AI・データサイエンスセンター

ソフトバンク株式会社から実務家講師を招聘(AI・データサイエンス総合)

2024年7月13日(土)学部間共通科目「AI・データサイエンス総合」にて「デジタルトランスフォーメーションの導入と開発に関する議論」と題して、ソフトバンク株式会社の山下勝司様と荒哉太様を講師として後楽園キャンパスにお招きし、対面とオンラインのハイフレックスにて講義をいただきました。

今回の講義では、これまでの2回の講義で紹介をいただきました、DX(デジタルトランスフォーメーション)の導入事例や開発と技術の内容を踏まえて、お二人からそれぞれAI開発のコスト対策、DXへの応用が期待できる技術紹介をテーマに講義をいただきました。

まず、山下様から、DX導入においてはAIモデルの開発コスト低減が大きなポイントになることから、コスト削減のための工夫として、公開されているデータセットを利用した機械学習やAIと人によるハイブリッドで学習データの正確性を高めるアノテーションの半自動化について説明をいただきました。

次に、荒様から、画像分類、言語処理等といった個々の応用技術について説明をいただき、私たちが日常的に触れているスマートフォンやエンタメ作品のほか、ビジネスや医療といった幅広い分野における具体的なDXの活用事例について紹介をいただきました。また、現在注目されている最新の応用技術についても紹介をいただきました。

説明の後は質疑応答の時間となり、多摩キャンパスと後楽園キャンパスの履修者から多くの質問がありましたが、いずれの質問にもお二人から丁寧にご回答をいただき、講義は終了となりました。

後期・秋学期もソフトバンク株式会社から実務家講師(AI・データサイエンスセンタ-総合)

後期・秋学期となる2024年12月21日(土)に、ソフトバンク株式会社の山下勝司様と荒哉太様をお招きし、前期・春学期同様に学部間共通科目「AI・データサイエンス総合」の対面講義が行われました。

「デジタルトランスフォーメーションの導入と開発に関する議論」と題した講義では、山下様がDX導入におけるAIモデル開発のコスト削減の重要性を解説され、公開データセットや合成データの活用、AIと人によるハイブリッドアノテーション作業の効率化が取り上げられました。

荒様からは、画像分類や言語処理を含むAI技術が紹介され、実際にAIを使って画像を分類するデモが行われました。さらに、製造ラインの不良品検知やフリマアプリでの商品分類、コンクリートのひび割れ検出、医療分野での脳画像解析など、AI技術が実社会でどのように活用されているかの事例が紹介されました。

本講義世話役の中村先生からは、生成AIをうまく活用することで作業がスムーズになり、時間を有効に使えるようになるため、便利なツールを積極的に取り入れて活用してほしいとのお話がありました。
 

科目「AI・データサイエンス総合」について
「AI・データサイエンス全学プログラム」の科目「AI・データサイエンス総合」は、私達をとりまく経済社会のなかで AI・データサイエンスがどのように活用されているのか、実践例を複数名の実務家から学んでいます。
授業の形式は、オンデマンド型講義と、対面もしくはオンラインで学ぶハイフレックス型講義をミックスした形式で展開されています。3回シリーズの授業を1スレッドとして展開し、合計4スレッド、4名の実務家の方に講義いただきます。学生は2回のオンデマンド型講義を受けたあと、3回目の同時双方向の授業により、講師との議論を行い、総合的な理解を目指していきます。
 

リンク:ソフトバンク株式会社