絆2 ほんにようここまで。 AC『ガンダム 戦場の絆II』開発の経緯は!? 14年の伝説を受け継ぐ塚田夢人Pインタビュー!

バジリスク絆2(バジ絆2) スロット新台

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ボンジュール!マッハエースです。 今回は、バシリスク絆2の設定6の実戦データとなります。 13:00オープンの新台入れ替えのものとなります。 8の日が熱いお店ですが、時差オープンの時も熱く高設定も入っております。 この日は、シバターさんの来店時でしたので、設定状況が多いに期待できます。 設定6の挙動としましては、BCがかなり軽いのが1番の特徴かと思います。 私の予想では、前作絆同様に高確チャンリプ 巻物 でのBC当選率がかなり優遇されているように感じました。 私の実戦値の集計したものは、下記のようになりました。 高確チャンリプ回数 22回 高確チャンリプでBC当選 16回 高確チャンリプBC当選率 72. 設定4を打った時は、高確でもなかなか当たらないように感じました。 また、BTも他の設定に比べては、安定して入りますが、BTまでのスルー回数ハマりが無いわけではないので、私自身閉店間際まで設定4と思って打っていたくらいです。 確定画面が出てくれたので6だと分かりましたが、もし出なかったら疑っていましたね。 ATのシナリオですが、リゼロや北斗のように低性能シナリオばかりかと思っていましたが、そんな訳ではなく高シナリオもたまに選ばれますので、作業感なく楽しんで打てました。 エピソードボーナスは、1回も引けませんでした。 またエンディングも達成できず、祝言モードも1度も入りませんでした。 BCからBT当選までのスルー回数ですが、半分以上 66. BC初当たりは41回で、BT初当たりは15回。 BT当選率は36. 弦之介背景は14回で、朧背景は1回でした。 ユニメモの小役確率等の設定差のあるところは、一番下に貼っておりますのでご確認下さい。 095 赤異色30回 赤同色3回 青異色22回 青同色1回 PBC0回 異色BC中7告知4回 赤33回 58. 絆2 【13:00オープン】13:00~ 卍谷 8g 卍谷チャンリプ 10g 佐屋路 弦之助カットインチャンリプ 高確チャンリプでBC 17g BC1 青異色 LED白 ほんにようここまで 【1スルー】.

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今後5年間でAIはここまで発展する : FUJITSU JOURNAL(富士通ジャーナル)

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この記事では、向こう5年間のAIの社会や産業界への影響と波及効果について考察していきます。 これまでの技術の進歩は10年スパンで語られることが多かったのに対し、AIの場合には、その半分の期間を基準にしなくてはならないほど、別次元の発展を遂げつつあることが理解できるはずです。 なぜ「5年間」なのか タイトルを見て、「今後10年間」ではなく「5年間」という数字を中途半端だと感じた方もおられるでしょう。 しかし、「5年間」とした理由は、AIの進化のスピードが、現時点ですでに10年後の姿を予見することなど到底不可能なほど驚異的なレベルにあるためなのです。 テレフォニカ・アルファの最高イノベーション責任者であり、オートデスクの元ディレクターであるMaurice Conti(モーリス・コンティ)氏は、2017年2月にTEDxに登壇した際に、次のように指摘しました。 人類史では、まず狩猟採集時代が数百万年続き、それから数千年の農耕時代があり、さらに2百年ほどの工業化時代を経て、情報化時代に入ってからは、まだほんの数十年しか経っていません。 そして、AI時代にいたっては(その概念が創案されたのが1950年代とはいえ)、実際に始まったのがここ5年以内の話に過ぎないのです。 