今回は、東京大学人工知能学生団体HAITとFRONTEOとの勉強会レポートをお送りします！
HAITは､『同世代の学生から､一万人のAI技術者を輩出する』をミッションに掲げる学生団体です｡

勉強会はHAIT代表の森さんの「自分が知らなかったこと、聞いてみたかったことを
すべて吸収する気持ちで勉強会にのぞんでください」という熱い挨拶で幕を開けました!!

次に、行動情報科学研究所 研究開発部の猪瀬（いのせ）が、FRONTEOの企業紹介及びKIBITの概要と活用事例について講演を行いました。

講演では米国の民事訴訟プロセスにおけるディスカバリ（証拠開示制度）において、当社のeディスカバリ支援システム「Lit i View E-DISCOVERY」がどのように活用されているかを解説しました。
それから、「KIBIT（キビット）」の特長として、少量のデータで学習でき、軽量・迅速に動作することを挙げ、人間が担う業務フローの一部をKIBITが担うことで現場の負担を軽減させ、生産性向上へ寄与することを解説しました。

また、弊社におけるビジネスインテリジェンス分野の活用事例と、転倒・転落予測システム、精神疾患向け医療機器の開発、がん個別化医療AIシステムなどヘルスケア分野の事例を紹介しました。

次に、同研究所 技術戦略課の藤田（ふじた）が、「社会から求められる情報処理について」というタイトルで講演を行いました。

学生時代、機械学習や脳科学の研究に取り組んだこと、現在のハードウェア・通信環境の進歩について、インターネットの普及を要因とした非構造化データの飛躍的増加に代表されるビッグデータの出現、人間とコンピュータの関係性変化が社会にどのような影響をもたらしたのかを分かり易く解説しました。

また、昨今注目を集めるディープラーニング技術に関して、社会の期待とビジネスで実現できることのギャップについて解説をしました。
さらに、社会から要請されている情報処理技術とはどんなものなのか、実際のビジネスで使う為の機械学習やそれに対する理解並びに問題の定義やマーケットニーズを把握することの重要性について分かり易く解説しました。

勉強会の最後のディスカッションタイムでは、KIBITが「なぜ少量の学習で精度が出すことができるのか？」、「形態素解析自体の精度向上の秘訣は？」といった非常に鋭い質問が多くなされていました。

勉強会後の懇親会では、人工知能の技術に関する活発な議論が行われ、会場は熱気であふれていました。今回の勉強会には意識が高く情熱を持った学生が数多く参加していた事を再認識しました！

行動情報科学研究所では、人工知能を研究している学生団体や外部企業との勉強会を行っております。
弊社との勉強会にご興味のある方は、是非、門前までメッセージをお寄せください！！