首都圏の多数の公共交通事業者やICT事業者が参画する、公共交通オープンデータ協議会（会長: 坂村健INIAD 東洋大学情報連携学部学部長）は、2019年5月31日より、公共交通オープンデータセンターの運用を開始します。公共交通オープンデータセンターは、鉄道、バス、航空事業者をはじめとした、日本の公共交通事業者のデータを、一般の開発者やICT事業者等のサービス開発者にワンストップで提供することを目的としたセンターです。サービス開発者は、公共交通オープンデータセンターのAPIを利用し、公共交通データが組み込まれた様々なアプリケーションやサービスを構築することが可能になります。 本センターの運用開始時点では、東京都交通局の運行する鉄道（都営地下鉄、東京さくらトラム(都電荒川線)及び日暮里・舎人ライナー）およびバス（都営バス）に関するデータ、新潟市のコミュニティバス、上越市市営バスのデータが公開さ
Google AI Languageチームが2018年10月に発表した自然言語処理のモデル「BERT」は、質疑応答や自然言語推論といったさまざまな自然言語処理のタスクにおいて先行する言語モデルを凌駕する性能を実現しました。 国内では、2019年2月にチャットボットシステムを展開する株式会社サイシードが、「BERT」を文章の類似度を算出するためのキーワード抽出を自動で行う『sAI FAQ Builder』のサービスをリリースした他、株式会社ABEJAが2019年5月に「BERT」を活用したコンタクトセンター向けの新サービス「ABEJA Insight for Contact Center」をリリースするなど、徐々に活用が進んでいます。 今回取材したのは、ストックマーク株式会社のCTO 有馬 幸介氏です。ストックマークは、組織の情報収集の活性化ツール「Anews」や営業活動をAIを活用して効率
この記事はMERPAY TECH OPENNESS MONTHの10日目の記事です。 こんにちは、メルペイのバックエンドエンジニアの柴田（@yoshiki_shibata）です。 メルペイのバックエンドは、Google Cloud Platform上でGoogle Kubernetes Engineを使用して、マイクロサービスアーキテクチャを採用した多数のマイクロサービスから構成されています。モノリシックなサービス実装では複数層のライブラリ（あるいはコンポーネント）から構成されるのに対して、マイクロサービスアーキテクチャでは複数層のマイクロサービスから構成されます。 どちらのアーキテクチャにおいても、偶発的プログラミング（Programming by Coincidence）1を避ける2ために、注意を払って作成する必要があるのが、境界部分のAPI（Application Programmi
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