社会インフラ分野のGX化を促進させるデジタルツイン・最適化開発プラットフォームを開発

株式会社グリッドは(代表取締役社長:曽我部完、本社:東京都港区、以下:グリッド)、社会インフラ分野のグリーン・トランスフォーメーション(以下:GX)を推進するデジタルツイン・最適化開発プラットフォーム「ReNomApps」を開発したことをお知らせいたします。

開発背景
 私たちの日々の暮らし、社会の基盤を支える社会インフラ分野では、日々刻々と変化する状況に応じて、発電設備の起動計画や工場の生産工程の起動計画、海上輸送の配船計画、またそれを支える人員計画など様々な計画が策定され、機能しています。これらの計画は、無数の組合せの中から熟練担当者によって多大な時間と労力をかけて最良と思われる計画が立案されています。グリッドは、こうした社会インフラに関する計画業務を、現実世界をデジタル空間上に再現するデジタルツイン技術とAI技術の融合によって自動化・最適化させることで、業務効率やエネルギー削減を実現しDX化を支えて参りました。さらに昨今では、コロナ禍により、多くの企業でDX推進が加速化すると共に、同時に地球課題である脱炭素化に向けた取り組みも重要視され、経済と環境を両立させた変革であるGXが急速に求められています。こうした社会変革に対応するため、これまで属人化していた業務のデジタルツイン・最適化開発手法を、グリッドが蓄積した豊富なノウハウをもとにソフトウェアプラットフォーム化である「ReNomApps」を開発するに至りました。これにより、企業のGX化を迅速に実現できます。

「ReNomSIM」アプリ画面

 
 
 
 ReNom Appsについて
「ReNomApps」では企業の段階的なGX化にも対応するため、デジタルツインによる業務とCO2の「見える化」、見える化に加え業務とCO2排出量の「最適化」、そして最終的なシステム連携と3つの段階での導入を可能とします。デジタルツイン化では「ReNomApps」のコア技術となるデジタルツインシミューレーター開発フレームワーク「ReNom SIM」により、日々の業務をデジタル空間に再現し、売上、原価、利益、在庫、CO2排出量など複数の指標を可視化・予測します。デジタルツイン化することで、担当者が策定した複数の計画を何度でもシミュレーションすることが可能となり、最良のシナリオを選択、実行することが出来ます。
最適化では、「ReNom SIM」により再現されたデジタルツイン上で最適化アルゴリズム「ReNom ALGO」を活用します。これにより、人手では検証困難であった計画の効果・効率性をAIが算出することで、真に最適化された計画を瞬時に策定することができます。さらに、複数の経営指標とともにCO2排出削減量も最適化し、収益の最大化、コスト削減をしながらCO2削減も実現し、環境と経営のバランスをとった企業活動に貢献できると考えております。
アプリケーション化では実際の業務を意識したグラフィカルなインターフェースとしてご提供することで、日々の業務でより誰もが簡単に、環境面も考慮し最適化された将来のビジネス状況を選択、確認できるようになり、企業のGXを加速させます。
 

「ReNomApps」がもたらすGX

展望
「ReNomApps」を通して、グリッドは様々な段階・業務におけるGXに貢献できると考えております。社会の基盤を担うインフラ分野のGXを推進する礎となり、社会全体の課題解決に貢献することで、皆さまの暮らしを豊かにして参ります。

ReNom Apps詳細を見る

量子機械学習器におけるV C次元を初めて確立・過学習しにくいことを実証 世界的な権威であるコンピュータサイエンス学会「ACM」発刊学術雑誌に論文掲載

株式会社グリッド(本社:東京都港区、代表取締役社長:曽我部完、以下「グリッド」)の量子アルゴリズム研究チームは、量子機械学習器は過学習しにくいという性質を、詳細な数値実験と統計的機械学習の理論を通して示しました。そして、この成果が世界最大の国際コンピュータサイエンス学会ACM(Association for Computing Machinery)が発刊する学術雑誌「ACM Transactions on Quantum Computing」にて掲載されたことをお知らせいたします。

背景
AIの社会実装が進み、より複雑な課題解決への活用が期待される中で、機械学習においてA Iモデルの精度向上を阻む要因となっているのが「過学習」です。過学習とは、学習精度がある一定の精度まで向上すると、以降は未知のデータへの対応力を失ってしまう現象です。従来型AIでは、正則化やドロップアウトを行い、学習に制限を設けることで過学習を回避してきました。そのため古典コンピュータにおける機械学習では、過学習がモデルの精度向上のボトルネックとなっています。一方で量子コンピュータでは、量子の特性により過学習が抑制される性質があることが示唆されていましたが、理論を含む詳細な検証はこれまでなされていませんでした。
今回の論文では、電気通信大学の協力のもと、量子機械学習器は過学習しにくいという性質を詳細な数値実験を通して示し、その根拠となる理論を世界で初めて提示しました。成果は「ACM Transactions on Quantum Computing」に掲載されました。

成果:モデルの表現力飽和とV C次元の上限値による過学習抑制
量子コンピュータは古典コンピュータとは全く異なる性質で動くため、古典コンピュータ上で成り立つ性質が量子コンピュータでも同様に成立するのかどうか、解明されていない部分が未だに多くあります。そのため本研究では、様々な量子アルゴリズムで採用されている汎用的な量子回路について、量子ビットの数と量子回路の深さなどがモデルの表現力と過学習にどう影響するかを研究しました。その結果、量子回路の深さを増加させ(古典ニューラルネットワークを多層にすることに対応)パラメータを増加させると、ある地点でモデルの表現力が飽和することを、様々な数値実験で見出しました。モデルの表現力が飽和するということは、回路パラメータを増加させてもそれ以上モデルが複雑化せず、結果、過学習が起きない事を意味します。さらに、この事実の理論保証を与えるため、本研究では、モデルの複雑性の指標であるV C次元※1が上限値をもつことを証明しました。このことは、訓練誤差と汎化誤差の差分の拡大が進まないことを意味し、つまり量子回路は過学習しにくいことを示しています。

