興隆により機械学習・ディープラーニングに注目が集まっています。ビッグデータ活用実務フォーラムでは、若手を中心にオープンソースのPythonやRなどの機械学習・データマイニングツールを中心に勉強会を展開してきました。本セッションではこの勉強会を一橋記念講堂に展開します。IoTなどを活用しているアカデミア、産業界の各分野で活躍されている方々に、その活用内容をご紹介いただき、最近のこれら分野を敷衍し、聴講者の業務展開の参考になるような、午後のメインセッションの導入となるようなセッションを企画します。本セッションは、ニコニコ生放送にてネット中継される予定です。【講演概要】ビッグデータ活用実務フォーラムは、2013年から機械学習やデータマイニングなどビッグデータ関連のデータ分析に関する情報を共有し、実務への活用に役立てるために活動を開始しました。勉強会の開催や学会誌の特集号を企画しました。昨年は、ソフトウェアジャパン2016「ビッグデータ:機械学習とデータマイニングの最前線~500人大集会:そのツールと応用~」を企画し500人近くの入場者を記録しました。)」を企画し、若手ITエンジニアを中心にデータ分析の情報交換を行っています。本セッションではこの勉強会を一橋記念講堂とニコニコ生放送に展開します。若手エンジニアを中心とした情報共有の機会を提供すべくその内容をご紹介させていただきます。特任教授)【略歴】専門分野:ゲノム科学、バイオインフォマティクス、データマイニング。フェロー、APECエンジニア、IPEA国際エンジニア。(エヌ・ティー・エス、2016)。3次人工知能ブームは自然科学系研究者だけのものではありません。情報学は学際的な性質をもち、社会科学や人文科学にも十分に応用可能な学問です。講演者はもともと工学領域で人工知能を学び、情報工学に関する研究を進めてきましたが、近年は社会情報学という学問領域において「ユーザとシステムのインタラクションがどうあるべきか」というテーマで研究を進めています。その状況において、社会科学を学ぶ者が機械学習とどう向き合うべきか、大学での状況を交えつつ、紹介します。教授)【略歴】専門分野:感性情報学、ユーザインタフェース、行動分析など。(情報工学部門)、博士(工学)。シルバーエッグ・テクノロジーは多くのウェブサイトにレコメンデーション(自動推薦)システムを提供しています。コスト、付加価値など、他にも考えなければいけない因子がたくさんあり、必ずしも予測精度が高いアルゴリズムが最良というわけではありません。コアに機械学習アルゴリズムを持つシステムが、局所最適化に陥らずにシステム全体としてどのようにバランスを保っているかという点をお話します。大手SI企業にてシステムエンジニア、研究職を経て現職。(エヌ・ティー・エス、2016)。技術の進歩により、世はまさに空前のAIブームとなっています。このような状況で、市場や経営層から求められるAIと、現場が取り組む機械学習とのギャップの存在を明らかにし、そのギャップをいかにして埋めるか、そしてこれから取り組むべきAIと機械学習の方向性について、提案します。ICTエンジニアとして、ソフトウェアベンダー、SIベンダー、ERPベンダーを経て、現職。活躍の場が爆発的に広がっており、人間を凌駕し仕事を奪うのではないかなどという議論まで最近では飛び出しています。リクルートライフスタイルでもWebサービスを中心に様々な場面で機械学習を活用していますが、人間を凌駕する部分もある一方で、まだまだ活用が難しい部分も多く存在します。ビジネスの現場とこれからについて考えます。データサイエンティスト)【略歴】リクルートライフスタイルのデータエンジニアリンググループのデータ分析者兼エンジニアとして勤務。SIerの研究員、コンサルを経て、2016年より現職。DNAやmRNAの配列情報を基にその発現する量やタイミングが厳密に制御され、各種の生命現象を形作っている。言い換えると生命現象は4種の塩基(ATGC)のパターンによって主に表現されていると言える。今回は、植物を研究材料に、遺伝子発現制御ステップの一つであるmRNAの翻訳、つまりタンパク質の生産性に焦点を当て、この4塩基の配列パターンからタンパク質の生産効率を説明できる数理モデルの構築、構築した数理モデルと遺伝的アルゴリズムを用いた高いタンパク質生産能力を持つmRNAの設計などの研究成果を紹介する。これらの技術は、将来的に有用タンパク質を植物で大量に作らせる場合に非常に有用なツールとなると考えている。(バイオサイエンス、2016年)。現職にて、次世代シークエンサー等によって得られたデータを用いたデータマイニングを主に、生命現象の数理モデル化やその実用的な展開を目指し研究を行っている。【講演概要】IoTやインダストリー4.0に注目が集まる昨今、人工知能(AI)、特にディープラーニングや機械学習のビジネス応用が急速に進んでいます。本領域の先端技術の研究と実ビジネスでの応用を支援するALBERTが、ヘルスケア、自動運転、スマートファクトリーといった分野における活用状況を、具体的な事例を交えてご紹介します。グループにて大手電気メーカー・OA機器メーカーの事業戦略および営業戦略プロジェクトに従事。2004年株式会社インタースコープに転じ、複数の新規事業立ち上げに関わる。2005年7月株式会社ALBERTを設立し、代表取締役社長に就任。2015年東京証券取引所マザーズ市場に上場。分析力をコアとするデータソリューション事業を展開。[11:40-12:00]講演(7):ノーデータ問題へのファジィ論的アプローチ(ファジィ・ベイズ技術)【講演概要】ノーデータ問題へのファジィ論的アプローチ(次世代AI技術)ノーデータ問題は、字のごとくデータのない問題、つまり尤度がない問題です。人間の主観が入ったままの生データを尤度で変換することなく、直に意思決定に使う手法が、我々が研究している「ファジィ・ベイズ技術」です。講演では、堤防設定問題に代表される水害対策問題に焦点を当てます。我々は、水理システムがマルコフ過程に従うなら、それの現れのファジィ事象(波)もマルコフ過程であることを証明しています。従って、波と堤防の高さが、ある決定関数に従うと仮定すれば、確率近似法で決定関数の最適値を求めることができますが、どの状態で最適値かわからない、つまり、最適解が求まりません。我々は、決定を代替案として離散的に与えることで、ファジィ・ベイズ意思決定法則が適用できることを示しました。実用化に向け、共同研究先を探しています。これは、目に見える例ですが、自然言語処理ににも同様な手順で対応できます。モニタリングシステム構成法、環境データ解析、環境リスク解析に関する研究を行っている。このセッションは以下のシンポジウムも兼ねています。