研究開発のための適法なデータ収集とは？（基礎編）
日時
2019年11月29日（金）13:20–17:30（20分前から受付開始）
会場
早稲田大学 グリーンコンピューティングシステム研究開発センター 1F 会議室（アクセス、略地図）
プログラム
13:00–13:20 受付
13:20–15:20 講演1「研究開発のための適法なデータ収集とは？（基礎編）」
柿沼 太一（STORIA法律事務所）
講演概要
「社会に存在するデータをどのように適法に収集し、研究開発のために利用できるか」の総論として、全体像（データ内容とデータ取得方法による整理）及びGDPRや個人情報保護法、知的財産法や各種規制法を遵守しながらデータ収集をするためにはどのような点を考慮する必要があるのか等を紹介する。15:20–15:50 講演2「森羅：評価型ワークショップを利用した研究者の協力的貢献による人工知能リソースの構築」
関根 聡（理化学研究所）
講演概要
理化学研究所革新知能統合センターの言語情報アクセス技術チームでは、説明できる自然言語処理応用システムの構築に向けて「森羅」プロジェクトを進めている。森羅の目標は世界知識の構造化であり、Wikipediaに書かれている項目を意味的なカテゴリーに分類し、定義された属性の属性値を抽出し機械処理ができる構造化された知識を構築する。このような知識は過去に日本でも米国でも労働集約的に人手で作成されてきたが、そのカバレージやメンテナンスの問題で継続して広くは使われていない。この属性抽出のタスクは関係抽出と呼ばれ機械学習などを利用したシステムが数多く開発されている。そこで、このようなシステムの参加を促した評価型ワークショップを開催すると同時に、その結果を統合して知識を作っていこうというプロジェクトを２０１８年に発足し、２回のタスクを実施した。１回目は８団体、２回目には１０団体の参加があった。２０２０年には３０ヶ国語多言語のタスクも実施しする予定である。15:50–16:20 講演3「デジタルヘルスケア領域における大規模データ利活用の事例と課題」
上條 憲一（NEC）
講演概要
デジタルヘルスケアにおいて、健康維持や診断支援などに向けて、AIを用いることによりこれまで提供できなかった新たな情報をユーザや医師に提供できるようになってきた。我々は生活習慣の行動変容に向けたシミュレーションAIや病変見逃しを抑制するための画像診断支援AIなどの研究開発を行って来たが、AIモデルを開発するために大量のデータと質の良いアノテーション（ラベル）データが必要となる。AIを用いたデータ利活用の事例を紹介するとともに、このようなデータを扱う上での課題について述べる。16:20–16:30 休憩
16:30–17:30 パネルディスカッション
- モデレータ: 木俵 豊（情報通信研究機構）
- パネリスト: 講演者一同
パネル概要
人工知能の研究に必要となるデータ構築やデジタルヘルスケア領域におけるデータ構築等の課題などについて議論する。参加登録
こちらのフォームからお申し込みください。事前申込は11月27日までとなります。
事前申込は締め切りました。まだ席に余裕がありますので、未登録の方で参加をご希望の方は、当日現地にてお申し込みください。
参加費
| 種別 | 料金 |
|---|---|
| DBSJ個人会員（フルアクセス権無を除く） | 無料 1 |
| DBSJ維持会員 | 無料 |
| 学生 | 無料 |
| その他（事前申込） | 1万円 |
| その他（当日申込） | 2万円 |
注意点
- 受付は先着順で、定員になり次第、締め切らせていただきます。事前受付で定員オーバー時には当日受付がありません。
- 参加費の支払いは当日現地にてお願いいたします。
- 参加登録フォームに入力いただいた情報が指定アドレスにメールで送信されますので、当日に持参してください。
- 参加登録フォームに入力いただいた情報は本セミナーの開催のためだけに使用し、セミナー終了後に破棄します。
- フルアクセス権の無いDBSJ個人会員の方につきましては、参加費が有料（事前申込: 1万円、当日申込: 2万円）となりますのでご注意ください。 [return]