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Kyle Wiggers

Kyle Wiggers

テクノロジージャーナリスト。VentureBeat では主に AI の話題を担当。

執筆記事

感染拡大に力を発揮する自律走行車たち、検体輸送に医療従事者への食事配送まで

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メイヨー・クリニックは今日(注:原文掲載日は現地時間4月2日)、Bestmile社およびJacksonville交通局(JTA)との提携を発表し、病院のドライブスルー検査場で収集した医療機器、およびCOVID-19検査結果を輸送するための、自律型シャトルを配備することを発表した。コロナウイルス感染拡大のリスクを軽減しつつ、必要とされる物資の配送を迅速化することが期待されている。 メイヨー・クリニッ…

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Beep社が提供する自律走行バスのひとつ
Image Credit: Beep

メイヨー・クリニックは今日(注:原文掲載日は現地時間4月2日)、Bestmile社およびJacksonville交通局(JTA)との提携を発表し、病院のドライブスルー検査場で収集した医療機器、およびCOVID-19検査結果を輸送するための、自律型シャトルを配備することを発表した。コロナウイルス感染拡大のリスクを軽減しつつ、必要とされる物資の配送を迅速化することが期待されている。

メイヨー・クリニックはフロリダの院にて、3月30日からBeep社とNavya社の提供する4つの自律走行シャトルを使用し始めたそうだ。これは院の検査場から病院のキャンパス内にある処理研究所にCOVID-19検査を輸送するために使われている。なお、Beep社はオーランド郊外のNona湖から3台のシャトルを輸送しているのだが、これはJTAにて現在進行中の自律走行車プログラムで追加されたものだ。

COVID-19の試験サンプルは、メイヨー・クリニックのスタッフがシャトルに内容物を積み込む前に、安全なコンテナに保管されることになる。

このパートナーシップは規模は小さいが、世界的なトレンドに沿ったものとなる。COVID-19の影響を受けた地域に医薬品を届けるために、自律走行車が医療システムに利用されるようになっている。

中国では新興企業のNeolix(新石器)社が提供するバンが、COVID-19の影響を最も強く受けた地域に医療品を届け、人手不足を補っているそうだ。Baidu(百度)社の自律走行車プラットフォーム「Apollo」との連携により、これらのバンは北京で病気になった人々の看病をしている医療従事者に食料を届けるという仕事を担っている。

また3月中旬には、KiwiBot社の自律配送ロボットが、バークレーとデンバーのコミュニティに衛生用品やマスク、抗菌ジェル、衛生用品などの配送を開始している。

以前の本誌インタビューでTactile MobilityのCEO、Amit Nisenbaum氏は自律走行車の意義を「配達ロボットは命の危険を犯さず利便性と安全性を担保してくれる。しかも今、人々は自律走行車が【ソーシャルディスタンス】を保ち、感染の拡大防止に役立つことを理解している」と語っている。同社は自律走行車が道路の段差やカーブ、危険を検知できるようにする触覚データとセンシング技術を提供する企業だ。

【via VentureBeat】 @VentureBeat

【原文】

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進むAI人材格差、企業によるAI導入は過去4年で270%増【ガートナー調べ】

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ガートナーのレポートによれば、過去4年間にて、AI人材に対し最も需要が集まったのはIT部門でなく他のビジネス部門であるらしい。同レポートによれば、IT部門による人材募集は他の部門に比べ半分以下であり、採用戦略とAI労働市場とのミスマッチが起きていることを示している。 2015年7月のデータによれば、IT部門によるAI人材募集はたったの1万4900件だったのに対し他の部門では計8万9895件と大幅に…

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Photo by Alex Knight on Pexels.com

ガートナーのレポートによれば、過去4年間にて、AI人材に対し最も需要が集まったのはIT部門でなく他のビジネス部門であるらしい。同レポートによれば、IT部門による人材募集は他の部門に比べ半分以下であり、採用戦略とAI労働市場とのミスマッチが起きていることを示している。

2015年7月のデータによれば、IT部門によるAI人材募集はたったの1万4900件だったのに対し他の部門では計8万9895件と大幅に上回っている。また、2019年3月には、IT部門による募集数は363%増の6万8959件となったが、同時に他部門においても74%増の15万6294件となっている。

AI人材を大量採用している部門には、マーケティング、セールス、カスタマーサービス、財務やR&Dに多く見られる。同部門での採用は、顧客モデリング、収益分析、セグメンテーション、需要計画、リスクマネジメントなどを前提に実施されているとされる。特に資産を中心とする業界では、AIのユースケースが高まっており予知保全、ワークフロー、最適化、品質管理等のプロジェクトにおける需要が高まっている。

