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製造

製造
動画再生時間:46分22秒

MSIISMコンファレンス2023の講演動画です。マツダ様の生産工程の最適化への量子コンピュータ活用の実験を通じて、古典的な数理最適化との比較、現時点の量子コンピュータの課題、今後の量子コンピュータ活用の展望をご解説いただきました。

量子コンピュータの現状と今後の展望
~マツダにおける生産計画最適化問題への適用検討~

[講演者所属] マツダ株式会社 [講演者名] 本橋 俊輝 様 [講演者所属] 株式会社NTTデータグループ [講演者名] 矢実 貴志 様

[目次]

  • 量子コンピュータとは
  • 量子コンピュータの活用事例
  • マツダの生産工程最適化への量子コンピュータ活用実験
  • 古典的な最適化計算との比較
  • 今後の量子コンピュータ活用の展望
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動画再生時間:40分05秒

MSIISMコンファレンス2023の講演動画です。村田製作所様でのデータサイエンス教育への取り組みと、業務への応用としてベイズ最適化をマテリアルインフォマティクスに適用した事例をご紹介いただきました。

村田製作所におけるデータサイエンス技術の習得と社内活用
~ライズ・オブ・データサイエンティスト~

[講演者所属] 株式会社村田製作所 [講演者名] 徳本直樹様、近田旬佑様

[目次]

  • 村田製作所におけるデータサイエンス教育への取り組み
  • データサイエンティスト教育プログラムの紹介
  • 業務への応用:マテリアルインフォマティクス(MI)
  • ベイズ最適化を用いたMIプロセス最適化
  • ドメイン知識とデータサイエンスの組み合わせ
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動画再生時間:32分18秒

数理システムユーザーコンファレンス2020の講演動画です。ライオン株式会社の山尾様に、自社のSCM(サプライチェーンマネジメント)最適化の取り組みの一環として、シミュレータ(S4 Simulation System)で生産工程から出荷工程までを再現して供給能力評価の標準化・モデル化を行った事例をご紹介いただきました。

製造業におけるシミュレーターを活用した供給能力評価

[講演者所属] ライオン株式会社 SCM本部 SCM統括部 [講演者名] 山尾 ジキソンヒデキ 様

[目次]

  • シミュレーションとは
  • 製造業におけるシミュレーション
  • 供給能力評価のためのシミュレーションモデル構築
  • 評価方法の標準化・モデル化による供給能力評価業務の効率化
  • DXへ向けた第一歩としてのシミュレータ導入
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マーケティング

マーケティング
動画再生時間:40分17秒

数理システムユーザーコンファレンス2022での講演動画です。株式会社プラグ様は、AIが商品デザインを評価・生成する「パッケージデザインAI」というサービスで大きな注目を集めています。プラグ様でのパッケージデザインに関するアンケート分析やパッケージデザインAIの開発のためのテキストマイニング事例をご紹介いただきました。

ビッグデータと言葉とデザイン

[講演者所属] 株式会社プラグ [講演者名] 松本 賢二 様

[目次]

  • パッケージデザイン評価におけるテキストマイニングの活用
  • アンケート分析例:化粧品のデザイン評価に関する年代毎の嗜好性の違い
  • アンケート分析例:飲料品のデザインにおける「目新しさ」と「らしさ」の両立
  • アンケート分析例:食品パッケージにおける「おいしさ」イメージと好意度の関係
  • AIが商品デザインを評価する「パッケージデザインAI」
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感染症と社会シミュレーション

社会シミュレーション
動画再生時間:60分52秒

数理システムユーザーコンファレンス2021での講演動画です。社会シミュレーション、感染症シミュレーションの専門家である倉橋先生に、社会シミュレーションが様々な課題に適用できることを、多くの活用例を挙げてご紹介いただきました。新型コロナに対する感染予防施策の様々なシミュレーションについてもご紹介いただきました。

人と人のつながりをモデル化する ~ 多層社会システムにおける感染リスクとイノベーション ~

[講演者所属] 筑波大学大学院ビジネス科学研究科 [講演者名] 倉橋 節也 様

[目次]

