「B」

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ビジネスへの応用

業務改革:BPRで会社を強くする

業務改革とは、会社全体の仕事の流れや仕組みを根本から見直し、より良く変えていく取り組みのことです。まるで古くなった家を壊して、新しい家を建てるようなものです。この時、ただ見た目を新しくするだけでなく、家の土台や間取りも今の暮らしに合うように設計し直します。 会社でも同じように、今行っている仕事のやり方を一つ一つ分解し、本当に必要なのか、もっと良い方法はないかを考えます。例えば、書類に何度も印鑑を押す必要があるのか、何日もかけて行っていた作業を機械で自動化できないかなど、細かい部分まで徹底的に調べます。そして、無駄な手順や時代遅れになっている部分は思い切ってやめます。 新しいやり方を考える際には、最新の技術を使うことも重要です。例えば、パソコンやインターネットを活用することで、書類のやり取りを早くしたり、遠く離れた人と簡単に会議を開いたりすることができるようになります。また、仕事のやり方を工夫することで、少ない人数で多くの仕事をこなせるようになったり、お客さまに喜ばれる質の高いサービスを提供できるようになることもあります。 業務改革は、単に仕事の効率を上げるだけでなく、会社の体質を強化するためにも役立ちます。市場の状況は常に変化しているので、それに対応できる柔軟な組織を作る必要があります。業務改革を通して、変化に強い会社になり、他社に負けない競争力を身につけることができるのです。 業務改革は大変な作業ですが、会社全体で協力して取り組むことで、大きな成果を得ることができます。未来の会社の発展のためには、欠かせない取り組みと言えるでしょう。
ビジネスへの応用

経営の知恵:ビジネスインテリジェンス

情報の力を使って、会社のやり方を変える時代になりました。これまで、会社の進む道は、長年の経験や勘に頼るところが大きかったかもしれません。しかし、今は違います。集めた情報をうまく使いこなすことで、会社をより良くしていくことができるのです。 会社の知恵袋ともいえるのが「経営情報」です。これは、会社の中に眠っているたくさんの情報、例えば、これまでの売り上げの記録や、お客さま一人ひとりのこと、世の中の動きなど、いろいろな情報を集めて、整理し、意味のある形に変えることです。 経営情報は、会社の今を映す鏡です。過去の売り上げを調べることで、何が売れて何が売れなかったのかが分かります。お客さまの情報からは、どんな人が商品を買ってくれているのか、どんな商品が求められているのかが見えてきます。また、世の中の動きを知ることで、これから何が流行るのか、どんな商品を作るべきなのかを予測することができます。 これらの情報を組み合わせることで、会社の状態を正しく理解し、将来の計画を立てることができるようになります。例えば、ある商品がよく売れていることが分かったとします。しかし、経営情報を使って詳しく調べてみると、特定の地域でしか売れていないことが判明するかもしれません。そうすれば、他の地域でも売れるように、地域に合わせた販売戦略を立てることができます。 勘や経験だけに頼るのではなく、データという確かな証拠に基づいて判断することで、より良い結果につながる可能性が高まります。これは、まるで地図を見ながら旅をするようなものです。地図がなければ、道に迷ってしまうかもしれません。しかし、地図があれば、目的地まで迷わずたどり着くことができます。経営情報も同様に、会社を成功へと導く地図の役割を果たしてくれるのです。 情報があふれる今の時代、経営情報をうまく活用することは、会社にとってなくてはならないものと言えるでしょう。経営情報を活用することで、他社に負けない強みを作り、会社を大きく成長させていくことができるのです。
WEBサービス

ボット:自動化の立役者

人間が普段行う作業や操作を、機械的に、かつ自動的に実行してくれる便利な道具、それがボットです。インターネットの世界では、情報を集めたり、人に伝えるためのメッセージを送ったり、必要な資料を書き写したりといった、様々な仕事をこなしてくれます。あらかじめ人間が指示や手順を決めておけば、その通りに、繰り返し作業や複雑な仕事も、間違いなく素早く行ってくれます。また、人間のように休憩を取る必要がないため、一日中休まずに動き続けることができます。そのため、仕事の効率を大きく上げてくれる頼もしい存在です。 例えば、お店のお客様からの質問に、すぐに自動で返事をしてくれるお話相手ロボットや、ホームページに載っている情報を、決められた時間に集めてくれる情報収集ロボットなど、様々な種類があります。お話相手ロボットは、お客様がお店に問い合わせた時に、あらかじめ用意しておいた返答の中から適切なものを選び、自動的に返信することで、お店の人の負担を軽くしてくれます。また、情報収集ロボットは、インターネット上にある膨大な量の情報を自動で集めてくれるため、人間の手間を大幅に省くことができます。 このように、ボットは様々な場面で活躍しており、私たちの時間を節約し、面倒な作業から解放してくれます。そのおかげで、私たちは、より想像力を働かせ、新しいものを作り出す仕事に集中できるようになります。ボットは、私たちの生活をより豊かにしてくれる、まさに縁の下の力持ちと言えるでしょう。
WEBサービス

