Lee(李開復)氏が久々に元気な姿を見せた。Works(創新工場)という名のインキュベーションを開始。改め、積極的な投資活動を開始していた。ブース展示会場を見てみると、例年なら色とりどりの装いに身を包んだコンパニオンがそこらじゅうにいるのだが、彼女たちの姿があまり目立たない。代わりに活躍していたのが、話しかけると目的なブースや会場まで案内してくれるロボットである。近い将来には、このような展示会でのロボットとコンパニオンの役割は、もっと分業化・細分化されていくのかもしれない。今回は中国内外の540チームからの応募があり、そこから選ばれた15チームが予選を通過。最終決勝には3チームが姿を見せた。広告出稿権が進呈される。China(紅杉資本)...以上の7名の方々だ。中国には1.14億人の糖尿病患者がいて、世界の糖尿病患者人口の3分の1を占めている。糖尿病の管理には長期的なモニタリングが必須だが、中国の医療はファミリードクター(家庭医生)によるものが多く、糖尿病の専門医による診療管理が困難だ。「医随訪」は、機械学習と深層学習により、正確な糖尿病の経過観察を可能にするアプリだ。正確なデータを収集し、患者に対してライフスタイルや治療の改善をガイダンスする。得られた情報はアルゴリズムで血糖値の予測などに活用され、より個人に応じたダイエット、運動、食事制限を可能にする。医随訪はかかりつけの医者に対し補助情報を与えるので、患者は必要な糖分の摂取制限を明確に理解することができるようになる。医随訪が何より強みとするのは糖代謝の予測技術で、糖尿病を糖代謝の異常症状として捉えるだけでなく、全体的な健康管理のもとでの栄養バランスの必要性を促す。【2位】Gago/佳格Gago(佳格)は人工衛星を使って収集した情報を活用する、農業向けビッグデータ・スタートアップだ。けの金融事業などに提供している。人工衛星だけでなく、気象情報、過去の収穫データ、ドローンによるリモートセンシングデータなどはクラウド上に集められ、ディープラーニングと独自アルゴリズムを使って解析された後、将来の予測に利用される。研究者や化学メーカーのモンサントの元中国マーケティングディレクターらが社員に名を連ねる。リードによりシリーズAラウンドで6,000万人民元(約9.8億円)を調達した。Capital(磐谷創投)などが参加している。レーダーセンサーを開発している。従来のレーダーと異なり高精細かつ高角度におよぶ画像解析ができるのが特徴だ。レーダーセンサーでは、回転しなくても全角度を見渡せるため、そのリスクを極小化することができる。レーダーセンサーの開発に着手することとなった。レーダーセンサーの最終形のプロトタイプを完成させている。レーダーセンサーであるため回転する必要がなく、回転で生じる熱問題を考慮する必要がなくなる。回転しない分、電源消費の点からいっても効率的だ。Li(李一帆)氏は、将来的には、このレーダーをロボットを含む、自動走行が求められるさまざまなデバイスに導入していきたいと語った。レーダーセンサーを導入している自動走行車には、その機能を補完するセンサーとして普及を図りたいとしている。現在、2,000万ドル強を資金調達中とのことだ。スタートアップの将来について意見を論じ合った。Lab.の共同創業者兼CTO。オンラインショッピングの体験をパーソナライズすることが、優れたサービスを提供することを意味しているかどうかはさておき、あらゆる企業は顧客の生活により関連性の高い情報を見つけたいと考えてることは間違いない。Lab.の共同創業者兼CTO。オンラインショッピングの体験をパーソナライズすることが、優れたサービスを提供することを意味しているかどうかはさておき、あらゆる企業は顧客の生活により関連性の高い情報を見つけたいと考えてることは間違いない。Echoで注文できる機能を導入した際、明確な消費者にとっての利益、つまり、何もしてないのに好きなパイを注文できるという機能に注力していた。いった取り組みは、個別のユーティリティを顧客に提供することで、消費者の関わり方と意識を高めるために人工知能(AI)を活用した一例と言えるだろう。Homeのような家庭用機器によって、こうした体験を主流にしようとしている。多くの消費者が家庭向けのサポートプロダクトに飛びつくことになれば、先進的な考え方の企業はこういった消費者の生活に適応するための新たな手法を考えることになるだろう。