あらゆる分野における人工知能の活用についてお話できます
蓄積されたデータからパターン認識を行うことで、人間が判断していたことをコンピュータに行わせることができる。例えば医療について言えばCTスキャン画像と病気のデータセットを学習することで医者が判断するよりも正確に病気か否かの判断を下せる、という研究がある。世の中のほとんどのシステムはデータベースをもっており、その多くにおいて何らかの有用なパターン学習を行える潜在的可能性がある。データサイエンスに通じている者が覗いて見れば、そこから導き出せるパターンの可能性を見つけることができる。5年後には企業活動で蓄積されるデータベースのほとんどが何らかの学習の対象になっているだろうと考えている。
■その他
いつごろ、何年くらいご経験されましたか?: 2015年から2016年にかけて
どちらでご経験されましたか?: 株式会社6th Senseにて音声解析ソフトウェアの開発及びレコメンデーションエンジンの開発, リーウェイズ株式会社での不動産ビッグデータ解析
その時どのような立場や役割でしたか?: 代表(株式会社6th Sense), CTO(リーウェイズ株式会社)
プロフィール 詳細を見る
職歴
6th Sense, Ltd
- 代表, Computer Scientist, Designer 2015/1 - 現在
LEEWAYS,Inc
- 取締役 CTO 2015/10 - 2018/7
ThinkX,inc
- Founder 2012/11 - 2015/1
Office Otsuka
- 代表、プログラマー、デザイナー 2011/4 - 2015/1
このエキスパートのトピック
-
システム開発における完全なコードの書き方についてお話できます
¥30,000~コードレビューは開発フローの中で重要である。コードの品質は数学的に決定され、その長期的な生産性への影響は計り知れない。チーム開発における開発者の仕事はただ動くコードを書くことではなく、可能な限り完全なコードを納品することである。表面には見えなくとも品質が高く一貫性のあるコードをプロジェクト全体で維持することは将来の生産性に雲泥の差を生む。品質の高いコードは拡張しやすく、プロダクトの品質改善の潜在的なのりしろを増やす。逆にとにかく動くことを目的として書かれたコードは拡張性が低く、のちにPDCAサイクルを回すための障害とさえなる。この問題を防ぐには主にコーディングのルールを明確に定めること、KISSの原則を守った美しい設計が鍵になる。この考えはシステム開発において重要であるにもかかわらず、特に外部ベンダーへ委託した受注側に開発に精通する者がいない場合、開発側は表面に見えない品質よりもスケジュールを間に合わせることを優先するインセンティブが働くなどして見過ごされることがある。
-
蓄積されたデータにおける機械学習の活用についてお話できます
¥30,000~