インダストリアルセッション


インダストリアルセッション一覧

インダストリアルセッション1

6月14日 (火) 10:00~11:40 E会場

インダストリアルセッション2

6月14日 (火) 14:20~16:00 E会場

インダストリアルセッション3

6月14日 (火) 16:20~18:00 E会場

インダストリアルセッション4

6月15日 (水) 13:20~15:00 E会場

インダストリアルセッション5

6月15日 (水) 15:20~16:40 E会場


インダストリアルセッション1

6月14日 (火) 10:00~11:40 E会場

(1)電通国際情報サービス
「CLISP-ML(Q)をはじめとしたMLシステムの品質確保に関する調査」

小川 雄太郎,後藤 勇輝
(電通国際情報サービス クロスイノベーション本部 AITC部)

昨今、「機械学習モデルを内包したITシステム」(MLシステム)を構築するプロジェクトが増加にあります。しかしながら、MLシステムの品質を保ちながらアジャイル開発を進める手法について、グローバルスタンダードな方法論が確立されていません。そこで本発表ではMLシステムの開発時における品質確保の各種観点、要件、テストについて調査した結果を報告します。具体的にはD. Sculleyらの「Hidden Technical Debt」論文、アンサー論文「ML Test Score」をはじめ、Software Engineering for Machine Learning(SE4ML) 、そしてCRISP-DMを継承したCRISP-ML(Q)について紹介します。

(2)Sansan株式会社
「名刺に特化した独自OCRエンジン開発の取り組み」

内田 奏
(Sansan株式会社 技術本部 研究開発部 Automationグループ)

名刺データは、ビジネスで活用するという目的上、限りなく100%に近い精度でデータ化する必要があります。Sansanでは、人と機械を組み合わせ上記精度を達成していますが、更なるコスト最適化・高速な納品に向けて、名刺に特化したOCRエンジンを独自に開発しています。本発表では、現行のEmail・氏名版独自OCRエンジンを全項目へ展開するための取り組みをご紹介します。

(3)インテル株式会社
「CPU だけで AI をやり切った 最新事例のご紹介 ’22 夏」

大内山 浩
(インテル株式会社 APJデータセンター・グループ・セールス AI テクニカル・ソリューション・ スペシャリスト)

毎年恒例、 本セッションでは世界中のインテルのお客様がインテル® CPU を使用して AI をどのように活用されているかをご紹介いたします。 多くの皆様に AI に対するインテル® CPU のポテンシャルを感じていただき、 ぜひ日々の活動のご参考としていただければ幸いです。

(4)コニカミノルタ株式会社
「コニカミノルタの画像AI・IoTプラットフォーム「FORXAI:フォーサイ」」

西上 直孝
(コニカミノルタ株式会社 IoTサービスPF開発統括部 戦略推進部)

近年コニカミノルタが開発に力を入れている画像AI・IoTプラットフォーム「FORXAI:フォーサイ」をご紹介いたします。FORXAIは画像を中心としたAI・IoT技術のプラットフォームで、当社とパートナーシップを結んでいる企業同士で技術を提供・活用することで社会課題を解決するソリューションを共創しようというコミュニティの場でもあります。本セッションでは、FORXAIの概要・技術、および社内外での活用事例についてご紹介させて頂きます。

(5)株式会社日本総合研究所
「日本総合研究所 先端技術ラボにおけるAI分野の技術リサーチと応用事例」

由井 成和
(株式会社日本総合研究所)

日本総合研究所 先端技術ラボは,SMBCグループにおけるAI等の先端技術のR&D組織として,幅広くIT動向をリサーチし,有望な技術の評価を目的とした検証や,実ビジネスへの応用に取り組んでいます.研究機関・大学・専門事業者様とのパートナーシップによる共同研究も行っており,本発表では最近の取り組みについてご紹介します.

インダストリアルセッション2

6月14日 (火) 14:20~16:00 E会場

(1)株式会社バオバブ
「神は細部に宿る-アノテーションデータ外注への第一歩」

相良 美織
(株式会社バオバブ)

バオバブは2010年創業以来、機械翻訳のための対訳作成から、画像アノテーション・テキストアノテーション・画像キャプションや対話シナリオ構築等、各種学習データ構築に特化したサービスを展開しております。
機械学習の要である高品質なアノテーションデータ構築について、具体的な事例とともにお伝えします。

(2)横河電機株式会社
「プラント自律制御にむけたAI技術適用事例」

小渕 恵一郎
(横河電機株式会社 横河プロダクト本部 コントロールセンター)

