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    カテゴリ: AI

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    1: へっぽこ立て子@エリオット ★ 2020/06/12(金) 14:28:24.64 ID:CAP_USER.net
     士業専門のオフィスサポートを展開するアンデリアルは、RPA(ロボティックプロセスオートメーション)ツールを活用した業務プロセスの改善支援を開始した。

     同社は、士業事務所の事務作業を効率化するための業務支援ソフトやウェブソリューションを提供している。今回導入したRPAツールは、RPAテクノロジーズの「BizRobo! mini」で、ラスティックシステムが導入支援を担当した。

     アンデリアルでは、顧客となる事務所の業務を細分化し、RPAで解決可能な課題を分析。アプリケーション間の転記作業をRPAツールで支援する取り組みを始めている。

     士業務では、作成する各種書類は新規で作成する書類と、ひな形をベースとして利用する場合がある。後者のケースでは、記載する基本情報は顧客システムからの転記作業が必ず発生し、また、顧客とのやりとりにメールを活用している場合は、メール内容を顧客システムに転記する作業が多量に発生する。こうした業務にBizRobo! miniを活用することで、顧客の業務プロセス改善を推進していく。

    2020-06-12 13:49
    ZDNet Japan
    https://japan.zdnet.com/article/35155219/

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    1: ムヒタ ★ 2020/03/02(月) 14:49:59.44 ID:CAP_USER.net
    富士通は2日、2021年4月入社の新卒採用と20年4月~21年3月の中途採用の計画を発表した。採用人数は前期と同じ新卒750人、中途300人としたが、人工知能(AI)やサイバーセキュリティーなど、専門性が高いスキルを保有する人材などの中途採用を強化する方針を示した。

    新卒は景気動向に左右されず前年並みの人数を採用する。中途採用では専門技術を習得した人材と、顧客企業の業務部門の経験があり新卒から数年以内の「第二新卒」の人材の採用に力を入れる。デジタル関連のシステム構築事業の強化を掲げた経営方針に対応する狙いだ。専門技術の人材は即戦力として、第二新卒は顧客企業の業務課題を理解し、IT(情報技術)を活用した改善策を提案できる人材として期待する。
    2020/3/2 14:30
    https://www.nikkei.com/article/DGXMZO56264170S0A300C2X20000/

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    1: 田杉山脈 ★ 2019/11/30(土) 01:24:21 ID:CAP_USER.net
    ディープラーニング(深層学習)は人間にとってブラックボックスであり、AI(人工知能)による判断の根拠が不明だ―――。そんな懸念を解消する技術を米グーグル(Google)が2019年11月21日にリリースした。クラウドのサービスとして「Explainable AI(説明可能AI)」の提供を開始した。

     Explainable AIは深層学習によって開発したAIにおけるニューラルネットワークの稼働状況を分析することで、AIによる判断の根拠を人間に分かる形で提示する技術である。例えば画像認識AIであれば、被写体を分類する際に根拠としたピクセルをハイライト表示する。

     構造化データに基づいて判断するタイプのAIに関しては、ニューラルネットワークに入力したデータのどの部分(特徴)がAIの判断に寄与したのかを数値で示す。グーグルのクラウドAI事業を統括するバイス・プレジデント(VP)のラジェン・シェス氏は「グーグルが開発した『Integrated gradients』と呼ぶ手法を採用している」と明かす。グーグルはIntegrated gradientsを実行するためのソースコードをオープンソースとして「GitHub」で公開している。

    AIが融資不可と判断した根拠を提示
     AIの判断根拠を遡れると何がうれしいのか。シェスVPは「金融機関は規制当局に対してAIの判断根拠を示すよう求められている。与信管理AIがなぜある顧客に対して『融資不可』と判断したのか。Explainable AIを使うことで、顧客のどの属性がAIの判断に寄与したのか示せるようになる」と説明する。金融機関や医療機関などAIの「説明責任」が求められている組織が安心してAIを利用可能になるということだ。

     Explainable AIは「Google Cloud AI」のサービスの1つとして提供する。Explainable AIの分析対象となるのは、ユーザーが「Cloud AI Platform Predictions」という機能を使ってグーグルのクラウド上に展開した機械学習モデルと、グーグルのAI自動作成サービス「AutoML」の中でも表形式のデータに対応した「AutoML Tables」を使って開発した機械学習モデルである。

    様々なタイプのAIが自動で開発可能にも
     Explainable AIは2019年11月に発表したばかりの最新サービスだが、AutoML Tablesも2019年4月に始まった比較的新しいサービスだ。AutoML Tablesはその破壊力の割に知名度が低いので、この機会に詳しく説明しておこう。

     まずAI自動作成サービスであるAutoMLは、グーグルが2018年に発表した。ユーザーは教師データをクラウドにアップロードするだけで、あとはAIが自動で機械学習モデルを開発してくれる。当初は画像認識AIや自然言語処理AIが開発できるサービスだった。2019年4月にAutoML Tablesを開始してからは、表形式のデータを分析するものであればデータの種類を問わずに機械学習モデルを開発できるサービスになった。
    以下ソース
    https://tech.nikkeibp.co.jp/atcl/nxt/column/18/00692/112800017/

    【もはや人の介在は不要、AIが自らAIを作り判断根拠まで説明する時代が来た】の続きを読む

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    1: ムヒタ ★ 2019/06/02(日) 06:04:02.52 ID:CAP_USER.net
    人工知能(AI)の研究や開発をリードする「トップ級人材」の約半数が、米国に集中していることが分かった。日本は世界の4%にとどまり、中国や英国にも後れを取る。海外で専門教育を受けたAI人材が少なく、多様性の欠如という課題も浮かぶ。AIはデータを経済に生かすデータエコノミーの中核技術だ。最先端の研究を担う層が手薄だと競争力が落ちかねない。政府や企業は挽回に動き始めた。

    カナダのAIスタートアップ「エ…
    2019/6/2 6:01
    https://www.nikkei.com/article/DGXMZO44334550Y9A420C1MM8000/

    【AI先端人材の半数が米国に集中 日本は4%弱】の続きを読む

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    1: 田杉山脈 ★ 2019/05/26(日) 20:27:48.22 ID:CAP_USER.net
    東京都内の「東京大学新聞」の編集部で、卒業・修了生の進路をまとめた紙面のバックナンバーを見せてもらった。理系、なかでも人工知能(AI)やビッグデータの普及で逼迫感が強まってきたIT(情報技術)エンジニアの就職先の移り変わりを知るためだ。

    多くのエンジニアを輩出する大学院情報理工学系研究科や前身となる研究科の修了生の就職先をたどった。平成の時代が始まって間もない1993年、一番人気はNTT(8人)…
    https://www.nikkei.com/article/DGXMZO45289880W9A520C1TJC000/

    【東大AI人材、新興勢に就職 選ばれぬ大手に改革迫る】の続きを読む

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