BEGIN:VCALENDAR VERSION:2.0 PRODID:-//https://techplay.jp//JP CALSCALE:GREGORIAN METHOD:PUBLISH X-WR-CALDESC:MLSE夏合宿2022（オンライン開催） X-WR-CALNAME:MLSE夏合宿2022（オンライン開催） 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:859622@techplay.jp SUMMARY:MLSE夏合宿2022（オンライン開催） DTSTART;TZID=Asia/Tokyo:20220630T130000 DTEND;TZID=Asia/Tokyo:20220702T123000 DTSTAMP:20260422T093521Z CREATED:20220522T143429Z DESCRIPTION:イベント詳細はこちら\nhttps://techplay.jp/event/85962 2?utm_medium=referral&utm_source=ics&utm_campaign=ics\n\n第５回機械 学習工学ワークショップ（MLSE夏合宿2022）\n\n本年もオ ンライン開催です！\nいくつかのオンライン会議ツー ルの使用が必須となっていますので、参加要件をよく お読みください。\n受付は終了しまた! 早期割引および 交流会食事配送チケットの締切は6月20日(月)です！お 早めにお申し込みください。発表者は、必ず6月20日(月 )までに参加申し込みしてください。\n配送は終了しま した！ 交流会用の食事は、nonpi foodboxからの配送にな ります。詳細を6月21日にお送りします。配送先の情報 を2022年06月26日17:00まで入力する必要がありますのでご 注意下さい。配送先の情報を記入し忘れて食事が配送 されない場合でも チケットの返金はできません。\n締 め切りました。 参加申込締切は 6月26日（日） となり ます。締切までに申込をお願いします。\n\nお知らせ\n\ n(7/2)参加者の投票の結果、ポスター発表賞は以下のよ うに決まりました！おめでとうございます！\n最優秀 発表賞: [発表10] "機械学習システムの品質保証におけ る品質カードの作成と活用"\, 久連石圭\, 岩政幹人\, 大 平英貴\n優秀発表賞: [発表9] "XAI(eXplainable AI)技術を応用 したAI精度劣化原因の分析支援方式の検討"\, 横井直明\ , 恵木正史\n\n優秀発表賞: [発表6] "DX人材整理のためのD Xスキルツリー"\, 伊藤優\, 磯村哲\, 西山莉紗\, 中道嵩 行\n\n\n(6/29) 交流会の食事の配送先案内の情報が迷惑メ ールに分類されて配送先情報が入力できなかったとい う報告を受けています。該当する方は払い戻しいたし ますので参加者への案内を御覧ください。（配送はす でに終了しておりますのでご了承ください）\n\n(6/21)機 械学習オペレーション WG キックオフの参加申込を開始 しました。本企画セッションは人数制限があるため参 加希望の方は必ずお申し込みください。\n受付は終了 しまた! (6/1) 交流会食事チケットの別売りの申し込み を開始しました！領収書を別に発行したい場合や参加 登録後、追加で交流会食事チケットも欲しくなった人 はご利用ください。本チケットは合宿参加者専用のチ ケットです。必ず合宿参加の登録もお願いします！\n\n ワークショップ開催概要\n日程\n2022年6月30日（木）13:00 ～7月2日（土）12:30\n参加募集\n以下の要領で参加者を 募集します。\n\n会期中を通じて以下のツールが使用可 能であること。\nZoom\nDiscord\nMural\n\n\n会期中、昼夜通じ て合宿に参加できること\nバーチャルではありますが 合宿です。なるべく普段の業務や家庭から離れて合宿 のセッションに集中できるようお取り計らいください 。\n\n\n\n参加費\n早期割引 (6/20まで)\n\n一般（JSSST会員 ）: 2\,500円\n一般（JSSST会員，交流会食事付き）: 4\,500 円\n一般（JSSST非会員）: 4\,500円\n一般（JSSST非会員，交 流会食事付き）: 6\,500円\n学生（会員／非会員問わず） : 無料\n学生（会員／非会員問わず，交流会食事付き） : 1\,500円\n\n※交流会は、初日(6/30)の夜(18:00-19:30)を予定 しています。\n通常申込み (6/21-6/26)\n\n一般（JSSST会員 ）: 3\,000円\n一般（JSSST非会員）: 5\,000円\n学生（会員／ 非会員問わず）: 無料\n\nご注意\n\n参加費は参加申し込 み時にPaypalで支払いをお願いします。 \n参加費は 消 費税込み の価格です。 \n会計処理上の事情により、 請求書の発行・領収書の分割等には、対応はできませ ん。\n会食事付きを購入しなくても 交流会は参加でき ます。