日本綜合経営協会スタッフblog

創業45年 日本で初めて講師派遣を専門に起業した日本綜合経営協会(東京)のスタッフblogです。

【重要なお知らせ】新型コロナウイルス 感染拡大防止のための弊社業務体制について(2020.5.19更新)
2020年4月1日(水)より、全社で在宅勤務の体制を取っております。
また5月21日(木)より会社休業日・営業時間にも変更がございます。
※より詳細な情報は[ 弊社HP ]を御覧ください。

★AI(人工知能)・IoT・ICT・先端技術

♪アンタあの娘のな何んなのさ!
―ホクロです。

早速ですが「AI運行バス」に乗ってきました。

と言っても自動運転車ではありません。「AI運行バス」は、現在 横浜で実証実験が行われているサービスで「AIが導き出した最適効率・最適ルートで移動する乗合型公共交通」(リーフレットより)。スマートモビリティとかMaaS(Mobility as a Service)なんてワードも最近よく目にしますが、要するにAIやIoTといった技術を応用して、各種の公共交通を連携させたり、稼働効率を向上させたりすることで、利便性やコストの問題にアプローチしようというわけです。全国各地で様々な取り組みが始まっているなか、首都圏エリアでの大規模な実証実験ということで注目されています。

当社AI担当としては乗らざるをえません。

で、このサービスは「港町横浜の代表的な観光エリアである臨海地区(みなとみらい21、関内エリア)」(同上)で運行されています(実証実験は今年の12月10日まで)。

はい、ピンと来たそこのアナタ。そう、横浜のこのエリアって「けっこう歩く」んですよね。例えばこの中で【中華街、関内、横浜赤レンガ倉庫、みなとみらい】のうち2つに行きたいと思ったら、ルート(回る順序)は考えないといけないし、一箇所で予定外に時間を使ってしまったら最悪どちらか諦めることにもなりかねません。みなとみらい線は初乗180円と割高だし、駅から目的地が離れていて結局そこそこ歩くパターンが多いので、ちょっと一駅というのも躊躇します。そこへ“渡りに船”とばかり登場したのがこの「AI運行バス」というわけです。

今回はこちら↓の専用アプリを事前にダウンロードしておきました。
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乗車にはアプリだけでなく人数分の乗車券(これが乗車IDになります)が必要です。駅やバスの乗降場所にある「AI運行バス」の端末で配布されているリーフレットに印刷されたQRコードです。
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端末からの予約も出来ますが、端末と乗り場は離れている場合もあるのでアプリが断然便利。

配車予約はかなり簡単です。地図上で乗車地点と降車地点を選ぶだけ。一瞬肩透かしを食う感じですが、本当にそれだけ(タクシーの配車アプリより簡単ではないかと)。他にオススメのスポットから選ぶ方法(飲食店などはクーポンも!)、チャットボットとのやり取りで予約する方法もあります。予約OKをタップして、AIさんがウンウンと計算をして配車が整うと【乗車ID/バスの番号/乗車予定時刻(今から〇分後)/降車予定時刻】が表示されます(登録したメールアドレスにも日英中台の4ヶ国語で通知されます)。車が来るのは7分後。(道が混んでいるのか)少々時間が空くなあ、という感じ。ちなみに運行時間は10:00~21:00で、今回は夕方の利用でした。

乗車地点は元町・中華街駅を出て2分ほどの、1888年創業の老舗パン店「ウチキパン」の“向かい側”(元町プラザの裏手)で、バス停のような目印もなく、少々不安に思う方もいるかもしれませんね。
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↓アプリ上の表示が頼りです。
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来てくれる車の現在位置はアプリの地図上に表示されるので、乗車場所でずっと待機していなくても、付近のお店に入るなど出来ます。これは助かりますね。

とか何とか考えているうちに4~5分で車が到着。名称は「バス」ですが実際の車はタクシーです(写真は降車後に撮影)。
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というわけで無事乗車(運転手さんに乗車IDを伝えます)。
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助手席前の画面に【行き先(降車地点)と乗車券の番号、乗車人数、到着予定時間】などが表示されています。

