10月17日 開催!人工知能ビジネス活用研究会第5期のご案内はこちら

 ビジネス活用の面では話題先行だった人工知能ですが、2016年に入り実際の活用が広がり始めました。音声認識技術と質問応答システムによるコールセンターでの対応スキルの底上げ、レコメンドアプリによる店頭接客の高度化、カメラ映像の認識による街中や店内の動線分析や異常検知、機器のセンターデータによる故障予知…。
 一方で、人工知能の活用を高度化させるためには、事業にまつわるデータや知見を持つ企業とアルゴリズム開発力に優れた企業の連携など、様々な企業の知見を結集することが欠かせません。
 そこで日経ビッグデータでは、企業の新規事業開発部門、経営企画部門、研究開発部門の方を中心とした、人工知能を事業へ活用することを検討している方を対象に「人工知能ビジネス活用研究会」を開催します。
 IoTにおける人工知能活用などビジネス利用の可能性を学ぶ講義のほか、国内の人工知能研究の最先端、実際に機械学習やディープラーニングなどを活用する大手企業やスタートアップ企業などから、最新の研究、活用状況を学びます。

 ぜひ本研究会にご参加いただき、貴社のビジネスにご活用ください。皆様のご参加を心よりお待ちしております。

プログラム・講師

第1回

人工知能の基礎知識、ビジネスに活用するためのフレームワーク

2017年5月11日 14:00~17:45

今なぜ人工知能が注目されるのか、ビジネス活用の可能性と課題を中心に学びます。

14:00 - 15:00

AIの歴史と日本におけるAI研究の未来

今は第3次AI(人工知能)ブームと言われています。この火付け役は深層学習(ディープラーニング)の成功ですが、同時にシンギュラリティの話題と、それに乗じたAIが人類を滅ぼすとする議論が話をややこしくしています。特に最後の議論はAIの可能性を過大評価して人々の危機感を煽っている気がします。知能研究の歴史を振り返ることによって少し議論を整理し、その歴史の上で深層学習の可能性と限界を論じ、そして日本はこれに対してどうアプローチすれば良いのかを語りたいと思います。また、技術としてのAIはIT(情報技術)の一先端分野であることを強調しておきたい。

中島 秀之 氏

中島 秀之 氏

東京大学 大学院情報理工学系研究科
特任教授

1983年、東大情報工学専門課程修了(工学博士)。電子技術総合研究所(現産業技術総合研究所)を経て2001年から産総研サイバーアシスト研究センター長。2004年から公立はこだて未来大学学長(現在は名誉学長)。2016年6月から東京大学大学院情報理工学研究科先端人工知能学教育寄付講座 特任教授。NEDO(国立研究開発法人新エネルギー・産業技術総合開発機構)技術戦略研究センター フェロー、理化学研究所「健康脆弱化予知予防コンソーシアム」会長。

15:10 - 15:55

実用「深層学習」

深層学習はどこまでできるのか、実際のビジネスにどう活用できるか、いま既にどのようなプレイヤーがいるのか、業界全体を俯瞰しながら、実用的な深層学習の応用やビジネスへの適用について実例を交えて紹介します。

清水 亮 氏

清水 亮 氏

UEI
代表取締役社長 兼 CEO

新潟県長岡市生まれ。ゲームプログラマー出身の経営者として、企画、マーケティング、戦略コンサルティングなど多岐にわたる業務を行っている。専門分野はネットワーク、コンピュータグラフィックス、深層学習(ディープラーニング)など。初心者でも手軽に深層学習を始めることができる深層学習向けワークステーション「DEEPstation DK-1」シリーズを開発。80以上の大学・公的研究機関で採用される。

16:05 - 16:50

人工知能を活用した新規事業における法務リスクの考え方

人工知能を活用した新規事業を開発・運営する上で、個人情報やプライバシーの保護、著作権や事故責任の考え方など、様々な法務面での課題があります。しかし、成功が確約された事業計画がないように、法務リスクが全くない事業計画は存在し得ません。大切なのは取れないリスクと取れるリスク、問題が起きたときの対処法、そのインパクトを明確にすることです。現在の人工知能を活用したビジネスにまつわる法務的問題を事例も交えて整理し、新規事業を前に進めるための考え方をお伝えします。

