生成AIを活用したSaaSサービス提供企業

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  • 電話回線不具合のおしらせ

    1/17(水) 15:45
    回線復旧いたしました。
    皆様にご迷惑いたしましたことお詫び申し上げます。
    今後も弊社をご愛顧いただけますと幸いです。


    2018年1月17日、10時15分頃から弊社の電話回線に不具合が発生している状況でございます。
    回線の不具合、もしくは機械の故障により、お客様より弊社への電話が不通となっております。
    現在、原因を調査中です。
    お客様には多大なるご迷惑をおかけしておりまして誠に申し訳ございません。

    復旧までもうしばらくお待ちください。

    よろしくお願いいたします。

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    news投稿者 news

    投稿日: 2018/01/172018/01/17

    カテゴリー お知らせ
  • 仮想通貨の疑問

    こんにちは、制作部の椎野です。
    価格の上下動で話題になることの多い仮想通貨ですが、最近は社内でも話題になることも多く、自分も興味を持ち始めて、つい先日口座の開設だけやってみました。

    その時から疑問に思っていた事があったので少し自分でも調べてみました。
    ずばり、「どのタイミングで課税対象になるか?」です。

    仮想通貨だけでなく株や外貨でもそうですが、大損するのはもちろん嫌ですよね。でも、急に儲かってしまうと、その時はいいかもしれないですが、後で税金をたくさん払わなきゃいけないんじゃないか、なんて少し心配になりませんか?

    あくまで調べた話、という前置きにはなりますが
    取得時の価格 – 売却額で発生する差額で利益が生じますね。
    この、利益が確定した時が課税対象になります。

    以下の例でご説明します。
    ①ある日、200万円で4ビットコインを購入した。
    ②別のある日、0.2ビットコインを11万円で売却した。

    ①の時点では、1ビットコインあたり50万円だから、0.2ビットコインは10万円
    ②の時点では、なんと1ビットコインあたり55万円
    11万円 – 10万円の差額の1万円が利益であり、課税対象になります。

    このように、仮想通貨と現存する通貨の取引、仮想通貨同士の取引、仮想通貨で買い物をするなど、仮想通貨の取引を通じて利益が確定したタイミングで課税対象になると言われています。

    また、この時の利益の課税対象分は大体の方は雑所得で確定申告する必要があるようです。
    逆に、持っているだけでは課税には関係がないので、価格の上下動は気になりますが課税対象ではないので安心ですね。

    疑問が少しだけ解けてきたので、少しずつやってみようかなと思います。
    ではでは。

    (参考)
    日経電子版https://www.nikkei.com/article/DGXMZO24143700R01C17A2000000/

    仮想通貨まとめ
    http://virtualmoney.jp/I0002556

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    アバター投稿者 staff

    投稿日: 2018/01/162024/04/26

    カテゴリー 日常 / プライベート
  • Netflix(ネットフリックス)を使った英語の勉強

    どうも。伊藤です。

    皆さんはどのように英語を勉強していますか?
    “Netflix(ネットフリックス)を使った英語の勉強” の続きを読む

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    伊藤 康平投稿者 伊藤 康平

    投稿日: 2018/01/122018/01/12

    カテゴリー 日常 / プライベートタグ NETFLIX, VOD, 英語
  • モデルデータを無料で作成。AIアプリを気軽に開発できる新サービス『Mobile AI Lab』

    モデル+AIで生活をより豊かに Mobile AI Lab

    バイタリフィアジアでは、AIを用いた技術検証(AIモデルデータ作成)を無料で実施し、AIアプリ導入時の精度や効果の確認ができるサービスを今月開始しました。

    プラン設定の背景

    近年AI(人工知能)活用に関するニーズが高まっていますが、

    ・データをどのように使えばAIソフトウェアとして活用できるのかわからない
    ・技術的な難易度が高く専門家がいない
    ・AIを開発する費用が高いものの、その精度や効果が予測できず導入に踏み切れない

    という背景でAI活用を躊躇している企業の多いのが実情です。
    「モバイル+AIで生活をより豊かに」をコンセプトに、人々が身近にAIを利用するための研究をしてきたバイタリフィでは、AI導入に対する障壁を改善すべく、技術検証部分である「AIモデルデータ作成」を無料で行うことで、より多くの顧客がAIを導入できるようにします。

