0を1にする! 検査機メーカーになった町工場のブログ

『メーカーになりたい!』 それは町工場の夢。私もそれを夢見る一人でした。 このブログでは、町工場が検査機メーカーとなるまでに経験した出来事やノウハウを幅広く書き留めます。 ついでにガジェットに関しても…

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このブログでは、町工場が検査機メーカーとなるまでに経験した出来事やノウハウを幅広く書き留めます。
ついでにガジェットに関しても…

タグ:News

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出典:TechCrunch

音声でiPhoneを操作する「Siri」、iPhoneユーザーなら一度は使ったことがあるでしょう。
同様に音声認識を使った人工知能インターフェイスは、Googleの「OK Google」、Microsoftの「Cortana」などもあり、AppleのSiriがその先駆けとなりました。
Appleの」と書きましたが、実はこのSiriを開発したのはAppleではなく、ほんの小人数のチームでした。その一人がDag Kittlaus氏です。
米国時間5月9日、Dag Kittlaus氏は新しい人工知能プラットフォーム「Viv」で開発されたアプリを初めて公開デモしました。Vivは「すべてに対応する知的インターフェイス( intelligent interface for everything)」だそうです。



TechCrunchの記事によると、SiriとVivの決定的な違いは「質問の積み重ねが可能」な点。
Siriは1つの質問に答えてくれますが、その前にされた質問を覚えてはいません。つまり、1つの質問に1つの返事をしているのです。これに対して、Vivはその前にされた質問を覚えていますので、さらに突っ込んで質問を続けることができるのです。
また、SiriがApple製品に限定されたインターフェイスであるのに対して、Vivはサードパーティーを歓迎するオープンな姿勢を示しているのも違いのひとつでしょう。
Dag Kittlaus氏は「最初の提携アプリは今年後半には登場するだろう」と述べています。

Vivが登場すると、作業現場でVivと"会話"をする姿が当たり前になるかもしれません。当社の目視検査支援機Neoviewでも、「これと同じ不良、前になかった?」なんてVivに教えてもらえそうです。

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TechCrunch Disrupt:Siriの共同ファウンダーが音声認識で会話する次世代AI、Vivアプリをデモ

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出典:ITmedia
CD、DVD、‎Blu-rayに押されて、家庭でカセットやビデオなどの磁気テープを見かけなくなりましたね。
しかし、ビジネスの世界ではその逆! 世界のデータセンターではこの磁気テープが引っ張りだこです。
その理由は、ビッグデータ。顧客に合わせておススメ商品を紹介したりすることは既に行われており、その元になっているのがビッグデータです。今後、さらに多くの業種でビッグデータを活用することが期待されています。ビッグデータの活用が増えたことから、低コスト・長寿命である磁気テープが見直されているというわけです。
これを実現したのは、磁気テープに使われる磁性体の粒子を微細化する技術。富士フィルムが開発したものでは、なんと154TBを実現。ソニーのものは185TB。それだけの容量のデータが30年以上保存できるのですからデータセンターで採用されるのも納得でしょう。
この分野、日本の富士フイルム、ソニー、日立マクセルの3社が世界市場を独占しており、ビッグデータを活用するビジネスを下支えしています。

と、ニュースはここまで。
磁気テープで思い出したのは
no title
その当時、マイコン雑誌の月刊I/Oや月刊マイコンを見て入力したプログラムの保存先はカセットテープでした。頻繁に使うテープはダビングしてバックアップしたりと、カセットテープの山を作っていたことを思い出します。
当時のことを知る者としては、磁気テープをちょっと使ってみたい気がします。


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出典:上海問屋
PCの自作をするときによくある、「ネジがない!
これ、けっこう焦りますね。この悩みを解決してくれるアイデアグッズがありました。
上海問屋は、作業中になくしやすいネジやドライバーのビットなどを固定できる磁石付きのブレスレットを発売しました。部品吸着ブレスレット(DN-13671)の価格は599円(税込、送料別)。
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出典:上海問屋

外したネジをこんな感じで固定しておけば、作業効率もアップしますね。
検査機の改造や修理のとき、種類の違うネジが何種類もあるんです。そんなときに便利そうなので買ってみようかな。
腕に巻くのがイヤな方はをどうぞ。



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Sputnik日本
NHK ONLINEによると、特許庁は、特許などの出願手続きに人工知能を使った新システムを導入する方針だそうです。
特許庁に出願される特許、商標、意匠などは、年間50万件以上。審査官は、それらの1件ごとに類似の発明がないか膨大な資料を探して調査を行っています。そのため、人工知能に作業の一部をまかせ、作業を効率化するシステムを導入する方針を固めました。
特許庁はこのシステムの開発企業を公募し、早ければ6月に実証実験を始めることにしています。

特許の審査って、かなり時間がかかるんですよ。
2014年時点で審査期間は平均29カ月かかっていました。忘れたころに… って感じです。
それを改善するため、日本政府は特許庁の特許取得審査を大幅に短くする方針を表明していました。目標は2023年度までに半分以下の14カ月以内にすること。
これが実現すれば、審査期間は世界最短になり、特許取得者は事業化や投資回収を早められる利点があります。
今回の人工知能システムが稼働したら、目標の審査期間14か月は実現するのでしょうか。

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出典:日刊工業新聞(日立オートモティブシステムズが2月に実施した自動運転の公道実験)
日立製作所は、自動運転車の電子制御ユニット(ECU)の制御ソフトウェアを無線で更新できる技術を開発しました。日立グループが持つ幅広い技術を生かし、競合他社に先駆けて新技術を投入します。
これまでECUに不具合が起きたときは、販売店に車を持ち込んで制御ソフトウェアの書き換えをしていました。大量の車をまとめて更新できる技術は、自動運転車の実用化には必須のものといえます。
すでに米テスラモーターズが導入しており、競合他社も導入を検討している状況です。

まるでスマホのソフトウェア更新のようです。
自動運転車の制御ソフトとなれば人命にもかかわるので、迅速なアップデートは重要な技術ですね。
また、プライバシーの問題はありますが、大量の走行データを活用できれば事故が減らせるかもしれません。

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