  • 社会科学におけるシミュレーション(生成法)的アプローチの位置付け
  • 住み分けはなぜ発生するのか 分居モデルと懇親会モデル
  • 金融危機の推定 システミックリスクモデル
  • 学校での教授法モデル
  • エボラ出血熱の感染症シミュレーション
  • オピオイド危機の蔓延シミュレーション
  • 新型コロナ感染症シミュレーション(観光地モデル、繁華街モデル、流入リスク、第2次緊急事態宣言効果推定、ワクチン接種戦略、オリンピック、ワクチン接種証明による入場制限)
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動画再生時間:28分03秒

数理システムユーザーコンファレンス2021の講演直後の対談動画です。ユーザーコンファレンスのご講演の中では話しきれなかった、内閣官房の感染拡大・抑制シミュレーションチームの一員としての取り組みや、社会シミュレーションの活用をより深めるためのダイバーシティ推進などについてフランクにお話しいただきました。

感染症シミュレーション構築の裏話

[講演者所属] 筑波大学大学院ビジネス科学研究科 [講演者名] 倉橋 節也 様

[目次]

  • 多層社会システムモデルによる感染症シミュレーション(微分方程式モデルとエージェントモデルの組合せ)
  • コロナ対策政策決定とシミュレーションの関わり方
  • 今後の研究テーマ ー100年先のまちづくりー
  • 多様な評価軸を反映するための社会シミュレーション研究者のダイバーシティ推進
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動画再生時間:43分04秒

数理システムアカデミックコンファレンス2020での講演動画です。まちづくり政策のための社会シミュレーションや新型コロナの感染者数のシミュレーションの事例、シミュレーションを活用する意義についてご講演いただきました。

感染症と社会シミュレーション

[講演者所属] 筑波大学大学院ビジネス科学研究科 [講演者名] 倉橋 節也 様

[目次]

  • データとシミュレーションに基づく政策形成
  • 地方都市での立ち寄り施設(商業施設、図書館など)の配置による住民の交通手段と居住地の変遷のシミュレーション
  • 地方都市での自転車利用促進施策、トラム導入のシミュレーションによる効果検証
  • 新型コロナ感染者数シミュレーションモデリング
  • 各都市のモデルでの新規感染者予測(妙高市、那覇市、繁華街モデル、札幌市、東京都)
  • シミュレーションの意義や付き合い方
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公共・インフラ

公共・インフラ
動画再生時間:43分17秒

MSIISMコンファレンス2023での講演動画です。遠州鉄道様のバス運転者の勤務シフト自動計算システムを数理最適化を利用して構築した事例を、プロジェクトの進め方、制約条件の設定、アルゴリズムの選択などを含めて詳細にご紹介いただきました。

数理最適化を用いたバス運転者の勤務シフト自動作成

[講演者所属] 遠州鉄道株式会社 [講演者名] 木俣 泰 様

[目次]

  • 2024年問題による深刻な運転手不足
  • 従前のシフト作成の課題(勤務4日前のシフト再調整の負担)
  • 数理最適化を用いた勤務シフト自動作成システムの開発
  • 数理計画の応用分野とデザインパターン
  • アルゴリズム選択、ソルバー適用範囲の判断
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動画再生時間:45分23秒

MSIISMコンファレンス2023での講演動画です。NTTグループでは、低遅延・大容量通信、低消費電力を実現する次世代通信・コンピューティング融合インフラ(IOWN)の開発を進めています。IOWN構想の主要分野の1つであるデジタルツインコンピューティングについて、NTTデータグループの取り組み事例をご紹介いただきました。

デジタルツインコンピューティング取り組み紹介 ~社会活動のデジタル化・シミュレーション~

[講演者所属] 株式会社NTTデータグループ [講演者名] 山中啓之様、山村真規様、佐橋功一様

[目次]

  • IOWN構想とデジタルツインコンピューティング
  • モノのデジタルツイン×ヒトのデジタルツイン
  • 事例1:関西広域都市交通デジタルツイン(阪神高速・NTTグループ共同検討
  • 事例2:感性AIを取り込んだ屋内人流シミュレーション(あいちデジタルアイランド)
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動画再生時間:42分18秒

MSIISMコンファレンス2023での講演動画です。ChatGPTを金沢観光のレコメンドシステムに活用した事例、都築電機様におけるデータサイエンティスト育成の取り組みとお客様の業務へのデータサイエンス活用事例をご紹介いただきました。

