BEGIN:VCALENDAR VERSION:2.0 PRODID:-//https://techplay.jp//JP CALSCALE:GREGORIAN METHOD:PUBLISH X-WR-CALDESC:DLLAB 2 周年イベント: ディープラーニングの社 会実装を阻むものは何か？ X-WR-CALNAME:DLLAB 2 周年イベント: ディープラーニングの社 会実装を阻むものは何か？ X-WR-TIMEZONE:Asia/Tokyo BEGIN:VTIMEZONE TZID:Asia/Tokyo BEGIN:STANDARD DTSTART:19700101T000000 TZOFFSETFROM:+0900 TZOFFSETTO:+0900 TZNAME:JST END:STANDARD END:VTIMEZONE BEGIN:VEVENT UID:726132@techplay.jp SUMMARY:DLLAB 2 周年イベント: ディープラーニングの社会実 装を阻むものは何か？ DTSTART;TZID=Asia/Tokyo:20190608T110000 DTEND;TZID=Asia/Tokyo:20190608T200000 DTSTAMP:20260424T035208Z CREATED:20190401T141347Z DESCRIPTION:イベント詳細はこちら\nhttps://techplay.jp/event/72613 2?utm_medium=referral&utm_source=ics&utm_campaign=ics\n\nDLLAB 2 周年 イベント ディープラーニングの社会実装を阻むものは 何か？\n機械学習・深層学習のPoCが沢山行われていま すが、実際にプロダクションに結び付いた例というの は少ないのが現実です。ブロッカーとはいったい何な のか、それを解消するためにはどうしたらよいか、ビ ジネスパーソン・エンジニア両方に学びや持ち帰りの あるセッションやワークショップを実施します。Deepcon @大手町の企画の1つとして実施します。\n全体スケジュ ール\n日時 2019年6月8日（土）10時00分開場、20時終了(懇 親会付)\n会場 大手町プレイスウエストタワー28F(NTT Com 様に素敵な会場を提供いただきました!!)\n費用 2200円（ 懇親会の飲食代として利用させていただきます。当日 現金不可、コンパス集金は事務局の株式会社中外が代 行します。\n\n\n\n\nメイン会場\n\n\n\n\n10:00-11:00\n開場、 受付\n\n\n11:00-12:15\n基調講演 東京大学 松尾豊先生マイ クロソフト Rahul Dodia Driving AI Projects From Concept to the Real World会場スポンサーご挨拶 飯田さんDLLAB 事務局 廣野\n\ n\n12:15-12:45\nネットワーキング、ブース\n\n\n12:45-14:15\nNT TCom伊藤さん「深層学習を製造業の課題解決に用いた経 験から学んだ、深層学習の社会実装が進まない理由」A lbert西山さん「システム開発PMが機械学習・ディープラ ーニングのPMをやってみた話」TDSE脇坂さん「深層学習 モデルと統計モデルHR現場で適切だったのはどっち！ ？」Idein中村さん「ディープラーニングの社会実装の 鍵となるエッジコンピューティング」\n\n\n14:15-14:45\nネ ットワーキング、ブース\n\n\n14:45-16:15\nOPTiM山本さん「A Iプロジェクト実践解説〜農業・医療・建設プラットフ ォームを支えるために必要なスキル〜」HEROZ大井さん 「HEROZKishinAIにおけるディープラーニング活用事例のご 紹介」DATUMSTUDIO里さん「深層学習の社会実装を阻んで いるものは何か？」PGV水谷さん「ウェアラブル脳波セ ンサーによるBrainIoT/AIの社会実装」\n\n\n16:15-16:45\nネッ トワーキング、ブース\n\n\n16:45-18:15\nDIC野呂さん「デー タサイエンティストへの道〜実務未経験から飛び込み ました〜」Albert山内さん「単眼深度推定技術の開発と ビジネスへの応用」Ridge-i柳原さん「DeepLearningは実用段 階に。