どうも、solobochiです。
AI人工知能EXPO最終日！
今日も盛況！松尾准教授の講演メモ
DeepLearningはInternet同様の汎用目的技術。
ゆえにこれを制するものが次の時代を制す。(引き続きGAFAのGAが制しそうやな、。)
最後の
"今が大きなチャンス!"ってところ、相変わらずアツかった！
(思わず赤字でメモした)#aiexpo pic.twitter.com/ENm3W6N7rY— solobochi (@solobochi) 2019年4月5日
先日、日本国内最大のAI・人工知能展「AI EXPO」が東京ビッグサイトで開催されましたので参戦してきました。
公式HP：https://www.ai-expo.jp/ja-jp.html
目次
AI EXPOとは？
リードジャパン主催の日本国内最大のAIに特化した専門展。
2017年から毎年行われていて、今年で３回目の開催。
毎回もの凄い大盛況で、昨年は同時開催のコンテンツ東京と合わせて約１０万人が参加したとか。
確かに今年ももの凄い盛況っぷりだった。
会場のビッグサイトが超満員。ブース見て回るにも身動き取りづらいほど。
あと参加者の男女比が圧倒的に男 ＞ 女のため、トイレは男子トイレの方が大行列。
・会場の様子
FUJISOFTブース
milizeブース
気になった展示ブースについて
〜(初日)〜
・東海東京証券、カブコム、岡三証券等等への導入実績のある企業レポート自動分析のxenodata
https://www.xenodata-lab.com/
・入り口中央にでっかいブースを構えて、AI開発プラットフォーム「ReNorm」を紹介していたGrid
https://gridpredict.jp/
・機械学習自動化のDataRobot
https://www.datarobot.com/jp/
〜(２日目)〜
・Herozの講演で盛り上がってたFUJISOFT
https://www.fsi.co.jp/
・さすが大手、独自の技術と事例の紹介をふんだんにされていた、NTTグループとHITACHI。
http://www.ntt.co.jp/
https://www.hitachi.co.jp/
・松井証券、ニッセイアセット、QUICK等への投入実績・共同開発経験を持ち、金融業界に強いAI を謳い文句にするmilize
https://milize.co.jp/
〜（３日目）〜
・さすが、松尾准教授の講演のあとでG検定の問題集が飛ぶように売れていたJDLA(日本ディープラーニング協会)
https://www.jdla.org/
会場だけの割引価格だから、というわけではないだろうが、書籍購入の行列がすごかった。。事前に購入しておいてよかった。
講演について
また、展示の他にも業界第一人者のセミナー講演があり、こちらも大盛況。
セミナー一覧
セミナーの申し込みが多い回で７０００名とか、発表されてました。
かくいう私もメイン目的はこっちのセミナー。
「日本のAI戦略」(AI戦略実行会議座長 安西氏)
メモ ・研究開発費用👉日本企業はALLで約６兆円、一方米国は上位６社のみでこれに匹敵する額の開発費用を投入している。(Amazon,Google,Intel,Microsoft,Apple,etc) ・日本のAI戦略について ・官民研究開発投資拡大プログラム(PRISM) ・戦略的イノベーション想像プログラム(SIP)
└→１．人材育成、２．産業競争力、３．技術、４．国際化 の軸で目標を設定
👉https://www.kantei.go.jp/jp/singi/tougou-innovation/dai4/siryo1-1.pdf
👉https://www8.cao.go.jp/cstp/prism/index.html
👉https://www8.cao.go.jp/cstp/gaiyo/sip/
「AIベンチャーの取り組み
(ABEJA、Grid、PreferrerdNetwork)
メモ ・モノ売りからコト売りの時代へ ・人が機械的にやっている業務は、大概AIが入る余地はある(代替 or 少なくとも役には立てる) ・Techを使ってどのような世界観を作りたいのか、が大事！ ・ほぼ全ての産業はAIによって変革される。 ・AI開発は二極化 ・AIはこれまでの認識技術問題からいよいよ最適化問題を解くフェーズへ
└→体重計を売る時代から健康を売る時代へ
👉１．誰でも使えるAI、２．データサイエンティストなど専門家が作るAI
👉AIによるSCM(Supply Chain Management)の最適化など
ABEJA
Grid
PrefNet
「Deep Learning今後の展望
(東大 松尾准教授)
メモ ・Deep Learning ＝ ”深い関数を使った最小二乗法” ・Deep Learning はInternet同様、汎用目的技術である。 ・Deep Learningは20年に1度の変革、大きなチャンスである
※"最小二乗法"についてはかつて議論になったことも。
https://www.itmedia.co.jp/news/articles/1902/20/news141.html
👉ゆえに、次はDLを制するものが世界を取る
👉昨年のDeep Learning基礎講義で松尾氏の講演でも聞いた言葉。
とてもアツい言葉。
ここから、今の自分があると言っても過言ではない。
めっちゃ熱気に包まれた会場でした。
⤴️すでに来年分の出店予約が埋まっている。
頭も足も疲れた。（ツイート通り）
以上。
（追記）
もうすっかりそこら中でやり始められているので、だいぶ後発になるけれど、それでもまだまだ人材不足なので
頑張って勉強して、専門性つけて、社会課題を解決していきたい。