AI作曲ツール「Boomy」で音楽制作

音楽を作りたいけれど、楽譜を読めない、楽器が弾けない、作曲ソフトも使いこなせない、そんな悩みを抱えている方は多いのではないでしょうか。音楽の才能は限られた人だけが持つ特別なものではないはずです。誰もが心の中にメロディーを秘めているのではないでしょうか。しかし、それを形にする手段がないために、音楽制作の夢を諦めてしまう人もいるかもしれません。 そんな方々に朗報です。「Boomy」という画期的なAI作曲の仕組みを使えば、音楽の知識が全くなくても、誰でも簡単にオリジナルの曲を作ることができます。Boomyは、まるで魔法のような手軽さで、あなたの音楽への想いを現実のものへと変えてくれるのです。 Boomyで作曲をするのに、難しい操作や専門知識は一切必要ありません。楽器の演奏経験や楽譜の知識も不要です。直感的に操作できるシンプルな画面で、まるで絵を描くように、あるいは物語を紡ぐように、自由に音楽を創造することができます。 例えば、好きな雰囲気やジャンルを選ぶだけで、AIが自動的に曲の骨組みを作ってくれます。さらに、その骨組みに対して、メロディーやリズム、楽器の音色などを自由に調整していくことができます。まるで粘土をこねるように、自分の感性で音楽を形作っていくことができるのです。 Boomyは、従来の作曲方法における様々な障壁を取り払い、誰もが気軽に音楽制作の喜びを体験できる、まさに革新的なツールと言えるでしょう。音楽制作は、もはや一部の限られた人だけの特権ではありません。Boomyがあれば、誰もが作曲家になることができるのです。今まで心の奥底にしまっていた音楽への情熱を、Boomyで解き放ち、あなただけの音楽を世界に響かせてみませんか。
ビジネスへの応用

映像編集の革新:BlurOn登場

映像を編集する作業の中で、個人情報の保護や特定の人物の顔を隠すために、モザイク処理は欠かせません。しかし、従来の手作業によるモザイク処理は、多くの時間と手間を必要とする大変な作業でした。例えば、動画の中で人物が動いている場合、一コマ一コマモザイクの位置を調整しなければならず、動画が長ければ長いほど、作業量は膨大になります。さらに、複数の人が同時に画面に映っている場合は、それぞれにモザイクをかけなくてはならないため、作業はより複雑になります。このような状況では、編集作業の大きな負担となっていました。 そこで、これらの問題を解決するために、日本テレビとエヌ・ティ・ティ・データは共同で、人工知能を使ったモザイクソフト「ぼかし効果入り」を開発しました。このソフトは、人工知能の技術を活用し、動画の中の顔を自動的に見つけ出し、モザイク処理を自動で行います。これにより、編集者は面倒な手作業から解放され、他の重要な作業に時間を割くことができるようになります。また、モザイクの精度は高く、従来の手作業よりも正確で自然なモザイク処理が可能です。これまで、動画の長さや人物の数によって大きく変動していた作業時間が大幅に短縮され、編集作業の効率化に大きく貢献します。また、人工知能が顔を自動で認識するため、見落としによるモザイク処理のミスも防ぐことが期待できます。これまで時間と労力をかけていたモザイク処理が自動化されることで、編集者はより創造的な作業に集中できるようになり、質の高い映像制作が可能となります。
WEBサービス

