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AIによる経済情報の活用
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Akira Kitauchi
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株式会社ユーザベースにおけるAIの活用事例について紹介します。
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平成30年3月31日(今日!!)付けで退職される茨城県広報監の取出 新吾さんをお招きして『地方創生時代の情報発信』について、広報監として最後のご講演とトークセッションを開催いたします。 茨城県における広報のトップとして、自ら60回を超える多数のメディア露出、年間1,000人以上の公務員に対する研修、いばキラTVを行政動画広報として日本一とする、市町村のシティプロモーション支援、県内公務員のネットワーク化など様々な活動を展開されていらっしゃる取出さんをゲストに地方創生や茨城県を取り巻く現況、情報発信などについて紐解きます。 ❒日時 3月31日 (土) 14:00~ 開場 14:30~ トークイベント開始 ~15:00 自己紹介 ~15:45 地方創生時代の情報発信について ~16:15 トークセッション ~16:30 Q&A ~17:00 懇親会 ❒場所 Tsukuba Place Lab つくば市天久保3-21-3 星谷ビル2-A 地図:https://goo.gl/O6eA10 ❒参加費 2,000円 ❒大歓迎な人 地方創生に興味がある人 応報や情報発信に興味がある人 コミュニティについて語り合いたい人 まちづくりについて語り合いたい人 行政によるまちづくりに興味のある人 コト起こしに興味がある人 …などなど! ❒自己紹介 『取出 新吾 (Shingo Toride)』 本日3年間の茨城県広報監の仕事終え、明日からは防災科学技術研究所での契約研究員となる。 1967年5月7日生まれ、千葉県八千代市出身。 青山学院大学院で物理学を学んだのち、当時つくば市に本社があったインテルに就職し茨城県民となる。結婚後、守谷市に居を構える二児の父。 インテルで22年働いたのち、茨城県広報監(任期付き職員)となり、茨城県内はもとより、県外の公務員たちとも親交を重ね、広報分野だけに留まることなく、興味の赴くままシティプロモーションや防災など様々な分野に顔を出しています。 最近サボりがちですが、10年以上続けているブログ執筆が主な趣味。人生最高体重を更新してしまったため、ダイエットを開始中。 著書:地方創生時代のための IT を活用した情報発信ガイド 『堀下 恭平 (Kyohei Horishita)』 株式会社しびっくぱわー 代表取締役社長 Tsukuba Place Lab代表&グリーンバードつくばリーダー 1990年9月12日生まれ、熊本県熊本市出身。 旅と餃子とコーヒーが大好きな27歳。弱点はくせ毛。 大学2年次にコミュニティの拠点として学生カフェ創設にかかわったことからまちづくり分野に興味を持ち、下妻市や水戸市、横浜市などの商店街活性化にかかわった後、2年間京都に移住。関西を中心に行政計画策定に係るコンサルティングの仕事を始め、のちに起業。つくばに戻り大学生をしながら、2016年12月1日コワーキングプレイスTsukuba Place Labをオープンさせる。オープンから1年4か月で企画運営登壇したイベントは400本を超す。 「迷ったら全部やる」がモットーで「成功するまで続ければ失敗しない」が信念。 http://tsukubaplacelab.com/ Facebookイベント https://www.facebook.com/events/157335131631165/
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Z Lab社におけるOpenStack × Kubernetesの活用 〜アプリケーション開発者からみた課題解決 - OpenStack最新情報セミナー(2016年7月) 講師:堀内 芳洋(ゼットラボ) アジェンダ: - アプリケーション開発における課題 - なにをしようとしているのか? - どのように実現しようとしているのか? - 現在の取り組み SpeakerDeckでも公開中 https://speakerdeck.com/ntamaoki/z-labshe-niokeruopenstack-x-kubernetesfalsehuo-yong-apurikesiyonkai-fa-zhe-karamitake-ti-jie-jue-openstackzui-xin-qing-bao-semina-2016nian-7yue
NRI流 検索ソリューション導入時にこれだけはおさえておきたい鉄則
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2021年6月3日 野村総合研究所・Elastic社・アトラシアン社共催 見つからない情報資産に価値はない!? ~レガシーな検索システムからの脱却を目指す! 情報の徹底活用を実現する新しいソリューションとは?~ での講演
【勉強会資料】ソーシャルメディアと新卒採用
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【勉強会資料】新卒採用とソーシャルメディア
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ITmedia_HR(人事・採用)
(2010年9月15日版) ソーシャルメディアを新卒採用に活用するには?という勉強会でお話をした内容の資料です。
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t m
オープンエンドな進化から着想を得て、個々の大規模言語モデル(LLM)が、グループとして学習を進めながら、ノームエージェントとして機能するという概念を探求しています。これは、単一のモデルでは難しい複雑な問題を解決することを目的としています。具体的な方法として、遺伝的アルゴリズムと知識蒸留を組み合わせた学習プロセスを提案しています。知識蒸留によって学習を進め、同時に遺伝的アルゴリズムでハイパーパラメータを最適化することで、より効率的な学習を目指します。ドメインタスクとして、指示からPythonコードを生成するコード生成タスクを選択しました。実験では、学習に3つの学習モデルと1つの教師モデルを使用しました。その結果、HumanEvalのpass@1で精度が1.2%向上し、学習が進むにつれて学習率が最適化された兆候が見られました。しかし、大幅な精度向上を達成し、さまざまなハイパーパラメータを最適化するには、まだ課題が残っています。
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CS集会でお話した、通信技術のひとつである「変調」について解説した資料です。 https://x.com/vrc_cpu_science/status/1724784316738355560
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Xinhong Ma, Yiming Wang, Hao Liu, Tianyu Guo, Yunhe Wang, "When Visual Prompt Tuning Meets Source-Free Domain Adaptive Semantic Segmentation" NeurIPS2023 https://proceedings.neurips.cc/paper_files/paper/2023/hash/157c30da6a988e1cbef2095f7b9521db-Abstract-Conference.html
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RIZAPテクノロジーズ株式会社の会社説明資料です。
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JSAI2024の発表スライドです.