PoCを乗り越えてビジネスで使われるためのノウ ハウを、AI搭載自動ごみ処理クレーンなどの事例を中 心に紹介」NTTCom 深山さん「GPUサーバーたくさん使うの いいけど置く場所とかどうするの？的なお話」\n\n\n18:3 0 - 20:00\nBeerBash/LT\n\n\n\n\n\n\n\nWorkshop Room1\nWorkshop Room2\nWor kshop Room3\n\n\n\n\n12:45-15:45\n社内のAI人材育成を考えるワ ークショプ株式会社キカガク 代表取締役社長 吉崎さ ん\nChainer 初学者向けハンズオンChainer User Group\nJetBotハ ンズオンNVIDIA\n\n\n16:15-18:30\nAI倫理を考えるワークショ ップ日本ディープラーニング協会 公共政策委員会\nAI ビジネスクリエーションワークショップAidemy 代表取締 役社長 石川さん\nJetBotハンズオン（続/16:45 ぐらいまで ）NVIDIA\n\n\n\nワークショップに出ている時間以外は、 基調講演やセッションにぜひご参加ください。\n基調 講演(30分2セッション)\n11:00-11:30 松尾豊先生\n東京大学 大学院工学系研究科 人工物工学研究センター / 技術経 営戦略学専攻 教授\n11:30-12:00 Rahul Dodhia Driving AI Projects F rom Concept to the Real World\nSR Director of Data Science\, Microsoft\nR ahul Dohiaはデータサイエンスを人道的な活動や環境保護 に活用するための組織のSenior Director です。マイクロソ フトのAI for Earthのプロジェクトにも彼の取り組みが多 数含まれています。今回は30分の基調講演でその中の 一つのプロジェクトを取り上げ、プロジェクトを成功 させるための学びを共有します。\n12:00-12:05 NTT Communicat ions クラウドサービス部長 飯田健一郎さんご挨拶\n前 回の1周年イベントでは金出先生、松岡先生にご登壇頂 戴しましたが、今回もAI業界で大変著名な先生に30分ご 講演頂戴する予定です、今後のアナウンスにご期待く ださい!! 松尾豊先生のご登壇が決定いたしました!! ま た、会場スポンサーのNTT Com様のご挨拶、Deep Learning Lab 事務局より今後の方針を説明させていただきます。\n 通常セッション(30分6セッション）\n\n\n\n講演タイトル\ n講演詳細\n演者\n\n\n\n\nDeepLearningは実用段階に。PoCを乗 り越えてビジネスで使われるためのノウハウを、AI搭 載自動ごみ処理クレーンなどの事例を中心に紹介\nDeep Learning を組み込んだシステム開発は、通常の開発と比 べても特有の困難があります。弊社が共同開発したAI 搭載自動ごみ処理クレーンなどの事例を中心に、デー タの準備から推論、ハード実装に至るまで、どのよう な問題に突き当たってどう乗り越えていったかを紹介 します。また、Deep Learningの今後活用される事が期待さ れる領域である宇宙衛星データ解析や、多次元のセン シングなどについての取り組みについて紹介します。\ nRidge-i 代表取締役社長 柳原さん\n\n\n深層学習モデルと 統計モデル HR現場で適切だったのはどっち！？\n昨今 、多くの企業で採用や配属などのHR業務の効率化や最 適化にAI技術の活用シーンが増えてきています。しか し、AI技術と一口に言っても様々あり、それぞれに特 徴(精度、解釈性、etc)があります。すなわち、ひとつ のAI技術をすべての業務に活用できません。弊社の大 手顧客企業の採用最適化事例から適切なAI技術の活用 についてお伝えいたします。【目次】１．大手顧客企 業における採用最適化事例の概要２．大手顧客企業の 採用フローの現状と課題３．課題解決のために提示し た２つの方法４．