AI人材格差は既に顕著となっている。

International Data Corporation(IDC)の調査によれば、既にAI事業に取り組んでいる事業者の内25%がコスト超過、候補者不足、データの偏り、スキル不足により包括的なAI戦略を組み込めていない状態にあるという。また、2017年12月に公開されたTencent Research Instituteが公開した報告書によれば、現状世界には30万人のAI研究者がいるが、企業の需要は数百万に達しているという。

ガートナーは2019年1月、企業によるAI導入は過去4年で270%と驚異的スピードで増加し、過去1年だけでも37%増加したと報告している。同数値は2015年の10%から明らかな増加傾向にあり、背景にはエンタープライズAI市場が2022年までに61.4億ドルまで成長する予想が立てられていることにあるとされる。McKinsey Global Instituteによれば、AIによる労働市場の変化により今後10年の国内総生産(GDP)成長率は1.2%増加し、今後12年間における経済的純利益は20〜25%成長すると予想されている(13兆ドル)。

【via VentureBeat】 @VentureBeat

【原文】

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IBM主催の開発者イベント、COVID-19対策テーマが追加

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  本稿は提携するVentureBeatの記事「IBM adds coronavirus to 2020 Call for Code Global Challenge」の抄訳になります IBMは例年開催する開発者向けイベント「2020 Call for Code Global Challenge」において、世界的課題となっているCOVID-19へのソリューションを追加テーマとすることを発…

 

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Image Credit: IBM

本稿は提携するVentureBeatの記事「IBM adds coronavirus to 2020 Call for Code Global Challenge」の抄訳になります

IBMは例年開催する開発者向けイベント「2020 Call for Code Global Challenge」において、世界的課題となっているCOVID-19へのソリューションを追加テーマとすることを発表した。来週中には、同領域おけるアプリケーション制作における概要を3つに分け発表するとしている。具体的には今回のような緊急時におけるコミュニケーション方法、リモート環境における学習手段、ローカルコミュニティーを元気づける手段が組み込まれるとされる。

同イベントへは本日(編集部注:原文掲載日は現地時間3月20日)より参加登録可能。Red Hat OpenShift、IBM Cloud、IBM Watson、 IBM Blockchain、またThe Weather Companyにおけるデータを活用したオープンソースアプリケーションの制作に取り掛かる。優勝者にはキャッシュで20万ドルが贈られる。

IBMでは、世界でも有数の専門家と協力関係を築き、差し迫るニーズを把握したうえで最適なリソース提供を実施しています。最新テクノロジーを活用し、持続的に世界の人々へ影響を与える手段を得ていると認識しています。こういった時期にも関わらず、私たちの呼びかけに応じてくださったことへ大きく感謝いたします。

既に発表されていたように、今年のCall for Code Global Challengeでは主に気候変動とその影響に対するソリューション提示も一つの目的となっている。Red Hat、JP Morgan Chase、 Persistent Systems、Unity Technologies、NearForm、またJohnson & Johnsonによってスターターキットが開発されていた。人々が地域社会にて直面する、エネルギーの持続可能性や災害からの回復など、個々の問題へ焦点があてられることが想定されていた。

IBMによれば、参加者はあらゆる面でパートナー・プロバイダーの支援を受けることが出来ると述べている。その一例として、HEREロケーションAPIでは、開発者が地理空間データ、ルーティング、高度、対話型マップへのアクセス権限が付与される。

キットに含まれるトピックは、国連の持続可能な開発目標や仙台防災枠組みにて取り決められた私たち現実世界が求めるニーズに基づいています。今、私たちは健康、地球環境、そして私たちの生存そのものを脅かす緊急の危機に直面しています。私たちは、開発者、データサイエンティストなどあらゆる分野の関係者が呼びかけに応じてくれることを期待しています。

同社が2018年に開催した第一回Call for Code Global Challengeでは、プエルトリコに直撃したハリケーン・マリアにおける災害被害の解消を目的とした太陽光発電のメッシュネットワークデバイスの設計に成功した。昨年には、消防士に特化した健康管理プラットフォームの開発者が優勝を収めている。

【via VentureBeat】 @VentureBeat

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年成長率75%超、機械学習を活用した中小事業者向けローン「Lendio」

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※本記事は提携するVentureBeat「Lendio raises $55 million to surface small business loans using machine learning」の抄訳になります。 機械学習を活用し、借り手と貸し手を適切にマッチングするプラットフォームを運営する「Lendio」が5,500万ドルの調達を発表。同社CEOのBrock Blake氏は、同調達資…