金沢観光におけるレコメンド技術研究とデータサイエンティスト育成について

[講演者所属] 都築電気株式会社 [講演者名] 森 梓 様

[目次]

  • ChatGPTの利点と課題
  • 金沢観光モデルコースの説明テキストデータの分析、属性付与
  • ChatGPTから適切なレコメンドを引き出すプロンプト設計
  • 都築電気におけるデータサイエンティスト育成
  • データサイエンス活用事例
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動画再生時間:45分12秒

数理システムユーザーコンファレンス2022での講演動画です。鉄道総合技術研究所で数理最適化を用いた鉄道軌道の維持管理の効率化などに取り組まれ、現在は東京経済大学でORの研究に取り組んでいる三和様に、数理最適化技術の鉄道事業への適用例と数理最適化モデルの概要を解説していただきました。

数理最適化技術が高める鉄道事業のサステナビリティ

[講演者所属] 東京経済大学 [講演者名] 三和 雅史 様

[目次]

  • 線路(軌道)のメンテナンスの現状と課題
  • 軌道の維持管理業務への数理最適化技術の適用
  • 適用例:軌道狂い保守計画モデル(保守区間の選択)
  • 適用例:木まくらぎの交換曲線の選択
  • 適用例:軌道狂い保守計画モデル(保守スケジュールの作成)
  • 適用例:軌道狂い保守実施の逐次決定モデル
  • 適用例:軌道構造の最適決定モデル
  • 今後期待される軌道管理業務への数理最適化技術の適用
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動画再生時間:19分41秒

Super City / Smart City Osaka 2021 での講演動画です。シミュレータの開発、営業、コンサルティングなど、様々な立場で多くのシミュレーション活用案件に携わるNTTデータ数理システムの嶋田が、シミュレーション技術のまちづくりへの活用について、事例を中心にご紹介しました。

シミュレーション技術を活用した安全安心のまちづくり ~人流、都市交通システムへの活用事例を中心に~

[講演者所属] 株式会社NTTデータ数理システム [講演者名] 嶋田 佳明

[目次]

  • シミュレーションとは
  • まちづくりとシミュレーション
  • 人流シミュレーション事例(イベント、災害、オーバーツーリズム問題、感染症予防策)
  • 都市交通システムシミュレーション事例(乗合タクシーの需給マッチ、乗り捨てコミュニティサイクルの管理)
  • S4 Simulation System 紹介
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動画再生時間:34分59秒

数理最適化交流会2021での講演動画です。最適化モデルとその実問題への応用を専門とする檀先生に、数理最適化を活用してピラミッド、梅田地下街の3Dスキャンプランを立案した事例をご紹介いただきました。

最適化技法を用いたレーザスキャン計画の立案 ~ピラミッドを覆い尽くせ!~

[講演者所属] 関西大学 環境都市工学部 [講演者名] 檀 寛成 様

[目次]

  • 3Dスキャナとは
  • 問題定義と最適化モデルの定式化
  • 現場のデータをどのように準備するか?
  • 適用例1:梅田地下街
  • 適用例2:ピラミッド(Abusir, Egypt)
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医療・ヘルスケア・スポーツ

医療
動画再生時間
38分36秒

MSIISMコンファレンス2023での講演動画です。脳神経細胞の情報伝達、ウェアラブル生体電極の研究に取り組む塚田様から、スポーツ分野での応用としてウェアラブル生体計測装置hitoe🄬とアスリートの生体計測や分析への活用、医療分野での応用として病気の予兆検出などに活用できるテンソル心電図の解析技術についてご紹介いただきました。

スポーツ・ヘルスケアにおける生体データ活用の最前線

[講演者所属] NTT物性科学基礎研究所 [講演者名] 塚田 信吾 様

[目次]

  • ウェアラブル生体計測 hitoe🄬
  • インディーカードライバーの生体計測
  • 自転車レース選手の生体計測
  • テンソル心電図:心電図データのモデル化による病気の予兆検出
  • 欧米と日本のPoCの違い
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動画再生時間
42分20秒

