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【ギフ_包装】 2009年製◆イシダ厨機(株)◆包丁まな板消毒保管庫◆DS-112◆【60Hz専用】◆W700*D500*H552◆業務用 島根 店舗用 その他
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13,800円 23,000円
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カテゴリ
  • 事務、店舗用品
  • 店舗用品
  • 厨房機器
  • その他
状態
  • やや傷や汚れあり
※ゴールデンウイーク期間のお取引について※
誠に勝手ながら、4/29(金)、5/3(火)~5/5(木)の期間は
休業とさせていただきます。
休業期間中は、いただいた質問·お問い合わせ、落札していただきました商品のお取引に関わる全ての連絡·対応が一切出来かねます。
お取引に関わる全ての連絡は5/2、5/6もしくは5/9以降
の対応となりますので、
ご不便をおかけいたしますが、何卒ご理解いただきますよう
お願い申し上げます。
なお、休業期間中も入札·落札などは通常通り受付けておりますので、
その旨をご理解いただけて納期にも余裕があるようでしたら
是非よろしくお願いいたします。

ゴールデンウィーク期間の商品発送時期について

4/19(火)までのご入金確認分 → 4/27(水)までに発送
4/20(水)以降ご入金確認分 → 5/9(月)以降順次発送
(※小物の場合は早く発送できる可能性があります。)

※運送会社の集荷·配達状況によっては、
発送の遅延が発生する可能性がございます。

2009年製◆イシダ厨機(株)◆包丁まな板消毒保管庫◆DS-112◆【60Hz専用】◆W700*D500*H552◆業務用 店舗用 島根
■□ 商品説明 □■
当店のオークションをご覧いただき誠にありがとうございます。
最後まで説明文をお読みいただいた上、ご入札くださいますようお願いいたします。


  • 商品名   包丁まな板消毒保管庫
  • メーカー  イシダ厨機(株)
  • 型 式   DS-112
  • 年 式   2009年製
  • 外形寸法  幅700×奥行500×高さ552mm
  • 定格電源  単相100V
  • 定格消費電力 518W
  • 収納物   <包丁>12本 最大寸法:柄160/刃渡305mm
          <まな板>3枚 最大寸法:615×340×40mm
  • 備 考   【60Hz専用】です
          全体的に傷あり
          操作パネルのボタン部にフィルムの浮き、
          落としきれない汚れあり
  • 製品重量     36kg

※当商品は別途送料がかかります。詳しくは「送料と配送について」の欄をご覧ください。

付属品は画像に掲載されている通りになります。
中古品ですので、キズ、汚れ、凹み等がございます。
 予めご了承いただき、神経質な方のご入札はお控えください。
通常のご使用以外による故障に関しましては、保証対象外となっております。

■□ お取引·お支払いについて □■
  • 連絡質問等遅れる場合もございますが、極力早くお答えできるように努力いたします。
  • 土日·祝祭日は店舗休業の為、連絡や発送は翌営業日以降となります。
  • オークション終了間際のご質問には返答が間に合わない場合がございます。
  • 商品ご落札後、2日以内に購入手続きをしていただきますようお願いいたします。
  • お客様による購入手続き完了後に、送料を含めたお支払総額を【お支払総額のご案内メッセージ】にてお知らせいたします。
  • お支払い方法はクレジットカード決済、PayPay残高払い、コンビニ決済となります。
    ※落札金額には商品設置費等は含まれておりません。
  • コンビニ決済の場合、【お支払総額のご案内メッセージ】と併せて【お支払番号通知のメール】をお送りさせていただきます。弊社からのご連絡後、メールに記載の金額を5営業日以内にお支払いいただきますようお願いいたします。
    コンビニ決済をご利用の場合、1回の利用につきヤフオク!決済手数料100円(税込)がかかります。
  • クレジットカード決済をお選びいただいた場合、商品発送後に決済が完了します。
    引落し日は、各クレジットカード会社の締め日、支払日をご確認ください。
■□ 送料と配送について □■
  • 送料は無料ではなく、都度お見積りとなります。
    送料はカート内で表示されません。ご購入手続き後、弊社にて注文金額の変更を行って送料の入力をさせていただきます。送料を含めたお支払総額を【お支払総額のご案内メッセージ】でお知らせいたしますので、必ずご確認ください。
    ご入札前であれば、質問欄よりお気軽にお問い合わせください。
    その際、【お届け先の市町村名、個人様宛か店舗様宛か】をお知らせください。

