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Appier、日本の人工知能研究者を紹介する「AIタレントインタビュー」シリーズを開始
[19/08/20]
提供元：PRTIMES
提供元：PRTIMES
第１弾「日本におけるAI人材育成について」-Appier チーフAIサイエンティスト ミン・スンと理化学研究所 兼 東京大学 杉山教授が対談
Appier（エイピア、所在地：東京都港区、共同創業者/CEO: チハン・ユー）は、日本のAI研究分野で活躍する第一人者のインタビュー動画シリーズ、「AIタレントインタビュー」を開始しました。
チーフAIサイエンティストのミン・スンがナビゲーターを務める第一弾は、理化学研究所革新知能統合研究センター長 兼 東京大学大学院新領域創成科学研究科教授である杉山 将氏に取材しました。インタビューの前半は、杉山教授が現在取り組んでいる弱教師付き学習や、その一例である正例とラベル無しデータからの学習(PU学習)といった機械学習の現状と将来性について議論しました。さらに昨今日本で課題となっている「AI人材の育成」についての展望を語り合いました。本動画における、AI人材育成の現状と提案は下記のとおりです。
動画URL：https://youtu.be/mgr0GyACvzU
■日本のAI人材の現状および提案
杉山：日本にはコンピュータサイエンスや機械学習を学ぶ大学院生が多くいますが、大半は修士課程を経て企業へ就職します。博士課程で学ぶ学生やポスドク（博士号取得後）研究員になる人はほとんどいません。私がセンター長を務める革新知能統合研究センターでも、日本人のポスドク研究員の候補者がおらず、採用はほぼ不可能です。博士課程でAIを学ぶ学生そのものが、一定数必要だと感じています。しかしながら、今の日本では、博士号の取得が重要であると考えられていません。この現状を、まず変えなければいけないと思っています。
ミン・スン：似たことが台湾でも起きています。AI技術を身につけることは、就職の際に役立ちます。しかしそのためには、AI研究の神髄にチャレンジする必要があります。そこで、AIの世界で役立つものを身につけることができる博士課程で3~5年ほど学ぶことが、大きなプラスになります。私自身が博士号をとったアメリカでは、ITを含むさまざまな業界の企業が、博士課程の学生のスポンサーになり、博士号の学生に対してインターンシップの機会を提供します。日本ではどうでしょうか。
杉山：日本でも、アメリカ企業が博士課程の学生をインターン採用することがあります。しかしそれ以前に、博士課程の学生がインターンになれるとしても、そもそも日本の学生は博士課程に進学しません。だからこそ、修士学生が博士課程に進めるように、奨学制度が整うべきだと思います。修士学生が博士課程に進んだら奨学制度を利用できると、保証することが有効でしょう。修士課程の間に奨学制度に申し込むことができれば、就職活動をする必要もありませんし、博士課程へ進む決断がしやすくなります。
詳細はこちらの動画をご覧ください。 https://youtu.be/mgr0GyACvzU
[画像1: https://prtimes.jp/i/25921/56/resize/d25921-56-579932-0.jpg ]
チーフAIサイエンティストとしてAppierの最先端技術の開発、製品強化に寄与
[画像2: https://prtimes.jp/i/25921/56/resize/d25921-56-292710-1.jpg ]
ミン・スンは、2018年７月の入社後、過去1年で、Appierにおける先端的の機械学習技術の発展に寄与してきました。スンのディープラーニングの知見を活かし、Appierのエンタープライズ・ソリューションチームは、データサイエンスプラットフォーム 「AIXON（アイソン）」のソリューションを拡充し、非構造化データを活用して、ユーザー行動についてより深い洞察を得ることができるようになりました。Appierはまた、スンの機械学習の経験ならび人的ネットワークにより、最先端のディープラーニングを製品に反映しています。こうして、最高レベルのカスタマーエンゲージメントプラットフォーム「AIQUA(アイコア)」を提供できるようになりました。ミン・スンの主導によりAppierは今後、既存の研究開発のみならず、より高次なAIシステムの開発にも注力します。
専門分野は、コンピュータビジョン、自然言語処理、深層学習、強化学習。
