【登壇レポート】第4回 ReNomユーザーコミュニティ「企業によるAI活用事例年末スペシャル」 において弊社エンジニアの沼尻が登壇しました。

12月12日(火)19時より、サイボウズ株式会社@日本橋において、第4回 ReNomユーザーコミュニティ(∞ReNom User Group (RNUG) #4)を開催しました。
2017年最後の開催となった今回のテーマは、「企業によるAI活用事例年末スペシャル」。“Analyticsに関する最新情報と企業による機械学習活用事例” を中心にお届けしました。

 

「∞ReNom User Group ( RNUG )」とは?
2017年7月にスタートした、人工知能・データ分析の技術を活用し、実ビジネスに役立てたいと考えられている方たちのコミュニティ。 分野を越えて最新情報やノウハウの情報交換を行うことで、人工知能の先進的な価値を生み出す場として活用いただいています。GRIDの機械学習/深層学習のフレームワーク「ReNom」の最新情報を提供するとともに、コミュニティメンバー同士のノウハウ・事例の共有、ハンズオン、ワークショップなども開催予定です。

 

今回も、96名という多数の方にご参加いただいた「∞ReNom User Group (RNUG) #4」。
まずは、オープニングセッションとして、GRID テクノロジーソリューショングループ 沼尻より、現在取り組んでいる「ReNomを用いた物体検出アプリケーション」について紹介しました。
物体検出とは、画像の中から写っている物体の位置と、何が写っているかのクラスを特定する手法。画像の中から人物などの、特定の物体を検出することが可能となります。

 

続いて、ReNomユーザー3社の方より“ReNom活用事例”をご紹介いただきました。

まずは、千代田化工建設株式会社 AIソリューションユニット 古市和也氏より、「TEPCO電力需要予測コンテスト」と題し、東京電力グループが主催する電力需要予測コンテストにおいて、2種類の予測とレポート提出という高難易度の課題にもかかわらず、特別賞を受賞された際のデータソースや前処理の工夫など、予測手法についてご紹介いただきました。

続いて、三井情報株式会社 デジタルトランスフォーメーションセンター IoT技術部 イノベーション技術室 黒澤晋氏より、「製造プロセス分野へのReNom TDAの適用」と題し、ある工業製品製造時に産生されるビッグデータに対して、Topological Data Analysisと呼ばれる位相幾何学を応用した分析手段を適用したところ、お客様の目的達成のための重要な示唆が得られたという事例をご紹介いただきました。

最後に、アサヒビール株式会社 酒類技術研究所 農学博士 竹末信親氏より、「ビールの品質を支える混濁菌研究への挑戦」と題し、アサヒビールでは酵母をはじめとするさまざまな菌に関する研究をされておりますが、今回は、“混濁菌”と呼ばれるビールの濁りとなる原因の菌の発生について、機械学習と深層学習(ReNom)での結果の違いについてご紹介いただきました。

 

プログラム終了後の懇親会では、今回登壇いただいた方々へのご質問、参加者のみなさんそれぞれの取り組みや悩みの共有など、活発なコミュニケーションが生まれていました。

 

ご参加いただいたみなさま、会場にお越しいただきましてありがとうございました!
さまざまな業界のReNomユーザー様同士の交流が生まれることで、新しいアイデアが生まれ、人工知能・データ分析の技術を実ビジネスに役立てていただけるよう、今後も取り組んでまいります。

次回RNUG #5は、2018年2月を予定しております。
イベント内容とコンテンツは確定次第、更新しますのでお楽しみにしていてください!
みなさまのご参加を心よりお待ちしています!

 

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