二木 康晴 氏

二木 康晴 氏

経営共創基盤 弁護士

国内法律事務所にて、企業の法的・私的整理等の事業再生案件、各種契約書の作成・審査、株主総会指導、コンプライアンス対応、M&A等の企業法務や訴訟等を取扱う。その後、経営共創基盤に参画し、新規事業の創出、M&A、ベンチャー企業等への出資、出資先の監査役業務等に従事。東京大学法科大学院卒、弁護士。

17:00 - 17:45

データから経営価値を生み出す日立の人工知能技術

日立ではビッグデータやIoTデータを活用して様々な最適化・判断を自動化することで経営価値を生み出す人工知能を開発しています。本講演では、まず人工知能技術の動向と分類を述べ、次に我々が開発した人工知能のコンセプトと基本原理を説明し、さらに、様々な産業分野への活用事例を紹介します。

森脇 紀彦 氏

森脇 紀彦 氏

日立製作所 研究開発グループ システムイノベーションセンタ 知能情報研究部 部長
博士(工学)

1995年日立製作所入社。 研究開発グループ システムイノベーションセンタ 知能情報研究部 所属 。博士(工学)。現在、人間情報システム、人工知能の研究開発に従事 。これらの技術を活用したデジタルトランスフォーメーションに関心がある。

第2回

企業が進める活用事例その1 ネット上のビジネスを中心にご紹介します

2017年5月18日 14:00~17:45

新たな技術を採用する上で配慮すべきことは何か、ビジネスの現場に人工知能を導入する企業や支援企業の責任者にご登壇いただき、人工知能の活用例、導入時のポイントなどをお話いただきます。

14:00 - 15:00

AI 技術活用にむけた課題とその克服 - 楽天技術研究所での事例を参考に

楽天の戦略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E-Commerce、Fintech、IoT関連の技術開発を行っており、世界5拠点の体制で特にAI技術の活用に力を入れています。昨夏には、シンガポール科学技術研究庁( A*STAR )とのAI人材育成プログラムを立ち上げ、またスタンフォード大学やMIT、筑波大学とのAI技術活用の共同研究を開始する等、活動を加速させています。本講演では、 AI技術活用に向けた課題について、特に昨今のDeepLearning 等の破壊的トレンドがもたらしている今までにない課題について述べます。楽天技術研究所での事例を参考に、より活用を推進し、イノベーションの創出へと繋げる為に示唆となる論点を提示したいと思います。

森 正弥 氏

森 正弥 氏

楽天
執行役員 兼 楽天技術研究所代表

1998年、アクセンチュア入社。2006年、楽天入社。現在、同社 執行役員 兼 楽天技術研究所代表として世界5拠点のマネジメントおよびAI・データサイエンティスト戦略に従事。情報処理学会アドバイザリーボードメンバー、企業情報化協会 常設幹事、ビッグデータ活用コンソーシアム副委員長。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。

15:10 - 15:55

ディープラーニング技術が当然のように使われると、世界がどう変わるのか

スマートフォンやパソコンだけでなく電化製品や家具、空間など身の回りのあらゆるモノが互いに認知し合い、自律的に連携を取り始めます。そんな「機械が人間をサポートする世界」ないし「機械と人間の行動が限りなくシームレスな世界」はすぐそこまで来ています。実生活にディープラーニング(深層学習)技術が入ってきたとき、生活やサービス、社会課題などに対する私たちの目線はどのように変化していくのでしょうか。また、実生活への浸透を目前に、今、企業や研究組織が越えるべき技術的な課題について、先端研究の事例や実践例を交えてご紹介します。

松田 総一 氏

松田 総一 氏

LeapMind
代表取締役CEO

1983年生まれ。インターネットと同じくらい重要な技術である「ディープラーニング」。これをあらゆるモノに適用させる「DoT(Deep Learning of Things)」を加速させるため、ディープラーニング技術を「コンパクトに、シンプルに」する組込み向けディープラーニングライブラリ「JUIZ」を提供。これは、Tensorflowなどのフレームワーク上で実行可能なハイレベルディープラーニングライブラリで、LeapMindの研究技術が使える統合開発環境をコマンドラインで呼び出すことや、計算圧縮から回路設計までの書き出しが一発で可能になるもの。これにより、エッジコンピューティングへの組み込みが簡単に。様々なシステムでディープラーニングが使える環境を簡単に作れるようにし、複雑で煩雑なこの技術を実社会に還元させ、世の中を一歩先に進めようと邁進しています。

