投稿者: 謎のランチャーXオルタ さん 今回はバトスピ最新弾よりサジットヴルム・ノヴァの神話ブレイヴです。 名前の由来が北斗七星なのは北斗七星龍ジーク・アポロドラゴンの存在故でしょうか。 同名カードは自分フィールドに1枚しか存在できませんが、 装備モンスターの攻撃力を1000アップするシンプルな攻撃力増強に加え、 「創界神」カードが自分フィールドに存在する場合に使用可能な2つの強力な効果を持ちます。 2019年06月10日 10:27:07 投稿 登録タグ
売りたい商品を検索し、売却カートへ入れてください 上手な検索の仕方 キーワード検索 JANコード検索 型番・ISBNコード検索 手動入力 売却カートを見る キーワード検索 型番・ISBN検索 イメージを拡大 ※画像はサンプルです。 買取価格 50円 ※在庫状況、更新のタイミング等により価格が変動する可能性がございます。 商品の詳細 JAN - 管理番号 GG149557 発売日 2019/07/27 定価 メーカー バンダイ 型番 備考 分類:ブレイヴ/レア度:X
銀河星剣ぎんがせいけんグランシャリオ ブレイヴ 4(赤1白1神1)/赤白/神話・神装・光導 <1>Lv1 4000 <0>合体+4000 合体条件:コスト4以上 【スピリット合体中】【界放:1】『このスピリットのアタック時』 自分の創界神ネクサスのコア1個をこのスピリットに置くことで、相手のバースト1つを破棄する。 合体条件:光導&創界神ネクサス 【ネクサス合体中】【神域】『自分のアタックステップ』 〔このネクサスにコア4個以上〕系統:「光導」を持つ本来のコストが5以上の自分のスピリットすべてをBP+5000し、赤のシンボル1つを追加する。 この効果は重複しない。 シンボル:赤 コンセプト:寺島慎也 イラスト:かんくろう
サジットヴルム・ノヴァ にダイレクトブレイヴ!」(1話) 余談だが、 超神光龍サジットヴルム・ノヴァ と合体している際のアタック時には、ナレーターが「合体アタック時」と現在の表記では使われなくなったワードを用いて効果を解説している。 また、 光導創神アポローン との合体中は、CGモデルではなく手書き作画で描かれた。 ↑ 収録/掲載/配布 ブロックアイコン † [BS49] 超煌臨編 第2章:双刃乃神 (BS49-X07) ブロックアイコン:<6> 2019年07月27日 [BS50] 超煌臨編 第3章:全知全能 (BS49-X07) ブロックアイコン:<6> 2019年10月26日 [PB06] バトルスピリッツ サーガブレイヴ プレミアム神話BOX (BS49-X07) ブロックアイコン:<6> 2020年05月26日 ↑ 公式Q&A † ■■BS49-X07■■ 更新日:2019/07/20 08:11 [ Q&A情報の修正] Q1. この ブレイヴ は何色の ブレイヴ なの? A1. 赤と白の ブレイヴ です。 Q2. 手札やトラッシュにあるこのカードも、赤/白としても扱えるの? A2. はい、手札やトラッシュにあるときも2色の ブレイヴ カードになります。 Q3. 【 界放 】ってどんな効果なの? A3. → カードの効果 汎用編 【界放】編 を参照 Q4. この ブレイヴ の【 界放 】を発揮したとき、相手のバーストが「BS43-071 選ばれし探索者アレックス 」など、効果を受けない場合どうなるの? A4. 銀河星剣グランシャリオ【バトルスピリッツ トレカの買取・販売】 - カードボックス. 相手のバーストを破棄できないので、自分の創界神 ネクサス のコア1個をこの スピリット に置くこともできません。 Q5. この ブレイヴ と合体中の自分の【 転神 】した創界神 ネクサス がアタックしたとき、この ブレイヴ の【 界放 :1】で自分の他の創界神 ネクサス からこの創界神 ネクサス にコアを1個置くことはできるの? A5. はい、置けます。 Q6. 自分のこの ブレイヴ の【 神域 】効果が発揮しているとき、系統:「 光導 」を持つコスト4の スピリット にコスト3の ブレイヴ が合体していたら、BP+5000し、赤のシンボル1つを追加されるの? A6. いいえ、追加されません。本来のコストとは、効果や合体している ブレイヴ のコストを無視し、カードに書かれているコストを指します。 ↑ 関連リンク † 公式サイトのカード情報 BS49-X07 属性 赤 白 カテゴリ ブレイヴ 系統 光導 神話 神装 キーワード能力 界放 神域 カード効果 『このブレイヴの召喚時』効果を持たないブレイヴ 【スピリット合体中】 【ネクサス合体中】 コストの変更を無視する シンボルを持つブレイヴ スピリットにシンボル追加する 相手のバーストを破棄 神軽減シンボルを持つカード 自分のスピリットのBPアップ 赤シンボルを追加する 発揮タイミング 『このスピリットのアタック時』 『自分のアタックステップ』 コスト早見表 コスト4ブレイヴ カード名一覧 名称:「剣」を含むカード イラストレーター 寺島慎也 かんくろう その他 「銀河星剣グランシャリオ(BS49-X07)」が使用されている自作デッキを検索 テキスト関連 光導 イラスト関連 超神光龍サジットヴルム・ノヴァ
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石川 :そうですね。けっこう新規事業と似た傾向があると思うんですよ。もともとリクルートにいらして、最近、ニューズピックスにいかれた麻生(要一)さんと対談した時、まったく同じ話になったんですが。やっぱりAIのプロジェクトと新規事業というのは似てるし、スキルセットも似てると。それはいろんな困難に対して立ち向かう力だ、という話がありまして。それは本当にそのとおりだなと。 AIというのも新しい技術なわけなので、必要になってくるのは新規事業に、ある意味で必要な、企画力だったり突破力だったり熱意だったり、場合によっては根回しだったり。こういったものになると思うんですよね。なのでそこはどうしても必要になってくるかな、というところですね。 登坂 :うん、うん。「新規事業と同じ」という感じで考えるとすごくわかりやすいのかなと、今、お話を聞いていて思いました。ありがとうございます。 大前提となるプロジェクトを進めにいく熱意 登坂 :じゃあ私から最後の質問ですが。けっこうコアな感じの(笑)、ディティールな話になってくるんですけど。 機械学習プロジェクトを進めたいんですけれども、部署間の調整をどうやってしたらいいか? とか。あとは現場とどのように調整を進めたらいいのか?
っていうところを同時に提示をするのは、やっぱりAIのプロジェクトで大事なことだと思うんですよね。 そこまで考えなきゃいけないと。PoCである程度、性能評価ができたとしても、それがずっと維持できるとは限らないわけなので。それはやっぱり、AIのプロジェクトの特徴かなとは思います。 登坂 :ありがとうございます。確かに石川さんの本にも書いてありましたが、再学習をしていかないとモデルはどんどん精度が下がっていく傾向にあります。新しくどんどんデータが変わってしまうので。例えば日本語とかだとそうなんですけど、新しく「鬼なんとか」とか(笑)、そういった言葉が出てくるようにトレンドが変わってくるので。そういったところも含めて、じゃあそういった場合はどうするのか? 知識を身に着ける. というところも提示できるといいのかな、と思いました。 機械学習プロジェクトにかかるコストについて 登坂 :次の質問で、事前にコストの話はいただいていたんですけども、おっしゃるとおり案件にもよるところはあると思いますが「機械学習プロジェクトにかかるコストはどのくらいでしょうか?」。 石川 :難しい質問ですよね。いわゆる総価格っていう話で言うと、PoC・試作品のフェーズで、安くて一番カジュアルな「1ヶ月以内で検証するもの」で数百万。200~300万から500万ぐらい。で、実運用となると数千万とか、場合によっては億を超えるような案件になってくるというのが、やっぱり多くの構造かなと。 じゃあ、コストをひもとくとどうなってるのか? というと、基本的には人月チャージになってくるわけですよね。「AIのモデルを作る」ということに対して、コストがめっちゃかかるケースは、実はまれで。つまり、機械学習のモデルを作るのにかかるコストというのは、あんまりなかったりするんですよね。 じゃあ何にコストがかかるのか? それは継続的なアノテーションですね。ラベル付け。「『画像1枚あたり、例えば1円かかる』とすると、1万枚アノテーションするのにこれぐらいコストかかります」とかですね。そういうアノテーションの部分とか、あとは付随システムとの接合っていう、いわゆるシステムインテグレートの話が多いんですよね。 なので、コストを事前に見積もるっていう視点でいくと「どれくらい案件が複雑なのか?」っていうところ。それは、ITのシステムが最初にコストを見積もると思うんですけども、それとそこまで大きく変わらないかな?
