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いずれも要素技術としては面白いものの、ビジネスモデルとして確立するにはあと一捻り必要そうですね。検知認識判断だけではなかなか課金に至らない、なぜなら我々自身がそれをやっているのでよほどの高機能かシームレスなものでないと金を払いたがらない人の方が多いからです。
アメリカのスタートアップはソフトだけにとどまらない会社が多いな
ソフト技術も自然言語理解系が多く難しいものが多い。
なにより、調達額がだいたい2000万ドルくらいとどこもでかいな

scoutyも負けたくないですね
八子さんと及川さんのコメントに同意です。

AI技術は、ゼロから知見を生み出す魔法ではありません。素材の膨大なデータと、結果を出力してそのフィードバックを得るループの仕組みが必要です。ベンチャーの場合、全世界のあらゆるデータなど入手も保管もできないので、何かのニッチに特化して、そのニッチ内だけの「局所的膨大化」をやるわけです。だから、どうしても「バーティカル・ソリューション」になってしまいます。

そして、それをマネタイズする部分では、現在は単価の大きい「医療」と「自動車」ぐらいしか儲かる見込みがない。この5つの中で、2つが医療分野です。それ以外では、グーグルかアマゾンに要素技術として買ってもらうように頑張るぐらいしかない、というのが現状です。
日本も頑張っていますよ。
https://mainichi.jp/articles/20180129/ddm/003/040/073000c

「人工知能は人間を超えるか」の著者・松尾孝氏とたまたまお話しする機会がありましたが、ディープラーニングで人工知能は加速していますね。
> 2018年に大ブームを起こす可能性

というのは少し大げさに思う。

1のサウンドハウンドと5のスポークは他のプラットフォーマーの上で戦わざるを得ないところが不利だし、残り3つはバーティカルのソリューションだ。バーティカルだからダメだというわけではないのだが、アイデア自体はさほど目新しいものではない。どれだけ圧倒的な精度なのか次第だろう。
「ここから半径5マイル以内で、午後10時すぎまで開いていて、値段が標準以下のレストランを探して。ただし、中華とピザは除いてね」この質問に答えられるというのはかなり便利。
Chatbotを見ればわかるように、単にyes,noの質問に答えるのではなく、連続した会話をどう続ければ顧客を満足させることができるかといった、連続する意思決定を最適化する機能が徐々に注目を浴びるようなると思います。弊社でもDeep reinforcement leaningを研究しており、具体的な解決方法を提示していきたいと考えてます。
「たとえば、病欠有給休暇の繰越について人事部がどんな方針を採っているのか知りたい場合には、スポーク(Spoke)のチャットボットにたずねればいい。会議室の電球の1つが切れていたら、それもチャットボットに伝えておけば、適切な人物にその電球を交換するよう伝えてくれるだろう。」(記事引用)

サードプレイスの効用はいろいろあるが、「経験、知識、ノウハウなどの仕分け場」という隠れた効用がある。多彩な背景や経験をもつ人々の意外なスキルやノウハウを、いざというときのお互いの助け合いのために持ち寄る。こうしたことは、企業組織に限らず、あらゆるコミュニティ(社会組織)で役に立つ。問題は、誰に聞けば、適切な人を教えてもらえるかという、「who knows what」のナレッジベースがあるかどうか。もしこれをある種のAIが学習を重ねて代行してくれるようになると、効用は大きい。人々は便利を得たお返しに、自分が何ができるかとか、そういえばあの人はこんなことができる、といった断片的知識・情報を積極的にAIに語りかけるようになるかもしれない。
AIを活用したコンサルティングというビジネスが一般化しそうな気がしてます。
医療分野が多いですね。
ディープラーニングの画像認識を医療現場へ応用するのは、未然の治療・検査に役立てることができることも有り、相性が良いので期待できます。
Facebook(フェイスブック、FB)は、アメリカ合衆国カリフォルニア州メンローパークに本社を置くFacebook, Inc.が運営する世界最大のソーシャル・ネットワーキング・サービス(SNS)である。Facebookという名前は、アメリカ合衆国の一部の大学が学生間の交流を促すために入学した年に提供している本の通称である「Face book」に由来している。 ウィキペディア
時価総額
55.6 兆円

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