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Image Credit : Lendio

※本記事は提携するVentureBeat「Lendio raises $55 million to surface small business loans using machine learning」の抄訳になります。

機械学習を活用し、借り手と貸し手を適切にマッチングするプラットフォームを運営する「Lendio」が5,500万ドルの調達を発表。同社CEOのBrock Blake氏は、同調達資金は貸し手向けの新機能の追加などに費やされ、同プラットフォームの拡大に寄与すると発言している。

Lendioの機械学習アルゴリズムは、貸し手比較・信用スコアや担保、手数料の算出を行うことで、中小事業者による担保ローン獲得を補助し、全体のプロセスを最適化すると主張する。

事業者は同社ウェブサイト上にて、15分程度で済むアプリケーション・フォームに企業の情報を記入する。すると短期・長期か、クレジットカードかキャッシュか、他にはスタートアップ・ローンか商業モーゲージかなど、複数のオプションから最適なプランを選ぶことが可能。貸し手には American ExpressやChase、PayPal、LendingClub、Kabbage、 Comcast Business、Staples, and Funding Circleなどが名を連ねる。

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Image Credit : Lendio

Lendioは過去2年間で10万件のローンを提供してきた実績を持ち、その合計額は20億ドルに及ぶという。また年間成長率は75%を超えている。

Brock氏は、本調達資金は、資金管理ダッシュボードという新プロダクトの開発資金にも当てられると発言している。これは顧客が自身のキャッシュフローや調達履歴を簡単に閲覧することや、請求書のカスタマイズ、銀行口座とクレジットカードの接続、バランスシートの作成、税計算など可能にする新機能。事業者は会計や請求業務を簡易化でき、またLendioも多くのデータを収集することができる点で大きく期待されている。

また同社は貸し手事業者の性質に合わせ、オリジナルのオンライン・アプリを提供することも検討している。銀行や信用ユニオン、オンライン貸し付け業者など別にカスタマイズされたアプリケーションを提供し、各貸し手は、そのアプリを用いて融資の意思決定が行えるようになる。

今回の5,500万ドルの調達資金のうち、それぞれ3,100万ドルは株式、残り2,400万ドルはデットによるもの。本調達を機に同社の累計調達額は1億ドルに到達している。またLinkedInのデータによれば、同社の従業員は300名規模であるという。

【via VentureBeat】 @VentureBeat

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AIで貨物スペースのムダをなくせーー配送マッチングの「Flock Freight」が大型調達

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※本記事は提携するVentureBeat「Flock Freight raises $50 million to match shippers with freight transportation」の抄訳になります。 世界の輸送業界における大型トラックの重要性は言うまでもない。2017年の米国市場において、カナダ・メキシコ間を渡った6,140億ドル分の貨物のうち、60.2%以上が大型トラックによ…

Image Credit: Flock Freight

※本記事は提携するVentureBeat「Flock Freight raises $50 million to match shippers with freight transportation」の抄訳になります。

世界の輸送業界における大型トラックの重要性は言うまでもない。2017年の米国市場において、カナダ・メキシコ間を渡った6,140億ドル分の貨物のうち、60.2%以上が大型トラックによって輸送されている。一方で、過去3年間で7,000億ドルの価値を生む同市場の大半を占有する大手輸送業者の影で、小型貨物かつ短距離な輸送を手がける中小配送事業者らが、事業維持に大きく苦戦しているという事実は、あまり知られていない。

しかし、Flock Freightが構築する機械学習を活用したマーケットプレイスは、同問題を解決する。AIを元にした最速・最適ルートの発見と、貨物スペースの余剰を埋める配送マッチング・システムの導入により、配送は無駄なく効率的に行われる。投資家にはGoogle Venturesの名もあり、業界外からも大きく注目されていることが分かる。

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Image Credit : Venture Beat

そんなFlock Freightは本日、シリーズBラウンドで5,000万ドルの調達を発表した。前回シリーズAラウンドの1,800万ドル、前々回シードラウンドの250万ドルと合算すると、本調達により同社の累計調達額は7,000万ドルに到達した。

同社CEOの Zaslansky氏によれば、本資金は同マーケット・プレイスの拡大に投下される見込みだという。また同氏は、Flock Freightのビジネスは各地に配送物用の倉庫を設置する必要のない新しい配送サービス・モデルであり、配送車及び依頼者のコスト削減に大きく貢献できるという点を強調している。