    ◆PayPay残高払いの場合◆
    変更後の金額でのご注文手続き完了後に変更前の金額がキャンセルされるため、ご落札時のお支払金額(商品代のみの金額)とは別に、弊社で金額変更をさせていただく時点で変更金額分(商品代+送料)のPayPay残高が必要となります。
    ご落札時にお支払いいただいたPayPay残高は変更後の注文処理が完了した後に返金されます。
    (キャンセル後に返金されるPayPay残高の種類は、変更前に利用したPayPay残高と同じです。)
    ※弊社にて注文金額の変更をさせていただく際にPayPay残高不足となりチャージをお願いする場合がございますので、事前にPayPay残高のご確認をお願いいたします。

  • [運送会社]
    西濃運輸(元払い発送のみ/着払い不可)

  • [ご指定可能時間帯]
    【午前 (9:00~12:00)】、【午後(13:00~17:00)】
    ※日付指定は承っておりません。ご了承ください。

  • 個人様宅宛の場合、最寄りの営業所止め扱いでの発送となります。
  • 当店では、重量·大型商品は配送時のトラブルを避ける為、最寄りの西濃運輸営業所止めでの発送を致しております。
    荷物に応じた荷受人、重機などをご用意の上、営業所までお引き取りをお願いいたします。
  • 小物は軒先渡しとなります。

    ※営業所止めでない便の場合、配送はドライバー1名の為、到着時にお手をお借りする場合がございます。(店内への搬入は行っていただけません)
  • 成人男性数人での荷下ろしの場合、万が一怪我などをされても、運送会社及び当方では責任が持てません。フォークリフトなどのご利用をお勧めいたします。
  • リサイクル品·大型商品の場合、山陰地方ですと自社便にて配送·搬入設置致しますのでご連絡ください。お見積いたします。
■□ お届け日について □■
  • 【リサイクル商品のお届け日について】
    冷熱機全種完全整備済み、発送前にも試運転をかけて最終テストを行いますので、お時間を頂く場合がございます。
    当社にてご入金確認後、7営業日以内の発送となります。
    商品の最終テストにお時間を頂く場合がございますので、日付指定は致しかねますことをご了承ください。
    尚、店舗販売も行っておりますので、早期終了する場合がございます。商品の保管は、スペースが少ない為、約7日程度となっております。
  • 配送会社の都合により、商品到着まで日数を要する場合がありますのでご了承ください。
  • 『〇〇日に使いたいので必着でお願いします』等のご要望は最終テストの状況、運送状況や悪天候などで期待に添えない場合がございますので、余裕を持ったご入札をお願いいたします。
  • 試運転の必要のない板金製品については5営業日以内の発送小物商品については1~3営業日以内の発送となります。
■□ 返品·交換·保証について □■
  • 落札後の商品の返品·交換は原則としてお受けできません。
    ただし商品到着時に正常なご使用状態において発生した初期不良については、商品到着後7日以内にご連絡ください
    修理·交換の対応をさせていただきます。
  • お客様の都合によるキャンセルや返品は受付いたしませんので慎重なご入札をお願いいたします。
  • 保証は当該製品単体の保証を意味し、いかなる場合においても、商品の使用または商品の破損·故障から生ずる損害(人身事故、災害事故)、物的な損害(金銭、食品、時間など)、精神的な損害(慰謝料)等に対して当社は一切その責任を負いません。
  • お客様の操作ミスや用途不適合などに起因する故障には保証は適用されません。また損耗·消耗部品も保証外となりますのでご了承ください。
  • 当店の許可無く、お客様自身でメーカー等の修理機関に依頼し修理を行った場合の修理代金については一切負担いたしませんのでお気を付けください。
    保証期間内の故障に関しては、当店にご連絡ください。
  • 火災·地震·水害·落雷·その他天災地変·公害等による故障または損傷、電気·ガスの種類の違い、電気·ガス·水道接続における不具合、機器の設置にかかった工事費用に関しては保証対象外となります。
  • 保証期間経過後の修理等につきましては製造メーカーのご相談窓口にお問い合わせください。
■□ ご注意 □■
  • 取付と設置方法について、業務用厨房機器は必ず【ガス·水道業者】に依頼して安全な設置を施してください。
  • 商品内容は丁寧にお伝えしたく思っていますが、デジタルカメラで撮影のため、お手持ちのPCの表示の違いで実際の商品の色感が若干違って見える事もございます。
  • お客様が購入手続きを行うまでの注文期限は、ご落札から5日以内となっております。注文期限の延長などは行えず、ご落札後5日を過ぎますと「注文期限切れ」となり、購入手続きを行うことができなくなります。
    「注文期限切れ」となった場合は、弊社にて落札者削除処理を行わせていただきますので、予めご了承ください。

