2018 年の 12 件の主要な AI および機械学習の買収

2018 年の 12 件の主要な AI および機械学習の買収

[51CTO.com クイック翻訳] IDC によると、人工知能 (AI) と認知システムへの世界的な支出は 2018 年までに 190 億米ドルに達し、2017 年の総支出に比べて約 54% 増加する見込みです。合併や買収は常に起こっています。 2017年だけでも、YahooがVerizonに買収され、AppleがShazamを買収するなど、いくつかの大規模な買収がありました。著名なコンサルティング会社デロイトは、テクノロジー企業の買収により2018年に合併と買収のペースが加速すると予測しています。

AI がヘルスケアから旅行までさまざまな業界で新たな機会を生み出していることは周知の事実です。その結果、世界中の企業は合併や買収を通じて消費者に大幅に改善された製品やサービスを提供する機会を模索しています。

AI分野における最近の主要な合併と買収をいくつか見てみましょう。

1. マイクロソフトがGitHubを買収

GitHub は Microsoft に 75 億ドルで買収されました。エンジニアたちは多かれ少なかれ唖然とし、ある程度は混乱していました。 Xamarin の元 CEO である Nat Friedman 氏が、今後は GitHub の CEO に就任します。取引全体は、規制当局の監査と標準的な完了条件に従い、2018 年末までに完了する予定です。

2. OracleがDataFoxを買収

DataFox はサンフランシスコを拠点とするスタートアップ企業で、クラウドベースの AI ソフトウェアに展開されたデータ エンジンを通じて大量のデータを分析することで、ビジネスに関する予測を行っています。 Oracle Cloud アプリケーションは DataFox に統合され、AI によって推定される企業レベルのデータと情報がさらに追加され、顧客がより良い意思決定を行い、より良いビジネス成果を達成できるようになります。

3. マイクロソフトがセマンティック・マシンズを買収

Microsoft は 2018 年 5 月に Semantic Machines を買収しました。マイクロソフトは、スタートアップ企業の機械学習の熟練度を活用して、顧客がより自然な方法でデータと連携できるようにする会話型AIを別途検討する予定です。 Microsoft は、この会話型 AI を導入して、インテリジェント アシスタント Cortona を強化することを目指しています。

4. GoogleがVelostrataを買収

Velostrata は、Google が非公開の金額で買収したイスラエルを拠点とするスタートアップ企業です。 Velostrata は、企業のデータをクラウドに移行するのを支援するエンタープライズ クラウド サービスに携わっています。 Velostrata はテルアビブ オフィスの Google クラウド チームに加わる予定です。 Google Cloudのエンジニアリング担当副社長、エヤル・マナー氏は、今回の買収により、企業のクラウド移行を支援する同社の幅広い移行ポートフォリオが補完されるだろうと強調した。

5. インテルがVertex.AIを買収

Vertex.AI は、開発者がさまざまなデバイスに AI を展開するのに役立つ、PlaidML と呼ばれるオープンソースのディープラーニング エンジンを開発しました。 Vertex.AI は、AI の取り組みを単一の部門に統合するために 2017 年に設立された Intel の人工知能製品グループの一部となります。 PlaidML は Intel nGraph バックエンドと統合されます。

6. セールスフォースがDatoramaを買収

Datorama は、AI を活用したマーケティング分析とインテリジェンス データを企業に提供するイスラエルを拠点とする企業です。ペプシコやチケットマスターなどを顧客に持つDatoramaは、データ分析ツールを使用してマーケティングキャンペーンを改善しています。この買収により、Salesforce のマーケティング クラウド機能が強化されます。

7. アマゾンがリングを買収

Ringは、Amazonに10億ドル以上で買収されたスマートドアベル会社です。リングの主な事業はドアベルの製造です。ライブビデオを録画して顧客の携帯電話に送信することもできます。リングはこれまでに2億900万ドルの資金を調達している。

8. マイクロソフトがローブを買収

これはマイクロソフトによる2018年の3回目のAI買収の1つであり、同社はLobeを非公開の金額で買収した。シリコンバレー発の Lobe は、基本的に、開発者が構築してトレーニングし、コードを書かずにディープラーニング ソフトウェアをアプリケーションに組み込むことができる視覚化ツールを開発しています。同社の創設者は、オープンソースガイドとさまざまなプラットフォームをサポートするスタンドアロンサービスとして Lobe を構築することを目指しています。彼らは、Microsoft のグローバル フレームワーク、経験、AI 研究を活用して、開発者向けのツールを構築します。マイクロソフトは今回の買収を通じて機械学習をさらに普及させる計画だ。

9. シスコがブロードソフトを買収

BroadSoft はメリーランド州で設立され、シスコに 190 万ドルで買収されました。 BroadSoft は、クラウドベースの通話およびコンタクト センター ソリューションに携わっています。ブロードソフトは2010年に株式を公開した。シスコは、ハードウェア、会議、通話、サービスの全範囲にわたってこの技術を使用する予定です。