さて、5分ほど走ったところで画面に別の表示が出てきました。どうやら乗り合いのお客さんが発生(?)した模様。はい、見た目はタクシーですが、このサービスはあくまで“乗合バス”。距離にして四分の一くらい進んでいたのですが、少し引き返して「ホテルメルパルク横浜」で女性二人組をピックアップ(ちなみにこちらは端末から予約された模様)。また5分ほど走って「横浜赤レンガ倉庫」でお二人は降車。
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折から雨が強くなってきていたので助かったと思います。メルパルクのある山下公園付近から赤レンガ倉庫まではそれなりの距離があり、最寄りの馬車道駅からも少々歩きます。お天気なら景色もいいので良い散歩コースですが、雨ザーザー、ましてや夜ですから、ありがたやありがたや。運転手さんに「乗る方、結構多いですか?」と尋ねたところ「多いですよ、1日30組くらい」とのこと。

リスタート。ここからは降車地点の「横浜アンパンマンこどもミュージアム」まで乗り合いはなく5分ちょっとで到着。予定時刻(乗合後に再設定されています)よりは5分以上早かったです。
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今回の乗車は、実証実験のエリアでは1番か2番に距離が長いコースでした。
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試しに調べてみたところ、タクシーだと降車地点までまっすぐスムーズに行けた場合で約10分、大体1,200~1,300円前後でした。時間帯と道路状況にもよりますが、横浜の中心部近くで交通量も多いので実質15分くらいが平均でしょうか。今回は横浜赤レンガ倉庫を経由しているので約25分かかっていますが、今回は実証実験のため無料ですので「けっこう得した」ということになります。単純な比較は出来ないものの、実用化された場合にはこの乗合による時間増と運賃設定のバランスがモノを言いそうです。最適なルートの設定については、AIさんの頭脳を信頼するしかないわけですが・・・(そうなるとやはり擬人化・キャラクター化は不可避で必須ということになりますね?)。

途中で乗り合った二人組は雨の中をスムーズに移動出来ていましたから、長い距離より、近距離で複数回利用するのが効率的と思われます(観光周遊の利便性向上を目的にしているので当たり前ですね・・・)。ゆくゆくは、最適な観光ルートをリアルタイムでサジェスト出来たりするとさらにイイかもしれません。

“感覚的な”利便性ということで言えば、「運賃と乗車時間の積が最適ならヨシ」くらいに単純化できそうですので、例えばタクシー初乗りの半額くらいだったら、多少時間がかかってもお得という気になりそうですし、一方でタイミング良く乗れて近くまで行けるなら普通に市営バスという選択もありますから、相互に連携して最適な方を選べるというのもアリですね。

あるいは乗合で乗車時間が長くなると少し安くなる、道が空いているとか乗合が少ない時間帯は初乗りが若干高くなる、など運賃もリアルタイムで変動させ、需給バランスで利便性を最適化する、なんてことになれば、それこそ人工知能AIの面目躍如という気がしますが、いかがでしょうか。

また、決済の利便性も大事なポイントですから、各種電子マネー、交通系ICカードはもちろん、アプリ内で予約から決済まで完結出来るとか、いろいろと考えていただければ非常に便利な交通手段になりますね。
期待しております!

※実証実験は2018年12月10日まで。週末の横浜観光の足として、お早めのご利用をオススメします。

こんにちは、村野武範さんのおでこにあるアレです。

当社でも各所で好評をいただいている人工知能 AIの専門家 松田雄馬先生。
松田先生は人工知能 AIの研究や執筆だけでなく、NEC中央研究所出身のエンジニアとして、ITビジネスでも活躍されています。その松田先生がそれぞれ分野の異なるエキスパートと三名で起業したのが“合同会社アイキュベータ(IQBETA)”です。
その1.5周年(なぜ笑)記念のパーティーに招かれるという光栄に浴してきました。

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代表のお三方:右から松田雄馬先生、下山輝昌さん、三木孝行さん

下山さん、三木さんもそれぞれエキスパート、しかも皆まだ30代前半とお若い!
下山さんは、松田先生と同じNEC中央研究所の出身で、データ分析(機械学習)、IoTなどのエンジニアとしてのみならず、情報社会の今後を見据えた「情報デザイン」も研究するという幅広い視野の持ち主です。
三木さんは、ITシステム開発のプロジェクトマネージャーとして、要件定義から設計・開発、リリースまで全工程を一貫して手がけるという稀有な方で、“デキる人”感がほとばしっています。

そうしたお三方それぞれの得意分野を駆使して、例えば画像認識を応用した病院来院者の応接システムの開発や、(実は当社でもお世話になっている)某準大手ゼネコンのAIによる重機の制御についてアドバイザーを務めるなど、起業してからわずかのうちに、注目すべき実績を積んでいます。これもひとえに、アイキュベータの技術の確かさポテンシャルが高く評価されてのことです。