    AIモデルデータ作成について

    AI(人工知能)やディープラーニング技術を使ったアプリケーション開発を希望する企業は、教師データとなるサンプル画像や音声のデータをバイタリフィへ提供。バイタリフィではAIモデルデータとその効果が確認できるサンプルを無料で作成します。(バイタリフィで審査の上、対応の可否を判断します。)
    作成したAIモデルデータの精度に満足した場合、そのデータをライセンス提供または、譲渡します。AIモデルの精度に満足できなかった場合、費用は発生しません。また要望があれば「Mobile AI Lab」内でアプリケーションの開発・実装・保守まで行うことが可能です。

    AIモデルデータ作成の事例

    『スマートフォン上でリアルタイムに髪の毛の領域認識と髪色変更が確認できるAI』の技術検証を希望の場合、バイタリフィにてAIモデルデータを作成し、下記動画のような形でその精度を確認できます。

    AIモデルデータの利用ケース

    ・製造ラインでの検品、振り分け作業においてAIを使って自動化したい
    ・映像内の特定の領域をリアルタイムに認識し追従・加工したい

    その他、音声データなどの認識でも対応可能です。お問い合わせください。

    「Mobile AI Lab」とは

    ベトナム・ホーチミン市にあるVitalify Asiaオフィス内でAIを使ったアプリケーションを開発できるサービスです。日本人AIスペシャリストと、ベトナム有数のAIエンジニアが開発を行います。その為、顧客の方で専門知識が無くてもAI技術を組み込んだアプリケーションの開発が可能です。

    Mobile AI Labのお申込み(無料)・モデルデータ作成サービスの仕組みはこちら

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    news投稿者 news

    投稿日: 2018/01/102018/02/26

    カテゴリー お知らせ, ベトナム / オフショア開発, 技術 / デザイン / 制作
  • T.G.ハースのランチを食す

    こんにちは

    伊藤です。

    最近はご飯の投稿しかしていないです( ‘д‘⊂彡☆))ДG) パーン

    この前はKinしゃぶのカレーを紹介しましたが今回はT.G.ハースのランチを紹介します。
    “T.G.ハースのランチを食す” の続きを読む

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    伊藤 博孝投稿者 伊藤 博孝

    投稿日: 2018/01/092018/01/09

    カテゴリー ごはん
  • KotlinのFuelでHTTP通信

    2018年、明けましておめでとうございます。
    制作部の花島です。

    今年もよろしくお願いいたします。

    2018年1発目はKotlinのFuelでHTTP通信のやり方を

    Googleの画像解析のVision APIを用いて説明します。

    概要

    1.build.gradleでFuelライブラリをインストール

    compile 'com.github.kittinunf.fuel:fuel-android:1.12.0'

    2.FuelでURL、Path、ヘッダー、リクエストパラメータを設定し実行

    コード

    //Vision APIのBase URLを設定
    FuelManager.instance.basePath    = "https://vision.googleapis.com/v1"
    //ヘッダーのcontent typeをJSONに設定
    FuelManager.instance.baseHeaders = mapOf("Content-Type" to "application/json")
    
    //Vision APIのエンドポイントを設定
    val path: String      = "images:annotate?key=API_KEY"
    //リクエストパラメータに渡す画像(Base64)
    val imgBase64: String = imgBase64
    //リクエストパラメータを設定
    val body: String =  "{" +
        "requests: [" +
            "{" +
                "image: {" +
                    "content: \"${imgBase64}\"" +
                "}," +
                "features: [" +
                    "{" +
                        "type: \"TEXT_DETECTION\"" +
                    "}" +
                "]" +
            "}" +
        "]" +
    "}"
    //同期処理
    //POST通信の場合はpost()postメソッドにエンドポイントを渡す
    //body()メソッドにリクエストパラメータを渡す
    //responseJsonで実行。resultにレスポンスのJsonが返る
    val (request, response, result) = Fuel.post(path).body(body).responseJson()
    
    //非同期処理
    Fuel.post(path).body(body).responseJson { request, response, result ->
        //dosomething                                         
    }
    

    余談

    何故、Fuelを使ったか・・・

    それはAndroidの定番のRetrofitライブラリだとAPIのエンドポイントに

    コロンがあると不正なURLでエラーになり、ハマったからです。

    Kotlinのライブラリを使おうとういう正当な理由ではありませんでした。

    参考

    Fuel公式サイト

    Vision API

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    花島君俊投稿者 花島君俊

    投稿日: 2018/01/082018/01/08

    カテゴリー 技術 / デザイン / 制作

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