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医薬・機器・化粧・食品系セミナー

★チャンス発見とは?各種事業におけるその重要性、その技術の利用・活用法とは?
★データジャケットの手法、利用・活用法とアプローチ方法を事例で学べます。


チャンス発見学
データジャケット〜データ利活用の核心〜

講師

東京大学 工学系研究科 教授 工学博士 大澤 幸生 先生

* 希望者は講師との名刺交換が可能です

講師紹介

■主経歴
1986年 東京大学理科一類入学
1990年 東京大学工学部卒業
1995年 東京大学工学研究科で工学博士
1995〜1999年 大阪大学基礎工学研究科助手
1999〜2005年 筑波大学ビジネス科学研究科助教授、科学技術振興事業団研究員、
東京大学大学院情報理工学研究科特任助教授など
2005〜2009年 同大学院工学系研究科システム量子工学およびシステム創成学専攻助教授、
2009年7月 同大学院工学系研究科システム創成学専攻教授。現在に至る。

※東京大学大学院工学系研究科技術経営学専攻を兼担、筑波大学ビジネス科学研究科、島根大学医学部などの非常勤講師、潟Gステートテクノロジーズ技術顧問を兼ねる。

■専門・得意分野:チャンス発見学、データ市場設計、人工知能など

■本テーマ関連の専門学会・協会・団体活動等
経済産業省「データ駆動型イノベーション創出戦略協議会」、「データ駆動型イノベーション創出に関する調査事業」(2015年頃)のほか、印刷、IT業、小売業、不動産業、地域開発など10社を中心とするデータジャケット推進WGをたて実践的なデータ設計支援など社会貢献活動を現在継続中。日本学術振興会「多様性をイノベーションに繋ぐ要因の研究と新たな評価法の提案」専門委員会、日本学術会議「国際サイエンスデータ分科会データ拠点」、「人工知能の発展がもたらす大規模シミュレーションの新たな役割」等小委員会に携わり、人工知能学会では2019年度全国大会プログラム委員長として初の国際化を実現した。2019年からは、東京大学国際オープンイノベーション機構を推進し、三菱地所、富士通などとともに丸の内データコンソーシアムを構成。人工知能学会、AAAI、IEEE、情報処理学会、機械学会、社会・経済システム学会、サービス学会等の会員。

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日時・会場・受講料

●日時 2020年3月18日(水) 13:00-16:30
●会場 [東京・王子]北とぴあ7階701会議室 →「セミナー会場へのアクセス」
●受講料 1名41,800円(税込(消費税10%)、資料付)
 *1社2名以上同時申込の場合、1名につき30,800円
      *学校法人割引;学生、教員のご参加は受講料50%割引。→「セミナー申込要領・手順」を確認下さい。

 ●録音・撮影行為は固くお断り致します。
 ●講義中の携帯電話の使用はご遠慮下さい。
 ●講義中のパソコン使用は、講義の支障や他の方の迷惑となる場合がありますので、極力お控え下さい。
  場合により、使用をお断りすることがございますので、予めご了承下さい。
  *PC実習講座を除きます。


■ セミナーお申込手順からセミナー当日の主な流れ →

セミナーポイント

■講座のポイント
 チャンス発見学は、低頻度であっても人の意思決定を左右する事象をデータから捉え、その原因や今後の展開を説明する方法を探求する研究領域として2000年に大澤が提案したものである。
 この提案は当時から隆盛を誇っていた機械学習技術を用いて人が利用する知識を獲得する「データマイニング」の限界を指摘したものでもあったが、現在は「人工知能=機械学習=深層学習」という二重の誤解が蔓延したために人工知能が真に有効な意思決定支援システムとして進化するのを停止している時代である。この根源にはデータにもとづきながらデータに含まれない原因を推察しようとする人間のwhy?という問を発するプロセスの喪失があることは、世界の先端知が指摘するところである。この問いを発し、しかも科学的に答えるためにも、データの結合的利活用と、これに資する外部データの探索・収集の技術が必要となる。
 このための技術として本講演では、大澤が2013年に単独で提案し現在は研究者や利用者に継承されて丸の内データコンソーシアムなどで広く利用されている「データジャケット」とそれを用いたデータ市場の在り方を述べる。

■受講後、習得できること
・人工知能における機械学習の位置づけと、現在の社会的動向の問題を理解できます
・人工知能技術の進歩とデータ、社会的ニーズの関係性を理解できます
・チャンス発見という問題と、各種事業におけるその重要性を理解できます
・チャンス発見における本質的な方法と技術の用い方を理解できます
・データジャケットの手法を簡単に理解でき、利用できるようになります
・データジャケットを用いた共創的なデータ利活用アプローチが理解できます
・データサイエンティスト(自称?)ではない人にもデータの検索、データの設計に携わる手法を知ることができます
・データジャケットを用いた上記の手法の利用事例を知ることができます
・データ市場、データ流通(これが不適切な用語であることも含めて)、個人情報、データ利活用の関係が理解できます

セミナー内容

1.自己紹介
2.人工知能に関する誤解と今後
 2.1 チューリング賞の行方:深層学習は日本国産AIなのに
 2.2 AI技術の進化を担うのは誰か
 2.3 そもそも、いまだにAIの時代なのか
3.チャンス発見と技術的アプローチ
 3.1 チャンス発見の定義
 3.2 チャンス発見の意義:スーパーマーケットでの出あ来事から
 3.3 チャンス発見の事例@(繊維業)
 3.4 チャンス発見の事例A(医療:時間があれば)
4.個人情報保護に関する混乱
 4.1 日本の個人情報保護
 4.2 ヨーロッパのGDPRと「十分性」
5.データ市場とその本当の意義
 5.1 Data Free Flow with TrustのキーワードはTrust!(Freeではない)
 5.2 オープンデータとデータ市場
6.データジャケットを用いた共創の場:Innovators’ Marketplace on Data Jackets
 6.1 Data Jackets:共創を促すメタデータ
 6.2 IMDJの仕組み
 6.3 Why?を問う人の「主観」を見直そう
7.IMDJの事例
 7.1 IMDJの事例@(街路灯のデータは入手できるのか)
 7.2 IMDJの事例A(社員は休ませるほど会社は繁盛?)
 7.3 IMDJの事例B(サッカーチームの強化)
 7.4 IMDJの事例C(変化を予測?検出?いやいや、ユーザの希望は・・・)
 7.5 IMDJの事例D(市場分析から地震への転用を助けたDJ store)
8.むすびとご案内(datajackets.orgと今後のイベント)

(質疑応答)

セミナー番号:AA200373

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