パーティーの席上では様々なゲストの挨拶もありましたが、その中に当社でもお世話になっている上杉隆先生がおられました。
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松田先生が某文化放送のラジオ番組に出演されたのがきっかけで、上杉先生が運営されているNOBORDER NEWS TOKYOでサイトの記事を自動生成するプログラムを、AIを応用して作られたのだそうです。ちゃんとした技術があると、何でも出来てしまうものなのですね。

詳しくご紹介出来ないのですが、今後の展開や新しい取り組みについての発表もありました。
アイキュベータの技術力と対応力のフレキシブルさは「どんな課題・アイデアでもドンと来い」という頼もしさが感じられますし、お三方とも人柄は若さに似ず落ち着いた雰囲気で、ベンチャーにありがちな山師っぽさが欠片もなく、とても信頼感のある企業だと思います(当日そのようなスピーチをされたクライアントもおられました)。さらには「人間を中心にした新しい情報社会」の実現を目指すという大きな理念も描いており、今後どのように成長していくのか楽しみでもあります。
ぜひ皆さんにもご注目いただきたいと存じます。

さて、松田雄馬先生の講演は、大変分かりやすい説明と映像や錯覚クイズなど飽きさせない工夫が盛り込まれているだけでなく、主催者(業種・業態)・参加者に合わせた内容の調整も柔軟に応じていただけます。すでに開発実績を積んでいる医療関係、建設関係はもちろん、幅広い主催者・参加者へ向けた内容でご相談に乗りますので、ぜひお問い合わせください。
松田雄馬先生のプロフィールと講演依頼はこちら

こんにちは、落武者(前世)です👹
先日、長年のお得意様ご主催の、月尾嘉男先生のご講演を聴講してきました!
テーマは「ビッグデータ時代のカラクリ」。
「カラクリ」と聞くと怖い話!?と思ってしまうかもしれませんが、良い点・悪い点の両方に触れ、またビッグデータだけに限らず、IoTや人工知能など、最近話題の技術についてもたっぷりお話いただきました。
一部ではございますが、ご紹介します!

冒頭では、監視カメラやグーグル検索などを例に挙げながら、私たちの生きている社会はまさに監視社会である、とご説明。
また近年のロボット、コンピュータ技術などがどのように発展しているか、そこに至るまでの経緯・ポイントについても解説してくださいました。

講演タイトルにもある「ビッグデータ」の身近な活用例として、アメリカのメジャーリーグで使われている「SABR(ソサエティ・フォー・アメリカン・ベースボール・リサーチ)メトリクス」をご紹介。
これは1970年代からのメジャーリーグの試合のデータをコンピュータで分析し、戦略を検討したもの。

たとえば「ヒット」と「フォアボール」で価値が高いのはどちらか?
答えは後者。どちらも一塁に出る結果は同じであるが、ヒットだと相手投手は最低1球しか投げないが、フォアボールだと最低でも4球投げるから、より早く投球制限回数に到達させることができる。
こうした分析を駆使した弱小球団の成績を向上させた。

他の分野の活用例も!
自動車メーカー・ホンダの「インターナビ」は、収集した急ブレーキ多発地点のデータを参考に交差点の改造をし、一気に急ブレーキを減らすことに成功している。
アメリカでは過去の犯罪発生データを活かして犯罪の発生を事前に予測するシステムを導入し、犯罪発生件数を減らしている。

しかし良いことばかりではない。「情報を蓄積する」ことの問題もある。
アマゾン、グーグル、アップル、フェイスブックなどの情報企業は利用者の様々な情報を膨大に蓄積し、それをビジネスに生かして急成長している。
時価評価総額ランキングの上位を占めているのもこの4社になっている。
こうした世の中の流れから個人の情報を守るために、EUではGDPR(EU一般データ保護規則)が施行された。

AIやロボットの目覚ましい発展についても、写真などで実例を示しながら解説。
かつては「ロボット」といえば工場内での活躍が主だったが、これからはサービス業の分野が中心になる。
特に人手不足の介護分野では、日本はロボット利用の先進国を目指している。
キリスト教徒は神様が創った人間を、人間が作ったロボットが介護することには違和感がある。一方日本人を対象にした調査によると、全体の81%の人が「ロボットによる介護もOK」と答えている。
最近は介護現場での物騒な事件も多いので、かえってロボットのほうが安心かもしれないという説明に、会場も大笑い。

