6月初旬に開催されるInterop 2017にて、Preferred NetworksとMicrosoftの方と一緒に講演する予定です。

「深層学習の最前線とリアルなビジネスへの活用事例」

https://reg.f2ff.jp/public/application/add/528?lang=ja&_ga=1.65145510.942442046.1490954855

https://reg.f2ff.jp/public/session/view/5086

AIというあいまいなイメージから、きちんとした知識・技術に落としていき、そして実際にビジネスに活用していくまでの過程や課題を豊富な経験と事例を交えて説明する予定です。

AIといわれる単一の技術はなく、主に　機械学習・統計解析の領域の技術からどれか抜き出して、または組み合わせてAIと言っていることが殆どです。また、自然言語処理の技術（LDA、TF-IDFなど）もよくAIと言われます。（チャットボットなど）

様々な技術が何でもAIと言われてしまう中で、特にディープラーニング（深層学習）と強化学習の２技術（更にその組み合わせの深層強化学習）はGame Changerとして社会を変革させる可能性を持っており、ニーズ・課題に対して適切に適用すると、従来では想像も出来なかったような効果が生まれます。

しかし、残念ながら、ニュースで出てくるような「AIサービス」の多くでは、エクセルでも出来てしまうような技術を無理やりAIと呼んでニュースバリューを高めるためだけにつかったり、ニーズを無視して、新しい技術だからというだけでディープラーニングを使っている場合があります。

そういったケースでは結局効果が出ないためプロジェクトも失敗しやすく、結果として技術自体が正しく評価されなくなるリスクが出ているのが現状です。

AI活用といっても、まずニーズ・課題をきちんと認識し、そしてどの技術を選択・組み合わせて解決していくか検討する、という基本的なシステムによる解決方法は変わりません。

そして解決のための一つの強力な選択肢として、ディープラーニング・強化学習を適切に活用していくことで初めてこれらの技術のもつ変革可能性を実現することができます。

講演では、ディープラーニング・強化学習がもつ可能性と限界、そして問題・課題を的確に理解し、適切な技術を選ぶ重要性について、具体的な事例などを交えながらお話しする予定です。