機械学習、ディープラーニングの技術、活用、開発方法について話せます

■ 具体的な経験の内容
機械学習の研究開発と現場活用
　⇒言語処理、音声認識、テキストマイニング、データ活用（分析、推論など）
　⇒ディープラーニングのフレーム開発と課題解決のための応用展開
　⇒生成AI（GAN、chatGPT や画像生成AI）についての原理と活用方法
■ 実績や成果
・産学連携（某国立大学）でのディープラーニング活用支援
　⇒大学が研究する計測技術の測定結果の画像分析にディープラーニングを活用する研究に従事。
・製造業のラインにおける欠陥、傷などの識別でディープラーニングの活用検討
　⇒データ整備、活用の為の課題検討、テスト実施などを支援
・音声認識技術の活用支援
　⇒会議録自動作成、要約に関する仕組開発、技術開発支援
　⇒国内外のアプリ転用、基礎技術を用いた開発、azureなどの活用についての支援
・医療画像によるディテクト手法開発
　⇒U-Netによる部位ディテクト技術の開発支援
・物性予測の手法開発
　⇒化学メーカの物性予測の手法にディープラーニングを活用し精度をアップ
・chatGPTの企業導入とそのハンズオンによる活用支援
　⇒某サービス企業でchatGPTの導入を行い、人材育成、使い方、活用による経営改善などを指導

■ そのときの課題、その課題をどう乗り越えたか
⇒データの蓄積や精度が不十分、スタッフ、経営層の理解が十分できていない、結果を急ぐなどの課題があった
⇒データの精査と分析を実施し、不足分のデータについては技術的な方法で拡張を行った
　スタッフ、経営層へは講習会などを開き、基本的なことから勉強会を実施
　ディープラーニングの特性や結果への評価の仕方を理解してもらう努力をした

■ 業界構造（トレンド/主要プレイヤー/バリューチェーン等）の知見の有無
日本における傾向や主要プレーヤなどはほぼ押さえています。
バリューチェーンの意味がわかりませんが、最近の傾向として、一企業では対応できないケースが多く
専門企業が連携して課題を解決していく傾向があります。
また、フレーム開発的な技術面より、データサイエンス、経営分析、などが重要であり、この課題を
見極めできる人材が不足してきています。

■ 関連する論文やブログ等があればURL
https://deep-tec.com
（現在構築中で一部運用。chatGPTのコンテンツを作成中）

■ お役にたてそうと思うご相談分野
主にはAI分野で
①データ分析領域（データクレンジング、統計処理など）
②ディープラーニング領域
③AI活用の経営的視点での支援
④生成AI関連の支援

■その他
地域: 国内
役割: 研究開発、大学との産学連携でのプロジェクト推進、フレーム研究開発、経営改革での活用　などの役割
規模: 主にパナソニック在籍中における社内、退職後における外部企業・大学への支援