ISSN2188－1200

2022年度採択分 九州大学マス・フォア・インダストリ研究所共同利用研究集会

データ格付けサービス実現のための数理基盤の構築

編集 : 中山尚子，
谷川拓司，品野勇治，近藤正章，

石原亨，鍛冶静雄，藤澤克樹

九州大学マス・フォア・インダストリ研究所

MI Lecture Note Vol.90 : Kyushu University

2022年度採択分 九州大学マス・フォア・インダストリ研究所 共同利用研究集会

データ格付けサービス実現のための数理基盤の構築

編集：中山 尚子，谷川 拓司，品野 勇治，近藤 正章，石原 亨，鍛冶 静雄，

藤澤 克樹

A

About MI Lecture Note Series
The Math-for-Industry (MI) Lecture Note Series is the successor to the COE Lecture
Notes, which were published for the 21st COE Program “Development of Dynamic
Mathematics with High Functionality,” sponsored by Japan’s Ministry of Education,
Culture, Sports, Science and Technology (MEXT) from 2003 to 2007. The MI Lecture Note Series has published the notes of lectures organized under the following two
programs: “Training Program for Ph.D. and New Master’s Degree in Mathematics as
Required by Industry,” adopted as a Support Program for Improving Graduate School
Education by MEXT from 2007 to 2009; and “Education-and-Research Hub for
Mathematics-for-Industry,” adopted as a Global COE Program by MEXT from 2008 to2012.
In accordance with the establishment of the Institute of Mathematics for Industry (IMI)in April 2011 and the authorization of IMI’s Joint Research Center for Advanced andFundamental Mathematics-for-Industry as a MEXT Joint Usage / Research Center in
April 2013, hereafter the MI Lecture Notes Series will publish lecture notes and proceedings by worldwide researchers of MI to contribute to the development of MI.
October 2022
Kenji Kajiwara
Director, Institute of Mathematics for Industry

IMI Workshop of the Joint Usage Research Projects

Construction of Mathematical Basis for Realizing Data Rating Service
MI Lecture Note Vol.90, Institute of Mathematics for Industry, Kyushu University
ISSN 2188-1200
Date of issue: December 12, 2022
Editors: N aoko Nakayama, Takuji Tanigawa, Yuji Shinano, Masaaki Kondo,
Toru Ishihara, Shizuo Kaji, Katsuki Fujisawa
Publisher:
Institute of Mathematics for Industry, Kyushu University
Graduate School of Mathematics, Kyushu University
Motooka 744, Nishi-ku, Fukuoka, 819-0395, JAPANTel +81-(0)92-802-4402, Fax +81-(0)92-802-4405
URL https://www.imi.kyushu-u.ac.jp/

B序文
 本会議録は 2022 年度 IMI 共同利用研究 女性研究者活躍支援研究-研究集会（Ⅰ）
「データ格付
けサービス実現のための数理基盤の構築」のにおける議論をまとめたものである．
近年、DX（Digital Transformation）や AI の急速な発展に際し、産業界ならびに経済界においては、数学の重要性がより一層認識されるにいたっている．たとえば、今後、DX におけるデータの相互利用において、AI の学習データの獲得が目的とされるシーンは増大していくと見込まれるが、そのような場合、データの数理的な品質は必ず各界から求められる。また、形式上の整合性の確認や、重複や誤記、を探して修正・削除するデータクレンジングにおいても、数理的なアプ
ローチを考えることで、一層の自動化が促進される。
本研究集会においては、データの品質を数理的なアプローチにより判定して明示する「データ格付け」の実現に向けて、数理的な側面と現場への適用事例、そして経営者から期待についてそ
れぞれの立場から議論を行った。

 現在の状況をベースとして将来データがどのように生成・収集・解析されるかをビジネスの現場から経営層に至るまでのさまざま実例をベースに議論が行われ、データ格付けという観点から数学が実生活や産業にどのように適用されていくかの研究内容の発表が行われ、その可能性を大いに感じることができた。
 今後、データは最も重要な構成要素となり、そのデータの品質に関しての数学的な理論によるアプローチについて、学術的にも独立した領域として研究されるべき可能性を有しており、その研究を開始する契機が得られた。
本研究集会の成果としては，異なる専門分野や立場を有した参加者が活発に議論を行い、今後の研究の方向性について可能性を得たことを挙げる。
 本会議録は，以上の研究集会の成果を纏めたものである．
また、本研究集会と共催された国際ワークショップ：The 6th RIKEN-IMI-ISM-NUS-ZIBMODAL-NHR Workshop on Advances in Classical and Quantum Algorithms for Optimizationand Machine Learning についても別冊にて議事録を纏めた。

谷川 拓司（ソフトバンク株式会社・アイディエーション
ディレクター）
品野 勇治（Zuse Institute Berlin・研究員）
近藤 正章（慶応大学・教授）
石原 亨 （名古屋大学・教授）
鍛冶 静雄（九州大学・教授）
藤澤 克樹（九州大学・教授）
中山 尚子（株式会社豆蔵）i

2022年度 九州大学マス・フォア・インダストリ研究所 共同利用・共同研究 女性研究者活躍支援研究-研究集会(I)

データ格付けサービス実現のための数理基盤の構築
9 21 22

2022.

水

木

九州大学 伊都キャンパス ウエスト1号館 C棟
２階教育情報システム室（W1-C-201）
Computer Lab (W1-C-201), West Zone 1,
Ito campus, Kyushu University

Program■9月21日（水）■9月22日（木）

The 6th RIKEN-IMI-ISM-NUS-ZIB-MODAL-NHR Workshop
on Advances in Classical and Quantum Algorithms for
Optimization and Machine Learning

10:30‒11:10

09:30‒11:30 Session 13
Thorsten Koch（ZIB）
João Doriguello（NUS）
Ralf Borndörfer（ZIB）
11:00‒11:20 Coﬀee Break
11:20‒12:20 Session 14
Pierre-Louis Poirion（RIKEN）
Akifumi Okuno（ISM / RIKEN）
12:20‒13:50 Lunch Break
13:50‒15:10 Session 15
Niels Lindner（ZIB）
Inci Yüksel-Ergün（ZIB）
Jaap Pedersen（ZIB）
15:10‒15:30 Break
15:30‒16:50 Session 16
Uwe Gotzes（Open Grid Europe GmbH）
Ying Chen（NUS）
Osamu Saeki（IMI）
Katsuki Fujisawa（IMI）

株式会社豆蔵 執行役員 C.D.O．
（DX事業推進統括）安井 昌男
11:15‒12:00

株式会社Fixstars Amplify 代表取締役社長 CEO

平岡 卓爾

12:00‑13:30 昼休憩
13:30‒14:00
株式会社豆蔵 デジタル戦略支援事業 AI-Techチーム コンサルタント

林 沛萱

14:15‒15:00
立教大学 大学院人工知能科学研究科 特任准教授
株式会社豆蔵
デジタル戦略支援事業 AI-Techチームリーダー チーフ・コンサルタント

石川 真之介15:15‒16:00
横河電機株式会社 常務執行役員（CIO）
デジタル戦略本部長 兼 デジタルソリューション本部 DX−Platformセンター長

舩生 幸宏[研究代表者]

中山 尚子（株式会社豆蔵）

参加
無料
事前申込制

[組織委員]

谷川 拓司（ソフトバンク株式会社）
品野 勇治（Zuse Institute Berlin）
近藤 正章（慶応大学）
石原 亨（名古屋大学）
鍛冶 静雄（九州大学）
藤澤 克樹（九州大学）[共催機関]

理化学研究所（RIKEN）
九州大学マス・フォア・インダストリ研究所（IMI）
統計数理研究所（ISM）
National University of Singapore（NUS）
Zuse Institute Berlin（ZIB）
NHR Center at ZIB

最新情報
最新情報は、下記のホームページをご覧ください
URL：https://sites.google.com/view/
6th-riken-imi-ism-zib-workshop/program

16:15‒16:50
株式会社豆蔵 チーフ・コンサルタント

中山 尚子

参加申込
参加にあたっては、下記の参加申込をお願いします
URL:https://forms.gle/H3rA1D7EmHMGKQtC6 【申込フォーム】

E-mail : imikyoten@jimu.kyushu-u.ac.jp

https://joint.imi.kyushu-u.ac.jp/post-6137/

ii

開催⽇：2022/09/21〜2022/09/22

データ格付けサービス実現のための数理基盤の構築｜共2022a007
カテゴリー：イベント タグ： ⼥性研究 研究集会I

開催概要

開催⽅法：対⾯のみ
場所：九州⼤学 伊都キャンパス ウエスト1号館 C棟 ２階 教育情報システム室 （W1-C-201）
主要⾔語：（1⽇⽬）英語、（2⽇⽬）⽇本語
共催：理化学研究所(RIKEN)
九州⼤学マス・フォア・インダストリ研究所(II)
統計数理研究所(IS)National University of Singapore (NUS)
Zuse Institute Berlin (ZIB)NHR Center at ZIB
種別・種⽬：⼥性研究者活躍⽀援研究-研究集会(I)
研究課題題⽬：データ格付けサービス実現のための数理基盤の構築
研究代表者：中⼭ 尚⼦（株式会社⾖蔵 デ タ5戦略⽀援事業部 チーフンサ5タント）研究実施期間：2022年9⽉21⽇（⽔）〜 2022年9⽉22⽇（⽊）
研究計画詳細：https://joint1.imi.kyushu-u.ac.jp/research_chooses/view/2022a007

プログラム
9⽉21⽇（⽔）The 6th RIKEN-IMI-ISM-NUS-ZIB-MODAL-NHR Workshop on Advances in Classical andQuantum Algorithms for Optimization and Machine Learning
09:30-11:30 Session 13

09:30-10:00 Thorsten Koch (ZIB)“High-Performance Solving of QUBOs to Proven Optimality”
10:00-10:30 João Doriguello (NUS)“Quantum algorithm for stochastic optimal stopping pro&lems with applications in ﬁnance”
10:30-11:00 Ralf Borndörfer (ZIB)“ulticriteria Shortest Path lgorithms”

11:00-11:20 Coﬀee Break
11:20-12:20 Session 1

11:20-11: 0 Pierre-Louis Poirion (RIKEN)“Ran(omi>e( su&space regulari>e( Newton metho( for unconstraine( non-conve< optimi>ation”
11: 0-12:20 Akifumi Okuno (IS / RIKEN)“inima< nalysis for Inverse Risk in Nonparametric Inverti&le Regression”

12:20-13:0 n Break
13:0-1:10 Session 1

13: 0-1:20 Niels Lindner (ZIB)“On the geometry of perio(ic timeta&les in pu&lic transport”
1:20-1: 0 Inci Yüksel-Ergün (ZIB)“Improving (ata 5uality in the presence of superhuman comple<ity in (ata errors”
1: 0-1 :10 Jaa$ Pedersen (ZIB)“Optimal (iscrete pipe si>ing for tree-shape( CO2 networks”

1:10-1:30 Break1:30-1 :0 Session 1

1 :30-1 :00 Uwe Gotzes (Open ri( Europe m&H)“Spotlights on success stories of pu&lic-private partnership”
1 :00-1 :30 Ying Chen (NUS)“eep Switching State Space o(el (S3) for Nonlinear ime Series orecasting with Regime Switching”

iii

16:30-16:40 Osamu Saeki (IMI, Kyushu University)“Institute of Mathematics for Industry: its uniqueness, strength and prospects”
16:40-16: 0 Katsuki Fujisawa (IMI, Kyushu University)“losing emar/s”
最新の情報はこちらからご覧ください

9⽉22⽇（⽊）
10:30-11:10

データ流通とデータ格付け
安井 昌男（株式会社⾖蔵 執⾏役員 FDF．（DX事業推進統括））

11:1-1:00

組合せ最適化プラットフォームと業務データの標準化
平岡 卓爾（株式会社Fixstars Amplify 代表取締役社⻑ ）1:00-13:30昼休憩
13:30-1:00

少量データ向け機械学習
林 沛萱（株式会社⾖蔵 デ タル戦略⽀援事業 AI-echチーム コンサルタント）

1:1-1:00

データ中⼼の説明可能AI
⽯川 真之介（⽴教⼤学 ⼤学院⼈⼯知能科学研究科 特任准教授
株式会社⾖蔵 デ タル戦略⽀援事業 AI-echチーム4ーダー チーフ・コンサルタント）

1:1-1 :00

横河電機のDX戦略とBI/AIの活⽤について
舩⽣ 幸宏（横河電機株式会社 常務執⾏役員(I)
デ タル戦略本部⻑ 兼 デ タル#41ーション本部 DX－Platformセンター⻑）

1 :1-1 :0

組織的なAIの活⽤
中⼭ 尚⼦（株式会社⾖蔵 チーフ・コンサルタント）iv

Contents
Data and Mathematics Business Needs �������������������������������������������������������������������������� 1
Masao Yasui (Chief Digital Business Officer, Mamezou Co., ltd, Japan)

Platform for combinatorial optimization and Standardization of business data ���������������� 8
Takuji Hiraoka (CEO, Fixstars Amplify Corporation, Japan)

Few-shot learning ������������������������������������������������������������������������������������������������������� 33
Pei-Hsuan Lin (IT Consultant, Mamezou Co., ltd, Japan)

Data-centric Explainable AI ���������������������������������������������������������������������������������������� 34
Shin-nosuke Ishikawa (Graduate School of Artificial Intelligence and Science, Rikkyo
University, Japan/ Chief Consultant, Mamezou Co., ltd, Japan)

Yokogawa’s DX Strategy, AI and BI Utilization ������������������������������������������������������������ 35
Yukihiro Funyu (Senior Vice President (CIO)/ Head of Digital Strategy Headquarters/ Head of
DX-Platform Center in Digital Solutions Headquarters, Yokogawa Electric
Corporation, Japan)

Organizational AI Applications ������������������������������������������������������������������������������������ 57
Naoko Nakayama (Chief Consultant, Mamezou Co., ltd, Japan)v

Construction of Mathematical Basis for Realizing
Data Rating Service
September 21-22, 2022, Fukuoka, Japan

Data and Mathematics Business Needs
Masao Yasui
Chief Digital Business Officer, Mamezou Co., ltd, Japan
The importance of mathematics in socio-economic activity needs no further mention.
Furthermore, the environment in which mathematics is utilized is evolving day byday.
In the world of software where mathematics is the powerhouse, the current focus ison cloud and smartphone applications.
However, in the era when the era of IoT is coming in earnest, the amount of data will
increase more explosively than it is now. In situations like these, a mathematical
approach to data becomes increasingly important.
So, what kind of environment will mathematics-based applications run in?
In this session, we will discuss the distributed environment and MEC (Multi-access
Edge Computing) that utilize various types of data, and consider the newenvironment where mathematics will be used when the current business enters thefull-scale IoT era.

1崯嵤崧૴ৢ峒崯嵤崧તહ岻'DWDDQG0DWKHPDWLFV%XVLQHVV1HHGV

MAMEZOUYour intelligence, We embody it.

০঩岴ਵ峃峵岽峒

7RGD\ VWKHPH০峨峑岝੗岹੉峹島峐岷峐岮峵岽峒SRSXODURSLQLRQz 崯嵤崧峮ਯ৾峙岝০৏峘崻崠崵崡峕峒峍峐峙ਂ૭ಳुमृଞ௙
FRPPRQVHQVHःऽ‫ؚ‬ਠৃदभਠৰ৓ऩঢ়ੱम୦ऊ

:KDWLVWKHFXUUHQWUHDOLQWHUHVWLQEXVLQHVV ILHOG"Your intelligence, We embody it.

MAMEZOU

2

'$<崧崌嵈崮嵤崾嵓ৎ৑൥౰

岣৫ভ峘ቂቇ‫ط‬崯嵤崧૴ৢ峒崯嵤崧તહ岻岤ઙૄভ঺໼୉ ਍੩๬੬

岣ੌ়峅ਈి৲崿嵑崫崰崽崑嵤嵈峒঵ਜ崯嵤崧峘ఏ૆৲岤
)L[VWDUV $PSOLI\ ৻਀਄ഁ૽঺শ &(2 ਴ળཬተ

໤೬ህ

岣૘୤崯嵤崧਱岻ਃ༊৾ಆ岤ઙૄভ঺໼୉ ௔ ᩒᄦ

岣崯嵤崧রੱ峘ହ৥૭ચ$,岤
ཱི‫گ‬୉ָ ୉ָӅਕ޽எ೵Ռָ‫ڂݜ‬Ռ ಝ೜०‫گ‬द

岣૯ఖਗ਼ਃ峘';ਅറ峒崯嵤崧$,峘ણ৷峕峎岮峐岤ԥՑు‫ࣞהؽ‬ճऀ ৙ແࣧߨༀҽ &,2 ᢢਫ਼ ߀޼

岣ੌ௶৓峔$,峘ણ৷‫ط‬൷ভ峘ቂቇ岤ઙૄভ঺໼୉ র৛༌৕Your intelligence, We embody it.

MAMEZOU‫ࣞה‬ճऀಀ଄੶ઔ ਇ೯ղ

岬峟島峵崯嵤崧

ফ峘੕崯嵤崧୤峙崤崧崸崌崰‫&ق‬29,' ૔୧ඐਜ峘ੜਸ‫كء‬,R7भ൤఺‫؞‬৅னपेॊॹ‫ॱش‬ੜਸमऒोऊै
Your intelligence, We embody it.

MAMEZOU

3崻崫崘崯嵤崧峘ళ峚島峐岮峉ৎ৻峒峘ৼୀ&XUUHQWLQWHUHVW%LJ 'DWD ‫ق‬EX]]ZRUG‫ك‬'DWDH[SORVLRQ 峃峣峐峘崯嵤崧岶૑ਏ峔峘岵$JJUHJDWLRQDQGGLVWULEXWLRQ 峇峘崯嵤崧峙ਦ౅峑岷峵峘岵'DWDUHOLDELOLW\
峬峙峮য৑峑峙峮峍峐岮岻峔岮+XPDQVFDQ WGRLWDQ\PRUH$XWRPDWLRQ

GDWDDQDO\VLV

8QPDQQHG

QHZNQRZOHGJHDQGLQWHOOLJHQFH
Your intelligence, We embody it.

MAMEZOU

崯嵤崧તહ岻‫ق‬崯嵤崧峘ਯ৶৓ષସ峘ન৳‫ك‬峘৐઀峒峔峵୭୆$XWRPDWLRQ&XUUHQWLQWHUHVW 峃峣峐峘崯嵤崧岶૑ਏ峔峘岵$JJUHJDWLRQDQGGLVWULEXWLRQॹ‫ॱش‬मীങखथেऽोૐ৺औोथଵ৶औोॊ

'DWDLVERUQGLVWULEXWHGDQG
DJJUHJDWHGDQGPDQDJHG
8QPDQQHG

ൂோ GHSHQGHQWRQ 峇峘崯嵤崧峙ਦ౅峑岷峵峘岵'DWDUHOLDELOLW\ॹ‫ॱش‬मശोञॉശऔोञॉघॊऒधऋँॊ

'DWDFDQEHFRUUXSWHGRUFRUUXSWHG$,धःअਯ৶ঔॹঝपम‫ؚ‬ਯ৶৓पਂ఻়भऩः
ॹ‫ॱش‬ऋ૑ਏ$PDWKHPDWLFDOPRGHOFDOOHG$,
UHTXLUHVGDWDWKDWLVPDWKHPDWLFDOO\IODZOHVVYour intelligence, We embody it.

ীങ‫ق‬૪৶໮஋‫ك‬धૐরपৌૢखञ୭୆
‫ق‬ॖথইছ‫؞‬উছॵॺইज़‫ش‬঒‫ك‬$QHQYLURQPHQWWKDWVXSSRUWVGLVWULEXWHG SURFHVVLQJVWRUDJH DQG
FHQWUDOL]DWLRQ|LQIUDVWUXFWXUHRUSODWIRUP|

MAMEZOU

4嵓嵤嵓峮崣崕嵍嵒崮崋ૼ୒
5XOHVDQGVHFXULW\WHFKQRORJ\崯嵤崧તહ岻
‫ق‬崯嵤崧峘ਯ৶৓ષସ‫ك‬'DWDUDWLQJ
0DWKHPDWLFDO4XDOLW\RI'DWDਠ૔峘୭୆峙崯嵤崧ೌ৅峕ৌૢ峑岷峵峘岵• 崗嵑崎崱঳ாૐর峘Ⴈ૩The problem of over-concentration in the cloud¼¼ ¼

FRQYHUJHQFH

KLQGUDQFH

6HFXULW\¼ ¼• 崐崫崠崛嵛崼嵍嵤崧 edge computer– 峁岵峁崐崫崠崝嵤崸嵤峙峓岽峕઼岻峚峲岮峘岵Where should I place my edge server?

