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Liigaに当社CEOらの対談記事が掲載
若手プロフェッショナルのキャリア支援を行う転職エージェント Liiga様のWebサイトに、当社CEO椎橋と執行役員 藤井のセミナー対談記事を掲載いただきました。こちらの........
2022.03.28
メディア掲載
Liigaに当社CEOらの対談記事が掲載
若手プロフェッショナルのキャリア支援を行う転職エージェント Liiga様のWebサイトに、当社CEO椎橋と執行役員 藤井のセミナー対談記事を掲載いただきました。こちらの記事は本年1月に開催したイベントセミナーでの様子をダイジェストにしたものです。記事「AIベンチャーで挑戦する 『テクノロジー×ビジネス』による産業変革」は、こちらからご覧いただけます。
2022.03.28
メディア掲載
Liigaに当社CEOらの対談記事が掲載
若手プロフェッショナルのキャリア支援を行う転職エージェント Liiga様のWebサイトに、当社CEO椎橋と執行役員 藤井のセミナー対談記事を掲載いただきました。こちらの記事は本年1月に開催したイベントセミナーでの様子をダイジェストにしたものです。記事「AIベンチャーで挑戦する 『テクノロジー×ビジネス』による産業変革」は、こちらからご覧いただけます。
2022.03.28
メディア掲載
Liigaに当社CEOらの対談記事が掲載
若手プロフェッショナルのキャリア支援を行う転職エージェント Liiga様のWebサイトに、当社CEO椎橋と執行役員 藤井のセミナー対談記事を掲載いただきました。こちらの記事は本年1月に開催したイベントセミナーでの様子をダイジェストにしたものです。記事「AIベンチャーで挑戦する 『テクノロジー×ビジネス』による産業変革」は、こちらからご覧いただけます。
ソトコトNEWSにCTO藤原のインタビュー記事が掲載
“企業、人、未来がつながるSDGsニュースサイト”ソトコトNEWS様に、当社CTO藤原のインタビュー記事を掲載いただきました。当社のオリジナリティである「ソリューション........
2022.03.17
メディア掲載
ソトコトNEWSにCTO藤原のインタビュー記事が掲載
“企業、人、未来がつながるSDGsニュースサイト”ソトコトNEWS様に、当社CTO藤原のインタビュー記事を掲載いただきました。当社のオリジナリティである「ソリューションデザイン」によって切り開かれる産業の未来について語った記事「人が主役の「ソリューションデザイン」でAIの真価を発揮。あらゆる産業の未来を切り拓く。」は、こちらからご覧いただけます。
2022.03.17
メディア掲載
ソトコトNEWSにCTO藤原のインタビュー記事が掲載
“企業、人、未来がつながるSDGsニュースサイト”ソトコトNEWS様に、当社CTO藤原のインタビュー記事を掲載いただきました。当社のオリジナリティである「ソリューションデザイン」によって切り開かれる産業の未来について語った記事「人が主役の「ソリューションデザイン」でAIの真価を発揮。あらゆる産業の未来を切り拓く。」は、こちらからご覧いただけます。
2022.03.17
メディア掲載
ソトコトNEWSにCTO藤原のインタビュー記事が掲載
“企業、人、未来がつながるSDGsニュースサイト”ソトコトNEWS様に、当社CTO藤原のインタビュー記事を掲載いただきました。当社のオリジナリティである「ソリューションデザイン」によって切り開かれる産業の未来について語った記事「人が主役の「ソリューションデザイン」でAIの真価を発揮。あらゆる産業の未来を切り拓く。」は、こちらからご覧いただけます。
WIREDにCEO椎橋のインタビュー記事が掲載
「“未来”を実装するメディア」を謳う雑誌メディア WIRED 日本版 Vol.44、そしてWebサイトに当社CEO椎橋のインタビュー記事が掲載になりました。AIが今後も........
