2019年度[後期]AI理論と実践講座“AI×イノベーション”を創出する人材育成をめざす《テーマ》“体験型”AI実践講座
期 間2019年11月～2020年3月（全10回）18:30～20:40

会 場定 員
年会費

経営研究所 会議室
10社（年度途中のご参加も可能です）
300,000円

講師
森 英悟（株式会社 Sigfoss 代表取締役社長 工学博士）

吉田 直可（法律事務所愛宕山所属弁護士
明治大学自動運転社会総合研究所 特別研究員）
一般社団法人 経営研究所【AI理論と実践講座のご案内】

全ての産業・サービスの基盤が、IT技術、とりわけAIをコアにした技術と、そのネットワークに移行しつつある。「AIテクノロジー」を事業に組み込み、自社に変革をもたらすためのイノベーションは、企業成長の必須の要件である。
【今回のAI講座の狙い】

現代AIの基礎理論を学び、簡単なプログラミングの作成を通じてAIの本質を体感することで、自社の新規サービスや業務改善へのAI適用への具体的な足がかりを得ることを目的とする。毎回の講義は、各回のテーマの基礎理論の解説と、Pythonを使った簡単な演習と、併せてたくさんの実践事例の紹介を行う予定である。参加企業の皆様のAI戦略展開の一里塚としていただきたい。とりわけ、初心者の方も大歓迎！
(事前のAI知識必要なし､数学なし､プログラム経験不要､ただし手を動かす気合い必要！
Mac、Windowsいずれにも対応。－ただし、パソコンは各自持参いただくことを原則とする。)
この領域の第一人者たる森英悟先生(AIテクノロジー担当)を中心に、吉田直可弁護士（ビジネスモデル特許、知的所有権の権威）による強力な布陣にて実施を予定。

【2019年度後期予定】
第1回（原則第1、3水曜日、第8回は木曜日開催 18：30～20：40）

11月20日（水） AI で何ができるのか / Python 開発環境整備
最新のAIの実力を知ることで、自社の業務改善やサービス開発の可能性、適用エリアを把握する。
Pythonの開発環境を整備し、簡単なプログラムが動作することを確認する。

第2回

12月4日（水）AI概説 / Python基礎講座
AIを理解するための基本的な概念を理解する(回帰、分類、教師あり・なし学
習、強化学習など)。
Pythonプログラム演習。エクセルでできることがPythonでもできるようになる。おもしろい事例を紹介する。

第3回

12月18日（水） AI概説 / AIプロジェクトの勘所
実際にAIプロジェクトを行うために必要なプロセスや作業を理解する。
Pythonを使って簡単なデータ整備の実習を行う。

第4回

1月15日（水）※第3水曜日開催

第5回

1月29日（水）※第5水曜日開催

AI理論(統計解析モデル)と事例 / Python演習 (線形回帰、PCA)
応用範囲の広い統計解析モデルについて、事例と基礎理論を理解する。
Python を使って線形回帰と PCA の演習を行い、実践事例を紹介する。

AI 理論(アンサンブル学習)と事例 /Python 演習 (ランダムフォレスト、XG ブースティング)
最新の強力な機械学習モデルの一つであるアンサンブル学習について、基礎理論を理解する。
Pythonを使って、ランダムフォレストとXGBoostの演習を行い、実践事例を紹介する。

第6回

2月5日（水）AI理論(Deep Learning)と事例 / Python演習
近年の AI ブームの立役者 Deep Learning について、基礎理論を理解する。
Python を使って単純なネットワークモデルの作成と学習を行い、実践事例を紹介する。

第7回

2月19日（水）第8回

2月27日（木）AI 理論(Deep Learning)と事例 (画像認識) / Python 演習 (画像認識)
Deep Learningが最も成功した領域である画像認識について、基礎理論を理解する。
Pythonを使ってDeep Learningによる簡単な画像認識の演習を行い、実践事例を紹介する。
AIとデータをめぐる法律の勘所（特別講義）

※曜日変更

第9回

3月4日（水）

第10回

3月18日（水）AI 理論(Deep Learning)と事例 (自然言語処理) /Python 演習 (自然言語処理)
Deep Learningによって新たなサービスが生まれつつある自然言語処理について、基礎理論を理解する。
Pythonを使ってDeep Learningによる簡単な自然言語処理の演習を行い、実践事例を紹介する。
AI理論(Deep Learning)と事例 (GANと強化学習) /Python演習(GAN/強化学習)
Deep Learningの先端応用分野であるGANと強化学習について、基礎理論を理解する。
Pythonを使ってDeep Learningによる簡単なGAN/強化学習の演習を行い、実践事例を紹介する。