※1 V C次元は、学習モデルが完全に分類することができる最大のデータ数を数値化したもの

今後の展望
今回の研究成果は、機械学習の分野において量子コンピュータを使う意義と利点を補強するもので、量子機械学習の実用化に向けた大きな足掛かりになると期待しています。今後も引き続きコンピュータサイエンスの分野において研究を続け、学術分野への貢献と、量子コンピュータの社会実装に貢献して参ります。

学術雑誌「ACM Transactions on Quantum Computing」に掲載された論文
論文タイトル:「On the expressibility and overfitting of quantum circuit learning」
URL:https://dl.acm.org/doi/10.1145/3466797

■慶應義塾大学 量子コンピューティングセンター センター長 山本 直樹氏のコメント

このGRIDによる成果の意義を正しく理解するには、人工知能(AI)研究に関する歴史を簡単に振り返る必要があります。いうまでもなく、現在AIは産業からエンタメまであらゆる分野で覇権をふるっています。一方で、この猛威が3回目のブームであるという事実を知っている人はさほど多くはないかもしれません。AIは、いままで2度の盛衰を経験しているのです。

最初の栄華は1950年代〜1960年代に起こりました。AIの道具として、人間の脳機能を模倣するニューラルネットワーク(NN)がよく使われます。これの初期提案がなされたのがこの時代です。しかしごく簡単なタスクしかこなせないと批判され、研究は下火になりました。2度目のブームは計算機が普及してきた1980年代〜1990年代です。しかしNNの有効性を示すにはまだ計算機パワーが足りず、結局、またブームは去りました。現在のブームは2006年、NNがディープラーニングと名前を変えて華々しく再登場したことが契機でした。ついに、AIがその強力な情報処理能力を発揮するための計算機デバイスが使えるようになったのです。

ではブームの谷間、AI研究は真に停滞していたのでしょうか。そうではなく、まさに雌伏という言葉の通り、その数理的基礎研究が着々と進行していました。とくに、今回の成果にあるVC次元という概念が、第1次ブーム終焉後の1971年、当時ソビエト連邦の研究者であったVapnikとChervonenkisによって提案されました。これは大雑把に言うと、NNの情報処理能力を測るものさしです。この量が大きすぎるNNは過学習してしまいます。つまり、NNの情報処理能力が高すぎると、(期末試験を乗り切るために教科書を丸暗記する学生のように)未知データに対応できなくなってしまいます。この意味で、大きすぎないVC次元をもつNNを用いるべし、という重要な指針が得られたわけです。

現在華々しく利用されているAIを支えているのはこういった基礎理論で、実は、それらは比較的早期に発見されていました。例えば、NNの訓練法としていまでも標準的に使われる誤差逆伝搬法が甘利博士によって提案されたのは1966年です。また、上記の過学習問題に対する指針のさきがけとみなせる情報量基準が赤池博士によって提案されたのは1973年でした。CybenkoによるNNの万能近似定理が証明されたのは1989年で、またVapnikの統計的学習理論が広く知れ渡ったのは、彼が渡米しAT&Tに就職した1990年以降でした。

以上の話から、今回の成果の意義を理解することができます。量子計算機デバイスは、近年急速に発展していますが、まだまだ小さく脆弱です。しかし、規模がさらに拡大し、エラーが十分に抑えられ安定動作できるようになったら、色々な実問題において、量子計算機は現在使われている計算機を上回る情報処理能力を獲得するでしょう。そしてAI分野への応用においては、現行版とは全く異なる構造をもつNN、すなわち量子NNが使われることになります。すると上述したNNの事例から類推できるように、量子NNの数理的基礎研究が将来の量子AIを支えることになるでしょう。事実、最近、量子NNに関する重要な成果が世界中の有力研究機関から続々と発表されています。その中で、GRIDの今回の論文は、量子NNのVC次元と過学習問題をはじめて正面から扱ったものです。素晴らしいことに、量子NNはVC次元がさほど大きくならず、過学習が起きにくいということが示唆されています。

量子AIのパワーはまだ未知数です。しかし、数理的事実は不変です。将来、量子NNのVC次元をはじめて計算したのは2021年のあのGRID論文だったね、と回顧することが楽しみです。

当たらない需要予測から脱却、収益最大化する計画業務DX −ビジネスインパクトからその実現方法まで−

セミナーは終了しました。ご参加ありがとうございました。

2021年7月21日(水)、株式会社グリッドは「当たらない需要予測から脱却、収益最大化する計画業務DX −ビジネスインパクトからその実現方法まで−」についてのオンラインセミナーを開催することをお知らせ致します。

 

 

□本セミナーについて
需要予測は企業の計画を管理する上で重要な業務であり、これまでは日々担当者が膨大な時間をかけて計画策定に奔走していましたが近年AIの浸透により、機械学習による需要予測の可視化が普及しています。
しかし、AI化するためには膨大なデータが必要の上、一定の精度が向上しても需要予測精度100% にすることは困難であります。
グリッドでは、こうした需要予測を起点とした計画業務から、経済効果を生み出すことに価値をおいたリスクに対する収益最大化を可視化するソリューションを提案しています。
予測はそもそもズレるを前提に、科学的アプローチによって予測の振り幅の中からリスクに対する収益を可視化した複数のシナリオを算出することで、ロバストな計画を策定することを可能とします。また、ビッグデータに依存したAI導入と比較して、はるかに簡単かつ短時間で成果を得ることができ、投資対効果の高さを実感いただけると期待しています
今回のセミナーでは、需要予測精度向上から脱却し、経済効果を生み出す計画業務ソリューションのその導入方法からインパクトまでを具体例を基にお話しいたします。

