高低差速報

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     ソフトバンクグループは8月6日、2018年度第1四半期の決算を発表。売上高は前年同期比4%増の2兆2728億円、営業利益は前年同期比49%増の7150億円と、増収増益の決算となった。

    既存事業の売上を見ると、ソフトバンクやヤフーなどの国内事業が、米Sprintの売上減を支え、増収を記録。営業利益に関しては、前年度に発生したSprintの周波数ライセンス交換差益による一時益がなくなる一方で、英Armの子会社であるArm Technology(China)の持ち株の過半数を売却し、合弁会社としたことで一時益が発生しており、利益の伸びに貢献している。

     そして営業利益を大きく押し上げる要因となっているのが、ソフトバンク・ビジョン・ファンドの出資先企業の評価益が大きく伸びていること。具体的には、インドでEコマースを手がけるFlipkartの株式売却や、シェアオフィス事業を手がける米WeWorkの公正価値上昇などが、評価益を押し上げた要因になっているとのことだ。

    ソフトバンクグループ代表取締役社長の孫正義氏は、同日に実施された決算説明会で、ソフトバンク・ビジョン・ファンドに取り組む理由を改めて説明。「AIは人類史上最大の革命だと思っている」と話し、AI時代を制するための取り組みとして、持ち株比率20~40%による企業連合体を構築する「群戦略」を取るべく、ソフトバンク・ビジョン・ファンドを設立したと話す。

     同ファンドの投資先企業は、一見関連性がないように見えるが、実はAIを活用してそれぞれの分野の事業を再定義していると孫氏は説明。WeWorkや、7月にソフトバンクとの合弁で日本進出を発表した、タクシー配車事業を手がける滴滴出行、焦点距離が異なる多数のカメラを用いてあらゆる被写体を分析する「Light」など、出資先企業のAI活用事例を紹介してその重要性を訴えた。

    また孫氏は、英Armの事業に関しても、AIに関する新たな取り組みを打ち出した。Armがこれまで手がけてきたチップセット設計の事業に加え、新たにサービス関連の事業ユニットも設立したという。

     このユニットによる狙いはデータの活用である。Armが設計したチップセットが多数のIoT機器に採用されていることを生かして、今後それらのチップセットにデータを収集する機能を搭載し、それを分析・活用する仕組みをパートナー企業に提供していくとのこと。この事業のためにArmは8月3日に、米国でデータ分析を手がけるTreasure Dataを買収することを発表。同社のリソースを活用して収集したデータのマネジメントを実現していくとしている。

    引用記事;https://japan.cnet.com/article/35123651/

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    Googleの最高経営責任者(CEO)を務めるサンダー・ピチャイ氏は、米ニュース専門放送局MSNBCとテック系情報ウェブサイトRecodeが企画した収録番組で、電気や火などの生活必需品と比べた人工知能(AI)の重要性について語りました。

    人類にとって重要なツールである人工知能
    GoogleのピチャイCEOは、収録番組で、「現在人類が取り組んでいるAIは、(人類史上)最も重要なものの一つである。もしかしたら電気や火よりも重要かもしれない」と、人工知能の重要性を強調しました。

    またピチャイ氏は、人々は火の持つマイナス面を克服し、人類の利益のために役立てたと語り、AIを使って気候変動の解決や、がんの治癒が可能になるかもしれないと、人工知能の持つポテンシャルについて力説しました。

    AIに仕事を奪われるかもしれないことへの意見は?
    番組の中でRecodeのカラ・スウィッシャー氏は、AIは人類に輝かしく幸せな未来をもたらす可能性がある一方、放射線医師や、弁護士、会計士などの仕事が人工知能により奪われるかもしれないことに関してピチャイCEOの意見を求めました。

    ピチャイ氏は、人々が心配するのは当然であると理解を示しつつも、「歴史を見ると、ためらった者はチャンスを失いがちである」とし、変化を受け入れることが大切だと答えました。
    引用記事:https://iphone-mania.jp/news-200720/



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    100人並んでも待ち10分アマゾンのAIコンビニ開業
    引用記事:https://www.nikkei.com/article/DGXMZO26013650T20C18A1000000/

    【シアトル=佐藤浩実】米アマゾン・ドット・コムは22日、米シアトルでレジのないコンビニエンスストア「アマゾン・ゴー」を一般向けに開業した。
    画像認識技術などを駆使した最先端のコンビニをいち早く体験しようと、昼どきには周辺のオフィスで働く人らでにぎわった。
    ただレジで滞らないため、100人並んでも待ち時間は10~15分ほど。訪れた人たちからは「忙しい人に最適」「クールだ」といった声が上がった。

