非プログラマーのために開発された機械学習のノーコードプラットフォーム「Obviously AI」、大日本印刷と提携し日本市場開拓戦略も進める
今回は「非プログラマーのために開発された機械学習のノーコードプラットフォーム「Obviously AI」、大日本印刷と提携し日本市場開拓戦略も進める」についてご紹介します。
関連ワード （Obviously AI、ノーコード、大日本印刷（DNP）、機械学習、資金調達等） についても参考にしながら、ぜひ本記事について議論していってくださいね。
本記事は、TechCrunch様で掲載されている内容を参考にしておりますので、より詳しく内容を知りたい方は、ページ下の元記事リンクより参照ください。
Nirman Dave（ニーマン・デイヴ）氏が起ち上げた2つのスタートアップは、まったく異なるものだが、どちらもDIYの精神を持っている。1つめは、高校卒業後のギャップイヤーに設立したCircuiTricks（サーキットリックス）という会社で、電子工学や物理学を学生に教えるためのキットを作っていた。そして現在、デイヴ氏は、技術的なバックグラウンドを持たない人でも機械学習モデルの構築とトレーニングができる、ノーコードのAI / MLプラットフォーム「Obviously AI（オビアスリー・エーアイ）」の最高経営責任者を務めている。バークレーに拠点を置くこの会社は、シードエクステンションを行い、ラウンドの総額は2カ月前に発表した360万ドル（約4億円）から470万ドル（約5億2000万円）となった。このエクステンションは、ディープテック分野の投資会社である東京大学エッジ・キャピタル・パートナーズ（UTEC）が主導し、Trail Mix Ventures（トレイル・ミックス・ベンチャーズ）とB-Capital（Bキャピタル）が参加した。
UTECのプリンシパルであるKiran Mysore（キラン・マイソール）氏は、AI / MLやコーディングのバックグラウンドを持たない友人が機械学習モデルを構築するのを手伝っていたときに、Product Hunt（プロダクト・ハント）でObviously AIを見つけたと、TechCrunchに語った。Obviously AIを使用し、他のAutoML製品との比較試験を行った後、マイソール氏は非常に感銘を受け、このスタートアップ企業に連絡を取り、投資ラウンドを主導することになったという。
この1年間、ノーコード / ローコードのスタートアップは多くの注目と、そして資金を集めている。Noogata（ヌーガタ）やAbacus（アバカス）などがその代表例だ。デイヴ氏によると、Obviously AIの適所は、データサイエンスチームを持たない中規模企業、あるいはデータ分析の知識はあってもプログラマーではない人たちのチームだという。
関連記事：企業向けノーコードAIプラットフォームのNoogataがシードラウンドで約13億円を調達
Obviously AIは「Edge-Sharp AutoML」と呼ばれる独自の技術を用いて、顧客のニーズに合わせてカスタマイズされた機械学習モデルを構築・教育し、顧客の既存のクラウドサービスやデータベースに統合することができる。同社では、マーケティング、ソフトウェア、ダイレクト・トゥ・コンシューマー、フィンテック、保険会社といった分野を中心に、現在3000社以上の顧客を持っており、Obviously AIのモデルにホストされた8万2000以上の予測モデルが、これらの顧客企業で使われている。
新たに追加調達した今回のシード資金は、アジア市場における事業拡大のために使用される。特に日本では、同社の顧客である国内最大級の印刷会社の大日本印刷（DNP）と提携し、市場開拓戦略を進めていく予定だ。
大日本印刷の研究開発マネージャーである下村剛哉氏は、TechCrunchにメールで次のように語った。「大日本印刷では、マーケティングや営業のための最先端の予測分析が非常に重要です。しかし、現在のツールは非常に複雑で、結果が出るまでに数カ月かかります。我々はObviously AIを使うことで、何人かのアナリストをシームレスに起用することができ、わずか数時間で稼働させることができました」。
デイヴ氏が、Obviously AIの共同設立者で最高技術責任者を務めるTapojit Debnath（タポジット・デブナット）氏と出会ったのは、2人ともハンプシャーカレッジの留学生だった頃のことだ。卒業後、2人はベイエリアのスタートアップ企業でインターンシップを始めた。デイヴ氏は、ライブストリーミング・ソフトウェア・プラットフォームを提供するStreamlabs（ストリームラボ）で、データサイエンスのインターンをしていた。
もともとビデオエンコーディングのアルゴリズムを担当するために採用されたデイヴ氏は、会社のマーケティングやセールスチームのために、機械学習モデルの構築にも多くの時間を費やした。小売業向けソフトウェアのスタートアップ企業であるb8ta（ベータ）で機械学習のインターンをしていたデブナット氏も同様の経験をしていた。
2人は、機械学習エンジニアの人材が不足しており、多くの企業が「市民データアナリスト」、つまりデータサイエンスを理解していてもコーディングの経験がない人に頼っているということに気づいた。
Obviously AIの機械学習モデルによるリポートのユーザーインターフェース（画像クレジット：Obviously AI）
「膨大なデータを扱う仕事をしているけれど、自分自身はプログラマーではない人たちがいます。そのような人たちのために、私たちはこのツールを開発しました。その目標は、データを理解し、そのデータを用いて、何時間も何日も待たずに、ソフトウェアを使って本当に速くモデルを構築できるようにすることです」と、デイヴ氏は語っている。
同氏とデブナット氏は、2018年に仕事を辞めてこのスタートアップに取り組み始めた。家賃代わりにAirbnb（エアビーアンドビー）ホストのために雑用をこなしながら、カリフォルニア大学バークレー校のSkyDeck（スカイデック）アクセラレータプログラムに参加し、投資家への売り込み方を学んだ。
デイヴ氏によれば、多くの自動AI / MLソフトウェアプラットフォームは「データセット上でたくさんの異なるアルゴリズムを総当りで実行し、最もパフォーマンスが高いものを選ぶ」という。例えば、100種類のアルゴリズムを実行してから最もパフォーマンスの高いものを選んだりするわけだが、これでは他のアルゴリズムを自動的に構築するのに費やした時間が無駄になってしまう。
Obviously AIのEdge-Sharp AutoMLが異なる点は、データセットに使用できる特定の機械学習モデル群を調べてから、顧客のニーズに合った上位5つのモデルを自動的に候補として挙げ、それらのハイパーパラメータを自動的にチューニングし、予測結果を返すところだ。
Obviously AIの料金プランは、月額75ドル（約8300円）からとなっている。同社の典型的な顧客は、データサイエンスのチームを持たない中規模企業や、あるいはデータサイエンティストが他の仕事に没頭している大企業の小規模なチームだ。
