セミナー紹介

ディープラーニングのビジネス活用は教科書通りにはいきません。PoC(概念実証)の実施や実用化へ社内をどう説得するか、先端技術の実用上の課題はどこにあるのか、運用をスムーズに進め、活用を定着させるのはどうすべきか──。ディープラーニングを活用したシステムを企画、開発、定着させる各ステップに潜む落とし穴を先駆者に学び、活用への道筋を拓きます。

本講座の特徴
  • 先端技術のビジネス応用の可能性と課題を理解できる
  • 国内外、多様な業種の先駆的な活用事例に学べる
  • PoC(概念実証)を実施するための留意点を理解し、同様の課題に悩む他の参加者と意見交換できる
  • AI活用を進める上で経営から求められる、活用リスク(AI倫理)も押さえられる

開催概要

セミナー名 ディープラーニングビジネス活用実践講座【全4回】
日時 【全4回】 各日12:30開場
●第1回 11月  8日(金) 13:00~17:10
●第2回 11 月 15日(金) 13:00~16:50
●第3回 11 月 22日(金) 13:00~17:00
●第4回 11 月 29日(金) 13:00~16:55
会場 赤坂インターシティコンファレンス
東京・赤坂

〒107-0052 東京都港区赤坂1-8-1 赤坂インターシティAIR
●東京メトロ 銀座線・南北線「溜池山王駅」直結
●千代田線・丸ノ内線「国会議事堂前駅」直結
受講料

330,000円(税込み)
【一般価格】
※日経クロストレンド月額プラン、年額プランの会員の方も一般となります。

308,000円(税込み)
【日経クロストレンドセミナー・プラス会員特価】
※ 第1回目は「日経クロストレンドセミナー・プラス読者セミナー」として無料で受講いただけます。

「日経クロストレンドセミナー・プラス会員」の方は、第1回目(無料)のみのお申込みも可能です。
(初回無料でお申込み後、2回目以降の参加をご希望の場合は、後日お知らせするフォームより再度お申込みが必要です。)

セミナー・プラス会員になると、会員限定セミナー動画の閲覧や、読者向けセミナーに無料でご参加いただけるようになります。 >>詳しくはこちら


定員 50名
※第一回は「日経クロストレンド セミナー・プラス読者セミナー」共通開催のため、定員150名となります。
※最少開催人数(20名)に満たない場合は、開催を中止させていただくことがあります。
主催 日経クロストレンド
後援 日本ディープラーニング協会

プログラム

第1回 11月8日(金)13:00~17:10
先端技術のビジネス活用

13:00~13:30
「ディープラーニングビジネス活用アワード」に見る活用トレンド
ディープラーニングを使って新たな事業を生み出した、産業・社会的なインパクトの大きな取り組みを表彰する「ディープラーニングビジネス活用アワード」(10月10日に表彰式を開催)。本アワードの受賞プロジェクトの傾向から、日本のディープラーニング活用の最前線を読み解きます。

杉山 俊幸

日経BP 日経クロストレンド 特別編集委員

日経BP入社後、1998年から日経ビジネス編集部で通信・電機業界、遊軍担当などの後、編集委員として政治・政策・マクロ経済分野の記事を執筆する。日経ビジネス副編集長を経て、2010年9月に日経ネットマーケティング(現日経デジタルマーケティング)編集長に。2014年1月に日経ビックデータラボを立ち上げ、日経ビックデータラボ所長兼日経ビックデータ発行人となる。日経クロストレンド発行人を経て、2019年4月から同特別編集委員。

日経BP入社後、1998年から日経ビジネス編集部で通信・電機業界、遊軍担当などの後、編集委員として政治・政策・マクロ経済分野の記事を執筆する。日経ビジネス副編集長を経て、2010年9月に日経ネットマーケティング(現日経デジタルマーケティング)編集長に。2014年1月に日経ビックデータラボを立ち上げ、日経ビックデータラボ所長兼日経ビックデータ発行人となる。日経クロストレンド発行人を経て、2019年4月から同特別編集委員。
13:30~14:10
先端技術のビジネス活用の今【画像認識】
フューチャースタンダードは「世界中の技術を世界中の人々が使えるようにする」というビジョンのもと、映像解析AI分野に特化したプラットフォームである「SCORER(スコアラー)」を開発・運営している会社です。「SCORER」は、カメラや映像に関する最新技術をブロックのように組み合わせることで、映像解析AIを活用したシステム開発を「安く・早く・簡単」にします。

