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2017年10月19日

ロボット社会におけるプライバシーの問題

ロボット社会が進む上で問題となってくるのがプライバシーの境界だと思います。

インターネットが普及した現在でも、「何が個人情報でどこまでを扱ってよいのか」ということはさかんに議論されてきました。

自分に関する情報が、AIの学習に必要なビッグデータとして使われることに全く抵抗を感じない人がどれだけいるでしょうか。
もちろん個人が特定されることはないという前提です。

例えば、外に出ると、気づかない内に様々な場所で顔認識がされるなど。

IoTは現実世界の情報収集に拍車をかけます。
どこで何をしているかは「ロボット」に見られている状態になるということです。
意識しづらいだけで現時点でもかなりそうですが。

また、個人単位によってプライバシーが侵害されることも考えられます。
例えば、眼鏡型ウェアラブル端末であるスマートグラスがカメラ機能を備えている場合です。
眼鏡をかけていれば、カメラを構えるという動作をしなくてもウインクなどで撮影が可能です。
撮影しても相手は気づかないため、プライバシーの侵害につながる使い方ができてしまいます。

センサーが発達することで、より自然な動作で様々な機器を動かすことができる時代になると、こういった問題も出てくるはずです。

(本郷理一)



robotbusiness at 11:04|Permalink ロボット社会 

2017年10月17日

インターネット社会におけるプライバシーの問題

昔からインターネット上でユーザー情報をどこまで利用していいかという問題はありました。
個人を特定する「個人情報」はもちろんのこと、個人を識別できないが私的な情報である「パーソナルデータ」の扱いです。
その扱いを示したのが利用規約で、私を含め多くの人がこの「同意します」ボタンを押しています。

ユーザー情報を多く収集できるのが検索エンジンだと思います。
例えばGoogleはユーザー情報をどのように利用しているのか示していますが、その中には位置情報やウェブでの行動、Gmailなどがあります。
(もちろんプライバシー設定ができたりします。)

これらの情報を見ているのは人間ではなくAIですが、解析すればその人の趣味・嗜好ぐらいは簡単に分かるはずです。
実際に個人合わせた広告の掲載などに使われたりします。

Googleだけでなく、ユーザー情報を所有しているところはデータとして活用することが多いはずです。

(本郷理一)




robotbusiness at 07:15|Permalink インターネット社会 

2017年10月13日

AIによるテレビの番組制作

AIがテレビ番組の制作に関わる例としては、ニュースの原稿生成があります。
天気予報の原稿に関しては、降水量や気温などのデータを使ってAIが文章におこしてくれます。
最終的には人のチェックが入りますが、データを原稿に打ち込む作業がなくなりました。
自動原稿生成は天気予報以外でも活用されていくはずです。

また事件や災害があった際、SNSに投稿される内容を信用度や重大度の観点から取材を行うべきか提案してくれるものもあります。

これらはAIが番組制作を裏から支える事例ですが、AIを搭載したロボットが司会を務める番組が登場しています。

AIと芸人が一緒に未来の笑いを作り出すことを目指すバラエティ番組「AI-TV」が放送されるようです。
AIが企画のコンセプトを出し、芸人が実際に企画VTRを作成する。
司会はPepper(ペッパー)が務める。

「ロボット」がどこまでできるか見ものです。

(本郷理一)



robotbusiness at 09:31|Permalink ロボット社会 

2017年10月12日

AIが偏見と差別を人から学習する可能性

最近では、AIに文書を読み込ませて学習させることがあります。
読み込ませる文書は人間が作ったものです。
よってこの場合、AIは人間から学習するということになります。

ここで問題になるのが、偏見や差別を含んだ文書をAIがそのまま学習するため、AIも人間と同じように偏見と差別を持つということです。
AIが人の評価に使われる場合、これは大きな問題になります。
この問題を解決するために、偏ったデータを使用しないことがまず考えられます。
また現在では、偏見と差別をAIから除く取り組みがされています。

(本郷理一)




robotbusiness at 11:53|Permalink ロボット社会 

2017年10月10日

自動翻訳の精度が向上

自動翻訳はAIによって精度が向上しました。

余談ですが、私が始めて翻訳サービスを使ったのは中学生の時です。
英語の宿題で分からないところがあったのですが、文字通りそのまま訳されて、日本語は滅茶苦茶で、文構造を把握できているとは思えませんでした。
この精度だったら自力で分からないなりに頑張った方がいいと感じ、それ以降二度と使いませんでした。