 
 
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開催概要
日時:2021年7月21日(水)PM 13時~14時
開催形式:zoom
定員:先着100名
講演内容:

・これまでの需要予測に基づいた計画業務
・グリッドのリスク収益を可視化する計画業務
・具体事例(生産計画・在庫計画・発注計画・人員計画など)
・実現方法
・質疑応答
※予定

スピーカー:株式会社グリッド 取締役 照井 一由

伊藤忠テクノソリューションズ株式会社にてAI主管部署を立ち上げ、幅広い分野でのAIビジネス活用推進に貢献。2020年より、社会インフラに特化したAI開発を行うベンチャー、株式会社グリッドのChief Strategy & Sales Officerに就任し、世界に先駆けてIndsutrial AI市場の拡大をリード。

株式会社グリッドについて

「インフラ ライフ イノベーション」を企業理念として、AI技術を社会インフラや人々の生活に役立てるべく、様々な角度で産業課題に向き合っております。 「アルゴリズムミックス」を提唱しており、機械学習や深層学習、強化学習、位相的データ解析や、更に最近では量子コンピュータを活用した量子アルゴリズムなどを、テーマに応じ組み合わせて解析することで、産業課題の解決を行っております。 これまで国内外で100件超の開発実績を有しており、特に重厚長大産業・社会インフラ分野の時系列データ解析において、世界初・日本初・業界初などの先駆的な取組を行っております。

参加申し込みフォーム
※お申込み締め切りは7月20日(火)17:00までとさせていただきます。
※当日はオンライン会議システム”Zoom”を用いて開催します。接続方法はお申し込み後、前日までにご案内致します。

※個人情報の取り扱いにて
ご提供いただいた個人情報については、株式会社グリッドに提供されます。株式会社グリッドは、同社の個人情報保護方針に従い、イベント、セミナー等のご案内を差し上げることがございます。(https://gridpredict.jp/privacy-policy/)

※法人様対象であり、個人や競合する企業様からのお申込みはお断りさせて頂きます。左記該当の方は、お申し込み頂いても運営の方でキャンセルさせていただくことがございます。ご了承お願いいたします。

インフラの脱炭素化に挑むAI -AIは環境をどう守る?- ウェビナー開催

セミナーは終了しました。ご参加ありがとうございました。

2021年7月1日(木)、株式会社グリッドは「インフラの脱炭素化に挑むAI -AIは環境をどう守る?-」についてのオンラインセミナーを開催することをお知らせ致します。

□本セミナーについて

 

世界各国で脱炭素社会の実現に向けて、国内でも行政、企業の取組みが本格化する中、再生可能エネルギー技術とともに注目されているのが、省エネ対策です。

あらゆる業界で徹底した省エネ化が求められている中でAI技術は合理的なエネルギー利用を推進し、CO2排出量削減に大きく貢献できる省エネ技術として期待されています。本セミナーでは、特に膨大なエネルギーを要する社会インフラ、重工業おけるAIを用いた脱炭素化の最新情報をお伝えします。また後半では脱炭素社会の実現に向けてAIを活用する意義や、現状についてAIの開発を手がける三菱重工業株式会社とグリッドによるパネルディスカッションを行い、AIと脱炭素化の今を紐解きます。

 

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開催概要
日時:2021年7月1日(火) 13時~14時

開催形式:オンライン(Zoom)

定員:先着100名

プログラム

①三菱重工業様より発表
②グリッドより発表
③パネルディスカッション(三菱重工業/グリッド/マスク・ド・アナライズ氏)

講演内容

①「エナジートランスフォーメーションの推進と脱炭素社会の実現に向けて」
三菱重工業株式会社
エナジードメイン 新エナジー企画室 主幹プロジェクト統括 榎本 智之氏

今年、全世界で起こったコロナ禍において産業構造が大きく変化し、エネルギー分野においても脱炭素の推進、再エネリソースの有効活用があらためて注目を浴びています。特に経済活動の回復を推進する中で、クリーンエネルギーの効率的な活用は企業の成長においても無くてはならないテーマです。
このような状況の中で注目されているのが、分散型のエネルギーネットワークにデジタル技術を駆使したエネルギー利用の最適バランス化。
本講演では当社で提供するENERGY CLOUD Serviceを活用したエナジートランスフォーメンションへの取り組み事例を具体的にご紹介いたします。
大型安定電源+再エネ電源の活用に対するAI活用、さらに電力と熱を同時に使用する産業界における需要と供給のエネルギーバランス最適化等、AI+デジタル技術の現場事例を是非ご確認ください。

We will introduce concrete examples of energy transformation initiatives that utilize the ENERGY CLOUD Service provided by MHI.
Please check the field examples of AI + digital technology, such as the utilization of AI for the utilization of large-scale stabilized power supply + renewable energy power supply, and the optimization of the energy balance between supply and demand in the industry that uses both electricity and heat at the same time.


