第一回メタップス人工知能セミナー：「人工知能が変革するビッグデータ解析」
~万能データサイエンティストアプローチからチームアプローチ、AIアプローチへ~

日々増大し続ける膨大なデータや複雑で多種多様なデータを含むビックデータを有効的に解析するにあたり、伝統的なデータマイニングだけでは対処できなくなり、先進的な人工知能の手法が注目を集めています。
このような先進的な技術を深く理解し、様々なビジネスシーンに合わせてそれらの技術を適用させることができるデータサイエンティストの需要が逼迫しています。
本セミナーでは、上記の事実を踏まえて、ビックデータを取り巻く環境を紹介し、将来的にデータサイエンティストに普及されるであろうdeep learning やAgent Based Model などを含む人工知能の先進的な技術を様々な専門家の方が紹介いたします。
そして、機械学習やdeep learningなどの人工知能を運用システムに組み込むことによって引き起こされるソフトウェアへの弊害が問題になっています。それを軽減する指針として、ソフトウェア工学の品質管理の最先端研究を紹介いたします。
また、 データサイエンティスト不足問題に対して、サブタイトルの
「万能データサイエンティストアプローチからチームアプローチ、AIアプローチへ」
では、次のように二つのメッセージが込められおります。

• データサイエンティスト不足問題に対して、チームでどのようにしてその役割を補うのか？
• 将来的に人工知能がその役割を担うのか？

パネルディスカッションでは、そのデータサイエンティストの役割やその不足に対してどのようにしてチームで補うのかを議論し、将来的に人工知能によってデータサイエンティストの仕事は奪われてしまうのかを議論していただきます。

講演スケジュール

14:00 ~ 14:05 「セミナーの挨拶」(株式会社メタップス 代表取締役　佐藤航陽) http://katsuaki.co/?page_id=2

14:05 ~ 14:30「SNSとIoT(Internet of Things)が切り拓く,ビッグデータ2.0の世界」 ( 元Google 米国本社 副社長、 元Google Japan 代表取締役社長、メタップス経営顧問　村上憲郎先生）http://noriomurakami.info/

ビッグデータと呼ばれているものには,3つの段階がある。まず,従来の統計処理の手法だけでも実現可能なビッグデータ1.0の段階。次に,従来の統計処理の手法に加えて,HadoopやCassandraといった大規模データの大規模分散処理を援用することによって実現可能なビッグデータ1.5の段階。さらに,それに加えて,ニューラルネットワークによる機械学習といった人工知能の技術を必要とするビッグデータ2.0の段階。SNSやIoTが生成する膨大なデータは,その膨大さによって,ビッグデータ1.0をビッグデータ1.5の段階へ,さらに,そのデータの非定型さによって,ビッグデータ1.5をビッグデータ2.0の段階へと,切り拓きつつある。

14:30 ~ 15:00 「Deep Learningの先にある産業の姿」 ( 東京大学大学院工学系研究科 技術経営戦略学専攻　松尾豊先生) http://ymatsuo.com/japanese/

人工知能の歴史とともに、Deep Learning（あるいは表現学習）の人工知能における意義を述べます。そして、人工知能で今までできなかったことの何ができるようになるのか、それによって新しい事業や産業構造の変化がどのように引き起こされるのかについて解説します。

15:00 ~ 15:30 　「可能世界ブラウザ：大規模社会データの先を見るためのエージェント・シミュレーション」 ( 東京大学大学院工学系研究科 システム創成学専攻 　和泉潔先生 ) http://kinba.sakura.ne.jp

本講演では、実際の社会経済活動で獲得された大規模実データからのシミュレーションモデル構築と実行結果の評価について，エージェントベースの社会シミュレーション研究の新たな方法論，可能世界ブラウザを紹介する。
　さらに，社会シミュレーションの応用例として、実際の購買データに基づいたマーケティングシミュレーションや、金融取引制度のテストを人工市場シミュレーションで事前評価した研究事例を紹介する。

15:40 ~ 16:00 「Deep Learning を用いた画像から説明文の自動生成に関する最先端研究の紹介」 ( メタップス 経営企画部　研究推進担当　礼王懐成 ) http://www.slideshare.net/metaps_JP/facebookmemory-networks-keo

画像から説明文の自動生成は、マーケティング的な観点からも重要であり、Google, FaceBook, Microsoft, Baiduなど世界的なTech企業が研究開発でしのぎを削っています。この分野について昨年から今年にかけて発表された最先端の研究をご紹介します。

16:00~ 16:30 「ゴール指向の測定によるデータに裏付けられたソフトウェア品質評価と改善」　( 早稲田大学基幹理工学部・グローバルソフトウェアエンジニアリング研究所所長　鷲崎弘宜先生 ) http://www.washi.cs.waseda.ac.jp/

測定によりソフトウェアの定量的な品質評価および改善を進める際の落とし穴とコツを、事例を交えて解説します。さらにコツを具体化した手法として、 ゴール指向の測定の枠組みであるGoal-Question-Metric（GQM）法と適用事例を 解説します。

16:35~ 17:00 「ビッグデータ時代における、E-CommerceでのAI技術の活用」　( 楽天株式会社 執行役員, 楽天技術研究所 所長　森正弥先生 ) http://rit.rakuten.co.jp/director.html

楽天の戦略的研究開発組織である楽天技術研究所では、「サード・リアリティ」というビジョンと共にサービス開発の潮流がどのようにE-Commerceにおける技術活用に影響を与えるかを考察し、日々研究開発を行っている。今大きな潮流の一つである「ビッグデータ活用」の中で、人工知能（AI）技術の活用が注目されている。本講演では、 E-Commerceにて、どのようにAI技術が活用されているかを述べたいと思う。インターネットの発達と消費者の購買習慣の変化に伴い、E-Commerceは今では不可欠な購買方法である。AI技術がそのE-Commerce の裏側でどう活用されているか、またそれによりどのような挑戦や対応すべき課題があるのかを述べ、より活用を推進し、イノベーションの創出へと繋げる為に示唆となる論点を提示したい。

17:10 ~ 18:00 パネルディスカッション

データサイエンティストの機能をチームで代替するときの課題や、それを育てる教育機関としての大学の役割などについて議論します。そして将来、どの程度人工知能がデータサイエンティストの役割を担うようになるのかについても議論します。　

＊＊注意事項＊＊

ただいま多数のキャンセル待ちが発生しております。
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引き続き増枠を計画しておりますので、何卒よろしくお願いします。