Your intelligence, We embody it.

MAMEZOU)DU (GJH 峒 1HDU (GJH岝0(&
/RFDO

1:

(GJH

/RFDO

:L)L

1:

(GJH

/RFDO

1:

&DUULHU 1:)DU (GJH
JH
1HDU (GJH
0(&Your intelligence, We embody it.

MAMEZOU

50(&峕ঢ়峃峵૚঺峘਄ੌ$:6:DYHOHQJWK$岣崕嵋嵒崊*¼ $:6:DYHOHQJWK¼ L$VVLVW 峑ੵৃ峕崝嵤崸嵔崡峑ଲୗ峘ঽ৿৲峼ৰਠ岤
KWWSVSDJHVDZVFORXGFRPUV7=0LPDJHV$:6B6PDUW)DFWRU\BB0$.,120LOOLQJSGIYour intelligence, We embody it.

MAMEZOU

૚ব峘嵎嵤崡崙嵤崡Your intelligence, We embody it.

MAMEZOU

6થ஦峔୩ୠ 崽崋崠崓嵓崌嵛崧嵤崵崫崰ૐ৺z ৸৬峘ଵ৶঻峮෰਌峮ਭ୩঻峙෰੟峘ଦଛ૾ய峮嵄崰嵓崵崫崗岶峹岵島峚ଐ岮‫ق‬૚ో੟峘஄૾峮ல஘峔峓಍岵岮ੲਾ峙૑ਏ峔岮‫ك‬&DUULHU 1:
૚3,ঀ‫ॻش‬)DU (GJH
JH
H

1HDU (GJH
0(&
૚3,मग़ॵ४॑੅ण૑ਏऋऩःz ෰੟峘ঽ৿லী岻峮ಠಛ৔ঽ৿ဦଛ峑ဌச峔૪৶岶૑ਏz ঽ৿૪৶峘峉峫峕峙෰੟峮崹嵔崫崰峘஄૾峔峓峘಍岵岮崯嵤崧峘૪৶岶૑ਏYour intelligence, We embody it.

ীങ

MAMEZOU

崯嵤崧峘ਯ৶৓峔ષସ峙峓岽峑ન৳岿島峵峘岵ૐ৺ॹ‫ॱش‬ऋਫखऐोयॹ‫ॱش‬৸৬ुਫखःधःअৃ়‫ڭٮ‬૚ரभঞএ‫ॺش‬଩೚భषभৌૢ‫ؚ‬३५ॸ঒৸৬ऋॲक़থघॊজ५ॡ
‫ك‬ਞ଴ੲਾभઽૐऩन/RFDOपৌखथ$,ಉऋ૪৶॑ନऔऩःॣ‫ش‬५

/RFDO

1:

崯嵤崧ઽૐ

ਯ৶৓ષସ
崩崏崫崗

&DUULHU 1:)DU (GJH
JH
1HDU (GJH
0(&

崯嵤崧ઽૐ

ਯ৶৓ષସ
崩崏崫崗

૚ரभঽ৿ಎ઼षभ੐ં
/RFDOदभဌசऩ૪৶ऋ૭ચ‫ਂؚ‬ਏऩॹ‫&॑ॱش‬ORXGपଛਦखऩः
&ORXGऺनभਙચऋऩः୭୆दभ૪৶‫ؚ‬૭৷ਙभન৳ऋਖ਻
Your intelligence, We embody it.

MAMEZOU

7$,$,

Construction of Mathematical Basis for Realizing
Data Rating Service
September 21-22, 2022, Fukuoka, Japan

Platform for combinatorial
optimization and Standardization ofbusiness data
Takuji Hiraoka
CEO, Fixstars Amplify Corporation, JapanThe company [1] develops and operates its own cloud service for solving
combinatorial optimization problems. It supports hardware from various companies,
including annealing machines developed in-house that take advantage of parallel
computing with GPUs and quantum annealing machines from D-Wave, Inc. In
addition to hardware abstraction, the company has an established reputation for its
Python SDK that simplifies QUBO formulation.
This presentation will provide an overview of these solutions and share thechallenges and efforts in applying combinatorial optimization solutions to the
manufacturing industry. In particular, we will present activities in an industry
association on how to standardize objective functions and constraints for specificapplications.
References[1] Fixstars Amplify Corporation Web Page:

https://amplify.fixstars.com/

8ੌ়चਈి৲উছॵॺইज़‫ش‬঒ध঵ਜॹ‫ॱش‬भఏ૆৲2022ফ9া22঩‫ॱشॹع‬તહऐ१‫ش‬অ५ৰਠभञीभਯ৶੦ೕभଡണ‫ع‬
ઙૄভ঺Fixstars Amplify CEO ਴ળཬተCopyright© Fixstars Groupভ঺ງஂ

Copyright© Fixstars Group9ইॕॵॡ५ॱ‫ش‬६भ໪ਏ໪ਏॢঝ‫ش‬উ৬਑
ઙૄভ঺ইॕॵॡ५ॱ‫ش‬६ভ঺੡ઙૄভ঺ইॕॵॡ५ॱ‫ش‬६ম঺ਚ૔৉ূ਎੃௃ય൫ఓ3-1-1 msb Tamachiি঴५ॸ‫ش‬३ঙথॱড‫ش‬N 28మਝয়2002ফ8া঱ৃયীূ઒উছॖ঒‫ق‬઒ଊ॥‫؟ॻش‬3687‫ك‬)L[VWDUV 6ROXWLRQV,QF
ਊ঺౥৸৕ভ঺
৪বदभ੾঵఺ल৫৅ઙૄভ঺)L[VWDUV $XWRQRPRXV7HFKQRORJLHVઙૄভ঺ॿॡ५ॸॕ ग़ঞॡॺটॽॡ५धभ-9ঽ৿ઈૡ਱ऐ९ইॺक़ख़॔৫৅ઙૄভ঺)L[VWDUV $PSOLI\ਊ঺౥৸৕ভ঺
୤৕॥থআগ‫ॸش‬ॕথॢभॡছक़ॻহ঵॑ઈ੾

৻਀਄ഁ૽঺শਕ਽ ცৱমস5੏5,446ਐ৞‫ق‬2021ফ9াਠ૔‫ك‬঺৩ਯ‫ق‬৴੥‫ك‬

ઙૄভ঺6LGHU
ਊ঺౥৸৕ভ঺
৫৅੍ର6DD6َ6LGHUُ॑ઈ੾

258੡‫ق‬2021ফ9াਠ૔‫ك‬

ઙૄভ঺6PDUW2SLQLRQਊ঺৴੥৕ভ঺
໚ऋ॒$,઺൸൧૵੍ରহ঵॑ઈ੾

य़ड़ॡ३॔ઙૄভ঺
਌ऩउ௢஘ ਝয়ઙૄভ঺ॿॡ५ॸॕ ग़ঞॡॺটॽॡ५
ઙૄভ঺঩য়ଲ੿ਚ

ड़५ढ़‫ॸش‬ॡঀট४‫ش‬ઙૄভ঺य़খঀথઙૄভ঺
Copyright© Fixstars Groupਊ঺৴੥৕ভ঺
९ইॺक़ख़॔ঽ৿ధഔ৲१‫ش‬অ५॑઀୹

4९ইॺक़ख़॔ৈச৲१‫ش‬অ५ (໪ਏ)• उ௢஘प९‫ش‬५॥‫॑ॻش‬ओ઀୹ःञटऌ‫ؚ‬• ਈి৲ृ॔ঝ०জ६঒भ੝ଐ॑઱खथৈச৲खथउନखखऽघ

ड़জ४ॼঝ९‫ش‬५॥‫ॻش‬भओ઀୹ਊ঺ৈச৲खञ९‫ش‬५॥‫ॻش‬॥থ१ঝॸॕথॢ

ৈச৲उ௢஘१এ‫ॺش‬

ਙચ௬੼॔ঝ०জ६঒भ੝ଐ‫؞‬৫৅ঞএ‫ृॺش‬॥‫ॻش‬षभ4 $঎ॺঝॿॵॡभ્৒

ঁ‫ॻش‬क़ख़॔षभਈి৲

ৰଲષषभੌ੢ा੍ର

ঞএ‫੿ॺش‬ਛ
Copyright© Fixstars Group105ইॕॵॡ५ॱ‫ش‬६भਘाইॕॵॡ५ॱ‫ش‬६म‫ؚ‬॥থআগ‫ॱش‬भਙચ॑ਈপ଒पਬऌলखপ୤ॹ‫ॱش‬भৈச૪৶॑ৰਠघॊ‫ؚ‬ৈச৲भग़य़५ঃ‫ॺش‬ૐ੮दघ‫؛‬଩ঞॖখ९ইॺक़ख़॔ૼ୒

॔ঝ०জ६঒
ৰಎৡ૚ਓ঵‫؞‬ଢ଼஢ী৙भੴৄ
6

Copyright© Fixstars Groupইॕॵॡ५ॱ‫ش‬६भ୤৕ૼ୒षभ਄ॉੌा
ઃ਼৻ૼ୒॑੔਄ॉख
০ँॊୖ਻भੰৠ॑৯੐घফyা‫؟‬୤৕॔ॽ‫ش‬জথॢॡছक़ॻ१‫ش‬অ५ফَ)L[VWDUV$PSOLI\ُ઀୹৫઩

6,3भଢ଼஢৫৅प૞઺yা‫؟‬৕ভ঺)L[VWDUV$PSOLI\॑ਝয়َ୾‫؞‬୤৕॑ણ৷खञ
ফ
1('2भউট४ख़ॡॺ
प఼උ
ফ
঩মदੂीथ

':DYH6\VWHPV

6RFLHW\ৰਠ৲ૼ୒‫؟‬୾ਗ਼৕ੲਾ૪৶ُyা‫؟‬467$5 ୤৕ૼ୒पेॊৗਓ঵൉লੈ৮
ভप્શভ৩धखथਸো

َॖ४থॢঐ३থુৢ
९ইॺक़ख़॔੦ೕभଢ଼
஢৫৅ُ

঺ध઀௚
Copyright© Fixstars Group11Fixstars Amplifyभ୤৕ૼ୒षभ਄ॉੌा
ূஞ৽ੋ਌ಈ३থএ४क़঒

َঅ४ॿ५॑แ৓प૗इॊ୤৕॥থআগ‫ॸش‬ॕথॢभ૭
ચਙُप&(2਴ળऋః࿳खऽखञ

঳ಹ঺੮১য ୤৕ૼ୒पेॊৗਓ঵൉লੈ৮ভ
)L[VWDUV $PSOLI\৻਀਄ഁ૽ভশभਕ਽ऋ৶হ॑ਜीथःॊَ୤৕ૼ୒प
ेॊৗਓ঵൉লੈ৮ভ‫ق‬467$5‫ُك‬म‫ؚ‬୤৕ঢ়৴भਓ঵‫؞‬অ४ॿ५भ൉ল
॑৯৓धखथਝয়औोञੈ৮ভदघ‫؛‬,7੫঵द৫৅ऋਤि୤৕ૼ୒॑‫ؚ‬ৰ੠भঅ४ॿ५पनभेअप૽য়थथःऎभऊ॑ଢ଼஢ख‫ؚ‬୤৕ૼ୒॑ૢ৷खञ
ৗਓ঵॑൉লघॊ਄ॉੌा॑ਸசखथःऽघ‫؛‬ফা঩‫঺ؚ‬੮১য৲॑੶୛खञ३থএ४क़঒दम‫(&ؚ‬2भ਴ળऋః࿳खَ୤৕ૼ୒भਓ঵৲ਸசप਱ऐञୖ਻ध਄ੌाُधःअॸ‫ش‬ঐदঃॿঝॹॕ५ढ़ॵ३ঙথ॑ষःऽखञ‫؛‬ঔॹঞ‫شॱش‬ృପপ৾ ઢ᫖๞౴ઇ౸

઺൸‫)؟‬L[VWDUV&RUSRUDWLRQ \RXWXEHॳকথॿঝेॉ
KWWSVZZZ\RXWXEHFRPZDWFK"Y X6B%=TYT8R

৻਀਄ഁ૽঺শ

਴ળऋ૞ਸূஞ৽ੋৗਾ঺਌ಈَ୤৕॥থআগ‫ॸش‬ॕথॢभৰ৷৲पঢ়घॊُঃॿঝॹॕ
५ढ़ॵ३ঙথभ੦৹൥౰दम‫ؚ‬ৰ৷૭ચऩ஺మपোढञ୤৕॥থআগ‫ॸش‬ॕথॢभਠ૾पणःथ‫ؚ‬௧୅ੇभয়ৃऊैਔৄ॑஽सऽखञ‫؛‬ঃॿঝॹॕ५ढ़ॵ३ঙথदम‫ؚ‬ృପপ৾ঐ५‫؞‬ইज़॔‫؞‬ॖথॲ५ॺজଢ଼஢ਚभઢ᫖ ๞౴ઇ౸‫ূؚ‬൫ઙૄভ঺৻਀෋ষ૽঺শ &(2द‫ؚ‬୤৕ૼ୒पेॊৗਓ঵
൉লੈ৮ভ‫ق‬467$5‫ك‬ৰষ੻৩শ॑ਜीॊਣি ୬୙੽‫ؚ‬ট‫ॺش‬ଲఇ৻਀਄ഁ
૽ভশभ৛ি ഺ௟੽ु૞ਸऔो‫ؚ‬௧୅ੇृ৽੾঻भउয়ৃऊै‫ؚ‬୤৕॥থআগ‫ॸش‬ॕথॢभਠ૔৉॑ୁढथःऽघ‫؛‬ম७ॵ३ঙথम‫ূؚ‬ஞ৽ੋड़থছॖ
থధलप৊঺<RX7XEHदਁ৫औोथःऽघ‫؛‬ূஞ৽ੋड़থছॖথ੶হ‫؟‬https://toyokeizai.net/articles/-/583900

৻਀਄ഁ૽ভশ

ਕ਽ऋ૞ਸলன‫؟‬঳ಹ঺੮১য

୤৕ૼ୒पेॊৗਓ঵൉লੈ৮ভ

ঃॿজ५ॺট‫ॺش‬ଲఇઙૄভ঺
৻਀਄ഁ૽ভশ ৛িഺ௟੽
ઙૄভ঺ূ൫
৻਀෋ষ૽঺শ&(2 ਣি୬୙੽ઙૄভ঺)L[VWDUV $PSOLI\৻਀਄ഁ૽঺শ ਴ળཬተKWWSVTVWDUMS

Copyright© Fixstars Groupহ঵ງஂ

Copyright© Fixstars Group

128ॳ‫ش‬঒
৻਀਄ഁ૽঺শCEO ਴ળཬተ

਄ഁ૽CTO ૈিྒྷൌ2004ফূ਎প৾প৾੹ ੵ৾௺ଢ଼஢ఐ ੟৶ੵ৾௧వ ఊവ‫ق‬ఊ૒‫ك‬୤৕ॸঞএ‫شॸش‬३ঙথभଢ଼஢दથ੡ऩଽ᫖ଢ଼஢஼
भਈੂभ৾৖ে‫؛‬८টऊैৰୡ୭୆॑ଡണघॊወથ
ऩਃভ॑৽ୡखञ‫؛‬

2004ফઙૄভ঺ग़জ४ड़থো঺
3ઃ੪CADॹ‫ؚॱش‬஄૾૪৶९ইॺक़ख़॔भ৫৅‫؛‬
ੵৃDXपᇽऋॊ3ઃ੪ਡණ૪৶९ইॺक़ख़॔
َInfiPointsُभয়ठ঱ऑ॑ুෳऐञ‫؛‬

2021ফ

2011ফ

ূ਎ੵ঵প৾প৾੹ ੟ਙ੟৶৾௧వ ೗૒ୖங ఊവ୤৕॔ॽ‫ش‬জথॢभ৶૛ଢ଼஢दથ੡ऩਧ஌ଢ଼஢஼भ
লମ

2011ফ

ূ਎প৾ ੟ਙଢ଼஢ਚ ஃઇ

2013ফઙૄভ঺ইॕॵॡ५ॱ‫ش‬६ো঺

2017ফ୤৕হ঵য়ठ঱ऑ‫ੋ৽ؚ‬ਓ঵੄NEDO‫؞‬৔దਿSIPभ
୤৕ঢ়৴উট४ख़ॡॺप૞઺‫؛‬୤৕॥থআগ‫ॸش‬ॕথॢૼ୒॑৷ःञ॔উজॣ‫ش‬३ঙথ৫৅উছॵॺইज़‫ش‬঒‫؞‬ॡছक़ॻ१‫ش‬অ५भ৫৅ிભ঻धखथহ঵৫৅प਄ॉੌि‫؛‬2020ফଫഏিপ৾ॢজ‫ش‬থ॥থআগ‫ॸش‬ॕথॢ३५ॸ঒ଢ଼஢ਃଡ ௢৩൥ప‫ق‬ැਜ‫ك‬2021ফ

ઙૄভ঺Fixstars Amplify CTO಺ભ

ઙૄভ঺Fixstars Amplifyো঺

10

Copyright© Fixstars Group୤৕॥থআগ‫ॱش‬धजभఢఈ ୤৕॥থআগ‫ॱش‬ ॖ४থॢঐ३থ

੸க੸ઃ੗ඨૄெ஑

୤৕।‫ૄ্ॺش‬ଽ๕ሑ৷॥থআগ‫ॱش‬भ঱ਜ਼൩ఌ‫؛‬୤৕ৡ৾भ੎ब়ॎच૾ଙ॑਑౪
घॊ୤৕।‫॑ॺش‬ඝ੿ख‫્ؚ‬৒भਖ਻॑ሑ৷৓ऊणৈசप૪৶घॊ‫؛‬୤৕॥থআগ‫ॱش‬,%0*RRJOH5LJHWWL,RQ4ॖ४থॢঐ३থ
୕૒ৢ঩য়ূ൫)L[VWDUV੸ઃभ੗૗ਯ੗ඨૄद਀औोॊ৯
৓ঢ়ਯभਈి৲ਖ਻ 48%2 ॑ඞअ௧৷ঐ३থ‫؛‬૗ਯमऽञम‫؛‬ଁੑ੟৶৾पउऐॊॖ४থॢெ஑
჌ਙ৬भਙସ॑਀घெ஑ प૓ਟ‫؛‬஘‫ر‬ऩৰಎपेॉৰਠऔोथःॊ‫؛‬୤৕॔ॽ‫ش‬জথॢ
':DYH1(& ୤৕॔ॽ‫ش‬জথॢ্ૄ
୤৕൏ऌऩऽख১

ॖ४থॢঐ३থभ঳ரदँॉ‫ؚ‬୤৕൏ऌऩऽख১भਉ৶प੦तःथ৿੿घॊ‫؛‬୤৕ॖ४থॢெ஑॑੟৶৓प࿌ൗखञউট
७ॵ१दৰਠघॊ‫؛‬ঽேੑ઴पेॉ଩ग़
ॿঝॠ‫૾ش‬ଙऋলৡऔोॊ‫؛‬
Copyright© Fixstars Group

13$PSOLI\$(

11୤৕ৡ৾ – ၄৕धణभ੸੎ਙ

Stannered - File:Ebohr1.svg, CC ⾲♧-⥅ᢎ 3.0,
https://commons.wikimedia.org/w/index.php?curid=19054719࡟ࡼࡿ!ཎస:NekoJaNekoJa࣋ࢡࢱ:Johannes Kalliauer - File:Double-slit.PNG, CC ⾲♧-⥅ᢎ
4.0, https://commons.wikimedia.org/w/index.php?curid=61496401࡟ࡼࡿ
Copyright© Fixstars Group