BingAI:進化した検索体験

皆様は情報を探す時、どのようにされていますか? 多くの方は検索窓に言葉を入力して、ずらりと表示されるウェブサイトの一覧から必要な情報を探し出す、という方法を取っているのではないでしょうか。マイクロソフトが提供する検索エンジン「ビング」に搭載された「BingAI」は、これまでのこうした検索のあり方を一変させる可能性を秘めています。 「BingAI」は、人工知能、つまり自ら学習し成長するコンピューターの頭脳を備えています。これまでの検索エンジンは、入力された言葉に合致するウェブサイトをただ表示するだけでした。しかし「BingAI」は違います。人工知能の力によって、利用者が本当に求めている情報は何なのかを理解しようと努め、その上で最適な答えを提示してくれるのです。 例えば、「週末に家族で楽しめる場所を探している」と入力してみたとしましょう。従来の検索エンジンであれば、「週末」「家族」「楽しめる」「場所」といった言葉を含むウェブサイトが羅列されるだけでした。「BingAI」の場合は、利用者の置かれている状況や、真の意図を汲み取って、近隣の遊園地や公園、動物園などの情報を提示してくれるでしょう。さらに、天気予報や交通情報、イベント情報なども併せて表示してくれるかもしれません。まるで知識豊富な案内人が、親身になって相談に乗ってくれているかのようです。 「BingAI」は、単なる検索エンジンの進化に留まりません。インターネットとの関わり方そのものを大きく変え、より便利で、より豊かなものにしてくれるでしょう。まるで優秀な助手が、いつでも私たちの質問に答えてくれるかのような、これまでにない検索体験を味わうことができるのです。
深層学習

双方向RNN:未来と過去を学ぶ

時系列データ、例えば音声や文章といったデータの解析において、リカレントニューラルネットワーク(RNN)は力を発揮します。これは、データの繋がり、つまり時間的な順序を考慮しながら処理を進めることができるからです。しかし、従来のRNNには弱点がありました。それは、過去の情報だけを使って未来を予測するという点です。 例えば、ある文章の意味を理解しようとするとき、私たち人間は、文中の単語だけでなく、その前後の言葉も参考にしながら意味を捉えます。しかし、従来のRNNは、ある単語の前にある単語だけを手がかりにして、その単語の意味を推測していました。後の単語の情報は利用していなかったのです。つまり、未来の情報が欠落していたため、完全な理解に到達することが難しかったのです。 この弱点を克服するために開発されたのが双方向RNNです。この技術は、過去から未来へ向かうRNNと、未来から過去へ向かうRNNの二つの流れを組み合わせるという画期的な仕組みを取り入れています。過去から未来へ向かう流れは、従来のRNNと同じように、過去の情報を積み重ねながら未来を予測します。一方、未来から過去へ向かう流れは、最後の情報から逆向きに処理を進め、未来の情報を積み重ねながら過去を振り返ります。このように、両方向からの情報を統合することで、単語やデータの全体像を把握し、より正確な予測を可能にするのです。 例えば「裁判」という単語は、前後の文脈によって「スポーツの審判」の意味にも、「法律に基づいた判決」の意味にもなります。双方向RNNは、前後の文章全体の情報を利用することで、「今回の裁判は…」という文脈であれば法律の裁判、「今日の裁判は…」という文脈であればスポーツの審判と、文脈に合わせた正確な意味を理解することができるようになります。このように、双方向RNNは、時系列データの解析において、より高度な理解と予測を実現する、革新的な技術と言えるでしょう。
機械学習

データバランスの重要性:機械学習の精度向上

機械学習の世界では、良い結果を得るためには、質の高い学習データが欠かせません。データの質の高さを決める要素は様々ありますが、データの量だけでなく、データの内容にも注意を払う必要があります。いくら大量のデータを集めても、特定の種類のデータばかりが集まっていては、偏った結果しか得られません。 例えば、猫と犬を見分ける機械学習モデルを訓練する場合を考えてみましょう。学習データとして猫の画像が100枚、犬の画像が10枚しか集まらなかったとします。この場合、モデルは猫の特徴をより多く学習するため、犬を見つけるのが苦手になってしまうかもしれません。このように、学習データの種類ごとの量のバランス、つまりデータバランスが非常に重要なのです。 データバランスが悪いと、モデルは特定の種類のデータに偏って学習してしまい、他の種類のデータを正しく認識できないという問題が生じます。これは、まるで偏った情報ばかりを耳にして育った子供のように、正しい判断ができなくなってしまうようなものです。 データバランスを整えるためには、様々な方法があります。不足している種類のデータを新しく集める、あるいは多い種類のデータを間引くといった方法が考えられます。また、少ない種類のデータと似たような人工データを生成する技術も存在します。 機械学習で良い成果を上げるためには、データバランスに配慮することが不可欠です。データの量だけでなく、質にもこだわり、バランスの取れたデータセットを用意することで、より精度の高い、信頼できるモデルを作ることができるでしょう。
機械学習

