nict.go.jp>日本データベース学会の皆様NICTの木俵でございます。#重複してお受け取りになった方はご容赦ください。以前、ご連絡しました以下のセミナーの開催が近づいて参りましたので再度告知させて頂きます。日本データベース学会(DBSJ)では、11月29日(金)に以下のセミナーを開催します。本セミナーは本年6月21日に開催されたDBSJ総会でも好評であった弁護士の柿沼先生のご講演の内容をさらに深掘りした内容の講演を中心としたデータ利活用に関するセミナーでございます。DBSJ総会ではほんの触りのダイジェスト版でございましたが、3回に渡って更に詳しい内容をご講演いただきます。11月29日はその第1回目として「研究開発のための適法なデータ収集とは?(基礎編)」として、DBSJ会員の皆様も日頃研究で悩まれている適法なデータ収集についてご講演いただきます。理研AIPの関根様、NECの上條様からデータ利活用に関するご講演を頂き、最後にパネルで安全なデータ利活用について参加者の皆様からの質問も受けながら具体的な内容で議論致します。データ利活用を対象とした研究活動に非常に有益な内容になってございます。当日申し込み2万円)となりますのでご注意ください。各種規制法を遵守しながらデータ収集をするためにはどのような点を考慮する必要があるのか等を紹介する。システムの構築に向けて「森羅」プロジェクトを進めている。森羅の目標は世界知識の構造化であり、Wikipediaに書かれている項目を意味的なカテゴリーに分類し、定義された属性の属性値を抽出し機械処理ができる構造化された知識を構築する。このような知識は過去に日本でも米国でも労働集約的に人手で作成されてきたが、そのカバレージやメンテナンスの問題で継続して広くは使われていない。この属性抽出のタスクは関係抽出と呼ばれ機械学習などを利用したシステムが数多く開発されている。そこで、このようなシステムの参加を促した評価型ワークショップを開催すると同時に、その結果を統合して知識を作っていこうというプロジェクトを2018年に発足し、2回のタスクを実施した。1回目は8団体、2回目には10団体の参加があった。2020年には30ヶ国語多言語のタスクも実施しする予定である。デジタルヘルスケアにおいて、健康維持や診断支援などに向けて、AIを用いることによりこれまで提供できなかった新たな情報をユーザや医師に提供できるようになってきた。我々は生活習慣の行動変容に向けたシミュレーションAIや病変見逃しを抑制するための画像診断支援AIなどの研究開発を行って来たが、AIモデルを開発するために大量のデータと質の良いアノテーション(ラベル)データが必要となる。AIを用いたデータ利活用の事例を紹介するとともに、このようなデータを扱う上での課題について述べる。データ構築等の課題などについて議論する。