②「社会インフラ、SCMの脱炭素化に向けたデジタルツインと最適化AI」

株式会社グリッド 代表取締役社長 曽我部 完

グリッドはエネルギー、プラント、SCMといった社会インフラを対象に、デジタルツイン技術とAIを用いたインフラ分野の計画業務の最適化に取り組んでいます。大量のエネルギーを消費する社会インフラを最適化することで、CO2削減に大きく貢献できると期待しています。ウェビナー当日は、ビッグデータなしでAI開発を可能とするグリッドの技術と、最適化効果だけでなく、CO2排出の可視化や産業廃棄物廃棄量の算定といった、脱炭素化に寄与する最新AI技術についてお話し致します。


③パネルディスカッション

モデレーター:マスク・ド・アナライズ氏

ITスタートアップ社員としてSNSによるAIやデータサイエンスにおける情報発信を行い、業界内で注目を集める。現場目線による辛辣かつ鋭い語り口は、「イキリデータサイエンティスト」と呼ばれて存在感を発揮した。同社退職後は独立して、企業におけるAI・データサイエンス導入活用の支援、人材育成、イベント登壇、執筆活動などを手掛けている。
著書に「これからのデータサイエンスビジネス」「AI・データ分析プロジェクトのすべて」がある。

※プログラム内容、発表者に予告なく変更が生じる場合がございますのでご了承ください。

参加申し込みフォーム

※お申込み締め切りは6月30日(水)17:00までとさせていただきます。
※当日はオンライン会議システム”Zoom”を用いて開催します。接続方法はお申し込み後、前日までにご案内致します。

個人情報の取り扱いにて

ご提供いただいた個人情報については、株式会社グリッドに提供されます。株式会社グリッドは、同社の個人情報保護方針に従い、イベント、セミナー等のご案内を差し上げることがございます。(https://gridpredict.jp/privacy-policy/)
また、ご提供いただいた個人情報につきましては、株式会社グリッドから本セミナーの登壇者である三菱重工業株式会社に提供されます。三菱重工業株式会社は、同社の個人情報保護方針に従い、イベント、セミナー等のご案内を差し上げることがございます。(https://www.mhi.com/jp/privacy.html

※法人様対象であり、個人や競合する企業様からのお申込みはお断りさせて頂きます。左記該当の方は、お申し込み頂いても運営の方でキャンセルさせていただくことがございます。ご了承お願いいたします。

デジタルツインが変えるサプライチェーン DXの未来−ビジネスインパクトからその実現方法まで−開催のお知らせ

セミナーは終了しました。ご参加ありがとうございました。

2021年7月13日(火)、株式会社グリッドは「デジタルツインが変えるサプライチェーン DXの未来−ビジネスインパクトからその実現方法まで−」についてのオンラインセミナーを開催することをお知らせ致します。


開催概要
日時:2021年7月13日(火)AM 11時~12時
開催形式:zoom
定員:先着300名
講演内容
・これまでのデジタルツイン
・グリッドが挑むビッグデータを使わない新たなデジタルツイン
・デジタルツイン具体事例
・実現方法
・質疑応答
※予定
スピーカー株式会社グリッドChief Strategy & Sales Officer 照井 一由

伊藤忠テクノソリューションズ株式会社にてAI主管部署を立ち上げ、幅広い分野でのAIビジネス活用推進に貢献。2020年より、社会インフラに特化したAI開発を行うベンチャー、株式会社グリッドのChief Strategy & Sales Officerに就任し、世界に先駆けてIndsutrial AI市場の拡大をリード。

□本セミナーの目的

あらゆる業界でDX化が急務とされ、日々AIやIoTを駆使した様々なビジネスソリューションが誕生しています。その中でも近年、高い注目を浴びているのが仮想空間上に現実世界と同様の空間をリアルタイムで再現する「デジタルツイン」です。デジタルツインは、バーチャル上での様々なシミューレーションを可能にすることから、DX化への鍵と期待されています。

しかし、多くのデジタルツインでは膨大なビッグデータが必要となりデータ準備が導入の障壁になることもしばしば見受けられます。
グリッドが開発するデジタルツインはビッグデータを使わずに、未来を可視化し未来の計画を的確に選択することを可能とする、一歩先のデジタルツインです。

今回のセミナーでは、「サプライチェーン」をテーマにグリッドのデジタルツインがどのような革新をサプライチェーンにもたらすのかこれまで行ってきた社会インフラでの取り組み事例を基にお話しいたします。

 

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株式会社グリッドについて

「インフラ ライフ イノベーション」を企業理念として、AI技術を社会インフラや人々の生活に役立てるべく、様々な角度で産業課題に向き合っております。 「アルゴリズムミックス」を提唱しており、機械学習や深層学習、強化学習、位相的データ解析や、更に最近では量子コンピュータを活用した量子アルゴリズムなどを、テーマに応じ組み合わせて解析することで、産業課題の解決を行っております。 これまで国内外で100件超の開発実績を有しており、特に重厚長大産業・社会インフラ分野の時系列データ解析において、世界初・日本初・業界初などの先駆的な取組を行っております。


参加申し込みフォーム

※お申込み締め切りは7月12日(月)17:00までとさせていただきます。
※当日はオンライン会議システム”Zoom”を用いて開催します。接続方法はお申し込み後、前日までにご案内致します。

※個人情報の取り扱いにて
ご提供いただいた個人情報については、株式会社グリッドに提供されます。株式会社グリッドは、同社の個人情報保護方針に従い、イベント、セミナー等のご案内を差し上げることがございます。(https://gridpredict.jp/privacy-policy/)

※法人様対象であり、個人や競合する企業様からのお申込みはお断りさせて頂きます。左記該当の方は、お申し込み頂いても運営の方でキャンセルさせていただくことがございます。ご了承お願いいたします。

 

「第12回RPAクリニック」登壇のお知らせ

2018年3月13日(火)に、ベクトルラウンジ(東京都港区赤坂4-15-1赤坂ガーデンシティ18F)にて開催される、株式会社セグメント(Produced By RPA BANK)主催の「第12回RPAクリニック『国内初公開!進化するRPA』」に、弊社 AIビジネスプロデューサーの西川が登壇します。本クリニックは、RPAを社内の業務に取り入れておられ、運用の課題がある企業様、他テクノロジーを活用しRPAをどのようにスケール化させていくかに課題をお持ちの企業様が対象の内容となっております。プログラムの最後にはご登壇企業様と意見交換などを行っていただける交流のお時間も用意しておりますので、ご興味を持たれましたら、この機会に是非ご参加頂けると幸いです。

