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「囲碁」最新記事一覧

質問!囲碁・将棋→ITmediaのQ&Aサイト「質問!ITmedia」で囲碁・将棋関連の質問をチェック

なるほどこの組み合わせは最高だな 「囲碁フォーカス」司会の金髪美女がすごい破壊力
Eテレはいい仕事する。(2017/5/7)

「ニコニコ超会議」ネット来場者減少 会場は微増
会場来場者は約2000人増え、過去最高を更新した。(2017/5/1)

ニコニコ超会議2017:
動画&写真60枚でニコ超2017の見どころを一挙振り返り! オープニングダッシュから小泉進次郎議員視察までを網羅
会場でGETしたノベルティーグッズ33点も公開します!(2017/5/1)

ニコニコ超会議2017:
日本最強の囲碁AI「DeepZenGo」対プロ棋士軍団、AIがわずかな差で勝利
日本最強の囲碁AI「DeepZenGo」とプロ棋士チーム3人が合議制で対局し、DeepZenGoが3目半で勝利した。(2017/4/29)

「ニコニコ超会議2017」開幕 「超歌舞伎」から「マストドン」まで記事まとめ
「ニコニコ超会議2017」が千葉・幕張メッセで開幕。初音ミクが主演する「超歌舞伎」から、民進党の蓮舫代表の“猛追及”を体験できる「VR蓮舫」、ネットで話題の新興SNS「Mastodon」(マストドン)のブースまで、幅広く“ニコニコの文化”が集結する。(2017/4/29)

IoTとAI、ビッグデータ時代のソフトウェアテスト(9):
ソフトウェアテストの施策と運用(後編)――カギを握るテストの運用
新時代のテストに向けて立派な施策を打ち立てても、それを継続的かつ効果的に運用しなければ、絵に描いた餅である。今回は従来テスト運用を振り返りつつ、新時代のテスト運用について見ていく。(2017/4/27)

IoTとAI、ビッグデータ時代のソフトウェアテスト(8):
ソフトウェアテストの施策と運用(前編)――IoT時代を生き抜くテスト施策
変化する時代の中で、ソフトウェアテストはどのようにあるべきか。変わらなくてはならないならば、どう変わるべきか。今回はこれらの質問に対する解として、「新時代のテスト施策」について考察する。(2017/4/21)

eスポーツ、2022年アジア競技大会で公式メダル種目に まず2018年大会でエキシビジョンに採用
「母ちゃん、おれメダリスト目指すよ!」がゲーミングPCを買う口実になるかも。(2017/4/19)

囲碁AI「AlphaGo」とトップ棋士の頂上対決再び “世界最強”の柯潔九段と全3局
囲碁AI「AlphaGo」が再び世界トップ棋士と対局する。(2017/4/10)

Googleの囲碁AI「AlphaGo」と世界最強の棋士・柯潔九段の真剣勝負 5月下旬に実施
「Future of Go Summit」が5月23日〜27日に開催決定。(2017/4/10)

Gartner Insights Pickup(14):
ニューラルネットとモダンBIプラットフォームでデータとアナリティクスが進化する
ディープラーニングおよび自然言語生成は、データ分析における標準機能になろうとしている。企業の担当リーダーは、これらの技術の適切な活用を進める必要がある。(2017/3/31)

書籍紹介:
『シンギュラリティは怖くない――ちょっと落ちついて人工知能について考えよう』
人工知能は、失業者を増やしたり、人類を滅ぼしたりするのか?――そんな懸念こそ“SFファンタジー”なのかも? と思うくらい目からウロコの人工知能論。さまざまな道具や機械を作り出してきた人間の生産活動に焦点を当てて歴史をひもときながら、本書のエッセンスを紹介します。(2017/3/30)

課題は意思決定のスピードと精度
人工知能と機械学習はセキュリティも変えるのか?
機械学習と人工知能(AI)技術を推進する企業が増える中、企業の情報セキュリティ最高責任者(CISO)がこのブームに対処するには幾つかの問題点を明確にする必要がある。(2017/3/20)

「きのこたけのこ戦争」に決着! トップ棋士や達人たちによる“きのたけ”オセロゲームでの全面対決がニコ生で放送決定
リアルな「きのこの山」「たけのこの里」のコマを使って勝負!(2017/3/16)

「きのこの山」VS「たけのこの里」プロ棋士対決イベント開催 日本棋院・日本将棋連盟など協力
「きのこの山派」と「たけのこの里派」に分かれて勝負に挑みます。(2017/3/16)

限られた液晶表示と高低2種類の音――制約の中で作られた「ゲーム電卓」の歴史
ゲーム電卓の歴史に少し、触れてきた。(2017/3/16)

カシオが歴代「関数電卓」「ゲーム電卓」「電子辞書」展示 約40年前の関数電卓を見てきた
ファンにはたまらないイベントだ。(2017/3/9)

君は「ゲーム電卓」を知っているか 80年代に彗星のごとく現れて消えたレトロガジェット
(2017/3/9)

