Enablement

ユーザとベンダ双方にとって幸せなAI開発のための３つのポイント

AI開発は通常のシステム開発と比較して「学習済みモデルの性能保証・事後検証が困難な場合が多い」「学習済みモデルの性質等が学習用データセットによって左右される」「中間成果物や成果物についてユーザ・ベンダ双方に再利用の需要が存在する」などいくつか相違点がある。その相違点ゆえに、AI開発案件においてユーザ・ベンダ双方の意向が折り合わず破談になったりトラブルになったりすることも多い。そこで、ユーザとベンダ双方にとって幸せなAI開発のために「AI開発における『性能保証』『検収』『瑕疵担保』の定め方」「生成された学習用データセット及び学習済みモデルの権利関係」「AIの開発・利用によって生じる可能性のある損害をコントロールの仕方」の３つのポイントを解説する。

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• 柿沼 太一 氏

  弁護士法人STORIA

  共同経営者

Case Study

機械学習・深層学習で進化するオフラインマーケティング

機械学習・深層学習の活用で流通業の地殻変動が始まっています。米アマゾン・ドット・コムを筆頭に、国内外のEC企業が、垣根を越えてリアル店舗を持つ流通・小売り業界に参入する中、実際に当事者はどう考えているのか。実店舗に700台のAIカメラを導入しているトライアルホールディングスと、メーカー側で機械学習・深層学習を活用してマーケティングを推進するP&Gが、これからのリテールAIの現状と今後の展望を語ります。

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• 今村 修一郎 氏

  P＆G Japan 株式会社

  インフォメーションテクノロジー

  シニアデータサイエンティスト

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• 松下 伸行 氏

  株式会社トライアルホールディングス

  執行役員

  グループCTO

Case Study

テクノロジーとデザインの融合を目指してーDeepleaningを使用したモノクロ映像のカラー化紹介ー

Ridge-i社と共同開発したAIカラー化システム開発の経緯や、実際の制作現場での使用状況を紹介します。開発したシステムを実際の映像制作のワークフローの中に取り込み、現場での修正や締め切りに対応し放送水準を満たす映像を作り出すことにたどり着いたプロセスなどを現場の声から紹介します。今後、AIと他の技術の新しい可能性を探るきっかけになるような機会にできればと思います。

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• 伊佐早 さつき 氏

  株式会社NHK アート

  デジタルデザイン部 CG映像

  CGデザイナー

• June Sung 氏

  株式会社Ridge-i

  エンジニア

• 伊藤 有 氏

  Business Insider Japan副編集長/TECH統括

Case Study

資産運用とビッグデータ解析

数理的手法をいち早く応用するイメージのある金融業界、中でも資産運用業界ですが、活用データソースの多様化、分析手法の高度化は未だ緒についたばかりです。
こうした中で、Deep Learningによる運用商品を展開するアセットマネジメントOne株式会社、ビッグデータ解析サービスを運用会社向けに展開する株式会社ナウキャスト、そして全国6600万人超の消費者購買データからリアルタイムの経済情報の指標化等に取り組むCCCマーケティング株式会社の3社に、今後の資産運用業界におけるビッグデータ解析の役割と期待についてお話頂きます。

• 川原 弘也 氏

  アセットマネジメントOne株式会社

  ファンドマネージャー

• 今井 聡 氏

  株式会社ナウキャスト

  技術部長

• 堀井 克倫 氏

  CCCマーケティング株式会社

  企画本部事業企画部

  データサイエンス・ラボ所長

Case Study

AIを活用した架空送電線画像診断システムの開発について

架空送電線の健全性確認の一手法としてヘリコプターで撮影したVTR画像を、作業員がスローモーション再生で診断を行っており、当該作業に長時間を要していました。このような属人的な診断手法に対して、異常検知の高度化と点検時間の50%以上の短縮を見込んでAIを活用した架空送電線画像診断システムの開発に着手しました。このシステムは、Microsoft AzureのGPUパワーと関連するPaaS群を活用することで、大量の画像データを柔軟性にたけたプラットフォーム基盤で保全し、  架空送電線の健全性確認の自動化を推進する最適なソリューションの構築を目指します。

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• 江坂 真吾 氏

  東京電力パワーグリッド株式会社

  工務部 保全高度化推進グループ

  送電担当 課長

• 庄司 幸平 氏

  テクノスデータサイエンス・エンジニアリング株式会社

  第3データサイエンスグループ

  執行役員

Technology

実世界に埋め込まれる深層学習

深層学習は、インターネット上のサービスを通じて収集された大規模なデータを利用することで、パターン認識などの分野を中心に大幅な性能向上を実現し、音声、画像・動画等の認識、翻訳、など多くのアプリケーションに導入されています。その一方で、今後、深層学習を IoT やロボットと組み合わせて多様な実世界の現場に導入してゆくためには、学習コストの低減、説明可能性の向上、品質保証、など様々な課題があることも明らかになってきています。この講演では、深層学習のようなデータから学習する手法と、人間が蓄えてきた知識体系との関係も含めて、こうした課題の解決に向けた研究事例をご紹介します。

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• 麻生 英樹 氏

  国立研究開発法人 産業技術総合研究所

  人工知能研究センター

  副研究センター長

Case Study

AIとの付き合い方

機械学習の利活用を推進するにあたって、どのようにAIと付き合ってきたか、
Deep Learningを用いたトレーディングアシスタントサービスや文章校正AI等、
当社における開発事例を交えてお話しします。

