BEGIN:VCALENDAR VERSION:2.0 PRODID:-//https://techplay.jp//JP CALSCALE:GREGORIAN METHOD:PUBLISH X-WR-CALDESC:【オンライン】データをどう活かす？教育・ 医療業界の機械学習事例LT X-WR-CALNAME:【オンライン】データをどう活かす？教育・ 医療業界の機械学習事例LT 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:843180@techplay.jp SUMMARY:【オンライン】データをどう活かす？教育・医療 業界の機械学習事例LT DTSTART;TZID=Asia/Tokyo:20220224T190000 DTEND;TZID=Asia/Tokyo:20220224T203000 DTSTAMP:20260415T062935Z CREATED:20211227T082504Z DESCRIPTION:イベント詳細はこちら\nhttps://techplay.jp/event/84318 0?utm_medium=referral&utm_source=ics&utm_campaign=ics\n\n【オンライ ン】データをどう活かす？教育・医療業界の機械学習 事例LT\n\n概要\n本イベントでは「社会貢献プロダクト における機械学習の利活用」をテーマに、教育・医療 領域にプロダクトを展開しているClassi株式会社、 株式 会社Globee、株式会社カケハシ、加えて東京大学大学院 山﨑准教授をお迎えして機械学習を使った事例につい てご紹介いただきます！各企業からはそれぞれの領域 で得られるデータの特徴や苦労する部分等、プロダク トの成長過程でどういった壁にぶつかってきたのか共 有いただける会になっております。また、今回は企業 での事例だけでなく、東京大学 山﨑先生から産学連携 で取り組まれたアカデミアの事例も伺います。「社会 貢献」に興味のある方、「教育」「医療」に関心があ る方などなど奮ってご参加ください！なお、本イベン トはオンライン(Zoomウェビナー)で開催致します。※途 中入退出可能※\nタイムスケジュール\n\n\n\n時間\n内容\ n\n\n\n\n19:00〜\nイベント開始\n\n\n19:00〜19:05\nオープニン グ\n\n\n19:05〜19:20\nClassiが取り組んできた機械学習の試 行錯誤伊藤 徹郎　Classi株式会社\n\n\n19:20〜19:35\n急成長 するabceedを支える機械学習技術のこれまでとこれから 上赤 一馬　株式会社Globee\n\n\n19:40〜19:55\n薬局在庫管理 の難しさを機械学習で解消するための取り組みと見え てきた課題保坂 桂佑　株式会社カケハシ\n\n\n19:55〜20:1 0\n事例でみる機械学習分野での産学連携とビジネス応 用山崎 俊彦　東京大学\n\n\n20:10〜20:25\nQ&A\n\n\n20:30\n終 了\n\n\n\n※ 当日予告なく時間配分・内容が変更になる 可能性がございます。\n登壇者紹介\n\n伊藤 徹郎\nClassi 株式会社 / 開発本部本部長兼データAI部部長\nデータ分 析が注目され始めた頃から受託分析会社や事業会社で データ分析を活用したプロジェクトを多数経験。\n最 近では、エンジニア組織でプロジェクト推進やマネジ メントなどに奮闘中。\n著書に「データサイエンティ スト養成読本ビジネス活用編」、「AI・データ分析プ ロジェクトのすべて」など\n\n登壇内容「Classiが取り組 んできた機械学習の試行錯誤」EdTech企業のClassiがこれ までに取り組んできた教育業界における問題解決への 機械学習プロジェクトの試行錯誤。これまでに取り組 んできた内容のサマリと何を目的にどのように取り組 んできたかの概要をお伝えします。\n\n\n上赤 一馬\n株 式会社Globee / 取締役CTO\n2013年3月に東京大学卒業。その 後、東京大学大学院卒業後、新卒でソフトバンク株式 会社へ入社。2017年8月、株式会社Globee 取締役CTOに就任 し、現在はモバイル・フロントエンド・バックエンド ・データ分析・インフラまで、横断的に開発を行う。\ n\n登壇内容「急成長するabceedを支える機械学習技術の これまでとこれから」AI英語教材abceedは、リリース後 順調に成長しユーザー数200万人を突破しています。abce edユーザーの学習量×学習効率を最大化するためにこれ までどんな機械学習技術を利用してきたか、そしてこ れからどんな機械学習技術が必要かをお話しします。\ n  \n\n保坂桂佑\n株式会社カケハシ AI在庫管理\n東京 大学大学院総合文化研究科修了。修了後は、株式会社N TTデータ数理システムにてデータサイエンス専門の研 究員として勤務。さまざまな業界のデータ分析やアル ゴリズム開発を担当する。その後、株式会社リクルー トコミュニケーションズへ転職。データエンジニアリ ンググループのマネージャーとして勤務したのち、株 式会社カケハシへ。2013年データ解析コンペティション 優秀賞受賞。著作（共著）に「Kaggleで勝つデータ分析 の技術」（技術評論社）。\n\n登壇内容「薬局在庫管理 の難しさを機械学習で解消するための取り組みと見え てきた課題」カケハシでは、薬剤師がより患者様に向 き合う業務に注力できるよう、AIにより薬局の在庫管 理を支援するMusubi AI在庫管理をリリースしました。薬 局における在庫管理の様々な難しさを機械学習でどの ように乗り越えようとしてきたか、また、プロダクト をリリースして見えてきた課題をご紹介します。\n\n\n 山崎 俊彦\n東京大学大学院 情報理工学系研究科 准教 授\n東京大学工学部電子工学科卒業。東京大学工学系 研究科電子工学専攻修了。博士(工学)。学生時代は半 導体物性を活かしたアナログVLSI研究に従事。現在、東 京大学大学院情報理工学系研究科電子情報学専攻准教 授。2011～2013年まで米国・コーネル大学Visiting Scientist 。「魅力」の予測・要因解析・増強を行う魅力工学に 関する研究を精力的に行っているほか、大規模マルチ メディアデータ処理、物体認識・機械学習、最適化、3 次元映像処理などの研究を行っている。\n\n登壇内容「 事例でみる機械学習分野での産学連携とビジネス応用 」我々の研究室では、大学の研究成果の実社会応用を 目的に、産学連携やライセンス提供を積極的に行って いる。本講演ではその実例とプロジェクト成功の勘所 をいくつか共有する。\n参加対象\n・機械学習エンジニ ア・データサイエンティスト・WEB業界や製造業などでA Iやデータサイエンスに関わるお仕事をされている方・ 機械学習を組み込んだWEBプロダクト開発に携わったこ とのある方・最新のAI技術とプロダクトへの活用事例 に興味のある技術職の方※LTの内容は対象を技術者と して作成しておりますので、ご了承ください。\n参加 費\n無料\n注意事項\n\nリクルーティング、勧誘など、 採用目的でのイベント参加はお断りしております。\n キャンセル待ち・補欠・落選の方はご参加いただくこ とが出来ませんのでご了承ください。\n欠席される場 合は、お手数ですが速やかにキャンセル処理をお願い 致します。\n無断キャンセルや欠席が続く場合、次回 以降の参加をお断りさせていただく場合がございます 。\n LOCATION:オンライン URL:https://techplay.jp/event/843180?utm_medium=referral&utm_source=ics&utm _campaign=ics END:VEVENT END:VCALENDAR