鳥海 哲史

フューチャースタンダード 代表取締役

2007年3月東京理科大学理工学部物理学科を卒業、2009年3月東京大学大学院理学系研究科地球惑星科学専攻を修了。シティグループ証券で株式トレーダーとして従事。地震研究所でITを使った緊急地震速報を研究。IoT、センサーに精通。昭和58年生まれ。

2007年3月東京理科大学理工学部物理学科を卒業、2009年3月東京大学大学院理学系研究科地球惑星科学専攻を修了。シティグループ証券で株式トレーダーとして従事。地震研究所でITを使った緊急地震速報を研究。IoT、センサーに精通。昭和58年生まれ。
14:15~14:55
先端技術のビジネス活用の今【文字認識】
クラウドからエッジまで、最先端でありながら、実用的なAIのサービス開発を行う企業。世界20か国超から人材を採用し、従業員数は77名(2019年9月現在、契約社員および派遣社員含む)。手書き文字の読取りに高い識字率を誇るAI-OCRの「Tegaki」、自然言語を理解し非構造的な言語情報を構造化し解析できる「Kaidoku」、時系列データをもとに将来を予測する「TSF」の提供、カスタムAIコンサルティングおよび開発を行う。

鈴木 理恵子

コージェントラボ プロダクトマネジャー

学生時代はギター制作に打ち込むものの、その後IT業界に一転しプログラマーとなる。ミクシィにて、SNSデータを活用したAPIプラットフォームの開発に従事。その後トレジャーデータにて、ソリューションアーキテクト/エバンジェリストとして企業のデータ活用を推進。2017年よりCogent Labsにジョインし、現在はAI OCR "Tegaki"のプロダクトマネージャーとしてデータ活用の民主化に挑む。

学生時代はギター制作に打ち込むものの、その後IT業界に一転しプログラマーとなる。ミクシィにて、SNSデータを活用したAPIプラットフォームの開発に従事。その後トレジャーデータにて、ソリューションアーキテクト/エバンジェリストとして企業のデータ活用を推進。2017年よりCogent Labsにジョインし、現在はAI OCR "Tegaki"のプロダクトマネージャーとしてデータ活用の民主化に挑む。
15:00~15:40
先端技術のビジネス活用の今【音声認識】
フェアリーデバイセズは、人間と機械とのコミュニケーションをより自然なものにしたいと願い、音声認識処理に関連するソフトウェア開発と音声を正確に集音するためのハードウェア開発の両面を合わせて行い、人と機械の境界面を革新しようとしています。多言語での音声認識翻訳合成を含むmimi cloud API service とそれに最適化された16chマルチマイクスマートスピーカー「Fairy I/O 」を提供しています。

吉川 哲史

フェアリーデバイセズ 研究開発部 マネージャー

2005年、シャープに入社し、ネットワークサービス関連の研究開発部門や製品化プロジェクトを経て電子書籍サービスの立ち上げ・運営に携わる。2013年にネオスへ転職後は、キャリア向け受託開発のプロジェクトリーダーを複数務めた。その後、ソフトウェアエンジニアのキャリアを志向し2018年フェアリーデバイセズに入社、所属部門においてマネジメントと開発実務を兼務している。

2005年、シャープに入社し、ネットワークサービス関連の研究開発部門や製品化プロジェクトを経て電子書籍サービスの立ち上げ・運営に携わる。2013年にネオスへ転職後は、キャリア向け受託開発のプロジェクトリーダーを複数務めた。その後、ソフトウェアエンジニアのキャリアを志向し2018年フェアリーデバイセズに入社、所属部門においてマネジメントと開発実務を兼務している。
15:45~16:25
先端技術のビジネス活用の今【データ生成】
従来にはない「何かを創るAI」であるクリエイティブAIの研究開発および社会実装を進めています。当社のGANアルゴリズムを利用し、各業界のデータホルダー企業とプロダクト・サービスの共同開発および製品化を行います。