例えば、インドの小規模な小口金融会社では、15人ほどのチームが、どの申請者に融資をするかを手作業で決めていたが、これをAIモデルに切り替えることに決めた。彼らはObviously AIを使って、申請者が債務不履行に陥る可能性や、どれくらいの金額を融資すべきかを自動的に予測するようにした。現在、この会社のアプリではエンド・ツー・エンドでObviously AIが使われており、顧客は申し込み後すぐに融資を受けられる可能性のある金額を知ることができる。
もう1つのユースケースとして、ドイツのモバイルゲーム会社では、変動料金制を導入しようとしていたが、個々のユーザーがゲーム内トークンのような商品に、どのくらいの金額を支払おうとするかを把握する必要があった。彼らはObviously AIを使って、プレイヤーのゲームへの参加状況からそれを予測している。
Obviously AIが調達したシード資金の一部は、より多くのユースケースに対応するために、機械学習の研究開発に使用される予定だ。デイヴ氏によるとObviously AIは、顧客がデータを持っていて、何を予測すべきかがわかっている教師あり学習のユースケースに焦点を当てているという。一方、教師なし学習のユースケースは、顧客がデータセットを持っているが、何を求めているのか正確にはわからない場合で、機械学習モデルを使って、データに興味深いパターンがあるかどうかを判断するものだ。教師なし学習のアルゴリズムは、eコマース・プラットフォームにおける自動分類やレコメンドエンジンなどに使われる。
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画像クレジット：Obviously AI
【原文】
Obviously AI founders Nirman Dave and Tapojit Debnath
Nirman Dave’s two startups are very different, but both have a DIY spirit. The first, called CircuiTricks and founded during his gap year after high school, created kits to teach students about electronics and physics. Now Dave is chief executive officer of Obviously AI, a no code AI/ML platform that enables people without technical backgrounds to build and train machine learning models. The Berkeley-based company has raised a seed extension that brings the round’s total to $4.7 million, up from the $3.6 million it announced two months ago. The extension was led by the University of Tokyo Edge Capital Partners (UTEC), a deep tech investment firm, with participation from Trail Mix Ventures and B-Capital.
UTEC principal Kiran Mysore told TechCrunch that he found Obviously AI on Product Hunt while helping a friend without an AI/ML or coding background build machine learning models. After using Obviously AI and benchmarking it against other AutoML products, Mysore was so impressed that he reached out to the startup and led the investment round.
No code/low code startups have gained a lot of attention—and funding—over the past year. Some notable examples are Noogata and Abacus. Dave says Obviously AI’s niche is mid-market businesses that don’t have a data science team, or have people who know data analytics but are not programmers.
Obviously AI uses proprietary technology called “Edge-Sharp AutoML” to build and train machine learning models that are customized to their clients’ needs, and can be integrated into their existing cloud services and databases. It focuses on marketing, software, direct-to-consumer, fintech and insurance companies, and currently has more than 3,000 clients, who have used more than 82,000 predictive models hosted on Obviously AI’s model.
Its new seed funding will be used to expand in Asian markets including Japan, where it will partner with client Dai Nippon Printing (DNP), one of the country’s largest printing companies, on its go-to-market strategy.
In an email to TechCrunch, Takeya Shimomura, research and development manager at Dai Nippon Printing, said, “At DNP, cutting edge predictive analytics for marketing and sales is very important to us. However, the tools today are very complicated and take months to get results. With Obviously AI, we were able to onboard several of our analysts seamlessly and got up and running in just a few hours.”
