(2019年1月17日 10:00〜11:15)
AIや機械学習の活用が多くの企業戦略として位置づけられていると思いますが、実際にその戦略通りにAIの活用を推し進められている会社は非常に稀有です。なぜなら、機械学習エンジニアは他職種と比べても非常に希少価値が高い職種となっているため、採用難易度が群を抜いて高いためです。そんななか、社内育成に取り組んでいる会社も多いと聞きますが、社内育成もとても簡単とは言えません。なぜAI人材を社内で育成しなければいけないのか? そのためのノウハウは?といったことをお話します。
(2019年1月17日 11:30〜12:45)
大阪大学では、データの統合利活用を促進するための組織として大阪大学データビリティフロンティア機構を2016年に設置した。 本機構では、AI研究者との研究者マッチングによるデータ駆動型研究推進、 実データに基づくAI実践人材養成プログラム、学内のスマート化を通じたAI実践研究、 2018年11月より開始のライフデザインイノベーション研究拠点など、様々なAIに関連した取り組みを行なっている。 本講演では、これらの取り組みを通して、AI時代における大学の役割、特に共同研究とリカレント教育のあり方について考えたいと思う。
(2019年1月17日 13:30〜14:45)
人工知能を含むデータサイエンスの進歩は著しく、その進歩にどうやって対応するか、 何をなすべきかについて、スキルアップとキャリア構築という面から、議論を展開する。 人工知能エンジニア、あるいは、データサイエンティストに必要なスキル例えば、 統計学、機械学習、人工知能、数理科学、プログラミングを検討し、 その習得方法を概観する。 さらに、大学、企業における人工知能エンジニアの現状と問題点について、 そしてその人材確保や人材育成について議論する。
(2019年1月17日 15:00〜16:15)
(2019年1月17日 16:30〜17:45)
楽天の戦略R&D組織である楽天技術研究所では、世界5カ国で、EC、Fintech、IoT関連のAI技術開発を行っており、 近年は、シンガポール科学技術研究庁 (A*STAR) とのAI人材育成プログラムを実施し、 スタンフォード大学やMIT、筑波大学とのAI活用に関する共同研究を行う等、産学連携を軸とした人材確保・育成を行っています。 また、昨今は、ロボティクスでのAI活用や、遺伝子解析でのAI活用等で、国内外のスタートアップと連携し、 領域を積極的に広げています。 本講演では、楽天技術研究所においてどのような研究活動を行い、成果を出しているか。 また産学連携とスタートアップ連携によりどのように人材確保・育成を実現しているかについて、示唆となる論点を提示したいと思います。