岡田 侑貴

データグリッド 代表取締役社長

京都大学にて機械学習分野を専攻し、京都のAIベンチャーにて金融分野のデータ解析業務に従事。その後、AIの研究領域において急速な発展を遂げていたGAN(Generative Adversarial Network、敵対的生成ネットワーク)に注目し、 GANの技術開発及び社会実装を行うべくCTO小川とともに当社を設立。1993年生まれ26歳。

京都大学にて機械学習分野を専攻し、京都のAIベンチャーにて金融分野のデータ解析業務に従事。 その後、AIの研究領域において急速な発展を遂げていたGAN(Generative Adversarial Network、敵対的生成ネットワーク)に注目し、 GANの技術開発及び社会実装を行うべくCTO小川とともに当社を設立。1993年生まれ26歳。
16:30~17:10
先端技術のビジネス活用の今【ロボティクス】
「先端人工知能を駆使し、あらゆる機械を自動化する」というミッションを掲げ活動する東京大学松尾研究室発AIベンチャー。今後数十年で大きな課題となる「働き手不足」の緩和・解消を大目標とし、ディープラーニングを活用した画像認識や強化学習技術を駆使して、産業用ロボットから重機までのあらゆる機械を自動化し、土木建設、食品加工、機械製造等、幅広い産業の省人化・無人化を目指しています。

那須野 薫

DeepX 代表取締役

東京大学工学部を卒業後、同大学大学院工学系研究科修士課程を工学系研究科長賞を受賞し卒業。東京大学松尾研究室にて、ソーシャルメディア分析やビッグデータ解析、機械学習、ディープラーニング技術の応用研究等、幅広い研究開発に従事。松尾研究室にて博士課程在籍中に、人工知能技術を応用して社会課題の解決に貢献したいという思いから、2016年4月にDeepXを創業し、代表取締役Chief Executive Officerに就任。

東京大学工学部を卒業後、同大学大学院工学系研究科修士課程を工学系研究科長賞を受賞し卒業。東京大学松尾研究室にて、ソーシャルメディア分析やビッグデータ解析、機械学習、ディープラーニング技術の応用研究等、幅広い研究開発に従事。松尾研究室にて博士課程在籍中に、人工知能技術を応用して社会課題の解決に貢献したいという思いから、2016年4月にDeepXを創業し、代表取締役Chief Executive Officerに就任。


第2回 11月15日(金)13:00~16:50
活用事例に学ぶ

13:00~13:50
世界で進むディープラーニングの活用
──インターネットサービス、ヘルスケア、製造業、セキュリティ等
AI後進国と呼ばれる日本に対し、米国、中国を中心にディープラーニングの活用は着実に進んでいます。また大幅な利益率改善を果たした例もあり、ボーダレス化が進む昨今、他国の事情と割り切ることは出来なくなって来ているでしょう。本セッションでは、インターネットサービス、ヘルスケア、製造業やセキュリティなどの分野で、世界にはどのような活用事例があるのか、例を挙げて紹介します。

井﨑 武士

エヌビディア エンタープライズ事業部 事業部長

1997年東京大学工学部材料学科卒業後、1999年東京大学大学院工学系研究科金属工学専攻修了。1999年日本テキサス・インスツルメンツに入社。DVDアプリケーションプロセッサ、携帯電話用カメラ映像、画像信号処理プロセッサ、DSPアプリケーションの開発を経て、デジタル製品マーケティング部を統括。エンターテイメント製品からインダストリアル製品にいたる幅広い領域のビジネス開発に従事。2015年NVIDIAに入社し、深層学習(ディープラーニング) のビジネス開発責任者を経て、現在エンタープライズ事業部を統括。一般社団法人 日本ディープラーニング協会 理事。