単語の袋詰め:Bag-of-Wordsモデル

「単語の袋詰め」という聞き慣れない言葉を説明しましょう。これは、文章を理解し、その特徴を捉えるための手法の一つです。まるで大きな袋に、文章で使われている言葉を一つずつ入れていく様子を想像してみてください。この袋の中身は、どんな言葉がいくつ入っているかという情報だけが重要になります。言葉の並び順や、文の繋がり、文章全体の意味などは考えません。袋の中身を言葉の種類と数だけで判断する、これが単語の袋詰めの基本的な考え方です。 例えば、「太陽が空に輝き、鳥が歌う。」と「鳥が歌い、太陽が空に輝く。」という二つの文章を考えてみましょう。単語の袋詰めの考え方では、これら二つの文章は同じものとみなされます。なぜなら、使われている言葉の種類と数は全く同じだからです。「太陽」「が」「空」「に」「輝き」「鳥」「歌う」「。」がそれぞれ一つずつ、どちらの袋にも入っている状態です。言葉の順番が入れ替わっても、袋の中身は変わらないのです。 このように、単語の袋詰めは、文章の細かい部分の違いを無視し、使われている言葉の種類と数だけに注目します。この単純さが、この手法の大きな特徴です。膨大な量の文章を扱う場合や、細かい文脈の違いを気にしなくて良い場合に、この手法は特に力を発揮します。例えば、あるテーマに関する大量の文章を分析し、そのテーマに関連する言葉を見つけ出したい場合などに役立ちます。しかし、言葉の順番や文脈が重要な場面では、この手法は適切ではありません。例えば、皮肉や比喩表現など、言葉の並び順や文脈によって意味が大きく変わる表現を理解することは、単語の袋詰めでは難しいでしょう。
クラウド

業務効率化の鍵、BPaaSとは

仕事の一部を外の会社に任せるサービスは、昔から色々な形で存在していました。例えば、建物の掃除や警備、給与計算などを専門の会社にお願いする、といった具合です。最近では、もっと幅広い仕事を、インターネットを通じて外に任せる新しいサービスが登場しています。これが、「業務手順サービス」と呼ばれるものです。 このサービスの特徴は、必要な時に必要な機能だけを利用できる点です。まるで、電気や水道のように、必要な分だけサービスを受け、使った分だけ料金を支払います。従来のように、自社で大きな機械を導入したり、たくさんの担当者を雇ったりする必要はありません。これにより、設備投資にかかるお金や、人件費を大幅に抑えることができます。 さらに、このサービスは、常に最新の技術や仕組みを取り入れています。そのため、自社でシステムを管理するよりも、安全で質の高いサービスを受けることができます。常に最新の技術に対応しようとすると、多額の費用と時間がかかりますが、このサービスを利用すれば、常に最新の環境で仕事を進めることができます。 例えば、顧客からの問い合わせ対応や商品の受注管理など、様々な業務をこのサービスを通じて行うことができます。これまで、これらの業務は自社で行うのが一般的でしたが、専門の会社に任せることで、質を高く保ちつつ、効率よく業務を進めることができるようになります。その結果、会社は本来の事業活動に力を注ぎ、成長を加速させることができるのです。 このように、「業務手順サービス」は、会社の仕事を効率化し、成長を促す、画期的な仕組みと言えるでしょう。今後、ますます多くの会社がこのサービスを利用し、新たな働き方を実現していくと考えられます。
深層学習

RNN学習の要:BPTTの仕組み

巡り巡る誤差が時を遡るようにネットワークを調整していく様子を想像してみてください。それが、時間方向への誤差伝播と呼ばれる手法です。この手法は、特に過去の情報を記憶しながら、時々刻々と変化するデータの流れを扱うネットワーク、再帰型ニューラルネットワーク(RNN)の学習で重要な役割を担います。 RNNは、過去の情報を持ちながら次の出力を予測するため、通常のネットワークのように、ただ単純に誤差を後ろ向きに伝えるだけでは学習がうまくいきません。なぜなら、現在の出力は過去の入力にも影響を受けているからです。そこで、時間方向への誤差伝播を用いて、時間的な繋がりを考慮した学習を行います。 具体的には、まず各時点での出力と、本来あるべき出力(教師データ)との差、つまり誤差を計算します。そして、この誤差を未来から過去へ、出力側から入力側へと、まるで時間を巻き戻すかのように伝えていきます。 この時、各時点での誤差は、その時点でのネットワークの繋がり具合(重み)を調整するために利用されます。未来の時点での誤差も現在の時点の重みに影響を与えるところが、時間方向への誤差伝播の重要な点です。 このように、時間方向への誤差伝播は、時間的な依存関係を学習できるというRNNの特性を実現するための、なくてはならない手法と言えるでしょう。まるで、過去の出来事が現在の行動に影響を与えるように、ネットワークも過去の情報から未来を予測し、より正確な結果を出せるように学習していくのです。
ビジネスへの応用

業務改革の鍵、BPRとは?

