ディープラーニング(深層学習)に代表される人工知能(AI)のビジネス活用は、実証実験から本格活用の段階へと入り始めました。一方で、研究、活用の最先端では危機意識が高まっています。本誌2017年8月号の特集で、東京大学大学院の松尾豊特任准教授は「深層学習ビジネスは出てくると思うが、海外に比べて日本は遅れている感じがする」と指摘しました。
 AI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、AI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AI活用などビジネス利用の可能性を学ぶ講義のほか、欧米の最新事情も交えながら、国内のAI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などから、最新の研究、活用状況を学びます。

プログラム・講師

第1回

日本のAI、世界のAI

2017年10月17日 14:00~17:45

14:00 - 15:00

人工知能は人間を超えるか ― ディープラーニングの先にあるもの ―

本講演では、人工知能の最新動向、特にディープラーニングを取り巻く状況について述べます。ディープラーニングの仕組みや人工知能における意義を解説し、さらに今後、どのように人工知能の技術が発展するか、また、人工知能の発展が産業や社会に与える影響やその可能性について解説します。

松尾 豊 氏

松尾 豊 氏

東京大学大学院工学系研究科 技術経営戦略学専攻
グローバル消費インテリジェンス寄付講座 共同代表・特任准教授

1997年 東京大学工学部電子情報工学科卒業。2002年 同大学院博士課程修了。博士(工学)。同年より、産業技術総合研究所研究員。2005年8月よりスタンフォード大学客員研究員を経て、2007年より、東京大学大学院工学系研究科総合研究機構/知の構造化センター/技術経営戦略学専攻准教授。2014年より、東京大学大学院工学系研究科 技術経営戦略学専攻 グローバル消費インテリジェンス寄付講座 共同代表・特任准教授。専門分野は、人工知能、ウェブマイニング、ビッグデータ分析。人工知能学会からは論文賞(2002年)、創立20周年記念事業賞(2006年)、現場イノベーション賞(2011年)、功労賞(2013年)の各賞を受賞。人工知能学会 学生編集委員、編集委員を経て、2010年から副編集委員長、2012年から編集委員長・理事。2014年より倫理委員長。

15:10 - 15:55

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。

16:05 - 16:50

リクルートにおける人工知能関連技術の活用とビジネス貢献への勘所

リクルートテクノロジーズのビッグデータプロダクト開発Gでは、データ解析関連技術のR&Dと施策実装を行っています。特に最近ではDeep Neural Network関連の技術を用いた施策を数多く進めており、リクルートグループが持つ多様なサービスにおける機能としての実装や社内業務での活用も進んでいます。本講演では、我々が提供する機械学習のAPI群であるA3RTを題材に、R&Dフェーズからはじまり、施策までいかに昇華させるか、実例を交えながらその生々しいストーリーをお話しできればと思います。

石川 信行 氏

石川 信行 氏

リクルートテクノロジーズ
ITソリューション統括部ビッグデータ部ビッグデータプロダクト開発グループ グループマネジャー

17:00 - 17:45

日米企業のAI活用はなぜ差が付くのか

Palo Alto Insight社(パロアルトインサイト合同会社)はシリコンバレーに本社、東京に拠点を持ち、ビジネスと技術の交差点でサービスを展開し、シリコンバレー最先端のAI技術ノウハウを活用し、クライアントの経営課題を解決しています。グーグル本社とアップル本社でAIについて培った知見を持つ経営陣と、Palo Alto Insight社が持つ200人以上のシリコンバレーのトップレベルエンジニアのネットワークをフル活用して、クライアントに取って最適なAIを提案し、実装まで行います。サービスとしては、超高速であるべきAIの姿を導く「AI診断」や、ビッグデータの中で異常検知をするための仕組み、「けんちくん(開発中)」などがあり、過去50社を超える提案の中で経営陣が感じた日米のAI活用の違いや、日本企業でAI活用を進めるためポイントを共有します。

石角 友愛 氏

石角 友愛 氏

Palo Alto Insight
CEO/Co-Founder

2010年にハーバードビジネススクールでMBAを取得したのち、グーグル本社で多数のAIプロジェクトをリードし、AIを活用した職業マッチングサイトのJobArriveを起業。2016年に同社を売却し、流通系AIベンチャーを経て、2017年にPalo Alto Insightをシリコンバレーにて起業。著書に「ハーバードとグーグルが教えてくれた人生を変える35のルール(ソフトバンククリエイティブ)」、「才能の見つけ方天才の育て方(文藝春秋)」など多数。