16:05 - 16:50

ゲームと現実の境界を超えて、人工知能が持つ力

デジタルゲームは40年の歴史があり、その中で培われた人工知能技術は、今、一つの体系として結晶しつつあります。長い間、ゲームAIはユーザーを楽しませるための技術を培って来ました。それは、バーチャルな世界における知能の構築を目指したものでありましたが、そこで育まれた技術は、これから、知能を持ったキャラクターが、さまざまなデバイスを通して社会に浸透して行く際に、現実世界でも活躍する高い可能性を持っています。その下地となるのは、 AR、VR、そして、IoTやロボット、各種センサーによって、街全体を覆う情報空間です。情報を統合し、判断し、行動する、街全体を管理する人工知能の構築もまた、これらキャラクターAI技術の延長上にあります。今回は、わかりやすく、ゲームAIの概要から展望までを俯瞰することで、ゲームAIから見える未来をお見せします。

三宅 陽一郎 氏

三宅 陽一郎 氏

国際ゲーム開発者協会日本ゲームAI専門部会 代表
日本デジタルゲーム学会理事

大型ゲームの開発の現場で、デジタルゲームにおける人工知能の開発・研究に従事。国際ゲーム開発者協会日本ゲームAI専門部会設立、日本デジタルゲーム学会(DiGRA JAPAN) 理事、芸術科学会理事、人工知能学会会員。著書に『人工知能のための哲学塾』、共著『デジタルゲームの教科書』『デジタルゲームの技術』 翻訳監修『ゲームプログラマのためのC++』『C++のためのAPIデザイン』(SBCr)『はじめてのゲームAI』(WEB+DB PRESS Vol.68、技術評論社)。最新の論文は『デジタルゲームにおける人工知能技術の応用の現在』(人工知能学会誌 Vol.30, Webで公開)。

17:05 - 17:45

Yahoo! JAPANにおける人工知能関連の取り組み

Web業界では、サービスの提供とともに日々大量のデータが生みだされており、それを最先端の技術と組み合わせてサービスに活かすことが価値向上の原動力となっています。本講演では、いわゆる人工知能関連領域にフォーカスし、Yahoo! JAPANが研究所および開発部門でどのように取り組みサービスに活用しているのかについて技術解説や事例を交えて紹介します。

田島 玲 氏

田島 玲 氏

ヤフー
Yahoo! JAPAN研究所 所長

2000年3月 東京大学大学院理学系研究科情報科学専攻。博士(理学)。1992-2002年 日本アイ・ビー・エム東京基礎研究所 研究員、02-05年 A.T.カーニー(戦略系コンサルティングファーム) コンサルタント、05-10年 日本アイ・ビー・エム東京基礎研究所 数理科学チームのリード。11年にヤフー株式会社入社、12年7月より現職。ヤフーの様々なサービスでのデータや先端技術の活用を部門横断で推進中。

第3回

企業が進める活用事例その2 流通やサービス業でのビジネスを中心にご紹介します

2017年6月1日 14:00~17:45

新たな技術を採用する上で配慮すべきことは何か、ビジネスの現場に人工知能を導入する企業や支援企業の責任者にご登壇いただき、人工知能の活用例、導入時のポイントなどをお話いただきます。

14:00 - 15:00

オープンイノベーション推進の取り組み例と今後求められるルール整備

日本総合研究所は異業種連携の事業コンソーシアム「Incubation & Innovation Initiative」を運営しています。人工知能やIoTなど先進性の高い技術やビジネスアイデアの事業化に取り組み、10社以上が参加しています。本講演ではその取り組み内容のご紹介に加えて、事業化に際して企業が踏まえておきたいルール整備を世界各国の政策、法規制をベースに解説いたします。