同マーケット・プレイスのトラック・ネットワークは米国及びカナダ内で数千台と広がっており、全てのトラックの位置情報などはリアルタイムでトラッキングされている。同社によれば、損傷クレームは0.001%未満で、かつ定刻配送の達成率は97.5%と非常に高水準であるという。またトラックの変更や倉庫でのストップなど無駄な工程を省くことで、燃料の排出を従来の40%以上抑えることに成功しているとのこと。

なお業界の競合としては、先日2億ドルの予算が投じられた「Uber Freight」、1億4,900万ドルの調達を実施したサンフランシスコの「KeepTrucking」、9,700万ドルの調達をした「Next Tucking」、そして27.5億ドルの評価額をつけて4億ドルの調達に成功した「Convoy」などが存在している。

【via VentureBeat】 @VentureBeat

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AmazonのAIは言葉を理解してファッション画像を作ることができる

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敵対性生成ネットワーク(GANs:サンプルを生成するジェネレーターと、生成されたサンプルと現実世界のサンプルの区別を試みる弁別装置の2部で構成されるAIモデル)は、ビデオ、アートワーク、音楽合成から、創薬や誤解を招くメディアの検出まで、幅広いタスクに適用されている。 今朝のブログ投稿で明らかにしたように、Amazonはこの方法をeコマースにも適用させるようだ。Amazonの研究者たちは、製品の説明…

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Photo by CoWomen on Pexels.com

敵対性生成ネットワーク(GANs:サンプルを生成するジェネレーターと、生成されたサンプルと現実世界のサンプルの区別を試みる弁別装置の2部で構成されるAIモデル)は、ビデオ、アートワーク、音楽合成から、創薬や誤解を招くメディアの検出まで、幅広いタスクに適用されている。

今朝のブログ投稿で明らかにしたように、Amazonはこの方法をeコマースにも適用させるようだ。Amazonの研究者たちは、製品の説明にあった衣服の例を生成するGANについて解説し、これらがユーザーの検索クエリを絞り込むために活用できるとも述べた。

たとえば買い物客が「女性用の黒いパンツ」を検索し、「プチ(小さなサイズの)」という単語を追加してから「カプリ(細身でぴったりとしたカプリパンツのこと)」という単語を追加すると、画面上の画像は新しい単語ごとに調整される、といった具合だ。

スタートアップのVue.aiが商品化した、衣服の特性を排除し、リアルなポーズや肌の色、その他の特徴を生成することを学習したGANモデルとそう違わない。アパレルのスナップショットから、あらゆるサイズのモデルイメージを従来の写真撮影の最大5倍の速度で生成できる。

Amazonが提案するシステム(ReStGAN)は、既存のシステム(StackGAN)を修正したもので、画像を2つの部分に分割することで新たな画像を生成する。

GANを使用してまず直接テキストから低解像度の画像を生成し、その後GANで質感や自然な色合いを載せた高解像度バージョンにアップサンプリングする。GANsは一連の入力を順番に処理する、長い短期メモリのAIモデルでトレーニングされ、続けて検索窓に単語が追加されると、画像が切り替わる。

また、商品説明から合成する作業を簡単にするために、システムは3つの製品クラス(パンツ、ジーンズ、ショートパンツ)に制限されている。これはトレーニング画像を標準化するためだ(つまり、形状とスケールが合うように、画像の背景は切り取られ、切り取られてリサイズされている)。

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研究チームはこのシステムを監視なしでトレーニングした。これはすなわち、人間による割り当て業務を必要としない製品タイトルと画像でトレーニングデータが構成されたということにほかならない。

同チームは、モデルによって生成された画像を、アパレルタイプ(パンツ、ジーンズ、ショートパンツ)、色、およびメンズ/レディース/ユニセックスのどれに分類するかの3つの条件で識別する補助分類を使用して、システムの安定性を高めた。

研究者はまた、LABと呼ばれる表現空間で色をグループ化した。これは、ポイント間の距離が知覚される色の違いに対応するように設計されており、視覚的に類似した色をテキスト説明の同機能にマッピングするルックアップテーブルの基礎を形成した。

研究者によると、古い視覚的特徴を保ちながら新しいものを追加する機能は、このシステムの新規性のひとつであり、もうひとつは、入力したテキストの色によりマッチする色の画像を生成するカラーモデルだ。実験により、ReStGANはStackGANの構造に基づく従来モデルの最高パフォーマンスと比較して、タイプによる製品分類を最大22%、性別によるものを最大27%改善したと研究チームが報告した。 色みに関しては100%向上した。

【via VentureBeat】 @VentureBeat

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米AmazonのカスタマーサポートはAIにおまかせ、新たな試験プログラムを開始