最後に、情報科学分野において、世界と比べて日本が遅れている状況について説明。
学術論文引用率、コンピュータ普及率、大学の評価、情報競争力などの様々な順位を見ると、アメリカ・中国が先行しており、日本は後進国である。
世界の時価評価総額順位の上位は情報産業分野のベンチャー企業が占めているのに対し、日本の1位(世界の31位)はトヨタ自動車というモノづくり企業である。これが現在の日本の状況である。
教育は一朝一夕でできるものではない。今日お集まりの方々にも考え、実践していっていただきたいと講演を締められました。


月尾先生のラジオをお聴きの方はおわかりかと思いますが、聞きやすいお声でした!
控室でも気さくにお話してくださり、うれしかったです。
(私の本名の由来をズバリ当てたのは月尾先生が初めてでした)
身近な例を挙げながらのわかりやすいご講演ですので、「スマホの使い方もちょっと疎いなあ…」という方にとっても、すんなり頭に入るお話だったと思います!
本テーマだけでなく、先生が取り組んでいらっしゃる地球環境・食料問題についてのテーマもご相談可能です。

横浜こども科学館、愛称“はまぎんこども宇宙科学館”に行ってきました。
当社でも大変お世話になっている的川泰宣先生が館長を務めておられます。

最寄り駅は都内から1時間とちょっとのJR京浜東北線 洋光台駅。
ナイスな団地が威容を誇る「ザ・郊外ニュータウン」といった趣に心躍ります。
駅からは歩いて数分と至近です。↓外観
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建物は宇宙劇場(プラネタリウム)と展示室や休憩室を含むB2から5Fまでのフロアで構成。

宇宙劇場(プラネタリウム)では様々なプログラムが上映されていますが、
当日朝から行列が出来ていたのはあの猫型ロボットと仲間たちのプログラムでした。
なかなか良くできており人気もあるようで、最新作は第三弾とのこと。

展示室の内装は宇宙船をイメージした作りになっていますが、
エントランスにある宇宙船の内部ということでしょうか?
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宇宙船は四分の一だけ製作し壁面の鏡に映して完成させるという科学館らしい造作です。
まるで宙に浮いているように見えます。

展示は体験型のものが多く半日~一日は楽しめる内容です。
2Fから5Fまでテーマ別の展示が組まれています。

個人的にツボだったのはこれ↓ 5F「宇宙船長室」にあります。
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鉄球を発射し、天体の引力圏に見立てた穴で「スイングバイ※」させてゴールに入れるという
スマートボール(懐かしい)みたいなゲーム!
無類のスイングバイ好きとしてはたまりません(言い方は「重力カタパルト」の方が好き)。
※註:惑星など天体の引力(重力)を利用して宇宙船や衛星を加減速させる技術。アニメ版銀英伝(石黒版)の第50話でシュタインメッツ艦隊がブラックホールを利用してスイングバイするというSFならではのトンデモ航法を実行するシーンは最高でした。

4F「宇宙研究室」には物理法則に関連する展示や実験装置が色々あって面白いのですが、
なぜか知恵の輪やパズルの類も置いてあって自由に遊べます。
これまた好物の木工パズルがあった(わが家では匹見パズルを愛用しております)ので、
着手したのですが・・・これが難しい。
結局あと一歩のところで時間が足りず完成できませんでした。
非常に悔しいのでまたパズルだけやりに行きたいと思います。

ところで1Fには“洋光台サイエンスクラブ”を開催する教室と工房が。
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最近流行りのプログラミングするロボットなどいろんな工作を体験できるようです。
こちらのプログラムも申し込みに行列が出来ていました。
この他にも各階でサイエンスショーやレクチャー、ワークショップなど
自由参加のイベントがあり賑わっていました。

さらに、地下2Fへ行くとダクト萌え(?)にはたまらない場所も。
(ちなみに洋光台駅の3つ手前は工場萌えにはたまらない根岸駅。)
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B2Fから5Fまでは吹き抜けになっていて、壁や天井には随所にダクトが走っており、
どことなく漂う“戦隊ヒーローものの秘密基地”感がイイです。
ロボットの形をした滑り台もあって、子どもたちが飛び回って遊んでいます。

ということで、まさに上から下まで、大人も子どもも楽しめる科学館です。
国立科学博物館や日本科学未来館もいいのですが、広すぎて結構疲れますよね。
その点、こちらは気になるところは何度も行ったり来たり出来ますし
コンパクトで移動も楽ですから、家族連れにはもってこいの施設です。
帰りに石川町駅で途中下車すれば中華街も楽しめます。

今度の土日は“はまぎん こども宇宙科学館”でスイングバイ!

