こんにちは。KAMONOHASHIチームです。
今回は先日参加した経営情報学会について報告します。

学会概要

前回のブログでご紹介した通り、
先日経営情報学会に参加してきました。
本大会では、ポスターセッション、一般発表セッション、企業セッションがあり、
KAMONOHASHIチームは企業セッションにて発表しました。

発表内容

まず、近年、第三次AIブームが再来したきっかけとなったDeep Learningについて、その概要と進歩の原動力(データ・計算パワー)についてお話しました。そして今後企業や組織にてAI開発の取り組みを拡大する際に、AI開発者やシステム管理者が直面するであろう問題点を挙げ、
KAMONOHASHIを一例にとって、問題点を解決するAIプラットフォームの必要性をご説明しました。

具体的には、チームや組織でAIを利用したシステム開発を実行する際には「環境設定」「再現性(トレーサビリティ)」「GPUリソース共有」の3つの問題点が浮上することを、弊社のAI開発チームの体制を例にとってご説明しました。
今回のセッションの発表時間は20分と短かったため、これらの問題点のうち、「GPUリソース共有」について、解決方法をKAMONOHASHIを例にとってご説明しました。

まとめとしましては、Deep Learningを中心とするAIの技術はデータと計算パワーによって今後も発展していくと思われますが、チームや組織で取り組みを拡大していく際には、「環境設定」「再現性(トレーサビリティ)」「GPUリソース共有」の問題を解決するようなAIプラットフォームが必要であることをご説明いたしました。さらに、ビジネス的観点としては、今後AI開発の取り組みが進んでいくにつれて、AIプラットフォームの有無が、企業のAI競争力の差に結びついていくのではないか?との考察を述べさせていただきました。

所感

発表は大会1日目の午前中であり、企業セッションは2つと少なかったため、
聞いてくださる方は10名程度くらいではないか?と予想していました。
しかし、予想に反して約30名の方にお越しいただき、質問も質問時間10分を超えるなど、刺さる方には刺さった発表だったようです。

おまけ

学会が開催された、近畿大学は近大マグロで有名な大学です。懇親会会場ではインパクトのある近大マグロをお目にかかることができました。
(懇親会ではお刺身をいただきました。とても美味しかったです。)
懇親会では普段KAMONOHASHIチームとは交流の薄い、経営学界のアカデミアにいる方々ともお話できたことで、
大学におけるAI活用の研究の現状についてうかがい知ることができ、とても興味深かったです。

 

また、学会大会会場は昨年度新設されたアカデミックセンターにて行われました。
建物の1Fには、ラーニングコモンズと一般的に呼ばれる図書とインターネット環境を備えた学習スペースやカフェがある、学生が主体的に学ぶことができるスペースが広がっており、とても先進的で印象に残りました。

最後に

今回はKAMONOHASHIチームとしてはじめて、経営学界のアカデミアの方々が多くいる学会に参加しました。今後も今回得られたつながりを生かし、世の中のAI開発の取り組み拡大に貢献していきたいと思います。

発表時間の関係もあり、今回はKAMONOHASHIの一部の機能(GPUリソース共有)のみの紹介であったため、「環境設定」「再現性(トレーサビリティ)」に関しては、今後のKAMONOHASHIブログにて詳細に取り上げてまいります。概要としては、9月に登壇したTech Playイベントの記事や、発表資料をぜひご覧ください。

最後に、KAMONOHASHIチームでは、企業に限らずアカデミアの学会などにも積極的に参加し、最近の企業内でのリアルなAI開発状況・体制についてお話させていただいています。お話を聞いてみたい!と思われた方はぜひお問い合わせ先までご連絡いただけますと幸いです。