Dave met Obviously AI’s co-founder and chief technology officer Tapojit Debnath while both were international students at Hampshire College. After graduating, they started internships at startups in the Bay Area. Dave was a data science intern at Streamlabs, the live-streaming software platform.
Originally hired to work on video encoding algorithms, Dave also spent a lot of time building machine learning models for the company’s marketing and sales team. Debnath, who was a machine learning intern at retail software startup B8ta, had a similar experience.
The two realized there is a talent shortage of machine learning engineers, and many companies rely on “citizen data analysts,” or people who understand data science, but don’t have coding experience.
Obviously AI’s machine learning model report user interface
“These are people that work with a lot of data but they’re not programmers themselves, and these are the kind of folks we designed these tools for. The goal is that you understand the data, and you can take that data and use the software to build a model really fast, without waiting for hours or days,” said Dave.
He and Debnath quit their jobs in 2018 to start working on the startup, doing chores for their Airbnb host in exchange for rent while learning how to pitch to investors, before joining U.C. Berkeley’s SkyDeck accelerator program.
Dave said that many auto AI/ML software platforms “brute forces a bunch of different algorithms on a data set, and picks one that performs the best.” For example, they might run 100 different algorithms before picking the one that performs the best, which means the time spent automatically building the other algorithms is wasted.
What Obviously AI’s Edge-Sharp AutoML does differently is look at a specific group of machine learning models that can be used on a data set before automatically shortlisting the top five models for a client’s needs, automatically tuning their hyperparameters and returning prediction results.
Obviously AI’s pricing plans start at $75 a month. Its typical clients are mid-sized businesses or small teams in larger businesses that don’t have a data science team, or whose data scientists are preoccupied with other work.
For example, a small microlending company in India with a team of about 15 people was manually deciding which applicants to give loans to when they decided to switch to AI models. They started using Obviously AI to automatically predict the chances of an applicant defaulting and how much they should be loaned. Now the company uses Obviously AI end-to-end in their app, which means customers can see the size of a loan they are likely to get immediately after applying.
Another use case is a German mobile gaming company that wanted to use a dynamic pricing model and needed to figure out how much individual users would be willing to pay for products like in-game tokens. They use Obviously AI to make that prediction based on a player’s interaction with a game.
Part of Obviously AI’s seed funding will be used on machine learning research and development to serve more use cases. Dave said that Obviously AI focuses on supervised learning use cases, where clients have data and know what to predict. Unsupervised use cases are where they have a data set, but don’t know exactly what they want, and use machine learning models to tell them if there are any interesting patterns in it. Unsupervised learning algorithms can be used for things like automatic categorization or recommendation engines on e-commerce platforms.
（文：Catherine Shu、翻訳：Hirokazu Kusakabe）
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ファクタリングで資金調達するときの注意点とは？ | 徹底比較!ファクタリングナビ
中小企業の資金調達の手段として、ファクタリングはだんだんと注目されるようになったものの、利用するときには注意しておく点があります。ファクタリングとは、保有する売掛債権を現金化する資金調達の方法ですが、利用するにおいて何に注意すればよいのか徹底解説していきます。
動物病院での開業の資金調達方法 | 資金調達のミカタ
動物病院開業の際に最も頭を悩ませることになるのは、「開業資金をどのように工面するのか」という資金調達の問題です。特に医療機器や器具などに係る費用は大きくなります。そこで今回は、動物病院での開業の資金調達方法について解説していきます。
【資金調達に関する"誤った情報"に惑わされていませんか？】中小企業経営者の6割以上がファクタリングが"合法"である ...
株式会社社長のきもちのプレスリリース（2021年7月7日 11時00分） 資金調達に関する“誤った情報”に惑わされていませんか？ 中小企業経営者の6割以上がファクタリングが“合法”であることを知らなかった！？
【資金調達に関する"誤った情報"に惑わされていませんか？】中小企業経営者の6割以上がファクタリングが"合法"である ...
［株式会社社長のきもち］“誤った情報”のせいで翻弄されてしまったという経営者も…株式会社社長のきもち（本社所在地：東京都新宿区、代表取締役：大森 俊一）は、従業員数300人以下の中小企業経営者を対象に、「資金調達の正しい知識」に関する調査を実施しました。経営者のみなさん、資金調達について誰に相談していますか？今般のコロナ禍によって、経済は大きな影響を受けています。特に中小企業経営者の方々は、資金調達のために東奔西走しているという方も多いでしょう。国も中小企業を支援するためにさまざまな措置を講じて…
月間売上高が半年で10倍増、新興口腔ケアブランド「BOP」が資金調達 | 36Kr Japan | 最大級の中国 ...
オーラルケアブランド「BOP」がシリーズBで1億6000万元（約28億円）を調達したことがわかった。リード・インベスターは米「DCM…
フォトシンス、新たに17.5億円の資金調達を実施し、累計調達額は約70億円に | 株式会社フォトシンス ...
今回の資金調達には、すでに発表済みのjr東日本スタートアップ、コクヨ、野村不動産グループcvcファンド（運営者：nnコーポレートキャピタル）との資本業務提携も含まれており、今回の資金調達を含めたこれまでの累計調達額は約70億円となります。
AIテスト自動化プラットフォーム「Magic Pod」運営の「TRIDENT」が3億円調達 | 起業・創業・資金調達 ...
