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1986年に設立されたグローバル情報技術ソリューション企業であるユニシス・コーポレーションは、成長市場に重点を置き、AIと機械学習の機能を備えた新製品の開発に取り組むことにより、市場で繁栄を続けています。ユニシスは広範な専門知識を活かして、公共および民間セクターを含む多様なクライアントにソリューションとサービスを提供しています。これには州や地方政府、グローバル非営利団体、およびさまざまな産業が含まれます。

ユニシスの最も魅力的な特徴の1つは、繰り返し収益の多額な存在です。直近の四半期で、総売上の76%が繰り返し収益から得られており、将来の正味売上げの安定的な基盤を提供しています。この繰り返し収益の水準は、ユニシスを競合他社と差別化し、今後の成長を可能にしています。

ユニシスは、デジタルワークプレイスソリューション、クラウド、アプリケーションおよびインフラソリューション、エンタープライズコンピューティングソリューションの3つの報告可能セグメントを通じて事業を展開しています。これらのセグメントは、ワークスペースデザインオペレーションに焦点を当て、重要な領域でのデジタルトランスフォーメーションを加速し、高密度なソフトウェア定義ソリューションを提供することに注力しています。ユニシスのビジネスは、デジタル時代の要求に対応するために最適化されており、ビジネスの成長と効率を推進する最先端のソリューションを提供しています。

同社のターゲット市場は、成長の見込みがあります。例えば、グローバルなデジタルワークプレイス市場は、2022年から2030年までの年平均成長率で22.3%成長する見込みであり、ユニシスにとってネット売上の拡大に十分な機会を提供します。この市場規模は2021年に273.3億ドルで評価されており、今後も成長が期待されています。

ユニシスは最近、予想を上回る1株当たり利益（EPS）と正味売上高を報告しました。収益の勢いが続いているため、将来さらにポジティブなサプライズが見られる可能性があります。さらに、同社は2023年のガイダンスを見直し、利益率と売上高の成長を増やしています。これらの好材料があるにもかかわらず、ユニシスの株価は現在、数年来の安値で取引されており、市場がこれらの改善を十分に評価していない可能性があります。

ユニシスは、安定した貸借対照表と重要な現金準備を持っていますが、株主は長期的な退職後の負債を考慮する必要があります。ただし、最近数カ月間で同社はこれらの負債を減少させており、企業価値に対するフリーキャッシュフローとEBITDAの倍数が高くなる可能性があります。

ユニシスはAI、機械学習、ハイパーオートメーション、量子コンピューティング、暗号化など、新たな開発にも投資しています。これらの付加価値のある製品は、既存の顧客とのクロスセリングやアップセリングの機会をもたらす可能性があります。特に、同社はアメリカで455件の有効な特許を保有しており、革新に対する取り組みを示しています。

まとめると、ユニシス・コーポレーションは強力な繰り返し収益、成長市場での存在、AIと機械学習への投資により、魅力的な投資オプションとなっています。実績と技術革新への取り組みを持つユニシスは、情報技術ソリューション業界での持続的な成功に向けて、好位置にあります。… Read the rest

機械学習の研究者は、個人再識別（Re-ID）におけるプライバシーの懸念に対処するための新しいアプローチを開発しました。Re-IDは、深層学習モデルを使用して、監視や公共の安全の目的で異なるカメラビュー間で個人を追跡する可能性があります。しかし、この技術は同時に重大なプライバシーの問題も引き起こします。

従来、ピクセル化やぼかしのような匿名化技術は、画像で個人を特定可能な情報（PII）を開示するリスクを軽減するために使用されてきました。プライバシーを保護する上で効果的ですが、これらの方法はデータの有用性を損なう可能性があります。さらに、非構造化および非集約的なビジュアルデータにプライバシー対策を適用することは課題です。

