日経クラウドファーストからのお知らせ

2019.2.20
本誌2019年3月号の記事を公開しました。
2018.12.20
日経クラウドファースト休刊のお知らせ
 本誌でもご案内の通り、日経クラウドファーストを休刊させていただきます。
誠に勝手ながら、月刊のニューズレターは2019年4月号(3月20日発行号)、
週刊の読者限定メールマガジンは2019年3月29日配信号が最終号になります。
購読者の方へのご契約に関する案内は2019年1月下旬に個別に郵送いたします。

新着記事

サービス評価

機械学習サービス

 カスタムの機械学習モデルを一から開発するには従来、機械学習のスペシャリストが必要だった。理由の一つは、機械学習モデルのチューニングに高度な専門スキルが求められることだ。スキルが不足していると、機械学習モデルの精度を上げられない。

ケーススタディ

パナソニック AWSで画像認識IoT基盤を強化

Greengrass対応で開発者の参入促す SageMakerを使い深層学習も強化

 パナソニックはカメラと手のひらサイズのエッジコンピューターによる画像認識AIを組み合わせたIoT(Internet of Things)基盤「Vieureka(ビューレカ)」の運用負荷を減らすため、インフラをオンプレミス(自社所有)環境からAWSへ移行した。IoT機器でのコード実行サービスAWS Greengrassを導入し、機械学習モデルやアプリの開発を促す。機械学習サービスAmazon SageMakerの機能を使い、深層学習モデルも開発しやすくした。

ケーススタディ

近畿大学 マダイ稚魚の選別をAIで効率化

Azure ML Studioでベテランの作業代替 画像認識し吸い上げる稚魚の数を一定に

 近畿大学はマダイ稚魚の選別作業の効率を高めるため、AIを活用する。機械学習サービスのAzure Machine Learning Studioを使い、作業効率に影響するポンプ水量の調節を自動化した。開発過程では生き物相手の作業現場にAIを持ち込むための課題をいくつも乗り越えた。2018年12月にシステムを本稼働し、次なる段階として不良個体の稚魚の選別自動化に取り組む。

解説・レポート

GCP入門[第11回]機械学習サービスその3

追加学習で業務に合わせた文章分類を実現 特殊な専門用語を扱える機械翻訳モデルも

 今回は、GCPの追加学習可能なAI(人工知能)サービス「Cloud AutoML」のうち、自然言語を処理するカスタムモデルの作成サービスを取り上げる。文章分類の「Cloud AutoML Natural Language」と機械翻訳の「Cloud AutoML Translation」だ。それぞれの機能と追加学習の方法を解説する。

解説・レポート

音声UI設計[第9回] 単純なユースケースその2

対話フローとインテントを関連づけ ユーザーが発する入力音声を定義する

 店舗や商品の情報提供という単純なユースケースを題材に、音声ユーザーインタフェース(UI)設計の具体的な手順を説明していく。前回に作成した対話フローを、ユーザーが得たい情報や実現したいことである「インテント」と関連づけ、そのうえでユーザーからの入力音声の内容を定義する。