<テーマ>
「誰もが使えるAIと進化するRPA」

■開催概要■
名称 :第12回RPAクリニック「国内初公開!進化するRPA」
日時 :2017年3月13日(火)13時30分~16時00分(受付13:00~13:30)
会場 :ベクトルラウンジ 18F(東京都港区赤坂4-15-1赤坂ガーデンシティ18F)
参加費:無料
定員 :80名(事前申し込み制)※申し込み多数の場合は抽選
主催 :株式会社セグメント(Produced By RPA BANK)
後援 :一般社団法人日本RPA協会

1つ目の講演について
タイトル:
2018年これからのRPAはどうなる?
スピーカー:
RPAテクノロジーズ株式会社 代表取締役社長 大角 暢之氏

【講演概要】
2013年に創業し、国内RPAのパイオニアとしてこの分野を牽引してきた「RPAテクノロジーズ」社。本セッションでは、2017年に相次いだRPA導入から見えてきた今の「RPA課題」と、今後の「RPA進化のシナリオ」についてお話いただきます。また、もう一つのテーマは、RPAの世界でも目にすることが増えてきた「Class2」。しかし、「Class2って本当?」「Class2ってどこまでできるの?」といった声を聞くことも少なくありません。本セッションでは、RPAを軸としたAI等のテクノロジー融合の在り方についても、お話いただきます。

2つ目の講演について
タイトル:
Class2市場を牽引する実践的なAIテクノロジー
〜民主化された AI × RPAのススメ〜
スピーカー:
●株式会社GRID
AIビジネスプロデューサー/米国公認会計士(ワシントン州)
西川 智章

●伊藤忠テクノソリューションズ株式会社
AIビジネス推進部 AI技術推進課
エキスパートエンジニア
前田 正重氏

【講演概要】
RPA導入が進み、「Class2」への期待が高まりつつあるものの、AI神格化論(AIはなんでもできる)やAI不要論(AIは実は使えない)等の評価が混在しており、実情が見えづらいのが実態ではないでしょうか。特に日々の実務に活用可能な事例や成果が出たという話はほとんど聞こえてきません。その中において、人工知能を誰でも使えるように一般化することをミッションに取り組む「GRID」社をゲストスピーカーに迎え、業績向上に繋がる実践的なAI活用事例(金融、製造)、今後のClass2市場を牽引するAIテクノロジー、そして投資対効果を見出すためのプロジェクトアプローチの方法論についてお話いただきます。また、セッション後半には、GRID社が提供する機械学習フレームワーク「ReNom(リノーム)」の基盤を支える伊藤忠テクノソリューションズ社より、ソリューションの全体像についてお話いただきます。

※GRID社と伊藤忠テクノソリューションズ社では、統計学や機械学習に長けたデータサイエンティストを削減し、全ての人が簡単に利活用できるAIとRPAの融合ソリューションを研究開発しており、AIとRPAの両市場において、新しい潮流の創造に取り組むリーディングカンパニーです。

■お申し込み方法■
以下リンクよりお申込みください。
https://rpa-bank.com/?post_type=event&p=7075&preview=true
※お申込み締め切り:3月6日(火)17:00
※抽選時の結果案内:3月7日(水)12:00頃
※ご登壇企業の競合企業にお勤めの方、個人の方のお申し込みはお断りすることがございます。予めご了承くださいませ。

<個人情報の取扱い>
本セミナーにお申し込みをされたお客様の情報は、登壇企業様に、当社個人情報取扱フローに準じて、適切な方法にて提供されます。お客様の個人情報は登壇企業様より製品・サービスに関する情報を電子メールやダイレクトメール、お電話にてご提供する場合のみ、利用致します。

 

電気通信大学iPERCシンポジウム登壇のお知らせ

この度、弊社のCTO曽我部東馬が、電気通信大学iPERCシンポジウムに登壇いたします。シンポジウムの詳細は以下の通りです。

<電気通信大学iPERCシンポジウムご案内>

日時
2018年3月8日(木)
13:00~17:00  シンポジウム
18:00~20:00  懇親会

場所
電気通信大学100周年記念キャンパス内100周年記念ホール(シンポジウム)
電気通信大学学生会館3階レストランハルモニア(懇親会)
《100周年記念キャンパスアクセス》
http://www.uec.ac.jp/facilities/exchange/alliance/access.html

参加費
シンポジウム 無料
懇親会 5,000円

お申込み
下記フォームより事前お申込みをお願いいたします。
https://goo.gl/forms/8CDWixSmOAWA93Vv2

テーマ
スマートエネルギーと情報通信

タイムテーブル
13:00 開会あいさつ
ご挨拶
電気通信大学 i-パワードエネルギー・システム研究センター センター長 新 誠一教授

13:10 基調講演
超スマート社会 Society5.0とスマートエネルギーシステムの展望
東京工業大学 先進エネルギー国際研究センター センター長 柏木 孝夫特命教授

14:00 招待講演
NTTスマイルエナジーの『情報×エネルギー』ビジネスについて~エネルギーIoTサービスを活用したパリ協定への貢献~
株式会社NTTスマイルエナジー 社長 小鶴 慎吾氏

下水管路IoTと今後の展望
株式会社 明電舎 水・環境システム事業部戦略企画部 専任部長 中島 満浩氏

15:10 テーマ別講演
物理モデルに“思考力”を賦与する:最強人工知能アルゴリズムを駆動したエネルギーシステムの最適化
iPERC准教授(株式会社グリッドCTO)曽我部 東馬

エネルギーシステムにおける信頼性,安全性,レジリエンス
iPERC准教授 横川 慎二氏

制御系のサイバーセキュリティのための協調型ホワイトリスト
iPERC准教授 澤田 賢治氏

電力エネルギー制御プラットフォーム“バーチャルグリッド”
iPERC特任教授 市川 晴久氏

 

