含む、ファイナリスト3チームを紹介する。開催期間中に会場内で断続的に予選が繰り広げられた。準決勝では8社から3社へ、決勝ではその3社がガチンコで戦いを挑んだ。提供サービスの柱に据えるスタートアップとなった。Ikedaピッチの審査条件は、プロダクトの可能性、ディスラプティブかどうか、財務面での評価、チーム構成、ピッチの品質の5点。Combinator)が審査員を務めた。IkedaWayve(ウェイヴ)は、自動運転のためのソフトウェアを開発している。自動運転のために地図、ルール、センサーを開発するプレーヤーがそれぞれ独自の進展をしてきた。すべてのレイヤーでデータドリブンに機能する自動運転のためのソフトウェアを、フルスタックで開発することにした。これにより、それぞれのセンサー単体が何かを検知しているのではなく、自動運転車そのものが何を検知しているかを判断できるようになる。Ikeda自動運転のための地図がまだ無い場所についても、従来の方法よりも少ない最低限のデータと地図だけで、正確で安全な自動運転が可能になることが、これまでの試験で確認されている。手書きコーディングされたルールや高画質の地図だけ依存しすぎない自動運転技術でスケールを目指す。チームはロボティクスと機械学習の専門家で構成されており、これまでに数々の論文も発表している。Ikedalvl5(レベルファイブ)は、自動運転用の映像分析ソフトウェアを開発するスタートアップだ。Ranging、光検出と測距)装置が搭載されるケースが多いが、これは平均8万ドルと効果で、スケーラビリティには適さない。数十ドル程度のカメラでも適切な映像分析をすることによって自動運転に利用できるソフトウェア技術を開発した。十分に機能し(計測誤差20センチ未満)、一般自動車による自動運転のための地図製作対応の大量生産が可能になる。同社では映像分析ソフトウェアそのものはコモディテイ化するので無料で提供し、毎日変化するマップデータを車1台あたり1ヶ月10ドルのサブスクリプションモデルで提供する。業界のみならず、社会全般にとって大きな恐怖となっている。FACTMATA(ファクタマター)は、コミュニティを使って、報じられた記事やプレスリリースの内容について、事実かどうかを判断する手立てを提供する。ジャーナリストをネットワーク化し、課題となった記事について、彼らの評価を仰ぐ。スコアリング合計により、その記事がフェイクニュースか事実かを評価する。Ikeda自然言語解析に加え、人工知能エンジンが過去の評価データを学習することで、リアルタイムに評価結果を出せるシステムも開発している。独自アルゴリズムにより、判断の正確度は現時点で93%を達している。報道機関などにが記事化や報道を急ぐ際に、時間をかけずに半自動でファクトチェックができる環境を提供できる。シードラウンドで100万米ドルを調達している。調査サマリ:SAS、アクセンチュア、インテルの3社は、日本を含む世界のビジネスリーダー305人を対象に行ったAI(人工知能)導入に関する最新調査を公開している。アクセンチュア調査サマリ:SAS、アクセンチュア、インテルの3社は、日本を含む世界のビジネスリーダー305人を対象に行ったAI(人工知能)導入に関する最新調査を公開している。調査によると、自社のAI導入について人工知能の活用に先進的な企業の92%が「技術者向けの倫理研修を実施している」と回答した。一方で、AI導入の効果が見込めないとした企業の倫理研修実施率は42%に留まる。SASのCOO兼CTOであるオリバー・シャーベンバーガー氏は調査結果に対し「AIを導入している企業はアナリティクスを中心的な役割に据えてAI活用を進めている」とコメントしている。データから見える社会:AIは私たちの暮らしのあらゆるところに影響を及ぼすようになってきました。車の自動運転が実現したり、将棋のプロと対戦したり、AIロボットと暮らしを共にする家庭が出てくるなど様々な分野での活用が進んでいます。最初のAIブームは1960年代にさかのぼり、昨今主流となっているパターン認識や機械学習を用いたモデルはいわゆるビッグデータ活用(統計学)に起因する第三次AIブームにあたります。AIはデータ学習の積み重ねによって、自律的な認識・判断・推測などの処理が可能になる技術で、開発者である「人間」の倫理観次第で、反倫理的なAIが生まれるリスクも孕んでいると言えます。米Amazonは先月、2014年から期待を込めてスタートしたあるプロジェクトの解散を発表しました。AIを活用した人材採用システムだったのですが、採用判断において意図せず女性を差別する機械学習の欠陥が判明したのです。これは、過去10年間の男性優位な採用データで学習を行っていたことに起因しています。新技術による採用クオリティーの向上に期待が寄せられた一方で、公平性・倫理性を担保する難しさが顕在化した事象です。このような影響を受け、人工知能学会も研究者に向けた倫理指針を新たに定めるようになりました。優れたテクノロジーの裏に、間違った使い方による危険性が潜んでいることは、AIに限った話ではありません。健全な技術活用による社会の発展が期待される一方で、わたしたち人間の「責任ある介在」が引き続き必要だといえます。