【オンライン】データをどう活かす？教育・医療業界の機械学習事例LT

概要

本イベントでは「社会貢献プロダクトにおける機械学習の利活用」をテーマに、教育・医療領域にプロダクトを展開しているClassi株式会社、 株式会社Globee、株式会社カケハシ、加えて東京大学大学院 山﨑准教授をお迎えして機械学習を使った事例についてご紹介いただきます！
各企業からはそれぞれの領域で得られるデータの特徴や苦労する部分等、プロダクトの成長過程でどういった壁にぶつかってきたのか共有いただける会になっております。
また、今回は企業での事例だけでなく、東京大学 山﨑先生から産学連携で取り組まれたアカデミアの事例も伺います。
「社会貢献」に興味のある方、「教育」「医療」に関心がある方などなど奮ってご参加ください！
なお、本イベントはオンライン(Zoomウェビナー)で開催致します。
※途中入退出可能※

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。

登壇者紹介

伊藤 徹郎

Classi株式会社 / 開発本部本部長兼データAI部部長

データ分析が注目され始めた頃から受託分析会社や事業会社でデータ分析を活用したプロジェクトを多数経験。
最近では、エンジニア組織でプロジェクト推進やマネジメントなどに奮闘中。
著書に「データサイエンティスト養成読本ビジネス活用編」、「AI・データ分析プロジェクトのすべて」など

登壇内容
「Classiが取り組んできた機械学習の試行錯誤」
EdTech企業のClassiがこれまでに取り組んできた教育業界における問題解決への機械学習プロジェクトの試行錯誤。
これまでに取り組んできた内容のサマリと何を目的にどのように取り組んできたかの概要をお伝えします。

上赤 一馬

株式会社Globee / 取締役CTO

2013年3月に東京大学卒業。その後、東京大学大学院卒業後、新卒でソフトバンク株式会社へ入社。2017年8月、株式会社Globee 取締役CTOに就任し、現在はモバイル・フロントエンド・バックエンド・データ分析・インフラまで、横断的に開発を行う。

登壇内容
「急成長するabceedを支える機械学習技術のこれまでとこれから」
AI英語教材abceedは、リリース後順調に成長しユーザー数200万人を突破しています。abceedユーザーの学習量×学習効率を最大化するためにこれまでどんな機械学習技術を利用してきたか、そしてこれからどんな機械学習技術が必要かをお話しします。

保坂桂佑

株式会社カケハシ AI在庫管理

東京大学大学院総合文化研究科修了。修了後は、株式会社NTTデータ数理システムにてデータサイエンス専門の研究員として勤務。さまざまな業界のデータ分析やアルゴリズム開発を担当する。その後、株式会社リクルートコミュニケーションズへ転職。データエンジニアリンググループのマネージャーとして勤務したのち、株式会社カケハシへ。2013年データ解析コンペティション優秀賞受賞。著作（共著）に「Kaggleで勝つデータ分析の技術」（技術評論社）。

登壇内容
「薬局在庫管理の難しさを機械学習で解消するための取り組みと見えてきた課題」
カケハシでは、薬剤師がより患者様に向き合う業務に注力できるよう、AIにより薬局の在庫管理を支援するMusubi AI在庫管理をリリースしました。
薬局における在庫管理の様々な難しさを機械学習でどのように乗り越えようとしてきたか、また、プロダクトをリリースして見えてきた課題をご紹介します。

山崎 俊彦

東京大学大学院 情報理工学系研究科 准教授

東京大学工学部電子工学科卒業。東京大学工学系研究科電子工学専攻修了。博士(工学)。学生時代は半導体物性を活かしたアナログVLSI研究に従事。現在、東京大学大学院情報理工学系研究科電子情報学専攻准教授。2011～2013年まで米国・コーネル大学Visiting Scientist。「魅力」の予測・要因解析・増強を行う魅力工学に関する研究を精力的に行っているほか、大規模マルチメディアデータ処理、物体認識・機械学習、最適化、3次元映像処理などの研究を行っている。

登壇内容
「事例でみる機械学習分野での産学連携とビジネス応用」
我々の研究室では、大学の研究成果の実社会応用を目的に、産学連携やライセンス提供を積極的に行っている。本講演ではその実例とプロジェクト成功の勘所をいくつか共有する。

参加対象

・機械学習エンジニア
・データサイエンティスト
・WEB業界や製造業などでAIやデータサイエンスに関わるお仕事をされている方
・機械学習を組み込んだWEBプロダクト開発に携わったことのある方
・最新のAI技術とプロダクトへの活用事例に興味のある技術職の方
※LTの内容は対象を技術者として作成しておりますので、ご了承ください。

参加費

無料

注意事項

• リクルーティング、勧誘など、採用目的でのイベント参加はお断りしております。
• キャンセル待ち・補欠・落選の方はご参加いただくことが出来ませんのでご了承ください。
• 欠席される場合は、お手数ですが速やかにキャンセル処理をお願い致します。
• 無断キャンセルや欠席が続く場合、次回以降の参加をお断りさせていただく場合がございます。