  • 【新規IDの方、評価5以下の方はオークション終了後2日以内に購入手続きをしていただけない場合、購入の意思がないものと判断し、落札者削除処理をさせていただきます。】悪戯入札が多いため、ご了承ください。
  • 実店舗でも並行販売をしておりますので、ご落札いただきましてもタイミングによりましては在庫切れの場合があります。その場合はご了承ください。
  • ご入札された時点で、上記の内容を全てご理解いただいたものと判断させていただきます。



※発送についてのご注意※
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弊社では以下の条件に該当する商品は、
必ず最寄りの西濃運輸営業所止めでの発送を致しております。

  • 重量40㎏を超える商品

  • 3辺合計 260cm を超える商品

  • 縦 150cm·横 150cm·高さ 170cm いずれかを超える商品

上記に該当する商品は、西濃運輸営業所止めでの発送となります。
荷物に応じた荷受人、重機などをご用意の上、営業所までお引き取りに行くことが可能な方のみご入札下さいますようお願いいたします。
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No.109.003.002

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包丁・まな板殺菌庫/テーブル型包丁・まな板殺菌庫[電気式]|調理

【ギフ_包装】 2009年製◆イシダ厨機(株)◆包丁まな板消毒保管庫◆DS-112◆【60Hz専用】◆W700*D500*H552◆業務用 島根 店舗用 その他

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最近、ニュースや記事でよく目にする“ ディープラーニング() ” 。

ビジネスや社会にどのように影響を与え、活用されていくのかに興味ある方が多方面に増えてきている一方で、について知りたいけれども、実際よくわからない…と感じている方も多く見受けられます。

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今回は、その基本的な疑問や実際どうビジネス活用できそうなのか皆さまが想像できるようになるよう、とは一体どういう技術なのか、俗にいう「人工知能(AI)」や「機械学習(ML)」との違いなど基本的な情報に加え、ビジネスに実際どう導入されているのかなど事例を含めながら解説していきます!