AIとRPAの違いとは AIは、その基本概念がRPA(ロボティック・プロセス・オートメーション)と間違われやすいところもあるため、まずは両者の違いを明らかにしておきましょう。 RPAは、コンピューターがロボットを操作する際に、プログラムコードへの変換後に実行される細かい指示を開発する中で生み出されました。 そのため、RPAはロボット型マシンなどのメカトロニクス機器との組み合わせによって、人間が行う作業を部分的または完全に自動化するために用いられます。 しかし、置き換えの対象となる作業は、手動で行えるものや、反復的で明確なルールに基づいていることが必要です。 一方、AIの目的は、特定のルールに従って反復作業をこなすのではなく、作業の実行や観察を通して新たなやり方を学習することにあります。 つまり、AIには、当初設定されたプロセスを向上させる目的で主観的判断を行う能力があるということです。 AIとは、単なるプログラミングから「機械学習」に移行することを意味します。 機械学習では、AIが特定のパターンを「認識」し、ひいては対処方法を自ら判断できるようにするためのトレーニングが行われる点が特徴的です。 さらに、もしAIがRPAに対して指示を行うコードまで作成できるようになると、サイバネティックス(生物と機械の区別なく制御や情報処理の仕組みを研究する学問)の領域に入ってきます。 それについても後述しますが、この分野では、いくつかの軍用ドローンを含むA2IM(自律型人工知能メカトロニクス)の開発も進行中です。 AIに関するいくつかの事実 この記事の内容に強い確信を持つ理由にもなった、次のような事実を紹介します。 2011年、人とAIの両者に対して、ぼやけた画像内に何が映っているかを特定するように「依頼」する初の実験が行われた。 2015年には、AIが米国トップクラスのポーカープレイヤーにあと少しで勝つところまで進化した。 ポーカーは、単に「役割を担ったカードで遊ぶ」ゲームではなく、戦略的な「思考」を要するゲームである。 特に、AIがその過程で「ブラフ(はったり)をかける」方法を学習した点は特筆に値する。 同2015年、AIは、文字として書かれた指示を与えられ、その内容と合致した絵を正確に描くことに成功した。 さらに同年、カリフォルニア大学バークレー校AIラボのPieter Abbeel(ピーター・アビール)教授率いるチームが、初めて「自分で考える」ことをロボットに「教える」ことに成功。 PR2と名付けられたこのロボットは、同じ形にたたむ作業を2回繰り返す作業を行うなど、うまく衣服を扱うことができた。 2016年には、いくつかのAIによる挑戦が次のような驚くべき結果をもたらした。 ビデオクリップの静止画像を分析して、そのシーンの次に起こると予想される結果を描いた5秒間の短いビデオを作成。 別の実験では、人がこれまでにない状況に直面した場合にどのように行動するかを、別の状況で同一人物の行動を映したビデオを分析した後で予測するようAIに「依頼」した。 映画『マイノリティ・リポート』をご覧になったことがあれば、これが意味するところがわかるはず。 2017年1月には、AlphaGO (アルファ碁)が囲碁の対局で世界最強の棋士を破った。 これが重要視される理由は、囲碁が人間の考案したゲームの中で最も難しいとされているためである。 実はこのゲームには、宇宙に存在することが計算で確認された原子の総数よりも多くの手が存在している。 指数関数的なAIの進化を示す明らかな事例は「自動運転」であろう。 まだ初歩的で、特定目的に限られてはいるものの、私たちの日常に加わりつつAIの事例といえる。 2013年には、GoogleがBMW(ほか、非公開の他社)と共同で自動運転の実現に向けた取り組みを進めていたが、現在、両社はテスラと同じレベルで、ほぼエラーのない自動運転AIを顧客の要望に応じて車両に搭載するまでになった。 他のメーカーも、すぐこの後に続くものと思われる。 映画『2001年宇宙の旅』を観た方は、AIのHALが、宇宙船外に居る主人公のデイブに対して、「ドアを開けて中に入れることはできない」と丁寧に答えるシーンで、明確に「自由意志」を示したことを覚えておられるかもしれません。 