BrainPad株式会社ブレインパッドのデータ活用に関する取り組みや製品・サービス開発の裏側、社員の日常などをご紹介します。現地レポートをお送りします!現地レポートは、複数回お届けする予定です。今回は、その第1回です!こんにちは、アナリティクスサービス部の栗原です。以下、参加レポートの投稿予定とテーマです。これからの人工知能社会それでは、早速第1回目のテーマ「さまざまな業界で応用されているAI」の本編に入ります。以下のようなセッションがあり、人工知能のさまざまな応用先が紹介されていました。幅広い分野や業界の課題を解決するために研究がなされており、バラエティーに富んだセッションとなっていました。■全体を通して感じたこと深層学習を中心に、各業界が持つ課題への適用が進んでいる業務適用という観点で、目的に沿った分析手法を選択することは非常に重要です。学際分野での研究においてはある程度実績のあるアルゴリズムや分析手法(と言っても2~3年前程度に開発されたものが多いですが)が、採用されていました。今や、機械学習/深層学習モデルを構築することは簡単な時代になってきています。現実の課題に対してどのように機械学習モデリングで解決するかや、分析設計や評価指標といった、適用先によって大きく変わる部分についての重要度が一層増してきているように感じました。当社がこれまでに実施してきた事例としても、そのような傾向があります。データ取得のためのハードウェアの研究も盛んに行われている「今現在手元にあるデータだけで目の前の課題を何とかする」といったデータ起点の世界ではなく、「この問題を解決するために必要なデータは何か、設計して収集する」方が人工知能や機械学習の潜在能力を大きく引き出せると感じます。実際、今回もIoTやセンサーなどの技術の進歩で、必要なデータを取得するための研究が進んでいるようでした。■ピックアップセッション上記のような感想を顕著に感じたセッションをご紹介します。冒頭に、「目的に沿ったデータを集める」ことが重要ではないかとサラっと書きましたが、実際に取得するとなった場合、さまざまな課題があることを具体例を通じて学びました。人間の本質に迫るような生体情報のデータ等になると、余計にセンシティブになりそうです。医療関連のセッションでも、「患者の同意は取ったのか」、「同意が取れたというバイアスがかかった研究結果ではないか」といった質疑も挙がっていました。私は所与のデータからどう知見を得るかというアプローチをすることがほとんどでしたが、データの取得にアプローチしていく具体例を見て視野が広がりました。第2回は「工業における機械学習の最近」をテーマにお届けします!是非楽しみにしてください!ブレインパッドは、イベントへの参加や最先端の情報収集など、さまざまな取り組みを積極的に実施しています。アナリティクスサービス本部の多根です。採用ページスターをつけました引用をストックしましたストック一覧を見る閉じる引用するにはまずログインしてくださいログイン閉じる引用をストックできませんでした。再度お試しください閉じる限定公開記事のため引用できません。