近頃は技術の進歩や社会の移り変わりが速く、会社を囲む環境は大きく変わっています。そのため、会社を長く続けていくためには、会社の活動の根本的な改革が必要です。そこで、今注目されているのが、会社の仕事の進め方を新しく作り直す手法です。これは、会社の活動の土台となる仕事の進め方を設計し直すことで、大きな成果を上げる方法です。 これまでのやり方を少しだけ良くする活動とは違い、今までのやり方にこだわらず、根本的に見直すことで、劇的な変化を起こします。たとえば、書類を紙でやり取りしていたのを、全て電子化することで、書類の保管場所をなくしたり、書類を探す時間を短縮できたりします。また、部署ごとにバラバラだった仕事のやり方を統一することで、全体の効率を上げることができます。 この手法は、ただ仕事の効率を上げるだけでなく、お客さんの満足度を上げたり、新しい価値を生み出すことにも繋がります。例えば、商品の注文から受け取りまでにかかる時間を短縮することで、お客さんの満足度を向上させることができます。また、新しい技術を導入することで、今までにない商品やサービスを提供し、新たな価値を創造することも可能です。 このように、会社の仕事の進め方を根本から見直すことで、会社の業績を大きく伸ばし、長く続く会社を作ることができます。ですから、多くの会社でこの手法が取り入れられています。この手法を取り入れることで、激しく変化する時代の中でも、会社は成長を続けられるのです。
ビジネスへの応用

業務効率化の鍵!BPMシステムとは?

仕事の手順をうまく管理するための仕組み、いわゆる業務プロセス管理システムについて説明します。この仕組みは、組織内で行われる様々な業務の手順を見えるようにし、管理したり、自動で処理できるようにするためのものです。 業務プロセスとは、目的を達成するための一連の作業手順のことです。例えば、お客さまからの注文を受け付けてから商品を発送し、請求書を出すまでの一連の流れなどがこれに当たります。このシステムを導入することで、これらの業務プロセスを図にして見えるようにし、それぞれの作業の担当者、かかる時間、進み具合などをはっきりと把握できるようになります。これにより、業務の滞っている場所や非効率な部分を見つけることができ、改善策を考えることが可能になります。 従来、多くの組織では、業務プロセスが担当者個人の知識や経験に基づいて行われていました。そのため、非効率な作業やミスが発生しやすい状況にありました。例えば、担当者が急に休んでしまった場合、他の人が業務を引き継ぐのが難しく、仕事が滞ってしまうという問題がありました。また、個々のやり方で仕事を進めていたため、同じ作業でも担当者によって時間や質にばらつきが出てしまうこともありました。 業務プロセス管理システムを使うことで、このような属人的な業務プロセスを標準化することができます。つまり、誰が行っても同じように作業ができるように手順を定めることで、担当者が不在の場合でもスムーズに業務を継続できます。また、標準化によって作業の質が均一化され、ミスを減らすことにも繋がります。さらに、業務プロセスを可視化することで、無駄な作業や重複している作業を見つけ出し、作業手順を改善していくことで、組織全体の仕事の効率を上げることができます。
ビジネスへの応用

BIツールで賢く経営判断

企業活動の現状を正しく掴むことは、舵取りをする上で欠かせません。羅針盤の役割を果たしてくれるのが、様々な情報を集めて分かりやすく見せてくれる道具、いわゆる情報分析道具です。情報分析道具は、会社の様々な活動を記録された情報に基づいて調べ、見やすい形で示してくれる優れものです。 会社の活動では日々、莫大な量の記録が積み上がっていきます。これらの記録は、そのままでは会社の進むべき方向を決めるための材料として使うことは難しいものです。情報分析道具は、こうした散らばった記録を集め、整理し、図や表といった目で見て分かりやすい形に変えてくれます。これにより、会社の活動の現状把握がぐっと楽になります。 例えば、売上がどのように変化しているか、お客さんがどのような商品を買っているのか、商品の在庫はどれくらいあるのかといった、様々な情報を一目で分かるようにしてくれるのです。売上の変化をグラフで見れば、売上が上がっているのか下がっているのか、どの時期に売上が伸びているのかなどがすぐに分かります。お客さんがどのような商品を買っているのかが分かれば、人気のある商品や売れ筋でない商品が見えてきます。在庫状況が分かれば、どの商品をどれくらい仕入れる必要があるのかを判断できます。 このように、情報分析道具を使うことで、会社の現状をありのままに把握することができます。そして、現状を把握した上で、次の行動をどうするかを素早く決めることができるようになります。まるで霧の深い海を航行する船にとっての羅針盤のように、情報分析道具は会社の進むべき方向を指し示してくれる、なくてはならない存在と言えるでしょう。
テキスト生成

