BEGIN:VCALENDAR VERSION:2.0 PRODID:-//https://techplay.jp//JP CALSCALE:GREGORIAN METHOD:PUBLISH X-WR-CALDESC:〜AIが切り拓くモノづくり革新～品質維持はMLO psで！現場の最前線事例～ X-WR-CALNAME:〜AIが切り拓くモノづくり革新～品質維持はMLO psで！現場の最前線事例～ 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:925282@techplay.jp SUMMARY:〜AIが切り拓くモノづくり革新～品質維持はMLOpsで ！現場の最前線事例～ DTSTART;TZID=Asia/Tokyo:20231201T140000 DTEND;TZID=Asia/Tokyo:20231201T153000 DTSTAMP:20260427T054946Z CREATED:20231101T083647Z DESCRIPTION:イベント詳細はこちら\nhttps://techplay.jp/event/92528 2?utm_medium=referral&utm_source=ics&utm_campaign=ics\n\nご好評によ り12/1再演決定！前回参加が出来なかった方は是非ご参 加ください（本セミナーは6月1日に実施したセミナー と同内容になります）参加にはTECHPLAYでの参加登録後 に表示される申込みURLよりセミナー申込みが必要とな ります。予めご了承ください。\n概要\nビジネス課題の 解決にAIシステムは有効ですが、簡単に使える「魔法 の杖」ではありません。各々の現場、課題に合わせて データを整え、AIを開発し、細やかな調整を経てよう やく実装へと至ります。さらにAIシステムの運用を始 めた後に集まるデータによって、どうAIの学習を続け 、その性能を維持・向上させるかも、課題解決を左右 します。\n今回、東芝がいかにAIシステムを開発・導入 し、適切に運用・モニタリングし、性能を守っている か、その最前線をご紹介します。その時に鍵を握るの が、AIモデルの劣化を見張り、必要に応じて再学習す る仕組み「MLOps」です。\n実際の現場にAIシステムを導 入し、活用することの意義を皆様と共有し、議論した いと考えています。AIによる課題解決を考える方はも ちろんの事、AIの研究開発に従事されている方、そし てAIに関わるキャリアを歩みたい方まで、広くご参加 をお待ちしております。\nサーキュラーエコノミーへ の移行を推進するエレン・マッカーサー財団は、「AI のビジネス導入」をグーグル、マッキンゼーと共に推 奨しています。今、AI活用の成否が持続可能な社会の 実現に鍵となっています。その意味でも、多様な立場 にとって有用な場になれば幸いです。\nタイムスケジ ュール\n\n\n\n時間\n内容\n\n\n\n\n14:00〜14:10\nセッション1 東芝AI 技術セミナー開催にあたり～現場品質を保つMLOp sの意義～\n\n\n14:15〜14:50\nセッション2モノづくりの現 場に合わせ、AIを開発・導入するということ～精密部 品の製造を支えるAI品質検査～\n\n\n14:55〜15:30\nセッシ ョン3導入したAIを、運用・モニタリングし、更新する ということ～AI適用を加速するMLOpsの仕組み～\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\n\nセッション1　東芝AI 技術セミナ ー開催にあたり ～現場品質を保つMLOpsの意義～24年度 施行を目指して策定されている欧州AI規制法案では、 ハイリスクAIシステムは、継続的なモニタリングが義 務づけられる見込みです。ハイリスクAIとは、発電所 などの重要社会インフラにおける運用監視システムで 利用されるAIです。MLOpsは出荷後のAIシステムを継続的 にモニタリングし、AIモデルの劣化を見張り、必要に 応じて再学習する仕組みです。しかし、MLOpsはハイリ スクAIだけでなく、一般のAIシステムにも有効です。MLO psの意義について解説します。\n■講演のポイント様々 なビジネス課題を解くにあたって、AIシステムの導入 は有効な打ち手の一つになります。どうAIシステムを 開発し、ビジネスの現場に合わせて導入し、その性能 を維持・更新するかは、多くの方々にとって関心が高 いと思われます。本セミナーでは、実例をもとにAIシ ステムの開発、実装、運用それぞれの段階における注 意点を学べると共に、自動化や効率化の観点でMLOpsの 有用性を感じていただけます。注目されているMLOpsの 意義とは何か、その考え方を更新できる時間になると 思います。\n堀 修\n株式会社 東芝 執行役員研究開発セ ンター 首席技監AI-CoEプロジェクトチーム リーダー\n昭 和61年 ： （株）東芝 総合研究所（現 研究開発センタ ー）入社。