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米Amazonは、AIをベースとしたカスタマーサポートのパイロットプログラムを開始したと同社ブログにて発表した。パイロットプログラムは2つのテーマで実施される。 1つは完全に人を介することなく機械学習を活用し、直接的に顧客の要望に対応することを想定したもの。対して2つ目は、人間の既存エージェントの効率性をあげることに焦点を置いたものとなっている。 同社にて応用科学マネージャーを務めるJared K…

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Photo by Roman Pohorecki on Pexels.com

米Amazonは、AIをベースとしたカスタマーサポートのパイロットプログラムを開始したと同社ブログにて発表した。パイロットプログラムは2つのテーマで実施される。

1つは完全に人を介することなく機械学習を活用し、直接的に顧客の要望に対応することを想定したもの。対して2つ目は、人間の既存エージェントの効率性をあげることに焦点を置いたものとなっている。

同社にて応用科学マネージャーを務めるJared Kramer氏はブログにて、自動カスタマーロボットに機械学習が導入され、顧客ごとに最適な情報をチャットボットのみで完遂させることを目指すとしている。自身のみで実行できないという判断基準も設けられており、その場合は最終的に人間のカスタマーサポートへと繋げるフローも確立している。

これらは今まで同社が提供していたシステマチックなチャットロボットとは大きく一線を画している。既存のチャットボットでは実現できなかった、自動チャットロボットのみでユーザーの希望する誘導処理を可能としている。

同氏は「他社がカスタマーサービスシステムにどのような会話システムを導入しているかは不明ですが、我々が導入しているようなニューラルネットワークをベースとしたモデリング例は知り得ておらず、先進的なモデルとなるだろう」とその先進性について語っている。

カスタマーサポートをエンドツーエンドで対応可能なモデルのチャットボットは、AIを基に数あるテンプレートからユーザーに最適な会話を通し要望に応えてくれる。テンプレート自体は特段変わったものではなく、商品名、日付、配達日や価格などを的確に含めた上で自然な会話を提供してくれる。

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ユーザーの依頼内容に応じて、アカウント情報の取得まで実施する

同社におけるリサーチャーは、エンドツーエンド対応の実験例として「商品のキャンセル」を挙げている。AIチャットボットはインプットとして、ユーザーがオーダーのキャンセルを求めていることを認識する。そのうえで、ボット自体がユーザーアカウント情報へアクセスし、キャンセルに対応可能かどうかの判断を下すことができる。

同実験では、「Automation Rate(自動化率)」が評価基準とされた。「自動化率」はトランザクション(ユーザーの依頼)が人為的介入なくとも完了すること、また24時間以内の再問合せ率を低くする観点で評価が下される。新しいチャットボットでは、既存エージェントと比較して圧倒的な差を見せたとしている。

調査会社ガートナーによれば、同社は2020末までに自社サービスの85%の顧客対応において、今回導入される自動チャットボットの導入を目指しているとしている。全米の調査で、ユーザーの62%はAIによるチャットボット導入に好意的であり、それにより30%の同ポジションがロボットにとって代わることが予期されている。カスタマーサービスの自動化による企業の予算節約額は、約230億ドルほどともいわれる。

【via VentureBeat】 @VentureBeat

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物流ヤード向けトラック自動運転技術開発のOutrider、ステルスモードを抜けシードとシリーズAで5,300万米ドルを調達していたことが明らかに

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無人車両技術は、産業を変革させる可能性を秘めており、そして事実、変革させている。スウェーデンのストックホルムに本拠を置くEinrideは、丸太、輸送用コンテナ、その他の貨物を自律的に輸送する貨物システムのために3,200万ドル以上を調達した。一方、Alphabet 傘下の Waymo は、アリゾナ州フェニックスで商用ロボタクシーサービスを展開している。 Outrider(旧社名:Azevtec=A…

Image credit: Outrider

無人車両技術は、産業を変革させる可能性を秘めており、そして事実、変革させている。スウェーデンのストックホルムに本拠を置くEinrideは、丸太、輸送用コンテナ、その他の貨物を自律的に輸送する貨物システムのために3,200万ドル以上を調達した。一方、Alphabet 傘下の Waymo は、アリゾナ州フェニックスで商用ロボタクシーサービスを展開している。

Outrider(旧社名:Azevtec=Autonomous、Zero-Emission Vehicle Technologies)は、Waymo が乗車用に、Einride がトラック用に展開したことを、ヤードトラックで実現したいと考えている。コロラド州ゴールデンに本社を置く Outrider は、安全性を向上させながらコストを削減するために貨物ハブで車両動作を自動化することを目標に、2017年に設立された。今回ステルスモードから解禁された同社は、NEA がリードしたシードラウンド、8VC がリードしたシリーズ A ラウンドで合計5,300万ドルを調達している。Outrider は、フォーチュン200の4社と、ティッシュ・パルプ・紙などの世界最大の製造業者および販売業者の一つ Georgia-Pacific とパイロットテストを実施中であることも明らかにした。