BERT:言葉の意味を深く理解する技術

「BERT」とは「Bidirectional Encoder Representations from Transformers」を縮めた言葉で、二千十八年十月に公表された、言葉を扱う技術における画期的な成果です。この技術は、人間が言葉を理解する過程に近づけた画期的な仕組みを持っています。 従来の技術では、文章を左から右、あるいは右から左へと、一方向にのみ読んで理解しようと試みていました。これは、まるで本のページをめくる手を止めずに、一行ずつしか見ないようなものです。これでは、文章全体の意味を深く理解することは難しいでしょう。例えば、「銀行の窓口」と「窓口の銀行」では、「窓口」と「銀行」という言葉の順番が入れ替わっているだけで、意味が全く変わってしまいます。従来の一方向からの読み取りでは、このような言葉の並びがもたらす意味の違いを捉えきれませんでした。 BERTは、この問題を解決するために、文章を双方向、つまり前後両方から同時に読み取るという画期的な方法を採用しました。これは、まるで文章全体を見渡しながら、それぞれの言葉の前後の関係性を理解するようなものです。人間が文章を読むときのように、前後の文脈を理解することで、より正確に言葉の意味を捉えることができるのです。「銀行の窓口」と「窓口の銀行」のような例でも、BERTは前後の言葉の関係性から、それぞれが異なる意味を持つことを理解できます。 この双方向からの読み取りによって、BERTは人間に近い形で言葉の意味を理解できるようになりました。その結果、文章の分類や、質問応答、機械翻訳など、様々な言葉に関する作業において、従来の技術をはるかに超える成果を上げることができました。まさに、言葉の理解を新たな段階へと進めた技術と言えるでしょう。
言語モデル

BERT:言葉の理解を深める革新技術

私たちは言葉を理解する時、言葉単体だけでなく、前後の言葉や話されている状況全体を踏まえて意味を捉えます。例えば、「銀行の金利」と「土手の金利」のように、同じ「金利」という言葉が使われていても、前後の言葉が「銀行」か「土手」かによって、全く異なる意味を持つことが分かります。「銀行の金利」といえば預貯金の利息を指し、「土手の金利」といえば傾斜の度合いを指します。このように、言葉の意味は、周りの言葉との繋がりや話の流れの中で決まるのです。 これまでの計算機は、このような言葉の繋がりや流れを理解することが苦手でした。一つ一つの言葉の意味は理解できても、それらを組み合わせて全体の意味を理解することは難しかったのです。しかし、近年の技術革新により、計算機も人間のように文脈を読み解けるようになってきました。特に「バート」と呼ばれる技術は、言葉の意味を文脈全体から理解する画期的な技術です。 「バート」は、文中の言葉の並び順だけでなく、言葉同士の関連性も分析します。例えば、「雨が降ったので、傘を差した」という文では、「雨」と「傘」という言葉が関連しており、「降る」と「差す」という動作にも関連性があります。これらの関連性を総合的に捉えることで、「バート」は文全体の意味を深く理解します。 このように、「バート」は、あいまいな表現や複雑な文章でも、より正確に意味を解釈できるようになりました。これにより、文章の自動要約や自動翻訳、質疑応答システムなど、様々な分野で精度の向上が期待されています。今後、さらに技術が進歩すれば、計算機が人間とより自然な言葉で会話できるようになる日も遠くはないでしょう。
機械学習

