つに、 すぎなかった。しかしながら、偶然ユーザが増えることで多くのデータを集約できるよう ...
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RIETI - 人工知能・ロボットと企業経営
... 4 データに基づく研究ではない。本稿は、企業に対するサーベイによって、この問題につ いて多少なりとも実証的な情報を提供することを意図している。 本稿の分析結果の要点は以下の通りである。第一に、情報通信業はもちろんのこと、 サービス産業は総じて AI 等の利用やその効果に対してポジティブである。このことは、 「AI producing ...
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RIETI - 地域の雇用と人工知能
... 最後に，本研究の限界も言及しなければならない．職業別のコンピュータ化確率を計算す る際に Frey and Osborne (2017) の 702 分類を大幅に集約することでコンピュータ化の影響 を十分反映しきれていない職業も含まれていることに留意しなければいけない．また Autor (2015) や Arntz et ...
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HOKUGA: ビッグデータ，人工知能（AI），そしてマーケティング学 : 人工知能の技術的発達とマーケティングへの影響に関する一考察
... している (6) 。 【ビッグ・データとは何か】： ビッグ・データ とは，数多くの情報源 から，さまざまな形態で，多くはリアルタイ ムで収集される膨大なデータ・セットをい う。B2B の場合，ソーシャル・ネットワーク， 電子商取引サイト，顧客との通話記録など， 多種多様な情報源が考えられる。これは企 業の CRM（顧客関係管理）データベースに 入っている通常のデータ・セットではない。 ...
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1 検討結果とりまとめの構成 1 はじめに 2 ICT と人工知能 ロボットが果たす役割 3 ICT と人工知能 ロボットに関する取組事例 4 5 年後 10 年後における ICT と人工知能 ロボットの将来像 5 人工知能 ロボット分野で今後取り組むべき課題 6 人工知能 ロボットに関して今後取り
... 積・解析し、個々に適した生活情報等、利用者ニーズに合わせた情報を音声で提供する実証を行いつつ、人の生活に寄 り添い安心感のある暮らしを提供できるコミュニケーションエンジンの進化を進めているところである。 [NTTドコモの取組] ・ ...
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RIETI - 人工知能と企業経営：アップデート
... 10 Morikawa (2017a)の結果を再確認する結果である。ただし、製造業におけるロボットの利用 については、従業者の学歴との関係が希薄である。AI・ビッグデータとロボットは、「第四 次産業革命」に関連する技術として一括りにされることが多いが、利用する企業の労働者に 求められるスキルには違いがあることを示唆している。④AI 等の利用は企業のイノベーシ ...
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人工知能（AI）時代、企業は、何をすべきか？
... プロフィール………………………………………………… たけふじ・よしやす 1955 年生まれ。慶應義塾大学環 境情報学部教授。専門分野は、ニューラルコンピュー ティング、電子おもちゃ、 セキュリティ、温度差発電、 横波スピーカー。 1983 年慶應義塾大学大学院博士課 程電気工修了。工学博士。慶應義塾大学にて博士号取 得後、米国サウスフロリダ大学コンピュータサイエンス 学科客員助教授、サウスキャロライナ大学コンピュータ ...
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疑似ベイジアンネットを用いた認知モデルのプロトタイピング手法の提案 汎用人工知能研究会 産業技術総合研究所人工知能研究センター一杉裕志
... 別の機能 の 実現メカニズム に関する 仮説を単純 化して表現 したもの – 認知アーキテクチャ： 部品である個々の認知モデ ルを１つに結合し、知的に動作するエージェント にするための設計図 ...
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