シンガポールの研究チームは、個人再識別におけるプライバシーを強化するための新しいアプローチを提案しました。彼らは、深層学習ベースのRe-IDモデルが、学習された特徴に個人を特定可能な情報をエンコードしていることを発見し、プライバシーのリスクがあると指摘しました。これに対処するため、彼らはディープラーニングモデルによる自己教師付けの非特定化（De-ID）デコーダーと対抗的な同一性（Adv-ID）モジュールを使用して、識別可能な情報を抑制する第1ステージを導入しました。第2ステージでは、データにコントロール可能なノイズを導入する差分プライバシーを通じて、可制御性のあるプライバシーを組み込んでいます。

研究者は、プライバシー保護のための個人再識別モデルの各要素の貢献を検証するために実験を行いました。ピクセル化など、さまざまな非特定化メカニズムを探求し、プライバシーと有用性のバランスにおいて最も効果的な方法としてピクセル化が浮上しました。対抗モジュールは、識別可能な情報をうまく除去することができましたが、Re-IDの精度にわずかな影響を与えました。

提案されたプライバシー保護されたRe-IDモデルは、Re-IDエンコーダー、ピクセル化に基づく非特定化デコーダー、対抗モジュールを組み合わせて、有用性とプライバシーのバランスを取ります。制御可能なプライバシーを導入したプライバシー保護されたRe-IDモデルは、差分プライバシーに基づく摂動を導入し、制御可能なプライバシーを可能にし、プライバシーの懸念により戦略的に対処します。既存のベースラインと最先端の手法との比較評価は、提案されたモデルが最適なプライバシーと有用性のトレードオフを実現する上で優れたパフォーマンスを示しています。

研究には、提案されたモデルの特徴がベースラインの特徴よりも個人を特定しにくいことを可視化する定性的な評価も含まれています。さらに、元の画像と再構築された画像の視覚的な比較は、さまざまなモデルのコンポーネントの実用的な影響を示しています。

全体として、この研究は、個人再識別に基づく包括的でプライバシーに焦点を当てたアプローチを提供し、有用性とプライバシーのバランスの重要性を強調しています。今後の研究では、有用性の保存を改善し、摂動画像をRe-IDモデルのトレーニングに組み込む可能性を探求する予定です。… Read the rest

オープンエーアイは、最近ペンタゴンと提携し、主にサイバーセキュリティを強化する様々なソフトウェアイニシアチブに取り組むことを発表しました。これは、OpenAIが軍事目的で人工知能（AI）技術を展開することを禁止していた従来の立場からの重要な転換を表しています。

AIの安全性の提唱者が提起した懸念に応える形で、OpenAIのグローバルアフェア担当副社長であるアンナ・マカンジュ氏は、世界経済フォーラムでのパネルディスカッションで、同社が米国政府との対話を通じて退役軍人の自殺を減少させるためのツールの開発に取り組んでいる一方で、兵器開発に対する禁止措置を堅持し続けることを明言しました。

AIセーフティコミュニティ内での懸念の声を受けて、OpenAIは「軍事および戦争」アプリケーションでのAI使用を規定する利用ポリシーの文言を削除したことが波紋を広げています。この禁止措置を維持することでOpenAIの国防機関との関与が制限される一方で、組織はサイバーセキュリティの領域でのペンタゴンとの協力が人工汎用知能（AGI）が全人類に恩恵をもたらすというミッションに一致すると信じています。

OpenAIは倫理的な考慮を遵守しながら、サイバーセキュリティ能力の強化に取り組むことで、防衛セクターへの積極的な貢献を意図しています。このパートナーシップは、OpenAIのAI技術の専門知識を活用して、重要なシステムをサイバー脅威からの保護と回復力を高め、潜在的な敵対的行動から国家安全保障利益を守ることを目指しています。

OpenAIとペンタゴンの協力は、世界の政府が直面する複雑な課題に対処するためのAIの進展の重要性をさらに強調しています。脅威の景色が変わるにつれて、効果的なサイバーセキュリティ対策は不可欠となり、このようなパートナーシップはリスクを軽減し、頑強な防御機構を構築するための将来の戦略を形作るでしょう。… Read the rest

