【レポート】第14回 ReNomユーザーコミュニティ「機械学習/DL/TDA」 を開催いたしました

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12月12日(木)19時より、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)において、第14回ReNomユーザーコミュニティ「∞ReNom User Group (RNUG) #14」を開催しました。

■∞ReNom User Group ( 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。

運営事務局の梅津さんにオープニングを飾って頂き、いよいよスタートです。

最初のセッションは、コンサルティング&セールスチーム土田による「グリッド土田のAI画像認識モデル開発をやってみた!#1」と題しまして、非エンジニアの土田が一からAI画像認識モデル開発に挑戦した模様を発表しました。第1回目となる今回は、刺身の分類です。用意したデータはマグロ、サーモン、カンパチ、鯛の4種類、合計約500枚の画像データです。1回目は、刺盛り表面一枚をタグ付けしてモデルを構築、2回目は刺盛りの刺身一枚一枚にタグ付けして構築しました。結果はどちらも良い精度が出ませんでしたが、刺身の写り方が一定ではないのでより多くの画像データの必要であることが分かり、さらに今後は刺身の大きさを揃えてタグ付けし直すことで精度の向上を目指していきます。精度を上げる為に試行錯誤し、次回も結果を発表予定ですのでどうぞご期待ください。

つづいては、ニチレキ株式会社様との橋梁床版上面の損傷箇所検出取組みについて、プロジェクトマネージャ―建部より紹介しました。これまで橋梁床版上面の損傷箇所判別は、画像化した非破壊調査の電磁波データをベテラン経験者が目視で確認することにより行われていましたが、ReNomを用いてベテラン作業者の経験を学習することで、損傷個所を自動検出させるモデルを構築するまでの工夫をお伝え致しました。本件では当初、損傷個所の特徴を掴むのに苦労しましたが、クライアント様へのヒアリング、様々な観点でのデータ探査により整形したデータを作成し、精度向上に繋げることが出来ました。

後半は待ちに待ったマスク・ド・アナライズ氏登壇の「年末スペシャル!2019年AI重大ニュース振り返り!」座談会です。AIベンダー、メディア、SIer、商社と異なる立場のパネラー5人の登場後、テーマソングに併せてマスクド氏の入場です!

 

マスクド氏自ら手拍子を煽り、会場と一体となったところで座談会がスタートしました。「未だ低い企業での導入率」、「倫理的観点で考えるAI技術の活用ボーダーライン」や「来年生き残るAIベンチャーの条件」をトークテーマに、パネラーの皆様普段は中々発言出来ない様なギリギリの線でディスカッションされていました。パネラーに鋭く切り込むマスクド氏の攻めの姿勢には、時折会場から笑い声がこぼれていました。

プログラム終了後は、登壇者様を交えて恒例のビールを飲みながらピザを食べながらの懇親会です。

ご参加いただいたみなさま、年末のお忙しい中会場にお越しいただきましてありがとうございました。

2020年も、ReNom User Groupが、皆さまの有意義な情報交換の場となるよう努めて参ります。どうぞ来年もよろしくお願い致します。

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