単語の袋:Bag-of-Words

「言葉の袋」とは、文章を分析するための技法の一つで、英語では「バッグ・オブ・ワーズ」と呼ばれます。まるで袋に言葉を詰め込むように、文章の中にどんな言葉が、何回ずつ出てきているかだけを数えます。言葉の並び順は気にしません。例えば、「今日は良い天気です。明日は雨です。」と「明日は雨です。今日は良い天気です。」という二つの文章は、言葉の並び順は違いますが、「今日」「は」「良い」「天気」「です」「明日」「雨」といった言葉とその出現回数は同じです。つまり、「言葉の袋」というやり方で見ると、この二つの文章は全く同じものとして扱われます。 このやり方の長所は、計算の手間が少ないことです。コンピューターにとって、言葉の順番まで考えながら文章を扱うのは大変な作業です。しかし、「言葉の袋」のように、ただ言葉の種類と数を数えるだけなら、比較的簡単に処理できます。そのため、たくさんの文章を素早く分析したい時に役立ちます。例えば、あるテーマについて書かれた大量の記事から、そのテーマの特徴となる言葉を抽出したり、大量のメールの中から迷惑メールを自動で見分けたりするのに使われます。 一方で、このやり方には、言葉の並び順を無視してしまうという欠点があります。日本語では、「私はご飯を食べました」と「ご飯は私を食べました」では、言葉は同じでも、意味は全く違います。しかし、「言葉の袋」では、この二つの文章は同じものと見なされてしまいます。つまり、文章の細かい意味や文脈までは捉えきれないのです。このように、「言葉の袋」は便利な手法ですが、それだけで文章の全てを理解することはできません。文章の内容をより深く理解するためには、言葉の並び順や文脈といった、他の情報も合わせて考える必要があるのです。
深層学習

時系列データ学習の要:BPTT

巡回型神経回路網(じゅんかいがたしんけいかいろもう)は、時間とともに変化する情報、例えば音声や文章といったものを扱うのが得意な仕組みです。まるで人間の記憶のように、過去の情報を覚えているかのように振る舞うことができます。この学習を支えているのが、誤差逆伝播法を時間方向に拡張した、時間を通しての誤差逆伝播法です。 この方法は、ある時点での間違いを正す際に、その時点の正解データとのずれだけでなく、未来の時点での間違いも考慮に入れます。未来の時点での間違いが、どのように過去の時点での学習に影響するかを計算することで、時間的なつながりを学習することができます。 例えば、ある文章の途中の単語を予測する場合を考えてみましょう。「今日は天気が良いので、公園へ・・・」の後に続く言葉を予測する際に、正解が「行く」だったとします。もし「食べる」と予測してしまった場合、その誤差は「食べる」という単語の選択だけでなく、それ以前の単語の選択にも影響を与えているはずです。「公園へ」の後には「行く」「遊ぶ」「散歩する」などが自然ですが、「食べる」という言葉は不適切です。 時間を通しての誤差逆伝播法は、この「食べる」という誤差を、「公園へ」や「天気」といった過去の単語の選択にまで伝播させます。これにより、「公園へ」の後には「食べる」ではなく「行く」などの単語が続くことを学習し、未来の予測精度を向上させることができます。 このように、時間を通しての誤差逆伝播法は、時間的な依存関係を学習するために不可欠な手法であり、巡回型神経回路網の学習を支える重要な役割を担っています。この手法によって、私たちは機械に時間の流れを理解させ、より高度な情報処理を可能にしています。
深層学習

双方向RNN:過去と未来を繋ぐ

繰り返し使える神経組織の仕組み(リカレントニューラルネットワーク、略してRNN)は、時間とともに変化する情報を扱うのが得意な、強力な深層学習の模型です。特に、音声の聞き取りや言葉の処理といった分野で目覚ましい成果を上げています。しかし、普通のRNNは、過去から未来へと一方通行でしか情報を伝えられないという弱点があります。過去の情報をもとに未来を予測するのは得意ですが、未来の情報を使って過去をより深く理解することは苦手です。 そこで登場するのが、双方向RNNです。これは、過去から未来へ進むRNNと、未来から過去へ戻るRNNを組み合わせた、いわば二刀流の仕組みを持っています。両方向からの情報をまとめることで、文脈をより豊かに理解できるようになります。 例えば、文章の中の単語の意味を理解しようとする場面を想像してみてください。普通のRNNは、その単語の前にある単語だけを見て意味を判断します。しかし、人の言葉は複雑で、前にある単語だけでなく、後ろにある単語、さらには文章全体の流れによって意味が変わることがあります。双方向RNNは、単語の前後にある情報だけでなく、文章全体の文脈も考慮に入れるので、より正確な解釈ができます。 このように、双方向RNNは、時間軸の両方向の情報を利用することで、より高度な理解力を発揮します。これは、まるで過去と未来を行き来しながら推理する名探偵のようです。過去の情報だけでなく未来の情報も知ることで、真実にたどり着くことができるのです。
ビジネスへの応用

業務効率化の鍵!BPOとは?