2005年からGoogle Brainの共同設立者の一人であるAndrew Ng(アンドリュー・エン)氏、元Google CloudのチーフサイエンティストであるFei-fei Li(フェイフェイ・リー)氏などのプロジェクトに携わり、AAAI（アメリカ人工知能学会）をはじめ世界トップの人工知能学会で研究論文を発表。
2014年に国立清華大学の准教授に就任。2015年から2017年には、CVGIP（Computer Vision Graphics and Image Processing）Best Paper Awardsを3年連続で受賞。
2018年には「研究者には肩書きよりもデータが必要」と感じ、AIテクノロジー企業AppierにチーフAIサイエンティストとして参画。新製品の開発、既存製品の機能改善のほか、記述的な課題解決を行う。
杉山 将教授 プロフィール
[画像3: https://prtimes.jp/i/25921/56/resize/d25921-56-397915-2.jpg ]
理化学研究所 革新知能統合研究センター センター長
東京大学 大学院新領域創成科学研究科 複雑理工学専攻 教授
＜略歴＞
1997年3月 東京工業大学 工学部 情報工学科 卒業
2001年3月 東京工業大学 大学院情報理工学研究科 計算工学専攻 博士課程修了（博士（工学））
2001年4月〜2002年12月 東京工業大学 大学院情報理工学研究科 計算工学専攻 助手
2003年1月〜2014年9月 東京工業大学 大学院情報理工学研究科 計算工学専攻 准教授
2014年10月〜現在 東京大学 大学院新領域創成科学研究科 複雑理工学専攻 教授
2016年4月〜現在 理化学研究所 革新知能統合研究センター センター長
＜受賞歴＞
2007年 IBM Faculty Award
2012年 財団法人船井情報科学振興財団 船井学術賞
2014年 科学技術分野の文部科学大臣表彰 若手科学者賞
2017年 日本学士院学術奨励賞及び日本学術振興会賞受賞
Appier について
[画像4: https://prtimes.jp/i/25921/56/resize/d25921-56-213168-3.png ]
Appier は、AI(人工知能)テクノロジー企業として、企業や組織の事業課題を解決するための AI プラットフォームを提供しています。詳細はwww.appier.com/jp/ をご覧ください。
Appier（エイピア、所在地：東京都港区、共同創業者/CEO: チハン・ユー）は、日本のAI研究分野で活躍する第一人者のインタビュー動画シリーズ、「AIタレントインタビュー」を開始しました。
チーフAIサイエンティストのミン・スンがナビゲーターを務める第一弾は、理化学研究所革新知能統合研究センター長 兼 東京大学大学院新領域創成科学研究科教授である杉山 将氏に取材しました。インタビューの前半は、杉山教授が現在取り組んでいる弱教師付き学習や、その一例である正例とラベル無しデータからの学習(PU学習)といった機械学習の現状と将来性について議論しました。さらに昨今日本で課題となっている「AI人材の育成」についての展望を語り合いました。本動画における、AI人材育成の現状と提案は下記のとおりです。
動画URL：https://youtu.be/mgr0GyACvzU
■日本のAI人材の現状および提案
杉山：日本にはコンピュータサイエンスや機械学習を学ぶ大学院生が多くいますが、大半は修士課程を経て企業へ就職します。博士課程で学ぶ学生やポスドク（博士号取得後）研究員になる人はほとんどいません。私がセンター長を務める革新知能統合研究センターでも、日本人のポスドク研究員の候補者がおらず、採用はほぼ不可能です。博士課程でAIを学ぶ学生そのものが、一定数必要だと感じています。しかしながら、今の日本では、博士号の取得が重要であると考えられていません。この現状を、まず変えなければいけないと思っています。
ミン・スン：似たことが台湾でも起きています。AI技術を身につけることは、就職の際に役立ちます。しかしそのためには、AI研究の神髄にチャレンジする必要があります。そこで、AIの世界で役立つものを身につけることができる博士課程で3~5年ほど学ぶことが、大きなプラスになります。私自身が博士号をとったアメリカでは、ITを含むさまざまな業界の企業が、博士課程の学生のスポンサーになり、博士号の学生に対してインターンシップの機会を提供します。日本ではどうでしょうか。