石油や化学プラントにおける制御(プロセスオートメーション)の世界ではPID制御、高度制御などの技術により自動化が図られてきました。しかし、プラントには、これらの技術では自動化できない部分が存在し、安定操業継続の課題となっています。この課題を解決するため、横河電機株式会社はプラントへの強化学習AIの適用に挑戦してきました。ここでは、安全第一のプラント制御の世界にどのように強化学習AIを適用したかを説明します。

(3)パナソニック株式会社
「パナソニックのAI活用事例」

河村 岳
(パナソニック株式会社 テクノロジー本部 デジタル・AI技術センター)

パナソニックグループにおけるAI活用事例の紹介を通じて、AI活用戦略と今後の展望について述べます。

(4)株式会社ARISE analytics
「顧客の興味・関心データを活用した企業のマーケティング高度化」

石原 祥悟
(株式会社ARISE analytics Customer Analytics Division / データサイエンティスト)

ARISE analytics は、KDDI とアクセンチュアのジョイントベンチャーとして 2017年に誕生しました。現在約350名以上のデータサイエンティストが在籍し、KDDIが保有する4,000万を超える顧客データ(属性や行動データなど)とアクセンチュアの技術力・コンサル力を強みに企業のDX を支援しています。今回はARISE analyticsが取り組む、顧客の興味・関心データ分析による企業の「マーケティング高度化」の事例をご紹介します。

(5)株式会社 日本HP
「AI開発や導入を効率化させるオンプレソリューション」

新井 信勝
(株式会社 日本HP ワークステーション市場開発)

AIやデータサイエンスに例えばクラウドのみで構築する場合、データ転送によるオーバーヘッド、スピードやレイテンシー、セキュリティやプライバシーなどの課題と直面する場合があります。これらの問題を解決し効率化するためのソリューションやオンプレのハードウエアご採用の実例について製造業、医療、小売り業、教育分野などのお客様がどのように解決したか使用事例をもとにご紹介いたします。

インダストリアルセッション3

6月14日 (火) 16:20~18:00 E会場

(1)ウォンテッドリー株式会社
「ウォンテッドリーにおける推薦システム開発事例」

合田 周平
(ウォンテッドリー株式会社)

ウォンテッドリーは「シゴトでココロオドルひとをふやす」ために、はたらくすべての人が共感を通じて人や会社と「であい」「つながり」「つながりを深める」ためのビジネスSNS 「Wantedly」 を提供している。Wantedly では年々ユーザ規模が拡大して複雑性も増しており、より良いマッチングを実現するために推薦システムを最も重要な技術領域の1つとして位置づけ、開発・運用に力を入れている。本発表では我々のプロダクトにおいてどのように推薦システムを開発し、どのような価値をユーザに提供できているかについて紹介する。

(2)中外製薬株式会社
「中外製薬が目指す革新的な新薬創出|AI活用の事例紹介」

中西 義人
(中外製薬株式会社 デジタル戦略推進部長)

中外製薬は、医療用医薬品に特化し、がん領域・バイオ医薬品に強みを持つ研究開発型の製薬企業です。患者さんの遺伝子情報に応じて治療計画を立てる「個別化医療」の国内パイオニアとして、ゲノムデータ、リアルワールドデータ(RWD)、デジタルバイオマーカー(dBM)等の複数のデータを組み合わせて解析することで、患者さんの状態をより深く理解し、一人ひとりに最適な治療の提供を目指しています。本セッションでは、当社のDX戦略と、社会を変えるヘルスケアソリューション提供に向けたAI活用の具体的な事例を紹介します。

(3)株式会社ディー・エヌ・エー
「永久ベンチャーDeNAが音声AI研究開発でめざす世界」

豆谷 浩輝
(株式会社ディ・エヌ・エー)

株式会社ディー・エヌ・エーが取り組むAI研究開発と事業における活用を紹介します。特に、エンタメや社会課題解決に向けた音声AIの活用事例に触れながら、新規事業における音声AIの研究開発や今後の展望について、発展著しい音声と機械学習の分野で研究開発するチームから紹介します。
音声AIのひとつである音声変換について、七声ニーナを実現した技術やリアルタイム化に向けた取り組みを紹介します。さらに、その取り組みの背景にある、エンタメを提供する企業として音声変換に期待していることを明らかにします。
音声合成もまた音声AIの主要な技術です。本技術に関して、社会課題解決事業で期待される役割やエンタメを取り入れた新しいソリューションの実例を紹介します。最近の音声合成の学術的な発展を振り返り、最先端の技術を実用するための課題や工夫を解説します。

