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【JSAI2023 参加レポート】 AISCのDX推進活動の発表や企業ブースの様子をお届けします!

こんにちは!株式会社GA technologies、AI Strategy Center所属、新卒一年目の嶺井です!

先日、2023年度 人工知能学会全国大会(JSAI)が熊本で開催されました。そこで弊社はゴールドスポンサーとして本大会に協賛させていただきました。また、AISCからは総勢5名のメンバーが学会に参加してきました。

今回のブログは、人工知能学会の概要、インダストリアルセッションでの発表、企業ブースの出展、そしてメンバーが聴講したセッションについて紹介します。

AISCに興味を持っている方、また社内の方々にも読んでいただけるように執筆しました。最後までお楽しみください!

人工知能学会の概要


(前略)
人工知能に関する学際的学問研究の促進をはかり,会員相互間および関連学協会との交流の場を提供することを通じて,わが国のこの分野の学問と産業の進歩発展に貢献するとともに,国際的活動を通して世界のこの分野の進歩に貢献することを目的としています.

引用:人工知能学会|入会の案内

上記にあるように、人工知能学会は、人工知能に関する学問研究の促進と国際貢献を目的とし、会員相互間および関連学協会との交流の場を提供しています。
その交流の場の一つとして、2023年6月6日(火)~ 6月9日(金)に熊本城ホールで人工知能学会全国大会(JSAI)が開催されました。

今年度の大会では、200を超えるセッション、ポスター展示などをはじめ企業展示ブース、または会員同士のネットワークを築くためのイベントなどが催され、総勢3,566名もの会員が現地、またはオンラインで参加しました。

会場の入り口に設置されたウェルカムボード

インダストリアルセッションの参加


インダストリアルセッションでは、AISC General Managerの橋本がAISCの取り組みについて紹介しました。

[2C5-IND-5-04] 株式会社GA technologies AI Strategy Centerの取組紹介

急成長中のネット不動産企業「GA technologies」の研究開発組織であるAI Strategy Centerでは、業務効率化やプロトタイプの品質向上を通して事業に貢献しています。

具体的なプロトタイプの紹介や、成功・失敗の事例を交えながらの分かりやすく部内の取り組みについて解説していただきました。

発表の資料も公開されていますので、興味がある方は、ぜひご覧ください!

企業ブースの出展


企業ブースでは、主に不動産領域におけるAISCのDX推進活動について紹介させていただきました。社内で内製したOpenAI APIを使用したグループ内向けチャットシステムや物件の周辺検索など、実際のプロダクトを使いながらデモを行いました。

ここでは、たくさんの学生さんやAIに関する研究者・エンジニアの方と交流できる機会の場でもありました。これこそ、現地参加の楽しいところでもありますよね。

企業ブースの様子:人事の佐久間さん(左)と先輩の岩隈さん(右)

JSAI2023の公式Twitterからも、企業ブースの紹介がありました!

メンバーが聴講したセッション


最後にお届けするのは、AISCメンバーの印象に残ったセッションです。

橋本さん

トップバッターは、不動産の基盤データの整備に取り組んでいる橋本さんです。

[2C6-KS-8] 少子高齢化と「住まい」産業のDXを考える

2017年から継続している”不動産とAI”の企画セッションです。今回は空き家の増加、加齢によるニーズの変化と住宅ストックの不整合、さらにいわゆる2025年問題に伴う労働⼒の不⾜などの諸課題に対するDX変革について、刺激的な議論がかわされました。個人的にはスペースRデザイン 吉原様が手掛けたリノベーション物件で、築50年以降で賃料が上昇した事例(冷泉荘)に驚かされました。

三田さん

二人目は、価格推定モデルの研究に取り組んでいる三田さんです!

[1B5-GS-2-03] MLOpsを促進する予測ミス要因に応じた予測誤差の定量的分解手法

予測誤差の要因を(1)説明変数が異常値、(2)目的変数の特徴による条件付き分散が大きい、(3)目的変数が異常値、(4)モデルの性能が悪い、という4要因に分類し、それぞれの影響を定量化する試みです。私自身もモデルの研究段階や運用段階において精度改善のために誤差の要因を分解したくなることは多く、自分なりにやっていましたが、こういったアプローチもあるのかと勉強になりました。

岩隈さん

三人目は、AISCブログの論文紹介でお馴染みの岩隈さんです!

[4B2-TS-4-01] 拡散モデルによる画像生成の基礎と最新研究動向

ソニーリサーチの石井さん・早川さんによる拡散モデルのチュートリアルです。前半の基礎編では、定式化から直感的な理解、具体的なアーキテクチャに至るまで丁寧な説明がされていた点がとても分かりやすく、後半の応用編では、最新の研究の解説を通して拡散モデルの応用の広さを改めて実感できる内容になっていて、とても勉強になりました。

丸山さん

最後は、自然言語処理を専門としている丸山さんです!

[3D5-GS-2-05] 対照学習を用いた知識蒸留によるニューラルトピックモデルの学習

ニューラルトピックモデルに対して、3種類の知識蒸留(応答・特徴・関係ベース)を適用して精度を改善した研究です。三種類の知識蒸留手法を組み合わせて使用することで、精度がより高くなる点が大変興味深いです。また、自分自身が大学院でトピックモデルを使用した研究をしていたこともあり、とても勉強になるテーマでした。

まとめ


今回の人工知能学会全国大会では、インダストリアルセッションや企業ブースなどを通じて、多くの方にGA technologiesやAISCの活動を知ってもらう機会になりました。

また、今年の学会は対面で開催されたため、参加者同士が交流や、情報を交換する機会でもありました。普段のオフィスでの仕事とは異なる刺激を受け、有意義な時間を過ごすことができました。

最後に、今回学会に参加して企業ブースにお越しいただいた方、運営の方、心より感謝申し上げます。

また、読者の皆さん、最後まで読んでいただきありがとうございました!


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