【登壇レポート】第5回 ReNomユーザーコミュニティ「機械学習/DL/TDA」 において弊社エンジニアの諏訪が登壇しました。

2月21日(水)19時より、Innovation Space DEJIMA@五反田において、第5回ReNomユーザーコミュニティ∞ReNom User Group (RNUG) #5を開催しました。

2018年1回目の開催となった今回のテーマは、「機械学習/DL/TDA」。ReNom最新情報として、#4でも紹介のあった物体検出アプリケーションのアップデートをお届けし、 企業からの講演では、TIS様、CTC様、zero to one様より講演して頂きました。そして最後に、12月に発足したAIビジネス推進コンソーシアムについて紹介しました。

■「∞ReNom User Group ( RNUG )」とは
2017年7月にスタートした、人工知能・データ分析の技術を活用し、実ビジネスに役立てたいと考えられている方たちのコミュニティ。 分野を越えて最新情報やノウハウの情報交換を行うことで、人工知能の先進的な価値を生み出す場として活用いただいています。GRIDの機械学習/深層学習のフレームワーク「ReNom」の最新情報を提供するとともに、コミュニティメンバー同士のノウハウ・事例の共有、ハンズオン、ワークショップなども開催予定です。

今回は約70名にご参加いただいた「∞ReNom User Group (RNUG) #5」。まずは、オープニングセッションとして、GRIDテクノロジーソリューショングループ諏訪より、「ReNomを用いた物体検出アプリケーションの展開」と題して、車載システムやデジカメなどで使用されている「物体認識」の仕組みを紹介しながら、ReNomを用いた物体認識手法をわかりやすく解説しました。登壇当日は、ReNomに画像認識アプリケーションを追加したことをプレス発表しており、「ReNomIMG」と「ReNomTAG」について、デモをお見せしながら紹介しました。

<プレスリリースはこちら>
「機械学習/深層学習フレームワーク「ReNom」に画像認識アプリケーション追加のお知らせ」

 

続いて、企業からの講演では、TIS様、CTC様、zero to one様より講演いただきました。まずは、TIS株式会社AIサービス企画開発部 Adrien Baland氏より、「ReNomでのケーススタディ:帳票処理の自動化」と題し、どうやって違うモデルを組み合わせて、実ビジネスで直面している問題を解決できるかについてご紹介いただきました。

 

 

続いて、伊藤忠テクノソリューションズ株式会社 AIビジネス推進部 部長 照井 一由氏より、「CES2018から占う今年のAIトレンド」と題し、2018年1月9日~12日に米ラスベガスで開催された米国最大のコンシューマーエレクトロニクス関連の展示会「CES 2018」への参加者として生のレポートを紹介していただきました。

 

 

さらに、株式会社zero to one 代表取締役CEO 竹川 隆司氏より、「高度IT人材の効果的育成に向けて 〜zero to oneの取り組みとReNomチュートリアル連携〜」と題し、米国の先端モデルを取り入れ、オンラインを中心に同分野の教育コンテンツ開発と提供についてや、弊社と進めるReNomチュートリアルとの連携についてご紹介いただきました。

 

 

そして最後に、伊藤忠テクノソリューションズ株式会社 AIビジネス推進部 寺澤 豊氏より、「AIビジネス推進コンソーシアムについて」と題し、AIに関する技術や事例を共有しビジネス協業の促進を目指す本コンソーシアムについてご紹介いただきました。

 

 

プログラム終了後の懇親会では、今回登壇いただいた方々へのご質問、参加者のみなさんそれぞれの取り組みや悩みの共有など、活発なコミュニケーションが生まれていました。

 

ご参加いただいたみなさま、会場にお越しいただきましてありがとうございました。さまざまな業界のReNomユーザー様同士の交流が生まれることで、新しいアイデアが生まれ、人工知能・データ分析の技術を実ビジネスに役立てていただけるよう、今後も取り組んでまいります。そして、是非、皆さまより、ReNomを使用した方からの発信や感想、Analyticsに関する技術的な発信、RNUGで開催してほしい企画などをお聞かせ頂けると幸いです。

次回RNUG #6は、2018年4月12日にTIS株式会社が運営するコワーキングスペースbit & innovation@西新宿にて開催します。イベント内容とコンテンツは確定次第、更新しますのでお楽しみにしていてください!皆さまのご参加を心よりお待ちしています!

 

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機械学習/深層学習フレームワーク「ReNom」に画像認識アプリケーション追加のお知らせ

日本のAIベンチャーである株式会社グリッド(所在地:東京都港区、代表取締役:中村 秀樹、以下 GRID)は、機械学習/深層学習フレームワーク「ReNom(リノーム)」に加え、オブジェクト検出モデルを誰でも簡単に構築可能にすることを目指したアプリケーション「ReNomIMG(イメージ)」と、そのサポートツール「ReNomTAG(タグ)」のβ版の提供を開始しました。

 

■背景と狙い
近年ディープラーニング技術は目覚ましい発展を続けており、特に画像認識分野における発展は著しく、自動運転技術などの根幹を支えています。その画像認識分野において、GRIDが着目したのは、オブジェクト検出です。画像内のどこに、何が映っているのかを認識することができるオブジェクト検出は、応用範囲が非常に広く、例えば、製造ラインを流れていく製品の中から不良品を認識することや、歩いている人の数をカウントすることや、ドローンに掲載したカメラ映像から物体を検出することが可能になります。その他にも、数多くの応用事例が考えられるオブジェクト検出ですが、精度の高いオブジェクト検出モデルを開発するためには、多くのノウハウと試行錯誤を必要とします。さらに、検出したいものが目的ごとに異なるため、各ユーザーは自ら、データセット収集、教師データ作成、モデル作成、モデルパラメータの調整、モデル評価に取り組む必要がありました。「ReNomIMG」と「ReNomTAG」は、このようなオブジェクト検出モデル開発に必要となるプロセスを簡略化し、プログラミングを必要とせずにオブジェクト検出モデルを開発可能な仕組みを提供します。