適切だった方法はどっち？５．この 事例での学び\nTDSE 執行役員 脇坂さん\n\n\nAIプロジェク ト実践解説〜 農業・医療・建設プラットフォームを支 えるために必要なスキル 〜\n少子高齢化、担い手不足 が業界問わず叫ばれる課題先進国ニッポン。第4次産業 革命の波を乗りこなすためのテクノロジーについて、 オプティムのAI・IoTを活用した農業・医療・建設 等の 各事例をもとに、それを支えるためにどんなスキルセ ットが必要とされるのかに迫ります。\nOPTiM 執行役員 山本さん\n\n\nデータサイエンティストへの道 〜実務未 経験から飛び込みました〜\nプロのエンジニアになる ために挑戦する人が、チャンスをつかめる場をつくる 。DIVE INTO CODEでは、フルタイムで本気で学ぶ機械学習 エンジニアコースを運営しています。卒業生の中には 、40代後半で実務未経験から転職を成功させた方がい ます。しかし、その道は簡単ではありません。本気の 覚悟が必要です。そこで今回、実務未経験からデータ サイエンティストとして業界に飛び込んだ方をお迎え して、データサイエンティストへの道の体験談をお話 しいただきます。なぜデータサイエンティストへの道 を目指したのか。どのように就職のチャンスをつかん だのか。なにを学び、体験したのか。ぜひ、セキララ な体験談をお聞きください。\nDIC 代表取締役 野呂さん スナックミー 鈴木さん電通デジタル 石川さん\n\n\n深 層学習を製造業の課題解決に用いた経験から学んだ、 深層学習の社会実装が進まない理由\n画像認識、音声 認識、自然言語処理などの分野で、深層学習が大きな 成果をあげるなか、深層学習の製造業への実装は進ん でいない。本セミナーでは、NTTコミュニケーションズ が、深層学習を用いた製造業の課題解決に取り組んだ 経験を踏まえ、深層学習の社会実装が進まない原因に ついて考察すると共に、深層学習の社会実装を進める ための取り組みについて紹介する。\nNTTCom 技術開発部 伊藤さん\n\n\n深層学習の社会実装を阻んでいるものは 何か？\n機械学習・深層学習の導入検討に関して、実 装事例は増えてきたとは言え、大手SI企業でも200社か らの問い合わせに関して、PoCに進む企業が10％～15％程 度と言われています。死屍累々のAIポエムの屍を踏み 越えて毎年数多くのPoCが行われていますが、実際にプ ロダクションに結び付いた例というのは少ないのが現 実です。本セッションではAIポエムをプロダクション にブロッカーを取り上げて、それを解消するためには どうしたらよいかをお話いたします。\nDATUM STUDIO 取締 役CAO 里 洋平\n\n\n\nLTセッション(15分6セッション）\nLT セッションは4枠コミュニティより募集します。 ディ ープラーニングの実社会での活用を推進するために役 立つLTにチャレンジしたい方は下記よりお申し込みく ださい LT申込フォーム\n申し込み締め切りました。今 回LTがかなわなかった方も今後のイベントでお願いさ せていただくと思います！\n\n\n\n講演タイトル\n講演詳 細\n演者\n\n\n\n\nシステム開発PMが機械学習・ディープ ラーニングのPMをやってみた話\n機械学習の「機」の字 も知らなかった元システム開発PM（プロジェクトマネ ージャー）が機械学習・ディープラーニングのPMにな ってからの泣き笑いを、実際の体験談を交えて紹介し ます。機械学習・ディープラーニング系のプロジェク トに潜む通常のシステム開発とは異なる課題・問題点 とは何か？プロジェクトを成功に導くためのプロセス とは？日本屈指のデータサイエンスカンパニーであるA LBERTの魅力と合わせてお話しいたします。\nAlbert 西山 さん\n\n\nディープラーニングの社会実装の鍵となるエ ッジコンピューティング\n低遅延化・通信コスト削減 ・サーバーコスト削減・プライバシーと機密情報の保 護など様々な観点で、カメラデバイスなどデータを取 得した地点に出来るだけ近い箇所で処理するエッジコ ンピューティングというアーキテクチャが重要です。 