基調講演・招待講演

北野 宏明 氏 (Sony CSL所長)

【概要】Our world is on the turning point. Pandemic by COVID-19 is only a symbolic example. Global environment issues are still posing major threat for sustainability of our civilization. A serious transformation of our life style and industrial structure is mandatory.This talk discuss how AI and related technologies can contribute or even lead the transformation.

【略歴】北野宏明 博士(工学)。株式会社ソニーコンピュータサイエンス研究所　代表取締役社長。ソニー株式会社 常務。株式会社Sony AI　CEO。特定非営利活動法人システム・バイオロジー研究機構　会長。学校法人沖縄科学技術大学院大学　教授。ロボカップ国際委員会ファウンディング・プレジデント。国際人工知能学会(IJCAI)会長(2009-2011)。The World Economic Forum(世界経済フォーラム)AI & Robotics Council委員(2016-2018)、Quantum Computing Council委員(2019-2020)。The Computers and Thought Award (1993)、 Prix Ars Electronica (2000)、日本文化デザイン賞(日本文化デザインフォーラム)(2001)、ネイチャーメンター賞中堅キャリア賞(2009)受賞。ベネツィア・建築ビエンナーレ、ニューヨーク近代美術館(MoMA)等で招待展示行う。

Joaquin Delgado 氏(Amazon Music, Head of Applied Science Search)

【概要】In this presentation I will describe the integration with Bist – a Multi-Arm Bandit (MAB) service, to solve the learning-to-rank (LTR) problem in Music Search Entity Resolution (ER) for song voice requests in Amazon Music. Our contributions are three-fold: (i) we highlight the practical advantages of using contextual MABs for LTR in a real deployed system, such as increase in experimental velocity and time-to-market, compared to previous solutions, (ii) we highlight the improvements we make in the customer experience of Amazon Music listeners by surfacing the right song(s) for a voice request, and (iii) we highlight some experiments and challenges we faced in developing a winning model using a hosted service which practitioners should be aware of if they decide to use a MAB service for their own LTR problems.

【略歴】Joaquin A. Delgado is currently serving as Sr. Software Development Manager at Amazon, leading Amazon Music’s Search Relevance team. Previously he held Director positions at Groupon, Verizon and Intel and was the CTO of AdBrite and Co-founder/CTO of LendingClub. He also worked at Yahoo! and Oracle. His expertise lies in distributed systems, advertising technology, machine learning, recommender systems, and information retrieval. He holds a Ph.D. in Computer Science and Artificial Intelligence from Nagoya Institute of Technology, Japan and a Computer Engineering degree from Universidad Simon Bolivar, Venezuela.

倉橋 節也 氏 (筑波大学 ビジネス科学学術院ビジネス科学研究群 教授)

【概要】新型コロナウイルス感染症の予防は，単独の予防策では効果がなく，生活全般にわたる総合的な予防策が欠かせない．しかし，SNSデータの分析などでも，長期間におよぶ感染の怖れへの緊張感から，どうしても気の緩みが発生してしまうことが判明している．また，観光地では継続的に感染者が流入してくるリスクが高い．一人ひとりの感染予防策に加えて，感染者が発生してしまった場合の感染抑制策としての，リスクの高い職場や地域への予防的なPCR検査や，接触確認アプリなどの利用による積極的なサーベイランスが効果的であることが，個体ベースシミュレーションから明らかとなった．

【略歴】計測・制御システム関連の民間企業に勤務しながら大学・大学院で学び，2002年筑波大学で博士（システムズ・マネジメント）を取得後，2006年教員へ転職．University of Groningen (The Netherlands) 客員研究員，University of Surrey (UK) 客員研究員，科学技術振興機構研究開発戦略センター特任フェローなどを経験し，現在筑波大学ビジネス科学研究群教授，所属学会は，計測自動制御学会，人工知能学会，経営情報学会，IEEE，ESSAなど．主な研究は，社会シミュレーション（感染症，都市モデル，知識伝達等），シミュレーション経営学（人工市場，人工組織，ビジネスゲーム等），経営知能情報学（知識発見，経営分析，進化的最適化，エージェント学習等）など．

竹内 康臣 氏 (トヨタ自動車株式会社 AI統括室長)

【略歴】1996年入社後、主に、車の制御やシステム設計を多数経験し、現在は、AIに関わる技術開発と戦略企画、ビジネス化を担当。
エンジン領域においては、エンジンの基本制御、OBD(診断)システム、モデルベース制御開発を担当。　その後は、電子領域において、初代アイドリングストップシステムや、ボタン式始動システム、エネルギーマネージメント等のシステム設計と、バッテリーなどのハード設計を担当。　欧州駐在時には、シャシーシステムに関わる電子システム設計の現地化を実現。　これらの経験を通した後は、車両の電子システム全体設計に関わる、電子プラットフォームアーキテクチャ設計を経験し現職に至る。

岡田 陽介 氏 (株式会社ABEJA 代表取締役社長CEO)

