　併せて、選手と観客を区別する観客矩形フィルタリング技術を開発し、選手の認識精度の向上と処理時間の削減を実現。また、動画1秒ごとに画像を認識し、処理結果を記録する処理により、リアルタイムの画像認識を可能にした。ロードレース中継での実証実験では、ユニフォーム／ゼッケンなどの特徴をもとに、所属チーム名をリアルタイムかつ98.1％の精度で自動認識した。

　この技術により、特定のチーム／選手の自動抽出や、追い越しシーンなどレース中の見どころの自動抽出といった映像の解析や編集作業の自動化が実現し、番組制作における人的負荷の大幅な軽減が期待される。

画像解析AIの概要出典：東芝

AIと機械学習とディープラーニングは何が違うのか
技術開発の進展により加速度的に進化しているAI（人工知能）。このAIという言葉とともに語られているのが、機械学習やディープラーニングだ。AIと機械学習、そしてディープラーニングの違いとは何なのか。
機械学習はどうやって使うのか――意外と地道な積み重ね
前編では、AI（人工知能）と機械学習、ディープラーニングといった用語の説明から、AIを実現する技術の1つである機械学習が製造業を中心とした産業界にも徐々に使われ始めている話をした。後編では、機械学習を使ったデータ分析と予測モデル作成について説明する。
世界を変えるAI技術「ディープラーニング」が製造業にもたらすインパクト
人工知能やディープラーニングといった言葉が注目を集めていますが、それはITの世界だけにとどまるものではなく、製造業においても導入・検討されています。製造業にとって人工知能やディープラーニングがどのようなインパクトをもたらすか、解説します。
ディープラーニングの事業活用を可能にする「ジェネラリスト」の重要性
AI技術として注目を集めるディープラーニング。ディープラーニングへの取り組みを進めていく上で必要とされる人材には「エンジニア」の他に「ジェネラリスト」も必要だ。本稿では、ディープラーニングの「ジェネラリスト」に何が求められるかについて解説する。
日本は既にディープラーニングで後進国となりつつある――東大松尾教授
生産設備から社会インフラ、各種災害対策まで「メンテナンス」「レジリエンス」に関する最新の製品や技術、サービスを一堂に集めた展示会「メンテナンス・レジリエンスTOKYO2018」（2018年7月18～20日、東京ビッグサイト）の特別講演に東京大学大学院工学系研究科特任准教授の松尾豊氏が登壇。「AIの発達によりわれわれの生活・産業がどのように変わるのか」をテーマにディープラーニング研究の重要性について紹介した。
積和演算処理の消費電力を8分の1に削減したアナログAIアクセラレータチップ
東芝は、組み込み機器向けの超低消費電力アナログAIアクセラレータチップを開発した。ニューラルネットワーク演算の大部分を占める積和演算を、従来比8分の1の消費電力で処理可能になる。