@ITセキュリティセミナー 東京・大阪・福岡ロードショー 2017 レポート(2):
「セキュア開発」はなぜ浸透しないのか?――DevSecOpsを妨げる“4つの敵”
本稿では、@IT編集部が2017年2月7日に東京で開催した「@ITセキュリティセミナー」レポート第2弾(東京Bトラック編)をお届けする。(2017/3/9)

人工知能ニュース:
AIに最適な脳型LSI、東北大が脳機能のモジュール化で2019年度に実現へ
東北大学の電気通信研究所は、2014〜2019年度のプロジェクトで、AI(人工知能)に最適な脳型LSIの開発を進めている。脳機能をモジュール化して計算効率を高め、人間の脳と同等レベルの処理能力と消費電力を持つ脳型LSIの実現につなげたい考えだ。(2017/3/2)

Over the AI ―― AIの向こう側に (8):
陰湿な人工知能 〜「ハズレ」の中から「マシな奴」を選ぶ
「せっかく参加したけど、この合コンはハズレだ」――。いえいえ、結論を急がないでください。「イケてない奴」の中から「マシな奴」を選ぶという、大変興味深い人工知能技術があるのです。今回はその技術を、「グルメな彼氏を姉妹で奪い合う」という泥沼な(?)シチュエーションを設定して解説しましょう。(2017/2/28)

AI同士は協力するか競争するか Google DeepMind、AIにゲームをプレイさせて研究
学習やルール変更による行動の変化を見られるメリットがあるそうです。(2017/2/15)

エンプラニュースナナメ読み:
話題の「AI」を巡る最新事情
2016年末から2017年の初頭にかけて、「AI」が話題に上ることが多かった。1月2日からラスベガスで開催されたConsuer Electronics Show(CES)での注目ポイントや、最近の米国での動向などから、AIの今を知っておくなら押さえておきたいポイントを解説する。(2017/1/30)

PR:あなたの会社で“本当に役立つAI”とは?
ビジネスにおいて、なぜAIに今注目が集まっているのか。さまざまな視点でAIが得意とする分野にスポットを当て、ビジネスシーンや社会にもたらす価値を考えていく。(2017/2/3)

人工知能:
AIは開いた世界で力を失う、弱点を補う人間の存在
2017年1月18〜20日に開催された「AIカンファレンス2017」の基調講演に日本のAI研究の第一人者といわれる国立情報学研究所の山田誠二氏(人工知能学会会長)が登壇。人とAIの望ましい関係性について語った。(2017/1/24)

素人でもディープラーニングができる「NVIDIA DIGITS」で文字認識をやってみた
(2017/1/24)

特選ブックレットガイド:
人工知能の活用が期待される産業分野は?
IT専門調査会社のレポートを基に解説する。(2017/1/20)

学習型AI、全自動運転で「マリオカート64」のルイージサーキットを完全走破 エンジニアが冬休みを使い実験
AIがマリカー界に進出。(2017/1/19)

将棋棋士のスマホ不正疑惑、第三者委報告書のドラフト版が存在
将棋連盟が公開した調査報告書と別のバージョンが公式サイトにアップされていた。(2017/1/18)

AIニュース:
AIに関する10の「よくある誤解」
ガートナー ジャパンは、AIに関する10の「よくある誤解」を発表した。AIへの関心が高まる中、「誰でもすぐにすごいことができる」などの誤解が増えていると指摘している。(2017/1/18)

特選ブックレットガイド:
ビッグデータと深層学習の組み合わせは「究極の人工知能」を生み出すのか?
製造業からも無視できない存在感を発している「人工知能」ですが、その進化は急激なものであり、現状把握すらも容易ではありません。東京大学の杉山教授がアカデミックな観点から「人工知能研究の現状と今後の展望」を解説した講演を紹介します。(2017/1/17)

MONOist 2017年展望:
機械は人の仕事を奪わない、“人とロボットがともに働く現場”が拡大へ
2016年は人工知能関連技術が大きな注目を集めて「機械が人間の仕事を奪う」という議論が大いに盛り上がりを見せた。こうした一方で2017年には「現場」において、こうした動きと逆行するように見える「人とロボットが協力して働く世界」が始まりを迎える。(2017/1/11)

MONOist 2017年展望:
芽吹くか「組み込みAI」
第3次ブームを迎えたAI(人工知能)。製造業にとっても重要な要素技術になっていくことは確実だ。2017年からは、このAIを製品にいかにして組み込むかが大きな課題になりそうだ。(2017/1/10)

“謎の囲碁棋士”「Master」、正体はGoogleのAI「AlphaGO」改良版 「年内にも公式戦を」
昨年末からネット上で囲碁のトップ棋士を撃破している“謎の棋士”「Master」の正体が、Googleの囲碁AI「AlphaGO」の改良版だったことが明らかに。(2017/1/5)

謎の囲碁棋士「Master」の正体は「AlphaGo」 Googleが発表
年末年始にかけてネット上で非公式テストを行っていた。(2017/1/5)

謎の囲碁棋士「Master」、中国・韓国1位の棋士にも勝利
前日には井山裕太六冠とみられる人物を撃破。(2017/1/4)

ネットに謎の囲碁棋士「Master」が出現 世界トップ棋士を続々撃破
井山六冠とみられる人物との対戦は4000人が見守った(2017/1/3)