しかし最近では、自動翻訳がIT技術と組み合わさり、より便利なものに変化しています。
IT技術には画像や音声の認識技術などがあげられます。

例えば、画像に写る文字を認識して、翻訳することが可能です。
音声を吹き込むことで、それを訳して発音までしてくれる場合もあります。
最近では、より人間に近い自然な読み上げができるようになっています。

時間をかけて機械翻訳をすれば精度が高まりますが、リアルタイム翻訳もあります。
これによって自分が話せない言語を使う人とでも会話が可能になります。
旅行先とかでは非常に助かるはずです。

他にもチャットボットと組み合わせることで、様々な言語でAIと会話のやり取りができるようになります。
ちなみにチャットボットとは、AI技術の活用によって人間を相手にしているかのようにテキストメッセージのやり取りができるサービスのことをいいます。
これを使えば実践的な英語の学習ができるかもしれません。

私が中学生の時にここまで自動翻訳が便利だったら、そのまま使い続けていた気がします。

(本郷理一)



robotbusiness at 07:57|Permalink ロボット社会 

2017年10月09日

進むウェアラブル端末の開発

「Apple Watch」などで知られるウェアラブル端末の開発は年々進んでいます。
端末が小型・軽量になったことと、他の機器との連動が可能になったことが影響しています。

ウェアラブル端末とは体や衣服に装着する端末のことで、スマホやPCなど携帯する端末と区別されます。

私の周りにはウェアラブル端末を使っている人がいない気がしますが、海外なども含めると普及は進んでいるようです。
端末の種類としては、メガネ、ジャケット、下着、靴、靴下、時計、指輪などがあります。

用途としてあるのが運動管理や健康管理です。
端末に搭載されたセンサーから心拍数など身体情報を読み取り、モニタリングすることができます。

スマホなどの機器と連動させて、より感覚的な操作を促すものも出てきています。

例えば、時計型のウェアラブル端末(ウェアラブルウォッチ)はスマホと連携することで、通話やメールなどの連絡や、天気や交通などの情報を見ることができます。
さらに、自分の腕をタッチして操作ができるようになる技術も登場しています。
これによって、画面が小さいことによるタッチ操作の難しさを克服しました。

また、ウェアラブル端末を身につけることで、指を耳に当てるだけで通話をすることも可能になってきています。
他にも、空中で指を動かして家電を操作することを可能にする指輪などもあります。

実際、このように活用の幅は広がっていますが、まだスマホのように多くの人が買おうとするほどの訴求はできていないようです。

(本郷理一)



robotbusiness at 11:39|Permalink ロボット社会 

2017年10月05日

アパレル業界における「ロボット」活用(1)

服は実店舗で購入する場合が多いと思います。
実際にアパレルショップというのは街中にたくさんあるはずです。

オンライン上で服を買わない理由の一つに、「実際に目で見て、生地を触って、試着してみないと判断できない。」というものがあるはずです。
また、店員さんが似合う服を選んでくれたり、ものによっては採寸して仕立ててくれるのも実店舗の魅力の一つです。

これらは今までのオンラインショップではできないことでした。
しかし、最近では実店舗のメリットを吸収し進化しつつあります。
家の中で実店舗と同じ機能を再現できるかもしれません。

例えば、服をVRまたはARで実際に見ることが可能になる。
実現すれば、パソコンの画面上に表示される平面の服よりイメージがわきやすいはずです。

試着については、選んだ服を着たイメージを表示できるようになる。
全身を撮影し、服を着せかえできるようになります。

実際の服を確認したい場合は、気になった数点の服を仮注文する。

届いたら、その中で気に入ったものを購入し、他は返品すればよい。

このシステムのデメリットとしては、服を手に入れるまでの時間が実店舗より長いということがあげられます。
ただ、配達網が発達するなど、時間は短縮されていくと思います。

また、データが蓄積することで、自分に合った服が提案されるようになるかもしれません。

(本郷理一)



robotbusiness at 12:00|Permalink ロボット社会 

2017年10月04日

IT関連の展示会「CEATEC」へ行く

10月6日(金)まで、IT関連の展示会「CEATEC(シーテック)JAPAN 2017」が千葉幕張メッセで開催されています。

ロボット、AI、IoTなど注目を集める技術が社会に普及し始めているのだと改めて実感する展示会でした。
会場を回る中で、AIはもちろんのことセンシング技術の発達を特に感じました。