12୤৕॥থআগ‫ॱش‬षभ਋ୄz தధഔੑ઴ਃ vs ঒‫॔ش‬भ১ಋz శঀॖঐথ஑ੑ઴॔‫ش‬य़ॸॡॳক
○cf) ࢔ࢼࣟࢢࢥࣥࣆ࣮ࣗࢱ㸽z ஍૨৓ऩ୤৕३঑গঞ‫ॱش‬

Copyright© Fixstars Group

14

13

୤৕॥থআগ‫ॱش‬षभ਋ୄz தధഔੑ઴ਃ vs ঒‫॔ش‬भ১ಋz శঀॖঐথ஑ੑ઴॔‫ش‬य़ॸॡॳক
○cf) ࢔ࢼࣟࢢࢥࣥࣆ࣮ࣗࢱ㸽z ஍૨৓ऩ୤৕३঑গঞ‫ॱش‬

Copyright© Fixstars Group

14୻‫ك‬ਧ஌੔েभଢ଼஢
z1ઃ੪੟ସपउऐॊ୤৕ৼૡ୎पൣअ੟ସর
भಳีਯभৎ৑૗৲

https://www.titech.ac.jp/news/2022/064767○

D-Waveࡢ㔞Ꮚ࢔ࢽ࣮ࣜࣥࢢ࣐ࢩ࡛ࣥࡢᐇ㦂

Copyright© Fixstars Group15

15

୤৕॥থআগ‫ॱش‬भરਜ਼ਙz ୤৕॥থআগ‫ॱش‬धम‫؟‬ञऎऔ॒भ૾ଙَ॑੎ब়ॎचُथ৊ৎपੑ઴घॊऒधद‫ؚ‬แ৓ऩச২਱঱
॑௕ॊதధഔ॥থআগ‫ॱش‬z َଽ๕॥থআগ‫؟ُॱش‬011001…অॵॺभૐऽॉदੲਾ॑਀ਠ
○ࡑࢀࡒࢀࡢධຊ࡟ᑐࡋ࡚ィ⟬ࡍࡿz َ୤৕॥থআগ‫؟ُॱش‬0ध1भ੎ब়ॎचٙQubit○

NಶࡢQubitࡀ࠶ࡿ࡜ࠊ2ࡢN஌㏻ࡾࡢධຊ࡟ᑐࡋ୍࡚ᗘ࡟ィ⟬ࢆᐇ⾜࡛ࡁࡿ

Copyright© Fixstars Group

16୤৕॥থআগ‫ॱش‬भৰਠ্১z ஘‫ر‬ऩ্ૄऋ઀੧औोॊु‫ؚ‬ৠ৒ઊपम೫ः
○

㉸ఏᑟ

○

࢖࢜ࣥࢺࣛࢵࣉ

○༙ᑟయ○

ග etc.

z ୤৕भَശोृघऔُऋୖ਻
○⌮ㄽⓗ࡟ࡣࠕ㔞Ꮚ࢚࣮ࣛゞṇ࡛ࠖࣀ࢖ࢬࡸ࢚࣮ࣛࡢᙳ㡪ࢆ᤼㝖ࡋࡓ○ẚ㍑ⓗᑠつᶍ࡞ࢩࢫࢸ࣒࡛ࡶᙺ࡟❧ࡓࡏࡿ᪉ἲࡀ࡞࠸࠿◊✲ࡀ㐍ࢇ࡛࠸ࡿ኱つᶍ࡞㔞Ꮚィ⟬ࡀྍ⬟㸦ͤࡓࡔࡋᩘⓒ୓Qubit௨ୖ࡟㝈ࡿ㸧

Copyright© Fixstars Group

16

17

୤৕॥থআগ‫ॱش‬पदऌॊऒधz ੌ়चਈి৲z ୤৕৲৾३঑গঞ‫ش‬३ঙথz ॹ‫ॱش‬ঋ‫ش‬५ਫ਼ดz พಀੰഭ‫↔ق‬୤৕พಀৢਦ‫ك‬z ‫ق‬୤৕ਃ༊৾ಆ‫ك‬

18

Copyright© Fixstars Groupਯ৶ਈి৲ / ੌ়चਈి৲ਖ਻धम
ੌ়चਈి৲ਖ਻भ୻

ਈి৲ਖ਻ংॖय़থॢदਈु਍ऎ
૑ਏऩ౭ുऋ਄ोॊੌ়चम‫ء‬•ୖ਻॑ਯૄद਀घ

JୱҒৎ৑‫ؚ‬॥५ॺ‫ؚ‬଎ાग़ॿঝॠ‫ش‬etc.
•਑৺૖੯भुधदਈপக‫ؚ‬ਈ৵க॑੷ीॊ

୺ਭԿ෼

νϱϏέ࣯

ࢹ࣯

ֻۜ

͟ͺΞ

J

J

J

Ϗϱ

J

J

J

ԃ
ԃ

ύϱώʖή

J

J

J

ԃ

র͘‫ڗ‬

J

J

J

ԃ

৯৓ঢ়ਯ়ੑসપ‫ق‬ਈ৵৲‫ك‬ੌ়चਈి৲ਖ਻

਑৺૖੯

ຍ਷৲੟‫؟‬Jਰ঱
ॱথঃॡସ‫؟‬Jਰ঱
࿫ସ‫؟‬Jਰ঱

•ୖ਻प৭උ࿔ऋஅऽोॊ

ऒभಎ઼दেਓखञै…
ऒभ੊॑ৢढञै…

ਈిওॽগ‫ش‬•ੰऎभऋ୔खः
Copyright© Fixstars Group17ओम॒‫؟‬J
൏ऌຂ‫؟‬Jস પ‫؟‬৞
19ੌ়चਈి৲ਖ਻भੰ১z ੗ऎम੐ਯ৓पੑ઴ৎ৑भऊऊॊਖ਻‫؛‬঳ಹ৓पੰऎभऋ୔खःz డഡੰ১
○
○

ศᯞ㝈ᐃἲ
ືⓗィ⏬ἲ

z ੺๚ੰ১
○
○
○

㈎ḧἲ
ᒁᡤ᥈⣴ἲ
࣓ࢱࣄ࣮ࣗࣜࢫࢸ࢕ࢡࢫ■ 㑇ఏⓗ࢔ࣝࢦࣜࢬ࣒
■ ࢔ࢽ࣮ࣜࣥࢢ㸦↝ࡁ࡞ࡲࡋ㸧←㏆ᖺࠊᑓ⏝࣐ࢩࣥࡢ㛤ⓎࡀάⓎ■ 㑇ఏⓗ࢔ࣝࢦࣜࢬ࣒

20

Copyright© Fixstars Group੸ઃੑ઺ਖ਻
•ਈి৲ਖ਻भীథ
•••ৠ৒૗ਯऋ௞ങக ତਯऩन••ତਯੑ઺ਖ਻ ৠ৒૗ਯऋତਯ

ତਯੑ઺ਖ਻ ৠ৒૗ਯऋ੸க

৴ਢਈి৲ਖ਻
•••ੌ়चਈి৲ਖ਻

୤৕॔ॽ‫ش‬জথॢ‫؞‬ॖ४থॢঐ३থ
4XDGUDWLF
੸ઃ஄ૄ
8QFRQVWUDLQHG

਑৺૖੯ऩख

%LQDU\
2SWLPL]DWLRQତਯ ੸கੑ઺ৠ৒૗ਯऋ৴ਢக ৰਯऩन48%2ெ஑ ତਯ੸ઃੑ઺ਖ਻

௬੼க
৯৓ঢ়ਯ

݂ ൌ ෍ ܳ௜௝ ‫ݍ‬௜ ‫ݍ‬௝ ൅ ෍ ܳ௜௜ ‫ݍ‬௜
௜ழ௝

௜

ਖ਻ਝ৒
োৡ‫؞‬৒ਯ
Copyright© Fixstars Group

18‫ݍ‬௜ ‫Ͳ א‬ǡͳ  ‫ݍ‬௜ ‫ א‬േͳৠ৒૗ਯলৡ‫؞‬૗ਯ

21୤৕॔ॽ‫ش‬জথॢ‫؞‬ॖ४থॢঐ३থधੌ়चਈి৲ਖ਻
୤৕॔ॽ‫ش‬জথॢ‫؞‬ॖ४থॢঐ३থ ‫়ੌܒ‬चਈి৲ਖ਻॑ੰऎञीभ௧৷ঐ३থ
กপऩ৭උ࿔ऊै‫ؚ‬਑৺૖੯॑௥ञख‫ؚ‬ঋ५ॺऩ৭උ࿔॑ർดघॊ‫়ੌق‬चਈి৲ਖ਻‫ك‬५ॣ४গ‫ش‬জথॢଦଛੑ઺५ঐ‫ॺش‬३ॸॕ‫ش‬ૐ஋৚ଡ଼ਝੑ

ࢂߡ‫ܜ‬ጱٝग़୉ָ ీ஦भ ०‫گ‬द ʰྖࢢαϱϒϣʖν࠹઴તͳ΢ζϱήϜεϱ͹Ն೵੓ʱ
Copyright© Fixstars Group22

Fixstars Amplifyभ਄ॉੌाz ৢଞभ॥থআগ‫୒ૼॱش‬दम਄ॉඞःभ୔खःਖ਻प

SOTAभ९ইॺक़ख़॔‫ॻشঁ٭‬क़ख़॔दරਅख঺ভप੼க॑ඍऐञः
○⤌ྜࡏ᭱㐺໬ၥ㢟■■○

QUBO x ࢔ࢽ࣮ࣜࣥࢢ
●GPU / 㔞Ꮚ࢔ࢽ࣮ࣜࣥࢢ

●㸦฼⏝ྍ⬟࡞HWࡣఱ࡛ࡶ౑࠺㸧㸦ᕷ㈍ࡢࢯࣝࣂࡢά⏝ / ࢔ࣝࢦࣜࢬ࣒ⓗ࡞ᕤኵࡶ⾜࠺㸧㸦㢳ᐈࡢㄢ㢟࡟ྜࡗࡓࢯ࣮ࣜࣗࢩࣙࣥࢆ㛤Ⓨ㸧

Copyright© Fixstars Group

19

23

ૼ୒ງஂ

Copyright© Fixstars Groupॡছक़ॻ१‫ش‬অ५ ‫؟‬Fixstars Amplify஘‫ر‬ऩ୤৕॥থআগ‫؞ॱش‬ॖ४থॢঐ३থपৌૢखञ॔উজॣ‫ش‬३ঙথ॑৫৅লਟॊ‫ؚ‬ॡছक़ॻউছॵॺইज़‫ش‬঒दघ‫؛‬୤৕॥থআগ‫ॸش‬ॕথॢৎ৻॑ৄྚइ‫ؚ‬३থউঝद஍૨৓ऩ৫৅୭୆भ઀୹॑৯੐खथःऽघ‫؛‬१‫ش‬অ५໪ਏ

਌ऩ્শ஘‫ر‬ऩঐ३থपৌૢ

૚঺ऋ઀୹घॊ୤৕॔ॽ‫ش‬জথॢ‫؞‬ॖ४থॢঐ३থ॑
)L[VWDUV$PSOLI\ऊैਹ৷घॊऒधऋলਟऽघ‫؛‬३থউঝद஍૨৓ऩ॔উজ৫৅

ളහद௧୅ਙभৈःউট७५॑ঽ৿৲ख‫ؚ‬஍૨৓पঐ३
থ॑ઞअञीभ৾ಆ॥५ॺ॑‫ؚ‬ಓ౵৓प଩ऎखऽघ‫؛‬

3R&ऊैৰਖ਻ऽदৌૢ

পૠெਖ਻भোৡधৈசৰষऋ૭ચद‫ؚ‬3R&ृৰਖ਻॑
ଳ৙पোोञ॔উজॣ‫ش‬३ঙথ৫৅ऋষइऽघ‫؛‬घएप৫৅॑৫઩૭ચ

ి৷ী৙ ঳୻
‫؞؞؞‬
স੆

੟૴

ছॖই१ॖग़থ५

৫৅୭୆धৰষ୭୆ऋ७ॵॺद઀୹औोॊञी‫ؚ‬घएप৫৅॑৫઩घॊऒधऋলਟऽघ‫؛‬
Copyright© Fixstars Group

20

25

Amplify भৌૢঐ३থ

KWWSVQHZVIL[VWDUVFRP ,%04XDQWXPৌૢ ৅਀
KWWSVQHZVIL[VWDUVFRP *XURELৌૢ ৅਀
Copyright© Fixstars Group26

Fixstars Amplify ॡছक़ॻभଡਛ
॔উজॣ‫ش‬३ঙথੌ়चਈి৲ਖ਻॑அि॔উজॣ‫ش‬३ঙথम$PSOLI\6'.॑৷ःॊऒधद஍૨৓ऊणල೶पੌ়
चਈి৲भ৒ૄ৲ऋ૭ચ
ଢ଼஢‫؞‬৫৅दम$PSOLI\ॡছक़ॻम૮೥઀୹औोॊञ
ीઉएप৫৅॑५ॱ‫ॺش‬दऌॊ

$PSOLI\6'.
ੌ়चਈి৲ਖ਻भ৒ૄ৲ृঐ३থ॑ৈ২पඝॊञ
ीभਈ੔ഈभૼ୒ृੴৄ॑ছॖঈছজ৲खञ३থউ
ঝऩॖথॱ‫ش‬ইख़‫ش‬५॑઀୹௧୅ੴ௙ऋਂਏद୤৕॔ॽ‫ش‬জথॢॖ४থॢঐ३থ
॑৷ःञਈి৲ग़থ४থभ৫৅प਄ॉੌीॊ

୤৕॔ॽ‫ش‬জথॢ‫؞‬ॖ४থॢঐ३থ $PSOLI\$($PSOLI\ॡছक़ॻऋ୤৕॔ॽ‫ش‬জথॢঐ३থ‫؞‬ॖ४থॢঐ३থभপૠெৰষ୭୆॑઀୹$PSOLI\6'.दછऊोञਈి৲ग़থ४থम
౎঺ଲुஅी৸थभૹ৷ॖ४থॢঐ३থदৰষ૭ચ

Copyright© Fixstars Group

21

27

ॖ४থॢঐ३থभৰষুದ
ਯ৶ঔॹঝਫ਼ୈ

ੰऌञःୖ਻भَ৯৓ঢ়ਯَُৠ৒૗ਯَُ਑৺૖੯ُ॑ਫ਼ୈघॊ

48%2৒ૄ৲ ૛৶َ கৠ৒૗ਯ੸ઃ஄ૄُदَ৯৓ঢ়ਯُधَৠ৒૗ਯُ॑੶஽ ૗ఌ घॊَ਑৺૖੯ُमઉமඞइऩःभदَঌॼঝॸॕঢ়ਯُद਀ਠघॊ

48%2৒ૄ৲ ੟৶૚ঐ३থभல஘ृ਑଒प૆ುखञ஄ૄप48%2ெ஑॑૗ఌघॊ

োৡॹ‫ॱش‬भ૆૟૚ঐ३থभ6'.ृ$3,ல஘प়ॎचथ48%2ெ஑ ੟৶ ॑ॹ‫ॱش‬৲घॊঐ३থभৰষ

ঐ३থ॑ৰষखथলৡभ૗ਯகृग़ॿঝॠ‫ش‬க ॥५ॺக ॑ੰෲघॊ
঱੶भಗभুದ॑⍻ॉੰऌञःୖ਻भَৠ৒૗ਯُ॑ੰ๸घॊ

୻੸ઃඨप਑৺ऋँॊৃ়मَॢছইঐॖॼ‫ش‬ඇी੢ाُਖ਻॑ੰऎ

6:पेॊ
੍ରधঽ৿৲

28

Copyright© Fixstars GroupFixstars Amplifyपेॊୖ਻ੰৠ ॖ४থॢঐ३থभञीभ୓ৗ৓ऩ৫৅୭୆
ල౐੗ऎभঐ३থपৌૢ

઩ीृघः

9 6'.॑ॖথ५ॺ‫ش‬ঝघॊटऐ
दघएपઞइॊ SLSLQVWDOODPSOLI\9 ਤ৲भଫःঐ३থभ৅னप୯
జघसथभ୤৕॔ॽ‫ش‬জথॢॖ४থॢঐ३থपৌૢ

9 ଢ଼஢‫؞‬৫৅৷ಥपम৫৅୭୆
धৰষ୭୆ऋ૮೥दਹ৷૭ચ

9 ঁ‫ॻش‬क़ख़॔भ௧୅ੴ௙ਂਏ
द॔উজॣ‫ش‬३ঙথऋ৫৅द
ऌॊ

9 ਐঅॵॺ௻भ॔ॽ‫ش‬জথॢঐ३থৰষ୭୆ऋਹ৷૭ચ

9 ੗ऎभॳগ‫ॺش‬জ॔ঝ‫ؚ‬१থউঝ॥‫॑ॻش‬ତ૟‫؞‬ఁౄ੗ऎभযऋ઩ीृघः৫৅উছॵॺইज़‫ش‬঒॑૮મद઀୹

KWWSVDPSOLI\IL[VWDUVFRP
Copyright© Fixstars Group

22

29

Amplify SDKभড‫ش‬ॡইট‫ش‬ జਟभউটॢছ঑থॢড‫ش‬ॡইট‫ش‬धभૻຎ
ৰষ্১

30

Copyright© Fixstars GroupAmplify SDKपेॊ३থউঝউটॢছ঑থॢ
ਯஆ॑ੰऎ१থউঝ॔উজ
6'.ऩख
ਈి৲खथु
ষਰ঱

୕૒ৢ‫ॹ؞‬४ॱঝ॔ॽ‫ش‬ছभਝ৒৷॥‫ॻش‬
6'.ऩख
ষ

6'.ँॉ
ষங২

6'.ँॉ
ষ

঩য়&026॔ॽ‫ش‬জথॢঐ३থभਝ৒৷॥‫ॻش‬
6'.ऩख
ষ

ল๕:LNLSGLD

Copyright© Fixstars Group

23

6'.ँॉ
ষ

31

Amplify पेॊ඲৚७‫ش‬ঝ५ঐথਖ਻ (TSP) भৰಎ୻Copyright© Fixstars Group32

Amplify Annealing Engine• 19,',$*389$द৿੿

• ஆঽभధഔ৲३঑গঞ‫شॽ॔ॻॵॸش‬জথॢ॔ঝ०জ६঒

• :(%৽૓दੑ઴ਃચ॑઀୹

• $PSOLI\6'.भৰಎ॑ઉएपৰষ૭ચ
• ঺ভୖ਻षभ਄ॉੌा‫؞‬3R&‫؞‬ਫ਼઒ऋਸச

• ૹ৷ঐ३থदमਈপૠெऊणਈৈசঞঋঝ

• .অॵॺ ৸੥় .অॵॺத Ⴇ੥়$PSOLI\&ORXG

Copyright© Fixstars Group

24

33

Amplify Annealing Engine ৰਖ਻ृ3R&॑ଳ৙पোोञ॔উজॣ‫ش‬३ঙথ৫৅पुৌૢ

34

Copyright© Fixstars Groupଢ଼஢‫؞‬৫৅ਹ৷पउःथ૮೥઀୹

Amplify ఏ૆઀୹ঐ३থ

ਈ੔ഈभధഔ৲ૼ୒

ਈ੔ഈभ୤৕ૼ୒

ল๕KWWSVZZZQYLGLDFRPMDMSGDWDFHQWHUGJ[19,',$$9ਈপਐঅॵॺਰ঱

':DYH$GYDQWDJH୤৕অॵॺ
Copyright© Fixstars Group25

35

ଲୗ঵पउऐॊ
ి৷হ୻

Copyright© Fixstars Groupਈु஍૨৓ऩ੿঵৩भ३ইॺम‫ء‬ਖ਻ਝ৒ॳ‫ش‬঒ౣਛधॱ५ॡસॉਊथ

৒ૄ৲৯৓ঢ়ਯ‫؟‬঵ਜਏ੷भ௥ଌ২ਈి৲

ৰಎ਑৺૖੯‫شॳ؟‬঒যਯृ঳যॱ५ॡऩनभ਑৺

ੰ॑਄੭‫؞‬५य़ঝृ঵ਜৎ৑਴ෟ৲‫଻ؚ‬যभൌ஦ऩनभઅൟ

‫؞‬జਟ‫ؚ‬঍ডॖॺ঎‫॑ॻش‬ઞः‫ؚ‬ફ‫؞‬෌ীங২ङणऊऐथ੿ਛ
‫؞‬$PSOLI\ऋଧद௓໗ଦ઼॑઀ં

Copyright© Fixstars Group26

37

ਈु஍૨৓ऩেਓ५ॣ४গ‫ش‬ঝम‫ء‬ਖ਻ਝ৒ଲષଲୗੵஙದ๰भਈి৲

৒ૄ৲৯৓ঢ়ਯ‫؟‬ଲୗ౥വৎ৑‫ق‬ਈ৵৲‫ك‬ৰಎ਑৺૖੯‫؟‬ਃ༊ਯृଲୗ૭ચऩଲષभ਑৺

ੰ॑਄੭‫؞‬஺਄ॉৎ৑‫ؚ‬ವ਋‫ؚ‬༎৿૨ऩन॑અൟ

‫؞‬జਟૼ୒टधਯৎ৑ऊऊॊऒधु
‫؞‬$PSOLI\ऋेॉৈசप༜ਊऩੰ॑઀ં
October

1

2

3

4

5

6

7

8

9

10

11

12

13

14

15

16

17

18

19

20

21

22

23

24

25

26

27

28

29

30

31

Ma chi ne 1
Ma chi ne 2
Ma chi ne 3
Ma chi ne 4
Ma chi ne 5
Ma chi ne 6
Ma chi ne 7
Ma chi ne 8
Ma chi ne 9
Ma chi ne 10