概要：この記事では、人工知能（AI）で動作する革新的なデバイスであるRabbit R Oneの主な特徴と機能について紹介しています。そのレトロなデザインとコンパクトなサイズにより、Rabbit R Oneはユーザーにユニークな体験を提供します。

Rabbit R OneはAI技術を搭載した最先端のデバイスであり、ユーザーにデバイスとの新しいやり取り方法を提供します。従来のスマートフォンとは異なり、Rabbit R Oneには事前にインストールされたアプリが付属していません。代わりに、AIの機能を活用してシームレスなユーザーエクスペリエンスを提供します。

2.8インチの小さな画面と使いやすいスクロールホイールにより、デバイスを操作し情報にアクセスすることは簡単で直感的です。プッシュトゥトークボタンを使えば、ユーザーは簡単にRabbitアシスタントを起動でき、対話をより便利にすることができます。

私たちの初期評価では、Rabbit R Oneのレトロなデザインに感銘を受けました。通常のスマートフォンの半分の大きさしかない小さなサイズは、持ち運びに非常に便利で、移動中のユーザーに最適です。

一般的な問い合わせや音楽再生に加えて、Rabbit R Oneはバースデーパーティーのテーマ（例：スーパーヒーローエキストラバガンザやプリンセスティーパーティー）に関する提案を提供します。さらに、イベントを特別なものにするための屋外活動やゲームのおすすめも行います。

Rabbit R Oneとの時間は限られていましたが、その可能性を探るのが待ちきれません。ただし、既に私たちのスマートフォンに統合されている仮想アシスタントと比較されるかどうかはまだ分かりません。

Rabbit R Oneは今年後半に199ドルの価格で発売される予定です。このエキサイティングな新製品に関するさらなるアップデートやカバレッジについては、当ウェブサイトをご覧ください。… Read the rest

ダボスで開催された世界経済フォーラム（WEF2024）で、テクノロジーのCEOたちがAIの将来について議論するために集まっています。OpenAIのCEOであるサム・オルトマンとマイクロソフトのCEOであるサティア・ナデラも参加し、AIの潜在的な影響についての考えを共有しました。

オルトマンは、AIのエネルギー消費について懸念を表明し、その将来を確保するためにエネルギーのブレークスルーが必要であると強調しました。彼はAIが膨大なエネルギーを消費する可能性があることを認め、それが重要な気候への影響を持つ可能性があると述べました。オルトマンは、核融合と太陽エネルギーがこの問題に対処するための有効な解決策となり得ると示唆しました。

一方で、ナデラは科学分野におけるAIの役割に焦点を当てました。彼はAIの使用による科学的発見の加速を強調し、マイクロソフトの”Matogen”というモデルを紹介しました。このモデルは新しい分子や材料を生成します。AIの統合は既に科学の分野で利益をもたらしており、より迅速な病気の治療や医学の進歩が可能になっています。

AIとその潜在的な影響に関する懸念は根拠のあるものです。AIの進化と気候変動が急迫な問題となる中、世界のCEOたちは自分たちのビジネスの長期的な持続性についてますます心配しています。これらの課題は、今年の世界経済フォーラムの最も重要なテーマとなっています。

AIの将来は不確かですが、業界リーダーたちがそのエネルギー消費に取り組み、異なる分野での潜在能力を探求する重要性を認識していることは明確です。持続可能なエネルギー源の開発とAI研究への継続的な投資が、この革新的な技術の将来を形作る上で重要となります。

世界的な優先事項が変わり続ける中、AIと気候変動がもたらす課題に対してリーダーたちが共同で取り組むことが不可欠です。協力と革新により、AIの複雑な領域を進むことができ、持続可能で繁栄した未来を全ての人々に保証することができるのです。… Read the rest

オーストラリアは、国内で人工知能（AI）の開発を規制するための義務的な規制を導入する予定です。産業・科学大臣のエド・ヒュージック氏は、AIの使用と研究の制限についての選択肢を検討する専門家パネルを設置する計画を発表しました。政府は、AIの生産性の恩恵を生かす一方で、誤情報の拡散などの潜在的なリスクを軽減するバランスを求めています。提案された規制には、低リスクの応用に対する任意の安全基準と、AIによって生成されたコンテンツにウォーターマークを使用することが含まれています。