個人的事情で滞在できる時間に限度があったため、広い会場すべてを回りきれなかったことが非常に残念でなりません。

(本郷理一)



robotbusiness at 21:41|Permalink ロボット展示会 

2017年10月03日

AIのパスワード推測

今回はAIの悪用にもつながる事例です。

AIがパスワードを推測することで、特定がはやくなり、その確率が上がったという実験データがあります。

従来の特定の仕方は、片っ端から文字を並び替えていく方法と、過去に流出したパスワードからつくり方を推測する方法です。
これらの方法はいずれも数年の時間がかかります。

実際にはパスワードをつくるとき、完全にランダムな文字列にする人は多くありません。
忘れてしまわないように自分の中でパターンをつくる傾向があります。
「このパターンをAIが自ら見つけ出す」という領域に足を踏み入れようとしています。

AIはセキュリティ面での悪用が懸念されています。
その一方で、AIはセキュリティを守ることにも活用することができます。

(本郷理一)



robotbusiness at 09:00|Permalink ロボット社会 

2017年10月02日

AI同士で経験を共有

最近のAIは膨大なデータを解析することで、精度の高いモデルをつくります。
学習のためのデータ量が少ないと、例えば、人から見て間違った分析結果を示してしまうことがあります。

AIの間でデータを共有することで、従来より少量のデータからでも十分な学習ができる可能性がでてきました。

「体」のつくりが異なるロボットのデータを、自分のつくりに合うように「解釈」できます。
例えば、ひらがなの書き方を人が教えることで、ロボットAが腕を動かしてひらがなを書けるようになったとします。
先ほどのロボットAとは腕のつくり(関節の数や回転可能な角度など)が異なるロボットBは、ロボットAが学習したデータを使ってひらがなを書けるということです。

また、欲しいデータと比べて共通した特徴が少ないものでも、調節して再利用ができます。
例えば、ある河川で氾濫があり、雨量と川の水位や速さとの関係を表したデータが得られたとします。
そのデータをAIが調節することで、形状の異なる別の河川の氾濫状況の予測に利用できるということです。

これらの仕組みは、人間の「経験から学ぶ」というものに近い気がします。

AIが生みだしたものを別のAIが学習するという流れはすでにうまれています。
人間が教えなくても、AI同士で経験を共有することで精度を高めていくかもしれません。

(本郷理一)



robotbusiness at 10:00|Permalink ロボット社会 

2017年09月29日

人間の身体機能を拡張する「ロボット」

人間の身体機能を拡張する「ロボット」の研究開発は日々進歩しています。

ロボットスーツである「HAL」は、脳からの電気信号に反応し、人の動作を補助するものです。
いわば、筋肉の拡張です。
例えば、リハビリなどに使われています。
脳が「歩く」という感覚を学習し、いずれは自立歩行ができるようになります。
また、介護や工場での活動や災害救助など力が必要な場面で、人の負担を減らすことも可能です。

視覚の拡張の例でいえば、メガネにセンサーを取り付けることで、身体の健康状態を可視化することができます。
目からは、疲労、集中力、病気、眠気など多くの情報が読み取れるため、健康改善に役立てることができます。
また、今やこうしたメガネは、普通の視力補正メガネと何ら変わらないデザインなので、かけていて恥ずかしいということはありません。

他にもユニークな例があります。
手の小指の隣に「親指」を追加して身体機能を高めるというプロジェクトがあります。
「The Third Thumb Project」と呼ばれていて、「第三の親指」の誕生によって物理的に不可能だった動作ができるようになります。
例えば、ギターを弾く際に、今までは不可能だったコードを押さえられる可能性もあります。

このような技術は「人間拡張工学」という名で研究が進められており、未来を切り開く技術として期待されています。

(本郷理一)



robotbusiness at 12:00|Permalink ロボット社会 

2017年09月28日

「ロボット」がイラストを描く手伝いをする

今回は、イラストを描く手伝いを「ロボット」が行う事例についてです。
AIの学習機能を使うことで、描いたイラストを補正することが可能になりました。

例えば、落書きなどの簡単な絵からプロが描いたようなイラストにしてくれます。
描いたイラストが何を表しているのか教えることで変換されるというものです。
現時点では、描き込みの多いイラストへの変換は難しいですが、ポスターや誕生日カードなどに添えるものとしては十分なレベルです。
また、描きたいものの特徴を指定すれば、イラストを自動生成してくれるツールもあります。
こちらは、かなり細部までこだわったイラストがつくられます。