そのようなことが、明日すぐに起こるとは思えませんが...... 10年もかからないともいえます。 これは、たった今こうしている間にも起きている静かな革命なのです。 そして、自己認識型や自己学習型のAIが「人類」による最後の発明になることは確実でしょう。 これは、AIによって人類が全滅するということではありません。 それから先、新たなテクノロジーの開発はAIによって行われるようになると予想されるためです。 現在利用できるAI この1年でも、実際にいくつかのAIが各社によって開発され、皆さんの企業でも利用できるようになりました。 ここでは、そのいくつかの事例とそれらの強みを紹介します。 エアバスが、最新型飛行機の仕様(客室の容積測定、形状、目標重量、注視点、空気流量の要件、温度範囲など)を想定して、客室の隔壁や新しいタイプの座席に適した最も効率の良い(すなわち、既存のものよりも軽量かつ安全な)機体を作成できるAIを開発した。 ボストンの企業であるガマロンは、ハード変数の代わりに「学習した」確率に基づいて自らのコードを書き換えることのできるAIをリリースしている。 このAIだけでも、AI開発における面倒な作業を完全に自動化できるため、AI関連のビジネス提案に向けて自社の業務内容の拡張を目指すIT企業にとって役に立つはずだ。 製品ライフサイクル管理ソリューションの大手であるオートデスクが、ビショップと呼ばれるソリューションの開発を最近完了した。 ビショップは、AIの「脳」に直結するロボットアームであり、指示どおりに穴を開けることが可能。 人間の作業者が、特定のコンポーネントを固定するために特定の数の穴を開ける必要があることを、ビショップに話しかけて伝えると、ビショップは、対象となる箇所の構造と、そのコンポーネントに取り付ける必要のある部品を分析し、それらの両方が傷つかないように穴を開ける位置を「決定」する。 さらに、結果的にいずれかの構造体が傷つくことが判明した場合、そのことを作業者に伝え、穴の数を増減するといった代替案を提示することまで行える。 医療・健康分野のAIは、CTスキャンを分析し、診断と治療手順の提案を両方行っている。 最近では、体温に加えて心拍や動脈圧を監視できるヘルスケアAIを搭載したスマートウォッチアプリで収集された情報の相互参照により、慢性疾患患者の観察を通じて、命にかかわるインシデントを軽減できるようにもなった。 販売促進をサポートする「AIレインメーカー(祈祷師)」の異名をとるマリアナIQは、特定市場の垂直セクターにおいてソーシャルメディアを利用することにより、個人の関心や好み、購買傾向、あるいは意思を決定する際の「根拠」に関する情報を収集している。 そして、その情報が顧客企業(=その市場に売り込みを試みている企業)のポートフォリオと、対象となる見込み顧客のプロファイルおよび個人のコミュニティ情報の両方を用いて分析され、相互参照される仕組みを作りあげた。 これにより、意思決定者あるいはファシリテーター関係者に対して的確に売り込みを行えることが可能となったが、このことには、一時的な利益以上の価値があるといえよう。 アップゼンは、詳細な財務諸表(ERP内のデータ)を利用して、すべてのコンプライアンス違反とエラー、そしてそれらの発生源を確実に検出することができる裏方的な業務の自動化ツールを開発した。 すでにいくつかの通信社では、文章と口頭による別々のテキストで示された事実をAIを利用して相互に関連付け、それらを設定済みの言語、タイムライン、記述ルールに従って短信の記事にまとめる処理が実用化されている。 「Amy」(エイミー)は、AIによって開発された、ユーザーのスケジュールを管理する仮想アシスタントである。 このAIアシスタントは、ユーザーが1週間にミーティングの依頼を何件受け取ったか、双方にとって都合のよい時間帯を調整するためのメッセージのやりとりにどのくらいの時間がかかったか、といった事柄を管理してくれる。 