Copyright© Fixstars Group38

ਈु஍૨৓ऩ৖౫ृଲષभဦଛ্১म‫ء‬ਖ਻ਝ৒$*9‫ق‬૮যဦଛ੤‫ك‬भୄठৎ৑॑ਈ৵৲घॊজ॔ঝॱॖ঒৽ଡ଼৭උ

৒ૄ৲৯৓ঢ়ਯ‫؟‬૚$*9भઃभ঳৒ৎ৑भୄठৎ৑‫ق‬ਈ৵৲‫ك‬

ৰಎ
ੰ॑਄੭

਑৺૖੯‫؟‬૚$*9ऋ้఍खऩः‫ؚ‬ऩन
‫؞‬$PSOLI\ऋ౎भ$*9भষ৿॑અൟख‫ؚ‬ઃभਈి৿੿॑জ॔ঝॱॖ঒प੐ં
‫؞‬ਈಢ৽ଡ଼टऐदऩऎ‫⌚ؚ‬৚‫؞‬ઐ୷ਡ਑౪ऩनुৰਠ

Copyright© Fixstars Group27

39

ሑ৷ঋথॳঐ‫ش‬ॡਖ਻भ੿ਛ‫ق‬਄ੌর‫ك‬z ൹௢भଢ
○㔞Ꮚᢏ⾡ࠊ≉࡟⤌ྜࡏ᭱㐺໬ၥ㢟ࡀᙺ࡟❧ࡘࠊ࡜ゝࢃࢀ࡚ࡶಶู஦౛࡛࢖࣓࣮ࢪࡋ࡙ࡽ࠸

○Toyࢹ࣮ࢱ࡛ࡣ࡞ࡃࠊ࠶ࡿ⛬ᗘᐇົ࡟㏆࠸つᶍࡸࠊᐇົᐙࡢゝⴥ࡛⾲⌧ࡉࢀࡓไ⣙᮲௳ࡢࡶ࡜
࡛ࡢ⤖ᯝࢆ▱ࡾࡓ࠸○᪤Ꮡᢏ⾡㸦ᕷ㈍ࡢᩘ⌮᭱㐺໬ࢯࣝࣂ࣮㸧࡟ᑐࡍࡿඃ఩ᛶࡸ౑࠸ᡤࢆ▱ࡾࡓ࠸z Q-STAR૞ਸ૚঺भੈৡ॑੭थঋথॳঐ‫ش‬ॡॹ‫੿॑ॱش‬ਛর

40

Copyright© Fixstars Groupଲୗ঵पउऐॊੌ়चਈి৲ਖ਻॑ිၨ৓पઅइॊ
●〇㐀ᴗࡢ୺࡞せ⣲㸦ҸỴᐃኚᩘ㸧㸸4ࡘࡢM○⿦⨨ (Machine)■ 〇㐀⿦⨨■ ᦙ㏦⿦⨨■ ἞ල○

ᡭἲ (Method)■ ࡝ࡢࢪࣙࣈࢆฎ⌮ࡍࡿ࠿㸽■ ࡝ࡢ⿦⨨࡛ฎ⌮ࡍࡿ࠿㸽■ ࡝ࡢ㡰␒࡛ฎ⌮ࡍࡿ࠿㸽■ ࠸ࡘ*ฎ
ฎ⌮ࡍࡿ࠿㸽

ࢩࣥࣉࣝ໬ࡋࡓ〇㐀ᴗࡢ࣮࢜࣌ࣞࢩࣙࣥ

ᦙ㏦࣭⏕⏘

⿦⨨

○

ேဨ (Man)■ ࡝ࡢᒓᛶ㸦ࢳ࣮࣒ࠊࢫ࢟ࣝ➼㸧ࢆ๭ᙜ࡚ࡍࡿ࠿㸽■ ࡝ࡢࢪࣙࣈࢆᢸᙜࡍࡿ࠿㸽■ ࡝ࡢMachineࢆᢸᙜࡍࡿ࠿㸽○ཎᩱ࣭㒊ᮦ (Material)■ ࡝࠺㓄⨨࣭๭ᙜ࡚ࡍࡿ࠿㸽ฎ⌮࣭Ⓨὀࡍࡿ࠿㸽■ ࠸ࡘ*ฎ

ᡭἲ

Machine

Method

ேဨ

ཎ ᩱ࣭
㒊ᮦ

Man

Material〇ရ〇ရ 〇ရ㸸࣮࢜࣌ࣞࢩࣙࣥ*ࠕࠕ ࠸ ࡘ ࠖ ࡣ㐃 ⥆ኚ ᩘ࡛ྲྀᢅࢃࢀࡿࡇ࡜ࡀከࡃ
QUBO໬
໬ࡀ㞴ࡋ࠸

Copyright© Fixstars Group28

㸸ྠ᫬࡟᭱㐺໬ࡉࡇ ࡜ ࡀከ ࠸
ࢀࡿ*ࡇ
*Ҹ
Ҹ2ḟ
ḟࡢ┠ⓗ㛵ᩘ࡟࡞ࡿ

41

ଲୗ঵भਖ਻థ஑‫ق‬ॖও‫ش‬४‫ك‬● A. Machine ‫ ظ‬Method→ᕤ⛬ࢫࢣࢪ࣮ࣗࣜࣥࢢ
ࢹ࢕ࢫࢡ࣮ࣜࢺ〇㐀ᴗ㸸ࢪࣙࣈࢩࣙࢵࣉࢫࢣࢪ࣮ࣗࣜࣥࢢ
㐃⥆〇㐀ᴗ㸸㐃⥆〇㐀ࢫࢣࢪ࣮ࣗࣜࣥࢢ

● B. Man ‫( ظ‬Machine, Method)→ேဨࢫࢣࢪ࣮ࣗࣜࣥࢢ

2ḟḟ ࡢ ၥ㢟
ࡀከ࠸

QUBOඃ
ඃ఩

ࢪࣙࣈ࣭⿦⨨࣐ࢵࢳࣥࢢ

● C. Material ‫( ظ‬Machine, Method)→⿦⨨ෆࡢ㒊ᮦ๭ᙜ᭱㐺໬→〇ရ⏕⏘ィ⏬
● D. ࡑࡢ௚

1ḟḟ ࡢ ၥ㢟

Machine → ⿦⨨ࣞ࢖࢔࢘ࢺ᭱㐺໬
Method → ษฟࡋ࣭ワ㎸ࡳၥ㢟Man → ࢩࣇࢺィ⏬ၥ㢟Material → 㒊ᮦㄪ㐩ࢫࢣࢪ࣮ࣗࣜࣥࢢၥ㢟

ࡀከ࠸

ᚑ᮶ᢏ⾡࡜
ྠ➼
つ ᶍ ࡟ࡶ ࡼࡿ ࡀᚑ ᮶ ᢏ⾡ ࡟ ᑐࡍ ࡿඃ ఩ᛶ ࡣ ᑠࡉࡵ?

Copyright© Fixstars Group42௨㝆ࡢࢫࣛ࢖ࢻࡣඹ᭷㈨ᩱ࠿ࡽ๐㝖

Copyright© Fixstars Group

29

43ੌ়峅ਈి৲崿嵑崫崰崽崑嵤嵈峒঵ਜ崯嵤崧峘ఏ૆৲ੌ়चਈి৲ૼ୒भ൤఺भञीप
1. ৒ૄ৲भঃॱ‫ش‬থ৲

2. ঵ਜॹ‫ॱش‬भఏ૆৲
3. ॡছक़ॻૼ୒भણ৷

Copyright© Fixstars Group30

45

৒ૄ৲भঃॱ‫ش‬থ৲ಶูᴗົ࡟ྜࢃࡏࡓᐃᘧ໬ࡀ㞴ࡋ࠸→ᐃᘧ໬ࢆࣛࢵࣆࣥࢢࡋࡓAPI࡜ࡋ࡚ᥦ౪

॔উজॣ‫ش‬३ঙথੌ়चਈి৲ਖ਻॑அि॔উজॣ‫ش‬३ঙথम$PSOLI\6'.॑৷ःॊऒधद஍૨৓ऊणල೶पੌ়
चਈి৲भ৒ૄ৲ऋ૭ચ
ଢ଼஢‫؞‬৫৅दम$PSOLI\ॡছक़ॻम૮೥઀୹औोॊञ
ीઉएप৫৅॑५ॱ‫ॺش‬दऌॊ

$PSOLI\6'.
ੌ়चਈి৲ਖ਻भ৒ૄ৲ृঐ३থ॑ৈ২पඝॊञ
ीभਈ੔ഈभૼ୒ृੴৄ॑ছॖঈছজ৲खञ३থউ
ঝऩॖথॱ‫ش‬ইख़‫ش‬५॑઀୹௧୅ੴ௙ऋਂਏद୤৕॔ॽ‫ش‬জথॢॖ४থॢঐ३থ
॑৷ःञਈి৲ग़থ४থभ৫৅प਄ॉੌीॊ

୤৕॔ॽ‫ش‬জথॢ‫؞‬ॖ४থॢঐ३থ $PSOLI\$($PSOLI\ॡছक़ॻऋ୤৕॔ॽ‫ش‬জথॢঐ३থ‫؞‬ॖ४থॢঐ३থभপૠெৰষ୭୆॑઀୹$PSOLI\6'.दછऊोञਈి৲ग़থ४থम
౎঺ଲुஅी৸थभૹ৷ॖ४থॢঐ३থदৰষ૭ચ

Copyright© Fixstars Group46

঵ਜॹ‫ॱش‬भఏ૆৲z ট४ॵॡधखथ৊ग৒ૄ৲द੶஽दऌथु‫ؚ‬঵ਜঝ‫ش‬ঝृ୵੡ಋऋ੗஘z ঵ੀओधभఏ૆৲ृ‫ؚ‬BI੦ೕಽदभঽ৿ਔ௡હऐਃચऋ੷ीैोॊ

Copyright© Fixstars Group

31

47

ॡছक़ॻૼ୒भણ৷z ੌ়चਈి৲ਖ਻ऋNP൑୔॑அिਰ঱‫ؚ‬঳ಹੰमோ૔खऩःz ঁ‫ॻش‬क़ख़॔प৐઀઼॑ःथॳগ‫ॽش‬থॢ૭ચऩॡছक़ॻ१‫ش‬অ५मૻຎ৓
રਜ਼पऩॉृघःधઓॎोॊz ଞप৊ৎ৻दਈిऩঁ‫٭ॻش‬९ইॺभੌा়ॎचद९জগ‫ش‬३ঙথ॑઀୹ख

ਢऐॊ

Copyright© Fixstars Group48

ਰ঱Copyright© Fixstars Group

32

49

Construction of Mathematical Basis for Realizing
Data Rating Service
September 21-22, 2022, Fukuoka, Japan

Few-shot learning
Pei-Hsuan Lin
IT Consultant, Mamezou Co., ltd, Japan
Few-shot learning refers to a learning method that aims to recognize novel targets with
only a few or even without the corresponding annotated learning data. As a result, it isregarded that few-shot learning could be applicable for shortening AI production,
especially in the aspect of annotation tasks. Few-shot learning imitates the way thathumans absorb novel knowledge (i.e., learning how to learn), and several approaches
have been proposed to achieve few-shot learning. These approaches include deep metriclearning-based networks (e.g., Siamese networks [1]), and models based on transformers[2] (e.g., CLIP [3]). In this presentation, I will present the outline of few-shot learningand introduce the approaches that are proposed to accomplish few-shot learning. Also, I
will denote the common challenges among these approaches.
References[1] Koch, G., Zemel, R., & Salakhutdinov, R. (2015, July). Siamese neural networks for one-shot
image recognition. In ICML deep learning workshop (Vol. 2, p. 0).
[2] Vaswani, A., Shazeer, N., Parmar, N., Uszkoreit, J., Jones, L., Gomez, A. N., ... & Polosukhin, I.
(2017). Attention is all you need. Advances in neural information processing systems, 30.
[3] Radford, A., Kim, J. W., Hallacy, C., Ramesh, A., Goh, G., Agarwal, S., ... & Sutskever, I. (2021,
July). Learning transferable visual models from natural language supervision. In International
Conference on Machine Learning (pp. 8748-8763). PMLR.

33

Construction of Mathematical Basis for Realizing
Data Rating Service
September 21-22, 2022, Fukuoka, Japan

Data-centric Explainable AI
Shin-nosuke Ishikawa
Graduate School of Artificial Intelligence and Science, Rikkyo
University, Japan
Chief Consultant, Mamezou Co., ltd, Japan
In recent business applications of AI, explanations or interpretations are often
desired in addition to inferences by complicated machine learning models such as
deep learning models. There are several cases that explanations by methods called
explainable AI (XAI) are valuable, and one of the motivations for XAI methods is toprovide additional information to confirm a reliability of the model. Many XAI
methods focused on processes of inference, and some methods are based on
approximations or unrealistic assumptions [1]. There is another approach that
focuses on what and how much data the model trained on. This would be an
example of a data-centric point of view for AI development instead of traditionalmodel-centric approach [2]. In this presentation, I will present data-centric
approach for XAI, and introduce a method we developed based on this concept.
References[1] C. Rudin, “Stop explaining black box machine learning models for high stakes decisions and use
interpretable models instead,” 2018, Arxiv:1811.10154[2] DeepLearning.AI, MLOps: From Model-centric to Data-centric AI by Andrew Ng
https://www.deeplearning.ai/courses/#h-resources

34

Construction of Mathematical Basis for Realizing
Data Rating Service
September 21-22, 2022, Fukuoka, Japan

Yokogawa’s DX Strategy, AI and BI
Utilization
Yukihiro Funyu
Senior Vice President (CIO)/ Head of Digital Strategy
Headquarters/ Head of DX-Platform Center in Digital Solutions
Headquarters, Yokogawa Electric Corporation, Japan
Yokogawa Electric Corporation provides advanced solutions in the areas ofmeasurement, control, and information to customers across a broad range ofindustries, including energy, chemicals, materials, pharmaceuticals, food and so on.
We started digital transformation (DX) activities from 2018 as part of its three-yearbusiness plan “Transformation 2020 (TF2020),”.
In this talk, I will introduce Yokogawa’s Approach to DX, AI/Data Utilization use
cases with 4 detailed examples, and mention data integration, which is likely to
become a growing need in the future.

35૯ఖਗ਼ਃ峘DXਅറ峒
BI/AIણ৷峕峎岮峐@ృପপ৾嵆崡嵣崽崑崊嵣崌嵛崨崡崰嵒ଢ଼஢ਚଢ଼஢ૐভ
ଞਜ෋ষ૽৩(CIO)崯崠崧嵓ਅറম৖শ ැ崯崠崧嵓崥嵒嵍嵤崟嵏嵛ম৖ DX-Platform崣嵛崧嵤শᷤে ౘ๒2022ফ9া22঩

| Yokogawa DX & BI/AI Adoption | Sep 22, 2022 |© Yokogawa Electric Corporation

Today’s Agenda
1. ૯ఖਗ਼ਃ峘DXਅറ໪ਏ
2. ૯ఖਗ਼ਃ峘BI/AIણ৷হ୻峕峎岮峐
3. 峨峒峫| Yokogawa DX & BI/AI Adoption | Sep 22, 2022 |© Yokogawa Electric Corporation

36

2

Today’s Agenda
1. ૯ఖਗ਼ਃ峘DXਅറ໪ਏ
2. ૯ఖਗ਼ਃ峘BI/AIણ৷হ୻峕峎岮峐
3. 峨峒峫| Yokogawa DX & BI/AI Adoption | Sep 22, 2022 |© Yokogawa Electric Corporation3૯ఖਗ਼ਃ峘DXੌ௶峒ঽഞງஂ ਠ૔峘૽સ
External DX:岴௢஘峢峘઀୹੼க਱঱
崻崠崵崡IT• ଞਜ෋ষ૽৩(CIO)• 崯崠崧嵓ਅറম৖শ

Internal DX• 崯崠崧嵓崥嵒嵍嵤崟嵏嵛ম৖ DX崿嵑崫崰崽崑嵤嵈崣嵛崧嵤শ

External DX ਌峔৽ഄ
崯崠崧嵓崥嵒嵍嵤崟嵏嵛ম৖崯崠崧嵓ਅറম৖

Internal DX:঺৩峘েਓਙ਱঱
‫ق‬20-30%‫ك‬崛嵤嵅嵔嵤崰IT

IT

External DX:ใோ崻崠崵崡峘
DX৲峒ৗૠDX
崻崠崵崡峘൉ল
崻崠崵崡IT

1990 – 2000

NTT Data @Tokyo (10ফ)

2000 – 2003

Softbank Finance (ਠSBI) @Tokyo (3ফ)

2003 – 2018

Sony @Global (15ফ)

2018 –

૯ఖਗ਼ਃ (4ফ)

 嵊崫崰嵤

IT৕ভ঺峘CIO峬৽ୡ

Global IT Planning @HQ (6ফ)
Pan Asia IT Planning @Singapore (4ফ)
Global IT Transformation @HQ (1ফ)
Global IT Strategy @HQ (4ফ)• ITણ৷峑崻崠崵崡ਛশ峼• n૗৲|峼௫峁峪Biz| Yokogawa DX & BI/AI Adoption | Sep 22, 2022 |© Yokogawa Electric Corporation

37

4崯崠崧嵓ਅറম৖峘嵇崫崟嵏嵛崯崠崧嵓ਅറম৖峘嵇崫崟嵏嵛૯ఖ崘嵓嵤崿岶岝జਟ峘ଲୗ঵岵峳岝OT/IT岶ଁ়岿島峉嵗嵤嵓崱崗嵑崡峘崥嵒嵍嵤崟嵏嵛嵣崝嵤崻崡崓嵛崹崳嵤峕૗୓峃峵হ峕๾൴峃峵岞OT
ITInternal DX:

External DX:૯ఖ崘嵓嵤崿ঽମ岶岝
DX峘఻৬৓嵎嵤崡崙嵤崡峒峔峵஘峕
Digital Enterprise峕峔峵峉峫峘૗୓岴௢஘峘
Digital Enterprise৲峢峘૗୓峕ఞ峴๣岮岝岴ু஫岮峃峵岽峒“Show Room”| Yokogawa DX & BI/AI Adoption | Sep 22, 2022 |© Yokogawa Electric Corporation