(4)NTTコミュニケーションズ株式会社
「NTTコミュニケーションズのデータ分析に関する取り組みのご紹介」

NTTコミュニケーションズのデータ分析に関する取り組みのご紹介

(5)フューチャー株式会社
「フューチャーでのAI事例紹介」

フューチャーでのAIを活用した事例の紹介をします。

インダストリアルセッション4

6月15日 (水) 13:20~15:00 E会場

(1)沖電気工業株式会社
「社会の大丈夫をつくっていく。」を支えるOKIのAI

伊加田 恵志
(沖電気工業株式会社 イノベーション推進センター AI技術研究開発部)

OKIは「社会の大丈夫をつくっていく。」をスローガンに、社会のインフラを高度化させる製品を中心に事業展開しています。本発表ではそのような製品群に搭載されるOKIのAI技術や製品について紹介いたします。またOKIが注力している、技術や製品開発を提供する上で必要となる「開発原則」、「AIガバナンス」、「品質保証」、「人財育成」の制度や仕組み構築の活動についても紹介いたします。
主なトピックス:
・OKIのイノベーションを支えるAI技術および製品について
・エッジコンピュータへのAI搭載を簡素化するDL軽量化ツールについて
・OKIのAI製品をお客様に安心して使っていただくための仕組みについて
・人財育成や社内イベント、AIの社会実装を見据えた大学連携について

(2)株式会社 東芝
「AI関連技術の研究開発ご紹介」

春木 耕祐
(株式会社 東芝 研究開発センター)

東芝グループでは、カーボンニュートラル・インフラレジリエンスという地球規模の社会課題に応えるため、幅広いAI技術の研究開発や様々なソフトウエア基盤開発を行っています。本発表では、これらの取り組みについて事例を交えてご紹介します。

(3)BIPROGY株式会社
「よりよい社会の実現を目指すAI技術開発とその応用」

阿部 建,脇森 浩志
(BIPROGY株式会社 プラットフォームサービス本部アドバンスド基盤技術部AI/IoT技術一室)

BIPROGYグループではデータ分析やAI技術の適用により、様々な社会課題・ビジネス課題の解決に取り組んでいます。
本セッションでは、電力・小売・製造・教育・インフラ保全といった幅広い業界におけるAIの事例と共に、それらを下支えするソリューションがどのように生まれてきたかを紹介します。

(4)クレスコ/クレスコ・デジタルテクノロジーズ
「エッジAIで見分ける生たまごorゆでたまご!/セマセグのアノテーションをAIで素早く簡単に」

草野 和文(クレスコDT),中原 諒(クレスコ)
(クレスコ デジタルソリューション推進室(DSP))

★エッジAIで見分ける生たまごorゆでたまご!
たまごを割らずとも簡単に見分けることができるエッジAI・IoTデバイスのご紹介です。SONYのボードコンピュータ「Spresense」にスピーカーとマイクを接続し、たまごに音を当てて学習用データを取得。「Neural Network Console」を使ってCNNを機械学習し、「Spresense」に学習結果を実装します。それにより、音の波形で「たまご」を見分けるエッジAIを実現。これらエッジAIとしてのハードウェア構成と「非破壊検査」にも通じる""たまご""を見分けるAIでの波形分析ノウハウ、およびクレスコDTのELTRESアドオンボードを組み合わせ、LPWA回線を通じて判定結果をクラウドへ送るIoTデバイスの機能をご紹介します。

★セマセグのアノテーションをAIで素早く簡単に
教師あり学習の手法では、大量のアノテーション済み学習用データセットを準備しなければなりません。特に、ピクセル単位の塗り分けが必要となるセマンティックセグメンテーションは作業負荷が高いことで知られています。クレスコではサポートベクターマシンによる予測機能が搭載されたペイントツールPePeを開発しました。画像を塗り進めると作業を学習し、他の部分を自動で塗るAIツールをご紹介します。

(5)ミイダス株式会社
「アセスメントリクルーティングを支えるHRサイエンス」

神長 伸幸
(ミイダス株式会社 HRサイエンス研究所)