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• 谷田 寛明 氏

  マネックス証券株式会社

  システム開発部マネージャー

  理学博士

Technology

マイクロソフトが考えるAI活用のロードマップ

AI活用は早くも研究中心のフェーズから本格的なビジネス活用のフェーズに移行してきています。
マイクロソフトはこれまでAI研究に多大な投資を行ってきました。また、今後もAI研究への投資を継続すると同時に、ビジネスの中でAIを活用する為の研究開発投資を積極的に行っています。当セッションでは、マイクロソフトが考えるAIの今後と本格的なビジネスシーンでの活用を視野に入れた製品、サービス、そしてテクノロジーとその取り組みを紹介します。

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• 田丸 健三郎 氏

  日本マイクロソフト株式会社

  技術統括室

  業務執行役員 ナショナルテクノロジーオフィサー

Enablement

AI人材育成の落とし穴と実務的なアドバイス

これからは多くのAI人材が必要になると言われており、キカガクでは2017年に創業以来、Deep Learning Lab Academyの一企業として人材育成を行ってきました。

キカガク代表の吉崎をモデレータとして、日本ディープラーニング協会理事の井﨑氏（NVIDIA）、現在AIの研究開発を始めた企業の開発者を踏まえて、技術以外の視点も含めた育成や開発において現場で生じているボトルネックやその解決策についてパネルディスカッション形式で話します。今後のAI案件において遭遇する問題をひとつでも減らし、ビジネスでの活用がさらに進められることを目指します。

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• 吉崎 亮介 氏

  株式会社キカガク

  代表取締役

• 井﨑 武士 氏

  NVIDIA / 日本ディープラーニング協会

  エンタープライズ事業部

  事業部長

• 田尻 泰彦 氏

  トヨタ紡織株式会社

  IT推進部

  主任

• 林 昌弘 氏

  ノバシステム株式会社

  研究開発室

  チームリーダー

Case Study

人工知能が変える医療の現状と未来

医療業界における深層学習の活用例にはどのようなものがあるのでしょうか？慈恵医大の中田先生、医療業界での深層学習を実際に進められているスタートアップ4社をお招きしてパネルディスカッション形式で、実例、現在の課題、今後の展望を語ります。

• 中田 典生 氏

  東京慈恵会医科大学

• 島原 佑基 氏

  エルピクセル株式会社

  代表取締役

• 谷口 直嗣 氏

  Holoeyes 株式会社

  CEO 兼 CTO

• 巣籠 悠輔 氏

  株式会社情報医療

  CTO

• 多田 智裕 氏

  株式会社AIメディカルサービス

  代表取締役会長・CEO

Technology

エッジデバイスでのDeep Learning推論をどう実現するか

小型で廉価なエッジデバイスでの推論を実現しようとすると、CPU＋GPUという一般的なハードウェア構成が選択できるとは限らない。また一般的に数百MBオーダー以上のサイズになる学習済みモデルは、そのままではデバイスに搭載できないこともある。
LeapMindでは、主にFPGAを使ってのDeep Learning推論技術の研究開発を行ってきた。本講演では、これまでLeapMindが得てきた知見を踏まえ、エッジにおける実用的な推論を実現するためにどのハードウェアを選択すべきか、ビジネス的視点を踏まえての考え方を紹介する。また、低リソースなデバイスでの推論のために用いられるモデル圧縮手法と、それを踏まえた、FPGAを用いたDeep Learning推論デバイスの開発フローについて紹介する。

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• 野尻 尚稔 氏

  LeapMind株式会社

  Field Application Engineering, Business Division

  Manager

Enablement

AI研究を加速するオープンデータ

深層学習の学習、研究、実装を進めるためにはオープンデータが求められていますが、データの偏在とアクセスへのむずかしさが、深層学習の実用化を妨げています。また、日本国内固有のデータが圧倒的に不足していることも大きな課題となっています。こちらを解消するため、AI オープンデータ協議会（仮称）を立ち上げ、データホルダーと研究機関・深層学習スタートアップを紐づけることでオープンイノベーションの促進に取り組みます。協議会に協力いただいている井佐原先生と清水社長をお招きして、今後の取り組みを語ります。

• 井佐原 均 氏

  豊橋技術科学大学

• 清水 亮 氏

  ギリア株式会社

Case Study

デジタル化成功のための戦略的なDeep Learningの活用

人工知能（AI）を組み込んだサービスを提供し競争力を強化する動きが国内でも加速し、Deep Learning活用する企業が増えています。このような取り組みの成功に必要な条件として、データ管理・AI/マシンラーニング活用・業務適用までのフルサイクルをサポートするプラットフォームと、人材面も含めた総合的なプランを持った”AI-Ready”な企業になる事が大切です。本セッションでは、SOMPOホールディングスの取り組みを例に、Deep Learningを最大限に活用するための”AI-Ready”な企業とは何かについてご紹介します。

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• 中林 紀彦 氏

  SOMPOホールディングス株式会社

  デジタル戦略部

  チーフ・データサイエンティスト

Technology

研究を加速するChainerファミリー

ChainerはPreferred Networksが開発しているPython製の深層学習フレームワークである。Chainerの特徴のひとつに、研究を加速する多彩な関連ライブラリの充実がある。特定の分野で手軽に研究を始めたいならば分野特化ライブラリの
Chainer Chemistry/RL/CV/chainer-ganlib、実験のモニタリングにはChainer UI、大規模分散実験にはChianerMN、学習済みモデルの出力にはonnx-chainerがある。本講演ではこれらの使い方とメリットを紹介し、 Chainerユーザーがより多くの研究成果を生み出すことを目指す。

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• 比戸 将平 氏

  株式会社Preferred Networks

  研究担当VP