5ভ঺໪ਏ (2021ফৰౚ‫ك‬
ੑ೾ஓ5.4%ఫਃ峇峘౎1.6%ૹಀ૯ఖਗ਼ਃઙૄভ঺ Yokogawa Electric Corporation൉য়

পਫ4ফ‫ق‬1915ফ‫ ك‬9া1঩য়

পਫ9ফ‫ق‬1920ফ‫ك‬12া1঩

ৱ

ম

স

434੏105ਐ৞ਲ਼঱ৈ

3,899੏৞*ਝ੾ ঵ ਹ இ307੏৞*৽ ଞ ਹ இ358੏৞*

ਊ਋ෞਹஇ**

213੏৞*

৫৅਺ৱૻ૨

7.3٫ *జ ঵ ৩ ਯ17,258য*ঽഞৱমૻ૨

60.0٫*

হ঵શਲ਼঱ৈ
ૻ૨রূ嵣崊崽嵒崓 434

৉ୠશਲ਼঱ৈ
‫ق‬੏৞‫ك‬௎ପ৸ୠ
330**஡ভ঺ઙ਌峕షര峃峵ਊ਋ෞਹஇ

঩ম 1,190
ূવ崊崠崊嵣ாূ607

崌嵛崱 154*৴੥রવ৪ 110

ਨ৪ 332
嵕崟崊
132

਑౪
93.0%

রব 610‫ق‬2021ফ২ৰౚ‫ك‬| Yokogawa DX & BI/AI Adoption | Sep 22, 2022 |© Yokogawa Electric Corporation

38

6

૗୓峘ഄఴ‫ع‬হ঵৔ઍ峘૗ዮ
1915

1955

1965

嵣ਅ৐:嵉嵤崧‫٭‬೾৒ஓ嵣ਅৎর:ఫ૬ੑஓੜਸ

1975

1985

嵣ਅ৏:೾৒ஓ峑য়峋ઉ峴嵣ৈ২ਛশ਋:ੵ঵ੑஓ峑ਛশ

1995

2005

嵣GE峒ୢ௜ਃஓ়ఉਝয়
嵣਑౪হ঵峘ਲਗன৫਑౪হ঵‫ق‬ব৔‫ك‬઄଑৬崮崡崧

ୢ௜ਃஓਠৃ岵峳৽੾峨峑லহ峘்峼峘ఁপ峁岝岿峳峕঵ர峘ఁপ

ఫ૬
ੑஓ

ਗ਼ਞ೾৒ஓ

2015

嵣ৗহ঵峕੗ਯරਅ峬ਲ਼ేඏ୐嵣਑౪হ঵峕ૐর

2020

Covid
viid-19

Information/Digitalৗহ঵Control਑౪হ঵‫ق‬ਲਗ‫ك‬
‫ك‬

ਲਗ਑౪

ਲਗ৉ୠ峘崓崸嵤૨峙ৈ岹岝৉ୠ峘崓崸 ૨峙ৈ৉ୠ峘崓崸嵤૨峙ৈ峙஍૨৲峕ିৡ

Measurement

ব৔਑౪
ఫ૬ਃஓ

ਗ਼ਞੑஓ

਑౪ਰਗ

| Yokogawa DX & BI/AI Adoption | Sep 22, 2022 |© Yokogawa Electric Corporation

7ଲષ嵣崝嵤崻崡໪ਏ
Production control and SIS

CENTUM VP

STARDOM

Strategic consulting
Process analysis with machine learning
Profit-driven Operation

ProSafe-RS

FAST/TOOLS

Field/Analytical instruments,
recorders

OT

Business & Domain
Knowledge

IT

Mission Critical
Solutions

Edge/Fog
SolutionsOperations
Management& Control

Process
Optimization& Analytics

Operational Technology

Information Technology

Energy management / Simulator

Edge/Fog computing

IIoT sensors| Yokogawa DX & BI/AI Adoption | Sep 22, 2022 |© Yokogawa Electric Corporation

398崘嵕嵤崸嵓崝嵅嵤崰৬਑崻崠崵崡峘৅ன峼੍岲峵崘嵕嵤崸嵓৬਑
Yokogawa
Europe‫ق‬崒嵑嵛崨‫ك‬

ன৫বਯ

61

Yokogawa
Electric CIS‫ق‬嵕崟崊‫ك‬

Yokogawa
China‫ق‬রব‫ك‬岵ব

Yokogawa
Electric
Korea‫ق‬஻ব‫ك‬

Yokogawa
Corporationof America‫ق‬৪ব‫ك‬ঢ়બভ঺ਯব৔崝嵤崻崡৬਑

11110崝嵤崻崡ುਡবਯ嵣৉ୠਯ

200+

঺

ਲਗ

঺

崝嵤崻崡ುਡਯ

180+૯ఖਗ਼ਃઙૄভ঺ূ਎ ૱୉৙

੍ͤ঺岝੍૲岝๺૔৩হਜਚ峼அ峪崝嵤崻崡崐嵛崠崳崊েਓುਡன৫বਯ

13 岵ব

Yokogawa
Middle East &Africa‫ق‬崸嵤嵔嵤嵛‫ك‬

YokogawaIndia‫ق‬崌嵛崱‫ك‬

Yokogawa Electric International
Yokogawa Engineering Asia‫ق‬崟嵛崔嵅嵤嵓‫ك‬

Yokogawa
America do Sul‫ق‬崾嵑崠嵓‫ك‬2,500+‫ق‬2022ফ3াଜਠ૔‫ك‬| Yokogawa DX & BI/AI Adoption | Sep 22, 2022 |© Yokogawa Electric Corporation

9

Yokogawa’s Purpose

଎Ζྙͳͯ͵͛ྙͲɼஏ‫ځ‬͹າཔͶ੻೜ΝՎͪͤɽ岣೾峵岤峙岝YOKOGAWA峘ਉਡ峑岬峴କਡ峑峃岞峬峘岾峒峼೾峴岝০岬峵૾ଙ峼峒峳岲岝ৄৢ峁岝峇岽岵峳଑岷ল岿島峵ੲਾ峕੼க峼ৄল峁峐岷峨峁峉岞峨峉岣峎峔岺岤峙岝YOKOGAWA岶੼க岬峵ੲਾ峼੥峝峎岻峵峊岻峑峙峔岹岝岿峨峀峨峔ਓ঵峕岴岻峵岴௢஘峒峘ਦ౅ঢ়બ峼ണ岷岝੫঵峒੫঵岝ਓ঵峒ਓ঵峘੥൶ਡ峒峔峍峐岝岿峳峕੼க峼ુ๥岿峅峐岮岹岽峒ਔ௡峁峐岮ਔ௡峁峐岮峨峃岞岣೾峵ৡ峒岣೾峵ৡ峒峎峔岺ৡ岤峙YOKOGAWA岶ৠ峁峐ଷ岰岽峒峘峔岮崛崊峘峔岮崛崊崛嵛崼崧嵛崡峑峃岞峇峘ৡ峼০঩峘঺ভୖੰৠ਻峘ੰৠ峕ে岵峁岝য峒৉ૉ岶ુে峃峵౞ਟ峼岵峔岲峉岮岝峇岰峁峉ઓ岮峼岣৉ૉ峘౞ਟ峕ிભ峼ટ峉峃岤峒岮岰崛嵇崫崰峕੢峫峐岮峨峃岞| Yokogawa DX & BI/AI Adoption | Sep 22, 2022 |© Yokogawa Electric Corporation

40

10

10ফ৏峕岴岻峵岴௢஘峢峘઀୹੼க
System of Systems峼ৢ峂峉੼க઀୹০঩岝ઈ৷峒嵆崵崠嵉嵛崰峘ஆয়ਙ岶岬峵崟崡崮嵈৊૒岶峐୸ਛ峃峵岝System of Systems‫ق‬SoS‫ك‬峘૴島岶ਸச峁
峐岮峨峃岞

AI/ML

৴௚峁岝౐ஆ峑峙ৰਠ峑岷峔岮৯৓峼岝崟崡崮嵈৸৬峒峁भి৷

YOKOGAWA峙ঽ൅‫ق‬Autonomy‫ك‬峘ి৷嵔嵁嵓峼
ৈ峫峵IA2IA‫ق‬Industrial Automation to Industrial
Autonomy‫ك‬岝峇峁峐৸৬ਈి峘ৌ଴峼ઁ岼峵Smart
manufacturing峘2峎峘崊崿嵕嵤崩峑岝ଁ়৲嵣ঽ൅৲嵣崯崠崧嵓৲峕峲峵੼க峼൉ল峁峐岮岷峨峃岞崯嵤崧峘ଁ়| Yokogawa DX & BI/AI Adoption | Sep 22, 2022 |© Yokogawa Electric Corporation

11

YOKOGAWA岶৯੐峃௅‫؟‬SoS (System of Systems) 崌嵛崮崘嵔嵤崧嵤

System of Systems峕岴岻峵੼க൉ল

10ফ৏峕岴岻峵岴௢஘峢峘઀୹੼க

Smart
Manufacturing

YOKOGAWA峘崊崿嵕嵤崩

YOKOGAWA峘ਘ峩

IT/OT崛嵛崸嵤崠崏嵛崡:IT嵁嵛崨嵤峒ሮ峁峐ਅ岰ૼ୒ৡ୷શ৲ਏಞ峑岬峴
崛崊崛嵛崼崧嵛崡峑岬峵崱嵉崌嵛崲嵔崫崠峘
ຸಫ峒ુથ

岴௢஘峘
ୖ਻৅໧峕਱岻峉峲峴ઁ岮ଳਡ峒
஥岮৶ੰ

ਘ৲峃峣岷
୩ୠ

| Yokogawa DX & BI/AI Adoption | Sep 22, 2022 |© Yokogawa Electric Corporation

41

12

Accelerate Growth 2023‫؟‬4峎峘੦মਅറ੼க઀୹峕岴岻峵ઽஇਙ峒ਛশ

3

External DX:੼க઀୹峘ఁ୑

1z IA2IA峘ଡ୳峘ৰষ崽崏嵤崢峢峘୎ষz Smart manufacturing峕峲峵崥嵒嵍嵤崟嵏嵛峘઀୹෇೧峘ఁপz পૠெ崿嵕崠崏崗崰峘崲嵔崫崠ૐ৺峒஍૨৲z ৈ岮੼க峼ে峪ଲષණ峢峘嵒崥嵤崡ૐরઽஇਙ峘ન৳峒௏৸峔ਛশ

2

IA2IA/
Smart
manufacturing峘ৰষ峒ோ૔੼க峘૗୓

Internal DX:

z 崥崽崰崎崐崊峮崐嵛崠崳崊嵒嵛崘峘୩ୠ峑峘ਹஇન৳঵ரৌૢৡ峘
ਘ৲峒శ঵ரൂோ峘
崻崠崵崡ఁপz ੕়崐崵嵓崖嵤੫঵峕崟崽崰峃峵岴௢஘峢峘ৗ峉峔੼க峘઀୹঺৔崒嵂嵔嵤崟嵏嵛ਈి৲峒嵆崌嵛崱崣崫崰峘૗୓঺৔੦ೕ峘ਘ৲

4z ਅറয়੧ਃચ峘ਘ৲z රਅ峼௓တ峃峵੫঵ધ৲峮ੌ௶௯ଅ峘ᅿਛ੼க઀୹峘ఁ୑z ౎঵ர岝శ঵ரൂோ峘崻崠崵崡峘ఁপz Internal DX峒崻崠崵崡嵊崯嵓૗୓| Yokogawa DX & BI/AI Adoption | Sep 22, 2022 |© Yokogawa Electric Corporation

13

DX峘ਛ࿃২‫؟‬崯嵤崧ଁ়峘ਛ࿃২
Digitization

Digitalization2018崸崫崗崒崽崋崡
崒嵂嵔嵤崟嵏嵛

2023

ਠ૔

IA2IA/SOS

2028

ਛশ੦ೕ

STEP 1

STEP 2

STEP 3崒嵂嵔嵤崟嵏嵛峘
৖ী৓ૐ৺৲

崒嵂嵔嵤崟嵏嵛ૐ৺৲(by BPO)ঽ৿৲
(by RPA & AI/ML)

ঽ൅৲(Autonomous Operation)崗嵑崎崱঱峑峘崘嵕嵤崸嵓ଁ়岿島峉崗嵑崎崱঱峘崘嵕嵤崸嵓ଁ়岿島峉

IT

崟崡崮嵈
嵑嵛崱崡崙嵤崿Ⴇ੥়

OT

ERP& ౎IT崿嵑崫崰崽崑嵤嵈

ERP& ౎IT崿嵑崫崰崽崑嵤嵈

IT

IT

OT/IT
Data Lake

OT/ITData Lake

OT

OT崝崌崰嵁嵤崡峘OT崟崡崮嵈崘嵕嵤崸嵓ଁ়岿島峉OT崟崡崮嵈崒嵛崿嵔嵇崡஑崿嵑嵛崰/ੵৃ
঵ਜ崒嵂嵔嵤崟嵏嵛

DigitalTransformationਠৃ峕੦峏岮峉
崒嵂嵔嵤崟嵏嵛

IT

IT

IT

OT/IT
Data Lake

OT/ITData Lake

OT/ITData Lake

OT

OT

OT

ভ঺峘ೳ峼த岲峉崿嵕崣崡ਈి৲崗嵑崎崱஑৖ী৓ૐ৺৲峒೫࿒৲ঽ৿৲峒೫࿒৲
(by AI/ML)

ঽ൅৲(Autonomous Operation)

BPO‫؟‬Business Process Outsourcing, ERP : Enterprise Resource Planning, RPA :Robotic Process Automation, AI : Artificial Intelligence, ML : Machine Learning| Yokogawa DX & BI/AI Adoption | Sep 22, 2022 |© Yokogawa Electric Corporation

42

14

੫঵峕岴岻峵DX৲峘঳ಹ৓峔ୖ਻ ‫ق‬ᷤে峘৽ୡ岵峳‫ك‬
ਠ૔峘૾ய

岬峵峣岷௅

হ঵ম৖શ嵣ਃચશ嵣嵒嵤崠嵏嵛શ峘崿嵕崣崡嵣崟崡崮嵈岴௢஘嵣঺৩嵣崹嵤崰崲嵤峘ଳਡ峑崘嵕嵤崸嵓峔崿嵕崣崡嵣崟崡崮嵈

岴௢஘

岴௢஘

A

BU

B

BU

C

BU

D
BU

CX (Customer Experience)

E
BU

A

BU

୿ਲ਼嵣嵆嵤崙崮崋嵛崘

R&D

঺৩

崛嵤嵅嵔嵤崰嵆嵤崙崮崋嵛崘

঺৩

崹嵤崰崲嵤

৽੾ଵ৶嵣ଃਜ৽৶
১ਜ
যଃ嵣੕ਜ
IT

E
BU

崝嵤崻崡
SCM
嵆崳崽崉崗崩嵋嵒嵛崘R&D崛嵤嵅嵔嵤崰嵆嵤崙崮崋嵛崘৽੾ଵ৶嵣ଃਜ৽৶১ਜযଃ嵣੕ਜ

PX (Partner Experience)

SCM嵆崳崽崉崗崩嵋嵒嵛崘EX (Employee Experience)

崝嵤崻崡

D
B
C
BU
BU
BU
୿ਲ਼嵣嵆嵤崙崮崋嵛崘

崹嵤崰崲嵤

IT

ષସଵ৶嵣૰ਪ

ષସଵ৶嵣૰ਪ

଩েਓਙ嵣଩崡崼嵤崱峘ਉ౤DX峘মସ峢ગౣ

SCM‫؟‬Supply Chain Management| Yokogawa DX & BI/AI Adoption | Sep 22, 2022 |© Yokogawa Electric Corporation

15| Yokogawa DX & BI/AI Adoption | Sep 22, 2022 |© Yokogawa Electric Corporation

16

DX崧嵤崚崫崰‫؟‬Digital Enterprise岮峎峑峬岝峓岽峑峬岝峓峘஘峕峑峬岝峃峣峐峘੫঵ણ৿岶ু峘঱峑
ඝ੿૭ચ

43

YOKOGAWA峘DX峘અ岲্
Yokogawa’s Purpose‫؟‬೾峵ৡ峒峎峔岺ৡ峑岝৉ૉ峘౞ਟ峕ிભ峼ટ峉峃岞
DX্ଉ
ෘ୳૬৑峕岴岻峵岝岴௢஘峘 Digital Enterprise (DE) ৲ 峒岝੫঵৑਄ਬ峘 Systems of Systems (SoS) ৲ 峘ৰਠExternal DX:

ෘ୳૬৑:

੟৶૬৑:

崝崿嵑崌崩崏嵤嵛/ 崗崒嵒崮崋崩崏嵤嵛/崐崵嵓崖嵤崩崏嵤嵛/崓嵤嵄嵛崩崏嵤嵛岴௢஘峒
YOKOGAWA峼峎峔岺崝崿嵑崌崩崏嵤嵛/ 崗崒嵒崮崋崩崏嵤嵛/崐崵嵓崖嵤崩崏嵤嵛/崓嵤嵄嵛崩崏嵤嵛

崝崌崸嵤峒
崽崋崠崓嵓
峼峎峔岺

OT崥嵒嵍嵤崟嵏嵛

DX/IT崥嵒嵍嵤崟嵏嵛

YOKOGAWAঽମ峘 DE৲峕峲峵DX峘嵎嵤崡崙嵤崡৲ 峒岝঺৩峘েਓਙ਱঱ 峘ৰਠ

Internal DX:| Yokogawa DX & BI/AI Adoption | Sep 22, 2022 |© Yokogawa Electric Corporation

17

DXਅറ (FY21-FY23)
Internal DX:

External DX:঺৩峘েਓਙ਱঱嵣୭୆଀෰଩੖

崻崠崵崡嵊崯嵓૗୓嵣୭୆଀෰଩੖

ECM峒SCM峘崟嵤嵈嵔崡৴௚
ECM੝୓岝
SCM੝୓岝
崯崠崧嵓崽崉崗崰嵒嵤৲岝
Self-BI/AI岝ৗ੦ୌ崟崡崮嵈ླྀৗ岝崘嵕嵤崸嵓HR੝୓岝嵗嵤崗崿嵔崌崡੝୓岴௢஘峒峘மਡ峼崘嵓嵤崿崘嵕嵤崸嵓峑ଁ়岝岴௢஘
੍ର崿嵑崫崰
崽崑嵤嵈峼ਘ৲
ৼ൩৴௚

ଲષ
ਝੑ

EX
੝୓

CX
੝୓

ଲୗ

੟૴

崹嵤崰崲嵤஘੍ର
崿嵑崫崰崽崑嵤嵈峼ਘ৲
ECM:
ଲષ
੫઺

PX
੝୓
崹嵤崰崲嵤
஘

SCM:
භେ

嵣岴௢஘峢峘઀୹੼க਱঱
嵣ใோ崻崠崵崡峘崯崠崧嵓৲峒ৗૠDX崻崠崵崡൉ল

DX2.0

୿ਲ਼

崝嵤崻崡

঺ভ/୭୆
岴௢஘A

岴௢஘B

岴௢஘C

岴௢஘

Co-innovating岴௢஘崊崿嵒崙嵤崟嵏嵛/崯嵤崧岝崌嵛崽嵑/崣崕嵍嵒崮崋੦ೕ峘崘嵕嵤崸嵓ਈి৲

YOKOGAWA

DX1.0

DX/IT崥嵒嵍嵤崟嵏嵛‫؟‬
IIoT崣嵛崝嵤嵣崗嵑崎崱嵣IIoT嵣Data Analytics嵣AI/ML嵣
Robotics/Drone嵣VR/MRಉDX崙嵤崹崻嵒崮崋ਘ৲
PX‫؟‬Partner Experience, EX‫؟‬Employee Experience, CX‫؟‬Customer Experience,
ECM‫؟‬Engineering Chain Management, SCM‫؟‬Supply Chain Management| Yokogawa DX & BI/AI Adoption | Sep 22, 2022 |© Yokogawa Electric Corporation

44

18

Major DX Initiatives based on Digital Enterprise Architecture
Employee
ExternalDX

Yokogawa
Cloud:

ECM
Platform:

Manufacturing
Platform:

Engineering
Platform:

Service
Platform:

Procurement
Platform:(DX Services)[CAD/PLM](Product Design)[Project Mgmt](Engineering)[ServiceCRM](Service)(Procurement)

Integrated
SOE Platform:

PLM
Program[IIoT/MES/
PLC/SCADA](Production)
DigitalFactory
Program

DigitalEngineering
Program

DigitalService
Program(Marketing/Sales)
Next ERP
Program

Next ERP:(SCM/Production Mgmt/Accounting/Treasury)

Customer
SOE
ProgramGlobal HR Platform:(HR/GA)

Partner

GHRX
Program

Data
DrivenMgmt

Integrated Digital Twin:(Master Data + IT Data Lake + OT Data Lake + I/F & API Mgmt)

DigitalWork
StyleIntegrated Communication Platform:
Cloud
Shift

Hybrid Cloud Environment:

Realizing Digital Connection by E2E| Yokogawa DX & BI/AI Adoption | Sep 22, 2022 |© Yokogawa Electric Corporation

19Ⴈ঺峘崘嵕嵤崸嵓崯嵤崧ଁ়峘্਱ਙ
Visual Analytics & AI Platform

Integrated Data Catalog

Integrated
Digital Twin

Organization, Employee,
Customer,
Product/Service, Parts, etc.