また、人間のアシスタントと同様に、既存の予定を管理するだけでなく、個人的な好みや制約を「確認」して、ゲストと電子メールをやりとりし、ミーティングの実施に最適な時間と場所を見つける役割も果たす。 真の危険 最近、AIの開発方法に対して十分な注意が払われていないのではないかとの危険性を警告する多くの声が聞かれます。 カリフォルニア大学バークレー校のAIラボの責任者であるStuart Russel(スチュアート・ラッセル)教授は、去る2015年、AI搭載ドローンをはじめとする「自律型兵器」の真の危険性について国連の前で証言しました。 人からの指示を受けずに人間を狙って殺すことのできるロボットを軍が保有するならば、映画『ロボコップ』や『ターミネーター』のようなとてつもないリスクが生まれるでしょう。 また、テスラを創業したElon Musk(イーロン・マスク)氏は、彼が名付けた「Artificial Super intelligence」(人工スーパー知能)のリスクについて、「核兵器の取り扱いと似ている」と指摘しました。 「潜在的な蓄積エネルギーを抑制することよりも、それを解放することのほうがはるかに簡単である」という点で、同一線上にあるというわけです。 Bill Gates(ビル・ゲイツ)氏はより端的に、「実験結果を知識や推論に変換できるという人間の持つ "アルゴリズム" をAIも用いるようになれば、すぐにAIの計算能力に基づく圧倒的な処理能力によって、人間の理解が及ばないような知性体を生みだすだろう」と考えています。 そうなると次のステップでは、「自己を認識する能力を持つ存在は、自己が存在し続けることに重点を置くようになるため、そのようなAIが、人間によって自分が排除される可能性に気づいたが最後、ユーザーによって最初に刷り込まれた、人間に対する不可侵ルールなど意味をなさなくなる」ことを認識せざるをえなくなるはずです。 そしてStephen Hawking(スティーブン・ホーキンス)教授は、「自己を認識できるAIが、自己の再設計や強化を行う能力を獲得し、それを指数関数的に高めていくことが予想される」と警告しています。 これはつまり、「AIの意思と基本構成要素が、人間の理解の範囲を即座に超えてしまうだろう」ということです。 そのため、生物の種としての私たちは、人間が生物学的限界のために数千年かけてようやく到達した知能をはるか超える存在と突然向き合うことになります。 そして、その超越した存在は、人間がAIを排除する可能性があることを知りながらも、自制心と自由意志を持って、人間の物質的世界と論理的世界の両方に大きな影響を与える能力を持っていくのです。 さらにGoogleのエンジニアリング担当ディレクターであるRay Kurzweil(レイ・カーツウェイル)氏は、「AIが15年以内に人間の知能レベルに到達し、25年以内には人間の知能と知力を上回るようになっているだろう」と述べています。 2010年以降、AIは毎年能力を倍増させてきたわけですが、今やこの傾向は指数関数的成長の段階へと移行しました。 そのため、これらの予測が常軌を逸していると感じたとしても、それはむしろ当たり前の反応なのです。 近いうちに実現するもの ここでは、AI分野で必然的に起こる次のステップをいくつか紹介します。 「現在利用できるAI」セクションで述べたような機能を提供するAI搭載のクラウドベースサービスが、種類と数の両面で指数関数的に成長。 AIペット - ロボット工学とAIの組み合わせは、「知能」があると思えるほどペットの行動を模倣できるところまで進化している。 つまり、人間と交流可能なペットそっくりのロボットを開発できるだけでなく、両者間に感情的な絆を生み出すことが「今こうしている間にも」現実に起こり得るのだ。 独創的な執筆活動 - まだ複雑ではあるが、この領域もAIの必然的な次のステップの1つといえ、身近なクラウドサービス上で近いうちに利用できるようになるはずだ。 AIへのアウトソーシング - すでに利用可能なものとして本稿で紹介したAI事例のいくつかは、パブリッククラウドのIT環境に基づいている。 