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【オンライン限定商品】  2◆【KOKUYO】M4 ブラック コクヨ OAチェア メッシュチェア 肘付き / オフィスチェア /エムフォー メッシュ張り
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5,850円 9,000円
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カテゴリ
  • 事務、店舗用品
  • オフィス家具
  • イス
  • デスクチェア
  • メッシュ張り
状態
  • やや傷や汚れあり

■商品詳細■

【コクヨ】
オフィスチェア
M4/エムフォー

商品名
 M4/エムフォー 固定肘付き
 CR-G2201 F6BGGE6-W

メーカー
 コクヨ

サイズ
 全体:幅600×奥行580×高さ920~1010mm
 座面:幅480×高さ415~505mm
 肘:高さ600~790
 脚部ベース径Φ680mm

カラー
 ブラック

主な機能
 ·座の高さ調節 90mm
 ·オートアジャストロッキング ロッキング角度:20°

状態
 肘や背面シェル部分に多少のスレや小傷があります。
 他にも多少の擦れや小傷、汚れ等ありますので、
 ご理解いただける方のみ、ご入札お願い致します。

 ご使用に問題のある大きなダメージはありません。

 2018年製

備考
 KOKUYOのM4チェアです。
 機能を減らしシンプルなデザインながら人の動きや感覚に
 自然に追随するメカニズムや素材を採用することで快適な
 座り心地を実現しています。


 ワンタッチフィット
 M4(エムフォー)の操作はワンアクション。必要な操作は、座面の調節だけ。
 レバーを肘先部に設置する事で、体勢を崩さずにより自然な
 姿勢で高さ調節をすることができます。

 オートアジャストロッキング
 座る人の体重に合わせて最適なロッキングの強さに変化する
 オートアジャストロッキングを採用。
 M4は面倒な調節なしで、常に快適にロッキングできます。
 (ロッキング角度:20度)

 スリットループシェル
 硬質なアウター側と、ソフトなインナー側、異なる構造を合わせて
 ループ状にすることで、強度と柔軟性を両立。腰部はしっかり支え
 ながら、背上部のスリットがたわむことで、背中を包み込むように支えます。

 フィットカーブクッション
 前面は前部とサイドが大きくカーブした形状になっており、体格の
 小さな方も、太ももの裏側が圧迫されません。座面シートは、510mm
 と大きめで、脚の動きを妨げ ません。

 エアスリットシート
 熱を逃がす加工で、座のウレタン部に空気の通るスリットを設置。
 長時間の執務でも快適に過ごせます。

 マルチレイヤーメッシュ
 すべりにくく、通気性のよいダブルラッセルクロスを採用。
 長時間の執務でも快適に過ごせます。


 複数出品しておりますので
 併せてのご検討よろしくお願い致します。
 (状態が同程度のため画像は同じものを使用しています。)

 ◆弊社出品中はM4チェア⇒

 ※法人様宛(店舗、事業所等含む)の場合は西濃運輸での
 発送になります。

 個人様宛の場合は西濃運輸支店止め(支店まで引き取りが必要)
 もしくは、ヤマト運輸らくらく家財宅急便でのお届けとなります。

 また、配達の際運転手一人でお伺いしますので、
 荷卸の際、お手伝い頂きます様お願い致します。


その他弊社出品中商品は⇒
                  
撮影時の照明の状態やパソコン環境等により画面上の色と実際の色が
若干異なる場合がございます。

商品画像では出来るだけ目立つダメージを載せていますが
画像掲載枚数に限りがあるため一部画像にないダメージもございます。
特に記載や画像が無い場合も中古商品の特性上、多少のダメージ等はございますので
ご理解の程よろしくお願いいたします。

また当方にて簡易クリーニング後、発送手続きをさせて頂きますが、
パーティション、チェア等クロス地の商品につきましては、
汚れが落ちきらない場合も御座います。
 
ご了承の上ご入札頂きます様、宜しくお願い申し上げます。


■支払詳細■

·yahoo!かんたん決済

·三井住友銀行振込

·西濃運輸代引便(代引手数料330円が別途必要)
※複数の商品を落札頂いた場合、合計金額での適用となります。

※落札価格に別途消費税のご負担をお願い致します。

かんたん決済ご利用の際、送料欄に金額を入力し
合計金額をお確かめの上ご入金頂きます様お願い致します。

ご入金後、消費税等、不足分振込みの際の
手数料はお客様負担とさせて頂きます。


■発送詳細■
■法人様宛■

·法人様宛(店舗、事業所等含む)は西濃運輸での発送になります。
·東京都足立区からの発送になります。
·送料は下記を参考にお願いします。

■個人様宅宛■

個人様宛の発送は西濃運輸支店止めもしくは
ヤマトらくらく家財宅急便での発送になります。
西濃運輸支店止めの場合、送料は上記料金表の金額になります。
お客様にて西濃運輸支店までお引き取りお願いいたします。

ヤマトらくらく家財宅急便発送サイズはCランクです。
発送地域は東京都です。

料金検索は からご確認ください。

(ヤマト運輸らくらく家財宅急便は元払いのみの発送となるため
代引きでの発送は出来ません。)

    ※直接引き取り大歓迎です!!
東京都足立区南花畑3-7-16
営業時間:月~金曜10~18時(土日祝休み)
(作業等で不在の場合もございますので事前にご連絡の上お越しくださいませ。)

■必ずお読みください■

※落札頂きましたら翌日午前中に取引メッセージとメールにて
ご連絡させていただきます。
(土日祝はご連絡が送れる場合がございますのでご了承下さいませ。)
送付先情報(お名前、ご住所、電話番号)等をご記載の上、ご返信下さい。


取引に関しまして落札日より5日以内に連絡、
1週間以内にお振込み頂くようお願いいたします。
上記期間内にご連絡、ご入金が無い場合は落札者都合にて
キャンセルとさせていただきます。

入金後の商品取り置きは原則2週間以内とさせていただきます。

■コメント■
                      

何か疑問やご質問等ございましたら、「出品者への質問」から
お気軽にご質問下さい。

※送料についてのご質問は都道府県のみではなく、
お届け先市町村まで記載頂きます様お願い致します。


また、入荷予定、出品前商品もございますので、
御必要な事務什器がありましたら、

までご相談下さい。
TEL:03(5831)6807


それでは宜しくお願い致します。


<管理番号:00000>

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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『【法人様限定】送料無料 新品 「可動ひじ付き メッシュチェア」 パソコンチェア 事務チェア キャスターチェア 6色あり』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、Disney - ディズニーミニードット柄 ドレスワンピース アメリカ限定 Disney Sサイズ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

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∟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FREE'S MART - はるママ様専用です! 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。

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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。

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■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。

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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 : 【大人気】GUCCI★ショルダーバッグ★新作

■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 : ■未使用■2021年製 イトーキ ノートチェア ハイバック ループ肘付 テクスチャードメッシュ 美品

■金融

ロングドレス パーティードレス ナイトドレス ステージ衣装 紫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(【日本未入荷】FENDI 白いシャーリングジャケット)、「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:『JIL SANDER』*日本未入荷*バンブーカフ バレリーナフラット【送料無料】【中古】【2019年製】コクヨ イング T型肘 バーチカルタイプ メッシュタイプ 樹脂脚 ディープグリーン

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。
お気軽に資料請求・お問い合わせください!

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。


LeapMindのHPはこちらから↓

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