 

「ReNom IMG」及び、ReNom TAG」とは
「ReNomIMG」及び「ReNomTAG」とは、オブジェクト検出モデルを簡単に構築するためのアプリケーションツールです。「ReNomIMG」は、モデル構築に必要なプロセスのなかで、モデル作成、モデルパラメータの調整、モデル評価を簡略化します。ユーザーは、目的ごとに学習用データセット用意し、ReNomIMGへセットするだけで、モデル作成のフェーズに入ることができます。さらに、様々なモデルパラメータを与えてモデルを作成した後、統一的な評価指標により、それぞれのモデルを比較することができます。このように、ユーザーは一連の作業をアプリケーションで完結させることができるので、モデル構築のための大幅な工数削減が可能となります。また、一般的にユーザーが収集する画像データには、正解となる教師データが存在しないため、ユーザーは自ら教師データを作る必要があります。「ReNomTAG」は、その工程をサポートします。「ReNomTAG」は「ReNom IMG」に対応した教師データを作成するアプリケーションです。本アプリケーションは、多様なショートカットキーが用意されており、ユーザーは、スムーズにラベル付けを行うことができます。

 

■ダウンロード リンク

[ReNomIMG]
https://github.com/ReNom-dev-team/ReNomIMG

[ReNomTAG]
https://github.com/ReNom-dev-team/ReNomTAG

 

■イメージ図

[ReNom IMG]

[ReNom TAG]

 

■今後の展望
「ReNomIMG」では、さらなるオブジェクト検出モデルの精度向上を目指し、種々のオブジェクト検出アルゴリズムの実装や研究開発に取り組んでいきます。「ReNomTAG」では、より大量の画像データに対しラベル付けを行うことや、静止画像だけではなく動画像も取り扱えることを目指し、マルチユーザでのラベル付け機能やユーティリティを追加していきます。

 

■ReNomについて http://www.renom.jp/
ReNomとは、深層学習、深層強化学習、TDAなど、AI開発に必要なアルゴリズムをライブラリとして備えており、各ライブラリを組み合わせることで、専門家でなくても比較的容易に自社のビジネスに適したAIを開発することが可能なフレームワークです。また、ReNom.jpでは、AI開発を行うのに必要な基本スキルをチュートリアルや、様々なユースケースや、AI開発を行うための各種アプリケーションも公開しており、幅広い産業分野で活用されています。ReNomはGitHubより、ダウンロードして頂くことが可能で、ソフトウェアのご利用にあたっては、事前にライセンスをご確認頂きご利用下さい。

 

【株式会社グリッドについて】
GRIDは、「インフ ライフ イノベーション」を企業理念として、人工知能を社会インフラや人々の生活に役立てようと、機械学習/深層学習のフレームワーク「ReNom」を開発・提供しています。機械学習、深層学習、深層強化学習、TDAなどの多様なアルゴリズムを組み合わせ、社会インフラの様々な課題解決事業を展開する、テクノロジーベンチャーです。

※ 記載されている会社名、製品名は、各社の登録商標または商標です。
※ 記載されている情報は、発表日現在のものです。最新の情報とは異なる場合がありますのでご了承ください。

 

【プレスリリース原稿】 

機械学習/深層学習ReNomに画像認識アプリケーション追加のお知らせ_20180221

 

【お客様お問い合わせ先】
株式会社グリッド
テクノロジーソリューショングループ セールスエンジニア担当
sales@gridpredict.jp
受付時間:9時00分~18時00分(土・日・祝日・年末年始を除く)

 

【報道関係者お問い合わせ先】
株式会社グリッド
テクノロジーソリューショングループ 広報担当
info@gridpredict.jp

ADNOC社より、パートナー企業の千代田化工建設社との取り組みについて、今後の可能性に期待しているとの記事が、GULF NEWSのウエブサイトなどに掲載されました。

この度、GULF NEWSのウエブサイトなどに、弊社の「インフラへのDeep Learning技術&経験」+パートナー企業の千代田化工建設社の「エンジニアリング&解析技術」の融合について掲載されました。アブダビ国営石油社(ADNOC)が来日され、その会合において、「日本における人工知能でのデータ活用・予測、解析技術分野も関心を示し、我々は新たな可能性している」との高い評価を得ることができました。弊社と千代田化工建設社は、AIアルゴリズムとエンジニアリング技術のタッグという、ユニークな取り組みを行っていますので、今後の展開にも注目して頂けると幸いです。

 

<本件に関する掲載記事の詳細はこちら>
http://gulfnews.com/business/sectors/energy/al-jaber-meets-japanese-premier-1.2167343
https://www.mofa.gov.ae/EN/MediaCenter/News/Pages/02-02-2018-UAE-Japan.aspx
https://www.thenational.ae/business/adnoc-seeks-closer-ties-with-japan-amid-downstream-expansion-1.701168

 

<本件のお問い合わせ先>
株式会社グリッド テクノロジーソリューショングループ
E-Mail:sales@gridsolar.jp

第5回 ReNomユーザーコミュニティの登壇のお知らせ

2018年の1回目の開催となる「∞ReNom User Group (RNUG) #5」、にて、弊社のテクノロジーソリューショングループ エンジニアチーム諏訪が、「ReNomを用いた物体検出アプリケーションの展開」と題し、車載システムやデジカメなどで使用されている「物体認識」のしくみを紹介しながら、ReNomを用いた物体認識手法をわかりやすく解説します。RNUG #5では、ReNom最新情報として、#4でも紹介のあった物体検出アプリケーションのアップデート、企業からの講演では、TIS様、CTC様、zero to one様よりご講演頂きます。 また12月に発足したAIビジネス推進コンソーシアムのご紹介もございます。最後に懇親会も開催しますので、ネットワーキングの場としてご活用ください。多くの方々にご参加頂けると幸いです。当日、皆さまにお会いできることを楽しみにしております。