2021年7月7日、株式会社TRIDENTは、総額3億円の資金調達を実施したことを発表しました。 AIテスト自動化プラットフォーム「Magic Pod」を運営しています。 モバイルアプリテスト、ブラウザ（ウェブアプリ）テストの両方に対応した、ソフトウェアテストを自動化するツールです。 AIによりアプリ
【M&A速報：2021/07/07（1）】モノの貸し借りアプリ運営のピーステックラボ、総額22.7億円の資金調達を ...
モノの貸し借りアプリ「Alilce.style」運営のピーステックラボ、総額22.7億円の資金調達を実施 クラウド型IoTサービス「Akerun」提供のPhotosynth、SBI ...
ASCII.jp：がんに対する次世代治療器「集束超音波（HIFU）治療装置」の開発資金調達実施
ソニア・セラピューティクスは6月11日、がんに対する新しい治療器「集束超音波（HIFU：High-Intensity Focused Ultrasound）治療装置」の開発資金調達を実施した。
【価値共創】ベンチャーキャピタル老舗・ジャフコ "黒子"として「リソース提供に全力」 (1/4ページ ...
未上場のスタートアップ企業に出資し、成長を支援するベンチャーキャピタル（VC）は、資金だけでなく、さまざまなリソースを提供している。産業育成にとって欠かせない存…
【M&A速報：2021/07/07（1）】モノの貸し借りアプリ運営のピーステックラボ、総額22.7億円の資金 ...
最新投稿日時:2021/07/07 12:20 - 「【M&A速報：2021/07/07（1）】モノの貸し借りアプリ運営のピーステックラボ、総額22.7億円の資金調達を実施」（フィスコ）
有料情報識別し配信、ソーシャル型ネット証券「LongBridge」が資金調達 (2021年7月7日) - エキサイトニュース
海外資産投資サービスを提供するネット証券会社「長橋LongBridge」がこのほど、プレシリーズAで5000万ドル（約55億4000万円）を調達したと発表した。「元璟資本（VisionPlusCapi...
キトピが国内3番目のユニコーンに、ソフトバンク・ビジョン・ファンド2などから資金調達(アラブ首長国連邦 ...
クラウドキッチン事業を運営するアラブ首長国連邦（UAE）ドバイ発のスタートアップ・キトピ（Kitopi）がシリーズCラウンド（注）で4億1,500万ドルを資金調達した。クラウドキッチンとは、実店舗を持たないデリバリー専門 ...
銀行の融資に必要？試算表について解説 | 資金調達のミカタ
決算書類作成の元となる試算表は、決算前に自社の経営状況をチェックできる重要な経理書類です。今回は、試算表について解説していきます。
【資金調達に関する"誤った情報"に惑わされていませんか？】中小企業経営者の6割以上がファクタリングが"合法"である ...
株式会社社長のきもち“誤った情報”のせいで翻弄されてしまったという経営者も…株式会社社長のきもち（本社所在地：東京都新宿区、代表取締役：大森 俊一）は、従業員数…
資金調達実施について - Pr Times｜Rbb Today
今回の資金調達により、世界中の子どもたちがより質の高い乳幼児教育を受けることができるよう、事業のさらなる拡大と組織強化を目指して ...
【資金調達に関する"誤った情報"に惑わされていませんか？】中小企業経営者の6割以上がファクタリングが"合法"である ...
株式会社社長のきもち“誤った情報”のせいで翻弄されてしまったという経営者も…株式会社社長のきもち（本社所在地：東京都新宿区、代表取締役：大森 俊一）は、従業員数…
Stake Technologies、資金調達に成功 - coinpost.jp
日本発のブロックチェーン開発企業Stake Technologies社がShidenネットワークのKusamaオークション完了とメインネットのローンチ成功を発表。約31億円のKusamaトークン（KSM）の募集を行った。
がんに対する次世代治療器「集束超音波（Hifu）治療装置」の開発資金調達実施 - 週刊アスキー
ソニア・セラピューティクスは6月11日、がんに対する新しい治療器「集束超音波（HIFU：High-Intensity Focused Ultrasound）治療装置」の開発資金調達を実施した。
【資金調達に関する"誤った情報"に惑わされていませんか？】中小企業経営者の6割以上がファクタリングが"合法"である ...
市ケ谷経済新聞は、広域市ケ谷圏のビジネス＆カルチャーニュースをお届けするニュースサイトです。イベントや展覧会・ライブなどのカルチャー情報はもちろん、ニューオープンの店舗情報から地元企業やソーシャルビジネスの新しい取り組み、エリアの流行・トレンドまで、地元のまちを楽しむ「ハッピーニュース」をお届けしています。
上半期資金調達総額 18％増の1224億ペソ | まにら新聞ウェブ The Daily Manila Shimbun Web
1992年にマニラで創刊した「日刊まにら新聞」のウェブサイトです。フィリピン発のニュースを毎日配信しています。
AIテスト自動化プラットフォーム「Magic Pod」運営のTRIDENT、3億円の資金調達を実施 (2021年7月 ...