\n\nプログラム概要\n1日目 (6月30日)\n\n\n\n時間\n メイン会場(ただしポスターはdiscordです)\n\n\n\n\n13:00-13: 25\nウェルカムセッション\n\n\n13:30-13:40\nオープニング\n \n\n13:40-14:50\n基調講演: 神嶌 敏弘（産総研）\n\n\n15:00-16 :35\n研究発表\n\n\n16:35-16:55\nスポンサー講演(1)\n\n\n16:55-1 7:50\nポスターセッション(１) (ポスター会場:discord)\n\n\n 18:00-19:30\n交流会\n\n\n\n\n交流会には食事チケットを購 入されていない方も参加できます！\n\n2日目 (7月1日)\n\ n\n\n時間\n会場1\n会場2\n会場3\n会場4\n\n\n\n\n9:00-10:30\n[P1] プロセスの招待講演\n[S1]セキュリティ\n[O1]オペレーシ ョン(1)\n[T1] テスト・デバッグ\n\n\n10:35-12:05\n[P2] プロセ スのWS\n[S2]セーフティの研究発表\n[O2]オペレーション(2 )\n[F1]公平性の招待講演\n\n\n\n\n\n\n時間\nメイン会場+Disc ord\n\n\n\n\n12:30-13:25\n[BoF Lunch]同じ穴のむじな\n\n\n\n\n\n\n 時間\n会場1\n会場2\n会場3\n会場4\n\n\n\n\n13:30-15:00\n[R1] 論 文読み会\n[S3]セーフティの招待講演\n-\n[F2] 公平性のWS\ n\n\n\n\n\n\n時間\nメイン会場(ただしポスターはdiscordで す)\n\n\n\n\n14:30-15:55\nポスターセッション(２) (ポスター 会場:discord)\n\n\n16:00-16:20\nスポンサー講演(2)\n\n\n16:20-17: 15\n基調講演：Krzysztof Czarnecki（カナダ Waterloo大学）\n\n\ n17:15-17:35\nスポンサー講演(3)\n\n\n18:00-19:30\nナイトセッ ション\n\n\n\n3日目 (7月2日)\n\n\n\n時間\nメイン会場\n\n\n\ n\n9:00-10:20\n基調講演: 杉山阿聖（Citadel AI / マネーフォ ワード）\n\n\n\n\n\n\n時間\n会場1\n会場2\nポスター会場(di scord)\n\n\n\n\n10:30-12:00\n[I1]インフラ\n[T2]機械学習工学入 門\nポスターセッション(３)\n\n\n\n\n\n\n時間\nメイン会 場\n\n\n\n\n12:05-12:30\n表彰式＆クロージング\n\n\n\n基調講 演\n神嶌 敏弘 (産業技術総合研究所)\n\nタイトル: 機械 学習と公平性\n概要: 機械学習やデータ科学は，与信， 採用，保険などの重要な決定に使われるようになって きた．そこで，これらの決定を，人種や性別などのセ ンシティブ情報に対して公平性を担保しつつ行うよう な機械学習やデータ科学の手法が研究されている．前 半は，機械学習の予測が不公平になる原因と，その原 因ごとの事例を紹介する．そして，機械学習で用いら れる形式的公平性規準について説明し，同時には達成 できない規準があるといった性質を紹介する．後半は ，機械学習で公平性に関わる課題を不公平発見と不公 平防止に分け，それぞれについて代表的な手法を取り 上げる．そして，これらの手法を実装したソフトウェ アパッケージについてふれる．\n略歴: 1992年 京都大学 工学部情報工学科卒業．1994年 同大学院工学研究科情 報工学専攻修士課程修了．1994年 電子技術総合研究所 入所．2001年 博士(情報学)．2001年 研究所は産業技術総 合研究所へ再編．データマイニングや機械学習，特にA I倫理や推薦システムに関する研究に従事．2019年人工 知能学会 AI ELSI賞．\nKrzysztof Czarnecki（カナダ Waterloo大 学）\n\nタイトル: Why ML-Based Perception Can't be Trusted\n略歴 ：Krzysztof Czarnecki is a Professor of Electrical and Computer Engineer ing at the University of Waterloo\, where he heads the Waterloo Intellige nt Systems Engineering (WISE) Laboratory. He is a leading expert in the s afety of automated driving systems (ADS)\, with focus on assuring the saf ety of driving behavior and machine-learned functions. As part of his res earch\, he has co-lead the development of UW Moose (started in 