ハイテクノロジー推進研究所

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マルチメディア推進フォーラム PART786「日本のAI発展に向けて~データサイエンス最前線~」

メール申込用フォーマット PDFファイル(FAX申込書付き)
開催日2019年2月22日(金) 13時00分~17時00分
場所アイビーホール青学会館 (アクセス
〒150-0002 渋谷区渋谷4-4-25 TEL:03-3409-8181(代)
受講料49,830円 (受講者1名交替可、コーヒー・資料代・消費税等を含む)

趣旨・論点

●ますます重要性を増すデータ分析の意義と今後の展望
・データ分析の意義と歴史
・データ分析に基づく課題解決と最近の研究
・日本のAI発展に向けて
●ビックデータ・AI技術の動向と応用事例
・深層学習の特徴と課題
・異常検知・脳波解析・グラフクラスタリングに関する研究と応用事例
・ビッグデータ・AI技術の方向性
●ネットワークへのAI適用について
・Network-AIによるプロアクティブなネットワーク保守運用
ネットワーク状態変化の早期検知
・異常箇所の推定分析
●産業界におけるデータサイエンティストの実態
・データサイエンティスト協会とは
・データサイエンスのスキルセット
・データ分析の事例

本フォーラムでは、日本におけるビックデータ解析の第一人者に登壇頂き、データ分析にまつわる課題、方向性について最新の研究成果を紹介する。また、データ分析をネットワークへ適用し、AIがもたらす新たな価値の創造について、実フィールドデータを基にした検証結果から得られた、可能性について紹介する。このように、データ分析は様々な分野に応用され、データサイエンティストと呼ばれる人材の活躍が期待されており、日本のAI発展に向けた取り組みについて議論する。

1.遅れている日本のAI

クラウド事業を始めとして、EコマースやWebを中心とした新規ビジネスでは米国や中国が先行しており、日本ではベンチャー企業が技術を牽引しているがAI人口が少なく、人材育成が必要である。そうした中で、がんの早期発見、漁業のAI化など、異分野横断の取り組みや、各企業が取り組んでいる生産ラインの歩留まり改善、電化製品の異常検知など、AIを積極的に取り入れて、現業を改善しようとするニーズが大きくなっている。このような現状をとらえて、日本がこれから進むべき方向性について議論する。

2.ディープラーニングの課題

一方、Googleが一躍ブームを巻き起こしたディープラーニングに関しては、
1.利用領域においては結果の説明性、システムの可制御性、可観測性について問題が指摘されるようになってきた(例えばテスラの自動運転の事故原因が不明、ヒトが操作できなくなったハンドルなど)
2.米国国防省がディープラーニングの採用について警鐘。国防相としては説明性、制御性、観測性のないAIの採用は行わないことを発表、またこれらを満足する新AI=XAI(Explainable AI)の研究開発を加速。 という状況であり、日本では総務省を中心にXAIの研究開発をスタートさせ、説明可能なAIによるWhite boxアプローチの研究が進められている。

3.データサイエンティストの活躍

収集したデータを扱いやすい形に変換し、筋道立てて説明できるようにした上で、その物語を他人に伝える仕事として、データサイエンティスが注目されている。未知だったデータの特徴を発見するためには、機械学習の手法を用いたデータマイニングの手法が用いられる。データを解析し規則性や傾向など、有用な知見の発見が可能であり、生産性効率化、マーケティング活動等の場面に応用されている。データマイニングにより分析されたデータに対して、さらに検証、課題解決を行うデータサイエンスは、推論だけではなく事実に基づく論理を組み立てることで、新しい事実を発見できると考えられる。

4.AIの適用事例 ~ネットワークへの適用~ 

また、AIによるデータ解析のネットワークへの適用として、ネットワークの状態変化を検出し、故障箇所を特定する事例を紹介し、ネットワークの運用高度化に向けた取り組みの中で見えてきた課題について議論し、今後の方向性について展望する。

このように、データを分析しビジネス、ソリューションに生かして行くためには、データ分析を行うデータサイエンスが重要になってくる。ところが、日本ではデータデータサイエンティストが不足しており、育成が急務となっている。データサイエンティストには、一般的には線形代数や解析学、プログラミング言語などの基礎知識を身に着けた上で、実践が重要になってくると言われている。 本フォーラムでは、実際の分析ソリューションにおける活用事例を通じて、本当に必要なスキルセットとは何か、日本のAI発展に向けて必要なものについて議論する。

(座長-総合司会)
東京大学  名誉教授  齊 藤 忠 夫

スケジュール

各講演最後に質疑応答を設けてあります。

(基調講演)「データサイエンスの歴史と今後の展望」
●データ分析の意義と歴史
●データ分析に基づく課題解決と最近の研究
●日本のAI発展に向けて

東京大学 名誉教授
齊 藤 忠 夫 氏
「ビックデータ・AI技術の動向と応用事例」
●深層学習の特徴と課題
●異常検知・脳波解析・グラフクラスタリングに関する研究と応用事例
●ビッグデータ・AI技術の方向性

大阪大学 大学院情報科学研究科
マルチメディア工学専攻 教授
鬼 塚  真 氏

(休憩/意見交換/名刺交換)

「ネットワークへのAI適用について」
●Network-AIによるプロアクティブなネットワーク保守運用
●ネットワーク状態変化の早期検知
●異常箇所の推定分析

NTTネットワーク基盤研究所
通信トラヒック品質プロジェクト
プロジェクトマネージャ
藤 原 正 勝 氏

(休憩/意見交換/名刺交換)

「産業界におけるデータサイエンティストの実態」
●データサイエンティスト協会とは
●データサイエンスのスキルセット
●データ分析の事例

一般社団法人データサイエンティスト協会 代表理事
株式会社ブレインパッド 代表取締役会長
草 野 隆 史 氏

フォーラム・セミナーFORUM・SEMINAR

開催決定
開催予定
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    「デジタル・トランスフォーメーョン(DX)を支えるICT」
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    「5G無線ネットワークのバックホール、フロントホールに関する課題(その1)」
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    「現実に近づく量子コンピュータがもたらす異次元の世界」
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    「Intelligent Connectivityが拓くモバイル新産業の姿」~ MWC 2019のハイライト特集(その2)~
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