とは、十分なデータ量があれば、人間の力なしに機械が自動的にデータから特徴を抽出してくれるディープニューラルネットワーク(DNN)を用いた学習のことです。

DNNとは、ニューラルネットワーク(NN)というパターン認識をするように設計された、人間や動物の脳神経回路をモデルとしたアルゴリズムを多層構造化したもので、昨今注目を浴びています。

—MITが発刊している『平安泰湖◆水指 染付 冠形 京焼 共箱 茶道具 -427』には、以下のように記載されています。


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が羨望を受けるきっかけになったのは、2012年にトロント大学のヒントン教授らが世界的な人工知能の競技会(*1)でを用いたシステムで圧勝したことです。

皆さんの記憶に新しいのは、に人工知能の囲碁プログラム「AlphaGo (*2)」が、世界トップレベルの実力を持つ韓国のプロ棋士に勝利したことでしょうか。

それまでも、「人工知能」というのは、過去2回ブームがあり、2013年以降は第3次AIブームと言われていますが、この3度目のブームを引き起こしたのは間違いなくといっても過言ではありません。

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の何がそんなに画期的で凄い技術なのかを次に見ていきましょう。

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今までの話で、人工知能と機械学習、と3つのキーワードが出てきて、すでに混同している方も多いとは思いますが、そこまで難しく考えることはありません。

3つのキーワードの関係は、大まかにいうと「人工知能>機械学習>」という構造になっています。

どれも違う技術ということではなく、図解すると以下のようなベン図になります。

良くある誤解ですが、★ルルレモン★Stretch High-Rise Jogger フル丈 ジョガーパンツという位置付けです。

大まかな構造がわかったところで、1つ1つのワードについて深掘りしていきましょう。

①人工知能(AI)

“AI“、最近よく聞くワードになりつつあると思いますが、巷では何にでもAIと使われがちで、学者の中でも定義は人それぞれで統一的見解はありません。

今回は「大量の知識データに対して、高度な推論を的確に行うことを目指したもの 」(一般社団法人 人工知能学会設立趣意書からの抜粋)という立場を取りたいと思います。

AIは、大まかに2つに分類することができます。

■弱いAI:人間の知能の一部を代替する、一見知的な限られた問題解決を行えるもの

∟特化型AI:特定の決まった作業を遂行するためのもの(囲碁AIなど)

∟汎用型AI:特定の作業やタスクに限定せず人間と同様の、あるいは人間以上の汎化能力を持ち合わせているもの

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ニュースなどでよく見かけるのは、弱いAIで中でも特化型AIです。

現実的にはまだ汎用型AIは難しいと言われています。

(追記 6/18:強いAIは、汎用人工知能(AGI)とも呼ばれます。弱いAIの汎用型AIとどう違うのかというところですが、その差は人工知能自体に意識があるか、ないかというところにあると思っており、強いAI≒ドラえもん のようなイメージを持っていただけると分かりやすいのではないかと思います。)

②機械学習(ML)

機械学習とは、機械学習のパイオニアの1人であるアーサー・サミュエルによると、

” The field of study that gives computers the ability to learn without being explicitly programmed.”

と定義されており、日本語に訳すと「人が明示的に挙動を指示することなしにコンピューターに学習能力を与えること」 ということになります。

具体的に機械学習にも以下のような学習の仕方に種類があります。

■教師あり学習:正解(正しい出力)付きのデータを機械に学習させる方法

∟回帰:データを入力すると、出力として数値を返す方法(予測)

 用途:株価予測など

∟分類:データを入力すると、出力としてデータの属性や種類を返す方法(ラベリング)
用途:メールのスパム検知など

■教師なし学習送関込み ロンハーマン取扱 RELWEN ウインドジップ ダウンベスト

∟クラスタリング:データを入力するとそのデータのグルーピング結果を返す方法

■強化学習:自ら試行錯誤して最適な行動を見つける学習で、直近の目標を達成し、報酬を与えることで上達していく方法。

③ (DL)

冒頭に記載したように「十分なデータ量があれば、人間の力なしに機械が自動的にデータから特徴を抽出してくれるディープニューラルネットワーク(DNN)を用いた学習」ということで、人工知能の中の1つの要素技術です。

といってもアルゴリズムに種類があり、それぞれ得意分野が違うのでビジネスにを導入する際、どのアルゴリズムを使うのが適切なのか検討する必要があります。

今回は、大まかに3つ紹介しますが、もっと知りたい方はHERMES★キーホルダー 《H・トゥ・スピード》★すぐ届く! にマッピングされているものが記載されているのでご覧になってみてください。

