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マルチモーダルAIとは?特徴・仕組みと実現できること
マルチモーダルAIとは、テキストや画像、音声、動画など、異なる種類のデータを統合的に処理する人工知能技術です。人間が情報を認識する際、言葉だけでなく、表情や声のトーン、ジェスチャーなどを総合的に理解するように、AIも複数のデータを組み合わせ... -
コーパスとは?メリット・種類と運用時の課題
コーパスとは、大量のテキストデータを集めたデータベースのことを指します。言語学や自然言語処理の分野では、言語の特性を分析し、理解するために不可欠な存在です。AIの発展に伴い、コーパスは機械翻訳やチャットボット、検索エンジンなど、さまざまな... -
データサイエンスとは?データサイエンスの重要性と導入メリット
データサイエンスとは、膨大なデータを分析し、新たな価値を生み出す学問です。データの種類は多岐にわたり、数値データだけでなく、画像や文章などの非構造化データも含まれます。適切に分析することで課題の特定や市場の動向予測、業務の効率化などに活... -
AGI(汎用人工知能)とは?AGIの特徴と実現するための課題
AGIとは、特定のタスクに限定されず、幅広い知識やスキルを学習し、応用できる人工知能のことです。従来のAIは画像認識や自然言語処理など、特定の分野に特化した形で発展してきましたが、AGIは異なる分野を横断しながら学習し、柔軟に適応する能力を持つ... -
リスキリングとは?推進するメリットと実施の際の注意点
リスキリングとは、新しい環境に適応するために必要なスキルを習得することを指します。技術革新やビジネスモデルの変化により、求められるスキルが大きく変わる中、継続的な学び直しが重要視されています。特にデジタルトランスフォーメーションが進むこ... -
時系列分析とは?時系列モデルと変動要因・導入の進め方
時系列分析とは、時間の経過に伴い変化するデータを体系的に分析する手法です。売上や来場者数、気象データといった時系列データを活用することで、過去の傾向を理解し、未来の予測や異常値の検知を行うことができます。この手法はビジネスや経済、自然科... -
AIの思考を可視化する新手法「k*Distribution」:九州大学の研究が切り拓く新たな可能性
ブラックボックスとなっているディープラーニング技術の解釈性向上は、AI開発において大きな可能性を持っています。AIモデルの内部構造理解では、t-SNEやUMAPといった次元削減による二次元可視化手法が一般的でしたが、データ構造を歪めてしまう(極度に単... -
DX(デジタルトランスフォーメーション)とは?
DX(デジタルトランスフォーメーション)とは、デジタル技術を活用して企業の業務やビジネスモデルを進化させ、新たな価値を創出する取り組みを指します。現在のビジネス環境では急速な技術革新や市場の変化に対応できる力が求められています。特にAIやIoT... -
ビッグデータとは?活用のための課題と今後の展望
ビッグデータとは、多種多様な形式の膨大なデータ群を指します。テキストや画像、動画、音声といったデータが日常的に生成され、それらを効率的に収集、分析、活用することで、ビジネスや社会の課題解決につなげる技術として注目されています。その背景に... -
機械学習を使った画像認識と実用事例
機械学習による画像認識とは、画像に含まれる情報を特定し、分類する技術です。画像認識はAIが膨大な画像データを学習し、物体の特徴を解析することで成り立っており、たとえば、顔認識や物体検出、セグメンテーションなど、画像認識はさまざまな用途で利... -
RPA(ロボティック・プロセス・オートメーション)とは?導入の背景と任せるべき業務範囲
RPA(Robotic Process Automation、ロボティック・プロセス・オートメーション)とは、パソコン上で人が行う作業を自動化し、業務の効率化を実現するための技術です。RPAの導入により繰り返し作業や定型業務を正確かつ迅速に遂行できるようになります。金... -
マシン・アンラーニングとは?注目される背景と課題
マシン・アンラーニングとは、AIモデルから特定のデータや知識を消去する技術を指します。個人情報や古いデータ、有害なコンテンツを効率的に削除し、モデルの精度を維持しながらプライバシーや安全性を向上させることを目的としています。従来の再構築を...