Speaker S p e a k e r 紹 介 株式会社ACES 代表取締役 ⽥村 浩⼀郎 東京⼤学⼤学院⼯学系研究科卒(⼯学博⼠)。松尾研究室で⾦融、ネ ットワーク分析、⾃然⾔語処理や広告最適化などに対して機械学 習の応⽤研究に従事。GCI講座優秀賞、DL応⽤講座最優秀賞、ト ヨタ・ドワンゴ⾼度⼈⼯知能⼈材奨学⾦などDLに関わる様々な賞 を受賞し、数多くの企業との共同研究プロジェクトでPMを経験。 2017年、「アルゴリズムで社会はもっとシンプルになる」という ビジョンを掲げACESを創業。アカデミアと事業の接合を意識し、 会社を経営しながら⾃らも博⼠号を3年で取得。AIアルゴリズムを 前提にした働き⽅・産業はどのような姿かという問いを⽴て、AI の社会実装を率いる。
受賞実績多数、すごいベンチャー100にも選出 Plug and Play Japan Fall Summit 2020 IoT部⾨でJapan Session Awardを受賞 週刊東洋経済2020年8⽉22⽇号 「すごいベンチャー100」に選出 「HONGO AI 2019」において 「HONGO AI AWARD」と「フジタ賞」を受賞 受賞・メディア掲載実績 7
D e e p L e a r n i n g を ⽤ い た A I と は 何 か 映像や⾳声、⾔語などの⾮構造データを取り扱うDeep Learningを武器に、 アルゴリズムを組み合わせて属⼈的な知⾒・業務をAI化する技術に強み 11 Decision making 経験との照合 ・意味づけ Actuate 介⼊・制御 Sensing 画像・映像 ⾳声認識 output input ⾮構造データ = Deep Learningの主戦場 テーブルデータと違って、既存の統計⼿法では直接取り扱うことが 難しく、 ヒトが情報処理することを前提にしていたデータ 映像 ⾳声 A/あ ⾔語 Ex: オンライン授業におけるヒトと機械のコミュニケーション 独⾃に研究開発したAIアルゴリズム モジュールの組み合わせ AI モジュール AIトランスフォーメーション
D e e p L e a r n i n g が も た ら す 業 界 変 化 の 可 能 性 Deep LearningというAIアルゴリズムの登場で、「機能を正しく分解すれば」 属⼈的で⾮定型の業務もソフトウェアで処理できるようになった 22 演繹的 処理能⼒ 帰納的 処理能⼒ ヒト・⼈類が 処理できる業務 Deep Learning Deep Learningが 拡張した処理能⼒ 既存のソフトウェア で処理できた業務 AIソフトウェアで 処理できるようになる業務 経験則(データ)＆ 脳(モデルの性能) ∝ 定型 処理能⼒ ヒトの 認知処理能⼒
D e e p L e a r n i n g が も た ら す 業 界 変 化 の 可 能 性 単価が⾼く、かつトランザクション数が多い熟練者・プロの知⾒をAI化。 コモディティ化せずかつ顕在化している価値が⾼い領域にこそAI化の価値あり 23 ⽬的レベル 技術レベル ⼈ができない もの・こと 創薬 市況 投資・投機 ⾃動運転 ⼈が⾝体活動を 通して⾏うもの ロボット操縦 熟練者・プロなら できる認知処理 ⼈ならできる 認知処理 営業 マーケティング 監督・評価 ⾳声認識 物体検知 まだできない そこそこできる ⼈を超えている 技術機能の実現可能性の戦い => 潜在的な価値、ACESは短中期的にはやらない 技術性能におけるTech企業との戦い => レッドオーシャン 属⼈的な事業/働き⽅との戦い =>顕在化するAI技術価値が存在。
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