【産総研AITeC会員向オンラインイベント】BigData & DigitalTranformationシンポジウム(BigDataDX2022)　主催：人工知能学会

BigData & DigitalTranformationシンポジウム(BigDataDX2022)

【企画テーマ】BigDataとDXが拓く研究開発とビジネスのフロンティア
【日時・場所】2022年12月18日-19日(2日間) 大阪国際会議場　(イベントホールDE)
【ホームページ】 https://www.ai-gakkai.or.jp/bddx22/
【参加費】　無料　(定員250名)
【主催】人工知能学会
【共催】関西大学ソシオネットワーク戦略研究機構、島根大学医学部医療情報学講座、産総研人工知能技術コンソーシアム

【趣旨】
デジタルトランスフォーメーション（DX）は経験と勘で行われていたビジネスや生活行動をデジタル化、データ化し、様々な形で明らかにしてくれます。またDXを構成する新しい計測技術、新たなビッグデータ、新しい機械学習アルゴリズムやAI応用システムによって従来、見えなかったもの、共通には認識できなかったものを私たちは具体的に見て、共通に認識し、新たな行動を起こせるようになります。その時、社会やこれまでのパラダイムが大きく変わります。現在、行政、ビジネスの実務においてビッグデータとDXによる変化が生まれています。そしてDXとビッグデータにより新しい価値が創出され、今後それが爆発的に加速していきます。本シンポジウムでは、ビッグデータとDXによる各分野での事例紹介や研究報告に加え、基調・招待講演とパネル討論により今後、大きな可能性を持つ研究開発とビジネスのフロンティアについての展望を明らかにします。

【セッションテーマ】
・基調講演・招待講演・パネル討論（18日14:00-18:00）
・ AITeC(産総研人工知能技術コンソーシアム)セッション(19日AM1 9:30-10:30)
・ Society5.0セッション(19日AM2 10:40-11:40)
・ FutureDX(企業によるDXが人々に与える将来価値)・パネル討論（19日PM1 13:00-16:00）
・ データサイエンス人材セッション・パネル討論 (19日PM2 16:30-19:30)

【プログラム詳細】

12/18 14:00〜18:00

【基調・招待講演セッション】
コーディネーター：矢田勝俊（関西大学）
あらゆるイベントがデジタル化されることによって、ビッグデータが新しいサービスの源泉と認識されつつあります。多様な領域でビッグデータがAIと結びつき、新しい価値が生み出されており、そのフロンティアは大きな可能性を秘めます。基調・招待講演セッションでは各分野のトップ研究者を招へいし、それぞれの領域の取り組みを紹介してもらい、今後の方向性を展望していきます。

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津本 周作（島根大学,人工知能学会会長）　－医療情報－
オーダーの出し方が見えてくるだけで、診療のプロセスを見通すことができ、個々の医者の診断の内容、癖も露わになる。新しい計測技術の導入が、個人の行動、組織のルーチン、手続き・オペレーションの問題に取り組む重要なきっかけとなることを事例を通して紹介。

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和泉 潔　(東京大学, 人工知能学会理事)　－大規模データ融合による社会経済分析－
今日の新型コロナウィルス感染症の影響により、既存の社会経済指標の作成手法の脆弱性が明らかとなった。そのために、既存手法では用いられていなかった各種データから社会経済状況を推定する技術に高い期待が寄せられている。各種大規模データによる社会経済分析事例と基盤技術を紹介する。

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栗原 聡 (慶應義塾大学, 人工知能学会副会長)　－大規模マルチモーダルAIモデルとビッグデータ生態系の構築－
世界的な注目と混乱を生み出している画像生成AIは大規模言語モデルの登場が‘可能とし，今後はマルチモーダルモデル化が進み，高い汎用性や自律性を持つ次世代AIの実現の可能性が顕著に加速する．しかし，現時点で国内研究・開発者が容易に利用できる国産のモデルが存在しないことは経済安全保障的に重大な問題である．併せて，誰もが多様なビッグデータを容易に利用でき，付加価値の付いたデータを生み出しビッグデータとして投入し，多様な利益を出すビッグデータ生態系を構築することも急務であり，例えばデータのサブスクのようなサービスを立ち上げることなど，これらについての構想を紹介する．

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依田佳久 (PSP株式会社)　－Personalized Healthcare Records (PHR)の現状－
民間主導のPHRの第１号として、マイナポータルとの連携を実現したPHRシステム。
現在の実際の利用状況と、普及における課題を紹介しながら、PHRにより実現される
新しい医療提供者と生活者のコミュニケーションが、健康生活のDXにどんな可能性を
持つのかを考察する。