2016)\, Ca nada’s first self-driving research vehicle\, which has been tested on p ublic roads since 2018 (autonomoose.net). His recent research contributio ns related to ADS safety assurance include an uncertainty-centric framewo rk for assuring the safety of perceptual components based on machine lear ning\, a framework for specifying driving behavior requirements\, and met hods for modeling and sampling road user behavior. He serves on SAE task forces on driving automation definitions\, reference architecture\, verif ication and validation\, and maneuvers and behaviors\, the Canadian Mirro r Committee of ISO TC 22/SC 32 (contribution to ISO/PAS 21448 Safety of t he Intended Functionality)\, and the UL STP 4600 Evaluation of Autonomous Products standards committee. Before working on automated driving\, he a dvised Pratt and Whitney Canada on creating reusable software designs and components for aircraft engine control systems (2011-2015). Before comin g to Waterloo\, he was a researcher at DaimlerChrysler Research (1995-200 2)\, Germany\, focusing on improving software development practices and t echnologies in enterprise\, automotive\, and aerospace sectors. He co-aut hored the book on “Generative Programming” (Addison- Wesley\, 2000)\, which pioneered automated software engineering based on feature modeling \, domain-specific languages\, and program generation. While at Waterloo\ , he held the NSERC/Bank of Nova Scotia Industrial Research Chair in Requ irements Engineering of Service-oriented Software Systems (2008-2013) and worked on methods and tools for engineering complex software-intensive s ystems. He received the Premier’s Research Excellence Award in 2004 and the British Computing Society in Upper Canada Award for Outstanding Cont ributions to IT Industry in 2008. He has also received seven Best Paper A wards\, two ACM Distinguished Paper Awards\, and two Most Influential Pap er Awards. His publications have been widely cited (over 25\,000 citation s on Google Scholar).\n字幕は難しくなりました。講演はYoutu beの自動翻訳機能による日本語字幕をご利用いただけ る予定です。\n杉山阿聖（Citadel AI / マネーフォワード ）\n\nタイトル：Introduction to MLOps: 機械学習アルゴリズ ム以外のさまざまな課題とその取り組みについて\n略 歴：名古屋大学大学院 情報科学研究科卒 (修士)。大手 製造業情報子会社で機械学習を利用したチャットボッ トの開発などを行ったのち、データサイエンティスト として勤務。