グローバル展開を見据えた事業成長と採用強化を加速AIテスト自動化プラットフォーム「MagicPod」を運営する株式会社TRIDENT（本社：東京都中央区、代表取締役：伊藤望）は、STRIVE、Ange...
新興パインラブス、3億1500万ドル調達 - Nna Asia・インド・金融
インドで電子決済プラットフォームを手掛ける新興企業パイン・ラブスは６日、米国の投資会社などから３億1,500万米ドル（約348億4,000万円）を調達した。同社が５月に開始した資金調達ラウンドの２期目となる。ビジネ…
資金調達・協業を目指すテック系ベンチャーによるピッチイベント「KBIC Pitch vol.3」を7月27日（火）に ...
画像 : https://newscast.jp/attachments/5CQiB3VDBBNVW7CLRJOQ.pngかわさき新産業創造センター（所在地：神…
【M&A速報：2021/07/07（1）】モノの貸し借りアプリ運営のピーステックラボ、総額22.7億円の資金調達を ...
「ニュース：」のページです。最新のマーケット情報をご覧いただけます。松井証券は株・投資信託・先物取引・FX・NISAなどの豊富な投資サービスを取り扱うネット証券会社です。
車載LiDAR | 36Kr Japan | 最大級の中国テック・スタートアップ専門メディア
mems式車載lidar「zvision」がインテル等から資金調達、清華大出身チームが創業 MEMS（微小電気機械システム）式車載LiDARのソリューションプロバイダー「一径科技（ZVISION）」がシリーズBで...
機械学習モデル構築作業の煩雑さを解消する「AutoML」とは――歴史、動向、利用のメリットを整理する：AutoML ...
本連載では、AutoMLを実現するさまざまなOSSを解説します。第1回は、AutoMLの概要と、次回から紹介するさまざまなOSSを実行するための環境やデータについて解説します。
機械学習パーティショニングのまとめ Part 1 l DataRobot
モデリングを行う際に地味ではあるが、結果に大きく影響を与えるのが「データのパーティション」です。データのパーティションは特徴量エンジニアリングなどと異なり、表面上に見えにくいため軽視されがちですが、適切なパーティションを選ばないことにより運用で痛手を負うケースがあります。本稿では利用シーン別に適切なパーティションの選び方とその差異を考察します。
非プログラマーのために開発された機械学習のノーコードプラットフォーム「Obviously AI」、大日本印刷と提携し ...
ニーマン・デイヴ氏が起ち上げた2つのスタートアップは、まったく異なるものだが、どちらもDIYの精神を持っている。1つめは、高校卒業後のギャップイヤーに設立したCircuiTricksという会社で、電子工学や物理学を学生に教えるためのキットを作っていた。そして現在、デイヴ氏は、ノーコードのAI / MLプラットフォー..
2020年国内エンタープライズアプリ市場は0.4%減の5489億円 - Idc | Tech+
IDC Japanが7月6日に発表した市場予測によると、2020年の国内EA(エンタープライズアプリケーション)ソフトウェア市場は、ベンダー売上額ベースで2019年と比べて対前年比0.4%減、市場規模は5489億100万円になった模様だ。
fukuoka.ex／kokura.ex - Fukuoka Elixir community - - connpass
# 福岡Elixirコミュニティ「fukuoka.ex」とは？ 「fukuoka.ex」は、ビッグデータ分析やAI・機械学習向けデータ加工、もしくは大量アクセスのあるWeb・APIサーバ構築といった、「膨大なデータやアクセスの高速処理」と「高い開発効率」を両立できる関数型プログラミング言語「Elixir」と、そのWeb ...
近刊書籍｜Ohmsha
電気設備の技術基準とその解釈（2021年版）. 理工学専門書. 1,100円. 2021/07/06. 人工知能が俳句を詠む AI一茶くんの挑戦. 理工学専門書. 1,760円. 2021/07/07. 入門 統計学（第2版） 検定から多変量解析・実験計画法・ベイズ統計学まで.
基礎から学びたい方は | 進化するガラクタ
pythonはAI(人工知能）にも利用されているプログラム言語です。勉強しておくと役立つかもしれません。Googleの「Colaboratory」にコードをコピーペーストしてRunすれば、他の方が作成したプログラムを試してみることが簡単にできます。
家族の一員となる日も近い!？学んで成長するペットロボットのいる暮らし | 未来想像webマガジン
孤独やストレスを癒すパートナーとして、ペットロボットが注目を集めています。AIを搭載したペットロボットは、より生き物に近く愛らしい姿に進化。ペットロボットに利用されている最新技術や触れる人に愛情すら抱かせる魅力を探ります。
人工知能 - ヒガサラblog
【人工知能】機械学習のデータ数は多ければ良い？結論、場合によります。 【人工知能】画像認識aiの内部で行っていることを初心者向けに詳細解説! 【人工知能】ディープラーニング内部の計算をエクセルを使って詳細解説!
元Googleエンジニアが創業。コンピューティングコスト〝ゼロ〟を目指すAIチップスタートアップGroq ...