政府の決定は、AI開発に対する任意の制約の不適切さを指摘したレビューに続くものです。協議の過程で提起された懸念事項には、AIシステムの潜在的な不正確さ、バイアス、透明性の欠如などがありました。ヒュージック氏は、明確に越えてはならない境界を明確に定義するための執行可能なガードレールの必要性を強調しました。

これらの規制の目的は、高リスクのAI応用に関連するリスクを管理する一方で、低リスクの有益な応用の成長を許可することです。ただし、政府は高リスクと見なすものの具体的な定義を提供していませんが、ヒュージック氏は、人々の安全、仕事の見通し、法的な結果に影響を与えるものに関連すると示唆しました。

AIの規制の実施は遅延なく開始されますが、政府は年末までに立法を最終化することを確約していません。オーストラリアは、技術の進歩を促進する一方で、AIが引き起こす可能性のある潜在的な害から身を守るバランスを取ることを目指しています。

オーストラリアのこの動きは、欧州連合、アメリカ、中国、イギリスなど、国や地域がAIの開発を規制する取り組みを開始しているグローバルなトレンドの一環です。これらの規制のイニシアチブは、AIによって生じる複雑な課題に対処し、社会的な進歩に貢献することを目指しています。… Read the rest

最近、医療技術の大きな進展があり、Googleが開発したアーティキュレイトメディカルインテリジェンスエクスプローラ（AMIE）というチャットボットが登場しました。AMIEは、人間の医師と同様の推論力を持ち、診断の対話を行う可能性を秘めています。AMIEの登場により、医療分野のアクセシビリティとケアの品質が向上することが期待されます。

AMIEを訓練するため、Googleの研究チームは、医療の推論、要約、臨床の対話を取り入れた実世界のデータセットを使用しました。チャットボットの訓練には、特有のセルフプレイベースのシミュレートされた診断対話環境が不可欠でした。この環境には、仮想治療環境でのフィードバックメカニズムが組み込まれており、AMIEの診断の正確さと会話の品質がさらに向上しています。さらに、推論時間のチェーンオブリーソニング戦略もチャットボットの性能を高めるために実装されました。

重要な研究では、AMIEの性能が訓練された俳優によって演じられたシミュレートされた患者との相談を通じて評価されました。AMIEの相談と20人の認定内科医（PCP）による相談を比較しました。この研究は、カナダ、イギリス、インドのObjective Structured Clinical Examination（OSCE）プロバイダーからの149の症例シナリオを含み、有望な結果をもたらしました。

AMIEは、医師と同等の診断の対話を、問診、診断の正確さ、臨床管理、コミュニケーションスキル、関係構築、共感など、相談の質のさまざまな側面で実証しました。さらに、チャットボットは診断の正確性とさまざまな側面で優れた性能を示し、対話型診断AIの可能性を示しています。

しかし、研究者は、研究の制約事項である、馴染みのない同期テキストチャットの利用を認めました。そのため、AMIEを実世界の医療設定に導入する前に、さらなる研究が必要です。それにもかかわらず、AMIEの登場は、医療分野に人工知能を統合するための重要な一歩であり、患者と医療提供者の双方にとって有望な展望を提供しています。… Read the rest

今日のデジタルな世界では、ビジネスは膨大な顧客データに直面しています。このデータを最大限に活用し、個別のユーザーエクスペリエンスを提供するために、企業は機械学習に頼っています。機械学習の最も効果的な応用の一つが、推薦システムです。推薦システムは、ユーザーの関与、継続、および売上を増加させることが証明されています。本記事では、MLを使用して効果的なシステムを構築するための包括的なガイドを提供します。

