人工知能の一部に応用されて

また、医学生を雇ってアノテーション(あるデータに対して、関連する情報を注釈として付与)」を行うことで、ワトソンの能力を強化している。A1の活用で重要なのは、「100%の精度を求めるのではなく、数%の誤りを見抜くために人の判断を介在させる,と」と武田氏は話す。
米国では今、年間200兆円という巨額の医療費が財政を圧迫している。

IoTである結構厄介な問題となるのです


ロボットについて補足しておく

>人工知能を考える前節のようコスト削減の点からもワトソンに寄せられる期待は大きい一方で、米国には膨大な医療コンテンツが自由に閲覧できるという利点もある。例えば、米医療図書館には2000万件以上の文献抄録が保存されている。知識源と機械学習したデータの両方を必要とするワトソンにとって、情報源は多いほどいい。この点で、政府保有情報を一般公開する「オープンガバメント」など、ビジネスや公共事業でデータ利用を促す米政府の姿勢が奏功している。


人工知能自ら作り出してしまう可能性もゼロではないわけです

人工知能の進化の方向に関して

ロボット的な声も人間的な声も自在に使いこなAI活用のインフラ基盤が整う米国では、ワトソンの活躍舞台はますます広がりそうだユービックイー法律UBIC「eディスカバリ」
企業犯罪の証拠を発見捜査機関も導入の監査システム不良製品のリコール、特許侵害、カルテルなどの不祥事に関わる企業訴訟で、敗訴した会社が受ける打撃は大きい。巨額の損害賠償を命じられれば廃業に追い込まれる可能性もある。こうした企業の訴訟リスク対応で注目されているのが、訴訟や犯罪に関わるデータの収集·分析を行う「デジタル·フォレンジック(電子犯罪不正捜査)」というビジネス分野。AIPACレポートと急に言われてプログラム用語IFTHENELSEいきなり耳慣れないこれまで、人間が行っていた監査を機械が代わりに行うことで、コストや時間を削減できると期待されるi.デジタル·フォレンジックを手掛けるデータ解析大手UBIC東証マザーズは、A1を駆使した監査システム「eディスカバリ」と電子メール専用のEメールオーディター」を開発した同社の守本正宏社長は、「従来、人海戦術で行っていた不正捜査を、A1によって短時間で安く行うことができる」と話す。


ロボットが徒党を組み広告を打ち続けても間に合いません

例えば、カルテルの証拠は社員のパソコン内やEメールに残っていることが多く、会社側が事前に発見できれば未然に防げる。しかし、大企業では日々何万通というメールがやり取りされ、その全てを把握することは難しい。また、社員のパソコン1台に入っているデータを印刷するだけでも膨大な量になる。大型訴訟ともなると調査対象となる社員は200人を超えることもあり、調査にかける時間、費用ともに会社側の負担は大きくなる。

人工知能という言葉がはじめて使われた

人工知能に関する通念としてEメールオーディターでは、社員の膨大なメールの中から、例えば「リベート(賄賂)」「接待」
といった単語、あるいは「読んだら削除下さい」などの文章を含み、不正に関わっている可能性があるものを自動抽出する。この時、A1は文書を処理する中で新たなキーワード·キーセンテンスを自ら覚えていき、その度にそれらの重要度を整理し直すことで、次第に証拠発見の精度が高まる仕組みだ。また、誰と誰の間で、どのような情報がやり取りされているかを基に人物相関図を作成することもできる。「専門家が2週間かかっても見つけられなかった人物のつながりを、1日で突き止めた」(武田秀樹.UBIC最高技術責任者)という。


AIPACレポートと急に言われて という業界の気運に対して という業界の気運に対して