概要

AI活用を進めるために、「どんなデータが必要か」から考える。

製造業でもAI活用への期待が高まる中、「自社でもAIを活用したい」「PoCから実装へ進めたい」と考えている企業は多いのではないでしょうか。
一方、実際にAI活用を進めようとすると、避けて通れないのが「データ」の問題です。

実現したいことのために、どんなデータが必要なのか。
そのデータはすでに取得できているのか。
取得できているなら、どこにあり、AIで使える状態なのか。
足りないのであれば、どうやって取得するのか。

データ自体は存在していても、どこに・どのような形で蓄積されているのか把握できていない。大量に蓄積していても、AIで使える状態になっていない。あるいは、実現したいことに本当に必要なデータを取得できていない。
AI活用を実際の現場へ落とし込もうとすると、こうした課題が見えてきます。

本イベントでは、製造業・モビリティ領域で数多くのAI・データ活用を支援してきた株式会社ブライセン 芥川公文氏とともに、AI活用を進めるために「必要なデータ」をどう見極め、整えていけばよいのかを、製造現場の具体例を交えながら紐解きます。

▽このイベントで聞けること

• 「データはあるのにAIに使えない」は、なぜ起きる？
• 実現したいことから「必要なデータ」をどう見極める？
• 熟練者の勘や現場の判断を、どうAIが扱えるデータに変える？
• 自社でAI活用を進めるなら、データのどこから見直せばいい？

AI活用を進めるために、まず自社で何を確認し、何から着手すべきなのか。
自社の現在地を整理し、AI実装に向けた次の一歩を考えるためのヒントをお届けします。

※配信URLは、申込者に対し本ページ上「参加者へのお知らせ」にて当日までに表示されます。

タイムスケジュール

※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。

登壇者

芥川 公文

株式会社ブライセン
データエンジニアリングソリューション本部
BRYCEN USA, Inc. 代表
データエンジニアリングエバンジェリスト

データ活用とAI技術を軸に20年以上にわたり、企業のDX推進や新規事業開発を支援してきたデータエンジニアリング領域のスペシャリスト。
キャリア初期よりソフトウェアエンジニアとして、Webシステムや業務システムの開発に従事。技術革新の変化とともに、データ活用基盤の構築やクラウド活用、AIソリューション開発へと領域を広げ、企業の競争力向上を支援してきた。
その後は、アノテーションサービスやデータ活用基盤の事業責任者として、機械学習・生成AIの活用に不可欠な高品質データの整備や運用体制の構築を推進。国内外の企業に対し、AI開発から運用までを見据えたデータエンジニアリング支援を数多く手掛けている。
また、自動運転やADAS、ロボティクスなどフィジカルAI領域において、データ収集・アノテーション・学習データ管理の高度化を推進。実世界データを活用したAI開発支援を通じて、製造業やモビリティ業界をはじめとする多様な産業のDXに貢献してきた。
現在はBRYCEN USA, Inc.の代表として、グローバル視点でのデータエンジニアリング事業を推進するとともに、フィジカルAI時代に求められるデータ活用戦略やAI開発プロセスの高度化に取り組んでいる。
専門領域は、データエンジニアリング、データ分析基盤、アノテーション、フィジカルAI向けデータ整備、ADAS・自動運転領域。データを価値へ変換する仕組みづくりを通じて、企業のAI活用と事業成長を支援している。
これまで培った知見や実践事例を広く発信し、データとAIによる新たな価値創出と産業競争力の向上に貢献している。

坂本 奈穂

株式会社TECH PLAY-X
Planner Group
Planner

2016年にパーソルキャリア（旧 インテリジェンス）に新卒入社し、約4年間IT・インターネット業界の採用支援を担当。その後、エンジニア領域の転職支援に従事。2022年より『TECH PLAY』にて、エンジニア向けイベントや記事、動画・対談などの企画を担当。
特に自動車・製造業領域を中心に、企業が持つ技術や開発現場の取り組みを紐解き、エンジニアに届けるコンテンツ企画を多数手がける。ソフトウェア開発、AI、クラウド、開発者体験、開発組織・文化など幅広いテーマを扱い、これまで100本以上の企画に携わる。
近年は、自動車・製造業とWeb・IT業界のエンジニアをつなぐ企画にも注力するほか、技術イベントのMC・モデレーターとして、エンジニアやプロダクト開発に携わる人々の知見や実践を引き出す場づくりにも取り組んでいる。

参加対象

• 製造業でAI活用・AI実装を推進している方
• AI活用やPoCを進める中で、データの収集・整備・品質などに課題を感じている方
• データは蓄積しているものの、AI活用にどうつなげればよいか悩んでいる方
• AI実装を前に進めるために、データエンジニアリングの考え方や、必要な仕組み・体制を知りたい方

参加費

無料

参加にあたっての注意事項

• 参加を辞退する場合は、詳細ページより申込のキャンセルをお願いいたします。
• 配信映像や音声は各自の通信環境に依存します。なるべく通信環境の良い状態で視聴ください。