Plant, Equipment, Jig,
Device, etc.

IT Data LakeOT Data Lake

Standard I/F & API Platform
IT

OT
Back Office Systems

Production Control Systems(MES/EMS/QMS/DCS/PLC/etc.)(CRM, PLM, SCM, ERP, HR Platform, etc.)

IIoT Sensors(Sushi/etc.)| Yokogawa DX & BI/AI Adoption | Sep 22, 2022 |© Yokogawa Electric Corporation45

Today’s Agenda
1. ૯ఖਗ਼ਃ峘DXਅറ໪ਏ
2. ૯ఖਗ਼ਃ峘BI/AIણ৷হ୻峕峎岮峐
3. 峨峒峫| Yokogawa DX & BI/AI Adoption | Sep 22, 2022 |© Yokogawa Electric Corporation21

হ୻1: Self-BI/AI峘਄ੌ (1/4)
FY18

VDAણ৿ੳੴ嵣ཟ᎝਋崨崫崟嵍嵄嵤崱峘ણ৷਋

FY19

崯嵤崧崱嵒崾嵛崓嵓崩嵋嵤ᅿਛVDAன৫ੑ઺৥ન৲

FY20

崻崠嵍崊嵓崊崲嵒崮崋崗崡৲崘嵕嵤崸嵓ன৫峒VDA崛嵇嵍崳崮崋৲崯嵤崧崱嵒崾嵛
崓嵓崩嵋嵤౥ਛ

嵎嵤崡崙嵤崡ુથ৲੎ਏভ৮峘Tableau৲
ম঺ன৫

FY21

Self-BI৒ା৲

嵔嵅嵤崰峘ජೲঽ৿৲
‫ق‬৺1,800嵔嵅嵤崰‫ك‬

No Excel,No Power Point崯嵤崧ীෲ岵峳峘嵆崵崧崌崢崿嵔崯崋崗崮崋崾崯嵤崧ীෲ峘৒ା৲

Self-AL/ML峢崻崠崵崡崯嵤崧ীෲ峘嵆崵崧崌崢

ਲਗன৫੎ਏ嵔嵅嵤崰峘
Tableau৲(৺1,800)

VDA崣崫崰崊崫崿

崻崠崵崡崯嵤崧
ীෲ峘൤఺VDA崛嵇嵍崳崮崋৲

৺3,000য峘ਹ৷嵎嵤崞崯嵤崧ীෲ崰嵔嵤崳嵛崘ன৫嵔嵅嵤崰ఀૃ峕峲峵েਓਙ਱঱

હਸ੼க崯嵤崧ীෲ峘ৰਠ崯嵤崧崊崲嵒崡崰ਯ峘ੜਸ| Yokogawa DX & BI/AI Adoption | Sep 22, 2022 |© Yokogawa Electric Corporation

46

22

হ୻1: Self-BI/AI峘਄ੌ (2/4) VDAણ৿ੳੴ嵣ཟ᎝਋ (FY18-FY19)• VDA(virtual Data Analyst) ણ৿৬਑IT৖୅ٔ崻崠崵崡৖୅峘崩嵤嵈峼૚৉ୠ峑੥ਛ• Self-BI 崰嵔嵤崳嵛崘• 嵅嵤崧嵓崝崌崰峕峐VDAણ৿峘৯৓峮Success Story岝崰嵔嵤崳嵛崘ৱમಉ峼ਁ৫峁峐ੲਾુથ峮崛嵇嵍崳崮崋峼യਤ岞• ଐ岮হ୻峼ງஂ峁嵆崌嵛崱崩崏嵛崠(ଐ岹峔峵岝૽峕য়峎峒ৰ૎峁峐峬峳岰)| Yokogawa DX & BI/AI Adoption | Sep 22, 2022 |© Yokogawa Electric Corporation

23| Yokogawa DX & BI/AI Adoption | Sep 22, 2022 |© Yokogawa Electric Corporation24

হ୻1: Self-BI/AI峘਄ੌ (3/4) 崨崫崟嵍嵄嵤崱ણ৷਋ (FY20)• ীෲ崡崕嵓峼஺మ৓峕ঽ峳ಆ੭峑岷峵峲岰峕崰嵔嵤崳嵛崘嵆崮嵒崊嵓峼৷ਔ- ੦মౣ嵣র௻ౣ嵣৵ૼౣ- ৰᄷౣ‫؟‬ಆ੭峁峉崡崕嵓峘ણ岵峃ৃએ- Success Case:౎峘嵎嵤崞嵤峘হ୻峼ੴ峍峐岝ঽ峳峘崻崡崵崡嵣঵ਜ峑峘ણ৷峘ல্峘崺嵛崰峕• ਈ৏峙হ୻৅਀ভ峑ਛટ峼န່- Awardਭೖ峑嵊崮崋嵁嵤崟嵏嵛崊崫崿• Predictiveীෲ峕਱岻峐PoC- Auto-ML峼ણ৷峁৘ড়崯嵤崧崊崲嵒崡崰峘崝嵅嵤崰峕਱岻峐47

হ୻1: Self-BI/AI峘਄ੌ (4/4) 崯嵤崧ীෲ岵峳峘嵆崵崧崌崢 (FY21)FY22岵峳

•Self-BIٔSelf-AI (৘ড়崯嵤崧崊崲嵒崡崰峘ৈ২৲)- AI峼ઞ৷峁峉੒೾ীෲ (Step1‫ ؟‬嵒嵤崱஑)- VDA-CoE Global Promoter峘嵉嵛崸嵤岶রੱ峒峔峴岝崻崠崵崡嵉嵛崸嵤峒঳ค峕AI੒೾嵊崯嵓峼৫৅

FY21
Self-BIٔSelf-AI‫؟‬ঽ௒஑
Self-BIٔSelf-AI‫؟‬嵒嵤崱஑
Step2‫؟‬崻崠崵崡嵉嵛崸ঽ௒஑崻崠崵崡嵉嵛崸岶ୖ਻峘ତ৶岝崻崠崵崡ଳਡ岵峳峘嵊崯嵓峘ৰ৷২峊岻峑峔岹岝੒೾ীෲ崿嵕崣崡峼ঽ௒峑岷峵Self-BI೬༒൹௢੒೾

ଲષ૔ಛ੒೾

Step1‫ ؟‬Global Promoter(DSHQ)嵒嵤崱஑崯嵤崧૆૟岝੒೾嵊崯嵓੿ਛ峙DSHQ岞ফ৑৳ஹీ৺੒೾

•Boot Camp崯嵤崧崱嵒崾嵛峘嵆崌嵛崱崣崫崰岝崯嵤崧ীෲੴ௙嵣崡崕嵓峘ಆ੭岵峳ৰᄷ峑ણ岵峅峵峲岰峕峔峵峨峑岞- 崻崠崵崡ୖ਻峼੅峍峉崻崠崵崡嵎嵤崞嵤岶ঽ峳ୖ਻ੰৠ- 崯嵤崧崱嵒崾嵛峘ഘઇ‫؟‬ఢ峴峘য峕୶஭峼ଖ岲岽峒岶峑岷峵- 崯嵤崧ীෲੴ௙嵣崡崕嵓峼ಆ੭- ঽ峳峘崻崠崵崡ୖ਻ੰৠ峼崿嵔崤嵛崮嵤崟嵏嵛| Yokogawa DX & BI/AI Adoption | Sep 22, 2022 |© Yokogawa Electric Corporation25

হ୻2: Digital Factory峑峘BI/AIણ৷峘਄ੌ (1/3)
Factory

Digital Factory

Human Driven
Operation

Data Driven
Operationพ༷ੴ峮ွ峘ૼ峔峓岝岽島峨峑峕သ峍峐岷峉ઈ৷ੴ௙峮৽ୡ峑েਓ嵑崌嵛峼೐੅嵣ઈ৷嵑崌嵛峘崒嵂嵔嵤崟嵏嵛ૼ୒峼
AI‫؜‬ML峑ਖ਼૵岝ঽ൅৲峢

૛ਡ峒ෘହ
$V,V

7R%H

ૼચ嵣ૼ୒஫അ

พ༷ੴ峮ွ峘ૼ‫৽؜‬ୡੴ峕峲峵ਖ਼૵峑嵑崌嵛峼೐੅嵑崌嵛峘崒嵂嵔嵤崟嵏嵛ૼ୒峼崯崠崧嵓峑ಲഅ岞พ༷ੴ‫؜‬ွ峘ૼ‫؜‬രয৲峁峉ઈ৷峼஄ૄ৲峁‫؜‬$,‫؜‬0/峑ਖ਼૵岞েਓૼ୒໮஋嵣ன৫രয৓岞
9 嵣৖ীਈి
ৈೡ৲峕峲峴໮஋嵣ன৫岶൑୔岞嵑崌嵛峘崒嵂嵔嵤崟嵏嵛ૼ୒峼崯崠崧嵓峑ன৫岞
9 嵣৸৬ਈి
୎೘ਙ峼ણ岵峁‫؜‬嵑崌嵛峘崶崎崷崎峼஄ૄ৲峁‫؜‬શੵৃ峕ன৫岞
9 嵣崯嵤崧峕੦峏岹ષସ嵣েਓਙ਱঱

9 嵣พ༷ੴ / ৽ୡੴ峕峲峵崒嵂嵔嵤崟嵏嵛
ੵৃ଻શ‫ੵ؜‬ங଻શ峔৖ীਈి岞崓崌崤嵛嵣崌崶嵁嵤崟嵏嵛଻যੴ௙峮৽ୡੴ峕峲峵৖ী৓ણ৿岞崯嵤崧峒崯嵤崧峘ੌ峩়峹峅峕峲峵ৗ峁岮.3,峘൉ল岞崓崌崤嵛峘ਸச‫఺؜‬峝েਓ崌崶嵁嵤崟嵏嵛峘൉ল岞

6&0৽ୡੴ峔峓രয৓峔੒೾‫؜‬૔ಛ峘଻શਖ਼૵峮଻શਈి岞৖୅峼த岲‫؜‬୭୆峘૗৲峕ૢ峂峉崒嵂嵔嵤崟嵏嵛嵆崵嵤崠嵉嵛崰峕峲峍峐৸৬ਈి峼ৰਠ岞崒嵂嵔嵤崟嵏嵛
$,‫؜‬,,R7峘ਹણ৷峕峲峵৸৬ਈి峼৯੐峁峉ષସ੝ఒ఺峝‫؜‬ঽ௮৲嵣੄য৲峕峲峵েਓਙ੝ఒ岞| Yokogawa DX & BI/AI Adoption | Sep 22, 2022 |© Yokogawa Electric Corporation

48

26

হ୻2: Digital Factory峑峘BI/AIણ৷峘਄ੌ (2/3)
Factory

Digital Factoryੵৃ/嵑崌嵛଻શ崒嵂嵔嵤崟嵏嵛峘ਈి৲崘嵕嵤崸嵓ੵৃ崒嵂嵔嵤崟嵏嵛峘ਈి৲OT Integration崘嵕嵤崸嵓ುਡ峘崒嵂嵔嵤崟嵏嵛峘ਈి৲
IT/OT convergenceAI

OT Data Lake

Customerఏ૆৲ҩҩҩMother-Factory

A-Factory

Operation Data
N-Factory

YGS(Yokogawa Global System)- IT Data Lake

৯ଳਫ਼ਪ
੒ூ৳৸
嵣嵣嵣

IIoT

CRM

IT/OT convergence

OT Data Lake

Remote Operation崓崌崤嵛઱ੁa崓崌崤嵛઱ੁb崓崌崤嵛઱ੁ1崓崌崤嵛઱ੁ2崓崌崤嵛઱ੁα崓崌崤嵛઱ੁβҩҩҩҩҩҩMother-Factory ৖ীਈి峘崓崌崤嵛 พ༷ੴ嵣৽ୡੴ峕੦峏岮峉೐੅岝ઈ৷岝崓崌崤嵛 ০峨峑峘భশ଍঱峕岬峵崓崌崤嵛

Mother-Factory

Factory-A

Factory-N

N-Factory

A-Factory ఏ૆৲岿島峉ੵৃ崒嵂嵔嵤崟嵏嵛ૼ୒峘崘嵕嵤崸嵓ன৫ 崌崶嵁嵤崟嵏嵛峘൉ল(ৗ峁岮KPI峘൉ল) ૼ୒嵣ૼચ஫അ েਓ峘਴૆৲ ঵ਜ峘ঽ৿崒嵂嵔嵤崟嵏嵛 崯崠崧嵓崬崌嵛峕峲峵೫࿒૰ଳ岝਑౪ 崯嵤崧৴௚峕峲峵岣੾঵嵣ਝੑ岤+岣েਓ岤+岣੟૴岤峘৑ம঵ਜ峘చ੖ ৊঳KPIଵ৶峕峲峵ਔઓৠ৒峘ச২਱঱ 崻崠崵崡ਃভ峘ఁপ ฑໞਙ峘岬峵崝崿嵑崌崩崏嵤嵛峘ৰਠ 崯崠崧嵓崬崌嵛峕峲峵ਈి崊嵕崙嵤崟嵏嵛峘ৰਠ| Yokogawa DX & BI/AI Adoption | Sep 22, 2022 |© Yokogawa Electric Corporation27

হ୻2: Digital Factory峑峘BI/AIણ৷峘਄ੌ (3/3)
 崯嵤崧崱嵒崾嵛崒嵂嵔嵤崟嵏嵛峕峲峵崒嵂嵔嵤崟嵏嵛੝ఒ¾੝ఒ৯ఏಉ峼ਝ৒峁峐ਰ৐岵峳਄峴ੌ峽峑岮峵岶岝峇峘ফ峘૾ய峕峲峴岝਄ੌ峼峁峐岮峉峕峬ঢ়峹峳峄岝஍ટ峘નੳ峕岴岮峐岝৯ఏ౞୸岝ૌ๪୸ਛಉ崸嵑峎岷岶岬峴峨峁峉岞¾岽島峳峘ਗ৓ਏ౤峕峲峵崸嵑峎岷峼૮岹峃嵕崠崫崗峼IIoT崯嵤崧岵峳਄੭峁岝ੌ੢峩岝઱ੁ峘ન岵岿峼ਫ਼઒লਟ峵லੌ峩峕਄ੌ峩岝ৰষ峁峐岮峨峃岞
OracleIT Data Lake

Excel
RFID

Q

AI/
ML

AccessOT Data Lakeಎ઼༎௮嵕崘

ષସ੝ఒD ༎௮૨嵣ವ਋੝ఒ
C

崛崡崰੝ఒ

E

୭୆ਙચ਱঱

ਗ਼ৡ岝ਗ਼ಓ岝ਗ਼૴岝ఢణਯ岝崸嵓崾৫২岝ആ২ဒ২岝່ਡ岝ಓৡ岝૴୤岝਷ਜ਼岝਷ସ岝崌崒嵛க଑ਗ਼૨岝๫ጔக岝঩ೝக岝ਞಓ岝૤ਾ岝๫ਗ਼| Yokogawa DX & BI/AI Adoption | Sep 22, 2022 |© Yokogawa Electric Corporation

49

28

হ୻3: SOC(Security Operation Center)峢峘AI/MLి৷峘਄ੌ (1/4)
ॢট‫ش‬ংঝप३५ॸ঒॑ன৫खथःॊऋ‫ؚ‬ುਡ൐पIT৖୅ऋோ૔खITफ़ংॼথ५ऋਂેী‫؛‬

ITৱਓଵ৶‫؞‬७य़গজॸॕ૰ଳुଁ঳औोथःऩऊढञ (FY18ਊৎ)‫؛‬

IDS‫ਂق‬ਫ॔ॡ७५૰ଳಎ઼‫ك‬૰ଳ॑ਗ৖੻౏खथःञऋ‫ؚ‬IDSटऐदम१ॖং‫ش‬వொभॱॖ঒জ‫ش‬ऩਫ਼ੴ‫୶ؚ‬஭෇೧भ્৒ऋ୔खऊढञ‫؛‬७य़গজॸॕभਘ২ऋ৉ୠ൐प౮ऩॉ‫ؚ‬ᒤൠऩ৉ୠऊै෶োऔो३५ॸ঒৸৬प୶஭॑ଖइथःञ‫؛‬ॢঝ‫ش‬উ৸৬भ७य़গজॸॕਘ৲ऋ૑ਏ
2020

2019

Apr.
ংথफ़ট‫ش‬ঝ॑ುਡ
पSOCभ৫৅॑
५ॱ‫ॺش‬Jan.
Dec.

ITOM଑ো৫઩

਌ਏ6ುਡभ
७य़গজॸॕ૰ଳ॑ৰ઱
(঩, ৪, ഀ, ௎, রূ, SG)

Jun.

2021

Oct.
SOCधITSMभ৴௚૰ଳৌ଴॑
15ᆽਚपఁপ
(່, વ৪, রব, ASEAN‫ك‬

2022

Sep.

