SI等を手掛けるパブリック事業、ハードウェア・ソフトウェアを手掛けるシステムプラットフォーム事業、ネットワークインフラ等を手掛けるテレコムキャリア事業が主力。ネットワーク技術とコンピューティング技術をあわせ持つ。インフラシステム・サービスを高度化する社会ソリューション事業のグローバル化を推進。
時価総額
3.01 兆円
業績
業績
インフラサービス領域(発電システム、公共インフラや産業向けソリューション等)とデバイス領域(パワー半導体、高容量HDD等)で事業展開。医用画像情報システム、偏光板保護フィルムなどで世界シェアが高い。
業績
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また,20代の若手の引き上げもよろしくお願いします.この点,理研は大失態をやらかしましたが,委縮することなきように,お願いします.
機械学習に関して言えば、それを用いて成果をあげる側にとって重要なのは、現場にある大量の情報を収集する大規模計測と大規模計算の融合です。ベースにある情報が少ないと、経験に基づくことになります。そして機械学習研究者は、それが対象とする成果をあげるべき分野の専門家ではないです。つまり、機械学習を持って来ればうまくいくというものではなく、各分野の専門家がうまく使いこなす必要があります。
日本のAI研究者不足は認めますが、それを補充するだけでは成果、産業の強化育成には繋がらないです。前述のマテリアルズインフォマティクス分野、オバマ政権の優遇政策で、アメリカは日本の20倍の予算がありました。アメリカを追随して日本政府が予算増額した後においてもです。なんにしろ、真正面から戦える状況ではないです。例えば、日本は計測機器技術は高いですがソフトが弱いので、解析し易いデータが取れるよう機器にフィードバックする事をセットで進める、ソフト面だけでなく、ハード面を組み合わせたそんな差別化要素が必要だったりするのではないかとも思います。
あとこの記事、AIと機械学習の違いを曖昧に扱っているのが気になりました。
まずは、「世界の」って言わなくてもいい状況にしないとですねぇ
「戦い方と戦う場所さえ間違えなければ、日本には大きなチャンスがある。」
ここが一番の肝になりそうです。物量、早さでGoogleなんかに立ち向かうのは、得策ではないですよね。