杉山：日本でも、アメリカ企業が博士課程の学生をインターン採用することがあります。しかしそれ以前に、博士課程の学生がインターンになれるとしても、そもそも日本の学生は博士課程に進学しません。だからこそ、修士学生が博士課程に進めるように、奨学制度が整うべきだと思います。修士学生が博士課程に進んだら奨学制度を利用できると、保証することが有効でしょう。修士課程の間に奨学制度に申し込むことができれば、就職活動をする必要もありませんし、博士課程へ進む決断がしやすくなります。
詳細はこちらの動画をご覧ください。 https://youtu.be/mgr0GyACvzU
[画像1: https://prtimes.jp/i/25921/56/resize/d25921-56-579932-0.jpg ]
チーフAIサイエンティストとしてAppierの最先端技術の開発、製品強化に寄与
[画像2: https://prtimes.jp/i/25921/56/resize/d25921-56-292710-1.jpg ]
ミン・スンは、2018年７月の入社後、過去1年で、Appierにおける先端的の機械学習技術の発展に寄与してきました。スンのディープラーニングの知見を活かし、Appierのエンタープライズ・ソリューションチームは、データサイエンスプラットフォーム 「AIXON（アイソン）」のソリューションを拡充し、非構造化データを活用して、ユーザー行動についてより深い洞察を得ることができるようになりました。Appierはまた、スンの機械学習の経験ならび人的ネットワークにより、最先端のディープラーニングを製品に反映しています。こうして、最高レベルのカスタマーエンゲージメントプラットフォーム「AIQUA(アイコア)」を提供できるようになりました。ミン・スンの主導によりAppierは今後、既存の研究開発のみならず、より高次なAIシステムの開発にも注力します。
専門分野は、コンピュータビジョン、自然言語処理、深層学習、強化学習。
2005年からGoogle Brainの共同設立者の一人であるAndrew Ng(アンドリュー・エン)氏、元Google CloudのチーフサイエンティストであるFei-fei Li(フェイフェイ・リー)氏などのプロジェクトに携わり、AAAI（アメリカ人工知能学会）をはじめ世界トップの人工知能学会で研究論文を発表。
2014年に国立清華大学の准教授に就任。2015年から2017年には、CVGIP（Computer Vision Graphics and Image Processing）Best Paper Awardsを3年連続で受賞。
2018年には「研究者には肩書きよりもデータが必要」と感じ、AIテクノロジー企業AppierにチーフAIサイエンティストとして参画。新製品の開発、既存製品の機能改善のほか、記述的な課題解決を行う。
杉山 将教授 プロフィール
[画像3: https://prtimes.jp/i/25921/56/resize/d25921-56-397915-2.jpg ]
理化学研究所 革新知能統合研究センター センター長
東京大学 大学院新領域創成科学研究科 複雑理工学専攻 教授
＜略歴＞
1997年3月 東京工業大学 工学部 情報工学科 卒業
2001年3月 東京工業大学 大学院情報理工学研究科 計算工学専攻 博士課程修了（博士（工学））
2001年4月〜2002年12月 東京工業大学 大学院情報理工学研究科 計算工学専攻 助手
2003年1月〜2014年9月 東京工業大学 大学院情報理工学研究科 計算工学専攻 准教授
2014年10月〜現在 東京大学 大学院新領域創成科学研究科 複雑理工学専攻 教授
2016年4月〜現在 理化学研究所 革新知能統合研究センター センター長
＜受賞歴＞
2007年 IBM Faculty Award
2012年 財団法人船井情報科学振興財団 船井学術賞
2014年 科学技術分野の文部科学大臣表彰 若手科学者賞
2017年 日本学士院学術奨励賞及び日本学術振興会賞受賞
Appier について
[画像4: https://prtimes.jp/i/25921/56/resize/d25921-56-213168-3.png ]
Appier は、AI(人工知能)テクノロジー企業として、企業や組織の事業課題を解決するための AI プラットフォームを提供しています。詳細はwww.appier.com/jp/ をご覧ください。
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