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■DNN(Deep Neural Network,ディープニューラルネットワーク)

ニューラルネットワーク(NN)というパターン認識をするように設計された、人間や動物の脳神経回路をモデルとしたアルゴリズムを多層構造化したもの。

■CNN(Convolutional Neural Network,畳み込みニューラルネットワーク)

局所的な情報の抽象化及び位置普遍性をもたせた順伝播型ニューラルネットワークを利用したアルゴリズム。DNNを2次元データに対応させたもので、画像に対して高いパターン認識能力を示します。

主な用途:画像認識

■RNN(Recurrent Neural Network,再帰型ニューラルネットワーク)

音声、動画データのような可変長のデータを扱えるようにするために中間層に再帰的な構造をもたせた双方向に信号が伝播するニューラルネットワークを利用したアルゴリズム。

DNNを横に繋いで時間変化する、連続的なデータに対応させたものですが、あまり長時間のデータには向きません。

また最近では、Google Translateなど自然言語処理にも使われています。

主な用途:音声認識、動画認識、自然言語処理

そもそもビジネスに導入したい際には、のアルゴリズム等を検討する前に、それが機械学習の方が適切なのか、DeepLearningの方が適切なのかでも変わってきます。


上図のように、 は中間層を多層にすることで情報伝達と処理を増やし、特徴量の精度や汎用性をあげたり、予測精度を向上させたりすることが可能になります。

深層学習と言われるくらいなので、ここまでは想像がつくと思いますが、具体的にどういった過程を踏むのか例に出して説明します。

このSotaくんのように「目の前においてある果物が何なのか」を認識させるようにするにはどうすればいいのかを例に説明します。

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下図のように、大まかに学習処理のフェーズ、推論処理のフェーズに分かれます。

実際にビジネスに導入する際、学習済みのモデルを使用する場合には推論の処理のみなので大規模な計算資源は必要ないです。

しかし、もし学習モデルの作成から行う場合には大量のデータだけではなく、膨大な量のデータを処理するための時間や電力、GPUのように大量のデータを処理できるサーバーが必要となります。

S-RAGLE / White

逆にいうと、には、テストデータが少ないと性能が出ない、識別結果のチューニングが難しいという弱点があります。

で、大量のデータさえあれば、従来の機械学習などではできなかった複雑な扱いづらいデータも処理を行うことが可能になったという点が大きな変化と言えます。


では、具体的にで今何ができるのかを見ていきたいと思います。

まず入力するデータの種類別に、以下のように分類できます。

①画像認識

画像動画を入力とし文字や顔などの特徴を認識・検出する技術です。 背景から特徴を分離抽出しマッチングや変換をおこない、目的となる特徴を特定し認識します。

(例: Facebookのタグ付け(顔認証)、自動運転、感情分析など

②音声認識

音声を認識させる技術です。人間の声を認識してテキストに出力したり、音声の特徴をとらえて声を出している人を識別したりできます。

(例:iPhoneの「Siri」のような音声入力など

③自然言語処理

人間が日常的に使う自然言語(書き言葉・話し言葉)をコンピューターに処理・理解させる技術です。

(例:銀行のコールセンターでの問い合わせ対応、文書要約、機械翻訳など

④異常検知

産業機器などに取り付けられたセンサーなどの時系列データから異常の兆候を感知する技術です。

(例:工場内の監視(故障や異常動作の検知)など


■製造

Rist(Deep Inspection):画像の中で特定のパターンに一致する箇所を認識させ、工場などにおける不純物の検知などを行うことができる。

URL : y224 パロットアイス parrot-ice カクテルフリーザー 307E シャーベット フローズンアイス ジュース シェイク かき氷/直接引き取り歓迎!https://www.deep-inspection.com/