Googleの機械学習向けチップのエンジニアだったJonathan Ross氏が2016年に創業したスタートアップだ。独自設計の高性能AIチップを開発・製品化し、金融機関や自動運転企業などに提供、2021年4月には3億ドルの資金調達を果たしている。
目の動きを"声"にして伝達させるーー次世代アイトラッキング技術「EyeOn」に注目集まる｜Real Sound ...
「EyeOn」を開発したアイテック・デジタル・システムズは、「2021 CODiEアワード」のみならず、AI・機械学習分野の数々の栄誉ある賞を総なめにし ...
機械学習人工知能市場2021と、次のような歴史の詳細データ。: AIBrain, Amazon, Anki ...
機械学習人工知能市場レポートは、グローバルな概要と成長の可能性をカバーする市場の予測で構成され、市場の利害関係者と新しいプレーヤーの成長に関与する重要な要因に関する詳細な洞察も提供します。このレポート
「プロレス」と「データ分析」の意外な共通点：シバタアキラのcafeでAIたい。 | Ledge.ai
データサイエンティストのシバタアキラさんと、Ledge.ai編集長の高橋をメインパーソナリティに、AI業界内外の識者をお招きし、”ゆるく”雑談するPodcast「シバタアキラのcafeでAIたい。」が公開中です。 「シバタアキラのcafeでAIたい。」は、都内某所、AI業界の識者が集まるカフェという設定。シバ
手間いらずとメトロエンジンが合同で「アフターオリンピックで集客に差をつける!最新グーグル活用法セミナー」を開催 ...
メトロエンジン株式会社宿泊事業者向けにGoogleホテル広告の仕組みや活用方法を詳細に解説！ビックデータから人工知能・機械学習を活用し、客室単価の設定を行うレベ…
Ai(人工知能)関連ニュース(2021/07/07) | 人工知能関連の最新ニュース - 楽天ブログ
元プロ野球Youtuber 登録者数1位、意外な名捕手 "「マスクを着けた日本人」の画像1000枚セット、機械学習用にピクスタが発売" https://www.itmedia.co.jp/news/articles/2106/28/news122.html "1枚の写真から動画を作成するディープラーニング手法を開発、ワシントン大" http://www.itmedia.co.jp//www.atmarkit.co.jp/ait/articles/2106/30/news121.html
生産性が低い人は就労時間の8割が不明な時間？ | Tech+
世界の主要国と比較すると生産性が低いと言われる日本、生産性の話は耳が痛いという声も聞かれそうだが、経営者は眉をひそめる話かもしれない。米国の調査ではあるが、生産性が低い人は就業時間の約8割が使途不明の時間という。この調査は、電子メールをはじめとした業務アプリケーションの使用を測定し、機械学習やAIを利用して従業員の生産性を指標化する米Prodoscoreが行ったもの。2020年1月から2021年4月までの期間、2170万のデータポイントから、米国を拠点とする140社3000人の従業員の生産性を測定した。
Climate360 | 知財図鑑
Climate360とは、AIと機械学習を使用して睡眠の質を高めてくれるスマートベッド。毎日の睡眠時に100億を超えるデータポイントを継続的に追跡し、睡眠中の適切なマットレスの硬度や温度を自動調整することで快適睡眠をサポートする。
手間いらずとメトロエンジンが合同で「アフターオリンピックで集客に差をつける!最新グーグル活用法セミナー」を開催：時事 ...
［メトロエンジン株式会社］宿泊事業者向けにGoogleホテル広告の仕組みや活用方法を詳細に解説！ビックデータから人工知能・機械学習を活用し、客室単価の設定を行うレベニューマネジメントツール「メトロエンジン」をホテルなど宿泊事業者に提供しているメトロエンジン株式会社（本社：東京都港区、代表取締役CEO：田中良介、以下メトロエンジン）は複数のオンライン宿泊予約サイトを一元管理できる『TEMAIRAZU』シリーズを開発・提供する手間いらず株式会社（本社：東京都渋谷区、代表取締役：渡邉 哲男、以下手間い…
いつどこで課金が発生してる？Amazon SageMakerの動きと料金体系をセットで考える | DevelopersIO
こんにちは、小澤です。 Amazon SageMaker(以下SageMaker)は「何ができるの？」と聞かれて一言で答えるのが難しいくらい、様々な機能が存在してます。 「機械学習をするために必要な仕組みが一通り揃ってる …
Google AnalyticsでCookie利用ができなくなる？その後の対策とは | 株式会社キャパ CAPA ...
Webサイトを運営する事業者やブロガー、そしてそれらのパフォーマンスの効果測定や改善施策の提供を行う広告会社の人々にとって、Google Analyticsは非常に利便性の高いサービスを提供してきました。
ないっ⁉ | ひとりごと | ブログ | 株式会社パル技研 - マイクロ波侵入監視センサ・安全監視・セキュリティ・Oem
こんにちは。 今年も半分終わりましたが、皆さんいかがお過ごしでしょうか？ 今日は私の失敗談をお話しします。 それは会社説明見学会で初めてパル技研を訪れた時のことです。 その日は早めに出発したにも関わら...
