技術セミナー・研修・出版・書籍・通信教育・eラーニング・講師派遣の テックセミナー ジェーピー
技術セミナー・研修・出版・書籍・通信教育・eラーニング・講師派遣の テックセミナー ジェーピー
(2021年4月26日 10:00〜11:30)
本講演では、創造性の自動化を目指した研究の動向について紹介します。特に、新しいコンセプトをコンピューターに自動で生成させることを目的とした私達の研究について詳しく説明し、企業で活用された事例も紹介します。紹介する技術の特徴は、コンセプトについて書かれたインターネット上の文書データを機械学習が学ぶことで、コンセプトの自動生成を実現している点です。具体的には、インターネット上の文書から生成された「意味ネットワーク」の経時変化を、機械学習のモデルが学習することで、成功したコンセプトに共通の法則性を抽出し、その法則性を用いて新しいコンセプトを生成しています。実際のヒット商品に関する文書データを用いた評価実験を行うと、ヒット商品に共通する法則性が抽出できたことを示唆する結果が得られました。また実際の企業担当者による評価では、本技術で自動生成したコンセプトは、人間の専門家の出したものと比べて新規性が高いという結果も得られました。なお、この技術は特許出願中であり、アルゴリズムの詳細や評価結果の一部が論文として公表されています。
(2021年4月26日 12:15〜13:45)
「AIブレストスパーク」は、TIS株式会社と株式会社博報堂が共同開発した、発想支援クラウドサービス、AI技術の応用によりアイデアの素を量産し、企画/開発などアイデアだし業務の効率化をサポートします。アイデアやコンセプトのきっかけとなるキーワードを入力すると共起する関連語をインターネット上から瞬時に収集、組み合わせ、新たな切り口や視点としてユーザーに提供します。人力では時間を要するアイデアの拡散を効率化し、俯瞰情報やコトバ同士の“意外接着“により発想を増幅させ、人間の創造力を高めます。「AIブレストスパーク」に搭載されている“博報堂発想メソッド”および、具体的な活用方法をご紹介します。
(2021年4月26日 14:00〜15:30)
2016年8月に、膨大な医学論文を学習した米IBMのWatsonが、特殊な白血病患者の病名を10分ほどで見抜き、患者の生命を救ったと東京大医科学研究所が発表した。同研究所の東條有伸教授は「AIが患者の救命に役立ったのは国内初ではないか」とのコメントを残している。学術文献のビッグデータ分析や機械学習を用いた分析が実社会に与えるインパクトは大きく、医療分野のみならず幅広い分野での応用が注目されている。本発表では、まず、研究開発における機械学習の応用について触れる。そして、膨大な論文・特許データの分析による「事業展開可能性の探索」と「新しいアプリケーションの探索」について紹介する。本稿で紹介する分析方法が、政策立案者や研究開発部門のマネージャー等にとって、今後取り組むべき革新的な研究開発のシーズを効果的・効率的に特定するための一助になることができれば幸いである。
(2021年4月26日 15:45〜17:15)
本講演では、人工知能 (AI) 、機械学習の研究開発業務において問題となる品質保証の問題を取り上げる。AIの品質保証では、 (1) AIの公平性、 (2) AIの説明可能性・解釈可能性、 (3) AIの透明性が問題となる。これらの話題について、概要を述べる。「AI の公平性」とは、入力データにバイアスがあり、先に述べたチャットポットのように意図に反する動作をするような例を指している。AI の「説明可能性・解釈可能性」とは、深層学習などの複雑なネットワークを用いて得られるモデルにおいて、得られた重みパラメータの生成理由が解釈不能であるという「ブラックボックス問題」を指している。「 AIの透明性」とは、AI でどのようなアルゴリズム (すなわちプログラム) が使われているか、どのようなデータを用いて訓練したのかをきちんと理解して活用するということである。
日本国内に所在しており、以下に該当する方は、アカデミック割引が適用いただけます。
開始日時 | 会場 | 開催方法 | |
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2024/4/22 | 核酸医薬品の特許戦略 | オンライン | |
