人工知能の産業応用 ～導入のポイントと実例から今後の可能性まで～

人工知能は万能のツールではない！ 基礎から導入ポイント・実例まで応用の観点から人工知能技術をわかりやすく解説！

講師

【第1部】株式会社NTTデータ経営研究所 情報未来研究センター
　　　ニューロイノベーションユニットマネージャー 　神田 武 先生
【第2部】モデライズ株式会社 代表取締役社長兼CEO 　高村 淳 先生

受講料

1名41,040円(税込（消費税8％）、資料付)
　＊1社2名以上同時申込の場合 、1名につき30,240円
　＊学校法人割引 ；学生、教員のご参加は受講料50％割引。

セミナーポイント

【第１部】13:00〜14:40「人工知能の導入・産業応用の考え方」

　人工知能技術、とりわけ機械学習技術は、データ活用の観点からビジネス上の実践的な課題に取り組める技術になりつつある。本講義では人工知能技術の現時点での実力と可能性、及び将来にわたって産業やビジネスに与える影響の見通しについて、ビジネスサイドから幅広い事例に基づいて説明する。

受講対象
　・自動車、電機、ヘルスケア、住宅、食品・飲料、金融、小売り、広告宣伝、不動産、飲食、ITサービスなどの製品・サービス開発に従事されている方
　・メーカーの技術戦略・経営企画などの部署で、新規事業や新規の研究開発の企画立案、中長期のビジョン策定に従事されている方
　・企業において、カスタマーサポートなどの顧客接点の高度化に取り組まれている方
　・企業において、従業員の生産性向上、業務効率化等に取り組まれている方

受講後、習得できること
　・人工知能が注目されている背景に関する理解
　・様々な業界・企業における人工知能の導入・活用の展望
　・自社ビジネスへの人工知能の導入・活用のヒント

【プログラム】
1.人工知能の基礎知識
　1）人工知能を取り巻く世界的状況
　　a) 世界的な注目の高まり
　　b) 国内外の企業による研究開発の取り組み
　　c) 各国政府の取り組み
　2）人工知能の基礎知識　①定義
　3）人工知能の基礎知識　①歴史

2.人工知能が産業に及ぼす影響
　1）経済や雇用への影響
　2）人工知能技術が注目される背景
　3）人工知能技術の導入・活用を可能とするための条件
　4）産業別の代表事例

3.人工知能を自社事業に導入・活用するためのポイント
　1）人工知能の導入・活用のパターン
　　a) 人工知能ベンダーの類型
　　b) 先進的なオープンイノベーションの例
　2）日米における人工知能の事業活用の相違
　3）事業活用におけるポイント

4.徹底予測！人工知能が創る未来のビジネス
　1）人工知能の進化の方向性
　2）業界別の見通し
　　・コーポレート業務
　　・情報・通信・メディア
　　・医療・ヘルスケア
　　・交通・物流・製造　等

5.まとめ
　1）弊社（NTTデータ経営研究所）の取り組み
　2）まとめ

＜質疑応答＞

【第２部】14:55〜16:30「人工知能の現状・課題とAI実用化事例」

　AIは第４次産業革命により創出が期待される新産業の核技術と言われるほど重要な技術であるが、内容が高度であるため現在の技術で何ができるかできないかが専門家以外には分かりにくい。講師の日本やシリコンバレーでの長年のAIの経験をもとに、AIで現在実現可能なことについてこれまでの実用化した事例を基にデモも交えながら具体的に述べる。

 受講対象
　AIを活用した新規事業を現在計画されておられる方、または今後AIの活用を計画されているがどのように活用すればよいか知りたい方等。

受講後、習得できること
　様々な分野で現在または今後AIの活用を考えておられる方々に、そのAIの応用がすぐに実現可能か現時点ではまだ研究レベルで時間がかかりそうかの判断基準（知識）をできるだけ分かり易く解説する。

【プログラム】
1.AIがもたらす第４次産業革命・新産業
　1) 第３次AIブームと社会の期待
　2) 第４次産業革命が創出する新産業とは
　3) AI研究開発の２つのアプローチ
　4) AIの全体像（基礎と応用分野）
　5) AI関連産業の市場規模予測
　6) AI関連産業の新市場予測

2.解決すべきAIの社会的・技術的課題
　1) 技術実用化の一般的課題
　2）現時点でAI技術を実用化する要件
　3) 現状のAIの実用化を成功させる着眼点

3.AIモデル構築・活用を直観的に理解するためのデモ
　1) データからの機械学習によるAIモデル構築デモ
　2) AIモデルへ有効な知識を統合するデモ
　3) 上記により構築したAIモデルを利活用するデモ

4.AIを各産業のデータの高度な利活用に応用する実用化手法
　1) AIを応用したスマート・データサイエンス（SDS）とは
　2) SDSの技術・サービスの特長・優位性
　3) SDSの核技術であるベイズ理論を応用したAI技術とは
　4) SDSの応用例：高度に個別化されたスマート・レコメンド
　5) SDSの応用例：モノデータ／機器の予防保守・障害解析

5.産総研ベンチャー モデライズ社のご紹介
　1) モデライズ（株）会社概要
　2) 経営陣

6.AI実用化事例紹介
　1) SDS事例１：小売業での従来技術と比較した購入率拡大事例
　2) SDS事例２：スマート・ヘルスケア(リスク診断と解決策推奨)
　3) SDSその他事例：残り時間に応じて過去の各種実用化事例を紹介

　＜質疑応答＞