ソトコト広報室

【AIイノベーションAWARD2022】  産学共創でAIによるイノベーション創出を目指すアワードが開幕。  Vol.1 AI企業セッション編

立教大学・東京電機大学とNTTPCコミュニケーションズ、そしてAI企業のコラボレーションによって実現した「AIイノベーションアワード 2022」が、2022年2月7日より開催されました。

立教大学は、2020年にAIに特化した大学院としては国内初となる人工知能科学研究科を開設しました。社会人院生も多く在籍し、AIテクノロジーとリベラルアーツのクロスロードで多様な人材がコラボレーションを推進しています。

東京電機大学は、「技術で社会に貢献する人材の育成」をミッションに掲げ、AI・IoTをはじめとする先進技術の教育に力を入れています。グループディスカッション・グループワークを重視したカリキュラムにより、高い専門力を持ち、時代を先導できる人材を養成します。

実社会上のリアルな課題をAIで解決していくためには、机上での座学だけでなく、独創的なアイデアの検討~プログラミングを用いた具体化~スモールスタートでの検証というように、自ら主導的に仮説検証していくプロセスは必要不可欠です。

本アワードは、未来を担うAI人材である立教大学・東京電機大学の学生に向け、AIの社会実装 / ビジネス実装に関する実践的な「学びの場」を提供することを目的とし、今回初めて開催されました。

アワードは、①AI企業による学生向けセッション ②学生参加型のアイデア&プログラミングコンテスト の2部構成で行われています。
学生向けセッションは2月7日に開催され、4社のAIリーディングカンパニーより、今後のAI市場の動向や、AIをビジネス実装する上での最新手法が講演されました。
さらに、2月26日より3月21日の期間、最高賞金100万円を賭けたアイデア&プログラミングコンテストを開催。AI企業・大学から与えられた、実社会での課題解決に即したテーマに対し、学生たちはチーム単位でビジネスアイデアの提起やAIプログラミングに挑戦しています。
 
本記事はアワードレポート前編として、2/7に開催された4社のAI企業による学生向けセッションをレポートします。

AIイノベーションアワード詳細はこちらhttps://www.nttpc.co.jp/innovationlab/event/ai_innovation_award_2022/



「AI最新技術動向」 
エヌビディア合同会社
Senior Manager, Developer Relations, Developer Programs 鈴木 博文 氏

近年、AIの活用領域はあらゆる産業に広がりを見せています。
サプライチェーンにおいては、アメリカの各地域の需要を予測して最適に商品が届く仕組みや、倉庫内での商品のピッキングルートの最適化、ロボットが自動で商品を顧客に配送するシステムなど、AIによる物流のインテリジェント化が進んでいます。

製造業・建設業においても、AIの目を活用することで、製造ラインにおける不良品検出はもちろん、ドローンを使って橋や建築物など外観検査を自動化することも可能となってきています。
最近のキーワードの一つとしてデジタルツインあるいはメタバースがあります。このデジタル空間でのコラボレーションやシミュレーションを実現するために、NVIDIAは「NVIDIA Omniverse」というプラットフォームを開発しリリースしました。このOmniverseは、デジタル空間上に構築された市街地で自動運転のためのAIを学習させ検証することや、BMWの工場のラインや人の動きをデジタル空間上でシミュレーションし最適化するための取り組みなどに使われています。


さらに大規模な応用事例としては、地球のデジタルツインを構築する「Earth-2」システムによる気候シミュレーションのプロジェクトも始まっています。
自然言語処理の領域でも、ここ数年AIを活用した研究開発がさらに加速しています。

例えば、2020年に登場した「GPT-3」は、人間が書いた文章と比較しても遜色がないほど高度な文章を生成できるようになってきています。昨年末には、このGPT-3よりもさらに多い5300億ものパラメータから成る自然言語生成モデル「Megatron-Turing Natural Language Generation(MT-NLG)」をマイクロソフトと共同で発表しました。この巨大なネットワークを十分なデータで学習をさせることで、より高度な自然言語処理が可能になると期待されます。

このように大規模化するモデルの学習を加速させるためにはGPUを搭載した高性能なコンピュータが欠かせません。実はスーパーコンピュータの世界ランキングの上位のシステムの多くはGPUを搭載しています。NVIDIA自身も第6位にランキングされている「NVIDIA Selene」を構築し、先ほどの自然言語処理モデルなどの研究開発などに活用しています。

NVIDIAはハードウェア、GPUの会社と思われがちですが、社員の半分はソフトウエアエンジニアです。彼らがAIの研究開発を加速するためのソフトウェアに取り組んでおり、事前学習済みモデルも含め無償で利用できるものを数多く公開しています。これらを活用し、世界各国の250万人の開発者、7600以上のスタートアップがそれぞれの地域の課題解決に取り組んでいます。
この企画の参加者の方から、AIを活用した様々なプロジェクトが出てくることを期待しています。



「組織におけるAI /DX人材の重要性」
株式会社アイデミー
取締役執行役員 事業本部本部長兼Modeloy事業部部長 COO 河野 英太郎 氏
アイデミーという社名は、AIとアカデミーの造語から生まれました。創業者の石川は学生の時に起業しています。ただし、立ち上げた当初は事業が思うように進まず、会社を一旦休眠させて、再度大学に戻り、大学院で水資源の利活用の研究を行っていました。この研究室でAIについてリサーチしたときに、文献や資料が少なく苦労した経験が、今のAI人材を育成する事業を立ち上げるきっかけとなりました。

さて、ここでみなさんに考えていただきたいことがあります。

今、日本には上場企業が4000社弱存在しています。上場企業が中期経営計画を発表するとき、その計画にAIやDXという言葉が入っている企業はどれほどの割合でしょうか?
3年前は、800社ほどしかありませんでした。しかし今では、上場しているほとんどの企業の計画に入っています。
企業内部でAI活用やDXを進めていくには、まずは知識を付けなくてはなりません。つまり、専任のAIエンジニアだけがわかっていればよいわけではなく、一般の社員も知識をつける必要がある、ということです。

ただし現状では、DXに着手はしていて部分的な成果は上がっているものの、会社全体の取り組みになっていないという企業が非常に多いです。

DXを進めるには、少数の変化を起こす人たちだけではなく、いかに、大多数の社員を動かせるかにかかっていると言われています。この大多数の社員に火をつけるにあたり、私たちは大きく5つのカテゴリごとに人材育成のメニューを提供しています。それぞれに求められるスキルに合わせたり、人数、場所などの制限により、eラーニングや集合型、あるいは双方を組み合わせて育成をしていくことが、ひいては企業全体のAI活用やDX化を推進するために必要だと考えています。
みなさんも将来、開発側、あるいは事業側でAI活用やDXを進める場合もあるでしょう。ぜひ、ひとりひとりが使命感を持って動いていただきたいと思います。

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