イベント概要

東京では100人を超える応募数で、MLOps・LLMOpsエクスパートのアクティブなコミュニティーに成長したWeights & Biases ミートアップが、初の大阪開催です！大阪でのお披露目イベントということで、序盤はW&B会社紹介と製造業における活用事例を中心としたデモンストレーションを通して、丁寧に製品を紹介をしていきます。

後半は京都でご活躍中のWoven by Toyotaの小出さんにご登壇いただきます。日本で最初にW&Bを導入したWoven by Toyotaで、世界トップクラスのMLOpsチームを率い、そしてW&Bのことを誰よりも知る小出さんから、自動運転関連の開発においてどのようにW&Bを活用していらっしゃるのか、またW&B導入によって得られたML/AI開発プロセスへのインパクトについてお話しいただきます。

タイムテーブル

スピーカー

小出 粋玄 - Woven by Toyota / Tech Lead Manager, MLOps

慶應義塾大学（SFC）を卒業後、トヨタ自動車株式会社に入社。Woven by Toyotaの設立初期から、自動運転向けの機械学習（ML）開発に一貫して従事。シリコンバレーのAI研究所や日本国内のAIベンチャー企業との共同研究に携わる。モデルの実装から学習インフラの構築、MLOpsパイプラインの設計に至るまで、ML開発の多岐にわたる分野での経験を積み、現在はTech Lead ManagerとしてMLOpsチームを牽引している。

「交通事故死傷者ゼロに向けて：自動運転向けML開発とW&Bを活用した大規模プロジェクト管理の革新」

本講演では、交通事故の削減を目指す自動運転技術において、W&Bを用いた大規模MLプロジェクト管理のアプローチを紹介します。頻繁に更新される大量のデータを使用したML開発において、モデルの再現性の確保、追跡可能な開発プロセス、開発状況の見える化の重要性に焦点を当て、ML開発における新たな課題への取り組みを示します。

岡 雅樹 - PUX株式会社 / 技術開発グループ, グループマネージャー

九州工業大学大学院 情報科学研究科を修了後、松下電器産業株式会社（現パナソニック）に入社。 システムエンジニアとして主に放送局向けの番組制作、および、データ放送システムの構築を中心に、 動画圧縮技術を活用した様々なシステム開発に従事。 その後、パナソニック内の社内ベンチャーの前身組織（現PUX株式会社）への異動をきっかけに 画像認識技術を活用した商品開発に従事、また、PUX株式会社の設立に発起人の一人として関わる。 現在はDeepLearning技術等を活用した技術開発部門を担当すると同時に、モデル開発の 生産性向上を目指してMLOpsの概念を取り入れ、開発工程の改革を指揮している。

「少ない人員で最大の成果を求めて ～ ベンチャー企業が取り組むMLOpsの現状と展望 ～」

当社では古くから顔/人物認識、ナンバープレート認識分野を中心に軽量で高精度な画像認識技術を開発し、 ミドルウェアとして主に自動車業界や小売業界等に幅広く商品を展開しており、 近年はDeepLearing技術を活用した高性能なエッジAI向けの画像認識モデルを開発しています。 これらのモデル開発業務は試行錯誤の繰り返しであり、多くの労力を必要とするため、当社のような 小規模な事業体ではMLOpsを導入して生産性を上げることが急務となっています。 本稿では当社のエッジAIモデル開発の現状と課題、および、それを解決するためのW&Bの活用も含めた MLOps運用事例や今後の展望を、人的リソースの少ないベンチャー企業ならではの視点で紹介します。

山本 祐也 - Weights & Biases Japan, MLエンジニア

東京大学大学院工学系研究科にて有機無機複合材料の研究で博士号を取得。学位取得後、大手化学メーカーにて液晶・タッチパネル関連先端化学材料の研究開発に従事。 その後、大手食品メーカーで機械学習を用いた食品パッケージに関する予測モデリングと最適化に取り組むなど、BtBとBtCいずれにも深い経験を有する。前職DataRobotでは製造顧客担当チームのリーダーとして国内数十社のAI導入を支援。国内で数十人程度のKaggle Grandmasterの一人。

鎌田 啓輔 - Weights & Biases Japan, MLエンジニア

京都大学情報学研究科で機械学習を専攻。新卒では因果推論ツールを提供する外資系企業に参画し、ビジネス施策における因果推論に従事。その後、DataRobotにてLead Data Scientistとしてヘルスケアチームのリーダーとしてヘルスケアの企業を中心に国内数十社のAI導入を支援。コロナ禍にはデータに基づく対策方針の決定に資するべく、分析担当・PMとして国立国際医療研究センターと共同で解析プロジェクトを推進し、その結果をもとに論文を執筆。厚生労働省へのレター提出にも参画。因果推論から機械学習、Deep Learningまで行う機械学習エンジニア。

会場

アシスト大阪オフィス　セミナールームC、D

住所: 〒530-0011　大阪市北区大深町4-20　グランフロント大阪タワーA 13F

（東京開催時のイベントの様子）

アクセス https://www.ashisuto.co.jp/corporate/information/office/nishinihon/

主催・運営

このイベントはWeights & Biases Japan によって運営されています。

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本ミートアップは株式会社アシストとの共同開催となります。イベント参加者様の情報は当日のイベントオペレーションのために株式会社アシストと共有されます。また、申込者様はイベント後のフォローコミュニケーションを受け取ることがあります。株式会社アシストは、お客様の個人情報を個人情報保護方針に従ってのみ使用し、これらのコミュニケーションはいつでも解除することができます。

このミートアップ中に写真や動画が撮影されます。これらはW&Bによってマーケティングや宣伝用に、出版物、ウェブサイト、ソーシャルメディアで使用されることがあります。何か懸念がある場合や、撮影や録画されたくない場合は、お問い合わせください。