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AI人材育成への取り組みについて/20181016_CEATEC
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ITO Akihiro
October 16, 2018
Technology
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AI人材育成への取り組みについて/20181016_CEATEC
CEATEC 2018 METIセッション
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Development of AI Human Resources in Nagoya local printing company.
ITO Akihiro
October 16, 2018
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Transcript
西川コミュニケーションズのご紹介 と AI人材育成への取り組みについて 2018/10/16 CEATEC JAPAN 2018 AI事業開発室 伊藤明裕 Akihiro
ITO
[email protected]
CEATEC JAPAN 2018 / nico :
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西川コミュニケーションズ株式会社 1906年 名古屋市にて当社の前身「西川印刷所」創業
1949年 「西川印刷株式会社」に社名変更 1995年 「らくだ書店」をオープン 2007年 「西川コミュニケーションズ株式会社」に社名変更 2016年 西川栄一が代表取締役に就任(四代目) マスキングテープ「bande」の製造・販売を開始 2017年 JDLAに賛助会員として参画(12月) 2018年 AI事業開発室を新設(2月) http://www.jdla.org/
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AI CRM 基盤事業
ICT ロジス ティクス マーケティング 印刷、DM、 コールセンター BPO ラベル 印刷 3D 社内起業 支援 ここ数年の事業モデル 2018年度からの事業モデル
CEATEC JAPAN 2018 / nico :
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軽く自己紹介(最近) • ABEJA社との取組開始、JDLA参画、部署新設などの動きから、ICTチームで先行
して勉強していた伊藤が必然的にG検定挑戦第一号となった。 • 各種セミナー、書籍、udemy.com、aidemy.netなどで知識習得。 Jetson, ubuntu, Python, anaconda, Numpy, TensorFlow…… • 社内AI勉強会実施。 • JDLAを核としたネットワーキング。 • G検定に続いて、E資格にも挑戦。 情報処理 安全確保 支援士 第007287号
CEATEC JAPAN 2018 / nico :
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軽く自己紹介(昔話〜2016年頃) • IBM3090
/ MVS / Assembler(証券オンライン保守、東証のオンライン化対応) • HP / HP-UX / C, C++(FS-X空戦シミュレータ開発用の CASEツール開発等) • NeXT / NeXTSTEP / Objective-C(購買管理、給与計算システム開発等) • Open系 / Linux / PHP + PostgreSQL, MySQL(DAMなど各種webDBシステム開発) • nicoでは、社内外向けwebシステム開発、社内インフラ管理など ICT全般のマネジメント • 2015年IPA 情報セキュリティスペシャリスト合格 • Cloud系 / kintone, G Suite + GAS ◦ 80年代のAI家電、エキスパートシステム、2004年のDARPAグランドチャレンジ、SF映画に出てくる人工知能、などに対 しては当時から個人的に興味を持っていたが、技術的に掘り下げたことはなかった。 ここまで統計分析、機械学習の 知識・経験はまったく無し。
CEATEC JAPAN 2018 / nico :
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全社的なAI人材育成の取り組み【Top-Down】 • 2017年2月 全社員3年以内に「ITパスポート試験合格」目標。
• 2017年12月「人工知能は人間を超えるか/松尾豊【著】」を全社員向け課題図書と して350冊ほど配布。 • 2018年2月「AI事業開発室」新設。10年間ICT全般(開発・インフラ)担当の伊藤が、 専任として異動。 • 全拠点全社員対象に、半年がかりで伊藤自作資料にて社内AI勉強会実施。 • 全社員に対してG検定取得を推奨。2017年12月の第1回目は3名受験/2名合格。 2018#1は2名受験/1名合格。次回2018#2は30名程度受験予定。
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全社的なAI人材育成の取り組み【Bottom-Up】 • AIプロジェクトチームが旗振り役となり、営業/
業務/総務それぞれが、「自分たちの業務のど こにAIが適用できるか?」をテーマに検討。AI 事業部門が技術視点でサポート。全6回、就 業時間後30分で自由参加の発表会。 • 他拠点でも同様のワークショップ開催。 • 具体的かつ多彩なアイデアが出ている。(当然、実現には課題あり) • G検定受験予定者は、毎週自主的にグループワークを時間外に実施。
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全社的なAI人材育成の取り組み【実践】 • 出てきたアイデアを、AIプロジェクト推進チームで整理・分類し、各チームと相談の
上、いくつかを実際に進めてみる。 ◦ そもそもワークフローを見直すべきでは ? ◦ RPAでできる⇒ RPAの理解/Google App Script使いを増やすために新たな勉強会予定 ◦ 簡単そうなものは自社で開発してみる ◦ AIベンチャーに見積り依頼してみる⇒ 委託先開発も同時進行 ◦ 必要なデータが得られるか検討してみる ◦ ハードル高そうなので保留⇒ どこが難しいか、の説明