公開日: 2021. 03. 16 更新日: 2021.
写真 「どういうオペレーションで、そのAIを誰が使うんだっけ?」の具現化 登坂直矢氏(以下、登坂) :3つ目の質問をさせていただきたいと思います。先ほどとかぶるんですけども、ここでは企画段階というよりかはモデリングとか、あとはデプロイとか。そういったところも含めて、機械学習プロジェクトを企画職の方であるとか管理職の方々が進める上で、進行中のプロジェクトにおいて大事なことがあれば、ぜひ教えていただきたいなと思っています。 石川聡彦氏(以下、石川) :PoC最中とかPoC後とか、ある程度、企画段階を越えたものっていうのでお話しさせていただくと……やっぱり現場のユースケースとか、エンドユーザー・利用者の方を巻き込んだオペレーションを構築していくことに限るな、と思うんですね。 やっぱり性能がどうかとか、99パーセントを目指すとか、99. 9を目指すとか、シックスシグマを目指すとか、いろんな指標はあると思うんですけども。性能をいかに高めようっていう話は当然、大事なんですが、それよりもやっぱり効果を高く(出すこと)ですね。現場で使ってもらって効果が出やすいようなことって、UIとかUXとか、どういうオペレーションにするのか。 現場の方に無理のないオペレーションになってるのかどうか? とか、機械学習のモデルの更新とか、継続的に発生するアノテーション、ラベル付けの作業。こういったものも誰がやるのか? とか、やらないのか? とか。そういうことが決まっているほうが、現場にすんなり入っていったり、逆に現場からの抵抗がすごくあったりっていうものを、かなり規定していくんですよね。 なので機械学習モデルを進めることで、一番大事なことは何だろう? 知識を身につける 英語. っていうところでいくと、やっぱりUI/UXというか。どういうオペレーションで、そのAIを誰が使うんだっけ? というところを具現化することが、僕は一番だと思います。 ただ逆に言うと、そういうことを強烈に推進するリーダーの方というか「機械学習・AIを使って、なんとしても成功するぞ」っていうマインドセットを持った人がいるというのが、正直、根本としては一番大事ではあるんですけれども。ただ、それは当たり前なので置いておくと、やっぱりそういった考え方は1つあるかなと。 AIのプロジェクトで成功体験のある人がいない、という現状 登坂 :そうですよね。実際に機械学習のモデルを作ったとて、オペレーションをする方々が使いやすいとか「機械学習モデルって使えるじゃん」とか。そういうふうに思ってもらわないことには、やっぱり実際の効果とかは出てこないというのは、けっこう耳に入ってくるところではあるので。そこがやっぱり一番大事かな、と思いました。 ただそう考えると、ビジネスプランナーの方にとっては、求められるスキルはけっこう多かったりはしますか。 石川 :そうですね、やっぱり多くなってきますね。これはビジネスプランナーというより、プロジェクトマネージャーとかプロダクトオーナーという言葉のほうが近しいかなと思うんですけれども。やっぱりそこの領域がぜんぜん今、足りてないんですよね。 なぜ足りてないか?