東 博暢 氏

東 博暢 氏

日本総合研究所
戦略コンサルティンググループ 融合戦略クラスター長

2006年日本総合研究所入社。情報通信分野(ICT)を中心に、PMI、新規事業策定支援、社会実証実験を通じた法制度改正・ガイドライン策定支援等を実施している。ICT融合領域として、ヘルスケア分野やスマートシティ分野の都市開発支援等のコンサルティング活動を実施している。近年は、政府やSRI international等の海外技術系シンクタンクと連携し、バイオ・ライフサイエンス等の科学技術の商業化を推進するオープンイノベーションプログラムを実施している。

15:10 - 15:55

営業とAIの融合、IDOMの進める中古車流通事業におけるAIの活用

今やマーケティングの業界でも人工知能(AI)の話題でもちきりです。では実際に企業のマーケティング活動にどのようにAIを活用していけば良いのか?現時点では多くの企業がその模索を行っている最中ではないでしょうか。
株式会社IDOM(旧名:ガリバーインターナショナル)においても、様々な観点からその模索を行っています。その一例がクルマコネクト(中古車販売のチャット型営業プラットフォーム)へのAI搭載による、人的な営業をAIで如何にアシストするかというテーマへの取り組みです。本講演では、このクルマコネクトの事例を中心にして、IDOMにおけるAI活用への取り組み、推進に当たっての組織戦略等を中心にお話しできればと思います。

中澤 伸也 氏

中澤 伸也 氏

IDOM
デジタルマーケティングセクション セクションリーダー

IDOM(旧社名:ガリバーインターナショナル)の旗艦事業である、Gulliver事業にて、デジタルからリアルまでの、マーケティング全体を責任者として管轄。デジタル・オフライン両面の高度化・効率化を進めながらも、新たなチャレンジとして「人工知能と営業マンを融合させる、チャット営業プラットフォーム構築」、「マーケティングオートメーション」「行動心理学を用いたクリエイティブ高度化」等の取り組みを推進中。
経歴としては、家電量販店のソフマップにて、店頭接客、バイヤー業務、ECサイト立ち上げ、データマイニング、店舗開発、経営管理と、様々な職種に従事。ゴルフダイジェストオンライン(GDO)にて約8年間マーケティング責任者として、そして直近ではエクスペリアンジャパンにて支援企業側のCMOに就任。BtoC、BtoBの両面のマーケティングに知見がある点と、リアルとデジタル双方の知見を持っている点が強み。

16:05 - 16:50

新生銀行グループのAI活用と技術開発戦略(仮)

新生銀行ではマーケティング活動の強化、一人ひとりの顧客の方への適切な情報提供の実現へ人工知能(AI)の活用を進めています。技術開発に当たっては、子会社の新生フィナンシャルを通じてデータ解析専門企業とともに合弁会社であるセカンドサイトを設立。300万人の顧客データを活用してモデル開発を進めています。この合弁会社設立の背景から、現在開発を進めるAI技術、ビジネスへの活用までを説明いたします。

大竹 博貴 氏

大竹 博貴 氏

新生銀行リテール営業統轄部長

1988年、株式会社オンワード樫山入社、メンズDCブランドのセールスとマーケティングを担当。94年にソニー生命保険株式会社入社、営業管理職を歴任し、後半は金融機関代理店営業推進などを担当。2004年に当行入社。営業店チャネルの推進企画、支店長、エリアマネージャーを歴任し、14年に顧客分析部長としてデータベースマーケティング専門組織を立ち上げ、17年7月に現職

加藤 良太郎 氏

加藤 良太郎 氏

セカンドサイト 代表取締役CEO
グリフィン・ストラテジック・パートナーズ 代表取締役

2001年、アクセンチュア(戦略グループ)に入社し、データ解析を中心とした営業・マーケティング改革、全社業務改革、組織改革に従事。2012年、経営コンサルティングやアナリティクスサービス等を提供するグリフィン・ストラテジック・パートナーズを設立し、代表取締役に就任。2016年、新生フィナンシャルとの合弁会社であるアナリティクス・AIサービス専門のセカンドサイトを設立し、代表取締役CEOに就任。

17:00 - 17:45

リクルートにおけるAIのビジネス活用

2015年4月に立ち上がったリクルートのAI研究所。”人工知能の民主化”を掲げ、誰もが自分の業務を助けてくれる人工知能の開発を可能にするためのプロジェクトを紹介します。研究開発のシーズとビジネスのニーズをつないで、人工知能をビジネスに活用していくための取り組みをお伝えします。