1997年東京大学工学部材料学科卒業後、1999年東京大学大学院工学系研究科金属工学専攻修了。1999年日本テキサス・インスツルメンツに入社。DVDアプリケーションプロセッサ、携帯電話用カメラ映像、画像信号処理プロセッサ、DSPアプリケーションの開発を経て、デジタル製品マーケティング部を統括。エンターテイメント製品からインダストリアル製品にいたる幅広い領域のビジネス開発に従事。2015年NVIDIAに入社し、深層学習(ディープラーニング) のビジネス開発責任者を経て、現在エンタープライズ事業部を統括。一般社団法人 日本ディープラーニング協会 理事。
14:00~14:50
キユーピーにおけるAIによるイノベーション
-現場実運用に向けた泥臭い話と協調領域共有による国力強化ー
キユーピーでは、2016年夏ごろからAI活用検討を始め、食品製造業として最も重要な安全・安心の品質向上のため、ディープラーニングを活用した原料検査装置を開発、実用化するとともに、様々な業務へAIの活用を推進しています。今回は、AI原料検査装置の現場運用に至るまでの泥臭い話と、食品業界協調領域におけるAI活用による国力強化についてお話させて頂きます。

荻野 武

キユーピー 未来技術推進担当部長

日立製作所中央研究所での半導体、撮像素子、電子回路の研究から始まり、この研究成果を持って、事業部門で開発、設計、SE、商品企画等を実施。米国での新規ビジネスを立ち上げ、脳科学新事業立ち上げ、新興国都市開発等を行い、本社での各種新事業のインキュベーションの後、「人の幸せは食から」と確信し、ご縁の下、2016 年 4 月にキユーピーに転職。現在、次世代・未来技術推進担当としてAI等各種次世代技術の実活用に取り組む。MOT / MBA。

日立製作所中央研究所での半導体、撮像素子、電子回路の研究から始まり、この研究成果を持って、事業部門で開発、設計、SE、商品企画等を実施。米国での新規ビジネスを立ち上げ、脳科学新事業立ち上げ、新興国都市開発等を行い、本社での各種新事業のインキュベーションの後、「人の幸せは食から」と確信し、ご縁の下、2016年 4 月にキユーピーに転職。現在、次世代・未来技術推進担当としてAI等各種次世代技術の実活用に取り組む。MOT/MBA。
15:00~15:50
交通の最適化を目指したディープラーニングの活用
実ビジネスへ深層学習が応用されている分野の1つとして、位置情報サービス の事例を紹介します。近年の世界各社の位置情報サービスの研究動向について解説を行い、さらにNTTドコモにおける交通ビジネスへの導入事例として、AIタクシーというタクシー運行者向けの需要予測サービス、および、ドコモ・バイク シェアにおける自転車配置を最適化するための再配置レコメンドシステムを紹介します。

石黒 慎

NTTドコモ
R&Dイノベーション本部 サービスイノベーション部 第2サービス開発担当

東京大学工学部卒。大学在学中にMEDICA及びCDSystemを創業。北京大学で開催された国際学会で世界一の座を争い「BEST STUDENT AWARD」を受賞。2016年8月に、国内初ウェルネス・ヘルスケア領域に特化した人工知能研究所「FiNC Wellness AI Lab」を設立。2017年、ディープラーニングの団体、「日本ディープラーニング協会」最年少理事に就任。2018年9月にFiNC Technologies 代表取締役CTO就任し、書籍「未来IT図解 これからのディープラーニングビジネス」を2019年6月出版。

2014年東京大学大学院学際情報学府修了。同年よりNTTドコモに入社。 AIタクシーの需要予測エンジンの開発、バイクシェアの再配置最適化システムの 開発を実施。2018年より東京大学大学院工学系研究科 先端学際工学専攻 博士 後期課程に社会人博士として入学。位置情報サービスの研究に従事している。
16:00~16:50
ディープラーニングの近況・
FiNCにおけるディープラーニングの活用
世界的にディープラーニングに関する取り組みが急速に進む中、日本におけるディープラーニングビジネスが今後どのように活用されていくのか?これからのディープラーニングの近況とFiNC Technologiesが運営するヘルスケアアプリ「FiNC」で、ディープラーニングを活用した食事の画像解析を利用し、ヘルスケア×テクノロジーで実現しようとしている世界を語ります。

