「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!

 

RNUG情報はFacebookでもチェックできます!
https://www.facebook.com/rnugjp/

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

グリッドとCTCのAIの学習データ加工事業での業務提携について

この度、株式会社グリッド(代表取締役:中村 秀樹、本社:東京都港区、以下:グリッド)と伊藤忠テクノソリューションズ株式会社(代表取締役社長:菊地 哲、本社:東京都千代田区、略称:CTC)は、データプレパレーションアウトソーシング事業で業務提携しました。本提携を基に、CTCは本日からデータプレパレーションアウトソースサービスの提供を開始します。

データプレパレーションとは、AIに画像を学習させる際に使用する「教師データ」作成のための工程です。画像分析に必要とされる様々な非定型データを収集・整形して、AIサービスを短期間で提供するために重要なプロセスです。グリッドは、インドネシアに拠点を構え、現地でAI人材の育成とデータプレパレーションのアウトソース事業を展開しています。CTCはグリッドが持つAIの知見やリソースを活用し、データプレパレーションのアウトソースサービス「tag.ai(タグ・エーアイ)」の提供を通じてAI分野での多角的な事業展開をはかっていきます。

近年、AI技術の発展は目覚ましく、実用化に向けた研究開発が進んでいる一方、様々なデータを整理してAI分析に役立つデータに加工するまでには、その工程の約8割の時間がデータプレパレーションにかかるとされています。特に画像認識は、AIの精度を上げるために学習させる対象物や項目が無数に存在することやデータ量が多いことから、高コストで膨大な時間が必要になり、早期にビジネスを開始するための阻害要因の1つです。米国シリコンバレーでは、いち早くAIサービスを開始するため、ベンチャー企業を中心にデータプレパレーションのアウトソースサービスも広まっています。

tag.aiは、AI開発において最も時間がかかるデータ整備の時間を大幅に削減するサービスです。グリッドのインドネシア拠点の専門知識を有する人材が対応することで、従来よりも短期間・低コストを実現します。また、グリッドとCTCからブリッジエンジニア*1をインドネシアに派遣し、細かなチェックを行うことで、納品データの品質向上に対応し、実用可能な精度の高いAIサービスを構築するためのサポートをします。グリッドが独自開発したデータ加工ツールを使用することで、業種ごとに求められるデータの特徴をとらえて多種多様な教師データを作成し、利用用途に応じたプレパレーションサービスを提供します。

グリッドとCTCは作成した教師データを活用し、その後のプロセスであるAIの学習や、システム構築から運用サービスまでをトータルに支援していきます。

*1ブリッジエンジニア:ITのスキルだけでなく言語や文化など両国間のビジネス習慣を熟知し、現地のチームと日本側との橋渡し役を務める技術者のこと。

 

<AI開発ライフサイクル>

 

株式会社グリッドについて

グリッドは機械学習/深層学習のフレームワークReNomを自社で開発・提供しております。グリッドが開発したReNomは、様々な社会の課題や、顧客の課題を解決することが可能となる、AIを開発するための汎用的なソフトウェアです。ReNomをベースとしたグリッドのAIソリューションでは、すでに社会インフラ分野をはじめ、様々な分野で実績を積み上げており、日本でも有数のAIベンチャー企業です。

 

※  記載されている商品名などの固有名詞は、各社の商標または登録商標です。

※  掲載されている情報は、発表日現在の情報です。最新の情報と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】

グリッドとCTCがAIの学習データ加工事業で業務提携_20171225

 

【本件に関するお問い合わせ先】

株式会社グリッド

広報担当  鈴木

E-mail:info@gridpredict.jp

「ReNomTDA」の最新版となるversion 2.0.0 のリリースのお知らせ

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、多様な課題に対応可能なAI開発のフレームワークReNom(リノーム)のモジュールとして提供しているReNom TDAのメジャーアップデート版となるversion2.0.0をリリースしました。ReNomTDAは、IoTで日々生み出されるデータの形状を把握することや、変数同士の関係性を直感的に把握することで、データを解析するエンジニアのモデリングを補助する機能として開発されています。

今回のアップデートは、2017年10月のReNom TDAリリース以来初となり、より高度且つ容易にデータ分析を行うための以下の機能が追加されています。

 