ディープラーニングを利用するシステムをエッジコン ピューティングアーキテクチャで構築する場合、安価 なデバイスで推論を実行する事や様々な場所にばらま かれることになる多数のデバイス・ソフトウェアから なるシステムを構築・運用する方法が課題となります 。今回はそうしたエッジコンピューティングの課題と 技術について紹介します。\nIdein 中村さん\n\n\n単眼深 度推定技術の開発とビジネスへの応用\nALBERT では、ニ ューラルネットワークを用いて画像や動画から奥行き （深度）情報を復元する「深度推定」の研究開発・運 用を行っています。自作したデータ収集車で走り回り 、集めたデータを整理して、実際にモデルを訓練する までの苦労話をお話します。\nAlbert 山内さん\n\n\nHEROZ K ishin AIにおけるディープラーニング活用事例のご紹介\n HEROZでは、将棋AIの開発を通じて培った深層学習などの 機械学習のノウハウを活用した独自AI“HEROZ Kishin”を 各種産業へ展開しています。今回はディープラーニン グの活用事例をもとに導入までのプロセスや課題など についてお話します。\nHEROZ株式会社 大井さん\n\n\nウ ェアラブル脳波センサーによるBrain IoT/AIの社会実装\n 小型で高精度なウェアラブル脳波センサーを用いた脳 情報デコーディングを深層学習で行い、そのフィード バックをクラウド・エッジ技術を介してユーザーに価 値を届ける枠組みを弊社デバイスの活用例を示しなが ら紹介する。\nPGV株式会社 水谷さん\n\n\nGPUサーバーた くさん使うのいいけど置く場所とかどうするの？的な お話\n皆様の中にはDL用途での機器をお持ちかと思いま すが、気が付けばタワーPCから始まったのが、タワー サーバ->ラックマウントサーバ->GPUアプライアンス製品 へと徐々に重厚な製品（いろいろな意味で）を導入（ もしくは検討）されているかと思います。こういった 機器はデータセンターへの設置を前提としますが、設 置には様々な課題が発生します。そういった課題を実 際に起きたことやデータセンター事業者として切り口 でお話するとともに、提供事業者としてのこれからの 取り組みをご紹介しながらお話します。\nNTT Com 深山さ ん\n\n\n\nワークショップ・ハンズオンセッション\nワー クショップは1つだけ選択可能です。今後もDLLABで関連 イベントを行っていきますので、複数興味ある場合は 一番優先順位が高いものをお選びください。カンファ レンス主体で参加したい方は一般チケットで申し込み ください\n\n\n\n企画とメイン講師\n内容\n\n\n\n\nAIビジネ スクリエーションワークショップAidemy 代表取締役社長 石川さん\n▼コンテンツ「AIを使って新規事業の立案 」を任命されたものの、どんな課題を解決するのか検 討がつかない。そな方を対象に、今回は「機械学習で 解くべき課題の特定」というテーマで、「PoCに進む前 段階」で受けて欲しいアイディア創造ワークショップ を行います。このワークショップは、大手製造業の方 を対象に受講して頂いている「Aidemy BizDev Intensive Plan」 の、短縮版です。今回は、「製造業」の業務課題に即 したサンプルの事例をシェアしながら、ワークショッ プを進めていきますので、そのため、製造業で現場の 課題に触れている方に特におすすめです。リテール・ 金融などの現場で、AI/MLを使ったビジネス創造に関わ る方も受講いただけます。このワークショップでは、A idemyのフレームワーク「ML Business Canvas」を用いながら 、課題の掘り下げ、「機械学習で解いたほうが良い課 題」なのか、もしくは「本当に機械学習で解けそうな 課題」なのか考えます。これからPoC（試作品）に取り 組もうと思っている方、実運用を前提にした機械学習 ビジネスを立案したい方、いろいろなソリューション ベンダーさんから提案をもらっている事業会社の担当 者に特におすすめの講座です。▼対象者・製造業の事 業部にお勤めの方・リテール・金融などで事業課題に 接する方※今回は業務課題のブレインストーミングす るワークショップを行います。そのため、ソリューシ ョンベンダーさんは参加をご遠慮ください。