推薦システムの力：
NetflixやAmazonなどの巨大企業は、推薦システムのおかげで莫大な収益成長を経験しました。Netflixは、そのシステムによる年間10億ドルの増収を報告し、Amazonは売上に35％の向上を記録しました。これは、パーソナライズされた推薦が消費者の行動に与える重要な影響を示しています。

推薦システムの理解：
推薦システムは、アルゴリズムと機械学習の技術を使用して、ユーザーの好みや過去の行動に基づいて関連コンテンツを提案します。これらのシステムは、クラスタリング、協調フィルタリング、深層ニューラルネットワークなど、さまざまな機械学習アルゴリズムを活用してパーソナライズされた推薦を生成します。成功した推薦システムの例には、Netflix、Amazon、Spotifyなどがあります。

推薦システムの構築：ステップバイステップガイド：
1. 問題の特定と目標の設定：推薦システムが解決する問題を明確に定義し、明確な目標を設定します。
2. データの収集と前処理：過去の購入履歴、閲覧履歴、レビュー、評価など、顧客データを収集し前処理します。
3. 探索的データ分析：可視化ツールを使用してデータを分析し、推薦を洗練させるための洞察を得ます。
4. 特徴量エンジニアリング：製品の評価、購入頻度、顧客のデモグラフィックなど、モデルのトレーニングに関連する特徴量を選択します。
5. モデルの選択：協調フィルタリングやコンテンツベースのフィルタリングなど、適切な機械学習アルゴリズムを選択します。
6. モデルのトレーニング：データをトレーニングセットとテストセットに分割し、選択したアルゴリズムを使用してモデルをトレーニングします。
7. ハイパーパラメータのチューニング：ハイパーパラメータのチューニングにより、モデルのパフォーマンスを最適化します。
8. モデルの評価：適合率、再現率、F1スコアなどのメトリックを使用して、推薦システムの正確性と効果を評価します。
9. モデルの展開：推薦システムを製品環境に展開し、ユーザーがアクセス可能な状態にします。

このステップバイステップガイドに従うことで、ビジネスはユーザーエクスペリエンスを向上させ、重要な売上を生み出す強力な推薦システムを構築することができます。… Read the rest

北カロライナ州では最近、学校での人工知能（AI）の適切な利用方法を示したガイドラインが公開されました。北カロライナ州教育庁は、これらのガイドラインを策定したアメリカ合衆国の教育部門としては4番目の存在であり、進化するテクノロジーの世界に備えた学生の準備の重要性を強調しています。

州教育庁総裁キャサリン・トゥリットは、AIが社会においてますます重要な役割を果たしていると述べ、学生をこの急速に変化するテクノロジーの課題に対応できるようにし、コンピュータサイエンスのイノベーターになるように彼らを鼓舞する必要性を強調しました。彼女は、思慮深く責任を持って利用される場合、AIは学生の学習を革新し、北カロライナ州の学生たちを将来の雇用の機会によりよく準備する可能性があると信じています。

ガイドラインでは、AIのリテラシーを全学年とカリキュラム領域に渡って盛り込むことを推奨しており、AIを学習ツールとして取り入れるという州の取り組みを強調しています。北カロライナ州教育庁は、AI教育団体と協力し、EVERYと呼ばれるフレームワークを開発しました。このフレームワークは、教育者にAIによって提供される最初の出力を評価し、信頼できる情報源から事実と数字を検証し、批判的思考を促すようにプロンプトを編集し、追加の質問をすること、必要に応じて結果を修正することを奨励しています。

AIの重要性は、世界経済フォーラムの「2023年のジョブの将来レポート」でも強調されています。このレポートでは、AIおよび機械学習の専門家が5年以内に最も急成長する職業になると予測されています。さらに、75％の企業が2027年までに生成型AIを導入する計画を立てていると述べられています。

教育へのAIの統合は、将来に備え、テクノロジー中心の世界で繁栄するために必要なスキルを学生に提供することを目的としています。北カロライナ州では、責任あるAIの実践を取り入れることにより、学生がAIの進歩に伴う機会と課題をうまく乗り越えるために適切に準備され、装備されることを目指しています。… Read the rest