【略歴】1988年生まれ。愛知県名古屋市出身。10歳からプログラミングをスタート。CGを専攻し、文部科学大臣賞を受賞。その後、ITベンチャー企業を経て、2012年9月、AIの社会実装を手掛ける株式会社ABEJAを起業。2017年には、AI、ディープラーニングを中心とする技術による日本の産業競争力の向上を目指し、他理事とともに設立した日本ディープラーニング協会理事を務める。AI・データ契約ガイドライン検討会委員。情報通信審議会IoT新時代の未来づくり検討委員会産業・地域づくりWG委員。2019年10月より、米シリコンバレーの現地法人 ABEJA Technologies, Inc. CEOに就任。

三口 大登 氏 (ナゴヤホカン・ファシリティーズ株式会社 代表取締役)

【略歴】1970年生まれ。小学生の頃から機械いじり、コンピュータが好きだった。神奈川大学経営学部卒業。2011年～2012年:名古屋工業大学大学院にて研究。ナゴヤホカン・ファシリティーズ株式会社 代表取締役。

【技術】

• 建築設備／産業用機械装置　設計／工事施工管理
• 設備保守カイゼン提案
• ITシステム設計施工
• 音／振動／画像／運転データによる設備の予知保全

【会社概要】

• 空調設備、プラント設備保守管理、設計施工、チューニングサービス
• 維持管理コスト削減提案
• IT,AIを用いた保全システム提案
• 関連会社：有限会社TEDIX（コンサル），株式会社JAVIS （AIシステム開発）

江龍 修 氏 (名古屋工業大学 副学長・産学官金連携機構長)

【略歴】筑波大学大学院 工学研究科 博士課程 物質工学専攻修了、工学博士。
専門は電子物性工学。物質を原子レベルで制御する独自技術を確立し、圧倒的な半導体加工技術や単結晶材料の開発力を有する。研究開発だけに留まらず、シリコン・カーバイド(SiC)の表面加工技術を駆使したベンチャー「株式会社FTL」を設立。現在同社CTOを務める。
主な受賞歴は、財団法人永井科学技術財団 第20回学術賞(平成14年)、文部科学大臣賞(平成24年)など。著書として「次世代パワー半導体」、「最新CMP技術と周辺部材」がある。現在、文部科学省研究開発基盤部会部会委員、NEDO技術委員、愛知県科学技術・知的財産アクションプラン策定委員、中部知的財産戦略本部 本部員、名古屋市次期産業振興計画検討会議委員等を務める。
産学官連携では、大手家電メーカ半導体開発においてイオン注入技術でLSI製造を、ディスプレー開発企業において、レーザー照射技術を用いた液晶パネル製造開発に関与。ヨーロッパ企業においては光メモリ技術開発に関与。加えて、半導体基板加工技術開発において、研磨加工技術開発企業と共に、省エネルギー半導体材料であるシリコンカーバードのデバイスレディ研磨プロセスを世界に先駆けて発表。これは現在の半導体加工の基本概念となっている。本技術を活用し、株式会社FTLにおける、素材無歪表面創成技術に至っている。

伊藤 孝行 氏 (京都大学 教授)

【略歴】京都大学大学院情報学研究科教授．平成12年名古屋工業大学大学院工学研究科博士後期課程修了．博士(工学)．平成11年日本学術振興会特別研究員．平成12年USC/ISI客員研究員．平成13年北陸先端科学技術大学院大学知識科学教育研究センター助教授．平成15年名古屋工業大学大学院情報工学専攻助教授．平成17年ハーバード大学及びMIT客員研究員．平成18年より名古屋工業大学大学院産業戦略工学専攻准教授．平成20年MIT客員研究員．平成21年JSTさきがけ大挑戦型研究員．平成26年名古屋工業大学大学院産業戦略工学専攻／情報工学教育類 教授．令和2年より現職．2011年内閣府最先端・次世代研究開発プロジェクト代表研究者．2015年および2020年JST CREST研究代表者．2016年人工知能学会業績賞．2014年ITSシンポジウム2014最優秀論文賞．2014年日本ソフトウェア科学会基礎研究賞．2014年日本学術振興会賞受賞．2013年文部科学大臣表彰科学技術賞受賞．2007年文部科学大臣表彰若手科学者賞受賞．情報処理学会長尾真記念特別賞受賞．2006年AAMAS2006最優秀論文賞受賞．2005年日本ソフトウェア科学会論文賞受賞．平成16年度IPA未踏ソフトウェア創造事業スーパークリエータ認定．AAMAS2013プログラム委員長．IJCAI-PRICAI2020現地実行委員長．マルチエージェントシステム国際財団（IFAAMAS）理事．

加藤 昇平 氏 (名古屋工業大学 教授)

【略歴】1998年名古屋工業大学大学院工学研究科博士後期課程修了．博士（工学）．同年国立豊田工業高等専門学校助手，1999年同講師， 2002年名古屋工業大学講師， 2003年同助教授.現在同大大学院情報工学専攻所属，教授．国際連携情報学専攻長，NITech AI研究センター長．知能・感性ロボティクス，知識推論・ 計算知能，ヒューマンインタラクション，医工連携情報処理などに興味を持つ．2006年日本感性工学会技術賞，2010年日本知能情報ファジィ学会論文賞，2012年日本感性工学会論文賞， 2015年文部科学大臣表彰科学技術賞（研究部門）等を受賞．日本感性工学会理事．