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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2024/6/12 | デジタル時代のヘルスケアビジネスの立ち上げ方 | 東京都 | 会場・オンライン |
2024/6/13 | エンジニアのための実験計画法とExcel上で構築可能な人工知能を併用する非線形実験計画法 | オンライン | |
2024/6/13 | IPランドスケープによる戦略的な知財分析・活用のすすめ方 | オンライン | |
2024/6/13 | AIによって開発された医薬・診断技術の特許申請・知財保護戦略 | オンライン | |
2024/6/14 | 機械学習による異常検知入門 | 東京都 | 会場 |
2024/6/17 | AI関連発明の出願戦略と生成AIの知財制度上の留意点 | オンライン | |
2024/6/17 | 他社特許を分析して事業に役立つ強い特許を取得する権利化戦略 | オンライン | |
2024/6/17 | 新規モダリティ医薬事業価値最大化のための薬価戦略・事業化戦略策定のポイント | オンライン | |
2024/6/18 | 機械学習/AIによる特許調査の高度化で実践するスマート特許戦略 | オンライン | |
2024/6/18 | Pythonではじめる機械学習入門講座 | オンライン | |
2024/6/19 | 実験自動化によるR&Dの高速化と再現性向上 | オンライン | |
2024/6/19 | 機械学習を用いた画像認識技術の基礎とその応用 | オンライン | |
2024/6/19 | 外観検査自動化に向けた画像処理・AI技術活用の課題と導入のポイント | オンライン | |
2024/6/20 | 後発でも勝てる特許出願と権利化戦略 | オンライン | |
2024/6/20 | 適正な知財コストの考え方と権利化、維持・放棄の決め方 | オンライン | |
2024/6/20 | 医薬品の知財制度と特許戦略 入門講座 | オンライン | |
2024/6/20 | ISO 13485:2016対応に必須の医療機器プロセスバリデーション (進め方、統計的手法とそのサンプルサイズ) | オンライン | |
2024/6/24 | 小規模データに対する機械学習の効果的適用法 | オンライン | |
2024/6/24 | 外観検査の自動化の進め方と画像データ取得およびAIによる検査のポイント | オンライン | |
2024/6/24 | 計測インフォマティクスの基礎とスペクトルデータ解析への応用 | オンライン |
発行年月 | |
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2010/5/1 | 筆記具 技術開発実態分析調査報告書 |
2010/4/25 | 特殊鋼7社 技術開発実態分析調査報告書 |
2010/4/20 | 高血圧対応製品の研究開発動向と市場分析 |
2010/4/10 | 日本ガイシ 技術開発実態分析調査報告書 |
2010/4/1 | パナソニック 技術開発実態分析調査報告書 |
2010/3/1 | 本田技研工業 技術開発実態分析調査報告書 |
2010/2/25 | 中堅重電5社 技術開発実態分析調査報告書 |
2010/2/25 | 新日本製鐵とJFEスチール 技術開発実態分析調査報告書 |
2010/2/5 | 東芝機械とアマダ 技術開発実態分析調査報告書 |
2010/2/5 | 塗料技術 技術開発実態分析調査報告書 |
2010/2/1 | 音響機器 技術開発実態分析調査報告書 |
2010/2/1 | プラスチックリサイクル 技術開発実態分析調査報告書 |
2010/1/10 | コマツとクボタ 技術開発実態分析調査報告書 |
2010/1/5 | ベアリング (軸受) 10社 技術開発実態分析調査報告書 |
2009/12/10 | 天然繊維15社 技術開発実態分析調査報告書 |
2009/11/25 | 中堅無線通信機10社 技術開発実態分析調査報告書 |
2009/11/20 | 時計 技術開発実態分析調査報告書 |
2009/10/20 | 京セラ 技術開発実態分析調査報告書 |
2009/10/20 | ノーリツとリンナイ 技術開発実態分析調査報告書 |
2009/10/15 | 自動車メーカーにおける非自動車関連技術 技術開発実態分析調査報告書 |