 

■「RNUG」とは■

人工知能、データ分析の技術を活用し、実ビジネスに役立てようとされる方たちの集まりとして“∞ReNom User Group ( RNUG ) ”を2017年7月に立ち上げました。 分野を越えて最新情報やノウハウの情報交換を行うことで、人工知能の先進的な価値を生み出していけると考えています。ReNomの最新情報を提供するとともに、コミュニティメンバーのノウハウ・事例の共有や、ハンズオン、ワークショップなども行っていきたいと考えております。

 

■開催概要■

日 時:2018年2月21 日(水)  スタート:19:00~
会 場:Innovation Space DEJIMA(東京都品川区東五反田2-10-2 東五反田スクエア 13階)
アクセス: https://dejima.space/#map
参加費:無料(事前申込制) ※懇親会にご参加される方は当日の受付時に1,000円頂きます。
定 員:100名
運営主体:RNUG運営事務局
イベントサイト:https://rnug.connpass.com/event/77619/

 

■プログラム■

19:00 – 19:10 「オープニング」

【最新情報】

19:10 – 19:30 「ReNomを用いた物体検出アプリケーションの展開」

株式会社グリッド テクノロジーソリューショングループ エンジニアチーム 諏訪 佑介

車載システムやデジカメなどで使用されている「物体認識」のしくみを紹介しながら、ReNomを用いた物体認識手法をわかりやすく解説します。

 

【企業による講演】

19:35 – 19:55 「ReNomでのケーススタディ:帳票処理の自動化」

TIS株式会社 AIサービス企画開発部 Adrien Baland

現在のディープラーニングモデルは特定の課題(予測や分類等)に適していますが
ビジネスの世界で制限のある課題もあります。どうやって違うモデルを組み合わせて直面している問題を解決出来るかを紹介します。

 

19:55 – 20:15 「CES2018 訪問レポート(仮)」

伊藤忠テクノソリューションズ株式会社 AIビジネス推進部 部長 照井 一由

2018年1月9日~12日に米ラスベガスで開催された米国最大のコンシューマーエレクトロニクス関連の展示会「CES 2018」への参加者として生のレポートをお届けします。

 

20:15 – 20:25 「高度IT人材の効果的育成に向けて 〜zero to oneの取り組みとReNomチュートリアル連携〜」

株式会社zero to one 代表取締役CEO 竹川 隆司

人工知能、IoTといった、いわゆる「高度IT分野」の人材が、国内で数十万単位で足りなくなると言われている昨今、育成に向けた様々な取り組みが進められています。今回は、米国の先端モデルを取り入れ、オンラインを中心に同分野の教育コンテンツ開発と提供を行っているzero to oneより、その中身についてお話いただくほか、現在GRID社と進めるReNomチュートリアルとの連携についても、ご紹介いただきます。

 

20:25 – 20:35 「AIビジネス推進コンソーシアムについて」

伊藤忠テクノソリューションズ株式会社 AIビジネス推進部 寺澤 豊

12月に発足したAIビジネス推進コンソーシアムについてご紹介します。

 

20:35 – 20:40 「クロージング」

20:45 – 懇親会

※懇親会は、講演者と参加者のネットワーキングの場として懇親会を開催致します。

 

■注意事項■

当日はお名刺をお持ちください。

座席は一部を除き自由席となります。

当日撮影した素材は雑誌やウェブサイトなどで使用される場合がありますのでご了承ください。

タイムテーブル、スピーカー、開始・終了時間については予告なく変更が生じる場合がございますのでご了承ください。

領収書の発行はできかねますのでご了承ください。

 

■お申込み方法■

以下、サイトよりお申込みください。
https://rnug.connpass.com/event/77619/

 

■お問合せ先■

RNUG運営事務局

詳細は RNUG WEBにて https://rnug.connpass.com

 

 

 

【掲載情報】日経エレクトロニクス2018年2月号の「人工知能『超人』へ」特集に掲載されました。

この度、弊社はビジネス誌「日経エレクトロニクス」 2018年2月号 「人工知能『超人』へ」 特集に掲載されました。是非、お手に取り是非ご覧ください。

 

<日経エレクトロニクス2018年2月号について>
http://techon.nikkeibp.co.jp/atcl/mag/15/00189/

【掲載情報】週刊エコノミスト2018年1月23日号の「市場を動かす すごい技術2018」特集に掲載されました。

この度、弊社はビジネス誌『週刊エコノミスト』 2018年1月23日号の「市場を動かす すごい技術2018」特集に掲載されました。「企業に先端のAIを提供」と題し、2018年のAI市場について、またAIを活用することにより、ここまでできるようになったという技術的な発展の最新事情について、代表取締役の曽我部が取材を受け、紹介しております。是非、お手に取り是非ご覧ください。

 

<週刊エコノミスト2018年1月23日号について>

https://www.weekly-economist.com/20180123backnumber/

新年のご挨拶申し上げます

謹賀新年

 

旧年中は格別のご愛顧を賜りまして、厚く御礼申し上げます。

本年も社員一同、ご満足頂けるサービスのご提案・ご提供を通しまして、多くの企業様、皆様に貢献できますよう努めてまいります。

本年も変わらぬお引き立ての程よろしくお願い申し上げます。

皆様のご健勝とご発展をお祈り申し上げます。

 

平成30年 元旦

株式会社グリッド スタッフ一同