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Matsushita Laboratory
我々はこれまで,新たなモノを産出する過程において「便利にすること」によって副次的に生じる課題を「便利の副作用」と定義し,その低減を目的としてアイディアの発想支援手法を提案してきた. これまでの研究では,便利前後の行為の増減に着目することにより便利の副作用への気づきの誘発が示唆されたものの,行為の増減の提示による便利の副作用への気づきへの影響は十分に検討できていなかった. そのため,本稿では行為の提示により便利の副作用に気づき,それを防いだアイディアの発想の支援が可能かの検証を目的として実験を行い,その有効性について検証する. 実験では,行為の増減の提示の有無によりアイディア発想にどのような影響を与えるか検証を行う.
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浜松で開催されたJSAI2024(第38回)での発表.
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AIによる経済情報の活用
1.
株式会社ユーザベース 北内 啓 ソニーの 大勉強会 による経済情報の活用
2.
アジェンダ ● 自己紹介 ● ユーザベースについて ●
ユーザベースにおける の活用事例 ○ 企業の業界推定 ○ の記事推薦 ● への質問
3.
自己紹介 北内 啓(きたうち あきら) ●
奈良先端科学技術大学院大学 自然言語処理研究室 日本語形態素解析システム「茶筌」の開発に参加 ● 株式会社 データ 自然言語処理、情報検索、テキストマイニングの技術開発を担当 ● スタートアップ ● 株式会社ユーザベース 機械学習、自然言語処理等を利用した新規機能開発、機能改善を担当
4.
ユーザベースについて
5.
経済情報で、世界をかえる あらゆる経済情報を人とテクノロジーの力で整理・分析・創出し、ビジネスパーソンの 生産性を高め、創造性を解放する。 私たちは、世界中で愛される経済情報インフラをつくり、世界中の意思決定 を支え、世界をかえる。 「経済情報」で、「世界に」展開でき、「人とテクノロジーの力」で新しい 価値を創出できる、かつ「プラットフォーム」業であること、この 要素を 満たすものが我々の事業領域と定めています ユーザベースのミッション
6.
2008 Founded 2009 2013 LaunchedLaunched 2016 Acquired 2008 Tokyo
& 2017 Osaka 2013 Singapore 2016 Sri Lanka 2013 Shanghai 2013 Hong Kong 2017 New York2013 Hanoi About Our Offices Our Products 2017 Launched IPO at TSE Mothers
7.
Value7つのルール 自由主義で行こう 創造性がなければ意味がいない ユーザーの理想から始める スピードで驚かす 迷ったら挑戦する道を選ぶ 渦中の友を助ける 異能は才能 1 2 3 4 5 6 7
8.
ユーザベースにおける の活用事例 企業の業界推定
9.
マレーシアの空調機業界の企業を知りたい場合 専門家(アナリスト)が調査しても数日か かる "malaysia air conditioner
company" と いったキーワードでウェブ検索 各企業が該当企業か確認 (マレー語のサイトもあり) 各企業の事業内容、業績等を調査 企業リストを作成
10.
なら 企業検索画面で、国(マレーシア)、業界(民生用空調機器)、表示する財務科目を指定するだけ 各企業の国、財務情報等 はサプライヤから提供(一 部弊社でも組成) 各企業の業界は弊社側で 紐付け
11.
情報どうしが関連付けられていると、 お客様に役立つ情報を提供できる。 調査、分析にかかる時間を短縮できる。
12.
に格納されている情報
13.