トラックヤードは、明確に定義された環境や、自律技術の理想的なユースケースとなる一連の個別の反復タスクを提供する。しかし、今日の物流ヤードは複雑で、多くの場合、混沌とした環境であり、多くの手作業が必要だ。(中略)

最新のトラックヤードは自律的なだけでなく電化されている。電動ヤードトラックは、ディーゼルトラックよりも操作と保守が簡単だ。我々の使命は、顧客やサプライヤーと協力して、現在アメリカ全土の物流ハブで稼働している、50,000台以上のディーゼル排ガスを出すヤードトラックを迅速に廃棄することだ。(創業者兼 CEO の Andrew Smith 氏)

Image credit: Outrider

Outrider は、車両自体を所有したり運用したりはしないが、顧客が所有する完全自動および半自動運転の貨物輸送車両に SaaS ソリューションを提供し、また、それら車両の動きを遠隔で監視する技術者チームを提供する。Outrider のサービスは、物流センター、倉庫、鉄道ヤードなどの物流ハブでの自律的な物流ヤード操作を処理する。一般的な作業としては、トレーラーをヤード内および荷積みドック間で移動したり、トレーラーを連結したり連結解除したり、トレーラーのブレーキラインを繋いだり外したり、トレーラーの位置を監視したりなどだ。

Outrider は自らを、最高でレベル4自動運転(アメリカ自動車技術会が、ほとんどの条件における完全自動運転と定義するモード)が可能なソフトウェアを使った、映像解析を実装した車両だとしている。性能や安全性のみならず、厳しい環境基準についてもレベル4を超えているそうだ。詳細は少し曖昧だが、Outrider によると、マネージメントエンジンと前述のヤードトラック、それにサイトインフラストラクチャを含む3ウェイシステムは、大企業ですでに使用されているサプライチェーンソフトウェアの多くで機能するとしている。

Outriderは、出荷量の面で他の追随を許さない市場に取り組んでいる。2013年、貨物として輸送された商品の価値は、アメリカだけで1日約500億米ドルと推定された。無人トラック市場は、2019年に合計542億3000万米ドルに達した後、世界で6,700台に達すると予想されており、物流・海運業界の生産性を30%向上させ年間700億ドルのコスト削減をもたらす。

コスト削減に加えて、成長の一部は人的要因の不足によるものだ。全米トラック輸送協会は2018年、睡眠時無呼吸に対するアメリカ運輸局のスクリーニング導入の提案を断り、需要を埋めるために、さらに5万人のトラック運転手が必要であると推定した。

とはいえ、Outrider には TuSimple(図森未来)、Xos(旧 Thor Trucks)、Pronto.ai、Aurora といった手ごわい競合がいる。Aurora は2019年2月、20億米ドル以上のバリュエーションで5億3,000万米ドルを調達した。元 Apple、Google、Uber Advanced Technologies Group のエンジニアによって設立された自動運転トラックスタートアップの Ike、Paz Eshel 氏や Uber および Otto のエンジニアだった Don Burnette 氏の発案による Kodiak Robotics もある。また、無人運転システムをセミトレーラーに連携し、Amazon で貨物運搬のパイロットを開始した Embark のほか、Daimler や Volvo などの既存企業の自動運転トラックソリューションも存在する。

しかし、Outrider は包括的なソリューションに賭けており、競合から群を抜いている。同社のチームは75人を超える従業員から成り、そのうち50人はNvidia、Tesla、iRobot、Lockheed Martin、GM の Cruise Automation、米軍、カーネギーメロン大学、ジョージア工科大学、パデュー大学、プリンストン大学、ジョンズ・ホプキンズ大学、ノースウェスタン大学出身のエンジニアだ。

Outrider は、大規模な物流依存企業がペースを維持するために必要な変革技術を導入している。(中略)

我々は毎年、物流分野で数百に上る投資機会を検討している。Outrider の初期投資家になるという我々の決断は簡単だった。Andrew の業界に対するビジョンと計画は非常に説得力があり、比類のないチームを結集して実行したからだ。(8VC の設立パートナー Jake Medwell 氏)