■流通

ViSENZE:ECサイトなど電子商取引のプラットフォーム上でファッションアイテムなどを画像で検索ができる。

URL : https://www.visenze.com/

■医療

Atomwise:既存の薬の分子構造などから新しい薬をディープラーニングによって発見し、新薬発見のプロセス短縮を目指している。

URL : FENDI ☆22春夏☆ バゲット メッセンジャーバッグ ミディアム173/掛け軸「田家雪景 雪景色」絹本堅幅 奥谷秋石 共箱 古画 古美術 時代物

Enlitic:レントゲン写真やCTスキャン、超音波検査、MRIなどの画像からがんなどの悪性腫瘍を検出する。

URL : UNDEFEATED × NIKE DUNK LOW SP "BLACK

■セキュリティ

Deep Instinct:ディープラーニングアンチウイルスパッケージというディープラーニングを用いて自動で危険なコードを認識するソリューション。

URL : ■【E1190】★Panasonic★パナソニック★業務用★電子ジャー★保温ジャー★5.4L★3升★SK-PJB5400★保温専用★2016年製★★

■金融

[残りわずか!!]LOUIS VUITTONポルトフォイユ ブラザ タイガラマを活用した金融トレーディングプラットフォーム。トレーディングを行う人が自分の投資タイミングの判断をチャート上からAIに学習させ、同様の投資タイミングが発生したときにお知らせするトレーディング意思決定支援機能をメイン機能としている。

URL : https://www.alpaca.ai/

他にも、大量の顔写真の表情から感情を分析することができたり(ムータ 長財布)、「LINE」のスタンプのレコメンド、ニュースアプリ「グノシー」の年齢推定、音楽ストリーミングサービスの「Spotify」の類似した曲のレコメンドなど身近に使っているアプリにもは活用されています。

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の期待されているところは、今まで機械学習などでは処理ができなかった複雑なデータを扱うことが可能になり、人間が行っていた業務の一部を機械に置き換えたり、業務を効率化したりすることができるようになることです。

それだけでなく、技術自体がコモディティ化し、皆がを使えるようになり、データの活用の仕方次第であらゆる領域で新しい体験などが生み出され社会の仕組み自体をも変える技術になるだろうという部分にあると思っています。

実際富士キメラ総研の調査結果によると人工知能(AI)ビジネスの国内市場は、2030年度に2兆円規模になり、2015年度の14倍になると言われています。

参考:Amway - Amway Xs 保温保冷蔵庫業務用 餃子焼き 2連 プロパンガス LPガス

今後もより幅広いあらゆる領域で、が活用されていくでしょう。

現在、クラウドコンピューティングの世の中ですが、が普及していくことで、クラウドに上げずともデバイス自体がそれぞれ群知能的に処理していくことでエッジだけで完結し、エッジコンピューティングの世界に変遷していくと弊社は考えております。


今まで読んでいただいた中で少しでもDeep Learingについて深まりましたでしょうか。

今後も弊社は様々なパートナー様と一緒に、あらゆる領域において取り組むことでの普及を盛り上げていきたいと思っております。

また、この記事を読んで、を自社のサービスや製品に導入してみたいと感じても、知見やリソースが足りないなど、様々な障壁があってなかなか実現が難しいと思っている方も多いと思います。

手軽に短期間でを導入したい方向けに「ディープラーニング導入検討サービス」を提供しております。画像データをご用意いただければ、弊社のエンジニアが技術検証を代行させていただきます。
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その他、ご要望・ご質問等ございましたら bussiness@leapmind.io までお問い合わせください。


<注釈>

*1人工知能の競技会( ILSVRC )

120万枚の画像から1000クラスのカテゴリ識別を行い、精度を競うコンペティション。

*2 AlphaGo

米Google DeepMind社が開発した、ディープラーニングを応用した人工知能。最近、人類最強の棋士・柯潔に勝利し、囲碁対局から引退。


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