近ごろ、世の中の景気が良くありません。多くの会社は生き残るために、他社よりも優れた商品やサービスを提供したり、経費を減らすなど、様々な工夫をしなければなりません。そのような中で、業務の外部委託という方法が注目を集めています。これは、自社の仕事の中でも、商品開発や販売といった一番重要な仕事以外の仕事を外の専門業者に任せるというものです。 たとえば、会社の経理や事務作業、社員の研修、お客様からの電話対応といった、会社の主な仕事ではないけれど、なくてはならない仕事を専門の会社に任せることで、自社はより重要な仕事に集中できるようになります。この外部委託は、仕事の委託という意味で、委託業務と呼ばれています。本稿では、この委託業務の仕組みや、導入することで得られるメリット、導入する際の注意点、そして今後の動向について詳しく説明します。 委託業務を導入することで、人件費や設備投資などの経費を削減できるだけでなく、専門業者に任せることで仕事の質が向上し、社員の負担を軽減することも期待できます。また、自社では対応が難しい専門的な業務も、委託することでスムーズに行うことができるようになります。 しかし、委託業務を導入する際には情報漏洩のリスクや、委託先との連携がうまくいかないといった問題点も考慮しなければなりません。本稿を読むことで、委託業務に関する正しい知識を身につけ、自社の経営戦略に役立てていただければ幸いです。
ハードウエア

省電力無線通信:BLEとその活用

無線通信は、目に見えない電波を使って情報をやり取りする技術です。電波は、電気の波が空間に広がることで生まれます。まるで水面に石を投げ入れたときに波紋が広がるように、電波も発信源からあらゆる方向に広がっていきます。この電波に乗せて、音声やデータなどの情報を送受信するのが無線通信です。 例えば、ラジオ放送を考えてみましょう。放送局では、音声情報を電波に変換して送信しています。家庭にあるラジオは、この電波をキャッチして、再び音声情報に戻すことで、私たちが番組を聞くことができます。 携帯電話も無線通信の一種です。携帯電話は、音声だけでなく、文字や画像、動画などの様々な情報を電波に乗せて送受信しています。インターネットに接続してウェブページを見たり、動画を視聴したりすることも、無線通信のおかげです。 無線で通信する最大の利点は、電線などの物理的な接続が必要ないことです。これにより、場所を選ばずに通信できるという自由度が生まれます。例えば、スマートフォンを使って外出先でインターネットに接続したり、ケーブルを使わずにプリンターで印刷したりすることが可能です。 近年では、「モノのインターネット」と呼ばれる技術が注目を集めています。これは、様々な機器をインターネットに接続して、データを集めたり、機器を遠隔操作したりする技術です。温度センサーや家電製品、自動車など、様々なモノが無線通信でインターネットに接続され、私たちの生活をより便利で快適なものに変えつつあります。このように、無線通信は現代社会を支えるなくてはならない技術と言えるでしょう。
ビジネスへの応用

事業継続計画(BCP)の重要性

事業継続計画(略して事業継続計画)とは、思いもよらない出来事に見舞われた時でも、大切な事業を続けたり、すぐに立て直したりするための計画のことです。たとえば、大きな地震や台風などの自然災害、火事や事故、新型の感染症の流行などが起きた時でも、会社としての活動を続けられるように準備しておくことが大切です。 この計画を立てておくことで、いざという時に慌てずに済みます。何をすべきか、誰が何を担当するのかが、あらかじめ決まっているからです。緊急時に起こりがちな混乱を小さくし、落ち着いて行動することができます。また、お客さんや従業員、取引先などへの影響も少なく抑えられます。 事業継続計画は会社の存続を守る上で非常に重要です。近年は、大きな自然災害が増えています。世界中で感染症が流行することもあります。こういった事態は、いつ、どの会社に降りかかるかわかりません。普段から備えをしておくことで、被害を最小限にとどめ、いち早く元の状態に戻ることができます。 事業継続計画では、まず会社にとって最も重要な事業は何なのかを特定します。すべての事業をすぐに再開することは難しい場合もあるため、優先順位を決めておく必要があります。次に、災害時などに事業を続けるために必要な資源を洗い出します。人、物、情報、お金など、様々な資源が必要になるでしょう。そして、これらの資源をどのように確保するかを具体的に決めていきます。 計画を立てたら終わりではなく、定期的に見直し、改善していくことが大切です。会社の状況や社会情勢の変化に合わせて、計画の内容を更新していく必要があります。また、従業員への教育や訓練も重要です。いざという時に、計画通りに行動できるよう、日頃から準備しておきましょう。こうして、事業継続計画をしっかりと準備しておくことで、会社を守り、将来につなげていくことができるのです。