データサイエンティスト協会セミナー2019 第1回

2019/01/30(水)19:00 〜 21:00 開催

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締切間近

11/11(月)

10:00〜20:30

『11thシンポジウム～データサイエンスの最前線～」

東京都

データサイエンス, 大規模言語モデル（LLM）

一般社団法人データサイエンティスト協会

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参加枠	申込形式	参加費	参加者
一般（セミナーのみ）	先着順	無料	61人／定員50人（キャンセル待ち11人）
一般（セミナー＋懇親会）	先着順	無料	38人／定員30人（キャンセル待ち8人）

イベント内容

データサイエンティスト協会
セミナー2019 第1回
『現場を理解すること＆現場に理解してもらうこと
ーデータサイエンスを業務活用するための秘訣ー』

概要説明

データサイエンスにおけるビジネス変革の必要性が叫ばれ、様々な現場で優れた事例が報告されるようになってきました。しかし、業務の現場でデータサイエンスを活用するにあたり、機械学習やAI（人工知能）の本に書かれていることを実践しただけでは、問題解決に役立たないことが多いのではないでしょうか？アルゴリズムを洗練させ精度をあげるだけではなく、現場の知を上手に取り込むこと、出来上がったモデルを現場の方へ理解してもらうことなどが、データサイエンスの活用には必要不可欠であると思われます。
今回のセミナーでは、様々な分野で活躍されいてるデータサイエンティストの方々に、現場との往復活動についてお話しいただきます。

講演1：『データ分析技術による現場の「知」の見える化と活用』

生産現場では「知」の見える化が大きな課題になっている。ベテランのノウハウの伝承が難しいことの理由に「あたりまえ」は教えられないということがある。本講演ではデータ分析によって「知」の自動抽出と予兆監視への適用について紹介する。またベテランの「知」と若年者の「わからない」をも見える化することで人材育成を行う取り組みを紹介する。

講演2：『医療におけるデータ利活用のフレームワークと再現性・再生性への大きな懸念』

医療分野では1990年代より根拠に基づく医療（Evidence-based medicine：EBM）が唱えられ、日々公開される膨大な研究結果をどのように誠実に実践の医療現場に活かすかという試みが長年行われてきた。本講演では、それらの知見から得られた、分析結果を現場に返すフレームワークを概観すると共に、近年医療分野で大きな課題となりつつある、データの前処理と結果の再生性・再現性とその対応策について紹介する。

講演3：『機械学習モデル理解のための説明法』

本講演では、機械学習モデルの判断根拠を提示するための説明法について紹介する。高精度な認識・識別が可能な機械学習モデルは一般に非常に複雑な構造をしており、どのような基準で判断が下されているかを人間が窺い知ることは困難である。このようなモデルのブラックボックス性を解消するために、近年様々なモデルの説明法が研究・提案されてきている。本講演ではこれら近年の代表的な説明法について紹介する。

登壇者

日本電気株式会社
AI･アナリティクス事業開発本部
シニアデータアナリスト

相馬知也氏

1988年4月　NECソフトウェア東北入社(現 NECソリューションイノベータ)。ネットワーク管理システムのアーキテクチャ設計･開発の責任者として国内外に展開。日本初となる低圧自動検針システム(現在のスマートメータ)の初期アプローチから整備計画／データ活用コンサル、アーキテクチャ設計の責任者として活動。
2010年10月よりインバリアント分析技術のプラント適応研究開発を開始。原子力発電向け故障予兆監視システムの開発PJにおけるデータ分析チーム及び開発責任者。
現在は、設備監視/保全管理へのIoT×AIの適用コンサル及び分析PJのプロマネ、収集システム/分析システムのアーキテクチャ設計、IoTデバイス設計などを行っている。

医療経済研究機構
研究部
主任研究員

清水沙友里氏

東京医科歯科大学大学院医療政策情報学分野博士課程修了。博士(医学)。(独)国立精神・神経医療研究センター協力研究員、(公財)医療科学研究所研究員を経て平成23年度より現職。データの蓄積と利活用が進み始めた医療分野のデータを用いて、医療の質や効率性の向上に資する分析に取り組んでいます。

大阪大学
産業科学研究所
助教

原聡氏

2013年3月大阪大学大学院工学研究科博士後期課程終了。IBM東京基礎研究所、国立情報学研究所を経て、2017年9月より現職。専門は機械学習で、特に特徴選択や異常検知。最近は機械学習モデルの説明法の研究に注力。

タイムスケジュール

時間	講演内容
18:00 -	受付
18:25 - 18:30	データサイエンティスト協会挨拶
18:30 - 19:00	『データ分析技術による現場の「知」の見える化と活用』日本電気株式会社　相馬知也氏
19:00 - 19:30	『医療におけるデータ利活用のフレームワークと再現性・再生性への大きな懸念』医療経済研究機構　清水沙友里氏
19:30 - 20:00	『機械学習モデル理解のための説明法』大阪大学　原聡氏
20:00 - 21:00	懇親会（希望者のみ）