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人気新品入荷 手帳型ケース アイフォンケース iPhoneXR対応 SKULL/インディアンスカル LEVEL7 本革/イタリアンレザー 手縫い カービング iPhone XR用
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カテゴリ
  • 家電、AV、カメラ
  • 携帯電話、スマートフォン
  • アクセサリー
  • iPhone用ケース
  • iPhone XR用
状態
  • 未使用
 LEVEL7/レベルセブン


2014年3月、『オンリーワン』をブランドコンセプトにオールハンドメイドのレザークラフトブランド【LEVEL7】として誕生。
2016年、これまで、海外工房にて制作を委託していましたが、安定した品質で供給することが難しいことから、国内製造へ移行し日本製ブランドとして、再スタートする。
2018年、コダワリを100%製品に詰め込むため、自社に工房を構え自社製造へ切替える。


 商品説明


■カービング
LEVEL7と言えば、オリジナルレザーカービング。
2018年以降のカービング製品は、代表自らがデザインし、製品化しています。 カービングとは、専用のナイフ(スーベルカッター)を使い、水分を含ませたヌメ革に描くデザインの輪郭を切り込み、専用の刻印を使い絵や模様など描くアメリカに古くから伝わる伝統ある技法です。
馬具や、ホルスター、財布、キーケースなど、身近な革細工へ彫り込み、広く人々に使われています。

図案をトレースし、カット、打刻、フィニッシュカット、染色と多くの工程があり、他の革製品に比べ非常に時間のかかり、その工程を一人の職人がすべて担当するため、納品までお時間を頂く製品とご理解下さい。
そんなカービング製品を、妥協せず、手抜きをせず、コワダリ抜いて製品化しています。
LEVEL7独自のデザインは、そのコダワリから生まれた製品なのです。
また、カービングにおいて、刻印は、製品の品質を大きく左右する最も重要な工具で、業界最高峰の品質と名高いアメリカ製、日本製の刻印をLEVEL7では使用しています。
刻印の選定、技術により、描かれた浮き上がる立体感こそが、LEVEL7のカービングです。


■EURO B.S社とは
EURO BS社は、2000年に誕生した新星のタンナーです。Ponte A Egola(ポンテ·ア·エゴラ)に拠点を置き、革産業が古くから栄えるトスカーナ地方にて、革をなめしています。
品質に定評のあるヨーロッパの原皮を使用し、100%ベジタブルタンニンなめしのヌメ革を生産しています。
迅速に多くの顧客に提供出来るよう、原皮を大量に在庫し、大量の生成りのヌメ革を生産し、ストックしています。
EURO BS社で、生産された革は、イタリア国内の需要で、生産されたほぼ全量が消費され、海外への販売は、積極的に行っておらず、ここ日本でも、ほとんど知られていないタンナーなのです。
革を良く知るイタリア人達が、自分たちが使用する製品に用いる革こそ、高品質の革ではないでしょうか。
当社では、同社より、いくつもの革を仕入れ手に取り、その品質に驚くと同時にこれまで使用していた革を見直し、より品質の高い製品を供給するため、EURO BS社と商談を重ね直接仕入れを実現させました。

■イタリアンレザー【SOLFONATO】について
EURO B.S社にてなめされた100%フルタンニンの生成りのヌメ革、部位は、ショルダー(ダブル)を使用。イタリアで一般的に流通してる生成りのヌメ革より、水分、油分の少ないカラッとした仕上がりの【SOLFONATO】を使用しています。

■アンティーク足踏みミシン
LEVEL7では、一部の製品を除き、このミシンが無ければ、仕事にならないとまで言わしめた名機SEIKO TE-5にて、全縫製を行っております。

大きな特徴として、糸締りが良いことが上げられます。
この立体的な縫目は、他のミシンでは、再現できない唯一無比のステッチです。

SEIKO TE-5は、シンガー(SINGER)社の17ミシンを基に造られた日本製のミシンです。17ミシンは、主に袋状の製品(バックなど)、小物を製作するために造られた腕ミシンで、100年以上前に誕生し、現在も同規格のミシンが生産されている名機です。
LEVEL7では、そんな17ミシン【SEIKO TE-5】を発売当初と同じ、人力の足踏みミシンとして縫製を行っています。こちらの製品では、インナーのカード入れの裏止め部のみにミシン縫製を採用しています。