南野 充則

FiNC Technologies 代表取締役 CTO 

東京大学工学部卒。大学在学中にMEDICA及びCDSystemを創業。北京大学で開催された国際学会で世界一の座を争い「BEST STUDENT AWARD」を受賞。2016年8月に、国内初ウェルネス・ヘルスケア領域に特化した人工知能研究所「FiNC Wellness AI Lab」を設立。2017年、ディープラーニングの団体、「日本ディープラーニング協会」最年少理事に就任。2018年9月にFiNC Technologies 代表取締役CTO就任し、書籍「未来IT図解 これからのディープラーニングビジネス」を2019年6月出版。

東京大学工学部卒。大学在学中にMEDICA及びCDSystemを創業。北京大学で開催された国際学会で世界一の座を争い「BEST STUDENT AWARD」を受賞。2016年8月に、国内初ウェルネス・ヘルスケア領域に特化した人工知能研究所「FiNC Wellness AI Lab」を設立。2017年、ディープラーニングの団体、「日本ディープラーニング協会」最年少理事に就任。2018年9月にFiNC Technologies 代表取締役CTO就任し、書籍「未来IT図解 これからのディープラーニングビジネス」を2019年6月出版。


第3回 11月22日(金)13:00~17:00
実践への第一歩 PoCの谷を越えよ

13:00~13:50
楽天におけるAI/ディープラーニング事例とその要
楽天のR&D組織である楽天技術研究所では、ビジョン「サード・リアリティ」と共に世界5カ国で特にAI技術開発に力を入れています。これまでに、物体認識、顔認識、機械翻訳から潜在顧客抽出、レコメンデーションまで多岐にわたってAI/ディープラーニングを活用しています。本講演では、実践例とAI技術活用に向けた課題について述べます。エンジニア、データサイエンティスト、リサーチャー等様々な職種の協同ついても解説します。

森 正弥

楽天 執行役員・楽天技術研究所 代表

アクセンチュアを経て現在、 楽天 執行役員 兼 楽天技術研究所代表として世界各拠点を統括。日本データベース学会理事。日経ITイノベーターズ エグゼクティブメンバー。IT協会 常任幹事。過去に情報処理学会アドバイザリーボード、経済産業省 CIO育成委員会委員等を歴任。Rakuten Accelerator プログラムにおけるメンター等、 スタートアップへのメンター経験も多数。2013年日経産業新聞にて「40人の異才」に選出。著作に「ウェブ大変化 パワーシフトの始まり」(近代セールス社)がある。

アクセンチュアを経て現在、 楽天 執行役員 兼 楽天技術研究所代表として世界各拠点を統括。日本データベース学会理事。日経ITイノベーターズ エグゼクティブメンバー。IT協会 常任幹事。過去に情報処理学会アドバイザリーボード、経済産業省 CIO育成委員会委員等を歴任。Rakuten Accelerator プログラムにおけるメンター等、 スタートアップへのメンター経験も多数。2013年日経産業新聞にて「40人の異才」に選出。著作に「ウェブ大変化 パワーシフトの始まり」(近代セールス社)がある。
14:00~14:30
ディープラーニング活用を成功に導くアセスメント・PoCガイド
日本ディープラーニング協会は活用の促進へ向けて、「ディープラーニング活用のためのアセスメント・PoCガイド」を策定しました。活用の第一歩となるアセスメント・PoCを実施する上で注意すべき点は何か、専門家の議論を通じてまとめたガイドを基に解説します。