\n 機械学習・画像処理技 術の研究開発に従事。\n平成6年 ： メリーランド 大学 Center for Automation Research 客員研究員。\n平成15年4月 ： 研究開発センター マルチメディアラボラトリー 室 長。\n平成27年4月 ： 研究開発センター 所長。\n平成30 年4月 ： 研究開発本部 部長。\n令和2年4月 ： 執行役員 首席技監。\n令和4年4月 ： AI-CoEプロジェクトチーム リーダー　兼務　現在に至る。\n\n\n\nセッション2　モ ノづくりの現場に合わせ、AIを開発・導入するという こと ～精密部品の製造を支えるAI品質検査～カーボン ニュートラル実現に重要な風車、EVなどの重要部品に ベアリングがあります。ベアリングが、故障せずに安 定稼働するには、中にあるセラミックスボールの品質 が鍵を握ります。このセラミックスボールの検査を、 より正確かつ効率的に行うのにAIをどう開発・活用し たかをご紹介します。人手に頼らず、既存の検査装置 にAIを導入することで、高品質、コスト節減、その先 のセラミックスボールの普及促進が期待できます。AI を開発する時の学習データの取り方、整え方、そして 現場に実装する際の細やかな調整といった、「特定の 現場にAIを導入する際の実際」を理解いただけます。\n ■講演のポイントAI技術は、製造工程の検査にも活用 されはじめています。しかし、AIは決して万能なもの ではありません。実際に、生産現場に導入するには多 くの課題があります。本講演では、東芝が品質検査にA Iをどのように導入したかを、実例からご説明します。 皆様の事業における課題解決の糸口となれば大変幸い です。\n鷲谷 泰佑\n東芝マテリアル（株）生産技術部 生産技術担当主務\n平成25年 ： （株）東芝 生産技術セ ンター入社。画像検査関連の研究開発に従事。現在に 至る。\n令和5年 ： 東芝マテリアル（株）。生産 ラインの画像検査技術の開発に従事。現在に至る。\n\n \n\nセッション3　導入したAIを運用・モニタリングし、 更新するということ ～AI適用を加速するMLOpsの仕組み ～AIは、学習するデータによって性能が左右されるの は周知のことです。従って、現場にAIを導入した後、 どう運用し、性能をモニタリングし、現場で追加され るデータでいかに再学習するかが、ビジネス課題を解 決できるか否かを分けます。これを自動化するMLOps基 盤は、データ管理の属人化を避け、感覚的に理解でき 使い勝手のいいUIを備えたシステムです。AIを導入した 実例を基に、非専門家がどのようにMLOps基盤を活用す るかや、その裏側にある仕組みを、システム開発者の 目線から紹介します。「AIを活用することの本質」を 、仕組みから理解いただけます。\n■講演のポイント 近年AI技術の進歩は目覚ましく、高い性能を示すAIが続 々と研究・開発されています。しかしながら、これら のAIをそのまま事業に適用し、さらに運用を続けてい くことを考えると、単純な性能評価だけでは見えてこ ない様々な課題が発生します。本講演では、こうした 課題について実事例を基に紹介することで、技術開発 だけでは見落としがちな観点やAI活用の具体的なイメ ージを得る一助となれば幸いです。\n小畠 知也\n株式 会社 東芝デジタルイノベーションテクノロジーセンタ ー技術開発室　サービスプラットフォーム開発部 スペ シャリスト\n平成28年 ： （株）東芝入社。現東芝イン フラシステムズ(株)で防衛用レーダの設計開発に従事 。\n令和 2年 ： デジタルイノベーションテクノロジー センター。\n IoTデータ管理サービスやMLOps基盤等の プラットフォーム開発に従事。\n 現在に至 る。\n\nこんな方におすすめ\n\nモノづくりなど、AIを活 用したビジネス課題の解決に興味がある方\nAI活用によ る、サステナブルな事業、社会づくりに関心がある経 営者\nAIの研究開発に従事しており、MLOpsやAI品質検査 に関心のある研究者、技術者\nAIの研究開発でキャリア を歩みたく、先進企業の課題認識、対応方法を知りた い学生や求職者\n\n参加費\n無料\n注意事項\n\nご参加に は事前のお申し込みが必要です。\nご登録後、2日を経 過してもメールが届かない場合は、「隔離メール」と して受信されていない場合がございます。念のため「 隔離メール」をご確認ください。\nプログラムは事前 の予告なく変更させていただく場合があります。\n本 セミナーは国内居住者を対象にした社外向けセミナー となっています。以下の方のお申し込みはご遠慮くだ さい。東芝グループ従業員日本国外に居住の方\n LOCATION:オンライン URL:https://techplay.jp/event/925282?utm_medium=referral&utm_source=ics&utm _campaign=ics END:VEVENT END:VCALENDAR