■インナーについて
インナー部分には、約1.2MM-1.4MMに漉いた革を用い、パーツそれぞれの革の床面(裏側)及び、コバ(裁断面)処理を施し仕立てています。
そのため、耐久性はもちろん、耐水性にも優れた製品に仕上がっています。構造上、負担のかかる部分には、ダブルステッチを採用し縫製強度を保ち、パーツの先端部には、捻を入れ込み、コバ処理を行い耐久性を向上させています。
※耐水性につきましては、素材を大切にするため、最低限の処理を行っているため、完全に水を弾く、または、防水というものではございません。
あくまで、革は、対水に対し弱いとご理解して下さい。

■コバ処理と床面処理
当社では、すべての製品パーツの裁断面にコバ処理を行っています。
断面部を革包丁、ヤスリで整え、革の毛羽立ちを押さえる仕上剤を塗り、磨き上げ、更に細かいヤスリで面を整え磨き上げを繰り返し、 蜜蝋を主な成分とした当社特性ワックスを塗りこみ、低温で焼き締めるまでの処理を行っています。
床面については、革の毛羽立ちを押さえる仕上剤を塗りこみ、毛羽立ちを抑える処理を行っています。
製品を購入する際、見えにくい部分ですが、切りっぱなし、漉きっぱなしで制作された製品とは、耐久性、坊汚性、耐水性、すべてにおいて勝り、妥協をせず、コダワリを持って制作しています。


 商品の仕様について


 ·ブランド名:LELVE7/レベルセブン
 ·レザー:ヌメ革(イタリアンレザー)/本革ダイヤモンドパイソン
 ·重さ:約100g
 ·仕様:iphone収納部/カード入れ:3/お札及び名刺入れ:1
 ·備考:予告なしに変更される場合がございます。
 ·注意:写真では、一部、手縫いにて縫製していますが、現行品は、ミシン縫製となります。


 対応機種


 iPhone6S/6用 縦約14.5横約17.0CM(開)
 iPhone8/7/SE 2020発売モデル用 縦約14.5横約17.3CM(開)
 iPhoneXS/X/11PRO用 縦約15.0横約17.5CM(開)
 iPhoneXR/11用 縦約15.5横約17.5CM(開)


 落札前の確認事項


 ·コチラの商品につきましては、落札後の生産品となります。 そのため、落札及び、決済完了後、製作品となります。
 ·納期は、通常7-12営業日(1-2週間強)ほどとなります。 受注状況により、遅延する場合がございます。
  お急ぎのお客様は、落札前に、現状納期について、ご確認下さい。
 ·本革の為、個体差、部位により、トラ、傷、ムラなどが生じますこと、予めご理解下さいませ。

 【機種選択について】
 ※上記、【対応機種】欄にございます機種より、お選び下さい。落札後、希望サイズ(使用機種)をお申し出下さい。 


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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『送料無料 パール10粒(480mm~6.20mm) ダイヤ リング K18YG 18.5号 鑑別書付 レディース 指輪 三角形 トライアングル』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、見本盤 ホリーリッジ・ストリングス IMMORTAL BEATLES MUSIC キャピトル CP-99043 非売品 LP レコード 当時物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

■強いAI艦これアーケード

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COACH◆トートバッグ/PVC/BEG/型番:78220

∟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新品  MITSUBISHI/ 三菱 FX3Gシリーズ シーケンサ FX3G-40MT/ES-A 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 : Apuweiser-riche - あや様専用

■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。

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■金融

【大阪/岸和田発】自社便or引取限定 ホシザキ 全自動製氷機 IM-220M /キューブアイスメーカー 製氷能力 約220kg/日 貯氷量 約110kg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(THE NORTH FACE - old park The north face フライトジャケット L)、「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。

DUCA DEL COSMA / TOMCAT NAVY GOLF SHOE


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:Barns OUTFITTERS - BARNS OUTFITTERS 40's ヒッコリーストライプカバーオールワニ本革 ☆ アイホン クロコダイル スマホケース ブラック 鰐革 アイホンケース 携帯ケース ケース カバー iPhone XR【419】

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。


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