加藤 真吾 氏

加藤 真吾 氏

リクルートホールディングス
R&D本部 RIT推進室 ML基盤推進グループ グループマネジャー

2006年、日本アイ・ビー・エム株式会社入社。ソフトウェアエンジニアとして国際特許を6つ取得。その後、SE、テクニカルセールスを担当し、グローバルプロジェクトではコンサルタントとして途上国政府と協業。2011年株式会社リクルートに入社後、タイの新規事業開発、USシリコンバレーでの投資、出資先の国内事業展開支援を担当。2015年、リクルートの人工知能研究所(RIT)を立ち上げ、現在は共同創設者として本研究所の運営を行う一方で、AI/IoT/Robotics領域のグローバル投資も兼務。

17:45 - 18:45

懇親会

一部の講師の方も交えた懇親会は、講義では出てこない本音の意見交換や、
活用への悩み相談の場として毎回ご好評をいただいております。

第4回

企業が進める活用事例その3 製造業のIoTにおけるAI活用のビジネスを中心にご紹介します。

2017年6月8日 14:00~17:45

人工知能の活用で深く関係してくるIoT。IoTとAIの連携はどの様なイノベーションをもたらすのか。人工知能の応用的な活用と新しい可能性をお話いただきます。

14:00 - 15:00

IoTで変わる産業の定義 ~異業種入り乱れ新サービスが創出

IoTのビジネスチャンスは、生産性やサービスの向上余地がある分野を見つけ出すことにあります。これまで人が行っていたプロセスを置き換えたり、全社や他社のデータを統合的に活用したりすることで新たな価値が創出できるのです。製造やエネルギーから金融やスポーツまで、あらゆる産業にまたがるIoT活用の最新動向を、データの価値、システムの組み合わせ、ビジネス領域の再定義といった視点から解説します。

森川 博之 氏

森川 博之 氏

東京大学大学院
工学系研究科 教授

1987年、東京大学工学部電子工学科卒業。92年同博士課程修了(工学博士)。2006年、東京大学大学院教授。2007年4月から現職。2002~2007年、情報通信研究機構モバイルネットワークグループリーダー兼務、モノのインターネット/M2M/ビッグデータ、センサーネットワーク、無線通信システム、情報社会デザインなどの研究に従事。 新世代M2Mコンソーシアム会長、OECDデジタル経済政策委員会副議長など。総務省情報通信審議会委員、国土交通省研究開発審議会委員、文部科学省科学技術・学術審議会専門委員など。

15:10 - 15:55

Autonomous car as a sensor-自動運転を実現するセンシング技術-

現在の自動車には数多くのセンサーが搭載されており、クルマ自体がIoTのキーデバイスとして位置づけられます。さらに、将来のADAS(高度運転支援システム)や自動運転の機能を搭載するクルマでは、複雑な機能を実現するために高度なセンシングを必要とします。この鍵となるのがAIの技術です。そこで本講演では、自動運転を実現するセンシング技術に焦点を当てて、AIの技術の活用について、具体的な研究事例を交えて解説します。

岩崎 弘利 氏

岩崎 弘利 氏

デンソーアイティーラボラトリ CTO

1990年名古屋大学大学院工学研究科博士課程前期課程電気・電子工学専攻修了。2008年東京理科大学より博士(工学)授与。2015年東京理科大学イノベーション研究科 技術経営専攻修了。1990年日本電装(現在のデンソー)入社。カーナビの開発に従事。2000年より、デンソーアイティーラボラトリ出向。ベイジアンネットワークを始めとした人工知能技術の研究に従事。2016年より、デンソー の AI R&D プロジェクトのリーダーを担当し、現在に至る。

16:05 - 16:50

産業用分析プラットフォーム「Predix」におけるAIの活用

GEは、産業機器とデータをコネクトし、ソフトウェアを活用したアナリティクスによる機器やオペレーションの最適化を図る「インダストリアル・インターネット」と呼び、産業機器の生産性および信頼性向上を目指しています。これを推進するためソフトウェア領域の機能・リソースを集約した新組織GEデジタルで開発した、深層学習機能モジュール等で構成されるクラウド・プラットフォーム「Predix」について解説します。