求職者と求人企業を繋ぐ転職プラットフォームを運営するミイダスでは、転職におけるマッチングを通して、求職者と求人企業双方の希望条件を満たすことに加えて、求職者が転職先で活躍することを視野に入れた転職支援を目指しています。これを実現するためには、仕事での活躍につながる個人特徴の理解やそのアセスメント方法の開発だけでなく、アセスメントデータを考慮した転職推薦の技術開発が重要です。HRサイエンス研究所は、心理学・経済学・言語学などのヒューマンサイエンスと情報学を中心とするデータサイエンスを融合させながら、多様なヒューマンリソースデータを研究対象としています。本発表では、転職推薦システムや個人特徴のアセスメントに関する我々の研究をご紹介します。

インダストリアルセッション5

6月15日 (水) 15:20~16:40 E会場

(1)株式会社LegalForce

講演取消し

(2)株式会社エス・エム・エス
「エス・エム・エスにおけるAI技術活用事例」

エス・エム・エスにおけるAI技術活用事例をご紹介いたします

(3)株式会社エクサウィザーズ
「ビジネス・アカデミック両分野での、機械学習とその関連技術の適用・運用事例報告」

(株式会社エクサウィザーズ)

エクサウィザーズではコンピュータ・ビジョン、自然言語処理、ロボティクス、組合せ最適化などの幅広い実践を行なっていますが、本発表では主に表形式データについての事例を紹介致します。
物流業界での MLOps 事例やライフサイエンス分野での機械学習活用などに関して、弊社の取り組みの一端を報告致します。

(4)株式会社NTTデータ数理システム
「NTTデータ数理システムの最近の事例・製品紹介」

多田 将志
(株式会社NTTデータ数理システム 営業部)

NTTデータ数理システムでは、データ分析や数理計画法、シミュレーションなどバラエティに富んだツールの開発や、AI・機械学習を活用した受託案件を行っています。今回は、最近の当社事例や新製品Alkano(アルカノ)などご紹介します。

(5)ボストン コンサルティング グループ
「評価指標ではなくKPIを最適化するための方法論とその適用事例の紹介」

高柳 慎一
(ボストン・コンサルティング・グループ合同会社)

Boston Consulting Group GAMMAはデータサイエンスやその周辺技術に関する深い知識と経験及び各国の大学/研究機関を含めた幅広いネットワークを持っている組織です。近年、広く知られているように機械学習において用いられる評価指標の向上は必ずしもビジネスインパクトの尺度であるKPIの向上を意味しません。本セッションでは、標準的に用いられるR^2, ROC-AUCなどの評価指標ではなく直接的にKPIを最適化するための方法論とその適用事例について紹介します。

(6)株式会社SIGNATE
「コンペティションによるAI開発の可能性」

浜野 紘一
(株式会社SIGNATE Data Consulting Group/VPoP)

SIGNATEはデータ分析コンペティションプラットフォーム"SIGNATE"を運営しており、オープンイノベーションを活用したAIサービスを提供しています。このコンペティションの仕組みを活用した、アルゴリズムの開発や、AI開発を担う人材の採用・育成と言った事例をご紹介します。

(7)SiB株式会社
「視線データ×AI活用!アイトラッキングが可能にする今後の自動化」

芳賀 晶子
(SiB株式会社 営業部)

近年AIを活用した“自動化システム”が増えてきており、自動運転・操船、自律ロボットなど、様々な分野で自動化が進んでいます。
その精度を上げる為には人の生体情報、特に視線データは必要不可欠となっております。
本発表では精度の高い自動化の為に視線データを取得・分析した事例について、論文を基にご紹介致します。

(8)株式会社ALBERT
「点群や画像などからの物体の3次元再構成と3次元空間認識技術に関わる取り組み」

松林 達史
(株式会社ALBERT 先進技術部 部長 / Lead AI Researcher)

ALBERTではAI事業のCATSLYST戦略として2020年より先進技術部を設立し、高度な先進技術の研究開発に取り組んでいます。
先進技術部では時間と空間の理解を深める研究として、3次元物体認識・動画像分析・ロボティクス・強化学習などの研究に取り組み、製造業や自動車関連事業への貢献を進め、ALBERTのブランド力強化に努めております。特に3次元認識の研究は近年のComputer Vision界隈でも注目を集めており、自由視点映像生成や、点群情報からの表面再構成なども注目領域となっています。これらの研究は、観測データからより正確な物体情報へと変換するReal2SimのDX技術として重要な技術です。表面や構造を理解することによって、ロボティクスによる把持操作や、ロボット医療などの技術への応用が見込まれており、ALBERTでも将来的なビジネスへのサービス貢献を目指し、研究開発に取り組んでいます。
本セッションでは,先進技術部の研究全般の紹介とともに,特に点群からの表面再構成の研究の紹介を行います.