[image 03776] 【セミナーご案内】AI・ビッグデータ研究者のための適法なデータ利活用について

[Shunsuke YOSHIDA]

image-mlの皆様：
＃重複して受信された際はご容赦下さい。

NICTの吉田と申します。
下記セミナーのご案内をさせていただきます。

-----------------------------
日本データベース学会（DBSJ）では、データ利活用における法的な課題と先進的な事例について、
学会員のみならず多くの研究者の方々に学んでいただくことを目的として、シリーズ形式のセミナー
を開催します。データを安心して収集し活用していくために欠くことのできない内容になっており
ますので、皆様方のご参加をお待ちしております。

===

DBSJセミナー：「AI・ビッグデータ研究者のための適法なデータ利活用について
　-私達はデータをどうやって集めてどのように使えばよいのか？-」の第1回開催について

HP: https://db-event.jpn.org/dbsj-seminar-2019/

日時: 11月29日（金）13:20-17:30
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（最大160名）
アクセス: https://www.waseda.jp/inst/gcs/access/
申込: 上記HPよりお申し込みください
参加費:
	- DBSJ会員（維持会員を含む） 無料
	- 学生 無料
	- 非会員（事前申込） 1万円
	- 非会員（当日申込） 2万円


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）」
      講演者：柿沼 太一（STORIA法律事務所）
	「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」
    講演者：　関根聡（理化学研究所）
	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」
    講演者：上條 憲一（NEC）
　 
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
　司会: 木俵 豊（情報通信研究機構）
    パネリスト: 講演者一同
　	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。

-- 
   吉田 俊介 / YOSHIDA, Shunsuke <shun ＠ nict.go.jp>
   国立研究開発法人 情報通信研究機構(NICT)
   ユニバーサルコミュニケーション研究所 主任研究員 博士(学術)