その後、Repro 株式会社で機械学習パイプ ラインの構築など、機械学習の実用化に取り組む。現 在は Citadel AI で Software Engineer としてプロダクト開発や MLOps に関する情報発信に従事。副業としてマネーフォ ワードで MLOps に関するアドバイザーを務める。Kubeflow Pipelines\, TFX のコントリビューター。「見て試してわか る機械学習アルゴリズムの仕組み 機械学習図鑑」の共 著者のひとり。\n研究発表一覧\n[カテゴリ1] 発表15分以 内とポスター発表\n\n[発表1] "教師データに潜在する有 害データの検知⼿法の提案"\, 梁 宇昕\, 恵木 正史\n[発 表2] "同時確率分布を再考する -- 仮想人体生成モデル の構想"\, 丸山 宏\n\n[カテゴリ2] 発表5分以内とポスタ ー発表\n\n[発表3] "抽象モデル上のn-gramに着目したRNNに 対するFault Localization"\, Yuta Ishimoto\, Masanari Kondo\, Naoyasu Ubayashi\, Yasutaka Kamei\n[発表4] "機械学習用データセット のライセンスに関する調査"\, 陳俊宇\, 吉田則裕\, 高田 広章\n[発表5] "Cohort Shapleyによる公平性の診断"\, 間瀬正 啓\, Art B. Owen\, Benjamin B. Seiler\n[発表6] "DX人材整理のた めのDXスキルツリー"\, 伊藤優\, 磯村哲\, 西山莉紗\, 中 道嵩行\n[発表7] "Local Correction Tree: 分類モデルの説明可 能かつ局所的な補正手法"\, 鈴木浩史\, 岩下洋哲\, 高木 拓也\, 後藤啓介\, 藤重雄大\, 原聡\n[発表8] "AIと人権に 関するリスクマネジメントの検討"\, 鮫島滋\, 小柳和也 \, 徳島大介\n[発表9] "XAI(eXplainable AI)技術を応用したAI精 度劣化原因の分析支援方式の検討"\, 横井直明\, 恵木正 史\n[発表10] "機械学習システムの品質保証における品 質カードの作成と活用"\, 久連石圭\, 岩政幹人\, 大平英 貴\n[発表11] "機械学習システムのセーフティ要求コン テストの提案と予備実験"\, 吉岡信和\, 前澤悠太\, 桑島 洋\, 石川冬樹\n[発表12] "エッジコンピューティングを 利用した映像分析AIに関する検討"\, 村松沙那恵\, 星野 玲那\, 坂本啓\, 江田毅晴\n[発表13] "クラス分類の修正 手法の物体検出問題への応用"\, Junji Hashimoto\, Nobukazu Yos hioka\n[発表14] "Case Study of Exploitation Pattern for Machine Learnin g Systems"\, Gaku Nemoto\, Naoshi Uchihira\n(取り消し)[発表15] "表 形式データの整備と分析のためのUnixシェル用の新たな コマンド群"\, Toshiyuki Shimono\n\n※ポスター発表は、ポス ターセッション(１)での発表は必須となり、ポスター セッション(２)もしくはポスターセッション(３)のスロ ットで30分以上の説明時間を発表者に設定していただ きます。\nスポンサー講演一覧\n\n[スポンサー講演(1)] 花王株式会社様 「仮想人体生成モデルを通じた新しい ビジネス構想」\n[スポンサー講演(2)] Databricks 様「Databr icksのご紹介 - データ分析 / AIをOne Platformで - 」\n[スポ ンサー講演(3)] 株式会社Citadel AI様 「サントリー様での Citadel AIシステム導入実例について」\n\nウェルカムセ ッション\nオープニングの直前のセッションとして、 皆さんにツールの利用と合宿の雰囲気に馴染んでいた だくため、ウェルカムセッションを開催します。 以 降のスムーズな参加を可能にするためにも、ぜひ参加 をお願いします。\nナイトセッション\nオーガナイザー ：近藤将成（九州大学）、鵜林尚靖（九州大学）\n参 加者間の交流を促し、新しいアイデアや研究活動のき っかけをつくるために、二日目にナイトセッションを 開催します。\n本セッションでは、カジュアルにMLSEに 関する議論が行える場を提供します。フリーディスカ ッション形式で以下の各テーマに別れて自由に議論・ 雑談をしていただけるようにします。提言を出したり 、結論を出したりするのではなく、好きなテーマにつ いて気軽に雑談をし、コミュニティの形成および情報 共有することが目的です。テーマは以下の3つです。\n\ nICSE2022勉強\nICSE2022で発表された機械学習関連の発表ビ デオから好きなものをみて，自由に意見交換を行いま す．