2022.03.15
メディア掲載
WIREDにCEO椎橋のインタビュー記事が掲載
「“未来”を実装するメディア」を謳う雑誌メディア WIRED 日本版 Vol.44、そしてWebサイトに当社CEO椎橋のインタビュー記事が掲載になりました。AIが今後もたらす未来と当社のオリジナリティである「ソリューションデザイン」とについて語った記事「産業のアーキテクチャを書き換えるAIの可能性」は、Web版はこちらから、雑誌版は全国書店にてお買い求めいただけます。
2022.03.15
メディア掲載
WIREDにCEO椎橋のインタビュー記事が掲載
「“未来”を実装するメディア」を謳う雑誌メディア WIRED 日本版 Vol.44、そしてWebサイトに当社CEO椎橋のインタビュー記事が掲載になりました。AIが今後もたらす未来と当社のオリジナリティである「ソリューションデザイン」とについて語った記事「産業のアーキテクチャを書き換えるAIの可能性」は、Web版はこちらから、雑誌版は全国書店にてお買い求めいただけます。
2022.03.15
メディア掲載
WIREDにCEO椎橋のインタビュー記事が掲載
「“未来”を実装するメディア」を謳う雑誌メディア WIRED 日本版 Vol.44、そしてWebサイトに当社CEO椎橋のインタビュー記事が掲載になりました。AIが今後もたらす未来と当社のオリジナリティである「ソリューションデザイン」とについて語った記事「産業のアーキテクチャを書き換えるAIの可能性」は、Web版はこちらから、雑誌版は全国書店にてお買い求めいただけます。
MIT Technology ReviewにCEO椎橋インタビュー記事が掲載
MIT Technology Reviewに当社CEO椎橋のインタビュー記事が掲載になりました。当社のオリジナリティである「ソリューションデザイン」が創出するビジネスA........
2022.03.10
メディア掲載
MIT Technology ReviewにCEO椎橋インタビュー記事が掲載
MIT Technology Reviewに当社CEO椎橋のインタビュー記事が掲載になりました。当社のオリジナリティである「ソリューションデザイン」が創出するビジネスAIの新たな姿について語った記事「『ソリューションデザイン』が生み出す、ビジネスAIのまだ見ぬ価値」は、こちらからご覧いただけます。
2022.03.10
メディア掲載
MIT Technology ReviewにCEO椎橋インタビュー記事が掲載
MIT Technology Reviewに当社CEO椎橋のインタビュー記事が掲載になりました。当社のオリジナリティである「ソリューションデザイン」が創出するビジネスAIの新たな姿について語った記事「『ソリューションデザイン』が生み出す、ビジネスAIのまだ見ぬ価値」は、こちらからご覧いただけます。
2022.03.10
メディア掲載
MIT Technology ReviewにCEO椎橋インタビュー記事が掲載
MIT Technology Reviewに当社CEO椎橋のインタビュー記事が掲載になりました。当社のオリジナリティである「ソリューションデザイン」が創出するビジネスAIの新たな姿について語った記事「『ソリューションデザイン』が生み出す、ビジネスAIのまだ見ぬ価値」は、こちらからご覧いただけます。
日経クロストレンドに連載「AI怪説」第３回が掲載
日経クロストレンドに当社マーケティングディレクター和田＆リード機械学習エンジニア内木による寄稿連載「文系による文系のための直感的AI怪説」の連載第３回弾が掲載になりまし........
2022.02.14
メディア掲載
日経クロストレンドに連載「AI怪説」第３回が掲載
日経クロストレンドに当社マーケティングディレクター和田＆リード機械学習エンジニア内木による寄稿連載「文系による文系のための直感的AI怪説」の連載第３回弾が掲載になりました。今回の怪説、「『デートコース選び』で理解する！ ニューラルネットワーク入門」は、こちらからお読みいただけます。
2022.02.14
メディア掲載
日経クロストレンドに連載「AI怪説」第３回が掲載
日経クロストレンドに当社マーケティングディレクター和田＆リード機械学習エンジニア内木による寄稿連載「文系による文系のための直感的AI怪説」の連載第３回弾が掲載になりました。今回の怪説、「『デートコース選び』で理解する！ ニューラルネットワーク入門」は、こちらからお読みいただけます。
2022.02.14
メディア掲載
日経クロストレンドに連載「AI怪説」第３回が掲載
日経クロストレンドに当社マーケティングディレクター和田＆リード機械学習エンジニア内木による寄稿連載「文系による文系のための直感的AI怪説」の連載第３回弾が掲載になりました。今回の怪説、「『デートコース選び』で理解する！ ニューラルネットワーク入門」は、こちらからお読みいただけます。
文部科学省 STAR-EプロジェクトでCEO椎橋が講演
文部科学省が進める「情報科学を活用した地震調査研究プロジェクト（STAR-Eプロジェクト）第１回研究フォーラム 地震×AI、STAR-Eプロジェクトで目指すイノベーショ........