▼タイム ライン(2時間)ワークショップの概要紹介(10分）機械学 習における投資対効果ワークショップ(25分)機械学習で 解くべき課題の特定ワークショップ(30分)機械学習の実 運用の想定ワークショップ(15分)Microsoft Azureを用いたビ ジネスへの展開(10分)Aidemyの紹介(5分)終了・質疑応答(5 分)▼参加特典Aidemy 商用版 2週間無償利用クーポンを差 し上げます。\n\n\nAI倫理を考えるワークショップ日本 ディープラーニング協会 公共政策委員会\n現在、ディ ープラーニングを含む人工知能技術システムに対して 、利活用に関する原則や倫理指針が国際的に議論をさ れています。同時に「原則から実装へ」の号令の下、 社会実装の現場では、Adverserial Examples等に対する安全 性の課題や、アルゴリズムやデータのバイアスに関す る公平性（Fairness）、透明性（Transparency）、アカウン タビリティ（Accountability）を担保する研究開発、信頼 される技術、制度設計の在り方などが国際的に模索さ れています。最先端の技術には、社会実装時の「炎上 」リスクが伴います。重要なのは問題が起こり得ると いう前提のもと、得られた情報に基づいて限られた時 間の中で対応できるような準備と体制を整えることで す。そのためには、クライシス・マネジメントを平常 時から行うことが重要です。例えば、個社のみならず 業界横断的にベスト・プラクティスを蓄積していくこ と、いざという時に頼れるネットワークを構築するこ となどが考えられます参考文献：『ディープラーニン グG検定公式テスト』第9章。上記のような問題意識の もと、第一部では人工知能の社会実装を進めていくに あたって必要とされるFAT (公平性（Fairness）、透明性（ Transparency）、アカウンタビリティ（Accountability））の クライシス・マネジメントに関するロールプレイを行 います。エンジニア、法務、経営者など様々な立場の 人たちが、問題が起きた時、どのように振舞えばいい のか。ロールプレイとディスカッションを通して学び 、共有することを目的としています。教科書や講演な どではなかなか届けられない体験を、ロールプレイを 通じて提供します。続く第二部では、理化学研究所革 新知能統合研究センターの荒井ひろみ氏に、機械学習 において公正性（fairness）や説明性（interpretability / expl ainability）をどう実装するか概説いただき、「うわべだ け公正性に配慮をしているように装った訴求」である Fairwashing などの課題を中心に、欧米のカンファレンス では大きな注目を集めているFAT研究開発の最新動向に ついて、話題提供いただきます。参考文献：Aïvodji\, U. \, Arai\, H.\, Fortineau\, O.\, Gambs\, S.\, Hara\, S.\, & Tapp\, A. (201 9). Fairwashing: the risk of rationalization. ICML2019▼プログラム 第1部・イベントの説明（15分）・ロールプレイ（30分 ）・結果共有（10分）第2部・「機械学習とフェアネス の研究開発動向」（50分：質疑応答含む）　講師：荒 井ひろみ（理化学研究所革新知能統合研究センター） ・交流会（30分）\n\n\n社内のAI人材育成を考えるワーク ショプ株式会社キカガク 代表取締役社長 吉崎さん\n▼ コンテンツAIも活用に焦点が当たってきており、社内 の課題に対してどのように取り組んでいくべきか具体 的な計画として落とし込んでいく必要性が出てきまし た。まだ、AIをどのようにビジネス活用するか決まっ ていないけれど、そのビジネス活用を行うためには、A Iについて考えられる人材が必要でと、どこから始めて 良いか悩んでいないでしょうか。本企画では、社内に ある課題を考え、どのようにAIを活用していくか、そ のためにはどのような人材が必要かをワークショップ を通して考えます。このワークショップが終わる頃に は、AIをビジネスに活用するためのマイルストーンや 育成計画ができるでしょう。