\n\n\nアカデミアにおけるMLSE研究の悩み共有・意見 交換\n産業界におけるMLSE研究の悩み共有・意見交換\n\n 企画セッション一覧\n[P1-P2] 機械学習を活用したシステ ムの開発における「プロセス・知見」研究\nオーガナ イザ：竹内広宜（武蔵大学）、今崎耕太（IPA）、久野 倫義（三菱電機）、土肥拓生（ライフマティックス） 、本橋洋介（NEC）\n概要：本企画セッションは講演と ワークショップで構成されます。最初に北陸先端科学 技術大学院大学の内平直志先生の招待講演「DXを推進 するためのプロジェクトマネジメント」を予定してい ます。その後の昨年度までの活動を振り返り、今回の ワークショップで内容を説明しまし。ワークショップ ではこれまでのセッションで事例や知見を収集した結 果を踏まえ、「MLプロジェクトにおける危険な兆候」 をボトムアップに収集します。そして、参加者で概観 しながら適用可能な知見との関係などを議論する予定 です。MLプロジェクトを実践されている様々な実務家 の参加をお待ちしております。\nワークショップ詳細 ：2020年のMLSE夏合宿ではワークショップ形式で事例収 集を行い20件以上の事例が集まりました。続く2021年のM LSE夏合宿は事例収集ではなく「知見(成功の秘訣)」をBe st practiceとして収集し、参加者で概観しながら議論し ました。2022年の夏合宿では「Best practiceを適用する” きっかけ”」を収集し、参加者で概観しながら議論し ます。ここで”きっかけ”の一つとして、プロジェク トの”Bad smell”を想定します。Code smellに対してリファ クタリングの実装上のコツなどが提示されるのと同様 、MLプロジェクトのBad smellとBest practiceをつなげた形で の知見をまとめることをワークショップでは目指しま す。\n具体的には以下の2部構成で実施します。\nプロ グラム\n第1部[P1]：講演セッション\n\n\n招待講演「DXを 推進するためのプロジェクトマネジメント」内平 直志 (北陸先端科学技術大学院大学)\n\n\nこれまでのワーク ショップとその成果の振り返りおよびワークショップ の説明 (オーガナイザー)\n\n\n第2部[P2]：ワークショッ プ\n\n\n既存の知見に結びつくBad Smellを収集（昨年のよ うにMuralを用いる予定）\n\n\n収集結果についての発表 （希望者）\n\n\n新たに得られるBad Smell-Best Practiceの整 理\n\n\n全体ディスカッション\n\n\n招待講演：内平 直志 (北陸先端科学技術大学院大学)\n\n北陸先端科学技術大 学院大学　知識科学系長　教授\nトランスフォーマテ ィブ知識経営研究領域長\n略歴\n東京都生まれ。1982年 東京工業大学理学部情報科学科卒。1997年東京工業大学 で博士(工学)、2010年北陸先端科学技術大学院大学で博 士(知識科学)取得。(株)東芝 研究開発センター システ ム技術ラボラトリー室長、研究開発センター次長、技 監等を経て、2013年から現職。サービス学会理事、日本 MOT学会理事、研究・イノベーション学会理事などを兼 任。専門はソフトウェア工学、サービス科学、イノベ ーションマネジメント。著書に「戦略的IoTマネジメン ト」(ミネルバ書房)、日本経済新聞「やさしい経済学 」連載。\n[I1]本番適用のためのインフラと運用WGを振 り返り、「今」を語り合う会\nオーガナイザ：有賀 康 顕(Treasure Data)、土橋 昌(NTTデータ)\n概要：本番適用の ためのインフラと運用WGは設立後３年を経過しようと しています。その間に複数回ディスカッションやカン ファレンスを開きました。その中で実業務に基づく体 験、事例、Tips等が参加者より挙げられました。本セッ ションに先立ち、過去に取り扱った内容をまとめたポ スタをWG幹事で用意するので、それを眺めながら以下 の観点で参加者同士で語り合い、将来の機械学習イン フラ開発・運用に役立つ知見を記録、公開します。議 事録は参加者に相談の上問題ない内容をMLSE公式GitHub上 に公開予定です。\n◆観点例\n\n過去話題に上った課題 が2022年現在、どう変わったか、もしくは変わっていな いか\n過去に試したアプローチがあればその内容、お よび試した結果どうだったかの所感\nいま新たにどう いった課題が生じているか\n\n[F1\, F2] AI/MLシステムのAI 倫理要求と公平性\nオーガナイザ：吉岡 信和（早稲田 大学）、江澤 美保（クレスコ）、久連石 圭(東芝)、八 幡 晃一郎（日立製作所）、市原 大暉（NTTデータ）\n概 要：近年、MLを活用したAIシステムの判断に関して、倫 理に関するガイドライン(AI倫理)が整理されつつあり、 その中でも特に公平性について基礎研究が活発に行わ れている。しかしながら、AI倫理に関するガイドライ ンは抽象度が高く、公平性の基礎研究は詳細すぎてAI システムがどのような要求を満たすべきかといったシ ステム開発における要件との関係が明らかになってい ない。\n本企画セッションでは、AIシステムのAI倫理と 公平性についての招待講演およびミニチュートリアル を実施したのち、富士通の事例を紹介する。