そのため、企業がサードパーティー製のAIに対して、財務分析や仮想アシスタントのタスクをアウトソーシングすることはすでに可能なのである。 現在の進歩のペースでは、2020年までにコンピューターのCPUチップの価格が約1セントに下落し、文字どおり至る所でそれがクラウドベースのサービスや、その先に存在するAIとやりとりする状況が見られることだろう。 つまり、一段と進化したAIが、現在の電気がそうであるように、どこにでも存在するようになるのだ。 パーソナルアシスタントが優れた知能を持つようになる。 ユーザーが帰宅すると、AIパーソナルアシスタントがスマートウォッチのセンサーから収集した生体情報によってユーザーの気分をチェックし、好みと気分に応じて照明や音楽、テレビ番組、食事などを決めてくれるだろう。 そして、これも10年も経たずに実現するはずだ。 ゲーム自体、つまりAIそのものが、そのシナリオと状況をプレイヤーのアクションや奮闘具合に応じて作り出し、望みどおりに難易度を調整するような、あらゆる種類の新たなバーチャルゲームをプレイできることになるだろう。 自宅で風呂に入ったり、トイレを使うたびに、完全に自動化された健康チェックが行われるようになる。 そして、体液や体温がセンサーによって分析され、ユーザーの体に不調があれば、詳しい情報と対処方法を教えてくれる「AIドクター」に対してデータが転送される。 ただし、この実現には10年ほどかかりそうだ。 ホンダの「ASIMO(アシモ)」のようなアンドロイドが、映画『AI』における「普通の」ロボットとして登場するものとほぼ同じ、「物理的なパーソナルアシスタント」として売り出されるようになるだろう。 その役割は、主に人口を維持するための保育支援となる。 認知能力の増強。 Maurice Conti(モーリス・コンティ)氏の説明どおり、私たちはすでに「拡張された」存在だといえる。 一人ひとりがインターネットに接続されたスマートフォンを持ち、必要なときにGoogleなどのシンプルなサービスに簡単にアクセスして、知らなかった事実について瞬時に知識を得ることが可能なためだ。 誰かが広場の真ん中で蜂に刺されたとしても、本人自らすぐにGoogleにアクセスし、対処方法や心配すべき症状を調べることができてしまう。 さらに、私たちのニーズを「予測」し、それに対して最適な選択肢を提案してくれるAIが、まもなく利用できるようになるだろう。 2017年7月には、FacebookのAIたちが独自言語で互いに話し始めたことから、強制終了されたというニュースが、インターネットや一般メディアを通じて広まりました。 わかっている限りおいて、事実は次のようなものです。 Facebookは、人間と交渉できるAIの開発を目指していた。 上述した、提案するAIの上位版のようなものだ。 やりとりを流暢に行えるという点で成功といえるバージョンが完成したことから、同社は同じものを複製して別のAiを用意し、互いに会話させることで次の段階に進むことを選んだ。 2つのAIがやりとりを始めたとたん、独自の略語を創作する段階へと移行してしまった。 それは、人がさまざまな言葉遣いを創作するやり方をまねたという点で興味深いものだった。 この事例で注意を惹くのは、確かにAIの話す能力は向上したものの、人間とやりとりするという本来の目的を達成できなかった点です。 しかし、本当に関心を寄せるべきところは、別にあります。 それは、AIが別のAIとのやりとりを円滑化する手段を創作し始めたという事実が、失敗の原因だったことです。 それこそがAIの進化を物語るものであり、その能力をどのように生かすかという判断が益々重要になってくるでしょう。 オリジナル記事掲載元: この記事は のDzuy Nguyenが執筆し、パブリッシャーネットワークを通じてライセンスされたものです。 ライセンスに関するお問い合わせはにお願い致します。 Business2Community• 2017年10月30日.