MSIISMコンファレンス2023でのご講演動画です。心理物理学と認知神経科学を専門とする柏野様から、野球、ソフトボール、スノーボードなどのアスリートの実環境での動作や脳波などの計測と分析を通じて、身体の動作の本質を探る取り組みをご紹介いただきました。

スポーツ脳科学や認知脳科学の最前線、AIとのつながりについて

[講演者所属] NTT コミュニケーション科学基礎研究所 [講演者名] 柏野 牧夫 様

[目次]

  • アスリートのイメージと実際の動きの乖離
  • 技の本質(“センス”)を捉える:野球打者の視線
  • 技を鍛える:可視化・可聴化、リアル・ヴァーチャルシミュレータ
  • 勝てる心身の状態を捉える:eスポーツ・スノーボード・カーレースの実環境計測
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動画再生時間
26分56秒

2022年人工知能技術コンソーシアム「『医療現場でのAI活用』現場の声を聴く」での講演動画です。東京大学医学部付属病院の佐藤様から、機械学習を用いた診断支援や、ベイジアンねとワークによる治療効果の定量化について、分析事例をご紹介いただきました。

医師の思考プロセスを定量化するベイジアンネットワーク

[講演者所属] 東京大学医学部附属病院 [講演者名] 佐藤 雅哉 様

[目次]

  • 機械学習を用いた診断支援
  • 分析事例:AIによる肝臓がんの予測
  • ベイジアンネットワークによる治療効果の定量化
  • 分析事例:C型肝炎の駆除に夜リスク低減の定量化
  • 分析事例:救急領域でのベイジアンネットワーク応用
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動画再生時間
22分12秒

2022年人工知能技術コンソーシアム「『医療現場でのAI活用』現場の声を聴く」での講演動画です。東京大学医学部付属病院の進藤様から、ベイジアンネットワークを用いた心不全の因果構造モデルの構築と、それを利用した要因分析の結果についてご紹介いただきました。

ベイジアンネットワークを用いた医学的因果探索

[講演者所属] 東京大学医学部附属病院 [講演者名] 進藤彰人様

[目次]

  • ベイジアンネットワークの利点(可視化、直感的理解)
  • ベイジアンネットワークを用いた心不全に関する因果分析
  • ベイジアンネットワークの限界
  • 他の疾患へのベイジアンネットワークの応用可能性
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特許・知財

特許・知財
動画再生時間:35分44秒

MSIISMコンファレンス2023での講演動画です。知財情報のコンサルティングを行う株式会社イーパテントの野崎様から、生成AI活用のための知財情報業務のタスクの整理、イーパテント様での生成AI活用の取り組み、今後の展望についてご解説いただきました。

知財情報業務への生成AIの利用と今後の可能性

[講演者所属] 株式会社イーパテント [講演者名]野崎 篤志 様

[目次]

  • 知財業務への生成AIの活用マップ
  • 日本国内の知財×生成AIソリューション
  • イーパテントの生成AI活用の取り組み(ノイズ除去・分類展開、新規用途探索、イーパテChat、業務支援)
  • 生成AIをより使いこなすための人材育成
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動画再生時間:44分43秒

自然言語処理による特許分析セミナー2022 での講演動画です。Tech Trend Analysis代表 有門 経敏 様に、Text Mining Studioの「類似抽出アドオン」を用いた特許文献調査の手法をご紹介いただきました。

テキストの類似度を利用した特許の公知例調査

[講演者所属] Tech Trend Analysis [講演者名] 有門 経敏 様

[目次]

  • 特許調査の種類について
  • 特許調査における悩みについて
  • AIは特許調査に有効かどうか
  • Text Mining Studio 類似抽出アドオンについて
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動画再生時間:35分44秒

数理システムアカデミックコンファレンス2020での講演動画です。神戸大学の知的財産部門長として産学連携に携わってきた開本先生に、AIを活用した特許と論文のクロスマップと、これを活用して企業の課題と大学の研究者をマッチングする方法についてご紹介いただきました。

AIクロスマップによる大学知財の発掘 ― 特許と論文のクロス分析(特許分類と論文分類からの気づき)―

[講演者所属] 大阪工業大学 [講演者名] 開本 亮 様

[目次]

