『R&Dセンターが伝える注目技術 』2020年3月開催

フロントエンド Web フレームワーク紹介
~Vue.js、React、Angular~

R&Dセンター デジタル技術部 次世代技術課
鰈崎 義之

【セッション概要】

昨今のWeb アプリケーション開発では、JavaScriptのフロントエンドフレームワークをうまく活用することが重要になってきました。しかし、今までの選択肢の多さやサーバサイド開発との違いなどに戸惑われている方も多いのではないでしょうか?
今回は、フロントエンド系のフレームワークとして定着しつつある、Vue.js、React、Angular を簡単なデモを交えて紹介します。それぞれの特徴を比較する事により、フレームワークの選択・検討にお役立てください。

判断プロセスの根拠を明らかにする『説明可能AI』
~AIのブラックボックス性解消に向けて~

R&Dセンター AI技術部 技術開発課
佐藤 周平

【セッション概要】

AIの利活用を広めようとする際の障害の一つに、AIが出す答えのブラックボックス性があります。
このブラックボックス性を解消するための仕組みが説明可能AIです。
この説明可能AIに関して、社会ニーズ/技術シーズ/具体的な手法例の3点を紹介いたします。

与えるのは環境と報酬だけ!最適な選択肢を見つけるAI
~強化学習の適用検証~

R&Dセンター AI技術部 技術開発課
岩水 隼人

【セッション概要】

AIが自ら試行錯誤することで、状況に応じた最適な選択肢を見つける技術「強化学習」があります。
「強化学習」は、産業界でも応用研究が行われており、「産業機械のパラメータ最適化」や、「ユーザーの需給マッチング最適化」など、様々な分野で賢い選択ができると期待されています。
当セッションでは、技術概要と、お客様の仮想実験環境(シミュレーター)で強化学習を行い、エンジン制御の最適化について検証した過程を分かりやすくお伝えします。

強化学習による組み合わせ最適化問題へのアプローチ
~巡回セールスマン問題を解いてみる~

R&Dセンター AI技術部 技術開発課
永島 達也

【セッション概要】

現在のIoT社会においては、大量のセンサーで収集された膨大なデータを解析し、それに基づいて実世界や各種システムを最適制御することを目指しています。
特に膨大な組合せの中から最適解を探索する『組み合わせ最適化問題』を解くことは必須となっています。
当セッションでは、強化学習によりAI自身が最適な選択できるかデモを交えてご紹介いたします。

需要に基づく適正価格のレコメンド
~ダイナミックプライシングに活用されるAI~

R&Dセンター AI技術部 技術開発課
吉原 一揮

【セッション概要】

「Googleの猫」から8年。AIの普及が進み、AIを活用した製品を目にすることが日に日に増えてきました。
価格予測はAIを活用しやすい分野の一つですが、その分既存のサービスが多く存在します。そのため単純な価格予測製品ではレッドオーシャンとなりつつあり、ダイナミックプライシング(動的な価格戦略)の活用が注目されています。
当セッションでは、賃貸物件の価格提案AIに対するダイナミックプライシングの適用効果についてご紹介いたします。

ブロックチェーンと分散ストレージ

R&Dセンター デジタル技術部 次世代技術課
北 洋二

【セッション概要】

ブロックチェーンとは、ハッシュ・暗号化・コンセンサスアルゴリズムなど複数の技術から構成されます。これらの技術による効果やメリットをお話しすることで、ブロックチェーンの必要性をご理解いただくと共に、現状抱えている技術的な課題とアプローチについてご紹介します。
今回はストレージの課題に注目して大量データの保存を可能とする音楽配信アプリを作成しましたので、そちらのデモもご紹介します。

ブロックチェーン(Hyperledger Fabric) の利用ポイント
データ改ざんのPoC事例

事業推進グループ 金融ICT部 第一課
池谷 晴生

【セッション概要】

ブロックチェーンは暗号資産だけでなく、あらゆる分野で利用方法が検討されていますが、利用する目的の一つに、データの耐改ざん性が取り上げられます。
そこで、プライベート(コンソーシアム)型で最も利用されているブロックチェーン基盤『Hyperledger Fabric』を利用して、データを改ざんしても大丈夫なのか検証を行ないました。
本セッションでは、『Hyperledger Fabric』のご紹介と共に、どのようなデータ改ざんを試したかの内容と、その結果を踏まえ、利用の際の注意ポイントをご紹介します。

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