20210611_DXを推進するデータと機械学習のCI_CDプラットフォーム『データブリックス レイクハウ on Vimeo
This is "20210611_DXを推進するデータと機械学習のCI_CDプラットフォーム『データブリックス レイクハウ" by 株式会社SHIFT on Vimeo, the home for high quality videos and the people who love them.
「汎用人工知能」（Agi）はc-3poやr2-d2を実現させることができるか：「汎用人工知能」（Agi）のビジネス ...
ビジネス利用可能な汎用人工知能（AGI）はまだ実現していない。だが実現すれば、これまではSF作品の中だけの存在だったものを、現実の世界に生み出せるようになる可能性がある。
Amazon Rekognition による顔分析と動画分析 | ミコ-ラボ
Amazon Rekognition では、アプリケーションに画像およびビデオ分析を簡単に追加できます。機械学習の専門知識を必要としません。
「アフターオリンピックで集客に差をつける!最新グーグル活用法セミナー」を開催、Googleホテル広告の仕組みや活用 ...
ビックデータから人工知能・機械学習を活用し、客室単価の設定を行うレベニューマネジメントツール「メトロエンジン」 […]
Itu主催 Ai / Ml 5gチャレンジ 日本ラウンドのウェビナー：「機械学習に関する招待講演と日本版5g ...
itu主催のai / ml 5gチャレンジ 日本ラウンドのウェビナー：「機械学習に関する招待講演と日本版5gチャレンジ課題への参加募集」が開催されますので、ご案内します。 開催日時. 2021年7月12日（月） 16:30 ～ 18:00 jst （日本時間） プレゼンテーション
ITmedia ビジネスオンライン寄稿記事 掲載／【解説】ウォルマートのIoTは、何がすごいのか | パロアルトイン ...
アメリカ西海岸（シアトル＆シリコンバレー）のトップエンジニア、機械学習＆AI専門家やデータサイエンティストがDX実装、AI開発をします。
It環境の複雑化で障害検知が困難に、日立システムズパワーサービスの解決策は？ - ホワイトペーパー [統合運用管理]
マルチベンダーのシステム管理の負担が高まり、障害の予兆検知が困難になっていた日立システムズパワーサービス。サーバやネットワーク機器の利用状況の可視化、機械学習によるサイレント障害の検知を実現すべく、開発されたシステムとは？
Digimarcがデジタルトランスフォーメーションのリーダー、Ravi Kumar氏を取締役会に迎える - 芸能社会 ...
AsiaNet 90495 （1549） 【ビーバートン（米オレゴン州）2021年7月7日PR Newswire＝共同通信JBN】新世代のデジタル識別と検知を…
渋谷区立宮下公園 Powered by PARALLEL ... - dnp.co.jp
現実の渋谷区立宮下公園を仮想（バーチャル）空間上に高精細に表現した「渋谷区立宮下公園 Powered by PARALLEL SITE（パラレルサイト）」を7月7日（水）にオープンします
Dnpら、渋谷の新しいカルチャーを発信するバーチャル空間をオープン | Tech+
大日本印刷（DNP）と渋谷未来デザイン、宮下公園パートナーズの3者は、現実の渋谷区立宮下公園を仮想空間上に高精細に表現した「渋谷区立宮下公園 Powered by PARALLEL SITE」を同日からオープンすることを発表した。
リアルとバーチャルを連動させて渋谷の新しいカルチャーを発信する「渋谷区立宮下公園 Powered by ...
［大日本印刷株式会社地域共創型XRまちづくり］世界の著名絵画34点が一同集結したアート展、スケボーや花火等のVR体験も可能に大日本印刷株式会社（以下:DNP）と一般社団法人 渋谷未来デザイン（以下:渋谷未来デザイン）、渋谷区立宮下公園の指定管理者の宮下公園パートナーズの3者は、現実の渋谷区立宮下公園を仮想（バーチャル）空間上に高精細に表現した「渋谷区立宮下公園 Powered by PARALLEL SITE（パラレルサイト）」を7月7日（水）にオープンします。渋谷区の後援のもと、公共空間の高度…
大日本印刷・渋谷未来デザイン・宮下公園パートナーズ、新しい公園の価値を創出し地域への還元を目指す実証実験を開始 ...
発表日:2021年07月07日リアルとバーチャルを連動させて渋谷の新しいカルチャーを発信する「渋谷区立宮下公園 Powered by PARALLEL SITE」をオープン新しい公園の価値を創出し、地域への還元を目指す実証実験を開始※参考画像（1）は添付の関連資料を参照・https://youtu.be/oau5xjuPqPY大日本印刷株式会社（以下:DNP）と一般社団法人 渋谷未来デザイン
リアルとバーチャルを連動させて渋谷の新しいカルチャーを発信する「渋谷区立宮下公園 Powered by ...