各企業の業界の推定アルゴリズム 企業名 特色 業界 自動車 トラック 石油・ガスメ ジャー 【訓練データ】 ・弊社アナリストが約560の 業種に紐付けたデータ ・複数の業界が紐づく企業も ある(マルチラベル) モデル 企業名
特色 業界 企業名 特色 業界 石油・ガスメ ジャー 学習 【テストデータ】 ・新しく格納される 企業の情報 ・企業名、特色などの特徴を利用して学習 ・SVMを利用 (sklearn.linear_model.SGDClassifier) ・予測スコアが閾値以上の場合にその業界に分類する ・一定以上の精度になるような閾値を交差検証で決定
14.
ユーザベースにおける の活用事例 の記事推薦
15.
220万ダウンロード (2016/12月末時点) 42,451有料会員 (2017/06月末時点) About NewsPicks
16.
Challenge of this
year 月額5,000円の「NewsPicksアカデミア」を開始。幻冬舎と提携して書籍展開も
17.
Challenge of this
year NewsPicks×ホウドウキョク 経済ニュース番組「LivePicks」をスタート
18.
19.
アプリの「マイニュース」タブ
20.
の 拡張機能
21.
有用な記事やコメントを ユーザに届けたい ニュース記事 コメント のメインコンテンツ
22.
● 有用な記事を総合トップなどに掲載する ● 有用なコメントを上位にランキングする ●
有用な記事をプッシュ通知する 従来の施策の例 これらは、すべてのユーザに同じ情報を提供している
23.
● ユーザごとに異なる情報を推薦する(パーソナライズド・レコメンデーション) ● ユーザに推薦するもの
記事、コメント、ユーザ ○ 一番のキラーコンテンツは記事なので、まずは記事を推薦する ※「推薦対象」と「推薦するもの」の組合せはさまざま ○ 例 各アイテムに対して関連アイテムを提示→ 滞留時間を長くできる ( など) 推薦(レコメンデーション)
24.
に格納されているデータ ● の定性データが豊富 ● ニュース記事、コメント、ユーザともそ れぞれ数十万から数百万件のデータ がある ●
各データ間の関係を表すデータも豊 富 閲覧、 コメント フォロー
25.
推薦に利用する特徴 閲覧、 コメント フォロー 記事に含まれる単語 (コンテンツベース) 誰がどの記事を したか (協調フィルタリング)
26.
協調フィルタリング コンテンツベース ユーザの好みを通じて推薦できるので セレンディピティを起こせる可能性がある 内容の近さが分かるので、たとえば内容の 近い複数の記事を推薦することを防げる 件も していないユーザに推薦できない ユーザのプロフィールがあれば、 件も
していないユーザにも推薦できる 誰にも されていない記事を推薦できない 誰にも されていない記事も推薦できる 協調フィルタリングとコンテンツベース
27.
● 協調フィルタリングとコンテンツベースのハイブリッド ● 両者のスコアの線形和でユーザiと記事jの間のスコアを算出 推薦の手法
28.
● ユーザとユーザが した記事の行列を行列分解(
) ● ユーザベクトルと記事ベクトルの 類似度によって記事スコアを算出 ● しかし の二値行列を行列分解すると各要素がすべて同じ値になってしまう! → を利用( ) 協調フィルタリング
29.
● 各記事は でタイトルと本文の先頭部分しかない(データスパースネスの問題) →
で過去記事中の各単語をベクトル化 ● 推薦候補記事のベクトル 記事中の単語のベクトルの平均 ● ユーザのベクトル ユーザが した記事のベクトルの平均 ● スコア ユーザのベクトルと記事のベクトルの 類似度 コンテンツベース
30.
● スコアによるフィルタリング ○ 協調フィルタリング、コンテンツベースそれぞれのスコアが低い記事を除去 ●
類似記事のフィルタリング(フィルターバブルへの対応) ○ 似た内容の記事が推薦されないようにするため、第 位の記事に対して、第 位以降の記事について、協調フィルタリング、コンテンツベースの類似 度が高いものを除去 後処理
31.
への質問
32.
● 分散表現 ○ 前後に出現する単語などの情報をもとに単語などをベクトル化 ○
が有名 ○ 様々なタスクで従来の局所表現( 表現)よりも高い性能が報告されている ● 識別タスク ○ 分類(文書分類、評価極性分類)、系列ラベリング(品詞タグ付け、固有表現認識)など数多くの タスクで深層学習が研究されている ○ など ○ 評価極性分類のように語順が重要なタスクで高い性能 ● 生成タスク ○ 文を文に変換する、系列変換モデルとみなせる( ) ○ 機械翻訳、文書要約、対話、質問応答など 深層学習による自然言語処理
33.
● モデルの拡充について ○ 自然言語処理でよく利用されるモデル(分散表現、
、 など)は現状どの程度用 意されているでしょうか。 ○ また、そのようなモデルを追加する予定はありますでしょうか。 ● 対応プラットフォームについて ○ は に対応していますが、 を や に対応する予定はありますでしょうか。 ● 広報活動について ○ 今後の広報活動について予定、検討していることがあれば教えてください。 ○ 個人的には、ソニー社内での活用事例、他のツールとの使い分けを知りたいです。 ○ 備考 アカウント への質問
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