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     Fly Venturesの創業チームが注目したのは、欧州のスタートアップエコシステムにおけるシード投資の問題だ。

    欧州では、米国と比較してシードステージ企業への投資がそこまで活発に行われておらず、マーケット
    全体としても、米国のベンチャー投資額はEUの5倍以上で、投資件数も3倍ほどの開きがあるといわれている。

     そこで欧州のテクノロジー業界に精通した創業チームは、いかに有力な投資先候補を発見し、
    投資活動をスケールさせるかが、今後のスタートアップエコシステムの成長に不可欠だと考えた。

     共同創業者のセイボス氏は「欧州では、シードステージ投資の需給に大きなギャップがある。
    そのせいで、本来はプロダクトの開発に集中すべき時期にあるスタートアップが、資金調達に
    時間をかけすぎている。私たちはAIを使って効率的に企業情報を収集・精査することでシード
    投資をスケールさせ、ゆくゆくは投資先企業が一流のVCからシリーズAで資金調達できるような
    環境を作り出そうとしている」とEU Startupsの取材に答えている。

    さらに、「VCは常にイノベーションやディスラプション(創造的破壊)について語っているが、
    自分たちの仕事は例外だと考えている節がある。私たちは投資家の仕事にも自動化できる部分が
    たくさんあると考えている」と続ける同氏。

    昨年末、同社は欧州投資基金やLINEとパートナー関係にあるフランスのKorelya Capitalを中心とする
    リミテッドパートナーから、合計4100万ユーロ(約55億円)を調達。投資額は1件あたり
    40万~90万ドル(4500万~1億円)程度で、すでに10社以上のスタートアップに投資を行っている。

    引用記事:http://www.itmedia.co.jp/news/articles/1801/17/news015.html



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    AIが脅かすのは「単純労働でなく知的労働」――ソフトバンクが語る、シンギュラリティの誤解

    コンピュータが人間の能力を超える――「シンギュラリティ」(技術的特異点)が2045年に訪れるといわれている。
    そんな中、ソフトバンクロボティクス事業推進部の吉田健一本部長は、同社のロボットカンファレンス「SoftBank Robot World 2017」(11月21~22日)の基調講演で、「シンギュラリティは単純労働に影響をもたらすと思われているがそれは誤解だ」と述べた。

     よく「AI(人工知能)は人の仕事を奪うか」という議論があるが、その議論の際真っ先に出てくるのが「単純労働はロボットやAIに代わる」という話だ。吉田さんは「単純労働に影響をもたらすのではない。ファンドマネジャーや医者、弁護士といった知的生産物を創造する『ナレッジワーカー』にこそ影響する」と話す。
    具体的には、患者のサポートを行う看護師の価値は上がるが、ドクターの判断は必要なくなるという。逆に、肉体労働や職人仕事、介護といった仕事はしばらくの間なくならないと予測する。

     理由は、人間の肉体作業をロボットで行うのはかなり難しいため。例えば、一見単純労働に見える清掃員の仕事をロボットに代替してもらうのは困難だという


    画像と続きはソースで
    引用記事:http://www.itmedia.co.jp/news/articles/1711/22/news136.html
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    Google Brainの研究者らが「自らの力で新たな人工知能を作り上げるAI」であるAutoMLの
    開発に成功したと発表したのが今年2017年5月のこと。そしてこの度、AutoMLが作り上げた
    「子AI」はこれまで人類が作り上げたAIよりも優れた性能を持っていたのです。

    Googleの研究者らは「強化学習(reinforcement learning)」と呼ばれる手法を用いて
    機械学習モデルのデザインを自動化。AutoMLは子AIが特定のタスクへの対応力を発展させるための
    ニューラルネットワークの制御装置の役割を担います。
    今回のNASNetと名付けられた子AIはコンピュータ視覚システムで、リアルタイムの映像から人間、
    車両、信号、ハンドバッグ、バックパックなどを自動で認識します。

    http://news.livedoor.com/article/detail/13984245/


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    ヒトの脳を模し、人工知能の学習能力を形成する基盤となるニューラルネットワーク。その欠点を補い、自己学習能力をさらに高める「カプセルネットワーク」をグーグルの研究員が発表した。コンピューターの画像認識能力であるコンピューターヴィジョンを進化させ、自律走行車への活用も期待される新たな概念とは。

    【中略】

    カプセルネットワークの目的は、いまある機械学習システムの弱点を克服することにある。すなわち、本来なら発揮できるはずの効果を制限してしまう点を改善しようというものだ。

    引用記事:https://wired.jp/2017/11/28/google-capsule-networks/
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