デジタル変革2022 AI・機械学習の実装と成功例
～ ビジネス成果を生み出す AI・機械学習活用法 ～
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2022 年 3 月 31 日
AI の産業化や民主化といったトレンドに代表されるように、AI・機械学習が市場にもたらすインパクトは非常に大きなものがあり、クラウドサービスの普及に伴って、その取り組みを容易に「始める」ことができるようになってきました。しかしながら、AI・機械学習を実際のビジネスや現場レベルで使えるようにするには、プロジェクトやPoC をスタートする段階で、自社で運用するためのスキルやリソースを検討・準備する必要があり、いわゆる「PoC の壁」に突き当たるケースも少なくありません。これらのリスクを回避するためにも、AWSのサービスを熟知し、AI・機械学習に知見を持つAWS パートナーと伴走し、共同で課題解決に取り組みながら内製化を進めていくことが、AI・機械学習のビジネス実装の成功の鍵となります。
本イベントでは、AI・機械学習に高い専門性を持つAWS パートナーが、AI・機械学習を活用してどのようにお客様のビジネス上の課題を解決できるのか、さらにはデジタル変革を加速しているかについて、お客様が抱えるビジネス上の課題領域毎に、具体的な実装例や成功例をベースに詳しく解説させていただきます。お客様のクラウドコンピューティングへの取り組みとDX推進をさらに加速させる専門的なソリューション分野で信頼できるAWSパートナーの知見や実績をぜひ体験ください。
各セッションの詳細は、下記セッション欄の「+」をクリックするとご覧いただけます。
セッション概要
内容：コグニティブAI やAutoML、転移学習など、機械学習を「始める」ためのハードルは年々下がってきています。試行錯誤を繰り返すためのスピードが上がる一方で、「PoC の壁」に代表される機械学習のビジネス活用や運用にまつわる課題は引き続き存在します。本セッションでは、AI/ML の最新トレンド等も交えながら機械学習をビジネス活用するために留意すべき点についてお話をします。
登壇者：アマゾン ウェブ サービス ジャパン合同会社 パートナーアライアンス統括本部シニアセグメントリード (AI・機械学習/ IoT) 小澤 剛
アマゾン ウェブ サービス ジャパン合同会社 パートナーアライアンス統括本部パートナーソリューションアーキテクト本橋 和貴
内容：製造業でのデータ課題とDX推進のためのデータ活用法、データベースモダナイゼーションの考え方に学ぶ大規模＆非構造化データ分析基盤の作り方についてお客様事例を交えながらご紹介します。
登壇者：株式会社ナレッジコミュニケーション 代表取締役 奥沢 明
Mipox株式会社 執行役員 千野 大和
内容：さまざまな業種・業務で、AI／ML（機械学習）の導入が進むようになってきました。ただ、そのような中でも、検討時／PoCのタイミングではうまく進む見込みだったものが、実際に運用してみると、想定の精度に達しなかったり、運用に手間がかかり過ぎて途中でとん挫してしまったり、というケースも見られるようになってきました。本セッションでは、AI／MLを導入したシステムが、運用後も効果を発揮し続けるために、事前にどのようなポイントを検討する必要があるのか、どのように検討から運用に繋げていくのか、という点について、事例を交えて解説します。
登壇者:アクロクエストテクノロジー株式会社 社会基盤イノベーショングループ シニアプロジェクトマネージャ 岡田 拓也
内容：カスタマーエクスペリエンスアップ(顧客体験向上)のためのデータ活用では、どのようなソリューションを構築すれば良いのでしょうか？ 機械学習のテクノロジーを活用し、実際にシステムを構築するまでの準備やプロセスについて、日本たばこ産業株式会社（JT）の事例を交えて、ユーザーセグメント予測や顧客エンゲージメントのスコア化のシステム構成など、成功に導く機械学習活用について解説いたします。
登壇者：株式会社ブレインパッド データエンジニアリング本部 アナリティクスエンジニアリング部 部長 首藤 知紀
株式会社ブレインパッド データエンジニアリング本部 アナリティクスエンジニアリング部 市村 正人
日本たばこ産業株式会社 Tobacco Science Research Center, Research Scientist入矢 達秋
内容：ソニーグループの現場で様々なAI画像検査への移行プロジェクトに関わってきた担当者が、自身の体験をもとに、なぜAIによる画像検査への切り替えを検討したか、移行する上での課題やポイント、ソニーで開発したAIによる画像判別ソリューション「ELFE」についてお話しいたします。AI移行プロジェクトは成功したものばかりではなく、AI以外の選択肢をとったプロジェクトも存在し、AI移行に向くケース、不向きなケースも交えてご紹介します。
登壇者：株式会社ソニーコンピュータサイエンス研究所 テクノロジープロモーション&デプロイメントグループ 宮尾 勝
ソニービズネットワークス株式会社 開発本部 AIビジネス開発部 菅原 翼
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