学術情報メディアセンターセミナー 「AI・ビッグデータ分析最新動向」

16時30分～17時00分

講演者

小山田 耕二（京都大学学術情報メディアセンター 教授）

講演題目

科学的知見の創出に資する可視化に向けて

講演概要

本講演では、日本学術会議で2017年8月8日に出版した提言「科学的知見の創出に資する可視化に向けて」について、特に科学的知見の創出における因果推論の重要性に関して説明します。

17時00分～18時00分

講演者

齊藤 秀（株式会社オプトホールディング 最高解析責任者CAO）

講演題目

データ分析コンテストプラットフォームによる技術革新・実践教育・キャリア形成について

講演概要

IoTが生成するビッグデータを人工知能により価値化することで社会基盤を刷新する未来観が、世界的な共通認識となりつつあります。我が国においても「第4次産業革命」と銘打って、国家戦略の重要テーマとして位置付けられています。一方で、そのメインプレーヤーであるデータ活用人材、いわゆるデータサイエンティストは世界的不足状況にあり、データ活用需要に対し供給が追いつきません。データプロジェクトを盤石に推進可能な組織は極めて限定的であり、人材育成が最重要課題となっています。
現状における1つの解はオープンイノベーションの活用にあると考えます。講演者は、日本最大のデータサイエンティストコミュニティ： DeepAnalytics（ https://deepanalytics.jp/ ）を開発・運用しており、企業・公的機関が保有する課題・実データを用いたデータ分析コンテストを多数開催しています。本講義では、国内外のコンテスト実績で得られたデータ・知見から、オープンアプローチ特有の利点や数理モデル構築法について実例を交えて紹介します。また、コンテストプラットフォームを通じた、実践的データサイエンス教育の状況や今後の取り組みについて、データサイエンティストのキャリアパスへの影響等を論じます。最後に、経済産業省・IoT推進ラボ主催・第3回ビッグデータ分析コンテストについて紹介します。