10. マイクロソフトがボンサイを買収

マイクロソフトは、Semantic Machines の買収に続き、別の AI スタートアップを買収した。カリフォルニアに拠点を置く Bonsai は、企業が機械技術やロボット工学などの最新の制御フレームワークと組み合わせて使用​​できる、幅広く適用可能で有意義な強化学習フレームワークを開発しました。このフレームワークは、スキルレベルに関係なく、あらゆる設計者が AI システムにアクセスできるようになるように設計されています。 BonsaiのCEO、マーク・ハモン氏によると、このフレームワークはMicrosoftのAzure AIサービスの一部に影響を及ぼすという。

11. GoogleがKaggleとHalli Labsを買収

Google は、大手データ サイエンス プラットフォームの Kaggle と Halli Labs を買収し、勢いを増しています。 Kaggle は、データ サイエンス コミュニティが問題について議論したり、練習したり、クイズに参加したりするための有名なプラットフォームです。クイズの中には、大企業が公開して 7 桁の賞金を提供するものもあります。 Google はプラットフォームのリソースを活用したいと考えています。ベンガルールに拠点を置くHalli Labsは、いわゆる「古い問題」を解決するために機械学習とディープラーニングのシステムに取り組んでいます。

12. OracleがDatascience.comを買収

データサイエンスは 21 世紀で最もホットな仕事と呼ばれており、その結果、データサイエンス企業は絶えず買収されています。この分野における Oracle の動きの 1 つは、Datascience.com の買収でした。このプラットフォームは、データ サイエンス ツール、フレームワーク、アクティビティを完全に管理された作業環境に統合します。 Oracle Cloud Platform の副社長である Amit Zaveri 氏によると、このプラットフォームにより、顧客は単一のデータ サイエンス プラットフォームを使用して、膨大な量の情報と機械学習を活用し、プロアクティブな学習とビジネス成果の向上を実現できるようになります。

これらは、AI の世界における最大規模の買収のほんの一部です。 2017年以降、AI業界ではPayPalによるiZettleの買収、WorkdayによるStories.biの買収、ServiceNowによるParloとVendorHawkの買収など、多くの合併や買収が起こっています。 AIは本質的に進化しており、大手企業は顧客に改善されたソリューションを提供することを目標に、既存の製品やサービスを強化するためにAIスタートアップ企業を買収しています。しかし、今後数年間でこのような合併や買収はさらに増えるでしょう。

原題: 2018 年の主要な AI および機械学習の買収、著者: Priya Dialani

[51CTOによる翻訳。パートナーサイトに転載する場合は、元の翻訳者と出典を51CTO.comとして明記してください]

<<:  トレンド | 今後 10 年間の機械学習研究のホットスポット

>>:  知っておくべき 8 つのニューラル ネットワーク アーキテクチャ

推薦する

...

フレームワークがシャム自己教師学習を統合、清華大学とセンスタイムが効果的な勾配形式を提案

[[443228]]現在、自己教師あり学習は、手動によるラベル付けを必要とせずに強力な視覚特徴抽出機...

Spark機械学習APIの選び方

この記事では、主に統計アルゴリズム、分類アルゴリズム、クラスタリング アルゴリズム、協調フィルタリン...

製造業者はデジタルツインをどのように活用して生産性を向上できるでしょうか?

メーカーは、競争上の優位性を獲得し、コストを削減し、顧客によりカスタマイズされた体験を提供するために...

機械学習モデルは展開するには大きすぎますか? 3つの解決策をご紹介します

この記事はLeiphone.comから転載したものです。転載する場合は、Leiphone.com公式...

自動運転の 3 つの大きな問題点、つまり安全性に直接対処しますか?プレミアム?プライバシー漏洩?

2021年の上海モーターショーが終わったばかりですが、会場内外で自動運転が大きな注目を集めています...

...

玩具におけるIoTとAIの統合が世界のスマート玩具市場の成長を促進

IoT が広く普及したことにより、さまざまな目的のためのスマートな接続型ガジェットの開発が促進され...

未来の超人工知能はどれほど恐ろしいものになるのでしょうか?この記事を読んだら黙ってしまうかもしれません!

[[222688]]未来学者のケビン・ケリーはかつてこう言った。「人工知能は今後20年間で人類社会を...

...

パンデミック後、AI教育はどのように存在していくのでしょうか?

現在の教育における人工知能の応用は、依然として「弱い人工知能」になりがちですが、教育の効率性を向上さ...

ChatGPTコードインタープリターとJupyter Notebookを組み合わせてコーディング機能を強化

AIの助けを借りれば、開発者のコ​​ーディング効率が大幅に向上することは間違いありません。開発者は単...

人工知能がデータアナリストに与える影響

セミナーで講演したイエローフィンのCEO、グレン・ラビー氏は、多くのアナリストが自動化や人工知能によ...