<ReNom TDA 2.0.0の特長>

①Python API

●次元削減アルゴリズムを追加

MDS、Isomapなどのアルゴリズムを追加しました。

●TDA結果画像の保存機能を追加

TDAの出力結果を保存できるようになりました。

●検索機能の拡張

新たな検索機能として、データの数値検索、大小比較などを追加しました。

●データの出力機能の追加

検索結果から該当するデータのみをcsvファイルとして抽出する機能を追加しました。

●次元削減したデータの可視化機能の追加

TDAの元となっている次元削減後の状態のデータを表示する機能を追加しました。

●次元削減したデータのクラスタリング機能の追加

次元削減後の状態のデータに対してクラスタリングを行う機能を追加しました。

②GUI

●データ読み込み方法の変更

データ選択画面から選択できるようになりました。

●次元削減アルゴリズムを追加

MDS、Isomapなどのアルゴリズムを追加しました。

●変更可能なパラメータを追加

TDAのクラスタリングに関するパラメータを追加しました。

●画面分割による比較機能を追加

結果画面を分割することにより、アルゴリズムによる出力結果を比較できるようになりました。

●データのヒストグラム表示機能を追加

読み込んだデータの分布をヒストグラムで可視化できるようになりました。

●トポロジーのレイアウト調整機能の追加

ノード同士のつながりをインタラクティブに確認できるようになりました。・

 

<イメージ図>

 

これらの機能強化により、TDAのみならず、従来の次元削減アルゴリズムの出力結果の比較が容易になり、検索機能の強化により、様々な切り口でデータを分析することが可能になりました。今後は、TDAの計算処理速度向上や、大規模データへの対応をはかることで、実社会において発生しうる様々なデータの高度な分析に対応し、データ分析者にとって使いやすい機能の開発を進めて参ります。

 

■ReNomについて http://www.renom.jp/

「ReNom」は、深層学習や最適化アルゴリズム、TDAをはじめ、様々なアルゴリズムをライブラリとして備えており、複雑な設定を必要とせず、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です。適用領域は業種・分野を問わないため、すでに幅広い産業で適用実績があります「ReNom」はGitHubより、ダウンロードして頂くことが可能です。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。

 

■ReNom TDAについて

ReNom TDAとは、高次元データを位相空間にマッピングし、可視化・分析するためのモジュールです。データの形状を把握することや、変数同士の関係性を直感的に把握することで、データを解析するエンジニアのモデリングを助けます。また、データの前処理や、データ構造の把握に限らず、高度なプロファイリングツールとして活用することができます。例えば、複雑なデータ間のつながりを可視化することで、顧客データの分析や、マシンデータの解析、金融や不正アクセス、サイバーセキュリティの解析など、アイディア次第で様々なデータをプロファイリングすることが可能になります。

 

■TDA概要

TDAとは、位相幾何学(Topology)を用いた新しいデータ分析の手法で、位相空間でデータの形状を可視化し、データが持つ意味を抽出することができます。位相幾何学とは、切り貼りせず連続的に変形しても保たれる性質(輪っかや、空洞を特徴として考える)に注目し、位相空間(集合に位相の情報を付加した空間距離のない空間)で、繋がりを考える数学の分野です。位相空間でデータの構造や密度を考え可視化することにより、従来の方法では、データを低次元化する際に失われていた特徴を失う事なく、データの特徴を維持したまま低次元で可視化することが可能になります。

 

【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。旧来の統計手法や、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、日本有数のテクノロジーベンチャー企業です。

 

【プレスリリース原稿】

ReNomTDAの最新版となるver.2.0.0をリリース

 

【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

 

【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

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【登壇レポート】第4回 ReNomユーザーコミュニティ「企業によるAI活用事例年末スペシャル」 において弊社エンジニアの沼尻が登壇しました。

12月12日(火)19時より、サイボウズ株式会社@日本橋において、第4回 ReNomユーザーコミュニティ(∞ReNom User Group (RNUG) #4)を開催しました。2017年最後の開催となった今回のテーマは、「企業によるAI活用事例年末スペシャル」。“Analyticsに関する最新情報と企業による機械学習活用事例” を中心にお届けしました。

「∞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。

 

今回も、96名という多数の方にご参加いただいた「∞ReNom User Group (RNUG) #4」。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 沼尻より、現在取り組んでいる「ReNomを用いた物体検出アプリケーション」について紹介しました。物体検出とは、画像の中から写っている物体の位置と、何が写っているかのクラスを特定する手法。画像の中から人物などの、特定の物体を検出することが可能となります。

 

続いて、ReNomユーザー3社の方より“ReNom活用事例”をご紹介いただきました。まずは、千代田化工建設株式会社 AIソリューションユニット 古市和也氏より、「TEPCO電力需要予測コンテスト」と題し、東京電力グループが主催する電力需要予測コンテストにおいて、2種類の予測とレポート提出という高難易度の課題にもかかわらず、特別賞を受賞された際のデータソースや前処理の工夫など、予測手法についてご紹介いただきました。

 