余談です。
ミュージアムショップにあるカプセルトイでミニ地球儀的なものを購入。
半球を組み合わせるのですが、どうにも模様が合わないので、
「あれ?」と思ってよく見たら大陸の形が地球じゃない・・・。
これ、どこの地球型惑星なんでしょう?ロゴ・ダウの異星人の星でしょうか?
未知の惑星模型が買えるなんて、素敵です。

最近、「培養肉」が気になっているホクロです。
(私の一部を培養することも出来るのでしょうか?)

弊社クライアント主催の講演会にて、
前人工知能学会会長の国立情報学研究所教授 山田誠二先生のご講演を聴いてまいりました。
テーマは「人工知能の現在、ビジネスにおける可能性」。
今回は、AI(人工知能)分野におけるビジネスとアカデミアの交流を図ろうと
新しく立ち上げられた会での、記念すべき初の講演会。
参加者も多数あり、ビジネスサイドの活気と関心の高さがうかがえました。
一方、山田先生は講演会のつい2日前に任期満了で会長を退任されたばかり。
在任中は、特にビジネスと学会のマッチングをいかに進めるかに取り組んでおられました。

山田先生のご講演は、
【メリハリのある語り口/身振り手振りを交えた説明/分かりやすい投影資料】
の三点セットが揃って大変評判が良く、ご講演後の懇親会では
ひっきりなしに、ご挨拶と名刺交換攻めに遭ってしまいました。
先生はほとんど召し上がらないままでも、気さくに神対応。
終了後、主催者様の配慮でオフィスへ招いて頂いたので、
無事召し上がってからお帰りいただくことが出来ました。

それでは、山田先生のご講演の内容を少しだけご紹介しましょう。
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人工知能 AIの歴史は古い
人工知能 AIの研究が誕生してから60年と少し。
最近出てきたもののように思われているが、歴史のある技術で進歩、進化してきた。
「IT関連の技術でそれだけ長く続いているものは珍しい。」
ですから、人工知能AIの研究とその成果の蓄積は相当なものになっているのです。

シンギュラリティ
AI脅威論とともに語られることの多い「シンギュラリティ」というワード。
ところが人工知能 AIの研究者から見ると、
「人工知能AIには、どうしようもないくらいバカなところがある」とか(!)。
ゲームの世界や、画像の判断・識別といった非常に特化した領域においては、
人間並みか人間を超えるものが出てきているが、一般的にはほとんどのことが出来ない。
例えば、◯ッパーのようなAI搭載ロボットに
「このビルから出て、近くのコンビニに行って水を買ってきて」と言ったとする。
会場の地図はなし、場内は照明を落として暗く、かつ木目の壁はドアと区別がつきにくい。
この状況では、まずこの会場から出られず(!)、どこにドアがあるかも認識困難。
人間であれば小さな子どもでも簡単に出来ることが、なかなか出来ない。
なので、あと30年で人類の英知を超える人工知能 AIが出るという「シンギュラリティ」については「噴飯ものである、と言って顰蹙を買っている(笑)」という山田先生。

人工知能 AI = ディープラーニング ではないこと
人工知能 AIの手法にデータを機械(マシン=コンピューター)に学ばせて賢くする
「機械学習(Machine Learning)」というものがあります。
種類がたくさんあり、細かく分けると50~100にもなるそう(論文の数だけあるとも)。
近年急速に発展したディープラーニング(深層学習)のみにあらず、というわけです。
例えばサポートベクターマシン(SVM)というアルゴリズム(データ処理の手法)は、
ディープラーニングが流行る前は研究者にも企業にもこぞって使われたヒット作。
その美点は、
☆非常に高速に計算出来る
☆出てきた結果が理論的に非常に良い
☆実際にいろんな現場で使われて性能が良かった
「二拍子揃ったもので10年に一回、三拍子揃ったものは20年に一回くらいしか出ない」
ということで非常に良く出来ているのだそうです。
ほかにも様々なアルゴリズムがあり、使い方次第で、
ディープラーニングより良い性能をあげるものもあるのだとか。
「ディープラーニングで上手く行かなかった場合には、
ほかのアルゴリズムを試してみることを強くお勧めする。」
最近はもっぱらディープラーニング=人工知能 AIという感じですが、
従来から開発されてきた手法にも注目する必要がありそうです。