株式会社キカガク代表取 締役社長の吉崎が講師を務め、東京大学で行っている 「AIビジネス活用」の講義をギュッと短縮してお届け します。ビジネスをAIで活用する場合には、どのよう な思わぬ落とし穴があるかなど、AIのもつ固有の特性 をワークショップの最初では紹介し、考えていくため の骨組みを講師から紹介します。詳細資料はこちら▼ プログラムAIをビジネスへ活用するための道筋と落と し穴（30分）グループワーク（30分）人材育成の施策（ 30分）グループワーク（30分）学びの場の紹介（15分） ▼対象者- これからAIをビジネスで活用したいと興味を 持ち始めた方- AIを学んでいるけれど、実ビジネスとな かなか結びつかず悩んでいる方- 社内の人材育成が必 要とされているけれど、どのように進めるか悩んでい る方- 一緒に学んでいく仲間がほしいと思っている方 ※ AIに関するプログラミング経験や実務経験は問わな いため、幅広い方のご参加をお待ちしています▼得ら れるもの- AIという言葉で曖昧となっている技術の具体 的な使い方が分かります- 社内の課題に対してAIをどの ように導入していくと適切か理解できます- どのよう な人材を採用や育成するとうまく機能するかわかり、 必要なスキルセットが明確になります- 人材を育成し ていくためのノウハウがわかります\n\n\nJetBotハンズオ ン（NVIDIAの皆さま）\n▼コンテンツ本格的なDeep Learning を実装したAI自律動作ロボット、JetBotを実際に作って 動かすハンズオン ワークショップです。このワークシ ョップのために発表以来在庫切れが続いているJetson Nan oを確保しましたので、まずはそのJetson Nanoとその他の 部品でJetBotを組み立てます（簡単です）。そしてJetBot のカメラで収集した画像データを用いてAzure環境でニ ューラルネットワークの学習を行い、その学習済みモ デルをIoTエッジデバイスであるJetBotにデプロイして衝 突回避、物体追従といった機能を実現します。そして 最後はみんなでJetBotを走らせてAI x ロボティクスのパ ワーを体験しましょう。▼対象者Deep Learningを実際のハ ードウェアに実装してその威力を体感してみたい方。A I x ロボティクスにおけるDNNの学習から推論までの一連 のプロセスをハンズオンで習得してみたい方。特に専 門の予備知識は必要ありません。初心者の方でも十分 に楽しめるハンズオンです。一方で関連知識を既にお 持ちの方はさらに深くかつ包括的に体得できるハンズ オンです。▼持ち物AzureにアクセスするためのノートPC 。GPU 搭載 VM を作成するためのMicrosoft Azure 有償版アカ ウント。詳細は後日ご連絡いたします。 運営側でAzure 上に仮想マシンを立て、皆さまにSSHしてもらう形に変 更しました。個別のアカウント作成は不要になりまし たJetBot（Jetson Nano含む）購入費用：35\,000円（税別）\n\n \nChainer 初学者向けハンズオン（Chainer User Groupの皆さま ）\n▼コンテンツ先日、Chainerを使ったディープラーニ ング入門コンテンツ「Chainer チュートリアル」が公開 されました。今回は、その一部コンテンツを利用し、C hainerを使ってディープラーニングを体験していただく ことを目的としています。▼プログラム- Chainerの紹介- 14章 Chainer の基礎- 15章 Chainer の応用- 16章 トレーナと エクステンション▼対象者- ディープラーニングとい う言葉を聞いたことはあるけれど、まだ実際に手を動 かしてみたことがない方。- 他のフレームワークを触 ったことはあるが、Chainerを触るのははじめての方。- C hainerを使い始めたのはいいが、まだ慣れていない方。 ※ pythonを書いたことがあることを前提として講義を進 めます。不安な方は、Chainer チュートリアルにpython等 の講座もあるので予め見ておいていただけるとありが たいです。