ラジェーンドラ マヨラン氏

ラジェーンドラ マヨラン氏

GE Digital
ソリューション アーキテクト

2009年GEヘルスケア・ジャパン入社。エンジニアとしてMRIやCTの新製品開発などに従事。2015年、日本GEに異動し、インダストリアル・インターネット推進本部に所属。2016年2月よりGEデジタル、ソリューション・アーキテクトとして従事し、「Predix」を中心としたインダストリアル・インターネットを全社でリード。東京大学 工学系研究科 精密機械工学専攻。

17:00 - 17:45

ビッグデータとAI技術を活用した価値創出の事例解説~バリューチェーン変革へ向けて~

ビッグデータとAI技術により何を達成するか、という目的設定が重要です。本講演では実サービスにおけるビッグデータ(ID-POSデータ、ネット調査、インタラクティブデジタルサイネージ)とAI技術を活用し、顧客にとっての価値を高め、コストやリスク低減といった、価値創出の事例解説を行います。また、AI技術を活用することで将来的に目指すバリューチェーン変革、効果的なデータ共有や異業種連携への取り組み、AI技術コンソーシアムの紹介も行います。

本村 陽一 氏

本村 陽一 氏

国立研究開発法人産業技術総合研究所 人工知能研究センター
副研究センター長

1993年通産省工技院電子技術総合研究所入所、2008年産総研サービス工学研究センター大規模データモデリング研究チーム長、11年同副研究センター長、15年情報技術部門副部門長などを経て、15年5月より国立研究開発法人産業技術総合研究所人工知能研究センター副研究センター長及び確率モデリング研究チーム長。統計数理研究所客員教授、東京工業大学大学院特定教授兼任。

開催概要

日 時: 2017年5月11日、5月18日、6月1日、6月8日
各日14:00~17:45(13:30開場予定)※第3回 6月1日は講義終了後、懇親会を開催いたしますので終了時間が18:45となります。
定 員:30人(最少開催人数10名)
※参加申込者が最少開催人数に達しない場合は、開催を中止させていただくことがあります。
受講料: 【日経ビッグデータ読者の方】
読者特価:370,000円 早期割引価格:340,000円
【一般の方】
一般価格:400,000円 早期割引価格:370,000円
※一般の方は雑誌「日経ビッグデータ」半年間(6カ月、6冊)の購読付となります。
※早期割引価格の締切は4月20日(木)です。お早目にお申込みください。
主 催:日経ビッグデータ
会 場: TKP ガーデンシティ御茶ノ水
(〒101-0062 東京都千代田区神田駿河台3丁目11-1 三井住友海上駿河台新館)
※セミナーの内容などは変更になる場合がございます。予めご了承ください。

受講者の声

受講者の声
  1. 社内でのビッグデータ・IoT・AI活用を考えて行く上で、最新の技術動向やビジネスへの活用方法のヒントを得るため受講しました。様々な分野から講師として技術動向や事例を紹介していただけているので非常に刺激になりました。ここでの交流は今後のビジネス活用に役立つものとなると思います。[業種:製造業・職種:情報技術]
  2. 技術通、ビジネス面での人工知能の現在と未来の方向性を多岐にわたる講師陣の講義が直接受講でき、とても有意義でした。この講師陣の講義を全て個別に聞くとすると非常に長い期間がかかるため、このような勉強会は非常に有意義であった。[業種:製造業・職種:営業]
  3. 全体的な総論もさることながら、様々な業界の最前線の考えを生の声で聞けるのは非常に有益な機会でした。これから企画を担う中堅層にお勧めできる内容でした。[業種:金融・職種:ビッグデータ]

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  • ※満席になり次第、申込受付を締め切らせていただきますので、お早めにお申込ください。
  • ※お申し込み後のキャンセル、ご送金後の返金はお受けいたしかねます。代理の方が出席くださいますようお願いいたします。
  • ※やむを得ず講師等が変更になる場合もございますので、あらかじめご了承ください。
  • ※会場までの交通費や宿泊費は、受講される方の負担となります。
  • ※講師の急病、天災その他の不可抗力、又はその他やむを得ない理由により、講座を中止する場合があります。
     この場合、未受講の講座の料金は返金いたします。
  • ※講演タイトル・内容、講師は変更になる場合がございます。あらかじめご了承ください。