\nプログ ラム\n[F1]講演セッション\n\n招待講演：AI：倫理から法 制度とトラストへ \, 中川 裕志(理化学研究所)\, 講演ス ライド\nAI公平性ツールミニチュートリアル \, 八幡 晃 一郎（トップエスイー2021年度修了生／日立製作所）\n 富士通の事例紹介： ガイドラインに基づくAI倫理影響 評価 \, 小野寺佐知子（富士通株式会社）\n登壇者によ るパネル議論\n\n[F2]ワークショップセッション\n\n課題 整理ワークショップ: １時間程度のグループ議論、発 表・議論、まとめ\n\n招待講演：中川 裕志(理化学研究 所)\n\n略歴：1975年東京大学工学部卒業、1980年東京大学 大学院修了（工学博士）\n1980年～1999年　横浜国立大学 、1999年～2018年　東京大学、2018年～現在　理化学研究 所・革新知能統合研究センター勤務。機械学習、AI倫 理、AIと社会、法制度の関係、などの研究に従事。内 閣府AI社会原則委員会委員、総務省AIネットワーク研究 会委員、公正取引委員会デジタルスペシャルアドバイ ザー、情報ネットワーク法学会理事長。\n[S1-S3]セーフ ティ・セキュリティＷＧ企画セッション\nオーガナイ ザ：金子朋子（NII）、向山輝（NEC）、髙橋雄志（NaiSS ）、野本秀樹（JAMSS）、矢嶋純（富士通）\n概要：本セ ッションは、セキュリティとセーフティ、特別講演の3 部構成となります。\n[S1] セキュリティ：\nWG配下のセ キュリティガイドライン策定委員会より6月30日に正式 公開の「機械学習システムセキュリティガイドライン 」について解説し、グループ演習にてガイドラインを 具体事例に適用する体験をしていただきます。\nガイ ドラインの概要、3ガイドの説明、ガイドライン掲載の 試行事例の説明を含んだ内容説明（30分程度）と、事 前に用意された具体事例に対して脅威分析ツールで分 析してみる試行体験（60分程度）から構成されます。 試行体験では具体事例ごとにブレイクアウトルームに 分かれて試行する予定です。\n[S2] セーフティ：\n2022 IE EE Aerospace ConferenceでBest Paper Awardを受賞した発表や自動 運転における安全論証の研究発表を行います。各45分 程度。\n①IEEE 2022　最優秀論文賞受賞記念講演：Explaina ble symptom detection in telemetry of ISS with Random Forest and SpecTRM\ n国際宇宙ステーションにおいて実証を行った、機能共 鳴分析法（FRAM）、ランダムフォレスト回帰（RF）、要 求意図定義言語（SpecTRM-RL）の3つを組み合わせた新し い異常予兆検出・及び検出根拠提示手法に関して、JAMS S飯野翔太氏が講演します。\n②自動運転におけるDNNシ ステムを対象とした安全・リスク分析・評価方法：\n ｅＡＩプロジェクトの交通PoCで検討された安全性論証 について(株)NTTデータ金子朋子氏が講演します。\n[S3] 招待講演：「データ分析・AIを実務に活かす データド リブン思考」\n\n講演者: 河本 薫 氏（滋賀大学データ サイエンス学部教授 兼 データサイエンス教育研究セ ンター副センター長 )\n略歴: 元大阪ガス　ビジネスア ナリシスセンター所長。2013年、日経情報ストラテジー が選出する「データサイエンティスト・オブ・ザ・イ ヤー」の初代受賞者に。大阪大学招聘教授を兼任。2018 年4月1日より現職。著書に「最強のデータ分析組織」 （日経BP社）、「会社を変える分析の力」（講談社現 代新書）があり、最新著書「データ分析・AIを実務に 活かす データドリブン思考」に対するご講演となる。 \n内容: ビジネス現場でデータドリブンな問題解決、対 策立案をされてきた滋賀大学データサイエンス学部教 授　河本薫氏に貴重なお話を伺います。質疑応答や意 見交換も行います。\nデータ分析による対策立案はＭ Ｌの安全性においても重要であるため、データ分析型 組織を作り上げた第一人者による講演をお聞き逃しな く！！\n[O1\,O2]機械学習オペレーション WG キックオフ\n オーガナイザ：杉山 阿聖(Citadel AI 株式会社)、久井 裕 貴(株式会社マネーフォワード)、太田 満久(Ubie 株式会 社)\n概要：昨今の機械学習の本番適用に関する取り組 みの広がりをふまえ、新たに MLOps に関するワーキング グループを立ち上げます。MLOps に関しては実例として さまざまな取組が発表されている一方で、機械学習を 用いる現場はさまざまな事情を抱えており、課題を解 決する指針が十分でない現状があります。そこで、本 ワーキンググループでは、それぞれの現場に適用でき る指針を明確にすることを目指します。\n本セッショ ンでは、設立にあたり、本ワーキンググループで重点 的に取り組むテーマを選定する討論会を実施します。4 名程度のグループに分かれ、それぞれの現場での課題 について話し合い、内容を全体で共有します。共有し た課題は議事録としてまとめ、この結果をもとに今後 の活動計画について検討を進めていきます。