▼得られるもの- 自分で手を動かしてディ ープラーニングをした経験- Chainerの使い方- 今後のデ ィープラーニングの知識の取得方法▼持ち物/準備- Azur eアカウントを作成しておくこと- Azure Notebookを動かす ことが出来るノートPC\n\n\n\nブーススポンサーを募集中 !!\nブーススポンサーを募集しております。ご興味ある 会社さまはこちらのお申込書をご提出ください。また 、機械学習関連でMicrosoft Azureを絡めたソリューション 展示できる会社様は優先的にブースを用意させていた だきます。どうぞよろしくお願いいたします。\n逆求 人イベント参加企業を募集中!!\n今年も株式会社STANDARD さんにご協力頂戴して逆求人イベント/学生インターン のマッチングを行います。ご興味ある方はこちらの資 料をご参照のうえ、お申し込みください。\n今年は申 し込み少数につき、別途開催となりました。ご検討あ りがとうございました。\nブーススポンサーありがと うございます\n\n\n\n\nCompany\nWeb\n\n\n\n\n株式会社アイデ ミー\nhttp://aidemy.net\n\n\n株式会社オプティム\nhttps://www.o ptim.co.jp\n\n\n株式会社キカガク\nhttps://www.kikagaku.co.jp/\n\n \n株式会社 DIVE INTO CODE\nhttps://diveintocode.jp/ai_curriculum\n\n\ nテクノスデータサイエンス・エンジニアリング株式会 社\nhttps://www.tdse.jp/\n\n\nDATUM STUDIO株式会社\nhttps://datumstu dio.jp/\n\n\n株式会社Laboro.AI\nhttps://laboro.ai\n\n\nIdein 株式 会社\nhttps://idein.jp/\n\n\nエヌ・ティ・ティ・コミュニケ ーションズ株式会社\nhttps://www.ntt.com/index.html\n\n\n日本 マイクロソフト株式会社\nhttps://www.microsoft.com/ja-jp/\n\n\n \nメディアスポンサーありがとうございます\n\n\n\n\nMedi a\nURL\n\n\n\n\n@IT(アットマークアイティー)\nhttp://www.atmark it.co.jp/\n\n\nCNET Japan（シーネットジャパン）\nhttps://japan .cnet.com/\n\n\nIoTNEWS（アイオーティーニュース）\nhttps://i otnews.jp/\n\n\nThink IT（シンクイット）\nhttps://thinkit.co.jp/\ n\n\nWedge（ウェッジ）\nhttp://wedge.ismedia.jp/\n\n\nビジネス ＋IT(ビジネスプラスアイティー）\nhttps://www.sbbit.jp/\n\n\ nEnterprisezine(エンタープライズジン)\nhttps://enterprisezine.j p/\n\n\nJBpress（ジェービープレス）\nhttp://jbpress.ismedia.jp/ \n\n\nAINOW(エーアイナウ)\nhttp://ainow.ai/\n\n\nIT Search+(アイ ティーサーチプラス)\nhttps://news.mynavi.jp/itsearch/\n\n\nLedge .ai(レッジエーアイ)\nhttps://ledge.ai/\n\n\nrobosta(ロボスタ)\ nhttp://robotstart.info/\n\n\nBizコンパス（ビズコンパス）\nht tps://www.bizcompass.jp/\n\n\n\n最後までお読みいただきあり がとうございました。 LOCATION:大手町プレイスウエストタワー28F 東京都千代田 区大手町2-3-1　大手町プレイスウエストタワー28F URL:https://techplay.jp/event/726132?utm_medium=referral&utm_source=ics&utm _campaign=ics END:VEVENT END:VCALENDAR