続いて、三井情報株式会社 デジタルトランスフォーメーションセンター IoT技術部 イノベーション技術室 黒澤晋氏より、「製造プロセス分野へのReNom TDAの適用」と題し、ある工業製品製造時に産生されるビッグデータに対して、Topological Data Analysisと呼ばれる位相幾何学を応用した分析手段を適用したところ、お客様の目的達成のための重要な示唆が得られたという事例をご紹介いただきました。

 

最後に、アサヒビール株式会社 酒類技術研究所 農学博士 竹末信親氏より、「ビールの品質を支える混濁菌研究への挑戦」と題し、アサヒビールでは酵母をはじめとするさまざまな菌に関する研究をされておりますが、今回は、“混濁菌”と呼ばれるビールの濁りとなる原因の菌の発生について、機械学習と深層学習(ReNom)での結果の違い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。

 

次回RNUG #5は、2018年2月を予定しております。

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!みなさまのご参加を心よりお待ちしています!

 

RNUG情報はFacebookでもチェックできます!

https://www.facebook.com/rnugjp/

「AIビジネス推進コンソーシアム」へ参画のお知らせ

この度、株式会社グリッド(本社:東京都港区、代表取締役:中村 秀樹 以下GRID)は、AIのビジネスでの利用促進を目的に、AI分野でのアプリケーションやサービス開発、実証実験などに携わる企業が結集し、関連するノウハウを相互に共有して連携を図る「AIビジネス推進コンソーシアム」に、参画したことをお知らせします。

1. 設立の趣旨

昨今、IoT/AI技術の発達により、データを資源として活用し、新サービスの創出や社会課題の解決に役立てようとする動きが活発化しています。国内でもAIを利用したサービスを展開する企業は増加傾向にありますが、実証実験や検証の段階にある事例が多く、ビジネスでの利用については未だ黎明期の状態です。AIをビジネスで活用し各企業や組織が世界的なレベルでデジタルトランスフォーメーションを推進するには、各社のAIについての知見や事例を共有し、技術的な底上げを図る必要があります。

企業各社がノウハウを相互に共有し、AIアプリケーションの共有や、ビジネス相互協力を通して、人工知能を社会に役立て、ビジネスや研究活動を活性化・推進するため「AIビジネス推進コンソーシアム」を設立しました。

2. コンソーシアムの概要

名称:AIビジネス推進コンソーシアム(英名:AI Business Promotion Consortium)

設立日:2017年12月13日

目的:人工知能を社会に役立て、ビジネスや研究活動を活性化・推進すること

参加企業:11社 (設立日2017年12月13日現在、50音順)
伊藤忠商事株式会社
伊藤忠テクノソリューションズ株式会社(理事就任)
OSIsoft Japan株式会社
株式会社グリッド(理事就任)
株式会社zero to one
TIS株式会社(理事就任)
富士通株式会社(理事就任)
丸紅株式会社
丸紅情報システムズ株式会社
三井情報株式会社
三井物産株式会社

3. 主な活動内容:
1)人工知能に関連した技術や、ビジネス推進に関する情報交換。
2)人工知能の開発に関連したチュートリアルや、アプリケーションの共有及び情報交換。
3)人工知能の開発に関連したビジネスの相互協力や、ビジネス協業の為の情報交換。
4)目的達成に必要なワーキンググループの設置。

 

【コンソーシアム体制】
参加企業から選任された企業により運営委員会を構成し、運営・推進に必要な政策を推進していく予定です。

 

【コンソーシアムロゴについて】

 

 

【「AIビジネス推進コンソーシアム」ホームページについて】
URL : http://aibpc.org/

*記載されている製品名などの固有名詞は、各社の商標または登録商標です。

 

<プレスリリース原稿>
【GRID】AIビジネス推進コンソーシアムプレスリリース

<本件に関するお問い合わせ先>
株式会社グリッド 広報担当 鈴木
info@gridpredict.jp

TIS社とAIを活用したソリューション展開に向けての業務提携について

株式会社グリッド代表取締役 中村 秀樹、本社:東京都港区、以下 グリッド)とTISインテックグループのTIS株式会社(代表取締役社長 桑野 徹、本社:東京都新宿区、以下TIS)は、グリッドの機械学習/深層学習フレームワーク「ReNom(リノーム)」を活用したAIサービスの開発・提供について業務提携したことを発表します。
業務提携の一環として、TISは2017年12月1日付で「ReNom」の販売代理店契約を締結しました。

 

今後、両社では、製造、金融、情報通信などの分野の企業をターゲットに、「ReNom」を使用したデータ分析や、「ReNom」を活用したシステム提供などを共同で展開していきます。