【via VentureBeat】 @VentureBeat

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現実味を帯びる自動運転配達社会

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自動運転デリバリー・スタートアップ「Nuro」は、2030年までに915億ドルに達するとされる消費者向けデリバリー市場にて、急速な拡大を続けている。 同社は2月6日、米国運輸省道路交通安全局から初めて無人運転配達車の安全規定適用除外を認められた第二世代カスタム・ビルド・シャトル「R2」を発表した。R2は間もなく、ヒューストン・テキサス地域にて、Nuroが展開する自動運転版プリウスのサービス車隊に加…

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Image Credit : Nuro

自動運転デリバリー・スタートアップ「Nuro」は、2030年までに915億ドルに達するとされる消費者向けデリバリー市場にて、急速な拡大を続けている。

同社は2月6日、米国運輸省道路交通安全局から初めて無人運転配達車の安全規定適用除外を認められた第二世代カスタム・ビルド・シャトル「R2」を発表した。R2は間もなく、ヒューストン・テキサス地域にて、Nuroが展開する自動運転版プリウスのサービス車隊に加わる。そして、ドミノピザやウォルマート、Krogerなどのパートナー店から消費者宅までのデリバリーを公道で実施していくとしている。

ミシガンを拠点とするRoush社とのパートナーシップにより、米国で製造されたR2は、前作R1以上に多種多様な道路・気候・天候状況に対応できるよう、より丈夫にデザインされている。従来の車では一般的であるサイドミラーが存在せず、車体は角がなく丸みを帯びている。

さらに、R2は様々なセンサーを搭載しており、常時360度周囲の状況を見渡すことができるよう設計されている。具体的には、赤外線カメラ・RGBカメラ・レーダー・短距離及び長距離ライダーセンサー・超音波などを複合的に活用している。収納スペースに関しては、前作R1よりも65%以上の広さが増大されており、穀物や肉・魚・生鮮食品を保存するための気温調節機能も備えている点が特徴である。

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Image Credit : Nuro

ボンネットの下には、31kWh(キロワットアワー)のバッテリー、余剰制動制御システム、自動照明・シグナル、歩行者保護のための音声スピーカーを搭載。これら全ての装置によって、同車体の重量は1150kg(2.5トン)を超えている。

米国運輸省のプレスリリースによれば、R2は、道路交通安全局の安全規定適用除外を認められたことによって、一般的な乗用車であれば必要となる複数の用件を無視できるため、よりスムーズに開発を推進できることになるという。

R2が同局から認可を受けることができた理由は、時速25マイル(時速約40km)というスピードの遅さと、人ではなく商品だけを乗せる利用目的の限定性によるもの。ただ、同社は2年間の安全規定適用除外期間のなかで、R2を最大5000台しか製造・運用することができず、随時運用結果についてレポートを提出することを義務付けられている。

米国運輸長官のElaine氏は以下のように話す。

R2は低速の自動運転車であるため、従来当局が要件としていたミラーやフロントガラスなどの機能装備は意味をなさず、不要だと判断しました。

Nuro社はGoogleが秘密裏に推進しており、後にWaymoとして分社化された自動運転プロジェクトのベテランDave Ferguson氏、そしてJiajun Zhu氏によって2016年に創業された。カリフォルニア・マウンテンビューに拠点を置く同社は、400名以上の従業員と、100名以上の契約社員を抱え、これまで75台以上のデリバリー自動車を開発してきた実績を持つ。向こう数か月以内に、同社はカリフォルニア、テキサス、アリゾナ地域の公道で50台以上のテストを実施する予定である。

Nuroの競合としては、MarbleStarship Technologies、BoxBot、Despatch、Robby Technologiesなど、近年大型調達を成功させているスタートアップが存在している。また食料品店の無人自動車の試験運転を発表したRobomartや、ベイエリア にて消費者宅まで生鮮食品のデリバリーを行うFarmstead、自動運転デリバリー・ロボットScoutを発表したAmazon、そしてFedExなど、競合例は枚挙にいとまがない。

しかしNuroはソフトバンクの支援を得ている点で大きく優勢だという見方もある。同ファンドは今年初頭に、ソフトバンク・ビジョン・ファンドを通し、Nuroへ約10億ドルを投資すると発表し、同社の評価額は27億ドルに到達した。

Nuno会長であるFerguson氏は、本ニュースに関し以下のようなコメントを残している。

我々は世界をより安全にする自動運転車を再構築すると言う信念の下、Nuroを創業しました。我々は米国運輸省が、米国運輸長官Elaine氏の下、公共の安全を推進し、自動運転業界に法的正当性を与えてくれたことに大変感謝しており、第二世代製品R2が、ローカル・コマースの変革を押し進めると確信しています。今回の安全規定適用除外の認定は、米国の交通安全を向上させ得るでしょう。弊社の世界トップレベルのチームは、現在のR2のデザインに到達するまでに数え切れないほどの問題を解決し、広範なモデリング、研究、およびテストを実施してきています。

