【製造業向け】95.8%の企業が知らないAI活用のためのMATLAB玉手箱

概要

近年、計測技術やIoT技術の進化に伴い、機械学習や深層学習といったAI技術の需要が高まっており、様々な用途での利用が進んでいます。しかし統計を見ると、意外にもたった4.2%の企業しかAIを味方に付けられていません*。言い換えれば、多くの企業（95.8%！）は、AI導入を起爆剤としてさらに飛躍できるポテンシャルを秘めています。

本セミナーでは、MATLABを活用し、製造業の現場で取得される、時系列信号やテキストデータを対象にした設備の異常診断、画像やビデオを対象にした外観検査やヒトの安全確保・行動解析、に対する機械学習や深層学習のアプローチと開発したアルゴリズムの実装を含むワークフローをご紹介します。

MATLABの玉手箱を開けば、あなたもAIベテラン。ぜひ一緒に4.2%の壁を乗り越えましょう！

*出典：「AI白書2020」 p.292 図3-4-5、（独）情報処理推進機構

講演者について

MathWorks Japan Senior Application Engineer

王　暁星　博士（理学）

異常検知・予知保全をテーマに顧客先や学会で複数発表。

機器の故障予測に向けたデータ解析を得意とする。

前職では大手外資系油田開発サービス会社に6年勤務。

地下資源採掘装置の開発、設置、データの取得と解析に従事。

MathWorks Japan Application Engineer

田口　美紗

機械学習やテキストマイニングなど、データサイエンス領域の技術サポートを担当。

信号・画像・自然言語を用いたデータ解析を得意とする。

日系大手電機メーカーでソフトウェア開発者として勤務ののち、欧州大学のQuantum & Computer Engineering departmentにてグラフ理論の研究に従事、その後現在に至る。

MathWorks Japan Application Engineer

草野　駿一

電波によるリモートセンシング、およびリモートセンシング画像解析を専門に学位取得。2013年から測量系大手にて衛星リモートセンシング画像解析、技術開発に従事。2019年に MathWorks Japan に入社し、画像処理、信号処理、ディープラーニング、レーダ、自律ロボティクスに関係する技術領域を担当している。