Inc)にてCTOとして開発を指揮されていた吉川氏をお迎えします。スタンフォード大にて移動ロボットやマニピュレータについて、ハイボット社では配管点検ロボットの組み込みソフト開発に従事されてきました。2017年度よりフラクタ社のCTOとして、米国で社会問題化している老朽化した水道管の更新を最適化するための水道管劣化予測サービスの開発を指揮されていました。(フラクタ社は2018年に栗田工業に$74Mのバリュエーションで過半買収されました)吉川氏の専門はロボティクスではありましたが、氏はディープラーニングの基本コンポーネントの自作や機械学習を使ったハンドトラッキングの実装などを通して常に機械学習のアルゴリズムに接してきており、フラクタ社の水道管劣化予測にも機械学習が使われています。一般的に機械学習を利用したソリューションを設計する上でチャレンジングなポイントとして、機能の開発に関わる工数や性能の見込みを立てることが難しくプロダクトの開発設計が難しいという問題があります。限られた時間と情報の中でどのようなモデルを使うべきかを早期に選択する必要があり、不慣れなスタートアップが採用するには敷居が高いのが現状ではないでしょうか。当日は吉川氏に機械学習を使ったプロダクト設計における流れをご紹介頂き、さらにプロダクトチームとエンジニアリングチームの連携の重要性についてなどお話しして頂きます。八井田氏をお迎えします。実は八井田氏の元々の専門は超ひも理論(素粒子論)で、スタンフォード大学にてブラックホールの研究で博士号を取得されています。Researchにて新たな研究を進められています。ディープラーニングなどの最近の機械学習モデルにおいてはオプティマイザと呼ばれる学習のコアとなっているアルゴリズムがあります。当日は八井田氏の今までの素粒子論・ガラス転移に関する研究についてご紹介していただいた後、このオプティマイザについて簡単な解説をして頂きます。実はヒントが得られる部分があり、そこから八井田氏の現在の機械学習における研究が生まれたのではないかと期待しています。Roboticsを起業して自動運転に挑戦されている白久レイエス樹さんをお迎えします。開発しそれが世界中で話題となりました。スケルトニクスはメインの駆動モジュールを持たずに人体の動きだけで操作できるようになっていて、そのアイデアも非常にユニークです。氏は高専を卒業後に起業してそれをビジネスとして発展・改良させ、NHK紅白歌合戦の舞台演出や長崎ハウステンボスのパレードなどで使われるまでになっています。(現・株式会社SUBARU)にて運転支援システムであるEyeSight(アイサイト)の開発に従事、現在は渡米して自動運転の研究開発に挑戦されています。