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今年も一年ありがとうございました！｜ヒューマノームの研究開発日記

株式会社ヒューマノーム研究所【AI部】

みなさま、お久しぶりです。
ヒューマノーム研究所のエンジニア、えりこです。

新価値創造展に参加しました

先週は、前回の記事でお知らせしていた「新価値創造展2022」に出展していました。おかげさまで、多くの皆様に、弊社のノーコードツール「Humanome Eyes / Humanome CatData 」をご紹介させていただくことができました！

普段はお話を伺うことが難しいみなさまとお会いし、お仕事で抱えるお悩みやお困りごと等を直接お伺いすることができました。私にとっては、とてもありがたく、かけがえのない時間でした。オンラインが便利な世の中ですが、やっぱりオフラインでしか得られない何かってありますよね…。

弊社ブースにご来場いただいた皆様、本当にありがとうございました！

初日と2日目で、ブースのフォーメーションをこっそり変えたりしました

気持ちだけは東京ビッグサイトにご来場いただいた方々もいらっしゃったかと思いますが、実は、新価値創造展のオンライン展示会は今日まで下記のリンクで開催されています。

行きたかったけれど都合がつかなかった...。というみなさまは、是非当社オンラインブースへお越しください。まだ間にあいます！
商品に関するご連絡・ご質問もお気軽にお寄せ下さい。ぜひぜひお待ちしています！

次回の当社ブースの出展は、2023年2月7日〜9日に東京ビッグサイトで開催される「DX EXPO 東京展」です。次の展示会でも、多くの皆様とお会いできますように。

最終日、荷物を撤収する車内から見える夕日がとてもきれいでした

突然のクイズです

さてさて、新価値創造展2022のオンライン展示会は本日で終了してしまうのですが、ここで恒例（？？？）のクイズです。

次のうち、今日・12月23日に誕生日を迎える選択肢はどれ？

  1. 高校生の頃からずっと美しい矢田亜◯子さん

  2. こんな声に生まれたかった山崎◯さよしさん

  3. だれでもカンタンに使える！物体検知AI作成ツール「Humanome Eyes」


正解は...



全て正解です！


矢田亜◯子さん、山崎◯さよしさん、お誕生日おめでとうございます！
（…すみません、個人的に好きな方々を列挙してしまいました。）

2022年12月23日で、弊社が開発する物体検知ツール「Humanome Eyes」のリリースから2年を迎えます。

これまで Humanome Eyes はさまざまな企業様や研究・教育機関の皆様にご愛顧いただきました。心より御礼申し上げます。

Humanome Eyesは、コードを書かずに画像認識AIの開発ができるツールです。いつでも・どこでも・だれにでも扱えるAIが普及する未来をつくるツールを目指して誕生しました。

現在、多くの人が利用するAIは「誰かが作ったAI」です。自分たちの手で作り出したAIではありません。「自分が欲しいAIを、自分の手で作り上げることができる環境」が広く提供できるよう、これまでコストやスキルの問題で諦めるしかなかったAI作成の第一歩を、Humanome Eyesを通してサポートしたい！と考えています。

今年読まれた記事ベスト5

当社noteは、万人受け・・・するにはちょっと難しい「情報科学」を中心にしてお届けしていますが、更新するたびにフォロワーさんが増える一年でした。本当に本当にありがたいです！

来年も、情報科学に関するわかりやすいコラムや、当社ツールを使った初心者向け解析方法などをご紹介していく予定です。

最後に、今年みなさまにお読みいただいた記事を5本、ランキング形式でご紹介していきます。ぜひ、年末年始に、ゆるりとお読みいただけるとうれしいです。

第5位：もっと使えるAUC〜ROCカーブを利用してよりよいモデルを選ぼう

（ちゃんと説明しようとするとボリューミーになってしまうせいか）あんまり他のブログでは見かけないROCカーブの話をテーマにした回です。ROCカーブは、もちろんHumanome CatDataでもチェックできます！

第4位：トランプ画像で物体検知AI開発を学ぼう！｜第1回：ノーコードで判別AIを作る

Humanome Eyes でトランプを判別するAI開発を解説する記事です。諸般の事情でまだ第二回が出ていないのですが、来年頭にはこの記事の続編を公開できるよう、現在鋭意準備中です。

第3位：ニラとスイセンを見分けるAIをiPadで開発してみた

Twitterで見かけたつぶやきは Humanome Eyes ですぐ実現できるのでは？と社内の話題にあがり、直後に試した結果を記事にしました。こういうちょっとした検証を短時間で試せるのがノーコードツールの利点です。

第2位：AI・機械学習でよく使う「モデル」ってなんだろう？

機械学習の資料を読んでいると「AIモデル」という単語がさらっと出てきますが、モデルという単語が一般的に使われる単語ゆえに、意味があやふやなままなな人もいるのでは？という社内の雑談から生まれた記事です。

第1位：データサイエンティストを3つにわけて解説してみる

実は幅広い「データサイエンティスト」像を解説した記事です。投稿当時、社長（＝この記事の筆者）の携帯端末アプリの「おすすめニュース」に、この記事が出てきてちょっとびっくりしたらしいです。

年末に近づき、みなさまお忙しく過ごされているかと思いますが、どうかご自愛ください。今年一年、本当にありがとうございました！そして来年も、Humanome EyesとCatData、そして弊社noteのご愛顧のほど、よろしくお願いいたします。

それでは皆様、良いお年をお迎えください！

Humanome Eyes / CatData の解説記事

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