[第14回]IoT技術セミナー『AIのトップコンサルが導き出すディープラーニングの現実解』講演概要

第1講演

13:30〜14:20

IoTを切っ掛けに、遂に始まった“知能”への挑戦 〜ニューロンモデルからディープラーニング・その先へ〜

講師:佐藤 聡 氏 株式会社クロスコンパス・インテリジェンス 代表取締役

<講演内容>
 今まで、人間のような知能をもった機械を作りたい、知能そのものを作りたい、という欲求は多くの技術者を魅了し、沢山の研究が行われてきましたが、最近までその努力はなかなか実を結びませんでした。しかしここ数年で、脳の情報処理をモデル化した手法の一種である「ディープラーニング(DL)」が急速に発展し、これを用いれば真の人工知能が実現できるのではないか、という期待が高まっています。
 そんなとてつもない可能性を秘めたDLですが、IoTでのデータ分析処理に利用したいという企業が続出しており、当社への相談件数もうなぎのぼりです。ここで重要なことは、「果たして、我々のDLへの期待は現実的かつ妥当なものなのか?、現在DLはどこまで進んでいるのか?」といった観点からプロジェクト全体を俯瞰し、適材適所でDLの能力を引き出す取り組みを正しく行っていくことです。そのためには、DL技術の“現在地”、すなわち未来につながる最新の技術動向や応用例をなるべく多く知り、吸収する努力を続けていく必要があります。
 そこで本講演では、DLと人工知能の位置付けを再整理し、最新のDLがもちはじめた新たな可能性を解説していきます。これまでの経験から、DLを画像認識や異常検知などへ適用していくうえで重要になると考えている開発プラットフォームの在り方についても言及しておきたいと思います。

  • 人工知能の歴史
  • 現在の人工知能の立ち位置
  • ディープラーニングの動作原理
  • 脳とディープラーニングの比較
  • ユーザーの意識・期待と現実
  • 開発プラットフォームへの考察
  • ディープラーニングを超えて

<講師略歴>
東京理科大学工学部機械工学科ロボット系研究室卒。人工知能を用いた自動演奏の実現を夢見て、株式会社ローランド入社するも一年未満で退職。その後ソフトウエア会社を起業し20年弱、多種多様なシステム構築に従事。日本初の100% Pure Java認定ソフトウエア開発等。
2011年人工知能に特化した株式会社クロスコンパス創業
2014年10月より代表取締役。2015年4月より人工知能事業により集中するため、クロスコンパスの100%子会社として株式会社クロスコンパス・インテリジェンス設立、同代表取締役就任。

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<休憩 10分>

第2講演

14:30〜15:20

進化を続けるディープラーニングでの「画像認識」 今、何ができて何ができないのか?

講師:佐々木 雄一 氏 株式会社クロスコンパス・インテリジェンス ストラテジー・オフィサー 兼 研究員

<講演内容>
 ディープラーニング(DL)は、ビジネスへの応用が急速に進む一方、学術的な研究も日進月歩で進められている分野です。毎日数十本もの論文が継続的に発表され続けていることからも垣間見られるように、その進化はめざましく、少し前には不可能と言われていたことが数カ月後には可能になるといったことがしばしば起こります。一方で、人間のような“知能”をもっていないため、人間にとっては簡単なことがDLにとっては難しく、長らく解決できずにいる課題も多く存在します。そのため、DLのポテンシャルを正しく引き出し、ビジネスへの適用を行うためには、最新の研究や技術動向にアンテナを張り、「何ができて何ができないのか」の土地勘を持ち続けておくことが重要となります。
 本講演では、特にDLの本領が発揮される「画像認識」における最新の成果をレビューするとともに、今後大きな社会的インパクトを持つと考えられている「強化学習」「マルチエージェント」とDLとの接点についても概観します。このような研究の中で使われているデータ量・種類、計算リソースなどに目を向けることは、DLを活用する今後のIoTの技術要件を予測することにもつながりますので、ぜひ参考にしていただきたいと思います。

  • ディープラーニングが人間の目になる「画像認識」の最前線
  • ディープラーニングが実環境で学習する「強化学習」
  • さらなる最適化をめざす「マルチエージェントとの融合」
  • まとめ=最新のディープラーニング、何ができて何ができないのか?

<講師略歴>
2011〜2014年、欧州原子核研究機構(CERN)にて研究を行う。理学博士(素粒子物理学実験)。
2014年、マッキンゼー・アンド・カンパニーに入社。AI化を含む企業戦略の策定や、企業文化の変革を数多く支援。
2017年、クロスコンパスへ入社。リサーチャーとして最新論文の調査やデータ解析を行うと共に、クライアント企業のAI化戦略の支援などを行う。

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<休憩 10分>

第3講演

15:30〜16:20

製造業を革新する「異常検知」の限界に挑む 〜技能継承を支援する知能モジュール〜

講師:鈴木 克信 氏 株式会社クロスコンパス・インテリジェンス 取締役 産業ビジネス推進室 室長

<講演内容>
 昨今、製造業ではインダストリー4.0と呼ばれる第4次産業革命やIICを代表とするデジタルデータ解析による生産性向上・信頼性向上を狙った活動などが始まり、大きな転機を迎えつつあります。また、世界的に労働人口の減少が懸念されるなか、日本においては高い技術・技能をもつ熟練者の急速な減少が大きな問題となりつつあります。当社では、製造業が直面するこれらの変化に対応することを念頭に、早期からディープラーニング(DL)の活用に関するコンサルテーションや開発支援を行ってきました。
 本講演では、そのなかでもDL導入が最も進んだ例として最新の異常検知システムの概要や開発の勘所を解説していきます。異常検知用の知能モジュールでは、異常の検出率を格段に向上させることができただけでなく、その統合開発環境において熟練者の技術継承を支援することにも成功しました。今回は、これらの取り組みを題材にして、製造業向けIoTにおけるDLの活用実態を詳しく説明していきます。

  • IoT/M2Mやインダストリー4.0がもたらす製造業の変化
  • 人と知能モジュールの成長過程の比較
  • 製造業向けディープラーニング技術の種類
  • 異常検知システムと異常検知用知能モジュールの概要・適用事例
  • 技能継承に配慮した知能モジュールの開発環境
  • ディープラーニングを支えるエコシステム

<講師略歴>
半導体ベンダーで「ものづくり」を学ぶ(半導体チップ、セラミック焼成、金型プレス加工、プリント基板、半田リフロー実装、etc)。
クロスコンパス・インテリジェンスでは、産業、IOT/M2M、第4次産業革命、インダストリー4.0のマーケティング、製品企画、開発を担当。AIをマイコンに搭載し製造業の異常検知・予知保全を実現。
現在、産業市場向けを中心とした各種AIの開発、AI開発環境の構築を担当している。

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