【講師紹介】森 英悟
北海道大学大学院博士後期課程単位取得退学 工学博士/ 株式会社 Sigfoss 代表取締役＜プロフィール＞
1968 年生まれ。自然言語処理に関する研究で学位取得。日本 IBM、NOKIA(フィンランド)、東証第一部企業の代表取締役を経て、2014 年に Sigfoss を創立。高精度画像認証システム、クラウド型企業向けシステ
ム、ソーシャルゲーム、ファイナンシャルデータなどのビッグデータ解析、自己組織型学習システムの自然言語処理、画像処理への応用など最先端の技術を導入したシステム開発を手がける。近年は大手企業を中心に、ディープラーニング技術により人事やマーケティングデータ、動画像の解析を行い、ビジネス面で大きな成果をあげている。
吉田 直可法律事務所愛宕山所属弁護士/明治大学自動運転社会総合研究所特別研究員（自動運転 AI、医療 AI研究）＜プロフィール＞
1981 年生まれ。2008 年に弁護士として登録(東京弁護士会)、2012 年に法律事務所愛宕山を開設。2018
年 4 月に明治大学の自動運転社会総合研究所にて特別研究員に就任。社会実装部会部会長、医療 AI部門部会長として、自動運転分野や医療分野における AI 活用のリスク管理を専門とする研究を行う。成蹊大学法科大学院、明星大学情報学部、サイバー大学 IT 総合学部において非常勤講師として教壇に立つ
他、経済産業省・国土交通省委託事業「自動走行の民事上の責任及び社会受容性に関する研究」に関する協力委員も担当している。
【アシスタント】 篠崎 亜季 株式会社Sigfoss 所属【経営研究所とは】経営研究所は昭和21年に故高宮晋先生（東大、一橋大、上智大名誉教授）によって学者と企業が共同で近代経営のあり方を研究すべく設立された会員制の非営利団体です。当時は他に類似の機関がなかったために、「経営研究所」がそのまま固有名詞となり、今日に至っております。
1996年より故土屋守章（東京大学名誉教授）が、さらに2010年6月より寺本義也（前早稲田大学大学院教授）が引き継ぎ、2013年9月まで丸の内地区を拠点に経営学及び関連学問の研究関心等、大学と企業の実務的課題を結びつける役割をはたしてまいりました。
創立以来70有余年、着実に発展の地歩を固め今日に至るわけでありますが、2013年10月をもって改めて21世紀にふさわしい研究所としての基盤整備に着手し、「一般社団法人経営研究所」として再スタート致しました。
『知と実践の交流の場として、また智の発信基地』としての役割を担うなかで得た成果を、広く企業の実務において活かしていただくとともに、産業界及び学会の発展に資することを狙いとしています。
【経営研究所の活動と特色】～わが国を代表する産・官・学の各界の“知と人”を結集した『研究会』が活動のメイン！～
経営研究所は、経営の根幹にかかわるテーマごとに研究会を設け、各研究会の活動を経営研究所のコアにしています。各研究会にあっては、講義形式、セミナー形式をとらず、実務者、研究者等を中心に参加メンバーの知的格闘技を重視し、毎回、わが国を代表する多彩なゲストを招聘し、ゲストのプレゼンテーションにつづいて、参加者（ビジネスパーソンと研究者が中心）との間で、各回1時間ないし1時間半にわたって議論を重ねます。
単なる勉強の場にとどまることなく、その論議を通じて問題を深く掘り下げ、また参加者が相互に切磋琢磨するとともに、実務上、研究上の新しい着想と、知ならびに実践への指針を得ることをめざします。各研
究会は、上記の研究会活動を通じて、それぞれに質の高い提言と討論がなされるのみならず、しっかりしたドキュメントを提供します。

【参加申込方法】
年 会 費
申込方法

連絡先

300,000 円 ※経営研究所維持会員は 10%割引、分納可。
所定申込書に必要事項をご記入の上、メールもしくは FAX でご送付下さい。
参加は会社単位で、1 社 3 名の会員の登録ができます。
ワークショップには 3 名迄ご出席頂けます。登録者以外の代理出席はご遠慮いただいております。
一般社団法人 経営研究所 事務局〒100-0005東京都千代田区丸の内2-5-2 三菱ビルB1Ｆ
TEL：03-5220-2881 ／ FAX：03-3217-0208
E-mail：keieikenkyusho@keieik.or.jp ／ URL：http://www.keieik.or.jp

会場案内図【三菱ビルへの行き方】
・JR｢東京駅｣(丸の内南口)・・・・・・・・・・・・・・・徒歩約3分
京葉線「東京駅」10 番出口より直結
・地下鉄
千代田線｢二重橋前駅｣4番出口・・・・・・･･徒歩約2分
丸ノ内線｢東京駅｣地下道経由・・・・・・・・・徒歩約3分
都営三田線｢大手町駅｣D1出口・・・・・・・・徒歩約4分
東西線｢大手町駅｣B1出口・・・・・・・・・・・・徒歩約6分

2019年度AI理論と実践講座 参加申込書
年月日

会社名
所在地 〒
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登録者氏名

TEL
E-mail

所属部署および役職名
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登録者氏名

TEL
E-mail所属部署および役職名
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登録者氏名

TEL
E-mail所属部署および役職名※1 請求書送付先は、こちらに丸印をつけて下さい。
※2 オールインワン制度でのご参加の場合は、右記に☑ を入れてください。

□20190925