いった経験を通じてブランドが得られる利点というのは、おおよそ日々の作業を合理化したり簡素化したりといったものが中心で、それゆえにマーケターにとってはブランド化された便利なサービスを通じて利用ユーザーと繋がる絶好の機会になるのだ。確かにEchoのようなデバイスは新たな「隠し芸」に最適だ。Rhapsody」を演奏して。8で!」さらに重要なのは、ハンズフリーコンピューティングを使って人々の生活を楽にしてくれる。電話に応答する、カレンダーイベントを入力する、またはやることリストの進捗状況を追跡するなどの単純なタスクは、物理的にコンピュータにコマンドを入力する必要がある場合は複雑になりがちだ。企業がAIボイスアシスタントを活用してその面倒を取り除くことで、真の(そして歓迎された)方法で消費者の日常生活にブランドを効果的に組み込むことができる。マーケティング効果のための「使いやすさ」AIの音声アシスタントはブランドを価値のあるものに結びつける素晴らしい機会を提供してくれる。AIはマーケティング目標を達成し、明確な消費者利益をもたらすことができる。真のwin-winの状況を生み出してくれるのだ。UberとLyftは顧客がコマンドを呼び出すだけでEcho経由で配車サービスに電話をするツールを提供している。ブランドは消費者行動にもっと浸透することで利益を勝ち取り、消費者はより直接的な方法で配車サービスを体験することで利便性を勝ち取ることになるのだ。フォードは顧客に車内でAlexaの機能を提供する正式なパートナーシップを発表し、さらなるステップを踏み出した。2億5千万台の車両にAlexaが2020年までに完全に搭載されるという最近の予想に対して同意するのならこれは悪い賭けではない。Oneもオンラインバンキングのトレンドを先取りしており、顧客は「Alexa、私は先週いくら使った?」という簡単なコマンドで週ごとの支出を確認することができるのだ。断絶された広告体験によって消費者のブランドへの注目度が減少しつつある今、消費者の日々の生活に利益をもたらす(そして混乱させない)方法でブランドを注入することは、企業のマーケティングアプローチが大きくシフトしていることを表している。AIボイスアシスタント上に構築されたスキルのようなブランドのユーティリティ操作は、企業にとって有望な機会を提供する。ーーこれは皆さんが考える以上に可能性のある方法なのだ。Skills」)の作成に関連するスキルセットは、他のタイプのアプリケーションを構築するために必要なスキルセットに似ている。コーディング言語とフレームワークは同じだ。AIボイスアシスタントに関連するダイアローグや会話を企画開発することは、テキストベースのチャットボットに必要なものと同様である。唯一の違いはチャットボットには入力用のキーボードが必要であるが、音声AIには音声コマンドが必要な点である。スキルはその複雑さに応じて開発やテスト、およびロールアウトにおおよそ2〜4週間かかる。このプロセスの最初のステップはAIアシスタントのダイアローグをスクリプト化することだ。そこから他のサードパーティ・テクノロジーやAPIとの必要な統合を検討する。スキルのスコープがおおよそできれば、次のステップは開発とテストを開始することだ。自然言語処理には微妙な違いがある。コマンドをテストするときに特定の会話フローをより自然に聞こえるように調整する必要があることがわかる。アシスタントを育成する方法がどれほど優秀であっても、会話は顧客に提供する価値のあるものから始めなければならないことを覚えておこう。AI音声アシスタントがそのユーティリティの適切な手段であるかどうかを検討するということだ。何か他のことをする前にその点を証明する。AI音声アシスタントをもう少し後でやる予定のものだと思っているなら、もう一度考えてみて欲しい。Liao氏がVentureBeatに最近書いたように、1930年にはアメリカの家庭の40%しかラジオを持っていなかった。10年後にはラジオがアメリカのリビングルームの80%以上に普及したためその割合は倍増したのだ。Homeのようなボイスアシストのボットは、今日の新興テクノロジーの分野に堂々とはまっているが、今後数年のうちに急速に消費者にとってより自然で直感的に理解できるものになっているだろう。AI音声革命を計画する時は、将来ではなく現在なのである。ごとの顧客評価と栽培データの統合を通して、予め収入を予測できるデータドリブン農業を構築。ジェルネイルメーカーのプロモーションを支援する「スポンサープラン」を本格的に提供開始。働き方、サービス業の形。