イラストとは少し離れますが、描いたイラストを写真画像にすることも可能です。
絵自体を補正してくれるわけではないため、仕上がりは画力に左右されます。
しかし、単純な図形で構成される静物画は比較的きれいに変換してくれます。
ただの長方形ブロックの集合を建物の写真にしてくれるなど。

これらの技術が発展すれば、「簡単な絵」→「描き込まれたイラスト」→「写真」へと変換できるかもしれません。

今までにも、イラストレーターなどのアシストツールがありました。
しかし、どちらかと言えば、デジタルによる効率化の面が大きい気がします。
画材の調達がない、描き直しや色塗りが簡単に行えるなどです。
やはり、手書きほどではなくとも絵心が求められます。

「アシスタントロボット」のおかげで、イラストが誰にでも「描く」ことができ、絵を描く楽しさを味わえるようになるかもしれません。

(本郷理一)



robotbusiness at 11:00|Permalink 月刊ロボットビジネス 

2017年09月27日

芸術とテクノロジーの融合

ロボットが代替できない仕事に芸術家がよく挙げられます。
だからと言って、最新のテクノロジーは「芸術」と無縁というわけではありません。

人の手だけで行われてきた芸術とテクノロジーが融合する事例があります。
人の力だけで芸術を保存するには限界が出てきたということが理由です。

絵画や彫刻などの美術作品は、歴史の中で失われることや、残り続けたとしても劣化する場合があります。
そこで、オリジナルと同じ材料を使い、質感までを再現する取り組みがなされています。
最先端のテクノロジーを取り入れることで完成度が高まるだけでなく、より規模の大きい作品群をつくることが可能です。

例えば、彫刻の複製には3Dプリント技術を使いつつも、細部は人が磨いてきた目と技術によって雰囲気を本物に近づけることができます。

この技術によって文化財を共有できるというメリットがあります。
また、複製された文化財の中には触れられるものもあるわけです。

他にも伝統工芸があげられます。
後世まで継承していくことを目的に、テクノロジーを駆使して、伝統工芸を日常的に使えるものに取り入れることがあります。
人がつくるのが難しい形の器などを3Dプリントし、漆職人が蒔絵を施すなど。

つくることに限定しなければ、芸術分野に最新のテクノロジーが使われることは珍しくありません。
伊藤若冲の作品を画像解析したら、下絵や輪郭線を一切描いていないことなど普通ではありえないことが判明したという内容の番組を以前見ました。

(本郷理一)



robotbusiness at 09:00|Permalink ロボット社会 

2017年09月26日

(仕事編)人とロボットの関係はどうあるべきか

以前「日本の労働人口の約半分が「ロボット」に代替される可能性が高い」という発表が話題になっていました。

逆に、なくならない仕事や取って代わられない仕事は「C・M・H」を伴うものだと言われています。
それぞれ「C」はクリエイティビティ、「M」はマネジメント、「H」はホスピタリティです。
また、肉体労働か頭脳労働のどちらがなくなるかで考えている人達もいますが、結論は分かれています。

いずれにせよ誰もが、なんらかの仕事はなくなると考えているわけです。

一方で、人がやるべき仕事が新しく生まれるということも言われています。
その分新たに労働力が必要になるため、約半分の人が失業したままではないということです。

働かないと生きていけないと仮定すると、失業した場合に再就職する必要があります。
ただ現実には簡単にいかないはずです。
再就職の際の問題の一つとして専門性の高さがあると思います。
社会の発展が分業によって支えられている世の中で、前とは全く性質の異なる仕事に就くのは難しいということです。

ただ、「ロボット」は様々な仕事の専門性をある程度なくすものであってほしいのです。
ここでの専門性は知識の意味合いが大きいです。
専門的知識の問題がなくなれば、いままで生きてきた中で得た経験の勝負になる。
経験値が多い人はレベルが高いため、どの分野でもある程度は通用するようになるのではないかということです。
私は、「ロボットが人や社会に幸せを与えるものでなければならない」と考えています。
仕事がなくなり、人が生きていけなくなるのは大問題です。