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バジリスク絆2 その他の演出法則【テンパイボイス LED ビリー音 朧ナビ】

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目次 BC入賞時の上部LED BC入賞時の上部LEDの点灯色は、通常時はBT突入期待度やシナリオの示唆、BT中は絆レベルの示唆を行っている。 前作同様に設定示唆要素もあり、 赤点灯でのBT非当選は設定4以上濃厚となる。 【通常時】BT非当選時 異色BC入賞時 LED色 設定1-3 設定4-6 白 38. 人数 示唆 222人 設定2以上!? 246人 設定2・4・6!? 333人 設定3以上!? 444人 設定4以上!? 456人 設定4以上!? 555人 設定5以上!? 666人 設定6!? 朧BC中の終了画面 朧BCの終了画面により「次回モード」を示唆している。 ・流星群…モードA否定 ・月…モードC or D ・赤満月…モードD 終了画面 次回モード A B C D 星空 50. なお、 レア役での当選時は無効となるので注意しよう。 (レア役での当選時はそのゲームor次ゲームで告知) G数 安定 超安定 激闘 夢幻 左記 以外 0G 37. ・残り12Gで告知…超安定 or 激闘 or 夢幻!? ・残り9Gで告知…安定 or 超安定 or 激闘 or 夢幻!? ・残り6Gで告知…超安定 or 激闘 or 夢幻!? ・残り3Gで告知…激闘 or 夢幻!? 楽曲発生(楽曲変化)について BC中に「歌あり」の楽曲が流れた場合、BT継続やシナリオなどの示唆を行っている。 BC中の楽曲 示唆 甲賀忍法帖 歌あり BT継続確定!? 蛟龍 みずち の巫女 BT継続確定!? ヒメムラサキ 次回朧チャンス確定!? 弦之介・朧ボイスはパターンによってBT期待度、およびBC種別が異なる。 また、弦之介・朧以外のボイスが発生した場合はBT当選 or 上位BC確定!? キャラ ボイス 示唆 弦之介 良い腕じゃ! 赤頭BC基本パターン これは見事な! BT当選期待度アップ小 もはや止まれぬ! BT当選期待度アップ大 両門不戦の戒めは解かれた BT確定!? 何人もわしを止めることは出来ぬ! 月下閃滅確定!? 朧 うれしゅうございます 青頭BC基本パターン ほんに、ようここまで BT当選期待度アップ小 わたくしは信じておりました BT当選期待度アップ大 いつまでもお側におります! BT確定!? これが、わたくし達の絆にございます! EPBC【絆】確定!? 天膳 ふははははは、やりおるわ! BT確定!? いや、殺しはせぬ!生かすのじゃ! EPBC or 月下閃滅確定!? ついにこの時が来たのじゃ! EPBC【絆】確定!? 豹馬 世の理、しかと見よ! BT確定!? これがわしの心眼じゃ EPBC or 月下閃滅確定!? お胡夷 行ってまいります、兄様 EPBC【縁】 or 【絆】確定!? 朱絹 小四郎…どの… EPBC【想】 or 【絆】確定!? 蛍火 お慕いしております、夜叉丸どの… EPBC【恋】 or 【絆】確定!? 無音 EPBC【絆】 or 月下閃滅確定!? ,LTD. [NET(ネット)] 2020年8月3日(月)導入開始• [Bisty(ビスティ)] 2020年7月20日(月)導入開始• [Sammy(サミー)] 2020年7月6日(月)導入開始• [WORLD(ワールド)]• [Spiky(スパイキー)]• [BELLCO(ベルコ)] 2020年5月18日(月)導入開始• [Carmina(カルミナ)]• [PIONEER(パイオニア)]• [ACROSS(アクロス)] 2020年5月11日(月)導入開始• [D-light(ディ・ライト)]• [YAMASA(山佐)] 2020年5月7日(木)導入開始• [SanThree(サンスリー)] 2020年4月20日(月)導入開始• [ACROSS(アクロス)]• [Daito(大都技研)] 2020年4月6日(月)導入開始• [SANYO(三洋物産)]• [NET(ネット)] 2020年3月23日(月)導入開始• [Enterrise(エンターライズ)] 2020年3月16日(月)導入開始• [BALTEC(バルテック)]• [OKAZAKI(岡崎産業)]• [SANYO(三洋物産)]• [SANYO(三洋物産)] 2020年8月17日(月)導入開始• [SANKYO(三共)]• [MARUHON(マルホン工業)] 2020年8月3日(月)導入開始• [newgin(ニューギン)]• [Sammy(サミー)]• [FUJI(藤商事)]• [KYORAKU(京楽)] 2020年7月20日(月)導入開始• [Daiichi(大一商会)]• [TAKEYA(竹屋)]• [TAKEYA(竹屋)]• [SANKYO(三共)]• [SANKYO(三共)]• [newgin(ニューギン)]• [TAKAO(高尾)]• [MARUHON(マルホン工業)] 2020年6月15日(月)導入開始• [NISHIJIN(西陣)] 2020年5月18日(月)導入開始• [SANKYO(三共)] 2020年5月11日(月)導入開始• [newgin(ニューギン)]• [TAKAO(高尾)].

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