［一般社団法人渋谷未来デザイン］新しい公園の価値を創出し、地域への還元を目指す実証実験を開始大日本印刷株式会社（以下:DNP）と一般社団法人 渋谷未来デザイン（以下:渋谷未来デザイン）、渋谷区立宮下公園の指定管理者の宮下公園パートナーズの3者は、現実の渋谷区立宮下公園を仮想（バーチャル）空間上に高精細に表現した「渋谷区立宮下公園 Powered by PARALLEL SITE（パラレルサイト）」を7月7日（水）にオープンします。渋谷区の後援のもと、公共空間の高度利用に向けた取り組みの一つとして…
渋谷区立宮下公園をVR空間上に再現「渋谷区立宮下公園 パラレルサイト」ブラウザとVRChatでオープン アート展 ...
大日本印刷株式会社(以下、DNP)と一般社団法人 渋谷未来デザイン、渋谷区立宮下公園の指定管理者の宮下公園パートナーズの3者は、現実の渋谷区立宮下公園を仮想(バーチャル)空間上に高精細に表現した「渋谷区立宮下
【大日本印刷株式会社地域共創型xrまちづくり】 リアルとバーチャルを連動させて渋谷の新しいカルチャーを発信する「渋谷 ...
世界の著名絵画34点が一同集結したアート展、スケボーや花火等のvr体験も可能に 大日本印刷株式会社（以下:dnp）と一般社団法人 渋谷未来デザイン（以下:渋谷未来デザイン）、 渋谷区立宮下公園の指定管
渋谷区立宮下公園をVR空間上に再現「渋谷区立宮下公園 パラレルサイト」ブラウザとVRChatでオープン アート展 ...
大日本印刷株式会社(以下、DNP)と一般社団法人 渋谷未来デザイン、渋谷区立宮下公園の指定管理者の宮下公園パートナーズの3者は、現実の渋谷区立宮下公園を仮想(バーチャル)空間上に高精細に表現した「渋谷区立宮下公園 Powered by PARALLEL
リアルとバーチャルを連動させて渋...｜Release No.931679｜eltha（エルザ）
PRニュース｜Release No.931679｜新しい公園の価値を創出し、地域への還元を目指す実証実験を開始大日本印刷株式会社（以下:DNP）と一般社団法人 渋谷未来デザイン（以下:渋谷未来デザイン）、渋谷区立宮下公園の指定管理者の宮下公園パートナ...
リアルとバーチャルを連動させて渋谷の新しいカルチャーを発信する「渋谷区立宮下公園 Powered by ...
大日本印刷株式会社地域共創型XRまちづくり世界の著名絵画34点が一同集結したアート展、スケボーや花火等のVR体験も可能に大日本印刷株式会社（以下:DNP）と一般…
リアルとバーチャルを連動させて渋谷の新しいカルチャーを発信する「渋谷区立宮下公園 Powered by ...
新しい公園の価値を創出し、地域への還元を目指す実証実験を開始大日本印刷株式会社（以下:DNP）と一般社団法人渋谷未来デザイン（以下:渋谷未来デザイン）、渋谷区立宮下公園の指定管理者の宮下公園パートナ....
リアルとバーチャルを連動させて渋谷の新しいカルチャーを発信する「渋谷区立宮下公園 Powered by ...
一般社団法人渋谷未来デザイン新しい公園の価値を創出し、地域への還元を目指す実証実験を開始大日本印刷株式会社（以下:DNP）と一般社団法人 渋谷未来デザイン（以下…
リアルとバーチャルを連動させて渋谷の新しいカルチャーを発信する「渋谷区立宮下公園 Powered by ...
世界の著名絵画34点が一同集結したアート展、スケボーや花火等のVR体験も可能に大日本印刷株式会社（以下:DNP）と一般社団法人渋谷未来デザイン（以下:渋谷未来デザイン）、渋谷区立宮下公園の指定管理者の...
リアルとバーチャルを連動させて渋谷の新しいカルチャーを発信する 「渋谷区立宮下公園 Powered by ...
大日本印刷株式会社 専務執行役員 蟇田 栄 dnpは、もう1つの宮下公園、パラレル空間をご用意させていただきました。渋谷区及び周辺地域、企業の皆様と新たなコミュニケーションの場として使っていただき、地域の発展に寄与できればと考えています。
バーチャル空間で宮下公園を再現、アバターでアート展や写真撮影 大日本印刷ら | Mogura VR
大日本印刷株式会社（以下、DNP）、一般社団法人 渋谷未来デザイン、渋谷区立宮下公園の指定管理者の宮下公園パートナーズは、バーチャル空間に渋谷区立宮下公園を再現した「渋谷区立宮下公園 Powered by PARALLEL
リアルとバーチャルを連動させて渋谷の新しいカルチャーを発信する「渋谷区立宮下公園 Powered by ...
世界の著名絵画34点が一同集結したアート展、スケボーや花火等のVR体験も可能に大日本印刷株式会社（以下:DNP）と
DNPら、渋谷の新しいカルチャーを発信するバーチャル空間をオープン｜芸能・スポーツニュース
【芸能・スポーツニュース】大日本印刷（DNP）と渋谷未来デザイン、宮下公園パートナーズの3者は7月7日、現実の渋谷区立宮下公園を仮想空間上に高精細に表現した「渋谷区立宮下公園PoweredbyPARALLELSITE」を同日からオープンすることを発表した。