2020年には小中学校でプログラミングが必修化し、子供のうちに技術に触れるという体験をした人たちがいます。
彼らが働き始める時期と、「ロボット」の普及が本格化した時期はちょうど重なりそうです。
私自身、うかうかしていられません。

(本郷理一)



robotbusiness at 09:00|Permalink ロボット社会 

2017年09月25日

ワイヤレス給電が生活を変える

電気を無線で供給するワイヤレス給電は生活を便利にする技術だと言えます。

従来の有線型給電だと、家電製品の数だけコンセントが必要で、その分コードが増えるのは当然でした。

それに対し、ワイヤレス給電は置くだけで充電が可能で、差し込む手間も省けます。
送電効率が改善されれば、さらに離れたところから充電が可能になるはずです。

すでにスマートフォンでは、ワイヤレス充電に対応している機種があります。
ワイヤレス対応の充電スポットを設置している飲食店やコンビニもあるので、それなりに普及している技術だと思います。

これが進むと、家全体でワイヤレス充電が可能になるかもしれません。
仮に実現すれば、配線のイライラはなくなります。
例えばコンセントの位置を気にしなくても、家電の配置を決められます。
ただ電力が大きくなったときにでる発熱や、人体への悪影響の有無など問題は山積みです。

電気自動車が話題になっていますが、持続時間が短い上に、充電に時間がかかるのが問題でした。
この問題は、ワイヤレス給電によって、高速道路の充電レーンを走っている間や駐車場に止めている間に充電できるようにすることで解決されます。
トヨタや日産が無線給電技術を持つ米WiTricity社と提携したことも、これに関係しています。

他にも、宇宙での太陽光発電があります。
衛星上で発電した電力を地上に送ることができれば、エネルギー問題の解決につながりそうです。

(本郷理一)



robotbusiness at 11:00|Permalink ロボット社会 

2017年09月22日

顔認証技術の導入事例(1)

9月上旬にAppleから新型iPhoneである「iPhone X」が発表されました。
その際、話題になったものに「顔認証」があったと思います。
写真や寝顔でもロックが解除されてしまうのではないかなど不安視する声が多かった印象です。
Appleによれば、誤認証は指紋認証よりも少なく、セキュリティー対策はしっかりとされているとのことです。

実際、顔認証の精度はAIの発展によって飛躍的に向上しました。
今回は顔認証技術の事例や展望について少しだけですが紹介していきます。

一番分かりやすいのは、通行するのに本人確認が必要なゲートへの設置でしょう。
イベント会場への入場や企業などの施設への入退場、空港の入国管理などです。
羽田空港では10月から顔認証を日本人の帰国手続きに利用するそうです。
これにより入国審査官から帰国の証印を得なくてもゲートを通過できるようになります。

オフィス内への顔認証導入事例もあります。
三井住友銀行と三井住友カードは、社員食堂の会計などオフィス内での決済時に活用することを目指しています。

また、群集の中でも一人ひとりの顔が認識できるため、不審者や指名手配犯を発見することにも役立てられます。

他にも感情や遺伝的疾患など、AIが顔から読み取れる情報は予想以上に存在します。

しかし、この顔認証技術は行き過ぎた使い方をしないように気をつける必要があります。
「あの人、賢そうな顔だね」と口で言うだけならまだましですが、AIを使って顔に表れる知性を数値化し企業の採用基準に使えば、問題になると思います。
要するに、差別的な使い方はしてはならないということです。

(本郷理一)



robotbusiness at 09:30|Permalink ロボット社会 

2017年09月21日

AI音声アシスタントが生活を変える

人とロボットが共生する生活を考えたとき、私は真っ先に「人とロボットの会話」を思い浮かべます。

会話をするためにロボットに求められるものは音声認識と自然言語処理です。
これらの技術が進歩したことで、対話ができるロボットが増えました。

今回は対話ロボットがどのように人の生活を変えていくのかについてです。
ロボットはアシスタントとしての機能を果たせると思います。
「AIアシスタント」と言われていたりします。
特にAI音声アシスタントとは、ユーザーの音声を通じて指示や要求を把握し、様々なタスクを実行するサービスのことです。
声一つで、人の操作・行動を代替してくれるということになります。

例えば、IoT製品の操作(スチッチのオン・オフなど)。
声がリモコンになるわけです。
また、インターネット上で人がやっていた操作(検索など)。
忙しい朝でも、人が食事や着替えをしている最中に、ロボットが天気やニュースを教えてくれて、タクシーの手配や乗り物の予約を代わりにしてくれる。