佐藤 聡

connectome.design 代表取締役社長/日本ディープラーニング協会 理事 

大学卒業後に人工知能による自動演奏を実現すべく電子楽器メーカ入社。その後ソフトウエア会社勤務・起業を経て人工知能ベンチャーの創業メンバーとして参加。現在は、ディープラーニングをはじめとした人工知能関連技術の活用による社会全体のWell-Beingの実現を目指して、主に産業分野における人工知能活用戦略コンサルティング・新規事業開発を行う。

大学卒業後に人工知能による自動演奏を実現すべく電子楽器メーカ入社。その後ソフトウエア会社勤務・起業を経て人工知能ベンチャーの創業メンバーとして参加。現在は、ディープラーニングをはじめとした人工知能関連技術の活用による社会全体のWell-Beingの実現を目指して、主に産業分野における人工知能活用戦略コンサルティング・新規事業開発を行う。
14:40~16:10
【グループワーク】AI活用を進める障壁は?
AI活用を進めるステップを、「企画・検討」「PoC(概念実証)実施」「PoCの完了」「実用化へ」「実用化の完了」と分けると、ステップを踏むごとに実施率は大きく下がり、実用化の完了に至る比率は企画・検討の6分の1ほどになります(「産業分野における人工知能及びその内の機械学習の活用状況及び人工知能技術の安全性に関する調査」<新エネルギー・産業技術総合開発機構>)。各段階を乗り越えるためには、何が障壁になるのか、そして乗り越える原動力は何か、受講者同士の議論と専門家への質問を通じて、さまざまな業界、部門に共通する要因と対策を見いだします。

青木 淳哉

フューチャー Strategic AI Group Business Design Director

大学在学中に教育サービスのベンチャーを起業し、6年間に渡り、経営とプロダクト開発に携わる。同事業を大手出版社に売却した後、電通に入社。新規事業の企画・立ち上げのプロジェクトに従事する。その後、外資コンサルティングファームにて、IoTやAIの事業活用に関する企画立案・実証実験の実行支援を担当した後に現職。テクノロジーを活用した新規事業やプロダクトの企画開発、実証実験から市場投入に至るまでのプロジェクト経験多数。この他、2015年からは京都大学 防災研究所の大学発ベンチャー立ち上げに参画し、取締役を務める。

大学在学中に教育サービスのベンチャーを起業し、6年間に渡り、経営とプロダクト開発に携わる。同事業を大手出版社に売却した後、電通に入社。新規事業の企画・立ち上げのプロジェクトに従事する。その後、外資コンサルティングファームにて、IoTやAIの事業活用に関する企画立案・実証実験の実行支援を担当した後に現職。テクノロジーを活用した新規事業やプロダクトの企画開発、実証実験から市場投入に至るまでのプロジェクト経験多数。この他、2015年からは京都大学 防災研究所の大学発ベンチャー立ち上げに参画し、取締役を務める。

佐藤 聡

connectome.design 代表取締役社長/日本ディープラーニング協会 理事 

大学卒業後に人工知能による自動演奏を実現すべく電子楽器メーカ入社。その後ソフトウエア会社勤務・起業を経て人工知能ベンチャーの創業メンバーとして参加。現在は、ディープラーニングをはじめとした人工知能関連技術の活用による社会全体のWell-Beingの実現を目指して、主に産業分野における人工知能活用戦略コンサルティング・新規事業開発を行う。

大学卒業後に人工知能による自動演奏を実現すべく電子楽器メーカ入社。その後ソフトウエア会社勤務・起業を経て人工知能ベンチャーの創業メンバーとして参加。現在は、ディープラーニングをはじめとした人工知能関連技術の活用による社会全体のWell-Beingの実現を目指して、主に産業分野における人工知能活用戦略コンサルティング・新規事業開発を行う。