【via VentureBeat】 @VentureBeat

【原文】

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Squareがディープフェイク研究「Dessa」を買収

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Twitter CEOであるジャック・ドーシー氏が率いるフィンテック・スタートアップ「Square」は、トロントに拠点を置くAI研究企業「Dessa」(旧DeepLearni.ng)を買収したと発表した。なお、買収金額は明らかにはなっていない。Square社は、本買収が同社の機械学習及びAI技術の向上を加速させ、プロダクト及びその顧客に大きなメリットをもたらすと期待している。 Squareはプレス…

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Image Credit : Square

Twitter CEOであるジャック・ドーシー氏が率いるフィンテック・スタートアップ「Square」は、トロントに拠点を置くAI研究企業「Dessa」(旧DeepLearni.ng)を買収したと発表した。なお、買収金額は明らかにはなっていない。Square社は、本買収が同社の機械学習及びAI技術の向上を加速させ、プロダクト及びその顧客に大きなメリットをもたらすと期待している。

Squareはプレスリリース内で、Dessaと買収後のプランについて、以下のように述べている。

Dessaは機械学習技術業界をリードする存在である。買収後にDessa社を離れる従業員はおらず、プロダクトや顧客、ビジネス・オペレーションに早急な変化は加えない(同社の共同創業者も、引き続きポジションは変わらない)。

トロントは機械学習の研究開発分野における世界的なハブである。カナダの優秀なエンジニア組織への投資によって、トロントの成長するテクノロジー・セクターにおいて存在感を拡大できることを嬉しく思います。

Dessaは、Eric Kin Ho Lee氏、Ragavan Thurairatnam氏、 Stephen Piron氏、そしてVincent Wong氏ら4人によって2016年に創業され、2017年9月には900万ドルの資金調達に成功している。同社は、ディープ・フェイクの検知技術の開発や、AIを用いて、画像・動画・音声を他の人物のものへと入れ替える技術を開発したことで有名だ。

後者の技術は、以下動画の音声ディープ・フェイクに活用されており、その驚くべき性能から、数多くのオープンソース検知技術が誕生するきっかけとなった。

Dessaは、同社の企業向けAIプラットホーム「Foundation」の中で、そのソリューションの一部として「Atlas」と「Orbit」と呼ばれるコア・プロダクトを提供している。

Atlasでは、開発者が自社構築、統合開発環境を用いたクラウド上、またはPython Tool上で数千のAIを活用した実験・検証を運用・管理・評価することを可能にし、またコンピューティングコストを50%以上低下させながら、 Googleの「Tensorboard」やNvidia社の「RAPIDS framework 」のインテグレーションを実現する。

Orbitに関しては、実稼働環境での機械学習のための包括的監視ツールであり、モデルの再訓練とデータ品質・メトリック・入力などの追跡、警告及び通知によって、スポットライトの異常とデータパイプラインの障害をサポートする。

Dessaはこれら製品の商用化を成功させた後には、ヘルスケアや宇宙、教育分野の組織と提携を行い、”我々人類が直面する大きな問題の解決”への応用を目指している。たとえば昨年末、同社は超新星をより早く正確に特定するAIシステム「space2vec」の開発に着手したり、またScotiabankと共同し、クレジットカードの債権回収を向上させるための消費者行動分析システムの開発を進めるなど、様々な応用先を模索していることが分かる。

共同創業者の一人Piron氏によれば、Dessaの技術は、ディープ・フェイク乱用を防ぎ、Squareの金融サービス品質向上のために活用されるという。また、同社はSquareによる買収は昔から検討されていた訳ではないとし、偶然に近い形で築かれた関係によるものだと発言している。

同氏はブログポストの中で、本買収に関し以下のようにコメントしている。

Squareへの参画は、我々の機械学習の適応可能性を発展させることに繋がり、研究開発へのコミットメントを倍増させてくれるでしょう。長い間、Square社は、既存の金融システムへのアクセスを封じられた人々を経済的にエンパワーメントしてきました。Square社にて、機械学習を用いて、世界中の顧客にとって使いやすい新しい金融サービスを開発できることは、非常に嬉しいことです。

なお、Squareは昨年にも自然言語処理学者2名によって創業された会話AI企業「Eloquent Labs」を買収している。

【via VentureBeat】 @VentureBeat

【原文】

 

 

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