ディープラーニングの原型は日本人研究者が作った
脳の神経回路網をモデルにしたニューラルネットワークという研究があり、
それを応用し複雑にした機械学習の手法がディープラーニング。
(サポートベクターマシン(SVM)には人間の脳を真似しようという発想はない。)
原型は40年ほど前に日本人研究者の福島邦彦先生が開発したネオコグニトロンで、
色々と改良されているが構造的にはあまり変わっていない。
第3次AIブームをもたらした最新技術と思われているものにも、
その背景にやはり人工知能 AI研究の歴史と蓄積があるわけです。

人工知能AIの得意なこと、不得意なこと
一見、何にでも使えるイメージの人工知能 AIですが、得手不得手があります。
たとえば【会計と監査】という業務を例に取ると、
◎会計は数字を扱うものなので人工知能 AIに向いている。
▲監査は人とのインタラクションがあるので、現状の人工知能AIは苦手。
(ただ最近は監査のやり取りもエビデンスを残すためEメール中心になっているため、
そうすると人工知能 AIにもある程度は出来るかも、ということ)
研究者としては「一番困るのは過度に期待されて(不得手のところに応用しようとして)、
やっぱAIだめだ、との評価を受けること。得手不得手をある程度は見極めた上で使ってほしい」
とのことで、使う側もただ漠然とではなく何がしたいか具体的に考える必要がありますね。

“人工知能AIが仕事を奪う”ではなく
労働者人口がピークアウトする中で、一部は人工知能 AIによって代替可能だろうし、
社会的な期待もかなりある。
「人間の仕事を奪うという発想ではなく、労働力を補ってくれると考える方が生産的だし現実的。」
代替出来るところには導入した方がコスト削減になるしパフォーマンスも上がる。
さらには、「人工知能AIを適材適所で使っていかないと、
個人も組織も仕事を最適化し効率化することが出来なくなるだろう」とのこと。
また従来、労働は【どこで/だれが/なにを/どうする】で分類されてきたが、
ここに【AIで代替可能か】という軸が加わる。
しかし仕事をまるごと奪うのは難しく、「基本的には一緒に働く世界、社会になる。」
例えばコンビニの店員さんの仕事にも人工知能(AI)に出来ないものがたくさんある。
その一つがおでんの仕込み。
形状や柔らかさがバラバラのものを上手く掴んで移動させる作業はロボットにはまだ出来ない。
(“おでん仕込みロボット”は見てみたい気もしますが・・・)

求められる“AIリテラシー”
現在ITリテラシーがないと就職に不利なように、AIリテラシーが必要になってくる。
求められるAIリテラシーとは、
「ある問題はどういうAIのアルゴリズム、あるいはシステムを使うと解決できるか」
という適材適所の“目利き”のこと。
現在、大学の人工知能AIの講義では、AIリテラシー的なことはほとんど教えておらず、
車で例えると、運転の仕方ではなくエンジンのメカニズムばかり教えているのだそう。
「車は運転出来れば良い」という方向に人工知能AIもなっていくので、
「いかに使うかが重要になってくる」と強調されていました。


さて、山田先生のご講演内容のごく一部をかなり駆け足でご紹介しました。
“万能の人工知能 AI”という大雑把なイメージではなく、
“様々なタイプの人工知能 AIを適材適所で使う”ことがとても大事だということですね。
長年研究に取り組まれてきた山田先生ならではの、地に足の着いたご講演内容でした。
人工知能 AIも、それぞれ違う能力値を持った人間と同じように捉えるべきなのかもしれません。

山田先生のご講演では
◯人工知能 AIの現在地を知りたい、
◯人工知能 AIに出来ること出来ないことを具体的に知りたい
◯ビジネスにつながる応用分野の方向性を知りたい
などなど・・・
こうしたニーズに応える、確かな内容をお話いただけます。
お問い合わせをお待ちしております。

また人工知能AIに関する講演の特集ページをご用意しております。
こちらもご覧ください。

※参考:「人工知能 AI」関連の講師をご紹介した過去記事もご覧ください。
【講演依頼】人工知能 AIについて基礎からわかりやすく解説!石川幹人先生のご紹介
「AIと経済の未来」専属講師・井上智洋先生ご講演レポート
【講演依頼】知能と生命から考える人工知能(AI)とは?―気鋭の研究者 松田雄馬先生
【講演依頼】人工知能(AI)の時代こそベーシックインカムを!当社専属 井上智洋先生

【講演依頼】AIで経営を革新する経営者 石田正樹先生のご紹介
【講演依頼】日経ビジネス「次代を創る100人 2017」に選ばれた井上智洋先生のご講演

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