 

TISでは、2017年4月にAI・ロボット分野における専門組織「AIサービス事業部」を立ち上げ、「機械学習」「自然言語処理」などを中心にAIに関する技術・知識と、長年のシステム構築・運用の実績で培った企業の業務プロセス・システムの理解を組合せ、課題解決に向けたAI活用の各種ソリューション・サービスを提供しています。

グリッドの「ReNom」は、深層学習や最適化アルゴリズム(注1)、TDA(注2)をはじめ、様々なアルゴリズムをライブラリとして備えており、複雑な設定を必要とせず、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です。適用領域は業種・分野を問わないため、すでに幅広い産業で適用実績があります。

 

今回の業務提携では、「ReNom」および機械学習/深層学習技術に関する両社のノウハウをベースに、産業界でのAI利用を推進するための協業体制を構築し、幅広い分野における課題解決支援と「ReNom」を使用したサービスの共同開発を進めます。
グリッドが持つ機械学習/深層学習に関するノウハウと、TISのシステム構築・運用でのIT総合力を組み合わせ、既存システムと「ReNom」の連携を含めてお客様のAI活用を支援します。

 

■業務提携の背景
近年、機械学習/深層学習を中心としてAI技術が進展し、企業における業務プロセスの自動化・最適化などを目的に、AIによるデータ解析や予測技術の活用が始まっています。しかし、AIの活用には専門家による高度なプログラミング技術や既存システムとの連携の知見が求められるため、実際のビジネスでの利用については未だ黎明期です。
そこで、グリッドとTISの両社では、TISのお客様に対し、ReNomを活用したデータ分析ソリューションや画像解析ソリューションの提供を行い、企業における業務システムのAI活用を支援します。

TISは、コンサルティングサービスから導入、運用までトータルでお客様のAI活用をサポートします。お客様の保持データを「ReNom」上で検証するPoC(Proof of Concept)サービスから、業務システムとの連携や組み込みへと繋げていくことで、効果的なAI技術活用を支援します。また、導入後の改善や更なる活用範囲の拡張についても継続してサービスを提供していきます。
グリッドは、TISと連携し、「ReNom」を活用したAIソリューションの提供を通じて、より多くのお客様の課題解決に貢献していきます。

 

(左手)TIS株式会社 常務執行役員 AIサービス事業部長 松尾 秀彦
(右手)株式会社グリッド 代表取締役 曽我部 完

 

<株式会社グリッドについて>
グリッドは機械学習/深層学習のフレームワーク「ReNom」を自社で開発・提供しております。グリッドが開発したReNomは、さまざまな社会の課題や、顧客の課題を解決することが可能となる、AIを開発するための汎用的なソフトウェアです。ReNomをベースとしたグリッドのAIソリューションでは、すでに社会インフラ分野をはじめ、さまざまな分野で実績を積み上げており、日本でも有数のAIベンチャー企業です。http://www.gridpredict.jp/

<TIS株式会社について>
TISインテックグループのTISは、SI・受託開発に加え、データセンターやクラウドなどサービス型のITソリューションを多数用意しています。同時に、中国・ASEAN地域を中心としたグローバルサポート体制も整え、金融、製造、流通/サービス、公共、通信など様々な業界で3000社以上のビジネスパートナーとして、お客様の事業の成長に貢献しています。
詳細は以下をご参照ください。http://www.tis.co.jp/

 

<注釈>
(注1)最適化アルゴリズム:様々な条件や制限、制約がある中で、無数に存在する選択肢の中から、近似最適解を見つけ出すアルゴリズム。

(注2)TDA:Topological Data Analysisの略。位相幾何学(Topology)を用いた新しいデータ分析の手法で、位相空間でデータの形状を可視化し、データが持つ意味を抽出することが可能。位相空間でデータの構造や密度を考え可視化することにより、従来の方法では、データを低次元化する際に失われていた特徴を失う事なく、データの特徴を維持したまま低次元で可視化できるアルゴリズム。

※ 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】

グリッド_TIS業務提携リリースについて

 

【本リリースに関するお問い合わせ】
◆報道関係からのお問い合わせ先
株式会社グリッド 広報担当 鈴木
E-mail:info@gridpredict.jp

TIS株式会社 企画本部 コーポレートコミュニケーション部 浄土寺/橋田
TEL:03-5337-4232 E-mail:tis_pr@ml.tis.co.jp

◆業務提携に関するお問い合わせ先
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チーム
sE-mail:sales@gridpredict.jp

TIS株式会社 AIサービス事業部 AIサービス企画開発部
TEL:03-5909-4658 E-mail: ai-biz@ml.tis.co.jp