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鷲尾 隆（阪大産研,JSTリーダー）　－計測科学－

IoT社会の到来を受け，複雑な計測原理を用いる先端計測技術の必要性が増大している。一方，急激な発展を見ている深層学習・機械学習・統計的解析を含むAIは，不完全で複雑な情報から高精度・高信頼な推定を行うことに長けている。このような背景から，計測を指向した情報科学的処理と情報科学的処理を指向した計測技術の体系的な融合により，IoT社会のニーズを満たす新たな先端的計測技術を実現する「計測インフォマティスクス」が発展しつつある。本講演では、まず情報科学からみた計測と分析の違い、両者を峻別する計測および分析の情報処理設計がもたらす利点を概論として説明する。さらに、講演者のこれまでの異分野融合型共同研究の中から、深層学習による超解像顕微鏡画像の超高速復元、ナノセンサ出力信号の超高精度ノイズ除去など、情報計測科学を幾つかの先端計測解析の問題に適用した成果を紹介する。

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矢田勝俊（関西大学） －リテールCPS－

過去、暗黒大陸とも呼ばれた国内の流通小売業は多くの非効率な業務を抱えていたが、EC、物流などが有機的に統合されることで新しいサービスや価値が創出されるようになってきた。近年では様々なセンサーネットワークデータが生み出すビッグデータとAIが結びつき、多様なサービスを生み出そうとしている。各企業は独自のサイバー・フィジカルシステムを構築することが新しい競争優位を生み出すと考えられ、その可能性について紹介する。

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12/19 9:30〜10:30

【AITeC（産総研人工知能技術コンソーシアム）セッション】
コーディネータ：浅田 圭佑(大阪商工会議所/産総研人工知能技術コンソーシアム関西支部WG)

産総研人工知能技術コンソーシアム（AITeC）では、会員企業・団体が主体となり、
事業分野ごとのＷＧグループを組成し、活動を行っています。
各活動においては理論だけに終結することなく、”各企業の実ビジネスへの適用を前提”とした
実践的な実証事業が、”企業間連携の枠組み”のもと実施されています。
AITeCセッションでは、現在活動を進めているプロジェクトの具体事例を紹介するとともに、
データ活用, DXにご関心のある企業の皆様のご参加を歓迎いたします。

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本村 陽一(産総研人工知能技術コンソーシアム会長)
「産総研人工知能技術コンソーシアムと価値共創DX」

価値を共創するデジタル変革（DX）を推進するオープンイノベーションの活動について、2015年から
活動している産総研人工知能技術コンソーシアムについて紹介を行います。

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山下 和也（産総研人工知能研究センター/人工知能技術コンソーシアムAIサービスシステムWGリーダー）
「産総研人工知能技術コンソーシアムにおける共創DXのためのAIサービスシステムと実証実験」

AITeCでは会員が協同で利用可能なAIサービスシステム開発環境(ベイジアンネットワーク、確率モデル構築ソフト、アプリ開発環境など)を用意しています。これらを使って行った実証実験の事例を紹介します。

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梅崎 猛（セゾン情報システムズ DevOps統括 DXITeam ITコンサルタント/AIツールWGサブリーダー）
「BigDataにも対応できる協同データ基盤PJと「価値創出 AI&DX研究会」について」

AITeCでは会員が協同で利用・公開可能なデータ基盤をSnowflakeとDataSpiderで構築しています。
基盤内では、SnowSQLを使ったクロス集計やヒストグラム算出、DataSpiderを使った処理の自動化や
条件分岐も実現しており、そういった取り組みを紹介します。

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狩野 恒一(株式会社コベルコ科研　計算科学センター/神戸支部WGリーダー）
「AITeC神戸支部活動とスーパーコンピューターの産業利用」

産総研人工知能技術コンソーシアム神戸支部では主に兵庫エリアにおいて人工知能技術の実装事業およびDX化支援を行っています。当日は神戸支部活動のご紹介に加えて、スーパーコンピューターの産業利用事例として計算科学技術と人工知能技術を組み合わせた例をご紹介いたします。

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浅田 圭佑(大阪商工会議所/産総研人工知能技術コンソーシアム関西支部WGサブリーダー)
「産総研人工知能技術コンソーシアムで進める産業応用DX・実証実験」も紹介予定