第2回

研究最前線

2017年10月24日 14:00~18:45

14:00 - 15:00

超高齢化社会の人工知能利活用

明治維新以降、1970年代まで均衡していた日本の人口動態は50歳以上と50歳以下の比率は2:8。一方、シンギュラリティが到来する2045年には、6:4へと変化。前者の19世紀型社会から、後者の21世紀型の社会へのパラダイムシフトにあたって、AIをどのように利活用していくべきか。社会課題から逆算した超高齢化社会でのAI利活用について、具体的なビジネス上のアプローチをふまえて話します。

石山 洸 氏

石山 洸 氏

デジタルセンセーション
取締役COO

2006年、株式会社リクルートに入社。同社のデジタル化を推進した後、新規事業提案制度での提案を契機に新会社を設立。事業を3年で成長フェーズにのせバイアウトした経験を経て、2014年、メディアテクノロジーラボ所長に就任。2015年、リクルートのAI研究所であるRecruit Institute of Technologyを設立し、初代所長に就任。2017年より、故マービン・ミンスキー博士が長年顧問を務めたデジタルセンセーション株式会社の取締役COOに就任。静岡大学客員教授、東京大学政策ビジョン研究センター客員研究員、betaCatalyst Inc. 技術顧問。

15:10 - 15:55

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、人工知能学会編集委員。著書に『人工知能のための哲学塾』『人工知能のつくり方』、共著『絵でわかる人工知能』『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)。

16:05 - 16:50

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。

17:00 - 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産みだされており、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。

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3回

国の政策と活用事例(サービス、流通)

2017年10月31日 14:00~17:45

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

SOMPOホールディングスのデジタル活用戦略

SOMPOホールディングスグループは、顧客の幅広いライフステージや日常生活をサポートする「安心・安全・健康のテーマパーク」を目指しています。その実現へは人工知能(AI)、IoT、ビッグデータの効果的な活用がカギを握ります。既に独自のAI工場「エッジAIセンター」の開設、画像認識や文字認識システムを活用した自動車保険証券・車検証読取りアプリの導入、保険金サービス拠点への音声認識システムの導入など、業務現場でのAI活用を積極的に進めてきました。その狙いと実現までの道のりについてご説明します。

中林 紀彦 氏

中林 紀彦 氏

SOMPOホールディングス
チーフ・データサイエンティスト

2002年、日本アイ・ビー・エム株式会社入社。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。株式会社オプトホールディング データサイエンスラボの副所長を経て2016年より現職。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。

17:00 - 17:45

グローバルビッグデータ解析におけるAI活用

世界中の人の動きをモバイル端末でとらえたデータを蓄積し、独自の「流動人口データ」へと発展させてきました。今後、IoTの波が駆け巡り、様々な生活シーンのデータを取得可能になる未来が到来します。この膨大なデータを解析するためにDeep Learning や Machine Learning の技術を取り入れ、今まで想像し得なかった価値ある情報を生み出す方法を検証してきました。本講演では、これらの検証に基づいたAI ✖ ビッグデータの利活用についてご説明します。

柴山 和久 氏

柴山 和久 氏

ソフトバンク AI戦略本部 本部長
Agoop 代表取締役社長 兼 CEO

2003年ソフトバンクBB(株)に入社。「地理情報システム(GIS)」を活用したデータ解析システムの企画開発に携わる。2009年4月、ソフトバンクグループの1社として(株)Agoopを設立して取締役を務める。2012年にスマートフォンより位置情報ビッグデータを収集解析し、世界初となるビッグデータNW品質改善システムを構築しSBMのネットワーク改善を実施。2013年(株)Agoop代表取締役に就任。現在、2017年ソフトバンク(株)AI戦略本部 本部長と(株)Agoop代表取締役 兼 CEOと兼務。

第4回

活用事例(製造)と法務リスク

2017年11月7日 14:00~17:45

14:00 - 14:45

調整中

諏訪 正樹 氏

オムロン
技術知財本部 技術専門職

14:55 - 15:55

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。

16:05 - 16:50

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。

17:00 - 17:45

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。著作に『いちばんやさしい人工知能ビジネスの教本』(インプレス)等がある。東京大学法科大学院卒、弁護士。

開催概要

日 時: 2017年10月17日、24日、31日、11月7日
各日14:00~17:45(13:30開場予定)※第2回 10月24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9月27日(水)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。

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  • ※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。