もちろんAIによる音声認識技術には課題が多いです。
例えば、周囲の環境音や人の話し方の違いによって起きる誤認識をなくすことや、AIに言葉を理解させることなどがあげられます。

しかし、技術は日々進歩しています。
「キーボード・マウス操作」から「タッチ操作」という流れの先は、「音声操作」かもしれません。

(本郷理一)



robotbusiness at 10:00|Permalink ロボット社会 

2017年09月20日

レジのない店舗「Amazon Go」の出現

以前、Amazonが手がけるレジなしのコンビニが話題になっていました。
「Amazon Go」と呼ばれる店舗形態です。

日本でも、自分でバーコードを読み取らせて精算するセルフレジが見られるようになりましたが、そもそも「Amazon Go」はレジを通す必要がありません。

「Amazon Go」では、まず入り口でスマホをかざします。あとは買いたい商品を持って外に出ると、アプリ内で自動精算が行われるという流れです。

店内に設置してあるセンサーによって、商品を手に取る、棚に戻すという行為を認識して、購入したかどうか判断しているそうです。
また、これにより一度商品を手にとって戻したという行為をデータ化することもできます。
それらのデータは店内レイアウトの改善や消費者需要の予測などにいかせます。

Amazonはオンラインショップでは最大手です。
利用者は多く、顧客の購買履歴データを膨大に所持しています。
ここに実店舗から得られるデータが加わることで相乗効果が得られるはずです。

Amazonは顧客に関する膨大なデータが、これからの時代を生き抜くための鍵になると考えているように感じました。

(本郷理一)



robotbusiness at 11:00|Permalink ロボット社会 

2017年09月19日

3Dプリントが製造業に与える影響

3Dプリントは製造業に大きな影響を与えると思います。
確かに現段階では、試作品製作のための使用に限定されることが多いです。

しかし、技術の向上によって時間とコストを抑えることができると、工場生産のあり方が変わるかもしれません。
3Dプリントによる生産方式は、デザインや機能の変更に伴って、機械や金型を作り変える必要がありません。
設備投資を回収するための大量生産と大量販売はしなくてもよいことになります。
つまり、一人ひとりのニーズに合わせた製品をつくったとしても採算が取れるということです。

米Local Motors社は、自動車の一部を3Dプリンターでつくる取り組みを始めた企業です。
Local Motors社によると、損傷や故障が原因での部品の交換は容易になり、3Dプリンターを自分で使って修理できる可能性もあるそうです。
その際はリサイクル可能で、部品を3Dプリンターで使用する樹脂原料の状態に戻すことができるとのこと。

また日産のように、着想段階での自動車のデザインにAIを活用する事例もでてきました。

私はこれら2つの事例を知って、ユーザーがデザインの決定に直接関わることができるのではないかと思っています。

(本郷理一)





robotbusiness at 09:00|Permalink ロボット社会 

2017年09月18日

車は所有するものから共有するものへ

カーシェアリングサービスの提供はすでに始まっていますが、サービスの改善によって、より「車を共有する」という考えが浸透していくと思います。

というのも、人々、特に若者の車への意識が変わっているからです。
車は社会的ステータスだと考える人は減りました。
むしろ、車を持つことが金銭的・精神的負担と感じる人が増えています。

究極的には車の個人所有を「非合理的」と思う人さえいます。
車の数は統計上、一家に一台あるほどの多さです。
しかし、その自家用車は一日に数%しか使われず、残りの大部分は駐車スペースに止まっています。
それならば、車を共有(カーシェアリング)した方がずっと合理的ということです。

私は、カーシェアリングは完全自動運転の実現とともに一気に拡大すると考えています。
自分の車を持たず、使いたいときは近くの空いている車が迎えに来てくれる。
こうなれば、利便性は格段に向上します。
人々の意識も大きく変わるはずです。

(本郷理一)



robotbusiness at 09:00|Permalink ロボット社会 
管理人プロフィール
日本ロボコム代表
学生起業家
本郷理一(ほんごう・りいち)

大学で建築を学びながら、日本ロボコム株式会社の設立に加わる。
また、「ロボット住宅」に関わる新会社の設立準備を行う。
合わせて、単なるビジネスを超えたソーシャルイノベーターの道を探る。
「ロボットビジネス勉強会」の月例会で「ロボットビジネスセミナー」の講師を務めている。
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