悩ましいオンラインゲームの「故意による切断問題」 正直者は損をする?
(2016/12/31)

ITはみ出しコラム:
2016年のGoogleを振り返る AlphaGoから虚偽ニュース問題まで
検索やAndroidに限らず、さまざまなニュースがありました。(2016/12/29)

AIとは何か、SI崩壊、「作業者」ではないエンジニア……デジタル時代の“今”とは?:
全ての情報システム部門、エンジニアに贈る、デジタルビジネス関連記事 FBシェアランキング2016 ベスト10
収益・ブランド向上に対するIT活用の在り方、インパクトをさまざまな視点で取材・解説している@IT「System Designフォーラム」。Facebookシェア数ランキングで、デジタルトランスフォーメーションの動きが目立った2016年の社会と企業ITを振り返る。(2016/12/28)

セキュリティ対策に変化、2016年の10大ニュース 番外編は「シン・ゴジラ」
日本ネットワーク・セキュリティ協会が年末恒例の「セキュリティ十大ニュース」を選定した。「サイバー空間は脅威遍在の時代になった」と指摘している。(2016/12/26)

このままでは“人材不足”に:
AIに関する「よくある誤解」10選
AI(人工知能)への関心が高まった2016年。多くの企業がAI技術をビジネスに生かそうとしており、AIを活用した製品やサービスの発表が相次いでいる。しかしその一方で、AIに対する誤解も見られるようになっている。ガートナー ジャパンが10の「よくある誤解」を発表した。(2016/12/22)

AIの「よくある誤解」10個、ガートナーが見解
ガートナー ジャパンが人工知能(AI)に関して多く見られるという10の「誤解」とそのうち2つについて見解を述べた。(2016/12/22)

「すごく賢いAIが存在」「ディープラーニングは最強」は誤り――AIに関する“10のよくある誤解”、ガートナーが発表
「すごく賢いAIがすでに存在する」「誰でもすぐにAIを使える」――AIに対する「よくある誤解」をガートナージャパンが発表。(2016/12/22)

製造マネジメント メルマガ 編集後記:
シンギュラリティはいつ始まるのか
実はもう始まっていたりして。(2016/12/20)

2016年の企業動向を振り返る:
AIビジネスの“カンブリア爆発”が始まる
2015〜2016年にかけて、AI(人工知能)は人間を超える「目」と人間並みの「耳」を持った――。目を持ったことでカンブリア紀に生物が爆発的に増えたように、AI搭載の製品やサービスもこれから爆発的に増えると考えられる。2017年以降、そのAIビジネスをけん引する企業とは……。(2016/12/16)

日本型セキュリティの現実と理想:
第37回 人工知能がセキュリティ対策にもたらす未来・前編
どんどん進化する人工知能は、既にニュースなどでも取り沙汰されることが珍しくなくなった。この人工知能の進化が今後セキュリティ対策に何をもたらすのかについて述べる。(2016/12/15)

イマドキこんなパトロンが!? 生活苦の若手ばかり集めた囲碁トーナメント始まる
経済的に困窮している囲碁の若手棋士ばかりを集めて行う「谷口杯」が始まった。主催者の谷口さんは、「日の当たらない彼らを少しでも援助したい」と動機を語る。(2016/12/13)

Nervanaプラットフォーム:
機械学習の時間を100分の1へ、インテルAIの戦略
インテルは2016年12月9日、米国で開催した人工知能(AI)に関するイベント「AI Day」で発表した内容をもとに、AI事業に向けた戦略について説明会を開催した。2016年8月に買収したNervana Systemsの技術をベースとしたAI製品群を展開し、2020年にマシンラーニング(機械学習)における時間を現行の最速ソリューションと比較して100分の1に短縮することを目指す。(2016/12/12)

人工知能ニュース:
インテルアーキテクチャもディープラーニングに有効、「GPUが最適は先入観」
インテルが人工知能(AI)技術や事業、ビジョンについて説明。買収企業の技術を取り入れたAIプラットフォーム「Nervana」により、小から大まで規模に応じてスケーリングさせられるAI技術を提供する。GPUが最適というイメージが強いディープラーニングについても「それは先入観にすぎずインテルアーキテクチャのようなCPUも十分に有効」とした。(2016/12/12)



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意欲的なメディアミックスプロジェクトとしてスタートしたものの、先行したスマホゲームはあえなくクローズ。しかしその後に放映されたTVアニメが大ヒットとなり、多くのフレンズ(ファン)が生まれた。動物園の賑わい、サーバルキャットの写真集完売、主題歌ユニットのミュージックステーション出演など、アニメ最終回後もその影響は続いている。

ITを活用したビジネスの革新、という意味ではこれまでも多くのバズワードが生まれているが、デジタルトランスフォーメーションについては競争の観点で語られることも多い。よくAmazonやUberが例として挙げられるが、自社の競合がこれまでとは異なるIT企業となり、ビジネスモデルレベルで革新的なサービスとの競争を余儀なくされる。つまり「IT活用の度合いが競争優位を左右する」という今や当たり前の事実を、より強調して表現した言葉と言えるだろう。