  • 産学連携のボトルネック・・・企業が大学知財を発掘する難しさ
  • ディープラーニングで論文に対応する特許分類を紐づけ、論文と特許のAIクロスマップを作成
  • 東大・京大・阪大の情報工学分野の論文データを用いたAIクロスマップ作成例
  • AIクロスマップを用いた研究者と企業のマッチング
  • 特許に対応する論文分類の紐づけ(逆変換)
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AI活用一般

AI活用一般
動画再生時間:43分35秒

MSIISMコンファレンス2023での講演動画です。データサイエンティストとして機械学習、数理最適化、シミュレーションを様々な業務に活用しているNTTデータ数理システムの伊藤が、それぞれの技術の特徴・使い分け、技術動向、ビジネス活用について解説しました。

AI・数理科学の「今とこれから」

[講演者所属] 株式会社NTTデータ数理システム [講演者名] 伊藤 孝太朗

[目次]

  • 機械学習と数理最適化とシミュレーション特徴と使い分け
  • 機械学習/LLM×数理最適化×シミュレーションの技術動向
  • 機械学習×数理最適化×シミュレーション ビジネス事例
  • 技術と課題をつなぐ役割としてのLLM
  • LLMによって再定義されるデータサイエンティストの役割
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動画再生時間:43分10秒

MSIISMコンファレンス2023での講演動画です。データ分析基盤のシステム開発やデータ分析手法の研究に携わる高須賀様に、データ活用基盤を活用するためのシステム構成面、人材スキル面、技術面での課題整理と、NTT西日本様での再整備の取り組み、データ活用事例をご紹介いただきました。

データドリブンによる新たな価値創造 ーデータ活用をより身近なものにー

[講演者所属] 西日本電信電話株式会社 [講演者名] 高須賀 将秀 様

[目次]

  • NTT西日本が抱える課題と新たな戦略立案
  • データ活用基盤が抱える課題(構成面、人材スキル面、技術面)
  • 事例:工事立合者手配業務の最適化
  • 事例:顧客満足度向上のためのサービスの組み合わせパターン分析
  • 今後の取り組み:データ活用のユースケース発掘の自律化
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動画再生時間:42分47秒

MSIISMコンファレンス2023での講演動画です。データサイエンティストとして長年多数のデータ分析案件に携わってきたNTTデータ数理システムの中道が、LLMの学習の仕組みと課題、LLMがカバーできない領域を補う技術としてのXAIと因果推論、データ分析の支援におけるLLMの活用の今後の展望について解説しました。

生成AIと今後の機械学習の方向性

[講演者所属] 株式会社NTTデータ数理システム [講演者名] 中道 祐希

[目次]

  • 従来の機械学習とLLM
  • LLMの課題
  • LLMがカバーできない領域を補う技術:XAI(説明可能なAI)
  • LLMがカバーできない領域を補う技術:因果推論
  • Alkanoによる分析支援の高度化の方向性
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動画再生時間:26分16秒

MSIISMコンファレンス2023での講演動画です。数理最適化パッケージ Nuorium Optimizer の開発リーダーであるNTTデータ数理システムの藤井が、数理最適化モデリング言語でのプログラミングを生成AIに行わせる実験を行い、非専門家でもより手軽に数理最適化の活用ができるようになる近い未来への展望を紹介しました。

数理最適化の現在と生成AIの活用

[講演者所属] 株式会社NTTデータ数理システム [講演者名] 藤井 浩一

[目次]

  • 数理最適化と生成AI
  • 数理最適化問題のモデリング言語への変換のハードル
  • ChatGPT実験:数式から数理最適化モデリング言語への変換
  • ChatGPT実験:数理最適化問題から数理最適化モデリングへの変換
  • 生成AIの活用による数理最適化の民主化
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動画再生時間:17分06秒

AI業務自動化展2022春での講演動画です。多くのAI/DXプロジェクトに営業、コンサルタントとして携わるNTTデータ数理システムの佐藤が、AI技術の選択の考え方を解説します。昨今ではAI活用のシーンにおいて、機械学習だけではなく数理最適化(数理計画)、シミュレーションなど様々な要素技術がありますが、これをデータドリブンとルールドリブンというアプローチ分類で整理し、アプローチ・技術選定の考え方をご紹介しました。

