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あらいゆたか
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八王子でIT企業を経営しています。株式会社ロカラボ https://localab.jp/
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近年、ビジネス界ではAI(人工知能)が迎えられ、マーケティング調査や監視業務、会計処理から顧客サポートにいたるまで、ビジネス領域のほぼ全てに渡ってAIの活用が進んでいます。

AIについての過度な期待や、それを煽るような誇大広告が目立ってきているのは残念ですが、セールス分野でのAI活用についてそれほど頻繁に取り上げられていないように思います。

セールスファネルのためのAI活用について考えてみました。
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海外のスタートアップの事例を通して、新しいビジネスアイデアのきっかけや、ビジネスのヒントを得ようという主旨で、毎回気になった海外スタートアップを紹介しています。

今回紹介するのは、AIビジネスの事例で、「Mobalitycs(モバリティクス)」というサービスです。

機械学習を使ったゲーマー向けアナリティクスサービス Mobalitycs

Mobalyticsは、「リーグ・オブ・レジェンド」というオンラインゲーム専用のパフォーマンスアナリティクスです。このシステムでは、ゲームのデータを使用して、プレーヤーのパフォーマンスを計算し、改善方法に関するアドバイスを提供しています。

「リーグ・オブ・レジェンド」という、ゲームはご存知ですか?

僕は知らなかったのですが、調べたらかなり有名なゲームなんですね。
知っているかたも多いかと思いますが、僕のように、このゲームを知らない方のために、このゲームの概要について紹介したいと思います。
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本記事は、deeplearn.jsのサイトのPort TensorFlow modelsを翻訳(適宜意訳)したものです。誤り等あればご指摘いただけたら幸いです。
TensorFlowモデルをdeeplearn.jsに移植する

このチュートリアルでは、TensorFlowモデルをトレーニングしてdeeplearn.jsに移植する方法を示します。このチュートリアルで使用されているコードと必要なリソースはすべてdemos/mnistに格納されています。

MNISTデータセットの手書き数字を予測する、完全結合ニューラルネットワーク(fully connected neural network)を使用します。このコードは公式のTensorFlow MNISTチュートリアルからforkされています。
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海外のスタートアップの事例を通して、新しいビジネスアイデアのきっかけや、ビジネスのヒントを得ようという主旨で、毎回気になった海外スタートアップを紹介しています。

今回紹介するのは、AIビジネスの事例で、「SmartPlate」というサービスです。

AI栄養管理プラットフォーム SmartPlate

SmartPlateはアメリカのスタートアップで、「あなたの個人栄養士」というコンセプトのサービスです。

ホームページには、以下のように紹介されています。

SmartPlate は、世界初のAI栄養管理プラットフォームです。
高度な画像認識を使用して、食事を分析し、栄養管理することができるサービスです。
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deeplearn.jsを始めよう

deeplearn.jsはGoogleより提供されているオープンソースの深層学習ライブラリです。ブラウザ上でモデルの学習や、訓練されたモデルを推論モードで実行することができます。

immediate execution modelとTensorFlow APIをモニターするdeferred execution modelの2つのAPIを提供します。

deeplearn.jsはもともとGoogle Brain PAIRチームが開発した強力なインタラクティブな機械学習ツールです。教育やモデルの理解、芸術プロジェクトなど、様々な分野でライブラリを利用することができます。
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海外のスタートアップの事例を通して、新しいビジネスアイデアのきっかけや、ビジネスのヒントを得ようという主旨で、毎回気になった海外スタートアップを紹介しています。

今回紹介するのは、AIビジネスの事例で、「WhatsNewAI」というサービスです。

AIを活用したプロダクトコミュニケーションサービス WhatsNewAI

搭載されているAIがプロダクトの更新情報を自動で抽出し書き換え、見込み客や顧客に通知できるサービスです。WhatsNewAIを活用することで、見込み客や既存顧客があなたが行った最新の更新情報を認識し、プロダクトのエンゲージメントを向上させることができます。
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機械学習が流行っています。多くの人が機械学習について一度は聞いたことがあるのではないでしょうか。

この記事では、iOS 11で導入された新しいフレームワークであるCore ML と Visionを紹介します。具体的には、これらの新しいAPIをPlaces205-GoogLeNetモデルで使用して画像を分類する方法を紹介します。詳細は、Appleの機械学習ページをご参照ください
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海外のスタートアップの事例を通して、新しいビジネスアイデアのきっかけや、ビジネスのヒントを得ようという主旨で、毎回気になった海外スタートアップを紹介しています。

今回紹介するのは、AIビジネスの事例で、「Hyphen(ハイフン)」というサービスです。

顧客サポート社員のクローンを作るAIチャットボットサービス Hyphen

Hyphenは、フランスのスタートアップサービスです。

顧客サポートサービスのためのAIチャットボットプラットフォームになります。あらゆるメッセージングアプリに適用することができ、チャットボットを通して、販売と顧客サポートを自動化することができます。

面白いのは、「社員のクローンをチャットボットで作る」というコンセプトです。

「社員のクローンを作る」というと、なんだかSF映画にありそうな話ですが、要するに顧客サポートの担当社員と同じ働きをチャットボットにさせるということです。
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本記事は、Tensorflowの本家サイトの「 Installing TensorFlow for C」を翻訳(適宜意訳)したものです。誤り等あればご指摘いただけたら幸いです。

TensorFlow for C をインストールしよう
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Kerasは、効率的なTheanoまたはTensorFlowのシンボリック数学ライブラリをバックエンドとして利用できるPython深層学習ライブラリです。

Kerasは非常に使いやすいので、最初のマルチレイヤパーセプトロン、畳み込みニューラルネットワーク、またはLSTMリカレントニューラルネットワークを数分で開発することができます。

ただ、Kerasの使い始める際に技術的な疑問がでてくるかもしれません。

この記事では、深層学習ライブラリKerasの勉強に役立つコミュニティサイトを紹介します。
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