2022.02.10
文部科学省 STAR-EプロジェクトでCEO椎橋が講演
文部科学省が進める「情報科学を活用した地震調査研究プロジェクト（STAR-Eプロジェクト）第１回研究フォーラム 地震×AI、STAR-Eプロジェクトで目指すイノベーション ～注目のAI企業が語る地震研究の可能性～」で、当社CEO椎橋が、AIの産業応用を事例に講演させていただきます。開催日時は、2022年2月18日（金）9:30〜12:00、お申込・詳細は文部科学省のこちらのページでご確認いただけます。
2022.02.10
文部科学省 STAR-EプロジェクトでCEO椎橋が講演
文部科学省が進める「情報科学を活用した地震調査研究プロジェクト（STAR-Eプロジェクト）第１回研究フォーラム 地震×AI、STAR-Eプロジェクトで目指すイノベーション ～注目のAI企業が語る地震研究の可能性～」で、当社CEO椎橋が、AIの産業応用を事例に講演させていただきます。開催日時は、2022年2月18日（金）9:30〜12:00、お申込・詳細は文部科学省のこちらのページでご確認いただけます。
2022.02.10
文部科学省 STAR-EプロジェクトでCEO椎橋が講演
文部科学省が進める「情報科学を活用した地震調査研究プロジェクト（STAR-Eプロジェクト）第１回研究フォーラム 地震×AI、STAR-Eプロジェクトで目指すイノベーション ～注目のAI企業が語る地震研究の可能性～」で、当社CEO椎橋が、AIの産業応用を事例に講演させていただきます。開催日時は、2022年2月18日（金）9:30〜12:00、お申込・詳細は文部科学省のこちらのページでご確認いただけます。
ASCIIにCTO藤原のインタビュー記事が掲載
ASCII STARTUPで連載中の「マスク・ド・アナライズのスタートアップ！人事！」に、当社CTO藤原のインタビュー記事を掲載いただきました。この記事では、AI業界で........
2022.01.11
メディア掲載
ASCIIにCTO藤原のインタビュー記事が掲載
ASCII STARTUPで連載中の「マスク・ド・アナライズのスタートアップ！人事！」に、当社CTO藤原のインタビュー記事を掲載いただきました。この記事では、AI業界で著名なマスク・ド・アナライズ氏との対談を通して、当社のエンジニア組織の運営について語る内容になっています。記事「『AI技術×ビジネス』で成果を出す！エンジニアが伸びる精鋭AIスタートアップの秘訣に迫る」は、こちらからお読みいただけます。
2022.01.11
メディア掲載
ASCIIにCTO藤原のインタビュー記事が掲載
ASCII STARTUPで連載中の「マスク・ド・アナライズのスタートアップ！人事！」に、当社CTO藤原のインタビュー記事を掲載いただきました。この記事では、AI業界で著名なマスク・ド・アナライズ氏との対談を通して、当社のエンジニア組織の運営について語る内容になっています。記事「『AI技術×ビジネス』で成果を出す！エンジニアが伸びる精鋭AIスタートアップの秘訣に迫る」は、こちらからお読みいただけます。
2022.01.11
メディア掲載
ASCIIにCTO藤原のインタビュー記事が掲載
ASCII STARTUPで連載中の「マスク・ド・アナライズのスタートアップ！人事！」に、当社CTO藤原のインタビュー記事を掲載いただきました。この記事では、AI業界で著名なマスク・ド・アナライズ氏との対談を通して、当社のエンジニア組織の運営について語る内容になっています。記事「『AI技術×ビジネス』で成果を出す！エンジニアが伸びる精鋭AIスタートアップの秘訣に迫る」は、こちらからお読みいただけます。
Forbes JapanにCEO椎橋インタビューが掲載
Forbes Japanに当社CEO椎橋のインタビューが掲載となりました。本インタビューでは、DX推進のためのキーファクターでもあり、当社のオリジナリティでもある「ソリ........
2021.12.24
メディア掲載
Forbes JapanにCEO椎橋インタビューが掲載
Forbes Japanに当社CEO椎橋のインタビューが掲載となりました。本インタビューでは、DX推進のためのキーファクターでもあり、当社のオリジナリティでもある「ソリューションデザイン」について語った内容となっています。テクノロジーとビジネスをつなぐプロフェッショナルとして語ったインタビュー「ビジネスの成果に直結するソリューションデザインが混沌の未来を開く」は、雑誌版は2022年2月号（12月25日発売）を、Web版はこちらからご覧いただけます。
2021.12.24
メディア掲載
Forbes JapanにCEO椎橋インタビューが掲載
Forbes Japanに当社CEO椎橋のインタビューが掲載となりました。本インタビューでは、DX推進のためのキーファクターでもあり、当社のオリジナリティでもある「ソリューションデザイン」について語った内容となっています。テクノロジーとビジネスをつなぐプロフェッショナルとして語ったインタビュー「ビジネスの成果に直結するソリューションデザインが混沌の未来を開く」は、雑誌版は2022年2月号（12月25日発売）を、Web版はこちらからご覧いただけます。
2021.12.24
メディア掲載
Forbes JapanにCEO椎橋インタビューが掲載
Forbes Japanに当社CEO椎橋のインタビューが掲載となりました。本インタビューでは、DX推進のためのキーファクターでもあり、当社のオリジナリティでもある「ソリューションデザイン」について語った内容となっています。テクノロジーとビジネスをつなぐプロフェッショナルとして語ったインタビュー「ビジネスの成果に直結するソリューションデザインが混沌の未来を開く」は、雑誌版は2022年2月号（12月25日発売）を、Web版はこちらからご覧いただけます。
『物体カウントソリューション』をリリース
株式会社 Laboro.AI は、AI が画像や映像から人や物体の個数を効率的にカウントする『物体カウントソリ ューション』をリリースいたしました 。 本ソリューション........