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12/19 10:40〜11:40

【Society5.0セッション】
コーディネータ：本村 陽一（産総研人工知能研究センター, 人工知能技術コンソーシアム会長, 人工知能学会理事）
現実社会（フィジカル）で起こっていることをビッグデータを通じて把握し、コンピューター（サイバー）で予測、シミュレーションすることで社会課題の解決と生産性向上、経済発展を実現する構想がSociety5.0として掲げられています。本セッションではSociety5.0の実現のため進められている総務省や経産省、文科省、厚労省関連の国家プロジェクトとその事例について講演いただきます。
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西澤 宏篤(総務省統計委員会担当室/統計改革実行推進室)
「ビッグデータの更なる活用の方向性 ～政策の質の向上を目指して～」
総務省では、平成30年（2018年５月23日）より、各府省・地方公共団体・民間企業等でのビッグデータの
利活用を推進するために、「ビッグデータ等の利活用推進に関する産官学協議のための連携会議」（ビッグデータ連携会議）を開催している。
「ビッグデータの更なる活用の方向性～政策の質の向上を目指して～」を取りまとめ、これまでの経緯や趣旨等について発表を行う。

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本村 陽一（産総研人工知能研究センター, 人工知能技術コンソーシアム会長, 人工知能学会理事）人と協調する次世代人工知能技術による社会変革(DX)〜探索型DX, 価値共創DXと支援技術〜
NEDOプロジェクトで開発された次世代人工知能技術と社会実装の取り組みを紹介する。

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櫻井 瑛一（産総研人工知能研究センター）
生活者デジタルツイン〜産総研次世代ヘルスケアサービス研究ラボにおける取り組み〜
生活者デジタルツインの作成とその応用について厚労省科学研究プロジェクトやJST COIプロジェクトの研究成果の紹介や現在の取り組みについても紹介を行う。

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12/19 13:00〜16:00

【Future DX：企業によるDXが人々に与える将来価値】
コーディネーター：山田 健太郎（本田技術研究所 先進技術研究所, 人工知能学会理事）
概要：「顧客の創造」は、企業にとって重要なミッションの一つです。これを実現するにあたり、企業は、将来の社会を構成する人々を想像し、それぞれの切り口で新たな価値を人々に提供する必要があります。新たな価値により人々のライフスタイルは変化し豊かになっていく、そこでまた次世代の「顧客の創造」が生まれます。本セッションでは、製品・サービス・ビジネスモデルにおけるトランスフォーメーションに着目し、独自の切り口で人々に新たな将来価値を提供することに挑戦している企業の取り組みを紹介します。

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【講演１】
佐藤 敏紀(LINE NLP Development Team Engineering Manager)
『タイトル（TBA）』
自然言語処理分野における基盤モデルは英語圏を中心に発展していますが、LINE はNAVER と共同で独自の日本語の基盤モデルの開発を進めてきました。本講演ではその基盤モデル搭載した「HyperCLOVA」の現状と応用事例（対話システムと、メールや報告書など頻繁に作成する文書の執筆速度を大幅に向上する文書執筆アシスタントツール）を紹介します。
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【講演２】
髙木拓也（富士通，人工知能研究所）
タイトル：『説明可能なAIによる知識発見への取り組み』
富士通においては機械学習技術を用いてデータから新たな知識を発見する取組みを推進しています．
本講演ではこれまで富士通が開発してきた発見AI技術とそれらが扱ってきた様々な事例（選挙当落予測，癌患者の重要遺伝子発見など）を通じ，計算機による知識発見の課題を紹介します．
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【講演３】
高原 渉（日立製作所 社会ビジネスユニット 公共システム事業部 デジタルソリューション推進部）
『マテリアルズ・インフォマティクス(MI)を用いたデータ分析・活用に関する取組のご紹介』
日立では、多種多様なお客様とデータ分析・活用に関する取組みを推進している。本講演では、その中でもマテリアルズ・インフォマティクス(MI)と呼ばれる材料開発効率化や新規材料発見を支援することを目的とした領域の取組み事例を紹介する。
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【講演４】
海保忠勝(KPMGコンサルティング Advanced Innovative Technology マネジャー)
『企業におけるこれからのAI活用～情報の新結合による人の意思決定高度化～』
AIのビジネスユースケースは大きく2つに大別できる。1つは自律化・自動化の観点で、人の判断では立ち行かないような瞬時の高精度な制御等に用いるパターン。これらはAIが主役の世界で、自動運転や異常検知、工場IoT等が該当する。
もう1つは人が主役で、思考・発想を増幅させるためにAIを活用する。膨大すぎる情報を人が捌くのは不可能であり、AIが人に気づきを与えて発想を刺激することで、経営・業務上の意思決定につなげていく。今回は日本企業の競争力を本質的に増大させる上で重要な、後者のビジネスユースケースについて具体的な事例を交え紹介する。
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【講演５】
山田 健太郎（本田技術研究所 先進技術研究所, 人工知能学会理事）
『知能化モビリティ“いつでも・どこでも・どこへでも”に向けて』
「自由な移動の喜び」を一人ひとりが実感できる社会に向けて、Hondaは、協調人工知能 Cooperative Intelligence（CI）というコンセプトのもと、モビリティに関する知能化技術を構築しています。本講演では、「人の意図を理解し、高精度地図に頼らず道路環境を把握したうえで、他の交通参加者との譲り合いや交渉を行いながら安全に自在な移動ができるモビリティ」を目指した取り組みの事例を紹介します。
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【パネルディスカッション】　全講演者による総合討論
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12/19 16:30〜19:30