AI技術の選び方 ~データドリブンとルールドリブン~

[講演者所属] 株式会社NTTデータ数理システム [講演者名] 佐藤 誠

[目次]

  • DXを実現するためのAI技術(ディープラーニング、数理最適化、…)
  • AI技術マップとアプローチ分類 ~データドリブンとルールドリブン~
  • アプローチ選択の考え方(データドリブン or ルールドリブン)
  • 業務課題に適切な技術をマッチングさせて課題を解決
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動画再生時間:42分08秒

数理システムユーザーコンファレンス2022での講演動画です。ヘルスケア関連の検査事業等を行っているヘルスケアシステムズ様での、統計解析ツールを用いた研究担当者の分析の標準化・効率化事例、データ分析の民主化のためのAlkanoを利用した分析基盤構築事例をご紹介いただきました。

Alkanoを活用した データ分析基盤の構築 ~分析基盤構築による、分析業務の標準化~

[講演者所属] 株式会社ヘルスケアシステムズ [講演者名] 林 雅大 様

[目次]

  • ヘルスケア関連企業等への検査サービス提供:健康ソリューションのDXで「みんなに良いもの」から「わたしに良いもの」へ
  • 統計解析ツールVRPの導入による、研究担当者の臨床試験分析プロセスの標準化・効率化
  • 健康ソリューションDX実現には、研究担当者以外の視点(営業現場や広報当での気づきや発見)からの付加価値提供が重要
  • 研究担当社以外も活用できる全社分析基盤構築をAlkanoを利用して構築
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動画再生時間:40分29秒

数理システムユーザーコンファレンス2022での講演動画です。都築電気様では、DX推進組織の立ち上げ・DX認定の取得を行い、多くのお客様のDX推進を支援しています。データサイエンス力向上を軸とした社内のDX人材育成のための取り組みや、お客様へ向けたAI開発の取り組みをご紹介いただきました。

データサイエンス活用組織に変える ~都築電気の教育と分析事例のご紹介~

[講演者所属] 都築電気株式会社 [講演者名] 稲葉 隆士 様

[目次]

  • DX認定制度の取得とDX人材社内認定制度の設定
  • 2015年ごろのAIへの期待を、2022年の生成AIなどの実態にアップデート
  • AIとの上手な共存方法 Human in the loop
  • 事例:コールセンターの問合せ内容自動分類AI開発
  • 事例:病床稼働率向上のための退院日予測AI開発
  • 事例:看護師の勤務シフト自動作成と仮想病棟での配置シミュレーション
  • 事例:AIによる食肉の部位認識システム
  • 事例:AIを用いた食器検索サイト「FINDISH」
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動画再生時間:49分02秒

数理システムユーザーコンファレンス2021での講演動画です。ベイジアンネットワーク等のAIを活用して複雑な顧客心理の解明とその分析結果の業務への活用に取り組んでいる安松様に、AI開発の考え方とAI学習のためのポイントを解説していただきました。

認知科学とベイジアンネットワーク AI(機械学習)を現場で活用するための5つのポイント

[講演者所属] オージス総研 行動観察リフレーム本部 [講演者名] 安松 健 様

[目次]

  • AI開発は「学習デザイン」
  • AI学習のポイント1. 適切な学習目標の設定
  • AI学習のポイント2. 感覚≠知覚≠感情・思考≠行動
  • AI学習のポイント3. 複雑な心理を複雑なまま表現する
  • AI学習のポイント4. 機械学習を前提としてデータ収集デザインをする
  • AI学習のポイント5. 構築モデルとの対話・インタビュー
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動画再生時間:52分50秒

2023年春に出版を予定している『BayoLinkSで実践するベイジアンネットワーク(仮称)』の、出版決定を記念して行った対談の動画です。書籍ご執筆者のお一人であり、製造現場でのベイジアンネットワーク分析においては大変著名な北村先生に、石油精製プロセスの事故予知システムなどのご研究事例など、お話を伺います。

『BayoLinkSで実践するベイジアンネットワーク』出版記念!
特別対談

[講演者所属] 大和大学 理工学部 [講演者名] 北村章 様

[目次]

  • 先生のご経歴について
  • これまで取り組まれたご研究について
  • 「製造情報論」について
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