\n詳細：\n [背景・課題]\n昨今の機械学習の本番適用に関する取り 組みの広がりをふまえ、新たに MLOps に関するワーキン ググループを立ち上げます。MLOps に関しては実例とし てさまざまな取組が発表されている一方で、機械学習 を用いる現場はさまざまな事情を抱えており、課題を 解決する指針が十分でない現状があります。そこで、 本ワーキンググループでは、それぞれの現場に適用で きる指針を明確にすることを目指します。\n[セッショ ンの内容]\n設立にあたり、本ワーキンググループで重 点的に取り組むテーマを選定する討論会を実施します 。5名程度のグループに分かれ、それぞれの現場での課 題について話し合い、内容を全体で共有します。共有 した課題は議事録としてまとめ、この結果をもとに今 後の活動計画について検討を進めていきます。\n[セッ ションへの参加方法]\n少人数でのグループに分かれて 個別の事例について深く議論を行うため、参加人数に ついて制限を設けます。参加人数の把握のため本イベ ントに加えて、connpass 上でのイベントにも申し込みを お願いします。\nhttps://mlxse.connpass.com/event/251751/\n[R1] MLS E論文読み会 夏合宿出張版\nオーガナイザ：今井 健男(I dein)、原 聡(大阪大学)\n概要：MLSEでは現在、SE4ML（機械 学習のためのソフトウェア工学）分野で論文を書きた いと思っている方を集めて、ソフトウェア工学のトッ プカンファレンスに採択されたSE4ML論文を紹介しあう 会を定期的に開催しています。このセッションではそ の論文読み会を、普段やっている形式のまま開催しま す。普段は特定メンバーで開催しているクローズドな 会ですが、このセッションは夏合宿の参加者の方なら 自由にご参加いただけます。ご興味ある方はぜひお立 ち寄りください。\n紹介予定論文：\n\nCausality-Based Neural Network Repair (ICSE2022) - 紹介者： 徳本 晋（富士通研究 所）\nTraining Data Debugging for the Fairness of Machine Learning Soft ware (ICSE2022) - 紹介者： 橋本 順之（グリー）\n\n[BoF Lun ch (Bird of a Feather Lunch)] 同じ穴のむじなの昼下がり\nオ ーガナイザ：吉岡信和（早稲田大学）\n概要：\n昼下が りに特定のテーマで雑談したい方、なんとなく雑談し たい方が集まるランチセッションです。合宿期間中に 参加者から雑談したいテーマを募集します。提案され たテーマをdiscordの音声チャネルを割り当てますのでご 自由に雑談してください。特定の研究テーマやイベン ト、勉強会などを議論されたい方は積極的にテーマを 提案してください。\n[T1]チュートリアル：深層学習の テスト・デバッグ最新動向\nオーガナイザ：吉岡信和 （早稲田大学）\n概要：深層学習モデルを組み込んだ システムをテストする際に、ユーザ・開発者にとって 望ましくない振舞いを検出し、その原因に対処（デバ ッグ）することが求められますが、深層学習モデルは データによって人が解釈困難である膨大な計算処理が 組まれるため、従来のようなテスト・デバッグの方法 では不具合検出・欠陥修正は困難です。\n本チュート リアルでは、このような深層学習におけるテスト・デ バッグの課題を整理し、近年の技術動向を俯瞰した後 、退行抑止して深層学習モデルを修復する技術NeuRecover の紹介とデモを行います。\nまた、馬准教授の最新の 研究成果である、データ拡張による深層学習モデル修 復技術と、ニューラルアーキテクチャ探索による深層 学習モデル修復技術の紹介・デモを行います。\n講師\n \n馬 雷（アルバータ大学 准教授／カナダ CIFAR AI チェ ア）\nUniversity of Albertaと九州大学\, 准教授\; Canada CIFAR A I Chair\; Albertra Machine Intelligence Institute (Amii) Fellow。上海 交通大学卒業後、東京大学にて修士および博士号を取 得。ソフトウェア工学と信頼できるAIとの融合領域、 特に、機械学習システム工学とAIシステムの品質と信 頼性に関心を持つ。彼の研究は、TSE\, TOSEM\, ICSE\, FSE\, A SE\,CAV\, ICML\, NeurIPS\, ACM MM\, AAAI\, IJCAI\, ECCVなど、ソフト ウェア工学やAI分野のトップ会議に多数採録され、３ つのACM SIGSOFT Distinguished Paper Awardの他、１０以上のベス トペーパ賞を受賞。産業界にも多大な影響を及ぼして いる。詳しい情報は、Webサイトを参照のこと(https://www. malei.xyz)。\n\n徳本晋（富士通）\n2002年早稲田大学理工 学部電子・情報通信学科卒業。2004年東京大学大学院情 報理工学系研究科コンピュータ科学専攻修士課程修了 。