「マイクロソフト ジャパン パートナー オブ ザ イヤー 2022 - AIアワード」のクリスタルトロフィーをいただきました

ISIDは、マイクロソフト様と新規顧客開拓から共同マーケティング、AIプロジェクトの実運用化まで幅広く活動し、Microsoft AIやAIと連携させたPower Platformの利用促進を実現

「2022年度 製品開発グループ夏合宿」を開催しました

2022年8月末に1泊2日で開催された、AITC製品開発グループの夏合宿の模様をレポートします

深層学習を用いた予測の不確実性 自然言語処理編

AI製品開発グループが8月に実施した夏合宿に使用した資料を公開。言語モデルに不確実性を与えたT5-PlexやNLPにおける不確実性の活用事例を多く紹介します。

お客様の声を内容によって自動分類！TexAIntelligenceで文書データ活用を効率化

アンケート結果、問い合わせ、クレームなど様々なソースから収集される文書データを、TexAIntelligenceの分類機能で機械的に複数カテゴリーに分類することで業務効率化を実現

データの価値を測る予測困難度とは？ vol2

予測困難度の定量化手法コラム第二弾！今回はC-scoreを利用して、データごとの予測困難度を可視化する方法をご紹介します

データの価値を測る予測困難度とは？ vol1

データの予測困難度を定量化する手法を、最新論文を再現結果付きで紹介します。

データサイエンティストの勉強会をご紹介！オンラインならではの工夫とは？

AITCにおけるデータサイエンティストの勉強会での取り組みを、リモートワーク環境ならではの工夫と共にご紹介！

AI技術動向：予測の不確かさの活⽤について

第66回 Machine Learning 15minutes!にて、AITCメンバーの太田真人が講演した、不確かさの活用方法に関する発表資料を公開

オブジェクト指向で楽しい人生を送る

東京学芸大学にて、「情報教育とキャリア形成」講義の一環としてAITCメンバーの御手洗拓真が実施した、オブジェクト指向についての講義スライドを公開

【JSAI2022】2022年度 人工知能学会全国大会 (第36回)参加報告

2022年6月14日から17日に開催されていた、第36回人工知能学会全国大会（JSAI2022）にAITCメンバーが参加した模様を報告します

【製品導入事例】AI図面活用AIソリューションDiCAでブランドロゴを検出

AI図面活用AIソリューションDiCAを用いて、過去の大量の図面から古いブランドロゴが使われている図面の検索と、ロゴが描かれている箇所の特定を行い、新しいロゴに書き換える作業の効率化例を紹介します

【JSAI2022】モデルの不確実性を考慮した外観検査の効率化手法

2022年度 人工知能学会全国大会（第36回）@京都にて、AITCメンバーの太田 真人が人とAIの協調として、「モデルの不確実性を考慮した外観検査の効率化」をインタラクティブセッションで報告しました

AIで様々な症状で困っている患者さまを助けたい

名古屋大学と実施したAIによる錐体外路症状（EPS）重症度判定の共同研究を踏まえ、AI技術を応用することで医療分野の課題を解決する重要性について紹介します。

【JSAI2022】CLISP-ML(Q)をはじめとしたMLシステムの品質確保に関する調査

2022年度 人工知能学会全国大会（第36回）@京都にて、AITCメンバーの小川 雄太郎、後藤 勇輝がMLシステムの開発時における品質確保の各種観点、要件、テストについて調査した結果を報告しました。

TexAIntelligenceにWRIMEデータセットを学習させて感情分析してみた

AITCで開発されている文章活用AIソリューションTexAIntelligenceで、テキストデータの感情分析を実施した模様をまとめました。

Azure の Spatial Analysis を使ってみた

Azure computer visionの新サービス、Spatial Analysisを使って空間分析を実施した結果をまとめました

Azure Form Recognizer v3.0で申請書（日本語手書き有り）の項目読み取りモデルを作ってみた

2022年2月にAzure Form Recognizerのv3.0のパブリックプレビュー版が公開され、操作性や機能が大幅に向上しました。このコラムではAzure Form Recognizer v3.0の技術検証結果を紹介します。

jupyter notebookをGitで管理可能に！Jupytextの使用方法を紹介

jupyter notebookでGit上で管理していると起こってしまうコンフリクトの問題をJupytext使って解決する方法を紹介します。

Kaggleコンペの始め方

Kaggleのデータサイエンスコンペに挑戦したい方に向けて、Kaggleの始め方をAITCのKaggle masterが解説します。

【手書き文字認識】Azure-AI-OCRの進化がすごい！

精度がさらに向上した最新バージョンのAzure AI OCRの性能を、実際に手書きの帳票で文字認識することによって検証しました。

需要予測はAIで行う時代へ（後編）

属人化したカンコツ需要予測から脱却し、AIモデルによるデータドリブンな意思決定を実現するには？

需要予測はAIで行う時代へ（中編）

業界、業務要件によって短期予測と中長期予測に分類される需要予測、AIを活用した需要予測が特に有効なものは？

需要予測はAIで行う時代へ（前編）

脱カン・コツ・ドキョウ！需要予測業務は、AIモデルを利用して、データドリブンに関係者間で意志決定を。

ただのその場しのぎ？データセントリックの視点から欠損データを紐解く。

欠損値処理の前に知ってほしい考え方を、データセントリックの視点からご紹介します。

業務適応の前に知ってほしい！AI の評価基準のこと

目的にあった AI モデルを構築するためにAI の評価指標を使い分ける方法をご紹介します。

Kaggle人生を振り返って

Kaggle Masterによるこれまでに参加したデータ分析コンペの振り返り

spaCyとGiNZAを使った日本語自然言語処理

spaCyとGiNZAを使った自然言語処理の手順をサンプルコードも交えてわかりやすく解説

予測の不確かさを利用したAIモデルの信頼性の定量化

教師なし異常検知を題材に、予測の不確かさを利用したAIモデルの信頼性の定量化方法を解説

AIのビジネス活用を進めて行くために、あるべき仕組みとは？

AI等の先進テクノロジーを活用するために"企業が持つべき仕組み"について、"DataOps"や"MLOps"といったキーワードと共にご紹介！

データドリブンにビジネスを推進！AIを用いたデータ利活用はどう進めて行けばいいのか？(続)

ビジネスへのAI/データ活用を推進するための、AI戦略策定メソドロジ：AusIcal／オーシカルを紹介

深層学習による自然言語処理

自然言語処理分野において、使用されるアプローチの進化及び最新の技術トレンドを紹介しています。

データドリブンにビジネスを推進！AIを用いたデータ利活用はどう進めて行けばいいのか？

「データの利活用を推進せよ」と言われているが、どう進めていけば良いかご検討されている方にポイントを紹介

日本におけるAI活用と注目トピック

AI・機械学習の最前線で起こっているリアルな現状と今後の展望をOptApf開発チームリーダーが、これからMLエンジニアとなる学生に向けてスライドにまとめました

AIを用いたデザイナー支援はできるのか

画像生成アルゴリズム研究開発レポート：敵対的生成ネットワーク（GAN)のビジネスでの活用方法について検証しました

AIシステムのUIとしてチャットボット活用するメリットとは

AIの操作手段としてチャットボットを選択することで、AIシステムの利便性を向上させることが可能になります