Jan.
রূऊैSOCध
SecOpsभ৴௚৫઩

ITOM‫ؚ‬SecOpsभॢট‫ش‬ংঝன৫౥വ

ਗ৖਱ऐIT/OT SOC१‫ش‬অ५৫઩| Yokogawa DX & BI/AI Adoption | Sep 22, 2022 |© Yokogawa Electric Corporation29

হ୻3: SOC(Security Operation Center)峢峘AI/MLి৷峘਄ੌ (2/4)
Y-SoC (Yokogawa Security Operation Center)૰ଳ嵅崌嵛崰
PCs岝Network岝Cristal Server岝Mail岝
Cloud

SOC峘ঽ൅崒嵂嵔嵤崟嵏嵛৲
AI/ML峕峲峵
ঽ৿ਫ਼ੴ峒崊嵑嵤崰ৢੴ

Cloud
AWS

SIEM
PCs

Network崎崌嵓崡ৌੁ崥崽崰

Microsoft Azure

Cristal Server
IDS

AD
DNS

Microsoft Defenderfor Office365

Mail
Mail Security Gateway

DHCPะ๏崌嵛崮嵒崠崏嵛崡嵆嵓崎崐崊ীෲ

崡崹嵈岝崎崌嵓崡ৌੁ| Yokogawa DX & BI/AI Adoption | Sep 22, 2022 |© Yokogawa Electric Corporation

50

30

হ୻3: SOC(Security Operation Center)峢峘AI/MLి৷峘਄ੌ (3/4)
Internal DX:
崊崿嵒/崯嵤崧

On PremiseManaged SaaS

External DX:
WebPowered by

Unmanaged
SaaS

CASB/Secure Web Gateway*Under monitoring & Block abnormal traffic
VPN

Monitoring

嵎嵤崞/
崯崸崌崡

OpreX Execution

EDR

嵣嵣嵣

OpreX Transformation嵣嵣嵣

Manufacturing & Supply Chainz 崤嵕崰嵑崡崰崣崕嵍嵒崮崋峘ৰಎ岝ಲਢ৓峔੝ఒz 崘嵕嵤崸嵓峔崌嵛崽嵑岝崬嵤嵓ఏ૆৲峕峲峵ဌசৌૢ峘ৰਠz 崘嵕嵤崸嵓CSIRT৖౉峕峲峵ဌச峔হ৐嵣হ৏ৌૢInternal / External
DXુৢ

OpreX Lifecycle

Yokogawa
Security Operation
Centerfor OT/IT

IDM岝UEM

LI & YMI Applications

OpreX Control

KBC Applications
OpreX Measurementz IT-SoC峘ૼ୒岝ઈ৷৽ୡ岝崶崎崷崎峼OT-SoC峢ன৫z 崣崕嵍嵒崮崋嵒崽崉嵔嵛崡嵊崯嵓峘૯ன৫峕峲峵ષସ೐੅z OT/IT峼૯૵峁峉SoC峘ঽ঺ઈ੾峕峲峵崶崎崷崎峘໮஋峕峲峍峐岝୭୆૗৲峮ะ๏ੜপ峢峘ฑໞ峔ৌૢ峘ৰਠz ঵ੀఏ૆峘ણ৷岝崬嵤嵓峮崟崡崮嵈৑৴௚峮ঽ৿৲峘௓ਤ ୻ MITRE&ATT&CK岝API৴௚ ಉ| Yokogawa DX & BI/AI Adoption | Sep 22, 2022 |© Yokogawa Electric Corporation31

হ୻3: SOC(Security Operation Center)峢峘AI/MLి৷峘਄ੌ (4/4)ৰౚ峘岬峵૯ఖ崝崌崸嵤崣崕嵍嵒崮崋૰ଳ崟崡崮嵈峕 IT/OT 崣崕嵍嵒崮崋嵊崳崧嵒嵛崘峲峴岝 IT/OT峕峨峉岶峵崝崌崸嵤嵒崡崗峼ଁ়৓峕ଵ৶岝૑ਏ峔ৌੁ峼઱峃岽峒峑IT-OT崛嵛崸嵤崠崏嵛崡峕ਂ૭ಳ峔崣崕嵍嵒崮崋峼ન৳ IoT SoC崝嵤崻崡岴௢஘峘嵁崵崽崋崫崰

IT-OT崛嵛崸嵤崠崏嵛崡峘嵉嵒崫崰峼ਈপણ৷峁DX峼ৰਠ
9 崝崌崸嵤వொৌੁ峘ಲਢ৓峔ৰ઱
9 崵崫崰嵗嵤崗岝ਃஓ峘ಲਢ৓峔૰ଳ
9 OT崟崡崮嵈峒IT崟崡崮嵈峼嵒崊嵓崧崌嵈峕਍৸峕੥়‫ق‬崛崡崰峮েਓਙ峘੝ఒ峕๾൴‫ك‬•

IoT Gateway•

Firewall

•

Proxy

•

RD gateway•

PLC (eRT-3)•

PCs
McAfeeElastic end point
O365 Defender ATP
PA Cortex XDR• 岴௢஘峘崳嵤崢峕়峹峅峐岝஘‫ر‬峔嵕崘嵣崌嵁嵛崰峘ઽૐ• 岴௢஘峘嵒崡崗峕崽崑嵤崓崡峁峉ਫ਼ੴ岝ଆ౪崟崡崮嵈峘઀୹‫ق‬ਃ༊৾ಆ峒ะ๏崌嵛崮嵒崠崏嵛崡峼ਹ৷‫ك‬• ৒୻ভ峕峲峵岝嵒崡崗ৌ૪岝੝ఒ峘崛嵛崝嵓峘઀୹| Yokogawa DX & BI/AI Adoption | Sep 22, 2022 |© Yokogawa Electric Corporation

51

32

হ୻4: 崿嵑嵛崰崒嵂嵔嵤崟嵏嵛峢峘AI/MLి৷峘਄ੌ (1/6)
 IIoT崝嵤崻崡崯嵤崧ଁ়岝AI/ML(Machine Learning)峘ણ৷岝嵒崊嵓崧崌嵈峑੼க峘岬峵ੲਾુથ峕峲峵ဌச峔ਔઓৠz 嵒嵊嵤崰૰ଳz AI / ML崯嵤崧ଁ়• ૪্৓ীෲ• হ৐嵉嵛崮崲嵛崡৒峒ৗ峉峔੼க峘൉ল峼崝嵅嵤崰z 崛崡崰஍૨ & েਓਙ਱঱z ৄ岲峵৲

• KPI• ଲષ / 崿嵕崣崡 / ਝ૟ ષସ౮ଞ• 嵒崥嵤崡

૭ଳ৲

AL/ML岴௢஘峘嵁崵崽崋崫崰Overviewဌச峔ਔઓৠ৒峒ৗ峉峔੼க峘൉ল崿嵑嵛崰嵒嵊嵤崰૰ଳ

Yokogawa Cloud

9 ਍ੱ嵣਍৸ඝ঵
9 崒嵂嵔嵤崟嵏嵛峘ঽ৿৲嵣ਈి৲

Pump Analytic

Pump Performance

9 ਝ૟৳ஹ岝ଵ৶峘஍૨৲
9 ଲષષସ਱঱

嵕嵄崫崰崌嵛崮崘嵔嵤崟嵏嵛

AL/ML崨崫崟嵍嵄嵤崱

Vibration Monitoring| Yokogawa DX & BI/AI Adoption | Sep 22, 2022 |© Yokogawa Electric Corporation

33

হ୻4: 崿嵑嵛崰崒嵂嵔嵤崟嵏嵛峢峘AI/MLి৷峘਄ੌ (2/6)
 崗嵑崎崱峕ૐ峫峉஘‫ر‬峔崯嵤崧峕AI峼ણ৷峁ಲਢ৓峔崌崶嵁嵤崟嵏嵛峼ৰਠ ਈి峔AI崐嵛崠嵛峘৭උ岝ളਯ峘AI崐嵛崠嵛峘ੌ়峅 崊崲嵒崮崋崗崡峒ঽ৿৲崝嵤崻崡峘઀୹ (Analytics as a Service)崿嵑嵛崰્৲஑ஆঽAI

C3.ai

৷ಥ

崿嵑嵛崰਱岻

崐嵛崧嵤崿嵑崌崢਱岻ભਔ໪ਏ• 崿嵑嵛崰峑峘ਖ਻ੰৠ৽ୡ峼嵁嵤崡峕ਤ৲岝崿嵑嵛崰ਖ਻峕્৲峁峉AutoML崬嵤嵓岞‫ق‬SaaSග઀୹੒৒‫ك‬• ৉ୠ峮হ঵峼த岲崐嵛崧嵤崿嵑崌崢嵔嵁嵓峑峘崯嵤崧峼ඞ岮岝嵊崯嵓੿ਛ岝崟嵇嵍嵔嵤崟嵏嵛峼ৰষ峑岷峵崿嵑崫崰崽崑嵤嵈岞• Yokogawa Cloud峑峙ઞ岮ຯ島峉崬嵤嵓‫ط‬ઞ৷峁峉岮崬嵤嵓峒峘APIமਢ岶૭ચ岞• Sushi Sensor峘AI Module峒峁峐৚ૡਃ峘ୀਮ૎ਫ਼ੴ峼崊崿嵒崙嵤崟嵏嵛৲岞‫ق‬FY22 SaaS઀୹৫઩੒৒‫ك‬• 峨峄峙岝KBC峘崟嵇嵍嵔嵤崟嵏嵛崥崽崰崎崐崊峒峇峘ਫનਙ岝ఁ୑ਙ峼ਘ৲峃峵৯৓峑৴௚岞০৏IOC*峮SCO**ಉ峘崊崿嵒崙嵤崟嵏嵛峑峘ણ৷峼੒৒岞

Bring Your Own ML*IOC: ଁ়崒嵂嵔嵤崟嵏嵛崣嵛崧**SCO: 崝崿嵑崌崩崏嵤嵛ਈి৲| Yokogawa DX & BI/AI Adoption | Sep 22, 2022 |© Yokogawa Electric Corporation

52

34

হ୻4: 崿嵑嵛崰崒嵂嵔嵤崟嵏嵛峢峘AI/MLి৷峘਄ੌ (3/6)
崿嵑嵛崰ਠৃ峘౞ੰৠਖ਻峙পશ峃峵峒‫گ‬峎‫؟‬ਝ૟౮ଞ੒೾嵣ਉ౤્৒嵣ଲષષସ੒೾
Ⴈ঺AI崯嵤崧ੰෲ峕峲峵ੰৠৰ୻‫ق‬৺60୻‫ك‬
タഛ␗ᖖண

ཎᅉ≉ᐃ

〇ရရ㉁ண

ཎᅉ≉ᐃ

AI Product Solution Book峲峴
(https://www.yokogawa.co.jp/ai-products)| Yokogawa DX & BI/AI Adoption | Sep 22, 2022 |© Yokogawa Electric Corporation35

হ୻4: 崿嵑嵛崰崒嵂嵔嵤崟嵏嵛峢峘AI/MLి৷峘਄ੌ (4/6)೸౺峒峁峐岝ੵৃ峘ൾ೸峼ਹ৷峁峉崐崵嵓崖嵤峘થ஍ણ৷峼৯੐岿島峐岮峨峁峉岞峁岵峁岝ൾ೸峙਍৒ਙ岶଩岹岝ਈીଲષ峘ષସ峕প岷岹୶஭岞஘‫ر‬峔਍৒਑౪ু১峼૥岿島峨峁峉岶岝੥ଂ岝崐崕崡崹嵤崰岶ু৿峑ᄄ෬峕ളਯ崸嵓崾峼ඝ੿岿島峐岮峨峁峉岞 э Ⴈ঺AI਑౪峑ੰৠ਼ੀ峑ੂ峫峐岝ৰ৲৾崿嵑嵛崰峘৴ਢ35঩AIঽ൅਑౪峕ਛ඘
(2022/3)

ଲષA LP崔崡
ଲષB 崔崥嵒嵛嵣崲崽崝ಉੵৃൾ೸‫ਂق‬਍৒‫ك‬ଲષC 崠崏崫崰೤મ嵣ྩఅଲષD ೄఅ
ଲષE ੎అ
ଲષF

ਉમ崧嵛崗

ਸ೸ັ

崊崡崽崉嵓崰

Ⴊ೏ྶ| Yokogawa DX & BI/AI Adoption | Sep 22, 2022 |© Yokogawa Electric Corporation

53

36

হ୻4: 崿嵑嵛崰崒嵂嵔嵤崟嵏嵛峢峘AI/MLి৷峘਄ੌ (5/6)ৰ઒ৰୡ峘ਛટ

ঽ൅਑౪岣਍৸峔ඝ঵岤峒岣েਓਙ峘਱঱岤崛崡崰岝ৎ৑৓௤ଷ
峘చ੖岣਍৸峔ඝ঵岤岣েਓਙ峘਱঱岤‫ق‬ષସ峘਍৒৲岝ৈઽ୤岝੄崐崵਑౪‫ك‬峼৊ৎ峕ৰਠଐષ峘峩岶ಖଲ岿島峵峉峫岝ૠતਗષ岶৅ে峃峵岽峒峕峲峵೤મ峮য੯ાಉ峘௤ଷ岝ৎ৑৓௤ଷ岶峔岹峔峍峉

35঩৑

PID਑౪岝APC峑峙਑౪峑岷峔岵峍峉ᆽਚ峼ਘ৲৾ಆAI‫ق‬崊嵓崜嵒崢嵈
FKDPP‫ك‬岶ঽ൅਑౪ଁ়েਓ਑౪崟崡崮嵈
CENTUMæ VP 峑ଵ৶峁峐ඝ঵ਘ৲৾ಆ峼৷岮峉ઃ਼৻峘਑౪ૼ୒ 岣ঽ൅਑౪AI‫ق‬FKDPP‫ك‬岤岶਼ੀ峘ਓ঵峕岴岻峵ঽ൅৲峒岝ROI峘ਈপ৲岝୭୆峘੅ਢ૭ચਙ峕প岷岹๾൴峑岷峵岽峒峼઀ં| Yokogawa DX & BI/AI Adoption | Sep 22, 2022 |© Yokogawa Electric Corporation37

হ୻4: 崿嵑嵛崰崒嵂嵔嵤崟嵏嵛峢峘AI/MLి৷峘਄ੌ (6/6)
岣৽੾峘ਔઓ峼ખ಩峁峉AIঽ൅ඝ঵岤峼ৰਠ‫؟‬崗嵑崎崱঱峘ঽ൅਑౪AI峕৽੾৯ఏ(୻: ੄崐崵ඝ঵)峔峓峘৽੾峕ঢ়峃峵ੲਾ峼৴௚岿峅峵岽峒峑岝৽੾峘ਔઓ峼ખ಩峁峉ඝ঵峼ৰਠ峃峵ඝ঵੝ఒ峘崿嵕崣崡岶岝24ৎ৑365঩ঽ൅৓峕༎௮峃峵૯ఖਗ਼ਃஆঽAI module 3৽੾৯ఏ峔峓
‫୻ق‬:CO2ਈ଩峑ඝ঵୻‫؟‬崘嵕嵤崸嵓েਓਈి৲‫ك‬੝ఒਡ৅ৄAIOperational Technology/ Information Technology崻崫崘崯嵤崧

ളਯ峘崿嵕崣崡峕岴岮峐஍૨੝ఒ峕૑ਏ峔nཎ૔৓峔੝ఒਡ |峼৅ৄ峁岝৒ଝ૯ఖਗ਼ਃஆঽAI module 1 ‫ق‬ঽ৿ਃ༊৾ಆ‫ك‬৽੾峘ਔઓ峼ખ಩峁峉ඝ঵ৰਠ峘嵓嵤崿૯ఖਗ਼ਃஆঽAI module 2‫ق‬ਘ৲৾ಆAI‫ك‬崿嵑嵛崰峮ੵৃ
਑౪ਦಀ
崐崫崠ഈଜ

5G

ཎ૔৓峔੝ఒਡ

਑౪৷AI‫ق‬崊嵓崜嵒崢嵈 FKDPP‫ك‬஍૨੝ఒ峘峉峫峘ਈి峔਑౪্১峼ർด崯嵤崧ੰෲAI૚ர崣嵛崝嵤崯嵤崧峼峬峒峕岝ਖ਻峼ীෲ峃峵Auto ML஍૨੝ఒ峘峉峫峘ਏ౤峼્৒岝ৗ峉峔KPI峼੿ਛ
ୀਮ૎ਫ਼ੴ
AI

ષସ੒೾
AI

ਏ౤௓৒
AI

஍૨੝ఒ峘峉峫峘ਏ౤峨峉峙ৗ峉峔KPI| Yokogawa DX & BI/AI Adoption | Sep 22, 2022 |© Yokogawa Electric Corporation

54

38

Today’s Agenda
1. ૯ఖਗ਼ਃ峘DXਅറ໪ਏ
2. ૯ఖਗ਼ਃ峘BI/AIણ৷峕峎岮峐
3. 峨峒峫| Yokogawa DX & BI/AI Adoption | Sep 22, 2022 |© Yokogawa Electric Corporation39峨峒峫•Ⴈ঺峙岝FY18岵峳মત৓峕DX峼৫઩峁峐岴峴岝峇岽峑峘崧嵤崚崫崰峙”Digital Enterprise”峘ৰਠ峕岬峵岞岽島峙岝੫঵৔ਗ峘崻崠崵崡崿嵕崣崡岶End to End峑峎峔岶峵਼ੀ峑岬峴岝峇峘峉峫峕峙岝崯嵤崧峘ජೲ৓峔ଁ়峒BI/AI峘ජೲ৓峔ણ৷岶嵅崌嵛崰峒峔峵岞•峇峘峉峫岝4峎峘হ୻峑ງஂ峁峉஘峕岝঺৩岶ঽ峳崯嵤崧఺峝AI/ML峘ણ৷峼ਤ峫峵૑ਏ岶岬峵岞峇島峙岝BI峘ড়਌৲嵣
AI/ML峘ড়਌৲峼ਔ௡峁岝૚੫঵峑峘崯嵤崧ણ৷嵣AI/MLણ৷峘嵒崮嵑崟嵤峼঱岼峐ষ岹૑ਏ岶岬峵岞•৊ৎ峕岝Ⴈ঺峒峁峐IA2IA峒岮岰崛嵛崣崿崰峼ઊ峋ল峁岝崿嵕崣崡ਓ঵峕岴岻峵崒嵂嵔嵤崟嵏嵛峘ঽ൅৲峼઀๼峁峐岮峵岞峇岽峑峬岝AI/MLણ৷峙૑೼峑岬峴岝஘‫ر‬峔嵎嵤崡崙嵤崡峼岽島峨峑஋峩঱岼峵峒ુ峕岝প୤୐૙ৎ৻峕岴岻峵崿嵑嵛崰崒嵂嵔嵤崟嵏嵛峘ঽ൅৲峕਄峴ੌ峽峑岮峵岞•AI/MLి৷峘峉峫峕峙岝崯嵤崧ଁ়岶૑ਏ૖੯峑岬峵岶岝崯嵤崧ષସ峘ਖ਻峙岮峎峬峎岮峐৚峵岞০৏峘System of
Systemsৎ৻峕਱岻岝੫঵৑峑峘崯嵤崧ઐఌਃভ峘ੜপ岶੒୳岿島峵岞মଢ଼஢ভ峑ਫ਼ୈ峁峐岮峵崯嵤崧ષସ峘તહ岻峒岮岰崛嵛崣崿崰峕峎岮峐਋ୄ峃峵峒৊ৎ峕岝崯嵤崧ષସ੐ఏ峘ఏ૆৲峕਋ୄ峁峉岮岞| Yokogawa DX & BI/AI Adoption | Sep 22, 2022 |© Yokogawa Electric Corporation

55

40

The names of corporations, organizations, products and logos herein are either registered trademarks ortrademarks of Yokogawa Electric Corporation and their respective holders.

41

56

Construction of Mathematical Basis for Realizing
Data Rating Service
September 21-22, 2022, Fukuoka, Japan

Organizational AI Applications
Naoko Nakayama
Chief Consultant, Mamezou Co., ltd, Japan
AI is becoming more prevalent among most corporates, and there is a growinginterest in organizational AI applications. In this talk, I will present the current statusof AI applications analyzed according to numerous research reports. The content
will include a discussion regarding the demand for in-house production of AI, andthe key points for the organizational AI applications.