【データサイエンス人材セッション】
コーディネーター：笹嶋 宗彦（兵庫県立大）
様々な社会活動がデジタル化され，あらゆる業種にAIが導入されはじめた．
我が国も，デジタル社会の「読み・書き・そろばん」を「数理・AI・データサイエンス」
であると定め，高等教育を受ける全ての学生が，文理の区別なく，データサイエンス教育を
受けられるようにするための教育機関認定制度が始まり，さらに，大学入試共通テストでも
新たに情報Iの導入が予定されている．こうした状況に対応し，社会人から大学，
高等学校まで，様々なレベルで新しいデータサイエンス教育が始まっている．
本セッションでは，データサイエンスの教育現場を支える方々をお招きし，
現場の実情と工夫，これからの展望について意見を交換する．

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講演１
芦谷　恒憲（兵庫県企画部統計課　統計分析官/兵庫県立大学産学連携・研究推進機構　特任教授）
タイトル：兵庫県における地域データを用いた政策課題分析の事例と課題
兵庫県では、統計データの加工や分析方法の普及のため、統計活用セミナーや出前講座を開催している。その中で市町、団体等の担当者と意見交換を行い、ニーズに応じたデータの収集の方法や政策課題の分析を県内大学と協働で行っている。その成果は県や大学のホームページで政策データ集や分析ワークシートとして公表している。本稿では、政策課題に関する分析事例をもとに政策分析の課題やその解決策について紹介する。

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講演２
大里　隆也(帝国データバンク/滋賀大学 データサイエンス・AIイノベーション研究推進センター)
タイトル：帝国データバンクにおけるリカレント教育と大学との実践的データ処理教育の連携
概要：企業のデータホルダー企業である帝国データバンクは、社内の人材育成の一環としてデータリテラシーや前処理の社内研修や大学との共同研究・派遣を通じて、リカレント教育を行っている。また、連携している大学では、実践的なデータ活用ができる人材を育成するために、オープンデータによる実践的なデータの前処理の講義を行っている。本講演では、それらのリカレント教育を通じて、新ビジネスを生み出す人材を育成するための教育プログラムについて紹介する。

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講演３
笹嶋　宗彦(兵庫県立大学 大学院情報科学研究科/社会情報科学部/産学公連携推進本部DXサポートセンター長)
タイトル：実践的データサイエンティスト育成のためのPBL演習について
概要：兵庫県立大学社会情報科学部では、学部１，２年生に，必修科目として，実企業の実データを用いた課題解決型演習(PBL演習)を実施している．また，多くの企業と連携し，実践的な講義や演習を必修科目として実施している．いずれもデータサイエンティストとしての哲学を早期に学ぶことと，データの価値を直接・体験的に学ぶことである．これらの講義から見えてきた，実践的教育の長所と課題について紹介する．

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講演４
林　兵馬(神戸大学附属中等教育学校　数学科教諭/神戸大学数理・データサイエンスセンター客員研究員)
タイトル：高等学校におけるDS・統計教育の現状と神戸大学の高大連携事例
概要：2022年度の学習指導要領の改訂に伴い、高等学校におけDS・統計の取り扱いは増加した。高等学校におけるDS・統計教育の現状、神戸大学附属中等教育学校におけるDS・統計教育の事例と、2019年度から取り組んできた神戸大学数理・データサイエンスセンターとの高大連携についての事例を述べる。

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講演５
林　宏樹(雲雀丘学園中学校・高等学校数学科・情報科教諭/JDSSP高等学校データサイエンス教育研究会主査)
タイトル：高等学校DS教員のためのコンソーシアム構築と教科「情報」におけるDS教育の実践事例
概要：高等学校においてデータサイエンスに関する内容を含む教科や探究活動が増加している。一方、多くの教員はDSの指導経験ないのが現状である。そのため，高校教員同士で指導方法を共有し学び合う場として研究会を立ち上げた。その成果の１つとして「情報Ⅰ」における授業実践事例を紹介する。

講演６：講演者によるパネルディスカッション
中学高校大学から一般向けまでのデータサイエンス教育の現状と課題について

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