中林 紀彦

ヤマトホールディングス Data Strategy Executive

2002年、日本アイ・ビー・エム入社。データサイエンティストとして顧客のデータ分析を多方面からサポートし企業の抱えるさまざまな課題をデータやデータ分析の観点から解決する。また、エバンジェリストとしてビッグデータをビジネスに活用することの価値を幅広く啓蒙。オプトホールディング データサイエンスラボの副所長、SOMPOホールディングス チーフ・データサイエンティストを経て、ヤマトホールディングスのData Strategy Executiveに就任。重要な経営資源となった”データ”をグループ横断で最大限に活用するためのデータ戦略を構築し実行する役割を担う。また2014年4月より、筑波大学大学院の客員准教授としてデータサイエンスに関して企業の即戦力となる人材育成にも従事する。2017年4月より、データサイエンティスト協会の理事に就任。

2002年、日本アイ・ビー・エム入社。データサイエンティストとして顧客のデータ分析を多方面からサポートし企業の抱えるさまざまな課題をデータやデータ分析の観点から解決する。また、エバンジェリストとしてビッグデータをビジネスに活用することの価値を幅広く啓蒙。オプトホールディング データサイエンスラボの副所長、SOMPOホールディングス チーフ・データサイエンティストを経て、ヤマトホールディングスのData Strategy Executiveに就任。重要な経営資源となった”データ”をグループ横断で最大限に活用するためのデータ戦略を構築し実行する役割を担う。また2014年4月より、筑波大学大学院の客員准教授としてデータサイエンスに関して企業の即戦力となる人材育成にも従事する。2017年4月より、データサイエンティスト協会の理事に就任。
16:20~17:00
機械学習の導入で炎上する不安をなくす3つのポイント
機械学習の活用には注目が集まるだけに、問題が起きたときの信用の低下は、時には事業の存続をも左右しかねません。ビジネスには、法令遵守にとどまらない倫理が求められています。今回は、機械学習を活用したビジネスについて、(1)事例から炎上のポイントを知ったうえで、(2)ガイドラインや最新の議論を踏まえて炎上しない仕組み作りの考え方を身につけていただきます。そして、(3)炎上した場合の対応方針を知っていただきます。

堀川 正顕

真英法律事務所 パートナー弁護士

1990年生まれ。中央大学法学部、京都大学法科大学院卒業。個人情報の取扱い、企業不祥事発生時の危機管理に関する助言、指導等を行う。AI開発契約に関する業界発のガイドラインの策定にも携わる。東京大学AIデータフロンティアコース修了。一般社団法人AIビジネス推進コンソーシアムAI×知財ワーキンググループ、同AI×倫理ワーキンググループ所属。

1990年生まれ。中央大学法学部、京都大学法科大学院卒業。個人情報の取扱い、企業不祥事発生時の危機管理に関する助言、指導等を行う。AI開発契約に関する業界発のガイドラインの策定にも携わる。東京大学AIデータフロンティアコース修了。一般社団法人AIビジネス推進コンソーシアムAI×知財ワーキンググループ、同AI×倫理ワーキンググループ所属。


第4回 11月29日(金)13:00~16:55
活用の定着へ~運用と組織~

13:00~13:50
運用でAIを賢く(仮)

大井 恵介

HEROZ 開発部 プロジェクトマネージャー

2009年東北大学卒業・大学院修了。同年、日本電気株式会社(NEC)に技術開発職として入社後、BIGLOBEに在籍しシステム開発などに携わる。HEROZ入社後はプロデューサーとしてエンタメ領域を中心に数々のプロジェクトを牽引し現在はAI「HEROZ Kishin」を活用した事業創出を推進中。G検定保有(2018年#2)

2009年東北大学卒業・大学院修了。同年、日本電気株式会社(NEC)に技術開発職として入社後、BIGLOBEに在籍しシステム開発などに携わる。HEROZ入社後はプロデューサーとしてエンタメ領域を中心に数々のプロジェクトを牽引し現在はAI「HEROZ Kishin」を活用した事業創出を推進中。G検定保有(2018年#2)

関 享太

HEROZ 開発部 プロジェクトマネージャー

東京大学大学院工学系研究科を卒業。同年、ITメーカーに入社。電機製品の研究開発部門や海外マーケティング部門を経て経営コンサルティング会社に転職。主にAI・IoT等を活用した新規事業戦略立案等のプロジェクトに数多く携わる。現在はHEROZにて建設領域などの案件でプロジェクトマネージャーを務める。G検定保有