57

58

MI レクチャーノートシリーズ刊行にあたり
本レクチャーノートシリーズは、文部科学省 21 世紀 COE プログラム「機能数理学の構築と展開」（H15-19 年度）において作成した COE Lecture Notesの続刊であり、文部科学省大学院教育改革支援プログラム「産業界が求める数学博士と新修士養成」（H19-21 年度）および、同グローバル COE プログラ
ム「マス・フォア・インダストリ教育研究拠点」（H20-24 年度）において行われた講義の講義録として出版されてきた。平成 23 年 4 月のマス・フォア・イ
ンダストリ研究所（IMI）設立と平成 25 年 4 月の IMI の文部科学省共同利用・共同研究拠点として「産業数学の先進的・基礎的共同研究拠点」の認定を受け、今後、レクチャーノートは、マス・フォア・インダストリに関わる国内外の研究者による講義の講義録、会議録等として出版し、マス・フォア・インダ
ストリの本格的な展開に資するものとする。
2022 年 10 月
マス・フォア・インダストリ研究所
所長

梶原 健司

2022年度採択分 九州大学マス・フォア・インダストリ研究所 共同利用研究集会

データ格付けサービス実現のための数理基盤の構築
発
編
発

行
集
行

2022年12月12日
中山尚子，谷川拓司，品野勇治，近藤正章，石原 亨，鍛冶静雄，藤澤克樹
九州大学マス・フォア・インダストリ研究所
九州大学大学院数理学府〒819-0395 福岡市西区元岡744
九州大学数理・IMI 事務室
TEL 092-802-4402 FAX 092-802-4405
URL https://www.imi.kyushu-u.ac.jp/

印

刷

城島印刷株式会社〒810-0012 福岡市中央区白金 2 丁目 9 番 6 号
TEL 092-531-7102 FAX 092-524-4411

シリーズ既刊
Issue

Author／Editor

Title

Published

COE Lecture Note

Mitsuhiro T. NAKAO
Kazuhiro YOKOYAMA

Computer Assisted Proofs - Numeric and Symbolic Approaches 199pages

August 22, 2006

COE Lecture Note

M.J.Shai HARAN

Arithmetical Investigations - Representation theory, Orthogonal
polynomials and Quantum interpolations- 174pages

August 22, 2006

COE Lecture Note Vol.3

Michal BENES
Masato KIMURA
Tatsuyuki NAKAKI

Proceedings of Czech-Japanese Seminar in Applied Mathematics 2005
155pages

COE Lecture Note Vol.4

宮田

辺要素有限要素法による磁界解析 - 機能数理学特別講義 21pages May 15, 2007

COE Lecture Note Vol.5

Francois APERY

Univariate Elimination Subresultants - Bezout formula, Laurent series
and vanishing conditions - 89pages

September 25, 2007

COE Lecture Note Vol.6

Michal BENES
Masato KIMURA
Tatsuyuki NAKAKI

Proceedings of Czech-Japanese Seminar in Applied Mathematics 2006
209pages

October 12, 2007

COE Lecture Note Vol.7

若山 正人
中尾 充宏

九州大学産業技術数理研究センター キックオフミーティング
138pages

October 15, 2007

COE Lecture Note Vol.8

Alberto PARMEGGIANIIntroduction to the Spectral Theory of Non-Commutative Harmonic
Oscillators 233pages

January 31, 2008

COE Lecture Note Vol.9

Michael I.TRIBELSKY

Introduction to Mathematical modeling 23pages

February 15, 2008

COE Lecture Note Vol.10

Jacques FARAUT

Infinite Dimensional Spherical Analysis 74pages

March 14, 2008

COE Lecture Note Vol.11

Gerrit van DIJK

Gelfand Pairs And Beyond 60pages

August 25, 2008

COE Lecture Note Vol.12

Faculty of Mathematics,
Kyushu University

Consortium “MATH for INDUSTRY” First Forum 87pages

September 16, 2008

COE Lecture Note Vol.13

九州大学大学院
数理学研究院

プロシーディング「損保数理に現れる確率モデル」― 日新火災・九州大学 共同研究2008年11月 研究会 ― 82pages

February 6, 2009

健治

October 13, 2006

シリーズ既刊
Issue

Author／Editor

Title

Published

COE Lecture Note Vol.14

Michal Beneš,
Tohru Tsujikawa
Shigetoshi Yazaki

Proceedings of Czech-Japanese Seminar in Applied Mathematics 2008
77pages

February 12, 2009

COE Lecture Note Vol.15

Faculty of Mathematics,
Kyushu University

International Workshop on Verified Computations and Related Topics
129pages

February 23, 2009

COE Lecture Note Vol.16

Alexander Samokhin

Volume Integral Equation Method in Problems of Mathematical Physics February 24, 2009
50pages

COE Lecture Note Vol.17

矢嶋
及川
梶原
辻
福本

非線形波動の数理と物理 66pages

February 27, 2009

COE Lecture Note Vol.18

Tim Hoffmann

Discrete Differential Geometry of Curves and Surfaces 75pages

April 21, 2009

COE Lecture Note Vol.19

Ichiro Suzuki

The Pattern Formation Problem for Autonomous Mobile Robots―Special Lecture in Functional Mathematics― 23pages

April 30, 2009

COE Lecture Note Vol.20

Yasuhide Fukumoto
Yasunori Maekawa

Math-for-Industry Tutorial: Spectral theories of non-Hermitian
operators and their application 184pages

June 19, 2009

COE Lecture Note Vol.21

Faculty of Mathematics,
Kyushu University

Forum “Math-for-Industry”
Casimir Force, Casimir Operators and the Riemann Hypothesis
95pagesNovember 9, 2009

COE Lecture Note Vol.22

Masakazu Suzuki
Hoon Hong
Hirokazu Anai
Chee Yap
Yousuke Sato
Hiroshi Yoshida

The Joint Conference of ASCM 2009 and MACIS 2009:
Asian Symposium on Computer Mathematics Mathematical Aspects ofComputer and Information Sciences 436pages

December 14, 2009

COE Lecture Note Vol.23

荒川 恒男
金子 昌信

多重ゼータ値入門

February 15, 2010

COE Lecture Note Vol.24

Fulton B.Gonzalez

Notes on Integral Geometry and Harmonic Analysis

COE Lecture Note Vol.25

Wayne Rossman

Discrete Constant Mean Curvature Surfaces via Conserved Quantities
130pages

May 31, 2010

COE Lecture Note Vol.26

Mihai Ciucu

Perfect Matchings and Applications

July 2, 2010

徹
正行
健司
英一
康秀

111pages

66pages

125pages

March 12, 2010

シリーズ既刊
Issue

Author／Editor

Title

Published

COE Lecture Note Vol.27

九州大学大学院
数理学研究院

Forum “Math-for-Industry” and Study Group Workshop
Information security, visualization, and inverse problems, on the basisof optimization techniques 100pages

October 21, 2010

COE Lecture Note Vol.28

ANDREAS LANGERMODULAR FORMS, ELLIPTIC AND MODULAR CURVESLECTURES AT KYUSHU UNIVERSITY 2010 62pages

November 26, 2010

COE Lecture Note Vol.29

木田 雅成
原田 昌晃
横山 俊一

Magma で広がる数学の世界

December 27, 2010

COE Lecture Note Vol.30

原
松井
廣島

Mathematical Quantum Field Theory and Renormalization Theory
201pages

January 31, 2011

COE Lecture Note Vol.31

若山 正人
福本 康秀
高木
剛
山本 昌宏

Study Group Workshop 2010 Lecture & ReportFebruary 8, 2011

COE Lecture Note Vol.32

Institute of Mathematics
for Industry,
Kyushu University

Forum “Math-for-Industry” 2011
“TSUNAMI-Mathematical Modelling”
Using Mathematics for Natural Disaster Prediction, Recovery andProvision for the Future 90pages

September 30, 2011

COE Lecture Note Vol.33

若山 正人
福本 康秀
高木
剛
山本 昌宏

Study Group Workshop 2011 Lecture & Report

October 27, 2011

COE Lecture Note Vol.34

Adrian Muntean
Vladimír Chalupecký

Homogenization Method and Multiscale Modeling

COE Lecture Note Vol.35

横山夫
林

計算機代数システムの進展

COE Lecture Note Vol.36

Michal Beneš
Masato Kimura
Shigetoshi Yazaki

Proceedings of Czech-Japanese Seminar in Applied Mathematics 2010
107pages

COE Lecture Note Vol.37

若山 正人
高木
剛
Kirill Morozov
平岡 裕章
木村 正人
白井 朋之
西井 龍映
栄 伸一郎
穴井 宏和
福本 康秀

平成23年度 数学・数理科学と諸科学・産業との連携研究ワーク February 20, 2012
ショップ 拡がっていく数学 ～期待される “見えない力” ～154pages

隆
卓
文生

俊一
紀恵
卓也

157pages

128pages

140pages

72pages

210pages

October 28, 2011

November 30, 2011

January 27, 2012

シリーズ既刊
Issue

Author／Editor

Title

Published

COE Lecture Note Vol.38

Fumio Hiroshima
Itaru Sasaki
Herbert Spohn
Akito Suzuki

Enhanced Binding in Quantum Field Theory

COE Lecture Note Vol.39

Institute of Mathematics
for Industry,
Kyushu University

Multiscale Mathematics: Hierarchy of collective phenomena andinter­relations between hierarchical structures 180pages

March 13, 2012

COE Lecture Note Vol.40

井ノ口順一
太田 泰広
筧
三郎
梶原 健司
松浦
望

離散可積分系・離散微分幾何チュートリアル2012

March 15, 2012

COE Lecture Note Vol.41

Institute of Mathematics
for Industry,
Kyushu University

Forum “Math-for-Industry” 2012
“Information Recovery and Discovery”

COE Lecture Note Vol.42

佐伯
若山
山本

Study Group Workshop 2012 Abstract, Lecture & Report

178pages

November 19, 2012

COE Lecture Note Vol.43

Institute of Mathematics
for Industry,
Kyushu University

Combinatorics and Numerical Analysis Joint Workshop

103pages

December 27, 2012

COE Lecture Note Vol.44

萩原学

モダン符号理論からポストモダン符号理論への展望

107pages

January 30, 2013

COE Lecture Note Vol.45

金山

寛

Joint Research Workshop of Institute of Mathematics for Industry(IMI), Kyushu University“Propagation of Ultra-large-scale Computation by the Domaindecomposition-method for Industrial Problems (PUCDIP 2012)”
121pages

February 19, 2013

COE Lecture Note Vol.46

西井 龍映
栄 伸一郎
岡田 勘三
落合 啓之
小磯 深幸
斎藤 新悟
白井 朋之

科学・技術の研究課題への数学アプローチ―数学モデリングの基礎と展開― 325pages

February 28, 2013

COE Lecture Note Vol.47

SOO TECK LEE

BRANCHING RULES AND BRANCHING ALGEBRAS FOR THE
COMPLEX CLASSICAL GROUPS 40pages

March 8, 2013

COE Lecture Note Vol.48

溝口
脇
平坂
谷口
島袋

博多ワークショップ「組み合わせとその応用」 124pages

March 28, 2013

修
正人
昌宏

佳寛
隼人
貢
哲至
修

204pages

March 12, 2012

152pages

October 22, 2012

91pagesシリーズ既刊
Issue

Author／Editor

COE Lecture Note Vol.49

照井
小原
濱田
横山
穴井
横田

MI Lecture Note Vol.50

章
功任
龍義
俊一
宏和
博史

Title

Published

マス・フォア・インダストリ研究所 共同利用研究集会 II
数式処理研究と産学連携の新たな発展 137pages

August 9, 2013

Ken Anjyo
Hiroyuki Ochiai
Yoshinori Dobashi
Yoshihiro Mizoguchi
Shizuo Kaji

Symposium MEIS2013:
Mathematical Progress in Expressive Image Synthesis

October 21, 2013

MI Lecture Note Vol.51

Institute of Mathematics
for Industry, Kyushu
University

Forum “Math-for-Industry” 2013
“The Impact of Applications on Mathematics”

MI Lecture Note Vol.52

佐伯
岡田
髙木
若山
山本

Study Group Workshop 2013 Abstract, Lecture & Report
142pages

November 15, 2013

MI Lecture Note Vol.53

四方 義啓
櫻井 幸一
安田 貴徳
Xavier Dahan

平成25年度 九州大学マス・フォア・インダストリ研究所
共同利用研究集会 安全・安心社会基盤構築のための代数構造～サイバー社会の信頼性確保のための数理学～ 158pages

December 26, 2013

MI Lecture Note Vol.54

Takashi Takiguchi
Hiroshi Fujiwara

Inverse problems for practice, the present and the future

January 30, 2014

MI Lecture Note Vol.55

栄 伸一郎
溝口 佳寛
脇
隼人
渋田 敬史

Study Group Workshop 2013 数学協働プログラム Lecture & Report
98pages

February 10, 2014

MI Lecture Note Vol.56

Yoshihiro Mizoguchi
Hayato Waki
Takafumi Shibuta
Tetsuji Taniguchi
Osamu Shimabukuro
Makoto Tagami
Hirotake Kurihara
Shuya Chiba

Hakata Workshop 2014
~ Discrete Mathematics and its Applications ~March 28, 2014

MI Lecture Note Vol.57

Institute of Mathematics
for Industry, Kyushu
University

Forum “Math-for-Industry” 2014:“Applications + Practical Conceptualization + Mathematics = fruitful
Innovation” 93pages

October 23, 2014

MI Lecture Note Vol.58

安生健一
落合啓之

Symposium MEIS2014:
Mathematical Progress in Expressive Image Synthesis

November 12, 2014

修
勘三
剛
正人
昌宏

154pages

October 30, 2013

97pages

93pages

141pages

135pagesシリーズ既刊
Issue

Author／Editor

MI Lecture Note Vol.59

西井
岡田
梶原
髙木
若山
脇
山本

龍映
勘三
健司
剛
正人
隼人
昌宏

MI Lecture Note Vol.60

西浦博

MI Lecture Note Vol.61

Title

Published

Study Group Workshop 2014 数学協働プログラム
Abstract, Lecture & Report 196pages

November 14, 2014

平成26年度九州大学 IMI 共同利用研究・研究集会（I）
感染症数理モデルの実用化と産業及び政策での活用のための新たな展開 120pages

November 28, 2014

溝口 佳寛
Jacques Garrigue
萩原
学
Reynald Affeldt

研究集会
高信頼な理論と実装のための定理証明および定理証明器
Theorem proving and provers for reliable theory and implementations(TPP2014) 138pages

February 26, 2015

MI Lecture Note Vol.62

白井朋之

Workshop on “β-transformation and related topics”

March 10, 2015

MI Lecture Note Vol.63

白井朋之

Workshop on “Probabilistic models with determinantal structure”
107pages

August 20, 2015

MI Lecture Note Vol.64

落合
土橋

啓之
宜典

Symposium MEIS2015:
Mathematical Progress in Expressive Image Synthesis

September 18, 2015

MI Lecture Note Vol.65

Institute of Mathematics
for Industry, Kyushu
University

Forum “Math-for-Industry” 2015
“The Role and Importance of Mathematics in Innovation”

MI Lecture Note Vol.66

岡田 勘三
藤澤 克己
白井 朋之
若山 正人
脇
隼人
Philip Broadbridge
山本 昌宏

Study Group Workshop 2015 Abstract, Lecture & Report
156pages

MI Lecture Note Vol.67

Institute of Mathematics
for Industry, Kyushu
University

IMI-La Trobe Joint Conference“Mathematics for Materials Science and Processing”
66pages

February 5, 2016

MI Lecture Note Vol.68

古庄
小谷
新甫

英和
久寿
洋史

結び目と Grothendieck-Teichmüller 群
116pages

February 22, 2016

MI Lecture Note Vol.69

土橋
鍛治

宜典
静雄

Symposium MEIS2016:
Mathematical Progress in Expressive Image Synthesis

MI Lecture Note Vol.70

Institute of Mathematics
for Industry,
Kyushu University

Forum “Math-for-Industry” 2016
“Agriculture as a metaphor for creativity in all human endeavors”
98pagesNovember 2, 2016

MI Lecture Note Vol.71

小磯
二宮
山本

Study Group Workshop 2016 Abstract, Lecture & Report

November 21, 2016

深幸
嘉行
昌宏

59pages

124pages

74pages

October 23, 2015

November 5, 2015

82pages

143pages

October 24, 2016

シリーズ既刊
Issue

Author／Editor
朝雄
泉
文生

Title

Published

MI Lecture Note Vol.72

新井
小嶋
廣島

MI Lecture Note Vol.73

穴田 啓晃
Kirill Morozov
須賀 祐治
奥村 伸也
櫻井 幸一

Secret Sharing for Dependability, Usability and Security of Network
Storage and Its Mathematical Modeling 211pages

March 15, 2017

MI Lecture Note Vol.74

QUISPEL, G. Reinout W.
BADER, Philipp
MCLAREN, David I.
TAGAMI, Daisuke

IMI-La Trobe Joint Conference
Geometric Numerical Integration and its Applications

March 31, 2017

MI Lecture Note Vol.75

手塚
田上
山本

Study Group Workshop 2017 Abstract, Lecture & Report

MI Lecture Note Vol.76

宇田川誠一

Tzitzéica 方程式の有限間隙解に付随した極小曲面の構成理論―Tzitzéica 方程式の楕円関数解を出発点として― 68pages

August 4, 2017

MI Lecture Note Vol.77

松谷 茂樹
佐伯
修
中川 淳一
田上 大助
上坂 正晃
Pierluigi Cesana
濵田 裕康

平成29年度 九州大学マス・フォア・インダストリ研究所
共同利用研究集会（I）
結晶の界面，転位，構造の数理 148pages

December 20, 2017

MI Lecture Note Vol.78

瀧澤 重志
小林 和博
佐藤憲一郎
斎藤
努
清水 正明
間瀬 正啓
藤澤 克樹
神山 直之

平成29年度 九州大学マス・フォア・インダストリ研究所
プロジェクト研究 研究集会（I）
防災・避難計画の数理モデルの高度化と社会実装へ向けて
136pages

February 26, 2018

MI Lecture Note Vol.79

神山
畔上

平成29年度 AIMaP チュートリアル
最適化理論の基礎と応用 96pages

February 28, 2018

MI Lecture Note Vol.80

Kirill Morozov
Hiroaki Anada
Yuji Suga

IMI Workshop of the Joint Research Projects
Cryptographic Technologies for Securing Network Storage
and Their Mathematical Modeling 116pages

March 30, 2018

MI Lecture Note Vol.81

Tsuyoshi Takagi
Masato Wakayama
Keisuke Tanaka
Noboru Kunihiro
Kazufumi Kimoto
Yasuhiko Ikematsu

IMI Workshop of the Joint Research Projects
International Symposium on Mathematics, Quantum Theory,
and Cryptography 246pages

September 25, 2019

MI Lecture Note Vol.82

池森

令和 2 年度 AIMaP チュートリアル
新型コロナウイルス感染症にかかわる諸問題の数理
145pages

March 22, 2021

集
大助
昌宏

直之
秀幸

俊文

Mathematical quantum field theory and related topics

133pages

71pages

118pages

January 27, 2017

October 20, 2017

シリーズ既刊
Issue

Author／Editor

Title

Published

MI Lecture Note Vol.83

早川健太郎
軸丸 芳揮
横須賀洋平
可香谷 隆
林
和希
堺
雄亮

シェル理論・膜理論への微分幾何学からのアプローチとその建築曲面設計への応用 49pages

July 28, 2021

MI Lecture Note Vol.84

Taketoshi Kawabe
Yoshihiro Mizoguchi
Junichi Kako
Masakazu Mukai
Yuji Yasui

SICE-JSAE-AIMaP Tutorial
Advanced Automotive Control and Mathematics

December 27, 2021

MI Lecture Note Vol.85

Hiroaki Anada
Yasuhiko Ikematsu
Koji Nuida
Satsuya Ohata
Yuntao Wang

IMI Workshop of the Joint Usage Research Projects
February 9, 2022
Exploring Mathematical and Practical Principles of Secure Computationand Secret Sharing 114pages

MI Lecture Note Vol.86

濱田 直希
穴井 宏和
梅田 裕平
千葉 一永
佐藤 寛之
能島 裕介
加葉田雄太朗
一木 俊助
早野 健太
佐伯
修

2020年度採択分 九州大学マス・フォア・インダストリ研究所
共同利用研究集会
進化計算の数理 135pages

February 22, 2022

MI Lecture Note Vol.87

Osamu Saeki,
Ho Tu Bao,
Shizuo Kaji,
Kenji Kajiwara,
Nguyen Ha Nam,
Ta Hai Tung,
Melanie Roberts,
Masato Wakayama,
Le Minh Ha,
Philip Broadbridge

Proceedings of Forum “Math-for-Industry” 2021
-Mathematics for Digital Economy- 122pages

March 28, 2022

MI Lecture Note Vol.88

Daniel PACKWOOD
Pierluigi CESANA,
Shigenori FUJIKAWA,
Yasuhide FUKUMOTO,
Petros SOFRONIS,Alex STAYKOVPerspectives on Artificial Intelligence and Machine Learning inMaterials Science, February 4-6, 2022 74pages

November 8, 2022

110pagesMI Lecture Note Vol.89

松谷 茂樹
落合 啓之
井上 和俊
小磯 深幸
佐伯
修
白井 朋之
垂水 竜一
内藤 久資
中川 淳一
濵田 裕康
松江
要
加葉田雄太朗2020年度採択分 九州大学マス・フォア・インダストリ研究所
共同利用研究集会
材料科学における幾何と代数 III 362pages

December 7, 2022

九州大学マス・フォア・インダストリ研究所

九州大学大学院 数理学府
URL http://www.imi.kyushu-u.ac.jp/