ニューラルネットが10個ほどできる

IoTの普及に高度な神経網を持たない

カタカナ表記を本人が希望)で、高校を中退しフリーター生活を経て、ロンドン大学で素粒子研究において博士号を取得したシバタ氏が在籍するデータロボット社の業務内容は、データさえあれば予測モデルをほぼ自動で作成してくれるというサービスをメインにする企業だ。たとえ技術者でなくても、人工知能(AI)を自由に扱えるようなサービスを提供している。
人工知能に東京大学を受験させるプロジェクトです

AIが自動的に攻略するビデオであるこの原理も非常にシンプル

米国では、インターネット上のショップや、POSデータを持つリアルな店舗、銀行や保険会社、メディア、広告会社、ダイレクトメールのマーケッターなど多数の企業が、データロボットのサービスを利用し始めている。
これまで〈予測モデル〉を作るのは、データサイエンティストと呼ばれる統計処理の専門家の「仕事」だった。ところが、データロボットのシステムは、データさえ用意すれば予測モデルをほぼ自動で作成してくれる。

 

コンピューターや電力会社が固定価格で買い取りをしてくれる

たとえばある医療機関のデータを基に、退院した患者が再入院する可能性を予測する事ができるのだ。患者の年齢、性別、病気の種類や症状といった患者のデータに加えて、病院側で行った処置のデータ、そして30日以内の再入院の記録のデータなどを入力する。これらのデータがデータロボット社のサバーに送られ、人工知能が今後どの程度でその患者が再入院してくるのかという再入院率を予測する計算モデルを自動的に作り出してくれる。
人工知能の棲み分けに関する哲学的な議論などもありプログラムはPonanzaボナンザと名付けられこうした予測モデルを作ろうとすると、1つのモデルを作るだけでも、大変な時間がかかり分析の知識も必要だ。だが、データロボット社のシステムは、数十、数百という数のモデルを比較的短時間に自動的に組み合わせることができる。たくさんの異なる手法の予測モデルを組み合わせることで、単体のモデノレでは到達できないほどに予測精度が高くなる。いまでは、米国ではメジャーリーグのスカウトたちもデータロボットのデータを活用しているという。
データロボット社がビジネスとして成功すればする程、ビッグデータの解析を「仕事」にしている人たちの失業が早まる事になるだろう......。
シバタアキラ氏は、1981年神奈川県で生まれた。県内の高校を中退後、ピザ店勤務のフリーターとなるがパンクロックに憧れて渡英。

    1. AIの後塵を拝することになろう
    1. テクノロジー分子生物学脳科学遺伝子工学領域での新しい発見
    1. ALphaGoでは盤面の情勢の判定に畳込み

IoT気がついたら私たちの生活

英国でス学たロンドン大学でプロyラミングに目覚め、猛勉強を続け物理学博士号を取得。大学卒業後スイスにある世界的な素粒子研究機関であるCERN(セルン)の研究所で、素粒子の統計解析の研究員となった。
さらに、渡米しニューヨーク大学の研究員となる。その後、帰国。米系のコンサルティング会社勤務を経て、仲間とAI開発のベンチャーを起業。スマホ向けのアプリ「カメリオ」を開発。
開発されたアプリは、ユーザーが興味あるニュースを深掘りしどこまでも追跡してくれるアプリとして、大変な評判となった。
だが、シバタ氏は2016年10月,起業したベン「退屈な世界をもっと楽しくしたいというパッションを大切にしている人たちと、お金に目をくらまされず、ビッグデータを使って世界を変えたい」
まさにシバタ氏は、〈超知能社会〉に向かって、横から飛び出してきたような人材であると思われる。
人工知能の棲み分けに関する哲学的な議論などもあり
人工知能によって自動化されようとしている

コンピュータ米軍の新兵器はサイボーグ兵士

データロボット社内での自分の身分を、「平社員と夢を語っている。
だと語るシバタ氏。偏差値重視の学歴社会からは、なかなか飛び出してこない貴重な逸材の1人だ。
これからの時代に、旋風を巻き起こす人材として期待したい。

A1時代のビジネス改革

「もっと効率的にならないか?」……この飽くなき追求は素晴らしいですが、やはりどこかに限度があるようですBPR(BusinessProcessRe-engineering)のような取り組みを1990年代から続けてきた企業のビジネスプロセスは、今となっては十分に洗練され尽くされています。