耕作放棄地の検出アプリ 衛星写真でAI、今夏実証
https://www.nikkei.com/article/DGXMZO58928860R10C20A5CE0000/
（日本経済新聞 2020/05/11）
・ 農地のデータ化などに取り組む「SAgri」が 衛星写真から耕作放棄地を判定、検出するアプリ「ACTABA」を開発した。
・有償の衛星写真を使用し、農地の色合いから人工知能（AI）が判断し、耕作放棄地とみられる土地を赤色で表示するもので、2020年２月の判定では９割以上の正答率をだした。
・荒廃した農地の実態は毎年農林水産省指導のもと、各自治体が実際の調査を行っており、作業負担の軽減が期待されている。
AIがカメラ映像からスクワットの回数を自動計測 iOSアプリ「家トレ」登場
https://www.itmedia.co.jp/news/articles/2005/11/news072.html
（ITmedia2020/05/11）
・AI開発などを手掛けるネクストシステムがカメラ映像からスクワットの回数を自動計測するiOSアプリを開発した。
・カメラ映像から人間の骨格を検出する独自開発のAIエンジン「VisionPose」（ビジョンポーズ）を活用し、従来のジャイロセンサーなど用いた自動計測ではできなかったハンズフリーで運動できるようにした。
・今後は、他の筋力トレーニングや、野球、剣道の素振りなどを計測対象と検討するほか、消費カロリーの表示や、利用者が登録した特定の動きを計測できる機能、キャラクターによる応援機能などを追加する予定。
機械学習でMicrosoftがセキュリティバグを判定、高い精度が特徴
https://www.atmarkit.co.jp/ait/articles/2005/11/news041.html#_ga=2.19678897.882973981.1589176038-818872226.1585820167
（＠IT 2020/05/11）
・Microsoftでは2001年以来、1300万件の作業項目とバグデータを収集しており、さらにセキュリティの専門家による選別をへて教師データが作成された。。
・このデータを用いて、セキュリティバグと非セキュリティバグを99％の精度で正確に判別し、優先順位の高い重大なセキュリティバグを97％の精度で正確に特定するプロセスと機械学習モデルを開発した。
・各分野の専門家との共同が高い精度をうむとMicrosoftは指摘しており、今回用いられた方法はGit-hubで公開される予定になっている。