2021.12.24
プレスリリース
『物体カウントソリューション』をリリース
株式会社 Laboro.AI は、AI が画像や映像から人や物体の個数を効率的にカウントする『物体カウントソリ ューション』をリリースいたしました 。
本ソリューションは、物体の個数カウントといった問題設定にタスクを限定することで、一般的な画像認 識 AI で必要となるアノテーションの作業負荷を低減することを企図したものです。
物体カウントソリューションについて詳細は、こちらのページでご確認いただけます。
2021.12.24
プレスリリース
『物体カウントソリューション』をリリース
株式会社 Laboro.AI は、AI が画像や映像から人や物体の個数を効率的にカウントする『物体カウントソリ ューション』をリリースいたしました 。
本ソリューションは、物体の個数カウントといった問題設定にタスクを限定することで、一般的な画像認 識 AI で必要となるアノテーションの作業負荷を低減することを企図したものです。
物体カウントソリューションについて詳細は、こちらのページでご確認いただけます。
2021.12.24
プレスリリース
『物体カウントソリューション』をリリース
株式会社 Laboro.AI は、AI が画像や映像から人や物体の個数を効率的にカウントする『物体カウントソリ ューション』をリリースいたしました 。
本ソリューションは、物体の個数カウントといった問題設定にタスクを限定することで、一般的な画像認 識 AI で必要となるアノテーションの作業負荷を低減することを企図したものです。
物体カウントソリューションについて詳細は、こちらのページでご確認いただけます。
『組合せ最適化ソリューション』をリリース
株式会社 Laboro.AI は、強化学習により機械自らが試行錯誤を通して、膨大な組合せの中から最適なもの を選択する『組合せ最適化ソリューション』をリリースいたしまし........
2021.12.24
プレスリリース
『組合せ最適化ソリューション』をリリース
株式会社 Laboro.AI は、強化学習により機械自らが試行錯誤を通して、膨大な組合せの中から最適なもの を選択する『組合せ最適化ソリューション』をリリースいたしました。
本ソリューションは、強化学習を用いることによって、一般的な最適化手法と比べて学習データを活用す るため最適化に要する時間を短縮できること、問題依存のチューニングの手間を低減できることが見込ま れ、工程スケジューリングや配達経路の最適化、アルバイトシフト計画や船舶の積荷配置計画の策定など、 様々なビジネスシーンでの活用が期待できます。
組合せ最適化ソリューションについて詳細は、こちらのページでご確認いただけます。
2021.12.24
プレスリリース
『組合せ最適化ソリューション』をリリース
株式会社 Laboro.AI は、強化学習により機械自らが試行錯誤を通して、膨大な組合せの中から最適なもの を選択する『組合せ最適化ソリューション』をリリースいたしました。
本ソリューションは、強化学習を用いることによって、一般的な最適化手法と比べて学習データを活用す るため最適化に要する時間を短縮できること、問題依存のチューニングの手間を低減できることが見込ま れ、工程スケジューリングや配達経路の最適化、アルバイトシフト計画や船舶の積荷配置計画の策定など、 様々なビジネスシーンでの活用が期待できます。
組合せ最適化ソリューションについて詳細は、こちらのページでご確認いただけます。
2021.12.24
プレスリリース
『組合せ最適化ソリューション』をリリース
株式会社 Laboro.AI は、強化学習により機械自らが試行錯誤を通して、膨大な組合せの中から最適なもの を選択する『組合せ最適化ソリューション』をリリースいたしました。
本ソリューションは、強化学習を用いることによって、一般的な最適化手法と比べて学習データを活用す るため最適化に要する時間を短縮できること、問題依存のチューニングの手間を低減できることが見込ま れ、工程スケジューリングや配達経路の最適化、アルバイトシフト計画や船舶の積荷配置計画の策定など、 様々なビジネスシーンでの活用が期待できます。
組合せ最適化ソリューションについて詳細は、こちらのページでご確認いただけます。