2024/4/23 | 新規モダリティにおける特許の現状および特許戦略 | オンライン | |
2024/4/24 | 脳波計測・処理・解析・機械学習の基礎と応用および脳波データの活用方法 | オンライン | |
2024/4/25 | カルマンフィルタの実践 | オンライン | |
2024/4/25 | 特許情報調査における検索式の考え方と実施ポイント | オンライン | |
2024/4/26 | AI関連発明の出願戦略のポイントと生成AIを巡る知財制度上の留意点 | オンライン | |
2024/4/26 | 少ないデータに対する機械学習、深層学習の適用 | オンライン | |
2024/4/29 | 研究開発者のためのパテントマップ入門 | オンライン | |
2024/4/30 | 新規モダリティにおける特許の現状および特許戦略 | オンライン | |
2024/5/2 | 脳波計測・処理・解析・機械学習の基礎と応用および脳波データの活用方法 | オンライン | |
2024/5/2 | 自然言語処理の基礎と生成AI・大規模言語モデルの研究開発への活用 | オンライン | |
2024/5/8 | AI関連発明の出願戦略のポイントと生成AIを巡る知財制度上の留意点 | オンライン | |
2024/5/8 | 核酸医薬品の特許戦略 | オンライン | |
2024/5/10 | IPランドスケープの取り組み事例と実施体制の構築 | オンライン | |
2024/5/15 | 数値限定発明、パラメータ発明の特許要件と戦略的出願 | オンライン | |
2024/5/16 | 医薬品ライセンス契約のドラフティングと紛争回避・解決のポイント | オンライン | |
2024/5/16 | 営業秘密漏洩対応と予防策 | 東京都 | 会場・オンライン |
2024/5/17 | スパース推定の本質の理解と実装応用技術への展開 | オンライン | |
2024/5/17 | 後発で勝てる特許戦略と先行特許の崩し方、攻め方 | オンライン | |
2024/5/23 | ベイズ統計から学ぶ統計的機械学習 | オンライン |
発行年月 | |
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2024/3/11 | アリババ (阿里巴巴 Alibaba) 〔中国特許および日本特許〕技術開発実態分析調査報告書 (日本語版) (CD-ROM版) |
2024/3/11 | アリババ (阿里巴巴 Alibaba) 〔中国特許および日本特許〕技術開発実態分析調査報告書 (日本語版) |
2024/3/4 | 対話型生成AI (人工知能) 利活用技術 技術開発実態分析調査報告書 (CD-ROM版) |
2024/3/4 | 対話型生成AI (人工知能) 利活用技術 技術開発実態分析調査報告書 |
2023/6/30 | 生産プロセスにおけるIoT、ローカル5Gの活用 |
2022/12/31 | 機械学習・ディープラーニングによる "異常検知" 技術と活用事例集 |
2022/7/29 | 費用対効果に基づく外国特許出願国の選び方・進め方 |
2022/4/4 | 軸受6社 技術開発実態分析調査報告書 |
2022/4/4 | 軸受6社 技術開発実態分析調査報告書 (CD-ROM版) |
2021/10/25 | AIプロセッサー |
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2021/7/30 | マテリアルズインフォマティクスのためのデータ作成とその解析、応用事例 |
2021/7/14 | AIビジネスのブレークスルーと規制強化 |
2021/6/30 | 人工知能を用いた五感・認知機能の可視化とメカニズム解明 |
2021/6/28 | AI・MI・計算科学を活用した蓄電池研究開発動向 |
2021/3/31 | 経営・事業戦略に貢献する知財価値評価と効果的な活用法 |
2020/8/11 | 化学・素材業界におけるデジタルトランスフォーメーションの最新調査レポート |
2020/7/31 | 生体情報センシングと人の状態推定への応用 |
2020/4/30 | 生体情報計測による感情の可視化技術 |
2020/3/26 | ビッグデータ・AIの利活用に伴う法的留意点 |