東京大学大学院工学系研究科を卒業。同年、ITメーカーに入社。電機製品の研究開発部門や海外マーケティング部門を経て経営コンサルティング会社に転職。主にAI・IoT等を活用した新規事業戦略立案等のプロジェクトに数多く携わる。現在はHEROZにて建設領域などの案件でプロジェクトマネージャーを務める。G検定保有
14:00~14:50
JFEエンジニアリングにおけるDX推進のための
組織、人財育成、プラットフォーム構築
当社は廃棄物発電プラント、バイオマスプラント等のプラント設備を手がけています。当社敷地内に2018年3月に開設したグローバルリモートセンターでは客先プラントの遠隔監視・支援を行い、また、同時にさまざまなデータを蓄積しています。2018年11月にはデータ解析プラットフォームを立ち上げ、プラントデータ等の解析を行える環境を整備しました。本セッションではこのデータ解析プラットフォームのコンセプトや、AI関連の組織を短期間で立ち上げた経緯、人財育成などについてご紹介します。また、クラウド活用の技術的な工夫点、適用事例についてもお話しします。

粕谷 英雄

JFEエンジニアリング 技術本部 ICTセンター センター長

15:00~16:00
MLOpsのためのチームビルディング(仮)
現在弊社では、Project Manager、Data Scientist、Researcher、Annotator等様々な役職が存在します。それらはAIを開発/運用するにおいて独立して作業を実施する場面と、継続/引継ぎをして作業を進める場面があります。関わり合いやフローを理解することで、どのようにチームビルディングを実施し、そしてMLOpsがどう回っていくのかを事例も踏まえてお伝えします。

岩田匠

ABEJA Platform Business Leader

独立系ITコンサルティング会社にてシステム開発を経験後、学生時代の専攻であった自然言語処理の経験を活かして同社のR&D部隊に転籍。研究開発に加えて、社内のAI教育担当等を兼任後、2018年ABEJAに参画。製造業を中心とするAI導入・運用プロジェクトに広く携わる。2019年より「ABEJA Platform」のビジネス開発をメインに活動し、Platformを使ったMLOpsの布教を目指す。

独立系ITコンサルティング会社にてシステム開発を経験後、学生時代の専攻であった自然言語処理の経験を活かして同社のR&D部隊に転籍。研究開発に加えて、社内のAI教育担当等を兼任後、2018年ABEJAに参画。製造業を中心とするAI導入・運用プロジェクトに広く携わる。2019年より「ABEJA Platform」のビジネス開発をメインに活動し、Platformを使ったMLOpsの布教を目指す。
16:10~16:55
AIを経営に活かすには
ビッグデータやAIの進展により産業構造、企業の競争環境が、大きく変わろうとしています。今まさに企業には、ディープラーニングを始めとるAIを従来とは異なる発想・視点を、スピーディーに活用していくことが求められています。AIを活用した事業創造・事業変革支援で多くの大企業とAIスタートアップ企業の両方を支援してきた立場から見える課題、そしてその処方箋を、開発企業との望ましい契約形態といった具体的な例も交えながら、お話します。

川上 登福

IGPIビジネスアナリティクス&インテリジェンス 代表取締役CEO/
日本ディープラーニング協会 理事

大手商社、GEを経て、IGPIに参画。AI関連の全社戦略策定・新規事業開発、AI開発、ビッグデータ解析、IoT戦略等を多数統括。経営共創基盤(IGPI) パートナー 取締役マネージングディレクター、IGPIテクノロジー 取締役、日本ディープラーニング協会 理事、産業技術研究所 情報・人間工学領域 人工知能研究センター 客員研究員、新エネルギー・産業技術総合開発機構 技術委員、内閣府戦略的イノベーション創造プログラム(スマートバイオ産業・農業基盤技術、ビッグデータ・AI を活用したサイバー空間基盤技術) イノベーション戦略コーディネーター
※途中、小休憩が入ります。
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