同年富士通株式会社入社。富士通研究所にてソフト ウェアエンジニアリング技術の研究開発に従事。現在 はAIシステムにおけるテスト・デバッグ技術の研究開 発に取り組む。情報処理学会ソフトウェア工学研究会 幹事、日本科学技術連盟ソフトウェア品質管理研究会 講師などを務める。博士（情報理工学）。\n\n中川尊雄 （富士通）\n2017年奈良先端科学技術大学院大学博士後 期課程修了。博士（工学）。同年、株式会社富士通研 究所入社。2017年～2020年ソフトウェアのテスト技術の 研究開発に従事。2021年吸収合併により富士通株式会社 所属、AIモデルの自動修正技術の研究開発に従事。同 年より兼務にて産業技術総合研究所 特定集中研究専門 員として部分出向、AIシステムの品質保証プラットフ ォームの研究開発に参画中。\n[T2]チュートリアル：プ ロジェクトマネージャのための機械学習工学入門\nオ ーガナイザ：吉岡信和（早稲田大学）\n概要：機械学 習を応用したAIシステムを構築運用する際に考慮すべ きポイントを紹介します。特に要求や設計、マネジメ ント、ステークホルダ連携の観点でのポイントを紹介 します。\nプログラム\n\n機械学習工学概論\, 講演資料\ n機械学習システムの要求\, 講演資料\n機械学習システ ムの設計\, 講演資料\nAIプロジェクトのマネジメントと 事例\nAIプロジェクトのステークホルダ連携\n\n講師\n\n 鷲崎 弘宜（早稲田大学 理工学術院 基幹理工学部・教 授）\n早稲田大学グローバルソフトウェアエンジニア リング研究所所長、早稲田大学理工学術院基幹理工学 部情報理工学科教授、国立情報学研究所客員教授。株 式会社システム情報 取締役（監査等委員）。株式会社 エクスモーション 社外取締役。1976年生まれ。99年早稲 田大学理工学部情報学科卒業、01年同大学院理工学研 究科情報科学専攻修士前期課程修了、03年博士後期課 程修了、博士（情報科学）。02年同大学助手、04年国立 情報学研究所助手。05年総合研究大学院大学助手。07年 同研究所助教、および、同大学助教。08年早稲田大学 理工学術院准教授、および、国立情報学研究所客員准 教授。15年Ecole Polytechnique de Montreal客員滞在。16年早稲 田大学教授、国立情報学研究所客員教授。再利用と品 質保証を中心としたソフトウェア工学の研究と教育に 従事。\n\n竹内 広（武蔵大学 経済学部経営学科・教授 ）\n1998 年、東京大学工学部計数工学科卒業。2000 年、 東京大学大学院工学系研究科計数工学専攻修士課 程修 了。2000 年より日本アイ・ビー・エム株式会社東京基 礎研究所に勤務。2012 年、慶應義塾大学大学院理工学 研究科開放環境科学専攻博士課程修了。2018 年より現 職。 博士(工学)。\n\n吉岡 信和（早稲田大学 理工学術 院総合研究所・上級研究員/研究院教授）\n1998年北陸先 端科学技術大学院大学情報科学研究科博士後期課程修 了．博士（情報科学）．1998-2002年 東芝，2002-2021年 国 立情報学研究所，2007-2021年 総合研究大学院大学 准教 授，2021年より早稲田大学理工学術院総合研究所 上級 研究員/研究院教授，国立情報学研究所 特任研究員， 機械学習工学，セキュリティ・プライバシソフトウェ ア工学，ソフトウェア工学の研究・開発に従事．\n表 彰\n優れたポスター発表に対して『優秀ポスター賞』 を授与します。合宿の参加者全員による投票により決 定します。また、優秀ポスター賞受賞者は、JSSST大会 のポスター発表に招待します。\n主催\n日本ソフトウェ ア科学会 機械学習工学研究会\nワークショップ運営組 織\n実行委員\n\n実行委員長\n土肥 拓生 (デジタルアス リート)\n\n\n副実行委員長\n石川 冬樹 (国立情報学研究 所)\n\n\nローカル委員長\n宮崎 崇史 (ヤフー)\n\n\nプログ ラム委員長\n吉岡 信和（早稲田大学）\n\n\n副プログラ ム委員長\n鵜林 尚靖 (九州大学)\n\n\n出版委員長\n原 聡 (大阪大学)\n\n\n会計委員長\n竹内 広宜（武蔵大学）\n\n\ n\nプログラム委員\n\n近藤 将成（九州大学）\n徳本 晋 （富士通研究所）\n橋本 順之（グリー）\n宮崎 崇史 ( ヤフー)\n丸山 宏（Preferred Networks）\n\nスポンサー\nゴー ルドスポンサー\n花王\n\n株式会社Citadel AI\n\nDatabricks\n\n スポンサー募集\n現在、スポンサー枠を募集していま す。\nスポンサー料の支払いは、研究会の口座への振 り込みを予定しています。\n詳細は後日発表します。\n ご質問、ご連絡は mlse2022sws@googlegroups.com までお願いし ます。 LOCATION:オンライン オンライン URL:https://techplay.jp/event/859622?utm_medium=referral&utm_source=ics&utm _campaign=ics END:VEVENT END:VCALENDAR